## Economic and Emission Dispatch pada Sistem Transmisi Jawa Bali 500 kV Berdasarakan RUPTL 2015 – 2024 Menggunakan Modified Artificial Bee Colony Algorithm
Dio Adya Pratama, Ontoseno Penangsang, Ni Ketut Aryani Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia
e-mail : dioadyapratama@gmail.com
Abstrak—Biaya bahan bakar sebuah pembangkit  termal merupakan  fungsi  beban  pembangkit  tersebut.  Pada  unit pembangkit  termal,  pertambahan  beban  akan  mendorong pertambahan  jumlah  bahan  bakar  per  satuan  waktu  dan pada akhirnya akan meningkatkan pertambahan biaya per satuan  waktu.  Selain  itu,  beban  listrik  merupakan  fungsi biaya  pembangkitan,  maka  perlu  dicari  solusi  untuk mengoperasikan  unit-unit  pembangkit  secara  optimum dengan  menekan  biaya  bahan  bakar  seminimum  mungkin namun tetap memperhatikan constraint operasional. Selain itu, tiap pembangkit thermal yang beroperasi menghasilkan emisi  Nitrogen  dioksida  (NO 2 ).  Dengan  demikian  perlu adanya reduksi emisi yang dihasilkan oleh tiap pembangkit. Penggabungan kedua permasalahan di atas disebut dengan Economic  and  Emission  Dispatch.  Plant  yang  digunakan adalah kelistrikan pada sistem transmisi Jawa Bali 500 kV. Pada  penelitian  ini  diaplikasikan  Modified  Artificial  Bee Colony  Algorithm  (MABCA).  Simulasi  dilakukan  dengan menggunakan  weighting  factor  dan  diketahui  bahwa  pada kondisi  W1=1  dan  W2=0,  maka  biaya  pembangkitan memiliki nilai yang paling kecil namun memiliki emisi yang paling  besar.  Ketika  W1=0.5  dan  W2=0.5,  maka  biaya pembangkitan  dan  emisi  akan  sama-sama  diprioritaskan. Jika  W1=0  dan  W2=1,  maka  biaya  pembangkitan  akan memiliki  nilai  paling  besar,  namun  memiliki  tingkat  emisi yang paling kecil.
Kata Kunci——Economic and  Emission Dispatch, weighting factor, constraint.

## I. P ENDAHULUAN
ebutuhan  tenaga  listrik  disuatu  daerah  secara  terus menerus  akan  mengalami  peningkatan  sejalan dengan  pembangunan  dan  kemajuan  daerah  tersebut. Kemajuan  dan  perkembangan  teknologi  dewasa  ini mengakibatkan  kebutuhan  tenaga  listrik  akan  semakin meningkat, baik yang berhubungan dengan listrik rumah tangga,  komersil  maupun  industri.  Sehingga  dibutuhkan pasokan energi listrik yang akan terus meningkat. Untuk memenuhi  kebutuhan  energi  listrik,  perusahaan  listrik harus menyediakan energi secara berkesinambungan.
Sistem  tenaga  listrik  yang  besar  yang  memiliki pembangkit-pembangkit termal seperti PLTU dan PLTG akan  menghadapi  permasalahan  dalam  hal  biaya  bahan bakar  untuk  pengoperasiannya.  Oleh  karena  itu  perlu dilakukan  suatu  upaya  untuk  mengurangi  biaya  operasi melalui  pengurangan  biaya  bahan  bakar  sampai  pada tingkat  minimum.  Metode  untuk  memproduksi  dan
mendistribusikan  tenaga  listrik  secara  ekonomis  sedang dipelajari  secara  intensif  oleh  peneliti-peneliti  yang berkecimpung  dalam  persoalan  ini.  Permasalahannya kemudian bagaimana mengatur pembebanan pembangkit listrik  tersebut,  sehingga  jumlah  energi  listrik  yang dibangkitkan  sesuai  dengan  kebutuhan  dan  biaya produksi  menjadi  seminimal  mungkin  serta  tetap memperhatikan  tuntutan  pelayanan.  Cara  yang  dapat ditempuh adalah dengan melakukan koordinasi pembangkit-pembangkit termal dengan pembangkit hidro seperti  PLTA,  karena  PLTA  tidak  membutuhkan  biaya bahan  bakar.  PLTA  dan  pembangkit-pembangkit  termal diinterkoneksi  untuk  melayani  beban  sistem.  Dalam  hal ini PLTA akan dioperasikan secara maksimum dan unit- unit  pembangkit  termal  dioperasikan  setelah  mencukupi kebutuhan tenaga listrik yang ada.
Pada  tugas  akhir  ini  akan  digunakan  salah  satu  teknik solusi  masalah  optimasi  yaitu  menggunakan  teknik Modified Artificial Bee Colony Algorithm .

