## Pengedalian Mutu Batubara Dengan Teknik Distribusi Normal
Wisnaningsih 1 , M B Pradana 1 , K M A Fatah 1
1 Program Studi Teknik Mesin, Universitas Sang Bumi Ruwa Jurai Jl. Imam Bonjol No. 468, Bandar Lampung 35118 Email : wisnaningsih1968@gmail.com

## Abstrak
Batubara merupakan bahan bakar fosil utama yang dimanfatkan di dunia untuk pembangkit listrik, industri baja, semen dan kimia. Batubara jenis thermal coal paling banyak digunakan pada Pembangkit Listrik Tenaga Uap (PLTU). Batubara yang dipasok ke PLTU memiliki spesifikasi tertentu yang sesuai dengan spesifikasi boiler, pemilihan batubara yang tidak tepat akan menimbulkan masalah pada boiler, seperti: slagging, fouling, korosi, tabung  bocor. Pemasok batubara bagi  PLTU harus melakukan pengendalian mutu untuk meminimalkan risiko penalti  berupa  penyesuaian  harga  dan  risiko  penolakan.  Dari  hasil  pengolahan  data  dengan  teknik  distribusi normal,  mutu  batubara  existing  termasuk  spesifikasi  medium  calorific  value  ditinjau  dari  parameter  Gross Calorific Value (GCV), Total Moisture (TM), dan Volatile Matter (VM). Ditinjau dari parameter GCV, batubara existing  termasuk  batubara  bituminus  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  PLTU.  Dengan  asumsi  harga  dasar $308/ton,  penyesuaian  harga  akibat  nilai  GCV  diperoleh  68.92%  seharga  $224.106/ton,  30.84%  seharga $263.081/ton, dan 0.01% seharga $282.569/ton.
Kata kunci: Analisis Proksima, Analisis Ultima, Boiler, PLTU, Histogram

## PENDAHULUAN
Batubara  merupakan  bahan  bakar  fosil  utama yang  paling  banyak  dimanfatkan  di  dunia  untuk pembangkit  listrik,  industri  baja,  semen  dan  kimia (Guan,  2017).  Di  dalam  pemanfatannya,  batubara dapat  dibagi  menjadi  thermal  coal  dan  coking  coal. Tercatat  pada  tahun  2017,  secara  global,  produksi thermal  coal  mencapai  5677.9  juta  dan  coking  coal mencapai  1039,9  juta  ton,  dan  40%  dari  produksi thermal  coal  dikonsumsi  oleh  power  plant  (Di Gianfrancesco,  2017)  seperti  Pembangkit  Listrik Tenaga  Uap  (PLTU).  Batubara  tetap  masih  menjadi sumber  energi  utama  bagi  pembangkit  listrik  karena lebih murah dibandingkan dengan bahan bakar minyak atau  gas  (Salmi  dkk.,  2020),  meskipun  pemanfaatan batubara  sebagai  sumber  dari  polusi  udara  (Guan, 2017).
Batubara yang digunakan pada PLTU memiliki spesifikasi  tertentu  yang  sesuai  dengan  spesifikasi boiler. Pada boiler, batubara dibakar untuk memanaskan  air  hingga  menjadi  uap,  pemilihan batubara yang tidak tepat akan menimbulkan masalah pada boiler, seperti:  slagging, fouling,  korosi, tabung bocor  (Salmi  dkk.,  2020).  Pemakaian  batubara  jenis lignit dengan kandungan ash yang tinggi, menimbulkan korosi pada steam tube (Dai dkk., 2020) dan  menurunkan  efiensi  boiler  (Bureska-Joleska, 2017).  Pemakaian  batubara  dengan  kadar  air  relatif tinggi menyebabkan penurunan efisiensi panas (Salmi dkk., 2020)
PLTU  mendapatkan  batubara  dari  pemasok
dengan  kondisi  dan  term  yang  dituangkan  dalam kontrak. Kondisi dan term dari kontrak batubara sangat berbeda-beda,  tetapi  pada  umumnya  kontrak  antara lain  menspesifikasikan  tonase  batubara  yang  akan dijual,  periode  kontrak,  kecepatan  pengiriman,  cara pengangkutan,  harga  batubara,  dan  mutu  batubara yang dikirimkan.
Salah  satu  hal  penting  yang  harus  dicermati pemasok  adalah  terkait  dengan  mutu  batubara. Pengiriman  batubara  dengan  mutu  yang  tidak  sesuai dengan spesifikasi  yang tertulis dalam kontrak, dapat terkena  penalti  atau  bahkan  penolakan.  Penalti  dapat berupa penyesuaian harga.
Untuk  meyakinkan  bahwa  mutu  batubara memenuhi  persyaratan  yang  tertuang  dalam  kontrak, pemasok  harus  melakukan  kegiatan  pengendalian mutu  dengan  mengoperasikan  laboratorium  untuk menganalisis beberapa parameter yang terkait dengan mutu batubara, diantaranya adalah analisis proksimat untuk  mendapatkan  data  Moisture,  Ash,  Volatile Matter,  Fix  Carbon  dan  analisis  ultimat  untuk mendapatkan  data  sulphur,  serta  analisis  untuk mendapatkan data calorific value (Zhu, 2010).
Pemasok  batubara  umumnya  mendapatkan batubara dari beberapa lokasi penambangan, sehingga memungkinkan batubara yang didapat tidak homogen. Batubara  yang  diperoleh  dari  satu  lokasi  yang  sama, dapat saja tidak homogen, apalagi didapat dari lokasi penambangan  yang  berbeda.  Penting  bagi  pemasok untuk  mengetahui  kondisi  batubara  yang  didapat (existing)  dengan  mengolah  data  hasil  analisis proksimat, analisis ultimat dan analisis calorific value. Dengan  mengetahui  kondisi  batubara  existing,
perbaikan mutu dapat dilakukan, misalnya dengan cara blending (Xi-jin, Ming dan Jia-wei, 2009).
Di  dalam  menghadapi  risiko  penurunan  harga penjualan  batubara,  penelitian  ini  ditujukan  untuk mengolah  data  sehingga  diketahui  kondisi  batubara existing  yang  dikaitkan  dengan  spesifikasi  dan  tipe batubara  menurut  standar  American  Society  for Testing  and  Materials  .  Selain  itu,  penelitian  ini ditujukan  untuk  memprediksi  harga  penjualan batubara,  khususnya  terkait  dengan  parameter  Gross Calorific Value (GCV), karena parameter GCV adalah parameter utama untuk jenis thermal coal.

