## PERANCANGAN MODEL REDUKSI EMISI GAS RUMAH KACA DARI INDUSTRI BIODISEL KELAPA SAWIT

## DESIGNING MODEL OF GREENHOUSE GAS EMISSION REDUCTION FROM PALM OIL BODIESEL INDUSTRY
Hermawan Prasetya 1)* , Yandra Arkeman 2) , Erliza Hambali 3) , M. Ikhwanuddin Mawardi 4) , Rizaldi Boer 5)
1) Pusat Pengkajian Kebijakan Difusi Teknologi, BPPT Gedung Manajemen Lt. 2, Kawasan Puspitek, Serpong, Banten, Indonesia E-mail: hermawanprasetya@gmail.com
2) Departemen Teknologi Industri Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian, Institut Pertanian Bogor, Indonesia
3) Surfactant and Bioenergy Research Center (SBRC), IPB, Indonesia
4) Pusat Pengkajian dan Penerapan Teknologi Lingkungan, BPPT, Indonesia
5) Centre for Climate Risk and Opportunity Management in Southeast Asia Pasific ( CCROM - SEAP), IPB, Indonesia
Makalah: Diterima 2 Maret 2015; Diperbaiki 21 Agustus 2015; Disetujui 1 September 2015

## ABSTRACT
Life cycle assessment (LCA) has been gaining popularity to measure environmental impacts including greenhouse  gas emission. LCA employes  system and comprehensive approach with static nature for a certaintime limit. This research aimed  to design a model greenhouse gas reduction from palm oil biodiesel industry which can simulate greenhouse gas emission until 2020 underapplication with some emission reducing technologies. Dynamic system method which deals with system approach and dynamic over time was employed to improving it. By employing the System Dynamic Life Cycle Model (SDLCM), greenhouse gas emission was simulated until 2020. Pattern of calculation greenhouse gas emission from SDLCM was non-linear pattern over 1990-2020. Also, SDLCM may be employed in calculation of emission reduction from several application of technologies.
Keyword: greenhouse gas, palm oil biodiesel, life cycle assessment, system dynamic

## ABSTRAK
Pengkajian siklus hidup ( Life cycle assessment =LCA) merupakan metode populer untuk menghitung dampak-dampak lingkungan termasuk emisi gas rumah kaca (GRK). LCA merupakan pendekatan sistem dan komprehensif, namun bersifat  statis, sehingga tidak mampu menjelaskan perubahan dinamis seiring perubahan waktu. Tujuan dari penelitian ini adalah merancang model pengurangan emisi GRK dari industri biodisel kelapa sawit yang dapat digunakan untuk  mensimulasikan pengurangan emisi GRK hingga tahun 2020 melalui penerapan beberapa teknologi reduksi emisi. Metode sistem dinamis mampu menangkap dinamika perubahan seiring dengan perubahan waktu digunakan untuk pengembangan model siklus hidup yang dinamis  ( System Dynamic Life Cycle Model =SDLCM ).  Model  yang dikembangkan ini dapat memprediksi emisi GRK dari industri biodisel kelapa sawit yang menunjukkan pola yang tidak linear. Model ini juga dapat digunakan untuk menghitung besarnya reduksi emisi GRK dengan penerapan beberapa teknologi.
Kata kunci: gas rumah kaca, biodiesel kelapa sawit, kajian siklus hidup, dinamika sistem

## PENDAHULUAN
Salah satu produk turunan dari minyak sawit yang mempunyai potensi besar di pasar internasional adalah biodisel ( methyl ester ). Pada beberapa tahun terakhir, pertumbuhan produksi bioenergi dunia termasuk biodisel mengalami pertumbuhan yang cepat. Selama kurun waktu 2000- 2009 telah terjadi peningkatan produksi biodisel meningkat dari 0,8 menjadi 14,7 milyar liter (Sorda et al., 2010). Pertumbuhan bioenergi tersebut sangat dipengaruhi oleh intervensi pemerintah  dengan berbagai kebijakan (Growth,  2011;  Sorda et al., 2010). Banyak negara saat ini mengadopsi kebijakan yang mendorong penggunaan bahan bakar hayati (Growth,  2011;  Sheil et al., 2009;  Sorda et al., 2010).
