ANALISIS LOKASI DAN ALOKASI PERSAMPAHAN DI DAERAH
KABUPATEN BOYOLALI DENGAN METODE P-MEDIAN
Disusun sebagai salah satu syarat menyelesaikan Program Studi Strata I pada Jurusan Jurusan Teknik Industri Fakultas Teknik
Oleh:
YOGA ARDI NUGROHO D600 130 038
PROGRAM STUDI TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK
UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH SURAKARTA 2017
1
ANALISIS LOKASI DAN ALOKASI PERSAMPAHAN DI DAERAH KABUPATEN BOYOLALI DENGAN METODE P-MEDIAN
Abstrak
Sampah ialah limbah yang bersifat padat yang terdiri dari bahan organik dan bahan anorganik yang dianggap tidak berguna lagi dan harus dikelola. Pemerintah merupakan pihak yang dapat menentukan keputusan guna pengolahan permasalahan sampah ada. Faktor urbanisasi yang melanda di sebagian besar kota di Indonesia juga melanda di Boyolali yang juga berpengaruh pada timbulan sampah. Hal ini menyebabkan banyaknya aduan di Dinas Lingkungan Hidup Kabupaten Boyolali terkait kebutuhan TPS (tempat pembuangan sementara). Saat ini di Boyolali terdapat 62 TPS yang tersebar di kecamatan Boyolali dan sebagian kecamatan Mojosongo. Banyaknya jumlah TPS pastinya bukan hal yang terlalu positif, pasalnya membuat biaya operasional TPS tersebut meningkat. Selain itu, 17 kecamatan lainnya sebenarnya memerlukan pelayanan terkait sampah, namun respon pemerintah yang kurang membuat masyarakat banyak membuang sampah sembarangan dan memunculkan adanya tempat pembuangan liar. Untuk membantu menyelesaikan permasalahan tersebut, diusulkan untuk membuat pembuangan resmi dan bagaimana nantinya volume sampah tersebut dialokasikan menuju setiap pembuangan akhir. Dengan menggunakan metode P-median yang merupakan metode lokasi alokasi yang dapat menentukan keputusan berdasarkan meminimasi total jarak rata – rata antar TPS menuju pembuangan akhir. Berdasarkan hasil dari metode ini didapatkan hasil berupa keputusan bilangan biner (1,0) untuk mengalokasikan volume sampah yang berada di kabupaten Boyolali menuju salah satu pembuangan akhir di Boyolali yang berjumlah 5 dengan tepat.
Kata Kunci: Sampah, Boyolali, TPS, Pembuangan akhir, P Median. Abstract
Solid waste is comprising organic materials and inorganic materials that are deemed to be useless and must be managed. The government is the part that can determine the decision for processing waste problems exist. Urbanization factors that hit most cities in Indonesia also hit Boyolali which also affected the waste generation. This led to many complaints in the District Office of the Environment Boyolali related to the needs of waste station (temporary dumping). Currently in Boyolali there are 62 polling stations spread in the sub-district Boyolali and part of Mojosongo district. The large number of waste station certainly not too positive, the article makes the operational costs of TPS is increasing. In addition, the other 17 sub-districts actually need waste-related services, but the government's inadequate response to the community throws garbage away and creates a landfill. To help solve the problem, it is proposed to make official disposal and how later the waste volume will be allocated towards each final disposal. Using the P-median method which is the method of allocation location that can determine the decision based on minimizing the average distance between the waste station to the final disposal. Based on the result of this method, the result is a binary number (1.0) decision to allocate the volume of garbage in Boyolali district to one of the final dumps in Boyolali which is 5 correctly.
2 1. PENDAHULUAN
Kabupaten Boyolali yang terletak di Jawa Tengah terbagi menjadi 19 kecamatan dan 266 desa atau kelurahan, pusat pemerintahan kabupaten Boyolali saat ini berada di kecamatan Boyolali dan kecamatan Mojosongo. Faktor urbanisasi telah membuat kecamatan Boyolali dan Mojosongo menjadi 2 kecamatan dengan kepadatan penduduk terpadat di kabupaten Boyolali sehingga sampah juga menjadi permasalahan yang sangat memerlukan penanganan serius . Berdasarkan data dari Dinas Lingkungan Hidup, tercatat terdapat 62 tempat pembuangan sementaara (TPS) yang masih aktif yang terdapat di kecamatan Boyolali dan 6 kontainer sampah yang terdapat di kecamatan Mojosongo. Selain memudahkan masyarakat dalam membuang sampah, banyaknya TPS juga menjadi pertanyaan seberapa efektif kah jumlah TPS tersebut yang memiliki jarak yang relatif dekat satu dengan lainnya. Berbanding terbalik dengan kecamatan Boyolali yang memiliki jumlah TPS yang banyak, hanya ada 6 kontainer sampah yang tersebar di luar kecamatan Boyolali, itupun hanya kontainer yang berada di kecamatan Ngemplak, Simo, dan perumahan Ngaru-aru Banyudono yang boleh digunakan oleh umum, sedangkan 3 sisanya dikhususkan untuk pasar dan obyek wisata.
