## OPTIMASI JADWAL OPERASI DAN PEMELIHARAAN PEMBANGKIT TENAGA LISTRIK  MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA GENETIKA
Achmad Solichan 1* dan Moh Toni Prasetyo 1
1 Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Semarang Jl. Kasipah No.12 Semarang, 50254
* Email: solihan17@gmail.com

## ABSTRAK
Kemajuan  teknologi  dan  konsumsienergi  listrik  yang  meningkat dengan  cepat  menuntut adanya  peningkatan  kualitas  keandalan  sistem  tenaga  listrik.  Untuk  mendapat  kuantitas  daya  sistem diperlukan  pengoperasian  unit  pembangkit  sebanyak  mungkin  sedangkan  untuk  mendapat  kualitas daya  sistem  diperlukan  pemeliharaan  unit  pembangkit  sebaik  mungkin.  Jadwal  operasi  dan pemeliharaan  pembangkit  yang  tepat  menghasilkan  keandalan  sistem  yang  optimal  antara  kuantitas dan  kualitas.  Kendala  yang  dihadapi  yaitu  kesulitan  untuk  mendapatkan  jadwal  yang  paling  tepat karena pengaturan jadwal dilakukan secara manual.
Masalah  penjadwalan  bersifat kombinatorial dan probabilistik sangat  tepat  diselesaikan dengan sistem optimasi menggunakan kecerdasan buatan algoritma genetika. Penelitian ini bertujuan membuat  rancang  bangun  sistem  optimasi  penjadwalan  operasi  dan  pemeliharaan  unit  pembangkit tenaga  listrik.  Metode  optimasi  yang  digunakan  yaitu  algoritma  genetika  dan  fungsi  objektif  berupa LOLE minimal, operator yang dipakai yaitu crossover (0,6), mutasi (0,001) dan elitisme (1).
Hasil  penelitian menunjukkan  metode  algoritma  genetika  dapat  menyelesaikan  masalah optimasi penjadwalan pemeliharaan dan operasi sistem tenaga listrik.
Kata kunci: algoritma genetika, jadwal pemeliharaan, optimasi.

## PENDAHULUAN
Kemajuan  teknologi  yang  sangat pesat menyebabkan kebutuhan energi listrik juga bertambah begitu cepat sehingga perlu adanya  jaminan  keandalan  sistem  tenaga listrik. Keandalan sistem yang baik membutuhkan  unit  pembangkit  beroperasi sebanyak-banyaknya dalam sistem interkoneksi.  Di  sisi  lain  kualitas  kinerja unit pembangkit mesti dipertahankan dengan pemeliharaan yang berarti mengurangi  jumlah  unit  yang  terhubung dalam sistem interkoneksi. Optimasi dibutuhkan  untuk  menentukan  konfigurasi
unit  pembangkit  yang  beroperasi  yang sesuai per periode waktu sehingga diperoleh  keandalan  sistem  tenaga  listrik yang  baik  dan  kinerja  unit  tetap  dapat dipertahankan (Marsudi, 2006).
Perencanaan operasi sangat dipengaruhi  oleh  perkiraan  beban  dan jadwal  pemeliharaan.  Perkiraan  beban  oleh PLN  cukup  akurat  sehingga  menghasilkan keandalan sistem yang masih baik dari segi kuantitatif.  Aspek  kualitatif  keandalan sistem  sangat  dipengaruhi  oleh  jadwal pemeliharaan. Saat ini jadwal pemeliharaan di PLN menggunakan time based
maintenance (TBM)  sesuai  dengan  manual book  untuk  unit  baru  dan condition based maintenance (CBM)  untuk  unit  lama. Jadwal  pemeliharaan  seharusnya  juga mempertimbangkan  beban sistem  agar menghasilkan  keandalan  yang  baik  secara kualitatif.
Zein  dkk  dan  Subekti  dkk  meneliti keandalan  sistem  tenaga  listrik  berupa LOLP (Loss of Load Probability). Perhitungan  menggunakan  asumsi  data beban  maksimal  atau  segmentasi  dan seluruh  unit  pembangkit  selalu  beroperasi sepanjang  tahun  serta  tidak  dimasukkan jadwal pemeliharaan dalam perhitungannya.  Hasil  perkiraan  LOLP dipakai  untuk  perencanaan  pembangunan unit pembangkit baru (Zein, 2008).
Perbedaan  penelitian  ini  dibandingkan dengan penelitian sebelumnya yaitu perhitungan  keandalan  sistem  tenaga  listrik melibatkan  konfigurasi  unit  dalam  sistem setiap minggu menyesuaikan dengan beban listrik  setiap  minggunya.  Indeks  keandalan yang dipakai adalah LOLEtahunan.
Metode  optimasi  yang  digunakan adalah  Algoritma  Genetika  dikarenakan fungsi objektif bersifat stokastik probabilistik.  Algoritma  genetika  bersifat meta-heuristik  bukan  semata-mata  random murni  sehingga  dapat  mencari  nilai optimum dari banyak solusi yang
ditawarkan melalui proses iterasi. Kelebihan algoritma genetika mudah beradaptasi,  memiliki  kemampuan  belajar, mengumpulkan  fakta  dan  pengetahuan tanpa harus memiliki pengetahuan sebelumnya (Nath, 2007).

## 2.  METODOLOGI

## 2.1. Fungsi Optimasi, Data dan Variabel
Sistem  optimasi  jadwal  operasi  dan pemeliharaan unit pembangkitmemiliki fungsi objektifuntuk mencari nilai optimum LOLE  dan  fungsi  kendala  berupafungsi durasi  beban.  Perhitungan  nilai  LOLE dilakukan  perminggu  dalam  setahun  (52 minggu).  Perhitungan  LOLE  sebagaimana LOLP  ditunjukkan  pada  gambar  1  dan persamaan (1).
LOLP = P.t (1)
Keterangan :
P : probabilitas kapasitas daya dari kombinasi unit yang ada dalam sistem interkoneksi.
t  : durasi kehilangan beban di atas
kapasitas daya sistem interkoneksi.
Gambar  1.  Aspek  kuantitas  dan  kualitas secara bersama digunakan untuk perhitungan LOLP sebagai indeks keandalan  sistem  tenaga  listrik  (Marsudi, 2006)
Garis warna merah adalah kapasitas daya  sistem  (MW)  yang  mungkin  terjadi dari sistem interkoneksi dengan probabilitas kejadiannya sebesar “P”. Dalam satu sistem dengan  unit  sebanyak  n  terdapat  2 n kemungkinan kapasitas daya yang terbentuk dari kemungkinan beroperasi dan atau  terganggunya  setiap  unit.  Nilai kemungkinan  unit  terganggu  didapat  dari data FOR (Forced Outage Rate) setiap unit sedangkan nilai kemungkinan unit beroperasi didapat dari nilai (1-FOR) setiap unit.  Nilai  FOR  dalam  desimal  didapatkan dari data PLN.
Kurva berwarna biru adalah lamanya  (jam)  besar  beban  tertentu  (MW) terjadi  pada  sistem disebut  juga  sebagai kurva  durasi    beban.  Kurva  durasi  beban didapatkan dari data beban harian diurutkan dari besar ke kecil.
LOLP  dihitung  dalam  setahun dengan  asumsi  beban  puncak  harian  sama dalam  setahun  dan  unit  selalu  terhubung dengan  sistem  interkoneksi  dalam  setahun. Faktanya,  beban  dan  kapasitas  daya  sistem selalu  berubah  dalam  setiap  bulan,  minggu bahkan  hari.  Dengan  memasukkan  jadwal pemeliharaan dalam perhitungan didapatkan nilai keandalan yang lebih tepat yaitu dengan nilai LOLE.
LOLE dihitung dengan mem- breakdown LOLP dalam perminggu disebut LOLE p (nilai  LOLE  mingguan)  sehingga data berupa durasi beban dan status operasi unit  pembangkit  juga  harus  di-breakdown dalam  setiap  minggu.  LOLE a tahunan dihitung  dari  akumulasi  LOLE p dalam setahun.
Variabel  bebas  berupa  data  durasi  beban per  minggu  dan  status  unit  pembangkit berdasar  jadwal  operasi  dan  pemeliharaan per  minggu  sedangkan  variabel  tergantung adalah  nilai  LOLE  per  minggu  dan  LOLE dalam setahun.
Sistem dibuat dengan aplikasi matlab.  Masukan  berupa  data  beban  (real time dalam  setahun)  dan  pembangkit  (daya mampu netto dan FOR) dalam format excell spreadsheet.