Beberapa negara tujuan import biodiesel kelapa sawit telah menetapkan pengurangan emisi gas rumah kaca dari proses produksi industri biodiesel kelapa sawit sebagai salah satu standar yang harus dipenuhi oleh negara eksportir. Pemerintah Amerika Serikat telah menetapkan standar pengurangan emisi siklus hidup gas rumah kaca ( reduction in lifecycle GHG emissions ) sebesar 20 % untuk bahan bakar yang terbarukan ( renewable fuel ), 50% untuk diesel yang diproduksi dari biomasa ( biomass-based diesel or advanced biofuel ), dan 60% untuk bahan bakar yang diproduksi dari selulos  ( cellulosic biofuel ) (EPA, 2010b). Uni Eropa mensyaratkan pengurangan emisi gas rumah kaca dari bahan bakar nabati sebesar 35 % (Sheil et al., 2009).
*Penulis untuk korespondensi
Pengkajian siklus hidup ( life cycle assessment =LCA) adalah metode yang populer digunakan untuk menghitung dampak lingkungan dari suatu produk (Hidayatno et al. , 2011). Salah satu dampak lingkungan yang sering dihitung adalah emisi gas rumah kaca. Penggunaan LCA untuk menganalisis dampak lingkungan dari produk bioenergi telah banyak dilakukan. Sebagai gambaran,  Cherubini  dan  Strømman (2011) telah mereview  94 publikasi studi tentang LCA terhadap produk bioenergi selama 15 tahun terakhir.
Metode LCA sangat baik untuk memberikan informasi dampak lingkungan yang menyeluruh ( big picture )  (Hidayatno et al., 2011) dan mampu menganalisis struktur yang kompleks (Davis et al., 2009). Kelemahan dari LCA adalah sifatnya yang statis atau linear (Davis et al., 2009; Hidayatno et al., 2011). Sifat LCA yang linear ini tidak akan menggambarkan aspek dinamika waktu (Hidayatno et al., 2011)  dan ketidakpastian yang dihadapi dalam pengukuran emisi gas rumah kaca, yang  berupa ketidakpastian perubahan penggunaan lahan dan amortisasinya seiring dengan perubahan waktu  (Cherubini dan Strømman,  2011;  EPA, 2010a), emisi nitrogen (N) karena penetapan kadar pupuk yang tepat (Cherubini dan Strømman,  2011) dan perubahan ekonomi terkait dengan pasar bahan baku biodiesel di pasar internasional (EPA, 2010a).
Metode sistem dinamis  dapat digunakan untuk memperbaiki sifat statis dari LCA. Hal ini karena sistem dinamis mampu secara baik menggambakan perilaku sistem yang komplek sejalan dengan perubahan waktu (Turcksin dan Macharis, 2010). Beberapa studi sudah menggunakan model sistem dinamis  untuk simulasi reduksi emisi gas  yang dapat diterapkan untuk menyusun skenario, simulasi kebijakan dan memproyeksikan emisi gas CO 2 (Anand et al., 2005; Changsirivathanathamrong et al., 2002). Model sistem dinamis  tersebut telah disusun pada tingkat kota  (Lee,  2010;  Lei et al., 2012)  dan tingkat industri (Anand et al., 2005;  Souza et al., 2010). Perbaikan LCA di tingkat industri dilakukan dengan mengembangkan model yang menggabungkan antara model industri yang memperhatikan aspek spasial ( industrial models with spatially explicit ) dan model ekosistem yang memperhatikan aspek lokasi dan dinamikanya ( dynamic and  site-specific ecosystem models) (Reap et al., 2003). Perbaikan metode LCA di tingkat industri, juga dilakukan dengan memodelkan keterkaitan antar sektor terkait dengan rantai pasok biodiesel. Pemodelan sistem dinamis  ini mencakup aspek budidaya, pengangkutan, pemrosesan, distribusi dan pemanfaatannya  (Halog dan Manik, 2011).
