Ilmiah Indonesia, 6 (8). http://dx.doi.org/10.36418/ syntax-literate.v6i8.3768
E-ISSN: 2548-1398 Published by: Ridwan Institute
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia p–ISSN: 2541-0849 e-ISSN: 2548-1398 Vol. 6, No. 8, Agustus 2021

## PRIORITISASI  PENGELOLAAN  DAS  DELI  MENGGUNAKAN  METODE AHP-SYI  DAN FUZZY AHP-SYI DALAM FORMAT GIS

## Syafaruddin, Ahmad Perwira Mulia, Zaid Perdana Nasution
Universitas Sumatera Utara (USU) Medan Sumatera Utara, Indonesia Email: chap.syafaruddin8@gmail.com, a.perwira@usu.ac.id, zaid@usu.ac.id

## Abstrak
Daerah Aliran Sungai di Indonesia mengalami kerusakan lingkungan dari tahun ke tahun. Kerusakan lingkungan pada Daerah Aliran Sungai (DAS) meliputi kerusakan pada  aspek  biofisik  ataupun  kualitas  air.  Pengelolaan  DAS  dilakukan  untuk menjaga DAS tetap berfungsi, dengan memperhatikan biaya dan mengingat luasnya DAS yang mengalami kerusakan perlu dibuat skala prioritas untuk dapat menyiasati permasalahn tersebut. Penelitian ini bertujuan memprioritaskan mikro DAS dengan pendekatan  model  SYI  yang  berbasis  AHP  dan Fuzzy  Analitic  Hierarchy  Proces (FAHP).  Metode  penelitian  ini  pada  dasarnya  menggunakan  informasi  Potensi Erosi Indek (PEI) dan Sediment Delivery Rasio (SDR) yang menunjukkan kapasitas angkut  sedimen.  Faktor  pengiriman  sedimen  yaitu  topografi,  tutupan  vegetasi, kedekatan  dengan  aliran  air  dan  jenis  yang  terintegrasi  dalam  domain  GIS.  Untuk penilaian  PEI,  parameter  yang  digunakan  yaitu  data  curah  hujan,  jenis  tanah, kemiringan  lahan,  vegetasi  penutup  tanah,  jaringan  sungai,    kerapatan  sungai diintegrasikan  dalam  domain  GIS  menggunakan  metode Weightd  Linear Combination (WLC) dengan memberikan bobot dan peringkat untuk kreteria utama dan  sub  kreteria.  Lokasi  Studi  DAS  Deli  terletak  di  Sumatera  Utara.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  peta  prioritas  FAHP-SYI    dioverlay  dengan  peta lahan  kritis  menunjukkan  kesesuain  lahan  kritis  dengan  metode  medium menghasilkan  prosentase  38.00  %  untuk  prioritas  tinggi  dan  sangat  tinggi  atau 81.30 % terhadap keseluruhan peta lahan kritis. Dengan jumlah mikro DAS 21 dari 53 mikro DAS masuk sangat tinggi dan tinggi menandakan diperlukan pengelolaan DAS
Kata Kunci : prioritas; AHP; FAHP; AHP-SYI; FAHP-SYI; GIS; DAS

## Abstract
Watersheds  in  Indonesia  suffer  environmental  damage  from  year  to  year. Environmental  damage  to  watersheds  includes  damage  to  biophysical  aspects  or water  quality.  Watershed  management  is  done  to  keep  the  watershed  functioning, taking into account costs and considering the extent of the watershed that has been damaged needs to be made a priority scale to be able to get around the problem. This research aims to prioritize micro-watersheds with the approach of SYI models based on AHP and Fuzzy Analitic Hierarchy Proces (FAHP). This research method basically uses information on Index Erosion Potential (PEI) and Sediment Delivery Ratio (SDR) which indicates sediment carrying capacity. Sediment delivery factors
are  topography, vegetation  cover,  proximity to  water  flow  and types integrated  in the  GIS  domain.  For  PEI  assessment,  the  parameters  used  are  rainfall  data,  soil type, land slope, soil cover vegetation, river network, river density integrated in the GIS  domain  using  the  Weightd  Linear  Combination  (WLC)  method  by  providing weight  and  rating  for  the  main  creteria  and  sub  creteria.  The  location  of  the Watershed  Deli  study  is  located  in  North  Sumatra.  The  results  showed  that  the FAHP-SYI priority map overlay with a critical land map showing the independence of critical land by medium method resulted in a percentage of 38.00% for high and very high priority or 81.30% of the overall critical land map. With the number of micro watersheds 21 out of 53 micro watersheds enter very high and high indicates the necessary watershed management
Keywords: priority; AHP; FAHP; AHP-SYI; FAHP-SYI; GIS; DAS

## Pendahuluan
Indonesia  memiliki  sedikitnya  5.590  sungai  utama  dan  65.017  anak  sungai.  Dari 5,5 ribu sungai utama panjang totalnya mencapai 94.573 km dengan luas Daerah Aliran Sungai  (DAS)  mencapai  1.512.466  km2.  Selain  mempunyai  fungsi  hidrologis,  sungai juga mempunyai peran dalam menjaga keanekaragaman hayati, nilai ekonomi, budaya, transportasi,  pariwisata  dan  lainnya.  Kondisi  DAS  di  Indonesia  terus  mengalami degradasi  atau  kemunduran  fungsi  seperti  ditunjukkan  semakin  besarnya  jumlah  DAS yang  memerlukan  prioritas  penanganan  yakni  22  DAS  pada  tahun  1984,  menjadi berturut-turut  sebesar  39  dan  62  DAS  pada  tahun  1992  dan  1998,  dan  diperkirakan sekitar 282 DAS dalam kondisi kritis (Peraturan Presiden No. 7 tahun 2005) (Suratna & Achmad,  2018) .  Kondisi  DAS  demikian  tercermin  dari  luasnya  lahan  kritis  di  dalam DAS di Indonesia yang diperkirakan meliputi luas 23.242.881 ha yang tersebar di dalam kawasan  hutan  8.136.646  ha  (35%)  dan  di  luar  kawasan  15.106.234  ha  (65%) Departemen Kehutanan tahun 2001. Pada tahun 2011, total luas lahan kritis di Indonesia dengan  rincian  kritis  dan  sangat  kritis  adalah  29,9  juta  ha  atau  mengalami  penurunan dibanding kondisi tahun 2001 (Safitri et al., 2011) . Data Direktorat Jenderal PDASHL menunjukkan luas lahan kritis di Indonesia terus menurun. Tahun 2018, luas lahan kritis tercatat  seluas  14,01  juta  hektar.  Sebelumnya,  pada  tahun  2009  tercatat  berada  pada angka  30,1  juta  hektar,  dan  tahun  2014  seluas  27,2  juta  hektar  (31  Desember  2018, siaran  Pers  nomor:  SP.  728/HUMAS/PP/HMS.3/12/2018).  Saat  ini  sebagian  Daerah Aliran  Sungai  di  Indonesia  mengalami  kerusakan  sebagai  akibat  dari  perubahan  tata guna  lahan,  pertambahan  jumlah  penduduk  serta  kurangnya  kesadaran  masyarakat terhadap  pelestarian  lingkungan  DAS.  Gejala  Kerusakan  lingkungan  Daerah  Aliran Sungai  (DAS)  dapat  dilihat  dari  penyusutan  luas  hutan  dan  kerusakan  lahan  terutama kawasan  lindung  di  sekitar  Daerah  Aliran  Sungai.  Kerusakan  Daerah  Aliran  Sungai (DAS)  yang  terjadi  mengakibatkan  kondisi  kuantitas  (debit)  air  sungai  menjadi fluktuatif antara musim penghujan dan kemarau. Selain itu juga penurunan cadangan air serta  tingginya  laju  sendimentasi  dan  erosi.  Dampak  yang  dirasakan  kemudian  adalah terjadinya  banjir  di  musim  penghujan  dan  kekeringan  di  musim  kemarau.  Akibat banyaknya  jumlah  DAS  dan  luasnya  DAS  yang  harus  dikelola  memerlukan  sumber
daya  dan  biaya  yang  sangat  besar,  sementara  keuangan  tidak  memcukupi,  akibatnya pengelolaan  DAS  kurang  berjalan  sebagaimana  mestinya (Bali  &  Karale,  1977) . Penelitian  ini  meggunakan  mikro  DAS  sebagai  dasar  prioritisasi  pengelolaan  DAS. Kegiatan pemulihan DAS yang paling utama adalah dengan melestarikan tanah dan air (Welde, 2016) .
Metode  AHP-SYI  adalah  metode  yang  menggunakan  metode  SYI  berbasis  pada metode  AHP  ( Analytic  Hierarchy  Process ) (Saaty,  1980) menggunakan  data  spasial GIS  ( Geographical  Information  System ).  Penelitian  ini  adalah  penelitian  lanjutan dimana  dalam  penelitian  awal  sudah  dilakukan  berbasis  pada  metode  AHP-SYI  dan penulis melanjutkan dengan lokasi yang sama menggunakan metode FAHP-SYI ( Fuzzy Analytic Hierarchy Process Sediment Yield Index ) dimana hasil dari  kedua metode ini yaitu  data  peta  prioritas  pengelolaan  Das  Deli  dan  data  peta  lahan  kritis  di  overlay menggunakan  perangkat  lunak  QGIS  pada  menu  intersection  dimana  hasilnya  berupa luas lahan kritis  dan posisi lahan kritis. FAHP-SYI adalah metode yang menggunakan metode SYI berbasis pada metode FAHP ( Fuzzy Analytic Hierarchy Process ) (Jaiswal, Ghosh,  Lohani,  &  Thomas,  2015) menggunakan  data  spasial  GIS  ( Geographical Information  System ).  Data  yang  digunakan  adalah  data  curah  hujan,  data  jenis  tanah, data kemiringan lahan, data tata guna lahan, data vegetasi penutup tanah, data jaringan sungai,  data  kerapatan  sungai  ( drainage  density )  dan  data  batas  DAS,  proses pengolahan data menggunakan bantuan software QGIS.
Beberapa  tahun  terakhir,  alat  untuk  pemodelan  proses  pengambilan  keputusan telah  meningkat  secara  signifikan,  dan  multi  kriteria  pengambilan  keputusan  (MCDA) model  secara  luas  dianggap  alat  yang  sangat  berguna  untuk  menyelesaikan permasalahan  yang  berkaitan  dengan  proses  pengambilan  keputusan (Javanbarg, Scawthorn,  Kiyono,  &  Shahbodaghkhan,  2012) .    AHP  adalah  suatu  model  keputusan yang akan menguraikan masalah multi faktor atau multi kriteria yang kompleks menjadi suatu hirarki (keputusan). Masalah yang kompleks dapat di artikan bahwa kriteria dari suatu  masalah  yang  begitu  banyak  (multikriteria),struktur  masalah  yang  belum  jelas, ketidakpastian pendapat dari pengambil keputusan, pengambil keputusan lebih dari satu orang,  serta  ketidakakuratan  data  yang  tersedia.  Menurut (Saaty,  1980) ,  hirarki didefinisikan  sebagai  suatu  representasi  dari  sebuah  permasalahan  yang  kompleks dalam suatu struktur multi level dimana level pertama adalah tujuan yang diikuti level faktor,  kriteria,  sub  kriteria,  dan  seterusnya  ke  bawah  hingga  level  terakhir  dari alternatif.  Dengan  hirarki,  suatu  masalah  yang  kompleks  dapat  diuraikan  ke  dalam kelompok-kelompoknya  yang  kemudian  diatur  menjadi  suatu  bentuk  hirarki  sehingga permasalahan akan tampak lebih terstruktur dan sistematis.
Disamping  kelebihan,  AHP  juga  memiliki  kelemahan  yang  bisa  berakibat  fatal jika  keliru  dalam  membahasnya.  Ketergantungan  model  ini  adalah  inputnya  berupa persepsi  seorang  pakar  akan  membuat  hasil  akhir  tidak  berarti  jika  pakar  memberikan penilaian  yang  keliru.  Hal  ini  terjadi  karena  belum  adanya  kriteria  yang  jelas  untuk seorang  pakar,  membuat  orang  sering  ragu-ragu  dalam  menanggapi  solusi  yang dihasilkan  model  ini.  Karenanya  untuk  membuat  AHP  dapat  diterima,  perlu  diberikan
batasan  tegas  dari  seorang  pakar  serta  meyakinkan  masyarakat  untuk  menganggap bahwa persepsi pakar itu dapat mewakili pendapat masyarakat, paling tidak sebahagian besar masyarakat (Saaty, 1980) .
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memprioritaskan  mikro  DAS  dengan  pendekatan model SYI yang berbasis  AHP dan Fuzzy Analitic Hierarchy Proces (FAHP).

## Metode Penelitian
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode  AHP-SYI  dibuat dengan  pendekatan  multikreteria  analysis.  Dengan  menggunakan  metode  Sediment Yield index (SYI) dan mengadopsi proses Analytical Hierarchy Process (AHP) (Saaty, 1980) sebuah  multikriteria  pengambil  keputusan  teknik  yang  memungkinkan  factor subjectif  dan  objektif  digunakan  dalam  proses  pengambilan  keputusan.  AHP  adalah teori pengukuran untuk kreteria kuantitatif dan tidak berwujud yang telah diterapkan ke berbagai  bidang,  seperti  teori  keputusan  dan  resolusi  konflik.  AHP-SYI  yang dikembangkan  oleh (Memon,  Patel,  Bhatt,  &  Patel,  2020) untuk    menghitung  dengan satuan tanpa dimensi yang membantu memberikan indeks zona hasil sedimen potensial di  suatu  daerah.  Daerah  dengan  nilai  indeks  yang  sangat  tinggi akan  menjadi  prioritas yang paling utama. selanjutnya seluruh area penelitian secara kualitatif dibagi menjadi lima  zona  potensial  hasil  sedimen  berdasarkan  rentang  nilai  AHP-SYI  dalam  domain GIS.
Metode ini pada dasarnya menggunakan informasi Indeks Potensi Erosi (PEI) dan Sediment Delivery Ratio (SDR), yaitu proporsi bahan tanah atau sedimen yang terlepas dari  sumbernya  melalui  aliran  permukaan.  PEI  adalah  satuan  tanpa  dimensi  yang membantu  dalam  pengindeksan  zona  erosi  potensial  di  suatu  daerah  dan  nilai  indeks yang lebih tinggi menunjukkan prioritas yang lebih tinggi. Rumus matematis dari AHP- SYI ditunjukan dalam Persamaan (2.10) sebagai berikut:
AHPSYI w = ∑ (Ai × PEI i × SDR i ) N i=1 A W …………………… (10)
Dimana, N adalah Number of Erosive Unit (EU), Ai adalah Area of ith EU, SDRi adalah Sediment Delivery Ratio , PEIi adalah Potential Erosion Index .
Dengan  memodifikasi  persamaan  10,    dimana  proses  perhitungan  dengan  AHP dalam  mencari  bobot  kreteria  utama  dirubah  dengan  menggunakan  FAHP  sehingga persamaan dapat ditulis sebagai berikut:
FAHPSYI w = ∑ (Ai × PEI i × SDR i ) N i=1 A W …………………… . (10𝑎)
Aw adalah Area of Sub Watershed yang dihitung menggunakan Persamaan (11).
𝐴 𝑤 = ∑ 𝐴 𝑖 𝑁 𝑖=1 …………………………………… (11)
Data  yang  dipakai  adalah  data  sekunder  yang  di  peroleh  dari  Kementerian Lingkungan  Hidup  dan  Kehutanan  (KLHK),  Kementerian  Pertanian  RI  dan  Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika (BMKG). Data-data tersebut berupa data curah hujan  bulanan  DAS  Deli  tahun  2009  hingga  2018,  Peta  digital  satuan  jenis  tanah, tutupan  lahan  ( landcover )  didapat  dari  Balai  Pengelolaan  Daerah  Aliran  Sungai  dan Hutan Lindung Wampu Sei Ular dan batas DAS Deli.

## Gambar 1 Lokasi Penelitian

## Hasil dan Pembahasan
1. Analytical Hierarchy Process (AHP)
Beberapa tahun terakhir, alat untuk pemodelan proses pengambilan keputusan telah  meningkat  secara  signifikan,  dan  multi  kriteria  pengambilan  keputusan (MCDA) model secara luas dianggap alat yang sangat berguna untuk menyelesaikan permasalahan yang berkaitan dengan proses pengambilan keputusan (Limbong et al., 2020) .  AHP  adalah  suatu  model  keputusan  yang  akan  menguraikan  masalah  multi faktor atau multi kriteria yang kompleks menjadi suatu hirarki (keputusan). Masalah yang  kompleks  dapat  di  artikan  bahwa  kriteria  dari  suatu  masalah  yang  begitu banyak  (multikriteria),  struktur  masalah  yang  belum  jelas,  ketidakpastian  pendapat dari  pengambil  keputusan,  pengambil  keputusan  lebih  dari  satu  orang,  serta ketidakakuratan  data  yang  tersedia.  Menurut (Manurung,  Bramani,  Ricky,  & Darmanto,  2018) ,  hirarki  didefinisikan  sebagai  suatu  representasi  dari  sebuah
permasalahan yang kompleks dalam suatu struktur multi level dimana level pertama adalah  tujuan,  yang  diikuti  level  faktor,  kriteria,  sub  kriteria,  dan  seterusnya  ke bawah  hingga  level  terakhir  dari  alternatif.  Dengan  hirarki,  suatu  masalah  yang kompleks  dapat  diuraikan  ke  dalam  kelompok-kelompoknya  yang  kemudian  diatur menjadi  suatu  bentuk  hirarki  sehingga  permasalahan  akan  tampak  lebih  terstruktur dan sistematis.
Disamping kelebihan, AHP juga memiliki kelemahan yang bisa berakibat fatal jika  keliru  dalam  membahasnya.  Ketergantungan  model  ini  adalah  inputnya  berupa persepsi seorang pakar akan membuat hasil akhir tidak berarti jika pakar memberikan penilaian yang keliru. Hal ini terjadi karena belum adanya kriteria yang jelas untuk seorang  pakar,  membuat  orang  sering  ragu-ragu  dalam  menanggapi  solusi  yang dihasilkan  model  ini.  Karenanya  untuk  membuat  AHP  dapat  diterima,  perlu diberikan  batasan  tegas  dari  seorang  pakar  serta  meyakinkan  masyarakat  untuk menganggap  bahwa  persepsi  pakar  itu  dapat  mewakili  pendapat masyarakat,  paling tidak sebahagian besar masyarakat (Goepel, 2018) .
Pendekatan  dari  AHP  yaitu  dengan  membangun  matrik  perbandingan berpasangan.  Dimana  Matrik  perbandingan  ini  terdiri  dari  angka  angka  yang  yang berpasangan yang menunjukan skala penilaian. Skala penilaian dimulai dari 1-9 bisa dilihat pada table 1 (Saaty, 1980) .
Tabel 1 Penilaian Skala Saaty Intensitas Kepentingan Definisi Penjelasan 1 Sama pentingnya Dua factor berkontibusi sama dengan tujuan 3 Agak lebih penting Elemen  yang  satu  sedikit  lebih  penting  dari elemen yang lain. 5 Lebih penting Elemen  yang  satu    lebih  penting dari  elemen yang lain 7 Sangat penting Elemen  yang  satu    jelas  lebih  penting daripada  elemen yang lain 9 Sangat sangat penting Elemen  yang  satu    mutlak  lebih  penting daripada  elemen yang lain 2, 4, 6, 8 Nilai menengah • Nilai-nilai  antara  dua  nilai  pertimbangan yang berdekatan • Jika  untuk  aktivitas  ke  I  mendapat  satu angka  bila  dibandingkan  dengan  aktivitas ke-j  maka  j  mempunyai  nilai  kebalikannya bila  dibandingkan  dengan  iNilai-nilai antara  dua  nilai  pertimbangan  yang berdekatan Sumber: (Saaty, 1980)
Prinsip dasar dalam pemecahan persoalan menggunakan analisis logis eksplisit, menurut (Sasongko,  Astuti,  &  Maharani,  2017) ,  terdapat  tiga  prinsip  yaitu:  prinsip menyusun hirarki, prinsip menetapkan prioritas dan prinsip konsistensi.
a. Menyusun Hirarki, dengan menggambarkan dan menguraikan secara hirarki, yaitu memecah persoalan menjadi unsur-unsur yang terpisah.
b. Menentukan  Prioritas,  berdasarkan  atas  perbedaan  prioritas  dan  sintesis,  yaitu menetukan peringkat elemen-elemen menurut relative tingkat kepentingannya.
c. Konsistensi  Logis,  menjamin  bahwa  semua  elemen  dikelompokkan  secara  logis dan diperingkat secara konsisten sesuai dengan suatu kriteria yang logis.
2. Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP)
Logika fuzzy diperkenalkan pertama kali oleh (Zevri, 2014) seorang peneliti di universitas California di di Barkley dalam ilmu komputer. (Zevri, 2014) beranggapan logika  benar  salah  tidak  dapat  mewakili  setiap  pemikiran  manusia,  yang  kemudian dikembangkan  logika  fuzzy  yang  dapat  mempresentasikan  setiap  keadaan  atau mewakili  pemikiran  manusia.  Perbedaan  antara  logika  biasa  dengan  logika  fuzzy terletak  pada  keanggotaan  suatu  elemen  dalam  suatu  himpunan.  Jika  dalam  logika biasa  suatu  elemen  mempunyai  dua  pilihan  yaitu  terdapat  dalam  himpunan  atau bernilai  1  yang  berarti  benar  dan  tidak  pada  himpunan  atau  bernilai  0  yang  berarti salah. Sedangkan dalam logika fuzzy, keanggotaan elemen berada di interval [0,1].
Metode  FAHP  mempunyai  beberapa    prinsip  dasar  yang  digunakan  untuk menyelesaikan  masalah  penentuan  prioritas  yaitu  membuat  hirarki,  memberi penilaian kriteria dan alternative, menentukan prioritas berdasarkan kriteria yang ada dan konsistensi logis ( Logical Consistency ), tahapan dalam metode FAHP, yaitu:
a. Mengidentifikasi permasalahan yang akan diteliti.

