Jurnal Ekonomi dan Bisnis, Vol. 11 No. 1 Juli 2022 P - ISSN : 2503-4413 E - ISSN
: 2654-5837, Hal 12 81 – 1296

## ANALISIS PROSPEKTIF UNTUK KEBERLANJUTAN PENGELOLAAN TPS 3R DI KOTA PANGKALPINANG A PROSPECTIVE ANALYSIS FOR TPS 3R SUSTAINABILITY IN
PANGKALPINANG CITY
Oleh : Meri Nopriani a ,
Akhmad Fauzi b ,
Nuva c
e-mail: 1 meri.nopriani@gmail.com ,
2 akhmadfauzi@apps.ipb.ac.id ,
3 nuva@apps.ipb.ac.id
a,b,c Departemen Ilmu Ekonomi Suberdaya dan Lingkungan, Fakultas Ekonomi dan Manajemen Institut Pertanian Bogor
.Article Info
Abstract Article History : Received  16  July - 2022 Accepted  25 July - 2022 Available Online 31 July - 2022 The  implementation  of  the  TPS  3R  program  is  one  strategy  for overcoming the  waste problem in Pangkalpinang City. To ensure the sustainability of the program thus this study is carried out by analyzing the factors and actors that influence its implementation. This study uses the MICMAC method to identify key variables, and the MACTOR method to identify the influence and role of actors. The  results  show  that  the  role  of  regulation  and  community participation  is  very  strong  in  influencing  all  variables  in  the system,  so  it  must  be  the  focus  which  should  be  a  concern bypolicymakers.  The  most  important  actors  in  supporting  the success  of  the  program  are  DLH,  KSM,  DPUPR,  PLN  and Pertamina. A strong alliance of these actors is needed to support the success and sustainability of the program.
Keyword :
Actor nexus; Alliances; MACTOR; MICMAC; Sustainability

## 1. PENDAHULUAN
Kondisi  permasalahan  sampah  di  Indonesia merupakan salah satu  isu  yang  semakin mengkhawatirkan.  Berdasarkan  riset  badan  PBB tahun  2015,  Indonesia  termasuk  dalam  daftar  50 negara  penyumbang  timbulan  sampah  terbesar  di dunia  dan  menempati  urutan  kedua  penyumbang sampah  plastik  ke  laut  setelah  China.  Data Kementerian  Lingkungan  Hidup  dan  Kehutanan (KLHK)  tahun  2020  menjelaskan  bahwa  total sampah di Indonesia di tahun 2019 mencapai 67,8 juta  ton  dan  akan  terus  bertambah  seiring pertumbuhan  jumlah  penduduk.  Jumlah  ini  lebih tinggi dibandingkan jumlah sampah per tahun yang mencapai 64 juta ton, dengan produksi sampah setiap harinya sampai dengan 175 ribu ton atau 7.300 ton per jam.
Permasalahan  sampah  yang  tidak  kunjung terselesaikan saat ini, merupakan akibat minimnya kesadaran  individu  masyarakat  sebagai  penghasil sampah  dalam  mengelola  sampah  dan  keseriusan
pemerintah mengatasi permasalahan sampah, baik dari  segi  pendanaan  maupun  edukasi  terhadap masyarakat.  Dalam  kajiannya  mengenai  metode daur  ulang  pengolahan  sampah  rumah  tangga, Bergeon  (2016)  menyatakan  pentingnya  otoritas nasional untuk menciptakan kondisi kerangka kerja dalam  mendorong  keberhasilan  pelaksanaan  daur ulang sampah. Sukholtaman dan Shirahada (2014) juga menyebutkan faktor utama yang berkontribusi terhadap pengelolaan sampah yang tidak efektif di negara  berkembang  adalah  kurangnya  partisipasi dari  masyarakat  lokal.  Pengelolaan  sampah  yang lebih  baik  membutuhkan  kemauan  dan  kesadaran semua pihak untuk konsisten dan berkesinambungan  agar  persoalan  sampah  dapat terselesaikan secara tuntas (Damanhuri dan Padmi 2018).
Kebijakan pemerintah untuk mengatasi permasalahan  sampah  salah  satunya  melalui Peraturan  Presiden  Nomor 97  tahun  2017  tentang Kebijakan  dan  Strategi  Nasional  (Jakstranas)
Pengelolaan Sampah Rumah Tangga dan Sampah Sejenis  Rumah  Tangga,  yang  mengamanatkan keterlibatan seluruh pemangku kepentingan untuk melakukan pengelolaan sampah mulai dari sumber sampai dengan pemrosesan akhir. Target pengelolaan  sampah  yang  ingin  dicapai  dalam Jakstranas  adalah  100%  sampah  terkelola  dengan baik dan benar pada tahun 2025 (Indonesia bersih dan  bebas  sampah)  yang  diukur  melalui pengurangan sampah sebesar 30%, dan penanganan sampah sebesar 70%. Target pengurangan  sampah  sebesar  30%  dari  timbulan sampah nasional ini diusahakan dengan pembatasan  timbunan  sampah,  pendauran  ulang sampah,  dan  pemanfaatan  kembali  sampah. Sementara  itu,  target  penanganan  70%  dari timbunan  sampah  nasional  akan  diupayakan dengan  pemilahan,  pengumpulan,  pengangkutan, pengolahan,  dan  pemrosesan  akhir.  Untuk mencapai  target  tersebut,  pemerintah  daerah  juga harus  menyusun  dokumen  Kebijakan  Strategi Daerah  (Jakstrada)  yang  merupakan  penjabaran secara rinci dari Jakstranas.
Kebijakan  pemerintah  Kota  Pangkalpinang  dalam dokumen  Jakstrada  disusun  guna  menentukan kebijakan  terkait  pengelolaan  sampah  yang bertujuan  untuk  mengurangi  timbulan  sampah  di Kota Pangkalpinang. Jakstrada disusun berdasarkan kondisi permasalahan sampah di Kota Pangkalpinang  yang  disesuaikan  dengan  amanat Undang-undang  nomor  18  tahun  2008  tentang Pengelolaan  Sampah  yang  diperkuat  dengan Peraturan  Pemerintah  Nomor  81  Tahun  2012 tentang  Pengelolaan  Sampah  Rumah  Tangga  dan Sampah  Sejenis  Rumah  Tangga,  serta  Peraturan Walikota Nomor 6 Tahun 2013 tentang Pengelolaan Sampah.
Realitas  kondisi  penanganan  sampah  di  Kota Pangkalpinang masih menggunakan konsep konvensional, yaitu dikumpulkan kemudian diangkut  dan  berakhir  di  tempat  pembuangan (TPA)
sampah.  Dengan  kondisi  keterbatasan  lahan  dan tanpa  penanganan  yang  tepat,  mengakibatkan kondisi  TPA  sampah  semakin  tidak  layak  karena sudah melebihi kapasitas penampungannya. Pemerintah  kota  harus  segera  membuat  strategi untuk  mengurangi  timbulan  sampah  di  TPA sebelum  menimbulkan  masalah  bagi  kehidupan dan  kesehatan  lingkungan,  terutama  kesehatan manusia,  salah  satunya  dengan  penerapan  konsep pengelolaan sampah terpadu.
Konsep  pengelolaan  sampah  secara  terpadu merupakan  solusi  alternatif  untuk  mengurangi timbulan  sampah  pada  TPA  atau  landfill (Tchobanoglous dan Kreith 2002). USEPA ( United States  Environmental  Protection  Agency )  atau
Badan  Perlindungan  Lingkungan  di  Amerika Serikat  mengidentifikasi  empat  dasar  strategi pilihan  manajemen  pengelolaan  sampah  terpadu yaitu: reduksi sampah di sumbernya, recycling dan pengomposan,  transformasi  sampah  menjadi energi ( waste-to-energy ), dan pengurukan sampah (Vesilind  et  al.  2002).  Penerapan  konsep  ini  akan berhasil  dengan  baik  bila  dilakukan  terpadu  dan holistik dengan melibatkan seluruh aktor ( stakeholders ) terkait, seperti pemerintah, pengusaha, LSM dan masyarakat (Bebassari 2004). Program  TPS  3R  (Tempat  Pengelolaan  Sampah Reduce,  Reuse  and  Recycle )  merupakan  konsep penangan  sampah  terpadu  yang  diselenggarakan oleh pemerintah pusat melalui Direktorat Jenderal Cipta  Karya  Kementerian  Pekerjaan  Umum  dan Perumahan  Rakyat  (KPUPR). Program  ini  adalah bagian  dari  program  pengembangan  sistem pengelolaan  persampahan  dengan  target  akses pelayanan  pengelolaan  sampah  100%  pada  tahun 2019.  Penyelenggaraan  TPS  3R  merupakan  salah satu  program  fisik  yang  bertujuan  untuk mengurangi  kuantitas  dan/atau  memperbaiki karakteristik sampah yang akan diolah secara lebih lanjut  di  TPA  sampah  dan  berperan  dalam menjamin  semakin  sedikitnya  kebutuhan  lahan untuk  penyediaan  TPA  sampah  di  perkotaan (Damanhuri  dan  Padmi  2018).  Program  ini merupakan  pola  pendekatan  pengelolaan  sampah yang  melibatkan  peran  aktif  dan  pemberdayaan kapasitas  masyarakat.  Kunci  utama  keberhasilan program TPS 3R adalah kesadaran dan peran aktif masyarakat.  Selain  dapat  mengurangi  volume timbunan sampah di TPA, program ini diharapkan dapat  membantu  meningkatkan  perekonomian masyarakat  melalui  produk  sampingan  yang memiliki nilai ekonomis yang dihasilkan. Keberhasilan pengelolaan sampah melalui program  TPS  3R  dapat  dilihat  dari  persentase pengurangan  timbulan  sampah  sebelum  dan sesudah adanya program yang sesuai dengan target Jakstranas.  Sebagai  salah  satu  strategi  utama pengelolaan  sampah,  perlu  untuk  melakukan evaluasi terhadap kinerja TPS 3R agar pencapaian target program dapat maksimal. Analisis keberlanjutan sistem  pengelolaan  sampah  ini  juga  perlu dilakukan untuk memberikan gambaran bagi pihak terkait dalam menentukan arah kebijakan pengembangan  kinerja  pengelolaan  sampah  TPS 3R sehingga dapat diperoleh manfaat yang optimal. Pelaksanaan program TPS 3R di Kota Pangkalpinang  dilakukan  secara  bertahap  sejak tahun  2016.  Hingga  kini  telah  dibangun  sarana pengolahan  sampah  TPS  3R  sejumlah  empat  unit di  empat  kecamatan,  dan  rencananya  akan dibangun TPS 3R untuk masing-masing kecamatan
yang berjumlah tujuh kecamatan. Dari empat unit TPS 3R yang dibangun baru satu unit yang berjalan efektif  yaitu  TPS  3R  yang  berada  di  Kecamatan Gabek, sedangkan tiga unit TPS 3R yang berada di Kecamatan  Bukit  Intan,  Kecamatan  Rangkui  dan Kecamatan  Pangkalbalam  masih  belum  efektif. Dugaan penyebab masih belum efektifnya TPS 3R karena sistem pengelolaan yang diterapkan belum teruji memenuhi berbagai aspek keberlanjutan hal ini  berdampak  pada  permasalahan  kelangsungan masa  depan  sistem  pengolahan  sampah  di  Kota Pangkalpinang.
Dalam  menganalisis  aspek  keberlanjutan  suatu program, sangat penting untuk melakukan analisis terhadap faktor-faktor yang memengaruhi keberhasilan  kinerja  program  tersebut.  Penelitian ini  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi kinerja implementasi program TPS 3R di Kota Pangkalpinang  agar  dapat  keberlanjutan.  Analisis dilakukan  melalui  identifikasi  variabel-variabel kunci  dengan  menggunakan  metode  MICMAC ( Matrix of ross Impact Multiplication Applied to a Classification), serta  identifikasi  pengaruh  dan  peran  aktor menggunakan  metode  MACTOR  (Matrix  of Alliance  and  Conflict:  Tactic,  Objectives  and Recommendation ).
Penelitian terkait status keberlanjutan implementasi TPS 3R di lokasi yang berbeda sudah banyak  dilakukan,  diantarnya  oleh  Ismail  (2018) menggunakan metode deskriptif SPSS, RAPFISH, dan  AHP  ( Analytical  Hierarchy  Process )  dengan lokasi studi kasus Kota Bogor. Analisis peran aktor dalam  kebijakan  pengelolaan  sampah  oleh  Sagita et  al.  (2015)  menggunakan  metode  kualitatif deskriptif  dengan  lokasi  studi  kasus  Kota Semarang. Untuk penelitian di Kota Pangkalpinang  mengenai  keberlanjutan  TPS  3R belum pernah dilakukan. Penelitian ini menggunakan  teknik  analisis  keberlanjutan  yang berbeda  dengan  penelitian-penelitian  sebelumnya yaitu  melalui  perspektif  yang  berkaitan  dengan “aktor-faktor”  dalam  penentuan  variabel  dan stakeholder s  yang  terlibat  dalam  keberhasilan pengelolaan  sampah  melalui  program  TPS  3R  di Kota  Pangkalpinang.  Hasil  analisis  penelitian  ini diharapkan  berguna  sebagai  masukan  bagi pengambil  kebijakan  dalam  perumusan  strategi pengelolaan  TPS  3R  yang  berkelanjutan  untuk mendukung  program  Indonesia  Bersih  dan  Bebas Sampah 2025.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode  prospektif analisis  dalam  konteks  keberlanjutan  yang berkaitan  dengan  “aktor-faktor”  menggunakan
MICMAC  dan  MACTOR  yang  dikembangkan oleh  Godet  pada  tahun  1999.  Pendekatan MICMAC  mengandalkan  pemikiran  analisis melalui pemecahan yang sistematis terhadap suatu masalah, yang dimulai dengan perumusan masalah ( problem  definition ),  kemudian  diikuti  dengan identifikasi  variabel  internal  dan  eksternal  (Fauzi 2019). Pada tahap selanjutnya, MICMAC melakukan  analisis  hubungan  antar  variabel  dan pembobotan terhadap hubungan tersebut berdasarkan derajat
mobilitas dan
ketergantungannya antar variabel Benjumea-Arias 2016).  Menurut  Almeida  dan  Moraes  (2013) prinsip teknik MICMAC sangat membantu untuk: 1)  mengidentifikasi  variabel-variabel  utama  yang bersifat influential (memengaruhi)  dan dependent (dipengaruhi)  yang  esensial  bagi  suatu  sistem;  2) memetakan hubungan antar variabel dan relevansi variabel-variabel tersebut dalam menjelaskan suatu sistem; dan 3) mengungkapkan rantai sebab akibat dari suatu sistem. Untuk dapat memetakan variabel dalam  sistem  menggunakan  metode  MICMAC, ada empat tahapan yang harus dilakukan yaitu: 1) mendefinisikan  masalah;  2)  mengidentifikasi variabel internal dan eksternal; 3) mengidentifikasi hubungan  antar  variabel;  dan  4)  memetakan variabel  dan  ranking.  Dalam  penelitian  ini, MICMAC digunakan untuk menganalisis pengaruh  antar  variabel  dalam  keberlanjutan kinerja  program  TPS  3R.  Dari  hasil  analisis MICMAC  diharapkan  dapat  diperoleh  variabel- variabel kunci yang memengaruhi kinerja Program TPS 3R. Variabel yang diperoleh dari hasil tahapan analisis  MICMAC  selanjutnya  digunakan  sebagai dasar  penentuan  aktor  yang  memengaruhi  kinerja Program TPS 3R. Interaksi antar aktor yang paling berpengaruh dalam kebijakan pengelolaan sampah di  analisis  menggunakan  MACTOR.  Dengan kemampuan  yang  dimiliki,  MACTOR  dapat membantu  dalam  pembuatan  keputusan  sehingga para  aktor  dapat  menerapkan  kebijakannya. Keunggulannya  adalah  MACTOR  sangat  tepat untuk  penyusunan  strategi  yan  melibatkan sejumlah  aktor  dengan  menggunakan  serangkaian tujuan  tertentu.  Selain  itu,  metode  MACTOR bersifat interaktif, mudah digunakan dan diinterpretasikan. Namun MACTOR juga memiliki  beberapa  kelemahan  terkait  dengan pengumpulan  informasi  yang  dibutuhkan  karena sebagian aktor mungkin tidak bersedia mengungkapkan informasi yang dianggap rahasia. Oleh  karena  itu,  hasil  analisis  MACTOR  sangat tergantung dari kualitas data input yang diperoleh dari  para  aktor  yang  menjadi  sumber  informasi pada  kegiatan  FGD  (Rahma  2019).  Dalam penelitian ini, metode analisis MACTOR digunakan untuk melihat interaksi antar aktor atau
stakeholders yang terkait, serta berbagai isu faktor yang  memengaruhi  pencapaian  keberhasilan  dan keberlanjutan program TPS 3R.
Untuk memperoleh data dan informasi yang akurat mengenai  faktor-faktor  pendorong  keberlanjutan kinerja program TPS 3R, maka dilakukan beberapa metode  pengambilan  data  dan  informasi  meliputi wawancara,  studi  literatur,  survey  lapangan  dan diskusi  dengan stakeholders terkait.  Wawancara dilakukan  kepada  pengelola  TPS  3R,  pihak kelurahan,  tokoh  masyarakat  dan  pejabat  terkait dibeberapa  instansi  (Dinas  Lingkungan  Hidup, Dinas  Pemukiman  dan  Perumahan  Rakyat,  Balai Cipta  Karya  dan  Dinas  Kebersihan  Kota Pangkalpinang). Survey lapangan dilakukan dengan  meninjau  kegiatan  penanganan  sampah  di TPS 3R dan TPA sampah. Studi literatur dilakukan dengan  mempelajari  peraturan,  buku,  laporan  dan jurnal terkait penelitian.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahap awal identifikasi variabel strategis penelitian  ini  dilakukan  melalui  metode Focus Group  Discussion (FGD).  Pada  tahap  awal  FGD, untuk  menyamakan  persepsi  mengenai  konsep keberlanjutan peserta diberikan orientasi mengenai konsep  status  keberlanjutan  dalam  pengelolaan TPS  3R.  Selanjutnya,  peneliti  menyajikan  hasil identifikasi  awal  variabel  yang  dikelompokkan berdasarkan  kinerja  input,  proses  dan  output  TPS 3R  yang  diperoleh  melalui  studi  literatur  jurnal penelitian  Zafira  dan  Damanhuri  (2019),  survey pendahuluan, maupun wawancara langsung narasumber yang relevan. Berdasarkan hasil forum diskusi  telah  diidentifikasi  13  variabel  strategis (Tabel 1) sebagai variabel kunci dalam
keberhasilan  kinerja  TPS  3R  yaitu  regulasi, kelembagaaan, pengelola TPS 3R, jumlah timbulan sampah di TPA, operasional (SOP dan Teknologi), pembiayaan,  pembinaan/pendampingan/pelatihan, penyuluhan/sosialisasi, pemantauan/monitoring, efisiensi  reduksi,  pendapatan  penjualan  produk sampah,  partisipasi  masyarakat,  dan  kerjasama dengan pihak lain.
Untuk menganalisa posisi variabel dan menentukan  variabel  strategisnya,  penelitian  ini menggunakan metode analisis MICMAC. Metode ini  digunakan  untuk  mengidentifikasi  sejumlah variabel  strategis  serta  melakukan  analisis pengaruh  dan  ketergantungan  di  antara  variabel- variabel tersebut sebagai faktor yang memengaruhi keberhasilan program  TPS 3R.  Kelebihan metode ini  dapat  menyelidiki  beberapa  variabel  pada  saat yang  bersamaan,  tetapi  tidak  dapat  memberikan skor  prioritas  keseluruhan  untuk  setiap  variabel (Barati et  al. 2019).  Hasil  analisis  metode  ini sangat ditentukan oleh kecermatan dalam mengidentifikasi variabel-variabel yang diperkirakan  berpengaruh  dalam  keberhasilan kinerja program TPS 3R di Kota Pangkalpinang. Variabel-variabel  strategis  hasil  kesepakatan forum  diskusi  selanjutnya  dituangkan  dalam Matrix  Direct  Influence (MDI)  untuk  melihat intensitas  pengaruh  langsung  dan  dipengaruhi langsung  tiap  variabel  terhadap  variabel  lainnya. MDI adalah matriks asli dan merupakan data input pada  metode  MICMAC  yang  diisi  dengan  nilai berkisar  antara  0-3  (tingkat  pengaruh  dari  yang rendah  sampai  tinggi)  dan  P  (berpotensi  eksis  di masa mendatang) seperti yang terlihat pada Tabel 1.

## Tabel 1  Identifikasi Nilai Matrix Direct Influence (MDI)
Keterangan: Reg = Peraturan/Regulasi Inst = Kelembagaaan TPS 3R SDM = SDM (pengelola TPS 3R) Timb = Jumlah timbulan sampah di TPA Opr = Operasional (SOP dan Teknologi) Cost = Pembiayaan Bina = Pembinaan/pendampingan/pelatihan Soc = Penyuluhan/sosialisasi Monev  = Pemantauan/monitoring
E. Red  = Efisiensi reduksi
Income  = Pendapatan penjualan produk   sampah Partc = Partisipasi masyarakat Coorp  = Kerjasama dengan pihak lain
Berdasarkan  hasil  identifikasi  nilai  MDI  pada Tabel  1  dapat  dilihat  bahwa  regulasi  memiliki hubungan  pengaruh  langsung  terhadap  semua
variabel  dengan  intensitas  nilai  hubungan  sedang (2)  hingga  kuat  (3).  Sedangkan  untuk  hubungan dipengaruhi  langsung,  regulasi  terhadap  variabel
1 : R e g 2 : In s t 3 : S D M 4 : T im b 5 : O p r 6 : C o s t 7 : B in a 8 : S o c 9 : M o n e v 1 0 : E .R e d 11 : In c o m e 1 2 : P a rtc 1 3 : C o o rp
1 : Reg
2 : Inst 3 : SDM
4 : Timb
5 : Opr
6 : Cost
7 : Bina 8 : Soc 9 : Monev 10 : E.Red 11 : Income 12 : Partc 13 : Coorp 0 3 2 3 2 2 2 2 3 2 1 3 2 1 0 3 0 2 1 1 2 2 2 3 2 2 0 3 0 1 2 1 1 1 1 1 2 1 2 3 0 0 0 3 3 2 2 1 3 1 1 3 P 2 2 3 0 3 1 1 1 3 3 1 2
1 1 1 1 3 0 1 1 1 3 1 1 2
0 2 3 1 2 1 0 1 0 2 2 1 1
0 1 1 2 1 1 1 0 1 1 1 3 1 2 2 1 1 2 1 1 1 0 2 0 1 0 0 1 1 3 2 3 2 1 1 0 2 1 2 0 2 3 1 3 3 0 0 1 2 0 1 2 2 2 1 3 1 3 1 2 0 2 3 0 1 2 3 2 3 3 3 1 1 0 3 3 1 0
© L IP S O R -E P IT A -M IC M A C
lain  intensitas  nilainya  sebagian  besar  tidak  ada hubungan  (0).  Pada  Tabel  MDI  hanya  terdapat  1 nilai  P  ( potential  influence )  yang  menjelaskan hubungan pengaruh langsung variabel operasional TPS 3R terhadap regulasi belum diketahui namun berpotensi eksis di masa mendatang. Hal ini sesuai dengan  temuan  di  lapangan,  mengenai  rencana pembangunan Pembangkit Listrik Tenaga Sampah jika dapat direalisasikan maka akan dibuat regulasi yang  mengatur  material  input  pada  operasional pengolahan sampah di TPS 3R.
Hasil  pengisian  MDI  menentukan  posisi  variabel pada  peta  pengaruh  dan  ketergantungan  langsung
ke  dalam  empat  tipologi  kuadran  berdasarkan kategori ketergantungan ( dependence ) dan pengaruh  ( influence )  yaitu influence  variables , relay variables , depending variables , dan excluded variables seperti  terlihat  pada  Gambar  1.  Posisi variabel dalam masing-masing kuadran menjelaskan kekuatan hubungan langsung pengaruh dan ketergantungan antar variabel dalam kinerja  program  TPS  3R.  Berdasarkan  hasil pemetaan posisi variabel, dapat dianalisis variabel- variabel  yang  memengaruhi  keberhasilan  kinerja program  TPS  3R  di  Kota  Pangkalpinang  melalui posisi kuadrannya.

## Gambar 1 Pengkategorian variabel berdasarkan tingkat pengaruh dan ketergantungan langsung terhadap variabel lain
Hasil  pemetaan  pada  gambar  di  atas  menjelaskan ada dua variabel kunci yang masuk pada kuadran I ( influence  variabel ),  sebagai  variabel  yang  paling berpengaruh  dalam  pelaksanaan  program  TPS  3R yaitu  regulasi  dan  partisipasi  masyarakat.  Posisi variabel  regulasi  dalam  kuadran  I  menunjukkan bahwa  implementasi  regulasi  merupakan  variabel yang paling memengaruhi kinerja TPS 3R di Kota Pangkalpinang.  Regulasi  yang  dimaksud  dalam penelitian  ini  adalah  pengaturan  oleh  pemerintah kota  tentang  pengelolaan  sampah,  mulai  dari pemilahan pada sumbernya hingga proses akhir di TPA  dan  pengaturan  berdasarkan  petunjuk  teknis penyelenggaraan TPS 3R
mengenai
SDM/pengelola
maupun kelembagaannya.
Partisipasi  masyarakat  juga  sangat  berpengaruh dalam pelaksanaan program. Hal ini sesuai dengan prinsip  TPS  3R  sebagai  salah  satu  pendekatan penyelesaian  masalah  sampah  yang  berbasis masyarakat,  sehingga  kesadaran  dan  peran  aktif masyarakat  sangat  penting  (Juknis  Kementerian PUPR  2017).  Kedua  variabel  ini  mewakili permasalahan  dari  keberhasilan  kinerja  program TPS  3R  di  Kota  Pangkalpinang  yang  juga
menentukan  dinamika  variabel  pada  kuadran lainnya.
Dalam  pengelolaan  sampah,  masyarakat  sebagai penghasil  sampah  harus  bisa  mandiri  dalam pengelolaan sampah guna mendukung pengelolaan sampah  yang  berkelanjutan,  sehingga  tidak selamanya  menjadi  beban  pemerintah.  Namun, mengajak  masyarakat  untuk  aktif  berperan  dalam pengolahan  sampah  berbasis  3R  tidaklah  mudah, sehingga  perlu  adanya  regulasi  yang  ketat  untuk mengatur  hal  tersebut.  Lawrence et  al. (2019) menemukan  bahwa  pendorong  utama  program daur  ulang  sampah  adalah  motivasi  internal individu  masyarakat,  sehingga  sangat  penting untuk  mengembangkan  program  pendidikan kepedulian  lingkungan  dan  sistem  pengumpulan barang daur ulang yang mudah diakses masyarakat. Krook dan Eklund (2009) dalam penelitiannya juga menegaskan pentingnya peran individu masyarakat dalam  pemilahan  awal  sampah  yang  dapat mempengaruhi  kinerja  seluruh  sistem  pengolahan sampah di pusat daur ulang sampah.
Variabel yang menempati kuadran II sebagai relay variable merupakan  variabel  terpenting  yang sensitif  dan  sangat  tidak  stabil  dalam  sistem,
sehingga  membutuhkan  perhatian  maksimal  dari pengambil  kebijakan  (Elmsalmi  dan  Hachicha 2013).  Variabel  pada  kuadran  ini  meliputi kerjasama  dengan  pihak  ketiga,  jumlah  timbulan sampah,  operasional  (SOP  dan  teknologi),  dan kelembagaan. Variabel yang terletak pada kuadran ini  pada  dasarnya  merupakan  faktor-faktor ketidakstabilan  karena  setiap  tindakan  pada variabel-variabel  ini  memiliki  konsekuensi  pada variabel  lain  jika  kondisi  tertentu  pada  variabel- variabel  berpengaruh  lainnya  terpenuhi  (Godet 1999). Berdasarkan posisi variabel pada kuadrannya variabel timbulan sampah, operasional,  dan  kelembagaan  terletak  di  bawah diagonal  sehingga  lebih  bergantung  daripada berpengaruh,  sehingga  dapat  dianggap  sebagai hasil  perubahan  sistem  sampai  dengan  batas tertentu.
Kuadran  III  sebagai depending  variables atau variabel  hasil  yang  menggambarkan  dampak  dari suatu sistem ditempati oleh variabel SDM/pengelola  TPS  3R,  pendapatan,  efisiensi reduksi dan pembiayaan. Hasil analisis menunjukan
bahwa pengambil kebijakan/ stakeholders terkait  harus  memberikan pertimbangan  yang  lebih  besar  dan  analisa  yang lebih  mendalam  terhadap  variabel-variabel  hasil
ini.  Variabel-variabel  pada  kuadran  ini  sensitif terhadap  perubahan influence  variabel dan/atau relay  variable yang  dapat  menyebabkan  variabel keluar dari sistem (Godet 1999).
Hasil  analisis  pada  Gambar  1  menunjukkan kuadran  IV  diisi  oleh  variabel  pembinaan, sosialisasi,  dan  pemantauan/monitoring  yang merupakan variabel autonomous dengan pengaruh kecil  dan  ketergantungan  kecil  terhadap  variabel lainnya.  Variabel  ini  memiliki  potensi  rendah untuk  menghasilkan  perubahan  terhadap  terhadap kinerja program TPS 3R. Berdasarkan posisi pada kuadrannya  variabel-variabel  ini  termasuk  dalam kelompok variabel terputus yang terletak di dekat asal  sumbu.  Meskipun  cukup  otonom,  perubahan pada variabel-variabel ini tampaknya dikecualikan dari dinamika global sistem.
Informasi  pemetaan  variabel  yang  diuraikan  pada penelitian  ini  merupakan  informasi  yang  sangat penting  bagi  pemerintah  kota  selaku  pengambil kebijakan  dalam  strategi  pengelolaan  sampah  di Kota  Pangkalpinang.  Berdasarkan  hasil  pemetaan kuadran  variabel,  kebijakan  strategi  pengelolaan sampah  dapat  diarahkan  untuk  fokus  khususnya pada  variabel-variabel  yang  memiliki  pengaruh paling  kuat  dibanding  variabel  lainnya,  yaitu variabel determinant dan variabel relay .

