Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"

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%.

"

"Data dari Asosiasi Industri Plastik Indonesia (INAPLAS) dan Badan Pusat Statistik (BPS), sampah plastik di Indonesia mencapai 64 juta ton per tahun. Dampak lingkungan yang ditimbulkan dari limbah kemasan plastik sangatlah signifikan dalam satu siklus hidup kemasan plastik. Sejauh ini, upaya untuk meningkatkan kesadaran masyarakat terhadap dampak lingkungan sampah plastik menggunakan suatu metode asesmen secara komprehensif belum banyak dilakukan. Salah satu metode yang dapat dilakukan adalah life cycle assessment (LCA). LCA adalah metode sistematis untuk menganalisis secara kuantitatif dampak lingkungan suatu produk pada seluruh siklus hidup produk. Kendala dalam melakukan LCA salah satunya adalah proses yang kompleks untuk mengidentifikasi produk pada keseluruhan siklus hidupnya sehingga dibutuhkan metode asesmen LCA yang user-friendly dan mempermudah dalam melakukan LCA. Salah satu solusi yang dapat digunakan untuk mengatasi keterbatasan itu adalah dengan membangun model deep learning untuk memprediksi skor LCA pada produk kemasan plastik detergen cair yang dapat mempersingkat waktu serta meningkatkan efisiensi dalam melakukan asesmen LCA. Hasil penelitian berupa program prediksi skor LCA untuk produk kemasan plastik detergen cair menggunakan metode eco-indicator 99 dengan menggunakan jumlah dataset 240 terdiri dari 8% data real, 75% data dummy, 17% data hybrid. Parameter model lainnya antara lain test size 0,2, random state 6, batch size 64, dengan 3 hidden layer dan dense 64,32,16, epoch 1000 dan learning rate 0,01. Program menghasilkan akurasi optimum sebesar 99,39% yang dihasilkan dari regression metrics menggunakan R2 score.

---

Data from the Indonesian Plastic Industry Association (INAPLAS) and Badan Pusat Statistik (BPS), plastic waste in Indonesia reaches 64 million tons per year. The environmental impact of plastic packaging waste is very significant in a plastic packaging life cycle. So far, efforts to increase public awareness of the environmental impact of plastic waste have used a comprehensive assessment methods have not been widely carried out. One method that can be used is life cycle assessment (LCA). LCA is a systematic method for quantitatively analyzing the environmental impact of a product over the entire product life cycle. One of the obstacles in conducting LCA is the complex process of identifying products throughout their life cycle, so a user-friendly and easier LCA assessment method is needed. One solution that can be used to overcome these limitations is to build a deep learning model to predict LCA scores on liquid detergent plastic packaging products which can shorten time and increase efficiency in conducting LCA assessments. The result of the research is an LCA score prediction program for liquid detergent plastic packaging products using the eco-indicator 99 method using a total of 240 datasets consisting of 8% real data, 75% dummy data, 17% hybrid data. Other model parameters include test size 0.2, random state 6, batch size 64, with 3 hidden layers and dense 64,32,16, epoch 1000 and learning rate 0.01. The program produces an optimum accuracy of 99.39% resulting from regression metrics using the R2 score."

"Peningkatan kebutuhan kemasan multilayer menjadi kontributor terbesar atas permasalahan sampah plastik di sektor makanan dan minuman. Salah satu jenis kemasan multilayer yang paling sering digunakan sebagai kemasan adalah laminated foil. Nilai laminated foil yang rendah dalam industri daur ulang karena kompleksitas yang tinggi membuat evaluasi menyeluruh dalam penggunaan laminated foil dengan metode Life Cycle Assessment diperlukan. Penggunaan mesin pembelajaran dapat menjadi solusi untuk perhitungan skor LCA yang user-friendly. Rangkaian penelitian ini terdiri dari studi literatur, pengumpulan data produk, pembuatan dataset, perumusan standar LCA, dan diakhiri dengan pembuatan algoritma dari program pembelajaran mesin berbasis deep learning. Proses studi literatur menghasilkan informasi penting yang kemudian digunakan untuk proses pengumpulan data kemasan di tempat retail serta pembuatan dataset yang melibatkan perangkat lunak Microsoft Excel dan OpenLCA. Pembuatan program mesin pembelajaran kemudian dapat dilakukan dan menjadi pembahasan penting dalam penelitian ini. Untuk menghasilkan suatu program yang optimal, terdapat berbagai parameter yang diuji. Parameter tersebut adalah test size, random state, hidden layer dan densitas neuron, learning rate, batch size, serta epochs. Penelitian ini menghasilkan suatu program dengan akurasi 97,09% yang dapat digunakan untuk melakukan prediksi skor LCA kemasan Laminated Foil.

