Priambodo, B. N., & Siswanto, S. (2024). Penetapan Strategi Ekonomis Biaya Termal Biomassa Sebagai  Bahan  Bakar  Alternatif  di  Industri  Semen. Syntax  Literate . (9)1.
http://dx.doi.org/10.36418/syntax-literate.v9i1
E-ISSN: 2548-1398 Published by: Ridwan Institute
Syntax  Literate:  Jurnal  Ilmiah  Indonesia  p–ISSN:  2541-0849  e- ISSN: 2548-1398 Vol. 9, No. 1, Januari 2024

## PENETAPAN  STRATEGI  EKONOMIS  BIAYA  TERMAL  BIOMASSA SEBAGAI BAHAN BAKAR ALTERNATIF DI INDUSTRI SEMEN

## Bangkit Nadyo Priambodo*, Nurhadi Siswanto
Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Indonesia Email: bangkitnadyo@gmail.com*

## Abstrak
Memodelkan  thermal  mixed  biomassa  melalui  linear  programming  dengan mempertimbangkan ketidakpastian kualitas biomassa membantu pengambilan keputusan dalam aspek ekonomis untuk mendapatkan biaya bahan bakar yang terbaik. Metode melalui simulasi montecarlo dengan faktor ketidakpastian kualitas biomassa untuk mendapatkan batasan kualitas mixed biomassa. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan total biaya bahan  bakar  yang  optimal  dengan  penggunaan  ketidakpastian  kualitas  biomassa  sebagai bahan  bakar  alternatif  untuk  dengan  menggunakan  linear  programming.  Model  tersebut digunakan  pada  simulasi  montecarlo  untuk  mencari  batasan  kualitas  biomassa  sebagai mixed biomassa. Hasil optimasi linear programming didapatkan indeks biaya bahan bakar pada  STEC  780  kcal/kg  clinker  sebesar  203,645  Rp./ton  clinker  dengan  potensi penghematan  dibandingkan  STEC  824  kcal/kg  clinker  pada  musim  hujan  sebesar  5.5%. Pada  musim  panen  yang  dibandingkan  dengan  STEC  785  kcal/kg  clinker  memberikan potensi penghematan sebesar 1,7%. Hasil simulasi montecarlo didapatkan 39 skenario pada kondisi musim hujan dengan 3 batasan kualitas Total Moisture (TM) sekam dan cocopeat yang masih memberikan dampak penurunan indeks biaya bahan bakar 0,68%, peningkatan TSR (Thermal Subtitution Rate) sebesar 34% dan penurunan emisi CO2 sebesar 1,1%. Pada musim panen didapatkan 26 skenario dengan 2 batasan kualitas TM biomassa yang masih memberikan dampak penurunan indeks biaya bahan bakar sebesar 1,22%, peningkatan TSR sebesar  42%  dan  penurunan  emisi  CO2  sebesar  1,95%.  Implikasi  kepada  perusahaan dengan  menurunkan  STEC  ke  780  kcal/kg  clinker  dan  menerapkan  zonasi  kualitas penyimpanan biomassa untuk menerapkan strategi thermal mixed biomassa.
Kata kunci : Termal, Linear Programming, Montecarlo, Thermal Mixed, Thermal Subtitution Rate, Total Moisture, Emisi CO2

## Abstract
Modeling  thermal  mixed  biomass  through  linear  programming  by  considering  biomass quality uncertainty helps decision making in the economic aspect to get the best fuel cost. Method through montecarlo simulation with biomass quality uncertainty factor to get mixed biomass quality limit. This study aims to obtain the optimal total fuel cost by using biomass quality uncertainty as an alternative fuel using linear programming. The model is used in montecarlo simulation to find the limit of biomass quality as mixed biomass. The results of linear programming optimization obtained a fuel cost index at STEC 780 kcal/kg clinker of 203,645 Rp./ton clinker with potential savings compared to STEC 824 kcal/kg clinker in the rainy season of 5.5%. In the harvest season compared to STEC 785 kcal/kg clinker provides potential savings of 1.7%. Montecarlo simulation results obtained 39 scenarios in the rainy season conditions with 3 limits on the quality of Total Moisture (TM) chaff and
cocopeat which still have an impact on reducing the fuel cost index by 0.68%, increasing TSR  (Thermal  Subtitution  Rate)  by  34%  and  reducing  CO2  emissions  by  1.1%.  In  the harvest season, 26 scenarios were obtained with 2 TM biomass quality limits that still had an impact on reducing the fuel cost index by 1.22%, increasing TSR by 42% and reducing CO2 emissions by 1.95%. Implications for the company by lowering STEC to 780 kcal/kg clinker and implementing biomass storage quality zoning to implement a thermal mixed biomass strategy.
Keyword: Thermal, Linear Programming, Montecarlo, Mixed Alternative Fuel, Total Moisture, CO2 Emission

## Pendahuluan
Manufaktur industri semen menyumbang sekitar 12 - 15% dari total penggunaan energi industri dan bertanggung jawab terhadap emisi global sekitar 7% CO2 (Ali et al, 2011).  Persentase  ini  meningkat  seiring  permintaan  semen  yang  meningkat  jauh  lebih cepat daripada pengurangan yang dicapai melalui proses inovasi. Sekitar 40% emisi CO2 disebabkan oleh pembakaran bahan bakar fosil yang digunakan dalam proses manufaktur semen,  50%  adalah  dibuat  ketika  batu  kapur  dipanaskan  dan  didekarbonisasi  untuk menghasilkan terak sedangkan listrik dan transportasi masing-masing menyumbang 5% (Summerbell et al., 2016)
Dengan  penggunaan  bahan  bakar  batubara  &  minyak  bumi  yang  saat  ini mengalami  kenaikan  harga  yang  sangat  signifikan  berdampak  pada  beban  biaya operasional  Perusahaan  sehingga  diperlukan  langkah  strategis  peningkatan  pemakaian bahan bakar alternatif untuk mensubtitusi bahan bakar Batubara (Liun & Sunardi, 2014). Hal tersebut mendukung komitmen pemerintah dalam mencapai target penurunan emisi maupun net zero emission yang ditargetkan akan tercapai pada Tahun 2060.
Isu  mengenai  Green  House  Gasses  (GHG)  dan  emisi  karbon  (CO2)  sebagai komitmen  antar  negara  melalui  Paris  Aggreement  on  Climate  Change  (2015)  turut menyertai perubahan tren industri semen ke arah penggunaan teknologi dan bahan-bahan ramah  lingkungan  (Latuconsina,  2023).  Pada  RJPP  (Rencana  Jangka  Panjang Perusahaan) salah satu perusahaan di industri semen menampilkan beberapa potensi dan peluang  peningkatan  operassional  berbasis  Eco-Friendly  &  Emission  Cutting  pada gambar 1 dan gambar 2.
Gambar 1. Rumah Strategis Perusahaan di Industri Semen
Gambar 2 . Solusi Operasional berbasis Eco-Friendly & Emission Cutting
Penggunaan bahan bakar biomassa dianggap karbon netral, oleh karena itu secara signifikan dapat mengurangi emisi bahan bakar (Gao et al., 2015). Biomassa adalah istilah umum yang menggambarkan material dari tumbuhan dan hewan seperti kayu, tanaman, rumput laut, material sisa pertanian dan proses kehutanan, industri organik, manusia dan kotoran hewan (Saidur et al., 2011). Dengan suhu proses yang tinggi di kiln semen sangat cocok untuk pembakaran biomas maupun sampah (Ali et al., 2011)
Namun kualitas biomassa bervariasi dan densitas curah yang rendah serta nilai kalor  yang  relatif  lebih  rendah  dari  bahan  bakar  batubara,  bahan  bakar  biomassa dibutuhkan dalam volume yang signifikan lebih banyak sehingga berdampak pada jumlah pergerakan truk yang jauh lebih besar (Allen et al, 1998). Selanjutnya, biomassa biasanya tersebar  luas  secara  geografis,  karena  biasanya  dipasok  oleh  perusahaan  kecil  atau menengah peternakan (Roni et al., 2014). Selain itu biomassa dari hasil pertanian seperti sekam padi, bonggol jagung, cocopeat, bagas tebu, akan melimpah pada musim panen. Akibatnya,  biaya  dan  kompleksitas  logistik  operasi  adalah  hambatan  signifikan  yang membatasi peningkatan penggunaan biomassa.
Material  biomassa  yang  digunakan  oleh  Perusahaan  di  industri  semen  adalah sekam  padi  dan  cocopeat  (Hasibuan,  2022).  Pemakaian  biomassa  sekam  padi  dan cocopeat  berperan  penting  sebagai  bahan  bakar  alternatif  yang  berpotensi  untuk mensubtitusi  batubara.  Dengan  kenaikan  harga  batubara  yang  cukup  signifikan  serta dalam  rangka  program  penurunan  emisi  maka  penggunaan  energi  alternatif  menjadi langkah strategis yang utama agar keberlanjutan Perusahaan tetap berlangsung di tengah krisis energi global.
Inisiatif strategis tersebut salah satunya meningkatkan Thermal Subtitution Rate (TSR) dengan peningkatan volume pemakaian bahan bakar alternatif, khususnya material biomassa  sekam  padi  dan  cocopeat  (Sharma  et  al.,  2023).  Biomassa  saat  ini  yang memberikan  kontribusi  terbesar  dalam  pencapaian  TSR  sehingga  perlu  adanya pengelolaan  supply  chain  biomassa  untuk  menjamin  ketersediaan  pasokan  biomass  ke Pabrik.
Beban  biaya  bahan  bakar  produksi  juga  mengalami  kenaikan  seiring  dengan kenaikan  harga  batubara  domestik.  Dengan  tidak  ada  kenaikan  harga  biomassa  sangat membantu menekan pengeluaran anggaran dengan kenaikannya harga batubara. Akibat kenaikan  harga  batubara  global  mendorong  banyak  perusahaan  yang  berinovasi  untuk menggunakan bahan bakar alternatif sebesar mungkin untuk menekan konsumsi batubara. Kondisi  tersebut  akan  mengancam  penurunan  supply  biomassa  ke  perusahaan  industri semen karena kurang kompetitifnya harga dari pengadaan sehingga tidak cukup menarik supplier untuk memasok biomassa sekam padi maupun cocopeat.
Namun alternatif solusi menaikkan harga perolehan biomassa perlu pendekatan terhadap  beberapa  parameter  yang  mempengaruhi  nilai  ekonomis  untuk  mensubtitusi biaya  termal  batubara.  Oleh  sebab  itu  diperlukan  reviu  ekonomis  biomassa  secara kualitatif  dan  kuantitatif  sehingga  didapatkan  batasan  biaya  ekonomis  yang  ekivalen dengan  biaya  batubara.  Batasan  parameter  kualitas  biomassa  tersebut  akan  ditetapkan pada dokumen Service Level Agreement (SLA) sebagai acuan pertimbangan beberapa pihak untuk proses penerimaan biomassa. Setelah mendapatkan batasan biaya termal dari biomassa tersebut dapat menjadi referensi untuk menentukan skema pengadaan biomassa terhadap biaya termal bahan bakar produksi terak (Sari et al., 2023).
Dari  latar  belakang  masalah  yang  telah  diuraikan,  maka  permasalahan  dapat dirumuskan  sebagai  berikut:  1)  Bagaimana  menentukan  batasan  parameter  yang mempengaruhi biaya bahan bakar produksi terak dalam pemakaian biomassa (sekam padi dan cocopeat) sebagai bahan bakar alternatif yang digunakan oleh perusahaan industri semen  –  Pabrik  Tuban?  2)  Bagaimana  permasalahan  ketidakpastian  kualitas  biomassa dengan pada industri semen sebagai bahan bakar alternatif untuk meminimalkan biaya bahan bakar produksi terak? 3) Bagaimana menentukan skenario ketidakpastian kualitas biomassa terhadap biaya bahan bakar produksi terak, TSR (Thermal Subtitution Rate) dan emisi CO2?
Tujuan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: 1) Mengidentifikasi variabel dan parameter (termasuk parameter untuk kategori ketidakpastian) yang mempengaruhi biaya bahan bakar produksi terak. 2) Mengetahui permasalahan ketidakpastian kualitas biomassa  sebagai  bahan  bakar  alternatif  di  industri  semen  untuk  meminimalkan  biaya bahan  bakar  produksi  terak.  3)  Menganalisis  beberapa  skenario  untuk  mendapatkan batasan  ketidakpastian  kualitas  biomassa  dengan  thermal  mixed  biomassa  yang  masih memberikan  dampak  penurunan  biaya  bahan  bakar  produksi  terak,  TSR  (Thermal Subtitution Rate) dan penurunan emisi CO2.