## II. E CONOMIC AND E MISSION D ISPATCH

## Sistem Tenaga Listrik
Pada  umumnya,  sistem  tenaga  listrik  dibagi  menjadi tiga  bagian  utama.  Ketiga  bagian  ini  tidak  dapat dipisahkan  karena  merupakan  suatu  sistem  yang kompleks  yang  bekerja  untuk  menyalurkan  daya  dari pusat  pembangkit  ke  pusat-pusat  beban.  Berikut penjelasannya :
 Pusat Pembangkit Listrik (Power Plant)
Pusat  pembangkit  listrik  merupakan  tempat  pertama kali  energi  listrik  dibangkitkan  atau  dihasilkan.  Di sini  terdapat  turbin  penggerak  awal  dan  juga generator  yang  mengubah  tenaga  turbin  menjadi energi  listrik.  Terdapat  beberapa  jenis  pusat pembangkit listrik yang biasanya dibagi kedalam dua bagian  besar  yaitu  pembangkit hidro (PLTA)  dan pembangkit thermal (PLTU,  PLTG,  PLTGU,  PLTD, PLTP).
 Transmisi Tenaga Listrik
Transmisi tenaga listrik merupakan proses penyaluran tenaga  listrik  dari  pusat  pembangkitan  listrik  hingga saluran  distribusi  listrik  sehingga  nantinya  sampai pada konsumen/pengguna listrik.
 Sistem Distribusi
Sistem  distribusi  ini  merupakan  sub  sistem  tenaga listrik yang langsung berhubungan dengan
K
pelanggan/konsumen  dan  berfungsi  dalam  hal pembagian atau penyaluran tenaga listrik ke beberapa tempat.  Sub  sistem  ini  terdiri  dari  :  pusat  pengatur  / gardu  induk,  gardu  hubung,  saluran  tegangan menengah/jaringan  primer  (6  kV  dan  20  kV)  yang berupa saluran udara atau kabel bawah tanah, saluran tegangan rendah  / jaringan  sekunder (380  V  dan  220 V), gardu distribusi tegangan yang  terdiri  dari  panel- panel  pengatur  tegangan  baik  tegangan  menengah ataupun  tegangan  rendah,  dan  trafo.  (Joko  et  al, 2010:1-3)

## Karakteristik Input Output Pembangkit Termal
Karakteristik  ini  memperlihatkan  hubungan  antara input pembangkit sebagai fungsi dari output pembangkit. Persamaan karakteristik input-output pembangkit menyatakan  hubungan  antara  jumlah  bahan  bakar  yang dibutuhkan  untuk  menghasilkan  daya  tertentu  pada pembangkit listrik.
Gambar 1. Kurva Karakteristik Input-Output Unit Termal
Gambar diatas menunjukkan karakteristik input-output unit thermal dalam  bentuk  yang  ideal,  digambarkan sebagai  kurva  non-linier  yang  kontinu.  Input  dari pembangkit  ditunjukkan  pada  sumbu  tegak  yaitu  energi panas  yang  dibutuhkan  dalam  bentuk  Mbtu/h  karena digunakan  satuan  British  Temperatur  Unit  (apabila menggunakan SI menjadi MJ/h atau Kcal/H) yang dapat dinyatakan  juga  sebagai  biaya  total  per  jam  (Rp/jam). Output  dari  pembangkit  ditunjukkan  pada  sumbu mendatar  yaitu  daya  listrik  yang  memiliki  batas-batas berupa daya maksimum dan daya minimum pembangkit. (Saadat, 1999:267)

## Karakteristik  Kenaikan  Biaya/Panas  Pembangkit Termal
Karakteristik  lain  yang  perlu  untuk  diketahui  pada suatu pembangkit thermal adalah karakteristik laju panas atau incremental heat yang dapat juga dikatakan sebagai karakteristik kenaikan biaya. Karakteristik ini merupakan suatu  kemiringan  ( slope )  dari  karakteristik  input-output ( ∆𝐻 ∆𝑃 ⁄ atau ∆𝐹 ∆𝑃 ⁄ )  atau  turunan  pertama  dari karakteristik input-output.
Gambar 2. Kurva Karakteristik Kenaikan Biaya/Panas Unit Termal
Pada  karakteristik  ini  ditunjukkan  nilai  Btu  per  kWh atau Rp/kWh terhadap daya keluaran dalam satuan MW. Lebih  lanjutnya,  karakteristik  ini  digunakan  untuk perhitungan pembebanan ekonomis dari unit pembangkit. Jika  persamaan  input-ouput  unit  pembangkit  dinyatakan dalam  pendekatan  dengan  menggunakan  persamaan kuadrat,  maka  karakteristik  kenaikan  biaya  akan mempunyai bentuk garis lurus. (Saadat, 1999:267)
Karakteristik  Efisiensi  Terhadap  Output  Karakteristik laju  panas  juga  salah  satu  karakteristik  yang  perlu diketahui. Pada karakteristik ini, input merupakan jumlah panas per kilowattjam (Btu/kWh) dan output merupakan daya listrik dalam satuan MW.

## Gambar 3. Kurva Karakteristik Efisiensi Terhadap Output
Karakteristik  laju  panas  ini  menunjukan  kerja  sistem dari  sistem  pembangkit thermal seperti  kondisi  uap, temperatur  panas,  tekanan  kondensor,  dan  siklus  aliran air  secara  keseluruhan.  Pada  kurva  terlihat  bahwa efisiensi  yang  baik  terletak  pada  limit  maksimalnya. (Adrianti, 2010)

## Permasalahan Economic Dispatch
Economic  dispatch adalah  pembagian  pembebanan pada  setiap  unit  pembangkit  sehingga  diperoleh kombinasi  unit  pembangkit  yang  dapat  memenuhi kebutuhan  beban  dengan  biaya  yang  optimum  atau dengan kata lain untuk mencari nilai optimum dari output daya  dari  kombinasi  unit  pembangkit  yang  bertujuan untuk meminimalkan total biaya pembangkitan dan dapat memenuhi batasan equality dan inequality . Secara umum fungsi  biaya  dari  tiap  pembangkit  dapat  diformulasikan secara  matematis  sebagai  suatu  fungsi  obyektif  seperti yang diberikan pada persamaan berikut :
𝐹 𝑇 =   ∑ 𝐹 𝑖 (𝑃 𝑖 ) 𝑁 𝑖=1 (1) 𝐹𝐶 𝑖 (𝑃 𝑖 ) =   𝑎 𝑖 𝑃 2 + 𝑏 𝑖 𝑃 + 𝑐 𝑖 (2)
F T : Total biaya pembangkitan (Rupiah) FC i (P i )  : Fungsi biaya input-output dari pembangkit I (Rp/jam) a i , b i , c i : Koefisien biaya dari pembangkit i P i : Output pembangkit I (MW)
N : Jumlah unit pembangkit I : Indeks dari dispatchable unit
Jadi,  seperti  persamaan  di  atas,  terlihat  bahwa  total biaya pembangkitan merupakan jumlah dari fungsi biaya tiap  pembangkit.  Masing-masing  pembangkit  memiliki batasan yang dirumuskan sebagai berikut :
𝑃 𝑚𝑖𝑛 ≤   𝑃 𝐺 ≤   𝑃 𝑚𝑎𝑥 (3)
Batas  atas  suatu  pembangkit  berhubungan  dengan rating thermal stator generator. Sedangkan batas minimal suatu generator berhubungan dengan operasi boiler yang menghasilkan  uap  untuk  menggerakan  turbin.  (Wood  & Wollenberg, 1996:29-32)
Permasalahan Emission Dispatch
Permasalahan emission dispatch sama dengan permasalahan economic  dispatch ,  namun  tujuannya berbeda.  Ketika economic  dispatch lebih  menekankan kepada  faktor  ekonomis,  maka emission  dispatch akan lebih menekankan pada reduksi kuantitas dari emisi yang dihasilkan  tiap  unit  pembangkit.  Berikut  ini  adalah persamaannya :
𝐹𝐸 𝑖 (𝑃 𝑖 ) =   𝑑 𝑖 𝑃 2 + 𝑒 𝑖 𝑃 + 𝑓 𝑖 (4)
FE i (P i )  : Fungsi emisi dari pembangkit I (gram/jam) d i , e i , f i : Koefisien emisi dari pembangkit i