Permasalahan seperti ini merupakan salah satu faktor permasalahan sampah di indonesia. Ditambah lagi dengan kurangnya kesadaran masyarakat dalam membuang sampah pada tempatnya membuat munculnya TPS – TPS liar atau illegal yang akan membuat keadaan lingkungan tercemar. Hal semacam ini dapat hampir di setiap kecamatan di luar kecamatan Boyolali dan Mojosongo, ditemukan masih banyak masyarakat yang membuang sampah di bantaran sungai dan lahan – lahan kosong karena tidak adanya TPA ataupun TPS di dekat sana. Tentunya pemerintah tidak tutup mata akan permasalahan seperi ini, untuk saat ini kabupaten Boyolali baru memiliki satu TPA yang berada di kelurahan Winong, kecamatan Boyolali, kabupaten Boyolali, serta TPST (tempat pengelolaan sampah terpadu) yang baru beroperasi sekitar setengah tahun yang terletak di kecamatan Teras dan TPST di komplek kabupaten selatan. Guna menanggulagi sampah di daerah Boyolali utara pemerintah pun sudah membangun TPST (tempat pembuangan akhir terpadu) yang berada di Karanggede. Tentunya dengan adanya opsi pembuangan akhir yang baru harus diintegrasikan sedemikian rupa supaya pengaloksian sampah menuju setiap fasilitas sampah tersebut dapat dilakukan dengan tepat, salah satu tujuan dari lokasi dan pengalokasian fasilitas adalah bagaimana mengalokasikan fasilitas pelayanan tersebut sedemikian rupa sehingga biaya yang dikeluarkan untuk memenuhi pelayanan tersebut adalah minimal. Disamping masyarakat yang semuanya ingin terlayani terkait permasalahan sampah, pemerintah juga tidak dapat memberikan pelayanan yang sangat memuaskan karena pasti akan terkendala dengan biaya sehingga yang menjadi persoalan lain adalah bagaimana pemerintah dapat mengoptimalkan anggaran yang ada untuk memenuhi setiap tuntutan
3
yang ada. Seperti yang dijelaskan oleh Daskin (2008) ada suatu metode terkait lokasi dan alokasi yang dapat digunakan untuk meminimalkan biaya distribusi, yaitu metode P-Median.
2. METODE
Menurut Daskin (2013) ada beberapa model dalam pengklasifikasian lokasi berdasarkan pada ruang di mana masalah dimodelkan, yang dapat dilihat pada gambar 1.1.
Gambar 2.1 Klasifikasi model lokasi menurut daskin
Model analitik adalah model lokasi yang sederhana, model ini biasanya mengasumsikan bahwa permintaan berdistribusi normal, Itu berarti bahwa kepadatan permintaan adalah konstan selama memenuhi pelayanan dalam daerah tersebut. Salah satu cara untuk berpikir tentang hal ini adalah bahwa wilayah permintaan merupakan sebuah sepotong roti dan kepadatan permintaan ketebalan selai kacang yang menyebar sempurna dengan tepat bahkan ketebalannya juga di atas roti tersebut, sehingga fasilitas pelayanan dapat diletakkan di mana saja. Model analitik biasanya diselesaikan dengan menggunakan kalkulus atau teknik sederhana lainnya. Akan tetapi asumsi yang diperlukan harus kuat untuk mengembangkan batas model dalam penerapannya pada kasus tertentu.
Meskipun namanya continous location model, tetapi metode ini berasumsi bahwa permintaan terjadi pada titik - titik tertentu yang tingkat atau jumlah permintaan di titik – titik tersebut sudah dapat diduga, sehingga fasilitas layanan yang akan dibuatpun juga dapat ditentukan dimana saja asalkan masih dalam wilayah tersebut. Model ini dapat diselesaikan dengan membuat prosedur numerik dan riset operasi lanjut.
Network location models merupakan jenis pemodelan yang digunakan untuk memenuhi permintaan yang bersifat harus bisa saling terhubung antar setiap node nya. Salah satu contoh nya adalah sistem pembangunan jalan raya atau jalan tol, penelitian seperti ini digunakan guna menentukan algoritma yang efisien guna memecahkan permasalahan khusus suatu jaringan lokasi.
Cabang terakhir dari pengklasifikasian model adalah discrete location models, merupakan model yang tidak membuat asumsi tertentu tentang permintaan dan fasilitas lokasi, biasanya hanya diberi
4
lokasi atau koordinat titik permintaan dan kandidat lokasi, jarak antara permintaan dan kandidat lokasi tidak perlu mematuhi rumus tertentu. Model ini sering dirumuskan dengan model pemrograman integer dan diselesaikan dengan menggunakan metode eksak atau dapat dikombinasikan dengan perkiraan heuristik yang tepat.
Gambar 2.2 Pengklasifikasian discrete location model menurut daskin
Gambar 2.2 diatas menjabarkan secara ringkas tentang discrete location model yang dibagi menjadi 3 bidang. Covering based model yang mengasumsi bahwa ada cakupan jarak atau waktu terhadap permintaan yang harus dilayani baik yang bersifat “covered” atau “served adequately”. Model seperti biasanya digunakan dalam merancang fasilitas pelayanan darurat dimana memiliki berbagai pedoman dalam mencakup semua permintaan. Sebagai contoh dalam menentukan pos pemadam kebakaran yang mungkin tidak dapat secara cepat melayani semua titik karena lebih dari 10 menit perjalanan dari stasiun terdekat tetapi permintaan (pemadaman api) di lokasi tersebut masih akan bisa terlayani bila berada dalam wilayah pelayanan. Covering based model dibagi menjadi 3 kelas yaitu set covering, max covering, dan p-Center.
Median based models merupakan metode yang mempertimbangkan jarak antara titik permintaan dan fasilitas. Model seperti ini biasanya digunakan dalam konteks perencanaan distribusi yang sangat memperhitungkan biaya transportasi. Model ini dibagi menjadi 2 kelas yaitu p-median dan fixed charge.
Apabila tidak ada model yang sesuai dengan kategori yang ada maka dapat menggunakan pemodelan lain yaitu p-dispersion dimana akan memaksimalkan jarak minimum antara setiap pasangan fasilitas. Model jenis ini biasanya digunakan oleh perusahaan – perusahaan waralaba guna meminimalisir kanibalisasi antar outlet.
5 2.1 P-median
P-median merupakan salah satu jenis model optimisasi, berdasarkan pendapat Septiandre (2016) penggunaan model p-median adalah salah satu penyelesaian permasalahan lokasi untuk menempatkan fasilitas yang terdekat pada titik sekumpulan konsumen supaya memiliki jarak yang terpendek antar fasilitas dan komunikasinya. Hal ini juga seperti yang dijelaskan oleh Kawi (2009) dan daskin (2013) bahwa metode p-median dapat digunakan untuk memperoleh suatu lokasi dalam sebuah jaringan yang dapat meminimalkan biaya total. Sehingga dapat dikatakan bahwa tujuan dari penggunaan metode p-median adalah untuk menentukan lokasi yang optimum dari beberapa fasilitas dengan meminimasi jumlah total jarak rata-rata antara titik permintaan dengan fasilitas terdekat (Nurcahyono,2010).
Metode p-median termasuk juga dalam mixed integer liniear programming yang menggunakan algoritma biner dimana hasil atau keputusan yang didapat berupa bilangan 0 atau 1. Metode p-median serta untuk semua metode dalam model lokasi diskrit masuk dalam kondisi NP hard atau suatu kondisi masalah dimana untuk menemukan solusi optimalnya memerlukan waktu yang tidak singkat. Pada metode p-median ini mensyaratkan adanya dua jenis data, yaitu bobot simpul atau bobot pada TPS atau sumber sampah, serta jarak atau waktu tempuh antar titik tersebut, besaran bobot yang digunakan setidaknya mencerminkan keadaan sumber sampah atau TPS, bisa berupa volume, kapasitas, atau penilaian tersendiri.
Berdasarkan permasalahan yang berada di kabupaten Boyolali maka model p-median ini dapat diformulasikan sebagai berikut:
1. Variabel Input
Vi : Volume sumber sampah pada titik i
Dij : Jarak atau waktu tempuh antara sumber sampah pada titik i dan lokasi atau kandidat lokasi j
P : Jumlah fasilitas yang akan ditempatkan Cj : Kapasitas TPST atau TPA
2. Variabel Keputusan
Xj ={
0 bila tidak
1 bila lokasi TPST atau TPA 𝑗 dipilih atau dipertahankan
Yij ={
0 bila tidak
1 bila sumber sampah pada titik i, dilayani oleh TPST atau TPA pada titik 𝑗
3. Fungsi Tujuan
6 4. Fungsi Kendala atau Batasan
∑ X𝑗𝑗 = 𝑃 (2.2) ∑ Y𝑖𝑗𝑗 = 1 ∀𝑖 ∈ 𝐼 (2.3) Yij – Xj ≤ 0 ∀𝑖 ∈ 𝐼 ; 𝑗 ∈ 𝐽 (2.4) Xj ∈ {0,1} ∀𝑗 ∈ 𝐽 (2.5) Yij ∈ {0,1} ∀𝑖 ∈ 𝐼 ; 𝑗 ∈ 𝐽 (2.6) ∑ V𝑖 Y𝑖𝑗𝑖 <= C𝑗 X𝑗 ∀𝑗 ∈ 𝐽 (2.7) 5. Keterangan
2.1Fungsi tujuan dari formulasi tersebut adalah guna meminimumkan total waktu tempuh rata – rata antara sekumpulan permintaan (sumber sampah) dengan fasilitas (TPST/TPA).
2.2Fungsi batasan (2.2) menyatakan bahwa P sebagai banyaknya TPST/TPA yang diharapkan ideal.
