## Perbaikan Keandalan PLTU Tembilahan dengan Penambahan Kapasitas Pembangkit
Fadhil M Hanafi 1 , Dian Yayan Sukma 2
1,2 Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Riau, Pekanbaru 55281 INDONESIA (tel.: 076166595; email: 1 fadhil.m5065@student.unri.ac.id,
2 dianyayan.sukma@eng.unri.ac.id)
[Diterima: 2 Mei 2023, Direvisi: 12 September 2023] Corresponding Author : Fadhil M Hanafi
INTISARI — Untuk  memastikan  keandalan  sistem  pembangkit  yang  baik,  adanya  unit  pembangkit  yang  beroperasi  atau cadangan  daya  yang  memadai  di  sistem  pembangkit  sangatlah  penting.  Ketersediaan  cadangan  daya  pada  sistem  ini bergantung  pada  berbagai  faktor,  termasuk  frekuensi  gangguan  pada  unit-unit  pembangkit  dan  kapasitas  puncak  yang dibutuhkan oleh sistem. Salah satu contoh sistem pembangkit adalah  pembangkit listrik tenaga uap  (PLTU) Tembilahan, yang memiliki kapasitas 2 × 7 MW dan melayani beban puncak sebesar 14,31 MW pada periode tahun 2019-2022. Namun, pada periode tahun itu, tingkat keandalan sistem pembangkit, yang diukur dengan indeks loss of load expectation (LOLE), hanya mencapai 33 hari/tahun, jauh di bawah standar Rencana Usaha Penyediaan Tenaga Listrik (RUPTL) PT PLN 2021- 2030 yang mencapai 1 hari/tahun. Untuk memperbaiki tingkat keandalan sistem pembangkit PLTU Tembilahan pada tahun 2027,  diperlukan  analisis  untuk  mempertimbangkan  masa  pengadaan  pembangkit  dan  ketersediaan  lahan  pada  sistem tersebut. Analisis ini melibatkan penggunaan metode recursive convolution untuk menghitung indeks lost of load probability (LOLP)/ loss  of  load  expectation (LOLE)  dan  metode regresi  linear  sederhana  untuk  memperkirakan  beban puncak  pada tahun  tersebut.  Berdasarkan  hasil  analisis,  ditemukan  bahwa  penambahan  tiga  unit  pembangkit  sebesar  7  MW  dapat meningkatkan keandalan sistem pembangkit. Luas area yang dibutuhkan untuk unit-unit tambahan ini adalah 2.030,91 m 2 dan  lahan  yang  tersedia  masih  mencukupi.  Setelah  perbaikan  dilakukan,  indeks  keandalan  LOLE  sistem  pembangkit meningkat menjadi 0,078 hari/tahun untuk tahun 2027, yang memenuhi standar tingkat keandalan pembangkit berdasarkan RUPTL PT PLN 2021-2030.
KATA KUNCI — Keandalan, LOLP, LOLE, Sistem Pembangkit.

## I. PENDAHULUAN
Unit pembangkit listrik memiliki peran sebagai pembangkit tenaga  listrik,  baik  untuk  keperluan  rumah  tangga  maupun industri. Rusaknya suatu unit pembangkit, atau dalam kondisi terparah terjadi pemadaman listrik, dapat mengakibatkan unit tersebut tidak dapat beroperasi. Jika beberapa unit pembangkit besar  mengalami  hal  ini  secara  bersamaan,  pelepasan  beban atau  kerugian  sistem  dapat  terjadi.  Jika  suatu  unit pembangkitan  sering  mengalami  pelepasan  beban,  unit pembangkitan  tersebut  tidak  andal  dalam  melayani  beban. Mengingat  pentingnya  peran  unit  pembangkit  dalam menyediakan daya listrik, keandalan unit pembangkit tersebut perlu  dijaga  [1].  Penyebab  unit  pembangkit  tidak  dapat beroperasi  dapat  berupa  gangguan  internal  (dari  unit pembangkit)  maupun  gangguan  eksternal  (faktor  luar). Terjadinya gangguan pada unit pembangkit akan memengaruhi tingkat keandalan pembangkit. Selain itu, beban puncak yang mengalami  peningkatan  setiap  tahunnya  juga  memengaruhi tingkat  keandalan  pembangkit.  Keadaan  pembangkit  listrik yang mengalami gangguan selama beroperasi akan mengakibatkan forced  outage  rate (FOR)  [2].  Nilai  FOR tersebut digunakan untuk menentukan lost of load probability (LOLP) atau probabilitas kehilangan beban, yaitu ketika beban melebihi kemampuan pembangkit  [3]. Selanjutnya, dilakukan perhitungan loss  of  load  expectation (LOLE)  untuk menentukan durasi padam unit pembangkit dalam setahun. PT PLN pada Rencana Usaha Penyediaan Tenaga Listrik (RUPTL) PLN 2021-2030 menetapkan LOLP sebesar 0,274% atau setara dengan LOLE 1 hari/tahun [4].
Pembangkit  listrik  tenaga  uap  (PLTU)  Tembilahan  2  ×  7 MW adalah salah satu unit penyedia layanan kelistrikan yang status  kepemilikannya  dipegang  oleh  PT  PJB  Services,  anak perusahaan dari PT PLN Nusantara Power. PLTU Tembilahan
memiliki  dua  unit  pembangkit  dengan  kapasitas  masing- masing  sebesar  7  MW.  Berdasarkan  hasil  analisis  LOLE terhadap data beban dan nilai FOR pada PLTU Tembilahan di periode tahun 2019-2022, dengan nilai LOLE sebesar 33 hari/ tahun,  diketahui  bahwa  hasil  tersebut  belum  sesuai  dengan RUPTL PT PLN 2021-2030.
Oleh  karena  itu,  perbaikan  tingkat  keandalan  perlu dilakukan.  Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  untuk memperbaiki  tingkat  keandalan  adalah  menambah  kapasitas pembangkit  yang  tersedia  dengan  menambah  jumlah  unit pembangkit.  Penambahan  jumlah  unit  pembangkit  harus dilakukan dengan mempertimbangkan luas area yang tersedia pada  PLTU  Tembilahan  agar  skenario  yang  dibuat  mampu direalisasikan  berdasarkan  keadaan  yang  sebenarnya.  Metode penambahan  unit  pembangkit  dipilih  dikarenakan  merupakan metode yang umum digunakan untuk meningkatkan keandalan suatu  pembangkit  listrik  dan  telah  berhasil  diterapkan  pada beberapa penelitian sebelumnya.
Berbagai penelitian yang membahas tentang analisis tingkat keandalan  pembangkit  telah  banyak  dilakukan,  di  antaranya penelitian  tentang  evaluasi  keandalan  PLTU  Suralaya berdasarkan  nilai  FOR  [1].  Berdasarkan  data  kegagalan  dan pengeluaran harian pada tahun 2019, indeks keandalan PLTU Suralaya  untuk  Unit  1  sampai  Unit  4  adalah  4,23  hari/tahun atau 1,23% [1].
Sementara  itu,  penelitian  sebelumnya  telah  melakukan perbaikan tingkat keandalan pembangkit melalui penambahan kapasitas atau jumlah unit pembangkit, di antaranya perbaikan nilai  keandalan  LOLP  PLTH  Pantai  Baru  Pandansimo,  yang awalnya  memiliki  nilai  LOLP  sebesar  0,1407  atau  LOLE senilai  51,3627  hari/tahun [2].  Skenario  perbaikan  dilakukan, yaitu  skenario  1  berupa  pergantian  unit  pembangkit baru  dan skenario 2 berupa penambahan unit pembangkit baru. Skenario
1  meningkatkan  keandalan  dengan  LOLP  menjadi  9,6908 hari/tahun,  sedangkan  skenario  2  meningkatkan  keandalan dengan LOLP menjadi 6,8186 hari/tahun [2].
Penelitian berikutnya, yang menambahkan unit pembangkit untuk meningkatkan keandalan pembangkit, adalah penelitian tentang  upaya  peningkatan  indeks  keandalan  sistem pembangkit  di  salah  satu  pembangkit  di  provinsi  Riau  [5]. Sistem ini awalnya memiliki indeks keandalan LOLE sebesar 0,5627 hari/tahun, kemudian dengan skenario penambahan unit pembangkit,  indeks  keandalan  LOLE  pembangkit  tersebut berhasil diubah menjadi 0,000784 hari/tahun [5].
Penelitian lainnya yang menggunakan skenario penambahan  unit  pembangkit  untuk  memperbaiki  tingkat keandalan  adalah  penelitian  skenario  peningkatan  keandalan sistem pembangkit tenaga listrik di wilayah Bali [6]. Awalnya, sistem  tersebut  memiliki  nilai  keandalan  dengan  perhitungan LOLP dari sistem 150 kV di wilayah Bali, yaitu sebesar  6.184 hari/tahun. Skenario yang telah dilakukan adalah menambahkan satu pembangkit sebesar 380 MW, yaitu PLTU Celukan  Bawang  sebesar  380MW,  yang  dapat  memperkecil nilai  LOLP  hingga  menjadi  1.78  hari/tahun.  Nilai  LOLP tersebut  telah  hampir  memenuhi  standar  nasional  PT  PLN, yaitu 1 hari/tahun [6].
Penelitian  ini  melakukan  analisis  perhitungan  dan perbaikan  tingkat  keandalan  pembangkit  PLTU  Tembilahan agar  sesuai  dengan  RUPTL  PT  PLN  2021-2030  dengan memprediksi  kenaikan  beban  puncak  hingga  tahun  2027 menggunakan data dari pembangkit tahun 2019-2022. Prediksi kenaikan  beban  puncak  dilakukan hingga  tahun  2027  dengan mempertimbangkan realisasi pengadaan unit pembangkit baru yang  dapat  membutuhkan  waktu  selama  empat  hingga  lima tahun.

