149
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Industrial Engineering Department University of Muhammadiyah Gresik, East Java, Indonesia

## INFO ARTIKEL
doi: 10.350587/Matrik v22i2.3129

## Jejak Artikel : (diisi editor)
Upload artikel
08 Oktober 2021 Revisi
23 Februari 2022 Publish 15 Maret 2022

## Kata Kunci :
Energi Alternatif, Proses Hirarki Analitik, Goal Programing

## ABSTRAK
Penelitian “Model kuantitatif Optimasi Sumber Energi Alternatif Bahan Bakar Minyak (BBM)”, dengan menggunakan metode pendekatan goal  programing  akan  dihasilkan  model  matetatik  yang  komperhensif untuk  penentuan  kibijakan  dalam  bidang  energi  alternatif  selain  bahan bakar  minyak.  Hasil  Penelitian  ini  yaitu  model  analisis  sensitifitas  dan model optimasi energi altenatif BBM. Model yang dikembangkan adalah goal  programming untuk  optimasi  energi  alternatif  BBM.  Implementasi model dilakukan terhadap energi alternatif BBM diantaranya   batubara, gas alam dan hidro, Dan hasil  perhitungan dengan Expert Choice Version 9.0 diperoleh tipe energi alternatif batubara dengan bobot prioritas relatif 36.8 % pada overall consistency index 0.04 atau 4%. Implementasi model optimasi dilakukan terhadap rencana tipe energi alternative bahan bakar minyak dengan perhitungan dengan menggunakan program Quantitative System 3.0 yang  diperoleh batubara = 9.809274, gas = 0.8409028, hidro = 0, Minimal objective = 18.69225.

## .

## MATRIK
Jurnal Manajemen dan Teknik Industri-Produksi
Journal homepage: http://www.journal.umg.ac.id/index.php/matriks

## Model Kuantitatif Optimasi Energi Alternatif Bahan Bakar Minyak
Rusli Yusuf 1* , Bambang Sutejo 2
1 Magister Manajemen Universitas W.R. Supratman
2 Teknik Industri Universitas W.R. Supratman Jl. Arif Rahman Hakim no 14 Surabaya, JawaTimur,  Indonesia rusliyusufpalewai@gmail.com 1 , bamsitats@gmail.com 2
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Industrial Engineering Department University of Muhammadiyah Gresik, East Java, Indonesia

