## Implementasi Method of Successive Interval untuk Strategi Pengelolaan Sampah yang Berkelanjutan
Implementation of the Successive Interval Method for a Sustainable Waste Management Strategy
Yan Herdianzah 1* , Riska Iva Riana 2 , Taufiq Immawan 3 , A. Dwi Wahyuni P 4 , Asih Ahistasari 5
1*, 4 Teknik Industri, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Muslim Indonesia Jl. Urip Sumoharjo, KM 5, 90231
2, 3 Teknik Industri, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia Jl. Kaliurang KM 14,5, Yogyakarta, 55584
5 Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Sorong Jln. Pendidikan, Kota Sorong, Papua Barat Daya, 98416
* Koresponding email: yan.herdianzah@umi.ac.id Diterima 13 November, 2023; Disetujui 09 Desember, 2023; Dipublikasikan 24 Maret, 2024

## Abstrak
Seksi persampahan  Kecamatan  Manggala Kota  Makassar  saat ini  masih  menemukan banyak  risiko yang umum terjadi pada supply chain pengelolaan sampah dari sumber sampah menuju Tempat Pembuangan Sementara  (TPS)  selanjutnya  ke  Tempat  Pembuangan  Akhir  (TPA).  Hal  ini  menyebabkan  semakin meningkatnya volume sampah setiap hari karena kurangnya pemilahan sampah dari sumber sampah sehingga sampah  di  TPS  berserakan  akibat  bak  sampah  tidak  mampu  lagi  untuk  menampung  dan  akhirnya  TPA mengalami over kapasitas tanpa ada penangangan yang efektif untuk mengurangi volume sampah. Oleh karena itu perlu dilakukan penanganan pada risiko yang terjadi. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan usulan strategi mitigasi yang berkelanjutan untuk mengurangi dampak risiko pada pengelolaan sampah dengan metode Delphi untuk mengidentifikasi potensial risiko. Menggunakan House of Risk (HOR) pada tahapan analisis dan evaluasi risiko untuk menentukan strategi mitigasi dan pengukuran index sustainability menggunakan Method Successive  Interval  (MSI)  untuk  dapat  mengetahui  status  keberlanjutan  dari  strategi  mitigasi  yang  telah diusulkan.  Berdasarkan  hasil  penelitian  diketahui  bahwa  terdapat  18  risk  event  dan  65  risk  agent  yang teridentifikasi. Selanjutnya dilakukan strategi mitigasi pada risk agent menggunakan 16 preventive action yang selanjutnya dilakukan pengukuran tingkat keberlanjutan masing-masing strategi, hasil dari pengukuran tersebut ditemukan 3 strategi yang statusnya sangat berkelanjutan, 10 strategi yang statusnya cukup berkelanjutan dan 3 strategi yang statusnya kurang berkelanjutan.
Kata kunci: Delphi, House of Risk (HOR), Index Sustainability, Risiko pengelolaan sampah,.

## Abstract
The solid waste section of Manggala District, Makassar City, currently still finds many risks that commonly occur in the waste management supply chain from the waste source to the Temporary Disposal  Site  (TPS)  then  to  the  Final  Disposal  Site  (TPA).  This  causes  the  volume  of  waste  to increase every day due to the lack of waste sorting from the waste source so that the waste in the TPS is scattered due to the waste bins no longer being able to accommodate it and ultimately the TPA  experiences  over  capacity  without  any  effective  handling  to  reduce  the  volume  of  waste. Therefore, it is necessary to deal with the risks that occur. This research aims to provide suggestions for sustainable mitigation strategies to reduce the impact of risks on waste management using the Delphi method to identify potential risks. Using the House of Risk (HOR) at the risk analysis and evaluation stage to determine mitigation strategies and measuring the sustainability index using the Successive Interval (MSI) Method to determine the sustainability status of the proposed mitigation strategy. Based on the research results, it is known that there are 18 risk events and 65 risk agents identified. Next, a mitigation strategy was carried out on the risk agent using 16 preventive actions, which then measured the level of sustainability of each strategy. The results of these measurements found  3  strategies  whose  status  was  very  sustainable,  10  strategies  whose  status  was  quite sustainable and 3 strategies whose status was less sustainable.
Keywords : Delphi, House of Risk (HOR), Sustainability Index, Waste management risks,.

## 1. Pendahuluan
Perkembangan  ekonomi  kota  yang  bergerak  pesat  dan  pertumbuhan  populasi  perkotaan membawa  berbagai  persoalan  lingkungan  yang  mengancam  kesehatan  akibat  timbulan  sampah  kota (Zhou  et  al.,  2019).  Terutama  dalam  beberapa  tahun  terakhir  telah  menyebabkan  peningkatan  yang signifikan terhadap generasi konsumsi berbagai jenis sampah kota (Tirkolaee et al., 2020). Menjadikan tantangan pengelolaan sampah perkotaan semakin meningkat bagi otoritas kota di negara berkembang (Azevedo et al., 2019; Rebehy et al., 2017). Masalah sampah telah memberikan tekanan yang cukup besar  pada  sistem  manajemen  persampahan  perkotaan  terpusat  (Kuznetsova  et  al.,  2019).  Dalam menghindari masalah terbatasnya lahan pembuangan limbah sebagai sumber penyakit (Fetanat et al., 2019).
Sistem  layanan  pengelolaan  sampah  perkotaan  menjadi  salah  satu  layanan  terpenting  di  kota (Phonphoton & Pharino, 2019) . Pengelolaan sampah dianggap sebagai masalah rantai pasokan strategis karena  melibatkan  timbulan,  pengumpulan,  pemisahan,  pengangkutan,  pengolahan  dan  distribusi (Herdianzah  et  al.,  2022;  Mohammadi  et  al.,  2019;  Siswanto  et  al.,  2022).  Tantangan  ini  telah membebani  kemampuan  banyak  pemerintah  daerah  akibat  limbah  kemasan  makanan  yang menyebabkan masalah lingkungan, ekonomi dan sosial (Bugge et al., 2019). Upaya pemerintah daerah sangat penting dalam menemukan solusi manajemen dan pengelolaan yang terjangkau dengan dampak yang terkecil terhadap lingkungan (Edwards et al., 2018).
