PENJADWALAN OPTIMUM PEMBANGKIT THERMAL MENGGUNAKAN METODE ITERASI LAMBDA STUDI KASUS PADA PEMBANGKIT LISTRIK TENAGA UAP BOLOK
Wellem F. Galla 1 , Nursalim 2 , Evtaleny Mauboy 3 , Fransiskus H. Wete 4
1,2,3,4 Program Studi Teknik Elektro Fakultas Sains dan Teknik Undana, Jl Adisucipto Penfui, Kupang, Indonesia 85000 Email: fridzgalla@yahoo.coml.com

## ABSTRACT
The  research  aims  to  perform  optimum  scheduling  on  the  PLTU  Bolok  thermal  plant  by  using  lambda  iterations simulated with MATLAB software. Hacyl Research suggests that minimum fuel consumption at LOADS of 10 to 25 MW is done optimization with 2 operation units. Minimum fuel consumption at a load of 10 to 20 MW is carried out optimization with the operation of Unit 2 and Unit 3. Minimum fuel consump-tion at a load of 25 MW minimum fuel consumption carried out an optimization of Unit 3 and Unit 4 oper-ation. Minimum fuel consumption in the simulation load of 30 MW to 40 MW carried out optimization with 3 units operation. Minimum fuel consumption on the load of 30 MW and 35 MW carried out an optimization of units 2, 3 and 4. Minimum fuel consumption at 40 MW loads carried out an optimization of the 1.3- and 4-unit operations. The minimum fuel consumption at a load of 45 to 55 MW is conducted 4-unit operation optimization where the 1st unit is most dominant in carrying the load between the other unit, while the most dominant unit 4 carries the load between the other unit when the load is 55 MW.
Keywords: MATLAB, Economic Dispatch, at Least Square, Lambda iteration.

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  penjadwalan  optimum  pada  pembangkit  thermal  PLTU  Bolok  dengan menggunakan iterasi lambda yang disimulasikan dengan software MATLAB. Hasil penelitian menunjukkan bahwa, konsumsi bahan bakar minimum pada beban 10 sampai 25 MW dilakukan optimasi dengan pengoperasian 2 unit. Konsumsi bahan bakar minimum pada beban 10 sampai 20 MW dilakukan optimasi dengan pengoperasian unit 2 dan unit  3.  Konsumsi  bahan  bakar  minimum  pada  beban  25  MW  konsumsi  bahan  bakar  minimum  dilakukan optimasi pengoperasian  unit  3  dan  unit  4.  Konsumsi  bahan  bakar  minimum  pada  simulasi  beban  30  MW  sampai  40  MW dilakukan optimasi dengan pengoperasian 3 unit. Konsumsi bahan bakar minimum pada beban 30 MW dan 35 MW dilakukan optimasi pengoperasian unit 2, 3 dan 4. Konsumsi bahan bakar minimum pada beban 40 MW dilakukan optimasi pengoperasian unit 1,3 dan 4. Konsumsi bahan bakar minimum pada beban 45 sampai 55 MW dilakukan optimasi pengoperasian 4-unit dimana unit 1 paling dominan dalam memikul beban diantara unit lainnya, sedangkan unit 4 paling dominan memikul beban diantara unit lainnya saat beban 55 MW.
Kata Kunci: MATLAB, Economic Dispatch, Least Square, Iterasi Lambda.

