OPEN ACCESS J OURNAL OF T ELECOMMUNICATION , E LECTRONICS , AND C ONTROL E NGINEERING (JTECE) ISSN: 2654-8275 (O NLINE ) JTECE. V OL . 06, N O . 01, PP. 39-49, J AN 2024 DOI: 10.20895/ JTECE . V 6 I 1.1231
Optimasi Keekonomian dan Emisi pada Sistem Kelistrikan JAMALI Menggunakan Algoritma PSO
Economic and Emission Optimization in the JAMALI System Using PSO Algorithm
Arizsatrio Anggawijaya 1 , Jangkung Raharjo *2 , Kharisma Bani Adam 3
1,2,3 School of Electrical Engineering-Telkom University Jl. Telekomunikasi Terusan Buah Batu Bandung Indonesia 40257
* ,2 Corresponding author: jangkungraharjo@telkomuniversity.ac.id
1 arizsatrioa@ student.telkomuniversity.ac.id, 3 kharismaadam@telkomuniversity.ac.id
Received on 13-08-2023, accepted on 14-11-2023, published on 31-01-2024

## Abstrak
Sebagian besar listrik di Indonesia dikonsumsi oleh pelanggan yang terkoneksi ke pembangkit Jawa-Madura-Bali (JAMALI)  yang  menggunakan  beberapa  tipe  pembangkit.  Namun,  seiring  dengan  perkembangan  waktu  dan teknologi, kebutuhan listrik di Indonesia semakin meningkat yang menyebabkan meningkatnya biaya operasional dan  juga  jumlah  emisi  yang  dihasilkan  dari  setiap  generator,  sehingga  diperlukan  sebuah  optimasi  biaya operasional  dan  emisi  yang  dihasilkan  oleh  setiap  pembangkit. Combined  economic  emission  dispatch (CEED) merupakan sebuah upaya untuk mengatur seberapa besar daya yang dihasilkan dari setiap  pembangkit dengan memperhatikan  jumlah  emisi  dan  biaya  operasional  yang  dihasilkan  oleh  setiap  pembangkit  sesuai  dengan karakteristik dari setiap pembangkit. Untuk melakukan optimasi pada CEED, algoritma particle swarm optimization (PSO)  menjadi  salah  satu  metode  optimasi  untuk  menentukan  prediksi  hasil  CEED  terbaik  dan  terinspirasi  dari konsep perilaku sosial hewan seperti kawanan burung dan kawanan ikan. Hasil pada PSO pada saat melakukan optimasi dapat mencapai biaya operasional dan emisi yang optimal pada saat melakukan optimasi 42 generator pembangkit  JAMALI.  Sehingga  PSO  dapat  menghasilkan  hasil  optimasi  yang  terbaik.  Algoritma  particle  swarm optimization  (PSO)  tidak  hanya  memberikan  solusi  optimal  untuk  penjadwalan  pembangkit  Jawa-Madura-Bali dengan mempertimbangkan biaya operasional dan gabungan economic dispatch dan emission dispatch , tetapi juga menunjukkan performa yang unggul dalam waktu iterasi rata-rata 1,4435 detik dan biaya operasional yang lebih rendah sebesar 45,482% dibandingkan dengan KMA.
Kata kunci: CEED, biaya operasional, emisi, JAMALI, optimasi, particle swarm optimization .

## Abstract
Most  of  Indonesia's  electricity  is  consumed  by  the  Java-Madura-Bali  (JAMALI)  grid,  which  employs  various generator  types.  There  is  an  increase  in  energy  consumption,  necessitating  optimizing  operational  costs  and emissions for each generator. The Combined Economic Emission Dispatch (CEED) strategy aims to balance power generation from each source, considering their individual emission and operational cost profiles. To enhance the efficiency of CEED, the Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm, inspired by the social behaviors of animal groups  like  bird  flocks  and  fish  schools,  has  been  employed.  This  study  demonstrates  that  PSO  optimizes operational  costs  and  emissions  across  JAMALI's  42  generators  effectively,  outperforming  the  KMA  method. Notably, PSO achieves an average iteration time of approximately 1.4435 seconds (around 4 hours) and reduces operational costs by 45.482%. Thus, PSO emerges as an optimal solution for scheduling power generation in the Java-Madura-Bali grid, balancing economic dispatch with emission considerations.
A RIZSATRIO A NGGAWIJAYA , DKK.: JTECE. V OL . 06, N O . 01, PP. 39-49, J AN 2024
Keywords: CEED, emissions, JAMALI, operational costs, optimization, particle swarm optimization.

## I. P ENDAHULUAN
Kebutuhan energi keseluruhan di Indonesia pada tahun 2008 mencapai 179,48 MTOE atau 2087,35 TWh. Sementara,  energi  listrik  yang  dihasilkan  pada  tahun  yang  sama  sebesar  149,44  TWh.  Dari  seluruh konsumsi listrik tersebut, sebagian besar listrik dikonsumsi oleh pelanggan yang terkoneksi dengan sistem interkoneksi  Jawa-Madura-Bali  (JAMALI),  yaitu  sebesar  78,11%.  Energi  primer  yang  digunakan  oleh sistem interkoneksi JAMALI sebagian besar masih berupa batu bara, minyak bumi, dan gas alam, masing- masing  sebesar 40,90%, 29,13% dan 20,14%.  Indonesia juga kaya akan potensi  energi terbarukan untuk dikembangkan  dalam  penyediaan  tenaga  listrik,  salah  satunya  adalah  panas  bumi.  Potensi  panas  bumi banyak terdapat  di Sumatera (13.800 MW), Jawa dan Bali (10.359,5 MW), serta  Sulawesi (2.000 MW). Dari  total  potensi  tersebut,  hanya  964  MW  pembangkit  listrik  tenaga  panas  bumi  (PLTP)  yang dikembangkan  yang  berlokasi  di  Jawa  dan  Bali.  Selain  panas  bumi,  ada  juga  potensi  tenaga  air  yang merupakan  sumber  energi  terbarukan  dengan  potensi  terbesar,  namun  belum  dapat  dimanfaatkan  secara efektif dalam hal penyediaan listrik. Potensi PLTA Indonesia diperkirakan mencapai 75.674 MW, namun hanya 4.200 MW (sekitar 5%) yang digunakan untuk memasok listrik[1]
Pembangkit  listrik  tradisional  memiliki  kelemahan,  seperti  pembangkit  listrik  tenaga  batu  bara menghasilkan gas karbon dioksida ( 𝐶𝑂 2 ) yang berdampak pada lingkungan. Energi nuklir memiliki biaya dan limbah energi nuklir dalam jumlah besar yang berbahaya bagi manusia [2]. Sebagian besar pembangkit di Indonesia adalah pembangkit panas yang menggunakan bahan bakar fosil. Pembelian bahan bakar untuk penggunaan pembangkit  listrik  menghabiskan biaya 60% dari total  biaya operasi    [3].  Kemahalan  harga BBM sangat bergantung pada beban masing-masing unit produksi. Semakin tinggi beban pada generator, semakin  tinggi  biaya  bahan  bakar.  Oleh  karena  itu,  terdapat  korelasi  antara  beban  listrik  dengan  biaya produksi  seperti  daya  input  generator,  sehingga  beban  listrik  merupakan  fungsi  dari  biaya  produksi. Meminimalkan biaya bahan bakar dalam membangkitkan energi listrik tanpa mengurangi kualitas layanan serta tidak boleh melanggar batasan/kendala yang ada dikenal  dengan istilah Economic Dispatch (EcD), yang  menghormati  batasan  masing-masing  unit  produksi  [4].  Dengan  terwujudnya  ECD  dalam  sistem ketenagalistrikan,  maka  biaya  produksi  setiap  unit  dalam  produksi    listrik  yang  dihasilkan  dapat diminimalkan. Ketika bahan bakar fosil dibakar di  pembangkit  listrik  termal, emisi seperti sulfur oksida (SOx), nitrogen oksida (NOx) dan karbon dioksida ( 𝐶𝑂 2 )  dilepaskan ke lingkungan. Dalam hal ini, emisi dari setiap unit produksi diminimalkan untuk mengurangi dampak  lingkungan. Ini disebut pengiriman daya dengan emisi terendah atau emission dispatch (EmD). Kombinasi dari pemecahan dua masalah produksi ini  disebut  optimasi  pengiriman  daya  dengan memertimbangkan  biaya  dan  emisi  atau  disebut combined economy and emissions dispatch (CEED). Dengan mengimplementasikan CEED pada  sistem tenaga listrik, diharapkan pelayanan  konsumen terjaga dengan tetap mengoptimalkan setiap unit produksi, sehingga emisi dan biaya bahan bakar ditekan serendah mungkin dan batasan setiap unit produksi diperhitungkan [5]–[10]
Untuk melakukan implementasi CEED, terdapat beberapa algoritma yang dapat dipakai, seperti algoritma cuckoo optimization algorithm (COA), firefly algorithm (FA), particle swarm optimization (PSO), dan lain- lain. Algoritma yang digunakan pada penelitian jurnal ini adalah PSO. Pada studi sebelumnya [11]–[14], algoritma  ini  dinilai  memiliki  hasil  yang  lebih  baik  dalam  hal  biaya  pembangkitan  daya  dibandingkan dengan algoritma COA dan FA. Untuk mengetahui tingkat hasil performa algoritma ini, diperlukan simulasi menggunakan data  42 generator pembangkit listrik Jawa-Madura-Bali (JAMALI) serta hasilnya divalidasi dengan cara membandingkan hasil tersebut dengan hasil algoritma komodo mlipir algorithm (KMA)[15].

## II. S TUDI P USTAKA
Daya listrik yang dikeluarkan pembangkit harus dapat mengikuti permintaan beban secara dinamis. Daya yang dikeluarkan pembangkit lebih kecil dari permintaan beban tentu tidak diharapkan karena akan terjadi pemadaman Sebagian beban. Pembangkitan daya yang berlebih juga tidak diharapkan karena berhubungan erat dengan pemborosan. Idealnya daya yang dibangkitkan adalah sama dengan permintaan beban ditambah rugi-rugi daya yang terjadi. Untuk itu optimasi pembangkitan daya pada setiap pembangkit perlu dilakukan. Untuk melakukan optimasi, diperlukan fungsi obyektif yang harus diikuti serta beberapa constraint yang tidak boleh dilanggar.
A RIZSATRIO A NGGAWIJAYA , DKK.: JTECE. V OL . 06, N O . 01, PP. 39-49, J AN 2024

## A. Economic Dispatch (ED)
Economic  Dispatch  memiliki  tujuan  untuk  mengirimkan  daya  yang  dibangkitkan  beberapa  generator sehingga  biaya  operasional,  terutama  biaya  bahan  bakarnya  termurah  tanpa  melanggar  kendala-kendala yang ada. Fungsi obyektif ED ditunjukkan pada persamaan (1).
𝐹𝑖 = ∑(𝑎 𝑖 𝑃 𝑖 2 + 𝑏 𝑖 𝑃 𝑖 + 𝑐 𝑖 ) 𝑁 𝑖=1 (1)
Dimana 𝐹 𝑖 adalah biaya operasional, 𝑃 𝑖 adalah daya yang dibangkitkan oleh pembangkit atau generator - i , untuk 𝑎 𝑖 , 𝑏 𝑖, 𝑐 𝑖 adalah konstanta Economic dari Generator-i, dan 𝑁 adalah jumlah generator.

