## ANALYTIC HIERARCHY PROCESS UNTUK MENENTUKAN FAKTOR DOMINAN
PENYEBAB WASTE MATERIAL
Johanes Nicholas 1 dan Henny Wiyanto 2
1 Program Studi Sarjana Teknik Sipil, Universitas Tarumanagara, Jl. Letjen S. Parman No.1 Jakarta hennyw@ft.untar.ac.id
2 Program Studi Sarjana Teknik Sipil, Universitas Tarumanagara, Jl. Letjen S. Parman No.1 Jakarta johanes.325190033@stu.ac.id
Masuk: dd-mm-yyyy, revisi: dd-mm-yyyy, diterima untuk diterbitkan: dd-mm-yyyy

## ABSTRACT
On  every  construction  project,  there  will  be  waste  materials  that  are  not  used  and  discarded,  which  is  called  a construction waste. Indonesia is a developing country where there are lots of ongoing and soon to be projects, that means there will be a lot of construction waste generated. The cause or source of these waste materials is categorized into four points which are design, material procurement, material handling, and execution. Most of the existing studies about  construction  waste  uses  statistic  method.  Therefore,  this  study  uses  Analytic  Hierarchy  Process  (AHP)  to process  the  data  about  the  cause  and  source  of  construction  waste.  This  method  is  chosen  because  AHP  would facilitate the people in power to solve complex problems, and make considerations to face each affecting criteria, in order of the priority levels. This research shows that the biggest factor in generating construction waste material is the mistakes from the workers in the field, with the criteria weight of 15,5%. The second most influential factor is design changes with the criteria weight of 11,54%, followed by ordering the wrong specification of materials with the criteria weight of 11,41%. From the interviews conducted, it is known that the respondents have used some method of managing waste materials, including Eliminating Waste, Minimizing Waste, and Reusing Materials. Therefore, the construction projects are deemed sufficient in their effort of giving the appropriate amount of attention, corresponding with the priority of what generates waste materials.
Keywords: waste material; Analytic Hierarchy Process ( AHP )

## ABSTRAK
Pada  setiap  proyek  pembangunan,  akan  ada  sisa  material  yang  tak  terpakai  dan  dibuang,  yang  disebut  limbah konstruksi ( construction waste ). Indonesia merupakan negara berkembang dimana terdapat banyak proyek konstruksi yang  sedang  dan  akan  berlangsung,  sehingga  akan  ada  banyak  limbah  konstruksi  yang  dihasilkan.  Penyebab  dan sumber dari sisa material konstruksi dikategorikan menjadi empat poin yaitu desain, pengadaan material, penanganan material, dan pelaksanaan. Sebagian besar penelitian yang sudah dilakukan untuk membahas tentang waste material konstruksi menggunakan metode statistik. Karena itu, penelitian ini akan menggunakan Analytic Hierarchy Process (AHP)  untuk  mengolah  data  penyebab  dan  sumber  limbah  konstruksi.  Metode  ini  dipilih  karena  AHP  dapat mempermudah  pihak  yang  berkepentingan  untuk  memecahkan  persoalan  yang  kompleks,  dan  melakukan pertimbangan untuk menghadapi kriteria-kriteria yang ada sesuai dengan tingkat prioritasnya. Hasil dari penelitian menunjukkan  bahwa  faktor  penyebab  yang  paling  berpengaruh  dalam  menghasilkan  limbah  konstruksi  adalah kesalahan pekerja di lapangan dengan besar bobot 15,5%. Perubahan desain memiliki pengaruh kedua terbesar dengan besar bobot 11,54%, dan diikuti dengan pemesanan material yang tidak sesuai spesifikasi yang memiliki bobot sebesar 11,41%. Berdasarkan wawancara dengan narasumber, upaya yang telah dilakukan untuk menangani limbah konstruksi meliputi  metode Eliminating  Waste,  Minimizing  Waste, dan Reusing  Materials .  Karena  itu,  proyek  pembangunan dinilai  sudah  memberikan  perhatian  yang  cukup  sesuai  dengan  prioritas  faktor  penyebab  dihasilkannya  limbah konstruksi.
Kata kunci: Limbah Konstruksi; Analytic Hierarchy Process (AHP)