## 1. Pendahuluan
Peningkatan  pertumbuhan  di  berbagai sektor  industri  mengakibatkan  kecenderungan meningkatnya  penggunaan  konsumsi  energi, tetapi  Berdasarkan  publikasi  US  Energy Information Administration (EIA), stok gasoline  AS  akhir  April  2021  meningkat sebesar  4,6  juta  barel  menjadi  235,1  juta  barel dibandingkan  stok  akhir  Maret  2021,"  di  lain pihak  penurunan  PDB  di  sektor  industri pertambangan  dan  penggalian,  tentunya  juga berpengaruh terhadap menurunnya nilai produksi bahan galian yang rata-rata turun 50 % serta  menurunnya  produksi  minyak  mentah Indonesia.  Apalagi  dewasa  ini  kergantungan terhadap  energi  sumber  daya  minyak  bumi semakin tinggi,  Sebagaimana diketahui, pasokan  non-OPEC  yang  terbesar  dari  Rusia (termasuk  negara  eks  UniSoviet),  Amerika Serikat,  Norwegia,  Inggris,  dan  Meksiko. "Tingkat  kepatuhan OPEC+ atas  kuota pemotongan  produksi  turun  menjadi  111%  di bulan Maret 2021 dibandingkan bulan Februari 2021  sebesar  113,5% dan  pernyataan  Presiden Iran, Rouhani, bahwa pembicaraan kesepakatan Amerika  Serikat  –  Iran  telah  mencapai  60  – 70%," papar Tim Harga. Hal-hal ini menyebabkan  potensi  peningkatan  produksi dari Iran paska penghapusan sanksi sehubungan dengan  aktivitas  nuklir.  Produksi  Iran  bulan Maret  2021  telah  mencapai  2,3  juta  barel  per hari,  titik  tertinggi  setelah  Iran  mengalami produksi terendah dalam 33 tahun terakhir pada August  2020  yaitu  1,95  juta  barel  per  hari. Sementara  ekspor  minyak  mentah  Iran  Maret 2021 ke China diperkirakan meningkat sebesar 406  ribu  barel  per  hari  menjadi  896  ribu  barel per hari dibandingkan bulan sebelumnya[1][2]
Perkembangan  harga  rata-rata  minyak mentah  Indonesia  bulan  April  2021  turun sebesar US$ 1,54 per barel dari US$ 63,50 per barel pada Maret 2021, menjadi US$ 61,96 per barel.  Ini  tercantum  dalam  Keputusan  Menteri ESDM  Nomor  84.K/HK.02/MEM.M/2021. "Harga  rata-rata  Minyak  Mentah  Indonesia untuk bulan April 2021 ditetapkan sebesar US$ 61,96 per barel," demikian bunyi Kepmen yang diteken Menteri ESDM Arifin Tasrif tanggal 4 Mei  2021.  Penurunan  juga  dialami  ICP  SLC sebesar US$ 1,39 per barel dari US$ 64,06 per
barel pada Maret 2021 menjadi US$ 62,67 per barel.Kondisi  ini  antara  lain  dipicu  oleh peningkatan produksi minyak dunia pada  bulan Maret  2021  dibandingkan  bulan  sebelumnya yaitu  berdasarkan  publikasi IEA  (International Energy Agency) naik sebesar 1,7 juta barel per hari  menjadi  92,9  juta  barel  per  hari  dan berdasarkan  publikasi OPEC naik  sebesar  1,2 juta  barel  per  hari  menjadi  93,2  juta  barel  per hari. Tim Harga Minyak Indonesia menyatakan, faktor  lain  yang  menekan  harga  minyak  dunia adalah  terdapat  potensi  peningkatan  produksi dari negara OPEC+, di mana dalam pertemuan 1  April, OPEC+ menyepakati  peningkatan produksi  di  bulan  Mei  2021  sebesar  350  ribu barel per hari, 350 ribu barel per  hari di bulan Juni 2021 dan 441 ribu barel per hari di bulan Juli 2021[2].
Pada  proses  pengambilan  keputusan, policy maker selalu mendasarkan putusan yang diambil  berdasarkan  kualitatif  dan  kuantitatif. Pertimbangan  kuantitatif  didasarkan  pada seperangkat analisis empiris, sedangkan analisa kualitatif didasarkan pada pertimbangan judgement pembuat keputusan. Berbagai macam  metode  pendekatan  kuantitatif  dengan analisa  empiris  adalah linear  programming, integer  programming,  goal    programming , sedangkan pendekatan kualitatif adalah metode proses hirarki analitik, metode delphi, dan lain- lain[3][4][5].
Penelitian “Model Seleksi dan Optimasi  Sumber  Energi  Alternatif  Bahan Bakar  Minyak  (BBM)”,  dengan  menggunakan metode  pendekatan  goal  programing  dan  AHP (Analytical Hierarchy Process) belum diketemukan di literatur, yang nantinya berbeda dengan penelitian yang terdahulu, karena dalam penelitian ini menggunakan empat parameter di antaranya  batubara,  gas  dan  hidro[6][7][8]. Sedangkan untuk model optimasinya menggunakan  metode goal  programing dan seleksi  pemilihannya  menggunakan  metode AHP.  Sehingga  di  harapkan  hasil  akhir  yang diperoleh  berupa  model  optimasi  dan  seleksi dari  energi  alternatif  BBM,  atau  penelitian  ini sebagai terobosan dalam menangani permasalahan energi di Indonesia dewasa ini.
151
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Industrial Engineering Department University of Muhammadiyah Gresik, East Java, Indonesia