Risiko dalam beberapa konotasinya digunakan sebagai tolak ukur keberhasilan atau kegagalan dalam pengelolaan sampah (Vallero, 2019). Berbagai risiko yang dihadapi pihak pengelolaan sampah seperti  infeksi,  risiko  cedera,  dan  kerentanan  emosional  (Black  et  al.,  2019). Sedangkan bagi  warga sekitar mereka terusik dengan emisi tak sedap dari bau yang mengganggu akibat pembuangan sampah (Cheng et al., 2019). Fasilitas pembuangan sampah dan tindakan perlindungan harus diterapkan untuk pekerja dilokasi guna meminimalkan risiko kesehatan (Yao et al., 2019).
Risiko  pengelolaan  sampah  yang  terjadi  umunya  adalah  gangguan  pencernaan  dan  gangguan pernafasan  (Rimantho,  2016).  Akibat  aroma  sampah  ditempat  pembuangan  akhir  (TPA) Tamangapa (Mehta  et  al.,  2018).  Menurut  data  produksi  sampah  dan  sampah  yang  tertangani  tahun  2020  yang bersumber dari Kecamatan Manggala di Kelurahan Antang produksi sampah perhari sebesar 31M³ yang terlayani 27 M³, Bangkala produksi sampah perhari sebesar 45 M³ yang terlayani 42 M³, Batua sebesar 65,1 M³ yang terlayani 66 M³, Biring Romang 28 M³ yang terlayani 28 M³, Bitowa sebesar 31 M³ yang terlayani 29 M³, Borong sebesar 48 M³ yang terlayani 47 M³, Manggala sebesar 60,1 M³ yang terlayani 60  M³,  Tamangapa  sebesar  33  M³  yang  terlayani  30  M³  sehingga  sampah  yang  terangkut  ke  TPA Tamangapa  perhari  rata-rata  yaitu  329  M³  atau  96,4%  dari  produksi  sampah  341,2  M³/Hari  dengan jumlah penduduk 113.724 Jiwa.
Masalah lainnya yang sering terjadi adalah area penampungan sampah yang semakin berkurang di TPA Tamangapa, sampah plastik yang sulit terurai dan perilaku masyarakat yang sering membuang sampah di sembarang tempat dengan kuantitas sampah organik 58% sedangkan nonorganik 42% yang semakin hari semakin bertambah dan berimplikasi terhadap semakin banyaknya gundukan-gundukan sampah (Margallo et al., 2019). Hingga saat ini Pemerintah Kecamatan Manggala Kota Makassar masih belum mampu mengatasi masalah terkait risiko-risiko yang terjadi pada pengelolaan persampahan yang dianggap sebagai masalah yang tidak pernah tuntas.
Penelitian ini berbeda dengan penelitian sebelumnya yang hanya menggunakan 3 tahapan yaitu, (1)  identifikasi  risiko,  (2)  penilaian  risiko,  (3)  mitigasi  risiko,  sedangkan  penelitian  ini  melakukan penambahan variabel berdasarkan penelitian sebelumnya, adapun tahapan yang dilakukan untuk Supply Chain Risk Management (SCRM) yaitu, (1) memahami perilaku risiko dengan melakukan identifikasi risiko  untuk  mengetahui  risk  event  dan  risk  agent.  (2)  analisis  risiko,  (3)  mengevaluasi  risiko,  (4) mitigasi risiko. Penelitian ini menggunakan metode Delphi untuk mengidentifikasi potensial risiko pada aliran  rantai  pasok  dan House  Of  Risk (HOR)  untuk  menganalisis,  mengevaluasi  dan  mitigasi,  (5)
analisis index  sustainability menggunakan Method  of  Successive  Interval / MSI (Herdianzah,  2020; Muthmainnah et al., 2021).

## 2. Metode Penelitian

## 2.1. Desain, tempat dan waktu
Desain pada penelitian ini adalah merancang strategi mitigasi untuk pengelolaan sampah. Lokasi penelitian ini di  Jl. Bitowa Raya, No.3 Kelurahan Manggala, Kecamatan Manggala, Kota Makassar, Sulawesi Selatan. Pemilihan lokasi penelitian didasarkan pada tingkat permasalahan paling tinggi yang terjadi  pada  proses  pengelolaan  sampah  di  Kecamatan  Manggala  Kota  Makassar,  Sulawesi  Selatan. Adapun waktu penelitian ini dilakukan pada bulan Mei sampai dengan Oktober 2021.

## 2.2. Metode Pengumpulan Data
Berikut pengumpulan data yang diperlukan untuk dapat menunjang penelitian ini:
1. Wawancara Wawancara dilakukan oleh (1) Kepala Bidang Persampahan DLH Kota Makassar, (2) Kepala Seksi Kebersihan dan Pertamanan Kecamatan Manggala, (3) Kepala UPT TPA Tamangapa, (4) Pengawas TPA Tamangapa, (5) KASUBAG TU TPA Tamangapa untuk mengetahui potensial risiko.
2. Observasi
Observasi  dengan  cara  melakukan  peninjauan  langsung ke  sumber  sampah,  Tempat  Pembuangan Sampah Sementara (TPS) dan Tempat Pembuangan Sampah Akhir (TPA).
