Jurnal Energi Baru & Terbarukan, 2024, Vol. 5, No. 2, pp 130 – 144
Received : 22 Juli 2024 Accepted : 24 Juli 2024 Published : 31 Juli 2024
Copyright: © 2022 by the authors. Jurnal Energi Baru dan Terbarukan (p-ISSN: 2809-5456 and e-ISSN: 2722-6719 ) published by Master Program of Energy, School of Postgraduate Studies. This article  is an open access article distributed under the terms and condition of the Creative Commons Attribution- ShareAlike 4.0 International License (CC BY-SA 4.0).

## Studi Potensi Penghematan Energi pada Coal Handling System PLTU Jawa IV Menggunakan Analisis Regresi Multivarian
Ari Hastanto 1,2 , Berkah Fajar T.K 1,3 , Jaka Windarta 1
1 Program Magister Energi, Sekolah Pascasarjana, Universitas Diponegoro, Indonesia;
2 PLTU Jawa IV, PT Bhumi Jepara Service, Jepara, Jawa Tengah, Indonesia;
3 Jurusan Teknik Mesin, Universitas Diponegoro, Indonesia;
Email : arihastanto11@gmail.com (A.H), fajarberkah10@gmail.com (B.F.T.K), jakawindarta@lecturer.undip.ac.id (J.W);
Abstrak  :  Pembangkit  Listrik  Tenaga  Uap  (PLTU)  Jawa  IV  merupakan  salah  satu  PLTU  berdaya terbesar di Indonesia yang memiliki transportasi batubara dari Jetty menuju Bunker sepanjang lebih dari lima  kilometer,  dan  dikelola  Coal  Handling  System  (CHS).  United  Nations  Industrial  Development Organization  (UNIDO)  memberikan  pedoman  pengelolaan  energi  berdasarkan  ISO  50001  di  sektor industri.  Pedoman  ini  menghasilkan  keluaran  pada  pengguna  energi  terbesar  CHS  yang  dijadikan obyek utama  penghematan energi, yaitu sistem konveyor. Pengoperasian sistem konveyor CHS yang panjang dengan struktur naik turun, area luas, kondisi angin dan cuaca berubah-ubah, menyebabkan frekuensi intermiten meningkat, dan tonase berubah-ubah, yang berpengaruh pada fluktuasi konsumsi energi. Analisis regresi multivarian digunakan untuk menyelidiki variabel-variabel independen yang berpengaruh langsung terhadap konsumsi energi sistem konveyor, yaitu jumlah intermiten atau start- stop  konveyor,  durasi  tonase,  dan  komposisi  roller.  Peningkatan  performa  pada  variabel-variabel  ini menghasilkan  kesimpulan  bahwa  penambahan  tiga  teknisi  terampil  dapat  meningkatkan  kualitas preventive  maintenance  (PM)  yang  mengurangi  breakdown  fasilitas  sebesar  80%,  serta  berpotensi menghemat energi hingga 33.184,26 kWH/bulan. Durasi tonase optimal per hari untuk meminimumkan konsumsi energi, namun tetap memenuhi kebutuhan batubara yang ditransportasikan sebesar 22.000 ton per hari adalah berturut-turut 0,30; 2,56; dan 13,30 jam pada tonase <1000, 1000-1200, dan 1200-1400 tph, berpotensi menghemat energi hingga 9.462,44 kWH/bulan. Sedangkan skenario penggantian roller berumur  di  atas  dua  tahun  sebesar  2%  dari  total  keseluruhan  berpotensi  menghemat  energi  hingga 16.997,44 kWH/bulan.
Kata Kunci : CHS, UNIDO, Sistem Konveyor, Analisis Regresi Multivarian, Intermiten, Durasi Tonase, Roller
Vol. 5, No. 2, pp 130 – 144 doi: 10.14710/jebt.2024.23950
Abstract : Coal-Fired  Power Plant (CFPP)  Java IV is one of the largest  CFPP in Indonesia, with coal transportation from jetty to bunker stretching over five kilometers, managed by Coal Handling System (CHS).  The  United  Nations  Industrial  Development  Organization  (UNIDO)  provides  energy management guidelines based on ISO 50001 in  industrial sector. These guidelines focus on the main energy-consuming  part  of  the  CHS,  conveyor  system,  as  the  primary  target  for  energy  savings.  The operation of the extensive CHS conveyor system, with undulating structure, wide area, unstable wind and  weather  conditions,  leads  to  the  increasing  of  intermittent  frequency  and  fluctuating  tonnage, which  affecting  energy  consumption.  Multivariate  regression  analysis  is  used  to  investigate  the independent variables directly impacting the conveyor system’s energy consumption, specifically the number of intermittent or start-stop events, tonnage duration, and roller composition. Improvements in these variables conclude that adding three skilled technicians might enhance the quality of preventive maintenance  (PM),  reducing  facility  breakdowns  by  80%  and  potentially  saving  up  to  33,184.26 kWh/month. The optimal daily tonnage duration to minimize energy consumption while supplying the coal  transportation  demands  of  22,000  tons  per  day  is  respectively  0.30;  2.56;  and  13.30  hours  for tonnages  <1000,  1000-1200,  and  1200-1400  tph,  potentially  saving  up  to  9,462.44  kWh/month. Meanwhile, replacing rollers over two years old by 2% of the total can potentially save up to 16,997.44 kWh/month.
Keywords : CHS, UNIDO, Conveyor System, Multivariate Regression Analysis, Intermittent, Tonnage Duration, Roller

