## KARAKTERISTIK WEIBULL PLTB MIANGAS

## Ir. A.F. Nelwan, MT
Jurusan Teknik Elektro, Universitas Sam Ratulangi Manado-Indonesia afnelwan@unsrat.ac.id
Abstrak — Pulau  Miangas  merupakan  salah  satu  lokasi  potensial PLTB.  Kapasitas  PLTB  bergantung  kecepatan  angin  pangkat  tiga sehingga  permasalahan  besar  kecepatan  angin  menjadi  penting untuk  diteliti.  Idealnya  data  kecepatan  angin  diperoleh  melalui pengukuran  jangka  panjang  namun  mahal.  Untuk  memperpendek waktu  pengukuran  dan  biaya  maka  ditempuh    metode  UKP;  yaitu ukur-korelasi dan prediksi. Dimana data primer kecepatan angin  di Pulau  Miangas  dikorelasikan  dengan  data  sekunder  dari  stasiun Meteorologi  Bandara  Sam  Ratulangi  Manado,  yang  mempunyai catatan  data  1973  –  2010.  Koefisien  korelasi  dihitung  dengan membandingkan  data  empirik  dan  hasilnya  adalah  2,27.  Angka  itu dijadikan  dasar  melakukan  prediksi  kecepatan  angin  di  Pulau Miangas.  Besaran  kecepatan  angin  prediktip  tersebut  kemudian dinyatakan  dalam  suatu  grafik  karakteristik  fungsi  probabilita Weibull.  Permasalahan  utama  yang  diangkat  dalam  penelitian  ini adalah bagaimanakah karakteristik Weibull dari kecepatan angin di Pulau  Miangas.  Permasalahan  utama  tersebut  diuraikan  menjadi  2 pertanyaan  yaitu:  seperti  apakah  kurva  karakteristik  probabilita kecepatan angin  Pulau Miangas, serta  berapakah faktor bentuk (k) dan  faktor  skala  (c)  yang  dihitung  dengan  menggunakan  metode simpangan  terkecil.  Hasil  penelitian  dapat  dimanfaatkan  untuk menenetukan besaran-besaran dasar perancangan  PLTB Miangas. Frasa Kunci— PLTB, Kecepatan Angin, Distribusi Weibull

## I. P ENDAHULUAN
Secara  umum  potensi  energi  bayu  di  Indonesia  adalah  9.290 [MWe], yang setara dengan sekitar 45 kali kapasitas terpasang sistem tenaga listrik Sulawesi Utara. Namun, potensi tersebut dimanfaatkan  di  seluruh  Indonesia  belum  mencapai  0,1  %. Salah  satu  kendala  pemanfaatan  yang  minim  tersebut  adalah faktor  posisi  geografis  daerah-daerah  berpotensi  berada    jauh dari beban/konsumen/pemukiman. Namun lain halnya dengan Pulau  Miangas,  Kecamatan  Nanusa,  Kabupaten  Talaud, Propinsi  Sulawesi  Utara;  karena  daerah  itu  berpotensi  energi bayu  dan  dekat  dengan  beban/konsumen    sekitar.  Selain  itu biaya  produksi    PLTB    dapat  bersaing  dengan  PLTD mengingat kelangkaan bahan bakar minyak akibat faktor jarak dan cuaca.
Permasalahan  dalam  penelitian  ini  adalah  mengenai  prediksi kecepatan angin  untuk pembangkit listrik tenga bayu (PLTB) Miangas  bila  dinyatakan  dalam  kurva  distribusi  probabilita Weibull. Serta berapakah faktor bentuk (k) dan faktor skala (c) dari  kurva  probabilita  Weibull.    Dengan  batasan-batasan adalah:    karakteristik  arah  datang  angin  tidak  dibahas
mengingat  variabel  tersebut  menjadi  kurang  signifikan  bila digunakan  VAWT  (Vertical  Axis  Wind  Turbine)  yang  dapat menyerap  energi  bayu  dari  segala  arah,  serta  data  sekunder kecepatan angin digunakan data  tahun 1980 – 2010.
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui:  karakteristik kecepatan  bayu  spesifik  di  Pulau Miangas,  serta  menyatakan dalam  kurva  ditribusi  Weibull  dan  model  matematik. Pencapaian  2  tujuan  tersebut  akan  menjadi  awal  dari serangkaian penelitian lanjutan yang diharapkan berakhir pada pembuatan  prototipe  PLTB  di  Pulau  Miangas;  yang diharapkan merupakan kreasi otentik Civitas Academica Fatek Unsrat.

