## Kontrol Frekuensi Wind-Diesel Menggunakan Hibrid Kontroller PID-BA-ANFIS
Machrus Ali , Miftachul Ulum
Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Darul Ulum Jombang Alamat : Jalan Gus Dur 29 A , Jombang Universitas Trunojoyo Madura. Raya Telang, Perumahan Telang Inda, Telang, Kamal, Kabupaten Bangkalan, Jawa Timur 69162
E-mail: machrus7@gmail.com , miftachul.ulum@trunojyo.ac.id

## Abstrak
Sistem wind diesel sangat dipengaruhi oleh besar dan kecepatan angin yang kemudian digabungkan dengan  mesin  diesel.  Optimasi  sistem  wind-diesel  diperlukan  untuk  mendapatkan  kualitas  frekuensi yang baik dan daya yang optimal. Tidak optimalnya pengaturan gain dan waktu konstan pada Load Frequency Control (LFC), menyebabkan kemampuannya kesetabilan frekuensi menjadi lemah. Dalam prakteknya, sistem wind-diesel dikendalikan dengan kontroler PID dan Fuzzy Logic Controller. Saat ini  pengaturan  nilai  gain  dari  PID  masih  dalam  metode  konvensional,  sehingga  sulit  untuk mendapatkan  nilai  optimal.  Dalam  penelitian  ini  diterapkan  perancangan  kontrol  dengan menggunakan Metode Cerdas dalam mencari nilai optimum Proportional Integral Derivative (PID) dengan berbasis Bat Algoritm (BA). Sebagai perbandingan, metode digunakan tanpa metode kontrol, metode  PID  konvensional,  metode  PID  auto  tune  matlab,  metode  PID-BA,  dan  PID-BA-ANFIS. Pemodelan  wind-diesel  menggunakan  fungsi  transfer  diagram  turbin  angin  dan  diesel.  Dari  hasil penelitian  yang  telah  dilakukan  menunjukkan  bahwa  undershoot  terkecil  pada  PID-BA-ANFIS, overshot  terkecil  pada  PID-BA-ANFIS,  dan  settling  time  tercepat  sebesar  pada  PID-BA-ANFIS. Penelitian ini nantinya bisa diteruskan dengan menggunakan metode kecerdasan buatan lainnya.
Kata Kunci: Anfis, frekuensi, kontrol, wind-diesel

## PENDAHULUAN
1.1 Pendahuluan
Dalam penelitian ini mengambil permasalahan tentang sistem hibrid, yaitu PID- BA-ANFIS  (PID  ( Proportional  Integral Derivative -  dengan Bat  Algorithm dan Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  System) . Sistem  hibrid  adalah  suatu  jaringan  yang terkontrol  dari  beberapa  sumber  energi terbarukan  seperti  turbin  angin,  photovoltaic, mikrohidro, dan sebagainya. Akan tetapi dalam prakteknya karena adanya perbedaan pengaturan  fluktuasi  maka  hal  ini  akan berpengaruh  terhadap  kualitas  suplai  tenaga yang ada pada sistem hibrid (Bhuvaneswari and Balasubramanian,  2010).  Pada  penelitian sebelumnya  studi  kestabilan  operasi  sistem hibrid  membahas  teknik  pengaturan  frekwensi serta  mendiskusikan  teknik  gabungan  sistem fuel  cell  dan  elektrolisa  hibrid  untuk meningkatkan  kemampuan  sistem  mikrogrid dalam peningkatan kualitas daya dari permasalahan fluktuasi frekwensi.
Pengaturan  yang  diajukan  dan  sistem pemantauan (monitoring) yang dilakkan adalah untuk  menjaga  kualitas  daya,  juga  untuk menjaga  kestabilan  fluktuasi  frekwensi  yang disebabkan  adanya  daya  random  pada pembangkitan  serta pada sisi beban juga untuk menjaga  kestabilan  fluktuasi  aliran  daya  pada tieline  aliran  daya  yang  diakibatkan  fluktuasi frekwensi  dari  interkoneksi  sistem  hibrid. Beberapa penelitian sebelumnya telah membahas  pengaturan  frekuensi  pada  Wind- Diesel(Sebastián, 2009). Dari beberapa permasalahan  pengaturan  frekwensi  yang menyebabkan  fluktuasi  aliran  daya  pada berbagai jenis pembangkitan sistem hibrid yang terkoneksi.

