Perpustakaan Digital ITB

Pemanfaatan biomassa, khususnya serbuk gergaji (sawdust), sebagai bahan baku co-firing di PLTU Adipala merupakan salah satu strategi PT PLN (Persero) untuk mempercepat transisi energi hijau dan mengurangi ketergantungan pada batu bara. Namun, implementasi strategi ini menghadapi tantangan pada aspek rantai pasok, khususnya terkait biaya pengadaan, transportasi, dan penyimpanan biomassa yang efisien. Rumusan masalah penelitian ini adalah bagaimana merancang model penentuan jumlah pasokan optimal serbuk gergaji dengan meminimalkan biaya pengadaan, transportasi, dan penyimpanan agar mampu mendukung kelancaran program co-firing secara berkelanjutan. Model hasil pengembangan ini selanjutnya diterapkan untuk PLTU Adipala. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan metode linear programming (LP) yang dirancang dalam skema single-item. Data yang digunakan berasal dari delapan pemasok sawdust di wilayah sekitar Cilacap (Ngelosari, Pagelarang, Alas Malang, Purwasaba, Jatiroto, Jatijajar, Kutaliman, dan Wates) dengan periode observasi 2022–2024. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, penentuan parameter, serta uji coba model untuk menilai efisiensi biaya pengadaan, transportasi, dan penyimpanan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model mampu meminimalkan total biaya sekaligus menentukan jumlah pasokan biomassa yang optimal, termasuk skenario pemilihan pemasok terbaik ketika terjadi kekurangan pasokan di salah satu lokasi pada periode 2022–2024. Hasil uji coba menunjukkan bahwa model mampu menurunkan total volume pasokan biomassa hingga 10,8% pada tahun 2024, setelah sebelumnya mencatat kenaikan pasokan sebesar 5–8% pada periode 2022–2023 sebagai respons terhadap peningkatan jumlah pemasok. Penurunan volume pada tahun terakhir disertai dengan efisiensi biaya total sebesar 13,2%, yang menunjukkan bahwa model berhasil memberikan hasil yang optimal antara kapasitas pasokan dan efisiensi biaya distribusi biomassa. Secara praktis, temuan ini memberikan implikasi manajerial dalam memilih kombinasi pemasok paling efisien dan merencanakan distribusi biomassa (rute pengiriman dan volume pasokan) secara lebih terstruktur dalam rangka meminimalkan biaya tambahan akibat fluktuasi atau ketidakteraturan pasokan.