## ANALISIS DAN DESAIN SISTEM PENILAIAN DAUR HIDUP AYAM POTONG BERBASIS DIGITAL BUSINESS ECOSYSTEM

## ANALYSIS AND DESIGN OF LIFE CYCLE ASSESSMENT SYSTEM OF CHICKEN MEAT BASED ON DIGITAL BUSINESS ECOSYSTEM
Silmi Azmi )* , Taufik Djatna, Suprihatin, Nastiti Siswi Indrasti
Departemen Teknik Industri Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian, Institut Pertanian Bogor Kampus IPB Dramaga, Jl. Raya Dramaga, Bogor 16680, Indonesia
E-mail: silmiazmiazmi@apps.ipb.ac.id
Makalah: Diterima 30 Desember 2020; Diperbaiki 13 Juni 2021; Disetujui 30 Juni 2021

## ABSTRACT
Chicken  meat  agroindustry  is  one  of  the  industries  that  produce  unmeasured  and  unmonitored environmental impacts. These problems are a challenge for the industry to analyze how to measure and monitor environmental impacts. So, it is necessary to create a system that can measure and monitor environmental impacts through the Life Cycle Assessment (LCA) method. The development of system design based on the Digital Business Ecosystem (DBE) can facilitate interaction between the stakeholders involved. This study aimed to analyse system components, system modeling, and develop an LCA system design of chicken meat. The system design model  was built by UML (Unified Modeling Language). The system design was developed using an Artificial Neural Network (ANN) method to predict the impact of greenhouse gas emissions and the Ordinary Least Squares (OLS) method to determine the most significant contributor. The study's results showed that this system produceed a model that can  predict  the  impact  of  greenhouse  gas  emissions  by  96.22  %  of  the  actual  value,  and  feed  was  the  most significant contributor. Recommendations for reducing greenhouse gas emissions were increasing feed efficiency, installing  an  inverter  on  an  ammonia compressor,  using environmentally  friendly  fuels,  and  utilizing  litter  and manure as organic fertilizer accompanied by better manure storage management.
Keywords: artificial neural network, chicken meat, ordinary least square, life cycle assessment system

## ABSTRAK
Agroindustri ayam potong merupakan salah satu industri yang menghasilkan dampak lingkungan yang tidak terukur dan tidak terpantau. Permasalahan tersebut menjadi tantangan bagi industri untuk menganalisis bagaimana cara mengukur dan memantau dampak lingkungan. Sehingga, perlu membuat sebuah sistem yang dapat mengukur dan memantau dampak lingkungan melalui metode Life Cycle Assessment (LCA) . Pengembangan desain sistem penilaian  daur  hidup  ayam  potong  berbasis Digital  Business  Ecosystem (DBE)  dapat  mempermudah  interaksi antara stakeholder yang terlibat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis komponen sistem, pemodelan sistem, serta mengembangkan desain sistem penilaian daur hidup ayam potong. Model desain sistem dibangun oleh UML ( Unified  Modeling  Language ).  Desain  sistem  dikembangkan  menggunakan  metode Artificial  Neural  Network (ANN) untuk memprediksi dampak lingkungan emisi gas rumah kaca dan Ordinary Least Square (OLS) untuk menentukan kontributor terbesar . Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem ini menghasilkan model yang dapat memprediksi dampak emisi gas rumah kaca sebesar 96,22 % dari nilai aktualnya dan pakan merupakan kontributor terbesar.  Rekomendasi  perbaikan  untuk mengurangi  emisi gas rumah  kaca  adalah  peningkatan  efisiensi  pakan, pemasangan inverter pada kompresor amonia, penggunaan bahan bakar ramah lingkungan, pemanfaatan limbah litter dan manure sebagai pupuk organik yang disertai dengan manajemen penyimpanan manure yang lebih baik.
Kata kunci: ayam potong, artificial neural network, ordinary least square, sistem penilaian daur hidup

