## OPTIMASI RUTE TRUK PENGANGKUT SAMPAH DI KOTA DEPOK
1 Tegar Mujadid Mappa, 2 Sudaryanto
1,2 Fakultas Teknologi Industri Universitas Gunadarma Jalan Margonda Raya No 100, Pondok Cina, Depok, 16424
1 mujadidtegar@gmail.com, 2 sudaryanto@staff.gunadarma.ac.id

## Abstrak
Kota Depok merupakan salah satu wilayah dengan jumlah populasi penduduk terpadat di Indonesia.  Jumlah  penduduk  yang  besar  menimbulkan  permasalahan  salah  satunya  adalah sampah. Pengelolaan sampah yang baik terutama pada pengangkutan sampah dari TPS hingga TPA  harus  diperhatikan  supaya  proses  transportasi  efektif  dan  efisien.  Masalah  ini  terkait dengan  penentuan  rute  truk  sampah.  Pada  penelitian  ini  penentuan  rute  transportasi  truk sampah  di  kota  Depok  dilakukan  menggunakan  metode  Nearest  Neighbour.  Metode  ini digunakan  karena  sesuai  dengan  permasalahan  yang  terjadi  dimana  terdapat  kendala  yaitu kapasitas  muatan  yang  terbatas.  Langkah  penyelesaiannya  yaitu  truk  mengawali  perjalanan dari depot yang berlokasi di area TPA Cipayung menuju TPS terdekat lalu menuju TPA untuk membongkar  muatan  dan  kembali  ke  depot.  Berdasarkan  penyelesaian  menggunakan  metode Nearest  Neigbour  didapatkan  hasil  terjadi  pengabungan  6  rute  baru.  Jarak  tempuh  seluruh armada  dalam  satu  hari  yang  sebelumnya  845,6  km menjadi  775,6  km  sehingga  penghematan jarak  tempuh  sekitar  8,3%.  Jumlah  truk  untuk  mengangkut  sampah  sebanyak  197  m 3 yang sebelumnya  40  armada  menjadi  hanya  34  armada,  sehingga  ada  penghematan  sekitar  15%. Waktu  waktu  proses  yang  digunakan  seluruh  armada  truk  ke  seluruh  TPS  hingga  kembali  ke depot  sebelumnya  adalah  9914  menit,  dengan  metode  Nearest  Neighbour  didapatkan pengurangan waktu proses menjadi 9457 menit, sehingga menghemat waktu sekitar 4,6%.
Kata Kunci : kota Depok, nearest neigbour, optimasi,  rute, truk sampah.

## Abstract
Depok  city  is  one  of  the  regions  with  the  densest  population  in  Indonesia.  A  large population certainly raises problems and one of them is about waste, to overcome this, a good management  is  needed,  especially  waste  management  from  TPS  to  TPA  which  involves  the transportation process. The solution to the problem is the garbage truck transportation route in Depok,  which  uses  the  Nearest  Neighbor  method.  This  method  is  used  because  it  is  in accordance  with the problems happened,  namely limited load capacity. The completion step is the  truck  starts  the  journey  from  the  storehouse  located  in  the  Cipayung  landfill  area  to  the nearest  polling  station  and  then  goes  to  the  landfill  to  unload  and  return  to  the  storehouse. Based  on  the  solution  using  the  Nearest  Neigbour  method,  the  results  obtained  are  the occurrence  of  combining  6  new  routes.  The  mileage  of  the  entire  fleet  in  one  day  which  was previously 845.6 km became 775.6 km so there was a savings of about 70 km or around 8.3%. The number of trucks used to transport garbage is 197 m3, of which 40 were previously only 34 fleets,  resulting  in  savings  of  6  truck  fleets  or  around  15%.  The  processing  time  used  by  the entire  fleet  of  garbage  transportation  trucks  to  all  polling  stations  until  returning  to  the previous depot was 9914 minutes, but after following the steps of the Nearest Neighbor method, it was found that the processing time was reduced to 9457 minutes, thus saving time by 4.6%.
Keywords : Depok city, garbage trucks, nearest neigbour, optimization, routes.

## PENDAHULUAN
Prospek  pekerjaan  yang  besar  di  kota membuat  peluang  mendapatkan  pekerjaan juga semakin besar, hal ini dapat memberikan dampak  yaitu  semakin  banyaknya  perpindahan masyarakat  dari  desa  ke  kota.  Perpindahan masyarakat  ke  kota  secara  besar-besaran tersebut  dapat  berpengaruh  pada  meningkatnya jumlah populasi penduduk di kota yang dapat menyebabkan  masalah  sosial.  Permasalahan sosial  adalah  salah  satu  permasalahan  yang memiliki  dampak  yang  sangat  besar  terutama mengenai sampah.
Problematika mengenai sampah merupakan  hal  yang  sangat  penting  terutama di  daerah  perkotaan  yang  berkaitan  dengan budaya  dan  perilaku  masyarakat  terutama  di wilayah perkotaan [1]. Kuranganya kesadaran dan  kepedulian  dari  masyarakat  mengenai permasalahan  sampah  akan  berdampak  pada kualitas lingkungan yang semakin mengalami penurunan.  Peran  dari  instansi  pemerintahan terkait  sangat  diperlukan  untuk  mengatasi permasalahan  tersebut.  Pengelolaan  sampah dibagi  menjadi  2  yaitu  pengelolaan  sampah setempat  (individu)  dan  pengelolaan  sampah terpusat  untuk  suatu  lingkungan  permukiman atau kota. Pengelolaan sampah secara terpusat memerlukan  teknis  operasional  yang  ter- koordinir  dan  institusi  yang  menangani langsung pengelolaan persampahan [2].