---

The increasing need for multilayer packaging is the biggest contributor to the problem of plastic waste in the food and beverage sector. One of the types of multilayer packaging that is most often used as packaging is laminated foil. The low value of laminated foil in the recycling industry due to its high complexity makes a thorough evaluation of the use of laminated foil with the Life Cycle Assessment method is necessary. The use of machine learning can be a user-friendly solution for calculating LCA scores. This series of research consists of literature study, product data collection, dataset creation, LCA standard formulation, and ends with algorithm development from deep learning-based machine learning program. The literature study process produces important information which then used for the process of collecting packaging data at retail places as well as making datasets involving Microsoft Excel and OpenLCA software. The building of machine learning programs then be done and becomes an important discussion in this research. To produce an optimal program, there are various parameters that are tested. These parameters are test size, random state, number of layers and dense, learning rate, batch size, and epochs. This study resulted in a program with an accuracy of 97.09% which can be used to predict the LCA score of Laminated Foil packaging.

"

"ABSTRAKMeningkatnya konsumsi kemasan plastik memberikan pengaruh pada lingkungan. Dampak lingkungan yang dihasilkan seperti kontribusi terhadap peningkatan global warming, non-renewable energy, dan dampak lingkungan lainnya. Dalam studi ini, penilaian dampak lingkungan dilakukan untuk mengevaluasi siklus hidup kemasan plastik fleksibel menggunakan metode Life Cycle Assessment (LCA). Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis dan membandingkan dampak lingkungan yang diperoleh dalam proses pembuatan kemasan plastik fleksibel yang terdiri dari 2 lapis plastik dan aluminium. Kemasan yang dinilain adalah gabungan dari PET, LLDPE, dan Aluminium dengan OPP, CPP, dan Aluminium. Penelitian dilakukan berdasarkan 1 m2 kemasan plastik fleksibel yang diproduksi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kemasan plastik OPP/CPP/Al memiliki dampak lingkungan terendah dari PET/LLDPE/Al. Selain itu, dampak lingkungan tertinggi dihasilkan dari kedua kemasan plastik selama proses dry laminating.

---

ABSTRACTThe increasing consumption of plastic packaging has an effect on the environment. The environmental impacts results contributing to increased global warming, non-renewable energy, and other environmental impacts. In this study, an environmental impact assessment was carried out to evaluate the life cycle of flexible plastic packaging using the Life cycle assessment (LCA) method. The purpose of this research is to analyze and compare the environmental impacts obtained in the process of making flexible plastic packaging consisting of 2 layer plastic and aluminum. The packaging assessed is a combination of PET, LLDPE, and Aluminum and OPP, CPP, and Aluminum. The study was conducted based on 1 m2 of flexible plastic packaging produced. The results showed that OPP/CPP/Al plastic packaging had the lower environmental impact than PET/LLDPE/Al. In addition, the highest environmental impact generated from both plastic packaging during the dry laminating process."

"Indonesia merupakan negara penghasil kelapa sawit terbesar di dunia dengan produksi minyak kelapa sawit sebesar 60% dari produksi minyak kelapa sawit dunia. Salah satu produk industri kelapa sawit yang paling banyak digunakan oleh masyarakat adalah minyak goreng. Tingginya produksi dan konsumsi minyak goreng menjadikan produk ini sebagai salah satu komoditi yang esensial untuk menunjang kehidupan masyarakat. produksi minyak kelapa sawit menjadi kontroversi karena prosesnya yang menimbulkan kerusakan lingkungan seperti deforestasi, pelepasan gas rumah kaca, dan pencemaran ekosistem perairan. Selain itu, kemasan plastik minyak goreng yang terbuat dari bahan baku tak terbarukan juga menambah dampak terhadap kerusakan lingkungan. Untuk dapat mengatasi masalah ini dan menuju produksi minyak goreng yang berkelanjutan, penelitian ini menganalisis dampak lingkungan yang dihasilkan oleh produksi satu liter minyak goreng dengan menggunakan metode Life Cycle Assessment (LCA). Penelitian ini menganalisis dampak produksi minyak goreng dalam tiga jenis kemasan terhadap sepuluh kategori dampak lingkungan. Secara keseluruhan, dampak lingkungan terbesar dihasilkan oleh proses produksi minyak goreng. Proses yang paling banyak menjadi hotspot dalam kesepuluh kategori dampak adalah proses transportasi, penggunaan listrik, dan penggunaan pupuk. Jenis kemasan botol merupakan jenis kemasan yang paling banyak memiliki nilai dampak tertinggi dari sepuluh kategori yang dinilai.