## II. T INJAUAN PU STAKA
Energi yang terkandung dalam tiupan bayu merupakan energi kinetik.  Energi  kinetik  (E b )  yang  dimiliki  massa  bayu  (m) dengan kecepatan V adalah [4]:
E b = 2 1 m V 2 [J] (1)
Daya mekanik yang dapat diperoleh dari energi bayu:
P a = 2 1 ρ A V 3 C p [W] (2)
C p Lazim  disebut  sebagai  koefisien  daya  rotor  atau  efisiensi rotor  nilai  Cp  maksimum  adalah:  0,59.  Daya  aktual maksimum berbanding lurus dengan V 3 , sehingga data tentang kecepatan bayu, sangatlah penting.
Bayu tidak pernah konstan di setiap tempat dan di setiap saat, sangat dipengaruhi oleh: iklim, kontur muka bumi, ketinggian lokasi. Oleh karena itu kecepatan rata-rata bayu harus diambil dalam  rentang  waktu  yang  lama,  idealnya  selama  10  tahun bahkan lebih. Namun, hal ini membutuhkan biaya yang sangat besar,  sehingga  umumnya  diambil  data  yang  lebih  singkat. Data  lokasi  tersebut  kemudian  dibandingkan  dengan  data pengukuran  di  lokasi  terdekat  yang  memiliki  data  jangka panjang;  hasil  perbandingan  tersebut  dapat  digunakan  untuk melakukan prediksi jangka panjang kecepatan bayu tahunan di lokasi yang sedang diteliti Nama  metode  ini  adalah  metode ukur,  korelasi  dan  prediksi  disingkat  sebagai  UKP (measure, correlate, and predict / mcp) [4].
Gambar 1. Karakteristik Weibull, k= 1,2,3
Bayu tergantung pada matahari dan musim, sehingga memiliki pola  yang  berulang    selama  setahun.  Acapkali  sifat  angin dinyatakan  dengan  merata-ratakan  data  bulanan  sepanjang tahun  untuk  mendapatkan  gambaran  kekuatan  angin  pada suatu  lokasi.  Variasi  kecepatan  angin  selama  suatu  periode dapat  dijelaskan  dengan  teori  fungsi  distribusi  probabilita Weybull [4]. Fungsi probabilita (h) dengan 2 parameter, yaitu: parameter  bentuk  (k)  dan  parameter  skala  (c).  Fungsi  h tersebut dirumuskan sebagai berikut [4]:
h(v) =
; 0  <  v  <
Rumus ini menyatakan probabilita terjadinya keadaan angin dengan kecepatan sebesar v (dalam m/s), dimana:
h
∆
Jumlah  waktu  tersebut  sering  dinyatakan  dalam  persen maupun  dalam  jam/hari/bulan    berlangsung;  bilamana  dipilih dinyatakan  dalam  persen,  berlaku  (5);  sedangkan  jika  dipilih periode waktu setahun, maka fungsi probabili
!" 1 ~ % !" 8760
~ %
Satuan h pada (2.6) adalah jam/tahun per meter/detik
Parameter bentuk (k) tipikal kebanyakan tempat adalah 1,5 Semakin  besar  nilai  c,  semakin  banyak  jumlah  hari  yang memiliki tiupan angin kencang. Dik peningkatan  besaran  (skala)  kecepatan,  maka  c  disebut sebagai  parameter  skala.  Gambar  1  dan ilustrasi  distribusi  probabilita  Weibull  untuk  berbagai  k (parameter bentuk) dan c (parameter skala).
= 1,2,3 [4]
Bayu tergantung pada matahari dan musim, sehingga memiliki pola  yang  berulang    selama  setahun.  Acapkali  sifat  angin ratakan  data  bulanan  sepanjang tahun  untuk  mendapatkan  gambaran  kekuatan  angin  pada n  angin  selama  suatu  periode dapat  dijelaskan  dengan  teori  fungsi  distribusi  probabilita . Fungsi probabilita (h) dengan 2 parameter, yaitu: parameter  bentuk  (k)  dan  parameter  skala  (c).  Fungsi  h
0  <  v  < ∞ (3)
Rumus ini menyatakan probabilita terjadinya keadaan angin dengan kecepatan sebesar v (dalam m/s), dimana:
*∆ (4)
Jumlah  waktu  tersebut  sering  dinyatakan  dalam  persen maupun  dalam  jam/hari/bulan    berlangsung;  bilamana  dipilih
5);  sedangkan  jika  dipilih periode waktu setahun, maka fungsi probabilita, berlaku (6).
(5) (6)
Satuan h pada (2.6) adalah jam/tahun per meter/detik
Parameter bentuk (k) tipikal kebanyakan tempat adalah 1,5 – 2. Semakin  besar  nilai  c,  semakin  banyak  jumlah  hari  yang memiliki tiupan angin kencang. Dikarenakan sifat peningkatan  besaran  (skala)  kecepatan,  maka  c  disebut bagai  parameter  skala.  Gambar  1  dan  2;  memberikan ilustrasi  distribusi  probabilita  Weibull  untuk  berbagai  k (parameter bentuk) dan c (parameter skala).

