INVENTORY: INDUSTRIAL VOCATIONAL E-JOURNAL ON AGROINDUSTRY – VOL. 5 NO. 1 (2024) 19-25
Available online at: http://inventory.poltekatipdg.ac.id/

## I N V E N T O R Y
Industrial Vocational E-Journal on Agroindustry
|    ISSN Online 2723-1895    |

## Strategi  Dekarbonisasi  Untuk  Industri  Pertambangan  Batu  Bara  di  Indonesia Menggunakan Metode TOPSIS
Huud Alam 1 , Muhammad Reza 2
1 Renewable Energy Enterprise and Management, School of Engineering, Newcastle University, Newcastle upon Tyne NE1 7RU, United Kingdom
2 Magister Teknik Sistem, Universitas Gadjah Mada, Jl. Teknika Utara, No.3, Kabupaten Sleman, Daerah Istimewa Yogyakarta, 5528, Indonesia

## ARTICLE INFORMATION

## ABSTRACT
Received: March 27, 2024 Revised: June 06, 2024 Accepted: June 25, 2024 The  coal  mining  industry  is one of the largest contributors to  Indonesia’s economy and  greenhouse  gas emissions at the same time.  Indonesian  coal mining companies will inevitably expand their business to meet the demand and  targets.  But  Indonesia  already  set  its  ambition  to  become  a  net-zero country by 2060 or earlier. Without a robust decarbonization strategy at the company level, Indonesia will face difficulties meeting the net-zero target. This  study  proposes  to  use  one  of  the  Multi-Criteria  Decision  Analysis, Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal, Solution method within  the  Political,  Economic,  Social,  Technology,  Environmental,  and Legal criteria to assess five prioritized decarbonization strategies, which are renewable  energy,  equipment  electrification,  business  shifting,  process efficiency,  carbon  offset.  The  analysis  will  evaluate  essential  sub-criteria such as regulation compliance, investment, social acceptance, technological readiness, and emissions reduction. The data was acquired from a survey of coal mining stakeholders, other journal reviews, and company disclosures. The final results show that process efficiency scores highest on the selected criteria  due  to  high  economic  and  technological  value.  Meanwhile,  other criteria  like  carbon  offset,  renewable  energy  use,  and  equipment electrification receive lower scores.

## KEYWORDS
Coal Mining, Decarbonization, MDCA,

## TOPSIS

## CORRESPONDENCE
Name: Huud Alam E-mail: huud.alam@gmail.com

## PENDAHULUAN
Indonesia  menghadapi  tantangan  signifikan  di  sektor pertambangan  batu  bara  seiring  upaya  untuk  mencapai target  pengurangan  emisi  sesuai Enhanced  National Determined  Contribution (NDC)  sebesar  31.89%  pada tahun 2030 dan net-zero emissions (NZE) di tahun 2060 [1]. Target penurunan emisi di Indonesia mengutamakan pada sektor yang ada di NDC yakni sektor energi, sektor limbah,  sektor  proses  industri  dan  penggunaan  produk (IPPU),  sektor  agrikultur,  dan  sektor  kehutanan  dan penggunaan  lahan  (FOLU)  [1].  Industri  pertambangan batu bara yang menjadi bagian dari sektor energi dengan target  penurunan  sebesar  358  juta  ton  CO 2 e,  dan  perlu menjadi  perhatian  utama,  mengingat  industri  ini memiliki arti penting dalam perputaran ekonomi  secara nasional, dimana batu bara dapat berkontribusi sekitar 2- 3%  terhadap  PDB  nasional.  Selain  itu,  batu  bara
berkontribusi pada pendapatan negara hingga total lebih dari 2%, dan berkontribusi hingga 10-13% dari nilai total ekspor  [2].  Industri  batu  bara  memiliki  peran  sentral dalam sektor energi di Indonesia, dimana 60% pasokan listrik  secara  nasional  disuplai  oleh  batu  bara  hingga tahun  2023  [3].  Namun  demikian,  sektor  batu  bara menjadi  sumber  emisi  gas  rumah  kaca  (GRK)  terbesar dari  sektor  energi,  menyumbang  sekitar  600  juta  ton emisi  setara  CO 2 ,  yang  juga  menghambat  pencapaian Indonesia untuk mencapai penurunan emisi GRK [4].
