## Penggunaan Sistem Informasi Geografi Untuk Mencari Lokasi yang Tepat Sebagai Penyimpanan Energi Hydro Terpompa
Taufiq Ejaz Ahmad, Gilang Rahayu Dwi Cahya, Della Ayu Lestari
Sistem Informasi Kelautan, Universitas Pendidikan Indonesia, Bandung E-mail: della.ayu@upi.edu
Diterima 15 Mei 2020, Direvisi 15 Juni 2020, Disetujui Publikasi 30 Juni 2020

## Abstract
Energy  is  a  basic  human  need.  All  facilities  that  support the  operation  of renewable  energy need a strategic site that  is  adequate  and  meets  all aspects  required,  including  geographical  aspects.  The  difference  in geographical character needs is based on the different energy conversion capabilities of each energy generation unit, this requires the developer to decide a strategic location and can support the greatest energy conversion. To make it easier to figure the location based on certain geographical criteria and as decision support can optimize the use of Geographic Information Systems. A study has been carried out in South Australia to develop a set of Geographic Information System algorithms to find the right location for the construction of PHES. The aim of the reviewer is to learn how the Geographic Information System algorithm can be applied in the search mechanism automatically and how it is alternative. In order to get the implementation aspects of the method reviewed. Keywords: Geographic Information System; Algorithm; Pumped hydro energy storage

## Abstrak
Energi  merupakan  kebutuhan  dasar  manusia.  Seluruh  fasilitas  yang  mendukung  operasi  dari  energi  terbarukan memerlukan  lokasi  strategis  yang  memadai  dan  memenuhi  segala  aspek  yang  dibutuhkannya,  termasuk  aspek geografis.  Perbedaan  kebutuhan  karakter  geografisnya  didasari  oleh  kemampuan  konversi  energi  yang  berbeda beda  pada  setiap  unit  pembangkitan  energi,  hal  ini  menuntut  pihak  pengembang  untuk  menentukan  lokasi  yang strategis dan dapat menunjang pengkonversian energi secara maksimal. Untuk mempermudah dalam menentukan lokasi  berdasarkan  kriteria  geografis  tertentu  dan  sebagai  penunjang  keputusan,  dapat  mengoptimalisasi penggunaan  Sistem  Informasi  Geografi.  Sebuah  studi  telah  dilakukan  di  Austrlia  Selatan  untuk  mengebangkan dari erangkaian algoritma Sistem Informasi Geografi untuk pencaran lokasi yang tepat untuk pembngunan PHES. Tujuan  pengulas  adalah  untuk  memepelajari  bagaiamana  algoritma  Sistem  Informasi  Geografi  dapat  diterapkan dalam  mekanisme  pencarian  secara  otomatis  dan  bagaimana  alternatifnya.  Sehingga  diperoleh  aspek-aspek implementatif dari metode yang diulas.
Kata kunci : Sistem Informasi Geografi; Algoritma; Penyimpanan energi hidro terpompa

## Artikel ilmiah Pendidikan Geografi

## A. Pendahuluan
Artikel  yang  dibahas  pada  makalah ini  berjudul  Geographic  information system  algorithms  to  locate  prospective sites  for  pumped  hydro  energy  storage yang ditulis oleh Bin Lu, Matthew Stocks, Andrew  Blakers  dan  Kirsten  Anderon, serta  diterbitkan  oleh  Elsevier  Applied Energy Journal pada tahun 2018. Studinya  mengenai  Penggunaan  Sistem
Informasi  Geografi  untuk  menentukan lokasi penyimpanan energi hidro terpompa (PHES) yang memiliki prospek. Energi  surya  dan  angin  yang  melimpah bisa  dimanfaatkan  untuk  memaksimalkan sistem  energi  hidro  terpompa  atau Pumped  Hydro  Energy  Storage  (PHES), yang merupakan teknik untuk penyimpanan energi  yang dihasilkan oleh pembangkit listrik..
Energi merupakan kebutuhan dasar manusia,  yang  terus  meningkat  sejalan dengan  tingkat  kehidupannya  (Kholiq, 2015), sementara itu energi sendiri terbagi menjadi  dua,  diantaranya  energi  yang dapat  diperbaharui  dan  energi  yang  tidak dapat  diperbaharui.  Energi  yang  tidak dapat  diperbaharui  semakin  lama  akan semakin menipis, tidak memiliki kestabilan  harga  serta  menimbulkan  emisi (Lubis, 2007).
Seluruh  fasilitas  yang  mendukung operasi dari energi terbarukan memerlukan lokasi  strategis  yang  memadai  dan memenuhi segala aspek yang dibutuhkannya,  termasuk  aspek  geografis. Untuk  mempermudah  dalam  menentukan lokasi berdasarkan  kriteria  geografis tertentu dan sebagai penunjang keputusan, dapat  mengoptimalisasi  penggunaan  SIG. karena  SIG  mampu  menyajikan  aspek spasial (keruangan). Dalam rangka perwujudan  manfaat  SIG  tersebut,  yang kemudian dapat digunakan untuk mengetahui tingkat potensi lahan (Nugraha,2014).
Studi dari Bin Lu, Matthew Stocks, Andrew  Blakers  dan  Kirsten  Anderon  ini
bertujuan  untuk  mengembangkan  dari serangkaian algoritma SIG untuk pencarian lokasi yang tepat untuk pembangunan  PHES.  Tujuan  pengulas adalah  untuk  memepelajari  bagaiamana algoritma Sistem Informasi Geografi dapat diterapkan  dalam  mekanisme  pencarian secara otomatis dan bagaimana alternatifnya.  Sehingga  diperoleh  aspek- aspek  implementatif  dari  metode  yang diulas.

## B. Hasil Penelitian Dan Pembahasan
Nilai  saham  yang  tinggi  dari  jaringan listrik  sel  surya  dan  pembangkit  listrik tenaga  angin  (PLTB)  yang  distribusinya terputus putus membawa tantangan siknifikan terhadap ekonomi dan keamanan  energi seperti halnya  di Australia Selatan, dimana hampir setengah dari  negara  bagian  produksi  listriknya berasal  dari  panel  surya  dan  PLTB  kecil (Council, 2017). Australia Selatan memiliki tinggat interkoneksi yang rendah dengan Pasar Listrik Australia (NEM) dan tidak  ada  pembangkit  listrik  tenaga  air yang ada atau fasilitas pompa air didirikan di wilayah tersebut. Ini membawa tantangan  signifikan  pada  system  operasi dan  keamanan  energi  negara  karena pasokan  yang  terputus-putus  dan  kurang memadainya inersia energi untuk mendukung  sel  surya  dan  PLTB  terutama mengingat terusnya pertumbuhan sel surya dan  PLTB  yang  cepat.  Pada  Juli  2016, ketika  upgrade  ke  interkonektor  Heywood bertepatan  dengan  generasi  PLTB  rendah di  masa  puncaknya,  harga  grosir  listrik rata-rata  di  Australia  Selatan  melonjak  ke $229  /  MWh  (dolar  Australia  per megawatt-jam)  dengan  3  peristiwa  yang menyebabkan  harga  ekstrim  yang  terjadi pada  tanggal  7,  13  dan  14  Juli  dimana harga  listrik  melampaui  $5000  /  MWh. Sebaliknya, harga rata-rata jangka panjang di  Australia  Selatan  ketika  interkonektor tersedia untuk mengimpor listrik berbahan bakar  batubara  coklat  dari  Victoria  hanya $50 / MWh. Selain itu, berbagai peristiwa sistem  seperti  pelepasan  beban  listrik  dan
pemadaman luas pada 28 september 2016, dimana  jaringan  tiga  fasa  275  kilovolt terkena badai besar (Operator, 2017).
PHES mampu melakukan
pengalihan  waktu  energi  skala  besar  dan berbagai layanan tambahan seperti pengaturan frekuensi, yang dapat memfasilitasi  pembangkit  sel  surya  dan integrasi  PLTB  dalam  sistem  listrik. Pembangunan  PHES  dimulai  di  tahun 1890 dan melonjak selama 1960, 1970 dan 1980  di  Eropa,  Amerika  Serikat  dan Jepang.  PHES  juga  dianggap  sebagai alternatif  yang  lebih  ekonomis  untuk pembangkit listrik berbahan bakar minyak dan  gas  alam,  terutama  selama  periode pasca  krisis  energi  pada  1970-an.  PHES adalah  teknologi  penyimpanan  energi skala  besar  yang  matang  (Barour et  al ., 2016) dan (Guittet et al ., 2016).
Dalam  PHES  terdapat  beberapa jenis,  diantaranya  PHES on  river, yang sumber  airnya  diberikan  dari  sungai dengan  air  mengalir,  selanjutnya  PHES
yang  sumber  airnya  diberikan  dari  waduk alami. Namun, konstruksi pembangkit atau fasilitas  penyimpanan  seperti  itu  biasanya dikaitkan dengan berbagai masalah lingkungan  seperti  efek  terhadap  ekologi dan sistem alam serta dampak negatif pada tanah  dan  geologi.  Sebaliknya,  penelitian ini  berfokus  pada  penyimpanan  energi sungai  jangka  pendek  (STORES),  yang mengacu  pada  sistem  PHES  loop  tertutup yang  terletak  jauh  dari  sungai  dan  dengan demikian  memiliki  dampak  lingkungan yang kecil.