## Gambar 2. Karakteristik Weibull
Gambar 3. Letak Pulau Miangas

## III. M ETODE
Kecepatan Angin di Pulau Miangas dijadikan obyek penelitian berdasarkan  pertimbangan:  relatip  jauh sehingga memiliki potensi angin yang relatip besar, data hasil pengukuran  singkat  menunjukkan  pulau  Miangas  memiliki potensi  cadangan  energi  bayu  yang  layak karena  terisolir  (off-grid)  Pulau  Miangas  cocok  untuk dibangun PLTB.
Data primer diperoleh dari pengukuran langsung oleh peneliti dengan  cara  melakukan  survei  angin  langsung  di  pulau Miangas,  yaitu:  pengukuran  Agustus  2006  &  2011.  Data primer,  2011,    diperoleh  dengan  mengukur  kecepatan  angin menggunakan Anemometer Digit
– 45,0 [m/s], Resolusi : 0,1 [m/s],  Akurasi: ± (2% +0.1) [m/s], Merk & Tipe: Dekko AM4836.
Manado Tahuna Davao, Filipina
Karakteristik Weibull; k = 2, c=8...16 (mph)[4]
Letak Pulau Miangas ETODE P ENELITIAN
Kecepatan Angin di Pulau Miangas dijadikan obyek penelitian berdasarkan  pertimbangan:  relatip  jauh  dari  Khatulistiwa sehingga memiliki potensi angin yang relatip besar, data hasil pengukuran  singkat  menunjukkan  pulau  Miangas  memiliki potensi  cadangan  energi  bayu  yang  layak[2,4],  dan  juga )  Pulau  Miangas  cocok  untuk
Data primer diperoleh dari pengukuran langsung oleh peneliti dengan  cara  melakukan  survei  angin  langsung  di  pulau Miangas,  yaitu:  pengukuran  Agustus  2006  &  2011.  Data primer,  2011,    diperoleh  dengan  mengukur  kecepatan  angin menggunakan Anemometer Digital : Vane Probe,  Range 0,40 45,0 [m/s], Resolusi : 0,1 [m/s],  Akurasi: ± (2% +0.1) [m/s],
P. Miangas
Data  primer  hasil  ukur  dikorelasikan  secara  proporsional linier  dengan  data  sekunder    untuk  mendapatkan  koefisien korelasi  dan  akhirnya  diperoleh  sekumpulan  data/angka kecepatan  prediktip  angin  di  Pulau  Miangas.  Sehingga, keluaran/hasil olah data yaitu suatu prediksi tahunan di Pulau Miangas, yaitu menyangkut: besaran/magnitudo  kecepatan  angin. Setelah  diperoleh sekumpulan  data  prediktip,  dilakukan  pengolahan  untuk mendapatkan  kurva  karakteristik  distribusi  probabilita Weibull.  Yang  kemudian  dicari  model  matematis  atas karakteristik distribusi tersebut.

## IV. H ASIL & P EMBAHASAN
Menggunakan koefisien korelasi linier [1],  diperoleh  data  prediksi  kecepatan  angin Pulau  Miangas  sesuai  tabel  1.  Tampak  bahwa  kecepatan bervariasi  dari  2,3  –  22,0  [m/s],  namun  untuk  tahun  1997 1999 tidak ada data (NA).
Data  tersebut  kemudian  diolah  dan  ditabulasikan kedalam  tabel  frekuensi  menjadi  tabel  2.  Berdasarkan  tabel tersebut  tampak  bahwa  kecepatan  angin    diantara  2  sampai  4 [m/s]  berlangsung  selama  13,5%.  Frekuensi pada kelas kecepatan 4 – 6 [m/s], yaitu: 35,9 %
Fungsi  probabilita  kecepatan  angin  relatip,  h(v)  bila dinyatakan    dalam  sumbu  y  dan  kecepatan  angin  dinyatakan dalam sumbu x,  maka didapat gambar 5.
Gambar 4. Proses Pengukuran  Angin di Pulau Miangas

