## Analisis Prioritas Pembangunan Embung Metode
Cluster Analysis , AHP dan Weighted Average (Studi Kasus: Embung di Kabupaten Semarang)
Bima Anjasmoro Bidang Sumber Daya Air Balai Besar Wilayah Sungai Pemali Juana (BBWS PJ) Jl. Brigjend. S. Sudiarto No. 375 Semarang E-mail: bima3207@gmail.com

## Suharyanto
Jurusan Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro Jl.Prof. Soedarto, SH, Tembalang, Semarang 50275 E-mail: suharyanto20@yahoo.co.id

## Sri Sangkawati
Jurusan Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro Jl.Prof. Soedarto, SH, Tembalang, Semarang 50275 E-mail: srisangkawati@gmail.com

## Abstract
The  Feasibility  study potential  of  small dams  in  Semarang District  has  identified  8  (eight)  urgent  potential small  dams.  These  potential  dams  here  to  be  constructed  within  5  (five)  years  in  order  to  overcome  the problem  of  water  shortage  in  the  district.  However,  the  government  has  limited  funding  source.  It  is necessary to select the more urgent small dams to be constructed within the limited budget. The purpose of the research is determining the priority of small dams construction in Semarang District. The method used to determine the priority in this study is cluster analysis, AHP and weighted average method. The criteria used to  determine  the  priority  in  this  study  consist  of:  vegetation  in  the  inundated  area,  volume  of  embankment, land  acquisition  area,  useful  storage,  recervoir  life  time,  water  cost/m³,  access  road  to  the  dam  site,  land status at abutment and inundated area, construction cost, operation and maintenance cost, irrigation service area and raw water benefit. Based on results of cluster analysis, AHP and weighted average method can be conclude that the priority of small dams construction is 1) Mluweh Small Dam (0.165), 2) Pakis Small Dam (0.142), 3) Lebak Small Dam (0.134), 4) Dadapayam Small Dam (0.128), 5) Gogodalem Small Dam (0.119), 6)  Kandangan  Small  Dam  (0.114),  7)  Ngrawan  Small  Dam  (0.102)  and  8)  Jatikurung  Small  Dam  (0.096). Based on analysis of the order of priority of 3 (three) method showed that method is more detail than cluster analysis method and weighted average method, because the result of AHP method is closer to the conditions of each dam in the field.
Keywords: AHP, Cluster analysis, Priority dam, Weighted average.

## Abstrak
Dalam Studi Kelayakan Potensi Embung di Kabupaten Semarang telah diidentifikasi 8 calon embung jangka pendek. Sehubungan dengan banyaknya calon embung yang teridentifikasi dan dengan keterbatasan biaya, tidak semuanya bisa dibangun dalam pembangunan 5 (lima) tahun anggaran. Oleh sebab itu perlu disusun prioritas  pembangunan  embung.  Metode  yang  digunakan  untuk  menentukan  embung  prioritas  adalah analysis cluster, AHP dan weighted average. Kriteria yang digunakan dalam penentuan prioritas terdiri dari vegetasi area genangan, volume material timbunan, luas daerah yang akan dibebaskan, volume tampungan efektif,  lama  operasi,  harga  air/m ³ ,  akses  jalan  masuk  menuju  site  bendungan,  status  lahan  di  site  dan

## Bima Anjasmoro, Suharyanto, Sri Sangkawati
Analisis Prioritas Pembangunan Embung Metode Cluster Analysis, AHP dan Weighted Average (Studi Kasus: Embung Di Kabupaten Semarang)
genangan, biaya konstruksi embung, biaya operasi dan pemeliharaan, cakupan daerah irigasi dan manfaat air baku. Berdasarkan hasil analisa metode cluster analysis, AHP dan weighted average, dapat disimpulkan prioritas pembangunan embung adalah: 1) Embung Mluweh (0,165), 2) Embung Pakis (0,142), 3) Embung Lebak  (0,134),  4)  Embung  Dadapayam  (0,128),  5)  Embung  Gogodalem  (0,119),  6)  Embung  Kandangan (0,114), 7) Embung Ngrawan (0,102) dan 8) Embung Jatikurung (0,096). 3) Dari ke 3 (tiga) metode tersebut menunjukan  bahwa  metode  AHP  lebih  detail  dari  pada  metode  cluster  analysis  dan  metode  weighted average. Hal ini dapat terlihat dari hasil metode AHP yang lebih mendekati kondisi masing-masing embung di lapangan.
Kata-kata Kunci: AHP, Cluster analysis, Embung prioritas, Weighted average.

