## PEMILIHAN ALAT PANCANG MENGGUNAKAN EXPERT CHOICE
Joko Yulianto 1
1) Doktor Teknik Sipil,Universitas Diponegoro, Jl.Hayam Wuruk No. 5-7, Semarang 50241; HP. 08125873374.
Email: ylnt_jk@yahoo.com

## ABSTRAK
Hampir semua konstruksi bangunan bertingkat memerlukan pondasi tiang pancang untuk mendukung beban  di  atasnya.  Alat  pancang yang  dapat  digunakan  adalah drop  hammer, single-acting  hammer, double-acting hammer, differential-acting, diesel hammer, vibratory hammer, dan hydraulic jacking- in pile.Banyak faktor yang mempengaruhi pemilihan alat pancang. Metoda AHP (Analytic Hierarchy Process)  yang  diaplikasikan  dengan software Expert  Choice  (EC) dapat  membantu  memilih  alat pancang yang cocok. Proyek pemancangan di Pabrik Gula Trangkil menggunakan alat hydraulic jack- in  pile. Penelitian  ini  bertujuan  untuk memeriksa  alternatif  pemilihan  alat  pancang  menggunakan software  Expert  Choice (EC). Metodologi  penelitian  ini  dibagi  dalam  3  tahap  yaitu  tahap  pertama adalah studi pustaka dan survai awal, tahap kedua adalah pengumpulan data, dan tahap ketiga adalah analisis dan kesimpulan. Pemancangan sampai kedalaman 12 m pada jenis tanah lanau menggunakan tiang pancang beton ukuran 25 x 25 cm. Hasil analisis menunjukkan bahwa alat pancang yang cocok adalah hydraulic jacking-in pile dengan tingkat kecocokan 44,5%. Sedangkan tingkat kecocokan alat yang lain adalah 28,7% untuk diesel hammer dan 26,9% untuk vibratory hammer.
Kata kunci: AHP, alat pancang, EC.

## ABSTRACT
Most high building constructions need pile driving foundation to support the load. The types of pile driving  equipment  are drop  hammer,  single-acting  hammer,  double-acting  hammer,  differential- acting,  diesel  hammer,  vibratory  hammer,  and  hydraulic  jacking-in  pile. There  are  many  factors influence  the  selection  of  pile  driving  equipment.  AHP  method  is  applied  by  Expert  Choice  (EC) software that can help choose the suitable pile driving equipment. The pile driving project at Pabrik Gula Trangkil used hydraulic jack-in pile. This research objective is to check the alternatives of the selection of pile driving equipment using EC software. This research methodology used is divided into 3 steps; the first step is literature review and pre-survey, the second step is data aggregation, and the third step is analysis and resume. The size of the driven pile 25 x 25 cm was used to drive in the siltty soil  until  12  m  in  depth.  The  outcome  of  this  analysis  explained  that  the  suitable  pile  driving equipment  was  hydraulic  jack-in  pile  with  44,5%  compatibility.  Besides,  diesel  hammer  had  28,7% and vibratory hammer had 26,9% compatibility.
Keyword: AHP, pile driving equipment, EC.

