Oktober 2021
Analisis Faktor Kapasitas Pembangkit Listrik Hibrida PLTB dengan PLTD di Pulau Terpencil: Studi Kasus Elat Pulau Serau Maluku
FRANSISCO DANANG WIJAYA 1 , I WAYAN ADIYASA 2 , EKRAR WINATA 3
1 1Departemen Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Fakultas Teknik UGM
2 Jurusan Pendidikan Teknik Otomotif Fakultas Teknik UNY
3 Pusat Studi Energi UGM

## Email:danangwijaya@ugm.ac.id
Received 18 Maret 2021 | Revised 9 April 2021 | Accepted 29 April 2021

## ABSTRAK
Rasio elektrifikasi di Indonesia belum mencapai 100%, penyebabnya antara lain masalah  lokasi  di  daerah  terpencil  atau  kepulauan  dan  mahalnya  biaya  operasi PLTD. Salah satu solusi adalah membangkitkan listrik berbasis energi terbarukan setempat.  Tahap  awal  pemanfaatan  energi  terbarukan  perlu  dihitung  faktor kapasitas (CF). Tujuan penelitian ini menganalisis CF untuk PLTB dengan metode perhitungan analitik berbasis potensi energi angin, spesifikasi teknologi PLTB dan PLTD, profil beban dan energi listrik yang dapat diproduksi untuk pengembangan sistem  hibrida  dengan  mengambil  kasus  di  Elat  Pulau  Serau  Maluku.  Hasil perhitungan CF untuk 5 teknologi PLTB yang berbeda dengan variasi ketinggian di Elat  telah  diverifikasi  dengan  simulasi  menggunakan  perangkat  lunak  HOMER dengan  nilai  rerata  galat  -0,030.  Semakin  tinggi  PLTB,    nilai  CF  semakin  besar dengan konstanta 0,0030.
Kata kunci : elektrifikasi, faktor kapasitas, PLTB, PLTD, sistem hibrida

## ABSTRACT
The electrification ratio in Indonesia has not reached 100%, the causes include problems with the location in remote areas or islands and the high operating costs of diesel power plant (DPP). One solution is to generate electricity based on local renewable energy. The initial stage of utilizing renewable energy needs to calculate the capacity factor (CF). The purpose of this research is to analyze CF for wind turbine generator (WTG) with analytical calculation methods based on wind energy potential, technology specifications of WTG and DPP, load profiles and electrical energy that can be produced for hybrid system development by taking the case in Elat  Serau  Island,  Maluku.  The  results  of  CF  calculations  for  5  different  WTG technologies with altitude variations in Elat have been verified by simulation using HOMER  software  with  a  mean  error  value  of  -0.030.  The  higher  the  WTG,  the greater the CF value with a constant of 0.0030.
Keywords :  electrification,  capacity  factor,  diesel  power  plant,  wind  turbine generator, hybrid system