Pengelolaan  persampahan  suatu  daerah sangat  ditentukan  oleh  peraturan  yang mendukungnya terutama dalam hal pengelolaan
sampah yang dimulai dari Tempat Penampungan  Sementara  (TPS)  sampai dengan  Tempat  Pemrosesan  Akhir  (TPA). Pengelolaan  sampah  dari  TPS  sampai  TPA tersebut  melibatkan  proses  transportasi  yang dimana  truk  sampah  digunakan  sebagai kendaraan untuk melakukan pengangkutannya.
Proses  pengangkutan  sampah  ke  setiap wilayah  mengalami  beberapa  permasalahan, salah satu contohnya masalah yang muncul di wilayah  kota  Depok.  Masalah  yang  muncul adalah  penentuan  rute  pengangkutan  sampah yang kurang efisien dengan kendala kapasitas muatan dari truk sampah  dan biaya operasional yang  terbatas.  Berdasarkan  kondisi  tersebut, maka  diperlukan  kajian  terutama  untuk mengoptimalkan  rute  pengangkutan  sampah sehingga  pengankutan  sampah  dari  TPS  ke TPA  menjadi  efisien.  Selain  itu,  dengan dilakukannya  pengoptimalan  rute  transportasi truk  sampah  diharapkan  dapat  memaksimalkan pengangkutan  sampah  dan  memperpendek jaraknya tempuhnya.
Masalah  pengangkutan  sampah  dari TPS  ke  TPA  merupakan  salah  satu  contoh Vehicle  Routing  Problem (VRP).  Terdapat  5 variasi  dari  bentuk  VRP  muncul  tergantung pada suatu kondisi yang ada. Pertama Vehicle Routing Problem With Time Windows (VRPTW) adalah  masalah  optimasi  kombinatorial  yang berkaitan dengan terbatasnya waktu penyediaan  layanan.  Kedua, Open  Vehicle Routing  Problem (OVRP)  yaitu  model  VRP dengan  rute  terbuka.  Ketiga Multi-Depot Vehicle Routing Problem (MDVRP)
merupakan permasalahan VRP dengan kondisi dimana depot yang digunakan sebagai pusat  distribusi  barang  lebih  dari  satu. Keempat Site-Dependent Vehicle  Routing Problem (SDVRP) digunakan untuk melayani satu  set  pelanggan,  tetapi  ada  ketergantungan kompatibilitas  antara  pelanggan  dan  jenis kendaraan.  Kelima Capacitated  Vehicle Routing  Problem (CVRP)  yaitu  VRP  yang memiliki batasan kapasitas kendaraan [3,4].
Penelitian  terdahulu  mengenai  CVRP dilakukan  untuk  optimalisasi  rute  jasa pengiriman  barang  menggunakan  pendekatan heuristik  [3].  Permasalahan  CVRP  yang  lain adalah  kasus  pendistribusian  air  isi  ulang menggunakan  metode sequential  insertion dan  berhasil  menentukan  rute  distribusi dengan lebih  efektif  [5].  Penelitian  terkait pengelolaan sampah sudah  banyak dilakukan salah satunya untuk menghitung jumlah dump truck  dan  arm  roll  truck  yang  dibutuhkan untuk mengangkut sampah yang dihasilkan di Kecamatan  Klungkung  ke  TPA  [6].  Tujuan penelitian  ini  adalah  optimasi  rute  truk pengangkutan  sampah  dari  TPS  ke  TPA sehingga  didapatkan  rute  terpendek  dan sampah  yang  terangkut  maksimal.  Optimasi dapat  dilakukan  dengan  algoritma  optimasi deterministik  dan  probabilistik.  Algoritma optimasi probabilistik digunakan untuk menyelesaikan  ruang  masalah  dengan  ruang solusi yang besar dan bahkan tak terbatas [7]. Pada  penelitian  ini,  optimasi  menggunakan algoritma nearest neighbour .

## METODE PENELITIAN
Permasalahan  pengankutan  sampah dari  TPS  ke  TPA  merupakan  permasalahan untuk  mengatur  aktivitas  distribusi  sumber daya  tertentu  dengan  keterbatasan  jumlah armada dan kapasitas angkutnya. Permasalahan ini  termasuk  dalam  permasalahan  CVRP. Parameter-parameter model CVRP antara lain jumlah  TPS,  kapasitas  setiap  kendaraan, permintaan  TPS  dan  jarak  tempuh  perjalanan dari  TPS  ke  TPS.  Parameter  tersebut  dianggap bernilai  integer  tidak  negatif.  Pendekatan  yang digunakan adalah algoritma nearest neighbor . Algoritma nearest neighbour merupakan prosedur  memulai  rute  kendaraan  dari  jarak yang  paling  dekat  dengan  depot.  Rute selanjutnya yaitu pelanggan yang paling dekat dengan  pelanggan  pertama  yang  sudah dikunjungi.  Prosedur  ini  terus  berulang sampai semua pelanggan masuk ke dalam rute perjalanan.  Keistimewaan  dari  metode  ini merupakan salah satu metode yang digunakan untuk  menjadwalkan  sejumlah  terbatas kendaraan  dengan  memperhatikan  kapasitas maksimum.  Metode nearest  neighbour digunakan  karena  metode  ini  memiliki karakteristik  pembentukan  rute  distribusi sesuai  dengan  keadaan  nyata  yang  terdapat pada kondisi dilapangan. Alasan lain penggunaan metode  ini  karena  lebih  mudah  dilakukan dibandingkan  dengan  metode  VRP  yang  lain. Diagram  alir  metode nearest  neighbour pada penelitian ini ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1.  Diagram Alir Algoritma Nearest Neighbour
Pada Gambar 1 ditunjukkan diagram alir algoritma nearest  neighbour .  Langkah  pertama adalah penetapkan kapasitas muatan kendaraan, berawal dari depot kemudian menuju TPS yang belum  dikunjungi  dengan  jarak  terpendek. Langkah  kedua  yaitu  ke  pelanggan  lain  yang memiliki  jarak  terdekat  dari  pelanggan  yang terpilih  sebelumnya  dan  jumlahnya  tidak melebihi  kapasitas  muatan  kendaraan.  Apabila ada  pelanggan  yang  terpilih  sebagai  pelanggan berikutnya dan terdapat sisa kapasitas kendaraan, kembali  ke  langkah  (2).  Bila  kendaraan  tidak memiliki  sisa  kapasitas,  kembali  ke  langkah (1).  Bila  tidak  ada  lokasi  yang  terpilih  karna
jumlah pengiriman  melebihi  kapasitas kendaraan, maka  kembali  ke  langkah  (1).  Dimulai  lagi dari  depot  dan  mengunjungi  pelanggan  yang belum  dikunjungi  yang  memiliki  jarak terdekat.  Langkah  ke  tiga  yaitu  memastikan semua  pelanggan  telah  dikunjungi.  Bila semua  pelanggan  telah  dikunjungi  tepat  satu kali maka algoritma berakhir [5].