## METODOLOGI
Penelitian  dilakukan  pada  perusahaan  pemasok batubara  yang  berlokasi  di  Lampung,  menggunakan rancangan  non-eksperimen,  karena  data  tidak diperoleh  dari  pengamatan  langsung,  melainkan dilakukan  dengan  cara  pengambilan  data  yang  sudah tersedia.  Data  diperoleh  dari  hasil  analisis  proksimat dan  hasil  analisis  calorific  value  pada  rentang  waktu analisis  Januari  sampai  Fabruari  2022  terhadap  80 sampel,  terdiri  dari  data  parameter  total  moisture, parameter  ash,  paramater  volatile  metter,  dan parameter Gross Calorific Value (GCV).
Tahap  pertama  adalah  mengolah  data  yang tersedia dan menyajikannya dalam bentuk Histogram dengan menggunakan program Minitab. Tahap kedua adalah uji normalitas data dengan metode kolmogorov smirnov (KS) (Godina dkk., 2018) [15]. Tahap ketiga adalah  memprediksi  nilai  hasil  penjualan  dengan menggunakan  teknik  distribusi  normal.  Distribusi normal  digambarkan  sebagai  kurva  yang  berbentuk lonceng yang simetris, dengan batas kiri -3σ atau -6σ dan batas kanan +3σ atau +6σ (Dai dkk., 2018), seperti yang terlihat pada Gambar 1.
Banyak  penelitian  yang  menggunakan  teknik distribusi  normal  di  dalam  memprediksi.  (Zhang dan Yang, 2019)[9] menggunakan distribusi normal untuk memprediksi probabilitas nilai kekuatan dan ketangguhan  keramik,  untuk  memprediksi  keretakan keramik  yang  dikaitkan  dengan  ukuran  butir  (Zhang dkk.,  2018),  memprediksi  keretakan  beton  yang dikaitkan  dengan  ukuran  maksimal  agregat  (Guan dkk., 2019), menganalisa untuk memprediksi kehandalan  beton  terhadap  beban  puncak  (Gui  dkk, 2020).
Pada  tahap  ketiga  ini,  pertama-tama  mutu batubara  diklasifisikan  berdasarkan  spesifikasi  dari standar ASTM, seperti yang terlihat pada Tabel 2. Data parameter  mutu  batubara  yang  telah  disajikan  dalam bentuk  histogram  dideskripsikan,  di  mana  parameter existing  dibandingkan  dengan  standar  ASTM. Selanjutnya,  ditentukan  nilai  probabilitas  masing- masing parameter menurut spesifikasi standar ASTM dengan  menggunakan  teknik  distribusi  normal.
Khusus  untuk  parameter  Gross  Calorific  Value (GCV),  hasil  pengolahan  data  akan  dibandingkan dengan tipe batubara menurut standar ASTM, seperti terlihat pada Tabel 1.
Penyesuaian  harga  dihitung  berdasarkan  mutu batubara  yang  diterima  PLTU.  Berdasarkan  contoh kontrak  antara  PT.  PLN  Batubara  dan  pemasok, perhitungaan  penyesuaian  harga  terkait  dengan  nilai kalori adalah sebagai berikut:
    − + = GCV GCV) (K HA PK 1 (1)
PK  = Harga batubara hasil penyesuaian nilai  kalori (Rp/ton)
HA  = Harga dasar batubara K = Nilai kalor hasil pemeriksaan GCV = Nilai spesifikasi kalor batubara