## Gambar 2  Hubungan pengaruh langsung antar variabel
Gambar  2  merupakan  pola  hubungan  pengaruh langsung antar variabel dalam keberhasilan kinerja program TPS 3R di Kota Pangkalpinang. Kekuatan pengaruh langsung antar variabel ditunjukkan oleh warna  dan  ketebalan  garis  yang  menghubungkan variabel  satu  dengan  variabel  lainya.  Variabel regulasi dan partisipasi masyarakat adalah variabel yang  memiliki  pengaruh  kuat  secara  langsung terhadap kinerja program TPS 3R. Hasil penelitian
menunjukkan  bahwa  implementasi  regulasi  yang ada  saat  ini  memiliki  hubungan  pengaruh  kuat secara langsung terhadap pemantauan/monitoring, kelembagaan, partisipasi masyarakat, dan timbulan sampah  di  TPA.  Sedangkan  variabel  partisipasi masyarakat memiliki hubungan pengaruh langsung yang kuat terhadap timbulan sampah, pembiayaan, dan pendapatan TPS 3R.

## Gambar 3   Pengkategorian variabel berdasarkan tingkat pengaruh dan ketergantungan tidak langsung terhadap variabel lain
Pengujian  stabilitas  pengelompokkan  variabel selain  berdasarkan  pengaruh  langsung  juga  dapat dilakukan melalui analisis pengaruh tidak langsung.  Dengan  memerhatikan  dinamika  peta pengaruh  dan  ketergantungan  variabel,  jika terdapat  perubahan  posisi  variabel  yang  cukup banyak dari pemetaan langsung terhadap pemetaan tidak langsung maka menunjukkan stabilitas sistem rendah. Analisis pengaruh tidak langsung dijelaskan  pada matriks  indirect  influence (MII) melalui  proses  transivitas  matriks  pengaruh langsung  (MDI)  yang  hasilnya  ditunjukkan  pada Gambar 3.
Gambar  3  memetakan  dan  mengelompokkan variabel  berdasarkan  tingkat  pengaruh  dan ketergantungan  tidak  langsung  antar  variabel. Berdasarkan posisi kuadran,
hasil
pengelompokkan variabel antara analisis hubungan yang didasarkan pada pengaruh langsung (Gambar 1)  dan  pengaruh  tidak  langsung  (Gambar  3) sebagian besar variabel tidak mengalami perubahan  posisi  kuadran,  kecuali  variabel kelembagaan yang berada di batas kuadran  II dan III.  Hal  ini  menjelaskan  bahwa  variabel kelembagaan cukup sensitif dengan pengaruh tidak langsung  antar  variabel.  Hasil  analisis  pada Gambar 3 menunjukkan pengelompokkan variabel ke  dalam  empat  kategori  kuadran  berdasarkan tingkat  pengaruh  dan  ketergantungan  dihasilkan dari  sistem  yang  sudah  cukup  stabil.  Hasil pemetaan yang menunjukkan perubahan posisi dari posisi awal ke posisi akhir setelah adanya pengaruh tidak  langsung  antar  variabel  dapat  dilihat  pada Lampiran 1.

## Gambar 4  Hubungan pengaruh tidak langsung antar variabel
Gambar  4  menunjukkan  kekuatan  hubungan pengaruh  tidak  langsung  antar  variabel  pada keberhasilan  kinerja  program  TPS  3R  di  Kota
Pangkalpinang.  Angka  pada  setiap  garis  panah menunjukkan  derajat  pengaruh  tidak  langsung yang  diperoleh  melalui  iterasi  matriks  Boolean
pada software MICMAC. Pengaruh tidak langsung yang sangat kuat terjadi pada variabel implementasi  regulasi  terhadap  efisiensi  reduksi, pembiayaan,  dan  operasional.  Pengaruh  tidak langsung  yang  kuat  juga  terjadi  pada  variabel kerjasama  terhadap  operasional  dan  efisiensi reduksi. Hal ini dikarenakan melalui implementasi
regulasi yang mengatur pengelolaan sampah secara tidak  langsung  dapat  meningkatkan  efisiensi reduksi yang juga berpengaruh terhadap pembiayaan  dan  operasional  TPS  3R.  Kerjasama dengan  pihak  ketiga  juga  secara  tidak  langsung memengaruhi  efisiensi  reduksi  dan  operasional pengelolaan sampah di TPS 3R.
a. Derajat pengaruh b. Derajat dipengaruhi
Gambar 5  Klasifikasi variabel berdasarkan derajat pengaruh
Gambar  5  menunjukkan  perubahan  peringkat variabel  berdasarkan  pengaruh  ( influence )  dan ketergantungan  ( dependence ).  Perubahan  ini menjelaskan  perubahan  posisi  peringkat  variabel pada  kondisi  awal  matriks  MDI  dan  setelah dilakukan  iterasi  Boolean  dengan  MDII.  Dari Gambar  5a  dapat  diketahui  bahwa  pergeseran penurunan  peringkat  dari  kondisi  awal  setelah dipengaruhi  adalah  kelembagaan  yang  semula peringkat  5  menjadi  peringkat  6  dan  variabel sosialisasi  yang  semula  peringkat  12  menjadi peringkat 13. Sedangkan variabel yang mengalami peningkatan  peringkat  setelah  dipengaruhi  adalah variabel  partisipasi  masyarakat  dan  pemantauan/ monitoring. Variabel lainnya (regulasi, kerjasama, timbulan  sampah,  operasional,  efisiensi  reduksi, pendapatan,  pembiayaan,  SDM,  dan  pembinaan) konsisten  berada  di  peringkat  semula  setelah dilakukan iterasi dengan memperhitungkan pengaruh langsung dan tidak langsung.
Gambar  5b  menunjukkan  perubahan  peringkat akibat pengaruh aspek ketergantungan
( dependence ). Variabel kelembagaan dan SDM/pengelola merupakan variabel yang mengalami  penurunan  peringkat  akibat  pengaruh aspek ketergantungan, sedangkan variabel pendapatan  dan  kerjasama  merupakan  variabel yang mengalami peningkatan peringkat ketergantungan.  Variabel  operasional,  efisiensi reduksi, pembiayaan konsisten menempati peringkat  teratas  matriks  MDI  sebagai  variabel dependence .  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  peran ketiga variabel tersebut dalam keberhasilan kinerja TPS  3R  sangat  dipengaruhi  oleh  variabel  lain.
Hasil  penelitian  juga  menunjukkan  variabel regulasi  sebagai  variabel  yang  konsisten  paling mempengaruhi  dan  paling  tidak  dipengaruhi  oleh variabel lain.

