Perbandingan System Functionality, System Interactivity, dan Usability pada Instant Messaging
(IM) sebagai Media Pembelajaran Sinkron Faizatul Amalia, Admaja Dwi Herlambang, Tri Afirianto

## Peran E-Journal dalam Knowledge Sharing sebagai Basis Pengelolaan Pengetahuan di Universitas Kristen
Satya Wacana Suroyo, Andeka Rocky Tanaamah
Penjaminan Kualitas Perangkat Lunak Learning Management System Open Source di Politeknik Kota
Malang Betta Wahyu RM, Dwi Wijonarko
Perbandingan Subset Query pada Multiple Relasi Menggunakan Tabel Terpartisi dan Tabel Tidak
Terpastisi dengan Metode Cost-Based
Moh Sulhan, Isa Anshori

## Prediksi Volume Sampah TPAS Talangagung  dengan Pendekatan Sistem Dinamik
Philip Faster Eka Adipraja, Mufidatul Islamiyah

## Penerapan Metode Naive Bayes dalam Pengklasifikasi
Trafik Jaringan Sigit Riyadi

## PENGANTAR REDAKSI
STIKI Informatika Jurnal (SMATIKA Jurnal) merupakan jurnal yang diterbitkan  oleh  Lembaga  Penelitian  &  Pengabdian  kepada  Masyarakat (LPPM), Sekolah Tinggi Informatika & Komputer Indonesia (STIKI) Malang.
Pada edisi ini, SMATIKA Jurnal menyajikan 6 ( enam) naskah dalam bidang sistem informasi, jaringan, pemrograman web, perangkat bergerak dan sebagainya. Redaksi mengucapkan terima kasih dan selamat kepada Pemakalah  yang  diterima  dan  diterbitkan  dalam  edisi  ini,  karena  telah memberikan kontribusi penting pada pengembangan ilmu dan teknologi.
Pada kesempatan ini, redaksi kembali mengundang dan memberi kesempatan  kepada  para  Peneliti  di  bidang  Teknologi  Informasi  untuk mempublikasikan  hasil-hasil  penelitiannya  melalui  jurnal  ini.    Bagi  para pembaca  yang  berminat,  Redaksi  memberi  kesempatan  untuk berlangganan.
Akhirnya Redaksi berharap semoga artikel-artikel dalam jurnal ini bermanfaat  bagi  para  pembaca  khususnya  dan  bagi  perkembangan  ilmu dan teknologi di bidang Teknologi Informasi pada umumnya.

## Pelindung
Yayasan Perguruan Tinggi Teknik Nusantara
Penasehat Ketua STIKI
Pembina Pembantu Ketua Bidang Akademik STIKI

## Mitra Bestari
Prof. Dr. Ir. Kuswara Setiawan, MT (UPH Surabaya) Dr. Ing. Setyawan P. Sakti, M.Eng (Universitas Brawijaya)
Ketua Redaksi Subari, M.Kom
Section Editor Jozua F. Palandi, M.Kom Nira Radita, S.Pd., M.Pd
Layout Editor Saiful Yahya, S.Sn, MT.
Tata Usaha/Administrasi Muh. Bima Indra Kusuma

## SEKRETARIAT
Lembaga Penelitian & Pengabdian kepada Masyarakat Sekolah Tinggi Informatika & Komputer Indonesia (STIKI) Malang

## SMATIKA Jurnal
Jl. Raya Tidar 100 Malang 65146 Tel. +62-341 560823 Fax. +62-341 562525 Website: jurnal.stiki.ac.id E-mail: jurnal@stiki.ac.id, lppm@stiki.ac.id

## DAFTAR ISI

## Perbandingan System Functionality, System Interactivity, dan
Usability pada Instant Messaging (IM) sebagai Media Pembelajaran
Sinkron  .............................................................................................. 01 - 04 Faizatul Amalia, Admaja Dwi Herlambang, Tri Afirianto Peran E-Journal dalam Knowledge Sharing sebagai Basis Pengelolaan Pengetahuan di Universitas Kristen Satya Wacana  .......... 05 - 12 Suroyo, Andeka Rocky Tanaamah Penjaminan Kualitas Perangkat Lunak Learning Management System Open Source di Politeknik Kota Malang  .................................. 13 - 18 Betta Wahyu RM, Dwi Wijonarko

## Perbandingan Subset Query pada Multiple Relasi Menggunakan
Tabel Terpartisi dan Tabel Tidak Terpastisi dengan Metode
Cost-Based.......................................................................................... 19 - 23 Moh Sulhan, Isa Anshori
Prediksi Volume Sampah TPAS Talangagung dengan Pendekatan
Sistem Dinamik  .................................................................................. 24 - 28
Philip Faster Eka Adipraja, Mufidatul Islamiyah
Penerapan Metode Naive Bayes dalam Pengklasifikasi Trafik Jaringan ..............................................................................................     29 - 36 Sigit Riyadi

## Undangan Makalah
SMATIKA Jurnal Volume 07, Nomor 01 Tahun 2017

## Prediksi Volume Sampah TPAS Talangagung dengan Pendekatan Sistem Dinamik
Philip Faster Eka Adipraja 1) , Mufidatul Islamiyah 2)
1,2) Jurusan Teknik Informatika, STMIK Asia Malang Jl. Soekarno Hatta – Rembuksari 1A 65142, Malang Email:
1) philipfaster@gmail.com
2) mufidatul014@gmail.com

## ABSTRAK
Volume sampah di tempat pembuangan akhir sampah (TPAS) Talangagung, Kepanjen, Kabupaten Malang  terus  mengalami  peningkatan,  hal  ini  terbukti  dengan  adanya  peningkatan  volume sampah  sebanyak  dua  kali  lipat  pada  tahun  2014-2015.  Akan  tetapi  prediksi  pada  tahun  2015 sudah  terlampau  jauh,  dimana  prediksi  hanya  131,03  M3  per  hari  dimana  data  menunjukkan angka 198.62 M3 per hari.  Untuk mengetahui peningkatan volume sampah pada jangka panjang maka perlu dilakukan prediksi volume sampah pada TPAS Talangagung, prediksi volume sampah ini  bisa  dilakukan  dengan  metode  simulasi  yang  menggunakan  sistem  dinamik.  Hasil  studi menunjukkan  bahwa  prediksi  volume  sampah  yang  dikirim  ke  TPAS  Talangaguung  meningkat lebih  dari  dua  kali  lipat  pada  tahun  2025  yang  diprediksikan  mencapai  162  ribu  m 3 dan  tahun 2035 diperkirakan mencapai 341 ribu m 3 pertahun atau mencapai 1000 m 3 perhari.
Kata kunci: Prediksi, Volume Sampah, TPAS Talangagung, Sistem Dinamik
1. PENDAHULUAN
Pertambahan  jumlah  populasi  serta perubahan pola konsumsi masyarakat seperti pertumbuhan ekonomi, perubahan
pendapatan,  urbanisasi  serta  industrialisasi merupakan  penyebab  terus  meningkatnya jumlah  volume  sampah  yang  dihasilkan dalam masyarakat  (Sumantri  Pandebesie, 2015).  Salah  satu  peningkatan  volume  yang terus meningkat terjadi pada TPAS Talangagung  yang  berada  di  kabupaten Malang,  yang  mana  peningkatannya  hampir dua  kali  lipat  dari  tahun  sebelumnya  yaitu tahun  2014  sebanyak  46,558  m 3 hingga tahun  2015  sebanyak  70,490  m 3 (DCKTR,
2014)  dan  volume  sampah  ini  diperkirakan akan terus meningkat dari tahun ke tahun.
Peningkatan volume  sampah  di TPAS Talangagung tersebut dapat menyebabkan dampak negatif pada
lingkungan  seperti,  pencemaran  air,  tanah, udara,  timbul  berbagai  penyakit,  banyak lalat,  timbul  bau  yang  tidak  sedap  dan  lain sebagainya.  Berdasarkan  hal  tersebut,  maka perlu dievaluasi mengenai dampak timbunan sampah  terhadap  lingkungan  di  tempat pembuangan akhir sampah (Sukrorini, 2014).  Saat  ini  proses  pengolahan  sampah dengan  metode sanitary  landfill diterapkan pada  TPAS  Talangagung,  dimana  proses dilakukan  dengan  penimbunan  sampah
sedalam  12  meter,  dan  pada  permukaan tanah dilengkapi pipa penangkap gas metana (CH 4 )  dan  pipa  air  lindi.  Gas  metana  (CH 4 ) hasil  pengolahan  sampah  tersebut  oleh penduduk sekitar digunakan untuk memasak (Yanuwiyadi,  2014),  dan  sebagian  lagi digunakan  sebagai  pembangkit  listrik  untuk sekitar  TPAS.  Pengolahan  sampah  dengan metode  ini  dapat  menghasilkan  biogas selama kurang lebih 4 tahun. Namun dengan peningkatan  volume  sampah  yang  semakin drastis dan ketersediaan lahan yang semakin berkurang,  perlu  adanya  prediksi  volume sampah  untuk  jangka  pendek  (5  Tahun), menengah  (10  Tahun)  dan  jangka  panjang (20  Tahun)  sehingga  dapat  digunakan sebagai tolak ukur untuk pengolahan sampah di TPAS.
Banyak  metode  dapat  digunakan untuk  melakukan  simulasi  dan  prediksi, salah satunya adalah metode Sistem Dinamik  yang  mana  merupakan  metode pemodelan  dan  simulasi  dengan  pendekatan yang  dapat  digunakan  untuk  analisis  dan mendesain  kebijakan  baru  dari  sebuah simulasi  yang dapat  ditandai dengan  adanya ketergantungan, interaksi mutualisme, umpan  balik  informasi,  dan  perputaran sebab  akibat  (Richardson,  2013). Oleh karena  itu  dalam  penelitian  ini  diusulkan untuk  menggunakan  metode  sistem  dinamik
untuk  melakukan  identifikasi  dan  prediksi volume sampah dengan data time series dan beberapa  variabel  inputan  yang  memiliki keterkaitan.

