• Tidak ada hasil yang ditemukan

Scheduling Energi Pembangkitan di PT. PJB Unit Pembangkitan Brantas PLTA Siman

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Membagikan "Scheduling Energi Pembangkitan di PT. PJB Unit Pembangkitan Brantas PLTA Siman"

Copied!
6
0
0

Teks penuh

(1)

PLTA SIMAN

I Made Barata Danajaya

S1 Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Surabaya

e-mail :

[email protected]

Achmad Imam Agung

S1 Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Surabaya

e-mail :

[email protected]

Abstrak

Penelitian ini menyajikan tentang penyelesaian permasalahan scheduling energi pembangkitan pada

Pembangkit Listrik Tenaga Air (PLTA) jangka pendek (1 minggu) menggunakan metode linear

programming dengan bantuan software MATLAB. Variabel yang digunakan untuk scheduling energi

pembangkitan pada PLTA Siman dengan linear programming antara lain daya maksimum dan minimum

pembangkitan, elevasi tertinggi Kolam Tando Harian (KTH), elevasi terendah Kolam Tando Harian,

inflow yang masuk ke Kolam Tando Harian, volume Kolam Tando Harian, pemakaian air turbin, dan

pemakaian air turbin rata– rata. Pada tanggal 1 – 7 Januari 2015 PLTA Siman memiliki target produksi

mingguan sebesar 1.085.483 kW. Dengan menggunakan linear programming (LP) total pembangkitan

yang dapat dicapai PLTA Siman adalah 1.057.534 kW dengan prosentase pencapaian target produksi

sebesar 97% (

1.057.534 𝑘𝑊

1.085.483 𝑘𝑊

× 100% ), sedangkan pada Laporan Harian Operasional (LHO) atau kondisi

real pembangkitan PLTA Siman total pembangkitan hanya mencapai 1.019.508 kW dengan prosentase

pencapaian target produksi sebesar 94%(

1.019.508 𝑘𝑊

1.085.483 𝑘𝑊

× 100%). Dari nilai total pembangkitan tersebut

memperlihatkan scheduling energi pembangkitan menggunakan linear programming dapat menghasilkan

total pembangkitan lebih besar 38.026,5 kW (total pembangkitan LP – total pembangkitan LHO) atau

3,72% (

38.026,5

1.019.508

× 100%).

Kata Kunci : Pembangkit Tenaga Air, Scheduling Energy, Linear Programming

Abstract

In this Research presents the completion of short-term (1 week) scheduling problems of energy

generation in Hydroelectric Power Plant (PLTA) using linear programming methods with MATLAB

software. Variables used for scheduling of energy generation at hydropower Siman with linear

programming, among others, maximum and minimum power generation, the highest elevation of Tando

Daily Reservoir (KTH), the lowest elevation of Tando Daily Reservoir, inflow of Tando Daily Reservoir,

volume of Tando Daily Reservoir, usage water turbine, and the turbine water consumption on average.

On January 1 - 7, 2015 Siman hydropower has a weekly production target in amount of 1,085,483 kW.

By using linear programming (LP) total hydropower generation can be achieved Siman is 1,057,534 kW

with a percentage of the production target of 97% (

1.057.534 kW

1.085.483 kW

× 100% ), meanwhile, Daily Report

Operation (LHO) or real condition of the power plants Siman with total generation reached only

1,019,508 kW with a percentage of the production target of 94% (

1.019.508 kW

1.085.483 kW

× 100%). The total value of

the generation of energy generation shows that scheduling using linear programming can produce a

greater total generation 38026.5 kW (total generation with LP - total generation in LHO) or 3.72%

(

38.026,5

1.019.508

× 100% ) than Daily Report Operation.

Keywords : Hydroelectric Power Plant, Energy Scheduling, Linear Programming

PENDAHULUAN

Kebutuhan energi listrik adalah suatu kebutuhan

yang sangat penting dalam kehidupan manusia sehari –

harinya.

Peningkatan

kebutuhan

energi

listrik

mendorong peningkatan penyediaan energi listrik secara

kontinu. Dalam penyediaan kebutuhan energi listrik

diperlukan

scheduling

sumber

energi

untuk

membangkitkan suatu pembangkit energi listrik. Hal

tersebut dilakukan agar kontinuitas pembangkitan dapat

terjaga.