## II. KENAIKAN BEBAN PUNCAK DAN TINGKAT
KEANDALAN PEMBANGKIT Analisis
tingkat keandalan
dilakukan dengan mempertimbangkan kenaikan beban puncak pada pembangkit setiap  tahunnya.  Kenaikan beban  puncak diprediksi menggunakan  regresi  linear  sederhana  dan  tingkat  keandalan dihitung menggunakan indeks LOLP/LOLE.

## A. REGRESI LINEAR SEDERHANA
Regresi  adalah  metode  statistika  yang  digunakan  untuk mengidentifikasi  dan  memahami  hubungan  antara  dua  atau lebih  variabel.  Berbeda  dengan  klasifikasi,  regresi  digunakan untuk  memprediksi  target  yang  memiliki  tipe  data  numerik, sementara  klasifikasi  digunakan  untuk  memprediksi  atau mengelompokkan  data  dengan  target  tipe  data  kategorik. Dalam  analisis  regresi,  terdapat  dua  jenis  variabel,  yaitu variabel  independen  dan  dependen.  Variabel  independen adalah  faktor-faktor  yang  memengaruhi  target  atau  variabel dependen.  Sebagai  contoh,  dalam dataset calon  penerima beasiswa,  yang  termasuk  sebagai  variabel  independen  adalah gaji  orang  tua,  nilai  IPK,  dan  jarak  rumah.  Sementara  itu, variabel  dependen  adalah  variabel  target  yang  hendak diprediksi.  Sebagai  contoh,  dalam dataset calon  penerima beasiswa, keterangan “diterima” atau “ditolak” termasuk dalam variabel  dependen.  Biasanya, analisis  regresi  melibatkan  satu variabel dependen dan lebih dari satu variabel independen [7].
Metode  tren  atau  metode  regresi  linear  sederhana  adalah suatu  metode  dalam  analisis  runtun  waktu  ( time  series )  yang didasarkan  pada  kecenderungan  data  masa  lalu  tanpa memperhatikan faktor lainnya (ekonomi, iklim, dan teknologi).
Metode  ini  menghasilkan  persamaan  matematika  antara  data dan waktu serta sering digunakan untuk memperkirakan masa depan  dalam  jangka  pendek  [8].  Persamaan  regresi  linear sederhana  merupakan  suatu    model    persamaan    yang menggambarkan  hubungan  satu  variabel bebas atau predictor ( x )  dengan  satu  variabel  tak  bebas  atau response ( y ),  yang biasanya digambarkan dengan garis lurus [9].
Perkembangan  beban  listrik  dijelaskan  dalam  bentuk persamaan  yang  mengikuti  pola  kecenderungan  linear,  yang didefinisikan dengan persamaan berikut.
𝑦 = 𝑎 + 𝑏𝑥
(1)
𝑎 = ∑ 𝑦 ∑ 𝑥2−∑ 𝑥 ∑ 𝑥𝑦 𝑛 ∑ 𝑥2−(∑ 𝑥) 2 (2)
𝑏 = 𝑛.∑ 𝑥𝑦−∑ 𝑥.∑ 𝑦 𝑛.∑ 𝑥2−(∑ 𝑥) 2 (3)
dengan y merupakan  beban  listrik  pada  periode x yang dijadikan  acuan, a merupakan  perkembangan  beban  listrik, b adalah laju pertumbuhan rata-rata beban listrik, serta n adalah jumlah data yang digunakan.
Metode  regresi  linear  sederhana  dapat  dilakukan  jika kecenderungan  data  masa  lampau  bersifat  linear.  Jika kecenderungan  data  tidak  bersifat  linear,  digunakan  metode regresi  nonlinear  dengan  model  geometrik  dan  hasil  dari persamaan nonlinear diproyeksikan ke dalam persamaan linear seperti berikut [10] .
𝑦 = 𝑎𝑥 𝑏 (4)
log 𝑦 = log(𝑎𝑥 𝑏 ) (5)
log 𝑦 = log 𝑎 + log 𝑥 𝑏 (6)
log 𝑦 = log 𝑎 + 𝑏. log 𝑥 . (7)
Persamaan (7)  selanjutnya diproyeksikan ke (1), sehingga membentuk (8) sebagai berikut.
𝑃 = 𝐴 + 𝐵𝑄 (8) dengan 𝑃 = log 𝑦 (9) 𝐴 = log 𝑎 (10) 𝑄 = log 𝑥 (11) 𝐵 = 𝑏 (12) 𝑎 = 10 𝐴 . (13)
Untuk  memperoleh  nilai A dan B ,  (2)  dan  (3)  diubah berdasarkan (8), sehingga diperoleh persamaan berikut.
𝐴 = ∑ 𝑃 ∑ 𝑄2−∑ 𝑄 ∑ 𝑄𝑃 𝑛 ∑ 𝑄2−(∑ 𝑄) 2 (14)
𝐵 = 𝑛.∑ 𝑄𝑃−∑ 𝑄.∑ 𝑃 𝑛.∑ 𝑄2−(∑ 𝑄) 2 . (15)

