## EVALUASI LOKASI TEMPAT PEMROSESAN AKHIR (TPA) SAMPAH DI KABUPATEN KLATEN, INDONESIA DENGAN METODE TECHNIQUE FOR ORDER PREFERENCE BY SIMILARITY TO IDEAL SOLUTION (TOPSIS)
Ahmad Fauzi 1) , Eko Setiawan 2)
Program Studi Teknik Industri Universitas Muhammadiyah Surakarta, Indonesia e-mail: 1) ahmadfauzi262@gmail.com, 2) Eko.Setiawan@ums.ac.id

## ABSTRAK
Sejak  tahun  2017  Kabupaten  Klaten,  Indonesia  membuka  lahan  baru  Tempat  Pemrosesan Akhir  (TPA)  sampah  di  Desa  Troketon,  Kecamatan  Pedan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengevaluasi  penentuan  lokasi  TPA  tersebut  dengan  mempertimbangkan  beberapa  kriteria yang relevan sehingga didapatkan lokasi yang sesuai dan optimal berdasarkan peraturan dan kebijakan  pemerintah  setempat.  Peneliti  menggunakan  metode  Technique  For  Order Preference  By  Similarity  To  Ideal  Solution  (TOPSIS)  dengan  mempertimbangkan  kriteria berdasarkan  peraturan  SNI  03-3241-1994  dalam  pengambilan  keputusan.  Penelitian  ini mendapatkan enam calon lokasi alternatif yaitu Desa Dukuh Kecamatan Bayat, Desa Pakisan Kecamatan  Cawas,  Desa  Troketon  Kecamatan  Pedan,  Desa  Ngolodono  Kecamatan Karangdowo, Desa Kenaiban Kecamatan Juwiring, dan Desa Gunting Kecamatan Wonosari. Berdasarkan  penelitian  ini,  Desa  Troketon  Kecamatan  Pedan  menempati  peringkat  tertinggi sebagai  lokasi  TPA  sampah  di  Kabupaten  Klaten.  Penelitian  yang  sama  juga  menemukan bahwa  Desa  Pakisan  di  Kecamatan  Cawas  merupakan  alternatif  lokasi  yang  menempati peringkat terbawah sebagai alternatif lokasi TPA sampah di Kabupaten Klaten.
Kata kunci: Klaten, sampah, TOPSIS, TPA.

## ABSTRACT
Klaten  Regency  of  the  Republic  of  Indonesia  established  a  new  final  waste  processing  site (TPA)  at  Troketon  Village  of  Pedan  Sub-Regency  since  the  year  of  2017.  This  study  is  to evaluate  the  establishment  by  considering  several  relevant  criteria  in  order  to  obtain  an appropriate  and  optimal    WWOrder  Preference  By  Similarity  To  Ideal  Solution  (TOPSIS) method  by  considering  the  criteria  based  on  SNI  03-3241-1994  regulations  in  making decisions. This study found six alternative location candidates, namely Dukuh Village of Bayat Sub-District; Pakisan Village of Cawas Sub-District; Troketon Village of Pedan Sub-District; Ngolodono  Village  of  Karangdowo  Sub-District;  Kenaiban  Village  of  Juwiring  Sub-District; and  Gunting  Village  of  Wonosari  Sub-District.  Based  on  this  research,  Troketon  Village  of Pedan Sub-District has the highest rank as a waste landfill location in Klaten Regency. On the other  hand,  it  is  also  revealed  that  Pakisan  Village  of  Cawas  Sub-District  is  the  least favourable alternatif for the final waste processing site in Klaten Regency.
Keywords : Final waste processing site, Klaten, waste, TOPSIS.

## PENDAHULUAN
Pertumbuhan  populasi,  ekonomi,  urbanisasi,  dan  kenaikan  standar  kehidupan masyarakat  mengakibatkan  tingginya  produksi  sampah  yang  dihasilkan  [1].  Buruknya pengelolaan  sampah  menimbulkan  beragam  persoalan,  misalnya  tanah  longsor  [2-5]; menurunnya  kualitas  air  [6,7,12,13];  dampak  buruk  bagi  masyarakat  [8-11];  dampak ekonomi [12,13]; dampak kesehatan [14-19]; dan dampak negatif terhadap lingkungan [7, 13,14,20-27].  Secara  lebih  spesifik,  buruknya  pengelolaan  sampah  rumah  tangga menimbulkan  berbagai  macam  hal  yang  tidak  diinginkan  [28-31,37-39],  Nasution  dan Tjahjani, 2019. Hal-hal yang tidak diinginkan tersebut bahkan semakin krusial di negara- negara berkembang [9,14,16,19,32-36].
Pada tahun 2016 jumlah timbulan sampah di negara Indonesia mencapai 65.200.000 ton  per  tahun  dengan  penduduk  sebanyak  262.115.456  jiwa.  Tahun  2018  sebesar  25,1 persen desa mengalami pencemaran air, dan sekitar 2,7 persen desa tercemar tanahnya[37].
Ahmad Fauzi, Eko Setiawan
Sejalan dengan itu permasalahan lingkungan dan kesehatan akibat sampah dan limbah juga bertambah.
Di  tengah  masyarakat,  beberapa  inisiatif  penanganan  sampah  telah  dilakukan. Termasuk ke dalam hal ini adalah pemanfaatan limbah plastik untuk kerajinan tangan [38] dan pendirian bank sampah [39,40].
Untuk  mengatasi  melonjaknya  angka  timbulan  sampah,  pemerintah  Republik Indonesia mengeluarkan regulasi berupa UU No 18 Tahun 2008 dan PP No 81 Tahun 2012 dengan  berfokus  pada  pengurangan  dan  penanganan  sampah.  Pada  dasarnya  pengelolaan sampah  difokuskan  pada  Tempat  Penampungan  Sementara  (TPS)  sampah  dan  Tempat Pemrosesan Akhir (TPA) sampah  yang sudah ditentukan oleh pemerintah setempat.  Pada umumnya pengelolaan sampah yang menjadi mindset masyarakat adalah Kumpul – Angkut –  Buang  dan  unggulan  utama  sebuah  kota  dalam  menyelesaikan  masalah  sampah  adalah sanitary landfill atau control landfill pada sebuah TPA sampah. Gambar 1 menyajikan alur pengelolaan sampah secara umum yang berada di masyarakat saat ini.