Untuk  membangun  PHES  dengan loop  air  tertutup  dibutuhkan  2  bagian utama  sebagai  penampungan  air  buatan, yaitu turkey’s  nest (TN)  atau  bendungan reservoir penampung bagian bawah, relatif pada dataran, dan dry gully sites (DG) atau parit  kering  yang  berfungsi  sebagai bendungan  alami  pada  ketingian  yang mungkin  ditambahkan  dengan  dinding bendungan  pada  lokasi  yang  lebih  tinggi dari turkey’s nest.
Gambar 1. Delineasi daerah aliran sungai, waduk, dan bendungan dari lokasi dry gully Sumber : Bin et al, 2018
Metodologi yang digunakan untuk pengembangan  serangkaian  algoritma SIG  terbagi  atas  beberapa  tahapan,  Studi ilmiah  literasi  dari  berbagai  sumber mengenai  bagaimana  Australia  dapat membangun jaringan listrik yang terjangkau  dan  andal  dengan  energi
terbarukan, lalu mengumpulkan informasi berbasis  SIG  yang  merekomendasikan potensi besar PHES yang tidak bergantung  pada  sungai  yang  dapat dibangun  di  bukit  yang  luas  dan  gunung yang  dekat  dengan  pemukiman,  lalu pengembangan  algoritma  SIG  ini  sendiri.
Untuk  menentukan  lokasi-lokasi  yang prospektif, maka
dikengembangan serangkaian  algoritma  SIG  yang  mampu untuk:
1. Menandai  daerah  yang  besar  seperti negara atau wilayah yang bisa memfasilitasi perencanaan zona energi terbarukan (sel surya, PLTB, PHES).
2. Identifikasi  cepat  dari  calon  lokasi PHES  dengan  karakter  topografi  yang berbeda.
3. Seleksi dari lokasi optimal berdasarkan peringkat  tempat  yang  diidentifikasi dari pencarian situs berdasarkan
kesesuaian topografi dan kelas
penggunaan lahan.
Untuk dapat memiliki kemampuan identifikasi  tersebut  algoritma  SIG  ini terdiri dari gabungan serangkaian algoritma  SIG  canggih  seperti,  distribusi sejumlah  besar  titik  ruang  pada  jaringan aliran  virtual  yang  memungkinkan  situs dengan  resolusi  tinggi  (10m),  dimana pencarian  akan  dilakukan  di  sepanjang aliran  dimana  lokasi  jurang  kering  lebih mungkin untuk ditemukan, serta penggambaran  reservoir  dan  bendungan dalam  model  daerah  aliran  sungai  yang memungkinkan
fasilitas PHES divisualisasi dalam tiga dimensi.
Gambar 2. Visualisasi tiga dimensi (a. tampak depan dan b. tampak belakang) Sumber: Bin at al, 2018
Selain  itu,  prosedur  berbasis  SIG otomatis  menyediakan  alat  pemetaan yang  kuat,  perangkat  lunak  "STORES". “STORES”  dapat  menyoroti  wilayah yang paling menjanjikan untuk penyebaran  PHES  dan  secara  efisien mengidentifikasi situs PHES yang
optimal  dalam  hal  rasio  tinggi  air  ke batuan. Berbagai informasi situs terperinci  seperti  luas  permukaan  dan volume  juga  dihasilkan  dari  pemodelan.
Pengembangan perangkat lunak " STORES  "  memfasilitasi  pencarian  situs beresolusi  tinggi  di  wilayah  tanah  yang luas yang biasanya tidak dapat dikomputasi secara komputerisasi. Hal ini memungkinkan  perkiraan  cepat  potensi
PHES  untuk  dilakukan  dalam  suatu negara bagian atau negara.
Perangkat lunak bernama STORES dikembangkan dalam pemodelan yang mencakup modul fungsional berikut (Gbr. 3):
1. "highlight" untuk mengecualikan wilayah  tanpa  perbedaan  ketinggian yang  memadai  dalam  jarak  yang dapat diterima
2. "DryGully"  untuk  mengidentifikasi situs DG dalam area yang disorot
3. “TurkeysNest”  untuk  identifikasi situs TN dalam area yang disorot
4. "PrettySet" untuk optimalisasi pemilihan situs
Semua  skrip  ditulis  dalam  Python  dan menggunakan pustaka seperti NumPy dan SciPy,  serta  paket  ArcPy  dari  Esri ArcGIS.
Gambar 3. Prosedur pencarian berbasis SIG Sumber: Bin at al, 2018

## 2.1 Kelebihan Penggunaan Algoritma
SIG untuk menentukan lokasi
Pumped Hydro Energy Storage (PHES)
Studi ini telah menemukan lokasi- lokasi stragegis yang memiliki:
- Ketinggian hulu >500 m
- Ketinggian hulu >400 m
- Ketinggian hulu >300 m
- Ketinggian hulu >200 m Dalam  menentukan  lokasi  yang tepat  dalam  menentukan  lokasi  PHES, tentunya diperlukan mekanisme
komputasi  yang  bebannya  tidak  ringan, untuk  mengatasi  hal  ini  digunkanlah STORES yang dapat menerapkan kriteria pengecualian  kawasan  tanpa  perbedaan ketinggian yang diperlukan untuk penyimpanan  yang  efisien,  selain  itu Kawasan  lindung  dan  penggunaan  lahan intensif tidak termasuk dalam prosedur ini untuk meminimalisir konflik atau persaingan  dengan  daerah  yang  peka terhadap dampak lingkungan atau sosial.