## Pendahuluan
Air  merupakan  zat  kehidupan,  dimana  tidak satupun  mahluk  hidup  di  planet  bumi  ini  yang tidak membutuhkan air. Hasil penelitian menunjukkan  bahwa  65  –  75%  dari  berat  badan manusia  dewasa  terdiri  dari  air.  Menurut  ilmu kesehatan,  setiap  orang  memerlukan  minum sebanyak  2,5-3  liter  setiap  hari  termasuk  air  yang berada  dalam  makanan.  Manusia  bisa  bertahan hidup  2-3  minggu  tanpa  makan,  tapi  hanya  bisa bertahan  hidup  2-3  hari  tanpa  air  minum  (Suripin, 2001).
Hanya  2,53%  air  di  bumi  kita  yang  berupa  air tawar  dan  dari  2,53%  hanya  39,526%  yg  dapat dimanfaatkan  dengan  biaya  rendah,  yaitu:  air  di danau,  sungai,  waduk  dan  sumber  air  tanah dangkal.  Sehingga  diperlukan  upaya  bersama untuk mempertahankan keberadaannya  demi kelangsungan  kehidupan,  peradaban  sekarang  dan yang akan datang (Kodoatie, 2004).
Permasalahan  pengelolaan  sumber  daya  air  salah satunya  adalah  perilaku  manusia  guna  mencukupi kebutuhan  hidup  yaitu  perubahan  tata  guna  lahan untuk  keperluan  mencari  nafkah  dan  tempat tinggal.  Perubahan  tata  guna  lahan  berpengaruh terhadap  ketersediaan  dan  kebutuhan  air.  Sebagai contoh  ketika  suatu  kawasan  hutan  berubah menjadi pemukiman, maka kebutuhan air meningkat  karena  dipakai  untuk  penduduk  di pemukiman tersebut. Sebagai akibatnya ketersediaan  air  berkurang  karena  daerah  resapan air  berkurang.  Ketika  lahan  berubah  maka  terjadi peningkatan  debit  aliran  permukaan.  Akibatnya  di daerah  hilir  mendapatkan  debit  yang  berlebih  dan dampaknya  terjadi  banjir.  Ketika  lahan  berubah maka  kapasitas  resapan  hilang  sehingga  bencana kekeringan meningkat di musim kemarau.
Dengan  tingginya  fluktuasi  potensi  SDA  antara musim hujan dan musim kemarau merupakan salah satu  bentuk  gejala  menurunnya  daerah  resapan  air di  wilayah  ini  baik  dari  segi  luasannya  maupun fungsinya.  Hal  ini  disebabkan  oleh  terjadinya peningkatan  alih  fungsi  lahan  di  daerah  resapan untuk  keperluan  pengembangan  fisik  prasarana, pemukiman,  perindustrian  dan  lahan  usaha
pertanian masyarakat yang kurang mempertimbangkan  kelestarian  lingkungan  dan kurangnya kesadaran masyarakat terhadap dampak yang ditimbulkan.
Beberapa  permasalahan  air  tersebut  menunjukkan betapa pentingnya untuk mengelola dan melakukan pengembangan  sumber  daya  air  dengan  baik sehingga  dapat  menunjang  kehidupan  masyarakat dengan  baik.  Salah  satu  wilayah  kabupaten  yang memerlukan  pengembangan  lebih  lanjut  dan  akan dibahas  dalam  studi  ini  adalah  Kabupaten Semarang.  Kabupaten  Semarang  terletak  di  Kota Semarang dan merupakan daerah dengan kemiringan cukup landai dimana wilayah Kabupaten  Semarang  memiliki  sumber  daya  air permukaan yang melimpah.
Dalam  Laporan  Tahunan  Balai  Besar  Wilayah Sungai  Pemali  Juana  berupa  Studi  Kelayakan Potensi  Embung-Waduk  Kabupaten  Semarang telah  teridentifikasi  8  calon  embung  prioritas jangka  pendek  (Gambar  1).  Embung  tersebut  di antaranya  adalah  Embung  Dadapayam,  Mluweh, Lebak,  Pakis,  Jatikurung,  Gogodalem,  Kandangan dan  Ngrawan  yang  pada  dasarnya  semua  embung bermanfaat untuk manusia karena embung merupakan  penampung  air  yang  berfungsi  untuk irigasi, air baku, industri, dan lain-lain, akan tetapi, pemerintah  tidak  mungkin  membangun  semua embung  tersebut  karena  masalah  keterbatasan finansial,  sehingga  pemerintah  harus  menentukan prioritas dari embung-embung tersebut.
Penelitian ini untuk menentukan urutan pembangunan embung jangka pendek Di Kabupaten  Semarang  yang  berdaya  guna  paling efektif dan yang paling efisien.
Lokasi penelitian ini berada di wilayah administratif  Kabupaten  Semarang,  Provinsi  Jawa Tengah.  Kabupaten  Semarang  dengan  ibukota Kabupatennya  Ungaran,  terletak  di  wilayah Provinsi Jawa Tengah dan secara geografis berada pada posisi diantara:
- 110° 14’ 55’’ – 110° 39’ 03’’ BT
- 7° 3’ 57” – 7° 30’ 00” LS.
PETA PRIORITAS EMBUNG JANGKA PENDEK KABUPATEN SEMARANG N S W E 0 2.5 5 7.5 250000 257500 265000 272500 280000 287500 295500 302500 250000 257500 265000 272500 280000 287500 295500 302500 10 km 250000 257500 265000 272500 280000 287500 250000 257500 265000 272500 280000 287500 FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS DIPONEGORO MAGISTER TEKNIK SIPIL KETERANGAN : JUDUL GAMBAR: SUMBER : BBWS PEMALI-JUANA 2013 Kab. Boyolali Kab. Magelang Kab. Temanggung Kab. Kendal Kab. Demak Kab. Grobogan 1. Embung Dadapayam 2. Embung Mluweh 3. Embung Lebak 4. Embung Pakis 5. Embung Jatikurung 6. Embung Gogodalem 7. Embung Kandangan 8. Embung Ngrawan Sungai Utama Calon Embung ARAH SEMARANG ARAH SOLO
Gambar 1. Peta lokasi embung di Kabupaten Semarang
Luas wilayah  Kabupaten  Semarang adalah 95.020,674  ha.  Luas  tersebut  menempati  2,92% luas  wilayah  Provinsi  Jawa  Tengah.  Secara administratif, wilayah Kabupaten Semarang memiliki batas–batas wilayah sebagai berikut:
- Sebelah Utara : Kota Semarang dan Kabupaten Demak - Sebelah Timur   : Kabupaten Boyolali dan Kabupaten Grobogan
- Sebelah Selatan   : Kabupaten Boyolali dan Kabupaten Magelang - Sebelah Barat : Kabupaten Temanggung dan Kabupaten Kendal
- Bagian tengah : Kota Salatiga.
Embung  adalah  sebutan  lain  untuk  bendungan kecil.  Bendungan  kecil  adalah  bendungan  yang tidak  memenuhi  syarat-syarat  sebagai  bendungan besar. (Soedibyo, 1993)
Menurut International  Commission  on  Large Dams (ICOLD)  definisi  bendungan  kecil/embung adalah:
1.   Bendungan  yang  tingginya  kurang  dari  15  m, diukur dari bagian terbawah pondasi sampai ke puncak bendungan.
2.   Bendungan  yang  tingginya  antara  10-15  m disebut bendungan kecil/embung apabila memenuhi beberapa kriteria sebagai berikut:
a. Panjang  puncak  bendungan  kurang  dari 500 m
b. Kapasitas  waduk  yang  terbentuk  kurang  dari 1 juta m³
c. Debit  banjir  maksimal  yang  diperhitungkan kurang dari 2000 m³/detik
d. Bendungan  tidak  menghadapi  kesulitan- kesulitan khusus pada pondasinya
e. Bendungan didesain seperti biasanya
Prioritas  pembangunan  embung  adalah  penentuan urutan  pembangunan  embung  dari  beberapa embung  dengan  tujuan  untuk  memilih  urutan embung  yang  berdaya  guna  paling  efektif  dan efisien. Di dalam proses pemilihan embung, aspek teknik  dan  non  teknik  sering  dipakai  dalam menganalisa proses pemilihannya.

