## Strategi Optimasi Jaringan Distribusi Sampah Organik di Tangerang Selatan

## Optimization Strategy of Organic Waste Distribution Network in South Tangerang
Didin Jamaludin*
Program Studi Magister Manajemen, Fakultas Ekonomi dan Manajemen, IPB University E-mail: jamaludindidin92@gmail.com
Heti Mulyati
Program Studi Magister Manajemen, Fakultas Ekonomi dan Manajemen, IPB University E-mail: heti@apps.ipb.ac.id
Alim Setiawan Slamet
Program Studi Magister Manajemen, Fakultas Ekonomi dan Manajemen, IPB University E-mail: alimss@apps.ipb.ac.id

## ABSTRACT
South Tangerang City is the youngest city that officially separated from the Tangerang Regency in 2008. Area of South Tangerang City 147,19 km 2 or 1,63 percent from the area of Banten Province with the widest area of Pondok Aren  subdistrict  with  an  area  of  2.988  hectares.  While  administratively,  South  Tangerang  City  has  7  sub-districts namely  Pamulang,  Setu,  Ciputat,  East  Ciputat,  Serpong,  North  Serpong  and  Pondok  Aren,  and  has  54  villages. Optimizing the distribution network of organic waste supply chain can be formulated in Vehicle Routing Problem (VRP) model. Variants of VRP include Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP) can be used as a model in optimizing the waste transport route and the determination of the fastest route for the transport process of organic waste in all intermediate transfer points spread in South Tangerang city. The results of this research formulate some models of optimization organic waste transport routes in each sub-district in South Tangerang city. As in Setu district there is one  optimum  route,  Serpong  district  there  are  7  optimum  route,  Pamulang  district  have  6  optimum  route,  Ciputat district have 3 optimum route, East Ciputat District have 1 optimum route, Pondok Aren district have 4 optimum route, North Serpong there are 2 optimum routes.
Keywords : Capacitated Vehicle Routing Problem(CVRP), organic waste lane optimization, Vehicle Routing Problem (VRP), waste transporter truck.

## ABSTRAK
Kota Tangerang Selatan merupakan kota termuda yang resmi memisahkan diri dari Kabupaten Tangerang tahun 2008. Luas wilayah Kota Tangerang Selatan 147,19 (km 2 ) atau sebesar 1,63 persen dari luas wilayah Provinsi Banten dan  wilayah  terluas  yaitu  kecamatan  Pondok  Aren  luas  2.988  ha.  Sedangkan  secara  administratif  Kota  Tangerang Selatan memiliki 7 kecamatan yaitu kecamatan Pamulang, Setu, Ciputat, Ciputat Timur, Serpong, Serpong Utara dan Pondok Aren, serta memiliki 54 kelurahan. Optimasi jaringan distribusi rantai pasok sampah organik diformulasikan dalam model Vehicle Routing Problem (VRP). Variasi VRP diantaranya Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP) bisa digunakan sebagai model dalam mengoptimumkan rute pengangkutan sampah dan penentuan rute tercepat bagi proses  pengangkutan  sampah  organik  disemua  TPS  yang  tersebar  di  Kota  Tangerang  Selatan.  Hasil  penelitian  ini merumuskan beberapa model optimasi rute pengangkutan sampah organik pada setiap kecamatan di Kota Tangerang Selatan. Seperti pada Kecamatan Setu terdapat satu rute optimum, Kecamatan Serpong 7 rute optimum, Kecamatan Pamulang 6 rute optimum, Kecamatan Ciputat 3 rute optimum, Kecamatan Ciputat Timur 1 rute optimum, Kecamatan Pondok Aren 4 rute optimum, dan Serpong Utara terdapat 2 rute optimum
Kata Kunci : Capacitated Vehicle Routing Problem , Optimasi jalur sampah organik, Vehicle Routing Problem , truk pengangkut sampah.
*Corresponding author
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 13 No. 4, Desember 2022, 371-383

## PENDAHULUAN
Sampah menjadi salah satu masalah yang sering muncul dibeberapa negara berkembang. Peningkatan produksi sampah rumah tangga, usaha catering, restoran, hotel, supermarket, pasar modern  dan  tradisional  berdampak  pada  kenaikan  volume  sampah  organik  di  Tempat Pembuangan Sementara (TPS). Diperkirakan jumlah penduduk indonesia ditahun 2025 mencapai 270 juta jiwa,  sehingga  akan  menghasilkan  sampah  sekitar  130.000  ton/hari.  Selain  itu,  setiap tahunnya  volume  sampah  selalu  meningkat  disertai  dengan  perkembangan  pembangunan perumahan yang mengakibatkan timbulnya berbagai masalah diantaranya penyusutan tata ruang, kepadatan  pemukiman,  dan  tercemarnya  lingkungan  (Kemen  LH,  2014).  Sehingga  adanya korelasi antara peningkatan populasi penduduk dengan kenaikan volume sampah dari aktivitas masyarakat  dalam    menghasilkan  sampah,  baik  sampah  organik  maupun  sampah  non  organik. Penanganan sampah di indonesia telah diatur dalam Peraturan Pemerintah No. 81 Tahun 2012. Peraturan ini menjelaskan tentang Tempat Pengolahan Sampah Terpadu (TPST) seperti kegiatan pengumpulan, pemilahan, penggunaan ulang, pendauran ulang, dan pengolahan sampah dalam proses kegiatan akhir.
Kegiatan  pengelolaan  sampah  organik  dapat  memberikan  manfaat  dan  keuntungan  bagi pemerintah, pelaku usaha pengelolaan sampah, dan masyarakat. Hasil pengolahan sampah dapat dijadikan sebagai sumber penghasilan serta dapat membatu pemerintah dalam penanggulangan masalah persampahan. Menurut Undang-undang Nomor 18 Tahun 2008 tentang (a) pengelolaan sampah  yang  terkait  dengan  pertambahan  penduduk  dan  perubahan  konsumsi  masyarakat menimbulkan bertambahnya volume, jenis, dan karakteristik sampah yang semakin beragam. (b) pengelolaan sampah yang selama ini belum sesuai dengan metode dan teknik pengelolaan sampah berwawasan lingkungan sehingga menimbulkan dampak negatif terhadap kesehatan masyarakat dan lingkungan, (c) sampah telah menjadi permasalahan nasional sehingga pengelolaanya perlu dilakukan  secara  komprehensif  dan  terpadu  dari  hulu ke  hilir  agar  dapat  memberikan  manfaat secara ekonomi, sehat bagi masyarakat, dan aman bagi lingkungan, serta dapat mengubah perilaku masyarakat.

## Gambar 1. Komposisi sampah di Indonesia berdasarkan jenis Sumber: Kementrian Lingkungan Hidup dan Kehutanan (2017)
Pertumbuhan penduduk yang terus meningkat mengakibatkan tata ruang semakin terbatas dan kenaikan volume sampah menjadi meningkat khususnya sampah organik. Setiap harinya Kota Tangerang Selatan menghasilkan timbunan sampah sebesar 928,52 m 3 /hari (Dinas Lingkungan Hidup  Kota  Tangerang  Selatan,  2019).  Maka  diperlukan  sebuah  model  pengoptimasian  rute pengangkutan  sampah  organik  di  Kota  Tangerang  Selatan.  Model  pengoptimalan  rute pengangkutan  sampah  organik  ini  diharapkan  bisa  membantu  Dinas  Lingkungan  Hidup  Kota Tangerang selatan dalam menangani pengangkutan sampah organik. Model pengoptimalan yang terbentuk  diharapkan  dapat  membantu  untuk  meminimumkan  jarak  tempuh  kendaraan  pada proses  pengangkutan  sampah  organik,  dengan  menggunakan  model Vehicle  Routing  Problem (VRP) .
60 14 4,3 5,5 9 3,5 Sales 0 10 20 30 40 50 60 70 Organik Plastik Logam
Karet Kertas Kain
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 13 No. 4, Desember 2022, 371-383
Model Vehicle Routing Problem (VRP) adalah permasalahan opimasi kombinatorial pada Integer  Linear  Programming dalam  menentukan  rute  optimum  yang  dilalui  kendaraan  dengan tujuan meminimumkan biaya, jarak, dan waktu tempuh. Pada penelitian ini formulasi yang dibuat yaitu  model  optimasi Capaciated  Vehicle  Routing  Problem (CVRP)  dengan  bantuan software LINGO 18.0. Menurut Toth dan Vigo (2002) pada permasalahan VRP terdapat batasan yang harus dipenuhi,  diantaranya  (a) setiap  kendaraan  harus  memulai  rute  perjalanan dari TPA, (b)  setiap TPS  hanya  akan  dilayani  satu  kali  oleh  satu  kendaraan,  (c)  setiap  TPS  mempunyai  sejumlah permintaan  yang  harus  dipenuhi,  (d)  setiap  kendaraan  memiliki  batas  kapasitas  angkut,  (e) pengangkutan sampah organik tidak terjadi subrute untuk setiap kendaraan.

## Tinjauan Pustaka
Manajemen Logistik
Kondisi pasar global saat ini mengharuskan semua produk mempunyai nilai tambah serta harga  yang  relatif  lebih  murah  dan  terjangkau  oleh  semua  pelanggan.  Sehingga  perusahaan manufaktur  terpaksa  harus  berinvestasi  memperbaiki  sistem  logistik  agar  lebih  ramping  (lean supply chain). Penelitian logistik dalam rantai pasok lebih mengarah pada aspek operasional dan keuangan serta masalah umum tentang manajemen persediaan, optimalisasi jaringan, tata letak fasilitas, lokasi, dan peramalan kebutuhan (Sachan & Datta, 2005). Menurut Rushton et al. (2010) logistik  merupakan  kegiatan  penting  dalam  pengelolaan  sumber  bahan  baku  dan  sumber  daya manusia  yang  dapat  mempengaruhi  perekonomian  nasional  secara  luas.  Ross  (2015) mengemukakan  modern  logistik  menjadi  pilihan  penting  bagi  perusahaan  dalam  menangani sumber daya yang semakin kompetitif, memungkinkan setiap pelaku bisnis dapat membuat nilai tambah produk tanpa terkendala oleh jarak dan letak geografis, memungkinkan pengiriman secara cepat serta biaya murah dan efisien, dan menghubungkan setiap mitra usaha.
Logistik secara umum mengelola pergerakan maupun perubahan bahan baku dari pemasok ke  pelanggan  akhir.  selain  itu,  kegiatan  logistik  juga  mengelola  aliran  balik  bahan  baku  dari pelanggan  ke  pemasok  asal  seperti  pemprosesan  ulang  ataupun  pembuangan  (Zaroni,  2017). merupakan  aktifitas  distribusi  yang  melibatkan  pengembalian  produk,  pengurangan  sumber sampah  dalam  menjaga  kelestarian,  daur  ulang,  subtitusi,  penggunaan  ulang,  pembuangan, renovasi, perbaikan, memproduksi ulang sebuah produk.
Vehicle Routing Problem (VRP) Vehicle  Routing  Problem (VRP)  sering  digunakan  dalam  beberapa  perencanaan  untuk proses pengambilan keputusan, seperti menentukan rute optimum dalam kegiatan pengangkutan sampah  dari  TPS  ke  TPA  dan  masalah-  masalah  yang  berkaitan  dengan  jalur  dan  rute pengangkutan. Vehicle  Routing  Problem menggunakan  istilah  depot  untuk  titik  awal keberangkatan dan node untuk titik jemput pengangkutan Karena tujuan Vehicle Routing Problem adalah mengoptimumkan rute jalur pengangkutan, maka VRP sederhana bisa digambarkan seperti berikut (Sarker & Charles, 2008):
1. Setiap kendaraan berangkat dari depot dan mengunjungi semua titik lokasi jemput barang lalu kembali lagi ke depot awal.
2. Setiap loksi titik jemput hanya dikunjungi satu kali oleh setiap kendaraan.
3. Setiap kendaraan tidak boleh melebihi kapasitas dari kendaraan
4. Menyelesaikan masalah penentuan rute teroptimum dalam pengangkutan dari lokasi depot ke titik jemput.
Strategi Optimasi Distribusi
Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP) adalah problem dalam menentukan rute dari K kendaraan independent yang melayani setiap pelanggan I ∈ N = {1,....,n} pada beberapa lokasi yang  berbeda.  Untuk  setiap  kendaraan  memiliki  kapasitas  angkut  yang  identik  C,  dan  setiap pelanggan memiliki demand d i- sehingga tiap pelanggan akan dikunjungi tepat satu kali dan total demand  tiap  rute  tidak  boleh  melebihi  kapasitas  angkut  kendaraan.  Dalam Vehicle  Routing Problem (VRP) setiap kendaraan berangkat dari depot pusat {0}, dan kembali ke depot semula. Pengantaran dilakukan dengan ongkos total minimum yaitu c ij ≥ 0, menunjukan biaya angkut dari i ke j , untuk 0 ≤ i ; j ≤ n . Maka struktur biaya akan simetris dimana c ij = c ij dan c ij = 0. Sehingga
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 13 No. 4, Desember 2022, 371-383
setiap  pelanggan i mempunyai  permintaan/ demand d i dan  kendaraan  dengan  kapasitas  C  telah tersedia.  Dikarenakan  kapasitas  kendaraan  terbatas,  maka  kendaraan  harus  secara  periodik kembali ke depot untuk reloading dan tidak diperbolehkan untuk membagi delivery ke pelanggan (Yulia & Singgih, 2012).
Integrasi sistem logistik yaitu pengelolaan logistik yang menjamin kelancaran arus barang secara efektif dan efisien dengan biaya rendah serta pelayanan secara responsip. Menurut Mulyadi (2011) untuk mencapai sistem logistik yang terintegrasi perusahaan harus mengembangkan rantai pasok yang efektif dan efisien dengan menggunakan konsep Supply Chain Management (SCM) yang  berbasis  pada  sinkronisasi,  integrasi  dan  kolaborasi  berbagai  pihak  terkait  dalam  tatanan kelembagaan organisasi yang efektif serta didukung oleh pelaku penyedia jasa logistik terpercaya dan profesional. Integrasi rantai pasok adalah penomena global secara nyata dalam persaingan bisnis yang berdampak pada keuntungan perusahaan. Selain itu, meningkatnya penekanan pada integrasi antar anggota rantai pasok akan menciptakan sebuah mekanisme baru dalam membantu suatu  organisasi  untuk  mengkoordinasikan  aliran  produk,  informasi,  dan  jasa  melalui  rantai pasok.
Jaringan Distribusi
Saluran distribusi yaitu istilah yang digunakan dalam menggambarkan cara sebuah produk atau kumpulan produk yang secara fisik dipindahkan, atau didistribusikan dari tempat produksi menuju  konsumen.  Pada  umumnya  produk    langsung  disalurkan  pada  gerai  ritel,  toko  dan langsung  ke  konsumen  (Rushton et  al .,  2010).  Sedangkan  menurut  Hovav et  al .  (2017)  pusat distribusi  mempunyai  peranan  untuk  mengoptimalkan  penyaluran  produk  pada  setiap  toko, meminimalkan  biaya  logistik  dengan  menghubungkan  semua  sistem  transportasi  dan  gudang dipusat distribusi dalam pengelolaan stok produk. Selain itu, dapat menyalurkan produk secara rutin dan memastikan permintaan secara tepat waktu.
Transportasi adalah aktivitas memindahan, menggerakan, mengalihkan, dan mengangkut barang (muatan) dari tempat satu ke tempat lain dengan tujuan tertentu. Berdasarkan Peraturan Pemerintah  No.  8  Tahun  2011  tentang  angkutan  multimoda  yaitu  angkutan  barang  dengan menggunakan paling sedikit dua (2) moda angkutan yang berbeda atas dasar satu kontrak sebagai dokumen an  gkutan multimoda kesuatu tempat yang digunakan untuk penyerahan barang kepada penerima barang angkutan multimoda. Menurut Kengpol dan Tuammee (2014) terdapat empat (4) tujuan angkutan multitmoda yaitu (1) biaya transportasi yang tidak melebihi batas penggunaan anggaran yang telah ditetapkan, (2) jadwal transportasi yang tidak melebihi waktu tunggu yang telah disepakati, (3) mengurangi dampak lingkungan dengan meminimalkan aktivitas jangkauan transportasi yang ditetapkan dan (4) mengurangi risiko tranportasi multimoda dengan mengurangi biaya  dan  waktu  tunggu.  Menurut  Albab  (2016)  risiko  trasportasi  darat  terbagi  menjadi  tiga kategori yaitu faktor alam (bencana), teknologi, dan human error . Ketiga risiko tersebut harus dianalisis kedalam security plan, dimana didalamnya terdapat berbagai informasi mengenai titik mana saja yang menjadi titik kritis. Anggaranie (2017) transportasi perkotaan mempunyai tujuan yang  luas  membentuk  suatu  kota  dengan  sistem  transportasi  yang  berjalan  dengan  baik, mempunyai pengaturan rute lalu lintas yang tepat, jalan-jalan yang sesuai dengan fungsinya, dan perlengkapan lalu lintas yang memadai.
Pemetaan  Jalur Logistik
Pentingnya  mengetahui  pemetaan  jalur  logistik  yaitu  untuk  mengetahui  jumlah  pasokan bahan baku dan menentukan tempat tujuan pengiriman. Selain itu, terdapat beberapa faktor yang terhubung melebihi satu rantai nilai (Shalihy, 2017). Penggunaan transportasi melalui jalan raya menjadi salah satu penopang jalannya ekonomi suatu negara dikarenakan dapat mendistribusikan berbagai komoditas keberbagai daerah. Perencanaan yang tepat mengenai penentuan strategi dan pemetaan risiko harus menjadi perhatian perusahaan untuk memastikan sistem yang dibuat dapat berjalan dengan baik (Albab, 2016). Untuk menganalisis alokasi optimal dari sumber bahan baku diperlukan  pemodelan  dengan  input  fungsi  kendala  pada  setiap  jenis  produk.  Selain  itu,  dapat mengetahui setiap produk yang berkontribusi besar terhadap tingkat pendapatan perusahaan serta mengetahui produk apa saja yang kurang menguntungkan bagi perusahaan jika diproduksi (Asrina & Migunani, 2013).
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO),
Vol. 13 No. 4, Desember 2022, 371-383

## METODE PENELITIAN
Jenis data dalam penelitian ini meliputi data primer dan data sekunder.  Data primer adalah data  yang  diambil  dari  objek  penelitian  secara  langsung  melaui  pengamatan  (observasi), melakukan wawancara pertama: Pada Kepala Bidang Persampahan bagian pengangkutan sampah Dinas  Lingkungan  Hidup  (DLH)  Kota  Tangerang  Selatan  Volume  sampah  Kota  Tangerang Selatan, jumlah armada pengangkut sampah, lokasi tempat pengumpulan sampah, dan kegiatan penanggulangan sampah, kedua: kepada pengelola pasar dan pengelola usaha rumah makan dan resto yang ada dikawasan Tangerang Selatan Kapasitas sampah organik, biaya angkut sampah, dan  jenis  sampah  organik  ketiga:  kepada  petugas  pengangkutan  sampah  pasar  Jenis  sampah organik  yang  ada  dipasar,  jarak  pasar  ke  Tempat  Pemrosesan  Akhir  (TPA),  dan  waktu pengangkutan  sampah.  Sedangkan  data  sekunder  yaitu  data  yang  sudah  tersedia  dari  berbagai sumber  literatur  dan  internet  maupun  sumber  lain  yang  terkait  tentang  konsep  optimasi  rantai pasok. Selain itu, data juga diperoleh dari hasil penelitian terdahulu, jurnal ilmiah, buku, dokumen dari Dinas Lingkungan Hidup (DLH) Kota Tangerang Selatan.
Metode analisis yang digunakan dalam penelitain ini adalah analisis deskriptif kuantitatif dan kualitatif. pengolahan dan analisis data menggunakan analisis deskriptif. Berdasarkan pada tujuan penelitian strategi optimasi jaringan distribusi rantai pasok sampah organik di Tangerang Selatan , maka digunakan pemodelan Vehicle Routing Problem (VRP). Variasi VRP diantaranya Capacitated  Vehicle  Routing  Problem  (CPRV)  yaitu  salah  satu  variasi  VRP  dengan  kendala kapasitas kendaraan, setiap kendaraan yang melayani konsumen diharuskan mempunyai batasan kapasitas  sehingga  kendaraan  dalam  satu  rute  tergantung  pada  kapasitasnya  Toth  dan  Vigo (2002). Menurut Archetti et al. (2016) permasalahan CVRP yaitu pengoptimalan jarak tempuh pengangkutan barang dari depot ke sejumlah konsumen sehingga menghasilkan rute dengan jarak tempuh yang minimum. Model ini termasuk kedalam pemodelan bidang optimasi dengan tujuan mengoptimalkan rute pengangkutan dan pendistribusian barang. Software yang digunakan untuk membantu  penyelesaian  model  ini  adalah  LINGO  18.0.  Data  jarak  antar  TPS  dan  TPA menggunakan bantuan aplikasi Google Maps dan Googe Earth .

## Formulasi Model Matematis CVRP
Model matematis yang dibuat merupakan model yang sudah dimodifikasi dari Lubis et al . (2016), modifikasi dibuat berdasarkan kendala yang dibutuhkan.
a) Himpunan
K = {1,2,... r } = Himpunan Armada A = {2,3,... n } = Himpunan TPS B = {1,2,... n } = Himpunan TPA dan TPS dengan 1 dinyatakan TPA.
b) Indeks
i,j,p = indeks untuk menyatakan TPS dan TPA
k = indeks untuk menyatakan armada
c) Parameter
q i = banyaknya volume sampah di TPS i a k = kapasitas armada k d ij = jarak antara TPS i dan TPS j u ik = variabel tambahan apabila TPS i dikunjungi oleh armada k N = banyaknya armada
d) Variabel Keputusan
X ijk = { 1, 2, jika armada k mengunjungi TPS j setelah TPS i dikunjungi dan selainnya
e) Fungsi Objektif
Fungsi objektif permasalahan ini yaitu meminimumkan jarak tempuh dan rute dalam proses pengangkutan sampah dari TPS ke TPA.
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 13 No. 4, Desember 2022, 371-383

## Minimumkan
∑. 𝑖∈𝐵 ∑. 𝑗∈𝐵 ∑. 𝑘∈𝐾 𝑑 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗𝑘
Kendala Kendala yang harus dipenuhi sebagai berikut : 1. Setiap kendaraan harus berangkat dari TPA.
∑ 𝑥 𝑖𝑗𝑘 = 1, 𝑖 = 0, ∀𝑘 ∈ 𝐾.
𝑗∈𝐵
2. Setiap rute perjalanan kendaraan berakhir di TPA.
∑ 𝑥 𝑖𝑗𝑘 = 1, 𝑗 = 0, ∀𝑘 ∈ 𝐾.
𝑖∈𝐵
3. Setiap TPS akan dikunjungi satu kali oleh setiap armada.
∑ ∑ 𝑋 𝑖𝑗𝑘 = 1, ∀𝑗 ∈ 𝐵,
𝑖∈𝐵 𝑖≠𝑗 𝑘∈𝐾
∑ ∑ 𝑋 𝑗𝑖𝑘 = 1, ∀𝑖 ∈ 𝐵. 𝑗∈𝐵 𝑖≠𝑗 𝑘∈𝐾
4. Setiap armada yang mengunjungi TPS harus meninggalkan TPS tersebut dan mengunjungi TPS lainnya.
∑ 𝑥 𝑖𝑙𝑘
𝑖∈𝐵
𝑖≠𝑗
−   ∑ 𝑥 𝑙𝑗𝑘 𝑗∈𝐵 𝑗≠𝑝 = 0, ∀𝑙 ∈ 𝐵, ∀𝑘 ∈ 𝐾.
5. Volume  sampah  dari  setiap  TPS  yang  dikunjungi  oleh  Armada  tidak  boleh  melebihi kapasitas.
∑ 𝑑 𝑗 ∑ 𝑥 𝑖𝑗𝑘 ≤ 𝑄 𝑘 , ∀𝑘 ∈ 𝐾,
𝑖∈𝐵 𝑖≠𝑗 𝑗∈𝐵
6. Mencegah terjadinya subrute untuk setiap kendaraan 𝑢 𝑖𝑘 − 𝑢 𝑗𝑘 + 𝑁𝑥 𝑖𝑗𝑘 ≤ 𝑁 − 1, ∀𝑖, 𝑗 ∈ 𝐵, 𝑘 ∈ 𝐾 𝑑 𝑖 ≤ 𝑢 𝑖𝑘 ≤ 𝑁, ∀𝑖, 𝑗 ∈ 𝐵, 𝑘 ∈ 𝐾 7. Variabel keputusan 𝑥 𝑖𝑗𝑘 merupakan integer biner.
𝑥 𝑖𝑗𝑘 ∈ {0,1}, ∀𝑖, 𝑗 ∈ 𝐵,
𝑘 ∈ 𝐾

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Kota  Tangerang  Selatan  merupakan  kota  termuda  yang  resmi  memisahkan  diri  dari Kabupaten Tangerang pada tahun 2008. Luas wilayah Kota Tangerang Selatan 147,19 kilometer persegi (km 2 ) atau sebesar 1,63 persen dari luas wilayah Provinsi Banten dengan wilayah terluas yaitu  kecamatan  Pondok  Aren  dengan  luas  2.988  ha.  Sedangkan  secara  administratif  Kota Tangerang  Selatan  memiliki  7  kecamatan  yaitu  kecamatan  Pamulang,  Setu,  Ciputat,  Ciputat Timur, Serpong, Serpong Utara dan Pondok Aren, serta memiliki 54 kelurahan.
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO),
Vol. 13 No. 4, Desember 2022, 371-383
Tabel 1. Jumlah Penduduk Kota Tangerang Selatan Tahun 2010 – 2017 Kecamatan Jumlah Penduduk (Jiwa) 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 Setu 66.667 69.391 72.170 75.002 77.881 80.811 83.777 86.783 Serpong 138.177 144.378 150.736 157.252 163.915 170.731 177.677 184.761 Pamulang 287.955 296.915 305.909 314.931 323.957 332.984 341.967 350.923 Ciputat 193.369 199.807 206.293 212.824 219.384 225.974 232.559 239.152 Ciputat Timur 179.792 184.391 188.957 193.484 197.960 202.386 206.729 211.003 Pondok Aren 305.073 316.988 329.103 341.416 353.904 366.568 379.354 392.284 Serpong Utara 127.471 134.232 141.237 148.494 155.998 163.755 171.749 179.993 Kota Tangerang Selatan 1298504 1346102 1394405 1443403 1492999 1543209 1593812 1644899
Sumber: Badan Pusat Statistik (BPS) Kota Tangerang Selatan (2017)
Berdasarkan data BPS Kota Tangerang Selatan 2017 bahwa pada kurun waktu tahun 2010 sampai  dengan  2017  ada  penambahan  jumlah  penduduk  di  Kota  Tangerang  Selatan  sebesar 346.395 jiwa. Pada tahun 2017 jumlah penduduk Kota Tangerang Selatan sebanyak 1.644.899 jiwa sehingga terjadi pertumbuhan penduduk sekitar 26,67 persen atau mencapai 3,81 persen dari rata-rata  pertahun  (BPS  Kota  Tangerang  Selatan,  2017).  Dari  data  diatas  dapat  dikatakan  laju pertumbuhan  penduduk  Kota  Tangerang  Selatan  termasuk  kategori  tinggi  di  Provinsi  Banten bahkan menduduki peringkat nomor dua sebagai kota terpadat kawasan Provinsi Banten.

## Proyeksi Timbunan Sampah di Tangerang Selatan
Setiap  keluarga  di  Kota  Tangerang  Selatan  menghasilkan  sampah  antara  0,8  kg  sampai dengan  2  kg  sampah  perharinya  (Dinas  Lingkungan  Hidup  Tangerang  Selatan,  2019).  Jumlah sampah  yang  dihasilkan  penduduk  Kota  Tangerang  Selatan  tersaji  dalam  persentase  Tabel  2 dibawah ini.
Tabel 2. Identifikasi jenis sampah Kota Tangerang Selatan
Jenis Sampah Persentase (%) Sampah Organik 43,39 Sampah Non Organik 26,52 Sampah Bahan Berbahaya dan Beracun (Sampah B3) 14,45 Sampah Lainnya 15,64 Total 100
Sumber: Dinas Lingkungan Hidup Tangerang Selatan 2019
Jumlah sampah yang dihasilkan di Kota Tangerang Selatan setiap harinya tergolong tinggi yaitu  mencapai  928,52  m 3 /hari.  Penumpukan  sampah  akan  menjadi  masalah  yang  serius  bagi pemerintahan Kota Tangerang Selatan, maka harus ada strategi dalam penanganan penumpukan sampah. Sampah organik menjadi salah satu sampah tertinggi yang dihasilkan di Kota Tangerang Selatan, industri atau usaha penghasil sampah organik yaitu pasar tradisional dan modern, serta usaha rumah makan dan resto. Dinas Lingkungan Hidup Kota Tangerang Selatan memiliki 5 jenis armada yang beroperasi untuk pengangkutan  sampah, yaitu Kontainer Armroll dengan volume 6 m 3 , Dump truck sampah volume 9 m 3 , Pick up sampah volume 3 m 3 , Truck sweeper volume 6 m 3 , dan Motor roda tiga volume 1,5 m 3 , rinciannya dapat dilihat pada Tabel 3 berikut.
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 13 No. 4, Desember 2022, 371-383
Tabel 3. Armada Pengangkut Sampah DLH Kota Tangerang Selatan 2019
Jenis Armada Kapasitas Kendaraan (M 3) Jumlah Kendaraan Kapasitas x Jumlah Kendaraan Kontainer Armroll 6 30 180 Dump Truk Sampah 9 15 135 Pick Up Sampah 3 10 30 Truk Sweeper 6 1 6 Motor Roda Tiga 1,5 10 15
Sumber: Dinas Lingkungan Hidup Tangerang Selatan 2019
Implementasi model Vehicle Routing Problem (VRP) pada optimasi jalur pengangkutan sampah organik di Kota Tangerang Selatan
Implementasi model simulasi jalur optimal menggunakan data jarak antar lokasi TPA dan TPS, jumlah volume timbunan sampah di TPS dan jumlah kendaraan yang digunakan. Setelah model matematis diformulasikan menjadi bentuk integer linear programming kemudian langkah selanjutnya  diproses  menggunakan  bantuan software LINGO  18.0.  maka  akan  dihasilkan  rute pengangkutan  sampah  organik  di  tiap  kecamatan  sehingga  dapat  meminimumkan  total  jarak tempuh kendaraan dalam pengambilan sampah organik di Kota Tangerang Selatan.

## Tabel 4. Hasil penentuan rute optimal Kecamatan Setu
Kendaraan Rute yang terbentuk Akumulasi Jarak Tempuh (Km) Akumulasi Muatan(m 3 ) A 0→2→1→0 23,1 15
Tabel  4  menunjukkan  hasil  penyelesaian  model  optimasi  rute  pengangkutan  sampah organik di Kecamatan Setu terdapat satu jalur optimal satu rute optimum, jarak 23,1 km, muatan 15 m 3 , Gambar  model optimasi rute penangkutan sampah organik di Kecamatan Setu terdapat dalam gambar dibawah.
Gambar 2. Model optimasi jalur pengangkutan sampah organik di Kecamatan Setu.
Gambar 2 menunjukkan penyelesaian model optimasi rute pengangkutan sampah organik di Kecamatan Setu yang terdapat satu rute yang optimal.
Tabel 5. Hasil penentuan rute optimal Kecamatan Serpong
Kendaraan Rute yang terbentuk Akumulasi Jarak Tempuh (km) Akumulasi Muatan (m 3 ) A 0→2→1→4→0 31,9 27 B 0→3→0 24,6 6 C 0→5→7→0 20,4 9 D 0→6→0 10,4 3 E 0→9→8→0 12,6 9 F 0→10→0 8,6 27 G 0→11→0 14,4 3
Tabel  5  menunjukkan  hasil  penyelesaian  model  optimasi  rute  pengangkutan  sampah organik di Kecamatan Serpong terdapat tujuh jalur optimal yaitu yaitu rute ke-1 jarak 31,9 km, muatan 27 m 3 , rute ke-2 jarak 24,6 km, muatan 6 m 3 , rute ke-3 jarak 20,4 km, muatan 9 m 3 , rute ke-4 jarak 10,4 km, muatan 3 m 3 , rute ke-5 jarak 12,6 km, muatan 9 m 3 , rute ke-6 jarak 8,6 km,
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 13 No. 4, Desember 2022, 371-383
muatan 27 m 3 , rute ke-7 jarak 14,4 km  muatan 3 m 3. Gambar model optimasi rute penangkutan sampah organik di Kecamatan Serpong terdapat dalam gambar dibawah.
Gambar 3. Model optimasi jalur pengangkutan sampah organik di Kecamatan Serpong
Gambar 3 menunjukkan penyelesaian model optimasi rute pengangkutan sampah organik di Kecamatan  Serpong  yaitu  terdapat  tujuh  rute  yang  sudah  dioptimasi  berdasarkan  jarak  dan timbunan sampah dititik penjemputan.

## Tabel 6. Hasil penentuan rute optimal Kecamatan Pamulang
Kendaraan Rute yang terbentuk Akumulasi Jarak Tempuh (Km) Akumulasi Muatan A 0→1→2→0 20,3 18 B 0→3→0 20,2 3 C 0→4→0 20,6 3 D 0→6→0 22,4 3 E 0→7→0 25,2 3 F 0→  9→8→5→0 29,3 18
Tabel  6  menunjukkan  hasil  penyelesaian  model  optimasi  rute  pengangkutan  sampah organik  di  Kecamatan  Pamulang  terdapat  enam  jalur  optimal  yaitu rute  ke-1  jarak  20,3  km, muatan 18 m 3 ,  rute ke-2 jarak 20,2 km, muatan 3 m 3 , rute ke-3 jarak 20,6 km, muatan 3 m 3 , rute ke-4 jarak 22,4 km, muatan 3 m 3 , rute ke-5 jarak  25,2 km, muatan 3 m 3 , rute ke-6 jarak 29,3 km, muatan  18  m 3 .  Gambar  model  optimasi  rute  penangkutan  sampah  organik  di  Kecamatan Pamulang terdapat dalam gambar dibawah.
Gambar 4. Model optimasi jalur pengangkutan sampah organik di Kecamatan Pamulang.
Gambar 4 menunjukkan penyelesaian model optimasi rute pengangkutan sampah organik di Kecamatan Pamulang yaitu terdapat enam rute yang sudah dioptimasi berdasarkan jarak dan timbunan sampah dari dititik penjemputan.
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 13 No. 4, Desember 2022, 371-383
Tabel 7. Hasil penentuan rute optimal Kecamatan Ciputat Kendaraan Rute yang terbentuk Akumulasi Jarak Tempuh (Km) Akumulasi Muatan A 0→1→4→6→9→8→7→0 56,1 66 B 0→3→2→0 36,5 18 C 0→5→0 21,6 3
Hasil  penyelesaian  model  optimasi  rute  pengangkutan  sampah  organik  di  Kecamatan Ciputat terdapat tiga jalur optimal yaitu rute ke-1 jarak 56,1 km, muatan 66 m 3 , rute ke-2 jarak 36,5  km,  muatan  18  m 3 ,  rute  ke-3  jarak  21,6  km,  muatan  3  m 3 .  Gambar  model  optimasi  rute penangkutan sampah organik di Kecamatan Ciputat terdapat dalam gambar dibawah.
Gambar 5. Model optimasi jalur pengangkutan sampah organik di Kecamatan Ciputat.
Gambar 5 menunjukkan penyelesaian model optimasi rute pengangkutan sampah organik di  Kecamatan  Ciputat  yaitu  terdapat  tiga  rute  yang  sudah  dioptimasi  berdasarkan  jarak  dan timbunan sampah dari dititik penjemputan.

## Tabel 8. Hasil penentuan rute optimal Kecamatan Ciputat Timur
Kendaraan Rute yang terbentuk Akumulasi Jarak Tempuh (Km) Akumulasi Muatan A 0→1→3→2→0 44 21
Hasil  penyelesaian  model  optimasi  rute  pengangkutan  sampah  organik  di  Kecamatan Ciputat  Timur  terdapat  satu  jalur  optimal  yaitu  jarak  44  km,  muatan  21  m 3 .  Gambar  model optimasi rute penangkutan sampah organik di Kecamatan Ciputat Timur terdapat dalam gambar dibawah.
Gambar 6. Model optimasi jalur pengangkutan sampah organik di Kecamatan Ciputat Timur.
Gambar 6 menunjukkan penyelesaian model optimasi rute pengangkutan sampah organik di Kecamatan Ciputat Timur yaitu terdapat satu rute yang optimal.
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO),
Vol. 13 No. 4,
Desember 2022, 371-383
Tabel 9. Hasil penentuan rute optimal Kecamatan Pondok Aren Kendaraan Rute yang terbentuk Akumulasi Jarak Tempuh (Km) Akumulasi Muatan A 0→1→0 32,8 6 B 0→2→0 28,4 3 C 0→5→8→6→0 33 12 D 0→7→3→4→0 32,1 12
Hasil  penyelesaian  model  optimasi  rute  pengangkutan  sampah  organik  di  Kecamatan Pondok Aren terdapat empat jalur optimal yaitu rute ke-1 jarak 32,8 km, muatan 6 m 3 , rute ke-2 jarak 28,4 km, muatan 3 m 3 , rute ke-3 jarak 33 km, muatan 12 m 3 , rute ke-4 jarak 32,1 km, muatan 12 m 3 . Gambar  model optimasi rute penangkutan sampah organik di Kecamatan Pondok Aren terdapat dalam gambar dibawah.
Gambar 7. Model optimasi jalur pengangkutan sampah organik di Kecamatan Pondok Aren.
Gambar 7 menunjukkan penyelesaian model optimasi rute pengangkutan sampah organik di Kecamatan Pondok Aren yaitu terdapat empat rute yang optimal.

## Tabel 10. Hasil penentuan rute optimal Kecamatan Serpong Utara
Kendaraan Rute yang terbentuk Akumulasi Jarak Tempuh (Km) Akumulasi Muatan A 0→2→1→4→0 35,2 27 B 0→3→0 16 3
Hasil  penyelesaian  model  optimasi  rute  pengangkutan  sampah  organik  di  Kecamatan Serpong Utara terdapat dua jalur optimal yaitu rute ke-1 jarak 35,2 km, muatan 27 m 3 , rute ke-2 jarak  16  km,  muatan  3  m 3 .  Gambar  model  optimasi  rute  penangkutan  sampah  organik  di Kecamatan Serpong Utara terdapat dalam gambar dibawah.
Gambar 8. Model optimasi jalur pengangkutan sampah organik di Kecamatan Serpong Utara.
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 13 No. 4, Desember 2022, 371-383
Gambar  8  diatas  menunjukkan  penyelesaian  model  optimasi  rute  pengangkutan  sampah organik  di  Kecamatan  Serpong  Utara  yaitu  terdapat  dua  rute  yang  optimal,  dimana  semua kendaraan berangkat dari depot yang berada di TPA, kemudian menuju titik jemput disetiap TPS dan kembali lagi ke TPA.

## KESIMPULAN
Optimasi  jaringan  distribusi  rantai  pasok  sampah  organik  dapat  diformulasikan  dalam model Vehicle Routing Problem (VRP). Variasi VRP diantaranya Capacitated Vehicle Routing Problem (CPRV) yaitu salah satu variasi dengan kendala tentang kapasitas kendaraan, jadi setiap kendaraan yang melayani konsumen diharuskan mempunyai batasan kapasitas kendaraan dalam satu rute atau ritasi. Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP) bisa digunakan sebagai model dalam  mengoptimumkan  rute  pengangkutan  sampah  dan  penentuan  rute  tercepat  bagi    proses pengangkutan  sampah  organik  disemua  TPS  yang  tersebar  di  Kota  Tangerang  Selatan  dengan asumsi  tidak  terjadi  kemacetan  disetiap  jalur  yang  dilalui  kendaraan.  Hasil  penelitian  ini merumuskan beberapa model optimasi rute pengangkutan sampah organik pada setiap kecamatan di Kota Tangerang Selatan. Seperti pada Kecamatan Setu terdapat satu rute optimum, jarak 23,1 km, muatan 15 m 3 , Kecamatan Serpong 7 rute optimum yaitu rute ke-1 jarak 31,9 km, muatan 27 m 3 , rute ke-2 jarak 24,6 km, muatan 6 m 3 , rute ke-3 jarak 20,4 km, muatan 9 m 3 , rute ke-4 jarak 10,4 km, muatan 3 m 3 , rute ke-5 jarak 12,6 km, muatan 9 m 3 , rute ke-6 jarak 8,6 km, muatan 27 m 3 , rute ke-7 jarak 14,4 km muatan 3 m 3 . Kecamatan Pamulang 6 rute optimum yaitu rute ke-1 jarak 20.3 km,  muatan 18 m 3 , rute ke-2 jarak 20.2 km,  muatan 3 m 3 , rute ke-3 jarak 20.6 km, muatan 3 m 3 , rute ke-4 jarak 22,4 km, muatan 3 m 3 , rute ke-5 jarak 25,2 km, muatan 3 m 3 , rute ke-6 jarak 29.3 km, muatan 18 m 3 . Kecamatan Ciputat 3 rute optimum, rute ke-1 jarak 56.1 km, muatan 66 m 3 , rute ke-2 jarak 36,5 km,  muatan 18 m 3 , rute ke-3 jarak 21,6 km, muatan 3 m 3 . Kecamatan Ciputat Timur 1 rute optimum jarak 44 km, muatan 21 m 3 . Kecamatan Pondok Aren 4 rute optimum, rute ke-1 jarak 32,8 km, muatan 6 m 3 , rute ke-2 jarak 28,4 km, muatan 3 m 3 , rute ke-3  jarak  33  km,  muatan  12  m 3 ,  rute  ke-4  jarak  32,1  km,  muatan  12  m 3 dan  Serpong  Utara terdapat  2  rute  optimum  yaitu  rute  ke-1  jarak  35,2  km,  muatan  27  m 3 ,  rute  ke-2  jarak  16  km, muatan 3 m 3 .

## DAFTAR PUSTAKA
Albab, M. U. (2016). Keamanan Transportasi : Potensi Ancaman dan Strategi Menghadapinya [internet]. [diunduh 2017 November 20]. Tersedia pada:
http://www.SupplyChainIndonesia.com
Anggaranie G. Bongkar Muat Pengangkutan Barang dalam Trasnportasi Perkotaan [internet].
[diunduh 2017 November 20]. Tersedia pada: http://www.SupplyChainIndonesia.com Archetti,  C.,  Savelsbergh,  M.,  &  Speranza,  G.  (2016).  The  vehicle  routing  problem  with occasional drivers. European Journal of Operational Research . doi:10.1016/j.ejor.2016.03.049.
Asrina,  L.,  &  Migunan.  (2013).  Pengambilan  Keputusan  Alokasi  Sumber  Daya  Produksi Menggunakan Linear Programing. Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi , 4(1), 17- 33.
[BPS]  Badan  Pusat  Stastistik.  2017.  Jumlah  Penduduk  Kota  Tangerang  Selatan  Berdasarkan Kecamatan. [Internet]. [diunduh 2018 November 24]. Tersedia pada: https://tangselkota.bps.go.id/statictable.html.
Hovav,  S.,  &  Herbon,  A.  (2017).  Prioritizing  high-risk  sub-groups  in  a  multi-manufacturer vaccine distribution program. The International Journal of Logistics Management , 28(2), 311-331.)
Kengpol, A., & Tuammee, S. (2014). The Development of a Framework for Route Selection in Multimodal Trasportation. The International Journal of Logistics Management , 25(3), 581- 610.
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO),
Vol. 13 No. 4, Desember 2022, 371-383
[Kemen LH] Kementerian Lingkungan Hidup. (2014). Hari peduli sampah 2014 Indonesia bersih 2020 [internet].  [diunduh  2018  Maret  2].  Tersedia  pada: http://www.menlh.go.id/hari- peduli-sampah-2014-indonesia-bersih-2020/.
[Kemensetneg] Kementrian Sekertariat Negara. (2012). Peraturan Pemerintah Nomor 81 Tahun 2012 tentang Pengelolaan Sampah Rumah Tangga dan Sampah sejenis Sampah Rumah Tangga . Jakarta: Kemensetneg.
Lubis,  H.  A.  R.,  Maulana,  A.,  &  Frazila,  R.  B.  (2016).  Penerapan  Konsep  Vehicle  Routing Problem dalam kasus Pengangkutan Sampah di Perkotaan. Jurnal Teknik Sipil , 1(2), 213- 222.
Mulyadi, D. (2011). Pengembangan Sistem Logistik yang Efisien dan Efektif dengan Pendekatan Supply Chain Management . Jurnal Riset Industri , 5(3), 275-282.
Pemerintah  Republik  Indonesia.  (2011). Peraturan  Pemerintah  No  8  Tahun  2011  tentang angkutan multitoda sebagai angkutan barang dengan menggunakan paling sedikit dua (2) moda angkutan yang berbeda atas dasar satu kontrak . Jakarta: Pemerintahan RI.
Ross, D. F. (2015). Distribution Planing and Control : Managing in The Era of Supply Chain Management. 3 rd Edition. New York: Springer.
Rushton,  A.,  Croucher,  P.,  &  Baker,  P.  (2010). The  Handbook  of  Logistics  &  Distribution Management. 4 th Edition.  New Delhi: Replika Press Pvt. Ltd.
Sachan, A., & Datta, S. (2005). Review of Supply Chain Management and Logistics Research . International Journal of Physical Distribution & Logistics Management , 35(9), 664 – 705. Sarker, R. A., & Charles, S. N. (2008). Optimization Modelling: A Practical Introduction . New York: CRC Pr. Shalihy,  W.  (2017). Pemetaan  Rantai  Pasok  Bawang  Merah  dan  Potensi  Penerapan  Gudang Pendingin di Tingkat Kabupaten . Bogor: Institut Pertanian Bogor.
Toth, P., & Vigo, D. (2002). An overview of vehicle routing problems. Di dalam: Toth P, Vigo D, editor. The Vehicle Routing Problem . Philadelphia: SIAM. Yulia, & Singgih, M. L. (2012). Optimasi Produksi dan Distribusi di Perusahaan Gas Cair dengan Menggunakan Linear Programming dan  Algoritma Cross Entropy . Jurnal Teknik ITS, 1, 557-560.
Zaroni.  (2017). Reverse  Logistik [internet].  [diunduh  2017  November  20].  Tersedia  pada: http://www.SupplyChainIndonesia.com.