ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika ISSN(p): 2338-8323  | ISSN(e): 2459-9638
| Vol. 9 | No. 3 | Halaman 619 - 633
Juli 2021
Optimasi Ekonomi dan Emisi Pembangkit Listrik di Kalimantan menggunakan Dragonfly Algoritmh

## BAYU SETYO WIBOWO, SUSATYO HANDOKO, HERMAWAN
Universitas Diponegoro Semarang, Indonesia Email: setyobayu83@gmail.com
Received 23 Februari 2021 | Revised 28 Maret 2021 | Accepted 2 April 2021

## ABSTRAK
Kebutuhan listrik di Kalimantan Selatan dan Tengah menjadi semakin bertambah dikarenakan meningkatnya jumlah penduduk dan ekonomi serta mahalnya biaya pembangkitan listrik. Tujuan penelitian ialah meminimalkan biaya pembangkitan termal  dan  memecahkan  permasalahan  ekonomi  dan  emisi.  Penelitian menggunakan  metode  Dragonfly  algortihm  yang  mengkaji  tentang  optimasi ekonomi dan emisi pada PLTU Asam-asam, Pulang Pisau dan PLTA Riam Kanan dengan  membuat  program  dengan  menginputkan  Cost  Function  dan  Emission Function. Didapatkan rata-rata biaya pembangkitan dan emisi dari tanggal 1 – 4 September 2020 yaitu pada kasus 1 biaya pembangkit sebesar Rp 335.855.120 dan  emisi  sebesar  628,6  ton,  pada  kasus  2  biaya  pembangkit  sebesar  Rp 251.891.340 dan emisi sebesar 943 ton, pada kasus 3 biaya pembangkit sebesar Rp  167.935.460  dan  emisi  sebesar  1257,3ton.  Faktor  pembobotan  akan mempengaruhi biaya pembangkitan  dan emisi yang dihasilkan.
Kata kunci : Pembangkit Listrik, Dragonfly algortihm, Faktor Pembobotan

## ABSTRACT
The demand for electricity in South and Central Kalimantan is increasing due to the  increasing  population  and  economy  as  well  as  the  high  cost  of  generating electricity. The research objective is to minimize the cost of thermal generation and  solve  economic  and  emission  problems.  This  research  uses  the  Dragonfly algorithm  method  which  examines  the  economic  optimization  and  emissions  at PLTU Asam-Asam, Pulang Pisau and PLTA Riam Kanan by making a program by inputting  Cost  Function  and  Emission  Function.  Obtained  the  average  cost  of generation  and  emissions  from  September  1  -  4  2020,  namely  in  case  1  the generator cost is IDR 335,855,120 and the emission is 628.6 tons, in case 2 the generator cost is IDR 251,891,340 and the emission is 943 tons, in case 3 the cost of the generator is Rp. 167,935,460 and the emission is 1257.3 tonnes. The weighting factor will affect the cost of generation and the resulting emissions.
Keywords : Power Plant, Dragonfly algorithm, Weighting Factor

