analisis kesesuaian penambahan tempat pembuangan …

Analisis Kesesuaian

Penambahan Tempat

Pembuangan Sementara (TPS)

di Kota Denpasar Menggunakan

Sistem Informasi Geografisby Agus Muliantara

Submission date: 01-Feb-2018 10:32AM (UTC+0700)

Submission ID: 909555068

File name: paper_2.pdf (645.78K)

Word count: 4115

Character count: 25140

ISSN : 2302-450X

PROSIDING PERTEMUAN DAN PRESENTASI KARYA ILMIAH

BALI, 28 JULI 2017

PEMBICARA UTAMA SEMINAR PARALEL DENGAN TEMA

“Internet of Things (IoT) & Big Data : Teknologi, Tantangan dan Peluang”

Dr. Nyoman Putra Sastra, ST.,MT.

Nugroho Gito

PENYUNTING AHLI Dr. Anak Agung Istri Ngurah Eka Karyawati, S.Si,M.Eng.

Dr. H. Agus Zainal Arifin,S.Kom.,M.Kom.

Dr. I Ketut Gede Suhartana,S.Kom.,M.Kom

Dr.techn. Ahmad Ashari,M.Kom.

PELAKSANA SEMINAR

PELINDUNG Rektor Universitas Udayana, Bali

PENANGGUNG JAWAB Dekan Fakultas MIPA Universitas Udayana

Ketua Program Studi Teknik Informatika, FMIPA Universitas Udayana

PANITIA I Gede Oka Gartria Atitama, S.Kom., M.Kom.

Gst. Ayu Vida Mastrika Giri,S.Kom., M.Cs. Luh Arida Ayu Rahning Putri, S.Kom.,M.Cs.

Dewa Made Bayu Atmaja Darmawan, S.Kom., M.Cs. I Putu Gede Hendra Suputra, S.Kom., M.Kom.

I Gede Arta Wibawa,S.T., M.Cs. I Made Widiartha, S.Si., M.Kom.

I Gusti Agung Gede Arya Kadyanan, S.Kom., M.Kom. I Gst. Ngurah Anom Cahyadi Putra, S.T., M.Cs.

I Wayan Supriana, S.Si.,M.Cs. Dra. Luh Gede Astuti, M.Kom

Dr. I Ketut Gede Suhartana, S.Kom.M.Kom Dr. A.A. I. N. Eka Karyawati, S.Si.,M.Eng.

I Gede Santi Astawa, S.T., M.Cs. Made Agung Raharja, S.Si., M.Cs.

Ida Bagus Gede Dwidasmara, S.Kom.,M.Cs. I Komang Ari Mogi, S.Kom., M.Kom.

Ida Bagus Made Mahendra, S.Kom., M.Kom.

KATA PENGHANTAR

Puji syukur kita panjatkan kehadirat Tuhan Yang Maha Esa, atas terselesainya penyusunan Pro-

siding SNATIA 2017 ini. Buku ini memuat naskah hasil penelitian dari berbagai bidang kajian yang telah

direview oleh pakar di bidangnya dan telah dipresentasikan dalam acara Seminar SNATIA tahun 2017

pada tanggal 28 Juli 2017 di Universitas Udayana kampus Bukit Jimbaran, Badung, Bali.

Kegiatan SNATIA 2017 merupakan agenda tahunan Program Studi Teknik Informatika, Jurusan

Ilmu Komputer, Universitas Udayana. SNATIA 2017 mengambil tema “Internet of Things (IoT) & Big Da-

ta : Teknologi, Tantangan dan Peluang” dengan pembicara utama seminar yang terdiri dari pakar-

pakar peneliti dan pemerhati di bidang Teknologi Informasi, Internet of Things (IoT), dan Big Data.

Meskipun kegiatan seminar dan pendokumentasian naskah dalam prosiding ini telah dipersiap-

kan dengan baik, namun kami menyadari masih banyak kekurangannya. Panitia memohon maaf yang

sebesar-besarnya atas kekurangan yang ada. Kritik dan saran perbaikan sangat kami harapkan untuk

penyempurnaan di masa mendatang, yang dapat dikirimkan melalui e-mail [email protected].

Kepada semua pihak yang terlibat baik langsung maupun tidak langsung dalam penyelenggaraan sem-

inar dan penyusunan proceeding SNATIA 2017, panitia mengucapkan terima kasih.

Jimbaran, 28 Juli 2017

Panitia SNATIA 2017

DAFTAR ISI

Kata Pengantar

Daftar Isi

Artificial Intelligence

Penentuan Jalur Distribusi Barang Melalui Jalur Laut Menggunakan Algoritma Genetika Ketut Adi Praja Putra, I Gede Arta Wibawa .................................................................................................... 1

Penentuan Range Nilai Besaran Fisis Film Hasil Photo Sinar-X Mammografi Jenis C1, C2, C3, C4 dan C5 Tumor Payudara. Dr. A. A. NGR Gunawan, MT. , Wayan Supardi .............................................................................................. 9

Personal Innovativeness, Social Presence, dan Motivasi Ekstrinsik-Intrinsik dalam Penerimaan Chatbot Asri Oktavianus Ken Manungkarjono, Paulus Insap Santosa, Wahyuni R .......................................................... 14

Bioinformatics

Implementasi Algoritma Genetika pada Rekomendasi Menu Diet Sehat Kadek Eliskarini, I Wayan Santiyasa ............................................................................................................. 21

Cloud Computing

Implementasi Line Chat Bot Rekomendasi Wisata Menggunakan Platform As A Service I Made Adi Susilayasa, I Gede Oka Gartria Atitama ..................................................................................... 29

Otomatisasi Pembuatan Tenant, Network, Dan Vm Pada Openstack I Putu Gede Surya Adiputra Pratama, I Gede Oka Gartria Atitama ............................................................. 35

Penerapan Haversine Formula Pada Line Chat Bot Untuk Mencari Lokasi Terdekat Pada Tempat Wisata Sidin Rahman, I Gede Oka Gartria Atitama .................................................................................................. 41

Penerapan Metode Load Balancing Dengan Algoritma Least Connection Pada Virtual Private Server Cloud Ida Bagus Rathu Eka Surya Wibawa, I Gede Oka Gartria Atitama ............................................................... 48

Computer Vision

Sistem Perhitungan Orang Berbasis Sensor Visual Dalam Lingkup Jaringan Sensor Nirkabel Made Alwin Indraswara, Nyoman Putra Sastra, Dewa Made Wiharta ........................................................ 53

Control Dan Rocotics

Pemilahan Buah Jambu Air Menggunakan Mikrokontroler ATMega328 Dan Sensor LDR I Gede Andika, Christina Purnama Yanti ...................................................................................................... 59

Perancangan Robot Pendeteksi Panas Berbasis Microcontroller Arduino R3 Bayu Putra Segara, I Gede Arta Wibawa ...................................................................................................... 67

Purwa Rupa Pengontrol Mobil Menggunakan Remote Berbasis Controller Board I Gede Tendy Ariyanto, I Gede Arta Wibawa ............................................................................................... 74

Data Mining

Implementasi Algortima C5.0 untuk Memprediksi Tingkat Kelulusan Mahasiswa Study Kasus Program Studi Teknik Informatika Universitas Udayana Kadek Dimas Anggarajaya, I Putu Gede Hendra Suputra ............................................................................. 81

Klasifikasi Kanker Payudara Dengan K-Nearest Neighbor Dan Principal Component Analysis I. K Surya Negara, I Made Widiartha ............................................................................................................ 87

Penentuan Jurusan Calon Mahasiswa Baru Jurusan Ilmu Komputer FMIPA Universitas Udayana Berdasar-kan Nilai Akademik Menggunakan Metode FMADM ELECTRE Fajar Avianto Zainudin, Agus Muliantara, Ariyady Kurniawan..................................................................... 92

Database Management

Implementasi Replikasi Basis Data Pada Private Cloud Computing Gede Ariesta Krisnayana, I Gede Oka Gartria Atitama ................................................................................. 99

Perancangan Sistem Basis Data Terdistribusi Untuk Pendataan Penduduk Di Wilayah Kecamatan Kuta Dengan Metode Fragmentasi Yogi Adi Wardana, I Gusti Agung Gede Arya Kadnyanan ........................................................................... 106

Decision Support System

Perbandingan Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mobil Bekas Dengan Metode Analytic Hierarcy Process Dan Simple Additive Weight I Gede Oka Sudiatmika ............................................................................................................................... 113

Sistem Pemetaan Kakak Dan Adik Asuh Dengan Metode Profile Matching Pada Komunitas Kakak Asuh Bali Ayu Nikki Asvikarini, I Made Widiartha ...................................................................................................... 119

Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Lokasi Pendirian Cabang Minimarket Dengan Menggunakan Metode Analytic Hierarchy Process (Studi Kasus Minimarket Vidya) I Gusti Agung Ngurah Aryadinata, I Made Widiartha ................................................................................. 126

Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Bantuan Bedah Rumah Masyarakat Miskin Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (Studi Kasus: Pemerintah Kabupaten Tabanan) I Gusti Ngurah Bagus Putra Asmara, I Made Widiartha ............................................................................. 133

E-Commerce

Aplikasi E-Tani Sebagai Strategi Peningkatan Kualitas Dan Kesejahteraan Para Petani Eka Suweantara, I Gede Surya Adhi Martana, Agus Suarya, I Made Widiartha ........................................ 142

Rancang Bangun Aplikasi E-Commerce Marketplace Catering Berbasis Web Dengan Fitur “Mix Menu” Cokorda Gede Agung Yudi Dharma Putra, I Putu Gede Hendra Suputra ................................................... 151

Sistem Informasi E-Commerce Pada Maharanie Collection Rendy Praditya Anggara, Ida Bagus Mahendra .......................................................................................... 160

Expert Systems

Pemilihan Tempat Pembuangan Akhir (TPA) Sampah Menggunakan Metode Technique For Others Refer-ence by Similarity to Ideal Solution I Wayan Rudi Edi Astawan, I Made Widiartha ........................................................................................... 166

Penerapan Metode Profile Matching Dalam Perancangan Aplikasi E-Commerce Pada Clothing Line I Gede Wiendu Adi Wiguna, I Gusti Ngurah Anom Cahyadi Putra ............................................................. 174

Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Supplier Barang Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (Studi Kasus PT. Berliando Mitra Abadi) I Putu Septian Arya Candra, I Made Widiartha .......................................................................................... 182

Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Pengajar Dengan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) Study Kasus: Lembaga Bimbingan Belajar XYZ Kadek Aryana Dwi Putra, I Gusti Agung Gede Arya Kadyanan ................................................................... 188

Sistem Seleksi Atlet Woodball Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Ni Kadek Devi Kencana Dwi Merta, I Made Widiartha............................................................................... 195

Human Computer Interaction

Modul Interaktif Pembelajaran Mindstorm NXT Berbasis Augmented Reality Pada Platform Android Gerson Feoh, I Putu Gede Sarjana.............................................................................................................. 204

Information Retrieval

Implementasi Algoritma Stemmer Confix Stripping Pada Teks Bahasa Bali Ida Bagus Wijaya Erlangga, I Gusti Agung Gede Arya Kadyanan ............................................................... 212

Klasifikasi Musik Berdasarkan Genre Menggunakan Metode K-Nearest Neighbour Gst Ayu Vida Mastrika Giri ......................................................................................................................... 217

Information Systems

Analisis Dan Pemetaan Kecocokan Lahan Tanaman Kakao Berbasis Sistem Informasi Geografis (Studi Ka-sus Kabupaten Jembrana) I Gede Agus Wahyudi, Made Agung Raharja ............................................................................................. 223

Analisis Dan Pemetaan Sistem Informasi Geografis Daerah Rawan Kebakaran Hutan Dan Lahan Di Kabu-paten Buleleng Made Gede Amrita Suastika, Ida Bagus Gede Dwidasmara ....................................................................... 231

Analisis Dan Perancangan Sistem Informasi Geografis Daerah Rawan Penyebaran Penyakit Demam Berdarah Dengue Di Kota Denpasar Ni Made Ayudya Puspanegara, I Gusti Agung Gede Arya Kadyanan ......................................................... 238

Analisis Dan Perancangan Sistem Informasi Geografis Kesesuaian Lahan Untuk Tanaman Anggur Di Ka-bupaten Buleleng I Gede Eddy Anjasmara Putra, Made Agung Raharja ................................................................................. 244

Analisis Dan Perancangan Sistem Informasi Geografis Kesesuaian Lahan Untuk Tanaman Jeruk Di Kabu-paten Gianyar I Made Teja Geni Astra, Made Agung Raharja ........................................................................................... 250

Analisis Kesesuaian Penambahan Tempat Pembuangan Sementara (Tps) Di Kota Denpasar Menggunakan Sistem Informasi Geografis Ni Luh Rika Aryanti, Agus Muliantara ......................................................................................................... 258

Analisis Potensi Risiko Tanah Longsor Di Kabupaten Bangli Menggunakan Sistem Informasi Geografis Anak Agung Sri Yuniawati, Ida Bagus Made Mahendra ............................................................................. 267

Analisis Potensi Wilayah Rawan Banjir Menggunakan Aplikasi Sistem Informasi Geografis (Studi Kasus Kota Bima, NTB) Inggit Srie Hartina, I Wayan Supriana......................................................................................................... 274

Aplikasi E-Voting Pemilu Raya Menggunakan Keamanan Secure Hash Algorithm-1 (Sha-1) Berbasis Web I Komang Juniawan Saputra, I Gede Arta Wibawa ..................................................................................... 282

Aplikasi Mobile Hybrid Pencarian Rute Optimum Taksi Menggunakan Algoritma Dijkstra A. A. Gde Ari Sudana, Made Agung Raharja, I Gede Santi Astawa ............................................................ 291

Desain Model Mapping Schema Data Center Pada Central Data Warehouse (Big Data) Untuk Mendukung Integrasi Pelayanan Pasien Rujukan Asuransi Terdistribusi Sudaryanto, Slamet Sudaryanto N ............................................................................................................. 298

Pengujian Tranfromasi Wavelet Haar Dalam Kompresi Citra Digital Andrianus Putut Bagus Triwiyono, I Gede Arta Wibawa ............................................................................ 305

Perancangan Aplikasi E-Template Surat Berbasis Web A. A. Ngurah Agung Permana Agustara, I Komang Ari Mogi ...................................................................... 310

Perancangan Aplikasi Pengaduan Mahasiswa (Udayana Motion) Berbasis Mobile I Putu Yuda Juniantara Putra, I Gusti Ngurah Anom Cahyadi Putra ........................................................... 316

Rancang Bangun Dan Analisa Aplikasi Pengumpulan Point TAK Berbasis Android (Primakara GO) Indra Oktava Rospita, I Putu Satwika ......................................................................................................... 322

Rancang Bangun Sistem Rekomendasi Wisata Di Bali Menggunakan Metode Profile Matching Wira Maharddhika Pradnyanna, I Made Widiartha ................................................................................... 327

Sistem Informasi Geografis Analisis Dan Pemetan Kawasan Rawan Bencana Tanah Longsor Di Kabupaten Bangli Adam Rain Brawijaya, Luh Gede Astuti ...................................................................................................... 336

Sistem Informasi Manajemen Komplain SIMADE Berbasis Web Victor Boy Simamora, Meliana Christianti J ............................................................................................... 343

Sistem Informasi Pengelolaan Data Alumni pada PS. Farmasi FMIPA Udayana I Gede Pramarta Sedana, I Gede Arta Wibawa .......................................................................................... 348

Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mobil Baru Menggunakan Weighted Product (WP) I Made Hariyogi, I Gede Arta Wibawa ........................................................................................................ 356

Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Tempat Wisata Di Bali Munggunakan Metode Profile Match-ing Andrean Susanto, I Made Widiartha .......................................................................................................... 363

Sistem Penentuan Ketua SIC dengan menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) Bryan Wahyu Krishnaputra, I Made Widiartha, Agus Muliantara ............................................................. 371

Sistem Penjadwalan Matakuliah Otomatis Dengan Algoritma Genetika I Kadek Bayu Wana Permana, I Komang Ari Mogi...................................................................................... 380

Web-GIS Model Untuk Integrasi Data Epidemiologi DBD Terdistribusi Sebagai Pendukung Tatakelola Sur-veilance dan Investigasi Wabah Slamet Sudaryanto Nurhendratno, Sudaryanto, Maryani S ...................................................................... 388

Machine Learning

Penerapan Neural Network Backpropagation Untuk Klasifikasi Pada Pengenalan Aktivitas Manusia I Wayan Ariantha Sentanu, I Gede Arta Wibawa ....................................................................................... 394

Multimedia Application

Identifikasi Citra Tanaman Rimpang Berdasarkan Ciri Tekstur Dan Warna Dengan Algoritma K-Nearest Neighbor Luh Gede Ayu Candrawati, I Dewa Made Bayu Atmaja Darmawan .......................................................... 401

Penerapan Metode Noise Reduction Pada Citra Digital Lontar Aksara Bali Made Erna Susanti, I Dewa Made Bayu Atmaja Darmawan ...................................................................... 409

Penerapan Metode Transform Hough Line Untuk Mengidentifikasi Jenis Kendaraan Kadek Dwi Sukri Yanthi, I Dewa Made Bayu Atmaja Darmawan ............................................................... 418

Pengenalan Sandi Semaphore Dengan Metode Findcontour Dan Matchshape Pada Opencv Menggunakan Bahasa Python I Made Anggun Dwiguna, I Dewa Made Bayu Atmaja Darmawan ............................................................. 424

Segmentasi Citra Menggunakan Metode Watershed Transformation Untuk Menghitung Jumlah Ken-daraan Bermotor Geby Noverita Br Sebayang, I Dewa Made Bayu Atmaja Darmawan ........................................................ 431

Sistem Pemeriksaan Lembar Jawaban Komputer Dengan Metode Template Matching Dan Pemrosesan Paralel I Wayan Widarma Putra Pramana, I Gede Arta Wibawa ........................................................................... 440

Sistem Untuk Mendeteksi Nilai Dan Menghitung Uang Koin Menggunakan Transform Hough Circle Ida Ayu Putu Manik Sintiya Dewi, I Dewa Made Bayu Atmaja Darmawan ................................................ 447

Networking and Security

Akuisisi Data Heart Rate Pada Miband Menggunakan Bluetooth Low Energy (BLE) I Kadek Agus Darma Putra, I Gede Oka Gartria Atitama ............................................................................ 454

Analisis Quality Of Service Pada Jaringan Internet Pusat Pemerintahan Kabupaten Badung I Nyoman Arta Jaya, Dewa Made Wiharta, Nyoman Putra Sastra ............................................................. 461

Aplikasi Steganografi Untuk Menyembunyikan Pesan Teks Pada Gambar Dengan Metode Least Signifi-cant Bit (LSB) I Gusti Ngurah Agung Wisnu Arimurti, I Gede Arta Wibawa ..................................................................... 468

Bahasa Pemrograman Python Untuk Pembuatan Aplikasi Packet Sniffer I Putu Kuswara Adi Pradana, I Dewa Made Bayu Atmaja Darmawan ........................................................ 474

Clock Skew Sebagai Dasar Authentifikasi Keamanan Pada Jaringan Sensor Nirkabel Nyoman Dita Krisnabayu, Nyoman Putra Sastra, Komang Oka Saputra, N.M.A.E.D. Wirastuti ................ 481

Hybrid Network Untuk Pengembangan Internet Of Things Wadarman Jaya Telaumbanua, Nyoman Putra Sastra, Dewa Made Wiharta .......................................... 488

Implementasi High Availability Cluster Guna Mengurangi Downtime Server Studi Kasus Sintask.com

Almer Hafiz Wandalaksana, I Wayan Supriana .......................................................................................... 496

Otomatisasi Konfigurasi Mikrotik Router Menggunakan Software Ansible I Made Bayu Swastika, I Gede Oka Gartria Atitama ................................................................................... 503

Penerapan Snmpv3 Pada Network Performance Monitoring Solarwinds System Studi Kasus Pt. Freeport Indonesia Barneci Henderika Nuboba, I Komang Ari Mogi......................................................................................... 512

Perancangan Aplikasi Keamanan Data Transaksi Elektronik Pada Rfid Di Koprasi Serba Guna Dengan Menggunakan Algoritma Rsa Sidin Rahman, I Ketut Gede Suhartana ...................................................................................................... 519

Perancangan Pengamanan Sms Gateway Dengan Algoritma Rsa Di Pt Xl I Gede Bendesa Aria Harta, I Ketut Gede Suhartana .................................................................................. 528

Perancangan Sistem Tanda Tangan Digital Dalam Transaksi Berbasis Online Pada Pt Asiana Menggunakan Algoritma Rsa William Ulrich Innocentius Sitinjak, I Ketut Gede Suhartana ..................................................................... 534

Prototype Smart Building Data Center berbasis Jaringan Sensor Nirkabel I Made Sastra Dwikiarta, Nyoman Putra Sastra, Dewa Made Wiharta ..................................................... 539

Rancang Bangun Jaringan Internet Menggunakan Simulasi Jaringan Network Simulator 3 Di Desa Berangbang I Komang Vijaya Adhyatma, I Gede Oka Gartria Atitama ........................................................................... 546

Sistem Monitoring Private Cloud Computing Pada Openstack Menggunakan Ceilometer Made Darma Narayana, I Gede Oka Gartria Atitama ................................................................................ 552

Uji Performa Parallel Processing Pada Pengamanan Citra Digital Faisal Achmad Failusufi, I Gede Arta Wibawa ............................................................................................ 560

Pattern Recognition

Komparasi Deteksi Tepi Canny Dan Watershed Transformation Untuk Segmentasi Area Manuskrip Dalam Citra Lontar Aksara Bali I Wayan Juliandika, I Dewa Made Bayu Atmaja Darmawan ...................................................................... 566

Semantic Web

Rancang Bangun Fitur Pencarian Data Akademik Menggunakan Parser Noise Disposal I Gusti Agung Gede Agung Surya Kusuma, I Gede Santi Astawa ................................................................ 573

Software and Web Engineering

Game Edukatif “Rare Melajah” Media Pembelajaran Calistung Bahasa Bali Berbasis Multimedia Interaktif Pada Android Ni Luh Devi Lingga Pratiwi, Andrean Susanto, I Made Widiartha .............................................................. 580

Pemodelan Dan Simulasi Antrian Pelayanan Pembuatan E-Ktp Pada Kantor Camat Denpasar Selatan Mohammad Rizky Ramadhani Adam, Ida Bagus Made Mahendra ........................................................... 587

Perancangan Sistem Absensi Pengenalan Wajah Pada Perangkat Android Menggunakan Metode Fisher-face Dan Menggunakan Gps Untuk Mendeteksi Lokasi Absensi Iin Masdiana, I Gusti Agung Gede Arya Kadyanan ..................................................................................... 594

Rancang Bangun Aplikasi Alarm Monitoring (Almont) Untuk Penjadwalan Tindakan Medis Pasien Rawat Inap Berbasis Mobile Ni Luh Devi Lingga Pratiwi, I Made Widiartha ............................................................................................ 599

Analisis Kesesuaian Penambahan Tempat Pembuangan Sementara (TPS) di Kota Denpasar

Menggunakan Sistem Informasi GeografisNi Luh Rika Aryanti1, Agus Muliantara2

1,2Jurusan Ilmu Komputer, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Udayana

Bukit [email protected]

[email protected]

Abstrak—

Aktivitas manusia tidak terlepas dari kegiatan yang menghasilkan limbah berupa sampah. Seiring dengan peningkatan

penduduk di kota Denpasar, persampahan menjadi masalah yang tidak dapat diabaikan. Jumlah timbulan sampah

yang tidak terkendali menyebabkan kapasitas TPS mencapai batas maksimum. Jika dibiarkan, masalah ini akan

menimbulkan permasalahan baru yaitu dapat merusak tatanan kota Denpasar. Hal ini dapat diatasi dengan penentuan

kesesuaian penambahan sarana TPS pada lokasi yang tepat berdasarkan kondisi lingkungan kota Denpasar. Indonesia

telah memiliki tata cara teknik operasional pengelolaan sampah perkotaan. Ketentuan tersebut dituangkan dalam SNI

19-2454-2002 tentang tata cara sebagai pegangan bagi perencana dan pelaksana yang bergerak di dalam pengelolaan

sampah perkotaan. Sehingga dilakukan analisis penentuan lokasi TPS di kota Denpasar menggunakan sistem informasi

geografis. Dalam analisis ini, menggunakan cara skoring dan pembobotan untuk mengklasifikasikan wilayah Denpasar

ke dalam tiga kategori. Analisis ini menggunakan empat parameter yang telah ditentukan. Setiap parameter memiliki

bobot sesuai dengan tingkat kepentingan setiap parameter. Kecamatan dengan kategori S1 (Sangat Sesuai) dianalisis

dengan pembatas kriteria kelayakan untuk mendapat daerah yang lebih spesifik. Denpasar Barat tergolong dalam

kategori S1 (Sangat Sesuai) dengan Kelurahan Pemecutan Kelod sebagai daerah spesifik untuk penambahan TPS.

Kata kunci— TPS, Sistem Informasi Geografis, Kategori, Kriteria

Abstract—

Human activities cannot be separated from activities that produce waste. Along with the increasing population in

Denpasar city, garbage becomes a problem that cannot be ignored. Uncontrolled amount of waste generation causes the

capacity of TPS to reach the maximum limit or overload. If ignored, this problem will cause a new problem that can

damage the setup of Denpasar city. This can be overcome by determining the suitability of the addition of TPS facilities

at the right location based on the environmental condition of the city of Denpasar. Indonesia already has technical

procedures for urban waste management operations. The provision is set forth in SNI 19-2454-2002 on the procedures

as a guide for planners and implementers engaged in urban waste management. So, the analysis of determination of TPS

location in Denpasar city using geographic information system. In this analysis, we will use the scoring and weighting

method to classify the Denpasar region into three categories. This analysis uses four predefined parameters. Each

parameter has a weight corresponding to the importance of each parameter. Districts with category S1 (Very Suitable)

are analyzed by limiting the eligibility criteria to get a more specific area. West Denpasar is classified to S1 (Very

Suitable) with subdistrict Pemecutan Kelod as specific area for addition of TPS.

Keywords— TPS, Geographic Information Systems, Category, Criteria

I. PENDAHULUAN

Pertumbuhan penduduk di daerah perkotaan mengalami peningkatan yang cukup pesat. Pertumbuhan laju penduduk juga berdampak pada peningkatan produksi sampah. Peningkatan produksi sampah dikarenakan aktivitas manusia yang tidak terlepas dari kegiatan menghasilkan sampah. Setiap saat manusia menghasilkan sampah baik itu berupa sampah organik maupun sampah anorganik. Peningkatan jumlah penduduk kota Denpasar berdampak langsung pada peningkatan jumlah timbulan sampah. Apabila jumlah

timbulan sampah tidak terkendali maka akan menyebabkan kapasitas TPS mencapai batas maksimum. Hal ini dapat memicu terjadinya pembuangan sampah secara ilegal di tempat-tempat selain TPS resmi.

Pengelolaan sampah dilakukan dengan tiga tahapan kegiatan, yaitu pengumpulan, pengangkutan, dan pembuangan akhir atau pengolahan. TPS (Tempat Pembuangan Sementara) sangat berperan dalam tahap pengumpulan sampah. Tahap pengumpulan merupakan awal dari proses pengelolaan sampah sehingga tahap pengumpulan ini harus berjalan sesuai prosedur agar proses selanjutnya tidak terhambat. Tentunya kebutuhan fungsional dari proses pengumpulan sampah harus

258

terpenuhi sehingga pengelolaan sampah bisa dilakukan secara maksimal. Mulai dari kebutuhan daya tampung, jumlah TPS, dan penempatan TPS yang tepat, sehingga mampu berfungsi secara optimal.

Lokasi penempatan TPS umumnya berada di pinggir jalan utama dan bahkan beberapa lokasi TPS memanfaatkan bahu jalan hingga trotoar. Hal ini terjadi untuk memudahkan pengangkutan sampah dari TPS menuju TPA (Tempat Pembuangan Akhir). Namun, lokasi penempatan TPS tersebut dapat merusak tatanan kota dan menyebabkan pengguna jalan merasa terganggu. Apabila terjadi pelebaran jalan maka akan dilakukan pembongkaran terhadap sarana TPS yang berakibat pada berkurangnya jumlah unit TPS dan sampah di lokasi tersebut tidak terkelola. Maka penting adanya pemetaan dan analisis terkait penempatan lokasi TPS yang tepat dan sesuai.

Indonesia telah memiliki tata cara teknik operasional pengelolaan sampah perkotaan. Ketentuan tersebut dituangkan dalam SNI 19-2454-2002 tentang tata cara sebagai pegangan bagi perencana dan pelaksana yang bergerak di dalam pengelolaan sampah perkotaan. Indonesia juga memiliki standarisasi dalam memilih lokasi TPA dan TPS. Ketentuan tersebut dituangkan dalam SNI No.19-3241-1994 tentang tatacara pemilihan lokasi TPA dan TPS sampah [1].

Jurnal ini akan membahas bagaimana lokasi persebaran TPS di kota Denpasar. Dengan memanfaatkan kemampuan Sistem Informasi Geografis (SIG) dapat dilakukan analisis terhadap sebaran TPS kemudian dilakukan penentuan atau pemetaan lokasi TPS yang tepat. Data-data bereferensi geografis tersebut dapat disajikan dan dianalisis dengan bantuan sistem informasi geografis. Melalui aplikasi sistem informasi geografis, informasi keruangan (spasial) yang jelastentang lokasi, sebaran luas area, jenis sumber daya beserta fenomenanya dapat diperoleh dengan cepat dan mudah. Penggunaan aplikasi sistem informasi geografis juga mampu melakukan analisis permasalahan keruangan yang rumit dankompleks seperti pergeseran tata guna lahan, pertambahan penduduk, kesesuaian lahan dan lain-lain dalam waktu yang relatif singkat Diharapkan hasil dari pembahasan ini nantinya akan membantu pemerintah dalam menentukan lokasi TPS yang tepat sehingga tidak merusak tatanan kota dan lingkungan sekitar.

II. MODEL, ANALISIS DESAIN, DAN IMPLEMENTASI

A. Landasan Teori

1) Ketentuan Tempat Pembuangan Sementara (TPS)

Tempat penampungan sementara dalam SNI 19-2454-1991 tentang Tata Cara Teknik Operasional Pengelolaan Sampah disebut sebagai pewadahan komunal, yaitu aktivitaspenanganan penampungan sampah sementara dalam suatu wadah bersama baik dari berbagai sumber maupun sumber umum [3].a) Tersedia sarana untuk mengelompokkan sampahb) Jenis pembangunan penampung sampah sementara bukan

merupakan wadah permanenc) Sampah tidak boleh berada di TPS lebih dari 24 jamd) Penempatan tidak mengganggu estetika dan lalu lintas

e) TPS harus dalam keadaan bersih setelah sampah diangkutke TPA

f) Luas lokasi dan kapasitas sesuai kebutuhan, mudahdiakses dan tidak mencemari lingkungan.

g) Memiliki jadwal pengumpulan dan pengangkutan.

2) Pelaksanaan Pengumpulan Sampah di TPS Kota

Denpasar

Pelaksanaan pengumpulan sampah bukan hanya dilakukan oleh Dinas Kebersihan dan Pertamanan (DKP) tetapi juga dilakukan oleh Kelompok Swakelola Kebersihan (KSK) dan masyarakat dengan tetap berkoordinasi dengan DKP Kota Denpasar. Penyediaan alat kerja pengumpulan sampah berupa 35 gerobak sampah yang diberikan kepada kelompok swakelola, sekolah-sekolah, dan pasar. Bin 70 liter 250 unit yang terbagi 184 unit diberikan kepada kelompok swakelola kebersihan, sekolah-sekolah, instansi terkait, dan 66 unit yaitu untuk event-event tertentu. Bin beroda 20 unit diperbantukan ke sekolah-sekolah, masyarakat dan instansi terkait [4].

3) Distribusi Frequensi

Pada tahap penyusunan deskripsi data dari hasil data yang telah terkumpul dilakukan pengelompokan data dengan cara mencari kelas interval dan batas kelas [2]. Data yang telah dikelompokkan akan direpresentasikan dalam bentuk tabel. Bentuk tabel yang mengklasifikasikan setiap individu atau item dari data yang diobservasi ke dalam kelas-kelas tertentu, sehingga setiap individu atau item hanya termasuk ke dalam kelas tertentu saja disebut dengan distribusi frekuensi.Formula untuk menghitung kelas interval adalah

k

RI =

...................................................................................(1)

Keterangan :I = Kelas intervalR = Range atau jangkauank = Banyak kelasSebelum menghitung kelas interval, maka terlebih dahulu untuk menghitung range atau jangkauan. Formula untuk menghitung range atau jangkauan adalah

minmax XXR -=...............................................................(2)

Keterangan :R = Range atau jangkauanXmax = Nilai terbesarXmin = Nilai terkecilFormula di atas digunakan untuk membuat kelas pada setiap parameter yang digunakan untuk analisis. Parameter yang digunakan akan dibagi ke dalam beberapa kelas untuk memudahkan skoring.

4) Sistem Informasi Geografis (SIG)

SIG merupakan sistem berbasis komputer yang digunakan untuk menyimpan dan memanipulasi informasi geografis [5]. SIG dari perspektif teknologi dengan difokuskan pada aspek fungsionalnya yang meliputi peta, basis data, dan analisis spasial. Berdasarkan kedua pendapat para ahli tersebut tersirat

ISSN : 2302-450X

259

makna bahwa SIG berhubungan erat dengan komputer dan data yang bereferensi geografis atau geospasial. Sebagai suatu sistem, tentunya akan mempunyai subsistem yang menjadi bagiannya. Begitu juga pada SIG, terdiri dari berbagai sub sistem. Sub sistem SIG terdiri dari:a) Data input, merupakan tahapan mengumpulkan,

mempersiapkan, dan menyimpan data spasial atau atributnya dari berbagai sumber.

b) Data output, merupakan tahapan untuk menampilkan ataumenghasilkan seluruh atau sebagian basisdata dalambentuk softcopy maupun hardcopy yang berupa tabel,grafik, maupun peta.

c) Data management, merupakan bagaimana subsistem inimengorganisasikan baik data spasial maupun tabel-tabelatribut ke dalam sebuah basis data sehingga mudahdipanggil kembali (retrieval).

d) Data manipulasi dan analisis, merupakan tahapanmenentukan informasi yang dihasilkan oleh SIG.

SIG menghubungkan sekumpulan unsur-unsur peta dengan atribut di dalam satuan-satuannya yang disebut layer.Kumpulan dari layer-layer ini akan membentuk basis data SIG. Perancangan basis data merupakan hal yang esensial di dalam SIG. Rancangan basis data akan menentukan efektifitas dan efesiensi proses-proses masukan, pengolahan dan keluaran SIG. Kemampuan SIG dapat juga dikenali dari fungsi analisis yang dapat dilakukannya. Secara umum terdapat dua jenis fungsi analisis yaitu fungsi analisis spasial dan fungsi analisis atribut (basis data atribut). Fungsi analisis atribut terdiri atas operasi dasar sistem pengolahan basis dan perluasannya [5].

B. Analisis Data Input

1) Data Input

Berdasarkan hasil penelusuran dari berbagai referensi mengenai kriteria apa yang mempengaruhi kesesuaian suatu wilayah untuk ditambah sarana TPS, maka didapat kriteria yang berpengaruh yaitu kepadatan penduduk, volume sampah, jumlah TPS, dan daya tampung TPS. Berikut merupakan data dari masing-masing kriteria dalam bentuk tabel.

TABEL I

Kepadatan Penduduk Kota Denpasar Tahun 2015

No Kecamatan Kepadatan Penduduk (jiwa/Ha) Tahun 2015

1 Denpasar Timur 682 Denpasar Utara 623 Denpasar Barat 1064 Denpasar Selatan 56

TABEL II

Volume Sampah Per Kecamatan Kota Denpasar Tahun 2015

No Kecamatan Volume Sampah (m3)Tahun 2015

1 Denpasar Timur 5952 Denpasar Utara 7643 Denpasar Barat 1.0014 Denpasar Selatan 1.094

TABEL III

Jumlah TPS Per Kecamatan Kota Denpasar Tahun 2015

No Kecamatan Jumlah TPS (unit)Tahun 2015


TABEL IV

Daya Tampung TPS Kota Denpasar Tahun 2015

No Kecamatan Jumlah Daya Tampung TPS (m3)


2) Pembobotan

Tujuan dari pemberian pembobotan yaitu memudahkan menghitung suatu nilai atau memberikan penilaian terhadap objek yang akan dibandingkan [2]. Pembobotan ini tidak menggunakan patokan maupun batasan yang formal. Penilaian pada tiap-tiap alternatif sesuai dengan nilai tingkat kepentingannya merupakan tujuan pemberian pembobotan.