## Referensi
Artificial  Intelegent  (AI)  sering  digunakan untuk  mengembangkan  berbagai  keilmuan sebagai  control  turbin  angin(Ali  and  Robandi, 2015)(Rachman,  Muttaqin  and  Ali,  2017), hybrid  wind-diesel(Arrohman et  al. ,  2018) (Nurohmah,  Ali  and  Djalal,  2015)(Djalal  and
Ali,  2016),  steer  kendaraan  (Kusuma,  Ali  and Sutantra,  2016),  sebagai  kontrol  sudu  turbin angin (Ali and Robandi, 2015), sebagai kontrol mikrohidro(Siswanto,  Kusuma  and  Raikhani, 2016),  sebagai  kontrol  kecepatan  motor  DC (Ali  and  Muhlasin,  2017).  Diantaranya  juga menggunakan metode Ant Colony Optimization (ACO)  (Masrukhan et  al. ,  2016)  (Ali,  Umami and  Sopian,  2015)  (Dorigo,  Birattari  and Stutzle, 2006), Firefly Algorithm (FA) (Ali and Suhadak,  2017)  (Nurohmah,  Raikhani and  Ali, 2017)  (Arrohman et  al. ,  2018)  (Budiman,  Ali and  Djalal,  2017),  Differential  Evolution  (DE) (Padhye,  Mittal  and  Deb,  2013),  dan  Bat Algorithm  (BA  )(Yang,  2011)  (Hartlambang, Nurohmah  and  Ali,  2017).  Maka  pada penelitian ini digunakan kecerdasan buatam DE dan BA sebagai tuning PID Controller

## METODE
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitan menggunakan  perpaduan  (hybrid)  antara  PID controller  dengan  Kecerdasan  buatan  BA  dan ANFIS
2.1. PID Kontroller

## 1. Kontrol Proporsional (Kp)
Kontrol  proporsional  (P)  jika  G(s)  =  kp, dengan  k  adalah  konstanta.  Jika  u  =  G(s)  •  e maka  u  = Kp  •  e  dengan Kp adalah Konstanta Proporsional. Kp berlaku sebagai penguat tanpa memberikan  efek  dinamik  kepada  kinerja kontroler.  Penggunaan  kontrol  P  memiliki kelemahan  karena  tidak  dinamik.  Tetapi aplikasi-aplikasi dasar yang sederhana kontrol P ini  mampu  untuk  memperbaiki  respon  transien khususnya  rise  time  dan  settling  time. Pengontrol  proporsional  memiliki  keluaran yang  sebanding/proporsional  dengan  besarnya sinyal  kesalahan  (selisih  antara  besaran  yang diinginkan dengan harga aktualnya).
Ciri-ciri kontrol proporsional adalah:
1. Jika  nilai  Kp  kecil,  hanya  mampu melakukan  koreksi  kesalahan  yang  kecil, sehingga  akan  menghasilkan  respon  sistem yang lambat.
2. Jika  nilai  Kp  dinaikkan,  respon/tanggapan sistem akan mengurangi rise time.
3. Jika  nilai  Kp  terlalu  besar  akan mengakibatkan  sistem  bekerja  tidak  stabil atau respon sistem akan berosilasi.
4. Nilai  Kp  dapat  diset  sehingga  dapat mengurangi steady state error hingga sangat kecil.