---

Indonesia is the largest palm oil producing country in the world with palm oil production of 60% of the world's palm oil production. One of the products of the palm oil industry that is most widely used by the community is cooking oil. The high production and consumption of cooking oil makes this product one of the essential commodities to support people's lives. The production of palm oil is controversial because the process causes environmental damage such as deforestation, the release of greenhouse gases, and pollution of aquatic ecosystems. Alongside the problem mentioned, the plastic packaging that are made of unrenewable resources will also add some environmental problems. To be able to overcome this problem and lead to sustainable cooking oil production, this study analyzes the environmental impact produced by the production of one liter of cooking oil using the Life Cycle Assessment (LCA) method. This study will analyze the environmental impacts of cooking oil production in three types of packaging on ten environmental impact categories. The cooking oil production gives the most environmental impact. The process that have the most hotspots of all categories are transportation, electricity, and fertilizer usage. The bottle type of packaging has the highest rank of all impact categories."

"Indonesia merupakan negara yang termasuk ke dalam salah satu penyumbang karbon dioksida terbesar di dunia. Industri semen merupakan industri yang masuk ke dalam sector IPPU (industrial process and product used) yang mana menyumbang emisi gas rumah kaca pada sector tersebut dibandingkan industri lainnya. Semen yang menjadi salah satu bahan baku yang dibutuhkan untuk sebuah infrastruktur bangunan. Indonesia yang sedang menggalangkan pembangunan infrastruktur nasional harus memerhatikan dampak lingkungan proses produksi semen terhadap lingkungan. Maka, penelitian ini dilakukan untuk menganalisis dampak lingkungan yang dihasilkan dari proses produksi semen dengan menggunakan metode life cycle assessment. Terdapat dua tahapan produksi yang memberikan dampak terbesar yaitu klin process dan finish mill & pack yang disebabkan akibat pembakaran batu bara. Penelitian ini membuat analisis perbandingan antara kondisi sekarang dengan target perusahaan dalam meningkatkan penggunaan bahan bakar alternatif sebesar 15% dengan mengidentifikasi risiko yang berpotensi muncul dan membuat mitigasi pencegahan resiko

---

Indonesia is a country that is included in one of the largest carbon dioxide emitters in the world. The cement industry is an industry that is included in the IPPU (industrial process and product used) sector which contributes to greenhouse gas emissions in that sector compared to other industries. Cement is one of the raw materials needed for a building infrastructure. Indonesia, which is promoting the development of national infrastructure, must pay attention to the environmental impact of the cement production process on the environment. Thus, this study was conducted to analyze the environmental impact resulting from the cement production process using the life cycle assessment method. There are two stages of production that have the biggest impact, namely the klin process and the finish mill & pack caused by burning coal. This study makes a comparative analysis between the current condition and the company's target in increasing the use of alternative fuels by 15% by identifying risks that have the potential to arise and making risk prevention mitigations."

"Industri tahu yang tersebar di wilayah DKI Jakarta dengan teknologi yang masih tradisional, penggunaan kayu bakar dan tidak adanya fasilitas pengolahan limbah cair berpotensi untuk memberikan dampak bagi lingkungan. Untuk menganalisis potensi dampak lingkungan yang dihasilkan dapat menggunakan pendekatan Life Cycle Assessment terhadap daur hidup produksi tahu untuk dua industri tahu di kecamatan Mampang Prapatan dan Jagakarsa, Jakarta Selatan. Analisis dampak dilakukan dengan metode change-oriented yaitu menggunakan tiga skenario untuk membandingkan penggunaan bahan bakar kayu, LPG dan adanya fasilitas pengolahan limbah cair untuk unit fungsional 1 kg tahu. Batasan sistem yang digunakan yaitu gate to gate dan pengolahan data menggunakan software OpenLCA serta metode CML-IA Baseline untuk metode penilaian dampak. Skenario penggunaan sampah kayu sebagai bahan bakar dan tanpa adanya pengolahan limbah cair pada daur hidup produksi tahu menghasilkan dampak tertinggi yaitu dampak GWP sebesar 3.73902 kg CO2 eq, acidification sebesar 0.02424 kg SO2 eq, eutrophication sebesar 0.02215 kg PO4 eq, human toxicity sebesar 2.55568 kg 1.4-DB eq dan photochemical oxidation sebesar 0.00090 kg C2H4 eq. Dengan analisis kontribusi diketahui proses perebusan merupakan hotspot dengan rata-rata kontribusi dampak sebesar 88.18% dengan sampah kayu sebagai kontributor utama. Pada industri tahu yang menggunakan LPG sebagai bahan bakar, hotspot terletak pada proses penggilingan kedelai dengan energi listrik sebagai kontributor utama. Rekomendasi perbaikan dengan penerapan cleaner production dan pembangunan fasilitas pengolahan limbah cair pada industri tahu diharapkan dapat menurunkan potensi dampak lingkungan yang dihasilkan.

