Optimalkan Pengolahan Sampah dengan Big Data Environment untuk Meningkatkan Integritas Lingkungan

Apa itu Big Data Environtment? 

Sebelum mengetahui apa arti dari big data, kita juga harus mengerti apa arti dari data itu sendiri. Data merupakan sekumpulan informasi yang terdiri dari fakta berbentuk angka angka, simbol simbol, atau kata. Sedangkan big data sendiri merupakan sekumpulan data dengan volume yang sangat besar serta terdiri dari data terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur. Pengorganisiran data sangat penting dalam big data terutama dalam pengambilan keputusan.  

Tujuan Big Data Environment adalah untuk membantu organisasi atau perusahaan dalam mengelola dan menganalisis data yang berskala besar, sehingga dapat membantu dalam pengambilan keputusan yang lebih baik, efektif, dan efisien. Big Data Environtment memiliki manfaat seperti, dapat membantu meningkatkan keberlanjutan dan kesadaran lingkungan. Data yang dianalisis dapat digunakan untuk mengidentifikasi area-area yang memerlukan perbaikan, meningkatkan efisiensi energi, dan mengurangi limbah. Big Data dapat digunakan untuk memberikan informasi yang lebih akurat dan terkini tentang kondisi lingkungan dan dampak manusia terhadap lingkungan. 

 

Big Data dalam Pengolahan Sampah 

Sampah di Indonesia kini sudah memiliki volume yang sangat besar, sehingga dalam menganalisis data akan sulit dan membutuhkan waktu yang lama. Analisis sangat dibutuhkan karena dapat meningkatkan efisiensi untuk membuat suatu inovasi baru dengan bahan dasar sampah. Namun, bagaimana analisis tersebut dapat berjalan lancar apabila volume sampah semakin meningkat setiap tahunnya dan bahkan tidak terstruktur. Dengan itu, demi mengolah data sampah yang kian meningkat volumenya, maka harus memanfaatkan big data. Sehingga dengan memanfaatkan big data, kita dapat mengelola, mengolah, dan menganalisis sampah dalam waktu yang singkat. 

Big data ini sudah digunakan untuk pengolahan sampah demi membangun sebuah smartcity sehingga dapat mendaur ulang sampah-sampah yang masih dapat digunakan dan meningkatkan efektifitas pengolahan data sampah yang lebih teratur. Pemanfaatan big data dalam pengolahan sampah bertujuan untuk membuat lingkungan yang sejuk dan bersih. Big data  dalam pengolahan sampah dapat digunakan dengan membuat sensor di tempat-tampat sampah untuk menghitung berapa volume sampah perharinya. Penggunaan sensor tersebut untuk pendeteksian volume tempat sampah, dengan begitu pengangkutan sampah dapat dilakukan secara teratur dan real time.  

Saat pengumpulan sampah berjalan dengan baik, teratur, dan efisien, maka membuat lingkungan menjadi lebih bersih tanpa adanya sampah yang berserakan. Selain itu, dengan adanya big data juga dapat memisahkan sampah yang dapat didaur ulang dan tidak dapat didaur ulang yang sebelumnya berada pada tempat terpisah. Menggunakan teknologi ini juga dapat menguntungkan beberapa pihak, seperti masyarakat, pemerintah, perusahaan, dan pendaur ulang. 

 

 

Penggunaan Big Data Environtment dalam Pengelolaan Sampah

 

Big Data Environtment atau lingkungan data besar dalam pengelolaan sampah dapat memanfaatkan sistem informasi pengelolaan sampah nasional (SIPSN). Hal ini dapat membantu dalam pengurangan dampak lingkungan dan meningkatkan keberlanjutan pengelolaan sampah. 

SIPSN (Sistem Informasi Pengelolaan Sampah Nasional) adalah sebuah sistem yang dikembangkan oleh Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan (KLHK) untuk mengumpulkan data dan informasi terkait pengelolaan sampah di seluruh Indonesia. Sistem ini mencakup informasi terkait jumlah sampah yang dihasilkan, jenis sampah, metode pengumpulan dan pengangkutan sampah, serta fasilitas pengolahan sampah yang tersedia di seluruh wilayah Indonesia. Data yang terkumpul di SIPSN memiliki banyak manfaat, seperti memungkinkan dilakukannya perencanaan pengelolaan sampah yang lebih efektif dan efisien, pemantauan kinerja pengelolaan sampah, serta peningkatan transparansi dan akuntabilitas dalam pengelolaan sampah. 

Pengelolaan	Persentase	Jumlah (ton/tahun)
Timbulan Sampah	-	19,452,507.63 (ton/tahun)
Pengurangan Sampah	25.98%	5,053,795.45 (ton/tahun)
Penanganan Sampah	50.83%	9,888,044.18 (ton/tahun
Sampah terkelola	76.81%	14,941,839.63 (ton/tahun)
Sampah Tidak terkelola	23.19%	4,510,668.00 (ton/tahun)

Grafik komposisi sampah berdasarkan jenis sampah dan sumber sampah 

Berdasarkan grafik komposisi sampah, jenis sampah yang paling banyak digunakan adalah jenis sisa makanan. Sedangkan, sumber sampah yang paling banyak digunakan adalah sumber rumah tangga. Dari data yang dihasilkan SIPSN dapat membantu analisis dan pemantauan pengelolaan sampah untuk kepentingan nasional. 

 

Bagaimana pemanfaatan Big Data Environment dapat meningkatkan integritas pengolahan sampah? 

Dalam pengelolaan sampah, Big Data dapat digunakan untuk memantau dan mengelola volume sampah secara real-time, sehingga proses pengumpulan dan pengangkutan sampah dapat dilakukan secara teratur dan tepat waktu. 

Dengan adanya Big Data, pengelola sampah dapat menganalisis data mengenai jenis dan volume sampah yang dihasilkan serta menentukan cara pengolahan yang tepat untuk setiap jenis sampah.  

Data yang terkumpul dapat digunakan untuk mengevaluasi keberhasilan program pengelolaan sampah, termasuk dalam hal pengurangan, pemilahan, dan daur ulang sampah. Dengan demikian, pengelola sampah dapat menentukan strategi pengelolaan sampah yang lebih baik dan lebih berkelanjutan di masa depan. 

Pemanfaatan Big Data juga dapat membantu meningkatkan partisipasi masyarakat dalam program pengelolaan sampah. Data yang dianalisis dan disajikan secara transparan dapat membantu masyarakat memahami masalah pengelolaan sampah dan dampaknya terhadap lingkungan.  

Dengan demikian, penggunaan Big Data Environment dalam pengelolaan sampah dapat meningkatkan integritas dan transparansi pengelolaan sampah secara keseluruhan. Hal ini akan membantu menciptakan lingkungan yang lebih bersih, sehat, dan berkelanjutan untuk generasi masa depan. 

Referensi : https://sipsn.menlhk.go.id/sipsn/ https://www.sas.com/id_id/insights/big-data/what-is-big-data.html https://www.techtarget.com/searchdatamanagement/definition/big-data https://www.environmentalscience.org/data-science-big-data https://www.cloudcomputing.id/berita/klhk-targetkan-pengelolaan-sampah-terintegrasi-2021

Tweet

Subscribe to receive free email updates: