Open AccessPenyusunan Indeks Tingkat Pelayanan Sistem Pengelolaan Sampah Kota
Author(s) -
Abdul Asis Rumakat,
Iwan Juwana,
Siti Ainun
Publication year - 2020
Publication title -
jurnal reka lingkungan
Language(s) - English
Resource type - Journals
eISSN - 2722-6077
pISSN - 2337-6228
DOI - 10.26760/rekalingkungan.v9i1.23-33
Subject(s) - mathematics , forestry , operations management , engineering , geography
AbstrakData PD. Kebersihan Kota Bandung, menunjukkan persentase tingkat pelayanan sampah pada tahun 2017 sebesar 98,14%. Namun pada kenyataannya, masih banyak ditemukan tumpukan sampah di beberapa tempat yang bukan peruntukannya, hal ini menunjukkan angka tersebut belum dapat mewakili pelayanan sampah secara keseluruhan. Penelitian ini bertujuan untuk menyusun indeks yang digunakan untuk menilai kinerja pelayanan sampah kota. Indeks ini disusun dengan cara mengidentifikasi komponen, indikator dan sub-indikator, menentukan kriteria penilaian, melakukan pembobotan, melakukan penggabungan serta menyusun interpretasi indeks. Terdapat 5 komponen, 26 indikator dan 21 sub-indikator yang teridentifikasi. Pembobotan dilakukan dengan pemberian nilai berbeda pada komponen, indikator dan sub-indikator dengan metode aritmatik. Interpretasi indeks dibuat kedalam 5 kategori dengan skala 0-100. Dari hasil penyusunan indeks ini, selanjutnya akan digunakan untuk menilai tingkat pelayanan persampahan di Kota Bandung.Kata kunci : tingkat pelayanan, komponen, indikator, sub-indikator. AbstractAccording to the data from PD Kebersihan Kota Bandung, in 2017 the percentage of the performance level of solid waste is 98.14%. However, it is visible that a large amount of solid waste dumped directly to the environment. This indicates that the existing service level performance value is unable to represent the overall solid waste service. Thus, this study aims to develop a solid waste service level index. This study was undertaken by selecting components, indicators and sub-indicators, determining the weights for the components, indicators and sub-indicators, as well as defining the aggregation and interpretation of the final index. Thorough this study, 5 components, 26 indicators and 21 sub-indicators were identified. The chosen weights for the index was the different weighting. Aggregation index using arithmetic method with the interpretation of the final index will be based on 5 categories of 0-100 scale. Keywords : service level, component, indicator, sub-indicator.