Manfaat yang diharapkan pada penelitian ini adalah sebagai berikut: 1) Membantu perusahaan  industri  semen  –  Pabrik  Tuban,  khususnya  bagi  pengambil  keputusan, memiliki  referensi  variabel  dan  parameter  (termasuk  kateogori  ketidakpastian)  yang mempengaruhi biaya termal pemakaian bahan bakar agar memenuhi SLA. 2) Membantu perusahaan  industri  semen  –  Pabrik  Tuban,  khususnya  pengambil  keputusan  memiliki gambaran mengenai permasalahan ketidakpastian kualitas biomassa sebagai bahan bakar alternatif  untuk  meminimalkan  biaya  termal  pemakaian  bahan  bakar  dengan mempertimbangkan  ketidakpastian  pasokan  biomassa.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk
mendapatkan total biaya bahan bakar yang optimal dengan penggunaan ketidakpastian kualitas  biomassa  sebagai  bahan  bakar  alternatif  untuk  dengan  menggunakan  linear programming.

## Metode Penelitian
Desain  penelitian  ini  adalah  penelitian  deskriptif,  yang  mana  digunakan  untuk mendiskripsikan secara sistematis dan akurat suatu situasi tertentu yang bersifat factual (Ramdhan,  2021).  Dipilihnya  penelitian  deskriptif  supaya  temuan  yang  ada  dapat diperinci secara lebih luas. Selain itu juga karena variabel yang ada akan diuraikan atas faktor – faktornya.
Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah  studi  kasus,  yang  mana  merupakan bagian dari metode kualitatif yang hendak mendalami suatu kasus tertentu secara lebih mendalam dengan melibatkan pengumpulan berbagai macam sumber informasi. Tahap ini berisi identifikasi masalah yang terjadi pada Perusahaan (Rosmalasari et al., 2020). Mengidentifikasi dilakukan dengan pengamatan langsung dan wawancara dengan pihak internal perusahaan.
Pada tahap ini akan dilakukan studi literatur dan lapangan. Untuk studi literatur dilakukan  pencarian  literatur  baik  melalui  buku,  jurnal  maupun  tugas  yang  telah dikerjakan  mengenai  stochastic  techno  economic,  simulasi  monte  carlo,  dan  linear programming.

## Hasil dan Pembahasan Analisis Termal
Pada tahapan ini dilakukan analisis termal dari hasil simulasi linear programming maupun metode monte carlo untuk mendapatkan profil total termal bahan bakar, termal batubara  dan  termal  biomassa.  Dalam  kinerja  di  cement  manufacture,  subtitusi  termal batubara dengan termal bahan bakar alternatif disebut TSR (Thermal Substitution Rate). Hasil analisis termal tersebut digunakan untuk menghitung dampak CO2 yang dihasilkan sehingga dapat dianalisis dampak CO2 terhadap penurunan STEC.
Konversi termal bahan bakar batubara maupun biomassa yang dibutuhkan untuk memproduksi  clinker  ke  CO2  yang  dihasilkan  mengacu  pada  IPCC  (The Intergorvenmental Panel on Climate Change) Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories  (http://www.ipcc-nggip.iges.or.jp).  Berdasarkan  IPCC,  nilai  faktor  emisi CO2 untuk batubara sebesar 96 kg CO2/Giga Joule, untuk agricultural biomass (sekam & cocopeat) sebesar 110 kg CO2/Giga Joule. Pada penelitian ini factor jumlah clinker yang dibutuhkan untuk produksi semen sebesar 67%.

## Analisis Termal dan Emisi CO2 berdasarkan STEC
Berdasarkan  hasil  optimasi  linear  programming  dengan  batasan  STEC. Didapatkan indeks biaya bahan bakar akan menurun 1% jika dapat menurunkan STEC sebesar  8  kcal/kg  clinker.  Dengan  menurunkan  STEC  yang  mempengaruhi  kebutuhan total termal menurun maka dengan termal biomassa yang sama akan menaikkan TSR.
Selain  itu  indeks  emisi  CO2  per  ton  cement  equivalent  akan  menurun  sebesar  0,6  kg CO2/ton cement equivalent setiap 1 kcal/kg clinker.

## Analisis Termal dan Emisi CO2 pada Musim Hujan
Analisis termal dan emisi CO2 untuk musim hujan pada Tabel 4.23 berdasarkan hasil simulasi montecarlo pada musim hujan dengan kondisi STEC 780 kcal/kg clinker. Hasil indeks biaya untuk skenario 27 yaitu dengan kondisi TM cocopeat maksimal 35% dan TM sekam maksimal 32,5% masih memberikan potensi penghematan indeks biaya bahan bakar sebesar 53 Rp. /ton clinker dengan probabilitas 45,15%.
Pada  skenario  33  dengan  kondisi  TM  cocopeat  maksimal  45%  dan  TM  sekam maksimal 27,5% masih memberikan potensi penghematan 206 Rp. /ton clinker dengan probabilitas 12,90%. Pada skenario 46 dengan kondisi TM cocopeat maksimal 65% dan TM sekam maksimal 22,5% masih memberikan potensi penghematan sebesar 133 Rp /ton clinker  dengan  probabilitas  sebesar  24,42%.  Batasan  ketiga  skenario  tersebut  juga memberikan  potensi  kenaikan  TSR  dibandingkan  baseline  yang  berdampak  pada penurunan indeks emisi CO2 per ton cement equivalent.

## Analisis Termal dan Emisi CO2 pada Musim Panen
Berdasarkan hasil simulasi montecarlo pada musim hujan dengan kondisi STEC 780  kcal/kg  clinker.  Hasil  indeks  biaya  untuk  skenario  25  yaitu  dengan  kondisi  TM cocopeat  maksimal  35%  dan  TM  sekam  maksimal  22,5%  masih  memberikan  potensi penghematan indeks biaya bahan bakar sebesar 118 Rp /ton clinker dengan probabilitas 38,62%. Pada skenario 31 dengan kondisi TM cocopeat maksimal 45% dan TM sekam maksimal 17,5% masih memberikan potensi penghematan 416 Rp /ton clinker dengan probabilitas 10,62%.
Pada  skenario  45  dengan  kondisi  TM  cocopeat  maksimal  65%  dan  TM  sekam maksimal  17,5%  masih  memberikan  potensi  penghematan  sebesar  71  Rp  /ton  clinker dengan probabilitas sebesar 20,82%. Batasan ketiga skenario tersebut juga memberikan potensi  kenaikan  TSR  dibandingkan  baseline  yang  berdampak  pada  penurunan  indeks emisi CO2 per ton cement equivalent.
Pada kondisi realisasi di Perusahaan saat ini setiap jenis bahan bakar alternatif diberikan batasan spesifikasi kualitas khususnya nilai kalori dan TM. Best practice nya batasan nilai kalori > 2000 kcal/kg sebagai bahan bakar alternatif (Mangallo & Hasan, 2012). Hal tersebut berdampak pada material biomassa cocopeat yang tidak digunakan atau  tidak  diterima  karena  TM  cocopeat  melebihi  dari  35%.  Pada  penelitian  ini mempertimbangkan  skenario  pencampuran  biomassa  sekam  dan  cocopeat  dengan skenario batasan TM dari kedua jenis biomassa tersebut.
Dari  optimasi  linear  programming  didapatkan  indeks  biaya  bahan  bakar  pada STEC 780 kcal/kg clinker sebesar 203.645 Rp /ton clinker dengan potensi penghematan indeks biaya bahan bakar terhadap STEC dari 824 kcal/kg clinker sebesar 5,55% setara 11.750 Rp /ton clinker. Potensi penghematan indeks biaya bahan bakar terhadap STEC 785 kcal/kg clinker sebesar 1,7% setara 1.335 Rp /ton clinker (Priambodo, 2023).
Sedangkan  kombinasi  linear  programming  dengan  simulasi  montecarlo berdasarkan  probabilitas  kualitas  TM  biomassasekam  dan  cocopeat  didapatkan peningkatan  TSR  pada  musim  hujan  34%  dan  pada  musim  panen  42%  dengan  masih memberikan potensial penghematan biaya bahan bakar pada musim hujan sebesar 0,68% dan pada musim panen sebesar 1,2%. Untuk penurunan emisi CO2 pada musim hujan sebesar 1,11% dan pada musim panen sebesar 1,95%.
Hasil  simulasi  indeks  pemakaian  batubara  dan  indeks  biaya  bahan  bakar  pada musim hujan dengan STEC 780 kcal/kg clinker dibandingkan STEC 824 kcal/kg clinker didapatkan 39 skenario dengan probabilitas 82,47%. Dari 39 skenario tersebut memiliki 3 profil batasan TM (Total Moisture) sekam dan cocopeat sebagai berikut
a.  Skenario  46  dengan  kondisi  jika  TM  cocopeat  maksimal  65%  maka  TM  sekam maksimal 22,5% dengan probabilitas sebesar 24,42%.
b.  Skenario  33  dengan  kondisi  jika  TM  cocopeat  maksimal  45%  maka  TM  sekam maksimal 27,5% dengan probabilitas sebesar 12,9%.
c.  Skenario  27  dengan  kondisi  jika  TM  cocopeat  maksimal  35%  maka  TM  sekam maksimal 32,5% dengan probabilitas sebesar 45,15%.
