## Pengembangan Sistem Kelistrikan Tanah Merah Mempertimbangkan Energi Baru Terbarukan dan Emisi CO 2
Amrisal Kamal Fajri 1 , Sarjiya 2 , Lesnanto Multa Putranto 3 , Adlan Bagus Pradana 4 , Fransisco Danang Wijaya 5
1,2,3,5 Departemen Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, Fakultas Teknik Universitas Gadjah Mada, Jl Grafika No. 2, Kampus UGM, Yogyakarta 55281 INDONESIA (email:
1 amrisalkamalfajri@mail.ugm.ac.id, 2 sarjiya@ugm.ac.id, 3 lesnanto@ugm.ac.id, 5 danangwijaya@ugm.ac.id)
4 School of Information Technology and Electrical Engineering, The University of Queensland, St Lucia QLD 4072, AUSTRALIA (email: a.pradana@uq.edu.au)
[Diterima: 28 Oktober 2022, Revisi: 17 Juli 2023] Corresponding Author : Lesnanto Multa Putranto
INTISARI — Sistem  kelistrikan  di  wilayah  Papua  masih  memiliki  rasio  elektrifikasi  sebesar  94%  dengan  biaya  pokok penyediaan (BPP) yang tinggi, yaitu Rp3.041/kWh. Selain itu, sistem kelistrikan yang ada masih terdiri atas banyak sistem kecil yang jumlahnya lebih dari seratus, dengan sebagian besar pembangkit berjenis diesel (pembangkit listrik tenaga diesel, PLTD). Salah satu sistem tersebut adalah wilayah Tanah Merah, yang memiliki populasi 19.136 jiwa dengan kebutuhan energi sebesar 6,89 GWh. Wilayah tersebut diproyeksikan akan mengalami pemekaran dan pertumbuhan populasi. Sebagai konsekuensinya,  kebutuhan  energi  listrik  akan  meningkat.  Oleh  karena  itu,  perencanaan  pengembangan  sistem pembangkitan perlu dilakukan untuk memenuhi kebutuhan energi listrik yang tumbuh. Perencanaan pada daerah terpencil lazimnya  dilakukan  untuk  durasi  jangka  pendek,  yaitu  untuk  tahun  2025  hingga  2030,  melalui  proses  optimisasi  dari beberapa  kandidat  pembangkit  yang  diusulkan.  Kandidat  pembangkit  yang  diusulkan  mempertimbangkan  ketersediaan energi primer setempat, suplai gas dan BBM, dan ketersediaan teknologi. Optimisasi akan meminimalkan jumlah biaya dari pembangkit yang akan dipilih yang memiliki atribut berupa biaya investasi, operasi, pemeliharaan, bahan bakar, dan nilai sisa  aset  pada  durasi  perencanaan.  Dalam  melakukan  perencanaan,  pengurangan  emisi gas  rumah  kaca  sebesar 29% dan proporsi  bauran  energi  sebesar  23%  perlu  dipertimbangkan,  sesuai  dengan  kebijakan  pemerintah.  Oleh  karena  itu,  dua skenario yang meliputi aspek keekonomian dan lingkungan dipertimbangkan dalam proses simulasi, yaitu skenario business as usual (BaU) dan skenario nationally determined contributions (NDC) untuk pembatasan emisi. Optimisasi dikembangkan berdasarkan mixed-integer linear programming (MILP) yang dilakukan pada perangkat lunak HOMER. Hasil simulasi yang diperoleh menunjukkan bahwa BPP pembangkitan untuk skenario BaU lebih ekonomis jika dibandingkan dengan skenario NDC, yaitu sebesar Rp2.559,8/kWh berbanding Rp3.104,64/kWh.

## KATA KUNCI
— Perencanaan Sistem Pembangkitan, Perencanaan Daerah Terpencil, Energi Baru Terbarukan, Pembatasan Emisi, HOMER.