Gambar 1. Alur Pengelolaan Sampah [41]
Sebelum  ada  regulasi  terkait  pengelolaan  sampah  di  TPA  sampah  yaitu  dengan sistem sanitary  landfilling atau  3R  ( Reduce , Reuse ,  dan Recycle ),  masyarakat  dan pemerintah  setempat  melakukan  pengelolaan  dengan  sistem  terbuka  atau open  dumping . Dalam  kaitannya  dengan  pengelolaan open  dumping ,  semakin  meningkatnya  volume sampah  yang  dibuang  akan  memperpendek  usia  pemanfaatannya  apabila  tidak  disertai dengan  pengelolaan  yang  baik  [42].  Hal  tersebut  akan  membahayakan  bagi  masyarakat maupun lingkungan karena sampah hanya dibuang begitu saja tanpa adanya proses apapun.
Dengan  luas  wilayah  65.556  km2,  Kabupaten  Klaten,  Jawa  Tengah,  Indonesia memiliki jumlah penduduk 1.158.787 jiwa dan terdiri dari 26 kecamatan, 391 desa, dan 10 kelurahan [43]. Berdasarkan data statistik Dinas Pekerjaan Umum dan Perumahan Rakyat (DPU-PR)  Seksi  Kebersihan,  Pengelolaan  Sampah  dan  Limbah  Kabupaten  Klaten,
masyarakat Klaten dapat memproduksi sampah hingga mencapai 860 m3/hari. Sejak tahun 2017  Kabupaten  Klaten  membuka  lahan  baru  di  Desa  Troketon,  Kecamatan  Pedan  untuk TPA sampah.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengevaluasi  penentuan  lokasi  TPA  sampah  di Kabupaten  Klaten  dengan  mempertimbangkan  beberapa  kriteria  yang  relevan  sehingga didapatkan lokasi yang sesuai dan optimal berdasarkan peraturan dan kebijakan pemerintah setempat.  Dalam  hal  ini,  penentuan  lokasi  TPA  sampah  mengacu  pada  penilaian  kriteria dan  bobot  peraturan  SNI  03-3241-1994.  Untuk  mencapai  tujuan  dimaksud,  peneliti menerapkan  metode Technique  For  Order  Preference  By  Similarity  To  Ideal  Solution (TOPSIS).

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini dimulai dengan observasi awal yang dilakukan di DPU-PR Kabupaten Klaten.  Dalam  observasi  awal  peneliti  melakukan  tanya  jawab  dan  wawancara  terkait permasalahan sampah di Kabupaten Klaten. Identifikasi dan perumusan masalah dilakukan setelah  observasi  awal.  Selanjutnya  peneliti  menetapkan  tujuan  penelitian  berupa mengevaluasi  penentuan  lokasi  TPA  sampah  di  Kabupaten  Klaten  dengan  menggunakan metode  TOPSIS.  Hal  tersebut  dilanjutkan  dengan  pengumpulan  data  menggunakan kuesioner  berdasarkan  langkah  dan  kriteria  yang  dibutuhkan  dalam  menentukan  lokasi TPA  sampah  yang  tercantum  pada  peraturan  SNI  03-3241  1994  tentang  Tata  Cara Pemilihan  Lokasi  TPA.  Pengolahan  data  dengan  mengikuti  langkah-langkah  di  dalam metode TOPSIS merupakan tahap selanjutnya. Berdasarkan hasil pengolahan data tersebut, dapat dipilih lokasi TPA sampah terbaik.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan tanya jawab dengan Kepala Seksi Kebersihan, Pengelolaan Sampah dan Limbah dan Staf Perencanaan Teknik dan Evaluasi, DPU-PR Kabupaten Klaten, diperoleh informasi  bahwa  Kabupaten  Klaten  3  lokasi  TPA  sampah  karena  sudah  penuh  dan,  sejak tahun  2017,  membuka  lahan  TPA  sampah  di  Desa  Troketon  dengan  sistem  pengelolaan control  landfill .  Hal  tersebut  merupakan  upaya  menanggulangi  risiko  yang  berdampak pada  sampah  serta  menerapkan  UU  No  18  tahun  2008  tentang  pengelolaan  sampah  yang berisi  bahwa  pemerintah  daerah  segera  melakukan  penutupan  TPA  yang  menggunaan sistem pembuangan terbuka atau open dumping . Perencanaan pembukaan lahan baru TPA di  Kabupaten  Klaten  dilakukan  dengan  menggunakan  jasa  konsultan  dimana  hasil  dari laporan tersebut ditindaklanjuti oleh pemangku kebijakan yaitu DPU-PR Kabupaten Klaten beserta  jajaran  yang  terkait  berupa  ditetapkannya  lokasi  di  desa  Troketon  sebagai  lokasi TPA sampah.
Berdasarkan  peraturan  SNI  03-3241  1994  tentang  Tata  Cara  Pemilihan  Lokasi Tempat Pembuangan Akhir Sampah  [44], penentuan lokasi TPA terdiri atas tiga tahapan: tahap regional, tahap penyisih, dan tahap penetapan.
Tahap  regional  adalah  penyaringan  lokasi  alternatif  dari  seluruh  kecamatan  se- Kabupaten  Klaten  berdasarkan  kriteria  regional  SNI  03-3241  1994  sub-bab  3.2  butir  1) serta  merujuk  pada  laporan  Perencanaan  Teknis  Manajemen  Persampahan  Tahun  2017 DPU-PR Kabupaten Klaten. Tahap ini menghasilkan 6 calon lokasi alternatif, yakni Desa Dukuh,  Kecamatan  Bayat;  Desa  Pakisan,  Kecamatan  Cawas;  Desa  Troketon,  Kecamatan Pedan;  Desa  Ngolodono,  Kecamatan  Karangdowo;  Desa  Kenaiban,  Kecamatan  Juwiring; dan Desa Gunting, Kecamatan Wonosari.