## 1. PENDAHULUAN
Pada  sistem  tenaga  listrik,  energi  listrik  yang dibangkitkan  berasal  dari  pusat  listrik  seperti Pembangkit Listrik Tenaga Air (PLTA), Pembangkit Listrik  Tenaga  Uap  (PLTU),  Pembangkit  Listrik
Tenaga  Gas  (PLTG),  Pembangkit  Listrik  Tenaga Diesel  (PLTD)  dan  lain-lain.  Pembangkit  Thermal merupakan pembangkit listrik yang dibangkitkan dari energi panas hasil pembakaran bahan bakar fosil atau energi  alam  seperti  solar,  batu  bara,  panas  bumi  dan lain-lain,  kemudian  energi  panas  ini  dikonversikan
menjadi energi gerak untuk memutar turbin generator listrik  sehingga  menghasilkan  energi  listrik  seperti PLTU,  PLTD,  dan  PLTG.  Dalam  hal  biaya  operasi sistem  tenaga  listrik  pada  pembangkit  thermal terutama biaya bahan bakar mengambil 60% dari total biaya operasi sistem tenaga listrik secara keseluruhan [1]. Oleh karena itu biaya yang cukup besar dari biaya bahan bakar dapat mempengaruhi biaya produksi dari sistem  pembangkit  listrik [2] .  Untuk  itu  perlu dilakukan optimasi agar mendapat biaya bahan bakar yang minimum [3] .  Salah  satu  cara untuk  mengatasi permasalahan  tersebut  adalah  melakukan Economic dispacth . Economic  Dispatch digunakan  untuk membagi  beban  di  antara  unit-unit  thermal  yang beroperasi  agar  dicapai  biaya  bahan  bakar  yang minimum [4-7] .  Salah  satu  cara  atau  metode  yang digunakan  dalam  melakukan  penjadwalan  ekonomis adalah  dengan  metode  iterasi  lambda [8] . Beberapa penelitian  menggunakan  metode  pendekatan fuzzy  logi  [9],  dan  sine  cosine  algoritma  [10]. Dalam  penelitian  ini  penulis  menggunakan  bantuan komputer dengan aplikasi MATLAB dalam melakukan  perhitungan  yang  bertujuan  untuk mempermudah dalam menentukan karakteristik input- output  unit  pembangkit  dan  melakukan  penjadwalan unit  -  unit  pembangkit.  Data  yang  diperlukan  dalam menentukan  penjadwalan  optimum  pembangkit adalah  data  konsumsi  bahan  bakar,  daya  keluaran pembangkit,  dan  beban  harian  yang  dipikul  masing- masing  unit  pembangkit.  PLTU  Bolok  merupakan salah satu pembangkit listrik Thermal yang berada di Desa  Bolok  Kecamatan  Kupang  Barat,  Kabupaten Kupang  NTT.  Dalam  PLTU  Bolok  terdapat  4  unit yang beroperasi untuk menyuplai daya listrik yakni 2 unit milik PLN dengan kapasitas 2 x 16,5 MW dan 2 unit  milik  PT.  SMSE  dengan  kapasitas  2  x  18  MW yang  telah  terinter-koneksi  untuk  menyuplai  daya listrik ke beban sistem Timor.

## 2. METODE PENELITIAN
Economic  Dispatch adalah  suatu  usaha  untuk menentukan besar daya yang harus di suplai dari tiap unit  generator  untuk  memenuhi  beban  ter-tentu dengan tujuan meminimalkan biaya operasi pembangkit  [11-12].  Dalam  Economic  Dispatch,  ada dua  batasan  atau constraints tertentu  yang  harus dipenuhi,  yaitu equality  constraint dan inequality constraints . Equality  constraint adalah  batasan kesetimbangan  daya,  yaitu  mengharuskan  total  daya
yang  dibangkitkan  harus  memenuhi  total  kebutuhan daya yang dinyatakan pada persamaan 1.
∑ 𝑃 𝑖 = 𝑃 𝐷 𝑁𝑔 𝑖=1 (1)
Dimana : 𝑃𝑖 = Daya keluaran pembangkit unit i. (MW)
𝑃𝐷 = Daya yang dibutuhkan. (MW)
Inequality constraints adalah batasan yang mengharuskan daya keluaran yang dibangkitkan  unit harus  lebih  besar  atau  sama  dengan  daya  minimum yang diperbolehkan dan lebih kecil atau sama dengan daya  maksimum  yang  diperbolehkan.  Batasan  ini dinyatakan pada persamaan 2.3 [3].