## I. PENDAHULUAN
Dalam  suatu  sistem  kelistrikan,  kebutuhan  beban  sistem akan  terus  meningkat,  sehingga  harus  diimbangi  dengan peningkatan kapasitas pembangkit. Pengembangan pembangkit  di  Indonesia  masih  terus  dilakukan  karena  rasio elektrifikasi  baru  mencapai  99,2%  pada  tahun  2020.  Rasio elektrifikasi yang masih rendah khususnya terdapat di wilayah Indonesia  Timur  [1].  Pengembangan  pembangkit  juga  harus sesuai dengan kebijakan energi nasional, dengan memperhatikan bauran energi dari energi terbarukan [2].
Wilayah  Indonesia  Timur  memiliki  karakter  beban  yang masih  rendah  dan  tersebar,  tetapi  memiliki  potensi  energi primer  yang  besar,  salah  satunya  adalah  wilayah  Papua.  Saat ini, pusat-pusat beban yang ada didukung oleh banyak sistem isolated .  Potensi  energi  baru  terbarukan  (EBT)  di  wilayah Papua  sendiri  masih  belum  dimanfaatkan  secara  maksimal. Contohnya  adalah  potensi  tenaga  surya  yang  mencapai  2.020 MW, tetapi yang termanfaatkan hanya sekitar 202 MW saja [3]. Pemanfaatan  energi  terbarukan  perlu  diupayakan  dalam perencanaan sistem tenaga listrik untuk mencapai target bauran energi nasional sebesar 23% pada tahun 2025 [2].
Perencanaan pengembangan pembangkit dilakukan berdasarkan  luas  wilayah,  jumlah  pelanggan,  dan  kebutuhan energi  listrik  suatu  daerah.  Nilai  tersebut  tercermin  dari besarnya  beban  puncak  yang  akan  dilayani.  Berdasarkan ukurannya,  sistem  terbagi  menjadi  tiga,  yaitu  sistem  besar dengan kapasitas di atas 100 MW, sistem sedang berkapasitas
10–100  MW,  dan  sistem  kecil  dengan  kapasitas  di  bawah  10 MW  [4].  Pendekatan  dalam  perencanaan  yang  dilakukan berbeda untuk setiap jenis sistem.
Perencanaan  sistem  kelistrikan  pada  sistem  besar  telah banyak  diteliti  dengan  memodelkan  optimisasi  untuk meminimalkan  total  biaya,  memaksimalkan  penetrasi  EBT, serta  meminimalkan  emisi  CO 2 .  Dalam  mengembangkan model optimisasinya, ketiga tujuan tersebut dapat digabungkan menjadi  model multi-objective .  Beberapa  perencanaan  sistem besar yang dikembangkan mempertimbangkan energi terbarukan, seperti yang telah dilakukan di Brazil [5], dengan ukuran sistem 152 MW. Selain itu, perencanaan pengembangan  sistem  sebesar  2.350  MW  dengan  penetrasi pembangkit  listrik  tenaga  bayu  (PLTB)  sebesar  100  MW dengan mempertimbangkan variasi musim telah dibahas [6].
Perencanaan  pengembangan  pembangkit  multiregional dengan  mempertimbangkan  kandidat  pembangkit  fosil  dan pembangkit EBT dengan ukuran sistem 1.931 GW juga sudah dibahas  [7].  Sudah  diteliti  juga  pengembangan  pembangkit pada  sistem  2.000  MW  di  Chili  dengan  mempertimbangkan kandidat pembangkit listrik tenaga air (PLTA) dan pembangkit listrik  tenaga  nuklir  (PLTN)  [8].  Hal  serupa  juga dikembangkan pada sistem dengan ukuran 8.000 MW [9]. Pada ketiga  penelitian  tersebut,  target  utama  perencanaan  sistem adalah  menurunkan  emisi  gas  rumah  kaca  yang  saat  ini memang  menjadi  fokus  riset  di  beberapa  negara.  Selain  itu, teknologi carbon  capture  storage (CCS)  pada  pembangkit
listrik tenaga uap (PLTU) juga dipertimbangkan pada sebuah penelitian, dengan ukuran sistem sebesar 103 GW [10].
Dalam  melakukan  optimisasi  pada  sistem  besar,  model linear  programming atau mixed-integer  linear  programming (MILP)  sering  digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah optimisasi. Variable control yang ditentukan adalah jenis dan ukuran pembangkit yang akan dibangun untuk setiap tahunnya. Pada  sistem  besar, time-step untuk  perencanaan  pembangkit biasanya dibuat satu tahun untuk durasi perencanaan 20 sampai dengan 40 tahun.
Berbeda  dengan  perencanaan  sistem  besar,  perencanaan sistem  kecil  dan  menengah  dilakukan  dalam  durasi perencanaan  yang  lebih  pendek,  yaitu  lima  sampai  dengan sepuluh tahun dengan time-step yang berbeda-beda mulai dari per  tahun  sampai  dengan  setiap  lima  tahun.  Model  berbasis linear programming juga telah dikembangkan pada perangkat lunak HOMER untuk merencanakan sistem-sistem tersebut, di antaranya  sistem microgrid solar  biomassa  di  Sharjah  [11], sistem hybrid skala  kecil  berbasis  biomassa,  PLTB, pembangkit  listrik  tenaga  surya  (PLTS),  dan  baterai  [12], hybrid system skala  medium  50  MW  (PLTS-baterai- pembangkit listrik tenaga diesel/PLTD) di Sabah [13], sistem PLTS-pembangkit  listrik  tenaga  biomassa/PLTBm-PLTD skala  kecil  41  kW  di  daerah  terpencil  [14],  sistem  PLTS- PLTBm off-grid 17,08  kW  di  Punjab,  Pakistan  [15],  sistem hybrid skala  kecil  PLTBm  di  semenanjung  Malaysia  [16], penentuan stand-alone system atau grid connected pada daerah terpencil [17], sistem hybrid PLTS-PLTBm-baterai skala kecil di Chhattisgarh, India [18], dan sistem kelistrikan perumahan 1 kW berbasis PLTS-baterai [19].
Berdasarkan  pengembangan  metode  yang  telah  dilakukan pada  penelitian-penelitian  sebelumnya,  pada  penelitian  ini dikembangkan  model  optimisasi  pengembangan  pembangkit dengan  objek  sistem  kelistrikan  Tanah  Merah.  Sistem  ini memiliki  beban  puncak  sebesar  3  MW,  yang  termasuk  pada kategori  sistem  kecil.  Pengembangan  sistem  kelistrikannya mempertimbangkan variasi musim yang berpengaruh terhadap produksi  energi  dari  pembangkit  energi  terbarukan.  Oleh karena  itu,  dilakukan  perencanaan  untuk  tahun  perencanaan 2025-2030 dengan time-step lima tahun yang mempertimbangkan  potensi  energi  primer  lokal,  dukungan teknologi,  pembatasan  emisi,  dan  kontribusi  pembangkit existing (yang  sudah  ada).  Simulasi  untuk  melakukan perencanaan  dilakukan  menggunakan  perangkat  lunak HOMER. Model optimisasi dikembangkan dengan meminimalkan jumlah biaya perencanaan yang meliputi biaya investasi,  biaya  operasional  dan  pemeliharaan  (O&M),  biaya bahan  bakar,  serta  nilai  sisa  aset.  Dua  skenario  optimisasi dikembangkan  pada penelitian  ini,  yaitu  skenario business  as usual ( BaU) untuk mendapatkan konfigurasi pembangkit yang paling  ekonomis  dan  skenario nationally  determined contributions (NDC)  untuk  pembatasan  emisi  dalam  rangka mendapatkan  konfigurasi  pembangkit  yang  paling  ramah lingkungan.

## II. KONSEP PERENCANAAN PENGEMBANGAN PEMBANGKIT

## A. PERENCANAAN PENGEMBANGAN PEMBANGKIT
Pengembangan sistem perlu direncanakan sedemikian rupa sehingga  peningkatan  pasokan  energi  listrik  dapat  disiapkan untuk memenuhi permintaan beban yang meningkat dari tahun ke  tahun.  Pengembangan  pembangkit  yang  terencana  akan menghasilkan  jumlah  biaya  pembangkitan  energi  listrik  yang
ekonomis.  Selain  itu,  target-target  yang  diamanatkan  oleh pemerintah, terutama pada aspek lingkungan hidup, juga dapat dipenuhi  melalui  proses  perencanaan  yang  baik.  Saat  ini, pembangkit-pembangkit  dari  sumber  energi  terbarukan menjadi bagian proses perencanaan pengembangan pembangkit tersebut.
Perencanaan pengembangan pembangkit akan menentukan konfigurasi  jenis  dan  kapasitas  pembangkit  yang  akan dibangun  pada  durasi  perencanaan  tertentu,  termasuk kebutuhan  bahan  bakar  untuk  pembangkit  fosil.  Konfigurasi pembangkit tersebut harus memenuhi kebutuhan energi listrik selama tahun perencanaan, memenuhi profil beban sistem, dan memenuhi  target  pemenuhan  aspek  lingkungan.  Untuk mendapatkan  konfigurasi  pembangkit  yang  optimal  dan ekonomis,  proses  optimisasi  perlu  diterapkan  dalam perencanaan  pengembangan  pembangkit  tersebut.  Optimisasi dibangun  dengan  meminimalkan  jumlah  biaya  yang  meliputi biaya investasi, biaya O&M, biaya bahan bakar, dan nilai sisa aset  pada  akhir  tahun  perencanaan.  Batasan  pemenuhan kebutuhan  energi  listrik,  profil  beban,  dan  aspek  lingkungan disusun sebagai kekangan pada perumusan fungsi optimisasinya.

