## Geomedia

## Majalah Ilmiah dan Informasi Kegeografian
Geomedia Vol. 19 No. 2 Tahun 2021 | 122 – 135
https://journal.uny.ac.id/index.php/geomedia/index
Pemodelan rute optimal berbasis SIG terhadap sistem pengangkutan sampah kota Bandung
Satriandi Haratua a , Byna Kameswara a, 1*
a Program Studi Perencanaan Wilayah dan Kota, Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan, Institut Teknologi Nasional Bandung, Indonesia 1 kameswara.byna@itenas.ac.id* *korespondensi penulis
Informasi artikel

## A B S T R A K
Sejarah artikel Diterima Revisi Dipublikasikan : 06 Oktober 2021 : 15 November 2021 : 30 November 2021
Pengoperasian  TPPAS  Legok  Nangka  sebagai  pengganti  TPA  Sarimukti mempengaruhi  sistem  pengangkutan  sampah  Kota  Bandung  yang  wajib menggunakan  SPA  sebagai  tempat  transit  bagi  truk  pengangkut  sampah sebelum dilanjutkan ke TPA tujuan. Terdapat 2 lokasi SPA yang beroperasi yaitu  SPA  Gedebage  dan  SPA  Leuwigajah.  Pemodelan  rute  dilakukan berdasarkan  3  lokasi  tujuan  dari  setiap  model,  yang  diproses menggunakan  analisis  spasial  berbasis  jaringan  menggunakan Network Analyst  (NA).  Penggunaan  NA  menghasilkan  rute  optimal  yang  memiliki jarak  tempuh  pendek  serta  waktu  tempuh  optimal  pada  masing-masing pemodelan rute. Pemodelan Rute 1 menunjukkan bahwa dari 82 rute yang dimodelkan  terdapat  beberapa  rute  yang  belum  optimal,  sehingga  rute tersebut  diberikan  alternatif  berupa  pemindahan  TPS  tujuan  ke  rute  lain yang searah dan dengan jarak antar TPS tujuan < 5 km. Hasil pemodelan ulang terhadap rute yang belum optimal pada Pemodelan 1 menghasilkan rute  yang  memiliki  jarak  dan  waktu  tempuh  lebih  singkat  dibandingkan dengan  model  rute  awal.  Hasil  rute  pemodelan  2  dan  3  menunjukkan bahwa Model Rute 2-1 dan Model Rute 3-2 merupakan rute yang optimal untuk menuju ke masing-masing TPA tujuan.
Kata kunci:
Pengangkutan Sampah Pemodelan Rute Analisis Jaringan

## A B S T R A C T
Keywords: Waste Transportation Route Modeling Network Analyst The  operation  of  the  TPPAS  Legok  Nangka  as  a  substitute  for  the  TPA Sarimukti  affects  the  Bandung  City  waste  transportation  system  which  is obliged  to  use  the  SPA  as  a  transit  place  for  garbage  trucks  before proceeding  to  the  destination    landfill..  There  are  2  SPA  operating  in
Bandung, namely SPA Gedebage and SPA Leuwigajah. The route modeling is  based  on  3  destination  locations  from  each  model,  which  is  processed using network-based spatial analysis using Network Analyst (NA). The use of  NA  produces  an  optimal  route  that  has  a  short  distance  and  optimal travel time for each route modeling. Route 1 modeling shows that from the 82  routes  modeled  there  are  several  routes  that  are  not  optimal,  so  the route is given an alternative in the form of moving the destination TPS to another  route  in  the  same  direction  and  with  a  distance  between destination TPS < 5 km. The results of the re-modeling of the routes that are not optimal in Modeling 1 produce routes that have shorter distances and  travel  times  than  the  initial  route  model.  The  results  of  modeling routes 2 and 3 show that the Route 2-1 Model and Route Model 3-2 are the optimal routes to get to each destination landfill.