## Gambar 2 Struktur Hirarki FAHP
b. Membuat  skema  struktur  hirarki  seperti  pada  Gambar  2  yang  diawali  dengan tujuan  utama,  kemudian  memberikan  kriteria  penilaian,  selanjutnya  memberikan beberapa pilihan alternatif.
c. Membuat  matriks  perbandingan  fuzzy  yang  dapat  berbentuk  segitiga  atau trapezium (Afriani,  Kusumastuti,  &  Prihandono,  2012) ,  dan  dapat  dinyatakan sebagai A ̅  = [ a ̅i,j] dalam bentuk matrik sebagai berikut:
[a ̅i,j] = |αi.j, βi.j, γi.j, δi.j|    ……………………… (1)
Dimana  i dan j adalah dari 1 sampai n.
Gambar 3

## Fuzy Berbentuk Segitiga
(x - α) / (β – α)    x  ϵ [ α , β ],
μ (𝑥) =     (δ – x) / (δ – β)     x  ϵ [β , δ ],
0,                         sebaliknya
Gambar 4

## Fuzzy Berbentuk Trapesium
(x - α) / (β – α)    x ϵ [ α , β ],
μ (𝑥) = 1,                         x ϵ [ α , γ ], =     (δ – x) / (δ – γ)     x  ϵ [γ , δ ],
0,                         sebaliknya
Anggota  dari  matrik  fuzzy  dapat  digambarkan  dengan  α,  β,  γ,  δ  yang merupakan empat bagian dari fungsi keanggotaan fuzzy sedemikian rupa sehingga 0  <  α  ≤  β  ≤  γ  ≤  δ.    Jika 𝐴̅ konsisten,  fuzzy  matrik  =  [ 𝑎̅ i,j ]  akan  konsisten  juga (Buckley  1985).  Bobot  fuzzy  matrix  dapat  dihitung  dengan  metode  mean geometris  atau  metode  λ max ,  dimana  kedua  metode  ini  memberikan  hasil  yang mendekati  untuk  rasio  konsistensi  yang  kecil.  Nilai  Eigenvector  utama  yang dinormalkan,  yang  disebut  vektor  prioritas  yang  digunakan  dalam  λ max untuk
menetapkan bobot pada parameter yang berbeda. Dalam penelitian ini, digunakan metode  mean  geometris  untuk  menghitung  bobot  fungsi  anggota  fuzzy  dengan memakai persamaan sebagai berikut:
α i = ⌊∏ αi. j 𝑛 𝑗=1 ⌋ 1/n   dan  α = ⌊∏ α i. n i=1 ⌋ ………………………… (2) β i = ⌊∏ βi. j 𝑛 𝑗=1 ⌋ 1/n   dan  β = ⌊∏ βi n i=1 ⌋ ………………………… . ( 3 ) γ i = ⌊∏ γi. j 𝑛 𝑗=1 ⌋ 1/n   dan γ = ⌊∏ γi . n i=1 ⌋ ………………………… . (4)
δ i = ⌊∏ δi. j 𝑛 𝑗=1 ⌋ 1/n   dan  δ = ⌊∏ δ i. n i=1 ⌋ ………………………… . (5)
Anggota  fuzzy  matrix  dengan  parameter  berbeda  di  definisikan  mengikuti persamaan berikut:
𝑥̅ i  = μ (𝑥𝑖) = [ αi δ , βi γ , γi β , δi α ] ……………………………… .. … (6)
Metode centroid digunakan untuk men de-fuzzify fungsi keanggotaan untuk menormalkan bobot semua parameter yang dipakai dalam analisis. Formula yang digunakan  untuk  menormalkan  bobot  xi  dari  fungsi  anggota  μ(xi)    antara  limit dari α dan "δ " (Prabha et al., 2021) adalah:
x i= ∫ μ (𝑥𝑖)xi dx δ xi=α ∫ μ (𝑥𝑖) dx! δ xi=α …………… .. …………..…  (7)
d. Menghitung Consistency Ratio (CR) dengan Persamaan (8):
𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 < 0,1 …………………………… … … (8)
Dimana, CR adalah Consistency Ratio , CI adalah Consistency Index , RI adalah Index Random Consistency
e. Menghitung  konsistensi  Indeks  dengan  menggunakan  rumus Consistency  Index (CI), dengan Persamaan (9):
𝐶𝐼 = (𝜆𝑚𝑎𝑥 − 𝑛) 𝑛 − 1 ……………………………………… (9)
Dimana,  λmax  adalah  nilai  perkalian  matriks  yang  paling  maksimum,  n adalah jumlah elemen.
Nilai  Indeks  konsistensi  (RI)  tergantung  pada  ukuran  matriks  (n)  telah ditetapkan seperti ditunjukan pada Tabel 2.

## Tabel 2
Nilai Index Random Consistency (RI) Menurut Saaty
Sedang menurut (Juliyanti & Mukhlash, 2011) nilai Indeks acak (RI) untuk matrik perbandingan berpasangan fuzzy, seperti ditunjukkan Tabel 3.
Tabel 3

## Nilai Indeks Random Consitency (RI) menurut Gogus dan Boucher
Sumber: Gogus dan Boucher (1998)
AHP  SYI  dan  FAHP-SYI  dengan  4  macam  metode  akan  dibandingkan hasilnya  dengan  cara  memperbanding  hasil  secara  langsung  dan  juga  dengan membandingkan  hasil  dari overlay dengan  lahan  kritis  mana  yang  lebih  mendekati lokasi  prioritas  dengan  lahan  kritis.  Dari  hasil  penelitian  yang  sudah  ada,  nilai consistensi rasio terkecil biasanya paling mendekati. a. Indeks Potensi Erosi (PEI)
Untuk  menghitung  nilai  PEI  digunakan  data  curah  hujan,  data  tanah,  data kemiringan  lereng,  data  kepadatan  drainase,  dan  data  tata  guna  lahan  yang  telah diinterasikan  ke  dalam  GIS.  Bobot  kreteria  utama  dihitung  dengan  metode  AHP dan FAHP. Bobot ini di kontrol berdasarkan consistensi rasio kecil 10 %. Untuk bobot  sub  kreteria  berdasarkan  peringkat  dan  perangkingan  yang  kemudian dinormalisasi  menjadi  nilai  skor.  Lapisan  lapisan  tematik  berupa  curah hujan,tanah,kemiringan  lereng,  kepadatan  drainase  dan  tutupan  lahan  diolah perangkat lunak QGIS.
Selanjutnya  parameter yang didapat dengan FAHP dan bobot yang didapat melalui  QGIS  dengan  menggunakan  Persamaan  (12)  yang  dimodifikasi  dari (Chowdary et al., 2013) :
𝑃𝐸𝐼 𝑖 = 𝑆 𝑤 𝑆 𝑤𝑓 + 𝑆𝐿 𝑤 𝑆𝐿 𝑤𝑓 + 𝐿𝑈 𝑤 𝐿𝑈 𝑤𝑓 + 𝐷𝐷 𝑤 𝐷𝐷 𝑤𝑓 + 𝑅 𝑤 𝑅 𝑤𝑓 (12)
Dimana,  S  adalah  Soil  (tanah),  SL  adalah  Slope  (kemiringan  lahan),  LU adalah Land  Use (tutupan  lahan  (r,  DD  adalah Drainage  Densitry dan  R  adalah Rainfall .  W  adalah  bobot  normalisasi  dari  kriteria  utama  yang  diperoleh  melalui FAHP  dan  wf  adalah  bobot  normalisasi  dari  sub  kriteria.  Kisaran  Nilai  PEI kontinyu  dari  unit  yang  berbeda  dikelompokkan  menjadi  lima  kelas  berdasarkan kisaran nilai standar deviasi dari distribusi PEI yang dinormalisasi, yaitu prioritas sangat rendah, rendah, sedang, tinggi dan prioritas sangat tinggi sehingga seluruh wilayah studi adalah kualitatif  dan peta dihasilkan dari GIS
Ukuran Matriks (n) 3 4 5 6 7 8 9 10 Rasio Indeks Kons (RI) 0,58 0,90  1,12  1,24  1,32 1,41 1,45  1,49 Ukuran Matriks (n)  1  2 3 4 5 6 7 8 9 10 RI m 0  0  0.4890  0.7937  1.0720  1.1996  1.2874  1.3410  1.3793  1.4095 RI g 1  2  0.1796  0.2627  0.3597  0.3818  0.4090  0.4164  0.4348  0.455
b. Sediment Delivery Ratio (SDR)
Sediment  Delivery  Ratio (SDR)  adalah  fraksi  erosi  yang  diangkut  dalam interval waktu tertentu dan didefinisikan sebagai ukuran dari efisiensi transportasi sedimen,  yang  menjelaskan  jumlah  sedimen  yang  sebenarnya  diangkut  dari sumber  erosi  ke  titik  pengukuran  DAS  dibandingkan  dengan  jumlah  total  tanah yang tererosi di atas wilayah yang sama di titik itu (Lee & Kang, 2014) . Banyak faktor  yang  mempengaruhi  dalam  menghitung  SDR.  Menurut (Fryirs,  2013) faktor  yang  mempengaruhi  SDR  adalah  input  hidrologi  (terutama  curah  hujan), karakteristik bentang alam (misalnya, vegetasi, topografi, dan tanah) dan interaksi yang kompleks yang lain. Menurut (Asdak & Supian, 2018) yang mempengaruhi SDR  meliputi  sumber  sedimen  yang  berasal  dari  DAS,  jarak  sumber  ke  waduk, system  transport ,  tekstur  partikel-partikel  tanah  yang  tererosi,  lokasi  desposisi sedimen,  karakteristik  DAS.  Banyaknya  faktor  tersebut  sangat  sulit  untuk mengidentifikasi faktor dominan yang mepengaruhi besaran SDR di DAS.
Faktor-faktor  yang  menentukan  nilai  SDR  adalah  topografi,  tutupan vegetasi,  kedekatan  dengan  aliran  air  dan  jenis  tanah  terintegrasi  dalam  domain GIS. Selanjutnya,  setiap kategori pengiriman sedimen ditransformasikan menjadi koefisien  numerik  yaitu  rendah  =  0,1,  sedang  =  0,4  dan  tinggi  =  0,8)  menurut (Chowdary et al., 2013) dan (Schultz, Straub, Kaminski, & Ebert, 2020) .

## Tabel 4 Faktor Sediment Delivery Ratio (SDR)
Sumber : Modifikasi dari Snell (1984) dalam (Chowdary et al., 2013)

## 3. Prioritisasi Mikro DAS Menggunakan Model AHPSYI dan FAHPSYI
Sesuai  dengan  Persamaan  (10),  nilai  PEI  yang  didapatkan  dari  hasil pengolahan dengan software QGIS persamaan (12) dikalikan dengan nilai SDR yang didapat dan dikalikan dengan luasan daerah yang terbentuk pada daerah erosive unit. Setelah  itu  dibagi  dengan  luasan  area  mikro  DAS  persamaan  (11)  Hasil  ini  adalah nilai    AHPSYI  dan  FAHPSYI.  Selanjutnya,  AHPSYI  dan  FAHPSYI  dari  semua mikro DAS terintegrasi dalam GIS. Mikro DAS ini diprioritaskan berdasarkan nilai FAHPSYI  dengan  menggunakan  klasifikasi quantile yang  dibagi  dalam  lima  kelas,
Rendah Sedang Tinggi Erodibilitas tanah sangat rendah Area yang tidak berada pada  daerah  dengan faktor rendah dan tinggi Daerah yang berjarak 100 m dari sungai dan tidak terdapat faktor rendah Erodibilitas tanah rendah  sampai  dengan tinggi  dan  berjarak  500 m dari sungai Erodibilitas  tanah  sangat  tinggi  dengan jarak  250  m  dari  sungai  dan  tidak terdapat faktor rendah Kawasan  hutan  dengan kemiringan  lahan  <  10 % Lahan kritis dengan kemiringan lahan > 10 % dan tidak terdapat faktor rendah Sungai yang berada dikawasan hutan Kemiringan Lahan > 10 % dengan jarak 100m dan tidak terdapat faktor rendah
didapat kelas prioritas yang ditentukan yaitu prioritas sangat rendah, rendah, sedang, tinggi, dan prioritas sangat tinggi.
4. Hasil
Tabel 5 Matrik Perbandingan AHP KRITERIA Tutupan Lahan (LC) Tanah (S) Kemiringan Lahan (SL) Kerapatan Sungai (DD) Curah Hujan (CH) Tutupan Lahan (LC) 1 6 4 3 5 Tanah (S) 1/6 1 1/3 1/5 2 Kemiringan Lahan (SL) 1/4 3 1 1/3 3 Kerapatan Sungai (DD) 1/3 5 3 1 4 Curah Hujan (CH) 1/5 1/2 1/3 1/3 1 Sumber: Penelitian tahun 2021 Tabel 7 Fuzzy Matrik Perbandingan (Fungsi Segitiga) Triangular Function KRITERIA Tutupan Lahan (LC) Tanah (S) Kemiringan Lahan (SL) Kerapatan Sungai (DD) Curah Hujan (CH) Tutupan Lahan (LC) [1,1,1,1] [5,6,6,7] [3,4,4,5] [2,3,3,4] [4,6,6,7] Tanah (S) [1,1,1,1] [1/4,1/3,1/3,1/2,]  [1/6,1/5,1/5,1/4] [1,2,2,3] Kemiringan Lahan (SL) [1,1,1,1] [1/4,1/3,1/3,1/2,] [2,3,3,4] Kerapatan Sungai (DD) [1,1,1,1] [3,4,4,5] Curah Hujan (CH) [1,1,1,1]
Sumber: Penelitian tahun 2021
Tabel 8

