BAB III METODE PENELITIAN
3.7. Teknik Analisis Data
3.7.3. Model dan Analisis Kontribusi Sampah
Untuk membangun model dan menganalisis kontribusi sampah perkotaan yang dikelola oleh SF dan SI terhadap lingkungan, (tujuan 3) digunakan pendekatan sistem dinamis yang didasarkan atas kondisi faktual yang terjadi di Kota Medan. Data aktual tersebut selanjutnya dikombinasikan dengan studi literatur yang berkaitan dengan teknologi pengelolaan, koversi sampah daur ulang, biaya teknologi, analisis material balance dari setiap alternatif teknologi pengelolaan. Tasrif (2005)
menyebutkan bahwa kriteria yang tepat untuk dimodelkan dengan menggunanakan sistem dinamis harus memiliki sifat : (1) mempunyai sifat dinamis (berubah terhadap waktu); (2) mengandung minimal satu struktur umpan balik.
Lebih lanjut Shusil (1993 dalam Handoko, 2009) menyebutkan bahwa ada 6 tahapan (Gambar 3.8) yang dapat dilakukan oleh pendekatan sistem dinamis. Namun pada studi ini hal tersebut dilakukan sampai pada tahapan ke 5 yaitu analisis kebijakan dan pengembangan skenario sedangkan tahapan ke 6 (implementasi kebijakan) tidak dilakukan. Unsur–unsur sistem dinamis yang dimiliki oleh model terdiri atas:
a. Feedback loops: elemen struktural utama dari suatu sistem. Ada dua
jenis feedback yakni positif dan negatif.
b. Variabel level dan rate: Level adalah akumulasi dari sistem pada waktu
tertentu, sedangkan rate adalah aliran (masukan dan keluaran) yang
mengatur kuantitas dalam level. Variabel lain yang tersedia di Powersim
adalah auxiliary dan constant (Davidson, 2000). Rate sendiri adalah auxiliary yang langsung mengontrol level.
c. Close-loop: Sistem yang dijadikan model adalah sebagai sistem
lingkaran tertutup.
d. Rate mengontrol kebijakan: perilaku sistem hanya dapat dikontrol oleh rate.
Gambar 3.8. Tahapan Pengembangan Model
Analisis Masalah Diagram Cau Loop Pengembangan Skenario Analisis kebijakan/Perbaikan TAHAP 5 PENGEMBANGAN SKENARIO DAN ANALISIS
KEBIJAKAN/PERBAIKAN
RUA
NG
LING
KUP
STUD
I
PEM
ODEL
AN
Tahapan awal dalam membangun model adalah identifikasi sistem. Pada studi ini sistem yang terlibat dalam model Model Lingkungan Pengelolaan Sampah Perkotaan bersumber dari jumlah timbulan sampah masyarakat kota Medan.
Adapun subsistem yang diidentifikasi memiliki keterkaitan yang erat pada model yang dikembangkan terdiri dari : 1) subsistem timbulan sampah kota Medan; (2) subsistem pengelolaan SP; (3) subsistem sampah daur ulang; (4) subsistem teknologi pengelelolaan; (5) subsistem lingkungan, seperti yang disajikan pada Tabel 3.6 .
Tabel 3.6. Subsistem Model Lingkungan Pengelolaan Sampah Perkotaan
No Subsistem Parameter
Jenis Data Primer Sekunder 1 Timbulan Sampah Data Kependudukan BPSKM,2008
Laju pertumbuhan
penduduk BPSKM,2008
Timbulan sampah per
orang DKKM 2010 KNLH ,2008,
Commuter per hari BPSKM,2008
Komposisi Sampah DKKM,KNLH, Zulfi, 2000. 2 Pengelolaan Sampah Daya Angkut Sampah DKKM 2009 DKKM,2009
Komposisi Sampah
Perkotaan DKKM,2009 KNLH,2008
3 Sampah Daur Ulang Jenis sampah daur ulang pengumpul Pemulung sampah
Berat sampah daur ulang pengumpul Pemulung sampah
No Subsistem Parameter
Jenis Data Primer Sekunder
Harga jual pemulung Pemulung sampah
Harga beli pengumpul Pengumpul sampah Harga jual pengumpul pengumpul sampah
4 Teknologi Pengelolaan dan Lingkungan
Nilai konversi sampah ke
CO2 USEPA,2006 Jenis Teknologi MRF (Fasilitas Daur Ulang) Mclanaghan 2002; Last 2008; EU, 2006, Econompolus, 2009; Klein, 2002 Biaya Kapasitas Teknologi s.d.a Biaya Operasional Teknologi s.d.a Analisis Material Balance s.d.a
Nilai tukar mata uang (1 £ = Rp. 15.625) Rata- rata nilai Tukar Tahun 2001-Tahun 2009
BI
Konversi UNIT USEPA, 2006
Tahapan selanjutnya adalah mendeklarasikan hubungan antara setiap subsistem yang telah diidentifikasi kedalam bentuk diagram lingkar sebab- akibat (causal loop diagram). Diagram tersebut merupakan pengungkapan
interaksi antara komponen di dalam sistem yang saling berinteraksi dan mempengaruhi dalam kinerja sistem seperti yang disajikan pada Gambar 3.9 .