Setelah  beberapa  daerah  tanpa perbedaan ketinggian dikecualikan, selanjutnya untuk menentukan DG, jaringan  aliran  virtual  berasal  dari digital elevation  models (DEM)  yang  diberikan nilai  void  (diabaikan),  hal  ini  untuk mempermudah  proses  kalkulasi  dari algoritma  selanjutnya,  hal  ini  juga  tidak
akan memengaruhi atau bahkan membatalkan  proses  sebelumnya  karena daerah  tanpa  perbedaan  ketinggian  telah dikesampingkan. Ambang batas minimum  111  sel  akumulasi  ditetapkan dalam  deliniasi  aliran  virtual  untuk memungkinkan  luas  permukaan  reservoir lebih  besar  dari  10  ha  pada  resolusi sekitar  30  m.  studi  ini  juga  menghitung kapasitas  penyimpanan dry  gullies dan pekerjaan  tanah  yang  dibutuhkan  untuk membangun  bendungan  melalui  model DAS (Gbr. 1).
Kemudian, untuk raster cells pada interval 10 m pada jaringan aliran virtual, urutan  titik  tuang  virtual  dibuat  dengan mengekstraksi  persimpangan  aliran  dan kontur  10  m  (Gbr.  1).  DAS  dihitung untuk  setiap  titik  tuang  dari  lokasi  dan raster arah aliran yang berasal dari DEM. Ketinggian  dinding  bendungan maksimum  kemudian  digunakan  untuk mendefinisikan  area  banjir  (reservoir)  di dalam  DAS  tersebut.  Luas  permukaan minimum  111 raster cells (sekitar 10 ha) diterapkan  lagi  pada  langkah  ini  untuk memastikan  reservoir  yang  dipilih  untuk analisis  lebih  lanjut  mampu  memiliki kapasitas  penyimpanan  yang  memadai. Selain  itu,  titik  tuangkan  yang  terletak pada  kemiringan  lebih  besar  dari  1:  5 dikesampingkan  karena  kemungkinan
kapasitas  penyimpanan  tidak  memadai. Selain  itu,  menghindari  pembangunan bendungan  di  medan  curam  yang  hanya layak secara teknis dalam kondisi terbatas ( Dams, 2004). Pendekatan yang
berbeda diperlukan untuk mengidentifikasi turkey’s  nest .  Ini  diperlukan  karena perbedaan  karakteristik  situs  TN.  Situs TN  biasanya  menggabungkan  area  datar di  sekitarnya  yang  lebih  luas  daripada satu  DAS  tunggal  untuk  meningkatkan kapasitas penyimpanan
sekaligus mengurangi
ketinggian dinding
bendungan.  Untuk  reservoir  bawah,  situs TN  biasanya  lebih  difokuskan  untuk memfasilitasi  pembangunan  pembangkit tenaga  listrik  bawah  tanah  karena  lebih dekat ke reservoir atas untuk mengurangi panjang penstock atau terowongan.
Secara  umum,  tanah  datar  atau depresi alami lebih cocok untuk pembangunan  bendungan  di  lokasi  TN karena  karakteristik  daerah  setempat menentukan ketinggian dinding bendungan  maksimum  dan  pekerjaan tanah  yang diperlukan untuk membangun bendungan. Di tanah datar (kemiringan = 0),  tinggi  bendungan  15  m  dengan  area penimbunan  5  ha  mampu  menyimpan  1 GL air sementara Hdam.max mengurangi hingga 13 m pada "depresi" seperti medan dengan kemiringan rata-rata 15%.
Sebaliknya,  "lereng"  atau  "bukit"  seperti topografi  dengan  kemiringan  rata-rata 15% membutuhkan Hdam.max yang lebih besar  (17–25  m)  dan  Vdam  yang  lebih besar  (635–650  megaliter,  ML)  untuk menyimpan 1 GL air (Gbr. 4).
Gambar 4. Penggalian untuk konstruksi bendungan (Vdam) dan ketinggian dinding bendungan maksimum (Hdam.max) di 4 medan untuk 1 GL air
Sumber: Bin at al, 2018
Seperti  yang  ditunjukkan  pada Gambar. 4, ketinggian dinding bendungan maksimum  dan  pekerjaan  tanah  yang diperlukan  untuk  membangun  bendungan untuk  menyimpan  1  GL  air  sangat dipengaruhi oleh topografi dan karenanya Hdam.  Max  atau  Vdam  dapat  menjadi panduan untuk mencerminkan kesesuaian dari medan untuk membangun bendungan
TN. (Connolly et al., 2010) menggunakan dan  mengembangkan  pendekatan  serupa yang menghitung pekerjaan tanah maksimum yang diijinkan untuk mencerminkan kemurnian medan sedangkan  dalam  penelitian  ini,  Vdam dan  Hdam.max  digunakan  untuk  menilai kesesuaian  untuk  konstruksi  bendungan TN.  Akibatnya,  dua  set  data  raster  dari
Hdam.max  dan  Vdam  dibuat  dengan menggunakan model TN yang ditetapkan. Ukuran raster cells Hdam.max dan Vdam adalah  sekitar  360  m  ×  360  m  untuk memasukkan  model  TN  dalam  data. Setelah  raster  Hdam.max  dan  Vdam dibuat,  ambang  batas  Hdam.max  atau Vdam  kemudian  dapat  diterapkan  untuk memilih situs TN yang paling menjanjikan.
Tidak  seperti  proyek  pembangkit listrik tenaga air berbasis sungai konvensional,  penyimpanan  air  terletak jauh  dari  sungai  dan  memiliki  sedikit dampak  pada  lingkungan  dan  habitat alami  karena:  (1)  tidak  ada  interaksi dengan ekosistem sungai induk utama, (2) tidak  ada  konflik  atau  persinggungan dengan cagar alam dan penggunaan lahan secara  intensif  dan,  (3)  waduk  berukuran sedang yang terletak sangat dekat dengan infrastruktur  listrik  dan  sumber  daya energi terbarukan.
Wänn et  al. (2012)  menunjukkan bahwa  sistem  PHES  loop  tertutup memiliki dampak yang lebih rendah pada tanah, transportasi geologi & sedimen dan memiliki  dampak  moderat  pada  sumber daya  &  kualitas  air  dibandingkan  dengan system pemompaan kembali konvensional  atau  fasilitas  PHES  semi- terbuka.  Laporan  penilaian  lingkungan yang  dikeluarkan  oleh  Komisi  Regulator Energi  Federal  untuk  Proyek  Gordon Hyde  Storage  Pumped  Storage  yang diusulkan  di  Montana,  Amerika  Serikat menyimpulkan  bahwa  tidak  akan  ada dampak  lingkungan  yang  signifikan dalam  membangun  dan  mengoperasikan proyek.  Efek  sementara,  jangka  pendek selama  konstruksi  dapat  dimitigasi  lebih lanjut dengan berbagai langkah pengelolaan lingkungan.
2.2  Keterbatasan  serta  Kekurangan
Penggunaan Algoritma SIG untuk Menentukan Lokasi Pumped  Hydro  Energy  Storage
(PHES)
Setelah  berbagai  keunggullan  di  atas, algoritma SIG tidak terlepas dari beberapa  keterbatasan  serta  kekurangan. Pertama,  kurangnya  algoritma  SIG  yang efisien untuk dry gullies telah membatasi penilaian  potensi  PHES  pada  skala  yang luas,  serta  membatasi  keakuratan  hasil pemodelan. Kedua, Kawasan lindung dan penggunaan lahan intensif tidak termasuk ke  dalam  prosedur  yang  dilakukan  oleh komputasi algoritma
Ketiga, dalam
prosedur sebelumnya,  tumpang  tindih  dari  situs DG  yang  diidentifikasi  tidak  dapat dihindari  karena  pencarian  situs  berada pada  interval  vertikal  10  m  sedangkan ketinggian dinding bendungan maksimum adalah 40 m. Karenanya, metrik peringkat diperlukan  untuk  menyoroti  situs  yang paling menjanjikan
2.3  Solusi  Penggunaan  Algoritma  SIG untuk Menentukan Lokasi Pumped  Hydro  Energy  Storage (PHES) Aplikasi SIG sebagai penunjang keputusan dalam penentuan lokasi strategis  melalui  algoritma  canggihnya semakin meningkat sejalan dengan tantangan  dunia  dalam  pembaharuan energi,  hal  ini  dikarenakan  setiap  lokasi pengembangan memerlukan kriteria geografi  tertentu  seperti  kemiringan, akses  jalan,  penggunaan  lahan,  tutupan lahan,  serta  cagar  alam  (Muhtar,  2019). Metodologi  pendekatan  masalah  lewat pengembangan  SIG  dilaksanakan  karena fungsi utama SIG itu sendiri adalah untuk melakukan  analisis  data  spasial  dengan fungsi-fungsi  dasar  yang  kompleks, seperti  akusisi  data,  pengelolaan  data, pengukuran kemiringan dan analisis, serta penayangan  grafis  dan  visualisasi  (Aini, 2007).  Sebelum  menggunakan  algoritma SIG,  ada  beberapa  hal  yang  harus dipastikan  untuk  menyatakan  kebenaran dari efektifitas dan efisiensi,  baik  itu dari sisi  pemerintah  ataupun  masyarakat, seperti  apakah  algoritma  ini  benar-benar menyederhanakan  pencarian?  Bagaimana
pembacaan hasil pencarian sebagai media penyaji  informasi?  Apakah  informasi beserta  data  spasial  yang  disajikan  dapat mempermudah  proses  serta  menjadi penunjang keputusan?
Algoritma  dalam  SIG  difungsikan sebagai  mesin  pencari  yang  bekerja secara  otomatis  dalam  identifikasi  lokasi permukaan  bumi  berdasarkan  kriteria- kriteria keadaan geografis tertentu, tentunya  sangat  memudahkan  dalam proses identifikasi secara detail dibandingkan  dilakukan  secara  manual, memang  algoritma  SIG  yang  dibahas sisini  memeiliki  beberapa  kekurangan, yang  terburuk  adalah  tumpeng  tindihnya situs dry  gully yang  diidentifikasi  saat pencarian  dengan  resolusi  tinggi  (10  m) yang tidak dapat dihindarkan.
Ada beberapa
metodologi pendekatan untuk menyelesaikan masalah serupa  dengan  kapabilitas  yang  mirip dengan  algoritma  SIG  ini.  Pertama,  yang dipublikasi  oleh  Azadeh  et  al  (Azadeh, 2011). Data envelopment analysis (DEA) yang digunakan dalam menentukan PLTB, metodologi baru berdasarkan DEA untuk penilaian pendirian PLTB di daerah tertentu  disajikan  untuk  optimasi  lokasi PLTB  berkenaan  dengan  karakteristik masing-masing daerah.
Berdasarkan metodologi  ini,  konsep  lokasi  sebagai efisiensi  suatu  wilayah  ditentukan  untuk
lokasi  PLTB.  DEA  telah  digunakan sebagai metode optimasi untuk menunjukkan  lokasi  yang  paling  efisien. Struktur hierarkis untuk model DEA yang diusulkan  telah  dipertimbangkan  untuk memperluas wilayah terpilih yang dipelajari  juga.  Untuk  tujuan  ini,  jumlah indikator  lokal  dan  geografis  telah ditentukan  dan  indikator  ini  dianggap sebagai input dan output dari model DEA. Indikator-indikator ini dikategorikan dalam  dua  level:  level  satu  terdiri  dari indikator-indikator  tersebut  digunakan  di lokasi  pembangkit  listrik  tenaga  angin  di sejumlah  kota,  dan  level  dua  termasuk yang  digunakan  untuk  mencari  posisi pembangkit  listrik  tenaga  angin  di  setiap kota.  Dengan  pendekatan  ini  berbagai wilayah  akan  dicakup  untuk  optimalisasi lokasi  pabrik.  Menggunakan  pendekatan ini mengharuskan penerapan model DEA dalam  dua  tingkat.  Di  tingkat  satu  model DEA  digunakan  untuk  menentukan  kota yang  paling  cocok  untuk  menempatkan pabrik.  Selain  itu  untuk  masing-masing kota,  model  DEA  terpisah  dijalankan untuk  menentukan  prioritas  daerah  yang berbeda  di  dekat  masing-masing  kota. Akhirnya hasil yang diperoleh dari kedua model  tingkat  ini  digabungkan  bersama dan prioritas akhir semua lokasi di semua kota nominal ditentukan.
Gambar 5. Integrataed Data envelopment analysis dari PLTB Sumber: Azadeh et al, 2018
Kedua,  yang dipublikasi  oleh Yong et  al, 2006  (Yong,  2006). Fuzzy technique  for order preference by similarity to an ideal solution (TOPSIS), yang digunakan untuk menentukan  lokasi  manufaktur.  Teknik ini  didasarkan  pada  konsep  bahwa alternatif  ideal  memiliki  tingkat  terbaik untuk semua atribut
yang dipertimbangkan, sedangkan negatif-ideal adalah  yang  memiliki  semua  nilai  atribut terburuk.  TOPSIS  mendefinisikan  solusi sebagai titik yang secara simultan terjauh dari  titik  negatif-ideal  dan  terdekat  ke titik  ideal,  dan  berhasil  diterapkan  untuk memilih lokasi pabrik manufaktur. Dalam proses  TOPSIS,  peringkat  kinerja  dan bobot kriteria diberikan sebagai nilai yang
jernih.  Dengan  demikian,  pengukuran bobot dan atribut kualitatif tidak mempertimbangkan  ketidak  pastian  yang terkait dengan pemetaan persepsi manusia pada  suatu  angka.  Namun,  data  yang tajam  tidak  memadai  untuk  memodelkan situasi  kehidupan  nyata  karena  data evaluasi  lokasi  fasilitas  di  bawah  atribut subjektif  yang  berbeda  dan  bobot  atribut sering dinyatakan secara linguistik. Dengan demikian, pendekatan  yang lebih realistis mungkin menggunakan penilaian linguistik daripada nilai-nilai numerik
Gambar 6. Grafik Fungsi dari Fuzzy TOPSIS Sumber: Yong et al, 2006

## C. Kesimpulan dan Saran
Perkembangan energi terbarukan di Indonesia  sangat  perlu  untuk  lebih ditingkatkan  dan  dimaksimalkan  serta mulai  meninggalkan  energi  yang  tidak dapat  diperbaharui,  meski  harga  energi listrik  dengan  bahan  batubara  saat  ini  di Indonesia  lebih  murah  dari  sumber  lain namun  tetap  lebih  mahal  dari  tenaga  air. Meskipun  demikian  tetap  akan  ada masanya  dimana  batu  bara  akan  habis beserta  beberapa  sumber  energi  tak terbaharui lainnya. Untuk mengembangkan  fasilitas  pembangkitan energi berbasis energi alternatif yang dapat diperbaharui  maka  setiap  jenis  fasilitas tersebut memiliki karakteristik geografisnya  masing  masing,  perbedaan kebutuhan  karakter  geografisnya  didasari oleh  kemampuan  konversi  energi  yang berbeda beda pada setiap unit pembangkitan  energi,  hal  ini  menuntut pihak  pengembang  untuk  menentukan lokasi yang strategis dan dapat menunjang pengkonversian  energi  secara  maksimal. Sistem  Informasi  Geografi  merupakan sebuah  perangkat  lunak  dan  keras  yang menawarkan kemudahan-kemudahan dalam  menentukan  lokasi  beserta  fitur- fitur  geografisnya,  tak  hanya  itu,  dengan mengamati  bentuk  geografi  maka  akan terungkap  informasi  mengenai  energi  apa saja yang memengaruhi perubahan geografis  dalam  kurun  waktu jauh kebelakang,  hal  ini  menunjukan  bahwa SIG  dapat  menyajikan  informasi  yang cukup untuk menjadikannya sebuah sistem
penunjang  keputusan  baik  secara  bisnis dan ekologis.
Algoritma  SIG  berada  di  puncak urutan  metode  pendekatan  masalah  untuk pencarian  lokasi  strategis  dengan  segala kriteria  geografi  yang  diperlukan,  hal  ini dikarenakan  keunggulan  algoritma  SIG yang dapat mencari lokasi yang diinginkan secara  akurat  dan  otomatis,  meski  tidak begitu  mudah  untuk  digunakan  dan  tidak mudah  untuk  merancang  algoritma  SIG ini.  Namun  dengan  bentuk  otomatisasi pencarian  lahan  yang  akurat,  tepat  dan efisien algoritma SIG ini menjadi keunggulan  yang  menjadikan  SIG  sangat dapat  digunakan  dalam  pencarian  dan penyeleksian lokasi berkriteria
Akan tetapi, dibalik semua keunggulan algoritma SIG untuk pencarian serta penyeleksian lokasi, algoritma terdapat  beberapa  keterbatasan  dalam pengoptimalannya,  algoritma  pencarian berbasis SIG ini membutuhkan tenaga ahli yang dapat merancang algoritma sedemikian rupa dan
mengimplementasikannya  ke  dalam  SIG, serta  mekanisme  kalkulasi  yang  menjadi beban  berat  bagi  perangkat  keras  yang menjalankan  perangkat  lunak  SIG  dengan algoritma  kompleks  yang  canggih,  yang dimana  aspek-aspek  sosial  budaya  dan politik tidak dapat dihitung oleh algoritma SIG  ini,  oleh  karena  itu  dibutuhkan pemetaan singkat hingga kompleks terkebih  dahulu  untuk  memetakan  daerah daerah  dengan  regulasi  yang  tidak  dapat menunjang  pengembangan  serta  untuk
memetakan daerah-daerah geografis dengan  tinggat  masyatakat  yang  memiliki kepekaan terhadap perubahan yang ditimbulkan  dari  pengembangan  energi terbarukan ini.
Tulisan  Bin  Lu,  Matthew  Stocks, Andrew  Blakers  dan  Kirsten  Anderon (2018)  terdapat  beberapa  keterbatasan serta  kekurangan,  antara  lain  kurangnya algoritma  SIG  yang  efisien.  Diharuskan peningkatan  untuk  menekan  inefisiensi yang  disebabkan  oleh  sebuah  algoritma, karena  akan  menimbulkan  berbagai  hal yang  berefek  tidak  diinginkan  pada  data keluaran  akhirnya,  untuk  itu  dibutuhkan pendekatan perancangan yang lebih terperinci  serta  peningkatan  kemampuan perangkat  keras  untuk  menekan  tingkat inefisiensi  ini.  Kedua,  Kedua,  Kawasan lindung  dan  penggunaan  lahan  intensif tidak  termasuk  ke  dalam  prosedur  yang dilakukan  oleh  komputasi  algoritma, Ketiga,  dalam  prosedur  sebelumnya, tumpang  tindih  dari  situs  DG  yang diidentifikasi  tidak  dapat  dihindari  karena pencarian  situs  berada  pada  interval vertikal  10  m  sedangkan  ketinggian dinding  bendungan  maksimum  adalah  40 m,  pendekatan  penyeleksian  berdasarkan matriks  berkriteria  dapat  menyelesaikan masalah ini. Secara keseluruhan dan kasat mata jurnal ini tidak memiliki kekurangan untuk  pembaca  pemula,  namun  bila dicermati  secara  seksama  akan  terlihat beberapa  kekurangan  serta  kelemahan.
Sedangkan itu kelemahan dan
kekurangannya  layak  diberikan  toleransi, hal  ini  dikarenakan  jurnal  ini  difungsikan sebagai  media  publikasi  atas  algoritma SIG  yang  sebenarnya  masih  dalam pemodelan  pengembangan,  bukan  sesuatu yang benar benar sudah digunakan sebagai media  penunjang  keputusan  secara  riil. Sedangkan  bagi  para  peneliti  di  bidang serupa,  jurnal  ini  cukup  menarik  karena mempublikasi pembaruan metode
pendekatan  untuk  menyelesaikan  sebuah masalah  dalam  SIG.  oleh  karena  itu mempelajari  jurnal  ini  dibarengi  jurnal lainnya  yang  membahas  metode-metode
SIG  atau  algoritma  SIG  lebih  dalam  akan mempermudah untuk mendalami informasi yang dipaparkan jurnal ini.

## Daftar Pustaka
Aini, A. (2007). Sistem Informasi Geografis Pengertian dan Aplikasinya. Diakses Dari http://stmik. amikom. ac. id/[Diakses 24 Maret 2013] .
Azadeh,  A.,  Ghaderi,  S.  F.,  &  Nasrollahi,
M. R. (2011).
Location optimization of wind plants in  Iran by  an  integrated  hierarchical  Data Envelopment  Analysis. Renewable Energy , 36 (5), 1621-1631.
Barbour,  E.,  Wilson,  I.  G.,  Radcliffe,  J., Ding,  Y.,  &  Li,  Y.  (2016).  A review  of  pumped  hydro  energy storage  development  in  significant international electricity markets. Renewable and
Sustainable  Energy  Reviews , 61 ,
421-432.
Connolly,  D.,  MacLaughlin,  S.,  &  Leahy, M.  (2010).  Development  of  a computer program to locate potential sites for pumped hydroelectric
energy storage. Energy , 35 (1), 375-381.
Council, A. C. (2017). Clean Energy Australia Report 2016.
Dams,  R.  F.  (2004).  General  Design  and Construction  Considerations  for Earth and.
Guittet,  M.,  Capezzali,  M.,  Gaudard,  L., Romerio, F., Vuille, F., & Avellan, F. (2016). Study of the drivers and asset  management  of  pumped- storage  power  plants  historical  and geographical perspective. Energy , 111 , 560-579.
Kholiq,  I.  (2015).  Analisis  Pemanfaatan Sumber  Daya  Energi  Alternatif Sebagai  Energi  Terbarukan  untuk Mendukung Subtitusi BBM. Jurnal Iptek , 19 (2), 75-91.
Lubis, A. (2007). Energi terbarukan dalam pembangunan
berkelanjutan. Jurnal Teknologi
Lingkungan , 8 (2).
Muhtar,
G. A. (2019). Lokasi Pembangunan  Pembangkit  Listrik Tenaga Bayu Menggunakan Metode SIG di Provinsi Gorontalo. Jurnal Azimut , 2 (2), 155-164. Nugraha,  Y.  K.,  Nugraha,  A.  L.,  & Wijaya, A. P. (2014). Pemanfaatan
Sig  Untuk  Menentukan  Lokasi Potensial  Pengembangan  Kawasan Perumahan Dan Permukiman (Studi Kasus Kabupaten Boyolali). Jurnal Geodesi Undip , 3 (4), 50-59. Operator, A. E. (2017). System event report. South Australia.
Wänn, A., Leahy, P., Reidy, M., Doyle, S., Dalton,  H.,  &  Barry,  P.  (2012). Facilitating energy storage to allow high  penetration  of  intermittent renewable  energy:  Environmental performance  of  existing  energy storage installations. Deliverable D , 3 .
Yong,  D.  (2006).  Plant  location  selection based on fuzzy TOPSIS. The
International  Journal  of  Advanced Manufacturing  Technology , 28 (7- 8), 839-8