ISSN(p): 2338-8323  | ISSN(e): 2459-9638

## Optimasi Economic Emission Dispatch menggunakan Whale Optimization Algorithm
untuk Penentuan Biaya Reduksi Emisi

## INTAN LAILY MUFLIKHAH, JANGKUNG RAHARJO*, ASHWIN SASONGKO SASTROSUBROTO
Universitas Telkom, Indonesia Email: intanlaily001@gmail.com
Received 14 Januari 2024 | Revised 25 Februari 2024 | Accepted 1 Maret 2024

## ABSTRAK
Pembangkit Listrik Tenaga Uap Batu bara menghasilkan zat SO2, CO2, NO2, dan partikel  yang  merupakan  emisi  dari  proses  pembakarannya.  Emisi  tersebut menyebabkan  peningkatan  efek  pemanasan  global,  kerusakan  lingkungan,  dan merusak kesehatan. Dikarenakan pembangkit batu bara masih banyak digunakan di  Indonesia  maka  Economic  Emission  Dispatch  yang  dikombinasikan  dengan algoritma Whale Optimization Algorithm menjadi solusi dalam pengurangan emisi pembangkit listrik. Dengan cara memasukkan nilai weighted sum pada fungsi biaya dan  emisi  agar  dapat  dilihat  pembangkit  mana  yang  memiliki  kadar  emisi  lebih rendah  untuk  memenuhi  beban  listrik  yang  dibutuhkan.  Pada  simulasi  tersebut didapatkan  pengurangan  kadar  emisi  sebesar  12,73%  dibandingkan  tanpa menggunakan  weighted  sum  dengan  algortima  WOA.  Hal  ini  mampu  untuk membantu  program  pemerintah  dalam  mengurangi  emisi  karbon  agar  tidak melebihi  standar  emisi  yang  telah  ditetapkan  sesuai  dengan  Peraturan  Menteri Nomor P.15/MENLHK/SETJEN/KUM.1/4/2019.
Kata kunci : PLTU batu bara, emisi, EED, WOA, weighted sum

## ABSTRACT
Coal-fired  power  plants  produce  SO2,  CO2,  NO2,  and  particulate  matter  as emissions from the combustion process. These emissions cause increased global warming effects, environmental damage, and damage to health. coal plants are still  widely  used  in  Indonesia,  Economic  Emission  Dispatch  combined  with  the Whale Optimization Algorithm is a solution for reducing power plant emissions. By entering the weighted sum value in the cost and emission functions, it can be seen which plants have lower emission levels to meet the required electricity load. The simulation  obtained  a  reduction  in  emission  levels  of  12.73%  compared  to  not using  weighted  sum  with  the  WOA  algorithm.  This  method  is  able  to  help government  programs  in  reducing  carbon  emissions  so  as  not  to  exceed  the emission  standards  that  have  been  set  in  accordance  with  Peraturan  Menteri Nomor P.15/MENLHK/SETJEN/ KUM.1/4/2019.
Keywords : coal power plant, emission, EED, WOA, weighted sum

## 1. PENDAHULUAN
Kebutuhan pasokan listrik yang semakin meningkat dan jumlah pembangkit listrik energi baru terbarukan (EBT) yang belum memadahi, menyebabkan penggunaan PLTU batu bara memiliki beban yang semakin meningkat (Walujanto, dkk, 2019) . Dikarenakan batu bara memiliki harga  yang  murah,  pembangkit  yang  sudah  lama  berdiri,  dan  mudah  dalam  proses pengoperasiannya  maka  sampai  sekarang  PLTU  batu  bara  masih  sangat  diminati  sebagai bahan baku untuk kebutuhan konsumsi energi nasional (Kementerian ESDM RI, 2018) . Dari Tabel 1 diketahui laporan dari Pusat Data dan Teknologi Informasi Energi dan Sumber Daya Mineral (Pusdatin ESDM) pembangkit listrik yang menggunakan bahan baku batu bara mencapai  56%  dari  keseluruhan  pembangkit  listrik  dari  sumber  daya  lainnya (Harsanto, 2018) .
Tabel 1. Pembangkit Listrik Nasional Tahun 2018 Pembangkit Listrik Persentase PLTU batu bara 56% PLTGU 16% PLTA 8% PLTD 6%
Dalam efisiensi pengolahan batu bara banyak menyisakan residu dan hanya 40% listrik yang dapat dihasilkan.
𝐶 𝐻 + 𝑥 + 𝑂 + 3,76 𝑥 + 𝑁 → 𝑃𝑎𝑛𝑎𝑠 + 𝑥𝐶𝑂 +
𝐻 𝑂 + 3,76 𝑥 + 𝑁 (1)
Residu tersebut berupa emisi yang sangat merusak kesehatan dan lingkungan sekitar. Emisi merupakan zat atau senyawa yang terlepas ke udara yang dapat mencemari lingkungan. Emisi yang dihasilkan dari proses tersebut berupa SO2, NOX, CO2, dan partikel lainnya. Kemudian tingkat efisiensi bahan bakar fosil yang rendah menyebabkan sisa buangan berupa uap panas yang lebih banyak daripada listik yang dihasilkan, atau setara 20% (Almanda, 1999) dimana uap panas ini menjadi radiasi bagi lingkungan dan merusak generator. Dari beberapa senyawa tersebut sebanyak 70% emisi yang dihasilkan berupa CO2 yang menjadi penyumbang terbesar dari efek rumah kaca (GRK) (Yudiartono, dkk, 2018) .
Tabel 2. Dampak Emisi Batu Bara yang Terlepas di Udara Bagi Kesehatan dan Lingkungan
Jenis Emisi Dampak Bagi Kesehatan Dampak Bagi Lingkungan SO 2 -Menyebabkan ISPA -Radang paru – paru menahun -Hujan  asam  yang  dapat  merusak ekosistem sungai, danau dan hutan -Mengganggu  kualitas  jarak  pandang mata NO x -Menyebabkan ISPA -Kanker paru - paru -Hujan Asam -Lapisan ozon semakin tipis CO 2 -Jika  menghirup  terlalu  lama  dapat menyebabkan ISPA -Ekosistem rusak dan tidak seimbang -Pemanasan global (Efek Rumah Kaca) Partikel -Iritasi pada tenggorokan, hidung dan mata -Kerusakan paru-paru/bronkitis -Mengganggu  kualitas  jarak  pandang mata
Tabel  2  menjabarkan  tentang  indikasi  bahwa  emisi  dari  pembangkit  listrik  menyebabkan penyakit  saluran  pernafasan  dari  yang ringan  sampai  ketingkat yang parah.  Dan  penyakit- penyakit tersebut menyebabkan kematian dini bagi penduduk yang seharusnya memiliki taraf hidup yang tinggi. Sebanyak 6.500 jiwa pertahun meninggal akibat terpapar polusi udara dari
pembangkit batu bara (Sabubu, 2020) , jika pembangunan pembangkit listrik bahan bakar batu bara ini terus berlanjut, maka dipastikan angka kematian dini meningkat sebanyak 15.000 jiwa pertahun.

