## Pemodelan Systems Dynamics pada Penanganan Sampah di Desa Penambangan Kabupaten Sidoarjo
Dini Retnowati 1 , Ahmad Fatih Fudhla 2* , Ahmad Yani 3
1,2,3 Program Study Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Maarif Hasyim Latif Raya Ngelom Megare, Taman, Sidoarjo, 61257, Indonesia
1) dini_retnowati@dosen.umaha.ac.id,
2) fatih_fudhla@dosen.umaha.ac.id,
3) ahmadyani0071995@gmail.com

## (Makalah: Diterima Juli 2021, direvisi Oktober 2021, dipublikasikan November 2021)
Intisari—  Emisi karbon terbesar berasal dari residu yang ditinggalkan dari aktivitas manusia. Pada volume besar dan tak terkendali, emisi ini menjadi penyebab utama pemanasan global. Sumbangsih emisi gas buang juga bersumber dari aktivitas sehari-hari masyarakat. Di negara Indonesia, yang termasuk dalam kategori negara berkembang, aktivitas masyarakat lebih banyak terakumulasi di tingkat desa. Desa Penambangan merupakan desa yang terletak di kabupaten Sidoarjo provinsi Jawa timur yang memiliki luas wilayah kurang lebih 150 Ha dengan jumlah penduduk  5.816 jiwa. Pada penelitian ini dilakukan kajian dengan pendekatan system dynamics bagaimana penanganan sampah di desa tersebut. Model system dynamics yang dihasilkan bisa digunakan untuk bahan pertimbangan pemerintah desa Penambangan dalam menangani sampah. Berdasarkan simulasi model, seiring berjalannya waktu, total tingkat emisi karbon dari sampah desa meningkat rata-rata 10.8% tiap bulan. Dengan melakukan penanganan sampah organing yang lebih komprehensif, emisi karbon berkurang hingga 90.4% dibandingkan kondisi awal di level model.
Kata kunci — Emisi Karbon, Penanganan Sampah, Sampah Organik , System Dynamics, Sustainability .
Abstract— The largest carbon emissions come from residues of human activities. In large and uncontrolled volumes, these cause global warming. As an accumulation,  The emissions also come from the daily activities of the community. In developing countries such as Indonesia, community activities are mostly accumulated at the village level. “Penambangan” is one of villages located in Sidoarjo, East Java, which has an area of approximately 150 hectares with a population of 5,816 people. In this study, a system dynamics approach was carried out on how to handle waste in the village. The resulting model can be used by local government for consideration in handling them. Based on the model simulation, the total level of carbon emissions of the community increased by an average of 10.8% per month. By carrying out more comprehensive handling of waste, carbon emissions are reduced by 90.4% compared to the initial conditions at the model level.
Keywords — Carbon Emissions, waste management, Organic Waste, System Dynamics, Sustainability .

## I. P ENDAHULUAN
Desa  Penambangan  secara  administratif  berada  di  wilayah Kecamatan  Balongbendo  Kabupaten  Sidoarjo.  Mata  pencaharian penduduk beraneka ragam dengan mata pencaharian utama adalah di bidang pertanian. Di area desa juga terdapat pasar desa yang menjadi pusat  kegiatan  ekonomi  harian  dari  warga  desa.  Selain  hasil  bumi warga lokal desa, berbagai komoditas lainnya juga diperdagangkan di pasar desa tersebut. Hidupnya aktivitas perekonomian yang berpusat di pasar desa  juga  menimbulkan  masalah tersendiri  berupa sampah pasar  yang  ketika  tidak  dikelola  dengan  baik  akan  menimbulkan permasalahan tersendiri.
Pada  tahun  2019  jumlah  penduduk  di  Desa  Penambangan berjumlah  5.816  jiwa.  Jumlah  penduduk  yang  cukup  besar  ini berdampak juga pada jumlah sampah yang dihasilkan dari aktivitas sehari-hari warga. Jumlah sampah yang dihasilkan warga kurang lebih 0,5 kg dari 1 orang dalam 1 harinya. Beberapa solusi dapat diterapkan untuk mengatasi masalah tersebut yaitu dengan menerapkan strategi 3R reuse,  reduce dan recycle .  Melalui  solusi  tersebut  diharapkan sampah  rumah  tangga  dapat  dimanfaatkan  kembali  bahkan  dapat diubah  yang  menjadi  suatu  barang  yang  memiliki  nilai  ekonomis tinggi dan dapat dijual [1].
Terkait dengan pengelolaan sampah maka diperlukan adanya suatu tatakelola  manajemen  sampah  dimana  tata  kelola  sampah  ini merupakan  permasalahan  sistem  yang  tidak  sederhana  dan  bersifat kompleks  [2].  Terutama  tatakelola  sampah  yang  diproduksi  oleh masyarakat desa. Sampah yang dihasilakan bukan hanya dari sampah, rumah tangga tetapi juga sampah pertanian, sampah aktivitas bisnis, dan sampah dari pasar desa. Stakeholder yang terlibat pun bermacam- macam dan selalu berubah-ubah seiring berjalannya waktu. Salah satu pendekatan permodelan  yang bisa mengakomodir sifat sistem  yang seperti itu adalah, permodelan system dynamics [3].
Pendekatan system  dynamics dalam  tema  persampahan  sudah banyak digunakan dalam berbagai penelitian. Di antaranya An et. al [4]  menggunakan system  dynamics untuk  mensimulasikan  potensi utilisasi dari tempat pembuangan akhir Sampah di kota  metropolis. Chaerul  et  al  [5];  Ciplak  dan  Barton  [6]  dan  Eleyan  et  al.  [7] menggunakan  pendekatan system  dynamics pada  permasalahan sampah limbah hasil aktivitas kesehatan. Selain itu juga diaplikasikan untuk  permasalahan  sampah  konstruksi  [2],  [8]. System  dynamics untuk  melakukan  analisis  Gas  Rumah  Kaca  Berbasis Life  Cycle , Energi, dan Sosio Ekonomi pada Pengelolaan Sampah Perkotaan oleh Lu et al [9] dan Fehr et al [10], system dinamics untuk menganalisis pengaruh  banjir  dan  pemisahan  sampah  terhadap  pelayanan penanganan sampah kota[11], [12]. Prediksi produksi sampah pada
area  pinggiran  kota  [13].  Permasalahan  sampah  industri  roti  [14], permasalahan  sampah  telepon  genggam  [15],  [16]  dan  problem tentang sampah lainnya.
Didalam penelitian  ini  akan dibuat analisis  sistem dinamik pada pengolahan sampah di desa penambangan, sehingga diharapkan bisa menghasilkan  usulan  strategis  bagi  pengambil  keputusan  dibidang lingkungan hidup di desa tersebut.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN

## A. Pengolahan Sampah
Sampah adalah masalah bagi semua kalangan, terutama masyarakat Sidoarjo. Aktivitas sehari-hari  yang dilakukan secara terus-menerus mulai  pagi  hingga  larut  malam  berpotensi  menimbulkan  sampah. Berdasarkan  data  yang  berasal  dari  Dinas  Lingkungan  Hidup  dan Kebersihan Kabupaten Sidoarjo, jumlah potensi sampah di Sidoarjo mencapai 2.400 ton per hari dan hanya sekitar 600 ton sampah per hari yang mampu ditampung oleh instalasi pengolah sampah di Sidoarjo [17].
Bertambahnya  jumlah penduduk dari tahun ke tahun merupakan salah satu dari faktor bertambahnya timbunan sampah tiap tahunnya. Penambahan timbunan sampah juga disebabkan oleh pola konsumsi. Semakin  mengarah  ke  daerah  perkotaan  maka  perubahan  semakin nyata menambah naiknya jumlah timbunan sampah [18].
B. System Dynamics.
Metodologi  sistem  dinamik  pertma  kali  diperkenalkan  dan dikembangkan oleh Jay W. Forrester pada 1950-an di MIT, Amerika Serikat [19]. Metode ini  mampu  mengakomodir  tendensi dinamika sistem-sistem  kompleks,  yaitu  pola-pola  tingkah  laku  yang dibangkitkan  oleh  sistem  itu  sendiri  yang  selalu  berubah  seiring dengan adanya perubahan waktu [20].
Sistem dinamik adalah suatu teknik pemodelan (matematis) yang digunakan untuk  memahami, dan  mendiskusikan  isu, masalah, dan atau  sistem  yang  kompleks,  atau  suatu  pendekatan  pemahaman terhadap perilaku non-linier sistem kompleks dengan menggunakan terminologi stock , flow , feedback-loop , dan time delay [21]. Tahapan untuk membuat model sistem dinamik adalah: ([3], [4], [22] 1. Observasi secara keseluruhan sistem amatan
2. Identifikasi variabel
3. Causal Loop Diagram (CLD)
4. Stock & Flow Diagram (SFD)
5. Validasi Model
6. Analisis dan Penyusunan  Skenario alternatif
1) Causal Loop Diagram (CLD)
Causal loop diagram merupakan sebuah konsep dimana hubungan sebab-akibat  diwujudkan  dalam  bentuk  diagram  sebab-akibat  atau causal-loop. Diagram ini berisikan serangkaian variabel(komponen), yang  masing-masing  merepresentasikan  proses  atau  status  dan membentuk proses dengan penekanan pada aspek-aspek sebab-akibat [21].
Gambar 1. Salah satu contoh Causal Loop Diagram 2) Stock & Flow Diagram (SFD)
Stock & flow bisa juga disebut dengan level & rate yang merupakan terjemahan, translasi, kelanjutan, atau salah satu bentuk implementasi dari diagram causal loop yang sudah bersifat kuantitatif yang dalam bentuk model simulasinya, dituliskan di dalam format paket aplikasi perangkat lunak tertentu [23].
Gambar 2. Contoh Stock & flow diagram
Stock dan flow merupakan  konsep  pokok  dari  teori  sistem dinamik, stock adalah elemen  yang dapat berubah serta dapat menggambarkan  proses  penyimpanan  jenis  entitas  atau informasi, stock dapat  berubah  karena  pengaruh  dari flow , sedangkan flow menunjukkan pola aliran perubahan stock serta menambahkan beberapa entitas atau informasi, didalam model sebuah flow disebut sebagai variabel yang dapat mempengaruhi sebuah level [20], [23], [24] .