2.3Fungsi batasan (2.3) menyatakan bahwa setiap titik kebutuhan i (sumber sampah) harus ditugaskan secara tepat ke satu fasilitas j (TPST/TPA).
2.4Fungsi batasan (2.4) menyatakan bahwa minimal ada satu alternatif TPST/TPA yang dapat memenuhi titik kebutuhan (sumber sampah).
2.5Fungsi batasan (2.5) menyatakan bahwa lokasi TPST/TPA tersebut tetap dipertahankan atau tidak
2.6Fungsi batasan (2.6) menyatakan bahwa titik kebutuhan (sumber sampah) tersebut dapat terlayani atau tidak.
2.7Fungsi batasan (2.7) menyatakan bahwa total volume sampah yang dapat dikirimkan ke suatu TPST/TPA tidak boleh melebihi kapasitas TPST/TPA tersebut.
7 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Kabupaten Boyolali terbagi menjadi 19 kecamatan seperti yang tertera pada gambar berikut ini.
Gambar 4.1 Peta kabupaten boyolali
Dari 19 kecamatan tersebut, permasalahan sampah paling banyak muncul di kecamatan Boyolali. Berdasarkan data dari Dinas Lingkungan Hidup (DLH) terdapat 62 lokasi TPS yang berada di dalam dalam kota atau kecamatan Boyolali yang berupa TPS bangunan serta 9 TPS kontainer, dan 6 lokasi TPS yang berada di luar kota yang berupa TPS kontainer. Selain TPS, di kabupaten Boyolali terdapat 5 lokasi pembuangan akhir. 4 berupa TPST yang berada di kecamatan Mojosongo, tepatnya di komplek kabupaten selatan namun belum beroperasi, dua buah TPST di kecamatan Teras yang terletak di desa Tawangsari dan Doplang yang sudah beroperasi semua, serta 1 buah TPST yang berada di kecamatan Karanggede namun baru . Kemudian 1 buah TPA yang sudah beroperasi sejak lama yang berada di desa Winong kecamatan Boyolali.
Tabel 4.1 Daftar TPST dan TPA di kabupaten Boyolali
No TPST/TPA Kode Status Koordinat Kapasitas
(m3/hari) 1 TPST Teras PA 1 Sudah Beroperasi (-7.519503,110.662933) 20 2 TPST Komplek Kabupaten Selatan PA 2 Belum Beroperasi (-7.548868,110.606354) 20 3 TPST Karanggede PA 3 Belum Beroperasi (-7.348938,110.655289) 45 4 TPST Doplang PA 4 Sudah Beroperasi (-7.581087,110.641033) 20 5 TPA Winong PA 5 Sudah Beroperasi (-7.534110,110.570580) 150 Telah dilakukan observasi guna melakukan evaluasi terkait respon masyarakat terhadap keberadaan TPS disekitarnya, pada tahap evaluasi ini peneliti melakukan wawancara langsung kepada warga yang berada di sekitar TPS terkait keberadaan TPS tersebut apakah meresahkan warga atau tidak serta melihat keefektifan TPS bila digabung atau dimerger dengan TPS didekatnya yang
8
merupakan satu kawasan, sehingga dapat mengurangi biaya operasional TPS dan waktu bongkar muat petugas kebersihan dalam mengangkut sampah.
Masih terdapat 17 kecamatan di kabupaten Boyolali yang pelayanan sampahnya masih kurang, dengan tidak adanya TPS atau TPA di dekat sumber sampah atau pemukiman padat penduduk. Hal ini menyebabkan banyak warga membuang sampah secara sembarangan, berdasarkan survei yang sudah dilakukan hamper setiap jembatan yang merupakan kawasan padat penduduk akan ditemui pembuangan sampah illegal di sekitar jembatan. Pembuangan liar semacam ini dapat ditemui di Ampel, Cepogo, Musuk, Teras, Banyudono, Ngemplak, Nogosari, Simo, Karanggede, dan Kemusu. Pembuangan secara illegal ini pastinya akan berdampak buruk terhadap lingkungan terutama sungai dan daerah muara sungai yang pada akhirnya akan menyebabkan banjir. Sejatinya pembuangan illegal seperti ini dapat dibuat menjadi resmi, menurut kepala UPT TPA Winong untuk membuat pembuangan illegal menjadi resmi sebenarnya mudah, mungkin hanya masyarakat saja belum mengetahuinya. Secara sederhana alur pengajuan adanya tempat pembuangan sampah menjadi resmi dapat dilihat pada gambar berikut ini.
Masyarakat melakukan pengaduan adanya pembuangan sampah liar kepada
DLH
Petugas DLH melakukan survei lokasi
Pembangunan TPS Pengajuan proposal pembangunan TPS
kepada DPU & ESDM Lokasi layak untuk dibangun
TPS
Tidak
Ya
Gambar 4.2 Alur pengajuan TPS resmi
Dari 17 kecamatan yang belum terlayani pelayanan sampahnya secara optimal, diusulkan pada desa – desa tertentu yang sudah kepadatan penduduknya sudah tinggi dapat dibangun TPS yang memiliki kapasitas setidaknya sama dengan volume sampah yang dihasilkan.