## 2.2. Model Algoritma Genetika
Individu  dalam  sistem  yang  dibuat terdiri  dari  kromosom  berukuran  52 (minggu)  x  jumlah  unit pembangkit. Allele bernilai  1  berarti  status  unit  pembangkit beroperasi (masuk dalam sistem interkoneksi).Allele bernilai 0 berarti status unit pembangkit dalam pemeliharaan (keluar  dari  sistem  interkoneksi).  Nilai allele  bisa  diatur  untuk  menentukan lamanya  minggu  pemeliharaan  setiap  unit pembangkit.
Pembangkitan  individu  dilakukan secara  random.  Satu  populasi  berisi beberapa individu. Seleksi dilakukan dengan  mencari  nilai  fitness  terbaik didapatkan  dari  nilai  LOLE  terkecil  yang dihasilkan  dalam  satu  populasi  tersebut. Generasi  kedua  berisi  populasi  kedua dibangkitkan secara random dengan mengikutkan proses seleksi individu terbaik sebelumnya disebuttruncation selectionatau pemilihan  blok  rangking  (Thierens  & Goldberg, 1994).
Proses crossover dan mutasi dilakukan  untuk  setiap  populasi  dengan memasukkan  nilai  elitisme  sebesar  1  untuk individu terbaik. Model crossover dilakukan  dengan  memindahsilangkan  satu kolom  kromosom  antara  2  individuyang berbeda  yang  dilakukan  secara  random. Model  mutasi  dilakukan  dengan  menukar
nilai allele antara  1  dan  0  dalam  satu individu.
2.3. Pengguna dan Antar Muka Pengguna
Pengguna hanya satu yaitu administrator.  Pengguna  dapat  mengubah parameter,  memasukkan  data,  menjalankan program dan menyimpan hasil.
Halaman  utama  antar  muka  juga hanya  satu  untuk  kemudahan  pengguna. Output berupa  nilai  LOLE  optimum ditampilkan di halaman utama. Status setiap unit  dalam  sistem  interkoneksi  dalam interval mingguan selama setahun ditampilkan  di  halaman  utama  dalam bentuk  matrik  kode  1  dan  0.  Hasil  dapat disimpan dn dimuat kembali dengan masuk ke menu berkas.
2.4. Prosedur Penelitian
Gambar 2. Alur Penelitian

## 2.2. Model Algoritma Genetika
Individu  dalam  sistem  yang  dibuat terdiri  dari  kromosom  berukuran  52 (minggu)  x  jumlah  unit pembangkit. Allele bernilai  1  berarti  status  unit  pembangkit beroperasi (masuk dalam sistem interkoneksi).Allele bernilai 0 berarti status unit pembangkit dalam pemeliharaan (keluar  dari  sistem  interkoneksi).  Nilai allele  bisa  diatur  untuk  menentukan lamanya  minggu  pemeliharaan  setiap  unit pembangkit.
Pembangkitan  individu  dilakukan secara  random.  Satu  populasi  berisi beberapa individu. Seleksi dilakukan dengan  mencari  nilai  fitness  terbaik didapatkan  dari  nilai  LOLE  terkecil  yang dihasilkan  dalam  satu  populasi  tersebut. Generasi  kedua  berisi  populasi  kedua dibangkitkan secara random dengan mengikutkan proses seleksi individu terbaik sebelumnya disebuttruncation selectionatau pemilihan  blok  rangking  (Thierens  & Goldberg, 1994).
Proses crossover dan mutasi dilakukan  untuk  setiap  populasi  dengan memasukkan  nilai  elitisme  sebesar  1  untuk individu terbaik. Model crossover dilakukan  dengan  memindahsilangkan  satu kolom  kromosom  antara  2  individuyang berbeda  yang  dilakukan  secara  random. Model  mutasi  dilakukan  dengan  menukar
nilai allele antara  1  dan  0  dalam  satu individu.
2.3. Pengguna dan Antar Muka
Pengguna
Pengguna hanya satu yaitu administrator.  Pengguna  dapat  mengubah parameter,  memasukkan  data,  menjalankan program dan menyimpan hasil.
Halaman  utama  antar  muka  juga hanya  satu  untuk  kemudahan  pengguna. Output berupa  nilai  LOLE  optimum ditampilkan di halaman utama. Status setiap unit  dalam  sistem  interkoneksi  dalam interval mingguan selama setahun ditampilkan  di  halaman  utama  dalam bentuk  matrik  kode  1  dan  0.  Hasil  dapat disimpan dn dimuat kembali dengan masuk ke menu berkas.
2.4. Prosedur Penelitian
Gambar 2. Alur Penelitian

## 2.2. Model Algoritma Genetika
Individu  dalam  sistem  yang  dibuat terdiri  dari  kromosom  berukuran  52 (minggu)  x  jumlah  unit pembangkit. Allele bernilai  1  berarti  status  unit  pembangkit beroperasi (masuk dalam sistem interkoneksi).Allele bernilai 0 berarti status unit pembangkit dalam pemeliharaan (keluar  dari  sistem  interkoneksi).  Nilai allele  bisa  diatur  untuk  menentukan lamanya  minggu  pemeliharaan  setiap  unit pembangkit.
Pembangkitan  individu  dilakukan secara  random.  Satu  populasi  berisi beberapa individu. Seleksi dilakukan dengan  mencari  nilai  fitness  terbaik didapatkan  dari  nilai  LOLE  terkecil  yang dihasilkan  dalam  satu  populasi  tersebut. Generasi  kedua  berisi  populasi  kedua dibangkitkan secara random dengan mengikutkan proses seleksi individu terbaik sebelumnya disebuttruncation selectionatau pemilihan  blok  rangking  (Thierens  & Goldberg, 1994).
Proses crossover dan mutasi dilakukan  untuk  setiap  populasi  dengan memasukkan  nilai  elitisme  sebesar  1  untuk individu terbaik. Model crossover dilakukan  dengan  memindahsilangkan  satu kolom  kromosom  antara  2  individuyang berbeda  yang  dilakukan  secara  random. Model  mutasi  dilakukan  dengan  menukar
nilai allele antara  1  dan  0  dalam  satu individu.
2.3. Pengguna dan Antar Muka
Pengguna
Pengguna hanya satu yaitu administrator.  Pengguna  dapat  mengubah parameter,  memasukkan  data,  menjalankan program dan menyimpan hasil.
Halaman  utama  antar  muka  juga hanya  satu  untuk  kemudahan  pengguna. Output berupa  nilai  LOLE  optimum ditampilkan di halaman utama. Status setiap unit  dalam  sistem  interkoneksi  dalam interval mingguan selama setahun ditampilkan  di  halaman  utama  dalam bentuk  matrik  kode  1  dan  0.  Hasil  dapat disimpan dn dimuat kembali dengan masuk ke menu berkas.
2.4. Prosedur Penelitian
Gambar 2. Alur Penelitian
Data  pembangkit  berupa  nama unit,  daya  unit  dan  FOR  unit  pembangkit diolah  menjadi  kapasitas  daya  sistem  dan probabilitas  kejadiannya seperti  pada tabel 1.
Tabel 1. Pengolahan Data Kapasitas Daya

## Unit Pembangkit
Unit Pembangkit ke-1 Unit Pembangkit ke-n Kapasit
as  Daya Sistem Probabilit as Kejadian Daya MW 1 MW n FOR FOR 1 FOR n
Status Operasi 1/0
1/0 MW total P total
Kapasitas  daya sistem  didapat  dari jumlah  kapasitas  daya  masing-masing pembangkit  yang  sedang  beroperasi  dan tidak  mengalami  gangguan.  Probabilitas kejadian  unit  terganggu  (trip)  didapat  dari nilai FOR setiap unit pembangkit sedangkan probabilitas unit tidak terganggu nilainya  sama  dengan  (1-FOR)  setiap  unit pembangkit. Probabilitas kejadian kapasitas daya sistem didapat dari hasil kali (product) masing-masing  kejadian  status  setiap  unit pembangkit.
Data  beban  berupa  besar  beban sistem  secara real  timeurut  waktu  (time series)  diubah  menjadi  lamanya  kejadian beban  terjadi  (durasi  beban).  Secara  grafis ditunjukkan seperti pada gambar 3.
Gambar  3.  Grafik  Data  Beban  Harian (kondisi real time) dan Durasi Bebannya

## 2.5. Pengujian dan Analisa
Pengujian dilakukan dalam beberapa tahap sebagai berikut :
1. Pengujian program.
2.Pengujian penggunaan operator algoritma genetika (crossover, mutasi, elitisme).
3.  Pengujian  nilai  probabilitas  operator  (pc dan pm)
4.  Pengujian  untuk  mencari  nilai  LOLE terbaik dengan memakai nilai pc dan pm hasil pengujian sebelumnya.
Analisa  hasil  dilakukan  dengan mencari  nilai fitness terbaik  dari  sejumlah pengujian yang dilakukan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian  program  menunjukkan bahwa program dapat berjalan dengan baik.
Optimasi Jadwal Operasi.....
Data  pembangkit  berupa  nama unit,  daya  unit  dan  FOR  unit  pembangkit diolah  menjadi  kapasitas  daya  sistem  dan probabilitas  kejadiannya seperti  pada tabel 1.
Tabel 1. Pengolahan Data Kapasitas Daya