## Gambar 1. Prediksi Penggunaan Bahan Bakar Pembangkit Tiap Tahun
Diketahui Indonesia menjadi penyumbang GRK terbesar ke lima di Dunia, dengan pembangkit listrik sebagai sektor kedua terbesar penyumbang polusi setelah sektor transportasi. Data dari Indoneisa  Energy  Outlook  2019  menyatakan  bahwa  batu  bara  sebagai  bahan  bakar pembangkit akan terus meningkat tiap tahunnya dan tidak diimbangi dengan kenaikan sumber energi  terbarukannya.  Hal  inilah  yang  mendorong  pemerintah  Indonesia  untuk  aktif  dalam mengurangi  emisi  yang  dihasilkan  oleh  pembangkit  listrik,  diantaranya  dengan  melakukan reformasi yang mengatur ambang batas emisi yang diperbolehkan untuk pembangkit listrik, yang tertuang dalam Peraturan Menteri Nomor P.15/MENLHK/SETJEN/KUM.1/4/2019 Tentang : Baku Mutu Emisi Pembangkit Listrik Tenaga Termal. Perusahaan Listrik Negara (PLN) juga menerapkan  Clean  Coal  Technology.  Proyek  pembangkit  berbasis  EBT  yang  masih  dikejar dalam pembangunannya, dan banyaknya pembangkit batu bara menyebabkan pengurangan emisi ini masih jauh dari tujuan pemerintah untuk mengurangi sebanyak 29% emisi karbon dengan  kekuatan  sendiri (business  as  usual) (Mufarrihah,  2023) .  Karena  permasalahan tersebut  yang  tidak  serta  merta  menghapuskan  penggunaan  pembangkit  listrik  batu  bara, maka digunakanlah Teknik Economic Emission Dispatch (EED) dengan menggunakan optimasi algoritma yang dapat memenuhi permintaan pasokan listrik dengan memperhatikan efisiensi biaya  dan  penggunaan  pembangkit  yang  memiliki  emisi  terendah.  Algortima  Whale Optimization Algotihm (WOA) akan digunakan dalam optimasi, agar dapat diketahui seberapa efektifnya hasil yang akan didapatkan.

## 2. METODE

## 2.1 Sistem Pembangkit Listrik
Sebuah  sistem  yang  mengkonversikan  bahan  baku  primer  menjadi  energi  listrik,  dan didistribusikan  kepada  pelanggan (Hasanah,  dkk,  2015) .  Bahan  baku  tersebut  berupa bahan  baku  fosil,  air,  angin,  panas  bumi,  dll.  Kemudian  berdasarkan  bahan  baku pembuatannya, pembangkit listrik dibagi menjadi dua kategori yaitu :
a. Pembangkit  listrik  dengan  bahan  baku  yang  tidak  dapat  diperbaharui  I),  biasanya disebut dengan pembangkit konvensional. Contohnya Pembangkit Listrik Tenaga Uap (PLTU), Pembangkit Listrik Tenaga Gas (PLTG), dan Pembangkit Listrik Tenaga Nuklir (PLTN).
b. Pembangkit listrik dengan bahan baku yang dapat diperbaharui ( renewable), seperti Pembangkit Listrik Tenaga Air (PLTA), Pembangkit Listrik Tenaga Panas Bumi (PLTP), Pembangkit Listrik Tenaga Bayu (PLTB), dll.

## 2.2  Karakteristik Input-Output Pembangit Termal
Karakteristik  Input-Output  merupakan  gambaran  dari  inputan  bahan  bakar  dalam  satuan liter/jam dan output yang merupakan hasil dari keluaran pembangkit (MW).

## Gambar 2. Input-Output Pembangkit Thermal
Pada  Gambar  2  memperlihatkan  kurva  yang  ideal  dari  input-output  pembangkit  thermal (Pratama, dkk, 2016) . Pada pembangkit thermal terdapat batasan minimal dan maksimal suatu pembangkit dapat beroperasi. Dimana outputan tidak boleh kurang dan melebihi nilai batas  maksimalnya.  Berikut  merupakan  persamaan  dalam  tingkat  kedua  dari  karakteristik input-output pembangkit thermal (Angdrie, dkk, 2012) .
𝐹(𝑃) = 𝑎 + 𝑏𝑃 + 𝑐𝑃 (2)
𝐹(𝑃) merupakan input dari pemakaian bahan bakar (liter/jam), sedangkan 𝑎, 𝑏, 𝑐 merupakan koefisien dari pembangkit listrik dan 𝑃 merupakan output pembangkit listrik (MW).

