Tersedia di http://www.bkpsl.org/ojswp/index.php/jplb
Life cycle assessment (LCA) kegiatan bank sampah di pedesaan (Bank Sampah Asoka Berseri, Desa Sokosari, Tuban)
T. T. Anasstasia 1 * , M. M. Azis 2
1 Jurusan Teknik Lingkungan, Fakultas Teknologi Mineral, Universitas Pembangunan Nasional Veteran Yogyakarta, Yogyakarta, Indonesia
2 Departemen Teknik Kimia, Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia
Abstrak . Life  Cycle  Assessment (LCA)  adalah  salah  satu  cara  yang dapat digunakan untuk mengevaluasi sistem pengelolaan sampah berdasarkan nilai potensi dampak yang dihasilkan. Bank  Sampah  Asoka  Berseri  di  Kabupaten  Tuban merupakan salah satu contoh unit pengolah sampah yang bertujuan  untuk  mengurangi  potensi  dampak  dari timbulan  sampah  secara  kualitas  maupun  kuantitas  di wilayah pedesaan. Tujuan studi ini adalah menghitung dan mengevaluasi potensi dampak lingkungan yang dihasilkan dari  program  bank  sampah,  kemudian  dibandingkan dengan penanganan sampah konvensional yang dilakukan oleh  masyarakat.  Metode  yang  digunakan  berdasarkan CML Baseline v4.4  dan  14000  standar  ISO,  meliputi goal and  scope , life  cycle  inventory (LCI), life  cycle  impact assessment (LCIA) dan interpretasi. Simulasi LCA dilakukan dengan Software OpenLCA untuk menghitung nilai potensi dampak  dari  setiap  kilogram  sampah  yang  dihasilkan. Berdasarkan  hasil  simulasi,  setiap  1  kg  sampah  yang dikelola oleh bank sampah menghasilkan potensi dampak pemanasan  global  lebih  rendah  (6,395  kg  CO 2 eq.) dibandingkan dengan penimbunan (13,057 kg CO 2 eq.) dan pembakaran (10,850 kg CO 2 eq.). Pengolahan sampah lebih lanjut  menjadi  RDF  dan  kompos  di  bank  sampah berpotensi menghasilkan dampak lingkungan lebih rendah dan menambah pendapatan masyarakat.
Kata kunci: LCA, bank sampah, pedesaan
Abstract . Life Cycle Assessment (LCA) is a method that can be used to evaluate  the  waste  management  system  based  on  the potential impact produced. The Asoka Berseri Waste Bank in Tuban Regency is an example of a waste processing unit that aims to reduce the possible effects of waste generation both in quality and quantity in rural areas. This study  aimed to calculate and evaluate the potential environmental impacts from  the  waste  bank,  then  compared  it  with  conventional waste  management  carried  out  by  the  community.  The method used was based on CML Baseline v4.4 and ISO 14000 standards,  including  goal  and  scope,  life  cycle  inventory (LCI), life cycle impact assessment (LCIA) and interpretation. The  LCA  simulation  was  carried  out  with  the  OpenLCA software  to  calculate  the  value  of  the  potential  impact  of each kilogram of waste produced. Based on the simulation results,  every  1  kg  of  waste  managed  by  the  waste  bank produced a lower potential global warming impact (6.395 kg CO 2 eq.)  than  open  dumping  (13.057  kg CO 2 eq.)  and  open burning  (10.850  kg  CO 2 eq.).  Further  processing  of  solid waste  into  RDF  and  compost  at  the  Waste  Bank  present  a lower  potential  environmental  impact  and  increase community income.
Keywords: LCA, waste bank, rural area

## 1. PENDAHULUAN
Keterbatasan  pengelolaan  sampah  di  Kabupaten  Tuban  khususnya  di wilayah  pedesaan  menjadikan  sistem  pengelolaan  sampah  menjadi  tidak terkendali.  Kesadaran  dan  pengetahuan  masyarakat  dalam  memilah  dan mengelola  sampah  yang  rendah  menyebabkan  penimbunan  sampah  secara terbuka ( open dumping ) menjadi tumpuan sistem pengelolaan sampah. Menurut Luong et  al .  (2013)  dan  Abbas et  al .  (2017), open  dumping terjadi akibat rendahnya  tingkat  pengumpulan,  pemilahan,  pendanaan  dan  kualitas  sumber daya  manusia  dalam  pengelolaan  sampah.  Pengelolaan  sampah  di  Kabupaten Tuban  masih  bertumpu  pada  Tempat  Pembuangan  Akhir  (TPA)  Gunung
* Korespondensi Penulis Email : tiara.anasstasia@upnyk.ac.id
Panggung.  Total  timbulan  sampah  yang  dibuang  ke  TPA  Gunung  Panggung mencapai  50  ton/hari dengan  k omposisi  berupa  sampah  makanan  (55,58%), sampah  kebun  (19,11%),  sampah  plastik  (9,68%),  sampah  kertas  (5,02%), sampah  kayu  (0,06%),  sampah  kain/tekstil  (1,55%),  sampah  logam  (0,08%), sampah kaca/gelas (3,61%) dan sampah diapers (5,30%) (Ummatin et al . 2019). Desa  Sokosari  merupakan  salah  satu  wilayah  di  Kabupaten  Tuban  yang memiliki  jumlah  penduduk  sebanyak  7.794  jiwa  (2.445  KK)  dan  tergolong sebagai wilayah perdesaan (BPS Kabupaten Tuban 2019). Penanganan sampah di  Desa  Sokosari  masih  didominasi  oleh  penimbunan  sampah  secara  terbuka ( Gambar  1 ).  Pemerintah  desa  telah  menyediakan  lahan  untuk  tempat pembuangan  sampah,  hanya  saja  masih  digunakan  secara  terbatas  untuk penampungan sampah dari pasar, sapuan jalan dan beberapa rumah penduduk. Masyarakat  pedesaan  umumnya  hanya  menumpuk  dan  membakar  sampah  di lahan kosong atau pekarangan rumah, bahkan beberapa memanfaatkan sampah organik  dari  sisa  dapur  dan  sisa  makanan  untuk  pakan  ternak  seperti  sapi, kambing, ayam, bebek, dsb. Selain itu, masih banyak sampah yang teronggok di sungai,  saluran  irigasi  dan  dibakar  begitu  saja.  Sampah  yang  ditimbun  secara terbuka berpotensi menghasilkan gas-gas hasil dekomposisi seperti CH 4 , H 2 S dan CO 2 yang  dapat  terlepas  ke  atmosfer  (Bailie et  al .  1999;  Tchobanoglous  and Kreith 2019). Sampah yang dibakar secara terbuka berpotensi melepaskan gas- gas seperti CO 2 , CH 4 , CO, SO x , particulate matter (PM), dsb. (EPA 2001).
Gambar 1. Tempat penimbunan sampah terbuka di Desa Sokosari.
Sistem  pengelolaan  sampah  yang  terbatas  menggambarkan  rendahnya perhatian  pemerintah  terhadap  kondisi  lingkungan  dan  sanitasi  masyarakat. Pemerintah  perlu  menyediakan  fasilitas/infrastruktur  yang  memadai  dan melakukan pendekatan simultan dari berbagai aspek untuk menentukan sistem pengelolaan yang berkelanjutan. Bank sampah merupakan salah satu solusi yang dapat  diterapkan  dalam  sistem  pengelolaan  sampah.  Bank  sampah  memiliki konsep social  engineering atau  berbasiskan  pada  masyarakat  untuk  tujuan mengelola dan mengurangi sampah (Wijayanti and Suryani 2015). Bank sampah dapat meningkatkan kesadaran masyarakat dalam memilah sampah (Wulandari et al . 2017; Pambudi et al . 2020) dan meningkatkan kesejahteraan masyarakat melalui hasil penjualan sampah yang telah dipilah (Suardi et al . 2018). Beberapa penelitian mengklaim bahwa keberadaan bank sampah dapat mereduksi sekitar 0,13% sampah yang dibuang ke TPA (Budihardjo et al . 2019; Warmadewanthi and  Haqq  2019).  Hal  ini  berpotensi  untuk  menurunkan  lindi  sampah  yang dihasilkan  dari  kandungan  air  pada  sampah  dan  presipitasi  yang  melewati sampah yang ditimbun (Komilis and Athiniotou 2014). Lindi sampah biasanya berbau tidak sedap dan mengandung konstituen pencemar (COD, BOD, TOC dan nitrat) dalam konsentrasi tinggi (Tchobanoglous and Kreith 2019).
Desa  Sokosari  merupakan  salah  satu  wilayah  di  Kabupaten  Tuban  yang telah  menerapkan  bank  sampah.  Bank  sampah  di  desa  ini  diberi  nama  Bank Sampah  Asoka  Berseri  yang  telah  ada  sejak  tahun  2016.  Pada  studi  ini,  Bank Sampah Asoka Berseri dijadikan sebagai percontohan dalam proses penelitian. Penelitian ini menunjukkan Life Cycle Assessment (LCA) sebagai salah satu tool yang  dapat  digunakan  untuk  menghitung  dan  menganalisis  potensi  dampak lingkungan dari pengelolaan sampah, khususnya untuk mengetahui nilai potensi pemanasan global apabila bank sampah diterapkan di lingkungan pedesaan. LCA sudah  diterapkan  untuk  menghitung  potensi  dampak  pada  beberapa  sistem pengelolaan  sampah  dan  untuk  pemilihan  sistem  pengelolaan  sampah  yang paling  ramah  lingkungan  (Liamsanguan  and  Gheewala  2008;  Abeliotis  2011; Bernstad et  al .  2011).  Hasil  interpretasi  dan  rekomendasi  dari  simulasi  LCA diharapkan mampu memberikan gambaran dan masukkan dalam meningkatkan tata kelola sampah yang berkelanjutan di wilayah pedesaan.

## 2. METODOLOGI

## 2.1. Lokasi kajian dan waktu penelitian
Lokasi  penelitian  adalah  rumah  warga  pelanggan  bank  sampah (7°6'57,97"LS;  111°56'46.03"BT)  dan  kantor  Bank  Sampah  Asoka  Berseri (7°6'47,31"LS;  111°56'53,26"BT)  yang  terletak  di  Desa  Sokosari,  Kecamatan Soko,  Kabupaten  Tuban,  Provinsi  Jawa  Timur.  Inventarisasi  data  sampah dilakukan pada Januari-Maret 2020.