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk merancang model LCA menggunakan dinamika sistem. Model sistem dinamis  ini digunakan untuk melakukan simulasi emisi gas rumah kaca dari
industri biodiesel kelapa sawit dari tahun 2014-2020 melalui penerapan beberapa teknologi untuk mengurangi emisi tersebut.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan metodologi sistem dinamis. Sistem dinamis  dikembangkan oleh Professor Jay Forrester dari The Sloan School of Management pada tahun 1960-an. Sistem dinamisadalah metode efektif yang terkait dengan perubahan waku atau interaksi dinamis dari komponen-komponen dalam sistem yang rumit (Ghazanfari et al., 2009).

## Identifikasi Model
Identifikasi model merupakan upaya mendefinisikan masalah, penentuan tujuan dan batasan model serta rentang waktu simulasi yang akan digunakan. Identifikasi model ini dilakukan dengan melakukan sintesis terhadap literatur dan kebijakan pengurangan emisi gas rumah kaca.

## Perancangan Model
Berdasarkan identifikasi spesifikasi model, disusun model mental direpresentasikan ke dalam diagram sebab akibat ( causal loop diagram ). Diagram ini akan memberikan pemahaman hubungan antara elemen-elemen sistem dalam rangka  merancang dan mengontrol kondisi yang diinginkan dimasa depan. Berdasarkan diagram ini disusun diagram bersifat kualitatif yaitu diagram stok-aliran ( stock flow diagram ) dan penentuan rumus laju perubahan ( differential equation ). Berdasarkan komponen-komponen dalam diagram stok-aliran tersebut dikumpulkan data sekunder dari industri kelapa sawit.

## Kebutuhan Data
Data yang dibutuhkan dalam pengembangan model ini adalah data aktivitas yang berpotensi menimbulkan emisi GRK dan faktor emisinya untuk masing-masing sub model. Data aktivitas yang dikumpulkan untuk masing-masing sub model adalah sebagai berikut:
a. Sub Model Budidaya TBS:  perubahan lahan, perkebunan sawit, benih dan pembibitan, produksi kelapa sawit, pemupukan dan konsumsi bahan bakar.
b. Sub Model Produksi Biodisel: input material, produk utama dan produk sampingan dari PKS, refineri, transterifikasi dan pencampuran biodiesel.
c. Sub Model Emisi GRK: faktor emisi material, energi dan bahan kimia pada proses produksi TBS, produksi CPO, RPO, biodisel dan pencampuran biodisel.
d. Sub Model Transportasi: produksi yang diangkut, jumlah sarana angkut, dan konsumsi per sarana, jarak.
e. Sub Model Teknologi Reduksi: berupa jenis teknologi, varian teknologi dan spesifikasi teknologi terkait dengan emisi GRK.

## Validasi dan Simulasi Model
Simulasi model menghasilkan luaran persentase pengurangan emisi GRK dan biaya mitigasi.  Rumus pengurangan emisi GRK disajikan sebagai berikut:
(1)
dimana:
RE =   Pengurangan Emisi GRK  (dalam %),
E F
=   Emisi GRK dari produksi dan penggunaan bahan bakar minyak (grCO 2eq /MJ disel),
E B =   Emisi GRK dari produksi dan penggunaan biodiesel kelapa sawit (grCO 2eq /MJ biodisel).
Validasi model merupakan salah satu tahap penting dalam metode sistem dinamis (Ullah, 2005). Dalam penelitian ini, validasi dilakukan membandingkan data hasil simulasi dengan data kajian sejenis. Perbandingan tersebut hanya melihat besaran emisi GRK dan reduksinya, namun tidak bisa memvalidasi perilaku. Hal ini studi yang digunakan sebagai pembanding adalah perhitungan LCA yang bersifat statis.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil Identifikasi Model
Berdasarkan sintesis literatur  dan peraturan maka diperoleh hasil identifikasi model sebagai berikut:
1. Model pengurangan emisi gas rumah kaca yang disusun merupakan model LCA yang menggunakan dinamika sistem. Integrasi LCA dengan sistem dinamis disebut dengan model sistem dinamis siklus hidup ( System Dynamic Life Cycle Model = SDLCM )
(Changsirivathanathamrong et al. , 2002).
2. Penyusunan model ini diarahkan untuk menghitung pengurangan emisi gas rumah kaca dari industri biodiesel kelapa sawit. Pengurangan emisi gas rumah kaca ini merupakan salah satu standar yang harus dipenuhi untuk bisa mengekspor biodiesel (EPA,  2010b;  Sheil et al., 2009). Model ini juga diarahkan untuk memprediksi reduksi GRK melalui penerapan teknologi reduksi emisi gas rumah kaca. Hal ini karena penerapan teknologi yang tepat mempunyai kontribusi yang besar (lebih dari 60%) dalam pengurangan emisi gas rumah kaca (Akashi et al. , 2012).
3. Tahun simulasi hingga 2020 dan model ini didesain mempunyai lingkup dari budidaya kelapa
sawit sampai produksi biodiesel. Lingkup ini dalam terminologi LCA dikenal sebagai cradle to gate. Dalam SDLCM, dampak lingkungan yang dihasilkan dari proses produksi bioenergi dikaitkan dengan respon terhadap kebijakan yang diambil atau dibandingkan sistem bahan bakar fosil. LCA ini selanjutya disebut dengan LCA konsekuensi ( consequential LCA) (Cherubini dan Strømman, 2011).

## Model Sistem dinamisPengurangan Emisi Gas Rumah Kaca
Rancangan model sistem dinamis pengurangan emisi GRK diwujudkan dalam dua macam diagram, yaitu (1) Diagram sebab akibat yang bersifat kualitatif, dan (2) diagram stok-aliran yang bersiat kuantitatif.   Diagram sebab akibat dibuat untuk menggambarkan komponen-komponen sistem dan keterkaitannya serta digunakan untuk menunjukkan batasan model. Sementara diagram stok-aliran digunakan untuk melakukan simulasi pengurangan eisi GRK dan biaya mitigasi dengan berbagai pilihan adopsi teknologi-teknologi untuk mengurangi emisi GRK. Diagram  sebab akibat disajikan dalam Gambar 1.
Gambar 1 menunjukkan bahwa model yang disusun terdiri atas 4 loop positif dan 2 loop negatif. Loop positif terdiri dari (1) produksi TBS-biodiesel (R1), (2) Kebutuhan bahan bakar (R2), (3) produksi BBM (R3), dan produksi limbah (R4). Sementara loop negatif terdiri dari Produksi biodiesel-BBM (B1) dan Adopsi teknologi untuk reduksi GRK (B2). Sementara notasi s menunjukkan hubungan positif, sementara notasi o menunjukkan hubungan negatif. Berdasarkan diagram sebab-akibat tersebut disusun diagram stok-aliran untuk melakukan simulasi penurunan emisi GRK pada berbagai skenario adopsi teknologi. Diagram stok-aliran yang disusun terdiri dari 5  sub model utama, yaitu (1) sub model produksi TBS, (2) sub model produksi biodiesel, (3) sub model transportasi  bahan baku dan produk antara untuk produksi biodisel, dan (4) sub model emisi GRK  serta (5) Sub Teknologi Reduksi yang berupa aplikasi teknologi mitigasi emisi GRK. Hubungan antar sub-sub model tersebut secara skematis digambarkan dalam Gambar 2.
Sub model budidaya dibagi lagi ke dalam 7 bagian, yaitu penggunaan lahan, perkebunan kelapa sawit, produksi kelapa sawit, pembibitan kelapa sawit, kebutuhan pupuk untuk pembibitan, kebutuhan pupuk untuk tanaman menghasilkan dan kebutuhan pupuk untuk tanaman belum menghasilkan serta kebutuhan energi untuk budidaya kelapa sawit.  Produksi kelapa sawit dalam sub model diprediksi dengan menggunakan fungsi luas lahan dan produktivitas tanaman sesuai dengan umurnya.  Struktur model sub model ini disajikan pada Gambar 3.