## TABEL 1  PREDIKSI KECEPATAN ANGIN
Bulan ’80
’81 ‘82 ‘83 ‘84 Jan. 4,8 6,4 4,3 5,2 3,4 Feb. 5,7 5,7 4,5 7,9 3,9 Mar. 6,1 5,2 4,8 7,9 4,5 April 5,2 3,6 5,0 7,0 3,2
kan  secara  proporsional linier  dengan  data  sekunder    untuk  mendapatkan  koefisien korelasi  dan  akhirnya  diperoleh  sekumpulan  data/angka kecepatan  prediktip  angin  di  Pulau  Miangas.  Sehingga,
prediksi  kecepatan angin an di Pulau Miangas, yaitu menyangkut: Setelah  diperoleh sekumpulan  data  prediktip,  dilakukan  pengolahan  untuk mendapatkan  kurva  karakteristik  distribusi  probabilita
.  Yang  kemudian  dicari  model  matematis  atas

## EMBAHASAN
Menggunakan koefisien korelasi linier (k) sebesar 2,27
,  diperoleh  data  prediksi  kecepatan  angin  1980-2010  di 1.  Tampak  bahwa  kecepatan namun  untuk  tahun  1997-
Data  tersebut  kemudian  diolah  dan  ditabulasikan
2.  Berdasarkan  tabel
tersebut  tampak  bahwa  kecepatan  angin    diantara  2  sampai  4
Frekuensi  terbesar  terjadi 6 [m/s], yaitu: 35,9 % .
Fungsi  probabilita  kecepatan  angin  relatip,  h(v)  bila dinyatakan    dalam  sumbu  y  dan  kecepatan  angin  dinyatakan
Proses Pengukuran  Angin di Pulau Miangas[1]
REDIKSI KECEPATAN ANGIN  1980-2010 84 ‘85 ‘86 3,4 7,5 4,5 3,9 5,2 5,0 4,5 6,1 4,8 3,2 5,2 5,0
Mei 6,6 3,9 5,9 Juni 8,2 3,9 8,4 Juli 8,2 5,0 12,7 Ag 9,5 12,3 14,5 Sept 9,5 4,3 10,0 Okto. 6,1 5,0 6,4 Nov. 4,8 4,3 4,8 Des. 5,7 5,2 4,3 Bulan ‘87 ‘88 ‘89 Jan. 5,4 5,2 13,6 Feb. 5,7 5,4 7,9 Mar. 6,6 4,8 11,6 April 4,3 4,5 12,0 Mei 3,4 3,2 10,9 Juni 9,8 6,4 9,1 Juli 14,3 5,7 3,0 Ag 22,0 5,9 7,3 Sept 12,3 4,5 6,1 Okto. 6,1 5,2 3,2 Nov. 4,8 3,9 5,0 Des. 5,2 13,2 4,5 Bulan ‘94 ‘95 ‘96 Jan. 10,4 11,4 3,2 Feb. 11,8 4,5 3,2 Mar. 11,6 4,1 4,5 April 10,9 4,3 3,0 Mei 12,0 3,9 3,0 Juni 11,1 3,9 2,7 Juli 17,9 4,8 NA Ag 18,8 8,2 NA Sept 12,9 4,5 NA Okto. 12,3 13,6 NA Nov. 11,1 2,5 NA Des. 10,0 4,3 NA Bulan ‘04 ‘05 ‘06 Jan. 5,4 7,5 3,9 Feb. 5,4 8,6 5,4 Mar. 6,6 5,9 5,7 April 5,4 5,4 4,3 Mei 4,5 7,0 3,9 Juni 12,5 7,3 5,0 Juli 9,8 8,2 11,6 Ag 16,6 13,4 19,1 Sept 9,8 8,6 8,2 Okto. 6,1 5,4 7,7 Nov. 5,0 5,4 5,2 Des. 5,2 3,6 4,3
3,6 3,2 4,8 4,8 3,4 5,2 5,9 4,3 6,4 6,8 5,2 5,2 9,3 8,2 6,8 12,7 5,9 3,9 6,1 6,6 4,5 5,7 4,3 4,1 3,9 4,5 4,1 3,4 3,4 5,7 4,1 3,9 ‘90 ‘91 ‘92 ‘93 10,4 12,0 10,7 10,4 12,9 12,5 12,9 10,4 11,6 12,5 13,6 11,1 10,4 10,9 11,6 11,1 10,2 14,5 9,1 10,0 13,6 13,4 12,0 11,4 11,6 14,5 17,5 14,5 15,0 14,5 12,7 15,2 14,1 13,6 12,7 12,9 10,0 11,1 9,5 13,2 11,1 10,2 9,5 10,2 11,8 11,1 10,0 11,1 ‘00 ‘01 ‘02 ‘03 2,7 2,7 7,0 6,4 2,7 3,4 6,4 6,6 3,4 3,2 6,1 5,7 2,3 3,2 5,2 5,0 2,7 3,6 6,1 7,0 2,7 3,6 8,4 8,6 7,3 6,1 14,8 8,9 5,4 13,6 16,1 10,0 4,1 4,1 9,5 8,2 3,2 4,5 6,1 5,2 3,0 5,2 4,5 5,0 4,8 6,6 6,1 5,9 ‘07 ‘08 ‘09 ‘10 5,9 6,6 5,7 6,1 5,9 5,9 5,9 8,2 7,0 5,7 5,9 7,5 6,1 5,0 5,4 5,9 5,7 7,5 5,7 4,5 5,0 8,9 8,2 5,4 11,6 7,5 11,1 5,9 11,6 9,5 12,5 6,4 10,2 6,8 9,5 5,9 6,1 5,4 6,4 NA 5,7 4,8 6,4 NA 5,7 5,7 5,9 NA