## B. Emission Dispatch (ED)
Tujuan  Emission  Dispatch  adalah  untuk  mencari  kombinasi  dari  masing-masing  generator  untuk menghasilkan total emisi minimum oleh setiap generator dalam satuan gram/jam (Gram/h). Fungsi obyektif dari ED ditunjukkan pada persamaan (2).
𝐹𝑖 = ∑(𝛼 𝑖 𝑃 𝑖 2 + 𝛽 𝑖 𝑃 𝑖 + 𝛾 𝑖 ) 𝑁 𝑖=1
(2)
Dimana 𝐹 𝑖 adalah  biaya  operasional, 𝑃 𝑖 adalah  adalah  daya  yang  dibangkitkan  oleh  pembangkit  atau generator i , 𝛼 𝑖 , 𝛽 𝑖 , 𝛾 𝑖 adalah rumus koefisien emisi dari generator ke- i dan 𝑁 adalah jumlah generator.

## C. Pengiriman Daya dengan Mempertimbangkan Biaya dan Emisi yang Optimal
Pengiriman  daya  dengan  mempertimbangkan  biaya  dan  emisi  yang  optimal  atau  CEED  memiliki  dua tujuan, yaitu mencari biaya operasi dan emisi yang optimal tanpa melanggar kendala-kendala atau Batasan- batasan yang ditetapkan. Pada penelitian ini, algoritma CEED diterapkan pada sistem kelistrikan JAMALI. Fungsi obyektif dari CEED ditunjukkan pada persamaan (3).
∑ 𝐹 𝑖 = 𝐴(𝑎 𝑖 + 𝑏 𝑖 𝑃 𝑖 + 𝑐 𝑖 𝑃 𝑖 ) + 𝐵(𝛼 𝑖 + 𝛽 𝑖 𝑃 𝑖 + 𝛾 𝑖 𝑃 𝑖 ) 𝑁 𝑖=1
(3)
Dimana 𝐹 𝑖 adalah  biaya  operasional, 𝑃 𝑖 adalah  daya  yang  dibangkitkan  oleh  generator  ke- i , 𝑎 𝑖 , 𝑏 𝑖, 𝑐 𝑖 koefisien-koefisien economic dari  generator i , 𝛼 𝑖 , 𝛽 𝑖 , 𝛾 𝑖 merupakan  koefisien  emisi  dari  generator i , 𝑁 = adalah jumlah generator, dan 𝐴, 𝐵 masing-masing menyatakan bobot EcD dan EmD yang diuji dari berbagai variasi harga.

## D. Batasan-batasan
Semua  fungsi  target  yang  digunakan  harus  memberikan  hasil  yang  optimal,  sesuai  dengan  kapasitas pembangkitan dan karakteristik masing-masing generator pembangkit listrik JAMALI, serta sesuai dengan permintaan  daya.  Selain  mengacu  pada  fungsi  obyektif  (fungsi  tujuan),  optimasi  juga  harus  memenuhi kendala-kendala  atau  batasan-batasan  yang  ditetapkan  seperti  ditunjukkan  pada  persamaan  (4)  hingga persamaan  (7).  Namun,  hasil  keluaran  dari  setiap  generator  harus  memenuhi  nilai  terendah  dan  nilai tertinggi daya operasi dari setiap generator yang diekspresikan dengan rumus:
∑ 𝑃 𝑖 = 𝑃 𝐷 + 𝑃 𝑅 𝑁 𝑖=1
(4)
Dimana 𝑃 𝐷 adalah permintaan daya beban dan 𝑃 𝑅 adalah rugi-rugi  saluran. Apabila rugi-rugi  saluran diabaikan maka berlaku persamaan (5).
∑ 𝑃 𝑖 = 𝑃 𝐷 𝑁 𝑖=1
(5)
Apabila persamaan (4) atau (5) tidak dipenuhi, maka akan terjadi dua kemungkinan yaitu kekurangan pasokan  atau  kelebihan  pasokan.  Setiap  generator  harus  beroperasi  pada  daerah  operasinya,  yaitu  batas minimum dan batas maksimum seperti ditunjukkan pada persamaan (6).
𝑃 𝑖𝑚𝑖𝑛 ≤ 𝑃 𝑖 ≤ 𝑃 𝑖𝑚𝑎𝑥 (6)
Dimana 𝑃 𝑖𝑚𝑖𝑛 dan 𝑃 𝑖𝑚𝑎𝑥 masing-masing  adalah  daya  minimum  dan  daya  maksimum  generator  ke-i dengan  satuan  Megawatt  (MW).  Setiap  generator  harus  memenuhi  respon  perubahan  permintaan  beban baik untuk permintaan yang menaik maupun permintaan yang menurun, yang ditunjukkan pada persamaan (7) dan (8) [15].
𝑃 𝑖,𝑚𝑖𝑛 = 𝑚𝑎𝑥{𝑃 𝑖,𝑚𝑖𝑛 , 𝑃 𝑖 (𝑡 − 1) − 𝑅𝐷 𝑖 } (7)
𝑃 𝑖,𝑚𝑎𝑥 = 𝑚𝑎𝑥{𝑃 𝑖,𝑚𝑎𝑥 , 𝑃 𝑖 (𝑡 − 1) − 𝑅𝑈 𝑖 } (8)
Di sini, 𝑃 𝑖,𝑚𝑖𝑛 dan 𝑃 𝑖,𝑚𝑎𝑥 masing-masing merupakan batas daya minimum dan maksimum dari generator ke-i, sedangkan ramp down dan ramp up generator ke-i masing-masing dilambangkan dengan 𝑅𝐷 𝑖 dan 𝑅𝑈 𝑖 .

