© Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Karya ini berada di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-BerbagiSerupa 4.0 Internasional DOI: 10.22146/jnteti.v13i1.6332

## Studi Penerapan Power Wheeling Pembangkit Fotovoltaik Dengan Metode MW-km
Muhammad Bhayu Bramantyo 1 , Sasongko Pramonohadi 1 , Sarjiya 1
1 Departemen Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia
[Diserahkan: 5 Desember 2022, Direvisi: 9 Januari 2023, Diterima: 10 Januari 2023] Penulis Korespondensi: Muhammad Bhayu Bramantyo (email: muhammadbhayu@mail.ugm.ac.id)
I NTISARI — Upaya dalam mengurangi emisi karbon pada sektor ketenagalistrikan adalah dengan menerapkan pembangkit energi terbarukan yang lebih ramah lingkungan. Pembangkit fotovoltaik ( photovoltaic , PV) sebagai pembangkit terdistribusi ( distributed  generator ,  DG)  merupakan  salah  satu  pembangkit  dari  energi  terbarukan  yang  menjadi  tren  saat  ini.  DG merupakan  pembangkit  yang  letaknya  dekat  dengan  beban  pada  jaringan  distribusi.  Dalam  penerapannya,  PV  DG  akan memengaruhi besar rugi daya pada jaringan listrik yang sudah ada ( existing ), sehingga juga memengaruhi besar biaya rugi energi. Selain itu, ketersediaan lahan yang memadai juga diperlukan dalam pemasangan PV DG.  Hal ini menyebabkan kerja sama  antara  pelaku  usaha  penyedia  tenaga  listrik  PV  DG  dengan  partner  beban  dilakukan  secara  berjauhan,  sehingga menimbulkan masalah penyaluran. Pembangunan saluran distribusi oleh pelaku usaha untuk evakuasi produksi listriknya hampir tidak mungkin dilakukan. Sewa jaringan distribusi menjadi solusi yang menarik, yaitu melalui skema pemanfaatan bersama jaringan distribusi atau power wheeling . Penelitian ini bertujuan untuk melakukan studi penerapan power wheeling pembangkit PV pada sistem jaringan distribusi IEEE 33 bus , dengan mencari lokasi bus penempatan pembangkit wheeling PV yang menghasilkan total biaya rugi energi dan biaya sewa jaringan distribusi terkecil. Metode MW-km digunakan untuk perhitungan biaya sewa jaringan. Ketersediaan lahan tiap bus juga dipertimbangkan dalam penelitian ini. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penempatan pembangkit wheeling PV di bus 8 menghasilkan biaya total rugi energi dan biaya sewa jaringan  distribusi  terkecil  selama  setahun.  Hal  tersebut  menunjukkan  bahwa  penempatan  pembangkit wheeling PV  di sembarang tempat belum tentu menghasilkan total biaya rugi energi dan biaya sewa jaringan distribusi terkecil.
KATA KUNCI — Power Wheeling , Pembangkit Fotovoltaik, Jaringan Distribusi, MW-km.

## I. PENDAHULUAN
Seiring berkurangnya ketersediaan bahan bakar fosil serta terjadinya  pemanasan  global  dan  kerusakan  atau  pencemaran lingkungan,  negara-negara  di  dunia  saat  ini  berusaha  untuk mengurangi emisi karbon di berbagai sektor. Kebutuhan energi listrik yang makin meningkat dengan penggunaan pembangkit energi  listrik  konvensional  berbahan  bakar  fosil  yang menimbulkan  emisi  gas  rumah  kaca  menunjukkan  bahwa sektor ketenagalistrikan memiliki pengaruh terhadap penyebab emisi  gas  rumah  kaca  [1].  Maka,  transisi  dari  penggunaan bahan  bakar  fosil  ke  energi  terbarukan  yang  lebih  ramah lingkungan dalam pembangkitan energi listrik diperlukan saat ini. Pemerintah Indonesia sendiri juga berupaya meningkatkan penerapan  energi  terbarukan  untuk  pasokan  energi  listriknya, yaitu  dengan  menargetkan  penerapan  pembangkit  dari  energi baru dan terbarukan (EBT) sebesar 23% pada tahun 2025 dan meningkat pada tahun 2030 sebesar 24,8% [2].
Pembangkit listrik menggunakan fotovoltaik ( photovoltaic , PV)  merupakan  salah  satu  pembangkit  terbarukan  yang menjadi tren saat ini. Pembangkit PV dapat digunakan sebagai pembangkit  terdistribusi  ( distributed  generator ,  DG)  yang letaknya  dekat  dengan  beban  pada  jaringan  distribusi.  Makin banyaknya  penerapan  pembangkit  DG  didorong  oleh  faktor perubahan  iklim  dan  melimpahnya  sumber  energi  terbarukan yang  lebih  ramah  lingkungan.    Dalam  penerapannya, pembangkit  PV  DG  memengaruhi  besar  rugi  daya  pada jaringan yang sudah ada ( existing ), sehingga juga memengaruhi besarnya biaya rugi energi. Selain itu, pemasangan pembangkit PV DG juga membutuhkan ketersediaan lahan yang memadai [3].  Hal  ini  menyebabkan  kerja  sama  antara  pelaku  usaha penyedia  tenaga  listrik  pembangkit  PV  DG  dengan  partner
beban  dilakukan  berjauhan,  sehingga  menimbulkan  masalah dalam proses penyaluran. Pembangunan saluran distribusi oleh pelaku  usaha  untuk  evakuasi  produksi  listriknya  ini  hampir tidak mungkin dilakukan.
