.
Outline Latar Belakang
Perumusan Masalah
Manfaat &Tujuan Penelitian
Ruang Lingkup Penelitian
Metodologi Penelitian
Analisis Teknis
Analisis Finansial
Kajian Risiko
Kesimpulan & Saran
Latar Belakang
Latar Belakang
Sumber : Surabaya Eco City
Jumlah Penduduk (Juta Jiwa) 3.2 3.15 Volume Produksi Sampah Kota
Tahun Surabaya (m3/hari)
3.1 3.05
2011
9072,96
3
2012
9376,73
2.95
2013
9601,38
2011
Sumber : (Dinas Kebersihan dan Pertamanan (DKP) Kota Surabaya, 2014)
PERILAKU MASYARAKAT
2012
2013
Sumber : (Hakim, 2013)
DINAS KEBERSIHAN dan PERTAMANAN (DKP)
Pengaw asan Rumit
• Walikota Surabaya • Kabid Operasional DKP • Kasie. Penyapuan Jalan DKP • Kasie.Pengangkutan Sampah DKP • Pengawas Independen • Pengawas CV
SISTEM PENYAPUAN JALAN
Kecurangan CV Pemenang Lelang Rumitnya Manajemen Tenaga Kerja Manusia
Kesesuaian dengan JalanJalan Penyapuan Surabaya
Kelayakan Finansial &Mekanisme Pembiayaan Terbaik
Risiko Penggantian SDM Penyapuan
Perumusan Masalah Bagaimana potensi penggunaan road sweeper di Kota Surabaya Bagaimana kelayakan finansial dan alternatif skema pembiayaan terbaik penggunaan road sweeper Bagaimana kajian risiko penggunaan road sweeper menggantikan tenaga kerja manusia
Tujuan Penelitian Mengklasifikasikan jalan-jalan di Surabaya yang sesuai dalam pengoperasian road sweeper Mengidentifikasi alternatif-alternatif mesin road sweeper dengan benchmarking kesesuaiannya pada jenis jalan di Surabaya
Evaluasi teknis implementasi penggunaan mesin road sweeper dan tenaga kerja manusia Melakukan perhitungan finansial mengenai kelayakan dan alternatif skema pembiayaan rencana penggunaan mesin road sweeper
Melakukan identifikasi dan asesmen risiko pada rencana penggantian penyapu jalan manusia dengan mesin road sweeper
Manfaat Penelitian Dinas Kebersihan dan Pertamanan Kota Surabaya mendapatkan suatu rekomendasi usulan dari rencana penggunaan mesin road sweeper dalam sistem penyapuan sehingga dapat diketahui efektifitas dan efisiensinya dalam menunjang pengambilan keputusan
Ruang Lingkup Penelitian Batasan Penelitian tidak memperhatikan rute perjalanan mesin road sweeper Standar waktu kerja yang dijadikan dasar evaluasi adalah berdasarkan penelitian yang sedang berjalan paralel dengan penelitian ini
Asumsi Batas wilayah penyapuan Kota Surabaya adalah batas wilayah yang ada pada saat ini Tidak ada penambahan jalan-jalan penyapuan di Kota Surabaya selama melakukan penelitian
Data biaya dan spesifikasi mesin road sweeper yang digunakan tidak mengalami perubahan selama melakukan penelitian Mesin yang dimiliki reliable dalam melakukan pekerjaan penyapu jalan sesuai dengan spesifikasi yang dimiliki
Metodologi Penelitian Pengumpulan Data Primer Identifikasi urgensi penggunaan road sweeper Pengumpulan data faktor-faktor yang berpengaruh pada jalanjalan wilayah penyapuan Kota Surabaya Survei kondisi jalanjalan wilayah penyapuan Kota Surabaya
Pengumpulan Data Sekunder
Pengumpulan data spesifikasi mesin
Pengumpulan data biaya operasional dan maintenance road sweeper
Metodologi Penelitian Analisis Teknis Penggunaan Road Sweeper Tidak Dipertimbangkan untuk Analisis Selanjutnya
Benchmarking Alternatif Road Sweeper Tidak
Klasifikasi Jalan Potensi Tinggi, Potensi Sedang dan Tidak Potensi Penggunaan Road Sweeper
Ya Layak?
A
A
Perhitungan Jumlah Tenaga Kerja Manusia yang Dibutuhkan untuk Seluruh Jalan
Perhitungan Jumlah Road Sweeper Dibutuhkan Pada Jalan Potensi Tinggi dan Sedang
Ya Analisis Finansial Penggunaan Road Sweeper
Layak?
Tidak Tidak Dipertimbangkan untuk Analisis Selanjutnya
Analisis Finansial Penggunaan Road Sweeper
Identifikasi KomponenKomponen Biaya Road Sweeper dan Tenaga Kerja Manusia
Analisis BCR Penggunaan Road Sweeper
Kajian Risiko Penggunaan Road Sweeper Ya Tidak Dipertimbangkan untuk Analisis Selanjutnya
Identifikasi Alternatif Skema Pembiayaan Membeli atau Menyewa Road Sweeper
Tidak Layak?
Perhitungan NPV Masing-Masing Alternatif Membeli atau Menyewa
Penentuan Ruang Lingkup Risiko
Identifikasi Tujuan Strategis
Identifikasi Dampak dari Nilai Consequences dan Likelihood
Menghitung Risk Rating
Kajian Risiko Penggunaan Road Sweeper
Pengambilan Kesimpulan dan Saran
Membuat Peta Risiko
Upaya Mitigasi
ANALISIS TEKNIS
Road Sweeper MESIN 1: NILFISK milik DKP (dengan tangan penyapu)
MESIN 2: GM 636 milik PT. Groen (tanpa tangan kapasitas besar)
MESIN 3: GM 414 milik PT. Groen (tanpa tangan kapasitas kecil)
Faktor-Faktor Penyapuan Jalan
Berdasarkan pengamatan dan disusun dalam database penyapuan jalan penelitian Fathia
Faktor-Faktor Penggunaan Road Sweeper Dilakukan identifikasi faktorfaktor di samping terhadap penggunaan road sweeper pada seluruh jalan penyapuan (275 jalan) untuk masingmasing jenis mesin road sweeper. Database penyapuan yang meliputi faktorfaktor tersebut dapat dilihat lebih lengkap di Ms. Excel berikut ini :
Klasifikasi Potensi Penggunaan Road Sweeper Klasifikasi ini dilakukan untuk 275 jalan penyapuan di Kota Surabaya pada masing-masing mesin
Penggunaan road sweeper adalah untuk jalan potensi tinggi dan potensi sedang
Nama Mesin Nilfisk Mesin GM 636 Mesin GM 414
Jumlah Jalan yang Dapat Dicover Total Jalan Potensi Potensi Sedang Tinggi 259 95 164 256 92 164 256 92 164
Total Jalan yang Tidak Dapat Dicover 16 19 19
List Job Penyapu Manual – Road Sweeper Penyapu Manual
Road Sweeper
Pelaluan Air dan Sarang Tawon
Jika ada lebar pedestrian jalan <1 m untuk mesin 1
Jika ada lebar pedestrian jalan >1 m untuk mesin 1
Jika tidak ada lebar pedestrian jalan untuk mesin 2 dan 3
Jika ada lebar pedestrian jalan untuk mesin 2 dan 3
Jika ada pembatas jalan <1 m untuk mesin 1
Jika ada pembatas jalan >1 m untuk mesin 1
Jika tidak ada pembatas jalan untuk mesin 2 dan 3
Jika ada pembatas jalan untuk mesin 2 dan 3
Jika ada lebar tanah ruas penyapuan jalan dan lebar tanah ruas penyapuan tengah <1 m untuk mesin 1
Jika ada lebar tanah ruas penyapuan jalan dan lebar tanah ruas penyapuan tengah >1 m untuk mesin 1
Jika ada lebar tanah ruas penyapuan jalan dan lebar tanah ruas penyapuan tengah <1 m untuk mesin 2 dan 3
Jika ada lebar tanah ruas penyapuan jalan dan lebar tanah ruas penyapuan tengah >1 m untuk mesin 2 dn 3
Berm jalan dan Berm tengah
Sampah persil
Sampah pasir
Adanya tong biru kuning, parkir, pasar, PKL, pusat keramaian, terminal bayangan, dan pertokoan
Sampah daun pepohonan
Perhitungan Jumlah Road Sweeper DIbutuhkan
Dilakukan perhitungan untuk kebutuhan 1,5 jam kerja (pagi) dan 7 jam kerja per hari
Perhitungan Jumlah Road Sweeper Dibutuhkan (Cont’...) Untuk kebutuhan road sweeper dengan jumlah jalan yang dapat di cover terkecil 256 jalan
Jumlah Mesin Dibutuhkan 256 Jalan Nama Wilayah
Pusat 1 Pusat 2 Timur 1 Timur 2 Utara Barat Selatan Total
Nilfisk 2 2 2 3 2 4 2 17
1,5 jam GM 636 2 3 3 4 3 4 2 21
GM 414 6 7 6 9 7 11 6 52
Nilfisk 1 1 1 1 1 1 1 7
7 jam GM 636 1 1 1 1 1 1 1 7
GM 414 2 2 2 2 2 3 2 15
Untuk kebutuhan road sweeper pada 3 jalan yang tidak dapat di cover mesin GM 636 dan GM 414
Perhitungan lebih lengkap dapat dilihat pada Ms. Excel
Perhitungan Jumlah Road Sweeper Dibutuhkan (Cont’...)
Jumlah kebutuhan mesin yang dibutuhkan pada 259 jalan potensi tinggi dan potensi sedang Perhitungan lebih lengkap dapat dilihat pada Ms. Excel
Perhitungan Jumlah Penyapu Jalan Dibutuhkan
Berdasarkan rumus perhitungan pada penelitian Fathia. Dilakukan perhitungan kebutuhan penyapu jalan untuk seluruh jalan baik potensi tinggi, potensi sedang dan tidak potensi Jumlah Penyapu Nama wilayah
Jumlah Penyapu Mesin Nilfisk
Jumlah Penyapu Mesin GM 636
Jumlah Penyapu Mesin GM 414
Pusat 1 Pusat 2 Timur 1 Timur 2 Utara
45 30 29 33 50
45 31 30 33 50
45 31 30 33 50
Barat
61
62
62
Selatan
38
38
38
Total
286
289
289
Hasil yang diperoleh
Perhitungan Jumlah Penyapu Jalan Dibutuhkan (Cont’...) Nama wilayah
Jumlah Penyapu Eksisting 2013
Jumlah Penyapu Penelitian Fathia
Pusat 1 Pusat 2 Timur 1 Timur 2 Utara Barat Selatan Total
115 126 123 141 125 175 124 929
90 99 73 89 99 110 85 645
Karena jumlah penyapu untuk penggunaan road sweeper < jumlah penyapu eksisting dan jumlah penyapu penelitian Fathia, maka tahap ini layak dan dilanjutkan ke dalam analisis finansial
Perhitungan lebih lengkap dapat dilihat pada Ms. Excel
ANALISIS KEUANGAN
Komponen Biaya Road SweeperPenyapu Jalan No. 1 2
3 4
Jenis Biaya
Upah: Mandor Pekerja Penyapu Jalan Peralatan : Gelangsing 25 Kg Keranjang Rotan Sekrop dengan Gagang Rompi Kerja Lapangan + Sablon Kaos Lengan Panjang Cetok Topi Kereta Dorong / Bin Beroda Sapu Lidi + Pegangan Masker Plastik Saringan Debu Sarung Tangan Sepatu Asuransi Biaya Operasional dan Angkutan
Komponen Biaya Penyapu Jalan
No. 1 2 3
Jenis Biaya Biaya Investasi Biaya Operasional : Bahan Bakar Maintenance Upah : Operator
Komponen Biaya Road Sweeper
Asumsi-Asumsi yang Digunakan
Perhitungan Komponen Biaya Mesin Nilfisk Harga x Kuantitas
Biaya konsumsi per jam*2268 jam kerja
Biaya BBM per jam*486 jam kerja
Biaya konsumsi 100 jam/100 Biaya konsumsi per jam*486 jam kerja
Konsumsi BBM/jam * Harga Solar per liter
Biaya BBM per jam*2268 jam kerja
(Biaya Operator per bulan/(27hari*7jam))*2268
(Biaya Operator per jam/(27hari*1,5jam))*486
Biaya-biaya disamping diperoleh dari perhitungan biayabiaya yang sama sebelumnya * jumlah mesin yang dibutuhkan Jumlah mesin Nilfisk yang dibutuhkan untuk penggunaan 7 jam kerja adalah 7 buah sedangkan untuk penggunaan 1,5 jam kerja adalah 17 buah
Perhitungan Komponen Biaya Mesin GM 636
Biaya konsumsi per jam*2268 jam kerja
Biaya konsumsi 100 jam/100
Konsumsi BBM/jam * Harga Solar per liter Biaya konsumsi per jam*486 jam kerja
Biaya BBM per jam*486 jam kerja (Biaya Operator per jam/(27hari*1,5jam))*486
Biaya BBM per jam*2268 jam kerja
(Biaya Operator per jam/(27hari*7jam))*2268
Biaya-biaya disamping diperoleh dari perhitungan biayabiaya yang sama sebelumnya * jumlah mesin yang dibutuhkan Jumlah mesin GM 636 yang dibutuhkan untuk penggunaan 7 jam kerja adalah 6 buah sedangkan untuk penggunaan 1,5 jam kerja adalah 20 buah
Biaya konsumsi sejumlah kebutuhan mesin per tahun untuk penggunaan 1,5 jam kerja GM 636 20 buah + biaya konsumsi per tahun 1 mesin Nilfisk
Biaya investasi sejumlah kebutuhan mesin GM 636 20 buah per tahun untuk penggunaan 1,5 jam kerja + biaya investasi 1 mesin Nilfisk
Biaya operator sejumlah kebutuhan mesin per tahun untuk penggunaan 1,5 jam kerja GM 636 20 buah + biaya operator per tahun 1 mesin Nilfisk
Biaya BBM sejumlah kebutuhan mesin per tahun untuk penggunaan 1,5 jam kerja GM 636 20 buah + biaya BBM per tahun 1 mesin Nilfisk Nilai Sisa adalah (5% * biaya invetasi sejumlah dibutuhkan ) + (5% * biaya investasi 1 mesin Nilfisk)
Perhitungan Komponen Biaya Mesin GM 414
Biaya konsumsi 100 jam/100
Biaya konsumsi per jam*2268 jam kerja
Konsumsi BBM/jam * Harga Solar per liter Biaya konsumsi per jam*486 jam kerja
Biaya BBM per jam*486 jam kerja (Biaya Operator per jam/(27hari*1,5jam))*486
Biaya BBM per jam*2268 jam kerja (Biaya Operator per jam/(27hari*7jam))*2268
Biaya-biaya disamping diperoleh dari perhitungan biayabiaya yang sama sebelumnya * jumlah mesin yang dibutuhkan Jumlah mesin GM 414 yang dibutuhkan untuk penggunaan 7 jam kerja adalah 14 buah sedangkan untuk penggunaan 1,5 jam kerja adalah 51 buah
Biaya konsumsi sejumlah kebutuhan mesin per tahun untuk penggunaan 1,5 jam kerja GM 414 51buah + biaya konsumsi per tahun 1 mesin Nilfisk Biaya operator sejumlah kebutuhan mesin per tahun untuk penggunaan 1,5 jam kerja GM 414 51 buah + biaya operator per tahun 1 mesin Nilfisk
Biaya investasi sejumlah kebutuhan mesin GM 414 51 buah per tahun untuk penggunaan 1,5 jam kerja + biaya investasi 1 mesin Nilfisk Biaya BBM sejumlah kebutuhan mesin per tahun untuk penggunaan 1,5 jam kerja GM 414 51 buah + biaya BBM per tahun 1 mesin Nilfisk
Nilai Sisa adalah (5% * biaya invetasi sejumlah dibutuhkan ) + (5% * biaya investasi 1 mesin Nilfisk)
Perhitungan Komponen Biaya untuk Penyapu Jalan
Contoh Perhitungan untuk Wilayah Pusat 1 Mesin Nilfisk Dilakukan perhitungan yang sama untuk seluruh wilayah dan masing-masing jenis mesin. Hal yang membedakan hanyalah jumlah penyapu yang dibutuhkan
Rekap Perhitungan Komponen Biaya untuk Penyapu Jalan
Saving Biaya Penyapu Jalan Penggunaan Road Sweeper-Penelitian Fathia-Kondisi Eksisting
Skenario Perhitungan Benefit Cost Ratio (BCR) Perhitungan Benefit, Disbenefit dan Cost dari Road Sweeper Nilfisk untuk Kondisi Eksisting dalam Penggunaan 1,5 Jam Kerja dan 7 Jam Kerja Perhitungan Benefit, Disbenefit dan Cost dari Road Sweeper GM 636 untuk Kondisi Eksisting dalam Penggunaan 1,5 Jam Kerja dan 7 Jam Kerja Perhitungan Benefit, Disbenefit dan Cost dari Road Sweeper GM 414 untuk Kondisi Eksisting dalam Penggunaan 1,5 Jam Kerja dan 7 Jam Kerja Perhitungan Benefit, Disbenefit dan Cost dari Road Sweeper Nilfisk untuk Hasil Penelitian yang Berjalan Paralel dalam Penggunaan 1,5 Jam Kerja dan 7 Jam Kerja Perhitungan Benefit, Disbenefit dan Cost dari Road Sweeper GM 636 untuk Hasil Penelitian yang Berjalan Paralel dalam Penggunaan 1,5 Jam Kerja dan 7 Jam Kerja Perhitungan Benefit, Disbenefit dan Cost dari Road Sweeper GM 414 untuk Hasil Penelitian yang Berjalan Paralel dalam Penggunaan 1,5 Jam Kerja dan 7 Jam Kerja
Perhitungan Benefit Cost Ratio (BCR) B/C = Benefit Ekuivalen / Cost Ekuivalen
Benefit no.1, 2, 3, dan 4 perhitungannya dipengaruhi penghematan komponen biaya penyapu jalan dari kondisi eksisting dan hasil penelitian Fathia. Sedangkan perhitungan Benefit no.5 digunakan untuk seluruh skenario
Disbenefit no.1 perhitungannya dipengaruhi jumlah penyapu yang berkurang selisih dari kondisi eksisting dan penelitian Fathia. Sedangkan disbenefit no.2 perhitungannya dipengaruhi oleh 1,5 jam kerja dan 7 jam kerja per hari
Cost no.1, 2, 3, dan 4 dipengaruhi oleh jumlah kebutuhan road sweeper untuk penggunaan 1,5 jam kerja dan 7 jam ker ja per hari
Contoh Perhitungan Benefit, Disbenefit dan Cost dari Road Sweeper Nilfisk untuk Kondisi Eksisting dalam Penggunaan 1,5 Jam Kerja dan 7 Jam Kerja
