Peluang Penerapan Sistem Kelola Sampah dengan Memanfaatkan Teknologi Big Data dan Machine Learning

Sampah telah menjadi salah satu masalah besar di banyak kota. Setiap harinya, timbunan sampah di kota semakin menggunung. Proses pengangkutan dan pembuangan sampah juga seringkali tidak berjalan dengan lancar. Truk sampah yang datang tidak tepat waktu atau bahkan tidak datang sama sekali membuat tempat penampungan sampah penuh dan meluap hingga memunculkan bau tidak sedap.

Kondisi ini tentu sangat tidak efisien dan menimbulkan masalah baru, seperti banjir sampah atau penumpukan sampah di badan jalan. Oleh karena itu, diperlukan cara cerdas untuk mengelola sampah dengan lebih rapi, teratur, dan tepat sasaran. Salah satu solusinya adalah dengan memanfaatkan teknologi big data dan machine learning.

Big data memungkinkan kita mengumpulkan data dalam jumlah besar dan variatif. Data ini bisa berasal dari berbagai sensor dan perangkat pintar Internet of Things (IoT) yang ditempatkan di tempat-tempat strategis. Data yang terkumpul kemudian dianalisis secara cerdas menggunakan teknik machine learning untuk menghasilkan wawasan dan rekomendasi.

Analisis Tren dan Prediksi 

Kesadaran dan dukungan pemerintah kota di berbagai negara terhadap konsep smart waste management juga kian meningkat. Hal ini terlihat dari banyaknya rencana pengadaan dan pengujian sistem oleh pemerintah kota di Eropa, Amerika, hingga Asia (Reynolds & Isherwood, 2020).

Diproyeksikan hingga 2025, pasar pengelolaan sampah cerdas diperkirakan mencapai nilai USD 2 miliar dengan pertumbuhan tahunan mencapai 20% (MarketsandMarkets, 2021). Prospek yang cerah ini tentunya patut dioptimalkan di Indonesia untuk segera mengimplementasikan sistem serupa guna mewujudkan pengelolaan sampah yang modern dan berkelanjutan di kota-kota besar.

Smart Waste System 

Smart Waste Management System atau Sistem Pengelolaan Sampah Cerdas adalah suatu konsep modern pengelolaan sampah dengan memanfaatkan berbagai teknologi untuk meningkatkan efisiensi. Sistem ini mencakup solusi mengenai pembuangan, pengumpulan, pengangkutan, hingga pengolahan akhir sampah.

Beberapa teknologi utama yang dimanfaatkan dalam Smart Waste Management System antara lain:

• Sensor dan IoT Sensor-sensor yang dipasang pada tempat sampah dan truk sampah memungkinkan pengumpulan data secara real-time, seperti volume sampah, jenis sampah, maupun lokasi perpindahan sampah. Data ini dikirim melalui jaringan Internet of Things (IoT).
• Optimasi perutean data lokasi dan volume sampah dimanfaatkan untuk mengoptimasi rute pengangkutan sampah agar lebih efisien dengan algoritma khusus. Sistem dapat merekomendasikan rute terbaik setiap harinya kepada petugas.
• Geographical Information System (GIS) Pencatatan data geografis lokasi pembuangan dan pengangkutan sampah memudahkan visualisasi, pemantauan, serta pengambilan keputusan yang tepat sasaran.
• Teknologi Prediktif dengan teknik analitik data dan artificial intelligence, sistem melakukan prediksi volume sampah untuk mengantisipasi lonjakan sampah di hari-hari tertentu. Petugas bisa menyiapkan armada lebih banyak.

Konsep smart waste management system ini telah diterapkan di beberapa kota maju, seperti Seoul dan Barcelona. Potensi serupa dapat digali untuk kota-kota di Indonesia agar pengelolaan sampah lebih modern dan cerdas di masa mendatang.

Peran Big Data dan Machine Learning

Untuk mengelola sampah dengan Smart Waste Management System, kita memerlukan beberapa teknologi pendukung, yaitu sensor-sensor, kamera, dan perangkat pintar yang disebut Internet of Things (IoT). Perangkat-perangkat ini akan ditempatkan di lokasi-lokasi strategis, seperti di tempat sampah dan truk sampah. Sensor dan kamera ini akan mendeteksi dan mengirimkan informasi, misalnya seberapa penuh tempat sampah, jenis sampah apa saja yang dibuang, dan kemana saja truk sampah melintas.

Informasi yang dikumpulkan oleh sensor dan kamera IoT ini akan dianalisis menggunakan teknologi big data. Big data memiliki peran penting dalam smart waste management:

Memprediksi volume dan pola timbulan sampah dengan menganalisis data historis jumlah dan jenis sampah di tempat pembuangan akhir. Hal ini membantu perencanaan pengumpulan dan pengangkutan sampah yang lebih baik.

Mengoptimalkan rute truk sampah dengan mempertimbangkan volume sampah, lokasi, kondisi lalu lintas, dan faktor lainnya. Hal ini berpotensi mengurangi biaya transportasi.

Memantau tingkat kepenuhan tempat sampah secara real-time berdasarkan data sensor volume dan mengirimkan notifikasi saat perlu dikosongkan.

Melacak aliran limbah elektronik dan berbahaya agar tidak bercampur dengan sampah umum serta dapat ditangani dengan benar.

Dengan memanfaatkan dan menganalisis data dari sensor dan kamera IoT menggunakan big data analytics, efisiensi dan efektivitas sistem smart waste management dapat ditingkatkan secara signifikan.

Tentu masih panjang perjalanan menuju implementasi skala penuh sistem cerdas pengelolaan sampah di kota-kota besar tanah air. Diperlukan strategi jangka panjang, kolaborasi, dan komitmen bersama dari berbagai pihak terkait untuk mewujudkan hal tersebut.

Mari kita tingkatkan terus inovasi di bidang pengelolaan lingkungan dan persampahan demi memberikan kualitas hidup yang lebih baik bagi seluruh warga kota. Semoga Indonesia segera mampu mengejar ketertinggalan di bidang ini dan menjadi contoh negara berkembang lainnya dalam penerapan sistem kelola sampah modern

REFERENSI

Reynolds, C., & Isherwood, K. (2020). Smart waste collection technology adoption: international case studies. Waste Management & Research, 38(4), 421-430.

MarketsandMarkets. (2021). Smart Waste Management Market. https://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/smart-waste-management-market-8030463.html

Artikel ini merupakan bagian dari Lestari KG Media, sebuah inisiatif untuk akselerasi Tujuan Pembangunan Berkelanjutan. Selengkapnya

A member of

Follow our mission at www.esgpositiveimpactconsortium.asia