## 1. PENDAHULUAN

## Latar belakang
Pada  setiap  proyek  pembangunan,  akan  ada  sisa  material  yang  tak  terpakai  dan  dibuang,  yang  disebut  limbah konstruksi ( construction waste ). Bossink dan Brower (1996) memperkirakan bahwa 15 hingga 30% limbah padat yang dibuang ke Tempat Pembuangan Akhir (TPA) adalah limbah konstruksi. Indonesia merupakan negara berkembang dimana  terdapat  banyak  proyek  konstruksi  yang  sedang  dan  akan  berlangsung,  sehingga  akan  ada  banyak  limbah konstruksi yang dihasilkan.
Waste material atau construction waste tidak dihasilkan akibat satu faktor saja. Menurut penelitian yang dilakukan oleh Purba (2015), penyebab dan sumber dari sisa material konstruksi dikategorikan menjadi empat poin yaitu desain, pengadaan material, penanganan material, dan pelaksanaan.
Penelitian yang sudah dilakukan untuk membahas tentang waste material konstruksi menggunakan metode statistik. Penelitian  ini  akan  menggunakan Analytic  Hierarchy  Process (AHP)  untuk  mengolah  data  penyebab  dan  sumber waste  material  konstruksi.  Menurut  Maulana  (2021),  AHP  adalah  metode  yang  dapat  diandalkan.  Karena  dengan AHP,  prioritas  disusun  dari  berbagai  pilihan  kriteria  yang  sebelumnya  telah  didekomposisi  terlebih  dahulu (terstruktur),  sehingga penetapan  prioritas  didasarkan pada  suatu  proses  yang  terstruktur  (hirarki) dan masuk  akal. Jadi pada intinya, dengan susunan hirarki kriteria, AHP mempermudah pihak yang berkepentingan untuk memecahkan persoalan  yang  kompleks,  dan  dapat  menarik  berbagai  pertimbangan  untuk  menghadapi  masing-masing  kriteria tersebut sesuai dengan tingkat prioritasnya.
Menurut  Oliver  (2022),  kelebihan  dari  penggunaan  metode  AHP  adalah  mudah  digunakan,  membantu  mencapai consensus, dapat mengolah data dari beberapa kriteria, mendukung konsistensi, dan mengurangi keputusan yang bias.

## Waste material
Waste Material adalah sisa material yang tidak terpakai atau tidak bisa dipakai lagi karena alasan apapun. Menurut Tchobanoglous  (1976),  sisa  material  yang  dihasilkan  saat  berjalannya  konstruksi  dapat  dibagi  menjadi  dua  yaitu demolition waste yang adalah sisa material yang berasal dari pembongkaran bangunan lama, dan construtcion waste , yang adalah sisa material dari pembangunan dan renovasi bangunan.
Construction Waste dapat digolongkan menjadi dua yaitu Indirect Waste dan Direct Waste . Menurut Skoyles (1976), indirect waste adalah sisa material yang dihasilkan akibat pemborosan atau kelebihan material yang direncanakan, sedangkan direct  waste adalah  sisa  material  yang  dihasilkan  akibat  kerusakan  dan  tidak  dapat  diperbaiki  atau digunakan kembali.
Limbah konstruksi adalah sisa material yang tidak terpakai atau rusak yang dihasilkan dari pelaksanaaan konstruksi, pembongkaran, pembersihan, dan pelaksanaan proyek. Menurut Devia (2010), waste material konstruksi dapat berupa semen, pasir, beton, besi, kayu, batu bata, dan keramik. Menurut Gavilian dan Bernold (1994), sisa material konstruksi dihasilkan karena satu atau kombinasi dari beberapa penyebab dan sumber.

## Construction waste management
Menurut Ervianto (2010), Construction Waste Management adalah upaya untuk  mengelola limbah konstruksi yang dapat menambah pemanfaatan bahan material bangunan. Menurut Napier (2016), cara mengelola limbah konstruksi dapat dilakukan dengan tiga cara yaitu eliminating waste , minimizing waste , dan reusing materials .
Beberapa jenis limbah yang dihasilkan akibat proses konstruksi dapat dihilangkan. Contohnya penggunaan bekisting yang  terbuat  dari  logam  yang  tahan  lama  dan  dapat  digunakan  banyak  kali  dapat  menggantikan  bekisting  kayu, sehingga limbah kayu yang berhubungan dengan bekisting dapat dihilangkan.
Proses  pelaksanaan  konstruksi  pasti  akan  menghasilkan  limbah,  tapi  jumlahnya  dapat  kita  minimalisir  dengan penggunaan material secara efisien. Contohnya pemilihan material dan desain dengan packaging yang minimal, serta disiplin dan awas dalam pelaksanaan agar tidak terjadi terlalu banyak kesalahan yang dapat menimbulkan lebih banyak limbah.
Bagaimanapun caranya untuk melaksanakan konstruksi secara efisien, terkadang timbulnya limbah atau sisa material tidak dapat dihindari. Karena itu, beberapa sisa material yang masih berkondisi cukup baik dapat diolah, didonasikan, atau dijual, agar bisa digunakan kembali sehingga tidak hanya menjadi limbah.