Salah  satu  solusi  untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut adalah  dengan  penerapan  skema power  wheeling . Power wheeling merupakan  skema  pemanfaatan  fasilitas  penyedia jaringan  tenaga  listrik  untuk  mentransfer  daya  ke  dan  dari entitas lain, sehingga pelaku usaha penyedia tenaga listrik tidak perlu  membangun  jaringan  tenaga  listrik.  Konsep  ini  muncul pada  negara-negara  maju  akibat  deregulasi  ketenagalistrikan, yaitu  sektor  pembangkit,  transmisi,  dan  distribusi  menjadi sektor  mandiri  [4].  Pembangkit  energi  terbarukan  yang bergantung  pada  lokasi  sumber  energi  primernya  dapat memanfaatkan  skema  ini  [5].  Di  Indonesia  peraturan  terkait power  wheeling atau  pemanfaatan  bersama  jaringan  tenaga listrik  (PBJTL)  diatur  dalam  Peraturan  Menteri  Energi  dan Sumber Daya Mineral (ESDM) Nomor 11 tahun 2021 tentang Pelaksanaan  Usaha  Ketenagalistrikan  [6].  Pihak  penyedia tenaga listrik yang ingin membangun pembangkit energi listrik pada  suatu  wilayah  dapat  memanfaatkan  jaringan  transmisi atau  jaringan  distribusi  milik  perusahaan  utilitas  yang  telah tersedia untuk proses penyaluran tenaga listrik.
Beberapa penelitian menggunakan skema power wheeling untuk  penerapan  pembangkit  dari  sumber  energi  terbarukan seperti  pembangkit  PV  dan  angin  serta  tren  dari  penggunaan DG pada jaringan distribusi [7]–[9]. Perangkat lunak HOMER dan DIgSILENT digunakan untuk melakukan studi kelayakan teknis  dan  kelayakan  finansial  berdasarkan levelized  cost  of electricity (LCOE)  dan net  present  cost (NPC)  terhadap penerapan power  wheeling pembangkit  PV  dan  angin  pada
jaringan  distribusi  di  Nigeria  dan  Afrika  Selatan  [7],  [8]. Penerapan power wheeling DG energi terbarukan memengaruhi  kondisi  teknis  jaringan  yang  sudah  ada  seperti profil  tegangan,  gangguan,  dan  rugi  daya  aktif  beserta  daya reaktif pada saluran.
Penerapan  skema power  wheeling membebankan  biaya sewa  jaringan  kepada  pelaku  usaha.  Referensi  [10] membandingkan    metode  perhitungan  biaya  sewa  jaringan berbasiskan  aliran  daya,  yaitu  metode  MW -mile, MVA -mile , dan current  base pada  penerapan power  wheeling di  sistem interkoneksi  Jawa-Bali.  Metode  perhitungan  biaya  sewa jaringan  MW- mile dan  MVA- mile memiliki  hasil  yang  lebih realistis dibandingkan metode current base berdasarkan harga listrik di Indonesia.  Penelitian lainnya menentukan biaya sewa jaringan  distribusi  dengan  metode  MW- mile berdasarkan perbedaan  magnitudo  aliran  daya  saluran  untuk  penerapan power wheeling pada sistem jaringan distribusi di Thailand [11]. Metode  MW- mile juga  digunakan  untuk  mengevaluasi  biaya sewa jaringan terkait penggunaan sistem jaringan distribusi di Australia untuk pembangkit PV [9].
Berdasarkan  hal  tersebut,  makalah  ini  membahas  studi penerapan power wheeling pembangkit PV dengan menyimulasikannya  pada  sistem  jaringan  distribusi  IEEE  33 bus . Penelitian ini mencari lokasi bus penempatan pembangkit wheeling PV berdasarkan jumlah keseluruhan biaya rugi energi dan biaya sewa jaringan distribusi terkecil beserta ketersediaan lahan tiap bus . Perhitungan biaya sewa jaringan menggunakan metode MW-km.