Hasil  simulasi  indeks  pemakaian  batubara  dan  indeks  biaya  bahan  bakar  pada musim panen dengan STEC 780 kcal/kg clinker dibandingkan STEC 785 kcal/kg clinker didapatkan  26  skenario  dengan  probabilitas  82,47%.  26  skenario  tersebut  memiliki  2 profil batasan TM (Total Moisture) sekam dan cocopeat sebagai berikut
a.  Skenario  45  dengan  kondisi  jika  TM  cocopeat  maksimal  65%  maka  TM  sekam maksimal 17,5% dengan probabilitas sebesar 31,08%.
b.  Skenario  25  dengan  kondisi  jika  TM  cocopeat  maksimal  35%  maka  TM  sekam maksimal 22,5% dengan probabilitas sebesar 38,62%.
Berdasarkan  hasil  simulasi  tersebut  pada  musim  panen  dan  musim  hujan diperlukan  zonasi  penyimpanan  biomassa  untuk  implementasi  strategi  thermal  mixed biomassa  yang  berbeda  dengan  kondisi  sebelumnya  tanpa  manajemen  zonasi  kualitas biomassa di storage biomassa. Dari 3 batasan kualitas biomassa (sekam dan cocopeat) pada musim hujan serta 2 batasan kualitas biomassa (sekam dan cocopeat) pada musim panen  dapat  dijadikan  2  zonasi  kualitas  penyimpanan  sekam  dan  2  zonasi  kualitas penyimpanan  cocopeat  seperti  pada  gambar  4.21  (Apriliani,  2021).  Untuk  2  zonasi kualitas penyimpanan sekam pada batasan TM zona 1 ≤ 22,5% dan TM 22,5% < TM zona 2 ≤ 32,5%. Sedangkan zonasi kualitas penyimpanan cocopeat dibagi menjadi 2 zona yaitu TM zona 1 ≤ 35% dan 35% < TM zona 2 ≤ 65%.

## Gambar 3. Usulan Zonasi Kualitas Penyimpanan Biomassa
Dengan  menggunakan  simulasi  monte  carlo  didapatkan  SLA  (Service  Level Agreement) baru yang sebelumnya ada batasan kualitas penerimaan pada sekam dari TM maksimal 20% menjadi maksimal 22,5% pada musim panen dan maksimal 32,5% pada musim hujan. Sedangkan batasan kualitas penerimaan pada biomassa cocopeat dari TM maksimal 35% menjadi 65% pada musim hujan dan musim panen.
Dengan  SLA  baru  tersebut  dapat  meningkatkan  probabilitas  pasokan  biomassa dari 38,6% menjadi 69,7% pada musim panen. Sedangkan pada musim hujan probabilitas pasokan biomassa dari 40,46% menjadi 82,47%.
Berdasarkan implikasi praktis bagi perusahaan maka diperlukan kerangka kerja perencanaan,  pengawasan  dan  pengendalian  yang  melibatkan  beberapa  unit  kerja  agar penghematan  biaya  bahan  bakar  dapat  tercapai.  Usulan  kerangka  kerja  perencanaan, pengawasan dan pengendalian penghematan biaya bahan bakar ditampilkan pada Gambar 4.

## Gambar 4. Usulan Kerangka Kerja Perencanaan, Pengawasan dan Pengendalian Biaya Bahan Bakar
Pada  tahap  input  perencanaan  dilakukan  pengumpulan  data  terkait  parameter input. Data tersebut diperoleh dari beberapa unit kerja yang terkait. Pada Unit Pengadaan memberikan  data  terkait  kemampuan  pasokan  batubara  dan  biomassa  yang  meliputi volume dan harga. Pada model ini diasumsikan pasokan biomassa dibatasi oleh maksimal kapasitas storage dan kapasitas feeder biomassa walaupun hasil dari penelitian ini volume pasokan biomassa masih belum memenuhi batasan maksimal tersebut.
