ISSN 1693-2102 (print), 2686-2352 (online)
http://jurnal.upnyk.ac.id/index.php/opsi

## Pemodelan Pemilihan Lokasi Pembuangan Sampah Akhir pada Dinas Lingkungan Hidup Kota Yogyakarta
Mukh. Nasir Ramdhani 1 dan Prita Meilanitasari 2 1 Departemen Teknik Industri Universitas Pembangunan Nasional Veteran Yogyakarta Jl. SWK No.104, Ngropoh, Condongcatur, Kec. Depok, Kab. Sleman, Yogyakarta 55283 2 Graduate School of Management of Technology Hanyang University 222, Wangsimni-ro, Seongdong-gu, Seoul 04763, Korea email : mn.ramdhani@upnyk.ac.id ; dintamio@hanyang.ac.kr doi: https://doi.org/10.31315/opsi.v12i2.3144
Received: 21 st September 2019; Revised: 22 nd October 2019; Accepted: 27 th November 2019; Available online: 1 st December 2019; Published regularly: December 2019

## ABSTRACT
Population growth rate and urban lifestyle have an impact on increasing the volume of waste. The problem is related  to  the  concept  of  Municipal  Waste  Collection  (MWC)  for  waste  management.  Waste  management considers transportation and distribution from the Temporary Disposal Site (TPS) to the location of the Final Disposal  Site (TPA). Routing and allocation for waste disposal  in  the urban area gave a big  concern for the society.  This  study  will  raise  the  issue  of  allocation,  distribution  and  transportation  to  support  overall  waste management in urban areas. This study will use Integer Linear Programming approach for modeling the selection of the final location of TPA by considering the distance from each TPS to the TPA. This study also considers the conversion value of the weight of municipal solid waste in Yogyakarta City. In the practice, Yogyakarta City has 1 TPA with 73 TPS. Authors generate 1 new TPA as an alternative. This study will give an alternative allocation, distribution and transportation from each TPS which optimized the capacity of TPA.
Keywords : Municipal  Waste  Collection;  Landfills  location;  Distribution;  Waste  Management;  Integer  Linier Programming

## ABSTRAK
Laju  pertumbuhan  suatu  penduduk  serta  ekonomi  masyarakat  perkotaan  akan  berdampak  pada  peningkatan volume sampah yang dihasilkan. Permasalahan tersebut berkaitan dengan konsep Municipal Waste Collection (MWC).  Pengelolaan  sampah  dapat  mempertimbangkan  faktor  transportasi  dan  distribusi  dari  Tempat Pembuangan Sementara (TPS) ke lokasi Tempat Pembuangan Akhir (TPA). Dengan pendekatan Integer Linier Programming penelitian ini melakukan pemodelan pemilihan lokasi akhir sampah dengan mempertimbangkan jarak dari masing-masing TPS menuju ke TPA di Kota Yogyakarta. Penelitian ini juga mempertimbangkan nilai konversi  dari  berat  sampah  kota  yang  dihasilkan  menjadi  volume  sampah  yang  di  angkut  menuju  TPA.  Kota Yogyakarta  hanya  mempunyai  1  TPA  dengan  73  TPS.  Penambahan  1  lokasi  TPA  baru  sebagai  alternatif pemilihan lokasi pembuangan sampah dilakukan dalam penelitian ini. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa beberapa alternatif  alokasi  pembuangan sampah dengan mempertimbangkan distribusi  dan transportasi  pada masing-masing TPS yang dapat mengoptiomalkan kapasitas TPA.
Kata Kunci: Municipal Waste Collection; Lokasi Pembuangan Sampah Akhir; Distribusi; Manajemen Sampah; Integer Linier Programming

## 1.  PENDAHULUAN
Semakin  pesatnya  pertumbuhan penduduk di kota besar maka masalah kependudukan pun semakin kompleks. Salah satu masalah yang kini dihadapi  pemerintah  kota  adalah  masalah penanganan  sampah.  Penanganan  sampah merupakan  layanan  wajib  dan  penting  yang
harus  disediakan  oleh  pemerintah  di  berbagai negara  untuk  menjaga  kebersihan  perkotaan (Huang  &  Lin,  2015).  Pertumbuhan  ekonomi menunjukkan sejauh mana aktivitas perekonomian  akan  menghasilkan  tambahan pendapatan  masyarakat  pada  suatu  periode tertentu (Sukirno, 2006). Pertumbuhan ekonomi mengarah pada perkembangan kegiatan
ISSN 1693-2102 (print), 2686-2352 (online)
http://jurnal.upnyk.ac.id/index.php/opsi
OPSI – Jurnal Optimasi Sistem Industri
perekonomian yang
menyebabkan bertambahnya barang dan jasa yang diproduksi dan  kemakmuran  masyarakat  meningkat (Sukirno,  1994).  Peningkatan  penduduk  suatu daerah,  migrasi  penduduk,  dan  perkembangan industri  di  suatu  daerah  dapat  meningkatkan produksi sampah (Mulasari et al., 2016). Dengan bertambahnya pendapatan akan memicu tingkat konsumsi barang dan jasa, yang kemudian hasil akhir  dari  kegiatan  konsumsi  barang  dan  jasa adalah berupa sampah perkotaan. Permasalahan tersebut  berkaitan  dengan  konsep Municipal Waste  Collection (MWC)  dimana  MWC merupakan aktivitas multidisiplin yang mencakup pemisahan sumber sampah, penyimpanan,  pengumpulan  sampah,  transfer dan  transportasi,  pengolahan  dan  pemulihan, dan  pembuangan  akhir  sampah  (Das  & Bhattacharyya,  2015). Tujuannya  adalah  untuk memperhitungkan pengeluaran dalam pengelolaan sampah kota (Jacobsen, Buysse, & Gellynck,  2013).  Perencanaan  dalam  membuat kebijakan sangat penting untuk menemukan cara yang efisien dan berkelanjutan untuk pengumpulan  dan  pembuangan  sejumlah sampah  kota  (Xue,  Coa,  &  Li,  2015). Pengelolaan sampah yang tidak mempertimbangkan  faktor  transportasi  dan distribusi  pada  lokasi  pembuangan  akhir  yang tepat  akan  berakibat  terlantarnya  sampah sehingga  dapat  menimbulkan  dampak  negatif terhadap kesehatan juga akan sangat mengganggu kelestarian fungsi lingkungan dan estetika.
Sistem  distribusi  dan  transportasi  sampah kota  dapat  berkaitan  dengan  rute  yang  harus ditempuh  oleh  kendaraan  pengangkut  sampah dari beberapa Tempat Pembuangan Sememtara (TPS)  menuju  ke  Tempat  Pembuangan  Akhir (TPA). Beberapa penelitian pada permasalahan pengumpulan  sampah  kota  telah  dilakukan, seperti  penelitian  dari  (Usman  et  al.,  2013) melakukan  pengembangan  model  pemilihan lokasi  akhir  sampah  perkotaan  yang  ada  di Jakarta  timur.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengembangkan  model  pemilihan  lokasi pembuangan sampah perkotaan terbaik. Dengan mempertimbangkan  jarak  pada  amsing-masing TPS  ke TPA.  Penelitian  dari  (Ramdhani  et  al., 2018)  mengembangkan  model  optimasi  pada jadwal keberangkatan kendaraan serta penugasan kendaraan yang melayani pengangkutan di TPS pada masing-masing rute dengan  mempertimbangkan route  sequencing pada  setiap  kendaraan  yang  homogen.  Pada
(Islam  et  al.,  2015)  mempertimbangkan  satu pusat  distribusi  yang  melayani  beberapa permintaan  konsumen  pada  setiap  rangkaian titik penjualan dengan menggunakan kendaraan dengan  batasan  kapasitas  muatan.  (Buhrkal  et al.,  2012)  melakukan  penelitian  dengan bagaimana  cara  untuk  mengumpulkan  sampah dengan cara yang efisien pada Danish Garbage Collection Company Dengan pendekatan model waste  collection  vehicle  routing  problem  with time  windows .  Dengan  mempertimbangkan jarak minimum antara titik penjualan dan pusat distribusi. Penelitian ini menggunakan pendekatan heuristic untuk  mendapatkan minimal total jarak perjalanan. Sedangkan pada penelitian ini, dengan menggunakan pemodelan pemilihan  lokasi  akhir  sampah  dengan mempertimbangkan  jarak  dari  masing-masing TPS  menuju  ke  TPA.  Penelitian  ini  dibangun dengan pendekatan Integer Linier Programming untuk  menghasilkan  alokasi  distribusi  dari masing-masing  TPS  ke  beberapa  TPA  dengan meminimalisasi jarak tempuh optimal dari TPS ke TPA.
Dari beberapa tinjauan penelitian- penelitian  sebelumnya,  mayoritas  penelitian dilakukan  untuk  menentukan  jalur  transportasi sampah  yang  akan  dilalui  oleh  truk-truk pengumpul  dan  pengangkut  sampah  sementara penelitian ini difokuskan pada penentuan lokasi TPA.  Penelitian  ini  dilandasi  pemikiran  bahwa jumlah TPS yang tersebar di wilayah perkotaan sangat banyak sementara jumlah TPA terbatas. Pemerintah  Kota  Yogyakarta  melalui  Dinas Lingkungan  Hidup  (DLH)  sebagai  pengelola dalam permasalahan sampah kota, membutuhkan sebuah sistem dalam pengelolaan distribusi  sampah.    DLH  mempunyai  TPS sejumlah  73  titik  lokasi  dan  1  TPA  Piyungan. Dari  permasalahan  di  atas  maka  diperlukan model pengelolaan distribusi sampah kota, maka dilakukan  pengembangan  model  pemilihan lokasi  akhir  sampah  perkotaan.    Penelitian  ini difokuskan  pada  kondisi  saat  ini,  sehingga pemilihan  lokasi  terbaik  akan  dibatasi  oleh pemilihan jarak terdekat dari tempat pengumpulan  sampah  sementara  (TPS)  ke tempat  penampungan  akhir  (TPA),  volume sampah  yang  dihasilkan  oleh  masyarakat  per hari,  dan  kapasitas  maksimum  sampah  yang dapat ditampung oleh TPA per hari. Dan penulis mengasumsikan ada tambahan 1 TPA Sidorejo sebagai  usulan  alternatif  solusi  penanganan sampah di Kota Yogyakarta. Diharapkan dengan pemilihan  lokasi  pembuangan  sampah  dari  73
ISSN 1693-2102 (print), 2686-2352 (online)
http://jurnal.upnyk.ac.id/index.php/opsi
TPS ke 2 TPA ini dapat membantu pemerintah setempat  dalam  mengelola  sampah  perkotaan saat ini.

## 2.   METODE PENELITIAN
2.1   Pengumpulan Data
Sebagai langkah awal penelitian ini dengan melakukan pengumpulan  data  dari  pihak-pihak terkait di Dinas Lingkungan Hidup Pemerintah Kota Yogyakarta. Adapun data yang digunakan
dalam  penelitian  ini  adalah  lokasi  Tempat Pembuangan  Sementara  (TPS),  lokasi  Tempat Pembungan Akhir (TPA), Kapasitas maksimum
pada  masing-masing  TPS  dan  TPA,  dan  jarak titik asal dari TPS ke titik tujuan TPA.
Dalam pemilihan lokasi TPA yang optimal untuk  masing-masing  TPS  di  DIY  dengan menggunakan metode integer linier programming (0-1)  yang  bertujuan  untuk menentukan  TPA  yang  mana  yang  optimal (berdasarkan jarak tempuh) dan dijadikan lokasi pembuangan sampah pada tiap-tiap lokasi TPS. Data  yang  digunakan  adalah  data  yang  berasal
dari  73  TPS  Permanen  yang  dilayani  Dinas Lingkungan  Hidup  Kota  Yogyakarta,  serta  2 TPA  yaitu  TPA  Piyungan  dan  TPA  Sidorejo
Gambar 1. Network Flow untuk Pemodelan Formulasi
ISSN 1693-2102 (print), 2686-2352 (online)
http://jurnal.upnyk.ac.id/index.php/opsi
sebagai usulan alternatif. Peta lokasi kedua TPA dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Lokasi TPA Sidorejo dan TPA Piyungan
Penelitian  ini  hanya  berfokus  untuk pemodelan  pemilihan  lokasi  pada  masing- masing  TPS  menuju  ke  TPA  dengan mempertimbangkan  waktu  tempuh  kendaraan yang didapat dari Google Maps. Dengan asumsi bahwa  jarak  tempuh  di  ambil  dengan menggunakan  Google  Maps  pada  setiap  TPS yang  dikelola  oleh  Dinas  Lingkungan  Hidup Kota  Yogyakarta. Network  flow untuk pemodelan formulasi dapat dilihat pada Gambar 1.
Pada Gambar 1, formulasi pada penelitian ini didasarkan pada jarak yang ditempuh dari 𝐴 𝑖 destinasi  awal  (TPS  Permanen)  menuju  ke 𝐵 𝑗 destinasi akhir (TPA) serta volume sampah yang diangkut pada tiap TPS. Dimana 𝑌 𝑖𝑗 adalah jarak yang ditempuh kendaraan dari destinasi 𝐴 ke- 𝑖 menuju destinasi 𝐵 ke- 𝑗 .
Data pada Tabel 1 adalah data jarak antara masing-masing  TPS  ke  TPA  yang  digunakan dan volume sampah pada tiap TPS. Berdasarkan data daya timbangan TPA Piyungan pada tahun 2016,  rata – rata  volume  sampah  Kota Yogyakarta  per  hari  adalah  176,4  ton. Sebagai informasi,  daya  tampung  maksimal  untuk masing-masing  TPA  disamakan  dengan  rata- rata volume sampah per perhari yakni 88,2 ton untuk TPA Piyungan, dan 88,2 ton untuk TPA Sidorejo.
Total  volume  sampah  untuk  semua  TPS adalah  593  m 3 . Volume  sampah  tersebut  harus dapat  ditampung  pada  masing-masing  TPA. Untuk  menentukan  nilai  berapa  toh  volume sampah Kota Yogyakarta, maka digunakan nilai 0,19  sebagai  koefisian  nilai  rata-rata  faktor konversi mixed  municipal  waste berdasarkan dari  penelitian  (Sarajevo,  2015).  Formulasi
konversi dari satuan volume (m 3 ) ke satuan berat (ton) berdasarkan pada (Sarajevo, 2015) adalah:
𝑉𝑜𝑙𝑢𝑚𝑒 (𝑚 3 )   × 𝐶𝑜𝑛𝑣𝑒𝑟𝑠𝑖𝑜𝑛 𝐹𝑎𝑐𝑡𝑜𝑟 = 𝑊𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡 𝑖𝑛 𝑡𝑜𝑛𝑠 (1) Berdasarkan  persamaan  (1),  maka  jumlah tonase  sampah  yang  dihasilkan  oleh  Kota Yogyakarta per hari adalah 112,7 tons.
2.2   Formulasi Model Matematis
Formulasi yang digunakan dalam penelitian ini  dapat  didefinisikan  sebagai  ( 𝑖 )  untuk  lokasi pada  setiap  TPS  dan  ( 𝑗 )  untuk  lokasi  tujuan pembuangan  sampah  TPA.  Parameter  dan variabel  keputusan  yang  digunakan  penelitian ini  adalah 𝑌 𝑖𝑗 merupakan  jarak  dari  TPS  ( 𝑖 ) menuju  ke  TPA  ( 𝑗 ), 𝑉 𝑗𝑖 merupakan  volume timbunan sampah pada TPA ( 𝑗 ) dari TPS ( 𝑖 ) per tonase  (ton), 𝑑 𝑖 adalah  demand  sampah  pada TPS ( 𝑖 ) per kubik (m3), 𝐶 𝑗 merupakan kapasitas maksimum  TPA  ( 𝑗 )  per  tonase  (ton), 𝐶𝐹 𝑗 merupakan faktor konversi sampah kota (mixed municipal  waste)  pada  TPA  ( 𝑗 ).  Sedangkan variabel  keputusan  pada  penlitian  ini  adalah jarak optimal pembuangan sampah dari TPS ke TPA ( 𝑍 ), dan pemilihan lokasi terbaik (𝑋 𝑖𝑗 ) . Pemodelan  pemilihan  lokasi  dalam formulasi  matematis  yang  digunakan  adalah sebagai berikut:
𝑀𝑖𝑛 𝑍 = ∑ ∑ 𝑌 𝑖𝑗 𝑋 𝑖𝑗 𝑚 𝑗=1 𝑛 𝑖=1 (2)
Subject To:
∑ 𝑉 𝑗𝑖 𝑋 𝑖𝑗 𝑛 𝑖=1 ≤ 𝐶 𝑗 , ∀ 𝑗  ∈ 𝐽                                (3)
∑ 𝑋 𝑖𝑗 𝑚 𝑗=1 , ∀ 𝑖  ∈ 𝐼                                (4)
𝑉 𝑗𝑖 = 𝐶𝐹 𝑗 ×   𝑑 𝑖 , ∀𝑗 ∈ 𝐽, ∀𝑖 ∈ 𝐼                     (5) 𝑋 𝑖𝑗 = 𝑖𝑛𝑡𝑒𝑔𝑒𝑟                                                     (6)
Fungsi  tujuan  pada  persamaan  (2)  untuk meminimasi  jarak  tempuh  pembuangan  dari TPS  menuju  TPA.  Batasan  (3)  untuk memastikan sampah yang masuk pada TPA dari TPS  tidak  melebihi  kapasitas  maksimum. Batasan  (4)  adalah  variabel  keputusan  dalam untuk  menentukan  pemilihan  lokasi  terbaik. Batasan  (5)  menentukan  volume  sampah  yang masuk pada TPA dari TPS sesuai dengan satuan kapasitas.  Batasan  (6)  merupakan  variabel integer.
ISSN 1693-2102 (print), 2686-2352 (online)
http://jurnal.upnyk.ac.id/index.php/opsi

## 3.   HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  kondisi  saat  ini,  Dinas  Lingkungan Hidup  Pemerintah  Kota  Yogyakarta  hanya memiliki  satu  TPA  (TPA  Piyungan)  untuk melayani  proses  pembuangan  sampah  akhir pada  seluruh  TPS  yang  tersebar  di  Kota Yogyakarta.  Pada  penelitian  ini  men generate satu lokasi baru sebagai usulan TPA baru untuk melayani  seluruh  TPS.  Dari  masing-masing lokasi  TPS  munuju  TPA  menjadi  input  dalam penglolahan data.
Data  yang  diperoleh  kemudian  masukkan ke  dalam  perhitungan  matematis  dengan bantuan software linier programming . Hasil dari running formulasi  matematika  serta  data  dapat diselesaikan  dengan  mendapatkan global optimum solution .
Berdasarkan data pada Gambar 1 dan Tabel
1,  menunjukkan  total  sampah  pada  masing- masing TPS dan kapasitas masing-masing TPA dengan  jarak  antar  TPS  dan  TPA  minimum sebesar  1069.583  km.  Dari  hasil  perhitungan
Tabel 1. Matriks Jarak TPS – TPA dan Volume Sampah di tiap TPS
Lokasi TPS Jarak ke TPA (Km) Lokasi TPS Jarak ke TPA (Km) TPA Piyungan  TPA Sidorejo TPA Piyungan  TPA Sidorejo TPS Jl. Hayam Wuruk 13.3 18.4 TPS Koramil Kraton 14.1 18.8 TPS Jl. Argolobang 14.1 22.8 TPS Keben 12.1 19.9 TPS Jl. Lempuyangan Barat 13.7 22.5 TPS Jl. Pramuka 8.8 22.4 TPS Jl. Lempuyangan Timur 13.9 22.8 TPS Tamansari 14.3 19.1 TPS Jl. Bausasran 1 & 2 12.6 23.1 TPS Jl. Mungur Pengok 13.7 19.8 TPS Jl. Mangunsarkoro 12.7 20.4 TPS Jl. Mungur Kusbini 15.1 19.5 TPS Jl. Cantel 1 & 2 12.9 24.1 TPS Jl. Kusbini 14 18.9 TPS Jati 18.9 24.7 TPS Embung Langensari 14 19 TPS RW 4 Bener 18.5 14.8 TPS Jl.Balapan 14.8 19.9 TPS Jlagran 15.2 16.4 TPS Jl. Klitren 15 19.4 TPS Pasar Senin 14.6 18.5 TPS Belakang Duta Foto 15 19.5 TPS Hotel Inna Garuda 15 17.7 TPS Jl. Krasak Barat 14.3 18.7 TPS DPRD DIY 15.1 17.8 TPS Jl. Ungaran 1, 2, 3 & 4 14.3 17.7 TPS Komplek Kepatihan 13.9 18.1 TPS Jl. Patimura 1,…,7 14.5 17.9 TPS Taman Budaya 13 18.7 TPS Jl. Sabirin 1,…,6 16.2 17.3 TPS Komplek Gedung Agung 13.9 19 TPS Jl.Nyoman Oka 1 & 2 14.9 17.7 TPS Kleringan 17.7 17 TPS Komplek Balai Yasa 1,2, &3 15.4 19.1 TPS Gondolayu 1 & 2 16.8 16.5 TPS Komplek Pamungkas 14.4 18.1 TPS Demangan 1 & 2 14.7 19.6 TPS Perikanan Sagan 15.8 17.8 TPS Gowongan 1 & 2 17.7 17 TPS SMP 1 16.5 17.6 TPS Pasar Serangan 14.9 17.2 TPS Telkom 16.3 17.4 TPS Jl. Sisingamangaraja 10.7 21.2 TPS SMP 5 14.3 18 TPS Jembatan Tungkak 10.9 21.6 TPA Barat Jembatan Layang 13.9 19.1 TPS Magangan 13.4 19 TPS Wisma Hartono 16.1 16.8 TPS Pasar Pujokusuman 11.8 20.3 TPS RS DKT 16.4 17.6 TPS PDHI 13.7 18.8
ISSN 1693-2102 (print), 2686-2352 (online)
http://jurnal.upnyk.ac.id/index.php/opsi
pada  pemodelan  pemilihan  lokasi  pembuangan sampah, didapatkan hasil pada Tabel 2.
Berdasarkan pada hasil yang disajikan pada Tabel 2, didapatkan 65 TPS yang dialokasikan  ke  TPA  Piyungan  dengan  total 87,97  ton  sampah,  sedangkan  8  TPS dialokasikan  pada  TPA  Sidorejo  dengan  total 24,7  ton  sampah.  Dengan  jumlah  total  sampah Kota Yogyakarta mencapai 112,67 ton, dimana sampah  tersebut  harus  di  buang  ke  TPA  pada setiap TPS yang ada.
Pada perkembangannya dengan jarak pada masing-masing TPS ke TPA adalah tetap yakni 1069.583  km,  dan  adanya  permintaan pengangkutan sampah pada masing-masing TPS meningkat  hingga  55  %.  Maka  alokasi pemilihan  tempat  pembungan  sampah  pada setiap TPS akan berubah. Peningkatan tersebut
ditujukan  untuk  memaksimalkan  daya  tapung TPA.  Pada  Tabel  4.2  Dengan  total  tumpukan sampah pada semua TPS menjadi 919,15 m 3 atau setara  dengan  174,64  ton  sampah,  maka  dapat dilihat  hasil  alokasi  pemilihan  pembuangan sampah pada masing-masing TPS pada Tabel 3. Hasil  yang  didapatkan  pada  Tabel  3 menujukkan  bahwa  53  TPS  yang  dialokasikan pada TPA Piyungan dengan total sampah yang masuk sebesar 87.172 ton sampah. Dan 20 TPS dialokasikan  pada  TPA  Sidorejo  dengan  total yang  masuk  sebesar  87.47  ton  sampah.  Total sampah  Kota  Yogyakarta  dengan  peningkatan sampah sebesar 55% adalah 174,64 ton sampah yang  harus  di  buang  pada  TPA  Piyungan  dan Sidorejo.
Tabel 2. Hasil Pemilihan Alokasi TPS pada TPA
Lokasi TPS Lokasi Pembuangan Sampah Terbaik Lokasi TPS Lokasi Pembuangan Sampah Terbaik TPS Jl. Hayam Wuruk TPA Piyungan TPS Koramil Kraton TPA Piyungan TPS Jl. Argolobang TPA Piyungan TPS Keben TPA Piyungan TPS Jl. Lempuyangan Barat TPA Piyungan TPS Jl. Pramuka TPA Piyungan TPS Jl. Lempuyangan Timur TPA Piyungan TPS Tamansari TPA Piyungan TPS Jl. Bausasran 1 & 2 TPA Piyungan TPS Jl. Mungur Pengok TPA Piyungan TPS Jl. Mangunsarkoro TPA Piyungan TPS Jl. Mungur Kusbini TPA Piyungan TPS Jl. Cantel 1 & 2 TPA Piyungan TPS Jl. Kusbini TPA Piyungan TPS Jati TPA Sidorejo TPS Embung Langensari TPA Piyungan TPS RW 4 Bener TPA Sidorejo TPS Jl.Balapan TPA Piyungan TPS Jlagran TPA Sidorejo TPS Jl. Klitren TPA Piyungan TPS Pasar Senin TPA Piyungan TPS Belakang Duta Foto TPA Piyungan TPS Hotel Inna Garuda TPA Piyungan TPS Jl. Krasak Barat TPA Piyungan TPS DPRD DIY TPA Piyungan TPS Jl. Ungaran 1, 2, 3 & 4 TPA Piyungan TPS Komplek Kepatihan TPA Piyungan TPS Jl. Patimura 1,…,7 TPA Piyungan TPS Taman Budaya TPA Piyungan TPS Jl. Sabirin 1,…,6 TPA Piyungan TPS Komplek Gedung Agung TPA Piyungan TPS Jl.Nyoman Oka 1 & 2 TPA Piyungan TPS Kleringan TPA Sidorejo TPS Komplek Balai Yasa 1,2, &3 TPA Piyungan TPS Gondolayu 1 & 2 TPA Sidorejo TPS Komplek Pamungkas TPA Piyungan TPS Demangan 1 & 2 TPA Piyungan TPS Perikanan Sagan TPA Piyungan TPS Gowongan 1 & 2 TPA Sidorejo TPS SMP 1 TPA Piyungan TPS Pasar Serangan TPA Piyungan TPS Telkom TPA Piyungan TPS Jl. Sisingamangaraja TPA Piyungan TPS SMP 5 TPA Piyungan TPS Jembatan Tungkak TPA Piyungan TPA Barat Jembatan Layang TPA Piyungan TPS Magangan TPA Piyungan TPS Wisma Hartono TPA Piyungan TPS Pasar Pujokusuman TPA Piyungan TPS RS DKT TPA Piyungan TPS PDHI TPA Piyungan
ISSN 1693-2102 (print), 2686-2352 (online)
http://jurnal.upnyk.ac.id/index.php/opsi
Dari pemodelan pemilihan lokasi pembuangan  sampah  akhir,  dilakukan  analisis sensitivitas dengan merubah parameter demand sampah  pada  TPS (𝑑 𝑖 ) .  Perubahan  tersebut ditujukan  untuk  pengalokasian  lokasi  dengan adanya kenaikkan demand dari kondisi existing hingga  pada  kapasitas  maksimul  daya  tamping sampah pada lokasi pembuangan akhir sampah. Hasil  alokasi  TPS  ke  TPA  berdasarkan berubahan  kenaikkan demand pada  TPS  dapat dilihat pada Tabel 4.
Pada  kondisi  saat  ini  73  TPS  yang  ada  di Kota  Yogyakarta  masih  hanya  dilayani  oleh  1 TPA  saja.  Adanya  usulan  penambahan  lokasi baru  sebagai  alternatif  pilihan  pembuangan sampah  oleh  keseluruhan  TPS  dengan mempertimbangkan jarak terdepat. Serta adanya
kenaikan demand sebesar 55% dapat mempengaruhi  alokasi  pengangkutan  sampah pada TPS yang di angkut menuju TPA. Hal ini bertujuan  untuk memaksimalkan  kapasitas  dari
Tabel 3. Hasil Pemilihan Alokasi TPS pada TPA dengan peningkatan sampah 55%
Lokasi TPS Lokasi Pembuangan Sampah Terbaik Lokasi TPS Lokasi Pembuangan Sampah Terbaik TPS Jl. Hayam Wuruk TPA Sidorejo TPS Koramil Kraton TPA Piyungan TPS Jl. Argolobang TPA Sidorejo TPS Keben TPA Piyungan TPS Jl. Lempuyangan Barat TPA Piyungan TPS Jl. Pramuka TPA Piyungan TPS Jl. Lempuyangan Timur TPA Piyungan TPS Tamansari TPA Sidorejo TPS Jl. Bausasran 1 & 2 TPA Piyungan TPS Jl. Mungur Pengok TPA Sidorejo TPS Jl. Mangunsarkoro TPA Piyungan TPS Jl. Mungur Kusbini TPA Piyungan TPS Jl. Cantel 1 & 2 TPA Piyungan TPS Jl. Kusbini TPA Piyungan TPS Jati TPA Sidorejo TPS Embung Langensari TPA Piyungan TPS RW 4 Bener TPA Sidorejo TPS Jl.Balapan TPA Piyungan TPS Jlagran TPA Sidorejo TPS Jl. Klitren TPA Piyungan TPS Pasar Senin TPA Piyungan TPS Belakang Duta Foto TPA Piyungan TPS Hotel Inna Garuda TPA Piyungan TPS Jl. Krasak Barat TPA Piyungan TPS DPRD DIY TPA Piyungan TPS Jl. Ungaran 1, 2, 3 & 4 TPA Piyungan TPS Komplek Kepatihan TPA Piyungan TPS Jl. Patimura 1,…,7 TPA Piyungan TPS Taman Budaya TPA Piyungan TPS Jl. Sabirin 1,…,6 TPA Sidorejo TPS Komplek Gedung Agung TPA Piyungan TPS Jl.Nyoman Oka 1 & 2 TPA Piyungan TPS Kleringan TPA Sidorejo TPS Komplek Balai Yasa 1,2, &3 TPA Piyungan TPS Gondolayu 1 & 2 TPA Sidorejo TPS Komplek Pamungkas TPA Piyungan TPS Demangan 1 & 2 TPA Piyungan TPS Perikanan Sagan TPA Piyungan TPS Gowongan 1 & 2 TPA Sidorejo TPS SMP 1 TPA Piyungan TPS Pasar Serangan TPA Sidorejo TPS Telkom TPA Piyungan TPS Jl. Sisingamangaraja TPA Piyungan TPS SMP 5 TPA Piyungan TPS Jembatan Tungkak TPA Piyungan TPA Barat Jembatan Layang TPA Piyungan TPS Magangan TPA Piyungan TPS Wisma Hartono TPA Sidorejo TPS Pasar Pujokusuman TPA Piyungan TPS RS DKT TPA Piyungan
TPS PDHI TPA Piyungan
Tabel 4. Analisis Sensitivitas dari kenaikkan demand (𝑑 𝑖 ) .
Total Demand (di) Jumlah Alokasi TPS ke - Jumlah Tonase sampah Piyu ngan Sidorejo Piyunga n Sidorej o 112.67 (Existing) 7 73 0 112.67 0 112.67 (Lokasi baru) 6 65 8 87.97 24.70 174.64 (Naik 55%) 5 53 20 87.17 87.47
ISSN 1693-2102 (print), 2686-2352 (online)
http://jurnal.upnyk.ac.id/index.php/opsi
masing-maisng  TPA  terhadap  kenaikkan demand pada  setiap  TPS.  Dapat  dilihat  pada Tabel  4.5  perubahan demand secara  signifikan mempengaruhi  alokasi  pemilihan  tempat pembuangan akhir sampah di Kota Yogyakarta.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  pemodelan  pemilihan  lokasi pembuangan akhir sampah dengan penambahan lokasi pembuangan baru. Total jarak minimum yang  digunakan  untuk  alokasi  penentuan  TPA untuk masing-masing TPS di Kota Yogyakarta adalah  1069.583  km.  Dengan  alokasi  seluruh TPS  yang  di  angkut  menuju  masing-masing TPA  dengan  batasan  kapasitas  daya  tampung TPA.  Kenaikkan demand dapat  mempengaruhi penentuan alokasi TPS yang akan di angkut oleh kendaraan menuju ke beberapa TPA.
Pada  penelitian  selanjutnya,  pemodelan lokasi  pemilihan  tempat  pembuangan  sampah akhir  ini  dapat  mempertimbangkan  model penentuan  letak  fasilitas  baru.  Dan  juga pemodelan alokasi ini dapat mempertimbangkan rute  kendaraan  yang  mengangkut  sampah  dari TPS  menuju  TPA.  Diharapkan  penelitian selanjutnya dapat memperkaya keilmuan dalam pengembangan pemodelan pada penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Buhrkal,  K.,  Larsen,  A.,  &  Ropke,  S.  (2012). The  Waste  Collection  Vehicle  Routing Problem  with  Time  Windows  in  a  City Logistics Context. Procedia - Social and Behavioral  Sciences , 39 ,  241 – 254. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2012.03.
105
Das,  S.,  &  Bhattacharyya,  B.  K.  (2015).
Optimization  of  municipal  solid  waste collection  and  transportation  routes.
Waste Management , 43 , 9 – 18.
https://doi.org/10.1016/j.wasman.2015.0 6.033
Huang, S., & Lin, P. (2015). Vehicle routing – scheduling for municipal waste collection system  under  the  “  Keep  Trash  off  the Ground  ”  policy  $. Omega , 55 ,  24 – 37. https://doi.org/10.1016/j.omega.2015.02. 004 Islam,  Md.  Mohibul.,  Ghosh,  Sajal.,  Rahman, M.  M.  (2015).  Solving  Capacitated Vehicle  Routing  Problem  by  Using Heuristic Approaches : A Case Study. In
Global Engineering Science and Technology Conference . Mulasari, Asti., Husodo, Adi Hereu., Muhadjir, N. (2016). A Situation Analysis Of Waste Problem  In  Yogyakarta  Municipality Indonesia  And  The  Policy  Prevention. Jurnal  Kesehatan  Masyarakat , 11 (2). https://doi.org/http://dx.doi.org/10.15294 / kemas.v11i1.3521
Ramdhani,  M.  N.,  Baihaqi,  I.,  &  Siswanto,  N. (2018). Optimization of municipal waste collection  scheduling  and  routing  using vehicle  assignment  problem  (case  study of  Surabaya  city  waste  collection). IOP Conference Series: Materials Science and Engineering , 337 (1).
https://doi.org/10.1088/1757-
899X/337/1/012013 Sarajevo. (2015). Waste Weight Determination . https://doi.org/ISSN 1840-488X Sukirno,  S.  (1994).  Pengantar  Teori  Ekonomi Makro. Penerbit Raja Grafindo, Jakarta . Sukirno,  S.  (2006).  Teori  Pengantar  Ekonomi Makro. Jakarta:  PT  Raja  Grafindo Persada .
Usman, Y. V., Ismail, A. H., & Hidayah, N. Y. (2013). Pengembangan Model Pemilihan Lokasi  Pembuangan  Akhir  Sampah Perkotaan  (  Studi  Kasus :  Kota  Jakarta Timur ), (April), 45 – 52.