## II. METODOLOGI
Skema power  wheeling pembangkit  PV diterapkan  pada sistem jaringan distribusi IEEE 33 bus 12,6 kV yang memiliki panjang keseluruhan saluran sebesar 20,35 km. Jumlah beban pada  sistem  adalah  3,71  MW  [12],  [13].  Batas  tegangan minimum hingga maksimum dijaga  sebesar 0,9 p.u  hingga 1,1 p.u  [14].  Gambar  1  menunjukkan  jalannya  penelitian  ini. Tahapan  dimulai  dari  pengolahan  data  yang  diperlukan  dan diasumsikan  dalam  proses  penelitian,  seperti  data  parameter beban, parameter saluran jaringan distribusi IEEE 33 bus , dan data keuangan. Pada penelitian ini, studi aliran daya dilakukan menggunakan toolbox MATPOWER.  Data  keuangan  seperti harga  energi  listrik  dan  biaya  total  saluran  sistem  jaringan distribusi  digunakan  untuk  perhitungan  biaya  rugi  energi beserta perhitungan biaya sewa jaringan distribusi menggunakan  metode  MW-km.  Pada  tahapan  selanjutnya, dilakukan simulasi aliran daya berdasarkan kondisi yang sudah ada dan setelah penerapan power wheeling pada sistem jaringan distribusi  IEEE  33 bus untuk  mengetahui rugi  daya  aktif  dan selisih aliran daya, yang digunakan dalam proses perhitungan biaya rugi energi dan biaya sewa jaringan distribusi.

## A. PEMBANGKIT TERDISTRIBUSI
DG  merupakan  pembangkit  tenaga  listrik,  baik  dengan sumber  energi  terbarukan  ataupun  bukan  energi  terbarukan, yang diterapkan pada jaringan distribusi atau diletakkan dekat di sisi konsumen [15], [16]. DG menjadi salah satu tren pada sistem  tenaga  listrik  yang  digunakan  untuk  membantu memenuhi  permintaan  energi  listrik  yang  makin  meningkat. DG  dapat  dibedakan  berdasarkan  tipe  injeksi  daya  yang dibangkitkan  serta  kapasitasnya  [17],  [18].  Berdasarkan  tipe injeksi daya yang dibangkitkan, terdapat empat jenis DG, yaitu sebagai berikut.
• Tipe 1 merupakan tipe DG yang hanya membangkitkan daya  aktif  (P).  Contohnya  adalah  pembangkit  PV, mikroturbin, dan fuel cell .
• Tipe 2 merupakan tipe DG yang hanya membangkitkan daya reaktif (Q), seperti kompensator sinkron.
• Tipe  3  merupakan  tipe  DG  yang  mampu membangkitkan  P  dan  Q,  misalnya  generator  sinkron dan turbin angin.
• Tipe  4  merupakan  tipe  DG  yang  mampu membangkitkan  P  dan  mengonsumsi  Q,  seperti generator induksi.
Sementara itu, berdasarkan kapasitasnya, DG dapat dibagi menjadi:
• kapasitas mikro, dengan ukuran antara 1 W hingga 5 kW;
• kapasitas kecil, sebesar 5 kW hingga 5 MW;
• kapasitas menengah, dengan ukuran 5  MW hingga 50 MW; dan
• kapasitas besar, dengan ukuran 50 MW hingga 300 MW.
Salah  satu  DG  dari  energi  terbarukan  adalah  pembangkit PV,  yang  merupakan  pembangkit  terdesentralisasi  dan  bebas emisi  karbon  karena  tidak  menggunakan  bahan  bakar  fosil. Energi yang dihasilkan pembangkit PV bersumber dari energi surya,  yang  jumlahnya  tak  terbatas.  Dalam  penerapannya, produksi listrik dari pembangkit PV dipengaruhi oleh kondisi cuaca [19].

## B. RUGI DAYA AKTIF
Daya aktif listrik mengalir dari pembangkit menuju beban pada saluran di sistem jaringan  tenaga listrik. Proses tersebut mengakibatkan terjadinya rugi daya aktif karena adanya nilai resistans pada sistem, sehingga menimbulkan biaya rugi energi [20].  Perhitungan  biaya  rugi  energi  daya  aktif  dilakukan menggunakan (1).
Gambar 1. Diagram alir penelitian.
𝐶 𝑝 = 𝑃 𝑙𝑜𝑠𝑠𝑒𝑠 × 𝐶 𝐸 × 𝑁 (1)
dengan C p adalah biaya rugi energi (Rp), P losses adalah rugi daya aktif  (kW), C E adalah  harga  energi  listrik  (Rp/kWh),  dan N adalah waktu (jam).

## C. POWER WHEELING
Power wheeling merupakan transaksi pemanfaatan bersama jaringan  transmisi  atau  distribusi  tenaga  listrik  milik perusahaan utilitas untuk menyalurkan tenaga listrik pihak lain. Dalam  penerapannya,  biaya  dari  pemanfaatan  atau  sewa jaringan  ditanggung  oleh  pihak  pengguna  jaringan  tenaga listrik  [5].  Metode  MW- mile atau  MW-km  merupakan  salah satu  metode  perhitungan  biaya  sewa  jaringan  distribusi berdasarkan pemakaian aktual jaringan tenaga listrik.
Metode  ini  menghitung  aliran  daya  aktif  yang  mengalir pada seluruh saluran distribusi. Aliran daya dikalikan dengan panjang  saluran  ( L k ) dan  biaya  per  panjang  saluran  distribusi ( C k ), seperti ditunjukkan pada (2) [10], [21], [22].