## Fuzzy Matrik Perbandingan Trapezium Sempit (Narrow Trapezoidal)
KRITERIA Tutupan Lahan (LC) Tanah (S) Kemiringan Lahan (SL) Kerapatan Sungai (DD) Curah Hujan (CH) Tutupan Lahan (LC) [1,1,1,1] [5,5.85,6.15,7] [3,3.85,4.15,5] [2,2.85,3.15,4] [4,4.85,5.15,6] Tanah (S) [1,1,1,1] [0.25,0.32,0.3 5,0.5] [0.17,0.19,0.21,0. 25] [1,1.85,2.15,3] Kemiringan Lahan (SL) [1,1,1,1] [0.25,0.32,0.35,0. 5] [2,2.85,3.15,4] Kerapatan Sungai (DD) [1,1,1,1] [3,3.85,4.15,8.5 ] Curah Hujan (CH) [1,1,1,1]
Tabel 9

## Fuzzy Matrik Perbandingan Trapezium Menengah (Medium Trapezoidal)
KRITERIA Tutupan Lahan (LC) Tanah (S) Kemiringan Lahan (SL) Kerapatan Sungai (DD) Curah Hujan (CH) Tutupan Lahan (LC) [1,1,1,1] [4,4.85,6.15,7] [2,2.85,4.15,5] [1,1.85,3.15,4] [3,3.85,5.15,6] Tanah (S) [1,1,1,1] [1/4,1/3,1/2,1] [1/6,1/5,1/4,1/3] [0,0.85,2.15,3] Kemiringan Lahan (SL) [1,1,1,1] [1/4,1/3,1/2,1] [1,1.85,3.15,4] Kerapatan Sungai (DD) [1,1,1,1] [2,2.85,4.15,8.5] Curah Hujan (CH) [1,1,1,1]
Sumber: Penelitian tahun 2021
Tabel 10

## Fuzzy Matrik Perbandingan Trapezium Lebar (Wide Trapezoidal)
KRITERIA Tutupan Lahan (LC) Tanah (S) Kemiringan Lahan (SL) Kerapatan Sungai (DD) Curah Hujan (CH) Tutupan Lahan (LC) [1,1,1,1] [4,4.6,6.13,7] [2,2.6,4.13,5] [1,1.6,3.13,4] [3,3.6,5.13,6] Tanah (S) [1,1,1,1] [1/4,1/3,5/8,1] [1/6,1/5,2/7,1/3] [0,0.6,2.13,3] Kemiringan Lahan (SL) [1,1,1,1] [1/4,1/3,5/8,1] [1,1.6,3.13,4] Kerapatan Sungai (DD) [1,1,1,1] [2,2.6,4.13,8.5] Curah Hujan (CH) [1,1,1,1]
Sumber: Penelitian tahun 2021
Matrik  berpasangan  dengan  menggunakan  metode  AHP  dan  Fuzzy  AHP  fungsi segitiga, trapesium narrow, trapezium medium dan trapezium lebar ditunjukkan Tabel 6, table 7, table 8, Tabel 9, dan Tabel 10.
Tabel 11
AHP bobot final KRITERIA Tutupan Lahan (LC) Tanah (S) Kemiringan Lahan (SL) Kerapatan Sungai (DD) Curah Hujan (CH) Bobot 0.464 0.073 0.141 0.263 0.058 Sumber: Penelitian tahun 2021 Tabel 12 Fuzzy Matrik Geometrik Mean dan Bobot Final Untuk Perbandingan Fungsi Segitiga  (Triangular Function) KRITERIA Fuzzy matrix of geometric mean (r i ) Bobot relatif fuzzy matriks (W i ) Bobot final (W) ɑi βi γi δi α β γ δ
Tutupan Lahan (LC) 2.605 3.245 3.245 3.845  0.308  0.473  0.473  0.708 0.467 Tanah (S) 0.395 0.467 0.467 0.596  0.042  0.068  0.068  0.110 0.069 Kemiringan Lahan (SL) 0.725 0.944 0.944 1.217  0.086  0.138  0.138  0.224 0.139 Kerapatan Sungai (DD) 1.431 1.821 1.821 2.268  0.169  0.265  0.265  0.418 0.266 Curah Hujan (CH) 0.308 0.384 0.384 0.530  0.036  0.056  0.056  0.098 0.059 Sumber: Penelitian tahun 2021 Tabel 13 Fuzzy Matrik Geometrik Mean dan Bobot Final untuk Perbandingan Trapezium Sempit (Narrow Trapezoidal) KRITERIA Fuzzy matrix of geometric mean (r i ) Bobot relatif fuzzy matriks (W i ) Bobot final (W) ɑi βi γi δi α β γ δ Tutupan Lahan (LC) 2.605 3.152 3.335 3.845  0.308  0.445  0.502  0.708 0.467 Tanah (S) 0.359 0.450 0.484 0.596  0.042  0.064  0.073  0.110 0.069 Kemiringan Lahan (SL) 0.725 0.909 0.980 1.217  0.086  0.128  0.148  0.224 0.139 Kerapatan Sungai (DD) 1.431 1.760 1.882 2.268  0.169  0.248  0.283  0.418 0.266 Curah Hujan (CH) 0.308 0.370 0.399 0.530  0.036  0.052  0.060  0.098 0.059

