Abstak--Economic Dispatch adalah upaya untuk meminimalkan  biaya  operasi  unit  pembangkit  dengan  tetap memperhatikan  batasan  teknis  dari  masing-masing  unit pembangkit, harga bahan bakar, biaya pemeliharaan dan lain sebagainya. Di sisi lain, unit pembangkit termal menggunakan bahan  bakar  fosil  sebagai  bahan  bakar  boiler  untuk membangkitkan energi listrik, sehingga sisa hasil pembakaran dari  unit  pembangkit  ini  menghasilkan  emisi  gas  buang  yang menyebabkan polusi serta mencemari lingkungan. Melalui dua permasalahan tersebut metode optimasi algoritma cuckoo yang diadaptasi  dari  cara  burung  cuckoo  dalam  berkembang  biak, sarang yang menghasilkan generasi baru cuckoo direpresentasikan  sebagai  solusi  baru  untuk  permasalahan optimasi  dalam  meminimalkan  biaya  bahan  bakar  dan  emisi gas buang. Hasil dari  metode optimasi  algoritma cuckoo, pada saat  nilai  pembobot  seimbang  yaitu  0,5,  untuk  fungsi  biaya bahan  bakar  didapatkan  18940,40  dengan  pengurangan  biaya sebesar 1745,3 dan untuk fungsi emisi didapatka 839,94 dengan pengurangan emisi sebesar 187,35.
Kata  Kunci--Cuckoo  Optimization  Algorithm,  Economic Emission, Economic Dispatch.

## I. PENDAHULUAN
PTIMASI dispatch ekonomi klasik (ED) telah menjadi subjek berbagai makalah penelitian sebagai salah satu masalah  utama  adalah    pengoperasian  secara  ekonomis. Karena  pertimbangan  lingkungan  baru-baru  ini,  tujuan  dari Economic  Dispatch  Masalah  tidak  dapat  dibatasi  hanya meminimalkan biaya bahan bakar saja namun juga emisi gas [1].  Meningkatnya  permintaan  energi  listrik  menyebabkan meningkatnya  pula  listrik  yang  harus  dihasilkan  sehingga penambahan unit pembangkitpun juga harus dikembangkankan  [2].  Energi  listrik  yang  dihasilkan menggunakan berbagai sumber konvensional dan terbarukan termasuk  didalamnya  air,  nuklir,  angin,  surya,  dan  energi kinematik pasang surut gelombang air laut. Salah satu bagian utama  dari  energi  listrik  di  hasilkan  dari  unit  termal  yang menggunakan  bahan  bakar  fosil  seperti  gas,  minyak,  batu bara [3] [4].
Tujuan  dari economic  emission  Dispatch ialah bagaimana miminimalkan biaya operasi masing- masing unit pembangkit serta jumlah emisi gas buang dari masing-masing unit pembangkit termal  namun dengan tetap memperhatikan batasan  teknis  masing  masing  ]unit  pembangkit.    Pada Penelitian ini akan diusulkan Cuckoo Optimization Algorthm untuk  menyelesaikan  permasalahan  Economic-emission. Sehingga  diperoleh  pembangkitan  optimal,  ekonomis,  dan mampu  meminimalkan  jumlah  emisi  yang  dihasilkan  unit pembangkit [5].

## II. ECONOMIC EMISSION DISPATCH
Tujuan dari Economic Emission dispacth meminimalkan biaya  pembangkitan  khususnya  bahan  bakar  namun  juga miminimalkan emisi gas buang dengan menentukan besarnya pembangkitan masing-masing unit pembangkit .