## 2. Metode Penelitian
Dalam  mencapai  tujuan  yang  diharapkan, metode  yang  akan  diterapkan  pada  optimasi perencanaan  energi  alternatif  BBM  adalah terdiri dari empat tahap utama, yaitu:
 Tahap  pertama,  formulasi  masalah meliputi:  identifikasi  permasalahan, studi literatur dan survey lapangan.
 Tahap  Kedua,  pengembangan  model meliputi: pembentukan dan pendefinisian  model,  analisa  model serta validasi model.
 Tahap  Ketiga,  implementasi  model meliputi:  implementasi  model  dengan program  Quantitative  System  version 3.0 dan verifikasi model.
 Tahap  Keempat,  penetapan  solusi meliputi:  analisa  output  data  dan penetapan alternatif keputusan terbaik[9][10][11]. 2.1 Multi Objective Goal Programming
(MOGP) Pengambilan  keputusan  multi  tujuan (multiple  objective  decision  making) dipergunakan  untuk  menunjukkan  situasi pengambilan keputusan dimana pengambilan keputusan harus mempertimbangkan  lebih  dari  satu  tujuan yang tidak dapat diabaikan. Tujuan–tujuan tersebut tidak selalu bersesuaian dan sering kali  bertentangan  satu  sama  lain.  Model linier  multi  tujuan  mentransformasikan problem multi tujuan kedalam sekumpulan fungsi  linier[12][13][14].  Hal  ini  dengan mengasumsikan seluruh hubungan variabel /aktivitas yang dapat direpresentasikan  dalam  fungsi  linier.Ada banyak  pendekatan  yang  digunakan  atau diusulkan  untuk  menyelesaikan  model multi  tujuan,  yang  secara  umum  dapat diklasifikasikan  menjadi  tiga  pendekatan dasar :
1. Metode Utilitas /Bobot
2. Metode Rangking/Prioritas
3. Metode Solusi Efisien
2.2 Metode Penyelesaian Programasi Tujuan Ganda
Model  programasi  tujuan  ganda  linier adalah  model  yang  paling  sederhana daripada  model-model  programasi  tujuan ganda[15]. Perbedaan utama dengan model umum  diatas  terletak  pada  persamaan
fungsi linier, sehinggga model programasi tujuan ganda linier adalah sebagai berikut:
Mencari   j x x x x ,...., , 2 1   Agar meminimumkan fungsi pencapaian :        a                             p n g p n g a k , ,..., , 1 Sedemikian rupa sehingga dipenuhi tujuan: i i i j j i b p n X C    , i = 1,2,3,….,n  dan 0 , , ,     p n x

## 3. Hasil dan Pembahasan
Beberapa hal yang mendasari pendefinisian  model  dapat  dijelaskan  sebagai berikut:
 Biaya Investasi
 Pendapatan negara
 Kapasitas Produksi
 Sumber Daya Manusia
3.1 Pemodelan Optimasi Energi Alternatif
Dalam pembuatan model keputusan Programasi  Tujuan  Ganda  untuk  optimasi perencanaan investasi energi alternatif,
Meminimumkan:
Dengan memperhatikan:
X i , P 1 , P 2 , P 3 , P 4 , n 1 , n 2 , n 3 , n 4 , , p 1 , p 2 , p 3 , p 4 ,
=>0
BI p n CI X i N i i      2 2 1 PR p n P X i N i i      5 5 1
KAP p n STP X i N i i      6 6 1 SDM p n M X i N i i      9 9 1           4 4 4 3 3 2 2 1 1 p n P p P p P p P a     
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Industrial Engineering Department University of Muhammadiyah Gresik, East Java, Indonesia

## 3.2 Penyajian Data

## Data Biaya Investasi
Biaya  investasi  merupakan  sumber yang harus dioptimalkan dalam mencapai hasil rencana  investasi  galangan  kapal.  Mengingat
jumlah biaya investasi merupakan batasan yang telah diberikan oleh penanam modal (investor) sebagai given  policy, maka  usaha  yang  harus dilakukan adalah memanfaatkan biaya tersebut seoptimal mungkin.
Tabel 1. Data biaya Investasi Variabel Gambaran proyek Biaya operasi (milyar Rp/tahun) BB Batubara 91,815 Gas Gas Alam 6,948 Hidro Hidro 1,935 Tujuan yang dipertimbangkan Minimalkan 100,698
Data Sumber Daya Manusia/Tenaga Kerja
Tabel 2. Data Sumber Daya Manusia Variabel Gambaran proyek Jumlah (orang) BB Batubara 121.508 Gas Gas Alam 1.529 Hidro Hidro 48.403 Tujuan yang dipertimbangkan Maksimalkan 171.44

## Data Kapasitas Produksi
Tabel 3. Data kapasitas produksi Variabel Gambaran proyek Jumlah (juta/m 3 ) BB Batubara 94.9 Gas Gas Alam 0.0866 Hidro Hidro 82.15 Tujuan yang dipertimbangkan Maksimalkan 177.1366
153
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Industrial Engineering Department University of Muhammadiyah Gresik, East Java, Indonesia

## Data Pendapatan Negara
Tabel 4. Data Pendapatan Negara Variabel Gambaran proyek Jumlah (triliun rupiah) BB Batubara 64,61045 Gas Gas Alam 17,24785 Hidro Hidro 39,689 Tujuan yang dipertimbangkan Maksimalkan 121.5473 3.3  Model  Optimasi  Energi  altenatif  Bahan