Kota  Depok  terdiri  dari  11  kecamatan dengan  jumlah  keseluruhan  TPS  adalah  32 TPS yang tersebar di setiap kecamatan. Tabel 1 menyajikan data TPS yang ada di kota Depok dengan  depot  di  TPA  Cipayung  dengan kapasitas truk sebesar 6 m 3 .
Tabel 1. TPS di Kota Depok Kecamatan TPS Jumlah Timbunan  Kecamatan TPS Jumlah Timbunan (perhari) (perhari) Beji TPS Sanin 6 m³ Cimanggis  TPS Tugu 6 m³ TPS Curug 3 m³ TPS Tugu 3 m³ TPS Rais 4 m³ TPS Pasar Cisalak 6 m³ Pancoran Mas  TPS Mawar 6 m³ TPS Pasar Cisalak 6 m³ TPS H. Naidih 5 m³ TPS Pasar Cisalak 6 m³ TPS Keadilan 6 m³ TPS Pasar Cisalak 6 m³ TPS Jaya 2 m³ TPS Pasar Cisalak 6 m³ Cipayung TPS Jl. Raya Cipayung 5 m³ TPS Pasar Cisalak 6 m³ TPS Permata 3 m³ TPS Pasar Cisalak 6 m³ TPS Pitara 3 m³ TPS Pasar Cisalak 2 m³ TPS Bulak 4 m³ Cinere TPS Nangka Timur 6 m³ TPS Dipo 6 m³ TPS Anggrek 3 m³ Sukmajaya TPS Antena Raya 2 m³ Tapos TPS Rusunawa 4 m³ TPS nail 5 m³ TPS Lewinanggung 6 m³ TPS Merdeka 6 m³ TPS Jl. Raya Tapos 4 m³ TPS Parung 5 m³ Sawangan TPS Pahlawan 6 m³ Cilodong TPS Gani 6 m³ TPS Jabon 6 m³ TPS Iskandar 6 m³ Bojongsari  TPS Serua 5 m³ TPS Boulevard 6 m³ TPS H Suhaemi 6 m³ Limo TPS Aster 6 m³ TPS Pendowo 3 m³ (Sumber: DLHK, 2019)
Pada  Tabel  1  merupakan  tempat penampungan  sementara  (TPS)  yang  ada  di kota Depok. TPS tersebut tidak hanya berupa lahan  kosong  yang  disediakan  oleh  dinas kebersihan  kota  Depok,  namun  juga  berupa bak  kontainer  yang  berukuran  6  m³  yang ditempatkan di lokasi-lokasi tertentu dan juga terdapat  titik-titik  kumpul  dari  gerobak sampah. Jumlah TPS yang ada di kota Depok sangat  sedikit  akibat  keterbatasan  lahan, sehingga  terdapat  titik-titik  kumpul  dari gerobak  sampah  yang  dijadikan  TPS.  TPS yang  berupa  titik  kumpul  tersebut  lokasinya tidak  tetap,  sehingga  titik  kumpul  terkadang
harus  pindah  dari  satu  lokasi  ke  lokasi  lain dikarnakan adanya penolakan dari warga.
Berdasarkan  data  lokasi  TPS  di  kota Depok, maka dibuatlah penomoran dari setiap TPS, hal tersebut dilakukan untuk memudahkan  dalam  mengolah  data  pada tahap  selanjutnya.  Pemberian  nomor  tersebut hanya berdasarkan asumsi priadi dari penulis, tidak  diurutkan  berdasarkan  tiap  wilayah kecamatan, sehingga dalam penomoran tersebut  bisa  saja  antara  TPS  1  dan  TPS  2 berada  di  wilayah  kecamatan  yang  berbeda. Tabel 2 menyajikan urutan penomoran TPS di Kota Depok
Tabel 2.  Penomoran TPS di Kota depok No Nama TPS No Nama TPS 1 TPS Pitara 17 TPS Merdeka 2 TPS Bulak 18 TPS Nail 3 TPS Dipo 19 TPS Pasar Cisalak 4 TPS H. Naidih 20 TPS Tugu 5 TPS Keadilan 21 TPS Mawar 6 TPS Jabon 22 TPS Rais 7 TPS Jl. Raya Cipayung 23 TPS Sanin 8 TPS Permata 24 TPS Jaya 9 TPS Boulevart 25 TPS Pendowo 10 TPS Gani 26 TPS Curug 11 TPS Parung 27 TPS Anggrek 12 TPS Rusunawa 28 TPS Nangka Timur 13 TPS Jl. Raya Tapos 29 TPS Aster 14 TPS Lewinanggun 30 TPS Pahlawan 15 TPS Iskandar 31 TPS Serua 16 TPS Antena Raya 32 TPS H. Suhaemi
(Sumber: DLHK, 2019)
Tabel 2 menyajikan data TPS yang ada di  kota  Depok.  Data  tersebut  menunjukkan setiap TPS memiliki jumlah timbunan sampah yang  berbeda-beda.  TPS  yang  ada  di  kota Depok  sebagian  besar  dikunjungi  oleh  satu armada  truk  sampah  yang  berukuran  6  m³, tetapi ada beberapa TPS yang dikunjungi oleh lebih dari satu armada truk sampah.

