Optimisasi Kinerja Unit Pengolahan Limbah Cair Domestik PDAM Tirtanadi - IPAL Cemara Medan

OPTIMISASI KINERJA UNIT PENGOLAHAN LIMBAH

CAIR DOMESTIK PDAM TIRTANADI - IPAL CEMARA

MEDAN

TESIS

Oleh

HASAN BASRI SIREGAR

047022008/TK

SEKOLAH PASCASARJANA

UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN

2008

OPTIMISASI KINERJA UNIT PENGOLAHAN LIMBAH

CAIR DOMESTIK PDAM TIRTANADI - IPAL CEMARA

MEDAN

TESIS

Untuk Memperoleh Gelar Magister Teknik Dalam Program Studi Magister Teknik Kimia Pada Sekolah Pascasarjana Universitas Sumatera Utara

Oleh

HASAN BASRI SIREGAR

047022008/TK

SEKOLAH PASCASARJANA

UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN

2008

Judul Tesis

: OPTIMISASI KINERJA UNIT PENGOLAHAN

LIMBAH CAIR DOMESTIK PDAM TIRTANADI

IPAL CEMARA, MEDAN

Nama Mahasiswa : Hasan Basri Siregar

Nomor Pokok

: 047022008

Program Studi

: Teknik Kimia

Menyetujui Komisi Pembimbing

(Prof. Dr. Ir. A. Rahim Matondang, MSIE) (Dr. Ir. Fatimah, MT) Ketua Anggota

Ketua Program Studi Direktur

(Prof. Dr. Ir. Setiaty Pandia) (Prof. Dr. Ir. T. Chairun Nisa B., MSc.)

Telah diuji pada

Tanggal : 05 Juni 2008

PANITIA PENGUJI TESIS

Ketua : Prof. Dr. Ir. A. Rahim Matondang, MSIE Anggota : 1. Prof. Dr. Ir. Setiaty Pandia

2. Dr. Ir. Fatimah, MT

3. Dr. Halimatuddahliana, ST. M.Sc 4. Dr. Ir. Irvan, MT

ABSTRAK

Optimisasi kinerja (produktivitas) total system bagi suatu perusahaan adalah kajian untuk mendapatkan titik optimum (optimal) operasi yang dapat dilihat dari nilai finansil pendapatan dan pengeluaran dengan cara maksimisasi dan minimisasi, marginalitas serta bantuan gambaran dalam break even chart.

Penelitian dan kajian dilakukan terhadap unit usaha pengolahan limbah cair domestik IPAL Cemara, Medan yang dikelola oleh PDAM Tirtanadi Medan berdasarkan data tahun 2006. Selama tahun 2006 perusahaan ini mengalami kerugian setiap bulan, karena itu penelitian ini dilakukan untuk mempelajari cara memperkecil kerugian atau memperoleh keuntungan. Kajian dilakukan dengan mem-variasikan (simulasi) tingkat kapasitas pengolahan, analisa titik impas dan marginalitas.

Dari hasil penelitian diperoleh bahwa jumlah pemasok air limbah (NPAL) sebanyak 11.110 sambungan dan kapasitas riel tahun 2006 adalah 7.896 m3/hari, keadaan ini merugi sebesar Rp. 956.970.675,- pada tahun 2006 dengan biaya pengolahan sebesar Rp. 1.260,-/m3. Hasil variasi kapasitas (simulasi) yang dilakukan menghasilkan apabila kapasitas dinaikkan 25% maka NPAL = 13.888 sambungan yang setara dengan kapasitas olah sebesar 9.869 m3/hari limbah cair domestik (LCD). Pada tingkat kapasitas ini IPAL Cemara dapat beruntung sebesar Rp.299.895.758,-/tahun dan biaya pengolahan turun menjadi Rp. 1.035,-/m3. Titik impas diperoleh pada tingkat kapasiitas 9.540 m3/hari, dengan NPAL = 13.601 sambungan.

Optimisasi yang dilakukan menurut regressi total biaya rata-rata dengan total biaya marginal, diperoleh bahwa kapasitas olah yang optimal adalah pada 11.411 m3/hari, setara dengan jumlah NPAL = 16.056 sambungan, biaya pengolahan sebesar Rp. 55,-/m3. Keuntungan optimal diperkirakan sebesar Rp. 346.753.521,- per-tahun.

Kata kunci : Optimisasi kinerja, titik impas keuangan dan pengolahan limbah cair domestik, IPAL Cemara Medan.

ABSTRACT

Productivity optimization of a company’s total system is a study to find the optimum operation by maximization of the revenue, or minimization of the cost, or marginality analysis and/or break even analysis.

The research was done in the domestic wastewater treatment unit of IPAL Cemara, which organized by PDAM Tirtanadi Medan based on year 2006 data. The unit was getting loss every month, therefore this research is carried out to decrease the loss and/or to get a profit in the future. The study was done according to variation of the capacity (simulation) and regression of the revenue and total cost in the break even chart, and marginality analysis. The result of the research shows that the real existing capacity of IPAL Cemara is 7.896 m3/day be supplied by NPAL to 11.110 intake, but the company got loss of Rp. 956.970.675,- in 2006, and unit cost was Rp. 1.260,-/m3.

Variation of capacity (simulation) shows that if the domestic waste water supplies increase to 25% with the capacity of 9.869 m3/day supplied by NPAL to 13.888 intake and the profit would be Rp.299.895.758,-/year and the unit cost decrease to Rp. 1.035,-/m3. The break even point (BEP) of capacity would be 9.540 m3/day, on the NPAL of 13.601 intake.

Optimization has done to the variation of capacity by regression of average total cost and its marginal, which the result is 11.411 m3/day of optimum capacity, which is equivalent to the NPAL of 16.056 intake, the unit cost is Rp.55,-/m3 and optimal (maximum) profit is Rp. 346.753.521,-/year.

Key words : Productivity optimization, break even point of capacity and financial of the wastewater treatment unit, IPAL Cemara, Medan.

KATA PENGANTAR

Dengan mengucapkan puji dan syukur Alhamdulillah kehadirat Allah SWT, tesis ini dengan judul ”Optimisasi Kinerja Unit Pengolahan Limbah Cair Domestik, PDAM Tirtanadi – IPAL Cemara, Medan” dapat Penulis selesaikan.

Penelitian dilakukan di kota Medan,yaitu di PDAM Tirtanadi Medan dengan unit pengolahan limbah cair domestik – Instalasi Pengolahan Air Limbah (IPAL) Pulau Brayan Bengkel (Cemara) Medan. Untuk mendapatkan kelengkapan informasi diadakan juga pengambilan data di Bappedalda dan Pemko Medan.

Pengelolaan dan pengolahan air limbah domestik dilakukan oleh PDAM Tirtanadi disamping tugasnya menyediakan air bersih. Penulis hanya mengemukakan pengoptimalan pendaya gunaan (kinerja) manajemen IPAL Cemara serta kaitannya secara teknis dengan daerah sumber air limbah di kota Medan dan biaya pengolahan. Untuk menyederhanakan penulisan sering dilakukan tulisan ”PDAM Tirtanadi – IPAL Cemara” menjadi hanya ”PDAM Tirtanadi” atau ”IPAL Cemara” saja. Maksudnya hanya satu dan sama, yaitu objek IPAL Cemara.

Patut juga Penulis kemukakan bahwa penggunaan titik dan koma pada teks angka-angka dibuat menurut kebiasaan yang berlaku di Indonesia, tetapi pada lampiran (non fotokopi) dibuat menurut internasional, hal ini terutama yang menyangkut perhitungan.

Selain daripada itu, tesis ini adalah untuk memenuhi persyaratan tugas akhir memperoleh gelar Magister Teknik (MT) dalam Program Studi Magister Teknik Kimia pada Sekolah Pascasarjana Universitas Sumatera Utara (USU).

Semoga tulisan ini dapat berguna juga bagi pihak – pihak yang berkepentingan.

Medan, Maret 2008 Penulis

UCAPAN TERIMA KASIH

Bismillahirrahmanirrohim,

Alhamdulillah, puji syukur ke hadirat Allah SWT., dengan selesainya

penulisan tesis ini, Penulis mengucapkan terima kasih dan penghargaan yang tulus

kepada :

1. Bapak Rektor Universitas Sumatera Utara (USU) Prof. dr. Chairuddin

P.Lubis, DTM & H,Sp.A(K), beserta Staf Biro Rektor, Dekanat Fak. Teknik

dan Pimpinana Dept. Teknik Industri, yang telah memberi bantuan SPP,

kesempatan waktu dan biaya penelitian kepada Penulis.

2. Manajemen Sekolah Pascasarjana USU terutama Direktur, Ibu Prof.Dr.Ir. T.

Chairun Nisa B,M.Sc., pimpinan dan para dosen pada Studi Program Magister

Teknik Kimia, yang telah mendidik Penulis sejak semester pertama sampai

semester terakhir.

3. Bapak Prof. Dr. Ir. A. Rahim Matondang, MSIE (Ketua Komisi Pembimbing).

4. Ibu Dr. Ir. Fatimah, MT (Anggota Komisi Pembimbing).

5. Ibu Prof. Dr. Ir. Setiaty Pandia (Komisi Penguji).

6. Ibu Dr. Halimatuddahliana, ST., MSc. (Komisi Penguji).

7. Bapak Dr. Ir. Irvan, MT. (Komisi Penguji).

8. Bapak Hendra S. Ginting ST. MT. (Komisi Penguji).

Yang telah memberikan bimbingan (baik para pembimbing maupun para penguji)

Ucapan yang sama juga Penulis sampaikan kepada :

9. Manajemen PDAM Tirtanadi dan terutama Pimpinan, Staf dan Karyawan

IPAL Cemara Medan yang telah membantu keizinan penelitian dan fasilitas –

fasilitas yang dibutuhkan.

Penulis juga sangat berbesar hati kepada istri, Hj. Nuriaty Harahap, ananda

M. Abd. Salim Parlindungan Siregar, SE., ananda/menantu Rina Ramayanti Siregar,

AMd. / Dollar Tirta AMd., yang telah memberikan dorongan dan bantuan.

Bantuan pemikiran dari teman-teman beberapa Dosen Fak. Teknik USU dan

teman lainnya, sangat khusus dan berharga, diucapkan banyak terima kasih.

Semoga tesis ini berguna bagi yang berkepentingan dan Allah SWT meridhoi

segala pekerjaan kita yang dapat memberi manfaat. Amin.

Medan, Januari 2008 Penulis

RIWAYAT HIDUP

1. Nama : HASAN BASRI SIREGAR

2. Tpt/Tgl. Lahir : Desa Sidingkat (Tapsel)/18 Agustus 1943 3. Nama Orang tua

a. Ayah : Abdul Manan Siregar (Alm.1947)

b. Ibu : Sarimah (Almh. 1996)

4. Anak ke : 3 dari 4 bersaudara (anak laki-laki tunggal)

5. Alamat : Jl. Karya Jaya Gg. Karya IV No. 6 P. Masyhur Medan, 20143

Telp. 061 - 7861756

6. Pekerjaan : Dosen Fak. Teknik USU, Dept. Teknik Industri sejak th.1974.

7. Menikah : Thn. 1968 dengan Nuriaty Harahap

Anak : 1) Sri Banun Siregar, ST – alumni USU

2) Rina Ramayanti Siregar, Amd – alumni USU 3) Suzi Lydiana Siregar, Amd – alumni USU 4) Chadijah Mastura Siregar, ST – alumni ITB 5) M. Abdul Salim P. Siregar, SE – alumni USU

6) Elvina Della Nora Siregar, SE–alum.USU/Perbanas

Jakarta. 8. Pendidikan Formal

a. Th. 1951 – 1957 : SR Negeri Sidingkat/Aek Sigama & Belawan b. Th. 1957 – 1960 : ST. Negeri di Medan, Jurusan Tek. Elektro c. Th. 1960 – 1963 : STM Negeri di Medan, Jurusan Tek. Mesin d. Th. 1964 – 1974 : Fak. Teknik USU, Jurusan Tek. Industri e. Th. 2005 – 2008 : Program Magister Teknik Kimia (S2) Sekolah

Pascasarjana, USU 9. Pendidikan Non Formal

b. Th. 1977 : Lokakarya ”Planning Programming and Budgeting System” (PPBS – SP4), ITB – USU, Medan.

c. Th. 1981 : R & D Management, LIPI – Denver R. Inst. Medan. d. Th. 1981/1982 : Akta Mengajar V, Depdikbud, Medan.

e. Th. 1985/1986 : Up. Grad. Teknik Manajemen Industri dan Programme Computer Application and Development (PCAD) di AIT Bangkok, Thailand.

f. Th. 1995 : Pelatihan Total Quality Management (TQM), JICA / Depdikbud – Unsyiah, Banda Aceh.