## 1. PENDAHULUAN
Energi  merupakan  salah  satu  elemen  dasar  pendukung  pertumbuhan  ekonomi.  Kebutuhan akan  lebih  banyak  energi  meningkatkan  gas  rumah  kaca,  yang  menyebabkan  perubahan iklim.  Energi  listrik  ialah  salah  satu  energi  yang  paling  vital  bagi  pertumbuhan  ekonomi (Sutanto,  dkk,  2015) .  Kebutuhan  listrik  di  Kalimantan  Selatan  dan  Kalimantan  Tengah menjadi  semakin  bertambah  dikarenakan  meningkatnya  jumlah  penduduk  dan  ekonomi. Sistem kelistrikan di provinsi Kalimantan bagian selatan dan bagian tengah disuplai terutama oleh sistem Barito. Sistem Barito ialah sistem sambungan listrik di Kalimantan bagian selatan dan  bagian  tengah  dengan  jaringan  transmisi  70  kiloVolt  dan  150  kiloVolt (Widyastuti, dkk, 2015) .
Provinsi  Kalimantan  Selatan  pada  tahun  2018  mengkonsumsi  4.058  GWh  energi  listrik dengan komposisi konsumsi per sektor pemakai didominasi oleh sektor rumah tangga kurang lebih 2.046 GWh (50%), industri kurang lebih 1.172 GWh (29%), sektor bisnis kurang lebih 564  GWh  (14%),  dan  publik  kurang  lebih  275  GWh  (7%)  ( PLN,  2015 ).  Hal  tersebut mewajibkan  PLN  (Perusahaan  Listrik  Negara)  untuk  menjaga  kestabilan  penyaluran  daya listrik  pada  sistem  kelistrikan  secara  aman  dan  efisien  serta  memaksimalkan  pembebanan dasar dengan cara melakukan optimasi. Saat ini komponen biaya produksi terbesar adalah biaya bahan bakar, dan pada saat ini konsumsi energi listrik telah mengalami pertumbuhan pesat. PLN juga melanjutkan upayanya untuk mengganti sumber energi  yang hemat biaya dan ekonomis melalui optimasi (Abdullah, dkk, 2019) .
Pada  sistem  tenaga  listrik  yang  terhubung  dalam  suatu  jaringan  interkoneksi,  unit pembangkit tidak dalam lingkungan yang sama dengan beban. Selain itu, biaya operasional pembangkit  perunit  berbeda.  Selama  operasi  normal,  daya  sistem  pembangkit  harus  lebih besar  dari  total  kebutuhan  beban  dan  rugi  daya  sistem (Giovanni,  2016) .  Suatu  sistem tenaga listrik yang handal harus memperhatikan sektor ekonomi dan kehandalannya, tetapi juga  membutuhkan  sistem  yang  memperhatikan  kerusakan  lingkungan (Sutanto,  dkk, 2015) . Optimasi pembangkitan hidrotermal adalah cara yang cukup ekonomis dalam sistem tenaga listrik untuk memenuhi kebutuhan pelanggan. Biaya total operasi lebih banyak ialah dari biaya pembangkitan termal selama waktu optimisasi. Unit pembangkit hidro digunakan untuk  memikul  beban  dasar  dikarenakan    biaya  operasi  yang  efisien,  Selanjutnya  unit pembangkit  termal  dioperasikan  untuk  memenuhi  kebutuhan  beban  yang  tersisa  dengan biaya  operasi  yang  tidak  efisien (Rahmat,  dkk,  2014) .  Pembangkit  listrik  tenaga  termal adalah  sumber  utama  sulfur  dioksida  (SO2),  nitrogen  oksida  (NOx)  dan  karbon  dioksida (CO2) yang mengakibatkan polusi pada atmosfer (Nguyen & Vo, 2018) . Apalagi efisiensi energi  dan  jumlah  emisi  yang  dilepaskan  ke  udara  dari  pembangkit  listrik  termal  memiliki intelerasi  yang  berarti  jika  efisiensi  ditingkatkan  menghasilkan  emisi  polusi  yang  akan berkurang (Glotić  &  Zamuda,  2015) .  Terdapat  beberapa  metode  yang  dipakai  untuk mencari  solusi  permasalah  optimasi  pembangkit  hidro  termal,  metode  optimasi  tersebut digolongkan menjadi dua yaitu metode deterministik dan metode kecerdasan buatan.
Pada  penelitian  ini  penulis  akan  menerapkan Dragonfly  Algorithm  karena  merupakan algoritma  yang  tergolong  baru  dan  belum  banyak  yang  membahas  tentang  Optimasi ekonomi dan emisi.  Berdasarkan teori dari Dragonfly Algorithm dimulai secara statis sebagai titik awal dan perilaku kawanan capung yang energik. Perilaku yang berkerumun ini terlihat seperti perumpamaan di kedua tahap kunci dalam optimasi melalui meta algoritma heuristik, yaitu,  investigasi  dan  pemanfaatan (Shilaja  &  Arunprasath,  2019) .  Dalam  Referensi penelitian  metode  optimasi  dalam  hibrida  meta-heuristic,  DA  ( Dragonfly  Algorithm)  untuk menangani  masalah Optimation  power  flow.  Algoritma  yang  disebutkan  diterapkan  untuk
Optimasi Ekonomi dan Emisi Pembangkit Listrik  di Kalimantan Selatan dan Kalimantan Tengah menggunakan Dragonfly Algoritmh
mendapatkan  kontrol  sistem  tenaga  variabel  nilai  optimal  dan  untuk  memperbaiki masalah OPF.  Hal  itu  dapat  meminimalkan  kehilangan  daya,  penyimpangan  dalam  profil  tegangan dan  bahan  bakar  kontrol  biaya  yang  merupakan  tujuan  utama  masalah  OPF  ( Shilaja  & Arunprasath,  2019) .  Akan  tetapi  belum  ada  penelitian  tentang  optimasi  ekonomi  dan emisi  menggunakan Dragonfly algorithm. Penelitian terdahulu sudah pernah  menggunakan Dragonfly  algorithm  untuk  meminimalkan  kesalahan  sistem  berdasarkan  fungsi  obyektif untuk  mengelola  aliran  daya (Sureshkumar  &  Ponnusamy,  2019) .  Metode Dragonfly algorithm  untuk  optimasi  memperkirakan  prediksi  jangka  pendek  model  tenaga  angin (Li, dkk,  2020) .  Selanjutnya Dragonfly  algorithm  untuk  mengoptimasi  model  penjadwalan Wind-Solar-Hydro power (Li, dkk, 2019) .
Pada penelitian ini penulis akan menerapkan dengan metode kecerdasaan buatan Dragonfly Algorithm  sebagai  Optimasi  yang  digunakan  untuk  pengambilan  keputusan.  Keunggulan metode Dragonfly  Algorithm    yang  diusulkan  ialah  menunjukkan  hasil  lebih  baik  untuk kinerja prediksi dibandingkan dengan metode yang lain (Li, dkk, 2020) . Tujuan penelitian ialah  meminimalkan  biaya  pembangkitan  termal  dan  memecahkan  permasalahan  ekonomi dan emisi.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan metode seperti diagram alir yang ditunjukkan pada Gambar  1. Pertama mengkaji tentang optimasi ekonomi dan emisi pada PLTU Asam-asam, Pulang Pisau dan  PLTA  Riam  Kanan  selanjutnya  membuat  program  dengan software  menggunakan metode dragonfly  algorithm  dengan  menginputkan  Cost  Function  dan  Emission  Function. Verifikasi dilakukan dengan pengujian ekonomi dan emisi dengan Faktor Pembobotan. Pada bagian terakir membuat kesimpulan mengenai masalah yang ada.
Ya Tidak
Gambar 1. Diagram alir metode penelitian
PLTU Asam-Asam, PLTU Pulang  pisau dan  PLTA  Riam kanan Pemogramann Metode Dragonfly
Algorithm Program benar ?
Rekomendasi
Mulai
Optimasi Pembangkit : Ekonomi dan emisi
Analisis Ekonomi  dan Emisi  Co2 dengan Faktor Pembobotan
Selesai