𝑃 𝑖,𝑚𝑖𝑛 ≤ 𝑃 𝑖 ≤ 𝑃 𝑖,𝑚𝑎𝑥 (2)
Karakteristik input-output pembangkit thermal adalah karakteristik  yang  menggambarkan  hubungan  antara input bahan bakar berupa konsumsi bahan bakar dalam bentuk  (Kg/Jam)  atau  bisa  juga  dalam  bentuk  energi panas  (kCal/jam)  dan  output  yang  dihasilkan  oleh pembangkit  berupa  daya  (MW).  Dengan  mengetahui perbedaan  karakteristik  di  antara  semua  pembangkit yang  ada,  optimasi  pengoperasian  pembangkit  dapat dilakukan.  Secara  umum,  karakteristik  input-output pembangkit didekati dengan fungsi polynomial yaitu
𝐹(𝑃) =   𝛼 𝑖 + 𝛽 𝑖 𝑃 𝑖 + 𝛾 𝑖 𝑃 𝑖 2 (3)
Dimana:
Gambar 1 Kurva karakteristik input-output unit thermal
F(P)  atau H = input bahan bakar (Btu/jam) Fi = biaya bahan bakar
pembangkit thermal ke- i (Rp/jam) 𝑃𝑖 = output pembangkit termal ke-
i (MW)
𝛼𝑖 , 𝛽𝑖 , 𝛾𝑖 = konstanta  input-output  pem- bangkit thermal ke-i (Rp/MW.jam) i = indeks pembangkit ke i (i =1,2, 3,.....N)
Metode Iterasi Lambda adalah salah satu metode yang digunakan dalam Economic Dispatch di mana tingkat biaya  tambahan  diasumsikan  terlebih  dahulu. Misalkan  untuk  menemukan  titik  operasi  optimum yang  ekonomis  dengan  tiga  unit  pembangkit  maka, dilakukan  pendekatan  dengan  cara  menentukan  plot pada  karakteristik  biaya  tambahan  untuk  setiap  unit pada grafik yang sama, seperti membuat sketsa
Gambar 2. Grafik solution untuk Eco-nomic Dispatch
Dalam  membuat  titik operasi dari  setiap unit dengan biaya  minimum  dan  waktu  yang  sama  dapat menggunakan sketsa dan penggaris untuk menemukan solusi.  Dengan  mengasumsikan  sebuah  λ  untuk menemukan keluaran daya dari setiap unit, maka dapat diketahui  biaya  tambahan  yang  dibutuhkan  tiap  unit. Estimasi  λ  pertama  akan  menjadi  salah  karena  total keluaran daya terlalu kecil, sehingga dibutuhkan solusi baru  yang  dapat  meningkatkan  keluaran  daya  yang kecil.  Dengan  adanya  dua  solusi  dapat  meramalkan kemungkinan  nilai  yang  diinginkan  dari  total  daya yang  diterima.  Jika  mengetahui  total  permintaan  dan biaya tambahan maka dengan cepat menemukan titik operasi yang diinginkan.
Langkah  pertama  dalam  penelitian  yang  dilakukan dalam menentukan penjadwalan optimum pembangkit thermal  menggunakan  metode  iterasi  lambda  studi kasus  PLTU  Bolok  yaitu  mencari  data-data  yang dibutuhkan dalam perhitungan. Data-data yang dicari yaitu  data  input  berupa  energi  panas  bahan  bakar kCal/Jam, data output berupa daya listrik pembangkit thermal, batas maksimum dan minimum pengoperasian pembangkit thermal serta beban harian pembangkit thermal.
Langkah  berikutnya  menentukan  karakteristik  input output  pembangkit  dengan  melakukan  pendekatan metode kuadrat terkecil Kemudian melakukan economic dispatch
menggunakan metode iterasi lambda
• Mengasumsikan besar tingkat biaya tambahan, 𝜆𝑘 . Persamaan 𝜆 = 𝑑𝐹1 𝑑𝑃𝑖
• Menentukan besar beban yang dipikul untuk semua pembangkit PD
• Menghitung  besar  daya  yang  dibangkitkan
unit ke i, 𝑃𝑖 . Persamaan 𝑃 𝑖 𝑘 = 𝜆−𝛽𝑖 2𝛾𝑖
• Menghitung  selisih  antara  permintaan  daya dan  jumlah  daya  yang  dibangkitkan  unit Δ 𝑃𝑘 . Persamaan 𝑃 𝐷 = ∑ 𝜆−𝛽𝑖 2𝑦𝑖 𝑁𝑔 𝑖=1 ΔP 𝑘 = 𝑃 𝐷 − ∑ 𝑃 𝑖 𝑘 (4) 𝑁𝑔 𝑖=1 • Menghitung  besar  Δ 𝜆 𝑘 untuk  memperoleh besar  tingkait  biaya  tambahan  yang  baru, 𝜆 ( 𝑘 +1) . Persamaan
• Menghitung  besar  tingkat  biaya  tambahan yang baru, 𝜆 ( 𝑘 +1) = 𝜆 𝑘 +Δ 𝜆𝑘 .
• Menghitung  kembali  besar  daya  yang dibangkitkan, 𝑃 𝑖𝑘 +1 sampai  diperoleh  total daya  yang  dibangkitkan  unit  sama  dengan kebutuhan beban.
