Abstrak — Teknik  optimasi  adalah sebuah  perlakuan untuk meningkatkan  nilai  efektivitas  dan  efisiensi  pada  suatu  sistem industri  dan  untuk  mendapatkan  tujuan  yang  optimal  dari sebuah  sistem  itu  sendiri.  Teknik  optimasi  sendiri  digunakan banyak di sektor industri, khususnya di bidang industri energi, dimana sektor industri lainnya, seperti manufaktur, transportasi,  dan  telekomunikasi,  termasuk  di  dalamnya. Sebagai  pengguna  teknik  optimasi  dalam  jangka  waktu  yang cukup lama, industri energi  menghadapi berbagai  macam isu, seperti perubahan iklim, pemanfaatan jaringan dan keandalan,  pembangunan  ulang  suatu  sistem,  dan  masih banyak  lagi.  Teknik  optimasi  membantu  perusahaan- perusahaan  di  bidang  energi  melewati  isu-isu  tersebut  dengan cara  yang  lebih  baik  dan  keputusan-keputusan  yang  lebih cepat. Economic Dispatch (ED) adalah salah satu permasalahan  utama  bagi  perusahaan-perusahaan  energi. Economic dispatch (ED) merupakan hal penting dalam kontrol dan  operasi  pada  sistem  tenaga.  Pada  Proposal  Tugas  Akhir ini,  metode  yang  ditawarkan  merupakan  metode  modifikasi dari Particle  Swarm  Optimization ,  yaitu Random  Drift  Particle Swarm  Optimization (RDPSO) Algorithm .  RDPSO  terinspirasi dari  elektron  bebas  yang  ditempatkan  pada  medan  elektrik eksternal  dan  meningkatkan  kemampuan  dari  PSO Algorithm dengan memodifikasi persamaan dasarnya.
Kata  Kunci — Random  Drift  Particle  Swarm  Optimization, Economic Dispatch, Emission

## I. PENDAHULUAN
eknik  optimasi  adalah  sebuah  perlakuan  untuk meningkatkan  nilai  efektivitas  dan  efisiensi  pada suatu  sistem  industri  dan  untuk  mendapatkan  tujuan yang optimal dari sebuah sistem itu sendiri. Teknik optimasi sendiri  digunakan  banyak  di  sektor  industri,  khususnya  di bidang  industri  energi,  dimana  sektor  industri  lainnya, seperti  manufaktur,  transportasi,  dan  telekomunikasi, termasuk di dalamnya [1].
Sebagai  pengguna  teknik  optimasi  dalam  jangka  waktu yang  cukup  lama,  industri  energi  menghadapi  berbagai macam  isu,  seperti  perubahan  iklim,  pemanfaatan  jaringan dan keandalan, pembangunan ulang suatu sistem, dan masih banyak  lagi.  Teknik  optimasi  membantu  perusahaan- perusahaan  di  bidang  energi  melewati  isu-isu  tersebut dengan cara yang lebih baik dan keputusan-keputusan  yang lebih  cepat. Economic  Dispatch (ED)  adalah  salah  satu
permasalahan  utama  bagi  perusahaan-perusahaan  energi. Economic  dispatch  (ED) merupakan  hal  penting  dalam kontrol  dan  operasi  pada  sistem  tenaga.  Fungsi  utama  dari economic dispatch adalah untuk menjadwalkan pembangkitan dari pembangkit yang beroperasi untuk dapat memenuhi  kebutuhan  beban  pada  biaya  pembangkitan paling minimal [2].
Metode  yang  ditawarkan  merupakan  metode  modifikasi dari  Particle  Swarm  Optimization,  yaitu  algoritma Random Drift Particle Swarm Optimization (RDPSO). Random Drift Particle Swarm Optimization terinspirasi dari elektron bebas yang  ditempatkan  pada  medan  elektrik  eksternal  dan meningkatkan  kemampuan  dari  algoritma Particle  Swarm Optimization dengan memodifikasi persamaan dasarnya. Pada  Proposal  Tugas  Akhir  ini,  salah  satu  hal  yang diperhatikan  adalah  biaya  operasi. Random  Drift  Particle Swarm  Optimization menawarkan  sebuah  konsep  dengan menghasilkan  energi  pada  biaya  operasi  yang  lebih  rendah tetapi hasil yang baik pula. Selain dari biaya operasi, faktor penting  lainnya  yang  tidak  bisa  dihindarkan,  yaitu  emisi lingkungan.  Pada  Pembangkit  Tenaga  Angin  tidak menimbulkan  emisi  ketika  bekerja  secara  sendiri,  tetapi ketika  digabungkan  dalam  sebuah  sistem,  maka  akan muncul  beberapa  emisi  yang  dapat  mengganggu  kestabilan lingkungan. Polusi CO 2 , SO 2 , dan NO X harus diminimalkan karena  berbahaya  bagi  lingkungan  [3].  Oleh  karena  itu, penting  untuk  mempertimbangkan  keberadaan  pembangkit tenaga  angin  dengan  biaya  dan  emisi  minimal  dalam  suatu sistem pembangkit itu sendiri.

## II. ECONOMIC DISPATCH DAN EMISI
Economic  dispatch adalah  salah  satu  permasalahan penting  dalam  sektor  energi.  Sebagai  contoh,  dalam  suatu sistem  tenaga  listrik  kita  akan  mengatur  output  dari pembangkit thermal dalam suatu periode tertentu. Kita perlu meminimasi total biaya operasi dari generator  yang bekerja dengan  tetap  menjaga  keandalan  dengan  memperhatikan batasan  operasi  yang  muncul.  Batasan  yang  dimaksud merepresentasikan  pertimbangan  terhadap  sistem  kerja  unit operasi  yang  utamanya  adalah  kemampuan  generator  dan kapasitas transmisi.
Secara traditional permasalahan economic dispatch dapat diselesaikan  dengan  berbagai  variasi  metode  pragramming

## PENGGUNAAN RANDOM DRIFT PARTICLE SWARM OPTIMIZATION (RDPSO) ALGORITHM PADA ECONOMIC DISPATCH MEMPERTIMBANGKAN PEMBANGKIT LISTRIK TENAGA ANGIN UNTUK PENGURANGAN EMISI
Mikhael Vidi Santoso, Rony Seto Wibowo, dan Adi Soeprijanto Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111
E-mail : mikhaelvidi@gmail.com, ronyseto@ee.its.ac.id, adisup@ee.its.ac.id
T
matematis  seperti lambda-iteration [4], base  point  and participation  factors [4], interior  point [5],  metode  gradien [6],  dan dynamical  programming  method [7].  Metode  – metode ini termasuk metode lama yang tidak efektif bekerja ketika  menghadapi  sebuah  fungsi  persaamaan  biaya  yang tidak linear.
Seiring  perkembangan  ilmu  pengetahuan,  metode  – metode  baru  bermunculan.  Metode  metode  baru  ini menggunakan basis pencarian random populasi bilangan dan komputasi  cerdas  dalam  memecahkan  permasalahan  ED. Genetic  algorithms (GA)  [8], particle  swarm  optimization (PSO)  [9], differential  evolution (DE)  [10], evolutionary programming (EP)  [11], tabu  search (TS)  [12], neural networks (NN)  [13], ant  colony  search  algorithm (ACSA) [14], artificial  immune  systems (AIS)  [15], the  honey  bee colony  algorithm [16], the  firefly  algorithm [17],  dan algoritma hybrid [18] adalah contoh produk metode ini.

## A. Pembangkit Listrik Tenaga Angin
Pembangkit  turbin  angin  merupakan  sistem  yang mengubah angin menjadi energi listrik. Dalam desain turbin angin,  terdapat  dua  hal  penting  yang  harus  diperhitungkan, yaitu ketersediaan angin dan kurva daya dari turbin angin itu sendiri.  Keluaran  daya  dari  turbin  angin  merupakan  fungsi dari  kecepatan  angin.  Untuk  memodelkan  performansi  dari turbin angin, kurva daya harus diperoleh.

## A. P ENERAPAN W IND T URBINE WT 1000 DD

## Gambar 1 Kurva daya actual dan modelnya dari wt10000dd
Dari model kurva daya tersebut, dapat diperoleh persamaan sebagai berikut:
(1) (2) (3) (4)
dimana:
adalah daya keluaran dari turbin angin dalam adalah rating daya dalam adalah jumlah turbin angin yang terpasang adalah kecepatan cut-in dalam m/s
adalah kecepatan cut-out dalam m/s adalah rating kecepatan angin dalam m/s adalah kecepatan angin actual dalam m/s
Untuk  memodelkan  performansi  dari  turbin  angin, persamaan  matematis  dari  kurva  daya  harus  diperoleh. Berdasarkan  kurva  diatas,  didapatkan  parameter  sebagai berikut:
= -30.61660561660564 = 1260.970695970697 = -2544.566544566551 = 10000
= 4 = 30
= 11,5

## III. PENERAPAN RANDOM DRIFT PARTICLE SWARM OPTIMIZATION

## A. Random Drift Particle Swarm Optimization
Hasil  analisa  membuktikan  bahwa  nilai  konvergen  dari algoritma Particle  Swarm  Optimization dapat  dicapai apabila  setiap  iterasi  konvergen  terhadap  local  focusnya,
(
) didefinisakan oleh koordinat:
( )
(5)
dimana dengan  nilai  acak (random)  untuk dan  juga .  Karena  koefisien percepatan dan pada  umumnya  ditetapkan  pada  nilai yang  sama,
adalah  serangkaian  dari uniformly distributed random numbers pada nilai (0,1).
Perpindahan  arah  partikel  menuju adalah  sama dengan pergerakan drift dari  suatu elektron pada  konduktor besi  yang ditempatkan pada medan  magnet eksternal.  Akan tetapi, berdasarkan  model elektron bebas, selain pergerakan drift disebabkan oleh medan elektrik, elektron juga berada di pergerakan  termal,  yang  muncul  menjadi  pergerakan  yang acak.  Efek  keseluruhan  dari  perpindahan  elektron  adalah elektron  tersebut  bergerak  miring  ke  lokasi  dengan  energi potensial minimum. Hal ini terlihat jelas bahwa perpindahan elektron adalah analog dengan proses minimum mendapatkan  solusi  dari  masalahnya,  jika  posisi  elektron dianggap  sebagai  solusi  kandidat  dan  fungsi  energy potensial sebagai fungsi objektif.
Terinspirasi  dari  fakta  yang  ada  di  atas,  dapat diasumsikan bahwa partikel yang terdapat di dalam Random Drift  Particle  Swarm  Optimization (RDPSO)  berperilaku seperti  elektron  yang  berpindah  ke  konduktor  besi  yang ditempatkan pada medan elektrik eksternal. Oleh karena itu, perpindahan dari partikel adalah superposisi dari pergerakan termal  pergerakan  drift  menuju .  Berhubungan  dengan hal  tersebut,  kecepatan  partikel  dapat  direpresentasikan dengan ,  dimana dan
merepresentasikan  kecepatan  dari  pergerakan  termal  dan pergerakan  drift  menuju .  Pada  tugas  akhir  ini, didapatkan rumus untuk dan sebagai berikut: (6) (7)
Pada  persamaan  (6), adalah  nilai  acak  dengan standar  distribusi  normal  dan adalah  standar  deviasi pada  distribusi  Gaussian,  dimana  nilainya  dideterminasi secara adaptif dengan:
(8)
dimana
( ) ∑ dan disebut sebagai mean  best  position .  Pada  persamaan  (7), didefinisikan oleh (5). Pada persamaan (7) dan (8), dan ada  dua  angka  real  positif  menggunakan  koefisien thermal dan koefisien drift . Hal ditunjukkan dengan kecepatan pada pergerakan  termal
mengikuti  hokum  kecepatan distribusi  Maxwell.  Hal  ini  juga  dapat  dilihat  pada persamaan  (7)  bahwa  efek  dari  kecepatan  drift memimpin partikel untuk membuat perpindahan menuju pada  setiap  iterasi.  Dengan  spesifikasi-spesifikasi  yang sudah  ada,  didapatkan  persamaan  untuk  partikel  pada Random Drift Particle Swarm Optimization , yaitu:
|

## |
(9)
(10)
Gambar 2 Diagram Alir Random Drift Particle Swarm Optimization

## B. Sistem Pembangkit IEEE
Berikut merupakan data pembangkit yang digunakan pada tugas akhir ini [1].
Tabel 1 Data Batasan Daya 6 Unit Pembangkit IEEE Unit Pmin (MW) Pmax (MW) 1 100 500 2 50 200 3 80 300 4 50 150 5 50 220 6 50 120 Tabel 2 Data Koefisien Biaya 6 Unit Pembangkit IEEE Unit Koefisien Biaya Operasi a b c 1 0,0070 7,0 240 2 0,0095 10,0 200 3 0,0090 8,5 220 4 0,0090 11,0 200 5 0,0080 10,5 220 6 0,0075 12,0 190
A
A
Tabel 3 Data Batasan Daya 15 Unit Pembangkit IEEE Unit Pmin (MW) Pmax (MW) 1 150 455 2 150 455 3 20 130 4 20 130 5 150 470 6 135 460 7 135 465 8 60 300 9 25 162 10 25 160 11 20 80 12 20 80 13 25 85 14 15 55 15 15 55 Tabel 4 Data Koefisien Biaya 15 Unit Pembangkit IEEE
Unit Koefisien Biaya Operasi a b c 1 0,000299 10,1 671 2 0.000183 10,2 574 3 0,001126 8,8 374 4 0,001126 8,8 374 5 0,000205 10,4 461 6 0,000301 10,1 630 7 0,000364 9,8 548 8 0,000338 11,2 227 9 0,000807 11,2 173 10 0,001203 10,7 175 11 0,003586 10,2 186 12 0,005513 9,9 230 13 0,000371 13,1 225 14 0,001929 12,1 309 15 0,004447 12,4 323 Tabel 5 Faktor Emisi Jenis Gas Faktor Emisi (g/kWh) Nitrogen Oksida 21,8 Sulfur Dioksida 0,454 Karbon Dioksida 1,432 C. Parameter-Parameter Random
Drift Particle

## Swarm Optimization
Parameter-parameter yang digunakan pada tugas akhir ini merupakan  insialisasi  awal  operasi  algoritma Random  Drift Particle Swarm Optimization . Parameter-parameter tersebut, antara lain:
Jumlah Pembangkit I   = 6 Unit Jumlah Pembangkit II  = 14 Unit Jumlah Partikel        = 100 Jumlah Iterasi        = 200 c1                  = 2,05 c2                  = 2,05 alfa                 = 0,7 beta                = 1,5 lambda              = normal random w1                 = 0,4 w2                 = 0,9

## IV. HASIL SIMULASI DAN ANALISA DATA

## A. 6 Unit Pembangkit IEEE
Pada  studi  kasus  ini  memperlihatkan  hasil  perhitungan dari Particle Swarm Optimization tanpa menggunakan Wind
Turbine .  Total  daya  yang  dibangkitkan  adalah  1.263  MW. Berikut merupakan data yang dihasilkan dari simulasi:
Tabel 6 Hasil Perhitungan dengan Algoritma Particle Swarm Optimization tanpa
Wind Turbine Unit Total Beban (MW/h) Total Biaya ($/h)
1 381,3570059072910 15.228,99376719151 2
200
3 300
4 150 5 181,6429940927092 6 50 Total 1.263 Tabel 7
Hasil Perhitungan dengan Algoritma Random Drift Particle Swarm
Optimization tanpa Wind Turbine Unit Total Beban (MW/h)
Total Biaya ($/h)
1 464,0053930740368 15.205,98255844994 2 166,5067743105749 3 243,6487045140728 4 150 5 153,5843852460823 6 85,25474285523313 Total 1.263 Tabel 8
Hasil Perhitungan dengan Algoritma Random Drift Particle Swarm Optimization dengan Wind Turbine
Unit Total Beban (MW/h) Total Daya Wind Turbine (MW/h) Total Biaya ($/h)
1
439,661941150169
35,9366594 14.731,40175287065 2 166,0666728586923 3 258,6259225325331 4 119,7369605628463 5 165,954136180439 6 77,01770734106989 Total 1.227,06334062575
Dapat  disimpulkan  bahwa  antara  penggunaan  algoritma Particle  Swarm  Optimization (tanpa wind  turbine ) dengan algoritma Random Drift Particle Swarm Optimization (tanpa wind  turbine ) memiliki  perbedaan  biaya  yang  cukup signifikan, yaitu sebesar 23,0112087416001 Dollar/jam atau sebesar  299.145,713640801  Rupiah/jam  dengan  kurs  (1 Dollar  =  13.000  Rupiah)  untuk  algoritma Random  Drift Particle Swarm Optimization yang lebih murah. Sedangkan, antara RDPSO tanpa wind turbine (Tabel 7) dengan RDPSO wind  turbine (Tabel  8)  didapatkan  biaya  yang  lebih  murah. Perbedaan biaya yang dihasilkan dari kedua kondisi tersebut adalah  sebesar  474,580805579299  Dollar/jam  atau  sebesar 6.169.550,47253088  Rupiah/jam  dengan  kurs  (1  Dollar  = 13.000  Rupiah)  untuk  kondisi  dengan  menggunakan wind turbine yang  lebih  murah.  Selain  itu,  pada  kasus  ini,  total pembangkitan  yang  dihasilkan  dari  pembangkit thermal berkurang  menjadi  1.227,06334062575  MW  karena  adanya wind  turbine yang  terlebih  dahulu  dimaksimalkan pengunaannya.
Tabel 9 Hasil Perhitungan Emisi pada Setiap Pembangkit pada Algoritma Random Drift Particle Swarm Optimization tanpa Wind Turbine
Unit Total Beban (MW/h) Emisi (g/MWh) 1 464,0053930740368 1,099043174035164 2 166,5067743105749 3,943879456320278 3 243,6487045140728 5,771063215120329
4 150 3,5529 5 153,5843852460823 3,637799748938706 6 85,25474285523313 2,01331 Total Emisi 29,90938416073095 Tabel 10
Hasil Perhitungan Emisi pada Setiap Pembangkit pada Algoritma Random
Drift Particle Swarm Optimization dengan Wind Turbine Unit Total Beban (MW/h) Emisi (g/MWh) 1 436,8667286583738 10,34762533500224 2 163,9565571087574 3,883475011678028 3 256,5355710300676 6,076301535418182 4 117,6203877162728 2,785956503447638 5 163,4653360389040 3,871839949417481 6 74,55541944762453 1,765919665036435 Total Emisi 28,73111800000001

## B. 15 Unit Pembangkit IEEE
Pada  studi  kasus  ini  memperlihatkan  hasil  perhitungan dari Particle Swarm Optimization tanpa menggunakan Wind Turbine .  Total  daya  yang  dibangkitkan  sebesar  2.630  MW. Berikut merupakan data yang dihasilkan dari simulasi:
Tabel 11 Hasil Perhitungan dengan Algoritma Particle Swarm Optimization tanpa
Wind Turbine Unit Total Beban (MW/h)
Total Biaya ($/h)
1 455 32.280,35076024132 2 420,7160180162491
3 130 4 130 5 324,2839819837511 6 460 7 465 8 60 9 25 10 25 11 20 12 20 13 25
14 15 15 55 Total 2.630 Tabel 12
Hasil Perhitungan dengan Algoritma Random Drift Particle Swarm
Optimization tanpa Wind Turbine Unit Total Beban (MW/h)
Total Biaya ($/h)
1 455
32.256,80548993397 2 455 3 130 4 130 5 274,6474211726658 6 459,9757473148788 7 465 8 60 9 25,00476966567259 10 25 11 41,02033246327363 12 54,33161685642456 13 25,00269043884639 14 15,01742208823798 15 15 Total 2.630 Tabel 13
Hasil Perhitungan dengan Algoritma Random Drift Particle Swarm Optimization dengan Wind Turbine
Unit Total Beban (MW/h)
Total Daya
Wind Turbine (MW/h) Total Biaya ($/h) 1 448,8273297945507 2 455 3 130
4 130 35,9366594 31.879,28631950841 5 235,7442764102751 6 459,572980421498 7 464,7216545011415 8 60 9 25
10 25 11 48,43546823941494 12 56,76163125886966 13 25 14 15 15 15 Total 2.594,06334062575
Dapat  disimpulkan  bahwa  antara  penggunaan  algoritma Particle  Swarm  Optimization  (tanpa  wind  turbine) dengan algoritma Random Drift Particle Swarm Optimization (tanpa wind  turbine ) memiliki  perbedaan  biaya  yang  cukup signifikan, yaitu sebesar 23,5452703074006 Dollar/jam atau sebesar  306.088,513996208  Rupiah/jam  dengan  kurs  (1 Dollar  =  13.000  Rupiah)  untuk  algoritma Random  Drift Particle Swarm Optimization yang lebih murah. Sedangkan, antara  RDPSO  tanpa wind  turbine (Tabel  12)  dengan RDPSO wind  turbine (Tabel  13)  didapatkan  biaya  yang lebih  murah.  Perbedaan  biaya  yang  dihasilkan  dari  kedua kondisi tersebut adalah sebesar 377,519170425501 Dollar/jam  atau  sebesar  4.907.749,21553152  Rupiah/jam dengan  kurs  (1  Dollar  =  13.000  Rupiah)  untuk  kondisi dengan menggunakan wind turbine yang lebih murah. Selain itu, pada kasus ini, total pembangkitan yang dihasilkan dari pembangkit thermal berkurang menjadi 2.594,06334062575 MW  karena  adanya wind  turbine yang  terlebih  dahulu dimaksimalkan pengunaannya.
Tabel 14 Hasil Perhitungan Emisi pada Setiap Pembangkit pada Algoritma Random Drift Particle Swarm Optimization tanpa Wind Turbine
Unit Total Beban (MW/h) Emisi (g/MWh) 1 455 10,77713 2 455 10,77713 3 130 3,07918 4 130 3,07918 5 274,6474211726658 6,505298817895763 6 459,9757473148788 10,89498555090022 7 465 11,01399 8 60 1,42116 9 25,00476966567259 0,592262974301121 10 25 0,59215 11 41,02033246327363 0,9716075947250993 12 54,33161685642456 1,286898676861272 13 25,00269043884639 0,5922137257345156 14 15,01742208823798 0,3557026595820048 15 15 0,35529 Total Emisi 62,29417999999999 Tabel 15
Hasil Perhitungan Emisi pada Setiap Pembangkit pada Algoritma Random Drift Particle Swarm Optimization dengan Wind Turbine
Unit Total Beban (MW/h) Emisi (g/MWh) 1 455 10,64860135048504 2 455 10,77399187899878 3 130 3,07918 4 130 3,07918 5 235,2920452278005 5,591134002535239 6 459,1111725162649 10,89556 7 465 11,00757297478320 8 60 1,42116 9 25,10093720904376 0,59215 10 25,00346512017433 0,59215 11 30,54355094681311 0,7964164414429051 12 54,88441190914026 1,330053351754845 13 25 0,59215 14 15,06441707076300 0,35529 15 15 0,35529 Total Emisi 61,10987999999998

## C. Perbandingan dengan Beberapa Algoritma
Berdasar jurnal yang dijadikan acuan [1], sudah dilakukan beberapa  percobaan  dengan  beberapa  algoritma  sebagai perbandingannya.  Selain  itu,  akan  dibandingkan  juga  hasil antara algoritma Random Drift Particle Swarm Optimization yang ada di jurnal dengan algoritma Random Drift Particle Swarm Optimization yang dilakukan pada Tugas Akhir ini. Tabel 16
Perbandingan Hasil antar Algoritma 6 Unit Pembangkit IEEE dengan M=100 dan Iterasi=200 [1] No Algoritma Biaya Minimum ($) 1 GA 15.445,5961 2 DE 15.444,9466 3 ACSA 15.445,3052 4 BCO 15.444,5837 5 AIS 15.446,3283 6 FA 15.445,9448 7 PSO (Jurnal) 15.444,7756 8 PSO (Tugas Akhir) 15.228,99376719151 9 SPSO 15.443,0188 10 CPSO 15.442,9892 11 APSO 15.445,5109 12 HGPSO 15.447,1055 13 HPSOM 15.443,6281 14 HPSOWM 15.442,8205 15 RDPSO (Jurnal) 15.442,7575 16 RDPSO (Tugas Akhir) 15.205,98255844994 Tabel 17
Perbandingan Hasil antar Algoritma 15 Unit Pembangkit IEEE dengan
M=100 dan Iterasi=200 [1] No Algoritma Biaya Minimum ($) 1 GA 32.939,5208 2 DE 32.818,5792 3 ACSA 32.785,6031 4 BCO 32.989,2341 5 AIS 32.895,9173 6 FA 32.901,6610 7 PSO (Jurnal) 32.715,0957 8 PSO (Tugas Akhir) 32.280,35076024132 9 SPSO 32.675,3597 10 CPSO 32.705,5390 11 APSO 32.687,9840 12 HGPSO 32.864,0501 13 HPSOM 32.697,2458 14 HPSOWM 32.696,9585 15 RDPSO (Jurnal) 32.666,1818 16 RDPSO (Tugas Akhir) 32.256,80548993397

## V. KESIMPULAN DAN RINGKASAN
Berdasarkan  hasil  yang  telah  didapatkan  dari  proses pengujian dan analisis didapat kesimpulan bahwa penggunaan  algoritma Random  Drift  Particle  Swarm Optimization dapat  menghasilkan  biaya  yang  lebih  rendah dibandingkan  algoritma Particle  Swarm  Optimization , bahkan  beberapa  algoritma  lainnya . Kemudian,  besarnya nilai  iterasi  mempengaruhi  hasil  simulasi  pada  tugas  akhir ini.  Setiap  pembangkit  memiliki  nilai  iterasi  minimal tersendiri  untuk  mencapai  nilai  konvergen.  Untuk  data pembangkit  ini,  pada  nilai  iterasi  ke-400  sudah  dapat mencapai  nilai  konvergen.  Dalam  pengerjaan  Tugas  Akhir ini,  kekompleks-an  dari  suatu  sistem  pembangkit  sangat mempengaruhi  hasilnya.  Pada  kasus  ini,  simulasi  yang digunakan  lebih  bekerja  ketika  data  pembangkit  lebih kompleks sehingga hasilnya lebih terlihat ketika dibandingkan  dengan  algoritma  lainnya,  seperti Particle Swarm Optimization .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Jun  Sun,  Vasile  Palade,  Xiao-Jun  Wu,  Wei  Fang,  Zhenyu  Wang, “Solving  the  Power  Economic  Dispatch  Problem  with  Generator Constraints by Random Drift Particle Swarm Optimization”, IEEE Transactions  on  Industrial  Informatics,  Vol.  10,  No.  1,  February 2014.
[2] Sulistijono,  Primaditya.,  “Emission  and  Economic  Dispatch  of Micro Grid Using Multiobjective Genetic Algorithm
Optimization”, (2014)
[3] Eleanor  Denny,  Mark  O’Malley,  “Wind  Generation,  Power System Operation, and Emissions Reduction”, IEEE Transactions on Power System, Vol. 21, No. 1, February 2006.
[4] B.  H.  Chowdhury  and  S.  Rahman,  “A  review  of  recent  advances in economic dispatch,” IEEE Trans Power Syst. , vol. 5, no. 4, pp. 1248–1259, Apr. 1990.
[5] S.  Granville,  “Optimal  reactive  dispatch  through  interior  point methods,” IEEE  Trans  Power  Syst. ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  136–146, Feb. 1994.
[6] R.  N.  Dhar and  P.  K.  Mukherjee,  “Reduced-gradient  method  for economic  dispatch,” Proc.  Inst.  Elec.  Eng. ,  vol.  120,  no.  5,  pp. 608–610, May 1973.
[7] Z.  X.  Liang  and  J.  D.  Glover,  “A  zoom  feature  for  a  dynamic programming solution to economic dispatch including transmission  losses,” IEEE  Trans  Power  Syst. ,  vol.  7,  no.  2,  pp. 544–550, Feb. 1992.
[8] A.  Bakirtzis,  V.  Petridis,  and  S.  Kazarlis,  “Genetic  algorithm solution  to  the  economic  dispatch  problem,” Proc.  Inst.  Elect. Eng.-Gen., Transm. Dist. , vol. 141, no. 4, pp. 377–382, Jul. 1994.
[9] Z.-L.  Gaing,  “Particle  swarm  optimization  to  solving  the economic  dispatch  considering  the  generator  constraints,” IEEE Trans. Power Syst. , vol. 18, no. 3, pp. 1187–1195, Aug. 2003.
[10] M.  Vanitha and  K.  Thanushkodi,  “Solution to  economic  dispatch problem  by  differential  evolution  algorithm  considering  linear equality and inequality constrains,” Int.  J.  Res.  Rev.  Elec.  Comp. Eng. , vol. 1, no. 1, pp. 21–27, Mar. 2011.
[11] Y.  M.  Park,  J.  R.  Won,  and  J.  B.  Park,  “A  new  approach  to economic  load  dispatch  based  on  improved  evolutionary programming,” Eng. Intell. Syst. Elect. Eng. Commun. , vol. 6, no. 2, pp. 103–110, Jun. 1998.
[12] W.  M.  Lin,  F.  S.  Cheng,  and  M.  T.  Tsay,  “An  improved  Tabu search for economic dispatch with multiple minima,” IEEE Trans.
Magn. , vol. 38, pp. 1037–1040, Mar. 2002.
[13] K.  Y.  Lee,  A.  Sode-Yome,  and  J.  H.  Park,  “Adaptive  Hopfield neural network for economic load dispatch,” IEEE  Trans.  Power Syst. , vol. 13, pp. 519–526, May 1998.
[14] T. Sum-Im, “Economic dispatch by ant colony search algorithm,” in Proc. 2004 IEEE Conf. Cybe. Intell. Syst. , Dec. 2004, vol. 1, pp. 416–421.
[15] T.  K.  Abdul  Rahman,  Z.  M.  Yasin,  and  W.  N.  W.  Abdullah, “Artificial-immune-based for solving economic dispatch in power system,”  in Proc.  2004  Nat.  Power  Energy  Conf. ,  2004,  pp.  31– 35.
[16] C.  Chokpanyasuwan,  “Honey  bee  colony  optimization  to  solve economic  dispatch problem  with  generator  constraints,”  in Proc. 6th  Int.  Conf.  Electron.  Eng./Elect.,  Comp.,  Telecom.  Inf.  Tech. , May 2009, vol. 1, pp. 200–203.
[17] X.-S.  Yang,  S.  S.  S.  Hosseini,  and  A.  H.  Gandomi,  “Firefly algorithm  for  solving  non-convex  economic  dispatch  problems with valve loading effect,” Appl. Soft Comput. , vol. 12, pp. 1180– 1186, 2012.
[18] C.-P.  Cheng,  C.-W.  Liu,  and  C.-C.  Liu,  “Unit  commitment  by annealing-genetic  algorithm,” Elect.  Power  &  Energy  Syst. ,  vol. 24, pp. 149–158, 200.