## B. DAYA TERSEDIA DALAM SISTEM
Ketersediaan  daya  pada  sistem  harus  cukup  untuk memenuhi  kebutuhan  pelayanan  tenaga  listrik  ke  pelanggan. Ketersediaan  daya  dalam  sistem  juga  bergantung  pada  daya terpasang, demikian juga kesiapan unit-unit pembangkit dalam sistem untuk beroperasi. Unit pembangkit tidak siap beroperasi jika  terjadi  berbagai  faktor,  seperti  kelalaian  pemeliharaan, yang menyebabkan terjadinya gangguan atau kerusakan.
Agar  dapat  memenuhi  beban  yang  diestimasi  dari peramalan  beban  dan  mengatasi  masalah  pemeliharaan  unit pembangkit, diperlukan usaha untuk memastikan ketersediaan daya  dalam  sistem  agar  selalu  mencukupi  dalam  melayani beban  yang  ada  [11].  Ketersediaan  daya  cadangan  dan  nilai FOR dari unit-unit pembangkit yang beroperasi selama periode tertentu  memainkan  peran  penting  dalam  menentukan keandalan sistem pembangkit. Nilai FOR dan keandalan sistem berbanding  terbalik,  sehingga  makin  kecil  nilai  FOR,  makin bagus ketersediaan cadangan daya dalam sistem.
𝐹𝑂𝑅 = 𝐹𝑜𝑟𝑐𝑒 𝑂𝑢𝑡𝑎𝑔𝑒 𝐻𝑜𝑢𝑟𝑠 𝑆𝑒𝑟𝑣𝑖𝑐𝑒 𝐻𝑜𝑢𝑟𝑠+𝐹𝑜𝑟𝑐𝑒 𝑂𝑢𝑡𝑎𝑔𝑒 𝐻𝑜𝑢𝑟𝑠 . (16)
Force outage hours merupakan jumlah waktu sebuah unit mengalami  gangguan  akibat  kegagalan  peralatan  yang memerlukan  diputusnya  unit  tersebut  dari  sistem,  sedangkan service  hours adalah  periode operasi  sebuah  unit  pembangkit yang  terhubung  ke  jaringan  transmisi,  baik  dalam  keadaan normal  maupun  saat  pengurangan  kapasitas  unit  ( derating ). Makin  kecil  FOR,  makin  tinggi  jaminan  keandalan  yang didapat.  Sebaliknya,  makin  besar  FOR,  makin  kecil  jaminan keandalan  yang  diperoleh.  Perubahan  nilai  FOR  dapat  secara langsung memengaruhi keandalan total sistem [12].

## C. ALGORITMA RECURSIVE CONVOLUTION
Evaluasi  keandalan  suatu  sistem  pembangkit  dapat dilakukan  dengan  metode recursive berdasarkan  distribusi variasi  keadaan  generator.  Unit  pembangkit  memiliki  dua kondisi yang memungkinkan ( dual state ), yaitu kondisi ( state ) available dan outage . Sistem yang disuplai dari n unit generator memiliki 2 n variasi kondisi. Perhitungan manual untuk sistem dengan  banyak  unit  pembangkit  akan  sangat  sulit  dilakukan. Banyak  algoritma recursive yang  telah  diterapkan  untuk mengevaluasi keandalan sistem tenaga [13].
Metode recursive yang  digunakan  dalam  mencari  indeks keandalan  pada  penelitian  ini  merupakan  jenis  persamaan recursive  convolution .  Fungsi  yang  merujuk  pada  dirinya sendiri disebut juga fungsi recursive dan terdiri atas basis dan rekurens. Nilai awal yang tidak merujuk pada fungsi itu sendiri disebut  basis  dan  berfungsi  untuk  memberikan  nilai  yang didefinisikan pada fungsi recursive serta menghentikan proses recursion .  Sementara  itu,  bagian  dari  fungsi  yang mendefinisikan  argumen  fungsi  dalam  terminologi  dirinya sendiri disebut rekurens dan argumen dari fungsi tersebut harus lebih  dekat  pada  basisnya  setiap  kali  fungsi  melakukan rekurens [14].
Pada  persamaan  konvolusi,  untuk  mencari  keandalan sistem  pembangkit,  digunakan  juga  fungsi  dari recursive convolution dengan persamaan sebagai berikut.
𝐹 𝑖 (𝐿 𝑒 ) = ∫ 𝐹 𝑖−1 (𝐿 𝑒 − 𝐿 𝑜𝑖 )𝑓 𝑜 (𝐿 𝑜𝑖 )𝑑𝐿 𝑜𝑖 𝐿𝑜𝑖 . (17)
Persamaan  (17)  memiliki  aturan  bahwa F i ( L e )  akan  sama dengan F ( L ) jika i bernilai 0 dan F i ( L e ) akan sama dengan F ( L e ) jika i tidak  bernilai  0  [15].  Ketika  diasumsikan L oi bernilai diskret, f oi akan bernilai p i jika L oi sama dengan 0 dan f oi akan bernilai q i jika L oi sama  dengan C i ,  sehingga  diperoleh persamaan sebagai berikut.
𝐹 𝑖 (𝐿 𝑒 ) = 𝐹 𝑖−1 (𝐿 𝑒 ). 𝑝 𝑖 + 𝐹 𝑖−1 (𝐿 𝑒 − 𝐶 𝑖 )𝑞 𝑖 (18)
dengan L e merupakan  beban  efektif, L oi adalah  pemadaman beban  acak, IC adalah  kapasitas  unit  pembangkit  yang terpasang, F i ( L e ) adalah fungsi peluang beban efektif, p i adalah
probabilitas kapasitas tersedia, q i adalah probabilitas kapasitas outage , dan Ci adalah kapasitas generator pada urutan ke- i [15].

## D. INDEKS KEANDALAN
Perhitungan keandalan sistem tenaga listrik dapat dianalisis dari  seringnya  suatu  sistem  mengalami  gangguan  atau frekuensi  padamnya  listrik. Data hasil gangguan suatu sistem dapat dihitung menggunakan rumus LOLP. Makin  kecil nilai LOLP,  makin  sedikit  peluang  suatu  sistem    mengalami gangguan  dan  investasi  yang diperlukan untuk mendukung juga makin besar [16]. LOLP didefinisikan sebagai probabilitas terjadinya sebuah beban sistem melebihi kapasitas pembangkit yang  tersedia  dengan  asumsi  beban  puncak  setiap  hari berlangsung sepanjang hari. Nilai LOLP = 0 berarti beban akan selalu terpenuhi dan LOLP = 1 berarti beban tidak akan pernah terpenuhi [17]. Untuk mengukur keandalan, digunakan satuan hari/tahun,  yang  mengindikasikan  bahwa  beban  sistem  lebih kecil, sama, atau lebih besar dari kapasitas yang tersedia. Untuk melakukan  perhitungan,  data  unit  pembangkit  dan  nilai  FOR digunakan  untuk  menghitung  probabilitas outage individu. Kemudian,  LOLP  dapat  dihitung  berdasarkan  hasil  tersebut [15].
LOLE dapat diartikan sebagai jumlah unit dalam satu waktu (jam  atau  hari)  per  interval  waktu  (tahun)  yang  permintaan bebannya  melebihi  kapasitas.  LOLE  mengungkapkan  nilai yang  mewakili  jumlah  jam  atau  hari  dalam  periode  waktu tertentu,  ketika  beban  (yaitu  konsumsi  daya)  tidak  dapat disuplai [18]. Untuk mengidentifikasi persentase waktu ketika beban lebih besar dari jumlah yang dibangkitkan, kurva durasi beban  sangat  sesuai  digunakan.  Jadi,  indeks  keandalan  ini menghasilkan  kemungkinan besarnya  beban yang  mengalami pemadaman saat terjadi beban puncak pada satu waktu. LOLE sendiri  merupakan  perkalian  antara  probabilitas  kegagalan sistem pembangkit, yaitu LOLP, dengan satuan waktu, seperti dalam  satuan  hari/tahun  [19].  Secara  singkat,  nilai  LOLE adalah LOLP dikali dengan jumlah hari dalam satu tahun. Nilai LOLP  sendiri  merujuk  pada  (18),  yaitu  LOLP  didefinisikan sebagai  penjumlahan  probabilitas  pemadaman  dikalikan dengan  kumulatif  probabilitas  jumlah  beban  yang  tidak disediakan,  atau  dengan  kata  lain,  kemungkinan  beban melebihi  kapasitas  yang  tersedia  setelah  pemadaman  [20]. Berdasarkan penjelasan tersebut, dapat dibentuk (19).
𝐿𝑂𝐿𝐸 = (𝐹 𝑖−1 (𝐿 𝑒 ). 𝑝 𝑖 + 𝐹 𝑖−1 (𝐿 𝑒 − 𝐶 𝑖 )𝑞 𝑖 ).365 (19)
dengan 365 merupakan asumsi jumlah hari dalam satu tahun.
Standar  yang  digunakan  adalah  standar  dari  RUPTL  PT PLN 2021-2030, yaitu LOLE sebesar 1 hari/tahun. Perhitungan LOLP dan LOLE sangat membantu dalam tinjauan desain dan ukuran  utilitas  sistem  tenaga.  Dengan  cara  yang  sama, keduanya  memperkirakan  dan  menunjukkan  lamanya  waktu yang dibutuhkan untuk kehilangan unit pembangkit (yaitu unit pembangkit atau komponen apa pun memerlukan penggantian atau perawatan) [21].