## III. M ETODOLOGI

## A. Algoritma PSO
Particle Swarm Optimization (PSO) merupakan sebuah algoritma stokastik yang memiliki basis berupa sebuah  kawanan  yang  awalnya  diusulkan  oleh  Kennedy  dan  Eberhearth  [13]  dengan  mengeksploitasi konsep  perilaku  sosial  hewan  seperti  kawanan  burung  dan  kawanan  ikan.  PSO  bekerja  dengan menggunakan banyak partikel yang membentuk kawanan ( population size ) [13], [16]. Setiap partikel terkait dengan sebuah kandidat solusi. Kandidat-kandidat solusi ini hidup berdampingan dan berkolaborasi secara bersamaan. Setiap partikel dalam kawanan terbang di area pencarian untuk mencari tempat pendaratan yang terbaik.  Oleh  karena  itu,  area  pencarian  merupakan  kumpulan  dari  solusi  yang  mungkin,  dan  kelompok partikel yang terbang (kawanan) mewakili solusi yang terus berubah. Selama proses pembangkitan (iterasi), setiap partikel  mengikuti solusi  terbaiknya (optimal) dan solusi  terbaik  (optimal) dari  kawanan tersebut. Kemudian, mereka mengubah dua parameter, yaitu kecepatan dan posisi. Lebih spesifik lagi, setiap partikel secara  dinamis  menyesuaikan  kecepatan  terbangnya  sebagai  respons  terhadap  pengalaman  terbangnya sendiri  dan  pengalaman  tetangganya.  Demikian  pula,  partikel  tersebut  mencoba  mengubah  lokasinya berdasarkan informasi tentang lokasi saat ini, kecepatan, jarak antara lokasi saat ini dan optimal pribadi, serta antara lokasi saat ini dan optimal kawanan. Kawanan partikel (burung) terus bergerak ke wilayah yang menjanjikan  hingga  menemukan  optimum  global  yang  dapat  memecahkan  masalah  optimasi  [13],  [16]. Algoritma PSO secara sederhana dijelaskan melalui diagram alir pada Gambar 1 [17].
A RIZSATRIO A NGGAWIJAYA , DKK.: JTECE. V OL . 06, N O . 01, PP. 39-49, J AN 2024

## Gambar 1 Diagram Alur untuk Algoritma PSO Dasar

## B. Pengimplementasian Algoritma PSO.
Pengimplementasian  PSO  akan  dilihat  lebih  jelas  pada  diagram  alir  metode  PSO  pada  CEED  yang ditunjukkan  pada  Gambar  2.  Implementasi  program  dilakukan  dengan  menggunakan  data  kuantitatif pembangkit  JAMALI  yang  kemudian  akan  dikalkulasikan  dengan  menggunakan  persamaan  CEED  dan algoritma  PSO.  Algoritma  PSO  akan  menentukan  hasil  optimasi  biaya  operasional  dan  emisi  yang dihasilkan  untuk  memenuhi  kebutuhan  permintaan  daya.  Parameter  yang  diatur  untuk  menentukan  hasil prediksi dari Algoritma PSO yang pertama adalah jumlah population size ( PopSize ). Popsize merupakan angka  acak  yang  akan  dikalkulasikan  ke  dalam  rumus  CEED.  Hasil  CEED  sendiri  akan  menyesuaikan dengan karakteristik biaya operasional dan emisi dari setiap  pembangkit, kemudian hasil CEED ini yang akan  menjadi  populasi  angka  untuk  dilakukan  optimasi  oleh  algoritma  PSO.  Dari  populasi  angka  ini, algoritma PSO akan memilih hasil kalkulasi terbaik sesuai dengan cara kerja algoritma dari populasi angka CEED dan akan melakukan iterasi secara berulang. Pada simulasi ini, jumlah angka acak (PopSize) yang akan dimunculkan adalah sebanyak 1000 angka [5], [6], [18]–[20].
Kemudian, apabila setelah 200 kali iterasi hasil iterasi tidak terjadi perubahan atau tidak menghasilkan hasil yang lebih baik dari hasil sebelumnya, maka hasil iterasi algoritma PSO ini menjadi hasil yang terbaik. Ini berarti, dalam proses iterasi, algoritma secara berkala mengevaluasi apakah terdapat peningkatan pada solusi yang dihasilkan. Jika dalam 200 iterasi berturut-turut tidak ditemukan peningkatan, algoritma akan menganggap bahwa solusi  terakhir yang diperoleh adalah yang terbaik  yang bisa dicapai dalam konteks yang diberikan. Pendekatan ini digunakan untuk menghindari proses iterasi yang tidak efektif dan berlarut- larut tanpa memberikan peningkatan yang signifikan. Oleh karena itu, algoritma PSO menggunakan kondisi berhenti ini untuk memastikan bahwa sumber daya komputasi digunakan secara efisien, menghemat waktu dan energi  yang diperlukan untuk  mencapai  solusi  yang dianggap optimal dalam konteks yang spesifik. Pengimplementasian  PSO  akan  dilihat  lebih  jelas  pada  diagram  alir  metode  PSO  pada  CEED  yang dilampirkan  pada  Gambar  1.  Untuk  mendapatkan  hasil  optimasi  akhir,  dilakukan  iterasi  berulang  kali hingga didapatkan hasil optimasi yang sama pada itersi sebanyak dua ratus kali. Hal ini tentunya merupakan syarat yang sangat ketat, sehingga hasilnya dapat dikatakan sebagai solusi.
A RIZSATRIO A NGGAWIJAYA , DKK.: JTECE. V OL . 06, N O . 01, PP. 39-49, J AN 2024
Gambar 2. Diagram Alir Metode PSO pada CEED

## IV. H ASIL DAN D ISKUSI
Data  karakteristik  generator  dan  karakteristik  emisi  diambil  melalui  pengujian  setiap  generator  secara berkala  yang dilakukan oleh penyedia pembangkitan.  Untuk pengujian  system pada makalah ini diambil dari [15], data yang digunakan merupakan data kuantitatif yang merupakan data karakteristik empat puluh dua generator pembangkit JAMALI serta data emisi pembangkit JAMALI yang ditunjukkan pada Tabel 1 (Karakteristik Generator) dan Tabel 2 (Karakteristik Emisi).
Tabel 1. Karakteristik Generator
Gen a b c (MW) (MW/h) Pmin Pmax RU RD 1 1.06 -796.5 500770.41 250 371.5 300 300 2 1.06 -796.5 500770.41 250 371.5 300 300 3 1.06 -796.5 500770.41 250 371.5 300 300 4 1.06 -796.5 500770.41 250 371.5 300 300 5 0.53 -580.731 548169.063 408 575 300 300 6 0.53 -580.731 548169.063 408 575 300 300 7 0.53 -580.731 548169.063 408 575 300 300 8 0 0 10000 87.5 174.6 720 720 9 0 0 10000 87.5 174.6 720 720 10 0 0 10000 87.5 174.6 720 720 11 0 0 10000 87.5 174.6 720 720 12 -29.86 2116.1058 578259.403 40 80 60 60 13 -29.86 2116.1058 578259.403 40 80 60 60 14 -1.88 253.0934 437774.976 75 170 120 120 15 -1.88 253.0934 437774.976 75 170 120 120 16 1.661 -1475.578 674957.404 220 480 300 300 17 1.661 -1475.578 674957.404 220 480 300 300 18 1.661 -1475.578 674957.404 220 480 300 300 19 967.659 -26243.28 837352.902 5 16 120 120 20 967.659 -26243.28 837352.902 5 16 120 120
A RIZSATRIO A NGGAWIJAYA , DKK.: JTECE. V OL . 06, N O . 01, PP. 39-49, J AN 2024
21 0 0 15000 60 118.5 7200 7200 22 0 0 15000 60 118.5 7200 7200 23 0 0 15000 60 118.5 7200 7200 24 0 0 15000 60 118.5 7200 7200 25 0 0 15000 60 118.5 7200 7200 26 0 0 15000 60 118.5 7200 7200 27 0 0 15000 60 118.5 7200 7200 28 0 0 15000 60 118.5 7200 7200 29 0.67 -803.4 664191.82 400 661 180 180 30 0.67 -803.4 664191.82 400 661 180 180 31 0.67 -803.4 664191.82 400 661 180 180 32 0.67 -803.4 664191.82 400 661 180 180 33 -5.98 61.9058 620176.752 120 140 240 240 34 2.429 -2101.891 934134.238 200 459 240 240 35 2.429 -2101.891 934134.238 200 459 240 240 36 0.536 -727.78 828790.263 345 640 1200 1200 37 1.071 -1494.774 1142590.01 180 274 300 300 38 4.045 -3723.275 1659160.91 200 420 540 540 39 4.045 -3723.275 1659160.91 200 420 540 540 40 13.045 -5341.694 1068419.16 180 214 420 420 41 1.36 -963.92 541408.16 250 370 240 240 42 1.36 -963.92 541408.16 250 370 240 240 Tabel 2. Karakteristik Emisi Gen    Gen    1 23.0041 -1.2414 0.0142 22 0 0 0 2 23.0041 -1.2414 0.0142 23 0 0 0 3 23.0041 -1.2414 0.0142 24 0 0 0 4 23.0041 -1.2414 0.0142 25 0 0 0 5 331.0012 -3.8812 0.0512 26 0 0 0 6 331.0012 -3.8812 0.0512 27 0 0 0 7 331.0012 -3.8812 0.0512 28 0 0 0 8 0 0 0 29 44.0031 -4.4123 0.0556 9 0 0 0 30 44.0031 -4.4123 0.0556 10 0 0 0 31 44.0031 -4.4123 0.0556 11 0 0 0 32 44.0031 -4.4123 0.0556 12 330.0021 -3.7884 0.04332 33 21.0334 -0.6224 0.0345 13 330.0021 -3.7884 0.04332 34 559.441 -0.9412 0.0553 14 14.9231 -0.3277 0.3485 35 559.441 -0.9412 0.0553 15 14.9231 -0.3277 0.3485 36 12.9953 -0.2339 0.0332 16 49.823 -0.2134 0.0423 37 34.8343 -0.1584 0.0848 17 49.823 -0.2134 0.0423 38 55.0012 -5.4332 0.0823 18 49.823 -0.2134 0.0423 39 55.0012 -5.4332 0.0823 19 387.121 -0.3213 0.0113 40 32.4525 -0.4123 0.04231 20 387.121 -0.3213 0.0113 41 22.8831 -1.2321 0.0112 21 0 0 0 42 22.8831 -1.2321 0.0112
Data generator pada Tabel 1 dan Tabel 2 digunakan untuk simulasi CEED menggunakan algoritma PSO. Simulasi dilakukan dengan menggunakan data permintaan beban selama 24 jam seperti ditunjukkan pada Gambar 3. Permintaan daya berlangsung secara dinamis. Gambar 3 menunjukkan permintaan daya beban pada system kelistrikan JAMALI setiap jam, dari jam 01.00 hingga jam 24.00, berdasarkan referensi [15].
Tujuan optimasi adalah mencari nilai terbaik sesuai dengan permasalahan yang ditunjukkan fungsi tujuan atau fungsi obyektifnya. Sebagai contoh dalah kasus economic dispatch , fungsi tujuannya adalah nilai biaya operasional seluruh pembangkit listrik yang paling murah, sementara pada kasus emission dispatch , fungsi tujuannya adalah nilai emisi yang dihasilkan seluruh pembangkit listrik yang paling minimal. Sementara itu fungsi tujuan pada kasus CEED adalah nilai optimal dari biaya operasional dan emisi yang dihasilkan. Data  permintaan  beban  dinamis  pada  Gambar  3  ini  digunakan  untuk  menguji  algoritma  PSO  dalam
mengoptimasi keekonomian dan emisi pembangkit listrik JAMALI. Hasil simulasi CEED ditunjukkan pada Gambar 4 dan Gambar 5.
Gambar 3. Data Permintaan Load 24 Jam
Gambar 4. Hasil Economic Dispatch Dari CEED
Gambar 5. Hasil Emission Dispatch dari CEED
Dari hasil percobaan yang ditunjukkan pada Gambar 4 dan Gambar 5 terlihat seberapa besar hasil biaya operasional  dan  emisi  setiap  jam  yang  dihasilkan  untuk  setiap  permintaan  daya.  Untuk  hasil  biaya operasional  yang  dihasilkan  menurut  iterasi  algoritma  PSO  dari  setiap  generator  berkisar  dari Rp.2.000.000.000,00/jam hingga Rp.2.800.000.000,00/jam dan untuk hasil emisi berkisar 120 hingga 180
Ton/jam.  Kemudian  pada  saat  PSO  melakukan  optimasi,  terlihat  pada  Gambar  4  dan  Gambar  5  bahwa setiap  generator  mengalami  perubahan  pengeluaran  emisi  dan  biaya  operasional  per  jam  yang  cukup konsisten  meskipun  terdapat  beberapa  perubahan  yang  terlalu  signifikan.  Perubahan  ini  terlihat  pada permintaan  daya  pada  pukul  07.00  pagi  (8378,972  MW)  memiliki  permintaan  daya  lebih  rendah dibandingkan dengan pukul 08.00 pagi (8526,612 MW) pagi namun hasil emisi yang dihasilkan jam 07.00 yaitu  146,45  ton/jam,  lebih  tinggi  bila  dibandingkan  dengan  emisi  yang  dihasilkan  pada  jam08.00 yaitu sebesar 122,26 ton/jam. Hal ini juga terjadi juga antara jam 15.00 dan jam 16.00, jam 22.00 dan 23.00, serta jam  04.00  dan  jam  05.00.  Salah  satu  perubahan  ini  terlihat  pada  permintaan  daya  pada  jam  07.00 yaitu sebesar 8378,972 MW, memiliki permintaan daya lebih rendah dibandingkan permintaan pada jam 08.00, yaitu sebesar 8526,612 MW.
Idealnya  pada  proses  optimasi,  jumlah  iterasi  bukan  dijadikan  batasan  dalam  mencapai  nilai  optimal. Banyak  cara  dalam  menghentikan  proses  iterasi  dalam  suatu  permasalahan  optimasi.  Sebagai  contoh apabila  nilai  optimasi  pada  iterasi  ke-k  dan  ke-(k+1)  tidak  terjadi  perbedaan  yang  signifikan  maka  nilai pada  iterasi  ke-k  dijadikan  sebagai  nilai  optimal.  Cara  lain  adalah  dilakukan  sejumlah  iterasi  yang menunjukkan pada iterasi ke-k apabila diulang beberapa kali tetap menunjukkan nilai yang sama, pada nilai optimasi pada iterasi ke-k tersebut dianggap sebagai nilai optimal. Pada makalah ini, nilai optimal diambil dari  hasil optimasi  pada suatu  iterasi  yang menunjukkan nilai  yang sama sebanyak dua ratus kali, maka nilai pada iterasi tersebut dianggap sebagai nilai optimal.
Gambar 6. Total Iterasi PSO Untuk Mencari Hasil CEED Terbaik.