## Economic and Emission Dispatch
Economic and Emission Dispatch adalah permasalahan optimasi  dengan  dua  objektif,  yaitu  meminimalkan  total biaya  pembangkitan  dan  juga  kuantitas  dari  emisi.  Cara untuk  menyelesaikan Economic  and  Emission  Dispatch adalah  dengan  merubah  permasalahan  optimasinya dengan menjadikan single objective dengan menggunakan price  penalty  factor (Venkatesh  et al.,2003). Berikut ini adalah persamaannya :
𝐹 =   𝑊 1 .  ∑ (FCi) 𝑁 𝑖=1 + 𝑊 2 . ∑ (ℎ 𝑖 . FEi) 𝑁 𝑖=1 (5)
ℎ 𝑖 = FCi FEi (6)
𝑊 1 +   𝑊 2 = 1 (7)
F : Fungsi Tujuan 𝐹𝐶 𝑖 : Biaya Pembangkitan Generator i 𝐹𝐸 𝑖 : Banyak emisi yang dihasilkan generator i ℎ 𝑖 : Price Penalty Factor 𝑊 1 : Bobot Untuk Biaya Pembangkitan 𝑊 2 : Bobot Untuk Emisi Pembangkit

## Artificial Bee Colony Algorithm
Koloni lebah buatan adalah algoritma yang ditemukan dan  dikembangkan  oleh  Karaboga  pada  2005  yang termotivasi  oleh  sifat  dari  lebah  [11],  [12].  Pada  sistem ABC,  lebah  akan  terbang  menuju  daerah  pencarian  dan beberapa (employed and onlooker bees) memilih sumber makanan  berdasarkan  pengalaman  dan  juga  informasi dari  lebah  lainnya  dan  juga  mengatur  posisi  makanan. Beberapa (scouts) terbang dan memilih sumber makanan secara  acak  tanpa  memiliki  informasi  sedikitpun.  Jika jumlah  nectar  dari  sumber  makanan  yang  baru  lebih banyak  daripada  sebelumnya,  mereka  akan  mengingat posisi  sumber  makanan  baru  tersebut  dan  melupakan yang  sebelumnya  [12].  Maka  dari  itu,  sistem  ABC mengkombinasikan  metode local  search yang  dibawa oleh employed  and  onlooker  bees dan  metode global search yang dibawa oleh onlookers and scouts bees yang berfungsi  untuk  menyeimbangkan  antara  eksplorasi  dan eksploitasi.
Pada  algoritma  ABC,  koloni  dari  lebah  terdiri  dari  3 kelompok lebah, yaitu employed bees, onlooker bees and scout  bees .  Tahapan  dari  algoritma  ABC  adalah  sebagai berikut :
 Inisialisasi
 REPEAT o Penempatan employed  bees di  sumber  makanan pada memori
o Penempatan onlooker  bees di  sumber  makanan pada memori
o Mengirim scout  bees ke  daerah  pencarian  untuk menemukan sumber makanan baru
o Mengingat sumber makanan terbaik yang ditemukan sejauh ini
 UNTIL (sampai iterasi menyentuh maksimal)
Pada algoritma ABC, setiap siklus terdiri dari 3 tahap, yaitu memindahkan employed and onlooker bees menuju sumber  makanan,  menghitung  jumlah  nektar  sumber makanan  dan  menetapkan scout  bees dan  memindahkan mereka  secara  acak  menuju  kandidat  sumber  makanan. Pada  kasus  ini,  sumber  makanan  merepresentasikan calon-calon solusi yang dioptimasi.
Pada  algoritma artificial  bee  colony ,  penentuan  lokasi sumber  makanan  mula-mula  akan  ditentukan  dengan perumusan sebagai berikut :
𝑋 𝑖𝑗 =   𝑋 𝑗 𝑚𝑖𝑛 +  𝑟𝑎𝑛𝑑(0,1) (𝑋 𝑗 𝑚𝑎𝑥 −   𝑋 𝑗 𝑚𝑖𝑛 ) (8)
Dimana X j  min adalah  batas bawah dari  komponen  ke  j dan X j  max adalah  batas  atas  dari  komponen  ke  j, sedangkan X ij adalah  kemungkinan  solusi  ke  i  dari komponen ke j.
Ketika employed  bees mendatangi  sumber  makanan X ij ,  maka  dia  akan  mengubah  posisi  dari  sumber makanan  berdasarkan  informasi  local  yang  ada disekitarnya  saat  itu.  Sehingga  lokasi  sumber  makanan yang  baru  pun  dapat  diperoleh  dengan  perumusan sebagai berikut :
𝑉 𝑖𝑗 =   𝑋 𝑖𝑗 +   𝜃 𝑖𝑗 (𝑋 𝑖𝑗 −   𝑋 𝑘𝑗 ) (9)
Dimana V ij adalah  posisi  baru  dari  sumber  makanan ke-I  untuk  komponen  ke-J,  sedangkan X ij adalah  posisi lama dari sumber makanan ke-I untuk komponen ke-J. I = 1,2, …, SN ; J = 1,2, …, n ; k = 1,2, …, SN . Dimana SN adalah jumlah dari lebah pekerja.

## Modified Artificial Bee Colony Algorithm
Pada  struktur  proses,  algoritma  modified  artificial  bee colony tidak berbeda dengan metode sebelumnya, namun terdapat  modifikasi  pada  proses  penentuan  sumber makanan yang baru.
Akay  dan  Karaboga  [13]  memodifikasi  sistem  ABC dengan mengontrol frekuensi pengacakan dalam mencari lokasi  sumber  makanan  baru.  Untuk  melakukan  hal  ini, maka  akan  digunakan  modification  rate  (MR).  Dengan tujuan  untuk  menghasilkan  kandidat  posisi  sumber makanan,  persamaan  (9)  akan  dimodifikasi  menjadi berikut :
𝑉 𝑖𝑗 =   { 𝑋 𝑖𝑗 +   𝜃 𝑖𝑗 (𝑋 𝑖𝑗 −   𝑋 𝑘𝑗 ), 𝑖𝑓 𝑅 𝑖𝑗 ≤ 𝑀𝑅, 𝐸𝑙𝑠𝑒 𝑋 𝑖𝑗 } (10)
Dimana R ij adalah angka yang terdistribusi secara acak Antara  range  [0,1].  MR  adalah modification  rate yang mempunyai nilai antara 0 sampai dengan 1.
Untuk mengatur keberagaman dari solusi yang didapat, nilai 𝜃 𝑖𝑗 dapat  diatur  sesuai  dengan  kebutuhan. 𝜃 𝑖𝑗 memiliki  nilai  antara  -1  sampai  dengan  1.  Namun  pada modified artificial bee colony nilai ini dapat diatur sesuai dengan keinginan antara –SF sampai dengan SF. Nilai SF ini  ditentukan  sebelum  program  dijalankan.  Nilai  SF yang  kecil  akan  menyebabkan  pencarian  solusi  terbaik berjalan  dengan step yang  kecil,  tentunya  hal  ini  akan membuat konvergensi menjadi lama. Sedangkan nilai SF yang  besar  akan  mempercepat  pencarian  solusi  terbaik tetapi  akan  mereduksi  tingkat  eksploitasi  dari  proses pengacakan.
Pada  tugas  akhir  ini, X ij dapat  dianggap  sebagai kemungkinan solusi ke i dari generator ke j. X j  min adalah batas  bawah  dari  generator  ke  j  dan X j  max adalah  batas
atas dari generator ke j. Sedangkan V ij adalah solusi baru ke-I untuk generator ke-J.