## 3) Validasi dalam System Dynamics
Validasi model dilakukan untuk mengetahui akurasi sebuah model yang dibuat berdasarkan persamaan matematis. Agar sebuah model dapat menunjukkan permasalahan yang sebenarnya, sebelum proses validasi  dilakukan,  maka  model  disimulasikan  untuk  memperoleh hasil keluaran yang berdasarkan perilaku system [3]. Validasi pada model sistem dinamik ini bisa dilakukan dengan Uji parameter model, uji kecukupan batasan dan uji perilaku model [25] [26].

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Deskripsi Objek Penelitian
Model ini dibuat untuk mengetahui tingkat volume sampah di desa penambangan  sebelum  dilakukan  penanganan  maupun  sesudah dilakukan penanganan. Secara geografis desa ini berada di ketinggian 6 m di atas permukaan air laut (dataran rendah). Secara administratif, Desa  Penambangan  terletak  di  wilayah  Kecamatan  Balongbendo Kabupaten  Sidoarjo  dengan  posisi  dibatasi  oleh  wilayah  desa-desa tetangga.  Di  sisi  Barat  berbatasan  dengan  Desa  Wonokupang  dan Desa  Bogem  Pinggir,  Di  sisi  Utara  berbatasan  dengan  Desa Wringinanom,  di  sisi  timur  berbatasan  dengan  desa  Jeruklegi  dan Desa Balongbendo, sedangkan di sisi Selatan berbatasan dengan Desa Bakalan wiringipitu [27].
Wilayah  Desa  Penambangan  secara  umum  mempunyai  ciri
jumlah sampah jumlah penduduk jumlah tempat kumuh + - + lingkungan kotor + Jumlah sampah jumlah penduduk Tempat Pengolahan
Sementara
geologis berupa lahan tanah hitam yang sangat cocok sebagai lahan pertanian dan perkebunan.  Lahan di desa  ini  sangat subur,    dengan rata-rata padi yang dipanen pertahun sebanyak 6 ton/ha. Komoditas lainnya  berupa  jagung,  mangga,  tebu,  kacang  kedelai  dan  kacang tanah.  Terdapat  pula  pasar  desa  yang  menjadi  sentra  aktivitas perekonomian warga. Semua komoditas asli desa dan dari luar desa diperjual  belikan  di  pasar  trasisional  ini.  Pasar  desa  ini  juga menyokong kebutuhan kebutuhan dari masyarakat di sekitaran desa Penambangan. Tingginya aktivitas warga merupakan pertanda yang positif  pada  kemajuan  suatu  desa,  namun  juga  menyisakan permasalahan tersendiri yakni produk sisa berupa sampah. Baik yang ditimbulkan  oleh  aktivitas  pertanian,  aktivitas  pasar  dan  aktivitas warga  sehari-hari.  Ketika  permasalahan  sampah  ini  tidak  ditangani dengan baik maka akan menurunkan kualitas hidup dari masyarakat itu sendiri.
Gambar 3.  Peta lokasi desa Penambangan

## B. Pemodelan System Dynamics

## 1) Identifikasi Variabel
Identifikasi  variabel  dilakukan  untuk  mengidentifikasi variabel-variabel yang nantinya memberikan pengaruh terhadap penanganan sampah di Desa Penambangan. Tabel 1 dibawwah ini  menunjukkan  tahapan  identifikasi  variabel  awal  untuk pembuatan model.
TABEL I

## VARIABEL MODEL UTAMA
No Variabel 1 produksi sampah rumah tangga 2 laju pertambahan penduduk 3 jumlah penduduk Desa 4 laju pengurangan penduduk 5 laju pindah keluar 6 laju kematian 7 laju kelahiran 8 jumlah Keluarga 9 rata2 anggota keluarga 10 produksi sampah organik rumah tangga 11 produksi sampah anorganik dari Rumah tangga
2) Causal Loop Diagram
Setelah  variabel  teridentifikasi  maka  selanjutnya  yaitu
membuat model causal loop diagram . Di dalam model tersebut nantinya  diisi dengan variabel yang sudah teridentifikasi pada tabel 1. Diagram ini berisikan serangkaian variabel (komponen) yang masing-masing merepresentasikan proses atau status dan membentuk proses dengan penekanan pada aspek-aspek sebab- akibat.
Variabel pada tabel 1 dijadikan diagram sebab akibat untuk menjadi  interaksi  antara  variabel  yang  satu  dengan  yang lainnya. Artinya variabel tersebut akan membentuk suatu loop yang  siklusnya  akan  berulang  dengan  tanda  anak  panah  pada variabel  yang  ditunjuk.  Interaksi  tersebut  disajikan  pada gambar 4.
Gambar 4. causal loop diagram