## Formulasi Masalah
Pada  penelitian  ini  ditetapkan  kota Depok sebagai sampel dalam penelitian. Proses pengangkutan  sampah  tersebut  menggunakan dump truck dengan  kapasitas  6m³.  Proses pengangkutan  sampah  dilakukan  selama  lima hari  dimulai  dari  hari  Senin  sampai  dengan hari  Jumat  dan  beberapa  sampai  hari  Sabtu. Pengangkutan  dilakukan  oleh  empat  orang petugas  dimana  satu  orang  sebagai  supir  dan tiga  orang  sebagai  kernet  yang  bertugas
mengangkut  sampah  ke  dalam  truk.  Jam operasi  pengangkutan  sampah  dimulai  pukul 5.30  WIB  sampai  dengan  pukul  02.00  WIB, dengan  titik  awal  pemberangkatan  di  TPA Cipayung  dimana  seluruh  armada  truk pengangkutan  sampah  di  kota  Depok  di- tempatkan  di  sana.  Biaya  bahan  bakar  yang disediakan  untuk  pengangkutan  yaitu  sebanyak 20  liter  solar  untuk  setiap  harinya  sehingga jika diasumsikan harga bahan bakar solar saat ini  adalah  Rp  5.150/liter  maka  pengeluaran yang  dibutuhkan  setiap  harinya  adalah  Rp 103.000,00.  Pengangkutan  sampah  dilakukan di TPS yang tersebar di kota Depok, kemacetan diabaikan  dan  kecepatan  truk  konstan,  yaitu 40 km/jam.
Berdasarkan  data  rute  pengangkutan sampah  saat  ini  diketahui  proses  pengangkutan sampah  di  kota  Depok  kurang  memaksimalkan kapasitas  volume  dari  truk  yang  digunakan.
Oleh sebab itu akan  dibentuk rute baru untuk menyelesaikan  proses  pengangkutan  sampah yang tidak dimaksimalkan pada rute sebelumnya. Fungsi  tujuan  dari  model  penentuan  rute  truk pengangkut sampah pada penelitian ini adalah meminimumkan  total  jarak  tempuh  truk pengangkut  sampah  dengan  memperhatikan kendala.  Kendala  yang  ada  yaitu  setiap  rute melayani  TPS  diawali  dari  depot  (TPA Cipayung),  setiap  TPS  hanya  dilayani  tepat satu  kali  oleh  satu  truk,  jumlah  kapasitas muatan  yang  diangkut  pada  suatu trip dalam suatu  rute  tidak  melebihi  kapasitas  maksimal truk,  dan  setiap  rute  diakhiri  pada  depot (dalam hal ini TPA Cipayung) dalam keadaan kosong (tidak membawa sampah).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  digunakan  asumsi- asumsi yaitu lokasi titik awal pemberangkatan truk  sampah  disimbolkan  dengan  0.  TPS disimbolkan  dengan  penomoran  angka  dan lokasi  TPA  disimbolkan  dengan  huruf  X. Pemuatan  sampah  1m³  memakan  waktu  30 menit  dan  untuk  proses  pengosongan  muatan memakan waktu 20 menit. Data jarak tempuh dari  depot  ke  setiap  TPS  diperoleh  dengan menggunakan Google Maps . Tabel 3
menunjukkan rute masing-masing truk sampah  dari  depot  ke  setiap  TPS  di  kota
Depok.
Tabel 3. Rute Truk Pengangkut Sampah di Kota Depok
No Rute Kapasitas Angkut (m³) Jarak Tempuh (Km) Waktu Proses (Menit) 1 0-1-X-0 3 3,0 220 2 0-2-X-0 4 4,2 166 3 0-3-X-0 6 13,0 256 4 0-4-X-0 5 7,6 210 5 0-5-X-0 6 5,6 222 6 0-6-X-0 6 14,2 240 7 0-7-X-0 5 6,4 200 8 0-8-X-0 3 11,8 160 9 0-9-X-0 6 20,4 280 10 0-10-X-0 6 26,2 294 11 0-11-X-0 6 18,0 276 12 0-12-X-0 6 28,8 248 13 0-13-X-0 4 40,4 266 14 0-14-X-0 6 39,2 344 15 0-15-X-0 6 21,8 286 16 0-16-X-0 6 24,4 190 17 0-17-X-0 6 19,0 282 18 0-18-X-0 5 20,6 260 19 0-19 1 -X-0 6 30,4 294 20 0-19 2 -X-0 6 30,4 294 21 0-19 3 -X-0 6 30,4 294 22 0-19 4 -X-0 6 30,4 294 23 0-19 5 -X-0 6 30,4 294
24 0-19 6 -X-0 6 30,4 294 25 0-19 7 -X-0 6 30,4 294 26 0-19 8 -X-0 2 30,4 174 27 0-20 1 -X-0 6 25,6 300 28 0-20 2 -X-0 3 25,6 210 29 0-21-X-0 6 12,2 260 30 0-22-X-0 3 15,4 206 31 0-23-X-0 6 13,8 260 32 0-24-X-0 2 10,4 122 33 0-25-X-0 3 13,8 164 34 0-26-X-0 3 17,6 180 35 0-27-X-0 3 22,0 220 36 0-28-X-0 6 26,0 296 37 0-29-X-0 5 19,6 240 38 0-30-X-0 6 23,8 300 39 0-31-X-0 5 28,0 250 40 0-32-X-0 6 24,0 274 Total 197 845,6 9.914
Tabel  3  merupakan  rute  truk  sampah yang  beroperasi  saat  ini,  yaitu  dimulai  dari depot  menuju  TPS,  lalu  menuju  TPA  untuk mengosongkan  muatan  dan  kembali  lagi  ke depot.  Pengoperasian  truk  yang  dilakukan saat  ini  sebanyak  satu  ritasi  dalam  satu  hari, sesuai  dengan  aturan  yang  ditetapkan.  Jarak tempuh  setiap  TPS  berbeda-beda.  Jarak  TPS terjauh  berdasarkan  pengukuran  dari Google Maps yaitu TPS  Jl. Raya Tapos  dengan  jarak 40,4  km.  Waktu  yang  dihabiskan  seluruh armada  untuk  mengangkut  sampah  di  kota Depok  yaitu  9.914  menit  dan  sampah  yang terangkut  197  m 3 .  Biaya  operasional  untuk bahan  bakar  per  harinya  yaitu  sebanyak  20 liter  solar  sehingga  cukup  digunakan  untuk mengangkut  sampah  yang  memiliki  lokasi terjauh.