Setelah dilakukannya evaluasi terhadap TPS yang resmi maupun tidak resmi kemudian mencari waktu tempuh dari setiap TPS menuju TPST atau TPA dengan menggunakan aplikasi google maps didapatkan hasil rekap data sebagai berikut.
9
Tabel 4.5 Rekap TPS dan waktu tempuh menuju TPST dan TPA
No Lokasi Sumber Sampah Volume Sampah (m3/hari)
Waktu tempuh (Menit) PA 1 PA 2 PA 3 PA 4 PA 5
1 Perumahan BSP Singkil* 4 18 13 53 27 14
2 Perumahan BSI Singkil* 4.5 18 12 52 27 13
3 Pandean Selatan, Balai desa kiringan 1.5 19 13 55 25 12 4 Dk. Ngambuh, Selatan makam 1.5 21 14 52 27 14
5 Timur Satlantas Boyolali 1.5 19 11 52 23 11
6 RS Umi Barokah 0.5 19 12 53 24 12
7 Belakang SMP 3 Karanggeneng 1 18 11 55 24 12
8 RS PKU Aisyah 0.75 19 14 57 77 26
9 Transfer Depo Pusung** 6 16 7 55 21 8
10 Jl. Kemuning 2** 2 18 9 55 22 9
11 Belakang SD 9 Boyolali 2 17 9 58 22 6
12 Depan Bank Guna Daya** 2.5 15 7 60 20 7
13 Depan panti Marhaen 3 13 5 61 19 10
14 Kauman Baru 0.5 18 5 61 19 8
15 Dk. Dawung Jl. Merapi** 2.5 16 7 60 21 7
16 Selatan Mie Ayam Sor Nongko** 1.5 17 7 58 21 6 17 Barat Sumur Umum (jl.Anggrek) 0.5 18 6 59 20 8
18 Barat Patung sapi Pulisan 2 18 6 54 19 6
19 Jl. Pahlawan utara bangjo 1 14 4 55 19 9
20 Belakang Luwes 1 13 5 56 18 10
21 Jalan Pisang batas kota 2 12 6 56 18 10
22 Utara Radio Karisma 3 14 4 57 18 10
23 Perumahan Madu Mulyo** 3 17 5 55 18 8
24 Belakang Gor Boyolali 2 18 5 54 19 8
25 Belakang SMK 1 Boyolali 2 18 6 54 19 8
26 Dalam SMK 1 Boyolali 1 18 5 54 19 8
27 Perumahan griya Pulisen 2 17 5 55 19 6
28 MAN Boyolali** 4 15 5 56 19 8
29 Depan DPD Golkar 1.5 18 5 54 19 6
30 Jalan Cendana 1** 2 19 11 52 21 7
31 Jalan Cendana 3** 2 20 12 53 22 9
32 Gambiran Square (Gerobak) 1 19 11 52 23 9
33 Jembatan Klatak 1 18 10 55 23 7
34 Jembatan Bayem Poncodoyo 1 18 10 54 23 7
35 Dk. Cepek 1.5 22 12 51 25 10
36 Depan Koramil Boyolali 4.5 19 11 52 23 12
37 Desa Butuh 2 14 6 63 13 15
38 Komplek Kab Utara 2 15 3 61 16 12
39 Asrama Yonif 408 1 18 5 58 18 9
40 RSU Pandanaran 2 18 6 55 20 5
41 Utara Syadion Sonolayu 6 15 12 59 17 10
42 Pasar Boyolali 6 16 9 55 24 10
10
No Lokasi Sumber Sampah Volume Sampah (m3/hari)
Waktu tempuh (Menit) PA 1 PA 2 PA 3 PA 4 PA 5
44 Pasar Sunggingan 6 18 9 52 20 9
45 Asrama Brimob Mojosongo 1 12 11 54 19 17
46 Pasar Bangak 1 17 29 39 33 34
47 Obyek Wisata Pengging 0.5 14 18 59 19 26
48 RSU Simo 1 30 42 28 46 43
49 Rs Assyfa Sambi 1 17 30 38 34 35
50 Perum ngaru aru 2 12 18 57 22 23
51 TPS Donohudan Ngemplak 2 36 43 60 39 58
52 Jembatan barat pasar ampel*** 1.5 32 24 38 37 23
53
Jembatan jalan Ampel - cepogo Desa
Tanduk*** 1.5 29 21 40 35 20
54 Jembatan dk tumang Cepogo*** 4 34 24 63 34 14
55 Selatan Lapangan Teras*** 1 8 14 60 18 25
56 Banyudono Lor*** 3 7 17 54 29 23
57 Banyudono Kidul*** 1 14 19 59 23 25
58 Desa Gombang Sawit*** 2 20 17 67 14 27
59
Jembatan Nogosari Selatan MIN
Tinawas*** 1.5 45 51 48 56 56
60 Pinggir Sungai Sawahan Ngemplak*** 4 36 42 57 45 47
61 Jembatan Simo*** 1 28 41 28 47 43
62 Samping kandang sapi karanggede*** 2 54 53 7 68 53
63 Pasar guwo kemusu*** 2 77 63 28 91 74
64 Pasar juwangi*** 2 98 107 62 127 107
65 Pasar kacangan andong*** 2 53 66 23 73 68
66 Mudal Boyolali*** 4 18 15 49 28 16
* TPS yang digabung
** TPS yang mendapatkan tambahan volume sampah dari TPS yang diusulkan dihilangkan *** TPS liar yang diharapkan menjadi resmi
Dari data – data yang sudah ada yaitu data volume sampah, kapasitas TPST / TPA, serta jarak antara TPS menuju TPST / TPA kemudian dimuat dalam model lingo berdasarkan formulasi matematis metode P median sebagai berikut.
