## Optimasi Sistem Pembangkit Listrik Tenaga Hybrid di Pulau Enggano
Dyah Ayu Kartika Sari 1 , Fransisco Danang Wijaya 2 , Husni Rois Ali 3
Intisari—Pulau Enggano merupakan salah satu wilayah terluar yang  menggunakan  pembangkit  listrik  tenaga  diesel  (PLTD) sebagai  sumber  energi  listriknya.  PLTD  yang  mulai  beroperasi sejak tahun 2017 ini terdiri atas tiga unit mesin pembangkit yang mampu  menghasilkan  daya  sebesar  730  kW,  dengan  total pelanggan sebanyak 1.050 pelanggan dan kebutuhan energi listrik sebesar 1.097.883 kWh/tahun. Meskipun pembangkit listrik telah tersedia,  pada  kenyataannya  permasalahan  ketenagalistrikan masih menjadi masalah dasar yang belum terselesaikan di pulau ini.  Rata-rata  pemakaian  bahan  bakar  minyak  (BBM)  untuk mengoperasikan PLTD adalah 21 ton/bulan atau Rp582.757.000,00  per  bulan  dengan  asumsi  harga  BBM  adalah Rp9.800,00 per liter. Tingginya biaya operasional mengakibatkan listrik  hanya  dipasok  selama  enam  belas  jam  per  hari. Pemanfaatan  PLTD  juga  menghasilkan  emisi  karbon  dioksida (CO 2 ) yang sangat tinggi. Hal ini tidak sejalan dengan komitmen pemerintah  untuk  bertransisi  menuju  net  zero  emission  pada tahun  2060.  Pemanfaatan  energi  baru  terbarukan  (EBT)  yang ditargetkan sebesar 23% pada tahun 2025 nyatanya masih belum maksimal. Makalah ini bertujuan untuk menemukan konfigurasi pembangkit  tenaga  hybrid  yang  optimal  di  Pulau  Enggano  dari segi teknis dan kelayakan ekonomi. Kelayakan ekonomi ditinjau menggunakan  pendekatan  net  present  cost  (NPC)  dan  cost  of economic (COE). Selain itu, dilakukan juga analisis keberlanjutan dari  aspek  lingkungan.  Dari  penelitian  ini,  didapatkan konfigurasi  yang  paling  optimal  berdasarkan  biaya  sistem terendah  yaitu  konfigurasi  2  skenario  1,  yang  terdiri  atas photovoltaic (PV) 1.005 kW, diesel 250 kW, dan baterai 594 unit. Konfigurasi  ini  dapat  memproduksi  listrik  sebesar  1.576.115 kWh/tahun dengan nilai NPC mencapai Rp31,7 miliar rupiah dan nilai  COE  sebesar  Rp1.998,75  per  kWh.  Konfigurasi  ini  juga memiliki  keberlanjutan  lingkungan  yang  baik  karena  memiliki nilai renewable fraction sebesar 91%.
Kata Kunci—Optimasi, Pembangkit Listrik Tenaga Hybrid, NPC, Keberlanjutan Lingkungan.