## Pendahuluan
Pemerintah  Indonesia  melalui  Perpres  No.  58
Tahun 2017
berupaya mengantisipasi permasalahan  pengelolaan  sampah  di  Provinsi Jawa  Barat  dengan  menetapkan  pembangunan Tempat  Pengolahan  dan  Pemrosesan  Akhir Sampah  (TPPAS)  Legok  Nangka  sebagai  respon dari  kontrak  tempat  pembuangan  akhir  (TPA) Sarimukti  yang  akan  berakhir  pada  tahun  2023. Sementara itu, Perda Kota Bandung No. 9 Tahun 2018  menjelaskan  jika  jarak  dari  lokasi  ke  TPA lebih  dari  25  km,  maka  kabupaten/kota berkewajiban  untuk  memiliki  Stasiun  Peralihan Antara  (SPA)  sebagai  sarana  pemindahan sebelum sampah dibawa menuju TPA. Salah satu aspek  dalam  pengelolaan  sampah  yang  menjadi fokus  dari  Kota  Bandung  dalam  manajemen sampah perkotaan, adalah kegiatan pengangkutan  sampah  ( Damanhuri,  2010 ). Pengangkutan  sampah  merupakan  proses pemindahan  sampah  yang  berasal  dari  sumber sampah,  yang  secara  umum  dikumpulkan  pada tempat  pembuangan  sementara  (TPS)  dan dipindahkan menuju TPA ( Dessy Apriyanti, 2017 ). Sistem  pengelolaan  sampah  (SPS)  terbagi kedalam  2  jenis,  yakni  aspek  operasional  dan non-operasional  ( Putra  et  al.,  2020) .  Pada  aspek operasional,  biaya  yang  diperlukan  pada  proses pengangkutan sampah merupakan biaya dengan pengeluaran tertinggi (Sulemana et al., 2020 ).
Oleh  karena  itu  pengeluaran  yang  diperlukan selama  operasional  pengangkutan  sampah  akan sangat  bergantung  terhadap  penggunaan  rute yang  optimal  ( Hannan  et  al.,  2018 ).  Selain  itu optimalisasi  rute  juga  akan  berpengaruh terhadap pengurangan dampak lingkungan yang timbul  selama  proses  pengangkutan  sampah berlangsung  ( Das  &  Bhattacharyya,  2015 ).  Das dalam penelitiannya menjelaskan bahwa optimalisasi terhadap rute pengangkutan sampah dapat  mengurangi  jarak  yang  diperlukan  oleh truk  sampah  untuk  beroperasi  sebesar  30%. Terdapat  instrumen  yang  penting  dalam perencanaan  pengangkutan  sampah,  yaitu penggunaan  rute  dengan  jarak  dan  waktu tempuh  yang  minimal  bagi  truk  sampah  untuk mengambil  sampah  dari  tempat  pembuangan sementara  (TPS)  hingga  membuang  sampah menuju ke tempat pembuangan akhir (TPA). Rute
pengangkutan  dapat  dikatakan  optimal  apabila rute  mampu  dibuat  sependek  mungkin  dan minim  hambatan,  sehingga  diharapkan  dapat melancarkan  proses  pengangkutan  sampah  dari TPS  ke  TPA (Ridha  et  al.,  2016 ).  Metode  yang dapat  digunakan  untuk  memodelkan  rute  salah satunya adalah dengan menggunakan pendekatan  Sistem  Informasi  Geografis  (SIG) ( Wijanarko, 2017 ).
Pemanfaatan  SIG  dalam  proses  pengelolaan sampah  berguna  untuk  memudahkan  proses pemodelan  sebelum  diaplikasikan  pada  kondisi lapangan. (Malakahmad et al., 2014; Zainun et al., 2016 ).  Selain  itu  hal  ini  juga  mencirikan  upaya penerapan smart  city melalui  penggunaan teknologi  yang  bermanfaat  bagi  proses perencanaan pada suatu wilayah (Jenilasree et al., 2017 ; Mishra  et  al.,  2019) .  Selain  itu  pendekatan SIG  memiliki  kegunaan  salah  satunya  untuk melakukan  pemodelan  jaringan  dari  dunia  nyata ke  dalam  bentuk  digital  melalui  fitur  Network Analyst (Lau,  2018;  Sanjeevi  &  Shahabudeen, 2016 ). Network  Analyst (analisis  jaringan)  adalah proses  identifikasi  dan  pemodelan  transportasi secara  makro  yang  bertujuan  untuk  melihat hubungan  antara  lokasi  dan  objek  yang dihubungkan dengan suatu jaringan transportasi ( Hidayat, 2013 ).
Penelitian  ini  menggunakan  data  jaringan jalan  yang  berasal  dari  web  pemetaan  digital yaitu  www.openstreetmap.org. Openstreetmap (OSM) adalah sebuah proyek berbasis web untuk membuat  peta  seluruh  dunia  yang  gratis  dan terbuka, dibangun sepenuhnya oleh sukarelawan dengan  melakukan  survei  menggunakan  GPS, mendigitasi citra satelit, dan mengumpulan serta membebaskan  data  geografis  yang  tersedia  di publik  ( Kanthi  &  Purwanto,  2016 ).  Penggunaan OSM  dilakukan  karena  selama  beberapa  tahun terakhir,  basis  data  geografis  yang  dimiliki  OSM telah  berkembang  pesat,  dan  telah  mampu menyediakan  berbagai  data  geografis  untuk penggunaan  yang  luas  ( Wang  &  Zipf,  2017 ) seperti  untuk  manajemen  bencana,  perencanaan rute, simulasi lalu-lintas, dan lain-lain.
Pemindahan  TPA  tujuan  ke  TPPAS  Legok Nangka tentu akan berpengaruh terhadap proses pengangkutan  sampah  di  Kota  Bandung.  Selain itu,  keterbatasan  armada  yang  dimiliki  PD
Kebersihan  serta  jumlah  timbulan  sampah  yang dihasilkan terus meningkat menimbulkan kekhawatiran akan permasalahan seputar pengangkutan  sampah.  Perencanaan  rute menjadi  salah  satu  opsi  yang  dilakukan  untuk dapat  memaksimalkan  kegiatan  pengangkutan sampah. Melalui penggunaan rute yang optimal, kegiatan operasional pengangkutan sampah akan menjadi  lebih  efektif  ditengah  keterbatasan sumber daya yang dimiliki ( Kardono, 2007 ).
Penggunaan  SIG  terhadap  perencanaan pengangkutan  sampah  di  suatu  wilayah  mampu menghasilkan pertimbangan kebijakan yang lebih efektif  untuk  kegiatan  pengelolaan  sampah ( Nagarajappa,  2015 ).  Selain  itu  pemanfaatan  SIG sebagai alat pendukung dalam proses pengambilan  keputusan  memberikan  hasil  yang efektif  dalam  proses  pengangkutan  sampah meskipun dilakukan dengan kondisi sumber daya yang  terbatas  ( Hatamleh  et  al.,  2020 ). Optimalisasi  terhadap  rute  berguna  untuk memangkas  jarak  dan  waktu  tempuh  yang diperlukan selama proses pengangkutan sampah, selain  itu  optimalisasi  tersebut  dapat  berguna untuk  mengurangi  jumlah  rute  yang  dilalui  oleh truk  sampah  selama  kegiatan  operasional berlangsung  ( Sahoo  et  al.,  2005 ).  Selain  itu penelitian  ini  tidak  mempertimbangkan  jumlah timbulan  sampah  di  masa  depan  seperti  yang dilakukan  oleh  penelitian  milik Vu  (2019) ,
maupun  jumlah  konsumsi  BBM  seperti  pada penelitian Desai et al. (2018) .
Ruang  lingkup  studi  meliputi  4  wilayah administrasi  ( Gambar  1 ),  yaitu  Kota  Bandung, Kabupaten  Bandung,  Kabupaten  Bandung  Barat, dan  Kota  Cimahi.  Wilayah  operasional  dalam kegiatan  pengelolaan  sampah  di  Kota  Bandung terbagi  menjadi  4  wilayah  yaitu  Bandung  Utara, Bandung  Barat,  Bandung  Selatan  dan  Bandung Timur  dengan  total  127  TPS.  Berikut  wilayah operasional (WO) pengangkutan sampah menurut kecamatan di Kota Bandung :
• Bandung Utara    :  Terdapat 26 TPS, meliputi  Kec.  Sukasari,  Kec.  Sukajadi,  Kec. Cidadap,  Kec.  Coblong,  Kec.  Bandung  Wetan,
Kec. Cibeunying Kidul, Kec. Cibeunying Kaler
• Bandung Barat    : Terdapat
35 TPS,
meliputi  Kec.  Cicendo,  Kec.  Andir,  Kec. Bandung  Kulon,  Kec.  Babakan  Ciparay,  Kec. Bojongloa  Kaler,  Kec.  Bojongloa  Kidul,  Kec. Kec. Astana Anyar
• Bandung Selatan :  Terdapat
40 TPS, meliputi  Kec.  Regol,  Kec.  Lengkong,  Kec. Kiaracondong, Kec. Batununggal, Kec. Bandung Kidul, Kec. Sumur Bandung • Bandung Timur   : Terdapat 26 TPS,
meliputi  Kec.  Arcamanik,  Kec.  Ujung  Berung, Kec. Gedebage, Kec. Antapani, Kec. Rancasari, Kec.  Buah  Batu,  Kec.  Panyileukan,  Kec. Cinambo, Kec. Mandalajati, Kec. Cibiru
Gambar 1. Ruang Lingkup Wilayah Penelitian (Hasil Pengolahan, 2021)
Stasiun  Peralihan  Antara  (SPA)  di  Kota Bandung  beroperasi  pada  2  titik,  yaitu  SPA Gedebage  yang  berlokasi  di  TPS  Pasar  Induk Gedebage, dan SPA Leuwigajah yang berlokasi di TPS  Tegallega.  SPA  Gedebage  akan  melayani sarana  pemindahan  sampah  pada  wilayah operasional  Bandung  Selatan  dan  Bandung Timur, sementara SPA Leuwigajah akan melayani wilayah operasional Bandung Utara dan Bandung Barat.

