Pemilihan Lokasi Instalasi Pengolahan Air Limbah untuk Kawasan Industri Tahu-Tempe Menggunakan Fuzzy TOPSIS
Yusuf Priyandari  1) , Hansen Kusuma 2) , I Wayan Suletra 3) , dan Wakhid A Jauhari 4) 1,2,3,4) Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Sebelas Maret Jl. Ir. Sutami 36ª, Surakarta, 57126, Indonesia priyandari@ft.uns.ac.id, suletra@staff.uns.ac.id,
DOI: 10.20961/performa.18.2.32384

## Abstrak
Instalasi pengolahan air limbah (IPAL) diperlukan oleh industri tahu-tempe agar bisa mengurangi dampak lingkungan. Bagi  industri-industri  kecil  dan  menengah  (IKM)  tahu-tempe,  instalasi  tersebut  lebih  baik  dibangun  secara  komunal untuk  mengoptimalkan  biaya  pembuatan  dan  kapasitas.  Permasalahan  yang  kemudian  timbul  adalah  berapa  jumlah kebutuhan  IPAL  dan  di  lokasi  mana  saja  instalasi  tersebut  dibangun.  Permasalahan  inilah  yang  dihadapi  oleh Pemerintah  Kota  Surakarta  ketika  merencanakan  pembangunan  beberapa  IPAL  di  kawasan  industri  tahu-tempe Mojosongo, Kota Surakarta. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan memilih alternatif lokasi IPAL komunal  dengan mempertimbangkan  sejumlah kriteria  objektif  dan  subjektif.  Kriteria-kriteria  tersebut  dikelompokkan  menjadi  kriteria teknis, administratif dan kriteria sosial. Metode fuzzy TOPSIS digunakan dalam memilih alternatif lokasi yang optimal. Hasil penelitian memberikan rekomendasi bagi pemerintah Kota Surakarta untuk membangun empat titik lokasi IPAL komunal yang dapat digunakan untuk empat puluh satu IKM tahu-tempe di kawasan Mojosongo, Kota Surakarta. .

## Kata kunci: Instalasi pengolahan air limbah, Fuzzy TOPSIS, Pemilihan lokasi, Industri kecil dan menengah

## Abstract
Wastewater treatment plant is needed by a tofu-tempeh industry in order to reduce enviromental impact. For the small to médium enterprises (SMEs) of tofu-tempeh, the plant is better built communally for cost and capacity optimization. An emergence problem is how to define quantity and location for the plant. The problem was also faced by The Government of Surakarta City while they plan to build some wastewater treatment  plants in Mojosongo, an área of SMEs of  tofu- tempeh. This research determined some alternative locations of the wastewater treatment plant considering objective and subjectives criterias. The criterias are grouped in technical, administrative and social. Fuzzy TOPSIS method is utilized to determine the optimal locations. The research recommends the Government of Surakarta City to build four points of wastewater treatment plant for forty one SMEs of tofu-tempeh in Mojosongo.

## Keywords: Wastewater treatment plant, Fuzzy TOPSIS, Location selection, Small and medium enterprise

## 1. Pendahuluan
Peraturan Daerah Kota Surakarta nomor 1 tahun 2012 menetapkan bahwa Kelurahan Mojosongo sebagai Subpusat Pelayanan Kota (SPK) Kawasan IV yang menjadi pusat industri kecil dan industri ringan. Salah satu bidang  industri  yang  dikembangkan  di  Kelurahan  Mojosongo  adalah  industri  tahu  dan  tempe  sebegaimana telah diatur dalam Rencana Tata Ruang Wilayah Kota Surakarta tahun 2012. Sebagai sebuah kawasan industri, wilayah  tersebut  diharuskan  memiliki  sarana  dan  prasarana  pendukung  berupa  Instalasi  Pengolahan  Air Limbah  (IPAL)  atau wastewater  treatment  plant (Menteri  Perindustrian,  1989).  IPAL  digunakan  untuk mengolah limbah cair menjadi air yang tidak mencemari lingkungan atau sesuai dengan baku mutu yang sudah ditetapkan. Keberadaan IPAL di kawasan industri tahu-tempe diharapkan mengurangi bau yang kurang sedap dan gangguan kesehatan yang bersumber dari limbah cair industri tahu-tempe yang masih mengandung bahan organik (Kaswinarni, 2007; Said, Indriatmoko, Raharjo, & Herlambang, 2017).
Berkaitan  dengan  IPAL  untuk  industri  kecil  dan  menengah  (IKM)  tahu-tempe,  selain  mengolah  air limbah, IPAL juga dapat menghasilkan energi terbarukan berupa biogas. Jenis IPAL seperti ini menggunakan teknologi biodigester ,  yakni  memanfaatkan  proses  biologis  (mikroorganisme  anaerobik)  untuk  mengubah bahan organik dalam suatu wadah digester menjadi biogas (Badan Standarisasi Nasional, 2012; Sadzali, 2010). Salah satu kawasan industri tahu-tempe yang telah memanfaatkan teknologi IPAL biodegester adalah kawasan industri tahu-tempe di Banyumas (Wicaksono, 2017). Di Kota Surakarta, telah ada sebuah industri tahu-tempe
yang menggunakan IPAL penghasil biogas, namun IPAL tersebut  tidak digunakan bersama untuk beberapa industri (komunal) sebagaimana industri tahu-tempe di Banyumas.
Oleh karena empat puluh satu industri tahu-tempe yang ada di kawasan Mojosongo adalah industri kecil, maka diperlukan IPAL bersama atau komunal. IPAL komunal lebih relevan dibangun bagi IKM tahu-tempe karena limbah cair yang dihasilkan setiap IKM tidak banyak sehingga lebih optimal jika limbah cair diproses bersama dalam satu atau beberapa IPAL untuk mengoptimalkan produksi biogas. Selain itu,  IPAL komunal akan lebih efisiensi pada biaya pembuatan dan perawatan. Pembangunan IPAL komunal sejalan perencanaan Dinas Lingkungan Hidup Kota Surakarta karena Kementerian Lingkungan Hidup memiliki program bantuan pembangunan IPAL komunal bagi IKM.
Permasalahan  yang  kemudian  timbul  dalam  upaya  membangun  IPAL  komunal  adalah  berapa  jumlah IPAL yang akan dibangun untuk mendukung pengolahan limbah cair menjadi biogas. Permasalahan tersebut dapat  diselesaikan  dengan  menghitung  estimasi  total  limbah  IKM  tahu-tempe  dan  membaginya  dengan kapasitas penampungan IPAL yang akan dibangun. Kapasitas maksimal sebuah IPAL biodigester dapat dilihat pada dokumen Badan Standarisasi Nasional (2012). Permasalahan lain berkaitan dengan pembangunan IPAL komunal adalah di lokasi mana letak IPAL tersebut akan didirikan. Hal ini menjadi masalah khusus karena sebagai  sebuah  kawasan  industri  kecil,  kawasan  tersebut  sekaligus  menjadi  area  permukiman,  sehingga tempat-tempat yang bisa dijadikan alternatif lokasi pembangunan IPAL komunal sangat terbatas. Area yang mungkin  dijadikan  lokasi  IPAL  komunal  adalah  area  kosong  di  tepian  sungai,  area  kosong  di  tanah  milik pengusaha tahu-tempe, atau area kosong di tanah milik warga bukan pengusaha tahu-tempe.
Penentuan lokasi IPAL komunal bagi IKM tahu-tempe telah dilakukan oleh Wayan Suletra, Priyandari, dan Jauhari (2018). Namun, di dalam penelitian tersebut, penentuan lokasi hanya didasarkan pada optimalisasi jarak IKM ke titik lokasi IPAL dan kapasitas IPAL. Beberapa penelitian berkaitan dengan penentuan lokasi IPAL, baik IPAL untuk limbah industri maupun limbah domestik, mengemukakan bahwa selain pertimbangan jarak,  kriteria  lain  juga  perlu  perlu  dipertimbangkan.  Kriteria tersebut antara  lain  kriteria jumlah  penduduk yang dilayani, jarak dengan pemukiman, kemiringan lokasi IPAL, jenis tanah, tata guna lahan, legalitas lahan, bahaya  banjir,  badan  air  penerima,  dan  batas  administrasi  wilayah  (Mende,  Kumurur,  &  Moniaga,  2015; Samsuhadi, 2012). Saleh, Selintung, dan Barkey (2013) dan Fajri (2013) mengelompokkan kriteria pemilihan dalam  beberapa  kategori  seperti  kriteria  ekonomi,  lingkungan,  teknis,  dan  regulasi.  Oleh  karena  itu,  pada penelitian Kusuma, Priyandari, Suletra, dan Jauhari (2017) telah merangkum sejumlah kriteria yang relevan digunakan untuk pemilihan lokasi IPAL khusus untuk IPAL bagi IKM tahu-tempe di kawasan Mojosongo, Kota Surakarta.
Adanya  sejumlah  kriteria  dalam  memilih  lokasi  IPAL  komunal,  mengarahkan  pada  pengambilan keputusan multi atribut atau multi atribut decision making (MADM) yang merupakan salah satu bentuk dari multi criteria decision making (MCDM) (Hwang & Yoon, 1981). Adapun metode yang dipilih untuk memilih lokasi  IPAL  pada  penelitian  ini  adalah Fuzzy  TOPSIS.  Fuzzy  TOPSIS  dalam  beberapa literatur  digunakan untuk  pemilihan  lokasi  (Karimi,  Mehrdadi,  Hashemian,  Nabi-Bidhendi,  &  Tavakkoli-Moghaddam,  2011; Yong,  2006).  Metode  TOPSIS  dipilih  karena  pengambilan  keputusan  pemilihan  alternatif  lokasi  IPAL menggunakan  pendekatan single  synthesizing  criteria ,  dimana  TOPSIS  termasuk  salah  satu  metode  di dalamnya (Guitouni & Martel, 1998). TOPSIS relatif memberikan kemudahan dalam melakukan pengolahan atau agregasi data/informasi yang bersifat kuantitatif (objektif) dan kualitatif (subjektif) pada masing-masing atribut (kriteria) sebagai input untuk menilai performansi setiap alternatif ke dalam sebuah matrik keputusan (Guitouni & Martel, 1998; Ishizaka & Nemery, 2013). Metode TOPSIS diperkenalkan oleh (Hwang & Yoon, 1981), yakni metode yang mendefinisikan sebuah indek yang disebut kedekatan (kemiripan) relatif ke solusi ideal positif dan jarak yang lebih jauh ke solusi ideal negatif. Metode TOPSIS ini, juga salah satu metode yang relevan untuk menyelesaikan masalah pemilihan atau pembuatan peringkat (Ishizaka & Nemery, 2013). Ketiga alasan tersebut sejalan dengan mekanisme atau topologi pemilihan metode MADM (Guitouni & Martel, 1998). Adapun  penggunaan  Fuzzy  pada  metode  TOPSIS,  menjadi  Fuzzy  TOPSIS,  didasarkan  pada  pertimbangan untuk mengakomodir kemudahan bagi pengambil keputusan dalam memberikan nilai/pendapat pada atribut (kriteria) subjektif menggunakan variabel linguistik (Guo & Zhao, 2015). Hal tersebut sejalan dengan alasan munculnya  metode-metode  fuzzy  MADM  adalah  untuk  mengakomodir  masalah  kekaburan  data  atau menghasilkan  keputusan  dengan  mengestimasikan  nilai  walaupun  dengan  informasi  yang  tidak  presisi (Anshori, 2012; Bellman & Zadeh, 1970; Kahraman, Ertay, & Büyüközkan, 2006).

## 2. Metode Penelitian
Pemilihan alternatif lokasi IPAL komunal bagi IKM tahu-tempe di Kelurahan Mojosongo pada artikel ini difokuskan pada metode pengambilan keputusan. Kririteria-kriteria pengambilan keputusan menggunakan kriteria  teknis,  administratif  dan  sosial  (Kusuma  et  al.,  2017).  Penggunaan  kriteria-kriteria  Kusuma  et  al. (2017)  karena  kriteria-kriteria  yang  disusun  sudah  spesifik  untuk  digunakan  pada  pemilihan  lokasi  IPAL industri  tahu-tempe  dan  proses  penentuan  kriteria  telah  melibatkan  pemangku  kepentingan  yakni  Dinas Lingkungan Hidup Kota Surakarta, Dinas Pekerjaan Umum dan Pemanfaatan Ruang Kota Surakarta dan Dinas Perindustrian dan Tenaga Kerja Kota Surakarta. Daftar kriteria dan subkriteria pemilihan IPAL industri tahu- tempe dan bobot kepentingan setiap kriteria dan sub kriteria disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Kriteria pemilihan dan nilai bobot kepentingan setiap kriteria
Kriteria Subkriteria Bobot global Teknis 0,4315 T1 Jarak lokasi IPAL ke sumber limbah 0,1495 0,049 T2 Ketinggian lokasi IPAL 0,1946 0,063 T3 Resiko bahaya banjir 0,2443 0,080 T4 Jumlah IKM ditampung 0,2138 0,070 T5 Kemiringan lahan rata-rata 0,1562 0,051 Administratif 0,2424 N1 Tata guna lahan 0,4158 0,101 N2 Legalitas lahan 0,5842 0,142 Sosial 0,3261 S1 Penerimaan masyarakat 0,9370 0,040 S2 Komitmen IKM berkontribusi terhadap biaya perawatan 0,2323 0,100 S3 Komitmen IKM mematuhi SOP penyaluran limbah 0,2184 0,094 S4 Perizinan usaha IKM 0,2113 0,091 S5 Jumlah rumah tangga dipasok biogas 0,2443 0,105 Sumber: (Kusuma et al., 2017)

## 2.1 Estimasi Kebutuhan Jumlah IPAL Komunal
Jumlah limbah cair yang dihasilkan oleh setiap IKM tahu-tempe dihitung dengan pendekatan sebagai berikut.  Setiap  pemasakan tahu sebesar  1  kg  kedelai, menghasilkan limbah  cair ( whey )  sebanyak  9,46  liter (Raliby,  Rusdjijati,  &  Rosyidi,  2008).  Oleh  karena  tidak  ada  data  rata-rata  produksi  harian,  tetapi  terdapat informasi mengenai kapasitas  produksi di  setiap  IKM,  maka  volume limbah cair  perhari  untuk setiap  IKM adalah kapasitas produksi perhari (kg/hari) dikalikan dengan nilai konversi produksi limbah cair yaitu 9,46 (liter/kg). Kemudian untuk menghasilkan biogas, limbah cair membutuhkan waktu tinggal sekitar 3 hari di dalam biodigester (Sadzali, 2010). Badan Standarisasi Nasional (2012) menyebutkan bahwa IPAL biodigester dengan ukuran besar dapat menampung 45m3. Dengan demikian, estimasi jumlah kebutuhan IPAL komunal di kawasan tersebut dihitung dengan persamaan 1.
𝑛 = w ∑ (k i ∗h) i c (1)
𝑛 :   estimasi jumlah IPAL komunal yang dibutuhkan (unit) 𝑤 :  waktu tinggal limbah dalam biodigester (hari)
𝑘 :  kapasitas produksi tahu-tempe setiap IKM per hari (kg/hari)
ℎ :  nilai konversi produksi limbah cair (liter/kg)
𝑐 :  kapasitas biodigester IPAL komunal (liter)

## 2.2 Pemilihan IPAL Komunal
Pemilihan  alternatif  lokasi  menggunakan  enam  tahapan  perhitungan  metode  Fuzzy  TOPSIS sebagaimana  dijelaskan  oleh  Chu  (2002)  dan  ditambah  dengan  satu  tahapan  untuk  memilih  empat  IPAL komunal dari tujuh alternatif IPAL. Ketujuah tahapan tersebut dijelaskan sebagai berikut.
Langkah 1: Menyusun matrik keputusan.
Pengambilan keputusan pemilihan alternatif lokasi IPAL menggunakan pendekatan single synthesizing criteria , yang berarti terdapat sebuah matrik keputusan yang merepresentasikan data nilai-nilai performansi masing-masing alternatif untuk setiap atribut (kriteria) pemilihan. Khusus untuk subkriteria sosial S1, S2, S3 dan S4 yang berupa penilaian  subjektif dari IKM, maka  penilaian menggunakan variabel linguistik dengan nilai triangular fuzzy number (TFN) antara nol (0) sampai satu (1) merujuk pada literatur Cheng, Yang, dan Hwang (1999) (Lihat Tabel 2). Metode agregasi dan penghitungan rata-rata penilaian dari beberapa responden untuk nilai fuzzy merujuk pada Chu (2002).
Tabel 2. Skala variabel linguistik dan nilai TFN
Skala linguistik Nilai TFN Sangat Buruk ( Very Poor ) Sangat tidak setuju (STS) ( 0;         0;       0,20 ) Buruk ( Poor ) Tidak setuju (TS) ( 0,05;    0,25;  0.45 ) Cukup ( Fair ) Netral (N) ( 0,30;    0,50,  0,70 ) Baik ( Good ) Setuju (S) ( 0,60,    0,75;  0,90 ) Sangat Baik ( Very Good ) Sangat setuju (SS) ( 0,80,    1;       1      )
Langkah 2: Mentransformasi nilai objektif dalam matrik keputusan Nilai  objektif  suatu  kriteria  yang  berbeda-beda  satuan  dan  sifatnya  ( large  better atau small  better ) dengan kriteria lainnya perlu diubah menjadi nilai dengan skala nol ( 0 ) sampai dengan satu ( 1 ). Transformasi nilai objektif pada setiap kriteria menggunakan persamaan (2) jika nilai kriteria bersifat benefit ( large is better ) atau persamaan (3) jika nilai kriteria bersifat cost ( small is better ). 𝑥 𝑖𝑗 = 𝑟 𝑖𝑗 max{𝑟 𝑖𝑗 } , ∀𝑗 𝜖 𝐵 (2)
𝑥 𝑖𝑗 = min{𝑟 𝑖𝑗 } 𝑟 𝑖𝑗 , ∀𝑗 𝜖 𝐶 (3)
𝑥 𝑖𝑗 : nilai objektif hasil transformasi 𝑟 𝑖𝑗 : nilai objektif performansi alternatif i pada kriteria j B   :  subkriteria bersifat benefit , C : subkriteria bersifat cost
Langkah 3: Menghitung nilai performansi berbobot
Setiap nilai  performansi alternatif  pada  masing-masing  kriteria di  dalam matrik keputusan,  dikalikan dengan bobot global tiap kriteria yang terdapat pada Tabel 1. Simbol ⊗ merepresentasikan untuk perkalian data pada kriteria yang menggunakan data fuzzy . 𝑢 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 ⊗ 𝑤 𝑗
(4)
𝑢 𝑖𝑗 :  nilai performansi berbobot pada alternatif i , kriteria j 𝑤 𝑗 :  bobot kriteria j
Langkah 4: Menentukan solusi ideal positif dan negatif
Solusi ideal positif adalah suatu himpunan nilai terbaik alternatif untuk setiap kriteria yang diambil dari nilai performansi berbobot (persamaan 4) dan demikian sebaliknya untuk solusi ideal negatif (persamaan 5).
𝐴 + = {𝑢 1 + , 𝑢 2 + , … , 𝑢 𝑗 + , … , 𝑢 𝑛 + }  𝑑𝑖𝑚𝑎𝑛𝑎 𝑢 𝑗 + = 𝑚𝑎𝑥 𝑖 𝑢 𝑖𝑗 (4)
𝐴 − = {𝑢 1 − , 𝑢 2 − , … , 𝑢 𝑗 − , … , 𝑢 𝑛 − }  𝑑𝑖𝑚𝑎𝑛𝑎 𝑢 𝑗 − = 𝑚𝑖𝑛 𝑖 𝑢 𝑖𝑗 (5)
𝐴 + :  himpunan solusi ideal positif 𝐴 − :  himpunan solusi ideal negatif 𝑢 𝑗 + :   nilai performansi positif  dari suatu kriteria j 𝑢 𝑗 − :   nilai performansi negatif dari suatu kriteria j
Langkah 5: Menghitung jarak alternatif terhadap nilai ideal positif dan negatif Tahap berikutnya adalah menghitung jarak setiap alternatif terhadap nilai ideal positif dan negatif untuk masing-masing kriteria. Khusus untuk subkriteria sosial S1, S2, S3 dan S4, jarak alternatif terhadap nilai ideal positif dihitung dengan persamaan (6) dan nilai ideal negatif menggunakan persamaan (7). Adapun subkriteria lain yang datanya berupa data non fuzzy, jarak dihitung menggunakan pendekatan euclidian biasa (persamaan 8 atau 9). Total jarak positif dan negatif setiap alternatif dihitung menggunakan persamaan (10) dan (11).
𝑑 𝑖𝑗 + =   √ 1 𝑘 ∑(𝑢 𝑗 + − 𝑢 𝑖𝑗 ) 2 (6)
𝑑 𝑖𝑗 − =   √ 1 𝑘 ∑(𝑢 𝑗 − − 𝑢 𝑖𝑗 ) 2 (7)
𝑑 𝑖𝑗 + =   √(𝑢 𝑗 + − 𝑢 𝑖𝑗 ) 2 (8)
𝑑 𝑖𝑗 − =   √(𝑢 𝑗 − − 𝑢 𝑖𝑗 ) 2 (9)
𝑠 𝑖 + =   ∑ 𝑑 𝑖𝑗 + (10)
𝑠 𝑖 − =   ∑ 𝑑 𝑖𝑗 − (11)
𝑑 𝑖 + :   jarak setiap alternatif i terhadap nilai ideal positif 𝑑 𝑖 − :   jarak setiap alternatif terhadap nilai ideal negatif k :  bernilai 3, karena menggunakan triangular fuzzy number . 𝑠 𝑖 + :   total jarak ideal positif alternatif i 𝑠 𝑖 − :   total jarak ideal negatif alternatif i
Langkah 6: Menghitung nilai closeness coefficient
Closeness coefficient  ( 𝐶𝐶 𝑖 ) adalah nilai preferensi untuk setiap alternatif yang dihitung dari nilai total jarak ideal negatif dibagi dengan jumlah nilai total jarak ideal positif ditambah dengan nilai total jarak ideal negatif  (persamaan  (12)).  Semakin  besar  nilai 𝐶𝐶 𝑖 suatu  alternatif  menunjukkan  semakin  baik  alternatif tersebut.
𝐶𝐶 𝑖 = 𝑠 𝑖 − 𝑠 𝑖 + + 𝑠 𝑖 − (12)
𝐶𝐶 𝑖 : Closeness coefficient alternatif i.
Langkah 7: Menghitung nilai 𝐶𝐶 𝑖 setiap kombinasi
Oleh  karena  setiap  alternatif  IPAL  komunal  memiliki  interdepensi  antara  satu  IPAL  dengan  IPAL lainnya  yang  disebabkan  oleh  faktor  kedekatan  jarak  dan  faktor  kapasitas  pengolahan  limbah,  maka  tidak memungkinkan  memilih  beberapa  IPAL  dari  sejumlah  alternatif  IPAL  secara  sendiri-sendiri  berdasarkan rating individu  yang  diperoleh  ( 𝐶𝐶 𝑖 )  .  Oleh  karena  itu,  nantinya  akan  dibentuk  kombinasi  atau  kelompok alternatif yang masing masing beranggotakan n IPAL. Pembentukan kombinasi (anggota kelompok) dilakukan secara  sederhana  (secara  visual)  dengan  tidak  mengambil  alternatif  IPAL  sebagai  anggota  kelompok  yang jaraknya sangat berdekatan.
Selanjutnya,  penjumlahan nilai 𝐶𝐶 𝑖 pada setiap kombinasi tersebut menjadi nilai rangking karena semakin besar nilai 𝐶𝐶 𝑖 total suatu kombinasi semakin baik kombinasi tersebut. Kombinasi dengan rangking terbaik dipilih dan diperloleh rekomendasi lokasi-lokasi IPAL komunal bagi IKM tahu-tempe di Mojosongo.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Data yang dikumpulkan untuk pengambilan keputusan adalah data titik koordinat lokasi IKM tahu-tempe, rata-rata  produksi  tahu-tempe  perhari,  dan  data  titik  koordinat  alternatif  lokasi  IPAL  komunal.  Selain  itu, dilakukan juga pengambilan data performansi setiap alternatif lokasi IPAL berdasarkan subkriteria pada Tabel 1,  yaitu  jarak  lokasi  IPAL  ke  sumber  limbah,  ketinggian  lokasi  IPAL,  resiko  bahaya  banjir,  jumlah  IKM ditampung,  kemiringan  lahan  rata-rata,  tata  guna  lahan,  legalitas  lahan,  penerimaan  masyarakat,  komitmen IKM berkontribusi terhadap biaya perawatan, komitmen IKM mematuhi SOP penyaluran limbah, perizinan usaha IKM, dan jumlah rumah tangga yang diestimasikan dapat dipasok biogas hasil dari proses pengolahan limbah cair.
Berdasarkan  survei  di  wilayah  industri  tahu-tempe  Mojosongo,  terdapat  41  IKM  tahu-tempe sebagaimana disajikan pada Gambar 1.  Berdasarkan data yang diolah terkait total volume produksi limbah cair industri tahu-tempe di wilayah tersebut, diperoleh estimasi limbah cair sebesar 161,168 liter untuk waktu tinggal selama 3 hari. Dengan kapasitas IPAL sebesar 45 m3, maka dibutuhkan IPAL komunal sebanyak empat unit untuk mendukung pengolahan limbah cair dari empat puluh satu IKM tahu-tempe di Mojosongo. Setelah dilakukan survei dan diskusi dengan IKM setempat, terdapat tujuh alternatif lokasi yang bisa digunakan untuk
pembangunan IPAL komunal di kawasan IKM tahu-tempe Mojosongo. Gambar 1 merepresentasikan sebaran 41 IKM tahu-tempe dan 7 alternatif lokasi IPAL.
• IKM tahu-tempe
 Alternatif lokasi IPAL
Gambar 1. Sebaran 41 IKM tahu-tempe dan 7 alternatif lokasi IPAL
Profil alternatif lokasi IPAL untuk kriteria administratif dan teknis disajikan pada Apendiks A Tabel A2. Subkriteria tata guna lahan (N1) hamper seluruhnya berupa lahan kosong, kecuali pada alternatif IPAL4 yang berupa  lahan  dengan  bangunan.  Subkriteria  legalitas  lahan  (N2)  untuk  alternatif  IPAL1  dan  IPAL2  adalah lahan milik pemerintah, IPAL5 lahan milik perorangan non-industri, dan alternatif lainnya adalah lahan milik pengusaha  IKM  tahu-tempe.  Alternatif  IPAL1  sampai  IPAL3  dapat  menampung  limbah  cair  dari  11  IKM terdekat, kemudian IPAL4 dan IPAL5 dapat menampung limbah cair dari 13 IKM  terdekat, sedangkan IPAL6 dan IPAL7 dapat menampung limbah cair dari 6 IKM terdekat. IPAL6 dan IPAL7 hanya dapat menampung 6 IKM karena IKM-IKM yang terdekat dengan kedua alternatif tersebut memiliki kapasitas produksi tahu-tempe yang besar. Sebagai contoh, IPAL7 dapat menampung IKM nomor 15, 37, 38, 39, 40, dan 41 dengan jumlah limbah cair sebesar 43,605m 3 . Sebagaimana telah dibahas dalam metodologi, bahwa kapasitas setiap alternatif IPAL hanya maksimum dapat menampung limbah cair 45m 3 .
Proses  alokasi  IKM-IKM  ke  sebuah  alternatif  IPAL  terdekat  memberikan  data  jarak  lokasi  IPAL  ke sumber limbah ( T1 ). Hanya saja, pada penelitian ini, jarak yang dimaksud bukan total jarak IKM sebagai sumber limbah ke suatu IPAL, melainkan total jarak dari IKM-IKM yang dialokasikan ke IPAL dibagi dengan jumlah IKM yang direncanakan dialokasikan ke IPAL tersebut. Sebagai contoh, untuk alternatif IPAL7 yang dapat menampung 6 IKM, total jaraknya sebesar 473m dibagi dengan 6 IKM menghasilkan data jarak lokasi IPAL ke sumber limbah (T1) sebesar 78,83m.

## Langkah 1: Menyusun matrik keputusan.
Matrik  keputusan  yang  merepresentasikan  data  nilai-nilai  performansi  masing-masing  alternatif  untuk setiap atribut atau subkriteria disajikan pada Apendiks B Tabel B1. Pada tabel tersebut, nilai pada subkriteria S1, S2, S3 dan S4 berupa nilai rata-rata TFN. Sebagai ilustrasi pada tabel 3, Nilai TFN subkriteria komitmen IKM berkontribusi terhadap biaya perawatan (S2) untuk alternatif IPAL7 diperoleh dari hasil survei kepada IKM dan hasil rataan grup tersebut menjadi nilai TFN pada Tabel B1 Apendiks B.
Tabel 3. Nilai TFN subkriteria S2 untuk IPAL7
IKM Komitmen IKM berkontribusi Nilai TFN terhadap biaya perawatan (S2) l m u 15 Setuju 0,60 0,75 0,90 37 Netral 0,30 0,50 0,70 38 Setuju 0,60 0,75 0,90 39 Setuju 0,60 0,75 0,90 40 Sangat  setuju 0,80 1,00 1,00 41 Netral 0,30 0,50 0,70 Rataan grup 0,53 0,71 0,85
Nilai subkriteria selain lainnya berupa nilai crisp baik yang bersumber dari data hasil perhitungan  ataupun data dari skala subkriteria pada Tabel A1 Apendiks A. Subkriteria S5 adalah data jumlah rumah tangga atau IKM yang bisa mendapat saluran biogas dengan maksimal jarak 200 meter dari IPAL. Subkriteria tata guna lahan  (N1)  dan  legalitas  lahan  (N2)  menggunakan  nilai  skala  dari  Tabel  A1.  Subkriteria  T1,  T2  dan  T4 menggunakan nilai objektif hasil perhitungan atau pendataan. Subkriteria T3 dan T5 menggunakan skala dari Tabel A1.
Langkah 2: Mentransformasi nilai objektif dalam matrik keputusan Subkriteria pada kolom S5 sampai dengan T5 umumnya bersifat benefit ( large is better ) sehingga proses transformasi nilai objektif menggunakan persamaan (2). Khusus subkriteria T1 (jarak lokasi IPAL ke sumber limbah atau IKM) bersifat cost ( small is better ) sehingga menggunakan persamaan (3). Berikut ini disajikan contoh transformasi untuk subkriteria S5 pada alternatif IPAL1.
𝑥 1(𝑆5) = 10 max{10,25,15,20,20,20,15} = 0,40
Contoh transformasi untuk subkriteria T1 pada alternatif IPAL1.
𝑥 1(𝑇1) = min{10,25,15,20,20,20,15} 176,73
= 0,26
Nilai-nilai hasil transformasi disajikan pada Apendiks Tabel B2.
Langkah 3: Menghitung nilai performansi matrik berbobot Setiap nilai pada masing-masing subkriteria dikali dengan bobot global pada  Tabel 1. Sebagai contoh, subkriteria T1 (jarak lokasi IPAL ke sumber limbah atau IKM) memiliki bobot global 0,049 sehingga diperoleh nilai performansi berbobot untuk alternatif IPAL1 dan IPAL2  sebagai berikut:
𝑢 1(𝑇1) = 0,26 𝑥 0,049 = 0,01 𝑢 2(𝑇1) = 0,35 𝑥 0,049 = 0,02
Selanjutnya, seluruh hasil perhitungan nilai performansi berbobot disajikan pada Apendiks Tabel B3.
Langkah 4: Menentukan nilai ideal positif dan negatif Dengan memperhatikan data nilai performansi berbobot pada Tabel B3, dicari nilai performansi positif ( 𝑢 𝑗 + )  dan  nilai  performansi  positif  ( 𝑢 𝑗 − ).    Sebagai  contoh  pada  kolom  subkriteria  S1, 𝑢 (𝑆1) + diperoleh nilai maksimum 0,04 dan nilai minimum 𝑢 (𝑆5) − sebesar 0,02. Kemudian pada kolom subkriteria S2, 𝑢 (𝑆2) + diperoleh nilai maksimum 0,09 dan nilai minimum 𝑢 (𝑆2) − sebesar 0,03.  Demikian juga pada kolom subkriteria S5, 𝑢 (𝑆5) + diperoleh nilai maksimum 0,11  dan  nilai  minimum 𝑢 (𝑆5) − sebesar 0,04. Demikian seterusnya sehingga diperoleh solusi ideal positif dan negatif  adalah sebagai berikut atau seperti disajikan pada Tabel B4.
𝐴 + = {0,04, 0,09, 0,08, 0,05, 0,11, 0,10, 0,14, 0,05, 0,06, 0,08, 0,07, 0,05  } 𝐴 − = {0,02, 0,03, 0,03, 0,01, 0,04, 0,00, 0,04, 0,01, 0,06, 0,08, 0,03, 0,01  }
Langkah 5: Menghitung jarak terhadap nilai ideal positif dan negatif Perhitungan  jarak  terhadap  nilai  ideal  positif  dan  negatif  subkriteria  sosial  S1,  S2,  S3  dan  S4 menggunakan  persamaan  (6)  dan  persamaan  (7).  Berikut  ini  diberikan  contoh  perhitungan  untuk  alternatif IPAL1 pada subkriteria S1.
.
𝑑 1(𝑆1) + =   √ 1 3 ((0,04 − 0,02) 2 + (0,04 − 0,03) 2 + (0,04 − 0,04) 2 ) = 0,008
𝑑 1(𝑆1) − =   √ 1 3 ((0,02 − 0,02) 2 + (0,02 − 0,03) 2 + (0,02 − 0,04) 2 ) = 0,008
Adapun subkriteria lain yang datanya berupa data non fuzzy, jarak dihitung menggunakan jarak euclidian biasa (persamaan 8 dan 9). Contoh perhitungan untuk alternatif IPAL1 pada kriteria S5 sebagai berikut.
𝑑 1(𝑆5) + =   √(0,11 − 0,04) 2 = 0,063
𝑑 1(𝑆5) − =   √(0,04 − 0,04) 2 = 0
Hasil perhitungan jarak ideal positif dan negatif disajikan pada Apendiks Tabel B5 dan Apendiks Tabel B6.
Total jarak positif dan negatif setiap alternatif dihitung menggunakan persamaan (10) dan (11). Berikut ini contoh perhitungan untuk alternatif IPAL1. Hasil perhitungan disajikan juga pada Tabel B5 dan B6 pada kolom s + dan s -- . 𝑠 1 + =  0,008 + 0,043 + 0,037 + 0,028 + 0,063 + ⋯ + 0,011 + 0,014 = 0,243 𝑠 1 − =  0,008 + 0,024 + 0,022 + 0,025 + 0 + 0,101 + ⋯ + 0,027 + 0,021 = 0,08
Langkah 6: Menghitung nilai koefisien kedekatan Sesuai  dengan  persamaan  (12)  perhitungan  nilai  koefisien  kedekatan  atau closeness  coefficient ( 𝐶𝐶 1 ) alternatif IPAL1 sebagai berikut. Hasil perhitungan nilai koefisien kedekatan untuk ketujuh alternatif disajikan pada Tabel 4.
𝐶𝐶 1 = 0,08 0,243 + 0,028 = 0,247
Tabel 4. Nilai koefisien kedekatan Alternatif 𝑠 + 𝑠 − 𝐶𝐶 𝑖 IPAL1 0,243 0,080 0,247 IPAL2 0,116 0,143 0,553 IPAL3 0,114 0,140 0,550 IPAL4 0,101 0,154 0,604 IPAL5 0,101 0,154 0,604 IPAL6 0,106 0,150 0,586 IPAL7 0,127 0,129 0,503
Langkah 7: Menghitung nilai 𝐶𝐶 𝑖 total setiap kombinasi alternatif Oleh karena setiap IPAL komunal memiliki interdepensi antara satu IPAL dengan IPAL lainnya yang disebabkan oleh faktor kedekatan jarak dan faktor kapasitas pengolahan limbah, maka tidak memungkinkan memilih  empat  IPAL  dari  tujuh  alternatif  IPAL  secara  sendiri-sendiri  berdasarkan rating individu  yang diperoleh.  Oleh  karena  itu,  tujuh  alternatif  IPAL  dibentuk  kombinasi  kelompok  yang  masing  masing beranggotakan 4 IPAL. Secara teoritik, 7 kombinasi 4 membentuk 35 kelompok kombinasi. Ketiga puluh lima kelompok  kombinasi  ini  direduksi  secara  sederhana  (secara  visual)  dengan  tidak  mengambil  alternatif kelompok yang di dalamnya terdapat alternatif lokasi IPAL yang sangat berdekatan. Perhatikan Gambar 1, jika sebuah kombinasi memasukkan alternatif IPAL1 sebagai anggota, maka alternatif IPAL2 tidak boleh menjadi anggota karena IPAL1 dan IPAL2 sangat berdekatan jaraknya. Demikian juga sebaliknya jika alternatif IPAL2 menjadi  anggota  kombinasi,  maka  IPAL1  tidak  dimasukkan  sebagai  anggota.  Aturan  tersebut  berlaku  juga untuk  alternatif  IPAL4  terhadap  IPAL5,  dan  IPAL6  terhadap  IPAL7.  Mekanisme  pembentukan  alternatif kombinasi tersebut menghasilkan delapan buah kombinasi seperti pada Tabel 5.
Dalam rangka memilih kombinasi alternatif IPAL, maka dilakukan penjumlahan nilai 𝐶𝐶 𝑖 pada setiap kombinasi. Sebagai contoh perhitungan
Total 𝐶𝐶 𝐾22 = 0,553 + 0,550 + 0,604 + 0,586 = 2,29 Berdasarkan total nilai 𝐶𝐶 𝑖 tersebut diperoleh kombinasi IPAL yang direkomendasikan untuk dibangun yakni kombinasi K22 yang berisi alternatif IPAL2, IPAL3, IPAL4 dan IPAL6 atau kombinasi K24 yang berisi alternatif IPAL2, IPAL3, IPAL5 dan IPAL6.
Tabel 5. Kombinasi alternatif lokasi IPAL dan Total CC i Kombinasi Anggota IPAL Total 𝐶𝐶 𝑖 Peringkat K12 IPAL1, IPAL3, IPAL4, dan IPAL6 1,99 3 K13 IPAL1, IPAL3, IPAL4, dan IPAL7 1,90 4 K14 IPAL1, IPAL3, IPAL5, dan IPAL6 1,99 3 K15 IPAL1, IPAL3, IPAL5, dan IPAL7 1,90 4 K22 IPAL2, IPAL3, IPAL4, dan IPAL6 2,29 1 K23 IPAL2, IPAL3, IPAL4, dan IPAL7 2,21 2 K24 IPAL2, IPAL3, IPAL5, dan IPAL6 2,29 1 K25 IPAL2, IPAL3, IPAL5, dan IPAL7 2,21 2
Masing-masing  IPAL  dalam  kombinasi  melayani  IKM  terdekat  selama  jumlah  limbah  yang dialokasikan  ke  IPAL  tidak  melebihi  kapasitas  maksimum  IPAL  sebesar  45m 3. .  Proses  alokasi  dilakukan secara  manual  dengan  memperhatikan  jarak  terdekat.  Sebagai  contoh  pada  kombinasi  K22  terdapat  lokasi alternatif IPAL2, IPAL3, IPAL4, dan IPAL6. Selanjutnya IPAL2 akan melayani IKM nomor 1, 2, 3, 4, 5,  6, 8, 9, 10, 11, dan 12, karena kesebelas IKM tersebut adalah IKM yang jaraknya terdekat dengan IPAL2 dan jika jumlah estimasi limbah cair diakumulasi tidak melebihi 45m 3 . Demikian hanya untuk IPAL3 melayani IKM nomor 7, 14, 17, 20, 22, 23, 24, 25, 28, 34, dan 35, kemudian IPAL4 melayani IKM nomor 13, 16, 18, 19, 21, 26, 27, 29, 30, 31, 32, 33, 36, dan IPAL6 melayani IKM nomor 15, 37, 38, 39, 40, dan 41.

## 4. Simpulan
Metode Fuzzy TOPSIS telah digunakan dalam pemilihan lokasi IPAL komunal. Empat lokasi IPAL yang direkomendasikan dibangun adalah IPAL2, IPAL3, IPAL6 dan IPAL4 atau IPAL5. Keempat IPAL tersebut diestimasikan dapat melayani penanganan limbah cair dari 41 IKM tahu-tempe di Kelurahan Mojosongo, Kota Surakarta. Penelitian lanjutan dalam pemilihan lokasi IPAL komunal bagi IKM perlu mengkaji penggunaan kriteria teknis yang lebih detail. Sebagai contoh, perlu  digunakan data struktur tanah, atau data kemiringan lokasi IKM terlayani oleh suatu IPAL sehingga pengaliran limbah cukup memanfaatkan gravitasi atau tidak menggunakan  mesin  pompa.  Dengan  demikian  aspek  biaya  yang  tidak  dikaji  dalam  penelitian  ini  dapat dimasukkan sebagai salah satu pertimbangan.

## Daftar Pustaka
Anshori,  Y.  (2012). Pendekatan  Triangular  Fuzzy  Number  dalam  Metode  Analytic  Hierarchy Process . Paper presented at the FORISTEK: Forum Teknik Elektro dan Teknologi Informasi. SNI 7826:2012  Unit Penghasil Biogas dengan Tangki Pencerna (Digester) Tipe Kubah Tetap dari Beton (2012).
Bellman,  R.  E.,  &  Zadeh,  L.  A.  (1970).  Decision-Making  in  a  Fuzzy  Environment. Management science, 17 (4), B-141-B-164.
Cheng, C.-H., Yang, K.-L., & Hwang, C.-L. (1999). Evaluating Attack Helicopters by AHP Based on Linguistic Variable Weight. European journal of operational research, 116 (2), 423-435. Chu,  T.-C.  (2002).  Facility  Location  Selection  using  Fuzzy  TOPSIS  Under  Group  Decisions. International  journal  of  uncertainty,  fuzziness  and  knowledge-based  systems,  10 (06),  687- 701.
Fajri, P. Y. N. (2013). Pemodelan Spasial untuk Penentuan Lokasi Instalasi Pengolahan Air Limbah (IPAL) Batik di Kota Pekalongan, Jawa Tengah. Institut Pertanian Bogor, Bogor. Guitouni, A., & Martel, J.-M. (1998). Tentative Guidelines to Help Choosing an Appropriate MCDA Method. European journal of operational research, 109 (2), 501-521. Guo, S., & Zhao, H. (2015). Optimal Site Selection of Electric Vehicle Charging Station by Using Fuzzy TOPSIS Based on Sustainability Perspective. Applied Energy, 158 , 390-402. Hwang,  C.-L.,  &  Yoon,  K.  (1981).  Methods  for  Multiple  Attribute  Decision  Making Multiple attribute decision making (pp. 58-191): Springer. Ishizaka, A., & Nemery, P. (2013). Multi-Criteria Decision Analysis: Methods and Software : John Wiley & Sons.
Kahraman, C., Ertay, T., & Büyüközkan, G. (2006). A Fuzzy Optimization Model for QFD Planning Process  Using  Analytic  Network  Approach. European  journal  of  operational  research, 171 (2), 390-411.
Karimi,  A.,  Mehrdadi,  N.,  Hashemian,  S.,  Nabi-Bidhendi,  G.  R.,  &  Tavakkoli-Moghaddam,  R. (2011).  Using  of  The  Fuzzy  TOPSIS  and  Fuzzy  AHP  Methods  for  Wastewater  Treatment Process Selection. International journal of academic research, 3 (1).
Kaswinarni, F. (2007). Kajian Teknis Pengolahan Limbah Padat dan Cair Industri Tahu Studi Kasus Industri  Tahu  Tandang  Semarang,  Sederhana  Kendal  dan  Gagak  Sipat  Boyolali. Program Pasca Sarjana Universitas Diponegoro.
Kusuma, H., Priyandari, Y., Suletra, I. W., & Jauhari, W. A. (2017). Penentuan Kriteria Pemilihan Lokasi  IPAL  Bersama  Industri  Tahu  Tempe  di  Kelurahan  Mojosongo  dengan  Pendekatan Fuzzy AHP. Paper presented at  the Seminar Nasional  Teknik  Industri (SNTI) dan Seminar Nasional Terpadu Keilmuan Teknik Industri (SATELIT).
Mende, J. C., Kumurur, V. A., & Moniaga, I. L. (2015). Kajian Sistem Pengelolaan Air Limbah pada Permukiman  di  Kawasan  Sekitar  Danau  Tondano  (Studi  Kasus:  Kecamatan  Remboken Kabupaten Minahasa). SABUA, 7 (1), 395-406.
Menteri  Perindustrian.  (1989). Surat  Keputusan  Menteri  Perindustrian  Nomor  291/M/SK/10/1989 tentang  Tata  Cara  Perizinan  dan  Standar  Teknis .    Jakarta:  Kementerian  Perindustrian Republik Indonesia.
Raliby,  O.,  Rusdjijati,  R.,  &  Rosyidi,  I.  (2008). Pengolahan  Limbah  Cair  Tahu  Menjadi  Biogas sebagai  Bahan  Bakar  Alternatif  pada  Industri  Pengolahan  Tahu .  Laporan  Akhir  Kegiatan Fasilitasi  Riset  Unggulan  Daerah  2008  Badan  Penelitian  dan  Pengembangan  Pemerintah Provinsi Jawa Tengah. Lembaga Penelitian Pengembangan dan Pengabdian pada Masyarakat Universitas Muhammadiyah Magelang.
Sadzali, I. (2010). Potensi Limbah Tahu sebagai Biogas. Jurnal UI Untuk Bangsa Seri Kesehatan, Sains, dan Teknologi, 1 (12), 62-69.
Said, N. I., Indriatmoko, H., Raharjo, N., & Herlambang, A. (2017). Teknologi Pengolahan Limbah Tahu-Tempe dengan Proses Biofilter Anaerob dan Aerob, Kelompok Teknologi Pengelolaan Air  Bersih  dan  Limbah  Cair.      Retrieved  16  Januari  2017,  2017,  from http://www.kelair.bppt.go.id/Sitpa/Artikel/Limbahtt/limbahtt.html
Saleh,  R.,  Selintung,  M.,  &  Barkey,  R.  A.  (2013).  Kelayakan  Penerapan  Pengolahan  Air  Limbah Domestik  Sistem  Terpusat  dan  Lokasi  Lahan  Basah  Buatan  di  Kota  Kendari. e_journal Program Pascasarjana Universitas Hasanuddin .
Samsuhadi. (2012). Tata Cara Pemilihan Lokasi IPLT dan IPAL dengan Menggunakan Sistem Skor. Jurnal  Teknologi  Lingkungan  Badan  Pengkajian  dan  Penerapan  Teknologi  (BPPT) (Edisi Khusus Hari Lingkungan Hidup), 157-168.
Wayan  Suletra,  I.,  Priyandari,  Y.,  &  Jauhari,  W.  A.  (2018).  Capacitated  set-covering  model considering the distance objective and dependency of alternative facilities. IOP Conference Series:  Materials  Science  and  Engineering,  319 ,  012072.  doi:  10.1088/1757- 899x/319/1/012072
Wicaksono, M. (2017, 17 Mei 2017). Manfaatkan Biogas dari Air Limbah Tahu. KOMPAS . Yong, D. (2006). Plant Location Selection Based on Fuzzy TOPSIS. The International Journal  of Advanced Manufacturing Technology, 28 (7-8), 839-844.

## Appendix A
Tabel A1. Deskripsi kriteria dan skala penilaian yang digunakan
Kriteria Subkriteria Deskripsi data subkriteria Teknis (T) T1 Jarak lokasi IPAL ke sumber limbah Data kuantitatif menggunakan satuan meter. T2 Ketinggian lokasi IPAL Data objektif menggunakan satuan dpl. T3 Resiko bahaya banjir Data subjektif menggunakan skala ini.: 10 : Bebas banjir 5   : Banjir bisa ditangani 0   : Banjir tidak bisa ditangani T4 Jumlah IKM ditampung Jumlah IKM yang memasok limbah. T5 Kemiringan lahan rata rata Nilai dalam persen dihitung dengan rumusan : %K = Depan / Samping *100 Depan adalah selisih ketinggian lokasi IPAL terhadap ketinggian saluran pipa utama (jalan). Samping adalah jarak lokasi IPAL ke saluran pipa utama tersebut..
Data berikut ini sebagai skala:
10 :  0% - 2% 7   :  3% - 7% 5   :  8% - 15% 3   :  16% - 25% 0   :  > 25% Administratif (N) N1 Tata guna lahan Menggunakan skala: 10 : Tanah kosong 7   : Tanah di pinggir sungai 3   : Perkebunan 0   : Tanah dengan bangunan N2 Legalitas lahan Data objektif menggunakan skala.: 10 :  Tanah milik pemerintah 7   : Tanah milik pengusaha IKM tahu-tempe 3   : Tanah milik perorangan non-industri 0 : Tanah milik swasta bukan IKM tahu-tempe Sosial (S) S1 Penerimaan masyarakat Data subjektif yang diperoleh dari responden IKM. Menggunakan skala linguistik (TFN) pada Tabel 2. S2 Komitmen IKM berkontribusi terhadap biaya perawatan Data subjektif yang diperoleh dari responden IKM. Menggunakan skala linguistik (TFN) pada Tabel 2. S3 Komitmen IKM mematuhi SOP penyaluran limbah Data subjektif yang diperoleh dari responden IKM. Menggunakan skala linguistik (TFN) pada Tabel 2 S4 Perizinan usaha IKM Data subjektif yang diperoleh dari responden IKM. Menggunakan skala linguistik (TFN) pada Tabel 2 S5 Jumlah rumah tangga disuplai biogas Data jumlah rumah tangga atau IKM yang mendapat saluran biogas dengan maksimal jarak 200 meter dari IPAL. Tabel A2. Profil alternatif lokasi untuk kriteria administrasi dan teknis
Subkriteria Administratif Subkriteria Teknis Alternatif N1 N2 T1 (meter) T2 (Dpl) T3 T4 (IKM) T5 (%) IPAL1 Tanah kosong Milik pemerintah 176,73 97 Bebas banjir 11 4,00 IPAL2 Tanah kosong Milik pemerintah 129,00 97 Bebas banjir 11 20,00 IPAL3 Tanah kosong Milik pengusaha IKM tahu-tempe 57,27 98 Bebas banjir 11 0,00 IPAL4 Tanah dengan bangunan Milik pengusaha IKM tahu-tempe 45,23 98 Bebas banjir 13 0,00 IPAL5 Tanah kosong Milik perorangan non-industri 45,31 99 Bebas banjir 13 0,00 IPAL6 Tanah kosong Milik pengusaha IKM tahu-tempe 178,67 100 Bebas banjir 6 -6,67 IPAL7 Tanah kosong Milik pengusaha IKM tahu-tempe 78,83 103 Bebas banjir 6 40,00

## Appendix B

## Tabel B1. Data matrik keputusan
Alt S1 S2 S3 S4 S5 N1 N2 T1 T2 T3 T4 T5 l m U l m u L M u l m U IPAL1 0,62 0,80 0,90 0,31 0,50 0,69 0,32 0,50 0,68 0,12 0,32 0,51 10 10 10 176,73 97 10 11 7 IPAL2 0,62 0,80 0,90 0,31 0,50 0,69 0,32 0,50 0,68 0,12 0,32 0,51 25 10 10 129,00 97 10 11 3 IPAL3 0,64 0,80 0,92 0,60 0,75 0,90 0,50 0,66 0,82 0,20 0,39 0,58 15 10 7 57,27 98 10 11 10 IPAL4 0,60 0,77 0,89 0,55 0,71 0,87 0,55 0,71 0,87 0,11 0,29 0,48 20 0 7 45,23 98 10 13 10 IPAL5 0,60 0,77 0,89 0,55 0,71 0,87 0,55 0,71 0,87 0,11 0,29 0,48 20 10 3 45,31 99 10 13 10 IPAL6 0,62 0,79 0,90 0,53 0,71 0,85 0,50 0,67 0,83 0,09 0,29 0,49 20 10 7 178,67 100 10 6 7 IPAL7 0,62 0,79 0,90 0,53 0,71 0,85 0,50 0,67 0,83 0,1 0,3 0,5 15 10 7 78,83 103 10 6 0 Tabel B2. Hasil transformasi data objektif pada matrik keputusan
Alt S1 S2 S3 S4 S5 N1 N2 T1 T2 T3 T4 T5 l m u l m U l m u l m u IPAL1 0,62 0,80 0,90 0,31 0,50 0,69 0,32 0,50 0,68 0,12 0,32 0,51 0,40 1,00 1,00 0,26 0,94 1,00 0,85 0,70 IPAL2 0,62 0,80 0,90 0,31 0,50 0,69 0,32 0,50 0,68 0,12 0,32 0,51 1,00 1,00 1,00 0,35 0,94 1,00 0,85 0,30 IPAL3 0,64 0,80 0,92 0,60 0,75 0,90 0,50 0,66 0,82 0,20 0,39 0,58 0,60 1,00 0,70 0,79 0,95 1,00 0,85 1,00 IPAL4 0,60 0,77 0,89 0,55 0,71 0,87 0,55 0,71 0,87 0,11 0,29 0,48 0,80 0,00 0,70 1,00 0,95 1,00 1,00 1,00 IPAL5 0,60 0,77 0,89 0,55 0,71 0,87 0,55 0,71 0,87 0,11 0,29 0,48 0,80 1,00 0,30 1,00 0,96 1,00 1,00 1,00 IPAL6 0,62 0,79 0,90 0,53 0,71 0,85 0,50 0,67 0,83 0,09 0,29 0,49 0,80 1,00 0,70 0,25 0,97 1,00 0,46 0,70 IPAL7 0,62 0,79 0,90 0,53 0,71 0,85 0,50 0,67 0,83 0,09 0,29 0,49 0,60 1,00 0,70 0,57 1,00 1,00 0,46 0,00

## Tabel B3. Data matrik keputusan berbobot
Alt S1 S2 S3 S4 S5 N1 N2 T1 T2 T3 T4 T5 l m u l m U L m u l m u IPAL1 0,02 0,03 0,04 0,03 0,05 0,07 0,03 0,05 0,06 0,01 0,03 0,05 0,04 0,10 0,14 0,01 0,06 0,08 0,06 0,04 IPAL2 0,02 0,03 0,04 0,03 0,05 0,07 0,03 0,05 0,06 0,01 0,03 0,05 0,11 0,10 0,14 0,02 0,06 0,08 0,06 0,03 IPAL3 0,03 0,03 0,04 0,06 0,08 0,09 0,05 0,06 0,08 0,02 0,04 0,05 0,06 0,10 0,10 0,04 0,06 0,08 0,06 0,01 IPAL4 0,02 0,03 0,04 0,06 0,07 0,09 0,05 0,07 0,08 0,01 0,03 0,04 0,08 0,00 0,10 0,05 0,06 0,08 0,07 0,05 IPAL5 0,02 0,03 0,04 0,06 0,07 0,09 0,05 0,07 0,08 0,01 0,03 0,04 0,08 0,10 0,04 0,05 0,06 0,08 0,07 0,05 IPAL6 0,02 0,03 0,04 0,05 0,07 0,09 0,05 0,06 0,08 0,01 0,03 0,04 0,08 0,10 0,10 0,01 0,06 0,08 0,03 0,05 IPAL7 0,02 0,03 0,04 0,05 0,07 0,09 0,05 0,06 0,08 0,01 0,03 0,04 0,06 0,10 0,10 0,03 0,06 0,08 0,03 0,03 Tabel B4. Solusi ideal positif dan solusi ideal negatif
Solusi Ideal S1 S2 S3 S4 S5 N1 N2 T1 T2 T3 T4 T5 A+ 0,04 0,09 0,08 0,05 0,11 0,10 0,14 0,05 0,06 0,08 0,07 0,05 A- 0,02 0,03 0,03 0,01 0,04 0,00 0,04 0,01 0,06 0,08 0,03 0,01

## Tabel B5. Matrik untuk perhitungan jarak ideal positif
Alt d + s + S1 S2 S3 S4 S5 N1 N2 T1 T2 T3 T4 T5 IPAL1 0,008 0,043 0,037 0,028 0,063 0,000 0,000 0,036 0,004 0,000 0,011 0,014 0,243 IPAL2 0,008 0,043 0,037 0,028 0,000 0,000 0,000 0,032 0,004 0,000 0,011 0,015 0,116 IPAL3 0,007 0,019 0,023 0,022 0,042 0,000 0,042 0,010 0,003 0,000 0,011 0,035 0,114 IPAL4 0,008 0,023 0,019 0,029 0,021 0,101 0,042 0,000 0,003 0,000 0,000 0,000 0,101 IPAL5 0,008 0,023 0,019 0,029 0,021 0,000 0,099 0,000 0,002 0,000 0,000 0,000 0,101 IPAL6 0,008 0,024 0,023 0,030 0,021 0,000 0,042 0,036 0,002 0,000 0,038 0,000 0,106 IPAL7 0,008 0,024 0,023 0,030 0,042 0,000 0,042 0,021 0,000 0,000 0,038 0,015 0,127

## Tabel B6. Matrik untuk perhitungan jarak ideal negatif
Alt d -- s -- S1 S2 S3 S4 S5 N1 N2 T1 T2 T3 T4 T5 IPAL1 0,008 0,024 0,022 0,025 0,000 0,101 0,099 0,000 0,000 0,000 0,027 0,021 0,080 IPAL2 0,008 0,024 0,022 0,025 0,063 0,101 0,099 0,005 0,000 0,000 0,027 0,020 0,143 IPAL3 0,009 0,045 0,034 0,030 0,021 0,101 0,057 0,026 0,001 0,000 0,027 0,000 0,140 IPAL4 0,008 0,042 0,039 0,023 0,042 0,000 0,057 0,036 0,001 0,000 0,038 0,035 0,154 IPAL5 0,008 0,042 0,039 0,023 0,042 0,101 0,000 0,036 0,001 0,000 0,038 0,035 0,154 IPAL6 0,008 0,040 0,035 0,024 0,042 0,101 0,057 0,000 0,002 0,000 0,000 0,035 0,150 IPAL7 0,008 0,040 0,035 0,024 0,021 0,101 0,057 0,016 0,004 0,000 0,000 0,020 0,129