## B. PERENCANAAN PEMBANGKITAN SISTEM ISOLATED
Pemodelan perencanaan pengembangan pembangkit, yang dimulai dari identifikasi ketersediaan energi primer, pemilihan kandidat  pembangkit,  dan  model  asumsi  penyaluran, diilustrasikan dengan rantai energi pada Gambar 1 [20]. Pada gambar tersebut dijelaskan bahwa untuk menentukan kandidat pembangkit,  perlu  dilihat  ketersediaan  energi  primernya.  Hal ini  sangat  sesuai  untuk  wilayah  terpencil/ isolated yang transportasi  bahan  bakar  untuk  pembangkitnya  masih terkendala  karena  keterbatasan  sarana  dan  prasarana transportasi.  Pada  akhirnya,  kebutuhan  energi  yang  harus disediakan dalam jangka waktu perencanaan harus memenuhi kebutuhan energi yang dibutuhkan setiap tahun.
Dalam  model  rantai  perencanaan  energi  tersebut, penyaluran energi dari pembangkit ke beban dipenuhi melalui suatu  konfigurasi  jaringan  distribusi.  Penentuan  konfigurasi tersebut  dilakukan  melalui  studi  analisis  sistem  tenaga. Penelitian  ini  berfokus  pada  optimisasi  pengembangan pembangkit dengan memperhatikan sumber energi primer yang tersedia  dengan  mengasumsikan  bahwa  konfigurasi  jaringan telah tersedia. Analisis sistem tenaga listrik untuk mendapatkan konfigurasi  yang  optimal  bukan  merupakan  bagian  dari penelitian ini.

## C. BIAYA KESELURUHAN PRODUKSI ENERGI
Biaya keseluruhan produksi energi adalah jumlah biaya yang digunakan  untuk  menghasilkan  tenaga  listrik,  yang  meliputi
Gambar 1. Rantai energi perencanaan pengembangan pembangkit.
biaya  investasi,  biaya  O&M,  biaya  bahan  bakar,  biaya penggantian  komponen,  dan  nilai  sisa  aset.  Biaya  tersebut diakumulasikan setiap tahun sesuai dengan durasi perencanaannya. Durasi perencanaan lazimnya dapat dilakukan sesuai dengan usia teknis pembangkit.
Biaya investasi adalah biaya modal awal yang dibutuhkan untuk membangun pembangkit baru. Biaya investasi meliputi biaya  lahan,  biaya  konstruksi,  dan  biaya  peralatan  generator. Biaya  ini  tergantung  pada  jenis  generator  dan  keluaran generator, tetapi tidak pada kondisi operasi sistem.
Biaya  O&M  adalah  biaya  yang  diperlukan  untuk pengoperasian  dan  pemeliharaan  sistem  pembangkit,  yang tergantung  pada  jenis  pembangkit  dan  besarnya  kapasitas pembangkit listrik. Biaya manajemen, gaji karyawan, asuransi, dan pemeliharaan terjadwal termasuk dalam biaya ini.
Biaya  bahan  bakar  adalah  biaya  yang  dikeluarkan  untuk penggunaan bahan bakar pada pembangkit. Faktor-faktor yang memengaruhi besarnya biaya tersebut adalah jenis bahan bakar yang digunakan dan kemampuan pembangkit dalam mengubah energi.
Biaya  penggantian  adalah  biaya  penggantian  komponen sistem pembangkitan, sebagaimana ditentukan oleh parameter umur  teknisnya  dalam  setiap  komponen.  Sementara  itu,  nilai sisa aset adalah nilai yang tersisa dalam suatu komponen sistem tenaga listrik pada akhir tahun perencanaan. Suatu komponen akan  mengalami  depresiasi  yang  dimodelkan  linear  terhadap waktu. Besarnya nilai biaya keseluruhan ditunjukkan pada (1).
Z = CC + OMC + FC + RC + SV (1)
dengan Z adalah biaya keseluruhan produksi, CC adalah biaya investasi, OMC adalah  biaya  O&M, FC adalah  biaya  bahan bakar, RC adalah biaya penggantian komponen, dan SV adalah nilai sisa aset.

## D. BIAYA POKOK PENYEDIAAN LISTRIK
Biaya pokok penyediaan (BPP) listrik adalah semua biaya yang  digunakan  dalam  proses  pendistribusian  energi  dari pemasok  listrik  ke  konsumen  untuk  energi  yang  dijual  per satuan energi. BPP pembangkitan ini digunakan sebagai acuan harga pembelian tenaga listrik dari pembangkit [21] dan  akan berpengaruh terhadap penentuan tarif listrik dan subsidi. Besar BPP pembangkitan dapat dituliskan dalam (2).
𝐵𝑃𝑃 𝑃𝑒𝑚𝑏𝑎𝑛𝑔𝑘𝑖𝑡𝑎𝑛  = 𝐵𝑖𝑎𝑦𝑎 𝑘𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ𝑎𝑛 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘𝑠𝑖 𝑒𝑛𝑒𝑟𝑔𝑖
𝐸𝑛𝑒𝑟𝑔𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘𝑠𝑖 . (2)