## Metode

## Pemodelan Rute Pengangkutan Sampah
Pemodelan  dilakukan  menggunakan  ArcMap 10.2. Secara umum penentuan rute yang optimal dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  cara  trial atau  dicoba  secara  terus  menerus,  karena  tidak terdapat  aturan  khusus  yang  mampu  mengatur semua  hal  pada  setiap  situasi  maupun  lokasi ( Sukarmawati, 2017 ). Penelitian ini menggunakan variabel jarak dan waktu untuk dapat mengetahui rute  yang  optimal.  Penggunaan  kedua  variabel tersebut  dapat  dijadikan  sebagai  pertimbangan untuk  dapat  memperoleh  suatu  rute  yang memiliki kondisi efektif dan efisien sesuai dengan keadaan  di  lapangan  pada  sistem  pengelolaan sampah perkotaan ( Ogwueleke, 2010 ).
Gambar 2. Kerangka Analisis (Hasil Pengolahan, 2021)
Oleh  karena  itu,  pemodelan  rute  dalam analisis  ini  dilakukan  menggunakan  tools New Route yang  terdapat  pada  extension Network Analyst ,  untuk  dapat  menghasilkan  rute  optimal serta  dapat  menjadi  alternatif  rute  baru  bagi proses  pengangkutan  sampah  di  Kota  Bandung. Secara  umum,  terdapat  metode  lain  yang  dapat digunakan untuk memodelkan rute, yaitu dengan menggunakan  metode Vehicle  Routing  Problem ( VRP) seperti pada penelitian  milik Hannan et al. (2018) namun  penggunaan  VRP  memerlukan beberapa  variabel  tambahan  seperti  jumlah timbulan sampah dan kapasitas truk pengangkut sampah.
Terdapat  3  pemodelan  yang  dilakukan,  yaitu: Pemodelan  1  Rute  Pool  Truk  Sampah – TPS – SPA;  Pemodelan  2  Rute  SPA – TPA  Sarimukti; Pemodelan  3  Rute  SPA – TPPAS  Legok  Nangka ( Gambar  3 ).  Pemodelan  1  menggunakan  data yang berasal dari data operasional pengangkutan sampah  eksisting  di  Kota  Bandung.  Data operasional  pengangkutan  sampah  eksisting digunakan  sebagai  data  dasar  bagi  pemodelan rute  yang  akan  dilakukan,  karena  data  tersebut diasumsikan telah mempertimbangkan kesesuaian  antara  kapasitas  dan  jumlah  armada truk lokasi TPS tujuan yang perlu dilayani.
Pemodelan 2 dan Pemodelan 3 menggunakan rute yang berasal dari pemodelan yang dilakukan. Pemanfaatan  pemodelan  rute  terhadap  lokasi TPA yang baru telah dilakukan sebelumnya pada penelitian  milik Khan  &  Samadder  (2014) , pemodelan  tersebut  berguna  sebagai  suatu penggambaran  terkait  pemilihan  rute  terpendek dan  selanjutnya    akan  digunakan  selama  proses pengangkutan sampah.
Gambar 3. Bagan Alir Pemodelan Rute Pengangkutan Sampah (Hasil Pengolahan, 2021)

## Analisis Rute Optimal
Analisis  Rute  Optimal  merupakan  langkah yang  digunakan  untuk  mengidentifikasi  optimal atau tidak rute dari hasil pemodelan. Analisis rute optimal  terhadap  rute  Pemodelan  1  merupakan suatu tahapan yang dilakukan untuk mengetahui tingkat  optimal  dari  rute  yang  telah  dilakukan pada  hasil  pemodelan.  Tidak  tersedianya  aturan atau  standar  resmi  yang  digunakan  untuk mengetahui  rute  optimal,  maka  pada  penelitian ini digunakan asumsi bahwa rute dapat dikatakan optimal  apabila  jarak  antara  2  atau  lebih  lokasi TPS tujuan dalam satu rute maksimal sejauh < 5 km.
Rute  yang  tidak  sesuai  dengan  ketentuan sebelumnya  dikategorikan  sebagai  rute  yang tidak  optimal,  sehingga  perlu  dilakukan pemodelan  ulang  dengan  memindahkan  salah satu  TPS  menuju  ke  rute  lain  agar  rute  awal tersebut  dapat  menjadi  optimal  ( Gambar  4 ). Sedangkan analisis rute optimal pada Pemodelan 2  dan  3  dilakukan  dengan  mengkomparasikan jarak tempuh dan waktu tempuh dari setiap rute yang  telah  dimodelkan  dari  SPA  Gedebage  dan Leuwigajah  untuk  menuju  ke  TPA  tujuan,  untuk Pemodelan  2  menuju  TPA  Sarimukti  dan Pemodelan 3 menuju TPPAS Legok Nangka.
SPA Pool Truk Sampah Jarak Antar TPS > 5 km Jarak Antar TPS < 5 km A B C

## Gambar 4. Ilustrasi Analisis Rute Optimal
Pemodelan 1 (Hasil Pengolahan, 2021)

## Hasil dan pembahasan
Pemodelan 1 Rute Pool Truk Sampah – TPS – SPA
Analisis rute optimal terhadap rute Pemodelan 1  merupakan  suatu  tahapan  yang  dilakukan untuk mengetahui tingkat optimal dari rute yang telah  dilakukan  pada  hasil  pemodelan.  Tidak tersedianya  aturan  atau  standar  resmi  yang digunakan untuk mengetahui rute optimal, maka pada penelitian ini digunakan asumsi bahwa rute dapat  dikatakan  optimal  apabila  jarak  antara  2 atau  lebih  lokasi  TPS  tujuan  dalam  satu  rute maksimal sejauh < 5 km. Rute yang tidak sesuai
dengan ketentuan tersebut dikategorikan sebagai rute yang tidak optimal, sehingga perlu diberikan alternatif  lain  agar  rute  tersebut  dapat  menjadi optimal.  Alternatif  tersebut  berupa  pemindahan salah  satu  lokasi  TPS  di  rute  awal,  ke  rute  lain yang searah dengan jarak < 5 km.

## a. Wilayah Operasional Bandung Barat
Hasil analisis pada rute pengangkutan sampah di Wilayah Operasional Bandung
Barat menunjukkan bahwa dari 26 rute yang dilakukan pemodelan,  terdapat  4  rute  yang  masih  belum optimal, yaitu Rute 1-9; Rute 1-12; Rute 1-14; dan Rute  1-24.  Hal  ini  terjadi  akibat  beberapa  rute memiliki  jarak  antar  TPS  tujuan  >  5  km. Selanjutnya dilakukan pemodelan ulang terhadap rute  yang  belum  optimal,  agar  sesuai  dengan asumsi yang digunakan.

## Tabel 1. Perbandingan Akumulasi Rute Bandung
Barat Sebelum dan Setelah Pemodelan Ulang
Rute Sebelum Pemodelan Ulang Setelah Pemodelan Ulang Jarak (Km) Waktu (Menit) Jarak (Km) Waktu (Menit) Rute 1-1 13,43 28 13,43 28 Rute 1-2 * 11,42 25 12,41, 24 Rute 1-3 5,65 12 5,65 12 Rute 1-4 6,23 13 6,23 13 Rute 1-5 9,15 16 9,15 16 Rute 1-6 5,55 13 5,55 13 Rute 1-7 b 5,31 11 6,04 15 Rute 1-8 10,96 24 10,96 24 Rute 1-9 a 10,24 21 8,57 20 Rute 1-10 7,84 13 7,84 13 Rute 1-11 8,46 18 8,46 18 Rute 1-12 a 11,70 26 8,16 18 Rute 1-13 b 6,81 19 8,17 24 Rute 1-14 a 16,50 29 9,09 26 Rute 1-15 4,37 8 4,37 8 Rute 1-16 7,68 17 7,68 17 Rute 1-17 9,41 21 9,41 21 Rute 1-18 5,89 14 5,89 14 Rute 1-19 7,80 18 7,80 18 Rute 1-20 10,03 19 10,03 19 Rute 1-21 6,84 14 6,84 14 Rute 1-22 6,80 19 6,80 19 Rute 1-23 7,41 17 7,41 17 Rute 1-24 a 8,92 21 7,25 17 Rute 1-25 5,32 11 5,32 11 Rute 1-26 b 5,78 15 6,21 15 Total 215,49 462 192,30 454 Rata-rata 8,29 17,8 7,69 17,5 Sumber: Hasil Analisis, 2021 a) rute awal; b) rute tujuan
Pemodelan ulang dilakukan terhadap beberapa  rute  meliputi:  a)  Rute  1-9  dan  Rute  1- 26 ( Gambar 5 ); b) Rute 1-12 dan Rute 1-7; c) Rute 1-14  dan  Rute  1-2;  d)  Rute  1-24  dan  Rute  1-13. Pemodelan  yang  dilakukan  masing-masing meliputi  2  rute  karena  terdapat  rute  awal  dan rute  tujuan  baru,  sehingga  keduanya  saling berkaitan. Hasil pemodelan ulang terhadap 8 rute di  Bandung  Barat  ( Tabel  1 )  menunjukkan  bahwa terjadi pengurangan jarak tempuh serta rata-rata waktu yang diperlukan untuk proses pengangkutan  sampah.  Jarak  tempuh  sebelum pemodelan  ulang  bagi  wilayah  Bandung  Barat adalah  215,49  km,  dengan  rata-rata  waktu tempuh  sebesar  17,8  menit.  Sedangkan  setelah pemodelan ulang, jarak tempuh yang digunakan sejauh 192,30 km dengan rata-rata waktu tempuh sebesar 17,5 menit.
Gambar 5. Ilustrasi Pemodelan Ulang Rute 1-9
dan Rute 1-26 Selain itu diketahui
bahwa proporsi penggunaan  jalan  menurut  fungsi  di  wilayah operasional  Bandung  Barat  yang  memiliki  nilai paling  tinggi  adalah  penggunaan  fungsi  jalan arteri  sekunder  sebesar  81,78  km  atau  36%  dari total  jalan  yang  dilalui  pada  rute  di  wilayah
operasional  Bandung  Barat,  sedangkan  proporsi yang  memiliki  nilai  paling  rendah  adalah penggunaan  fungsi  jalan  arteri  primer  sebesar 23,24  km  atau  10%  dari  total  jalan  yang  dilalui pada  rute  di  wilayah  operasional  Bandung  Barat ( Gambar 6 ).
0% 20%
40% 60% 80% 100% Jalan Arteri Primer Jalan Arteri Sekunder Jalan Kolektor Primer Jalan Lokal Jalan Lingkungan
Gambar 6. Diagram Proporsi Penggunaan Jalan Menurut Fungsi di Wilayah Operasional Bandung Barat
b. Wilayah Operasional Bandung Utara
Hasil analisis pada rute pengangkutan sampah di  Wilayah  Operasional  Bandung  Utara menunjukkan bahwa dari 19 rute yang dilakukan pemodelan  terdapat  2  rute  yang  masih  belum optimal,  yaitu  Rute  1-27  dan  Rute  1-32.  Hal  ini terjadi  akibat  beberapa  rute  memiliki  jarak  antar TPS  tujuan  >  5  km.  Selanjutnya  dilakukan pemodelan  ulang  terhadap  rute  yang  belum optimal, agar sesuai asumsi yang digunakan.

## Tabel 2. Perbandingan Akumulasi Rute Bandung
Utara Sebelum dan Setelah Pemodelan Ulang Rute Sebelum Pemodelan Ulang Setelah Pemodelan Ulang Jarak (km) Waktu (menit) Jarak (km) Waktu (menit) Rute 1-27 a 15,80 37 8,35 20 Rute 1-28 15,12 33 15,12 33 Rute 1-29 9,01 21 9,01 21 Rute 1-30 7,89 17 7,89 17 Rute 1-31 13,92 28 13,92 28 Rute 1-32 a 14,71 29 7,55 19 Rute 1-33 12,13 24 12,13 24 Rute 1-34 10,26 22 10,26 22 Rute 1-35 8,48 20 8,48 20 Rute 1-36 9,55 23 9,55 23 Rute 1-37 16,88 35 16,88 35 Rute 1-38 10,31 21 10,31 21 Rute 1-39 13,89 30 13,89 30 Rute 1-40 b 14,33 30 15,03 32 Rute 1-41 10,75 24 10,75 24 Rute 1-42 b 15,00 31 15,04 31 Rute 1-43 10,33 21 10,33 21 Rute 1-44 9,96 20 9,96 20 Rute 1-45 9,34 17 9,34 17
Rute Sebelum Pemodelan Ulang Setelah Pemodelan Ulang Jarak (km) Waktu (menit) Jarak (km) Waktu (menit) Total 227,67 483 213,80 458 Rata-rata 11,98 25,4 11,25 24,1
Sumber: Hasil Analisis, 2021 a ) Rute Awal; b ) Rute Tujuan
Pemodelan ulang dilakukan terhadap beberapa rute meliputi: a) Rute 1-27 dan Rute 1- 42  ( Gambar  7 );  b)  Rute  1-32  dan  Rute  1-40. Pemodelan  yang  dilakukan  masing-masing meliputi  2  rute  karena  terdapat  rute  awal  dan rute  tujuan  baru,  sehingga  keduanya  saling berkaitan  ( Tabel  2 ). Hasil  pemodelan  ulang terhadap  4  rute  di  Bandung  Utara  menunjukkan bahwa  terjadi  pengurangan  jarak  tempuh  serta rata-rata  waktu  yang  diperlukan  untuk  proses pengangkutan  sampah.  Jarak  tempuh  sebelum pemodelan  ulang  bagi  wilayah  Bandung  Utara adalah  227,67  km,  dengan  rata-rata  waktu tempuh  sebesar  25,4  menit.  Sedangkan  setelah pemodelan ulang, jarak tempuh yang digunakan sejauh 213,80 km dengan rata-rata waktu tempuh sebesar 24,1 menit.
Gambar 7. Ilustrasi Pemodelan Ulang Rute 1-27 dan Rute 1-42
Selain itu diketahui bahwa proporsi penggunaan  jalan  menurut  fungsi  di  wilayah operasional  Bandung  Utara  yang  memiliki  nilai paling  tinggi  adalah  penggunaan  fungsi  jalan arteri sekunder sebesar 142,72 km atau 63% dari total  jalan  yang  dilalui  pada  rute  di  wilayah operasional  Bandung  Utara,  sedangkan  proporsi yang  memiliki  nilai  paling  rendah  adalah penggunaan  fungsi  jalan  lokal  dan  jalan lingkungan masing-masing sebesar 17,75 km dan 17,83  km  atau  8%  dari  total  jalan  yang  dilalui pada  rute  di  wilayah  operasional  Bandung  Utara ( Gambar 8 ).
0% 20%
40% 60% 80% 100% Jalan Arteri Sekunder Jalan Kolektor Primer Jalan Lokal Jalan Lingkungan
Gambar 8. Diagram Proporsi Penggunaan Jalan Menurut Fungsi di Wilayah Operasional Bandung Utara