## PENDAHULUAN
Agroindustri  ayam ras  pedaging  di  Indonesia berkembang  dengan  sangat  pesat. Tingginya konsumsi  daging  ayam  di Indonesia  diiringi  dengan peningkatan  produksi  ayam  ras  pedaging.  Produksi ayam  ras  pedaging  pada  tahun  2019  mencapai  3,49 juta  ton,  meningkat  2,64  %  dibandingkan  tahun sebelumnya  (BPS, 2019). Proses budidaya ayam ras pedaging,  transportasi  serta  produksi  ayam  potong memerlukan input berupa  sumber  daya  selama pelaksanaan  tahapan  proses  tersebut.  Penggunaan
sumber daya tersebut akan menghasilkan limbah serta emisi  yang  berpotensi  menghasilkan  dampak terhadap lingkungan.
Agroindustri  ayam  ras  pedaging  merupakan salah  satu  industri  yang  berkontribusi  terhadap kerusakan lingkungan,  diantaranya  emisi gas rumah kaca  (Suffian et  al. ,  2018).  Lima et  al. (2019) menyatakan  bahwa  proses  produksi  ayam  ras pedaging  di  peternakan  menyumbang  emisi  gas rumah  kaca  karena  manajemen manure sebagai kontributor  terbesar  dalam  menghasilkan  emisi  gas metana  (CH 4 )  dan  dinitrogen  oksida  (N 2 O).
Jurnal Teknologi Industri Pertanian 31 (2 ) : 164-175 , Agustus 2021
DOI: https://doi.org/10.24961/j.tek.ind.pert.2021.31.2.164 ISSN: 0216-3160    EISSN: 2252-3901
*Penulis Korespodensi
Sedangkan menurut  Skunca et al. (2018), konsumsi pakan dan litter di peternakan ayam serta penggunaan energi di pabrik pengolahan daging ayam berkontribusi  tinggi  dalam  menghasilkan  emisi  gas rumah kaca. Kegiatan produksi di rumah pemotongan ayam (RPA) juga menghasilkan limbah baik limbah cair,  padat  maupun  gas  yang  juga  berkontribusi terhadap  kerusakan  lingkungan.  Aziz et  al. (2018) menyatakan  bahwa  limbah  cair  rumah  pemotongan ayam memiliki konsentrasi bahan organik yang tinggi seperti  kadar  BOD  ( Biological  Oxygen  Demand ), COD  ( Chemical  Oxygen  Demand ),  TSS  ( Total Suspended Solid ), minyak lemak, nitrogen dan fosfor. Bahan  organik  sebagai  pencemar  utama  ini  berasal dari  darah,  lemak,  protein  terlarut  dan  material padatan. Pembuangan air limbah dengan kandungan nutrien yang tinggi ke perairan dapat mencemari air, mengancam  ekosistem  akuatik  serta  menimbulkan eutrofikasi.  Pencemaran  kualitas  air  juga  dapat menyebabkan terjadinya penurunan kualitas kesehatan masyarakat sekitar. Selain itu, limbah padat bulu ayam dapat menimbulkan kerusakan lingkungan jika tidak ditangani dengan benar. Limbah bulu ayam yang  berserakan  dapat  menjadi  sumber  penyebaran penyakit dan menimbulkan bau tidak sedap (Anbu et al. ,  2004).  Limbah  bulu  ayam  juga  dapat mengakibatkan  penurunan  kualitas  tanah  karena sangat  sulit  untuk  terdegradasi.  Hal  ini  dikarenakan sebagian proteinnya berupa keratin sehingga resisten terhadap degradasi (Joshi et al. , 2007).
Dampak  lingkungan  yang  dihasilkan  di sepanjang siklus hidup ayam potong tidak terukur dan tidak  terpantau.  Untuk  mengatasi  permasalahan tersebut,  diperlukan  sebuah  sistem  yang  dapat mengukur dan memantau dampak lingkungan melalui pendekatan Life Cycle Assessment (LCA). Berdasarkan  SNI  ISO  14040:2016, Life  Cycle Assessment (LCA)  adalah  salah  satu  metode pengelolaan  lingkungan  dalam  menganalisis  dan mengukur  dampak  lingkungan  di  sepanjang  daur hidup  produk  yang  dimulai  dari  tahap  pengambilan material,  produksi,  distribusi,  penggunaan  produk hingga  pembuangan  akhir  (BSN,  2016).  Penelitian tentang  evaluasi  dampak  lingkungan  dengan pendekatan  LCA  di agroindustri  ayam ras pedaging sudah banyak dilakukan, baik di sepanjang kegiatan budidaya,  transportasi  dan  produksi  ayam  potong (Leinonen et al. , 2012; González-García et al. , 2014; Kalhor et al. , 2016; Cesari et al. , 2017; Wiedemann et  al. ,  2017;  López-Andrés et  al. ,  2018)  maupun disertai proses distribusi, penggunaan oleh konsumen hingga  pembuangan  akhir  (Skunca et  al. ,  2018). Bahkan penelitian tentang pengukuran kinerja rantai pasok dan nilai tambah hijau dengan mempertimbangkan aspek lingkungan melalui metode  LCA  pada  agroindustri  ayam  ras  pedaging telah  dilakukan  oleh  Nurhayati et  al. (2016).  Akan tetapi,  penelitian  tentang  mendesain  sistem  yang
dapat  mengevaluasi  dampak  lingkungan  pada agroindustri ayam ras pedaging masih terbatas.
Penilaian daur hidup ayam potong melibatkan beberapa stakeholder yaitu  manajemen,  divisi lingkungan,  peternakan  ayam,  rumah  pemotongan ayam  dan  laboratorium  uji.  Untuk  mempermudah interaksi antara stakeholder , maka perlu dikembangkan  desain  sistem  penilaian  daur  hidup ayam  potong  berbasis Digital  Business  Ecosystem (DBE)  agar  dihasilkan  sistem  yang  terintegrasi  dan memudahkan dalam mencapai tujuan.  Djatna (2020) menyatakan bahwa DBE merupakan sistem interaksi bisnis  yang  terjadi  secara peer  to  peer (P2P)  antara aktor-aktor pada ekosistem bisnis yang saling terkait pada lingkungan digital yang dihubungkan menggunakan  suatu  jaringan  infrastruktur  digital. Identifikasi  komponen  sistem  dilakukan  sebelum mengembangkan desain sistem. Model desain sistem dibangun  oleh  UML  ( Unified  Modeling  Language ). Metode  yang  digunakan  dalam  mengembangkan desain  sistem  ini  adalah Artificial  Neural  Network (ANN) untuk memprediksi dampak lingkungan emisi gas  rumah  kaca  dan Ordinary  Least  Square (OLS) untuk  menentukan hotspot atau  kontributor  terbesar terhadap  emisi  gas  rumah  kaca.  Berdasarkan  hasil prediksi  dampak lingkungan  dan hotspot yang  telah diketahui,  maka  dapat  ditentukan  rekomendasi perbaikan untuk menurunkan dampak lingkungan.
Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis  komponen  sistem,  pemodelan  sistem, serta  mengembangkan  desain  sistem  penilaian  daur hidup ayam potong. Penelitian ini akan menghasilkan sebuah sistem penilaian daur hidup ayam potong yang lebih sederhana, cepat dan dapat terpantau secara real time melalui platform  digital .  Penilaian  daur  hidup ayam  potong  dapat  memberikan  manfaat  bagi perusahaan dalam pengelolaan lingkungan. Sistem ini dibuat  untuk  perusahaan  yang  terintegrasi  dari peternakan  ayam  ras  pedaging  hingga  rumah pemotongan  ayam  (RPA).  Sistem  ini  dapat memberikan gambaran mengenai dampak lingkungan yang dihasilkan di sepanjang daur hidup produk, yang dalam penelitian ini terbatas pada kegiatan budidaya, transportasi  dan  produksi  ayam  potong.  Hasil  dari prediksi  dampak  lingkungan  serta  rekomendasi perbaikan  diharapkan  bisa  menjadi  acuan  dalam mengurangi dampak lingkungan di perusahaan.

## METODE PENELITIAN

## Kerangka Penelitian
Metode  dalam  penelitian  ini didasarkan pada masing-masing  tujuan  yang  ingin  dicapai,  yaitu menganalisis  komponen  sistem,  pemodelan  sistem dan  mendesain  sistem  penilaian  daur  hidup  ayam potong. Gambar 1 menunjukkan kerangka penelitian dalam mencapai masing-masing tujuan tersebut.

## Gambar 1. Kerangka penelitian

## Analisis Komponen Sistem
Analisis  komponen  sistem  dilakukan  untuk mengidentifikasi  komponen-komponen  atau  atribut- atribut  pembangun  sistem  yang  meliputi input serta output yang  diinginkan  dan  tidak  diinginkan, pemangku kepentingan, peran, sumber daya, kontrol internal, peluang, ancaman, batasan operasional, serta timbal  balik  dalam  bentuk self  interaction. Atribut- atribut ini perlu diperhatikan ketika akan mendesain serta mengembangkan sistem karena akan berdampak pada kinerja sistem (Djatna, 2020).
Pemodelan  Sistem  dengan Unified  Modeling
Language (UML) Unified Modeling Language (UML)
digunakan dalam pemodelan  sistem  dengan  bantuan software PowerDesigner  versi  16.5.03982.  Djatna (2020)  menyatakan  bahwa  UML  digunakan  untuk menyimpan,  menspesifikasikan,  serta  membangun suatu sistem. Pemodelan sistem penilaian daur hidup ayam  potong  menggunakan  UML  berupa use  case serta  BPMN  ( Business  Process  Model  Notation ). Menurut  Djatna  (2020), use  case mengilustrasikan bagaimana  hubungan  pengguna  dan  aktivitas. Sedangkan  BPMN  merupakan  suatu  cara  untuk merepresentasikan  aliran  bisnis  dengan  serangkaian notasi  grafis  yang  menjadi  bentuk  sederhana  atau pemodelan bisnis agar lebih mudah untuk dimengerti.

## Desain Sistem Penilaian Daur Hidup
Formulasi  dalam  mendesain  sistem  ini mengacu  pada  empat  tahapan  LCA  menurut  BSN (2016) dalam SNI ISO 14040:2006, yaitu menentukan  tujuan  dan  ruang  lingkup,  analisis inventori, analisis dampak lingkungan dengan metode
Artificial Neural Network (ANN) untuk memprediksi dampak  lingkungan  emisi  gas  rumah  kaca  dan interpretasi  hasil  dengan  metode Ordinary  Least Square (OLS) untuk  menentukan hotspot serta penentuan  alternatif  rekomendasi  perbaikan  dalam penurunan  dampak  lingkungan.  Pengolahan  data menggunakan software R Studio versi 3.6.2.