Indonesia menyadari kontribusi ekonomi yang signifikan dari  industri  batu  bara  dan  secara  aktif  mencari  cara untuk  memitigasi  dampak  ekonomi  dari  peralihan  dari penggunaan  batu  bara.  Hal  ini  dapat  mendorong  untuk diversifikasi perekonomian, investasi pada sektor energi terbarukan,  dan  mendorong  industri  lain  untuk mengimbangi  potensi  penurunan  ekonomi  akibat berkurangnya  ketergantungan  terhadap  batu  bara.
Fenomena  ini  diperkuat  dengan  hasil  penelitian  bahwa investasi  baru  dalam  sektor  batu  bara  menjadi  tidak kompetitif  secara  ekonomi  dibandingkan  dengan investasi baru dalam energi terbarukan, dengan proyeksi bahwa  akan  lebih  murah  membangun  solar  PV  baru daripada  menjalankan  pembangkit  batu  bara  yang  ada pada  tahun  2028  oleh  Gray  dkk  [5].  Penelitian  ini  juga menyoroti  risiko stranded  assets yang  signifikan  jika kapasitas  batu  baa  terus  berkembang,  dengan  potensi kerugian  sebesar  $34,7  miliar  [5].  Selain  itu,  dorongan dalam transisi dari industri batu bara dapat meningkatkan kualitas  udara  dan  kesehatan  masyarakat,  mengurangi beban  biaya  kesehatan  yang  diakibatkan  oleh  polusi udara, berdasarkan penelitian [6].
Sejumlah  penelitian  telah  menggunakan Multi  Criteria Decision  Analysis (MCDA)  untuk  mengevaluasi  dan memprioritaskan  alternatif  dalam  pemanfaatan  kembali tambang  yang  ditinggalkan.  Diantaranya,  metode Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)  telah  banyak  diterapkan  karena kekuatannya  dan  kemampuannya  dalam  menangani skenario  pengambilan  keputusan  yang  kompleks. Misalnya,  pengunaan  kombinasi Analytic  Hierarchy Process (AHP) dan TOPSIS untuk merangking alternatif penggunaan  lahan  untuk  tambang  yang  telah  ditutup, dengan mempertimbangkan berbagai kriteria lingkungan,  ekonomi,  dan  sosial  [7].  Demikian  pula, penerapan metode  TOPSIS  untuk  mengevaluasi kelayakan pembangunan wilayah pembangunan pembangkit  listrik  tenaga  surya  (PLTS),  menunjukkan aplikasinya  dalam  proyek  terkait  energi  [8].  Namun, masih  terdapat  kesenjangan  dalam  penerapan  TOPSIS secara  khusus  dalam  konteks  strategi  dekarbonisasi industri  pertambangan  di  Indonesia  untuk  memastikan keberlanjutan suatu industri.
Dengan  demikian,  penelitian  ini  bertujuan  untuk membentuk  kerangka  yang  dapat  menyusun  strategi dekarbonisasi  yang  sesuai  untuk  industri  pertambangan batu bara di Indonesia. Adapun metode yang digunakan oleh  peneliti  yaitu  salah  satu  dari  metode  MCDA  yaitu TOPSIS, untuk mempertimbangkan empat strategi utama dalam  menyusun  tahap  dekarbonisasi  antara  lain  yakni utilisasi utilisasi energi terbarukan, elektrifikasi peralatan,  efisiensi  proses,  dan  kompensasi  karbon ( carbon offset ). Studi ini mengatasi kebutuhan mendesak akan  suatu strategi komprehensif  yang seimbang  antara keamanan energi, keadilan, dan keberlanjutan lingkungan.

