Analisis Rute Pelayanan Pengambilan Sampah pada TPS di Kota Tangerang

02/11/2025 • Damar Galih Maulida

Analisis Rute Pelayanan Pengambilan Sampah pada TPS di Kota Tangerang


Analisis Rute Pelayanan Pengambilan Sampah pada TPS
di Kota Tangerang
Analisis Rute Pelayanan Pengambilan Sampah pada TPS di Kota Tangerang

Latar Belakang

Analisis Rute Pelayanan Pengambilan Sampah pada TPS
di Kota Tangerang

Sistem pengambilan sampah oleh armada truk sampah Kota Tangerang masih belum terstruktur dan seringkali pengambilan sampah disetiap TPS (Tempat Pembuangan Sampah) tidak sesuai dengan daerah tugas setiap truk. Hal ini menyebabkan secara efisiensi anggaran kurang bagus karena semua truk dijatah memiliki uang operasi yang sama, padahal beban kerja pengangkutan bisa jadi berbeda. Belum adanya penelitian mengenai armada truk sampah Kota Tangerang dengan memanfaatkan Sistem Informasi Geografis (SIG) berupa Network Analyst membuka kesempatan untuk melakukan analisis terkait rute pelayanan truk sampah.

SIG dinilai mampu mengatasi permasalahan terkait belum terstrukturnya armada truk sampah dengan memanfaatkan network analyst. Rumitnya sistem armada truk sampah pada kondisi nyata membuat hanya beberapa hal saja yang memungkinkan untuk dilakukan analisis dan pemodelan. Oleh karena itu pada project kali ini yang akan dimodelkan hanyalah sebatas penentuan pengambilan titik TPSnya oleh masing-masing truk disetiap kelurahan.

Tujuan

Tujuan saya membuat project dan penulisan blog ini antara lain adalah:

  1. 1.
    Menentukan rute pelayanan pengambilan sampah pada TPS oleh armada truk sampah yang tersebar diseluruh kelurahan di Kota Tangerang secara efektif dengan memanfaatkan analisis dan pemodelan SIG Network Analyst.
  1. 2.
    Visualisasi data geospasial hasil analisis dan pemodelan menggunakan platform MAPID supaya hasilnya bisa diakses oleh pihak terkait dan masyarakat luas melalui internet.
  1. 3.
    Evaluasi platform MAPID sebagai WebGIS.

Metode Pengambilan Data

Analisis Rute Pelayanan Pengambilan Sampah pada TPS
di Kota Tangerang

Data TPS yang saya gunakan bersumber dari Dinas Lingkungan Hidup Kota Tangerang Tahun 2020. Data TPS awalnya berupa data tabular dengan lokasi relatif, kemudian dilakukan pengolahan dengan Geocoding. Menurut Goldberg et al. (2007) Geocoding adalah tindakan mengubah data lokasi deskriptif (relatif) seperti alamat pos atau tempat yang bernama menjadi lokasi geografis mutlak (absolut). Geocoding dilakukan dengan memanfaatkan Google Maps dan juga Local Knowledge. Data yang sudah dilakukan geocoding kemudian divalidasi oleh Dinas Lingkungan Hidup Kota Tangerang.

Analisis Rute Pelayanan Pengambilan Sampah pada TPS
di Kota Tangerang Analisis Rute Pelayanan Pengambilan Sampah pada TPS
di Kota Tangerang

Data titik truk sampah berasal dari data titik kantor kelurahan, dimana untuk truk sampah memang kondisinya terparkir dan akan berangkat dari titik kantor kelurahan masing-masing. Analisis jaringan jalan dengan network analyst memerlukan pembuatan dataset jaringan jalan. Pada ArcGIS Desktop, dataset jaringan jalan diisikan pada shapefile jaringan jalan yang berisikan data-data arah jalan berupa; To-From, From-To, dan Oneway. Namun pada project kali ini saya memanfaatkan ArcGIS Pro yang memiliki Network Data Source. Network Data Source sudah memiliki dataset jaringan jalan yang tersimpan secara online pada server ESRI, sehingga pengguna tidak perlu melakukan pembuatan dataset.

Persebaran Data

Analisis Rute Pelayanan Pengambilan Sampah pada TPS
di Kota Tangerang

Sebaran data berada di administrasi Kota Tangerang karena data yang tersedia hanya berasal dari Dinas Lingkungan Hidup Kota Tangerang. Data yang ditampilkan berupa titik TPS, titik truk sampah, polyline rute pengambilan TPS oleh truk sampah, dan polyline jaringan jalan.