𝑀𝑊𝑘𝑚 𝑡 =   ∑ 𝐶 𝑘 × 𝐿 𝑘 × 𝑀𝑊 𝑘 . (2)
Sementara  itu,  untuk  menghitung  alokasi  biaya  transaksi wheeling pada jaringan distribusi digunakan (3).
𝑇𝐶 𝑡 = 𝑇𝐶 × 𝑑𝑀𝑊𝑘𝑚 𝑡 ∑ 𝑀𝑊𝑘𝑚 𝑡 (3)
dengan TC t adalah  biaya  sewa  jaringan  distribusi  untuk pengguna jaringan  (Rp), TC adalah total biaya seluruh saluran (Rp), C k adalah  biaya  per  panjang  saluran  jaringan  distribusi (Rp/km), L k adalah  panjang  saluran k (km), 𝑑𝑀𝑊𝑘𝑚 𝑡 adalah selisih MW-km antara sesudah dan sebelum penerapan power wheeling (Rp  MW),  dan ∑ 𝑀𝑊𝑘𝑚 𝑡 adalah  jumlah  seluruh MW-km setelah penerapan power wheeling (Rp MW).
Metode  MW-km  memiliki  tiga  pendekatan  yang  berbeda, dengan  biaya  setiap  saluran  dialokasikan  untuk  semua pengguna jaringan, yaitu MW-km absolut ( absolute MW-km ), MW-km terbalik ( reverse MW-km ),  dan  MW-km dominan (dominant MW-km ). Pada pendekatan MW-km absolut, biaya jaringan  distribusi  hanya  berdasarkan  magnitudo  atau  besar aliran daya dalam saluran dengan mengabaikan adanya counter flow .  Pada  pendekatan  MW-km  terbalik,  pengurangan  biaya sewa  jaringan  distribusi  diberikan  ketika  arah  aliran  daya berlawanan  dengan  arah  aliran  daya  pembangkit  ke  beban. Pada  pendekatan  MW-km dominan,  aliran  daya  yang berlawanan  pada  sistem  jaringan  distribusi  akan  diabaikan, sehingga  biaya  sewa  jaringan  distribusi  hanya  dihitung  dari aliran  daya  yang  mengalir  searah  dengan  aliran  daya pembangkit.
Pada penelitian ini, biaya rugi energi dihitung berdasarkan harga  energi  listrik  PLN,  yaitu  sebesar  Rp1.444,7  per  kWh. Perhitungan  biaya  sewa  jaringan  MW-km  dilakukan menggunakan  pendekatan  absolut,  dengan  besaran  biaya saluran yang diasumsikan berdasarkan biaya operasi tegangan menengah dari data statistik milik PLN tahun 2017 [23]. Biaya operasi  PLN  2017  adalah  sebesar  Rp275.474.094  juta. Diasumsikan bahwa biaya tetap tegangan menengah adalah 3% dari  keseluruhan  biaya  operasi,  sehingga  biaya  operasi  untuk jaringan tegangan menengah adalah Rp8.264.222 juta. Dengan total  panjang  saluran  tegangan  menengah  PLN  adalah 401.959,41  km,  biaya  per  panjang  saluran  distribusi  ( Ck ) adalah  sebesar  Rp20.559.844,14  per  km  per  tahun  atau Rp2.347,01 per km per jam. Pada penelitian ini, panjang sistem tes jaringan distribusi IEEE 33 bus adalah 20,35 km, sehingga
biaya  seluruh  saluran  jaringan  distribusi  ( TC )  adalah  sebesar Rp47.761,73 per  jam.  Simulasi aliran daya dilakukan dengan mempertimbangkan variasi beban tiap jam berdasarkan profil beban weekdays (hari kerja) dan weekend (akhir pekan) sistem jaringan distribusi IEEE 33 bus yang ditunjukkan pada Gambar 2  beserta  keluaran  daya  PV  pada  Gambar  3  [24],  [25]. Perhitungan  biaya  rugi  energi  dan  biaya  sewa  jaringan  pada sistem  jaringan  distribusi  IEEE  33 bus dilakukan  selama setahun,  dengan weekdays sebanyak  261  hari  dan weekend sebanyak 104 hari.

## III. SIMULASI PENERAPAN POWER WHEELING
Studi  penerapan power  wheeling pembangkit  PV disimulasikan  pada  sistem  jaringan  distribusi  radial  IEEE  33 bus .  Arah  aliran  daya  pada  sistem  jaringan  distribusi  radial adalah searah, yaitu dari bus sumber ( substation ) menuju beban. Diasumsikan  beban wheeling sebesar  0,5  MW  ditambahkan pada bus 11 yang terletak di tengah sistem jaringan distribusi IEEE 33 bus . PV DG tipe 1, yang menginjeksi daya aktif (P) dengan  kategori  kapasitas  kecil  sebesar  0,5  MW,  ditentukan sebagai  pembangkit wheeling atau  pelaku power wheeling . Penempatan pembangkit wheeling PV ditentukan berdasarkan lokasi bus yang menghasilkan total biaya rugi energi dan biaya sewa  jaringan  terkecil  saat  melakukan  transaksi power wheeling .  Maka,  dilakukan  transaksi power  wheeling dengan penempatan  pembangkit wheeling PV  pada  seluruh bus yang berbeda pada sistem jaringan distribusi IEEE 33 bus . Sebagai ilustrasi,  Gambar  4  menunjukkan  penerapan power  wheeling pada  sistem  jaringan  distribusi  IEEE  33 bus dengan pembangkit wheeling PV di bus 15 dan beban di bus 11.
Selanjutnya, ketersediaan lahan tiap bus juga dipertimbangkan  dalam  studi  ini.  Diasumsikan  panel  surya dengan  daya  maksimal  100  Wp  memiliki  luas  panel  sebesar 0,73  m 2 ,  sehingga  pembangkit wheeling PV  berkapasitas  0,5 MW membutuhkan ketersediaan lahan sebesar 3.650 m 2 . Tabel
Gambar 2. Variasi profil beban weekdays dan weekend .
Gambar 3. Keluaran daya PV.
I  menunjukkan  kondisi  ketersediaan  lahan  pada  tiap bus di sistem  jaringan  distribusi  IEEE  33 bus untuk  penempatan pembangkit wheeling PV dalam penelitian ini.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Simulasi aliran daya antara kondisi yang sudah ada dengan kondisi  sesudah  penerapan power  wheeling telah  dilakukan. Perbandingan biaya rugi energi antara  kedua kondisi tersebut ditunjukkan  pada  Gambar  5.  Biaya  sewa  jaringan  distribusi menggunakan  metode  MW-km  ditunjukkan  pada  Gambar  6, sedangkan biaya sewa jaringan distribusi dan biaya rugi energi selama setahun ditunjukkan pada Gambar 7.

## A. BIAYA RUGI ENERGI
Gambar 5 memperlihatkan grafik hasil perbandingan antara biaya rugi energi total pada sistem jaringan distribusi IEEE 33 bus untuk  kondisi  yang  sudah  ada  dengan  kondisi  setelah
penerapan power  wheeling ,  dengan  variasi  beban  pada weekdays dan weekend serta penempatan pembangkit wheeling PV di tiap bus . Pada weekdays , biaya rugi energi pada kondisi yang sudah ada  adalah  sebesar  Rp3,16  juta  per  hari.  Setelah  penerapan power wheeling , penempatan pembangkit wheeling PV di bus 15 menghasilkan biaya rugi energi terkecil pada sistem, yaitu 3,48 juta per hari. Penempatan pembangkit wheeling PV di bus 2  menghasilkan  biaya  rugi  energi  terbesar,  yaitu  Rp4,23  juta per  hari.  Sementara  itu,  pada weekend ,  biaya  rugi  energi kondisi  yang  sudah  ada  adalah  sebesar  Rp2,74  juta  per  hari. Setelah  penerapan power  wheeling ,  penempatan  pembangkit wheeling PV  di bus 15 menghasilkan biaya rugi energi terkecil pada  sistem,  yaitu  sebesar  3  juta  per  hari.  Penempatan pembangkit wheeling PV  di bus 2  menghasilkan  biaya  rugi energi terbesar, yaitu sebesar Rp3,68 juta per hari. Berdasarkan hasil yang telah diperoleh, diketahui bahwa terdapat kenaikan biaya rugi energi setelah penerapan power wheeling terhadap kondisi yang sudah ada.

## B. BIAYA SEWA JARINGAN DISTRIBUSI
Biaya  sewa  jaringan  dibebankan  kepada  pelaku power wheeling sebagai  pengguna  jaringan  distribusi.  Penerapan
Gambar 4. Sistem jaringan distribusi IEEE 33 bus dengan penerapan pembangkit wheeling PV.
T ABEL I K ETERSEDIAAN L AHAN Bus Ketersediaan Lahan Bus Ketersediaan Lahan 2 Tersedia 18 Tersedia 3 Tidak tersedia 19 Tidak tersedia 4 Tidak tersedia 20 Tersedia 5 Tersedia 21 Tersedia 6 Tersedia 22 Tersedia 7 Tersedia 23 Tidak tersedia 8 Tersedia 24 Tidak tersedia 9 Tidak tersedia 25 Tersedia 10 Tidak tersedia 26 Tersedia 11 Tidak tersedia 27 Tidak tersedia 12 Tidak tersedia 28 Tersedia 13 Tidak tersedia 29 Tersedia 14 Tidak tersedia 30 Tersedia 15 Tidak tersedia 31 Tidak tersedia 16 Tidak tersedia 32 Tidak tersedia 17 Tidak tersedia 33
Tersedia
Gambar 5. Biaya rugi energi.
Gambar 6. Biaya sewa jaringan distribusi.