## Penentuan Tujuan dan Ruang Lingkup
Pada  tahap  ini  ditentukan  tujuan  dari  kajian LCA, batasan sistem serta kategori dampak yang akan dikaji  (BSN,  2016).  Tujuan  dari  kajian  LCA  ayam potong  dalam  sistem  ini adalah  untuk  mengevaluasi dampak  lingkungan  ayam  potong  dalam  ruang lingkup cradle-to-gate, menentukan hotspot dan rekomendasi  perbaikan.  Batasan  sistem  LCA  ayam potong seperti yang disajikan pada Gambar 2 adalah cradle-to-gate ,  yaitu  mulai  dari  proses  budidaya ayam ras pedaging, transportasi, dan proses produksi ayam  potong.  Kategori  dampak  lingkungan  yang dikaji  berupa  dampak  emisi  gas  rumah  kaca.  Emisi yang  menyebabkan  gas  rumah  kaca  di  agroindustri ayam  potong adalah karbon dioksida  (CO 2 ), metana (CH 4 ) , dan  dinitrogen  oksida  (N 2 O).  Emisi  CO 2 berasal  dari  penggunaan  bahan  bakar  diesel , LPG, listrik, bahan kemasan plastik dan bahan pembersih. Emisi  CH 4 berasal  dari  penggunaan  bahan  bakar diesel,  LPG,  limbah  cair  dan  limbah  padat. Sedangkan,  emisi  N 2 O  berasal  dari  penggunaan bahan  bakar  diesel,  LPG  dan litter .  Pada  analisis dampak  terhadap  emisi  gas  rumah  kaca,  hasil perhitungan  emisi  CO 2 ,  CH 4 ,  dan  N 2 O  selanjutnya dikonversi menjadi karbon dioksida ekuivalen (CO 2 - eq)  menggunakan  nilai  konversi  berdasarkan  IPCC (2007).
Gambar 2. Batasan sistem penilaian daur hidup ayam potong ( cradle-to-gate )
Tabel 1. Inventori data agroindustri ayam potong Inventori Data Tahapan Kegiatan Budidaya Transportasi Produksi Input Day old chicks (DOC) Diesel Ayam hidup Air Air Pakan Sodium hydroxide Litter Sodium hypochlorite Listrik Listrik LPG Diesel LPG Bahan kemasan Output Ayam hidup Ayam potong Limbah cair Limbah cair Limbah padat Limbah padat Analisis Inventori Analisis inventori
dilakukan untuk mengidentifikasi  aliran input (bahan  baku,  bahan tambahan  dan  energi)  dan output (produk,  produk samping,  limbah  dan  emisi)  sepanjang  siklus  hidup produk (BSN, 2016). Inventori data dalam sistem ini berupa  identifikasi input dan output pada  proses budidaya ayam ras pedaging, transportasi, dan proses produksi  ayam  potong.  Data input dan output yang dijadikan  sebagai  acuan  data  inventori  berasal  dari data  hipotetik  yang  komponennya  mengacu  pada penelitian  Skunca et  al. (2018).  Inventori  data  pada tahap  kegiatan  budidaya,  transportasi  dan  produksi disajikan  pada  Tabel  1.  Berdasarkan  data  sekunder yang  diperoleh  dari  penelitian  Skunca et  al. (2018), input bahan  bakar  diesel  pada  proses  transportasi dihitung sebagai input pada proses budidaya. Inventori data tersebut selanjutnya dikelompokkan  menjadi  tujuh  variabel  prediktor, yaitu  pakan  peternakan,  energi  peternakan,  limbah peternakan,  energi  RPA,  limbah  RPA,  bahan kemasan RPA dan bahan pembersih RPA dengan satu variabel target yaitu emisi CO 2 -eq. Data-data tersebut kemudian  diproses  dengan  menggunakan Microsoft Excel dengan  perintah “randbetween” untuk menghasilkan  100  data  untuk  masing-masing variabel.
Analisis  Dampak  Lingkungan  dengan  Artificial Neural Network (ANN)
Russell dan Norvig (2010) menyatakan bahwa Artificial  Neural  Network (ANN) merupakan  model komputasi  berdasarkan  prinsip  kerja  dari  jaringan saraf manusia. ANN dapat digunakan untuk masalah klasifikasi  atau  prediksi numerik  (Han et  al. ,  2012). Dalam  sistem  ini,  metode  ANN  digunakan  untuk memprediksi  dampak  emisi  gas  rumah  kaca . Back propagation merupakan  salah  satu  algoritma  ANN yang akan memproses data latih dengan membandingkan  hasil  prediksi  dari  jaringan  dengan nilai  target  aktual.  ANN back  propagation meliputi input  layer , hidden  layer, serta output  layer. Setiap lapisan  dibentuk  oleh  sejumlah node atau neuron . Node lapisan  atas  dan  bawah  dihubungkan  dengan pembobot w ij dan w j dimana i = 1, 2, …, n dan j = 1, 2,  …, m ,  ( n :  banyaknya  lapisan neuron  input ; m : jumlah  lapisan neuron tersembunyi)  (Siang,  2005). Pada ANN back propagation dengan n neuron input , m  neuron tersembunyi,  dan  satu neuron  output, output dari  semua  lapisan  tersembunyi  dihitung dengan  formulasi  sebagai  berikut  (Zhang et  al. , 2013):
net j = ∑w ij x i (i=0,1,…,n; j=0,1,…,m) …………    (1)
Diesel
Air Pembersih Listrik Diesel LPG Kemasan
Ayam Ayam hidup hidup Emisi Emisi      Limbah cair Pakan  LPG  Listrik  Air Litter Budidaya Ayam Broiler di Peternakan Produksi Ayam Potong di Rumah Pemotongan Ayam Transportasi DOC Co-products Ayam potong cradle-to-gate Limbah padat Emisi  Limbah cair  Limbah padat
y i = f(net j ) (j=1,2,…,m)………………………… . (2) Pada  formula  di  atas, net j merupakan  nilai aktivasi dari node ke-j, 𝜔 𝑖𝑗 bobot dari node input ke-i dan node tersembunyi  ke-j, 𝑥 𝑖 input ke-i, 𝑦 𝑗 output node ke-j pada hidden layer , dan 𝑓 fungsi aktivasi dari suatu node yang biasanya merupakan fungsi sigmoid (Zhang et al. , 2013).
f(x) = 1 1+𝑒𝑥𝑝⁡(−𝑥) ……………………………….  (3)
Output dari seluruh neuron diekspresikan dengan:
0 = f 0 (∑w j y j )(j=0,1,…,m)  ……………………… (4)
Pada  formula output , 𝑓 0 merupakan  fungsi aktivasi, 𝜔 𝑗 pembobot pada hubungan node ke-j pada hidden  layer dengan node  ouput ,  dan 𝑦 𝑗 output dari node ke-j pada hidden layer (Zhang et al. , 2013) .
Interpretasi  Hasil  dengan  Ordinary  Least  Square (OLS)
Metode Ordinary  Least  Square ( OLS) digunakan dalam mengestimasi garis regresi melalui pengurangan  jumlah  kuadrat  galat  observasi  pada garis (Kuncoro, 2014). Dengan menggunakan metode OLS, penduga parameter regresi dapat dihitung. OLS berfungsi untuk mengetahui bagaimana pengaruh dari independent variable ( x ) pada dependent variable ( y ). Analisis regresi linear berganda dengan metode OLS pada  sistem  ini  bertujuan  untuk  menentukan kontributor terbesar terhadap  emisi  gas rumah kaca. Djatna  (2020)  menyatakan  bahwa  regresi  linear berganda  merupakan  pemodelan  regresi  yang berdasarkan lebih dari satu variabel prediktor. Berikut ini merupakan formulasi dari regresi linear berganda:
ŷ =  β 0 + β 1 x 1 + β 2 x 2 + … + β n x n ………………… (5)
Pada formulasi tersebut, β adalah beta coefficient β 1 , β 2 ,  …, β n , ŷ adalah  target  variabel,  dan x adalah variabel prediktor x 1 , x 2 , …, x n (Djatna, 2020) .