## Posisi  dan  Peran  Aktor  yang  Memengaruhi Kinerja Program TPS 3R Analisis pengaruh dan peran antar aktor
Selain  analisis  variabel,  analisis  pengaruh  dan peran  aktor  sebagai  pengambil  kebijakan  maupun pelaksana  kebijakan  sangat  diperlukan  untuk menilai  keberhasilan  pengelolaan  sampah  melalui program  TPS  3R.  Penentuan  aktor  yang  akan dianalisis  dalam  penelitian  ini  berdasarkan  hasil analisis  variabel  strategis  MICMAC.  Dalam pandangan  jangka  Panjang,  pengambil  kebijakan (aktor)  perlu  untuk  mengantisipasi  pembenaran terhadap  penggerak  utama  di  masa  depan  yang mungkin berpengaruh pada variabel kunci domain aktor tersebut (Omran et al. 2014). Sehingga antara variabel  kunci  dan  aktor  yang  berperan  atau berpengaruh  terhadap  variabel  tersebut  harus dianalisis lebih lanjut. Bryant & Bousbaine (2014) juga menjelaskan bahwa dalam analisis pembangunan berkelanjutan penting untuk memiliki  pemahaman  yang  mendalam  tentang dinamika  aktor,  kepentingan  aktor  yang  berbeda, interaksi  antar  aktor  dan  inisiatif  yang  mereka lakukan.
Berdasarkan  hasil  identifikasi  variabel  kunci analisis  MICMAC  dan  kesepakatan  dalam  FGD, maka ditetapkan ada sembilan aktor yang berperan dan  akan  dianalisis  dengan  menggunakan  metode MACTOR. Hipotesis awal hasil diskusi
multistakeholder dalam FGD mengidentifikasikan permasalahan  utama  dalam  pelaksanaan  program TPS 3R adalah tidak maksimalnya kinerja program TPS 3R sebagai akibat kurang kuatnya implementasi  regulasi  yang  mengatur  proses pemilahan  sampah  sejak  sumber  hingga  proses akhir di TPA dan minimnya partisipasi masyarakat dalam  program  tersebut.  Hasil  hipotesis  ini  akan dibuktikan  melalui  metode  analisis  MACTOR untuk  melihat  bagaimana  dinamika  pengaruh  dan peran  aktor  dalam  program  TPS  3R.  Metode analisis MACTOR merupakan analisis stakeholders yang  dilakukan  untuk  mengetahui posisi  dan  kekuatan  para  aktor  yang  terlibat  dan terkait  dalam  keberhasilan  program  TPS  3R  di Kota  Pangkalpinang.  Bendahan et  al. (2003) menyatakan  bahwa  analisis stakeholders dapat digunakan  untuk  menentukan  peringkat  posisi pemangku kepentingan pada berbagai isu strategis, untuk menilai potensi konvergensi dan divergensi,
serta  untuk  mengantisipasi  koalisi  dan  konflik antar  aktor.  Hasil  analisis  ini  diharapkan  dapat berguna  sebagai  masukan  oleh  masing-masing aktor  dalam  menentukan  langkah-langkah  untuk mendukung keberhasilan kinerja program TPS 3R. Langkah  awal  identifikasi  hubungan  antar  aktor yang  berperan  dalam  keberhasilan  program  TPS 3R  melalui  analisis  MACTOR  yaitu  mengisi  data input yang diperoleh dari hasil FGD pada matriks MDI  dengan  nilai  berkisar  0-4  (tingkat  pengaruh rendah  ke  tinggi).  Sedangkan  untuk  mengetahui peran  dan  pengaruh  antar  aktor  baik  secara langsung  maupun  tidak  langsung  dapat  dilihat berdasarkan  hasil  pada  matriks  MDII.  Nilai  pada matriks MDII adalah indikator tentang pentingnya pengaruh langsung dan tidak langsung yang terjadi antar  aktor.  Semakin  tinggi  nilai  MDII,  maka semakin  tinggi  pengaruh  aktor  tertentu  terhadap aktor  lainnya.  Hasil  pengisian  pada  matriks  baik MDI maupun MDII dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2  Matrik pengaruh antar aktor dalam kinerja program TPS 3R
a  Matriks MDI b  Matriks MDII
Hasil  penelitian  pada  Tabel  2b  menggambarkan perhitungan  MDII  berdasarkan  hasil  analisis struktur matriks. Berdasarkan tabel MDII ditemukan bahwa Dinas Lingkungan Hidup (DLH) merupakan  aktor  yang  memiliki  pengaruh  paling tinggi  (langsung  dan  tidak  langsung)  terhadap aktor  lainnya  dengan  nilai  Ii  sebesar  58.  Hal  ini sesuai dengan tugas pokok dan fungsi DLH sebagai stakeholders driver dari pelaksanaan program TPS 3R  melalui  penyusunan  kebijakan,  program, anggaran dan regulasi untuk memastikan keberhasilan  program  TPS  3R  terutama  dalam percepatan target Jakstranas (Indonesia Bersih dan Bebas  Sampah  2025).  Pengepul  merupakan  aktor
yang  paling  rendah  pengaruhnya  terhadap  aktor lainnya  dengan  nilai  Ii  sebesar  20.  Hal  ini  juga sesuai dengan peran pengepul sebagai pihak yang hanya  menampung  hasil  reduksi  sampah  TPS  3R yang  masih  bernilai  ekonomis.  Dalam  hal ketergantungan  antar-aktor,  KSM  (pengelola  TPS 3R) merupakan aktor yang sangat bergantung pada keberhasilan kinerja program TPS 3R, yang dilihat berdasarkan  nilai  Di  tertinggi  dari  aktor  lainnya sebesar  62.  Hal  ini  sesuai  dengan  tujuan pembentukan KSM sebagai pengelola TPS 3R, jika kinerja  program  TPS  3R  maksimal  akan berpengaruh pada pendapatan KSM dan keberadaannya dapat berkelanjutan.
D LH D P U P R D K P K LS M K S M P er ta m in a P LN K elu ra ha n P en ge pu l DLH
DPUPR DKPK LSM KSM Pertamina PLN Kelurahan Pengepul
0 2 3 2 4 1 1 3 1 3 0 2 1 3 0 0 1 0 2 1 0 1 1 0 0 1 0 1 1 1 0 1 0 0 2 0 3 2 1 1 0 1 1 1 2 2 1 1 0 2 0 1 0 0 2 1 1 0 3 1 0 0 0 1 0 0 2 3 0 0 0 2 0 0 0 0 3 0 0 2 0 © L IP S O R -E P IT A -M A C T O R MDI D L H D P U P R D K P K L S M K S M P e rta m in a P L N K e lu ra h a n P e n g e p u l Ii DLH DPUPR DKPK
LSM KSM Pertamina PLN Kelurahan Pengepul Di 11 8 9 7 14 3 3 9 5 58 10 6 7 6 9 2 2 7 4 47 6 5 5 6 6 2 2 6 3 36 5 4 4 6 6 2 2 6 4 33 10 8 9 6 12 3 3 9 4 52 7 7 6 5 7 3 3 5 3 43 8 7 6 5 8 3 3 5 3 45 5 4 3 4 7 2 2 6 5 32 4 2 1 3 5 1 1 3 4 20 55 45 45 42 62 18 18 50 31 366 © L IP S O R -E P IT A -M A C T O R MDII
Gambar 6  Pengaruh antar aktor dalam kinerja program TPS 3R di Kota Pangkalpinang Pengaruh  dan  ketergantungan  antar  aktor  hasil analisis  MACTOR  ditunjukkan  pada  Gambar  6. Berdasarkan gambar dapat dilihat bahwa DLH dan KSM  merupakan  aktor  yang  memiliki  pengaruh dan  ketergantungan  paling  tinggi  dalam  kinerja program TPS 3R, kemudian diikuti oleh DPUPR. Hal  ini  ditunjukkan  dengan  posisi  ketiga  aktor berada di kuadran  II yang memiliki pengaruh dan ketergantungan  yang  tinggi.  Posisi  kuadran  III ditempati oleh aktor DKPK, kelurahan, LSM yang memiliki  pengaruh  rendah  dan  ketergantungan tinggi.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  keberadaan TPS 3R memberi berdampak besar terhadap kedua aktor  tersebut.  Hasil  analisis  juga  menunjukkan posisi  Pertamina  dan  PLN  yang  berada  pada kuadran  I  yang  memiliki  pengaruh  tinggi  dan derajat ketergantungan rendah. Sementara pengepul  berada  dalam  kondisi  pasif  atau  masuk
kategori autonomous dengan ketergantungan kecil dan pengaruh yang kecil.
Berdasarkan  analisis  MACTOR  juga  dapat diketahui tingkat daya saing masing-masing  aktor dengan mempertimbangkan pengaruh dan ketergantungan  langsungnya  berdasarkan  skala. Semakin  besar  skala,  maka  semakin  kompetitif seorang  aktor.  Matriks  MDII  menyediakan  dua jenis  informasi  bermanfaat  yaitu  pengaruh langsung dan tidak langsung aktor i terhadap aktor j  (MDII)  ij  dan  pengaruh  tidak  langsung  aktor  I terhadap  dirinya  sendiri  datang  melalui  aktor perantara  (MDII)  Ii  (Octopura  2020).  Histogram daya  saing  antar  aktor  dibuat  untuk  mengetahui daya saing dari setiap aktor. Skala juga dibuat dari vektor  daya  saing  MDII  yang  memungkinkan untuk mengidentifikasi setiap tujuan dan kemungkinan  setap  aktor  yang  berhasil  mencapai tujuan, seperti yang ditunjukkan pada Gambar 7.