Pada  Unit  Pengendalian  dan  Jaminan  Kualitas  menyediakan  hasil  uji  analisa kualitas batubara dan biomassa. Data tersebut dibutuhkan untuk menentukan volume dan kualitas mixed biomassa dan batubara. Pada unit perencanaan produksi menyediakan data rencana  volume  produksi  terak  dalam  setahun.  Perencanaan  produksi  tersebut  sudah direncanakan secara bulanan termasuk rencana overhaul / planned maintenance.
Pada  Unit  Inbond  Inventory  menyediakan  alokasi  tempat  untuk  zonasi penyimpanan biomassa berdasarkan kualitas. Penentuan zonasi tersebut diimplementasikan  setelah  mendapatkan  feedback  rencana  skenario  batasan  kualitas setiap  biomassa  untuk  mixed  alternative  fuel.  Pada  unit  perencanaan  keuangan memberikan input batasan anggaran yang diperbolehkan untuk melangsungkan kegiatan operasional Perusahaan. Unit Perencanaan Keuangan juga berperan memastikan realisasi penghematan biaya bahan bakar tersebut.
Pada  Unit  Waste  Management  berperan  dalam  melakukan  optimasi  sekaligus menentukan skenario mixed alternative fuel untuk mendapatkan biaya bahan bakar yang optimal.  Hasil  dari  unit  waste  management  memberikan  rekomendasi  batasan  kualitas biomassa yang diterima oleh pengadaan berdasarkan skenario mixed alternative fuel Serta potensi penghematan biaya bahan bakar.
Pada Unit Alat Angkut Berat (AAB) berperan memasukan rasio mixed alternative fuel ke dalam hopper feeder yang didapatkan rekomendasi dari unit waste management. Selain  itu  mengawasi  kesesuaian  rasio  volume  biomassa  yang  dimasukkan  ke  hopper
feeder untuk mendapatkan rate biomassa per jam nya. Pada tahapan evaluasi dan laporan dilakukan kolaborasi oleh unit evaluasi proses dan unit waste management. Unit evaluasi proses berperan mengevaluasi dampak secara proses khususnya energi termal dan emisi CO2.  Unit  Evaluasi  Proses  berkolaborasi  dengan  unit  waste  management  untuk memberikan  laporan  rekomendasi  atas  hasil  implementasi  optimasi  kepada  unit  kerja terkait.  Hasil  laporan  tersebut  menjadi  dasar  update  parameter  oleh  unit  kerja  terkait sebagai input perencanaan.

## Kesimpulan
Permodelan  untuk  menyelesaikan  permasalahan  bahan  bakar  alternatif  yang mempengaruhi  biaya  bahan  bakar  dengan  variabel  kuantitas  pemakaian  biomassa  dan kuantitas  pemakaian  batubara.  Parameter  yang  mempengaruhi  adalah  STEC,  clinker production,  kapasitas  feeder  biomassa,  harga  batubara,  harga  biomassa,  nilai  termal batubara,  dan  nilai  termal  biomassa  yang  dipengaruhi  oleh  kualitas  total  moisture biomassa.
Berdasarkan optimasi dari model Linear Programming sebagai berikut; a) Dengan menurunkan  STEC  (Spesific  Thermal  Energy  Consumption)  dapat  menurunkan  biaya bahan  bakar.  Hasil  linear  programming  didapatkan  indeks  biaya  bahan  bakar  yang optimal  pada  Batasan  STEC  780  kcal/kg  clinker.  b)  Pada  STEC  780  kcal/kg  clinker didapatkan  indeks  biaya  bahan  bakar  sebesar  203.645  Rp./ton  clinker  dengan  indeks pemakaian  batubara  sebesar  0,1995  ton/ton  clinker.  c)  Potensi  penghematan  kondisi STEC 785 kcal/kg clinker terhadap STEC 780 kcal/kg clinker dengan penurunan indeks biaya bahan bakar sebesar 1.335 Rp./ton clinker, penurunan indeks pemakaian batubara sebesar  0,0013  ton/ton  clinker,  penurunan  emisi  CO2  sebesar  3  kg  CO2/ton  cement equivalent.