## 2.1 Optimasi Pembangkit Listrik
Pengoperasian  sistem  tenaga  listik  penting  untuk  mencapai  operasi  distribusi  beban generator  yang  maksimal.  Dalam  proses  pengkoordinasian  daya  yang  dihasilkan  oleh  unit pembangkit pusat diperlukan penyelarasan agar diperoleh biaya konsumsi bahan bakar yang murah (Pratama, dkk, 2017).

## 2.2 Pengiriman Ekonomis (Economic Dispatch)
Pengiriman  ekonomis  ialah  salah  satu  cara  untuk  menentukan  besarnya  daya  yang  harus disuplai  dari  masing-masing  unit  pembangkit  untuk  memenuhi  beban  tertentu  dengan membagi beban pada unit pembangkit dalam sistem secara maksimal dengan tujuan untuk mengefisienkan biaya konsumsi bahan bakar pada pembangkitan (Prayogo, dkk, 2016).

## 2.3 Combined Economic and Emission Dispatch
Pengiriman ekonomi dan pengiriman emisi adalah optimalisasi dengan tujuan masalah emisi yang  terabaikan  dalam    pengiriman  ekonomi  dan  tujuan  biaya  bahan  bakar  tidak dipertimbangkan dalam masalah pengiriman emisi (Nguyen & Vo, 2018) .
(1) Keterangan  : w1 : Faktor bobot dengan tujuan biaya bahan bakar w2 : Faktor bobot dengan tujuan emisi F1 : Tujuan biaya bahan bakar F2 : Tujuan Emisi Psi,m : Keluaran daya unit termal PRm : Faktor pinalti harga

## 2.4 Karakteristik Unit Pembangkit
Jenis - jenis tipe pembangkit dalam sistem ada tiga yaitu pembangkitan untuk beban dasar, untuk  pembangkitan  beban  menengah    dan  untuk  pembangkit    beban  puncak (Bobby Prayogo, dkk, 2016) .
Karakteristik  imasukan-keluaran  pembangkit  termal  dalam  penelitian  ini  pembangkit  listrik tenaga  uap  berbentuk British  thermal  unit  per  unit  pembangkit.  Biaya  produksi  adalah perkalian antara biaya (Rp) kalori yang terkandung dalam terdapat pada bahan bakar, dalam hal  ini  batu  bara,  dengan  kebutuhan  kalori  per  jam  generator  (Btu  /  jam).  Tenaga  yang dihasilkan  disimpan  sebagai  PG (Saadat,  2019). Karakteristik  tersebut  menghasilkan hubungan  antara  masukan  generator  berfungsi  menjadi  keluaran  generator.  Persamaan karakteristik  masukan-keluaran  pembangkit  tenaga  listrik  menjelaskan  hubungan  antara jumlah  sumber  energy  (batubara)  yang  dibutuhkan  untuk  menghasilkan  tenaga  tertentu pada suatu pembangkit dengan pendekatan fungsi binomial yaitu (Jadoun, dkk, 2015 ):
(F) = x 𝑃 2 + y 𝑃 + z (2)
) ( 2 PRm 2 ) ( 1 1 Min si,m P F w si,m P F w Objective     
Optimasi Ekonomi dan Emisi Pembangkit Listrik  di Kalimantan Selatan dan Kalimantan Tengah menggunakan Dragonfly Algoritmh
Keterangan: F : Biaya bahan bakar (Batu bara) P : Hasil daya pembangkit (MW)
x, y, z : Konstanta