Gambar 3.9.Diagram sebab-akibat (causal-loop diagram) SPSP
Setelah interaksi antara subsistem diketahui maka langkah selanjutnya adalah menjabarkan diagram alir dari setiap subsistem tersebut menjadi submodel yang menjadi bagian dari Model Lingkungan Pengelolaan Sampah Perkotaan.
Adapun submodel dari Model Lingkungan Pengelolaan Sampah Perkotaan terdiri dari :
1.Submodel Jumlah Timbulan Sampah
Untuk mengetahui jumlah timbulan SP per hari yang dihasilkan oleh penduduk kota Medan, terlebih dahulu dibangun model laju pertumbuhan penduduk. Submodel ini merupakan submodel dasar (based submodel) dari
keseluruhan MLPSP. Hal ini disebabkan karena jumlah SP yang dikelola adalah jumlah sampah yang dihasilkan oleh penduduk perkotaan dari berbagai aktifitas kegiatannya.
Gambar 3.10 memperlihatkan laju pertumbuhan penduduk tahun n yang dapat disesuaikan dengan waktu simulasi.
p e n d u d u k la j u ke la h ira n la j u ke ma t ia n co mmu t e r la j u t imb u la n sa mp a h sa mp a h + + lin g ku n g a n a n o rg a n ik SF o rg a n ik t p a N U- G R K + + + + - + fra ksi sa mp a h t e ra n g ku t SI a n o rg a n ik o rg a n ik fra ksi sa mp a h t e ra n g ku t SF - - + - + - - - - + + + + + - + + + +
Gambar 3.10.Diagram Alir Laju pertumbuhan penduduk
Persamaan matematis dari Gambar 3.10 disajikan pada Tabel 3.7 berikut ini.
Tabel 3.7. Persamaan Matematis Laju Pertumbuhan Penduduk
Variabel Satua
n Definisi
laju pertumbuhan penduduk %/thn 1,28 % kenaikan laju pertumbuhan
penduduk %/thn 0,1
laju kematian penduduk %/thn 0,63 % kematian penduduk %/thn -0,5 % pertambahan commuter %/thn 0,5
rate laju pertumbuhan penduduk jiwa (Akumulasi pertum pddk pd thn n*%_kenaikan laju pertum pddk per thn)/365,24
rate laju kematian penduduk jiwa (%_kenaikan laju kem pddk per thn*laju kem pddk per thn)/365,24
rate laju pertumbuhan commuter jiwa (Akumulasi commuter per hr pada thn n*%_pertambahan commuter per thn)/365,24
Akumulasi pertum pddk pd thn n jiwa dt laju pertumbuhan penduduk * Akumulasi commuter per hr
pada thn n
jiwa dt commuter per hari la j u p e rt u m p d d k p e r t a h u n la j u ke m p % _ ke n a ika n la j u p e rt u m p d d k p e r t h n % _ p e rt a mb a h a n co mmu t e r p e r t h n Aku mu la si p e rt u m p d d k p d t h n n ra t e la j u p e rt u m p d d k p e r t h n ra t e 1 , 2 8 % 0 , 6 3 % 0 , 1 0 % 0 , 5 0 %
Gambar 3.10 memperlihatkan bahwa dalam melakukan perhitungan jumlah penduduk yang merupakan produsen SP juga diikutsertakan jumlah
commuters yang datang ke kota Medan setiap harinya. Adapun asumsi yang
digunakan untuk laju pertambahan commuter per tahun yang datang ke kota
Medan adalah sebesar 0,5 % per tahun, sedangkan laju kenaikan laju pertumbuhan penduduk diasumsikan 0,10 % tahun dan persentase kenaikan laju kematian penduduk diasumsikan sebesar -0,5 % per tahun. Kinerja Dinamis yang diperoleh dari submodel laju pertumbuhan penduduk tersebut selanjutnya digunakan untuk menghitung jumlah penduduk pada rentang waktu simulasi yang direncanakan. Diagram alir jumlah penduduk pada rentang waktu simulasi dapat dilihat pada Gambar 3.11.
Gambar 3.11.Diagram Alir Jumlah Penduduk
Persamaan matematis dari Gambar 3.11 disajikan pada Tabel 3.8 berikut ini.
Tabel 3.8. Persamaan Matematis Jumlah Penduduk
Variabel Satuan Definisi
Akumulasi pertum pddk pd thn
n jiwa dt laju pertumbuhan penduduk * penduduk awal simulasi jiwa 2006142
rate laju penduduk jiwa (Akumulasi pddk per hr pada tahun n*Akumulasi pertum pddk pd thn n)/365,24
Variabel Satuan Definisi
tahun n simulasi
Akumulasi commuter per hr pada thn n
jiwa dt commuter per hari akumulasi pddk & commuter pr
hr pd thn n jiwa (Akumulasi commuter per hr pada thn n)+Akumulasi pddk per hr pada tahun n Untuk dapat mengetahui jumlah sampah yang dihasilkan oleh penduduk kota Medan setiap harinya maka selanjutnya dibangun model laju pertumbuhan sampah berdasarkan komposisinya serta laju timbulan sampah per orang perhari seperti yang disajikan pada Gambar 3.12 .
Gambar 3.12.Diagram Alir Laju Timbulan Sampah
Persamaan matematis dari Gambar 3.12 disajikan pada Tabel 3.9 berikut ini.
Tabel 3.9. Persamaan Matematis Laju Timbulan Sampah
Variabel Satuan Definisi
jlh timbulan sampah per org per hr kg/hr 0,6 % kenaikan jlh timbulan sampah
per org per hr
% 0,1 rate % kenaikan timbulan sampah
per org per hr jiwa (% kenaikan jlh timbulan sampah per org per hrakumulasi timbulan sampah per org per hr pd thn n)/365,24
Variabel Satuan Definisi akumulasi timbulan sampah per
org per hr pd thn n kg/hr dt rate % kenaikan timbulan sampah per org per hr +jlh timbulan sampah per org per hr
% kenaikan sampah organik
pertahun % -4,447
rasio sampah organik % 68,8 rasio sampah anorganik % 31,20
rate % kenaikan sampah organik % (% kenaikan sampah organik pertahun*akumulasi rasio sampah organik per hr pd thn n)/365,24 akumulasi rasio sampah organik
per hr pd thn n
% dt rate % kenaikan sampah organik + rasio sampah organik
rasio sampah anorganik per hr pd thn n
% 100 -akumulasi rasio sampah organik per hr pd thn n
2.Submodel Pengelolaan Sampah
Submodel pengelolaan SP merupakan submodel yang berkaitan dengan : (1) kemampuan daya angkut SP yang dilaksanakan DKKM (SF) Diagram alir yang menggambarkan Subsistem pengelolaan sampah yang dilakukan oleh SF dapat dilihat pada Gambar 3.13 . Diagram ini berguna untuk dapat mengetahui seberapa besar perubahan yang dapat terjadi terhadap sistem apabila DKKM dapat meningkatkan kapasitas daya angkut sampah perkotaan Kota Medan ke TPA.
Gambar 3.13.Diagram Alir Daya Angkut Sampah SF
Persamaan matematis dari Gambar 3.13 disajikan pada Tabel 3.10 berikut ini.