• Memasukkan  besar  daya, 𝑃 𝑖𝑘 ke  dalam  Per- samaan 𝐹 i = 𝛼 i + 𝛽 i P i + 𝛾 i P i 2
• Menghitung  total  konsumsi  bahan  bakar, Total  CF,  dengan  menjumlahkan  konsumsi bahan bakar setiap pembangkit.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Langkah awal untuk melakukan optimasi penjadwalan sistem pembangkit termal, perlu ditentukan persamaan karakteristik  input-output  pembangkit.  Sama  seperti pada  pembangkit  PLTU  Bolok,  persamaan  dicari dengan  metode  least  square. Persamaan  karakteristik input output untuk setiap unit pembangkit termal dapat dilihat pada tabel I.
Tabel 1 karakteristik input output unit PLTU Bolok Setelah mendapatkan karakteristik input output setiap unit  PLTU  Bolok  maka  dilakukan  perhitungan economic  dispatch menggunakan  metode  iterasi lambda,  dalam  penelitian  ini  perhitungan  dilakukan dengan  MATLAB.  Untuk  membuat  perhitungan economic dispatch hal yang pertama dilakukan adalah pengujian  perhi-tungan  economic  dispatch  terhadap data  sampel  yang  diambil  dari  dispatcher  milik  PLN pada  tanggal  29  oktober  2018  pada  pukul  01.00  – 03.00 WITA.
Tabel 2 Hasil Pengujian economic dispatch ter-hadap data dispatcher
Berdasarkan  pengujian  economic  dispatch  terhadap data  dispatcher  konsumsi  bahan  bakar  dari  ketiga sampel uji mengalami penghematan setelah melakukan  Economic  Dispatch.  Hal  ini  dilihat  dari nilai konsumsi bahan bakar yang lebih besar sebelum melakukan economic dispatch terhadap nilai konsumsi bahan  bakar  setelah  melakukan  economic  dispatch. Pada pukul 01:00 mengalami penghematan konsumsi bahan bakar sebesar 284,9068875 Kg/Jam. Kemudian pukul  02:00  juga  mengalami  penghematan  sebesar 238,33642  Kg/Jam.  Dan  pukul  03:00  mengalami penghematan  sebesar  230,07108  Kg/Jam.  Jadi  rata- rata penghematan konsumsi bahan bakar un-tuk semua unit  PLTU  Bolok  beroperasi  selama  3  jam  adalah 251,1047  Kg/Jam.  Berdasarkan  pengujian  sesudah dilakukan  economic  dispatch  dapat  menghemat konsusmsi  bahan  bakar  se-hingga  perhitungan economic  dispatch  ini  dapat  digunakan  dalam pengoperasian PLTU Bolok dalam menyuplai daya ke beban.
Dalam  menentukan  economic  dispatch  dengan  studi kasus  4-unit  beroperasi  diggunakan  metode  iterasi lambda  yang  perhitungannya  dapat  diaplikasikan dalam  MATLAB.  Dalam  studi  ka-sus  ini  simulasi beban yang diberikan adalah 10 MW – 55 MW. hasil perhitungannya dapat dilihat pada tabel berikut ini
Tabel  3  Economic  dispatch  4-unit  PLTU  Bolok dengan simulasi beban 10 - 55 MW
Berdasarkan  tabel  3  untuk  simulasi  beban  10  MW sampai  55  MW  konsumsi  bahan  bakar  yang  paling
sedikit  adalah  simulasi  beban  30  MW  dengan  nilai konsumsi  bahan  bakar  yang  di-peroleh  28383,0744 Kg/Jam dengan daya optimal P1 = 12,9304 MW, P2 = 2 MW, P3 = 8,9989 MW dan P4 = 6,0708 MW. Economic  dispatch dengan  studi  kasus  3-unit beroperasi  dengan  simulasi  10  MW  sampai  40  MW. Pada  studi  kasus  ini  terdapat  empat  kemungkinan kombinasi  terjadi,  yaitu  kombinasi  unit  1,2  dan  3 beroperasi,  kemudian  kombinasi  unit  1,  2  dan  4 beroperasi, lalu kombinasi unit 1, 3 dan 4 beroperasi dan yang terakhir kombinasi unit 2, 3 dan 4 beroperasi. hasil simulasi dengan beban 10 MW dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 4 Economic dispatch  3-unit beroperasi dengan simulasi beban 10 MW
Berdasarkan  tabel  4  untuk  simulasi  beban  10  MW, kombinasi  3-unit  konsumsi  bahan  bakar  yang  paling sedikit  adalah  kombinasi  unit  2,3  dan  4  dengan nilai konsumsi  bahan  bakarnya  30142,32857  Kg/Jam dengan daya optimal P2 = 2 MW, P3 = 6 MW dan P4 = 2 MW.