## 2. Kontrol Integratif (Ki)
Pengontrol Integral (ki) dapat menghasilkan respon sistem yang memiliki kesalahan keadaan mantap  nol  (Error  Steady  State  =  0  ).  Jika sebuah  pengontrol  tidak  memiliki  unsur integrator,  pengontrol  proporsional  tidak mampu  menjamin  keluaran  sistem  dengan kesalahan keadaan mantapnya nol.
Jika  G(s)  adalah  kontrol  I  maka  u  dapat dinyatakan  sebagai  u(t)=[integral  e(t)dT]Ki dengan  Ki  adalah  konstanta  Integral,  dan  dari persamaan  di  atas,  G(s)  dapat  dinyatakan sebagai  u=Kd.[delta  e/delta  t].  Jika  e(T) mendekati  konstan (bukan nol) maka u(t) akan menjadi sangat besar sehingga diharapkan dapat memperbaiki  error.  Jika  e(T)  mendekati  nol maka efek kontrol I ini semakin kecil. Kontrol I dapat  memperbaiki  sekaligus  menghilangkan respon  steady-state,  namun  pemilihan  Ki  yang tidak  tepat dapat  menyebabkan  respon transien yang  tinggi  sehingga  dapat  menyebabkan ketidakstabilan  sistem.  Pemilihan  Ki  yang sangat  tinggi  justru  dapat  menyebabkan  output berosilasi karena menambah orde system Keluaran  pengontrol  ini  merupakan  hasil penjumlahan  yang  terus  menerus  dari perubahan  masukannya.  Jika  sinyal  kesalahan tidak  mengalami  perubahan,  maka  keluaran akan  menjaga  keadaan  seperti  sebelum terjadinya perubahan masukan. Sinyal keluaran pengontrol  integral  merupakan  luas  bidang yang dibentuk oleh kurva kesalahan / error. Ciri-ciri pengontrol integral :
1. Keluaran pengontrol integral membutuhkan selang  waktu  tertentu,  sehingga  pengontrol integral cenderung memperlambat respon.
2. Ketika  sinyal  kesalahan  berharga  nil, keluaran  pengontrol  akan  bertahan  pada nilai sebelumnya.
3. Jika  sinyal  kesalahan  tidak  berharga  nol, keluaran  akan  menunjukkan  kenaikan  atau penurunan  yang  dipengaruhi  oleh besarnya sinyal kesalahan dan nilai Ki.
4. Konstanta  integral  Ki  yang  berharga  besar akan mempercepat hilangnya offset. Tetapi semakin  besar  nilai  konstanta  Ki  akan mengakibatkan  peningkatan  osilasi  dari sinyal keluaran pengontrol.

## 3. Kontrol Derivatif (Kd)
Keluaran  pengontrol  diferensial  memiliki sifat  seperti  halnya  suatu  operasi  derivatif.
Perubahan  yang  mendadak  pada  masukan pengontrol  akan  mengakibatkan  perubahan yang  sangat  besar  dan  cepat.  Ketika masukannya  tidak  mengalami  perubahan, keluaran  pengontrol  juga  tidak  mengalami perubahan,  sedangkan  apabila  sinyal  masukan berubah  mendadak  dan  menaik  (berbentuk fungsi step ),  keluaran  menghasilkan  sinyal berbentuk impuls. Jika sinyal masukan berubah naik secara perlahan (fungsi ramp ), keluarannya justru merupakan fungsi step yang besar  magnitudenya  sangat  dipengaruhi  oleh kecepatan  naik  dari  fungsi ramp dan  factor konstanta Kd.
Sinyal  kontrol  u  yang  dihasilkan  oleh kontrol  D  dapat  dinyatakan  sebagai  G(s)=s.Kd Dari  persamaan  di  atas,  nampak  bahwa  sifat dari  kontrol  D  ini  dalam  konteks  “kecepatan” atau  rate  dari  error.  Dengan  sifat  ini  ia  dapat digunakan  untuk  memperbaiki  respon  transien dengan  memprediksi  error  yang  akan  terjadi. Kontrol  Derivative  hanya  berubah  saat  ada perubahan  error  sehingga  saat  error  statis kontrol  ini  tidak  akan  bereaksi,  hal  ini  pula yang  menyebabkan  kontroler  Derivative  tidak dapat dipakai sendiri Ciri-ciri pengontrol derivatif :
1. Pengontrol  tidak  dapat  menghasilkan keluaran  jika  tidak  ada  perubahan  pada masukannya  (berupa  perubahan  sinyal kesalahan)
2. Jika  sinyal  kesalahan  berubah  terhadap waktu,  maka  keluaran  yang  dihasilkan pengontrol  tergantung  pada  nilai  Kd  dan laju perubahan sinyal kesalahan.
3. Pengontrol  diferensial  mempunyai  suatu karakter  untuk  mendahului,  sehingga pengontrol  ini  dapat  menghasilkan  koreksi yang  signifikan  sebelum  pembangkit kesalahan  menjadi  sangat  besar.  Jadi pengontrol diferensial dapat mengantisipasi pembangkit  kesalahan,  memberikan  aksi yang  bersifat  korektif  dan  cenderung meningkatkan stabilitas sistem.
4. Dengan  meningkatkan  nilai  Kd,  dapat meningkatkan stabilitas sistem dan mengurangi overshoot .
Kontrol  PID  ( Proportional  Integral Derivative )  adalah  sistem  kontrol  gabungan antara  kontrol  proporsional,  integral,  dan turunan (derivative). Pada metode ini, penalaan
dilakukan  dalam  kalang  tertutup  dimana masukan  referensi  yang  digunakan  adalah fungsi  tangga  (step).  Pengendali  pada  metode ini  hanya  pengendali  proporsional.  Kp, dinaikkan  dari  0  hingga  nilai  kritis  Kp, sehingga  diperoleh  keluaran  yang  terus- menerus  berosilasi  dengan  amplitudo  yang sama.  Nilai  kritis  Kp  ini  disebut  sebagai ultimated  gain.  Nilai  ultimated  period,  Tu, diperoleh  setelah  keluaran  sistem  mencapai kondisi yang terus menerus berosilasi.