## METODOLOGI
Pada  penelitian  ini,  studi  dibentuk  menggunakan kerangka MCDA dengan metode TOPSIS untuk menilai
kriteria  PESTEL  yang  terdiri  dari  enam  aspek  yaitu Politik ( Political ), Ekonomi ( Economic ), Sosial ( Social ), Teknologi ( Technology ), Lingkungan ( Environment ) dan Legal ( Legal ) untuk menilai berbagai strategi dekarbonisasi  pada  sektor  pertambangan  batu  bara  di Indonesia.  Aspek-aspek  kunci  dari  metode  TOPSIS meliputi  rancangan,  karakteristik,  dan  faktor  bobot. Beberapa  opsi  antara  lain  yakni  energi  terbarukan, elektrifikasi peralatan, peningkatan efisiensi proses, dan kompensasi  karbon  telah  dipilih,  untuk  menyusun strategi  dekarbonisasi  dan  menjadi  metode  yang  lazim digunakan pada industri ini.
Mulai Penentuan alternatif solusi dan kriteria PESTEL Pembobotan solusi Analisis dengan metode TOPSIS Kesimpulan dan rekomendasi Selesai Tinjauan Pustaka Kuisioner
Gambar 1. Tahapan Penelitian dengan Metode TOPSIS
Data primer untuk analisis ini berasal dari kuesioner yang kami  berikan  terhadap  para  21  pelaku  di  dunia pertambangan  batu  bara  yang  terdiri  dari  pegawai perusahaan,  teknisi,  konsultan  maupun  dari  sisi akademisi.  Pemilihan  responden  dilakukan  berdasarkan kapabilitas  para  pemangku  kepentingan  dan  tingkat pengetahuan  mereka  terkait  aspek  dekarbonisasi  yang ada  di  sektor  pertambangan  batu  bara.  Justifikasi pemilihan responden berdasarkan tingkat pengalaman di dunia  pertambangan  batu  bara  dan  relevansi  posisi terhadap isu dekarbonisasi di sektor ini.
Selain  itu,  data  sekunder  berasal  dari  tinjauan  pustaka untuk  pembobotan  kriteria  PESTEL  terhadap  opsi strategi  dekarbonisasi  yang  dipilih.  Metode  TOPSIS, yang telah digunakan dalam penelitian oleh Li Tao dkk [9],  menilai  dan  memprioritaskan  sumber  energi terbarukan dalam konteks keberlanjutan dan dekarbonisasi  di  China.  Selain  itu,  metode  yang  sama
juga digunakan dalam penelitian oleh Arratia-Solar dkk [10], yang berfokus pada perencanaan penggunaan lahan pasca-tambang  yang  berkelanjutan  dan  inklusif,  sejalan dengan tujuan dekarbonisasi global.
Dalam  analisis  ini,  terdapat  keterbatasan  yang  melekat terkait minimnya publikasi akademis  yang  fokus  dalam dekarbonisasi  batu  bara  dan  juga  terkait  kurangnya responden dari sisi pemerintah.

## Kriteria PESTEL
Pada  penelitian  ini,  kriteria  utama  masing-masing kategori PESTEL yang dipilih adalah sebagai berikut: • Politik: Regulasi Pendukung
• Ekonomi: Biaya Investasi
• Sosial: Penerimaan Sosial
• Teknologi: Tingkat Kesiapan Teknologi
• Lingkungan: Kemampuan Pengurangan Emisi
• Legal: Pemenuhan Persyaratan Hukum

## Kerangka Metode TOPSIS
Metode  TOPSIS  adalah  metode  analisis  statistik  yang digunakan  untuk  pengambilan  keputusan  multi-kriteria yang dikembangkan oleh Hwang dan Yoon [11]. Metode ini  menentukan  urutan  preferensi  dari  objek  evaluasi dengan membandingkan kesamaan antara kriteria dengan solusi  ideal  dan  solusi  ideal  negatif.  Solusi  ideal mewakili himpunan objek evaluasi alternatif dengan nilai atribut terbaik, sedangkan solusi  ideal  negatif  mewakili himpunan  objek  evaluasi  alternatif  dengan  nilai  atribut terburuk [11].