Pada tahap penyisih, pertama-tama dilakukan penilaian oleh pemangku kebijakan di lingkungan  DPU-PR  Klaten.  Aktivitas  penilaian  ini  dilakukan  oleh  Kepala  Bidang Persampahan dan Pertamanan; Kepala Seksi Kebersihan, Pengelolaan Sampah dan Limbah;
Kepala  Seksi  Perencanaan  Teknik  dan  Evaluasi;  dan  2  (dua)  orang  staf  Perencanaan Teknik  dan  Evaluasi.  Peneliti  melampirkan  data  pendukung  yang  bersifat  terukur  dan obyektif  untuk  keperluan  penilaian  pada  tahap  penyisih  ini,  yakni  Peta  Rawan  Bencana, Peta  Tata  Guna  Lahan,  Peta  Administrasi,  Peta  Hidrogeologi,  Perencanaan  Teknis Manajemen Persampahan, Peta Geologi RTRW Kabupaten Klaten, Bina Marga Kabupaten Klaten,  dan  data  statistik  BPS  Klaten.  Oleh  peneliti,  diandaikan  adanya  2  (dua)  skenario yang berbeda: (1) Pada skenario pertama, diandaikan bahwa antar-penilai  memiliki bobot yang  sama  di  dalam  memberikan  penilaian,  dan  (2)  Pada  skenario  kedua,  diandaikan bahwa  bobot  masing-masing  penilai  adalah  0.4,  0.2,  0.2,  0.1,  dan  0.1.  Hal  ini  dilakukan mengingat  posisi  para  penilai  yang  berbeda-beda,  sehingga  seorang  Kepala  Dinas  dalam hal  ini  dianggap  memiliki  bobot  yang  lebih  besar  daripada  seorang  Kepala  Seksi,  dan seorang  Kepala  Seksi  memiliki  bobot  yang  lebih  besar  daripada  seorang  staf.  Pada skenario kedua ini, data rata-rata penilaian yang diperoleh adalah berupa rata-rata artimetik terbobot.  Hasil  rata-rata  dari penilaian para pemangku kebijakan terhadap   ke-6 alternatif lokasi  untuk  masing-masing skenario  dapat  dilihat  di  Tabel  1 dan Tabel  2.  Dalam hal  ini kode A hingga V di Tabel 1 dan Tabel 2 merujuk pada kriteria di dalam SNI 03-3241 1994 pada tahap penyisih, sebagai berikut: A: Batas Administrasi, B: Pemilik Hak Atas Tanah, C:  Kapasitas  Lahan,  D:  Jumlah  Pemilik  Tanah,  E:  Partisipasi  Masyarakat,  F:  Harga Kelulusan  Tanah,  G:  Harga  air  tanah,  I:  Kaitan  dengan  pemanfaatan  air  tanah,  J:  Bahaya Banjir,  K:  Tanah  Penutup,  L:  Intensitas  Hujan,  M:  Jalan  menuju  lokasi,  N:  Transpot Sampah dari Centroid Sampah, O: Jalan Masuk Truk Sampah, P: Lalu-lintas, Q: Tata Guna Tanah,  R:  Pertanian,  S:  Daerah  Lindung,  T:  Biologis,  U:  Kebisingan  dan  Bau,  dan  V: Estetika. Besarnya penilaian masing-masing alternatif pada setiap kriteria juga didasarkan pada peraturan SNI 03-3241 1994. Pada Tabel 1 dan Tabel 2 juga dicantumkan bobot dari masing-masing kriteria berdasarkan peraturan SNI yang sama.
Hasil  penilaian  awal  tersebut  selanjutnya  diproses  dengan  mengikuti  langkah- langkah  metode  TOPSIS.  Metode  TOPSIS  adalah  salah  satu  metode  pengambilan keputusan multikriteria di mana alternatif terpilih adalah alternatif yang mempunyai jarak terkecil dari solusi ideal positif dan jarak terjauh dari solusi ideal negatif [45]. Berlakunya metode  TOPSIS  mengikuti  serangkaian  langkah  [46].  Misalkan  alternatif  lokasi  TPA sampah dinotasikan dengan a , a = 1, 2, …, 6; terdapat  kriteria peyisih i , i = A, B, …, V dengan bobot 𝑤 𝑖 , 𝑖 = A, B, …, V untuk menilai alternatif a tersebut; serta 𝑥 𝑖𝑎 = besarnya kinerja  alternatif a di  bawah  kriteria i (lihat  Tabel  1),  maka  langkah-langkah  penerapan metode TOPSIS pada persoalan penentuan lokasi TPA sampah ini adalah sebagai berikut:
1. Menentukan  matriks  kinerja  ternomalisasi  yang  tersusun  atas  elemen-elemen  kinerja ternormalisasi 𝑟 𝑖𝑎 , dimana
𝑟 𝑖𝑎 = 𝑥 𝑖𝑎 √∑ 𝑥 𝑖𝑎 2 𝑎=6 𝑎=1 (1)
Matriks  kinerja  ternormalisasi  yang  dihasilkan  oleh  langkah  ini  pada  masing-masing skenario tersaji di Tabel 3 dan Tabel 4.
2. Menghasilkan  matriks  kinerja  ternormalisasi  terbobot  yang  tersusun  atas  elemen- elemen kinerja ternomalisasi terbobot 𝑣 𝑖𝑎 , dimana 𝑣 𝑖𝑎 = 𝑤 𝑖 𝑟 𝑖𝑎 (2)
Tabel  5  dan  Tabel  6  menyajikan  matriks  kinerja  ternormalisasi  terbobot  yang  dihasilkan oleh langkah ini pada masing-masing skenario.
3. Mendapatkan vektor solusi ideal 𝐴 + dan vektor solusi anti ideal 𝐴 − , dimana 𝐴 + = (𝑣 𝐴 + , … , 𝑣 𝑉 + ) (3)
𝐴 − = (𝑣 𝐴 − , … , 𝑣 𝑉 − ) (4)
Dalam hal ini,
𝑣 𝑖 + = 𝑚𝑎𝑥 𝑎 𝑣 𝑖𝑎 (untuk persoalan maksimisasi) 𝑣 𝑖 − = 𝑚𝑖𝑛 𝑎 𝑣 𝑖𝑎 (untuk persoalan maksimisasi)
Vektor  solusi  ideal  dan  solusi  anti  ideal  yang  dihasilkan  oleh  langkah  ini  untuk  masing- masing skenario disajikan di Tabel 7 dan Tabel 8.
4. Menghitung jarak setiap alternatif terhadap solusi ideal dan anti ideal,
𝑑 𝑎 + = √∑ (𝑣 𝑖 + − 𝑣 𝑖𝑎 ) 2 𝑖 … untuk semua a (5)
𝑑 𝑎 − = √∑ (𝑣 𝑖 − − 𝑣 𝑖𝑎 ) 2 𝑖 … untuk semua a (6)
Dari perhitungan tersebut diperoleh matriks jarak setiap alternatif terhadap solusi ideal dan solusi  anti  ideal  sebagaimana  tersaji  di  Tabel  9  dan  Tabel  10  untuk  masing-masing skenario.
5. Menghitung skor preferensi terhadap setiap alternatif, 𝐶 𝑎 , dimana
𝐶 𝑎 = 𝑑 𝑎 − 𝑑 𝑎 + + 𝑑 𝑎 − (7)
Nilai  skor  preferensi  setiap  alternatif  yang  dihasilkan  dari  langkah  ini    dapat  dilihat  di Tabel 9 dan Tabel 10 untuk masing-masing skenario.

## Tabel 1. Hasil penilaian rata-rata aritmetik pada tahap penyisih
No. Alternatif Kriteria dan bobotnya A (5) B (3) C (5) D (3) E (3) F (5) G (5) H (3) I (3) J (2) K (4) L (3) M (5) N (5) O (4) P (3) Q (5) R (3) S (2) T (3) U (2) V (3) 1. Dukuh 10.00  10.00  8.00  1.00  1.00  7.00  1.80  5.00  10.00  7.00  10.00  1.00  10.00  5.00  5.00  8.00  10.00  10.00  10.00  10.00  9.60  7.00 2. Pakisan 10.00  10.00  10.00  1.00  1.00  7.00  1.80  5.00  5.00  1.00  10.00  1.00  10.00  5.00  5.00  8.00  10.00  10.00  10.00  10.00  9.60  7.00 3. Troketon 10.00  10.00  10.00  1.00  1.00  7.00  1.80  5.00  8.20  10.00 10.00  1.00  10.00  7.40  5.00  8.00  10.00  10.00  10.00  10.00  9.60  6.40 4. Ngolodono 10.00  10.00  10.00  1.00  1.00  7.00  1.80  5.00  5.00  8.00  10.00  1.00  10.00  5.00  5.00  8.00  10.00  10.00  10.00  10.00  9.60  7.00 5. Kenaiban 10.00  10.00  10.00  1.00  1.00  7.00  1.80  5.00  2.80  7.00  10.00  1.00  10.00  5.00  5.00  8.00  10.00  10.00  10.00  10.00  9.60  7.00 6. Gunting 10.00  10.00  8.00  1.00  1.00  7.00  1.80  5.00  4.20  7.00  10.00  1.00  10.00  5.00  5.00  8.00  10.00  10.00  10.00  10.00  9.60  7.00

## Tabel 2. Hasil penilaian rata-rata aritmetik terbobot pada tahap penyisih
No. Alternatif Kriteria dan bobotnya A (5) B (3) C (5) D (3) E (3) F (5) G (5) H (3) I (3) J (2) K (4) L (3) M (5) N (5) O (4) P (3) Q (5) R (3) S (2) T (3) U (2) V (3) 1. Dukuh 10.00  10.00  8.00  1.00  1.00  7.00  2.00  5.00  10.00  7.00  10.00  1.00  10.00  5.00  5.00  8.00  10.00  10.00  10.00  10.00  9.20  8.00 2. Pakisan 10.00  10.00  10.00  1.00  1.00  7.00  2.00  5.00  5.00  1.00  10.00  1.00  10.00  5.00  5.00  8.00  10.00  10.00  10.00  10.00  9.20  8.00 3. Troketon 10.00  10.00  10.00  1.00  1.00  7.00  2.00  5.00  6.40  10.00 10.00  1.00  10.00  6.80  5.00  8.00  10.00  10.00  10.00  10.00  9.20  8.20 4. Ngolodono 10.00  10.00  10.00  1.00  1.00  7.00  2.00  5.00  5.00  9.00  10.00  1.00  10.00  5.00  5.00  8.00  10.00  10.00  10.00  10.00  9.20  8.00 5. Kenaiban 10.00  10.00  10.00  1.00  1.00  7.00  2.00  5.00  4.60  7.00  10.00  1.00  10.00  5.00  5.00  8.00  10.00  10.00  10.00  10.00  9.20  8.00 6. Gunting 10.00  10.00  8.00  1.00  1.00  7.00  2.00  5.00  3.40  7.00  10.00  1.00  10.00  5.00  5.00  8.00  10.00  10.00  10.00  10.00  9.20  8.00

## Tabel 3. Matriks ternormalisasi terhadap data penilaian rata-rata aritmetik
No.  Alternatif Kriteria A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V 1.  Dukuh 0.41  0.41  0.35  0.41  0.41  0.41  0.41  0.41  0.64  0.40  0.41  0.41  0.41  0.37  0.41  0.41  0.41  0.41  0.41  0.41  0.41  0.41 2.  Pakisan 0.41  0.41  0.44  0.41  0.41  0.41  0.41  0.41  0.32  0.06  0.41  0.41  0.41  0.37  0.41  0.41  0.41  0.41  0.41  0.41  0.41  0.41 3.  Troketon 0.41  0.41  0.44  0.41  0.41  0.41  0.41  0.41  0.53  0.57  0.41  0.41  0.41  0.55  0.41  0.41  0.41  0.41  0.41  0.41  0.41  0.38 4.  Ngolodono  0.41  0.41  0.44  0.41  0.41  0.41  0.41  0.41  0.32  0.45  0.41  0.41  0.41  0.37  0.41  0.41  0.41  0.41  0.41  0.41  0.41  0.41 5.  Kenaiban 0.41  0.41  0.44  0.41  0.41  0.41  0.41  0.41  0.18  0.40  0.41  0.41  0.41  0.37  0.41  0.41  0.41  0.41  0.41  0.41  0.41  0.41 6.  Gunting 0.41  0.41  0.35  0.41  0.41  0.41  0.41  0.41  0.27  0.40  0.41  0.41  0.41  0.37  0.41  0.41  0.41  0.41  0.41  0.41  0.41  0.41

## Tabel 4. Matriks ternormalisasi menggunakan rata-rata aritmetik terbobot
No.  Alternatif
Kriteria A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V 1.  Dukuh 0.41  0.41  0.35  0.41  0.41  0.41  0.41  0.41  0.67  0.39  0.41  0.41  0.41  0.38  0.41  0.41  0.41  0.41  0.41  0.41  0.41  0.41
2.  Pakisan 0.41  0.41  0.44  0.41  0.41  0.41  0.41  0.41  0.33  0.06  0.41  0.41  0.41  0.38  0.41  0.41  0.41  0.41  0.41  0.41  0.41  0.41
3.  Troketon 0.41  0.41  0.44  0.41  0.41  0.41  0.41  0.41  0.43  0.55  0.41  0.41  0.41  0.52  0.41  0.41  0.41  0.41  0.41  0.41  0.41  0.42 4.  Ngolodono  0.41  0.41  0.44  0.41  0.41  0.41  0.41  0.41  0.33  0.50  0.41  0.41  0.41  0.38  0.41  0.41  0.41  0.41  0.41  0.41  0.41  0.41 5.  Kenaiban 0.41  0.41  0.44  0.41  0.41  0.41  0.41  0.41  0.31  0.39  0.41  0.41  0.41  0.38  0.41  0.41  0.41  0.41  0.41  0.41  0.41  0.41
6.  Gunting 0.41  0.41  0.35  0.41  0.41  0.41  0.41  0.41  0.23  0.39  0.41  0.41  0.41  0.38  0.41  0.41  0.41  0.41  0.41  0.41  0.41  0.41