Benefit no. 1, 2, 3, dan 4 diperoleh dari perhitungan pada slide sebelumnya mengenai saving mesin Nilfisk dengan kondisi eksisting
Biaya ini digunakan untuk Benefit no.5 penghematan biaya kecelakaan kerja setiap skenario
Perhitungan Benefit dari Road Sweeper Nilfisk untuk Kondisi Eksisting dalam Penggunaan 1,5 Jam Kerja dan 7 Jam Kerja
Semua komponen benefit dihitung dengan menggunakan Present Value berdasarkan asumsi-asumsi yang digunakan. Nilai benefit ini digunakan untuk skenario dengan 1,5 jam kerja dan 7 jam kerja untuk kondisi eksisting
Perhitungan Disbenefit dari Road Sweeper Nilfisk untuk Kondisi Eksisting dalam Penggunaan 1,5 Jam Kerja redaksi surabayakita, 2012
Kompensasi biaya akibat adanya pengangguran tenaga kerja adalah : = total biaya raskin diterima per tahun*jumlah pekerja dipecat = 288.000*643 = 185.184.000
Berdasarkan perhitungan pada analisis teknis
Menurut Srikandi, 2009
=2333*0,8kg
=4,8 liter*486 jam dalam satu tahun
=1866*3172
Perhitungan Disbenefit dari Road Sweeper Nilfisk untuk Kondisi Eksisting dalam Penggunaan 7 Jam Kerja
Kompensasi biaya akibat adanya pengangguran tenaga kerja adalah sama dengan perhitungan untuk 1,5 jam kerja yaitu 185.184.000
Menurut Srikandi, 2009
=4,8 l*2268 jam dalam satu tahun
=10.886*0,8kg
=8709*3172
Perhitungan Disbenefit dari Road Sweeper Nilfisk untuk Kondisi Eksisting dalam Penggunaan 1,5 Jam Kerja dan 7 Jam Kerja
Semua komponen disbenefit dihitung dengan menggunakan Present Value berdasarkan asumsi-asumsi yang digunakan
Berdasarkan (Kementerian Lingkungan Hidup, 2011) pada Undang-Undang No.13 Tahun 2011 Tentang Ganti Rugi Akibat Pencemaran dan Kerusakan Lingkungan Hidup, setiap pencemaran 400 kg CO2 yang dihasilkan maka kompensasi biaya yang harus dikeluarkan adalah sebesar Rp 24.750,00. Maka, (5920/400)*24750*17=6.226.798
Sama seperti perhitungan 1,5 jam kerja
Perhitungan Cost dari Road Sweeper Nilfisk untuk Kondisi Eksisting dalam Penggunaan 1,5 Jam Kerja dan 7 Jam Kerja Penggunaan 1,5 jam kerja
Penggunaan 7 jam kerja
Berdasarkan perhitungan sebelumnya komponen biaya road sweeper Nilfisk * Jumlah road sweeper Nilfisk yang dibutuhkan
Perhitungan BCR Road Sweeper Nilfisk untuk Kondisi Eksisting dalam Penggunaan 1,5 Jam Kerja dan 7 Jam Kerja Penggunaan 1,5 jam kerja
Penggunaan 7 jam kerja
Perhitungan benefit, disbenefit, dan cost seperti contoh di atas dilakukan untuk ketiga road sweeper sesuai dengan skenario dan ketentuan yang telah dijelaskan sebelumnya. Perhitungan lebih lengkap dapat dilihat pada Ms. Excel berikut ini:
Rekap Perhitungan BCR Ketiga Road Sweeper untuk Setiap Skenario Berdasarkan nilai BCR di samping, untuk dibandingkan dengan kondisi eksisting pada penggunaan 1,5 jam kerja dipilih mesin Nilfisk dan pada penggunaan 7 jam kerja dipilih mesin GM 414 karena memiliki nilai paling tinggi
Berdasarkan nilai BCR di samping, untuk dibandingkan dengan hasil penelitian fathia pada penggunaan 1,5 jam kerja dipilih mesin Nilfisk dan pada penggunaan 7 jam kerja dipilih mesin GM 414 karena memiliki nilai paling tinggi
Skenario Perhitungan Net Present Value (NPV) Perhitungan Investasi Beli dan Sewa Road Sweeper Nilfisk City Ranger 2250
• Perhitungan Investasi Beli Road Sweeper Nilfisk City Ranger 2250 Kondisi Eksisting untuk Penggunaan 1,5 Jam Kerja dan 7 Jam Kerja • Perhitungan Investasi Sewa Road Sweeper Nilfisk City Ranger 2250 Kondisi Eksisting untuk Penggunaan 1,5 Jam Kerja dan 7 Jam Kerja • Perhitungan Investasi Beli Road Sweeper Nilfisk City Ranger 2250 Penelitian Fathia untuk Penggunaan 1,5 Jam Kerja dan 7 Jam Kerja • Perhitungan Investasi Sewa Road Sweeper Nilfisk City Ranger 2250 Penelitian Fathia untuk Penggunaan 1,5 Jam Kerja dan 7 Jam Kerja
dengan
Perhitungan Investasi Beli dan Sewa Road Sweeper GM 636
• Perhitungan Investasi Beli Road Sweeper GM 636 dengan Kondisi Eksisting untuk Penggunaan 1,5 Jam Kerja dan 7 Jam Kerja • Perhitungan Investasi Sewa Road Sweeper GM 636 dengan Kondisi Eksisting untuk Penggunaan 1,5 Jam Kerja dan 7 Jam Kerja • Perhitungan Investasi Beli Road Sweeper GM 636 dengan Penelitian Fathia untuk Penggunaan 1,5 Jam Kerja dan 7 Jam Kerja • Perhitungan Investasi Sewa Road Sweeper GM 636 dengan Penelitian Fathia untuk Penggunaan 1,5 Jam Kerja dan 7 Jam Kerja
Perhitungan Investasi Beli dan Sewa Road Sweeper GM 414
• Perhitungan Investasi Beli Road Sweeper GM 414 dengan Kondisi Eksisting untuk Penggunaan 1,5 Jam Kerja dan 7 Jam Kerja • Perhitungan Investasi Sewa Road Sweeper GM 414 dengan Kondisi Eksisting untuk Penggunaan 1,5 Jam Kerja dan 7 Jam Kerja • Perhitungan Investasi Beli Road Sweeper GM 414 dengan Penelitian Fathia untuk Penggunaan 1,5 Jam Kerja dan 7 Jam Kerja • Perhitungan Investasi Sewa Road Sweeper GM 414 dengan Penelitian Fathia untuk Penggunaan 1,5 Jam Kerja dan 7 Jam Kerja
dengan dengan
dengan
Contoh Perhitungan NPV Investasi Beli untuk Kondisi Eksisting Penggunaan 1,5 jam kerja Mesin Nilfisk
Nilai penghematan sama dengan nilai benefit no.1, 2, 3, dan 4 untuk kondisi eksisting penggunaan 1,5 jam kerja mesin Nilfisk
Nilai ini adalah nilai Perhitungan nilai dilakukan Nilai investasi depresiasi dengan menggunakan pengeluaran sejumlah metode SL (Straight sama dengan mesin Line). Perhitungan dengan penjumlahan dibutuhkandepresiasi metode SL adalah nilai cost dengan sesuai sebagai berikut : no.2, 3, dan cost4 no.1 D = (Biaya untuk kondisi Investasi-Nilai Sisa) / Umur Aset eksisting = penggunaan 25.500.000.0001,5 jam kerja 1.275.000.000 / 15 mesin Nilfisk
Nilai ini ditambah dengan nilai sisa sesuai dengan nilai cost no.5 Untuk mengetahui perhitungan lebih lengkap untuk seluruh mesin dapat dilihat pada Ms. Excel berikut ini
Contoh Perhitungan NPV Investasi Sewa untuk Kondisi Eksisting Penggunaan 1,5 jam kerja Mesin Nilfisk Biaya Sewa Masing-Masing Mesin
Contoh Perhitungan NPV Investasi Sewa untuk Kondisi Eksisting Penggunaan 1,5 jam kerja Mesin Nilfisk
Nilai investasi Merupakan sejumlah mesin penjumlahan Nilfisk yang benefit dibutuhkan no.1, 2, 3, dan 4 dengan cost no.2, 3, dan 4 pada perhitungan sebelumnya
Merupakan biaya sewa per tahun untuk mesin Nilfisk
Tidak ada nilai depresiasi karena tidak memiliki mesin tersebut
Untuk mengetahui perhitungan lebih lengkap untuk seluruh mesin dapat dilihat pada Ms. Excel berikut ini
Rekap Perhitungan NPV Ketiga Road Sweeper untuk Setiap Skenario Seluruh perhitungan NPV menunjukkan nilai positif sehingga kedua alternatif adalah layak namun dipilih alternatif dengan nilai NPV terbesar
Pilih beli dengan mesin Nilfisk
Pilih beli dengan mesin Nilfisk
Pilih sewa dengan mesin Nilfisk
Pilih sewa dengan mesin Nilfisk
Kajian Risiko Identifikasi Tujuan Strategis
Penggunaan Mesin Road Sweeper dalam Sistem Penyapuan Jalan Secara Efektif dan Efisien
Penentuan Ruang Lingkup Risiko
Risiko Finansial
Risiko Operasional
Risiko Eksternalitas
• Risiko finansial yang mungkin terjadi ini adalah risiko keuangan, risiko likuiditas, dan risiko pemodalan. Pengadaan dan penggunaan mesin road sweeper ini tentu membutuhkan biaya yang besar sehingga dapat terjadinya risikorisiko finansial yang dapat mempengaruhi performansi DKP
• Risiko operasional yang mungkin terjadi ini adalah risiko produktivitas, risiko teknologi dan risiko proses. Dalam penggunaan road sweeper pada sistem penyapuan ini dapat terjadi penyimpangan dari hasil yang diharapkan karena tidak berfungsinya suatu sistem, SDM, dan teknologi.
• Risiko eksternalitas yang mungkin terjadi ini adalah risiko reputasi, risko lingkungan, risiko sosial, risiko hukum, dan risiko politik. Risikorisiko tersebut dapat muncul dalam penggunaan road sweeper karena dapat terjadi potensi penyimpangan hasil dan bisa berdampak pada potensi penghentian penggunaan road sweeper karena pengaruh dari faktor eksternal
Identifikasi Risiko Risiko Finansial Jenis Risiko
Risiko Keuangan
Risiko Likuiditas
Risiko Pemodalan
Kode Risiko
Pemilik Risiko
Fluktuasi harga road sweeper
A1
DKP
Fluktuasi biaya maintenance
A2
DKP
Penjualan aset lama dengan diskon tinggi
A3
DKP
DKP tidak dapat memenuhi kewajiban pembayaran jangka pendek atau pengeluaran tidak terduga
A4
DKP
Gaji tenaga kerja penyapu jalan naik setiap tahun
A5
DKP
Harga BBM naik
A6
DKP
Anggaran yang tidak memadai
A7
DKP
Risiko
Identifikasi Risiko (Lanjutan) Risiko Operasional Jenis Risiko Risiko Produktivitas
Risiko Proses
Risiko Teknologi
Risiko
Kode Risiko
Pemilik Risiko
Kurangnya jumlah SDM yang menguasai pengoperasian road sweeper
B1
DKP
Operator tidak menguasai seluruh teknologi yang ada di road sweeper
B2
DKP
Road sweeper tidak durable saat musim hujan
B3
DKP
Terjadinya kecelakaan kerja pada penyapu jalan
B4
Penyapu Jalan
Mesin road sweeper mati mendadak saat operasional
B5
DKP
Road sweeper tidak dapat membersihkan sampah tertentu
B6
DKP
Road sweeper tidak dapat menjangkau tempat tertentu (ex. naik trotoar)
B7
DKP
Identifikasi Risiko (Lanjutan) Risiko Eksternalitas
Kode Risiko
Pemilik Risiko
Pekerjaan kotor untuk sistem penyapuan jalan dilakukan manusia
C1
DKP
Polusi udara
C2
Masyarakat Surabaya
Tenaga kerja manusia dipecat
C3
Penyapu Jalan
Jumlah pengangguran semakin banyak
C4
Penyapu Jalan
Pengawas CV melakukan kecurangan pembayaran gaji penyapu
C5
DKP
Rentannya pekerjaan bila CV dikenai sanksi
C6
Penyapu Jalan, DKP
Tidak ada hari libur bagi penyapu jalan
C7
CV, DKP
Risiko Hukum
Pengoperasian road sweeper mengganggu ketertiban lalu lintas
C8
DKP
Risiko Politik
Demonstrasi penyapu jalan yang dipecat
C9
DKP
Jenis Risiko
Risiko Reputasi Risiko Lingkungan
Risiko Sosial
Risiko
Identifikasi Nilai Likelihood dan Consequences Risiko Finansial Nilai Likelihood
Dampak
Nilai Consequences
Fluktuasi harga road sweeper
4
Anggaran membengkak
4
Fluktuasi biaya maintenance
3
Anggaran membengkak
3
Penjualan aset lama dengan diskon tinggi
1
Kerugian
1
DKP tidak dapat memenuhi kewajiban pembayaran jangka pendek atau pengeluaran tidak terduga
3
Road sweeper ditarik
3
Gaji tenaga kerja penyapu jalan naik setiap tahun
4
Anggaran membengkak
3
Harga BBM naik
3
Anggaran membengkak
3
3
Tidak dapat menggunakan road sweeper
2
Risiko
Anggaran yang tidak memadai
Identifikasi Nilai Likelihood dan Consequences (Lanjutan)
Nilai Likelihood dan Consequences diperoleh dari penyebaran kuisioner kepada 4 orang pegawai DKP sebagai expert judgement. Dari penilaian keempat expert tersebut diambil nilai modus
Identifikasi Nilai Likelihood dan Consequences (Lanjutan) Risiko Operasional Nilai Likelihood
Dampak
Nilai Consequences
2
Road sweeper tidak dapat beroperasi jika operatornya absen, perlunya pengadaan training penggunaan road sweeper
3
2
Pekerjaan penyapuan jalan menjadi tidak bersih, road sweeper menjadi cepat rusak
4
Road sweeper tidak durable saat musim hujan
5
Saat musim hujan jalan yang menggunakan road sweeper tidak bersih
3
Terjadinya kecelakaan kerja pada penyapu jalan
3
Pemberian tunjangan, mencari pengganti penyapu jalan
3
Mesin road sweeper mati mendadak saat operasional
3
Jalan menjadi tidak bersih, kerepotan membawa ke tempat perbaikan
4
Road sweeper tidak dapat membersihkan sampah tertentu
3
Jalan yang menggunakan road sweeper menjadi tidak bersih
2
Road sweeper tidak dapat menjangkau tempat tertentu (ex. naik trotoar)
4
Jalan yang menggunakan road sweeper menjadi tidak bersih
4
Risiko Kurangnya jumlah SDM yang menguasai pengoperasian road sweeper Operator tidak menguasai seluruh teknologi yang ada di road sweeper
Identifikasi Nilai Likelihood dan Consequences (Lanjutan) Risiko Eksternalitas
Nilai Likelihood
Dampak
Nilai Consequences
Pekerjaan kotor untuk sistem penyapuan jalan dilakukan manusia
3
Tingkat kesejahteraan penyapu jalan berkurang, pekerjaan penyapu jalan di mata masyarakat menjadi rendah
3
Polusi udara
2
Global warming
1
Tenaga kerja manusia dipecat
1
Tingkat pengangguran semakin tinggi
2
Jumlah pengangguran semakin banyak
2
Tingkat kriminal semakin tinggi
2
Pengawas CV melakukan kecurangan pembayaran gaji penyapu
3
Penyapu tidak menjalankan kewajibannya menyapu jalan sehingga jalan menjadi tidak bersih
1
Rentannya pekerjaan bila CV dikenai sanksi
4
Gaji penyapu jalan dipotong, jalan menjadi tidak bersih
4
Tidak ada hari libur bagi penyapu jalan
5
pemberian anggaran dipotong, jalan menjadi tidak bersih karena penyapu jalan menjadi jenuh
3
Pengoperasian road sweeper mengganggu ketertiban lalu lintas
2
Menimbulkan kemacetan, menimbulkan kecelakaan
1
Demonstrasi penyapu jalan yang dipecat
5
Image DKP menjadi tidak baik
2
Risiko
Peta Risiko
Dari peta risiko di atas, diketahui bahwa 6 risiko menempati posisi extreme risk, 8 risiko menempati posisi high risk, 3 risiko menempati posisi moderate risk, dan 6 risiko menempati posisi low risk
Identifikasi Upaya Mitigasi Risiko Finansial
Risiko
Dampak
Risk Rating
Mitigasi
Deskripsi
Fluktuasi harga road sweeper
Anggaran membengkak
Extreme Risk
Control
Menyimpan sisa dana anggaran sebagai langkah antisipasi
Fluktuasi biaya maintenance
Anggaran membengkak
High Risk
Transfer
Menyerahkan urusan maintenance pada distributor
Penjualan aset lama dengan diskon tinggi
Kerugian
Low Risk
Control
Penjualannya tidak dilakukan pada akhir masa ekonomis
DKP tidak dapat memenuhi kewajiban pembayaran jangka pendek atau pengeluaran tidak terduga
Road Sweeper ditarik
High Risk
Gaji tenaga kerja penyapu jalan naik setiap tahun
Anggaran membengkak
High Risk
Harga BBM naik
Anggaran membengkak
High Risk
Anggaran yang tidak memadai
Tidak dapat menggunakan road sweeper
Moderate Risk
Avoid
Membuat anggaran pembayaran road sweepersecara terperinci dan detail
Control
Membuat anggaran pembayaran road sweeper dengan mempertimbangkan aspek inflasi
Control
Membuat anggaran pembayaran road sweeper dengan mempertimbangkan aspek inflasi
Accept
Jika memang tidak ada anggaran yang mencukupi untuk penggunaan road sweeper maka risiko tidak menggunakan road sweeper dalam sistem penyapuan diterima
Identifikasi Upaya Mitigasi (Lanjutan) Risiko Operasional Risiko Kurangnya jumlah SDM yang menguasai pengoperasian road sweeper
Dampak Road sweeper tidak dapat beroperasi jika operatornya absen, perlunya pengadaan training penggunaan road sweeper
Risk Rating Moderate Risk
Mitigasi
Deskripsi
Control
Memberikan training operator mesin road sweeper hingga benar-benar menguasai penggunaannya
Operator tidak menguasai seluruh teknologi yang ada di road sweeper
Pekerjaan penyapuan jalan menjadi tidak bersih, road sweeper menjadi cepat rusak
High Risk
Control
Memberikan training operator mesin road sweeper hingga benar-benar menguasai penggunaannya dan mempunyai contact servis distributor yang lengkap sehingga jika sewaktuwaktu dibutuhkan dapat langsung teratasi
Road sweeper tidak durable saat musim hujan
Saat musim hujan jalan yang menggunakan road sweeper tidak bersih
Ekstreme Risk
Control
Adanya penyapu jalan manual yang siap mengcover jalan saat musim hujan
Terjadinya kecelakaan kerja pada penyapu jalan
Pemberian tunjangan, mencari pengganti penyapu jalan
High Risk
Reduce
Penggunaan penyapu jalan manual di jalan yang sering terjadi kecelakaan diganti dengan menggunakan road sweeper
Mesin road sweeper mati mendadak saat operasional
Jalan menjadi tidak bersih, kerepotan membawa ke tempat perbaikan
Ekstreme Risk
Avoid
Dilakukan kegiatan maintenance rutin setip bulan sekali dan terdapat contract servis dengan distributor
Control
Pada jalan yang terdapat faktor kesulitn untuk road sweeper, disediakan penyapu manual yang juga membantu membersihkan sampah tersebut
Control
Pada jalan yang terdapat faktor kesulitn untuk road sweeper, disediakan penyapu manual yang juga membantu membersihkan
Road sweeper tidak dapat membersihkan sampah tertentu
Jalan yang menggunakan road sweeper menjadi tidak bersih
Moderate Risk
Road sweeper tidak dapat menjangkau tempat tertentu (ex. naik trotoar)
Jalan yang menggunakan road sweeper menjadi tidak bersih
Ekstreme Risk
Identifikasi Upaya Mitigasi (Lanjutan) Risiko Eksternalitas Risiko
Dampak
Risk Rating
Mitigasi
Deskripasi
Pekerjaan kotor untuk sistem penyapuan jalan dilakukan manusia
Tingkat kesejahteraan penyapu jalan berkurang, pekerjaan penyapu jalan di mata masyarakat menjadi rendah
High Risk
Control
Penyapu jalan harus berpenampilan bersih dan dilengkapi dengan peralatan penyapuan yang baik atau mengganti penyapu jalan dengan road sweeper
Polusi udara
Global warming
Low Risk
Accept
Risiko polusi udara yang harus diterima
Tenaga kerja manusia dipecat
Tingkat pengangguran semakin tinggi
Low Risk
Control
Pihak DKP memberikan santunan sebagai modal kerja lainnya
Jumlah pengangguran semakin banyak
Tingkat kriminal semakin tinggi
Low Risk
Control
Pihak DKP memberikan santunan sebagai modal kerja lainnya
Pengawas CV melakukan kecurangan pembayaran gaji penyapu
Penyapu tidak menjalankan kewajibannya menyapu jalan sehingga jalan menjadi tidak bersih
Low Risk
Control
Memperketat mekanisme pengawasan terhadap CV dan adanya sistem punishment jika melanggar
Rentannya pekerjaan bila CV dikenai sanksi
Gaji penyapu jalan dipotong, jalan menjadi tidak bersih
Ekstreme Risk
Control
Memperketat mekanisme pengawasan terhadap CV dan adanya sistem punishment jika melanggar
Tidak ada hari libur bagi penyapu jalan
pemberian anggaran dipotong, jalan menjadi tidak bersih karena penyapu jalan menjadi jenuh
Ekstreme Risk
Control
Disediakannya cadangan penyapu jalan untuk tiap shift sehingga penyapu jalan dapat llibur bergantian
Pengoperasian road sweeper mengganggu ketertiban lalu lintas
Menimbulkan kemacetan, menimbulkan kecelakaan
Low Risk
Accept
Risiko yang harus diterima
Avoid
Memberikan sosialisai dan pengertian yang baik pada penyapu jalan yang dipecat dan memberikan santunan sebagai modal kerja lainnya
Demonstrasi penyapu jalan yang dipecat
Image DKP menjadi tidak baik
High Risk
Kesimpulan dan Saran Kesimpulan 1. Terdapat 95 jalan potensi tinggi, 164 jalan potensi sedang dan 16 jalan tidak potensi penggunaan road sweeper untuk mesin Nilfisk. Sedangkan terdapat 92 jalan potensi tinggi, 164 jalan potensi sedang dan 19 jalan tidak potensi penggunaan road sweeper untuk mesin GM 636 dan GM 414. 2. Alternatif-alternatif mesin road sweeper yang sesuai pada jenis jalan di Surabaya adalah jenis vacuum road sweeper yaitu, mesin Nilfisk yang memiliki lengan penyapu dan mesin GM 636 dan GM 414 yang tidak memiliki lengan penyapu. 3. Sistem penyapuan jalan dengan mesin tetap memerlukan kombinas penggunaan dengan tenaga kerja manusia. Jumlah mesin Nilfisk yang dibutuhkan untuk 1,5 jam kerja per hari adalah 17 mesin, sedangkan untuk 7 jam kerja per hari adalah 7 mesin,dan penyapunya membutuhkan 286 orang. Jumlah mesin GM 636 yang dibutuhkan untuk 1,5 jam kerja per hari adalah 20 mesin ditambah 1 mesin Nilfisk, sedangkan untuk 7 jam kerja per hari adalah 6 mesin ditambah 1 mesin nilfisk,dan penyapunya membutuhkan 289 orang. J umlah mesin GM 414yang dibutuhkan untuk 1,5 jam kerja per hari adalah 51 mesin ditambah 1 mesin Nilfisk, sedangkan untuk 7 jam kerja per hari adalah 14 mesin ditambah 1 mesin nilfisk,dan penyapunya membutuhkan 289 orang. 4. Pada perhitungan BCR dengan skenario perbandingan dengan kondisi eksiting dan penelitian Fathia juga 1,5 jam kerja maupun 7 jam kerja adalah layak karena semua perhitungan menunjukkan nilai >1. Mesin yang dipilih berdasarkan perhitungan BCR ini adalah mesin Nilfisk karena memiliki nilai BCR untuk kondisi eksisting 1,5 jam kerja tertinggi dan dipilih mesin GM 414 untuk 7 jam kerja tertinggi. Sedangkan nilai BCR untuk hasil penelitian Fathia pada 1,5 jam kerja dan pada7 jam kerja tertinggi dimiliki oleh mesin GM 414 5.Pada perhitungan NPV, alternatif skema rencana penggunaan mesin road sweeper yang lebih menguntungkan adalah dengan menyewa. 6. Terdapat 6 risiko ekstrem, 8 risiko tinggi, 3 risiko moderat, dan 6 risiko rendah pada identifikasi risiko rencana penggantian penyapu jalan manusia dengan mesin road sweeper.
Kesimpulan dan Saran Saran Penelitian penggunaan mesin penyapuan jalan (road sweeper) ini dapat menjadi rekomendasi dan acuan pada sistem penyapuan jalan di Kota Surabaya. Penelitian ini juga masih membuka banyak kemungkinan penelitian lebih lanjut untuk penggunaan road sweeper sehingga diharapkan ke depan penelitian mengenai penggunaan road sweeper ini dapat menjadi lebih lengkap dan komprehensif sehingga implementasi penggunaannya pada sistem penyapuan jalan menjadi lebih baik.
Daftar Pustaka Albana, A. S. (2012). Pengembangan Metode Manajemen Risiko untuk Keputusan Kelayakan Invetasi yang Mempertimbangkan Ketidakpastian. Surabaya: Jurusan Teknik Industri Institut Teknologi Sepuluh November Surabaya. Anitysari, M., & Wessiani, N. A. (2011). Analisa Kelayakan Usaha Dilengkapi Kajian Manajemen Risiko Dengan Pendekatan Student Centered Learning. Surabaya, Jawa Timur: Guna Widya. Authority, A. (2004b). Risk Management AS/NZS 4360:2004. Australia: Australian Capital Territory Insurance Authority. Cara, C. C. (2013, Juli 5). Solopos. Dipetik Januari 2014, dari Solopos.com: http://www.solopos.com/2013/07/05/road-sweeper-walikota-jajal-mobil-penyapuetugas-tak-perlu-waswas-422788 Chandra, B. (2006). Pengantar Kesehatan Lingkungan. Jakarta: Buku Kedokteran EGC. Choi, H., H.N, C., & J., S. (2004). Risk Assesment Methodology for Underground Construction Projects. Journal of Construction Engineering and Management , 258, 130. Detik News. (2014, Januari 22). Dipetik April 2014, dari Detik News Daerah: http://news.detik.com/bandung/read/2014/01/22/153145/2474996/486/wussh-mobil-penyapusampah-siap-bersihkan-bandung?nd772204btr Dinas Kebersihan dan Pertamanan (DKP) Kota Surabaya. (2014). Data Volume Produksi Sampah Tahun 20112013. Surabaya: Dinas Kebersihan dan Pertamanan (DKP) Kota Surabaya. Fathia., M. S. (2014). Penentuan Jumlah Penyapu Optimal Berdasarkan Standar Waktu Kerja dan Tingkat Kesulitan Penyapuan Pada Sistem Penyapuan Jalan Kota Surabaya. Fauzi, R. (2012). Rancang Bangun Sistem SMART CLASS dengn Kontrol Penggunaan Energi Listrik. Tugas Akhir , 1. Field, B. (1994). Environmental Economics: an Introduction. Hakim, A. (2013, Agustus 12). Antara News Jawa Timur. Dipetik Februari 27, 2014, dari http://www.antarajatim.com/lihat/berita/115765/jumlah-pendatang-baru-surabaya-capai-100-ribu
Daftar Pustaka Heby, A., & Iman. (2014). Road Sweeper. (A. Rizki, Pewawancara) Surabaya. Indonesia, P. (2000). Undang-Undang Nomor 17 Tahun 2000 Pasal 11 Tentang Wajib Pajak dan Penyusutan. Kementerian Lingkungan Hidup. (2011). Undang-Undang No.13 Tahun 2011 Tentang Ganti Rugi Akibat Pencemaran dan Kerusakan Lingkungan Hidup. Koran Nusantara. (2012, 12 20). Dipetik April 2014, dari Koran Nusantara Online: http://korannusantara.com/komisi-c-kritisi-penggunaan-anggaran-operasional-penyapuan-jalan/ Kusumawardhani, L. (2011). Financial Management Pendanaan Jangka Menengah & Jangka Panjang. Mankoesoebroto, G. (1998). Ekonomi Publik. Musgrave, R., & P.B., M. (1989). Public Finance in Theory and Paractice. NewZealand, & Australia. (2009). AS/NZS ISO 31000:2009 Risk Management - Principle and Guidelines. Australia: Australian Capital Territory Insurance Authority. P. M. (2008). A guide to The Project Management Body of Knowledge (PMBOK) 4 th Edition. Project Management Institute, Inc. Pemerintah Kota Surabaya. (2011). Pemerintah Kota Surabaya. Dipetik Februari 28, 2014, dari Surabaya.go.id: http://www.surabaya.go.id/profilkota/index.php?id=26 Pemerintah Kota Surabaya. (2011). Pemerintah Kota Surabaya. Dipetik Februari 28, 2014, dari Surabaya.go.id: http://www.surabaya.go.id/profilkota/index.php?id=101 PT. Groen Indonesia. (2010). Groen Indonesia. Dipetik februari 2014, dari www.groen-indonesia.com: http://www.groen-indonesia.com/products.php?ID=19 PT. Kawan Lama. (2007). Katalog Produk Nilfisk. Surabaya: PT. Kawan Lama. PT. Starindo Cleaning Technologies. (2011). Dulevo. Dipetik Februari 2014, dari www.starindocleaning.com: http://www.pragya.co.id/site/sct/product_dulevo.html Pudjosumarto, M. (1995). Evaluasi Proyek (Vol. Edisi ke 2). Yogyakarta: Liberti. Pujawan, I. N. (2003). Ekonomi Teknik. Surabaya: Guna Widya, jilid 1. Cetakan ke 2. Rachmadi, I. (2014). Road Sweeper. (A. Rizki, Pewawancara)
Daftar Pustaka Redaksi SurabayaKita. (2012, Juni). Dipetik Juli 2014, dari http://surabayakita.com/index.php?option=com_content&view=article&id=4592:jumlah-wargamiskin-surabaya-tinggal-78-ribu-jiwa&catid=25&Itemid=28 Riyani, N. R. (2006). Analisa Alternatif Investasi Pembangunan Proyek Terminal Wisata Kambang Putih Tuban (TWKPT). Surabaya: Jurusan Teknik Sipil Institut Teknologi Sepuluh November Surabaya. Sagita, G. D. (2012). Analisa Manfaat Biaya Pembangunan Jalan Arteri Raya Siring-Porong. Tugas Akhir . Setiawan, A., & Sodiq, F. (2013, Jui 5). Viva News. Dipetik Januari 2014, dari http://m.news.viva.co.id/: http://m.news.viva.co.id/news/read/426349-pemkot-solo-datangkan-2-penyapu-jalan-asalskotlandia Soeharto, I. (2002). Studi Kelayakan Proyek Industri. Jakarta: Erlangga. Srikandi, N. (2009). Pengaruh Karakteristik Faktor Emisi Terhadap Estimasi Beban Emisi Oksidan Nitrogen dari Sektor Transportasi. Bandung: Faculty of Civil and Environmental Engineering ITB. Suara Kawan. (2012, Desember 1). Dipetik Februari 2014, dari suarakawan.com: http://suarakawan.com/2012/12/01/pelindo-beli-truck-vacuum-sweeper/ Sugiyono, A. (2001). Analisis Manfaat dan Biaya Sosial. Makalah Ekonomi Publik . Sullivan, W., Bontadell, J. A., & Wicks, E. M. (2000). Engineering Economy. New Jersey: Prentice-Hall. Suntoro Post. (2012, Desember). Dipetik April 2014, dari Suntoro Post Corporation Website: https://www.google.co.id/search?q=orang+buang+sampah&tbm=isch&tbo=u&source=univ&sa=X &ei=I7FeU_TEB5D_8QWp54H4Dg&ved=0CCgQsAQ&biw=1024&bih=537#q=penyapu+jalan+ surabaya&tbm=isch&facrc=_&imgdii=_&imgrc=gRC8OPyRnrxeBM%253A%3BTGL74PU3hvj FTM%3Bhttp%253A%252F%252 Sutujo, S. (1982). Studi Kelayakan Proyek (Konsep dan Teknik). Jakarta: PT. Pustaka Binaman Pressindo. Tribun Jateng. (2013, Juli 6). Dipetik April 2014, dari Tribun Jateng: http://jateng.tribunnews.com/2013/07/06/mobil-penyapu-seharga-rp-12-miliar-mulai-beroperasi Wibowo, A. (2014, April). Jenis Road Sweeper. (A. Rizki, Pewawancara)