## III. METODOLOGI
Dalam  penelitian  ini,  dilakukan  beberapa  tahapan  secara sistematis  agar  hasil  penelitian  dapat  dicapai.  Diagram  alir penelitian ditunjukkan pada Gambar 1. Metodologi penelitian adalah  cara  atau  langkah-langkah  yang  digunakan  untuk merancang,  mengumpulkan,  menganalisis,  dan  menafsirkan data dalam sebuah penelitian. Metodologi penelitian membantu peneliti untuk mengumpulkan informasi secara sistematis dan terorganisasi,  sehingga  data  yang  diperoleh  dapat  diandalkan
dan  valid.  Metodologi  pada  penelitian  ini  diawali  dengan perumusan masalah, yaitu tentang upaya untuk meningkatkan keandalan sistem pembangkit dengan cara menambah kapasitas pembangkit  di  PLTU  Tembilahan  dengan  kapasitas  awal sebesar 2 × 7 MW. Langkah selanjutnya adalah studi pustaka, yaitu mempelajari teori-teori terkait perancangan sistem tenaga yang  akan  dibahas.  Teori-teori  tersebut  mencakup  berbagai aspek, seperti pembangkit tenaga listrik,  PLTU, daya tersedia dalam  sistem,  keandalan  pembangkit,  kurva  beban  harian, kurva  distribusi  peluang  beban,  algoritma  konvolusi,  LOLP, LOLE,  dan  metode  regresi  linear.  Sumber  acuan untuk  teori- teori  tersebut  dapat  berasal  dari  buku,  jurnal,  makalah,  dan internet.  Langkah  selanjutnya  adalah  pengumpulan  data, melakukan  prediksi  kenaikan  beban  puncak,  melakukan analisis LOLP/LOLE, perbaikan tingkat keandalan pembangkit dengan mempertimbangkan luas area yang tersedia, melakukan analisis  durasi  ketahanan  tingkat  keandalan,  dan  penarikan kesimpulan.

## A. PENGUMPULAN DATA
Dalam rangka membahas permasalahan pada penelitian ini, dilakukan  pengumpulan  data  untuk  memperoleh  informasi yang dibutuhkan. Data yang perlu dikumpulkan meliputi data beban puncak dan nilai FOR setiap unit pembangkit di PLTU Tembilahan dari tahun 2019 hingga 2022.

## B. PERHITUNGAN PREDIKSI KENAIKAN BEBAN PUNCAK
Indeks  keandalan,  seperti  LOLP,  umumnya  dievaluasi untuk  menentukan  kecukupan  sistem  tenaga  massal  di  masa depan  [22].  Maka,  perlu  dilakukan  analisis  prediksi peningkatan  beban puncak untuk lima tahun ke depan. Hal ini dilakukan sebagai acuan untuk menentukan nilai LOLP/LOLE pada  unit  pembangkit  yang  akan  ditambahkan.  Perencanaan
tenaga listrik berkonsentrasi pada prakiraan beban untuk masa depan.  Ekspektasi  beban  listrik  di  masa  depan  membutuhkan riwayat  data  beban  [23].  Dengan  menggunakan  riwayat  data beban,  dilakukan  prediksi  kenaikan  beban  untuk  masa  yang akan datang.

## C. PERHITUNGAN INDEKS KEANDALAN
Analisis  indeks  LOLP  dan  LOLE  dilakukan  berdasarkan data  yang  diperoleh  dari  PLTU  Tembilahan  2  ×  7  MW.  Jika LOLE yang didapat lebih dari 1 hari/tahun, dilakukan skenario perbaikan tingkat keandalan pembangkit dengan penambahan kapasitas pembangkit.
Dua keadaan dipertimbangkan dalam perhitungan ini, yaitu kondisi  yang  sudah  ada  ( existing )  dan  kondisi  lima  tahun  ke depan.  Perhitungan  pada  kondisi  yang  sudah  ada  melibatkan analisis  tingkat  keandalan  pembangkit  dengan  beban  puncak saat  ini,  sedangkan  perhitungan  pada  kondisi  lima  tahun  ke depan  melibatkan  evaluasi  tingkat  keandalan  dengan  beban puncak pada tahun kelima dari kondisi yang sudah ada. Hal ini perlu  dilakukan  karena  beban  puncak  cenderung  meningkat setiap tahunnya, seiring dengan pertambahan jumlah penduduk. Kondisi lima tahun dipilih karena jika evaluasi keandalan pada kondisi  lima  tahun  ke  depan  tidak  memenuhi  standar,  perlu dilakukan perbaikan dengan menambah kapasitas pembangkit.

## D. PERBAIKAN INDEKS KEANDALAN
Untuk  meningkatkan  indeks  LOLP/LOLE,  kapasitas pembangkit  perlu  ditambah  dengan  mempertimbangkan  luas area  yang  tersedia  di  PLTU  Tembilahan.  PLTU  Tembilahan berdiri di atas lahan seluas 10 hektar atau 100.000 m 2 . Terdapat area seluas 22.173 m 2 yang belum dimanfaatkan, dengan luas area  efektif  sebesar  5.166  m 2 ,  yang  dapat  digunakan  sebagai area penambahan kapasitas pembangkit. Tujuan perbaikan ini adalah  untuk  memperoleh  indeks  LOLE  kurang  dari  1 hari/tahun. Berdasarkan penjelasan tersebut, dibuat persyaratan penambahan  kapasitas  pembangkit  menggunakan  persamaan berikut.
𝐿𝑢𝑎𝑠 𝐴𝑟𝑒𝑎 𝑈𝑛𝑖𝑡 𝑃𝑒𝑚𝑏𝑎𝑛𝑔𝑘𝑖𝑡 < 5.166 𝑚 2 . (20)
Luas  area  yang  diperlukan  berdasarkan  besarnya  kapasitas pembangkit merujuk pada Tabel I.
Secara  umum,  metode  penambahan  kapasitas  pembangkit melalui  penambahan  unit  pembangkit  dapat  digunakan  jika masih  terdapat  ketersediaan  lahan  pada  area  pembangkit tersebut,  sehingga  area  yang  tersedia  dapat  dimanfaatkan secara  optimal.  Penambahan unit  pembangkit  diawali  dengan penambahan  unit  kecil  dengan  jumlah  lebih  banyak.  Ketika penambahan  unit  kecil  dengan  jumlah  yang  banyak  tidak mampu  memperbaiki  tingkat  keandalan  serta  luas  area  yang tersedia  tidak  mencukupi  (unit  kecil  dengan  jumlah  banyak memerlukan  lebih  banyak  area),  dilakukan  penggantian  unit pembangkit  yang telah ada  menjadi kapasitas unit yang  lebih besar (kapasitas lebih dari 7 MW untuk satu unit pembangkit). Namun,  perbaikan  tingkat  keandalan  memprioritaskan penambahan unit berdasarkan kapasitas yang telah ada (7 MW)
Mulai Perumusan
Masalah
Studi Pustaka LOLP/LOLE Sesuai Standar RUPTL PT PLN Selesai Tidak Ya Analisis Indeks LOLP dan LOLE Pengumpulan Data Beban Puncak dan
Data Pembangkit Proses Skenario Penambahan Kapasitas Pembangkit Kesimpulan Analisis Lama
Durasi Ketahanan Indeks LOLP/ LOLE Sesuai Standar RUPTL PT PLN Analisis Kapasitas Pembangkit Berdasarkan Area yang Tersedia Area Tersedia Tidak Ya Melakukan Prediksi Beban Puncak untuk 5 Tahun ke Depan
Mengganti Unit Pembangkit yang Telah Ada dengan Kapasitas yang Lebih Besar Tanpa Menambah Jumlah Unit
Pembangkit
Gambar 1. Diagram alir penelitian.
T ABEL I L UAS A REA B ANGUNAN P EMBANGKIT PLTU T EMBILAHAN Kapasitas Pembangkit Luas Area Turbin Luas Area Boiler Jumlah Luas Area Unit Pembangkit Luas Area per-Unit Pembangkit 2 × 7 MW 1.012,5 m 2 341,44 m 2 1.353,94 m 2 676,97 m 2
ID-252
karena data yang tersedia (nilai FOR) merujuk pada kapasitas tersebut.

## E. ANALISIS DURASI TINGKAT KEANDALAN
Dilakukan  analisis  perhitungan  lamanya  indeks  LOLE kurang  dari  1  hari/tahun  yang  diperoleh  dari  hasil  perbaikan tingkat  keandalan  pembangkit  dengan  penambahan  kapasitas pembangkit  dapat  dipertahankan  berdasarkan  prediksi  beban puncak di masa depan.

## F. PENARIKAN KESIMPULAN
Setelah  melakukan  analisis,  langkah  berikutnya  adalah mengambil kesimpulan dari hasil tersebut berdasarkan analisis yang telah dilakukan.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. ANALISIS KENAIKAN BEBAN PUNCAK LIMA TAHUN KE DEPAN
Dengan mempertimbangkan data beban puncak dari tahun 2019 hingga 2022, seperti yang tertera pada Tabel II, dilakukan estimasi untuk memprediksi beban puncak dalam lima tahun ke depan. Hal ini bertujuan untuk memperhitungkan kemungkinan tidak  andalnya  pembangkit  dan  mempersiapkan  perancangan skenario penambahan kapasitas pembangkit yang membutuhkan waktu sekitar  empat hingga  lima tahun. Untuk melakukan  prediksi  tersebut,  digunakan  persamaan  regresi linear sederhana. Variabel yang digunakan dalam perhitungan ini  adalah  beban  puncak,  yang  juga  digunakan  untuk menentukan  indeks  LOLP/LOLE  pada  sebuah  sistem pembangkit.
Dengan  menggunakan  rekapitulasi  data  beban  puncak PLTU  Tembilahan  dari  tahun  2019  hingga  2022,  dilakukan analisis prakiraan dengan menggunakan metode regresi linear sederhana  untuk  mendapatkan  nilai A dan B pada  persamaan regresi berpangkat. Untuk memperoleh nilai P dan Q , data pada Tabel III digunakan untuk melakukan perhitungan menggunakan (9) dan (11).
Selanjutnya, dilakukan perhitungan menggunakan (14) dan (15) untuk mendapatkan nilai A dan B . Kemudian, dicari nilai a dan b menggunakan (13) dan (12), sehingga diperoleh nilai y sebagai berikut.
𝐴 = 1,012415 𝐵 = 0,260543 𝑎 = 10 1,012415 = 10,29
𝑏 = 0,260543 𝑦 = 10,29𝑥 0,260543 . (21)
Berdasarkan  (21),  dapat  ditentukan  prediksi  nilai  beban puncak untuk lima tahun ke depan, terhitung dari tahun 2023 hingga  tahun  2027,  seperti  ditunjukkan  pada  Tabel  IV  dan Gambar 2.

## B. ANALISIS KEANDALAN KONDISI YANG SUDAH ADA
Untuk  menentukan  tingkat  keandalan,  pertama ditentukan nilai FOR masing-masing unit pembangkit menggunakan (16). Nilai  FOR  ditentukan  berdasarkan  data  pada  Tabel  V. Berdasarkan  data  pada  Tabel  V  dan  menggunakan  (16), diperoleh  nilai  FOR  untuk  masing-masing  unit  pembangkit seperti yang ditunjukkan pada Tabel VI.
Selanjutnya,  dilakukan  perhitungan  nilai  LOLP/LOLE berdasarkan  data  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  VII. Berdasarkan data yang ditunjukkan pada Tabel VII, dilakukan analisis  perhitungan  nilai  LOLP/LOLE  menggunakan  (19). Perhitungan dilakukan menggunakan aplikasi Microsoft Office Excel 2013. Diperoleh LOLP PLTU Tembilahan dalam kondisi yang  sudah  ada  adalah  0,0901805,  dengan  LOLE  sebesar 32,9158821 atau 33 hari/tahun.