## Metode Penelitian
Berdasarkan  pedoman  peraturan  yang  telah diketahui  dari  beberapa  variabel  yang  berkaitan dalam  pembangunan  embung  dan  beberapa alternatif  embung  yang  sudah  ada  akan  dianalisa dengan  metode cluster  analysis metode  non hierarki,  dimana  data  yang  diambil  adalah  data sekunder  berupa  data  teknik  dari  masing-masing embung.  Tujuan  dari  analisis cluster dalam penelitian  ini  adalah  sebagai  penentuan  prioritas pembangunan  embung  dan  sebagai  penentuan variabel-variabel yang berpengaruh dalam menentukan  embung  prioritas  dengan  pengujian hipotesis  melalui  validasi cluster .  Dengan  melihat tabel Anova dapat diketahui variabel-variabel yang telah membentuk cluster yang merupakan variabel
1 2 3 4 5 6 7 8

## Bima Anjasmoro, Suharyanto, Sri Sangkawati
Analisis Prioritas Pembangunan Embung Metode Cluster Analysis, AHP dan Weighted Average (Studi Kasus: Embung Di Kabupaten Semarang)
yang  berpengaruh  dalam  penentuan  embung prioritas.
Langkah  selanjutnya  adalah  analisa  prioritas pembangunan  embung  dengan  Metode Analytical Hierarchy  Process AHP  data  kuesioner,  data teknik dan  metode weighted average yang diawali dengan penyusunan hierarki yaitu dengan menentukan  tujuan,  kriteria  dan  alternatif.  Alur penelitian dapat dilihat pada Gambar 2.
Metode cluster analysis
Cluster analysis adalah analisis untuk mengelompokkan  elemen  yang  mirip  sebagai objek penelitian untuk menjadi kelompok (cluster) yang berbeda.
Analisis cluster berguna untuk  meringkas data de- ngan jalan mengelompokkan objek-objek berdasarkan kesamaan karakteristik tertentu diantara  objek-objek  yang  akan  diteliti.  Analisis cluster terbagi atas 2 metode, yaitu metode hierarki dan non-hierarki.
Pada  metode  non-hirarki,  digunakan  jarak euclid- ian, untuk  menetapkan  nilai  kedekatan  antara  ob- jek.  Bakal cluster pertama  adalah  observasi pertama  dalam  set  data.  Bakal  kedua  adalah observasi lengkap berikutnya yang dipisahkan dari bakal pertama oleh jarak minimum khusus.
Analisis cluster adalah  suatu  alat  untuk  menge- lompokkan  sejumlah n objek  berdasarkan p variabel  yang  secara  relatif  mempunyai  kesamaan karakteristik diantara objek-objek tersebut, sehingga  keragaman  dalam  suatu  kelompok tersebut lebih kecil dibandingkan dengan keragaman  antar  kelompok.  Objeknya  dapat berupa  barang,  jasa,  hewan,  manusia  (responden, konsumen,  atau  yang  lain).  Objek  tersebut  akan diklasifikasikan  dalam  satu  atau  lebih cluster sehingga  objek-objek  yang  berada  dalam  satu cluster akan mempunyai kemiripan atau kesamaan karakter.
Konsep  dasar  dalam cluster  analysis adalah sebagai berikut:
1. Menentukan  ukuran ketakmiripan antara kedua objek.
Proses  pertama  yaitu  mengukur  seberapa  jauh  ada kesamaan  antar  objek.  Dengan  memiliki  sebuah ukuran kuantitatif untuk mengatakan dua objek  tertentu  lebih  mirip  dibandingkan  dengan objek lain, akan mempermudah proses peng cluster an.  Salah  satu  yang  bisa  menjadi ukuran ketidakmiripan adalah fungsi jarak
(similaritas)  antara  objek  a  dan  b,  yang  biasa dinotasikan  dengan  d  (a,b).  Adapun  sifat-sifat ukuran  ketidakmiripan  adalah:  d  (a,b)  >  0;  d (a,b) = 0; d (a,b) = d (b,a); (a,b) meningkat seiring semakin  tidak  miripnya  kedua  objek  a  dan  b;  d (a,c) ≤ d (a,b) + d (b,c).
Jarak  paling  umum  digunakan  adalah  jarak eu- clidian. Ukuran  jarak  atau  ketidaksamaan  antar objek ke-i dengan  objek ke-j, dapat  disimbolkan dengan .  Adapun  nilai diperoleh  melalui perhitungan jarak kuadrat sebagai berikut: √∑ { } ...................................   (1)
dimana:
= jarak kuadrat euclidian antar objek ke-i dengan objek ke-j p = jumlah variabel cluster
=   nilai dari objek ke-i pada variabel ke-k
=   nilai dari objek ke-j pada variabel ke-k
2. Membuat cluster metode non-hierarki
Metode  ini  dimulai  dengan  proses  penentuan jumlah  gerombol  terlebih  dahulu,  dan  yang digunakan  adalah  metode k-means. Metode k- means digunakan sebagai alternatif metode cluster untuk  data  dengan  ukuran  yang  besar  karena memiliki kecepatan yang lebih tinggi dibandingkan metode hierarki.
Mac  Queen menyarankan  bahwa  penggunaan k- means untuk  menjelaskan  algoritma  dalam penentuan  suatu  objek  ke  dalam cluster tertentu berdasarkan rataan terdekat. Proses pengelompokan dengan k-means adalah:
- Menentukan besarnya k, yaitu banyaknya cluster dan  menentukan centroid (rata-rata)  di  tiap cluster .
- Menghitung  jarak  tiap  objek  dengan  setiap centroid.
- Menghitung  kembali  rataan (centroid) untuk cluster yang baru terbentuk.
- Mengulangi  langkah  2  sampai  tidak  ada  lagi pemindahan objek antar cluster .