Indonesia adalah negara yang memiliki banyak

sungai yang berair sepanjang tahunnya. Sungai – sungai

tersebut memiliki banyak potensi dan manfaat, salah

satunya yaitu dapat digunakan sebagai. Pembangkit

Listrik Tenaga Air (PLTA) . Pembangkit energi listrik

tersebut adalah pembangkit yang memanfaatkan energi

potensial dan energi kinetik dari air. Air yang berada

pada posisi ketinggian tertentu memiliki energi yang

(2)

disebut dengan energi potensial dimana yang ditentukan

oleh

ketersediaan

air

dan

ketinggian

hidrolik.

Permasalahan

scheduling

pembangkitan

hidro

melibatkan ketersediaan air pada reservoir yang dipakai

selang waktu tertentu tergantung pada kapasitas

reservoir. Scheduling energi pembangkitan PLTA

umumnya bertujuan untuk memaksimalkan penggunaan

sumber daya air yang ditampung pada reservoir agar

diperoleh pembangkitan energi listrik yang paling

optimal.

Adapun penelitian yang terkait dengan analisis

mengenai pembangkitan pada PLTA adalah penelitian

Wanasis, Hari Prasetijo, dan Giri angga Setya yang

berjudul “Optimalisasi Jangka Menengah PLTA

Memperhatikan Ketersediaan Air Menggunakan Linier

Programming” pada tahun 2014, dari hasil penelitian

menunjukkan dengan metode Linier Programming total

energi yang dihasilkan lebih besar 2,32% dibanding

dengan data real pembangkitan.

Menurut Dedy Suwenda (2010: 1) mengemukakan

bahwa PT. PJB Unit Pembangkitan Brantas PLTA

Siman Malang adalah pembangkit listrik yang

berkapasitas

3 × 3,6 MW. Sumber energi yang

digunakan untuk membangkitkan listrik adalah air yang

ditampung pada Kolam Tando Harian (KTH). Air pada

KTH Siman didapatkan dari outflow PLTA Mendalan

dan suplesi sungai Konto. Untuk menjaga kontinuitas

dan efisiensi pembangkitan pada PLTA Siman

diperlukan scheduling sumber energi pada KTH. Hal

tersebut bertujuan untuk menjaga elevasi air di KTH

PLTA Siman agar berada pada kondisi normal untuk

pembangkitan serta mengoptimalkan pembangkitan .

Adapun data real target permintaan energi PLTA Siman

pada bulan januari tahun 2015 sebesar 4.807.156,26

kWh dengan realisasi produksi energi sebesar 4.701.460

kWh.

Hal tersebut yang menjadi latar belakang penulis

untuk scheduling energi pembangkitan di PLTA Siman.

Analisa dilakukan untuk mendapatkan suatu scheduling

energi pembangkitan yang optimal di PLTA Siman.

KAJIAN PUSTAKA

Pembangkit Tenaga Air

Menurut Arismunandar dan Kuwahara (1988: 1)

pembangkit tenaga air adalah suatu bentuk perubahan

tenaga dari tenaga air dengan ketinggian dan debit

tertentu menjadi tenaga listrik, dengan menggunakan

turbin air dan generator. Daya (power) yang dihasilkan

dapat dihitung berdasarkan rumus berikut : Linear

Programming (LP)

𝑃 = 9,8 𝐻𝑄 (𝑘𝑊)

(1)

Keterangan :

P = tenaga yang dikeluarkan secara teoritis

H = tinggi jatuh efektif (m)

Q = debit air (m

3

/s)

Sebagaimana dapat dipahami dari rumus tersebut di

atas, daya yang dihasilkan adalah hasil kali dari tinggi

jatuh dan debit air, oleh karena itu berhasilnya

pembangkitan tenaga air tergantung daripada usaha

untuk mendapatkan tinggi jatuh air dan debit yang besar

secara efektif dan ekonomis. Pada umumnya debit yang

besar membutuhkan fasilitas dengan ukuran yang besar

untuk, misalnya, bangunan ambil air (intake), saluran air

dan turbin, oleh karena itu tinggi jatuh yang besar

dengan sendirinya lebih murah. Di hulu sungai dimana

pada umumnya kemiringan dasar sungai lebih curam

akan mudah diperoleh tinggi jatuh yang besar. Oleh

karena itu bagian hulu sungai lebih ekonomis,

sedangkan bagian hilirnya kurang ekonomis mengingat

tinggi jatuh yang kecil dan debit yang besar tadi. Lagi

pula pada bagian hilir tersebut penduduknya padat,

sehingga akan timbul masalah pemindahan penduduk,

dan karena itu dalam banyak hal tak dapat dihindari

tambahnya biaya untuk konstruksi.

