KESIMPULAN DAN SARAN
5.1. Kesimpulan
Dari penelitian yang telah dilakukan, dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :
1. Pada kondisi availability pembangkit tidak dipengaruhi variasi metodologi O&M, keputusan untuk mengalihdayakan O&M PLTU batu bara 600 MW dengan kewenangan sebagai asset operator memberikan keuntungan paling besar bagi perusahaan. Untuk periode simulasi 10 tahun, opsi ini memberikan Net Present Value sebesar Rp. 5,196,048,498,688.00.
2. Faktor paling sensitif yang mempengaruhi pencapaian Net Present Value
(NPV) dan ketersediaan (EAF) pengelolaan pembangkit adalah harga batu
bara (62,36%).
5.2. Saran
Saran yang bisa disampaikan berdasar penelitian ini adalah :
1. Apabila diambil keputusan untuk mengalihdayakan O&M PLTU batu bara 600 MW dengan kewenangan sebagai asset operator, perlu dipirkan mitigasi atas risiko kompetensi personil dan keterlambatan dalam birokrasi pengambilan keputusan sehingga tidak menimbulkan dampak lanjutan. Rekrutmen profesional maupun penyusunan prosedur yang lean (ramping) dipandang sebagai salah satu langkah yang tepat.
2. Manajemen pemilik aset harus memberi perhatian lebih untuk menemukan mitra alih daya yang menawarkan harga kompetitif tanpa mengabaikan kualitas, karena tarif jasa O&M memegang tingkat sensitivitas terhadap NPV yang cukup tinggi (4,15%).
3. Manajemen perusahaan jasa O&M harus mengerahkan upaya untuk mengefisienkan segala komponen biaya O&M, agar layanan jasanya tetap kompetitif di pasar.
125
4. Model sistem dinamik yang dikembangkan dalam penelitian ini dapat dimanfaatkan untuk menyelesaikan permasalahan bisnis lain di PT PJB. 5. Penelitian ini perlu dilanjutkan dengan :
Penelitian sejenis dengan cakupan seluruh siklus hidup biaya (life cycle
cost) serta diintegrasikan dengan metodologi Life Cycle Cost Management (LCCM) yang sudah diterapkan di PT PJB.
Optimasi NPV dan keandalan dengan metode O&M yang sama dengan
127
DAFTAR PUSTAKA
AnyLogic, (2014), Multimethod Simulation Approach. Available:
http://www.anylogic.com/multimethod-modeling
Appelin, (2013), Keputusan Pengurus Asosiasi Perusahaan Penyedia Listrik
Nasional No. 01/X/KEP/APPELIN/2013 tentang Alur Kegiatan Proses Pelaksanaan Pekerjaan
Campbell, J (1995), Uptime Strategies for Excellence in Maintenance
Management, 1st Edition, CRC Press, Portland, Oregon.
Chung, H.K., Son, T.W, “System Dynamics Approach for Analyzing Dynamic Motivaton Model using Vensim”, Korean System Dynamics Society, hal 61-86.
Coyle, R. G, (1996), System Dynamics Modelling : A Practical Approach, Chapman and Hall.
Dhillon, B. S. (2002), Engineering Maintenance, a Modern Approach, 10th
edition, CRC Press, New York.
Dhillon, B. S. (2006), Maintainability, Maintenance, and Reliability for
Engineers, 10th edition, CRC Press, New York.
Duke, Daniel, F. (2006), “Heat Rate Improvement Reference Manual”, Electric Power Research Institute (EPRI), Technical update Product ID : TR-109546. Dyer, J. (1997), “Effect of Interm Collaboration : How Firms Minimize Transaction Costs and Maximize Transaction Value” Strategic Management Journal, Vol 18, No 7, hal 104-114.
Dyson, B., Chang, N.-B. (2005). “Forecasting Municipal Solid Waste Generation in a Fast-Growing Urban Region with System Dynamics Modeling”. Waste
Management, Vol 25, No 7. hal 669-679.