## I. P ENDAHULUAN
Salah satu alternatif pemenuhan kebutuhan listrik di daerah 3T  (terdepan,  terluar,  dan  tertinggal)  adalah  dengan membangun  pembangkit  listrik  tenaga  diesel  (PLTD).  Pulau Enggano  merupakan  salah  satu  wilayah  terluar  yang menggunakan  PLTD  sebagai  sumber  energi  listriknya.  Pulau ini terletak pada 102,05 0 hingga 102,25 0 BT dan 5,17 0 sampai 5,31 0 LS,  atau  terletak  di  Samudera  Hindia  berjarak  kurang lebih 110  mil  laut  dari  Pelabuhan  Pulau  Baai  Kota  Bengkulu
[1].  Luas  wilayah  pulau  ini  adalah  400,6  km 2 dengan  total jumlah  penduduk  sebanyak  3.213  jiwa  pada  tahun  2017  [2]. PLTD mulai beroperasi sejak tahun 2017 dan terdiri atas tiga unit mesin pembangkit dengan kapasitas daya sebesar 730 kW, total  pelanggan  sebanyak  1.050  pelanggan,  dan  kebutuhan energi listrik sebesar 1.097.883 kWh/tahun [3].
Meskipun  pembangkit listrik telah tersedia, pada kenyataannya  permasalahan  ketenagalistrikan  masih  menjadi masalah dasar yang belum terselesaikan di pulau ini. Rata-rata pemakaian  BBM  untuk  mengoperasikan  PLTD  adalah  21 ton/bulan atau Rp582.757.000,00/bulan, dengan asumsi harga BBM  adalah  Rp9.800/liter.  Tingginya  biaya  operasional mengakibatkan  pulau  ini  belum  dialiri  listrik  selama  24  jam. Jam nyala listrik adalah pukul 05.00 WIB-12.00 WIB dan 17.00 WIB-24.00 WIB atau 16 jam/hari [3]. Selain itu, penggunaan PLTD juga menghasilkan emisi CO 2 yang sangat tinggi. Hal ini tidak  sejalan  dengan  komitmen  pemerintah  untuk  bertransisi menuju net zero emission pada tahun 2060 [4].
Perkembangan infrastruktur ketenagalistrikan di Indonesia, terutama pembangkitan, mengalami transisi, yang sebelumnya didasari  oleh  dua  pilar,  yaitu affordability ( least  cost )  dan security of supply (keandalan), akan beralih menjadi tiga pilar dengan menambahkan acceptability ( environmental consideration )  [4]. Affordability berarti  sistem  pembangkit merupakan  sistem  dengan  biaya  paling  rendah, security  of supply berarti  suplai  listrik  harus  andal  dan  dapat  memenuhi permintaan  beban,  sedangkan acceptability berarti  pemilihan pembangkit  harus  mempertimbangkan  masalah  lingkungan. Dengan demikian, perencanaan pembangkit, selain harus dapat memenuhi  permintaan  beban  dengan  biaya  minimum,  juga harus ramah lingkungan.
Berdasarkan  Rencana  Umum  Energi  Nasional  (RUEN), pemerintah  menargetkan  pemanfaatan  energi  baru  terbarukan (EBT) sebesar 23% dari total pembangkitan pada tahun 2025 [5].  Namun,  pemanfaatan  EBT  hingga  saat  ini  masih  belum maksimal.  Pada  tahun  2019,  49,9%  pembangkit  listrik  di Indonesia  masih  menggunakan  energi  fosil,  khususnya batubara, diikuti gas bumi 19,9%, BBM 4,6%, dan EBT 14,8% [6].  Pemerintah  terus  berupaya  meningkatkan  pemanfaatan EBT  dan  mengurangi  pemakaian  BBM.  Penggunaan pembangkit listrik tenaga hybrid (PLTH) merupakan salah satu alternatif solusi untuk menyediakan sumber energi listrik yang ramah  lingkungan  di  daerah  terisolasi  [7].  PLTH  merupakan sistem pembangkit yang terdiri atas minimal satu pembangkit konvensional  dan  satu  pembangkit  energi  terbarukan  [8]. Sumber  EBT  yang  digunakan  disesuaikan  dengan  potensi energi yang ada pada daerah setempat.
Sistem  PLTH  dapat  menggunakan  energi  surya,  biomassa, dan  diesel  sebagai  sumber  energinya  [7],  sedangkan  dalam penelitian lainnya, digunakan sumber energi surya, angin, dan diesel  [8]-[12].  Referensi  [12]  menggunakan  energi  surya,
1,2,3 Departemen  Teknik  Elektro  dan  Teknologi  Informasi, Fakultas  Teknik,  Universitas  Gadjah  Mada.  Jl.  Grafika  No.2, Kampus  UGM,  Yogyakarta,  55281,  INDONESIA  (tlp:  0274-552 305, e-mail:
1 dyahayuks@mail.ugm.ac.id,
2 danangwijaya@ugm.ac.id, 3 husni.rois.ali@ugm.ac.id.)
[Diterima: 21 Januari 2022, Revisi: 16 Maret 2022]
mikrohidro, dan biomassa. Beberapa studi terkait potensi EBT di  Pulau  Enggano  telah  dilakukan.  Berdasarkan  [13],  Pulau Enggano  masuk  ke  dalam  perairan  zona  A,  yaitu  rata-rata gelombang  laut  berkisar  antara  6  kW/m  sampai  15  kW/m, dengan  potensi  daya  listrik  yang  dihasilkan  hingga  152  kW. Rata-rata  intensitas  radiasi  matahari  per  tahun  sebesar  4,91 kWh/m 2 /hari, debit rata-rata aliran air Sungai Kuala Besar  juga cukup  tinggi,  yaitu  sebesar  12,13  m 3 /s  [14],  serta  rata-rata kecepatan angin sebesar 5,63 m/s [15].
Setiap pembangkit EBT memiliki kelebihan dan kekurangan, Risiko  pembangunan  PLTS,  mulai  dari  studi  awal  hingga konstruksi, relatif lebih rendah dibandingkan pembangkit EBT lainnya. Pada PLTS, tidak ada bagian yang berputar, sehingga risiko kegagalan dan rusak lebih rendah. Hal ini menyebabkan pengoperasian  dan  perawatan  PLTS  lebih  mudah  dan  murah jika  dibandingkan  dengan  pembangkit  mikrohidro  dan pembangkit  angin.  Selain  itu,  dampak  sosial  dan  dampak lingkungan PLTS juga relatif lebih rendah [16].
Optimasi  konfigurasi  pembangkit  dapat  dilakukan  dengan mencari  kelayakan  teknis  dan  kelayakan  ekonomi.  Referensi [17] menghitung kelayakan ekonomi dengan menghitung nilai cost  of  economic (COE)  dan  nilai net  present  cost (NPC). Referensi  [18]  menghitung  kelayakan  ekonomi  dengan menggunakan net present value (NPV), internal rate of return (IRR), benefit  cost  ratio (BCR),  dan payback  period (PP). Kelayakan ekonomi juga dihitung dari nilai NPV, profitability index (PI), dan PP [19]. Referensi [20] menggunakan bantuan perangkat  lunak  Hybrid  Optimization  of  Multiple  Energy Resource (HOMER) untuk menyimulasikan sistem PLTH agar memudahkan proses optimasi.
Makalah ini bertujuan untuk menemukan konfigurasi PLTH yang optimal di Pulau Enggano dari segi teknis dan kelayakan ekonomi.. Kelayakan ekonomi ditinjau menggunakan pendekatan NPC dan COE. Selain itu, dilakukan juga analisis keberlanjutan  dari  aspek  lingkungan.  Perancangan  sistem pembangkit  ini  menggunakan  perangkat  lunak  HOMER. Perangkat  lunak  ini  dapat  mengoptimasi  desain  sistem pembangkit hybrid dengan keluaran estimasi kapasitas sistem, biaya sistem, dan emisi gas rumah kaca, sehingga diharapkan dapat membantu menyelesaikan permasalahan yang ada.