Tabel 3.10. Persamaan Matematis Daya Angkut Sampah
Variabel Satuan Definisi
% daya angkut sampah SF % 67,8 % pertumbuhan daya angkut SF
per thn % -2,7677
rate pertumbuhan daya angkut
sampah SF jiwa (Akumulasi daya angkut DKKM per hr pd thn n*% pertumbuhan daya angkut SF per thn)/365,24
Akumulasi daya angkut DKKM per hr pd thn n
% dt rate pertumbuhan daya angkut sampah SF + % daya angkut sampah SF
3.Submodel Sampah Daur Ulang
Sampah daur ulang merupakan submodel dimana para pelakunya terdiri dari pemulung dan pengumpul sampah. Pada submodel ini terdapat subsistem : (1) pertumbuhan jumlah pengumpul sampah; (2) rata-rata berat SDU pada pengumpul sampah; (3) komposisi dan berat SDU pada tahun n; (4) harga beli pengumpul sampah; (5) harga jual pengumpul. Dari kelima parameter selanjutnya dibangun submodel untuk sampah daur ulang yang dapat memberikan gambaran seberapa besar peran SI dalam mengelola SP di Kota Medan. Diagram alir submodel sampah daur ulang tesebut dapat dilihat pada Gambar 3.14 sampai dengan Gambar 3.18 .
Gambar 3.14.Diagram Alir Pertumbuhan Pengumpul Sampah
Persamaan matematis dari Gambar 3.14 disajikan pada Tabel 3.11 berikut ini.
Tabel 3.11. Persamaan Matematis Daya Angkut Sampah SF
Variabel Satuan Definisi
Pengumpul Sampah tahun 2004 usaha 36 % pertumbuhan pengumpul sampah
per thn % 5
rate pertumbuhan pengumpul sampah % (Akumulasi Pengumpul Sampah per hr pada thn n*% pertumbuhan pengumpul sampah per
thn)/365,24 Akumulasi Pengumpul Sampah per hr
pada thn n
usaha dt rate pertumbuhan pengumpul sampah + Pengumpul Sampah tahun 2004
Gambar 3.15.Diagram Alir Berat Rata-rata SDU Pada Pengumpul Sampah
Persamaan matematis dari Gambar 3.15 disajikan pada Tabel 3.12 berikut ini.
Tabel 3.12. Persamaan Matematis Berat Rata-rata SDU Pada Pengumpul Sampah
Variabel Satuan Definisi
% pertumbuhan SDU % 1
rate berat SDU T (% pertumbuhan SDU*Akumulasi Berat SDU perhari pada thn n)/365,24
Variabel Satuan Definisi Akumulasi Berat SDU perhari
pada thn n T dt rate berat SDU + brt alumunium+brt atom+brt kaca+brt karton+brt karung+brt kertas+brt kuningan+brt metal+brt plastik+brt_btol kaca
brt kertas T 0,36 brt metal T 1,2 brt atom T 1,2 brt_btol kaca T 0,38 brt kuningan T 0,01 brt karton T 0,62 brt plastik T 0,6 brt kaca T 0,22 brt alumunium T 0,05 brt karung T 0,74
Gambar 3.16.Diagram Alir Komposisi dan berat SDU
Persamaan matematis dari Gambar 3.16 disajikan pada Tabel 3.13 berikut ini.