## Faktor penyebab waste material konstruksi
Menurut Purba (2015), penyebab sisa material konstruksi dapat digolongkan menjadi empat yaitu:
1. Desain: perubahan desain, informasi gambar atau pendetailan gambar yang rumit atau kurang jelas.
2. Pengadaan material: pemesanan yang tidak sesuai spesifikasi, melebihi kebutuhan karena kesalahan estimasi, atau pemesanan material yang tidak dapat dilakukan dalam jumlah yang sesuai karena adanya minimum order.
3. Penanganan  material:  ketidaktelitian  pemeriksaan  material  dari  supplier,  atau  penyimpanan  yang  kurang  baik sehingga menyebabkan material rusak.
4. Pelaksanaan:  kesalahan  pekerja  di  lapangan  yang  menyebabkan  material  rusak,  atau  kurangnya  perencanaan sehingga penggunaan material kurang efisien atau harus dilakukan pembongkaran.

## Analytic hierarchy process
Analytic Hierarchy Process (AHP) adalah metode untuk menyusun dan menganalisa keputusan yang kompleks, yang dikembangkan oleh Thomas L. Saaty di tahun 1970an, dan telah dikembangkan lagi sejak saat itu. Menurut Wulandari (2014),  AHP  adalah  salah  satu  metode  yang  baik  digunakan  untuk  memilih  kandidat  atau  mengurutkan  prioritas karena beberapa hal, yaitu menggunakan kriteria-kriteria kualitatif yang sulit dikuantitatifkan dengan eksak, kriteria- kriteria  tersebut  dapat  dibentuk  menjadi  hirarki,  dan  keputusan  dapat  dibuat  oleh  beberapa  orang  sekaligus,  dan kandidat yang dipilih sudah ditentukan dan jumlahnya terbatas.
Menurut  Parhusip  (2019),  kelebihan  metode  AHP  adalah  memiliki  struktur  yang  berhierarki  karena  kriteria  yang dipilih.  Untuk  setiap  subkriteria,  validitas  responden  diperhitungkan  agar  tetap  berada  dalam  batas  toleransi inkosistensi.

## Prosedur analytic hierarchy process
Menurut  Saaty  (1993),  terdapat  tiga  prinsip  utama  dalam  pemecahan  masalah  menggunakan  AHP  yaitu Decomposition,  Comparative  Judgement ,  dan Logical  Concistency .  Tahapan  Prosedur  AHP  meliputi  dekomposisi masalah, penilaian/pembobotan, penyusunan matriks dan uji konsistensi, penetapan prioritas, sistesis dari prioritas, dan pengambilam/penetapan keputusan

## 2. METODE PENELITIAN

## Mulai
Selesai Identifikasi Masalah Studi Literatur Pengumpulan Data Penentuan Peringkat dan
Faktor Penyebab
Pembahasan
Kesimpulan dan Saran

## Identifikasi masalah
Objek penelitian ini adalah proyek konstruksi gedung bertingkat di Bogor dan DKI Jakarta.

## Studi literatur
Jurnal-jurnal  penelitian  tentang Waste  Material,  Analytic  Hierarchy  Process dan  topik  terkait  dikumpulkan  untuk menambah wawasan serta referensi yang dapat digunakan untuk mendukung penelitian yang akan dilaksanakan.

## Pengumpulan data
Data yang dibutuhkan untuk penelitian diambil menggunakan wawancara dan kuisioner yang akan diberikan kepada pihak  yang  bekerja  pada  proyek  pembangunan  tersebut,  yang  berpengalaman  dan  paham  tentang  waste  material konstruksi.

## Penentuan peringkat faktor penyebab
Data yang terkumpul akan diproses menggunakan AHP. Metode AHP akan dilakukan melalui beberapa tahap, yaitu:
1. Membuat Tabel Matriks
2. Menormalisasi Tabel
3. Menentukan Nilai Weighted Sum Value
4. Menentukan Rasio Bobot Kriteria Dengan Weighted Sum Value
5. Menghitung Konsistensi