## II. P ERHITUNGAN S ISTEM

## A. Perhitungan  Teknis  Pembangkit  Listrik  Tenaga  Surya (PLTS)
PLTS sangat bergantung pada intensitas radiasi matahari dan temperatur  di  lokasi  pemasangannya.  Perhitungan PV  area yang dibutuhkan untuk memasang PLTS dapat menggunakan (1) [21].
𝑃𝑉 𝑎𝑟𝑒𝑎  = 𝐸 𝐿 𝐺 𝑎𝑣 𝑥 𝑇𝐶𝐹 𝑥 𝜂𝑃𝑉 𝑥 𝜂𝑂𝑢𝑡 (1)
dengan PV area merupakan luas permukaan panel surya (m 2 ), 𝐸 𝐿 adalah  energi  yang  dibangkitkan  (kWh/hari), 𝐺 𝑎𝑣 adalah intensitas  radiasi  matahari  (kWh/m 2 /hari), TCF adalah temperature coefficient factor (%), 𝜂𝑃𝑉 adalah efisiensi panel surya  (%),  dan 𝜂𝑂𝑢𝑡 adalah  efisiensi  keluaran  (%),  yang diasumsikan sebesar 0,9. Adapun besar daya yang dibangkitkan
oleh PLTS ( watt peak ), atau kapasitas terpasang, dapat dihitung menggunakan (2) [19].
𝑃 𝑤𝑎𝑡𝑡 𝑝𝑒𝑎𝑘 = 𝑃𝑉 𝑎𝑟𝑒𝑎 𝑥 𝑃𝑆𝐼 𝑥 𝜇𝑃𝑉
(2)
dengan 𝑃 𝑤𝑎𝑡𝑡 𝑝𝑒𝑎𝑘 adalah  daya  yang  dibangkitkan  PLTS  atau kapasitas terpasang (Wp) dan PSI adalah peak solar insolation (1.000 W/m 2 ).
Setelah  mengetahui  kapasitas  terpasang,  selanjutnya  dapat dicari  banyaknya  jumlah  modul  PV  yang  dibutuhkan  dengan perhitungan menggunakan (3) [21].
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑚𝑜𝑑𝑢𝑙 𝑃𝑉  = 𝑃 𝑤𝑎𝑡𝑡 𝑝𝑒𝑎𝑘 𝑃 𝑀𝑃𝑃 (3)
dengan 𝑃 𝑀𝑃𝑃 merupakan  daya  keluaran  maksimal  modul  PV (Wp).  Untuk  menghitung  besarnya  kapasitas  baterai  yang dibutuhkan  untuk  memenuhi  konsumsi  energi  harian, digunakan (4) [21].
𝐶  = 𝑁 𝑥 𝐸 𝑑 𝑉 𝑆 𝑥 𝐷𝑂𝐷 𝑥 𝜇 (4)
dengan C adalah kapasitas baterai (Ah), N adalah jumlah hari otonomi  (hari), 𝐸 𝑑 adalah  konsumsi  energi  harian  (kWh), 𝑉 𝑆 adalah  tegangan  baterai  (volt), DOD adalah  kedalaman maksimum  untuk  pengosongan  baterai  (%),  dan 𝜇 adalah efisiensi baterai dikalikan efisiensi inverter [21]. Selanjutnya, kapasitas inverter dapat dihitung menggunakan (5) [22].
Kapasitas inverter (watt) = Demand Watt × Safety Factor (5)

## B. Perhitungan Biaya
Perhitungan  biaya  pada  perencanaan  pembangkit  meliputi biaya investasi, biaya penggantian, serta biaya operasional dan perawatan ( operational and maintenance , O&M) [23].
1) Biaya  Investasi/Initial  Capital  Cost: Biaya  investasi adalah modal awal atau seluruh biaya yang dikeluarkan di awal proyek.  Biaya  ini  meliputi  biaya  penyediaan  lahan,  biaya komponen  pembangkit,  biaya  infrastruktur  pembangkit,  dan sebagainya [23].
2) Biaya  Penggantian/Replacement  Cost: Biaya  peng- gantian  adalah  biaya  penggantian  komponen  di  akhir  masa pakainya.  Biaya  ini  berbeda  dari  biaya  modal  awal  karena beberapa hal, di antaranya tidak semua komponen harus diganti di  akhir  masa  pakainya;  biaya  investasi  mungkin  merupakan hibah dari pihak lain, sedangkan biaya penggantian ditanggung sendiri;  dan  memperhitungkan  pengurangan  biaya  pembelian komponen dari waktu ke waktu [12].
3) Biaya  O&M: Biaya  O&M  adalah  biaya  yang  terkait dengan  pengoperasian  dan  pemeliharaan  sistem.  Biaya  ini meliputi  biaya  operasional,  seperti  biaya  bahan  bakar,  gaji pegawai,  dan  perawatan  lainnya  [20].  Biaya  O&M  pada sebagian  besar  komponen  merupakan  biaya  tahunan. Umumnya,  biaya  O&M  suatu  sistem  pembangkit  adalah  1% dari total biaya investasi [24].

## C. Keberlanjutan Lingkungan
Renewable fraction (RF) adalah persentase total kebutuhan beban  yang  ditutupi  oleh  energi  yang  dihasilkan  dari  sumber terbarukan per tahun [15]. RF sebesar 100% merupakan kondisi
ideal,  yaitu  PLTH  bekerja  berdasarkan  sumber  energi terbarukan  saja.  Sebaliknya,  RF  sebesar  0%  menunjukkan bahwa  pembangkit  listrik  dari  diesel  setara  dengan  total kebutuhan beban listrik [21]. RF dapat dihitung menggunakan (6) [15].
𝑅𝐹 = 𝐸 𝑟𝑒𝑛 𝐸 𝑑𝑒𝑚𝑎𝑛𝑑 (6)
dengan 𝐸 𝑟𝑒𝑛 adalah energi yang dihasilkan dari sumber energi terbarukan, sedangkan 𝐸 𝑑𝑒𝑚𝑎𝑛𝑑 adalah total kebutuhan beban.

## III. M ETODOLOGI

## A. Model Sistem PLTH
Model  PLTH  yang  diusulkan  terdiri  atas  PV,  diesel,  dan baterai.  Pada  penelitian  ini,  dilakukan  simulasi  dua  skenario dengan biaya investasi yang berbeda. Masing-masing skenario terdiri atas tiga konfigurasi. Kedua skenario tersebut dijelaskan sebagai berikut.
1) Skenario 1: Skenario 1 terdiri atas PV dan diesel dengan asumsi PLTD yang dibangun adalah PLTD baru.
2) Skenario 2: Skenario 2 terdiri atas PV dan diesel dengan asumsi  PLTD  yang  dibangun  telah  digunakan  selama  lima tahun.  Biaya  investasi  akan  lebih  rendah  dari  biaya  investasi PLTD baru, tetapi biaya operasional lebih tinggi karena adanya penurunan efisiensi generator.
Perbedaan antara skenario 1 dan 2 hanya terletak pada biaya diesel, sedangkan untuk biaya modul PV, inverter , dan baterai tidak ada perbedaan. Tujuan dibuatnya dua skenario ini adalah untuk  mendapatkan  harga  real  dari  sistem  yang  dibuat  dan mendapatkan konfigurasi yang optimal dengan nilai NPC dan COE minimum.