## C. ANALISIS KEANDALAN KONDISI 5 TAHUN KE DEPAN
Untuk menganalisis nilai LOLP/LOLE dalam jangka waktu lima  tahun  ke  depan  (2027),  dilakukan  analisis  berdasarkan kondisi  sistem  yang  sudah  ada  dengan  dua  unit  pembangkit yang  ada  dan  beban  puncak  yang  diperkirakan  makin meningkat tiap tahunnya hingga tahun 2027. Untuk melakukan analisis tersebut, digunakan nilai  beban puncak  hasil prediksi untuk tahun 2027, yaitu sebesar 18,24049 MW dan nilai beban dasar sebesar 40% dari beban puncak, yaitu 7,296195 MW.
T ABEL II
D ATA B EBAN P UNCAK PLTU T EMBILAHAN 2019-2022 Tahun Beban Puncak (MW) 2019 9,64 2020 14,31 2021 13,09 2022 14,21 T ABEL III V ARIABEL P ERHITUNGAN P REDIKSI K ENAIKAN B EBAN P UNCAK Tahun  x y Q P Q 2 Q.P 2019 1 9,64 0,000000  0,98415 0,00000 0,00000 2020 2 14,31 0,301030  1,15559 0,09062 0,34787 2021 3 13,09 0,477121  1,11692 0,22764 0,53290 2022 4 14,21 0,602060  1,15260 0,36248 0,69394 Jumlah  1 51,25 1,380210  4,40926 0,68074 1,57471
Gambar 2. Prediksi kenaikan beban puncak.
T ABEL IV P REDIKSI P ENINGKATAN B EBAN P UNCAK L IMA T AHUN KE D EPAN Tahun Variabel x: Periode Tahun Variabel y: Beban Puncak (MW) 2023 5 15,65046 2024 6 16,41183 2025 7 17,08440 2026 8 17,68923 2027 9 18,24049 0,00 2,00 4,00 6,00 8,00 10,00 12,00 14,00 16,00 18,00 20,00 2018 2020 2022 2024 2026 2028 BE BA N P UN CA K (MW) TAHUN P R E D I K S I   K E N A I K A N   B E B A N   P U N C A K
Analisis ini dilakukan untuk melihat keandalan pembangkit jika  kapasitas  pembangkit  tetap  dipertahankan  (dua  unit pembangkit)  seperti  kondisi  yang  ada  sekarang.  Variabel kondisi  lima tahun ke depan ini juga akan digunakan  sebagai variabel ketika diperlukan penambahan kapasitas pembangkit. Variabel  yang  berubah  dibandingkan  dengan  kondisi  yang sudah  ada  adalah  beban  puncak  dan  beban  dasar,  sedangkan nilai kapasitas Unit 1, kapasitas Unit 2, nilai FOR, nilai p 1 , nilai p 2 , dan kapasitas terpasang mengikuti kondisi yang sudah ada sekarang pada Tabel VII.
Untuk  prediksi  kenaikan  beban  puncak  di  tahun  2027, diperoleh  nilai  LOLP  PLTU  Tembilahan  adalah  0,42809426 dengan  LOLE  sebesar  156,254406  atau  156  hari/tahun. Berdasarkan hasil perhitungan pada kondisi yang ada sekarang dan  prediksi  lima  tahun  ke  depan  (2027),  dapat  disimpulkan bahwa makin meningkat nilai beban puncak, makin tinggi nilai indeks  LOLE,  sehingga  belum  memenuhi  target  keandalan yang  telah  ditetapkan  PT  PLN  dalam  RUPTL  PT  PLN berdasarkan  Keputusan  Menteri  Energi  dan  Sumber  Daya Mineral Republik
Indonesia
Nomor 188.K/HK.02/MEM.L/2021 tentang RUPTL 2021-2030, yaitu dengan  probabilitas  padam  1  hari/tahun.  Oleh  karena  itu, diperlukan skenario penambahan kapasitas pembangkit untuk meningkatkan  keandalan  sistem  pembangkit  yang  sedang diteliti  ini.  Penambahan  kapasitas  pembangkit  ini  akan mempertimbangkan  luas  area  yang  tersedia  di  PLTU Tembilahan 2 × 7 MW.

## D. PERBAIKAN TINGKAT KEANDALAN
Berdasarkan  hasil  perhitungan  indeks  keandalan,  didapati bahwa  nilai  indeks  keandalan  tidak  mencapai  standar  yang telah ditetapkan, yaitu 1 hari/tahun. Oleh karena itu, dilakukan sebuah skenario dengan menambahkan unit pembangkit pada sistem pembangkit yang diteliti, yang didasarkan pada luas area
yang  tersedia.  Luas  area  yang  tersedia  dijelaskan  pada  (20), sedangkan  luas  area  untuk  kapasitas  pembangkit  yang ditambahkan  merujuk  pada  Tabel  I.  Prediksi  nilai  beban puncak yang digunakan dalam skenario penambahan kapasitas pembangkit  adalah  18,24049  MW  pada  tahun  2027,  dengan asumsi bahwa penambahan kapasitas pembangkit memerlukan waktu sekitar 4-5 tahun.

## 1)  SKENARIO 1 PENAMBAHAN UNIT 1 × 7 MW
Pada skenario 1, dilakukan penambahan kapasitas unit kecil sebesar  7  MW  terlebih  dahulu  karena  pertimbangan  bahwa menyediakan kapasitas terbesar akan membutuhkan area yang lebih  luas.  Berdasarkan  Tabel  I,  untuk  penambahan  satu  unit dengan  kapasitas  7  MW  dibutuhkan  area  seluas  676,97  m 2 , yang  memenuhi  persyaratan  untuk  penambahan  kapasitas pembangkit  sesuai  dengan  (20).  Nilai  FOR  sebesar  0,042148 mengikuti nilai FOR dari Unit 1 pada sistem pembangkit yang diteliti.  Dari  hasil  perhitungan  menggunakan  (19),  diperoleh LOLP  sebesar  0,04329  dan  indeks  LOLE  sebesar  15,79975 hari/tahun.  Meskipun  demikian,  indeks  keandalan  yang dihasilkan masih belum memenuhi standar yang ingin dicapai.

## 2)  SKENARIO 2 PENAMBAHAN UNIT 2 × 7 MW
Berdasarkan  hasil  indeks  keandalan  LOLE  yang  belum terpenuhi  pada  skenario  1,  skenario  2  dilakukan  dengan menambahkan dua unit dengan kapasitas unit sebesar 7 MW. Dari  Tabel  I,  dapat  diketahui  bahwa  penambahan  satu  unit dengan  kapasitas  7  MW  memerlukan  area  seluas  676,97  m 2 , sehingga  penambahan  dua  unit  akan  memerlukan  area  seluas 1.353,94 m 2 .
Berdasarkan (20), dapat disimpulkan bahwa luas area yang dibutuhkan  untuk  penambahan  kapasitas  pembangkit  pada skenario 2 memenuhi persyaratan yang dibutuhkan. Skenario 2 ini  menggunakan  nilai  FOR  yang  sama  dengan  Unit  1  pada sistem pembangkit yang diteliti, yaitu sebesar 0,042148. Hasil perhitungan  menggunakan  (19)  menunjukkan  bahwa  indeks keandalan LOLP pada skenario 2 sebesar 0,00327 dan indeks keandalan  LOLE  sebesar  1,19238 hari/tahun.  Meskipun  hasil tersebut  lebih  baik  dari  skenario  1,  indeks  keandalan  yang dihasilkan masih belum memenuhi standar yang ingin dicapai.

## 3)  SKENARIO 3 PENAMBAHAN UNIT 3 × 7 MW
Dengan mempertimbangkan hasil indeks keandalan LOLE yang  belum  terpenuhi  pada  skenario  1  dan  skenario  2,  pada skenario 3 dilakukan penambahan tiga unit dengan kapasitas 7 MW pada sistem pembangkit yang diteliti. Berdasarkan Tabel I,  dibutuhkan  area  seluas  676,97  m 2 untuk  penambahan  satu unit  dengan  kapasitas  7  MW,  sehingga  total  area  yang dibutuhkan untuk penambahan tiga unit adalah 2.030,91 m 2 . Berdasarkan  (20),  area  yang  tersedia  cukup  untuk penambahan  kapasitas  pembangkit.  Setiap  unit  pembangkit memiliki  nilai  FOR  sebesar  0,042148  dan  nilai  FOR  yang dipilih  pada  skenario  ketiga mengikuti  nilai  FOR  dari  Unit  1 pada  sistem  pembangkit  yang  diteliti.  Berdasarkan  hasil perhitungan  menggunakan  (19),  diperoleh  nilai  indeks keandalan LOLP sebesar 0,00021 dan indeks keandalan LOLE sebesar  0,078266  hari/tahun.  Hasil  tersebut  menunjukkan bahwa  standar  indeks  keandalan  sistem  pembangkit  telah terpenuhi pada skenario ketiga.

