Potensi Produksi Gas Metana (CH 4 ) dari Kegiatan Landfilling di TPA Bengkala Kabupaten Buleleng dengan Kombinasi Pemodelan LandGEM, IPCC, dan LCA
Luh Asri Ningsih Widhi Nurjaya, Tuhu Agung Rachmanto*
Program Studi Teknik Lingkungan, Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur
Email Korespondensi: tuhu.tl@upnjatim.ac.id
Diterima: 31 Agustus 2023
Disetujui: 15 September 2023 Diterbitkan: 30 Oktober 2023

## Kata Kunci:
Landfill, Gas Metana, Timbulan Sampah, Komposisi Sampah, Densitas Sampah,

## LandGEM, IPCC, OpenLCA

## ABSTRAK
Permasalahan  sampah  semakin  memburuk  tiap  tahun  akibat  pertumbuhan penduduk  yang  menyebabkan  akumulasi  sampah  dan  penggunaan  Tempat Pembuangan  Sampah  (TPA)  kota.  Untuk  mengatasi  ini,  penelitian  menggunakan model gabungan LandGEM ( Landfill Gas Emission Model ), IPCC ( Intergovernmental  Panel  on  Climate  Change ),  dan LCA  ( Life  Cycle  Assessment ) di  TPA  Bengkala.  Tujuannya  adalah  mengukur  potensi  gas  metana  dalam penimbunan sampah di TPA ini, karena minimnya data mengenai gas ini di lokasi tersebut.  Validasi  data  dilakukan  dengan  membandingkan  model  LandGEM  dan IPCC,  sementara  LCA  digunakan  untuk  mengevaluasi  dampak  lingkungan  dari penanganan  sampah  di  lokasi tersebut.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  rata- rata  harian  sampah  yang  dihasilkan  mencapai  1,95  liter/orang  atau  0,36  kg. Densitas  rata-rata  sampah  di  TPA  Bengkala  adalah  185,23  kg/m 3 .  Komposisi sampah  mengindikasikan  36%  berasal  dari  sampah  taman  dan  hanya  2,35%  dari tekstil. Emisi gas metana sekitar 3,80 Gg/tahun dalam skenario CAA- Conventional default , 1,93 Gg/tahun dalam skenario Inventory default , dan sekitar 0,99 Gg/tahun berdasarkan validasi model IPCC. Puncak produksi gas metana diperkirakan terjadi pada 2034. Dalam aspek dampak lingkungan, skenario pengelolaan sampah dengan metode sanitary  landfill (skenario  0)  lebih  efisien  dibanding  opsi  lain.  Namun, pendekatan  berkelanjutan  dengan  daur  ulang  dan  pengomposan  cenderung  lebih baik, seperti yang ditunjukkan skenario 2, dibandingkan dengan pengolahan termal (skenario 1 dan 3).
Received: 31 August 2023 Accepted: 15 September 2023
Published: 30 October 2023
Keywords:
Landfill, Methane Gas, Waste
Generation, Waste Composition, Waste
Density, LandGEM, IPCC, OpenLCA

## ABSTRACT
The  waste  problem  is  getting  worse  every  year  due  to  population  growth  which causes the accumulation of waste and the use of city landfills (TPA). To overcome this,  the  research  uses  a  combined  model  LandGEM  (Landfill  Gas  Emission Model), IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change), and LCA (Life Cycle Assessment)  at  the  Bengkala  Landfill.  The  aim  is  to  measure  the  potential  of methane  gas  in landfilling  at  this  TPA,  due  to the lack  of data  on  this  gas  at that location.  Data  validation  was  carried  out  by  comparing the  LandGEM  and  IPCC models,  while  LCA  was  used  to  evaluate  the  environmental  impact  of  waste handling  at  that  location.  The  results  showed  that  the  average  daily  waste generated  reached  1.95  liters/person  or  0.36  kg.  The  average  density  of  waste  in the  Bengkala  TPA  is  185.23  kg/m3.  The  waste  composition  indicated  that  36% came from garden waste and only 2.35% from textiles. Methane gas emissions are around  3.80  Gg/year  in  the  default  CAA-Conventional  scenario,  1.93  Gg/year  in the  default  Inventory  scenario,  and  around  0.99  Gg/year  based  on  IPCC  model validation.  The  peak  production  of  methane  gas  is  expected  to  occur  in  2034.  In terms  of  environmental  impact,  the  scenario  of  waste  management  using  the sanitary  landfill  method  (scenario  0)  is  more  efficient  than  the  other  options. However, a sustainable approach with recycling and composting tends to be better, as scenario 2 shows, compared to thermal treatment (scenarios 1 and 3).

## Envirotek : Jurnal Ilmiah Teknik Lingkungan
Vol. 15, No. 2, Oktober, 2023, pp. 114-123 Halaman Beranda Jurnal: http://envirotek.upnjatim.ac.id/ e-ISSN 26231336  p-ISSN 2085501X