Sistem  pengelolaan  per  wilayah  ini membuat  pengelolaan  pengangkutan  sampah di kota Depok tidak efisien karena truk hanya melakukan  pengangkutan  sampah  hanya  di
TPS  yang  ditetapakan  dan  tidak  mengangkut sampah di TPS lain yang berbeda wilayahnya walaupun  masih  memiliki  muatan  yang cukup.  Berdasarkan  hal  tersebut  dilakukan pembentukan rute baru menggunakan Nearest Neighbour .  Pembentukan  rute dilakukan berdasarkan  jarak  terdekat  dengan  depot tanpa memperhatikan wilayah-wilayah TPS.
Pembentukan  rute  pengangkut  sampah dengan metode Nearest Neighbour terdiri dari beberapa  langkah.  Langkah  pertama  yaitu menetapkan kapasitas muatan kendaraan yang berawal  dari  depot  yang  berada  di  area  TPA Cipayung,  kemudian  menuju  lokasi  yang belum  dikunjungi  dan  memiliki  jarak terpendek  dari  depot  sebagai  lokasi  pertama. Langkah  kedua  yaitu  ke  TPS  yang  memiliki jarak  terdekat  dari  pelanggan  yang  terpilih sebelumnya  dan  jumlahnya  tidak  melebihi kapasitas  muatan  kendaraan.  Apabila  ada pelanggan  yang  terpilih  sebagai  pelanggan berikutnya  dan  terdapat  sisa  kapasitas
kendaraan,  kembali  ke  langkah  (2).  Bila kendaraan  tidak  memiliki  sisa  kapasitas, kembali  ke  langkah  (1).  Bila  tidak  ada  lokasi yang  terpilih  karna  jumlah  pengiriman melebihi  kapasitas  kendaraan,  maka  kembali ke langkah (1).  Dimulai lagi dari depot dan mengunjungi pelanggan yang belum dikunjungi  yang  memiliki  jarak  terdekat.
Langkah  ketiga  yaitu  memastikan  semua pelanggan  telah  dikunjungi.  Bila  semua pelanggan  telah  dikunjungi  tepat  satu  kali maka  algoritma  berakhir.  Berdasarkan langkah-langkah penyelesaian masalah dengan  metode Nearest  Neighbour ,  maka dibuat  dalam  bentuk  model  matematik  yang disajikan pada Tabel 4.
Tabel 4. Pembentukan Rute pada TPS 1
Tahap Algoritma
Langkah 1  Truk sampah mengawali perjalanan dari depot yang berlokasi di TPA Cipayung dengan muatan dalam kendaraan (Q) = 0 m³ untuk rute pertama (k = 1) pada trip pertama (t = 1)
Langkah 2  Memilih TPS yang paling dekat dengan depot yaitu yang terdekat adalah TPS 1 dengan jarak 1,6 km, sehingga rute yang terbentuk menjadi 0 – 1 – X – 0.
Langkah 3  Hitung  permintaan  muatan  (Q  =  Q  +  d i ).  Volume  sampah  pada TPS  1  (d₁)  =  3 m³, maka kapasitas sampah dalam truk (Q) = Q + (d₁) = 0 + 3 = 3 m³ < Qmaks.
Langkah 4  Jika Q < Kapasitas maksimal kendaraan (Qmaks), lanjutkan ke langkah (5). Jika
Q  =  Qmaks,  lanjutkan  ke  langkah  (7).  Jika  Q  >  Qmaks,  lanjut  ke  langkah  (6). Berdasarkan pada langkah ke (3), diketahui muatan sampah dalam truk adalah Q < Qmaks
Langkah 5  Bentuk  konsumen  yang  terpilih  sebagai  lokasi  awal,  kemudian  ulangi  langkah
(2).  Muatan  sampah  dalam  truk  adalah  Q  <  Qmaks  sehingga  dicari  TPS  yang terdekat dari TPS 1. TPS yang terpilih adalah TPS 2 dengan jarak 1 km
Langkah 6  Batalkan  pemilihan  konsumen  terakhir,  kemudian  pilih  konsumen  lain  yang
belum  terpilih  yang  paling  dekat  dengan  lokasi  awal  dan  lanjutkan  ke  langkah (3). Jika semua konsumen tidak ada yang layak, lanjutkan ke langkah (7). Sampah di TPS 2 adalah 4 m 3 , jika TPS 2 dipilih maka Q > Qmaks, sehingga dicari TPS lain yang terdekat dan terpilihlah TPS 8 lalu dilanjutkan dengan langkah (3)
Langkah 7  Kendaraan  menuju  X  untuk  membongkar  muatan.  Bentuk  trip  baru  (t  =  t  +1),
kemudian  ulangi  langkah  (1).  Rute  yang  terbentuk  yaitu  0 –  1  –  8  –  X  –  0  dan muatan sampah dalam truk Q = Qmaks, maka truk menuju TPA Cipayung untuk membongkar muatan
Langkah 8  Batalkan  pemilihan  konsumen  terakhir,  kemudian  kembali  ke  langkah  (1)  utuk
membentuk rute berikutnya (k = k + 1).