## 2.2. Prosedur analisis data
Studi ini dilaksanakan dengan tahapan observasi, studi literatur, analisis data dan penarikan kesimpulan. Metode analisis data dilaksanakan berdasarkan CML Baseline v4.4  dan  standar  seri  ISO  14000  tentang  analisis Life  Cycle Assessment yang meliputi goal and scope definition , life cycle inventory (LCI), life cycle  impact  assessment (LCIA)  dan  interpretasi.  Perhitungan  LCA  dilakukan dengan software OpenLCA  menggunakan data  inventory yang  diperoleh  dari hasil observasi dan perhitungan.
2.2.1. Goal and scope definition
Goal dari  penelitian  ini  adalah  menilai  dan  membandingkan  potensi dampak  lingkungan  dari  pengelolaan  sampah  sebelum  dan  sesudah diterapkannya Bank Sampah Asoka Berseri. Terdapat beberapa skenario yang dibandingkan yaitu:
▪ Skenario 1 : Penimbunan seluruh sampah di lahan penampungan sampah secara terbuka. Luas lahan penampungan sampah 484,84 m².
▪ Skenario 2 : Pembakaran seluruh sampah secara terbuka.
▪ Skenario 3 : Sampah layak jual (kantong plastik, plastik keras, kertas, karet, logam) dikelola oleh bank sampah dan sampah tidak layak jual (sisa dapur, sapuan jalan dan sampah taman/pekarangan) ditimbun di lahan penampungan secara terbuka.
Scope dari penelitian yaitu gate to gate, mulai dari sampah dihasilkan sampai akhir perlakukan sampah. Unit fungsi sebagai basis perhitungan dalam studi LCA ini  adalah  setiap  1  kg  sampah  domestik  yang  dikelola. System  Boundary atau batasan sistem penelitian ini sesuai pada Gambar 2.
Gambar 2. Batasan sistem penelitian.

## 2.2.2. Life cycle inventory (LCI)
Tahap LCI ditujukan untuk membangun model sistem yang berupa model aliran dari sistem teknis dengan jenis batas sistem tertentu. Data yang digunakan terdiri dari data primer dan sekunder. Pemodelan sistem menggunakan software OpenLCA dan database Ecoinvent.
a. Data input
Estimasi  jumlah  timbulan  sampah  dan  komposisi  sampah  ditentukan berdasarkan  SNI  19-3964-1994  dengan  metode purposive  sampling .  Potensi timbulan  sampah  di  Desa  Sokosari  rata-rata  sebesar  1,52-1,68  kg/hari/KK dengan estimasi total timbulan sampah adalah 3,27 ton/hari. Komposisi sampah terdiri dari dua jenis yaitu sampah tidak layak jual atau STJ (74,7%) dan sampah layak jual atau SLJ (25,3%). Sampah layak jual mencakup kantong plastik, gelas dan  botol  plastik,  ember  plastik,  kertas,  kardus,  buku,  glangsing,  kaleng,  besi, karet dan kain bekas. Sampah tidak layak jual meliputi sampah sisa makanan, sampah  sisa  dapur  dan  sampah  pekarangan.  Data  komposisi  sampah  selama tahun  2018-2019  di  Bank  Sampah  Asoka  Berseri  disajikan  pada Gambar  3 , sedangkan karakteristik sampah di Desa Sokosari beserta nilai ultimate sampah yang diperoleh dari Phyllis2 (2020) disampaikan melalui Tabel 1 .
Gambar 3. Komposisi sampah di Bank Sampah Asoka Berseri.
Tabel 1. Karakteristik sampah di Desa Sokosari, Kabupaten Tuban.
Jenis sampah Berat basah (kg) Berat kering (kg) Ultimate composition-dry basis (kg)* C H N O S Ash Organik 926,58 426,22  179,40  23,14  8,01  133,15  1,75  80,77 Kantong plastik 163,29 132,10  102,25  17,04  0,13 2,25  0,13  10,30 Botol plastik 23,46 22,61 15,49 1,81  0,04 4,95  0,02 0,31 Kertas 109,98 78,42 33,13 4,99  0,20 31,85  0,08 8,17 Karet 5,13 5,10 1,29 0,13  0,01 1,27  0,01 2,40 Logam 11,96 ND ND ND ND ND ND ND Total 1.235,27 692,98  364,35  50,02  8,37  168,37  2,00  94,26
b. Data output Neraca massa proses pembakaran sampah mengikuti Persamaan 1 . MSW b (kg) adalah jumlah sampah yang dibakar. Estimasi jumlah emisi yang dilepaskan ke atmosfer ditentukan dengan Persamaan 2 dan Persamaan 3 , serta faktor emisi menggunakan standar Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC 2006) dan CML Baseline . Residu sisa pembakaran diperoleh dari kadar abu (kg) dalam sampah.
MSW 𝑏 = 𝐸𝑚𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑖,𝑗 + 𝑅𝑒𝑠𝑖𝑑𝑢𝑒 ………………………………………………………………………………………….( 1)
𝐸𝑚𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛  = 𝛴 𝑖 (𝑙𝑊 𝑖 𝑥 𝐸𝐹 𝑖 ) 𝑥 10 −6 ……………………………………………………………………………………… .(2) Keterangan:
IW i =  Jumlah sampah yang dibakar (Gg/th) EF i =  Faktor emisi untuk setiap jenis sampah (kg/Gg sampah)
10 -6 =  Konversi dari kilogram ke gigagram
i =  Kategori atau jenis sampah yang dibakar
𝐶𝑂 2 𝐸𝑚𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑀𝑆𝑊 𝑥 𝛴 𝑗 (𝑊𝐹 𝑗 𝑥𝑑𝑚 𝑗 𝑥 𝐶𝐹 𝑗 𝑥 𝐹𝐶𝐹 𝑗 𝑥 𝑂𝐹 𝑗 ) 𝑥 44/12 ……………………………………… ..(3)
Keterangan:
CO 2 Emission =  Emisi karbon dioksida (Gg/tahun) WF j
=  Fraksi jenis sampah (dalam berat basah) dm j =  Kandungan bahan kering di dalam komponen CF j =  Fraksi karbon dalam bahan kering
FCF j
=  Fraksi karbon fosil dalam total komponen karbon OF j =  Faktor oksidasi 44/12 =  Faktor konversi dari C ke CO 2
J =  Komponen sampah
Berdasarkan Gambar 2 dan Tabel 1 , diketahui bahwa sampah kertas dan organik  merupakan  sampah  yang  cepat  terurai  apabila  ditimbun  di  lahan terbuka.  Gas  dari  proses  dekomposisi  sampah  Skenario  1  ditentukan berdasarkan  formula  C 485,39 H 792,44 O 192,28 N 8,37 S.  Untuk  Skenario  3,  penimbunan sampah  organik  menggunakan  formula  C 274,04 H 420,40 O 174,36 N 9,19 S.  Estimasi  gas yang dihasilkan ditentukan dengan Persamaan 4 (Achinas and Euverink 2016).
C a H b O c N d S e + (a − b 4 − c 2 + 3d 4 + e 2 ) H 2 O → ( a 2 + b 8 − c 4 − 3d 8 − e 4 ) CH 4 + ( a 2 − b 8 + c 4 + 3d 8 + e 4 ) CO 2 + dNH 3 + eH 2 S …………………………………………………………………………………………………… ........................(4)

## 2.2.3. Asumsi-asumsi
Beberapa asumsi yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
▪ Lindi yang dihasilkan dari Skenario 1 ditentukan berdasarkan 25% moisture content dan 15% air hujan yang masuk ke dalam timbunan sampah.
▪ Data transportasi dari sumber ke bank sampah dan penggunaan bahan bakar untuk  pembakaran  sampah  tidak  masuk  dalam  perhitungan  karena pengangkutan sampah menggunakan gerobak.
Data inventory (input  maupun output )  dari  tiga  skenario  yang  digunakan disajikan secara lengkap pada Tabel 2 dan Tabel 3 .
Tabel 2. Data inventory (input). Skenario Data input (kg/bulan) Penimbunan sampah keseluruhan Sampah layak jual (SLJ): Kantong plastik = 163.29 Botol plastik =23.45
Kertas =109.98 Karet = 5,125 Logam=11.96 Organik= 926.58
Pembakaran sampah terbuka ( open burning )
Bank sampah dan penimbunan sampah organik terbuka
Tabel 3. Data inventory ( output ).
Skenario Data output Penimbunan sampah keseluruhan CH 4 CO 2 NH 3 H 2 S Lindi
199,77 kg/bulan 335,66 kg/bulan 6,84 kg/bulan 1,46 kg/bulan 230,10 liter/bulan Pembakaran sampah terbuka ( open burning )
CH 4 CO 2 N 2 O LHV Residu Logam 7,89 kg/bulan 597,81 kg/bulan 0,1 kg/bulan 99,86 kg/bulan 11,96 kg/bulan Bank sampah dan penimbunan sampah organik terbuka Timbunan sampah: CH 4 CO 2 NH 3 H 2 S Lindi - BOD 5* - COD * - TOC * - Nitrat *
Bank sampah: Kantong plastik Gelas plastik Ember plastik Kertas kecil Kertas kardus Buku bekas Karet 73,45 kg/bulan 170,04 kg/bulan 5,63 kg/bulan 1,10 kg/bulan 207,54 liter/bulan
10.000 mg/l
18.000 mg/l 6.000 mg/l 25 mg/l Rp 500/kg
Rp 3.000/kg Rp 2.000/kg
Rp 1.500/kg Rp 600/kg Rp 1.500/kg Rp 700/kg
Skenario Data output Logam kaleng Aluminium Besi Rp 1.500/kg Rp 10.000/kg Rp 3.000/kg
*Sumber: Tchobanoglous and Kreith (2019).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Fase terakhir dalam studi Life Cycle Assessment adalah Impact Assessment menggunakan metode CML Baseline v.v4. Potensi dampak yang dibahas adalah pemanasan global (dalam satuan kg CO 2 ekuivalen).
3.1. Life cycle impact assessment dan interpretasi
Berdasarkan Tabel 4 , Skenario 3 menghasilkan potensi pemanasan global lebih rendah dari pada Skenario 1 dan 2 (S3<S2<S1). Kegiatan bank sampah yang didahului dengan pemilahan sampah oleh masyarakat menjadi SLJ (25,30%) dan STJ (74,70%) dapat mengurangi potensi dampak pemanasan global. Optimalisasi pemilahan sampah juga dapat menurunkan potensi asidifikasi dan pembentukan ozon lebih dari dua kali lipat (Bernstad et al . 2011). Pemilahan sampah dapat menurunkan  timbulan  sampah  yang  ditimbun  di  lahan  terbuka.  Skenario  3 sudah  diterapkan  di  105  KK  atau  sekitar  4,3%  dari  total  2445  KK.  Apabila diterapkan  di  seluruh  masyarakat  dengan  asumsi  komposisi  sampah  yang dihasilkan sama, maka reduksi timbulan sampah mencapai 24,8 ton/bulan. Total pendapatan dari bank sampah mencapai Rp 27.241.979 setiap bulannya.
Tabel 4. Potensi dampak pemanasan global. LCIA Skenario 1 Skenario 2 Skenario 3 Potensi pemanasan global 13,057 kg CO 2 eq. 10,850 kg CO 2 eq. 6,395 kg CO 2 eq.
Skenario  1  yang  merupakan  penimbunan  sampah  secara  terbuka menghasilkan potensi dampak pemanasan global paling tinggi. Potensi dampak tidak  terjadi  secara  cepat,  melainkan  berlangsung  lama  akibat  masih tercampurnya sampah yang mudah dan sulit terdekomposisi. Sampah organik akan terdekomposisi kurang dari 5 tahun, sedangkan sampah karet, plastik dan logam akan lebih lama, bahkan tidak dapat terdekomposisi (Tchobanoglous and Kreith 2019). Pada Skenario 3, hanya sampah organik saja yang ditimbun secara terbuka  karena  didahului  oleh  pemilahan  sampah,  sedangkan  untuk  sampah yang sulit terdegradasi dikelola oleh bank sampah. Potensi dampak pemanasan global  dari  Skenario  3  lebih  rendah  87,6%  daripada  Skenario  1.  Berdasarkan Gambar 4 , kontributor potensi dampak pada Skenario 1 dan Skenario 3 adalah metana  (CH 4 )  dan  karbon  dioksida  (CO 2 )  yang  dihasilkan  dari  proses dekomposisi sampah. Di samping itu, hidrogen sulfida (H 2 S) dan amonia (NH 3 ) juga dihasilkan, tetapi tidak berkontribusi besar.
JPLB, 4(3):537-551, 2020
Tersedia di http://www.bkpsl.org/ojswp/index.php/jplb
Gambar 4. Kontributor dampak potensi pemanasan global.
Penelitian  lain  menunjukkan  bahwa open  dumping merupakan  bentuk penanganan sampah yang paling tinggi menimbulkan pemanasan global karena tidak adanya  penanganan gas  (Saheri et al . 2012; Babu et al . 2014). Gas hasil dekomposisi  seperti  CO 2 ,  CH 4, H 2 S  dan  NH 3 yang terlepas  ke  atmosfer  tanpa penanganan berpotensi meningkatkan potensi pemanasan global. Disamping itu, open dumping juga menghasilkan lindi yang mengandung polutan seperti BOD 5 , COD, nitrat, dsb. yang berpotensi mencemari lingkungan sekitar. Potensi dampak yang dapat ditimbulkan dari lindi tersebut adalah eutrofikasi. Dampak lain yang ditimbulkan  dari  dekomposisi  sampah  yaitu  potensi  asidifikasi  karena terlepasnya emisi NH 3 ke atmosfer ( Tabel 5 ).
Tabel 5. Potensi dampak lingkungan lainnya. Skenario 1 Skenario 2 Skenario 3 Eutrofikasi 0,0078 kg PO 4 eq. Kontributor:
NH 3 : 74,87%
COD: 25,12%
Human toxicity
0,00240 kg 1,4-dicholorobenzene Kontributor:
SO 2 : 100% Eutrofikasi 0,01385 kg PO 4 eq.
Kontributor: COD: 54,29% NH 3 : 45,70% Asidifikasi 0,026 kg SO 2 eq.
Kontributor:
NH 3 : 100%
Asidifikasi 0,0225 kg SO 2 eq. Kontributor: SO 2 : 100% Asidifikasi 0,02870 kg SO 2 eq.
Kontributor: NH 3 : 100%
Skenario  2  yang  merupakan  pembakaran  sampah  secara  terbuka  juga menghasilkan gas seperti CO 2 , CH 4 dan N 2 O yang dapat terlepas ke atmosfer. Di samping itu, ada potensi dampak asidifikasi dan human toxicity akibat pelepasan emisi sulfur dioksida (SO 2 ). Menurut Magazzino et al . (2020), sampah plastik dan karet  mengandung  senyawa  beracun  seperti  logam  berat  dan Polychlorinated
93.70% 85.03% 91.41% 6.30% 14.97% 8.44% S1: Penumpukan sampah
S2: Pembakaran sampah S3: Bank sampah+ Penimbunan Sampah Organik CH4 CO2
Biphenyls (PCB) apabila dibakar secara terbuka dan tanpa pengendalian emisi. Pembakaran tidak sempurna dari plastik menghasilkan senyawa karsinogenik yang berbahaya saat terhirup (Verma et al . 2016). Pembakaran sampah di Desa Sokosari terjadi secara sporadis oleh masyarakat di banyak tempat.
Merujuk  pada  Faaij  (2004),  sampah  di  Desa  Sokosari  berpotensi menghasilkan energi apabila dimanfaatkan sebagai sumber energi panas lower heating  value (LHV)  sebesar  18,35  MJ/kg.  Nilai  ini  sesuai  untuk  bahan  bakar substitusi batu bara yang biasanya berkisar >2.500 kkal/kg atau 10,46 MJ/kg. Pemanfaatan sampah menjadi bahan bakar refuse derived fuel (RDF) yang sejalan dengan program waste to energy (WTE) di Kabupaten Tuban dapat menambah nilai ekonomi sampah hingga Rp 30.000/kg. Perlu penanganan tambahan untuk dapat  menghasilkan  RDF  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  industri  semen, misalnya kandungan air harus <50% (Xin et al . 2020). Komposisi sampah yang didominasi oleh sampah sisa makanan, sampah dapur dan sampah pekarangan atau  kebun  berpotensi  menghasilkan  kandungan  air  yang  tinggi.  Pemilahan sampah  dari  sumber  sampah  atau  setiap  rumah  penduduk  dapat  sangat membantu mengurangi kandungan air sampah.

## 3.2. Potensi pemrosesan lebih lanjut menjadi RDF dan kompos
Salah satu potensi yang dapat dilakukan adalah dengan mengolah sampah lebih lanjut menjadi produk lain seperti RDF dan kompos. Berbeda dengan pra studi  kelayakan  pembangunan  RDF plant di  Kabupaten  Tuban  yang direncanakan mengolah sampah tercampur yang ada di TPA sampah, konversi sampah ini berasal dari sumber sampah yang tidak tercampur antara sampah organik (STJ) dan non-organik (SLJ), sehingga kandungan air pada sampah non organik  menjadi  lebih  rendah,  tidak  tercampur  dengan  tanah  dan  prosesnya lebih sederhana tanpa pemilahan pendahuluan.
Secara  umum,  RDF  dihasilkan  dengan  melakukan  pengolahan  sampah menggunakan  alat magnetic  separator , trammel  screen , shredder dan mill (Caputo  and  Pelagagge  2002) . Kondisi  sampah  pada  nyatanya  sudah  terpilah ketika  masuk  ke  bank  sampah,  sehingga  dalam  pembuatan  RDF  hanya diperlukan shredder untuk mencacah sampah non organik sampai ukuran <50 mm menjadi RDF jenis fluff. Jenis shredder yang dapat digunakan yaitu shredder machine V600 single shaft (PT Power Machine International 2020) . Berdasarkan data karakteristik sampah ( Tabel 1 ), kandungan air sampah memenuhi syarat untuk diolah menjadi kompos (44-64%) (Kadir et al . 2016). Pengomposan dapat dilakukan  secara  mesofilik  dalam anaerobic  digestion (AD).  Teknologi  AD merupakan teknologi paling ramah lingkungan, memiliki keandalan operasional, berpotensi menghasilkan biogas dan prosesnya berlangsung secara tertutup (Al- Rumaihi et al . 2020).
Pengelolaan  sampah  Skenario  3  yang  menghasilkan  potensi  dampak pemanasan global paling rendah adalah pengolahan SLJ menjadi RDF dan STJ menjadi  kompos  dengan  nilai  0,089  kg  CO 2 eq.  dari  setiap  1  kg  sampah  yang dikelola  ( Gambar  5 ).  Data inventory (input  dan output )  untuk  dua  pilihan pengolahan dengan potensi dampak paling rendah tersebut tersaji pada Tabel 6 . Produk biogas yang dihasilkan berpotensi dimanfaatkan lebih lanjut sebagai sumber energi pengganti listrik. Namun, masih diperlukan penelitian lebih lanjut untuk mengetahui kecocokan penggunaan biogas sebagai pengganti listrik.
Gambar 5. Potensi dampak pemanasan global (kg CO 2 eq.) dari skenario pengelolaan sampah lanjutan dan kontributor dampak.
Tabel 6. Data inventory pengolahan SLJ menjadi RDF dan STJ menjadi kompos.
Pilihan pengolahan  Input Jumlah Unit Output Jumlah Unit SLJ menjadi RDF SLJ 313,82 kg RDF 30.000 Rp/kg Listrik 48,30 kWh **Emisi listrik: CO 2 0,862  ton/MWh Transportasi ke pabrik semen 313,82*44,10 kg*km ***Emisi solar: *CO 2 2,22 kg/l *STJ menjadi kompos STJ 926,58 kg Kompos 15.000 Rp/kg Emisi  produksi kompos: CH 4 N 2 O NH 3 776,28 90,79 263,15 g g g Listrik 40,02 kWh Emisi Listrik: **CO 2 0,862  ton/MWh Air 0,5 ton Biogas 138,99 m 3
Sumber: *Al-Rumaihi et al . (2020); ** Kementerian ESDM (2016); ***IPCC (1998); Ummatin et al . (2019); dan hasil analisis. 100% 99.49% 0.51% 48.33% 47.79% 51.67% 52.21% Bank Sampah+Penimbunan terbuka (6,393 kg CO2 eq.)
RDF+Penimbunan Terbuka (6,426 kg CO2 eq.) Bank Sampah+Kompos (0,120 kg CO2 eq.) RDF+Kompos (0,089 kg CO2 eq.) Penimbunan Terbuka Transportasi Anaerobic Digestion

## 3.3. Rekomendasi
Rekomendasi  untuk  meminimalkan  potensi  dampak  lingkungan  adalah dengan meningkatkan nilai jual sampah hasil bank sampah dengan cara konversi sampah  menjadi  RDF  dan  meningkatkan  upaya  pemilahan  sampah  dari sumbernya.  Produk  RDF  berpotensi  sebagai  bahan  bakar  alternatif  industri semen  di  Kabupaten  Tuban.  Peningkatan  nilai  jual  sampah  juga  berpotensi meningkatkan  antusiasme  masyarakat  dalam  memilah  sampah  karena keuntungan  menjual  sampah  lebih  tinggi.  Upaya  pemilahan  sampah  dari sumbernya  harus  disertai  dengan  edukasi  untuk  meningkatkan  kesadaran masyarakat terhadap pemilahan sampah. Masyarakat pedesaan masih terbatas dalam hal informasi penanganan sampah. Pemilahan sampah dari sumber yang dilakukan  masyarakat  akan  membantu  meringankan  proses  konversi  sampah menjadi RDF dan kompos.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Life  Cycle  Assessment (LCA)  dapat  digunakan  untuk  menghitung  dan membandingkan potensi dampak lingkungan dari tiga jenis penanganan sampah di lingkungan pedesaan. Meskipun baru diterapkan pada sebagian kecil  kepala keluarga,  bank  sampah  mampu  berkontribusi  dalam  mengurangi  potensi dampak pemanasan global. Setiap 1 kg sampah yang dikelola oleh bank sampah menghasilkan  potensi  dampak  pemanasan  global  lebih  rendah  dibandingkan dengan sistem penimbunan dan pembakaran sampah yakni sebesar 6,395 kg CO 2 eq. Pengelolaan sampah lebih lanjut oleh bank sampah dapat dilakukan dengan material  recovery dan  peningkatan  nilai  ekonomi  sampah.  Konversi  sampah layak  jual  menjadi  RDF  dan  sampah  tidak  layak  jual  menjadi  kompos  dapat menurunkan lagi potensi dampak menjadi 0,089 kg CO 2 eq. untuk setiap 1 kg sampah yang dikelola.

## 5. UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Bank  Sampah  Asoka  Berseri, Kepala Dusun dan warga RT 01 RW 02 Desa Sokosari yang telah membantu dan bekerja sama dalam pengambilan data penelitian.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
Abbas II, Chaaban JK, Shaar AA and Al-Rabaa AR. 2017. Solid waste management in Lebanon : challenges and recommendations. Journal of Environment and Waste Management 4(2):53-63.
Abeliotis K. 2011. Life cycle assessment in municipal solid waste management. In:  Kumar  S.  Integrated  Waste  Management  Vol.  I.  IntechOpen.  London.
https://doi.org/10.5772/698.
Achinas  S  and  Euverink  GJW.  2016.  Theoretical  analysis  of  biogas  potential prediction  from  agricultural  waste.  Resource-Efficient  Technologies 2(3):143 – 147. https://doi.org/10.1016/j.reffit.2016.08.001. Al-Rumaihi A, McKay G, Mackey HR and Al-Ansari T. 2020. Environmental impact assessment of food waste management using two composting techniques.
Sustainability 12(4):1-23. https://doi.org/10.3390/su12041595.
Babu  GLS,  Lakshmikanthan  P  and  Santhosh  LG.  2014.  Life  cycle  analysis  of municipal  solid  waste  (MSW)  land  disposal  options  in  Bangalore  City [Proceeding]. International Conference on Sustainable Infrastructure 2014 795-806. https://doi.org/10.1061/9780784478745.075.
Bailie RC, Everett JW, Liptak BG, Liu DHF, Rugg FM and Switzenbaum MS. 1999. Solid Waste. CRC Press. Boca Raton.
Bernstad  A,  Jansen  JLC  and  Aspegren  H.  2011.  Life  cycle  assessment  of  a household  solid  waste  source  separation  programme:  a  Swedish  case study. Waste Management & Research 29(10):1027-1042.
https://doi.org/10.1177/0734242X11406170.
[BPS]  Badan  Pusat  Statistik  Kabupaten  Tuban.  2019.  Kecamatan  Soko  dalam angka 2019. BPS Kabupaten Tuban. Tuban.
Budihardjo MA, Wahyuningrum IFS, Muhammad FI  and Pardede R. 2019. The role  of  waste  banks  in  the  reduction  of  solid  waste  sent  to  landfill  in Semarang,  Central  Java,  Indonesia.  IOP  Conference  Series:  Earth  and Environmental  Science  337  012028.  https://doi.org/10.1088/1755- 1315/337/1/012028.
Caputo AC and Pelagagge PM. 2002. RDF production plants: I design and costs. Applied  Thermal  Engineering  22(4):423-437.  https://doi.org/10.1016/ S1359-4311(01)00100-4.
[EPA]  Environmental  Protection  Agency.  2001.  Emission  inventory improvement program [internet]. Tersedia di: https://www.epa.gov/sites /production/files/2015-08/documents/i01.pdf.
Faaij  APC.  2004.  Biomass  combustion.  Encyclopedia  of  Energy  1:175-191. https://doi.org/10.1016/B0-12-176480-X/00355-7.
[IPCC]  Intergovernmental  Panel  on  Climate  Change.  1998.  Good  practice guidance  and  uncertainty  management  in  national  greenhouse  gas inventories. IGES. Hayama.
[IPCC] Intergovernmental Panel on Climate Change. 2006. 2006 IPCC guidelines for  national  greenhouse  gas  inventories  volume  5  waste.  Eds.  National Greenhouse Gas Inventories Programme, Eggleston HS, Buendia L, Miwa K,
Ngara T and Tanabe K. IGES. Hayama.
Kadir AA, Azhari NW and Jamaludin SN. 2016. An overview of organic waste in
Tersedia di http://www.bkpsl.org/ojswp/index.php/jplb
composting. MATEC Web of Conferences 47 05025: https://doi.org/10.1051/matecconf/20164705025. [Kementerian  ESDM]  Kementerian  Energi  dan  Sumber  Daya  Mineral.  2016. Faktor emisi GRK sistem interkoneksi tenaga listrik tahun 2016 [internet]. Tersedia di:
http://jcm.ekon.go.id/en/uploads/files/DocumentJCM/Rules&Guidelines /Emission_Factor_DJK_ESDM_2016.pdf.
Komilis D and Athiniotou A. 2014. A water budget model for operating landfills: an application in Greece. Waste Management & Research 32(8):717-725. https://doi.org/10.1177/0734242X14545505.
Liamsanguan  C  and  Gheewala  SH.  2008.  LCA:  a  decision  support  tool  for environmental  assessment  of  MSW  management  systems.  Journal  of Environmental  Management  87(1):132-138.  https://doi.org/10.1016/j. jenvman.2007.01.003.
Luong ND, Giang HM, Thanh BX and Hung NT. 2013. Challenges  for municipal solid waste management practices in Vietnam. Waste Technology 1(1):17- 21. https://doi.org/10.12777/wastech.1.1.2013.17-21.
Magazzino C, Mele M and Schneider N. 2020.The relationship between municipal solid  waste  and  greenhouse  gas  emissions:  evidence  from  Switzerland. Waste  Management  113:508-520.  https://doi.org/10.1016/j.wasman. 2020.05.033.
Pambudi YS, Purnama Y, Dwijendra NKA, Kholifah S and Caniago A. 2020. The effect of internal factors on the improvement of the role of the community and  quality  of  waste  bank  management “Mekar  Asri”  in  R T.  5  RW.  XVI, Mojosongo  Sub-District,  Surakarta  City,  Indonesia.  Test  Engineering  and Management 82:14695-14703.
Phyllis2.  2020.  Database  for  the  physico-chemical  composition  of  (treated) lignocellulosic  biomass,  micro-  and  macroalgae,  various  feedstocks  for biogas production and biochar [internet]. Tersedia di:  https://phyllis.nl/ Browse/Standard/ECN-Phyllis.
PT  Power  Machine  International.  2020.  Shredder  machine  V600  single  shaft [internet].  Tersedia  di:  https://www.powermachineint.com/mesin- shredder-plastik.
Saheri  S,  Mir  MA,  Basri  NEA,  Mahmood  NZB  and  Begum  RA.  2012.  Life  cycle assessment for solid waste disposal options in Malaysia. Polish Journal of Environmental Studies 21(5):1377-1382.
Suardi LR, Gunawan B, Arifin M and Iskandar J. 2018. A  review of solid waste management  in  waste  bank  activity  problems.  International  Journal  of Environment, Agriculture and Biotechnology 3(4):1518-1526. https://doi. org/10.22161/ijeab/3.4.49.
Tchobanoglous G and Kreith F. 2019. Handbook of solid waste management 2nd Ed. McGraw-Hill Companies. New York.
Ummatin KK, Wiratno SE, Nurminasih S, Rahmat A and Faria N. 2019. Prastudi kelayakan  pembangunan  RDF  Plant  di  Kabupaten  Tuban  [internet]. Tersedia  di:  http://sippa.ciptakarya.pu.go.id/sippa_online/ws_file/doku men_usulan/ded/ded_d39173d85b99ec13bd3b325d33103f03117c25ad. pdf.
Verma R, Vinoda KS, Papireddy M and Gowda ANS. 2016. Toxic pollutants from plastic  waste-  a  review.  Procedia  Environmental  Sciences  35:701-708. https://doi.org/10.1016/j.proenv.2016.07.069.
Warmadewanthi  and  Haqq  M.  2019.  Implementation  of  waste  banks  for reduction of solid waste in  South Surabaya. MATEC Web of Conferences 276 06021. https://doi.org/10.1051/matecconf/201927606021.
Wijayanti  DR  and  Suryani  S.  2015.  Waste  bank  as  community-based environmental  governance:  a  lesson  learned  from  Surabaya.  Procedia  - Social  and  Behavioral  Sciences  184:171-179.  https://doi.org/10.1016/ j.sbspro.2015.05.077.
Wulandari  D,  Utomo  SH  and  Narmaditya  BS.  2017.  Waste  bank:  waste management model in improving local economy. International Journal of Energy Economics and Policy 7(3):36-41.
Xin  C,  Zhang  T,  Tsai  SB,  Zhai  YM  and  Wang  J.  2020.  An  empirical  study  on greenhouse  gas  emission  calculations  under  different  municipal  solid waste  management  strategies.  Applied  Sciences  10(5):1-23.  https://doi. org/10.3390/app10051673.