## 2.3  Fungsi Multi-Objektif pada Economic Emission Dispatch (EED)
EED merupakan fungsi persamaan dengan mencari nilai optimal dari biaya dan emisi sehingga dihasilkan biaya dan emisi keluaran yang serendah mungkin dari pembangkit saat digunakan.
a. Fungsi Biaya ( Economic)
Fungsi  biaya  memiliki  dua  sub  kategori,  yaoitu  biaya  tetap  dan  biaya  variabel (Marsudi,  2016) .  Biaya  tetap  adalah  biaya  yang  akan  terus  ada  meskipun pembangkit  dalam  keadaan  tidak  beroperasi.  Dimana  biaya  tetap  memiliki  dua koefisien  yaitu  a  dan  b.  (a)  merupakan  biaya  penyusutan  dan  bunga,  dan  (b) merupakan biaya pemeliharaan alat dan biaya pegawai. Biaya variabel (c) merupakan biaya  yang  dibutuhkan  saat  pembangkit  dalam  keadaan  beroperasi,  seperti  biaya bahan  bakar.  Koefieien  tersebut  kemudian  disatukan  dalam  bentuk  persamaan  dan menjadi fungsi biaya yang berfungsi mencari nilai optimal dari suatu pembangkit dan menghasilkan  total  biaya  yang  paling  sedikit.  Namun  dalam  menentukan  biaya terendah tersebut harus memenuhi Batasan equality dan inequalitynya.
𝐹 =   ∑ 𝐹 (𝑃 ) (3)
𝐹𝐶 (𝑃 ) = 𝑎 + 𝑏 𝑃 + 𝑐 𝑃 (4)
Dimana 𝐹 merupakan total biaya pembangkit listrik (Rp), 𝐹𝐶 (𝑃 ) merupakan fungsi biaya pembangkit listrik i (Rp/jam). 𝑎 , 𝑏 , 𝑐 adalah koefisien dari pembangkit listrik i.
𝑃 merupakan outputan pembangkit listrik i (MW). N adalah jumlah pembangkit listrik dan i merupakan indeks pembangkit ke- i (i= 1,2,3,……,N).
b. Fungsi Emisi ( Emission)
Fungsi dari nilai ekonomi dan emisi adalah sama, namun yang membedakan adalah menekankan  pada  nilai  emisi,  dimana  koefisien  pada  persamaan  tersebut  diubah menjadi koefisien emisi, seperti keterangan pada persamaan berikut ini (Arindra, dkk, 2016) .
𝐹𝐸 (𝑃 ) = 𝑑 + 𝑒 𝑃 + 𝑓 𝑝 (5)
𝐹𝐸 (𝑃 ) adalah  fungsi  Emisi  dari  pembangkit  listrik  i  (gr/jam). 𝑑 merupakan koefisien emisi SO 2 dari pembangkit i. 𝑒 merupakan koefisien emisi CO 2 dari pembangkit i, dan 𝑓 merupakan koefisien emisi NO x dari pembangkit i
c. Fungsi EED
Dengan metode weight sum yaitu dengan menggabungkan persamaan fungsi ekonomi dan emisi menjadi multi-objektif EED (Demirel, 2004) menghasilkan keluaran berupa nilai biaya dan emisi yang optimal.

## Gambar 3. Weight Sum untuk mencari nilai EED yang optimum
Gambar  3  memperlihatkan  terdapat  dua  fungsi  objektif  yang  bisa  dilambangkan sebagai  nilai  W 1 yaitu cost  function  atau  nilai  biaya  dan  W 2 merupakan emission function  atau  nilai  emisi,  dimana  antara  W 1 dan  W 2 harus  sama  dengan  1  dan  nilai antara W diisi sesuai dengan skala prioritas yang akan dicapai (Pratama, dkk, 2016) . Misalnya nilai W 1 =0.75 W 2 =0.25 | W 1 + W 2 =1. Berikut ini merupakan persamaan dari fungsi multi-objektif EED.
𝐹 = 𝑊  . ∑ (𝐹𝐶 ) + 𝑊  . ∑ (𝐹𝐸 ) (6)
F merupakan nilai fungsi dari tujuan EED. FC adalah fungsi biaya dan FE adalah fungsi emisi.
d. Batasan
Constrain adalah batasan yang digunakan untuk mempertahankan nilai kekonsistenan data.  Batasan  ini  harus  digunakan  karena  dalam  perhitungan  pembangkit  listrik terdapat  aturan  yang  tidak  boleh  dilanggar  guna  proses  perhitungan  dan  operasi berjalan  dengan  stabil.  Terdapat  tiga  constrain  yang  digunakan  dalam  EED,  yaitu
Equality  yang  mengacu  pada  daya  yang  masuk  harus  sama  dengan  daya  yang dikeluarkan, yang dapat dinyatakan dalam persamaan (7).
∑Pi = Pd (7)
Dimana  merupakan  Pi  nilai  daya  yang  dikeluarkan  dari  pembangkitan  dan  Pd merupakan total daya yang dibutuhkan. Yang kedua adalah Inequality yang memberi Batasan  daya  yang  dihasilkan  oleh  setiap  generator  atau  pembangkit  tidak  boleh kurang dan melebihi ambang batas yang telah ditetapkan. Dimana Pmin merupakan ambang batas minimum daya yang harus dihasilkan, dam Pmax merupakan ambang batas maksimal daya yang boleh dihasilkan. Dan yang ketiga adalah nilai Ramp yang dapat  mengukur  seberapa cepat  penurunan atau lonjakan daya yang dihasilkan, ini berguna jika saat terjadi beban puncak maka pembangkit tidak kekurangan daya yang nantinya akan didistribusikan ke pelanggan.

## 2.4 Whale Optimization Algorithm
Terinspirasi  dari  perburuan  paus  bungkuk  ( Humpback)  dimana  saat  paus  tersebut mendapatkan lokasi mangsanya, dia akan membuat suatu jebakan berupa gelembung yang mengitari mangsanya dan kemudian dipersempit gerakannya. Saat mangsanya terjebak paus bungkuk  akan  langsung  memakan  buruan  tersebut.  Perilaku  paus  inilah  yang  membuat Seyedali Mirjalili at. El (Faseela, dkk, 2018) membuat algoritma tersebut. WOA kemudian diujikan dengan beberapa algoritma lain yang setipe yaitu nature- inspired metaheuristic, yaitu Genetic Algorithm (GA) dan Particle Swarm Optimization (PSO) (Jangir, dkk, 2016) . Hasil yang didapat berupa kombinasi nilai optimum daripada dua algoritma yang diujikan.
Pada algoritma WOA terdapat beberapa tahap untuk mencapai nilai optimal, yaitu:
a. Exploration Phase Saat dimana paus berkelana mencari mangsa (search for thr prey) yang ditulis dengan
rumus
𝐷⃗ = |𝐶.⃗ 𝑋⃗ −   𝑋⃗| (8) 𝑋⃗(𝑖𝑡𝑒𝑟 + 1) =   𝑋⃗ −   𝐴⃗. 𝐷⃗ (9)
Dimana 𝑋⃗ merupakan perwujudan dari titik lokasi paus/ pemangsa, 𝐷⃗ mewakili jarak antara mangsa dan paus, dan 𝑋⃗ mewakili random position vector.
b. Encircling Pray
Proses paus dalam menjebak mangsanya dimodelkan dengan persamaan (10) dan (11).
𝐷⃗ = |𝐶⃗. 𝑋⃗ (𝑖𝑡𝑒𝑟) −   𝑋⃗(𝑖𝑡𝑒𝑟)| (10) 𝑋⃗(𝑖𝑡𝑒𝑟 + 1) =   𝑋⃗ (𝑖𝑡𝑒𝑟) −   𝐴⃗. 𝐷⃗ (11)
𝐴⃗ merupakan nilai koefisien untuk mencari vektor posisi dengan nilai random  [-a,a] [- 1,1] dan 𝐶⃗ merupakan koefisien dari vektor (Chao, dkk, 2020) . 𝑋⃗ merupakan solusi terbaik yang didapat untuk sementara, dan jika didapatkan nilai terbaik, maka solusi akan diperbaharui.
c. Exploitation Phase (Bubble net attacking)
Dalam perburuan dilakukan pengukuran jarak antara pemangsa (paus humpback) dan buruannya, yang kemudian dituangkan dalam persamaan (12).
𝑋⃗ ( 𝑖𝑡𝑒𝑟 + 1) = 𝐷⃗ . 𝑒 𝑏 l . 𝐶𝑜𝑠 (2 𝜋 l )+ 𝑋⃗ ( 𝑖𝑡𝑒𝑟 )                             (12)
Dimana 𝐷⃗ merupakan jarak antara pemangsa dan buruannya. Yang dapat dicari dalam rumus 𝐷⃗ = | 𝑋 𝑝 ( 𝑖𝑡𝑒𝑟 ) − 𝑋⃗ ( 𝑖𝑡𝑒𝑟 )|. Nilai l merupakan nilai random antara [-1,1].
Dalam masa exploitation phase terdapat dua mekanisme dalam mencari solusi terbaik, yaitu shrinking encircling mechanism dan spiral updating position. Karena terdapat dua mekanisme pencarian mangsa, maka dalam persamaannya diasumsikan tiap pencarian mangsanya sama besar, yaitu 50% per skenario.
𝑋⃗(𝑖𝑡𝑒𝑟 + 1) = 𝑋⃗ (𝑡) − 𝐴⃗ . 𝐷⃗                            𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑝 < 0.5 𝐷⃗. 𝑒  . 𝐶𝑜𝑠 (2𝜋 l ) + 𝑋⃗(𝑖𝑡𝑒𝑟) 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑝  ≥ 0.5 (13)
p  merupakan  nilai  random  antara  [0,1].  Setelah  diketahui  nilai  akhir  dari  kedua pencarian, maka akan diseleksi Kembali untuk dijadikan hasil akhir pencarian.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Data Masukan
Beberapa  data  diperlukan  dalam  proses  pengerjaan  EED  menggunakan  WOA,  diantaranya adalah  penggunaan  sistem  Jawa  Bali  Grid  500kV  Ruptl  2014-2024 (Eliezer,  dkk,  2016) . Gambar 4 memperlihatkan 25 bus dan 8 generator utama yaitu 𝑃 (Bus 1 PLTU Suralaya), 𝑃 (Bus 8 PLTU Muaratawar), 𝑃 (Bus 15 PLTA Cirata), 𝑃 (Bus 16 PLTA Saguling), 𝑃 (Bus 20 PLTU Tanjung Jati), 𝑃 (Bus 21 PLTU Paiton), 𝑃 (Bus 22 PLTU Grati), dan 𝑃 Bus 23 PLTU Gresik). Kemudian data nilai fungsi biaya, fungsi emisi, dan data nilai ramp pada pembangkit.
Gambar 4. Pembangkit listrik Jawa Bali Grid
Karakteristik  pembangkit  yang  berisi  konstanta  fungsi  biaya  ( 𝑎 , 𝑏 , 𝑑𝑎𝑛 𝑐 )  dan  konstanta fungsi emisi ( 𝑑 , 𝑒 , 𝑑𝑎𝑛 𝑓 ), batasan generator yaitu 𝑃 , (MW), 𝑃 , (MW), dan batasan laju perubahan daya atau ramp rate (MW/jam) yang digunakan sebagai masukan pada simulasi dengan algoritma WOA ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Karakteristik Pembangkit
Gen Fungsi Biaya F( C) Fungsi Emisi F( E) Batasan Daya Ramp Rate a i b i c i d i e i f i P i,min P i,max P 1 57.543.208,00  3.332.794 -400 34.251.909,80  1.983.806,20 -236,7  1.610 4.200 300 P 2 519.353.767,10  3.047.098 691 72.202.664,70 423,6 96,2  1.080 2.700 510 P 3 0 400 0 0 0 0 403 1.008 930 P 4 0 660 0 0 0 0 696 1.740 660 P 5 133.177.025,60  2.828.349 -80 93.654.729,70  1.988.993,90 -56,9  1.856 4.640 337 P 6 180.205.527,90  2.104.640 218  123.428.443,80  1.441.534,90 149,5  1.886 4.714 420 P 7 140.621.312,50  2.545.832 203  140.621.312,50  2.545.832,50 62,1 546 1.365 240 P 8 112.522.922,10  5.877.235 -73 24.146.549,80  1.261.209,30 -15,8  1.216 3.040 420
Rekam daya beban yang akan digunakan, diambil pada tanggal 09 Juni 2014 saat terjadinya beban puncak.  Rekam daya  tersebut  kemudian diambil dalam  empat waktu yang berbeda, yaitu pada pukul 18:00, 19:00, 20:00, dan 21:00 WIB, yang ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Beban Daya Pembangkit Pukul Beban (MW) 18.00 13.096 19.00 13.108 20.00 12.863 21.00 12.228

## 3.2 Simulasi dalam menggunakan WOA
Berikut merupakan prosedur yang dilakukan dalam penggunaan algoritma WOA :
a. Menginisialisasi data masukan berupa input beban daya, nilai equality dan inequality, nilai  ramp,  dan  nilai  fungsi  ekonomi  maupun  fungsi  biaya  dari  pembangkit  dan menentukan batas variabel dari pembangkit yaitu N 1 , N 2 , N 3 , …….,N x .
b. Mengatur fungsi EED, jumlah maksimal iterasi, dan nilai parameter yang dibutuhkan algortima WOA seperti 𝑎⃗ , 𝐴⃗, 𝐶⃗ .
c. Memasukkan nilai data magsa yang nantinya akan dipilih secara random oleh sistem yang  dibuat  berdasarkan  nilai  fitnessnya  (baik  tidaknya  nilai  suatu  solusi  yang ditemukan).  Kandidat  yang  memiliki  nilai  fungsi  biaya  dan  emisi  yang  optimal  akan dipilih, kemudian akan dibandingkan kembali. Dan kandidat yang sesuai dengan nilai iterasi maksimalnya akan ditampilkan sebagai hasil. Gambar 5 berikut ini merupakan diagram alir dari algoritma WOA.

## Gambar 5. Diagram alir EED menggunakan Algoritma WOA

## 3.3 Hasil simulai Economic Emission Dispatch menggunakan WOA
Dalam  pencarian  nilai  optimum  dari  EED  digunakan  iterasi  maksimal  sebanyak  150  kali, parameter  agen  sebanyak  50  search  agen,  jumlah  matrix  8,  dan  penggunaan  lima  kondisi pembobotan yaitu nilai fungsi biaya (W c ) dan fungsi emisi (W s ).
Tabel 5. Nilai pembobotan Kondisi W c W s Kondisi A 1 0 Kondisi B 0,75 0,25 Kondisi C 0,5 0,5 Kondisi D 0,25 0,75 Kondisi E 0 1
Pada Tabel 5 menunjukkan kondisi A yang ditekankan pada nilai ekonomis yang didapat, tanpa mempertimbangkan  berapa  emisi  yang  akan  dikeluarkan,  pada  kondisi  B  nilai  emisi dipertimbangkan namun dalam jumlah yang sedikit. Pada kondisi C antara nilai ekonomi dan emisi dipertimbangkan hasilnya sama besar. Pada kondisi D lebih mementingkan nilai emisi yang dikeluarkan. Dan pada kondisi E nilai emisi lebih dipertimbangkan tanpa melihat biaya yang akan dikeluarkan.
Hasil simulasi EED menggunakan WoA yaitu daya yang dihasilkan masing-masing generator dalam kondisi optimal  dan  biaya pembangkitan serta emisi yang dihasilkan  untuk  berbagai variasi beban serta ditunjukkan pada Tabel 6. Daya yang dihasilkan dalam menyuplai beban memenuhi batas persamaan (7) dan setiap generator tidak melanggar batasan daerah operasi dayanya serta tidak ada ramp rate yang terlanggar. Tabel 7 menunjukkan biaya tambahan yang  diperlukan  untuk  mengurangi  emisi.  Dibutuhkan  biaya  IDR 2.414.763,73 untuk mengurangi 1 ton emisi.
Tabel 6. Total Biaya dan Emisi per Jam Kondisi Waktu Daya (MW) Biaya (IDR) Emisi (ton) A 18:00 13.096 33.689.139.196 17.544,48 19:00 13.108 33.689.139.196 17.544,48 20:00 12.863 33.616.503.606 17.337,78 21:00 12.228 32.325.974.017 16.493,80 Rata-rata 33.330.189.004 17.230,14 B 18:00 13.096 36.072.705.012 17.865,22 19:00 13.108 33.703.229.519 17.113,68 20:00 12.863 33.119.003.752 16.775,17 21:00 12.228 32.833.135.801 16.602,50 Rata-rata 33.932.018.521 17.089,14 C 18:00 13.096 37.881.617.905 16.897,14 19:00 13.108 33.815.808.960 15.892,70 20:00 12.863 33.208.062.529 15.462,43 21:00 12.228 33.064.103.874 15.373,29 Rata-rata 34.492.398.317 15.906,39 D 18:00 13.096 39.040.136.360 16.067,58 19:00 13.108 35.694.049.369 15.543,20 20:00 12.863 35.693.829.609 15.543,20 21:00 12.228 35.693.481.360 15.543,20 Rata-rata 36.530.374.175 15.674,30 E 18:00 13.096 38.954.770.656 15.729,42 19:00 13.108 39.347.401.699 16.215,07 20:00 12.863 35.930.330.791 15.309,92 21:00 12.228 35.021.491.885 15.178,45 Rata-rata 37.313.498.758 15.608,21

## Tabel 7. Biaya Tambahan untuk Mengurangi Emisi
Kondisi w c w s Biaya (IDR) Emisi (ton) Reduksi Emisi (ton) Biaya Tambahan (IDR) Biaya tambahan/ton pengurangan emisi (IDR) A 1,00  0,00  33.330.189.004  17.230,14 - - - B 0,75  0,25  33.932.018.521  17.089,14 141,00 601.829.517 4.268.294,45 C 0,50  0,50  34.492.398.317  15.906,39 1.323,75  1.162.209.313 877.967,38 D 0,25  0,75  36.530.374.175  15.674,30 1.555,84  3.200.185.171 2.056.885,78 E 0,00  1,00  37.313.498.758  15.608,21 1.621,93  3.983.309.754 2.455.907,32 Rata-rata 2.414.763,73
Pada Tabel 6 dan Tabel 7 didapat dari simulasi EED menggunakan algoritma WoA dengan cara memasukkan daya total yang dibutuhkan pada setiap jam (18.00-20.00), kemudian dilakukan skenario pembobotan menggunakan weighted sum. Sehingga tabel tersebut memperlihatkan hasil pada masing-masing kondisi A, B, C, D, dan E berupa total biaya yang dikeluarkan setiap jam dan total emisi yang dihasilkan setiap jam. Dimana pada nilai biaya diukur dengan satuan US$/jam dan pada nilai emisi diukur dengan satuan ton/jam.
Sementara Tabel 8 menunjukkan perubahan daya masing-masing generator dalam melayani perubahan  beban  di  setiap  kondisi.  Perubahan  daya  setiap  generator  pada  setiap  kondisi tersebut tidak ada yang melanggar ketentuan ramp rate yang dipersyaratkan.
Tabel 8. Perubahan Daya Pembangkitan
Kondisi Waktu P 1 P 2 P 3 P 4 P 5 P 6 P 7 P 8 A 18.00-19.00 214,68 0,00 15,15 24,80  -337,00 110,50 -16,13 0,00 19.00-20.00 21,19 0,00  -303,62 89,18 0,00 167,46  -219,20 0,00 20.00-21.00 -235,87 0,00 31,37  -152,55 0,00  -277,95 0,00 0,00 B 18.00-19.00 278,84  -344,49 316,37 37,82 34,82  -300,00 -11,42 0,06 19.00-20.00 -44,91 0,00  -134,16 89,24 -34,82 0,00 -77,28 -43,06 20.00-21.00 -305,09 0,00  -337,65 7,74 0,00 0,00 0,00 0,00 C 18.00-19.00 111,77  -287,82 17,35 741,09 -91,87 30,87 -89,38  -420,00 19.00-20.00 4,70 0,00 -73,74 50,10  -129,14 -85,41 -11,51 0,00 20.00-21.00 -350,00 0,00 417,52  -702,52 0,00 0,00 0,00 0,00 D 18.00-19.00 -350,00  -510,00 28,89 843,11 0,00 0,00 0,00 0,00 19.00-20.00 0,00 0,00 223,31  -468,31 0,00 0,00 0,00 0,00 20.00-21.00 0,00 0,00  -252,20  -374,80 0,00 0,00 0,00 0,00 E 18.00-19.00 -148,75 219,24 -61,91 -65,45 214,99 79,84 106,89  -332,85 19.00-20.00 -37,17  -441,30 159,32 299,04  -129,76 8,06  -105,09 1,90 20.00-21.00 -164,07 -68,70  -410,00 -25,62 212,14 -87,91 -1,80 -89,04 Ramp rate (MW) 300 510 930 660
337 420 240 420

## 3.4 Hubungan dari biaya pembangkit dan kadar emisi
Dari  Tabel  6  dan  Tabel  7  dapat  dilihat  bahwa  nilai  pembobotan  antara  W c dan  W s sangat berpengaruh pada biaya pembangkit yang dibangkitkan dan emisi yang dihasilkan. Jika nilai W c lebih  ditekankan,  maka  biaya  yang  dikeluarkan  akan  lebih  sedikit,  namun  tentu  saja berbanding terbalik dengan emisi yang dihasilkan. Karena diketahui bahwa pembangkit listrik tenaga batu bara memiliki harga bahan baku yang murah, sekitar USD 70 per ton dengan nilai kalori 6.322 GAR (ESDM RI, 2018) . Namun jika pembobotan lebih ditekankan pada nilai W s maka emisi yang dihasilkan akan lebih sedikit, karena pembangkit yang dioptimalkan dalam pembangkitan adalah pembangkit yang memiliki emisi lebih sedikit atau 0, seperti pembangkit listrik tenaga hidro (PLTH) pada grid jawa bali.

## Gambar 6. Pengaruh nilai pembobotan dalam pembangkitan
Pada Gambar 6, terlihat gap yang cukup besar pada kondisi B dan C dimana hal ini dapat dipengaruhi  oleh  kondisi  optimasi  dalam  beberapa  kali  percobaan.  Ini  menandakan  bahwa pada kondisi tersebut nilai yang dihasilkan adalah kondisi optimum dari sampel yang diujikan.

## 3.5 Perbandingan total biaya dan emisi dari beberapa algoritma
Setelah  diketahui  hasil  dari  pengujian  algoritma  WOA,  diketahui  bahwa  algoritma  tersebut dapat  bekerja  dengan  baik  dalam  melakukan  optimasi  pengurangan  biaya  dan  emisi.  Oleh karena itu digunakan juga beberapa pembanding untuk dapat melihat seberapa baik algoritma WOA  bekerja.  Dengan menggunakan data  masukan  yang  sama,  akan diperlihatkan berapa persentase  dari  beberapa  kondisi  dalam  mengurangi  atau  menambah  jumlah  emisi  yang dikeluarkan. Tabel 9 dan 8 memperlihatkan nilai dari referensi algoritma yang digunakan dalam pengurangan emisi dengan algoritma Cuckoo Optimization Algorithm (COA) (Rahmatullah, dkk, 2017) dan algoritma Particle Swarm Optimization (PSO). Pada percobaan ini semua data disamakan agar hasil yang didapat sesuai dengan data masukan pembanding.
Tabel 9. Karakteristik Generator Untuk Perbandingan
Gen Fungsi Biaya F(C) Fungsi Emisi F(E) a i b i c i d i e i f i P 1 44,445.587,75 391.059,27 -11.008.313 26.388.095,96  232.126,27 -6,53435 P 2 447.887.239,80 673.189,59 -5.565.550 62.263.614,50 93.584 -0,7737 P 3 0 6.000 0 0 0 0 P 4 0 660 0 0 0 0 P 5 192.669.508 125.456,19 35,8  135.397.090,20 8.816,75 25,15782 P 6 17.209.148,67 382.129,48 -19,37 11.786.612,11  261.721,95 -13,2668 P 7 25.244.481,54 371.803,55 8,09 7.702.435,50  113.442,50 2,467 P 8 78.152.917,59 459.705,07 7,59 16.768.083 98.632 1,62795
Berikut  ini  adalah  hasil  dari  optimasi economic  emission  dispatch  menggunakan  beberapa algoritma nature- inspired metaheuristic, dan menunjukkan berapa emisi yang dapat dikurangi dari setiap kondisi awal (A) yang tidak memperhitungkan emisi yang dikeluarkan ke kondisi lainnya dimana emisi sedikit demi sedikit diperhitungkan juga.
15,400 15,600 15,800 16,000 16,200 16,400 16,600 16,800 17,000 17,200 17,400 $2,050,000 $2,100,000 $2,150,000 $2,200,000 $2,250,000 $2,300,000 $2,350,000 $2,400,000 N ila i E m is i R at a- Ra ta (T on ) Nilai Biaya Rata-Rata (US($)) Nilai Rata-Rata EED Selama Pembangkitan A B C E D

## Tabel 10. Penguraangan emisi dengan metode WOA
Kondisi Total Biaya rata- rata(Rp/Jam) Total Emisi (g/Jam) Emisi yang dapat dikurangi dari kondisi awal (%) Kondisi A 4.880.445.000 1.987.356.750 0 Kondisi B 5.045.422.500 1.968.773.500 0,93 Kondisi C 5.134.307.500 1.913.781.250 3,70 Kondisi D 5.237.150.000 1.749.372.500 11,97 Kondisi E 5.286.702.500 1.734.281.500 12,73 Tabel 11. Penguraangan emisi dengan metode Cuckoo Kondisi Total Biaya rata- rata(Rp/Jam) Total Emisi (g/Jam) Emisi yang dapat dikurangi dari kondisi awal (%) Kondisi A 4.661.464.021 2.144.324.359 0 Kondisi B 4.706.065.481 2.122.342.879 1,02 Kondisi C 4.711.404.808 2.097.476.058 2,18 Kondisi D 4.735.102.171 1.990.293.940 7,18 Kondisi E 5.147.727.763 1.940.483.743 9,5 Tabel 12. Pengurangan emisi dengan metode PSO Kondisi Total Biaya rata- rata(Rp/Jam) Total Emisi (g/Jam) Emisi yang dapat dikurangi dari kondisi awal(%) Kondisi A 4.554.072.063 2.048.226.668 0 Kondisi B 4.564.469.251 2.003.831.166 2,16 Kondisi C 4.590.215.984 1.990.558.655 2,81 Kondisi D 4.629.494.157 1.967.241.358 3,95 Kondisi E 5.171.401.981 1.871.127.458 8,64
Dari Tabel 10, Tabel 11, dan Tabel 12 diperlihatkan hasil dari pengurangan emisi yang didapat dari  optimasi  algoritma.  Dimana  algoritma  WOA  menunjukkan  hasil  yang  lebih  baik  dalam menurunkan  kadar  emisi  di  setiap  kondisi,  namun  karena  pengurangan  emisi  berbanding terbalik dengan biaya yang harus dikeluarkan.
Untuk  mendapatkan  hasil  yang  lebih  teliti,  perlu  dilakukan  pembobotan  yang  lebih  halus, sebagai contoh ditunjukkan pada Tabel 13.
Tabel 13. Pembobotan fungsi ekonomi dan fungsi emisi yang lebih halus
Kond  W c
W s Kond W c W s Kond W c W s Kond W c W s 1 1 0 7 0,7 0,3 13 0,4 0,6 19 0,1 0,9 2 0,95  0,05 8 0,65  0,35 14 0,35 0,65 20 0,05 0,95 3 0,9 0,1 9 0,6 0,4 15 0,3 0,7 21 0 1 4 0,85  0,15 10 0,55  0,45 16 0,25 0,75 5 0,8 0,2 11 0,5 0,5 17 0,2 0,8 6 0,75  0,25 12 0,45  0,55 18 0,15 0,85

## 4. KESIMPULAN
Whale  Optimization  Algorithm  dapat  digunakan  dalam  menyelesaikan  masalah  economic emission  dispatch.  Dari  simulasi  tersebut  didapatkan  bahwa  besaran  weighted  sum  atau pembobotan mempengaruhi hasil optimasi. Jika pembobotan lebih menekankan pada biaya yang rendah, maka emisi yang dihasilkan juga akan semakin besar, begitu pula sebaliknya. Hasil  simulasi  dari  ketiga  algoritma  dapat  disimpulkan  bahwa  algoritma  WOA  mampu mengoptimasi fungsi emisi seoptimal mungkin dengan hasil kadar emisi yang dihasilkan lebih rendah dari algortima lainnya, dengan rata-rata 7.482,85 (ton/Jam). Namun algoritma PSO lebih seimbang dalam optimasi baik dari segi biaya maupun emisi yang dihasilkan, meskipun emisi yang dihasilkan masih lebih besar daripada optimasi algoritma WOA. Oleh karena itu, dalam meyelesaikan persoalan economic emission dispatch ini masih bisa dieksplorasi kembali dengan menggunakan algoritma-algortima yang sudah dimodifikasi agar hasil yang didapat bisa lebih optimal daripada algoritma yang sudah diujikan. Pada simulasi tersebut didapatkan pengurangan kadar emisi sebesar 12,73% dibandingkan tanpa menggunakan weighted sum dengan  algortima  WOA.  Untuk  mendapatkan  hasil  yang  lebih  teliti,  perlu  dilakukan pembobotan yang lebih halus.

