## MODEL OPTIMASI AGRO ECO-INDUSTRIAL PARK BERBASIS INDUSTRI TAHU DENGAN PENDEKATAN GOAL PROGRAMMING
Timotius Setiawan* 1 , Edy Suryadi 2 , Boy M.P. Prawiranegara 2 , Nurpilihan Bafdal 2 , Dwi R. Kendarto 2
1 Balai Pelatihan Kerja dan Transmigrasi Provinsi Jawa Tengah, Jl. Raya Klampok No. 48 Km. 29 Banjarnegara, Indonesia 53474
2 Magister Teknologi Agroindustri, Fakultas Teknologi Industri Pertanian, Universitas Padjadjaran, Jl. Raya Bandung Sumedang KM 21, Hegarmanah, Jatinangor, Kab. Sumedang, Indonesia 45363
(Received: December 21, 2018/ Accepted: January 6, 2020)

## Abstrak
Industri  tahu  di  Kabupaten  Sumedang  menghadapi  beberapa  permasalahan  terkait  limbah,  inefisiensi penggunaan air, dan ketergantungan  terhadap bahan baku (kedelai) impor. Konsep Agro Eco-industrial Park (AEIP) berbasis industri tahu dapat menjadi alternatif solusi untuk memperbaiki kinerja industri tahu dan agroindustri terkait lainnya. Pengembangan AEIP perlu mempertimbangkan keseimbangan kapasitas untuk  mengoptimalkan  kinerja  sistem.  Penelitian  ini  bertujuan  membangun  suatu  model  optimasi  AEIP berbasis industri tahu yang didukung agribisnis ternak sapi, usaha tani kedelai, produksi pupuk organik, dan unit biodigester. Penelitian dilakukan di sentra industri tahu Giriharja, Kabupaten Sumedang dengan menggunakan  metode  Goal  Programming  untuk  memodelkan  pertukaran  material  antar  agroindustri. Model  memasukkan  lima  variabel  keputusan  yaitu  jumlah  produksi  tahu,  jumlah  produksi  ternak  sapi, jumlah produksi kedelai, jumlah produksi pupuk organik, dan jumlah produksi biogas. Kinerja model diukur dari  sisa  pertukaran material  dan derajat daur ulang. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model yang dibangun mampu memberikan solusi optimal berupa jumlah produksi untuk masing-masing agroindustri. Model juga menunjukkan kinerja yang lebih baik dibanding sistem yang sedang berjalan yang diindikasikan dengan penurunan sisa limbah dan peningkatan Recycle Rate.
Kata kunci: Agro Eco-Industrial Park; Goal Programming; Model Optimasi

## Abstract
[Optimization Model of Agro Eco-industrial Park with Goal Programming Approach] The tofu industries in Sumedang Regency face several problems related to waste, water use inefficiencies, and dependence on imported raw materials (soybeans). The tofu industry-based Agro Eco-industrial Park (AEIP) concept can be an alternative solution to improve performance of tofu industries and other related agro-industries. The development  of  AEIP  needs  to  consider  the  balance  of  capacity  of  each  agro-industry  to  optimize performance  of  the  system. This study aims to  build an AEIP optimization model  based on tofu industry supported by cattle agribusiness, soybean farming, organic fertilizer production, and biodigester units. The research  was  conducted  in  Giriharja  tofu  industrial  cluster,  Sumedang  Regency  by  using  Goal Programming  method  to  model  the  material  exchange  between  agroindustries.  The  model  includes  five decision variables which are the amount of tofu production, cattle production, soybeans production, organic fertilizer  production, and biogas  production. Performance of  the model  was indicated by total remain of material exchange and Recycle Rate. The results showed that the model is able to give optimal solutions of production  amount  for  each  agro-industry.  The  model  also  shows  better  performance  than  the  current system as indicated by reduction of residual waste and increasing of Recycle Rate.
Keywords:  Agro  Eco-Industrial  Park;  Goal Programming; Optimization Model
*Penulis Korespondensi. E-mail: timseti1985@yahoo.co.id

## 1. Pendahuluan
Industri  tahu  merupakan  salah  satu  agroindustri yang  banyak  ditemui  di  Kabupaten  Sumedang.  Pada 2017,  jumlah  industri  tahu  di  Kabupaten  Sumedang mencapai  282  unit  usaha  dengan  jumlah  produksi 12.483.204  kg/  bulan  (Dinas  Koperasi,  2018). Perkembangan industri tahu di Kabupaten Sumedang dan Jawa  Barat  tidak  terlepas  dari  sosio-kultur  masyarakat Sunda  yang  menjadikan  tahu  sebagai  makanan  favorit, menu sehari-hari, serta makanan khas yang diunggulkan dalam sektor pariwisata (Harahap, 2017).
Industri tahu menghasilkan limbah berupa limbah padat  (ampas  tahu)  dan  limbah  cair.  Selama  ini  limbah padat  biasa  dijual  sebagai  pakan  ternak,  sedangkan limbah  cair  biasa  dibuang  langsung  ke  sungai.  Limbah cair  industri  tahu  didominasi  oleh  kandungan  bahan organik  yang  tinggi  yang  ditandai  dengan  kandungan Biologycal  Oxygen  Demand (BOD), Chemical  Oxygen Demand (COD)  dan Total  Suspended  Solid (TSS)  yang tinggi  serta  pH  yang  rendah.  Hal  ini  menyebabkan permasalahan pencemaran air dan bau tidak sedap pada sungai  dan  daerah  sekitar  agroindustri  (Adack,  2013). Proses produksi tahu juga menggunakan air dalam jumlah besar. Kebutuhan air dan hasil limbah cair dari produksi tahu berturut-turut mencapai 3.700-4.500 liter dan 1.400- 4.300  liter  per  100  kg  kedelai  yang  diolah  (Novita, Taruna, & Wicaksono, 2016). Hal tersebut menunjukkan inefisiensi air dalam agroindustri tahu. Permasalahan lain yang  dihadapi  oleh  industri  tahu  adalah  ketersediaan bahan  baku.  Selama  ini,  produksi  kedelai  lokal  belum mampu mencukupi kebutuhan kedelai untuk industri tahu sehingga kebutuhan kedelai dipenuhi dari kedelai impor.
Menurut  (Djuwendah,  Ma'mun,  &  Hapsari,  2015), beberapa faktor yang menyebabkan rendahnya produksi kedelai  di  Kabupaten  Sumedang  adalah  faktor  teknis (penerapan teknologi produksi dan sarana irigasi), faktor sosial  (keterbatasan  pola  tanam  dan  minat  masyarakat), serta  faktor  ekonomis  (keterbatasan  lahan,  modal  dan daya saing kedelai lokal).
Konsep  ekologi  industri  dapat  menjadi  alternatif pendekatan  untuk  permasalahan  industri  tahu.  Sejak istilah  ekologi  industri  diperkenalkan  oleh  Frosch  dan Gallopoulos  pada  1989,  konsep  ini  telah  banyak digunakan untuk melihat dan merekayasa sistem industri dari  sudut  pandang  yang  berbeda,  komprehensif  dan sistemik. Meskipun demikian, definisi mengenai ekologi industri  menjadi  beragam  dan  memunculkan  banyak versi.  Pengertian  ekologi  industri  dimulai  dari  ‘analogi biologis’  yang  dikemukakan  oleh  Frosch  dan Gallopoulos, di mana sistem industri dianalogikan seperti ekosistem alam yang mendaur ulang sumber daya dengan sangat efektif. Pengertian lain dikemukakan oleh Robert White  pada  1994  yang  mendefinisikan  ekologi  industri sebagai  “studi  tentang  aliran  material  dan  energi dalam kegiatan industri (produksi) dan konsumsi, dampak dari aliran  ini  terhadap  lingkungan,  dan  pengaruh  faktor ekonomi,  politik,  kebijakan,  dan  sosial  pada  aliran, penggunaan,  dan  transformasi  sumber  daya”  (Lifset  & Graedel, 2002). Dalam ekosistem industri, ada lima jenis anggota  kunci  yang  memungkinkan  terjadinya  aliran material  dan  energi  secara  optimal:  (1)  produsen  bahan baku  utama;  (2)  pembangkit  energi;  (3)  pengolah material; (4) pengolah sampah/limbah; dan (5) pengguna/ konsumen (Djajadiningrat & Famiola, 2004).
Usaha Ternak Sapi Usaha Pupuk Organik Usaha Tani Kedelai Ampas Tahu Kotoran Sapi Pupuk Organik Jerami Limbah Cair Biogas Biodigester Industri Tahu Air Kedelai Air Gambar 1 . Model Konseptual Agro Eco-industrial Park Berbasis Industri Tahu
Salah  satu  bentuk  penerapan  konsep  ekologi industri  adalah  kawasan  agroindustri  berwawasan lingkungan  atau Eco-Industrial  Park ( EIP ). EIP merupakan  komunitas  atau  sekumpulan  industri  (baik manufaktur maupun jasa) yang berada di suatu kawasan bersama di mana seluruh industri berupaya meningkatkan kinerja  lingkungan,  ekonomi,  dan  sosial  melalui kolaborasi  dalam mengelola isu lingkungan dan sumber daya  (Lowe,  2001). Agro  Eco-Industrial  Park ( AEIP ) merupakan bentuk penerapan konsep ekologi industri di mana  beberapa  agroindustri  dalam  satu  kawasan  saling berinteraksi untuk meningkatkan kinerja ekonomi, sosial dan lingkungan. Interaksi tersebut dilakukan dengan cara melakukan  tukar  menukar output (baik output produk maupun output non-produk),  memanfaatkan  limbah, membuat  produk  baru,  menghemat  penggunaan  sumber daya, dan menerapkan rancangan ramah lingkungan pada sistem  dan  lingkungan  produksi. AEIP dapat  menjadi alternatif  solusi  untuk  permasalahan  limbah,  inefisiensi penggunaan  sumber  daya  air,  ketersediaan  bahan  baku lokal  pada  industri  tahu.  Pada  konsep  tersebut,  industri tahu  menjadi  industri  basis  yang  memicu  terjadinya pertukaran  limbah  dan  material  dengan  agroindustri lainnya.
Pembentukan AEIP berbasis  industri  tahu  perlu didukung  dengan  membangun  agroindustri  pendukung dan  interaksi  pertukaran  material  di  antaranya. Agroindustri  yang  memiliki  potensi  untuk  berintegrasi dan  mendukung  agroindustri  tahu  adalah  usaha  ternak sapi,   budidaya kedelai, pengolahan pupuk organik, dan biodigester  (Gambar  1).  Usaha  ternak  sapi  dapat memanfaatkan  ampas  tahu  sebagai  pakan  tambahan. Budidaya kedelai dapat berperan sebagai penyedia bahan baku  bagi  agroindustri  tahu  sekaligus  penyedia  pakan hijauan bagi agroindustri ternak sapi. Usaha pengolahan pupuk  organik  dapat  mengolah  limbah  kotoran  ternak sapi  dan  mensuplai  kebutuhan  pupuk  organik  pada budidaya  kedelai.  Biodigester  dapat  mengolah  limbah cair  yang  dihasilkan  industri  tahu  maupun  usaha  ternak sapi.
Pengembangan AEIP berbasis  agroindustri  tahu juga  perlu  mempertimbangkan  keseimbangan  kapasitas produksi masing-masing agroindustri. Kapasitas produksi  yang tidak berimbang pada setiap agroindustri dalam AEIP akan  menyebabkan  pertukaran  material menjadi  tidak optimal. Hal  tersebut  dapat  menimbulkan sisa  limbah  agroindustri  pada  satu  sisi  dan   kekurangan kebutuhan material agroindustri pada sisi yang lain. Hasil kinerja terbaik akan dapat diperoleh jika jumlah produksi masing-masing  anggota  cukup  ‘seimbang’  untuk  dapat menampung dan memanfaatkan output dari anggota yang lain.  ‘Keseimbangan’  jumlah  produksi  dapat  dicapai melalui  optimasi  jumlah  produksi.  Oleh  karena  itu diperlukan  suatu  ‘model  optimasi’  yang  dapat menggambarkan  interaksi  sekaligus  memberikan  nilai jumlah  produksi  yang  optimal  bagi  agroindustri  tahu,
ternak sapi potong, budidaya kedelai, dan unit pembuatan pupuk  organik  dalam  membentuk AEIP berbasis agroindustri tahu . Kajian  mengenai AEIP maupun  optimasinya masih  jarang  dilakukan.  Pojoh,  dkk.  (Pojoh,  Syarief, Seminar, & Sudarmasto, 2010) memodelkan pengembangan AEIP di  Kota  Bitung,  Sulawesi  Utara. Penelitian AEIP lainnya  dilakukan  oleh  Santoso,  dkk.
(2014)  yang  mengkaji  penerapan EIP di  bidang agroindustri  ( Agro  EIP )  skala  pedesaan  pada  sebuah perusahaan agrokompleks di  Karangjati  -   Jawa Tengah yang  terdiri  dari  industri  tahu,  peternakan  sapi,  industri pupuk  organik  dan  biodigester.  Penelitian  tersebut menggunakan metode mathematical mass balance untuk mengetahui input dan output material  dari  setiap agroindustri. Penggunaan model optimasi Goal Programming dalam EIP pernah diterapkan oleh Tiu dan Cruz (2017) untuk memodelkan pertukaran air.