## 4)  HASIL PENAMBAHAN KAPASITAS PEMBANGKIT
Data  yang  diperoleh  dari  hasil  analisis  skenario penambahan  kapasitas  pembangkit  ditunjukkan  pada  Tabel VIII. Dari hasil penambahan kapasitas pembangkit yang telah dilakukan,  dapat  dilihat  bahwa  pada  skenario  1,  dengan
T ABEL V D ATA D URASI K ERJA PLTU T EMBILAHAN 2019-2022 Tahun Service Hours Unit 1 (Jam) Service Hours Unit 2 (Jam) Force Outage Hours Unit 1 (Jam) Force Outage Hours Unit 2 (Jam) 2019 3.377,00 5.140,00 107,00 51,00 2020 7.186,00 8.122,00 374,00 213,00 2021 6.965,97 7.569,75 520,15 139,93 2022 7.382,00 6.881,00 95,00 314,00 Jumlah 24.910,97 27.712,75 1.096,15 717,93 T ABEL VI N ILAI FOR PADA U NIT PLTU T EMBILAHAN FOR Unit 1 FOR Unit 2 0,042148 0,0252519 T ABEL VII
V ARIABEL A NALISIS LOLP/LOLE K ONDISI YANG S UDAH A DA Variabel Nilai Kapasitas Unit 1 ( C 1 ) 7 MW Kapasitas Unit 2 ( C 2 ) 7 MW Nilai FOR Unit 1 ( q 1 ) 0,0421480 Nilai FOR Unit 2 ( q 2 ) 0,0252519 Nilai p 1 0,9578520 Nilai p 2 0,9742148 Kapasitas terpasang ( IC ) 14 MW Beban puncak ( peak load ) 14,31 MW Beban dasar ( base load ) 5,724 MW
menambahkan satu unit pembangkit berkapasitas 7 MW, nilai indeks keandalan LOLE masih belum memenuhi standar yang diinginkan. Begitu juga pada skenario 2, dengan penambahan dua unit pembangkit dengan kapasitas masing-masing 7 MW. Namun,  pada  skenario  3,  dengan  penambahan  tiga  unit berkapasitas  masing-masing  7  MW,  didapatkan  nilai  indeks keandalan LOLE yang telah memenuhi standar yang ditetapkan PT  PLN  dalam  RUPTL  PT  PLN  berdasarkan  Keputusan Menteri Energi dan Sumber Daya Mineral Republik Indonesia Nomor  188.K/HK.02/MEM.L/2021  tentang  RUPTL  2021- 2030,  yaitu  LOLP  sebesar  kurang  dari  0,274%  atau  setara dengan LOLE kurang dari 1 hari/tahun.

## E. ANALISIS DURASI KETAHANAN TINGKAT KEANDALAN
Analisis  dilakukan  untuk  menentukan  durasi  keandalan pembangkit  dapat  dipertahankan.  Durasi  keandalan  ini  sesuai dengan  standar  yang  ditetapkan  oleh  RUPTL  PT  PLN berdasarkan  Keputusan  Menteri  Energi  dan  Sumber  Daya Mineral Republik
Indonesia
Nomor 188.K/HK.02/MEM.L/2021  tentang  RUPTL  2021-2030. Analisis  tersebut  melibatkan  prediksi  kenaikan  beban  puncak setiap tahun dan evaluasi hasil indeks LOLE hingga melebihi 1 hari/tahun.  Informasi  mengenai  durasi  ketahanan  dapat ditemukan pada Tabel IX dan Gambar 3.
Dari  hasil  prediksi  kenaikan  beban  puncak  setiap  tahun yang tertera pada Tabel IX dan Gambar 3, dapat disimpulkan bahwa tingkat keandalan pembangkit dari skenario 3 akan tetap terjaga hingga tahun 2042 dengan mempertahankan nilai beban puncak  sebesar  23,55155  MW,  LOLP  sebesar  0,00276,  dan indeks keandalan LOLE sebesar 1,008524 hari/tahun. Terlihat pada  Gambar  3  bahwa  nilai  LOLE  mengalami  kenaikan signifikan  antara  tahun  2033  menuju  2035,  dari  0,108904 hari/tahun menjadi 0,3137872 hari/tahun.

## V. KESIMPULAN
Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  pada  sistem pembangkit  PLTU  Tembilahan  dengan  memanfaatkan  data empat tahun terakhir, dari 2019 sampai 2022, telah diperoleh nilai  indeks  keandalan  LOLE  sebesar  33  hari/tahun  pada kondisi yang sudah ada dan 156 hari/tahun pada kondisi  lima tahun  ke  depan,  dengan  prediksi  kenaikan  beban  puncak sebesar 18,24049 MW. Dengan mempertimbangkan standar PT PLN dalam RUPTL PT PLN berdasarkan Keputusan Menteri Energi dan Sumber Daya Mineral Republik Indonesia Nomor 188.K/HK.02/MEM.L/2021 tentang RUPTL 2021-2030, maka nilai tersebut belum memenuhi standar yang diinginkan.
Untuk memperbaiki tingkat keandalan tersebut, dilakukan penambahan kapasitas pembangkit melalui skenario penambahan
jumlah unit pembangkit dengan mempertimbangkan  luas  area  yang  tersedia.  Dari  skenario yang dilakukan, hasil pada skenario 3 telah memenuhi standar indeks    keandalan,  yaitu    sebesar  0,078266  hari/tahun.  Dari hasil  penelitian  dapat  diketahui  bahwa  makin  banyak  unit pembangkit, makin tinggi tingkat keandalan, tetapi juga diikuti dengan makin luasnya area pembangkit.
Indeks  keandalan  pada  skenario  3  dapat  dipertahankan hingga  tahun  2042  dengan  beban  puncak  sebesar  23,55155 MW,  nilai  LOLP  sebesar  0,002763,  dan  indeks  keandalan LOLE sebesar 1,0085238 hari/tahun.

## KONFLIK KEPENTINGAN
Penulis  menyatakan  bahwa  tidak  terdapat  konflik kepentingan  dalam  penelitian  ini.  Semua  analisis  dilakukan secara empiris berdasarkan data yang telah diperoleh.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Universitas Riau dan PT. PJB Services Unit PLTU Tembilahan 2 × 7 MW yang telah berpartisipasi dalam pelaksanaan penelitian ini.