## 1. PENDAHULUAN
Hampir  semua  konstruksi  bangunan  bertingkat  memerlukan  pondasi  tiang  untuk  mendukung  beban bangunan. Salah  satu  pondasi  tiang  yang  banyak  digunakan  adalah tiang  pancang. Pondasi  tiang pancang dilaksanakan dengan pemancangan. Alat yang dapat digunakan untuk pemancangan adalah: drop  hammer, steam  single-acting  hammer, steam  double-acting  hammer, steam  differential-acting hammer, diesel  hammer, vibratory  hammer,  dan hydraulic  jacking-in  pile ( [1] ; [2] ; [3] ; [4] ). Pemilihan  alat  pancang  yang  cocok  untuk  proyek  dengan  mempertimbangkan  faktor-faktor:  ukuran tiang,  jumlah  tiang,  karakter  tanah,  lokasi  proyek,  dan  topografi  lokasi ( [4] ; [5]). Sedangkan [3] memberikan  pertimbangan  pemilihan  alat  adalah:  faktor  komersial  (keberadaan dan  ukuran  alat), dampak  kebisingan,  pengaruh  getaran,  hambatan  alat,  batasan  jarak  ruang  gerak. Penelitian [6] menggunakan aspek daya dukung tiang, lingkungan, biaya, dan pengoperasian alat untuk memilih alat pancang.
Pemilihan  alat  pancang  melibatkan  banyak  faktor  pertimbangan  sehingga  akan  sangat  sulit  memilih alat  yang  efisien.  Oleh  karena  itu  diperlukan  metoda  yang  dapat  mengatasi  kesulitan  itu. Salah  satu metoda  yang  dapat  digunakan  adalah AHP (Analytic  Hierarchy  Process). Metoda AHP dapat
mengakomodir data-data kualitatif dan kuantitatif. AHP (Analytic Hierarchy Process) adalah metode yang  dapat  membantu  pengambil  keputusan  menghadapi  masalah  komplek [7] . Software pendukung AHP yaitu Expert  Choice (EC). Beberapa  penelitian  telah  sukses  diaplikasikan  dengan EC di lapangan,  misalnya  pemasok  konstruksi [8] ,  lokasi  internasional [9] ,  perencanaan  sumberdaya [10] , pemasangan  pipa [11] . Berdasar  kesuksesan  mereka  maka  diharapkan EC dapat  pula  membantu memilih  alat  pancang  yang  cocok. Penelitian  ini  mengambil  studi  kasus  proyek  di  Pabrik  Gula Trangkil,  Kabupaten  Pati,  Provinsi  Jawa  Tengah. Proyek  pemancangan  menggunakan  alat hydraulic jack-in  pile. Apakah  alat  ini  yang  paling  cocok? Oleh  karena  itu  penelitian  ini  bertujuan  untuk memeriksa alternatif pemilihan alat pancang menggunakan software Expert Choice (EC).

## Alat Pancang
Terdapat  7  jenis  alat  pancang  yang  dapat  digunakan  untuk  memancang  tiang  pancang. Namun beberapa jenis  alat  sudah  jarang  digunakan  untuk  memancang  tiang  pancang  beton. Misalnya steam single-acting hammer, steam double-acting hammer, dan steam differential-acting hammer sekarang jarang  digunakan  karena  alasan  lingkungan  dan  kepraktisannya.  Selain  itu  juga  karena  besarnya instalasi  generator  mesin  uap  atau  udara  yang  harus  diatur  di  setiap  lokasi. Alat  tersebut  utamanya digunakan  untuk  memancang steel  tube  pile dan sheet  pile [12] . Demikian  pula drop  hammer yang memiliki kecepatan pukulan rendah sehingga tidak digunakan umum kecuali untuk jumlah tiang yang sedikit [13] . Selain itu drop hammer cocok digunakan pada proyek terpencil, jumlah tiang sedikit, dan waktu  penyelesaian  bukan  faktor  utama [4] . Oleh  karena  itu  kajian  difokuskan  pada  alat diesel hammer, vibratory  hammer,  dan hydraulic  jacking-in  pile. Ketiga  alat  tersebut  mempunyai  peluang yang hampir sama untuk digunakan dalam proyek pemancangan tiang pancang beton.

## Diesel Hammer
Mempunyai  mobilitas  tinggi,  konsumsi  bahan bakar  rendah,  efisien  dioperasikan  pada  suhu  rendah [1] , bobotnya  ringan, dan  dimensinya  kecil [13] . Dapat  digunakan  dengan    baik  pada  tanah  kohesif atau lapisan sangat padat dan tidak dapat dioperasikan dengan baik pada tanah lunak [4] .

## Vibratory Hammer
Alat ini menekan tiang dengan getaran sehingga dapat mengurangi getaran pemancangan, mengurangi kebisingan, dan mempunyai kecepatan penetrasi yang bagus. Hasil terbaik digunakan pada tanah non kohesif,  agak  bagus  pada  tanah  berlempung  dan  berlanau [1] . Secara  khusus  efektif  digunakan  pada tanah  non  kohesif  jenuh  air  dan  sulit  memancang  pada  tanah  pasir  kering  atau  tanah  kohesif  yang tidak merespon getaran [4] .

## Hydraulic Jacking-In Pile
Menggabungkan  teknik  menggenggam  dan  menekan  atau  menarik,  sedikit  kebisingan  dan  getaran. Selain  itu  sangat  cocok  digunakan  di  area  yang  terbatas  ruang  geraknya. Penggunaan  energi  lebih efisien dari single, double, differential-acting, dan diesel hammer [4] .

## Kriteria Pemilihan Alat Pancang
Pemilihan  alat  pancang  yang  tepat  pada  suatu  kondisi  pemancangan  akan  memberikan  efisiensi pekerjaan  dan  nilai  ekonomis.  Kriteria  yang  akan  digunakan  sebagai  dasar  pemilihan  alat  pancang adalah sebagai berikut:
1. Dampak  lingkungan  (DL);  meliputi  kebisingan,  polusi,  dan  getaran  yang  ditimbulkan  saat pengoperasian alat.
2. Biaya Pelaksanaan (BP); meliputi biaya pemancangan dan biaya mobilisasi peralatan.
3. Jumlah tiang (JT); 476 tiang pancang dengan panjang 6 m sehingga total panjang tiang menjadi 2856 m.
4. Ukuran tiang (UT); pemancangan menggunakan tiang pancang beton bujursangkar 25 x 25 cm dengan panjang 6 m.
5. Karakter tanah (KT); pemancangan pada tanah lanau dengan daya dukung tanah pada kedalaman 12 m sebesar 200 kg/cm 2 sedang kedalaman < 12 m sebesar 5 – 85 kg/cm 2 . 6. Lokasi proyek (LP); lokasi proyek di daerah pedesaan, area proyek luas, dan akses jalan mudah.
7. Topografi lokasi (TL); topografi lokasi datar dan padat.
8. Keberadaan alat (KA); meliputi pengoperasian alat dan hambatan alat.

## Expert Choice
AHP (Analytic  Hierarchy  Process)  adalah  teori  pengukuran  melalui  perbandingan  berpasangan  dan bersandar pada pertimbangan ahli untuk memperoleh skala prioritas [14] . AHP merupakan metodologi pengambilan keputusan untuk banyak sifat dan alternatif masalah [10] . AHP adalah sebuah rancangan pendekatan  keputusan  untuk  membantu  dalam  solusi  masalah  kriteria  komplek  dengan  sejumlah bidang  aplikasi [15] . Metode  ini  telah  ditemui  menjadi  efektif  dan  pendekatan  praktek  yang  dapat mempertimbangkan  keputusan  tidak  berstruktur  dan  komplek [16] . AHP merupakan  metodologi desain  yang  komprehensif  dan  sangat  kuat  untuk  memudahkan  mengambil  keputusan  dengan menggunakan data empirik seperti halnya pertimbangan pengambil keputusan. Pendekatan ini cocok untuk membuat pilihan antara beberapa alternatif sistem komplek dan menyediakan perbandingan dari bagian  masalah  dalam  bentuk  hirarkikal. AHP diimplementasikan  dengan software  Expert  Choice (EC). EC memudahkan analisis AHP.