## 1. PENDAHULUAN
Masalah  sampah  yang  semakin  buruk  setiap  tahun memang menjadi perhatian serius di banyak negara, termasuk Indonesia.  Pertambahan  jumlah  penduduk  merupakan  faktor utama  yang  berkontribusi  pada  pertumbuhan  pembangunan sampah  dan  tempat  pembuangan  akhir  (TPA)  di  perkotaan (Maziya,  2017).  Peningkatan  produksi  sampah  yang  tidak diantisipasi  dengan  pengelolaan  sampah  yang  efektif  dapat menimbulkan  berbagai  masalah,  baik  secara  langsung maupun  tidak  langsung.  Masalah  yang  muncul  antara  lain adalah  pencemaran  lingkungan,  penyebaran  penyakit, kerugian ekonomi, dan kerusakan ekosistem. Oleh karena itu, diperlukan  upaya  serius  untuk  mengatasi  masalah  ini (Haryadi et al., 2018).
Kota-kota  besar  seringkali  menghadapi  masalah  sampah yang  lebih  kompleks  karena  jumlah  penduduk  yang  tinggi dan  kepadatan  permukiman  (Sasmita  et  al.,  2022).  Konsep zero  waste atau  pengelolaan  sampah  dengan  tujuan meminimalisir  volume  sampah  menjadi  sangat  penting. Pendekatan  ini  mendorong  untuk  menghindari  pembuangan sampah  ke  TPA  dan  lebih  mengutamakan  daur  ulang, pengurangan, dan penggunaan kembali sampah (Musyafiq & Cahyo, 2018).
Di Indonesia, terdapat beberapa masalah dalam pengelolaan  sampah.  Salah  satunya  adalah  kurangnya landasan  hukum  yang  kuat  yang  mengatur  pengelolaan sampah  secara  menyeluruh.  Hal  ini  berkontribusi  pada kurangnya  keseragaman  dan  konsistensi  dalam  pengelolaan sampah  di  berbagai  daerah.  Beberapa  TPA  masih mengadopsi metode pembakaran terbuka, yang menghasilkan polusi  udara  dan  pencemaran  lingkungan  yang  serius. Diperlukan  pengelolaan  TPA  yang  lebih  modern  dan  ramah lingkungan, seperti metode pengolahan dengan menggunakan teknologi terkini.  (Mahyudin, 2017).
Strategi terbaru dalam pengelolaan limbah melihat limbah sebagai  sumber  daya  dengan  nilai  ekonomi  dan  berbagai aplikasi  yang  memungkinkan.  Pendekatan  ini  melibatkan pemanfaatan  kembali  dan  daur  ulang  sampah  untuk menghasilkan  produk  baru,  sehingga  dapat  menciptakan lapangan  kerja  dan  memberikan  manfaat  ekonomi.  Secara keseluruhan, pengelolaan sampah yang efektif dan berkelanjutan merupakan tantangan yang kompleks. Diperlukan  kerjasama  antara  pemerintah,  masyarakat,  dan sektor  swasta  untuk  mengembangkan  kebijakan  dan  praktik yang  berkelanjutan  dalam  pengelolaan  sampah.  (Annisa, 2015).
Gas  metana  merupakan  salah  satu  isu  yang  ditimbulkan oleh  pembuangan  sampah  terhadap  kesehatan  manusia  dan lingkungan  (Alfian  &  Phelia,  2021).  Jika  sampah  tidak ditangani  dengan  baik,  maka  akan  menumpuk  di  Tempat Pemrosesan  Akhir  (TPA),  yang  akan  mengakibatkan sejumlah  masalah  (Axmalia  &  Mulasari,  2020).  Gas metana (CH4)  dan  gas  pencemar  lainnya  akan  dihasilkan  oleh timbunan  sampah  tersebut  (Artiningrum,  2017).  Konsentrasi gas  metana  yang  tinggi  dapat  menurunkan  kandungan oksigen  di  atmosfer  bumi.  Hingga  19,5%  lebih  sedikit oksigen  yang  mungkin  ada  di  udara  karena  gas  metana. Ketika  gas  metana  dan  udara  digabungkan  pada  konsentrasi yang  lebih  besar,  kebakaran  dan  ledakan  dapat  terjadi (Kurniasari et al., 2014)
Timbulan  sampah  adalah  volume  dan  berat  sampah  yang dihasilkan  oleh  suatu  masyarakat  setiap  hari  oleh  setiap individu,  setiap  bangunan,  dan  setiap  ruas  jalan  (Sofriadi  et al.,  2017).  Sebaran  setiap  komponen  yang  termasuk  dalam sampah  digambarkan  dengan  komposisinya  (Anifah  et  al., 2021). Kepadatan (densitas) dihitung dengan membandingkan  berat  dan  volume  sampah  (Wardiha  et  al., 2013).  Kepadatan  sampah  merupakan  komponen  penting yang  terintegrasi  dengan  sistem  perencanaan  pengelolaan sampah (Hapsari & Herumurti, 2017).
Landfill  Gas  Emissions  Model (LandGEM)  Metode estimasi  otomatis  yang  dapat  digunakan  untuk  menghitung jumlah  emisi  dari  pembuangan  limbah  padat  kota  (sampah) (Monice  &  Perinov,  2018).  Untuk  evaluasi  tempat pembuangan sampah kota, dibuat perangkat lunak pemodelan LandGEM sebagai salah satu model terintegrasi (Rahmi et al., 2017).  Perangkat  lunak  Landgem  yang  disetujui  USEPA (2005) dan IPCC (2006) digunakan untuk menghitung jumlah gas metana yang dihasilkan oleh TPA (Sasmita et al., 2016).
LandGEM  adalah  perangkat  lunak  yang  dirancang  khusus untuk  menganalisis  emisi  gas  dari  tempat  pembuangan sampah.  Dengan  menggunakan  model  matematis  yang canggih, LandGEM dapat mengestimasi jumlah dan jenis gas yang dihasilkan dari aktivitas pembusukan sampah di tempat pembuangan. Kelebihan utama LandGEM adalah kemampuannya  dalam  memberikan  perkiraan  yang  akurat mengenai  emisi  gas  seperti  metana  dan  karbondioksida  dari tempat  pembuangan  sampah  tertentu.  Dalam  penelitian  ini, LandGEM  digunakan  untuk  menganalisis  kontribusi  emisi gas dari lokasi sampah yang diteliti.
Di Indonesia, karena belum ada standar komposisi sampah yang  secara  khusus  ditetapkan  untuk  tempat  pembuangan akhir  (TPA),  pendekatan  yang  terus  digunakan  adalah mengestimasi emisi gas metana (CH4) dengan merujuk pada pedoman  baku  IPCC  tahun  2006  (Kustiasih  et  al.,  2014). Pedoman  Inventarisasi  Gas  Rumah  Kaca  Nasional  2006 (IPCC)  menawarkan  petunjuk  komprehensif  tentang  cara menghitung  emisi  GRK  tahunan  dari  tempat  pembuangan akhir  (Plocoste  et  al.,  2016).  Jadi,  dalam  beberapa  tahun terakhir,  model  matematis  telah  banyak  digunakan  untuk menentukan  dan  memperkirakan  produksi  biogas  dari  TPA. Dalam hal ini, beberapa model matematis telah dikembangkan,  model  peluruhan  orde  nol  seperti  model IPCC (Nikkhah et al., 2018).
Panduan  IPCC  menyediakan  kerangka  kerja  dan metodologi yang diakui secara global untuk mengukur emisi gas  rumah  kaca  dan  dampak  perubahan  iklim.  Metode  yang dijelaskan dalam panduan ini memiliki legitimasi ilmiah yang kuat  dan  digunakan  secara  luas  oleh  komunitas  ilmiah  dan praktisi  di  seluruh  dunia.  Kelebihan  utama  penggunaan panduan  IPCC  adalah  keseragaman  dan  konsistensi  analisis emisi  gas  rumah  kaca,  yang  memungkinkan  perbandingan lintas  wilayah  dan  waktu.  Dalam  penelitian  ini,  panduan IPCC digunakan sebagai acuan utama untuk mengukur emisi gas rumah kaca yang terkait dengan aktivitas tertentu.
Dengan menggunakan Software OpenLCA,  simulasi LCA dilakukan  untuk  memperkirakan  kemungkinan  dampak  dari setiap kilogram sampah yang dihasilkan  (Anasstasia & Azis, 2020).  Unit  fungsionalnya  adalah  satu  ton  MSW  yang terkumpul. Data  inventaris siklus hidup dihasilkan menggunakan model yang berbeda atau diambil dari literatur.
Perangkat  lunak  sumber  terbuka  OpenLCA  2.0.0  digunakan untuk  mengembangkan  sistem  produk.  OpenLCA  2.0.0 menyertakan metode penilaian dampak (Mehta et al., 2018).
OpenLCA  adalah  perangkat  lunak  sumber  terbuka  yang digunakan untuk melakukan analisis siklus hidup (Life Cycle Assessment/LCA).  LCA  adalah  pendekatan  sistematis  yang mengevaluasi  dampak  lingkungan  dari  suatu  produk  atau aktivitas dari tahap produksi hingga pembuangan. Kelebihan utama OpenLCA adalah fleksibilitasnya dalam mengintegrasikan  berbagai  data  lingkungan  dan  sosial  untuk memberikan  pandangan  komprehensif  tentang  dampak  suatu produk  atau  aktivitas.  Dalam  penelitian  ini,  OpenLCA digunakan  untuk  melakukan  analisis  siklus  hidup  terkait dengan dampak lingkungan dari aktivitas yang diselidiki.
Kecamatan  Kubutambahan,  Kabupaten  Buleleng,  Bali menjadi  lokasi Tempat  Pembuangan  Akhir  (TPA)  Bengkala. Sekitar  16  mil  memisahkan  TPA  Bengkala  dari  inti  kota Singaraja.  Terdapat  4  Blok  TPA  dan  1  Blok  Eksisting  di dalam lahan  seluas  4,8  Ha  yang membentuk TPA  Bengkala. Kabupaten  Buleleng  merupakan  sumber  sampah  yang dikirim ke TPA Bengkala, dengan rata-rata keluaran sampah per hari 475 m 3 /hari..
Dengan  menggunakan  kombinasi  pemodelan  LandGEM, IPCC,  dan  OpenLCA,  dilakukan  kajian  terhadap  potensi produksi  gas  metana  pada  kegiatan  penimbunan  di  TPA Bengkala  Kabupaten  Buleleng,  berdasarkan  kondisi  yang telah  dibahas  dan  kurangnya  data  penilaian  atau  validasi. untuk  mengukur  keberadaan  gas  metana  di  TPA  Bengkala, Kabupaten Buleleng.
Analisis  jumlah  gas  metana  yang  dihasilkan  metode penimbunan  sampah  TPA  dilakukan  sebagai  bagian  dari penelitian.  Validasi  data  dilakukan  dengan  membandingkan model  LandGEM  dan  IPCC.  Untuk  mengetahui  apakah alternatif  pengelolaan  sampah  di  TPA  sudah  tepat  dan mampu  menyelesaikan  permasalahan  lingkungan  yang  ada saat  ini,  dilakukan  juga  penilaian  dampak  lingkungan pengelolaan sampah di TPA Bengkala dengan menggunakan LCA.

## 2. METODE

## 2.1 Penentuan Lokasi dan Pengumpulan Data
Identifikasi TPA Bengkala sebagai lokasi penelitian dan pengumpulan  data  serta  informasi tentang karakteristik  TPA Bengkala,  seperti  luas  lahan,  tahun  pembukaan,  timbunan sampah, dan metode landfilling yang digunakan.

## 2.2 Analisis Timbulan, Komposisi, dan Densitas Sampah
Pendekatan  SNI  19-3964-1994,  yang  melibatkan pengambilan  sampel  limbah  selama  8  hari,  merupakan strategi  pengambilan  sampel  yang  digunakan  dalam penelitian  ini.  Jumlah  penduduk  Kabupaten  Buleleng  yang sangat  besar  dan  informasi  volume  sampah  yang  dikirim  ke TPA Bengkala di Kabupaten Buleleng juga dapat digunakan untuk  merencanakan  statistik  timbulan  sampah  kota.
Menggunakan  data  dari  pengambilan  sampel,  hitung produksi,  komposisi,  dan  kepadatan  sampah  sesuai  dengan SNI-19-3964-1994.
Rumus  berikut  dapat  digunakan  untuk  menghitung timbulan  sampah  untuk  membantu  menentukan  produksi
sampah setiap orang dengan membandingkannya dengan data populasi:
𝑴 𝒕 = 𝑭𝒑 × 𝑻 × 𝑷 𝒕 × 𝟑𝟔𝟓 𝒉𝒂𝒓𝒊 (1)
Rumus  berikut  dapat  digunakan  untuk  menghitung  proporsi masing-masing komposisi:
% 𝒔𝒂𝒎𝒑𝒆𝒍 (𝒋𝒆𝒏𝒊𝒔 𝒔𝒂𝒎𝒑𝒂𝒉) = 𝑱𝒖𝒎𝒍𝒂𝒉 𝒔𝒂𝒎𝒑𝒆𝒍 (𝒌𝒈) 𝑻𝒐𝒕𝒂𝒍 𝒋𝒖𝒎𝒍𝒂𝒉 𝒔𝒂𝒎𝒑𝒆𝒍 (𝒌𝒈) × 𝟏𝟎𝟎 (2)
Data  komposisi  sampah  diperlukan  untuk  prosedur pemasukan data Model IPCC.
Rumus  berikut  dapat  digunakan  untuk  menghitung kepadatan sampah (Densitas sampah) :
𝑫𝒆𝒏𝒔𝒊𝒕𝒂𝒔 𝑺𝒂𝒎𝒑𝒂𝒉 = 𝑩𝒆𝒓𝒂𝒕 𝒔𝒂𝒎𝒑𝒂𝒉 (𝑲𝒈) 𝑽𝒐𝒍𝒖𝒎𝒆 𝑺𝒂𝒎𝒑𝒂𝒉 (𝒎 𝟑 ) × 𝟏𝟎 (3)
Untuk  memilih  timbulan  sampah  yang  tepat  perlu  diketahui kepadatan sampah..

## 2.3 Pemodelan Menggunakan LandGEM
Berdasarkan  perkiraan  total  sampah  yang  masuk  setiap tahunnya,  dilakukan  analisis  timbulan  gas  metana  di  area TPA  Bengkala  Kabupaten  Buleleng,  yang  berfungsi  hingga tahun  penutupan TPA.  Spreadsheet LandGEM  dimaksudkan untuk digunakan analisis laju pembentukan emisi gas metana di  kawasan  TPA  Bengkala  Kabupaten  Buleleng.  Pilihan standar  LandGEM  digunakan  untuk  parameter  model  untuk kebutuhan  analitis,  yang  kemudian  disesuaikan  dengan keadaan lokasi penelitian..

## 2.4 Perhitungan Emisi Gas Metana Menggunakan IPCC
Untuk  menghitung  emisi  gas  metana  di  Tempat Pembuangan  Akhir  (TPA)  menggunakan  pendekatan  dari Intergovernmental  Panel  on  Climate  Change (IPCC), terdapat beberapa langkah yang perlu diikuti. Berikut adalah panduan umum untuk melakukan perhitungan tersebut:

## Langkah 1: Pengumpulan Data
Kumpulkan  data  yang  diperlukan  untuk  perhitungan  emisi gas  metana  di  TPA,  termasuk  luas  lahan  TPA,  volume sampah  yang  dibuang,  dan  faktor  emisi metana dari  sampah yang terdekomposisi di TPA.

## Langkah 2: Hitung Emisi Gas Metana dari Sampah
Gunakan  faktor  emisi  metana  yang  diberikan  oleh  IPCC untuk  menghitung  jumlah  gas  metana  yang  dihasilkan  dari dekomposisi  sampah  di  TPA.  Faktor  emisi  ini  biasanya dinyatakan  dalam  satuan  persentase  dari  volume  sampah yang dibuang.
Langkah  3:  Konversi  Emisi  Gas  Metana  ke  Dalam Satuan CO2e
Konversikan  emisi  metana  yang  dihitung  dalam  langkah sebelumnya  ke  dalam  satuan  ekuivalen  karbon  dioksida (CO2e)  menggunakan  faktor  GWP  (Global  Warming Potential)  metana.  GWP  metana  adalah  25  selama  periode 100  tahun  yang  digunakan  oleh  IPCC.  Jadi,  kalikan  emisi metana  yang  dihasilkan  dari  langkah  sebelumnya  dengan faktor  GWP  25  untuk  mendapatkan  jumlah  emisi  dalam satuan CO2e.

## 2.5 Analisis Potensi Dampak  Menggunakan OpenLCA
Tujuan  penggunaan  metode  LCA  adalah  untuk mengevaluasi  dampak  lingkungan  yang  dihasilkan  oleh masing-masing  skenario  pengelolaan  sampah  yang direncanakan.  Tujuan  ini  akan  memberikan  informasi  yang
berguna dalam menentukan pengelolaan sampah yang paling berkelanjutan atau berwawasan lingkungan.
Dalam analisis LCA untuk skenario pengelolaan sampah, langkah-langkah  umum  meliputi:  1)  Mendefinisikan  tujuan dan lingkup dengan jelas, termasuk sumber daya dan dampak lingkungan  yang  akan  dievaluasi.  2)  Mengidentifikasi  serta menghitung  semua  input  dan  output  terkait  siklus  hidup masing-masing  skenario  pengelolaan  sampah  melalui pengumpulan  data  dari  produksi  hingga  akhir  produk.  3) Menilai  dampak  menggunakan  metode  seperti  ReCiPe, CML-IA,  IMPACT,  atau  Eco-indicator,  dan  mengevaluasi dampak  lingkungan  seperti  emisi  gas  rumah  kaca, penggunaan  energi,  polusi  air,  dan  degradasi  lahan.  4) Menginterpretasi  hasil  analisis  untuk  membandingkan  dan memahami  konsekuensi  lingkungan  dari  masing-masing skenario,  membantu  dalam  pengambilan  keputusan  untuk pengelolaan sampah yang lebih berkelanjutan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Kabupaten  Buleleng  memiliki  58  rukun  tetangga,  551 dusun/banjar,  129  desa,  19  kelurahan,  dan  9  kelurahan. Kecamatan  Kubutambahan,  Kabupaten  Buleleng,  Bali menjadi  lokasi Tempat  Pembuangan  Akhir  (TPA)  Bengkala. Sekitar  16  mil  memisahkan  TPA  Bengkala  dari  inti  kota Singaraja.  Terdapat  4  Blok  TPA  dan  1  Blok  Eksisting  di dalam lahan  seluas  4,8  Ha  yang membentuk TPA  Bengkala. Kabupaten  Buleleng  merupakan  sumber  sampah  yang dikirim ke TPA Bengkala, dengan rata-rata keluaran sampah per  hari  475  m 3 /hari.    Sistem Sanitary  Landfill digunakan oleh TPA Bengkala untuk mengolah sampah. Karena sampah organik merupakan mayoritas sampah di Indonesia, teknologi ini  paling  cocok  digunakan  di  sana  karena  memungkinkan pengolahan  lindi  diatur  secara  ketat.  Lapisan  kedap  air dibangun  di  bagian  bawah sanitary  landfill dan  dilengkapi dengan pipa pengumpul dan distribusi lindi.