## Membuat tabel matriks
Analytic  Hierarchy  Process menggunakan  tabel  matriks  perbandingan  untuk  membandingkan  bobot  dari  masing- masing kriteria secara berpasangan. Nilai atau bobot yang diberikan pada perbandingan pasangan kriteria disebut skala kepentingan relatif. Contoh nilai skala kepentingan relatif:
1 : kepentingan seimbang
3
: cukup penting
5 : penting 7 : sangat penting 2, 4, 6 : nilai penengah 1/3, 1/5, 1/7 : nilai perbandingan terbalik
Tabel 1. Bentuk matriks perbandingan berpasangan (Metode Copeland ) Kriteria A Kriteria B Kriteria C Kriteria A A A A B A C Kriteria B B A B B B C Kriteria C C A C B C C
Untuk  melakukan  perbandingan  berpasangan,  kriteria-kriteria  yang  mau  dibandingkan  harus  disusun  dalam  tabel, seperti pada Tabel 3.1. Skala Kepentingan Relatif diisi di tiap sel tabel untuk mewakili penilaian relatif pada masing- masing pasangan kriteria yang dibandingkan. Contohnya, jika Kriteria A dianggap sangat lebih penting dibandingkan dengan Kriteria B, pada sel dimana baris Kriteria A berpotongan dengan kolom Kriteria B perlu diisi dengan Skala Kepentingan Relatif 7. Secara matematis, artinya rasio perbandingan kepentingan antara A dengan B adalah 7 atau A bernilai 7 kali lebih penting dari B. Karena itu, pada sel perbandingan sebaliknya dimana baris B berpotongan dengan kolom A, perlu diisi nilai 1 7 . Nilai perbandingan terbalik tersebut perlu diisi untuk merasionalkan perbandingan antara A dengan B. Misalnya, jika besar apel adalah dua kali dari besar jeruk, artinya besar jeruk adalah setengah dari besar apel. Selanjutnya, jika Kriteria A sedikit lebih penting dari Kriteria C, pada sel A C perlu diisi nilai 2. Karena itu, pada
sel C A perlu diisi nilai 1 2 . Pada sel perbandingan A A , B B , C C , dan D D , perlu diisi nilai 1, karena rasio kepentingan antara dua kriteria yang sama adalah 1. Hal Tersebut dikarenakan perbandingan antara suatu kriteria dengan kriteria yang sama memiliki  nilai  yang  setara.  Setelah  semua  sel  pada  tabel  terisi  dengan  Skala  Kepentingan  Relatif  masing-masing, hasilnya akan terlihat seperti pada Tabel 2.
Tabel 2. Contoh hasil tabel matriks perbandingan Kriteria A Kriteria B Kriteria C Kriteria A 1 7 2 Kriteria B 1 7 1 1 3 Kriteria C 1 2 3 1 SUM 1,6429 11 3,3333

## Normalisasi matriks perbandingan
Normalisasi  dilakukan  dengan  cara  membagi  masing-masing  Skala  Kepentingan  Relatif  dengan  nilai  sum  dari kolomnya.  Contohnya,  masing-masing  nilai  skala  dari  kolom  Kriteria  A  dibagi  dengan  nilai  sum  dari  kolom  A. Selanjutnya,  masing-masing  nilai  skala  dari  kolom  B  dibagi  dengan  sum  dari  kolom  B.  Dari  matriks  yang  sudah ternormalisasi,  bobot  dari  masing-masing  kriteria  dapat  ditapkan  dengan  cara  menentukan  rata-rata  dari  masing- masing baris.
Tabel 3. Contoh matriks perbandingan ternormalisasi Kriteria A Kriteria B Kriteria C Bobot Kriteria Kriteria A 0,6087 0,6364 0,6000 0,6150 Kriteria B 0,0870 0,0909 0,1000 0,0926 Kriteria C 0,3043 0,2727 0,3000 0,2924
Dari contoh perhitungan matriks yang dilakukan, didapatkan bahwa Kriteria A memiliki bobot yang terbesar yaitu 0,6150, diikuti dengan Kriteria C sebesar 0,2924, dan terakhir Kriteria B sebesar 0,0926. Artinya, Kriteria A memiliki kepentingan sebesar 61,5%, Kriteria B sebesar 9,26%, dan Kriteria C sebesar 29,24%.

## Weighted Sum Value
Sebagai bagian dari metode pengujian konsistensi, perlu ditapkan nilai Weighted Sum Value . Hal tersebut dilakukan dengan cara mengalikan nilai Skala Kepentingan Relatif yang belum ternormalisasi dengan bobot kriteria dari baris yang  sama.  Contohnya,  masing-masing  nilai  dari  kolom  A  dikalikan  dengan  Bobot  Kriteria  baris  A.  Selanjutnya, masing-masing nilai dari kolom B dikalikan dengan Bobot Kriteria dari baris B. Nilai Weighted Sum Value didapatkan dengan cara menjumlahkan nilai dari tiap baris.
Tabel 4. Contoh Weighted Sum Value Kriteria A Kriteria B Kriteria C Bobot Kriteria Kriteria A 0,6150 0,6484 0,5847 1,8481 Kriteria B 0,0879 0,0926 0,0975 0,2779 Kriteria C 0,3075 0,2779 0,2924 0,8777

## Rasio bobot kriteria dengan Weighted Sum Value
Rasio dari Weighted Sum Value dengan bobot kriteria ditentukan dengan cara membagi Weighted Sum Value bobot kriteria.
Tabel 5. Contoh rasio Weighted Sum Value dengan bobot kriteria Bobot Kriteria Weighted Sum Rasio 0,6150 1,8481 3,0049 0,0926 0,2779 3,0007 0,2924 0,8777 3,0023 Average 3,0026

## Perhitungan konsistensi
Nilai rata-rata dari semua rasio bobot kriteria dengan Weighted Sum Value ditetapkan sebagai λmax. Dengan λmax, dapat ditetapkan nilai indeks konsistensi, yang dapat dilakukan dengan menggunakan rumus:
CI = 𝜆max−n 𝑛−1 ,
Keterangan:
CI : Indeks Konsistensi ( Consistency Index ) λmax   : Rata-rata rasio bobot kriteria dengan Weighted Sum Value
n : Jumlah Kriteria
Contoh perhitungan Indeks Konsistensi:
CI = 3,0026 − 3 3-1
CI = 0,0013
Thomas L. Saaty membuat  tabel random index (RI) untuk tiap nilai matriks, yang dapat dilihat pada Tabel 3.6, yang nilainya dipilih sesuai dengan jumlah kriteria, sehingga didapatkan nilai Rasio Konsistensi (CR) dengan cara membagi Indeks konsistensi (CI) dengan random index (RI).
n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 RI 0.00 0.00 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49
Jika nilai rasio konsistensi yang didapat < 0,10, maka matriks yang dimiliki cukup konsisten dan bobot kriteria yang didapatkan boleh digunakan.
Contoh Perhitungan Rasio Konsistensi:
CR = 0,0013 0,58 = 0,0023 (< 0,10, data valid)
Penelitian dilakukan dengan metode wawancara secara langsung dengan narasumber yang paham dan berpengalaman di bidang waste material , dan menangani proyek konstruksi di Bogor dan DKI Jakarta. Pada tahap analisis, digunakan aplikasi Microsoft Excel untuk mengolah data skala kepentingan relatif yang didapatkan dari wawancara, menentukan bobot kriteria, serta menentukan validitas data narasumber melalui uji konsistensi.