Evaluasi Lokasi Tempat Pemrosesan Akhir (TPA) Sampah di Kabupaten Klaten, Indonesia dengan Metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
Ahmad Fauzi, Eko Setiawan
Tabel 5. Matriks ternormalisasi terbobot pada data penilaian rata-rata aritmetik
No.  Alternatif Kriteria A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V 1.  Dukuh 2.04  1.22  1.74  1.22  1.22  2.04  2.04  1.22  1.93  0.79  1.63  1.22  2.04  1.86  1.63  1.22  2.04  1.22  0.82  1.22  0.82  1.24 2.  Pakisan 2.04  1.22  2.18  1.22  1.22  2.04  2.04  1.22  0.96  0.11  1.63  1.22  2.04  1.86  1.63  1.22  2.04  1.22  0.82  1.22  0.82  1.24 3.  Troketon 2.04  1.22  2.18  1.22  1.22  2.04  2.04  1.22  1.58  1.13  1.63  1.22  2.04  2.76  1.63  1.22  2.04  1.22  0.82  1.22  0.82  1.14 4.  Ngolodono  2.04  1.22  2.18  1.22  1.22  2.04  2.04  1.22  0.96  0.91  1.63  1.22  2.04  1.86  1.63  1.22  2.04  1.22  0.82  1.22  0.82  1.24 5.  Kenaiban 2.04  1.22  2.18  1.22  1.22  2.04  2.04  1.22  0.54  0.79  1.63  1.22  2.04  1.86  1.63  1.22  2.04  1.22  0.82  1.22  0.82  1.24 6.  Gunting 2.04  1.22  1.74  1.22  1.22  2.04  2.04  1.22  0.81  0.79  1.63  1.22  2.04  1.86  1.63  1.22  2.04  1.22  0.82  1.22  0.82  1.24
Tabel 6. Matriks ternormalisasi terbobot pada data penilaian rata-rata aritmetik terbobot
No.  Alternatif Kriteria A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V 1.  Dukuh 2.04  1.22  1.74  1.22  1.22  2.04  2.04  1.22  2.01  0.77  1.63  1.22  2.04  1.91  1.63  1.22  2.04  1.22  0.82  1.22  0.82  1.22 2.  Pakisan 2.04  1.22  2.18  1.22  1.22  2.04  2.04  1.22  1.00  0.11  1.63  1.22  2.04  1.91  1.63  1.22  2.04  1.22  0.82  1.22  0.82  1.22 3.  Troketon 2.04  1.22  2.18  1.22  1.22  2.04  2.04  1.22  1.28  1.10  1.63  1.22  2.04  2.60  1.63  1.22  2.04  1.22  0.82  1.22  0.82  1.25 4.  Ngolodono  2.04  1.22  2.18  1.22  1.22  2.04  2.04  1.22  1.00  0.99  1.63  1.22  2.04  1.91  1.63  1.22  2.04  1.22  0.82  1.22  0.82  1.22 5.  Kenaiban 2.04  1.22  2.18  1.22  1.22  2.04  2.04  1.22  0.92  0.77  1.63  1.22  2.04  1.91  1.63  1.22  2.04  1.22  0.82  1.22  0.82  1.22 6.  Gunting 2.04  1.22  1.74  1.22  1.22  2.04  2.04  1.22  0.68  0.77  1.63  1.22  2.04  1.91  1.63  1.22  2.04  1.22  0.82  1.22  0.82  1.22
Tabel 7. Solusi ideal dan solusi anti ideal pada data penilaian rata-rata aritmetik
Solusi Kriteria A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V Ideal 2.04  1.22  2.18  1.22  1.22  2.04  2.04  1.22  1.93  1.13  1.63  1.22  2.04  2.76  1.63  1.22  2.04  1.22  0.82  1.22  0.82  1.24
Anti Ideal  2.04  1.22  1.74  1.22  1.22  2.04  2.04  1.22  0.54  0.11  1.63  1.22  2.04  1.86  1.63  1.22  2.04  1.22  0.82  1.22  0.82  1.14
Tabel 8. Solusi ideal dan solusi anti ideal pada data penilaian rata-rata aritmetik terbobot
Solusi Kriteria A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V Ideal 2.04  1.22  2.18  1.22  1.22  2.04  2.04  1.22  2.01  1.10  1.63  1.22  2.04  2.60  1.63  1.22  2.04  1.22  0.82  1.22  0.82  1.25 Anti Ideal  2.04  1.22  1.74  1.22  1.22  2.04  2.04  1.22  0.68  0.11  1.63  1.22  2.04  1.91  1.63  1.22  2.04  1.22  0.82  1.22  0.82  1.22
Tabel 9. Jarak terhadap solusi ideal dan solusi anti ideal dan skor preferensi tiap-tiap alternatif pada data penilaian rata-rata aritmetik
No. Alternatif Jarak Skor preferensi Dari solusi ideal Dari solusi anti ideal 1. Dukuh 1.05 1.55 0.60 2. Pakisan 1.66 0.62 0.27 3. Troketon 0.36 1.76 0.83 4. Ngolodono 1.33 1.00 0.43 5. Kenaiban 1.68 0.81 0.33 6. Gunting 1.53 0.74 0.33 Tabel 10. Jarak terhadap solusi ideal dan solusi anti ideal dan skor preferensi tiap-tiap alternatif pada data penilaian rata-rata aritmetik terbobot No. Alternatif Jarak Skor preferensi Dari solusi ideal Dari solusi anti ideal 1. Dukuh 0.88 1.48 0.63 2. Pakisan 1.57 0.54 0.26 3. Troketon 0.72 1.42 0.66 4. Ngolodono 1.22 1.03 0.46 5. Kenaiban 1.33 0.83 0.38 6. Gunting 1.59 0.66 0.29
Berdasarkan  perhitungan  dengan  menggunakan  metode  TOPSIS,  Tabel  9  maupun Tabel 10 menunjukkan bahwa Desa Troketon di Kecamatan Pedan dinilai mermiliki jarak terdekat  dari solusi ideal dan jarak  terjauh dari  solusi anti  ideal. Tidaklah  mengherankan
bahwa Desa Troketon memiliki skor preferensi tertinggi. Desa Dukuh di Kecamatan Bayat, sementara  itu,  memiliki  skor  preferensi  tertinggi  berikutnya.  Meskipun  demikian  dapat dilihat  bahwa  perbedaan  skor  preferensi  antara  Desa  Troketon  dan  Desa  Dukuh  pada skenario  kedua  (lihat  Tabel  10)  tidaklah  sebesar  perbedaan  skor  preferensi  antara  kedua alternatif  tersebut  pada  skenario  pertama  (lihat  Tabel  9).  Hal  ini  memberikan  indikasi bahwa perbedaan bobot antar-penilai berdampak pada alternatif lokasi terpilih.