## 2.5 Dragonfly Algoritmh
Dragonfly Algorithm  ialah salah satu algoritma kecerdasaan buatan yang berfungsi sebagai optimasi yang digunakan untuk pengambilan keputusan. Dragonfly algorithm dimulai dengan statis  sebagai  titik  awal  dan  kerumunan  energik  perilaku  capung.  Kedua  perilaku mengerumuni itu terlihat serupa di kedua tahap  utama dalam pengoptimalan melalui meta algoritma heuristik, yaitu investigasi dan pemanfaatan (Shilaja & Arunprasath, 2019) .
Perilaku  ini  diwakili  oleh  model  matematika  berikut  menggunakan  Persamaan  (3)  sampai Persamaan (7).
1. Perilaku Pemisahan:
(3)
dimana j = 1; 2;…; N, i = 1; 2;…; Np, N ialah jumlah kelompok individu capung, dan Np adalah  jumlah  populasi  capung.  X  menunjukkan  posisi  individu  capung  saat  ini,  Xj adalah posisi j-th individu kelompok
2. Perilaku menjaga penerbangan terkoordinasi dengan kelompok capung:
(4)
dimana Vj melambangkan kecepatan kelompok  ke-j individu capung
3. Perilaku mendekat satu sama lain untuk setiap individu (Kohesi):
(5)
4. Perilaku mencari makan:
(6)
di mana X+ mewakili posisi individu capung saat ini dengan nilai kebugaran optimal.
5. Perilaku menghindari musuh:
(7)
di mana X- mewakili posisi individu capung  saat ini dengan nilai kebugaran terburuk.
    N j i j X X S 1 N V A N j j i    1 X N X C N j j i     1 - X X F i      X X E i
Ya Tidak Tidak Gambar 2. Diagram alir dragonfly algorithm
Input Parameter
(Beban & Nilai Iterasi)
Mulai iterasi
Menghitung Konstanta Unit Pembangkit
& emisi gas co2 Evaluasi fungsi kebugaran dan atur iterasi saat ini = 1
Perbarui nilai S, A, C, F, E,
(Dragonfly) menggunakan Persamaan (3)-(7)
 Hitung fungsi kebugaran,
 Pilih solusi terbaik dengan fungsi kebugaran terendah
Iterasi saat ini <jumlah maksimum iterasi ? Iterasi = Iterasi +1 Kriteria Konvergensi Mulai Selesai
Tahapan dalam Diagram alir pada Gambar 2 meliputi :
1. Mulai ialah suatu proses untuk mengawali suatu sistem optimasi ekonomi dan emisi.
2. Input Paramater ialah suatu proses penginputan data untuk input program yang akan dioptimasi berupa nilai iterasi, beban (MW) dari pembangkit termal  dan pembangkit hidro  serta Agent yang ditentukan.
3. Iterasi didapat dengan menggunakan lambda pada pembangkit termal (PLTU).
4. Menghitung  Konstanta  dengan  menggunakan  regresi  polynomial  orde  2  untuk Cost Function dan Emission Function .
5. Kriteria  Konvergensi ialah  suatu  kriteria  untuk melakukan  penggecekan  perhitungan atau program tersebut.
6. Evaluasi fungsi kebugaran ialah suatu proses fungsi dari dragonfly algorithm.
7. Perbaharui  nilai  dari  persamaan dragonfly  algorithm  dapat  dilihat  pada  Persamaan (3)-(7) yang diperlukan untuk melakukan optimasi ekonomi dan emisi.
8. Proses  Perhitungan  dan  pemilihan  solusi  dari dragonfly  Algorithm  untuk  optimasi ekonomi  dan  emisi  pembangkit  termal  dan  pembangkit  hidro.  Proses  ini  akan berlangsung secara terus menerus dan akan berhenti jika iterasi maksimum tercapai,
9. Selesai ialah ketika iterasi maksimum tercapai, maka daya output pembangkit , biaya biaya pembangkitan termurah dan emisi akan ditampilkan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan  proses  pengujian  metode  yang  diusulkan.  Sebelum diterapkan  pada  sistem  150  kilovolt  Kalimantan  Selatan  dan  Kalimantan  Tengah,  terlebih dahulu  akan  dilakukan  pengujian  terhadap  metode  dengan  cara  mensimulasikan menggunakan  sistem  IEEE  26  bus  selanjutnya  pengujian  dilakukan  tanpa mempertimbangkan  emisi  dan  dengan  mempertimbangkan  emisi.  Tampilan  pada  GIU software dapat dilihat pada Gambar 3 dan Gambar 4.

## Gambar 3. Fitur pada giu awal
Pada Gambar 3 Fitur giu awal terdapat judul, logo universitas dan identitas dari peneliti serta terdapat  icon  optimasi  yang  berfungsi  sebagai  tombol  untuk  masuk  ke  GIU  utama  dan terdapat icon keluar untuk mengakhiri atau keluar dari software.

## Gambar 4. Fitur pada giu dragonfly algorithm
Pada Gambar 4 Fitur GIU tersebut terdapat :
1. Icon  Parameter  Jumlah  Agent,  Jumlah  Iterasi  dan  Beban  berfungsi  sebagai  inputan untuk melakukan optimasi,
2. Terdapat 2 hasil optimasi dengan emisi dan optimasi tanpa emisi yang masing-masing menjelaskan  Icon  Hasil  Pada  Giu  tersebut  ialah nilai  Optimasi  daya dari  PLTU  Asam- asam, PLTU Pulang pisau dan PLTA Riam Kanan menggunakan Dragonfly Algortihm,
3. Icon  Daya  Total  Pembangkit  (MW)  ialah  Nilai  Optimasi  dari  daya  yg  ditentukan  oleh Beban  pada  Parameter  dan  total  dari  nilai  Optimasi  daya  dari  masing-masing  PLTU Asam-asam, PLTU Pulang pisau dan PLTA Riam Kanan,
4. Icon Selisih Daya (MW) ialah hasil dari selisih inputan beban (MW) dengan hasil daya total pembangkit (MW)
5. Icon  Total  Biaya  (Rp)  ialah  jumlah  biaya  pembangkitan  (Rp)  dari  PLTU  Asam-asam, PLTU Pulang pisau dan PLTA Riam Kanan menggunakan Dragonfly Algortihm,
6. Icon  Emisi  CO 2 ialah  hasil  emisi  dari  PLTU Asam-asam,  PLTU  Pulang  pisau  dan  PLTA Riam Kanan menggunakan Dragonfly Algortihm,
7. Grafik ialah gambar yang menunjukan hubungan nilai iterasi terhadap Total biaya (Rp)