## c. Wilayah Operasional Bandung Selatan
Hasil analisis pada rute pengangkutan sampah di  Wilayah  Operasional  Bandung  Selatan menunjukkan  bahwa  dari  19  rute  yang dimodelkan  terdapat  1  rute  yang  masih  belum optimal, yaitu Rute 1-63 ( Tabel 3 ).  . Hal ini terjadi akibat  rute  tersebut  memiliki  jarak  antar  TPS tujuan > 5 km. Selanjutnya dilakukan pemodelan ulang  terhadap  rute  yang  belum  optimal,  agar sesuai asumsi yang digunakan .
Tabel 3. Perbandingan Akumulasi Rute Bandung Selatan Sebelum dan Setelah Pemodelan Ulang
Rute Sebelum Pemodelan Ulang Setelah Pemodelan Ulang Jarak (Km) Waktu (Menit) Jarak (Km) Waktu (Menit) Rute 1-46 8,09 14 8,09 14 Rute 1-47 10,81 26 10,81 26 Rute 1-48 14,26 29 14,26 29 Rute 1-49 b 13,56 34 14,15 37 Rute 1-50 10,88 25 10,88 25 Rute 1-51 13,55 15 13,55 15 Rute 1-52 14,50 24 14,50 24 Rute 1-53 13,89 28 13,89 28 Rute 1-54 12,97 19 12,97 19 Rute 1-55 11,42 24 11,42 24 Rute 1-56 19,08 48 19,08 48 Rute 1-57 10,68 18 10,68 18 Rute 1-58 10,40 19 10,40 19
Rute Sebelum Pemodelan Ulang Setelah Pemodelan Ulang Jarak (Km) Waktu (Menit) Jarak (Km) Waktu (Menit) Rute 1-59 8,66 12 8,66 12 Rute 1-60 14,56 28 14,56 28 Rute 1-61 16,55 35 16,55 35 Rute 1-62 17,18 45 17,18 45 Rute 1-63 a 20,73 54 11,58 17 Rute 1-64 19,90 43 19,90 43 Total 261,66 540 253,10 506 Rata-rata 13,77 28,4 13,32 26,6
Sumber: Hasil Analisis, 2021 a) rute awal; b) rute tujuan
Pemodelan  ulang  dilakukan  terhadap  Rute  1- 63  dan  Rute  1-49  ( Gambar  9 ).  Pemodelan  yang dilakukan  masing-masing  meliputi  2  rute  karena terdapat rute awal dan rute tujuan baru, sehingga keduanya saling berkaitan. Hasil pemodelan ulang terhadap 2 rute di Bandung Selatan menunjukkan bahwa  terjadi  pengurangan  jarak  tempuh  serta rata-rata  waktu  yang  diperlukan  untuk  proses pengangkutan  sampah.  Jarak  tempuh  sebelum pemodelan  ulang  bagi  wilayah  Bandung  Selatan adalah  261,66  km,  dengan  rata-rata  waktu tempuh  sebesar  28,4  menit.  Sedangkan  setelah pemodelan  ulang,  jarak  tempuh  yang  digunakan sejauh 253,10 km dengan rata-rata waktu tempuh sebesar 26,6 menit.
Gambar 9. Ilustrasi Pemodelan Ulang Rute 1-63 dan Rute 1-49
Gambar 10. Diagram Proporsi Penggunaan Jalan Menurut Fungsi di Wilayah Operasional Bandung Selatan Selain itu diketahui bahwa proporsi penggunaan  jalan  menurut  fungsi  di  wilayah operasional  Bandung  Selatan  yang  memiliki  nilai paling  tinggi  adalah  penggunaan  fungsi  jalan arteri  primer  sebesar  85,44  km  atau  33%  dari total  jalan  yang  dilalui  pada  rute  di  wilayah operasional Bandung Selatan, sedangkan proporsi yang memiliki nilai paling rendah adalah penggunaan fungsi jalan kolektor primer sebesar 27,88  km  atau  11%  dari  total  jalan  yang  dilalui pada  rute  di  wilayah  operasional  Bandung Selatan ( Gambar 10 ).

## d. Wilayah Operasional Bandung Timur
Hasil analisis pada rute pengangkutan sampah di  Wilayah  Operasional  Bandung  Timur menunjukkan bahwa dari 18 rute yang dilakukan pemodelan  terdapat  3  rute  yang  masih  belum optimal, yaitu Rute 1-65; Rute 1-69; dan Rute 1- 74  ( Tabel  4 ).  Hal  ini  terjadi  akibat  beberapa  rute memiliki  jarak  antar  TPS  tujuan  >  5  km. Selanjutnya dilakukan pemodelan ulang terhadap rute  yang  belum  optimal,  agar  sesuai  dengan asumsi yang digunakan.

## Tabel 4. Perbandingan Akumulasi Rute Bandung
Timur Sebelum dan Setelah Pemodelan Ulang Rute Sebelum Pemodelan Ulang Setelah Pemodelan Ulang Jarak (Km) Waktu (Menit) Jarak (Km) Waktu (Menit) Rute 1-65 a 21,93 61 14,15 41 Rute 1-66 7,81 18 7,81 18 Rute 1-67 11,23 29 11,23 29 Rute 1-68 9,31 23 9,31 23 Rute 1-69 a 13,46 34 11,10 31 Rute 1-70 14,86 35 14,86 35 Rute 1-71 16,57 42 16,57 42 Rute 1-72 10,59 29 10,59 29 Rute 1-73 b 11,28 22 11,74 25 Rute 1-74 a 9,06 25 7,77 25
Rute Sebelum Pemodelan Ulang Setelah Pemodelan Ulang Jarak (Km) Waktu (Menit) Jarak (Km) Waktu (Menit) Rute 1-75 b 7,68 16 8,26 22 Rute 1-76 9,17 21 9,17 21 Rute 1-77 7,58 16 7,58 16 Rute 1-78 10,14 27 10,14 27 Rute 1-79 11,64 30 11,64 30 Rute 1-80 11,62 30 11,62 30 Rute 1-81 9,06 20 9,06 20 Rute 1-82 11,49 27 11,49 27 Total 204,50 505 194,12 491 Rata-rata 11,36 28,1 10,78 27,3 Sumber: Hasil Analisis, 2021 a) rute awal; b) rute tujuan Pemodelan
ulang
dilakukan terhadap beberapa  rute  meliputi:  a)  Rute  1-65,  Rute  1-73 dan  Rute  1-74;  b)  Rute  1-69  dan  Rute  1-75. Pemodelan  yang  dilakukan  masing-masing meliputi  2  rute  karena  terdapat  rute  awal  dan rute  tujuan  baru,  sehingga  keduanya  saling berkaitan. Hasil pemodelan ulang terhadap 5 rute di  Bandung  Timur  menunjukkan  bahwa  terjadi pengurangan jarak tempuh serta rata-rata waktu yang  diperlukan  untuk  proses  pengangkutan sampah. Jarak tempuh sebelum pemodelan ulang bagi  wilayah  Bandung  Timur  adalah  204,50  km, dengan  rata-rata  waktu  tempuh  sebesar  28,1 menit. Sedangkan setelah pemodelan ulang, jarak tempuh  yang  digunakan  sejauh  194,12  km dengan  rata-rata  waktu  tempuh  sebesar  27,3 menit ( Gambar 10 ).
Gambar 10. Diagram Proporsi Penggunaan Jalan Menurut Fungsi di Wilayah Operasional Bandung
Timur Selain itu diketahui bahwa proporsi penggunaan  jalan  menurut  fungsi  di  wilayah operasional  Bandung  Timur  yang  memiliki  nilai paling  tinggi  adalah  penggunaan  fungsi  jalan lokal  sebesar  87,99  km  atau  44%  dari  total  jalan yang  dilalui  pada  rute  di  wilayah  operasional Bandung  Timur,  sedangkan  proporsi  yang memiliki  nilai  paling  rendah  adalah  penggunaan
fungsi  jalan  arteri  primer  sebesar  3,83  km  atau 2%  dari  total  jalan  yang  dilalui  pada  rute  di wilayah  operasional  Bandung  Timur.  Ilustrasi Pemodelan  Ulang  Rute  1-69  dan  Rute  1-75 disajikan pada Gambar 11 .
Gambar 11. Ilustrasi Pemodelan Ulang Rute 1-69 dan Rute 1-75
Pemodelan 2 Rute SPA – TPA Sarimukti
Analisis  rute  optimal  pada  model  rute  2 dilakukan  dengan  mengkomparasikan  hasil  dari setiap  pemodelan  yang  meliputi  jarak  tempuh, waktu  tempuh,  dan  proporsi  penggunaan  jalan menurut  fungsi  yang  dilalui  pada  hasil pemodelan.  Hasilnya  merupakan  informasi  yang menunjukkan  kelebihan  serta  kekurangan  dari masing-masing  rute  yang  telah  dibuat  pada model rute 2.
Berdasarkan  hasil  analisis,  diketahui  bahwa Model  Rute  2-3  adalah  rute  optimal,  dan  jarak tempuh  yang  dilalui  lebih  pendek  dibandingkan dengan  model  rute  2  lainnya  yaitu  sejauh  93,32
km  dan  memiliki  waktu  tempuh  sebesar  143 menit  untuk  satu  kali  pengangkutan  ( Tabel  5 ). Selain  itu  diketahui  bahwa  Model  Rute  2-1 dominan  menggunakan  jalan  arteri  primer sebesar  40%;  arteri  sekunder  sebesar  29%;  dan jalan  tol  sebesar  26%.  Hal  yang  sama  berlaku terhadap  Model  Rute  2-2  yang  dominan menggunakan  jalan  arteri  primer  sebesar  38%; arteri sekunder sebesar 20%; dan jalan tol sebesar 35% ( Gambar 12 ).

## Tabel 5. Akumulasi Model Rute 2
Pemodelan Rute 2 Jarak Tempuh (km) Waktu Tempuh (menit) Model Rute 2-1 98,57 128 Model Rute 2-2 112,29 132 Model Rute 2-3 93,32 143 Sumber: Hasil Analisis, 2021 Gambar 12. Diagram Proporsi Penggunaan Jalan Menurut Fungsi pada Rute Pemodelan 2 Sedangkan untuk Model Rute 2-3
mengutamakan  penggunaan  jalan  arteri  primer sebesar  67%;  arteri  sekunder  sebesar  17%;  dan jalan  lokal  sebesar  6%.  Rute  yang  dilalui  oleh masing-masing  SPA  pada  model  rute  2-3  untuk menuju TPA Sarimukti adalah sebagai berikut:
• SPA Leuwigajah → Jl Ibu Inggit Ganarsi → Jl Astana  Anyar → Jl  Jend  Sudirman → Jl  Raya Cibeureum → Jl Raya Cimindi → Jl Nasional 3 → Jl  Raya  Nasional → Jl  Nasional  3 → Jl  Raja Mandala → Jl Cibogo → Jl Raja Mandala → Jl Ciburahol → Jl Cipendey → TPA Sarimukti • SPA  Gedebage → Jl  Soekarno-Hatta → Jl Pasar  Gedebage → Jl  Rumah  Sakit → Jl Soekarno-Hatta → Jl Buah Batu → Jl Cikawao → Jl  Lengkong  Besar → Jl  Rana → Jl
Pangarang → Jl Dalem Kaum → Jl Asia Afrika → Jl  Jend  Sudirman → Jl  Gardu  Jati → Jl Kebon  Tangkil → Jl  Kebon  Jati → Jl  Rajawali Timur → Jl  Rajawali  Barat → Jl  Raya Cibeureum → Jl Raya Cimindi → Jl Nasional 3 → Jl  Raya  Nasional → Jl  Nasional  3 → Jl  Raja Mandala → Jl Cibogo → Jl Raja Mandala → Jl Ciburahol → Jl Cipendey → TPA Sarimukti
Pemodelan 3 Rute SPA – TPPAS Legok Nangka Analisis  rute  optimal  pada  rute  pemodelan  3 dilakukan  dengan  mengkomparasikan  hasil  dari setiap  pemodelan  yang  meliputi  jarak  tempuh, waktu  tempuh,  dan  proporsi  penggunaan  jalan menurut  fungsi  yang  dilalui  pada  hasil pemodelan.  Hasilnya  merupakan  informasi  yang menunjukkan  kelebihan  serta  kekurangan  dari masing-masing  rute  yang  telah  dibuat  pada model rute 3 ( Tabel 6 ).
Tabel 6. Akumulasi Model Rute 3 Pemodelan Rute 3 Jarak Tempuh (km) Waktu Tempuh (menit) Model Rute 3-1 65,03 72 Model Rute 3-2 67,28 65 Model Rute 3-3 66,33 84
Sumber: Hasil Analisis, 2021
Berdasarkan  hasil  analisis,  diketahui  bahwa Model Rute 3-2 adalah rute optimal dan memiliki jarak tempuh lebih jauh dibandingkan model rute 3  lainnya  yaitu  sejauh  67,28  km,  namun  dengan waktu  tempuh  yang  lebih  singkat  yakni  sebesar 65 menit untuk satu kali pengangkutan.
Gambar 13. Diagram Proporsi Penggunaan Jalan Menurut Fungsi pada Rute Pemodelan 3
Selain  itu  diketahui  bahwa  Model  Rute  3-1 dominan menggunakan fungsi Jalan Arteri Primer sebesar  94%;  Jalan  Arteri  Sekunder  sebesar  3%; dan Jalan Lingkungan sebesar 2%. Model Rute 3-
2  dominan  menggunakan  fungsi  Jalan  Arteri Primer  sebesar  68%;  Jalan  Tol  sebesar  27%;  dan Jalan  Kolektor  Primer  sebesar  3%.  Sedangkan Model  Rute  3-3  dominan  menggunakan  fungsi Jalan  Arteri  Primer  sebesar  80%;  Jalan  Kolektor Primer  sebesar  9%;  serta  Jalan  Arteri  Sekunder dan Jalan Lingkungan masing-masing sebesar 5% ( Gambar  13 ).  Rute  yang  dilalui  oleh  masing- masing  SPA  pada  model  rute  3-2  untuk  menuju TPPAS Legok Nangka adalah sebagai berikut:
• SPA Leuwigajah → Jl Moh Toha → Jl Keluar Masuk Tol Moh Toha → Jl Tol Padaleunyi → Jl
Raya Bandung Garut → Jl Propinsi D.T.I. Jabar → Jl Nasional 3 → TPPAS Legok Nangka.
• SPA Gedebage → Jl Sukarno-Hatta → Jl Raya Cibiru → Jl Nasional 3 → Jl Nasional 5 → Jl Tol Purbaleunyi → Jl  Sindangsari → Jl Nanggeleng Cirahayu → Jl Propinsi D.T.I. Jabar → Jl Raya Bandung – Garut → Jl Nasional 3 → TPPAS Legok Nangka.
Keseluruhan  rute  hasil  pemodelan  dapat dilihat pada Peta Rute Pemodelan 1 ( Gambar 14 ) dan  peta  rute  pemodelan  2  dan  pemodelan  3 ( Gambar 15 ).
Gambar 14. Peta Rute Pemodelan 1 (Hasil Analisis, 2021)
Gambar 15. Peta Rute Pemodelan 2 dan Pemodelan 3 (Hasil Analisis, 2021)

## Simpulan
Penggunaan  SIG  melalui tools Network Analyst  dalam  proses  perencanaan  rute memiliki keuntungan karena dapat menghasilkan  berbagai  model  rute  yang memiliki  jarak  pendek  untuk  menuju  ke  suatu lokasi,  sebelum  rute  tersebut  diterapkan  pada proses  perjalanan  suatu  objek  (Bhambulkar, 2011).  Pemodelan  1  yang  dilakukan  terhadap rute pool truk sampah-TPS-SPA menghasilkan 82 model rute, namun terdapat 19 model rute yang  tidak  optimal  dan  setelah  dilakukan pemodelan  ulang  sesuai  dengan  asumsi  jarak antar  TPS  >5  km  hasilnya  adalah  rute  yang optimal  bagi  proses  pengangkutan  sampah Kota  Bandung.  Rute  optimal  setelah pemodelan  ulang  memiliki  jarak  dan  waktu tempuh  yang  cenderung  lebih  singkat  jika dibandingkan  model  rute  awal  yang  semula belum  optimal.  Jarak  yang  singkat  tersebut menunjukan  bahwa  hasil  dari  penelitian  ini selaras  dengan  penelitian  milik  Abdelli  et  al. (2016)  yang  menunjukkan  pengurangan  jarak tempuh  yang  diperlukan  untuk  proses pengangkutan sampah, ataupun pengurangan terhadap  rute  yang  diperlukan  dalam  proses mengangkut  sampah  seperti  pada  penelitian Erfani  et  al.  (2017)  yang  menunjukkan  bahwa optimalisasi  terhadap  rute  pengangkutan sampah berimplikasi terhadap jumlah pengangkutan yang dilakukan selama sehari.
Selain itu, pada pemodelan 2 (rute SPA-TPA Sarimukti)  dan  3  (rute  SPA-TPPAS  Legok Nangka)  masing-masing  menghasilkan  3  rute alternatif  yang  dapat  digunakan  untuk  rute menuju  TPA  tujuan.  Pada  Pemodelan  2, diketahui  bahwa  Model  Rute  2-1  merupakan rute yang optimal dikarenakan memiliki waktu tempuh yang relatif lebih singkat dibandingkan  dengan  model  rute  lainnya, dengan  jarak  tempuh  yang  diperlukan  sejauh 98,57  km  dan  waktu  tempuh  sebesar  128 menit  untuk  satu  kali  pengangkutan. Sedangkan  pada  Pemodelan  3,  diketahui bahwa  Model  Rute  3-2  merupakan  rute  yang optimal  dikarenakan  memiliki  waktu  tempuh yang relatif lebih singkat dibandingkan dengan model rute lainnya, dengan jarak tempuh yang diperlukan sejauh 67,28 km dan waktu tempuh sebesar 65 menit untuk satu kali pengangkutan.

## Ucapan terima kasih
Terima  kasih  peneliti  ucapkan  kepada berbagai  pihak  yang  telah  membantu  proses pengerjaan  penelitian  ini,  khususnya  PD. Kebersihan  Kota  Bandung  yang  telah memberikan
dukungan
dalam proses pengerjaan penelitian ini.