## E. EMISI GAS CO 2
Saat  ini,  sebagian  besar  pembangkit  di  Indonesia  masih merupakan  pembangkit  termal  dengan  bahan  bakar  fosil sebagai  sumber  energi.  Penggunaan  bahan  bakar  fosil  ini menghasilkan  emisi  gas  rumah  kaca.  Salah  satu  jenis  gas tersebut  adalah  CO 2 .  Emisi  yang  makin  meningkat  akan berdampak  terhadap  lingkungan,  salah  satunya  adalah menyebabkan  kenaikan  suhu  global.  Produksi  emisi  gas  CO 2 pada  pembangkit  dapat  dihitung  menggunakan  faktor  emisi bahan bakar yang dapat dituliskan dalam (3).
ET = EP × EF (3)
dengan ET adalah jumlah emisi, EP adalah energi pembangkit termal,  dan EF adalah  faktor  emisi  tiap  pembangkit.  Untuk mewujudkan  penurunan  emisi  gas  CO 2 ,  pemerintah  telah membatasi penurunan emisi minimal sebesar 29% pada tahun 2030  [22]-[24].  Target  tersebut  berlaku  secara  nasional, sehingga setiap perencanaan sistem yang ada di Indonesia perlu
mempertimbangkan  hal  ini,  termasuk  sistem-sistem  yang kecil/ isolated .
III. METODOLOGI

## A. DIAGRAM ALIR PENELITIAN
Diagram alir penelitian dapat dilihat pada Gambar 2. Pada tahap pertama, pengumpulan data-data yang diperlukan untuk sistem kelistrikan Tanah Merah dilakukan. Data-data tersebut terkait  dengan  karakteristik  beban,  profil  beban,  proyeksi pertumbuhan  energi,  potensi  energi  primer,  data  iradiasi matahari, dan kecepatan angin. Setelah itu, kandidat-kandidat pembangkit dan juga penyimpan energi ditentukan pada tahap selanjutnya,  termasuk  dengan  pengumpulan  data  tekno- ekonominya.
Pemodelan  fungsi  matematis  ditentukan  berdasarkan  dua skenario, yaitu BaU dan NDC, untuk menentukan konfigurasi pembangkit yang paling ekonomis dan yang memenuhi aspek lingkungan.  Dalam  skenario  NDC,  optimisasi  dilakukan dengan membatasi produksi emisi gas rumah kaca, CO 2 . Dalam skenario  ini,  pengurangan  emisi  CO 2 setidaknya  29%  pada tahun 2030.
Pemodelan  fungsi  matematis  untuk  memilih  kandidat teknologi  pembangkit  yang  optimal  dilakukan  pada  tahap selanjutnya.  Kemudian,  fungsi  tujuan  dari  dua  skenario  yang sudah  ditentukan  disusun  berdasarkan  kekangan-kekangan pendukungnya.  Proses  optimisasi  dilakukan  menggunakan perangkat  lunak  HOMER.  Kandidat  pembangkit,  parameter tekno-ekonomi, profil EBT, profil beban, dan prakiraan beban menjadi  variabel  masukan  untuk  proses  tersebut.  Simulasi dilakukan  untuk  kedua  skenario  sampai  semua  kekangan terpenuhi  dan  nilai  yang  paling  ekonomis  tercapai.  Dalam penelitian ini, pengecekan kekangan emisi perlu dilakukan di luar perangkat lunak optimisasi HOMER.
Gambar 2. Diagram alir penelitian.

## B. KEBUTUHAN ENERGI LISTRIK
Tanah Merah adalah sebuah kawasan yang juga menjadi ibu kota kabupaten Boven Digoel yang terletak di Provinsi Papua, yang  ditunjukkan  pada  Gambar  3  [22].  Jumlah  penduduknya sekitar  19.136  jiwa,  dengan  luas  wilayah  1.301,97  km²  dan koordinat  lintang  dan  bujurnya  6º4,8`S,  140°16,6`E.  Sistem Tanah  Merah  memiliki  beban  puncak  sebesar  2,73  MW  dan saat ini disuplai oleh satu generator diesel dengan kapasitas 4 MW.
Profil beban pada tahun 2020 ditunjukkan pada Gambar 4 [25]. Langgam profil beban tersebut digunakan sebagai dasar penentuan  langgam  profil  beban  untuk  tahun  perencanaan 2025-2030.  Prakiraan  beban  puncak  untuk  tahun  2025-2030 pada  sistem  kelistrikan  ini  ditunjukkan  pada  Gambar  5  [25]. Beban  di  Tanah  Merah  diasumsikan  memiliki  pertumbuhan yang linear. Sebagian besar mata pencaharian penduduk daerah ini  didominasi  oleh  sektor  pertanian  yang  merupakan pelanggan  residensial,  sehingga  dapat  diamati  bahwa  beban yang tinggi terjadi setelah pukul 17.00 WIT hingga 21.00 WIT.
Pada jam tersebut, energi listrik lebih banyak digunakan untuk penerangan.
Dalam rangka memenuhi kebutuhan energi listrik tersebut, pemilihan  kandidat  pembangkit  didasarkan  pada  potensi sumber energi primer lokal. Wilayah tersebut memiliki potensi surya, angin, dan biomassa dengan jumlah yang memadai [3].
Akan  ditentukan  jenis  pembangkit  yang  optimal  untuk tahun  perencanaan  2025  sampai  2030.  Opsi  pengembangan sistem pembangkit yang dipilih yaitu PLTD, pembangkit listrik tenaga mesin gas (PLTMG), PLTBm, PLTB, PLTS, dan baterai, yang  parameternya  ditunjukkan  pada  Tabel  I.  Pada  tabel tersebut  diperlihatkan  parameter-parameter  tekno-ekonomi, yaitu  biaya  investasi,  biaya  penggantian,  biaya  O&M,  serta umur teknis komponen [26].

## C. KETERSEDIAAN ENERGI PRIMER
Bahan bakar untuk pembangkit fosil yang digunakan pada studi ini antara lain high speed diesel (HSD), liquefied natural gas (LNG),  dan  biomassa,  untuk  kebutuhan  PLTD,  PLTMG, dan  PLTBm.  Data  biaya  bahan  bakar  dan  eskalasinya ditunjukkan pada Tabel II [27], profil bulanan iradiasi matahari ditunjukkan pada Gambar 6 [26], sedangkan kecepatan angin ditunjukkan  pada  Gambar  7  [2].  Data  iradiasi  matahari  dan kecepatan angin diperoleh dari National Aeronautics and Space Administration (NASA) dengan memasukkan data lintang dan bujur sistem Tanah Merah [28].
Gambar 6. Rerata bulanan solar global horizontal irradiance (GHI) [3].
Gambar 7. Rerata bulanan kecepatan angin [3].
T ABEL I P ARAMETER T EKNO -E KONOMI T EKNOLOGI P EMBANGKIT [26] Teknologi Investasi (Rp/kW) × 1.000 Penggantian (Rp) × 1.000 O&M (Rp/kW/ tahun) × 1000 Umur Teknis (tahun) PLTD 12.440 12.440 124 25 PLTMG 10.108 10.108 435 25 PLTBm 26.435 26.435 740 25 PLTB 62.200 62.200 1.138 27 PLTS 12.907 12.907 233 25 Baterai 3.312 2.955 156 4
Kurs Rp15.550/$US
Gambar 3. Lokasi sistem Tanah Merah.
Gambar 4. Profil beban harian tahun 2020.
Gambar 5. Prakiraan beban Tanah Merah.
0 500 1.000 1.500 2.000 0 0 :0 0 0 2 :0 0 0 4 :0 0 0 6 :0 0 0 8 :0 0 1 0 :0 0 1 2 :0 0 1 4 :0 0 1 6 :0 0 1 8 :0 0 2 0 :0 0 2 2 :0 0 B eb a n (k W ) Waktu 0,00 1,00 2,00 3,00 4,00 5,00 6,00 2025 2026 2027 2028 2029 2030 B eb a n Pu n ca k (M W ) Tahun
Fungsi  objektif  pada  penelitian  ini  adalah  meminimalkan nilai keseluruhan biaya, yang dituliskan dalam (4).
∑ 𝑈𝐶 𝑔 (𝑁𝐶𝐴 𝑔 ) 𝑁𝑔
(1 + 𝑑) 𝑁𝑦 + ∑ 𝑂𝑀 𝑔 𝑃𝑑 𝑔 𝑂𝑃ℎ𝑟 𝑔 𝑁𝑔 (1 + 𝑑) 𝑁𝑦 + ∑ 𝐶𝐶 𝑔 𝑁𝑔
(1 + 𝑑) 𝑁𝑦 + 𝐹𝑐𝑜𝑠𝑡(∑ 𝐹𝑐𝑜𝑛 𝑔 (𝑃𝑑 𝑔 × 𝑂𝑃ℎ𝑟 𝑔 ) 𝑁𝑔 ) (1 + 𝑑) 𝑁𝑦 − ∑ 𝐶𝑟𝑒𝑝 𝑔 ( 𝑅𝑟𝑒𝑚 𝑔 𝑅𝑐𝑜𝑚𝑝 𝑔 ⁄ ) 𝑁𝑔 (1 + 𝑑) 𝑁𝑦 (4)
dengan
∑ 𝑃𝑑 𝑔 𝑂𝑃ℎ𝑟 𝑔 ≥ 𝐸𝐷𝑡𝑜𝑡 𝑁𝑔 (5)
𝑃𝑑 𝑔 ≤ 𝐶𝑎𝑝 𝑔 (6) 𝑁𝐶𝐴 𝑔 ≤   𝑀𝑎𝑥𝑈𝑐𝑎𝑝 𝑔 (7)
dengan g adalah  jenis  pembangkit g (unit) ,  y adalah  tahun, d adalah discount  rate (%), N adalah  jumlah  yang dipertimbangkan, N y adalah jumlah tahun yang dipertimbangkan, N g adalah  jumlah  pembangkit  yang dipertimbangkan. 𝑂𝑀 𝑔 adalah biaya O&M jenis pembangkit g ($), 𝐶𝑟𝑒𝑝 𝑔 adalah biaya pengganti komponen jenis pembangkit g ($), 𝑅𝑟𝑒𝑚 𝑔 adalah sisa umur komponen jenis pembangkit g (tahun), 𝑅𝑐𝑜𝑚𝑝 𝑔 adalah  umur  komponen  jenis  pembangkit g (tahun),  dan ED adalah  permintaan  (kW).  Lalu, 𝐶𝑎𝑝 𝑔 adalah jumlah  keseluruhan  kapasitas  jenis  pembangkit g (kW), 𝐶𝐶 𝑔 adalah  biaya  investasi  jenis  pembangkit g ($), 𝐹𝑐𝑜𝑛 𝑔 adalah konsumsi  bahan  bakar  jenis  pembangkit g (L/kWh), 𝑁𝐶𝐴 𝑔 adalah  kapasitas  jenis  pembangkit g yang  ditambahkan (kW), 𝑃𝑑 𝑔 adalah  daya  yang  dihasilkan  jenis  pembangkit g (kW), 𝑂𝑃ℎ𝑟 𝑔 adalah jam operasi jenis pembangkit g (jam), dan 𝑀𝑎𝑥𝑈𝑐𝑎𝑝 𝑔 adalah maksimum unit kapasitas jenis pembangkit g (kW). Dalam setiap skenario optimisasi, fungsi objektif  dan  kekangan  dari  (4)  hingga  (7)  digunakan,  baik dalam  skenario  BaU  maupun  NDC.  Untuk  skenario  NDC,
beberapa  kekangan  tambahan  digunakan  dalam  optimisasi, seperti ditunjukkan pada (8).
∑ 𝐸𝐹 𝑔 × 𝑃𝑑 𝑔 𝑂𝑃ℎ𝑟 𝑔 𝑁𝑔 ≤ (1 − 29%)𝐸𝐹𝐵𝐴𝑈 𝑔 × 𝑃𝑑𝐵𝐴𝑈 𝑔 𝑂𝑃ℎ𝑟𝐵𝐴𝑈 𝑔 (8)
dengan 𝐸𝐹 𝑔 adalah faktor emisi jenis pembangkit g (kg/MWh).

