Peningkatan konsumsi energi di Indonesia mendorong pertumbuhan produksi biodiesel dari kelapa sawit. Akan tetapi, produksi biodiesel dari kelapa sawit mengonsumsi sejumlah besar air dan energi untuk suplai air. Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan analisis terhadap hubungan konsumsi air dan energi (water-energy nexus) pada produksi biodiesel di Provinsi Riau. Simulasi proses produksi biodiesel dilakukan menggunakan Unisim Design R390.1 sebagai bagian dari Life Cycle Assessment (LCA) untuk mengevaluasi konsumsi energi dan emisi CO2. Konsumsi air pada produksi biodiesel ditentukan menggunakan metode water footprint. Hasil perhitungan menunjukkan bahwa water footprint untuk FFB, CPO dan biodiesel adalah 671 m3/t FFB, 3.292 m3/t CPO, dan 3.432 m3/t biodiesel. Total konsumsi energi dan emisi CO2 pada produksi biodiesel adalah 14,252 MJ/t biodiesel and 608,6 kg CO2-eq/t biodiesel. Produksi CPO dan biodiesel di kilang membutuhkan air sekitar 41,2 dan 2,47 juta m3. Energi listrik yang dibutuhkan untuk menyuplai air tersebut adalah 91 dan 3,6 juta kWh. Dibandingkan dengan produksi energi lain, produksi biodiesel di Riau pada tahun 2017 merupakan konsumen air terbesar, yaitu sekitar 99,3% dari total air yang diambil, terutama digunakan pada tahap perkebunan, dan konsumen energi terbesar kedua, yaitu sekitar 31,7% dari total energi listrik untuk suplai air pada produksi CPO dan biodiesel.
The increase of energy consumption in Indonesia induces the production of palm oil biodiesel. However, palm oil biodiesel production consumes a large amount of water and energy to supply water. The purpose of this study is to conduct analysis on the relationship between water and energy consumption (energy-water nexus) in biodiesel production in Riau Province. The process simulation of biodiesel production at refinery was done with Unisim Design R390.1 as part of Life Cycle Assessment (LCA) to evaluate the energy consumption and CO2 emission. Water consumption in biodiesel production was calculated using water footprint method. The result showed that water footprint for FFB, CPO, and biodiesel were 671 m3/t FFB, 3,292 m3/t CPO, and 3,432 m3/t biodiesel, respectively. The total energy consumption and CO2 emission in biodiesel production was 14,252 MJ/t biodiesel and 608.6 kg CO2-eq/t biodiesel. Production of CPO and biodiesel in refineries required around 41.2 and 2.47 million m3 of water. The electricity needed to supply water is 91 and 3.6 million kWh. Compared to other energy production, biodiesel production in Riau in 2017 is the largest water consumer, around 99.3% of total water abstraction, which is mainly rainwater used for plantation stage, and the second largest energy consumer, about 31.7% of total electricity to supply water for CPO and biodiesel production.
"Sampah plastik merupakan suatu permasalahan yang harus diperhatikan. Hal ini disebabkan oleh sifat yang dimilikinya yaitu sulit untuk diuraikan sehingga dapat mencemari lingkungan sekitar jika tidak segera diatasi. Oleh karena itu, diperlukan suatu sistem yang bersifat user friendly untuk membantu proses evaluasi pada produk kemasan plastik secara menyeluruh dengan menggunakan pendekatan Life Cycle Assessment (LCA) untuk mempermudah kerja pengguna serta meningkatkan kesadaran terkait dampak lingkungan yang ditimbulkan dari produk kemasan plastik. Untuk memperoleh sistem tersebut, perlu melalui beberapa tahapan dimulai dari studi literatur, pengumpulan data produk, pembuatan dataset, perumusan standar LCA, hingga pembuatan algoritma dari program pembelajaran mesin berbasis deep learning. Pembuatan dataset dilakukan menggunakan fitur random number yang terdapat pada software Microsoft excel. Sedangkan, untuk pengumpulan data produk serta perumusan standar LCA dilakukan berdasarkan database ecoinvent 3.7.1 yang disediakan oleh software openLCA. Metode deep learning digunakan untuk meningkatkan efisiensi di dalam melakukan pengolahan data. Di dalam proses pembuatan algoritma deep learning, dilakukan optimasi parameter yang terlibat seperti test size, random state, jumlah layer dan dense, learning rate, batch size, serta epochs agar dapat memperoleh akurasi yang optimum. Dari penelitian yang telah dilakukan, diperoleh hasil akhir berupa program prediksi skor LCA untuk produk kemasan botol plastik dengan menggunakan metode pembelajaran mesin berbasis deep learning dengan tingkat akurasi sebesar 92%.
Plastic waste is a matter of concern. This is due to the nature it possesses i.e. it is difficult to decipher so it can pollute the surrounding environment if it is not addressed immediately. Therefore, it is necessary to have a user-friendly system to assist the evaluation process on plastic packaging products thoroughly by using the Life Cycle Assessment (LCA) approach to facilitate user to work as well as to raise awareness related to the environmental impact caused from plastic packaging products. To obtain such systems, it is necessary to go through several stages, start from literature studies, product data collection, dataset creation, formulation of LCA standards, until algorithm creation from deep learning-based machine learning programs. The dataset creation is performed using the random number features contained on Microsoft excel software. Whereas, for product data collection and formulation the LCA standards are performed based on the 3.7.1 ecoinvent database provided by the openLCA software. Deep learning methods are used to improve efficiency inside performing data processing. Inside the process of creating deep learning algorithms, involved parameter optimizations such as test size, random state, number of layers and denses, learning rate, batch size, as well as epochs are performed to obtain optimum accuracy. From the research already conducted, the final result was obtained in the form of an LCA score prediction program for plastic bottle packaging products using a deep learning-based machine learning method with an accuracy rate of 92%.
"