## B. Fungsi Objektif
Tujuan  penelitian  ini  adalah  mendapatkan  konfigurasi kapasitas  PLTH  yang  optimal  dengan  biaya  sistem  yang minimal.  Maka,  fungsi  objektif  dari  penelitian  ini  yaitu meminimalkan biaya NPC dari sistem energi hybrid . NPC atau biaya net total masa kini adalah nilai sekarang dari semua  biaya  yang  dikeluarkan  sistem  selama  masa  pakainya dikurangi  nilai  sekarang  dari  semua  pendapatan  yang diperolehnya  selama  masa  pakainya  [15].  Biaya  ini  termasuk biaya modal, biaya penggantian, biaya O&M, dan biaya BBM. Fungsi objektif pada penelitian ini ditunjukkan pada (7) [23].
Minimal
∑ ∑ 𝐶𝐶 𝑔 (1 + 𝑖) 𝑁 + ∑ 𝑂𝑀𝐶 𝑔 (1 + 𝑖) 𝑁 + ∑ 𝐶𝑟𝑒𝑝 𝑔 (1 + 𝑖) 𝑁 𝑃𝐿 𝑁=0
+ ∑ 𝐹𝑐𝑜𝑠𝑡 𝑔 (∑ 𝐹𝑐𝑜𝑛 𝑔 (𝑃𝑑 𝑔 𝑥𝑂𝑃ℎ𝑟 𝑔)) (1 + 𝑖) 𝑁 − ∑ 𝐶𝑟𝑒𝑝 𝑔 ( 𝑅𝑟𝑒𝑚 𝑔 𝑅𝑐𝑜𝑚𝑝 𝑔 ) (1 + 𝑖) 𝑁 (7)
dengan N menunjukkan tahun ke- N , i adalah discount rate (%), PL adalah project lifetime (tahun), 𝐶𝐶 𝑔 adalah capital cost atau
biaya  investasi  komponen  pembangkit  g  (Rp), 𝑂𝑀𝐶 𝑔 adalah O&M  cost atau  biaya  O&M  komponen  pembangkit  g (Rp/tahun), 𝐶𝑟𝑒𝑝 𝑔 adalah replacement  cost atau  biaya penggantian  komponen  g  (Rp), 𝐹𝑐𝑜𝑠𝑡 𝑔 adalah fuel  cost atau biaya BBM komponen g (Rp), 𝐹𝑐𝑜𝑛 𝑔 adalah konsumsi bahan bakar  pembangkit  g  (l/kW), 𝑃𝑑 𝑔 adalah  daya  yang  dihasilkan pembangkit  g  (kW), 𝑂𝑃ℎ𝑟 𝑔 adalah  jam  operasi  pembangkit  g (jam), 𝑅𝑟𝑒𝑚 𝑔 adalah  sisa  umur  komponen  pembangkit  g (tahun),  dan 𝑅𝑐𝑜𝑚𝑝 𝑔 adalah  usia  komponen  pembangkit  g (tahun).
Pembangkit  listrik  yang  direncanakan  ini  harus  mampu memenuhi kebutuhan beban. Dalam rangka menjaga keandalan listrik,  sebuah  pembangkit  harus  memiliki  cadangan  operasi ( operating  reserve ).  Cadangan  operasi  adalah  kelebihan kapasitas  operasi  yang  menjamin  pasokan  listrik  andal meskipun  beban  tiba-tiba  meningkat  atau  keluaran  daya terbarukan tiba-tiba berkurang. Pada penelitian ini, harus dijaga kapasitas  cadangan  yang  cukup  beroperasi  untuk  melayani peningkatan beban 10% yang tiba-tiba. Maka, kekangan yang kedua dapat dituliskan dalam (8) [23].
∑ 𝑃𝑑 𝑔 𝑥1,1 ≥ 𝐸𝑑 𝑡𝑜𝑡 (8)
dengan 𝑃𝑑 𝑔 adalah  daya  yang  dihasilkan  pembangkit  g  (kW) dan 𝐸𝑑𝑡𝑜𝑡 adalah total permintaan daya.
Selain itu, pada penelitian ini juga ditambahkan persentase keluaran  daya array PV  ini  ke  cadangan  operasi  yang diperlukan  di  setiap  langkah  waktu.  Sistem  harus  menjaga kapasitas  cadangan  yang  cukup  beroperasi  untuk  melayani beban bahkan jika keluaran array PV (𝑃 𝑃𝑉 ) tiba-tiba menurun 80%. Maka, kekangan yang ketiga dapat dituliskan seperti pada (9).
∑ 𝑃𝑑 𝑔 𝑥1,1 ≥ 𝑃 𝑃𝑉 𝑥1,8 (9)
dengan 𝑃 𝑃𝑉 adalah keluaran array PV.
Selain  menghitung  nilai  NPC,  pada  makalah  ini  juga dihitung nilai COE, sebagai biaya rata-rata per kWh produksi energi listrik yang terpakai oleh sistem. COE dihitung dengan membagi  total  biaya  tahunan  ( 𝐶 𝑎𝑛𝑛,𝑡𝑜𝑡 ) dengan  total  beban listrik  yang  dilayani  sistem  ( 𝐸 𝑠𝑒𝑟𝑣𝑒𝑑 ). Total  biaya  tahunan merupakan  total  NPC  dikalikan  dengan  faktor  pengembalian modal ( capital recovery factor , CRF). Secara matematis, COE dapat dirumuskan dalam (10) [15].
𝐶𝑂𝐸 = 𝑖(1+𝑖) 𝑁 (1+𝑖) 𝑁 −1 𝑥 𝑁𝑃𝐶𝑡𝑜𝑡 (10)
dengan N menunjukkan tahun ke- N , i adalah discount rate (%), dan NPCtot adalah nilai total NPC pada sistem pembangkit.