Berikut  adalah  langkah-langkah  dari  metode  TOPSIS [12]
1. Peringkat dalam tiap alternatif
Pemberian  peringkat  untuk  tiap  alternatif  Ai pada setiap kriteria yang dinormalisasi dengan:
𝑅 𝐼𝑗 𝑥 𝑖𝑗 √∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 (1)
dengan i = 1,2,3,...,m dan j=1,2,3,...,n
2. Matriks keputusan ternormalisasi terbobot
𝑌 𝑖𝑗 = 𝑤 𝑖 . 𝑟 𝑖 (2)
dengan i = 1,2,...,m dan j = 1,2, …,n
3. Penentuan  solusi  ideal  positif  dan  negatif Solusi  ideal  positif  dan  negatif  A-  ditentukan berdasarkan peringkat bobot ternormalisasi (y ij )
𝐴 + = 𝑚𝑎𝑥 (𝑦 1 + , 𝑦 2 + , 𝑦 3 + , … , 𝑦 𝑛 + ) (3)
𝐴 − = 𝑚𝑖𝑛 (𝑦 1 + , 𝑦 2 + , 𝑦 3 + , … , 𝑦 𝑛 + ) (4)
4. Jarak dengan solusi ideal
Jarak  antara  solusi  ideal  positif  dan  negatif dihitung dengan
𝐷 𝑖 + = √∑ (𝑦 𝑖 + 𝑛 𝑗=1 −  𝑦 𝑖𝑗 ) 2 (5)
𝐷 𝑖 − = √∑ (𝑦 𝑖 − 𝑛 𝑗=1 −  𝑦 𝑖𝑗 ) 2 (6)
5. Nilai preferensi untuk setiap alternatif Nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif  V i diberikan sebagai:
𝑉 𝑖 = 𝐷 𝑖 − 𝐷 𝑖 − + 𝐷 1 + (7)
Nilai Vi yang lebih besar menunjukkan alternatif Ai lebih dipilih. Pada penelitian ini, pembobotan akan menggunakan  metode Eigenvector sementara  penilaian nilai  kualitatif  dari  kriteria  yang  dipilih  akan menggunakan variabel linguistik seperti yang dikembangkan oleh Chen [13] dengan modifikasi.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  MCDA,  khususnya  TOPSIS,  terdapat  tiga komponen  utama  yang  digunakan  dalam  perhitungan untuk mendapatkan opsi terdekat  dari solusi  ideal. Tiga komponen  tersebut  adalah  penentuan  opsi  dan  kriteria, pembobotan kriteria, dan pembobotan nilai tiap kriteria dari tiap opsi yang ada.
Penentuan opsi sudah  merujuk kepada  beberapa pilihan dari praktik terbaik yang ada saat ini sedangkan kriteria sudah  berdasarkan  dengan  tiap  kriteria  utama  dari masing-masing  aspek  PESTEL.  Untuk  pembobotan kriteria, penelitian ini menggunakan Metode Eigenvector yang  merupakan  salah  satu  metode  pembobotan  vektor yang lazim digunakan untuk MCDA. Eigenvector sendiri memiliki definisi sebagai  vektor yang bila dioperasikan oleh operator tertentu akan memberikan kelipatan skalar dari  dirinya  sendiri.  Terakhir,  variabel  linguistik  yang digunakan  dalam  pembobotan  nilai  tiap  kriteria  adalah agregat  subjektif  dari  data  koleksi  sekunder  yang  ada. Variabel linguistik itu sendiri tercantum dalam nilai pada Tabel 1. sebagai berikut.