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. KANDIDAT-KANDIDAT KONFIGURASI PEMBANGKIT
Sistem  Tanah  Merah  diprediksi  memiliki  beban  puncak sebesar 3,54 MW dan disuplai oleh dua PLTD dengan kapasitas 6  MW  pada  tahun  2025.  Model  pengembangan  sistem  pada HOMER  dilakukan  dengan  mempertimbangkan  kandidat teknologi  yang  sudah  ditentukan  sesuai  dengan  yang ditunjukkan  pada  Gambar  8  [28].  Terdapat  beberapa  opsi konfigurasi pembangkit dengan mempertimbangkan kombinasi yang ada, seperti ditunjukkan pada Tabel III.
Dari beberapa opsi kombinasi yang diberikan, dapat dipilih satu  opsi  kombinasi  yang  paling  optimal  atau  memiliki  nilai jumlah biaya terendah, yaitu kombinasi PLTD existing (6 MW) dengan PLTMG 2,5 MW dan PLTBm 1,5 MW untuk skenario BaU serta kombinasi PLTMG 2,5 MW, PLTBm 1 MW, PLTS 3 MW, dan baterai 1.512 MWh untuk skenario  NDC, seperti yang  ditunjukkan  pada  Tabel  III.  Berdasarkan  kombinasi tersebut,  dapat  dilihat  jumlah  keseluruhan  biaya  sistem  dan biaya per jenis komponen biaya seperti pada Gambar 9.
Dapat  dilihat  pada  Tabel  III  bahwa  pada  skenario  BaU, pembangkitan energi listrik paling ekonomis diperoleh dengan lebih  banyak  mengoperasikan  PLTBm  dibandingkan  dengan PLTMG  dan  PLTD.  Pada  skenario  NDC,  PLTS  dengan kapasitas  3  MW  dibutuhkan  untuk  memenuhi  aspek
Gambar 8. Skema opsi perencanaan pengembangan sistem hybrid [28]
T ABEL II P ARAMETER B AHAN B AKAR [25] Tipe Biaya Bahan Bakar Eskalasi (%/tahun) HSD Rp7.775/liter 2,3 LNG Rp155.500/MMBtu 0,9 Biomassa Rp500/kg 1,2 Kurs Rp15.550/$US
Gambar 9. Jumlah keseluruhan biaya perencanaan pembangkit.
T ABEL III P ARAMETER B AHAN B AKAR O PSI K OMBINASI P EMBANGKIT T ERMURAH TIAP

## S
KENARIO Skenario

## Komposisi Pembangkit Sistem Tanah Merah
Opsi Kombinasi PLTD  PLTMG  PLTBm  PLTS  Baterai BaU PLTD- PLTMG- PLTBm 6 MW 2,5 MW 1,5 MW - - NDC PLTD- PLTMG- PLTBm- PLTS 6 MW 2,5 MW 1 MW 3 MW 1.512 MWh -100 -50 0 50 100 150 200 250 BAU NDC B ia y a ( m il ia r ru p ia h ) Pembangkit Investasi (Rp) Penggantian (Rp)
O&M (Rp) Bahan Bakar (Rp) Nilai Sisa (Rp)
lingkungan.  Hal  ini  disebabkan  PLTS  memiliki  faktor  emisi yang lebih rendah jika dibandingkan dengan biomassa, LNG, dan  diesel.  Baterai  dibutuhkan  pada  skenario  ini  untuk mengatasi  sifat  intermiten  pada  PLTS,  sehingga  penggunaan energi listrik dari PLTS dapat digunakan pada waktu yang lebih fleksibel.

## B. BAURAN ENERGI
Bauran energi pada tiap-tiap skenario untuk  sistem Tanah Merah  ditunjukkan  pada  Gambar  10  untuk  BaU  dan  Gambar 11  untuk  NDC.  Pada  skenario  BaU,  kebutuhan  energi  listrik dipenuhi  84%  dari  PLTBm,  15%  dari  PLTMG,  dan  sisanya oleh  PLTD.  Konfigurasi  tersebut  merupakan  yang  paling ekonomis dan memenuhi target bauran energi nasional (lebih dari  23%),  tetapi  pemenuhan  emisi  belum  terpenuhi  karena PLTBm masih menghasilkan emisi.
Untuk skenario NDC, PLTBm terpilih sebagai pembangkit baseload karena biaya  bahan bakar  yang  lebih  murah.  Selain itu,  PLTS  3  MW  mampu  memenuhi  aspek  lingkungan.  Dari keseluruhan  produksi  energi  listrik  per  tahun,  PLTS  mampu memproduksi energi listrik sebesar 5,4 GWh/tahun atau 39,7% pada awal tahun perencanaan dan 5,3 GWh/tahun atau sekitar 30,5% dari total energi yang diproduksi sistem pada akhir tahun
perencanaan.  Sementara  itu,  PLTBm  memproduksi  energi listrik  sebesar  5,9  GWh/tahun  atau  44%  pada  awal  tahun perencanaan dan 7,3 GWh/tahun atau sekitar 42,3% dari total energi yang diproduksi sistem pada tahun terakhir perencanaan. Jika  dijumlahkan,  bauran EBT  pada  skenario  NDC  mencapai 83,7% pada tahun 2026.

## C. PRODUKSI EMISI GAS CO 2
Perbandingan produksi emisi gas CO 2 untuk sistem Tanah Merah pada tiap skenario ditunjukkan pada Gambar 12. Emisi CO 2 sistem Tanah Merah pada awal periode adalah 15 ribu ton untuk  skenario  BaU.  Setelah  itu,  emisi  CO 2 akan  terus meningkat  hingga  mencapai  17  ribu  ton  pada  tahun  2030. Penghasil  gas  rumah  kaca  terbesar  adalah  PLTBm.  Hal  ini terjadi  karena  PLTBm  sebagai  pembangkit baseload terus memproduksi energi listrik selama 24 jam, yang menyebabkan konsumsi  bahan  bakar  makin  besar.  Selain  itu,  faktor  emisi yang dihasilkan PLTBm memang termasuk tinggi.
Jumlah  emisi  CO 2 pada  skenario  NDC  lebih  rendah daripada  pada  skenario  BaU  karena  batasan  produksi  CO 2 dalam skenario ini sebesar 29% pada tahun 2030. Pembatasan tersebut meminimalkan bauran pembangkit listrik termal untuk mencapai target emisi tahunan dan  juga karena adanya PLTS berkapasitas  3  MW.  Hal  ini  membuktikan  bahwa  skenario NDC mampu memenuhi target penurunan emisi sebesar 29% pada  tahun  2030.  Penurunan  tersebut  diukur  dari  hasil optimisasi skenario BaU.