MODEL:
!P median;
SETS:
! Jumlah sumber sampah 66, dan pembuangan akhir 5;
SET_i/1..66/: V; SET_j/1..5/: X, C;
LINK_ij (SET_i, SET_j): D, Y;
ENDSETS
DATA:
! Data volume sampah setiap sumber sampah;
V = 4 4.5 1.5 1.5 1.5 0.5 1 0.75 6 2 2 2.5 3 0.5 2.5 1.5 0.5 2 1 1 2 3 3 2 2 1 2 4 1.5 2 2 1 1 1 1.5 4.5 2 2 1 2 6 6 2 6 1 1 0.5 1 1 2 2 1.5 1.5 4 1 3 1 2 1.5 4 1 2 2 2 2 4;
11
! Data waktu tempuh dari sumber sampah menuju setiap pembuangan akhir; D = 18 13 53 27 14 18 12 52 27 13 19 13 55 25 12 21 14 52 27 14 19 11 52 23 11 19 12 53 24 12 18 11 55 24 12 19 14 57 77 26 16 7 55 21 8 18 9 55 22 9 17 9 58 22 6 15 7 60 20 7 13 5 61 19 10 18 5 61 19 8 16 7 60 21 7 17 7 58 21 6 18 6 59 20 8 18 6 54 19 6 14 4 55 19 9 13 5 56 18 10 12 6 56 18 10 14 4 57 18 10 17 5 55 18 8 18 5 54 19 8 18 6 54 19 8 18 5 54 19 8 17 5 55 19 6 15 5 56 19 8 18 5 54 19 6 19 11 52 21 7 20 12 53 22 9 19 11 52 23 9 18 10 55 23 7 18 10 54 23 7 22 12 51 25 10 19 11 52 23 12 14 6 63 13 15 15 13 61 16 12 18 5 58 18 9 18 6 55 20 5 15 12 59 17 10 16 9 55 24 10 16 3 61 15 12 18 9 52 20 9 12 11 54 19 17 17 29 39 33 34 14 18 59 19 26 30 42 28 46 43 17 30 38 34 35 12 18 57 22 23 36 43 60 39 58 32 24 38 37 23 29 21 40 35 20 34 24 63 34 14 8 14 60 18 25 7 17 54 29 23 14 19 59 23 25 20 17 67 14 27 45 51 48 56 56 36 42 57 45 47 28 41 28 47 43 54 53 7 68 53 77 63 28 91 74 98 107 62 127 107 53 66 23 73 68 18 15 49 28 16;
! Data kapasitas setiap pembuangan akhir;
C = 20 20 45 20 150;
ENDDATA
!Fungsi Tujuan;
MIN = @SUM(SET_i(i):@SUM(SET_j(j): V(i) * D(i,j) * Y(i,j)));
!Fungsi Kendala 2.2;
@SUM(SET_j(j): X(j)) = 5;
!Fungsi Kendala 2.3;
@FOR(SET_i(i):
@SUM(SET_j(j): Y(i,j)) = 1);
!Fungsi Kendala 2.4;
@FOR(LINK_ij(i,j): Y(i,j) - X(j) <= 0);
!Fungsi Kendala 2.7;
@FOR(SET_j(j):
@SUM(SET_i(i): Y(i,j) * V(i)) <= C(j) * X (j));
!Fungsi Kendala 2.5 dan 2.6;
@FOR(SET_j(j):@BIN (X));
@FOR(LINK_ij(i,j):@BIN (Y));
Berdasarkan hasil perhitungan software lingo 11. Didapatkan suatu hasil keputusan terkait pengalokasian sampah menuju setiap pembuangan akhir, secara sederhana hasil dapat dilihat pada tabel 4.6 berikut ini.
Tabel 4.6 Hasil keputusan pengalokasian sampah dengan software lingo 11
No Lokasi TPS
Volume Sampah (m3/hari)
Hasil
Keputusan Tujuan Pembuangan
1 Perumahan BSP Singkil* 4 Y(1,5) TPA Winong
2 Perumahan BSI Singkil* 4.5 Y(2,5) TPA Winong
3 Pandean Selatan, Balai desa kiringan 1.5 Y(3,5) TPA Winong 4 Dk. Ngambuh, Selatan makam 1.5 Y(4,5) TPA Winong
12 No Lokasi TPS Volume Sampah (m3/hari) Hasil
Keputusan Tujuan Pembuangan
5 Timur Satlantas Boyolali 1.5 Y(5,5) TPA Winong
6 RS Umi Barokah 0.5 Y(6,5) TPA Winong
7 Belakang SMP 3 Karanggeneng 1 Y(7,5) TPA Winong 8 RS PKU Aisyah 0.75 Y(8,2) TPST Kantor Selatan 9 Transfer Depo Pusung** 6 Y(9,5) TPA Winong
10 Jl. Kemuning 2** 2 Y(10,5) TPA Winong
11 Belakang SD 9 Boyolali 2 Y(11,5) TPA Winong 12 Depan Bank Guna Daya** 2.5 Y(12,5) TPA Winong 13 Depan panti Marhaen 3 Y(13,2) TPST Kantor Selatan
14 Kauman Baru 0.5 Y(14,5) TPA Winong
15 Dk. Dawung Jl. Merapi** 2.5 Y(15,5) TPA Winong 16 Selatan Mie Ayam Sor Nongko** 1.5 Y(16,5) TPA Winong 17 Barat Sumur Umum (jl.Anggrek) 0.5 Y(17,5) TPA Winong 18 Barat Patung sapi Pulisan 2 Y(18,5) TPA Winong 19 Jl. Pahlawan utara bangjo 1 Y(19,2) TPST Kantor Selatan 20 Belakang Luwes 1 Y(20,2) TPST Kantor Selatan 21 Jalan Pisang batas kota 2 Y(21,2) TPST Kantor Selatan 22 Utara Radio Karisma 3 Y(22,2) TPST Kantor Selatan 23 Perumahan Madu Mulyo** 3 Y(23,5) TPA Winong 24 Belakang Gor Boyolali 2 Y(24,2) TPST Kantor Selatan 25 Belakang SMK 1 Boyolali 2 Y(25,5) TPA Winong 26 Dalam SMK 1 Boyolali 1 Y(26,5) TPA Winong 27 Perumahan griya Pulisen 2 Y(27,5) TPA Winong
28 MAN Boyolali** 4 Y(28,5) TPA Winong
29 Depan DPD Golkar 1.5 Y(29,5) TPA Winong
30 Jalan Cendana 1** 2 Y(30,5) TPA Winong
31 Jalan Cendana 3** 2 Y(31,5) TPA Winong
32 Gambiran Square (Gerobak) 1 Y(32,5) TPA Winong
33 Jembatan Klatak 1 Y(33,5) TPA Winong
34 Jembatan Bayem Poncodoyo 1 Y(34,5) TPA Winong
35 Dk. Cepek 1.5 Y(35,5) TPA Winong
36 Depan Koramil Boyolali 4.5 Y(36,5) TPA Winong
37 Desa Butuh 2 Y(37,2) TPST Kantor Selatan
38 Komplek Kab Utara 2 Y(38,2) TPST Kantor Selatan 39 Asrama Yonif 408 1 Y(39,2) TPST Kantor Selatan
40 RSU Pandanaran 2 Y(40,5) TPA Winong
41 Utara Syadion Sonolayu 6 Y(41,5) TPA Winong
42 Pasar Boyolali 6 Y(42,5) TPA Winong
43 Komplek Kab Selatan 2 Y(43,2) TPST Kantor Selatan
44 Pasar Sunggingan 6 Y(44,5) TPA Winong
45 Asrama Brimob Mojosongo 1 Y(45,1) TPST Tawangsari Teras 46 Pasar Bangak 1 Y(46,1) TPST Tawangsari Teras 47 Obyek Wisata Pengging 0.5 Y(47,1) TPST Tawangsari Teras
13 No Lokasi TPS Volume Sampah (m3/hari) Hasil
Keputusan Tujuan Pembuangan
49 Rs Assyfa Sambi 1 Y(49,1) TPST Tawangsari Teras 50 Perum ngaru aru 2 Y(50,1) TPST Tawangsari Teras 51 TPS Donohudan Ngemplak 2 Y(51,1) TPST Tawangsari Teras 52 Jembatan barat pasar ampel*** 1.5 Y(52,5) TPA Winong
53
Jembatan jalan Ampel - cepogo Desa
Tanduk*** 1.5 Y(53,5) TPA Winong
54 Jembatan dk tumang Cepogo*** 4 Y(54,5) TPA Winong 55 Selatan Lapangan Teras*** 1 Y(55,1) TPST Tawangsari Teras 56 Banyudono Lor*** 3 Y(56,1) TPST Tawangsari Teras 57 Banyudono Kidul*** 1 Y(57,1) TPST Tawangsari Teras 58 Desa Gombang Sawit*** 2 Y(58,4) TPST Doplang
59
Jembatan Nogosari Selatan MIN
Tinawas*** 1.5 Y(59,1) TPST Tawangsari Teras
60 Pinggir Sungai Sawahan Ngemplak*** 4 Y(60,1) TPST Tawangsari Teras 61 Jembatan Simo*** 1 Y(61,3) TPST Karanggede 62 Samping kandang sapi karanggede*** 2 Y(62,3) TPST Karanggede 63 Pasar guwo kemusu*** 2 Y(63,3) TPST Karanggede 64 Pasar juwangi*** 2 Y(64,3) TPST Karanggede 65 Pasar kacangan andong*** 2 Y(65,3) TPST Karanggede
