Abstrak —  Pembentukan  DMA  adalah  salah  satu  upaya  yang dapat  dilakukan  untuk  menekan  tingkat  kehilangan  air  fisik. Suatu  kota  dapat  mempunyai  ratusan  DMA.  DMA  merupakan singkatan  dari district  metered  area .  Hal  tersebut  berarti  bahwa suatu  DMA  adalah  suatu  wilayah  atau  area  yang  dibatasi  oleh satu  atau  beberapa  meter  air  dan  beberapa  valve.  Antara  satu DMA  dan  DMA  lain  tidak  mempunyai  hubungan.  Sehingga, kehilangan  air  dapat  diketahui  lebih  spesifik  untuk  masing- masing  DMA.  Pembacaan  meter  air  pelanggan  setiap  satu  bulan sekali  dilakukan  bersamaan  dengan  pembacaan  meter  air  utama yang  ada  di  masing-masing  DMA.  Akumulasi  perhitungan  air terjual  dari  setiap  meter  air  pelanggan  seharusnya  sama  dengan air  yang  terbaca  di  meter  air  induk  (meter  air  DMA).  Jika terdapat  ketidaksamaan,  maka  diketahui  bahwa  terdapat kebocoran  di  DMA  tersebut.  Selama  ini,  perencanaan  DMA hanya  didasarkan  oleh  kemampuan  teknik  dan  pengalaman lapangan  staf  yang  berkecimpung  dalam  merencanakan  DMA. Peneliti-peneliti tengah melakukan penelitian mengenai perencanaan  DMA  menggunakan  algoritma.  Kemudian  hasilnya disimulasikan  dan  dapat  diketahui  dampak  dari  perencanaan DMA itu sebelum DMA diimplementasikan.
Kata  Kunci —  DMA,  algoritma,  kehilangan  air,  kebocoran fisik.

## I. PENDAHULUAN
PCC  (2014)  memperkirakan  bahwa  peningkatan  suhu menyebabkan  terjadinya  gelombang  panas.  Hal  tersebut mengakibatkan  penguapan  akan  semakin  sering  terjadi  di beberapa  wilayah  di  dunia.  Oleh  karena  itu,  sektor  air  harus dimanfaatkan  sebaik  dan  seefektif  mungkin.  Di  daerah perkotaan,  produktifitas  air  kurang  optimal.  Salah  satu  faktor produktifitas  dapat  dinilai  dari  tingkat  kehilangan  air. Kehilangan  air  dapat  digambarkan  sebagai  selisih  antara  air yang  didistribusikan  dan  jumlah  air  yang  dibayar  oleh konsumen [1].
Kelangkaan  air  adalah  masalah  utama  yang  melingkupi banyak  negara.  Hal  tersebut  menyebabkan  perhatian  kepada efisiensi  dan reliability terhadap  air  sangat  besar  disamping harus  menjaga  kontinuitas  ketersediaan  air.  Sehingga  ada fokus  utama  dilakukan  terhadap  performansi  dari  segi operasional sistem. Operasi dan kontrol terhadap distribusi air secara  optimal  meliputi  (1)  meminimalkan  biaya  yang dibutuhkan untuk pemompaan, (2) peraturan mengenai tekanan untuk  menghindari  kebocoran,  dan  (3)  mengoptimalkan
kualitas  air  minum  dengan  cara  mengurangi  waktu  tinggal  air di dalam pipa/ jaringan [1].
Menurut  [2]  sebanyak  38,4%  air  yang  diproduksi  oleh PDAM di Indonesia hilang sehingga tidak terbayarkan. Hal ini menyebabkan  kerugian  sebesar  Rp  1,139  Triliun  setiap tahunnya.  Kehilangan  air  ini  terdiri  dari  konsumsi  resmi  tak berekening  (1,9%),  kehilangan  air  komersial  (11,5%)  dan kehilangan air fisik (25%).
Kunci  manajemen  kehilangan  air  dalam  pipa  distribusi adalah  mengidentifikasi  faktor-faktor  yang  mempengaruhi kehilangan,  baik  fisik  maupun  non-fisik.  Kemudian,  strategi dapat  disusun  untuk  mencari  solusi  sesuai  permasalahan  yang ada  [3].  Sistem  distribusi  air  adalah  komponen  utama  dari infrastruksur  sipil  dalam  hal  penyediaan  air.  Penelitian  dalam bidang  distribusi  air  minum  mempunyai  fokus  ke  pendekatan menggunakan  simulasi,  kalibrasi,  dan  desain  optimalisasi  dari suatu jaringan [1].
Bagi  kebanyakan  sistem,  tingginya  tingkat  kehilangan  air ( non-revenue water / NRW) terdiri dari kebocoran (kehilangan fisik)  dan  air  yang  tidak  dapat  dibayarkan  oleh  konsumen (kehilangan  komersial)  [3].  Kehilangan  nonfisik/  komersial dapat dirinci menjadi empat elemen fundamental, ketidakakuratan  meter  pelanggan,  konsumsi  tak  resmi, kesalahan  pembacaan  meter,  kesalahan  penanganan  data  dan pembukuan.  Sedangkan  kehilangan  fisik  dapat  terjadi  karena; kebocoran pada pipa transmisi, kebocoran pada pipa distribusi, kebocoran  pada  tempat  penampungan  air  dan  luapan kebocoran pada sambungan pipa pelanggan [4].
Terdapat dua macam sistem distribusi, yakni sistem terbuka dan  sistem  tertutup.  Pengelolaan  NRW  pada  sistem  terbuka yang  dijalankan  secara  pasif  dilakukan  hanya  ketika kehilangan  mulai  nampak  terlihat  atau  dilaporkan.  Satu pendekatan  yang  lebih  efektif  adalah  dengan  mewujudkan pengelolaan NRW yang aktif [4].
Beberapa  sistem  distribusi  air  tidak  memiliki  DMA  dalam sistem  manajemennya.  Akan  tetapi,  sistem  tersebut  akan sukses  mengontrol  kebocoran  jika  mempunyai;  kualitas infrastruktur  yang  sangat  bagus,  biaya  perbaikan  dan  operasi yang  rendah,  dan  tekanan  yang  stabil.  Sehingga,  untuk mengurangi  kekurangan  tersebut  sistem  distribusi  dapat menggunakan  DMA  sebagai  salah  satu  strategi  kebocorannya [5]. Selain itu, [4] juga menyebutkan bahwa pengelolaan NRW yang  aktif  hanya  mungkin  dilakukan  dengan  menggunakan

## Studi Literatur Perencanaan dan Algoritma Pembentukan DMA (District Metered Area)
Ayu Noer Annisa dan Wahyono Hadi
Jurusan Teknik Lingkungan, Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia e-mail : wahyono@enviro.its.ac.id
I
zona-zona.  Zona-zona  merupakan  kawasan  bermeter  ( District Metered Area / DMA) yang harus terisolasi secara hidraulis. Zonasi  pada  jaringan  sistem  distribusi  air  minum  dapat menurunkan tingkat NRW. Penurunan NRW memiliki banyak manfaat, antara lain; tersedianya akses tambahan untuk PDAM dalam  bentuk  perputaran  uang  yang  dihasilkan  sendiri  ( self- generated  cash  flow ),  pengurangan  sambungan-sambungan ilegal  sehingga  tercipta  keadilan  antar  para  pengguna, meningkatknya  layanan  pelanggan,  dan  tersedia  peluang- peluang usaha baru [4].
Membentuk  serangkaian  DMA  bukan  hanya  menargetkan pengurangan  NRW  tapi  juga  memperbaiki  kondisi  aset  dan layanan  kepada  pelanggan  dengan;  (1)  Menjaga  umur  aset melalui manajemen tekanan, (2) Menjaga kualitas air, dan (3) Memungkinkan  pasokan  air  yang  berkesinambungan  [4]. Selain  itu,  pembentukan  DMA  juga  dapat  menyederhanakan neraca air dan mengidentifikasi kehilangan air [6].
Pembagian  jaringan  sistem  distribusi  menjadi  DMA-DMA membagi  jaringan-jaringan  yang  terhubung  dan  tidak  teratur menjadi  sub-jaringan  yang  dapat  dikelola  dengan  lebih  baik. Selain  itu,  pembentukan  DMA  memerlukan  teknik  yang efisien.  Pembentukan  DMA  dapat  dilakukan  dengan  menutup valve di  pipa  jaringan  eksisting,  membagi  jaringan  pipa, menambahkan  pipa  baru,  dll.  Pembentukan  DMA  dilakukan secara  empirik,  berdasarkan  pengalaman  pihak  yang bersangkutan  dan  sangat  sedikit  penelitian  mengenai  hal  ini [7]. Meskipun manfaat dari pembentukan DMA sangat banyak, akan  tetapi  literatur  dan  penelitian  mengenai  cara  mendesain DMA amat sedikit [8].

## II. METODE PENELITIAN
Penelitian/  kajian  pustaka  dilakukan  terhadap  semua  jurnal dan  publikasi  yang  berhubungan  dengan  sistem  jaringan distribusi  air  minum  secara  umum,  kebocoran,  dan  algoritma pembentukan  DMA.  Selain  itu,  dilakukan  juga kajian pustaka terhadap  algoritma-algoritma  yang  digunakan  dalam  jurnal- jurnal  yang  dikaji  oleh  peneliti-peneliti.  Kajian  pustaka  ini akan  memberitahukan  cara  merencanakan  DMA,  dampak pembentukan DMA terhadap sistem distribusi air minum, dan algoritma yang dapat digunakan untuk membentuk DMA.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Perencanaan DMA
Langkah-langkah  dalam  membentuk  DMA  pada  prinsipnya adalah dengan melakukan langkah-langkah sebagai berikut:
1) Menyiapkan peta jaringan distribusi air minum,
2) Menetapkan kriteria perencanaan/ kriteria desain sambungan rumah dalam DMA,
3) Membentuk  DMA  sesuai  dengan  rentang  yang  telah ditetapkan di langkah-2,
4) Menutup/  membuat  valve-valve  batas  antara  satu  DMA dengan DMA yang lain,
5) Melakukan pemasangan meter air di titik yang dikehendaki,
1) Mengevaluasi DMA menggunakan salah satu dari indikator resilience index, tekanan, flow deficit index, dan water age,
2) Mengitung  volume  pekerjaan  dan  biaya  (rencana  anggaran biaya/ RAB),
3) Memastikan  bahwa  aliran  valve  sudah  ditutup  dan  DMA yang ada sudah terisolasi dengan melakukan uji isolasi (jika langkah  5  tidak  terpenuhi,  maka  harus  kembali  ke  langkah 4),
Langkah uji isolasi pada langkah-4 dan langkah-5 berfungsi untuk  memastikan  bahwa  semua  pipa  ke  dalam  dan  keluar DMA ditutup atau bermeter. Adapun langkah uji isolasi adalah sebagai berikut:
1) Menutup semua saluran masuk air (inlet) bermeter 2) Memeriksa  apakah  tekanan  air  di  dalam  DMA  turun menjadi  nol  karena  air  semestinya  tidak  bisa  lagi  memasuki wilayah
Jika  tekanan  tidak  turun  menjadi  nol,  ada  kemungkinan bahwa  ada  pipa  lain  yang  memungkinkan  air  untuk  masuk  ke kawasan  dan  oleh  karenanya  harus  diatasi.  Setelah  DMA selesai  dibentuk  dan  terisolasi,  maka  DMA  dapat  dipantau kehilangan air fisik dan non fisiknya.

## B. Pengaruh DMA
Kesuksesan  dari  implementasi  DMA  dalam  menangani kebocoran  ternyata  tidak  terlepas  dari  beberapa  dampak.  Hal ini  dikarenakan  adanya  penutupan  beberapa  pipa  yang menyebabkan  konfigurasi  dan  hidrolika  jaringan  distribusi  air minum  menjadi  berubah. Performance  indices adalah  salah satu hal yang dapat menggambarkan kemampuan suatu sistem jaringan  distribusi  air  minum.  Pembuatan  DMA  akan mengakibatkan  penurunan  kualitas performance  indices suatu sistem jaringan distribusi air minum.
Performance  indices adalah  faktor-faktor  yang  dapat merepresentasikan  jaringan  air. Performance  indices jaringan air sebelum dan setelah pembentukan DMA dapat berbeda.
Performance indices ini mengukur tekanan air baik tekanan air  rata-rata,  minimum,  maksimum,  dan  juga  standar  deviasi tekanan pada setiap node yang dibandingkan dengan resilience index I R , untuk mengukur kemampuan suatu jaringan distribusi air  mampu  memenuhi  permintaan  ( demand )  dan  tekanan  di nodes.