## 4. OpAmp Sebagai PID Controller
Kontroler  PID  membawa  sistem  output berupa  suhu,  kecepatan,  cahaya  -  untuk  set point  yang  diinginkan  dapat  menyesuaikan dengan  cepat  dan  akurat.  Meskipun  ada sejumlah  cara  untuk  melakukannya,  sirkuit  di bawah  memisahkan  tiga  istilah  dalam  tiga rangkaian  op  amp  individu.  Kami  akan membangun  di  SPICE,  menguji  setiap  istilah dan  akhirnya  menempatkannya  di  dalam controller  kecepatan  motor  bagi  Anda  untuk menyetel.  Berikut  ini  ditunjukkan  secara singkat  dari  PID  Control.  Gambar  rangkaian bias dilihat paga gambar 1.

## Gambar 1. Rangkaian Op-Amp sebagai PID controller
2.2. Bat Algorithm (BA) Berdasarkan  persamaan  konsep  ekolokasi dari  kelelawar  pada  pembahasan  sebelumnya maka  berikut  ini  akan  di  berkikan  suatu pseudocode  dari  algoritma  kelelawar  yang dikembangkan  oleh  Yang.  Pseucode  BA  dapat dilihat pada gambar 2.
Fungsi objektif ( ) ( )
Inisiasi populasi kelelawar (              ) dan
Definisikan frekuensi
Inisiasi laju emisi gelombang while ( ) Bangkitkan solusi baru dengan mengatur frekuensi Perbaharui kecepatan dan lokas if ( )
pilih solusi diantara solusi terbaik
bangkitkan solusi lokal diantara solusi terbaik end if ( ( )    ( ) ) terima solusi yang baru perbaharui dan end Urutkan setiap kelelawar dan pilih yang baru End
Gambar 2. Pseucode Bat Algorithm(Hassanien and Emary, 2015)(Kusuma, Ali and Sutantra, 2016)(Hartlambang, Nurohmah and Ali, 2017)
2.3. Adaptive Neuro Fuzzy Inference System .
Adaptive  Neuro-Fuzzy  Inference  System (ANFIS)  adalah  penggabungan  mekanisme fuzzy  inference  system  yang  digambarkan dalam  arsitektur  jaringan  syaraf.  Sistem inferensi  fuzzy  yang  digunakan  adalah  sistem inferensi  fuzzy  model  Tagaki-Sugeno-Kang (TSK)  orde  satu  dengan  pertimbangan kesederhanaan dan kemudahan komputasi.
Salah  satu  contoh  ilustrasi  mekanisme inferensi  fuzzy  TSK  orde  satu  dengan  dua masukan  x  dan  y  (Gambar  2).  Basis  aturan dengan  dua    aturan  fuzzy  if-then  seperti dibawah ini:
Rule 1 : if x is A1 and y is B1 then f1 = p1x + q1y + r1
Rule 2 : if x is A2 and y is B2 then f2 = p2x + q2y + r2
Input: x and y. Consequent is f.
Gambar  2. Fuzzy inference system

## PEMBAHASAN
a. Konstanta PID Wind-Diesel Dengan memasukkan parameter-parameter dan  running  program  pada  plant  pembangkit hibrid  wind-diesel  didapatkan  nilai  konstanta PID pada masing-masing model. Konstanta Kp, Ki dan Kd pada PID dapat dilihat pada table 1. dibawah ini:

## Tabel 1. Konstanta PID Wind Diesel
Unc PID BA Kp - 1 4.94284 Ki - 1 0.49509 Kd - 0 4.84530
Gambar  blok  rangcangan  simulasi  Wind- Diesel dapat dilihat pada gambar 3:
(a)
(b)
(c)
(d)
(d)
(e)
Gambar 3. (a) Desain controller, (b) tanpa kontrol, (c) dengan PID kontrol, (d) dengan PID-BA control, (e) dengan PID-BA-ANFIS controller Pemodelan blok Wind-Diesel.
Hasil penelitian dari beberapa metode kontrol dapat digambarkan pada gambar 4.