## Gambar 7. Kecepatan Iterasi PSO pada Saat Mencari Hasil CEED Terbaik.
Performansi  algoritma PSO dalam mengoptimasi CEED yang diuji  dengan permintaan beban dinamis selama 24 jam ditunjukkan pada Gambar 5. Nilai dianggap optimal apabila diperoleh hasil sebanyak 200 kali dengan nilai  yang sama pada  setiap beban.  Pada penelitian ini juga dipertimbangkan waktu  proses mengingat  bahwa  EcD,  EmD,  maupun  CEED  biasanya  digunakan  untuk  penjadualan  pembangkit  atau
lelang energi listrik, maka waktu proses menjadi pertimbangan. Pada penelitian ini, proses optimasi akan berhenti  apabila  hasil  optimasi  sudah  memiliki  hasil  yang  selalu  sama  untuk  dua  ratus  iterasi,  seperti ditunjukkan pada Gambar 6. Gambar 6 menunjukkan waktu proses dari setiap pengujian beban, yaitu waktu proses CEED rata-rata adalah selama 1,4435 detik. Hal ini menunjukkan bahwa algoritma PSO memiliki waktu proses yang sangat cepat sehingga cocok untuk keperluan penjadwalan pembangkit maupun lelang energi listrik yang biasanya dilakukan per satu jam. Gambar 7 menunjukkan waktu iterasi yang diperlukan dalam mencapai kondisi optimal dalam mensuplai setiap beban, dimana waktu yang diperlukan lebih kecil dari  2,5  detik.  Sementara  itu,  EcD,  EcD,  dan  CEED  dalam  penerapannya  digunakan  untuk  penjadulan pembangkit yang terkait dengan lelang energi listrik yang dilaksanakan setiap satu jam oleh penyedia energi listrik.  Dengan  demikian  algoritma  PSO  layak  dipertimbangkan  untuk  diterapkan  dalam  penjadualan pembangkit-pembangkit dalam mensuplai beban.
Penerapan algoritma PSO pada EcD sistem kelistrikan Jawa-Madura-Bali (JAMALI) ini juga divalidasi dengan  membandingkan  hasilnya  dengan  algoritma  Komodo  Mlipir  atau  Komodo  Mlipir  Algorithm (KMA)  [8],  seperti  ditunjukkan  pada  Tabel  3.  P  b  d  g    d   k k    m          m       m  c     b d   d  g   m  gg   k   d    k   k       k    g   m  d   j m    g            g   m m  gg   k      m       d      b       ,    MW [8].
Table.3 Perbandingan Dengan Algoritma Pembanding M   d m G /  m PS 4 .8 9.6  .4  , KMA 4 4.479.  7.4 9,6
Dari  hasil  pengujian  dan  perbandingan  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  3,  menunjukkan  bahwa  dalam mengoptimasi ED memakai algoritma PSO memberikan hasil yang lebih unggul dengan perbedaan sebesar 45.482% dengan selisih harga sebesar Rp1.659.904.017,39 dibandingkan dengan algoritma komodo mlipir algorithm (KMA).

## V. K ESIMPULAN
Dengan  mengimplementasikan  data  kuantitatif  dari  persamaan  karakteristik  pembangkit  serta karakteristik  emisi pembangkit  Jawa-Madura-Bali,dapat  disimpulkan bahwa  algoritma PSO memberikan hasil yang optimal untuk penjadwalan pembangkit JAMALI dengan mempertimbangan biaya operasional atau yang sering disebut dengan ED. PSO juga mampu memberikan hasil yang optimal pada gabungan EcD dan EmD yang dikenal dengan Combine Economic and Emission Dispatch . Performa Algoritma PSO dalam melakukan  pencarian  hasil  CEED  terbaik  dilakukan  dengan  sangat  baik  dan  cepat  dengan  waktu  iterasi rata-rata  selama  1,4435  detik.  PSO  memberikan  hasil  CEED  dengan  baik  setelah  dilakukan  pengujian kembali sebanyak 200 kali. Dibandingkan dengan KMA dalam optimasi biaya operasi pembangkit, PSO lebih unggul  dengan biaya yang lebih rendah, yaitu  sebesar Rp. 1.659.904.017,39  atau sebesar  45,482% lebih  rendah  dibanding  dengan  KMA.  Proses  optimasi  menggunakan  algoritma  PSO  memakan  waktu kurang  dari  2.5  detik,  sehingga  algoritma  ini  cocok  untuk  diterapkan  pada  optimasi  penjadualan pembangkit-pembangkit  dalam  mendukung  proses  kediatan  lelang  energi  listrik  yang  dilakukan  oleh penyedia energi listrik.

## R EFERENCES
[1] S.  K     ,  “K j     Ek   m    P mb  gk    H b  d      w b    E   g   M   j   D     M  d     E   g   d   K b            - g ,” Jurnal Rekayasa Elektrika , vol. 11, no. 2, Apr. 2015, doi: 10.17529/jre.v11i2.2288.
[2] .  C.    b     d  K.   .  M      ,  “D  b  -Fed  Induction  Generator  for  Variable  Speed  Wind  Energy  Conversion  Systems- M d    g  &  S m       ,” International  Journal  of  Computer  and  Electrical  Engineering ,  pp.  141–147,  2010,  doi: 10.7763/ijcee.2010.v2.127.
[3] “PEN ADWALAN   PE ASI  PEM ANGKIT  PLTG  GUNUNG  MEGANG   E DASA KAN   IAYA   AHAN  AKA Y     H k m  * .”
[4] H. Saadat, Power System Analysis , no. v. 1. in McGraw-Hill series in electrical and computer engineering. WCB/McGraw-Hill, 1999. [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?id=kSa4AAAACAAJ
A RIZSATRIO A NGGAWIJAYA , DKK.: JTECE. V OL . 06, N O . 01, PP. 39-49, J AN 2024
[5] F. P. Mahdi, P. Vasant, V. Kallimani, J. Watada, P. Y. S. Fai, and M. Abdullah-Al-W d d, “A        c   v  w        m z g    f   c mb   d  c   m c  m       d     c     b  m,” Renewable and Sustainable Energy Reviews , vol. 81. Elsevier
Ltd, pp. 3006–3020, Jan. 01, 2018. doi: 10.1016/j.rser.2017.06.111.
[6] K. M. D. P          ,  .      j , A. S. S       b    ,   d  .    m  , “G         Sc  d    g     m z      I v  v  g Em D    m    Em         d c     C    ,” International Journal of Engineering, Transactions B: Applications , vol. 35, no. 8, Aug. 2022, doi: 10.5829/IJE.2022.35.08B.02.
[7] C. K. W c j  , H. Z   ,   d  .      j , “A f     c  d    g m    d       v   c   m c    d d     c     b  m,” International Review of Automatic Control , vol. 13, no. 1, pp. 12–18, 2020, doi: 10.15866/ireaco.v13i1.18130.
[8] H. Z   ,  .      j ,   d A. S     j    , “D   m c Ec   m c L  d D     c   f E  c   c P w   S    m U   g D   c  M    d,” 2018. [Online]. Available: http://www.ripublication.com
[9] .      j , A. S     j    ,   d H. Z   , “N v   M    d    S  v  Ec   m c D     c  Sc  d    g f   L  g -Sc    P w   S    m,” 2017. [Online]. Available: http://www.ripublication.com12500
[10]   .      j , H. Z   ,   d K.  . Ad m, “    m    c   m c    d d     c  w         b   d         g z         g    g      m       a c   q  ,” International Journal on Energy Conversion , vol. 9, no. 1, pp. 29–34, 2021, doi: 10.15866/irecon.v9i1.19548.
[11]   .  Z  ,  “U     C mm  m   ,” Optimization  of  Power  System  Operation ,  IEEE,  2015,  pp.  253–296.  doi: 10.1002/9781118887004.ch7.
[12]  A. G. G d, “P    c   Sw  m     m z      A g     m   d I   A    c      : A S    m   c   v  w,” Archives of Computational Methods in Engineering , vol. 29, no. 5, pp. 2531–2561, Aug. 2022, doi: 10.1007/s11831-021-09694-4.
[13]   . K    d    d  . Eb      , “P    c    w  m     m z     ,” Proceedings of ICNN’95 - International Conference on Neural Networks , 1995, pp. 1942–1948 vol.4. doi: 10.1109/ICNN.1995.488968.
[14]  J.-B. Park, K.-S. Lee, J.- . S   ,   d K. Y. L  , “A P    c   Sw  m     m z      f   Ec   m c D     c  W    N   m     C F  c     ,” IEEE Transactions on Power Systems , vol. 20, no. 1, pp. 34–42, Feb. 2005, doi: 10.1109/TPWRS.2004.831275.
[15]  I.  A.  Ad    ,  A.  A.  S m   m   ,   .       j ,  S      ,    d  I.  W j      ,  “K m d   M       A g     m      S  v   G Sc  d    g  P  b  m ,” Proceedings  -  2022  2nd  International  Conference  on  Electronic  and  Electrical  Engineering  and Intelligent  System,  ICE3IS  2022 ,  Institute  of  Electrical  and  Electronics  Engineers  Inc.,  2022,  pp.  84–88.  doi: 10.1109/ICE3IS56585.2022.10010294.
[16]   . P   ,  . K    d ,   d T.    ckw   , “P    c    w  m     m z     ,” Swarm Intelligence , vol. 1, no. 1, pp. 33–57, Oct. 2007, doi: 10.1007/s11721-007-0002-0.
[17]   .  Um  ,  “H b  d  C        v   E   g   D   c      T c   q         C g    v     d    N  w  k ,”     4.  [      ].  Av    b  : https://www.researchgate.net/publication/266614526
[18]  G.  A.  K            d  W.  K v  ,  “E   m    g  g           g     m         f  m  m   c          d  w      m   g m         D   k, I d      ,” City and Environment Interactions , p. 100027, Apr. 2020, doi: 10.1016/J.CACINT.2020.100027.
[19]  Z.  Y       d M.  .  H   mz d  ,  “A      g  C  v x      m   P w    F  w      C mb   d  Ec   m c    d  Em        D     c ,”
Journal of Geoscience and Environment Protection , vol. 04, no. 07, pp. 9–14, 2016, doi: 10.4236/gep.2016.47002.
[20]  E. E. E         d S. K. E S   d, “M d f  d  AYA   g     m f       m     w   f  w   c         g     w b       g      c c    d    g     c   ,  m      ,   w          d v    g     f     m   v m   ,” Energy , vol. 178, pp. 598–609, Jul. 2019, doi: 10.1016/j.energy.2019.04.159.