## Sumber: Penelitian tahun 2021
Tabel 14 Fuzzy Matrik Geometrik Mean dan Bobot Final untuk Perbandingan Trapezium Menengah (Medium Trapezoidal) KRITERIA Fuzzy matrix of geometric mean (r i ) Bobot relatif fuzzy matriks (W i ) Bobot final (W) ɑi βi γi δi α β γ δ Tutupan Lahan (LC) 1.888 2.504 3.337 3.845  0.200  0.327  0.609  1.004 0.430 Tanah (S) - 0.386 0.574 0.758 - 0.050  0.105  0.198 0.071 Kemiringan Lahan (SL) 0.549 0.765 1.135 1.516  0.058  0.100  0.207  0.396 0.153 Kerapatan Sungai (DD) 1.084 1.452 2.052 2.605  0.115  0.189  0.375  0.680 0.273 Curah Hujan (CH) 0.308 0.370 0.566 0.699  0.033  0.048  0.103  0.182 0.074

## Sumber: Penelitian tahun 2021
Tabel 15 Fuzzy Matrik Geometrik Mean Dan Bobot Final Untuk Perbandingan Trapezium Lebar (Wide Trapezoidal) KRITERIA Fuzzy matrix of geometric mean (r i ) Bobot relatif fuzzy matriks (W i ) Bobot final (W)
ɑi βi γi δi α β γ δ Tutupan Lahan (LC) 1.888 2.331 3.322 3.845  0.200  0.297  0.644  1.004 0.425 Tanah (S) - 0.361 0.604 0.758 - 0.046  0.117  0.198 0.071 Kemiringan Lahan (SL) 0.549 0.724 1.186 1.516  0.058  0.092  0.230  0.396 0.154 Kerapatan Sungai (DD) 1.084 1.368 2.105 2.605  0.115  0.174  0.408  0.680 0.273 Curah Hujan (CH) 0.308 0.372 0.645 0.699  0.033  0.047  0.125  0.182 0.077

## Sumber: Penelitian tahun 2021
Tabel 16

## Rekapan Hasil Perhitungan Bobot Kreteria Utama
KRITERIA Tutupan Lahan (LC) Tanah (S) Kemiringan Lahan (SL) Kerapatan Sungai (DD) Curah Hujan (CH) AHP Metode 0.464 0.073 0.141 0.263 0.058 FAHP Trianggular 0.467 0.069 0.139 0.266 0.059 FAHP Narrow Trapezoidal 0.467 0.069 0.139 0.266 0.059 FAHP Medium Trapezoidal 0.430 0.071 0.153 0.273 0.074 FAHP Wide Trapezoidal 0.425 0.071 0.154 0.273 0.077
Sumber: Penelitian tahun 2021
Perhitungan bobot kreteria utama dengan menggunakan metode AHP table 11 dan perhitungan  bobot  kreteria  utama  dengan  menggunakan  metode  geometric  mean  dan mendapat bobot relative Fuzzy matrik yang kemudian di dapat bobot Final seperti yang ditampilkan pada table 12, table 13, table 14 dan table 15. Rekapan hasil bobot kreteria utama dapat dilihat pada table 16
Rasio  konsitensi  (CR)  dihitung  dengan  mencari  nilai  Eigen  max  (λmax)  yang kemudian  dihitung  nilai  consistenci  index  (CI),  untuk  metode  didapat  AHP  0.061  %, dari  matrik  segitiga  ( triangular ),  trapezium  sempit  ( Narrow  trapezoidal ),  trapezium menengah ( Medium trapezoidal ), dan trapezium lebar ( Wide trapezoidal ) AHP didapat 0.0627, 0.063, 0.058 dan 0.066.  Dimana nilai CR terkecil didapat dari hitungan matrik Fuzzy Medium trapezium sebesar 0.058 (5.8 %).

## Tabel 17 Klasifikasi Nilai AHPSYI  dan FAHPSYI
KELAS PRIORITAS Nilai Klasifikasi  Menurut Metode Fuzzyahpsyi Ahpsyi Wide Medium Narrow Triangular
Sangat Rendah  0.012 - 0.040  0.120 - 0.041  0.012 - 0.040 0.012 - 0.040  0.012 - 0.040 Rendah 0.040 - 0.067  0.041 - 0.065  0.041 - 0.065 0.040 - 0.064  0.040 - 0.064 Sedang 0.067 - 0.095  0.065 - 0.093  0.065 - 0.092 0.064 - 0.091  0.064 - 0.091 Tinggi 0.095 - 0.124  0.093 - 0.124  0.092 - 0.118 0.091 - 0.118  0.091 - 0.119 Sangat Tinggi  0.124 - 0.168  0.124 - 0.168  0.118 - 0.161 0.118 - 0.161  0.119 - 0.161 Sumber: Penelitian tahun 2021
Pembagian lima kelas adalah berdasarkan  klasifikasi quantile. Nilai AHPSYI dan FAHPSY adalah perkalian antara indeks potensi erosi (PEI) dan sediment delivery ratio (SDR)  pada  masing-masing  erosive  units  yang  dijumlahkan  dan  dibagi  dengan  luas mikro DAS.
Hasil detail peta prioritas  ditampilkan untuk FAHP medium pada tabel 19 dimana luasan prioritas tinggi dan sangat tinggi mencapai 16.653 Ha (38.65%) dengan 21 mikro DAS.  Luasan  lahan  kritis  dengan  peta  prioritas  dipaparkan  pada  tabel  20,  dimana prioritas sangat tinggi dan tinggi yang terletak dilahan kritis 14.174.31 Ha (33.20 %).

## Tabel 19

## Prioritas Mikro DAS yang Metode FAHP Medium
No Prioritas Range Kelas Jumlah Mikro DAS Mikro DAS Luas (Ha) % 1 Sangat Tinggi 0,124 – 0,168 11 PT7, PT6, PT12, SM2, PT11, PT3, PT5, PT4, PT15, SM4 dan PT8 8.466 19,65 2 Tinggi 0,093 – 0,124 10 SM1, SM5, PT9, PT2, BB5, PT10, PT13, PT14, BK3  dan PB7 8.187 19,00 3 Sedang 0,065 – 0,093 11 DL10, BB4, BK2, SS4, BK1, DL4, PB3, PB6,  PB4, PB1 dan DL8 10.620 24,64 4 Rendah 0,041 – 0,065 11 PT1, SS2, PB8, PB2, PB5, BK4, DL1, SS5, PB9, DL2 dan DL3 10.136 23,52 5 Sangat Rendah 0,012 – 0,041 10 BB3, DL7, SM3, DL9, DL5, DL6, BB2, SS1, SS3 dan BB1 5.683 13,19

## Sumber: Penelitian tahun 2021

## Kesimpulan
Penelitian ini menggunakan metode pendekatan untuk mengevaluasi Lahan Kritis yang  disebabkan  oleh  erosi  sedimen  dengan  teknik  Penginderaan  jauh  (RS),  GIS, MCDA  (Multi  Kreteria  Decision  Analisis)  dengan  DAS  Deli  di  Provinsi  Sumatera Utara  sebagai  studi  kasus.  Penggunaan  model  AHPSYI  dan  Fuzy  AHPSYI  dalam domain GIS spasial untuk analisis konvergen dari data multi kreteria dalam pembuatan peta prioritas DAS Deli. Dalam penelitian ini peta prioritas DAS di overlay dengan data lahan kritis lokasi yang diamati. Dalam pendekatan yang diusulkan, lapisan tematik dan
kreteria  terkait  diberi  bobot  yang  sesuai dengan  skala  1-9  Saaty,  menurut  kepentingan relatifnya dari sudut pandang potensi hasil sedimen bobot yang dinormalisasi diperoleh dengan  metode  FAHP  dengan  metode  mean  geometris  dan  metode  centroid  untuk  de- fuzzyfication  fungsi. Dari hasil overlay dengan peta lahan kritis, didapat luas  38.00 % kesesuaian peta lahan kritis (Kritis dan Sangat Kritis) dengan luas daerah prioritas tinggi dan sangat tinggi atau 81.30 % terhadap keseluruhan peta lahan kritis  dengan metode fuzzy AHP medium trapezoidal.