## 2. METODE
Penelitian  ini  dibagi  menjadi  3  tahap.Tahap  pertama  adalah  studi  pustaka  dan  survai  awal.  Tahap kedua adalah  pengumpulan  data.Tahap  ketiga  adalah  analisis  data  dan  kesimpulan. Penelitian  ini menggunakan metode observasi dan survai. Penelitian dilakukan di Pabrik Gula Trangkil, Kabupaten Pati, Provinsi Jawa Tengah pada tanggal 7 – 8 Desember 2012. Data yang dikumpulkan berupa: data sondir,  gambar  rencana  titik-titik  pondasi,  ukuran  tiang  pancang,  hasil  pengamatan  lokasi,  dan  hasil wawancara  tentang  biaya  pelaksanaan.  Data-data  yang  terkumpul  dianalisis  menggunakan EC untuk menentukan  bobot  kriteria  dan  alternatif. Analisis  penelitian  ini  menggunakan AHP yang diimplementasikan  dengan software  Expert  Choice.Tahap  menggunakan AHP dan EC yaitu model hirarkikal, perbandingan berpasangan kriteria dan alternatif, dan analisis sensitivitas [11] .

## Model Hirarkikal
Struktur model AHP membagi masalah dalam kluster sederhana yang mewakili tingkat berbeda dalam struktur  hirarkikal. Dekomposisi  dilaksanakan  dari  atas ke  bawah,  mulai  dari  tujuan,  ke  kriteria,  ke alternatif akhir. Struktur model penelitian ini dibagi dalam 3 bagian yaitu tujuan (memeriksa alternatif pemilihan  alat  pancang),  kriteria  (DL,  BP,  JT,  UT,  KT,  LP,  TL,  dan  KA),  dan  alternatif  (diesel hammer,  vibratory  hammer,  hydraulic  jack-in  pile).  Struktur  model AHP penelitian  ini  ditunjukkan dalam Gambar 1.
Gambar  1.  Struktur  model AHP memeriksa alternatif pemilihan alat pancang