Hasil  simulasi  dengan  beban  15  MW  dapat  dilihat pada tabel berikut:
Tabel 5 Economic dispatch  3-unit beroperasi dengan simulasi beban 15 MW
Berdasarkan  tabel  5  untuk  simulasi  beban  15  MW kombinasi 3-unit konsumsi bahan bakar yang pal-ing sedikit adalah kombinasi unit 2,3 dan 4
dengan  nilai  konsumsi  bahan  bakarnya  28383,0744 Kg/Jam dengan daya optimal P2 = 2 MW, P3 = 8,3593 MW dan P4 = 4,6407 MW.
Hasil  simulasi  dengan  beban  20  MW  dapat  dilihat pada tabel berikut:
Tabel 6 Economic dispatch  3-unit beroperasi dengan simulasi beban 20 MW
Berdasarkan  tabel  6  untuk  simulasi  beban  20  MW kombinasi 3-unit konsumsi bahan bakar yang pal-ing sedikit  adalah  kombinasi  unit  2,3  dan  4  dengan nilai konsumsi bahan bakarnya 28383,0744 Kg/Jam dengan daya optimal P2 = 2 MW, P3 = 8,3593 MW dan P4 = 4,6407 MW.
Hasil  simulasi  dengan  beban  25  MW  dapat  dilihat pada tabel berikut:
Tabel 7 Economic dispatch 3-unit beroperasi dengan simulasi beban 25 MW
Berdasarkan  tabel  7  untuk  simulasi  beban  25  MW kombinasi 3-unit konsumsi bahan bakar yang pal-ing sedikit  adalah  kombinasi  unit  2,3  dan  4  dengan nilai konsumsi  bahan  bakarnya  28079,92731  Kg/Jam dengan daya optimal P2 = 2 MW, P3 = 9,9044 MW dan P4 = 8,0956 MW.
Hasil  simulasi  dengan  beban  30  MW  dapat  dilihat pada tabel berikut:
Tabel 8 Economic dispatch 3-unit beroperasi dengan simulasi beban 30 MW
Berdasarkan  tabel  8  untuk  simulasi  beban  30  MW kombinasi 3-unit konsumsi bahan bakar yang pal-ing sedikit  adalah  kombinasi  unit  2,3  dan  4  dengan nilai konsumsi  bahan  bakarnya  30348,82701  Kg/Jam
dengan daya optimal P2 = 6,6227 MW, P3 = 11,5662 MW  dan  P4  =  11,8111  MW.  Hasil  simulasi  dengan beban 35 MW dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 9 Economic dispatch 3-unit beroperasi dengan simulasi beban 35 MW
Berdasarkan  tabel  9  untuk  simulasi  beban  35  MW kombinasi  3-unit  konsumsi  bahan  bakar  yang  paling sedikit  adalah  kombinasi  unit  2,3  dan  4  dengan nilai konsumsi bahan bakarnya 32566,5901 Kg/Jam dengan daya optimal P2 = 8,9895 MW, P3 = 12,3799 MW dan P4 = 13,6305 MW.
Hasil  simulasi  dengan  beban  35  MW  dapat  dilihat pada tabel 10.
Tabel 10 Economic dispatch 3-unit beroperasi dengan simulasi beban 35 MW
Economic  dispatch dengan  studi  kasus  2-unit beroperasi  dengan  simulasi  10  MW  sampai  25  MW. Pada  studi  kasus  ini  terdapat  enam  kemungkinan kombinasi  terjadi,  yaitu  kombinasi  unit  1  dan  2 beroperasi,  kombinasi  unit  1  dan  3  beroperasi, kombinasi  unit  1  dan  4  beroperasi,  kombinasi  unit  2 dan 3 beroperasi, kombinasi unit 2 dan 4 beroperasi, dan terakhir kombinasi unit 3 dan 4 beroperasi.
Hasil simulasi untuk beban 10 MW dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 11 Economic dispatch 2-unit beroperasi dengan simulasi beban 10 MW
Berdasarkan  tabel  11  untuk  simulasi  beban  10  MW kombinasi  2-unit  konsumsi  bahan  bakar  yang  paling sedikit adalah kombinasi unit 2 dan unit 3 dengan nilai konsumsi  bahan  bakarnya  17649,90  Kg/Jam  dengan daya optimal P2 = 2 MW dan P3 = 8 MW. Hasil simulasi untuk beban 15 MW dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 12 Economic dispatch 2-unit beroperasi dengan simulasi beban 15 MW
Berdasarkan  tabel  12  untuk  simulasi  beban  15  MW kombinasi  2-unit  konsumsi  bahan  bakar  yang  paling sedikit adalah kombinasi unit 2 dan unit 3 dengan nilai konsumsi  bahan  bakarnya  18390,16  Kg/Jam  dengan daya optimal P2 = 4,2496 MW dan P3 = 10,7504 MW.
Hasil simulasi untuk beban 20 MW dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 13 Economic dispatch 2-unit beroperasi dengan simulasi beban 20 MW
Berdasarkan  tabel  13  untuk  simulasi  beban  20  MW kombinasi  2-unit  konsumsi  bahan  bakar  yang  paling sedikit adalah kombinasi unit 2 dan unit 3 dengan nilai
konsumsi  bahan  bakarnya  20090,60  Kg/Jam  dengan daya optimal P2 = 7,9704 MW dan P3 = 12,0296 MW.
Hasil simulasi untuk beban 25 MW dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 14 Economic dispatch 2-unit beroperasi dengan simulasi beban 25 MW
Berdasarkan  tabel  14  untuk  simulasi  beban  25  MW kombinasi  2-unit  konsumsi  bahan  bakar  yang  paling sedikit adalah kombinasi unit 3 dan unit 4 dengan nilai konsumsi  bahan  bakarnya  22475,23  Kg/Jam  dengan daya  optimal  P3  =  12,0677  MW  dan  P4  =  12,9323 MW.

## 4. KESIMPULAN
1. Dari  hasil  perhitungan  menentukan  karakter-istk input output PLTU Bolok menggunakan metode least square menghasilkan persa-maan karakterstik input output sebagai beri-kut:
Unit 1 yaitu PLTU Bolok 1:
I1 = 2,1615 x 108 – 2,5035 x 107P1 + 9,5439 x 105P12 Unit 2 yaitu PLTU Bolok 2:
I2 = 3,1193 x 107  - 0,0137 x 107P2 + 0,0128 x 107P22 Unit 3 yaitu PLTU Kupang Baru 1:
I3 = 7,7153 x 107  - 0,7061 x 107P3 + 0,0373 x 107P32
Unit 4 yaitu PLTU Kupang Baru 2: I4 = 3,1193 x 107  - 0,0137 x 107P4 + 0,0128 x 107P42
2. Penjadwalan  yang  paling  optimum  dengan simulasi beban 10 MW sampai 55 MW ada-lah:
a. Untuk beban  10  MW  sampai 25  MW  pen- jadwalan  yang  optimum  adalah  kombinasi 2-unit  beroperasi.  Untuk  simulasi  10  MW penjadwalan  optimum  adalah  kombinasi unit 2 dan 3 beroperasi, kemudian untuk 15 MW  penjadwalan  optimum  adalah  kom- binasi  unit  2  dan  3  beroperasi,  selanjutnya simulasi  20  MW  penjadwalan  optimum adalah  kombinasi  unit  2  dan  3  beroperasi
dan simulasi 25 MW penjadwalan optimum adalah kombinasi unit 3 dan 4 beroperasi.
b. Untuk  beban  30  MW  sampai  40  MW penjadwalan yang optimum adalah kombinasi  3-unit  beroperasi.  Penjadwalan optimum  untuk  simulasi  30  MW  adalah kombinasi  unit  2,  3  dan  4  beroperasi, kemudian  pen-jadwalan  optimum  untuk simulasi 35 MW adalah kombinasi unit 2, 3 dan  4  beroperasi  dan  terakhir  penjadwalan optimum  untuk  simulasi  1,  3  dan  4 beroperasi.