Gambar 7. Biaya sewa jaringan distribusi dan rugi energi selama setahun.
power wheeling akan berdampak pada saluran sistem jaringan distribusi IEEE 33 bus . Penempatan pembangkit wheeling PV pada bus yang berbeda untuk tiap penerapan power wheeling memengaruhi besar biaya sewa jaringan distribusi. Perhitungan biaya sewa jaringan distribusi dilakukan menggunakan metode MW-km.
Gambar 6 merupakan grafik hasil perhitungan biaya sewa jaringan  distribusi  saat weekdays dan weekend menggunakan metode MW-km untuk penempatan pembangkit wheeling PV di tiap bus pada sistem jaringan distribusi IEEE 33 bus . Pada weekdays ,  penempatan  pembangkit wheeling PV  di bus 10 menghasilkan  biaya  sewa  jaringan  distribusi  terkecil  pada sistem,  yaitu  sebesar  Rp42.537,81/hari  atau  Rp12,24/kWh. Penempatan pembangkit wheeling PV di bus 33 menghasilkan biaya sewa jaringan distribusi terbesar, yaitu Rp128.687,63 per hari  atau  Rp37,03/kWh.  Untuk weekend ,  penempatan pembangkit wheeling PV di bus 10 menghasilkan biaya sewa jaringan distribusi terkecil pada sistem, yaitu Rp40.415,20 per hari  atau  Rp11,63/kWh,  sedangkan  enempatan  pembangkit wheeling PV  di bus 33  menghasilkan  biaya  sewa  jaringan distribusi  terbesar,  yaitu  Rp134.096,97  per  hari  atau Rp38,59/kWh.  Berdasarkan  hasil  perhitungan  biaya  sewa jaringan  yang  diperoleh,  disimpulkan  bahwa  penempatan pembangkit wheeling PV  di bus 10  memiliki  biaya  sewa jaringan distribusi terkecil saat weekdays dan weekend .

## C. LOKASI BUS PENEMPATAN PEMBANGKIT WHEELING
Gambar  7  menunjukkan  biaya  total  rugi  energi  dan  sewa jaringan  distribusi  yang  dihitung  selama  setahun  berdasarkan penempatan  pembangkit wheeling PV  di  tiap bus sistem jaringan distribusi IEEE 33 bus . Penempatan  pembangkit wheeling PV  di bus 14 menghasilkan biaya total rugi energi dan biaya sewa jaringan distribusi  terkecil  selama  setahun,  yaitu  Rp1.247,49  juta, sedangkan  penempatan  pembangkit wheeling PV  di bus 22 menghasilkan biaya total rugi energi dan biaya sewa jaringan distribusi  terbesar  selama  setahun,  yaitu  sebesar  Rp1.530,34 juta. Berdasarkan hasil perhitungan biaya total selama setahun, bus 14 merupakan lokasi penempatan pembangkit wheeling PV untuk  penerapan power  wheeling pada  sistem  jaringan distribusi IEEE 33 bus . Namun, berdasarkan data ketersediaan lahan  pada  Tabel  I,    pada bus 14  tidak  tersedia  lahan  untuk penempatan pembangkit wheeling PV. Oleh karena itu, dipilih bus 8 sebagai lokasi penempatan pembangkit wheeling karena pada  lokasi  tersebut  tersedia  lahan  dan bus 8  memiliki  total biaya terkecil selama setahun, yaitu sebesar Rp1.327,54 juta.
Gambar  8  memperlihatkan  grafik  perbandingan  profil tegangan  antara kondisi yang sudah ada dengan kondisi setelah penerapan power  wheeling ,  dengan  penempatan  pembangkit wheeling PV di bus 8, bus 14, dan bus 22 saat pemakaian beban penuh.  Dapat  diketahui  bahwa  setelah  penerapan power wheeling terhadap  kondisi  yang  sudah  ada,  telah  terjadi perubahan profil tegangan, yaitu perbaikan profil tegangan dan jatuh  tegangan.  Profil  tegangan  setelah  penerapan power wheeling dengan  penempatan  pembangkit wheeling di bus 8, bus 14, dan bus 22 masih pada batas tegangan minimum dan maksimum  yang  dijaga,  yaitu  0,9  hingga  1.1  p.u,  sehingga penempatan pembangkit wheeling PV di bus 8 dapat diterapkan.
V. KESIMPULAN
Penerapan power  wheeling mengakibatkan  terjadinya kenaikan  biaya  rugi  energi  terhadap  kondisi  sistem  jaringan distribusi  IEEE  33 bus yang  sudah  ada,  berdasarkan
penempatan pembangkit wheeling PV di tiap bus yang berbeda. Penempatan pembangkit wheeling PV di bus 15 saat weekdays dan weekend menghasilkan  biaya  rugi  energi  terkecil.  Biaya rugi energi terkecil saat weekdays adalah Rp3,48 juta per hari dan saat weekend sebesar Rp3 juta per hari. Pada perhitungan biaya sewa jaringan distribusi menggunakan metode MW-km, penempatan  pembangkit wheeling PV  di bus 10  untuk weekdays dan weekend menghasilkan  biaya  sewa  jaringan distribusi terkecil, yaitu Rp42.537,81 per hari dan Rp40.415,20 per  hari.  Penempatan  pembangkit wheeling PV  di bus 14 menghasilkan biaya total rugi energi dan biaya sewa jaringan distribusi  terkecil  selama  setahun,  yaitu  Rp1.247,49  juta. Dengan  mempertimbangkan  ketersediaan  lahan  dan  profil tegangan,  penempatan  pembangkit wheeling PV  di bus 8 memiliki  biaya  total  rugi  energi  dan  sewa  jaringan  distribusi terkecil selama setahun, yaitu sebesar Rp1.327,54 juta.