Penelitian ini bertujuan untuk membangun model optimasi  yang  menggambarkan  interaksi  pertukaran material antar agroindustri dalam AEIP berbasis industri tahu. Model  tersebut  diharapkan dapat  digunakan untuk merencanakan  kapasitas  produksi  untuk  masing-masing agroindustri  dalam AEIP berbasis  industri  tahu  agar diperoleh kinerja sistem yang optimal.

## 2. Bahan dan Metode
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  deskriptif, yaitu  penelitian  yang  menggambarkan  kondisi  suatu objek (Natsir, 1999). Pendekatan yang digunakan adalah pendekatan  kuantitatif  di  mana  variabel-variabel  dan hubungannya diukur dan diteliti sehingga menghasilkan data  dalam  bentuk  angka  (Creswell,  2014).  Objek  yang diteliti  adalah  konsep Agro  Eco-industrial  Park  (AEIP) yang  terdiri  dari  industri  tahu,  usaha  ternak  sapi,  usaha tani  kedelai,  usaha  pupuk  organik  dan  unit  biodigester serta  pertukaran  material,  air  dan  energi  di  antaranya (Gambar  1).  Lokasi  yang  dipilih  adalah  sentra  industri tahu Giriharja yang berada di Desa Kebonjati, Kecamatan Sumedang Utara, Kabupaten Sumedang, di mana terdapat industri  tahu,  usaha  ternak  sapi,  lahan  pertanian,  dan fasilitas Instalasi Pengolahan Air Limbah (IPAL) industri tahu yang juga berfungsi sebagai biodigester.
Pada  sistem  yang  sedang  berjalan  saat  ini ( existing ), baru terdapat  tiga agroindustri  yang berjalan, yaitu  industri  tahu,  usaha  ternak  sapi,  dan  biodigester. Pertukaran  limbah  hanya  terjadi  antara  industri  tahu dengan  usaha  ternak  sapi  (dalam  bentuk  pertukaran ampas tahu) dan industri tahu dengan biodigester (dalam bentuk  pertukaran  limbah  cair).  Kondisi  ini  diperbaiki dalam  model AEIP berbasis  industri  tahu  dengan  cara menambahkan  usaha  tani  kedelai  dan  usaha  pupuk organik, serta menciptakan interaksi pertukaran material, air dan energi antara anggota sebagaimana konsep AEIP berbasis industri  tahu yang telah dijelaskan  sebelumnya (Gambar 1).
Metode  yang  digunakan  untuk  memodelkan sistem  adalah  metode Goal  Programming, yaitu  suatu model  persoalan  optimasi  yang  melibatkan  beberapa variabel  keputusan  disertai  fungsi  pembatas  untuk mencapai beberapa tujuan sekaligus (Tabucanon, 1988). Metode Goal  Programming merupakan  pengembangan dari  metode Linear  Programming, yaitu  suatu  metode optimasi matematis yang digunakan untuk menyelesaikan  persoalan  alokasi  sumber-sumber  yang terbatas  untuk  mendapatkan  hasil  terbaik  (maksimum atau  minimum)  yang  mungkin  (Dimyati  &  Dimyati, 2010).  Terdapat  tiga  tipe  fungsi  pembatas  dalam formulasi  model  optimasi Goal  Programming: fungsi pembatas  minimal,  fungsi  pembatas  maksimal,  dan fungsi  pembatas  pada  nilai  tertentu.  Ketiga  tipe  fungsi pembatas  tersebut  dijelaskan  dalam  Tabel  1. (Fauziyah, 2016).
Tabel 1 . Tipe-Tipe Fungsi dalam Formulasi Model Optimasi Goal Programming Tipe Fungsi Pembatas Formulasi Fungsi Matematika Variabel Deviasi yang Diminimumkan 𝑓(𝑥) ≥ 𝑏 1 𝑓(𝑥) ≤ 𝑏 1 𝑓(𝑥) = 𝑏 1 𝑓(𝑥) + 𝑑 1 − − 𝑑 1 + = 𝑏 1 𝑓(𝑥) + 𝑑 1 − − 𝑑 1 + = 𝑏 1 𝑓(𝑥) + 𝑑 1 − − 𝑑 1 + = 𝑏 1 𝑑 1 − 𝑑 1 + 𝑑 1 − , 𝑑 1 +
Menurut Jones & Tamiz (2010), ada empat filosofi yang  mendasari Goal  Programming, yaitu:  kecukup- puasan ( satisficing ), pengoptimalan ( optimising ), pengurutan atau pemeringkatan ( ordering/ ranking ), dan penyeimbangan ( balancing ).
Goal Programming memiliki kekhasan dibanding Linear  Programming ,  yaitu  mengakomodasi  beberapa tujuan  sekaligus,  baik  maksimasi,  minimasi,  atau pemenuhan  nilai  target  tertentu.  Kekhasan  model optimasi Goal  Programming tersebut  sesuai  dengan tujuan pemodelan AEIP berbasis agroindustri tahu, yaitu meminimasi sisa dari berbagai pertukaran material antar agroindustri.
Beberapa  batasan  dan  asumsi  perlu  ditetapkan untuk  memodelkan  sistem AEIP berbasis  agroindustri tahu. Pada penelitian ini, formulasi model terbatas pada:
1. lima  jenis  agroindustri,  yaitu  agroindustri  tahu, usaha ternak sapi potong, usaha tani kedelai, usaha pupuk organik, dan unit biodigester;
2. lima  variabel  keputusan  yang  mewakili  jumlah produksi dari masing-masing agroindustri;
3. pertukaran  material  berupa  kedelai,  ampas  tahu, jerami,  pupuk  organik);  pertukaran  air  berupa limbah cair tahu, limbah cair ternak sapi, limbah cair biodigester; dan pertukaran energi berupa biogas;
4. sumber  daya  yang  digunakan  berupa  air,  lahan (sawah irigasi dan non-irigasi) dan permintaan tahu;
5. kebutuhan air hanya pada usaha ternak sapi, usaha tani kedelai dan unit biodigester.
Asumsi-asumsi  yang  digunakan  dalam  pemodelan  ini adalah:
1. variabel  keputusan  dan  parameter  yang  diteliti bersifat linear;
2. kedelai  yang  dihasilkan  dapat  diterima  dan digunakan untuk produksi tahu;
3. jerami kedelai dapat diterima dan digunakan sebagai pakan ternak sapi;
4. output ampas  tahu  dari  produksi  tahu  yang menggunakan  kedelai  impor  sama  dengan output ampas  tahu  dari  produksi  tahu  yang  menggunakan kedelai lokal;
5. output kotoran sapi sama untuk setiap ekor sapi;
6. produksi biogas dari limbah cair tahu sama dengan produksi biogasi dari limbah cair ternak sapi;
7. nilai  parameter  tidak  berubah  dari  waktu  ke  waktu atau  sama  dengan  pada  saat  penelitian  atau pengambilan  data  (tidak  terpengaruh  perubahan lingkungan atau musim);
8. seluruh  tujuan  ( goal )  memperoleh  prioritas  dan bobot yang sama.
Variabel  keputusan  dalam  model  ini  adalah jumlah  produksi  masing-masing  agroindustri  dalam konsep AEIP yang disimbolkan 𝑥 𝑖 di mana ( i =1,2,3,4,5) adalah jenis agroindustri. Model optimasi ini memasukkan  parameter  yang  terkait  dengan  pertukaran material,  air  dan  energi  serta  paramater  yang  terkait dengan  ketersediaan  sumber  daya.  Parameter-parameter tersebut adalah:
𝑚 𝑖𝑗 = output material  per  unit  produk  agroindustri i untuk digunakan pada agroindustri j ; 𝑤 𝑖 = output limbah cair per unit produk agroindustri i ; 𝑏 𝑗𝑖 = kebutuhan material per unit produk agroindustri j yang diperoleh dari agroindustri i ; 𝑎 𝑗 = kebutuhan air per unit produk agroindustri j ; 𝑒 𝑗 = kebutuhan energi per unit produk agroindustri j; 𝑓 𝑖 = kebutuhan lahan per unit produk agroindustri i ; 𝐴 𝑖 = ketersediaan air untuk agroindustri i ; 𝐹 𝑖 = ketersediaan lahan untuk agroindustri i ; 𝑞 𝑖 = permintaan produk agroindustri i .
Simbol i dan j digunakan  untuk  membedakan agroindustri yang berperan sebagai penghasil ( i ) dengan agroindustri  yang  berperan  sebagai  pengguna  ( j )  dalam pertukaran  material,  air  dan  energi  di  mana 𝑖 = 1, … , 𝑡; 𝑗 = 1, … , 𝑡; dan 𝑖 ≠ 𝑗
Model  dibangun  dalam  bentuk  model Goal Programming tanpa  prioritas  ( non-preemptive ).  Model Goal  Programming berisi  terdiri  dari  fungsi  tujuan  dan fungsi kendala. Fungsi tujuan berisi variabel penyimpangan  positif  ( 𝑑 𝑘 + )  dan  variabel  penyimpangan negatif  ( 𝑑 𝑘 + )  yang  diminimasi.  Fungsi  tujuan  dituliskan sebagai berikut:
Minimasi 𝑧 = ∑ (𝑑 𝑘 + + 𝑑 𝑘 − ) 𝑡 𝑘=1 (1)
di mana,
𝑑 𝑘 + = variabel penyimpangan positif;
𝑑 𝑘 − = variabel penyimpangan negatif;
𝑘 = urutan fungsi kendala terkait tujuan; k =1, ..., t . Fungsi  kendala  adalah  fungsi  yang  menggambarkan kondisi-kondisi  yang  harus  dipenuhi  terkait  dengan tujuan  ( goal )  yang  ingin  dicapai  maupun  ketersediaan sumber  daya.  Fungsi  kendala  berisi  variabel  keputusan yang  disertai  dengan  parameter  terkait.  Penelitian  ini memasukkan enam jenis fungsi kendala, yaitu fungsi kendala terkait minimasi sisa pertukaran material:
𝑚 𝑖𝑗 𝑥 𝑖 − 𝑏 𝑗𝑖 𝑥 𝑗 + 𝑑 𝑘 − + 𝑑 𝑘 + = 0 (2)
fungsi  kendala  terkait  minimasi  sisa  pertukaran  limbah cair:
𝑤 𝑖 𝑥 𝑖 − 𝑎 𝑗 𝑥 𝑗 + 𝑑 𝑘 − + 𝑑 𝑘 + = 0 (3)
fungsi kendala terkait minimasi sisa pertukaran energi:
𝑥 𝑖 − 𝑒 𝑗 𝑥 𝑗 + 𝑑 𝑘 − + 𝑑 𝑘 + = 0 (4)
fungsi kendala terkait ketersediaan air:
𝑎 𝑖 𝑥 𝑖 ≤ 𝐴 𝑖 (5)
fungsi kendala terkait ketersediaan lahan:
𝑓 𝑖 𝑥 𝑖 ≤ 𝐹 𝑖 (6)
fungsi kendala terkait pemenuhan permintaan:
𝑥 𝑖 + 𝑑 𝑘 − + 𝑑 𝑘 + = 𝑞 𝑖 (7)
Penyelesaian  persoalan  optimasi  pada Goal Programming dilakukan  dengan  algoritma  simpleks. Pada  penelitian  ini,  perhitungan  simpleks  dilakukan dengan bantuan software POM-QM for Windows 5 . Kinerja  model  diukur  berdasarkan  nilai Recycle Rate (Derajat Daur Ulang). Recycle rate merupakan rasio jumlah  limbah  yang  didaur  ulang  dibandingkan  seluruh limbah  yang  dihasilkan  (Leverenz,  Tchobanoglous,  dan Spencer,  2002). Recycle  rate dapat  menggambarkan tingkat  optimalisasi  seluruh  proses  metabolisme  dalam AEIP (Djajadiningrat  &  Famiola,  2004).  Limbah  padat memiliki satuan yang berbeda dengan limbah cair. Oleh karena  itu  perhitungan Recycle  Rate dilakukan  untuk masing-masing  limbah  padat  dan  limbah  cair,  dan kemudian  dirata-rata  untuk  mendapatkan  nilai Recycle rate komulatif yang dapat dituliskan sebagai berikut:
𝑅𝑅 𝑝𝑎𝑑𝑎𝑡 = 𝐿𝑃𝑈 𝐿𝑃𝑇 × 100% (8)
𝑅𝑅 𝑐𝑎𝑖𝑟 = 𝐿𝐶𝑈 𝐿𝐶𝑇 × 100% (9) 𝑅𝑅 𝑘𝑜𝑚𝑢𝑙𝑎𝑡𝑖𝑓 = (𝑅𝑅 𝑝𝑎𝑑𝑎𝑡 + 𝑅𝑅 𝑐𝑎𝑖𝑟 )/2 (10)
di mana,
𝑅𝑅 𝑝𝑎𝑑𝑎𝑡 = Recycle Rate limbah padat (%); 𝑅𝑅 𝑐𝑎𝑖𝑟 = Recycle Rate limbah cair (%); 𝑅𝑅 𝑘𝑜𝑚𝑢𝑙𝑎𝑡𝑖𝑓 = Recycle Rate komulatif (%); 𝐿𝑃𝑇 = jumah limbah padat yang dihasilkan (kg/ hari); 𝐿𝑃𝑈 = jumah limbah padat yang didaur ulang (kg/ hari); 𝐿𝐶𝑇 = jumah limbah cair yang dihasilkan (liter/ hari);
𝐿𝐶𝑈 = jumah limbah cair yang didaur ulang (liter/ hari). Analisis Recycle  Rate akan  dilakukan  pada  tingkat agroindustri  maupun  tingkat  sistem AEIP secara keseluruhan,  baik  pada  sistem existing maupun  pada model optimasi AEIP .