---

The tofu industry, which is spread throughout the DKI Jakarta area, using traditional technologies, relies on firewood, and lacks wastewater treatment facilities, all of which have the potential to harm the environment. A life cycle assessment (LCA) approach can be applied for two tofu industries in the Mampang Prapatan and Jagakarsa sub-districts, South Jakarta, to analyse the potential environmental impacts. The impact analysis used a change-oriented LCA method with three scenarios to compare the use of wood fuel, LPG, and wastewater treatment facilities for the 1 kg tofu functional unit. Impact analysis was performed using OpenLCA software and the CML-IA Baseline method with a gate-to-gate system boundary. The scenario of using wood waste as fuel and without wastewater treatment in the life cycle of tofu production resulted the highest impact GWP of 3.73902 kg CO2 eq, acidification of 0.02424 kg SO2 eq, eutrophication of 0.02215 kg PO4 eq, human toxicity of 2.55568 kg 1.4-DB eq and photochemical oxidation of 0.00090 kg C2H4 eq. With contribution analysis, the use of wood waste as fuel in the boiling process is a main contributor to all impact categories with an average impact contribution of 88.18%. In the tofu industry that employed LPG as fuel, the hotspot lay in the soybean milling process, with electricity as the main contributor. Recommendations for improvement with the implementation of cleaner production and the construction of wastewater treatment facilities in the tofu industry are expected to reduce the potential environmental impacts produced."

"Dalam rangka menghasilkan produksi migas di lapangan lepas pantai Perusahaan “PO”, terdapat gas buang (flaring dan venting) yang berpotensi menjadi sumber emisi gas rumah kaca (Ritchie & Roser, 2020; The World Resources Institutes, 2020) dan dapat menyebabkan pemanasan global dan perubahan iklim. Diperlukan usaha perolehan dan penyediaan energi migas yang tidak memberikan dampak negatif bagi lingkungan serta tetap dapat menghasilkan keuntungan, selaras dengan prinsip Sustainability Energy (Russel, 2008; Klarin, 2018). Sebagai upaya penerapan prinsip Sustainability Energy di Perusahaan “PO”, dilakukan kajian terkait dampak gas buang dari kegiatan operasi produksi migas dengan menggunakan pendekatan metode Life Cycle Assesment/ LCA (Elcock, 2007). Mengacu pada metode LCA, dilakukan kajian dengan tahapan; menentukan tujuan (goal) dan ruang lingkup (scope) penelitian; melakukan life cycle inventory terhadap proses dan data yang dikumpulkan; menghitung impact assesment dari emisi Gas rumah kaca yang disebabkan gas venting dengan menggunakan metode IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) Inventory Guideline 2006, dan dari gas flare dengan menggunakan metode Compendium API (American Petroleum Institute) 2009; dan tahapan selanjutnya melakukan intrepretasi, menentukan skenario perbaikan lingkungan serta kajian keekonomiannya. Kegiatan operasi produksi migas di perusahaan “PO” menghasilkan total gas buang sebesar 12.73 mmscfd (juta kaki kubik per hari) yang dapat menyebabkan emisi GRK sebesar 756 Gg (Giga gram) CO2 ekuivalen setiap tahun. Dengan skenario upaya perbaikan lingkungan (penerapan gas microturbine, gas lift, merubah gas venting menjadi gas flare), menghasilkan potensi pengurangan emisi GRK antara 240-368 Gg CO2 ekuivalen setiap tahun, namun penerapannya tidak dapat menghasilkan keuntungan bagi perusahaan apabila diperlakukan sebagai “business as usual” sehingga prinsip Sustainability Energy tidak dapat dipenuhi. Diperlukan upaya lebih lanjut untuk mendorong tercapainya prinsip Sustainability Energy dalam usaha penyediaan energi migas, diantaranya melalui penerapan mekanisme pasar karbon atau pemberian insentif dari pemerintah.