## 3.1 Pengujian Metode Dragonfly Algorithm
Terlebih dahulu metode akan dilakukan pengujian sebelum diaplikasikan pada sistem 150 kV untuk  Kalimantan Selatan  dan  Kalimantan  Tengah,  mula-mula  dilakukan  pengujian metode yang  ingin  digunakan.  Pertama  akan  dilakukan  pengujian  dengan standard  Ieee  sistem  26 bus  selanjutnya  dilakukan  pengujian  memperhitungkan  emisi  dengan  menggunakan  3 Unit pembangkit dari PLTU Asam-asam, 2 Unit PLTU Pulang pisau dan 3 Unit PLTA Riam kanan.

## 1. Pengujian Dengan Standard IEEE
Dalam  Sistem  bus  IEEE    26  pembangkit  termal  berjumlah  5  unit  terdiri  dari  3  Unit pembangkit  PLTU  Asam-asam,  2  Unit  PLTU  Pulang  pisau.  Berikut  ialah  data  yang  akan menjadi masukan pada program utama. Dapat dilihat pada Tabel 1 sampai dengan Tabel 3.
Tabel 1. Data fungsi biaya dan daya pembangkit sistem ieee 26 bus Unit Cost Function Pmin (MW) Pmax (MW) a b c 1 0,00375 2 0 50 200 2 0,0175 1,7 0 20 80 3 0,0625 1 0 15 50 4 0,00834 3,25 0 10 35 5 0,025 3 0 10 30
Pada  Tabel  1  ialah  data Cost  Function  dari  5  Unit  pembangkit  termal  sistem  ieee  26  bus berupa  constanta  a,  b,  c  dan  Pmin  (MW)  serta  Pmax  (MW)  yang  akan  diinputkan  pada software
Tabel 2. Data fungsi emisi tiap unit pembangkit sistem ieee 26 bus Unit Emission Function a b c 1 0,0126 -0,9 22,983 2 0,02 -0,1 25,313 3 0,027 -0,01 25,505 4 0,0291 -0,005 24,9 5 0,029 -0,004 24,7
Pada Tabel 2 ialah data Emission Function dari 5 Unit pembangkit termal sistem ieee 26 bus berupa constanta a, b, c yang akan diinputkan pada software.
Tabel 3. Hasil pengujian ieee 26 bus pada dragonfly algorithm Mempertimbangkan Emisi Tanpa Mempertimbangkan Emisi Unit Daya (MW) Biaya Emisi (Ton) Unit Daya (MW) Biaya Emisi (Ton) 1 176,16 Rp.145.328.224  694,1337 1 175,1294
Rp.145.318.960 696,6862 2 68,64 2 73,1651 3 36,68 3 16,05 4 23,1 4 28,99 5 14,09 5 26,5344
Pada  Tabel  3 hasil  pengujian  IEEE  26  Bus  pada Dragonfly Algorithm  pada beban 320 MW dengan mempertimbangkan emisi didapatkan biaya pembangkit sebesar Rp145.328.224 dan emisi  sebesar  694,1337  ton  sedangkan  tanpa  mempertimbangkan  emisi  didapatkan  biaya pembangkit  sebesar  Rp145.318.960  dan  emisi  sebesar  696,6862  ton.  Pada  pengujian dengan mempertimbangkan emisi didapatkan biaya pembangkitan lebih tinggi dari pengujian tanpa mempertimbangkan emisi namun hasil emisi (ton) menjadi lebih rendah dari pengujian tanpa mempertimbangkan emisi.

## 2. Pengujian Dengan Memperhitungkan Emisi
Percobaan  pengujian  yang  didapat  dari  software  dilakukan  sebanyak  5  kali  dengan  data beban dari pembangkit 3 Unit pembangkit PLTU Asam-asam, 2 Unit PLTU Pulang pisau dan 3 Unit PLTA Riam kanan. Faktor pembobotan W1=0,5 dan W2=0,5 dilakukan untuk pengujian yang dapat dilihat pada Tabel 4
Tabel 4. Biaya operasional pembangkitan dengan memperhitungkan emisi
Biaya Pembangkitan Dengan  Emisi Tanggal Beban (MW) Biaya Pembangkitan Emisi (Ton) 1 320 Rp.167.935.457 631,618 2 319 Rp.167.935.429 629,447 3 311 Rp.167.935.265 617,065 4 312 Rp.167.935.259 616,821
Berdasarkan  data  pada  Tabel  4  dengan  5  percobaan  dengan  metode Dragonfly  algorithm didapatkan hasil biaya pembangkitan rata-rata sebesar Rp167.935.410 per hari dengan emisi sebesar  627,94  Ton  per  hari.  Terlihat  bahwa  metode Dragonfly  algorithm  melakukan optimasi pada beban tertinggi pada tanggal 7 yaitu 332 MW dihasilkan biaya pembangkitan sebesar Rp 167.935.909 dan emisi sebesar 665,308 Ton .