## Gambar 7  Histogram derajat daya saing kemungkinan keberhasilan aktor mencapai tujuan
Berdasarkan  nilai  indeks  derajat  daya  saing  pada Gambar  7  menunjukkan  bahwa  PLN  dan Pertamina  merupakan  dua stakeholders yang mempunyai daya saing tertinggi terhadap kemungkinan pencapaian tujuan dari keberhasilan
kinerja  program  TPS  3R.  Posisi  kuadran  kedua aktor  ini  (Gambar  6)  berada  pada  kuadran  I  yang menunjukkan  pengaruh  tinggi  dengan  derajat ketergantungan  yang  rendah  terhadap  aktor  lain, sehingga  lebih  mudah  untuk  mencapai  tujuannya.
Kedua aktor ini mempunyai kesamaan tujuan yang ingin  dicapai  melalui  program  TPS  3R  berupa program  CSR  ( Corporate  Social  Responsibility ) untuk  mewujudkan  komitmen  dalam  menjaga keberlanjutan lingkungan sesuai tujuan pembangunan  berkelanjutan  (SDGs)  terutama Tujuan  12  yaitu  Konsumsi  dan  Produksi  yang Bertanggung  Jawab.  Selain  program  CSR,  PLN juga  memiliki  tujuan  pengembangan  investasi dalam  rangka  mendukung  kebijakan  strategis pemerintah  mengenai  pengelolaan  sampah  kota dan  pencapaian  target  energi  terbarukan  sesuai kebijakan  energi  nasional  (Peraturan  Menteri ESDM Nomor 44 Tahun 2015) berupa pemanfaatan  sampah  kota  sebagai  bahan  baku pembangkit tenaga listrik.
Analisis  MACTOR  juga  menampilkan Matrix  of Maxima  Direct  and  Indirect  Influences (MMDII) yang  digunakan  untuk  menentukan  tingkat pengaruh  maksimum  yang  dapat  dimiliki  aktor terhadap aktor lain, baik  secara langsung maupun tidak  langsung  atau  melalui  aktor  perantara. Matriks  MMDII  mampu  mempertahankan  skala intensitas  yang  tidak  ditemukan  dalam  matriks MDII. Ada dua hasil yang diberikan oleh MMDII yaitu: 1) tingkat maksimum pengaruh langsung dan tidak langsung dari setiap aktor dengan menambahkan  baris  (IMAXi);  dan  2)  tingkat maksimum pengaruh ketergantungan langsung dan tidak langsung dari setiap aktor dengan menambahkan  kolom  (DMAXi).  Matriks  MMDII untuk  mengetahui  tingkat  pengaruh  maksimum antar aktor dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3  Matriks MMDII antar aktor dalam kinerja program TPS 3R
Tabel  3  menunjukkan  matriks  MMDII  untuk mengetahui  ukuran  daya  saing  aktor  terhadap pencapaian  tujuan  keberhasilan  kinerja  program TPS  3R.  Berdasarkan  MMDII  dapat  diketahui bahwa  aktor  yang  paling  berpengaruh  langsung paling  maksimal  terhadap  aktor  yang  lain  dalam program  TPS  3R  adalah  DLH  dan  DPUPR  yang ditunjukkan  dengan  nilai  pengaruh  langsung indeks  maksimal  yang  sama  sebesar  18.  Hal  ini
sesuai  dengan  kesamaan  tujuan  dari  kedua  aktor dalam  penyelenggaraan  program  TPS  3R  di  Kota Pangkalpinang  yaitu  DPUPR  sebagai  aktor  yang menyelenggarakan  program  TPS  3R  dan  DLH sebagai  aktor  yang  melaksanakan  pembinaan  dan pengawasan  pengelolaan  sampah  pada  TPS  3R. Aktor yang paling besar dipengaruhi oleh aktor lain adalah KSM yang ditunjukkan dengan nilai indeks kebergantungan maksimal terbesar yaitu 22.
Gambar 8  Histogram derajat daya saing maksimum kemungkinan keberhasilan setiap aktor dalam mencapai tujuan
D LH D P U P R D K P K LS M K S M P er ta m in a P LN K elu ra ha n P en ge pu l IM A X i
DLH DPUPR DKPK LSM KSM Pertamina PLN Kelurahan Pengepul DMAXi 0 2 3 2 4 1 1 3 2 18 3 0 3 2 3 1 1 3 2 18 2 2 0 2 2 1 1 2 1 13 1 1 1 0 2 1 1 2 2 11 3 2 3 2 0 1 1 3 2 17 2 2 2 2 2 0 1 2 2 15 3 2 2 2 3 1 0 2 2 17 3 2 1 2 3 1 1 0 2 15 3 2 1 2 3 1 1 2 0 15 20 15 16 16 22 8 8 19 15 139 © L IP S O R -E P IT A -M A C T O R MMDII
Berdasarkan  nilai  skala  tertinggi  pada  Gambar  8 dapat  diidentifikasi  tingkat  derajat  daya  saing maksimal  dari  setiap stakeholders berdasarkan pengaruh dan ketergantungan. Hasil pada Gambar 8 menunjukkan bahwa PLN merupakan stakeholder yang  memiliki  derajat  daya  saing maksimal paling tinggi dengan nilai daya saing 1,5. Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  PLN  merupakan stakeholder yang  memiliki  peran  paling  besar terhadap  kemungkinan  pencapaian  keberhasilan pengelolaan  sampah  melalui  program  TPS  3R. Temuan  ini  sejalan  dengan  peran  PLN  yang tertuang  dalam  Peraturan  Menteri  ESDM  Nomor 44 Tahun 2015 tentang Pembelian Tenaga  Listrik oleh  PT.  PLN  dari  Pembangkit  Listrik  Berbasis Sampah Kota. Peraturan tersebut menugaskan PLN membeli listrik hasil pengolahan sampah sehingga dapat  memberikan  solusi  dalam  permasalahan pengelolaan sampah di perkotaan di Indonesia. Analisis  pengaruh  aktor  dalam  mencapai tujuan program TPS 3R
Berdasarkan  hasil  FGD  dan  hasil  identifikasi variabel  kunci  dengan  menggunakan  analisis MICMAC,  maka  disepakati  ada  sebelas  tujuan yang  ingin  dicapai  dalam  program  TPS  3R  yang berkelanjutan di Kota Pangkalpinang sesuai Tabel 4.  Selanjutnya  untuk  mengetahui  peran  dan preferensi  setiap  aktor  maka  dilakukan  analisis terstruktur matriks dengan melibatkan stakeholders dan expert judgment untuk memperkuat  analisis.  Tabel  12  menjelaskan  hasil pengisian matriks 2MAO ( Matrix Actor-Objective ) dengan skor berkisar 0-4 yang menunjukkan sikap aktor  terhadap  tujuan.  Dari  tabel  dapat  dilihat bahwa  tidak  semua  aktor  memiliki  kesamaan tujuan  yang  telah  ditetapkan.  Nilai  positif  yang semakin  besar  menunjukkan  tingkat  persetujuan aktor  dalam  pencapaian  tujuan  yang  telah ditetapkan.  Sebaliknya  nilai  negatif  menunjukkan adanya  aktor  yang  tidak  setuju  terhadap  tujuan yang telah ditetapkan.

## Tabel 4  Identifikasi nilai matriks pengaruh aktor dan tujuan
Berdasarkan  Tabel  4  dapat  dilihat  bahwa  DLH merupakan aktor yang paling tinggi kepentingannya  terhadap  tujuan  yang  ditetapkan berdasarkan  nilai  tertinggi absolute  sum yaitu  26. Hal  ini  berkaitan  dengan  tugas  pokok  dan  fungsi DLH  sebagai  instansi  yang  menangani  masalah lingkungan  terutama  pengelolaan  sampah.  Tabel
12  juga  menunjukkan  jumlah  persetujuan  semua aktor  terhadap  pencapaian  tujuan.  Peningkatan kualitas lingkungan hidup merupakan tujuan yang paling  disetujui  oleh  semua stakeholders melalui keberhasilan  kinerja  program  TPS  3R  dilihat  dari nilai number of positions tertinggi yaitu 16.
D ec r T im b In c I K LH A dip ur a C le an sa pr as P em lh S ap r Q ua l L H Lo w C os t E co W as te In ve s C S R A bs olu te s um DLH DPUPR
DKPK LSM
KSM
Pertamina PLN Kelurahan Pengepul Number of agreements Number of disagreements Number of positions
3 4 3 2 2 2 4 2 2 2 0 26 2 1 1 1 2 2 1 0 1 0 0 11 2 1 3 4 2 3 2 0 1 0 0 18 1 2 1 1 0 0 3 0 0 0 0 8 4 0 2 1 1 0 1 3 4 3 2 21 0 0 0 1 1 1 2 0 0 1 3 9 1 0 0 1 1 1 2 0 0 3 3 12 2 1 2 2 1 2 1 1 3 0 1 16 0 0 0 0 0 0 0 0 4 -2 0 6 15 9 12 13 10 11 16 6 15 9 9 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -2 0 15 9 12 13 10 11 16 6 15 11 9
© L IP S O R -E P IT A -M A C T O R 2MAO