## 1. PENDAHULUAN
Sampai dengan  saat  ini  rasio  elektrifikasi  di Indonesia masih  belum mencapai  100%. Data rasio elektrifikasi dari Direktorat Jenderal Ketenagalistrikan Kementerian Energi dan Sumber Daya Mineral (ESDM) per Juni 2020 sudah naik menjadi 99,09% dari 98,81% di Juni 2019 (Kementerian  Energi  Dan  Sumber  Daya  Mineral  Republik  Indonesia,  2019).  Hal  ini  berarti bahwa masih ada 0,91% dari jumlah penduduk Indonesia yang b erdasarkan data Worldometers per 1 Oktober 2020 jumlah penduduk Indonesia adalah sebanyak 273.523.615 jiwa atau sekitar 2.489.065  jiwa  yang  masih  belum  dapat  menikmati  energi  listrik (Worldometer,  2020) . Padahal  energi  adalah  prasyarat  untuk  kegiatan  ekonomi  dan  sosial  untuk  pembangunan manusia serta untuk penyediaan air, perawatan kesehatan, pendidikan, dan kegiatan rekreasi. Peningkatan kesejahteraan penduduk salah satu faktornya dapat dicapai bila akses ke energi, dalam hal ini energi listrik, yang terjangkau dan andal tersedia dalam jumlah cukup (Plugia, dkk,  2017) .  Permasalahan  yang  menyebabkan  masih  sulitnya  pencapaian  100%  rasio elektrifikasi ini diantaranya karena faktor geografis yaitu lokasi yang sulit terjangkau, misal di daerah pegunungan yang jaraknya jauh dari infrastruktur seperti akses  jalan atau di pulau terpencil.  Selain  faktor  geografis,  faktor  yang  menjadi  penghambat  adalah  tersedianya teknologi yang andal dengan harga yang dapat terjangkau oleh masyarakat.
Ada beberapa metode yang telah dikembangkan untuk meningkatkan rasio elektrifikasi antara lain dengan pengembangan jaringan listrik yang sudah ada, pembangunan mini-grid (jaringan mini) yang terisolasi, dan sistem pico-grid (Subhes, 2016) . Pengembangan jaringan listrik yang  sudah  ada  dilakukan  untuk  lokasi  yang  dekat  dengan  jaringan  listrik  sehingga pengembangan  jaringan  listriknya  tidak  membutuhkan  biaya  yang  mahal.  Jaringan  mini melibatkan pembangkit tenaga listrik skala kecil (10 kW hingga 10 MW) yang melayani jumlah terbatas  konsumen  melalui  jaringan  distribusi  yang  dapat  beroperasi  secara  isolasi  dari jaringan  transmisi  listrik  nasional.  Sedangkan  sistem pico-grid  adalah  sistem  yang  berdiri sendiri  ( stand  alone)  diantaranya  solar  home  system  (SHS)  dan  sistem  pico-photovoltaic (Sambodo, 2015) .  Pemerintah Indonesia telah berusaha untuk menerapkan ketiga metode di  atas  baik  melalui  Direktorat  ESDM,  PT.  PLN  dan  swasta.  Pada  tahun  2019  pemerintah dengan  perusahaan  Jerman  telah  membangun  sistem  mini-grid  dengan  pembangkit  listrik berbasis  surya  di  berbagai  lokasi  di  Indonesia  sebagai  upaya  untuk  meningkatkan  rasio elektrifikasi (EBTKE,  2019) .  Program  SHS  juga  telah  diluncurkan  dengan  menggunakan lampu SHS yang dikhususkan untuk memenuhi kebutuhan penerangan di malam hari. Sistem ini menggunakan sel surya sebagai sumber energi listrik yang disimpan di baterai kapasitas kecil  untuk  mencatu  lampu  LED.  Namun  sistem  ini  banyak  mengalami  kegagalan  pada komponen baterai yang mempunyai umur lebih rendah (Andrea, 2019) .
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan alternatif sistem kelistrikan mandiri jaringan mini hibrida dengan berbasis potensi energi terbarukan yang ada di lokasi setempat.  Studi kasus  dilakukan  di  lokasi  hibridisasi  yaitu  Elat  Pulau  Selaru,  Kei  Besar,  Kabupaten  Maluku Tenggara, Maluku dengan koordinat lokasi -5.6516994,132.9821247. Peta lokasi ditunjukkan pada  Gambar  1  bersumber  dari Google  Map.  Hibridisasi  pembangkit  dilakukan  untuk mengurangi  ketergantungan  sumber  energi  fosil  pada  Pembangkit  Listrik  Tenaga  Diesel (PLTD) yang berbahan bakar  minyak solar yang harganya relatif  mahal, pengiriman  bahan bakarnya sering terlambat dan mengakibatkan polusi udara sebagai efek karbon (PwC global power  &  utilities,  2016) .  Oleh  karenanya  dikembangkan  PLTB  dengan  memanfaatkan potensi energi angin. Diharapkan dengan pembangkit hibrida ini, keandalan pasokan bisa lebih baik sehingga rasio elektrifikasi pada Provinsi Maluku dapat ditingkatkan. Tahapan penulisan dalam artikel ini dimulai dengan latar belakang, dilanjutkan dengan metodologi penelitian, lalu hasil dan pembahasan serta ditutup dengan kesimpulan.
Gambar 1. Peta Lokasi Elat di Pulau Selaru Kabupaten Maluku Tenggara (Direktorat Jenderal Ketenagalistrikan, 2019)

## 2. METODE PENGEMBANGAN SISTEM HIBRIDA PLTD - PLTB

## 2.1 Metodologi
Gambar 2. Metodologi Analisis Faktor Kapasitas Pembangkit Listrik Hibrida PLTB dengan PLTD di Pulau Terpencil: Studi Kasus Elat Pulau Serau Maluku
Gambar  2  menunjukkan  metodologi  hibridisasi  sistem  kelistrikan  di  Elat  dengan mempertimbangkan  pembangkit  PLTD  dengan  PLTB  sebagai  pilihan.  Dalam  studi  literatur, beberapa  kajian  baik  jurnal  maupun  prosiding  digunakan  sebagai  sumber  dalam mengidentifikasi  parameter,  formulasi  untuk  melakukan  perhitungan,  hingga  menentukan hasil akhir dari kajian. Beberapa parameter yang menentukan hasil kajian seperti data hasil identifikasi pembangkit listrik, identifikasi beban, identifikasi potensi energi baru terbarukan, dan identifikasi pembangkit listrik tenaga energi baru terbarukan (PLT EBT) digunakan sebagai masukan dalam formulasi perhitungan.
Untuk  mencari  besar  potensi  energi  listrik  yang  dapat  dihasilkan  oleh  PLTB,  diperlukan perhitungan yang valid dengan formulasi diperoleh dari studi literatur. Spesifikasi PLTD dan PLTB  yang  akan  digunakan  ditetapkan  sebagai  dasar  perhitungan  berbasis  data  pabrikan. Selanjutnya dilakukan perhitungan dalam menentukan nilai daya listrik yang dapat dihasilkan selama satu tahun dan daya beban yang akan dicatu selama satu tahun. Kajian kelistrikan menggunakan  dua  metode,  yaitu  perhitungan  berdasarkan  studi  literatur  berbasis  model matematis  yang  dikembangkan  dan  dengan  menggunakan  perangkat  lunak  HOMER.  Hasil perhitungan  diharapkan  dapat  menghasilkan  besarnya  nilai Capacity  Factor  (CF)  dari pembangkit dan energi yang dapat digunakan untuk melayani beban.

