BAB III
METODE PENELITIAN
3.1 Pengambilan Data
Penelitian ini bertujuan untuk menghitung indeks keandalan LOLP. Untuk
mendapatkan hasil kalkulasi LOLP yang akurat diperlukan data-data input seperti
data kapasitas pembangkit berserta nilai Forced Outage Rate-nya dan kapasitas
pembangkit yang ada dalam daftar perencanaan hingga tahun 2024. Data yang
dibutuhkan ini diambil di Area Pengatur Beban, P2B PLN Cigareleng. Data lain
yang dibutuhkan adalah kapasitas pembangkit nuklir beserta nilai forced outage
rate-nya mengacu pada perencanaan pembangunan PLTN di Malaysia pada tahun
2023. Sedangkan untuk memprediksi beban hingga tahun 2018, data dalam
Produk Domestik Regional Bruto (PDRB), jumlah pelanggan, serta pemakaian
listrik dalam GWh yang berturut-turut didapat dari Tinjauan Regional
Berdasarkan PDRB Kabupaten/Kota 2014 dan Statistik PLN tahun
2009-2014.
3.2 Analisis Data
Berdasarkan data-data input yang didapatkan maka dapat dianalisa antara
lain:
1. Memprediksi besarnya beban pada sistem kelistrikan Jawa barat hingga
tahun 2018.
2. Menentukan keandalan pembangkit dalam menjamin ketersediaan daya
pada beban yang terhubung pada sistem kelistrikan Jawa Barat.
3. Menentukan nilai Loss of Load Probability tiap tahun dari sistem
kelistrikan Jawa Barat
4. Menentukan pengaruh keberadaan PLTN pada sistem kelistrikan Jawa
Barat terhadap keandalan sistem yang ada pada tiap tahunnya.
Perhitungan LOLP dilakukan menggunakan bantuan Microsoft Excel.
Adapun perhitungan tersebut diulang hingga kondisi permintaan beban tahun
2018. Namun setiap tahun terjadi perubahan jumlah daya yang tersedia dari
pembangkit oleh PLN. Pembangkit-pembangkit yang dibangun tersebut memiliki
nilai FOR yang berbeda-beda. Untuk keperluan perencanaan, FOR yang
digunakan bisa dilihat dari Tabel 3.1 (Marsudi 2006) :
Tabel 3.1 Nilai Forced Outage Rate untuk beberapa jenis pembangkit
No Jenis Pembangkit Unit Size (MW) FOR (%)
1 PLTA Semua 1
2 PLTG Semua 7
3 PLTP Semua 5
4 PLTU bahan
bakar minyak
25-100 MW
>100 MW
8,5
9
5 PLTU batubara 400 MW 10
6 PLTD Semua 5
7 Combined Cycle Semua 9
3.3 Prosedur Penelitian
Saat pengumpulan data telah selesai, load forecasting harus dilakukan
karena indeks LOLP yang ingin diketahui hingga tahun 2018. Kemudian kalkulasi
indeks LOLP bisa dilakukan dengan komposisi pembangkit hydro dan thermal
(konvensional) yang jumlahnya akan bertambah setiap tahunnya. Tahap
selanjutnya yaitu mengganti salah satu komposisi pembangkit dengan pembangkit
nuklir yang memiliki kapasitas daya yang hampir sama sehingga akan terlihat
pengaruh keberadaan PLTN dalam sistem kelistrikan Jawa Barat. Prosedur
Gambar 3.1 Flowchart Prosedur Penelitian Mulai
Input Data
Meramalkan pertumbuhan beban
tahun 2015-2018
Menentukan komposisi pembangkit dan nilai FOR tiap
pembangkit pada skenario 1
Kalkulasi keandalan ketersediaan daya pada sistem kelistrikan Jawa Barat pada skenario 1
Menentukan komposisi pembangkit dan nilai FOR
tiap pembangkit pada skenario 2
Kalkulasi keandalan ketersediaan daya pada sistem kelistrikan Jawa Barat pada skenario 2
Selesai
Ya
Tidak
Gambar 3.2 Flowchart Kalkulasi Loss of Load Probability Input jumlah pelanggan
dan pemakaian listrik berserta PDRB Jawa Barat
Hitung nilai b0, b1, dan b2
Bentuk persamaan regresi berganda
Perhitungan hingga tahun 2018 Menghitung pertumbuhan pemakaian listrik Jawa Barat
Forecasting beban hingga tahun 2018
Hitung total kemungkinan pada masing-masing kondisi
selesai Start
Bentuk kondisi sejumlah 2n Input daya untuk komponen pembangkit beserta nilai FOR
Hitung probabilitas kumutatif
Hitung total daya yang beroperasi pada masing-masing kondisi Membuat Load Duration Curve
Gambar 3.2 menunjukkan kalkulasi indeks LOLP dimulai dengan input
data untuk load forecasting. Pertumbuhan ekonomi provinsi Jawa Barat yang
dinyatakan dalam Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) selama 6 tahun
terakhir yang mengalami peningkatan kenaikan rata-rata 12,14 pertahun dengan
rincian setiap tahunnya seperti pada Tabel 3.2.
Tabel 3.2. Pertumbuhan ekonomi Jawa Barat (milyar rupiah)
Tahun PDRB(milyar Rp) growth PDRB (%) 2009 784.678,84
2010 906.685,75 15,54864281
2011 1.013.824,50 11,81652519
2012 1.120.038,32 10,47654895
2013 1.244.460,82 11,10877171
2014 1.390.828,74 11,7615531
Peningkatan pada pertumbuhan ekonomi juga diikuti oleh pertumbuhan
jumlah pelanggan listrik serta pemakaian listrik dari tahun 2009-2014
berturut-turut seperti pada Tabel 3.3 dan Tabel 3.4.
Tabel 3.3. Pertumbuhan pelanggan listrik (individu)
Pelanggan 2009 2010 2011 2012 2013 2014
rumah tangga 7.227.573 7.740.066 8.204.884 8.935.978 9.698.695 10.354.332
Industri 10.636 10.792 11.201 11.778 12.471 12.926
Bisnis 299.853 249.596 266.358 290.079 310.838 328.638
Sosial 158.784 168.655 176.771 189.274 203.449 216.443
gdg. Kantor
pemerintah 9.836 10.362 10.776 11.404 12.039 12.584
penerangan jl.umum 25.116 27.335 29.824 33.276 38.636 44.508
Total 7.731.798 8.206.806 8.699.814 9.471.789 10.276.128 10.969.431
Tabel 3.4. Pertumbuhan pemakaian listrik (GWh)
Dalam penggunaan metode pendekatan regresi berganda, mencari nilai b0,
b1, dan b2 bisa dilakukan dengan menginput data pada Tabel 3.2 sampai dengan
Tabel 3.4. Ketiga variabel tersebut akan dimasukan kedalam persamaan YR
sehingga pertumbuhan pemakaian listrik Jawa Barat dapat ditentukan hingga
tahun 2018. Kemudian dalam komposisi pembangkit yang digunakan dalam
perhitungan LOLP, nilai FOR akan dimasukkan kedalam setiap kondisi yang
dibentuk sejumlah 2n dengan n sebagai jumlah pembangkit sehingga probabilitas
kumulatif bisa dihitung.
Pada saat proses kalkulasi, hasil forecasting beban harus diubah dalam
bentuk Load Duration Curve. Dalam pembuatan kurva, daya yang tersedia dari
masing-masing kondisi digabungkan dengan kurva sehingga akan terlihat
perpotongan. Hasil perpotongan tersebut akan ditentukan nilai t dimana t
merupakan interval waktu sistem tidak dapat memenuhi permintaan.
3.4 Perangkat Penunjang Penelitian
Penelitian yang dilakukan membutuhkan beberapa peralatan untuk
menunjang semua kegiatan yang berkaitan dengan perhitungan biaya, emisi
karbon dioksida, dan indeks LOLP pada keandalan sistem. Oleh karena itu,
perangkat keras yang digunakan adalah PC atau laptop dengan spesifikasi
Operating System Windows 8 Ultimate 32-bit; Processor AMD E-300 APU
Radeon (tm) CPU @ 1,30 GHz; Memory 4,00 GB RAM. Sedangkan perangkat
lunak yang digunakan adalah Microsoft Office Excel 2007 dan Mendeley Desktop
