Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia Vol.11, No. 2, Tahun 2017 ISSN: 2580-8397 (O); 0852-730X (P)
Simulasi Degradasi Sampah Organik untuk Optimasi Siklus Penggunaan Sebuah Zona Penimbunan di TPAS Talangagung
Philip Faster Eka Adipraja 1 ,Mufidatul Islamiyah 2 1,2 Program Studi Teknik Informatika, STMIK Asia Malang 1 philipfaster@gmail.com, 2 mufidatul014@gmail.com
ABSTRAK . Peningkatan volume sampah berbanding lurus dengan peningkatan konsumsi dan jumlah penduduk Malang yang rata rata sebesar 0.73 persen per tahun. Data menunjukkan bahwa terjadi peningkatan volume sampah pada tahun 2015 sebesar 150% di Tempat Pembuangan Akhir Sampah (TPAS) Talangagung. Hasil prediksi terhadap volume sampah menunjukkan  bahwa  volume  sampah  akan  segera  melebihi  kapasitas  zona  penimbunan. Zona  1 TPAS Talangagung sebagai zona penimbunan sampah dikelola dengan metode sanitary landfill dengan kapasitas 59.500 M 3 . Pemodelan dan simulasi  dilakukan  dengan  menggunakan  pendekatan  sistem  dinamik. Hasil  simulasi  menunjukkan  bahwa  hasil akumulasi  sampah  tahun  2015  dan  2016  melebihi  kapasitas  zona  sebesar  7  persen  yang  dapat  ditimbun  dalam zona penimbunan lain. Hasil prediksi dalam pengembangan model yang telah divalidasi menunjukkan bahwa hasil akumulasi sampah  pada  tahun  2021  dan  2022  telah  melebihi  kapasitas  zona  hingga  201.9%.  Hal  ini  mengisyaratkan  bahwa pengelolaan  sampah  pada  tahun  tersebut  memerlukan  dua  zona  penimbunan  yang  masing-masing  seluas  0.7  ha. Penimbunan  sampah  harus  didiamkan  selama  kurang  lebih  4  hingga  7  bulan  untuk  proses  degradasi  sampah  organik menjadi kompos. Sampah dalam zona penimbunan yang telah menjadi kompos dapat diambil digunakan untuk pertanian dan zona dapat diisi dengan sampah organik yang baru.
Kata Kunci : Degradasi Sampah Organik; Siklus Zona Penimbunan; Sistem Dinamik; TPAS Talangagung;
ABSTRACT . Increasing the waste volume is proportional to the increase in consumption and the increase of Malang residents who average of 0.73 percent every year. The data shows that there is a 150% increase in waste volume in 2015 in Talangagung Landfill. The prediction shows that waste volume soon will exceed the landfill zone capacity. Zone 1 of Talangagung  as  a  landfill  zone  managed  by  sanitary  landfill  method  with  a  capacity  of  59,500  M3.  Modeling  and simulation are done by using system dynamics approach. The simulation results show that the accumulation of waste in 2015 and 2016 exceeds the capacity of zones by 7 percent that can be moved in other landfill zones. The predicted results in the development of validated models indicate that the results of accumulated waste in 2021 and 2022 have exceeded the zone capacity up to 201.9%. This suggests that waste management for the year requires two zones of 0.7 ha. Waste on landfill should be kept for about 4 to 7 months to degrade organic waste into compost. The composted waste can be used for agriculture and the zones can be filled with new organic waste.
Keywords : Organic Waste Degradation; landfill zone cycle; System Dynamics; Talangagung Landfill;

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  beberapa  tahun  terakhir,  aktivitas penduduk  semakin  meningkat  sehingga akumulasi  limbah berubah menjadi sebuah masalah  lingkungan  dan  ekonomi  yang  serius (Patidar,  Gupta,  &  Tiwari,  2012). Peningkatan  jumlah  penduduk  wilayah  Malang  yang  rata-rata  sebesar  0,73  persen  per  tahun (Adipraja  & Islamiyah,  2016) disertai  dengan  peningkatan  konsumsi  menjadi  penyebab  utama  dalam  meningkatnya jumlah volume sampah (Sumantri & Pandebesie, 2015). Salah satu tempat pengelolaan sampah di Malang yaitu Tempat  Pembuangan  Akhir  Sampah  (TPAS) Talangagung.  Data  dari Dinas  Cipta  Karya  dan  Tata Ruang  Kabupaten Malang menunjukkan  bahwa  di tahun  2014 TPAS  Talangagung  menerima sampah sebanyak 46,558 M 3 , namun pada tahun 2015 terjadi peningkatan jumlah volume sebesar 150 persen yaitu sebanyak 70,490 M 3 (DCKTR, 2014). TPAS  Talangagung  menggunakan  metode sanitary  landfill dalam  pengelolaan  sampah yang dapat menghasilkan biogas untuk  digunakan  oleh  masyarakat  sekitar dan  sebagian  lagi  digunakan  sebagai pembangkit listrik  untuk sekitar TPAS (DCKTR, 2014). Peningkatan signifikan terhadap volume  sampah yang terjadi dalam dua tahun terakhir (2014-2015) dapat menimbulkan permasalahan baru dalam pengelolaan zona  TPAS  Talangagung. TPAS  Talangagung  memiliki  4  zona  penimbunan  dengan  total  lahan  seluas  4,6 hektar  dimana  saat  ini  zona  1  dan  zona  2  sedang  dalam  status  nonaktif  serta  zona  3  dan  4  dalam  status memproduksi biogas.
Berbagai  metode  telah  digunakan  dalam  pemodelan  dan  simulasi  volume  sampah pada perkotaan berkembang (Al-Khatib, Eleyan,  & Garfield, 2015) maupun perkotaan  maju (Dyson  &  Chang, 2005), dan salah-satunya  telah  dilakukan  oleh  Adipraja  dan  Islamiyah  dalam  mensimulasikan  volume  sampah
menggunakan  sistem  dinamik (Adipraja  &  Islamiyah,  2016), dan  hasil  simulasi  menunjukkan  bahwa pengelolaan TPAS  Talangagung  akan  menghadapi  permasalahan  baru dalam  mengakomodasi peningkatan jumlah  volume  sampah, penelitian  tersebut  digunakan  sebagai  referensi  dalam  pemodelan  penelitian  ini. Pemodelan  dan  simulasi  dengan  pendekatan  sistem  dinamik  menganalisis  faktor  sebab  akibat, ketergantungan,  interaksi  saling  menguntungkan,  maupun  umpan  balik  informasi  sebagai metode  untuk analisis  dan  desain  sebuah  kebijakan  baru (Richardson,  2013).  Oleh  sebab  itu,  dalam  penelitian  ini menggunakan  metode  sistem  dinamik  untuk  melakukan  identifikasi  dan simulasi waktu  degradasi sampah organik dengan beberapa variabel inputan yang memiliki keterkaitan untuk optimasi siklus penggunaan pada sebuah zona penimbunan di TPAS Talangagung.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Sistem Dinamik
Pendekatan  sistem  dinamik  merupakan  pendekatan  pemodelan  dan  simulasi  berbantuan  komputer untuk  membuat  analisis  sistem  yang  ada  untuk  memodelkan  skenario  kebijakan  atau  sistem  baru. Penggunaan  sistem  dinamik  diawali  dengan  analisis  permasalahan  dalam  suatu  sistem  kontinyu,  dimana variabel-variabel  yang  berpengaruh  secara  signifikan  diidentifikasi  dan  dibuat  modelnya.  Identifikasi dilakukan  hingga  seluruh  variabel  yang  dimodelkan  telah  mencakup  tujuan  penelitian. Model yang telah selesai dikembangkan, dilanjutkan  dengan  pengembangan  SFD  ( Stock  and  Flow  Diagram )  yang disimulasikan dengan bantuan komputer. (Richardson, 2013).
Hasil  simulasi  sistem  dinamik  divalidasi  dengan  menggunakan  uji  perbandingan  rata-rata  ( mean comparison )  dan  perbandingan  standar  deviasi  ( variance  comparison ). Mean  comparison (E1)  dilakukan dengan membandingkan rata-rata data aktual dengan rata rata data hasil simulasi, bernilai valid apabila nilai absolut  E1  kurang  dari  5%. Variance  comparison (E2)  dilakukan  dengan  membandingkan  standar  deviasi data aktual dan data hasil simulasi, bernilai valid apabila nilai absolut E2 kurang dari 30%. (Barlas, 1996) Model  yang  telah  divalidasi  dan  bernilai  valid  dapat digunakan  untuk  menentukan  skenario  dan membantu  para  pihak  pemegang  kepentingan  dalam  membuat kebijakan atau  sistem baru. Perencanaan skenario umumnya dilakukan dengan berbagai pendekatan yang mengembangkan serangkaian alur sistem di masa depan. Perencanaan skenario digunakan untuk menentukan antisipasi terhadap kejadian di masa depan dengan  mempertimbangkan  isu,  tren,  dan  dampak  yang  mungkin  akan  dihadapi  seiring  dengan perkembangan waktu (Forrester, 1998).

## 2.2. Volume Sampah TPAS Talangagung
Data yang diperoleh dari Dinas Cipta Karya dan Tata Ruang Kabupaten Malang menunjukkan bahwa sampah yang dikirimkan ke TPAS Talangagung bersumber dari limbah pasar, perumahan, rumah sakit, dan industri serta fasilitas umum. Rasio sumber sampah terbanyak yaitu dari limbah perumahan sebesar 67,4%, diikuti oleh rasio sumber limbah dari pasar sebesar 22,7%. Limbah rumah sakit hanya menyumbang sekitar 3,4%  lebih  sedikit  dibandingkan  sumber limbah  dari industri  serta  fasilitas  umum  yang berkisar 6,4%.(DCKTR, 2014). Hasil pengembangan pemodelan volume sampah (Adipraja & Islamiyah, 2016) yang telah dimodifikasi dapat dilihat pada Gambar 2.

## Volume Sampah Tahunan
500,000
375,000 250,000
125,000 0 2000 2004 2008 2012 2016 2020 2024 2028 2032 2036 2040 Time (Year) M 3 Volume Sampah Tahunan : Current
Gambar 1. Grafik Prediksi Volume Sampah (Adipraja & Islamiyah, 2016)
Sampah yang dikirimkan ke TPAS Talangagung akan diolah terlebih dahulu untuk dipisahkan antara sampah organik dan sampah non organik. Rasio sampah yang dikirimkan ke TPAS Talangagung, sebesar 53 persennya merupakan sampah organik yang nantinya akan ditampung ke zona penimbunan sebagai reaktor produksi  biogas (Adipraja,  Islamiyah,  &  Wahyuni,  2017).  Sampah  non  organik  dikumpulkan  dan  didaur ulang di TPAS Talangagung.
Volume Sampah (Base) Pasar Peningkatan Sampah Sampah Terproses Waste Growth Source Pengolahan sampah Sampah Non-Daur Ulang Daur Ulang Pemukiman Rate Peningkatan Sampah Rate Pengolahan Sampah Rumah Sakit <Time> Volume Sampah Tahunan Efek Populasi Volume Awal Sampah Industri & Fasilitas Umum Volume Sampah Harian Rasio Pemukiman Rasio Pasar Rasio Rumah Sakit Rasio IFU Rasio Sampah Non-DaurUlang Rasio Daur Ulang Hari dalam Satu Tahun <Pop. Kota> <Pop. Kabupaten> <Populasi Awal> Gambar 2. Pemodelan Volume Sampah (SFD)
Model  volume  sampah  yang  telah  disimulasikan  menghasilkan  prediksi  terhadap  volume  sampah dalam  beberapa  tahun  kedepan.  Dimana  pada  tahun  2015  menunjukkan  angka  70  ribu M 3 .  Prediksi  tahun 2035  menunjukkan  volume  sampah yang  semakin  meningkat  hingga  sekitar 341  ribu M 3 per  tahun  yang dapat dilihat pada Gambar 1 (Adipraja & Islamiyah, 2016). Jadi dapat disimpulkan bahwa dari hasil simulasi, peningkatan volume sampah berbanding lurus dengan pertambahan jumlah penduduk.

## 2.3. Degradasi Sampah Organik
Sampah atau  limbah  organik  dikonversi  menjadi  kompos  untuk  membantu  menjaga  struktur  dan kekayaan  tanah (Patidar  et  al.,  2012). Secara  umum,  periode  degradasi  sampah  berlangsung  setidaknya membutuhkan  waktu  21  hari hingga 200  hari  atau  lebih.  Periode  waktu  degradasi  tersebut  berbeda  sesuai dengan jenis sampah yang terdegradasi.
Tabel 1. Perbedaan berbagai macam pengolahan limbah Agroindustri (Patidar et al., 2012) No Limbah Agroindustri Suplemen yang Digunakan Periode Waktu Degradasi 1. Kotoran ternak Kotoran hewan dan limbah pertanian 55 hari 2. Sumber limbah rumah tangga terpisah Serut kayu / serbuk gergaji 112 hari 3. Limbah organik kota Biosolid 120 hari 4. Campuran pupuk kandang Limbah kertas 56 hari 5. Limbah dapur Limbah rumput dan kertas 21 hari 6. Enceng gondok Kotoran sapi 210 hari 7. Limbah bayam Kotoran hewan 79 hari 8. Biosolid Kertas-mulsa 28 hari 9. Lumpur Serbuk gergaji 150 hari
No Limbah Agroindustri Suplemen yang Digunakan Periode Waktu Degradasi 10. Produk sampingan limbah tebu Ampas tebu dan sampah tebu 70 hari 11. Jerami gandum - 70 hari
Rentang  waktu  sampah  organik  perkotaan  terdegradasi  menjadi  kompos  paling  tidak  membutuhkan 120  hari  (4 bulan),  dimana  periode  degradasi  enceng  gondok  memakan  waktu  hingga  210  hari  (7 Bulan). Perbedaan berbagai macam periode degradasi sampah yang telah diteliti dapat dilihat pada Tabel 1.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Pemodelan Penggunaan Zona TPAS Umumnya rasio sampah organik perkotaan berkisar antara 48-70% (Adipraja et al., 2017) dan TPAS Talangagung  menimbun  sekitar  53%  kiriman  sampah  ke  dalam  zona  aktif (DCKTR,  2014). Zona penimbunan yang akan diteliti dalam penelitian ini dikhususkan kepada zona 1 TPAS Talangagung dengan luas  0.7  ha  atau  7,000  M 2 .  Dengan  metode  penimbunan sanitary  landfill yang  menimbun  sampah  hingga kedalaman 10 meter, dan sekat setiap 3 meter dengan tinggi sekat 50 cm, maka zona 1 dapat diisi sampah dengan total volume 59,500 M 3 . Pemodelan kapasitas zona dapat dilihat pada Gambar 3
Kapasitas Zona 1 Luas Tanah 1 Kedalaman Tanah Ketebalan Pemisah Jarak Pemisah Gambar 3 . Pemodelan kapasitas zona 1 (SFD)
Model kapasitas zona 1 digunakan untuk menghitung volume maksimum sampah yang dapat ditimbun dengan  memperhatikan  jumlah  sampah  yang  masuk  tiap  tahunnya  dan  mempertimbangkan  rasio  sampah organik yang akan ditimbun. Apabila zona sudah penuh, maka zona akan dipelihara selama proses degradasi sampah menjadi kompos. Rata-rata degradasi sampah yaitu sekitar 120 hari hingga 210 hari atau sekitar 4-7 bulan (Patidar et al., 2012).
Tabel 2 . Formulasi Permodelan Kapasitas Zona 1 Nama Variabel Formulasi Satuan Luas Lahan 7000 M 2 Kedalaman Tanah 10 Meter Jarak Pemisah 3 Meter Ketebalan Pemisah 0.5 Meter Kapasitas Zona 1 (Kedalaman Tanah * Luas Lahan) - ((Kedalaman Tanah / Jarak Pemisah) * Ketebalan Pemisah * Luas Lahan) M 3
Pengembangan  dari  model  kapasitas  zona  1  disimulasikan  menggunakan  komputer,  dan  agar  dapat menghasilkan  data  yang  menggambarkan  data  asli,  model  pada Gambar 3 menggunakan  equation  yang ditunjukkan pada Tabel 2.
<Volume Sampah
Tahunan>
Sampah ke Zona Penimbunan <Rasio Sampah Organik> Akumulasi Sampah Zona 1 Pengisian Zona 1 Penggantian Sampah Z1 Level Sampah Zona 1 <Kapasitas Zona 1> Utilisasi Zona 1 Overload di Zona 1 <Time>
Gambar 4 . Pemodelan akumulasi sampah dalam zona 1 (SFD)
Apabila periode degradasi selesai, timbunan kompos dalam zona 1 dapat dimanfaatkan dalam bidang pertanian, dan selanjutnya zona dapat dikosongkan dan diisi kembali dengan sampah organik baru. Melalui model  yang  telah  dikembangkan,  hasil  perhitungan  akumulasi  seluruh  sampah  yang  masuk  dimulai  pada tahun 2015 hanya memerlukan 42.5% kapasitas zona 1, namun tidak akan cukup apabila sampah pada tahun 2016  diakumulasikan  pada  zona  1,  maka  kelebihan  muatan  7%  pada  kapasitas  zona  1  dapat  mulai dipindahkan ke zona lainnya.
Saat zona 1 terisi penuh (100%) maka zona akan didiamkan kurang lebih 4-7 bulan untuk degradasi timbunan  sampah  terakhir.  Setelah  periode  degradasi  berakhir,  zona  perlu  diregenerasi  dengan  cara mengganti  tanah  hasil  degradasi  (kompos)  dengan  sampah-sampah  yang  baru  pada  tahun  tersebut. Hasil simulasi penggunaan  kapasitas zona  1 pertahun dilihat  dari  data  volume  sampah  yang  masuk  ke  TPAS Talangagung dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3 . Formulasi akumulasi sampah dalam Zona 1 Nama Variabel Formulasi Satuan Rasio Sampah Organik 53 Persen Sampah ke Zona Penimbunan (Volume Sampah Tahunan * Rasio Sampah Organik /100 ) M3 Pengisian Zona 1 Sampah ke Zona Penimbunan Dmnl Akumulasi Sampah Zona 1 IF THEN ELSE(Akumulasi Sampah Zona 1 > Kapasitas Zona 1, Akumulasi Sampah Zona 1-Penggantian Sampah Z1, Pengisian Zona 1) M3 Penggantian Sampah Z1 Akumulasi Sampah Zona 1 * 2 Dmnl Level Sampah Zona 1 IF THEN ELSE(Akumulasi Sampah Zona 1 > Kapasitas Zona 1, Kapasitas Zona 1, Akumulasi Sampah Zona 1) M3 Utilisasi Zona 1 Level Sampah Zona 1 / Kapasitas Zona 1 * 100 Persen Overload di Zona 1 IF THEN ELSE(Time > 2003, IF THEN ELSE(Akumulasi Sampah Zona 1 > Kapasitas Zona 1, Akumulasi Sampah Zona 1 - Kapasitas Zona 1, IF THEN ELSE(Akumulasi Sampah Zona 1 = 0, IF THEN ELSE(Sampah ke Zona Penimbunan >= 0, Sampah ke Zona Penimbunan , 0), 0)), 0 ) M3
Pengembangan dari  model akumulasi sampah dalam zona  1 disimulasikan dan  untuk  menghasilkan data yang menggambarkan data asli, model pada Gambar 4 menggunakan equation yang ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 4. Tingkat Timbunan Sampah pada Zona 1 Tahun Level Sampah Zona 1 (%) Akumulasi Sampah Terhadap Zona 1 (%) 2010 - - 2011 36.4 36.4 2012 73.7 73.7 2013 100.0 112.3 2014 - - 2015 42.5 42.5 2016 100.0 107.0 2017 - -
Hasil simulasi pada Tabel 4 merupakan dasar untuk memprediksi siklus regenerasi sampah pada zona 1  di  tahun  tahun  berikutnya.  Pemodelan  menggunakan  pendekatan  sistem  dinamik  menghasilkan  sebuah simulasi prediksi tingkat penimbunan sampah ke zona 1 dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5 . Prediksi Tingkat Penggunaan Kapasitas Zona 1 Tahun Level Sampah Zona 1 (%) Akumulasi Sampah Terhadap Zona 1 (%) 2017 - - 2018 76.0 76.0 2019 100.0 158.3 2020 - - 2021 96.9 96.9 2022 100.0 201.9 2023 - - 2024 100.0 123.3 2025 - - 2026 100.0 144.5 2027 - - 2028 100.0 169.0 2029 - - 2030 100.0 197.0 2031 - - 2032 100.0 228.8 2033 - - 2034 100.0 264.5 2035 - -
Hasil prediksi menunjukkan bahwa akumulasi volume sampah yang masuk per tahun pada tahun 2021 dan 2022 sudah melebihi kapasitas zona 1 hingga lebih dari 200%, dapat dikatakan bahwa mulai tahun 2022, TPAS Talangagung membutuhkan 2 zona penimbunan dengan kapasitas yang sama yang digunakan dalam waktu bersamaan.
3.2. Validasi Hasil Simulasi Sebuah pemodelan perlu untuk diuji sebelum dapat digunakan untuk proses prediksi. Untuk melihat kesesuaian  antara  hasil  simulasi  dengan  data  yang  ada,  hasil  simulasi model  yang  telah  dibuat diuji menggunakan  E1  dan  E2.  Hasil  simulasi yang  divalidasi  yaitu  volume  sampah  yang  masuk  ke  TPAS Talangagung yang secara detail dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6 . Validasi Volume Sampah TPAS Talangagung Jenis Validasi Hasil Validasi
Status
Mean Comparison
(< 5 %) Valid = 0.02328 x 100% = 2,33% Error Variance (< 30 %) Valid
= 0.0076 x 100 % = 0.76%
Hasil validasi volume sampah pada penelitian ini telah dianggap valid dengan error rate E1 sebesar 2,33% dan E2 sebesar 0.76%. Dengan demikian hasil skenario dapat digunakan untuk melakukan optimasi siklus penggunaan zona penimbunan.

## 4. KESIMPULAN
Zona 1 TPAS Talangagung dengan luas 0.7 ha memiliki kapasitas sampah maksimum hingga 59,500 M 3 . Penimbunan sampah dalam zona 1 akan didiamkan selama periode degradasi sampah yang berlangsung setidaknya membutuhkan waktu 21 hari hingga 200 hari atau lebih.
Melalui model yang telah dikembangkan, akumulasi sampah pada tahun 2015 menggunakan kapasitas zona sebesar 42.5%. Akumulasi timbunan sampah tahun 2015 dan tahun 2016 telah melebihi kapasitas zona sebesar 7% yang dapat dipindahkan ke zona lainnya.
Hasil prediksi dari pengembangan model menunjukkan bahwa pada tahun 2021 dan 2022 akumulasi sampah 2 tahun yang masuk TPAS Talangagung sudah melebihi kapasitas zona sebesar 201.9%, dan dapat dikatakan bahwa pengelolaan sampah di tahun tersebut memerlukan dua zona sekaligus dengan ukuran yang sama dan mempersiapkan zona ketiga untuk tahun-tahun berikutnya.
Validasi model dengan pengujian E1 dan E2 telah dianggap valid dengan error rate sebesar 2,33% untuk uji E1 dan sebesar 0.76% untuk uji E2.
Penelitian  selanjutnya  diharapkan  dapat  mengoptimasi  seluruh  zona  penimbunan  di  TPAS Talangagung  yaitu  Zona  1,  2,  3,  dan  4  dengan  kapasitas  zona  yang  berbeda.  Untuk  Produksi  biogas  juga dapat dijadikan sebuah variabel dalam mengoptimasi penggunaan zona penimbunan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian  ini  secara  finansial  didanai  oleh  Kementerian  Riset,  Teknologi,  dan  Pendidikan  Tinggi (Kemenristekdikti)  melalui  program  hibah  Penelitian  Dosen  Pemula  (PDP).  Lebih  dari  itu,  pengerjaan penelitian ini juga mendapatkan support dari Dinas Cipta Karya dan Tata Ruang Kabupaten Malang.

## DAFTAR RUJUKAN
Adipraja, P. F. E., & Islamiyah, M. (2016). Prediksi Volume Sampah TPAS Talangagung dengan Pendekatan Sistem Dinamik (Prediction of Waste Volume of TPAS Talangagung: A Systems Dynamic Approach).
SMATIKA JURNAL , 6 (2), 24–28.
Adipraja, P. F. E., Islamiyah, M., & Wahyuni, I. (2017). Prediksi Produksi Biogas Tahunan Dengan Pendekatan Sistem Dinamik Untuk Optimasi Kapasitas Sampah TPAS Talangagung (Prediction of Annual Biogas Production With System Dynamic Approach to Optimize The TPAS Talangagung Capacity). In Seminar Nasional Inovasi Teknologi (Vol. 1, hal. 385–390). Kediri: Universitas Nusantara PGRI (UNP) Kediri.
Al-Khatib, I. A., Eleyan, D., & Garfield, J. (2015). A System Dynamics Model to Predict Municipal Waste Generation and Management Costs in Developing Areas. The Journal of Solid Waste Technology and
Management , 41 (2), 109–120.
Barlas, Y. (1996). Formal aspects of model validity and validation in system dynamics. System dynamics review , 12 (3), 183–210.
DCKTR. (2014). Profil TPA Wisata Edukasi Talangagung Kepanjen Kabupaten Malang (Profile of The Tourism Education of TPA Talangagung Kepanjen Malang Regency) . Malang: Dinas Cipta Karya dan Tata Ruang.
Dyson, B., & Chang, N. (2005). Forecasting Municipal Solid Waste Generation in A Fast-Growing Urban Region with System Dynamics Modeling. Waste Management , 25 , 669–679. https://doi.org/10.1016/j.wasman.2004.10.005
Forrester, J. W. (1998). System Dynamics, Alternative Futures, and Scenarios. In 16th International Conference of The System Dynamics Society . Diambil dari http://www.systemdynamics.org/conferences/1998/PROCEED/00095.PDF
Patidar, A., Gupta, R., & Tiwari, A. (2012). Enhancement of Bio-Degradation of Bio-Solids Via Microbial Inoculation in Integrated Composting and Vermicomposting Technology . Open Access Scientific Reports Patidar (Vol. 1). https://doi.org/10.4172/scientificreports.273 Richardson, G. P. (2013). Encyclopedia of Operations Research and Management Science: System Dynamics . https://doi.org/10.1007/978-1-4419-1153-7
Sumantri, R. A. G. I., & Pandebesie, E. S. (2015). Potensi Daur Ulang dan Partisipasi Masyarakat Dalam Pengelolaan Sampah di Kecamatan Jabon, Kabupaten Sidoarjo (Potential of Recycling and Public Participation in Waste Management in Jabon Sub-district, Sidoarjo Regency). Jurnal Teknik ITS , 4 (1),
D11–D15.