Produksi TBS Produksi Biodiesel Kebutuhan Bahan Bakar R1 R2 Produksi BBM GRK S S S S S S S R3 O B2 O S Limbah S S S R4 Adopsi Teknologi Reduksi GRK O Komitmen menurunkan GRK B1 S S Biaya Mitigasi S S
Gambar 1.  Diagram sebab akibat model pengurangan GRK dari industri biodiesel kelapa sawit
Gambar  2.  Struktur model reduksi GRK  dari industri biodisel kelapa sawit
Gambar 3.  Struktur sub model produksi tandan buah segar (TBS) kelapa sawit
Submodel produksi biodiesel menggambarkan proses produksi kelapa sawit dari TBS yang dihasilkan dalam sub  model sebelumnya. Proses produksi tersebut secara bertahap adalah (1) Pengolahan TBS untuk menghasilkan Crude Palm Oil (CPO), (2) Refineri CPO untuk menghasilkan Refined Palm Oil (RPO), (3) Transesterifikasi yang
mengolah RPO menjadi Methyl Ester (biodiesel) dan (4)  proses pencampuran ( blending ) antara biodiesel dengan solar untuk mendapatkan biosolar dengan konsentrasi dengan kadar biodiesel yang telah ditetapkan.  Dalam penyusunan sub model ini produksi biodiesel dirumuskan merupakan fungsi bahan baku, kapasitas produksi dan utilitas kapasitas produksi. Struktur sub  model  produksi biodiesel disajikan dalam Gambar 4.
Sub  model  bahan bakar untuk transportasi berisi dua hal utama, yaitu (1) transportasi dalam bahan baku dan antara untuk produksi biodiesel dan (2) transportasi produk akhir  biodiesel. Transportasi tersebut    meliputi transportasi bahan baku bodiesel (TBS) ke PKS, bahan antara yang terdiri dari CPO dan RPO ke pabrik biodiesel serta transportasi biodisel ke stasiun pencampuran biosolar.
Submodel emisi GRK berisi 10  bagian, yaitu (1) emisi dari perubahan lahan, (2) emisi dari pengecambahan dan pembibitan kelapa sawit, (3) emisi dari budidaya tanaman belum menghasilkan, (4) emisi dari budidaya tanaman sudah menghasilkan, (5) emisi dari pabrik kelapa sawit, (6) emisi dari refineri CPO, (7) emisi dari transesterifikasi RPO, (8) emisi dari pencampuran biodiesel , (9) emisi dari transportasi, dan (10) emisi total dari rantai produksi biodiesel kelapa sawit. Struktur sub model ini disajikan dalam Gambar 6.
Sub model teknologi reduksi emisi terdiri dari penerapan beberapa teknologi reduksi emisi. Sub model teknologi berisi teknologi bibit unggul, kompos, penangkapan gas metana ( methan capture ), pembangkit listrik dari biomasa (sering disebut sebagai combine heat power =CHP) dan pemanfaatan campuran palm oil fatty acid destilate (PFAD) dengan gliserol sebagai bahan baku biodisel.
Gambar 4.  Struktur sub model produksi biodisel kelapa sawit
Gambar 5.  Diagram stok–aliran sub model transportasi
Gambar 6.  Struktur sub model emisi gas rumah kaca
Gambar 7.  Sub model teknologi reduksi emisi Emisi GRK Total Produksi Biodisel PFAD dan Gliserol Combined Heat and Power (CHP) Bibit Unggul Kompos/Abu TBK Penangkapan Gas Metana
-
- -
-
-

## Validasi Model
Validasi model dilakukan dengan membandingkan hasil simulasi model ini dengan data perhitungan dari studi sejenis.  Penggunaan perhitungan studi sejenis tersebut dilakukan karena tidak terdapat data pengukuran emisi GRK dari industri kelapa sawit. Perbandingan perhitungan dari model dan disajikan dalam Gambar 8.
Berdasarkan Gambar 9, diatas dapat dilihat bahwa perhitungan emisi GRK hasil simulasi SDLCM pada tahun 2011, terletak diantara hasil perhitungan LCA statis. Hasil studi emisi GRK biodiesel kelapa sawit ada yang berada diatas model, yaitu 76,31 gr CO2eq/MJ biodiesel (EPA, 2011) dan 75,68 gr CO2eq/MJ biodiesel  (Yee et al., 2009).