## Tabel 1. Spesifikasi batubara menurut ASTM
Type Calorific value (MJ/kg) Lignite 5.5 – 14.3 Subbituminous 8.3 - 25 Subbituminous 18.8 – 29.3 Anthracite 30

## Tabel 2. Spesifikasi batubara menurut ASTM
Parameter Low Calorific value Medium Calorific value High Calorific value Gross Calorific Value (ar) 4.200 cal/g 5.000 cal/g 5.800 cal/g Total moisture (ar) 36% 26% 14% Volatile Matter (adb) Approx. 40% 40% 41% Total Sulfur (adb) 0.8% 0.9% 0.6%
Gambar 1. Kurva Distribusi Normal dan Luas Area (Dai dkk., 2018)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Seperti yang terlihat  pada Gambar 2, sebaran data parameter  GCV  terdistribusi  normal  dengan  p-Value >0.150.
(a) (b)
Gambar 2. Parameter GCV (a) sebaran data (b) uji KS
Dengan  teknik  distribusi  normal,  di  mana  akan ditentukan  porsi  parameter  GCV  batubara existing menurut standar ASTM, hasilnya seperti pada Tabel 3.
Tabel 3. Porsi nilai GCV batubara existing Klasifikasi Low Calorific value (4.200 cal/g) Medium Calorific value (5.000 cal/g) High Calorific value (5.800 cal/g) Porsi 68.92% 30.84% 0.01%
Dari  Tabel  3  terlihat  bahwa  parameter  GCV batubara existing, 68,92%  termasuk  spesifikasi Low Calorific value , 30.84% termasuk spesifikasi Medium Calorific value , dan 0.01% termasuk spesifikasi High Calorific  value .  Dari  nilai  porsi  ini  menunjukkan bahwa  tipe  batubara  dominan  tipe  bituminus  dimana nilai  kalorinya  antara  4490  cal/g  –  6998  cal/g,  dan batubara existing memang  sesuai  untuk  pembangkit listrik (PLTU) (Fernandez-Anez et al. , 2020).

## 3.2 Total Moisture (TM)
Seperti  yang  terlihat  pada  Gambar  3,  parameter Total  Moisture terdistribusi  normal  dengan  p-Value >0.150. Dengan teknik distribusi normal, di mana akan ditentukan  porsi  parameter  TM  batubara existing menurut standar ASTM, hasilnya seperti pada Tabel 4.
(a) (b)
Gambar 3. Parameter Total Moisture (a) sebaran data (b) uji KS
Tabel 4. Porsi nilai total moisture batubara existing Klasifikasi Low Calorific value (36%) Medium Calorific value (26%) High Calorific value (14%) Porsi 10.7% 89.3% 1%
Dari  Tabel  3  terlihat  bahwa  parameter  TM batubara existing, 10,7%  termasuk  spesifikasi Low Calorific  value ,  89,3%  termasuk  spesifikasi Medium Calorific  value ,  dan  1%  termasuk  spesifikasi High Calorific value .

## 3.3 Volatile Matter (VM)
Tabel 5. Porsi nilai volatile matter batubara existing Klasifikasi Low Calorific value (approx 40%) Medium Calorific value (40%) High Calorific value (41%) Porsi 3.36% 49.03% 47.61%
Seperti  yang  terlihat  pada  Gambar  4,  parameter Volatile  Matter terdistribusi  normal  dengan  p-Value  = 0.06.  Dengan  teknik  distribusi  normal,  di  mana  akan ditentukan  porsi  parameter  VM  batubara existing menurut standar ASTM, hasilnya seperti pada Tabel 5.
(a)

## (b)
Gambar 4. Parameter volatile matter (a) sebaran data (b) uji KS
Untuk  memprediksi  harga  jual  dari  kondisi batubara existing dengan asumsi harga dasar batubara $308/ton  dan  spesifikasi  nilai  kalori  dalam  kontrak adalah 6.322 cal/g, hasilnya terlihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Prediksi harga jual
Klasifikasi Porsi (%) Penyesusuaian Harga ($/ton) Low Calorific value 68.92% 224.106 Medium Calorific value 30.84% 263.081 High Calorific value 0.01% 282.569

## KESIMPULAN
Dari  hasil  pengolahan  data  dengan  teknik distribusi  normal,  mutu  batubara existing termasuk spesifikasi  medium  calorific  value  ditinjau  dari parameter Gross  Calorific  Value (GCV), Total Moisture (TM),  dan Volatile  Matter (VM).  Ditinjau dari  parameter  GCV,  batubara existing termasuk batubara  bituminus  yang  sesuai  dengan  kebutuhan PLTU.  Dengan  asumsi  harga  dasar  $308/ton, penyesuaian harga akibat nilai GCV diperoleh 68.92% seharga  $224.106/ton,  30.84%  seharga  $263.081/ton, dan 0.01% seharga $282.569/ton.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Bureska-Joleska,  L.  (2017)  ‘Influence  of  coal quality to the boiler efficiency and opportunity for its  improvement’, Termotehnika ,  43(1–4),  pp. 59–65.
[2] Dai, B. et al. (2020) ‘Characteristics of iron and sulphur in high-ash lignite (Pakistani lignite) and their  influence  on  long-term  T23  tube  corrosion under super-critical coal-fired boiler conditions’, Fuel , 264(October 2019), p. 116855.
[3] Dai,  W.,  Yoshigoe,  K.  and  Parsley,  W.  (2018) ‘Improving Data Quality Through Deep Learning and Statistical Models’.
[4] Fernandez-Anez, N. et al. (2020) Explosion Risk of Solid Biofuels . Springer.
[5] Di  Gianfrancesco,  A.  (2017)  Worldwide overview and trend for clean and efficient use of coal,  Materials  for  Ultra-Supercritical  and Advanced  Ultra-Supercritical  Power  Plants. Elsevier.
[6] Godina,  R. et  al. (2018)  ‘Improvement  of  the Statistical  Process  Control  Certainty  in  an Automotive  Manufacturing  Unit’, Procedia Manufacturing , 17, pp. 729–736.
[7] Guan,  G.  (2017)  ‘Clean  coal  technologies  in Japan:  A  review’, Chinese  Journal  of  Chemical Engineering , 25(6), pp. 689–697. doi: 10.1016/j.cjche.2016.12.008.
[8] Guan,  J. et  al. (2019)  ‘Statistical  analysis  of concrete  fracture  using  normal  distribution pertinent to  maximum  aggregate  size’,
Theoretical  and  Applied  Fracture  Mechanics ,
101(March), pp. 236–253.
[9] Gui,  W.,  Hu,  X.  and  Liang,  L.  (2020)  ‘Normal distribution  analysis  of  fracture  parameters  of alkali-activated  slag  seawater  column  coral aggregate  concrete’, Theoretical  and  Applied Fracture Mechanics , 110(February), p. 102794.
[10] Salmi,  S.  and  Nuraini,  A.  A.  (2020)  ‘Effect  of Coal  with  High  Moisture  Content  on  Boiler Operation  Parameters  at  Thermal  Coal  Fired Power Plant’, 17(6), pp. 6236–6247.
[11] Xi-jin, G., Ming, C. and Jia-wei, W. (2009) ‘Coal blending  optimization  of  coal  preparation production  process  based  on  improved  GA’, Procedia Earth and Planetary Science , 1(1), pp. 654–660.
[12] Zhang,  C. et  al. (2018)  ‘Prediction  of  ceramic fracture  with  normal  distribution  pertinent  to grain size’, Acta Materialia , 145, pp. 41–48. doi: 10.1016/j.actamat.2017.11.041.
[13] Zhang,  C.  and  Yang,  S.  (2019)  ‘Probabilistic prediction  of  strength  and  fracture  toughness scatters for ceramics using  normal distribution’, Materials , 12(5).
[14] Zhu,  Q.  (2010)  Coal  sampling  and  analysis standards,  IEA  Clean  Coal  Centre.  IEA  Clean Coal Centre.