## D. JUMLAH KESELURUHAN BIAYA PRODUKSI
Pada  skenario  BaU,  sistem  membutuhkan  dana  sebesar Rp135,4  miliar,  dengan  rincian  Rp125  miliar  untuk  biaya investasi, Rp5,9 miliar untuk biaya O&M, Rp49,7 miliar untuk biaya bahan bakar, dan Rp45,2 miliar untuk nilai sisa, seperti diilustrasikan  sebelumnya  pada  Gambar  9.  Sementara  itu,
Gambar  12. Produksi  emisi  CO 2 ton/MWh  tiap  skenario  untuk  sistem  Tanah Merah.
Gambar 13. Total biaya pembangkitan rerata BPP pembangkitan sistem Tanah Merah tiap skenario.
0 5.000 10.000 15.000 20.000 2026 2027 2028 2029 2030 Pro d u k si Em isi CO 2 (to n ) BAU NDC 0 500 1.000 1.500 2.000 2.500 3.000 3.500 BAU NDC B PP Pem b a n g k ita n (Rp /k W h ) Skenario
Gambar 10. Produksi energi listrik dari pembangkit tiap tahunnya untuk skenario BaU.
Gambar 11. Produksi energi listrik dari pembangkit tiap tahunnya untuk skenario NDC.
0 2.000 4.000 6.000 8.000 10.000 12.000 14.000 16.000 18.000 2026 2027 2028 2029 2030 P ro du k si (M Wh/ta hu n) Tahun PLTBm PLTMG PLTD Permintaan - 2.000 4.000 6.000 8.000 10.000 12.000 14.000 16.000 18.000 20.000 2026 2027 2028 2029 2030 Pro d u k si (M W h /ta h u n ) Tahun PLTBm
PLTMG
PLTS PLTD
Permintaan
untuk skenario NDC, jumlah dana yang dihabiskan lebih besar, yaitu  Rp167,1  miliar,  dengan  rincian  Rp170,9  miliar  untuk biaya investasi, Rp3,6 miliar untuk biaya penggantian, Rp13,9 miliar  untuk  biaya  O&M,  Rp42,9  miliar    untuk  biaya  bahan bakar, dan Rp64,3 miliar untuk nilai sisa. Biaya investasi yang tinggi untuk pembangkit EBT, terutama PLTS, mengakibatkan biaya investasi menjadi lebih mahal pada skenario NDC.
Perbandingan  BPP  pembangkitan  rata-rata  untuk  sistem Tanah Merah dan tiap skenario diperlihatkan pada Gambar 13. Skenario BaU memiliki rata-rata BPP pembangkitan yang lebih murah.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  untuk  saat  ini  biaya investasi  PLTS  masih  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan pembangkit konvensional.

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dan pembahasan simulasi pada penelitian ini,  diperoleh  kesimpulan  sebagai  berikut.  Kebutuhan  beban pada sistem Tanah Merah dapat dipenuhi dengan biaya paling ekonomis  menggunakan  komposisi  pembangkit  PLTD  dan PLTMG,  dengan  rata-rata  BPP  sebesar  Rp2.598,08/kWh. Dengan konfigurasi ini, target bauran energi nasional sebesar 23%  sudah  dapat  dipenuhi  dari  PLTBm.  Namun  demikian, target penurunan emisi CO 2 masih belum tercapai. Oleh karena itu,  terdapat  opsi  dari  skenario  NDC  yang  menghasilkan konfigurasi  pembangkit  PLTD,  PLTBm,  dan  PLTS,  dengan rata-rata  BPP  pembangkitan  sebesar  Rp3.104,64/kWh.  Hal tersebut menunjukkan bahwa untuk saat ini pemenuhan aspek lingkungan  hidup  untuk  pemenuhan  kebutuhan  energi  listrik masih  membutuhkan  biaya  tinggi.  Penelitian  lebih  lanjut dengan  menambahkan  kekangan  jaringan  dapat  dilakukan untuk merencanakan kebutuhan jaringan.

## KONFLIK KEPENTINGAN
Tim  penulis  menyatakan  bahwa  artikel  yang  berjudul “Pengembangan Sistem Kelistrikan Tanah Merah Mempertimbangkan Energi Baru Terbarukan dan Emisi CO 2 ” ditulis dengan bebas dari konflik kepentingan.

## KONTRIBUSI PENULIS
Konseptualisasi,  Amrisal  Kamal  Fajri,  Sarjiya,  dan Lesnanto  Multa  Putranto;  metodologi,  Amrisal  Kamal  Fajri, Sarjiya,  dan  Lesnanto  Multa  Putranto;  perangkat  lunak, Amrisal  Kamal  Fajri  dan  Adlan  Bagus  Pradana;  penulisan- penyusunan  draf  asli,  Amrisal  Kamal  Fajri;  penulisan- peninjauan  dan  penyuntingan,  Sarjiya,  Fransisco  Danang Wijaya, dan Lesnanto Multa Putranto.

## REFERENSI
[1] “Capaian  Kinerja  2020  &  Program  2021,”  Kementerian  Energi  dan Sumber Daya Mineral RI, Jan. 2021.
[2] “Kebijakan Energi Nasional,” Peraturan Pemerintah RI, No. 79, 2014.
[3] “Statistik EBTKE 2016,” Kementerian Energi dan Sumber Daya Mineral RI, Des. 2016.
[4] N.  Singh  dkk.,  “Routing  Based  Multi-Agent  System  for  Network Reliability in the Smart Microgrid,” Sensors , Vol. 20, No. 10, hal. 1-24, Mei 2020, doi: 10.3390/s20102992.
[5] T. Luz, P.S. Moura, dan A. Almeida, ”Multi-Objective Power Generation Expansion  Planning  with  High  Penetration  of  Renewables,” Renew., Sustain.  Energy  Rev. ,  Vol.  81,  hal.  2637-2643,  Jan.  2018,  doi: 10.1016/j.rser.2017.06.069.
[6] O.H.  Abdalla,  M.A.A  Adma,  dan  A.S.  Ahmed,  “Two-Stage  Robust Generation  Expansion  Planning  Considering  Long-  and  Short-Term Uncertainties of High Share Wind Energy,” Elect. Power Syst. Res. , Vol 189, hal. 1-9, Des. 2020, doi: 10.1016/j.epsr.2020.106618.
[7] S. Chen, P. Liu, dan Z. Li, “Multi-Regional Power Generation Expansion Planning  with  Air  Pollutants  Emission  Constraints,” Renew.,  Sustain.
Energy Rev. , Vol. 112, hal. 382-394, Sep. 2019, doi: 10.1016/j.rser.2019.05.062.
[8] J.C.  Acosta  dan  M.  Cortés-Carmona,  “Multi-Objective  Generation Expansion  Planning  Considering  Environmental  Criteria,” 2019  IEEE CHILEAN  Conf.  Elect.  Electron.  Eng.  Inf.,  Commun.  Technol.
(CHILECON) , 2019, hal. 1-7, doi: 10.1109/CHILECON47746.2019.8988107.
[9] H.  Akbarzade  dan  T.  Amraee,  “A  Model  for  Generation  Expansion Planning  in  Power  Systems  Considering  Emission  Costs,” 2018 Smart Grid Conf. , 2018, hal. 1-5, doi: 10.1109/SGC.2018.8777836.
[10] Z.  Lu,  J.  Qi,  B.  Wen,  dan  X.  Li,  “A  Dynamic  Model  for  Generation Expansion Planning Based on Conditional Value-at-Risk Theory Under Low-Carbon Economy,” Elect. Power Syst. Res. , Vol. 141, hal. 363-371, Des. 2016, doi: 10.1016/j.epsr.2016.08.011.
[11] G.  Chaouki  dan  J.  Isam,  “Design  of  Solar-Biomass  Hybrid  Microgrid System in Sharjah,” Energy Procedia , Vol. 103, hal. 357-362, Des. 2016, doi: 10.1016/j.egypro.2016.11.299.
[12] A. Tiwary, S. Spasova, dan I.D. Williams, “A Community-Scale Hybrid Energy  System  Integrating  Biomass  for  Localized  Solid  Waste  and Renewable  Energy  Solution:  Evaluations in  UK  and Bulgaria,” Renew. Energy ,  Vol.  139,  Elsevier,  hal.  960-967,  Agu.  2019,  doi: 10.1016/j.renene.2019.02.129.
[13] L.M. Halabi, S. Mekhilef, L. Olatomiwa, dan J. Hazelton, “Performance Analysis of  Hybrid  PV/Diesel/Battery  System Using  HOMER:  A Case Study Sabah, Malaysia,” Energy Convers., Manage. , Vol. 144, hal. 322- 339, Jul. 2017, doi: 10.1016/j.enconman.2017.04.070.
[14] R.  Rajbongshi,  D. Borgohain,  dan  S.  Mahapatra,  “Optimization of  PV- Biomass-Diesel  and  Grid  Base  Hybrid  Energy  Systems  for  Rural Electrification by Using HOMER,” Energy , Vol. 126, hal. 461-474, Mei 2017, doi: 10.1016/j.energy.2017.03.056.
[15] M.K. Shahzad dkk., “Techno-Economic Feasibility Analysis of a Solar- Biomass Off-Grid System for the Electrification of Remote Rural Areas in  Pakistan  Using  HOMER  Software,” Renew.  Energy ,  Vol.  106,  hal. 264-273, Jun. 2017, doi: 10.1016/j.renene.2017.01.033.
[16] M.S.  Ngan  dan  C.W.  Tan,  “Assessment  of  Economic  Viability  for PV/Wind/Diesel  Hybrid  Energy  System  in  Southern  Peninsular Malaysia,” Renew., Sustain. Energy Rev. , Vol. 16, No. 1, hal. 634-647, Jan. 2012, doi: 10.1016/j.rser.2011.08.028.
[17] P. Bajpai dan V. Dash, “Hybrid Renewable Energy Systems for Power Generation  in  Stand-Alone  Applications:  A  Review,” Renew.,  Sustain. Energy  Rev. ,  Vol.  16,  No.  5,  hal.  2926-2939,  Jun.  2012,  doi: 10.1016/j.rser.2012.02.009.
[18] R.  Sen  dan  S.C.  Bhattacharyya,  “Off-Grid  Electricity  Generation  with Renewable Energy Technologies in India: An Application of HOMER,” Renew. Energy , Vol. 62, hal. 388-398, Feb. 2014, doi: 10.1016/j.renene.2013.07.028.
[19] H.  Cristian,  N.  Bizon,  dan  B.  Alexandru,  “Design  of  Hybrid  Power Systems  Using  HOMER  Simulator  for  Different  Renewable  Energy Sources,” 2017  9th  Int.  Conf.  Electron.  Comput.,  Artif.  Intell.  (ECAI) , 2017, hal. 1-7, doi: 10.1109/ECAI.2017.8166507.
[20] I.C.  Gunadin,  Z.  Muslimin,  Ikzan,  dan  E.  Sudrajat,  “Studi  Keandalan Ketersediaan  Daya  Perencanaan  Pembangkit  Listrik  PT  PLN  Sistem Sulselbar  Tahun  2010-2020,” dipresentasikan  dalam  Seminar  Nas. Ris. Inov., Kuta, Bali, Indonesia, 21-22 Nov. 2014, MAG: 2985265580.
[21] “Mekanisme  Penetapan  Biaya  Pokok  Penyediaan  Pembangkitan  PT. Perusahaan  Listrik  Negara  (Persero),”  Peraturan  Menteri  Energi  dan Sumber Daya Mineral RI, No. 24, 2017.
[22] “Rencana Usaha Penyediaan Tenaga Listrik (RUPTL) PLN 2019-2028,” Kementerian Energi dan Sumber Daya Mineral RI, Feb. 2019.
[23] “Rencana Umum Energi Nasional,” Peraturan Presiden RI, No. 22, 2017.
[24] “Indonesia  Intended  Nationally  Determine  Contribution,”  Pemerintah Republik Indonesia, 2015
[25] Tumiran  dkk.,  “Laporan  Akhir  Penyusunan  Masterplan  Pengembangan Sistem  Kelistrikan  Wilayah  Maluku  dan  Papua,”  Pusat  Kajian  LKFT UGM, Laporan Akhir, Yogyakarta, Indonesia, 2020.
[26] Technology  Data  for  the  Indonesian  Power  Sector  -  Catalogue  for Generation and Storage of Electricity, Dewan Energi Nasional,  2017.
[27] “Outlook Energi Indonesia 2016,” Dewan Energi Nasional, 2016.
[28] Getting  Started  Guide  for  HOMER  Legacy  (Version  2.68) ,  National Renewable Energy Laboratory, Golden, AS, 2011, hal. 1-28.