ElSawah, S., Haase, D., Delden, H. v., Pierce, S., ElMahdi, A., Voinov, A. A., Jakeman, A. J. (2012). “Using System Dynamics for Environmental Modelling: Lessons Learnt from Six Case Studies 2012”, International
Congress on Environmental Modelling and Software
Managing Resources of a Limited Planet, Sixth Biennial Meeting. Leipzig,
Germany International Environmental Modelling and Software Society (iEMSs)
Fang L., dan Zhaodong H. (2015), “System Dynamic Based Simulation Approach on Correction Maintenance Cost of Aviation Equipments”, Procedia Engineering, Vol 99, hal 150-155.
128
Fill, C. and Visser, E (2001), “The Outsourcing Dilemma : A Composite Approach to The Make or Buy Decision”, Management Decision, Vol 38, No 12, hal 43-50.
Forrester, J. W. 1961. Industrial Dynamics. The MIT Press.
Fuchs, H. U., (2006), “System Dynamics Modeling In Science and Engineering”.
System Dynamics Conference at the University of Puerto Rico Resource Center for Science and Engineering, Mayaguez.
Gottfredson, M., Puryear, R., dan Philips S. (2005), “Strategic Sourcing from Periphery to The Core”, Harvard Business Review, Vol 83, No 2, hal 132-139.
Grace, D. (2005), “Approaches to Minimizing Risk in Combustion Turbine Project : Costs for Self-Managed Maintenance, Long Term Maintenance Contracts abd Insurance Update”, Electric Power Research Institute (EPRI), Technical update Product ID : 1004239.
Guo, X, (2015), “China’s Photovoltaic Power Development under Policy Incentives : A System Dynamics Analysis”, Energy, Vol 93, hal 589-598. Hartwitch, F. (1999), “Weighing of Agricultural Research Results: Strength and
Limitations of the Analytical Hierarchy Process (AHP)”, Institut für Agarökonomie und Soziologie in den Tropen und Subtropen, Universität Hohenheim.
Holcomb, T. dan Hitt, M. (2007), “Toward a Model of Strategic Outsourcing”, Journal of Operation Management, Vol 25, No 2, hal 464-481.
Kagiannas, A.G., Askounis, D.T., Psarras, J., (2004), “Power Generation Planning: a Survey from Monopoly to Competition”, Electric Power Energy System, Vol 26, hal 413–421.
Kang, K. M, Jae, M., (2004), “A Quantitative Assessment of LCOs for Operations using System Dynamics”, Reliability Engineering and System and Safety, Vol 87, hal 211-222.
Kementerian ESDM,(2016), Pengesahan Rencana Usaha Penyediaan Tenaga
Listrik (RUPTL) Tahun 2016-2025, Kementerian Energi dan Sumber Daya
Mineral, Jakarta
Kementerian Tenaga Kerja dan Transmigrasi, (2012), Peraturan Menteri Tenaga
Kerja dan Transmigrasi Republik Indonesia No 19 tahun 2012 tentang Syarat-syarat Penyerahan Sebagian Pelaksanaan Pekerjaan kepada Perusahaan Lain.
Kulkarni, S., Agarwal, M., Singh, A. K. (2013), “Outsourcing Operations, a New Trend among IPPs”, Infraline Plus, Ed July 2013, hal 16-18.
Lansdowne, Z. S, (1994), “Built in Test Factors in a Life Cycle Cost Model”, Reliability Engineering & System Safety, Vol 43, No 3, hal : 325-330.
129
Lewis, C. D. (1982). “International and Business Forecasting Methods”. London: Butterworths.
Martinez, I. J., Richardson, G. P. (2011), “Best Practices in System Dynamics
Modelling”, Proceedings of the 19th International Conference of The System
Dynamics Society, Atlanta, Georgia, USA
Mercer, W. B. (2009), Evaluation of the Outsourcing Decisions for Power Station
Operations and Maintenance Services, Tesis, Athabasca University, Canada.
Park, S., Kim, B. J., Jung, S. Y, (2013), “Simulation Methods of a System Dynamics Model for Efficient Operations and Planning of Capacity Expansion of Activated-Sludge Wastewater Treatment Plant”, Procedia Enginnering, Vol 70, hal 1289-1295.
PJB, (2017), Laporan Keberlanjutan 2016, Sekretariat Perusahaan PT PJB, Surabaya
PJB, (2013), Surat Keputusan Direksi PT PJB No 089.K/010/DIR/2013 tentang
Alur Proses Pelaksanaan Pekerjaan sebagai Pedoman Teknis Pelaksanaan Alih Daya Pengelolaan Pembangkit Listrik.
PJB Academy (2015), Operation Management, Lecture handout : Manajemen Aset, PJB Academy, Surabaya.
PJB Academy (2015), Outage Management, Lecture handout : Manajemen Aset, PJB Academy, Surabaya.
PJB Academy (2015), Pengantar Manajemen Aset, Lecture handout : Manajemen Aset, PJB Academy, Surabaya.
PLN (2013), Independent Power Producers, Divisi Pengadaan IPP PT PLN (Persero), Jakarta
PLN, (2017), Prognosa RKAP 2017, PT PLN (Persero), Jakarta
PLN (2017), Statistik PLN 2016, No 02901-170531, Sekretariat Perusahaan PT PLN (Persero), Jakarta.
Quinn J. B. dan Hilmer, F. (1994), “Strategic Outsourcing”, Sloan Management Review, Vol 35, No 4, hal 43-55.
Sanchez, J.J., Centeno, E., Barquin, J., (2012), “System Dynamics Modeling for Electricity Generation Expansion Analysis”, Universidad Pontificia Comillas, Madrid.
Sliter, G. (2002), “Risk-Informed Asset Management (RIAM) Development Plan”, Electric Power Research Institute (EPRI), Technical update Product ID : 1006268.
Sontamino P. (2008), Introduction to System Dynamics (SD) & Vensim Software, Lecture handout : Mining and Material Engineering, Prince of Songkla University, Thailand.
130
Sontamino, P. (2014), Decision Support System of Coal Mine Planning using
System Dynamics Model, Tesis Ph.D., Technische Universität Bergakademie,
Freiberg, Germany.
US Army, (1976), Engineering Design Handbook Maintainability Engineering, Headquarters United States Army, Alexandria.
Yuan, H. (2012), “A Model for Evaluating The Social Performance of Construction Waste Management”, Waste Management, Vol 32, Hal 1218-1228.
A. Profil PLTU Paiton 9
B. Formulasi Software Vensim
C. Penggunaan Software Minitab
D. Perhitungan Mean Absolute Percentage Error
(MAPE)
A-1
Lamp A – Profil PLTU Paiton 9
LAMPIRAN A – PROFIL PLTU PAITON 9
PLTU Paiton Unit 9 berkapasitas 1 x 660 MW, berlokasi di desa Binor, Paiton, Kabupaten Probolinggo, Jawa Timur, tepatnya di sisi barat komplek PLTU Paiton yang sudah ada. Lokasi ini berjarak sekitar 140 km dari Surabaya, di pinggir jalan raya Pantura Surabaya - Banyuwangi.
Pembangunan Proyek Percepatan Pembangkit Tenaga Listrik berbahan bakar batubara berdasarkan pada Peraturan Presiden RI Nomor 71 Tahun 2006 tanggal 05 Juli 2006 tentang penugasan kepada PT. PLN (Persero) untuk melakukan Percepatan Pembangunan Pembangkit Tenaga Listrik yang menggunakan batubara. Perpres ini menjadi dasar bagi pembangunan 10 PLTU di Jawa dan 25 PLTU di Luar Jawa Bali atau yang dikenal dengan nama Proyek Percepatan PLTU 10.000 MW. Pembangunan proyek – proyek PLTU tersebut guna mengejar pasokan tenaga listrik yang akan mengalami defisit sampai beberapa tahun mendatang, serta menunjang program diversifikasi energi untuk pembangkit tenaga listrik ke non bahan bakar minyak (BBM) dengan memanfaatkan batubara berkalori rendah (4200 kcal/kg.).
Kontrak EPC PLTU Unit 9 ditandatangani pada tanggal 12 Maret 2007 oleh PT PLN (Persero) dan Konsorsium Harbin Power Engineering Co. Ltd. dari China dan Perusahaan Lokal PT Mitra Selaras Hutama Energi.
A-2
Lamp A – Profil PLTU Paiton 9
Nilai Kontrak dari proyek ini sebesar US$ 389,206,488.60 dan Rp 706,630,361,158.96 belum termasuk Value Added Tax. Pendanaan berasal dari Anggaran PLN dan utang dari Bank of China
Fasilitas - fasilitas utama yang tersedia di PLTU Paiton 9 meliputi :
Steam Turbine and Generator & Auxiliaries.
Boiler & Auxiliaries.
Electro Static Precipitator
Coal Handling System
Ash Handling System
150 kV and 500 kV System
Instrumentation and Control System
FIRE Fighting System (Water, Foam & CO2 system)
Water Treatment Plant (WTP) and Waste Water Treatment Plant (WWTP)
Water and Fuel Tank
Powerhouse , Control Building and Administration Building
Pump House and Cooling Water System
Intake Canal & Outlet Canal
Stack and Flue Liner 275 M high
PLTU Paiton 9 telah resmi beroperasi sejak 9 Mei 2013. Energi listrik yang dihasilkan oleh PLTU Paiton Baru disalurkan melalui gardu induk tegangan ekstra tinggi Paiton. Kebutuhan batu bara dipasok oleh PT Bukit Asam sedangkan transportasi laut angkutan batu bara dilaksanakan oleh PT Bahtera Adhiguna, anak perusahaan PLN.
Operation and Maintenance (O&M) PLTU Paiton 9 dipegang oleh PT Pembangkitan
Jawa Bali dengan cakupan sebagai asset manager sekaligus asset operator. Adapun asset owner PLTU Paiton 9 adalah PT PLN (Persero).
B-1
Lamp B – Formulasi Vensim
LAMPIRAN B - FORMULASI SOFTWARE VENSIM
A. Formulasi Aspek Keandalan dan Ketersediaan
No Parameter Keterangan Satuan Nilai/Formula
Stock/Level
1. Accumulated
reliability
Akumulasi perhitungan faktor keandalan secara harian
Dmnl*Day Accumulated reliability = Realibility-Yearly Reliability
2. Accumulated
Availability t
Akumulasi perhitungan faktor ketersediaan secara harian pada periode t
Dmnl*Day Accumulated Availability t = Daily Availability
3. Accumulated
Availability t-1
Akumulasi perhitungan faktor ketersediaan secara harian pada periode t-1
Dmnl*Day Accumulated Availability t-1 = Delayed Availability
4. Accumulated
Failure rate
Akumulasi perhitungan laju kegagalan secara harian
Workorder Accumulated Failure rate = Failure Rate-Failure Rate Out
Flow
1. Failure rate Laju kegagalan peralatan yang dihitung harian Workorder/day Failure rate = "Failure Rate (Main)"+"Failure Rate (BOP)"
2. Failure rate out Rata-rata laju kegagalan peralatan Workorder/day Failure rate out = IF THEN ELSE( Accumulated Failure
Rate<1 , 0 , integer(Accumulated Failure Rate)/Conv 01 )
Constant
1. Origin Alpha
TTF (Main)
Konstanta scale distribusi Weibull untuk peralatan utama
Dmnl Origin Alpha TTF (Main) = 7.20572
2. Origin Betha
TTF (Main)
Konstanta shape distribusi Weibull untuk
peralatan utama
Dmnl Origin Betha TTF (Main) = 0.53496
3. Origin Alpha
TTF (BOP)
Konstanta scale distribusi Weibull untuk peralatan utama
Dmnl Origin Alpha TTF (BOP) = 16.3689
4. Origin Betha
TTF (BOP)
Konstanta shape distribusi Weibull untuk
peralatan utama
Dmnl Origin Betha TTF (BOP) = 0.60761
5. Gamma TTF
(BOP)
Gamma TTF (BOP) = 0.055
6. SI Std Duration Durasi standar overhaul untuk jenis simple
inspection
Day SI Std Duration = 32
7. ME Std
Duration
Durasi standar overhaul untuk jenis medium inspection
Day ME Std Duration = 46
8. SE Std Duration Durasi standar overhaul untuk jenis serious
inspection
Day SE Std Duration = 65
9. SI Correction Faktor koreksi terkait pergeseran durasi overhaul
untuk jenis serious inspection
Dmnl SI Correction = 0.983761
10. ME Correction Faktor koreksi terkait pergeseran durasi overhaul
untuk jenis medium inspection
B-2
Lamp B – Formulasi Vensim
No Parameter Keterangan Satuan Nilai/Formula
11. SE Correction Faktor koreksi terkait pergeseran durasi overhaul
untuk jenis medium inspection
Dmnl SE Correction = -0.015873
12. Time Delay for PM Correction
Jeda waktu efek pelaksanaan preventive
maintenance terhadap peruban konstanta Weibull
Day Time Delay for PM Correction = 180
13. Time Delay for Project
Correction
Jeda waktu efek pelaksanaan maintenance project terhadap peruban konstanta Weibull
Day Time Delay for Project Correction = 30
Auxiliary
1. Delayed Project
(Main) Alpha
Correction
Koreksi konstanta scale distribusi Weibull peralatan utama akibat pekerjaan project setelah memperhitungkan jeda waktu
Dmnl Delayed Project (Main) Alpha Correction = DELAY1( Maint
Project Alpha Correction , Time Delay for Project Correction )
2. Delayed PM
(Main) Alpha
Correction
Koreksi konstanta scale distribusi Weibull peralatan utama akibat preventive maintenance setelah memperhitungkan jeda waktu
Dmnl Delayed PM (Main) Alpha Correction = DELAY1( "PM
(Main) Alpha Correction" , Time Delay for PM Correction )
3. Corrected
Alpha TTF
(Main)
Konstanta scale terkoreksi distribusi Weibull pada peralatan utama
Dmnl Corrected Alpha TTF (Main) = "Origin Alpha TTF
(Main)"+"Delayed Project (Main) Alpha
Correction"+"Delayed PM (Main) Alpha Correction"
4. PM (Main)
Betha Correction
Koreksi konstanta shape distribusi Weibull pada peralatan utama akibat preventive maintenance
Dmnl PM (Main) Betha Correction = LOOKUP EXTRAPOLATE(
"PM (Main) Betha Correction Table" , PM Compliance )
5. Delayed PM
(Main) Betha
Correction
Koreksi konstanta shape distribusi Weibull peralatan utama akibat preventive maintenance setelah memperhitungkan jeda waktu
Dmnl Delayed PM (Main) Betha Correction = DELAY1( "PM
(Main) Betha Correction" , Time Delay for PM Correction )
6. Delayed Project
Betha Correction
Koreksi konstanta shape distribusi Weibull peralatan utama akibat pekerjaan project setelah memperhitungkan jeda waktu
Dmnl Delayed Project Betha Correction = DELAY1( Maint Project
Betha Correction , Time Delay for Project Correction )
7. Corrected Betha
TTF (Main)
Konstanta shape terkoreksi distribusi Weibull pada peralatan utama
Dmnl Corrected Betha TTF (Main) = Origin Betha TTF
(Main)"-Delayed Project Betha Correction-"(Main)"-Delayed PM (Main) Betha Correction
8. Random
Weibull TTF
(Main)
Time to Failure (TTF) pada peralatan utama yang dihasilkan secara random sesuai distribusi Weibull
Dmnl Random Weibull TTF (Main) = RANDOM WEIBULL(
0.0006944 , 87.1174 , "Corrected Betha TTF (Main)" , 0 , "Corrected Alpha TTF (Main)" , 1 )*Conv 01
9. Delayed PM
(BOP) Betha
Correction
Koreksi konstanta shape distribusi Weibull peralatan pendukung (BOP) akibat preventive maintenance setelah memperhitungkan jeda waktu
Dmnl Delayed PM (BOP) Betha Correction = DELAY1("PM
(BOP) Betha Correction", Time Delay for PM Correction ) 10. Delayed Project
Betha Correction
Koreksi konstanta shape distribusi Weibull akibat pekerjaan project setelah memperhitungkan jeda waktu
Dmnl Delayed Project Betha Correction = DELAY1( Maint Project
B-3
Lamp B – Formulasi Vensim
No Parameter Keterangan Satuan Nilai/Formula
11. Corrected Betha TTF (BOP)
Konstanta shape terkoreksi distribusi Weibull pada peralatan pendukung (BOP)
Dmnl Corrected Betha TTF (BOP) = Delayed Project Betha
Correction+"Origin Betha TTF (BOP)"+"Delayed PM (BOP) Betha Correction"
12. Delayed Project Alpha
Correction
Koreksi konstanta scale distribusi Weibull akibat pekerjaan project setelah memperhitungkan jeda waktu
Dmnl Delayed Project Alpha Correction = DELAY1(Maint Project
Alpha Correction, Time Delay for Project Correction ) 13. Corrected
Alpha TTF
(BOP)
Konstanta scale terkoreksi distribusi Weibull pada peralatan pendukung (BOP)
Dmnl Corrected Alpha TTF (BOP) = "Origin Alpha TTF
(BOP)"-Delayed Project Alpha Correction-"(BOP)"-Delayed PM (BOP) Alpha Correction"
14. Random
Weibull TTF
(BOP)
Time to Failure (TTF) pada peralatan pendukung (BOP) yang dihasilkan secara random sesuai distribusi Weibull
Dmnl Random Weibull TTF (BOP) = RANDOM WEIBULL(
0.0555556 , 238.513 , "Corrected Betha TTF (BOP)" , "Gamma TTF (BOP)" , "Corrected Alpha TTF (BOP)" , 1 )*Conv 01
15. SI Duration Durasi pekerjaan simple inspection (SI) setelah
memperhitungkan faktor koreksi durasi
Day SI Duration = SI Correction*SI Std Duration+SI Std
Duration
16. ME Duration Durasi pekerjaan medium inspection (MI) setelah
memperhitungkan faktor koreksi durasi
Day ME Duration = ME Correction*ME Std Duration+ME Std
Duration
17. SE Duration Durasi pekerjaan srious inspection (SE) setelah
memperhitungkan faktor koreksi durasi
Day SE Duration = SE Correction*SE Std Duration+SE Std
Duration
18. SI Cycle Mekanisme untuk memunculkan downtime akibat
SI sesuai yang dijadwalkan
Day SI Cycle = PULSE TRAIN( 360 , SI Duration , 720 , 3240 )
19. ME Cycle Mekanisme untuk memunculkan downtime akibat
ME sesuai yang dijadwalkan
Day ME Cycle = PULSE TRAIN( 1440 , ME Duration , 1440 ,
2880 )
20. SE Cycle Mekanisme untuk memunculkan downtime akibat
SE sesuai yang dijadwalkan
Day SE Cycle = PULSE TRAIN( 720 , SE Duration , 1440 , 3600
)
21. OH Cycle Penjumlahan siklus OH pada model Day OH Cycle = ME Cycle+SE Cycle+SI Cycle
22. Daily Up Time Up time pembangkit yang didistribusikan harian Day Daily Up Time = IF THEN ELSE (OH Cycle=1,0,IF THEN
ELSE (("Random Weibull TTF (Main)"+"Random Weibull
TTF (BOP)")>1,1,("Random Weibull TTF
(Main)"+"Random Weibull TTF (BOP)")))
23. Daily Down
Time
Down time pembangkit yang didistribusikan harian
Day Daily Down Time = 1-Daily Up Time
24. Daily Availability
Availability pembangkit yang didistribusikan harian
Dmnl Daily Availability = IF THEN ELSE( (Daily Up Time+Daily
Down Time)=0 , 0 , Daily Up Time/(Daily Up Time+Daily Down Time) )
25. Delayed Availability
Availability pembangkit pada periode bulan n-1 Dmnl Delayed Availability = DELAY INFORMATION (Daily
B-4
Lamp B – Formulasi Vensim
No Parameter Keterangan Satuan Nilai/Formula
26. Availability Availability pembangkit yang didistribusikan
bulanan
Dmnl Availability = PULSE TRAIN
(30,1,30,3600)*(Accumulated Availability t-"Accumulated Availability t-1")/30/Conv 01
B. Formulasi Aspek Biaya Operasi
No Parameter Keterangan Satuan Nilai/Formula
Stock/Level
1. Accumulated
Energy
Jumlah energy listrik dalam sehari MW*Day Accumulated Energy = Load-Average Monthly Load
2. Accumulated
Coal Price
Akumulasi harga batu bara yang dipergunakan pembangkit
Rp*Day/ton Accumulated Coal Price = Random Coal Price-Average
Coal Price
3. Accumulated
HHV
Akumulasi HHV batu bara yang dipergunakan pembangkit
kCal*Day/kg Accumulated HHV = Actual HHV-Monthly Actual HHV
Flow
1. Average
Monthly Load
Rata-rata beban pembangkit bulanan MW Average Monthly Load = IF THEN ELSE( Time=0 , 0 ,
PULSE TRAIN( 30 , 1 , 30 , 3600 )*Accumulated Load/Time )
2. Random Coal
Price
Random harga batu bara yang dipergunakan pembangkit
Rp/ton Random Coal Price = RANDOM WEIBULL( 417174 ,
874092 , 1.70872 , 401886 , 229896 , 1 )
3. Average Coal
Price
Harga rata-rata batu bara Rp/ton IF THEN ELSE( Time=0 , 0 , PULSE TRAIN( 30 , 1 , 30
, 3600 )*Accumulated Coal Price/Time )
4. Actual HHV Random HHV batu bara yang dipergunakan
pembangkit
kCal/kg Actual HHV = RANDOM NORMAL( 4025.35 , 4501 ,
4287.5 , 107.988 , 1 )
5. Monthly Actual
HHV
Rata-rata HHV yang dipergunakan pembangkit kCal/kg Actual HHV = IF THEN ELSE( Time=0 , 1 , PULSE
TRAIN( 30 , 1 , 30 , 3600 )*Accumulated HHV/Time )
Constant
1. Standard Cost
for NPHR
Improvement
Biaya investasi yang diperlukan untuk
menurunkan NPHR 1 kCal/kWh
Rp/(kCal/kW/Hour) Standard Cost for NPHR Improvement = 50248900
2. Correction
Factor due to Operator Competences
Faktor kenaikan NPHR dalam kendali operator yang disebabkan faktor kompetensi
kCal/(Hour*kW) Correction Factor due to Operator Competences = 38.1
3. CF @ t = 4-6 Perkiraan Capacity Factor (CF) pada tahun ke-4
sampai ke-6
Dmnl CF @ t = 4-6 = 0.8
4. CF @ t = 6-10 Perkiraan Capacity Factor (CF) pada tahun ke-6
sampai ke-10
B-5
Lamp B – Formulasi Vensim
No Parameter Keterangan Satuan Nilai/Formula
5. Transformer
Losses
Rerata susu trafo yang diperoleh dari data operasi
Hour*kW/month Transformer Losses = PULSE TRAIN( 30 , 1 , 30 , 3600
)*3.087e+006
6. Chemical Biaya bahan kimia yang dipergunakan dalam
operasional pembangkit. Dihitung dari rerata biaya bahan kimia data operasional pembangkit
Rp/month Chemical = 5.77875e+007
7. Lubricant Biaya pelumas yang dipergunakan dalam
operasional pembangkit. Dihitung dari rerata biaya pelumas data operasional pembangkit
Rp/month Lubricant = 1.08541e+008
Auxiliary
1. Load Random beban untuk menghitung NPHR MW Load = RANDOM WEIBULL( 87.9184 , 613.299 ,
91.0129 , -7102.89 , 7650.83 , 1 )*Conv 12 2. Correction Factor due to NPHR Improvement Program
Faktor koreksi konstanta Weibull sebagai dampak program perbaikan NPHR
kCal/(Hour*kW) Correction Factor due to NPHR Improvement Program
=Cost for NPHR Improvement/Standard Cost for NPHR Improvement
3. Actual NPHR NPHR aktual pembangkit setelah dikoreksi kCal/(Hour*kW) Actual NPHR = IF THEN ELSE( Load/Conv 12=0 , 0 ,
(LOOKUP EXTRAPOLATE( NPHR Table , Load/Conv 12 )*Konv HR)+Correction Factor due to Operator Competences
-Correction Factor due to NPHR Improvement Program )
4. Coal
consumption
Tingkat konsumsi batu bara ton/month Coal consumption = IF THEN ELSE( Monthly Actual
HHV=0 , 0 , Energy Produced*Actual NPHR/Monthly Actual HHV*Conv 04 )
5. Fuel Cost Biaya bahan bakar Rp/month Fuel Cost = Coal Consumption*Average Coal Price
6. Non Fuel Cost Biaya operasi non bahan bakar Rp/month Non Fuel Cost =(Lubricant+Chemical)*PULSE TRAIN(
30 , 1 , 30 , 3600 )
7. Operation Cost Biaya operasi Rp/month Operation Cost =Fuel Cost+Non Fuel Cost
8. Dispatch CF Capacity Factor (CF) pembangkit fungsi
dispatch oleh P2B
Rp/month Dispatch CF = IF THEN ELSE( Time<=1080 , 1 , IF
THEN ELSE( Time>1080:AND:Time<=2160 ,
RANDOM UNIFORM( "CF @ t = 4-6" , 1 , 1 ) , RANDOM UNIFORM(
"CF @ t = 6-10" , 1 , 1 ) ) )
9. Energy
Produced
Energi yang dihasilkan bulanan kW*Hour/month Energy Produced = DMN*Conv 03*Availability*Dispatch
CF 10. Auxiliary
Power
Energi listrik yang dipergunakan untuk
menggerakkan peralatan-peralatan pembangkit
B-6
Lamp B – Formulasi Vensim
No Parameter Keterangan Satuan Nilai/Formula
11. Energy Sales Energi listrik yang djual ke P2B Hour*kW/month Energy Sales = Energy Produced-Auxiliary
Power-Transfomator Losses
C. Formulasi Aspek Biaya Pemeliharaan
No Parameter Keterangan Satuan Nilai/Formula
Stock/Level
1. Accumulated
Overtime Cost
Akumulasi biaya lembur bulanan Rp Accumulated Overtime Cost = Overtime Cost-Monthly
Overtime Cost
2. Accumulated
CM Material
cost
Akumulasi biaya material corrective
maintenance bulanan
Rp Accumulated CM Material cost = CM Material
Cost-Monthly CM Material Cost
3. Accumulated
EM Material
Cost
Akumulasi biaya material emergency maintenance bulanan
Rp Accumulated EM Material Cost = EM Material
Cost-Monthly EM Material Cost
4. Accumulated
PdM Material Cost
Akumulasi biaya material predictive maintenance bulanan
Rp Accumulated PdM Material Cost = PdM Material
Cost-Monthly PdM Material Cost
5. Accumulated
PM Material
Cost
Akumulasi biaya material preventive maintenance bulanan
Rp Accumulated PM Material Cost = PM Material
Cost-Monthly PM Material Cost
Flow
1. Overtime Cost Biaya lembur Rp/day Overtime Cost = Overtime Resources*Overtime Tariff
2. Monthly
Overtime Cost
Biaya lembur dalam periode satu bulan Rp/day Monthly Overtime Cost = IF THEN ELSE( Time=0 , 0 ,
PULSE TRAIN(30,1,30,3600)*Accumulated Overtime Cost/Time )
3. CM Material
Cost
Biaya material corrective maintenance Rp/day CM Material Cost = Average CM Material Cost per
WO*Average WO CM Raised per Day
4. Monthly CM
Material Cost
Biaya material corrective maintenance dalam periode satu bulan
Rp/day Monthly CM Material Cost = PULSE TRAIN( 30 , 1 , 30
, 3600 )*Accumulated CM Material Cost/Conv 01