## BIBLIOGRAFI
Afriani,  Anastasia  Tri,  Kusumastuti,  Nilamsari,  &  Prihandono,  Bayu.  (2012).  Metode simpleks  fuzzy  untuk  permasalahan  pemrograman  linear  dengan  variabel trapezoidal fuzzy. Bimaster , 1 (01). Google Scholar
Asdak, Chay, & Supian, Sudradjat. (2018). Watershed management strategies for flood mitigation: A case study of Jakarta’s flooding. Weather and Climate Extremes , 21 , 117–122. Google Scholar
Bali, Y. P., & Karale, R. L. (1977). A sediment yield index as a criterion for choosing priority basins. IAHS-AISH Publication , 122 , 180–188. Google Scholar
Chowdary, V. M., Chakraborthy, D., Jeyaram, A., Murthy, Y. V. N. Krishna, Sharma, J. R.,  &  Dadhwal,  V.  K.  (2013).  Multi-criteria  decision  making  approach  for watershed prioritization using analytic hierarchy process technique and GIS. Water Resources Management , 27 (10), 3555–3571. Google Scholar
Fryirs, Kirstie. (2013). (Dis) Connectivity in catchment sediment cascades: a fresh look at the sediment delivery problem. Earth Surface Processes and Landforms , 38 (1),
30–46. Google Scholar
Goepel,  Klaus  D.  (2018).  Implementation  of  an  online  software  tool  for  the  analytic hierarchy  process  (AHP-OS). International  Journal  of  the  Analytic  Hierarchy Process , 10 (3). Google Scholar
Jaiswal,  R.  K.,  Ghosh,  Narayan  C.,  Lohani,  A.  K.,  &  Thomas,  T.  (2015).  Fuzzy  AHP based multi crteria decision support for watershed prioritization. Water Resources Management , 29 (12), 4205–4227. Google Scholar
Javanbarg, Mohammad Bagher, Scawthorn, Charles, Kiyono, Junji, & Shahbodaghkhan, Babak. (2012). Fuzzy AHP-based multicriteria decision making systems  using  particle  swarm  optimization. Expert  Systems  with  Applications ,
39 (1), 960–966. Google Scholar
Juliyanti,  Mohammad  Isa  Irawan,  &  Mukhlash,  Imam.  (2011).  Pemilihan  Guru Berprestasi Menggunakan Metode AHP dan TOPSIS. Prosiding Seminar Nasional Penelitian, Pendidikan Dan Penerapan MIPA, Fakultas MIPA, Universitas Negeri Yogyakarta , 14 . Google Scholar
Lee,  S.  E.,  &  Kang,  S.  H.  (2014).  Geographic  information  system-coupling  sediment delivery  distributed  modeling  based  on  observed  data. Water  Science  and Technology , 70 (3), 495–501. Google Scholar
Limbong,  Tonni,  Muttaqin,  Muttaqin,  Iskandar,  Akbar,  Windarto,  Agus  Perdana, Simarmata,  Janner,  Mesran,  Mesran,  Sulaiman,  Oris  Krianto,  Siregar,  Dodi, Nofriansyah,  Dicky,  &  Napitupulu,  Darmawan.  (2020). Sistem  Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Yayasan Kita Menulis. Google Scholar
Manurung,  Hakim,  Bramani,  Resi,  Ricky,  Immanuel,  &  Darmanto,  Darmanto.  (2018).
Pengaruh  literasi  keuangan  terhadap  intensi  berinvestasi  dengan  moderasi  self regulatory focus. Indonesian Business Review , 1 (1), 51–60. Google Scholar
Memon,  Nimrabanu,  Patel,  Dhruvesh  P.,  Bhatt,  Naimish,  &  Patel,  Samir  B.  (2020). Integrated framework for flood relief package (FRP) allocation in semiarid region: a  case  of  Rel  River  flood,  Gujarat,  India. Natural  Hazards , 100 (1),  279–311. Google Scholar
Prabha,  S.  Krishna,  Hema,  P.,  Sangeetha,  S.,  Sreedevi,  S.,  Guhan,  T.,  &  Pillai,  Mr Vinay Jha. (2021). Unbalanced FTP with Circumcenter of Centroids and Heuristic Method. Annals  of  the  Romanian  Society  for  Cell  Biology ,  5672–5684. Google Scholar
Saaty,  T.  L.  (1980).  The  Analytic  Hierarchy  Process  Mcgraw  Hill,  New  York. Agricultural Economics Review , 70 . Google Scholar
Safitri,  Myrna  A.,  Muhshi,  Muayat  Ali,  Muhajir,  Mumu,  Shohibuddin,  Muhammad, Arizona, Yance, Sirait, Martua, Nagara, Grahat, Moniaga, Sandra, Berliani, Hasbi, &  Widawati,  Emila.  (2011). Menuju  kepastian  dan  keadilan  tenurial . Google Scholar
Sasongko,  Aji,  Astuti,  Indah  Fitri,  &  Maharani,  Septya.  (2017). Pemilihan  Karyawan Baru Dengan Metode AHP (Analytic Hierarchy Process) . Google Scholar
Schultz,  Rachel,  Straub,  Jacob,  Kaminski,  Marissa,  &  Ebert,  Abbie.  (2020).  Floristic and Macroinvertebrate Responses to Different Wetland Restoration Techniques in Southeastern Wisconsin. Wetlands , 40 (6), 2025–2040. Google Scholar
Suratna,  Rosyida  Wongso,  &  Achmad,  Achmad.  (2018).  Politik  Hukum  Dalam Pembentukan Peraturan Presiden Nomor 7 Tahun 2018 Tentang Badan Pembinaan Ideologi Pancasila. Res Publica , 4 (1), 77–91. Google Scholar
Welde,  Kidane.  (2016).  Identification  and  prioritization  of  subwatersheds  for  land  and water management in Tekeze dam watershed, Northern Ethiopia. International Soil and Water Conservation Research , 4 (1), 30–38. Google Scholar
Zevri, A. (2014). Analisis Potensi Resiko Banjir pada DAS yang Mencakup Kota Medan dengan  Sistem  Informasi  Geografis .  Tesis  Master  Prodi  S2  Teknik  Sipil  USU. Google Scholar

## Copyright holder:
Syafaruddin, Ahmad Perwira Mulia, Zaid Perdana Nasution (2021)
First publication right: Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: