## Anaerobic Digestion untuk Pengolahan Sampah Organik: Analisis Multikriteria Menggunakan Metode Analytic Network Process
Mochammad Chaerul 1,* , Yahdini Qornin Mardiyah 2
1,2 Departemen Teknik Lingkungan, Fakultas Teknik Sipil dan Lingkungan,
Institut Teknologi Bandung *Koresponden email : m.chaerul@ftsl.itb.ac.id Diterima: 9 Mei 2019 Disetujui:   2 Juli 2019

## Abstract
Organic waste can be treated through anaerobic digestion in a bioplant facility. Different management pattern of bioplant has different consequences to each criterion affecting the sustainability of the bioplant. The study aims  to  apply  multicriteria  analysis  using Analytic  Network  Process  (ANP)  method  to  alternatives  of  the bioplant management available in Bandung City as a case study. Multicriteria developed in the study, namely Technical,  Environment,  Social,  and  Economic,  have  their  respective  subcriterions  to  be  analyzed  further through interview to related stakeholders. The result revealed that the following subcriterions had the highest driving power and dependency: construction and operational, pretreatment, and availability of infrastructure (Technical criterion), amount of labor required, readiness of community for waste segregation (Social), and investment and operational costs (Economic). All subcriterions in criterion of Environment were deemed not so important. The best alternative choosen was a bioplant with waste segregation by generator at source and supported with waste bank.
Keywords : organic waste, anaerobic digestion, bioplant, multicriteria analysis, analytic network process, stakeholders

## Abstrak
Sampah  organik  dapat  diolah  menggunakan  proses anaerobic digestion dalam  suatu  fasilitas bioplant . Pola  pengelolaan  bioplant  memiliki  konsekuensi  berbeda  untuk  tiap  kriteria  yang  dapat  mempengaruhi keberbelanjutan bioplant. Penelitian ini bertujuan untuk mengaplikasikan analisis multikriteria dengan metode Analytic Network Process (ANP)  terhadap  alternatif  pengelolaan  bioplant  di  Kota  Bandung  sebagai  studi kasusnya.  Empat  kriteria  yang  dikembangkan  terdiri  dari: Teknis,  Lingkungan,  Sosial  dan  Ekonomi,  yang masing-masing  memiliki  subkriteria  untuk  dianalisis  lebih  lanjut  melalui  wawancara  kepada  stakeholder terkait. Hasil penelitian menunjukkan bahwa subkriteria dari setiap kriteria yang memiliki driving power dan dependency tinggi adalah konstruksi dan operasional, pretreatment, dan ketersediaan prasarana sarana (Teknis), penyerapan tenaga kerja, dan kesiapan masyarakat untuk memilah sampah (Sosial), serta biaya investasi, dan biaya operasional (Ekonomi). Semua subkriteria di kriteria lingkungan dinilai tidak terlalu berpengaruh. Dari tiga alternatif yang dikembangkan, alternatif yang dinilai terbaik adalah fasilitas bioplant yang didukung adanya pemilahan sampah mulai di sumber dan bank sampah. Kata Kunci: sampah organik, anaerobic digestion, bioplant, analisis multikriteria, analytic network process, stakeholder
1. Pendahuluan
Pengelolaan  sampah  merupakan  salah  satu  isu lingkungan penting yang dihadapi oleh berbagai kota di  negara  berkembang  seperti  Indonesia,  termasuk di  Kota  Bandung.  Jika  pengelolaan  sampah  tidak ditangani  dengan  baik,  secara  langsung  maupun tidak langsung akan berdampak terhadap lingkungan, kesehatan  masyarakat,  dan  berpotensi  menimbulkan permasalahan  lainnya  (Liao  dan  Chiu,  2011). Seiring  peningkatan  populasi,  jumlah  sampah  yang
dihasilkan  pun  semakin  meningkat,  sehingga  perlu dikembangkan sistem pengelolaan sampah yang lebih baik (Aziz dkk., 2019).
Pendekatan pengelolaan sampah yang digunakan saat  ini  di  Indonesia  adalah end of pipe yaitu penanganan  limbah  yang  dilakukan  setelah  limbah terbentuk. Dengan pendekatan tersebut, sebagian besar sampah diolah dengan cara penimbunan ( landfilling ) di Tempat  Pemrosesan Akhir  (TPA).  Konsep end of pipe perlu diperbaiki melalui kegiatan minimasi atau

## Anaerobic Digestion untuk Pengolahan Sampah Organik: Analisis Multikriteria Menggunakan Metode Analytic Network Process
Mochammad Chaerul 1,* , Yahdini Qornin Mardiyah 2
1,2 Departemen Teknik Lingkungan, Fakultas Teknik Sipil dan Lingkungan,
Institut Teknologi Bandung *Koresponden email : m.chaerul@ftsl.itb.ac.id
Diterima: 9 Mei 2019
Disetujui:   2 Juli 2019

## Abstract
Organic waste can be treated through anaerobic digestion in a bioplant facility. Different management pattern of bioplant has different consequences to each criterion affecting the sustainability of the bioplant. The study aims  to  apply  multicriteria  analysis  using Analytic  Network  Process  (ANP)  method  to  alternatives  of  the bioplant management available in Bandung City as a case study. Multicriteria developed in the study, namely Technical,  Environment,  Social,  and  Economic,  have  their  respective  subcriterions  to  be  analyzed  further through interview to related stakeholders. The result revealed that the following subcriterions had the highest driving power and dependency: construction and operational, pretreatment, and availability of infrastructure (Technical criterion), amount of labor required, readiness of community for waste segregation (Social), and investment and operational costs (Economic). All subcriterions in criterion of Environment were deemed not so important. The best alternative choosen was a bioplant with waste segregation by generator at source and supported with waste bank.
Keywords : organic waste, anaerobic digestion, bioplant, multicriteria analysis, analytic network process, stakeholders
Abstrak Sampah  organik  dapat  diolah  menggunakan  proses anaerobic digestion dalam  suatu  fasilitas bioplant .
Pola  pengelolaan  bioplant  memiliki  konsekuensi  berbeda  untuk  tiap  kriteria  yang  dapat  mempengaruhi keberbelanjutan bioplant. Penelitian ini bertujuan untuk mengaplikasikan analisis multikriteria dengan metode Analytic Network Process (ANP)  terhadap  alternatif  pengelolaan  bioplant  di  Kota  Bandung  sebagai  studi kasusnya.  Empat  kriteria  yang  dikembangkan  terdiri  dari: Teknis,  Lingkungan,  Sosial  dan  Ekonomi,  yang masing-masing  memiliki  subkriteria  untuk  dianalisis  lebih  lanjut  melalui  wawancara  kepada  stakeholder terkait. Hasil penelitian menunjukkan bahwa subkriteria dari setiap kriteria yang memiliki driving power dan dependency tinggi adalah konstruksi dan operasional, pretreatment, dan ketersediaan prasarana sarana (Teknis), penyerapan tenaga kerja, dan kesiapan masyarakat untuk memilah sampah (Sosial), serta biaya investasi, dan biaya operasional (Ekonomi). Semua subkriteria di kriteria lingkungan dinilai tidak terlalu berpengaruh. Dari tiga alternatif yang dikembangkan, alternatif yang dinilai terbaik adalah fasilitas bioplant yang didukung adanya pemilahan sampah mulai di sumber dan bank sampah. Kata Kunci: sampah organik, anaerobic digestion, bioplant, analisis multikriteria, analytic network process,

## stakeholder

## 1. Pendahuluan
Pengelolaan  sampah  merupakan  salah  satu  isu lingkungan penting yang dihadapi oleh berbagai kota di  negara  berkembang  seperti  Indonesia,  termasuk di  Kota  Bandung.  Jika  pengelolaan  sampah  tidak ditangani  dengan  baik,  secara  langsung  maupun tidak langsung akan berdampak terhadap lingkungan, kesehatan  masyarakat,  dan  berpotensi  menimbulkan permasalahan  lainnya  (Liao  dan  Chiu,  2011). Seiring  peningkatan  populasi,  jumlah  sampah  yang
dihasilkan  pun  semakin  meningkat,  sehingga  perlu dikembangkan sistem pengelolaan sampah yang lebih baik (Aziz dkk., 2019).
Pendekatan pengelolaan sampah yang digunakan saat  ini  di  Indonesia  adalah end of pipe yaitu penanganan  limbah  yang  dilakukan  setelah  limbah terbentuk. Dengan pendekatan tersebut, sebagian besar sampah diolah dengan cara penimbunan ( landfilling ) di Tempat  Pemrosesan Akhir  (TPA).  Konsep end of pipe perlu diperbaiki melalui kegiatan minimasi atau
pengurangan  sampah  yang  perlu  ditangani  (Nizar dkk, 2017).  Minimasi  sampah  dilakukan  melalui pendekatan  3R  dengan  cara  penggunaan  kembali ( reuse ), pemanfaatan kembali limbah secara langsung ( reuse ) dan/atau melalui sebuah proses pemanfaatan
( recycle ) terhadap sampah tersebut. Kota  Bandung  menghasilkan  sampah  sebesar
1.757  ton/hari  dengan  sumber  timbulan  sampah yang  dominan  adalah  berasal  dari  pemukiman/ rumah  tangga  yaitu  sebesar  909,15  ton/hari  (Helmy dkk. ,  2006).  Sampah  dari  rumah  tangga  didominasi sampah  organik  yang  mudah  terdegradasi  melalui proses  biologi yang  melibatkan  mikroorganisme. Di
Bandung sedang dikembangkan pengelolaan sampah dengan sistem desentralisasi dimana persoalan sampah diharapkan  dapat  diselesaikan  di  sumbernya  dengan memfokuskan  pada  pemanfaatan  kembali  material dan energi dari sampah melalui kegiatan daur ulang, diantaranya  melalui  aplikasi Anaerobic Digestion (AD) untuk pengolahan sampah organiknya.
Anaerobic digestion merupakan proses degradasi biomassa organik pada kondisi tanpa oksigen. Sampah organik dari rumah tangga berpotensi menjadi biomassa untuk  diolah  menggunakan  suatu  reaktor  (yang disebut biodigester) karena mengandung substrat yang mudah didegradasi oleh mikroorganisme. Pengolahan
sampah  organik  menggunakan anaerobic digestion merupakan  proses  yang  bersifat  berkelanjutan  dan berpotensi  menguntungkan  karena  selain  mereduksi sampah  organik,  dalam  proses  ini  dihasilkan  biogas yang  berenergi  tinggi  dan digestate yang dapat digunakan  sebagai  zat  aditif  bagi  tanah  (Jingura dan  Matengaifa,  2009).  Biodigester  merupakan  unit pengolahan utama dalam suatu fasilitas bioplant.
Pengelolaan  sampah  yang  berkelanjutan, termasuk untuk operasional AD tidak hanya meliputi permasalahan  sosial,  namun  penggabungan  dari kriteria  politik,  kultur  sosial,  teknis,  keuangan,  dan lingkungan. Oleh karena itu dalam merumuskan dan mengimplementasikan  strategi  pengelolaan  sampah padat, stakeholder perlu  memperhatikan  berbagai macam  kriteria  (Khan  dan  Faisal,  2008).  Analisis multikriteria  merupakan  metode  pengambilan keputusan yang membandingkan alternatif menggunakan beberapa kriteria secara serempak pada kondisi yang kompleks (Bottero dkk. , 2011). Kriteria yang dipertimbangkan dalam pengambilan keputusan seringkali  memiliki  keterkaitan  satu  sama  lain, sehingga  metode Analytic Network Process (ANP) dapat  digunakan  untuk  memodelkan  permasalahan dengan  keterkaitan  antar  kriteria  (Aragones-Beltran dkk. ,  2011).  ANP  merupakan  teknik  pengambilan keputusan komprehensif yang mampu menggabungkan semua  kriteria  relevan  dimana  terdapat  beberapa hubungan  untuk  menuju  suatu  keputusan  (Kasirian dkk. , 2010). Metode ANP telah banyak digunakan di berbagai macam bidang penelitian, termasuk juga di
bidang  pengelolaan  sampah  (Tseng,  2009,  Molinos- Senante dkk. ,  2015,  Coban dkk. ,  2018, Arikan dkk. , 2017, Gitinavard dkk. , 2017). Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengaplikasikan analisis  multikriteria  menggunakan  metode  ANP terhadap  alternatif  pengelolaan  fasilitas  bioplant dengan  mengambil  studi  kasus  di  Kota  Bandung dengan  melibatkan  penilaian  dari  berbagai  macam stakeholder  terkait.  Dengan  adanya  pemilihan alternatif  yang  mempertimbangkan  berbagai  macam kriteria  maka  diharapkan  keberadaan  suatu  fasilitas bioplant dapat beroperasi secara berkelanjutan dalam mendukung  suatu  sistem  pengelolaan  sampah  suatu kota.

## 2. Metodologi
2.1 Evaluasi Kondisi Eksisting Fasilitas Bioplant Di kota Bandung telah dipasang beberapa fasilitas bioplant.  Pada  penelitian  ini  dipilih  empat  fasilitas yang masih beroperasi dan sumber sampah umpannya berasal  dari  rumah  tangga.  Lokasi  terpilih  adalah fasilitas bioplant di Kelurahan Babakan Sari, Kelurahan Merdeka,  Kelurahan  Cipadung  dan  Kelurahan Cibangkong.  Kondisi  eksisting  fasilitas  bioplant diidentifikasi  berdasarkan  observasi,  pengumpulan data sekunder dan wawancara. Data hasil identifikasi kondisi eksisting selanjutnya dianalisis dan dievaluasi secara komprehensif.
2.2 Penentuan Kriteria, Subkriteria dan Alternatif Kriteria,  subkriteria  dan  alternatif  dirumuskan
sampah  organik  menggunakan anaerobic digestion merupakan  proses  yang  bersifat  berkelanjutan  dan berpotensi  menguntungkan  karena  selain  mereduksi sampah  organik,  dalam  proses  ini  dihasilkan  biogas yang  berenergi  tinggi  dan digestate yang dapat digunakan  sebagai  zat  aditif  bagi  tanah  (Jingura dan  Matengaifa,  2009).  Biodigester  merupakan  unit pengolahan utama dalam suatu fasilitas bioplant.
Pengelolaan  sampah  yang  berkelanjutan, termasuk untuk operasional AD tidak hanya meliputi permasalahan  sosial,  namun  penggabungan  dari kriteria  politik,  kultur  sosial,  teknis,  keuangan,  dan lingkungan. Oleh karena itu dalam merumuskan dan mengimplementasikan  strategi  pengelolaan  sampah padat, stakeholder perlu  memperhatikan  berbagai macam  kriteria  (Khan  dan  Faisal,  2008).  Analisis multikriteria  merupakan  metode  pengambilan keputusan yang membandingkan alternatif menggunakan beberapa kriteria secara serempak pada kondisi yang kompleks (Bottero dkk. , 2011). Kriteria yang dipertimbangkan dalam pengambilan keputusan seringkali  memiliki  keterkaitan  satu  sama  lain, sehingga  metode Analytic Network Process (ANP) dapat  digunakan  untuk  memodelkan  permasalahan dengan  keterkaitan  antar  kriteria  (Aragones-Beltran dkk. ,  2011).  ANP  merupakan  teknik  pengambilan keputusan komprehensif yang mampu menggabungkan semua  kriteria  relevan  dimana  terdapat  beberapa hubungan  untuk  menuju  suatu  keputusan  (Kasirian dkk. , 2010). Metode ANP telah banyak digunakan di berbagai macam bidang penelitian, termasuk juga di
bidang  pengelolaan  sampah  (Tseng,  2009,  Molinos- Senante dkk. ,  2015,  Coban dkk. ,  2018, Arikan dkk. , 2017, Gitinavard dkk. , 2017). Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengaplikasikan analisis  multikriteria  menggunakan  metode  ANP terhadap  alternatif  pengelolaan  fasilitas  bioplant dengan  mengambil  studi  kasus  di  Kota  Bandung dengan  melibatkan  penilaian  dari  berbagai  macam stakeholder  terkait.  Dengan  adanya  pemilihan alternatif  yang  mempertimbangkan  berbagai  macam kriteria  maka  diharapkan  keberadaan  suatu  fasilitas bioplant dapat beroperasi secara berkelanjutan dalam mendukung  suatu  sistem  pengelolaan  sampah  suatu kota.

## 2. Metodologi
2.1 Evaluasi Kondisi Eksisting Fasilitas Bioplant
Di kota Bandung telah dipasang beberapa fasilitas bioplant.  Pada  penelitian  ini  dipilih  empat  fasilitas yang masih beroperasi dan sumber sampah umpannya berasal  dari  rumah  tangga.  Lokasi  terpilih  adalah fasilitas bioplant di Kelurahan Babakan Sari, Kelurahan Merdeka,  Kelurahan  Cipadung  dan  Kelurahan Cibangkong.  Kondisi  eksisting  fasilitas  bioplant diidentifikasi  berdasarkan  observasi,  pengumpulan data sekunder dan wawancara. Data hasil identifikasi kondisi eksisting selanjutnya dianalisis dan dievaluasi secara komprehensif.
2.2 Penentuan Kriteria, Subkriteria dan Alternatif Kriteria,  subkriteria  dan  alternatif  dirumuskan
491
berdasarkan studi literatur, penelitian terdahulu, serta pertimbangan  kondisi  eksisting.  Usulan  kriteria  dan subkriteria diajukan kepada stakeholder untuk dipilih mana yang benar-benar relevan dalam implementasi fasilitas  bioplant.  Stakeholder  dapat  menambahkan kriteria  atau  subkriteria  penting  lain  yang  belum tercantum.  Kriteria  dan  subkriteria  yang  memiliki pemilih terbanyak selanjutnya dipilih menjadi kriteria dan  subkriteria  yang  digunakan  dalam  penelitian. Beberapa  alternatif  disusun  berdasarkan  evaluasi kondisi  eksisting,  lalu  dikonfirmasikan  kepada stakeholder mengenai  kelayakan  alternatif  tersebut untuk  diimplementasikan. Stakeholder yang  dipilih terdiri  mewakili  pemerintah  (2  orang),  pengelola bioplant  (2  orang),  dan  masyarakat  dalam  wilayah
studi (6 orang).

## 2.3 Penentuan Hubungan Keterkaitan Antar Subkriteria
Responden  untuk  menentukan  hubungan keterkaitan  antar  subkriteria  terdiri  atas  pemerintah (7  orang),  pengelola  bioplant  (8  orang),  masyarakat (11  orang)  dan  akademisi  (5  orang).  Karena  jumlah reponden untuk penilaian hubungan keterkaitan antar subkriteria  adalah  sebanyak  31  responden,  sehingga apabila terdapat lebih dari atau sama dengan setengah dari  total  responden  (yaitu  sebanyak  16  responden) yang  menilai  terdapat  pengaruh  pada  subkriteria, maka terdapat hubungan keterkaitan antara subkriteria tersebut.  Oleh  karena  itu,  nilai  pada interfactorial
dominance matrix adalah 1. Apabila jumlah responden yang memilih kurang dari 16, maka nilai pada matriks adalah 0.
Penentuan hubungan keterkaitan akan menggunakan  metode Dependence and Driving Power Analytic (DDPA).  Nilai  kekuatan  penggerak
( driving power) dan ketergantungan ( dependent) dari setiap  subkriteria  ditentukan  melalui interfactorial dominance  matrix. Semakin  tinggi  nilai  kekuatan penggerak,  artinya  perubahan  pada  subkriteria tersebut  memiliki  dampak  yang  tinggi  terhadap perubahan  subkriteria  lain.  Semakin  tinggi  nilai ketergantungan, artinya perubahan pada kriteria lain akan memberi dampak yang besar terhadap perubahan pada  subkriteria  tersebut.  Selanjutnya, Interfactorial dominance  matrix diplot  ke  dalam  grafik  sehingga setiap subkriteria dapat dibagi menjadi empat kluster:
• Kuadran I   : Autonomous Cluster (weak dependence – weak driving)
• Kuadran II   : Dependen Cluster (strong dependence – weak driving)
• Kuadran III  : Linkage Cluster (strong
dependence – strong driving)
• Kuadran IV  : Independen Cluster (weak dependence – strong driving)

## 2.4 Konstruksi Model ANP
Kriteria  dan  sub  kriteria  yang  paling  penting (prioritas) berdasarkan hasil analisis DDPA yang akan dikaji  lebih  lanjut.  Hal  ini  dikarenakan  sifat  pada subkriteria  tersebut  yang  memiliki  ketergantungan yang  besar  dan  kekuatan  penggerak  tinggi.  Oleh karena  itu,  pemanfaatan  elemen-elemen  tersebut diharapkan  tujuan  dari  kajian  penelitian  ini  dapat tercapai.  Konstruksi  model  jaringan  dibuat  dengan bantuan Super Decision Software .
2.5 Penilaian Perbandingan Berpasangan
Penilaian perbandingan berpasangan menggunakan  kuesioner  dengan  skala  Saaty  (1-9). ANP  menggeneralisasikan  proses  perbandingan berpasangan untuk menilai setiap komponen dengan memasukkan prioritas kriteria dan alternatif (Beyzanur dkk , 2018). Kuesioner dari setiap responden ini akan
dominance matrix adalah 1. Apabila jumlah responden yang memilih kurang dari 16, maka nilai pada matriks adalah 0.
Penentuan
hubungan keterkaitan akan
menggunakan  metode
Dependence and Driving Power Analytic (DDPA).  Nilai  kekuatan  penggerak ( driving power) dan ketergantungan ( dependent) dari setiap  subkriteria  ditentukan  melalui interfactorial dominance  matrix. Semakin  tinggi  nilai  kekuatan penggerak,  artinya  perubahan  pada  subkriteria tersebut  memiliki  dampak  yang  tinggi  terhadap perubahan  subkriteria  lain.  Semakin  tinggi  nilai ketergantungan, artinya perubahan pada kriteria lain akan memberi dampak yang besar terhadap perubahan pada  subkriteria  tersebut.  Selanjutnya, Interfactorial dominance  matrix diplot  ke  dalam  grafik  sehingga setiap subkriteria dapat dibagi menjadi empat kluster:
• Kuadran I   : Autonomous Cluster (weak dependence – weak driving)
• Kuadran II   : Dependen Cluster (strong dependence – weak driving)
• Kuadran III  : Linkage Cluster (strong

## dependence – strong driving)
• Kuadran IV  : Independen Cluster (weak dependence – strong driving)

## 2.4 Konstruksi Model ANP
Kriteria  dan  sub  kriteria  yang  paling  penting (prioritas) berdasarkan hasil analisis DDPA yang akan dikaji  lebih  lanjut.  Hal  ini  dikarenakan  sifat  pada subkriteria  tersebut  yang  memiliki  ketergantungan yang  besar  dan  kekuatan  penggerak  tinggi.  Oleh karena  itu,  pemanfaatan  elemen-elemen  tersebut diharapkan  tujuan  dari  kajian  penelitian  ini  dapat tercapai.  Konstruksi  model  jaringan  dibuat  dengan bantuan Super Decision Software .
2.5 Penilaian Perbandingan Berpasangan Penilaian perbandingan berpasangan menggunakan  kuesioner  dengan  skala  Saaty  (1-9). ANP  menggeneralisasikan  proses  perbandingan berpasangan untuk menilai setiap komponen dengan memasukkan prioritas kriteria dan alternatif (Beyzanur dkk , 2018). Kuesioner dari setiap responden ini akan
diuji  konsistensi.  Jawaban  yang  tidak  konsisten akan  direvisi.  Hasil  dari  kuesioner  perbandingan berpasangan  dianalisis  dengan Super Decision Software untuk memperoleh bobot kriteria dan sintesa alternatif pengelolaan fasilitas bioplant.
3. Hasil dan Pembahasan
3.1 Evaluasi Kondisi Eksisting Fasilitas Bioplant Fasilitas bioplant untuk mengolah sampah organik telah dipasang di beberapa daerah di Kota Bandung, dimana resume kondisi di 4 lokasi diantaranya dapat dilihat pada Tabel 1.
Di  seluruh  fasilitas  bioplant  yang  diobservasi tersedia  wadah  sampah  organik  yang  sudah  terpilah sehingga memudahkan pengelola dalam memasukan umpan tersebut ke biodigester. Jumlah sampah organik sebagai  umpan  lebih  sedikit  daripada  kapasitasnya. Berdasarkan  hasil  wawancara,  semua  pengelola bioplant  merasa  keberatan  memilah  sampah  untuk umpan biodigester karena membutuhkan waktu lama dan  kekurangan  pekerja.  Selain  itu,  belum  adanya pelatihan  yang  memadai  bagi  pengelola  bioplant,
tidak  tersedianya  biaya  operasional  dan  perawatan membuat operasional bioplant seringkali terhambat.
Penggunaan  biogas  masih  sebatas  kebutuhan internal  karena  jumlahnya  yang  tidak  mencukupi dan  tidak  ada  sarana  prasarana  yang  menunjang penggunaan  biogas  untuk  keperluan  eksternal.  Di beberapa  fasilitas,  cairan  direncanakan  untuk  dijual namun sangat sedikit yang bersedia membeli sehingga digratiskan. Masyarakat merasa keberatan dengan bau yang  tidak  sedap  dan  belum  meyakini  kemampuan cairan tersebut dalam menggemburkan tanah.
3.2 Penentuan Kriteria, Subkriteria dan Alternatif Di  awal  penelitian,  diusulkan  4  kriteria,  yaitu: Teknis,  Lingkungan,  Sosial  dan  Ekonomi,  dengan total subkriteria sebanyak 30 subkriteria dari keempat kriteria  tersebut.  Dari  hasil  penilaian  stakeholder, hanya  tersisa  16  subkriteria  yang  dianggap  penting dari  keempat  kriteria,  yang  selanjutnya  dianalisis lebih lanjut. Keempat kriteria dengan masing-masing subkriterianya dapat dilihat pada Tabel 2.
Terdapat  3  alternatif  pengelolaan  bioplant  yang
diusulkan dan telah dinyatakan layak oleh stakeholder untuk  diaplikasikan,  dengan  mempertimbangkan variasi  dalam  penanganan  sampah  di  sumber, pengumpulan  sampah,  penanganan  sampah  di fasilitas bioplant, dan penggunaan produknya. Secara skematis, ketiga alternatif yang dimaksud dapat dilihat pada Gambar 1.
Pada Alternatif 1 sampah organik sebagai umpan di biodigester dipilah disumber oleh penghasil sampah lalu dikumpulkan oleh petugas. Karena sampah sudah terpilah, tidak dilakukan pemilahan sampah di fasilitas bioplant  agar  lebih  efektif.  Produk  berupa  biogas dan  cairan  digunakan  untuk  keperluan  internal  dan eksternal.  Sistem  implementasi  Alternatif  2  hampir mirip  dengan  Alternatif  1  namun  pengumpulan sampah dilakukan oleh penghasil sampah dan terdapat bank  sampah  di  fasilitas  bioplant  tersebut.  Adanya bank  sampah  diharapkan  dapat  meningkatkan  peran serta masyarakat dalam menyediakan sampah organik rumah tangga sebagai umpan untuk biodigester. Pada Alternatif  3,  tidak  dilakukan  pemilahan  sampah  di sumber,  tetapi  sampah  tercampur  dikumpulkan  oleh petugas  dan  dilakukan  pemilahan  oleh  petugas  di fasilitas bioplant.
3.3 Penentuan Hubungan Keterkaitan Antar Subkriteria
Dari  penilaian  31  responden,  didapatkan  Tabel hubungan ketergantungan antar kriteria ( interfactorial dominance matrix ) yang dapat dilihat pada Tabel 3.
Nilai kekuatan penggerak ( driving power ) didapatkan dari penjumlahan nilai pada baris di setiap subkriteria, yaitu  nilai  pada  kolom  paling  kanan  dari  Tabel interfactorial  dominance  matrix .  Sedangkan,  nilai ketergantungan ( dependence power ) didapatkan dari penjumlahan  nilai  pada  kolom  di  setiap  subkriteria,
yaitu pada baris paling bawah dari Tabel interfactorial dominance  matrix .  Subkriteria  yang  memiliki  nilai kekuatan  penggerak  paling  tinggi  adalah  Kesiapan masyarakat  untuk  memilah  (S2,  dengan  nilai  11). Sedangkan  subkriteria  dengan  nilai  ketergantungan terbesar  adalah  Konstruksi  dan  operasional  (T1), Ketersediaan  sarana  dan  prasarana  (T3),  dan  Biaya investasi (E1), dengan memiliki nilai yang sama yaitu sebesar 9.
Selanjutnya,  nilai  dari Interfactorial dominance matrix diplot  ke  dalam  grafik  sehingga  didapatkan pemetaan  keseluruhan  subkriteria  terhadap  keempat kuadran yang didasarkan atas nilai kekuatan penggerak dan  nilai  ketergantungan  (Gambar  2).  Koordinat  x pada  grafik  merupakan  nilai  kekuatan  penggerak, sedangkan  absis  y  merupakan  nilai  ketergantungan. Subkriteria dengan kekuatan penggerak paling besar adalah Kesiapan masyarakat untuk memilah sampah (S2)  yang  berada  pada cluster linkage dengan  titik koordinat  x,y  (7,11).  Subkriteria  lain  yang  berada dalam cluster linkage adalah Penyiapan awal terhadap sampah  (T1),  Konstruksi  dan  operasional  (T2), Penyerapan  tenaga  kerja  (S1),  Kesiapan  masyarakat untuk  memilah  (S2),  Ketersediaan  sarana  prasarana (T3),  Biaya  investasi  (E1),  dan  Biaya  operasional (E2). Analisis DDPA menunjukkan terdapat 25 inner dependence (keterikatan dalam satu kriteria) dan 52 outer dependence (keterkaitan antar kriteria). Subkriteria pada cluster linkage memiliki kekuatan penggerak dan keterpengaruhan yang tinggi sehingga setiap  tindakan  terhadap  subkriteria  tersebut  akan memberikan  dampak  terhadap  subkriteria  lainnya dan  umpan  balik  pengaruhnya  bisa  memperbesar atau  menimbulkan  dampak  yang  baru.  Oleh  karena itu, subkriteria pada cluster ini dikaji dan digunakan sebagai  dasar  penyusunan  model  jaringan Analytic
diusulkan dan telah dinyatakan layak oleh stakeholder untuk  diaplikasikan,  dengan  mempertimbangkan variasi  dalam  penanganan  sampah  di  sumber, pengumpulan  sampah,  penanganan  sampah  di fasilitas bioplant, dan penggunaan produknya. Secara skematis, ketiga alternatif yang dimaksud dapat dilihat pada Gambar 1.
Pada Alternatif 1 sampah organik sebagai umpan di biodigester dipilah disumber oleh penghasil sampah lalu dikumpulkan oleh petugas. Karena sampah sudah terpilah, tidak dilakukan pemilahan sampah di fasilitas bioplant  agar  lebih  efektif.  Produk  berupa  biogas dan  cairan  digunakan  untuk  keperluan  internal  dan eksternal.  Sistem  implementasi  Alternatif  2  hampir mirip  dengan  Alternatif  1  namun  pengumpulan sampah dilakukan oleh penghasil sampah dan terdapat bank  sampah  di  fasilitas  bioplant  tersebut.  Adanya bank  sampah  diharapkan  dapat  meningkatkan  peran serta masyarakat dalam menyediakan sampah organik rumah tangga sebagai umpan untuk biodigester. Pada Alternatif  3,  tidak  dilakukan  pemilahan  sampah  di sumber,  tetapi  sampah  tercampur  dikumpulkan  oleh petugas  dan  dilakukan  pemilahan  oleh  petugas  di fasilitas bioplant.

## 3.3 Penentuan Hubungan Keterkaitan Antar Subkriteria
Dari  penilaian  31  responden,  didapatkan  Tabel hubungan ketergantungan antar kriteria ( interfactorial dominance matrix ) yang dapat dilihat pada Tabel 3.
Nilai kekuatan penggerak ( driving power ) didapatkan dari penjumlahan nilai pada baris di setiap subkriteria, yaitu  nilai  pada  kolom  paling  kanan  dari  Tabel interfactorial  dominance  matrix .  Sedangkan,  nilai ketergantungan ( dependence power ) didapatkan dari penjumlahan  nilai  pada  kolom  di  setiap  subkriteria,
yaitu pada baris paling bawah dari Tabel interfactorial dominance  matrix .  Subkriteria  yang  memiliki  nilai kekuatan  penggerak  paling  tinggi  adalah  Kesiapan masyarakat  untuk  memilah  (S2,  dengan  nilai  11). Sedangkan  subkriteria  dengan  nilai  ketergantungan terbesar  adalah  Konstruksi  dan  operasional  (T1), Ketersediaan  sarana  dan  prasarana  (T3),  dan  Biaya investasi (E1), dengan memiliki nilai yang sama yaitu sebesar 9.
Selanjutnya,  nilai  dari Interfactorial dominance matrix diplot  ke  dalam  grafik  sehingga  didapatkan pemetaan  keseluruhan  subkriteria  terhadap  keempat kuadran yang didasarkan atas nilai kekuatan penggerak dan  nilai  ketergantungan  (Gambar  2).  Koordinat  x pada  grafik  merupakan  nilai  kekuatan  penggerak, sedangkan  absis  y  merupakan  nilai  ketergantungan. Subkriteria dengan kekuatan penggerak paling besar adalah Kesiapan masyarakat untuk memilah sampah (S2)  yang  berada  pada cluster linkage dengan  titik koordinat  x,y  (7,11).  Subkriteria  lain  yang  berada dalam cluster linkage adalah Penyiapan awal terhadap sampah  (T1),  Konstruksi  dan  operasional  (T2), Penyerapan  tenaga  kerja  (S1),  Kesiapan  masyarakat untuk  memilah  (S2),  Ketersediaan  sarana  prasarana (T3),  Biaya  investasi  (E1),  dan  Biaya  operasional (E2). Analisis DDPA menunjukkan terdapat 25 inner dependence (keterikatan dalam satu kriteria) dan 52 outer dependence (keterkaitan antar kriteria).
Subkriteria pada cluster linkage memiliki kekuatan penggerak dan keterpengaruhan yang tinggi sehingga setiap  tindakan  terhadap  subkriteria  tersebut  akan memberikan  dampak  terhadap  subkriteria  lainnya dan  umpan  balik  pengaruhnya  bisa  memperbesar atau  menimbulkan  dampak  yang  baru.  Oleh  karena itu, subkriteria pada cluster ini dikaji dan digunakan sebagai  dasar  penyusunan  model  jaringan Analytic

## Network Process (ANP).
3.4 Konstruksi Model ANP Setelah dilakukan analisis dependent and driving power ,  didapatkan  tujuh  subkriteria  dari  3  kriteria yang paling mempengaruhi implementasi pengelolaan fasilitas  bioplant  di  Kota  Bandung.  Kriteria Lingkungan  dan  semua  subkriteria  didalam  kriteria Lingkungan  tereliminasi  karena  dianggap  tidak penting berdasarkan penilaian responden. Dari total 16 subkriteria yang dinilai dengan DDPA, hanya tersisa tujuh subkriteria terpilih yang masuk dalam susunan hierarki yang akan dilakukan penilaian perbandingan berpasangannya,  sedangkan  9  subkriteria  lain  tidak dipakai  lagi  dalam  analisis  selanjutnya.  Susunan hierarki dari kriteria, subkriteria, dan alternatif yang dihasilkan dapat dilihat pada Gambar 3.
3.5 Penilaian Perbandingan Berpasangan
3.5.1 Penilaian Bobot Kriteria
Penilaian seluruh stakeholder menunjukkan trend yang sama, yaitu kriteria yang menjadi prioritas utama dalam  pengelolaan  fasilitas  bioplant  adalah  kriteria sosial karena memiliki bobot paling tinggi, lalu kriteria ekonomi  dan  kriteria  teknis.  Nilai consistency ratio (CR) yang kurang dari 10%, yaitu 4,77%, 5,2% dan 6,1% menunjukan bahwa perhitungan bobot konsisten dan dapat diterima (Tabel 4).
3.5.2 Penilaian Bobot Subkriteria
Untuk  mengetahui  subkriteria  yang  dianggap paling  penting,  dilakukan  perhitungan  nilai  limiting dinormalisasi  secara  lokal  dan  global.  Normalisasi lokal  dilakukan  terhadap  subkriteria  dalam  satu kriteria,  sedangkan  normalisasi  global  dilakukan terhadap seluruh subkriteria. Hasil perhitungan yang sudah  dinormalisasi  secara  lokal  dan  global  dapat dilihat pada Gambar 4 dan Gambar 5.
Terdapat perbedaan hasil penilaian perbandingan berpasangan dengan hasil analisis DDPA. Berdasarkan analisis DDPA, subkriteria pada kriteria teknis yang memiliki nilai kekuatan penggerak dan ketergantungan paling  tinggi  adalah  konstruksi  dan  operasional, lalu  diikuti  oleh  ketersediaan  sarana  dan  prasarana, lalu  penyiapan  awal  terhadap  sampah.  Sedangkan hasil  perbandingan  berpasangan  menunjukan  bahwa subkriteria  yang  paling  tinggi  adalah  ketersediaan sarana  prasarana,  penyiapan  awal  terhadap  sampah, lalu  konstruksi  dan  operasional.  Subkriteria  pada kriteria  ekonomi  yang  lebih  penting  berdasarkan analisis  perbandingan  berpasangan  adalah  biaya operasional  lalu  biaya  investasi.  Berdasarkan analisis DDPA, biaya operasional memiliki kekuatan
penggerak  lebih  tinggi  sedangkan  biaya  investasi memiliki  ketergantungan  lebih  tinggi.  Pada  analisis DDPA  maupun  analisis  perbandingan  berpasangan ANP, subkriteria kesiapan masyarakat untuk memilah memiliki  tingkat  kepentingan,  kekuatan  penggerak dan  ketergantungan  paling  tinggi  dibandingkan subkriteria penyerapan tenaga kerja.
Penilaian dengan DDPA menghasilkan subkriteria  yang  memiliki  nilai  kekuatan  penggerak dan  ketergantungan  yang  lebih  besar  daripada subkriteria lainnya. Sedangkan penilaian berpasangan menghasilkan subkriteria mana yang dianggap lebih penting  daripada  subkriteria  lainnya  dalam  memilih sistem pengelolaan fasilitas bioplant.
Berdasarkan  nilai  normalisasi  global,  terlihat  3 subkriteria  yang  paling  mempengaruhi,  yaitu:  biaya operasional (bobot 0,230) dari kriteria ekonomi, lalu ketersediaan  sarana  prasarana  (0,169)  dari  kriteria teknis,  dan  kesiapan  masyarakat  untuk  memilah sampah  (0,160).  Jika  dibandingkan  dengan  evaluasi kondisi  eksisting,  ketiga  hal  tersebut  berhubungan dengan  faktor  yang  mempengaruhi  keberlanjutan fasilitas bioplant.