## 2.2  Identifikasi Parameter

## 2.2.1 Identifikasi PLTD Eksisting
Untuk  memulai  pengembangan  sistem  mini-grid  dengan  pembangkit  hibrida  PLTD  dengan PLTB, maka dibutuhkan data PLTD eksisting yang sudah ada, kondisi dan pola operasinya.
Berdasarkan data yang diperoleh, sistem listrik Elat memiliki 5 PLTD. Data identifikasi PLTD tersebut dapat dilihat pada Tabel 1. Semua PLTD aktif dengan total daya sebesar 1.200 kW. Sedangkan energi listrik yang diproduksi oleh PLTD selama satu hari adalah sebesar 1.875 kWh dengan rerata CF sebesar 17,15, sehingga profil beban di Elat memiliki rerata sebesar 205,79 kW/hari. Nilai tersebut diperoleh dengan perhitungan pada Persamaan (1) :
𝑃 = 𝑃 × (1)
dengan P beban adalah daya beban yang dicatu sistem, P rating adalah daya rating PLTD dan CF adalah nilai capacity factor.
Tabel 1. Kondisi PLTD Sistem Listrik Elat Pembangkit P rating (kW) Energi (kWh) CF (%) PLTD 1 250 223.320 10,20 PLTD 2 250 1.044.612 47,70 PLTD 3 120 25.390 2,42 PLTD 4 500 346.650 7,91 PLTD 5 100 4.735 0,54 PLTD 6 500 1.249.052 28,51 Total 1.720 2.893.759

## 2.2.2 Identifikasi Karakteristik Beban
Identifikasi  beban  didasari  dengan  perhitungan  daya  yang  dikonsumsi, 𝑃 Beban yang  diminta dalam waktu 24 jam. Gambar 3 menunjukkan grafik profil beban di Elat Maluku selama 24 jam.  Terlihat  bahwa  rerata  daya  beban 𝑃 Beban 205,79  kW,  dengan  total  energi  4.939,06
kWh/hari. Pada jam 01:00 hingga 05:00, konsumsi daya cukup rendah. Di saat orang mulai beraktivitas  pukul  06:00  hingga  10:00  mengalami  peningkatan  beban.  Pada  pukul  11:00 sampai  16:00  beban  konstan.  Tetapi  saat  pukul  17:00  sampai  19:00  terjadi  peningkatan hingga  terjadi  beban  puncak  yang  berlangsung  hingga  pukul  22:00.  Setelah  pukul  22:00, terjadi penurunan beban secara bertahap hingga pukul 24:00.
Gambar 3. Profil Beban di Elat

## 2.2.3 Identifikasi Potensi Angin
Gambar 4. Kecepatan Angin Rerata Setiap Bulan Selama Satu Tahun di Elat
Gambar 4 menunjukkan grafik potensi kecepatan angin rerata setiap bulan dalam satu tahun dari  sumber  data  satelit  NASA.  Pada  saat  bulan  Januari,  kecepatan  reratanya  sebesar 7,8m/detik. Saat memasuki bulan Februari, kecepatan angin naik menjadi 8,1m/detik. Pada bulan Maret, kecepatan angin menjadi 6m/detik. Kecepatan angin tersebut merupakan rerata kecepatan angin paling rendah selama setahun. Sedangkan pada bulan Mei, Juni, Juli, Agustus, hingga September, rerata kecepatan angin mencapai nilai di atas 10m/detik. Tentunya energi yang dihasilkan pada bulan ini sangat besar. Potensi energi yang besar dapat diproduksi pada bulan Mei hingga bulan September, sedangkan produksi energi sangat rendah berada pada bulan Maret, November, dan Desember.

## 2.2.4 Perhitungan Faktor Kapasitas (CF) PLTB
Gambar 5 adalah karakteristik pembangkitan energi pada PLTB yang terbagi ke dalam 4 daerah operasi  (region).  Region  1  menunjukkan  PLTB  tidak  memproduksi  energi  listrik.  Saat kecepatan  sebesar 𝑣 𝑐𝑢𝑡 − 𝑖𝑛 ,  PLTB  mulai  untuk  memproduksi  energi  listrik.  Energi  listrik  yang
dihasilkan pada awal wilayah Region 2 sangat rendah. Kecepatan angin yang meningkatdan melebihi 𝑣 𝑐𝑢𝑡 − 𝑖𝑛 maka produksi energi listrik lebih besar. Saat kecepatan angin berada pada 𝑣 𝑟𝑎𝑡𝑒𝑑 ,  energi  yang  diproduksi  PLTB  mencapai  daya  puncak  atau 𝑃 𝑟 .  Energi  sebesar 𝑃 𝑟 diproduksi  pada  wilayah  Region  3 (Al-Quraan  &  Alrawashdeh,  2018)  (Chang,  dkk, 2014) (Gharibeh, dkk, 2019) .
Saat kecepatan angin berada di nilai 𝑣 𝑐𝑢𝑡 − 𝑜𝑢𝑡 , maka daya keluaran PLTB menjadi 0 atau tidak menghasilkan energi listrik. Jika kecepatan angin berada di wilayah Region 4, PLTB berhenti memproduksi energi untuk melindungi generator dari over speed yang dapat mengakibatkan kerusakan.
Gambar 5. Karakteristik Pembangkitan Daya Listrik pada PLTB
Persamaan (2) menunjukkan keluaran daya listrik dari PLTB ( 𝑃 𝑊𝑇𝑒 ( 𝑣 )) berdasarkan kecepatan angin (Bokde, 2018)  (Diyoke,  2019) .  Nilai 𝑃 𝑊 Te ( 𝑣 )  merupakan  perkalian  daya  keluaran PLTB 𝑃 𝑟 dengan rasio kecepatan angin dari nilai 0 sampai dengan 1. Nilai 𝑃 𝑟 menyesuaikan daya  maksimum PLTB  yang  digunakan (Al-Quraan & Alrawashdeh, 2018) (Song dkk, 2019) (Walia & Sandhu, 2019) .
𝑃 (𝑣) = 𝑃 × 0, 𝑃 , 1,
𝑣 < 𝑣 𝑣 ≤ 𝑣 ≤ 𝑣 𝑣 ≤ 𝑣 ≤ 𝑣
(2)
Jika kecepatan angin ( 𝑣 ) lebih kecil dari 𝑣 𝑐𝑢𝑡 − 𝑖𝑛 , maka 𝑃 𝑟 dikalikan dengan 0. Sedangkan nilai 𝑃 𝑓 bervariasi dari 0 sampai 1 yaitu jika 𝑣 lebih besar dari 𝑣 𝑐𝑢𝑡 − 𝑖𝑛 dan lebih kecil dari 𝑣 𝑟𝑎𝑡𝑒𝑑 . Nilai 𝑃 𝑟 terkalikan 1 jika nilai 𝑣 lebih besar dari 𝑣 𝑟𝑎𝑡𝑒𝑑 dan lebih kecil dari 𝑣 𝑐𝑢𝑡 − 𝑜𝑢𝑡 .
Persamaan  (3)  menunjukkan  perhitungan  daya  listrik  yang  dihasilkan  oleh  PLTB  dengan 𝜌 merupakan kepadatan udara, 𝐴 area sapuan dari baling-baling rotor, 𝐶𝑝 koefisien performa turbin, 𝜂 𝑚 efisiensi mekanik, dan 𝜂 𝐺 efisiensi generator (Diyoke, 2019) .
𝑃 (𝑣) = 𝜌𝐴𝑣 𝐶 𝜂 𝜂 (3)
Pada perangkat lunak Hybrid Optimization of Multiple Energy Resources (HOMER), 𝑃 WTe ( 𝑣 ) dari suatu  PLTB  ditentukan  berdasarkan  tabel  kurva  daya  ( power  curve).  Nilai  kurva  daya berdasarkan kecepatan angin pada suatu PLTB sudah ditetapkan berdasarkan produk PLTB
yang  akan  digunakan (Diyoke,  2019) .  Untuk  mempermudah  perhitungan  energi  yang dibangkitkan  berdasarkan  data  kecepatan  angin  dan  tabel  kurva  daya,  maka  digunakan Persamaan (4).
𝑃 (𝑡) = 𝑃 (𝑣) (4)
Dengan 𝑃 𝑊𝑇𝑒 ( 𝑡 ) merupakan  energi yang dihasilkan pada  waktu  tertentu, 𝑃 𝑃𝐶 ( 𝑣 ) merupakan daya tabel kurva daya pada kecepatan angin tertentu. Jika sebuah PLTB dialiri angin dengan kecepatan angin 10m/detik, maka 𝑃 𝑊𝑇𝑒 ( 𝑡 ) yang diproduksi pada PLTB XANT M-21 sebesar 83,1 kW, PLTB Electriawind Garbi sebesar 150 kW, PLTB XANT L-33 sebesar 250 kW, PLTB Enercon E40/5.40 sebesar 328 kW, PLTB Nordex N43-600 sebesar 363,63 kW, PLTB Vestas V47 sebesar 450 kW, PLTB Enercon E-48 sebesar 555 kW. Untuk menghitung nilai CF dalam setahun, maka dapat menggunakan Persamaan (5) ( Ditkovich, dkk, 2012) (Gharibeh dkk, 2019 ).
𝐶𝐹 = ∑ ( ) × (5)
Dengan, nilai 𝑛 dapat bernilai 12 jika perhitungan mengambil rerata dalam bulan, 365 jika perhitungan mengambil rerata perhari, dan 8.760 jika mengambil rerata dalam perjam. Untuk mendukung hasil perhitungan, maka kajian menggunakan perangkat lunak pendukung yaitu HOMER. Pada perangkat lunak HOMER data pembangkit PLTD, beban, potensi EBT dan PLT EBT dibutuhkan dalam proses analisis.

## Gambar 6. Desain Skenario Sistem Mini-grid
Skenario sistem mini-grid hibrida dapat dilihat pada Gambar 6. Terdapat 3 komponen yaitu PLTD, PLTB, dan beban (Benevit, dkk, 2016) . PLTD berfungsi sebagai pembangkit utama untuk mensuplai energi pada beban, sedangkan PLTB yang terpasang akan dikaji berdasarkan teknologi dan potensi tenaga angin yang dimiliki.