66 Mudal Boyolali*** 4 Y(66,5) TPA Winong
* TPS yang digabung
** TPS yang mendapatkan tambahan volume sampah dari TPS yang diusulkan dihilangkan *** TPS liar yang diharapkan menjadi resmi
Tabel 4.7 Rekapitulasi volume sampah pada setiap TPST/TPA
No Pembuangan Akhir Volume Masuk
(m3) Kapasitas (m3) 1 TPST Tawangsari Teras 18 20 2 TPST Kab. Selatan 19.75 20 3 TPST Karanggede 10 45 4 TPST Doplang 2 20 5 TPA Winong 91.5 150 Jumlah 141.25 255
Timbulan sampah dari setiap sumber sampah telah dialokasikan menuju setiap pembuangan akhir, seperti yang tertera pada tabel 4.7 tidak ada yang melebihi kapasitas setiap TPST atau TPA. Berdasarkan tabel 4.7 secara umum formulasi matematis yang diolah dalam lingo secara umum hasilnya sudah sesuai dengan fungsi batasan utama yang dimasukkan, yaitu kapasitas pembuangan akhir dan pemilihan pengalokasian sampah berdasarkan jarak total rata – rata.
Gambar 4.3 berikut ini merupakan peta pengalokasian sampah dalam kota apabila TPA dan TPST yang ada sudah mulai beroperasi. Pada model ini TPS nomor 41 yaitu TPS belakang stadion Sonolayu yang sebenarnya lebih dekat menuju TPST Komplek kantor selatan harus dialokasikan menuju TPA Winong dikarenakan volume yang masuk di TPST tersbut sudah mendekati batas kapasitas
14
pengolahan sampah di TPST tersebut. TPST komplek kantor selatan memang tidak mendapatkan kiriman sampah dari luar kota. Untuk pengalokasian sampah luar kota dapat dilihat pada gambar 4.4.
Gambar 4.3 Peta pengalokasian sampah dalam kota menuju TPA dan 4 TPST
15 4.4 PENUTUP
Berdasarkan hasil penelitian ini ialah pemerintah Boyolali segera mengoperasikan TPST komplek kabupaten selatan serta TPST Karanggede, dengan sumber sampah yang masuk berdasarkan tabel 4.6. Untuk meningkatkan efektifitas petugas dalam mengelola sampah, pemerintah dapat meminimalisir jumlah TPS yang ada di kecamatan Boyolali yang berada dalam satu kawasan atau satu jalan yang memungkinkan untuk digabung. Kemudian, khususnya untuk sampah di pembuangan liar sebanyak 15 lokasi tersebut dapat segera ditindaklanjuti oleh pemerintah guna mencegah dampak negatif untuk lingkungan.
DAFTAR PUSTAKA
Daskin, Mark. S. 2008. What You Should Know About Location Modeling. Dept. Of Engineering and Management Sciences. Northwestern University.
Daskin, Mark. S. 2013. Network and Discrete Location Models, Algorithms, and Applications Second Edition. John Wiley & Sons, Inc. Hoboken. New Jersey
Kawi, Adolof Eduward. Rusdiansyah Ahmad. 2009. Analisis Penentuan Lokasi Pembangunan Stasiun Pengisian Bulk Elpiji (SPBE) Untuk Program Konversi Minyak Tanah ke LPG 3 Kg di Provinsi Jawa Timur Menggunakan Metode P-Median. Manajemen Teknologi. ITS. Surabaya. Prosiding Seminar Nasional Manajemen Teknologi X.
Nurcahyono, Ike. Suletra, I Wayan. Liquiddanu, Eko. 2010. Penentuan lokasi Ideal SD dan MI se kecamatan pejagoan Kabupaten Kebumen dengan Menggunakan Model P-Median, P-Center, dan Max Covering. Jurusan Teknik Industri. UNS. Surakarta. Prosiding Performa 2010 Vol. 9, No. 2: 1-10.
Septiandre. Siswanto, Nurhadi. 2016. Penentuan Lokasi Gudang Penyangga Regional PT. “X” Wilayah jawa Timur. Manajemen Teknologi. ITS. Surabaya. Jurnal Studi Manajemen dan Bisnis. Vol. 3 No.2 tahun 2016.