Sementara hasil perhitungan yang lebih kecil dari SDLCM sebesar 37,15 grCO2eq/MJ biodiesel (Rotwiroon et al., 2012)  dan 33,64 grCO2eq/MJ biodiesel (Zutphen dan Wijbrans, 2011).
Selanjutnya model ini diarahkan untuk memprediksi reduksi emisi GRK dari industri biodisel kelapa sawit. Perbandingan prediksi dengan model SDLCM dengan standar EPA dan Uni Eropa (EU) disajikan dalam Gambar 9. Dari prediksi tersebut, pada sebagian besar tahun simulasi reduksi emisi GRK diprediksikan dapat memenuhi standar EPA maupun EU. Nilai ini jauh lebih besar dibanding kajian reduksi emisi GRK dari biodiesel kelapa sawit yang hanya 17 % (EPA, 2011).
Gambar 8.  Perbandingan perhitungan emisi GRK dari industri biodiesel kelapa sawit berdasarkan hasil simulasi Tahun 2015
Gambar 9. Perbandingan perhitungan reduksi emisi GRK model dengan standar EPA dan EU berdasarkan hasil simulasi Tahun 2015
- 20.00 40.00 60.00 80.00 100.00 120.00 140.00 160.00 180.00 1/ 1/ 1986 1/ 1/ 1989
1/ 1/ 1992 1/ 1/ 1995 1/ 1/ 1998 1/ 1/ 2001 1/ 1/ 2004 1/ 1/ 2007 1/ 1/ 2010 1/ 1/ 2013 1/ 1/ 2016 1/ 1/ 2019
Em is i G H G (g C O 2 eq /M J) Zutphen EPA Yee Rotwiroon SDLCM (60.00) (40.00) (20.00) - 20.00 40.00 60.00 80.00 100.00 R ed u k si E m is i G R K ( % ) SDLCM EPA EU Tahun
Simulasi Reduksi Emisi GRK Melalui Penerapan Beberapa Teknologi
Model SDLCM yang telah divalidasi, selanjutnya digunakan untuk melakukan simulasi reduksi emisi GRK melalui penerapan beberapa teknologi. Beberapa teknologi tersebut dipilih untuk mewakili setiap proses produksi biodiesel, baik pada saat budidaya, produksi dan penggunaan untuk transportasi.  Pada proses budidaya dipilih teknologi pengomposan tandan buah kosong (TBK) kelapa sawit. Mulsa TBK ini dapat mensubstitusi beberapa pupuk yang digunakan dalam budidaya kelapa sawit seperti UREA, MOP dan Kiserit sebesar 0,61%, 0,59% dan 0,33% (Loekito,  2002). Pada proses produksi CPO (yang merupakan bagian dari produksi biodiesel), dipilih teknologi penangkapan gas methan ( methane capture ). Teknologi penangkap gas metana ini berperan sangat signifikan dalam mengurangi emisi gas rumah kaca, hingga lebih dari 70% (Prasetya et al., 2013). Disamping itu pada pada  pabrik kelapa sawit (PKS), juga berpotensi untuk dikembangkan pembangkit listrik dengan menggunakan limbah kelapa sawit baik berupa limbah padat (tandan buah kosong, cangkang dan fiber) atau limbah cair pabrik kelapa sawit (palm oil mill effluent = POME). Sementara dalam bidang transportasi, penggunaan biodisel diharapkan mampu mengurangi emisi gas rumah kaca, khususnya emisi CO 2 . Perbandingan emisi CO2
dalam penggunaan dalam kilogram per 100 Km antara disel dan biodisel adalah 13,4 dan 0,74 (Nanaki dan Koroneos 2012).  Penggunaan CHP dapat mengurangi emisi GRK dengan mengurangi konsumsi listrik dari grid (PLN). Sementara penggunaan PFAD dan gliserol sebagai bahan baku biodisel diasumsikan dapat mengurangi emisi GRK dengan penambahan produktivitas TBS dan mengurangi laju perubahan lahan.