## 2. KAJIAN PUSTAKA
a. TPAS Talangagung TPAS Talangagung terletak di
Kecamatan Kepanjen  yang  posisinya berada di tengah perkotaan Kepanjen. TPA Talangagung  saat  ini  melayani  3  UPTD yaitu  Kepanjen,  Bululawang  dan  Turen dengan  luas  lahan  kurang  lebih  4,6  hektar (DCKTR,  2014).  Dengan  luas  lahan  yang terbatas, maka perlu ada rencana pengembangan  TPA  diantaranya  adalah perluasan  lahan  TPA,  pemanfaatan  TPA cadangan  dan  pemilihan  alternatif  lokasi TPA baru.
Namun dalam  merencanakan sebuah pelayanan  persampahan  yang  efektif  dan efisien,  perlu  dilakukan  sebuah  analisa secara komprehensif dan perencanaan sampah  pada  tempat  pemprosesan  akhir (TPA)  sampah.  Analisis  untuk  perencanaan perlu  dilakukan  dengan  memprediksi  hasil proyeksi  volume  sampah.  Pada  tahun  2014, Dinas  Cipta  Karya  dan  Tata  Ruang Kabupaten  Kepanjen  pernah  memprediksi volume  sampah  mulai  tahun  2015  hingga tahun 2035. Akan tetapi prediksi pada tahun 2015  sudah  terlampau  jauh,  dimana  pada tahun  2014  prediksi  hanya  131,03  M 3 per hari atau 47, 8 ribu M 3 per tahun namun data menunjukkan angka 198.62 M 3 per hari atau 70,5  ribu  M 3 per  tahun  (DCKTR,  2014).
Maka  proyeksi  untuk  tahun  kedepannya menjadi  diragukan.  Prediksi  dari  Dinas Cipta  Karya  dan  Tata  Ruang  Kabupaten Kepanjen dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Proyeksi Volume Sampah Terkirim ke TPAS Talangagung (DCKTR, 2014)
Tahun Prediksi Volume Sampah Terkirim (M 3 per hari) (M 3 per tahun) 2015 131,03 47,825.95 2020 403,07 147,120.55 2025 555,93 202,914.45 2030 656,05 239,458.25 2035 561,99 205,126.35

## b. Sistem Dinamik
Pendekatan  Sistem  Dinamik  dimulai dengan  penentuan  masalah  dilanjutkan
dengan identifikasi dan pemodelan variabel- variabel  yang  berpengaruh  dalam  model yang dapat dimodelkan dengan Causal Loop
Diagram (CLD), (Richardson, 2013).
Apabila  tujuan  telah  dicakup  oleh  variabel- variabel  tersebut,  selanjutnya  dilakukan pengembangan stock  and  flow  diagram (SFD) untuk mengidentifikasi jumlah volume  sampah  yang  masuk  pada  TPAS
Talangagung dalam periode tertentu,
kemudian  dilakukan  pengembangan  model dan disimulasikan dengan bantuan komputer.  Hasil  pemodelan  dan  simulasi yang  telah  dikembangkan  divalidasi  dengan dua  cara,  yaitu  perbandingan  rata-  rata (Mean  Comparison)  dan  perbandingan variasi  amplitudo  (Variance  Comparison) (Sterman, 2000).
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
a. Pengembangan Model
TPAS
Talangagung merupakan tempat  pengolahan  sampah  yang  mendapat limpahan  sampah  dari  beberapa  sumber, yaitu:  rumah  sakit,  perumahan,  pasar,  serta industri dan fasilitas umum (DCKTR, 2014). Diagram  CLD  untuk  sumber  pengiriman sampah TPA dapat dilihat pada Gambar 1.
Volume Sampah TPA Perumahan Pasar Rumah Sakit + + + Industries  Public Services +
Gambar 1. CLD Sumber sampah yang dikirim ke TPAS Talangagung
Volume sampah dari pasar, perumahan, maupun rumah sakit berbanding lurus  dengan  peningkatan  populasi  Malang, dengan  kata  lain  semakin  tinggi  jumlah populasi  maka  akan  semakin  meningkatkan volume sampah yang diproduksi tiap harinya (Phiri, Godfrey,  Snyman, 2012). Diagram CLD  untuk  keterkaitan  antara  volume sampah dengan popoulasi dapat dilihat pada Gambar 2.
Populasi Malang Populasi Kota Malang Populasi Kabupaten Malang + + Perumahan Pasar Rumah Sakit + + + Industries  Public Services
Gambar 2. CLD keterkaitan antara populasi dengan volume sampah
Seluruh sampah yang akan dikirim ke TPAS  Talangagung  di  pilah  terlebih  dahulu di  TPA  sementara  tiap  wilayah,  setelah  itu baru  dikirim  ke  TPAS.  Sampah  di  TPAS Talangagung dimanfaatkan oleh Dinas Cipta Karya  dan  Tata  Ruang  untuk  didaur  ulang, dan/atau  sebagai  penghasil  biogas  untuk kebutuhan  rumah  tangga  di  sekitar  TPAS Talangagung. Apabila Sampah sudah tinggal sedikit  memproduksi  Biogas,  tumpukan sampah  yang  telah  terdegradasi  atau  terurai dapat dimanfaatkan untuk pembuatan pupuk (DCKTR, 2014). Diagram untuk pengolahan sampah  yang  ada  di  TPAS  Talangagung dapat dilihat pada Gambar 3.
Volume Sampah TPA Pengolahan Sampah Pembuatan Pupuk Biodegradasi Daur Ulang - + + + + + + Biogas + +
Gambar 3. CLD Pengolahan sampah TPAS
Talangagung
Dengan  model  yang  telah  dibuat, dapat  dikembangkan  lebih  lanjut  dengan membuat  SFD.  Dari  model  telah  dijelaskan bahwa  jumlah  populasi  akan  berpengaruh terhadap  peningkatan  ataupun  penurunan volume  sampah  di  masa  yang  akan  datang. Dengan  SFD  populasi  Malang  dapat ditunjukkan gambaran pertumbuhan populasi  untuk  beberapa  periode  ke  depan. Data  populasi  Malang  diambil  dari  data Badan  Pusat  Statistik  (BPS,  2013).  SFD untuk  simulasi  proyeksi  populasi  dapat dilihat pada Gambar 4.
Population Malang Growth City Ratio Distric Ratio Growth rate Population Rate City Pop Distric Pop Initial Pop Population Effect
Gambar 4. SFD Populasi Malang
Pengembangan model populasi Malang, agar dapat  menghasilkan data  yang menggambarkan  data  asli,  model  pada Gambar  4  menggunakan  equation  yang ditunjukkan  pada  Tabel  2.  Dimana  menurut data  dari  BPS  (BPS,  2013),  rata  rata  rasio penduduk  kota  sebesar  25%  dan  penduduk kabupaten sebesar 75%.
Tabel 2. Tabel Formulasi Permodelan Populasi Malang Variabel Formula City Pop City Ratio*Population Malang/100 City Ratio RANDOM UNIFORM( 24.5 , 25.5 , 1) Distric Pop Distric Ratio*Population Malang/100 Distric Ratio 100-City Ratio Growth Population Malang * Population Rate Growth rate 0.007309 Initial Pop 3.04424e+006 Population Effect Population Malang/3.04424e+006 Population Malang INTEG ( Growth, Initial Pop) Population Rate (City Ratio + Distric Ratio) / 100 * Growth rate
Pada  pengembangan  SFD  volume sampah,  dimasukkan  variabel-variabel  yang memiliki  pengaruh  seperti  sumber  sampah, pengolahan  sampah,  hingga  penguraian sampah.  Data  asli  volume  sampah  diambil dari  Dinas  Cipta  Karya  dan  Tata  Ruang kabupaten  Kepanjen.  SFD  volume  sampah yang telah dikembangkan  dapat dilihat pada Gambar 5.
Waste Volume Marketplaces Waste Growth Waste Processed Growth Factor Waste Process Biodegra dation Recycle Households Waste Growth Rate Waste Process Rate Hospital Time Waste Volume (sync) Initial Waste Volume Industries  Public Services Waste Volume Daily Population Effect
Gambar 5. SFD Peningkatan Volume Sampah
Data yang diperoleh dari Dinas Cipta Karya  dan  Tata  Ruang  kabupaten  Kepanjen menunjukkan  bahwa  rasio  sumber  sampah dari  perumahan  sebesar  67,4  persen,  pasar sebesar 22,7 persen, rumah sakit 3,4 persen, dan industri serta fasilitas umum sebesar 6,4 persen.  Untuk  pengolahan  sampah,  pada TPAS Talangagung lebih banyak digunakan untuk  produksi  biogas  dan  sebagian  kecil diproses untuk didaur ulang seperti pembuatan  pupuk.  Pengembangan  model untuk mensimulasikan volume sampah yang menggambarkan data mirip dengan data asli, model  pada  Gambar  5  menggunakan equation yang ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Tabel Formulasi Permodelan
Volume Sampah Variabel Formula Biodegradation 0.85 * (Waste Volume/Initial Waste Volume) Growth Factor (Marketplaces + Households  +  Hospital  + "Industries Public Services")  *  Waste  Growth Rate Hospital 3.4 * Population Effect Households 67.4 * Population Effect "Industries Public Services" 6.4 *Population Effect Initial Waste Volume 21961 Marketplaces 22.7 *Population Effect Recycle 0.15 * (Waste Volume/Initial Waste Volume) Waste Growth Waste Volume*Growth Factor Waste Growth Rate 0.00083 Waste Process (Biodegradation+Recycle)* Waste Process Rate Waste  Process Rate 0.0024 Waste Processed Waste Process*Waste Volume Waste Volume INTEG (  Waste  Growth  - Waste  Processed,  Initial Waste Volume) Waste Volume (sync) IF THEN ELSE (Time2009: AND: Time2015,  SMOOTHI  ( Waste  Volume,  7  ,  Waste Volume * 2.8), Waste Volume) Waste Volume Daily "Waste Volume (sync)"/365

## a. Simulasi
Total  penduduk  kota  dan  kabupaten Malang  pertahun  menunjukkan  kenaikan rata-rata  sebesar  0.73  persen  per  tahun  dan dari  hasil  simulasi  diperkirakan  total penduduk  malang  berkisar  3,65  juta  jiwa pada  tahun  2025  dan  3.92  juta  jiwa  pada tahun  2035.  Secara  keseluruhan,  rata-rata peningkatan  penduduk  Malang  dapat  dilihat pada gambar di bawah ini.
Gambar 6. Proyeksi Populasi Malang hingga tahun 2036
Hasil  simulasi  total  volume  sampah yang  dikirim  menuju  TPAS  Talangagung menunjukkan  kenaikan  yang  signifikan dimana volume sampah menunjukkan angka 70,490 m 3 pada tahun 2015 dan diperkirakan volume sampah ini meningkat lebih dari dua kali  lipat  pada  tahun  2025  yang  berkisar pada  162  ribu  m 3 dan  pada  tahun  2035 diperkirakan  mencapai  lima  kali  lipat  yaitu hingga  341  ribu  m 3 .  Secara  keseluruhan, rata-rata  peningkatan  volume  sampah  per tahun dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Proyeksi Volume Sampah
Tahunan Hingga 2036
Jadi  dapat  disimpulkan  bahwa  dari hasil  simulasi,  peningkatan  volume  sampah berbanding lurus dengan pertambahan jumlah  penduduk.  Prediksi  pertumbuhan penduduk  dan  peningkatan  volume  sampah di  TPAS  Talangagung  hingga  20  tahun mendatang dapat dilihat pada tabel Tabel 4.
Tabel 4. Prediksi Populasi Malang dan
Volume Sampah TPAS menggunakan metode sistem dinamik Tahun Populasi Malang (Jiwa) Vol. Sampah TPAS Talangagung (M 3 per tahun) (M 3 per hari) 2016 3.420.442 78.629,13 215,42 2025 3.652.133 162.226,92 444,45 2026 3.678.827 175.488,23 480,78 2035 3.928.021 341.341,19 935,18 2036 3.956.731 365.127,72 1000,34 b. Validasi
Dalam  sistem  dinamik,  model  yang telah  dibuat  divalidasi  dengan  melihat perbandingan rata-rata (E1) dan perbandingan variasi amplitudo (E2). Dimana model dianggap valid bila E1 ≤ 5% dan  E2  ≤  30%.  Hasil  simulasi  variabel populasi  penduduk  Malang  dan  volume sampah ditunjukkan pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Validasi Pengembangan Model Variabel E1 E2 Validasi Populasi Malang 0.01% 0.41% Valid Volume Sampah 2.33% 0.76% Valid Dari  hasil  validasi,  maka  variabel populasi  Malang  dan  volume  sampah  telah dianggap valid.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  hasil  yang  sudah  dilakukan maka  dapat  disimpulkan  bahwa  simulasi volume  sampah  menunjukkan  kenaikan yang  signifikan pada tahun 2015 sebesar 70 ribu  m 3 ,  kenaikan  ini  akan  terus  meningkat pada  tahun  2025  yang diprediksikan mencapai  162  ribu  m3  dan  tahun  2035 diperkirakan  mencapai  341  ribu  m3. Kenaikan  volume  sampah  ini  disebabkan oleh  jumlah  penduduk  kota  dan  kabupaten malang  yang  semakin  meningkat  dengan rata–rata  peningkatan  sebesar  0,73  persen per  tahun.  Dengan  prediksi  ini  diharapkan dapat  membantu  Dinas  Cipta  Karya  dan Tata  Ruang  Kabupaten  Kepanjen  dalam memproyeksikan  rencana  pengembangan TPAS Talangagung.

## 5. REFERENSI
[1] Barlas,  Y.  (1996).  Formal  Aspects  of Model  Validity  and  Validation  in System  Dynamics. System  Dynamics Review, 12 (3), 183-210.
[2] BPS. (2013). Proyeksi Penduduk Indonesia  2010-2035.  Jakarta:  Badan
Pusat Statistik.
[3] BPS. (2016, Mei 20). Jumlah Penduduk  dan  Laju  Pertumbuhan Penduduk  Menurut  Kabupaten/Kota  di Provinsi  Jawa  Timur,  2010,  2014,  dan 2015.  Retrieved  from  Badan  Pusat Statistik Provinsi Jawa Timur: http://jatim.bps.go.id. [4] DCKTR.  (2014).  Profil  TPA  Wisata Edukasi Talangagung Kepanjen Kabupaten  Malang . Malang:  DCKTR
(Dinas Cipta Karya dan Tata Ruang).
[5] Mizwar,  A.  (2012).  Penentuan  Lokasi
Tempat  Pengolahan  Akhir  (TPA) Sampah Kota Banjarbaru Menggunakan Sistem Informasi Geografis (SIG). Jurnal Program Studi Teknik Lingkungan .
[6] Phiri,  A.,  Godfrey,  L.,    Snyman,  D. (2012).  Modeling  The  Generation  of
Domestic  Waste  for  Supporting  The Planning of Municipal Waste Services. International Journal of Water Resources and Environmental Engineering, 4 (6), 171-191.
[7] Richardson,  G.  P.  (2013).  System Dynamics.  In  S.  I.  Gass,    M.  C.  Fu, Encyclopedia  of  Operations  Research and  Management  Science (pp.  1519  - 1522).  New  York:  Springer  Science Business Media.
[8] Sterman,  J.  D.  (2000).  Business Dynamics:  Systems  Thinking  and Modeling  for  a  Complex  World.  New
York: Jeffrey J. Shelstad.