## 3.5.3 Penilaian Alternatif
Secara  keseluruhan  responden  lebih  memilih Alternatif  2  sebagai  sistem  pengelolaan  bioplant yang  paling  baik  untuk  diaplikasikan  di  Kota Bandung.  Prioritas  berikutnya  adalah  Alternatif  3, dan  prioritas  terendah  adalah  Alternatif  1.  Urutan prioritas yang sama didapat dari penilaian responden akademisi. Urutan prioritas yang berbeda dihasilkan dari penilaian responden yang lain, dengan prioritas tertinggi berturut-turut adalah Alternatif 1, Alternatif 2,  dan Alternatif  3  untuk  masing-masing  responden pemerintah,  pengelola  dan  masyarakat.  Perbedaan penilaian  ini  dipengaruhi  oleh  latar  belakang  dan persepsi responden terhadap keberadaan suatu fasilitas bioplant.
Responden  yang  menempatkan  Alternatif  1 sebagai prioritas tertinggi menilai pemilahan sampah mulai  di  sumber  oleh  penghasil  sampah  merupakan faktor  penentu  dalam  keberlanjutan  suatu  fasilitas bioplant.  Alternatif  2  dianggap  sebagai  alternatif yang  lebih  banyak  menghasilkan  pemasukan  bagi fasilitas  bioplant  karena  sampah  anorganiknya juga  dimanfaatkan  dalam  wadah  bank  sampah. Alternatif  3  yang  memfasilitasi  sampah  tercampur untuk  dipilah  di  fasilitas  bioplant  lebih  dipilih  oleh responden  masyarakat.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa masyarakat masih belum mau melakukan pemilahan sampah  dan  masih  berharap  keterlibatan  petugas dalam penanganan sampah yang dihasilkannya. Hasil
lengkap  penilaian  alternatif  yang  dihasilkan  secara keseluruhan responden dan masing-masing kelompok responden dapat dilihat pada Gambar 6 berikut.

## 4. Kesimpulan
Keberlanjutan suatu fasilitas penanganan sampah, termasuk fasilitas bioplant yang ada di Kota Bandung, dipengaruhi  oleh  berbagai  macam  kriteria  dan  pola pengelolaannya.  Penelitian  ini  mengembangkan analisis  multikriteria  yang  meliputi  kriteria  Teknis, Lingkungan,  Sosial  dan  Ekonomi  dengan  total  30 subkriteria dari keempat kriteria tersebut. Dari hasil penilaian awal stakeholder, hanya tersisa 16 subkriteria yang  dianggap  penting  dari  keempat  kriteria,  yang selanjutnya  dianalisis  lebih  lanjut  menggunakan metode Analytic Network Process (ANP). Dari  penilaian  31  responden  melalui  prosedur Dependence and Driving Power Analytic (DDPA), didapatkan bahwa tidak ada subkriteria dalam kriteria Lingkungan yang masuk dalam cluster linkage yang memiliki  nilai  kekuatan  penggerak  ( driving power) dan  ketergantungan  ( dependent) tinggi.  Subkriteria yang masuk dalam cluster linkage adalah Penyiapan awal  terhadap  sampah,  Konstruksi  dan  operasional, Ketersediaan sarana prasarana (untuk kriteria Teknik), Penyerapan tenaga kerja, Kesiapan masyarakat untuk memilah (untuk kriteria Sosial), dan Biaya investasi, dan Biaya operasional (untuk kriteria Ekonomi).
Hasil perbandingan berpasangan terhadap kriteria dan  subkriteria  hasil  DDPA  menunjukkan  kriteria Sosial  dan  subkriteria  Biaya  operasional  menjadi prioritas  dari  seluruh  responden.  Dari  3  alternatif sistem  pengelolaan  bioplant  yang  diajukan,  setiap kelompok responden memiliki urutan yang berbeda. Akan  tetapi,  dari  penilaian  agregat  semua  reponden didapatkan  bahwa  Alternatif  2,  dimana  penghasil sampah  melakukan  pemilahan  sampah  dilakukan di  sumber  dan  pengumpulan  ke  fasilitas  bioplant secara mandiri dan adanya bank sampah yang dapat memaksimalkan potensi sampah anorganiknya.

## 5. Daftar Pustaka
Aragones-Beltran,  P.,  Pastor-Ferrando,  J.P.,  Garcia- Garcia, F., Pascual-Agullo, A., 2010. An analytic network process approach for sitting a municipal solid  waste  plant  in  the  Metropolitan  Area  of Valencia  (Spain). Journal of Environmental Management .  91(5):  1071-1086.  10.1016/j. jenvman.2009.12.007
Arikan, E., Simsit-Kelender, Z.T., Vayvay, O., 2017. Solid  waste  disposal  methodology  selection using  multi-criteria  decision  making  methods and  an  application  in  Turkey. Journal of
Cleaner Production. 142(1):403-412. https://doi. org/10.1016/j.jclepro.2015.10.054 Aziz, A., Ihsan, T., Permadani, A.S., 2019. Skenario pengembangan  system  pengelolaan  sampah Kabupaten  Pasaman  Barat  dengan  pendekatan skala pengolahan sampah di tingkat kawasan dan kota. Jurnal Serambi Engineering . 6:444-450.
Neyzanur,  C.E.,  Zaim,  S.,  Demirel,  O.F., Aydin,  Z.,
Delen, D., 2018. An ANP and fuzzy TOPSIS-based SWOT  analysis  for  Turkey’s  energy  planning. Renewable and Sustainable Energy Reviews . 82(1):1538-1550. https://doi.org/10.1016/j. rser.2017.06.095 Bottero, M., Comino, E., Riggio, V., 2011. Application of the analytic hierarchy process and the analytic network  process  for  the  assessment  of  different wastewater  treatment  systems. Environmental Modelling and Software .  26(10):  1211-1224. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2011.04.002
Coban,  A.,  Ertis,  I.F.,  Cavdaroglu,  N.A.,  2018. Municipal  solid  waste  management  via  multi- criteria decision making methods: A case study in Istanbul, Turkey. Journal of Cleaner Production . 180:159-167. https://doi.org/10.1016/j.
jclepro.2018.01.130
Gitinavard,  H.,  Mousavi  S.M.,  Vahdani,  B.,  2017.
Soft computing based on hierarchical evaluation approach  and  criteria  interdependencies  for energy decision-making problems: A case study. Energy .  118:556-577.  https://doi.org/10.1016/j. energy.2016.10.070
Helmy,  M.,  Laksono,  T.B.,  Gardera,  D.,  2006.  3R implementation  in  Indonesia. Proceeding of Senior  Official  Meeting  on  3R  Inittiative.  JIC. Tokyo, Japan.
Jingura,  R.M.,  Matengaifa,  R.,  2009.  Optimization of  biogas  production  by  anaerobic  digestion  for sustainable  energy  development  in  Zimbabwe. Renewable and Sustainable Energy Reviews . 13(5):1116-1120.
https://doi.org/10.1016/j. rser.2007.06.015 Kasirian,  N.M.,  Yusuff,  R.M.,  Ismail,  M.Y.,  2010.
Application of AHP and ANP in supplier selection process  –  A  case  in  an  automotive  company. International Journal of Management Science . 5(2):125-135 Khan,  S.,  Faisal,  M.N.,  2008.  An  analytic  network process model for municipal solid waste disposal options. Waste Management .  28(9):  1500-1508. https://doi.org/10.1016/j.wasman.2007.06.015 Liao,  C.H.,  Chiu,  A.S.F.,  2011.  Evaluate  municipal solid  waste  management  problems  using hierarchical  framework. Procedia-Social and
lengkap  penilaian  alternatif  yang  dihasilkan  secara keseluruhan responden dan masing-masing kelompok responden dapat dilihat pada Gambar 6 berikut.

## 4. Kesimpulan
Keberlanjutan suatu fasilitas penanganan sampah, termasuk fasilitas bioplant yang ada di Kota Bandung, dipengaruhi  oleh  berbagai  macam  kriteria  dan  pola pengelolaannya.  Penelitian  ini  mengembangkan analisis  multikriteria  yang  meliputi  kriteria  Teknis, Lingkungan,  Sosial  dan  Ekonomi  dengan  total  30 subkriteria dari keempat kriteria tersebut. Dari hasil penilaian awal stakeholder, hanya tersisa 16 subkriteria yang  dianggap  penting  dari  keempat  kriteria,  yang selanjutnya  dianalisis  lebih  lanjut  menggunakan metode Analytic Network Process (ANP).
Dari  penilaian  31  responden  melalui  prosedur Dependence and Driving Power Analytic (DDPA), didapatkan bahwa tidak ada subkriteria dalam kriteria Lingkungan yang masuk dalam cluster linkage yang memiliki  nilai  kekuatan  penggerak  ( driving power) dan  ketergantungan  ( dependent) tinggi.  Subkriteria yang masuk dalam cluster linkage adalah Penyiapan awal  terhadap  sampah,  Konstruksi  dan  operasional, Ketersediaan sarana prasarana (untuk kriteria Teknik), Penyerapan tenaga kerja, Kesiapan masyarakat untuk memilah (untuk kriteria Sosial), dan Biaya investasi, dan Biaya operasional (untuk kriteria Ekonomi).
Hasil perbandingan berpasangan terhadap kriteria dan  subkriteria  hasil  DDPA  menunjukkan  kriteria Sosial  dan  subkriteria  Biaya  operasional  menjadi prioritas  dari  seluruh  responden.  Dari  3  alternatif sistem  pengelolaan  bioplant  yang  diajukan,  setiap kelompok responden memiliki urutan yang berbeda. Akan  tetapi,  dari  penilaian  agregat  semua  reponden didapatkan  bahwa  Alternatif  2,  dimana  penghasil sampah  melakukan  pemilahan  sampah  dilakukan di  sumber  dan  pengumpulan  ke  fasilitas  bioplant secara mandiri dan adanya bank sampah yang dapat memaksimalkan potensi sampah anorganiknya.

## 5. Daftar Pustaka
Aragones-Beltran,  P.,  Pastor-Ferrando,  J.P.,  Garcia- Garcia, F., Pascual-Agullo, A., 2010. An analytic network process approach for sitting a municipal solid  waste  plant  in  the  Metropolitan  Area  of Valencia  (Spain). Journal of Environmental Management .  91(5):  1071-1086.  10.1016/j. jenvman.2009.12.007 Arikan, E., Simsit-Kelender, Z.T., Vayvay, O., 2017. Solid  waste  disposal  methodology  selection using  multi-criteria  decision  making  methods and  an  application  in  Turkey. Journal of
Cleaner Production. 142(1):403-412. https://doi.
org/10.1016/j.jclepro.2015.10.054 Aziz, A., Ihsan, T., Permadani, A.S., 2019. Skenario pengembangan  system  pengelolaan  sampah Kabupaten  Pasaman  Barat  dengan  pendekatan skala pengolahan sampah di tingkat kawasan dan kota. Jurnal Serambi Engineering . 6:444-450.
Neyzanur,  C.E.,  Zaim,  S.,  Demirel,  O.F., Aydin,  Z.,
Delen, D., 2018. An ANP and fuzzy TOPSIS-based SWOT  analysis  for  Turkey’s  energy  planning. Renewable and Sustainable Energy Reviews . 82(1):1538-1550. https://doi.org/10.1016/j. rser.2017.06.095 Bottero, M., Comino, E., Riggio, V., 2011. Application of the analytic hierarchy process and the analytic network  process  for  the  assessment  of  different wastewater  treatment  systems. Environmental Modelling and Software .  26(10):  1211-1224. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2011.04.002 Coban,  A.,  Ertis,  I.F.,  Cavdaroglu,  N.A.,  2018.
Municipal  solid  waste  management  via  multi- criteria decision making methods: A case study in Istanbul, Turkey. Journal of Cleaner Production . 180:159-167. https://doi.org/10.1016/j. jclepro.2018.01.130 Gitinavard,  H.,  Mousavi  S.M.,  Vahdani,  B.,  2017.
Soft computing based on hierarchical evaluation approach  and  criteria  interdependencies  for energy decision-making problems: A case study. Energy .  118:556-577.  https://doi.org/10.1016/j. energy.2016.10.070 Helmy,  M.,  Laksono,  T.B.,  Gardera,  D.,  2006.  3R implementation  in  Indonesia. Proceeding of Senior  Official  Meeting  on  3R  Inittiative.  JIC. Tokyo, Japan.
Jingura,  R.M.,  Matengaifa,  R.,  2009.  Optimization of  biogas  production  by  anaerobic  digestion  for sustainable  energy  development  in  Zimbabwe. Renewable and Sustainable Energy Reviews . 13(5):1116-1120. https://doi.org/10.1016/j.
rser.2007.06.015
Kasirian,  N.M.,  Yusuff,  R.M.,  Ismail,  M.Y.,  2010. Application of AHP and ANP in supplier selection process  –  A  case  in  an  automotive  company. International Journal of Management Science . 5(2):125-135
Khan,  S.,  Faisal,  M.N.,  2008.  An  analytic  network process model for municipal solid waste disposal options. Waste Management .  28(9):  1500-1508. https://doi.org/10.1016/j.wasman.2007.06.015 Liao,  C.H.,  Chiu,  A.S.F.,  2011.  Evaluate  municipal solid  waste  management  problems  using hierarchical  framework. Procedia-Social and
Behavioral Sciences .  25:  353-362.  https://doi. org/10.1016/j.sbspro.2011.10.554
Molinos-Senante,  M.,  Gomez,  T.,  Caballero, R.,  Hernandez-Sacho,  F.,  Sala-Garrido,  R., 2015.  Assessment  of  wastewater  treatment alternatives  for  small  communities: An  analytic network  process  approach. Science of the Total Environment .  532:676-687.  https://doi. org/10.1016/j.scitotenv.2015.06.059
Nizar,  M.,  Munir,  E.,  Munawar,  E.,  Irvan,  2017. Manajemen pengelolaan sampah kota berdasarkan konsep zero waste: Studi literatur. Jurnal Serambi Engineering . 1(2):93-102. Tseng,  M.L.,  2009.  Application  of  ANP  and DEMATEL  to  evaluate  the  decision-making  of municipal  solid  waste  management  in  Metro Manila. Environmental Monitoring Assessment . 156(1):181-197. 10.1007/s10661-008-0477-1