## C. Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  dilaksanakan  melalui  beberapa  tahapan. Diagram alir tahapan penelitian ini diperlihatkan pada Gbr. 1(a). Adapun  penjelasan  dari  tahapan-tahapan  tersebut  adalah sebagai berikut.
1) Mulai: Tahapan  awal  pada  penelitian  ini  adalah melakukan identifikasi masalah mengenai permasalahan yang ada.
2) Tahapan  Kajian  Pustaka: Tahapan  kajian  pustaka dilakukan  untuk  memberi  landasan  teoretis  terkait  penelitian yang  dilakukan.  Kajian  pustaka  terdiri  atas  penelitian- penelitian sebelumnya, seperti jurnal ilmiah dan tesis kebijakan pemerintah, peraturan-peraturan, dan buku teks.
3) Tahapan  Pengumpulan  Data: Pengumpulan  data dilakukan  untuk  mendapatkan  data  yang  dibutuhkan  dalam melakukan  pemodelan  dan  analisis  penelitian.  Pengumpulan
data dilakukan dengan cara wawancara dan studi literatur. Data yang dibutuhkan berupa data pembangkitan, profil beban Pulau Enggano, data intensitas radiasi matahari dari NASA, dan data ekonomi ( discount rate , inflation rate, dan biaya komponen).
4) Tahapan  Pemodelan  dan  Simulasi: Pada  tahapan  ini dilakukan pemodelan PLTH dengan dua skenario menggunakan  bantuan  perangkat  lunak  HOMER.  Setelah sistem  dibuat,  dilakukan  optimasi  sistem  yang  dirancang. Optimasi dilakukan dari segi biaya minimal.
5) Tahapan  Analisis  Hasil  Simulasi: Hasil  optimasi dianalisis  dan  ditelaah  untuk  mendapatkan  skenario  yang optimal  dan  dapat  diterima  dengan  baik,  dari  segi  kelayakan secara  teknis  dan  ekonomi  serta  dari  segi  keberlanjutan lingkungannya.
6) Tahapan  Kesimpulan: Pada  tahap  ini,  dilakukan penarikan kesimpulan dari hasil analisis dan  pemberian saran maupun  rekomendasi  agar  penelitian  serupa  di  masa  depan dapat lebih baik lagi.
Proses  pemodelan  dan  simulasi  sistem  PLTH  dapat  dilihat pada  diagram  alir  simulasi  yang  tercantum  pada  Gbr.  1(b). Simulasi  dimulai  dengan  memasukkan  beberapa  data,  yang meliputi data beban harian, data sumber EBT (intensitas radiasi matahari  dan  temperatur),  data  kekangan  optimasi,  dan  data ekonomi  komponen  PLTH  yang  digunakan  pada  sistem. Apabila  seluruh  data  yang  dibutuhkan  telah  dimasukkan, HOMER akan menyimulasikan sistem dengan meminimalkan fungsi objektif. Apabila beban telah terpenuhi, akan didapatkan konfigurasi yang optimal. Namun, jika beban belum terpenuhi,
HOMER akan mengubah ukuran sistem dan menyimulasikannya kembali hingga beban terpenuhi.

## IV. H ASIL S IMULASI DAN P EMBAHASAN

## A. Profil Beban Listrik
Profil  beban  listrik  pada  penelitian  ini  adalah  profil  beban lama yang telah dimodifikasi menjadi profil beban baru. Profil beban lama adalah profil beban real yang menyala selama 16 jam/hari, sedangkan profil beban baru adalah profil beban lama yang telah dimodifikasi dan diasumsikan menyala 24 jam/hari. Grafik profil beban baru yang disimulasikan ditunjukkan pada Gbr. 2 [3]. Agar beban lebih realistis, diberikan nilai random variability day-to-day sebesar 10%, dan timestep sebesar 2%. Random  variability ini  tidak  mengubah  besarnya  konsumsi daya,  hanya  menambah  variasi  beban  per  hari  saja,  yang berdampak  pada  perubahan  daya  puncak.  Berdasarkan  profil beban, rata-rata konsumsi energi listrik adalah sebesar 3.007,9 kWh/hari,  rata-rata  daya  yaitu  125,33  kW,  beban  puncak sebesar 224,33 kW, dan load factor atau faktor beban sebesar 0,57.

## B. Analisis Potensi Energi Surya Pulau Enggano
Data  intensitas  radiasi  matahari  dan  temperatur  diperoleh dari  basis  data  NASA,  Prediction  of  Worldwide  Energy Resource (POWER), yang tersedia di perangkat lunak HOMER. Data-data tersebut didapatkan berdasarkan informasi koordinat tempat  PLTS  akan  dibangun,  yaitu  5,25  LS  dan  102,25  BT. Intensitas  radiasi  matahari  berkisar  antara  4,51  kWh/m 2 /hari
(a) (b)
Gbr. 1(a) Diagram alir penelitian, (b) diagram alir simulasi.
hingga 5,37 kWh/m 2 /hari, dengan rata-rata 4,91 kWh/m 2 /hari, sedangkan temperatur berkisar antara 26,94 o C sampai 28,25 o C, dengan rata-rata 27,45 o C.

## C. Spesifikasi dan Biaya Komponen
Komponen PLTH pada penelitian ini terdiri atas empat jenis komponen,  yaitu  PV,  generator,  baterai,  dan inverter . Penelitian ini menggunakan discount rate sebesar 6,5% dengan inflation rate sebesar 3,1% [7] dan project lifetime dua puluh tahun.  Tabel  I  menunjukkan  spesifikasi  dan  biaya  tiap komponen.  Berdasarkan  skenario  yang  dibuat,  biaya  sistem PLTD dibagi menjadi dua, yaitu biaya PLTD baru dan PLTD lama. Biaya investasi PLTD pada penelitian ini meliputi biaya komponen,  biaya  lahan,  biaya  bangunan,  dan  biaya  lain-lain. Pada  biaya  investasi  PLTD  lama,  diasumsikan  bahwa  harga komponen mengalami penurunan harga sebanyak 25%. Seiring bertambahnya  usia,  generator  mengalami  penurunan  kinerja, yang  mengakibatkan  menurunnya  efisiensi  generator.  Hal  ini akan  berdampak  pada  meningkatnya  kebutuhan  BBM.  Pada penelitian ini, diasumsikan peningkatan BBM sebesar 25%.