Hasil simulasi reduksi emisi GRK dengan penerapan penerapan teknologi tersebut disajikan dalam Gambar 10. Dari gambar tersebut dapat dilihat hasil simulasi reduksi GRK dari penerapan lima teknologi. Dari kelima teknologi tersebut teknologi penangkap metana, penggunaan bibit unggul dan CHP  berperan secara signifikan dalam menurunkan emisi GRK. Teknologi penangkapan gas metana ( methane capture ) berperan memberikan tambahan reduksi sebesar rata-rata 19,33%, sementara penggunaan bibit unggul menambah reduksi sebesar 4,47%  dan 13,7% CHP. Reduksi karena penggunaan CHP tersebut tidak jauh beda dengan penelitian yang sejenis, yang menunjukkan reduksi sebesar 10,3% pada transesterifikasi katalitik dan 12,0% pada transesterifikasi non katalitik (Rosmeika et al., 2014). Sementara penggunaan kompos TBK dan penggunaan PFAD  kurang berperan secara signifikan dalam menambah reduksi emisi GRK.
Keterangan: TT = tanpa teknologi, BU=bibit unggul, KTBK=kompos TBK, PGM=penangkapan gas metana, CHP=combined heat and power, PFAD=PFAD dan Gliserol sebagai bahan baku biodiesel
Gambar 10.  Simulasi reduksi emisi GRK dengan SDLCM tahun 1986-2020 pada berbagai skenario penerapan teknologi berdasarkan hasil simulasi Tahun 2015
(100.00) (80.00) (60.00) (40.00) (20.00) - 20.00 40.00 60.00 80.00 100.00 1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016 2018 2020 TT BU KTBK PGM CHP PFAD EPA Tahun

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Penyusunan model SDLCM yang menggunakan sistem dinamis dapat lebih menggambarkan dan memprediksi emisi GRK, reduksi emisi dan penurunan emisi GRK dengan berbagai skenario penerapan teknologi reduksi GRK secara dinamis dari waktu ke waktu. Hasil prediksi penurunan emisi GRK menunjukkan bahwa hampir di setiap tahunnya reduksi emisi tersebut dapat memenuhi persyaratan yang ditetapkan oleh Amerika Serikat dan Uni Eropa.

## Saran
Model SDLCM ini baru hanya mampu melakukan simulasi penurunan emisi GRK dengan berbagai skenario penerapan teknologi. Model ini disarankan untuk dilengkapi dengan prediksi biaya mitigasi ( mitigation cost ) sehingga dapat dilakukan pemilihan teknologi yang tepat baik dari segi kemampuan menurunkan emisi GRK dan biaya yang dikeluarkan untuk penurunan tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
Akashi O, Hijioka Y, Masui T, Hanaoka T, Kainuma M. 2012. GHG  emission scenarios in asia and the world:  The key technologies for significant reduction. Energy Econ. 34: S346–S358 .
Anand S, Vrat P, dan Dahiya RP. 2005. Application of a system dynamics approach for assessment and mitigation of Co2 emissions from the cement industry. J Environ Mgmt. 79 (4) : 383–398.
Changsirivathanathamrong A, Moore S, dan  Linard K. 2002. Integrating system dynamic with life cycle assessment : A framework for improved policy formulation and analysis. [on line]. http://www.mssanz.org.au/ MODSIM01/Vol%203/Changsirivathanath amrong.pdf. [28 Juni 2015].
Cherubini F  dan  Strømman AH. 2011. Life cycle assessment of bioenergy systems: State of the art and future challenges. Bioresour Tech. 102: 437–451.
Davis C, Nikoli I, dan  Dijkema GPJ. 2009. Integration of life cycle assessment into agent-based modeling. J Indust Ecol. 13(2) .
EPA. 2010a. 40 CFR Part 80 Regulation of fuels and fuel additives: changes to renewable fuel standard program; final rule. federal register 75 (58). Friday, March 26 .
EPA. 2010b. Regulation of fuels and fuel additives: changes to renewable fuel standard program; final rule. 40 CFR Part 80[EPA– HQ–OAR–2005–0161; FRL–9112–3] RIN
2060–A081 .