TABEL V

Pembobotan Parameter

No Parameter Bobot

1 Kepadatan Penduduk 5

2 Volume Sampah 4

3 Jumlah TPS 3

4 Jumlah Daya Tampung TPS 2

C. Metode Penelitian

Beberapa metodologi yang digunakan untuk melakukanpenulisan dan pembangunan aplikasi kesesuaian lokasi tempat pembuangan sementara (TPS) yaitu:1. Studi Kepustakaan

Menunjang pembuatan jurnal ini, dilakukan studi pustakadengan mempelajari beberapa buku teks, jurnal, dan karya ilmiah yang menunjang beberapa penelitian tentang analisis penentuan lokasi TPS di kota Denpasar menggunakan SIG.2. Analisis dan Perencanaan Sistem

Tahap ini dilakukan perencanaan sistem yang meliputipengumpulan data, proses perencanaan sistem, dan desain input serta output. Tahap dokumentasi, yaitu mengadakan pembuatan dokumen yang akan menunjang aplikasi agarnantinya sistem bisa dikembangkan lebih lanjut. Dalam tahap melakukan pengumpulan dan pengolahan data mengenai data lokasi TPS di Kota Denpasar.3. Implementasi

Tahap ini dilakukan rancang bangun sistem ke dalam suatuperangkat lunak dari model yang telah di rancang pada tahap sebelumnya. Aplikasi pembuatan Sistem Informasi Geografisuntuk penentuan lokasi TPS ini mengunakan QGIS 2.12.

Ni Luh Rika Aryanti. Analisis Kesesuaian Penambahan Tempat Pembuangan Sementara

(TPS) Di Kota Denpasar Menggunakan Sistem Informasi Geografis

Information Systems

260

Tahap digitasi awal sampai output hasil secara keseluruhanmengunakan Aplikasi QGIS.4. Teknik Analisis Data

Teknik analisa data adalah proses penyederhanaan data kedalam bentuk yang lebih mudah dibaca dan diinterpretasikan. Teknik analisa data terdapat aspek fisik yang dianalisis menggunakan sistem informasi geografis (SIG). Skoring diberikan melalui pembobotan dan penilaian terhadap parameter sebagai indikator yang mempengaruhi kecocokan lokasi TPS.

D. Model

Penulisan ini menggunakan kerangka berpikir yang telah digambarkan pada gambar 1. Kerangka berpikir ini merupakan gambaran secara keseluruhan isi dari tulisan ini. Kerangka ini akan memudahkan dalam penelitian ini.

Peningkatan pertumbuhan penduduk perkotaan

Volume sampah meningkat

Jumlah TPS dan kapasitas TPS tidak memadai

Penambahan jumlah TPS

Lokasi TPS harus sesuai dengan kriteria

Untuk mengetahui tingkat kesesuaian lokasi TPS

Keluhan masyarakat

terhadap lokasi TPS

Daya tampung TPS

tidak sebanding

dengan volume

sampah

Bagaimana tingkat kesesuaian lokasi TPS di kota Denpasar

Analisis kesesuaian lokasi TPS

Fisik Pembatas

SIG Observasi

(Skoring)

- Peta Administrasi

- Kepadatan penduduk

- Volume sampah

- Jumlah TPS

- Daya tampung TPS

(Skoring - Pembatas)

- Peta Administrasi

- Kondisi jalan

- Kepadatan penduduk

(kelurahan)

- Tempat tinggal

- Area resiko persampahan

Kesesuaian lokasi TPSKesimpulan

Analisis

RQ

Permasalahan

Tujuan

Latar Belakang

Gbr. 1 Kerangka berpikir

III. HASIL DAN PEMBAHASAN

A. Skoring Parameter

Pada tahap ini dilakukan skoring pada setiap parameteryang akan dianalisis. Sebelumnya akan dilakukan perhitungan untuk penentuan kelas interval. Cara menentukan kelas interval adalah sebagai berikut. Parameter pertama yang digunakan adalah kepadatan penduduk per kecamatan yaitu:

Denpasar Timur = 68 jiwa/haDenpasar Utara = 62 jiwa/haDenpasar Barat = 106 jiwa/haDenpasar Selatan = 56 jiwa/haDari data tersebut maka terlebih dahulu menghitung range

(R) kemudian dilanjutkan menghitung kelas interval (I). Nilaimaksimum (Xmax) yang digunakan adalah 111 dan nilaiminimum (Xmin) yang digunakan adalah 51 yang mana kelasatas dikurangi 5 dan kelas bawah ditambah 5 untukmendapatkan range yang sesuai.Banyak kelas (k) = 3

minmax XXR -=

60

51111

=

-=

R

R

k

RI =

203

60==I

Setelah didapat kelas interval, maka akan dibuat tabel skoring parameter berdasarkan kelas interval seperti tabel vi.

TABEL VI

Skoring Parameter Kepadatan Penduduk

ID KelasKepadatan Penduduk

(jiwa/Ha)Skor

1 Sangat Rendah <51 12 Rendah 51 – 71 23 Cukup 72 – 91 34 Tinggi 92 – 111 4

Semakin padat suatu wilayah maka semakin baik untuk diletakkan TPS karena kepadatan penduduk yang tinggi akan menghasilkan jumlah sampah yang besar. Kelas kepadatan penduduk tinggi diberi skor tertinggi.

TABEL VII

Skoring Parameter Volume Sampah

ID KelasKriteria Volume

Sampah (m3)skor

1 Sangat rendah <545 12 Rendah 545 – 745 23 Sedang 746 – 945 34 Tinggi 946 – 1145 4

Semakin tinggi volume sampah maka semakin diperlukannya TPS di lokasi yang memiliki volume sampah tinggi. Volume sampah paling tinggi diberi skor empat.

TABEL VIII

Skoring Parameter Jumlah TPS

ID KelasKriteria Jumlah TPS

(unit)skor

1 Sedikit 25 – 29 42 Sedang 30 – 33 33 Banyak 34 – 37 24 Sangat Banyak >38 1

ISSN : 2302-450X

261

Skor tertinggi diberikan pada jumlah TPS paling sedikit. Semakin sedikit jumlah TPS yang ada pada suatu daerah maka semakin diperlukannya penempatan TPS di lokasi lainnya untuk menghindari penimbunan sampah yang semakin banyak.

TABEL IX

Skoring Parameter Jumlah Daya Tampung TPS

ID KelasKriteria Jumlah Daya

Tampung (m3)skor

1 Sedikit 318 – 396 42 Sedang 397 – 474 33 Banyak 475 – 552 24 Sangat Banyak >553 1

Skor tertinggi diberikan pada jumlah daya tampung TPS paling sedikit. Semakin sedikit daya tampung maka semakin diperlukannya penempatan TPS di lokasi lainnya untuk menghindari penimbunan sampah yang semakin banyak.

TABEL X

Rentang Nilai Kriteria Kesesuaian Penambahan TPS

Kelas Keterangan Rentang

Nilai

S-1 Sangat sesuai (Memenuhi syarat tanpa hambatan)

46 – 56

S-2 Cukup sesuai (Memenuhi syarat dengan sedikit pertimbangan)

35 – 45

S-3 Kurang sesuai (Memenuhi syarat dengan banyak pertimbangan)

24 – 34

N Tidak sesuai (Tidak memenuhi syarat)

14 – 23

Dari data-data dan nilai skoring yang telah ditentukan selanjutnya setiap kecamatan dikategorikan berdasarkan kelas-kelas sesuai dengan nilai skoring. Semua data parameter yang digunakan dan hasil skoring tiap kriteria diinputkan pada atribut tabel dalam qgis untuk memudahkan menghitung total skoring. Total skoring kemudian diinputkan dengan nama “hasil”. Gambar 2 merupakan atribut tabel pada qgis.

Gbr. 2 Atribut Tabel Kecamatan Pada QGIS

B. Pengolahan Data QGIS

Sebelum melakukan pengolahan data pada qgis, terlebihdahulu melakukan digitasi pemetaan dan input atibut tabel. Apabila kedua langkah tersebut sudah dilakukan maka dilanjutkan dengan query pada qgis.

Gbr. 3 Digitasi Pada QGIS

Query dilakukan pada aplikasi qgis. Query ini bertujuanuntuk mengklasifikasikan kecamatan-kecamatan di kota Denpasar sesuai dengan klasifikasi yang telah dibuat. Klasifikasi yang digunakan yaitu klasifikasi yang terdapat pada tabel 10. Berikut merupakan query dan hasil select query

dari setiap kategori dengan rentang nilai yang sudah ditentukan.

Gbr. 4 Query Kelas S-1 Pada QGIS

Gbr. 5 Query Select Kelas S-1 Pada QGIS

Kategori S1 yaitu sangat sesuai (memenuhi syarat tanpa hambatan) memiliki rentang nilai dari 46 sampai dengan 56. Jika hasil total skor berada pada rentang tersebut maka wilayah tersebut dikategorikan S1. Gambar 4 merupakan sintak untuk query kategori S1. Seletah selesai meng-query

maka akan dipilih baris yang sesuai dengan query. Gambar 5 menunjukkan wilayah Denpasar Barat masuk dalam kategori S1 yaitu sangat sesuai untuk penambahan sarana TPS.



Information Systems

262



Kategori S2 yaitu cukup sesuai (memenuhi syarat dengan sedikit pertimbangan) memiliki rentang nilai dari 35 sampai dengan 45. Jika hasil total skor berada pada rentang tersebut maka wilayah tersebut dikategorikan S2. Gambar 6 merupakan sintak untuk query kategori S2. Seletah selesai meng-query maka akan dipilih baris yang sesuai dengan query. Gambar 7 menunjukkan wilayah Denpasar Utara dan Denpasar Selatan masuk dalam kategori S2 yaitu cukup sesuai untuk penambahan sarana TPS, wilayah ini tetap bisa ditambah sarana TPS namun dengan adanya sedikit pertimbangan.



Kategori S3 yaitu kurang sesuai (memenuhi syarat dengan banyak pertimbangan) memiliki rentang nilai dari 24 sampai dengan 34. Jika hasil total skor berada pada rentang tersebut maka wilayah tersebut dikategorikan S3. Gambar 8 merupakan sintak untuk query kategori S3. Seletah selesai meng-query maka akan dipilih baris yang sesuai dengan query. Gambar 9 menunjukkan wilayah Denpasar Timur masuk dalam kategori S3 yaitu kurang sesuai untuk penambahan sarana TPS, wilayah ini tetap bisa ditambah sarana TPS namun dengan adanya banyak pertimbangan.

Setiap kategori akan disimpan pada layer qgis dengan warna yang berbeda. Kategoti S1 (Sangat Sesuai) memiliki

warna merah tua. Kategori S2 (Cukup Sesuai) memiliki warna magenta. Kategoti S3 (Kurang Sesuai) memiliki warna merah muda. Pembedaan warna ini bertujuan untuk memudahkan pengguna mengetahui daerah mana yang sesuai maupun tidak sesuai seperti yang ditunjukkan pada gambar 10.

Gbr. 10 Peta Kota Denpasar Berdasarkan Klasifikasi

Tiap kecamatan di kota Denpasar memiliki kategori yang berbeda-beda. Kecamatan Denpasar Barat termasuk ke dalam kategori S1 (Sangat Sesuai) yang mana pada kecamatan ini sangat sesuai ditambah sarana TPS untuk menanggulangi terjadinya penimbunan sampah yang tak terkendali. Denpasar Utara dan Denpasar Selatan tergolong dalam kategori S2 (Cukup Sesuai) yang artinya memenuhi syarat penambahan TPS dengan sedikit pertimbangan. Sedangkan Denpasar Timur masuk dalam kategori S3 (Kurang Sesuai) yang artinya memenuhi syarat dengan banyak pertimbangan.

C. Pembatas Kriteria Kelayakan

Wilayah Denpasar Barat masuk ke dalam kategori S1(Sangat Sesuai). Denpasar Barat memiliki 11 kelurahan, sehinga dari 11 kelurahan tersebut perlu dicari kelurahan mana yang cocok untuk penambahan TPS. Mencari daerahyang sesuai diperlukan pembatas kriteria kelayakan. Faktor pembatas kriteria kelayakan diperlukan sebagai pembatas untuk mengetahui daerah mana yang cocok untuk penambahan TPS di wilayah Denpasar Barat menggunakan analisis dari beberapa kriteria parameter selain parameter utama. Adapun kriteria parameter pembatas yang digunakan yaitu panjang jalan aspal yang bisa dilalui roda empat atau lebih, jumlah tempat tinggal, kepadatan penduduk, dan skor area beresiko persampahan. Area beresiko persampahan merupakan area permasalahan dalam penganggulangansampah dari berbagai aspek. Skor area beresiko persampahan didapat dari data lokasi-lokasi area beresiko persampahan di Kota Denpasar berdasarkan hasil Pengolahan Data Sekunder, Index Reasiko EHRA dan Presepsi Pokja/SKDP yangdianalisis oleh tools instrument sanitasi [6]. Data yang digunakan adalah data per kelurahan di Denpasar Barat.Adapun data yang digunakan adalah sebagai berikut.

ISSN : 2302-450X

263

TABEL XI

Data Pembatas Kriteria Kelayakan Per Kelurahan

No Kelurahan Panjang

Jalan

(m)

Tempat

Tinggal

(unit)

Kepadatan

Penduduk

(jiwa/km2)

Skor

Area

Resiko

1 Padang Sambian Kaja

18.382 7.178 4.561 2

2 Dauh Puri Kangin

1.774 1.276 10.050 2

3 Dauh Puri 7.355 3.261 27.714 34 Dauh Puri

Kelod16.422 5.853 12.147 2

5 Dauh Puri Kauh

9.297 8.853 14.667 3

6 Pemecutan Kelod

18.155 17.768 9.734 4

7 Pemecutan 7.106 7.159 11.663 28 Tegal Kerta 3.372 6.837 61.896 39 Tegal

Harum4.453 4.249 26.909 2

10 Padang Sambian

13.622 12.182 8.544 4

11 Padang Sambian Kelod

8.538 8.410 7.183 2

Data pembatas kriteria kelayakan per kelurahan kemudian dilakukan skoring pada setiap parameter yang akan dianalisis seperti penentuan skor parameter utama. Sebelumnya dilakukan perhitungan untuk penentuan kelas interval untuk setiap kriteria. Tabel 12 menunjukkan hasil dari skoring setiap kriteria dengan bobot yang telah ditentukan.

TABEL XII

Skoring Parameter Pembatas Kriteria Kelayakan

No Kriteria Bobot S-1

(4)

S-2

(3)

S-3

(2)

N (1)

1 Skor area beresiko persampahan

5 4 3 2 1

2 Kepadatan penduduk per kelurahan

4 42.827 –

62.021

23.632 –

42.826

4.436 –

23.631

<4.436

3 Jumlah tempat tinggal

3 12.335 –

17.868

6.801 –

12.334

1.266 –

6.800

<1.266

4 Panjang jalan aspal

2 12.897 –

18.532

7.261 –

12.896

1.624 –

7.260

<1.624

Dari data-data dan nilai skoring yang telah ditentukan maka dilanjutkan dengan mengkategorikan setiap kelurahan berdasarkan kelas-kelas sesuai dengan nilai skoring. Semua data parameter yang digunakan dan hasil skoring tiap kriteria akan diinputkan pada atribut tabel dalam qgis untuk memudahkan menghitung total skoring. Total skoring kemudian diinputkan dengan nama “hasil”. Gambar 2

merupakan atribut tabel pada qgis.

Gbr. 11 Atribut Tabel Kelurahan Pada QGIS

Langkah selanjutnya yaitu melakukan query. Query

dilakukan pada aplikasi qgis. Query ini bertujuan untuk mengklasifikasikan kelurahan-kelurahan di kecamatan Denpasar Barat sesuai dengan klasifikasi yang telah dibuat. Klasifikasi yang digunakan yaitu klasifikasi yang terdapat pada tabel 10. Berikut merupakan hasil select query dari setiap kategori dengan rentang nilai yang sudah ditentukan.

Gbr. 12 Hasil Select Query Kelas Pembatas S-1 Pada QGIS




Information Systems

264


Setiap kategori akan disimpan pada layer qgis dengan warna yang berbeda. Kategoti S1 (Sangat Sesuai) memiliki warna merah tua. Kategori S2 (Cukup Sesuai) memiliki warna magenta. Kategoti S3 (Kurang Sesuai) memiliki warna merah muda. Pembedaan warna ini bertujuan untuk memudahkanpengguna mengetahui kelurahan mana yang sesuai maupun tidak sesuai seperti yang ditunjukkan pada gambar 10.

Tiap kelurahan di kecamatan Denpasar Barat memiliki kategori berbeda-beda. Kelurahan Pemecutan Kelod memiliki kategori S1 (Sangat Sesusai) yang mana dari 11 kelurahan di kecamatan Denpasar Barat, kelurahan Pemecutan Kelod merupakan daerah yang paling sesusai berdasar kriteria utama dan pembatas kriteria kelayakan.

Gbr. 15 Peta Kecamatan Denpasar Barat Berdasarkan Klasifikasi

IV. KESIMPULAN

Aplikasi qgis dapat digunakan untuk melakukan pemetaan dan analisis data. Analisis data dilakukan dengan cara melakukan query pada qgis berdasrkan perhitungan skoring dan pembobotan parameter. Analisis penentuan lokasi tempat pembuangan sementara (TPS) di kota Denpasar menggunakan sistem informasi geografis didapatkan hasil penggolongan wilayah Denpasar ke dalam tiga kategori. Kategori yang digunakan yaitu S1 (Sangat Sesuai), S2 (Cukup Sesuai), S3 (Kurang Sesuai). Denpasar Barat tergolong ke dalam kategori S1, Denpasar Utara dan Denpasar Selatan masuk kategori S2, dan Denpasar Timur tergolong kategori S3.

Faktor yang paling berpengaruh terhadap hasil yang didapat yaitu kepadatan penduduk. Semakin padat suatu wilayah maka produksi sampah semakin banyak sehingga penambahan TPS semakin perlu dilakukan. Denpasar Barat tergolong ke dalam kategori S1 karena kecamatan tersebut memiliki kepadatan penduduk paling tinggi. Dengan pembatas kriteria kelayakan maka didapat kelurah Pemecutan Kelod sebagai wilayah yang lebih spesifik untuk penambahan TPS. Pada pembatas kriteria kelayakan faktor area beresiko persampahan menjadi faktor yang paling berpengaruh karena menyangkut permasalahan dari berbagai aspek.

REFERENSI

[1] Marantika Mufti Yudiya, Subiyanto Sawitri, Hani’ah. 2014. AnalisisGeospasial Persebaran TPS dan TPA di Kabupaten Batang Menggunakan Sistem Informasi Geografis. [Online]. Available: http://download.portalgaruda.org

[2] Ali Sya,ban, M.Pd. 2005. TEKNIK ANALISIS DATA PENELITIAN.[Online]. Available: www.stiead.ac.id/index.php/direktori-khusus/doc_download/44-diktat-analisis-data

[3] BADAN PERENCANAAN PEMBANGUNAN NASIONAL.SPESIFIKASI TEKNIS SEKTOR PERSAMPAHAN. [Online]. Available: http://pkps.bappenas.go.id/attachments/article/1337/LAMPIRAN%20A%20SPESIFIKASI%20TEKNIK%20SAMPAH.pdf.

[4] JANGKAUAN DAN KUALITAS PELAYANAN PERSAMPAHAN.[Online]. Available: bankdata.denpasarkota.go.id/download.

[5] Nurhanifah. 2014. Analisis Kesesuaian Lahan untuk Kawasan Tempat Pemrosesan Akhir (TPA) di Kawasan Metropolitan Mamminasata Menggunakan Sistem Informasi Geografis (SIG). [Online]. Available: http://repository.unhas.ac.id/

[6] POKJA Sanitasi Kota Denpasar. 2013. LAPORANPEMUTAKHIRAN SSK (STRATEGI SANITASI KOTA) Kota Denpasar Provinsi Bali 2014-2018. [Online]. Available: http://ppsp.nawasis.info/dokumen/perencanaan/sanitasi/pokja/ssk/kota.denpasar/GABUNGAN%20ALL%20BAB%20PEMUTAKHIRAN%20SSK%20DPS%202013.PDF

ISSN : 2302-450X

265

FINAL GRADE

/0

Analisis Kesesuaian Penambahan Tempat Pembuangan

Sementara (TPS) di Kota Denpasar Menggunakan Sistem

Informasi Geografis

GRADEMARK REPORT

GENERAL COMMENTS

Instructor

PAGE 1

PAGE 2

PAGE 3

PAGE 4

PAGE 5

PAGE 6

PAGE 7

PAGE 8

7%SIMILARITY INDEX

7%INTERNET SOURCES

0%PUBLICATIONS

0%STUDENT PAPERS

1 2%

2 2%

3 2%

4 1%

Exclude quotes On

Exclude bibliography On

Exclude matches < 50 words

Analisis Kesesuaian Penambahan Tempat Pembuangan

Sementara (TPS) di Kota Denpasar Menggunakan Sistem

Informasi Geografis

ORIGINALITY REPORT

PRIMARY SOURCES

repository.unhas.ac.idInternet Source

ejournal-s1.undip.ac.idInternet Source

repository.uinjkt.ac.idInternet Source

eprints.undip.ac.idInternet Source

analisis kesesuaian penambahan tempat pembuangan …

Documents