Langkah 9  Semua konsumen telah terpilih, maka pencarian rute selesai.
Berdasarkan  pembentukan  rute  pada TPS  1  yang  disajikan  dalam  bentuk  Tabel  4 maka dijelaskan secara rinci langkah penyelesaiannya.  Langkah  tersebut  dimulai dengan pembentukan trip pertama (t = 1) pada rute  pertama  (k  =  1)  yaitu  truk  mengawali perjalanan  dalam  keadaan  kosong  dari  depot (0)  yang  berada  di  TPA  Cipayung  yang merupakan  pangkalan  semua  armada  truk, menuju TPS yang paling terdekat yaitu TPS 1 dengan  jarak  1,6  km.  Rute  yang  terbentuk menjadi  0  –  1  –  X  –  0.  Selanjutnya  diuji kelayakannya yaitu volume sampah pada TPS 1  (d₁)  =  3  m³,  maka  kapasitas  sampah  dalam truk (Q) = Q + (d₁) = 0 + 3 = 3 m³ < Q maks. Oleh karna Q ≤ Q maks, maka pemilihan TPS 1 masuk dalam kategori layak sehingga rute 0 – 1 – X – 0 dianggap layak.
Lokasi  terakhir  yang  dikunjungi  truk adalah  TPS  (1),  maka  dipilih  TPS  yang terdekat  dengan  TPS  (1).  Berdasarkan  hasil pengukuran  jarak,  diketahui  TPS  yang memiliki  jarak  terdekat  adalah  TPS  (2) dengan  jarak  1  km  dengan  demikian  maka rute yang terbentuk menjadi 0 – 1 – 2 – X – 0. Selanjutnya  diuji  kelayakannya  yaitu  volume sampah  pada  TPS  2  (d 2 )  =  4  m³,  maka kapasitas sampah dalam truk (Q) = Q + (d 2 ) = 3  +  4  =  7  m³  >  Q  maks.  oleh  karna  Q  ≥  Q maks,  maka  pemilihan  TPS  2  masuk  dalam kategori tidak layak sehingga harus dicari rute terdekat  dan  volume  sampah  yang  tidak
melebihi  kapasitas.  Berdasarkan  pertimbangan jarak terdekat dan  volume sampah  maka TPS (8) terpilih sebagai rute selanjutnya. Selanjutnya  diuji  kelayakannya  yaitu  volume sampah  pada  TPS  8  (d 8 )  =  3  m³,  maka kapasitas sampah dalam truk (Q) = Q + (d 8 ) = 3  +  3  =  6  m³  =  Q  maks.  Oleh  karna  Q  =  Q maks,  maka  pemilihan  TPS  8  masuk  dalam kategori layak sehingga rute 0 – 1 – 8 – X – 0 dianggap  layak.  Volume  sampah  dalam  truk sama  dengan  kapasitas  maksimal  truk, sehingga  truk  menuju  TPA  Cipayung  untuk membongkar  muatan.  Total  jarak  tempuh perjalanan  yang  dimulai  dari  Depot  menuju TPS  (1)  lalu  ke  TPS  (8)  lalu  ke  TPA  dan kembali ke depot adalah sejauh 12,7 km.
Trip  selanjutnya  juga  dilakukan  hal yang  demikian  sampai  semua  TPS  telah dikunjungi.  Berdasarkan  aturan Nearest Neighbour adalah  apabila  semua  pelanggan telah  dikunjungi  tepat  satu  kali  maka algoritma  berakhir.  Seluruh  TPS  di  kota Depok  telah  dikunjungi  berdasarkan  aturan Nearest Neighbour , maka diketahui ada enam penggabungan  rute  yang  terjadi.  Rute  yang digabungkan  yaitu  TPS  1  dengan  8,  TPS  2 dengan  24,  TPS  12  dengan  16,  TPS  19 dengan  20,  TPS  25  dengan  22,  dan  terakhir TPS 26 dengan 27. Berdasarkan penyelesaian menggunakan  metode Nearest Neighbour tersebut,  maka  didapatkan  hasil  seperti  pada Tabel 5.