Ir seperti yang dituliskan di rumus di atas [9] adalah resilience index dimana qi , Hi dan H i * secara berturut-turut adalah debit, tekanan  eksisting,  dan  tekanan  minimal  pada  node i -th,  dan Qm dan Hm adalah  debit  dan  tekanan  yang  diasosiasikan dengan  node m -th.  Semakin  tinggi  nilai  Ir,  maka  kehilangan energi  (energi  mengalirkan  air  di  dalam  pipa)  semakin  kecil. Nilai  Ir  sebelum  ada  DMA  dan  sesudah  ada  DMA  dapat  saja berubah,  perubahan  nilai  Ir  ini  dapat  dinyatakan  dengan persentase  pengurangan.  Selain  menggunakan  rumus  di  atas,
(1)
nilai  Ir  juga  dapat  dihitung  menggunakan  rumus  yang  lain yaitu [10]:
Dimana: Pt: Tekanan total tangki yang tersedia, kW  massa jenis air, 1000 kg/m 3 g: percepatan gravitasi, m 2 /s Qt: debit yang keluar dari tanki i, m 3 /s Ht: tekanan total pada tangki i, m Qp: debit pompa i, m 3 s Hp: tekanan pompa i, m
Dimana: Pn: tekanan node, kW  masa jenis air, 1000 kg/m3 g: percepatan gravitasi, m2/s Qi: debit node i, m3/s Hi: tekanan total pada node i, m
Dimana: Pn required :  daya  yang  dibutuhkan  di  masing-masing  node untuk melayani tekanan minimal, kW Ei: elevasi pada node i, m Pi required : tekanan minimal yang dibutuhkan di node i, m
Dimana:
Po: daya yang dibutuhkan untuk beroperasi, kW Pt: daya yang tersedia, kW Pn: daya di semua node, Kw
Indeks  pengurangan  tekanan/ Index  of  head  reduction [11] dapat digunakan untuk menilai kemampuan sebuah DMA jika terdapat  batasan  minimal  tekanan.  Q  dan  H  berturut-turut adalah debit dan tekanan. adalah debit pada node i setelah perencanaan  DMA. adalah  debit  pada  node  i  sebelum perencanaan DMA.
Flow  deficit  index [12] . Indeks  ini  dikomputasikan menggunakan pendekatan PDA; sedangkan dengan pendekatan demand  driven  analysis  (DDA) besar  dari  indeks  ini  selalu bernilai 1. Q a, i adalah debit berdasarkan pendekatan PDA.
Beberapa  penelitian  menunjukkan  bahwa  pembentukan DMA  dapat  mengubah  performa  hidraulik  dari  suatu  sistem jaringan  distribusi  air  minum.  Hal  ini  tentu  dapat  menjadi pertimbangan dalam merencanakan DMA. Beberapa perubahan dari performance indices dapat dilihat pada tabel di bawah.
Table 1. Performance Indices Sistem Jaringan Distribusi Air Minum Sebelum (A) dan Sesudah (B) Pembentukan DMA Sumber Campbell et al., 2014 [10] Alvisi, 2015[12] Di Nardo et al., 2014 [6] Savic dan Ferrari, 2014[13] Ir A 0,24 0,61 0,84 B 0,23 0,59 0,81 Ird (%) 12% Ihr (%) 1,61% Pmaks(m) A 98,53 B 98,27 Prata-rata (m) A 38,57 B 27,03 Pmin(m) A 26,8 B 26,5 20,95 Water age (jam) A 30,71 B 31,62 A: sebelum ada DMA

## B: sesudah ada DMA

## C. Algoritma Pembentukan DMA
Beberapa penelitian yang telah digunakan untuk membentuk DMA  menggunakan  metode/  algoritma graph  clustering, spectral  clustering,  community  detection,  multi  agent  system, breadth first search, depth first search, multilevel partitioning, multilevel recursive bisection, genetic algorithm .