## 1. Pendahuluan
Dalam beberapa dekade, sistem belt conveyor (BC) telah berperan sebagai alat transportasi utama pada pengelolaan batubara atau Coal Handling System (CHS). Saat ini sebagian besar BC dioperasikan dengan mode kecepatan tetap, meskipun proses produksinya tidak berjalan terus menerus, sehingga seringkali berada pada kondisi operasional tanpa beban atau setengah beban, yang berarti berada pada kondisi  efisiensi  rendah  (Mu  et  al.,  2020).  Banyak  penelitian  dan  penerapan  teknologi  penggerak kecepatan variabel atau variable speed drive (VSD) pada sistem BC, dimana kecepatan konveyor dapat diatur  sesuai  kebutuhan  sehingga  mampu  menghemat  konsumsi  energi  (Zeng  et  al.,  2015).  Selain menghemat energi, biaya perawatan menjadi lebih rendah dengan teknologi VSD. Namun fakta studi di lapangan menunjukkan mayoritas motor listrik di industri masih menggunakan sistem Direct Online (DOL) (Kucuk & Ajder, 2022), yang berarti daya disalurkan langsung tanpa soft starter, karena biaya investasinya jauh lebih rendah dibandingkan VSD. Oleh karena itu, diperlukan metode lain dalam hal efisiensi energi pada sistem yang sudah terpasang.
Asesmen  pengelolaan  energi  pada  CHS  dapat  menggunakan  pedoman  yang  disediakan  oleh United Nations Industrial Development Organization (UNIDO). UNIDO merupakan organisasi yang mengawasi perkembangan industri berkelanjutan di dunia, yang telah meluncurkan program terkait Sistem  Manajemen  Energi  (SME)  berdasarkan  ISO  50001  (Arthur,  2021).  Tujuannya  adalah  untuk menyediakan kerangka kerja dan pedoman untuk mengevaluasi dan mengembangkan SME, sehingga membantu mengidentifikasi peluang penghematan energi, mengurangi emisi gas rumah kaca (GRK), dan  meningkatkan  kinerja  energi  secara  berkelanjutan.  SME  menggunakan  konsep  dasar  Plan,  Do, Check,  Action  (PDCA),  yaitu  sebuah  model  manajemen  yang  diperkenalkan  oleh  Walter  Shewhart
Vol. 5, No. 2, pp 130 – 144 doi: 10.14710/jebt.2024.23950
(Donovan,  2014).  Pada  langkah  perencanaan  SME,  terdapat  beberapa  kegiatan  Energy  Review  (ER) untuk mengidentifikasi kinerja sistem energi dan memberikan peluang perbaikan. Program efisiensi energi  ini  juga  merupakan  salah  satu  poin  penilaian  dari  Program  Penilaian  Peringkat  Kinerja Perusahaan  dalam  Pengelolaan  Lingkungan  Hidup  (PROPER),  dimana  perusahaan  yang  dijadikan obyek pada penelitian ini memiliki target naik peringkat dari Proper Biru menjadi Proper Hijau pada tahun 2026.
Sebagai salah satu pengguna energi terbesar, fasilitas BC-CHS berpotensi untuk dijadikan sasaran utama  pada  asesmen  energi.  Hal  yang  patut  diperhatikan  adalah  variabel-variabel  yang  memiliki potensi berpengaruh signifikan pada konsumsi energi, seperti intermiten atau pengaturan tonase. BC juga memiliki beberapa komponen penyusun strukturnya yang berpengaruh pada konsumsi energi, seperti roller, dimana memiliki lifetime pendek dan perlu diganti secara rutin. Sebagai bagian utama sistem  BC,  roller  mempunyai  bantalan  yang  berputar  sesuai  fungsinya  (Vasić  et  al.,  2020).  Bantalan tersebut akan terkena beban langsung yang ditimbulkan oleh pengangkutan batubara dan belt tension. Semakin  lama  umur  roller,  semakin  besar  friksi  pada  bantalan  dan  energi  yang  dibutuhkan  untuk memutarnya

## 2. Metode
Penelitian  potensi  penghematan  energi  pada  CHS  dilakukan  secara  bertahap  mulai  dari  record kinerja  energi  selama  dua  tahun  menggunakan  tool  UNIDO  dengan  output  sistem  konveyor  sebagai obyek tujuan efisiensi energi. Kemudian dilanjutkan dengan analisis regresi multivarian pada variabel- variabel  independen yang berpengaruh pada pola konsumsi energi sistem konveyor, hingga upaya- upaya  optimasi  yang  dapat  dilakukan  terhadap  variabel-variabel  tersebut  dan  bertujuan  pada penghematan energi.