## Kriteria yang digunakan
Berikut adalah kriteria-kriteria yang dibandingkan dalam penelitian:
1. Perubahan desain yang menyebabkan harus dilakukannya pembongkaran dan pembuangan material.
2. Pemesanan material yang melebihi dari volume atau jumlah yang direncanakan akibat kesalahan perhitungan atau kecerobohan pada tahap perencanaan.
3. Pemesanan  material  yang  tidak  sesuai  dengan  spesifikasi  yang  diperlukan  akibat  kesalahan  perhitungan  atau kecerobohan pada tahap perencanaan.
4. Pemesanan material yang melebihi dari volume atau jumlah yang direncanakan bukan karena kecerobohan pada tahap perencanaan, melainkan karena pemesanan tidak dapat dilakukan dalam jumlah kecil, atau ada persyaratan minimum order.
5. Kecerobohan pengangkutan material oleh pihak supplier dimana material yang dikirim rusak atau cacat.
6. Kecerobohan pemindahan material oleh pihak kontraktor dimana material yang sudah sampai menjadi rusak atau cacat.
7. Kecerobohan penanganan material dimana penyimpanan tidak dilakukan dengan baik, sehingga material hilang, rusak, atau cacat.
8. Kesalahan pekerja di lapangan yang menyebabkan material yang sudah digunakan rusak atau cacat.
9. Peralatan yang tidak berfungsi dengan baik yang menyebabkan material yang digunakan rusak atau cacat.
10. Cuaca yang tidak mendukung yang  menyebabkan material yang sudah terpasang dan dilindungi sesuai dengan prosedur sekalipun mengalami kerusakan atau cacat.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil penelitian
Data penelitian didapatkan melalui proses wawancara dengan 24 narasumber yang paham dan berpengalaman tentang waste material konstruksi. Data yang terkumpul diisi pada tabel matriks perbandingan seperti pada Tabel 6.
Tabel 6. Skala kepentingan relatif menurut narasumber 1
A B C D E F G H I J A 1 4 2 4 1 2 1 3 1 3 1 4 2 2 B 1 4 1 1 2 2 1 2 1 2 1 2 1 4 1 2 1 2 C 1 2 2 1 2
1 2 1 3 1 2 1 5 1 2 2 D 1 4 1 2 1 2 1 1 3 1 3 1 3 1 4 2 2 E 2 2 2 3 1 1 3 1 2 1 5 1 2 1 2 F 3 2 3 3
3 1 3 1 2 2 2 G 3 2 2 3 2
1 3 1 1 2 2 2 H 4 4 5 4 5 2 2 1 2 2 I 1 2 2 2
1 2 2 1 2 1 2 1 2 1 2 J 1 2 2 1 2 1 2 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 SUM 21,5 18,5 23 16,83 6,17 9,17 4,15 13 16 21
Keterangan:
A   : Perubahan Desain F   : Kecerobohan Kontraktor B   : Pesan Material Lebih G   : Kecerobohan Penyimpanan
C   : Pesan Material Salah Spesifikasi
H   : Kesalahan Pekerja Lapangan
D   : Material Lebih Akibat Minimum Order
I   : Kesalahan Peralatan
E   : Kecerobohan Supplier (Pengangkutan)
J   : Cuaca Tidak Mendukung
Tabel matriks perbandingan yang didapatkan dinormalisasi dengan membagi masing-masing skala kepentingan relatif dengan sum dari kolom yang sama. Matriks Perbandingan yang ternormalisasi dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Matriks perbandingan ternormalisasi A B C D E F G H I J Bobot Kriteria A 0,0667 0,1860  0,1081  0,1739  0,0297  0,0541  0,0364  0,0602  0,1538  0,1250 0,0994 B 0,0167 0,0465  0,0270  0,0870  0,0297  0,0811  0,0545  0,0602  0,0385  0,0313 0,0472 C 0,0333 0,0930  0,0541  0,0870  0,0297  0,0541  0,0545  0,0482  0,0385  0,1250 0,0617 D 0,0167 0,0233  0,0270  0,0435  0,0198  0,0541  0,0364  0,0602  0,1538  0,1250 0,0560 E 0,1333 0,0930  0,1081  0,1304  0,0594  0,0541  0,0545  0,0482  0,0385  0,0313 0,0751 F 0,2000 0,0930  0,1622  0,1304  0,1782  0,1622  0,3273  0,1205  0,1538  0,1250 0,1653 G 0,2000 0,0930  0,1081  0,1304  0,1188  0,0541  0,1091  0,1205  0,1538  0,1250 0,1213 H 0,2667 0,1860  0,2703  0,1739  0,2970  0,3243  0,2182  0,2410  0,1538  0,1250 0,2256 I 0,0333 0,0930  0,1081  0,0217  0,1188  0,0811  0,0545  0,1205  0,0769  0,1250 0,0833 J 0,0333 0,0930  0,0270  0,0217  0,1188  0,0811  0,0545  0,1205  0,0385  0,0625 0,0651
Keterangan:
A   : Perubahan Desain F   : Kecerobohan Kontraktor B   : Pesan Material Lebih G   : Kecerobohan Penyimpanan
C   : Pesan Material Salah Spesifikasi
H   : Kesalahan Pekerja Lapangan
D   : Material Lebih Akibat Minimum Order
I   : Kesalahan Peralatan
E   : Kecerobohan Supplier (Pengangkutan) J   : Cuaca Tidak Mendukung
Bobot  kriteria  dari  masing-masing  baris  adalah  nilai  rata-rata  nilai  pada  baris  tersebut.  Selanjutnya  Table.  4 menunjukkan nilai weighted value yang ditentukan dengan cara mengalikan nilai skala kepentingan relatif yang belum ternormalisasi  dari  kolom  pertama  dengan  bobot  kriteria  baris  pertama,  kolom  kedua  dengan  bobot  kriteria  baris kedua, dst.. Jumlah weighted value dari masing-masing baris dinamakan Weighted Sum Value .
Tabel 8. Weighted Sum Value A B C D E F G H I J Weighted Sum Value A 0,0994 0,1890 0,1235 0,2239 0,0375 0,0551 0,0404 0,0564 0,1666 0,1302 1,1220 B 0,0248 0,0472 0,0309 0,1119 0,0375 0,0826 0,0606 0,0564 0,0417 0,0326 0,5263 C 0,0497 0,0945 0,0617 0,1119 0,0375 0,0551 0,0606 0,0451 0,0417 0,1302 0,6881 D 0,0248 0,0236 0,0309 0,0560 0,0250 0,0551 0,0404 0,0564 0,1666 0,1302 0,6091 E 0,1988 0,0945 0,1235 0,1679 0,0751 0,0551 0,0606 0,0451 0,0417 0,0326 0,8948 F 0,2982 0,0945 0,1852 0,1679 0,2252 0,1653 0,3639 0,1128 0,1666 0,1302 1,9098 G 0,2982 0,0945 0,1235 0,1679 0,1502 0,0551 0,1213 0,1128 0,1666 0,1302 1,4202 H 0,3976 0,1890 0,3087 0,2239 0,3754 0,3305 0,2426 0,2256 0,1666 0,1302 2,5900 I 0,0497 0,0945 0,1235 0,0280 0,1502 0,0826 0,0606 0,1128 0,0833 0,1302 0,9154 J 0,0497 0,0945 0,0309 0,0280 0,1502 0,0826 0,0606 0,1128 0,0417 0,0651 0,7160 Keterangan: A   : Perubahan Desain F   : Kecerobohan Kontraktor B   : Pesan Material Lebih G   : Kecerobohan Penyimpanan
C   : Pesan Material Salah Spesifikasi
H   : Kesalahan Pekerja Lapangan
D   : Material Lebih Akibat Minimum Order
I   : Kesalahan Peralatan
E   : Kecerobohan Supplier (Pengangkutan) J   : Cuaca Tidak Mendukung

