Go-Integratif : Jurnal Teknik Sistem dan Industri  Vol. 04, No. 02, (November 2023) 88-98

## Skenario Perbaikan Keandalan Pembangkit dengan Peramalan Beban Pada PLTU Anggrek Gorontalo
Irna Tri Yunihastuti 1* , Yudha Adi Kusuma 1
1 Program Studi Teknik Elektro, Universitas PGRI Madiun Jl. AURI No 11-14, Kota Madiun, Jawa Timur 63117

## Abstrak
Listrik merupakan kebutuhan primer pada saat ini, tak terkecuali di luar pulau Jawa. Pertumbuhan  penggunaan  konsumsi  listrik  secara  nasional  meningkat  sehingga diperlukan  analisa  keandalan  suatu  pembangkit  untuk  menjaga  kualitas  dan  harga listrik  pada  tingkat  yang  dapat  diterima.  Salah  satu  perhitungan  keandalan  listrik adalah Loss  of  Load  Probability (LOLP).  Dimana  perhitungan  keandalan  pada pembangkit  PLTU  Anggrek  2x25  MW  Gorontalo  didapatkan  nilai  LOLP  sebesar  nilai 37,84 hari/ tahun.  Nilai ini masih diatas nilai keandalan standar PLN, hal ini disebabkan pada unit 2 terjadi PO ( Planned Outage ) dan MO ( Maintenance Outage ) pada bulan Juni- Juli 2021 yaitu berupa first year inspection pada bulan Juli. Nilai FOR ( Force Outage Rate ) dihitung berdasarkan data gangguan dari pembangkit di tahun 202, sehingga dilakukan skenario dengan logika fuzzy untuk perbaikan keandalan pada pembangkit. Penelitian ini  bertujuan  melakukan  peramalan  beban  jangka  menengah  dengan  logika fuzzy menggunakan  data  beban  dan  memasukkan  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  beban listrik. Hasil Penelitian menunjukkan dari skenario 1 didapatkan nilai keandalan 36,86 hari per tahun dan skenario 2 didapatkan 16,16 hari per tahun, skenario 3 dengan nilai 1,54 hari per tahun.
Kata kunci: LOLP; Planned outage ; Maintenance ; Force outage rate

## Abstract
Electricity  is a primary  need  at  this  time, including  outside  Java. Growth in  the  use  of national electricity consumption is increasing. It is necessary to analyze the reliability of a generator to maintain the quality and price of electricity at an acceptable level. One of the calculations of electrical reliability is LOLP. Where the calculation of the reliability of the Gorontalo 2x25 MW Anggrek PLTU generator obtained an LOLP value of 37.84 days/year. This value is still above the PLN standard reliability value, this is because in unit 2 there was a PO (Planned Outage) and MO (Maintenance Outage) in June-July 2021, namely in the form of a first year inspection in July. The FOR (Force Outage Rate) value is calculated based on disturbance data from the power plant in 2021. So a scenario is carried out to improve the reliability of the power plant. From scenario 1 the reliability value was 36.86, and scenario 2 obtained 16.16 days per year, scenario 3 with a value of 1.54 days per year.
Keywords: LOLP ; Planned outage;  Maintenance ; Force outage rate

## Pendahuluan
Listrik merupakan kebutuhan primer pada saat ini, tak terkecuali di luar pulau Jawa. Pertumbuhan penggunaan konsumsi listrik secara nasional meningkat. Hal ini terbukti dari rasio elektrifikasi pada tiap tahunnya mengalami peningkatan. Hal ini berlaku pula di  luar  pulau  Jawa,  khususnya  di  Gorontalo.  Berdasarkan  data  Kementerian PPN/Bappenas  pada  tahun  2020,  rasio  elektrifikasi  di  Gorontalo  mencapai  hampir mencapai 99,9% sedangkan desa yang sudah teraliri listrik di Gorontalo mencapai 100 %.