## 3.2 Hasil
Hasil    optimasi  ekonomi  dan  emisi  dengan  metode Dragonfly  Algoritmh  pada  system kelistrikan  Kalimantan  Selatan  dan  Kalimantan  Tengah  didapatkan  melalui  simulasi  pada software dengan mengisi parameter Jumlah Agent, Jumlah Iterasi dan Beban simulasi akan dilakukan  sebanyak  5  kasus  percobaan  selanjutnya  diisikan  Nilai  pembobotan  W1  dan  W2 ditetapkan sebagai bobot dapat dilihat pada Tabel 5
Tabel 5. Nilai pembobotan untuk simulasi Kasus W1 W2 1 1 0 2 0,5 0,5 3 0 1
Dalam  kasus  pertama,  prioritasnya  hanya  mengoptimalkan  biaya  pembangkit,  bukan mengurangi  nilai  emisi.  Kedua,  optimasi  direncanakan  secara  proporsional    antara  biaya pembangkit dan emisi. Pada kasus ketiga hanya memprioritaskan upaya pengurangan emisi dan bukan optimalisasi biaya pembangkitan. Hasil untuk biaya pembangkit dan emisi pada tanggal 1 September sampai dengan 4 September 2020 di sistem 150 kV Kalimantan Selatan dan Kalimantan Tengah dapat dilihat pada Tabel 6 sampai dengan Tabel 9.
Tabel 6. Total biaya dan emisi pada tanggal 1
Kasus Tanggal 1 Biaya (Rp) Emisi (ton) 1 Rp     335.855.126 633,3457 2 Rp     251.891.345 950,01855 3 Rp     167.935.457 1266,6914
Optimasi Ekonomi dan Emisi Pembangkit Listrik  di Kalimantan Selatan dan Kalimantan Tengah menggunakan Dragonfly Algoritmh
Pada Tabel 6 didapat biaya pembangkit dan emisi dengan beban pembangkit sebesar 320 W pada  tanggal  1  September  2020.  Pada  kasus  1  didapatkan  biaya  pembangkit  sebesar  Rp 335.885.126  dan  emisi  sebesar  633,3  ton.  Pada  kasus  2  biaya  pembangkit  sebesar  Rp 251.891.345  dan  emisi  sebesar  950,01  ton.  Pada  kasus  3  biaya  pembangkit  sebesar  Rp 167.935.457 dan emisi sebesar 1266,7 ton.

## Tabel 7. Total biaya dan emisi pada tanggal 2
Kasus Tanggal 2 Biaya (Rp) Emisi (ton) 1 Rp335.855.120 629,4419 2 Rp251.891.340 944,16285 3 Rp167.935.458 1258,8838
Pada  Tabel  7  didapatkan  biaya  pemabangkit  dan  emisi    pada  tanggal  2  September  2020. Untuk beban 319  W,  biaya pembangkitan adalah Rp 335.855.120  dengan emisi 629,4 ton. Pada Kasus 2, biaya pembangkitan listrik sebesar Rp 251.891.340 dengan emisi 944,16 ton. Pada  kasus  3  biaya  pembangkitan  adalah  Rp  167.935.458,  dengan  emisi  1258,8  ton.
Tabel 8. Total biaya dan emisi pada tanggal 3 Kasus Tanggal 3 Biaya (Rp) Emisi (ton) 1 Rp     335.855.102 616,6235 2 Rp     251.891.327 924,93525 3 Rp     167.935.459 1233,247
Tabel  8  menunjukkan  biaya  dan  emisi  generator  dengan  beban  generator  311  W  pada tanggal 3 September 2020. Pada kasus 1, biaya generator adalah Rp 335.885 102 dan emisi 616,62  ton.  Untuk  kasus  ke  2,  biaya  generatornya  adalah  Rp  251.891.327  dan  emisinya 924,93 ton. Pada kasus ke 3, biaya generator adalah Rp 167.935.459 dan emisi 1.233,2 ton.
Tabel 9. Total biaya dan emisi pada tanggal 4 Kasus Tanggal 4 Biaya (Rp) Emisi (ton) 1 Rp     335.855.100 617,7919 2 Rp     251.891.325 926,68785 3 Rp     167.935.460 1235,5838
Tabel  9  menunjukkan  biaya  pembangkitan  dan  emisi  pada  beban  generator  312  W  pada tanggal 4 September 2020. Pada kasus 1, biaya pembangkitan listrik adalah Rp 335.855.100, dan  emisi  617,7  ton.  Untuk  kasus  ke  3,  biaya  generatornya  adalah  Rp251.891.325  dan emisinya 926,68 ton. Pada kasus 5, biaya pembangkitan listrik sebesar Rp 167.935.460, dan emisi  1.235,58  ton.  Sedangkan  di  bawah  ini  adalah  Grafik  hubungan  antara  emisi  dengan total biaya produksi seperti yang dapat dilihat pada Gambar 5 sampai dengan Gambar 8.
Gambar 5. Grafik hubungan biaya pembangkit dan emisi pada tanggal 1 September 2020
Pada  Gambar  5  diperlihatkan  grafik  untuk  setiap  kasus  yang  akan  mempengaruhi  biaya pembangkit  dan  emisi yang  ditimbulkan.  Apabila  nilai  pembobotan  W1 lebih  kecil  dan  nilai W2  semakin  besar  maka  biaya  pembangkit  akan  semakin  besar  nilai  rupiah  (Rp)  namun emisi yang dihasilkan semakin kecil, begitu pula sebaliknya. Pada kasus 1 biaya pembangkit sebesar  Rp  335.885.126  dan  emisi  sebesar  633,3  ton.  Pada  kasus  2  biaya  pembangkit sebesar  Rp  251.891.345  dan  emisi  sebesar  950,01  ton.  Pada  kasus  3  biaya  pembangkit sebesar Rp 167.935.457 dan emisi sebesar 1266,7 ton.

