## KORELASI KONDISI SOSIAL-EKONOMI WILAYAH TERHADAP TIMBULAN SAMPAH DI WILAYAH METROPOLITAN PROVINSI BALI
Iva Yenis Septiariva a , Moh Rizal Ngambah Sagara b , Mega Mutiara Sari c , I Wayan Koko Suryawan c,* a Program Studi Teknik Lingkungan, Fakultas Perencanaan Infrastruktur, Universitas Pertamina, Jakarta Selatan b Program Studi Teknik Industri, Sekolah Tinggi Teknologi Bandung, Bandung
c Program Studi Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Sebelas Maret, Surakarta
* corresponding author , email address: i.suryawan@universitaspertamina.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Provinsi  Bali,  sebagai  salah  satu  wilayah  metropolitan  dengan  pertumbuhan  penduduk  tercepat  di Indonesia,  menghadapi  tantangan  yang  kompleks  dalam  pengelolaan  sampah  sebagai  akibat  dari meningkatnya  aktivitas  pariwisata,  pembangunan  perumahan,  dan  ekspansi  industri  (Dhewantara  dkk., 2019; Dwijendra, 2013). Peran penting wilayah metropolitan ini dalam perekonomian nasional, terutama sebagai  pusat  komersial  dan  pariwisata,  menuntut  strategi  pengelolaan  lingkungan  yang  inovatif  dan berkelanjutan  untuk  menjaga  keseimbangan  antara  perkembangan  ekonomi  dan  pelestarian  lingkungan (Dwijendra,  2013;  Shahed  Khan  dkk.,  1994).  Perkembangan  pesat  di  sektor  perumahan,  baik  formal maupun  informal,  telah menyebabkan  dampak lingkungan  yang  beragam,  dengan  peningkatan timbulan
A R T I C L E     I N F O

## A B S T R A C T
Article History: Bali  Metropolitan  Area  faces  challenges  in  managing  the  increasing volume of waste generation. This research was inspired by the need to understand the dynamics behind urban waste production, particularly the role  of  socioeconomic  factors  such  as  the  Human  Development  Index (HDI),  income,  and  education  level.  The  aim  of  this  research  is  to examine the influence of HDI, income and education level on the volume of waste generation in the Metropolitan Area of Bali. This study aims to identify  socioeconomic  variables  that  contribute  significantly  to  waste production, to inform more effective waste management strategies. This study uses multiple linear regression methodology to identify statistical relationships between HDI, income, and education level and the volume of  waste  generation.  This  method  allows  a  comprehensive  analysis  of how  each  socioeconomic  variable  influences  urban  waste  production. The  research  results  show  that  HDI  and  education  level  have  a significant influence on increasing the volume of waste generation in the area, while income does not show a significant influence. These findings highlight  the  complexity  of  the  relationship  between  socioeconomic factors  and  waste  production,  as  well  as  the  need  for  a  more  mature approach in waste generation prediction modeling. This study concludes that improving the quality of human development and education play an important  role  in  waste  management  strategies,  reducing  the environmental impact of generation waste in urban areas. These findings support the implementation of comprehensive environmental education programs  and  suggest  more  in-depth  community  surveys  and  social mapping to develop more effective and sustainable waste management strategies.
Received 6 May 2022 Accepted 20 May 2024 Online 30 Juni 2024 Keywords: Waste Generation Bali
Human Development Index Education Income
© 2024 Magister Teknik Sipil Unsyiah. All rights reserved

## Jurnal Arsip Rekayasa Sipil dan Perencanaan (JARSP)
Journal of Archive in Civil Engineering and Planning
E-ISSN: 2615-1340; P-ISSN: 2620-7567
Journal homepage: http://www.jurnal.unsyiah.ac.id/JARSP/index
sampah  menjadi  salah  satu  isu  utama  yang  memerlukan  perhatian  serius  (MacRae  &  Rodic,  2015). Pertumbuhan populasi dan pariwisata yang eksponensial mengindikasikan bahwa Bali akan menghadapi peningkatan  volume  sampah  tahunan  yang  dapat  memberikan  tekanan  besar  pada  sistem  pengelolaan sampah  yang  ada,  diperparah  oleh  pertumbuhan  produk  domestik  bruto  regional    (Mutiara  dkk.,  2021; Septiariva & Suryawan, 2021; Suryawan, Wijaya, dkk., 2021; Suryawan & Lee, 2023b).
Penelitian-penelitian  terdahulu  telah  mengungkapkan  bahwa  pengelolaan  sampah  yang  efektif dipengaruhi oleh berbagai faktor pendorong yang mencakup aspek teknis, perlindungan lingkungan, nilai sumber  daya  limbah,  hingga  kesadaran  publik  (Alfian  dkk.,  2019;  Phan  dkk.,  2023;  Suryawan  &  Lee, 2023a; Yusbindar dkk., 2020; Marques dkk., 2014). Pentingnya pengelolaan sampah tidak hanya terletak pada  aspek  teknis,  tetapi  juga  pada  pemahaman  mendalam  tentang  faktor-faktor  sosial  ekonomi  yang berkontribusi  pada  timbulan  sampah  (Ibáñez-Forés  dkk.,  2018).  Kapasitas  pengelolaan  sampah  sangat bergantung pada timbulan sampah yang dihasilkan dari suatu wilayah (Hoque & Rahman, 2020).
Kota  Denpasar  sebagai  ibu  kota  provinsi  dengan  jumlah  penduduk  terbanyak  dan  menjadi  pusat kegiatan  pemerintahan  di  Provinsi  Bali  memberikan  kontribusi  timbulan  sampah  terbesar  dengan  total 32,86% dari total timbulan sampah Provinsi Bali (Suryawan, Rahman, dkk., 2021).  Kota Denpasar juga merupakan pusat pemerintahan provinsi dan dipenuhi dengan belanja dan kegiatan pariwisata lainnya di daerah Sanur, salah satu tujuan utama di Provinsi Bali. Penghasil sampah terbesar kedua adalah Kabupaten Badung dengan 17,36% (Suryawan, Rahman, dkk., 2021) merupakan pusat kawasan pariwisata di Provinsi Bali yang mencakup beberapa tujuan wisata terkenal seperti Desa Seminyak, Nusa Dua, dan Pantai Kuta. Kabupaten  Badung  juga  merupakan  kabupaten  terkaya  di  Provinsi  Bali  dengan  gaya  hidup  yang  cukup konsumtif. Dengan kontribusi sampah rumah tangga yang semakin signifikan, terlihat bahwa sampah dari masyarakat lokal di Bali masih tergolong rendah karena perbedaan gaya hidup antara Provinsi Bali yang terletak  di  negara  berkembang.  Pertumbuhan  timbulan  sampah  yang  signifikan  ini  terkait  erat  dengan faktor-faktor  sosial  ekonomi,  yang  mencakup  tingkat  pendapatan  dan  pendidikan  masyarakat(Sari  dkk., 2022; Ulhasanah & Goto, 2018).
Oleh karena itu, penelitian ini dirancang untuk mengidentifikasi korelasi antara indeks pembangunan manusia,  tingkat  pendidikan,  dan  pendapatan  dengan  volume  sampah  yang  dihasilkan  di  wilayah metropolitan Bali. Dengan memahami hubungan ini, penelitian ini bertujuan untuk menyediakan landasan bagi  perencanaan  pengelolaan  sampah  yang  lebih  efisien  dan  efektif  yang  akan  mengakomodasi pertumbuhan penduduk dan aktivitas ekonomi yang dinamis di masa mendatang. Penelitian ini juga akan berkontribusi pada literatur yang ada dengan menyediakan wawasan baru tentang hubungan antara variabel sosial ekonomi dan pengelolaan sampah di wilayah yang mengalami perkembangan pesat. Hal ini penting, mengingat wilayah metropolitan seperti Bali membutuhkan pendekatan yang holistik dan terintegrasi untuk mengatasi  tantangan  lingkungan  yang  dihadapi.  Sehingga,  hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat memberikan  rekomendasi  yang  berharga  bagi  pembuat  kebijakan  dan  stakeholder  terkait  dalam merumuskan strategi pengelolaan sampah yang tidak hanya menangani mas

## 2. KAJIAN PUSTAKA
Pengelolaan  sampah  menjadi  salah  satu  isu  lingkungan  yang  paling  mendesak  di  era  modern. Perubahan  dalam  pola  konsumsi,  dikombinasikan  dengan  urbanisasi  dan  industrialisasi  yang  bergerak dengan  kecepatan  tinggi,  telah  menyebabkan  peningkatan  volume  sampah,  yang  menantang  kapasitas pengelolaan  sampah  yang  ada  (Shamshad  Khan  dkk.,  2022;  Marshall  &  Farahbakhsh,  2013;  Srivastava dkk., 2015). Sampah perkotaan tidak hanya mencakup sampah rumah tangga, tetapi juga limbah dari sektor komersial,  institusional,  kegiatan  penyapuan  jalan,  proses  konstruksi  dan  pembongkaran,  serta  limbah sanitasi (Duhan, n.d.; A. H. Khan dkk., 2022). Selain itu, sampah perkotaan sering kali mengandung materi yang dapat didaur ulang, zat beracun seperti cat dan pestisida, baterai bekas, obat-obatan, bahan organik yang dapat dikomposkan, dan sampah infeksius atau sampah medis seperti kapas bernoda darah dan jarum suntik sekali pakai (Sarwono dkk., 2021; Sharholy dkk., 2008; Suryawan dkk., 2022; Zahra dkk., 2022).
Untuk mengatasi masalah ini, berbagai model prediksi timbulan sampah telah dikembangkan. Model- model  ini  umumnya  menggunakan  faktor  demografi  dan  sosial  ekonomi  untuk  memprediksi  volume sampah  (Kolekar  dkk.,  2016).    Pendekatan  ini  mempertimbangkan  berbagai  variabel  independen  yang, dalam  sebagian  besar  model,  meliputi  data  yang  luas  dan  mendalam.  Sementara  beberapa  model mengadopsi analisis bivariat yang hanya fokus pada satu variabel independen, validasi model-model ini sering  kali  bergantung  pada  data  empiris  dari  pengelolaan  sampah  yang  sebenarnya.  Analisis  ini  bisa meliputi  korelasi  dan  regresi,  analisis  runtun  waktu,  hingga  perbandingan  kelompok.Namun,  dengan melibatkan banyak variabel independen dalam suatu model, dapat meningkatkan biaya penelitian. Hal ini dikarenakan  kebutuhan  akan  sampel  yang  besar  dan  database  yang  diperbarui  secara  berkelanjutan  dan jangka panjang. Dalam konteks ini, pentingnya model prediksi berbasis data menjadi sangat krusial (Noori dkk., 2009). Pemodelan matematis dan statistik memungkinkan peneliti untuk menyusun aturan dan metode yang  dapat  mengekstrak  pengetahuan  dari  kumpulan  data  besar,  sehingga  pemangku  kepentingan  dapat membuat keputusan yang tepat dan efektif dalam mengelola sampah (Costanza & Ruth, 1998).

## 3. METODE PENELITIAN
Metode penelitian yang digunakan dalam studi ini bertujuan untuk memahami dan mengkuantifikasi hubungan antara Indeks Pembangunan Manusia (IPM), pendapatan, dan tingkat pendidikan dengan jumlah timbulan sampah di wilayah metropolitan Provinsi Bali, khususnya di Kabupaten Badung, Kota Denpasar, dan Kabupaten Tabanan, seperti tertera pada Gambar 1. Dengan menggunakan data sekunder mengenai timbulan  sampah  yang  diperoleh  dari  Kementerian  Lingkungan  Hidup  dan  Kehutanan  tahun  2021, penelitian ini berusaha membangun model prediktif yang dapat menjelaskan dan memprediksi pengaruh dari faktor-faktor sosioekonomi tersebut terhadap timbulan sampah (Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan, 2021). Tabel 1 menunjukkan data penelitian.
Tabel 1. Data Penelitian Tahun Lokasi IPM (Badan Pusat Statistik Provinsi Bali, 2022) Pendapatan Tinggi (Badan Pusat Statistik Provinsi Bali, 2022) Pendidikan Tinggi (Badan Pusat Statistik Provinsi Bali, 2022) Timbulan Sampah (ton/hari) (Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan, 2021) 2019 Kab. Badung 81.59 39.44 39.23 283.42 2020 81.6 38.75 41.21 281.24 2021 81.83 41.57 37.76 319.81 2019 Kota Denpasar 83.68 41.19 43.34 651.53 2020 83.93 40.53 42.73 663.26 2020 Kab. Tabanan 76.16 39.56 18.36 230.82 2021 76.17 39.84 18.36 230.82
Penelitian ini mengadopsi pendekatan kuantitatif dengan menggunakan analisis regresi linear berganda, suatu metode statistik yang memungkinkan peneliti untuk menilai pengaruh simultan dari beberapa variabel independen terhadap variabel dependen (Apriandy dkk., 2021; Kebaili dkk., 2022; Suryawan dkk., 2023). Dalam  konteks  penelitian  ini,  variabel  dependen  adalah  jumlah  timbulan  sampah,  sedangkan  variabel independennya  adalah  IPM,  pendapatan,  dan  tingkat  pendidikan.  Penelitian  ini  mengukur  intensitas hubungan  antara  variabel  independen  dengan  variabel  dependen  dan  mengevaluasi  seberapa  signifikan kontribusi  masing-masing  variabel  independen  terhadap  variabel  dependen.  Model  regresi  yang dikembangkan dalam studi ini dirumuskan oleh Persamaan 1.
WG = β0 + β1IPM + β2PDT + β3PDD
(1)
Di mana WG merepresentasikan estimasi jumlah timbulan sampah. Koefisien β1, β2, dan β3 masing- masing  mengukur  besaran  pengaruh  IPM,  pendapatan,  dan  pendidikan  terhadap  timbulan  sampah. Koefisien intersep, β0, menunjukkan jumlah timbulan sampah ketika semua variabel independen bernilai nol, yang dalam konteks ini akan menunjukkan pengaruh dasar dari faktor-faktor lain yang tidak termasuk dalam  model.  Dalam  menganalisis  data,  penelitian  ini  juga  mempertimbangkan  kemungkinan  adanya varians  yang  tidak  dapat  dijelaskan  oleh  model  regresi  dan  bagaimana  varians  ini  mempengaruhi keseluruhan kesesuaian model. Oleh karena itu, uji ANOVA digunakan untuk menentukan apakah model secara keseluruhan secara signifikan menjelaskan variasi dalam jumlah timbulan sampah di antara wilayah yang berbeda.
Penelitian ini berusaha untuk menangkap kompleksitas dan dinamika dari faktor-faktor sosioekonomi yang  mempengaruhi  pengelolaan  sampah  di  Bali.  Dengan  menilai  dan  memodelkan  hubungan  ini, penelitian berkontribusi  pada pemahaman yang lebih mendalam tentang bagaimana faktor-faktor seperti IPM,  pendapatan,  dan  tingkat  pendidikan  dapat  dimanfaatkan  untuk  merancang  strategi  pengelolaan sampah yang lebih efektif dan efisien. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan bagi pembuat  kebijakan,  pengelola  lingkungan,  dan  pihak-pihak  terkait  lainnya  dalam  upaya  meningkatkan kualitas pengelolaan sampah di wilayah perkotaan Provinsi Bali.
Gambar 1. Peta Lokasi Studi Kota Denpasar (A), Kabupaten Tabanan (B), dan Kabupaten Badung (C)
(Google Maps, 2023)

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tabel 2 menyajikan statistik deskriptif yang mencerminkan kondisi timbulan sampah dan beberapa variabel sosioekonomi penting dari wilayah studi yang meliputi Kabupaten Badung, Kota Denpasar, dan Kabupaten  Tabanan.  Berdasarkan  data  yang  disajikan,  rata-rata  timbulan  sampah  di  wilayah  ini  adalah 380,13 ton per hari, dengan standar deviasi yang cukup besar yaitu 192,00 ton, menunjukkan variabilitas dalam timbulan sampah antar lokasi. Ketiga lokasi ini dikenal sebagai daerah tujuan wisata utama, yang memberikan  kontribusi  signifikan  terhadap  volume  sampah  yang  dihasilkan..  Khususnya,  Kabupaten Badung,  yang  merupakan  pusat  pariwisata,  menunjukkan  bahwa  partisipasi  masyarakat  lokal  memiliki pengaruh  yang  besar  terhadap  pengelolaan  sampah  (Yuliastuti  dkk.,  2013).  Hal  ini  diperkuat  oleh  data timbulan  sampah  tahun  2018  yang  menunjukkan  bahwa  Kota  Denpasar  dan  Kabupaten  Badung  adalah penghasil timbulan sampah terbesar di wilayah tersebut, dengan rata-rata 0,81 kg per kapita per hari dan 0,74 kg per kapita per hari. Selanjutnya, observasi terkini mengindikasikan adanya fluktuasi dalam timbulan sampah,  dengan  peningkatan  di  Kota  Denpasar  dan  penurunan  di  Kabupaten  Badung  pada  tahun  2019 (Widyarsana dkk., 2020).
Indeks Pembangunan Manusia (IPM) rata-rata di wilayah studi mencapai nilai yang cukup tinggi yaitu 80,71,  yang  menggambarkan  tingkat  pembangunan  manusia  yang  baik.  Faktor  ekonomi,  diwakili  oleh persentase  pendapatan,  menunjukkan  bahwa  40,13%  penduduk  wilayah  ini  termasuk  dalam  kategori pendapatan tinggi. Sedangkan dari sisi pendidikan, 34,43% penduduk wilayah tersebut memiliki tingkat pendidikan  tinggi.  Penelitian  ini  menekankan  pentingnya  mempertimbangkan  IPM  dalam  merancang program pembangunan yang ditargetkan untuk mengurangi kemiskinan dan meningkatkan kualitas layanan, termasuk pengelolaan sampah (Ferronato &  Torretta, 2019). Efektivitas pengelolaan sampah sering kali terkendala  oleh  berbagai  faktor  seperti  keterbatasan  sumber  daya,  infrastruktur  yang  tidak  memadai, perencanaan yang kurang efektif, serta rendahnya kesadaran dan pendidikan lingkungan. Hal ini terutama terjadi di negara-negara dengan pendapatan rendah atau menengah. Oleh karena itu, pendidikan, khususnya pendidikan  lingkungan,  menjadi  sangat  penting  sebagai  alat  untuk  meningkatkan  kesadaran  tentang pentingnya  pengelolaan  sampah  yang  baik  dan  berkelanjutan,  terutama  di  negara-negara  berkembang. Pendidikan  lingkungan  tidak  hanya  vital  untuk  generasi  muda  tetapi  juga  untuk  mengisi  kesenjangan pengetahuan  antara  generasi  muda  dan  tua,  yang  akan  memperkuat  praktik  pengelolaan  sampah  dan keberlanjutan lingkungan pada skala yang lebih luas.
Tabel 2. Hasil Perhitungan Deskriptif Variabel dalam Penelitian Variabel Mean Standard Deviation Timbulan Sampah (ton/hari) 380,13 192,00 IPM 80,71 3,25 Pendapatan Tinggi 40,13 1,01 Pendidikan Tinggi 34,43 11,14
Tabel 3 menyajikan hasil perhitungan koefisien korelasi Pearson yang digunakan untuk mengevaluasi hubungan antara variabel  timbulan sampah, IPM, pendapatan, dan pendidikan di lokasi  studi. Koefisien korelasi Pearson merupakan ukuran statistik yang menunjukkan seberapa kuat hubungan linear antara dua variabel. Nilai koefisien berkisar antara -1 hingga +1, dimana nilai mendekati +1 menunjukkan korelasi positif  yang  kuat,  nilai  mendekati  -1  menunjukkan  korelasi  negatif  yang  kuat,  dan  nilai  mendekati  0 menunjukkan  tidak  ada  korelasi.  Dari  data  yang  disajikan,  terlihat  bahwa  ada  hubungan  positif  yang signifikan antara IPM dan timbulan sampah dengan koefisien korelasi  0,757, yang menunjukkan bahwa peningkatan  dalam  IPM  cenderung  berhubungan  dengan  peningkatan  dalam  jumlah  timbulan  sampah. Demikian juga, hubungan antara pendapatan dan timbulan sampah menunjukkan korelasi positif dengan koefisien 0,554, meskipun tidak signifikan pada tingkat kepercayaan 90%, yang mengindikasikan bahwa pendapatan  mungkin  memiliki  hubungan  dengan  jumlah  timbulan  sampah,  tetapi  bukti  ini  kurang  kuat. Sementara  itu,  pendidikan  memiliki  korelasi  positif  yang  sangat  kuat  dengan  IPM,  dengan  koefisien mencapai 0,982, menandakan bahwa tingkat pendidikan tinggi berkorelasi erat dengan IPM yang tinggi.
Penting  untuk  diperhatikan  nilai  signifikansi  (Sig.)  dalam  menentukan  apakah  hubungan  antara variabel-variabel tersebut secara statistik signifikan. Nilai signifikansi kurang dari 0,05 biasanya dianggap signifikan.  Dalam  konteks  tabel  ini,  hubungan  antara IPM  dan  timbulan  sampah  adalah  signifikan  pada tingkat 0,024, menunjukkan bahwa hubungan tersebut statistik signifikan pada tingkat kepercayaan 97,6%. Hubungan  antara  pendidikan  dan  timbulan  sampah  juga  signifikan  dengan  nilai  signifikansi  0,06,  yang mendekati ambang signifikansi pada tingkat kepercayaan 90%.
Berdasarkan Tabel 4 yang disajikan, hasil perhitungan model estimasi untuk timbulan sampah di lokasi studi  menunjukkan  beberapa  temuan  penting  dengan  menggunakan  regresi  linear  berganda.  Koefisien untuk IPM adalah 285,981 dengan standard error 86,815 dan nilai t 3,294. Hal ini menunjukkan bahwa ada hubungan yang signifikan antara IPM dan timbulan sampah, dengan signifikansi statistik pada level 1% (p- value  <  0.05),  yang  ditandai  dengan  dua  bintang  (**)  di  tabel.  Ini  menegaskan  bahwa  IPM  memiliki pengaruh yang kuat dan positif terhadap volume timbulan sampah. Semakin tinggi nilai IPM suatu daerah,
semakin  besar  pula  timbulan  sampah  yang  dihasilkan.  Sementara  itu,  variabel  pendapatan  tidak menunjukkan signifikansi statistik karena memiliki nilai t -1,13 dengan p-value 0,099, yang berada di atas ambang signifikansi konvensional 5%. Hal ini dapat diinterpretasikan bahwa pendapatan tidak memiliki pengaruh yang cukup kuat terhadap timbulan sampah pada tingkat kepercayaan 90%. Variabel pendidikan, yang memiliki koefisien -69,266 dan standard error 24,003, menunjukkan signifikansi pada level 10% (p- value < 0.10), yang ditandai dengan satu bintang (*). Ini mengindikasikan adanya hubungan negatif antara pendidikan dan timbulan sampah yang signifikan secara statistik, meskipun tingkat signifikansinya tidak setinggi  IPM.  Hal  ini  mungkin  mengimplikasikan  bahwa  daerah  dengan  tingkat  pendidikan  yang  lebih tinggi cenderung menghasilkan timbulan sampah yang lebih rendah.
Tabel 3. Hasil Perhitungan Pearson Correlation Timbulan Sampah di Lokasi Studi
Variabel Timbulan Sampah IPM Pendapatan  Pendidikan Pearson Correlation TimbulanSampah 1 0,757 0,554 0,641 IPM 0,757 1 0,412 0,982 Pendapatan 0,554 0,412 1 0,277 Pendidikan 0,641 0,982 0,277 1
Meskipun  variabel  pendapatan  tidak  menunjukkan  signifikansi  statistik  yang  kuat  pada  tingkat kepercayaan konvensional, variabel ini mungkin masih menyimpan informasi penting yang mempengaruhi variabel dependen, yaitu timbulan sampah, yang tidak dapat diungkapkan hanya melalui analisis statistik. Variabel pendapatan bisa berperan sebagai kontrol dalam model untuk menyesuaikan pengaruh variabel lain. Ini penting karena pendapatan bisa berinteraksi dengan variabel lain seperti pendidikan dan IPM, yang dapat  menyebabkan  perubahan  dalam  pengaruh  mereka  terhadap  timbulan  sampah.  Jika  pendapatan dikeluarkan dari model, bisa jadi kita menghilangkan efek penting ini yang bisa mengarah pada interpretasi yang  keliru  tentang  bagaimana  variabel  independen  yang  tersisa  mempengaruhi  timbulan  sampah.  Ada kemungkinan bahwa pendapatan memang  memiliki  pengaruh terhadap  timbulan  sampah,  tetapi  efeknya mungkin  tidak  linear  atau  mungkin  dipengaruhi  oleh  variabel  lain  yang  tidak  termasuk  dalam  model. Misalnya,  pengaruh  pendapatan  terhadap  timbulan  sampah  mungkin  berbeda  di  berbagai  tingkat pendapatan atau bisa jadi pengaruhnya termodifikasi oleh faktor-faktor seperti kebijakan pemerintah lokal, praktik pengelolaan sampah yang berbeda, atau perbedaan budaya dan perilaku sosial yang tidak diukur dalam model ini.
Tabel 4. Hasil Perhitungan Model Estimasi untuk Timbulan Sampah di Lokasi Studi
Model Unstandardized Coefficients Std. Error Standardized Coefficients t B Beta (Constant)** -17826,081 4696,593 -3,796 IPM** 285,981 86,815 4,839 3,294 Pendapatan -62,062 54,907 -0,327 -1,13 Pendidikan* -69,266 24,003 -4,02 -2,886
***, **, *: signifikansi masing-masing pada tingkat 1%, 5% dan 10%.
Penelitian ini menunjukkan IPM berpengaruh nyata dalam meningkatkan timbulan sampah di Wilayah Metropolitan Provinsi Bali. Studi lain dalam pemodelan IPM lain juga menjelaskan bahwa pertumbuhan ekonomi dan pembangunan manusia sangat erat hubungannya, karena pembangunan manusia merupakan input dari pertumbuhan ekonomi tetapi pada gilirannya pertumbuhan ekonomi akan mengaktifkan/meningkatkan  pembangunan (Trianggara  dkk.,  2016).  Pembangunan  manusia tidak  hanya bertindak  sebagai  input  untuk  pertumbuhan  ekonomi  melalui  peningkatan  kapabilitas  dan  produktivitas
sumber daya manusia, tetapi juga pertumbuhan ekonomi yang berkelanjutan cenderung meningkatkan dan memperbaiki  aspek-aspek  pembangunan  manusia.  Hubungan  yang  erat  antara  IPM,  pendapatan,  dan pendidikan  yang  terlihat  dalam  model  Tabel  4  menunjukkan  bahwa  ketiga  variabel  ini  secara  kolektif memiliki  kontribusi  besar  terhadap  penjelasan  variasi  timbulan  sampah,  dengan  korelasi  gabungan mencapai 90.6% seperti dijelaskan pada Tabel 5. Korelasi ini mengindikasikan bahwa model regresi yang dikembangkan  sangat  kuat  dalam  menjelaskan  hubungan  antara  variabel-variabel  sosioekonomi  dengan volume  timbulan  sampah.  Dengan  demikian,  penelitian  ini  menawarkan  wawasan  penting  yang  dapat digunakan oleh para pembuat kebijakan untuk merancang strategi pengelolaan sampah yang lebih efektif, yang tidak hanya berfokus pada aspek teknis pengelolaan sampah, tetapi juga pada peningkatan kualitas pembangunan manusia dan ekonomi yang berkelanjutan serta ramah lingkungan.
Tabel 5. Hasil Perhitungan Model Estimasi untuk Timbulan Sampah di Lokasi Studi Parameters Value R 0,952 R Square 0,906 Adjusted R Square 0,811 Std. Error of the Estimate 83,37 P-value ANOVA 0,048
Hasil analisis yang dilakukan menegaskan bahwa terdapat penerimaan yang baik terhadap model yang dibangun berdasarkan variabel prediksi timbulan sampah yang terdiri dari IPM, pendapatan, dan tingkat pendidikan  di  wilayah  perkotaan  Provinsi  Bali.  Keterkaitan  antara  variabel-variabel  tersebut  dengan volume  sampah  yang  dihasilkan  mengindikasikan  bahwa  model  yang  diusulkan  dapat  dipercaya  dalam memprediksi  timbulan  sampah  berdasarkan  indikator  pembangunan  manusia  dan  faktor  sosioekonomi lainnya. Lebih lanjut, peningkatan IPM yang terbukti berpengaruh terhadap peningkatan timbulan sampah harus diinterpretasikan dengan pemahaman bahwa pembangunan manusia merupakan elemen sentral dari pertumbuhan ekonomi yang inklusif.. Peningkatan IPM diperlukan untuk menekankan bahwa manusia dan kemampuan mereka harus menjadi kriteria utama untuk menilai pembangunan (Minoglou dkk., 2017). Hal ini menunjukkan pentingnya mengintegrasikan aspek pembangunan manusia ke dalam strategi pengelolaan sampah, mengingat bahwa kemajuan dalam kesehatan, pendidikan, dan standar hidup memiliki implikasi langsung  terhadap  produksi  sampah.  IPM,  yang  merupakan  ringkasan  dari  pencapaian  rata-rata  dalam dimensi  kesehatan  yang  baik,  pengetahuan,  dan  standar  hidup  yang  layak,  memberikan  gambaran  yang lebih luas mengenai kualitas pembangunan manusia. Walaupun IPM tidak secara eksplisit mencerminkan aspek-aspek seperti kesenjangan sosial, kemiskinan, keamanan manusia, dan pemberdayaan, variabel ini masih  menjadi  indikator  yang  kuat  dalam  mencerminkan  bagaimana  pembangunan  manusia  dapat mempengaruhi pola konsumsi dan produksi yang pada akhirnya berujung pada peningkatan volume sampah (Suryawan & Lee, 2023b, 2023a). Dengan demikian, penelitian ini menekankan bahwa dalam merancang kebijakan pengelolaan sampah, perlu ada pertimbangan mendalam terhadap cara pembangunan manusia yang berkelanjutan dapat berkontribusi terhadap pengurangan timbulan sampah. Strategi yang diterapkan tidak hanya harus berfokus pada aspek teknis, tetapi juga pada peningkatan kualitas hidup manusia secara holistik, yang akan mendukung upaya pengelolaan sampah yang lebih efisien dan berkelanjutan di masa depan. Tabel 6 memperlihatkan hasil Perhitungan ANOVA.
Tabel 6. Hasil Perhitungan ANOVA untuk Timbulan Sampah di Lokasi Studi
Model Sum of Squares df Mean Square F P-value Regression 200325,756 3 66775,25 9,607 0,048 Residual 20852,312 3 6950,771 Total 221178,068 6

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian  ini  telah  mengungkapkan  bahwa  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  dan  tingkat pendidikan memiliki pengaruh yang signifikan terhadap peningkatan volume timbulan sampah di wilayah perkotaan Provinsi Bali. Kedua variabel ini, yang mencerminkan aspek-aspek krusial dari pembangunan manusia, terbukti secara statistik mampu menjelaskan variasi dalam produksi sampah oleh masyarakat.
Pada saat yang sama, model yang dikembangkan menunjukkan bahwa ketika IPM, pendapatan, dan tingkat  pendidikan  dianalisis  bersama-sama,  mereka  memiliki  kemampuan  prediktif  yang  kuat  terhadap timbulan sampah. Ini menegaskan bahwa model yang diusulkan dapat diandalkan dalam mengidentifikasi faktor-faktor sosioekonomi yang mempengaruhi pengelolaan sampah di daerah urban. Namun, penelitian ini juga mengidentifikasi kebutuhan akan pengumpulan data yang lebih detail dan komprehensif. Survei masyarakat  dan  pemetaan sosial  yang  lebih  luas  diperlukan  untuk  mendapatkan  pemahaman  yang  lebih mendalam tentang perilaku masyarakat dan faktor-faktor yang mempengaruhi praktik pengelolaan sampah mereka.  Pendekatan  ini  akan  sangat  membantu  dalam  merancang  dan  menerapkan  strategi  pengelolaan sampah  yang  berkelanjutan,  yang mampu  beradaptasi  dengan  dinamika  perubahan  sosial  ekonomi  yang terjadi dengan sangat cepat di masyarakat saat ini.
Keterbatasan data yang ada tentang volume timbulan sampah saat ini merupakan tantangan tersendiri dalam  penelitian.  Dibutuhkan  pendekatan  yang  berkelanjutan  untuk  mengumpulkan,  memperbarui,  dan menganalisis  data  tentang timbulan  sampah,  sehingga  memungkinkan  pemodelan  yang  lebih  akurat  dan prediksi yang lebih tepat tentang tren-tren di masa depan. Pemahaman ini penting karena dapat mendukung upaya-upaya  dalam  penanganan  masalah  sampah  yang  lebih  efektif,  serta  menyediakan  dasar  bagi pembuatan kebijakan yang informasinya up to date dan relevan dengan kondisi terkini.

## DAFTAR PUSTAKA
Alfian,  A.,  Fatimah,  E.,  &  Suhendrayatna,  S.  2019.  Tingkat  Kepentingan  Dan  Kepuasan  Masyarakat Terhadap  Pengelolaan  Sampah  Berbasis  3r  Di  Provinsi  Aceh. Jurnal  Arsip  Rekayasa  Sipil  Dan Perencanaan . 2(1), 38–47.
Apriandy, F., Sugiarto, S., Saleh, S. M., & Lulusi, L. 2021. Model estimasi bangkitan pergerakan moda laut  menggunakan  metode  regresi  linier  dan  random  forest. Jurnal  Arsip  Rekayasa  Sipil  Dan Perencanaan . 4(4), 197–204. Badan  Pusat  Statistik  Provinsi  Bali.  2022. Statistik  Sosial  dan  Kependudukan  Badan  Pusat  Statistik Provinsi Bali . https://bali.bps.go.id Costanza, R., & Ruth, M. 1998. Using Dynamic Modeling to Scope Environmental Problems and Build Consensus. Environmental Management . 22(2), 183–195. https://doi.org/10.1007/s002679900095 Dhewantara,  P.  W.,  Marina,  R.,  Puspita,  T.,  Ariati,  Y.,  Purwanto,  E.,  Hananto,  M.,  Hu,  W.,  &  Soares Magalhaes,  R.  J.  2019.  Spatial  and  temporal  variation  of  dengue  incidence  in  the  island  of  Bali, Indonesia:  An  ecological  study. Travel  Medicine  and  Infectious  Disease .  32,  101437. https://doi.org/10.1016/j.tmaid.2019.06.008
Duhan, M. S. n.d. Understanding Solid Waste Management System in Gurugram City, Haryana (India) . 12, 83–92.
Dwijendra, A. 2013. Quality of affordable housing projects by public and private developers in Indonesia: The case of Sarbagita Metropolitan Bali. Journal of Geography and Regional Planning . 6(3), 69–81. https://doi.org/10.5897/jgrp12.050
Ferronato, N., & Torretta, V. 2019. Waste Mismanagement in Developing Countries: A Review of Global Issues. In International Journal of Environmental Research and Public Health . 16(6). https://doi.org/10.3390/ijerph16061060 Google Maps. 2023. Google Maps . https://www.google.com/maps/place Hoque,  M.  M.,  &  Rahman,  M.  T.  U.  2020.  Landfill  area  estimation  based  on  solid  waste  collection prediction using ANN model and final waste disposal options. Journal of Cleaner Production . 256, 120387. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.120387
Ibáñez-Forés, V., Coutinho-Nóbrega, C., Bovea, M. D., de Mello-Silva, C., & Lessa-Feitosa-Virgolino, J. 2018.  Influence  of  implementing  selective  collection  on  municipal  waste  management  systems  in developing countries: A Brazilian case study. Resources, Conservation and Recycling . 134, 100–111. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.resconrec.2017.12.027
Kebaili, F. K., Baziz-Berkani, A., Aouissi, H. A., Mihai, F.-C., Houda, M., Ababsa, M., Azab, M., Petrisor, A.-I.,  &  Fürst,  C.  2022.  Characterization  and  Planning  of  Household  Waste  Management:  A  Case Study from the MENA Region. Sustainability . 14(9). https://doi.org/10.3390/su14095461
Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan. 2021. Sistem informasi Pengelolaan Sampah Nasional . http://sipsn.menlhk.go.id
Khan, A. H., Sharholy, M., Alam, P., Al-Mansour, A. I., Ahmad, K., Kamal, M. A., Alam, S., Pervez, M. N.,  &  Naddeo,  V.  2022.  Evaluation  of  cost  benefit  analysis  of  municipal  solid  waste  management systems. Journal of King Saud University - Science . 34(4), 101997.
https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.jksus.2022.101997 Khan,  Shahed,  Ketut,  N.,  &  Dwijendra,  A.  1994. Can  we  afford  to  neglect  cultural  appropriateness  in providing affordable housing? A review of affordable housing provision in Bali, Indonesia . Khan,  Shamshad,  Anjum,  R.,  Raza,  S.  T.,  Ahmed  Bazai,  N.,  &  Ihtisham,  M.  2022.  Technologies  for municipal solid waste management: Current status, challenges, and future perspectives. Chemosphere . 288, 132403. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.chemosphere.2021.132403
Kolekar, K. A., Hazra, T., & Chakrabarty, S. N. 2016. A Review on Prediction of Municipal Solid Waste Generation Models. Procedia Environmental Sciences . 35, 238–244. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.proenv.2016.07.087
MacRae, G., & Rodic, L. 2015. The weak link in waste management in tropical Asia? Solid waste collection in Bali. Habitat International . 50, 310–316. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.habitatint.2015.09.002
Marques,  R.  C.,  da  Cruz,  N.  F.,  Simões,  P.,  Faria  Ferreira,  S.,  Pereira,  M.  C.,  &  De  Jaeger,  S.  2014. Economic  viability  of  packaging  waste  recycling  systems:  A  comparison  between  Belgium  and Portugal. Resources, Conservation and Recycling . 85. 22–33. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.resconrec.2013.12.015
Marshall, R. E., & Farahbakhsh, K. 2013. Systems approaches to integrated solid waste management in developing countries. Waste Management . 33(4), 988–1003. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.wasman.2012.12.023
Minoglou, M., Gerassimidou, S., &  Komilis,  D. 2017. Healthcare Waste Generation Worldwide and Its Dependence on Socio-Economic and Environmental Factors. Sustainability . 9(2). https://doi.org/10.3390/su9020220
Mutiara, M., Inoue, T., Harryes, R. K., Suryawan, W. K., Yokota, K., Notodarmojo, S., Priyambada, I. B., & Septiariva, I. Y. 2021. Potential of Waste to Energy Processing for Sustainable Tourism in Nusa Penida Island, Bali. Jurnal Bahan Alam Terbarukan . 10(200), 96–103. http://journal.unnes.ac.id/nju/index.php/jbat
Noori, R., Abdoli, M. A., Farokhnia, A., & Abbasi, M. 2009. RETRACTED: Results uncertainty of solid waste  generation  forecasting  by  hybrid  of  wavelet  transform-ANFIS  and  wavelet  transform-neural network. Expert Systems with Applications . 36(6), 9991–9999. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.eswa.2008.12.035
Phan,  T.  T.  T.,  Nguyen,  V.  V.,  Nguyen,  H.  T.  T.,  Chen,  Y.-J., &  Lee,  C.-H.  2023.  Evaluating citizens’ willingness  to  participate  in  hypothetical  scenarios  towards  sustainable  plastic  waste  management. Environmental Science & Policy . 148, 103543. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.envsci.2023.07.003
Sari, M. M., Inoue, T., Harryes, R. K., Suryawan, I. W. K., & Yokota, K. 2022. Potential of Recycle Marine Debris in Pluit Emplacement , Jakarta to Achieve Sustainable Reduction of Marine Waste Generation. International Journal of Sustainable Development and Planning . 17(1), 119–125. Sarwono, A., Septiariva, I. Y., Qonitan, F. D., Zahra, N. L., Sari, N. K., Fauziah, E. N., Ummatin, K. K., Amoa, Q., Faria, N., Wei, L. J., & Suryawan, I. W. K. 2021. Refuse Derived Fuel for Energy Recovery by Thermal Processes. A Case Study in Depok City, Indonesia. Journal of Advanced Research in Fluid Mechanics and Thermal Sciences . 88(1), 12–23. https://doi.org/10.37934/arfmts.88.1.1223
Septiariva, I. Y., & Suryawan, I. W. K. 2021. Development of water quality index (WQI) and hydrogen sulfide (H2S) for assessment around suwung landfill, Bali Island. Journal of Sustainability Science and Management . 16(4), 137–148.
Sharholy, M., Ahmad, K., Mahmood, G., &  Trivedi, R. C. 2008. Municipal solid waste management in Indian cities – A review. Waste Management . 28(2), 459–467. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.wasman.2007.02.008
Srivastava,  V.,  Ismail,  S.  A.,  Singh,  P.,  &  Singh,  R.  P.  2015.  Urban  solid  waste  management  in  the developing  world  with  emphasis  on  India:  challenges  and  opportunities. Reviews  in  Environmental Science and Bio/Technology . 14(2), 317–337. https://doi.org/10.1007/s11157-014-9352-4 Suryawan, I. W. K., & Lee, C.-H. 2023a. Citizens’ willingness to pay for adaptive municipal solid waste management services in Jakarta, Indonesia. Sustainable Cities and Society . 97. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.scs.2023.104765
Suryawan,  I.  W.  K.,  &  Lee,  C.-H.  2023b.  Community  preferences  in  carbon  reduction:  Unveiling  the importance  of  adaptive  capacity  for  solid  waste  management. Ecological  Indicators .  157,  111226. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2023.111226
Suryawan, I. W. K., Rahman, A., Septiariva, I. Y., Suhardono, S., & Wijaya, I. M. W. 2021. Life Cycle Assessment of Solid Waste Generation During and Before Pandemic of Covid-19 in Bali Province. Journal of Sustainability Science and Management . 16(1), 11–21. https://doi.org/10.46754/jssm.2021.01.002
Suryawan, I. W. K., Septiariva, I. Y., Fauziah, E. N., Ramadan, B. S., Qonitan, F. D., Zahra, N. L., Sarwono, A., Sari, M. M., Ummatin, K. K., & Wei, L. J. 2022. Municipal Solid Waste to Energy : Palletization of Paper and Garden Waste into Refuse Derived Fuel. Journal of Ecological Engineering . 23(4), 64– 74.
Suryawan,  I.  W.  K.,  Septiariva,  I.  Y.,  Sari,  M.  M.,  Ramadan,  B.  S.,  Suhardono,  S.,  Sianipar,  I.  M.  J., Tehupeiory, A., Prayogo, W., & Lim, J.-W. 2023. Acceptance of Waste to Energy (WtE) Technology by  Local  Residents  of  Jakarta  City,  Indonesia  to  Achieve  Sustainable  Clean  and  Environmentally Friendly  Energy. Journal of  Sustainable  Development  of  Energy, Water and  Environment  Systems . 11(2), 1004.
Suryawan, I. W. K., Wijaya, I. M. W., Sari, N. K., & Yenis, I. 2021. Potential of Energy Municipal Solid Waste (MSW) to Become Refuse Derived Fuel (RDF) in Bali Province, Indonesia. Jurnal Bahan Alam Terbarukan . 10(200).
Trianggara,  N.,  Rahmawati,  R.,  &  Yasin,  H.  2016.  Pemodelan  Indeks  Pembangunan  Manusia Menggunakan Spatial Panel Fixed Effect (Studi Kasus: Indeks Pembangunan Manusia Propinsi Jawa Tengah 2008 - 2013). Jurnal Gaussian . 5(1). https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/article/view/11040
Ulhasanah, N., & Goto, N. 2018. Assessment of citizens’ environmental behavior toward municipal solid waste  management  for  a  better  and  appropriate  system  in  Indonesia:  a  case  study  of  Padang  City. Journal of Material Cycles and Waste Management . 20(2), 1257–1272. https://doi.org/10.1007/s10163-017-0691-4
Widyarsana, I. M. W., Damanhuri, E., & Agustina, E. 2020. Municipal solid waste material flow in Bali Province,  Indonesia. Journal  of  Material  Cycles  and  Waste  Management .  22(2),  405–415. https://doi.org/10.1007/s10163-020-00989-5
Yuliastuti,  I.  A.  N.,  Yasa,  I.  N.  M.,  &  Jember,  I.  M.  2013.  Partisipasi  Masyarakat  Dalam  Pengelolaan Sampah Di Kabupaten Badung. E- Ekonomi Bisnis Universitas Udayana . 02, 374–393. http://ojs.unud.ac.id/index.php/EEB/article/view/5380
Yusbindar, Y., Fatimah, E., & Suhendrayatna, S. 2020. Aspek Teknis Operasional Yang Mempengaruhi Timbulan Sampah Di Kecamatan Kota Sigli Kabupaten Pidie Dan Solusi Penanganannya. Jurnal Arsip Rekayasa Sipil Dan Perencanaan . 3(2), 118–127.
Zahra, N. L., Septiariva, I. Y., Sarwono, A., Qonitan, F. D., Sari, M. M., Gaina, P. C., Ummatin, K. K., Arifianti, Q. A. M. O., Faria, N., Lim, J.-W., Suhardono, S., & Suryawan, I. W. K. 2022. Substitution Garden  and  Polyethylene  Terephthalate  (PET)  Plastic  Waste  as  Refused  Derived  Fuel  (RDF). International Journal of Renewable Energy Development . 11(2), 523–532. https://doi.org/10.14710/ijred.2022.44328