Tabel  1.  Variabel  linguistik  untuk  pembobotan  nilai kriteria
Keterangan Sangat Baik Baik  Netral  Buruk Sangat Buruk Nilai 5 4 3 2 1
Gambar 2. Penentuan pembobotan kriteria dengan
menggunakan DMM
Gambar 3. Perhitungan hasil akhir menggunakan variabel linguistik untuk setiap opsi dekarbonisasi
Semua proses dalam perhitungan TOPSIS ini dilakukan dalam perangkat lunak Decision Matrix Methods (DMM) yang  dikembangkan  oleh  Newcastle  University.  Proses perhitungan  terlampir  dalam  Gambar  2. Sebagai  hasil awal dari penelitian  ini, digunakan  metode Eigenvector untuk  menentukan  bobot  setiap  kriteria.  Sebab,  strategi dekarbonisasi  sangat  bergantung  pada  biaya  investasi, kategori  ini  menempati  urutan  pertama  dengan persentase  sekitar  27.9%,  diikuti  oleh  kemampuan pengurangan  emisi  sebesar  20.93%.  Pada  regulasi  dan kepatuhan  hukum,  mempunyai  nilai  yang  sama  yaitu sebesar  13.95%,  sedangkan  penerimaan  sosial  berada diurutan terakhir dengan nilai sebesar 9.3%.
Selanjutnya digunakan metode TOPSIS dengan variabel linguistik  yang  dimodifikasi  untuk  menentukan  nilai setiap  kriteria  untuk  setiap  strategi  dekarbonisasi. Strategi  yang  mempunyai  jarak  terdekat  dengan  solusi ideal  positif  fuzzy  adalah  yang  bernilai  mendekati  1 sedangkan strategi yang paling tidak disukai mempunyai jarak  terdekat  dengan  solusi  ideal  negatif  fuzzy  yang
bernilai  mendekati  0.  Hasil  terakhir  perhitungan menunjukkan nilai akhir yang ditampilkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Analisis Strategi Dekarbonisasi Strategi Dekarbonisasi Nilai Topsis Utilisasi Energi Terbarukan 0,4100 Elektrifikasi Peralatan 0,1855 Efisiensi Proses 0,8054 Kompensasi Karbon 0,5900 Berdasarkan  hasil  penelitian,  efisiensi  operasional menempati peringkat pertama disusul dengan kompensasi  karbon  dan  utilisasi  energi  terbarukan sedangkan  elektrifikasi  peralatan  menempati  urutan terakhir. Strategi efisiensi proses memiliki nilai TOPSIS tertinggi,  yakni  sebesar  0,8054.  Hal  ini  terjadi dikarenakan  matangnya  teknologi  dari  proses  efisiensi yang ada di pertambangan yang linear dengan penurunan biaya  investasi.  Solusi  ini  memerlukan  manajemen energi  strategis, teknologi  informasi  manajemen energi, standar  manajemen  energi,  dan  dalam  berbagai  aspek industri Penggunaan perangkat lunak untuk manajemen energi, evaluasi kinerja, optimalisasi teknologi [14] serta peningkatan kapasitas pegawai dalam pengoperasian alat adalah  solusi-solusi  efisiensi  proses  yang  secara  tidak langsung  memangkas  emisi  yang  cukup  signifikan  dari pembakaran  bahan  bakar.  Pembakaran  bahan  bakar, stasioner  maupun  bergerak,  adalah  salah  satu  sumber emisi  langsung  terbesar  di  sektor  pertambangan. Peningkatan  efisiensi  energi  dalam  proses  industri menjadi  kunci  dalam  mencapai  dekarbonisasi  yang berkelanjutan.
Regulasi  aspek  legal  yang  mendorong  efisiensi  proses juga  menjadi  alasan  tingginya  nilai  efisiensi  proses. Kedepannya, solusi  ini dapat  lebih  berkembang dengan penggabungan  data  operasional  dan  inspeksi  dengan analitik  prediktif,  pengidentifikasian  otomatis  peralatan yang  membutuhkan  perawatan  atau  penggantian,  serta implementasi Internet of Things (IoT) dalam menghasilkan data ekstensif yang diperlukan.
Kompensasi karbon menempati peringkat kedua dengan nilai  0,5900.  Dibukanya  pasar  karbon  di  Indonesia membuat  regulasi  dan  legalitas  mendapat  nilai  tinggi untuk opsi ini. Hal ini bermula dari adanya regulasi dari pemerintah Indonesia melalui Peraturan Presiden No. 98 Tahun  2023  tentang  Nilai  Ekonomi  Karbon  (NEK), dengan  tujuan  dapat  mendorong  penurunan  emisi  GRK dan  pencapaian  target  NDC  2030,  dimana  sektor pertambangan merupakan bagian dari sektor yang dapat berkontribusi secara langsung terhadap emisi GRK.