## D. Analisis Hasil Simulasi
Konfigurasi yang dibahas pada makalah ini terdiri atas tiga konfigurasi, yaitu PV-baterai, PV-diesel-baterai, dan PV-diesel. Perbandingan  konfigurasi  sistem  untuk  setiap  skenario ditunjukkan pada Tabel II.
1) Analisis Ekonomi Sistem: Setiap konfigurasi dibandingkan berdasarkan nilai NPC. Konfigurasi yang paling optimal  adalah  konfigurasi  dengan  biaya  NPC  terendah. Berdasarkan  Tabel  II,  biaya  sistem  skenario  1  yang menggunakan  PLTD  baru  lebih  murah  daripada  skenario  2 yang  menggunakan  PLTD  berusia  lima  tahun.  Konfigurasi  1 yang  terdiri  atas  PV-baterai  memiliki  nilai  NPC  sebesar Rp41.363.527.100,00, dengan nilai COE sebesar Rp2.604,00/kWh dan biaya operasional sebesar Rp407.623.200,00/tahun.  Konfigurasi  1  memiliki  biaya operasional  paling  rendah  dibandingkan  konfigurasi  lainnya. Hal  ini terjadi karena  PLTS memiliki biaya  operasional yang rendah.  Meskipun  demikian,  konfigurasi  1  bukanlah  yang paling  optimal  karena  biaya  investasi  yang  relatif  tinggi mengakibatkan nilai NPC cukup tinggi.
Sistem  pembangkit  pada  konfigurasi  2  merupakan  sistem hybrid yang  terdiri  atas  PV-diesel-baterai.  Hal  ini
mengakibatkan  biaya  operasional  yang  cukup  tinggi,  yaitu sebesar  Rp738.207.900,00/tahun,  karena  biaya  bahan  bakar diesel yang cukup tinggi. Meskipun demikian, sistem hybrid ini memiliki nilai NPC paling rendah, yaitu Rp31.766.128.474,00, dengan nilai COE sebesar Rp1.998,00 /kWh. Jika dibandingkan dengan konfigurasi 1, konfigurasi 2 memiliki nilai NPC lebih rendah  karena  terdapat  penurunan  nilai  investasi  PLTS  yang cukup signifikan.
Konfigurasi  3  terdiri  atas  PV-diesel.  Sifat  PV  yang intermiten  dan  sangat  bergantung  pada  penyinaran  radiasi matahari  membuat  PV  sangat  membutuhkan  komponen penyimpanan  energi  agar  tetap  dapat  menyuplai  listrik meskipun  tidak  ada  sinar  matahari.  Konfigurasi  3  ini  tidak menggunakan  baterai  sebagai  penyimpan  energi  PV.  Oleh karena  itu,  diesel  lebih  mendominasi  dalam  menyuplai kebutuhan  beban.  Hal  ini  mengakibatkan  biaya  operasional yang  sangat  tinggi,  yaitu  sebesar  Rp4.703.941.000,00/tahun. Meskipun  biaya  investasi  PLTD  relatif  murah,  dengan  biaya operasional yang tinggi nilai NPC menjadi sangat besar, yaitu sebesar  Rp71.761.495.528,00,  dengan  nilai  COE  sebesar Rp4.515,00/kWh.
2) Produksi  Energi  Listrik: Konsumsi  listrik  di  Pulau Enggano  adalah  1.097.169  kWh/tahun.  Berdasarkan  Tabel  II, konfigurasi  1  memproduksi  listrik  paling  besar,  yaitu  sebesar 2.255.669  kWh/tahun  atau  sekitar  2,2  GWh/tahun,  dengan excess electricity sebesar 47,8% dari total produksi listrik per tahun.  Produksi  listrik  konfigurasi  2,  yang  terdiri  atas  PV, baterai,  dan  diesel,  adalah  sebesar  1.576.115  kWh/tahun  atau 1,5  GWh/tahun,  dengan excess  electricity sebesar  26%  dari total produksi listrik per tahun. Sementara itu, produksi listrik paling  rendah  terjadi  pada  konfigurasi  3,  yaitu  sebesar
Gbr. 2 Profil beban baru (sumber: PT. PLN (Persero) Bengkulu Utara). 0 50 100 150 200 250 00.00 02.00 04.00 06.00 08.0 0 10.00 12.00 14.00 16.00 18.00 20.00 22.00 Be ban Li stri k (k W ) Waktu (Jam) Profil Beban Pulau Enggano T ABEL I S PESIFIKASI DAN B IAYA K OMPONEN Komponen Parameter Nilai Modul PV Daya keluaran (Wp) 300 Efisiensi (%) 18,33 Temperature coefficient -0,390 Operating temperature ( o C) 45 Derating factor (%) 88 Capital cost (Rp) 7.350.000.000 Replacement cost (Rp) 367.500.000 O&M cost (Rp/th) 73.500.000 Baterai Tegangan nominal (V) 48 Kapasitas nominal (Ah) 100 Efisiensi (%) 96 DOD 0,8 Capital cost (Rp) 9.450.000.000 Replacement xost (Rp) 1.890.000.000 O&M xost (Rp/th) 94.500.000 Inverter Kapasitas (W) 5.000 Capital cost (Rp) 4.200.000.000 Replacement cost (Rp) 210.000.000 O&M cost (Rp/th) 42.000.000 Generator Kondisi Baru Kapasitas (kW) 250 Capital cost (Rp) 1.257.500.000 Replacement cost (Rp) 62.875.000 O&M cost (Rp/jam) 203.801
1.209.633  kWh/tahun  atau  1,2  GWh/tahun,  dengan excess electricity 8,55%  dari total produksi listrik per tahun.
E. Analisis Konfigurasi Terbaik
1) Analisis Ekonomi: Konfigurasi paling optimal berdasarkan  hasil  simulasi  yang  telah  dilakukan  adalah konfigurasi 2 pada skenario 1, yang terdiri atas PV 1.005 kW, diesel 250 kW, dan baterai 594 unit. Konfigurasi ini memiliki total  NPC  sebesar  Rp31.766.128.474,00  dan  COE  sebesar Rp1.998,00/kWh.  Rincian  biaya  sistem  konfigurasi  tersebut disajikan pada Tabel III. Biaya paling besar berdasarkan jenis biaya  adalah  biaya  investasi,  yaitu  mencapai  Rp21  miliar. Sementara itu, biaya terendah adalah biaya penggantian, yaitu mencapai  Rp845,6  juta.  Berdasarkan  jenis  komponennya, komponen  dengan  biaya  terbesar  adalah  modul  PV,  dengan total  NPC  mencapai  Rp12,8  miliar,  sedangkan  komponen dengan biaya terendah adalah inverter , yaitu mencapai Rp1,86 miliar.
2) Produksi Listrik Tahunan: Gbr. 3 menunjukkan produksi listrik selama setahun. Sistem ini memproduksi listrik sebesar
1.576.115  kWh/tahun,  dengan  93,7%  diproduksi  oleh  PV, sedangkan  sisanya  diproduksi  oleh  diesel.  Produksi  listrik tertinggi  terdapat  pada  bulan  Agustus,  sedangkan  yang terendah adalah bulan Februari. Pemanfaatan diesel dilakukan ketika produksi listrik PV menurun atau tidak ada sama sekali. Selain  itu,  cadangan  baterai  tidak  mampu  memenuhi permintaan beban.

## F. Analisis Keberlanjutan Lingkungan
Hasil  RF  di  penelitian  ini  ditunjukkan  pada  Gbr.  4. Berdasarkan Gbr. 4, skenario 1 dan 2 memiliki RF yang hampir sama. Maka, hanya skenario 1 saja yang dibahas. Konfigurasi 1  tidak  memiliki  nilai  emisi  karena  sumber  energi  yang digunakan merupakan 100% energi terbarukan dengan nilai RF 100%. Konfigurasi 2 memiliki nilai RF 91% atau dengan kata lain 9%-nya merupakan beban yang disuplai diesel. Dalam 9% tersebut, diesel menghasilkan emisi CO 2 atau gas rumah kaca yang  tidak  beracun  sebesar  83.401  kg/tahun.  Di  sisi  lain, konfigurasi 3 yang didominasi oleh diesel menghasilkan emisi CO 2 sebesar 778.645 kg/tahun.
T ABEL II P ERBANDINGAN K ONFIGURASI S ISTEM , B IAYA , DAN P RODUKSI L ISTRIK Konfigurasi PV (kW) Gen (kW) Baterai (unit) NPC (Rp) COE (Rp/kWh) Biaya Operasional (Rp/tahun) Produksi Listrik (kWh/tahun) Excess Electricity (kWh/tahun) Skenario 1: PLTS + PLTD baru 1 (PV-baterai) 1.535,0 0 1.418 41.363.527.101 2.604 407.623.200 2.255.669 1.077.420 2 (PV-diesel-baterai) 1.005,0 250 594 1.766.128.474 1.998 738.207.900 1.576.115 404.120 3 (PV-diesel) 169,7 250 0 1.761.495.528 4.515   4.703.941.000 1.209.633 103.431 Skenario 2: PLTS + PLTD lama 1 (PV-baterai) 1.535,0 0 1.418 41.380.539.246 2.605 408.798.400 2.255.606 1.077.354 2 (PV-diesel-baterai) 1.042,0 250 616 32.155.580.017 2.023 740.163.000 1.620.570 447.874 3 (PV-diesel) 169,0 250 0 77.876.426.773 4.900   5.148.689.000 1.209.629 103.427 T ABEL III
R INCIAN B IAYA K ONFIGURASI T ERBAIK (PV-D IESEL -B ATERAI ) Komponen Biaya (Rp) Investasi Penggantian O&M BBM Sisa Total NPC Generator 1.257.500.000 0 3.062.346.234 4.479.921.685 -21.490.023 8.778.277.894 PV 11.311.795.209 0 1.626.358.788 0 -59.117.040 12.879.036.956 Baterai 6.879.044.118 845.656.425 995.812.103 0 -479.344.757 8.241.167.889 Inverter 1.631.473.266 0 236.172.468 0 0 1.867.645.733 Total sistem 21.079.812.592 845.656.425 5.920.689.592 4.479.921.685 - 559.951.821   31.766.128.474
Gbr. 3 Produksi energi listrik selama satu tahun.
Gbr. 4 Perbandingan renewable fraction tiap konfigurasi.
Berdasarkan  ketiga  konfigurasi,  konfigurasi  paling  ideal adalah konfigurasi 1 karena menggunakan 100% sumber energi terbarukan. Namun, pada penelitian ini konfigurasi yang paling optimal tidak dilihat dari nilai RF, tetapi dari nilai NPC. Oleh karena  itu,  konfigurasi  1  bukanlah  yang  paling  optimal. Konfigurasi  yang  paling  optimal  pada  penelitian  ini  adalah konfigurasi 2 yang merupakan pembangkit hybrid yang terdiri atas PV-diesel-baterai dengan nilai RF 91%. Konfigurasi yang diusulkan  ini  diharapkan  dapat  mendukung  komitmen pemerintah untuk meningkatkan jumlah bauran energi menjadi 23% pada tahun 2025, mengurangi emisi gas rumah kaca, dan menjadikan Indonesia net zero emission pada tahun 2060.

## V. K ESIMPULAN
Hasil simulasi menunjukkan bahwa optimasi dengan metode HOMER  dapat  mengidentifikasi  konfigurasi  terbaik  dari  segi ekonomi,  keandalan,  dan  keberlanjutan  lingkungan.  Menurut analisis  konfigurasi  terbaik,  konfigurasi  yang  paling  optimal terdiri atas PV 1.005 kW, diesel 250 kW, dan baterai 594 unit. Sistem dapat memproduksi listrik hingga 1.576.115 kWh/tahun, yang  93,7%-nya  dihasilkan  oleh  modul  PV.  Diesel  berfungsi sebagai cadangan energi apabila PV dan baterai tidak mampu memenuhi  kebutuhan  beban.  Total  NPC  sistem  mencapai Rp31,7  miliar  dan  nilai  COE  sebesar  Rp1.998,75/kWh.  Dari segi lingkungan, konfigurasi ini memiliki nilai RF sebesar 91% dengan  emisi  CO 2 83.401  kg/tahun.  Angka  emisi  ini  sangat jauh lebih kecil jika dibandingkan dengan sistem PLTD yang saat ini digunakan di Pulau Enggano.

## K ONFLIK K EPENTINGAN
Tim  penulis  menyatakan  bahwa  artikel  yang  berjudul “Optimasi Sistem Pembangkit Listrik Tenaga Hybrid di Pulau Enggano” ini ditulis dengan bebas dari konflik kepentingan.

## K ONTRIBUSI P ENULIS
Konseptualisasi,  Dyah  Ayu  Kartika  Sari  dan  Fransisco Danang Wijaya; metodologi, Dyah Ayu Kartika Sari, Fransisco Danang Wijaya,  dan Husni Rois Ali; penulisan—penyusunan draf  asli, Dyah  Ayu Kartika  Sari;  penulisan—peninjauan  dan penyuntingan, Fransisco Danang Wijaya dan Husni Rois Ali.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terima  kasih  disampaikan  kepada  semua  pihak  yang  telah membantu dalam penyusunan penelitian ini, baik yang bersifat moral maupun material, terkhusus keluarga, teman-teman, PT. PLN  (Persero)  Bengkulu  Utara,  dan  Departemen  Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, Universitas Gadjah Mada.

## R EFERENSI
[1]  “Kecamatan  Enggano  dalam  Angka  2020,”  Badan  Pusat  Statistik Kabupaten Bengkulu Utara, 2020.
[2]  (2021)  Website  Badan  Pusat  Statistik  Kabupaten  Bengkulu  Utara, [Online],  http://www.bengkuluutarakab.bps.go.id/,    tanggal  akses:  24- Sep-2021.
[3]  “Data  Sekunder  Ketenagalistrikan  PLTD  Pulau  Enggano,”  PT.  PLN Bengkulu Utara, 2021.
[4]  “Rencana Usaha Penyedia Tenaga Listrik (RUPTL) 2021-2030 PT. PLN (Persero),” Kementrian Energi dan Sumber Daya Mineral, 2021.
[5]   “Rencana  Umum  Energi  Nasional,”  Peraturan  Presiden  Republik Indonesia, No. 22, 2017.
[6]  Suharyati,  dkk,  “Indonesia  Energy  Outlook  2019,”  Sekretariat  Jendral Dewan Energi Nasional, Jakarta, Indonesia, Laporan Pengamatan/Perhitungan/Perencanaan. [Online],
https://www.esdm.go.id/assets/media/content/content-indonesia-energy- outlook-2019-english-version.pdf, tanggal akses: 24-Sep-2021.
[7]  D.H. Sinaga, “Desain dan Analisis Ekonomi Microgrid Berbasis Energi Terbarukan  untuk  Elektrifikasi  Pedesaan  di  Sumatera  Utara,”  Tesis, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia, 2018.
[8]  H.  Failasufa,  “Analisis  Potensi  Penerapan  Energi  Hybrida  untuk Pemenuhan  Kebutuhan  Listrik  Menggunakan  HOMER.  Studi  Kasus  : Desa Komor, Kecamatan Unir Sirau, Asmat, Papua),” Tesis, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia, 2019.
[9]  T. Adefarati, R.C. Bansal, dan J.J. Justo, “Techno-Economic Analysis of PV-Wind-Battery-Diesel Standalone Power System in Remote Area,” J. Eng., 2017 , Vol. 2017, No. 13, hal. 740–744, 2017. [10]  D. Darmawan, “Perancangan Sistem Pembangkit Hybrid
PV/Angin/Diesel  untuk  Suplai  Tenaga  Listrik  di  Pulau  Nusa  Sulawesi Utara,” Skripsi, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia, 2016.
[11]  J.  Lu,  W.  Wang,  Y.  Zhang,  dan  S.  Cheng,  “Multi-Objective  Optimal Design  of  Stand-Alone  Hybrid  Energy  System  Using  Entropy  Weight Method Based on HOMER,” Energies , Vol. 10, No. 10, hal. 1-17, Okt. 2017.
[12]  A.F.  Juwitno,  “Pemodelan  Sistem  Pembangkit  Hybrid  Berbasis  Energi Terbarukan  untuk  Menuju  Desa  Mandiri  Energi  di  Desa  Margajaya,” Tesis, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia, 2013.
[13]  F.O.  Setyawan,  “Identifikasi  dan  Pemetaan  Lokasi  Potensial  Energi Gelombang  Laut  di  Perairan  Indonesia,”  Tesis,  Institut  Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya, Indonesia, 2018.
[14]  G.H. Susilo, Hermawan, dan B. Winardi, “Pemodelan Sistem Pembangkit Listrik  Hibrida  Diesel  dan  Energi  Terbarukan  di  Pulau  Enggano, Bengkulu Utara Menggunakan Perangkat Lunak HOMER,” J. Transient ,
Vol. 3, No.2, hal. 237-244, Jun. 2014.
[15] HOMER  Pro  Version  3.7  User  Manual ,  Homer  Energy,  Boulder,  AS, 2020.
[16]  Z.D. Kurnaini, dkk., “Optimalisasi BPDLH dalam Pengembangan Energi Terbarukan  di  Sektor  Ketenagalistrikan,”  Badan  Kebijakan  Fiskal Kementerian  Keuangan,  Jakarta,  Indonesia,  Laporan  Kajian.  [Online], https://fiskal.kemenkeu.go.id/files/berita- kajian/file/kajian%20BPDLH.pdf, tanggal akses: 24-Sep-2021.
[17]  D.  Rizkasari,  “Optimasi  Penempatan  PLTS  On-Grid  di  Gedung  Dinas Pekerjaan Umum,  Perumahan dan Energi Sumber Daya Mineral  (PUP- ESDM)  Provinsi  Daerah  Istimewa  Yogyakarta,”  Tesis,  Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia, 2020.
[18]  E. Nur’aini, “Analisis Keberlangsungan Rancang Bangun  Integrasi PLTS dalam  Bangunan  Hijau  Kompleks  Kantor  Bupati  Wonogiri,”  Tesis, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia, 2020.
[19]  Eriyanto,  “Evaluasi  Pemanfaatan  PLTS  Terpusat  Siding  Kabupaten Bengkayang,” J. ELKHA , Vol. 9, No 1, hal. 35-40, Mar. 2017.
[20]  W.  Edifikar,  “Pemodelan  Potensi  Energi  Terbarukan  Angin  dan  Surya untuk Kawasan Kabupaten Bangka Tengah, Provinsi Bangka Belitung,” Tesis, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia, 2017.
[21]  V.R. Kossi, “Perencanaan PLTS Terpusat (Off-Grid) di Dusun Tikalong Kabupaten  Mempawah,”  Skripsi,  Universitas  Tanjungpura,  Pontianak, Indonesia, 2017.
[22]  B. Kencana, dkk., Panduan Studi Kelayakan Pembangkit Listrik Tenaga Surya  (PLTS)  Terpusat ,  Jakarta,  Indonesia:  Kementerian  Energi  dan Sumber Daya Mineral, 2018.
[23]  I.  Das  dan  C.A.  Canizarres,  “Renewable  Energy  Integration  in  Diesel- based Microgrids at the Canadian Arctic,” Proc. IEEE , Vol. 107, No.9, hal. 1838-1856, Sep. 2019.
[24]  H.  Saliman,  Suliestyah,  dan  D.  Putra,  “Kajian  Penggunaan  Life  Cycle Cost,  Life  Cycle  Saving,  dan  Payback  Period  untuk  Menganalisis Keekonomian  Pembangkit  Listrik  Tenaga  Surya,” Indonesia  Mining, Energy J. , Vol. 2, No. 2, hal. 82-85, Nov. 2019.