3. Kuesioner
Pengumpulan data dengan teknik kuesioner kepada expert dengan menggunakan kuesioner delphi putaran I untuk mengidentifikasi potensial risiko, kemudian digunakan kuesioner delphi putaran II untuk penilaian potensi risiko agar dapat mencapai consensus dan kuesioner indeks sustainability utnuk mengetahui status keberlanjutan setiap variabel.
4. Brainstorming
Pengumpulan data dengan teknik brainstorming dilakukan untuk memvalidasi hasil kuesioner delphi putaran I, dibutuhkan kesepakatan (mufakat) dari expert sebelum dilanjutkan pada tahapan penilaian risiko untuk kuesioner Delphi putaran II.
5. Focus Group Discussion (FGD)
Pada penelitian ini jumlah peserta FGD sebanyak 5 orang, hal ini berdasarkan penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Koentjoro, (2005) yang menyarankan jumlah peserta FGD sebanyak 4-7 orang. FGD  digunakan  pada  HOR  fase  1  dan  2  untuk  mendapatkan  nilai severity , occurrence ,  korelasi antara risk event dan risk agent serta menentukan strategi mitigasi.

## 2.3. Metode Pengolahan Data
1. Identifikasi potensi risiko
Identifikasi potensial risiko dilakukan dengan menggunakan metode Delphi , hal ini dilakukan guna untuk  dapat  memastikan  bahwa  semua  risiko  yang  mungkin  terjadi  berhasil  diidentifikasi.  Pada penelitian  ini  kuesioner  delphi  disebarkan kepada  responden  dengan  2  putaran,  dimana  putaran  1 untuk mengetahui sejauh mana pengetahuan responden terhadap potensi risiko, kemudian kuesioner putaran  2  responden  memberikan  penilaian  pada  masing-masing  potensi  risiko  hingga  mencapai consensus . 2. Penilaian risiko Setelah  potensi  risiko  dan risk  agent berhasil  diidentifikasi,  pada  tahap  ini  dilakukan  penilaian terhadap  risiko  dengan  menentukan  tingkat  dampak  ( severity )  dan  probabilitas  kejadian ( occurrence ),  tingkat  korelasi  antara risk  event dan risk  agent .  Tahapan  ini  dilakukan  dengan pembobotan berdasarkan pendapat expert sesuai dengan metode House of Risk fase 1 melalui Focus Group Discussion (FGD). 3. Evaluasi risiko
Pada tahapan ini dilakukan pemeringkatan untuk menentukan prioritas risk agent sehingga dapat di ketahui risk egent yang paling mempengaruhi sistem pengelolaan sampah. Tahapan penilaian risiko dan evaluasi risiko dilakukan dengan metode HOR fase 1. Dalam lanjutan ini dilakukan penentuan prioritas sumber risiko dengan cara mencari korelasi yang tertinggi antara sumber risiko dan kejadian risiko dengan penetuan Aggregate Risk Potential (ARP) sehingga hasil prioritas dapat dianalisa pada proses berikutnya yaitu HOR fase 2
4. Mitigasi risiko
Pada tahapan ini dilakukan perancangan strategi mitigasi/penanganan untuk dapat diterapkan pada sistem  pengelolaan  sampah  di  Kota  Makassar  agar  dapat  mengurangi  dampak risk  agent dalam pengelolaan sampah. Penentuan strategi mitigasi dilakukan melalui Focus Group Discussion (FGD). Tahapan  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  HOR  fase 2. Dalam  lanjutan  ini  beberapa sumber risiko yang telah dipilih dilakukan analisa penentuan prioritas tindakan meminimalkan yang telah diidentifikasi sebelumnya dengan cara mencari korelasi yang tertinggi antara sumber risiko dan tindakan penanganan. Sehingga dihasilkan prioritas pemilihan tindakan untuk mengurangi dampak risiko dan mengetahui strategi mitigasi yang paling efektif
5. Indeks keberlanjutan
pengukuran sustainability dengan menggunakan pendekatan analisis index sustainability digunakan untuk  menganlisis  tingkat  keberlanjutan  menggunakan  indeks  komposit  dari  data  skala  likert persepsi expert sebagai responden dengan menggunakan pendekatan Method of Successive Interval (MSI) untuk mengukur penerapan strategi berkelanjutan pada suatu proses bisnis atau organisasi, artinya  memperlihatkan  unsur  lingkungan,  sosial  dan  ekonomi  dalam  setiap  pertimbangan  yang dilakukan sebagai pengujian kelayakan keberlanjutannya .

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Identifikasi Risiko
Berdasarkan consensus Delphi putaran  kedua  diperoleh  18 risk  event .  Kemudian  identifikasi risiko dilakukan dengan menggunakan pendekatan Failure Mode and Effect Analysis (FMEA). Menurut (Christopher & Peck, 2004) bahwa alasan dari penggunaan FMEA merupakan suatu teknik yang dapat digunakan  untuk  menganalisis  penyebab  potensial  timbulnya  suatu  gangguan,  probabilitas kemunculannya dan bagaimana cara pencegahannya. Konsep FMEA pada penelitian ini menggunakan 2  variabel  saja,  yaitu  probabilitas  terjadinya  risiko  ( occurrence )  dan  dampak  risiko  ( severity ). Pembobotan  nilai  dari  variabel  tersebut  dilakukan  dengan  metode expert  judgement . Tabel  1  berikut merupakan risk event :
Tabel 1 . Daftar Risk Event No Risk Event Kode Severity 1 Sampah berserakan dipenampungan sumber sampah E1 9 2 Terkena benda tajam dari sumber sampah E2 10 3 Pencemaran udara disekitar TPS E3 9 4 TPS over kapasitas E4 8 5 Sampah yang diangkut dari bak TPS ke TPA terjatuh dijalan E5 8 6 Sampah di bak TPS berserakan karena aktivitas pemulung E6 8 7 Petugas TPS tergores benda tajam (kaca, paku, tusuk sate) E7 9 8 Kebakaran ditumpukan sampah E8 10 9 Perubahan tata guna lahan E9 8 10 Pencemaran air permukaan E10 9 11 Volume sampah meningkat secara signifikan E11 7 12 Terjadi longsoran sampah E12 10 13 Terjadi over kapasitas pada TPA antang E13 10 14 Kolam lindi tidak berfungsi/Rusak E14 9 15 Hewan ternak (sapi) terkena alat berat E15 10 16 Tanah warga terkena dampak longsoran sampah E16 10
No Risk Event Kode Severity 17 Pencemaran udara dipemukiman warga E17 10 18 Petugas tenggelam ditumpukkan sampah E18 10
Tabel diatas memaparkan hasil pembobotan nilai severity dari setiap kejadian risiko. Pembobotan diatas didapat dari pendapat expert dengan 1 kriteria yang ada didalam metode Failure Mode and Effect Analysis ,  yaitu severity yang  menyatakan  tingkat  keparahan  apabila  suatu failure  mode terjadi.  Dan potential impact merupakan dampak yang ditimbulkan jika risiko tersebut terjadi. Setelah mengetahui kategori  dari  setiap  risiko  maka  langkah  selanjutnya  mencari risk  agent .  Tabel  2  dibawah  ini menunjukan hasil identifikasi risk agent dari setiap risk event :
Tabel 2 . Daftar Risk Agent No Risk Agent Kode Occurrence 1 Sampah hanya dibungkus dengan kantong plastik A1 8 2 Hewan liar (kucing & anjing) membongkar sampah plastik A2 10 3 Petugas tidak menggunakan sarung tangan saat bekerja A3 10 4 Belum memiliki standar operasional kerja (SOP) A4 8 5 Bak TPS tidak memiliki penutup A5 7 6 Sampah menumpuk selama berhari-hari A6 7 7 Pemilahan dari sumber sampah masih minim A7 9 8 Petugas tidak menutup bak sampah dengan terpal atau jaring A8 8 9 Pihak pengelola tidak mengatur regulasi larangan pemulung di area TPS A9 10 10  Belum diterapkan standar kesehatan keselamatan kerja (K3) A10 8 11  Sampah jenis korek gas meledak saat musim kemarau A11 10 12  Pekerja TPA atau pemulung membuang puntung rokok di tumpukan A12 7 13  Lahan TPA yang sudah terbatas dan tidak memungkinkan penimbunan A13 10 14  Air pada kolam lindi meluap saat musim hujan A14 8 15  Belum ada pengolahan sampah di TPA A15 9 16  Keterlambatan petugas TPA meratakan tumpukan sampah A16 6 17  Struktur kepadatan tumpukan sampah menjadi lemah saat musim hujan A17 10 18  Pengolahan sampah hanya ditumpuk ( overdumping ) A18 10 19  pembakaran/incinerator tidak diterapkan di TPA Tamangapa A19 10 20  Saluran kolam lindi tersumbat sampah A20 10 21  Terjadi rembesan pada kolam lindi A21 10 22  Ternak warga (sapi) bebas mesuki kawasan TPA A22 10

## 3.2 Analisis Risiko
Identifikasi  dan  penilaian risk  event maupun risk  agent dilakukan  dengan  cara Focus  Group Discussion (FGD) kepada pihak perusahaan dengan membentuk tim dan data kuesioner untuk penilian severity dari risk event dan penilaian occurrence dari risk agent serta correlation dari keduanya. Dari hasil identifikasi terdapat 18 risk event dan 22 risk agent .
Berdasarkan nilai ARP yang telah didapat dari perhitungan, maka selanjutnya menentukan risk agent dominan dengan pendekatan Pareto. Penggunaan diagram Pareto untuk menentukan sumber risiko dominan. Menurut (Lin et al., 2018) diagram Pareto dibuat dengan menggunakan persentase komulatif dari setiap ARP dari risk agent . Tabel 3 dibawah ini menunjukan hasil diagram Pareto risk agent :
Tabel 3 . Hasil Diagram Pareto ARP Rank Agent Risk Persentase Kumulatif % 4890 1 A18 11,09% 11,09% 3630 2 A19 8,23% 19,32% 3520 3 A24 7,98% 27,30% 3078 4 A17 6,98% 34,28%
ARP Rank Agent Risk Persentase Kumulatif % 2820 5 A23 6,40% 40,68% 2790 6 A7 6,33% 47,01% 2727 7 A15 6,18% 53,19% 2268 8 A20 5,14% 58,33% 2190 9 A13 4,97% 63,30% 1710 10 A3 3,88% 67,18% 1304 11 A14 2,96% 70,14% 1296 12 A21 2,94% 73,07% 936 13 A4 2,12% 75,20% 900 14 A11 2,04% 77,24% 810 15 A22 1,84% 79,08%
Berdasarkan prinsip diagram pareto 80/20, diambil sebanyak 79,08% risk agent untuk dilakukan perancangan strategi penanganann yang diharapkan dapat mempengaruhi perbaikan 20,92% risk agent lainnya. Ada 15 risk agent dominan dari total 22 risk agent dalam supply chain pengelolaan sampah di Kecamatan Manggala. Berikut tabel 4 merupakan daftar risk agent dominan beserta nilai severity serta occurence yang digunakan untuk melakukan pemetaan risiko:
Tabel 4 . Risk Agent Dominan Sebelum Penanganan Risiko No Code Risk Agent Severity  Occurrence 1 A18 Pengolahan sampah hanya ditumpuk (overdumping) 10 9 2 A19 pembakaran/incinerator tidak diterapkan di TPA Tamangapa 7 7 3 A24 Belum dilakukan perluasan wilayah TPA (pembebasan lahan) 7 4 4 A17 Struktur kepadatan tumpukan sampah menjadi lemah saat musim hujan 8 7 5 A23 Tidak ada pembatas antara wilayah TPA dan lahan warga 6 5 6 A7 Pemilahan dari sumber sampah masih minim 7 10 7 A15 Belum ada pengolahan sampah di TPA 10 9 8 A20 Saluran kolam lindi tersumbat sampah 8 6 9 A13 Lahan TPA yang sudah terbatas dan tidak memungkinkan penimbunan 9 8 10 A3 Petugas tidak menggunakan sarung tangan saat bekerja 6 5 11 A14 Air pada kolam lindi meluap saat musim hujan 6 6 12 A21 Terjadi rembesan pada kolam lindi 6 5 13 A4 Belum memiliki standar operasional kerja 7 4 14 A11 Sampah jenis korek gas meledak saat musim kemarau 6 6 15 A22 Ternak warga (sapi) bebas mesuki kawasan TPA 6 6
Nilai risiko dari risk agent A18 sebesar 90, risk agent A19 sebesar 49, risk agent A24 sebesar 28, risk agent A17 sebesar 56, risk agent A23 sebesar 30, risk agent A7 sebesar 70, risk agent A15 sebesar 90, risk agent A20 sebesar 48, risk agent A13 sebesar 72, risk agent A3 sebesar 30, risk  agent A14 sebesar 36, risk agent A21 sebesar 30 dan risk agent A4 28 , risk agent A11 sebesar 36, risk agent A22 sebesar  36.  Setelah  mengetahui  daftar  sumber  risiko  yang  dominan  maka  selanjutnya  membuat  peta risiko. Peta risiko berguna untuk melihat kondisi risiko sebelum diberikannya penanganan. Gambar 1 menunjukan posisi risk agent dominan sebelum dilakukan penanganan:
Gambar 1 . Risk Map Sebelum Mitigasi Risk agent A18 memiliki probabilitas sangat tinggi dan dampak yang sangat tinggi sehingga risk agent ini terletak pada area merah yang berarti risiko kritis. Risk agent A7 memiliki probabilitas sangat tinggi dan dampak yang tinggi sehingga risk agent ini terletak pada area merah yang berarti risiko kritis. Risk  agent A19 dan  A17  memiliki  probabilitas  tinggi  dengan  dampak  tinggi  sehingga risk  agent ini terletak pada merah yang berarti risiko kritis. Risk agent A15 memiliki probabilitas sangat tinggi dan dampak sangat tinggi sehingga risk agent ini terletak pada area merah yang berarti risiko kritis. Risk agent A13 memiliki probabilitas tinggi dan dampak sangat tinggi sehingga risk agent ini terletak pada area merah yang berarti risiko kritis. Risk agent A20 memiliki probabilitas sedang dan dampak tinggi sehingga risk agent ini terletak pada area merah yang berarti risiko kritis. Risk agent A14, A11 dan A22 memiliki probabilitas sedang dan dampak sedang sehingga risk agent ini terletak pada area kuning yang berarti  risiko  sedang. Risk  agent A23,  A3,  A21,  memiliki  probabilitas  rendah  dan  dampak  sedang sehingga risk agent ini terletak pada area kuning yang berarti risiko sedang. Risk agent A24 dan A4 memiliki probabilitas sangat rendah dan dampak tinggi sehingga risk agent ini terletak pada area kuning yang berarti risiko kritis.
Dari  pemetaan  sumber  risiko  ke  dalam risk  map ,  dapat  diketahui  bahwa  terdapat  7 risk  agent berada pada area merah yang berarti menunjukan risiko pada posisi tinggi atau kritis sehingga risiko ini wajib dimitigasi secepatnya. Dan 6 risk agent yang berada pada area kuning yang berarti risiko pada posisi  sedang  sehingga  perlu  dikelola  secara  rutin  dan  pengendalian  yang  efektf  serta  strategi  harus dilaksanakan. Dilihat dari kondisi risiko-risiko yang ada, maka perlu dirancang strategi penanganannya agar tidak terjadi gangguan pada supply chain pengelolaan sampah di Kecamatan Manggala.

## 3.3 Desain Strategi Mitigasi
Berdasarkan perhitungan HOR fase 2 didapat urutan prioritas penanganan yang ditunjukan pada tabel 5 dibawah ini.
Tabel 5 . Urutan Prioritas Penanganan No Preventive action Code 1 Bekerjasama  dengan  pihak  ketiga  untuk  melakukan  komposting  dan  pengolahan sampah organik PA11 2 Merealisasikan Pembangkit Listrik Tenaga Sampah (PLTS) di TPA Tamangapa PA1 3 Melakukan sistem pembakaran/incinerator setelah pembebasan lahan PA2 4 Melakukan sosialisasi dan koordinasi dengan warga pemilik lahan disekitar TPA untuk pembebasan lahan PA3 5 Meratakan tumpukan sampah yang ketinggiannya sudah lebih dari 20 meter PA4 6 Gerakan  sedekah  sampah  disetiap  Masjid  bekerjasama  dengan  bank  sampah Kecamatan Manggala PA7 7 Melakukan perbaikan saluran lindi yang tersumbat PA5 8 Membangun pagar pembatas (pagar beton) antara TPA dan lahan warga PA6 9 Melakukan sosialisasi kepada warga untuk membuang sampah menabung emas PA10 10  Pengadaan  tempat  sampah  3  warna  disetiap  rumah  warga  yang  difasilitasi  oleh Kecamatan PA9 11  Membuat penjadwalan untuk monitoring dan controling kolam lindi setiap hari PA12
No Preventive action Code 12  Menerapkan standar Keselamatan Kesehatan Kerja (K3) kepada semua karyawan PA13 13  Menyediakan kolam darurat untuk mengalihkan air lindi ketika akan terjadi over kapasitas PA14 14  Melakukan penambalan beton pada bagian kolam yang merembes akibat retakan PA15 15  Merancang dan menerapkan Standar Operasional Kerja (SOP) pada supply chain pengelolaan sampah PA16 16  Menyediakan mesin kompos di setiap RW PA8
Setelah adanya strategi penanganan risk agent yang berada pada area merah turun ke area kuning yang berarti risiko sedang dan yang berada di area kuning turun kearea hujau berarti risiko ringan. Hal yang menunjukkan bahwa terjadi perubahan kearah yang lebih positif untuk setiap risk agent setelah ada strategi mitigasi. Berikut gambar 2 peta risiko setelah dilakukan strategi penanganan.
Gambar 2. Risk Map Setelah Mitigasi
Dari hasil pemetaan risk agent diatas, dapat diketahui bahwa terdapat 8 risk agent berada pada area hijau yang berarti menunjukan risiko pada posisi ringan sehingga hanya perlu pemantauan singkat dengan pengendalian normal sudah mencukupi. Dan terdapat 7 risk agent berada pada area kuning yang berarti  menunjukan  risiko  pada  posisi  sedang  sehingga  masih  perlu  dikelolah  secara  rutin  dengan pengendalian yang efektf serta strategi harus dilaksanakan.

## 3.4 Method of Successive Interval (MSI)
Indeks keberlanjutan diukur dengan cara membuat indeks komposit berdasarkan skala likert pada tabel 2.3 sebelumnya. Skala likert merupakan skala ordinal sehingga perlu dilakukan transformasi ke skala  interval  menggunakan  pendekatan Method  of  Successive  Interval / MSI (Waryanto  &  Milawati, 2006) . Transformasi dilakukan untuk dapat menghitung nilai rataan (Xj), nilai Min Xj dan nilai Max Xj serta nilai standar deviasi. Tabel 1 berikut merupakan status index keberlanjutan daro setiap strategi:
Tabel 6 . Status Index Keberlanjutan Indikator Aspek No Variabel Indeks Status Lingkungan 1 Bekerjasama dengan pihak ketiga untuk melakukan komposting dan pengolahan sampah organik 0,76 Sangat Berkelanjutan 2 Melakukan sistem pembakaran setelah pembebasan lahan 0,62 Sangat Berkelanjutan
Indikator Aspek No Variabel Indeks Status 3 Meratakan tumpukan sampah yang ketinggiannya sudah lebih dari 20 meter 0,62 Cukup Berkelanjutan 4 Melakukan perbaikan saluran lindi yang tersumbat 0,54 Cukup Berkelanjutan 5 Membuat penjadwalan untuk monitoring dan controling kolam lindi setiap hari 0,59 Cukup Berkelanjutan 6 Menerapkan standar Keselamatan Kesehatan Kerja (K3) kepada semua karyawan 0,63 Cukup Berkelanjutan 7 Menyediakan kolam darurat untuk mengalihkan air lindi ketika akan terjadi over kapasitas 0,27 Kurang Berkelanjutan 8 Melakukan penambalan beton pada bagian kolam yang merembes akibat retakan 0,62 Cukup Berkelanjutan 9 Merancang dan menerapkan Standar Operasional Kerja (SOP) pada supply chain pengelolaan sampah 0,57 Cukup Berkelanjutan Ekonomi 10 Merealisasikan Pembangkit Listrik Tenaga Sampah (PLTS) di TPA Tamangapa 0,63 Cukup Berkelanjutan 11 Melakukan sosialisasi kepada warga untuk membuang sampah menabung emas 0,76 Sangat Berkelanjutan 12 Gerakan sedekah sampah disetiap Masjid bekerjasama dengan bank sampah Kecamatan Manggala 0,76 Sangat Berkelanjutan Sosial 13 Pengadaan tempat sampah 3 warna disetiap rumah warga yang difasilitasi oleh Kecamatan 0,34 Kurang Berkelanjutan 14 Melakukan sosialisasi dan koordinasi dengan warga pemilik lahan disekitar TPA untuk pembebasan lahan 0,54 Cukup Berkelanjutan 15 Membangun pagar pembatas (pagar beton) antara TPA dan lahan warga 0,63 Cukup Berkelanjutan 16 Menyediakan mesin kompos di setiap RW 0,29 Kurang Berkelanjutan

## 4. Simpulan
Berdasarkan hasil HOR fase 2 didapatkan 16 strategi mitigasi yaitu (1) Bekerjasama dengan pihak ketiga untuk melakukan komposting dan pengolahan sampah organik, (2) Merealisasikan Pembangkit Listrik  Tenaga  Sampah  (PLTS)  di  TPA  Tamangapa,  (3)  Melakukan  sistem  pembakaran/incinerator setelah  pembebasan  lahan,  (4)  Melakukan  sosialisasi  dan  koordinasi  dengan  warga  pemilik  lahan disekitar TPA untuk pembebasan lahan, (5) Meratakan tumpukan sampah yang ketinggiannya sudah lebih  dari 20  meter,  (6)  Gerakan  sedekah  sampah  disetiap  Masjid  bekerjasama  dengan bank  sampah Kecematan Tamangapa, (7) Melakukan perbaikan saluran lindi yang tersumbat, (8) Membangun pagar pembatas (pagar beton) antara TPA dan lahan warga, (9) Melakukan sosialisasi kepada warga untuk membuang sampah menabung emas, (10) Pengadaan tempat sampah 3 warna disetiap rumah warga yang difasilitasi oleh Kecamatan, (11) Membuat penjadwalan untuk monitoring dan controling kolam lindi setiap hari, (12) Menerapkan standar Keselamatan Kesehatan Kerja (K3) kepada semua karyawan, (13) Menyediakan  kolam  darurat  untuk  mengalihkan  air  lindi  ketika  akan  terjadi  over  kapasitas,  (14) Melakukan penambalan beton pada bagian kolam yang merembes akibat retakan, (15) Merancang dan
menerapkan  Standar  Operasional  Kerja  (SOP)  pada supply  chain pengelolaan  sampah,  (16) Menyediakan mesin kompos di setiap RW. Risk agent A7, A18, A19, A17, A15, A13, dan A20 sebelum dilakukan  penanganan risk  agent ini  berada  pada  area  merah  yang  berarti  risiko  kritis  dan  setelah penanganan risk agent ini turun di area kuning yang berarti risiko sedang. Selanjutnya risk agent A14, A23, A3, A21, A24, A14, A11 dan A22.
Indeks  keberlanjutan  setiap  mitigasi  untuk  strategi  pengelolaan  sampah  yang  berkelanjutan  di Kecamatan  Manggala  Kota  Makassar  berdasarkan  status index sustainability dengan  menggunakan Method  Successive  Interval (MSI).  Adapun  penanganan  pengelolaan  sampah  sebelum  dan  sesudah penanganan pada aspek lingkungan sebagai berikut; Timbulan sampah di sumber sampah sebanyak 329 (M³)/hari  dan  sampah  yang  dapat  diolah  sebesar  18  (M³)/hari  sehingga  setelah  penangan  sampah berkurang  menjadi  297,7  (M³)/hari.  Sampah  ke  TPS  sebelum  penanganan  sebesar  311  dan  setelah penanganan hanya sebesar 234,7 sehingga presentase pengurangan sampah ke TPS sebelum penanganan 5%  dan  setelah  penanganan  21%.  Sampah  ke  TPA  sebelum  penanganan  sebesar  311  dan  setelah penanganan  234,7,  tidak  ada  pengelohan  sampah  sebelum  penanganan  sehingga  tidak  adsa  jumlah penurunan  volue  sampah  sedangkan  sampah  yang  terolah  di  TPA  setelah  penanganan  sebesar  67 (M³)/Hari atau persentase pengurangan sampah ke TPA sebesar 29%.
Untuk penanganan pengelolaan sampah sebelum dan sesudah penanganan pada aspek ekonomi sebagai  berikut;  waktu  pengangkutan dari  sumber  sampah  ke  TPS  sebelum  dilakukan  penanganan  5 jam/kelurahan  dan  setelah  dilakukan  penanganan  hanya  3  jam/kelurahan.  Biaya  transportasi pengangkutan sampah   dari sumber ke TPS (88 Unit motor viar gerobak) Rp. 2.072.400/hari dan setelah dilakukan penanganan hanya Rp. 1.884.000/hari. Biaya transportasi pengangkutan sampah  TPS ke TPA (16 Unit Mobil) Rp. 1.256.000 dan setelah dilakukan penanganan hanya Rp. 1.099.000/hari. Biaya iuran sampah/rumah  dikenakan  biaya  Rp.  48.000/bulan  jika  volume  sampah/rumah  >5  kg/hari  dan  setiap rumah akan mendapatkan subsidi hanya membayar Rp. 25.000/bulan jika volume sampahnya >5kg/hari.
Untuk  penanganan  pengelolaan  sampah  sebelum  dan  sesudah  penanganan  pada  aspek  sosial sebagai berikut; Frekuensi pembakaran sampah oleh warga sebanyak 64 rt/hari dan setelah dilakukan penanganan hanya < 19 rt/hari. Partisipasi warga dalam pemilahan sampah 17% dan setelah dilakukan penanganan  hanya  46%.  Sampah  yang  dibuang  dilahan  kosong  5 m³/hari  dan.  setelah  dilakukan penanganan  hanya  1,8 m³/hari.  Sampah  yang  dibuang  ke  selokan  air/sungai  7,2  m³/hari  dan  setelah dilakukan penanganan hanya 4 m³/hari. Jumlah sedekah sampah 70 Kg/hari. Waktu pengoperasian pasar tamangapa dimulai pukul 05.00-10.00 dan setelah dilakukan penanganan dimulai pukul 05.00-20.00. Radius pencemaran udara (bau) dari TPS 100 m dan setelah dilakukan penanganan hanya < 30 m.

## Referensi
Azevedo,  B.  D.,  Scavarda,  L.  F.,  &  Caiado,  R.  G.  G.  (2019).  Urban  solid  waste  management  in developing countries from the sustainable supply chain management perspective: A case study of Brazil’s largest slum. Journal of Cleaner Production , 233 , 1377 – 1386. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2019.06.162
Black, M., Karki, J., Lee, A. C. K., Makai, P., Baral, Y. R., Kritsotakis, E. I., Bernier, A., & Fossier Heckmann, A. (2019). The health risks of  informal waste workers  in the Kathmandu Valley: a cross-sectional survey. Public Health , 166 , 10 – 18. https://doi.org/10.1016/j.puhe.2018.09.026 Bugge, M. M., Fevolden, A. M., & Klitkou, A. (2019). Governance for system optimization and system change: The case of urban waste. Research Policy , 48 (4), 1076 – 1090. https://doi.org/10.1016/j.respol.2018.10.013
Cheng, Z., Sun, Z., Zhu, S., Lou, Z., Zhu, N., & Feng, L. (2019). The identification and health risk assessment  of  odor  emissions  from  waste  landfilling  and  composting. Science  of  The  Total Environment , 649 , 1038 – 1044. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2018.08.230
Christopher, M., & Peck, H. (2004). Building the Resilient Supply Chain. The International Journal of Logistics Management , 15 (2), 1 – 14. https://doi.org/10.1108/09574090410700275 Edwards, J., Burn, S., Crossin, E., & Othman, M. (2018). Life cycle costing of municipal food waste management  systems:  The  effect  of  environmental  externalities  and  transfer  costs  using  local
government  case  studies. Resources,  Conservation  and  Recycling , 138 ,  118 – 129. https://doi.org/10.1016/j.resconrec.2018.06.018
Fetanat, A., Mofid, H., Mehrannia, M., & Shafipour, G. (2019). Informing energy justice based decision- making framework for waste-to-energy technologies selection in sustainable waste management: A case of Iran. Journal of Cleaner Production , 228 , 1377 – 1390. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2019.04.215
Herdianzah,  Y.  (2020).  Kri  Design And  Mitigation  Strategy On  Water  Distribution  Of  Perumda  Air Minum Makassar Regional IV: A Case Study. Journal of Industrial Engineering Management , 5 (2), 70 – 79. https://doi.org/10.33536/jiem.v5i2.672
Herdianzah,  Y.,  Arfandi  Ahmad,  Anis  Saleh,  Anugerah  Syukur,  Rahmaniah,  &  A  Dwi  Wahyuni  P.
(2022). Pengaruh Penerapan Warehouse Management System Terhadap Kinerja Gudang Pada PTP Nusantara XIV Persero. Metode :
Jurnal
Teknik Industri , 8 (2), 91 – 101. https://doi.org/10.33506/mt.v8i2.1950
Kuznetsova, E., Cardin, M.-A., Diao, M., & Zhang, S. (2019). Integrated decision-support methodology for combined centralized-decentralized waste-to-energy management systems design. Renewable and Sustainable Energy Reviews , 103 , 477 – 500. https://doi.org/10.1016/j.rser.2018.12.020 Lin, Z., Chen, Z., Wu, Q., Yang, S., & Meng, H. (2018). Coordinated pitch &amp; torque control of large-scale  wind  turbine  based  on  Pareto  efficiency  analysis. Energy , 147 ,  812 – 825. https://doi.org/10.1016/j.energy.2018.01.055
Margallo, M., Ziegler-Rodriguez, K., Vázquez-Rowe, I., Aldaco, R., Irabien, Á., & Kahhat, R. (2019). Enhancing  waste  management  strategies  in  Latin  America  under  a  holistic  environmental assessment  perspective:  A  review  for  policy  support. Science  of  The  Total  Environment , 689 , 1255 – 1275. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2019.06.393
Mehta,  N.,  Dino,  G.  A.,  Ajmone-Marsan,  F.,  Lasagna,  M.,  Romè,  C.,  &  De  Luca,  D.  A.  (2018).
Extractive waste management: A risk analysis approach. Science of The Total Environment , 622 – 623 , 900 – 912. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2017.11.260
Mohammadi, M., Jämsä-Jounela, S.-L., & Harjunkoski, I. (2019). Optimal planning of municipal solid waste  management  systems  in  an  integrated  supply  chain  network. Computers  &  Chemical Engineering , 123 , 155 – 169. https://doi.org/10.1016/j.compchemeng.2018.12.022 Muthmainnah, S., Immawan, T., & Herdianzah, Y. (2021). Implementation Of The House Of Risk In The Supply Chain Of Manufacturing SMEs. Journal of Industrial Engineering Management , 6 (2),
40 – 50. https://doi.org/10.33536/jiem.v6i2.904
Phonphoton, N., & Pharino, C. (2019). A system dynamics modeling to evaluate flooding impacts on municipal  solid  waste  management  services. Waste  Management , 87 ,  525 – 536. https://doi.org/10.1016/j.wasman.2019.02.036
Rebehy, P. C. P. W., Costa, A. L., Campello, C. A. G. B., de Freitas Espinoza, D., & Neto, M. J. (2017).
Innovative social business of selective waste collection in Brazil: Cleaner production and poverty reduction.
Journal of Cleaner Production , 154 , 462 – 473. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2017.03.173
Rimantho, D. (2016). Identifikasi Risiko Kesehatan dan Keselamatan Kerja pada Pekerja Pengumpul Sampah  Manual  di  Jakarta  Selatan. Jurnal  Optimasi  Sistem  Industri , 14 (1),  1. https://doi.org/10.25077/josi.v14.n1.p1-15.2015
Siswanto, Herdianzah, Y., Rauf, N., & Suja’setyahadi, A. (2022). Analysis Of Quality Improvement Of Two Wheel Motor Vehicle Services Using Quality Function Deployment Method At Rezky Jaya Motor Workshop Makassar. Journal of Industrial System Engineering and Management , 1 (2), 55 – 62. https://doi.org/10.56882/jisem.v1i2.9
Tirkolaee, E. B., Mahdavi, I., Esfahani, M. M. S., & Weber, G.-W. (2020). A robust green location- allocation-inventory  problem  to  design  an  urban  waste  management  system  under  uncertainty. Waste Management , 102 , 340 – 350. https://doi.org/10.1016/j.wasman.2019.10.038 Vallero, D. A. (2019). Waste Management Accountability: Risk, Reliability, and Resilience. In Waste (pp. 693 – 740). Elsevier. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-815060-3.00035-9
Yao, X.-Z., Ma, R.-C., Li, H.-J., Wang, C., Zhang, C., Yin, S.-S., Wu, D., He, X.-Y., Wang, J., Zhan,
L.-T.,  & He,  R.  (2019).  Assessment  of  the major  odor  contributors  and health  risks  of  volatile
compounds in three disposal technologies for municipal solid waste. Waste Management , 91 , 128 – 138. https://doi.org/10.1016/j.wasman.2019.05.009
Zhou, Z., Chi, Y., Dong, J., Tang, Y., & Ni, M. (2019). Model development of sustainability assessment from a life cycle perspective: A case study on waste management systems in China. Journal of Cleaner Production , 210 , 1005 – 1014. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.11.074