## Gambar 6. Grafik hubungan biaya pembangkit dan emisi pada tanggal 2 September 2020
Gambar  6  menunjukkan  grafik  untuk  setiap  situasi  yang  akan  mempengaruhi  biaya pembangkit  listrik  dan  emisi  yang  dihasilkan.  Jika  nilai  bobot  W1  lebih  kecil  dan  nilai  W2 lebih  besar,  maka biaya pembangkit  akan  lebih  besar  dalam  nilai  rupiah  tetapi  emisi  yang dihasilkan  semakin  kecil,  begitu  pula  sebaliknya.  Pada  kasus  1  biaya  pembangkitan  listrik adalah  Rp335.855.120  dan  emisinya  629,4  ton.  Pada  kasus  2  biaya  pembangkitan  listrik sebesar  Rp251.891.340  dan  emisi  944,16  ton.  Dalam  kasus  3  biaya  pembangkitan  adalah Rp. 167.935.458 dan emisinya 1258,8 ton.
0 200 400 600 800 1000 1200 1400 Rp335,855,126 Rp251,891,345 Rp167,935,457 Em is i(To n ) Biaya Pembangkit (Rupiah) 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 Rp335,855,120 Rp251,891,340 Rp167,935,458 Em is i(To n )
Biaya Pembangkit (Rupiah)
Gambar 7. Grafik hubungan biaya pembangkit dan emisi pada tanggal 3 September 2020
Gambar  7  diperlihatkan  grafik  untuk  setiap  kasus  yang  akan  mempengaruhi  biaya pembangkit dan emisi yang dihasilkan. Jika nilai bobot W1 lebih rendah dan nilai W2 lebih besar,  maka  biaya  pembangkitan  pembangkit  listrik  akan  lebih  tinggi  dalam  rupiah,  tetapi emisi  yang  dihasilkan  akan  lebih  rendah,  dan  sebaliknya.  Pada  kasus  1,  biaya  generator adalah Rp 335.885 102 dan emisi 616,62 ton. Untuk kasus ke 2, biaya generatornya adalah Rp  251.891.327  dan  emisinya  924,93  ton.  Pada  kasus  ke  3,  biaya  generator  adalah  Rp 167.935.459 dan emisi 1.233,2 ton.

## Gambar 8. Grafik hubungan biaya pembangkit dan emisi pada tanggal 4 September 2020
Gambar  8  menunjukkan  grafik  untuk  setiap  situasi  yang  akan  mempengaruhi  biaya pembangkit  listrik  dan  emisi  yang  dihasilkan.  Jika  nilai  bobot  W1  lebih  kecil  dan  nilai  W2 lebih  besar maka nilai Rupiah  pembangkit  listrik akan  semakin  besar,  namun  jumlah  emisi yang  dihasilkan  semakin  kecil.  Dalam  Kasus  1,  biaya  pembangkitan  listrik  adalah  Rp 335.855.100, dan emisinya 617,7 ton. Pada kasus 3, biaya generator sebesar Rp251.891.325 dan  emisi  sebesar  926,68  ton.  Dalam  kasus  5,  biaya  pembangkitan  listrik  adalah  Rp. 167.935.460, dengan emisi 1.235,58 ton.
0 200 400 600 800 1000 1200 1400 Rp335,855,102 Rp251,891,327 Rp167,935,459 Emi si (To n ) Biaya Pembangkit (Rupiah) 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 Rp335,855,100 Rp251,891,325 Rp167,935,460 Em is i(To n )
Biaya Pembangkit (Rupiah)

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh  dari  simulasi  dan  analisis  optimasi  ekonomi  dan  emisi menggunakan  metode Dragonfly  Algorithm  pada  sistem  150  kV  Kalimantan  Selatan  dan Kalimantan  Tengah  didapatkan  rata-rata  Biaya  Pembangkitan  dan  Emisi  dari  tanggal  1 September sampai dengan 4 September 2020 yaitu pada kasus 1 biaya pembangkit sebesar Rp  335.855.120  dan  emisi  sebesar  628,6  ton.  Pada  kasus  2  biaya pembangkit  sebesar  Rp 251.891.340  dan  emisi  sebesar  943  ton.  Pada  kasus  3  biaya  pembangkit  sebesar  Rp 167.935.460  dan  emisi  sebesar  1257,3ton.  Dapat  ditarik  kesimpulan    bahwa  faktor pembobotan  akan  mempengaruhi  biaya  pembangkitan  dan  emisi  yang  dihasilkan.  Apabila nilai pembobotan W1 lebih kecil dan nilai W2 semakin besar maka biaya  pembangkit akan semakin besar nilai rupiah  namun emisi yang dihasilkan semakin kecil.