## Bakar Minyak
Perumusan model optimasi
perencanaan  investasi  energi  alternatif    adalah sebagai berikut:
Meminimumkan:
Dengan memperhatikan : BB + G + H + n 1 - p 1 = Biaya Investasi
91,815  +  6,948  +  1,935  +  n 1 -  p 1 =  100,698  ( milyar rupiah)
BB + G + H + n 2 - p 2 = Tenaga Kerja
121.508  + 1.529+  48.403  +  n 2 - p 2 = 171.44  ( orang)
BB + G + H + n 3 – p 3 = Kapasitas Produksi
94.9  +  0.0866  +  82.15  +  n 3 –  p 3 =  177.1366 (juta/m 3 )
BB + G + H + n 4 – p 4 = Pendapatan Negara 64.61045  +  17.24785  +  39.  689  +  n 4 –  p 4 = 121.5473 (triliun rupiah)
Dimana :
X i , P 1 , P 2 , P 3 , P 4 , n 1 , n 2 , n 3 , n 4 , , p 1 , p 2 , p 3 , p 4 , =>0
3.4 Analisa Hasil Running Program
Quantitative System 3.0
Dari  hasil  running  model  optimasi perencanaan  energi  alternative  bahan  bakar minyak  dengan  program Quantitative  System 3.0 diperoleh  besarnya  parameter  untuk variabel.  (tampilan  hasil  perhitungan  di lampiran 2)
 BB (Batubara) = 9.809274  Gas (Gas) = 0.8409028  Hidro (Hidro) = 0
 Minimal objective
= 18.69225
Bila  variabel  bernilai  nol  berarti  departemen tersebut  telah  optimal,  dan  sebaliknya    bila bernilai  lebih  dari  nol  maka  masih  bisa dioptimalkan resources rnya. Dari dua alternatif tersebut  dipilih  alternatif  dengan  prioritas berbeda  yang  menghasilkan minimal  objective lebih kecil.

## 4. Kesimpulan dan Saran Kesimpulan
Berdasarkan  model  seleksi  dan  optimasi yang  telah  dilakukan  pada  penelitian diperoleh kesimpulan sebagai berikut:
1. Perencanaan  investasi  energi  alternatif bahan  bakar  minyak  dalam  seleksi  energi alternatif  bahan  bakar  minyak,  telah diusulkan  tiga  jenis/tipe  energi  alternatif yaitu batubara, gas dan hidro.
2. Model  optimasi  energi  alternatif  bahan bakar  minyak  terdiri  dari  4  variabel keputusan,  4  fungsi  tujuan  3  alternatif prioritas dan 4 fungsi pencapaian.
3. Dari  hasil  running  model  optimasi  dengan program Quantitative  System  3.0 diperoleh besarnya parameter untuk variabel.
 BB (Batubara) = 9.809274
 Gas (Gas) = 0.8409028  Hidro (Hidro) = 0  Minimal objective = 18.69225           4 4 4 3 3 2 2 1 1 p n P p P p P p P a     
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Industrial Engineering Department University of Muhammadiyah Gresik, East Java, Indonesia

## Saran
Berdasarkan  hasil  pemodelan  dan implementasi  yang  telah  dilakukan  pada penelitian  ini  maka  dapat  ditarik  beberapa saran untuk penelitian lanjutan, antara lain:
1. Perlu    kajian  lebih  lanjut,  terutama klasifikasi tipe energi alternatif bahan bakar minyak  berdasarkan  kapasitas  produksi, biaya  investasi  yang  riil,  dan  saat  ini besarnya biaya masih merupakan asumsi.
2. Perlu  dikembangkan  untuk  energi altenatif lainnya selain batubara, gas dan hidro.
3. Penelitian
lanjutan perlu
mengakomodasi  fungsi  tujuan  seperti kondisi  sosial  politik,  keamanan  dan budaya dilokasi rencana investasi.
4. Untuk memudahkan pemecahan persoalan  khususnya  model  optimasi energi  alternatif  bahan  bakar  minyak, dapat  dibuat  suatu  program  komputer dengan  memakai  bahasa  pemrograman seperti Visual  Basic  dan  Borland Dhelphi .ng.

## 5. Daftar Pustaka
[1] D.  Andris,  D.  Fitriyani,  and  F.  Irka, “Optimasi  Ukuran  Teras  Reaktor  Cepat Berpendingin  Gas  Dengan  Uranium Alam  Sebagai  Bahan  Bakar,” J.  Fis. Unand , vol. 5, no. 1, pp. 21–27, 2016.
[2] S. Sofiyanto, T. Yulianto, and F. Faisol,
“Penerapan Metode Goal Programming
Dalam Mengoptimalkan Pendistribusian Gas LPG di SPPBE
Tlanakan,” Zeta - Math J. , vol. 6, no. 2, pp. 48–53, 2021.
[3] J. Manajemen, “MATRIK Perencanaan Produksi Dengan Metode Goal Programming Pada UKM XYZ,” vol.
XXII, no. 1, 2021.
[4] E. Damanik and P. Gultom, “Penerapan Metode Goal Programming Untuk Mengoptimalkan Produksi Teh,” vol. 1, no. 2, pp. 117–128, 2013.
[5] F. Rizki, M. I. Herdiansyah, and D. Antoni, “Model Optimasi Biaya
Produksi Pada Jaringan Rantai Pasok Karet Rakyat Menggunakan
Pemrograman Linier,” J. Media Inform.
Budidarma , vol. 5, no. 2, p. 447, 2021.
[6] Y. Kusumawardhani, M. Syamsun, and A. Sukmawati, “Model Optimasi dan
Manajemen Risiko pada Saluran Distribusi Rantai Pasok Sayuran Dataran Tinggi Wilayah Sumatera,”
Manaj. IKM J. Manaj. Pengemb. Ind. Kecil Menengah , vol. 10, no. 1, pp. 34– 44, 2015.
[7] D. Sutrisno, A. Sahari, and D.
Lusiyanti, “Aplikasi Metode Goal
Programming Pada Perencanaan Produksi Klappertaart Pada Usaha
Kecil Menengah (Ukm) Najmah Klappertaart,” J. Ilm. Mat. Dan Terap. , vol. 14, no. 1, pp. 25–38, 2017.
[8] R. Aurachman and A. Y. Ridwan, “Perancangan Model Optimasi Alokasi Total Antrean Pada Sistem Antrean,”
vol. 3, no. April, pp. 25–30, 2016. [9] M. Marsetiani, “Model Optimasi Penentuan Kombinasi Produk Menggunakan Metode Linear Programming pada Perusahaan Bidang
Fashion,” The Winners , vol. 15, no. 1, p. 1, 2014.
[10] A. A. Marine, “Optimasi Perencanaan Produksi Dengan Metode Goal Programming Di Ikm 3G Bareng – Jombang,” 2017.
[11] R. Amalia, “Penerapan Metode Goal Programming Untuk Optimasi Biaya Produksi Pada Produk Air Mineral Aqua Di Bangkalan,” vol. 2, no. 2, 2016.
[12] U. Tarigan, M. T. Sembiring, and F. Tampubolon, “Optimasi Perencanaan Produksi Dengan Membandingkan Metode Goal Programming Dan Metode Fuzzy Goal Programming,” J.
Sist. Tek. Ind. , vol. 18, no. 2, pp. 56–60, 2018.
[13] M. Sualang, N. Nainggolan, and J. Kekenusa, “Optimasi Produksi Air Bersih Pelanggan PT. Air Manado Menggunakan Metode Goal Programming,” d’CARTESIAN , vol. 7, no. 1, p. 29, 2018.
[14] Novitasari, S. Abusini, and E. W. H., “Pendekatan Metode Goal
155
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Industrial Engineering Department University of Muhammadiyah Gresik, East Java, Indonesia
Programming Dalam Optimasi Perencanaan Produksi (Studi Kasus Ud. Imaduddin),” Pendekatan Metod. Goal Program. Dalam Optimasi Perenc. Produksi (Studi Kasus Ud. Imaduddin) , 2017.
[15] P. C. Paath and J. Tjakra, “Analisis
Pengendalian Bahan Proyek
Pembangunan dengan Metode Goal
Programming Prioritas (Studi Kasus: Proyek Pembangunan Gedung Sekolah Eben Haezar),” J. Sipil Statik Vol.3 No.5 , vol. 3, no. 5, pp. 351–360, 2015.
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Industrial Engineering Department University of Muhammadiyah Gresik, East Java, Indonesia

## (Halaman ini sengaja dikosongkan)