## III. E CONOMIC AND E MISSION D ISPATCH M ENGGUNAKAN
M ODIFIED A RTIFICIAL B EE C OLONY A LGORITHM

## Data Masukan
Data  yang  dibutuhkan  dalam  pengerjaan Economic and  Emission  Dispatch dengan  menggunakan  MABCA terdiri dari :
 Data Beban
Data  beban  terdiri  dari beban  pada  pukul  13.00  dan pada pukul 19.00 yang akan ditanggung oleh 17 unit pembangkit    termal  dan  3  unit  PLTA  yang dikondisikan  bekerja  secara  maksimal  pada  sistem jamali 500 kV 2021.
 Data Pembangkitan Data  pembangkitan  ini  berisi  tentang  kapasitas maksimal  dan  minimal  dari  masing-masing  unit pembangkit.
 Data Fungsi Biaya Data  fungsi  biaya  berisi  fungsi  biaya  pembangkitan pada masing-masing pembangkit.
 Data Fungsi Emisi
Data  fungsi  emisi  berisi  fungsi  emisi  yang diakibatkan  oleh  pembakaran  bahan  bakar  pada masing-masing pembangkit listrik termal.

## Simulasi  MABCA  untuk  Menyelesaikan  Economic and Emission Dispatch
Prosedur  standar  untuk  menerapkan  MABCA  adalah sebagai berikut :
1. Inisialisasi  input  program  dan  input  dari plant yang akan  dioptimasi.  Input  program  berupa  banyaknya populasi,  banyak  sumber  makanan,  maksimal  nilai limit,  nilai modification  rate,  scaling  factor dan maksimal  iterasi  yang  akan  dijalankan.  Sedangkan input dari plant adalah banyaknya unit generator, nilai cost  function dan emission  function dan total  beban yang diminta.
2. Penentuan  calon-calon  kandidat  makanan  yang  akan dibandingkan para lebah, makanan adalah representasi dari daya output generator yang nantinya akan dioptimasi.
3. Selanjutnya  calon  makanan  akan  diperiksa  satu persatu  dan  akan  diambil  informasinya  oleh  lebah- lebah.  Nantinya  lebah  akan  menentukan  apakah sumber  makanan  tersebut  perlu  di update lokasinya atau  tidak  dan  akan  diperiksa  kondisinya,  melanggar batasan yang ada atau tidak.
4. Setelah  itu  setiap  kandidat  makanan  akan  dihitung biaya  pembangkitannya  dan  akan  dihitung  nilai fitness dari  masing-  masing  kandidat  yang  ada. Kandidat  makanan  dengan  biaya  termurah  akan disimpan untuk sementara waktu yang nantinya akan dibandingkan  dengan  calon  kandidat  terbaik  dari iterasi selanjutnya.
5. Proses ini akan berlangsung secara terus menerus dan akan  berhenti  jika  iterasi  maksimum  tercapai.  Ketika iterasi  maksimum  tercapai,  maka  daya  output generator  dengan  biaya  pembangkitan  termurah  akan ditampilkan
Gambar 4. Diagram Alir Modified Artificial Bee Colony Algorithm

## IV. H ASIL P ENGUJIAN DAN A NALISIS

## Data Sistem 500 kV Jawa Bali
Pada tugas akhir ini menggunakan sistem 500 kV Jawa Bali  yang  saling  terkoneksi  sehingga  lebih  efektif  dan memiliki  keandalan  tinggi.  Terlihat  pada  tabel  3.3, Sistem  500  kV  Jawa  Bali  2021  mempunyai  20 pembangkit yang terdiri dari 17 pembangkit termal dan 3 PLTA.  PLTA  akan  dioperasikan  secara  optimal  dalam menyuplai  beban  dan  sisanya  akan  ditanggung  oleh pembangkit termal. Single Line  Diagram sistem 500 kV Jawa Bali dapat dilihat pada gambar 5.
T ABEL 1. D ATA B EBAN S ISTEM 500 K V J AWA B ALI 2021 Pukul Beban (MW) 13.00 39587 19.00 39983
Data pembangkit sistem 500 kV jawa bali 2021 adalah sebagai berikut :
T ABEL 2. D ATA P EMBANGKIT P ADA S ISTEM 500 K V J AWA B ALI 2021 Pembangkit P Min (MW) P Max (MW) Suralaya 1610 4200 Banten 690 1725 Bojanegara 800 2000 Balaraja 800 2000 Muarakarang 848 2119 Priok 1149 2872 Muaratawar 1080 2700 Matenggeng 360 900 Paiton 1886 4714 Jawa 1 640 1600 Cirata 403 1008 Saguling 696 1740 Cirebon 824 2060 Jateng 760 1900 Indramayu 1060 2650 Tanjung Jati 1856 4640 Gresik 1216 3040 Tanjung Pucut 1200 3000 Grati 546 1365 Cilacap 1436 3589
Simulasi  Modified  Artificial  Bee  Colony  Algorithm