## 2.2.5 Identifikasi Teknologi PLTB
Tabel 2 merupakan daya keluaran pada teknologi PLTB komersial yang tersedia di pasaran yang dapat digunakan. Masing-masing teknologi memiliki daya keluaran ( 𝑃 𝑟 ) yang dipengaruhi oleh rugi-rugi ( 𝑃 𝑙𝑜𝑠𝑠 ). Daya keluaran ( 𝑃 𝑟 × 𝑃 𝑙𝑜𝑠𝑠 ) yang dihasilkan oleh PLTB lebih rendah dari daya rated-nya  ( 𝑃 𝑟 ) (Diyoke, 2019)  (Menezes, dkk,  2020) .  Teknologi  yang  digunakan
memiliki kapasitas daya 𝑃 𝑟 100 kW hingga 800 kW. Hal tersebut dapat dijadikan pembanding teknologi dengan produksi energi yang optimum berdasarkan karakteristik kecepatan angin. Besar  nilai 𝑃 𝑟 tidak  mempengaruhi  energi  yang  diproduksi  karena  produksinya  masih dipengaruhi  oleh  rugi  daya,  ketinggian  tiang,  dan  distribusi  Weibull  kecepatan  angin (Boccard, 2016) (Ditkovich & Kuperman, 2014) .
Tabel 2. Profil Daya Teknologi PLTB Komersial
PLTB Teknologi 𝑷 𝒓 (kW) 𝑷 𝒍𝒐𝒔𝒔 𝑷 𝒓 × 𝑷 𝒍𝒐𝒔𝒔 (kW) 1 PLTB 1 - XANT M-21 100 0,13 87,0 2 PLTB 2 - Electriawind Garbi 150 0,13 130,5 3 PLTB 3 - XANT L-33 330 0,13 287,1 4 PLTB 4 - Enercon E40/5.40 500 0,13 435,0 5 PLTB 5 - Nordex N43-600 600 0,13 522,0 6 PLTB 6 - Vestas V47 660 0,13 574,2 7 PLTB 7 - Enercon E-48 800 0,13 696,0
Gambar 7 menunjukkan kurva daya pada masing-masing teknologi PLTB yang digunakan pada kajian. Grafik menunjukkan energi yang diproduksi pada titik 𝑣 𝑐𝑢𝑡 − 𝑖𝑛 , 𝑣 𝑟𝑎𝑡𝑒𝑑 , dan 𝑣 𝑐𝑢𝑡 − 𝑜𝑢𝑡 . Setiap teknologi pembangkit mulai memproduksi energi pada titik 𝑣 𝑐𝑢𝑡 − 𝑖𝑛 yang berbeda-beda. Hal ini mempengaruhi produksi 𝑃 𝑟 pada titik 𝑣 𝑟𝑎𝑡𝑒𝑑 yang berbeda juga (Nemes & Munteanu, 2011) . Pada teknologi PLTB dengan 𝑃 𝑟 di bawah 400 kW sama-sama berhenti menghasilkan daya pada titik 𝑣 𝑐𝑢𝑡 − 𝑜𝑢𝑡 yang sama. Begitu juga pada teknologi PLTB pada antara 400 kW hingga 900 kW memiliki titik 𝑣 𝑐𝑢𝑡 − 𝑜𝑢𝑡 yang sama.
Gambar 7. Kurva Daya Berdasarkan Teknologi PLTB Komersial
Pada perhitungan dan simulasi, nilai daya yang dibangkitkan dan CF didapatkan berdasarkan ketinggian pemasangan PLTB. Untuk penelitian ini dipilih 4 skenario ketinggian yaitu 30 m, 40 m, 50 m dan 60 m dari permukaan tanah.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Distribusi Frekuensi Kecepatan Angin
Distribusi frekuensi kecepatan angin dari kecepatan angin 1 m/detik sampai dengan 25 m/detik dalam setahun ditunjukkan pada Tabel 3. Total frekuensi dari kecepatan angin sebesar 8.760 yang merupakan jumlah jam dalam setahun.
Tabel 3 Distribusi Frekuensi Kecepatan Angin di Elat, Maluku
𝒗 (m/detik) Frekuensi 1 80 2 223 3 254 4 336 5 468 6 580 7 753 8 911 9 799 10 769 11 601 12 700 13 681 14 493 15 442 16 279 17 228 18 108 19 26 20 14 21 4 22 5 23 3 24 1 25 2 Total 8.760

