DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.439 Vol. 4, No. 3, Agustus 2024, Hal. 949-958 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
Analisis Rute Pengangkutan Sampah Domestik Kota Malang Berbasis Aplikasi Google Map
Samin *1
1 Prodi Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Malang, Indonesia Email: 1 samin@umm.ac.id

## Abstrak
Optimalisasi  rute  transportasi  sampah  kota  berdasarkan  kondisi  aktual  dapat  secara  signifikan  meningkatkan efisiensi pengumpulan sampah dan penjadwalan transportasi, mengurangi jarak yang ditempuh oleh truk sampah. Penelitian ini mencoba untuk mengetahui rute pengangkutan sampah dari tempat penampungan sampah sementara (TPS) ke Tempat Pemrosesan Akhir (TPA) yang efisien pada suatu kawasan perkotaan. Penelitian ini merupakan penelitian deskriptif kuantitatif dengan pendekatan survey lapangan pada beberapa TPS untuk mengamati waktu pergerakan  kendaraan  dan  waktu  pengangkutan.  Subyek  penelitian  ini  adalah  supir  truk  pengangkut  sampah. Metode pengumpulan data menggunakan observasi dan wawancara terarah. Analisa data menggunakan analisis statistik regresi untuk mengetahui waktu tempuh, sementara aplikasi google map untuk mengetahui rute angkutan. Penelitian ini membuktikan bahwa Pengangkutan sampah berbasis Aplikasi Google Mapa  dari (TPS) ke (TPA) dapat diperkirakan dengan mempertimbangkan kondisi lalu lintas suatu daerah, dimana perbedaan jarak tempuh antara 0.5 km sampai dengan 2.5 km sedangkan perbedaan waktu tempuh antara 10 menit sampai dengan 25 menit apabila rute tersebut menggunakan aplikasi Google Map.
Kata kunci : Pengangkutan, Sampah domestik, Rute

## Abstract
Optimizing  municipal  waste  transportation  routes  based  on  actual  conditions  can  significantly  improve  the efficiency of waste collection and transportation scheduling, reducing the distance traveled by waste trucks. This research tries to determine the efficient transportation route for waste from temporary waste storage sites (TPS) to Final Processing Sites (TPA) in an urban area. This research is a quantitative descriptive research with a field survey  approach  at  several  polling  stations  to  observe  vehicle  movement  times  and  transportation  times.  The subject  of  this  research  is  a  garbage  truck  driver.  The  data  collection  method  uses  observation  and  directed interviews.  Data  analysis  uses  statistical  regression  analysis  to  determine  travel  time,  while  the  Google  Map application is used to determine transportation routes. This research proves that waste transportation based on the Google Mapa Application from (TPS) to (TPA) can be estimated by considering the traffic conditions of an area, where the difference in travel distance is between 0.5 km to 2.5 km while the difference in travel time is between 10 minutes to 25 minutes. if the route uses the Google Map application.
Keywords : Domestic Waste, Routes, Transport

## 1. PENDAHULUAN
Peningkatan  timbulan  sampah  padat  karena  pertumbuhan  populasi  dan  pola  konsumsi menggarisbawahi perlunya sistem transportasi sampah yang terorganisir dengan baik dan dioptimalkan untuk mengurangi bahaya lingkungan. Pengangkutan sampah domestik memainkan peran penting dalam sistem  pengelolaan  limbah,  berdampak  pada  kelestarian  lingkungan,  efisiensi  operasional,  dan efektivitas biaya. Rute transportasi yang efisien dapat secara signifikan mengurangi biaya operasional, meminimalkan  emisi  karbon,  dan  mengoptimalkan  jadwal  pengumpulan,  yang  pada  akhirnya berkontribusi  pada  lingkungan  perkotaan  yang  lebih  bersih  dan  peningkatan  kesehatan  masyarakat (Chen et al., 2022) (Zhang et al., 2022) (Ismail & Dzulkifli, 2021). Berbagai penemuan berfokus pada pengoptimalan pengumpulan sampah dan proses transportasi (Wang 1 et al., 2022).
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.439 Vol. 4, No. 3, Agustus 2024, Hal. 949-958 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
Daerah padat penduduk menghadapi tantangan dalam mengelola limbah domestik karena tingginya volume  yang  dihasilkan.  Sistem  pengangkutan  yang  efisien  dan  sering  diperlukan  untuk  mengatasi masalah ini. Sistem pengelolaan limbah berbasis IoT menggunakan sensor dan teknik pemrosesan data telah  diusulkan  untuk  memantau  tingkat  limbah  di  daerah  perkotaan  dan  mengoptimalkan  rute pengumpulan limbah (Singh et al., 2022) (Udhayakumar et al., 2023). Model lokasi fasilitas juga telah dikembangkan  untuk  meningkatkan  pengumpulan  limbah  dengan  mengelompokkan  pelanggan  ke dalam kelompok dan menugaskannya ke lokasi pengumpulan limbah (Johann et al., 2023). Selain itu, investasi dalam pengumpulan limbah dan sistem transportasi di daerah pedesaan sangat penting untuk pengelolaan  limbah  yang  efektif  (Adeleke  et  al.,  2019).  Strategi  pengelolaan  berkelanjutan  terpadu, termasuk  pengurangan  limbah,  daur  ulang,  dan  pemanfaatan  sumber  daya,  direkomendasikan  untuk mengatasi kekurangan pengelolaan limbah di daerah padat penduduk seperti Hong Kong (Wong, 2022).
Transportasi  sampah  domestik  berbasis  internet  dapat  ditingkatkan  secara  signifikan  melalui penerapan sistem pintar yang memanfaatkan teknologi IoT. Dengan mengintegrasikan perangkat IoT seperti  sensor  ultrasonik,  GPS,  dan  terminal  seluler,  sistem  pengelolaan  limbah  yang  efisien  dapat dibangun  (Xuan  et  al.,  2021)  (Nugraha  et  al.,  2022).  Sistem  ini  dapat  memantau  tingkat  sampah  di tempat sampah, memandu pengguna ke tempat sampah yang kurang penuh, dan memberi tahu otoritas kota  tentang  status  tempat  sampah  secara  real-time,  mengurangi  luapan  dan  mengoptimalkan  proses pengumpulan limbah (Srilatha et al., 2021). Selain itu, IoT dapat digunakan untuk memantau lokasi truk dan muatan kargo secara real-time, memungkinkan pengoptimalan rute dinamis untuk truk pengumpul limbah,  sehingga  meningkatkan  efisiensi  dan  mengurangi  tantangan  logistik  yang  terkait  dengan transportasi limbah (Maia & Yudi, 2020).
Dari beberapa studi yang telah dibahas di atas, terlihat bahwa belum ada metode yang tepat untuk menentukan  rute  pengangkutan  sampah  yang  terbaik  di  Kota Malang  berdasarkan  perhitungan  biaya termurah  dan  waktu  tempuh  yang  singkat  pada  kawasan  perkotaan  dengan  kondisi  jalan  yang kepadatannya relatif tinggi dengan jumlah TPS yang banyak serta dengan sebaran TPS yang berjauhan. Oleh karena itu, rumusan masalah dalam penelitian ini adalah jarak tempuh manakah yang lebih pendek untuk  pengankutan  sampah  dengan,  biaya  yang  termurah  dan  jenis  truk  yang  manakah  yang  dapat digunakan  untuk  rute  di  domestik  kota  Malang  Tujuan  dari  studi  ini  adalah  untuk  menentukan  rute pengangkutan sampah domestik kota berbasis Google Map yang efisien berdasarkan jarak terpendek, waktu  tercepat  dan  jenis  truk  yang  memiliki.  Hasil  studi  ini  diharapkan  akan  meningkatkan  tingkat pelayanan dan mengurangi biaya operasional pengangkutan sampah dengan berbagai jenis alat angkut sampah yang tersedia.

## 2. METODE
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  deskriptif  kuantitatif.  Pengumpulan  data  menggunakan observasi lapangan ke beberapa TPS untuk mengamati pola pengangkutan, waktu pergerakan kendaraan dan waktu tempuh truk pengangkut mulai awal (TPS) sampai Akhir (TPA). Subyek penelitian ini adalah supir truk pengangkut sampah. Wawancara terarah juga digunakan untuk mengetahui masalah yang ada dari subyek langsung. Berikut adalah beberapa langkah yang peneliti lakukan untuk mengumpulkan data seperti pada Gambar 1:
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.439 Vol. 4, No. 3, Agustus 2024, Hal. 949-958 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366

## Gambar 1. Bagan Alir Penelitian
a. Identifikasi area dan populasi: Tentukan area atau wilayah yang akan menjadi fokus pengumpulan sampah. Kenali populasi penduduk di setiap wilayah ini dan perhatikan kepadatan penduduk serta jumlah rumah tangga.
b. Pemetaan area dan lokasi TPS sampah: Buat peta yang mencakup seluruh area yang akan dilayani. Identifikasi  lokasi  Tempat  Penampungan  Sementara  sampah,  baik  yang  terletak  di  jalan  umum, perumahan, atau tempat-tempat umum lainnya. Catat koordinat geografis (latitude dan longitude) dari setiap lokasi TPS sampah ini.
c. Kategori  dan  volume  sampah:  Tentukan  jenis  sampah  yang  dikumpulkan  (organik,  non-organik, limbah elektronik, dan lain-lain.) dan volume sampah yang dihasilkan di setiap lokasi. Data ini dapat diperoleh dari survei lapangan atau data historis yang sudah ada.
d. Waktu pengumpulan sampah: Catat jadwal pengumpulan sampah di setiap lokasi, termasuk hari dan waktu pengumpulan. Identifikasi apakah ada perbedaan dalam jadwal pengumpulan pada hari kerja dan akhir pekan.
e. Informasi  jalan  dan  lalu  lintas:  Kumpulkan  data  tentang  sistem  jalan,  termasuk  jalan  satu  arah, rambu lalu lintas, waktu sibuk, dan pembatasan lalu lintas lainnya. Informasi ini dapat diperoleh dari badan pemerintah atau lembaga pengelola jalan.
f. Batasan  dan  kendala:  Kenali  batasan  dan  kendala  yang  mungkin  mempengaruhi  proses pengumpulan sampah, seperti jalan yang rusak, jalan sempit, atau area yang sulit diakses. Catat juga batasan operasional, seperti jumlah truk pengangkut sampah yang tersedia atau batasan waktu.
g. Penggunaan teknologi: Manfaatkan teknologi  yaitu aplikasi google map untuk menentuakan rute pengangkutan dengan lebih efisien.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Jumlah TPS Kota Malang
Secara keseluruhan jumlah Tempat Pembuangan Sementara (TPS) sampah di kota Malang yang tersebar di 5 kecamatan yang dijelaskan bahwa jumlah TPS mengalami penambahan dari tahun 2020 sebanyak 59 lokasi, tahun 2021 sebanyak 65 lokasi dan pada tahun 2022 terdapat 74 lokasi TPS. Adapun jumlah pada masing-masing TPS seperti tampak pada tabel 1.
Mulai Indentifikasi kondisi Tempat Penampungan Sementara (TPS) Data Sekunder Data Primer Penentuan Rute Pembahasan Selesai
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.439 Vol. 4, No. 3, Agustus 2024, Hal. 949-958 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366

## Tabel 1. Jumlah TPS di Kota Malang
Kecamatan di Kota Malang Jumlah Tempat Pembuangan Sampah (TPS) yang Dikelola di Kota Malang 2020 2021 2022 Kedungkandang 10 11 11 Sukun 13 12 15 Klojen 10 10 9 Blimbing 12 15 19 Lowokwaru 14 17 20 Total 59 65 74
Tempat penampungan sampah sementara dapat diperkirakan dengan mempertimbangkan kondisi geografis  dan  sosial  suatu  daerah  tersebut  dengan  mempertimbangkan  faktor-faktor  seperti  populasi, kepadatan perumahan, dan tingkat pembangkitan limbah dapat membantu menentukan jumlah tempat penampungan  yang  dibutuhkan.  Studi  oleh  Sharma  dan  Jailia  (Zajecs  et  al.,  2022) menganalisis hubungan antara variabel seperti populasi, produksi sampah, dan kebutuhan tenaga kerja di kota-kota India.  Model  regresi  mereka  menunjukkan  korelasi  yang  kuat  antara  populasi  dan  produksi  sampah, menunjukkan bahwa populasi dapat digunakan sebagai prediktor untuk memperkirakan jumlah sampah yang dihasilkan. Selain itu, studi oleh Kleszcz dan Maciejko (Sharma & Jailia, 2023) meneliti desain dan solusi spasial untuk pengumpulan sampah di perumahan perkotaan, memberikan wawasan tentang faktor  fungsional-spasial  dan  ergonomis  yang  harus  dipertimbangkan  ketika  merancang  tempat penampungan sampah.

## 3.2. Peta Letak Sebaran TPS
Penempatan  Lokasi  TPS  tersebar  di  beberapa  lokasi  yang  tergantung  dari  keberadaan  sumber sampah  yakni  permukiman  dan  non  permukiman.  Berikut  ini  sebaran  lokasi  TPS di  Kecamatan Lowokwaru (gambar 2)
Sumber: DLH Kota Malang
Gambar 2. Peta sebaran TPS di kecamatan Lowokwaru
Sementara Sebaran lokasi TPS di Kecamatan Sukun seperti pada gambar 3 berikut ini:
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.439 Vol. 4, No. 3, Agustus 2024, Hal. 949-958 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366

## Sumber : DLH Kota Malang Gambar 3. Peta sebaran TPS di Kecamatan Sukun

## 3.2. Pengangkutan Sampah
Total  Jumlah  Truk  Angkutan  Sampah  Kota  Malang  berjumlah  48  Truk  yang  selalu  melakukan kegiatan  pengangkutan  sampah  yang  terkumpul  di  TPS  yang  tersebar  di  5  kecamatan.  Hasil  survey Pengangkutan  Sampah  Kota  Pola  pengangkutan  sampah  disesuaikan  dengan  kondisi  TPS  dan  Rute Pengangkutan, yang tergantung dari jenis truknya dijelaskan sebagai berikut:

## 3.2.1. TPS Polowijen menggunakan Dump Truk
Rute Pengangkutan :
Gambar 4. Rute Pengankutan Dump Truk
3.2.2. TPS Borobudur (1) dan TPS Mojolangu (2) menggunakan Compactor
Rute Pengangkutan :
Gambar 5. Rute Pengankutan Truk Compactor
3.2.3. TPS Tlogomas (1) dan TPS SP1 Sukun (2) menggunakan Compactor
Rute Pengangkutan :
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.439 Vol. 4, No. 3, Agustus 2024, Hal. 949-958 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
3.2.4. TPS Raya Langsep (1) dan TPS Cianjur (2) menggunakan Dump Truk
Rute Pengangkutan :
Gambar 7. Rute Pengankutan Dump Truk

## 3.2.5. TPS Tunjung Sekar menggunakan Compactor
Rute Pengangkutan :
Gambar 8. Rute Pengankutan Truk Compactor
Berdasarkan  hasil  survei  menunjukkan  bahwa  masing-masing  kendaraan  akan  melakukan pengangkutan sampah setiap hari sesuai dengan jam kerja yang berlaku dan tergantung dari posisi dan kondisi  TPS.  Secara  umum  pola  pengangkutan  untuk  truk  amrol  :  kendaraan  menuju  TPS,  angkat container ke atas truk amrol, diangkut ke TPS, kontainer kosong dibawa ke TPS berikutnya dan ambil kontainer  isi  yang  selanjutnya  dibawa  ke  TPA  demikian  seterusnya  sampai  TPS  berikutnya  hingga waktu kerja habis. Adapun untuk Truk terbuka, truk menuju TPS yang sampahnya sudah terkumpul dan naikan sampah hingga bak truk terisi penuh dan selanjutnya dibawa ke TPA, demikian seterusnya hingga waktu kerja habis. Sedangkan untuk Truk Compactor, truk menuju TPS yang kontainernya tidak bisa dipindahkan, isi hingga dipenuh dan diangkut ke TPA.

## 3.6. Analisis Rute Pengangkutan
Berdasarkan hasil survei di beberapa TPS seperti tampak  bahwa jarak tempuh dari TPS menuju TPA  sangat  bervariasi  yang  tentu  tergantung  dari  rute  pengangkutan  yang  dilalui.  Adapaun  waktu tempuh dan jarak dari TPS ke TPA hasil survei seperti tampak pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Survei Jarak dan Waktu Tempuh
No TPS TPA Hasil Survei Jarak (KM) Waktu (menit) 1 Borobudur Supit Urang 14 45 2 Mojolangu Supit Urang 12 40 3 Polowijen Supit Urang 15 50 4 Tlogomas Supit Urang 13 45 5 Sukun Supit Urang 6.7 25 6 Tunjung Sekar Supit Urang 13 45
Selanjutnya  akan  dibandingkan  dengan  hasil  analisis menggunakan  Aplikasi  Google  Map.  Truk sampah akan mengumpulkan sampah dari berbagai titik seperti tempat sampah umum, titik khusus di
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.439 Vol. 4, No. 3, Agustus 2024, Hal. 949-958 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
permukiman,  atau  tempat  sampah  lainnya  (TPS)  dan  diangkaut  ke  TPA.  Rute  pengangkutan menggunakan aplikasi google Map, dengan langkah sebagai berikut: a. Aktifkan Aplikasi Google Map
b. Tentukan tujuan akhir yaitu TPA Supit Urang
c. Memasukan awal keberangkatan (TPS)
d. Runing Aplikasi
e. Diketahui beberapa rute pengangkutan
f. Dapat diketahui jarak dan waktu tempuh untuk beberapa alternatif rutenya.
g. Tampilan rute tampak pada Gambar 9.
h. Pilih Alternatif rute tercepat.
Gambar 9. Penentuan Rute Pengangkutan Sampah
Hasil analisis rute menggunakan Aplikasi Google Map, dengan rute tercepat disajikan pada Tabel 5 dimana diketahui jarak tempuh (KM) dan waktu tempuh (menit) relatif lebih pendek dengan waktu tempuh lebih cepat.
Tabel 3. Hasil Rute Pengankutan dengan Aplikasi Google Map
No TPS TPA Hasil Google Map Jarak (KM) Waktu (menit) 1 Borobudur Supit Urang 12.6 25 2 Mojolangu Supit Urang 12.6 25 3 Polowijen Supit Urang 14.1 30 4 Tlogomas Supit Urang 11.9 29 5 Sukun Supit Urang 6.3 15 6 Tunjung Sekar Supit Urang 13.3 34
Berdasarkan  data  tersebut,  perbedaan  jarak  tempuh  dapat  dijelaskan  pada  Tabel  6,  dimana  ada perbedaan  antara  0.5  km  sampai  dengan  2.5  km  apabila  rute  tersebut  menggunakan  aplikasi  Google Map.
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.439 Vol. 4, No. 3, Agustus 2024, Hal. 949-958 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
Tabel 4. Perbandingan Jarak Tempuh hasil Survei dan Google Map. No TPS TPA Rarak Tempuh (KM) Survei Google Map 1 Borobudur Supit Urang 14 12.6 2 Mojolangu Supit Urang 12 12.6 3 Polowijen Supit Urang 15 14.1 4 Tlogomas Supit Urang 13 11.9 5 Sukun Supit Urang 6.7 6.3 6 Tunjung Sekar Supit Urang 13 13.3
Adapaun perbedaan waktu dapat dijelaskan pada Tabel 7, dimana ada perbedaan antara 10 menit sampai dengan 25 menit apabila rute tersebut menggunakan aplikasi Google Map.
Tabel 5. Perbandingan Waktu Tempuh hasil Survei dan Google Map.
No TPS TPA Waktu Tempuh (menit) Survei Google Map 1 Borobudur Supit Urang 45 25 2 Mojolangu Supit Urang 40 25 3 Polowijen Supit Urang 50 30 4 Tlogomas Supit Urang 45 29 5 Sukun Supit Urang 25 15 6 Tunjung Sekar Supit Urang 45 34
Mengacu  pada  pembahasan  tersebut  tampak  bahwa  penggunaan  Aplikasi  Google  Map  dapat memabntu dalam pemilihan rute pengangkutan sampah yang dapat diimplementasikan dengan mudah oleh semua pengguna. Rute tersebut akan dipilih oleh Aplikasi dengan mempertimbangkan kondisi lalu lintas di saat melakukan pengangkutan. Hal tersebut sesuai dengan beberapa hasil penelitian terdahulu yaitu Pola transportasi sampah dari TPS ke tempat pembuangan sampah di berbagai kota di Indonesia seperti Medan, Pati, Bogor, dan Semarang melibatkan teknik optimasi untuk meminimalkan jarak dan biaya  perjalanan.  Studi  di Medan  dan  Pati menggunakan  algoritma seperti  Clarke & Weight  Saving, Floyd  Warshall,  dan  ArcGIS  untuk  mengoptimalkan  rute  transportasi  limbah,  menghasilkan pengurangan jarak tempuh yang signifikan (Syahputri et al., 2020) (Rahman & Maryono, 2020).

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  membuktikan  bahwa  Pengangkutan  sampah  berbasis  Aplikasi  Google  Mapa  dari tempat penampungan sampah sementara (TPS) ke Tempat Pemrosesan Akhir (TPA) dapat diperkirakan dengan  mempertimbangkan  kondisi  lalu  lintas  suatu  daerah. P erbedaan  jarak  tempuh  antara  0.5  km sampai dengan 2.5 km sedangkan perbedaan waktu tempuh antara 10 menit sampai dengan 25 menit apabila rute tersebut menggunakan aplikasi Google Map.

## DAFTAR PUSTAKA
Adeleke,  O.  J.,  Olukanni,  D.  O.,  &  Olusanya,  M.  O.  (2019).  An  Improved  Location  Model  for  the Collection of Sorted Solid Waste in Densely Populated Urban Centres. In R. Silhavy, P. Silhavy, &  Z.  Prokopova  (Eds.), Computational  Statistics  and  Mathematical  Modeling  Methods  in Intelligent Systems (pp. 125–135). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978- 3-030-31362-3_13
Chen,  S.,  Zhu,  W.,  Yang,  X.,  Li,  M.,  &  Wang,  H.  (2022).  Urban  domestic  garbage  collection  and transportation  scheduling  under  the  background  of  garbage  classification. International Conference  on  Smart  Transportation  and  City  Engineering  (STCE  2022) , 12460 ,  922–928. https://doi.org/10.1117/12.2657922
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.439 Vol. 4, No. 3, Agustus 2024, Hal. 949-958 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
Ismail, S. B., & Dzulkifli, D. b. (2021). Optimization of Route Selection and Carbon Emission Release for  Waste  Collection  Systems.  In  A.  Ismail,  W.  M.  Dahalan,  &  A.  Öchsner  (Eds.), Advanced Engineering for Processes and Technologies II (pp. 119–129). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-67307-9_12
Johann,  G.,  Pfister,  A.,  & Teichgräber,  B.  (2023). Dealing  with extreme  floods  in  densely  populated areas (EGU23-7826).  EGU23.  Copernicus  Meetings.  https://doi.org/10.5194/egusphere-egu23- 7826
Maia, J., & Yudi, J. (2020). An IoT solution for load monitoring and tracking of garbage-truck fleets. 2020  IEEE  Conference  on  Industrial  Cyberphysical  Systems  (ICPS) , 1 ,  406–410. https://doi.org/10.1109/ICPS48405.2020.9274699
Nugraha,  N.,  Supriyadi,  S.,  &  Febriyana,  F.  (2022,  August  18). Design  of  Waste  Transportation Management System Using Fuzzy Logic Algorithm Based on Internet of Things . Proceedings of the 2nd Universitas Kuningan International Conference on System, Engineering, and Technology, UNISET 2021,
2
December 2021, Kuningan, West Java, Indonesia. https://eudl.eu/doi/10.4108/eai.2-12-2021.2320321
Rahman,  A.,  &  Maryono,  M.  (2020).  Optimization  of  waste  transport  routes  in  Pati  Regency  using ArcGIS. IOP  Conference  Series:  Earth  and  Environmental  Science , 485 (1),  012020. https://doi.org/10.1088/1755-1315/485/1/012020
Sharma, R. K., & Jailia, M. (2023). Regression Analysis of Garbage Management System for Smart Cities. Proceedings of the 4th International Conference on Information Management & Machine Intelligence , 1–8. https://doi.org/10.1145/3590837.3590910
Singh,  D.,  Chaturvedi,  P.,  Dhawan,  G.,  Singh,  A.,  &  Aggarwal,  R.  (2022).  WBMS:  Waste  Bin Management  System  for  densely  populated urban  areas. 2022 2nd International  Conference on Innovative Practices in Technology and Management (ICIPTM) , 2 , 770–774. https://doi.org/10.1109/ICIPTM54933.2022.9754190
Srilatha,  M.,  Abhinav,  C.,  Balaram,  M.,  &  Sanjana,  A.  (2021).  Smart  Monitoring  and  Collection  of Garbage  System  Using  Internet  of  Things. 2021  Third  International  Conference  on  Intelligent Communication Technologies and Virtual Mobile Networks (ICICV) , 335–342. https://doi.org/10.1109/ICICV50876.2021.9388438
Syahputri, K., Sari, R. M., Rizkya, I., Leviza, J., Tambunan, M. M., & Hidayati, N. (2020). Optimization of  garbage  transport  routes  in  West  Medan  using  Clarke  &  Weigh  saving  and  Floyd  Warshall algorithm. IOP  Conference  Series:  Materials  Science  and  Engineering , 801 (1),  012029. https://doi.org/10.1088/1757-899X/801/1/012029
Udhayakumar,  C.,  Nithin Nandha, M.,  Pradeesh,  V.,  Praveen,  S., &  Rohith,  S.  (2023).  Smart  Waste Management  System  For  Metropolitan  Areas. 2023  International  Conference  on  Computer
Communication and Informatics (ICCCI) , 1–3. https://doi.org/10.1109/ICCCI56745.2023.10128496
Wang 1 ,  <p>Xiaoran,  Zhang 2 ,  F.,  &  Li 3 </p>,  X.  (2022).  Research  on  Innovative  Design  of  Urban Domestic  Garbage  Treatment  System  Based  on  Intelligent  Logistics. The  Frontiers  of  Society, Science and Technology , 4 (12). https://doi.org/10.25236/FSST.2022.041211
Wong, M. H. (2022). Integrated sustainable waste management in densely populated cities: The case of Hong Kong. Sustainable Horizons , 2 , 100014. https://doi.org/10.1016/j.horiz.2022.100014
Xuan,  L.,  Gan,  T.,  Hong,  W.,  &  Yang,  X.  (2021).  Design  and  development  of  a  domestic  garbage removal management platform based on the Internet of Things. Journal of Physics: Conference Series , 1827 (1), 012197. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1827/1/012197
Zajecs, D., Lebedeva, K., & Odineca, T. (2022). Application Possibilities of the Off-Grid HVAC System Operation Solution for Temporary Shelters in the Latvian Climate Conditions. Latvian Journal of Physics and Technical Sciences , 59 (2), 55–63. https://doi.org/10.2478/lpts-2022-0011
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.439 Vol. 4, No. 3, Agustus 2024, Hal. 949-958 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
Zhang,  Y.,  Luo,  X.,  Han,  X.,  Lu,  Y.,  Wei,  J.,  &  Yu,  C.  (2022).  Optimization  of  Urban  Waste Transportation Route Based on Genetic Algorithm. Security and Communication Networks , 2022 , e8337653. https://doi.org/10.1155/2022/8337653