Resume Data

Berikut ringkasan statistik pada data spasial titik TPS, titik truk sampah, polyline rute pengambilan TPS oleh truk sampah, dan polyline jaringan jalan.

Analisis Rute Pelayanan Pengambilan Sampah pada TPS
di Kota Tangerang Analisis Rute Pelayanan Pengambilan Sampah pada TPS
di Kota Tangerang Analisis Rute Pelayanan Pengambilan Sampah pada TPS
di Kota Tangerang Analisis Rute Pelayanan Pengambilan Sampah pada TPS
di Kota Tangerang Analisis Rute Pelayanan Pengambilan Sampah pada TPS
di Kota Tangerang

Analisis Data

Analisis dan pemodelan ini memanfaatkan Network Analyst yang ada di software ArcGIS. Menurut Kumar P. & Kumar D., (2016), Network Analyst adalah ekstensi sistem informasi geografis (SIG) yang menyediakan analisis spasial berbasis jaringan yang berisikan rute, arah perjalanan, fasilitas terdekat, dan analisis area pelayanan. Network analyst memerlukan pengaturan atau penyesuaian terkait jenis analisis, input data, dan parameter yang digunakan. Pada project ini saya menggunakan jenis analisis Closest Facility atau fasilitas terdekat karena tujuan analisis yang saya lakukan adalah untuk mengetahui titik-titik TPS mana yang secara spasial jaraknya lebih dekat untuk diambil oleh 104 truk yang tersebar disemua kelurahan yang ada di Kota Tangerang (Batasan penelitian yang digunakan adalah untuk satu kelurahan terdapat satu truk sampah).

Input data untuk analisis ini adalah titik TPS sebagai incident, titik kelurahan yang diasumsikan sebagai titik start dari truk sampah sebagai facility. Parameter yang terkait dengan restrictions diatur dan dicocokkan dengan kondisi di lapangan, mode perjalanan atau impedance dipilih waktu terdekat, selain itu arah perjalanan diubah menjadi Facility to Incident untuk memodelkan truk sampah yang akan mendatangi titik-titik TPS dengan faktor waktu tempuh yang dijadikan pertimbangan.

Analisis Rute Pelayanan Pengambilan Sampah pada TPS
di Kota Tangerang

Dari 104 titik kelurahan yang diasumsikan sebagai truk sampah dan dari 212 titik TPS semuanya dapat terlayani oleh truk sampah yang tersebar diseluruh kelurahan dengan faktor waktu tempuh terdekat yang dijadikan dasar penentuannya, namun ada beberapa titik kelurahan yang tidak mendapat rute pengambilan TPS. Hal ini dikarenakan lokasi titik kelurahan ini berdekatan dengan lokasi titik kelurahan lain yang secara kalkulasi waktu tempuh lebih dekat diambil oleh titik kelurahan yang lain. Kelurahan itu diantaranya adalah: Manis Jaya, Periuk Jaya, Mekar Sari, Karang Sari, Nambo Jaya, Sumur Pacing, Poris Plawad Indah, Panunggangan Utara, Kunciran, Tajur, Gondrong, Sudimara Jaya, Paninggilan utara, Cipadu Jaya, Gaga, Karang Timur, Cipondoh Indah, Kebun Besar, Belendung, Pajang, dan Benda. Kelebihan dari penerapan analisis ini adalah dapat secara cepat mengetahui titik-titik TPS mana yang secara spasial lebih dekat dalam jarak tempuh untuk diambil oleh truk sampah disetiap kelurahan dan dapat dijadikan sebagai acuan pengambilan keputusan bagi pihak Dinas Lingkungan Hidup Kota Tangerang.

Kelemahan dari metode ini adalah tidak bisa membatasi jumlah pelayanan titik tps yang didatangi, pembatasan hanya bisa dilakukan dengan cutoff waktu tempuh yang dibutuhkan dari titik kelurahan menuju titik tps, dimana ketika waktu tempuh lebih lama daripada parameter waktu cutoff yang ditentukan, maka titik tps tersebut tidak akan diambil dan akan diambil oleh titik kelurahan lain yang masih masuk waktu tempuh.

Analisis Rute Pelayanan Pengambilan Sampah pada TPS
di Kota Tangerang

Data hasil analisis berupa titik TPS, titik truk sampah, polyline rute pengambilan TPS oleh truk sampah, dan polyline jaringan jalan dikonversi menjadi format .geojson, kemudian diimport kedalam project pada platform MAPID. Pengaturan simbolisasi dan visualisasi data dapat dilakukan melalui fitur Analyze 3D dan Analyze Lite. Selain layer-layer network analyst, saya juga menyertakan layer berupa poligon administrasi kecamatan di Kota Tangerang dengan informasi persampahan yang bersumber dari Dinas Lingkungan Hidup Kota Tangerang sebagai informasi tambahan untuk viewers.

Pembahasan Platform MAPID

Sebagai perbandingan saya coba membahas dengan membandingkannya dengan Leaflet.js dan juga ArcGIS Dashboard yang sudah cukup sering saya gunakan. Jika dibandingkan dengan Leaflet.js, platform MAPID unggul terutama dari sisi kemudahan dan kepraktisan pengguna untuk membuat WebGIS, dimana untuk platform Leaflet.js pengguna harus memahami setidaknya bahasa HTML, CSS, dan juga Javascript, belum lagi harus berkutat dengan packages-packages yang akan digunakan dan juga manajemen data geospasialnya. Melalui platform MAPID ini, saya hanya perlu menyiapkan data geospasial saja, yaitu shapefile ataupun geojson. Apalagi dalam MAPID ini ada fitur konversi otomatis shapefile ke geojson. Data-data yang saya butuhkan untuk visualisasi ke dalam project Analisis Pengambilan TPS Terdekat oleh Truk Sampah Kota Tangerang dapat diimport dengan baik melalui MAPID.

Analisis Rute Pelayanan Pengambilan Sampah pada TPS
di Kota Tangerang Analisis Rute Pelayanan Pengambilan Sampah pada TPS
di Kota Tangerang

Apabila dibandingkan dengan platform ArcGIS Dashboard, kelebihan MAPID ini terkait biaya. Dengan biaya yang saat ini masih gratis maka saya bisa dengan bebas mencoba untuk membuat WebGIS. Kelebihan lainnya adalah MAPID lebih simpel penggunaannya, terutama dari sisi manajemen data spasial.

ArcGIS Dashboard cenderung lebih rumit karena manajemen data geospasial yang ada tidak menjadi satu bagian dengan project yang dibuat. Selain itu status kepemilikan dari data geospasial yang ditampilkan bisa menjadi masalah ketika Dashboard tersebut ingin di publikasi. Pada ArcGIS Dashboard, pengguna perlu memastikan semua status kepemilikan dari data geospasial yang ditampilkan harus menjadi public terlebih dahulu, jika tidak dilakukan maka WebGIS tidak dapat diakses. Hal terkait kemudahan pengguna untuk memanajemen data geospasial disetiap project inilah yang perlu MAPID pertahankan.

Selain yang disebutkan diatas, salah satu fitur yang dapat mempermudah proses akuisisi data pada platform MAPID adalah tersedianya fitur form survei dan digitasi data geospasial. Saya rasa kedepannya terkait fitur form survei dapat digunakan Dinas Lingkungan Hidup Kota Tangerang sebagai cara mereka untuk mendata kembali dan memperdetail data fasilitas persampahan untuk nantinya bisa dianalisis dan divisualisasi. Kelebihan lainnya dari platform MAPID yang sudah saya coba adalah fitur penggantian tipe data pada atribut tabel yang mudah serta fleksibel.

Berbicara tentang kelebihan, maka tak lengkap rasanya jika tidak membicarakan sisi kekurangan dari platform ini. Sebagai platform yang masih baru, tentu saja fitur yang ada masih terbatas dan masih dalam pengembangan yg lebih lanjut. Saya akan bahas beberapa kekurangan yang saya temukan, terutama terkait project yang saya buat.

Pertama, dari sisi manajemen data geospasial, disatu sisi walaupun saya merasa hal ini bagus dikarenakan lebih simpel daripada ArcGIS Dashboard, namun saya merasa masih ada kekurangan dari sisi ini dikarenakan pengguna hanya bisa menambahkan data geojson dan juga shapefile yang dikonversi. Opsi penambahan data raster atau geodatabase serta optimalisasi fungsi join data spreadsheet saya rasa merupakan penambahan fitur yang perlu Tim MAPID pertimbangkan.

Kedua, dari sisi simbolisasi atau visualisasi data, saya berharap Tim MAPID bisa improve banyak di sisi ini, dikarenakan saya tidak dapat melakukan pemilihan warna-warna untuk data spasial yang ditampilkan dengan bebas, semisal ingin memberi warna pada hex color atau gradasi tertentu. Tidak ada opsi transparansi difitur Analyze 3D, sehingga basemap tidak terlihat, sedangkan di Analyze Lite ada tetapi tidak bisa mengatur warna. Data polyline juga tidak bisa diubah besar kecilnya stroke, sehingga untuk data jaringan jalan terlihat sangat padat dan crowded. Saya harap data titik TPS dan truk yang saya masukkan bisa dilakukan simbolisasi custom, tidak hanya sebatas marker lingkaran saja.

Ketiga, dari sisi sharing konten WebGIS yang ada. Sebuah platform WebGIS salah satu tujuannya tentu untuk bisa dilihat oleh masyarakat luas, sehingga informasi geospasial yang ada dapat diakses kapan pun dan dimana pun, akan tetapi pada platform MAPID ini saya tidak menemukan fitur sharing konten WebGIS selayaknya pada leaflet.js ataupun ArcGIS Dashboard. Sharing konten yang saya maksudkan disini adalah, pembuat project tidak bisa mengatur tata letak (layout), simbolisasi disetiap data, ataupun berbagai elemen-elemen peta pada umumnya secara utuh atau permanen. Hal ini berdampak pada viewers yang ingin mengakses WebGIS atau project harus direpotkan dengan memilih, menampilkan, dan mengatur simbolisasi dari setiap layer atau data geospasial yang disajikan. Untuk hal-hal lainnya saya akan sebutkan dalam bagian saran dan masukan untuk MAPID.

Saran dan Masukan untuk Pihak Terkait

Pihak Dinas Lingkungan Hidup Kota Tangerang bisa berupaya untuk memetakan rute aktual dari semua armada dengan memanfaatkan fasilitas GPS yang sudah tersedia di setiap truknya, mulai dari rute pengambilan sampah disetiap TPS, sampai dengan rute jalan yang diambil menuju TPA (tempat pembuangan akhir), kemudian dari sana hasilnya bisa dibandingkan dengan analisis yang memanfaatkan network analyst seperti misalnya closest facility dan juga vehicle routing problem. Perbandingannya bisa untuk menghitung seberapa besar ongkos jalan, bahan bakar, ataupun emisi karbon yang bisa diminimalisir ketika semua armada truk sampah sudah dioptimalkan.

Saran dan Masukan untuk MAPID

Saya akan rangkum saran dan masukan untuk MAPID berdasarkan hasil pembahasan yang sudah saya tuliskan sebelumnya beserta beberapa tambahan lainnya, diantaranya adalah:

  1. 1.
    Penambahan opsi data raster seperti .geotiff (baik berupa data raster yang diupload pada map editor ataupun menggunakan URL link) dan dukungan join data spreadsheet yang lebih baik.
  1. 2.
    Penambahan berbagai macam opsi simbolisasi, seperti pengaturan besar-kecil outline stroke, pemilihan warna, transparansi, labelling, custom marker titik, proportional dot, dan yang lainnya terkait simbolisasi dan juga visualisasi. Hal ini terkait aspek kartografi dikarenakan untuk mempermudah pemahaman informasi spasial pembaca/viewers.
  1. 3.
    Penambahan fitur sharing konten WebGIS secara utuh. Pembuat project harus bisa melakukan pengaturan konten visualisasi dan simbolisasi dari project yang dibuat secara permanen (tidak perlu diatur lagi setiap kali mengakses), sedangkan pengguna atau viewers hanya perlu memakai dan melihat WebGISnya saja, tidak perlu mengatur simbolisasi data geospasial.
  1. 4.
    Pengaturan layers order atau urutan layers, supaya ketika ada banyak data geospasial yang ditampilkan, urutan tumpang-tindih datanya bisa diatur dan tidak menutupi informasi yang ingin diperlihatkan.
  1. 5.
    Opsi untuk menonaktifkan pop up informasi dari setiap layer untuk menghindari pop up informasi yang tidak ingin ditampilkan.
  1. 6.
    Penambahan tools geoprocessing SIG sederhana dalam web, seperti buffer atau distance.
  1. 7.
    Penggabungan Analyze 3D dan Lite menjadi satu kesatuan saja. Fitur-fitur yang ada bisa digabungkan, sehingga apabila ingin 3D hanya perlu mengaktifkan saja.
  1. 8.
    Fitur Search data jangan dibuat untuk menghilangkan semua data lainnya, cukup highlight set view ke data spasial yang di cari, sedangkan data lainnya tetap biarkan muncul (Kasus ini saya temukan saat mencoba mencari data poligon)
  1. 9.
    Dukungan untuk konversi sistem proyeksi. Umumnya data-data spasial selain memakai sistem proyeksi geografis, ada juga yang menggunakan UTM sesuai zona. Dukungan konversi ini penting untuk mempermudah pembuat project, atau minimal ada peringatan yang muncul apabila data spasial memiliki proyeksi yang tidak didukung maka data tidak akan muncul.
  1. 10.
    Perbaiki tampilan versi mobile supaya dibuat responsive mengikuti ukuran dan rasio layar masing-masing device, karena saya masih mendapati beberapa bagian halaman yang tidak tampil secara sempurna, contohnya di URL geo.mapid.io/public
  1. 11.
    Tingkatkan dokumentasi penggunaan setiap aspek dari platform MAPID, karena menurut saya dokumentasi yang ada masih kurang terorganisir.
  1. 12.
    Hal-hal kecil lainnya seperti; set view (tidak harus di Jakarta saja) dan zoom level yang bisa ditentukan, optimalisasi load data geospasial supaya lebih cepat, import data geojson melalui URL link, pemberian panel informasi legenda dari semua data geospasial yang ditampilkan seperti yang ada di peta cetak pada umumnya, membaca lokasi terkini dari pembaca atau pengakses WebGIS/project, dan penambahan opsi measure distance.

Kesimpulan & Penutup

Secara keseluruhan, platform MAPID saya rasa tergolong menjanjikan dikarenakan menawarkan kemudahan visualisasi WebGIS, sehingga akan memudahkan orang-orang untuk mencoba menampilkan data-data geospasial, walau masih banyak kekurangan namun saya sendiri yakin kedepannya MAPID akan berbenah menjadi platform WebGIS yang lebih baik.

Dengan memanfaatkan MAPID, saya harap project ini dapat diakses kapan saja oleh Dinas Lingkungan Hidup Kota Tangerang ataupun masyarakat yang ingin mengetahui data persampahan dan evaluasi pengambilan sampah TPS oleh truk sampah di Kota Tangerang. Semoga dengan project ini, Dinas Lingkungan Hidup Kota Tangerang dapat mengimplementasikan optimalisasi rute truk sampah supaya pelayanan truk sampah menjadi lebih baik dan dampaknya dapat dirasakan oleh masyarakat Kota Tangerang.

Ucapan terima kasih saya sampaikan kepada Dinas Lingkungan Hidup Kota Tangerang yang sudah menyediakan data layanan sampah dan juga dosen-dosen Kartografi & Penginderaan Jauh UGM yang telah memberikan ilmu-ilmu yang bermanfaat. Saya berharap platform MAPID dapat terus berkembang menjadi salah satu platform layanan SIG berbasis cloud computing yang andal dan dapat menyaingi perusahaan geospasial global yang sudah eksis terlebih dahulu, serta memajukan ekosistem geospasial di Indonesia dengan tetap bersahabat dan "ramah kantong" bagi para pelajar, mahasiswa, dan kebutuhan penelitian. Mohon maaf apabila masih terdapat banyak salah kata atau kekurangan dalam tulisan saya ini terkait pembahasan ataupun saran dan masukannya, semata-mata saya hanya ingin memberikan yang terbaik dan masukan yang membangun bagi Tim MAPID. Sukses terus MAPID!

Daftar Pustaka

Goldberg, Daniel W., John P W., dan Craig A K. (2007). From text to geographic coordinates: The current state of geocoding. Urisa Journal. 19. 33-46.

Kumar, Parveen, dan Dinesh Kumar. (2016). Network Analysis using GIS Techniques: A Case of Chandigarh City. International Journal of Science and Research (IJSR). Volume 5 Issue 2.

Data Publications