## 3.1 Timbulan Sampah
Data  sampah  yang  masuk  ke  TPA  Bengkala  dari  tahun 2016  sampai  dengan  tahun  2022  digunakan  untuk menghitung timbulan sampah.
Tabel 1. Data sampah yang masuk TPA Bengkala
Tahun Jumlah penduduk (jiwa) Sampah yang masuk TPA (Ton/tahun) Sampah yang masuk TPA (kg/tahun) Jumlah sampah masuk TPA (Ton/hari) Jumlah sampah masuk TPA (kg/hari) 2016 811.923 41.632,14 41.632.140 114,06 114.060,6 2017 816.654 44.857,89 44.857.890 122,90 122.898,3 2018 819.660 51.547,98 51.547.980 141,23 141.227,3 2019 823.395 52.583,19 52.583.190 144,06 144.063,5 2020 826.499 52.603,65 52.603.650 144,12 144.119,6 2021 827.192 56.241,24 56.241.240 154,09 154.085,6 2022 827.981 57.158,97 57.158.970 156,60 156.599,9
Timbulan  sampah  penduduk  Kabupaten  Buleleng  pada tahun  2016-  2022,  dapat  dihitung  dengan  rumus  (1) Perhitungan timbulan sampah penduduk Kabupaten Buleleng tahun 2016, sebagai berikut:
𝑀 𝑡 = 𝐹𝑝 × 𝑇 × 𝑃 𝑡 × 365 ℎ𝑎𝑟𝑖 41.632.140 𝐾   = 47 % × 𝑇 × 811.923 × 365 ℎ𝑎𝑟𝑖
T = 41.632.140 𝑘𝑔 47 % ×811.923×365 ℎ𝑎𝑟𝑖 T = 0,30
𝑘𝑔 𝑜𝑟𝑎𝑛𝑔.ℎ𝑎𝑟𝑖
Timbulan sampah dalam satuan berat harus dibagi dengan kepadatan sampah untuk menghitung timbulan sampah dalam satuan  volume.  Sampah  yang  dihitung  memiliki  kepadatan 185,23 kg/m 3 .
Tabel 2. Hasil perhitungan Timbulan sampah Penduduk Kabupaten Buleleng 2016-2022 Tahun Timbulan sampah (kg/Orang/Hari) Densitas Sampah (Kg/m3) Timbulan Sampah (Liter/Orang/ Hari) 2016 0,30 185,23 1,61 2017 0,32 185,23 1,73 2018 0,37 185,23 1,98 2019 0,37 185,23 2,01 2020 0,37 185,23 2,00 2021 0,40 185,23 2,14 2022 0,40 185,23 2,17 Rata-rata 0,36 185,23 1,95
Berdasarkan  hasil  pada  tabel  2.  menunjukkan  bahwa timbulan sampah per orang meningkat setiap tahun. Beberapa faktor  yang  mempengaruhi  laju  penciptaan  sampah  adalah peningkatan populasi, industrialisasi, urbanisasi, dan ekspansi  ekonomi.  SNI  19-3664-1994  menunjukkan  bahwa satuan timbulan sampah Kabupaten Buleleng (Kota Sedang): 1,5–3  L/orang/hari  atau  0,3–0,4  Kg/orang/hari.  Timbulan sampah  rata-rata  penduduk  Kabupaten Buleleng adalah  1,95 L/orang/hari atau 0,36 kg/orang/hari.

## 3.2 Komposisi Sampah
Untuk memastikan jenis sampah yang dihasilkan di TPA Bengkala  di  Kabupaten  Buleleng  diambil  sampel  sampah tersebut.  Data  sampling  digunakan  untuk  komposisi  sampah saat  memasukkan  data  ke  dalam  software  IPCC  dengan komposisi  berdasarkan  Tabel  3.  Gambar  1  menampilkan unsur-unsur  penyusun  komposisi  sampah  di  TPA  Bengkala Kabupaten Buleleng.
Tabel 3. Komponen Komposisi Sampah di TPA Bengkala
No Parameter/Komponen DOC (Berat Basah) Persentase (%) 1 Sampah Makanan 28,83 2 Sampah Taman 35,71 3 Kertas 10,35 4 Kayu dan Jerami 4,66 5 Tekstil 2,35 6 Pembuangan Popok 3,53 7 Lumpur Sawage 0,00 8 Limbah industri 0,00 9 Lain-lain 14,57 Total 100,00
Gambar 1. Diagram Komposisi sampah Di TPA Bengkala Buleleng 2023

## 3.3 Densitas Sampah
Ini  sama  dengan  densitas  campuran  saat  menghitung densitas  untuk  masing-masing  komposisi.  Uraian  berikut menggambarkan bagaimana kepadatan sampah dihitung: Densitas sampah Hari ke-1 Volume kotak sampling   = p x L x T = 1m x 1m x 0,40 = 0,40 m3
Berat Sampah (tanpa kotak sampling) = 70  kg Densitas Sampah=  (Massa  Sampah)/(Volume Sampah) Densitas Sampah=  (70 kg)/(0,40 m 3 ) Densitas Sampah= 175 kg/ m 3
Tabel 4. Perhitungan Densitas Sampah di TPA Bengkala
Tanggal Sampling Panjang (m) Lebar (m) Tinggi (m) Volume (m3) Berat sampah (tanpa kotak densitas) (kg) Densitas sampah (kg/m3) 13-Mar-23 1 1 0,40 0,40 70 175,00 14-Mar-23 1 1 0,31 0,31 55 177,42 15-Mar-23 1 1 0,25 0,25 51 204,00 16-Mar-23 1 1 0,33 0,33 60 181,82 17-Mar-23 1 1 0,35 0,35 65 185,71 18-Mar-23 1 1 0,36 0,36 67 186,11 19-Mar-23 1 1 0,34 0,34 63 185,29 20-Mar-23 1 1 0,37 0,37 69 186,49 Rata-rata 185,23
Berdasarkan  hasil  pada  tabel  4.  menunjukkan  bahwa bahwa pengambilan sampel hari pertama menghasilkan nilai kerapatan  sampah terendah yaitu 175 kg/m 3 , sedangkan hari ketiga  menghasilkan  nilai  kerapatan  sampah  terbesar  yaitu 204  kg/m 3 .  Di  TPA  Bengkala,  sampah  memiliki  kepadatan rata-rata 185,23 kg/m 3 .

## 3.4 Perhitungan Potensi Gas Metana dengan LandGEM
Nilai  default  yang  akan  digunakan  adalah CAA- Conventional  Default (dengan  asumsi  tidak  ada  lindi tambahan),  berdasarkan  cuaca  di  wilayah  Kabupaten Buleleng yang memiliki suhu rata-rata 30°C dan curah hujan yang  tinggi.  Dengan  Nilai Default    Constant (K)  yang digunakan  adalah  0,05  per  tahun  dan  Lo  170  m 3 /mg  Untuk CAA  Konvensional  dan  Untuk    Inventory  Konvensional Nilai Default   Constant (K) yang digunakan adalah 0,04 per tahun dan Lo 100 m 3 /mg.
Tabel 5. Input Proyeksi Timbulan Sampah
Year (Mg/ Year) (Short tons/ year) 2016 41632,140 45795,354 2017 44857,890 49343,679 2018 51547,980 56702,778 2019 52583,190 57841,509 2020 52603,650 57864,015 2021 56241,240 61865,364 2022 57158,970 62874,867 2023 58092,917 63902,209 2024 58348,526 64183,378 2025 58605,259 64465,785 2026 58863,122 64749,435 2027 59122,120 65034,332 2028 59382,258 65320,483 2029 59643,539 65607,893 2030 59905,971 65896,568 2031 60169,557 66186,513 2032 60434,303 66477,734
Berikut  Tabel  hasil  perhitungan methane  generate default CAA dan Inventory .
Tabel 6. Hasil perhitungan gas metana dengan LandGEM
Tahun Methane Generate (Gg/Tahun) CAA-Konvensional Inventory default 2016 0,00 0,00 2017 0,23 0,11 2018 0,47 0,22 2019 0,73 0,35 2020 0,99 0,47 2021 1,23 0,59 2022 1,48 0,72 2023 1,73 0,84 2024 1,97 0,96 2025 2,19 1,07 2026 2,41 1,18 2027 2,62 1,29 2028 2,82 1,40 2029 3,01 1,50 2030 3,20 1,60 2031 3,37 1,69 2032 3,54 1,78 2033 3,70 1,87 2034 3,80 1,93 2035 3,62 1,85 2036 3,44 1,78 2037 3,27 1,71 2038 3,11 1,64 2039 2,96 1,58 2040 2,82 1,52
Berdasarkan  hasil  pada  tabel  6.  menunjukkan  bahwa, hasil perhitungan estimasi produksi gas metana menggunakan  model  LandGEM  untuk  skenario  CAA- Konvensional  dan  Inventori Default .  Angka-angka  ini mencerminkan perkiraan jumlah gas metana yang dihasilkan dari  sampah  selama  periode  waktu  yang  ditentukan.  Gas metana  dihasilkan mulai  dari  tahun  2017  hingga  2040.  Pada tahun  2016, tidak  ada  gas  metana  yang dihasilkan.  Produksi gas  metana  meningkat  seiring  waktu,  dan  pada  umumnya, estimasi  gas  metana  yang  dihasilkan  dalam  skenario  CAA- Konvensional  lebih  tinggi  daripada  skenario  Inventori Default.  Puncak  produksi  gas  metana  terjadi  pada  tahun 2034,  dengan  estimasi  3,80  Gg/tahun  untuk  CAA- Konvensional  dan  1,93  Gg/tahun  untuk  Inventori  Default. Setelah  puncak  tersebut,  produksi  gas  metana  cenderung
menurun.  Periode  waktu  produksi  gas  metana  dalam  model LandGEM mencakup 80 tahun.
Berikut ini grafik perbandingan emisi aa gas a metan dengan a model a landGEM a Default a CAA-Konvensional dan Inventory a Default.
Gambar 2. Grafik perbandingan hasil perhitungan gas metana dengan LandGEM
Dari Gambar  2.  dapat diketahui nilai puncak emisi gas metan  berada  pada  tahun  2034  untuk  default  CAA- Konvensional  dan  Default  Inventory.  Puncak  produksi  gas metana setahun setelah penutupan TPA (Tempat Pembuangan  Akhir)  dapat  disebabkan  oleh  beberapa  faktor yaitu :
a. Proses dekomposisi limbah organik: Saat sampah organik terdekomposisi,  bakteri  anaerobik  menghasilkan  metana sebagai  produk  sampingan.  Setelah  penutupan  TPA, proses  dekomposisi  tersebut  masih  berlanjut,  dan  ada kemungkinan  bahwa  masih  ada  jumlah  besar  sampah organik  yang  belum  terurai  sepenuhnya  di  dalam  TPA. Proses dekomposisi ini dapat mencapai puncaknya karena sampah  organik  yang  tertinggal  dalam  TPA  telah mencapai  kondisi  optimal  untuk  pertumbuhan  bakteri metanogen.
b. Peningkatan  suhu:  Setelah  penutupan  TPA,  akses  udara ke  dalam  TPA  terbatas,  yang  dapat  menyebabkan peningkatan  suhu  di  dalamnya.  Peningkatan  suhu mempercepat  proses  dekomposisi  dan  produksi  metana oleh bakteri metanogen.
c. Perubahan  kondisi  di  dalam  TPA:  Setelah  penutupan TPA, dapat terjadi perubahan dalam kondisi mikrobiologis  dan  fisik  di  dalamnya.  Mungkin  terdapat peningkatan  kelembaban,  pH,  atau  ketersediaan  nutrien yang  menguntungkan  pertumbuhan  bakteri  metanogen, sehingga menghasilkan puncak produksi metana.
Namun,  setelah  mencapai  puncak  produksi,  produksi metana  cenderung  menurun  seiring  berjalannya  waktu. Beberapa  alasan  mengapa  produksi  metana  menurun  setelah puncaknya meliputi:
a. Penurunan  sumber  makanan:  Setelah  beberapa  waktu, jumlah  sampah  organik  yang  tersisa  di  dalam  TPA  akan berkurang secara signifikan. Kurangnya sumber makanan yang  cukup  bagi  bakteri  metanogen  akan  mengakibatkan penurunan produksi metana.
b. Menurunnya  kondisi  lingkungan:  Proses  dekomposisi limbah  organik  di  dalam  TPA  mengubah  kondisi lingkungan  secara  bertahap.  Perubahan  pH,  kelembaban, dan ketersediaan nutrien dapat menjadi tidak
menguntungkan  bagi  pertumbuhan  bakteri  metanogen. Hal ini dapat menghambat produksi metana.
c. Kemungkinan  metana  terlepas:  Setelah  penutupan  TPA, upaya  pengendalian  emisi  gas  rumah  kaca  biasanya dilakukan.  Sistem  penangkapan  dan  pemrosesan  gas metana  dapat  dipasang  untuk  mengurangi  emisi.  Oleh karena itu, meskipun masih ada produksi metana di dalam TPA,  sebagian  besar  metana  mungkin  tertangkap  atau dialirkan  untuk  mencegah  pelepasan  langsung  ke atmosfer.

## 3.5 Validasi Hasil dengan Model IPCC
Metana  adalah  salah  satu  gas  yang  memiliki  potensi pemanasan  global  lebih  tinggi  daripada  karbon  dioksida. Ketika  sampah  organik  terdekomposisi  di  lingkungan  yang kekurangan  oksigen,  seperti  di  TPA  yang  tertutup,  metana dilepaskan  ke  atmosfer.  Teknik  IPCC    digunakan  untuk memperkirakan  emisi  gas  metana,  dari  berbagai  sumber. Metode  ini  melibatkan  estimasi  berdasarkan  data  yang tersedia  tentang  aktivitas  manusia,  seperti  produksi  sampah, dan  faktor  emisi  yang  memperhitungkan  karakteristik  lokal, praktik  pengelolaan  sampah,  dan  kondisi  lingkungan. Skenario  dimana  sampah  langsung  ditampung  di  TPA Bengkala tanpa dilakukan pengomposan atau daur ulang pada sumbernya  digunakan  untuk  menghitung  emisi  gas  metana dalam penelitian ini. Estimasi emisi gas metana dari sampah di TPA Bengkala adalah sebagai berikut.
Tabel 7. Hasil perhitungan emisi gas metana
Tahun Methane Emission (Gg) 2016 0,0000 2017 0,0612 2018 0,1239 2019 0,1931 2020 0,2599 2021 0,3232 2022 0,3881 2023 0,4507 2024 0,5114 2025 0,5692 2026 0,6244 2027 0,6772 2028 0,7277 2029 0,7760 2030 0,8223 2031 0,8668 2032 0,9095 2033 0,9505 2034 0,9901
Berdasarkan  hasil  pada  tabel  7.  menunjukkan  bahwa peningkatan  produksi  sampah  yang  dikirim  ke  Tempat Pembuangan  Akhir  (TPA)  berhubungan  dengan  peningkatan emisi  gas  metana.  Peningkatan  produksi  sampah  yang dikirim  ke  TPA  dapat  menjadi  faktor  yang  berkontribusi terhadap  peningkatan  emisi  gas  metana.  Metana  merupakan salah satu gas rumah kaca yang memiliki potensi pemanasan global  lebih  tinggi  daripada  karbon  dioksida.  Gas  metana dapat  dihasilkan  dari  proses  pembusukan  sampah  organik yang  terjadi  di  TPA.  Grafik  berikut  menunjukkan  estimasi emisi metana dengan menggunakan teknik IPCC.
Gambar 3. Perkiraan a emisi a gas a metan a berdasarkan a IPCC (Sumber a : Hasil Analisis, a 2023)
Nilai emisi gas metana meningkat setiap tahunnya, seperti terlihat  pada  Gambar  3  di  atas.  Karena  model  IPCC menggunakan  orde  nol,  nilai  emisi  gas  metana  dalam perhitungan ini naik setiap tahunnya. Namun, beberapa tahun ke  depan,  ketika  TPA  ditutup,  jumlah  sampah  yang terdegradasi akan habis dan nilai emisi gas akan turun.
Hasil  model  landGEM  dan  IPCC  yang  terlihat  pada Gambar 4 didukung oleh grafik berikut ini.
Gambar 4. Grafik hasil perhitungan emisi gas metana dengan LandGEM dan IPCC
Model LandGEM memiliki nilai emisi metana yang lebih tinggi  dan  mencapai  nilai  puncaknya  pada  tahun  2034, sedangkan  nilai  emisi  metana  model  IPCC  terus  cenderung stabil  karena  model  ini  menggunakan  formula  orde  nol sedangkan  LandGEM  menggunakan  Orde  1.  Terlihat  jelas dari  Gambar  4  bahwa  hasil  perhitungan  emisi  gas  metana dengan  model  LandGEM  dan  IPCC  memiliki  range  yang tidak terlalu besar.
Secara umum, perhitungan emisi gas metan menggunakan model LandGEM ( Landfill Gas Emissions Model ) dan model IPCC  ( Intergovernmental  Panel  on  Climate  Change )  dapat memberikan  hasil  yang  relatif  serupa,  meskipun  dengan beberapa perbedaan signifikan dalam rentang dan pola emisi.
Model  LandGEM  adalah  model  yang  dikembangkan khusus  untuk  mengestimasi  emisi  gas  metan  dari  TPA. Model  ini  mengadopsi  persamaan  kinetika  orde  pertama (Orde  1)  untuk  memprediksi  produksi  dan  pelepasan  gas metan  dari  TPA.  Persamaan  orde  pertama  menjelaskan bahwa produksi gas metan secara bertahap meningkat seiring dengan  waktu,  mencapai  puncaknya  pada  suatu  titik  dan kemudian melambat. Dalam model LandGEM, puncak emisi gas  metan  biasanya  terjadi  beberapa  waktu  setelah  TPA mulai  beroperasi.  Ini  karena  pada  awalnya,  proses
dekomposisi  sampah  membutuhkan  waktu  untuk  memicu produksi  gas  metan  yang  signifikan.  Setelah  puncak,  emisi gas  metan  cenderung  menurun  atau  tetap  stabil  seiring dengan  berkurangnya  ketersediaan  bahan  organik  yang terdekomposisi di TPA.
Model  IPCC  adalah  model  yang  dikembangkan  oleh Panel  Antarpemerintah  tentang  Perubahan  Iklim  (IPCC). Model ini menggunakan persamaan  orde  nol  (Orde  0)  untuk mengestimasi emisi gas metan dari TPA. Persamaan orde nol menyatakan  bahwa  emisi  gas  metan  dari  TPA  akan  tetap stabil  seiring  dengan  waktu,  dengan  asumsi  bahwa  kondisi operasional  TPA,  termasuk  pengelolaan  gas  metan,  tetap konstan.  Dalam  model  IPCC,  emisi  gas  metan  cenderung stabil setelah periode tertentu sejak TPA mulai beroperasi. Ini disebabkan  oleh  anggapan  bahwa  sistem  pengelolaan  gas metan  di  TPA  terus  berjalan  dengan  efektif,  termasuk pemantauan  dan  pemulihan  gas  metan  yang  lepas  ke atmosfer.  Dalam model  ini,  emisi  gas metan tidak  mencapai puncak  seperti  dalam  model  LandGEM  karena  tidak  ada peningkatan  bertahap  dalam  produksi  gas  metan  seiring waktu.
Jadi, perbedaan utama antara model LandGEM dan IPCC terletak  pada  persamaan  kinetika  yang  digunakan  untuk mengestimasi  emisi  gas  metan  dari  TPA.  Model  LandGEM menggunakan  persamaan  orde  pertama,  yang  menghasilkan peningkatan  produksi  gas  metan  yang  relatif  lambat  dan mencapai  puncak  pada  suatu  titik  sebelum  menurun. Sementara  itu,  model  IPCC  menggunakan  persamaan  orde nol,  yang  menghasilkan  emisi  gas  metan  yang  stabil  seiring waktu,  dengan  asumsi  sistem  pengelolaan  gas  metan  yang efektif.

## 3.6 Analisis Dampak Lingkungan
Analisis Siklus Hidup ( Life Cycle Assessment atau LCA) adalah  suatu  metode  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi dampak  lingkungan  dari  suatu  produk  atau  proses  dari  awal hingga  akhir  siklus  hidupnya.  Dalam  konteks  pengelolaan sampah,  LCA  dapat  digunakan  untuk  membandingkan  dan mengevaluasi  dampak  lingkungan  dari  berbagai  skenario pengelolaan sampah.

## Penentuan Tujuan dan Batasan
Menentukan dampak lingkungan yang timbul dari setiap skenario  pengelolaan  limbah  yang  direncanakan  merupakan tujuan dari penerapan pendekatan LCA. Jumlah sampah pada tahun 2017  dan  tahun  prediksi  yaitu  2034 merupakan  fungsi satuan  yang  digunakan  untuk Life  Cycle  Inventory (LCI) dalam parameter penelitian ini. Beberapa batasan pengelolaan sampah yang akan direncanakan adalah:

## Penentuan Inventarisasi Data Daur Hidup
Metode Life  Cycle  Inventory (LCI)  merupakan inventarisasi  data  sumber  daya  dan  energi  yang  dibutuhkan untuk memproses setiap skenario. LCI diperiksa untuk tahun 2017  serta  tahun  (2034).  LCI  dihitung  dengan  membagi proporsi  sampah  dengan  jumlah  total  sampah  pada  tahun 2017  dan  2034.  Untuk  menginventarisir  data  metode  LCA, data  hasil  perhitungan  diubah  menjadi  data  dan  dimasukkan ke dalam program OpenLCA 2.0.0.
Gambar 5. Batasan Skenario 0
Gambar 6. Batasan Skenario 1 (Sumber a : Hasil Analisis, a 2023)
Gambar 7. Batasan Skenario 2
Gambar 8. Batasan Skenario 3
Database  OpenLCA  2.0.0  akan  diperbarui  dengan  data yang  dikumpulkan.  Pendekatan  baseline  CML-IA  dari program OpenLCA 2.0.0 akan diterapkan pada penelitian ini.
Tabel 8. Hasil a Perhitungan a Life a Cycle a Inventory
Jenis Sampah Komposisi Sampah Timbulan Sampah  (Ton) Kuantitas Sampah Tiap Komposisi (Ton) 2017 2034 2016 2034 Sampah Taman 49,20% 44.857,89 60.967,295 22.070,08 29.995,909 Sisa Makanan 17,70% 44.857,89 60.967,295 7.939,85 10.791,211 Kertas- Karton 9,40% 44.857,89 60.967,295 4.216,64 5.730,926 Kaca 1,70% 44.857,89 60.967,295 762,58 1.036,444 Plastik 13,90% 44.857,89 60.967,295 6.235,25 8.474,454 Logam 0,20% 44.857,89 60.967,295 89,72 121,935 B3 0,60% 44.857,89 60.967,295 269,15 365,804 Kain (Tekstil) 2,70% 44.857,89 60.967,295 1.211,16 1.646,117 Karet & Kulit 0,60% 44.857,89 60.967,295 269,15 365,804 Lain-lain 4,00% 44.857,89 60.967,295 1.794,32 2.438,692 Total 100,00% - - 44.857,89 60.967,30

## Life Cycle Impact Assessment
Estimasi  dampak  dibuat  dalam  studi  ini  menggunakan OpenLCA  2.0.0.  Pendekatan  standar  CML-IA  digunakan dalam  OpenLCA  untuk  menghitung  besarnya  dampak  yang terjadi  dalam  penelitian  ini.  Diputuskan  untuk  mengadopsi pendekatan  baseline  CML-IA  karena  memenuhi  persyaratan analisis.  Outcome  adalah  pengaruh  untuk  setiap  unit  fungsi. Spesifikasi  LCIA  untuk  situasi  saat  ini  dan  perkiraan  untuk setiap penilaian dampak adalah sebagai berikut:
Tabel 9. Dampak Lingkungan Skenario 0 Dampak Lingkungan Skenario 0 Dampak Lingkungan 2017 2034 Satuan Penipisan Abiotik -2,45E-02 -4,16E-06 Kg Sb eq Penipisan Abiotik (Bahan Bakar Fosil) -4,87E+04 -8,27E+05 Mj Pengasaman -2,01E+01 -3,41E+02 Kg SO 2 eq Eutrofikasi -4,09E+00 -6,56E+01 Kg PO 4 - - - eq Ecotox akuatik air tawar -1,94E+00 1,18E+03 Kg 1,4 DB eq Pemanasan global 7,75E+06 2,17E+09 Kg CO 2 eq Toksisitas Manusia 8,72E+04 2,45E+07 Kg 1,4 DB eq Ekotoksisitas air laut -5,17E+05 -8,25E+06 Kg 1,4 DB eq Penipisan lapisan ozon (ODP) 6,36E+01 1,78E+04 Kg CFC - 11 eq Oksidasi fotokimia 1,92E+03 5,39E+05 Kg C 2 H 4 eq Ekotoksisitas darat 4,57E+01 1,33E+04 Kg 1,4 DB eq
Tabel 10. Dampak Lingkungan Skenario 1
Dampak Lingkungan Skenario 1 Dampak Lingkungan 2017 2034 Satuan Penipisan Abiotik 3,62E-07 6,16E-06 Kg Sb eq Penipisan Abiotik (Bahan Bakar Fosil) 1,04E+15 1,76E+16 Mj Pengasaman 2,30E+11 3,91E+12 Kg SO 2 eq Eutrofikasi 1,45E+10 2,47E+11 Kg PO 4 - - - eq Ecotox akuatik air tawar 6,47E+10 1,10E+12 Kg 1,4 DB eq Pemanasan global 4,85E+13 8,25E+14 Kg CO 2 eq Toksisitas Manusia 3,83E+12 6,51E+13 Kg 1,4 DB eq Ekotoksisitas air laut 3,80E+15 6,47E+16 Kg 1,4 DB eq Penipisan lapisan ozon (ODP) 3,70E-04 6,34E-03 Kg CFC - 11 eq Oksidasi fotokimia 1,46E+10 2,48E+11 Kg C 2 H 4 eq Ekotoksisitas darat 1,20E+10 2,03E+11 Kg 1,4 DB eq Tabel 11. Dampak Lingkungan Skenario 2 Dampak Lingkungan Skenario 2 Dampak Lingkungan 2017 2034 Satuan Penipisan Abiotik 8,02E-08 1,36E-06 Kg Sb eq Penipisan Abiotik (Bahan Bakar Fosil) 3,23E+14 5,49E+15 Mj Pengasaman 7,17E+10 1,22E+12 Kg SO 2 eq Eutrofikasi 4,52E+09 7,69E+10 Kg PO 4 - - - eq Ecotox akuatik air tawar 2,02E+10 3,43E+11 Kg 1,4 DB eq Pemanasan global 1,51E+13 2,57E+14 Kg CO 2 eq Toksisitas Manusia 1,19E+12 2,03E+13 Kg 1,4 DB eq Ekotoksisitas air laut 1,19E+15 2,02E+16 Kg 1,4 DB eq Penipisan lapisan ozon (ODP) 8,21E-05 1,40E-03 Kg CFC - 11 eq Oksidasi fotokimia 4,55E+09 7,73E+10 Kg C 2 H 4 eq Ekotoksisitas darat 3,73E+09 6,35E+10 Kg 1,4 DB eq Tabel 12. Dampak Lingkungan Skenario 3 Dampak Lingkungan Skenario 3 Dampak Lingkungan 2017 2034 Satuan Penipisan Abiotik 2,61E-07 4,45E-06 Kg Sb eq Penipisan Abiotik (Bahan Bakar Fosil) 7,48E+14 1,27E+16 Mj Pengasaman 1,66E+11 2,82E+12 Kg SO 2 eq Eutrofikasi 1,05E+10 1,78E+11 Kg PO 4 - - - eq Ecotox akuatik air tawar 4,67E+10 7,94E+11 Kg 1,4 DB eq Pemanasan global 3,50E+13 5,95E+14 Kg CO 2 eq Toksisitas Manusia 2,77E+12 4,70E+13 Kg 1,4 DB eq Ekotoksisitas air laut 2,75E+15 4,67E+16 Kg 1,4 DB eq Penipisan lapisan ozon (ODP) 2,70E-04 4,58E-03 Kg CFC - 11 eq Oksidasi fotokimia 1,05E+10 1,79E+11 Kg C 2 H 4 eq Ekotoksisitas darat 8,64E+09 1,47E+11 Kg 1,4 DB eq

## Interpretasi
Langkah  terakhir  dari  studi  LCA  adalah  interpretasi, yang  melibatkan  penilaian  tentang  kemungkinan  skenario pengelolaan  sampah  di  TPA  Bengkala  akan  menyebabkan kerusakan  lingkungan.  Hasil  kajian  LCA  yang  dilakukan dengan  menggunakan  program  OpenLCA  dalam  hal pengelolaan  sampah  di  TPA  Bengkala  diinterpretasikan sebagai berikut:
1. Skenario 0 ( Sanitary Landfill ): Hasil analisis menunjukkan  bahwa  skenario  ini  memiliki  dampak lingkungan  terkecil  dibandingkan  dengan  skenario lainnya. Sanitary landfill merupakan metode penimbunan sampah  yang  dilakukan  dengan  tata cara  yang  terkendali dan  meminimalkan  pencemaran  lingkungan.  Dalam
konteks  ini,  skenario  ini  adalah  pilihan  yang  paling menguntungkan dari segi dampak lingkungan.
2. Skenario  2  (Daur  Ulang,  Pengomposan,  dan Sanitary Landfill ): Hasil analisis menunjukkan bahwa skenario ini memiliki  dampak  lingkungan yang lebih  tinggi dibandingkan  dengan  skenario  0.  Hal  ini  dapat disebabkan  oleh  penggunaan  proses  daur  ulang  dan pengomposan yang dapat memerlukan energi dan sumber daya  tambahan.  Meskipun  demikian,  dampaknya  masih lebih rendah dibandingkan dengan skenario 1 dan 3.
3. Skenario  1  dan  3  (Pengolahan  Termal):  Hasil  analisis menunjukkan  bahwa  skenario-skenario  ini  memiliki dampak  lingkungan  yang  lebih  tinggi  dibandingkan dengan  skenario  0  dan  2.  Hal  ini  disebabkan  oleh penggunaan  proses  insinerasi  yang  menghasilkan  polusi udara.  Proses  insinerasi  menggunakan  energi  tambahan dan dapat menghasilkan emisi yang berpotensi mencemari lingkungan.
Berdasarkan  interpretasi  tersebut,  bahwa  skenario pengelolaan  sampah  yang  menggunakan  metode sanitary landfill (skenario  0)  memiliki  dampak  lingkungan  terkecil. Namun, jika diinginkan pendekatan yang lebih berkelanjutan dengan  memperhitungkan  daur  ulang  dan  pengomposan, skenario  2  dapat  menjadi  pilihan  yang  lebih  baik dibandingkan  dengan  skenario-skenario  yang  melibatkan pengolahan termal (skenario 1 dan 3).

## 4. SIMPULAN
1. Berdasarkan  hasil  studi  dan  pengambilan  sampel  di TPA  Bengkala,  diperoleh  hasil  sebagai  berikut:  Rata- rata  jumlah  sampah  yang  dihasilkan  per  hari  adalah 1,95  liter  atau  0,36  kg  per  orang.  Kepadatan  rata-rata sampah  adalah  185,23  kg/m 3 ,  dan  di  TPA  Bengkala komposisi  terbesar  adalah  sampah  taman  mencapai 36%,  sedangkan  terkecil adalah  sampah  tekstil hanya 2,35%.
2. Hasil  estimasi  perkiraan  produksi  gas  metana  dari proses TPA  di TPA  Bengkala menunjukkan  produksi akan  mencapai  puncaknya  pada  tahun  2034,  dengan emisi gas metana sebesar 3,80 Gg/tahun untuk standar CAA-Konvensional dan 1,93 Gg /tahun untuk default Inventaris, serta untuk hasil model IPCC sebesar  0,99 Gg/tahun.
3. Skenario  pengelolaan  sampah  yang  menggunakan metode sanitary landfill (skenario 0) memiliki dampak lingkungan terkecil. Namun, jika diinginkan pendekatan yang lebih berkelanjutan dengan memperhitungkan  daur  ulang  dan  pengomposan, skenario  2  dapat  menjadi  pilihan  yang  lebih  baik dibandingkan dengan skenario-skenario yang melibatkan pengolahan termal (skenario 1 dan 3).