## TABEL 2  DISTRIBUSI FREKUENSI KECEPATAN ANGIN
Klas V Median Klas Frekuensi h(v) [m/s] Abs. Rel.[%] [%/m/s] 0-2 1 0 0,0 0,0 2-4 3 44 13,5 6,7 4-6 5 117 35,9 17,9 6-8 7 51 15,6 7,8 8-10 9 35 10,7 5,4 10-12 11 34 10,4 5,2 12-14 13 29 8,9 4,4 14-16 15 10 3,1 1,5 16-18 17 4 1,2 0,6 18-20 19 2 0,6 0,3 20-22 21 1 0,3 0,0 Total 326 100,0
Mengamati  gambar  5,  kemudian melakukan  analisa simpangan  baku,  dapat  dinyatakan  bahwa  fungsi  probabilita Weibull  dari  kecepatan  angin  di  pulau  Miangas;  memiliki faktor  bentuk  (k)  sekitar  2  dan  faktor  skala  (c)    sekitar  7. Sehingga fungsi probabilita Weibull kecepatan angin di pulau Miangas adalah sebagai berikut:
h(v) = (7) = +
, , ( - ) +
h(v) = + ./ "
0 12 (8)

## V. K ESIMPULAN & S ARAN
Sesuai  dengan  permasalahan  yang  telah  dikemukakan, perolehan  data  serta  pengolahan  yang  telah  dilakukan,  dapat disimpulkan beberapa hal:
1. Data  yang digunakan dalam penelitian kecepatan angin di PLTB  Miangas,  didasari  oleh  metode  UKP,  yaitu:  ukur  – korelasi dan prediksi
2. Karakteristik  kecepatan  angin  untuk  PLTB  Miangas bervariasi dari 2,3 – 22,0 [ m/s]
3. Peluang/probabilita  terjadinya  kecepatan  angin  4-6  [m/s] adalah 35,9 %, merupakan probabilita terbesar.
Gambar 5. Probabilita Weibull Kec. Angin P. Miangas
4. Karakteristik  distribusi  probabilita  kecepatan  angin  untuk PLTB  Miangas,  membentuk  kurva  karakteristik  Weibull dengan parameter bentuk (k) adalah 2, dan parameter skala (c) adalah 7.
5. Akurasi  hasil  penelitian  diakui  perlu  ditingkatkan, sehingga  disarankan  perbaikan  melalui  penelitian  lebih lanjut di kemudian hari.

## R EFERENSI
[1] A.F. Nelwan, Kapasitas Optimum Pembangkit Listrik Tenaga Bayu di Pulau  Miangas  Sulut,  Laporan  Akhir  Penelitian,  Lembaga  Penelitian
Unsrat, 2011
[2] A.F. Nelwan, Ekspedisi Pulau Terluar Indonesia, Laporan Tugas, 2006
[3] IR. Wind Power, IR Wind Power Co. Ltd., 2008
[4] R.M.  Patel,  Wind  and  Solar  Power  System,  CRC  Press,  New  York, 1999 [5] J.Y. Park, et al., A Novel Vertical-Axis Wind Turbine for Distributed & Utility Deployment.  Tersedia pada : http://www.documbase.com . 2012