EPA. 2011. Memorandum to air and radiation docket EPA-HQ-OAR-2011-0542 On calculation  of lifecycle ghg emissions related  to renewable fuels from palm oil- based biodiesel and renewable diesel. EPA,Washington DC.
Ghazanfari M, Jafari M, dan  Alizadeh S. 2009. An approach to solve fuzzy system dynamic problem. [online] http://www.system dynamics.org/conferences/2003/proceed/P APERS/240.pdf [27 Juli 2014]. Growth W. 2011. Prospek dan Arah Pengembangan Agribisnis Kelapa Sawit  di Indonesia. Laporan World Growth, Februari 2011 . Halog A dan  Manik Y. 2011. Advancing integrated systems modelling framework for life cycle sustainability assessment. Sustainability. 3 :469-499.
Hidayatno A, Zagloel TYM, Purwanto WW, Carissa, Anggraini L. 2011. Cradle to gate simple life cycle assessment of biodiesel production in Indonesia. Makara Teknol. 15(1): 9-16.
Lee YM. 2010. Modeling causes and impacts of greenhouse gas emission in a city.  [on line]. http://www.systemdynamics.org/confer ences/2010/proceed/papers/P1046.pdf. [ 12 Juli 2015].
Lei X, Jianhui Zhang, dan  Li J. 2012. A system dynamics model for urban low-carbon transport and simulation in the city of shanghai, china. Adv Inform  Sci Serv Sci.4 (1) : 11-15.
Loekito H. 2002. Teknologi  pengelolaan limbah industri kelapa sawit. J Tek Lingk. 3 (3):
242-250 .
Nanaki EA dan Koroneos CJ. 2012. Comparative lca of the use of biodiesel, diesel and gasoline for transportation. J Clean Prod. 20 : 14-19 . Prasetya H, Arkeman Y, dan Hambali E. 2013. Role of methane capture for sustainable biodiesel production from palm oil: A life cycle assessment approach. Int J Adv  Sci Eng Inform Tech. 3 ( 5) : 13-17.
Reap J, Bras B, Newcomb PJ, Carmichael C. 2003. Improving Life Cycle Assessment By Including Spatial, Dynamic And Placebased Modeling.  Di dalam Proceedings of DETC 03 ASME 2003 Design Engineering Technical Conferences and Computers and Information in Engineering Conference.
Chicago, Illinois, USA, September 2-6 , 2003.
Rosmeika, Yuwono AS, dan  Tambunan AH. 2014.
Comparison of biodiesel production by conventional and superheated methanol vapor technologies using life cycle assessment method. Environ Eng Sci. 31( 3) : 51-58.
Rotwiroon P, Chatchupong T, Malakul P, Papong S. 2012. Energy and greenhouse gas evaluation of biodiesel and bio- hydrogenated diesel from palm oil in a life cycle perspective. Int J Chem Environ Eng.
3 (4) :73-78.
Sheil D, Casson A, Meijaard E, Noordwijk Mv, Gaskell J, Sunderland-Groves J, Wertz K,
Kanninen M. 2009. The impacts and opportunities of oil palm in southeast asia : What do we know and what do we need to know? CIFOR, Bogor.
Sorda G, Banse M, dan  Kemfert C. 2010. An overview of biofuel policies across the world. Energy Policy. 3 8 :6977–6988. Souza SP, Pacca S, Ávila MT, Borges JLB. 2010. Greenhouse gas emissions and energy balance of palm oil biofuel. Renew Energy
35 :2552-2561.
Turcksin L  dan  Macharis C. 2010. Biodiesel In Belgium: A System-Dynamics Model. Di dalam. Pelkmans L. (ed.), Biofuels Sustainable End Use Bioses , Belgian Science Policy, Brussel pp. 99-117. Yee KF, Tan KT, Abdullah AZ, Lee KT. 2009. Life cycle assessment of palm biodiesel: Revealing facts and benefits for sustainability. App Energy. 86 :S189–S196. Zutphen Jv  dan  Wijbrans R. 2011. LCA  GHG emissions in production and combustion of malaysian palm oil biodiesel. J Oil Palm The Environ. 2:86-92 .