## Jurnal Asiimetrik: Jurnal Ilmiah Rekayasa Dan Inovasi
Terakreditasi “ Peringkat 3” berdasarkan SK Dirjendiktiristek, Nomor: 225/E/KPT/2022 Volume 5 Nomor 2 Tahun 2023, Juli 2023, Halaman 339-348 Website : http://journal.univpancasila.ac.id/index.php/asiimetrik/

## Analisis Keandalan Pembangkit Listrik Tenaga Mini Hidro Orya-Genyem Berdasarkan Load of Loss Probability

## Reliability Analysis of Orya-Genyem Mini Hydroelectric Power Plant Based on Load of
Loss Probability
Anne Lamria Sihombing, Joni, Yane Ansanay, Enos Karapa, Herbert Innah, Prihananto, Johni Jonatan Numberi  dan Tiper K. M. Uniplaita
Universitas Cenderawasih, Jl. Kamp Wolker, Jayapura, Indonesia

## Informasi artikel:
Diterima: 25/06/2023 Direvisi: 02/07/2023 Disetujui: 05/07/2023

## Abstract
Electricity is crucial for supporting development, the economy, and human well-being, thus leading to an increasing demand for electrical energy. Therefore, power plants are planned and constructed to  be  as  economically viable  as  possible.  In  line  with  the  principles  of  affordability,  security  of supply, and acceptability, to ensure long-term capacity demand and reliability. The reliability of the power plant is measured using the Load of Loss Probability (LOLP) index, which assesses the probability of components functioning satisfactorily to meet demand. The objective of this research is  to  analyze  the  reliability  of  PLTM  Orya-Genyem  based  on  the  Load  of  Loss  Probability  (LOLP) index. The research methodology is qualitative, commencing with the collection of secondary data, followed by LOLP calculations to obtain reliability information. LOLP index for PLTM Orya-GGenyem is 0,4204%, equivalent to 1,5346 days per year, exceeding the PLN standard of 1 day per year. This indicates a lack of reliability in the power plant. Research findings reveal that daily power demand increases  by  0,054  MW  for  every  1%  increase  in  time.  Assessment indicates  that  peak  load  surge factor is not the cause of the high LOLP value in PLTM Orya-Genyem. Instead, outages are the cause. The assessment shows that there were 72 disturbances of maintenance outages for PLOG-TA-01 and 145 disturbances of system adjustment outages for PLOG-TA-02. Other outages that happen include low  water  elevation,  water  storage  duration,  floods  (accumulated  debris),  transmission  work, blackouts, network disturbances, forced outages, planned outages, sedimentation dredging, water drainage, water filling, performance testing, and maintenance during plant operation.
Keywords: Orya-Genyem, reliability, load of loss probability , mini hydroelectric power plant.

## SDGs : Abstrak
Listrik penting untuk mendukung pembangunan, perekonomian dan kesejahteraan manusia, sehingga kebutuhan  energi  listrik  semakin  meningkat.  Karenanya,  dibangunlah  pembangkit  listrik  yang seekonomis mungkin dan sejalan dengan prinsip affordability, security of supply , dan acceptability , agar  dalam  jangka  panjang  dapat  mensuplai  kapasitas  yang  diminta  serta  andal.  Keandalan pembangkit diukur dengan indeks Load Of Loss Probability (LOLP), yaitu penilaian probabilitas fungsi komponen  dalam  memenuhi  permintaan  secara  memuaskan.  Tujuan  penelitian  ini  adalah menganalisis keandalan sistem PLTM Orya-Genyem berdasarkan indeks LOLP. Metode penelitian yang digunakan  adalah  kualitatif,  dimulai  dengan  pengumpulan  data  sekunder,  lalu  perhitungan  LOLP, untuk  mendapatkan  informasi  keandalan.  Nilai  LOLP  PLTM  Orya  -  Genyem  adalah  0,4204%  setara dengan  1,5346  hari/tahun,  melebihi  standar  PLN  yaitu  1  hari/tahun.  Temuan  penelitian mengungkapkan permintaan daya harian meningkat 0,0454 MW setiap peningkatan waktu 1%. Hal ini menunjukkan kurang andalnya pembangkit. Pengkajian menunjukkan faktor lonjakan beban puncak bukan  penyebab  tingginya  nilai  LOLP,  namun  karena  gangguan.  Tercatat  72  kali  gangguan maintenance outage pada PLOG-TA-01 , dan PLOG-TA-02 mengalami 145 kali gangguan penyesuaian pengaturan  sistem.  Gangguan  lainnya  adalah  elevasi  air  rendah,  durasi  menampung  air,  banjir (sampah menumpuk), pekerjaan transmisi, blackout , gangguan jaringan, forced outage, maintenance outage, planned outage, pengerukan sedimentasi, pengosongan air, mengisi air, performance test, dan perawatan saat pembangkit beroperasi.
Kata Kunci: bodi lokomotif, CFD, koefisien hambat, Ansys fluent, tekanan bodi.
 Penulis Korespondensi email : j_numberi@yahoo.com
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License

## 1. PENDAHULUAN
Kebutuhan listrik semakin meningkat seiring dengan berkembangnya teknologi dan pembangunan.  Pemenuhan  kebutuhan  listrik dilakukan dengan dibangunnya pembangkit listrik dengan  kapasitas  yang  direncanakan  agar  dapat memenuhi  kebutuhan  kelistrikan  dalam  jangka panjang. Kemampuan pembangkit untuk memasok listrik  selama  periode  waktu  tertentu  disebut dengan  keandalan.  Keandalan  bergantung  bukan hanya  pada  cadangan  daya  namun  juga  pada tingkat  gangguan  yang  terjadi  pada  saat pembangkit beroperasi. Bila pembangkit mengalami  gangguan  maka  akan  terjadi pemadaman, sehingga dapat menurunkan kualitas layanan dan peralatan proses yang menggunakan listrik. Tujuan mengetahui keandalan pembangkit, yaitu agar dapat memperoleh umpan balik  bagi  implementasi  pengoperasian  dan pengendaliannya (Akhsani, 2018) . Dengan demikian,  sangatlah  penting  dilakukan  penilaian keandalan PLTM Orya - Genyem kapasitas 2 x 10 MW,  yang  berlokasi  di  kampung  Nimbotong, Distrik  Unurum  Guay,  Kabupaten  Jayapura, Papua.
Berbagai  penelitian  mengenai  keandalan pembangkit  telah  dilakukan  sebelumnya  serta menggunakan
metode simulasi
untuk meningkatkan  nilai  LOLP,  yaitu  simulasi penambahan jumlah pembangkit dengan mengujikan  efek  dari  tingkat  pemadaman  paksa (FOR) dan beban harian pada indeks LOLP (Thayib dan Apriani, 2015; Azizah dkk . , 2017) . Beberapa penelitian  tentang  LOLP  menekankan  pada penggunaan aplikasi penghitungan untuk memperkirakan  perlu  tidaknya  membangun tambahan  pembangkit  baru  dalam  rangka meningkatkan keandalan berdasarkan indeks LOLP (Alfi dan Kusmayana, 2023; Laksono, Yuniahastuti dan Prakoso, 2021; Putra dan Yuniahastuti, 2021; Sulaiman,  Majid  dan  Othman,  2022;  Syahputra, Noor  dan  Mujaahid,  2020) .  Pengembangan penelitian LOLP dan LOLE dapat diterapkan untuk merencanakan  pembangkit  listrik smart  cities (Saleh dkk . , 2019; Abdullah, Marsudi dan Cahya, 2021) . Penelitian lain yang juga dilakukan di PLTM Orya  Genyem,  yaitu  menggunakan  aplikasi Microsoft Manager 2016 untuk studi penjadwalan
dan  pembiayaan  proyek  trashlog,  namun  tidak menghitung keandalan (LOLP) (Abdullah, Marsudi and Cahya, 2021) .
Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan,  solusi yang  ditawarkan  untuk  meningkatkan  keandalan adalah membangun pembangkit listrik yang baru, dan  belum  menentukan  pada  bulan  apa  sering terjadi gangguan dan penyebab, serta meningkatkan  keandalan  pembangkit  tanpa membangun  pembangkit  yang  baru.  Analisis keandalan pembangkit berdasarkan LOLP dilakukan  terhadap  pembangkit  PLTM  Orya- Genyem.    Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk menganalisa  keandalan  pembangkit  PLTM  Orya Genyem  berdasarkan  LOLP.  Sehingga  dapat menentukan faktor yang mempengaruhi keandalannya  tanpa  membangun  pembangkit yang baru. Batasan masalah pada penulisan jurnal adalah indeks keandalan yang dinilai hanya pada pembangkit  dan  dalam  kurun  waktu  satu  tahun, yaitu tahun 2021.

## 2. METODOLOGI

## 2.1. Tempat dan Waktu Penelitian
Penelitian  dilaksanakan  di  PLTM  Orya Genyem pada tanggal 17 Mei 2022.

## 2.2. Metode Penelitian
Data  yang  dibutuhkan  dalam  penelitian adalah data sekunder: kapasitas / produksi, beban puncak, waktu dan jumlah gangguan, serta debit air  dari  PLTM  Orya  Genyem.  Analisis  data penelitian  dilakukan  dengan  menggunakan program Ms Excell. Instrumen pengumpulan data adalah  pengumpulan  data  hasil  produksi  PLTM Orya Genyem.
Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah penelitian kualitatif, yaitu menghitung probabilitas  kehilangan  beban  (LOLP),  nilai  ini akan digunakan untuk memprediksi jumlah beban yang dapat dipenuhi oleh pembangkit PLTM Orya, berdasarkan  data  time  series yang  dikumpulkan. Sedagkan  penilaian  keandalan  pembangkit didasarkan  pada  indeks  Load  Of  Loss  Probability (LOLP). Tahapan penelitian yang dilakukan dalam penelitian tampak pada flowchart gambar 1
Gambar 1. Flowchart tahapan penelitian
2.1.1. Load of Loss Probability (LOLP)
Keandalan  pembangkit  dapat  dilihat  pada tingkat  ketersediaan  dan  kualitas  layanan  listrik yang  diberikan  oleh  pembangkit.  Serangkaian pemadaman listrik yang terjadi dan berkepanjangan menunjukkan bahwa pembangkit listrik  tidak  dapat  diandalkan,  atau  dengan  kata lain kapasitas tebangkitkan tidak dapat memenuhi permintaan.  Dua  penyebab  utama  pembangkit tidak  dapat  memenuhi  permintaan (Pillai  N,
2015) , yaitu:
1) Variasi  permintaan  yang  tidak  dapat diprediksi:
Variasi  permintaan  yang  tinggi  dan berbeda  dari  yang  diperkirakan  akan mengakibatkan  beban  puncak  yang  sangat tinggi  melebihi  kapasitas  terpasang  sistem. Memang  saat  awal  perencanaan  telah dipersiapkan kapasitas cadangan / stand by , untuk mengatasi lonjakan permintaan/beban puncak.  Namun,  bila  lonjakan  terjadi melebihi  kapasitas  cadangannya,  maka
dikatakan  permintaan  melebihi  pasokan. Sehingga terjadi pemadaman.
2) Penurunan kapasitas pembangkit. Ketidakcukupan  pasokan  masih  mungkin terjadi  meskipun  beban  tidak  jauh  dari ekspektasi.  Hal  ini  disebabkan  beberapa faktor, seperti: penurunan kapasitas pembangkit (masalah peralatan dan perubahan kondisi operasional, yang juga terkait dengan usia  peralatan),  dan  adanya  gangguan. ( outage )  sistem  pembangkit,  baik  yang terencana  maupun  insidentil (Ilintamon, Pakiding dan Tumaliang, 2019) .
Macam-macam gangguan:
• Gangguan terencana adalah bila pembangkit tidak  dioperasikan  sesuai  penjadwalan perawatan komponen.
• Gangguan insidentil disebut sebagai gangguan  paksa,  terjadi  bila  pembangkit  di off kan  secara  mendadak  karena  terjadi kondisi darurat.
Sehingga  tingkat  ketersediaan  bukan  hanya bergantung  pada  cadangan  daya  yang  tersedia saja, tetapi juga pada Forced Outage Rate (FOR) dari unit pembangkit yang beroperasi. FOR adalah ukuran  seberapa  sering  generator  mengalami gangguan dalam satu tahun (8760 jam).
Serial  data  berdasarkan  waktu  historis menjadi  dasar  untuk  menghitung  probabilitas permintaan beban yang tidak dapat dipenuhi oleh sistem pembangkitan. Untuk mencapai keandalan yang tinggi pada sistem, nilai LOLP haruslah kecil. Perhitungan  LOLP  ditunjukkan  dalam  persamaan (1), berikut ini:
LOLP = ∑ 𝑝𝑘 𝑥 𝑡 𝑛 𝑘=1 k (1)
dengan: p k =  probabilitas  kumulatif  terjadinya  beban sama atau lebih besar dari daya tersedia t k =  periode  waktu  terjadinya  kehilangan beban kumulatif (%).
Periode  waktu  kehilangan  beban  kumulatif ( Cumulative Outage Duration ) adalah ukuran yang menggambarkan  total  waktu  saat  pembangkit tidak dapat memasok beban dalam periode waktu tertentu.  Untuk  perhitungan  t k menggunakan persamaan (2) dan (3), yaitu:
Mulai Selesai Menghitung Nilai FOR Menghitung probabilitas individu unit pembangkit Menghitung Kapasitas Mampu (p) Pengumpulan Data Indeks keandalan LOLP berdasarkan beban puncak harian selama 1 tahun
t k =  (Outage Duration) (2)
%t K = jumlah kegagalan (hari)
jumlah total observasi (hari) 𝑥 100% (3)
dengan:
 (Outage Duration) adalah jumlah dari durasi setiap  kejadian  hilang  beban  dalam  periode waktu tertentu.
Jumlah kegagalan diperoleh dari data beban puncak  harian  selama  1  tahun,  dengan transformasi  nilai  1  bila  permintaan  lebih  besar dari  daya  mampu  pasok,  dan  bernilai  0  bila permintaan lebih kecil dari daya mampu pasok.
Tingkat  keandalan  sistem  secara  kualitatif akan semakin tinggi dan terjamin jika nilai LOLP atau tingkat resiko rendah. LOLP biasanya diukur dalan  satuan  hari  per  tahun,  dan  standar  yang digunakan untuk LOLP ini mengacu pada standar RUPTL yaitu 0,274%, setara dengan 1 hari/tahun (Rosidin, Gianto dan Purwoharjono, 2023) .
Seberapa  sering  generator  mengalami gangguan  dalam  satu  tahun  (8760  jam), dinyatakan dengan nilai FOR Forced Outage Rate, nilai FOR ini yang diujikan pada LOLP.
2.1.2. Faktor Jumlah Gangguan ( Outage Factor )
Jumlah gangguan yang terjadi pada pembangkit  disebut  dengan Force  Outage  Rate (FOR),  yang  dirumuskan  seperti  pada  persamaan (4), sebagai berikut:
FOR = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑗𝑎𝑚 𝑢𝑛𝑖𝑡 𝑡𝑒𝑟𝑔𝑎𝑛𝑔𝑔𝑢 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑗𝑎𝑚 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 (4)
dengan:
jumlah  jam  total  =  jumlah  jam  beroperasi  + jumlah jam unit terganggu (jam) jumlah jam unit terganggu (jam) jumlah jan beroperasi (jam)
Laju  perbaikan  /  ketersediaan  (p)  dapat dihitung dengan persamaan (5), berikut:
p = 1 – FOR
(5)
Sedangkan  alat  analisis  untuk time  series yang  digunakan  adalah linear  trend  projection seperti pada persamaan (6):
y = a + bx (6)
dimana: y = nilai dari variable yang diprediksi
a = intersepsi b = kemiringan garis regresi (tingkat perubahan pada y untuk perubahan x yang terjadi) x = waktu (variable bebas)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Data Hasil Penelitian
Pembangkit Listrik Tenaga Mini Hidro (PLTM) Orya  Genyem  beroperasi  dengan  2  unit pembangkit, dengan data dalam Tabel 1 sebagai berikut:
Tabel 1. Data ketersediaan unit pembangkit
Nama Pembangkit Merk Daya (kW) Daya Mampu Pasok Ket. PLOG-TA-01  Nanning  10000 8500 KW Operasi PLOG-TA-02  Nanning  10000 9500 KW Operasi
Dari Tabel 1 terlihat kapasitas rancang awal 10000 Kw atau 10 MW untuk masing-masing unit, dengan daya mampu pasok adalah 8500 kW untuk unit  1  dan  9500  Kw  untuk  unit  2.  Daya  mampu pasok  adalah  besarnya  daya  output,  setelah dikurangi pemkaian sendiri, yang dapat dimanfaatkan untuk menyuplai beban.
Jumlah jam beroperasi untuk masing-masing unit  pembangkit  di  PLTM  Orya-Genyem  terdapat dalam Tabel 2 , berikut:
Tabel 2. Data jam operasi unit pembangkit Bulan Operasi Unit Pembangkit (Jam) PLOG - TA - 01 PLOG - TA - 02 Januari 118 540 Februari 21 373 Maret 191 34 April 30 210 Mei 265 330 Juni 291 3015 Juli 46 301 Agustus 235 489 September 117 313 Oktober 108 492 November 170 375 Desember 439 523 TOTAL 2031 6995
Dari Tabel  2 diperoleh  jumlah  jam  operasi setahun  (2021)  untuk  PLOG-TA-01  adalah  2031 jam dan PLOG-TA-02 beroperasi selama 6995 jam. Kemudian  beban  daya  harian  rata-rata  yang dibangkitkan oleh PLTM Orya-Genyem Tahun 2021 ditunjukkan  dalam  grafik  pada Gambar  2 .  Dari Gambar  2 terlihat,  bahwa  beban  rata-rata tertinggi adalah sebesar 17,384 MW, terjadi pada bulan Juni 2021 (ditunjukkan dengan 43,77% atau hari ke 159, bulan Juni 2021).
Gambar 2. Beban harian rerata PLTM Orya Genyem tahun 2021
Kurva beban yang tergambar pada Gambar 2 kemudian  dibuat  dalam  bentuk  histogram,  lalu diurutkan  berdasarkan  besarnya  beban  atau energi  yang  dibangkitkan,  mulai  dari  yang terbesar  sampai  yang  terkecil,  seperti  tampak dalam Gambar 3 .
Gambar 3. Beban harian rata-rata gabungan PLTM Orya Genyem tahun 2021
Pada Gambar  3 tertera  persamaan  linear yang dihasilkan adalah:
y = 0,0454x +13,766              (7)
Berdasarkan hal tersebut, berarti permintaan kapasitas  beban  akan  meningkat  sebesar  0,0454 MW  setiap  1%  waktu.  Hasil  koefisien  korelasi  R2 yang dihasilkan adalah 0,9434, mendekati 1. Hal
ini menunjukkan korelasi yang kuat antara ke dua variabel  antara  waktu  (variabel  bebas)  dan kapasitas daya (variabel tergantung).
Untuk  grafik  beban  puncak  harian  selama  1 tahun  -  dilakukan  dengan  cara  yang  sama  yaitu diurutkan  dari  data  beban  puncak  (permintaan daya  tertinggi)  yang  harus  disuplai  2  unit pembangkit  PLTM  Orya-Genyem  sampai  yang terendah - terhadap % waktu seperti yang terlihat pada Gambar 4 .
Gambar 4. Grafik beban tertinggi harian PLTM Orya Genyem tahun 2021
Beban  (permintaan  daya)  tertinggi  dari Gambar 4 ada pada 18,510 MW. Dari Gambar 3 dan Gambar  4 ,  menunjukkan  bahwa  permintaan pemenuhan daya selama tahun 2021 masih dalam range kapasitas rancangan awal pembangkit.
Tabel 3. Data jumlah jam gangguan pada unit Bulan Gangguan Unit (Jam) PLOG - TA - 01 PLOG - TA - 02 Januari 626 204 Februari 651 299 Maret 553 710 April 690 510 Mei 479 414 Juni 429 415 Juli 698 443 Agustus 509 255 September 603 407 Oktober 636 252 November 574 369 Desember 298 205 TOTAL 6746 4483
Selama  pengoperasian  PLTM  Orya-Genyem terjadi gangguan-gangguan
sehingga menyebabkan pembangkit tidak beroperasi. Data jumlah  jam  gangguan  setiap  bulan  ditampilkan dalam Tabel 3 .
Gangguan  yang  terjadi  pada  pembangkit listrik  PLTM  Orya  Genyem  disebabkan  oleh gangguan  terencana  maupun  insidentil,  seperti pengaturan sistem, elevasi air rendah, menampung  air,  banjir  (sampah  menumpuk), pekerjaan transmisi, blackout, gangguan jaringan, forced  outage, maintenance  outage, planned outage, pengerukan sedimentasi, pengosongan  air,  mengisi  air, performance  test, dan  perawatan  saat  pembangkit  beroperasi. Adapun frekwensi dan jenis gangguan yang terjadi pada pembangkit ditampilkan dalam Gambar 5 .
Gambar 5. Grafik frekwensi dan jumlah gangguan PLTM Orya Genyem tahun 2021
Dari Gambar 5 tampak bahwa gangguan unit 1  (PLOG-TA-01)  terutama  disebabkan  oleh maintenance outage (pembangkit tidak beroperasi  karena  adanya  perawatan)  yaitu sebanyak  72  kali  kejadian,  dan  untuk  unit  2 (PLOG-TA-02)  disebabkan  karena  pengaturan system sebanyak 145 kali kejadian.

## 3.2. Pengolahan Data
Dari  jumlah  jam  operasi  dan  jam  gangguan selama satu tahun yang tertera dalam Tabel 1 dan Tabel 3 , kemudian dilakukan perhitungan FOR dan laju  perbaikan  (ketersediaan)  sesuai  persamaan (4) dan (5). Nilai FOR ditentukan oleh jumlah jam unit saat mengalami gangguan, baik itu gangguan terencana  maupun  gangguan  insidentil,  seperti
yang  telah  dikemukakan  sebelumnya.  Hasil perhitungan nilai FOR ditampilkan dalam Tabel 4 .
Tabel 4. Data hasil perhitungan FOR dan laju perbaikan atau ketersediaan PLTM Orya Genyem
Parameter Nama Pembangkit PLOG-TA-01 PLOG-TA-02 Kapasitas DMP (kW) 8500 9500 Operasi (Jam) 2031 6995 Gangguan (Jam) 6746 4483 FOR 0,7686 0,3906 P (1-FOR) 0,2314 0,6094
Setelah  penghitungan  FOR  dan  p,  maka selanjutnya  dapat  dilakukan  penghitungan probabilitas  individu  masing-masing  pembangkit (unit  1  dan  2)  dan  probabilitas  gabungan  2-unit pembangkit PLTM Orya Genyem . Unit in bernilai 1 bila  pembangkit  beroperasi  dan  menghasilkan daya mampu pasok, dan sebaliknya bernilai 0 bila terjadi gangguan dan pembangkit tidak beroperasi.
Pada  saat  unit  in  bernilai  1  maka probabilitasnya
sama
dengan laju perbaikan/ketersediaan  (nilai  p),  saat  unit  in bernilai  0  maka  probabilitasnya  adalah  sama dengan  nilai  gangguan  unit  (FOR).  Hasil probabilitas  unit  PLOG-TA-01  diberikan  dalam Tabel 5 .
Tabel 5. Probabilitas individu pembangkit PLOG-TA-01
Unit In Unit Out Kapasitas Gangguan (MW) Kapasitas Mampu Pasok DMP (MW) Probabilitas 1 0 0 8,5 0,2314 0 1 8,5 0 0,7686
Kemudian  dalam Tabel  6 menunjukkan probabilitas individu unit PLOG-TA-02.
Tabel 6. Probabilitas individu pembangkit PLOG-TA-02
Unit In Unit Out Kapasitas Gangguan (MW) Kapasitas Mampu Pasok DMP (MW) Probabilitas 1 0 0 9,5 0,6094 0 1 9,5 0 0,3906
Langkah  selanjutnya  setelah  penghitungan probabilitas individu adalah penghitungan probabilitas gabungan unit 1 dan 2. Karena jumlah pembangkit ada 2, maka  kombinasi   probabilitas
44 41 50 47 9 20 7 1 0 2 15 72 0 4 5 7 5 1 145 38 98 82 4 65 4 1 3 2 27 37 0 8 6 11 2 1 0 20 40 60 80 100 120 140 160 PE NG AT UR AN SI ST EM DE RA T I NG EL EV AS I R EN DA H OP ER AS I N OR MA L ME NA MP UN G AI R BA NJ IR /S AM PA H ME NU MP UK PE K E RJ AA N TR AN SM ISI BL AC K OU T GA NG GU AN JA RIN GA N FO 1 FO 2 MA IN TE NA NC E OU TA GE PL AN ED O UT AG E PE NG ER UK AN SE D I ME NT AS I PE NG OS ON GA N A IR PE NG ISI AN AI R PE R F OR MA NC E T ES T OM C FR EK W EN SI JENIS GANGGUAN Grafik Jenis dan Frekwensi Gangguan P LTM Orya Unit 1 Unit 2
adalah  4,  sesuai  dengan  rumus  kombinasi  untuk probabilias  2 n ,  dengan  n  adalah  jumlah pembangkit.  Hasil  penghitungan  probabilitas gabungan dapat dilihat pada Tabel 7 .
Tabel 7. Probabilitas gabungan PLTM Orya Genyem
KOM Unit / PLOG – TA - Kapasitas DMP (MW) Probabilitas 01 02 In Out 1 1 1 18 0 0,1410 2 1 0 8,5 0 0,0904 3 0 1 0 9,5 0,4684 4 0 0 0 18 0,3002
Agar  dapat  menghasilkan  nilai  LOLP  maka dilakukan  penghitungan  waktu  durasi  kehilangan beban yang terjadi di unit 1 dan unit 2 PLTM Orya- Genyem,  selama  periode  1  tahun  pengamatan (2021) dengan menggunakan persamaan (2). Tabel 8  menunjukkan  hasil  penghitungan  jumlah  hari dimana  pembangkit  mengalami  defisit  daya (permintaan  melebihi  kapasitas  mampu  pasok  / DMP).
Tabel 8. Hasil perhitungan waktu kehilangan beban Paramater PLOG-TA-01 PLOG-TA-02 DMP (MW) 8,5 9,5 Jml Kegagalan (hari) 19 89 Jml total observasi (hari) 365 365
Kemudian  dengan  persamaan  (3),  diperoleh periode waktu kehilangan beban untuk unit PLOG- TA-01  adalah  5%  (0,05)  dan  unit  PLOG-TA-02 adalah  25%  (0,25).  Dari  data  olahan  FOR, ketersediaan,  probabilitas  individu,  probabilitas gabungan, dan waktu periode kehilangan beban, maka  nilai  LOLP  dapat  dihitung  dengan probabilitas  kumulatif  berdasarkan  persamaan (1). Hasil perhitungan ditampilkan dalam Tabel 9 .
Tabel 9. Hasil perhitungan LOLP PLTM Orya Genyem tahun 2021 KOM Unit Kapasitas DMP (MW) Probabilitas kumulatif Total Waktu (%) LOLP (%) 1 2 In Out 1 1 1 18 0 0,1410 0 0 2 1 0 8,5 0 0,0904 5 0,0048 3 0 1 0 9,5 0,4684 25 0,1155 4 0 0 0 18 0,3002 100 0,3002 Total LOLP 0,4204
Nilai  LOLP  gabungan  unit  PLTM  Orya  Genyem adalah: 100 % waktu   = 365 hari LOLP = 0,4204% x 365/100 = 1,5346 hari / tahun

## 3.3. Pembahasan
Dari Tabel  9 ,  hasil  penghitungan  nilai  LOLP untuk pembangkit PLTM Orya Genyem 2 x 10 MW selama  tahun  2021  adalah  sebesar  1,5346 hari/tahun. Nilai LOLP ini belum memenuhi nilai keandalan  standar  yang  disyaratkan  oleh  PLN yaitu 1 hari/tahun. Hal ini dapat disebabkan oleh beberapa  faktor,  baik  langsung  maupun  tidak langsung.  Faktor  yang  mempengaruhi  nilai  LOLP PLTM  Orya  Genyem  yang  dipaparkan  dalam pengolahan  data  diatas  antara  lain  kapasitas pembangkit, beban listrik, dan gangguan.
Gambar  2 , Gambar  3 dan Gambar  4 , menunjukkan visualisasi hubungan antar variable yang  dapat  mempengaruhi  nilai  LOLP.  Saat kapasitas pembangkit tenaga listrik lebih rendah daripada  permintaan  beban  listrik,  maka  dapat diamati  titik  di  grafik  yang  mana  garis  linear tersebut melintasi batas toleransi atau kapasitas mampu  pasok  pembangkit.  Pada  titik  ini,  dapat dilakukan  perkiraan  atau  diestimasi  bahwa  LOLP akan  meningkat  karena  kemungkinan  terjadi kehilangan beban yang melebihi batas toleransi.
Persamaan  garis  lurus  yang  diperoleh  dari Gambar 2 adalah:
y = 0,0454 x + 13,766         (7)
Persamaan  ini  menggambarkan  bagaimana kapasitas  (y)  berubah  seiring  dengan  persentase waktu  (x).  Secara  spesifik  berarti  bahwa  setiap peningkatan  persentase  waktu  sebesar  1%, kapasitas  akan  meningkat  sebesar  0,0454  MW. Misalkan  untuk  persentase  waktu  sebesar  100%, kapasitas (y) akan memiliki nilai sebesar 13,8114 MW.
Bila demand lebih  besar  dari  daya  mampu pasok  pembangkit  (18  MW).  Pada  saat  itu, diprediksi  ada  kemungkinan  pembangkit  tidak mampu memasok daya, atau yang disebut dengan kemungkinan terjadi pembangkit listrik kehilangan  beban  ( Load  of  Loss  Probability) . Akibatnya nilai   LOLP     tinggi   atau.  keandalan
pembangkit  berkurang (Rosidin,  Gianto  dan Purwoharjono, 2023) .
Berdasarkan  landasan  teori  ada  dua penyebab  utama  pembangkit  tidak  mampu memenuhi permintaan beban atau dikatakan ada probabilitas terjadinya kehilangan beban, yaitu:
1) Penyebab pertama: variasi permintaan yang tidak dapat diprediksi.
Kapasitas  terpasang  sistem  PLTM  Orya Genyem adalah 2 x 10 MW, dan dari Gambar 4 diperoleh beban puncak selama tahun 2021 adalah pada bulan Juni 2021 sebesar 18,501 MW.  Namun,  lonjakan  beban  puncak  ini masih ada pada range kemampuan kapasitas pembangkit PLTM Orya Genyem (2 x 10 MW).
Sehingga untuk penyebab pertama (lonjakan beban  puncak  yang  tidak  terprediksi sebelumnya)  tidak  menjadi  penyebab  LOLP lebih besar dari 1 hari/tahun.
2) Penyebab  kedua:  penurunan  kapasitas pembangkit  (masalah  kerusakan  alat  dan gangguan).
Untuk  penurunan  kapasitas  akibat kerusakan alat, dari data yang  dikumpulkan tidak  terdapat  laporan  kerusakan  alat. Sehingga,  masalah  kerusakan  alat  bukan menjadi faktor penyebab terjadinya kemungkinan  kehilanan  beban.  Untuk masalah  gangguan,  dari Gambar  5 ,  terlihat jenis-jenis  gangguan  yang  terjadi.  Bila terjadi  gangguan,  maka  unit  pembangkit tidak  beroperasi  atau  daya  tidak  tersalur dengan baik.
Gangguan ini akan
mempengaruhi pada jumlah jam operasi dan jumlah jam gangguan yang membentuk nilai FOR.
Dengan  adanya  perubahan  pada  nilai FOR,  maka  akan  mempengaruhi  nilai probabilitas pembangkit yang akan diinputkan  untuk  menghitung  nilai  LOLP. Sesuai  dengan  persamaan  1  sampai  5,  nilai FOR  besar,  maka  nilai  nilai  probabilitas kegagalan  unit  pembangkit  dan  probabilitas kegagalan kumulatif semakin besar, sehingga nilai  LOLP  juga  akan  meningkat.  Gangguan terbesar  yang  terjadi  selama  tahun  2021 untuk  unit  PLOG – TA – 01  sebanyak  72  kali kejadian  berupa  gangguan  yang  disebabkan oleh  pelepasan  unit  dari  sistem  untuk
melaksanakan pekerjaan pemeliharaan ( Maintenance  Outage )  dan  unit  PLOG-TA-02 mengalami  145  kali  kejadian  berupa gangguan pengaturan sistem.

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian dan perhitungan, disimpukan  bahwa  keandalan  pembangkit  PLTM Orya-Genyem adalah sebesar 0,4204% atau setara dengan  1,53446  hari/tahun.  Nilai  ini  lebih  besar dari  standar  yang  ditetapkan  PLN  sebesar  1 hari/tahun. Sehingga dikategorikan kurang andal, masih ada kemungkinan pembangkit tidak mampu memenuhi  permintaan  daya  atau  kehilangan beban. Hal ini tidak disebabkan karena kerusakan alat maupun lonjakan beban yang terlalu besar.
Dari  hasil  pengumpulan  data,  tidak  terdapat laporan  kerusakan  alat  pada  pembangkit.  Dan secara  keseluruhan,  lonjakan  permintaan  energi listrik yang harus disuplai untuk pembangkit PLTM Orya-Genyem tidak melebihi kapasitas terpasang yang  disiapkan  (2  x  10  MW).  Beban  tertinggi tercatat pada bulan Juni, sebesar 18,501 MW, hal ini  ditunjukkan  pada Gambar  3 .  Namun,  selain bulan  Juni,  tidak  terjadi  lonjakan  beban  yang tinggi.  Dari Gambar 2 diperoleh persamaan linier yang  menunjukkan  untuk  kenaikan  1%  beban harian  rata-rata  akan  terjadi  kenaikan  daya sebesar 0,0454 MW. Kurang andalnya pembangkit PLTM  Orya-Genyem  disebabkan  karena  adanya gangguan. Gangguan yang terjadi (baik insidentil maupun terjadwal) akan mempengaruhi nilai FOR yang  akan  diinputkan  untuk  menghitung  nilai LOLP.
LOLP  adalah  perkalian  antara  waktu terjadinya  kegagalan  kumulatif  dan  probabilitas kumulatif  pembangkit.  Sehingga,  semakin  besar waktu  terjadinya  kegagalan  dan  probabilitas terjadinya  kegagalan  (FOR),  maka  makin  besar indeks LOLP yang dihasilkan, semakin besar pula kemungkinan  pembangkit  akan  mengalami keadaan  kehilangan  beban  (daya  surplus  lebih kecil dari permintaan).
Beberapa gangguan yang mempengaruhi nilai FOR  pada  PLTM  Orya-Genyem  berupa  gangguan karena  pengaturan  system,  elevasi  air  rendah, menampung  air,  banjir  (sampah  menumpuk), pekerjaan    transmisi,     blackout,       gangguan
jaringan, forced  outage, maintenance  outage, planned outage, pengerukan sedimentasi, pengosongan  air,  pemgisian  air, performance test, dan perawatan saat pembangkit beroperasi. Setelah  mengetahui  penyebab  kurang  andalnya PLTM  Orya  Genyem,  yaitu  disebabkan  karena gangguan  yang  terjadi,  sehingga  belum  perlu dibangun pembangkit yang baru untuk memenuhi permintaan beban.
Rekomendasi  untuk  penelitian  selanjutnya adalah  membahas  cara  untuk  meningkatkan keandalan  dengan  mengatasi  gangguan  yang terjadi pada PLTM Orya-Genyem.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdullah, R., Marsudi, S. dan Cahya, E.N. (2021) ‘ Studi Penjadwalan  dan  Pembiayaan  Proyek  Trashlog PLTA  Orya  Genyem  Kecamatan  Unurum  Guay Kabupaten  Jayapura  Menggunakan  Microsoft Project  Manager  2016 ’, Jurnal  Teknologi  dan Rekayasa Sumber Daya Air , 1(1), hal. 150 – 157. Akhsani, M.F. (2018) Pengambilan Keputusan Operation And  Maintenance  (O&M)  Pltu  Batu  Bara Menggunakan  Pemodelan  Keandalan  Dan  Sistem Dinamik .  Thesis.  Institut  Teknologi  Sepuluh November.
Alfi,  I.  dan Kusmayana,  R.F.  (2023)  ‘Visual  Studio Application  for  Generation  Power  System Reliability  Calculations’, Buletin  Ilmiah  Sarjana Teknik Elektro , 5(1), hal. 56 – 66.
Azizah,  I.D.  dkk . (2017)  ‘ Loss  of  Load  Probability Calculation  for  West  Java  Power  System  with Nuclear Power Plant Scenario ’, in IOP Conference Series:  Materials  Science  and  Engineering . 1st Annual  Applied  Science  and  Engineering Conference  (AASEC),  in  conjuction  with  The International  Conference  on  Sport  Science, Health,  and  Physical  Education  (ICSSHPE) , Indonesia: IOP Publishing, hal. 012079. Ilintamon,  A.,  Pakiding,  M.  dan  Tumaliang,  H.  (2019) ‘Analisis Unjuk Kerja Sistem Produksi Listrik Pada Pembangkit Listrik Tenaga Diesel Waena’, Jurnal Teknik Elektro dan Komputer , 8(3), hal. 133 – 142. Laksono,  R.D.,  Yuniahastuti,  I.T.  dan  Prakoso,  A.P.P.
(2021)  ‘Skenario  Peningkatan  Keandalan  Sistem Pembangkit  Tenaga  Listrik  Di  Wilayah  Bali
Berdasarkan LOLP’, ELECTRA : Electrical
Engineering Articles , 2(1), hal. 39 – 45. P illai N, V. (2015) ‘Loss of Load Probability of a Power System’, Journal  of  Fundamentals  of  Renewable Energy and Applications , 5, hal. 1 – 9 .
Putra, R.A. dan Yuniahastuti, I.T. (2021) ‘Perhitungan Keandalan  Pembangkit  Loss  of  Load  Probability (LOLP)  untuk  N  unit  Pembangkit’, ELECTRA : Electrical Engineering Articles , 1(2), hal. 13 – 19. Rosidin,  A.,  Gianto,  R.  dan  Purwoharjono,  P.  (2023) ‘ Perencanaan  Unit-Unit  Pembangkit  Pada  PLTD Padang  Tikar  Untuk  Meningkatkan  Keandalan Dengan  Menggunakan  Metode  LOL P’, Journal  of Electrical  Engineering,  Energy,  and  Information Technology , 11(1), hal. 1 – 11.
Saleh, M.J.A.H. dkk . (2019) ‘ LOLP and LOLE Calculation for  Smart  Cities  Power  Plants ’,  in 2019 International  Conference  on  Innovation  and Intelligence  for  Informatics,  Computing,  and
Technologies (3ICT) . 2019 International
Conference  on  Innovation  and  Intelligence  for Informatics, Computing, and Technologies (3ICT) , Bahrain: IEEE, hal. 1 – 6.
Sulaiman, S.I., Majid, H.A. dan Othman, Z. (2022) ‘ Loss of  load  probability  minimization  for  stand-alone photovoltaic  system  using  elephant  herding optimization ’,  in Energy  Reports . 2022  The  4th International  Conference  on  Clean  Energy  and Electrical  Systems ,  Japan:  Elsevier,  hal.  1038 – 1044.
Syahputra,  R.,  Noor,  F.  dan  Mujaahid,  F.  (2020) ‘Analisis  Indeks  Keandalan  Pembangkit  Listrik Tenaga  Hibrid  Angin-Surya  Menggunakan  Metode EENS’, Semesta Teknika , 23(1), hal. 92 – 105.
Thayib, R. dan Apriani, R. (2015) ‘P erhitungan Loss Of Load  Probability  (Probabilitas  Kehilangan  Beban) Sistem  Tenaga  Listrik  Di  PT.  Pupuk  Sriwidjaja ’,
Jurnal Mikrotiga , 2(1), hal. 22 – 27.