10.Riwayat Kepangkatan Akademis :

a. Th. 1974 – 1977 : Ass. Ahli Madya. IIIa b. Th. 1977 – 1979 : Ass. Ahli, IIIb c. Th. 1979 – 1981 : Lektor Muda, IIIc d. Th. 1981 – 1983 : Lektor Madya, IIId e. Th. 1983 – 1990 : Lektor, IVa

f. Th. 1990 – 2003 : Lektor Kepala Madya, IVb g. Th. 2003 – skrg : Lektor Kepala, IVc 11.Riwayat Pekerjaan / Jabatan :

a. Th. 1964 – 1974 : Engineering Designer PT. Atmindo, Medan. b. Th. 1974 – skrg : Staf Pengajar Fak. Teknik USU

c. Th. 1975 : Team FS. Ekspansi PKS. Pabatu, PNP VI Pabatu

d. Th. 1975 : Team FS. Pembangunan PKS. Teluk Dalam, PNP VI

Pabatu

e. Th. 1977 : Team Penyusun RIP Fak. Teknik USU

f. Th. 1977 : Team FS. Dockyard Belawan, Dephub, Medan

g. Th. 1978 : Team FS. Profil Industri, BIPIK, Deperindag. h. Th. 1980 : Team FS. Mini Industrial Estate,Deperindag, Medan

i. Th. 1981 : Team FS. Pembakaran Kapur, Padang Sidimpuan.

Dikti – ITB, Bandung.

k. Th. 1982 – 1984 : Sekretaris Jurusan Teknik Industri Fak. Teknik USU l. Th. 1983 – 1984 : Ketua Jurusan Teknik Industri Fak. Teknik UISU

m. Th. 1984 : Anggota Satgas Pembinaan Kurikulum F. T. USU

n. Th. 1987 : Team Penyusun Buku Pedoman Fak. Teknik USU.

o. Th. 1988 – 1989 : Pembantu Dekan III, Fak. Teknik USU. p. Th. 1989 – 1992 : Pembantu Dekan III, Fak. Teknik UISU. q. Th. 1992 – 1994 : Pembantu Dekan I, Fak. Teknik UISU.

r. Th. 1996 : Team Studi ”Preliminary Survey of Industrial Water Demand in Medan, PDAM Tirtanadi – Lyonnaise des

Eaux - PUSKIN, Medan.

12.Penyusunan Diktat Kuliah.

a. Th. 1976 : Diktat Kuliah Menggambar Teknik. b. Th. 1978 : Diktat kuliah Ekonomi Teknik.

c. Th. 1997 : Penuntun Praktikum Menggambar Teknik. d. Th. 2001 : Diktat Kuliah Mekanika Teknik : Statika. e. Th. 2003 : Diktat Kuliah Proses Manufaktur. f. Th. 2004 : Cikal Bakal Diktat Kuliah Etika Professi. 13.Publikasi.

a. Th. 2001 : Menggambar Teknik, salah satu alat komunikasi teknik yang atraktif, Sistem Teknik Industri.

b. Th. 2002 : Produktivitas Manajemen Pilihan, Simetrika.

c. Th. 2002 : Beberapa segi pandangan penurunan mutu pendidikan di

Indonesia, Simetrika.

d. Th. 2004 : Penelitian kualitas pasir di kawasan sekitar kota Medan, Sistem Teknik Industri.

14.Mata kuliah yang pernah dilaksanakan. a. Menggambar Teknik.

c. Mekanika Teknik. d. Proses Manufaktur. e. Etika Professi. f. Kimia Industri. g. Konversi Energi. h. Satuan Operasi. 15.Karya pada Masyarakat.

- Th. 1972 : Plant Drawing ”PKS Dolok Ilir” PNP VII. - Th. 1976 : Plant Drawing “PKS Aek Nabara” PNP III. - Th. 2003 : Plant Drawing `Pengering Jagung’ Pemda Karo.

16.Skripsi : Th. 1974 : Sea Food Cold Store.

17.Thesis : Th. 2007 : Optimisasi Kinerja Unit Pengolahan Limbah

Cair Domestik, PDAM Tirtanadi - IPAL Cemara, Medan.

DAFTAR ISI

Halaman

ABSTRAK ... vi

ABSTRACT ... vii

KATA PENGANTAR ... viii

UCAPAN TERIMA KASIH ... ix

RIWAYAT HIDUP ... ix

DAFTAR ISI ... xv

DAFTAR TABEL ... xviii

DAFTAR GAMBAR ... xix

DAFTAR LAMPIRAN ... xx

BAB – I : PENDAHULUAN . ... 1

Latar Belakang ... 1

Tujuan Penelitian ... 5

Hipotesis ... 5

Manfaat Penelitian ... 7

BAB – II : TINJAUAN PUSTAKA .. ... 8

Pendahuluan ... 8

Landasan Teori ... 9

Instalasi Pengolahan Limbah Cair (IPAL) Cemara Medan ... 25

BAB – III : BAHAN DAN METODE ... 37

Waktu danTempat ... 37

Bahan dan Alat ... 37

Metode Percobaan dan Pengambilan Data ... 37

1. Data Keuangan ... 38

2. Data Air Limbah ... 38

3. Biaya Pengolahan LCD ... 39

4. Regressi ... 39

5. Korelasi ... 39

6. Confidence dan Kecukupan Data ... 39

7. Titik Impas ... 40

8. Analisis Marginal ... 40

9. Optimisasi Kapasitas IPAL Cemara Medan ... 41

BAB – IV : HASIL DAN PEMBAHASAN ... 42

Hasil Penelitian. ... 42

1. IPAL Cemara dan perkembangannya ... 42

2. Perolehan data ... 43

Pembahasan ... 43

1. Pengolahan Data ... 43

a. Plotting data dan regressi ... 43

b. Perhitungan jumlah LCD ... 43

c. Performance variabel ... 47

d. Titik Impas ... 47

2. Perencanaan Kapasitas IPAL Cemara ... 48

a. Optimisasi ... 48

a1. Variasi kapasitas olah (simulasi) ... 48

a2. Maksimisasi dan Minimisasi ... 55

b. Titik Impas, titik impas simulasi ... 58

c. Analisis Marginal. ... 59

3. Hasil Penelitian ... 59

BAB – V : KESIMPULAN DAN SARAN... 61

Kesimpulan ... 61

Saran – saran ... 62

DAFTAR TABEL

Nomor Judul Halaman

1.1 : Retribusi NPAL Kota Medan ... 3

2.1 :Contoh Marginality ... 16

2.2 : Harga r kritis pada Confidence level 95% dan 99% ... 21

2.3 :Panjang Pipa Existing Air Limbah Kota Medan ... 32

2.4 : Hasil Analisa Air Limbah IPAL Cemara Medan pada Februari 2006 ... 36

4.1 : Hasil Perhitungan Satuan Pendapatan dan Satuan Biaya ... 48

4.2 : Hasil Perhitungan Regressi Data. ... 49

4.3 : Hasil Perhitungan Regressi Simulasi ... 50

4.4 : Hasil perhitungan simulasi variasi kapasitas olah IPAL Cemara dan marginal. ... 56

DAFTAR GAMBAR

Nomor Judul Halaman

2.1 : Break Even Chart (BEC) ... 13

2.2 : BEC Curvilinier ... 15

2.3 : Hubungan Biaya Rata – Rata dan Marginal ... 17

2.4 : Deviasi Data ... 22

2.5 : Hubungan Linier atau Curvilinier antara Luas Pemukiman Dengan Debit Influent ... 24

2.6 : Instalasi Pengolahan Air Limbah. ... 26

2.7 : Medan Sewage Treatment Plant ; Flow Diagram. ... 27

2.8 : System Pengolahan Limbah Cair Domestik PDAM Tirtanadi Cemara, Medan ... 28

2.9 : Struktur Organisasi IPAL Cemara ... 29

2.10 : Struktur Organisasi PDAM Tirtanadi Prop.Sumatera Utara (Lamp.V) 2.11 : “Key Plan Zone” dan Jaringan Utama Air Limbah Kotamadya Medan ... 31

3.1 : Sistim dan Kerangka Berfikir Pengelolaan Air Limbah, Medan ... 38

4.1 : Plotting Data Pendapatan dan Pengeluaran IPAL Cemara, Medan, Tahun 2006 ... 45

4.2 : Data dan Regressi TC, FC, TVC, dan R ... 46 4.3 : Optimisasi Kapasitas Olah IPAL Cemara Medan dan Marginal 57

DAFTAR LAMPIRAN

Nomor Judul Halaman

I. Analisis Data dan Simulasi ... 65

a. Evaluasi Data Keuangan ... 65

a.1. : Line Fit/Forecasting ... 65

a.1.1 : Tabel Pendapatan (Revenue, R) ... 65

a.1.2 : Tabel Total Biaya (Total Cost, TC) ... 66

a.1.3 : Tabel Biaya Tetap (Fixed Cost, FC) ... 66

a.1.4 : Tabel Biaya Berubah (Total Variable Cost, TVC) ... 67

a.1.1.1 : Perhitungan Regressi R : Linier, Kuadratis dan Eksponensial ... 68

a.1.2.1 : Perhitungan Regressi TC : Linier, Kuadratis dan Eksponensial ... 71

a.1.3.1 : Perhitungan Regressi FC : Linier, Kuadratis dan Eksponensial ... 75

a.1.4.1 : Perhitungan Regressi TVC : Linier, Kuadratis dan Eksponensial ... 79

b. Perhitungan Regressi Rencana Peningkatan Kapasitas ... 86

1. Revenue, R ... 86

2. Total Cost, TC ... 87

c. Perhitungan Optimisasi ... 89

d. Perhitungan Maksimisasi dan Minimisasi ... 99

II. Perolehan Data ... 103

a. Pendapatan, Biaya, Laba, (Neraca) Tahun 2006, IPAL Cemara ... 104

b. Konsumsi air bersih dan perkiraan LCD tahun 2006 ... 105

c. Daftar Jumlah Pelanggan (intake) air limbah kota Medan ... 106

III. Beberapa Surat Keputusan dan Peraturan ... 109 IV. Perhitungan Variasi (Simulasi) Kapasitas Olah ... 121

V. Tambahan Informasi ... 130 a. Gambar 2.8 : Struktur Organisasi PDAM Tirtanadi Provinsi

Sumatera Utara ... 131

b. Brosur IPAL Cemara Medan ... 132

DAFTAR SINGKATAN (NOTASI)

NPAB : Nomor Pelanggan Air Bersih

NPAL : Nomor Pemasok Air Limbah

IPAL : Instalasi Pengolahan Air Limbah

PDAM : Perusahaan Daerah Air Minum.

MUDP : Medan Urban Development Project

R : Revenue (nilai penjualan/pendapatan).

TC : Total Cost (Total Biaya)

TVC : Total Variable Cost (total biaya berubah). FC : Fixed Cost (biaya tetap)

BEC : Breakeven Chart

BEP : Breakeven Point

Qi = qi : Jumlah influent (LCD)

Qe = qe : Jumlah effluent

LCD : Limbah Cair Domestik

Mi : Marginal income (pendapatan marginal)

Mc : Marginal Cost (biaya marginal) Rf : Regressi (Line – fit) Revenue

TCf : Regressi (Line – fit) total cost.

FCf : Regressi (Line – fit) fixed cost

TVCf : Regressi (Line – fit) Total variable cost

OR : Operation Research

Max : Maksimisasi, maksimum.

Min : Minimisasi, minimum

TK : Disiplin ilmu Teknik Kimia : Tenaga Kerja

BOD5 : Biochemical Oxygen Demand, setelah 5 hari.

COD : Chemical Oxygen Demand ≈ 1,6 BOD5

BAB I PENDAHULUAN

Latar Belakang

Kota Medan merupakan kota terbesar di bagian barat Indonesia, pusat

perdagangan dan industri. Akhir tahun 1996 penduduknya 1.942.000 jiwa dengan

pertumbuhan rata-rata 2,15 %, sehingga pada tahun 2006 diproyeksikan penduduknya

menjadi 2.402.300 jiwa. Dengan luas kota sebesar 265,10 km² (= 26.510 Ha), maka

kepadatan penduduk ± 9.062 jiwa/km² ( Effendi, 1998).

Sebagai salah satu makhluk biologis, manusia dalam menjalani kehidupannya

adalah juga perusak lingkungan dan produsen limbah. Manusialah yang dituntut

untuk mengelola pembinaan (memperbaiki yang rusak, peningkatan dan

pembangunan) lingkungan yang layak huni. Dalam UU No. 23 Thn. 1997 tentang

Pengelolaan Lingkungan Hidup pasal 5 (1) menyatakan setiap orang mempunyai hak

yang sama atas lingkungan hidup yang baik dan sehat.

Salah satu jenis limbah yang proporsinya besar adalah limbah cair, yaitu

limbah cair domestic (LCD) yang dialirkan ke dalam selokan. Kiely (1998)

menyebutkan bahwa limbah ini tidak termasuk air hujan; biasa juga disebut limbah

cair urban (urban waste water) atau campuran dari LCD dengan limbah cair industri

(industrial waste water). Kota Medan tumbuh dan berkembang ke arah kota

metropolitan, maka limbah cairnya juga tumbuh pesat, jadi sangat urgent pengolahan

Pada saat ini (sejak tahun 1995) kota Medan memiliki unit pengolahan LCD

yang dioperasikan oleh PDAM Tirtanadi Medan yang disebut instalasi pengolahan air

limbah Cemara (IPAL Cemara, Medan). Secara kelembagaan, pengelolaan air limbah

di kota Medan dilakukan oleh Perusahaan Daerah Air Minum (PDAM) Tirtanadi dan

Dinas Pembangunan kota Medan. Kedua instansi tersebut bekerjasama dan

melakukan koordinasi dalam teknis pembuangan air limbah yang didukung oleh

peraturan daerah Pemerintahan Daerah Propinsi Sumatera Utara (Pempropsu) dan

Pemerintahan kota (Pemko) Medan.

Sesuai dengan program ”Medan Urban Development Project MUDP” disusun

master plan air limbah Kota Medan pada tahun 1984, dan dengan ditetapkannya

MUDP-I (1985 – 1989) dan MUDP-II (1989 – 1995) maka dibangunlah IPAL

Cemara Medan secara bertahap, meliputi area 2.200 Ha (setara dengan jumlah

penduduk 572.700 orang); tetapi kapasitas olah IPAL Cemara didesain sebesar

60.000 m3/hari LCD.

Pendapatan utama adalah dari retribusi air limbah dan pelanggan air bersih.

Jumlah pelanggan air limbah (NPAL) barulah sebanyak 11.110 sambungan dengan

jumlah penduduk + 168.000 orang, dan jumlah pelanggan air bersih (NPAB)

sebanyak 144.258 sambungan. Dengan demikian cakupan area yang telah di bangun

adalah 29,18% dari keseluruhan Tahap Pembangunan (2.200 Ha), sedangkan jumlah

pelanggan LCD sebanyak 7,7% dari pelanggan air bersih. Retribusi tersebut dibagi

Tabel 1.1 : Retribusi NPAL Kota Medan

Tarif A Tarif B

Sosial

Sosial Umum S1 30 30

Sosial Khusus S2 45 70

Non Niaga

Rumah Tangga - 1 RT - 1 60 85

Rumah Tangga - 2 RT - 2 70 95

Rumah Tangga - 3 RT - 3 80 105

Rumah Tangga - 4 RT - 4 90 110

Rumah Tangga - 5 RT - 5 95 116

Rumah Tangga - 6 RT - 6 100 120

Kedutaan / Konsulat 104 130

Instansi Pemerintah dan ABRI 70 120

Niaga

Niaga Kecil N - 1 90 110

Niaga Menengah N - 2 180 180

Niaga Besar N - 3 225 225

Niaga Khusus 745 745

Industri

Industri Kecil IN - 1 220 220

Industri Besar IN - 2 225 225

Kelas Pelanggan Rp./m²

Golongan Pelanggan Type

Sumber : IPAL Cemara,2006

Keterangan :

1. Kelas A : Pemakaian air bersih < 20 m3/bulan. Kelas B : Pemakaian air bersih > 20 m3/bulan.

2. Pelanggan air limbah yang belum pelanggan air bersih dikenakan Tarif A 3. Retribusi air limbah yang dibayar pelanggan adalah Tarif A atau Tarif B

dikali dengan luas bangunan.

Contoh : Luas bangunan = 100 m2, tipe RT-2, Tarif A.

Retribusi air limbah = 100 x Rp. 70 = Rp. 7.000,-/bulan

Banyaknya limbah cair domestik sangat berkaitan dengan konsumsi air

minum/air bersih bagi penduduk setempat, menurut Effendi (1998) konsumsi air

bersih di kota Medan adalah 190 L/or.hari, sedangkan menurut USAID, 2006 di kota

Kombinasi kedua data itu lebih fleksibel untuk dapat diterima, sehingga

konsumsi air bersih rata-rata penduduk kota Medan adalah (qir) :

qir =

2 (190) + (90 +170) = 160 L/or.hari

Menurut USAID (2006), air bersih yang disalurkan akan menjadi limbah cair selokan

sebanyak 60 % – 70 % sedangkan selebihnya menjadi konsumsi masyarakat dan

meresap ke dalam tanah. Dengan demikian potensi volume air limbah cair di kota

Medan pada tahun 2006 diperkirakan :

m in

q = [ 2 .4 0 2 .3 0 0 o ra n g ] [ 7 0 % ] L/ o r.h a ri 2 4 [ 3 6 0 0 ] d e tik/ h a ri

[ 160]

= ~ 3114 L/detik = 269.058 m3/hari

Disisi lain biaya pengolahan sangat tinggi, selama tahun 2006 mengalami

kerugian. Berdasarkan uraian diatas maka perlu diadakan penelitian dan kajian untuk

mengetahui kinerja pengolahan yang optimal IPAL Cemara Medan.

Dari uraian latar belakang di atas, maka dapatlah dirumuskan masalahnya

seperti berikut :

a. Pemasok limbah cair dikota Medan masih sedikit.

b. Secara teknis, unit IPAL Cemara Medan belum dioperasikan sesuai kapasitas

terpasang 60.000 m3 per-hari.

c. Biaya operasional penyaluran dan pengolahan Limbah Cair Domestik (LCD)

sangat besar yaitu selama tahun 2006, IPAL Cemara mengalami kerugian setiap

bulan. 4

Tujuan Penelitian

Adapun maksud dan tujuan penelitian adalah untuk mengoptimisasi kinerja

dengan cara :

a. Mendapatkan kapasitas operasi pengolahan limbah yang optimum

(menguntungkan). Dari penelitian dan kajian ini ingin diketahui keterkaitan antara

kapasitas olah dengan biaya yang tersedia, titik setimbang antara penghasilan dan

pengeluaran, serta keuntungan yang layak.

b. Mengkaji peningkatan jumlah pemasok LCD yang lebih besar untuk memperkecil

idle capacity pada Unit Pengolahan Limbah Cair Domestik IPAL Cemara.

Hipotesis

Untuk mencapai tujuan di atas diperkirakan memiliki hipotesis seperti berikut, yaitu :

a. Kapasitas operasi pengolahan limbah yang dijalankan diduga belum optimum.

b. Peningkatan jumlah pemasok LCD diduga perlu untuk mencapai kapasitas

optimum.

Sistem dan kerangka berfikir sebagaai rangkuman proses kausalitas terhadap

keseluruhan diktum dan materi dalam penelitian ini dperlihatkan seperti pada Gambar

1.1. Lingkup penelitian ini adalah:

1. Penelitian dilakukan dengan menggunakan IPAL Cemara sebagai objek

penelitian dan sebagai sumber data primer selama tahun 2006

2. Variabel yang diteliti adalah :

b. Kapasitas olah riel IPAL Cemara dan kemungkinan terjadinya variasi

kapasitas untuk mengetahui kapasitas yang optimum.

c. Parameter-uji adalah performance ekonomi, yaitu mendapatkan

keuntungan yang layak.

Gambar 1.1 : Sistem dan Kerangka Berfikir Pengelolaan air limbah, Medan, dalam kaitannya dengan penelitian ini

MASALAH • Pemasok limbah cair

masih sedikit • Real capacity 8,000 –

10,000 m3

/hari • Terjadi deficit biaya

pengolahan • Sarana kurang

METODA PENANGGULANG

AN

• Perluasan jumlah pema-sok LCD.

• Peningkatan pendapatan dan subsidi kepada IPAL Ce-mara.

• Menekan pembiayaan pe-ngolahan.

MASYARAKAT

• Pelanggan LCD

• Calon Pelanggan LCD • LSM/pemukim PRASARANA • Pempropsu • Pemko PDAM TIRTANADI IPAL CEMARA

PERATURAN DAN KEBIJAKAN YANG MENDUKUNG UU No.23 Th. 1997 PP No.20 Th 1990

Kep.Men LH No.Kep.61/MENLH/10/1995 Perda No.25 Th.1985 dan No.6 Th.1991 SK. Gubsu No.539/3211/K/Th.1996 Sk.Pemko Medan No.660.1/227/SK/1996 Sk.Direksi PDAM Tirtanadi No.74/KDTS/1997

LIMBAH CAIR DOMESTIK KOTA

MEDAN • Buangan cair rumah

tangga dan bisnis. • Tinja (TA – 1)

HAMBATAN - Internal

• Dana terbatas • Manajemen

kurang professional • Sarana kurang

memadai

- Eksternal

• Tarif pelanggan mahal

• Kesediaan masya-rakat instansi dan bisnis kurang Motivasi SDM menurun RISIKO • Kesehatan masyarakat • Lingkungan alam terbatas • Keindahan/k enyamanan MANFAAT • Pengambilan Keputusan oleh manajemen. • Teknis umum. • Keuangan

(dana).

STUDI KINERJA • Kapasitas optimal • Perluasan

pe-langgan • Pendapatan ongkos

dan titik impas

KINERJA SUKSES

KINERJA GAGAL

Demikian juga asumsi yang digunakan adalah:

1. Semua unit-unit operasi, fasilitas dan satuan – satuan kerja yang ada

dalam IPAL Cemara dapat bekerja dengan baik walaupun terjadi variasi

kapasitas olah sampai dicapai kapasitas optimum.

2. Data yang diperoleh dari manajemen IPAL Cemara dan PDAM Tirtanadi

dianggap benar dan terpercaya.

3. Biaya tetap (fixed cost) rata-rata pada tahun 2006 dianggap tetap dalam

studi variasi peningkatan kapasitas-olah sampai dicapainya titik optimum.

Manfaat Penelitian

Hasil penelitian ini sangat berguna sebagai faktor utama dalam pengambilan

keputusan oleh manajemen PDAM Tirtanadi dan IPAL Cemara, yaitu pada tingkat

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA

Pendahuluan

Optimisasi berasal dari kata optimization (Ing), dimaksudkan sebagai proses

pengkajian (biasa disebut optimality analysis) untuk memecahkan masalah dalam

usaha mendapatkan manfaat yang sebesar-besarnya serta menekan kerugian sampai

sekecil-kecilnya. Titik optimum adalah pemilihan keputusan yang terbaik agar

diperoleh produktivitas terbesar (Riggs, 1981 ; Baumol, 1985). Productivity (Ind-

produktivitas ; kinerja), sinonim dengan efektivitas dan efisiensi. Produktivitas

kinerja, efektivitas dan efisiensi, memiliki rumusan matematis yang serupa, yaitu

(Riggs, 1981) :

Produktivitas

Kinerja hasil (keluaran) ... (2.01)

Efektivitas Usaha (masukan)

Efisiensi

Ke - empatnya dapat digunakan untuk lingkup yang besar (total system) dan

untuk lingkup yang kecil (integral system). Kinerja dan efektivitas biasa banyak

digunakan sebagai pengukur keberhasilan (performance) teknis, tidak pernah

berharga 100%. Efisiensi lebih banyak digunakan sebagai pengukur keberhasilan

yang terkonversi kepada nilai uang (economic performance), maupun keberhasilan

teknis, sehingga terdapat efisiensi teknis dan efisiensi ekonomis. Efisiensi teknis =

serupa dengan efektivitas, berharga lebih kecil dari 100%, sedangkan efisiensi

ekonomis harus berharga lebih besar dari 100% supaya dikatakan performance baik.

Teori dasar ini akan dijabarkan dalam rangka mengevaluasi kinerja IPAL Cemara

yang dikelola oleh PDAM Tirtanadi Medan.

Landasan Teori

Kinerja total system lebih diartikan sebagai effisiensi ekonomis sebuah unit

produksi yang digambarkan oleh perbedaan antara nilai penerimaan dan pengeluaran.

Kinerja yang baik adalah apabila nilai penerimaan lebih besar dari nilai pengeluaran.

Landasan teori untuk menanggulangi permasalahan mencakup :

2.1 Optimalisasi operasi.

2.2 Analisa dan deskripsi cakupan daerah pemasok LCD.

2.1 Optimalisasi Operasi, Perencanaan Kapasitas (Capacity Planning).

Optimalisasi operasi dimaksudkan untuk mendapatkan kapasitas operasi

yang optimum yaitu kapasitas yang tepat agar diperoleh keuntungan yang

sebesar-besarnya dan biaya operasi yang minimal. Untuk mendapatkan

kapasitas operasi yang optimum (≤ 60.000 m3/hari ) sangat tergantung kepada banyaknya pemasok LCD dan biaya operasi. Pembiayaan

dimaksud adalah total biaya yang dibutuhkan untuk mengoperasikan IPAL

Kap = ƒ (jumlah influent, biaya) ... (2.02). atau

Kap.opt = opt (q, TC) ... (2.03).

Dimana: q = jumlah influent (LCD), m3/hari

TC = total biaya, Rp.

Penyelesaian rumusan ini dapat dilakukan menurut teori Penyelidikan

Operasionil, jenis Linier / Non Linier Programming dengan

memperhitungkan kostrain-konstrain, atau menggunakan teori ekonomi

tentang analisa kesetimbangan (breakeven analysis) dan marginal

analysis. Kedua variabel (q dan TC) dapat dikonversi dalam satuan uang, Biaya pengolahan limbah yang ditagih dari pemasok, diartikan sebagai

besaran pendapatan yang ekivalent dengan jumlah influent. Dengan

demikian memiliki satuan Rp/hari dan dikonversi kepada jumlah influent

(m3/hari). Apabila q telah dikonversi kepada bentuk nilai uang, maka

besaran ini dapat diartikan sebagai total pendapatan (revenue – R), maka :

R = TC : 1. Total pemasukan sama dengan pengeluaran.

2. Titik setimbang (impas) antara penerimaan dan (2.04) pengeluaran (BEP).

3. Tidak Feasible.

(R – TC) > 0 : 1. Adalah feasible solution.

2. Kinerja baik. (2.05) 3. Kinerja optimum.

(R – TC) < 0 : Kinerja buruk.

Variabilitas kedua variabel dapat merupakan suatu fungsi yang linier

dan/atau non linier. Saat ini operation research (OR) sangat menonjol

sebagai alat dalam pengambilan keputusan (Taha, 2003).

Segi yang utama dari pada OR adalah pemodelan matematis, umumnya

dinyatakan sebagai berikut :

Max

Fungsi Objektif ... (2.06) Min

Memenuhi : konstrain – konstrain. (Subject to)

Penyelesaian model ini disebut :

a. Feasible, apabila semua konstrain dapat dipenuhi. b. Optimal, apabila menghasilkan :

1. Maksimum, pada income line.

2. Minimum, pada cost line.

Opt. : Max. fungsi tujuan

Min. fungsi konstrain

Dari line–fitting akan diperoleh persamaan untuk pendapatan dan

biaya-biaya. Sesuai rumusan matematik, apabila :

→ = ′ ≡ y 0 dx

dy

diperoleh titik maksimal ... (2.08) atau

……. (2.07)

0

2 2

> ′′ ≡ y dx

y d

diperoleh titik minimal ... (2.09)

Ke-dua persamaan di atas dianggap first-order condition sampai

diperoleh titik optimum, sehingga persamaan (2.8) adalah global maxima

(Baumol, 1985).

Pada level top management, suatu perusahaan perencanaan

kapasitas (capacity planning) merupakan salah satu topik bahasan dalam

pertemuan (meeting) tertentu. Perencanaan kapasitas bertujuan untuk

mengintegrasikan factor-faktor produksi agar dapat diminimumkan

biaya-biaya sepanjang umur berproduksi atau selama masa proyek. Ada 3 (tiga)

kelompok faktor yang berhubungan yaitu nilai penjualan, biaya-biaya dan

kapasitas produksi. Ketiganya di integrasikan untuk dicapainya

keuntungan (laba).

Salah satu sudut pandang dalam system economics untuk

memperlihatkan hubungan ketiganya (bahkan empat bersama laba) adalah

dengan mempergunakan break even chart – BEC (diagram BEC).

Diagram ini menggambarkan kurva-kurva biaya dan pendapatan seperti

pada Gambar 2.1.

I/O Rp

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 %

Produksi, Unit atau % Kapasitas

Kurva -kurva dalam BEC tidak harus linier tetapi dapat juga non linier.

Kalau :

n = jumlah produk yang diproduksi/dijual, unit.

FC = biaya tetap.

TVC = total biaya berubah.

v = biaya berubah per unit

TC = total biaya

P = nilai penjualan produk

Z = keuntungan.

B = jumlah unit yang terjual pada titik impas, unit.

Biaya tetap

Pendapatan atau pengeluaran

Daerah rugi

Titik impas (BEP)

Daerah beruntung Penjualan

Total biaya Biaya berubah

Maka : TVC = n.v ... (2.10)

TC = TVC + FC ... (2.11) R = n.P ... (2.12) Z = R – TC ...(2.13)

B = .... (2.14)

( P – v ) = keuntungan incremental (marginal)... (2.15)

Total pendapatan (revenue – R) dan total biaya (total cost – TC) harus

komplemen pada titik impas, yaitu :

Titik Impas (BEP) : yFi = yFo, atau

R = TC ... (2.16)

Atau :

R TVC FC BEP

− =

1 ... (2.17)

Dimana : yFi = Persamaan regressi pendapatan

yF0 = Persamaan regressi pengeluaran.

R = Total pendapatan, Rp.

FC = Biaya tetap, Rp.

TVC = Biaya berubah, Rp.

Apabila kurva itu tidak linier contoh hubungan dapat dikemukakan

sebagai berikut :

P = a – b.n ... (2.18) FC

R = c.n - dn² ………. (2.19) TC = en² + fn + g ... (2.20)

dimana : a,b,c,d,e,f,g, = bilangan real positif

BE chart seperti hubungan di atas adalah seperti Gambar 2.2.

a. Biaya tetap diasumsi konstan, walaupun tendensinya berubah dalam

jangka lama. Biaya tetap per unit biasanya bertambah kecil dengan

jumlah unit yang bertambah besar.

b. Biaya berubah rata-rata relatif tinggi dengan jumlah unit yang kecil.

c. Total biaya rata-rata merupakan pertambahan biaya berubah rata-rata

dengan biaya tetap rata-rata.

d. Biaya marginal adalah pertambahan biaya per unit dari biaya per unit

yang lalu. Contoh seperti Tabel 2.1.

Rp

R

BEP Z maks

TC

P

N

Optimisasi kinerja perusahaan bertujuan untuk memaksimumkan

keuntungan, dan meminimumkan biaya rata-rata produksi serta

mendapatkan keseimbangan harga jual dengan biaya produksi. Gambar 2.2 : BEC Curvilinier

Keuntungan yang maksimum ini diketahui apabila biaya marginal

(marginal cost) = penjualan marginal (marginal revenue) dengan rumusan

umum:

Zmax = d (R) = d (TC) ... (2.21) dn dn

1) Hal yang menarik disini adalah pada level produksi yang bagaimana

akan dicapai Zmax, dimana Zmax > 0 ? Dari rumusan 2.21 di atas Zmax

berada pada nilai margin pendapatan atau nilai margin total biaya.

Keadaan ini dapat digambarkan seperti Gambar 2.3 (Riggs,1981).

Tabel 2.1 : Contoh Marginality

Jumlah Biaya total Biaya rata-rata Biaya Marginal

Unit Rp/unit Rp/unit Rp/unit

0 0 - 0

1 80 80 80

2 180 90 100

3 270 90 90

4 280 70 10

5 250 50 -30

Sumber : Baumol, 1985

Dari tabel 2.1 di atas terlihat bahwa marginal dapat dirumuskan :

M = dPn = P + n dP ... (2.22) dn dn

dimana : n = jumlah unit produk terjual

M = pendapatan marginal

Sebagai kesimpulan adalah bahwa analisa BE Chart berguna untuk

mendapatkan titik BEP (Break Even Point), sedangkan analisa marginal

untuk mendapatkan keuntungan maksimal dan total biaya yang minimal.

2.2 Peramalan (Forecasting) atau kecocokan fungsi (line – fitting).

Peramalan bertujuan untuk mencari jumlah permintaan pada tahun atau

periode yang akan datang berdasarkan data pada tahun atau periode

sebelumnya, dengan cara melihat kecenderungan (trend) dan fluktuasi

permintaan pada tahun atau periode sebelumnya.

I/O

Rp Biaya Marginal

Total biaya rata-rata

Z maks dan TC min Biaya berubah rata-rata

Biaya tetap rata-rata

q1 q2 influent, Q

Model – model peramalan dapat berupa :

1. = a + bx – garis lurus. ……… (2.23)

2. = ax² + bx + c – garis lengkung. ……… (2.24)

3. = abx _{- eksponensial = garis lengkung. ... (2.25)}

Dengan demikian semua regressi akan diperhitungkan dalam tiga trend,

yaitu:

yF1 = trend linier

yF2 = trend kwadratis

yF3 = trend eksponensial.

1). Trend linier :

y = a + bx ... (2.23)

dimana : y = R, TC, FC, TVC.

a, b = parameter ; b = koefisien arah.

x = waktu, bulan selama tahun 2006.

Persamaan (2.23) di kali x : xy = ax + bx² ... (2.26)

Dari (2.23) : ∑yi = Na + b∑xi ... (2.27)

Dari (2.26) : ∑xiyi = a∑xi + b∑xi² ... (2.28)

Dari persamaan (2.27) dan (2.28) dapat dihitung harga-harga a dan b,

sehingga persamaan (2.23) dapat dipenuhi sebagai trend linier.

2). Trend Kwadratis :

dimana a, b, c = parameter.

Persamaan (2.24) di kali x : xy = ax + bx² + cx³ ... (2.29) Dari (2.24) : ∑yi = Na + b∑xi + c∑xi2 ... (2.30) Dari (2.29) : ∑xiyi = a∑xi + b∑xi² + c∑xi³ ... (2.31)

Persamaan (2.29) di kali x : x²y = ax² + bx³ + cx4 ... (2.32) ∑xi²yi = a∑xi² + b∑xi³ + c∑xi4 ... (2.33)

Dari persamaan (2.30), (2.31) dan (2.33) dapat dihitung harga-harga

parameter a, b dan c, serta selanjutnya trend kwadratis seperti persamaan

(2.24) dapat dipenuhi.

3). Trend Eksponensial :

y = abx ... (2.25) log y = log a + x log b ... (2.34)

∑ log yi = N log a + ∑ xi log b ... (2.35)

Persamaan (2.34) dikali x :

x log y = x log a + x2 log b ...(2.36)

∑ ( xi log yi) = ∑xi log a + ∑ xi2 log b ... (2.37)

Dari persamaan (2.35) dan (2.37) dapat dihitung parameter a dan b, sehingga

trend (2.25) dapat dipenuhi. 4). Kecocokan fungsi.

Kecocokan fungsi (line – fitting) dimaksudkan pengujian suatu fungsi (di

ambil contoh fungsi peramalan) apakah fungsi itu linier, kuadrafis,

ekponensial atau lain – lainnya. Pengujian ini bertujuan untuk menetapkan

fungsi pilihan berdasarkan standard error of the estimate (Sy) dan

∑ ( Y – Yf ) = 0, maka :

Sy = √∑ ( Y – Yf )² ... (2.38)

v

dimana : Y = data historis

Yf = hasil hitungan kecocokan atau forecast.

Sy = standard error of the estimate v = derajat kebebasan

= (N – 1) untuk fungsi simple average

= (N – 2) untuk fungsi linier dan eksponensial

= (N – 3) untuk fungsi kwadratis.

N = jumlah data

Apabila jumlah data mencapai 30 dapat diasumsikan bahwa data tersebut

terdistribusi secara normal (Riggs, 1981).

Harga r kritis untuk confidence level 95% dan 99% adalah seperti Tabel 2.2

(Riggs, 1981). Dengan asumsi ini diharapkan 95% hasil observasi jatuh

diantara plus or minus dua standart error rata-rata yaitu Yf ± 2 Sy.

Tetapi apabila data dibawah 30 biasanya diasumsi terdistribusi menurut

Student`s t. Menurut distribusi ini untuk 95% hasil observasi jatuh diantara Yf

± 2.2 Sy. Analisa korelasi akan menguji derajat hubungan antara variable.

Standard error daripada estimasi merupakan langkah awal kearah ini. Hasil perhitungan Sy adalah untuk menentukan seberapa baik persamaan prediksi

Tabel 2.2 : Harga r kritis pada confidence level 95% dan 99%

95% 99% 95% 99%

10 0,632 0,765 26 0,388 0,496

12 0,576 0,708 28 0,374 0,479

14 0,532 0,661 30 0,361 0,463

16 0,497 0,623 32 0,349 0,449

18 0,468 0,590 34 0,339 0,436

20 0,444 0,561 36 0,329 0,424

22 0,423 0,537 38 0,320 0,413

24 0,404 0,515 40 0,312 0,403

Jumlah Data N

Jumlah Data N

r Kritis pada Confidence Level r Kritis pada Confidence Level

Sumber : Riggs (1981)

2 2

_ 2

_

}

{

}

{

}

{

Y

−

Y

=

∑

Y

_f

−

Y

+

∑

Y

−

Y

_f

∑

... (2.39)

Va ria si Va ria si ya ng Va ria si tid a k

To ta l d ike na l d ike na l

Persamaan ini dapat digambarkan seperti Gambar 2.4.

Dalam persamaan 2.39 diatas variasi tak dikenal ∑ (Y – Yf)² adalah notasi

yang digunakan dalam menghitung standard error of the estimate.

Oleh karena Sy mengukur kecocokan garis regresi dengan data maka

variasi tak dikenal ini diharapkan tidak berharga kalau semua data berada

pada garis regresi. Dengan demikian Coefisien of determination (COD)

Y Y Y-Yf

Yf -

−

Y Yf

Y-− Y − Y _ X

Gambar 2.4 : Deviasi Data

∑

∑

− − − = 2 _ 2 } { } { 1 Y Y Y Y

COD f ... (2.40)

Dan coefisien of corelation (r) adalah :

∑

∑

− − − = 2 _ 2 } { } { 1 Y Y Y Y

r f ... (2.41)

untuk n ≥ 30 :

(

)( )

(

)

_∑

( )

_∑

∑

∑

∑

∑

∑

− − − = 2 2 2 2

. N Y Y

X X N Y X XY N

r ...(2.42)

untuk n < 30 :

(

)

(

)

∑

∑

− − − − − = 1 / } { 2 / } { 1 2 _ 2 N Y Y N Y Y

r f ... (2.43)

Dalam statistik makin banyak data semakin diperoleh tingkat kepercayaan

confidence 95%? Dalam daftar statistik terdapat harga-harga kritis r untuk

confidence 95% dan 99%.

2.3 Analisa dan deskripsi cakupan daerah pemasok LCD.

Jumlah pemasok air limbah, luas cakupan pemukiman, debit influent dan

banyaknya produk air limbah tiap NPAL dapat saling tergantung secara

linier atau non linier yaitu (lihat Gambar 2.5) :

q = a p r : linier ...(2.44)

q = k a p ri : curvilinier...(2.45)

dimana : a = Jumlah NPAL per-Ha.

p = Luas cakupan pemukiman, Ha.

r = Produk air limbah (LCD), m3/(hari.NPAL) k = Faktor variabalitas terhadap r, ( k > 0 ) i = Faktor eksponensial variabilitas r. ( i > 0 ) q = Jumlah (debit) influent, m³/hari.

Dari persamaan (2.44) : p = q Ha ... (2.46) ar

Dari persamaan (2.45) : p = q Ha ... (2.47) k.ari

Pilihan antara persamaan (2.46) atau persamaan (2.47) tergantung kepada

harga r yang banyak dipengaruhi oleh berbagai faktor, diantaranya jumlah

air bersih yang dikonsumsi tiap NPAL, kebocoran saluran dan peresapan

Luas pemukiman Ha

p

p= q/ar

p= q/kari

Debit LCD, q, m³/hari Gambar 2.5 : Hubungan Linier atau Curvilinier antara Luas

Pemukiman dengan Debit Influent

2.4 Perhitungan biaya operasi

Harga pokok pengolahan digunakan harga (nilai uang) per-satuan influent:

Pi = Total Biaya ...(2.48)

Total influent

dimana : Pi = harga satuan biaya pengolahan influent.

Biaya operasi adalah keseluruhan biaya yang diperlukan untuk

mengoperasikan IPAL Cemara. Keseluruhan biaya ini dapat dibagi dalam

2 (dua) bagian, yaitu biaya langsung dan biaya tidak langsung atau dapat

juga menurut biaya tetap dan biaya tidak tetap. 2.46

Instalasi Pengolahan Limbah Cair (IPAL) Cemara, Medan

Berdasarkan brosur (lihat Lampiran V) yang disebarkan oleh PDAM Tirtanadi

Propinsi Sumatera Utara, unit “ Instalasi Pengolahan Air Limbah (IPAL) CEMARA”

yang didirikan bersamaan dengan MUDP II (Medan Urban Development Project II).

IPAL Cemara ini terletak di Jl. Purwosari, Kelurahan Pulo Brayan Medan dengan

luas lahan 11 Ha, (lihat Gambar 2.6 dan Gambar 2.7). Gambar 2.6 adalah site dan

layout IPAL Cemara di Medan, dan Gambar 2.7 adalah flowsheet operasionalnya. Mempergunakan tenaga listrik sebesar 641 KVA, pemasok LCD mencakup

pemukiman seluas 642 Ha yang terbagi dalam 8 zona dengan batas Jl. Arif Rahman

Hakim, Jl. Halat, Jl. Mahkamah, sepanjang jalur kereta api dan Jl. Serdang. Target

Pemasok LCD seluas itu adalah 16000 sambungan pemasok LCD. Tenaga listrik yang digunakan setiap bulan 54.555 KWH. Sistem pengolahan limbah cair IPAL Cemara

digambarkan seperti Gambar 2.8.

Dari Gambar 2.8 dapat dilihat bahwa IPAL Cemara Medan mengolah LCD

yang terdiri dari :

1. Limbah cair rumah tangga yang berasal dari kamar mandi, air dapur dan air toilet.

2. Tinja (TA.1) dari WC (jamban dan lavatore).

Volume LCD menurut Effendi (1998) adalah sebesar 133 L/orang.hari.

Berdasarkan perhitungan tersebut debit LCD potensil diperkirakan sebesar ± 3.140

Salah satu misi PDAM Tirtanadi, Medan adalah menjalankan pengelolaan air

limbah kepada masyarakat Sumatera Utara dan mengembangkannya dimasa yang

akan datang. Keterkaitan Pempropsu dengan PDAM Tirtanadi dan IPAL Cemara,

ditunjukkan dalam struktur organisasi pada Gambar 2.9 dan 2.10 (Lampiran V).

Sesuai dengan Master Plan Air Limbah kota Medan yang disusun melalui Program

MUDP (1984), tujuan pembangunan sistem air limbah kota Medan adalah

memperbaiki kualitas sarana lingkungan perkotaan melalui pengelolaan air limbah

cair domestik sebelum dibuang ke badan air penerima sehingga air limbah tersebut

tidak mencemari lingkungan.

Gambar 2.8 : Sistem Pengolahan Limbah Cair Domestik PDAM Tirtanadi, IPAL Cemara, Medan

Daerah pelayanan dibagi dalam 3 (tiga) tahapan yaitu (lihat Gambar 2.11) :

Tahap I : 520 Ha.

Tahap II : 480 Ha

Sistem pengumpulan bagian utara. Zona 2 dan sebagian zona 3, zona 9 –

11 dan sebagian dari sistem bagian timur, yaitu zona 12.

Tahap III : 1200 Ha.

Sebagian dari sistem bagian timur, Tegal Sari I dan Tegal Sari II.

Jumlah pelanggan :

Tahap I : 168.000 penduduk

Tahap II : 91.700 penduduk

Tahap III : 313.900 penduduk

Gambar 2.9 : Struktur Organisasi Instalasi Pengolahan Air Limbah

Fasilitas sistem operasi dibagi 3 (tiga) bagian, yaitu jaringan pipa, sistem

pompa dan IPAL. Jaringan pipa ditanam dalam tanah badan jalan yang dihubungkan

dengan sambungan rumah dengan menggunakan pipa beton bertulang (RCP) dan pipa

KEPALA BAG. UMUM DAN PERSONALIA

KEPALA BAG.PENGOLAHAN

KEPALA BAG.PENGAWASAN

ASISTEN – 1 IPAL PARAPAT ASISTEN – 1

IPAL CEMARA MEDAN

KEPALA INSTALASI AIR LIMBAH

plastik (PVC), dengan memanfaatkan pengaliran gravitasi. Jaringan pipa berbagai

diameter (Ø6”

.– Ø52”) mencapai sepanjang lebih dari 130.000 m seperti terlihat pada Tabel 2.3.

Stasiun pompa dan pemompaan diperlukan untuk mendapat ketinggian elevasi

agar LCD dapat mengalir atas dorongan gravitasi. Ada 5 (lima) site stasiun pompa,

yaitu :

1. Stasiun pompa, Jl. Laksana.

Meng – cover area Zona – 1, berjumlah 2 unit, kapasitas @ 42 L/detik, Anno

1988.

2. Stasiun pompa, Jl. Sutrisno.

Meng – cover area zona – 8, berjumlah 2 unit, kapasitas @ 42 L/detik, Anno

1990.

3. Stasiun pompa, Jl. Waja.

Meng – cover area zona – 7, berjumlah 2 unit, kapasitas @ 42 L/detik, Anno

1990.

4. Stasiun pompa, Jl. H.M. Yamin.

Meng – cover area zona 1 – 8, berjumlah 3 unit, kapasitas @ 107 L/detik, Anno

1987, merupakan pembentukan elevasi induk untuk mengalirkan LCD ke IPAL

Cemara.

5. Stasiun pompa, Jl. Cemara.

Meng – cover area zona Perumahan Cemara Asri, berjumlah 2 unit, kapasitas

Tabel 2.3 : Panjang Pipa Eksisting Air Limbah Kota Medan

Cemara Dia. Zone 1 Zone 2 Zone 3 Zone 4 Zone 5 Zone 7 Zone 8 Asri Total

(mm) (m) (m) (m) (m) (m) (m) (m) Est. (m)

(m)

1 150 562,50 9.9702,81 8.331,47 4.596,96 365,60 1.725,03 6.644,93 448,75 32.378,05 2 200 15.426,67 10.515,80 16.428,73 7.870,20 3.764,65 4.429,95 10.713,45 8.710,04 77.859,49 3 250 729,60 159,80 - - 212,10 271,45 481,15 55,00 1.909,10 4 300 790,40 340,50 - - 185,75 287,70 481,80 163,80 2.249,95 5 350 536,70 261,50 - - - 101,85 155,60 - 1.055,65 6 400 198,40 138,70 - - - 648,50 730,60 258,00 1.974,20 7 450 173,95 923,65 - - - - 276,60 164,25 1536,65 8 500 - - - 544,55 837,95 - 46,80 - 1.429,30 9 600 - - 979,10 281,95 - - - 1.038,18 2.299,23

No

Sumber: IPAL Cemara, Medan, 2006

Instalasi pengolahan air limbah (IPAL) Cemara, Medan, dibangun pada areal

11 Ha pada tahun 1994 melalui MUDP I dan II, dengan kapasitas 60.000 m³ LCD

per-hari. Unit utama dalam IPAL Cemara adalah reaktor UASB (Up flow Anaerobic

Sludge Blanket). Dalam proses pengolahan LCD akan terbentuk sludge blanket yang berfungsi sebagai penyaring/pengikat kotoran – kotoran atau zat organic yang ada

Proses ini dapat menghasilkan gas methane (CH4), air hasil pengolahan

(effluent) di alirkan ke Sungai Kera sebagai badan sungai yang melewati kota Medan,

karena itu sungai ini banyak menerima limbah buangan liar dari masyarakat. Uraian

proses pengolahan adalah seperti berikut :

a. Inlet (influent).

Merupakan bak pengumpul utama LCD yang masuk melalui trunk sewer RCP

Ø52” (=1.300 mm) dari stasiun pompa Jl. H.M.Yamin dengan debit maksimum

20.137 m³/hari.

b. Screw pumps (pompa skru).

Pompa yang digunakan dari tipe ardrimedian screw difasilitasi untuk 4 unit,

tetapi barulah 2 yag dipasang/beroperasi. Air limbah dipompa sampai setinggi ±

17 m (beda level) sehingga dapat mengalir secara gravitasi selama proses

pengolahan. Overflow dari bak pengumpul (inlet) dialirkan ke Sungai Kera

(overflow).

c. Screen (saringan).

Screen berfungsi untuk menyisihkan benda-benda padat yang terbawa dalam aliran, sehingga tidak mengganggu aliran dan dapat menghindarkan kemungkinan

terjadinya penyumbatan dalam peralatan.

Screen terdiri dari :

1) Screen kasar : jarak kisi 50 mm (1 mesh). 2) Screen halus : jarak kisi 6 mm (4 mesh).

Screen kasar bekerja manual, tetapi screen halus bekerja otomatis. Kotoran yang

tertahan pada kedua screen dikumpulkan, dikeringkan dan dibuang ke tempat

pembuangan.

d. Grif Chamber.

Fungsi unit adalah untuk memisahkan kerikil halus dan pasir yang terbawa dalam

aliran untuk mencegah penyumbatan dan terbentuknya endapan pasir dalam

reaktor UASB. Pemisahan pasir berlangsung secara mekanis dan dilengkapi

dengan alat pencuci pasir.

e. Splitter box.

Splitter box adalah tangki pembagi aliran yang berfungsi untuk mendistribusikan aliran ke unit pengolahan utama (reaktor UASB). Tangki ini mempunyai 6 (enam)

outlet yang masing-masing membawa aliran ke setiap reaktor UASB dengan kapasitas 450 m³/hari.

f. UASB Reaktor.

Reaktor UASB (Up-flow Anaerobic Sludge Blanket) atau reaktor pengolah air

limbah menggunakan selimut lumpur anaerobic system aliran ke atas. Air

buangan yang masuk dialirkan ke atas dan mengalami kontak dengan komunitas

mikroorganis yang terdapat pada selimut lumpur, dan disini terjadi proses

pengolahan air limbah tersebut. Ada 3 (tiga) unit reaktor UASB dengan volume

masing-masing 3.040 m³ dengan dimensi 19,2x 39,02x 4,06 m. Dalam waktu 7

(tujuh) jam terjadi pemisahan BOD dan menghasilkan gas methane (CH4).

Menurut Kiely (1998) tidak hanya dihasilkan gas methane, tapi juga karbon

dioksida (CO2), amoniak (NH3), sulfida (H2S) dan panas seperti reaksi berikut :

Org anic Matte r + O 2 Anaero b Ne w Bioma ss + CH + CO + NH + H S + Hea t4 2 3 2

Org anic Matter + O 2 Ae rob New Biom ass + CO + H O + NH + NO + NO2 2 4 3 2

g. Sludge drying beds.

Lumpur dari reaktor UASB dipompakan dan di keringkan pada unit sludge drying

bed ini. Siklus (run) pengeringan terjadi dalam periode 4 minggu untuk pengisian, pengeringan, pembersihan dan perbaikan. Setelah kering, lumpur dipisah dari

scraper manual. Supermatan dari sistem drainase dialirkan kembali ke stasiun

pompa intake.

h. Skimming tank.

Tangki ini berfungsi untuk memisahkan scum dan effluent UASB yang terjadi,

unit ini dilengkapi dengan spray nozzle yang berfungsi untuk memecah scum.

Pada bagian outlet dipasang screen board dimana scum/bahan yang terapung

akan terakumulasi dan tertampung dalam kontainer. Scum yang terkumpul

diangkut/ kesiklus ke unit sludge drying bed.

i. Aerated dan facultative pond.

Kolam aerasi berfungsi untuk menurunkan kadar BOD sampai batas tertentu (30

ppm). Kolam aerasi ini dilengkapi dengan 2 (dua) set aerator yang berfungsi

sehingga mikroorganis dan tumbuhan air dapat hidup. Kolam ini cukup dalam ±

2,5 m agar terhindar dari turbulensi aerator.

Kolam fakultatif berfungsi untuk memisahkan suspended solid yang masih ada

dalam effluent. Luas kolam ± 3,1 Ha. Hasil pemeriksaan kualitas effluent IPAL

Cemara, pada bulan Februari 2006 adalah seperti Tabel 2.4.

Tabel 2.4 : Hasil Analisa Air Limbah IPAL Cemara Medan

1 Temperatur ºC 27 ± 3 29,9 26,9 26,5 26,5

2 pH - 6,0 - 9,0 6,38 6,41 7,25 7,46

3 Zat padat tersuspens (TSS) mg/L 100 263 189 112 78

4 Zat padat terlarut (TDS) mg/L 2000 301 288 270 261

5 COD mg/L 300 620 230 110 75

6 BOD mg/L 150 372 138 66 45

7 Oksigen terlarut (DO) mg/L ≥ ** 0 0 2,1 2,6

Satuan

Gol. Baku mutu limbah cair maksimum *

Hasil Analisa

* Sesuai dengan KepMENLH, No. Kep.51/MENLH/10/1995 dan No.112/2003 ** Sesuai dengan PP RI No.82 tahun 2001 tentang Pengelolaan Kualitas Air dan Pengendalian Pencemaran Air

Inf UASB AER Eff

No Parameter

BAB III

BAHAN DAN METODE

Waktu dan Tempat

Penelitian telah dilakukan selama 4 bulan tidak kontinu tapi incidental sejak

bulan Agustus 2007 sampai dengan bulan November 2007 mendapatkan data tahun

2006. Penelitian dilakukan di kota Medan terutama di Pemko Medan, PDAM

Tirtanadi, Bappedaldasu dan IPAL Cemara.

Bahan dan Alat

Bahan dan alat yang digunakan dalam penelitian ini hanya berupa kuestioner.

Metode Percobaan dan Pengambilan Data

Keseluruhan data yang diperoleh dapat dilihat pada Lampiran II dan III,

berbentuk sudah tercetak dan yang dicatat sendiri oleh Peneliti. Format data asli yang

diberikan oleh pimpinan IPAL Cemara Medan, beberapa diantaranya dirubah sendiri

oleh Peneliti yaitu pengelompokan total biaya menjadi biaya tetap dan biaya berubah

dengan bantuan pedoman dari petugas IPAL Cemara.

Dengan demikian data diperoleh dari wawancara dan dokumentasi untuk 1

(satu) tahun yaitu tahun 2006. Data yang diperoleh itu dapat dianggap sebagai data

primer karena penelitian dilakukan terhadap suatu instansi.

Data sekunder adalah informasi yang diperoleh dari IPAL kota Tangerang dan

dari hasil penelitian seperti USAID – 2006 serta berupa brosur-brosur, baik dari IPAL

Analisis Data

Sesuai dengan tujuan yang ingin dicapai dari penelitian ini, maka analisis data

dilakukan dengan langkah-langkah berikut :

1. Data Keuangan.

a. Total pendapatan (revenue – R) tahunan, per-bulan, dihitung per-hari dan

per-m³ LCD.

b. Total biaya (total cost – TC) tahunan, per-bulan, dihitung per-hari dan

per-m³ LCD.

c. Dipilah dan dihitung dari TC untuk biaya tetap (fixed cost – FC) tahunan,

per-bulan, per-hari dan per-m³ limbah.

d. Dipilah dan dihitung dari TC untuk biaya variabel (total variable cost –

TVC) tahunan, per-bulan, per-hari dan per-m³ limbah.

Kesemua data di – regressi menurut time series untuk memastikan

dicapainya titik impas ( lihat Bab IV dan Lampiran I).

2. Data Air Limbah (hasil perhitungan).

Data jumlah air limbah diperhitungkan dari volume air bersih yang

didistribusikan kepada penduduk dalam area cakupan pemasok limbah sampai

saat sekarang (tahun 2006), kemudian diambil faktor 0,7 (=70%) untuk

volume air limbah (sesuai dengan pendapat pimpinan IPAL Cemara dan

3. Biaya pengolahan LCD diperhitungkan dari total biaya tahunan dibagi dengan

total LCD terhitung pada tahun 2006.

4. Regressi.

Untuk data keuangan dibuat regressi untuk menentukan kecocokan trend (line

– fit) dan juga dapat digunakan sebagai peramalan (forecasting). Pendapatan (revenue – R), total biaya (total cost – TC), biaya tetap (fixed cost) dan biaya

berubah (total variable cost – TVC) diperhitungkan regressi time – series

untuk trend linier, kwadratis dan eksponensial (Riggs, 1981). Regressi

dihitung menurut persamaan linier, kwadratis dan eksponensial sesuai rumus

2.23, 2.24 dan 2.25 (lihat Bab II), yang pelaksanaannya dapat dilihat pada

Lampiran I.

5. Korelasi .

Korelasi (koefisien korelasi) sangat menentukan kepastian/kekuatan hubungan

variabel x dan y. Korelasi (r) = -1 > 0 < +1, berarti korelasi yang mendekati

(-1) atau (+(-1) adalah yang terbaik. Korelasi ini diperhitungkan untuk menguji

dan menentukan pilihan terhadap regressi. Harga korelasi yang paling

mendekati nilai (+1) atau (-1) adalah yang paling baik sebagai pilihan.

6. Confidence dan Kecukupan data.

Apabila korelasi telah diketahui, maka ini adalah mutu terhadap hubungan

kedua variable secara confidence dalam statistik. Makin banyak data, makin

diperoleh harga r yang lebih confidence pula. Ada 2 (dua) confidence level

masing-masing merupakan pernyataan probability terhadap r yang diperoleh dari

sejumlah observasi (data).

Harga korelasi yang baik saja belum cukup kalau jumlah data yang

diperlukan tidak mencukupi. Konfidensi, harga korelasi dan jumlah data

merupakan tiga serangkai yang tidak bisa dipisahkan.

7. Titik Impas.

Break Even Analysis adalah analisis untuk memperoleh titik impas (Break Even Point – BEP) dari kurva hasil (dalam satuan uang – Rp) dan atau biaya dengan tingkat kapasitas olah (dalam satuan kapasitas - % atau volume LCD

yang diolah). Dapat juga diartikan regressi sebagai identik dengan break even

analysis, dimana kurva pendapatan dan biaya-biaya dihubungkan dengan waktu. Semua kurva dapat berbentuk linier atau non linier.

8. Analisis Marginal (Marginal Analysis).

Analisis marginal adalah kajian hubungan antara jumlah produk yang terjual

pada harga satuan produk dan total penjualan dengan biaya-biaya per-satuan

(marginal revenue and marginal cost). Analisis marginal sangat penting untuk

menentukan titik optimum tingkat operasi pengolahan.

Memperhatikan struktur data yang diperoleh variasi data adalah bergantung

kepada waktu (time series) bukan kepada jumlah produk atau jumlah influent

yang diolah. Oleh karena itu analisis marginal disini dibuat dalam

9. Optimisasi Kapasitas IPAL Cemara, Medan.

Seperti yang telah diuraikan dalam landasan teori, bahwa optimisasi dapat

dilakukan dengan cara analisa marginal melalui regressi fungsi total biaya

rata-rata dan harga marginalnya .

Dengan adanya variasi kapasitas-olah (simulasi), yaitu menaikkan kapasitas

sebesar 10 %, 15 %, 25 % dan 35 % regressi dapat dilakukan seperti pada

Lampiran : A.c.

Untuk maksimisasi dilakukan terhadap keuntungan atau terhadap pendapatan,

dan untuk minimisasi dilakukan terhadap biaya. Baik terhadap keuntungan,

pendapatan dan biaya tidak ada konstrain (lihat Bab IV).

Dari kenaikan-kenaikan itu apakah diperoleh titik – impas dan kondisi optimal

(dapat dilihat pada Bab IV).

BAB IV

HASIL DAN PEMBAHASAN

Hasil Penelitian

1. IPAL Cemara dan Perkembangannya

Pada bagian (2.3) telah diuraikan sebagian tentang IPAL Cemara. Jelas

bahwa jaringan saluran air limbah di Kota Medan berulah meliputi 492 Ha

ditambah 150 Ha dari Perumahan Cemara Asri, artinya barulah dipenuhi

rencana Pembangunan Tahap I. Pembangunan Tahap I ini juga belum

sempurna, bahkan sampai Tahun 2006 sudah membutuhkan perbaikan.

Perbaikan dan pembangunan baru dimaksud, diantaranya :

a. Perbaikan jaringan di Zona 1, 2 dan 4.

b. Pengadaan dan pemasangan pompa kapasitas 107 L/dtk (2 unit) dan

kapasitas 47 L/dtk (6 unit).

c. Pengadaan dan pemasangan pipa sepanjang 11 Km.

d. Pemasangan sambungan NPAL sebanyak 2.500 sambungan.

e. Pembangunan jaringan pipa dan sambungan NPAL sebanyak 1.000 unit

pada areal 24 Ha di Zona 6.

Keseluruhan penyempurnaan Tahap I dan perbaikan yang sudah ada

seperti diuraikan di atas ditaksir (berdasarkan uraian Kepala IPAL Cemara)

2. Perolehan Data

Data memberi arti sejarah dan rencana ke masa depan. Seperti yang

terlihat pada Lampiran III terdapat data :

a. Pendistribusian air bersih di area jaringan pemasok LCD pada tahun 2006.

b. Pendapatan, biaya dan laba pada tahun 2006.

Pembahasan 1. Pengolahan Data.

a. Plotting data dan regressi.

Data keuangan IPAL Cemara Medan selama tahun 2006 diperlihatkan

pada Tabel: Data pada Lampiran II, total pendapatan, total biaya, biaya

tetap dan biaya berubah yang diplot pada Gambar 4.1, kemudian

di-regressi seperti Gambar 4.2.

Gambar ini adalah kurva sistem I/O vs. Waktu (I/O = input/output), yaitu

kurva besarnya penerimaan dan pengeluaran. Regressi dilakukan seperti

langkah-langkah yang telah diuraikan pada landasan teori (Bab II) untuk

trend linier, kwadratis dan eksponensial. Tehnik perhitungannya dapat

dilihat pada Lampiran I (perhitungan), Lampiran II dan III (data).

b. Perhitungan Jumlah LCD.

Seperti diutarakan terdahulu, jumlah air limbah (LCD) diperhitungkan

dari volume air bersih yang didistribusikan kepada penduduk dalam area

Contoh : Region Medan Kota

1) Pelanggan air bersih (NPAB) = 40.476 sambungan.

2) Pelanggan pemasok air limbah (NPAL) = 4.609

sambungan

3) Jumlah air bersih di konsumsi = 17.892.919 m³/tahun

4) Konversi air limbah = 70%

Maka volume air limbah =

Qi = 4.609 (17.892.919) ( 0,7) = 1.426.226 m³/tahun 40.476

Purata = 1.426.226 = 3.907,47 m3/hari 365

Dengan cara yang serupa dihitung untuk region-region (area) cakupan

pemasok air limbah lainnya (terdapat 4 region yaitu Medan Kota, Medan

Denai, H.M. Yamin dan Tuasan) sehingga diperoleh volume LCD total

tahunan, per-bulan, per-hari, maka total olahan limbah rata-rata perhari adalah

7.896 m³ (lihat Lampiran II), dengan standard error (dari Tabel 4.1) :

Std. = √∑(Qi -Q)2 = √1.761.492 = 121

N – 1 11

I/O

Rp Juta

TC TC

FC

FC R

R

TVC TVC

Gambar 4.1 : Plot Data Pendapatan dan Pengeluaran IPAL Cemara, 2006

Demikian pula akan dapat diperhitungkan biaya pengolahan,

pendapatan, biaya tetap dan biaya berubah tiap m³ air limbah, seperti terlihat

pada Tabel 4.1 dan Lampiran I (perhitungan), Lampiran II dan III (data). 400

300

200

100

0

Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Agus Sep Okt Nov Des

= total variable cost = Revenue

= Fixed Cost

I/O Rp. Juta

360

330

300

270 240 210 180 150 120 90 60 30 0

Hasil pengolahan data tersebut menunjukkan bahwa kapasitas riel

IPAL Cemara tahun 2006 adalah 7.896 m3/hari yang berasal dari 11.110

NPAL, dimana total pendapatan sebesar Rp. 2.670.744.561,- sedangkan total

biaya adalah Rp.3.627.715.236,- (dengan biaya satuan Rp. 1.260,-/m3) jadi

merugi sebesar Rp. 956.970.675,-

Penataan data keuangan tidak tergambar tentang pengelompokan

biaya, seperti biaya langsung, biaya tak langsung, upah langsung dan upah

TC TCf

FCf

FC

R

TVC

FCf dan Rf berimpit

TVCf

Rf

Gambar 4.2 : Data dan Regressi TC, FC, TVC, dan R.

TCf, FCf, TVCf, Rf, = indeks menandakan regressi

tak langsung, biaya tetap dan biaya berubah. Demikian juga tentang

penyusutan, terus mengalami kenaikan tanpa didahului penambahan investasi.

Dengan penataan data keuangan seperti itu sulit dilakukan perhitungan

biaya operasional sesungguhnya, biaya administrasi, biaya pemasaran dan

titik impas antara total pendapatan dengan total biaya. Dengan alasan seperti

diuraikan di atas, maka IPAL Cemara sulit dikontrol secara ekonomi, karena

akan sulit diketahui performance ekonomi perusahaan seperti BEP, interest

rate, ROI dan ratio-ratio ekonomi lainnya. c. PerformanceVariabel.

Performance variabel yang sangat penting adalah varians dan korelasi yang menentukan kepastian/kekuatan hubungan antara variabel. Pada

Lampiran I dapat dilihat perhitungan varians dan korelasi. Untuk setiap

regressi data dapat dilihat seperti Tabel 4.2 dan Tabel 4.3.

Dari ke-dua tabel di atas dapat dilihat juga signifikansi dan kecukupan

data yang dibutuhkan.

d. Titik Impas.

Diambil menurut data pada tahun 2006 diperoleh persamaan regressi

(Tabel 4.2) dan Lampiran I: a.1.1.1 dan Tabel 4.2: R (pendapatan):

yFi = 17,2 +1,3x – 0,05x2 (kwadratis)

Dari Tabel 4.2 dan Lampiran I: a.1.1.1 : TC (total cost) :

Tabel 4.1 : Hasil Perhitungan Satuan Pendapatan dan Satuan Biaya

(Q Q)² R, TC, FC, TVC,

Varians Rp./m³ Rp./m³ Rp./m³ Rp./m³

Januari 7.748 24.336 676 941 724 217

Februari 8.974 1.144.900 665 983 781 202

Maret 7.828 5.776 918 1.259 1.043 216

April 8.100 38.416 915 1.274 1.008 266

Mei 7.776 16.384 919 1.390 1.029 362

Juni 8.144 57.600 907 1.162 935 227

Juli 7.696 43.264 973 1.394 1.001 393

Agustus 7.921 289 890 1.307 1.013 294

September 7.545 128.881 1.08 1.483 1.115 369

Oktober 7.357 299.209 1.065 1.279 1.005 274

November 7.855 2.401 103 1.191 931 260

Desember 7.898 36 1.111 1.458 1.161 297

Total 94.852 1.761.492 11.149 15.121 11.746 3.378

Q = 7.904 929 1.260 979 281

Bulan Q m³/hari

Hasil pengolahan data menunjukkan bahwa selama tahun 2006 tidak

diperoleh titik impas (lihat Lampiran: A.d).

2. Perencanaan Kapasitas IPAL Cemara a. Optimisasi.

a1. Variasi Kapasitas Olah (Simulasi).

Seperti dikemukakan pada bagian terdahulu bahwa dalam keadaan sekarang

memungkinkan diperolehnya titik impas. Untuk menanggulangi masalah ini

dapat dilakukan dengan cara-cara berikut :

Tabel 4.2 : Hasil Perhitungan Regressi Data

Persamaan Regressi, Y Korelasi, r

Yf1 = 18,11 + 0,75x

rf1 = 0,85

Pendapatan Yf2 = 17,2 + 1,3x – 0,05x2 √ N < 10

(Revenue - R) rf2 = 0,875 Signifikan

Yf3 = 18,1 (1,035) x

rf3 = 0,84

Yf1 = 26,80 + 0,62x √

rf1 = 0,54

Total Biaya Yf2 = 41,47 + 0,95x – 0,143x 2

tidak fair N = 14 – 16

(Total Cost - TC) rf2 = 3,02 Tidak Signifikan

Yf3 = 24,86 (1,0345) x

rf3 = 0,28

Yf1 = 20,94 + 0,472x

rf1 = 0,54

Biaya Tetap Yf2 = 19,43 + 1,34x – 0,078x

2 _√

N = 13

(Fixed Cost - FC) rf2 = 0,56 tidak fair Kurang Signifikan

Yf3 = 20,5 (1,024) x

rf3 = 0,51

Yf1 = 5,82 + 0,167x

rf1 = 0,54

Biaya Berubah Yf2 = 4,65 + 0,87x – 0,064x

2 _√

N = 12

(Total Variable Cost - TVC) rf2 = 0,875 Signifikan

Yf3 = 5,68 (1,027) x

rf3 = 0,24

Tabel 4.3 : Hasil perhitungan regressi simulasi

Kapasitas Olah, Q Persamaan Regressi Yf dan

m3/hari Marginal

7.896 Revenue - R

8.685 YRf = - 5,6412 + 0,001657x 0,988 Signifikan

9.079 Total Cost - TC

9.869 YTCf = 8,85 + 0,000138x 0,999 Signifikan

10.659

Analisa marginal :

11.411 YMCF = 1172 – 1,603x + 0,0004325 x 2

0,92 Signifikan (opt.) YTCF = 1246,66 – 0,1045 x 0,99 Signifikan

Korelasi Uji

Cat. x = Q1, Kapasitas Olah, m3/hari.

1) Jumlah pasokan LCD dinaikkan dengan cara memperbesar jumlah NPAL.

Para pelanggan air bersih (NPAB) adalah yang paling utama untuk

menjadi NPAL.

Pada Lampiran II terlihat bahwa jumlah pelanggan air bersih di daerah

cakupan instalasi jaringan air limbah adalah 144.258 nomor pelanggan air

bersih (NPAB), sedangkan yang menjadi pelanggan pemasok air limbah

(NPAL) hanya 11.110 NPAL, berarti hanya 7,7% saja.

Apabila jumlah NPAL dinaikkan beberapa persen dari keadaan

sekarang (2006), sehingga akan meningkatkan retribusi pengolahan

menekan adanya kenaikan-kenaikan biaya atau perlu menaikkan tarif

retribusi pengolahan limbah.

Menaikkan kapasitas riel IPAL Cemara dengan simulasi meningkatkan

jumlah NPAL dilakukan seperti berikut :

a) NPAL = 11.110 (data) , (keadaan tahun 2006)

b) NPAB = 144.258 (data)

c) Air bersih (AB) yang dikonsumsi = 53.456.303 m3 pada tahun 2006

(data).

d) NPAL dinaikkan 10%, yaitu = 12.221

hari m tahun

m

LCD (53,456,303)(0.7) 3,170,033 / 8,685 /

258 , 144

221 , 12 %

10 = = 3 = 3

+

e) NPAL dinaikkan 15% NPAL = 12.777, LCD = 9.079 m3/hari.

f) NPAL dinaikkan 25% NPAL = 13.888, LCD = 9.869 m3/hari.

g) NPAL dinaikkan 35% NPAL = 14.999, LCD = 10.659 m3/hari.

Dengan adanya kenaikan-kenaikan itu mengakibatkan kenaikan pula

kepada retribusi, pemasangan sambungan baru, biaya listrik, tenaga kerja

langsung, dan perubahan neraca keseluruhannya. Hasil perhitungan

kenaikan-kenaikan itu diperlihatkan pada Lampiran IV.

Dengan demikian ada 5 (lima) kondisi dalam simulasi tingkat operasional

pengolahan yang menunjukkan performance seperti berikut (lihat Tabel

Kondisi – 1 : Keadaan sekarang (2006), dimana (Lampiran II) :

NPAL = 11.110 ; Qi = 7.896 m3/hari

R = Rp. 2.670.744.561,- per tahun (2006)

= Rp. 7.317.108,40 per hari

TC = Rp. 3.627.715.236,- per tahun (2006)

= Rp. 9.938.945,85 per hari

Dalam kondisi ini mengalami kerugian.

Kondisi – 2 : Rencana menaikkan NPAL 10% (Lampiran IV) :

NPAL = 12.221 ; Qi = 8.685 m3/hari

R = Rp. 3.210.696.916,- per tahun (>2006)

= Rp. 8.796.429,90 per hari

TC = Rp. 3.667.545.579,- per tahun (>2006)

= Rp. 10.048.070,08 per hari

Pada tingkat operasi ini masih merugi.

Kondisi – 3 : Rencana menaikkan NPAL 15% (Lampiran IV) :

NPAL = 12.777 ; Qi = 9.079 m3/hari

R = Rp. 3.482.783.696,- per tahun (>2006)

= Rp. 9.541.873,14 per hari

TC = Rp. 33.687.460.750,- per tahun (>2006)

= Rp. 10.102.632,19 per hari

Kondisi – 4 : Rencana menaikkan NPAL 25% (Lampiran IV) :

NPAL = 13.888 ; Qi = 9.869 m3/hari

R = Rp. 4.027.186.848,- per tahun (>2006)

= Rp. 11.033.388,62 per hari

TC = Rp. 3.727.291.090,- per tahun (>2006)

= Rp. 10.211.756,41 per hari

Pada tingkat operasi ini diperoleh keuntungan.

Kondisi – 5 : Rencana menaikkan NPAL 35% (Lampiran IV) :

NPAL = 14.999 ; Qi = 10.659 m3/hari

R = Rp. 4.304.963.848,- per tahun (>2006)

= Rp. 11.794.347,53 per hari

TC = Rp. 3.767.121.430,- per tahun (>2006)

= Rp. 10.320.880,63 per hari

Pada tingkat operasi ini diperoleh keuntungan.

Dari ke-lima tingkat operasi tersebut, terlihat akan diperoleh keuntungan

pada dua tingkat operasi :

Kondisi – 4 : Keuntungan : Z5 = Rp. 299.895.758,- per tahun

Kondisi – 5 : Keuntungan : Z6 = Rp. 537.215.418,- per tahun

Pilihan secara ekonomi, adalah pada peningkatan kapasitas sebesar 25%

ke atas. karena akan diperoleh keuntungan.

Dari kenaikan-kenaikan itu pula dapat disusun matrik variasi

4.3. Pada Gambar 4.3, chart ini disebut “I/O vs. Capacity chart” yang

memperlihatkan hubungan kapasitas dengan input/output (I/O). Di sini

digambarkan juga hubungan antara (I/O) marginal dengan kapasitas. Chart

ini dianggap sangat penting karena merupakan paparan simulasi, sehingga

diperoleh titik impas dan titik optimum kapasitas. Titik impas adalah

perpotongan antara kurva RF dengan TCF , sedangkan titik optimum

adalah perpotongan antara kurva TCF dengan MiF .

2) Selain menaikkan jumlah pasokan LCD, juga memungkinkan untuk

menjual effluent (perlu penelitian tersendiri dan tidak diuraikan di sini).

Seperti diketahui bahwa LCD mengandung ureum yang berasal dari air

seni (urine) manusia dan binatang. Secara pabrikasi ureum dibuat dalam

jumlah besar sebagai pupuk (pupuk urea). Ureum – CO(NH2)2 dapat

menghasilkan nitrogen seperti berikut (Fieser, 1950).

2 2 2

2 2

2N C NH 2HNO 3H O CO 2N

H − − + → + +

O

Ureum, urea

Setiap orang dewasa menghasilkan ureum 30 gr per-hari (Hollemann,

1951). Kalau jumlah penduduk yang berada dalam area jaringan pemasok

7% yang tersambung NPAL, maka jumlah ureum yang dihasilkan setiap

hari adalah ± 750.000 cm3 atau 750 liter, yang berarti bahwa LCD

mengandung ureum sebanyak 0,01%. Effluent itu dapat digunakan untuk

menyiram tanaman hias dikota atau tanaman pertanian untuk membantu

menuju pertanian organik.

a2. Maksimisasi dan Minimisasi.

Kalau line–fitting (regressi) untuk pendapatan adalah juga persamaan

forecasting, maka maksimisasi pendapatan akan diperoleh suatu titik maksimum pendapatan sesuai dengan waktu periode yang dalam hal ini

digunakan periode bulan dimulai Januari 2006 sebagai titik awal (Base

Point – BP). Dengan demikian bulan Februari 2006 adalah periode pertama dan bulan Desember 2006 adalah periode terakhir data.

1) Maksimisasi fungsi pendapatan.

Pada Lampiran I : a.1.1.1 dapat dilihat perhitungan regressi dan

maksimisasi fungsi pendapatan. Hasil perhitungan menunjukkan

bahwa hasil maksimum akan diperoleh pada bulan ke-13, yaitu pada

bulan Februari 2007 sebesar:

Tabel 4.4 : Perhitungan simulasi variasi kapasitas olah IPAL Cemara dan marginal

Volume yang

diolah Total Purata Total Purata Income Cost

Qi, m3/hari Rp./hari Rp./m3 Rp./hari Rp./m3 Mi MC

Keadaan Sekarang

NPAL : 11.110 7.317,708 927 9.938,946 1.259 927 1.259

7.896

NPAL + 10%

=. 12.221 8.796,430 1.013 10.048,070 1.157 86 -102

8.685

NPAL + 15%

=. 12.777 9.541,873 1.051 10.102,632 1.113 38 -44

9.079

NPAL + 25%

=. 13.888 11.033,389 1.118 10.211,756 1.035 67 -78

9.869

NPAL + 35%

=. 12.777 11.794,347 1.107 10.320,881 968 -12 -67

10.659

Pendapatan, R Biaya, TC Marginal

b. Total biaya Marginal

Linier Kuadratis

(Y2 – Y2)2 (Y2 – Y2F)2 (Y2 – Y2)2

1.135.077,00 87.379,36 56.453,76 73.766,56 67.912,36

2.518.569 284.089 555.025 1.036.324 1.784.896

7.569 77.284 5.625 55.441 12.544

1.420.589,04 6.178.903 158.463

Korelasi

Linier : rL = √1 – (Y2 – Y2F)2/(N – 2)

(Y2 – Y2)2/ (N – 1)

= √ 1 – 6.178.903/3 = √ 1 – 2.059.634,3 1.420.589,04/4 355.147,26

= √ 1 – 5,799 = i

kuadratis : rk = √ 1 – 158.463/3 = √ 1 – 52.821

1.420.589,04/4 355.147,26 = √ 1 – 0,14873 = 0,92

c. Optimisasi TCf = TCMCF

1.246,66 – 0 104x = 1.172 – 1,603x + 0,0004325x2 74,66 – 1,499 = 0,0004325x2

0,4325x2 – 1.499x – 74.660 = 0

X1,2 = 1.499 ± √2.247.001 + 129.161,8

0,865 X1 = 1.499 + 1541,48 = 3.515

0,865 X2 = 1.499 – 1541,48 = - 49

0,865 X2 = tidak realistik

Dengan demikian kapasitas optimum adalah : X1 + 7.896 = 3.515 + 7.896 = 11.411 m3/hari.

Kapasitas ini setara dengan NPAL = 16.056 sambungan. Keuntungan optimal diperkirakan :

Zopt = 11.411 (Rp. 299.895.758,-) = Rp. 346.753.521,-/tahun

9.896

Total biaya satuan pada kapasitas optimal : TC = Y1 = 1.246,66 – 0,1045x

= 1.247 – (0,1045) (11.411) = Rp. 55,-/m3.

d. Perhitungan Maksimisasi dan Minimisasi

1. Perhitungan Maksimisasi.

a. Maksimisasi Fungsi Pendapatan. Dari Lampiran A: a.1.1.2:

R = yF2 = 17,2 + 1,3 x – 0,05 x2, fungsi sebenarnya adalah:

yF2 = 17,24396112 + 1,28795302 x – 0,04912643606 x2

Sesuai dengan kolom : x Rp. 10 juta maka nilainya menjadi: R = yF2 = 172.439.611,2 + 12.879.530,2x – 491.264,3606 x2

fungsi kwadratis : rf2 = 0,875298526.

dR/dx = 12.879.530,2 – 982.528,72x = 0

1 . 13 72 , 528 , 982 2 . 530 , 879 , 12 ₌ =

x = ~ 13

Pendapatan maksimum adalah pada bulan Februari 2007.

Rmaks = 172.439.611,2 + 12.879.530,2 (13) – 491.264,3606 (13)2

= Rp. 256.849.827,-

2 ) ( . 2 − − =

∑

N R R error std f 10 240 , 504 , 207 , 616 , 244 , 2 =

= V224.461.620.750.424,- = 14.982.043,- b. Maksimisasi Fungsi Keuntungan.

R = yF2 = 172.439.611,2 + 12.879.530,2x – 491.264,3606 x2

TC = yF1= 267.884.725,2 + 6.238. 6379,8x

Z = 172.439.611,2 + 12.879.530,2x – 491.264,3606x2 – 267.884.725,2 – 6.238.379,86x = 491.264,36 x2 + 12.879.530,2 x – 101.683.494

0 530 , 879 , 12 529 ,

982 + =

−

= x

dx dZ

x = 13,10 ~ 13

Zmaks = -84.305.876,82 + 1.676.092,6 – 101..683.494 = (Rp. 184.313.278,-)

= - Rp. 184.313.278,- c. Minimisasi Fungsi Biaya.

Sesuai dengan kaidah matematika, minimisasi dapat diperhitungkan apabila fungsi itu dapat diambil turunan kedua dan berharga positif.

Biaya – biaya dikelompokkan sebagai biaya tetap (FC) dan biaya berubah (TVC), yang jumlah keduanya adalah biaya total (TC).

Fungsi biaya tetap :

FC = 209.725.073,7 + 4.556.452,58x (linier). Fungsi biaya berubah :

TVC = 464.126.606,8 + 8.761.499,67x – 644.262,68x2 (kwadratis). Dari kedua fungsi diatas hanya TVC yang dapat diambil turunan keduanya, tetapi berharga negatif. Total biaya (TC) dengan fungsi linier, juga tidak dapat dilakukan minimisasi.

2. Perhitungan Titik-Impas. a. Titik-impas Data.

Ramalan terjadinya titik impas adalah : Yfi = Yf0

17,2 +1,3x -0,05x2 – 26,8 -0,62x = 0 - 0,05x2 + 0,68x -9,6 = 0

a ac b b x 2 4 2 2 , 1 − ± −

= ... (rumus ABC matematika).

Titik impas akan terjadi pada bulan ke – x. Apabila perhitungan diselesaikan akan diperoleh :

1 . 0 68 . 0 1 . 0 48 . 0 4624 . 0 68 . 0 2 , 1 ₋ ± − = − − ± − = i x

Adanya bilangan i (= imaginer) berarti bahwa kedua persamaan tidak komplementer terhadap pencapaian titik impas.

b. Titik-Impas Simulasi. YRf - YTCf = 0

Dari Tabel 4.3

YRf = - 5,6412 + 0,001657x

YTCf = 8,85 + 0,000138x

•- 5,6412 + 0,001657x – 8,85 – 0,000138x = 0 •14.4912 + 0,001519x = 0

x = 14,4912 = 9.540 0,001519

Jadi titik impas IPAL Cemara berada pada kapasitas olah 9.540 m3/hari.

Oleh karena regressi pendapatan dan pembiayaan mengikuti trend linier, maka maksimisasi dan minimisasi tidak dapat dilakukan sesuai dengan rumusan (2.08) dan (2.09).