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih Penulis sampaikan kepada pemerintah Dinas Lingkungan  Hidup  Kabupaten  Buleleng  dan  masyarakat sekitar  TPA    Desa  Bengkala  Kabupaten  Buleleng  atas bantuan  dan  dukungan  yang  telah  diberikan  selama  proses penelitian berlangsung sehingga penelitian ini dapat berjalan dengan baik tanpa adanya halangan untuk mendapatkan  data
timbunan,  komposisi  dan  densitas  Sampah.  Selain  itu, Penulis  berterima  kasih  kepada  Dinas  Kependudukan Kabupaten  Buleleng  untuk  memberikan  bantuan  terhadap proses  penelitian  dalam  memberikan  data  penduduk kabupaten  Buleleng  sehingga  penulis  dapat  menghitung proyeksi timbulan sampah yang dihasilkan.

## DAFTAR PUSTAKA

## Alfian, R., & Phelia, A. (2021). EVALUASI EFEKTIFITAS SISTEM  PENGANGKUTAN  DAN  PENGELOLAAN SAMPAH DI TPA SARIMUKTI KOTA BANDUNG.
Journal of Infrastructural in Civil Engineering (JICE) , 02 (01), 16–23.
Anasstasia,  T.  T.,  &  Azis,  M.  M.  (2020).  Life  cycle assessment  (LCA)  kegiatan  bank  sampah  di  pedesaan (Bank  Sampah  Asoka  Berseri,  Desa  Sokosari,  Tuban). Jurnal  Pengelolaan  Lingkungan  Berkelanjutan , 4 (3), 537–551.
Anifah,  E.  M.,  Rini,  I.  D.  W.  S.,  Hidayat,  R.,  &  Ridho,  M. (2021).  ESTIMASI  EMISI  GAS  RUMAH  KACA (GRK)  KEGIATAN  PENGELOLAAN  SAMPAH  DI KELURAHAN  KARANG  JOANG,  BALIKPAPAN. Jurnal Sains Dan Teknologi Lingkungan , 13 (1), 17–33. Annisa,  B.  (2015).  ASESMEN  POTENSI  RECOVERY ENERGI  DARI  SAMPAH  PERKOTAAN  DI  TPA (TEMPAT PEMROSESAN AKHIR) SAMPAH UNTUK INFRASTRUKTUR PERSAMPAHAN BERKELANJUTAN. Annual Civil Engineering Seminar 2015 , 235–242.
Artiningrum, T. (2017). POTENSI EMISI METANA ( CH4 ) DARI  TIMBULAN  SAMPAH  KOTA  BANDUNG. Geoplanart , 1 (1), 36–44.
Axmalia,  A.,  &  Mulasari,  S.  A.  (2020). The  Impact  of Landfills Toward Public Health . 6 (2), 171–176. Hapsari,  D.  S.  A.,  &  Herumurti,  W.  (2017).  Laju  Timbulan dan  Komposisi  Sampah  Rumah  Tangga  di  Kecamatan Sukolilo  Surabaya. Jurnal  Teknik  ITS , 6 (2),  C421– C424.
Haryadi,  N.  R.,  Sasmita,  A.,  &  Asmura,  J.  (2018).  Proyeksi Timbulan Sampah dari Kegiatan Landfilling di Tempat Pembuangan  Akhir  (TPA)  Kecamatan  Mandau. Jom FTEKNIK , 5 (1), 1–6.
Kurniasari,  O.,  Damanhuri,  E.,  Padmi,  T.,  &  Kardena,  E.
(2014). TANAH PENUTUP LANDFILLMENGGUNAKAN SAMPAH LAMA
SEBAGAI  MEDIA  OKSIDASI  METANA  UNTUK MENGURANGI EMISI GAS METANA. Jurnal Bumi Lestari , 14 (1), 46–52.
Kustiasih, T., Setyawati, L. M., Anggraini, F., Darwati, S., & Aryenti.  (2014).  FAKTOR  PENENTU  EMISI  GAS RUMAH KACA DALAM PENGELOLAAN SAMPAH  PERKOTAAN  Determinant  Factor  of Greenhouse Gas Emission In Urban Waste Management. Jurnal Pemukiman , 9 (2), 78–90.
Mahyudin,  R.  P.  (2017).  KAJIAN  PERMASALAHAN PENGELOLAAN SAMPAH DAN DAMPAK LINGKUNGAN  DI  TPA  (TEMPAT  PEMROSESAN AKHIR). Jukung  (Jurnal  Teknik  Lingkungan) , 3 (1),
66–74.
Maziya, F. B. (2017). Emisi Gas Rumah Kaca (Grk) Karbon
Dioksida (Co2) Kegiatan Pengelolaan Sampah Kecamatan  Genteng  Kota  Surabaya. Jukung  (Jurnal Teknik Lingkungan) , 3 (2), 1–9. https://doi.org/10.20527/jukung.v3i2.4022
Mehta,  Y.  D.,  Shastri,  Y.,  &  Joseph,  B.  (2018).  Economic analysis and life cycle impact assessment of municipal solid  waste  (  MSW  )  disposal :  A  case  study  of Mumbai  ,  India. Waste  Management  &  Research ,  1– 13. https://doi.org/10.1177/0734242X18790354
Monice,  &  Perinov.  (2018).  Analisis  Pemanfaatan  Energi Dari Pengolahan Metode Landfiil Di TPA Muara Fajar Pekanbaru. Rang Teknik Journal , I (2), 215–220. Musyafiq,  A.  A.,  &  Cahyo,  B.  N.  (2018).  PEMILIHAN TEKNOLOGI  WASTE  TO  ENERGY  UNTUK PEMBANGKIT LISTRIK TENAGA SAMPAH (STUDI  KASUS:  TPA  MOJOREJO  KABUPATEN SUKOHARJO JAWA TENGAH). Prosiding SNST Ke- 9 , 1 (1), 13–18.
Nikkhah,  A.,  Khojastehpour,  M.,  &  Abbaspour-Fard,  M.  H. (2018). Hybrid landfill gas emissions modeling and life cycle  assessment  for  determining  the  appropriate period  to  install  biogas  system. Journal  of  Cleaner Production , 18 , 1–33.
https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.03.080
Plocoste,  T.,  Jacoby  Koaly,  S.,  Petit,  R.-H.,  &  Roussas,  A. (2016). Estimation of Methane Emission from a Waste Dome in a Tropical Insular Area. International Journal of
Waste Resources , 6 (2), 1–7. https://doi.org/10.4172/2252-5211.1000211
Rahmi,  H.,  Sasmita,  A.,  &  Yenie,  E.  (2017).  Analisis produksi gas metana (CH4) dan karbon dioksida (CO2) dari  tempat  pembuangan  akhir  Kota  Pekanbaru. Jom FTEKNIK , 4 (1), 1–8.
Sasmita,  A.,  Andesgur,  I.,  &  Rahmi,  H.  (2016).  Potensi Produksi  Gas  Metana  Dari  Kegiatan  Landfilling  di TPA  Muara  Fajar  ,  Pekanbaru. Seminar  Nasional Teknik Kimia  –Teknologi Oleo Petro Kimia Indonesia , 169–176.
https://www.researchgate.net/publication/319006888% 0APotensi
Sasmita,  A.,  Asmura,  J.,  &  Nurmaida,  B.  (2022).  Analisis Emisi  CH  4  dan  Potensi  Energi  dari  Tempat Pembuangan  Akhir  (  TPA  )  Muara  Fajar  2  Kota Pekanbaru. Rekayasa  (Journal  of  Science  and Technology) , 15 (1), 64–70.
Sofriadi,  D.,  Suhendrayatna,  &  Fatimah,  E.  (2017). ESTIMASI  EMISI  KARBON  DARI  SAMPAH PERMUKIMAN  DENGAN  METODE  IPCC  DI KECAMATAN  ULEE  KARENG,  BANDA  ACEH. Jurnal  Teknik  Sipil  Universitas  Syiah  Kuala , 1 ,  339– 348.
Wardiha,  M.  W.,  Putri,  P.  S.  A.,  Setyawati,  L.  M.,  & Muhajirin.  (2013).  TIMBULAN  DAN  KOMPOSISI SAMPAH  DI  KAWASAN  PERKANTORAN  DAN WISMA  (Studi  Kasus:  Werdhapura  Village  Center, Kota  Denpasar,  Provinsi  Bali). Jurnal  Presipitasi , 10 (1), 7–17.