Analisis Karakteristik Input-Output dan Optimasi Biaya Pembangkitan Menggunakan Metode Quadratic Least Square Regression dan Metode Dynamic Genetic Algorithm
(Analysis of Input-Output Characteristic and Generation Cost Optimization Using Quadratic Least Square Regression M ethod and Dynamic Genetic Algorithm Method)
Rina Anggraeni 1 , Dedy Kurnia Setiawan 2 , Triwahju Hardianto 3 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Jember (UNEJ) Jln. Kalimantan 37, Jember 68121
E-mail :  rinaoliphanggraeni@gmail.com 1 , dedy.kurnia@unej.ac.id 2 , triwahju@gmail.com 3

## Abstrak
Optimalisasi   produksi   listrik,   khususnya   pada   pembangkit   termal   membutuhkan   analisis   karakteristik input-output dan pembebanan yang tepat agar  beroperasi dengan baik. Karakteristik input-output  akan mengawasi pergeseran yang terlihat dari kurva dan mendeteksi perlu adanya maintenance atau tidak pada sebuah pembangkit. Karakteristik input-output dapat dihitung dengan metode quadratic least square regression . Sedangkan pembebanan yang tepat, membuat produksi listrik sesuai maksimal beban yang diinginkan dengan biaya paling murah. Perhitungan pembebanan dilakukan dengan metode dynamic genetic algorithm . Metode ini diaplikasikan pada data PT. PJB UP Gresik bulan Juli 2015 didapatkan total biaya bahan bakar yang dihemat sebesar 3.162,9147 KNM3 dan biaya bahan bakar sebesar $22.773 dibandingkan PJB.
Kata Kunci: dynamic genetic algorithm, economic dispatch, karakteristik input-output, quadratic least square regression .

## Abstract
For   optimization   of   electricity   production,   especially   in   the   thermal   power   plant   required   analysis   of   input-output characteristics and operated load properly. Input-output characteristics will oversee the curve and detected the plant need for maintenance  or not. Input-output  characteristics can  be calculated  by least  squares quadratic regression method. operated   load   properly,   making   electricity   production   corresponding   maximum   desired   load   with   lowest   cost.   Loadi calculations performed by  dynamic genetic algorithm method. This method is applied to data from PT. PJB UP Gresik in July 2015 has saving 3.162,9147 KNM 3 fuel consumption and $22.773 fuel costs compared PJB.
Keywords: dynamic genetic algorithm, economic dispatch, karakteristik input-output, quadratic least square regression.

## PENDAHULUAN
Seiring   pemakaian   pembangkit   termal   secara   terus menerus dalam pembangkitan energi listrik, mengakibatkan performa   pembangkit   mengalami   perubahan.   Untuk mengetahui   perubahan   performa   suatu   pembangkit   ini, maka digunakanlah kurva karakteristik input–output . Kurva input–   output akan   menunjukkan   hubungan antara   bahan   bakar   dan   daya   yang   dihasilkan   oleh pembangkit.   Ada   beberapa   cara   untuk   menghitung karakteristik input–output, seperti dengan metode Lagrange dan   metode Gauss   Jordan .   Penelitian   sebelumnya menjelaskan bahwa metode Lagrange , memiliki kelemahan yaitu pada ketelitan yang kurang presisi. Sedangkan metode Gaus   Jordan memiliki   kelemahan   hanya   dapat diaplikasikan pada data–data tertentu, karena pada intinya metode ini mengharuskan data djadikan matrik eselon yang tereduksi yang tidak bisa diaplikasikan pada semua data.
Dari  permasalahan  ini  metode quadratic  least  square regression dapat diaplikasikan untuk menyempurnakan dua metode sebelumnya, karena metode ini dapat memberikan hasil   yang   lebih   presisi   dan   dengan   operasi   regresi sederhana  sehingga dapat  diaplikasikan pada semua data. Metode least square menyatakan  bahwa  “jumlah kuadrat selisih dari  nilai  sebenarnya  dengan  nilai  yang terhitung,
dikalikan   jumlah   pengukuran   adalah   minimum”.   Metode least square merupakan metode estimasi parameter system yang   meminimumkan   fungsi   kriteria   jumlah   kuadrat kesalahan   prediksi   [1]. Hasil   dari   perhitungan   ini,   akan menghasilkan   persamaan   untuk   dibuat   kurva   yang digunakan untuk melihat performa dari sebuah pembangkit dan juga kurva ini dapat digunakan sebagai parameter untuk menentukan perbaikan/ maintenance pada pembangkit, baik perbaikan biasa maupun overhaul.
Selain performa pembangkit yang harus dikontrol setiap saat,   pemilihan   pengoperasian   pembangkit   juga memerlukan   pengaturan.   Hal   ini   dilakukan   agar mendapatkan daya yang besar dengan biaya pembangkitan paling   minimal.   Pengaturan   pemilihan   pegoperasian pembangkit   ini dapat dilakukan menggunakan economic dispatch .  Banyak   metode   yang   dapat   digunakan   untuk menyelesaikan   masalah economic   dispatch ini,   salah satunya   dengan   menggunakan   metode genetic   algorithm . Akan tetapi, pada paper berjudul Evolution of Appropiate Crossover   and   Mutation   Operator   in   a   Genetic   Process disebutkan bahwa   metode ini hanya bisa melakukan satu kali   persilangan   dan   mutasi   untuk   mendapatkan   generasi baru [2]. Sehingga hasil yang didapatkan menjadi kurang detail.   Kelemahan   pada genetic   algorithm ini disempurnakan   dengan   solusi   menambahkan   perhitungan
BERKALA SAINSTEK 2017, V (2): 124-128
ISSN : 2339-0069
kecocokan jumlah rasio setiap kali melakukan persilangan dan mutasi ntuk mendapatkan hasil yang lebih detail dan presisi.   Metode   penyempurnaan   dari genetic   algorithm dengan   lebih   dari   satu   kali   mutasi   ini   disebut dynamic genetic algorithm .  Dengan menggunakan metode dynamic genetic algorithm ini  diharapkan dapat memberikan solusi yang paling baik untuk penyelesaian economic dispatch .

## METODE PENELITIAN
Proses   penelitian   tentang   analisis   karakteristik input- output dan   optimasi   biaya   pembangkitan   menggunakan metode dynamic   genetic   algorithm dilaksanakan   di   PT. PLN PJB UP Gresik. Kapasitas daya yang dimiliki PLTGU Gresik ± ¿ 600MW yang terdiri dari 4 unit dengan rincian Unit 1 sebesar 100 MW,  Unit 2 sebesar 100 MW,  Unit 3 sebesar 200 MW  dan  Unit 4 sebesar 200 MW  (PT. PLN PJB   UP   Gresik,   2012).  Dalam   melakukan   penelitian   ini beberapa   langkah   harus   dilakukan   secara   runtut   sebagai berikut :
1. Melakukan pengambilan data terbaru input–output pada pembangkit.
2.   Membuat   persamaan   matematis   menggunakan   metode quadratic least square regression.
3. Membuat kurva input–output dari hasil metode quadratic least square regression.
4.   Menganalisis   perubahan   kurva   karakteristik input   – output dibandingkan   dengan   kurva   ideal   dengan menggunakan Graphical User Interface (GUI) Matlab. 5.   Hasil   karakteristik input–output ,   data   pembangkit  dan pembebanan   dijadikan   masukan   proses   optimasi   biaya pembangkitan   menggunakan   metode dynamic   genetic algorithm.
6.   Bandingkan economic   dispatch hasil   metode dynamic genetic   algoritm dengan   data   pembangkitan   dari pembangkit.
Langkah-langkah ini diperjelas dengan flowchart diagram alir pada Gambar 1.
Tabel 1. Hubungan Daya dan Bahan Bakar PJB
PLTU 1 PLTU 2 PLTU 3 PLTU 4 Day a Gas Flow Day a Gas Flow Daya Gas Flow Daya Gas
Flo w
45 12,23 42 12,1 0 105 22,62 80 21,2 0 46 12,65 44 12,2 5 106 22,79 90 23,0 0 61 16,21 45 12,3 2 107 23,01 102 24,9 0 66 17,31 46 12,6 7 108 23,20 107 25,2
0 67
17,46 65 16,6 1 134 28,05 108 25,4 0 78 20,33 67 17,0 9 141 28,58 110 26,5 0 79 20,56 84 20,8 4 160 32,98 160 38,0 0 80 21,07 85 21,6 4 169 39,08 170 39,3 3 81 22,41 170 35,68 175 39,9 0
84 23,34 85 23,89

## HASIL PENELITIAN
PT. PJB UP Gresik  memiliki unit pembangkit  termal pada PLTU yang masih beroperasi normal saat ini adalah PLTU   1   dengan   kapasistas   100   MW,   PLTU   2   dengan kapasitas 100 MW, PLTU 3 dengan kapasitas 200 MW dan PLTU 4 dengan kapasitas 200 MW. Masing–masing PLTU memiliki produksi pembebanan yang berbeda–beda dalam sehari.   Untuk   PLTU   1   dan   PLTU   2,   produksi   paling minimal berkisar 45 MW dan tertinggi 85 MW. Sedangkan PLTU 3 dan PLTU 4, produksi paling minimal   berkisar 108 MW dan tertinggi 185 MW. Dalam skripsi ini, dibagi menjadi   2   kelompok   analisis,   yaitu   analisis   pembangkit periode bahan bakar gas dan analisis periode bahan bakar liquid .

## Analisis Pembangkit dengan Bahan Bakar Gas
Periode   bahan   bakar   gas   dimulai   dari   Januari   2013 hingga tahun 2016 ini. Bahan bakar yang digunakan adalah natural gas yang diambil dari pengeboran langsung tanpa diolah lebih lanjut. Bahan bakar ini memiliki satuan KNM 3 dengan harga beli sebesar $7,2/KNM 3 . 1. Analisis Karakteristik Input-Output Periode Gas Analisis karakteristik input-output pada periode gas ini digunakan data sampel pada bulan Mei hingga Juli 2015. Data yang didapatkan dari PT. PJB UP Gresik merupakan data   harian,   sehingga   data   tersebut   dicuplik   dan   diambil beberapa   data   dengan   variasi   beban.   Cuplikan   data ditampilkan  pada   tabel   1.Dari   data  tabel   1, data  tersebut digunakan sebagai masukan metode quadratic least square regression yang   dikombinasikan   dengan Graphical   User Interface (GUI)   untuk   mendapatkan   karakteristik input- output. Perhitungan ditunjukkan seperti pada Gambar 2. Dari   perhitungan,   didapatkan   konstanta   pembangkit pada Tabel 2.
Start Pengambilan data bahan bakar, daya output dan pembebanan Perhitungan persamaan matematis menggunakan metode Quadratic
Least Square Regression dengan GUI Membuat kurva karakteristik input - output
Pengolahan hasil karakteristik input – output sebagai masukan econmic dispatch dengan metode Dynamic Genetic Algorithm Data  pembangkit l ebih bagus dengan Met ode Dynamic Geneti c Algorithm ? Hasil End Membuat program Economic Dispatch dengan metode Dynamic Genetic Algorithm Tidak Ya Bandingkan dengan data Pembangkit
Gambar 1. Diagram Alir Economic Dispatch
Dari konstanta pembangkit yang didapatkan, maka akan dibentuk kurva karakteristik input-output untuk mengetahui hubungan daya dan bahan bakar pada pembangkit. Kurva ini   dapat   digunakan   sebagai   indikator   untuk   melihat performa   dari   sebuah   pembangkit.  Gambar   3   merupakan kurva karakteristik input–output pada PLTU 1. Pada kurva ini   terlihat   bahwa   semakin   besar   bahan   bakar   yang digunakan, maka daya yang dihasilkan juga semakin besar atau   hubungan   daya   dan   bahan   bakar   berbanding   lurus. Artinya PLTU 1 masih dalam kondisi yang baik, hal  ini diperkuat dengan adanya laporan PT. PJB UP Gresik yang menyebutkan bahwa PLTU 1 melakukan overhaul terakhir pada tanggal 30 April 2016 hingga 20 Mei 2016 selama 30 hari.
Gambar 4 merupakan kurva karakteristik input-output PLTU   2.   Dilihat   dari   kurva   yang   dibentuk,   dapat disimpulkan bahwa PLTU 2 masih beroperasi dengan baik. Hal   ini   diperkuat   dengan   fakta   bahwa   PLTU   2 melaksanakan overhaul terakhir pada 16 Mei 2015 sampai 22 Juni 2015 selama 45 hari.
Gambar 2. Perhitungan Karakteristik Input–Output
Tabel 2 . Konstanta Pembangkit Unit Pembangkit Konstanta Pembangkit a b c PLTU 1 0,0028 -0,0855 10,6793 PLTU 2 0,0016 0,0312 7,8453 PLTU 3 0,0018 -0,2645 31,0498 PLTU 4 0,0004 0,0910 10,8872
30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 10 14 18 22 26 PLTU 1 Daya (MW) B a h a n B a ka r G a s (K N M 3 ) Gambar 3. Kurva Karakteristik Input–Output PLTU 1
30354045505560657075808590 10 12 14 16 18 20 22 24 PLTU 2 Daya (MW) B a h a n B a ka r G a s (K N M 3 ) Gambar 4. Kurva Karakteristik Input–Output PLTU 2
Gambar 5 merupakan kurva karakteristik input-output PLTU 3. Sama seperti PLTU 1, pada kurva hubungan daya dan   bahan   bakar   berbanding   lurus   yang   berarti   akan dihasilkan daya yang besar dengan kontribusi bahan bakar yang   besar   pula.   Pergeseran   yang   dialami   PLTU   3   juga tidak signifikan dan masih pada  batas wajar karena  baru saja dilakukan overhaul  pada tanggal 22 November 2016 hingga 5 Januari 2016.
Gambar 6 merupakan kurva karakteristik input–output untuk PLTU 4. Sama dengan PLTU 3, PLTU 4 dibebankan beban   operasi   yang   lebih   tinggi   daripada   PLTU   1   dan PLTU 2. Beban minimum yang ditanggung PLTU 4 sebesar 108 MW dengan beban maksimum sebesar 185 MW. PLTU 4   terakhir   mengalami   overhaul   pada   tanggal   27   Agustus 2015 hingga 9 Oktober 2015, dan dari kurva yang dibentuk dapat dianalisis bahwa PLTU 4 masih beroperasi  dengan baik karena tidak terjadi penyimpangan kurva yang terjadi.
Tabel 3. Pembebanan Unit Pembangkit
Ta ng gal Pembebanan PJB Pembebanan DGA Be ban Unit Pembangkit Unit Pembangkit #1 #2 #3 #4 #1 #2 #3 #4 1 45 45 10 8 107 45 45 115 100 30 5 2 45 45 10 8 107 45 45 115 100 30 5 3 46 85 10 8 107 48, 9 49, 2 125, 9 122 34 6 4 45 45 10 8 107 45 45 115 100 30 5 5 45 45 10 8 107 45 45 115 100 30 5 6 45 45 10 8 107 45 45 115 100 30 5 7 85 85 10 8 107 52, 4 55, 2 131, 2 146, 2 38 5 8 85 85 10 8 107 52, 4 55, 2 131, 2 146, 2 38 5 9 45 45 10 8 107 45 45 115 100 30 5 10 45 45 10 8 107 45 45 115 100 30 5 11 45 45 10 5 102 45 45 107 100 29 7 12 45 45 17 0 175 56, 8 63 138, 1 177, 1 43 5
13 45 45 17 0 175 56, 8 63 138, 1 177, 1 43 5
14 45 45 10 8 90 45 45 108 90 28 8 15 45 45 10 8 107 45 45 115 100 30 5 BERKALA SAINSTEK 2017, V (2): 124-128 ISSN : 2339-0069
16 45 45 16 0 160 54, 6 59, 1
134, 7 161, 6 41
0
17 85 85 10 8 107 52, 4 55, 2 131, 2 146, 2 38 5 18 45 45 10 8 175 51, 3 53, 4 129, 6 138, 7 37 3 19 45 45 16 0 160 54, 6 59, 1 134, 7 161, 6 41 0
20 45 45 10 8 107 45 45 115 100 30 5
21 85 85 10 8 107 52, 4 55, 2 131, 2 146, 2 38 5
22 45 45 10 8 107 45 45 115 100 30 5 23 45 45 0 175 45 45 117, 2 57,8 26 5 24 45 46 10 7 107 45 45 115 100 30 5
25 45 45 10 8 107 45 45 115 100 30 5
26 45 45 16 0 160 54, 6 59, 1 134, 7 161, 6 41 0
27 45 46 16 9 160 55, 5 60, 7 136 167, 8 42 0
28 45 45 17 0 175 56, 8 63 138, 1 177, 1 43 5 29 45 45 0 107 45 45 46,3 60,7 19 7
30 45 45 0 107 45 45 46,3 60,7 19 7
31 46 85 0 107 45 45 74,8 73,2 23 8
2. Pembebanan Periode Gas
Data   yang   digunakan   adalah   data   pembebanan   pada tanggal   1   hingga   31   Juli   2015.   Hasil   perhitungan pembebanan   metode dynamic   genetic   algorithm dan perbandingan   dengan   pembebanan   PJB   ditunjuukan   pada tabel 3.
3. Analisis Konsumsi Bahan Bakar Periode Gas
Dari   gambar   7,   pembebanan   yang   didapatkan   pada perhitungan   sebelumnya,   dihitung   konsumsi   bahan   bakar yang   digunakan   pada   masing-masing   pembangkit.   Dari gambar 7, dapat dilihat bahwa PLTU 1, PLTU 2, PLTU 3 konsumsi bahan bakar yang digunakan lebih murah dengan menggunakan metode dynamic genetic algorithm¸ sementara pada PLTU 4 lebih murah PJB. Akan tetapi,   secara   keseluruhan,   metode dynamic   genetic algorithm dapat   menghemat   3.162,9147   KNM 3 dibandingkan PT. PJB UP Gresik.
80 95 110 125 140 155 170 185 200 15 20 25 30 35 40 45 50 PLTU 3 Daya (MW) B a h a n B a ka r G a s (K N M 3 ) Gambar 5. Kurva Karakteristik Input–Output PLTU 3
80 95 110 125 140 155 170 185 200 15 20 25 30 35 40 45 PLTU 4 Daya (MW) B a h a n B a ka r G a s (K N M 3 ) Gambar 6. Kurva Karakteristik Input–Output PLTU 4 PLTU 1 PJB PLTU 2 PJB PLTU 3 PJB PLTU 4 PJB 0 5000 10000 15000 20000 25000 10378.919831.3510678.3210076.57 20395.2719039.12 21330.8120673.35 K on su m si B ah an B ak ar (K N M 3)
Gambar 7. Perbandingan Konsumsi Bahan Bakar
PJB Dynamic GA Selisih 0 100,000 200,000 300,000 400,000 500,000 452039.79 429266.8 22772.99 B ia ya B ah an B ak ar ($ )

## Gambar 8. Perbandingan Biaya Bahan Bakar
4. Analisis Biaya Bahan Bakar Periode Gas
Dari gambar 8 dapat diketahui bahwa biaya bahan bakar menggunakan   pembebanan   PT.   PJB   UP   Gresik menghabiskan   biaya   $452.040   sedangkan   biaya   bahan bakar   menggunakan   pembebanan   dynamic   genetic algorithm menghabiskan dana $429.261. Dengan ini dapat diambil   kesimpulan   bahwa,   pembebanan   menggunakan metode   dynamic   genetic   algorithm   memiliki   biaya   lebih murah dengan penghematan sebesar $22.773.

## KESIMPULAN
1.  Karakteristik input-output periode gas   masih   baik, sementara   pada   periode liquid ,   PLTU   1   masih   memiliki performa yang baik, sedangkan PLTU 2 telah mengalami pergeseran.
2.   Pada   periode  gas,  konusmsi  bahan   bakar   dihemat 3.162,9147 KNM 3 dan biaya bahan bakar dihemat $22.773 dibandingkan   PJB,   sedangkan  pada   periode liquid , konsumsi bahan bakar dapat dihemat 16.532,2189 liter dan biaya bahan bakar dihemat Rp. 1.131.369.852 dibandingkan PJB
3.  Perbandingan metode dynamic genetic algorithm dengan metode PSO dari segi pembebanan, maka metode dynamic genetic   algorithm dapat   membagi   beban   sesuai   acuan, sementara   PSO   memiliki   selisih   -1   hingga   42   MW. Dynamic genetic algorithm memiliki konsumsi bahan bakar 245,24   liter   dan   biaya   bahan   bakar   Rp.   1.477.569   lebih hemat dibanding metode PSO.
4.  Perbandingan metode dynamic genetic algorithm dengan metode SA dari segi pembebanan, maka metode dynamic genetic   algorithm dapat   membagi   beban   sesuai   acuan, sementara SA memiliki selisih -0,0001 hingga 0,0001 MW. Dynamic genetic algorithm memiliki konsumsi bahan bakar 50.511,12   liter   dan   biaya   bahan   bakar   Rp.   304.329.523 lebih hemat dibanding metode SA.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Basuki,   Cahyo   Adi,   Ir.   Agung   Nugroho   &   Ir. Bambang   Winardi.   2011.   Analisis   Konsumsi   Bahan Bakar Pada Pembangkit Listrik Tenaga Uap Dengan Menggunakan   Metode Least   Square. Semarang   : Universitas Diponegoro.
[2] Tzung-Pei   Hong.   2002. Evolution   of   Appropriate Crossover   and   Mutation   Operators   in   a   Genetic Process . Journal   of   Departmen   Information Management   I-Shou   Universitty   &   Institute   of Electrical Engineering Chung-Hua University.