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Analisis Komponen Sistem
Sistem  penilaian  daur  hidup  ayam  potong berbasis  DBE  adalah  elemen  yang  terintegrasi melalui input berupa data produksi, limbah dan emisi yang  diproses  dalam  tahapan  proses  LCA  menurut BSN  (2016),  yaitu  penentuan  tujuan  dan  ruang lingkup, analisis inventori, analisis dampak lingkungan dengan metode ANN untuk memprediksi dampak emisi gas rumah kaca, serta interpretasi hasil dengan  metode  OLS  untuk  menentukan hotspot , sehingga diperoleh output berupa hasil nilai prediksi emisi  CO 2 -eq  yang  mendekati  nilai  aktual  serta diketahui hotspot yang tepat sebagai dasar perumusan rekomendasi  perbaikan.  Gambar  3  menunjukkan
komponen  pembangun  sistem  penilaian  daur  hidup ayam potong.
Konsep DBE pada sistem penilaian daur hidup ayam  potong  yang  mengacu  pada  Djatna  (2020), merupakan sistem interaksi bisnis yang terjadi secara peer to peer (P2P) antara aktor-aktor yang terdiri dari manajemen,  divisi  lingkungan,  peternakan  ayam, rumah pemotongan ayam dan laboratorium uji, yang saling terikat dan berinteraksi pada lingkungan digital yang  dihubungkan  menggunakan  suatu  jaringan information  and  communication  technology (ICT) sehingga  aktor-aktor  pada  lingkungan  ekosistem tersebut  dapat  saling  berkomunikasi  dan  bertukar informasi  menggunakan  infrastruktur  digital  seperti informasi data produksi, limbah dan emisi, data hasil analisis  dampak  lingkungan  serta  rekomendasi perbaikan.
Pemodelan  Sistem  dengan Unified  Modeling Language (UML) Use Case Diagram Use case mengilustrasikan interaksi pengguna atau  bagaimana  hubungan  aktor  dengan  aktivitas (Djatna,  2020).  Dalam  sistem  ini  terjadi  interaksi antara lima aktor yaitu manajemen, divisi lingkungan, peternakan  ayam,  rumah  pemotongan  ayam  dan laboratorium  uji,  dengan  lima  tahapan  proses  bisnis seperti  pada  Gambar  4.  Dengan  konsep  DBE, interaksi  antara  aktor  berlangsung  secara  digital sehingga  lebih  cepat,  mudah  dan  terpantau  dalam sistem penilaian daur hidup ayam potong .

## BPMN 2.0
Business  Process  Model  Notation (BPMN) pada  sistem  ini  menggambarkan  interaksi  antara stakeholder yang  terdiri  dari  manajemen,  divisi lingkungan,  peternakan  ayam,  rumah  pemotongan ayam dan laboratorium uji, dalam aliran proses yang jelas. Manajemen akan memberikan instruksi kepada divisi  lingkungan  untuk  melakukan  penilaian  daur hidup. Setelah menerima instruksi, divisi lingkungan akan  mulai  menentukan  tujuan  dan  ruang  lingkup sebagai  tahap  pertama  dari  penilaian  daur  hidup. Untuk  melakukan  analisis  inventori  sebagai  tahap kedua,  peternakan  ayam  dan  rumah  pemotongan ayam  akan  memasukkan  data  produksi  ke  dalam sistem  atau database inventori  yang  akan  diterima oleh divisi lingkungan. Divisi lingkungan selanjutnya akan  mengajukan  permohonan  pengujian  limbah  ke laboratorium  uji.  Hasil  uji  limbah  tersebut  akan diberikan ke divisi lingkungan sebagai data tambahan untuk menghitung emisi. Hasil analisis inventori akan dijadikan  sebagai  dasar  untuk  melakukan  analisis dampak  lingkungan  yang  dimulai  dengan  pemilihan kategori  dampak  emisi  gas  rumah  kaca,  melakukan karakterisasi,  klasifikasi  dan  memprediksi  nilai dampak emisi gas rumah kaca.
Hasilnya  berupa  prediksi  nilai  CO 2 -eq  yang akan  dijadikan  sebagai  dasar  pada tahap  interpretasi hasil.  Pada tahap ini akan  dilakukan  identifikasi isu
penting,  evaluasi  dan  penentuan hotspot .  Hasil prediksi nilai CO 2 -eq dan hotspot yang telah diketahui akan dijadikan sebagai dasar perumusan rekomendasi perbaikan  yang  selanjutnya  akan  diberikan  kepada manajemen  sebagai  akhir  dari  penilaian  daur  hidup
ayam  potong.  BPMN  sistem  penilaian  daur  hidup ayam  potong  disajikan  pada  Gambar  5.  Verifikasi BPMN menunjukkan bahwa tidak terdapat error yang ditemukan dalam model.
Gambar 4. Use case diagram sistem penilaian daur hidup ayam potong