PLTU  Anggrek  berada  di  Kecamatan  Anggrek,  Kabupaten  Gorontalo  utara,  Provinsi Gorontalo. PLTU Anggrek atau yang disebut PLTU Gorontalo tergolong pembangkit baru karena  baru  beroperasi  pada  tahun  2019  meskipun  mulai  dibangun  sejak  2007. Pembangkit  dengan  bahan  bakar  batubara  dan woodchip lamtoro  mempunyai  2 pembangkit dengan kapasitas masing-masing 25 MW. PLN berinovasi dengan melakukan co-firing di  PLTU  Gorontalo  dengan  mensubstitusi  batubara  sebesar  5%  serta memanfaatkan bahan bakar biomassa berupa kayu lamtoro yang didapatkan dari hutan energi  di  sekitar  proyek.  Selain  PLTU  Anggrek,  di  Gorontalo  juga  sedang mengembangkan  beberapa  pembangkit  antara  lain  Pembangkit  Listrik  Tenaga  Surya (PLTS) Sumalata, serta Pembangkit Listrik Tenaga Mikrohidro (PLTM) Mongango dan Taluda.
Dalam melakukan evaluasi keandalan, diperlukan representasi beban di masa yang akan datang dengan menggunakan data beban puncak harian di tahun sebelumnya [1]. Data beban  harian  pada  bulan  sebelumnya  digunakan  untuk  meramalkan  beban  di  bulan selanjutnya.  Peramalan  beban  ini  digunakan  untuk  membuat  skenario  pengoperasian unit  yang ON atau  unit  yang OFF dikenal  dengan  istilah unit  commitment . Unit commitment adalah  penjadwalan  kapan  pembangkit on dan off untuk  memenuhi kebutuhan  beban  [2].  Beban  puncak  harian  ini  diurutkan  berdasarkan  nilai  tertinggi sampai terendah selama 1 tahun untuk mencapatkan LDC ( Load Duration Curve ) atau kurva  lama  beban.  Beberapa  penelitian  sebelumnya  [3]  [4]  [5]  menjelaskan  beberapa metode yang digunakan.
Berdasarkan  [6]  sistem  keandalan  pembangkit  adalah  kemampuan  sistem  untuk menyalurkan listrik ke semua titik penggunanya dalam standar dan jumlah yang sesuai yang  dibutuhkan,  perhitungan  nilai keandalan  pembangkit pada  PT  Pupuk Sriwidjaja yang dilakukan dengan Mic Excell dan Matlab didapatkan hasil yang valid dengan nilai deviasi  kurang  dari  1%.  Penelitian  sebelumnya  [7]  skenario  peningkatan  keandalan pembangkit  di  wilayah  Bali  didapatkan  nilai  sebesar  6,184  hari/tahun  kemudian dilakukan perbaikan dengan penambahan 1 pembangkit sebesar 380 MW sehingga nilai keandalan  pembangkit  menjadi  lebih  baik  yaitu  menjadi  1,78  hari/tahun.  Perbaikan keandalan pembangkit [8] di PLTH Pantai Baru Pandansimo didapatkan nilai sebesar 51,3627 hari/tahun, kemudian dilakukan skenario 1 dan 2 untuk perbaikan keandalan. Dengan menggunakan skenario 1 didapatkan nilai LOLP sebesar 9,6908 hari/tahun dan pada skenario 2 didapatkan nilai LOLP sebesar 6,8186 hari/tahun. Sehingga didapatkan dengan menerapkan skenario 1 dan 2 nilai keandalan sistem sudah lebih baik daripada sebelumnya tetapi belum memenuhi standart PLN.  [9] keandalan sistem selain dilihat dari jumlah kegagalan di sisi pembangkit, dihitung pula keandalan dari sisi distribusi. Berdasarkan  penelitian-penelitian  sebelumnya,  maka  pada  penelitian  ini  dilakukan beberapa skenario untuk perbaikan keandalan pada PLTU Anggrek di Gorontalo.

## Metode Penelitian
Keandalan  ( Reability) adalah  kemampuan  sistem  tenaga  untuk  memberikan  layanan kepada konsumen dengan  tetap menjaga  kualitas dan  harga  listrik pada  tingkat  yang dapat  diterima  [10].  Ada  empat  faktor  yang  berhubungan  dengan  keandalan,  yaitu probabilitas, bekerja sesuai dengan fungsinya, periode waktu, dan kondisi operasi. Pada penelitian  ini,  perhitungan  keandalan  yang  dihitung  adalah  nilai  LOLP.  Probabilitas kehilangan  beban  atau Loss  of  Load  Probability (LOLP)  adalah  hasil  perkalian kemungkinan  terjadinya  beban  dan  waktu  terjadinya  kehilangan  beban  dinyatakan dalam  hari  per  tahun  [11].  Semakin  besar  nilai  LOLP  maka  dikatakan  suatu  sistem semakin  tidak  handal,  begitu  juga  sebaliknya  semakin  kecil  nilai  LOLP  maka  sistem dinyatakan handal. Standar keandalan yang telah ditetapkan oleh PT PLN pada RUPTL PLN 2015-2024 adalah 1 hari/tahun untuk di Pulau Jawa [12]. Oleh sebab itu dilakukan beberapa  cara  untuk  memperkecil  nilai  LOLP.  Rumus  keandalan  LOLP  dinyatakan dengan rumus pada Persamaan (1).
𝐿𝑂𝐿𝑃 = 𝑃 × 𝑡 (1)
Keterangan: P = probabilitas kumulatif kombinasi t = durasi kehilangan beban
LOLP  memberikan  probabilitas  kapasitas  pembangkit  yang  tersedia  untuk  memenuhi beban puncak harian. Ketidakhandalan suatu sistem dapat diketahui jika sistem tidak mampu  mensuplai  beban  puncak.  Hilangnya  beban  terjadi  jika  permintaan  sistem melampaui  kapasitas  yang  tersedia  [13].  Penelitian  ini  melanjutkan  penelitian sebelumnya  tentang  perhitungan  keandalan  beban  di  pembangkit  Gorontalo,  pada penelitian  sekarang  dilakukan  beberapa  skenario  perbaikan  keandalan  beban.  Data beban  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  data  beban  pada  pembangkit  PLTU Anggrek  2x25  MW  Gorontalo.  Beban  harian  yang  dihitung  menggunakan  teknik peramalan  beban  dengan  menggunakan  algoritma  logika fuzzy Mamdani.  Aturan  dari logika fuzzy yang telah dibuat akan dibandingkan dengan nilai aktual. Rumusan untuk menghitung error [14] ditunjukkan oleh persamaan (2).
% 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 = ǀ𝑎𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙−𝑓𝑜𝑟𝑒𝑐𝑎𝑠𝑡ǀ 𝑎𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙 × 100 % (2)
Fuzzy biasa  digunakan  dalam  pemecahan  masalah  yang  menjelaskan  sistem  bukan melalui  angka-angka,  melainkan  secara  linguistik  atau  variabel  yang  mengandung ketidakpastian.  Nilai-nilai  yang  bersifat  tidak  pasti  ini  berdasarkan  penalaran  yang mengkombinasikan variabel numerik, variabel linguistik dan aturan-aturan. Salah satu penerapan fuzzy adalah dalam peramalan beban listrik. Peramalan beban listrik adalah suatu ilmu untuk memperkirakan beban listrik di masa mendatang berdasarkan beban yang  sudah  ada  sebelumnya.  Berdasarkan  jangka  waktunya,  peramalan  beban  dapat dibagi menjadi tiga kategori yaitu jangka pendek, jangka menengah dan jangka panjang.
Penelitian ini bertujuan melakukan peramalan beban jangka menengah dengan logika fuzzy menggunakan  data  beban  dan  memasukkan  faktor-faktor  yang  mempengaruhi beban  listrik  seperti  suhu  sebagai  masukkannya.  Alat  bantu  yang  digunakan  untuk melakukan peramalan yaitu toolbox logika fuzzy yang terdapat pada Matlab. Data yang digunakan untuk peramalan yaitu data beban harian subsistem Gorontalo.
Beberapa  keuntungan  menggunakan  logika fuzzy antara  lain,  konsep  matematis  yang mendasari  penalaran  sederhana  sehingga  mudah  dimengerti,  memiliki  toleransi terhadap data yang tidak tepat, mudah untuk digabungkan dengan teknik-teknik kendali konvensional,  mampu  memodelkan  suatu  sistem  secara  akurat,  pengenalan  pola-pola secara mudah dan simpel.
Pada  penelitian  ini  proses  pemodelan  peramalan  beban  menggunakan  sistem fuzzy menggunakan Fuzzy  Logic  Toolbox dengan  menggunakan  bantuan software Matlab . Dengan  menggunakan toolbox ,  dibangun  sebuah Fuzzy  Inference  System (FIS).  Pada Matlab terdapat 2 tipe FIS, yaitu FIS tipe Mamdani dan FIS tipe Sugeno. Pada penelitian ini  yang  digunakan  adalah  FIS  tipe  Mamdani.  FIS  yang  dirancang  menggunakan  2 variabel input yaitu jumlah pelanggan listrik serta suhu dan 1 variabel output yaitu beban ramal. Proses Logika Fuzzy ditunjukkan pada Gambar 1. Sedangkan FIS editor beban historis dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 1. Proses logika fuzzy
Variabel input dan output diperlukan untuk membuat aturan/ rule pada Toolbox fuzzy . Aturan tersebut ditunjukkan pada Tabel 1. Fungsi keanggotaan variabel input jumlah pelanggan listrik terdiri dari 7 fungsi anggota berupa Minimum (Min), Very Small (VS), Small (S), Medium (M), Big (B), Very Big (VB), Maximum (Max) diberikan notasi A1, A2, A3,  A4,  A5,  A6  dan  A7.  Sedangkan  variabel input suhu  terdiri  dari  3  anggota  berupa rendah,  rata-rata  dan  tinggi  diberikan  notasi  (B1,  B2,  B3)  yang  berbentuk  segitiga. Variabel output beban ramal mempunyai fungsi keanggotaan sama dengan variabel input jumlah pelanggan listrik yang diberi notasi (C1, C2, C3, C4, C5, C6 dan C7) berbentuk trapesium seperti yang ditunjukkan dengan Tabel 1.
Tabel 1. Variabel input dan output Fungsi Nama variabel  Himpunan fuzzy Domain Input Jumlah pelanggan listrik A1 133011 - 133511 A2 133512 - 134023 A3 134025 - 134553 A4 135067 - 135789 A5 135801 - 135921 A6 135512 - 135911 A7 135967 - 136401 Suhu B1 22 – 25 B2 26 – 29 B3 30 – 33 Output Daya listrik ramal C1 880 – 929 C2 830 – 979 C3 980 – 1029 C4 1030 – 1079 C5 1080 – 1129 C6 1130 – 1179 C7 1180 - 1230
Data  jumlah  pelanggan  listrik  PT  PLN  (Persero)  diperoleh  dari  situs  Badan  Pusat Statistik  (BPS)  kota  Gorontalo  [15].  Dari  data  tersebut  terlihat  setiap  bulan  jumlah pelanggan  listrik  PLN  (Persero)  mengalami  kenaikan. Flowchart penelitian  secara lengkap  dapat  dilihat  pada  Gambar  3.  Setiap  pembangkit  memiliki  nilai  FOR,  yang menunjukkan ketidaktersedianya unit pembangkit yaitu dengan mengambil data lama gangguan di setiap unit pembangkit [16]. Berdasarkan data gangguan pada pembangkit PLTU Anggrek [17] didapatkan nilai Force outage Rate (FOR) seperti pada Tabel 2.
Tabel 2. Nilai FOR pembangkit Unit FOR Unit #1 0,05 Unit #2 0,08

## Hasil dan Pembahasan
Data beban pembangkit diambil dari data beban harian PT PJB UBJOM PLTU Anggrek 2x 25 MW tahun 2021 Gorontalo. Data yang diperoleh mulai Januari 2021 hingga Juli 2021.  Logika fuzzy disusun  untuk  menentukan  aturan  peramalan  beban,  kemudian kinerja  dari fuzzy yang  diusulkan  dibandingkan  dengan  data  aktual  untuk  melihat presentase error dari rules yang disusun. Hasil Perbandingan data aktual dengan data ramal dengan logika fuzzy dapat dilihat pada Tabel 3. Nilai error terbesar pada Bulan Mei yaitu 14%, tetapi peramalan logika fuzzy mampu mengikuti pola naik dari beban bulan sebelumnya. Pada bulan Juni dan Juli nilai nilai beban ramal lebih tinggi daripada beban aktual hal ini dikarenakan beban aktual mengalami penurunan yang disebabkan karena beberapa hal antara lain sedang dilakukan PO dan MO pada salah satu unit pembangkit. Rata-rata nilai eror dengan fuzzy yang dirancang didapatkan nilai sebesar 8 %.
Gambar 3. Flowchart penelitian
Tabel 3. Nilai FOR Pembangkit Bulan Data aktual (MW) Data ramal (MW) Error (%) Januari ‘21 937,88 905 4% Februari ‘21 953,87 955 0% Maret ‘21 1245,8 1220 2% April ‘21 1207,4 1060 12% Mei ‘21 1291,4 1080 14% Juni ‘21 869,12 968 11% Juli ‘21 885,5 1020 13% Rata-rata 8% Start
Studi literatur Pengumpulan data:
• Data durasi gangguan tiap pembangkit • Data beban harian Menghitung data beban harian;
Membuat kurva beban harian; Membuat kurva lama beban
Meramal beban harian (Agtus- Des);
Menghitung nilai LOLP Nilai LOLP Eror? Start Yes No
Pada bulan Juni dan Juli 2021 data beban mengalami penurunan yang disebabkan oleh salah  satu  pembangkit  mengalami outage antara  lain,  Unit  #2  pada  18-30  Juni  2021 mengalami Planned  Outage (PO)  yaitu  keluarnya  tegangan  akibat  adanya  pekerjaan pemeliharaan  periodik  pembangkit  seperti  inspeksi, overhaul atau  pekerjaan  lainnya yang sudah dijadwalkan sebelumnya dalam rencana tahunan pemeliharaan pembangkit. Di bulan Juli unit #2 juga mengalami PO disebabkan oleh first years inspection . Unit #1 pada 5-7 Juni 2021 mengalami Maintance Outage (MO) disebabkan pengujian stability pada CT Neutral GT unit 1.
Perhitungan  keandalan  pembangkit  dibutuhkan  data  beban  harian  mulai  Januari – Desember  2021.  Oleh  karena  itu,  dilakukan  peramalan  beban  mulai  bulan  Agustus – Desember 2021 dengan menggunakan logika Fuzzy Mamdani dengan bantuan software Matlab 2014. Data peramalan beban ditunjukkan pada Tabel 4. Nilai beban ini berupa beban ramal, belum pasti sesuai dengan keadaan aktual nantinya. Untuk mendapatkan nilai  aktual  diperlukan  pengambilan  data  lagi  pada  akhir  tahun  2021.  Kurva  beban harian selama 1 tahun ditunjukkan pada Gambar 4, serta kurva lama beban ditunjukkan pada  Gambar  5.  Berdasarkan  data  beban  harian  tahun  2021,  dilakukan  perhitungan keandalan pembangkit PLTU Anggrek serta diperoleh nilai keandalan LOLP 61,5 hari per tahun. Nilai ini masih diatas dari standar PLN yaitu 5 hari/ tahun untuk luar Jawa. Hal ini disebabkan karena dilakukan Planned Outage (PO) pembangkit unit 2 pada bulan Juni dan Juli. Serta terdapat Maintance Outage (MO) pembangkit 1 pada bulan Juni.
Tabel 4. Nilai eror beban aktual dan beban ramal Bulan Data Ramal (MW) Bulan Data Ramal (MW) Agustus ‘21 1020 Nov ember ‘21 1210 September ‘21 1110 Desember ‘21 1110 Oktober ‘21 1150
Tabel 4 menunjukkan data beban ramal yang dihasilkan oleh fuzzy. Data itu didapatkan dari data beban ramal di bulan sebelumnya yaitu data beban bulan Januari-Juli 2021. Tolbox input yang digunakan yaitu jumlah pelanggan dan suhu.
Gambar 4. Kurva beban harian

## Gambar 5. Kurva lama beban
Durasi  kehilangan  beban  diperoleh  dengan  menggabungkan  antara  kapasitas pembangkit,  probabilitas  kumulatif  dan Load  Duration  Curve (LDC)  [18].  Gambar  6 menunjukkan  penggabungan  kapasitas  pembangkit  dan  LDC.  Pada  saat  kapasitas pembangkit 50 MW, kurva LDC terpotong di hari ke-1 dan probabilitas kumulatif 1. Pada saat kapasitas 25 MW, kurva LDC terpotong di hari ke-290 dengan probabilitas kumulatif P2.  Pada  pembangkit  PLTU  Anggrek  mempunyai  2  unit  pembangkit,  maka  jumlah kombinasi probabilitas ditentukan dengan rumus pada Persamaan (2), dan tersaji pada Tabel 5.
Kombinasi = 2 n = 2 2 = 4 kombinasi (2)
Gambar 6. Penggabungan LDC dengan probabilitas
Tabel 5. Perhitungan probabilitas individu Kombinasi Pembangkit Daya Outage Daya Operasi P ind 1 1 0 50 0,874 0 1 25 25 0,046 1 0 25 25 0,076 0 0 50 0 0,004
Berdasarkan  Tabel  6,  nilai  keandalan  kehilangan  beban  LOLP  sebesar  37,84  hari  per tahun.  Nilai  tersebut  belum  memenuhi standar  indeks keandalan  LOLP  di  luar  pulau Jawa,  sehingga  dilakukanlah  perhitungan  indeks  keandalan  dengan  skenario penambahan unit pembangkit. Beberapa skenario yang terbentuk, antara lain :
1) Skenario 1 penambahan unit 1x25 MW Penambahan  unit  pembangkit  yang  dilakukan  dengan  kapasitas  25  MW  dengan nilai FOR sebesar 0,05. Setelah perhitungan maka didapatkan hasil LOLP sebesar 36,86  hari  per  tahun.  Dari  hasil  tersebut  nilai  keandalan  masih  belum  sesuai dengan yang diinginkan.
2) Skenario 2 penambahan unit 2x25 MW Penambahan unit pembangkit yang dilakukan dengan kapasitas 2x25 MW dengan nilai FOR sebesar 0,05. Setelah perhitungan maka didapatkan hasil LOLP sebesar 16,16  hari  per  tahun.  Dari  hasil  tersebut  nilai  keandalan  masih  belum  sesuai dengan yang diinginkan, sehingga dilakukan skenario ketiga.
3) Skenario 3 penambahan unit 1x50 MW Penambahan unit pembangkit yang dilakukan dengan kapasitas 1x50 MW dengan nilai FOR sebesar 0,03. Setelah perhitungan maka didapatkan hasil LOLP sebesar 1,54 hari per tahun. Dari hasil tersebut nilai keandalan sudah lebih baik daripada nilai sebelumnya. Hal ini ditunjukkan pada Tabel 7.
Tabel 6. Perhitungan nilai LOLP Daya (MW) P Kum t (hari) LOLP 50 1 1 1 25 0,122 290 35,38 0 0,118 365 1,46 Jumlah 37,84 Tabel 7. Skenario perbaikan Skenario Penambahan daya (MW) LOLP 1 1 x25 MW 36,86 2 2X25 MW 16,16 3 1x50 MW 1,54

## Kesimpulan
Peramalan  beban  pada  bulan  Agustus-Desember  menggunakan  logika fuzzy masih terdapat error yang besar dengan nilai rata-rata 8%, error terbesar terdapat dibulan Mei yaitu 14%.  Sehingga perlu menambah input dan rule dari Fuzzy agar peramalan yang dilakukan  semakin  akurat.  Fungsi input ada  dua  yaitu  jumlah  pelanggan  listrik  dan suhu, sedangkan fungsi output berupa daya listrik (ramal). Setelah dihitung nilai beban harian di tahun 2021, maka perhitungan analisis keandalan pada unit pembangkit PLTU Anggrek  berdasarkan  LOLP  didapatkan  hasil  37,84  hari  per  tahun,nilai  ini  tergolong besar berdasarkan nilai standar PLN yaitu 1 hari/tahun, dan dikatakan sistem kurang handal  dan  nilai  ini  masih  berada  diatas  standart  PLN  hal  ini  disebabkan  salah  satu pembangkit  sedang  dilakukan  perawatan  di  bulan  Juni  dan  Juli.  Nilai  FOR  yang digunakan  adalah  0,05  (Unit  1)  dan  0,08  (Unit  2),  lalu  dilakukan  perbaikan  dengan menggunakan  skenario  1,  2  dan  3.  Skenario  1  yaitu  menambah  1  buah  pembangkit sebesar 25 MW. Skenario 2 menambah 2 buah pembangkit dengan daya masing-masing sebesar 25 MW sedangkan skenario 3 yaitu menambah sebuah pembangkit dengan daya 50 MW. Setelah dilakukan perbaikan skenario 3 nilai keandalan menjadi 1,54 hari/tahun. Hal  ini  sudah  lebih  baik  daripada sebelumnya.  Walaupun  masih  lebih  tinggi  daripada standar yang ditentukan oleh PLN.

## Daftar Pustaka
[1] A. N. Widiastuti, Sarjiya, K. A. Pinandhito and E. T. Prastyo, "Evaluasi Keandalan Perencanaan  Pembangkit  Wilayah  Jawa  Bali  dengan  Mempertimbangkan Ketidakpastian Peramalan Beban," JNTETI, vol. VOl 6; No 2, pp. 230-234, Mei 2017.
[2]   A.  J.  Wood,  B.  F.  Wollenberg  and G.  B. Sheblé,  Power Generation  Operation  and Control, 3rd Edition, New Jersey: John Wiley and Sons, 2013.
[3]   I. T. Yuniahastuti, I. Sunaryantiningsih and B. Olanda, "Contactless Thermometer sebagai  Upaya  Siaga  Covid-19 di Universitas PGRI Madiun," Jurnal  ELECTRA  : Electrical Engineering Articles, pp. 28-34, 2020.
[4]   A. Setiawan, A. Zainal, S. Budi, and G. Iwa. "Electricity Tariff Simulation on The Largest  Electric  Power  System  in  Indonesia  Using  The  Time  Of  Use  and  Critical Peak  Pricing  Schemes  Based  on  Revenue  Neutrality."  In 2021  IEEE  4th International  Conference  on  Power  and  Energy  Applications  (ICPEA) ,  pp.  93-98. IEEE, 2021.
[5]   I. A. I. R. Irna Tri Yuniahastuti, "Load frequency control (LFC) of micro-hydro power plant  with  Capacitive  Energy  Storage  (CES)  using  Bat  Algorithm  (BA),"  in International  Seminar  on  Application  for  Technology  of  Information  and Communication (ISemantic) , pp. 147-151. Semarang, 2016.