3. Untuk  beban  45  MW  sampai  55  MW  pen- jadwalan yang optimum adalah kombinasi 4- unit  beroperasi.  Untuk  simulasi  beban  45 MW  penjadwalan  optimum  adalah  unit  1  = 13,9966 MW, unit 2 = 7,0976 MW, unit 3 = 11,7295  MW  dan  unit  4  =  12,1763  MW, kemudian  untuk  simulasi  beban  50  MW penjadwalan  optimum  adalah  unit  1  = 14,2954  MW,  unit  2  =  9,3231  MW,  unit  3 =12,4946 MW dan unit 4 = 13,887 MW dan terakhir  untuk  simulasi  beban  55  MW penjadwalan  optimum  adalah  unit  1  = 14,6484 MW, unit 2 = 11,9529 MW, unit 3 = 13,3987 MW dan unit 4 = 15 MW.
4. Perbandingan dengan data dispatcher di Bo- lok dengan beban yang sama dapat disimpul- kan untuk beban 56,4 MW penjadwalan op- timum adalah P1 = 14,8317 MW, P2 = 12,7 MW,  P3  =  13,8683  MW,  P4  =  15  MW dengan konsumsi bahan bakarnya 49689,20578  Kg/Jam.  Untuk  beban  55,3 MW  penjadwalan  optimum  adalah  P1  = 14,6756  MW,  P2  =  12,1559  MW,  P3  = 13,4685  MW,  P4  =  15  MW  dengan  kon- sumsi bahan bakarnya 48880,62287 Kg/Jam. Untuk  beban  53,4  MW  penjad-walan optimum  adalah  P1  =  14,5031  MW,  P2  = 10,8704  MW,  P3  =  13,0266  MW,  P4  =  15 MW  dengan  konsumsi  bahan  bakarnya 47608,2053Kg/Jam.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D. Marsudi, “Operasi Sistem Tenaga Listrik”, Buku, Jakarta: ISTN, 2006.
[2] K. Syah, H. S. Dachlan, R. N. Hasanah and M. Shidiq, "Analisis  Perbandingan  Economic Dispatch  Pembangkit  menggunakan  Metode Lagrange  dan  CFPSO," Jurnal  EECCIS Vol.6, 2012.
[3] Yulisman, "Perancangan  Perangkat  Lunak Untuk Pembebanan Optimal dan Biaya Bahan
Bakar  Stasiun  Pembangkit," MENARA  Ilmu
Vol. X Jilid 2 No.73, 2016. [4] Adrianti, "Penjadwalan Ekonomis Pembangkit Thermal dengan Memperhitungkan Rugi-rugi Saluran Transmisi  Menggunakan  Metode  Algoritma Genetik," TeknikA  No.33  Vol.1  Thn.XVII,
2010.
[5] G. L. Thompson ,”An Optimisation Model for
Planning Radial System Distribution Network, IEEE  Transaction  on  Power
Apparatus and System , 1979.
[6] M.  Tuegeh,  A.  Soeprijanto  and  M.  H.  P, "Optimal  Generator  Scheduling  Based  on Particle  Swarm  Optimization," Seminar Nasional Informatika 2009 (semnas IF 2009) UPN ”Veteran” Yogyakarta, 2009.
[7] G. L. Thompson, “An Optimisation Model for Planning Radial System Distribution Network,” IEEE  Transaction  on  Power
Apparatus and System, 1979.
[8] H.  Nabila, “Analisis  Economic  Dispatch Pada PLTU Sektor Bukit Asam Menggunakan Metode  Iterasi  Lambda  dan  Dynamic Programming” , Skripsi, Bandar  Lampung: Jurusan  Teknik  Elektro  Fakultas  Teknik Universitas Lampung, 2017.
[9] R.  N.  Ma'rifah,  Y.  Mulyadi  and  A.  G. Abdullah  , "Operasi  Ekonomis  Pembangkit Thermal  Sistem  500  kV  Jawa–Bali  dengan Pendekatan Algoritma Fuzzy Logic," Electrons, vol.12, NO.2, 2013.
[10] A. Yulianto, B. Winardi and K. , "Optimasi Economic  Dispatch  pada  Unit  Pembangkit PLTU  Tanjung  Jati  B  Menggunakan  Metode Sine Cosine Algorithm," Transient, vol. 6, No.
4, 2017.
[11] T.  Gonen,  “Electrical  Power  Distribution System
engineering”,
McGraw-Hill Company, 1986.
[12] A.  E.-b.  GH.  Stags,  “Computer  Methods  In Power System Analysis, New York: Mc. Hill, 1988.