Tabel 5. Rute Baru Menggunakan Nearest Neighbour No Rute Kapasitas Angkut (m³) Jarak Tempuh (km) Waktu Proses (menit) 1 0-1-8-X-0 6 12,7 255 2 0-2-24-X-0 6 13,1 259 3 0-3-X-0 6 13,0 256 4 0-4-X-0 5 7,6 210 5 0-5-X-0 6 5,6 222 6 0-6-X-0 6 14,2 240 7 0-7-X-0 5 6,4 200 8 0-9-X-0 6 20,4 280 9 0-10-X-0 6 26,2 294 10  0-11-X-0 6 18,0 276 11  0-12-16-X-0 6 31,7 338 12  0-13-X-0 4 40,4 266 13  0-14-X-0 6 39,2 344 14  0-15-X-0 6 21,8 286 15  0-17-X-0 6 19,0 282 16  0-18-X-0 5 20,6 260 17  0-19 1 -X-0 6 30,4 294 18  0-19 2 -X-0 6 30,4 294 19  0-19 3 -X-0 6 30,4 294 20  0-19 4 -X-0 6 30,4 294 21  0-19 5 -X-0 6 30,4 294 22  0-19 6 -X-0 6 30,4 294 23  0-19 7 -X-0 6 30,4 294 24  0-19 8 -20 2 -X-0 5 33,3 313 25  0-20 1 -X-0 6 25,6 300 26  0-21-X-0 6 12,2 260 27  0-23-X-0 6 13,8 260 28  0-25-22-X-0 6 22,6 285 29  0-26-27-X-0 6 24,0 303 30  0-28-X-0 6 26,0 296 31  0-29-X-0 5 19,6 240 32  0-30-X-0 6 23,8 300 33  0-31-X-0 5 28,0 250 34  0-32-X-0 6 24,0 274 Total 197 775,6 9.457
Tabel  5  merupakan  rute  truk  sampah setelah menggunakan metode Nearest Neighbour .  Truk  mengawali  perjalanan  dari depot  yang  berlokasi  di  area  TPA  Cipayung menuju  TPS,  lalu  menuju  TPA  untuk mengosongkan  muatan  dan  kembali  lagi  ke depot.  Berdasarkan  penyelesaian  menggunakan metode Nearest  Neighbour ,  maka  terjadi
penggabungan  enam  rute  truk  sehingga  total jarak tempuh yang dilalui seluruh armada truk dalam  satu  hari    adalah  775,6  km  dengan waktu  beroperasi  9.457  menit  dan  total sampah yang terangkut yaitu 197 m³.
Berdasarkan  rute  truk  pengangkut sampah  yang  disajikan  pada  Tabel  4  maka dilakukan  optimalisasi  hingga  didapatkan
hasil  yang  disajikan  pada  Tabel  5.  Proses pengangkutan  sampah  ke  seluruh  TPS menggunakan  armada  truk  berukuran  6  m 3 pada  awalnya  memakan  total  jarak  tempuh sekitar  845,6  km  perharinya.  Penghematan terjadi  setelah  mengikuti  langkah-langkah penyelesaian  dengan  menggunakan  metode Nearest  Neighbour dan  didapat  total  jarak tempuh  menjadi  berkurang  sekitar  775,6  km per  harinya  sehingga  terjadi  penghematan jarak  tempuh  70  km  atau  sekitar  8,3%. Berkurangnya  jarak  tempuh  tersebut  terjadi karena  ada  penambahan  rute  yang  biasanya pengambilan sampah  hanya dilakukan  di satu TPS  menjadi  lebih  dari  satu  TPS  dengan memperhatikan faktor kendala yaitu kapasitas muatan.
Sampah  yang  diangkut  dari  TPS menggunakan  truk  berkapasitas  6m³  berjumlah 197  m 3 perharinya.  Pengangkutan  sampah tersebut  biasanya  dilakukan  dengan  meng- gunakan 40 armada truk. Setelah menggunakan metode Nearest Neighbour terjadi penggabungan sebanyak  enam  rute,  sehingga  armada  yang digunakan  untuk  mengangkut  sampah  yang berjumlah  197  m 3 hanya  membutuhkan  sekitar 34 armada truk. Terdapat penghematan 6 truk untuk  mengangkut  sampah  tersebut atau penghematan sekitar 15%.
Perhitungan  waktu  proses  digunakan asumsi-asumsi  yaitu  untuk  pemuatan  sampah 1m³  memakan  waktu  30  menit  dan  untuk proses  pengosongan  muatan  memakan  waktu 20  menit.  Total  waktu  proses  setiap  harinya yang  dimulai  dari  depot  menuju  TPS  lalu
menuju  TPA  dan  kembali  lagi  ke  depot sebelum menggunakan metode Nearest Neighbour adalah  9914  menit,  namun  setelah mengikuti  langkah-langkah  penyelesaian dalam  metode Nearest  Neighbour maka waktu  proses  berkurang  menjadi  9457  menit, sehingga  terjadi  penghematan  waktu  457 menit  atau  sekitar  4,6%.  Waktu  kerja  yang disediakan  apabila  dimanfaatkan,  maka  dapat digunakan untuk pengangkutan hingga 2 ritasi di  beberapa  wilayah  tertentu  yang  memiliki jam  kerja  sedikit,  ataupun  digunakan  untuk melakukan dengan cara menyisir jalan.
Tantangan kedepannya dalam penerapan  metode Nearest  Neighbour yaitu para  koordinator  lapangan  tidak  hanya mengetahui  permasalahan  sampah  yang  ada di wilayah sendiri, tapi juga harus mengetahui permasalahan  sampah  yang  ada  di  wilyah lainnya  sehingga  dengan  armada  yang tersedia  dapat  dimanfaatkan  sebaik-baiknya. Perubahan  rute  yang  terjadi  tentunya  juga berdampak pada jarak tempuh yang bertambah dari biasanya.
Perbaikan kedepannya mengenai pengelolaan  sampah  khususnya  dalam  hal pengangkutan  sampah  yaitu  dinas  kebersihan harus  melakukan  pertemuan  dengan  seluruh koordinator  lapangan  di  seluruh  kecamatan untuk melakukan evaluasi, sehingga pengelolaan sampah  yang biasanya dilakukan per  wilayah  kini  dapat  dilakukan  secara bersama-sama.  Pengelolaan  sampah  juga harus  dilakukan  di  setiap  wilayah  kecamatan agar  TPA  tidak  menanggung  beban  seluruh
sampah yang ada di kota Depok. Pengelolaan dapat  dilakukan  dengan  membangun  TPS  3R di  seluruh  kecamatan  bahkan  hingga  tiap kelurahan, sehingga nantinya dengan pemanfaatan  TPS  3R  yang  lebih  baik  dapat menghasilkan  nilai  ekonomi  dari  sampah. Penambahan  jumlah  armada  perlu  dilakukan sehingga  dapat  mengangkut  sampah  lebih banyak  karena  populasi  penduduk  tiap tahunnya  meningkat.  Penambahan  jumlah armada  tersebut  tentunya  harus  disesuaikan dengan  kondisi  geografis  setiap  wilayah, karena  setiap  wilayah  memiliki  geografis yang  berbeda-beda.  Penambahan  jumlah armada  akan  berdampak  pada  penambahan jumlah  pekerja  baik  itu  supir  dan  kernet sehingga harus dilakukan penelitian lebih lanjut.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang dilakukan  dengan  mengikuti  tahapan  dalam metode Nearest  Neighbour didapatkan  hasil berupa jarak tempuh yang sebelumnya adalah 845,6 km berkurang menjadi sekitar 775,6 km sehingga  terjadi  penghematan  jarak  tempuh 70 km atau sekitar 8,3%. Berkurangnya jarak tempuh  tersebut  karena  ada  enam  peng- gabungan  rute  truk  pengangkut  sampah,  yaitu TPS  1  dengan  8,  TPS  2  dengan  24,  TPS  12 dengan  16,  TPS  19  dengan  20,  TPS  25 dengan  22,  dan  terakhir  TPS  26  dengan  27. Truk  yang  digunakan  untuk  mengangkut sampah  sebanyak  197  m 3 sebelumnya berjumlah  40  armada.  Setelah  mengikuti
langkah-langkah  metode Nearest  Neighbour maka  jumlah  armada  truk  yang  dibutuhkan untuk  mengangkut  sampah  sebanyak  197  m 3 menjadi  sekitar  34  armada  sehingga  terjadi penghematan  sebanyak  6  armada  atau  sekitar 15%.  Waktu  proses  yang  digunakan  seluruh armada truk pengangkutan sampah ke seluruh TPS  hingga  kembali  ke  depot  sebelumnya adalah  9914  menit.  Setelah  mengikuti langkah-langkah  metode Nearest  Neighbour maka  didapatkan  pengurangan  waktu  proses menjadi  9457  menit,  sehingga  terjadi penghematan  waktu sebanyak 457  menit atau sekitar 4,6%.
Pada  penelitian  selanjutnya  sebaiknya DLHK melakukan koordinasi kepada koordinator  lapangan  agar  dalam  hal pengelolaan  pengangkutan  sampah  dilakukan secara  bersama-sama  sehingga  pemanfaatan armada  yang  telah  diberikan  oleh  DLHK dapat  maksimal  dilakukan.  DLHK  juga  perlu melakukan  penelitian  lanjutan  mengenai pengelolaan  pengangkutan  sampah  yang dilakukan  truk  dengan  cara  menyisir  jalan atau  dari  rumah  ke  rumah  akibat  tidak tersedianya  lahan,  sehingga  jumlah  armada truk  dengan  timbunan  sampah  yang  ada sesuai  agar  tidak  menimbulkan  penumpukan sampah  dan  terjadi  penurunan  kualitas lingkungan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R.  Candrakirana,  “Penegakan  hukum lingkungan  dalam  bidang  pengelolaan
sampah sebagai perwujudan prinsip good
environmental governance di kota
Surakarta,” Jurnal Yustisia, vol. 4, no. 3,
hal. 581 – 601, 2015.
[2] M. Rizal, “Analisis pengelolaan
persampahan perkotaan (studi kasus pada kelurahan  Boya  kecamatan  Banawa kabupaten  Donggala),” Jurnal  Sipil Mesin  Arsitek  Elektro  (SMARTek) ,  vol.
9, no. 2, hal. 155 – 172, 2011.
[3] S.  Wirasambada  dan  D.  I.  Handayani, “Vehicle  routing  untuk  pick  up  problem dengan pendekatan most valueable
neighborhood  dan  nearest  neighbor pada jasa  pengiriman  barang,” Jurnal  Teknik Waktu , vol. 14, no. 2, hal. 43 – 46, 2016.
[4] M.  K.  Karim,  B.  D.  Setiawan,  dan  P.  P.
Adikara,  “Optimasi  Vehicle  Routing Problem With Time Windows (VRPTW) pada  rute  Mobile  Grapari  (MOGI) Telkomsel cabang Malang menggunakan algoritme genetika,” Jurnal Pengembangan Teknologi  Informasi  dan  Komputer ,  vol.
2, no. 8, hal. 2702 – 2709, 2018.
[5] M.  Sari,  A.  Dhoruri,  dan  E.  R.  Sari, “Penyelesaian capacitated vehicle
routing  problem  menggunakan  saving matriks,  squential  insertion,  dan  nearest
neighbour  di  Victoria  Road,” Jurnal Matematika ,  vol.  5,  no.  3,  hal.  1  –  11,
2016.
[6] I.  K.  T.  S.  Pramartha,  I.  A.  R.
Widhiawati,  dan  Y.  Ciawi,  “Analisis pengelolaan  pengangkutan  sampah  di kecamatan Klungkung kabupaten
Klungkung,” Jurnal  Ilmiah  Elektronik
Infrastruktur  Teknik  Sipil ,  vol.  2,  no.  2,
hal. IX-1 – IX-6, 2013.
[7] N.  H.  N.  Wirum,  “Optimasi  pembagian tugas  karyawan  menggunakan  metode Hungarian,” Skripsi ,  Universitas  Islam Negeri Alauddin, Makassar, 2017.
[8] DLHK,  “Perda  kota  Depok  tahun  2014 tentang  pengelolaan  sampah,” Pemerintah
Kota Depok . [Daring]. Tersedia:
http://dlhk.depok.go.id/wp- content/uploads/2018/08/PERDA- KOTA-DEPOK-THN-2014-NO-05- TTG-PENGELOLAAN-SAMPAH.pdf. [Diakses: 10 Oktober 2019].