## 3. Hasil dan Pembahasan
Formulasi  Model .  Model  optimasi  didasarkan pada konsep AEIP berbasis industri tahu yang terdiri dari industri tahu, usaha ternak sapi, usaha tani kedelai, usaha pupuk organik, dan unit biodigester. Interaksi pertukaran material, air dan energi serta kondisi ketersediaan sumber daya  diterjemahkan  ke  dalam  fungsi-fungsi  yang terdiri dari  jumlah  kebutuhan,  jumlah output atau  ketersediaan dan  penyimpangan  yang  mungkin  terjadi.  Gambar  2 mengilustrasikan  aliran  material,  air  dan  energi  pada AEIP berbasis industri tahu. Pertukaran kedelai. Industri tahu  membutuhkan  kedelai  sebagai  bahan  baku  untuk membuat tahu. Pertukaran kedelai dilakukan antara usaha tani  kedelai  dengan  industri  tahu.  Produksi  kedelai diharapkan sama dengan kebutuhan kedelai pada industri tahu.  Pertukaran  kedelai  memungkinkan  adanya penyimpangan positif (kelebihan produksi) atau penyimpangan  negatif  (kekurangan  produksi)  namun akan diminimasi dalam fungsi tujuan. Sehingga,
−𝑏 13 𝑥 1 + 𝑥 3 + 𝑑 1 − − 𝑑 1 + = 0 (11)
di mana,
𝑏 13 = kebutuhan kedelai per baki tahu (kg/ baki); 𝑥 1 = jumlah produksi tahu (baki/ hari);
𝑥 3 = jumlah produksi kedelai (kg/ hari); 𝑑 1 − = kekurangan jumlah produksi kedelai; 𝑑 1 + = kelebihan jumlah produksi kedelai.
Pertukaran  ampas  tahu. Pertukaran  ampas  tahu dilakukan antara industri tahu dengan usaha ternak sapi. Jumlah  ampas  tahu  yang  dihasilkan  diharapkan  sama dengan  kebutuhan  ampas  tahu  di  usaha  ternak  sapi. Pertukaran ampas tahu memungkinkan adanya penyimpangan positif (kelebihan output ) atau penyimpangan negatif (kekurangan output ) namun akan diminimasi dalam fungsi tujuan. Sehingga,
𝑚 12 𝑥 1 − 𝑏 21 𝑥 2 + 𝑑 2 − − 𝑑 2 + = 0 (12)
di mana, 𝑚 12 = output ampas tahu per baki tahu (kg/ baki); 𝑥 1 = jumlah produksi tahu (baki/ hari);
𝑏 21 = kebutuhan ampas tahu per ekor sapi (kg/ ekor); 𝑥 2 = jumlah ternak sapi (ekor).
𝑑 2 − = kekurangan jumlah ampas tahu; 𝑑 2 + = kelebihan jumlah ampas tahu;
USAHA TERNAK SAPI (2) USAHA PUPUK ORGANIK (4) USAHA TANI KEDELAI (3) Ampas Tahu Kotoran Sapi Pupuk Organik Jerami Limbah Cair Biogas BIODIGESTER (5) INDUSTRI TAHU (1) Air Kedelai Air X ₄ ±d ₄ b ₄₂ .X ₄ m ₂₄ .X ₂ ±d ₅ b ₂₃ .X ₂ a ₂ .X ₂ b ₂₁ .X ₂ m ₁₂ .X ₁ ±d ₂ b ₁₃ .X ₁ w ₁ .X ₁ e ₁ .X ₁ b ₃₄ .X ₃ m ₃₂ .X ₃ ±d ₃ X ₃ ±d ₁
a ₃ .X ₃ X ₅ ±d ₈ w ₅ .X ₅ +m ₂₄ .X ₂ ±d ₇ a ₅ .X ₅ w ₂ .X ₂ ±d ₆
Gambar 2 . Aliran Material, Air dan Energi pada Agro Eco-industrial Park Berbasis Industri Tahu
Pertukaran  jerami. Pertukaran  jerami  dilakukan antara  usaha  tani  kedelai  dengan  usaha  ternak  sapi. Jumlah  jerami  yang  dihasilkan  pada  usaha  tani  kedelai diharapkan sama dengan jumlah kebutuhan jerami  pada usaha  ternak  sapi.  Pertukaran  jerami  memungkinkan adanya  penyimpangan  positif  (kelebihan output )  atau penyimpangan negatif (kekurangan output ) namun akan diminimasi dalam fungsi tujuan. Sehingga,
−𝑏 23 𝑥 2 + 𝑚 32 𝑥 3 + 𝑑 3 − − 𝑑 3 + = 0 (13)
di mana, 𝑏 23 = kebutuhan jerami ekor sapi (kg/ ekor); 𝑥 2 = jumlah ternak sapi (ekor); 𝑚 32 = output jerami per kg kedelai (kg/ kg); 𝑥 3 = jumlah produksi kedelai (kg/ hari);
𝑑 3 − = kekurangan jumlah jerami; 𝑑 3 + = kelebihan jumlah jerami.
Pertukaran  pupuk  organik. Pertukaran  pupuk organik  dilakukan  antara  usaha  pupuk  organik  dengan usaha tani kedelai. Jumlah pupuk organik yang dihasilkan pada  usaha  pupuk  organik  diharapkan  sama  dengan jumlah kebutuhan pupuk organik pada usaha tani kedelai. Pertukaran  pupuk  organik  memungkinkan  adanya penyimpangan positif (kelebihan output ) atau penyimpangan negatif (kekurangan output ) namun akan diminimasi dalam fungsi tujuan. Sehingga,
−𝑏 34 𝑥 3 + 𝑥 4 + 𝑑 4 − − 𝑑 4 + = 0 (14)
di mana,
𝑏 34 = kebutuhan pupuk organik per kg kedelai (kg/kg); 𝑥 3 = jumlah produksi kedelai (kg/ hari); 𝑥 4 = jumlah produksi pupuk organik (kg/ hari); 𝑑 4 − = kekurangan jumlah pupuk organik; 𝑑 4 + = kelebihan jumlah pupuk organik.
Pertukaran kotoran sapi. Pertukaran kotoran sapi dilakukan antara usaha ternak sapi  dengan usaha  pupuk organik. Jumlah kotoran sapi yang dihasilkan pada usaha ternak  sapi  diharapkan  sama  dengan  jumlah  kebutuhan kotoran  sapi  pada  usaha  pupuk  organik.  Pertukaran kotoran  sapi  memungkinkan  adanya  penyimpangan positif  (kelebihan output )  atau  penyimpangan  negatif (kekurangan output )  namun  akan  diminimasi  dalam fungsi tujuan. Sehingga,
𝑚 24 𝑥 2 − 𝑏 42 𝑥 4 + 𝑑 5 − − 𝑑 5 + = 0 (15)
di mana, 𝑚 24 = output kotoran sapi per ekor sapi (kg/ ekor); 𝑥 2 = jumlah ternak sapi (ekor);
𝑏 42 = kebutuhan kotoran sapi per kg pupuk organik (kg/ kg);
𝑥 4 = jumlah produksi pupuk organik (kg/ hari);
𝑑 5 − = kekurangan jumlah pupuk organik; 𝑑 5 + = kelebihan jumlah pupuk organik.
Pertukaran  limbah  cair. Pertukaran  limbah  cair dilakukan  antara  industri  tahu  dan  usaha  ternak  sapi dengan  unit  biodigester.  Jumlah  limbah  cair  yang dihasilkan  oleh  industri  tahu  dan  usaha  ternak  sapi diharapkan  sama  dengan  jumlah  kebutuhan  limbah  cair oleh unit biodigester. Pertukaran limbah cair memungkinkan adanya penyimpangan positif (kelebihan output ) atau penyimpangan negatif (kekurangan output ) namun akan diminimasi dalam fungsi tujuan. Sehingga, 𝑤 1 𝑥 1 + 𝑤 2 𝑥 2 − 𝑎 5 𝑥 5 + 𝑑 6 − − 𝑑 6 + = 0 (16) di mana, 𝑤 1 = output limbah cair per baki tahu (liter/ baki); 𝑥 1 = jumlah produksi tahu (baki/ hari); 𝑎 5 = kebutuhan limbah cair per m 3 biogas (liter/ m 3 );
𝑥 5 = jumlah produksi biogas (m 3 / hari); 𝑑 6 − = kekurangan jumlah limbah cair;
𝑑 6 + = kelebihan jumlah limbah cair.
Pertukaran  air. Pertukaran  air  dilakukan  antara usaha  ternak  sapi  dan  usaha  tani  kedelai  dengan  unit biodigester.  Jumlah  limbah  cair  terolah  ( treated  water ) yang  dihasilkan  oleh  biodigester  digabung  dengan  air irigasi  diharapkan  sama  dengan  jumlah  kebutuhan  air oleh usaha ternak sapi dan usaha tani kedelai. Pertukaran air  memungkinkan  adanya  penyimpangan  positif (kelebihan output ) atau penyimpangan negatif (kekurangan output )  namun  akan  diminimasi  dalam fungsi tujuan. Kondisi tersebut menggabungkan pertukaran  limbah  cair  pada  persamana  (3)  dan ketersediaan  (air  irigasi)  pada  pertidaksamaan    (5), sehingga,
−𝑎 2 𝑥 2 − 𝑎 3 𝑥 3 + 𝑤 5 𝑥 5 + 𝑑 7 − − 𝑑 7 + = −𝐴 3 (17) di mana, 𝑎 2 = kebutuhan air kebersihan ternak (liter/ ekor); 𝑥 2 = jumlah ternak sapi (ekor); 𝑎 3 = kebutuhan air irigasi tanaman kedelai (liter/ kg); 𝑥 3 = jumlah produksi kedelai (kg/ hari); 𝑤 5 = output limbah cair per m 3 biogas (liter/ m 3 ); 𝑥 5 = jumlah produksi biogas (m 3 / hari); 𝑑 7 − = kekurangan jumlah air; 𝑑 7 + = kelebihan jumlah air;
𝐴 3 = jumlah air irigasi yang tersedia (liter/ hari).
Pertukaran  biogas. Selama  ini,  industri  tahu menggunakan  bahan  bakar  sekam  padi,  serbuk  gergaji atau  kayu  bakar  untuk  proses  perebusan  bubur  kedelai. Kebutuhan  energi  pada  industri  tahu  dapat  digantikan dengan  biogas  yang  dihasilkan  oleh  unit  biodigester. Produksi biogas oleh biodigester diharapkan cukup untuk memenuhi  kebutuhan  energi  pada  industri  tahu. Pertukaran biogas antara unit biodigester dengan industri tahu memungkinkan adanya kelebihan produksi (penyimpangan  positif)  atau  kekurangan  produksi (penyimpangan negatif). Sehingga:
−𝑒 1 𝑥 1 + 𝑥 5 + 𝑑 8 − − 𝑑 8 + = 0 (18)
di mana,
𝑒 1 = kebutuhan biogas per baki tahu (m 3 / baki); 𝑥 1 = jumlah produksi tahu (baki/ hari); 𝑥 5 = jumlah produksi biogas (m 3 / hari); 𝑑 8 − = kekurangan jumlah biogas; 𝑑 8 + = kelebihan jumlah biogas.
Ketersediaan  lahan  budidaya. Produksi  kedelai ditentukan oleh  parameter kebutuhan lahan dan dibatasi oleh  luas  lahan  yang  tersedia  untuk  budidaya  kedelai. Kondisi tersebut dituliskan dalam fungsi:
𝑓 3 𝑥 3 ≤ 𝐹 3 (19)
di mana,
𝑓 3 = kebutuhan lahan per kg kedelai (m 2 / kg); 𝑥 3 = jumlah produksi kedelai (kg/ hari);
𝐹 3 = ketersediaan lahan budidaya kedelai (m 2 /hari).
Tabel 2 . Nilai Parameter Model Optimasi AEIP
Pemenuhan  permintaan  tahu. Pengusaha  tahu memutuskan  untuk  memenuhi  permintaan  tahu  tanpa adanya  kekurangan  produksi  (d - )  maupun  kelebihan produksi (d + ) sehingga produksi tahu harus sama dengan
jumlah  permintaan.  Kondisi  tersebut  dituliskan  dalam fungsi:
𝑥 1 = 𝑞 1 (20)
di mana,
𝑥 1 = jumlah produksi tahu (baki/ hari); Parameter Simbol Nilai Output ampas tahu (kg/ baki) m 12 3,04 Output kotoran sapi (kg/ ekor) m 24 25 Output jerami per kg kedelai (kg/kg) m 32 2,27 Output limbah cair tahu (liter/baki) w 1 51,92 Output limbah cair sapi (liter/ekor) w 2 50 Output limbah cair biodigester (liter/ m 3 ) w 5 71,43 Kebutuhan kedelai (kg/baki) b 13 1,65 Kebutuhan ampas tahu (kg/ekor) b 21 5 Kebutuhan jerami (kg/ekor/hari) b 23 10,1 Kebutuhan pupuk organik (kg/kg) b 34 1 Kebutuhan kotoran sapi (kg/kg) b 42 1,38 Kebutuhan air kebersihan (liter/ekor) a 2 40 Kebutuhan air tanaman (liter/kg) a 3 745,5 Kebutuhan limbah cair (liter/m 3 ) a 5 71,43 Kebutuhan biogas (m 3 /baki) e 1 0,6 Kebutuhan lahan (m 2 /kg) f 3 5 Ketersediaan air irigasi (liter/hari) A 3 422.253 Ketersediaan lahan budidaya (m 2 /hari) F 3 6.653 Permintaan tahu (baki/hari) q 1 1.260
𝑞 1 = jumlah permintaan tahu (baki/ hari).
Nilai  Parameter :  Nilai  parameter  dalam  model optimasi AEIP berbasis industri tahu dihitung berdasarkan  data  dari  lokasi  penerapan  model.  Pada penelitian ini, nilai parameter diperoleh berdasarkan data di  sentra  industri  tahu  Giriharja  Kabupaten  Sumedang sebagaimana dicantumkan dalam Tabel 2.
Analisis  Variabel  Keputusan .  Berdasarkan perhitungan  simpleks  diperoleh  solusi  optimal  berupa jumlah  produksi  untuk  masing-masing  agroindustri dalam AEIP berbasis industri tahu di sentra industri tahu Giriharja sebagaimana dicantumkan dalam Tabel 3.
Tabel 3 . Perbandingan Jumlah Produksi pada Sistem Existing dengan Jumlah Produksi Optimal dari Model
Optimasi AEIP Agroindustri Jumlah Produksi Existing Optimasi Satuan Industri Tahu 1.260 1.260 baki/hari Ternak Sapi 40 147,47 ekor/periode Kedelai 0 656,13 kg/hari Pupuk Organik 0 1.496,05 kg/hari Biodigester 336 1.019,08 m 3 /hari
Sistem existing terdiri dari tiga agroindustri, yaitu industri  tahu,  usaha  ternak  sapi  dan  biodigester.  Model optimasi AEIP menambahkan dua agroindustri pendukung,  yaitu  usaha  tani  kedelai  dan  usaha  pupuk organik.  Jumlah  produksi  pada  usaha  ternak  sapi  dan biodigester  pada  model  optimasi AEIP lebih  tinggi dibanding  sistem existing .  Penambahan  agroindustri pendukung dan peningkatan jumlah produksi pada model optimasi AEIP merupakan perwujudan dari optimalisasi pemanfaatan limbah dan pemenuhan kebutuhan material dari  dalam  sistem.  Usaha  tani  kedelai  dibangun  untuk memasok  kebutuhan  kedelai  pada  industri  tahu, sedangkan  usaha  pupuk  organik  dibangun  untuk mengolah limbah kotoran yang belum dimanfaatkan pada sistem existing . Peningkatan jumlah produksi ternak sapi berdampak  pada  peningkatan  pemanfaatan  ampas  tahu dan  jerami  kedelai.  Peningkatan  produksi  biogas berdampak  pada  peningkatan  pemanfaatan  limbah  cair industri tahu dan limbah cair ternak sapi.
Analisis Penyimpangan . Tujuan yang ditetapkan dalam  model  optimasi AEIP adalah  minimasi  sisa pertukaran material. Model optimasi AEIP menghasilkan jumlah  produksi  yang  paling  ‘seimbang’  dengan  sisa pertukaran  paling  minimal  yang  mungkin  bisa  dicapai. Sisa  pertukaran  material  diwakili  dengan  variabel penyimpangan  positif  (d + )  dan  variabel  penyimpangan negatif  (d - ).    Tabel  4  menunjukkan  nilai  penyimpangan yang dicapai dari model optimasi AEIP .
Pada  pertukaran  kedelai  terdapat  kekurangan produksi  sejumlah  422,87  yang  ditunjukkan  pada  nilai variabel  d - .  Kekurangan  ini  harus  dipenuhi  dari  luar
sistem dengan cara mendatangkan kedelai dari luar. Pada pertukaran  ampas  tahu,  pupuk  organik,  air,  dan  biogas terdapat  kelebihan  produksi  masing-masing  sejumlah 3093,06  kg/hari,  839,91  kg/hari,  0,03  liter/hari  dan 263,08  m 3 /hari.  Kelebihan  produksi  ampas  tahu,  pupuk organik, air dan biogas tidak akan berdampak buruk pada lingkungan  karena  ampas  tahu,  pupuk  organik,  air  dan biogas  memiliki  manfaat  dan  nilai  ekonomi  sehingga dapat  digunakan  untuk  untuk  memenuhi  permintaan  di luar sistem.
Tabel 4 . Nilai Penyimpangan Positif (d+) dan Penyimpangan Negatif (d-) dari Model Optimasi AEIP Kendala d + d - Pertukaran Kedelai 0 1422,87 Pertukaran Jerami 0 0 Pertukaran Ampas Tahu 3.093,06 0 Pertukaran Pupuk Organik 839,91 0 Pertukaran Kotoran Sapi 0 0 Pertukaran Limbah Cair 0 0 Pertukaran Air 0,03 0 Pertukaran Biogas 263,08 0
Analisis  Recycle  Rate . Recycle  Rate dihitung pada  tingkat  agroindustri  maupun  sistem AEIP keseluruhan. Hasil perhitungan Recycle Rate pada sistem existing dan model optimasi AEIP disajikan dalam Tabel 5.
Tabel 5 . Perbandingan Recycle Rate antara Sistem Existing dengan Model Optimasi AEIP Agroindustri Recycle Rate Existing Optimasi Industri Tahu 21% 59,6% Usaha Ternak Sapi 0% 100% Usaha Tani Kedelai - 100% Usaha Pupuk Organik - - Biodigester 0% 100% Sistem Keseluruhan 15,4% 79,1%
Pada  sistem existing ,  hanya  terdapat  industri tahu,  usaha  ternak  sapi  dan  biodigester.  Nilai Recycle Rate menunjukkan  bahwa  pada  sistem existing ,  hanya 21%  limbah  industri  tahu  yang  didaur  ulang  dan  0% limbah ternak sapi dan biodigester yang didaur ulang. Hal tersebut  bisa  dipahami  karena  hanya  sebagian  limbah padat dan limbah cair tahu yang dimanfaatkan, sedangkan limbah kotoran sapi, limbah cair ternak sapi, dan limbah cair biodigester belum dimanfaatkan sama sekali.
Pada  model  optimasi  AEIP,  terdapat  empat agroindustri  menghasilkan  limbah  yaitu  industri  tahu, usaha  ternak  sapi,  usaha  tani  kedelai,  dan  biodigester, sedangkan  usaha  pupuk  organik  tidak  menghasilkan limbah. Nilai Recycle Rate menunjukkan bahwa limbah ternak sapi,  limbah usaha    tani    kedelai    dan   limbah
biodigester  telah  didaur  ulang  seluruhnya.  Di  sisi  lain sebanyak 59,6% limbah industri tahu telah didaur ulang.
Secara  keseluruhan,  sistem existing mencapai Recycle  Rate sebesar  15,4%  yang  diperoleh  dari pemanfaatan sebagian ampas tahu sebagai  pakan  ternak dan  sebagian  limbah  cair  tahu  untuk  biogas.  Model optimasi AEIP mampu  meningkatkan Recycle  Rate hingga  79,1%  yang  dicapai  melalui  pemanfaatan sebagian ampas tahu dan seluruh limbah cair tahu, limbah cair ternak sapi, limbah cair biodigester, limbah kotoran sapi, dan limbah jerami kedelai.

## 4. Kesimpulan
Metode non-preemptive Goal Programming dapat digunakan untuk membangun model optimasi Agro Eco- industrial  Park ( AEIP )  berbasis  industri  tahu.  Model optimasi AEIP berbasis industri  tahu  merepresentasikan pertukaran  material,  air,  dan  energi  dan  penggunaan sumber  daya  di  antara  industri  tahu,  usaha  ternak  sapi, usaha  tani  kedelai,  usaha  pupuk  organik  dan  unit biodigester.  Model  menghasilkan output solusi  optimal berupa  jumlah  produksi  masing-masing  agroindustri yang berguna dalam perencanaan kapasitas  agroindustri dalam  rangka  pengembangan AEIP .  Kinerja  model optimasi AEIP lebih baik dibanding sistem existing yang ditunjukkan dengan penurunan sisa limbah (hingga 0 liter limbah  cair/hari)  dan  peningkatan Recycle  Rate dari 15,4%  pada  sistem existing menjadi  79,1%  pada model optimasi.

## 5. Ucapan Terima Kasih
Terima  kasih  disampaikan  kepada  seluruh narasumber:  Kelompok  Pengusaha  Tahu  Giriharja Sumedang,  Kelompok  Tani  Raharja,  Balai  Penyuluh Pertanian (BPP) Kec. Sumedang Utara, Balai Pengamatan Antariksa dan Atmosfer (BPAA) Sumedang, dan  Loka  Penelitian  Teknologi  Bersih  –  Lembaga  Ilmu Pengetahuan Indonesia.

## 6. Daftar Pustaka
Adack,  J.  (2013).  Lex  Administratum,  Vol.I/No.3/Jul- Sept/2013. Lex Administratum , I (3), 78–87. Creswell,  J.  W.  (2014). Research  Design:  Qualitative, Quantitative  and  Mixed  Methods  Approaches,  4 Edition. London: Sage. Dimyati,  T.  &  Dimyati,  A.  (2010). Model-model Pengambilan  Keputusan .  Bandung:  Sinar  Baru Aglesindo.
Dinas  Koperasi,  UKM,  Perindustrian  dan  Perdagangan Kabupaten  Sumedang.  (2018).  Data  Industri  di Kabupaten  Sumedang.  Kabupaten  Sumedang, Jawa Barat, Indonesia.
Djajadiningrat,  S.  T.,  &  Famiola,  M.  (2004). Kawasan Industri Berawawasan Lingkungan (Eco-Industrial Park):  Fenomena  Baru  dalam  Membangun
Industri  dan  Kawasannya  Demi  Masa  Depan Berkelanjutan. Bandung: Rekayasa Sains. Djuwendah,  E.,  Ma'mun,  D.,  &  Hapsari,  H.  (2015).
Kajian Potensi Kedelai Lokal sebagai Bahan Baku Industri  Tahu  Sumedang. Prosiding  Seminar Nasional, Agribisnis Kedelai: Antara Swasembada dan Kesejahteraan Petani , 322-330.
Fauziyah. (2016). Penerapan Metode Goal Programming untuk  Mengoptimalkan  Beberapa  Tujuan  pada Perusahaan dengan Kendala Jam kerja, Permintaan dan Bahan Baku. Jurnal  Matematika Mantik Vol. 02 (1) Oktober 2016.
Harahap,  J.  (2017).  Tahu  Sumedang  sebagai  Makanan Orang  Sunda  yang  Sehat  dan  Bergizi :  Sebuah Studi  Ilmu  Sosial  untuk  Kesehatan, 10 (1),  117– 128.
Jones,  D.,  Tamiz,  M.  (2010). Practical  Goal Programming (International Series in Operations Research  &  Management  Science) .  New  York: Springer.
Leverenz, H., Tchobanoglous, G., Spencer, D.B. (2002). Recycling. In G. Tchobanoglous & F. Kreith. (Ed) Handbook  of  Solid  Waste  Management (pp.8.1- 8.77) . 2nd Ed. McGraw-Hill. Lifset,  R.,  &  Graedel,  T.  E.  (2002).  No  Title.  In  R.  U. Ayres  &  L.  W.  Ayres  (Eds.), A  Handbook  of Industrial  Ecology (pp.  3–15).  Northampton Massachusetts:  Edward  Elgar  Publishing  Inc.
Retrieved from http://pustaka.unp.ac.id/file/abstrak_kki/EBOOKS /A Handbook of Industrial Ecology.pdf
Lowe,  E.  A.  (2001). Eco-industrial Park  Handbook  for Asian  Developing  Countries .  Oakland:  Indigo Development. Retrieved from www.indigodev.com Natsir, M. (1999). Metodologi Penelitian. Jakarta: Galia Indonesia.
Novita,  E.,  Taruna,  I.,  &  Wicaksono,  T.  F.  (2016). Prosiding  Seminar  Nasional  Apta, Jember  26-27 Oktober 2016, 376–381.
Pojoh,  B.,  Syarief,  R.,  Seminar,  K.,  &  Sudarmasto. (2010).  Model  Pengembangan  Agroecoindustrial Park Kota Bitung. Jurnal  Riset  Industri2 , IV , 43– 52.  Melalui  http://webcache.googleusercontent. com/search?q=cwww.kemenperin.go.id/download /4741/Model-Pengembangan-Agro-Eco- Industrial-Park-di-Kota-Bitung-Provinsi- Sulawesi-Utara+&cd=2&hl=id&ct=clnk&gl=id Santoso,  H.,  Susanty,  A.,  dan  Putriasih,  J.  (2014). Rekayasa  Ekologi  Industri  dalam  Mendukung Pembangunan  Agro  Eco-Industrial  Park  Skala Pedesaan. J@TI Undip Vol. IX, No. 2, Mei 2014. Tabucanon,  M.  T.  (1988). Multiple  Criteria  Decision Making  in  Industry. New  York:  Elsevier  Science Publishing Company, Inc.
Tiu, Bryan T. C. & Cruz, D. E. (2017). An MILP Model for Optimizing Water Exchanges in Eco Industrial Parks  Considering  Water  Quality. Resources, Conservation and Recycling Vol. 119 April 2017. Melalui https://doi.org/10.1016/j.resconrec.2016.06.005 [03/01/2019]