## KONFLIK KEPENTINGAN
Penulis  menyatakan  bahwa  tidak  terdapat  konflik kepentingan dalam penyusunan penelitian dengan judul “Studi Penerapan Power  Wheeling Pembangkit  Fotovoltaik  Dengan Metode MW-km” ini, baik kepentingan pribadi yang mungkin ditafsirkan  akan  memengaruhi  representasi  atau  interpretasi hasil penelitian.

## KONTRIBUSI PENULIS
Konseptualisasi,  Muhammad  Bhayu  Bramantyo  dan Sasongko  Pramonohadi;  tema  penelitian,  Muhammad  Bhayu Bramantyo;  perangkat  lunak,  Muhammad  Bhayu  Bramantyo; validasi, Muhammad Bhayu Bramantyo, Sasongko Pramonohadi, dan Sarjiya; analisis formal, Muhammad Bhayu Bramantyo;  data  parameter,  Muhammad  Bhayu  Bramantyo; penulisan—penyusunan draf asli, Muhammad Bhayu Bramantyo dan Sasongko Pramonohadi; penulisan— peninjauan dan penyuntingan, Muhammad Bhayu Bramantyo, Sasongko Pramonohadi, dan Sarjiya.

## REFERENSI
[1]  M.  Ahsan,  “Tantangan  dan  peluang  pembangunan  proyek  pembangkit listrik energi baru terbarukan (EBT) di Indonesia,” J. Ilm. Sutet , vol. 11, no. 2, hal. 81–93, Des. 2021, doi: 10.33322/sutet.v11i2.1575.
[2]  “Rencana  Usaha  Penyediaan  Tenaga  Listrik  (RUPTL)  PT  Perusahaan Listrik  Negara  (Persero)  Tahun  2021  Sampai  Dengan  Tahun  2030,” Kementerian Energi dan Sumber Daya Mineral Republik Indonesia, 2021.
[3]  L. Mehigan, J.P. Deanae, B.P.O. Gallachoir, dan V. Bertsch, “A review of the role of distributed generation (DG) in future electricity systems,” Energy , vol. 163, hal. 822–836, Nov. 2018, doi: 10.1016/j.energy.2018.08.022.
Gambar 8. Profil tegangan.
[4]  R.  Fatchurrahman  dan  A.B.  Zakaria,  “Study  of  determining  cost compensation  of  power  wheeling  transaction  on  composite  system reliability  by  optimal  power  flow,” 2019  Int.  Conf.  Technol.  Policies
Elect. Power, Energy , 2019, hal. 1-6, doi: 10.1109/IEEECONF48524.2019.9102562.
[5]  Y.S.  Wijoyo,  S.P.  Hadi,  dan  Sarjiya,  “Review  perhitungan  biaya wheeling,” J.  Nas.  Tek.  Elekt.  Teknol.  Inf. ,  vol.  9,  no.  1,  hal.  116–122, Feb. 2020, doi: 10.22146/jnteti.v9i1.114.
[6]  “Pelaksanaan  Usaha  Ketenagalistrikan,”  Peraturan  Menteri  Energi  dan Sumber Daya Mineral Republik Indonesia, No. 11, 2021.
[7]  A.B.  Abdullahi,  L.  Olatomiwa,  J.  Tsado,  dan  A.A.  Sadiq,  “Impact assessment  of  wheeling  renewable  distributed  generation  to  residential load,” Int. Conf. Elect. Comput. Energy Technol. (ICECET) , 2021, hal. 1- 6, doi: 10.1109/ICECET52533.2021.9698780.
[8]  W.  Murray  dan  M.  Adonis,  “Efficacy  of  energy  wheeling  to  endorse renewable  energy  generation,” AIUE  Proc.  17th  Ind.  Commer.  Use Energy (ICUE) Conf. 2019 , 2019, hal. 1-8, doi: 10.2139/ssrn.3658901.
[9]  B.  Li,  D.A.  Robinson,  dan  A.  Agalgaonkar,  “Identifying  the  wheeling costs  associated  with  solar  sharing  in  LV  distribution  networks  in Australia  using  power  flow  tracing  and  MW-mile  methodology,” 2017 Australas.  Univ.  Power  Eng.  Conf.  (AUPEC) ,  2017,  hal.  1–6,  doi: 10.1109/AUPEC.2017.8282392.