## DAFTAR RUJUKAN
Abdullah,  R.,  Dachyar,  M.,  &  Farizal.  (2019).  Optimalisasi  Pembebanan  Pembangkit  Pada Sistem  500  kV  Jawa  Bali  Dengan  Menggunakan  Cuckoo  Search  Algorithm. Seminar Dan Konferensi Nasional IDEC, (pp. A10.1-A10.7).
Giovanni,  I.  P.  (2016).  Dynamic  Economic  Emission  Dispatch  Pada  Sistem Transmisi  Jawa- Bali  500  Kv  Berdasarkan  RUPTL  Tahun  2015-2024  Menggunakan  Metode  Multi- Objective Particle Swarm Optimization (MOPSO). Jurnal Teknik ITS, 5(2),14-20.
Glotić, A., & Zamuda, A. (2015). Short-term combined economic and emission hydrothermal optimization by surrogate differential evolution. Applied Energy, 141, 42–56.
Jadoun,  V.  K.,  Gupta,  N.,  Niazi,  K.  R.,  &  Swarnkar,  A.  (2015).  Modulated  particle  swarm optimization for economic emission dispatch. International Journal of Electrical Power and Energy Systems, 73, 80–88.
Li,  J.,  Lu,  J.,  Yao,  L.,  Cheng,  L.,  &  Qin,  H.  (2019).  Wind-Solar-Hydro  power  optimal scheduling model based on multiobjective dragonfly algorithm. Energy Procedia, 158, 6217–6224.
Li,  L.  L.,  Zhao,  X.,  Tseng,  M.  L.,  &  Tan,  R.  R.  (2020).  Short-term  wind  power  forecasting based  on  support  vector  machine  with  improved  dragonfly  algorithm. Journal  of Cleaner Production, 242, 118447.
Nguyen, T. T., & Vo, D. N. (2018). An efficient cuckoo bird inspired meta-heuristic algorithm for  short-term  combined  economic  emission  hydrothermal  scheduling. Ain  Shams Engineering Journal, 9(4), 483–497.
PLN.  (2015).  Perspektif  Pengembangan  Sistem  Ketenagalistrikan  Kalimantan  Disampaikan Pada : Skema Pembangunan Infrastruktur Ketenagalistrikan ( PIK ). PLN.
Pratama,  D.  A.,  Penangsang,  O.,  &  Aryani,  N.  K.  (2017).  Economic  and  Emission  Dispatch Pada  Sistem  Transmisi  Jawa  Bali  500  kV  Berdasarkan  RUPTL  2015-2024
Optimasi Ekonomi dan Emisi Pembangkit Listrik  di Kalimantan Selatan dan Kalimantan Tengah menggunakan Dragonfly Algoritmh
Menggunakan Modified Artificial Bee Colony Algorithm. Jurnal Teknik ITS, 1(2), 7-14. Prayogo,  B.,  Wibowo,  R.  S.  Yani,  N.  K.  A.  (2016).  Koordinasi  Jangka  Pendek  Pembangkit Hydrothermal menggunakan Firefly algoritm. Jurnal Teknik ITS, 5(2),7-13.
Rahmat,  S.,  Abdullah,  A.  G.,  &  Hasbullah.  (2014).  Koordinasi  Hidro  Thermal  Unit Pembangkitan Jawa-bali menggunakan Metode Dynamic Programming. Electrans, Vol 13 No 2, 444(2), 167–180.
Saadat, H. (2019). Power System Analysis and Design 6th Edition. McGraw-Hill.
Shilaja, C., & Arunprasath, T. (2019). Internet of medical things-load optimization of power flow  based  on  hybrid  enhanced  grey  wolf  optimization  and  dragonfly  algorithm. Future Generation Computer Systems, 98, 319–330.
Sureshkumar, K., & Ponnusamy, V. (2019). Power flow management in micro grid through renewable  energy  sources  using  a  hybrid  modified  dragonfly  algorithm  with  bat search algorithm. Energy, 181, 1166–1178.
Sutanto, H., Haryono, T., & Setiawan, A. A. (2015). Optimasi Penjadwalan Pada Pembangkit Di Jaringan 500 Kv Jawa-Bali Untuk Mengurangi Emisi Co2 Menggunakan Matpower 5.0. Transmisi, 17(4), 199–205.
Widyastuti,  C.,  Suyanto,  H.,  &  Febrianini,  D.  R.  (2015).  Analisa  Interkoneksi  Sistem Menggunakan DigSilent. Jurnal Ilmiah Sutet, 5(1), 24–31.