Tabel 3.13. Persamaan Matematis Berat Rata-rata SDU Pada Pengumpul Sampah
Variabel Satuan Definisi
% kertas % 7,81 % karton % 11,8 % metal % 20,04 % plastik % 11,3 % atom % 22,61 % kaca % 4,53 % btol kaca % 7,04 % alumunium % 1,11 % karung % 13,28 % kuningan % 0,16
brt_kertas Ton % kertas*Akumulasi Berat SDU perhari pada thn n
brt_karton Ton % karton*Akumulasi Berat SDU perhari pada thn n
brt_metal Ton % metal*Akumulasi Berat SDU perhari pada thn n
brt_ plastik Ton % plastik*Akumulasi Berat SDU perhari pada thn n
brt_atom Ton % atom*Akumulasi Berat SDU perhari pada thn n
brt_kaca Ton % kaca*Akumulasi Berat SDU perhari pada thn n
brt_btol kaca Ton % btol kaca*Akumulasi Berat SDU perhari pada thn n
brt_alumunium Ton % alumunium*Akumulasi Berat SDU perhari pada thn n
brt_karung Ton % karung*Akumulasi Berat SDU perhari pada thn n
brt_kuningan Ton % kuningan*Akumulasi Berat SDU perhari pada thn n
Akumulasi Berat SDU perhari pada thn n
Ton dt rate berat SDU + brt alumunium+brt atom+brt kaca+brt karton+brt
karung+brt kertas+brt kuningan+brt metal+brt plastik+brt_btol kaca
Gambar 3.17.Diagram Alir Harga Beli SDU
Persamaan matematis dari Gambar 3.17 disajikan pada Tabel 3.14 Tabel 3.14. Persamaan Matematis Harga Beli SDU
Variabel Satuan Definisi
hj metal Rp/kg 2910 hj kertas Rp/kg 680 hj atom Rp/kg 3400 hj alumunium Rp/kg 9800 hj kuningan Rp/kg 28000 hj karton Rp/kg 820 hj plastik Rp/kg 2150 hj btol kaca Rp/kg 680 hj kaca Rp/kg 200 hj karung Rp/kg 920
Total Pembelian Pengumpul per
hr pd thn n Rp ((brt1 alumunium*hj alumunium)+(brt1 atom*hj
atom)+(brt1 brt kaca*hj kaca)+(brt1 btol kaca*hj btol kaca)+(brt1 karton*hj karton)+(brt1 karung*hj karung)+(brt1 kertas*hj kertas)+(brt1 kuningan*hj kuningan)+(brt1 metal*hj metal)+(brt1 plastik*hj plastik))*1000
Gambar 3.18.Diagram Alir Harga Jual SDU
Persamaan matematis dari Gambar 3.18 disajikan pada Tabel 3.15 berikut ini.
Tabel 3.15. Persamaan Matematis Harga Jual SDU
Variabel Satuan Definisi
hj1 metal Rp/kg 2910 hj1 kertas Rp/kg 680 hj1 atom Rp/kg 3400 hj1 alumunium Rp/kg 9800 hj1 kuningan Rp/kg 28000 hj1 karton Rp/kg 820 hj1 plastik Rp/kg 2150 hj1 btol kaca Rp/kg 680 hj1 kaca Rp/kg 200 hj1 karung Rp/kg 920
Total Penjualan Pengumpul
per_hr pd thn n Rp ((brt1 alumunium*hj1 alumunium)+(brt1 atom*hj1
atom)+(brt1 brt kaca*hj1 kaca)+(brt1 btol kaca*hj1 btol kaca)+(brt1 karton*hj1 karton)+(brt1 karung*hj1 karung)+(brt1 kertas*hj1 kertas)+(brt1 kuningan*hj1 kuningan)+(brt1 metal*hj1 metal)+(brt1 plastik*hj1 plastik))*1000
Kompilasi submodel timbulan sampah, submodel pengelolaan sampah perkotaan dan submodel sampah daur ulang selanjutnya menghasilkan submodel jumlah sampah terangkut ke TPA seperti yang disajikan pada Gambar 3.19 .
Gambar 3.19.Diagram Alir Submodel Jumlah Sampah terangkut ke TPA
Persamaan matematis dari Gambar 3.19 disajikan pada Tabel 3.16 berikut ini.
Tabel 3.16. Persamaan Matematis Jumlah Sampah terangkut ke TPA
Variabel Satuan Definisi
akumulasi timbulan sampah per
org per hr pd thn n kg/hari dt jlh timbulan sampah per org per hr akumulasi pddk & commuter pr
hr pd thn n jiwa dt (Akumulasi commuter per hr pada thn n)+Akumulasi pddk per hr pada tahun n
Variabel Satuan Definisi
total SP per hr kg/hr (akumulasi pddk & commuter pr hr pd thn n*akumulasi timbulan sampah per org per hr pd thn n)
akumulasi rasio sampah organik
per hr pd thn n % dt rasio sampah organik rasio sampah anorganik per hr pd
thn n % 1-dt akumulasi rasio sampah organik per hr pd thn n berat sa per hr pd thn n kg/hr rasio sampah anorganik per hr pd thn
n*total SP per hr
berat so per hr pd thn n kg/hr akumulasi rasio sampah organik per hr pd thn n*total SP per hr
Akumulasi Berat SDU perhari
pada thn n kg/hr dtbrt alumunium+brt atom+brt kaca+brt karton+brt karung+brt kertas+brt kuningan+brt metal+brt plastik+brt_btol kaca
Akumulasi Pengumpul Sampah
per hr pada thn n kg/hr dt Pengumpul Sampah tahun 2004 Aktifitas SI kg/hr Akumulasi Berat SDU perhari pada
thn n*Akumulasi Pengumpul Sampah per hr pada thn n
sisa sa DKKM per hr pd thn n kg/hr berat sa per hr pd thn n-Aktifitas SI berat so terangkut per hr pada thn
n kg/hr berat so per hr pd thn n*Akumulasi daya angkut DKKM per hr pd thn n berat sa terangkut per hr pada thn
n kg/hr (Akumulasi daya angkut DKKM per hr pd thn n*sisa sa DKKM per hr pd thn n)
Akumulasi daya angkut DKKM
per hr pd thn n kg/hr dt % daya angkut sampah SF berat so terangkut per hr pada thn
n
kg/hr berat so per hr pd thn n*Akumulasi daya angkut DKKM per hr pd thn n berat so tertinggal per hr pada thn
n kg/hr berat so per hr pd thn n-berat so terangkut per hr pada thn n berat sa tertinggal per hr pada thn
n
kg/hr berat sa per hr pd thn n-berat sa terangkut per hr pada thn n-Aktifitas SI total berat sampah tertinggal per
hari DKKM
kg/hr berat sa tertinggal per hr pada thn n+berat so tertinggal per hr pada thn n total berat sampah per hari
terangkut DKKM
kg/hr berat sa terangkut per hr pada thn n+berat so terangkut per hr pada thn n total berat sampah per hari Kota
Medan penghasil GRK kg/hr total berat sampah per hari terangkut DKKM+total berat sampah tertinggal per hari DKKM
satuan waktu simulasi 365,24 total berat SP Kota Medan per
tahun
Ton/th total berat sampah per hari Kota Medan penghasil GRK*satuan waktu simulasi
4.Submodel Teknologi Pengelolaan dan Lingkungan
a. Submodel Teknologi Pengelolaan. Sub model ini merupakan submodel yang dikembangkan dengan menggunakan prioritas alternatif teknologi pengelolaan yang bersinergi dengan preferensi masyarakat dan UUPS (tujuan 2) yang diperoleh melalui studi ANP. Gambar 3.20 berikut menyajikan diagram alir Submodel Teknologi Pengelolaan yang diperoleh dari hasil studi ANP.
Gambar 3.20.Diagram Alir Submodel Alternatif Teknologi Pengelolaan
Adapun parameter-parameter yang menjadi bagian dari submodel ini terdiri dari : (1) Biaya Konstruksi dan Operasional, (2) Analisis
Material Balance. Melalui submodel ini selanjutnya diketahui nilai
kontribusi lingkungan dalam bentuk GRK serta nilai ekonomis dari
setiap alternatif teknologi pengelolaan. Nilai ekonomis dari alternatif teknologi pengelolaan yang terdiri atas : (1) komponen pengeluaran dan (2) komponen pendapatan. Dari kedua komponen tersebut selanjutnya diketahui nilai : (1) Benefit Cost Ratio (BCR) yang
total biaya pengelolaan (2) Return of Investment (ROI) yang
merupakan perbandingan antara net benefit dengan total biaya
pengelolaan dan (3) Break Even Point (BEP) yang merupakan titik
impas dari setiap alternatif teknologi pengelolaan.
b. Submodel lingkungan merupakan submodel yang dikembangkan untuk mengakomodir kontribusi lingkungan dalam bentuk GRK yang dihasilkan dari SP. Hal ini disebabkan karena timbulan SP telah terbukti memberikan kontribusi terhadap GRK sebagai akibat proses pembusukan yang dialaminya. Selain itu juga dapat diketahui kontribusi GRK dari aktifitas SI yang melakukan pengelolaan SDU di kota Medan.
Adapun pengembangan submodel lingkungan terdiri atas submodel lingkungan dengan penerapan skenario tanpa adanya teknologi pengelolaan dan dengan penerapan skenario adanya teknologi pengelolaan terhadap sistem pengelolaan sampah perkotaan di Kota Medan. Gambar 3.21 menyajikan diagram alir submodel lingkungan tanpa adanya teknologi pengelolaan yang diterapkan pada pemrosesan akhir sampah perkotaan di Kota Medan.