Penjadwalan Air Jangka Pendek

Menurut Allen J Wood dan Bruce (1996: 211)

penjadwalan air jangka pendek (1 hari sampai 1

minggu) melibatkan penjadwalan jam per jam dari

semua generator pada sistem untuk mencapai biaya

produksi minimum dalam jangka waktu tertetu. Dalam

suatu masalah penjadwalan, beban, aliran masuk

hidrolik, dan ketersediaan unit diasumsikan diketahui.

Kondisi awal (ketinggian waduk) diberikan, dan jadwal

jam

optimal

yang

meminimalkan

tujuan

yang

diinginkan, sementara memenuhi uap hidrolik, dan

kendala sistem listrik dicari. Bagian kendala hidrolik

mungkin melibatkan kondisi titik akhir pada akhir

penjadwalan agar sesuai untuk jangka panjang.

Konsep Dasar Linear Programming

Linear Programming merupakan bagian dari riset

operasional. Riset operasional adalah proses pencarian

cara untuk menentukan tindakan yang terbaik atau

optimal dari suatu pengambilan keputusan dalam situasi

sumber – sumber daya yang terbatas (Risnawati,

2014:2).

Menurut Frederick S. Hilter dan Gerald J.

Liebermen (1994), Linear Programming adalah suatu

model matematis untuk menggambarkan masalah yang

dihadapi. Linear berarti bahwa semua fungsi matematis

dalam model ini harus merupakan fungsi linear. Model

linear programming mempunyai tiga unsur utama yaitu:

(3)

a. Variabel keputusan, adalah variabel persoalan yang

akan mempengaruhi nilai tujuan yang hendak

dicapai. Di dalam proses pemodelan, penemuan

variabel keputusan tersebut harus dilakukan terlebih

dahulu sebelum merumuskan fungsi tujuan dan

kendala – kendalanya.

b. Fungsi tujuan, dalam model linear programming,

tujuan yang hendaknya dicapai harus diwujudkan

kedalam

sebuah

fungsi

matematika

linear.

Selanjutnya, fungsi ini dimaksimumkan atau

diminimumkan terhadap kendala – kendala yang

ada.

c. Kendala

fungsional,

manajemen

menghadapi

berbagai kendala untuk mewujudkan tujuan.

Unit Three Kartini dan Gatot Widodo (2011: 245)

mengemukakan formulasi matematis program linier

dapat dituliskan sebagai berikut :

𝑍 = ∑

𝑚𝑗=1

𝐶

𝑗

𝑋

𝑗

(2)

Fungsi pembatas: berikut :

𝑚

𝑎

𝑖𝑗

𝑋

𝑗

≤ 𝑏

𝑗

𝑗=1

𝑋

𝑗

≥ 0

(3)

𝑖 = 1, 2, 3, … 𝑛

Keterangan:

Z = nilai optimal yang dicari

C

j

= konstanta fungsi objektif

a

ij

= konstanta fungsi pembatas

X

j

= variabel yang dicari

METODE PENELITIAN

Diagram Alir Penelitian

Tahapan pelaksanaan penelitian digambarkan dalam

diagram alir (flowchart) berikut ini :

Gambar 1. Diagram Alir Penelitian

HASIL DAN PEMBAHASAN

Linear Programming untuk Permasalahan Scheduling

Energi Pembangkitan pada PLTA Siman

Penyelesaian scheduling Energi Pembangkitan pada

PLTA Siman dengan menggunakan linear programming

mempertimbangkan sumber daya yang terbatas pada

Kolam Tando Harian (KTH). Penggunaan penyelesaian

menggunakan linier programming bertujuan untuk

memaksimalkan penggunaan sumber energi air yang ada

pada KTH. Adapun variabel yang digunakan untuk

scheduling energi pembangkitan pada PLTA Siman

dengan linear programming antara lain daya maksimum

dan minimum pembangkitan, elevasi tertinggi Kolam

Tando Harian (KTH), elevasi terendah Kolam Tando

Harian, inflow yang masuk ke Kolam Tando Harian,

volume Kolam Tando Harian, pemakaian air turbin, dan

pemakaian air turbin rata– rata. Dengan pertimbangan

variabel tersebut penggunaan sumber daya air untuk

pembangkitan dapat maksimal.

Scheduling Energi Pembangkitan dengan software

MATLAB

Scheduling yang dilakukan dalam jangka waktu 1

minggu (penjadwalan jangka pendek). Berikut adalah

data

hasil

perhitungan

menggunakan

linear

programming dengan bantuan software MATLAB.

Scheduling yang dilakukan dalam jangka waktu 1

minggu (penjadwalan jangka pendek). Berikut adalah

data

hasil

perhitungan

menggunakan

linear

programming dengan bantuan software MATLAB.

Adapun data yang digunakan sebagai input program

adalah data pembangkitan yang ada pada Laporan

Harian Operasional (LHO) PLTA Siman dan juga Pola

Operasi Waduk (POWA) pada tanggal 1 hingga 7

Januari 2015. 1 Januari 2015 selama 24 jam adalah

156.000 kW. Linear Programming (LP)

Gambar 2. Kurva Perbandingan Pembangkitan pada

LHO Siman Tanggal 1 Januari dan Linear Programming

(LP)

Pada

Gambar

2

diperlihatkan

perbandingan

pembangkitan pada Laporan Harian Operasional (LHO)

Siman tanggal 1 Januari 2015 dengan pembangkitan

Tidak Kesimpulan scheduling energi dengan linear programming menggunakan MATLAB

Ptotal real Siman

≤ Ptotal linier programming

Selesai Ya Membuat formulasi matematik Plot Grafik G Mulai Pengumpulan Data Menentukan data sebagai variabel yang

digunakan untuk perhitungan matematik

(4)

menggunakan linear programming. total jumlah

pembangkitan

menggunakan

linear

programming

selama 24 jam sebesar 161.618 kW. Jumlah total

pembangkitan pada LHO Siman pada tanggal 1 Januari

2015 selama 24 jam adalah 156.000 kW.

Gambar 3. Kurva Perbandingan Pembangkitan pada

LHO Siman Tanggal 2 Januari dan Linear Programming

(LP)

Pada

Gambar

3

diperlihatkan

perbandingan

pembangkitan pada Laporan Harian Operasional (LHO)

Siman tanggal 2 Januari 2015 dengan pembangkitan

menggunakan linear programming. total jumlah

pembangkitan

menggunakan

linear

programming

selama 24 jam sebesar 153.618 kW. Jumlah total

pembangkitan pada LHO Siman pada tanggal 2 Januari

2015 selama 24 jam adalah 156.000 kW.

Gambar 4. Kurva Perbandingan Pembangkitan pada

LHO Siman Tanggal 3 Januari dan Linear Programming

(LP)

Pada

Gambar

4

diperlihatkan

perbandingan

pembangkitan pada Laporan Harian Operasional (LHO)

Siman tanggal 3 Januari 2015 dengan pembangkitan

menggunakan linear programming. total jumlah

pembangkitan

menggunakan

linear

programming

selama 24 jam sebesar 150.611 kW. Jumlah total

pembangkitan pada LHO Siman pada tanggal 3 Januari

2015 selama 24 jam adalah 156.000 kW.

Gambar 5. Kurva Perbandingan Pembangkitan pada

LHO Siman Tanggal 4 Januari dan Linear Programming

(LP)

Pada

Gambar

5

diperlihatkan

perbandingan

pembangkitan pada Laporan Harian Operasional (LHO)

Siman tanggal 4 Januari 2015 dengan pembangkitan

menggunakan linear programming. total jumlah

pembangkitan

menggunakan

linear

programming

selama 24 jam sebesar 144.590 kW. Jumlah total

pembangkitan pada LHO Siman pada tanggal 4 Januari

2015 selama 24 jam adalah 130.000 kW.

Gambar 6. Kurva Perbandingan Pembangkitan pada

LHO Siman Tanggal 5 Januari dan Linear Programming

(LP)

Pada

Gambar

6

diperlihatkan

perbandingan

pembangkitan pada Laporan Harian Operasional (LHO)

Siman tanggal 5 Januari 2015 dengan pembangkitan

menggunakan linear programming. total jumlah

pembangkitan

menggunakan

linear

programming

selama 24 jam sebesar 139.267 kW. Jumlah total

pembangkitan pada LHO Siman pada tanggal 5 Januari

2015 selama 24 jam adalah 118.000 kW.

(5)

Gambar 7. Kurva Perbandingan Pembangkitan pada

LHO Siman Tanggal 6 Januari dan Linear Programming

(LP)

Pada

Gambar

7

diperlihatkan

perbandingan

pembangkitan pada Laporan Harian Operasional (LHO)

Siman tanggal 6 Januari 2015 dengan pembangkitan

menggunakan linear programming. total jumlah

pembangkitan

menggunakan

linear

programming

selama 24 jam sebesar 153.842 kW. Jumlah total

pembangkitan pada LHO Siman pada tanggal 6 Januari

2015 selama 24 jam adalah 156.000 kW.

Gambar 8. Kurva Perbandingan Pembangkitan pada

LHO Siman Tanggal 7 Januari dan Linear Programming

(LP)

Pada

Gambar

8

diperlihatkan

perbandingan

pembangkitan pada Laporan Harian Operasional (LHO)

Siman tanggal 7 Januari 2015 dengan pembangkitan

menggunakan

linear

programming. total

jumlah

pembangkitan

menggunakan

linear

programming

selama 24 jam sebesar 153.988 kW. Jumlah total

pembangkitan pada LHO Siman pada tanggal 7 Januari

2015 selama 24 jam adalah 147.500 kW. LHO Siman

Tanggal 7 Januari dan Linear Programming (LP)

Penggunaan Air pada KTH Sebagai Sumber Energi

Pembangkitan di PLTA Siman dengan Linear

Programming

Pelepasan air dari KTH Siman sangat berpengaruh

pada besar daya pembangkitan generator. Makin besar

debit pelepasan air maka daya bangkitan generator akan

semakin besar, begitu juga sebaliknya. Dengan besarnya

daya bangkitan generator yang dihasilkan membuat

realisasi produksi akan semakin besar.

Banyaknya sumber energi air untuk pembangkitan

dipengarungi inflow yang masuk ke KTH tiap detik.

Apabila inflow yang masuk ke KTH besar, maka besar

pula sumber energi air yang dapat digunakan untuk

pembangkitan. Gambar 9 merupakan grafik inflow yang

masuk ke KTH Siman beserta debit pelepasan yang

digunakan untuk pembangkitan (LHO dan LP) selama

jangka waktu 1 minggu (168 jam). Pelepasan yang

dilakukan untuk pembangkitan memperhitungkan inflow

beserta elevasi KTH. inflow yang berfluktuasi

menyebabkan pengaruh besar terhadap pelepasan

pembangkitan pada PLTA Siman. Dengan pemanfaatan

inflow dan elevasi Kolam Tando Harian (KTH) secara

maksimal akan didapatkan sebuah hasil scheduling

energi pembangkitan yang optimal dengan memperkecil

kemungkinan pembangkit tidak beroperasi akibat

kekurangan sumber energi pembangkitan.

Gambar 9 Grafik Inflow KTH dan Pelepasan untuk

Pembangkitan PLTA Siman

PENUTUP

Simpulan

Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan,

dapat disimpulkan sebagai berikut:

Variabel yang digunakan untuk scheduling energi

pembangkitan pada PLTA Siman dengan linear

programming antara lain daya maksimum dan minimum

pembangkitan, elevasi tertinggi Kolam Tando Harian

(KTH), elevasi terendah Kolam Tando Harian, inflow

yang masuk ke Kolam Tando Harian, volume Kolam

Tando Harian, pemakaian air turbin, dan pemakaian air

turbin rata– rata.

Pada tanggal 1 – 7 Januari 2015 PLTA Siman

memiliki target produksi mingguan sebesar 1.085.483

kW. Dengan menggunakan linear programming (LP)

total pembangkitan yang dapat dicapai PLTA Siman

adalah 1.057.534 kW dengan prosentase pencapaian

target produksi sebesar 97%(

1.057.534 𝑘𝑊

(6)

sedangkan pada Laporan Harian Operasional (LHO)

atau kondisi real pembangkitan PLTA Siman total

pembangkitan hanya mencapai 1.019.508 kW dengan

prosentase

pencapaian

target

produksi

sebesar

94%(

1.019.508 𝑘𝑊

1.085.483 𝑘𝑊

× 100).

Dari nilai total pembangkitan

tersebut

memperlihatkan

scheduling

energi

pembangkitan menggunakan linear programming dapat

menghasilkan total pembangkitan lebih besar 38.026,5

kW (total pembangkitan LP – total pembangkitan LHO)

atau 3,72% (

1.019.50838.026,5

× 100%).

Saran

Berdasarkan penelitian yang sudah dilakukan, ada

beberapa saran yang disampaikan oleh penulis. Program

yang sudah dibuat dapat dikembangkan sesuai

kebutuhan scheduling energi pembangkitan dalam

jangka waktu yang lebih lama.

Seharusnya pada tanggal 1 – 7 Januari 2015 di PT.

PJB Unit Pembangkitan Brantas - PLTA Siman bisa

meningkatkan realisasi produksi energi listrik lebih

besar 3, 72%.

DAFTAR PUSTAKA

Arismunandar, A. dan Kuwahara, S. 1988. Buku

Pegangan

Teknik

Tenaga

Listrik.

Jakarta:

Pradnya Paramita.

Hiller, Frederick, R. And Lieberen, Gerald J. 1994.

Introduction to Opertions Research. USA :

McGrow-Hill Companies.

Ibnas,

Risnawati.

2014.

Optimalisasi

Kasus

Pemrograman Linear dengan Metode Grafik dan

Simpleks. McGrow-Hill Companies

Kartini, U. Three dan Widodo, Gatot. 2011. Model

Perencanaan,

Penjadwalan,

dan

Keandalan

Pembangkit dengan

Sistem

Kelistrikan

Terinterkoneksi. Surabaya: ITS Press.

Suwenda, Dedy. 2010. PLTA Siman. Malang.

McGrow-Hill Companies

Wanasis, Prasetijo, Hari dan Angga S.,Giri. 2014.

Optimasi

Operasi Pembangkit Listrik Tenaga

Air (PLTA) Menggunakan

Linear

Programming dengan Batasan Ketersediaan Air .

Banyumas: Universitas Jendral Soedirman.

Wood, Allen J. dan Wollenberg, Bruce F. 1996. Power

Generation, Operation, and Control. John Wiley &

Sons.

Gambar

Gambar 1. Diagram Alir Penelitian
Gambar  3.  Kurva  Perbandingan  Pembangkitan  pada  LHO Siman Tanggal 2 Januari dan Linear Programming  (LP)
Gambar  7.  Kurva  Perbandingan  Pembangkitan  pada  LHO Siman Tanggal 6 Januari dan Linear Programming  (LP)

Referensi

Dokumen terkait

Hasil penelitian dan pembahasan dipaparkan dalam Bab IV yang meliputi hasil analisis deskriptif konstruksi alat ukur literasi sains yang terdiri atas hasil perumusan

d) Pusing mendadak (vertigo) merupakan gejala awal terbanyak dari tuli mendadak yang disebabkan oleh iskemik koklear dan infeksi virus, dan vertigo akan lebih hebat

Efektivitas Penagihan Pajak dengan Surat Teguran pada KPP Pratama Kotamobagu Tahun 2012-2014 Efektivitas penagihan Pajak Pertambahan Nilai dengan surat teguran menggunakan

Dari segi hasil belajar matematika, hasil penelitian ini searah dengan penelitian sebelumnya, yang dilakukan Zuraida (2018) yang mengungkapkan bahwa model

Jadi, dapat disimpulan bahwa latar belakang terjadinya referendum Sudan Selatan itu sendiri dan mengapa rakyat Sudan Selatan memilih untuk merdeka dalam referendum 2011 adalah

Ditinjau dari kandungan NaCl dalam sludge kotor yaitu 48,5% dan kandungan padatan tak larut 40%,maka besar kemungkinannya sludge kotor ini dapat

Pada penderita DM tipe ini terjadi hiperinsulinemia tetapi insulin tidak bisa membawa glukosa masuk ke dalam jaringan karena terjadi resistensi insulin yang

Penggunaan faktor produksi benih, tenaga kerja, dan pakan dalam penggunaannya melebihi tingkat optimalnya, sedangkan faktor produksi kapur dan pupuk TSP penggunaannya