## Desain Sistem Penilaian Daur Hidup
Analisis  Dampak  Lingkungan  dengan  Artificial Neural Network (ANN)
Analisis dampak lingkungan dilakukan untuk mengkuantifikasi  data  inventori  menjadi  potensi dampak  lingkungan  (Klopffer  dan  Grahl,  2014). Dampak lingkungan yang dianalisis dalam sistem ini yaitu potensi emisi gas rumah kaca. Analisis dampak lingkungan  dilakukan  untuk  mengevaluasi  dampak emisi  gas  rumah  kaca  yang  dihasilkan  berdasarkan data yang telah dimasukkan ke dalam sistem dengan menggunakan metode ANN.
Dataset yang  digunakan  berupa  data  emisi yang  terdiri  dari  101  baris  data  dan  8  kolom  data. Untuk  memprediksi  dampak  emisi  gas  rumah  kaca, maka  target  variabelnya  adalah  emisi  CO 2 -eq. Variabel target emisi CO 2 -eq akan diprediksi oleh 7 variabel prediktor seperti yang terlihat pada Tabel 2 berupa desain variabel model ANN untuk memprediksi dampak emisi gas rumah kaca.
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  dengan menggunakan software R studio versi 3.6.2, diperoleh
rumus  empiris  terbaik  dari  hasil  pemodelan  ANN dengan konfigurasi ANN 7-9-1 (tujuh variabel input, sembilan neuron pada satu hidden  layer serta  satu output ) yang dapat dilihat pada Gambar 6. Model ini terdiri dari 7 variabel yang menjadi input , yaitu emisi pakan  peternakan,  emisi  energi  peternakan,  emisi limbah  peternakan,  emisi  energi  RPA,  emisi limbah RPA, emisi kemasan RPA dan emisi pembersih RPA. Pada  model  tersebut  hanya  memiliki  satu hidden layer yang  disebut  dengan single  layer dan mempunyai  9 node atau neuron .  Jumlah neuron ini merupakan jumlah neuron yang menghasilkan model terbaik  dengan  nilai error terkecil . Pada  model  ini hanya memiliki 1 output yaitu emisi CO 2 -eq. Menurut  Zhang et  al. (2013), loss yang dihasilkan  saat training pada network disebut error. Model  ini  menghasilkan error sebesar  0,217564, yang  artinya  rata-rata  nilai  prediksi  melenceng sebesar  0,217564  dari  nilai  aktualnya.  Tabel  3 menunjukkan  perbandingan nilai error dari  masing- masing  model  dengan  berbagai  perbedaan  jumlah neuron .
Tabel 2. Desain variabel model ANN untuk memprediksi emisi gas rumah kaca Variabel Definisi Jenis Data Range Data x 1 Emisi pakan peternakan Numerik 1,602 – 2,211 kg x 2 Emisi energi peternakan Numerik 0,099 – 0,136 kg x 3 Emisi limbah peternakan Numerik 0,008 – 0,011 kg x 4 Emisi energi RPA Numerik 0,175 – 0,395 kg x 5 Emisi limbah RPA Numerik 0,100 – 0,225 kg x 6 Emisi kemasan RPA Numerik 0,002 – 0,004 kg x 7 Emisi pembersih RPA Numerik 0,002 – 0,004 kg y Emisi CO 2 -eq Numerik 1,99 – 2,99 kg CO 2 -eq
Gambar 6. Model terbaik dengan konfigurasi ANN 7-9-1 Tabel  3.  Perbandingan error pada  masing-masing model Hidden Layer Jumlah Neuron Error 1 1 0,317659 1 3 0,29804 1 5 0,284272 1 7 0,25399 1 9 0,217564
Setelah  mengetahui  bentuk plot ANN,  maka selanjutnya  melakukan  prediksi  model . Model  diuji menggunakan  data  uji  dari dataset dengan menggunakan fungsi compute dan menghasilkan nilai prediksi dari data uji. Output dari hasil prediksi model yaitu berupa perbandingan nilai prediksi dengan nilai aktual emisi CO 2 -eq. Pada model konfigurasi ANN 7- 9-1 menunjukkan bahwa pada nilai aktual emisi CO 2 - eq  sebesar  1,0000000  maka  prediksinya  adalah 0,9622257,  yang  artinya  model  dapat  memprediksi emisi  CO 2 -eq  sebesar  96,22  %  dari  nilai  aktualnya. Tabel  4  memperlihatkan  perbandingan  nilai  prediksi dengan nilai aktual emisi CO 2 -eq pada model.
Interpretasi  Hasil  dengan  Ordinary  Least  Square (OLS)
Setelah melakukan prediksi dampak emisi gas rumah kaca, selanjutnya dilakukan analisis menggunakan  OLS  untuk  menentukan  kontributor terbesar  atau  variabel  prediktor  ( x )  yang  paling mempengaruhi  variabel  target  ( y ).  Variabel  target emisi  CO 2 -eq  akan  diprediksi  oleh  7  variabel prediktor  yaitu  pakan  peternakan  ( x 1 ),  penggunaan energi  peternakan  ( x 2 ),  limbah  peternakan  ( x 3 ), penggunaan energi RPA ( x 4 ), limbah RPA ( x 5 ), bahan kemasan  RPA  ( x 6 )  dan  bahan  pembersih  RPA  ( x 7 ). Berdasarkan hasil pengolahan data dengan menggunakan software R studio versi 3.6.2, diperoleh model sebagai berikut:
Y = 0,18554 + 0,66102x 1 + 1,56019x 2 + 49,32806x 3 +  1,34260x 4 –  0,05441x 5 –  20,65049x 6 + 44,02029x 7
Interpretasi dari model yang dihasilkan dapat dilihat berdasarkan nilai koefisien, yaitu ketika semua prediktor  bernilai  0  maka  emisi  CO 2 -eq  sebesar 0,18554.  Ketika  pakan  peternakan  naik  1  kg  maka pakan  peternakan  akan  berkontribusi  positif  sebesar 0,66102  dan  ketika  limbah  RPA  naik  1  kg  maka limbah  RPA  akan  berkontribusi  negatif  sebesar  - 0,05441,  begitupun  dengan  variabel  prediktor lainnya.  Selain  nilai  koefisien,  nilai p-value akan menunjukkan bagaimana pengaruh variabel prediktor terhadap  variabel  target.  Besarnya p-value yang diperoleh adalah kurang dari 2,2 x 10 -16 , yang artinya variabel  target  emisi  CO 2 -eq  dipengaruhi  secara signifikan  oleh  variabel  prediktor.  Sedangkan, adjusted R-square yang diperoleh adalah 0,8797 yang berarti bahwa emisi CO 2 -eq dapat dijelaskan sebesar 87,97 % oleh prediktor-prediktor dalam model. Menurut  Djatna  (2020),  RMSE (Root  Mean Square Error) adalah salah satu metrik paling banyak digunakan  untuk  mengevaluasi  model  kesalahan kontinyu.  Berdasarkan  hasil  pemodelan  diperoleh nilai RMSE sebesar 0,0747004 yang artinya rata-rata nilai prediksi melenceng sebesar 0,0747004 dari nilai aktualnya.  Model  tersebut  kemudian  dilakukan  uji asumsi linearity untuk  memeriksa  linearitas  antara variabel dengan melihat p-value yang bernilai kurang dari 0,05 untuk menolak H 0 , sehingga kesimpulannya adalah linear. Berdasarkan hasil pengujian, diperoleh kesimpulan bahwa model yang dibuat adalah linear. Untuk  mengetahui  korelasi  antara  variabel x dan y digunakan uji korelasi Pearson. Berdasarkan hasil uji diketahui bahwa variabel prediktor pakan peternakan, penggunaan  energi  RPA,  dan  limbah  peternakan berkorelasi  tinggi.  Berdasarkan  hasil  tersebut  dapat disimpulkan  bahwa  variabel  prediktor  pakan peternakan merupakan variabel yang paling berpengaruh.  Sehingga  dengan  kata  lain  merupakan hotspot atau kontributor terbesar terhadap emisi CO 2 - eq, dengan nilai korelasi sebesar 0,9009266, disusul oleh penggunaan energi RPA sebesar 0,8554684 dan limbah  peternakan  sebesar  0,8259373.  Tabel  5 memperlihatkan  nilai  korelasi  antara  variabel prediktor dengan variabel target emisi CO 2 -eq.
Tabel 4. Perbandingan nilai prediksi dan nilai aktual emisi CO 2 -eq
Jumlah Neuron Nilai Aktual Emisi CO 2 -eq (kg
CO 2 -eq) Nilai Prediksi Emisi CO 2 -eq (kg
CO 2 -eq) 1 2,96 2,823285 3 2,75 2,842689 5 2,58 2,654299 7 2,09 2,160210 9 2,19 2,258611

## Tabel 5. Korelasi antara variabel prediktor terhadap variabel target
Variabel Prediktor Definisi Korelasi (r) x 1 Pakan peternakan 0,9009266 x 2 Penggunaan energi peternakan 0,8080866 x 3 Limbah peternakan 0,8259373 x 4 Penggunaan energi RPA 0,8554684 x 5 Limbah RPA 0,8138485 x 6 Bahan kemasan RPA 0,7743175 x 7 Bahan pembersih RPA 0,7958602

## Penentuan Rekomendasi Perbaikan
Hasil  dari  studi  LCA  dalam  sistem  ini menyatakan  bahwa  pakan  memberikan  kontribusi terbesar terhadap emisi gas rumah kaca. Hal ini sesuai dengan  hasil  studi  LCA  ayam  ras  pedaging  oleh penelitian  lain  yang  menunjukkan  bahwa  pakan memberikan  kontribusi  tertinggi  baik  yang  hanya mengevaluasi  pada  tahapan  budidaya,  transportasi dan produksi (Leinonen et al. , 2012; González-García et  al. ,  2014;  Kalhor et  al. ,  2016;  Nurhayati et  al. , 2016;  Cesari et  al. ,  2017;  Wiedemann et  al. ,  2017; López-Andrés et al. , 2018) maupun yang menyertakan  tahapan  pengolahan  daging  ayam, penggunaan  konsumen  hingga  pembuangan  akhir (Skunca et al. , 2018).
Pakan  ayam  menjadi  kontributor  terbesar karena  selain  ekskresi  nitrogen  dari  pakan  yang dikonsumsi,  juga  karena  pakan  dihasilkan  melalui beberapa tahapan proses, mulai dari proses produksi bahan  baku  pakan,  transportasi  bahan  baku,  proses produksi  pakan  hingga  transportasi  pakan  ke peternakan.  Semua  kegiatan  yang  berhubungan dengan  pakan  tersebut  bertanggung  jawab  atas kerusakan  lingkungan.  Hal  ini  dikarenakan  pada proses  tersebut  dibutuhkan  sumber  daya  seperti pupuk, pestisida, air, bahan bakar fosil, listrik, bahan pembersih,  bahan  kemasan  dan  sumber  daya  lain yang  dapat  menghasilkan  limbah  dan  emisi  yang berdampak  terhadap  lingkungan.  Pelletier  (2008) melaporkan  bahwa  pakan  menyumbang  82%  dari total  emisi  gas  rumah  kaca.  Hal  yang  sama  dengan penelitian  Leinonen et  al. (2012)  bahwa  kontribusi pakan terhadap total emisi gas rumah kaca lebih dari 70%.  Menurut  penelitian  González-García et  al. (2014)  dan  López-Andrés et  al. (2018),  produksi bahan  pakan  (penggunaan  bahan  kimia  dan  energi) dan  penggunaan  energi  pada  produksi  pakan merupakan  proses  utama  yang  bertanggung  jawab terhadap dampak lingkungan. Tahap produksi bahan pakan  (budidaya  tanaman)  membutuhkan input sumber  daya  dan  energi  yang  sangat  besar  untuk proses  pembukaan  lahan,  perawatan  dan  perbaikan struktur tanah,  serta  perawatan tanaman,  yang  dapat menghasilkan emisi gas rumah kaca terutama CO 2 . Rekomendasi  perbaikan  yang  berpotensi mengurangi dampak emisi gas rumah kaca dari pakan adalah  dengan  meningkatkan  efisiensi  pakan,  yaitu dari  segi  jumlah,  komposisi  serta  kandungan  nutrisi
dalam  pakan  yang  dikonsumsi.  Jumlah  pakan  yang dikonsumsi  akan  mempengaruhi  limbah  kotoran ayam  yang  dihasilkan.  Konsumsi  pakan  yang  lebih efisien  dapat  mengurangi  jumlah  kotoran  ayam sehingga emisi NH 3 , N 2 O dan CH 4 di dalam kandang juga dapat berkurang (Leinonen et al. , 2012). Dalam penelitian  Kalhor et  al. (2016)  disebutkan  bahwa terdapat  perbedaan  yang  signifikan  antara  ayam  ras pedaging  yang  dipelihara  dalam  kandang  yang menggunakan  sistem tunnel-ventilation dengan kandang  konvensional.  Ayam  yang  dihasilkan  dari kandang  dengan  sistem tunnel-ventilation memiliki bobot  yang  lebih  berat  dan  memiliki  nilai Feed Conversion Ratio (FCR) yang lebih baik. Penurunan jumlah konsumsi pakan per kg ayam hidup berkaitan langsung  dengan  pengurangan  beban  lingkungan. Tallentire et al. (2017) juga menyebutkan bahwa nilai FCR yang  lebih  baik  dapat  mengurangi  dampak lingkungan. Feed Conversion Ratio (FCR) merupakan  banyaknya  kilogram  pakan  yang dikonsumsi untuk menghasilkan satu kilogram bobot ayam hidup (Fadilah et al. , 2006), sehingga semakin kecil  nilai  FCR  maka  semakin  efisien  pakan  yang dikonsumsi.
Penggunaan bahan pakan khusus (aditif) pada pakan  seperti  enzim  dan  asam  amino  dapat meningkatkan  kinerja  lingkungan  (Leinonen  dan Kyriazakis, 2016). Formulasi pakan dengan penambahan  asam  amino  dan  enzim phytase pada penelitian  Kebreab et  al. (2016)  mengurangi penggunaan  bungkil  kedelai  impor  dari  Amerika Serikat  sekitar  50%  yang  menyebabkan  terjadinya penurunan  dampak  pemanasan  global  sebesar  44%. Penelitian Giannenas et al. (2017) melaporkan bahwa penambahan protease dan substitusi bungkil kedelai dengan corn gluten meal memiliki kinerja lingkungan yang  lebih  baik  dibandingkan  standar diet ayam  ras pedaging  terhadap  sembilan  kategori  dampak lingkungan termasuk pemanasan global. Pengurangan crude  protein dalam  pakan  juga merupakan  strategi  yang  relevan  untuk  mengurangi dampak  pemanasan global  (Leinonen  dan  Williams, 2015).  Pengurangan crude  protein dan  penambahan enzim protease dalam  studi  Leinonen dan  Williams (2015) dapat menurunkan dampak pemanasan global sebesar  2%.  Pengurangan crude protein sebesar  1% dalam  pakan  dapat  menurunkan  ekskresi  nitrogen sebesar 10% (Giannenas et al. , 2017).
Beberapa penelitian lain melakukan substitusi sebagian maupun keseluruhan dari satu atau beberapa bahan  pakan  yang  ternyata  memberikan  pengaruh positif  terhadap  lingkungan.  Garcia-Launay et  al. (2018)  melakukan  perubahan  komposisi  pakan  di tahap finisher dengan  mengganti maize  co-products dan protein  seeds dengan wheat  co-products .  Hal yang  sama  seperti  dalam  penelitian  Arroyo et  al. (2013) yang melakukan substitusi jagung dan bungkil kedelai  dengan  sorgum  dan  sumber  protein  lainnya ternyata  sangat  efisien  dalam  mengurangi  dampak pemanasan  global  sebesar  17%.  Sementara menurut Dekker et  al. (2011),  mengganti  beberapa  bahan pakan  impor  (gandum,  bunga  matahari,  bungkil kedelai)  di  Belanda  dapat  menurunkan  dampak pemanasan global sebesar 9% dan penggunaan energi sebesar 21%.
Selain  pakan,  limbah  padat  organik  berupa litter yang bercampur dengan kotoran ayam ( manure ) juga dapat meningkatkan emisi NH 3 , N 2 O dan CH 4 di peternakan karena manajemen limbah padat organik tersebut  (penanganan,  penyimpanan  dan aplikasinya di  lapangan)  (Lima et  al. ,  2019).  Dalam  penelitian González-García et  al. (2014),  diketahui  bahwa manajemen manure memberikan  kontribusi  sebesar 11%  terhadap  dampak  pemanasan  global,  dimana emisi  CH 4 berkontribusi  4%.  Sedangkan  menurut Lima et  al. (2019),  dari  total  emisi  yang  dihasilkan dari  manajemen manure ,  kontribusi  emisi  CH 4 18,9%,  N 2 O direct 19,3%  dan  N 2 O indirect 61,8%. Lima et al. (2019) menambahkan bahwa manajemen manure juga menggunakan energi yang berkontribusi menghasilkan emisi gas rumah kaca berupa CH 4 , N 2 O dan  CO 2 dari  penggunaan  bahan  bakar  diesel  serta emisi CO 2 dari penggunaan energi listrik. Pengolahan litter yang bercampur dengan kotoran ayam ( manure ) melalui  pengomposan  untuk  pupuk  organik  dapat mengurangi  penggunaan  sejumlah  tertentu  pupuk sintetis di lahan pertanian karena komposisi N, P dan K  dalam  limbah  tersebut  (Kelleher et  al. ,  2002). Selanjutnya  González-García et  al. (2014)  juga menambahkan bahwa aplikasi manure sebagai pupuk organik  memberikan  pengaruh  positif  terhadap lingkungan yang dapat mengurangi dampak lingkungan  hingga  4%.  Di  sisi  lain,  manajemen penyimpanan manure yang  lebih  baik  dapat mengurangi emisi CH 4 yang dihasilkan (Kalhor et al. , 2016).
Penggunaan  energi  di  rumah  pemotongan ayam juga ikut berkontribusi terhadap total emisi gas rumah  kaca.  Konsumsi  energi  listrik  merupakan kontributor utama dalam menghasilkan emisi CO 2 di rumah pemotongan ayam (Hafiz et al. , 2017). Energi listrik  ini  digunakan  untuk  menyalakan  mesin  dan peralatan  produksi,  pendingin,  lampu  penerangan serta  untuk  pengoperasian  instalasi  pengolahan  air limbah. González-García et al. (2014) dan Hafiz et al. (2017)  menyebutkan  bahwa  energi  listrik  yang digunakan  di  rumah  pemotongan  ayam  didominasi
oleh  keperluan  pendingin.  Hafiz et  al. (2017) menambahkan  bahwa  energi  listrik  sebagian  besar digunakan untuk mengoperasikan kompresor amonia untuk mendinginkan ruangan pendingin dengan suhu -4°C.  Penggunaan  energi  listrik  untuk  kompresor sebanyak  72%  dari  total  konsumsi  listrik,  sehingga dengan  mengurangi  konsumsi  listrik  di  ruang kompresor akan secara signifikan menurunkan emisi CO 2 .  Rekomendasi  perbaikan  untuk  mengurangi konsumsi  listrik  adalah  dengan  mengurangi  waktu ketika memasukkan produk ke ruang pendingin serta mengurangi jumlah pintu masuk di ruang pendingin. Kedua alternatif perbaikan tersebut dapat mengurangi konsumsi  listrik  sebanyak  5%  dengan  mengurangi kehilangan panas ke lingkungan. Selain itu, Hafiz et al. (2017)  dalam  penelitiannya  juga  melaporkan bahwa melalui pemasangan inverter pada kompresor dapat  mengurangi  konsumsi  listrik  sebanyak  10%. Meskipun  pemasangan  inverter  pada  kompresor  ini membutuhkan biaya investasi di awal, namun dengan manfaat  yang  bisa  diperoleh  berupa  penghematan listrik  dapat  mengurangi  biaya  produksi  sekaligus mengurangi jumlah emisi CO 2 yang dihasilkan. Pada proses produksi juga dibutuhkan sumber energi panas berupa  bahan  bakar  untuk  proses  perebusan ( scalding )  yang  sebagian  besar menggunakan  bahan bakar  diesel  untuk  pembakaran  di  boiler,  yang berkontribusi terhadap peningkatan emisi CO 2 , CH 4 , dan  N 2 O.  Penggunaan  bahan  bakar  alternatif  yang lebih  ramah  lingkungan  seperti  biodiesel  sebagai pengganti  bahan  bakar  fosil  dapat  mengurangi dampak lingkungan.