## 3) Model Stock and Flow Diagram
Stock  n  flow  diagram (SFD)  adalah  langkah  selanjutnya setelah causal  loop  diagram .  beberapa  variabel  utama ditampilkan  pada  pembuatan  SFD.  Formulasi  model  dapat dilihat pada tabel 2 yang menampilkan formulasi dari tiap-tiap variabel.
TABEL II

## FORMULASI PADA MODEL
No Variabel Formulasi Unit 1 produksi sampah rumah tangga jumlah Keluarga*produksi sampah bulanan per KK Kg/Month 2 laju pertambahan penduduk laju kelahiran+laju pindah masuk orang/Month 3 jumlah penduduk Desa laju pertambahan penduduk-laju pengurangan penduduk orang 4 laju pengurangan penduduk laju kematian+laju pindah keluar orang/Month 5 laju pindah keluar INTEGER(jumlah penduduk Desa*tingkat perpindahan penduduk keluar desa) orang/Month 6 laju kematian
INTEGER(jumlah penduduk Desa*tingkat kematian)
orang/Month
produksi sampah rumah tangga produksi sampah pasar produksi sampah organik rumah tangga produksi sampah anorganik rumah tangga + + produksi sampah organik pasar produksi sampah anorganik pasar + + proporsi sampah anorganik dari pasar proporsi sampah organik dari pasar + + + proporsi sampah organik dari rumah tangga proporsi sampah anorganik dari rumah tangga + + - - tingkat perpindahan penduduk masuk desa laju pindah masuk jumlah penduduk
Desa
laju pertambahan penduduk tingkat perpindahan penduduk keluar desa laju pindah keluar laju pengurangan penduduk laju kematian tingkat kematian jumlah Keluarga rata2 anggota keluarga
7 laju kelahiran INTEGER(jumlah penduduk Desa*tingkat kelahiran) orang/Month 8 jumlah Keluarga
INTEGER(jumlah penduduk Desa/rata2 anggota keluarga) KK 9 produksi sampah organik rumah tangga produksi sampah rumah tangga*proporsi sampah organik rumah tangga Kg/Month 10 produksi sampah anorganik dari Rumah tangga produksi sampah rumah tangga*proporsi sampah anorganik rumah tangga Kg/Month
Gambar 5. Model Stock n Flow Diagram system awal

## 4) Validasi Model

## Uji Parameter Model (Model Parameter Test)
Nilai  parameter  dalam  model  dapat  diuji  dengan  cara sederhana,  misalnya,  terhadap  data  historis.  Uji  parameter model dapat dilakukan dengan cara melihat dua variabel yang saling  berhubungan,  dengan  membandingkan  antara  kondisi aktual  dengan  hasil  simulasi.  Hasil  simulasi  dapat  diartikan baik  jika  polanya  sama  dengan  kondisi  aktual.  Variabel  pada model  yang  diuji  misal  jumlah  penduduk  desa  dan  produksi sampah  rumah  tangga  dengan  logika  aktualnya  adalah  jika jumlah  penduduk  desa  semakin  lama  semakin  naik,  maka produksi sampah rumah tangga juga naik.  Sehingga jika hasil simulasikan  menunjukan  perilaku  yang  sama  maka  model dikatakan valid.
Gambar 6. Grafik Hasil simulasi antara “jumlah penduduk desa” dan tingkat “produksi sampah rumah tangga” bulanan.

## Uji Perilaku Model (Model Behaviors test)
Uji perilaku  model dilakukan dengan cara  membandingkan antara  data  histori  dengan  data  hasil  simulasi.  Uji  perilaku model  atau  uji  t  (2  sampel)  digunakan  untuk  menghitung perbedaan  interval  antar  dua  populasi  yaitu  populasi  data produksi  sampah  dari  hasil  simulasi  dengan  data  produksi sampah  dari  kondisi  riil.  Ketika  standar  deviasi  populasi  σ's tidak  diketahui,  maka  hipotesa  untuk  uji  t  (2  sampel)  adalah sebagai berikut.
H 0 : µ 1 - µ 2 =  0  dan H 1 : µ 1 - µ 2 ≠  0 
Dimana untuk  µ 1 dan µ 2 adalah populasi  hasil simulasi dan data  histori  total  sampah  rumah  tangga,  serta  adalah perbedaan  yang  dihipotesiskan  antara  data  keduanya  sama dengan nol.
TABEL III

## HASIL UJI 2T SAMPEL TEST
Tabel 3  merupakan output dari uji 2t sampel  menggunakan software SPSS,  terlihat  bahwa  nilai  P- value sebesar  0,158. Dengan α = 0,05,  maka H 0 diterima.  Maka  dengan  ini  secara statistik tidak ada perbedaan antara data simulasi dengan data histori total sampah rumah tangga, model dikatakan valid.

## C. Analisis dan Intepretasi Hasil Simulasi Model Awal.
Simulasi  model  dilakukan  dengan  menggunakan  satuan bulan  serta running simulasi  dalam  waktu  100  bulan,  hasil simulasi  pada  variabel  utama  pada  model  ini  yaitu  pada produksi  sampah  rumah  tangga  dan  produksi  sampah  pasar. Setiap grafik  menunjukkan hasil  simulasi  berfluktuatif karena dipengaruhi beberapa faktor lain yang disebabkan pada bulan- bulan  tertentu  yang  mengakibatkan  produksi  sampah  naik turun.  Misal  pada  bulan  Agustus  biasanya  dilakukan  banyak kegiatan  lomba  di  kampung  sehingga  sampah  rumah  tangga
Independent Samples Test ,951 ,340 1,461 22 ,158 221,38917 151,53481 -92,87480 535,65313
1,461 20,951 ,159 221,38917 151,53481 -93,78984 536,56818 Equal variances assumed Equal variances not assumed sampah F Sig. Levene's Test for Equality of Variances t df Sig. (2-tailed) Mean Difference Std. Error Difference Lower Upper 95% Confidence Interval of the Difference t-test for Equality of Means jumlah penduduk Desa 5,900 5,875 5,850 5,825 5,800 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Time (Month) jumlah penduduk Desa : Current orang produksi sampah rumah tangga 4,000 3,000 2,000 1,000 0 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
Time (Month) produksi sampah rumah tangga : Current Kg/Month produksi sampah rumah tangga produksi sampah pasar desa produksi sampah organik pasar produksi sampah anorganik pasar proporsi sampah organik dari pasar proporsi sampah anorganik dari pasar produksi sampah anorganik dari Rumah tangga proporsi sampah organik rumah tangga proporsi sampah anorganik rumah tangga produksi sampah organik rumah tangga jumlah penduduk Desa laju pertambahan penduduk laju pengurangan penduduk laju pindah masuk laju kelahiran laju pindah keluar laju kematian tingkat perpindahan penduduk keluar desa tingkat perpindahan penduduk masuk desa tingkat kematian tingkat kelahiran jumlah Keluarga rata2 anggota keluarga produksi sampah bulanan per KK <proporsi sampah organik rumah tangga> emisi karbon jika tak ada pengolahan sampah (semua dibakar)
meningkat  lebih  tinggi  dari  bulan  sebelumnya  dan  mencapai 1.741 kg per bulan. Sedangkan pada variabel produksi sampah pasar desa jika sedang dalam bulan yang mempengaruhi jumlah aktivitas pasar misal pada bulan ramadhan, hari raya idul fitri bisa  mencapai  2.630  kg  per  bulan.  Peningkatan  produksi sampah tersebut tergantung  juga pada keadaan dan kondisi di desa tersebut.
Gambar 7. Hasil simulasi produksi sampah. Pada  gambar  7  disajikan  hasil  dari  simulasi  dengan  waktu running 100 bulan. Ini bertujuan untuk melihat seberapa besar perubahan  pada  grafik  tersebut  dalam  waktu  100  bulan  ke depan. Dari hasil analisis grafik pada variabel produksi sampah rumah  tangga  dan  produksi  sampah  pasar  desa  cenderung meningkat. Pada variabel produksi sampah rumah tangga pada bulan  pertama  1.784  kg/bulan  sedangkan  pada  bulan  ke  100 meningkat  menjadi  1.827  kg/bulan.  Maka  sampah  rumah tangga  mengalami  kenaikkan  43  kg/bulan.  Sedangkan  pada variabel produksi sampah pasar desa pada bulan pertama 2.385 kg/bulan  sedangkan  pada  bulan  ke  100  meningkat  menjadi 2.641  kg/bulan.  Maka  setiap  bulan  sampah  mengalami kenaikkan 256 kg/bulan.
Bukan hanya sampah rumah tangga saja yang kian hari kian meningkat,  gas  emisi  karbon  yang  dimana  sehari-hari  ada disekitar  lingkungan  pun  ikut  meningkat.  Entah  itu  sampah organik  maupun  sampah  anorganik.    Sampah  organik
menyumbang  0.037kg  karbon  per  1  kg  sampah.  Sedangkan untuk  sampah  anorganik  menyumbang  0.5kg  karbon  per  1kg sampah. Angka tersebut memang terlihat  lebih  besar sampah anorganik  dikarenakan  bahan  bahan  yang  dibuat  dalam  1 produk meninggalkan  banyak emisi karbon dalam setiap part untuk produk tersebut.
Gambar 8. Grafik hasil simulasi emisi karbon jika tak ada pengolahan sampah
emisi karbon jika tak ada pengolahan sampah (semua dibakar) 2,000 1,500 1,000 500 0 1 10 19 28 37 46 55 64 73 82 91 100 Time (Month) "emisi karbon jika tak ada pengolahan sampah (semua dibakar)" : currentKgEmisi/Month sampah organik community sampah anorganik community produksi sampah rumah tangga produksi sampah Kebun produksi sampah pasar desa sampah organik yang diolah mandiri sampah anorganik yang dikelola mandiri laju produksi sampah organik untuk community laju produksi sampah anorganik untuk community laju produksi sampah organik mandiri laju produksi sampah anorganik mandiri produksi sampah organik pasar produksi sampah anorganik pasar proporsi sampah organik dari pasar proporsi sampah anorganik dari pasar produksi sampah anorganik dari Rumah tangga proporsi sampah organik rumah tangga proporsi sampah anorganik rumah tangga produksi sampah organik rumah tangga laju sampah anorganik yang diolah menjadikerajinan daur ulang laju sampah organik community yang diolah menjadi kompos laju sampah anorganik yang dijual laju sampah organik yang diolah menjadi kompos laju sampah organik yang dibakar laju sampah anorganik yang dibakar laju sampah anorganik mandiri yang dijual jumlah penduduk Desa laju pertambahan penduduk laju pengurangan penduduk laju pindah masuk laju kelahiran laju pindah keluar laju kematian tingkat perpindahan penduduk keluar desa tingkat perpindahan penduduk masuk desa tingkat kematian tingkat kelahiran jumlah Keluarga rata2 anggota keluarga produksi sampah bulanan per KK <proporsi sampah organik rumah tangga> proporsi sampah organik jadi kompos proporsi sampah anorganik yang dijual laju sampah organik community yang dibakar laju sampah anorganik community yang dibakar proporsi daur ulang <proporsi sampah anorganik yang dijual> <proporsi sampah organik jadi kompos> <proporsi daur ulang> kompos yang dihasilkan konversi sampah organik ke kompos emisi karbon perkg sampah organik emisi karbon perkg sampah anorganik emisi karbon jika terdapat pengolahan sampah emisi karbon jika tak ada pengolahan sampah (semua dibakar) <laju produksi sampah anorganik untuk community> <laju produksi sampah organik untuk community> <laju produksi sampah organik mandiri> <laju sampah organik community yang dibakar> <laju sampah anorganik community yang dibakar>
Gambar 9. Model Stock and Flow Diagram dimana terdapat Penanganan sampah terpadu.
dari gambar 8 terlihat bagaimana emisi karbon yang dihasilkan sebelum penanganan sampah dibulan pertama berkisar 812,58 kg/bulan. Sedangkan dibulan ke 100 setelah di running berkisar 898,86  kg/karbon.  Jadi  ada  kenaikan  sekitar  86,28  kg  pada periode berikutnya.

## D. Model Perbaikan, terdapat Pengolahan Sampah Terpadu
di tingkat Desa.
Setelah  model  simulasi  yang  telah  dibuat  dinyatakan  valid, maka langkah selanjutnya ialah melakukan penyusunan model penanganan  sampah  terpadu    yang  sesuai  dengan  skenario kebijakan yang nantinya akan diputuskan menjadi suatu bahan pertimbangan  bagi  pengambil  keputusan  di  masa  yang  akan datang. Untuk model skenario kebijakan disajikan pada gambar 9. Alternatif skenario pada simulasi ini dibuat dengan melihat variabel  yang  dapat  mempengaruhi  produksi  sampah  rumah tangga.
Model  ini  dibuat  dari  variabel  yang  telah  teridentifikasi berdasarkan  dari  model  awal  sebelumnya  .Kemudian  model tersebut  diberikan  beberapa  penambahan  variabel  sebagai solusi  untuk  penanganan  sampah.  Beberapa  penambahan variabel  pada  model  tersebut  yang  salah  satunya  yaitu  laju sampah  organik  yang  diolah  menjadi  kompos,  laju  sampah organik yang dibakar, laju sampah anorganik yang dibakar, laju sampah anorganik mandiri yang dijual.
Gambar 10.  Grafik hasil simulasi emisi karbon setelah terdapat pengolahan sampah terpadu.
Setelah  beberapa  opsi  penanganan  sampah  rumah  tangga dilakukan  dengan  cara  menjadikan  kompos  untuk  sampah organik  kemudian  untuk  sampah  anorganik  dijual  kembali. Dari  penanganan  tersebut  ternyata  mampu  memberikan  efek penurunan drastis terhadap efek emisi karbon pada udara yakni sebesar 187,65 kg/karbon setelah sebelumnya berada di angka 898,86 kg/karbon (hasil running selama 100 bulan).
Pada  gambar  11,  terdapat  2  perbandingan  dimana  sampah rumah  tangga  yang  dibakar  dan  terdapat  pengolahan.  Pada
grafik sampah yang dibakar hanya mampu mengurangi sampah sebanyak  336,38kg/bulan  selain  itu  untuk  gas  emisi  karbon masih  berada  diangka  898,86  kg/bulan  .  Sedangkan  ketika sampah  tersebut  diberikan  pengolahan  entah  itu  menjadi kompos  untuk  sampah  organik  maupun  dijual  kembali  untuk sampah anorganik maka perlakuan tersebut mampu
mengurangi  787,989  kg/bulan  dan  efek  dari  pengolahan tersebut mampu menurunkan gas emisi karbon di angka 187,65 kg/karbon.  Maka  penanganan  sampah  dengan  menjadikan kompos  maupun dijual kembali  mampu  mengurangi produksi sampah rumah tangga dan  juga  mengurangi gas emisi karbon di desa tersebut. Jika sampah tersebut tertangani hanya dibakar saja selain mengganggu pemandangan juga mampu meningkatkan emisi karbon  yang dihasilkan dari  pembakaran tersebut.

## IV. K ESIMPULAN
Teridentifikasi beberapa variabel yang dapat mempengaruhi  sistem  penanganan  sampah  dalam mengurangi  volume  sampah  di  Desa  Penambangan seperti: laju sampah organik yang diolah menjadi kompos, laju sampah organik yang dibakar, laju sampah anorganik yang dibakar, laju sampah anorganik mandiri yang dijual.
Variabel  yang  telah  teridentifikasi  akan  digunakan  dalam pembuatan model causal loop diagram untuk menjadi interaksi antara  variabel  yang  satu  dengan  yang  lainnya  dalam  sistem penanganan  sampah. Loop yang  tertangkap  dalam  model  ini salah  satunya  yaitu  sampah  organik  yang  diolah  mandiri berkaitan  dengan  laju  sampah  organik  yang  diolah  menjadi kompos dan laju sampah organik yang dibakar.
Stock  and  flow  diagram dibuat  berdasarkan causal  loop diagram yang  dibuat  dari    variabel  yang  berisi  mengenai formulasi  dan  data  yang  berupa  angka .  untuk    sampah
emisi karbon jika terdapat pengolahan sampah 400 300 200 100 0 1 10 19 28 37 46 55 64 73 82 91 100
Time (Month) emisi karbon jika terdapat pengolahan sampah : current KgEmisi/Month
Gambar 11. Grafik perbandingan emisi karbon sebelum dan sesudah terdapat pengolahan sampah terpadu
organik  yang  diolah  mandiri  merupakan  level,  laju produksi sampah organik mandiri merupakan rate masuk serta  laju  sampah  organik  yang  diolah  menjadi  kompos dan  laju  sampah  organik  yang  dibakar  merupakan rate keluar.
Skenario  untuk  penanganan  sampah  di  Desa Penambangan  dengan  rumus  berdasarkan  variabel- variabel  yang  sudah  teridentifikasi  sebelumnya,  maka diperoleh  hasil  dari  simulasi  tersebut  yaitu  jika  volume sampah  rumah  tangga  di  masa  yang  akan  datang  akan terus  meningkat  maka  dengan  menambahkan  variabel laju sampah organik yang diolah menjadi kompos karena pada periode  awal  10,47kg/bulan  hingga  pada  bulan  ke-100 pengolahan  menjadi  kompos  juga  meningkat  menjadi 564,74kg/bulan. Begitu pula dengan penambahan variabel laju sampah anorganik mandiri yang dijual. Yang pada periode awal hanya    7,34  kg/bulan  kemudian  setelah  100  bulan  kedepan menjadi 223,24 kg/bulan. Variabel tersebut juga mempengaruhi  variabel  emisi  karbon  yang  sebelum terdapat penanganan sampah di angka 898,86 kgkarbon/bulan  setelah  dilakukan  penanganan  sampah turun drastis diangka 61,7 kgkarbon/bulan.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Disampaikan  terimakasih  untuk  Kolega  Team  Peneliti  di Laboratorium  Teknik  Industri  Fakultas  Teknik  Universitas Maarif Hasyim Latif atas semua support atas penyusunan dan pengembangan model.
R EFERENSI
[1] Dinas Lingkungan Hidup dan Kebersihan Kabupaten Sidoarjo, 2019, Sidoarjo Bersih Hijau Competition. [Online]. Available: http://dlhk.sidoarjokab.go.id/?page=v-berita&id=1550647038.
[2] Ding  Z  Yi  G  Tam  V  W  Y  and  Huang  T,  May  2016  A  system dynamics-based environmental performance simulation of construction  waste  reduction  management  in  China Waste Management 51 p. 130–141.
[3] Fudhla A F Rachmawati W and Retnowati D, Feb. 2021 Analysis of sugar import policy  effects  on sugar  cane  farmer’s income  in East Java: A system dynamic approach IOP Conference Series: Materials Science and Engineering 1072 , 1 p. 012023.
[4] An  B  Cahya  L  M  and  Fudhla  A  F,  2013  Analisis  Potensi  Utilisasi Sampah  di  Tempat  Pembuangan  Akhir  (  TPA  )  Kota  Metropolis : Suatu Pendekatan Model Berbasis Sistem Dinamik (  Study  Kasus : TPA Kota Surabaya ) Prosiding National Engineering Conference p. 84–90.
[5] Chaerul  M  Tanaka  M  and  Shekdar  A  V.,  Jan.  2008  A  system dynamics  approach  for  hospital  waste  management Waste Management 28 , 2 p. 442–449.
[6] Ciplak N and Barton J R, Jun. 2012 A system dynamics approach for healthcare waste management: a case study in Istanbul Metropolitan City, Turkey Waste Management & Research 30 , 6 p. 576–586.
[7] Eleyan D Al-Khatib I A and Garfield J, Oct. 2013 System dynamics model  for  hospital  waste  characterization  and  generation  in developing countries Waste Management & Research 31 , 10 p. 986–
995.
[8] Azhari  F  Abdi  F  and  Shojaie  A  abbas,  Oct.  2014  Using  System Dynamics  Method  to  Manage  Construction  and  Demolition  Waste
International Journal of System Dynamics Applications 3 , 4 p. 65– 86.
[9]
Lu D Iqbal A Zan F Liu X and Chen G, Feb. 2021 Life-Cycle-Based Greenhouse Gas, Energy, and Economic Analysis of Municipal Solid Waste  Management  Using  System  Dynamics  Model Sustainability
13 , 4 p. 1641.
[10] Fehr A Urushadze T Zöller N Knerr B Ploeger A and Vogtmann H, May 2020 Establishing a Sustainable Waste Management System in a  Transitional  Economic  Context:  Analysis  of  the  Socio-Economic Dynamics Sustainability 12 , 9 p. 3887.
[11] Sukholthaman P and Sharp A, Jun. 2016 A system dynamics model to  evaluate  effects  of  source  separation  of  municipal  solid  waste management: A case of Bangkok, Thailand Waste Management 52 p. 50–61.
[12] Phonphoton  N  and  Pharino  C,  Mar.  2019  A  system  dynamics modeling  to  evaluate  flooding  impacts  on  municipal  solid  waste management services Waste Management 87 p. 525–536.
[13] Dyson  B  and  Chang  N-B,  Jan.  2005  Forecasting  municipal  solid waste  generation  in  a  fast-growing  urban  region  with  system dynamics modeling Waste Management 25 , 7 p. 669–679.
[14] Gokalp  E,  2020  System  Dynamics  Modelling  of  Bread  Waste Problem Pamukkale University Journal of Engineering Sciences 26 , 4 p. 831–837.
[15] Lu Y, Jun. 2020 Research on the Recycling Model of Waste Mobile Phone  Based on System Dynamics Journal of Physics: Conference Series 1549 p. 022141.
[16] Ruiz  Galeano  D  A  and  Bautista  Rodríguez  S  C,  Jan.  2021  An integrated  method  of  environmental  analysis  and  system  dynamics for  management  of  mobile  phone  waste  in  Colombia Journal  of Cleaner Production 279 p. 123768.
[17]
Perdana  D,  Jul-2019,  1.800  Ton  Sampah  di  Sidoarjo  Tak  Terolah,
Kelana Kota Suara Surabaya . [Online]. Available: https://www.suarasurabaya.net/kelanakota/2019/1.800-Ton- Sampah-di-Sidoarjo-Tak-Terolah. [18] Statistik  B  P,  2020 Statistik  Lingkungan  Hidup  Indonesia  2020
Badan Pusat Statistik. [19] Dangerfield  B,  2020,  System  Dynamics:  Introduction,  in System Dynamics , (New York, NY: Springer US), p. 3–7. [20] Seeler  K  A,  2014,  Introduction  to  System  Dynamics,  in System
Dynamics , (New York, NY: Springer New York), p. 1–44.
[21] Forrester  J  W,  Jul.  2016  Learning  through  System  Dynamics  as Preparation for the 21st Century System Dynamics Review 32 , 3–4 p. 187–203.
[22] Forrester J W, 1994 System dynamics, systems thinking, and soft OR System Dynamics Review 10 , 2–3 p. 245–256.
[23] Bala B K Arshad F M and Noh K M, 2017, Stock and Flow Diagram, p. 53–118.
[24] Munoz  A  and  Pepper  M,  Oct.  2015  Maintaining  stock  and  flow:  a constructive  alignment  approach  to  training  system  dynamicists System Dynamics Review 31 , 4 p. 271–283.
[25] Raymond C Shreckengost, 1985, Dynamic simulation models: how valid  are  they?  PsycEXTRA  Dataset  [Internet],  American Psychological Association (APA).
[26] Olaya  C,  2020,  System  Dynamics:  Engineering  Roots  of  Model Validation, in System Dynamics , (New York, NY: Springer US), p. 109–117.
[27] Badan  Perwakilan  Desa  P,  2014,  Profil  Desa  Penambangan Kecamatan  Balongbendo  Kabupaten  Sidoarjo.  [Online].  Available: http://bpdpenambangan.blogspot.com/2014/12/profil-desa- penambangan.html. [Accessed: 14-Mar-2021].