## 3.2 Hasil Perhitungan Daya PLTB Berdasarkan Kecepatan Angin
Gambar  8  menunjukkan  hasil  keluaran 𝑃 𝑊𝑇𝑒 berdasarkan  kecepatan  angin  dan  kurva  daya PLTB yang dikalikan dengan jumlah frekuensi angin selama setahun. Tabel 4 menunjukkan hasil perhitungan total daya ( 𝑃 𝑇𝑜𝑡 ), rerata daya yang dihasilkan per jam ( 𝑃 𝑊𝑇 ), dan daya rated ( 𝑃 𝑟 ).
Gambar 8. Daya Keluaran PLTB Berdasarkan Frekuensi Kecepatan Angin
Tabel 4 Hasil Perhitungan Total Daya, Rerata Daya, dan Daya Rated PLTB 𝑃 𝑇𝑜𝑡 (kWh/tahun) 𝑃 𝑊𝑇 (kW) 𝑃 𝑟 (kW) PLTB 1 18.086,02 51,45 100 PLTB 2 22.052,11 60,42 150 PLTB 3 38.725,15 106,10 330 PLTB 4 49.035,63 134,34 500 PLTB 5 55.637,21 152,43 600 PLTB 6 68.954.68 188,92 660 PLTB 7 81.051,70 222,06 800
Tabel  5  menunjukkan  perbandingan  CF  hasil  perhitungan  ( 𝐶𝐹 )  dengan  CF  hasil  simulasi ( 𝐶𝐹 ) PLTB 1 hingga PLTB 7 yang divariasi ketinggiannya dari 30 m, 40 m, 50 m, dan 60 m. Hasil simulasi CF menggunakan perangkat lunak HOMER menunjukkan CF terbesar didapat sebesar 0,550 atau 55,0%. Sedangkan dengan menggunakan metode perhitungan, nilai CF terbesar  yang  dihasilkan  sebesar  0,549  atau  54,9%.  Nilai  CF  terbesar  hasil  simulasi  dan perhitungan tersebut didapat pada ketinggian 50 m dengan menggunakan teknologi PLTB 2.
Relasi nilai CF (y) terhadap variasi ketinggian (x) dapat dinyatakan dalam fungsi linier dengan nilai  gradien  minimum  0,0017  (PLTB  4),  gradien  maksimum  0,004  (PLTB  2)  dan  gradien reratanya 0,0030. Terlihat bahwa semakin tinggi tiang, nilai CF semakin besar sekitar 0,0030 kali tingginya.

## Tabel 5. Perbandingan CF per Ketinggian Tiang PLTB
Ketinggian (m) 30 40 50 60 CF (y) sebagai fungsi ketinggian (x) PLTB 1 𝑪𝑭 𝑾𝑻 0,447 0,485 0,515 y = 0,0034x + 0,3463 𝑪𝑭 𝑯𝑶𝑴𝑬𝑹 0,431 0,480 0,514 PLTB 2 𝑪𝑭 𝑾𝑻 0,478 0,518 0,550 y = 0,004x + 0,3537 𝑪𝑭 𝑯𝑶𝑴𝑬𝑹 0,470 0,516 0,549 PLTB 3 𝑪𝑭 𝑾𝑻 0,427 0,463 0,491 0,514 y = 0,0037x +0,3025 𝑪𝑭 𝑯𝑶𝑴𝑬𝑹 0,405 0,456 0,491 0,515 PLTB 4 𝑪𝑭 𝑾𝑻 0,391 0,424 0,450 0,471 y = 0,0017x + 0,3624 𝑪𝑭 𝑯𝑶𝑴𝑬𝑹 0,412 0,434 0,451 0,464 PLTB 5 𝑪𝑭 𝑾𝑻 0,380 0,413 0,438 0,458 y = 0,0026x + 0,3057 𝑪𝑭 𝑯𝑶𝑴𝑬𝑹 0,398 0,422 0,439 0,452 PLTB 6 𝑪𝑭 𝑾𝑻 0,398 0,432 0,458 0,479 y = 0,0027x + 0,3207 𝑪𝑭 𝑯𝑶𝑴𝑬𝑹 0,371 0,423 0,460 0,487 PLTB 7 𝑪𝑭 𝑾𝑻 0,400 0,433 0,460 0,490 y = 0,003x + 0,3121 𝑪𝑭 𝑯𝑶𝑴𝑬𝑹 0,422 0,444 0,461 0,480

## 3.3 Perhitungan Galat Hasil Simulasi
Tabel 6 menunjukkan data rerata CF dari hasil perhitungan dan CF dari simulasi HOMER. Untuk analisis dengan ketinggian tiang PLTB 30 m, data CF PLTB Elat memiliki rerata galat untuk setiap teknologi sebesar -0,49%, sedangkan data CF PLTB Elat memiliki rerata galat untuk setiap teknologi sebesar -1,82%. Rerata tersebut lebih besar dibanding rerata CF PLTB Elat. Untuk  analisis  dengan  ketinggian  tiang  PLTB  40  m,  data  CF  PLTB  Elat  memiliki  rerata galatuntuk  setiap  teknologi  sebesar  0,24%,  sedangkan  data  CF  PLTB  Elat  memiliki  rerata galatuntuk setiap teknologi sebesar -1,12%. Rerata tersebut lebih besar dibanding rerata CF PLTB  Elat.  Untuk  analisis  dengan  ketinggian  tiang  PLTB  50  m,  data  CF  PLTB  Elat  memiliki rerata  galat  untuk  setiap  teknologi  sebesar  0,16%,  sedangkan  data  CF  PLTB  Elat  memiliki rerata  galat  untuk  setiap  teknologi  sebesar  -0,60%.  Rerata  tersebut  lebih  besar  dibanding rerata CF PLTB Elat.
Tabel 6. Perbandingan Rerata CF PLTB di Elat Ketinggian (meter) 30 40 50 Rerata Rerata Galat(%) -0,489 0,244 0,155 -0,030
Saat semua galat hasil perhitungan direratakan, maka didapat rerata setiap hasil perhitungan dan  simulasi  CF  PLTB.  Untuk  wilayah  Elat,  memiliki  rerata  galat  hasil  perhitungan  sebesar -0,03%.  Untuk  analisis  data  kecepatan  angin  di  Elat  menggunakan  sampling  data  per  jam setiap tahunnya, memiliki galat perhitungan yang lebih kecil.