## Metode AHP
Menurut Saaty , 1993, proses pengambilan keputusan  pada  dasarnya  adalah  memilih  suatu alternatif.  Peralatan  utama  AHP  adalah  sebuah hirarki fungsional dengan input utamanya persepsi manusia.  Dengan  hirarki,  suatu  masalah  kompleks dan  tidak  terstruktur  dipecahkan  ke  dalam kelompok-kelompoknya  dan  kemudian  kelompok-
kelompok  tersebut  diatur  menjadi  suatu  bentuk hirarki.
Pada  dasarnya  langkah-langkah  dalam  metode AHP meliputi:
1)  Mendefinisikan masalah dan menentukan solusi yang diinginkan.
2)  Membuat  struktur  hirarki  yang  diawali  dengan tujuan  umum,  dilanjutkan  dengan  subtujuan- subtujuan,  kriteria  dan  kemungkinan  alternatif- alternatif  pada  tingkatan  kriteria  yang  paling bawah.
3)  Membuat  matriks  perbandingan  berpasangan yang  menggambarkan  kontribusi  relatif  atau pengaruh  setiap  elemen  terhadap  masing- masing  tujuan  atau  kriteria  yang  setingkat  di atasnya.  Perbandingan  dilakukan  berdasarkan judgment dari  pengambil  keputusan  dengan menilai  tingkat  kepentingan  suatu  elemen dibandingkan terhadap elemen yang lainnya.
4)  Melakukan perbandingan berpasangan sehingga diperoleh judgment seluruhnya n [( n – 1)/2] buah, dengan n adalah banyaknya elemen yang dibandingkan.
5)  Menghitung nilai eigen dan menguji konsistensinya.  Jika  tidak  konsisten  maka pengambilan data diulangi.
6)  Mengulangi  langkah  3,  4,  dan  5  untuk  seluruh tingkat hirarki.
7)  Menghitung  vektor eigen dari  setiap  matriks perbandingan  berpasangan.  Nilai  vektor eigen merupakan  bobot  setiap  elemen.  Langkah  ini untuk  mensintesis judgment dalam  penentuan prioritas  elemen-elemen  pada  tingkat  hirarki terendah sampai pencapaian tujuan.
8)  Memeriksa  konsistensi  hirarki.  Jika  nilainya lebih  dari  10  persen  maka  penilaian  data judgment harus diperbaiki.
Metode weighted average
Metode weighted  average adalah  metode  dengan pengambilan  nilai  rata-rata  yang  didasarkan kepada  perhitungan  rata-rata  dengan  memberikan bobot pada masing-masing nilai yang akan diambil nilai  rata-ratanya.  Bobot  masing  masing  tidak sama,  jika  semua  bobot  adalah  sama  maka perhitungannya  merupakan  rata-rata  aritmatik biasa.
Perhitungan  rata-rata  dengan  metode  ini  adalah dengan  sedikit  penambahan  pada  perhitungan bobotnya.  Hampir  sama  dengan  perhitungan  rata- rata  aritmatika  biasa.  Elemen  data  yang  ada diperhitungkan  bobotnya  terlebih  dahulu,  dimana data yang memiliki bobot lebih banyak akan lebih
berpengaruh  daripada  data  dengan  bobot  lebih sedikit.  Dengan  ketentuan  bobot  tidak  boleh negatif, beberapa diantaranya mungkin nol, namun tidak  mungkin  jika  semua  bobotnya  nol,  karena jika  terjadi  demikian  maka  perhitungan  tidak mungkin  dapat  dilakukan.  Metode  ini  banyak digunakan  pada  analisa  system  data,  perhitungan differensial dan perhitungan kalkulus integral
Secara  umum  perhitungan  metode weighted average dapat  dilakukan  terhadap  data  yang  ada isinya, {x1, x2, x3, …, xn}, dengan menggunakan bobot,  {w1,  w2,  w3,  …,  wn},  untuk  memperoleh rata-rata dengan rumusan sebagai berikut.
̅
....................   (2)
Aturan penggunaan variabel/kelengkapan yang harus diperhatikan pada tiap elemen data dan bobot:
- {wi|i  = 1, 2, ...., n } > 0 w  adalah  pembobotan,  atas  dasar preference (ketertarikan/pilihan  yang  disukai)  pembuat keputusan  namun  dalam  hal  ini  menggunakan hasil kuesioner.
- Pada kondisi tertentu dimana bobot dinormalisasi  sehingga  diperoleh  jumlah  bobot keseluruhan  sama  dengan  satu,  maka  rumusan diatas dapat menjadi lebih ringkas menjadi
̅   ∑
.............................................   (3)

## Variabel penelitian
Variabel dalam penelitian ini berdasarkan peraturan, SNI dan pedoman  terkait pembangunan embung.  Untuk  menentukan  prioritas,  masing- masing  variabel  diuraikan  dalam  bentuk  interval kelas dan pemberian nilai /score dari data kualitatif dan  kuantitatif  masing-masing  embung.  Panjang interval  kelas  ditentukan  dengan  membagi range (R) dengan banyaknya kelas yang akan dibuat (K). Dimana range (R) didapatkan  dengan  mengurangi data  terbesar  dengan  data  terkecil.  Banyaknya kelas didapatkan dengan persamaan
K = 1 + 3,33 log N ............................................   (4)
dimana:
K = banyaknya kelas yang akan dibuat N = banyaknya data.
Pemberian  nilai/ score ditentukan  dengan  angka  5 adalah  bobot  tertinggi  dan  angka  1  adalah  bobot terendah.
Faktor biaya: - Biaya pembebasan lahan - Biaya konstruksi

## Bima Anjasmoro, Suharyanto, Sri Sangkawati
Analisis Prioritas Pembangunan Embung Metode Cluster Analysis, AHP dan Weighted Average (Studi Kasus: Embung Di Kabupaten Semarang)
Faktor topografi: - Vegetasi area genangan embung
- Kemiringan abutmen (bukit tumpuan) - Volume material timbunan - Luas daerah yang akan dibebaskan Faktor geologi: - Jenis tanah dasar pondasi Faktor hidrologi: - Debit banjir rencana Q50 th - Volume tampungan efektif - Volume sedimen - Luas DTA embung Faktor efektifitas: - Lama operasi - Biaya air/m³ Faktor aksesibilitas: - Jarak quarry
dari lokasi site bendungan
- Akses jalan menuju site bendungan Faktor sosial & lingkungan: - Jumlah penduduk yang harus dipindahkan - Status lahan di site dan genangan - Respon masyarakat sekitar - Infrastruktur yang dipindahkan Faktor biaya: - Biaya pembebasan lahan - Biaya konstruksi embung - Biaya OP Faktor benefit: - Cakupan daerah irigasi
- Manfaat air baku Analisa 8 potensi embung prioritas jangka pendek Aspek teknik Aspek non teknik Studi Pendahuluan
(Penentuan lokasi studi, tinjauan pustaka,identifikasi data dan perangkat lunak yg digunakan)
Latar belakang rumusan masalah Pengumpulan data Data sekunder: - Laporan FS. Potensi Embung-waduk Kab.  SMG. BBWS Pemali Juana - Laporan DED Embung-waduk Kab. SMG.
BBWS Pemali Juana
- Data topografi, geologi, hidrologi, tata guna lahan, kependudukan, sosial Kab. Semarang dan Peraturan Pedoman Data primer - Kuesioner - Wawancara Metode AHP
Data kuesioner
Data teknik Penyusunan hierarki motode AHP -   Menyusun kriteria berdasarkan
analysis cluster
Analisis pembobotan dalam menentukan prioritas Analisis pembobotan dalam menentukan prioritas Metode weighted average Metode cluster analysis metode non hierarki
- Penentuan ranking Metode weighted average - Penentuan bobot sub kriteria
- Perhitungan urutan
- Pemberian bobot dari kuisioner
- Perkalian bobot dengan rangking Standarisasi data Menyusun matriks perbandingan berpasangan Pengelompokan data
Screening variabel Analisa metode cluster analysis
Validasi cluster
Hipotesis uji F Ho: Variabel i bukan variabel yang berpengaruh H1: Variabel i merupakan variabel yang berpengaruh Variabel – variabel  yang berpengaruh Faktor biaya: - Biaya pembebasan lahan - Biaya konstruksi Faktor benefit: - Cakupan daerah irigasi Faktor benefit: - Cakupan daerah irigasi - Manfaat air Faktor benefit: - Cakupan daerah irigasi - Manfaat air Faktor benefit: - Cakupan daerah irigasi
- Manfaat air
Uji konsistensi CR ≤ 10%
Analisis prioritas embung metode AHP data kuesioner Analisis prioritas embung metode AHP data teknik program Expert Choice 11 Analisis prioritas embung metode weighted average Analisis prioritas embung metode cluster analysis program SPSS s tatistic 17
Hasil embung prioritas ke 3 (tiga) metode
Kesimpulan dan saran Selesai
Variabel-variabel yang akan di analisa adalah:
1) Vegetasi area genangan embung,
2) Kemiringan abutmen bukit tumpuan,
3) Volume material timbunan,
4) Luas daerah yang akan dibebaskan,
5) Jenis tanah dasar pondasi,
6) Debit banjir rencana Q50 th,
7) Volume tampungan efektif,
8) Volume sedimen,
9) Luas DTA embung,
10) Lama operasi,
11) Harga air/m³,
12) Jarak quarry dari lokasi site bendungan,
13) Akses jalan menuju site bendungan,
14) Jumlah penduduk yang harus dipindahkan,
15) Status lahan di site dan genangan,
16) Respon masyarakat sekitar,
17) Infrastrukutur yang dipindahkan,
18) Biaya pembebasan lahan,
19) Biaya konstruksi,
20) Biaya operasional dan pemeliharaan,
21) Cakupan daerah irigasi dan
22) Manfaat air baku.