## 2.1. Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  pada  studi  potensi  penghematan  energi  CHS  ditunjukkan  pada  Gambar  1 untuk menghasilkan target terarah dan sesuai dengan tujuan.
Vol. 5, No. 2, pp 130 – 144 doi: 10.14710/jebt.2024.23950
Dalam penelitian ini, perhitungan dilakukan dengan Ms. Excell dan MATLAB. Tahapan penelitian seperti ditunjukkan pada Gambar 1, dijelaskan sebagai berikut:
1. Pengambilan  data  berdasarkan  historikal  pemakaian  energi  dan  kerusakan  peralatan  yang terjadi di area CHS dari HMI, MAXIMO, dan logbook operasional dalam dua tahun terakhir.
2. Melakukan tahapan asesmen manajemen energi listrik dengan menggunakan panduan Sistem Manajemen Energi (SME) dari UNIDO dan menentukan Significant Energi User (SEU).
3. Melakukan  analisis  regresi  multivarian  pada  variabel-variabel  independen  dan  dependen untuk tiga bulan terakhir, dengan melihat grafik Specific Energi Consumption (SEC).
4. Melakukan  analisis  maintenance  dan  memberikan  rekomendasi  untuk  meminimumkan fungsi energi.
5. Melakukan  optimasi  pada  jam-jam  operasional  berdasarkan  tonase  dan  memberikan rekomendasi untuk meminimumkan fungsi energi.
6. Memperhitungkan skenario perbaikan dengan melakukan penggantian bagian tertentu dari fasilitas dan menghitung potensi penghematan yang diperoleh.

## 2.2. Metode Penelitian
Identifikasi penghematan energi pada operasional CHS-PLTU menggunakan metode penelitian yang diperoleh dari data primer dan sekunder, diantaranya adalah:
1. Studi Literatur
Studi literatur diperlukan sebagai langkah awal membandingkan kondisi yang relevan dari beberapa  riset  sebelumnya  dan  kondisi  ideal  yang  seharusnya,  terhadap  kondisi  yang  ada pada  organisasi  saat  ini.  Literatur  ini  termasuk  data  statistik  yang  diterbitkan  oleh  riset perusahaan, produk/vendor, buku, jurnal atau laporan ilmiah, hingga sumber informasi dari media massa
2. Observasi Lapangan
Observasi  langsung  di  lapangan  untuk  memperoleh  data  primer  dari  HMI,  MAXIMO,  dan logbook  harian  operasional.  Data  primer  juga  bisa  dihitung  dari  pengamatan  langsung, misalnya data pemakaian energi berdasarkan beban fasilitas (motor) dan data terbaca secara real-time pada metering switchgear.
3. Wawancara
Metode ini digunakan untuk memperoleh informasi  langsung dari subyek penelitian, yaitu tim operasional dan maintenance dengan tujuan memperkuat hasil penelitian.
4. Simulasi Potensi Penghematan Energi
Simulasi yang dilakukan bertujuan untuk memperoleh hasil perhitungan matematis apabila suatu  upaya  dilakukan  pada  variabel  independen,  dan  pengaruhnya  terhadap  konsumsi energi hingga keuntungan finansial yang dapat diperoleh.

## 2.3. Program UNIDO Pada Sistem Manajemen Energi dan ISO 50001
United  Nations  Industrial  Development  Organization  (UNIDO),  organisasi  yang  mengawasi perkembangan  industri  berkelanjutan  di  dunia,  meluncurkan  program  terkait  Sistem  Manajemen Energi  (SME)  dan  ISO  50001  untuk  sektor  industri  (Arthur,  2021).  Tujuan  dari  ISO  50001  ini  adalah memberikan kerangka kerja dan tools untuk menilai dan mengembangkan sistem manajemen industri
Vol. 5, No. 2, pp 130 – 144 doi: 10.14710/jebt.2024.23950
yang  efektif,  sehingga  membantu  industri  dalam  mengidentifikasi  peluang  penghematan  energi, mengurangi emisi gas rumah kaca (GRK), dan meningkatkan kinerja energi secara terus-menerus.
Sistem  Manajemen  Energi  (SME)  menggunakan  konsep  dasar  Plan,  Do,  Check,  Action (PDCA), yaitu model manajemen yang diperkenalkan pertama kali oleh  Walter Shewhart (Donovan, 2014). Pada tahapan perencanaan, terdapat delapan aktivitas Energy Review (ER) yang dilakukan untuk mengidentifikasi  kinerja  energi  suatu  sistem  dan  memberikan  peluang  perbaikannya,  sesuai ditunjukkan pada diagram alir Gambar 2.
Gambar 2. Tahapan Perencanaan Energy Review

## 2.4. Perencanaan Energi
Perencanaan  Energi  menurut  ISO  50001  dapat  dilakukan  dengan  melakukan  langkah-langkah mulai dari penentuan baseline, pembuatan model statistik, analisis regresi berganda dan CUSUM, dan mengontrol kinerja.
1. Menentukan Baseline dan Model Statistik
Baseline  energi  adalah  titik  awal  atau  referensi  yang  digunakan  untuk  mengukur  dan membandingkan  perubahan  kinerja  energi.  Sedangkan  membuat  model  statistik  dalam perencanaan energi melibatkan beberapa langkah penting untuk memastikan bahwa analisis yang  dilakukan  akurat  dan  dapat  diandalkan  (Kannan  &  Boie,  2018).  Untuk  melakukan analisis  regresi  linear  di  Microsoft  Excel,  pertama  kumpulkan  data  dengan  minimal  dua variabel  independen  dan  satu  variabel  dependen.  Buka  aplikasi  Excel  dan  buat  worksheet baru. Masukkan data tersebut ke dalam worksheet dan buat tabel dengan tiga kolom untuk variabel-variabel  tersebut.  Beri  judul  setiap  kolom  untuk  identifikasi.  Akses  menu  analisis regresi  linear  di  Excel  melalui  "Data  Analysis"  di  menu  "Data".  Jika  tidak  muncul,  aktifkan pada  "Analysis  ToolPak".  Pilih  "Regression"  di  kotak  dialog  "Data  Analysis",  masukkan rentang data variabel, centang opsi "Labels" jika kolom sudah berjudul, pilih "Output Range" untuk  hasil,  dan  klik  OK.  Excel  akan  menampilkan  persamaan  least  square  multivariat  dan koefisien dari masing-masing variabel independen untuk prediksi nilai variabel dependen.
Vol. 5, No. 2, pp 130 – 144 doi: 10.14710/jebt.2024.23950

## 2. Analisis Cumulative Sum (CUSUM)
Analisis  CUSUM  adalah  metode  statistik  untuk  mendeteksi  perubahan  kecil  dalam  proses secara kumulatif (Lin et al, 2023), dengan menghitung penjumlahan deviasi antara data aktual dan nilai referensi. Metode ini sensitif terhadap perubahan kecil, memungkinkan deteksi dini masalah. Langkah-langkah utama mencakup menentukan nilai referensi, menghitung deviasi, dan  memplot  nilai  CUSUM.  Keuntungan  CUSUM  meliputi  sensitivitas  tinggi,  pemantauan real-time, dan aplikasi dalam kontrol proses industri serta penghematan energi.
3. Kontrol Kinerja
Setelah  analisis  CUSUM,  langkah  berikutnya  adalah  menghitung  varians  antara  konsumsi aktual dan target (Montgomery, 2019). Nilai positif menunjukkan konsumsi di atas target, dan nilai  negatif  menunjukkan  konsumsi  di  bawah  target.  Grafik  kontrol  merepresentasikan varians terhadap standar, dengan batas kontrol atas dan bawah yang mencerminkan varians yang  dapat  diterima.  Grafik  ini  cocok  untuk  kontrol  waktu  nyata,  dan  diterapkan  harian, mingguan, atau per batch.

## 2.5. Upaya Perbaikan untuk Memperbaiki Grafik Kontrol Kinerja
Simulasi  dilakukan  pada  beberapa  variabel  independen  yang  berpengaruh  terhadap  variabel dependen,  yang  digunakan  dalam  analisis  regresi,  dengan  tujuan  memperbaiki  nilai  varians  tetap berada dalam batas kendali atas dan bawah pada grafik kontrol kinerja.
1. Perbaikan Maintenance
Intermiten  atau  start-stop  merupakan  salah  satu  variabel  independen  yang  berpengaruh terhadap konsumsi energi. Intermiten berkaitan dengan kualitas  maintenance suatu fasilitas. Semakin  baik  kualitas  maintenance,  semakin  sedikit  jumlah  breakdown  yang terjadi,  semakin sedikit  pula  konsumsi  energi  dari  fasilitas  tersebut  (Harahap,  2021).  Peningkatan  kualitas preventive  maintenance  (PM)  dapat  meningkatkan  reabilitas  peralatan  (Imam  &  Raza,  2013), yang berarti juga menurunkan nilai breakdown peralatan. Kualitas dalam bidang service dapat diketahui  dari  tingkat  kepatuhan  terhadap  jadwal,  waktu,  durasi,  tugas,  sumber  daya,  dan pengisian  laporan  (Meier  et  al,  2019).  Sehingga,  peninjauan  jumlah  pekerja  yang  terampil merupakan  salah  satu  cara  meningkatkan  kualitas  PM.  Hubungan  antara  jumlah  PM  yang dapat dilakukan dengan jumlah manpower yang ideal ditentukan sebagai berikut:
𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑃𝑀 = 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑚𝑎𝑛𝑝𝑜𝑤𝑒𝑟 𝑥 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑤𝑜𝑟𝑘𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑚𝑒𝑠𝑖𝑛 𝑥 𝑑𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑙𝑎𝑘𝑢𝑘𝑎𝑛 𝑃𝑀
(1)
Kehandalan diukur dengan banyaknya kegagalan dalam kurun waktu tertentu. R(t) adalah fungsi kehandalan yang menyatakan probabilitas sistem berfungsi dengan baik hingga waktu tertentu (t), sedangkan R PM (t) fungsi kehandalan setelah dilakukan PM. Jika λ adalah tingkat kegagalan  (failure  rate)  dari  sistem,  maka  peningkatan  kehandalan  dapat  dihitung  sebagai berikut:
𝑅 𝑃𝑀 (𝑡) 𝑅(𝑡) = 𝑒 (𝜆−𝜆 𝑃𝑀 )𝑡 (2)
Dan pengurangan breakdown dinyatakan dalam Persamaan (3):
Pengurangan breakdown = 𝜆 𝑃𝑀 − 𝜆 (3)
Vol. 5, No. 2, pp 130 – 144 doi: 10.14710/jebt.2024.23950

## 2. Optimasi Durasi Operasional
Persamaan yang dihasilkan dari analisis regresi multivarian dapat digunakan sebagai dasar untuk  melakukan  perubahan  pola  operasional  yang  menuju  pada  penghematan  energi, dengan mempertimbangkan volume batubara yang ditransportasikan dan tingkat fatigue yang dialami  operator.  Persamaan  ini  dapat  dioptimalkan  menggunakan  tool  FMINCON  di MATLAB,  yang  menyelesaikan  masalah  optimasi  non-linear  dengan  berbagai  kendala. FMINCON,  singkatan  dari  "find  minimum  constrained,"  menggunakan  algoritma  seperti interior-point, trust-region-reflective, sequential quadratic programming (SQP), dan active-set untuk menemukan  nilai  minimum  fungsi  dengan  batasan  tertentu  (MathWorks).  Fungsi  yang dimaksud  adalah  fungsi  pada  konsumsi  energi  yang  diminimumkan  dengan  mengatur konfigurasi berbagai nilai variabel independen (Sela, 2020).
3. Penggantian Roller
Roller merupakan salah satu bagian sistem konveyor yang rutin dilakukan penggantian. Saat ini penggantian roller dilakukan ketika kondisi rusak saja, kecuali dalam periode perawatan tahunan  (outage).  Oleh  karena  itu  terkadang  kerusakan  roller  juga  menyebab  breakdown fasilitas. Selain peningkatan PM, penggantian  roller yang terindikasi rusak juga dianjurkan. Roller  baru  dengan  bearing  baru  mampu  berputar  lebih  halus  dan  stabil,  sehingga  cukup mengurangi  konsumsi  energi,  sesuai  dengan  hasil  penelitian  sebelumnya  bahwa  semakin lama bearing beroperasi menghasilkan pola karakteristik keausan yang sama (Machado et al., 2019).

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Analisis Regresi Multivarian Sistem Konveyor
Berikut  ini  merupakan  bagan  yang  menunjukkan  sepuluh  variabel  independen  yang  berfungsi sebagai input:
Gambar 3. Variabel independen dan dependen pada perencanaan energi sistem konveyor
Vol. 5, No. 2, pp 130 – 144 doi: 10.14710/jebt.2024.23950
Data masukan diambil dari April hingga Juni 2024 di CHS PLTU Jawa IV Unit 5-6. April dianggap sebagai baseline sebelum improvement dimulai, dengan variabel intermiten dan tonase bervariasi, namun komposisi  roller  tetap.  Analisis  regresi  multivarian  digunakan  untuk  estimasi  konsumsi  energi  dan dibandingkan dengan konsumsi aktual. Baseline konsumsi energi periode April adalah Y 1 , persamaan saat periode pergantian roller adalah Y 2 (data selama outage Bulan Mei), dan kondisi paska pergantian roller adalah Y 3 (data Bulan Juni) dengan asumsi konsumsi energi seharusnya cenderung lebih turun dibandingkan sebelumnya. Varians dihitung sebagai selisih konsumsi energi aktual dengan estimasi, lalu dilakukan perhitungan CUSUM. Maka diperoleh persamaan konsumsi energi sebagai berikut:
Y 1 = 70683.72 + 41.35X 1 - 478.75X 2 - 296.73X 3 - 142.51X
4 - 2916.52X 6
(4)
Y 2 = 61748.73 + 59.96X 1 - 336.29X 2 - 33.39X 3 + 143.59X 4 + 835.43X 5 - 2625.58X 6 - 38.96X 7 + 35.62X 10 (5) Y 3 = 64944 + 59.11X 1 - 522.41X 2 - 347.73X 3 - 83.33X 4 - 2682.84X 6 (6)
Persamaan-persamaan konsumsi energi di atas diperlukan untuk menghitung CUSUM dan batas kendali  dari  pola  konsumsi  energi,  serta  simulasi  perbaikan  dan  peningkatan  performa  dapat diaplikasikan pada persamaan Y 2 dan Y 3 .

## 3.2. Analisis CUSUM dan Batas Kendali
Gambar  4  menunjukkan  grafik  CUSUM,  dimana  nilai  negatif  menunjukkan  adanya  potensi penghematan energi, yang secara keseluruhan, total sekitar 300.000 kWH akan disimpan, dibandingkan dengan apa yang akan dikonsumsi jika kinerja dasar berlanjut untuk semua periode.
Gambar 4. Grafik CUSUM konsumsi energi pada CHS
Perbandingan  Y 1 dan  Y 3 memberikan  informasi  seperti  ditunjukkan  pada  Tabel  1.  Kebutuhan energi dasar mengalami penurunan sebesar 8,05%. Jumlah start-stop konveyor, atau indikasi breakdown mengalami  kenaikan  sebesar  30,05%,  yang  berarti  perlu  dilakukan  upaya  pengendalian.  Sedangkan durasi  pengoperasian  konveyor  pada  beberapa  variasi  tonase  cenderung  mengalami  penurunan, namun sulit untuk dapat dipastikan, dikarenakan perbedaan keahlian operator dalam mengatur flow tonase.
Vol. 5, No. 2, pp 130 – 144 doi: 10.14710/jebt.2024.23950
Tabel 1. Perbandingan periode kinerja April (baseline) dengan Juni Parameter Variabel Y 1 Y 3 Perbedaan (%) Kebutuhan energi dasar (intercept) - 70,683.72  64,994.99 8.05% CVY Intermittent X1 41.35 59.11 30.05% Running Duration (h) <1000 tph X2 -478.75 -522.41 9.12% Running Duration (h) 1000-1200 tph X3 -296.73 -347.73 17.19% Running Duration (h) 1200-1400 tph X4 -142.51 -83.33 71.01% Stop Duration (h) X6 -2,916.52  -2,682.85 8.71%
Bulan Juni yang dianggap memiliki trend terbaik dengan CUSUM paling negatif, menunjukkan konsumsi energi setiap harinya lebih rendah dibandingkan dengan baseline, hingga diperoleh varians, serta batas kendali atas dan bawahnya seperti ditunjukkan pada Gambar 5.
Gambar 5. Varians target dan batas kendali
Titik-titik yang berada di luar batas atas dan batas bawah yang ditentukan, mengindikasikan masih  perlunya  dilakukan  tindakan-tindakan  efisiensi  energi.  Upaya-upaya  yang  dapat  dilakukan dalam meminimumkan fungsi dari persamaan 2 dan 3 dalam koridor batasan tertentu sesuai kebutuhan operasional, keamanan, dan kesehatan karyawan meliputi:
1. Mengurangi tingkat intermiten (start-stop) pengoperasian konveyor
2. Mengatur  tonase  seefektif  mungkin  untuk  meminimalkan  konsumsi  energi,  namun  tetap memenuhi kebutuhan operasional.
3. Melakukan improvement yang benar-benar bisa dilakukan, contohnya pada penggantian roller.

## 3.3. Specific Energy Consumption (SEC)
SEC  diperhitungkan  untuk  mengetahui  rasio  penggunaan  energi  harian  dibandingkan  dengan banyaknya  tonase  batubara  yang  dikirimkan  oleh  sistem  konveyor.  Setiap  harinya,  CHS  rata-rata mengirimkan  batubara  sebanyak  22.000  ton  untuk  digunakan  dalam  proses  pembakaran  boiler.  SEC selama Bulan April hingga Juni 2024 ditunjukkan pada Gambar 6, dimana rata-rata SEC pada baseline (April)  adalah  2,14,  kemudian  menurun  pada  periode  outage  (Mei)  menjadi  2,04.  Trend  SEC  terus menurun  hingga  di  angka  rata-rata  1.94  pada  Bulan  Juni,  yaitu  mulai  hari  ke-60.  Namun  demikian,
Vol. 5, No. 2, pp 130 – 144 doi: 10.14710/jebt.2024.23950
pasokan  batu  bara  masih  tetap  terpenuhi  pada  angka  22.000  ton  per  hari.  Hal  ini  mengindikasikan pergantian roller merupakan salah satu variabel independen yang berpengaruh pada profil konsumsi energi.
Gambar 5. Grafik SEC periode April - Juni

## 3.4. Pengaruh Penurunan Breakdown Pada Konsumsi Energi
Saat  ini  jumlah  teknisi  yang  melakukan  pekerjaan  preventive  maintenance  (PM)  hanya  5  orang. Dengan jumlah total PM sebanyak 65 PM per bulan untuk 20 fasilitas konveyor. Jam kerja efektif per hari adalah 7 jam selama 25 hari kerja, dan durasi 1 jam setiap PM-nya. Maka dengan Persamaan (1) dibutuhkan penambahan manpower sebanyak 3 orang.
Perbandingan  PM  dan  CM  pada  CHS-PLTU  Jawa  IV  dalam  kurun  waktu  satu  tahun  terakhir adalah 7:5. Sedangkan menurut standar world class maintenance (WCM) adalah sebesar 6:1 (Siswanto, 2018).  Jika  penambahan  manpower  dilakukan,  kualitas  PM  merujuk  pada  perbandingan  WCM  dan dijaga  konsisten,  maka  kehandalan  sistem  juga  akan  meningkat  secara  eksponensial.  Presentasi pengurangan breakdown dihitung berdasarkan tingkat failure rate-nya sebagai berikut:
𝜆−𝜆 𝑃𝑀 𝜆 𝑥 100% = 5 𝑇 − 1 𝑇 5 𝑇 𝑥 100% = 80%
Apabila  presentasi  penurunan  breakdown  ini  diaplikasikan  ke  variabel  X 1 pada  target konsumsi energi  persamaan  Y 3 ,  maka  diperoleh  perbaikan  varians  dalam  batas  kendali  yang  baru,  seperti ditunjukkan pada Gambar 6. Dengan memperhatikan penurunan breakdown dan asumsi variabel lain konstan, diperoleh potensi penghematan (sebagai penjumlahan dari semua varians) sebesar 33.184,26 kWH per bulan dan trend nilai varians berada dalam batas kendali atas dan bawah.
Gambar 6. Varians dan batas kendali setelah penurunan breakdown
Vol. 5, No. 2, pp 130 – 144 doi: 10.14710/jebt.2024.23950

## 3.5. Pengaruh Optimasi Durasi Operasional Konveyor
Persamaan  Y 3 menunjukkan  bahwa  variasi  tonase  berpengaruh  pada  naik-turunnya  konsumsi energi dari pengoperasian konveyor. Optimasi  fungsi tujuan adalah meminimalkan nilai Y 3 , dengan menentukan kombinasi nilai X 1 , X 2 , X 3 , X 4 , dan X 6 , namun mempertahankan batasan tertentu masing- masing nilai variabel X sesuai data historikal, serta menjaga pasokan batubara harian sebesar 22.000 ton. Berikut ini merupakan output dari optimasi variabel independen dengan Optimtool dari MATLAB menggunakan Fmincon.
Gambar 7. Input data dan Solve problem optimasi dengan fmincon
Gambar 8. Hasil optimasi dengan fmincon toolbox
Vol. 5, No. 2, pp 130 – 144 doi: 10.14710/jebt.2024.23950
Apabila variabel-variabel di atas dimasukkan pada persamaan target konsumsi energi (Y 3 ), maka diperoleh  perubahan  varians  dalam  batas  kendali  yang  baru,  seperti  ditunjukkan  pada  Gambar  9, dengan total penghematan sebesar 9.462,44 kWH.
Gambar 9. Varians dan batas kendali setelah optimasi durasi tonase
Dari gambar di atas nampak bahwa penggunaan energi di beberapa hari tertentu masih berada di luar batas kendali yang ditentukan. Hal  ini  dikarenakan permintaan batubara harian yang berubah- ubah tergantung kebutuhan unit utama, sehingga operator menyesuaikan permintaan. Grafik di atas juga menunjukkan bahwa optimasi durasi pengoperasian tidak terlalu signifikan terhadap perubahan konsumsi  energi,  namun  masih  cukup  baik  untuk  dijadikan  acuan  bagi  operator  karena  tidak memerlukan investasi dan memiliki potensi menghemat energi sebesar 9.462,44 kWH.

## 3.6. Pengaruh Improvement Roller
Pergantian  roller  merupakan  kegiatan  rutin  maintenance  yang  dilakukan  dalam  kondisi  rusak, sesuai dengan  Working Instruction  (WI) saat ini. Sehingga ada kemungkinan  bahwa pergantian  roller dilakukan  ketika  aktivitas  operasional  sedang  berlangsung  (breakdown  maintenance),  seperti  yang ditunjukkan pada Gambar 10. Komposisi usia roller yang bervariasi menjadi variabel independen yang mempengaruhi  konsumsi  energi.  Berdasarkan  Persamaan  Y 2 ,  komposisi  roller  berpengaruh  pada konsumsi energi. Dengan melakukan perhitungan dan observasi pada peningkatan presentase jumlah roller yang baru (Roller I) dan pengurangan roller berumur di atas dua tahun (Roller IV), dengan asumsi variabel lain konstan, maka diperoleh grafik varians target dan batas kendali seperti ditunjukkan pada Gambar 11.
Vol. 5, No. 2, pp 130 – 144 doi: 10.14710/jebt.2024.23950
Gambar 12. Varians dan batas kendali pada beberapa variasi komposisi roller
Gambar  12  menunjukkan  titik  varians  di  luar  batas  kendali  pada  hari-hari  awal,  namun  terus menurun dalam batas kendali hingga hari terakhir. Pada variasi pertama dengan Roller I 10% - Roller IV  34%  hingga  variasi  terakhir  pada  Roller  I  20%  -  Roller  IV  24%,  nampak  kecenderungan  bahwa varians  semakin  turun  dan  masuk  ke  dalam  batas  kendali.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  semakin meningkat  jumlah  roller  baru  dan  semakin  berkurang  jumlah  roller  berusia  di  atas  dua  tahun,  maka kendali konsumsi energi semakin baik.
Vol. 5, No. 2, pp 130 – 144 doi: 10.14710/jebt.2024.23950
Selanjutnya adalah melakukan studi kelayakan penggantian roller dengan metode simple payback period. Working Instruction (WI) saat ini menyebutkan bahwa penggantian roller dilakukan ketika rusak saja  (breakdown  maintenance).  Setiap  penggantian  roller  sebesar  2%,  dengan  persamaan  regresi  Y 2 , diperoleh  penghematan  energi  16,997.44  kWH/bulan.  Pada  penelitian  ini,  perhitungan  yang  jika diaplikasikan,  tidak  menggunakan  budget  maintenance,  melainkan  budget  investasi.  Selain  investasi pembelian roller, diperlukan biaya pekerja harian lepas dan lainnya seperti ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Perhitungan Simple Payback Period Investasi Penggantian Roller Total Keseluruhan Roller di CHS 9,904 Penggantian Roller Baru 2% Total Penghematan Energi/Bulan (kWH) 16,997.44 Total Pendapatan dari Penghematan Energi/Bulan Rp16,942,025.36 Biaya Manpower/hour daywork Rp14,168 Total Manpowers tambahan (orang) 10 Target Pekerjaan (hari) 20 Total Manhours (8 jam per hari) 1,600 Total Biaya Manpower Rp22,668,800 Harga Carrier Roller (Ref.PO PT Rollent Indonesia) Rp591,000 Investasi yang dibutuhkan Rp117,018,000.00 Total Manpower + Investasi Rp139,686,800.00
Dengan  skenario  investasi  penggantian  roller  baru  sebanyak  2%  dan  investasi  total Rp139.686.800,00,  maka  diperkirakan  pengembalian  biaya  investasi  pada  bulan  ke-9.  Namun,  perlu diperhatikan seiring berjalannya waktu, roller lain yang tidak digantikan sebelumnya, akan mengalami penuaan.  Sehingga  investasi  dalam  penelitian  ini  dapat  dipertimbangkan,  namun  kurang  urgensi secara ekonomi. Atau dengan kata lain, tetap dilakukan hanya pada saat maintenance tahunan saja.

## 4. Kesimpulan
Upaya perbaikan pada variabel-variabel yang mempengaruhi konsumsi energi sistem konveyor menghasilkan  beberapa  kesimpulan.  Pertama,  hasil  analisis  maintenance  merekomendasikan penambahan 3 karyawan terampil untuk meningkatkan kualitas preventive maintenance (PM). Tindakan ini bila dilakukan dengan benar mampu mengurangi breakdown hingga 80%, dan menghemat energi hingga  33.184,26  kWh  per  bulan.  Kedua,  optimasi  durasi  pengoperasian  menghasilkan  variabel independen dari tonase berturut-turut <1000 tph, 1000-1200 tph, dan 1200-1400 tph selama 0,3; 2,5667; dan 13,3 jam per hari dan dapat dijadikan sebagai acuan pengoperasian, berpotensi menghemat energi 9.462,44 kWh per bulan. Ketiga, simulasi penggantian 2% atau 198 roller baru berpotensi menghemat energi sebesar 16.997,44 kWh per bulan. Dimana dengan investasi total Rp139.686.800,00, maka payback diperoleh pada bulan ke-9, sehingga skenario ini sebaiknya tetap dilakukan saat pemeliharaan tahunan.

## Ucapan Terima Kasih
Penulis  menyampaikan  rasa  terima  kasih  yang  sebesarnya  kepada  Divisi  Pemeliharaan  dan Operasi Coal Handling System PLTU Jawa IV, yang telah memberikan akses data untuk penelitian ini. Tanpa dukungan mereka, penelitian ini tidak akan dapat dilakukan.
Vol. 5, No. 2, pp 130 – 144 doi: 10.14710/jebt.2024.23950

## Daftar Pustaka
Arthur,  C.  (2021,  November  9).  What  is  an  energy  management  system?  United  Nations  Industrial Development Organization. https://www.unido.org/stories/what-energy-management-system Donovan,  M.  (2014,  September  17).  PDCA  is  the  Breath  of  Lean.  Lean  Enterprise  Institute.
https://www.lean.org/the-lean-post/articles/pdca-is-the-breath-of-lean/
Harahap. (2021). Analisis Peningkatan Produktivitas Kerja Mesin Dengan Menggunakan Metode Total Preductive Maintenance (TPM) di PT Casa Woodworking Industry. (n.d.).
Imam,  S.  F.,  Raza,  J.,  &  Ratnayake,  R.  M.  C.  (2014).  World  Class  Maintenance  (WCM):  Measurable indicators  creating  opportunities  for  the  Norwegian  Oil  and  Gas  industry.  IEEE  International Conference  on  Industrial  Engineering  and  Engineering  Management,  1479–1483. https://doi.org/10.1109/IEEM.2013.6962656
Kannan,  R.,  &  Boie,  W.  (2018).  Energy  management  practices  in  SME––case  study  of  a  bakery  in Germany.  Energy  Conversion  and  Management,  44(6),  945–959. https://doi.org/10.1016/S0196- 8904(02)00079-1
Kucuk, S., & Ajder, A. (2022). Analytical voltage drop calculations during direct on line motor starting: Solutions  for  industrial  plants.  Ain  Shams  Engineering  Journal,  13(4),  101671. https://doi.org/10.1016/j.asej.2021.101671
Lin, P., Zheng, F., Shin, M., & Liu, X. (2023, July 17). CUSUM learning curves: what they can and can’t tell us.
Machado, T. H., Alves, D. S., & Cavalca, K. L. (2019). Investigation about journal bearing wear effect on rotating  system  dynamic  response  in  time  domain.  Tribology  International,  129,  124–136. https://doi.org/10.1016/j.triboint.2018.08.004
Meier, H., Lagemann, H., Morlock, F., & Rathmann, C. (2019). Key performance indicators for assessing the  planning  and  delivery  of  industrial  services.  Procedia  CIRP,  11,  99–104. https://doi.org/10.1016/j.procir.2013.07.056
Montgomery, D. C., Peck, E. A., & Vining, G. (2019). Introduction to Linear Regression Analysis: Fifth Edition. John Wiley & Sons.
Mu, Y., Yao, T., Jia, H., Yu, X., Zhao, B., Zhang, X., Ni, C., & Du, L. (2020). Optimal scheduling method for belt conveyor system in coal mine considering silo virtual energy storage. Applied Energy, 275, 115368. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2020.115368
Sela, L. (2020). Lecture Notes: Nonlinear Optimization and Matlab Optimization Toolbox Example. Diambil 11
Juni 2024 https://digitalcommons.usu.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1092&context=ecstatic_all
Siswanto,  B.  (2018).  Peningkatan  Efektifitas  Pelaksanaan  Preventive  Maintenance  Dengan  Pendekatan Metode House of Risk (HOR). Institut Teknologi Sepuluh November.
Vasić,  M.,  Stojanović,  B.,  &  Blagojević,  M.  (2020).  Failure  analysis  of  idler  roller  bearings  in  belt
conveyors. Engineering Failure Analysis, 117, 104898.
https://doi.org/10.1016/j.engfailanal.2020.104898
Zeng, F., Wu, Q., Chu, X., & Yue, Z. (2015). Measurement of bulk material flow based on laser scanning technology for the energy efficiency improvement of belt conveyors. Measurement, 75, 230–243. https://doi.org/10.1016/j.measurement.2015.05.041