## Tabel 5  Matriks 3MAO posisi setiap aktor terhadap tujuan
Tabel  5  menjelaskan  matriks  3MAO  yang menunjukkan posisi masing-masing aktor terhadap setiap  tujuan  atau  strategi  dalam  keberhasilan program  TPS  3R  di  Kota  Pangkalpinang.  Nilai pada  matriks  ini  sudah  memperhitungkan  tingkat kompetisi  di  antara  para  aktor,  hirarki  tujuan  dan derajat  pendapat  masing-masing  aktor  terhadap setiap  tujuan  dalam  mendukung  keberhasilan kinerja program TPS 3R. Nilai positif menyatakan dukungan  aktor  terhadap  tujuan,  semakin  besar nilai maka semakin besar dukungan aktor terhadap tujuan.  Sebaliknya,  nilai  negatif  menunjukkan sikap  menentang  tujuan,  semakin  besar  nilai menunjukkan  semakin  besar  penolakan  aktor terhadap tujuan tersebut.
Matrik  3MAO  pada  Tabel  5 menunjukkan  bahwa peningkatan  kualitas  lingkungan  hidup  memiliki nilai derajat mobilitas tertinggi yaitu sebesar  17,9 diikuti  oleh  penurunan  timbulan  sampah  di  TPA
sebesar  15,2.  Angka  ini  berarti  bahwa  tuntutan terhadap  peningkatan  kualitas  lingkungan  hidup dan  penurunan  timbulan  sampah  di  TPA  menjadi tujuan  yang  paling  banyak  mengaktifkan  para aktor.  Sementara  itu,  aktor  dengan  derajat mobilitas  paling  tinggi  adalah  DLH  sebesar  34,5, diikuti oleh KSM 21,1. Hal ini sesuai dengan peran DLH  sebagai  penggerak  dan  KSM  sebagai pelaksana  dalam  program  TPS  3R.  Tabel  5  juga menunjukkan number  of  disagreements berada dalam  posisi  netral  dengan  nilai  0,  kecuali  pada pengepul terhadap tujuan pengembangan investasi dengan  nilai  -0,7.  Nilai  negatif  menunjukkan bahwa  pengepul  tidak  setuju  terhadap  tujuan pengembangan investasi. Hal ini berkaitan dengan tujuan  utama  pengepul  adalah  untuk  maksimasi keuntungan dari hasil penjualan barang daur ulang TPS 3R.

## Tabel 6  Matriks konvergensi antar aktor
Tabel  6  menampilkan  hasil  analisis  konvergensi (3CAA) antar aktor ( valued convergence ). Matriks ini mengidentifikasikan sejumlah kesamaan posisi yang  dimiliki  para  aktor  terhadap  tujuan  dan keberhasilan program TPS 3R di Kota Pangkalpinang.
Nilai dalam matriks
mempresentasikan derajat konvergensi antara satu aktor  dengan  aktor  lainnya.  Semakin  tinggi nilainya, maka semakin besar kesamaan kepentingan  atau  tujuan  yang  dimiliki  oleh  para
aktor tersebut. Dari analisis konvergensi ini dapat diketahui  sejumlah  kemungkinan  terbentuknya aliansi  di  antara  para  aktor.  Berdasarkan  Tabel  6 terlihat  bahwa  DLH  dengan  KSM  adalah  aktor yang  memiliki  korelasi  hubungan  kepentingan tertinggi  dengan  koefisien  konvergensi  sebesar 22,8. Hal ini sesuai dengan kenyataan di lapangan bahwa  kerjasama  dua  aktor  tersebut  sangat  erat dalam keberhasilan kinerja program TPS 3R.
D ec r T im b In c I K LH A dip ur a C le an sa pr as P em lh S ap r Q ua l L H Lo w C os t E co W as te In ve s C S R M ob ilis ati on DLH DPUPR DKPK
LSM KSM Pertamina PLN Kelurahan Pengepul Number of agreements Number of disagreements Degree of mobilisation 4.0 5.3 4.0 2.7 2.7 2.7 5.3 2.7 2.7 2.7 0.0 34.5
2.3 1.2 1.2 1.2 2.3 2.3 1.2 0.0 1.2 0.0 0.0 12.7
1.5 0.8 2.3 3.0 1.5 2.3 1.5 0.0 0.8 0.0 0.0 13.6 0.7 1.3 0.7 0.7 0.0 0.0 2.0 0.0 0.0 0.0 0.0 5.2 4.0 0.0 2.0 1.0 1.0 0.0 1.0 3.0 4.0 3.0 2.0 21.1 0.0 0.0 0.0 1.6 1.6 1.6 3.1 0.0 0.0 1.6 4.7 14.0 1.7 0.0 0.0 1.7 1.7 1.7 3.3 0.0 0.0 5.0 5.0 19.8 1.1 0.6 1.1 1.1 0.6 1.1 0.6 0.6 1.7 0.0 0.6 8.9 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 1.4 -0.7 0.0 2.1 15.2 9.1 11.2 12.8 11.2 11.6 17.9 6.2 11.6 12.2 12.2 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 -0.7 0.0 15.2 9.1 11.2 12.8 11.2 11.6 17.9 6.2 11.6 12.9 12.2 © L IP S O R -E P IT A -M A C T O R 3MAO D LH D P U P R
D K P K LS M
K S M P er ta m in a P LN K elu ra ha n P en ge pu l
DLH DPUPR DKPK LSM KSM Pertamina PLN Kelurahan Pengepul Number of convergences Degree of convergence (%) 0.0 20.9 21.4 13.2 22.8 12.6 17.4 20.1 2.0 20.9 0.0 13.2 6.1 11.1 7.3 9.6 10.2 1.3 21.4 13.2 0.0 7.2 11.8 8.0 9.9 10.7 1.1 13.2 6.1 7.2 0.0 6.0 3.6 4.9 4.8 0.0 22.8 11.1 11.8 6.0 0.0 10.2 15.1 12.7 2.7 12.6 7.3 8.0 3.6 10.2 0.0 16.1 8.2 0.0 17.4 9.6 9.9 4.9 15.1 16.1 0.0 9.9 0.0 20.1 10.2 10.7 4.8 12.7 8.2 9.9 0.0 1.5 2.0 1.3 1.1 0.0 2.7 0.0 0.0 1.5 0.0 130.5 79.7 83.3 45.9 92.4 66.1 82.9 78.2 8.6 0.0 © L IP S O R -E P IT A -M A C T O R 3CAA
Posisi  aktor  terkait  dengan  konvergensi  mereka terhadap  aktor  lainnya  berdasarkan  matriks konvergensi  Tabel  6  akan  dijelaskan  lebih  lanjut pada Gambar 9. Semakin besar nilai pada matriks ditunjukkan  dengan  semakin  tebal  garis  koneksi pada  peta,  yang  berarti  bahwa  semakin  tinggi tingkat konvergensi di antara mereka. Dari Gambar 9  terlihat  bahwa  tingkat  konvergensi  DLH  dan
KSM memiliki tingkat paling kuat. Artinya, Ketika kedua  aktor  komitmen  membangun  aliansi (kerjasama) maka besar kemungkinan keberhasilan program  TPS  3R  dapat  tercapai.  Kerjasama  PLN dan  Pertamina  dengan  kedua  aktor  tersebut  juga diharapkan dapat mendukung keberhasilan program.

## Gambar 9  Konvergensi (3CAA) antaraktor dalam keberhasilan program  TPS 3R
Selain analisis konvergensi antar aktor, MICMAC juga  dapat  menganalisis  divergensi  antar  aktor dalam  keberhasilan  program  TPS  3R.  Divergensi antar  aktor  bertujuan  mengidentifikasi  perbedaan posisi  para  aktor  terhadap  tujuan  sehingga  dapat
diketahui  kemungkinan  terjadinya  pertentangan atau  konflik  di  antara  mereka.  Divergensi  antar aktor dalam keberhasilan kinerja program TPS 3R dapat dilihat pada Gambar 10 berikut.