## Uji konsistensi
Untuk menentukan apabila data responden konsisten, dilakukan uji konsistensi untuk menentukan nilai Consistency Ratio (CR). Jika CR bernilai < 0,1, maka data dianggap valid, dan bobot kriteria dapat digunakan.
Tabel 9. Weighted Sum Value dengan rasio bobot kriteria Kriteria Bobot Weighted Sum Value Rasio Perubahan Desain 0,0994 1,1220 11,2884 Pesan Material Lebih 0,0472 0,5263 11,1405 Pesan Material Salah Spesifikasi 0,0617 0,6881 11,1467 Ada Minimum Order 0,0560 0,6091 10,8814 Kecerobohan Supplier 0,0751 0,8948 11,9178 Kecerobohan Kontraktor 0,1653 1,9098 11,5561 Kecerobohan Penyimpanan 0,1213 1,4202 11,7097 Kesalahan Pekerja 0,2256 2,5900 11,4794 Kesalahan Peralatan 0,0833 0,9154 10,9884 Cuaca Tidak Mendukung 0,0651 0,7160 10,9990 Average 11,3108

## Consistency Index
CI = Average Ratio - n n - 1
CI = 11,3108 - 10 n - 1 CI = 0,1456
Consistency Ratio
Random Index (RI) untuk 10 kriteria = 1,49
CR = CI
RI CR = 0,1456
1,49 CR = 0,0977 (< 0,1, data responden valid)
Keterangan:
CI  : Consistency Index
n  : jumlah kriteria
RI  : Random Index

## Hasil analisis
Berdasarkan data dari 20 narasumber yang lulus uji konsitensi, diambil nilai rata-rata untuk setiap kriteria. Peringkat kriteria yang paling dominan dapat ditentukan berdasarkan nilai bobot yang tertinggi dari Tabel 10.
Tabel 10. Peringkat bobot kriteria rata-rata
Kriteria Bobot Peringkat Perubahan Desain 0,1154 2 Pesan Material Lebih 0,0757 8 Pesan Material Salah Spesifikasi 0,1141 3 Ada Minimum Order 0,0722 9 Kecerobohan Supplier 0,0597 10 Kecerobohan Kontraktor 0,0904 7
Tabel 11 (Lanjutan). Peringkat bobot kriteria rata-rata Kriteria Bobot Peringkat Kecerobohan Penyimpanan 0,1140 4 Kesalahan Pekerja 0,1550 1 Kesalahan Peralatan 0,0977 6 Cuaca Tidak Mendukung 0,1023 5

## Pembahasan
Berdasarkan penentuan peringkat, kriteria penyebab dihasilkannya waste materia l yang paling berpengaruh adalah kesalahan  pekerja  di  lapangan  dengan  nilai  bobot  sebesar  15,5%,  lalu  di  peringkat  ke-2  adalah  perubahan  desain dengan bobot 11,54%, dan di peringkat ke-3 adalah pemesanan material yang salah spesifikasi dengan bobot 11,41%.
Berdasarkan wawancara dengan narasumber, waste material memang paling banyak dihasilkan pada saat pelaksanaan. Dengan pengawasan yang ketat dan perencanaan yang matang sekalipun, tetap ada peluang terjadinya kesalahan saat pengerjaan di lapangan, terutama karena kesalahan pekerjanya. Selain itu, perubahan desain juga berpengaruh cukup besar. Beberapa narasumber juga berpendapat bahwa waste material yang dihasilkan akibat perubahan desain sulit untuk dicegah karena terjadinya perubahan desain itu sendiri, yang umumnya diminta oleh pihak owner, tidak dapat diprediksi. Meski begitu, dapat dilakukan negosiasi dengan pihak pelaksana untuk meminimalisir waste material yang dihasilkan. Pemesanan material yang tidak sesuai dengan spesifikasi sedikit lebih jarang terjadi dibandingkan dengan kesalahan  pekerja  di  lapangan  dan  perubahan  desain.  Namun  jika  hal  itu  terjadi,  dampaknya  akan  sangat  besar. Dimana waste  material yang  dihasilkan  akibat  kesalahan  pekerja  di  lapangan  atau  perubahan  desain  dapat diminimalisir dengan penggunaan kembali atau pendauran ulang dan negosiasi, material yang sudah dipesan dan tidak sesuai dengan spesifikasi yang diperlukan akan lebih sulit untuk dialokasikan karena belum tentu ada bagian proyek yang membutuhkan material dengan spesifikasi tersebut.
Dari  semua  narasumber  yang  diwawancara,  upaya yang  telah  dilakukan  untuk  meminimalisir  dihasilkannya waste material adalah:
1. Memperketat  pengawasan  dan  kontrol  di  lapangan  untuk  memastikan  para  pekerja  mengikuti  arahan,  agar pekerjaan mereka terlaksana dengan efisien, dan menghasilkan waste yang minim. Meskipun terkadang tidak bisa dihindari  karena  ketidaksempurnaan  manusia,  atau  adanya  keterbatasan  jumlah  personil  yang  menyebabkan pengawasan pekerja tidak dapat dilakukan secara menyeluruh.
2. Menggunakan bekisting hollow, atau phenolic, yang meskipun lebih mahal dan umumnya digunakan untuk proyek pembangunan yang besar saja, dapat digunakan lebih banyak kali. Selain itu, jika masih menggunakan bekisting multipleks biasa, sebisa mungkin menerapkan aturan minimal tiga kali pakai sebelum dibuang.
3. Sisa material yang masih berkondisi baik digunakan kembali untuk pekerjaan di bagian lain yang membutuhkan material dengan spesifikasi yang sama.
4. Pengadaan material dilakukan secara bertahap sebagai upaya antisipasi perubahan desain.
5. Perencanaan yang teliti dan pengecekan ulang volume dan spesifikasi material yang diperlukan agar material yang dipesan sesuai dengan yang direncanakan.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan, dapat disimpulkan bahwa:
1. Dari faktor-faktor penyebab dihasilkannya waste materia l konstruksi, pengaruh atau bobot kriteria dari kesalahan pekerja  sebesar  15,5%,  perubahan  desain  sebesar  11,54%,  pemesanan  material  tidak  sesuai  dengan  spesifikasi sebesar 11,41%, kecerobohan penyimpanan sebesar 11,4%, cuaca tidak mendukung sebesar 10,23%, kesalahan peralatan sebesar 9,77%, kecerobohan penanganan oleh kontraktor sebesar 9,04%, pemesanan material melebihi volume  yang  dibutuhkan  sebesar  7,57%,  pemesanan  lebih  karena  ada  minimum  order  sebesar  7,22%,  dan kecerobohan penanganan oleh supplier sebesar 5,97%.
2. Proyek  pembangunan  sudah  memberikan  perhatian  yang  cukup  sesuai  dengan  prioritas  faktor  penyebab dihasilkannya waste material konstruksi. metode eliminating waste digunakan dengan penggunaan bekisting yang lebih tahan lama untuk mengurangi waste material kayu bekisting. Metode minimizing waste dilakukan berupa pengawasan dan disiplin dalam pelaksanaan untuk mengurangi terjadinya kesalahan yang menimbulkan waste . Metode reusing material digunakan berupa penggunaan kembali sisa material yang masih layak pakai sehingga tidak langsung menjadi limbah. Selain itu, negosiasi dan pemesanan material secara bertahap dilakukan sebagai upaya untuk meminimalisir waste materia l yang dihasilkan jika terjadi perubahan desain.