[6]   R.  A.  Putra  and  I.  T.  Yuniahastuti,  "Perhitungan  Keandalan  Pembangkit  Loss  of Load Probability (LOLP) untuk N unit Pembangkit," Jurnal ELECTRA: Electrical Engineering Articles, vol.1, pp. 13-19, 2021.
[7]   R.  D.  Laksono,  I.  T.  Yuniahastuti  and  A.  P.  P.  Prakoso,  "Skenario  Peningkatan Keandalan Sistem Pembangkit Tenaga Listrik Di Wilayah Bali Berdasarkan LOLP," Jurnal ELECTRA : Electrical Engineering Articles, vol. 2, no. 1, pp. 39-45, 2021.
[8]   R.  A.  Putra,  I.  T.  Yuniahastuti  and  R.  D.  Laksono,  "Skenario  Perbaikan  Nilai Keandalan Loss of Load Probability pada PLTH Pantai Baru Pandansimo," Jurnal ELECTRA : Electrical Engineering Articles, vol. 2, no. 1, pp. 16-22, 2021.
[9]   A.  Zaki,  I.  T.  Yuniahastuti  and  I.  Sunaryantiningsih,  "Perhitungan  Keandalan Sistem  Distribusi  20  KV  Menggunakan  Metode  SAIDI  Dan  SAIFI  Di  PT.  PLN (Persero) ULP Maospati," Jurnal ELECTRA : Electrical Engineering Articles, vol. 2, no. 2, pp. 23-28, 2022.
[10]  K.R.  Khan,  A.  A.  Abou-Arkoub  and  M.J.  Newtown.  "Evaluation  of  Loss  of  Load Probability and Expected Energy Generatioan in Multi-Area Interconnected System with  Wind  Generating  Units",  New  York:  State  Universitu  of  New  York, IEEE International Conference on Smart Energy Grid Engineering (SEGE) , pp. 1-8. IEEE, 2013.
[11]  D. Marsudi, Operasi Sistem Tenaga Listrik, Yogyakarta: Graha Ilmu, 2006.
[12]  "Bidang Perencanaan Sistem, Rencana Usaha Penyediaan Tenaga Listrik (RUPTL) 2015-2024," PT PLN Persero, 2017.
[13]  R. R. Dharmawan and U. T. Kartini, "Analisis Indeks Keandalan PLTGU Blok 1 PT PJB UP Gresik Menggunakan Perhitungan Teorema Bayes dan Decomposisi LU," Jurnal Teknik Elektro, vol. 09 Nomer 03, pp. 658-666, 2020.
[14]  H.  D.  Laksono,  "Aplikasi  Logika  Fuzzy  pada  Perkiraan  Kebutuhan  Energi  Lisrik Jangka Panjang di Provinsi Sumatra Barat sampai tahun 2018," Jurnal Teknologi Informasi & Pendidikan, vol. Vol 3; No 1, pp. 42-53, Maret 2011.
[15]  "Badan Pusat Statistik," [Online]. Available: https://gorontalokota.bps.go.id/indicator/7/197/1/jumlah-pelanggan-listrik-pt-pln- persero-menurut-bulan-.html. [Accessed Agustus 2021].
[16]  I. Qamber, "Loss of Load Probability Effect in Four Power Stations," in International COnference on Fourth Industrial Revolution , University of Bahrain, 2019.
[17]  A, " PT PJB Service Unit PLTU Anggrek," Gorontalo, 2021.
[18]  R. F. S. Budi, M. D. Birmano and I. Bastori, "Pemodelan Perhitungan Indeks Lost of Load Probability untuk N Unit Pembangkit pada Sistem Kelistrikan Opsi Nuklir," Jurnal Pengembangan Energi Nuklir, vol. Vol 19; No 2, pp. 61-68, 2018.