## Validasi Sistem
Sistem  penilaian  daur  hidup  ayam  potong dapat  memprediksi  dampak  lingkungan  emisi  gas rumah  kaca  dengan  hasil  yang  mendekati  nilai aktualnya. Sistem ini juga dapat menentukan hotspot dengan  tepat  sebagai  acuan  untuk  merumuskan rekomendasi perbaikan yang sesuai.

## Keunggulan dan Keterbatasan Sistem
Sistem  ini  memiliki  keunggulan  yaitu  lebih mudah  dan  cepat  karena  setiap  aktor  memasukkan data  yang  diperlukan  melalui  sistem  atau database inventori,  nilai  dampak  lingkungan  dapat  terpantau secara real  time ,  nilai  dampak  lingkungan  otomatis berubah  ketika  ada  perubahan  data  inventori,  serta hasil yang diperoleh dapat dibandingkan dengan hasil sebelumnya.  Selain  itu,  sistem  ini  memiliki keterbatasan yaitu penilaian daur hidup (LCA) masih terbatas  pada  ruang  lingkup cradle-to-gate (proses budidaya,  transportasi  dan  produksi  ayam  potong) dengan kategori dampak hanya emisi gas rumah kaca.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Komponen sistem penilaian daur hidup ayam potong  telah  teridentifikasi.  Sistem  penilaian  daur hidup ayam potong menghasilkan model yang dapat memprediksi  dampak  emisi  gas rumah  kaca  sebesar 96,22%  dari  nilai  aktualnya  dan  pakan  merupakan kontributor terbesar terhadap  emisi  gas rumah kaca. Alternatif  rekomendasi  perbaikan  berdasarkan  hasil penelitian  diantaranya  peningkatan  efisiensi  pakan dari  segi  jumlah,  komposisi  serta  kandungan  nutrisi dalam pakan yang dikonsumsi; pemasangan inverter pada kompresor amonia sebagai upaya penghematan listrik;  penggunaan  bahan  bakar  ramah  lingkungan seperti  biodiesel;  pemanfaatan  limbah litter dan kotoran  ayam  sebagai  pupuk  organik  yang  disertai dengan manajemen penyimpanan manure yang lebih baik.

## Saran
Desain  sistem  penilaian  daur  hidup  ayam potong  perlu  dilanjutkan  sampai  menjadi software perhitungan  LCA  dengan  batasan  sistem  yang  lebih komprehensif  yaitu cradle-to-grave (mulai  dari proses  budidaya,  transportasi,  produksi,  distribusi, penggunaan  konsumen  hingga  pembuangan  akhir), serta dengan mengkaji lebih banyak kategori dampak lingkungan seperti eutrofikasi dan asidifikasi.