## Perbandingan Berpasangan
Perbandingan  berpasangan  memberikan  nilai  tiap  kluster  untuk  mengukur  kepentingan  tiap  tingkat dalam  hirarki. Tiap  elemen  tunggal  dievaluasi  menggunakan  perbandingan  berpasangan. Perbandingan dibuat pada 9 titik skala,  yang disebut “ fundamental scale of Saaty ” yang  ditunjukkan dalam Tabel 1 dan 2. Pertimbangan numerik didirikan pada tiap tingkat hirarki sehingga membentuk matrik  berpasangan. n  merupakan  sejumlah  kriteria  dalam  tingkat  hirarki  tertentu,  m  merupakan sejumlah alternatif, oleh karena itu ada n matrik dengan m baris dan m kolom dalam tingkat itu yang ditunjukkan dalam Tabel 3. Semua matrik berpasangan mempunyai 2 sifat dasar yaitu diagonal utama bernilai 1 (tiap kriteria dibandingkan dengan dirinya sendiri) dan matrik kebalikan (i a j b = 1/(i b j a ); k c l d = 1/(k d l c )).
Secara  umum  disetujui bahwa  prioritas  kriteria  dapat  diestimasi  dengan  menemukan eigenvector utama w dari matrik A [17] yang diberikan dengan Persamaan 1.
A w = λ mak . w
(1)
Tujuan: Memeriksa alternatif pemilihan alat pancang
DL Diesel hammer BP JT UT Vibratory hammer Hydraulic jack-in pile KT LP TL
KA
Ketika  vektor  w  dinormalisasi  akan  menjadi  vektor  prioritas  kriteria  dengan  mematuhi  tujuan.  λ max adalah eigenvalue terbesar dari matrik A dan eigenvector w yang sesuai hanya nilai positif.
Konsistensi  matrik  pertimbangan  dapat  ditentukan dengan  sebuah  ukuran  yang  disebut consistency ratio (CR) yang didefinisikan dengan Persamaan 2 [17] .
CR = CI / RI (2)
CI merupakan  indek  konsistensi  = (λ mak - n)  /  (n - 1), λ mak adalah eigenvalue maksimum, n adalah dimensi matrik, dan RI adalah indek acak yang ditunjukkan dalam Tabel 4.
Jika CR matrik tinggi, berarti bahwa pertimbangan masukan tidak konsisten dan tidak riliabel. Secara umum,  rasio  konsistensi  <  0,10  dipertimbangkan  diterima. Jika  nilai  tinggi,  pertimbangan  tidak reliabel  dan  harus  dimunculkan  lagi.  Menggunakan  prosedur  yang  sama,  prioritas  lokal  alternatif dengan  mematuhi  setiap  kriteria  dapat  diestimasi.  Langkah  terakhir  prosedur  terdiri  dari  sebuah kesatuan dari prioritas lokal elemen tingkat yang berbeda dalam urutan untuk menghasilkan prioritas final  dari  alternatif. Daftar  final,  dihasilkan  dengan  penjumlahan  semua eigenvector,  adalah  sebuah vektor yang menyediakan pengukuran dari bagian yang dimainkan oleh tiap alternatif dalam mencapai tujuan awal.
Sintesis  alternatif  dapat  dilakukan  dengan  2  pendekatan  yaitu distributive  mode dan ideal  mode. Distributive  mode menggunakan  normalisasi  jumlah  prioritas  lokal  untuk  kesatuan  sedangkan ideal mode menggunakan normalisasi dengan  membagi skor tiap alternatif oleh skor alternatif terbaik tiap kriteria [7] . Jika  dalam  sistem  tertutup  (misalnya  tidak  ada  alternatif  akan  ditambahkan  atau dipindahkan)  dan  dalam sistem  terbuka  (misalnya  alternatif  dapat  ditambahkan  atau  dipindahkan)  di mana  alternatif  pilihan  tergantung  pada  alternatif  lain  maka  boleh  digunakan distributive  mode. Sedangkan  bila  dalam  sistem  terbuka  dan  tidak  ingin  alternatif  lain  mempengaruhi  hasil  maka  ideal mode direkomendasikan [18] .
Tabel 1. Skala fundamental Saaty[15]
Nilai (i a j b ; k c l d ) Penjelasan 1 Dua faktor sama pentingnya 3 Satu faktor sedikit lebih penting 5 Satu faktor kuat lebih penting 7 Satu faktorsangat kuat lebih penting 9 Satu faktor mutlak lebih penting 2,4,6,8 Nilai lanjutan a,b = (1,2,3,... n = jumlah kriteria); c,d = (1,2,3,... m = jumlah alternatif) Tabel 2. Perbandingan berpasangan kriteria [15] i j Kriteria 1 2 3 4 ... n Kr ite ria 1 1 i 1 j 2 i 1 j 3 i 1 j 4 ... i 1 j n 2 i 2 j 1 1 i 2 j 3 i 2 j 4 ... i 2 j n 3 i 3 j 1 i 3 j 2 1 i 3 j 4 ... i 3 j n 4 i 4 j 1 i 4 j 2 i 4 j 3 1 ... i 4 j n .. ... ... ... ... ...
n i n j 1 i n j 2 i n j 3 i n j 4 ... i n j n = 1
ISSN : 2579-7999
i a j b : (a=1,...n;b=1,...n) = nilai lihat Tabel 1
Tabel 3. Perbandingan berpasangan alternatif [15]
Kriteria i (i --> 1, 2, ... n) k l Alternatif 1 2 3 ... m Alte rn atif 1 1 k 1 l 2 k 1 l 3 ... k 1 l m 2 k 2 l 1 1 k 2 l 3 ... k 2 l m 3 k 3 l 1 k 3 l 2 1 ... k 3 l m .. .
... ... ...
... ... m k m l 1 k m l 1 k m l 1 ... k m l m = 1 k c l d : (c=1,...m;d=1,...m) = nilai lihat Tabel 1
Tabel 4. Indek acak [17]
n 3 4 5 6 7 8 9 10 RI 0,5 8 0,9 0 1,1 2 1,2 4 1,3 2 1,4 1 1,4 5 1,4 9
Tabel 5. Karakteristik kriteria dan alternative
Kriteria Alternatif Diesel hammer Vibratory hammer Hydraulic jack-in pile Dampak lingkungan (DL) 1 1,394 1,742 Biaya pemancangan (BP) 5,667 2,667 1 Jumlah tiang (JT) Produksi rendah Produksi sedang Produksi tinggi Ukuran tiang (UT) > 40x40 cm > 20x20 cm > 20x20cm Karakter tanah (KT) Tanah keras Tanah berpasir Tanah lunak Lokasi proyek (LP) Cocok  di  pedesaan,  area sempit, akses jalan kecil Cocok  di  perkotaan,  area sempit, akses jalan kecil Cocok  di  perkotaan,  area luas, akses jalan besar Topografi lokasi (TL) Datar, tidak harus padat Datar, tidak harus padat Harus datar dan padat Keberadaan alat (KA) Kebutuhan  energi  tinggi, perlu crane Kebutuhan energi sedang, perlu crane Kebutuhan  energi  rendah, crane sudah tersedia

## Analisis Sensitivitas
Data  masukan  sedikit  dimodifikasi  dalam  rangka  mengamati  dampak  pada  hasil. Jika  urutan  tidak berubah  maka  hasil  dikatakan  tegap  atau  kuat. Analisis  sensitivitas  terbaik  dilakukan  dengan hubungan  interaktif  secara  grafik. EC menyediakan  analisis  sensitivitas  yang  berlainan  dimana perbedaan utama itu perwakilan berbagai grafik [7].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data-data  hasil wawancara  dan pengamatan  ditunjukkan  dalam  Tabel  5  yang  selanjutnya  digunakan sebagai dasar pemodelan. Kriteria disusun dalam software EC dan dilakukan pembobotan selanjutnya memasukkan alternatif dan pembobotannya pada masing-masing kriteria.

## Model Hirarkikal
Hirarki  model  dibuat  berdasar  Gambar  1  dalam software  EC yang  ditunjukkan  pada  Gambar  2. Sebelah kiri menunjukkan kriteria dan sebelah kanan menunjukkan alternatif. Terdapat 8 kriteria (DL, BP, JT, UT, KT, LP, TL, dan KA) yang akan digunakan untuk memilih alternatif alat pancang pada
lokasi  proyek.  Terdapat  3  alternatif  (diesel  hammer, vibratory  hammer,  dan hydraulic  jack-in  pile) pada  masing-masing  kriteria. Ketiga  alternatif  itu  akan  dirangking untuk  masing-masing  kriteria sehingga diperoleh rangking alternatif secara global.

## Gambar 2. Model hirarki

## Perbandingan Berpasangan
Pembobotan  dan  perbandingan  berpasangan  antar  kriteria  dan  antara  kriteria  dengan  alternatif dilakukan  menggunakan  pendekatan distributive  mode.  Masing-masing  kriteria  mempunyai  bobot sebagai berikut: DL 28,8%; BP 22,8%; JT 15,2%; UT 10,7%; KT 8,3%; LP 5,8%; TL 4,8%; dan KA 3,6%.  Bobot  tersebut  menunjukkan  besarnya  pengaruh  kriteria  dalam  pemilihan  alternatif  alat pancang.Hasil pembobotan alternatif secara keseluruhan ditunjukkan pada Gambar 3. Bobot alternatif terhadap kedelapan kriteria ditunjukkan pada Tabel 6.
Bobot alternatif secara keseluruhan dapat dihitung dengan mengalikan masing-masing bobot alternatif dengan  bobot kriteria,  selanjutnya  hasil  perkalian  dijumlahkan.Kriteria  DL  dan  BP  memberikan kontribusi 51,6%. DL terkecil ditimbulkan dari hydraulic jack-in pile sehingga  memberikan peluang 64,5%. BP terkecil bila menggunakan diesel hammer dengan peluang 43,6%.
Gambar 3. Prioritas model dan hasil sintesis dengan distributive mode
Kriteria Alternatif Diesel hammer Vibratory hammer Hydraulic jack-in pile DL (28,8%) 11,4% 24,2% 64,5% BP (22,8%) 43,6% 31,3% 25,0% JT (15,2%) 32,0% 16,9% 51,0% UT (10,7%) 20,0% 40,0% 40,0% KT (8,3%) 37,5% 12,5% 50,0% LP (5,8%) 47,4% 36,8% 15,8% TL (4,8%) 37,5% 37,5% 25,0% KA (3,6%) 21,1% 26,3% 52,6%

## Analisis Sensitivitas
Hasil  model  ditunjukkan  pada  Gambar  4  dengan  grafik performance dan dynamic.  Urutan  alternatif adalah: hydraulic jack-in pile, diesel hammer, dan vibratory hammer dengan bobot secara berurutan: 44,5%; 28,7%; dan 26,9%.
Gambar 4. Grafik analisisdistributive mode: performance and dynamic analysis
Gambar 5. Analisis sensitivitas distributive mode modifikasi: dynamic analysis
Analisis  sensitivitas  dilakukan  untuk  memeriksa  kehandalan  model  hirarki  yang  dibangun.Analisis sensitivitas dilakukan dengan memberikan sedikit perubahan masukan pada grafik performance.Hasil perubahan  masukan  menghasilkan  urutan  alternatif  yang  tidak  berubah  seperti  ditunjukkan  pada Gambar  5. Bobot  hasil  perubahan  adalah: hydraulic  jack-in  pile 40,2%; diesel  hammer 31,2%;  dan vibratory hammer 28,6%. Selain itu, jika dampak lingkungan tidak diperhatikan (karena di pedesaan yang kurang padat penduduk), urutan alternatif masih tetap sama yaitu: hydraulic jack-in pile 25,89%; diesel  hammer 25,37%;  dan vibratory  hammer 19,87%.  Hal  ini  berarti  hasil  analisis  tegap  atau  kuat sehingga hasil dapat dipercaya.

## 4. KESIMPULAN
Proyek  pemancangan  238  titik  sampai  kedalaman  12  m  menggunakan  tiang  pancang  bujursangkar 25x25  cm  @  6  m  pada  tanah  lanau  di  Pabrik  Gula  Trangkil  Pati  Jawa  Tengah  dilaksanakan menggunakan  alat hydraulic  jack-in  pile.  Upaya  pemeriksaan  kesesuaian  penggunaan  alat  tersebut dilakukan  menggunakan software  Expert  Choice.  Tiga  jenis  alat  yaitu: diesel  hammer,  vibratory hammer, dan hydraulic jack-in pile dibandingkan terhadap faktor-faktor pemilihan alat. Faktor-faktor tersebut  adalah:  dampak  lingkungan (DL),  biaya  pelaksanaan  (BP),  jumlah  tiang  (JT),  ukuran  tiang (UT), karater tanah (KT), lokasi proyek (LP), topografi lokasi (TL), dan keberadaan alat (KA).
Hasil analisis menunjukkan bobot kriteria: DL 28,8%; BP 22,8%; JT 15,2%; UT 10,7%; KT 8,3%; LP 5,8%;  TL  4,8%;  dan  KA  3,6%  dengan  inkonsistensi  2%  (<5%).  Urutan  alternatif  adalah:hydraulic jack-in pile, diesel hammer, dan vibratory hammer dengan bobot secara berurutan: 44,5%; 28,7%; dan 26,9%. Analisis sensitivitas dilakukan dengan merubah bobot kriteria menjadi: DL 13,0%; BP 14,1%; JT  12,5%;  UT  11,2%;  KT  9,3%;  LP  12,4%;  TL  13,3%;  dan  KA  14,2%.  Perubahan  tersebut memberikan  hasil  urutan  alternatif  yang  tetap  dengan  bobot: hydraulic  jack-in  pile 40,2%; diesel hammer 31,2%; dan vibratory hammer 28,6%.
Berdasar analisis di atas, dapat ditarik kesimpulkan bahwa dengan menggunakan kriteria:DL, BP, JT, UT,  KT,  LP,  TL,  dan  KA  maka  urutan  alternatif  alat  pancang  adalah hydraulic  jack-in  pile,  diesel hammer,  dan  vibratory  hammer.  Besar  bobot  alternatif  alat  pancang  adalah hydraulic  jack-in  pile = 44,5%, diesel  hammer =  28,7%,  dan vibratory  hammer =  26,9%.  Hal  ini  berarti  penggunaan  alat hydraulic jack-in pile di lokasi proyek yang diteliti memiliki tingkat kecocokan 44,5%.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Bowles, J. E., 1996. “ Foundation Analysis and Design, Fifth Edition ”. The McGraw -Hill Companies, Inc., Singapore, xxiii+1207p.
PDCA (Pile Driving Contractors Association), 2003. “Driven Piles are Tested Piles”. http://www.piledrivers.org/files/uploads/272d1300-0887-4849-bdb0- 4044b9ff8859.pdf.accessed: 14-04-12.
UFC (Unified Facilities Criteria), 2004. “Pile Driving Equipment”. U.S. Army Corps of Engineers, Washington, DC 20314-1000, v+1-16+2-29+3-58+4-14+5-19_A-1+B-1p.
Peurifoy, R. L., Schexnayder, C. J., and Shapira, A., 2006. “ Construction Planning, Equipment, and Methods, Seventh Edition ”. McGraw -Hill, New York, xvi+768p.
Assakkaf, I., 2003. “Piles and Pile - Driving Equipment”. Department of Civil and Environmental Engineering, University of Maryland, College Park.
Manalu, A. P., 2 012. “Analisa Pemilihan Alternatif Alat Pancang (Studi Kasus Proyek Aparteman Gunawangsa )”. http://digilib.its.ac.id/public/ITS-Undergraduate-19155- 3109106048-Paper.pdf.accessed: 26-02-13.
Ishizaka, A. & Labib, A., 2009. “Analytic Hierarchy Process and Exp ert Choice: Benefit and Limitations”. OR Insight, Vol. 22, No. 4, pp. 201 – 220.
Bayazit, O. & Karpak, B., 2005. “An AHP Application In Vendor Selection”. ISAHP 2005, Honolulu, Hawaii, July 8 – 10, 2005.
Atthirawong, W. & MacCarthy, B., 2002. “An Applicati on of the Analytical Hierarchy Process to International Location Decision- Making”. http://www2.ifm.eng.cam.ac.uk/cim/imnet/papers202/Atthirawong.pdf.accessed: 01- 11-12.
Alanbay, O., 2005. “ERP Selection Using Expert Choice Software”. ISAHP 2005, Honolulu, Hawaii, July 8 – 10, 2005.
Adamovic, P., Dunovic, C., and Nahod, M. M., 2007. “Expert Choice Model For Choosing Appropriate Trenchless Method For Pipe Laying”. http://bib.irb.hr/datoteka/348146.Adamovic_Dunovic_Nahod_Prag_09_2007.pdf.acce ssed: 01-11-12.
GR V, 2009. “Pile Info”. http://www.geoforum.com/info/pileinfo/.accessed: 05-03-13.
Haseebjamal, 2013. “Pile Driving Equipment”. http://www.aboutcivil.org/pile- driving-equipment-hammers.html.accessed: 05-03-13.
Saaty, T. L., 2008. “Decision Making With The Analytic Hierarchy Process”. Int. J. Services Sciences, Vol. 1, No. 1, pp. 83 – 98.
Saaty, T. L., 2000. “Fundamental of Decision Making and Priority Theory. 2nd ed.”, RWS Publications, Pittsburgh, 478p.
Partovi, F. Y., 1994. “Determining What to Benchmark: A n Analytic Hierarchy Process Approach”. International Journal of Operations and Production Management, 14 (6), pp. 25 – 39.
Saaty, T. L., 1977. “A Scaling Method for Priorities in Hierarchy Structure”. Journal of mathematical psychology, Vol. 15, No. 3, pp. 234 – 281.
Millet, I. & Saaty, 2000. “On the Relativity of Relative Measures -Accommodating both Rank Preservation and Rank Reversals in the AHP”. European Journal of Operational Research, Vol. 121, No. 1, pp. 205 – 212.