[10]  Hermawan dan T. Andromeda, “Comparison of cost estimation methods in power wheeling for Java-Bali interconnection system,” 2017 4th Int. Conf. Inf. Technol. Comput. Elect. Eng. (ICITACEE) , 2017, hal. 127–130, doi: 10.1109/ICITACEE.2017.8257689.
[11]  S.  Larbwisuthisaroj  dan  S.  Chaitusaney,  “Wheeling  charge  considering line flow differentiation based on power flow calculation,” 2018 15th Int. Conf. Elect. Eng./Electron. Comput. Telecommun. Inf. Technol. (ECTI- CON) , 2018, hal. 293–296, doi: 10.1109/ECTICon.2018.8619951.
[12]  S.  Ghasemi  dan  J.  Moshtagh,  “Radial  distribution  systems reconfiguration  considering  power  losses  cost  and  damage  cost  due  to power supply interruption of consumers,” Int. J. Elect. Eng. Inform. , vol. 5, no. 3, hal. 297–315, Sep. 2013, doi: 10.15676/ijeei.2013.5.3.5.
[13]  A. Wazir dan N. Arbab, “Analysis and optimization of IEEE 33 bus radial distributed system using optimization algorithm,” J. Emerg. Trends Appl. Eng. , vol. 1, no. 2, hal. 17–21, 2016.
[14]  K. Huang, Z. Li, W. Tang, dan T. Qian, “Voltage assessment of high PV penetration  in  radial  power  distribution  network,” 2021  Int.  Conf.  New Energy Res. Appl. , 2021, hal. 1-7, doi: 10.1088/1755-1315/838/1/012009.
[15]  T. Ackermann, G. Andersson, dan L. Söder, “Distributed generation: A definition,” Elect.  Power  Syst.  Res. ,  vol.  57,  no.  3,  hal.  195–204,  Apr. 2001, doi: 10.1016/S0378-7796(01)00101-8.
[16]  O. Ayan, N. Jafarzadeh, dan B. Turkay, “An examination of the effects of distributed generation on distribution systems by load flow analysis,” 2018 20th Int. Symp. Elect. App. Technol. (SIELA) , 2018, hal. 1-6, doi: 10.1109/SIELA.2018.8447117.
[17]  D.Q. Hung, N. Mithulananthan, dan R.C. Bansal, “Analytical expressions for DG allocation in primary distribution networks,” IEEE Trans. Energy Convers. ,  vol.  25,  no.  3,  hal.  814–820,  Sep.  2010,  doi: 10.1109/TEC.2010.2044414.
[18]  M. Purlu dan B.E. Turkay, “Optimal allocation of renewable distributed generations using heuristic methods to minimize annual energy losses and voltage deviation index,” IEEE Access , vol. 10, hal. 21455–21474, Feb. 2022, doi: 10.1109/ACCESS.2022.3153042.
[19]  S.  Jiang  dkk.,  “Distributed  photovoltaic  generation  in  the  electricity market: Status, mode and strategy,” CSEE J. Power Energy Syst. , vol. 4, no. 3, hal. 263–272, Sep. 2018, doi: 10.17775/cseejpes.2018.00600.
[20]  J. Armas dan A. Ivanov, “Determination of the total cost of active power losses  and  methods  to  reduce  power  losses  in  low-voltage  distribution networks,” 2019 IEEE 60th Int. Sci. Conf. Power Elect. Eng. Riga Tech.
Univ. (RTUCON) , 2019, hal. 1–6, doi:
10.1109/RTUCON48111.2019.8982319.
[21]  M. Rosyada, H. Hermawan,  dan S.  Handoko, “Perhitungan  biaya sewa jaringan  transmisi  500  kV  Jawa-Bali  dengan  metode  MW-mile,” Transient, J. Ilm. Tek. Elekt. , vol. 3, no. 4, hal. 642-649, Des. 2014, doi: 10.14710/transient.v3i4.642-649.
[22]  B. Kharbas, M. Fozdar, dan H. Tiwari, “Comparative assessment of MW- mile  and  MVA-mile  methods  of  transmission  tariff  allocation  and revenue reconciliation,” 2013 IEEE Power Energy Soc. Gen. Meet. , 2013, doi: 10.1109/PESMG.2013.6672407.
[23]  “PLN Statistics 2017,” PT PLN (Persero), 2018.
[24]  M.  Sheikhan  dan  N.  Mohammadi,  “Time  series  prediction  using  PSO- optimized neural network and hybrid feature selection algorithm for IEEE load data,” Neural Comput., Appl. , vol. 23, no. 3–4, hal. 1185–1194, Sep. 2013, doi: 10.1007/s00521-012-0980-8.
[25]  A.  Jahid,  M.K.H.  Monju,  M.S.  Hossain,  dan  M.F.  Hossain,  “Hybrid power  supply  solutions  for  off-grid  green  wireless  networks,” Int.  J. Green Energy , vol. 16, no. 1, hal. 12–33, 2019, doi: 10.1080/15435075.2018.1529593.