## Model Penduga Perilaku Warga Membuang Sampah di Sungai Cisadane
( Estimating Residents’ Behaviour Model in Disposing of Waste in the Cisadane River )
Andhy Rahmat Padyawan 1 , * , Ario Damar 2,3 , Sigid Hariyadi 2 , Taryono 2
1 Program Studi Sumberdaya Pesisir dan Lautan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Institut Pertanian Bogor.
2 Departemen Manajemen Sumberdaya Perairan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Institut Pertanian Bogor.
3 Pusat Kajian Sumberdaya Pesisir dan Lautan, Institut Pertanian Bogor.

## INFO ARTIKEL
ABSTRAK Histori Artikel Recevied: 4 Oktober 2021 Accepted: 27 Oktober 2021
Analisis regresi  logit biner adalah  menenetukan peluang  yang  menggambarkan  hubungan antara  suatu  variabel  respon  dengan  variabel  prediktor.  Analisis  ini  didasarkan  pada distribusi logistik dan digunakan untuk memodelkan hubungan antara peubah respon dengan peubah-peubah  penjelasannya.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  faktor-faktor keputusan warga yang bermukim di sempadan sungai Cisadane terhadap peluang terjadinya pembuangan sampah langsung ke sungai dan tidak membuang sampah ke sungai (dibakar, dikubur  dalam  tanah  dan  dibuang  ke  TPS).  Hasil  dari  pengujian  model  regresi  logistik menggunakan  software  SPSS  Statistics  versi  25  didapatkan  5  variabel  prediksi  dengan pemilihan  model  terbaik  dimana  ketersediaan  TPS,  jumlah  TPS,  petugas  sampah,  peran tokoh  masyarakat  dan  dampak  sampah  sungai  berpengaruh  nyata  terhadap  faktor-faktor keputusan warga membuang sampah ke sungai Cisadane.

## ABSTRACT
Binary  logit  regression  analysis  is  to  determine  the  probability  that  describes  the relationship between a response variable and a predictor variable. This analysis is based on  the  logistic  distribution  and  is  used  to  model  the  relationship  between  the  response variables and the explanatory variables. This study aims to analyze the decision factors of residents who live on the Cisadane river border on the possibility of dumping waste directly into the river and not  throwing  garbage into the river (burned, buried in  the ground and dumped  into  the  TPS).  The  results  of  testing  the  logistic  regression  model  using  SPSS Statistics version 25 software obtained 5 predictive variables with the selection of the best model where the availability of TPS, number of TPS, garbage officers, the role of community leaders  and  the  impact  of  river  waste  had  a  significant  effect  on  the  decision  factors  of residents to throw garbage into the Cisadane river.
Kata Kunci:
Model  Regresi  Logistik  Logit  Biner, Sampah, Sungai Cisadane

## Keywords:
Binary  Logit  Logistic  Regression Model, Garbage, Cisadane River

## Korespondensi Author
Andhy  Rahmat  Padyawan,  Program Studi Sumberdaya Pesisir dan  Lautan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Institut Pertanian Bogor Email: andhy_rahmat@apps.ipb.ac.id

## PENDAHULUAN
McKinsey  (2015)  mengemukakan  bahwa  dua pemicu  utama  kebocoran  sampah  plastik  yaitu sampah  yang  tidak  terpungut  dan  rendahnya  nilai beberapa  jenis  plastik  tertentu.  Hasil  studi menunjukkan  bahwa  75%  sumber  kebocoran sampah dari daratan berasal dari sampah yang tidak terpungut dan 25% dari sistem resmi pengelolaan sampah padat perkotaan. Jumlah tempat Pembuangan  Sampah  (TPS)  di  perumahan  masih tergolong  sedikit,    belum  efektif  layanan pemungutan  sampah  pada  tingkat  rumah  tangga
sehingga mendorong praktik pembuangan sampah langsung ke sungai. Rousta (2018) mengemukakan meningkatnya  sampah  rumah  tangga  merupakan sebagian  kecil  dari  total  sampah  yang  dihasilkan, akan tetapi apabila dibiarkan secara terus menerus mengakibatkan  dampak  lebih  besar  terhadap lingkungan sekitar. Menurut (Hariyadi et al. 2010), sepanjang  Daerah  Aliran  Sungai  (DAS)  Cisadane diduga  telah  mengalami  pencemaran  dikarenakan masuknya  berbagai  jenis  limbah  dari  berbagai kegiatan  yang  berada  di  sepanjang  aliran  sungai Cisadane  dimulai  dari  sampah  domestik  dan aktivitas  industri  di  kota  Tangerang.  Pemukiman