## REFERENSI
[1]  P.F. Ferdinant, L. Nurdiana, dan A. Irman, “Evaluation  of Power Plant Reliability Using Index Loss of Load in the Suralaya Power Plant,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci., Eng. , Vol. 909, No. 1, hal. 1–9, Des. 2020, doi: 10.1088/1757-899X/909/1/012070.
[2]  R.A.  Putra,  I.T.  Yuniahastuti,  dan  R.D.  Laksono,  “Skenario  Perbaikan Nilai  Keandalan  Loss  of  Load  Probability  pada  PLTH  Pantai  Baru Pandansimo,” ELECTRA  Elect. Eng. Art. , Vol. 2, No. 1, hal. 16–22, Sep. 2021, doi: 10.25273/electra.v2i1.10500.
[3]  C.B. Jones dkk., “Switch Location Identification for Integrating a Distant
T ABEL VIII H ASIL P ERBAIKAN T INGKAT K EANDALAN P EMBANGKIT Penambahan Kapasitas (MW) Total Kapasitas (MW) Luas Area yang Diperlukan (m 2 ) LOLE (hari/tahun) Sesuai Standar RUPTL PT PLN 1 × 7 3 × 7 676,97 15,79980 Tidak 2 × 7 4 × 7 1.353,90 1,19238 Tidak 3 × 7 5 × 7 2.030,90 0,07827 Ya T ABEL IX
D URASI K ETAHANAN T INGKAT K EANDALAN Tahun Beban Puncak (MW) LOLP LOLE (hari/ tahun) 2027 18,24049 0,000214 0,0782660 2028 18,74814 0,000233 0,0849232 2029 19,21953 0,000249 0,0907901 2030 19,66022 0,000263 0,0960204 2031 20,07453 0,000276 0,1007280 2032 20,46590 0,000288 0,1050000 2033 20,83711 0,000298 0,1089040 2034 21,19045 0,000507 0,1850663 2035 21,52782 0,000860 0,3137872 2036 21,85082 0,001187 0,4333004 2037 22,16080 0,001492 0,5447239 2038 22,45895 0,001778 0,6489897 2039 22,74627 0,002046 0,7468826 2040 23,02364 0,002299 0,8390688 2041 23,29184 0,002537 0,9261187 2042 23,55155 0,002763 1,0085238
Gambar 3. Durasi ketahanan tingkat keandalan setelah perbaikan. 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 2025 2030 2035 2040 2045 LO LE ( H A R I/T A H UN ) TAHUN
Photovoltaic Array Into a Microgrid,” IEEE Access , Vol. 10, hal. 57902– 57913, Mei 2022, doi: 10.1109/ACCESS.2022.3177143.
[4]  “Rencana  Usaha  Penyediaan  Tenaga  Listrik  (RUPTL)  PT  Perusahaan Listrik  Negara  (Persero)  Tahun  2021  sampai  dengan  Tahun  2030,” Kementerian Energi dan Sumber Daya Mineral, 2021.
[5]  U.  Albab  dan  D.Y.  Sukma,  “Upaya  Peningkatan  Indeks  Keandalan Sistem Pembangkit dengan Peningkatan Kapasitas Sistem Pembangkit,” J. Online Mhs. Fak. Tek. , Vol. 6, No. 2, hal. 1–6, Jul.–Des. 2019.
[6]  R.D.  Laksono,  I.T.  Yuniahastuti,  dan  A.P.P.  Prakoso,  “Skenario Peningkatan  Keandalan  Sistem  Pembangkit  Tenaga  Listrik  di  Wilayah Bali Berdasarkan LOLP,” ELECTRA  Elect. Eng. Art. , Vol. 2, No. 1, hal. 39–45, Sep. 2021, doi: 10.25273/electra.v2i1.10525.
[7]  I.  Saputra  dan  D.A.  Kristiyanti, Machine  Learning  untuk  Pemula . Bandung, Indonesia: Informatika, 2022.
[8]  D.  Suswanto, Teknik  dan  Sistem  Distribusi  Tenaga  Listrik  untuk Mahasiswa  Teknik  Elektro ,  ed.  1.  Padang,  Indonesia:  Jurusan  Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Negeri Padang, 2009.
[9]  C.E.  Simbolon, “Penerapan  Algoritma  Regresi  Linier  Sederhana  dalam Memprediksi Keuntungan dan Kerugian Kelapa Sawit PT. Sri Ulina,” J. Inf. Syst. Res. (JOSH) , Vol. 2, No. 2, hal. 169–172, Jan. 2021.
[10]  N.H.  Sugiarto  (2021)  “Mengenal  Analisis  Regresi  Non-linear  dalam Statistik,” [Online], https://lab_adrk.ub.ac.id/id/mengenal-analisis- regresi-non-linear-dalam-statistik/, tanggal akses: 25-Jul-2023.
[11]  A.N. Widiastuti, S. Sarjiya, K.A. Pinanditho, dan E.T. Prastyo, “Evaluasi Keandalan  Perencanaan  Pembangkit  Wilayah  Jawa-Bali  dengan Mempertimbangkan  Ketidakpastian  Peramalan  Beban,” J.  Nas.  Tek. Elekt.,  Teknol.  Inf. ,  Vol.  6,  No.  2,  hal.  230–234,  Mei  2017,  doi: 10.22146/jnteti.v6i2.320.
[12] M.J.A.H. Saleh, S.A.A.H. Abdulla, A.M.A.A. Altaweel, dan I.S. Qamber, “LOLP and LOLE Calculation for Smart Cities Power Plants,” 2019 Int. Conf. Innov., Intell. Inform., Comput., Technol. (3ICT) , 2019, hal. 1–6, doi: 10.1109/3ICT.2019.8910296.
[13]  Sunarwoko, E. Elsafan, L. Suhaimi, dan C. Hudaya, “Improving Loss of Load  Probability  Through  Biomass  Power  Plant  Integration:  A  Case Study in Tanjung Balai Karimun,” 2019 IEEE Int. Conf. Innov. Res., Dev.
(ICIRD) , 2019, hal. 1–5, doi: 10.1109/ICIRD47319.2019.9074713.
[14]  S.  Herlambang,  “Implementasi  Fungsi  Rekursif  Dalam  Algoritma  dan Perbandingannya dengan Fungsi Iteratif.” Tanggal aksess: 21-Mar-2023, [Online], https://informatika.stei.itb.ac.id/~rinaldi.munir/Matdis/2008- 2009/Makalah2008/Makalah0809-079.pdf
[15]  R.L.  Sullivan, Power  System  Planning ,  ed 1.  New  York,  AS: McGraw Hill, 1977.
[16]  R.A.  Putra  dan  I.T.  Yuniahastuti,  “Perhitungan  Keandalan  Pembangkit Loss of Load Probability (LOLP) untuk N unit Pembangkit,” ELECTRA Elect.  Eng.  Article ,  Vol.  1,  No.  2,  hal.  13–19,  Mar.  2021,  doi: 10.25273/electra.v1i2.8960.
[17]  S. Sanajaoba, “Optimal Sizing of Off-Grid Hybrid Energy System Based on  Minimum  Cost  of  Energy  and  Reliability  Criteria  Using  Firefly Algorithm,” Sol.  Energy ,  Vol.  188,  hal.  655–666,  Agu.  2019,  doi: 10.1016/j.solener.2019.06.049.
[18]  M.  Čepin,  “Evaluation  of  the  Power  System  Reliability  If  a  Nuclear Power  Plant  Is  Replaced  with  Wind  Power  Plants,” Reliab.  Eng.,  Syst. Saf. , Vol. 185, hal. 455–464, Mei 2019, doi: 10.1016/j.ress.2019.01.010.
[19]  R. Billinton dan R.N. Allan, Reliability Evaluation of Power Systems , ed 2. New York, AS: Plenum Press, 1996.
[20]  S.A. Rashidaee, T. Amraee, dan M. Fotuhi-Firuzabad, “A Linear Model for Dynamic Generation Expansion Planning Considering Loss of Load Probability,” IEEE Trans. Power Syst. , Vol. 33, No. 6, hal. 6924–6934, Nov. 2018, doi: 10.1109/TPWRS.2018.2850822.
[21]  I.S.  Qamber,  “Novel  Modeling  of  Forced  Outage  Rate  Effect  on  the LOLP and LOLE,” Int. J. Comput., Digit. Syst. , Vol. 9, No. 2, hal. 229– 237, Mar. 2020, doi: 10.12785/IJCDS/090208.
[22]  Y.Y. Hong, C.I. Wu, T.H. Hsiao, dan C.S. Lin, “Reliability of a Power System with High Penetration of Renewables: A Scenario-Based Study,” IEEE  Access ,  Vol.  9,  hal.  78050–78059,  Mei  2021,  doi: 10.1109/ACCESS.2021.3083793.
[23]  I.S. Qamber, “Loss of Load Probability effect on Four Power Stations,” 2019  Int.  Conf.  4th  Ind.  Revolut.  (ICFIR) ,  2019,  hal.  1–4,  doi: 10.1109/ICFIR.2019.8894781.