## Pada Economic and Emission Dispatch
Parameter  yang  digunakan  dalam  mengaplikasikan MABCA  dalam  menyelesaikan  CEED  pada  sistem  500 kV Jawa Bali ditunjukkan pada tabel 3.
T ABEL 3. P ARAMETER M ODIFIED A RTIFICIAL B EE C OLONY A LGORITHM Population Foods Limit Iterasi MR SF 50 25 100 1000 0.8 3
Pada  simulasi,  nilai  W1  dan  W2  ditetapkan sebagaimana dapat dilihat pada tabel 4.
T ABEL 4. N ILAI P EMBOBOTAN U NTUK S IMULASI
Kasus W1 W2
1 1 0
2 0.75 0.25 3 0.5 0.5
4 0.25 0.75 5 0 1
Pada  saat  kasus  1,  nilai  pembobotan  lebih  ditekankan pada faktor ekonomis daripada memprioritaskan pereduksian  kuantitas  emisi.  Pada  saat  kasus  3,  nilai pembobotan bernilai seimbang, artinya biaya pembangkitan  dan  juga  pengurangan  kuantitas  emisi sama-sama diprioritaskan. Sedangkan Pada saat kasus 5, nilai  pembobotan  lebih  ditekankan  pada  pengurangan emisi  daripada  mementingkan  faktor  ekonomis.  Hasil simulasi  untuk  berbagai  jenis  kasus  dan  beban,  dapat dilihat pada tabel 5 dan tabel 6.
T ABEL 5. T OTAL B IAYA DAN E MISI P ADA P UKUL 13.00 Kasus Cost (Rp/jam) Emisi (ton/jam) 1 83.470.609.760 39.782961956 2 83.685.997.247 39.319061850
3 83.948.331.253 38.623552520 4 84.090.517.873 38.601881113 5 84.139.156.532 38.593241220 T ABEL 6. T OTAL B IAYA DAN E MISI P ADA P UKUL 19.00 Kasus Cost (Rp/jam) Emisi (ton/jam) 1 84.400.668.764 39.881.620.201 2 84.479.839.469 39.615512115 3 84.560.768.028 39.482.508.016 4 84.719.373.881 39.260819740 5 84.836.319.104 39.012.719.831

## Hubungan Biaya Pembangkitan dan Emisi
Pada  tabel  5  dan  tabel  6  dapat  dilihat  jika  nilai pembobotan  W1  dan  W2  akan  berpengaruh  pada  biaya pembangkitan  dan  besarnya  emisi  yang  dihasilkan.  Jika nilai  W1  semakin  kecil  dan  nilai  W2  semakin  besar, maka  biaya  pembangkitan  akan  semakin  besar,  namun emisi  yang  dihasilkan  akan  semakin  kecil,  sebaliknya jika nilai W1 semakin besar dan nilai W2 semakin kecil, maka  biaya  pembangkitan  akan  semakin  kecil  namun emisi  yang  dihasilkan  akan  semakin  besar.  Grafik hubungan  antara  biaya  pembangkitan  dan  emisi  dapat dilihat pada gambar 6 dan gambar 7.
Gambar 6. Grafik Hubungan Biaya Pembangkitan dan Emisi Pukul
13.00
Gambar 7. Grafik Hubungan Biaya Pembangkitan dan Emisi Pukul
19.00