## Unit Pembangkit
Unit Pembangkit ke-1 Unit Pembangkit ke-n Kapasit
as  Daya Sistem
Probabilit as Kejadian Daya MW 1 MW n FOR FOR 1 FOR n
Status Operasi 1/0
1/0 MW total P total
Kapasitas  daya sistem  didapat  dari jumlah  kapasitas  daya  masing-masing pembangkit  yang  sedang  beroperasi  dan tidak  mengalami  gangguan.  Probabilitas kejadian  unit  terganggu  (trip)  didapat  dari nilai FOR setiap unit pembangkit sedangkan probabilitas unit tidak terganggu nilainya  sama  dengan  (1-FOR)  setiap  unit pembangkit. Probabilitas kejadian kapasitas daya sistem didapat dari hasil kali (product) masing-masing  kejadian  status  setiap  unit pembangkit.
Data  beban  berupa  besar  beban sistem  secara real  timeurut  waktu  (time series)  diubah  menjadi  lamanya  kejadian beban  terjadi  (durasi  beban).  Secara  grafis ditunjukkan seperti pada gambar 3.
Gambar  3.  Grafik  Data  Beban  Harian (kondisi real time) dan Durasi Bebannya

## 2.5. Pengujian dan Analisa
Pengujian dilakukan dalam beberapa tahap sebagai berikut :
1. Pengujian program.
2.Pengujian penggunaan operator algoritma genetika (crossover, mutasi, elitisme).
3.  Pengujian  nilai  probabilitas  operator  (pc dan pm)
4.  Pengujian  untuk  mencari  nilai  LOLE terbaik dengan memakai nilai pc dan pm hasil pengujian sebelumnya.
Analisa  hasil  dilakukan  dengan mencari  nilai fitness terbaik  dari  sejumlah pengujian yang dilakukan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian  program  menunjukkan bahwa program dapat berjalan dengan baik.
Optimasi Jadwal Operasi.....
Data  pembangkit  berupa  nama unit,  daya  unit  dan  FOR  unit  pembangkit diolah  menjadi  kapasitas  daya  sistem  dan probabilitas  kejadiannya seperti  pada tabel 1.
Tabel 1. Pengolahan Data Kapasitas Daya

## Unit Pembangkit
Unit Pembangkit ke-1 Unit Pembangkit ke-n Kapasit
as  Daya Sistem
Probabilit as Kejadian Daya MW 1 MW n FOR FOR 1 FOR n
Status Operasi 1/0
1/0 MW total P total
Kapasitas  daya sistem  didapat  dari jumlah  kapasitas  daya  masing-masing pembangkit  yang  sedang  beroperasi  dan tidak  mengalami  gangguan.  Probabilitas kejadian  unit  terganggu  (trip)  didapat  dari nilai FOR setiap unit pembangkit sedangkan probabilitas unit tidak terganggu nilainya  sama  dengan  (1-FOR)  setiap  unit pembangkit. Probabilitas kejadian kapasitas daya sistem didapat dari hasil kali (product) masing-masing  kejadian  status  setiap  unit pembangkit.
Data  beban  berupa  besar  beban sistem  secara real  timeurut  waktu  (time series)  diubah  menjadi  lamanya  kejadian beban  terjadi  (durasi  beban).  Secara  grafis ditunjukkan seperti pada gambar 3.
Gambar  3.  Grafik  Data  Beban  Harian (kondisi real time) dan Durasi Bebannya

## 2.5. Pengujian dan Analisa
Pengujian dilakukan dalam beberapa tahap sebagai berikut :
1. Pengujian program.
2.Pengujian penggunaan operator algoritma genetika (crossover, mutasi, elitisme).
3.  Pengujian  nilai  probabilitas  operator  (pc dan pm)
4.  Pengujian  untuk  mencari  nilai  LOLE terbaik dengan memakai nilai pc dan pm hasil pengujian sebelumnya.
Analisa  hasil  dilakukan  dengan mencari  nilai fitness terbaik  dari  sejumlah pengujian yang dilakukan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian  program  menunjukkan bahwa program dapat berjalan dengan baik.
Hasil pengujian penggunaan operator algoritma genetika ditunjukkan pada gambar 4 dan tabel 2.
Gambar  4.  Grafik  Perkembangan  Hasil Optimasi(Kiri ke Kanan) Dengan Operator :
Tanpa
Semuanya, Elitisme, (Elitisme,Crossover), (Elitisme,Mutasi),
(Elitisme,Crossover,Mutasi)
Tabel  2.  Pemilihan  Operator  Optimasi

## Algoritma Genetika
No . Elitism e Crossove r Mutas
i Konvergensi
Buru k
Sedan g Bai k 1 - - - v 2 v - - v 3 v v - v 4 v - v v 5 v v v v
Berdasarkan    hasil  pengujan  yang ditunjukkan  gambar  4  dan  tabel  2  tersebut
operator  elitisme,  crossover  dan  mutasi perlu  digunakan  dalam  algoritma  genetika yang dibangun.
Hasil  pengujian  nilai  pc  dan  pm ditunjukkan pada tabel 3.
Tabel 3.  Pemilihan  Operator Optimasi Algoritma Genetika
No. pc pm LOLE 1 0,1 0,001 17,27 2 0,2 0,001 17,30 3 0,3 0,001 17,24 4 0,4 0,001 17,27 5 0,5 0,001 17,27 6 0.6 0,001 17,18 7 0,2 0,1 17,30 8 0,3 0,1 17,34 9 0,4 0,1 17,18
Berdasar  hasil  pengujian  yang ditunjukkan tabel 3 tersebut nilai probabilitas mutasi dan crossover semuanya menghasilkan  nilai  LOLE  yang  tidak  jauh berbeda  yaitu  17  hari  setahun  namun  hasil yang  paling  minimal  ditunjukkan  pada  pc 0,6 dan pm 0,001 serta pada pc 0,4 dan pm 0,1.
Perbandingan antara hasil
perhitungan  LOLE  dengan  asumsi  semua unit  beroperasi  (pemeliharaan  dianggap tidak  ada),  sebagian  unit  dipelihara  tanpa optimasi jadwal dan sebagian unit dipelihara dengan optimasi jadwal ditunjukkan pada tabel 4.
Hasil pengujian penggunaan operator algoritma genetika ditunjukkan pada gambar 4 dan tabel 2.
Gambar  4.  Grafik  Perkembangan  Hasil Optimasi(Kiri ke Kanan) Dengan Operator :
Tanpa
Semuanya, Elitisme, (Elitisme,Crossover), (Elitisme,Mutasi),
(Elitisme,Crossover,Mutasi)
Tabel  2.  Pemilihan  Operator  Optimasi

## Algoritma Genetika
No . Elitism e Crossove r Mutas i
Konvergensi
Buru k
Sedan g Bai k
1 - - - v 2 v - - v 3 v v - v 4 v - v v 5 v v v v
Berdasarkan    hasil  pengujan  yang ditunjukkan  gambar  4  dan  tabel  2  tersebut
operator  elitisme,  crossover  dan  mutasi perlu  digunakan  dalam  algoritma  genetika yang dibangun.
Hasil  pengujian  nilai  pc  dan  pm ditunjukkan pada tabel 3.
Tabel 3.  Pemilihan  Operator Optimasi
Algoritma Genetika No. pc pm LOLE 1 0,1 0,001 17,27 2 0,2 0,001 17,30 3 0,3 0,001 17,24 4 0,4 0,001 17,27 5 0,5 0,001 17,27 6 0.6 0,001 17,18 7 0,2 0,1 17,30 8 0,3 0,1 17,34 9 0,4 0,1 17,18
Berdasar  hasil  pengujian  yang ditunjukkan tabel 3 tersebut nilai probabilitas mutasi dan crossover semuanya menghasilkan  nilai  LOLE  yang  tidak  jauh berbeda  yaitu  17  hari  setahun  namun  hasil yang  paling  minimal  ditunjukkan  pada  pc 0,6 dan pm 0,001 serta pada pc 0,4 dan pm 0,1.
Perbandingan antara hasil
perhitungan  LOLE  dengan  asumsi  semua unit  beroperasi  (pemeliharaan  dianggap tidak  ada),  sebagian  unit  dipelihara  tanpa optimasi jadwal dan sebagian unit dipelihara dengan optimasi jadwal ditunjukkan pada tabel 4.
Hasil pengujian penggunaan operator algoritma genetika ditunjukkan pada gambar 4 dan tabel 2.
Gambar  4.  Grafik  Perkembangan  Hasil Optimasi(Kiri ke Kanan) Dengan Operator :
Tanpa
Semuanya, Elitisme, (Elitisme,Crossover), (Elitisme,Mutasi),
(Elitisme,Crossover,Mutasi)
Tabel  2.  Pemilihan  Operator  Optimasi