Setiap  penulis  tidak  hanya  mempunyai  algoritma  yang berbeda-beda,  namun  juga  mempunyai  tahapan  dan  aturan- aturan dalam pemilihan area pembentukan DMA yang berbeda pula.  Secara  umum  dapat  diketahui  bahwa  langkah-langkah dalam pemilihan area pembentukan DMA meliputi:
1) Mengetahui/  memastikan  bahwa  kondisi  hidrolika  sistem jaringan  distribusi  sudah  baik;  kecepatan,  tekanan minimal, dan headlossnya sudah sesuai standar,
2) Memisahkan pipa primer dari proses awal
pengklusterisasian sistem jaringan distribusi,
(2)
(3) (4) (5) (6)
(7)
                i i a i i i a i i i a n i i n i i i fd Q Q α Q Q α Q Q Q Q α I , , , 1 1 0 1 (8)
1) Menentukan/  tidak  menentukan  batasan  ukuran  jumlah sambungan  rumah/  koneksi  pelanggan  yang  ada  dalam tiap DMA,
2) Menentukan metode algoritma yang dipilih  untuk pengklusterisasian beserta bobotnya,
3) Menentukan/  tidak  menentukan  fungsi  objektif  yang  ingin dimasukkan,
4) Menjalankan simulasi, dimulai dari mengubah format epanet ke algoritma yang dipilih kemudian menjalankan file yang telah  diubah  di  program  yang  dapat  menjalankan algoritma yang dipilih,
5) Mengevaluasi  sistem  jaringan  distribusi  setelah  DMA terbentuk menggunakan index.
Beberapa penulis memasukkan optimisasi sebagai salah satu langkah  dalam  merencanakan  DMA.  Konsep  optimisasi sekarang  dikenal  sebagai  dasar  untuk  menganalisis  dan menyelesaikan  permasalahan  yang  kompleks  dan  banyak. Optimisasi  memberikan  penyelesaian  untuk  permasalahan yang  komplek.  Penyelesaian  tersebut  dipengaruhi  variabel- variabel  yang  mempengaruhinya  [14]  (Luenberger  dan  Ye, 2008). Sebuah permasalahan optimasi ( optimization problem ), yang  dimodelkan  secara  matematis,  umumnya  terdiri  dari fungsi-fungsi tujuan ( objective functions ) dan kendala-kendala ( constraints ).  Fungsi  tujuan  merepresentasikan  tujuan  yang ingin  dioptimalkan  [15]  (Mahmudy  dan  Rahman,  2011).  Jika dirangkum  berdasarkan  kelebihan  dan  kekurangan  masing- masing  metode  yang  digunakan  oleh  penulis  maka  dapat dilihat seperti tampak pada tabel di bawah.
Table 2.

## Algoritma Pembentukan DMA
Penulis Algoritma yang digunakan Indikator Pembandi ng (sebelum- sesudah) Faktor Finansial Ukuran DMA Alvisi dan atau Franchin i Breadth First Search, Multilevel Balancing and Refinement [12] [16] Resilience Index dan Tekanan Pertimbangan biaya yang berbanding lurus dengan semakin besarnya diameter Ada Campbel l Social network, community detection, Label Propagation [10] Resilience Index dan Tekanan Optimasi biaya pemasangan valve , meter air, dan air yang dapat disimpan karena kontrol tekanan Ada Lanjutan Tabel 2. Penulis Algoritma yang digunakan Indikator Pembanding (sebelum- sesudah) Faktor Finansial Ukuran DMA De Paola et al. Multi- objective optimization, k-means clustering algorithm [17] [18] Resilience Index Optimasi biaya pemasangan valve , energi yang hilang karena kebocoran, dan discounting rate Ada Di Nardo et al. Multilevel Recursive Bisection, Multi Agent, Edge Betweenness Community,
Fast Greedy Community,
Ant Algorithm [19] [20] [21] Resilience Index, flow deficit index dan Tekanan Tidak ada Ada Diao et al. Community Structure [22] Tidak ada Tidak ada Tidak Ferrari et al. Breadth First Search [23] Tidak ada Tidak ada Ada Galdiero Multi- Objective Evolutionary Algorithm [24] Resilience index Biaya Kehilangan air, biaya konstruksi, dan discounting rate Ada Giustolisi dan Ridolfi Modularity [25] Tidak ada Tidak ada Tidak Gomes et al. Floyd- Warshall Algorithm dan Simulated Annealing [26] Tidak ada Optimasi biaya pemasangan valve , meter air, dan pipa yang diganti Ada Hajebi et al. K-means algorithm, Multi Agent System, Graph Partitioning, NSGA-II. [27] Tidak ada Optimasi biaya pemasangan valve , meter air, dan pipa yang diganti
Ada
Lanjutan Tabel 2. Penulis Algoritma yang digunakan Indikator Pembanding (sebelum- sesudah) Faktor Finansial Ukuran DMA Herrera Multi agent system, K- shortest path [28] Tidak ada Tidak ada Izquierdo et al. Multi Agent System [29] Tidak ada Tidak ada Ada Perelman et al. Graph Clustering, Community Structure, Graph Partitioning, Greedy Algorithm [30] Tidak ada Tidak ada Ada Savic dan Ferrari Breadth first search [31] Resilience index dan water age Tidak ada Ada Scibetta et al. Fast- greeding algorithm [32] Tidak ada Tidak ada Tidak IV. STUDI KASUS
Berdasarkan  rencana  peletakan  meter  air,  gate  valve, boundary  valve,  dan  aksesoris  lainnya  yang  direncanakan  di subbab-subbab  sebelumnya,  maka  dapat  dihitung  besarnya biaya untuk membangun DMA sesuai dengan tabel di bawah.
Table 3.

## RAB dan BOQ Perencanaan DMA
No Uraian Pekerjaan Sat uan Vol ume Harga Satuan (Rupiah) Harga (Rupiah) 1 Pembersihan lapangan berat 24 15.900 1 381.600 2 Penggalian Tanah 36 77.250 1 2.781.000 3 Pemotongan pipa m’ 12 169.074 1 2.028.888 4 Pengadaan dan Pemasangan Gate Valve 100 mm Bu ah 4 1.779.600 2 7.118.400 5 Pengadaan dan Pemasangan Butterfly Valve 150 mm Bu ah 5 3.706.600 2 18.533.000 6 Pengadaan dan Pemasangan Butterfly Valve 100 mm Bu ah 2 3.088.000 2 6.176.000 7 Pengadaan Elbow 100 mm Bu ah 2 46.260 2 92.250
Lanjutan Tabel 3. No Uraian Pekerjaan Sat uan Vol ume Harga Satuan (Rupiah) Harga (Rupiah) 8 Pengadaan dan Pemasanga n Meter Air 100 mm Bu ah 1 100.000.0 00 2 100.000.000 9 Penguruga n tanah dengan pemadatan bahan 36 211.900 1 7.628.400 10 Pengerjaan Thrust Block 0,18 598.400 107.712 11 Total RAB 132.537.362
Besarnya biaya yang dibutuhkan untuk merencanakan DMA dan  valve  untuk  flow  step  testing  pada  Perumahan  Rungkut Mapan  Permai,  Barat,  dan  Tengah  yang  melayani  1.376 sambungan  rumah  (diperkirakan  5  orang  tiap  sambungan rumah) adalah sebanyak Rp. 132.537.362 (Seratus Tiga Puluh Dua  Juta  Lima  Ratus  Tiga  Puluh  Tujuh  Tiga  Ratus  Enam Puluh Dua Rupiah).

## V. KESIMPULAN DAN RINGKASAN
Cara  merencanakan  DMA  secara  berturut-turut  adalah menyiapkan  peta  jaringan,  menetapkan  rentang  jumlah, membentuk  DMA  sesuai  dengan  rentang  jumlah,  menutup/ membuat  valve  batas,  memastikan  DMA sudah terisolasi, dan melakukan pemasangan meter air. Pembentukan DMA di suatu jaringan  distribusi  air  minum  yang  sudah  ada  memerlukan peralatan berupa valve-valve, meter air, dan aksesorisnya.
Hal-hal  yang  dijadikan  sebagai  faktor  penilaian  baik/ tidaknya DMA yang sudah terbentuk meliputi resilience index, tekanan , flow deficit index, dan water age .
Algoritma/  prosedur  dalam  merencanakan  DMA  dapat menggunakan  satu  atau  kombinasi  dari  beberapa  algoritma. Algoritma  untuk  mendesain  DMA  dapat  berupa  algoritma partitioning, sectorization, clustering, dan  community detection . Algoritma yang dapat digunakan untuk merencanakan  DMA  meliputi  algoritma  Ant  Algorithm,
Breadth First Search, Community
Structure, Edge
Betweenness  Community,  Floyd-Warshall  Algorithm,  Graph clustering,  Graph  Partitioning,  K-means  algorithm,  K-shortest path,  Label  Propagation,  Multi  Agent  System,  Modularity, NSGA  II  (Non-dominated  sorting  genetic  algorithm), Simulated  Annealing,  Social  network  theory.  Perencanaan DMA  dapat  menggunakan  algoritma  dengan  pertimbangan biaya  konstruksi,  kehilangan  uang  karena  air  yang  hilang, discounting rate.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terimakasih  kepada  PDAM  Surya Sembada  terutama  Bagian  PKA  (Pengendalian  Kehilangan Air)  atas  informasi  yang  memperluas  wawasan  bagi  penulis mengenai  implementasi  pembentukan  DMA.  Penulis  juga mengucapkan  terimakasih  kepada  Pemerintah  Indonesia  atas Beasiswa PPA BBM dan Yayasan Karya Salemba Empat atas Beasiswa KSE yang pernah diberikan kepada penulis.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  Lambert,  B.  Charalambous,  M.  Fantozzi,  J.  Kovač,  A. Rizzo  dan S.
“14 Years’ Experience of using IWA Best Practice Water Balance and Water  Loss  Performance  Indicators  in  Europe”.  Vienna,  Austria,  1st April 2014, IWA Water Loss (2014).
[2] Badan  Pendukung  Pengembangan  Sistem  Penyediaan  Air  Minum, Kinerja  PDAM  2014  Wilayah  II  (Pulau  Jawa) .  Jakarta:  Kementerian Pekerjaan Umum dan Perumahan Rakyat (2014).
[3] M.  Farley,  dan  R.  Liemberger.  “Developing  a  Non-Revenue  Water reduction  strategy:  Planning  and  implementing  the  strategy”. Water Supply , 5(1), 41–50 (2005).
[4] M.  Farley,  G.  Wyeth,  Z.  Bin  Md.  Ghazali,  A.  Istandar,  S.  Singh, Buku Pegangan tentang Air Tak Berekening (NRW) untuk Manajer: Panduan untuk  Memahami  Kehilangan  Air .  Jakarta:  Direktorat  Jenderal  Cipta Karya PU (2008).
[5] J.  Morrison,  S.  Tooms,  D.  Rogers, District  Metered  Areas:  Guidance Notes  version  1 .  Water  Loss  Management:  International  Water Association (2007).
[6] A. Di Nardo, M. Di Natale, G. F. Santonastaso, V. G. Tzatchkov, V. H. Alcocer-Yamanaka, “Water network sectorization based on graph theory and energy performance indices,” Journal of Water Resource Planning and Management , Vol. 140, No. 5, (2014).
[7] J. Izquierdo, M. Herrera, L. Montalvo, Perez-Garcia, “Division of Water Supply Systems into District Metered Areas Using a Multi-Agent Based Approach,” Sotware and Data Technologies , pp. 167 – 180, (2011).
[8] R. Gomes, J. Sousa, A. Sá Marques, “Influence of future water demand patterns on the district metered area areas design and benefits yielded by pressure  management,” Procedia  Engineering, Vol  70:  744  –  752,
(2014).
[9] E.  Todini,  “Looped  Water  Distribution  Networks  Design  Using  a Resilience  index  based  heuristic  approach,” Journal  of  Urban  Water , Vol 2: 115-122 (2000).
[10] E.  Campbell,  D.  Ayala-Cabrera,  J.  Izquierdo,  R.  Perez-Garcia,  “Water Supply  Network  Sectorization  Based  on  social  networks  community detection  algorithms,” Procedia  Engineering, Vol  89,  1208  –  1215 (2014).
[11] Di  Nardo  A,  Di  Natale  M,  “A  heuristic  design  support  methodology based  on  graph  theory  for  district  metering  of  water  supply  networks’” Eng Optim , 43(2):193 – 211 (2011).
[12] S.  Alvisi,  “A  New  Procedure  for  Optimal  Design  of  District  Metered Area  Based  on  the  Multilevel  Balancing  and  Refinement,” Water Resour Management , Vol. 29: 4397–4409 (2015).
[13] D.  Savic,  and  G.  Ferrari,  “Design  and  performance of district metering areas  in  water  distribution  system,” Procedia  Engineering ,  Vol.  89: 1136 – 1143 (2014).
[14] D.  G.  Luenberger  and  Y.  Ye, Linear  and  Nonlinear  Programming . Springer Science: Stanford, (2008).
[15] W.  F.  Mahmudy,  M.  A.  Rahman,  “Optimasi  Fungsi  Multi-Obyektif Berkendala  Menggunakan  Algoritma  Genetika  Adaptif  Dengan Pengkodean Real,” Jurnal Ilmiah KURSOR, Vol. 6, No 1: 19-26 (2011).
[16] S.  Alvisi  dan  M.  Franchini,  “A  procedure  for  the  design  of  district metered  areas  in  water  distribution  systems,” Procedia  Engineering , Vol. 70: 41 – 50, (2014).
[17] F.  De  Paola,  N.  Fontana,  E.  Galdiero,  M.  Giugni,  D.  Savix,  G. Soregenti,  “Automatic  Multi-Objective  Sectorization  of  a  Water Distribution  Network,” Procedia  Engineering ,  Vol.  89:  1200  –  1207 (2014).
[18] F.  De  Paola,  N.  Fontana,  E.  Galdiero,  M.  Giugni,  Soregenti,  G.  M. Vitaletti,  “Optimal  Design  of  District  Metered  Areas  in  Water
Distribution  Networks,” Procedia  Engineering ,  Vol.  70:  449  –  4457, (2014).
[19] A.  Di  Nardo,  M.  Di  Natale,  C.  Giudicianni,  D.  Musmarra,  G.  F. Santonastaso,  A.  Simone,  “Water  distribution  system  clustering  ant partitioning  based  on  social  network  algorithms,” Procedia Engineering , Vol. 119: 196 – 205 (2015).
[20] A Di Nardo, M. Di Natale, R. Greco, G.F. Santonastaso, “Ant algorithm for  smart  water  network  partitioning,” Procedia  Engineering ,  Vol.  70: 525 – 534, (2014).
[21] A. Di Nardo, M. Di Natale, G. F. Santonastaso, V. G. Tzatchkov, V.H. Alcocer-Yamanaka, “Water network sectorization based on graph theory and energy performance indices,” Journal of Water Resource Planning and Management , Vol. 140, No. 5 (2014).
[22] K. Diao, Y. Zhou, W. Rauch, “Automated Creation of District Metered Area  Boundaries  in  Water  Distribution  Systems,” Journal  of  Water Resource Planning and Management , Vol. 140: 184-190 (2013).
[23] G.  Ferrari,  D.  Savic,  dan  G.  Becciu,  “Graph  -  Theoretic  Approach  and Sound Engineering Principles for Design of District Metered Areas,” J. Water Resour. Plann. Management , Vol. 140: 12, (2014).
[24] E.  Galdiero,  “Multi-Objective  Design  of  District  Metered  Areas  in Water  Distribution,”  Ph.  D  Thesis,  Dipartimento  di  Ingegneria  Civile, Edile  ed  Ambientale Networks,  Universita  Degu  Studi  Di  Napoli Federico II, (2015).
[25] O.  Giustolisi,  and  L.  Ridolfi,  “Modularity  Index  for  The  Segmentation of  Water  Distribution  Networks,” International  Conference  on Hydroinformatics , Paper 148 (2014).
[26] R.  Gomes,  J.  Sousa,  J.  Muranho,  A.  S.  Marques,  “Differrent  Design Criteria  for  District  Metered  Areas  in  Water  Distribution  Networks,” Procedia Engineering , Vol. 119: 1221 – 1230 (2015).
[27] S.  Hajebi,  S.  Barrett,  A.  Clarke,  S.  Clarke,  “Multi-agent  simulation  to support  water  distribution  network  partitioning,”  Conference  Paper,  In 27th European Simulation and Modelling Conference - ESM’2013.
[28] S.  Hajebi,  S.  Temate,  S.  Barett,  A.  Clarke,  and  S.  Clarke,  “Water Distribution Network Sectorization Using Structural Graph Partitioning and  Multi-Objective  Optimization,” Procedia  Engineering ,  Vol.  89: 1144 – 1151, (2014).
[29] M.  Herrera,  “Improving  water  network  management  by  efficient division into supply clusters,” Ph. D Thesis, Departamento de Ingineria Hidraulica  y  Medio  Ambiente,  Universitat  Politecnica  De  Valencia, Valencia (2011).
[30] J.  Izquierdo,  M.  Herrera,  I.  Montalvo,  I.  Perez-Garcia,  “Division  of Water Supply Systems into District Metered Areas Using a Multi-Agent Based  Approach,” Software  and  Data  Technologies ,  pp.  167  –  180 2011.
[31] L. S. Perelman, M. Allen, A. Preis, M. Iqbal, and A. J. Whittle, “Multi- level automated sub-zoning of water distribution systems”. International Environmental Modelling and Software Society (iEMSs) 7th Intl (2014).
[32] M.  Scibetta,  F.  Boano,  R.  Revellia,  and  L.  Ridolfi,  “Community detection  as  a  tool  for  district  metered  areas  identification,” Procedia Engineering , Vol. 70: 1518 – 1523 (2014).