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  yang  didapatkan  dari  simulasi  dan analisis pada penelitian ini, maka dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut :
1. Besar  biaya  pembangkitan  tergantung  pada cost function dan emission function.
2. Hasil  dari  simulasi  menunjukkan  bahwa  faktor pembobotan
berpengaruh
kepada biaya pembangkitan. Jika faktor pembobotan lebih diprioritaskan  pada  faktor  ekonomis,  maka  biaya pembangkitan  akan  murah,  namun  memiliki  nilai emisi yang tinggi, begitu pula sebaliknya.
3. Faktor  pembobotan  memiliki  nilai  mulai  dari  0 sampai dengan 1. Jika nilai pembobotan ditentukan 1 dan 0,  maka  dapat  dikatakan  bahwa  faktor  ekonomis lebih  diutamakan.  Jika  pembobotan  ditentukan  0  dan 1,  maka  dapat  dikatakan  bahwa  faktor  emisi  lebih diutamakan.  Pada  Hasil  simulasi  yang  telah dilakukan,  dapat  terlihat  bahwa  nilai  pembobotan yang paling efektif untuk faktor ekonomis dan faktor emisi adalah ditentukan dengan nilai 0.5 dan 0.5, hal ini  menandakan  bahwa  faktor  ekonomis  dan  emisi sama-sama diprioritaskan.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Hadi Saadat, “Power System Analysis,” WCB McGraw-Hil, New York, 1999.
[2] Allen  J.  Wood  and  Bruce  F,  Wollenberg.  “Power  Generation, Operation and Kontrol”. John Wiley & Sons, Inc., 1996.
[3] Danaraj,  R.M.S.  dan  Gajendran,  F.,” Qtuadratic  Programming Solution to Emission and Economic Dispatch Problems ,” Journal of  the  Indian  Institute  of  Engineers  (India),  vol.86,  pp.129–132, September 2005.
[4] Devi,  A.L.  dan  Krishna,  O.V.,  “ Combined  Economic  and Emission  Dispatch Using  Evolutionary  Algorithms  –  A  Case Study ,”  ARPN  Journal  of  Engineering  and  Applied  Sciences,” vol.3 no.6, pp.28-35, Desember 2008.
[5] Noman  N,  Iba  H.  Differential  evolution  for  economic  load dispatch problems. Electr Power Syst Res 2008;78(3):1322–31.
[6] Karaboga D, Akay B. A comparative study of artificial bee colony algorithm. Appl Math Comput 2009;214(1):108–32.
[7] Karaboga  D,  Basturk  B.  A  powerful  and  efficient  algorithm  for numerical  function  optimization:  artificial  bee  colony  (ABC) algorithm. J Global Optim 2007;39(3):459–71.
[8] Karaboga  D,  Akay  B.  A  modified  Artificial  Bee  Colony  (ABC) algorithm  for  constrained  optimization  problems.  Appl  Soft Comput 2011;11(3): 3021–31.
[9] B  Akay,  D  Karaboga.  A  Modified  Artificial  Bee  Colony Algorithm for Real-Parameter Optimization. Information Sciences . 2012; 192; 120-142.
[10] Gao  WF,  Liu  SY,  Huang  LL.  A  global  best  artificial  bee  colony algorithm  for  global  optimization.  J  Comput  Appl  Math 2012;236(11):2741–53.
[11] D  Karaboga,  B  Basturk.  On  the  Performance  of  Artificial  Bee Colony  (ABC)  Algorithm. Applied  Soft  Computing .2008;  8(1): 687-697.
[12] D  Karaboga,  B  Akay. Artificial  Bee  Colony  (ABC),  Harmony Search and Bees Algorithms on Numerical Optimization. Proceedings  of  IPROMS  2009  Conference.  2009: 1-6.

## B IOGRAFI P ENULIS
Dio Adya Pratama lahir di Surabaya, Jawa Timur pada tanggal 8 Juli 1993. Penulis  merupakan  anak  pertama  dari tiga  bersaudara.  Penulis  menempuh pendidikan  dasar  di  SDN  Kranggan IV  Mojokerto  tahun  1999  -  2005, SMPN  1  Mojokerto  tahun  2005  - 2008,  SMAN  1  Puri  Mojokerto  pada tahun 2008 - 2011. Kuliah diploma di ITS dan lulus pada tahun 2014, kemudian dilanjutkan dengan kuliah sarjana setelah  lulus  dari  pendidikan  diploma.  Penulis  adalah orang  yang  ramah  dan  suka  bercanda.  Selama  menjadi mahasiswa, tidak sedikit kegiatan yang diikuti, mulai dari mengikuti  pelatihan  pengembangan  diri  sampai  dengan kegiatan open recruitment. .