## Gambar 4. Hasil Respon Wind Diesel berbagai  Kontroler
Dari  hasil  grafik  diatas  dapat  dijelaskan sebagai  berikut:    tanpa  controller  didapatkan nilai  undershoot  sebesar  -2.4243e-4  overshoot sebesar 2.7225e-05 settling time sebesar 24.82s, PID  didapatkan  nilai  undershoot  sebesar    - 2.21763e-04  overshoot  sebesar  3.1054e-05 settling time sebesar 23.23s, PID-BA didapatkan nilai undershoot sebesar -1.7262-04 overshoot  sebesar    0  settling  time  sebesar 22.53s,  dan  PID-BA-ANFIS  didapatkan  nilai undershoot  sebesar  -1.438e-04  overshoot sebesar 0 (nol) settling time sebesar 20.23s

## 2. KESIMPULAN
Gabungan  kontrol  ( Hybrid )  antara  PID, BA  dan  ANFIS  dapat  memperbaiki  hasil control  yang  lebih  optimal  dibandingkan dengan  control  PID  biasa,  PID  yang  detuning dengan BA. Hasil simulasi menunjukkan bahwa PID-BA-ANFIS mempunyai settling time lebih cepat dengan tanpa overshot. Penelitian ini akan dikembang  dengan  menggunakan  kecerdasan buatan  lainnya,  sehingga  ditemukan  metode terbaik  untuk  control  frekuensi  wind-diesel. Sehingga  adan  didapatkan  hasil  optimasi control yang terbaik.