Dengan menggunakan metode  yang sama, Tabel  9 dan Tabel 10 juga menunjukkan bahwa Desa Pakisan di Kecamatan Cawas memiliki jarak terjauh ke-2 dari solusi ideal dan jarak  terdekat  dari  solusi  ideal.  Karenanya  tidaklah  mengherankan  bahwa  Desa  Pakisan memiliki skor preferensi terendah. Meskipun demikian, dapat dilihat di Tabel 9 dan Tabel 10  bahwa  jarak  terjauh  dari  solusi  ideal  pada  skenario  pertama  ditempati  oleh  Desa Gunting dan Desa Kenaiban, sedangkan jarak terjauh dari solusi ideal pada skenario kedua ditempati  oleh  Desa  Gunting.  Karena  hal  ini  pula,  skor  preferensi  Desa  Gunting  pada skenario  kedua  lebih  rendah  dari  skor  preferensi  Desa  Kenaiban,  tidak  lagi  sama sebagaimana  terjadi  pada  skenario  pertama.  Hal  ini  sekali  lagi  menunjukkan  bahwa dipertimbangkannya  bobot  penilai  yang  berbeda  akan  berdampak  terhadap  konfigurasi alternatif lokasi di dalam kaitannya dengan skor preferensi.
Berdasarkan  perhitungan  ini,  para  pemangku  kebijakan  menilai  bahwa  Desa Troketon  di  Kecamatan  Pedan  merupakan  lokasi  TPA  sampah  yang  paling  tepat, sedangkan lokasi dengan urutan terbawah dalam hal ketepatan sebagai lokasi TPA sampah ditempati  oleh  Desa  Pakisan  di  Kecamatan  Cawas.  Kesimpulan  bahwa  Desa  Troketon merupakan lokasi TPA sampah paling tepat sejalan dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh konsultan dalam penentuan lokasi TPA di Kabupaten Klaten  yang berpedoman pada SNI 03-3241 1994 dengan menggunakan kriteria regional dan peta overlay .

## KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  didapatkan  bahwa,  berdasarkan  kriteria  tahap  regional  SNI  03- 3241-1994,  beberapa  alternatif  lokasi  TPA  sampah  di  Kabupaten  Klaten  adalah  Desa Dukuh  di  Kecamatan  Bayat;  Desa  Pakisan  di  Kecamatan  Cawas;  Desa  Troketon  di Kecamatan  Pedan;  Desa  Ngolodono  di  Kecamatan  Karangdowo;  Desa  Kenaiban  di Kecamatan  Juwiring;  dan  Desa  Gunting  di  Kecamatan  Wonosari.  Penerapan  metode TOPSIS menemukan bahwa alternatif lokasi TPA sampah dengan skor preferensi tertinggi adalah  Desa  Troketon  di  Kecamatan  Pedan,  dengan  desa  Dukuh  di  Kecamatan  Bayat memiliki skor preferensi tertinggi kedua. Hasil bahwa Desa Troketon di Kecamatan Pedan merupakan  alternatif  lokasi  TPA  sampah  terbaik  ini  sejalan  dengan  hasil  kajian  yang dilakukan oleh konsultan beberapa tahun sebelumnya. Berdasarkan hasil penelitian ini dan dengan  memertimbangkan  luas  wilayah  Kabupaten  Klaten,  penulis  menyarankan diberlakukannya zonasi wilayah TPA sampah ataupun TPST (Tempat Pengolahan Sampah Terpadu).  Dengan  zonasi  dimaksud,  TPA  sampah  maupun  TPST  dapat  terjangkau  oleh masing-masing wilayah di dalam zonasi. Dalam hal ini, Desa Dukuh di Kecamatan Bayat dapat  menjadi  alternatif  lokasi  TPST  mengingat,  berdasarkan  skenario,  preferensi  para pemangku  kebijakan  terhadap  alternatif  lokasi  ini  tidaklah  berbeda  terlalu  jauh  dari preferensi mereka terhadap Desa Troketon di Kecamatan Pedan.

## Ucapan Terimakasih
Penulis  ingin  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Dinas  Pekerjaan  Umum  dan Penataan Ruang (DPU-PR) Kabupaten Klaten yang telah memberikan izin kepada penulis untuk melaksanakan proses pencarian data guna mendukung hasil penelitian.
Ahmad Fauzi, Eko Setiawan

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Z. Minghua et al. , "Municipal solid waste management in Pudong New Area, China", Waste Manag. , vol. 29, no. 3, pp. 1227–1233, 2009. doi: 10.1016/j.wasman.2008.07.016 . [2]  Y. Gao et al. , "Investigation and dynamic analysis of the long runout catastrophic landslide at the Shenzhen landfill on December 20, 2015, in Guangdong, China", Environ. Earth Sci. , vol. 76, no. 1, 2017.
doi: 10.1007/s12665-016-6332-8 .
[3]  F.  Lavigne et  al. ,  "The  21  February  2005,  catastrophic  waste  avalanche  at  Leuwigajah dumpsite, Bandung, Indonesia", Geoenvironmental Disasters , vol. 1, no. 1, p. 10, 2014. doi: 10.1186/s40677-014-0010-5 .
[4]  H.  Liang,  S.  He,  X.  Lei,  Y.  Bi,  W.  Liu,  and  C.  Ouyang,  "Dynamic  process  simulation  of construction  solid  waste  (CSW)  landfill  landslide  based  on  SPH  considering  dilatancy effects", Bull. Eng. Geol. Environ. , vol. 78, no. 2, pp. 763–777, 2019.
doi: 10.1007/s10064-017-1129-x . [5]  C.  Ouyang et  al. ,  "Dynamic  analysis  and  numerical  modeling  of  the  2015  catastrophic landslide of the construction waste landfill at Guangming, Shenzhen, China", Landslides , vol. 14, no. 2, pp. 705–718, 2017. doi: 10.1007/s10346-016-0764-9 .
[6]  P.  Vasanthi,  S.  Kaliappan,  and  R.  Srinivasaraghavan,  "Impact  of  poor  solid  waste management  on  ground  water", Environ.  Monit.  Assess. ,  vol.  143,  no.  1–3,  pp.  227–238, 2008.
doi: 10.1007/s10661-007-9971-0 .
[7]  S. Earman and R. L. Hershey, "Water quality impacts from waste rock at a Carlin-type gold mine, Elko County, Nevada", Environ. Geol. , vol. 45, no. 8, pp. 1043–1053, 2004. doi: 10.1007/s00254-004-0982-7 .
[8]  M.  Martin,  I.  D.  Williams,  and  M.  Clark,  "Social  ,  cultural  and  structural  influences  on household  waste  recycling:  A  case  study", Journal    Resources,  Conservation  and  Recycling . 48,no. 4,  pp. 357–395, October 2006. doi: 10.1016/j.resconrec.2005.09.005 .
[9]  G.  Owusu,  "Social  effects  of  poor  sanitation  and  waste  management  on  poor  urban communities:  a  neighborhood-specific  study  of  Sabon  Zongo,  Accra", Journal  of  Urbanism vol. 3, no. 2, pp. 145–160, 2010. doi: 10.1080/17549175.2010.502001 .
[10]  S.  L.  Scott,  S.  McSpirit,  P.  Breheny,  and  B.  M.  Howell,  "The  long-term  effects  of  a  coal waste  disaster  on  social trust in appalachian  kentucky", Organ.  Environ. ,  vol.  25,  no.  4,  pp. 402–418, 2012.
doi: 10.1177/1086026612467983 .
[11]  S.  M.  Taylor et  al. ,  "Psychosocial impacts  in  populations  exposed  to  solid  waste  facilities", Soc. Sci. Med. , vol. 33, no. 4, pp. 441–447, 1991. doi: 10.1016/0277-9536(91)90326-8 .
[12]  J. E. Kohlhase, "The impact of toxic waste sites on housing values", J. Urban Econ. , vol. 30, pp. 1–26, 1991.
[13]  D.  Maheshi,  V.  P.  Steven,  and  V.  A.  Karel,"  Environmental  and  economic  assessment  of ‘open waste dump’ mining in Sri Lanka", Journal Resources, Conserv. Recycl. , vol. 102, pp. 67–79, 2015. doi: 10.1016/j.resconrec.2015.07.004 .
[14]  M.  K.  O.  Ayomoh,  S.  A.  Oke,  W.  O.  Adedeji,  and  O.  E.  Charles-Owaba,  "An  approach  to tackling  the  environmental  and  health  impacts  of  municipal  solid  waste  disposal  in developing countries", J. Environ. Manage. , vol. 88, no. 1, pp. 108–114, 2008. doi: 10.1016/j.jenvman.2007.01.040 .
[15]  R.  B.  Finkelman,  "Potential  health  impacts  of  burning  coal  beds  and  waste  banks", Int.  J. Coal Geol. , vol. 59, no. 1–2, pp. 19–24, 2004. doi: 10.1016/j.coal.2003.11.002 .
[16]  F.  Ozabor  and  H.  N.  Obaro,  "Health  effects  of  poor  waste  management  in  Nigeria:  A  case
study of Abraka in Delta State", Int. J. Environ. Waste Manag. , vol. 18, no. 3, pp. 195–204, 2016. doi: 10.1504/IJEWM.2016.080790 .
[17]  H. Yang, X. Huo, and T. A. Yekeen, "Effects of lead and cadmium exposure from electronic waste  on  child  physical  growth, Environmental  Science  and  Pollution  Research ,  pp.  4441– 4447, 2013. doi: 10.1007/s11356-012-1366-2.
[18]  K.  S.  Woon  and  I.  M.  C.  Lo,  "An  integrated  life  cycle  costing  and  human  health  impact analysis  of  municipal  solid  waste  management  options  in  Hong  Kong  using  modified  eco- efficiency indicator", Resour. Conserv. Recycl. , vol. 107, pp. 104–114, 2016. doi: 10.1016/j.resconrec.2015.11.020.
[19]  A. K. Ziraba, T. N. Haregu, and B. Mberu, "A review and framework for understanding the potential  impact of  poor  solid waste  management on  health in  developing  countries", Arc. Public Heal. , vol. 74, no. 1, pp. 1–11, 2016. doi: 10.1186/s13690-016-0166-4.
[20]  B. H. Robinson, "E-waste: An assessment of global production and environmental impacts", Sci. Total Environ. , vol. 408, no. 2, pp. 183–191, 2009. doi: 10.1016/j.scitotenv.2009.09.044 . [21]  O. M. Osinibi, "Evaluating the impact of poor waste disposal management on environmental sustainability  and  human  rights  in  Nigeria", Interdiscip.  Environ.  Rev. ,  vol.  15,  no.  2/3,  p. 147, 2014. doi: 10.1504/ier.2014.063657.
[22]  J.  B.  Wang,  M.  S.  Wang,  E.  M.  Y.  Wu,  G.  P.  Chang-Chien,  and  Y.  C.  Lai,  "Approaches adopted to assess environmental impacts of PCDD/F emissions from a municipal solid waste incinerator", J. Hazard. Mater. , vol. 152, no. 3, pp. 968–975, 2008. doi: 10.1016/j.jhazmat.2007.07.090.
[23]  A. Rabl, J. V Spadaro, and A. Zoughaib, "Environmental impacts and costs of solid waste: a comparison of landfill and incineration,, pp. 147–162, March 2007. doi: 10.1177/0734242X07080755.
[24]  B. Quinn, F. Gagné, J. P. Weber, and C. Blaise, Ecotoxicological effects of a semi-submerged municipal  dump  (Castle  harbour,  Bermuda)  on  the  Calico  scallop  Argopecten  gibbus, Mar. Pollut. Bull. , vol. 51, no. 5–7, pp. 534–544, 2005. doi: 10.1016/j.marpolbul.2005.07.019.
[25]  L. Morselli,  C. De Robertis, J. Luzi, F. Passarini, and  I. Vassura, Environmental impacts of waste incineration  in  a  regional  system  (Emilia  Romagna,  Italy)  evaluated  from  a  life  cycle perspective, J. Hazard. Mater. , vol. 159, no. 2–3, pp. 505–511, 2008. doi: 10.1016/j.jhazmat.2008.02.047.
[26]  S. Manfredi, D. Tonini, and T. H. Christensen, Contribution of individual waste fractions to the environmental impacts from landfilling of municipal solid waste, Waste Manag. , vol. 30, no. 3, pp. 433–440, 2010. doi: 10.1016/j.wasman.2009.09.017.
[27]  J. T. Kirkeby, H. Birgisdottir, G. Singh, M. Hauschild, and T. H. Christensen, Modelling of environmental  impacts  of  solid  waste  landfilling  within  the  life-cycle  analysis  program EASEWASTE, vol. 27, pp. 961–970, 2007. doi: 10.1016/j.wasman.2006.06.017.
[28]  A.  Laurent et  al. ,  Review  of  LCA  studies  of  solid  waste  management  systems  –  Part  I : Lessons learned and perspectives, Waste Manag. , vol. 34, no. 3, pp. 573–588, 2014. doi: 10.1016/j.wasman.2013.10.045.
[29]  L. Giusti, A review of waste management practices and their impact on human health, Waste Manag. , vol. 29, no. 8, pp. 2227–2239, 2009. doi: 10.1016/j.wasman.2009.03.028.
[30]  J. Tai, W. Zhang, Y. Che, and D. Feng, Municipal solid waste source-separated collection in China : A comparative analysis, Waste Manag. , vol. 31, no. 8, pp. 1673–1682, 2011. doi: 10.1016/j.wasman.2011.03.014.
[31]  S.  R.  Nasution  and  A.  I.  Tjahjani,  Analisis  Laju  Timbulan  Sampah  Di  Pulau  Pramuka  Dki Jakarta, J. Ilm. Tek. Ind. , vol. 7, no. 1, pp. 16–26, 2019. doi: 10.24912/jitiuntar.v7i1.5030.
[32]  I. A. Al-khatib, H. A. Arafat, T. Basheer, and H. Shawahneh, "Trends and problems of solid waste management in developing countries: A case study in seven Palestinian districts", vol. 27, pp. 1910–1919, 2007. doi: 10.1016/j.wasman.2006.11.006.
[33]  A.  M.  Troschinetz  and  J.  R.  Mihelcic,  Sustainable  recycling  of  municipal  solid  waste  in developing countries, Waste Manag. , vol. 29, no. 2, pp. 915–923, 2009. doi: 10.1016/j.wasman.2008.04.016.
[34]  R.  K.  Henry,  Z.  Yongsheng,  and  D.  Jun,  Municipal  solid  waste  management  challenges  in developing countries – Kenyan case study, vol. 26, pp. 92–100, 2006.
Ahmad Fauzi, Eko Setiawan
doi: 10.1016/j.wasman.2005.03.007 .
[35]  H.  Pasang,  G.  A.  Moore,  and  G.  Sitorus,  Neighbourhood-based  waste  management:  A solution  for  solid  waste  problems  in  Jakarta,  Indonesia, Waste  Manag. ,  vol.  27,  no.  12,  pp. 1924–1938, 2007. doi: 10.1016/j.wasman.2006.09.010 .
[36]  M.  Oteng-ababio,  J.  Ernesto,  and  M.  Arguello,  Solid  waste  management  in  African  cities : Sorting the facts from the fads in Accra, Ghana, vol. 39, pp. 96–104, 2013. doi: 10.1016/j.habitatint.2012.10.010 .
[37]  Badan Pusat Statistik, Statistik Lingkungan Hidup Indonesia (SLHI) 2018. 2018.
[38]  S.  R.  Nasution,  D.  Rahmalina,  B.  Sulaksono,  and  C.  O.  Doaly,  "IbM:  Pemanfaatan  Limbah Plastik Sebagai Kerajinan Tangan di Kelurahan Srengseng Sawah Jagakarsa Jakarta Selatan", Jurnal Ilmiah Teknik. Industri. , vol.6, no.2, pp.117–123 Juni 2018..019, doi: 10.24912/jitiuntar.v6i2.4119 .
[39]  H.  J.  Kristina,  W.  Kosasih,  and  L.  L.  Salomon,  EVALUASI  PENANGANAN  KEMASAN UBC  DI  BANK  SAMPAH  DAN  PENGEPULNYA  MENGGUNAKAN  PENDEKATAN ERGONOMI PARTISIPASI, J. Ilm. Tek. Ind. , vol. 8, no. 2, pp. 122–131, 2020.
[40]  H. J. Kristina, Model Konseptual Untuk Mengukur Adaptabilitas Bank Sampah Di Indonesia, J@Ti Undip , vol. 9, no. 1, pp. 19–28, 2014.
[41]  KataData, Kelola Sampah Mulai dari Rumah, KataData , 2019.
https://katadata.co.id/timrisetdanpublikasi/analisisdata/5e9a57af981c1/kelola-sampah-mulai- dari-rumah (accessed Jan. 23, 2021).
[42]  D.  Winahyu,  S.  Hartoyo,  and  Y.  Syaukat,  Strategi  Pengelolaan  Sampah  Pada  Tempat Pembuangan Akhir Bantargebang, Bekasi, J. Manaj. Pembang. Drh. , vol. 5, no. 2, pp. 1–17, 2019, doi: 10.29244/jurnal_mpd.v5i2.24626 .
[43]  BPS Klaten, Kabupaten Klaten Dalam Angka, Klaten, 2020.
[44]  Menteri Pekerjaan Umum, Tata Cara Pemilihan Lokasi Tempat Pembuangan Akhir Sampah. Kementerian Pekerjaan Umum Republik Indonesia, Indonesia, 1994.
[45]  Y. J. Lai, T. Y. Liu, and C. L. Hwang, TOPSIS for MODM, Eur. J. Oper. Res. , vol. 76, no. 3, pp. 486–500, 1994, doi: 10.1016/0377-2217(94)90282-8 .
[46]  A.  Ishizaka  and  P.  Nemery, Multicriteria  Decision  Analysis ,  First  Edit.  United  Kingdom: John Wiley & Sons, 2013.