## DAFTAR PUSTAKA
Anbu  P,  Hilda  A,  dan  Gopinath  SCB.  2004. Keratinophilic fungi of poultry farm and feather dumping soil in Tamil Nadu, India. Mycopathologia . 158 (3): 303–309.
Arroyo J, Fortun-Lamothe L, Auvergne A, Dubois JP, Lavigne  F,  Bijja  M,  Aubin  J.  2013. Environmental  influence  of  maize  substitution by sorghum and diet presentation on goose foie gras  production. Journal  Cleaner  Production . 59: 51–62.
Aziz  HA,  Puat  NNA,  Alazaiza  MYD,  Hung  YT. 2018. Poultry slaughterhouse wastewater treatment using submerged fibers in an attached growth  sequential  batch  reactor. International Journal Environ Res  Public  Health .  15  (8):  1– 12.
[BPS] Badan Pusat Statistik. 2019. Produksi Daging Ayam Ras Pedaging Menurut Provinsi . Jakarta: Badan Pusat Statistik Republik Indonesia.
[BSN]  Badan  Standarisasi  Nasional.  2016. SNI  ISO 14040:2016  tentang  Manajemen  Lingkungan  - Penilaian Daur Hidup  - Prinsip dan Kerangka Kerja (Environmental Management - Life Cycle
Assessment  -  Principles  and  Framework) . Jakarta: Badan Standarisasi Nasional.
Cesari V, Zucali M, Sandrucci A, Tamburini A, Bava L,  Toschi  I.  2017.  Environmental  impact assessment  of  an  Italian  vertically  integrated broiler  system  through  a  life  cycle  approach. Journal Cleaner Production . 143: 904–911. Dekker SEM, de Boer IJM, Vermeij I, Aarnink AJA,
Koerkamp  PWGG.  2011.  Ecological  and economic  evaluation  of  Dutch  egg  production systems. Livest Science 139 (1–2): 109–121. Djatna T. 2020. Analisis dan Desain Sistem Produksi Agroindustri: Pendekatan Digital Business Eco- system . Bogor: IPB Press.
Fadilah  R,  Polana  A,  Alam  S,  Parwanto  E.  2006.
Sukses  Beternak  Ayam  Broiler .  Jakarta: Agromedia Pustaka.
Garcia-Launay  F,  Dusart  L,  Espagnol  S,  Laisse- Redoux S, Gaudré D, Méda B, Wilfart A. 2018. Multiobjective  formulation  is  an  effective method  to  reduce  environmental  impacts  of livestock  feeds. Brazilian  Journal  Nutr .  120 (11): 1298–1309.
Giannenas  I,  Bonos  E,  Anestis  V,  Filioussis  G, Papanastasiou  DK,  Bartzanas  T,  Papaioannou N, Tzora A, Skoufos I. 2017. Effects of protease addition  and  replacement  of  soybean  meal  by corn gluten meal on the growth of broilers and on the environmental performances of a broiler production system in Greece. PLoS One . 12 (1):
1–26.
González-García  S,  Gomez-Fernández  Z,  Dias  AC, Feijoo  G,  Moreira  MT,  Arroja  L.  2014.  Life cycle assessment of broiler chicken production: A  Portuguese  case  study. Journal  Cleaner Production . 74: 125–134.
Hafiz  MIM,  Zulfattah  ZM,  Munajat  NA,  Sakinah ABF,  Asyraf  HM.  2017.  Cleaner  production implementation  at  chicken  slaughtering  plant. ARPN J Eng Appl Sci . 12 (14): 4324–4328. Han  J,  Kamber  M,  dan  Pei  J.  2012. Data  Mining: Concepts  and  Techniques .  3 rd ed.  Waltham: Elsevier.
[IPCC] Intergovernmental Panel on Climate Change.
2007. Fourth  Assessment  Report  (AR4) . Washington DC (UK): IPCC.
Joshi SG, Tejashwini M., Revati N, Sridevi R, Roma D. 2007. Isolation, identification and characterization of a feather degrading bacterium. International Journal Poult Science . 6 (9): 689–693.
Kalhor T, Rajabipour A, Akram A, Sharifi M. 2016. Environmental  impact  assessment  of  chicken meat production using life cycle assessment. Inf Process Agric . 3 (4): 262–271.
Kebreab E, Liedke A, Caro D, Deimling S, Binder M, Finkbeiner  M.  2016.  Environmental  impact  of using  specialty  feed  ingredients  in  swine  and poultry  production:  A  life  cycle  assessment. Journal Animal Science . 94 (6): 2664–2681. Kelleher B, Leahy J, Henihan A, O’Dwyer T, Sutton D,  Leahy  M.  2002.  Advances  in  poultry  litter disposal  technology  -  A  review. Bioresour Technol . 83: 27–36.
Klopffer  W,  Grahl  B.  2014. Life  Cycle  Assessment (LCA):  A  Guide  to  Best  Practice .  Weinheim:
Wiley-VCH.
Kuncoro  M.  2014. Metode  Riset  Untuk  Bisnis  &
Ekonomi:  Bagaimana  Meneliti  dan  Menulis Tesis? . 4 th ed. Jakarta: Erlangga.
Leinonen I, Kyriazakis I. 2016. How can we improve the  environmental  sustainability  of  poultry production?. Proc Nutr Soc . 75 (3): 265–273. Leinonen  I,  Williams  AG.  2015.  Effects  of  dietary protease  on  nitrogen  emissions  from  broiler production:  A  holistic  comparison  using  life cycle  assessment. Journal  Science  Food Agricultur . 95 (15): 3041–3046.
Leinonen  I,  Williams  AG,  Wiseman  J,  Guy  J, Kyriazakis I. 2012. Predicting the environmental impacts of chicken systems in the United  Kingdom  through  a  life  cycle assessment:  Broiler  production  systems. Poult Sci . 91 (1): 8–25.
Lima ND da S, Nääs I de A, Garcia RG, Moura DJ de.  2019.  Environmental  impact  of  Brazilian broiler production process: Evaluation using life cycle assessment. Journal Cleaner Production .. 237: 117752.
López-Andrés  JJ,  Aguilar-Lasserre  AA,  Morales- Mendoza  LF,  Azzaro-Pantel  C,  Pérez-Gallardo JR,  Rico-Contreras  JO.  2018.  Environmental impact  assessment  of  chicken  meat  production via  an  integrated  methodology  based  on  LCA, simulation  and  genetic  algorithms. Journal Cleaner Production .. 174: 477–491.
Nurhayati,  Marimin,  Djatna  T,  Permana  IG.  2016. Kinerja  rantai  pasok  dan  nilai  tambah  dengan internalisasi aspek lingkungan pada agroindustri ayam  ras  pedaging. Jurnal  Teknologi  Industri Pertanian . 26 (3): 311–320.
Pelletier N. 2008. Environmental performance in the US broiler poultry sector: Life cycle energy use and greenhouse gas, ozone depleting, acidifying and  eutrophying  emissions. Agric  Syst .  98  (2): 67–73.
Russell SJ, Norvig P. 2010. Artificial Intelligence: A Modern Approach . 3 rd ed. New Jersey: Pearson. Siang  JJ.  2005. Jaringan  Syaraf  Tiruan  dan
Pemrogramannya Menggunaan Matlab . Yogyakarta: ANDI.
Skunca  D,  Tomasevic  I,  Nastasijevic  I,  Tomovic  V,
Djekic  I.  2018.  Life  cycle  assessment  of  the chicken meat chain. Journal Cleaner Production . 184: 440–450.
Suffian  SA,  Sidek  AA,  Matsuto  T,  Al  Hazza  MH, Yusof HM, Hashim AZ. 2018. Greenhouse gas emission  of  broiler  chicken  production  in Malaysia using life cycle assessment guidelines: A case study. Journal Eng Mater Manuf . 3 (2): 87–97.
Tallentire  CW,  Mackenzie  SG,  Kyriazakis  I.  2017. Environmental  impact  trade-offs  in  diet formulation  for  broiler  production  systems  in the UK and USA. Agric Syst . 154: 145–156.
Wiedemann  SG,  McGahan  EJ,  Murphy  CM.  2017. Resource  use  and  environmental  impacts  from Australian  chicken  meat  production. Journal Cleaner Production .. 140: 675–684.
Zhang X, Liu Y, Yang M, Zhang T, Young AA, Li X. 2013.  Comparative  study  of  four  time  series methods in forecasting typhoid fever incidence in China. PLoS One . 8 (5): e63116.