## Jurnal Pengelolaan Perikanan Tropis

## Journal Of Tropical Fisheries Management
Website Journal: http://journal.ipb.ac.id/jurnalppt ISSN-p: 2598-8603   ISSN-e: 2614-8641
yang berada didekat sungai perlu dikaji mengenai presepsinya tentang kebiasaan membuang sampah ke sungai, oleh karena itu diperlukan kuesioner dan wawancara  mendalam  kepada  perorangan  untuk melengkapi  dan  menguatkan  informasi  mengenai pengelolaan  sampah  yang  ada.  Penelitian  ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor keputusan  warga  yang  bermukim  di  sempadan sungai Cisadane membuang sampah ke sungai/tidak  membuang  sampah  ke  sungai (dibakar,  dikubur  dalam  tanah  dan  dibuang  ke TPS).

## METODE

## Tempat dan Waktu Penelitian
Penelitian  dilaksankan  pada  bulan  Maret,  Juli dan  Agustus  tahun  2020  yang  meliputi  tahap persiapan,  observasi  lapangan  dan  pelaksanaan penelitian.  Pemilihan  lokasi  penelitian  sebagai keterwakilan kelimpahan sampah makro dan warga yang  bermukim  di  sempadan  Sungai  Cisadane. Lokasi  pengambilan  sampel  terletak  di  daerah dalam aliran sungai (DAS) Cisadane yang mengalir di  beberapa  di  Provinsi  Jawa  Barat  dan  Banten. Stasiun  1  berada  di  Desa  Cimande  Hilir, Kecamatan  Caringin,  Kabupaten  Bogor-Jawa Barat  (hulu);  Stasiun  2  di  Desa  Putat  Nutug, Kecamatan  Caringin,  Kab.  Bogor-Jawa  Barat (tengah)  dan  Stasiun  3  di  Desa  Tanjung  Pasir, Kecamatan  Teluk  Naga,  Kab.  Tengerang,  Banten (hilir).  Detail  lokasi  penelitian  dapat  dilihat  pada (Gambar 1).
Analisis  faktor-faktor  yang  mempengaruhi kebiasan  membuang  sampah  di  aliran  Sungai Cisadane
Analisis  regresi  logit  biner  digunakan  untuk menentukan peluang yang menggambarkan hubungan antara suatu variabel respon (Y) dengan variabel  prediktor  (X)  (Hosmer  dan  Lemshow 2000).  Tujuan  dari  model  logit  adalah  untuk menentukan  peluang  kejadian  bahwa  individu dengan  karakteristik  tertentu  akan  memilih  suatu pilihan  tertentu  dari  beberapa  alternatif  yang tersedia  (Firdaus et  al. 2013).  Analisis  ini didasarkan  pada  distribusi logistik  dan  digunakan untuk  memodelkan  hubungan  antara  peubah respon dengan peubah-peubah penjelasnya. Variabel  respon  Y  terdiri  dari  2  kategori,  dimana Y=0 tidak membuang sampah ke sungai (dibuang ke  TPS,  dibakar  dan  dikubur  dalam  tanah),  dan Y=1 membuang sampah ke sungai. Model regresi logit  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini menggunakan persamaan: (Kotimah dan Wulandari 2014)
𝑓(z) = 𝑒 𝑧 1+𝑒 𝑧 merupakan  fungsi  regresi  logistik. Kemudian  model  regresi  logistiknya  di  tuliskan sebagai berikut:
𝜋(𝑥𝑖) = 𝑒𝑥𝑝(𝛽 0 +𝛽 1 𝑥1+...+𝛽 𝑝 𝑥 𝑝 ) 1 + 𝑒𝑥𝑝(β 0 + β 1 x1+...+ β 𝑝 𝑥 𝑝 ) dimana P =  banyaknya  variabel  prediktor,  x  = variabel bebas Y i =  f  (α  +  β 1 x1+β 2 x2+  β 3 x3+  β 4 x4+  β 5 x5+ β 6 x6+β 7 x7+β 8 x8+ β 9 + ε
Keterangan :
Y i = perilaku responden membuang sampah ke sungai
0 = tidak membung sampah ke sungai (dibuang ke  TPS,  dibakar  dan  di  kubur  kedalam tanah)
1 = Membuang sampah ke sungai
α = Intersep
β 1 -β 9 = Parameter peubah X1   = variabel usia X2   = variabel pendidikan X3   = ketersediaan TPS X4   = Jumlah TPS X5   = Kondisi TPS X6   = Petugas sampah X7   = Sosialisasi X8   = Peran tokoh masyarakat X9   = Dampak sampah di sekitar sungai
Nilai 𝜋(𝑥𝑖) adalah  pelung  kejadian  dimana  y  =  1 dan 𝛽𝑝 nilai  penduga  parameternya.  Fungsi  non linear 𝜋(𝑥𝑖) perlu  dilakukan  transformasi  logit untuk  memperoleh  fungsi  yang  linear  agar  dapat dilihat  hubungan  antara  variabel  respon  dan variabel penjelas. Menurut Beni et al . (2014) logit 𝜋(𝑥𝑖) di transformasi sebagai berikut:
g (𝑥𝑖) = ln[ 𝜋 (𝑥𝑖) 1 − 𝜋 (𝑥𝑖) ] = ln 𝜋 (𝑥𝑖) - ln [1  −  𝜋 (𝑥𝑖)]
= ln[ exp (𝑥𝛽0+𝛽1𝑥𝑖+ …..+𝛽𝜌𝑥 𝜌) 1+ 𝑒𝑥𝑝(𝛽0 + 𝛽1 + ....+ 𝛽𝑝 𝑥𝑝 ] = ln[ 1 1+ 𝑒𝑥𝑝(𝛽0 + 𝛽1 + ....+ 𝛽𝑝 𝑥𝑝 ]
= ln exp (𝛽0 + 𝛽1𝑥𝑖 +   … . . +𝛽𝜌𝑥) = 𝛽0  +  𝛽1 𝑥1 + . . . . 𝛽𝑝 𝑥𝑝
Menurut Kotimah dan Wulandari (2014), untuk menguji signifikansi dari parameter penduga dalam model  logit  dan  mengetahui  seberapa  besar pengaruh  masing-masing  paramater  dilakukan pengujian sebagai berikut:

## Uji Parsial
Uji  ini  diperlukan  untuk  mengetahui  setiap variabel  prediktor  yang  mempengaruhi  variabel respon sehingga dapat menunjukkan apakah suatu vairabel  prediktor  layak  di  masukkan  kedalam model regresi logistik. Hipotesis yang di gunakan yaitu :
H 0 : β j = 0 H 1: β j ≠ 0 dengan j = 1,2,3,....., p Statistik penguji untuk uji wald adalah:
Z wald = 𝛽 𝑗 𝑆𝐸 (𝛽 𝑗)
Dimana  : 𝛽 𝑗 Penduga, SE 𝛽 𝑗 Penduga  galat  baku dari 𝛽 𝑗

## Uji Odds ratio
Pengujian  diperlukan  untuk  mendapatkan  nilai sebagai  kriteria  kecenderungan  warga  dan memprediksikan  Peluang mengenai suatu kejadian dimana  variabel  memiliki  nilai  1  =  membuang sampah ke sungai dan 0 = tidak membuang sampah ke  sungai  (dibuang  ke  TPS,  dibakar  dan  dikubur dalam tanah). Hubungan parameter dan odds ratio menggunakan persamaan sebagai (Harlan 2018):
Odds Ratio = 𝑃 (𝑦) 1−𝑃 (𝑦)
Dimana  P( y )  Rasio  peluang  terjadinya  pilihan pertama.

## Uji Hosmer and Lemeshow
Untuk  mendapatkan  uji  model  kelayakan menggunakan Hosmor and Lemeshow's Goodness of Fit Test dimana apabila statistik lebih besar dari 0,1 maka (H 0 : model sesuai dengan data H 1 : model tidak  sesuai  dengan  data)  apabila  H 0 diterima berarti  model  sesuai  mampu  memprediksi nilai observasinya.
Uji rasio kemungkinan (Likelihood ratio test) Uji  ini  di  gunakan  untuk  melihat  signifikan parameter  β  terhadap  variabel  respon  secara keseluruhan.  Signifikansi  parameter  uji  ini menggunakan  statistik  uji  G  dan  distribusi Chi Square dimana hipotesisnya sebagai berikut:
H 0 :β 1 = β 2 = ..... = β p = 0 H 1 :Paling sedikit ada satu β j ≠0, dengan i = 1,2,.... P
Statistik uji:G= -2ln ( 𝑠𝑒𝑟𝑒𝑛𝑡𝑎𝑘 𝑡𝑎𝑛𝑝𝑎 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑒𝑙 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑡𝑜𝑟 𝑠𝑒𝑟𝑒𝑛𝑡𝑎𝑘 𝑑𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑒𝑙 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑡𝑜𝑟 ) Tolak H 0 jika G > X 2 (v,a)

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil

## Uji Parsial
Hasil  dari  pengolahan  model  regresi  logistik menggunakan software SPSS statistics versi 25 di interpretasikan sebagai berikut (Tabel 1). Berdasarkan  hasil  pengolahan  model  persamaan logistik  logit  maka  diperoleh  persamaan  regresi sebagai berikut :
𝜋 0 (x) =
1
1 +exp(−0,430+0,538𝑋 1 +0,155𝑋 2 −0,240𝑋 3 −0,730𝑋 4 −0,540𝑋 5 −0,564𝑋 6 −0,130𝑋 7 +0,015𝑋 8 −1,266𝑋 9 )
𝜋 1 (x) = exp(−0,430−0,240𝑋 3 −0,730𝑋 4 −0,564𝑋 6 +0,015𝑋 8 −1,266𝑋 9 ) 1 +exp(−0,430+0,538𝑋 1 +0,155𝑋 2 −0,240𝑋 3 −0,730𝑋 4 −0,540𝑋 5 −0,564𝑋 6 −0,130𝑋 7 +0,015𝑋 8 −1,266𝑋 9 )
Keterangan:  π 0 (x)  =  Pengujian  parsial  pada  model  regresi logistik  π 1 (x)  =  Pemilihan  model  terbaik  yang  berpengaruh signifikan.
Berdasarkan  uji  parsial,  diperoleh  nilai signifikansi  5  variabel  bebas  ( independen ) berpengaruh  nyata  terhadap  variabel  terikat ( dependent ) dengan α 0,1 pemilihan model terbaik yaitu:  ketersediaan  TPS,  jumlah  TPS,  petugas sampah,  peran  tokoh  masyarakat  dan  dampak sampah sungai di interpretasikan sebagai berikut. 1. Ketersediaan TPS
Variabel  ketersediaan  TPS  berpengaruh  nyata terhadap  perilaku  membuang  sampah  di  sungai Cisadane  dengan p-value (0,067<0,1)  terima  H 0 . Hal ini menunjukkan bahwa warga yang tinggal di tepi  sungai  Cisadane  meskipun  TPS  telah disediakan,  diduga  pembuangan  sampah  warga lebih  mudah  langsung  ke  sungai  dibuang  ke jembatan atau dibelokan ke aliran sungai. 2. Jumlah TPS
Variabel  kondisi  TPS  berpengaruh  nyata terhadap  perilaku  membuang  sampah  di  aliran Sungai  Cisadane  dengan p-value (0,010<0,1) terima  H 0 .  Hal  ini  diduga  jumah  TPS  menurut warga  yang  bermukim  di  tepi  sepanjang  aliran sungai  Cisadane  tidak  cukup  dibeberapa  tempat dan bak sampah di setiap gang terhitung sedikit. 3. Peran tokoh masyarakat
Variabel peran tokoh masyarakat berpengaruh nyata  terhadap  perilaku  membuang  sampah  di aliran Sungai Cisadane dengan p-value (0,057<0,1) terima H 0 . Hal ini menunjukkan bahwa warga yang tinggal  di  bentaran  sungai  Cisadane  apabila himbauan  dari  peran  tokoh  masyarakat  mengenai pelarangan membuang sampah ke sungai belum di patuhi  secara  bersama,  diduga  praktik  langsung akan  terus  menerus  tanpa  adanya  kepedulian bersama  untuk  memotivasi  diri  sendiri  dalam mengurangi sampah di aliran sungai.
4. Petugas sampah
Variabel  petugas  sampah  berpengaruh  nyata terhadap  perilaku  membuang  sampah  di  aliran Sungai  Cisadane  dengan p-value (0,012<0,1) terima  H 0 .  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  perilaku warga  yang  bermukim  di  sempadan  Sungai Cisadane  dan  melakukan  praktik  membuang sampah  ke  sungai  dapat  terjadi  karena  lemahnya pengawasan petugas.
5. Dampak sampah sungai
Variabel  dampak  sungai  berpengaruh  nyata terhadap  perilaku  membuang  sampah  ke  aliran sungai  Cisadane  dengan p-value (0,092<0,1) terima  H 0 .  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  sungai tempat  yang  terbuka  dan  lumrah  sebagai  tempat pembuangan  sampah  secara  langsung.  Dampak sampah sungai diduga dipengaruhi oleh ketersediaan TPS dan layanan pemungutan sampah pada tingkat rumah tangga tidak memadai sehingga mendorong  praktik  pembuangan  langsung  ke sungai.

## Uji Odds Ratio
Berdasarkan (Tabel 1) di atas telah didapatkan nilai  signifikansi  5  variabel  bebas  ( independen ) berpengaruh  nyata  terhadap  variabel  terikat ( dependent ) berdasarkan pemilihan model terbaik. Model selanjutnya di uji untuk melihat Odds ratio probabilitas  peluang  mengenai  suatu  kejadian dimana (Y = 1 membuang sampah ke sungai) dan (Y=  0  tidak  membuang  sampah  ke  sungai)  untuk melihat prediksi kebiasaan sehari-hari dan mampu dijelaskan  oleh  probabilitas  sesuai  interpretasi disajikan dalam (Tabel 2).
Uji Hosmer and Lemeshow Test Berdasarkan Pengujian Hosmer and Lemeshow test yang  diolah  dengan  menggunkan software SPSS  statistics versi  25  di  interpretasikan  dalam (Tabel  3)  untuk  melihat  kesesuaian  data  empiris dengan  model  dengan  syarat  (nilai  signifikansi  > α=0,1).
Tabel 1. Uji parsial variabel prediktor memengaruhi variabel respon
Variabel Prediksi β (koefisien) Wald P-Value Odds Ratio Usia (X1) 0,538 2,545 0,111 2,015 Pendidikan (X2) 0,155 0,147 0,701 0,900 Ketersediaan_TPS (X3) -0,240 3,362 0,067** 4,252 Jumlah_TPS (X4) -0,730 6,585 0,010** 0,095 Kondisi_TPS (X5) -0,540 2,669 0,102 0,363 Petugas_Sampah (X6) -0,564 6,333 0,012** 0,136 Sosialisasi (X7) -0,130 1,079 0,299 0,538 Peran Tokoh Masyarakat (X8) 0,015 3,626 0,057** 2,300 Dampak_Sampah_Sungai (X9) -1,266 2,831 0,092** 0,378 Constant -0,430 0,49 0,484 0,521 Sumber : Data Primer diolah (2021)
Keterangan ** pemilihan model terbaik dengan α 10%
Berdasarkan  (Tabel  3)  telah  didapatkan  nilai signifikansi Hosmer and Lemeshow Test diperoleh (0,40≥0,1).  Dari  hasil  analisis  ini  menunjukkan bahwa  selang  kepercayaan  90  persen  model  yang diajukan  sudah  cukup  mampu  memprediksikan nilai  observasinya/model  cocok  dengan  data observasinya, maka model penduga perilaku warga membuang  sampah  ke  Sungai  Cisadane  dapat diterima  sehingga  pengujian  hipotesis  dapat
dilakukan (H 0 : sesuai dengan data).
Uji Rasio Kemungkinan ( Likelihood ratio test ) Berdasarkan  Pengujian  rasio  kemungkinan ( Likelihood  ratio  test )  yang  diolah  dengan menggunakan software SPSS  statistics  versi  25 untuk menguji model logit yang digunakan secara keseluruhan sehingga dapat menjelaskan keputusan pilihan di interpretasikan dalam (Tabel 4).
Tabel 2. Model logistik logit peluang suatu kejadian ( Odds Ratio ) Variabel β (koefisien ) Odds Ratio (𝒆 𝛃 ) Interpretasi Ketersediaan TPS (X3) -0,240 4,252 Setiap  peningkatan  upaya,  penentuan  lokasi ketersediaan  TPS  yang  telah  disediakan  dan memasang  penghalang  perangkap  sampah  di aliran air sungai, memberikan peluang  sebanyak 4,252  kali  lipat  terhadap  warga  yang  tinggal  di tepi  sungai  sehingga  berperan  aktif  dalam penanganan pengurangan sampah di aliran sungai dibandingkan  warga  yang  tinggal  di  tepi  sungai melakukan  penanganan  sampah  dengan  cara dibakar  atau  dibuang  ke  saluran  air  di  sekitar rumah. Jumlah TPS (X4) -0,730 0,095 Jika TPS  yang  terletak  di  seputaran  pemukiman sungai  Cisadane  dikelola  dengan  semestinya, maka  terdapat  peluang  0,095  kali  lipat  dimana TPS dapat difungsikan lebih baik. Peran  Tokoh  Masyarakat (X8) 0,015 2,300 Jika  tokoh  masyarakat  bekerja  sama  dengan masyarakat  sekitar  dalam  memberikan  contoh teladan, memperkuat edukasi, memotivasi warga yang tinggal di sempadan sungai Cisadane, maka akan  memberi  peluang  2,300  kali  lipat  bila dibandingkan  tidak  didukung  oleh  tokoh masyarakat sekitar. Petugas Sampah (X6) -0,564 0,378 Himbauan  yang  disepakati  penyediaan  tempat sampah memiliki peluang sebesar 0,136 kali lipat sehinga  petugas  dapat  mengakses  lokasi  yang bisa  dilalui  menggunakan  gerobak  sampah  dan diberikan  upah  untuk  layanan  yang  telah disepekati bersama. Dampak  Sampah  Sungai (X9) -1,266 0,378 Kebiasaan membuang sampah di sungai Cisadane dapat di minimalisir sesuai prediksi sebesar 0,378 kali lipat jika kesadaran warga fokus pada TPA di beberapa titik yang sudah disediakan
dibandingkan  membuang  sampah  langsung  ke sungai.
Tabel 3. Pengujian Hosmer and Lemeshow Test Chi-Square Df Sig. Step 1 8,356 8 0,40

## Tabel 4. Uji Rasio Kemungkinan ( Likelihood ratio test )
No -2 log likehood (L0-L1) Chi square Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square 1 (130,385-97,169) = 33,216 14,68366 0,242 0,365
Berdasarkan (Tabel 4) nilai -2 Log likelihood = 33,2126,  nilai chi  square 14,68366  dan  selang kepercayaan  taraf  0,1  maka  (33,216≥14,68366). Hasil  analisis  ini  menunjukkan  model  regresi logistik yang menggunakan satu set variabel bebas lebih  baik  dalam  hal  mencocokkan  atau menyesuaikan  data  dibandingkan  model  regresi logistik  yang  sederhana.  Jika  statistik  -2 log- likelihood pada  model  regresi  logistik  yang menggunakan  satu  set  variabel  bebas  lebih  kecil dibandingkan  model  yang  lebih  sederhana,  maka model regresi logistik yang menggunakan satu set variabel bebas lebih baik dalam hal mencocokkan data  dibandingkan  model  yang  lebih  sederhana tersebut (Hair et al . 2010). Model secara serentak menunjukkan nilai Cox & Snell R Square sebesar 0,242 dan nilai Nagelkerke R Square sebesar 0,36, sehingga  lebih  besar  dari  taraf  nyata  10% (0,36>0,1).  Secara  keseluruhan  mengenai  model regresi  logit  dengan  adanya  9  variabel  prediksi yang  digunakan,  sebanyak  36%  faktor-faktor tersebut berpengaruh terhadap kebiasaan membuang  sampah  di  Sungai  Cisadane  dan  64% dapat  di  jelaskan  oleh  faktor-faktor  lain  di  luar model yang dapat menjelaskan variabel dependen. Nilai  keseluruhan  presentasi  diperoleh  79,2% artinya  120  data  responden  terdapat  95  data  yang tepat  pengklasifikasiannya,  hal  ini  menunjukkan bahwa model yang dihasilkan sudah baik.

## Pembahasan
Faktor-faktor  yang  mempengaruhi  perilaku responden  membuang  sampah  ke  Sungai Cisadane
Berdasarkan  penelitian  Beni et  al. (2014) mengatakan bahwa dari 9 variabel yang telah di uji perilaku pengelolah sampah domestik yang paling banyak menjadi pilihan rumah tangga dengan cara membakar  sebanyak  54,09%  dan  membuang sampah  sembarangan  sebesar  30,48%.  Penelitian (Lestari dan Tita 2017) menunjukkan frekuensi ibu rumah tangga dalam mengelola sampah dipengaruhi  oleh  beberap  faktor  yang  signifikan seperti  tingkat  pengetahuan,  ketersediaan  tempat sampah,  tingkat  pendidikan,  usia  dan  status bekerja. penelitian Febriani et al. (2020) mengenali pengelolaan  sampah  rumah  tangga  berbasis masyarakat memberikan gambaran bahwa pemodelan logistik logit variabel yang berhubungan secara signifikan dengan pengelolaan
sampah  berbasis  masyarakat  yaitu  variabel pendidikan, infrastruktur dan pengetahuan. Berdasarkan  wawancara  dan  pengamatan  di sepanjang  aliran  sungai  Cisadane  hingga  ke wilayah  pesisir,  beberapa  responden  memberikan pendapat bahwa produksi dan penggunaan sampah plastik  jumlahnya  bertambah  dikarenakan  harga plastik  relatif  murah  dipasarkan  sehingga  usaha bisnis  penjualan  plastik  sekali  pakai  bertambah. Beberapa warga mengemukakan bahwa pengumpulan dan pemilahan sampah masih kurang berkontribusi  tiap  orangnya  sehingga  tingkat pengumpulan  tergolong  sedikit  dan  pemilahan sampah yang terbatas di beberapa tempat sehingga sampah plastik berserakan di darat dan sepanjang Daerah  Aliran  Sungai  Cisadane  hingga  ke  muara sungai.
Mengingat upaya pengurangan volume sampah di  beberapa  tempat  sangat  erat  kaitannya  dengan perilaku  masyarakat,  diperlukan  suatu  upaya penyadaran  dan  peningkatan  pemahaman  untuk mendorong  perubahan  perilaku  yang  dilakukan secara  berjenjang,  baik  melalui  promosi  atau diseminasi maupun kampanye yang terus menerus. Menurut Dwiyanti et al . (2020), penerapan sistem pengelolaan  sampah  yang  berbasis  karakteristik diharapkan bisa mendorong perubahan perilaku di masyarakat dan meningkatkan kepedulian masyarakat  dalam membuang  sampah.  Penerapan socio-engineering yang  menggabungkan  antara sosial  budaya  masyarakat  dengan  riset  dan teknologi diperkirakan akan mendorong pengelolaan sampah yang lebih optimal. mempertimbangkan keberadaan masyarakat, diharapkan  pengelolaan  sampah  bisa  bersifat pemprosessan  dan  melibatkan  masyarakat  secara aktif,  baik  untuk  membersihkan  lingkungan maupun  mendapatkan  nilai  tambah  bersifat ekonomis.  Berdasarkan  Rencana  Aksi  Nasional (RAN)  dalam  perpres  83  tahun  2018  penanganan sampah  plastik  dapat  dilakukan  dengan  cara: menguatkan  perencanaan  utama  pada  tataran daerah,  menentukan  tanggung  jawab  yang  jelas terhadap  pengumpulan  sampah,  pembuangan sampah dan perawatan sarana prasarana, menerapkan kebijakan hulu, menguatkan peraturan daerah,  mengidentifikasi  penempatan  lokasi kelayakan pengelolaan limbah padat,
mengupayakan teknologi terbaru dalam
penanganan  sampah  plastik,  mengeksplorasi pembiayaan  inovatif,  menguatkan  pendidikan, kesadaran  masyarakat  serta  dukungan  sistem terpadu melalui proyek pengelolaan sampah padat.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hubungan  antara  peubah  respon dengan  peubah-peubah  penjelasnya  dalam  model penduga  telah  didapatkan  5  variabel  berdasarkan pemilihan  model  terbaik  yaitu:  ketersediaan  TPS, jumlah  TPS,  petugas  sampah,  peran  tokoh masyarakat dan dampak sampah sungai berpengaruh nyata terhadap faktor-faktor keputusan  warga  yang  bermukim  di  sempadan sungai  langsung  membuang  sampah  ke  sungai Cisadane.

## DAFTAR PUSTAKA
Beni MT, Arjana IGB, Ramang R. 2014. Pengaruh faktor-faktor sosial-ekonomi terhadap perilaku pengelolaan  sampah  domestik  di  Nusa Tenggara  Timur. Jurnal  Ilmu  Lingkungan .  12
(2): 105-117.
Dwiyanti  DS,  Rustam  A,  Anastasia  RTDK,
Rahmania  R,  Mbay  LN,  Salim  HL,  Sudirman N. 2020. Metodologi  Identifikasi Sampah dan Model  Pengelolaan  Sampah  Berbasis  Sosio- Engineering.  [Webinar  Model  Sinergitas Pengelolaan  Sampah  Laut  Indoensia  Berbasis Sosio-Engineering,  27  Agustus  2020].  Jakarta (ID):  Pusat  Riset  Kelautan,  Badan  Riset  dan Sumberdaya  Manusia  Kelautan  Perikanan, Kementrian Kelautan dan Perikanan. [diunduh tanggal  27  Agustus  2020].  Tersedia  pada pusriskel.litbang.kkp.go.id Febriani  L,  Siregar  YI,  Putra  RM.  2020.  Analisis pengelolaan  sampah  rumah  tangga  berbasis masyarakat  di  Kecamatan  Marpoyan  Damai Kota Pekanbaru. Jurnal Photon. 11(1): 1-11. Firdaus  M,  Harmini,  Farid  MA.  2013. Aplikasi Metode  Kuantitatif  untuk  Manajemen  dan Bisnis . Bogor (ID): IPB Press.
Harlan  J.  2018. Analisis  Regresi  Logistik .  Depok (ID): Gunadarma University.
Hair  JF,  William  C,  Berry  JB,  Babin,  Rolp  E, Anderson.  2010. Multivariate  Data  Analysis . Pearson Prentice Hall (US). Sevent Edition.
Hariyadi S, Adiwilaga EM, Pratono T, Hardjoamidjojo S, Damar A. 2010.
Produktivitas  primer  estuari  Sungai  Cisadane pada musim kemarau . Jurnal Limnotek . 17 (1): 49-57. Hosmer  D,  Lemeshow  S.  2000. Apllied  Logistic Regressions . USA: John Wliey dan Sons.
Kotimah MK, Wulandari SP. 2014. Model regresi logistik  biner  stratifikasi  pada  partisipasi ekonomi  perempuan  di  Provinsi  Jawa  Timur. Jurnal  Sains  dan  Seni  Pomites .  3(1):2337- 3520.
Lestari  K,  Titah  MJP.  2017.  Analisis  regresi logistik  untuk  mengetahui  faktor  yang berpengaruh  terhadap  frekuensi  ibu  rumah tangga dalam mengelola sampah rumah tangga di  Dusun  Cabakan  Sumberadi  Mlati  Sleman Yogyakarta. Jurnal  Statistika  Industi  dan Komputasi . 1(2): 31-40. McKinsey.  2015. Stemming  the  tide:  Land-based strategies  for  a  plastic-free  ocean .  Ocean Conservacy . McKinsey Company & Company and Ocean Conservancy. Tersedia di www.mckinsey.com dan www.oceanconservancy.org
[Perpres]  Peraturan  Presiden  Republik  Indonesia. 2018.  Tentang  Penanganan  Sampah  Laut. Jakarta (ID): Perpres.
Rousta  K.  2018.  Household  waste  sorting  at  the source  A  procedure  for  improvement.  [Thesis for  the  Degree  of  Doctoral  of  Philosophy]. Boras (SE): University of Boras