## Saran
Upaya  yang  diberikan  untuk  mengurangi  kesalahan  pekerja  di  lapangan  belum  maksimal  meskipun  sebagian narasumber sudah mengetahui bahwa faktor tersebut paling berpengaruh. Karena itu, sebaiknya personil tim pengawas dan kontrol di lapangan diperbanyak agar pengawasan dapat dilakukan dengan lebih menyeluruh.

## DAFTAR PUSTAKA
Bossink, B. A. G., & Brouwers, H. J. H. (1996). Construction waste: quantification and source evaluation. Journal of construction engineering and management , 122(1).
Devia,  Y.  P.,  El  Unas,  S.,  &  Nariswari,  W.  (2010).  Identifikasi  Sisa  Material  Konstruksi  dalam  upaya  memenuhi bangunan berkelanjutan. Rekayasa Sipil , 4(3), 195-203.
Ervianto,  W.  I.  (2010).  Implementasi  Pembangunan  Berkelanjutan  Tinjauan  Pada  Tahap  Konstruksi. Konferensi Nasional Teknik Sipil, 4 , 2-3.
Maulana, F. I. (2021). Konsep AHP (Analytical Hierarchy Process). Binus University .
Napier,  T.  (2016  October  17).  Construction  waste  management.  National  Institute  of  Building  Science. https://www.wbdg.org/resources/construction-waste-management/ Accessed, 21(03), 2023.
Oliver, L. (2022 December 13). The AHP Method: Definition and Example. Indeed.com. https://www.indeed.com/career-advice/career-development/ahp-method/ Accessed, 20(03), 2023.
Parhusip,  J.  (2019).  Penerapan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  Pada  Desain  Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Calon  Penerima  Bantuan  Pangan  Non  Tunai  (BPNT)  Di  Kota  Palangka  Raya. Jurnal Teknologi Informasi: Jurnal Keilmuan dan Aplikasi Bidang Teknik Informatika, 13 (2), 18-29. Purba, D. H. (2015). Analisis dan pengelolaan sisa material konstruksi dan faktor penyebab pada 3 proyek kelurahan ditinjau bagian pondasi mengunakan Root Cause Analysis (RCA).
Saaty, T. L. (1980). The analytic hierarchy process: planning, priority setting, resource allocation.
Skoyles, E. R. (1976). Material Wastage: A Misuse of Resources. Building Research and Practice. Reprinted from Building Research and Practice, July/August 1976. Journal of Social Issues, 32.
Wulandari, N. (2014). Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Supplier di PT. Alfindo Dengan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP). JSiI (Jurnal Sistem Informasi), 1 .