## A. Fungsi biaya
Objektif dalam permasalahan EED ( Economic Emission Dispatch )  adalah  fungsi  biaya  pembangkitan.    Berikut persamaan yang digunakan :
𝐹𝑐(𝑃) = ∑ 𝑁 𝑖=1 (𝛼𝑖 + 𝑏𝑖𝑃𝑖 + 𝐶𝑖𝑃𝑖 2 ) (1) Keterangan: a i, b i, Ci : Cost function Pi :output daya dari masing-masing pembangkit dalam MW

## B. Fungsi Emisi
Fungsi  objektif  kedua  yaitu  fungsi  emisi  pada  masing- masing  unit  dengan  satuan  gram  tiap  jamnya.  Berikut persamaan fungsi emisi:
𝐹𝑐(𝑃) = ∑ 𝑁 𝑖=1 (𝑑𝑖 + 𝑒𝑖𝑃𝑖 + 𝑓𝑖𝑃𝑖 2 ) (2) Keterangan: d i ,e i, f : Emission function

## C. Pembatasan (constrain)
Dalam menyelesaikan Economic Emission terdapat beberapa batasan ( constrain ) .
1. Keseimbangan Daya
Daya  total  pembangkitan  harus  sesuai  dengan  daya  total beban, sesuai dengan persamaan 3 berikut ini:
∑Pi = Pd (3) Keterangan : Pd : Total Daya Pi
:  daya  yang  dibangkitkan  masing  –  masing pembangkit
2. Batas Kapasitas Pembangkitan
Untuk  menstabilkan  sistem  pembangkitan  maka  masing masing pembangkitan dibatasi oleh pembangkitan maksimal dan pembangkitan  minimal  masing-masing  unitnya. Seperti yang ditunjukan oleh persamaan 4 berikut ini :

## Pendekatan Dengan Cuckoo Optimization Algorithm Untuk Solusi Permasalahan Economic Emission Dispatch
Agil Dwijatmoko Rahmatullah, Rony Seto Wibowo dan Daniar Fahmi Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim , Surabaya 60111 e-mail: ronyseto@ee.its.ac.id, daniarfahmi@ee.its.ac.id
O
P Gi min  ≤   P Gi ≤P Gi max (4) Keterangan: P Gi min :  Daya  pembangkitan  minimum  masing-masing unit Pembangkit
P Gi max :  Daya pembangkitan  maksimum  masing-masing unit pembangkit
Daya  pembangkitan  tidak  boleh  melebihi  batas  dari ramp limit untuk masing masing unit.
Max(P i min, P i t-1 -ramp) ≤, P i t-1 ≤min(P i min, P i t-1 +ramp) (5)
Dengan  adanya ramp  constrain maka  kapasitas constraint pembangkitan  jam  ke-1  akan  berubah  menjadi maksimum dan minimum.
Untuk persamaan maksimum,
P i min, = max(P i min, P i t-1 -ramp) (6)
Untuk persamaan minimum,
P i min, = max(P i min, P i t-1 +ramp) (7)

## D. Weight sum method
Weight sum method merupakan salah satu teknik paling sederhana  untuk  penyelesaian  optimasi  multi  objektif  yang menggabungkan  beberapa  fungsi  objektif  menjadi  satu kesatuan,  dengan  cara  perkalian  masing-masing  fungsi obyektif dengan koefisien pembobot weight masing-masing fungsi objektif.
Pada  Penelitian  ini  ada  dua  fungsi  objektif  yang digunakan untuk meminimalkan biaya bahan bakar dan untuk meminimalkan  emisi  NO 2  . berikut  adalah  persamaan  yang digunakan:
F = Wc.Fct + Ws.Fet
(8)
Dimana  :
F :  fungsi tujuan
Fct :Total biaya bahan bakar masing pembangkitan     dalam sistem (Rupiah)
Fet :Total emisi  bahan  bakar  masing  pembangkitan  dalam sistem (Gram)
Wc  : Nilai pembobot untuk fungsi biaya bahan bakar
Ws  : nilai pembobot untuk fungsi emisi bahan bakar
Jumlah total dari masing – masing koefiesien pembobot yaitu satu, besarnya nilai koefisien menunjukkan prioritas.

## III. PENERAPAN CUCKOO OPTIMIZATION

## ALGORITHM PADA ECONOMIC EMISSION DISPATCH
Jumlah  populasi nest (n)  sarang  yang  akan  dipilih burung cuckoo untuk meletakkan telur mewakili jumlah daya output masing-masing unit yang direpresentasikan.
nest(i,:)=Lb+(Ub-Lb).*rand(size(Lb)) (9)
Keterangan:
Ub  yaitu  batas  bawah  dan  Lb  batas  atas  pembangkitan  tiap unit
Untuk  langkah  selanjutnya  membangkitkan  generasi baru  menggunakan  jalur levy flight. Levy  fight adalah  jalur burung cuckoo untuk menemukan sarang baru . Solusi baru dihitung  berdasakan  pada  inisialisasi  sebelumnya  atau sejumlah sarang sebelumnya yang kemudian dipilih lagi jalur cuckoo untuk pemilihan sejumlah sarang yang baru.
X I new = Xbest i + α x rand 2 x ΛX i new (10)
Kemungkinan  burung  lain  menemukan  telur cuckoo pada sarang burungnya untuk memilih meninggalkan sarang dan membangun sarang baru atau   menendang keluar telur burung cuckoo juga merupakan solusi baru kemungkinan ini direpresentasikan Pa, berikut  adalah  persamaan  yang digunakan:
X I dis = Xbest i + K x ΛX i dis (11)
Dimana K adalah koefisien update yang ditentukan oleh Pa
Jika  sarang  random  yang  dipih  kurang  dari  nilai kemngkinan  maka  nilai  K  adalah  satu  artinya  faktor kemungkinan  besar  mendapat  kan  solusi  baru  disimpan begitu juga sebaliknya.

## IV. HASIL DAN SIMULASI
Data  sistem  yang  digunakan  pada  simulasi  ini menggunakan  sistem  pembangkit  interkoneksi  Jawa-Bali pada  jaringan  transmisi  500  kV.  Sistem  ini  terdiri  dari  8 genarator  dengan  25  sistem  bus.  Jenis  pembangkit  pada sistem  ini    yaitu  termal  dan  hidro,  dimana  terdiri  dari  6 pembangkit jenis termal dan 2 pembangkit jenis hidro. Untuk lebih  jelas,  Single  Line  Diagram  pembangkit  interkoneksi Jawa-Bali dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Single Line Diagram sistem pembangkit interkoneksi Jawa-Bali 500 kV
Untuk  data  fungsi  pembiayaan  pembangkitan  pada sistem  pembangkit  interkoneksi  Jawa-Bali  500  kV  dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Fungsi biaya sistem pembangkit interkoneksi Jawa-Bali Unit Pembangkit Fungsi Biaya Pmin (MW) Pmax (MW) A B C Suralaya 44.455.587,75 391.059,27 -11.008.313 1610 4200 Muaratawar  447.887.239,80 673.189,59 -5.565.550 934 2308 Cirata 0 6.000 0 404 1008 Saguling 0 660 0 208 700 Tanjung Jati 192.669.508 125.456,19 35,80 848 2119 Gresik 78.152.917,59 459.705,07 7,59 1149 2872 Paiton 17.209.148,67 382.129,48 -19,37 1080 2700 Grati 25.244.481,54 371.803,55 8,09 360 900
Sedangkan untuk data fungsi emisi pembangkitan pada sistem  pembangkit  interkoneksi  Jawa-Bali  500  kV  dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Fungsi emisi sistem pembangkit interkoneksi Jawa-Bali Unit Pembangkit Fungsi Emisi A B C Suralaya -6,53435 232126,27 26388095,96 Muaratawar -0,7737 93584 62263614,5 Cirata 0 0 0 Saguling 0 0 0 Tanjung Jati 25,157815 8816,75 135397090,2 Gresik 1,62795 98632 16768083 Paiton -13,266773 261721,95 11786612,11 Grati 2,467 113442,5 7702435,5
Rekam  data  total  daya  beban  pada  sistem  pembangkit interkoneksi  Jawa-Bali  diambil  dalam  empat  waktu,  yaitu pada pukul 18.00, 19.00, 20.00, dan 21.00. Data total beban pada tanggal 9 Juni 2014 dapat dilihat pada Tabel 3.

## Tabel 3.
Total beban berdasarkan waktu pada pembangkit interkoneksi Jawa-Bali (9
Juni 2014) Pukul Beban (MW) 18.00 13096 19.00 13108 20.00 12863 21.00 12228
A. Hubungan Biaya Bahan Bakar dan Emisi
1. Hubungan  Biaya  Bahan  Bakar  Dan  Emisi  Dengan Menggunakan Metode Cuckoo Optimization Algorithm
Pada sub-bab ini, akan dijelaskan  hasil simulasi untuk total  biaya  dan  total  emisi  selama  4  jam  dengan  5  kondisi yang berbeda yang disesuaikan dengan tingkat prioritas dari objek  yang  diminimalkan.  Hasil  simulasi  untuk  total  biaya dan total emisi selama 4 jam  dengan  menggunakan  metode Cuckoo  Optimization  Algorithm (COA)  dapat  dilihat  pada Tabel 4.
Tabel 4.
Hasil Simulasi Total Biaya dan Total Emisi Selama 4 Jam Menggunakan Cuckoo Optimization Algorthm
Kondisi Biaya (Rupiah/4jam) Emisi NO 2 (%) 1 18.645.856.084 8.577.297.435 2 18.824.261.922 8.489.371.514 3 18.845.619.232 8.389.904.230 4 18.940.408.685 7.961.175.761 5 20.590.911.053 7.761.934.970
Dari  tabel  diatas,  dapat  dilihat  pada  kondisi  pertama yang  di  pertimbangkan  hanya  biaya  pembangkitan  dengan total  18.645.856.084  Rp  /  4  Jam  dan  dengan  total  emisi 8.557.297.435  gram/4jam.  Pada  kondisi  kedua  yang diprioritaskan  lebih  adalah  biaya  pembangkitan  dari  pada emisi  dengan  total  biaya  pembangkitan  18.824.261.922 Rp/4jam dan total emisi 8.489.371.514 gram/4jam .
Pada kondisi  ketiga total biaya pembangkitan dan total emisi  sama-sama  diprioritaskan,  keduanya  memiliki  bobot yang  sama  dengan  total  biaya  pembangkitan  sebesar  nilai 18.845.619.232  Rp/4jam  dan  total  emisi  dengan  total  emisi sebesar  8.389.904.230  gram/4jam.  Pada  kondisi  keempat nilai emisi lebih diprioritaskan untuk di minimalkan dari pada biaya  pembangkitan  dengan  total  biaya  pembangkitan sebesar 18.940.408.685 Rp/4jam dan total emisi dengan total emisi  sebesar  20.590.911.053  gram/4jam.  Pada  kondisi kelima  nilai  emisi  paling  diprioritaskan  dan  nilai pembangkitan tidak diperhitungkan sama sekali dengan total biaya  pembangkitan  sebesar  20.590.911.053  Rp/4jam  dan total  emisi  dengan  total  emisi  sebesar  7.761.934.970 gram/4jam.
Sedangkan  kurva  yang  dibentuk  dari  biaya  dan  bahan bakar  NO 2 pada  masing  masing  kondisi  tiap  pembobotan yang  berbeda-beda  dapat  dilihat  pada  Gambar  4.2.  Grafik tersebut  menunjukkan  bahwa  semakin  kecil  nilai  prioritas pembobot untuk nilai biaya bahan bakar.
Gambar  2.    Grafik  Hasil  Simulasi  Biaya  terhadap  Emisi  dengan Cuckoo Optimization Algorithm

## 2. Hubungan  Biaya  Bahan  Bakar  dan  Emisi  dengan Menggunakan Metode Firefly Algorthm
Berikut akan dijelaskan hasil simulasi untuk total biaya dan total emisi selama 4 jam dengan 5 kondisi yang berbeda yang  disesuaikan  dengan  tingkat  prioritas  dari  objek  yang diminimalkan.  Hasil  simulasi  untuk  total  biaya  dan  total emisi  selama  4  jam  dengan  menggunakan  metode Firefly Algorthm dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5.
Hasil Simulasi Total Biaya dan Total Emisi Selama 4 Jam Menggunakan Firefly Algorthm
Kondisi Biaya (Rupiah/4jam) Emisi NO 2 (%) 1 19.176.042.873,96 8.677.881.402,00 2 19.233.587.743,28 8.628.485.188,00 3 19.251.392.530,31 8.523.037.291,00 4 19.539.173.481,41 8.480.266.373,00 5 20.181.370.522,79 8.294.551.135,00
Dari  tabel  diatas,  dapat  dilihata  pada  kondisi  pertama yang  di  pertimbangkan  hanya  biaya  pembangkitan  dengan
7,600,000,000 7,800,000,000 8,000,000,000 8,200,000,000 8,400,000,000 8,600,000,000 18,000,000,000 20,000,000,000

## Grafik Biaya Terhadap Emisi
total  19.176.042.873,96  Rp  /  4  Jam  dan  dengan  total  emisi 8.677.881.402  gram/4jam.  Pada  kondisi  kedua  yang diprioritaskan  lebih  adalah  biaya  pembangkitan  dari  pada emisi  dengan  total  biaya  pembangkitan  19.233.587.743,28 Rp/4jam dengan total emisi 8.628.485.188.
Pada kondisi  ketiga total biaya pembangkitan dan total emisi  sama-sama  diprioritaskan,  keduanya  memiliki  bobot yang  sama  dengan  total  biaya  pembangkitan  sebesar 19.251.392.530,31  Rp/4jam  dan  total  emisi  dengan  total emisi  sebesar  8.523.037.291  gram/4jam.  Pada  kondisi keempat nilai emisi lebih diprioritaskan untuk di minimalkan dari  pada  biaya  pembangkitan  dengan  total  biaya pembangkitan sebesar 19.253.173.481,41 Rp/4jam dan total emisi dengan total emisi  sebesar 8.480.266.373 gram/4jam. Pada  kondisi  kelima  nilai  emisi  paling  diprioritaskan  dan nilai pembangkitan tidak diperhitungkan sama sekali dengan total  biaya  pembangkitan  sebesar  20.181.370.522,79 Rp/4jam  dan  total  emisi  dengan  total  emisi  sebesar 8.294.551.135 gram/4jam.
Sedangkan  untuk  kurva  yang  dibentuk  dari  biaya  dan bahan  bakar  NO 2 pada  masing  masing  kondisi  tiap pembobotan masing-masing dengan metode Firefly Algorthm dapat  dilihat  pada  Gambar  3.  Berdasarkan  hasil simulasi  dan  kurva  biaya  bahan  bakar  dan  emisi,    metode Cuckoo Optimization Algorithm cenderung lebih optimal.
Gambar  3.  Grafik  Hasil  Simulasi  Biaya  terhadap  Emisi  dengan Firefly Algorithm

## 3. Hubungan  Biaya  Bahan  Bakar  dan  Emisi  dengan Menggunakan Metode Firefly Algorthm
Pada sub-bab ini, akan dijelaskan  hasil simulasi untuk total  biaya  dan  total  emisi  selama  4  jam  dengan  5  kondisi yang berbeda yang disesuaikan dengan tingkat prioritas dari objek  yang  diminimalkan.  Hasil  simulasi  untuk  total  biaya dan total emisi selama 4 jam  dengan  menggunakan  metode Firefly Algorthm dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6.
Hasil Simulasi Total Biaya dan Total Emisi Selama 4 Jam Menggunakan Particle Swarm Optimation.
Kondisi Biaya (Rupiah/4jam) Emisi NO 2 (%) 1 18.216.288.250 8.192.906.672 2 18.257.877.005 8.015.324.665 3 18.360.863.935 7.962.234.620 4 18.517.976.626 7.868.965.431 5 20.685.607.923 7.484.509.831
Tabel 6 adalah hasil simulasi total biaya dan total emisi selama 4 jam dengan 5 kondisi yang berbeda sesuai dengan tingkat prioritas dari objek yang diminimalkan. Pada kondisi
pertama  yang  di  pertimbangkan  hanya  biaya  pembangkitan dengan total 18.216.288.249,58 Rp / 4 Jam dan dengan total emisi  8.192.906.672  gram/4jam.  Pada  kondisi  kedua  yang diprioritaskan  lebih  adalah  biaya  pembangkitan  dari  pada emisi  dengan  total  biaya  pembangkitan  18.257.877.005,29 Rp/4jam dengan total emisi 8.015.324.665.
Pada kondisi  ketiga total biaya pembangkitan dan total emisi  sama-sama  diprioritaskan,  keduanya  memiliki  bobot yang  sama  dengan  total  biaya  pembangkitan  sebesar 18.360.863.935  Rp/4jam  dan  total  emisi  dengan  total  emisi sebesar    7.962.234.620  gram/4jam.  Pada  kondisi  keempat nilai emisi lebih diprioritaskan untuk di minimalkan dari pada biaya  pembangkitan  dengan  total  biaya  pembangkitan sebesar  18.517.976.626,02  Rp/4jam  dan  total  emisi  dengan total  emisi  sebesar  7.868.965.431  gram/4jam.  Pada  kondisi kelima  nilai  emisi  paling  diprioritaskan  dan  nilai pembangkitan tidak diperhitungkan sama sekali dengan total biaya pembangkitan sebesar 20.685.607.922,52 Rp/4jam dan total  emisi  dengan  total  emisi  sebesar  7.484.509.831 gram/4jam.
Sedangkan  untuk  kurva  yang  dibentuk  dari  biaya  dan bahan  bakar  NO 2 pada  masing  masing  kondisi  tiap pembobotan masing-masing dengan metode Particle Swarm Optimation dapat dilihat pada Gambar 4. Berdasarkan hasil simulasi  dan  kurva  perbandingan  antara  metode Cuckoo Optimization  Algorithm ,  dan  metode Firefly  Algorithm metode  PSO  ini  lebih  optimal  dibandingkan  kedua  metode tersebut.
Gambar  4.  Grafik  Hasil  Simulasi  Biaya  terhadap  Emisi  dengan  Firefly Algorithm

## B. Perbandingan  Biaya  Bahan  Bakar  dan  Emisi  Hasil Economic Emission Dispatch
Dari  data  yang  diperoleh  pada  hasil  program, menunjukkan  bahwa  multi  objektif Economic  Emission Dispatch dapat  mengurangi  emisi  gas  NO 2 (Karbon Dioksida), namun semakin berkurangnya emisi , biaya bahan bakar  akan  semakin  naik.  Masing-masing  hasil  prosentase pengurangan emisi menggunakan metode COA, FA dan PSO dapat dilihat pada Tabel 7, Tabel 8, dan Tabel 9.
Tabel 7. Pengurangan Emisi dengan Cuckoo Optimization Algorithm
Kondisi Biaya (Juta/ 4jam) Emisi NO 2 (%) Emisi Yang Dapat Dikurangi Penambahan Emisi (%) Penambahan Biaya (%) Wc Ws 1 0 18.645,85 8.577,29 0 0 0 0.7 5 0.2 5 18.824,21 8.489,37 87,92 1,02 0.95 0.5 0.5 18.845,61 8.389,94 187,35 2,18 1,05 0.2 5 0.7 5 18.940,40 7.961,17 616,12 7,18 1,55 0 1 20.590,91 7.761,93 815,36 9,5
9,44
8,200,000,000.00 8,300,000,000.00 8,400,000,000.00 8,500,000,000.00 8,600,000,000.00 8,700,000,000.00 19,000,000,000.00 20,000,000,000.00 Grafik Biaya Tehapad  Emisi 7,400,000,000 7,500,000,000 7,600,000,000 7,700,000,000 7,800,000,000 7,900,000,000 8,000,000,000 8,100,000,000 8,200,000,000 8,300,000,000 18,000,000,000 20,000,000,000

## Grafik Biaya Terhadap Emisi
Tabel 8. Pengurangan Emisi dengan Metode Firefly Kondisi Biaya (Juta/ 4jam) Emisi NO 2 (%) Emisi Yang Dapat Dikurangi Penambahan Emisi (%) Penambahan Biaya (%) Wc Ws 1 0 19.176,04  8.677,88 0 0 0 0.7 5 0.25 19.233,58  8.628,48 49,4 0,57 0,25 0.5 0.5 19.251,39  8.523,03 154,85 1,78 0,39 0.2 5 0.75 19.539,17  8.480,26 197,62 2,28 1,89 0 1 20.181,37  8.294,55 383,33 4,42 5,24 Tabel 9. Pengurangan Emisi dengan Metode Particle Swarm Optimation Kondisi Biaya (Juta/ 4jam) Emisi NO 2 (%) Emisi Yang Dapat Dikurangi Penambaha n Emisi (%) Penambaha n Biaya (%) Wc  Ws 1 0 18.216,2 9 8.192,9 0 0 0 0 0.7 5 0.2 5 18.257,8 8 8.015,3 2 177,58 2,16 0,23 0.5  0.5 18.360,8 6 7.962,2 3 230,67 2,81 0,79 0.2 5 0.7 5 18.517,9 8 7.868,9 6 323,94 3,95 1,65 0 1 20.685,6 1 7.282,5 1 708,39 8,64 13,55

## V. KESIMPULAN
Berdas Berdasarkan  hasil  simulasi  dan  analisis   Economic Dispatch  Emission    menggunakan Cuckoo    Search Algorithm maka  pada  Penelitian  ini  didapat  kesimpulan sebagai berikut:
1. Cuckcoo    Optimization  Algorithm dapat    digunakan menyelesaikan    permasalahan    ED    Economic EmissionDisptah
2. Hasil simulasi menunjukkan bahwa semakin tinggi  nilai emisi maka semakin rendah biaya pembangkitan.
3. Hasil simulasi dengan data yang sama dibanding metode Cuckoo Optimization Algortihm dengan Particle Swarm Optimation lebih optimal menggunakan PSO jika dilihat dari total rata-rata  masing-masing kondisi yaitu sebesar 18.807,72 Juta/4 Jam dan total emisi rata 7864,38   untuk PSO      dan  19169.39  Rp/Jam  dan    8235.94  gram/Jam prioritas yang berbeda.
4. Hasil Simulasi dengan data yang sama dibanding metode Cuckoo  Optimization  Algortihm dengan Firefly lebih optimal  menggunakan Cuckoo. Jika  dilihat  dari    total rata-rata  masing-masing kondisi yaitu sebesar . 8.520,84 gram/Jam    untuk  total  emisi    dan    19.476,31  Rp/Jam untuk total biaya pembangkitan

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.Farhat  and  M.E.EL-Hawary,”Bacterial  Foraging  Algorithm  For Optimum  Economic-Emission  Dispatch  ”  Power  System  IEEE Transaction978-1-45577-4040-8/11/2011/economic dispatch algorithm,"
[2]  X.  S.  Yang  and  S.  Deb,  "Cuckoo  search  via  Lévy  flights,"  IEEE,  vol. NaBIC 2009, no. In Nature & Biologically Inspired Computing, pp. 210- 214, 2009.
[3]  J.H.Talaq,  F.  El-Hawary  and  M.E.  El-Hawary,”A  Summary  of enviromental/  economic  dispatch  algorithm”Transaction978-1-4577-
4040-8/11/2012
[4]  Hadi Saadat, “Power System Analysis,” WCB McGraw-Hil, New York, 1999
[5]  El- Keib AA, Ma H, JL Hart, “Economic Dispatch in viewof the Clean Air Act of 1990,” IEEE Trans Power Syst, Vol.9, No. 2, pp.972–978,
1994.