## Analisis Data dan Pembahasan
Data  yang  akan  dianalisa  adalah  data  masing- masing  embung  terhadap  masing-masing  variabel yang  masih  bersifat  kuantitatif  dan  kualitatif. Dimana  data  tersebut  telah  distandarisasi  atau transformasi  terhadap  variabel  yang  relevan  ke dalam  bentuk scoring data  variabel.  Adapun  skala penilaian scoring data  memakai  skala  1  sampai dengan  skala  5.  Dimana  5  adalah  skala  dengan nilai  bobot  tertinggi,  sedangkan  1  adalah  skala dengan nilai bobot terendah.
Pemilihan  embung  prioritas  dengan cluster analysis metode non hierarki
Metode  ini  dimulai  dengan  proses  penentuan jumlah  gerombol  terlebih  dahulu,  dan  yang digunakan  adalah  metode  non  hierarki . Metode non  hierarki  digunakan  sebagai  alternatif  metode cluster untuk  data  dengan  ukuran  yang  besar karena  memiliki  kecepatan  yang  lebih  tinggi dibandingkan  metode  hierarki. Mac  Queen menyarankan  bahwa  penggunaan  non  hierarki untuk  menjelaskan  algoritma  dalam  penentuan suatu  objek  ke  dalam cluster tertentu  berdasarkan rataan terdekat.
Setelah  dilakukan  standarisasi  data  dan  telah diperoleh  hasil  rekapitulasi  data  masing-masing embung,  langkah  selanjutnya  adalah  memasukan data  rekapitulasi  tersebut  ke  dalam  Program Statistical  Package  for  Social  Science (SPSS)  17 . Hasil  analisa cluster metode  non  hierarki  dari Program  SPSS  17  adalah  berupa  pengelompokan
dari  masing-masing  embung  dan  jarak  masing- masing embung terhadap pusat cluster .

## Tabel 1. Rekapitulasi standarisasi data
A1 A2 A3 A4 A5 A6  A7  A8 K1 2 5 2 2 5 5 3 3 K2 5 2 2 3 2 3 4 2 K3 5 1 3 5 5 4 4 5 K4 4 5 5 4 3 2 5 4 K5 5 1 5 5 3 1 1 1 K6 2 2 4 3 2 3 5 3 K7 3 5 4 4 1 2 1 1 K8 2 3 2 3 5 3 5 1 K9 2 1 5 4 3 1 2 2 K10 2 5 2 2 1 3 1 1 K11 5 5 3 4 1 1 1 1 K12 5 3 3 3 3 3 3 1 K13 3 4 3 3 3 3 3 4 K14 5 5 5 4 5 5 5 4 K15 4 2 4 4 3 4 4 4 K16 4 5 4 4 4 5 5 4 K17 5 1 5 1 5 5 5 1 K18 3 5 4 4 3 1 3 4 K19 4 1 3 5 4 4 4 4 K20 3 1 2 1 4 4 4 5 K21 3 5 2 3 2 2 3 2 K22 2 2 5 5 2 3 5 1 Keterangan:
K1  = vegetasi area genangan; K2  = kemiringan abutmen; K3  = volume material timbunan; K4  = luas daerah pembebasan; K5  = jenis tanah dasar pondasi; K6  = Q rencana; K7  = volume tampungan aktif; K8  = volume sedimentasi; K9  = luas DTA; K10  = lama operasi; K11  = harga air/ m³; K12  = jarak quarry ke site ; K13  = akses jalan menuju site ;
K14  = jumlah penduduk yang dipindahkan;
K15  = status lahan di site dan genangan;
K16  = respon masyarakat sekitar;
K17  = infrastruktur yang dipindahkan; K18  = biaya pembebasan lahan; K19  = biaya konstruksi; K20  = biaya operasi dan pemeliharaan; K21  = cakupan daerah irigasi K22  = manfaat air baku.

## Tabel 2. Tabel jarak embung terhadap pusat
cluster No. Nama embung QCL_1 QCL_2 A1  Embung Dadapayam 3 4,589 A2  Embung Mluweh 2 0,000 A3  Embung Lebak 3 3,816 A4  Embung Pakis 3 4,308 A5  Embung Jatikurung 1 3,415 A6  Embung Gogodalem 1 3,606 A7  Embung Kandangan 3 5,706 A8  Embung Ngrawan 1 4,619

## Bima Anjasmoro, Suharyanto, Sri Sangkawati
Analisis Prioritas Pembangunan Embung Metode Cluster Analysis, AHP dan Weighted Average (Studi Kasus: Embung Di Kabupaten Semarang)

## Tabel 3. Matriks perbandingan berpasangan kriteria terhadap tujuan
K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 K11 K12 K1 1,000 2,690 0,386 0,771 0,430 0,865 2,122 0,335 0,489 1,820 1,093 0,393 K2 0,372 1,000 0,627 0,779 0,792 0,578 1,000 0,541 1,000 1,000 1,364 0,590 K3 2,589 1,594 1,000 2,073 2,455 1,377 2,532 1,000 1,000 1,828 4,138 1,000 K4 1,297 1,283 0,482 1,000 1,000 1,000 1,093 1,062 1,000 1,000 1,000 1,000 K5 2,326 1,263 0,407 1,000 1,000 1,000 2,552 0,455 2,293 2,304 1,000 2,333 K6 1,156 1,730 0,726 1,000 1,000 1,000 0,498 0,399 1,000 1,000 1,000 1,000 K7 1,000 1,000 0,395 0,915 0,392 2,007 1,000 1,790 1,000 1,000 1,135 0,473 K8 1,849 1,849 1,000 0,942 2,196 2,504 0,559 1,000 2,539 2,422 2,541 0,272 K9 2,047 1,000 1,000 1,000 0,436 1,000 1,000 0,394 1,000 1,000 0,406 0,632 K10 0,549 1,000 0,547 1,000 0,434 1,000 1,000 0,413 1,000 1,000 0,385 1,427 K11 0,915 0,733 0,242 1,000 1,000 1,000 0,881 0,500 2,462 2,600 1,000 1,000 K12 2,544 1,696 1,000 1,000 0,429 1,000 2,114 3,681 1,582 0,701 1,000 1,000
QCL_1  adalah  nomor cluster dari  keberadaan embung,  dan  QCL_2  adalah  jarak  antara  objek/ embung  dengan  pusat cluster .  Dengan  demikian dapat ditafsirkan sebagai berikut:
1. Cluster – 1  : berisikan Embung Jatikurung, Embung Gogodalem dan Embung Ngrawan  dengan  masing-masing
jarak  terhadap  pusat cluster –  1 adalah 3,415; 3,606 dan 4,619. 2. Cluster – 2  : bersikan Embung Mluweh dengan jarak  terhadap  pusat cluster –  2 adalah 0,000.
3. Cluster – 3  : berisikan  Embung  Dadapayam, Embung  Lebak,  Embung  Pakis dan  Embung  Kandangan  dengan masing-masing jarak terhadap pusat cluster –  3  adalah  4,589;
3,816; 4,308 dan 5,706.
Untuk melihat apakah variabel-variabel yang telah membentuk cluster tersebut  merupakan  variabel yang  berpengaruh  dalam  pembangunan  embung maka perlu di uji validasinya dengan menggunakan  uji Hipotesis  Varians .  Uji  ini dipakai  untuk  mengetahui  nilai  relatif  masing- masing  variabel  dan  biasa  lebih  efektif  untuk menguji  jumlah  variabel  dan  populasi  lebih  dari satu.
Karena  nilai  F  hitung  dari  ke-22  (dua  puluh  dua) variabel  terdapat  12  (dua  belas)  yang  bernilai  > dari 2,747 yaitu:
1) Vegetasi area genangan embung,
2) Volume material timbunan,
3) Luas daerah yang akan dibebaskan,
4) Volume tampungan efektif,
5) Lama operasi,
6) Harga air/m³,
7) Akses jalan masuk menuju site bendungan,
8) Status lahan di site dan genangan,
9) Biaya konstruksi embung,
10) Biaya OP,
11) Cakupan daerah irigasi,
12) Manfaat air baku.
12  (dua  belas)  variabel  tersebut  merupakan variabel  yang  berpengaruh  dalam  pembangunan embung.

## Pemilihan  embung  prioritas  metode  AHP berdasarkan data kuesioner
Proses  pengambilan  keputusan  dengan  metode AHP  bertujuan  untuk  memberikan  penilaian  bagi faktor  terukur  dan  tidak  terukur  serta  sub  faktor yang  mempengaruhi  keputusan  pemilihan  embung prioritas. Penilaian perbandingan diberikan berdasarkan hasil kuesioner untuk kriteria terhadap tujuan  dan  alternatif  terhadap  kriteria.  Hasil  akhir AHP  berupa  suatu  rangking  berdasarkan  penilaian bobot prioritas dari setiap alternatif yang tersedia.

## Perhitungan  pembobotan  kriteria  terhadap tujuan
Dari  hasil  kuisioner  diperoleh  hasil  perbandingan dalam  bentuk  matriks  perbandingan  berpasangan antara  kriteria-kriteria  yang  digunakan  dalam penelitian ini sebagaimana pada Tabel 3.
Untuk  model  AHP  matrik  perbandingan  dapat diterima  jika  nilai ratio konsisten  tidak  lebih  dari 10%  atau  sama  dengan  0,1.  Karena  nilai  CR  = 0,0011  ≤  0,1  maka  matriks  perbandingan  dapat diterima/konsisten.

## Tabel 4. Rekapitulasi bobot kriteria
Kode Kriteria Bobot K1 Vegetasi area genangan embung 6,950% K2 Volume material timbunan 6,319% K3 Luas daerah yang akan dibebaskan 12,228% K4 Volume tampungan efektif 8,500% K5 Lama operasi 9,431% K6 Harga air/m³ 7,709% K7 Akses jalan masuk menuju site bendungan 7,593%
K8 Status lahan di site dan genangan 9,284% K9 Biaya konstruksi embung 7,543% K10 Biaya OP 6,904% K11 Cakupan daerah irigasi 6,862% K12 Manfaat air baku 10,678%
Gambar 3. Grafik bobot kriteria terhadap tujuan

## Perhitungan  pembobotan  alternatif  terhadap kriteria
Proses perhitungan pembobotan alternatif terhadap kriteria  adalah  dengan  membandingkan  beberapa alternatif terhadap masing-masing kriteria.
Tahapan perhitungannya sama dengan pembobotan kriteria terhadap tujuan.
Tabel 5. Rekapitulasi bobot alternatif terhadap kriteria
K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 K11 K12 A1  0,334% 1,353% 0,925% 0,558% 0,925% 1,941% 0,647% 1,589% 1,257% 1,335% 0,913% 1,043% A2  1,391% 0,300% 3,058% 1,306% 2,667% 1,578% 2,328% 0,357% 0,349% 0,599% 1,794% 0,783% A3  0,348% 0,382% 2,251% 2,044% 1,171% 1,207% 0,644% 1,428% 0,462% 0,342% 0,578% 2,505% A4  0,351% 1,182% 1,415% 0,704% 1,234% 0,929% 0,633% 1,438% 1,703% 1,079% 1,323% 2,217% A5  1,531% 0,795% 0,750% 1,037% 0,680% 0,575% 0,641% 0,411% 1,467% 0,695% 0,383% 0,619% A6  1,556% 0,521% 0,566% 0,551% 1,809% 0,695% 0,622% 1,349% 0,826% 1,556% 0,604% 1,275% A7  0,733% 0,690% 1,952% 1,557% 0,357% 0,442% 0,631% 1,347% 0,579% 0,441% 0,983% 1,647% A8  0,707% 1,095% 1,311% 0,743% 0,589% 0,341% 1,447% 1,365% 0,899% 0,857% 0,286% 0,588% Keterangan : A1 = Embung Dadapayam A5 = Embung Jatikurung A2 = Embung Mluweh
A6 = Embung Gogodalem
A3 = Embung Lebak
A7 = Embung Kandangan
A4 = Embung Pakis
A8 = Embung Ngrawan
Gambar 4. Grafik bobot alternatif terhadap kriteria

## Tabel 6. Jumlah bobot alternatif
Embung pilihan Bobot A1 Embung Dadapayam 12,820% A2 Embung Mluweh 16,510% A3 Embung Lebak 13,365% A4 Embung Pakis 14,208% A5 Embung Jatikurung 9,585% A7
Embung Gogodalem
11,929% A8
Embung Kandangan
11,357%
A9
Embung Ngrawan
10,227% Gambar 5. Grafik rangking prioritas embung
6. 950% 6. 319% 12. 228% 8. 500% 9. 431% 7. 709% 7. 593% 9. 284% 7. 543% 6. 904% 6. 862% 10. 678% K r i t e r i a K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 K11 K12 0.0% 0.5% 1.0% 1.5% 2.0% 2.5% 3.0% 3.5% K1 K2 K3 K4 K5 K6
K7 K8 K9 K10 K11 K12 A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 16. 510% 14. 208% 13. 365% 12. 820% 11. 929% 11. 357% 10. 227% 9. 585%
mluweh pakis lebak dadapayam gogodalem kandangan ngrawan jatikurung

## Bima Anjasmoro, Suharyanto, Sri Sangkawati
Analisis Prioritas Pembangunan Embung Metode Cluster Analysis, AHP dan Weighted Average (Studi Kasus: Embung Di Kabupaten Semarang)

## Pemilihan  embung  prioritas  metode  AHP berdasarkan data teknik
Proses  pengambilan  keputusan  dengan  metode  ini adalah  dengan  membandingkan  data  teknik  dari masing-masing  alternatif  terhadap  masing-masing kriteria.  Nilai  dari  tingkat  kepentingan  ditentukan dengan  membagi  interval  dari  hasil  matriks perbandingan  masing-masing  data.  Pembagian interval  dibagi  dari  tingkat  kepentingan  1  (satu) sampai  dengan  9  (sembilan).  Hasil  akhir  metode
ini  berupa  rangking  yang  berdasarkan  penilaian bobot dari masing-masing alternatif.

## Perhitungan  pembobotan  alternatif  terhadap kriteria
Proses perhitungan pembobotan alternatif terhadap kriteria  adalah  dengan  membandingkan  beberapa alternatif terhadap masing-masing kriteria.
Tahapan perhitungannya sama dengan pembobotan kriteria terhadap tujuan.
Tabel 7. Rekapitulasi bobot alternatif terhadap kriteria
K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 K11 K12 A1  0,020  0,271 0,061 0,141 0,127 0,136 0,049 0,227 0,157 0,103 0,139 0,052 A2  0,267  0,042 0,347 0,230 0,240 0,222 0,106 0,105 0,014 0,062 0,305 0,039 A3  0,020  0,065 0,242 0,147 0,127 0,143 0,060 0,129 0,025 0,079 0,104 0,234 A4  0,020  0,187 0,102 0,175 0,127 0,209 0,060 0,129 0,346 0,074 0,147 0,234 A5  0,267  0,124 0,028 0,066 0,094 0,062 0,060 0,026 0,235 0,163 0,049 0,071 A6  0,267  0,094 0,016 0,125 0,169 0,116 0,060 0,129 0,070 0,117 0,064 0,122 A7  0,070  0,094 0,158 0,066 0,028 0,059 0,060 0,129 0,048 0,172 0,144 0,234 A8  0,070  0,124 0,046 0,051 0,088 0,053 0,543 0,129 0,105 0,230 0,048 0,014
Gambar 6. Grafik bobot alternatif terhadap kriteria
Tabel 8. Jumlah bobot alternatif
Embung pilihan Bobot A1 Embung Dadapayam 12,820% A2 Embung Mluweh 16,510% A3 Embung Lebak 13,365% A4 Embung Pakis 14,208% A5 Embung Jatikurung 9,585% A7
Embung Gogodalem
11,929% A8
Embung Kandangan 11,357% A9 Embung Ngrawan
10,227%
Gambar 7. Grafik rangking prioritas embung
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 K1 K2 K3 K4 K5
K6 K7 K8 K9 K10 K11 K12 A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 1. 978 1. 808 1. 501 1. 483 1. 375 1. 347 1. 261 1. 246
mluweh pakis lebak dadapayam gogodalem kandangan ngrawan jatikurung

## Pemilihan  embung  prioritas  dengan  metode
weighted average
Bobot  kriteria  yang  digunakan  adalah  hasil kuesioner  yang  telah  dianalisa  menggunakan metode  AHP  data  kuesioner.  Pembobotan  untuk alternatif pilihan lokasi embung dilakukan terhadap  seluruh  kriteria  yang  ada.  Pembobotan alternatif untuk kriteria dilakukan berdasarkan data sekunder  dari  penelitian  ini.  Dimana  data  masing- masing  embung  diberikan rangking sesuai  dengan nilai scoring /standarisasi  data  dari  pembahasan sebelumnya.  Dimana  masing-masing  alternatif terhadap  kriteria  dengan  semakin  besar  nilainya maka  semakin  besar  nilai  tingkat  kepentingannya. Nilai  rangking  alternatif  tersebut  kemudian dikalikan  dengan  nilai  kepentingan  kriteria sehingga diperoleh nilai kombinasi yang kemudian dijumlahkan  untuk  memperoleh  nilai  keseluruhan. Hasil  nilai  akhir  inilah  yang  nantinya  akan dibandingkan antara satu alternatif dengan alternatif lainnya sebagai dasar penentuan pemiilihan embung prioritas.

## Tabel 9. Jumlah bobot alternatif
Kriteria Nilai kombinasi A1 Embung Dadapayam 2,674 A2 Embung Mluweh 2,869 A3 Embung Lebak 2,525 A4 Embung Pakis 2,757 A5 Embung Jatikurung 2,095 A6 Embung Gogodalem 2,276 A7 Embung Kandangan 2,230 A8 Embung Ngrawan 2,247
Gambar 8. Grafik rangking prioritas embung
Hasil  embung  prioritas  metode analysis cluster , AHP  data  kusioner,  data  teknik  dan weighted average
Dari  hasil  analisa  yang  telah  dilakukan  dapat diketahui  hasil  perbedaan  penentuan  prioritas embung antara ke 3 (tiga) metode tersebut.

## Kesimpulan
Dari  hasil  analisa  yang  telah  dilakukan  dalam penelitian ini, dapat diperoleh beberapa kesimpulan sebagai berikut:
1. Varibel  –  variabel  yang  berpengaruh  dalam pembangunan  embung  dengan  menggunakan metode cluster  analysis metode  non  hierarki adalah:  1)  Vegetasi  area  genangan  embung (7,652), 2)  Volume  material  timbunan  (7,744), 3)  Luas  daerah  yang  akan  dibebaskan  (4,167), 4) Volume tampungan efektif (4,203), 5) Lama operasi  (6,921),  6)  Harga  air/m³  (4,321),  7) Akses  jalan  masuk  menuju site bendungan
(3,125),  8)  Status  lahan  di site dan  genangan (12,031),  9)  Biaya  konstruksi  embung  (9,844), 10)  Biaya  OP  (4,559),  11)  Cakupan  daerah irigasi  (22,500)  dan  12)  Manfaat  air  baku (2,893).
2. Berdasarkan perhitungan dengan metode cluster  analysis ,  AHP  data  kuesioner,  data teknik dan weighted average , prioritas pembangunan  embung  jangka  pendek  adalah  : 1)  Embung  Mluweh  (0,165), 2)  Embung  Pakis (0,142), 3) Embung Lebak (0,134), 4) Embung Dadapayam  (0,128),  5)  Embung  Gogodalem (0,119),  6)  Embung  Kandangan  (0,114),  7) Embung  Ngrawan  (0,102)  dan  8)  Embung Jatikurung (0,096).
Tabel 10. Hasil embung prioritas metode cluster analysis , AHP data kuesioner, data teknik dan weighted average
Embung pilihan Metode AHP Metode Metode Data kuesioner  Data teknik Weighted average Analysis cluster A1 Embung Dadapayam 4 4 3 Cluster - 1  Jatikurung A2 Embung Mluweh 1 1 1 Gogodalem A3 Embung Lebak 3 6 4 Ngrawan A4 Embung Pakis 2 2 2 Cluster - 2 Mluweh A5 Embung Jatikurung 8 8 8 Cluster - 3  Dadapayam A6 Embung Gogodalem 5 5 5 Lebak A7 Embung Kandangan 6 7 7 Pakis A8 Embung Ngrawan 7 3 6 Kandangan
2. 869 2. 757 2. 674 2. 525 2. 276 2. 247 2. 230 2. 095
mluweh pakis dadapayam
lebak gogodalem ngrawan kandangan jatikurung
Analisis Prioritas Pembangunan Embung Metode Cluster Analysis, AHP dan Weighted Average (Studi Kasus: Embung Di Kabupaten Semarang)

## Saran
Dari  hasil  analisa  yang  telah  dilakukan  dengan kesimpulan  tersebut  diatas,  dapat  disampaikan beberapa saran sebagai berikut:
1. Dalam  penelitian  ini  pemberian interval kelas untuk  mendapatkan bobot pada semua  variabel belum  seragam.  Artinya  ada  beberapa  variabel yang  mempunyai  interval  kelas  berbeda. Disarankan untuk penelitian selanjutnya menggunakan  interval  kelas  yang  seragam dengan  tetap  memberikan  sumber  penjabaran interval kelas dari masing-masing variabel yang akan dianalisa.
2. Untuk  hasil  yang  lebih  optimal,  dalam penentuan  data  yang  mengandalkan  penilaian responden (melalui wawancara/kuisioner), dapat dilakukan penambahan jumlah responden atau  para  ahli  dengan  sumber  yang  semakin luas guna menjaga konsistensi data.
3. Untuk  mendapatkan  hasil  yang  berbeda, dalam proses  standarisasi  data  pada  metode cluster analysis dapat  dilakukan  dengan  mencari standar yang lebih baku atau dengan standarisasi/transformasi pada program SPSS.
4. Pada  penelitian  ini  pemberian  nilai  skala perbandingan  pada  metode  AHP  data  teknik menggunakan  patokan  skala  1-9  sesuai  dengan metode AHP data kuesioner. Disarankan untuk penelitian selanjutnya bisa menggunakan patokan  skala  perbandingan  dengan  membagi interval kelas  pada  nilai  perbandingan  terbesar dan terkecil.

## Daftar Pustaka
Bima Anjasmoro, 2016. Analisis Prioritas Pembangunan  Embung  Metode  Cluster  Analysis, Analytical  Hierarchy  Process  dan  Weighted Average  Studi  Kasus  Embung  di  Kabupaten Semarang , Tesis  Magister  Teknik  Sipil  Program Pasca Sarjana Universitas Diponegoro Semarang.
Harinaldi,  2005. Prinsip-prinsip  Statistik  untuk Teknik dan Sains, Erlangga, Jakarta.
ICOLD  (International  Commission  on  Large Dam), 2014. Small Dams Design, Surveillance and Rehabilitation, Bulletins 157-france.
Kodoatie,  Robert  J.,  Sjarief,  Roestam,  2005. Pengelolaan  Sumber  Daya  Air  Terpadu, Andi Offset, Yogyakarta.
Latifah, Siti, 2005. Prinsip-prinsip Dasar
Analytical Hierarchy Process , e-USU Reposritory,
Universitas Sumatera Utara.
Mac  Queen.  J.,  1967.  Some  methods  for classification and analysis of multivariate observations, Proceedings  of  the  Fifth  Berkeley Symposium  on  Mathematical  Statistics  and Probability ,  Volume  1:  Statistics,  281--297, University of California Press, Berkeley, Calif.
Peraturan  Pemerintah  Republik  Indonesia  Nomor 37 Tahun 2010 tentang Bendungan.
Robinson  Sitepu,  2011.  Analisis  Cluster  terhadap Tingkat Pencemaran Udara pada Sektor Industri di Sumatera  Selatan, Jurnal  FMIPA, Volume  14 Nomor 3 (A), Universitas Sriwijaya.
RSNI  T-01-2002  ( Tata  Cara  Desain  Tubuh Bendungan Tipe Urugan)
Saaty,  1983. The  Analytic  Hierarchy  Process; Planning,  Priority,  Setting,  Resource  Allocation , University of Pittsburgh.
Sobriyah,  2005. Sistem  Pendukung  Keputusan pada  Penentuan  Prioritas  Rehabilitasi  Jaringan Irigasi  di  DIY ,  Gema  Teknik  Fakultas  Teknik Universitas Sebelas Maret, Solo.
Soedibyo,  1998. Teknik  Bendungan .  Pradnya Paramita, Jakarta.
SNI  03-1724,  1989. Tata  Cara  Perencanaan Hidrologi  dan  Hidraulika  untuk  Bangunan  di Sungai.
Suripin,  2002. Pelestarian  Sumber  Daya  Tanah dan Air, Andi Offset, Yogyakarta .