## Gambar 10  Divergensi (3DAA) antar aktor dalam keberhasilan program  TPS 3R
Nilai  divergensi  paling  tinggi  pada  Gambar  10 adalah pengepul terhadap PLN yang dihubungkan dengan  garis  merah  dengan  nilai  2,8.  Hal  ini menjelaskan  bahwa  terdapat  kepentingan  yang bertolak  belakang  antara  kedua  aktor  tersebut, sehingga berpotensi menimbulkan konflik kepentingan. Pengepul berorientasi pada perolehan keuntungan  maksimal  dari  hasil  reduksi  sampah berupa barang daur ulang yang bernilai ekonomis tinggi.  Sedangkan  pengembangan  investasi  PLN berorientasi pada pengolahan sampah yang dengan hasil  reduksi  seminimal  mungkin  bahkan  nol reduksi.  Potensi  divergensi  antaraktor  juga  dapat
terjadi  antar  aktor  pengepul  dengan  DLH,  KSM dan  Pertamina  yang  menunjukkan  kemungkinan terjadinya  konflik  antar  aktor  tersebut  dalam kondisi tertentu.
Hasil  analisis  konvergensi  (Gambar  9)  dan divergensi  (Gambar  10)  akan  menghasilkan ambivalensi  antar  aktor.  Misalnya  kedua  aktor dapat  berada  pada  posisi  yang  sama  baik  dalam konvergensi  maupun  divergensi  pada  tujuan  yang berbeda,  sehingga  kedua  aktor  dapat  dikatakan sebagai  aktor  ambivalen.  Jika  ingin  bekerjasama (aliansi),  maka  aktor  ini  harus  bekerjasama  pada tujuan yang sama (konvergensi) dan
mengesampingkan  tujuan  yang  menimbulkan divergensi  (Fauzi  2019).  Dalam  penelitian  ini, posisi  aktor  ambivalen  ditempati  oleh  pengepul (Lampiran 2), namun karena pengepul merupakan aktor  yang  berada  pada  kondisi  pasif  kuadran  IV ( autonomous )  dengan  ketergantungan  kecil  dan pengaruh yang kecil sehingga posisi aktor ini tidak terlalu berdampak pada dinamika sistem pengelolaan sampah di TPS 3R.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  berhasil  menganalisis  faktor  yang memengaruhi  kinerja  program  TPS  3R  di  Kota Pangkalpinang. Analisis dilakukan melalui identifikasi variabel-variabel kunci dengan menggunakan metode MICMAC, serta identifikasi pengaruh  dan  peran  aktor  menggunakan  metode MACTOR.  Kedua  metode  digunakan  untuk membantu memahami interaksi aktor-faktor dalam analisis  keberlanjutan  program.  Sebab,  dalam melakukan pengukuran keberhasilan dan keberlanjutan  program  tidak  hanya  dilihat  dari faktor berupa variabel yang mempengaruhi, namun harus  dilihat  juga  aktor  yang  berperan  dalam program  baik  secara  langsung  maupun  tidak langsung.
Hasil  analisis  MICMAC  menjelaskan  bahwa variabel-variabel kunci yang terletak pada kuadran determinant dan relay mempunyai  pengaruh  kuat terhadap variabel lainnya, sehingga harus menjadi fokus  bagi  seluruh  pihak  yang  terlibat  dalam pengambilan  kebijakan  keberlanjutan  program. Peran  regulasi  dan  partisipasi  masyarakat  sangat kuat  memengaruhi  semua  variabel  dalam  sistem, sehingga kebijakan yang mendukung keberlanjutan program harus fokus pada implementasi regulasi dan peningkatan partisipasi masyarakat. Hal ini sesuai dengan konsep TPS 3R sebagai  program  pengelolaan  sampah  yang berbasis masyarakat.
Hasil  analisis  MACTOR  mengelompokkan  peran aktor  yang  terlibat  baik  secara  langsung  maupun tidak langsung dalam program TPS 3R
berdasarkan besarnya pengaruh dan ketergantungan  antara  aktor  satu  dengan  aktor yang lain dan antara aktor dengan tujuannya. Aktor yang  mempunyai  pengaruh  yang  tinggi  dengan ketergantungan rendah (kuadran I) adalah PLN dan Pertamina. Aktor tersebut merupakan pihak ketiga dalam program TPS 3R yang memiliki kepentingan terhadap program berupa pengembangan  investasi  persampahan  maupun keberhasilan  CSR  dalam  menjaga  keberlanjutan lingkungan sesuai tujuan pembangunan berkelanjutan  (SDGs).  Aktor  yang  terletak  di kuadran  II  sebagai  aktor  yang  mempunyai pengaruh  tinggi  dengan  ketergantungan  yang
tinggi  terdiri  dari  DLH  Kota  Pangkalpinang, KSM/pengelola  TPS  3R,  dan  DPUPR.  Untuk mendukung keberhasilan program sangat diperlukan  aliansi  yang  kuat  antar  aktor  tersebut untuk  mengurangi  ketergantungan  dan  dapat meningkatkan pengaruhnya terhadap keberhasilan program TPS 3R di Kota Pangkalpinang.

## 5. REFERENSI
Almeida,  de  M.F.L  &  Moraes,  de  C.A.C.  (2013). Diffusion of Emerging Technologies for Sustainable  Development:  Prespective Assessment  for  Public  Policies. Journal of Technology Management and Innovation . 8:20-20.
Arcade, J., Godet, M, Meunier, F., & Roubelat, F. (1999).  Structural  analysis  with  the MICMAC  method  and  Actors’  strategy with MACTOR methods. Future Reasearch Methodology (Vol.3.0) Barati,  A.A.,  Azadi,  H.,  Pour,  M.D.,  Labailly,  P.,
&  Qafori,  M.  (2019).  Determining  Key Agricultural  Strategic  Factors  Using AHP-MICMAC. Journal of Sustainability . 11(14):3947.
Bebassari, S. (2004). Sistem Pengelolaan Sampah Kota  Secara  Terpadu. Modul  Pelatihan Pengelolaan  Sampah  Kota  Secara Terpadu Menuju Zero Waste . Jakarta. Bendahan,  S.,  Camponovo,  G.,  &  Pigneur,  Y. (2003).  Multi-Issue  Actor  Analysis: Tools  and  Models  for  Assessing Technology  Environments. Journal  of Decision System . 13(2):223-253.
Benjumea-Arias,  M.,  Castaneda,  L.,  &  Valencia- Arias,  A.  (2016).  Stuctural  Analysis  of Strategic  Variables  Through  MICMAC Use: Case Study. Mediterranean Journal of social sciences . 7(4):11-19.
Bergeon,  F.C.  (2016).  Multi-method  Assessment of  Household  Waste  Management  in Geneva Regarding Sorting and Recycling. Journal of Resources,
Conservation and Recycling . 115 (2016)
50–62.
BPS Provinsi Kepulauan Bangka Belitung. (2020).
Provinsi  Kepulauan  Bangka  Belitung dalam Angka Tahun 2020 . Pangkalpinang:  Badan  Pusat  Statistik Provinsi Kepulauan Bangka Belitung.
Bryant,  C  &  A.D,  Bousbaine.  (2014).  Actor Dynamics and Sustainable Development:
Emerging Roles of Reaearches. Canadian Journal of Tropical Geography . Vol. 1(2):1-5. Damanhuri,  E  &  Padmi,  T.  (2018).  Pengelolaan Sampah Terpadu (Edisi Kedua).
Bandung:  Institut  Teknologi  Bandung (ITB).
Elmsalmi,  M  &  Hachicha,  W.  (2013). Risks Prioritization in Global Supply Networks Using  MICMAC  Method:  A  Real  Case Study . Conference Paper. Tunisia.
Fauzi,  A.  (2019).  Teknik  Analisis  Keberlanjutan. Jakarta: Gramedia Pustaka Utama. Ismail, G. (2018.) Analisis  Keberlanjutan Tempat
Pengelolaan  Sampah 3R di Kota Bogor.
Tesis Magister . Bogor: Institut Pertanian Bogor.
Kementerian  Pekerjaan  Umum  dan  Perumahan Rakyat. (2017). Petunjuk Teknis TPS 3R . Jakarta: Direktorat Jenderal Cipta Karya. Krook, J & Eklund, M. (2009). The Strategic Role of  Recycling  Centres  for  Environmental Performance  of  Waste  Management
Systems. Journal of Applied Ergonomics . 41 (2010) 362-367. Lawrence,  K.,  Cooper,V.,  &  Kissoon,  P.  (2019). Sustaining Voluntary Recycling Programmes  in  a  Country  Transitioning to an Integrated Solid Waste
Management System. Journal of Environmental Management . 257(2020)109966. Omran,  A.,  Khorish,  M.,  &  Saleh,  M.  (2014). Structural  Analysis  with  Knowledge- based MICMAC
Approach.
International  Journal  of  Computer Applications . 86(5):0975-8887.
Rahma,  H.  (2019).  Fenomena  Natural  Resource Curse  dalam  Pembangunan  Wilayah  di Indonesia. Disertasi Doktoral . Bogor. Octopura,  A.A.D.  (2020).  Strategi  Propektif Pengembangan  Perikanan  Budi  Daya yang Berdaya Saing dan Berkelanjutan di Indonesia. Disertasi Doktoral . Bogor. Sukholthaman,  P  &  Shirahada,  K.  (2014).
Technological  Challenges  for  Effective Development Towards Sustainable
Waste  Management  in  Developing Countries:  Case  Study  of  Bangkok,
Thailand. Journal  of Technology  in Society . 43 (2015) 231-239. Tchobanoglous, G & Kreith, F. (2002). Handbook of  Solid  Waste  Management ( Second Edition ). New York: McGraw-Hill.
Vesilind,  P.A.,  Worrell,  W.,  &  Reinhard,  D.
(2002). Solid  Waste  Engineering .  USA: Thomson Learning Inc.
Zafira,  A.D  &  Damanhuri,  E.  (2019).  Analisa Strategi  Keberlanjutan  TPS  3R  dalam Upaya  Minimasi  Pengangkutan  Sampah ke  TPA  (Studi  Kasus:  Program  TPS  3R Kabupaten  Bandung,  Provinsi  Jawa Barat). Journal Teknik Lingkungan . Vol.
25 (2) 33-52.