## Referensi
Abdelli,  I.  S.,  Abdelmalek,  F.,  Djelloul,  A., Mesghouni,  K.,  &  Addou,  A.  (2016).  GIS- based  approach  for  optimised  collection of  household  waste  in  Mostaganem  city (Western  Algeria). Waste  Management and Research , 34 (5). https://doi.org/10.1177/0734242X166335
19
Bhambulkar,  A.  (2011).  Municipal  Solid  Waste Collection  Routes  Optimized  With  ARC GIS  Network  Analyst. International Journal  of  Advanced  Engineering Sciences  and  Technologies , 11 (1),  202 – 207.
Damanhuri, E. P. T. (2010). DIKTAT KULIAH TL-
3104 PENGELOLAAN SAMPAH. In DIKTAT KULIAH TL-3104 PENGELOLAAN
SAMPAH . Das,  S.,  &  Bhattacharyya,  B.  K.  (2015). Optimization  of  municipal  solid  waste collection  and  transportation  routes.
Waste Management , 43 .
https://doi.org/10.1016/j.wasman.2015.06 .033
Desai, S. N., Shah, M., & Zaveri, P. (2018). Route optimisation for solid waste management using  ArcGIS  Network  Analyst :  a  review. International  Journal  of  Engineering Technology  Science  and  Research (IJETSR) , 5 (1).
Dessy  Apriyanti.  (2017).  Pemanfaatan  Sistem Informasi  Geografis  untuk  Analisis  Rute Truk  Pengangkutan  Sampah  di  Kota Bogor. Seminar  Nasional  Geomatika , 3 , 357 – 366.
Erfani,  S.  M.  H.,  Danesh,  S.,  Karrabi,  S.  M.,  & Shad, R. (2017). A novel approach to find and optimize bin locations and collection routes  using  a  geographic  information system.
Waste Management and Research , 35 (7).
https://doi.org/10.1177/0734242X177067 53
Geografis, I., Kupang, D. I., & Frans, J. H. (2019). Optimalisasi Rute Pengangkutan Sampah Berbasis  Sistem  Informasi  Geografis  Di Kupang. Optimalisasi Rute Pengangkutan Sampah  Berbasis  Sistem  Informasi Geografis Di Kupang , 8 (1), 1 – 14.
Hannan, M. A., Akhtar, M., Begum, R. A., Basri,
H.,  Hussain,  A.,  &  Scavino,  E.  (2018). Capacitated  vehicle-routing  problem model  for  scheduled  solid  waste collection  and  route  optimization  using PSO  algorithm. Waste  Management , 71 . https://doi.org/10.1016/j.wasman.2017.10
.019
Hatamleh, R. I., Jamhawi, M. M., Al-Kofahi, S. D., &  Hijazi,  H.  (2020).  The  Use  of  a  GIS System  as  a  Decision  Support  Tool  for
Municipal  Solid  Waste  Management Planning:  The  Case  Study  of  Al  Nuzha District, Irbid, Jordan. Procedia Manufacturing , 44 . https://doi.org/10.1016/j.promfg.2020.02. 221 Hidayat,  R.  (2013).  Evaluasi  Sistem  Angkutan Sampah  Kota  Kandangan  Dengan Pemanfaatan Sistem Informasi Geografis. Jurnal Wilayah Dan Lingkungan , 1 (2), 201. https://doi.org/10.14710/jwl.1.2.201-214
Jenilasree,  G.,  Shenbagavadivu,  N.,  & Bhuvaneswari,  M.  (2017). A  Study  on Automatic  Solid  Waste  Management System for Smart City . 5 (4), 1682 – 1689. Kanthi,  N.  S.,  &  Purwanto,  T.  H.  (2016). Application  of  OpenStreetMap  (OSM)  to Support  the  Mapping  Village  in Indonesia. IOP  Conference  Series:  Earth and  Environmental  Science , 47 (1). https://doi.org/10.1088/1755-
1315/47/1/012003
Kardono.  (2007).  Integrated  Solid  Waste Management  in  Indonesia. Proceedings of International Symposium on Eco Topia Science . Khan,  D.,  &  Samadder,  S.  R.  (2014).  Municipal solid waste management using
Geographical  Information  System  aided methods:  A  mini  review.  In Waste Management and Research (Vol. 32, Issue 11).https://doi.org/10.1177/0734242X145 54644 Lau, B. (2018). Route Optimization with ArcGIS on Waste Management in Hong Kong .
Malakahmad, A., Md Bakri, P., Md Mokhtar, M. R.,  &  Khalil,  N.  (2014).  Solid  waste collection  routes  optimization  via  GIS techniques  in  Ipoh  city,  Malaysia. Procedia Engineering , 77 .
https://doi.org/10.1016/j.proeng.2014.07. 023 Mishra,  A.,  Ghosh,  N.,  &  Jena,  P.  (2019). Internet  of  Things  based  Waste Management  System  for  Smart  Cities  A real  time  route  optimization  for  waste collection  vehicles. International  Journal of  Computer  Sciences  and  Engineering , 7 (4).https://doi.org/10.26438/ijcse/v7i4.4
96503
Nagarajappa,  H.  K.  B.  M.  N.  T.  .  (2015).  Route Optimization  of  Municipal  Solid  Waste for Davangere City Using GIS.
International  Journal  of  Innovative Research  in  Science,  Engineering  and
Technology . https://doi.org/10.15680/ijirset.2015.0406 005
Ogwueleke,  T.  (2010).  Route  optimization  for solid  waste  collection:  Onitsha  (Nigeria) case  study. Journal  of  Applied  Sciences and  Environmental  Management , 13 (2). https://doi.org/10.4314/jasem.v13i2.5529 9 Putra,  A.  H.,  Amalia,  A.,  Putro,  R.  K.  H.,  &
Darmayani, L. F. (2020). Waste
Transportation  Route  Optimization  in Malang  using  Network  Analysis. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science , 506 (1). https://doi.org/10.1088/1755-
1315/506/1/012033
Ridha, M. R., Abdi, C., & Mahyudin, R. P. (2016). Studi  Optimasi  Rute  Pengangkutan Sampah Kota Marabahan Dengan Sistem Informasi  Geografis. Jukung , 2 (2),  38 – 51. https://ppjp.ulm.ac.id/journal/index.php/j ukung/article/view/2310
Sahoo, S., Kim, S., Kim, B. I., Kraas, B., & Popov,
A. (2005). Routing optimization for Waste Management. Interfaces , 35 (1). https://doi.org/10.1287/inte.1040.0109
Sanjeevi,  V.,  &  Shahabudeen,  P.  (2016).
Optimal  routing  for  efficient  municipal solid  waste  transportation  by  using ArcGIS  application  in  Chennai. Waste Management and Research , 34 (1), 11 – 21.
https://doi.org/10.1177/0734242X156074 30 Sukarmawati,  Y.  (2017).  Perencanaan  Rute Pengumpulan  Sampah  Menggunakan Model  Analisis  Jaringan  Berbasis  Sistem Informasi  Geografis  Design  of  Waste Collection  Route  using  GIS  based  on Network  Analyst  Model. Konferesi Nasional Teknik Sipil Dan Infrastruktur - I ,
1 (30 Oktober 2017), 21 – 30. Sulemana,  A.,  Donkor,  E.  A.,  Forkuo,  E.  K., Asantewaa, J., Ankrah, I.  N. A., & Musah, A.  M.  O.  (2020).  Optimized  routing  of trucks  for  institutional  solid  waste collection  in  Kumasi,  Ghana. Detritus , 9 (March).  https://doi.org/10.31025/2611- 4135/2020.13896
Vu, H. L., Bolingbroke, D., Ng, K. T. W., & Fallah, B.  (2019).  Assessment  of  waste characteristics  and  their  impact  on  GIS vehicle  collection  route  optimization using  ANN  waste  forecasts.
Waste Management , 88 .https://doi.org/10.1016/j .wasman.2019.03.037
Wang,  Z.,  &  Zipf,  A.  (2017).  USING OPENSTREETMAP  DATA  to  GENERATE BUILDING  MODELS  with  THEIR  INNER STRUCTURES for 3D MAPS. ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences , 4 (2W4). https://doi.org/10.5194/isprs-annals-IV- 2-W4-411-2017 Wijanarko, A. (2017). Aplikasi Sistem Informasi Geografis  Untuk  Arahan  Rute  Optimal Truk  Pengangkut  Sampah  Menuju  Tpa Piyungan  Dari  Tps  Di  Kabupaten  Sleman Bagian Selatan. Aplikasi Sistem Informasi ,
2 (3), 321 – 333. https://www.m-
culture.go.th/mculture_th/download/king 9/Glossary_about_HM_King_Bhumibol_Ad ulyadej’s_Funeral.pdf
Zainun, N. Y., Samsu, K. N. S. K., & Rohani, M. M.  (2016).  Proposing  An  Effective  Route for  Transporting  Solid  Waste  Using  Gis Approach. IOP  Conference  Series: Materials  Science  and  Engineering ,
160 (1). https://doi.org/10.1088/1757-
899X/160/1/012050