## DAFTAR RUJUKAN
Almanda,  D.  (1999).  Cogeneration  Pembangkit  Listrik  Ideal.  Jakarta:  Majalah  Elektro
Indonesia. Retrieved from https://www.elektroindonesia.com.
Angdrie, S. V., Patras, L. S., Tumaliang, H., & Lisi, F. (2012). Optimalisasi Biaya Bahan Bakar Untuk  Penjadwalan  Unit-Unit  Pada  Pembangkit  Thermal  Sistem  Minahasa  Dengan Metode  Iterasi  Lamda. Jurnal  Teknik  Elektro  dan  Komputer,  1(2),  1-6.  DOI: https://doi.org/10.35793/jtek.v1i2.599.
Arindra, M, Wibowo, R.S., Riawan, D.C. (2016). Unit Commitment Pada Sistem Pembangkitan Tenaga  Angin  Untuk  Mengurangi  Emisi  Dengan  Menggunakan  Particle  Swarm Optimization. Jurnal Teknik ITS, 5(2). DOI: 10.12962/ j23373539.v5i2.16122
Chao, I.M., Hsiung, S.C., Liu, J.L. (2020). Improved Whale Optimization Algorithm Based on
Inertia  Weights  for  Solving  Global  Optimization  Problems. Advances  in  Technology Innovation, 5(3), 147-155. DOI: https://doi.org/10.46604/aiti.2020.4167
Demirel,  Y.,  &  Demiroren,  A.  (2004).  Economic  And  Minimum  Emission  Dispatch. WSEAS Transactions on Systems, 3(4), 800- 804.
Eliezer,  G.,  Penangsang,  O.  (2016).  Dynamic  Economic  Emission  Dispatch  Pada  Sistem Transmisi Jawa-Bali 500kv Berdasarkan Ruptl Tahun 2014-2024 Menggunakan Metode Multi-Objective  Particle  Swarm  Optimization  (MOPSO).  Institut  Teknologi  Sepuluh Nopember Surabaya 2016.
ESDM RI. (2018). Harga Jual Batubara untuk Penyediaan Tenaga Listrik untuk Kepentingan Umum. Retrieved from esdm.go.id
Faseela,  C.  K.,  &  Vennila,  H.  (2018).  Economic  And  Emission  Dispatch  Using  Whale
Optimization  Algorithm  (Woa). International  Journal  of  Electrical  and  Computer Engineering (IJECE), 8(3), 1297~1304. DOI: 10.11591/ijece.v8i3.pp1297-1304.
Harsanto, S. (2018). Statistik Listrik 2012-2017. Jakarta: BPS.
Hasanah, A. W., Makkulau, A., & Fadhilah, Z. F. (2015). Perencanaan Pengembangan Sistem
Pembangkit Listrik Di Pulau Jawa. Jurnal Sutet, 5(1).
Jangir,  P.,  Rajya,  R., Prasaran,  V.,  Limited,  N.,  Bhesdadiya,  R.,  Trivedi,  I.  N.,  &  Jangir,  N.
(2016).  Price  Penalty  Factors  Based  Approach  For  Combined  Economic  Emission
Dispatch Problem Solution Using Dragonfly Algorithm. IEEE (ICEETS-2016)
Kementerian ESDM RI. (2018). Buku Panduan Energi dan Statistik Ekonomi Indonesia. Jakarta:
Kementerian ESDM RI.
Marsudi, D. (2016). Operasi Sistem Tenaga Listrik Edisi 3. Yogyakarta
Mufarrihah,  M.  (2023). Kesiapan  Regulasi  Indonesia  untuk  Memenuhi  Komitmennya  dalam COP21. Retrieved from https://lk2fhui.law.ui.ac.id/
Pratama, D. A., Penangsang, O., & Aryani, N. K. (2016). Economic and Emission Dispatch pada Sistem Transmisi Jawa Bali 500 kV Berdasarakan RUPTL 2015 – 2024 Menggunakan Modified  Artificial  Bee  Colony  Algorithm. Jurnal  Teknik  ITS,  5(2).  ISSN:  2337-3539
(2301-9271) Print.
Rahmatullah, A.D., Wibowo, R.S., Fahmi, D. (2017). Pendekatan Dengan Cuckoo Optimization Algorithm Untuk Solusi Permasalahan Economic Emission Dispatch. Jurnal Teknik ITS, 6(1). DOI: 10.12962/j23373539.v6i1.22610
Sabubu,  T.  A.  (2020).  Pengaturan  Pembangkit  Listrik  Tenaga  Uap  Batubara  Di  Indonesia Prespektif  Hak  Atas  Lingkungan  Yang  Baik  Dan  Sehat. Journal  UII,    5(1),  72-90. https://doi.org/10.20885/JLR.vol5.iss1.art5.
Walujanto, Suharyanti, Pambudi, S. H., Wibowo, J. L., & Pratiwi, N. I. (2019). Indonesia Energy Outlook. Jakarta: DEN.
Yudiartono,  Anindhita,  Sugiyanto,  A.,  Wahid,  L.  M.,  &  Adiarso.  (2018). Outlook  Energi Indonesia 2018. Jakarta: PPIPE