Gambar 3.21.Diagram Alir Kontribusi Lingkungan Tanpa Adanya Teknologi Pengelolaan
Persamaan matematis dari Gambar 3.21 disajikan pada Tabel 3.17 berikut ini..
Tabel 3.17. Persamaan Matematis Kontribusi Lingkungan Tanpa Adanya Teknologi Pengelolaan
Variabel Satuan Definisi
konversi mixorganic dilandfill per ton
0,12
total SP penghasil GRK_S1_thn Ton/th total SA penghasil GRK_S1+total SO penghasil GRK_S1
GRK_SP_S1M0 Ton/th konversi mixorganic dilandfill per ton*total SP penghasil GRK_S1_thn konversi mix sdu di daur ulang per
ton net GRK_S1M0 & SI
konversi mix sdu di daur ulang per ton
-0,79
Aktifitas_SI_penghasil GRK_S1 Ton/th Aktifitas SI*365,24 konversi MTCE ke Liter 1201,23
eq_jlh komsumsi minyak net
GRK_S1M0 Liter GRK SDU_S1M0*konversi MTCE ke Liter eq_jlh komsumsi minyak net
GRK_S1M0&SI Liter GRK SDU_S1M0*konversi MTCE ke Liter GRK SDU_S1M0 MTCE konversi mix sdu di daur ulang per
ton*Aktifitas_SI_penghasil GRK_S1
net GRK_S1M0 MTCE GRK_SP_S1M0
net GRK_S1M0 & SI MTCE net GRK_S1M0+GRK SDU_S1M0 akumulasi rasio sampah organik
per hr pd thn n % (% kenaikan sampah organik pertahun*akumulasi rasio sampah organik per hr pd thn n)/365,24 sampah terdekomposisi Ton/hr
Pada submodel ini nilai konversi GRK yang dihasilkan oleh SP terdiri atas: (1) Nilai Konversi sampah organik dan (2) nilai konversi sampah anorganik (Lampiran 12). Kalkulasi jumlah sampah terdekomposisi secara alami mengacu pada dekomposisi sampah di TPA seperti yang tertera pada model First Order of Decay (IPCC,
) 1
( *
DDOCm decompT =DDOCmaT−1 −e−k
dimana :
DDOCm decompT DDOCma
= akumulasi sampah di TPA pada tahun T
T-1
k = konstanta reaksi (0,065 - default valuebulkwaste) = jumlah sampah yang terdekomposisi pada tahun
T
Melalui submodel tersebut diketahui jumlah kontribusi GRK yang dihasilkan dari SP perkotaan serta ekivalen nilai GRK tersebut terhadap pengurangan ataupun penambahan konsumsi bahan bakar minyak. Submodel lingkungan merupakan submodel terakhir yang menjadi bagian dari pengembangan model lingkungan pengelolaan sampah perkotaan.
5. Skenario Model
Terhadap model yang dikembangkan selanjutnya diterapkan skenario terhadap yang terdiri atas:
a. Tanpa Adanya Alternatif Teknologi Pengelolaan
1. Sektor informal berperan dalam mengelola sampah perkotaan. (laju peningkatan jumlah sektor informal serta harga sampah daur ulang diintegrasikan ke dalam sistem)
2. Sektor formal tetap melaksanakan pengelolaan sampah perkotaan dengan menggunakan menerapkan open dumping pada kedua TPA
yang ada.
Dari skenario ini diperoleh kinerja dinamis model:
1. Jumlah timbulan sampah pada TPA
2. Kontribusi Lingkungan yang dihasilkan oleh sampah perkotaan di kota Medan dalam bentuk GRK
4. Kontribusi lingkungan yang diperoleh bila SI dijadikan sebagai bagian dari sistem pengelolaan sampah perkotaan.
5. Nilai ekonomi yang diperoleh oleh SI dari hasil pengelolaan sampah perkotaan
b. Adanya Alternatif Teknologi Pengelolaan
1. SI berperan dalam mengelola sampah perkotaan. (laju peningkatan jumlah sektor informal serta harga sampah daur ulang diintegrasikan