## PUSTAKA
Ali,  M.  and  Muhlasin,  M.  (2017)  „Auto- Tuning  Method  for  Designing  Matlab  DC Motor  Speed  Control  With  PID  (Proportional Integral  Derivative)‟, ADRI  International Journal  of  Sciences,  Engineering  and Technology , 1(2), pp. 5–8.
Ali, M. and Robandi, I. (2015) „Desain Pitch Angle  Controller  Turbin  Angin  Dengan Permanent  Magnetic  Synchronous  Generator (PMSG) Menggunakan Imperialist Competitive Algorithm  (ICA)‟, Prosiding  SENTIA  2015  – Politeknik Negeri Malang , 7(1), pp. 2085–2347. Available at:
http://sentia.polinema.ac.id/index.php/SENTIA 2015/article/view/186.
Ali, M. and Suhadak, A. (2017) „Optimisasi Steering  Control  Mobil  Listrik  Auto-Pilot Menggunakan Metode Firefly Algorithm (FA)‟, in Semnasinotek  2017,  UN  PGRI,  Kediri . Kediri, pp. 61–68.
Ali,  M.,  Umami,  I.  and  Sopian,  H.  (2015) „Optimisasi  Steering  Control  Mobil  Listrik Auto-Pilot  Menggunakan  Metode  Ant  Colony Optimization  (ACO)‟, Jurnal  Intake ,  6(1),  pp. 34–50. Available at: http://ejournal.undar.ac.id/index.php/intake/arti cle/view/367.
Arrohman,  M. et  al. (2018)  „Optimasi Frekuensi  Kontrol  pada  Sistem  Hybrid  Wind- Diesel  Menggunakan  PID  Kontroler  Berbasis ACO dan MFA‟, Jurnal Rekayasa Mesin , 9(1), pp. 65–68. doi: 10.21776/ub.jrm.2018.009.01.10.
Bhuvaneswari,  G.  and  Balasubramanian,  R. (2010) „Hybrid wind–diesel energy systems‟, in Stand-Alone and Hybrid Wind Energy Systems - Technology,  Energy  Storage  and  Applications ,
pp. 191–215.
doi:
10.1533/9781845699628.2.191. Budiman,  Ali, M.  and  Djalal,  M.  R. (2017)
„Kontrol  Motor  Sinkron  Permanen  Magnet Menggunakan Algoritma
Firefly‟, in SEMANTIKOM  2017,  Universitas  Madura .
Pamekasan, pp. 9–16. Available at: http://semantikom.unira.ac.id/2017/SEMANTI KOM_2017_paper_3.pdf.
Djalal,  M.  R.  and  Ali,  M.  (2016)  „Particle Swarm  Optimization  Untuk  Mengontrol Frekuensi  Pada  Hibrid  Wind-Diesel‟, Jurnal Intake ,  7(2),  pp.  1–13.  Available  at: http://ejournal.undar.ac.id/index.php/intake/arti cle/view/372.
Dorigo,  M.,  Birattari,  M.  and  Stutzle,  T.
(2006)  „Ant  colony  optimization‟, IEEE Computational Intelligence Magazine , 1(4), pp. 28–39. doi: 10.1109/MCI.2006.329691.
Hartlambang, Y. G., Nurohmah, H. and Ali, M.  (2017)  „Optimasi  Kecepatan  Motor  DC Menggunakan  Algoritma  Kelelawar  (Bat Algorithm)‟, in SEMANTIKOM 2017, Universitas  Madura .  Pamekasan,  pp.  1–8. Available at:
http://semantikom.unira.ac.id/2017/SEMANTI KOM_2017_paper_2.pdf.
Hassanien,  A.  and  Emary,  E.  (2015)  „Bat Algorithm  (BA)‟,  in Swarm  Intelligence ,  pp. 15–44. doi: 10.1201/b19133-3.
Kusuma,  D.  H.,  Ali,  M.  and  Sutantra,  N. (2016)  „The  comparison  of  optimization  for active  steering  control  on  vehicle  using  PID controller  based  on  artificial  intelligence techniques‟,  in 2016  International  Seminar  on Application for Technology of Information and Communication  (ISemantic) .  IEEE,  pp.  18–22. doi: 10.1109/ISEMANTIC.2016.7873803. Masrukhan,  M.  N. et  al. (2016)  „Optimasi Kecepatan  Motor  DC  Menggunakan  Pid Dengan  Tuning  Ant  Colony  Optimization (ACO) Controller‟, in SENTIA-2016, Polinema, Malang .  Malang,  pp.  B49–B52.  Available  at: http://sentia.polinema.ac.id/index.php/SENTIA
2016/article/view/76.
Nurohmah, H., Ali, M. and Djalal, M. R. B. (2015)  „Desain  Frekuensi  Kontrol  pada  Hibrid Wind-Diesel Dengan PID–Imperialist
Competitive  Algorithm  (ICA)‟, Jurnal  Intake ,
6(2), pp. 35–42. Available
at: http://ejournal.undar.ac.id/index.php/intake/arti cle/view/405.
Nurohmah,  H.,  Raikhani,  A.  and  Ali,  M. (2017)  „Rekonfigurasi  Jaringan  Distribusi Radial Menggunakan Modified Firefly
Algorithms  (MFA)  Pada  Penyulang  Tanjung Rayon  Jombang‟, JEEE-U  (Journal  of Electrical and Electronic Engineering-
UMSIDA) ,  1(2),  p.  13.  doi:  10.21070/jeee- u.v1i2.1064.
Padhye,  N.,  Mittal,  P.  and  Deb,  K.  (2013) „Differential  evolution:  Performances  and analyses‟,  in 2013  IEEE  Congress  on Evolutionary  Computation,  CEC  2013 ,  pp. 1960–1967. doi: 10.1109/CEC.2013.6557799. Rachman,  M.  F.,  Muttaqin,  S.  and  Ali,  M. (2017)  „Penggunaan  Metode  Imperialist Competitive  Algorithm  (ICA)  untuk  kontrol Frekuensi  pada  Wind-Turbine  dan  Hybrid Wind-Diesel‟,  in SAINTEK  II-2017,  UB, Malang .  Malang:  Universitas  Brawijaya, Malang, pp. 99–102. Available at: http://saintek.ub.ac.id/prosiding/e19.pdf.
Sebastián,  R.  (2009)  „Simulation  of  the transition from wind only mode to wind diesel mode in a no-storage wind diesel system‟, IEEE Latin America Transactions , 7(5), pp. 539–544. doi: 10.1109/TLA.2009.5361191.
Siswanto, T., Kusuma, D. H. and Raikhani, A.  (2016)  „Desain  Optimal  Load  Frequency Control ( Lfc ) Pada Sistem Pembangkit Listrik Tenaga  Mikrohidro  (  Pltmh  )  Menggunakan Metode Particle Swarm Optimization ( Pso ) B- 35 B-36‟, Prosiding SENTIA 2016 – Politeknik Negeri Malang , 8, pp. 35–39.
Yang,  X.  (2011)  „Bat  Algorithm  for Multiobjective  Optimization‟, International Journal of Bio-Inspired Computation , 3(5), pp. 267–274. doi: 10.1504/IJBIC.2011.042259.