Kompensasi karbon tidak dapat digunakan sebagai solusi utama dalam pengurangan emisi pertambangan. Standar internasional  layaknya Science-based  Target  initiative (SBTi) membatasi penggunaan opsi ini untuk mencegah terjadinya greenwashing .  Namun,  opsi  ini  layak dipertimbangkan  mengingat  biaya  investasi  dalam pembelian kredit karbon tidaklah begitu tinggi untuk tiap ton  pengurangan  emisi.  Selain  itu,  energi  terbarukan berada di tempat ketiga dengan nilai 0,4100.  Walaupun memiliki  tingkat  kesiapan  teknologi  yang  tinggi  yang didukung  dengan  kemampuan  pengurangan  emisi  dan penerimaan  sosial,  pengadaan  energi  terbarukan  masih terhitung  memiliki  biaya  investasi  yang tinggi di  sektor pertambangan. Terlebih lagi di Indonesia cukup memiliki legalitas  dan  peraturan  yang  cukup  rumit  dalam pengadaan  energi  terbarukan.  Kondisi  listrik  Jawa-Bali yang  masih  kelebihan  daya,  kemampuan  perusahaan tambang  untuk  menyediakan  energi  fosilnya  sendiri membuat  opsi  ini  akan  menjadi  lebih  sedikit  dipilih dibanding dua opsi sebelumnya.
Kondisi  ini  dapat  dikatakan  unik  untuk  Indonesia mengingat dalam satu dekade terakhir, teknologi energi terbarukan seperti tenaga angin dan surya telah menjadi sumber daya listrik dengan biaya terendah di dunia, dan biaya modal untuk teknologi ini terus menurun [15]. Oleh karena  itu,  dapat  menjadi  dorongan  pemerintah  agar dapat  mempercepat  pertumbuhan  energi  terbarukan sehingga  lebih  banyak  lagi  industri,  khususnya pertambangan,  yang  memasukkan  solusi  ini  dalam jumlah  dan  skala  yang  lebih  masif  dalam  mengurangi emisinya. Terlebih lagi, perusahaan pertambangan dapat menggunakan opsi ini untuk situs-situs yang akan ditutup sebagai peningkatan nilai ekonomi dan lingkungan [16].
Strategi  elektrifikasi  peralatan  memiliki  nilai  yang terendah,  yakni  0,1855.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa dalam  konteks  jangka  pendek,  strategi  elektrifikasi peralatan  mungkin  bukan  solusi  utama,  namun  tetap memiliki  potensi  sebagai  salah  satu  komponen  strategi dekarbonisasi jangka panjang. Selain itu, sektor industri saat ini memiliki kontribusi lebih dari 40% terhadap total permintaan listrik global [17]. Elektrifikasi di sektor ini memiliki  potensi  besar  untuk  memberikan  pendekatan yang berkelanjutan dalam strategi dekarbonisasi melalui pemenuhan  berbagai  kebutuhan  proses  industri  seperti pemanasan, pendinginan, penerangan, proses elektrokimia, dan penggerak motor [17].
Saat  ini  antangan  utama  yang  dihadapi  adalah  masalah biaya. Bahan bakar fosil masih seringkali memiliki harga akhir  yang  lebih  murah  dibandingkan  dengan  listrik  di banyak  negara.  Oleh  karena  itu,  upaya-upaya  strategis perlu  ditempuh  untuk  mengatasi  kesenjangan  biaya  ini dan membuat elektrifikasi menjadi lebih ekonomis dalam
konteks  industri.  Salah  satu  pendekatan  yang  dapat diambil adalah dengan menggabungkan insentif, subsidi, serta  integrasi  sumber  energi  terbarukan  seperti  panel surya guna mengurangi biaya secara keseluruhan.
Selain  itu,  dalam  konteks  dekarbonisasi  industri pertambangan batu bara di Indonesia, survei oleh peneliti yang  dilakukan  terhadap  para  profesional  industri  oleh peneliti  mengungkap  beberapa  faktor  kunci.  Survei dilakukan terhadap beberapa ahli menilai beberapa sub- kriteria  terhadap  upaya  dekarbonisasi  pada  sektor pertambangan  di  Indonesia  dengan  nilai  1  (tidak berpengaruh) hingga 5 (sangat berpengaruh). Dukungan regulasi,  dengan  skor  rata-rata  4,15,  dianggap  sangat vital,  menandakan  pentingnya  kebijakan  dan  regulasi yang  efektif  untuk  mengarahkan  industri  ke  arah pengurangan  emisi.  Biaya  investasi,  dengan  penilaian tertinggi  yaitu  4,4,  dipandang  sangat  berpengaruh, menunjukkan  peran  krusial  pertimbangan  finansial dalam  penerapan  teknologi  dan  strategi  dekarbonisasi. Penerimaan sosial, meski penting dengan skor 3,35, tidak dianggap kritikal  sebanding dengan  faktor regulasi atau finansial.  Kesiapan  teknologi,  dengan  skor  4,2, menekankan  pentingnya  teknologi  yang  matang  untuk dekarbonisasi  yang  efektif.  Kemampuan  pengurangan emisi dan kepatuhan hukum, masing-masing dengan skor 3,8, menyoroti pentingnya hasil nyata dalam pengurangan emisi dan kebutuhan untuk menyelaraskan upaya dekarbonisasi dengan hukum yang berlaku.

## KESIMPULAN
Temuan  ini  menunjukkan  bahwa  dalam  pembentukan strategi  dekarbonisasi  yang  dilakukan  oleh  perusahaan batu bara, efisiensi proses sebaiknya menjadi komponen utama  yang  dipilih  sebelum  melakukan  analisis  lebih dalam  mengenai  opsi  lain.  Studi  tekno-komersial terhadap  sub-kategori  efisiensi  proses  dapat  dilakukan terlebih dahulu untuk mengetahui aktifitas-aktifitas yang dapat diefisiensikan guna mengurangi emisi. Selanjutnya perusahaan tambang bisa melakukan analisis mendalam secara  bersamaan  untuk  pengurangan  emisi  dengan energi terbarukan dan kemungkinan kompensasi karbon sebelum  menimbang  elektrifikasi  peralatan  yang memiliki nilai terendah di dalam studi ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Enhanced NDC - Republic of Indonesia | UNFCCC .
(n.d.). Retrieved June 28, 2024, from https://unfccc.int/node/615083?gad_source=1&g clid=CjwKCAjwm_SzBhAsEiwAXE2Cv43PLU EY86XNlrGmNxQJNmE8yN35GMHU84sSktr6 v71FUtwfTTWW2BoCsu4QAvD_BwE
[2]  Energy  Transition  in  the  Power  Sector  and  its Implication  for  the  Coal  Industry  -  IESR.  (n.d.).
Retrieved June 28, 2024, from https://iesr.or.id/download/energy-transition-in- the-power-sector-and-its-implication-for-the- coal-industry/
[3]  Enhancing  Indonesia’s  Power  System  –  Analysis  - IEA.  (n.d.).  Retrieved  June  28,  2024,  from https://www.iea.org/reports/enhancing- indonesias-power-system
[4] An Energy Sector Roadmap to Net Zero Emissions in Indonesia – Analysis - IEA. (n.d.). Retrieved June 28,  2024,  from  https://www.iea.org/reports/an- energy-sector-roadmap-to-net-zero-emissions-in- indonesia
[5]  Economic  and  financial  risks  of  coal  power  in Indonesia, Vietnam and the Philippines  - Carbon Tracker Initiative. (n.d.). Retrieved June 28, 2024, from  https://carbontracker.org/reports/economic- and-financial-risks-of-coal-power-in-indonesia- vietnam-and-the-philippines/
[6]  Financing  Indonesia’s  coal  phase-out:  A  just  and accelerated  retirement  pathway  to  net-zero  | Center for Global Sustainability. (n.d.). Retrieved June 28, 2024, from https://cgs.umd.edu/research- impact/publications/financing-indonesias-coal- phase-out-just-and-accelerated-retirement
[7]  Soltanmohammadi,  H.,  Osanloo,  M.,  &  Aghajani Bazzazi, A. (2010). An analytical approach with a reliable logic and a ranking policy for post-mining land-use  determination.  Land  Use  Policy,  27(2), 364–372. https://doi.org/10.1016/J.LANDUSEPOL.2009.0 5.001
[8]  Sindhu,  S.,  Nehra,  V.,  &  Luthra,  S.  (2017). Investigation  of  feasibility  study  of  solar  farms deployment using hybrid AHP-TOPSIS analysis: Case  study  of  India.  Renewable  and  Sustainable
Energy Reviews, 73, 496–511. https://doi.org/10.1016/J.RSER.2017.01.135
[9] Li, T., Li, A., & Song, Y. (2021). Development and Utilization  of  Renewable  Energy  Based  on Carbon  Emission  Reduction—Evaluation  of Multiple  MCDM  Methods.  Sustainability  2021,
Vol. 13, Page 9822, 13(17), 9822. https://doi.org/10.3390/SU13179822
[10] Arratia-Solar, A., Svobodova, K., Lèbre, & Owen, J. R. (2022). Conceptual framework to assist in the decision-making process when planning for post- mining  land-uses.  The  Extractive  Industries  and Society, 10, 101083. https://doi.org/10.1016/J.EXIS.2022.101083 [11]  Hwang,  C.-L.,  &  Yoon,  K.  (1981).  Multiple Attribute Decision Making. 186. https://doi.org/10.1007/978-3-642-48318-9
[12]  Chamid,  A.  A.  (2016).  PENERAPAN  METODE TOPSIS UNTUK MENENTUKAN PRIORITAS KONDISI  RUMAH.  Simetris:  Jurnal  Teknik Mesin,  Elektro  Dan  Ilmu  Komputer,  7(2),  537– 544. https://doi.org/10.24176/SIMET.V7I2.765
[13] Chen, C. T. (2000). Extensions of the TOPSIS for group decision-making under fuzzy environment. Fuzzy Sets and Systems, 114(1), 1–9. https://doi.org/10.1016/S0165-0114(97)00377-1
[14]  Sundaramoorthy,  S.,  Kamath,  D.,  Nimbalkar,  S., Price,  C.,  Wenning,  T.,  &  Cresko,  J.  (2023). Energy Efficiency as a Foundational Technology Pillar for Industrial Decarbonization. Sustainability  2023,  Vol.  15,  Page  9487,  15(12), 9487. https://doi.org/10.3390/SU15129487
[15]  IESR  2023  Making  Energy  Transition  Succeed  A 2023s  Update  On  The  Levelized  Cost  of Electricity  and  Storage  LCOE  LCOS  1  |  PDF. (n.d.). Retrieved June 28, 2024, from https://iesr.or.id/pustaka/membuat-transisi- energi-berhasil-pembaruan-2023-tentang- levelized-cost-of-electricity-lcoe-dan-levelized- cost-of-storagelcos
[16]  Kirk,  T.,  Lund,  J.,  Natali,  P.,  &  Org,  P.  (n.d.). DECARBONIZATION PATHWAYS FOR MINES  A  HEADLAMP  IN  THE  DARKNESS SUGGESTED CITATION
EDITORIAL/DESIGN. Retrieved June 28, 2024, from https://info.rmi.org/
[17] Net Zero Roadmap: A Global Pathway to Keep the 1.5  °C  Goal  in  Reach  –  Analysis  -  IEA.  (n.d.). Retrieved
June 28, 2024, from https://www.iea.org/reports/net-zero-roadmap-a- global-pathway-to-keep-the-15-0c-goal-in-reach