Pemetaan Area Berisiko Persampahan di Kota Cimahi Berdasarkan Pedoman Strategi Sanitasi Kabupaten/
Kota 2018

## Indah Fionita dan Iwan Juwana
Jurusan Teknik Lingkungan, Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan, ITENAS, Bandung E-mail: juwana@itenas.ac.id

## ABSTRAK
Kota  Cimahi  merupakan  salah  satu  kota  di  Jawa  Barat  yang  masih  menghadapi  permasalahan persampahan, seperti terbatasnya penerapan kegiatan pemilahan sampah, terbatasnya jumlah Tempat Penampungan Sementara (TPS), terjadi pembuangan sampah secara sembarangan ke sungai, terdapat penanganan sampah dengan cara dibakar dan ditimbun, dan lain-lain. Dalam menindaklanjuti berbagai permasalahan sampah tersebut serta mencapai target 30% pengurangan sampah yang ditentukan oleh Kebijakan Strategis Nasional (Jakstranas), maka diperlukan suatu instrumen yang mampu menganalisis area  berisiko  berdasarkan  tingkat  risiko  persampahan  per  kelurahan  di  Kota  Cimahi.    Area  berisiko tersebut  digambarkan  dalam  bentuk  peta  dengan  mengacu  pada  pedoman  Strategi  Sanitasi Kabupanen/Kota (SSK) 2018. Area berisiko dinilai melalui skor 1 s.d. 4 secara berturut-turut untuk risiko sangat rendah, rendah, tinggi, dan sangat tinggi. Skor tersebut diperoleh dengan mengalikan parameter Impact dan parameter Exposure. Hasil penelitian ini menunjukkan terdapat tiga kelurahan dengan risiko persampahan  sangat  tinggi,  yaitu  Kelurahan  Cibeureum,  Setiamanah,  dan  Padasuka  serta  satu kelurahan  dengan  risiko  persampahan  tinggi,  yaitu  Kelurahan  Melong.  Penambahan  jumlah  unit pengolahan direkomendasikan di beberapa kelurahan sehingga terjadi perubahan skor area berisiko.
Kata Kunci : Kota Cimahi, Peta Area Berisiko, Persampahan

## ABSTRACT
Cimahi City  is one  of  the cities in  West Java that  still faces  solid  waste problems,  such  as  the  limited implementation  of  waste  sorting  activities,  the  limited  number  of  temporary  shelter  sites,  the indiscriminate waste disposal on river, open burning of solid waste, etc. In following up on these various waste problems and achieving the target of 30% waste reduction determined by the National Strategic Policy, an instrument is needed to analyze risk areas based on the level of risk of solid waste per village in Cimahi City. These risk areas are depicted in the form of maps by referring to the 2018 District/City Sanitation Strategy Guidelines. Risk areas are assessed through a score of 1 s.d. 4 for very low, low, high and  very  high  risks.  The  score  is  obtained  by  multiplying  the  Impact  parameters  and  Exposure parameters.  The  results  of  this  study indicate that there  are  three villages  with  very  high  risk of  solid waste, namely Kelurahan Cibeureum, Setiamanah, and Padasuka and one village with high risk of solid waste, namely Kelurahan Melong. The addition of the number of processing units was recommended in several villages so that changes in the score of risk areas occurred.
Keyword : Cimahi City, Map of Risk Areas, Waste Solid

## 1. PENDAHULUAN
Pada tahun 2018, masih terdapat masyarakat Kota Cimahi yang membuang sampah secara sembarangan ke badan sungai. Salah satu sungai  yang  menjadi tempat pembuangan sampah tersebut adalah Sungai Curug yang berada di Kelurahan Utama, Kecamatan Cimahi Selatan, Kota Cimahi. Jenis sampah yang terdapat  pada  sungai  tersebut  adalah  sampah  rumah  tangga  seperti  plastik  bekas,  sisa  makanan  dan minuman, styrofoam , dan lain-lain. Sebanyak 1,5 ton sampah yang berasal dari bagian utara dan tengah Kota  Cimahi  terbawa  aliran  air  hujan  sehingga  bertumpuk  di  bagian  selatan  kota  [1].  Keterbatasan jumlah Tempat Penampungan Sementara (TPS) sebagai fasilitas pemindahan sampah merupakan salah satu faktor yang menyebabkan terjadinya pembuangan sampah ke sungai. Sulitnya memperoleh izin dari masyarakat  dan  terbatasnya  lahan  menyebabkan  minimnya  jumlah  TPS  di  Kota  Cimahi.  Selain terbatasnya  fasilitas  pemindahan  sampah,  terdapat  beberapa  permasalahan  persampahan  dari  segi operasional  teknis  lainnya,  seperti  tidak  memadainya  kapasitas  wadah  sampah  di  beberapa  lokasi sumber,  terbatasnya  penerapan  kegiatan  pemilahan  sampah,  terbatasnya  jumlah  armada  pengumpul, terdapat penanganan sampah dengan cara dibakar dan ditimbun dalam tanah, dan lain-lain [2].
Mengacu  pada Perpres  No.  97 Tahun  2017, arah  dan kebijakan  pengelolaan  persampahan  terdiri  atas pengurangan  dan  penanganan.  Kebijakan  strategis  nasional  (Jakstranas)  menargetkan  pengurangan sampah sebesar 30% dan penanganan sampah sebesar 70% dari angka timbulan sampah sebelum adanya Jakstranas  di  tahun  2025  [3].  Dalam  menindaklanjuti  berbagai  permasalahan  sampah  yang  terjadi  di Kota Cimahi serta mencapai target yang ditentukan oleh Jakstranas, maka diperlukan suatu instrumen yang mampu menganalisis area berisiko berdasarkan tingkat risiko persampahan per kelurahan di Kota Cimahi. Instrumen yang dimaksud merupakan instrumen Strategi Sanitasi Kabupaten/Kota (SSK) yang selanjutnya dapat digunakan dalam perencanaan strategi pengelolaan persampahan di Kota Cimahi.
Tujuan dari pelaksanaan penelitian ini adalah (1) Menghitung skor area berisiko persampahan di Kota Cimahi; (2) Melakukan pemetaan area berisiko persampahan di seluruh kelurahan di Kota Cimahi; dan (3) Menyusun suatu strategi pengurangan persampahan berdasarkan area berisiko persampahan di Kota Cimahi.

## 2. METODOLOGI
Penelitian ini dilakukan mengikuti metodologi yang diuraikan pada Gambar 1 .

## 2.1 Penentuan Bobot Skor Impact dan Skor Exposure
Penentuan  bobot  skor  untuk  parameter-parameter Impact dan Exposure dilakukan  melalui  metode Analitycal  Hierarchy  Process (AHP)  [4].  Berikut  ini  merupakan  tahapan  yang  dilalui  dalam menggunakan metode AHP:
1. Mendeskripsikan  masalah  dan  menetapkan  solusi,  lalu  menyusun  hierarki  dari  permasalahan tersebut.
2. Menetapkan  prioritas  elemen  dengan  membandingkan  elemen  secara  berpasangan  sesuai kriteria yang diberikan. Perbandingan dapat dilakukan dengan memberikan sebuah standa nilai antardua  objek,  misalnya  nilai  pertama  sangat  diutamakan,  lebih  diutamakan,  diutamakan, cukup diutamakan, atau setara dibandingkan nilai kedua [20].
3. Menggabungkan pertimbangan terhadap perbandingan berpasangan agar mendapatkan seluruh prioritas. Langkah yang dilakukan pada tahapan ini adalah sebagai berikut:
a. Menjumlahkan nilai-nilai dari setiap kolom pada matriks.
b. Membagi  setiap  nilai  dari  kolom  dengan  total  kolom  yang  bersangkutan  untuk mendapatkan normalisasi matriks.
c. Menjumahkan  nilai-nilai  dari  setiap  baris  dan  membaginya  dengan  banyak  elemen sehingga diperoleh nilai rata-rata.
4. Menghitung  konsistensi  dalam pengambilan  keputusan. Lagkah yang  dilakukan pada tahapan ini adalah sebagai berikut:
a. Mengkalikan nilai dari setiap kolom pertama dengan prioritas relatif  elemen pertama, nilai dari setiap kolom kedua dengan prioritas relatif elemen kedua, dan seterusnya.
b. Menjumlahkan  nilai-nilai  dari  setiap  baris  dan  membaginya  dengan  elemen  prioritas relatif yang bersangkutan.
c. Menjumlahkan  hasil  bagi  dengan  banyak  elemen  yang  ada.  Nilai  tersebut  disebut sebagai 𝜆 𝑚𝑎𝑘𝑠 .
5. Menghitung Consistency Index (CI) dengan persamaan berikut:
CI = λ maks −n n ........................................................................................................................ (1) Di mana: CI = consistency index n = banyak elemen
6. Menghitung Consistency Ratio (CR) dengan persamaan berikut:
CR = CI RCI ............................................................................................................................. (2) Di mana: CI = consistency index RCI = random consistency index
7. Memeriksa konsistensi hierarki.
Jika nilainya lebih dari 10%, maka penilaian data judgement harus diperbaiki. Namun, jika nilai CR ≤ 0,1, maka hasil perhitungan dinyatakan benar [5].
Nilai random index ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Nilai Random Index [4] N 1 2 3 4 5 6
7 8 9 10 RI 0 0 0,58 0,90 1,12 1,24 1,32 1,41 1,45 1,49

## 2.2 Penentuan Skor Impact
Impact atau dampak adalah pengaruh kuat yang mendatangkan akibat, baik negatif maupun positif [18]. Parameter Impact terdiri  atas  jumlah  penduduk,  kepadatan  penduduk,  angka  kemiskinan,  dan  fungsi urban/rural. Setelah diperoleh pembobotan melalui Metode AHP, dilakukan perhitungan untuk masing- masing parameter. Berikut ini merupakan langkah perhitungan untuk parameter penentuan skor Impact [6]:
Jumlah Penduduk = Jumlah Penduduk Kelurahan
Jumlah Penduduk Kota × 100% .................................................................. (3) Kepadatan Penduduk = Jumlah Penduduk (orang) Luas Area Terbangun (ha) ............................................................................. (4) Angka kemiskinan = Jumlah KK Miskin
Jumlah KK per Kelurahan × 100% ..................................................................... (5)
Klasifikasi wilayah = Skor 1 untuk daerah perkotaan dan skor 2 untuk daerah pedesaan Langkah  yang  dilakukan  sesudah  memperoleh  keempat  nilai  masing-masing  parameter  adalah melakukan normasilasi skor dengan persamaan berikut [6]:
X > [X min + 75% ∙ (X max − X min )] → Skor 4 ................................................................................ (6) X > [X min + 50% ∙ (X max − X min )] → Skor 3 ................................................................................ (7) X > [X min + 25% ∙ (X max − X min )] → Skor 2 ................................................................................ (8) X > [X min +   0% ∙ (X max − X min )] → Skor 1 ................................................................................. (9)
Di mana:
X = nilai suatu parameter
X min = nilai terkecil parameter dari seluruh kelurahan di Kota Cimahi X max = nilai terbesar parameter dari seluruh kelurahan di Kota Cimahi
Setelah memperoleh skor keempat parameter dari hasil normalisasi, dilakukan perhitungan skor Impact dengan persamaan berikut [6]:
Total Skor 𝐼𝑀𝑃𝐴𝐶𝑇 = ∑ Skor tiap Parameter × Bobot ............................................................... (10) Total Skor 𝐼𝑀𝑃𝐴𝐶𝑇 = (JP × %JP) + (KP × %KP) + (AK × %AK) + (UR × %UR)
Di mana:
JP = Skor jumlah penduduk %JP = Bobot jumlah penduduk KP
= Skor kepadatan penduduk
%KP = Bobot kepadatan penduduk AK
= Skor angka kemiskinan
%AK  = Bobot angka kemiskinan UR = Skor urban/rural %UR  = Bobot fungsi urban/rural Setelah  diperoleh  total  skor Impact ,  dilakukan  normalisasi  skor Impact .  Normalisasi  skor Impact dihitung dengan Persamaan 6 s.d. 9 .

## 2.3 Penentuan Skor Exposure
E xposure atau paparan adalah keadaan  mengalami/merasakan sesuatu atau berada di bawah pengaruh sesuatu dalam situasi/tempat tertentu [19]. Parameter Exposure terdiri atas data sekunder, Indeks Risiko Sanitasi (IRS), dan persepsi Organisasi Perangkat Daerah (OPD). Setelah diperoleh pembobotan melalui Metode AHP, lakukan perhitungan untuk masing-masing parameter serta tentukan skornya. Berikut ini merupakan langkah perhitungan untuk parameter penentuan skor Exposure :

## 1. Data Sekunder
Nilai  data  sekunder  yang  dimaksud  adalah  persentase  pengurangan  persampahan  di  suatu kabupaten/kota.  Persamaan  yang  digunakan  untuk  menghitung  persentase  pengurangan  persampahan adalah sebagai berikut:
%Reduksi = ∑(Jumlah unit pengolahan×Kapasitas pengolahan) Jumlah timbulan sampah per kelurahan × 100% ............................................... (11)

## 2. Indeks Risiko Sanitasi (IRS)
Indeks risiko persampahan (IRS) diperoleh dari hasil pengolahan data primer komponen persampahan berdasarkan Panduan Environmental Health Risk Assessment (EHRA) 2014 [7] . Pengolahan data primer tersebut dilakukan melalui tahapan berikut[8]:
a. Tahapan pertama dalam mendapatkan nilai IRS adalah melalui perhitungan IRKL dengan cara membagi  sumber  bahaya,  peluang  keterpaparan  bahaya,  serta  komponen  di  dalamnya  dalam bentuk  persentase  untuk  setiap  wilayah  kajian  tertentu.  Persamaan  yang  digunakan  untuk menetapkan IRKL adalah sebagai berikut:
IRKL = Sumber Bahaya ∑ Jumlah Penduduk per Kajian Wilayah ......................................................................... (12)
b. Tahapan  kedua  yang  dilakukan  adalah  dengan  memberikan  bobot  pada  masing-masing komponen  sumber  bahaya  dan  peluang  keterpaparan  bahaya.  Bobot  100%  tersebut  kemudian dibagi  sesuai  dengan  banyaknya  komponen  yang  ada  dalam  variabel  bahaya  dan  peluang keterpaparan bahaya.
c. Tahap  ketiga  dalam  memperoleh  nilai  IRS  adalah  menentukan  kumulatif  IRKL  dengan  cara menjumlahkan  indeks risiko  kesehatan  yang telah  dihitung  dari hasil pembobotan pada tahap kedua. Hasil penjumlahan indeks risiko tersebut selanjutnya disebut sebagai IRS.

## 3. Persepsi Organisasi Perangkat Daerah (OPD)
Persepsi OPD adalah penilaian risiko yang dibuat berdasarkan pengalaman atau keahlian anggota Pokja terhadap komponen persampahan di suatu kabupaten/kota. Dalam hal ini, jumlah OPD yang dilibatkan minimal 5 (lima) dan maksimal 9 (Sembilan) OPD. Nilai skor untuk persepsi OPD diperoleh dari suatu nilai yang paling sering dipilih oleh seluruh OPD yang dilibatkan [6].
Setelah  memperoleh  skor  keempat  parameter  dari  hasil  normalisasi,  dilakukan  perhitungan  skor Exposure dengan persamaan berikut:
Total Skor 𝐸𝑋𝑃𝑂𝑆𝑈𝑅𝐸 = ∑ Skor tiap Parameter × Bobot .......................................................... (13)
Total Skor 𝐸𝑋𝑃𝑂𝑆𝑈𝑅𝐸 = (DS × %DS) + (IRS × %IRS) + (OPD × %OPD) Di mana:
DS = Skor data sekunder %DS = Bobot data sekunder IRS = Skor Indeks Risiko Sanitasi (IRS)
%IRS  = Bobot IRS OPD = Skor Organisasi Perangkat Daerah (OPD)
%OPD  = Bobot OPD
Setelah diperoleh total skor Exposure , dilakukan normalisasi skor Exposure. Normalisasi skor Exposure dihitung dengan Persamaan 6 s.d. 9.

## 2.4 Penggambaran Skor Area Berisiko Persampahan
Skor area berisiko untuk masing-masing kelurahan dihitung menggunakan persamaan berikut:
Area Berisiko = IMPACT × EXPOSURE ...................................................................................... (14) Di mana:
Area Berisiko  = skor area berisiko persampahan per kelurahan
IMPACT
= skor Impact persampahan per kelurahan
EXPOSURE = skor Exposure persampahan per kelurahan
Hasil  penentuan  skor  area  berisiko  ditampilkan  dalam  bentuk  peta  wilayah  kajian  dilengkapi  dengan menggunakan warna yang dihasilkan dari perhitungan sebagai berikut[6]
•
Warna dengan skor 4 = warna merah
• Warna dengan skor 3 = warna kuning
• Warna dengan skor 2 = warna hijau
• Warna dengan skor 1 = warna biru
Penggambaran peta dilengkapi dengan legenda yang menjelaskan arti warna dan tingkat risiko.

## 2.5 Strategi Pengurangan Persampahan berdasarkan Area Berisiko Persampahan
Peta  area  berisiko  merupakan  salah  satu  aspek  yang  dapat  dijadikan  dasar  pertimbangan  untuk penyusunan strategi persampahan [6]. Sasaran yang dicapai di dalam strategi ini adalah mengubah risiko persampahan yang tinggi dan sangat tinggi menjadi risiko rendah dan sangat rendah.
Beberapa hal yang mendasari strategi ini adalah sebagai berikut:
1. Skor Exposure dan skor Data Sekunder setiap kelurahan di Kota Cimahi memiliki pengaruh dalam mengubah skor akhir Area Berisiko Persampahan.
2. Skor Exposure  dan skor Data Sekunder untuk setiap kelurahan ditargetkan bernilai  maksimum 3 (risiko tinggi).
3. Persentase pengurangan sampah memengaruhi skor Data Sekunder.
4. Target persentase pengurangan sampah di setiap kelurahan adalah lebih dari 11% (dalam rentang persentase  pengurangan  sampah  untuk  skor  3  pada  Data  Sekunder)  dan  lebih  dari  21%  (dalam rentang  persentase  pengurangan  sampah  untuk  skor  2  pada  Data  Sekunder)  sehingga  dilakukan penambahan jumlah unit pengolahan untuk minimasi sampah di kelurahan terkait.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penentuan Bobot Skor Impact dan Exposure
Tahap pertama dalam menentukan pembobotan adalah melakukan penilaian perbandingan berpasangan untuk masing-masing parameter Impact dan Exposure .
Penilaian perbandingan berpasangan untuk elemen Impact yaitu:
- Kepadatan penduduk cukup diutamakan daripada jumlah penduduk.
- Angka kemiskinan diutamakan daripada jumlah penduduk.
- Jumlah penduduk cukup diutamkaan daripada fungsi urban/rural.
- Angka kemiskinan lebih diutamakan daripada kepadatan penduduk.
- Kepadatan penduduk diutamakan daripada fungsi urban/rural.
- Angka kemiskinan lebih diutamakan daripada fungsi urban/rural.
Sedangkan penilaian perbandingan berpasangan untuk elemen Exposure yaitu:
- Data sekunder cukup diutamakan daripada IRS.
- Data sekunder diutamakan daripada persepsi OPD.
- IRS cukup diutamakan daripada persepsi OPD.
Hasil penentuan pembobotan untuk parameter Impact dapat dilihat pada Tabel 2 dan pembobotan untuk parameter Exposure dapat dilihat pada Tabel 3 .
Tabel 2. Bobot Parameter Impact Parameter Impact Bobot Jumlah penduduk 16% Kepadatan penduduk 23% Angka kemiskinan 52% Fungsi urban/rural 9% Tabel 3. Bobot Parameter Exposure Parameter Exposure Bobot Data sekunder 54% IRS 30% Persepsi OPD 16%

## 3.2 Penentuan Skor Impact
Kondisi  sanitasi  yang  buruk  lebih  merugikan  masyarakat  dengan  kepadatan  penduduk  yang  tinggi karena penyebaran penyakit dapat lebih mungkin terjadi. Daerah dengan risiko persampahan yang tinggi cenderung dapat menyebarkan penyakit di daerah yang memiliki kepadatan penduduk yang tinggi[14]. Hasil perhitungan persentase jumlah penduduk, kepadatan penduduk, angka kemiskinan, dan klasifikasi wilayah  [9,10,11,13]  yang  dikonversi  dengan  cara  normalisasi  ke  dalam  skor  1  hingga  4  ditampilkan pada Tabel 4 . Setelah dilakukan normalisasi, setiap parameter Impact dikalikan dengan persentase bobot yang  telah  dihitung  menggunakan  Metode  AHP,  kemudian  dijumlahkan  per  kelurahan,  dan  hasilnya disebut  sebagai  skor Impact .  Skor Impact yang  dikonversi  dengan  cara  normalisasi  ke  dalam  skor  1 hingga 4 ditampilkan pada Tabel 5 .
Tabel 4. Normalisasi Skor Parameter Impact No. Kelurahan Jumlah Penduduk Kepadatan Penduduk Angka Kemiskinan Klasifikasi Wilayah (jiwa) % N (jiwa/ha) N % N Nilai N 1 Melong 72.120 12,3% 4 432 4 4,1% 1 2 1 2 Cibeureum 69.116 11,8% 4 472 4 9,3% 4 2 1 3 Utama 38.863 6,6% 2 192 1 7,0% 2 2 1 4 Leuwigajah 48.195 8,2% 3 230 2 6,2% 2 2 1 5 Cibeber 29.355 5,0% 2 165 1 5,7% 2 2 1 6 Baros 23.840 4,1% 1 199 1 5,0% 1 2 1 7 Cigugur Tengah 52.439 9,0% 3 418 4 9,3% 4 2 1 8 Karangmekar 18.195 3,1% 1 260 2 6,9% 2 2 1 9 Setiamanah 24.763 4,2% 1 337 3 7,6% 3 2 1 10 Padasuka 42.481 7,3% 3 402 4 7,0% 2 2 1 11 Cimahi 12.048 2,1% 1 268 2 10,4% 4 2 1 12 Pasirkaliki 17.786 3,0% 1 262 2 5,0% 1 2 1 13 Cibabat 56.407 9,6% 3 368 3 4,8% 1 2 1 14 Citeureup 39.046 6,7% 2 226 2 4,7% 1 2 1 15 Cipageran 40.966 7,0% 2 129 1 5,2% 1 2 1 Nilai Minimum 2,1% 129 4,1% 2 Nilai Maksimum 12,3% 472 10,4% 2 Interval Nilai 10,3% 342 6,3% 0 Tabel 5. Penentuan Skor Impact No. Kelurahan Jumlah Penduduk Kepadatan Penduduk Angka Kemiskinan Klasifikasi Wilayah Impact Skor Impact 16% 23% 52% 9% 1 Melong 4 4 1 1 2,2 2 2 Cibeureum 4 4 4 1 3,7 4 3 Utama 2 1 2 1 1,7 1 4 Leuwigajah 3 2 2 1 2,1 2 5 Cibeber 2 1 2 1 1,7 1 6 Baros 1 1 1 1 1,0 1 7 Cigugur Tengah 3 4 4 1 3,6 4 8 Karangmekar 1 2 2 1 1,8 2 9 Setiamanah 1 3 3 1 2,5 3 10 Padasuka 3 4 2 1 2,5 3 11 Cimahi 1 2 4 1 2,8 3 12 Pasirkaliki 1 2 1 1 1,2 1 13 Cibabat 3 3 1 1 1,8 2 14 Citeureup 2 2 1 1 1,4 1 15 Cipageran 2 1 1 1 1,2 1 Skor Minimum 1,0 Skor Maksimum 3,7 Interval Skor 2,7

## 3.3 Penentuan Skor Exposure
Hasil perhitungan persentase reduksi sampah setiap kelurahan yang dikonversi dengan cara normalisasi ke dalam skor 1 hingga 4 ditampilkan pada Tabel 6 [12]. Semakin rendah persentase reduksi sampah, maka semakin tinggi skor risiko persampahannya sehingga terdapat pengecualian pada normalisasi skor data sekunder. Normalisasi untuk skor data sekunder mengikuti Persamaan 15 s.d. 18. X > [X min + 75% ∙ (X max − X min )] → Skor 1 .............................................. ….. …………(15) X > [X min + 50% ∙ (X max − X min )] → Skor 2 .................................................................... (16) X > [X min + 25% ∙ (X max − X min )] → Skor 3 .................................................................... (17)
X > [X min +   0% ∙ (X max − X min )] → Skor 4 ..................................................................... (18) Tabel 6. Penentuan Skor Data Sekunder No. Kelurahan Jumlah Timbulan Sampah Jumlah Sampah Tereduksi Reduksi Sampah Skor Data Sekunder (ton/hari) (ton/hari) (%) 1 Melong 33,09 2,31 7% 4 2 Cibeureum 31,71 0,66 2% 4 3 Utama 17,83 2,33 13% 3 4 Leuwigajah 22,11 4,55 21% 3 5 Cibeber 13,47 0,62 5% 4 6 Baros 10,94 1,86 17% 3 7 Cigugur Tengah 24,06 2,95 12% 3 8 Karangmekar 8,35 1,77 21% 2 9 Setiamanah 11,36 0,07 1% 4 10 Padasuka 19,49 1,69 9% 4 11 Cimahi 5,53 2,29 41% 1 12 Pasirkaliki 8,16 0,02 0,3% 4 13 Cibabat 25,88 5,31 21% 3 14 Citeureup 17,92 0,75 4% 4 15 Cipageran 18,80 2,27 12% 3 Jumlah 268,70 29,44 Nilai Minimum 0% Nilai Maksimum 41% Interval Nilai 41%
Nilai  indeks  risiko  persampahan  (IRS)  ditentukan  sesuai  dengan  strata  kelurahan  tersebut.  Strata  2 memiliki nilai IRS 17, strata 3 memiliki nilai IRS 15, dan strata 4 memiliki nilai IRS 9. Hasil penentuan skor  IRS  setiap  kelurahan  yang  dikonversi  dengan  cara  normalisasi  ke  dalam  skor  1  hingga  4 ditampilkan pada Tabel 7 .  Salah satu unsur perangkat daerah kabupaten/kota adalah dinas daerah [17]. Nilai persepsi Organisasi Perangkat Daerah (OPD) diperoleh melalui hasil wawancara kepala dan staf seksi  bidang  persampahan  di  Dinas  Lingkungan  Hidup  Kota  Cimahi  [12].  Skor  yang  paling  sering muncul  dipilih  sebagai  skor  akhir  OPD.  Hasil  penentuan  skor  OPD  setiap  kelurahan  ini  ditampilkan pada Tabel 8 .
Tabel 7. Penentuan Skor Indeks Risiko Persampahan (IRS)
No. Kelurahan Strata IRS Skor IRS 1 Melong 3 15 3 2 Cibeureum 4 9 1 3 Utama 4 9 1 4 Leuwigajah 2 17 4 5 Cibeber 2 17 4 6 Baros 2 17 4 7 Cigugur Tengah 4 9 1 8 Karangmekar 3 15 3 9 Setiamanah 3 15 3 10 Padasuka 3 15 3 11 Cimahi 3 15 3 12 Pasirkaliki 2 17 4 13 Cibabat 3 15 3 14 Citeureup 2 17 4 15 Cipageran 2 17 4 Nilai Minimum 9 Nilai Maksimum 17 Interval Nilai 8 Tabel 8. Penentuan Skor Organisasi Perangkat Daerah (OPD) No. Kelurahan Nilai Persepsi OPD Skor OPD I II III IV V VI 1 Melong 3 3 4 3 4 3 3 2 Cibeureum 3 4 2 3 4 3 3 3 Utama 3 3 2 3 4 3 3 4 Leuwigajah 3 3 3
3 4 3 3 5 Cibeber 2 3 1 3 4 3 3 6 Baros 2 2 2 2 4 2 2 7 Cigugur Tengah 1 2 2
3 4 2 2 8 Karangmekar 2 3 2
2 4 2 2 9 Setiamanah 2 3 2
2 4 2 2 10 Padasuka 2 2 2 2 4 2 2 11 Cimahi 2 2 2 2 4 2 2 12 Pasirkaliki 1 1 1 1 4 2 1 13 Cibabat 2 2 2 1 4 2 2 14 Citeureup 2 2 1 2 4 2 2 15 Cipageran 2 2 2 2 4 2 2
Keterangan Tabel 8 :
I = Kepala Seksi Manajemen Pengelolaan Persampahan dan Limbah B3
II = Staf Seksi Manajemen Pengelolaan Persampahan dan Limbah B3
III = Staf Seksi Sarana Prasarana Persampahan
IV = Kepala Seksi Sarana Prasarana Persampahan
V = Kepala Seksi Peningkatan Kapasitas Lingkungan Hidup
VI = Kepala Unit Pelaksana Teknis Dinas Pelayanan Persampahan
Setelah dilakukan perhitungan dan normalisasi, setiap parameter Exposure dikalikan dengan persentase bobot  yang  telah  dihitung  menggunakan  Metode  AHP,  kemudian  dijumlahkan  per  kelurahan,  dan hasilnya  disebut  sebagai  skor Exposure .  Skor Exposure yang  dikonversi  dengan  cara  normalisasi  ke dalam skor 1 hingga 4 ditampilkan pada Tabel 9 .
Tabel 9. Penentuan Skor Exposure No. Kelurahan Data Sekunder IRS OPD Exposure Skor Exposure 54% 30% 16% 1 Melong 4 3 3 3,5 4 2 Cibeureum 4 1 3 2,9 3 3 Utama 3 1 3 2,4 2 4 Leuwigajah 3 4 3 3,3 3 5 Cibeber 4 4 3 3,8 4 6 Baros 3 4 2 3,1 3 7 Cigugur Tengah 3 1 2 2,2 1 8 Karangmekar 2 3 2 2,3 2 9 Setiamanah 4 3 2 3,4 4 10 Padasuka 4 3 2 3,4 4 11 Cimahi 1 3 2 1,8 1 12 Pasirkaliki 4 4 1 3,5 4 13 Cibabat 4 3 2 3,4 4 14 Citeureup 3 4 2 3,1 3 15 Cipageran 3 4 2 3,1 3 Skor Minimum 1,8 Skor Maksimum 3,8 Interval Skor 2,1

## 3.4 Penggambaran Skor Area Berisiko Persampahan
Area  berisiko  persampahan  dihitung  melalui  hasil  perkalian  antara  parameter Impact dan  parameter Exposure . Hasil perhitungan dan normalisasi skor area berisiko untuk setiap kelurahan di Kota Cimahi ditampilkan pada Tabel 10 . Sedangkan Gambar 2 menunjukkan  hasil penentuan area berisiko untuk setiap kelurahan di Kota Cimahi.

## 3.5 Strategi Pengurangan Persampahan berdasarkan Area Berisiko Persampahan
Strategi yang direncanakan pada penelitian ini berfokus pada aspek teknis pengurangan sampah di Kota Cimahi. Skenario yang terdapat dalam strategi di bawah ini adalah merencanakan penambahan unit-unit pengolahan sampah, berupa composting plant , reaktor kompos, dan TPS 3R. Kapasitas unit pengolahan composting  plant ,  reaktor  kompos,  dan  TPS  3R  secara  berturut-turut  adalah  0,615;  0,034;  dan  1,601 dalam satuan ton/unit/hari. Ketiga unit pengolahan tersebut memiliki kapasitas pengolahan yang lebih besar jika dibandingkan dengan kapasitas unit pengolahan sampah lainnya yang telah diterapkan di Kota Cimahi, seperti unit komposter (0,01 ton/unit/hari), biodigester (0,021 ton/unit/hari), dan bank sampah (0,022 ton/unit/hari). Dengan demikian, penambahan ketiga unit pengolahan tersebut diutamakan.
Tabel 10. Penentuan Skor Area Berisiko No. Kelurahan Impact Exposure Skor Risiko Skor Risiko (Normal) 1 Melong 2 4 8 3 2 Cibeureum 4 3 12 4 3 Utama 1 2 2 1 4 Leuwigajah 2 3 6 2 5 Cibeber 1 4 4 1 6 Baros 1 3 3 1 7 Cigugur Tengah 4 1 4 1 8 Karangmekar 2 2 4 1 9 Setiamanah 3 4 12 4 10 Padasuka 3 4 12 4 11 Cimahi 3 1 3 1 12 Pasirkaliki 1 4 4 1 13 Cibabat 2 3 6 2 14 Citeureup 1 3 3 1 15 Cipageran 1 3 3 1 Skor Minimum 2 Skor Maksimum 12 Interval Skor 10
Penambahan  unit  reaktor  kompos  direncanakan  karena terdapat TPST  di  beberapa  kelurahan  di  Kota Cimahi  yang  berpotensi  sebagai  tempat  penyimpanan  dan  pengoperasian  reaktor  kompos.  Dengan adanya  tambahan  reaktor  kompos,  diharapkan  terjadi  peningkatan  reduksi  sampah  di  TPST  dan pengoptimalan operasional TPST di kelurahan tersebut. Reaktor kompos dapat digunakan jika terdapat cukup lahan dan terdapat tenaga operasional.
Gambar 2. Peta Area Berisiko Persampahan Kota Cimahi
Penambahan  unit  reaktor  kompos  direncanakan  karena terdapat TPST  di  beberapa  kelurahan  di  Kota Cimahi  yang  berpotensi  sebagai  tempat  penyimpanan  dan  pengoperasian  reaktor  kompos.  Dengan adanya  tambahan  reaktor  kompos,  diharapkan  terjadi  peningkatan  reduksi  sampah  di  TPST  dan pengoptimalan operasional TPST di kelurahan tersebut. Reaktor kompos dapat digunakan jika terdapat cukup lahan dan terdapat tenaga operasional.
Penambahan unit composting plant direncanakan karena mampu mereduksi sampah yang cukup besar yaitu  0,601  ton/hari. Composting  plant dapat  diterapkan  menggunakan  metode open  windrow atau bioreaktor  mini.  Metode open  windrow dapat  dilaksanakan  jika  tersedia  lahan  yang  luas  sehingga mampu  menempatkan  materi pengomposan dengan lebar 1,8  – 3,5 meter, tinggi 1,2 – 2,5 meter, dan panjang yang disesuaikan serta terdapat pekerja untuk kegiatan operasional [15]. Bioreaktor mini dapat dioperasikan di lahan yang sempit serta diperlukan partisipasi dari masyarakat.
Penambahan  unit  TPS  3R  direncanakan  karena  kapasitas  pengolahan  TPS  3R,  yang  besarnya  adalah 1,601  ton/unit/hari,  berpotensi  paling  besar  dalam  meningkatkan  persentase  reduksi  sampah dibandingkan jenis pengolahan lain yang terdapat di kelurahan tersebut. Penambahan unit TPS 3R dapat dilakukan dengan mengalihfungsikan beberapa TPS yang sudah ada menjadi TPS 3R apabila terdapat pemilahan sampah di wilayah pelayanan, terdapat pekerja operasional, dan terdapat luas lahan TPS yang lebih besar dari 200 m 2 ataupun dilakukan melalui pembangunan unit TPS 3R sesuai dengan PermenPU No. 3 Tahun 2013 [16].
Unit-unit  pengolahan  lainnya  di  Kota  Cimahi,  seperti  komposter,  biodigester,  dan  bank  sampah merupakan bagian dari program pengelolaan sampah berbasis masyarakat. Pada tahun 2019, Pemerintah Kota Cimahi telah menyediakan  48 unit komposter, 3 unit biodigester, dan 58 unit bank sampah. Hal yang  menjadi  fokus  pada  ketiga  jenis  pengolahan  sampah  tersebut  bukanlah  pada  penambahan  unit, namun  pada  penerapan  di  masyarakat.  Melalui  program  yang  telah  diadakan  oleh  Pemkot  Cimahi, diharapkan terjadi peran serta aktif masyarakat, optimalisasi pemanfaatan unit-unit tersebut dan, adanya reduksi sampah sejak dari sumber [2].
Tabel 11. Strategi Pengurangan Sampah di Kota Cimahi
No.  Kelurahan Jenis Pengolahan Reduksi Sampah Kondisi Eksisting Strategi Kondisi Eksisting Strategi 1 Melong 1 TPS 3R 2 TPS 3R 7% 12% 2 Cibeureum Tidak ada TPS 3R 4 TPS 3R 2% 22% 3 Cibeber Tidak ada TPS 3R 1 TPS 3R 5% 16% 4 Setiamanah  Tidak ada composting plant; Tidak ada TPS 3R 2 composting plant ; 1 TPS 3R 1% 26% 5 Padasuka 1 composting plant ; Tidak ada TPS 3R 2 composting plant ; 2 TPS 3R 9% 28% 6 Pasirkaliki Tidak ada TPS 3R 1 TPS 3R 0,3% 20% 7 Citeureup Tidak ada TPS 3R 1 TPS 3R 4% 13%
Tabel  11 menunjukkan  strategi  pengurangan  sampah  di  Kota  Cimahi.  Dengan  adanya  penambahan dan/atau  pengaktifan  kembali  fasilitas  pengolahan  sampah  di  Kota  Cimahi,  maka  dapat  terjadi perubahan  skor Exposure yang  selanjutnya  berpengaruh  juga  terhadap  perubahan  skor  Area  Berisiko Persampahan.  Hasil  perhitungan  skor Exposure setelah  adanya  strategi  pengurangan  sampah  dapat
dilihat  pada Tabel  12 .  Hasil  perhitungan  skor  Area  Berisiko  Persampahan  setelah  adanya  strategi pengurangan sampah dapat dilihat pada Tabel 13 .
Tabel 12. Skor Exposure dengan Strategi Pengurangan Sampah No Kelurahan Data Sekunder IRS Persepsi OPD Exposure Skor Exposure 54% 30% 16% 1 Melong 3 3 3 3,0 3 2 Cibeureum 2 1 3 1,9 1 3 Utama 3 1 3 2,4 2 4 Leuwigajah 3 4 3 3,3 3 5 Cibeber 3 4 3 3,3 3 6 Baros 3 4 2 3,1 3 7 Cigugur Tengah 3 1 2 2,2 1 8 Karangmekar 3 3 2 2,8 3 9 Setiamanah 2 3 2 2,3 2 10 Padasuka 2 3 2 2,3 2 11 Cimahi 1 3 2 1,8 1 12 Pasirkaliki 3 4 1 3,0 3 13 Cibabat 3 3 2 2,8 3 14 Citeureup 3 4 2 3,1 3 15 Cipageran 3 4 2 3,1 3 Skor Minimum 1,8 Skor Maksimum 3,8 Interval Skor 2,1 Tabel 13. Skor Area Berisiko dengan Strategi Pengurangan Sampah No Kelurahan Impact Exposure Skor Risiko Skor Risiko (Normal) 1 Melong 2 3 6 2 2 Cibeureum 4 1 4 1 3 Utama 1 2 2 1 4 Leuwigajah 2 3 6 2 5 Cibeber 1 3 3 1 6 Baros 1 3 3 1 7 Cigugur Tengah 4 1 4 1 8 Karangmekar 2 3 6 2 9 Setiamanah 3 2 6 2 10 Padasuka 3 2 6 2 11 Cimahi 3 1 3 1 12 Pasirkaliki 1 3 3 1 13 Cibabat 2 3 6 2 14 Citeureup 1 3 3 1 15 Cipageran 1 3 3 1 Skor Minimum 2 Skor Maksimum 12 Interval Skor 10
Gambar  3 menunjukkan  perubahan  area  berisiko  persampahan  sebelum  dan  sesudah  adanya  strategi pengurangan sampah di Kota Cimahi.

## Gambar 3. Peta Area Berisiko Persampahan Kota Cimahi dengan Adanya Strategi Pengurangan Sampah

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penentuan area berisiko yang telah dilakukan, terdapat 3 kelurahan yang terindikasi memiliki risiko persampahan sangat tinggi, 1 kelurahan yang terindikasi memiliki risiko persampahan tinggi,  2  kelurahan  yang  terindikasi  memiliki  risiko  persampahan  rendah,  dan  9  kelurahan  yang terindikasi memiliki risiko persampahan sangat rendah. Kelurahan yang perlu dijadikan prioritas dalam pemberian  strategi  pengelolaan  persampahan  adalah  kelurahan  yang  berisiko  sangat  tinggi  yaitu Kelurahan Cibeureum, Kelurahan Setiamanah, dan Kelurahan Padasuka serta kelurahan yang berisiko tinggi  yaitu  Kelurahan  Melong.  Strategi  yang  direkomendasikan  melalui  penambahan  dan/atau pengaktifan kembali fasilitas pengolahan sampah berupa TPS 3R dan/atau composting plant di beberapa kelurahan  di  Kota  Cimahi,  yakni  Kelurahan  Melong,  Kelurahan  Cibeureum,  Kelurahan  Cibeber, Kelurahan Setiamanah, Keluraha Padasuka, Kelurahan Pasirkaliki, dan Kelurahan Citeureup.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Adi  Haryanto,  "Aliran  Sungai  di  Cimahi  Dipenuhi  Sampah",  https://jabar.sindonews. com/read/2856/1/aliran-sungai-di-cimahi-dipenuhi-sampah-ini-penampakannya1542784291 (diakses pada Mei 2019), 2018.
[2] Kementerian  Lingkungan  Hidup  dan  Kehutanan,  Buku  II  Laporan  Utama  Dokumen  Informasi Kinerja Lingkungan Hidup Daerah Kota Cimahi Tahun 2019.
[3] Peraturan  Presiden  Republik  Indonesia  Nomor  97  Tahun  2017  tentang  Kebijakan  dan  Strategi Nasional Pengelolaan Sampah Rumah Tangga dan Sampah Sejenis Sampah Rumah Tangga.
[4] Syaifullah, Pengenalan Metode AHP ( Analytical Hierarchy Process ), 2010.
[5] Kusnuri, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan, Yogyakarta: Andi, 2007.
[6] Kementerian Pekerjaan Umum dan Perumahan Rakyat Republik Indonesia, Pedoman Penyusunan Strategi Sanitasi Kabupaten/Kota Tahun 2018.
[7] Kementerian  Kesehatan  Republik  Indonesia,  Panduan  Praktis  Pelaksanaan  EHRA ( Environmental Health Risk Assessment /Penilaian Risiko Kesehatan Lingkungan), 2014.
[8] Jumadil  Azhar,  Penilaian  Risiko  Kesehatan  Lingkungan  di  Dusun  Kokoa  Desa  Marannu Kecamatan Lau Kabupaten Maros Tahun 2015, Makassar: UIN Alauddin.
[9] Badan Pusat Statisika Kota Cimahi, Kecamatan Cimahi Selatan Dalam Angka 2018.
[10] Badan Pusat Statisika Kota Cimahi, Kecamatan Cimahi Tengah Dalam Angka 2018.
[11] Badan Pusat Statisika Kota Cimahi, Kecamatan Cimahi Utara Dalam Angka 2018.
[12] Dinas Lingkungan Hidup Kota Cimahi, 2019.
[13] Dinas Perumahan dan Kawasan Permukiman, 2019.
[14] Diane  Coffey,  Sabrina  Haque,  Payal  Hathi,  Lovey  Pant,  and  Dean  Spears, Place  and  Child Health: The Interaction of Population Density and Sanitation in Developing Countries , 2016.
[15] Carsten Bachert, Werner Bidlingmaier, and Suraphong Wattanachira, Open Windrow Composting Manual , Germany: Bauhaus University Weimar, 2008.
[16] Peraturan  Menteri  Pekerjaan  Umum  Republik  Indonesia  Nomor  3  Tahun  2013  tentang Penyelenggaraan Prasarana dan Sarana Persampahan dalam Penanganan Sampah Rumah Tangga dan Sampah Sejenis Sampah Rumah Tangga.
[17] Peraturan Pemerintah Republik Indonesia Nomor 41 Tahun 2007 tentang Organisasi Perangkat Daerah.
[18] Kementerian Pendidikan dan Budaya, Kamus Besar Bahsa Indonesia (KBBI), https://kbbi.kemdikbud.go.id/entri/dampak (diakses pada Juni 2019), 2016.
[19] Cambridge  University  Press,  Cambridge  Dictionary,  https://dictionary.cambridge.org/ dictionary/english/exposure (diakses pada Juni 2019), 2019.
[20] Marimin,  Teknik  dan  Aplikasi  Pengambilan  Kepurusan  Kriteria  Manjemuk,  Jakarta:Grasindo, 2004.