## Algoritma Genetika
No . Elitism e Crossove r Mutas i
Konvergensi
Buru k
Sedan g Bai k
1 - - - v 2 v - - v 3 v v - v 4 v - v v 5 v v v v
Berdasarkan    hasil  pengujan  yang ditunjukkan  gambar  4  dan  tabel  2  tersebut
operator  elitisme,  crossover  dan  mutasi perlu  digunakan  dalam  algoritma  genetika yang dibangun.
Hasil  pengujian  nilai  pc  dan  pm ditunjukkan pada tabel 3.
Tabel 3.  Pemilihan  Operator Optimasi
Algoritma Genetika No. pc pm LOLE 1 0,1 0,001 17,27 2 0,2 0,001 17,30 3 0,3 0,001 17,24 4 0,4 0,001 17,27 5 0,5 0,001 17,27 6 0.6 0,001 17,18 7 0,2 0,1 17,30 8 0,3 0,1 17,34 9 0,4 0,1 17,18
Berdasar  hasil  pengujian  yang ditunjukkan tabel 3 tersebut nilai probabilitas mutasi dan crossover semuanya menghasilkan  nilai  LOLE  yang  tidak  jauh berbeda  yaitu  17  hari  setahun  namun  hasil yang  paling  minimal  ditunjukkan  pada  pc 0,6 dan pm 0,001 serta pada pc 0,4 dan pm 0,1.
Perbandingan antara hasil
perhitungan  LOLE  dengan  asumsi  semua unit  beroperasi  (pemeliharaan  dianggap tidak  ada),  sebagian  unit  dipelihara  tanpa optimasi jadwal dan sebagian unit dipelihara dengan optimasi jadwal ditunjukkan pada tabel 4.

## Tabel 4. Perbandingan LOLE
No. Tanpa
Memasukkan Faktor Pemeliharaan Faktor Pemeliharaan Dimasukkan Tanpa Optimasi Pemeliharaan Dengan Optimasi 1 2,19 45,06 17,27 2 2,19 31,51 17,30 3 2,19 31,31 17,24 4 2,19 38,38 17,27 5 2,19 31,34 17,18
Berdasar  hasil  pengujian  yang ditunjukkan  pada  tabel  4  tersebut  faktor pemeliharaan  memberi  dampak  signifikan terhadap  hasil  perhitungan  LOLE  sehingga tidak  dapat  diabaikan  dan  mestinya dilakukan  optimasi  penjadwalan  untuk menghasilkan LOLE yang optimum.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dapat diambil  beberapa  kesimpulan  sebagai berikut :
1.  Faktor  pemeliharaan  sangat  berpengaruh terhadap nilai LOLE.
2.  Algoritma  genetika  dapat  dipakai  untuk optimasi  jadwal  dengan  menggunakan operator  elitisme  (1),  crossover  (pc  0,6) dan mutasi (pm 0,001).
3.  Optimasi  jadwal  pemeliharaan  memberi
hasil yang signifikan dengan nilai LOLE
berkisar pada angka 17 hari.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Pada kesempatan ini penulis mengucapkan terima kasih kepada Ditlitabmas  Dirjen  Dikti  Kementerian Pendidikan  dan Kebudayaan  yang  telah mendanai  penelitian  ini.  Semoga  penelitian ini dapat bermanfaat.

## DAFTAR PUSTAKA
Marsudi,  Djiteng,  (2006), Operasi  Sistem Tenaga Listrik, Graha Ilmu.
Nath,Baikunth,(2007), Genetic  Algorithms,
Evolutionary & Neural Computation, handbook Computer  Science  and Software Engineering, The University of Melbourne. .
Thierens,  D.  &  Goldberg,  D.,  (1994),
Convergence  Models  Of  Genetic Algorithm Selection
Schemes,
Springler, Berlin.