## 3.4 Analisis Konsumsi Energi Listrik
Tabel 7 menunjukkan perbandingan konsumsi energi PLTD saat PLTB terhubung dalam grid. Analisis  tersebut  dilakukan  pada  ketinggian  50  m  dengan  menggunakan  perangkat  lunak HOMER.
Tabel 7. Perbandingan Rerata CF PLTB di Elat PLTB 1 PLTB 2 PLTB 3 PLTB 4 PLTB 5 PLTB 6 PLTB 7 Daya PLTB (kW) 100 150 330 500 600 660 800 Jumlah 5 3 2 1 1 1 1 Total Daya PLTB (kW) 500 450 660 500 600 660 800 CF (%) 51,4 55,0 50,7 45,1 43,9 46,0 48,0 Total Energi PLTB Setahun (kWh) 2.703.035  2.890.484  2.933.359  1.976.349  2.306.398  2.657.161  3.364.265 Total Energi PLTD Setahun (kWh) 2.932.989  2.745.540  2.702.665  3.659.675  3.329.626  2.978.863  2.271.759 Konsumsi Bahan Bakar (L/tahun) 916.823 877.430 883.907  1.056.640  1.000.656 935.992 851.980 Kontribusi Penurunan Daya (%) 47,96 51,29 52,05 35,07 40,92 47,15 59,69 Kontribusi Pengurangan Bahan Bakar (%) 39,37 41,98 41,55 30,13 33,83 38,11 43,66
Beberapa parameter yang diamati yaitu daya pada masing-masing PLTB, jumlah PLTB yang dimasukkan  dalam  grid,  nilai  CF  saat  ketinggian  50  m,  total  daya  yang dihasilkan  masing- masing PLTB dalam setahun, total daya beban dalam setahun, total daya yang dihasilkan PLTD dalam setahun, dan penginjeksian daya PLTD sebagai cadangan untuk mensuplai kebutuhan energi listrik. Nilai injeksi daya PLTD, menunjukkan selisih antara beban dalam setahun dengan total  energi  PLTB  dalam  setahun.  Saat  terjadi  kekurangan  daya,  PLTD  mensuplai  sesuai dengan  kebutuhan  beban.  Jika  daya  yang  dihasilkan  oleh  PLTB  lebih  besar,  maka  PLTD menginjeksikan daya ke beban lebih sedikit.
Besarnya  daya  yang  dihasilkan  oleh  PLTB,  menyebabkan  PLTD  memproduksi  energi  lebih rendah. Hal tersebut dapat dilihat pada hasil analisis PLTB 2, 3, dan 7. Pada analisis PLTB 7 menunjukkan energi yang diproduksi lebih besar. Dimana pada PLTB 7, energi yang dihasilkan sebesar  3.364.265  kWh,  sehingga  mampu  menekan  produksi  listrik  pada  PLTD  sebesar 59,69%.  Besarnya  kontribusi  PLTB  7  dalam  penurunan  energi  listrik  pada  PLTD  membuat penurunan konsumsi bahan bakar hingga 851.980 liter/tahun atau sebesar 43,66%. Energi terendah dihasilkan pada PLTB 4 sebesar 1.976.349 kWh.
Besarnya nilai CF tidak menentukan besar kontribusi PLTB dalam memenuhi kebutuhan beban. Hal  tersebut  dikarenakan  terdapat  waktu  dimana  PLTB  mampu  menghasilkan  energi  listrik lebih besar, tetapi kebutuhan listrik pada beban sangat kecil. Saat PLTB beroperasi dengan
profil beban pada Gambar 3 dan potensi kecepatan angin pada Gambar 4, terdapat energi listrik yang terbuang. Pada PLTB 1 dan 7 menunjukkan perbandingan yang sangat terlihat. Nilai  CF  pada  PLTB  1  sebesar  51,4%  sedangkan  nilai  CF  pada  PLTB  7  sebesar  48,0%. Perbandingan nilai CF pada PLTB 1 lebih besar dibandingkan PLTB 7. Akan tetapi produksi listrik yang dihasilkan pada PLTB 1 sebesar 2.703.035 kWh sedangkan produksi listrik pada PLTB 7 sebesar 3.364.265 kWh. Hal tersebut menunjukkan produksi listrik pada PLTB 7 lebih besar daripada PLTB 1. Besarnya daya pada PLTB 7 sebesar 800 kW dan daya pada PLTB 1 sebesar 600 kW. Perbedaan teknologi dapat mempengaruhi besar produksi energi listrik.

## 4. KESIMPULAN
Dari penelitian ini telah dapat diperoleh hasil perhitungan faktor kapasitas (CF) PLTB di Elat untuk  5  tipe  teknologi  PLTB.  Hasil  perhitungan  telah  diverifikasi  dengan  menggunakan perangkat lunak HOMER dengan nilai rerata galat -0,030. Semakin tinggi tiang nilai CF PLTB semakin  besar  dengan  konstanta  0,0030  kali  tingginya.  Hal  tersebut  dikarenakan  semakin tinggi tiang PLTB, kecepatan angin semakin besar. Untuk sistem hibrida PLTB dengan PLTD, pemanfaatan energi angin dapat mengurangi energi listrik yang harus disediakan oleh PLTD. Pada PLTB  7  mampu  menghasilkan  energi  listrik  sebesar  3.364.265  kWh  sehingga  mampu mengurangi  konsumsi  bahan  bakar  sebesar  851.980  liter/tahun  atau  menekan  konsumsi bahan bakar PLTD hingga 43,66 %.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih penulis ucapkan kepada PT. PLN PUSLENLIS yang telah memberikan bantuan berupa data-data teknis yang dibutuhkan dalam penelitian ini.

## DAFTAR RUJUKAN
Al-Quraan,  A.,  &  Alrawashdeh,  H.  (2018).  Correlated  Capacity  Factor  Strategy  for  Yield
Maximization  of  Wind  Turbine  Energy. 5th  International  Conference  on  Renewable
Energy: Generation and Application, (pp. 264–267).
Andrea, A.E., Miguel F., Eisman J., et.al. (2019). Lessons Learned from Rural Electrification
Experiences with Third Generation Solar Home Systems in Latin America: Case Studies in Peru, Mexico, and Bolivia. Sustainability Journal, 11(12), 1-24.
Benevit, M. G., Silva, J. S., Gewehr, A. G., & Beluco, A. (2016). Subtle Influence of the Weibull
Shape Parameter on Homer Optimization Space of a Wind Diesel Hybrid Gen Set for Use in Southern Brazil. Journal of Power and Energy Engineering, 4(8),  38–48.
Boccard,  N.  (2009).  Capacity  Factor  of  Wind  Power:  Realized  Values  vs.  Estimates. SSRN
Energy Policy, 37 (7), 2679-2688.
Bokde, N. (2018). Wind Turbine Power Curves Based on the Weibull Cumulative Distribution Function, Applied Sciences, 8(9), 1–18.
Chang, T., Liu, F., Ko, H., Cheng, S., & Sun, L. (2014). Comparative analysis on power curve
models of wind turbine generator in estimating capacity factor. Energy, 73 (7), 88–95.
Direktorat  Jenderal  Ketenagalistrikan.  (2019). RUPTL  PLN  2019-2028.  Retrieved  from https://gatrik.esdm.go.id.
Ditkovich, Y., & Kuperman, A. (2014). Comparison of Three Methods for Wind Turbine Capacity Factor Estimation. The Scientific World Journal, 2014(1), 1-7.
Ditkovich, Y., Kuperman, A., Yahalom, A., & Byalsky, M. (2012). A generalized approach to estimating  capacity  factor  of  fixed  speed  wind  turbines. IEEE  Transactions  on Sustainable Energy, 3(3), 607–608.
Diyoke, C. (2019). A New Approximate Capacity Factor Method for Matching Wind Turbines to a  Site :Case  Study  of  Humber  Region,  UK. International  Journal  of  Energy  and Environmental Engineering,10(4), 451–462.
Gharibeh, H. F., Khiavi, L. M., Farrokhifar, M., Alahyari, A., & Pozo, D. (2019). Capacity value
of variable-speed wind turbines. IEEE Milan PowerTech, (pp 1–5).
EBTKE. (2019). Kerja Sama Strategis RI-Jerman: Majukan Energi Terbarukan dengan Pelibatan Swasta. Retrieved from http://ebtke.esdm.go.id.
Kementerian Energi Dan Sumber Daya Mineral Republik Indonesia. (2019). Wujudkan 100%
Rasio Elektrifikasi, Kementerian ESDM akan Manfaatkan Tabung Listrik. Retrieved from https://www.esdm.go.id.
Menezes,  D.,  Mendes,  M.,  Almeida,  J.  A.,  &  Farinha,  T.  (2020).  Wind  Farm  and  Resource
Datasets: A Comprehensive Survey and Overview. Energies, 13(18), 1–24.
Nemes, C., & Munteanu, F. (2011). The Wind Energy System Performance Overview: Capacity Factor  vs  Technical  Efficiency. International  Journal  of  Mathematical  Models  and Methods in Applied Sciences, 5 (1), 159–166.
Plugia, G., Moroni , M. , Fagnani, M., Comodi, G. (2017). A design approach of off-grid hybrid electric microgrids inisolated villages: a case study in Uganda. The 8th International Conference on Applied Energy, (pp. 3089 – 3094).
PwC  global  power  &  utilities  (2016).  Electricity  beyond  the  grid:  Accelerating  access  to sustainable power for all. https://www.pwc.com/gx/en/energy-utilities- mining/pdf/electricity-beyond-grid.pdf
Sambodo T.S. (2015). Rural Electrification Program in Indonesia: Comparing SEHEN and SHS
Program. Economics and Finance in Indonesia 61(2), 107-119.
Song, D., Yang,  Y.,  Zheng,  S., Tang, W.,  Yang,  J.,  Su, M., Yang, X., &  Joo,  Y. H.  (2019).
Capacity  factor  estimation  of  variable-speed  wind  turbines  considering  the  coupled influence of the QN-curve and the air density. Energy, 183(9), 1049–1060.
Subhes C. Bhattacharyya, Debajit, P. (2016). Mini-grid based off-grid electrification to enhance electricity  access  in  developing  countries:  What  policies  may  be  required?, Energy Policy 94(6),  166-178.
Walia, S., & Sandhu, K. S. (2019). Capacity factor of wind turbine system based on different power curves and Weibull distribution parameters. The 3rd International Conference on Computing Methodologies and Communication, (pp. 1135–1138).
Worldometer. (2020). Current World Population. Retrieved from https://www.worldometers.info/world-population/