Berdasarkan  Monte  Carlo  dengan  mempertimbangkan  ketidakpastian  kualitas biomassa sekam dan cocopeat dengan 49 skenario pada musim hujan dan musim panen yang  dibandingkan  pada  baseline  biaya  bahan  bakar  sebagai  berikut,  Hasil  simulasi indeks  pemakaian  batubara  dan  indeks  biaya  bahan  bakar  pada  musim  hujan  dengan STEC  780  kcal/kg  clinker  dibandingkan  STEC  824  kcal/kg  clinker  didapatkan  39 skenario dengan probabilitas 82,47%.

## BIBLIOGRAFI
Ali, M. B., Saidur, R., & Hossain, M. S. (2011). A review on emission analysis in cement industries. Renewable and Sustainable Energy Reviews , 15 (5), 2252–2261. Apriliani, R. P. (2021). Pengaruh konsentrasi nutrisi AB mix dan POC cangkang telur ayam  broiler  serta  jenis  media  tanam  terhadap  produksi  sawi  caisim  (Brassica juncea  L.  Czern.  Var.  Tosakan)  hidroponik .  Universitas  Islam  Negeri  Maulana Malik Ibrahim.
Gao, T., Shen, L., Shen, M., Chen, F., Liu, L., & Gao, L. (2015). Analysis on differences of carbon dioxide emission from cement production and their major determinants.
Journal of Cleaner Production , 103 , 160–170. Hasibuan, S. A. F. (2022). Pengaruh Pengolahan Tanah dan Pemberian Mulsa Organik Terhadap  Kesuburan  Tanah  dan  Hasil  Produksi  Tanaman  Jagung  Manis  (Zea mays saccaharata Sturt L.) . Universitas Medan Area.
Latuconsina,  H.  (2023).  Improving  Student  Knowledge  and  Understanding  of  the Greenhouse Gases Effects and Global Climate Change and Their Adaptation and Mitigation Efforts. Agrikan Jurnal Agribisnis Perikanan , 16 (1), 275–285.
Liun,  E.,  &  Sunardi,  S.  (2014).  Perbandingan  Harga  Energi  dari  Sumber  Energi  Baru Terbarukan dan Fosil. Jurnal Pengembangan Energi Nuklir , 16 (2), 119–130.
Mangallo, D., & Hasan, D. (2012). Studi Kemungkinan Pemakaian Sekam dan Jerami Padi  sebagai  Bahan  Bakar  Briket  untuk  Ketel  Uap  di  RSUP  dr.  Wahidin Sudirohusodo Makassar . SINERGI. Priambodo, B. N. (2023). Penetapan Strategi Ekonomis Biaya Termal Biomassa Sebagai Bahan Bakar Alternatif Di Industri Semen . Institut Teknologi Sepuluh Nopember. Ramdhan, M. (2021). Metode penelitian . Cipta Media Nusantara. Roni, M. S., Eksioglu, S. D., Searcy, E., & Jacobson, J. J. (2014). Estimating the variable cost for high-volume and long-haul transportation of densified biomass and biofuel. Transportation Research Part D: Transport and Environment , 29 , 40–55.
Rosmalasari, T. D., Lestari, M. A., Dewantoro, F., & Russel, E. (2020). Pengembangan E-Marketing  Sebagai  Sistem  Informasi  Layanan  Pelanggan  Pada  Mega  Florist Bandar  Lampung. Journal  of  Social  Sciences  and  Technology  for  Community Service (JSSTCS) , 1 (1), 27–32.
Saidur, R., Abdelaziz, E. A., Demirbas, A., Hossain, M. S., & Mekhilef, S. (2011). A review  on  biomass  as  a  fuel  for  boilers. Renewable  and  Sustainable  Energy Reviews , 15 (5), 2262–2289.
Sari, E. P., Hasugian, H., & Harahap, M. I. (2023). Implikasi Kebijakan Ekspor Kelapa Sawit  Terhadap  Perekonomian  Indonesia  dalam  Perspektif  Ekonomi  Islam. Brilliant: Journal of Islamic Economics and Finance , 1 (2), 212–237.
Sharma,  P.,  Sheth,  P.  N.,  &  Mohapatra,  B.  N.  (2023).  Co-processing  of  petcoke  and producer gas obtained from RDF gasification in a white cement plant: A techno- economic analysis. Energy , 265 , 126248.
Summerbell, D. L., Barlow, C. Y., & Cullen, J. M. (2016). Potential reduction of carbon emissions by performance improvement: A cement industry case study. Journal of Cleaner Production , 135 , 1327–1339.
Copyright holder: Bangkit Nadyo Priambodo, Nurhadi Siswanto (2023)
First publication right: Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: