Analisa Tarif Jasa Layanan Sampah Dalam Upaya Peningkatan Pengelolaan Persampahan di Kecamatan Ujungberung
Aqilla Nabil Mukharam 1* , Kancitra Pharmawati 2
1, 2 Teknik Lingkungan, Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan, Institut Teknologi Nasional Bandung Jl. PKHH. Mustofa No.23 Bandung, 40124, Indonesia * Koresponden email : mukharamaqilla@gmail.com
Diterima : 4 Januari 2021 Disetujui: 4 Maret 2021

## Abstract
Unfulfillment of waste service ratetarget, low-quality of waste temporary shelter,  and the  basic needs to increase  waste  service  rates  become  the  foundation  to  analyze  the  financial  aspect.  This  can  be conductedby calculating and analyzing public’s Willingness to Pay (WTP) to waste management service improvements in Ujungberung Sub-District. The objectives of this research are to know the percentage of people’s WTP towards  the  rise of waste service rates and  analyze factors that can  affect the WTP.  The chosen  method  for  this  research  is  Contingent  Valuation  Method  (CVM)  with  Payment  Card  as  its technique.  By using Cross-Section method, there are 66 people selected to be the samples of this study. Online questionnaire is used to collect the data. The percentage of public’s WTP is 88% with the value of average WTP is Rp 31.288  and the value of total WTP is RP 113.575.000. Based on the multiple linear regression analysis, the factors significantly affecting the value of WTP are age and existing waste service rates.
Keywords : CVM,  ujungberung  sub-district,  waste  management  service  improvements,  waste  service rates, WTP

## Abstrak
Kualitas  Tempat  Pembuangan  Sementara  (TPS)  belum  memadai  menjadi  dasar  perlunya  analisa  dan perhitungan Willingness  to  Pay (WTP)  masyarakat  Kecamatan  Ujungberung  terhadap  peningkatan pelayanan  pengelolaan  persampahan.  Selain  itu,  disebabkan  pula  oleh  tidak  terpenuhinya  penerimaan iuran  tarif  jasa  layanan  (TJL)  sampah  dan  perlunya  landasan  dalam  membuat  kebijakan  kenaikan  TJL. Tujuan penelitian ini adalah mengetahui persentase WTP masyarakat terhadap kenaikan TJL sampah dan menganalisa  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  WTP  nya.  Metode  yang  digunakan  adalah Contingent Valuation Method dengan teknik Payment Card . Jumlah responden yang dijadikan sampel adalah 66 jiwa dengan  menggunakan  cara Cross-Section .  Pengumpulan  data  menggunakan  kuesioner  yang  dilakukan secara  dalam  jaringan.  Persentase  WTP  masyarakat  akan  kenaikan  TJL  sampah  adalah  88%  dengan besaran  rata-rata  WTP  sebesar  Rp  31.288  dan  besaran  WTP  totalnya  sebesar  Rp  113.575.000. Berdasarkan  hasil  analisa  regresi  linear  berganda,  faktor  yang  mempengaruhi  WTP  secara  signifikan adalah usia dan tarif jasa layanan sampah yang dibayarakan oleh masyarakat.
Kata Kunci : CVM, kecamatan ujungberung, peningkatan kualitas pelayanan pengelolaan persampahan, TJL, WTP

## 1. Pendahuluan
Keberhasilan  pembangunan  kota  tidak  dapat  terlepas  dari  sistem  pengelolaan  sampah  yang dilakukan.  Dasar  sistem  pengelolaan  sampah  suatu  kawasan  adalah  tata  cara  teknik  operasional pengelolaan  sampah  di  perkotaan  [1][2],  serta  standar  pengelolaan  sampah  [3].  Sehubungan  dengan  hal tersebut  maka  perlu  dilakukan  kajian  terhadap  seluruh  aspek  yang  terkait  dalam  sistem  pengelolaan persampahan.  Terdapat  5  (lima)  aspek  utama  dalam  pengelolaan  persampahan,  yaitu  1)  Teknik operasional, 2) Kelembagaan, 3) Pembiayaan, 4) Peraturan, dan 5) Peran serta masyarakat [4].
Pada  Peraturan  Presiden  No.  97  Tahun  2017,  target  pengurangan  sampah  di  Indonesia  yang  lalu diterapkan di setiap daerah  adalah 30% dari timbulan  sampah, sedangkan target penanganan sampahnya adalah  70%  dari  timbulan  sampah  [22].  Untuk  memenuhi  target  tersebut  tentunya  dibutuhkan  dana, sehingga  perlu  dilakukan  pengkajian  aspek  pembiayaan  sampah.  Faktor  pembiayaan  di  suatu  wilayah
merupakan salah satu faktor utama dalam sistem pengelolaan sampah. Sumber daya penggerak agar roda sistem pengelolaan persampahan di kota lancar adalah aspek pembiayaan [4].
Sumber  pembiayaan  pengelolaan  sampah  di  Kota  Bandung  berasal  dari  iuran  jasa  pelayanan persampahan  masyarakat  dan  APBD  Kota  Bandung.  Kondisi  ideal  dalam  pembiayaan  terhadap pengelolaan  sampah  adalah  80%  bersumber  dari  partisipasi  masyarakat  dan  20%  dari  APBD.  Namun nyatanya kondisi di lapangan menunjukan nilai yang berbeda, yaitu 80% berasal dari APBD dan 20% dari iuran  masyarakat  [5].  Salah  satu  bentuk  partisipasi  masyarakat  adalah  kesediaan  masyarakat  dalam membayar atau Willingness to Pay (WTP). Oleh karena itu, WTP masyarakat terhadap tarif jasa layanan sampah perlu dianalisa [6]. Analisa ini dilakukan agar pelayanan pengelolaan sampah semakin baik, maka WTP masyarakat terhadap iuran sampah kota perlu ditingkatkan [7].
Wilayah studi penelitian ini adalah Kecamatan Ujungberung yang  berada di Kota Bandung bagian timur.  Alasan  pemilihan  Kecamatan  Ujungberung  sebagai  wilayah  studi  adalah  karena  Bandung  Timur merupakan  wilayah  Bandung  dengan  kontribusi  retribusi  terendah  di  Kota  Bandung,  padahal  Bandung Timur merupakan wilayah Bandung dengan luas area terbesar. Kecamatan Ujungberung merupakan salah satu  kecamatan  di  Bandung  Timur  dengan  penduduk  terbanyak,  sehingga  berbanding  lurus  dengan sampah yang dihasilkan [8]. Realisasi dana yang terkumpul dari Kecamatan Ujungberung untuk tarif jasa layanan (TJL) sampah kota per Tahun 2019 tidak 100%, melainkan hanya 89% [9].
Faktor lain penyebab dipilihnya Kecamatan Ujungberung sebagai wilayah studi adalah kondisi TPS nya.  Kondisi  TPS  di  Kecamatan  Ujungberung  tidak  semuanya  dalam  kondisi  baik  dan  belum  ada  TPS yang  menerapkan  prinsip  3R  [9].  Lalu  berdasarkan  hasil  observasi  awal,  mayoritas  kelurahan  di Kecamatan  Ujungberung  masalah  persampahannya  adalah  penumpukan  sampah  di  TPS  yang menyebabkan  penumpukan  pula  di  sumber.  Pengumpulan  sampah  dari  sumber  tidak  memenuhi  standar pengumpulan  yaitu  2  hari  sekali,  serta  tidak  adanya  upaya  pengolahan  sampah  di  TPS.  Kecamatan Ujungberung yang batas wilayahnya dibatasi oleh garis merah dapat dilihat pada Gambar 1 .
Gambar 1 . Peta Kecamatan Ujungberung Sumber: Google Maps, 2021 [24]
Penelitian  ini  akan  mengkaji  aspek  pembiayaan  dalam  pengelolaan  persampahan  di  Kecamatan Ujungberung.  Pengkajian  berupa  menghitung  dan  menganalisa  WTP  nya  berdasarkan  kategori  wajib bayar  yang  dikelompokkan  berdasarkan  daya  listrik  yang  digunakan  masyarakat.  Hasil  dari  pengkajian nantinya  akan  berkontribusi  data  untuk  DLHK  Kota  Bandung  yang  berencana  menaikkan  tarif  jasa layanan  sampah  kota  dan  sebagai  dasar  rekomendasi  untuk  peningkatan  pelayanan  persampahan  di Kecamatan Ujungberung.
Metode pendekatan yang dipilih adalah metode penilaian kontingen ( contingent valuation method : CVM).  Teknik  dalam  CVM  yang  dipilih  adalah  teknik payment  card ,  yaitu  responden  ditawarkan beberapa pilihan nominal TJL, lalu responden hanya diperbolehkan memilih salah satu dari pilihan yang ditawarkan  tersebut sesuai  keinginan  responden. Hasil dari teknik payment card tersebut akan diperoleh tingkat  WTP  masyarakat.  Kelebihan  metode  ini  adalah  memberi  dorongan  yang  dapat  membantu responden  berpikir  lebih  jelas  dan  matang  mengenai  nilai  maksimum  WTP  nya  [10].  Pemilihan  teknik
payment  card juga  didasari  karena  pada  kondisi  pandemik  Covid-19,  sehingga  pengumpulan  data  harus secara  daring,  dan  metode payment card tidak  ada  proses  tawar  menawar,  sehingga  lebih  efektif  secara daring.

## 2. Metode Penelitian

## Metode Pengumpulan Data
Alat pengumpulan data yang digunakan  adalah kuesioner daring. Struktur  kuesioner yang disusun mempunyai  total  21  (dua  puluh  satu)  pertanyaan  yang  harus  diisi  oleh  masing-masing  responden  yang terbagi  dalam  3  kelompok  pertanyaan.  Bagian  satu  berupa  data  diri  responden  sebanyak  8  (delapan) pertanyaan,  bagian  dua  merupakan  kondisi  eksisting  layanan  pengelolaan  persampahan  yang  diterima responden  sebanyak  10  (sepuluh)  pertanyaan,  dan  bagian  tiga  merupakan  WTP  responden  sebanyak  3 (tiga)  pertanyaan.  Sebanyak  9  (sembilan)  dari  21  (dua  puluh  satu)  pertanyaan  merupakan  variabel independen  dan  1  pertanyaan  merupakan  variabel  dependen.  Kesembilan  variabel  independen  tersebut berangkat dari hipotesa awal sebagai berikut:
- X1: Usia,
Semakin tinggi usia, maka semakin tinggi rasa tanggung jawab mengenai sampah [11].
- X2: Jumlah orang di tempat tinggal Semakin tinggi jumlah orang di suatu tempat tinggal, maka semakin tinggi pula tanggungannya, sehingga kesediaan membayar kecil [12].
- X3: Tingkat pendidikan
Semkain  tinggi  tingkat  pendidikan  masyarakat,  maka  semakin  luas  pengetahuan  mengenai sampah [13].
- X4: Cara pengumpulan sampah
Jika pengumpulan sampah sudah dilakukan oleh, maka kebersediaan membayarnya akan rendah [14].
- X5: Kuantitas pengumpulan sampah
Semakin sering pengumpulan sampahnya, semakin rendah kebersediaan membayarnya [14].
- X6: Pemilahan sampah
Jika sampah tidak dipilah oleh petugas, maka kebersediaan membayarnya akan tinggi [14].
- X7: Penanggapan keluhan
Semakin ditanggapinya keluhan masyarakat oleh pihak terkait, maka kebersediaan membayarnya cenderung rendah [14].
- X8: Kepuasan
Semakin  puas  masyarakat  akan  pelayanan  yang  diterimanya,  maka  kebersediaan  membayarnya akan semakin rendah [14].
- X9: TJL eksisting Semkain  tinggi  TJL  eksisting  yang  dibayarkan  memungkinkan  masyarakat  untuk  membayar kenaikan TJL sampah [15][16].
Ke sembilan variabel tersebut merupakan variabel yang bisa mempengaruhi nilai WTP masyarakat [14].  Sedangkan  untuk  variabel  dependennya  (Y)  adalah  kebersediaan  masyarakat  untuk  membayar (WTP) kenaikan TJL sampah kota. Didalam kuesioner tersebut ditampilkan pasar hipotetik berupa visual berbentuk  gambar  yang  berfungsi  menggambarkan  mengenai  kondisi  pelayanan  sampah  eksisting  dan yang diharapkan. Pasar hipotetik yang ditampilkan adalah:
- Kondisi TPS di Kecamatan Ujungberung
- Luas TPS yang diharapkan
- Fasilitas  TPS  yang  diharapkan,  seperti bidogester ,  mesin press ,  tangka  septik,  menara  air, keranjang Takakura, gerobak sorong, dan mesin pencacah
- Kegiatan warga mengenai lingkungan yang diharapkan
Visualisasi  pasar  hipotetik  yang  ditampilkan  dapat  dilihat  pada Gambar  2 hingga Gambar  7. Untuk pengambilan data responden menggunakan probability sampling , yaitu disproportionate stratified random sampling sesuai kelas pelanggan, karena jumlah tiap kelas tidak proporsional. Penentuan jumlah sampel yang digunakan adalah dengan cara Cross Section seperti pada Persamaan 1 [17].
Gambar 2. Kondisi TPS di Kecamatan Ujungberung Sumber: Hasil observasi, 2020.
Gambar 3. Luas TPS yang diharapkan (>200m 2 ) Sumber: Hasil observasi, 2020
Gambar 4. Alat pengolah sampah berupa biodigester (kiri) dan mesin press (kanan) Sumber: Hasil observasi, 2020.
Gambar 5 . Bangunan pendukung berupa menara air (kiri) dan tangki septik (kanan) Sumber: Hasil observasi, 2020.
Gambar 6. Fasilitas alat tambah di TPS yang diharapkan Sumber: Hasil observasi, 2020.
Gambar 7. Kegiatan lingkungan yang diharapkan untuk warga Sumber: Hasil observasi, 2020.
n = ( Z 2 1- α 2 ) p q N d 2 ( N-1 ) + ( Z 2 1- α 2 ) p q ……………………………………(1)
Keterangan:
n = jumlah sampel minimal N = jumlah populasi Z 2 1 – α/2 = nilai baku distribusi normal d = toleransi kesalahan/error p =  proporsi  kasus  yang  diteliti  dalam  populasi,  jika p tidak  diketahui  maka gunakan p terbesar yaitu 0.5 q = 1-p
Besar nilai Z 2 1 – α/2 dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Nilai baku distribusi normal α Z 2 1 – α/2 1% 2.58 5% 1.96 10% 1.64 Sumber: Juanda, 2014 [17]
Sesuai  data  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  Kota  Bandung,  jumlah  kepala  keluarga  (KK)  di Kecamatan  Ujungberung  sebanyak  4125  KK  [25].  Dengan  tingkat  kesalahan  yang  dipilih  adalah  10%, melalui Persamaan  1 ,  didapat  jumlah  minimum  sampelnya  adalah  66  sampel.  Penyebaran  kuesioner menggunakan  formulir  Google  dan  pengisian  dilakukan  secara  daring.  Penentuan  kelas  ditentukan  dari tiap  kategori  wajib  bayar  yang  dikelompokkan  berdasarkan  daya  listrik  yang  digunakan  seperti  pada Tabel 2 .
Tabel 2. Golongan wajib bayar TJL kota No Golongan Daya Listrik 1 Kelas 1 450 - 900 VA 2 Kelas 2 900 - 1300 VA 3 Kelas 3 1300 - 2200 VA 4 Kelas 4 2200 - 3600 VA 5 Kelas 5 3600 - 6600 VA 6 Kelas 6 > 6600 VA Sumber: Perwal Kota Bandung No.316 Tahun 2013 [18].

## Metode Analisa Data
Tahapan  analisa  data  yang  pertama  adalah  menganalisa  kondisi  eksisting  pelayanan  sesuai  hasil kuesioner, lalu dianalisa persepsi masyarakat mengenai pelayanan sampah, selanjutnya melakuan analisa regresi  linear.  Analisa  regresi  linear  yang  digunakan  adalah  analisa  regresi  linear  berganda,  karena variabel independennya (X) lebih dari 2 (dua). Analisa ini bertujuan untuk mengetahui keberpengaruhan kesembilan  variable  X  terhadap  WTP.  Pada  analisa  regresi  linear  berganda  ini  perlu  dilakukan serangkaian  uji  awal  terelebih  dahulu,  yaitu  uji  normalitas,  uji  linearitas,  uji  multikolinearitas,  dan  uji heteroskedastisitas.  Selanjutnya,  dianalisa  hubungan  antara  variabel  independen  dengan  variabel dependennya  baik  secara  parsial  maupun  secara  simultan,  lalu  dibuat  persamaan  regresi  linearnya berdasarkan hasil analisa regresi linear bergandanya.
Y = B(constant) + ∑B Variabel X……………………………………(2)
Keterangan:
B = Nilai pengaruh besarnya perubahan
X = Variabel Independen Y = Variabel Dependen
Selanjutnya,  dihitung  nilai  WTP  rata-rata  (EWTP)  dan  nilai  WTP  totalnya  (TWTP)  untuk mengetahui tarif jasa layanan sampah kota yang optimum untuk Kecamatan Ujungberung.
Berikut persamaan dalam menghitung EWTP [19].
EWTP=WTP x Responden WTP Responden Total …………………………………………………(3) TWTP = Nilai WTP total Keterangan: EWTP = Nilai WTP rata-rata WTP = Besaran WTP responden Responden WTP = Responden yang memilih WTP tersebut Responden Total = Responden keseluruhan
Berikut persamaan dalam menghitung TWTP [19].
TWTP = WTP x Jumlah KK………………………………………...(4) Keterangan:
WTP = Besaran WTP responden KK = Kepala Keluarga
Rekomendasi peningkatan pelayanan pengelolaan sampah yang paling optimal untuk diterapkan di Kecamatan  Ujungberung  bisa  ditentukan  setelah  mendapatkan  persamaan  regresi  linear  berganda  dan besaran EWTP dan TWTP.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## Kondisi Eksisting
Gambar  8  d an Gambar  9 menunjukkan  kondisi  eksisting  persentase  cara  pengumpulan  sampah dan  persentase  kuantitas  pengumpulan  sampah  di  Kecamatan  Ujungberung.  Sebanyak  94%  masyarakat sampahnya  dikumpulkan  oleh  petugas  untuk  dibawa  ke  TPS,  5%  dibuang  sendiri,  dan  1%  sisanya dibakar/  ditimbun.  Persentase  sampah  yang  dibawa  petugas  menunjukan  bahwa  setidaknya  94% masyarakat mempunyai kewajiban untuk membayar tarif jasa layanan (TJL) sampah tingkat kota. Namun, kondisi  eksisting  di  Kecamatan  Ujungberung  menunjukkan  hanya  sebesar  89%  masyarakat  yang membayar TJL sampah tingkat kota (dari seharusnya 94%) [9].
Gambar 8. Cara pengumpulan sampah Sumber: Hasil analisa, 2020
Dibawa Petugas Membuang Sendiri Dibakar/Ditimbun 94 5 % 1%
Gambar 9. Kuantitas pengumpulan sampah Sumber: Hasil analisa, 2020
Mayoritas  kuantitas  pengumpulan  sampah  (43%)  di Kecamatan  Ujungberung  adalah  3  hari  sekali yang  mana  menunjukkan  bahwa  mayoritas  pengumpulan  masih  belum  memenuhi  standar  kuantitas pengumpulan  yang  diatur  dalam  Peraturan  Menteri  Pekerjaan  Umum  RI  No.  3  Tahun  2013  Tentang Penyelenggaraan  Prasarana  dan  Sarana  Persampahan  Dalam  Penanganan  Sampah  Rumah  Tangga  Dan Sampah  Sejenis  Sampah  Rumah  Tangga  yaitu  2  hari  sekali  [23].  Hal  tersebut  yang  membuat  sebagian masyarakat mengeluh akan penumpukan sampah di sumber (rumah masyarakat).
Pada Gambar  10 menunjukkan  kondisi  pemilahan  sampah  di  Kecamatan  Ujungberung, mayoritasnya  (61%)  adalah  warga  dan  petugas  sama-sama  tidak  memilah  sampah.  Hal  tersebut  terjadi karena  petugas  tidak  diberi  sumber  daya  dan  fasilitas  untuk  memilah  sampah,  sehingga  wargapun  tidak memilah.
Gambar 10. Kondisi pemilahan sampah Sumber: Hasil analisa, 2020
Namun  dapat  dilihat  juga  bahwa  sebesar  23%  masyarakat  tetap  memilah  sampah  walau  pada akhirnya  disatukan  kembali  oleh  petugas  saat  pengumpulan.  Hal  tersebut  menjadi  tanda  bahwa masyarakat Kecamatan Ujungberung sudah mempunyai modal dasar untuk memilah sampah jika dikelola dengan baik.

## Analisa Persepsi Masyarakat
Pada Gambar  11 menunjukkan  persentase  penanggapan  keluhan  masyarakat  oleh  pihak  terkait (kiri)  dan  persentase  kepuasan  masyarakat  akan  pelayanan  yang  diterima  (kanan).  Besarnya  persentase masyarakat  yang  sama  sekali  tidak  mengajukan  keluhan  (62%)  berbanding  lurus  dengan  besarnya persentase  masyarakat  yang  puas  dengan  pelayanan  sampah  yang  diterima  (78%).  Hal  tersebut  dapat terjadi  karena  saat  masyarakat  sudah  puas  terhadap  layanan  yang  diterima,  maka  tidak  akan  muncul keluhan terhadap layanan tersebut.
6% 21% 43% 15% 9% 6% Setiap hari
2 hari sekali
3 hari sekali
Seminggu 1x 2 minggu 1x Tidak dibawa petugas Warga memilah tapi disatukan petugas Warga dan petugas memilah Warga tidak memilah tapi dipilah petugas Warga dan petugas tidak memilah Memilah tapi mengelola sendiri 61% 1% 3% 23% 9% 3%
Gambar 11. Persepsi masyarakat Sumber: Hasil analisa, 2020
Walaupun  sudah  puas  dengan  layanan  eksisting,  persentase  WTP  masyarakat  terhadap  kenaikan TJL cukup besar, yakni 88% seperti pada Gambar 12.
Gambar 12. WTP masyarakat Sumber: Hasil analisa, 2020
Mayoritas alasan kesediaan masyarakat adalah masyarakat merasa saat pengelolaan sampah yang baik akan berdampak baik pula ke lingkungan. Dampak positif tersebut akan terasa juga oleh masyarakat. Sedangkan  masyarakat  yang  tidak  bersedia,  mayoritas  beralasan  bahwa  TJL  kota  bukan  merupakan tanggung jawab masyarakat, melainkan tanggung jawab pemerintah.

## Analisa Regresi Linear Berganda
Setelah  memenuhi  persyaratan  pada  uji  normalitas,  linearitas,  multikolinearitas,  dan heterokedastisitas,  maka  dapat  dilakukan  analisa  regresi  untuk  mengetahui  keberpengaruhan  antar variabel. Berikut output analisa regresi linear berganda untuk uji F seperti pada Tabel 3.
Tabel 3. Nilai R dan F R R square  F hitung  F tabel  Sig 0,638 0,407 4,266 2,05 0

## Sumber: Hasil analisa, 2020
Karena nilai F hitung > F tabel, maka kesembilan variabel independen mempunyai pengaruh secara simultan  terhadap  WTP  sebesar  40.7%  (R square )  [20].  Sedangkan  secara  parsial,  pengaruh  masing- masing variabel independen terhadap WTP terdapat pada Tabel 4.
Tabel 4. Nilai t Variabel  Residuals  t hitung Sig t tabel X1
56
-3,582 0,001 2,00324 X2 -1,866 0,074 X3 -0,656 0,796 X4 1,605 0,214 X5 0,268 0,549
88% 12% Bersedia Tidak Bersedia 27% 11% 62% Ya Tidak Tidak Mengajukan 78% 22% Puas Tidak
Variabel  Residuals  t hitung Sig t tabel X6 -1,249 0,229 X7 1,246 0,234 X8 1,203 0,105 X9 -2,824 0,007 Sumber: Hasil analisa, 2020
Yang nilai t hitung > t tabel hanya variabel X1 (usia) dan X9 (TJL Eksisting), artinya adalah hanya usia dan TJL eksistinglah yang mempunyai pengaruh signifikan terhadap WTP [20]. Nilai kontribusi besarnya perubahan (B) seperti pada Tabel 5 untuk diinput pada persamaan regresi linear berganda.
Tabel 5. Nilai B Variabel B Variabel B Constant 2,65 X1 -0,062 X6 -0,134 X2 -0,089 X7 0,083 X3 -0,04 X8 0,114 X4 0,156 X9 -0,083 X5 0,009 X6 -0,134 Sumber: Hasil Analisa, 2020
Dengan menggunakan Persamaan 2 , didapat lah persamaan regresi linear bergandanya sebagai berikut: WTP = B( constant ) + B(Usia) + B(TJL)
WTP = 2,65 + (-0,062) Usia + (-0,083) TJL
WTP = 2,65 – 0,062 Usia – 0,083 TJL
Berdasarkan persamaan regresi linear berganda diatas, dapat di interpretasikan sebagai berikut:
- Nilai konstanta sebesar 2,65 menunjukkan bahwa jika variabel X (dalam hal ini variabel usia dan TJL) bernilai konstan, maka nilai WTP nya sebesar nilai konstanta, yaitu 2,65.
- Koefisien  regresi  variabel  usia  bernilai  -0,062  menunjukkan  bahwa  jika  variabel  X  lain  bernilai konstan dan variabel ini mengalami kenaikan satu satuan, maka nilai WTP akan mengalami penurunan sebesar 0,064. Itu karena koefisien bernilai negatif yang artinya hubungan antara variabel usia dengan WTP  adalah  negatif,  yaitu  semakin  muda  usia  masyarakat,  maka  nilai  WTP  akan  semakin  tinggi, begitupun sebaliknya.
- Koefisien  regresi  variabel  TJL  bernilai  -0,083  menunjukkan  bahwa  jika  variabel  X  lain  bernilai konstan dan variabel ini mengalami kenaikan satu satuan, maka nilai WTP akan mengalami penurunan sebesar 0,083. Itu karena koefisien bernilai negatif yang artinya hubungan antara variabel usia dengan WTP  adalah  negatif,  yaitu  semakin  tinggi  TJL  yang  dibayarkan  masyarakat,  maka  nilai  WTP  akan semakin kecil, begitupun sebaliknya.
Analisa Besaran WTP
1. WTP Rata-Rata (EWTP)
Untuk  nilai  EWTP  keseluruhan,  dengan  menggunakan Persamaan  3 ,  maka  didapat  distribusi besaran EWTP nya dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Distribusi besaran EWTP
WTP Keseluruhan (Rp) Jumlah Responden (Jiwa) Frekuensi Relatif (Pfi) EWTP (Rp) 10.000 6 0.09 909 15.000 7 0.11 1.591 20.000 11 0.17 3.333 25.000 5 0.08 1.894 30.000 16 0.24 7.273 50.000 16 0.24 12.121 55.000 5 0.08 4.167 Total 66 1 31.288 Sumber: Hasil perhitungan, 2020
Nominal sebesar Rp 31.288 tersebut merupakan dana yang bisa dijadikan acuan untuk menaikkan TJL demi kepentingan peningkatan pelayanan SPS di Kecamatan Ujungberung. 2. Surplus Konsumen
Surplus  konsumen  adalah  kelebihan  atau  perbedaan  antara  kepuasan  total  atau total  utility (yang dinilai  dengan  uang)  yang  dinikmati  konsumen  dari  mengonsumsi  sejumlah  barang  tertentu  dengan pengorbanan  totalnya  (yang  dinilai  dengan  uang),  untuk  memperoleh  atau  mengonsumsi  jumlah  barang tersebut [21]. Berikut persamaannya:
Surplus Konsumen = x̅ Harga Optimalisasi − x̅ Harga Pasar………………….(1) Ket:
x̅ Harga Optimalisasi :  rata-rata  TJL  yang  bersedia  masyarakat  bayar  untuk  peningkatan pelayanan pengelolaan sampah di Kecamatan Ujungberung x̅ Harga Pasar : rata-rata TJL eksisting
Dengan  menggunakan Persamaan  5 ,  maka  didapat  nilai  surplus  konsumennya  adalah  sebagai berikut:
Surplus Konsumen = EWTP Keseluruhan – x̅ TJL Eksisting Surplus Konsumen = Rp 31.288 – Rp 6.545 Surplus Konsumen = Rp 24.743
Nilai surplus konsumen tersebut menunjukkan bahwa ada peningkatan nominal untuk TJL sebesar Rp 24.743 per responden dari TJL eksisting, yang mana dana tersebut bisa digunakan untuk peningkatan pelayanan SPS di Kecamatan Ujungberung.
3. WTP Total (TWTP)
Dari  4.125  KK  di  Kecamatan  Ujungberung,  tidak  semuanya  bersedia  membayar  kenaikan  TJL. Persentase yang bersedia untuk membayar kenaikan TJL adalah 88%, sehingga jumlah KK yang bersedia membayar adalah:
Jumlah KK bersedia = Jumlah KK total x %bersedia Jumlah KK bersedia = 4.125 x 0.88 Jumlah KK bersedia = 3.630 KK
Berikut distribusi nilai TWTP dari setiap nilai WTP terdapat pada Tabel 7.
Tabel 7. Distribusi besaran TWTP WTP Keseluruhan (Rp) Jumlah Responden (Jiwa) Pfi Jumlah KK TWTP (Rp) 10.000 6 0.09 330 3.300.000 15.000 7 0.11 385 5.775.000 20.000 11 0.17 605 12.100.000 25.000 5 0.08 275 6.875.000 30.000 16 0.24 880 26.400.000 50.000 16 0.24 880 44.000.000 55.000 5 0.08 275 15.125.000 Total 66 1 3630 113.575.000 Sumber: Hasil perhitungan, 2020.
Berdasarkan Tabel  7 ,  nilai  TWTP  di  Kecamatan  Ujungberung  adalah  sebesar  Rp  113.575.000. Nominal  dana  tersebut  merupakan  acuan  untuk  rekomendasi  terhadap  upaya  optimasi  pelayanan pengelolaan sampah di Kecamatan Ujungberung.
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  perhitungan  dan  analisa,  dapat  disimpulkan  bahwa  masyarakat  Kecamatan Ujungberung  yang  bersedia  membayar  kenaikan  TJL  adalah  sebesar  88%,  sisanya  sebesar  12%  tidak bersedia.  Selanjutnya,  dari  kesembilan  variabel  independen  yang  diteliti,  secara  simultan  mempunyai pengaruh  sebesar  40.7%  terhadap  kebersediaan  masyarakat  Kecamatan  Ujungberung  untuk  membayar kenaikan  TJL  (variabel  Y),  namun  hanya  variabel  usia  dan  variabel  TJL  yang  mempunyai  pengaruh signifikan  secara  parsial.  Berdasarkan  hasil  persamaan  regresi  linear  berganda  yang  didapat,  hubungan antara  variabel  usia  dan  variabel  TJL  dengan  kebersediaan  masyarakat  Kecamatan  Ujungberung  untuk membayar  kenaikan  TJL  adalah  negatif,  yaitu  semakin  tinggi  tingkat  usia  masyarakat  maka  WTP  akan semakin rendah, begitupun sebaliknya. Untuk TJL, semakin kecil TJL yang dibayarkan masyarakat, maka WTP  nya  akan  semakin  besar,  begitupun  sebaliknya.  Untuk  besaran  nilai  WTP,  WTP  rata-rata Kecamatan Ujungberung adalah Rp 31.288, sedangkan nilai WTP totalnya adalah Rp 113.575.000

## 6. Referensi
[1]  Badan  Standarisasi  Nasional  1991,  Tata  Cara  Teknik  Operasional  Pengelolaan  Sampah  Perkotaan (Vol. 12-03), Jakarta: Badan Standarisasi Nasional.
[2]  Badan  Standarisasi  Nasional  2002,  Tata  Cara  Teknik  Operasional  Pengelolaan  Sampah  Perkotaan (Vol. 19-2454), Jakarta: Badan Standarisasi Nasional.
[3]  Badan  Standarisasi  Nasional  1990.  Tata  Cara  Teknik  Operasional  Pengelolaan  Sampah  Perkotaan (Vol. T-13), Jakarta.
[4]  E.  Damanhuri,  T.  Padmi, Diktat  Kuliah  Pengelolaan  Sampah.  Program  Studi  Teknik  Lingkungan , Fakultas Teknik Sipil dan Lingkungan, Institut Teknologi Bandung, 2010, Google Maps. 2021. Peta Kecamatan Ujungberung.
[5]  Bappeda  Kota  Bandung  2014,  Kajian  Penyesuaian  Retribusi  Sampah  dan  Manajemen  Pengelolaan Sampah di Kota Bandung, Bandung.
[6]  R.  Zakaria,  “Analisis  Kemauan  Membayar  Masyarakat  Untuk  Peningkatan  Kualitas  Pengelolaan Sampah di Kota Makassar Menggunakan CVM. (Magister),” Institut Teknologi Bandung, 2013.
[7]  E.  Hartono, “Analisa  Willingness  To  Pay  dalam  Upaya  Peningkatan  Pelayanan  Pengelolaan Sampah  di  Kota  Brebes  Melalui  Peningkatan  Kemampuan  Pembiayaan,” Universitas  Diponegoro, Semarang, 2006.
[8]  PD Kebersihan Kota Bandung, Laporan Kinerja Tahun 2013 , Bandung, 2013.
[9]  PD Kebersihan Kota Bandung, Laporan Kinerja Tahun 2019 , Bandung, 2020.
[10] Dhaniswara,  M,  “Analisis  WTP  Menuju  Pelestarian  Ekosistem  Wisata  Bahari  Karimunjawa,  Jawa Tengah,” Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Diponegoro, 2014.
[11] S.  Adam,  M.  Shamsudin,  S.  Sidique,  K.  Rahim,  A.  Radam , “Attribute  Prioritization  in  Choice Experiment  Pre-Design:  Suggested  Method  and  Application  to  Solid  Waste  Management  Service Improvement,” J. of Energy Technologies and Policy , 2013.
[12] D.  Indramawan,  I.  Susilowati,  “Analisis  Willingness  to  Pay  Pengelolaan  Sampah  Terpadu  di Kecamatan Semarang Barat Kota Semarang,” Fakultas Ekonomi dan Bisnis, 2014.
[13] D.  Awunyo-Vitor,  “Urban  Households  Willingness  to  Pay  for  Improved  Solid  Waste  Disposal Services in Kumasi Metropolis,” Urban Studies Research, Ghana, 2013.
[14] N. Jaya, “Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Penerimaan Retribusi Sampah Di Kabupaten Badung,” Universitas Udayana, Bali, 2014.
[15] M. Yunis, “Analisis Tingkat Kesediaan Membayar Masyarakat Terhadap Kebersihan du Kecamatan Tampan Pekanbaru,” Universitas Negeri Riau, 2010.
[16] I.  Susanto,  B.  Rahardyan,  “Analisis  Penerimaan  Retribusi  Sampah  Masyarakat  dalam  Upaya Peningkatan  Pelayanan  Pengelolaan  Persampahan  di  Kota  Bandung  Bagian  Timur,”  Institut Teknologi Bandung, 2016.
[17] Juanda,  Juwita,  “Perbandingan  Algoritme Naïve  Bayes  Dan  Apriori  Dalam  Sistem  Rekomendasi Pemilihan  Warna  Cat  Dinding  Kamar  Tidur  Berdasarkan  Kepribadian,”  Universitas  Pendidikan Indonesia, 2014.
[18] Walikota  Bandung, Rancangan  Peraturan  Walikota  Bandung  tentang Tarif  Jasa Layanan  Sampah , DLHK, Bandung, 2020.
[19] H.  Astri,  “Analisis  Kesediaan  Membayar  (Willingness  To  Pay)  Dan  Kesediaan  Untuk  Menerima Kompensasi  (Willingness  To  Accept)  Dari  Keberadaan  Tempat  Penampungan  Sementara  Ciwastra Dengan Contingent Valuation Method,” Universitas Pasundan, Bandung, 2018.
[20] C.  Junaidi,  “Membaca  dan  Menggunakan  Tabel  Distribusi  t  dan  F,” Fakultas  Ekonomi  dan  Bisnis, Universitas Jambi, 2014.
[21] Samuelson dan Nordhaus, Ilmu Makroenomi , McGraw-Hill, Media Global Edukasi, 2003.
[22]  Presiden  Indonesia,  ”Peraturan  Presiden  Nomor  97  Tahun  2017  Tentang  Kebijakan  dan  Strategi Nasional  Pengelolaan  Sampah  Rumah  Tangga  dan  Sampah  Sejenis  Sampah  Rumah  Tangga,” Sekretariat Negara, Jakarta, 2017.
[23] Menteri PUPR, “Peraturan Menteri Pekerjaan Umum RI No.3 Tahun 2013 Tentang Penyelenggaraan Prasarana dan Sarana Persampahan Dalam Penanganan Sampah Rumah Tangga Dan Sampah Sejenis Sampah Rumah Tangga,” Jakarta, 2013.
[24] Google Maps, “Peta Kecamatan Ujungberung,” https://www.google.com/maps/place/Ujung+Berung,+Bandung+City,+West+Java/@- 6.9049625,107.6870828,14z/data=!3m1!4b1!4m5!3m4!1s0x2e68dd22b4875447:0x5f6466543fd706c 4!8m2!3d-6.9064866!4d107.7073688, 2 Januari 2021
[25] Badan Pusat Statistik Jawa Barat, “Kecamatan Ujungberung Dalam Angka 2019,” Bandung, 2019.