---

Some excess gas is flared and vented in offshore oil and gas production at PO Company; the gas flare and vent is a source of greenhouse gas (GHG) emissions potential that cause global warming and climate change (Ritchie & Roser, 2020; The World Resources Institutes, 2020). Therefore further efforts need to reduce the causes of environmental damage, including implementing the principle of Sustainable Energy, an attempt to obtain and provide energy that implies environmentally friendly and generates economic profit (Russel, 2008; Klarin, 2018). The Life Cycle Assessment (LCA) approach is feasible to apply the principle of sustainable energy in the oil and gas industry (Elcock, 2007). Refer to the LCA approach, there are steps for determining the impact of excess gases (flaring and venting) in PO company; defining the goals and scope; conducting life cycle inventory; calculating the impact assessment of greenhouse gas emissions (gas venting calculation refer to IPCC Inventory Guideline 2006, and for gas flare refer to API Compendium 2009); next phase is interpretation, define scenarios of environmental improvement and economic analysis. The total excess gas from oil and gas production operations at "PO" company is about 12.73 mmscfd (million cubic feet per day), generating GHG emissions potential of 756 Gg (Giga gram) CO2 equivalent every year. Due to environmental improvement scenarios (i.e., Microturbine, gas lift, or venting to flare), GHG emission reductions are between 240-368 Gg CO2 equivalent annually. Nevertheless, the implementation cannot generate profits for the company if it is treated as "business as usual." Hence further efforts are needed to encourage the fulfillment of Sustainability Energy in PO company, including implementing a carbon market mechanism or encouraging government incentives"

"Biodiesel merupakan merupakan salah satu alternatif solusi untuk mengurangi penggunaan bahan bakar berbasis minyak bumi. Bahkan kini penggunaan biodiesel dengan basis minyak kelapa sawit telah mulai dikomersilkan. Namun penggunaan minyak kelapa sawit sebagai bahan baku biodiesel erat kaitannya dengan isu-isu lingkungan. Penelitian ini dilakukan untuk menganalisis besar emisi dan dampak lingkungan yang dihasilkan dalam produksi biodiesel, sekaligus membandingkan dampaknya dengan dampak lingkungan solar. Analisis dilakukan dengan metode Life Cycle Assessment (LCA) dengan menggunakan perangkat lunak SimaPro. Data yang digunakan merupakan data primer perusahaan dengan dilengkapi data sekunder dari literatur serta database global. Pendekatan batasan sistem yang diterapkan adalah cradle-to-gate, yaitu dimulai dari tahap kebun benih, pembibitan, perkebunan, pabrik kelapa sawit, stasiun penyimpanan, dan pabrik rafinasi. Metode analisis dampak lingkungan yang digunakan adalah metode ReCiPe 2016 midpoint (H). Berdasarkan perhitungan, dampak lingkungan global warming potential yang dihasilkan 1 ton biodiesel sebesar 959,56 kg CO2-eq. Dibandingkan dengan nilai GWP solar, apabila dilakukan penggantian bahan bakar komersil menjadi B20 didapatkan perhitungan bahwa akan terjadi penurunan dampak GWP sebesar 13% atau 2,46 juta ton CO2-eq selama satu tahun di Indonesia. 

---

Biodiesel is considered as a viable alternative solution to reduce the consumption of fossil fuel-based fuels. The utilization of biodiesel derived from palm oil has started to be commercialized. However, the use of palm oil as a feedstock for biodiesel production is closely associated with environmental issues. This study aims to analyze the magnitude of emissions and environmental impacts generated in biodiesel production and compare them with the environmental impacts of conventional diesel fuel. The analysis is conducted using the Life Cycle Assessment (LCA) method with the SimaPro software. The data used include primary data from the company, supplemented with secondary data from literature and global databases. The system boundary applied in this study is cradle-to-gate, starting from the seed production, nursery, estate, palm  oil mill, bulking, and refinery. The environmental impact assessment method used is the ReCiPe 2016 midpoint (H). Based on the calculations, the global warming potential (GWP) impact generated by 1 ton of biodiesel is estimated at 959.56 kg CO2-eq. When compared to the GWP value of conventional diesel fuel, replacing commercial fuel with a blend of 20% biodiesel (B20) would result in a 13% reduction in GWP impact, equivalent to 2.46 million tons of CO2-eq over one year in Indonesia."

"Peningkatan global warming akibat bahan bakar fosil mendorong penggunaan bahan bakar nabati (BBN) atau biofuel, seperti biogasoline, bioavtur, bioLPG, dan renewable diesel sebagai alternatif dari bahan bakar fosil untuk kehidupan sehari-hari. BBN bersifat lebih ramah lingkungan dan ketersediaan bahan bakunya melimpah di Indonesia, seperti minyak kelapa sawit sebagai minyak nabati pangan dan minyak kemiri sunan sebagai minyak nabati non-pangan yang memiliki produktivitas tertinggi dibandingkan minyak nabati lainnya. Penelitian ini dilakukan untuk menganalisis tahapan daur hidup produksi BBN yang menghasilkan dampak lingkungan dan menentukan skenario alternatif bahan baku pada produksi BBN yang berdampak paling minimum. Metode yang digunakan adalah Life Cycle Assessment (LCA), dengan lingkup cradle-to-gate yang meliputi tahap pembukaan lahan, perkebunan, ekstraksi minyak, sintesis BBN, dan transportasi distribusi. Software OpenLCA dengan database Bioenergiedat digunakan dalam menganalisis dampak lingkungan dalam memproduksi 1 ton BBN. Alternatif bahan baku yang digunakan adalah buah sawit dan buah kemiri sunan hasil perkebunan serta minyak sawit dan minyak kemiri sunan dari pemasok minyak. Analisis ditinjau dari aspek emisi, yaitu CO2, CH4, N2O, CO, NOx, SOx, dan NMVOCs, serta aspek dampak terendah yang dihasilkan dari produksi BBN dengan keempat alternatif bahan baku. Minyak kemiri sunan merupakan bahan baku yang paling ramah lingkungan dengan emisi terendah, dimana CO2 (18859.45 kg) dan NOx (42.41 kg) adalah emisi dengan nilai tertinggi. Potensi dampak lingkungan tertinggi dari produksi BBN dengan minyak kemiri sunan adalah global warming potential (GWP) (16400.4 kg CO2 eq/ton BBN), Human toxicity (50.9 kg 1,4-DB eq/ton BBN), dan acidification (21.21 kg SO2 eq/ton BBN). Kontribusi dampak terbesar adalah tahapan sintesis BBN dengan persentase lebih dari 50% di setiap kategori dampak yang sebagian besar disebabkan oleh penggunaan diesel. Solusi yang direkomendasikan dalam mengurangi dampak terhadap lingkungan adalah dengan pengalihan penggunaan diesel menjadi renewable diesel sebagai bahan bakar pada produksi BBN.

---

Increased global warming due to fossil fuels encourage the use of biofuels, such as biogasoline, bioavtur, bioLPG, and renewable diesel as an alternative to fossil fuels for daily life. Biofuel is more environmentally friendly and high availability of raw materials in Indonesia, such as palm oil as edible vegetable oil and blanco airy shaw oil as non-edible vegetable oil which has the highest productivity compared to other vegetable oils. This study was conducted to analyze the emissions and environmental impacts caused by the life cycle of biofuel production. Also, to determine which raw material produce the least emissions and impacts from biofuel production process. The method used is Life Cycle Assessment (LCA), with a cradle-to-gate scope that includes the stages of land clearing, plantation, oil extraction, biofuel synthesis, and transportation distribution. OpenLCA software with Bioenergiedat database is used in analyzing environmental impacts in producing 1 ton of biofuel. Alternatives of raw material used are palm fresh fruit bunches and blanco airy shar fruit from plantation, and also palm oil and blanco airy shaw oil. The analysis is examined from the aspect of emissions, namely CO2, CH4, N2O, CO, NOx, SOx, and NMVOCs, as well as the lowest impact aspects resulting from biofuel production with the four alternatives of raw material. The result is blanco airy shaw oil turns out to be the most environmentally friendly raw material with the lowest emissions, where CO2 (18859.45 kg) and NOx (42.41 kg) have the highest emission values. The highest potential environmental impact of biofuel production using blanco airy shaw oil is global warming potential (GWP) (16400.4 kg CO2 eq/ton BBN), Human toxicity (50.9 kg 1.4-DB eq/ton BBN), and acidification (21.21 kg SO2 eq/ton BBN). The biggest impact contribution is the synthesis of biofuel process with a percentage of more than 50% in each impact category, which is mostly caused by the use of diesel fuel. The recommended solution to reduce the impact on the environment is by diverting the use of diesel to renewable diesel as fuel in biofuel production."