Perencanaan kelistrikan perdesaan yang optimal menggunakan metode Particle Swarm Optimization (PSO)

Kholik, Saepul (2018) Perencanaan kelistrikan perdesaan yang optimal menggunakan metode Particle Swarm Optimization (PSO). Diploma thesis, UIN Sunan Gunung Djati Bandung.

[img]
Preview
Text (COVER)
1_Cover.pdf

Download (101kB) | Preview
[img]
Preview
Text (ABSTRAK)
2_Abstract.pdf

Download (107kB) | Preview
[img]
Preview
Text (DAFTAR ISI)
3_Daftar Isi.pdf

Download (141kB) | Preview
[img]
Preview
Text (BAB I)
4_BAB I.pdf

Download (260kB) | Preview
[img] Text (BAB II)
5_BAB II.pdf
Restricted to Registered users only

Download (562kB) | Request a copy
[img] Text (BAB III)
6_BAB III.pdf
Restricted to Registered users only

Download (116kB) | Request a copy
[img] Text (BAB IV)
7_BAB IV.pdf
Restricted to Registered users only

Download (1MB) | Request a copy
[img] Text (BAB V)
8_BAB V.pdf
Restricted to Registered users only

Download (608kB) | Request a copy
[img] Text (BAB VI)
9_BAB VI.pdf
Restricted to Registered users only

Download (416kB) | Request a copy
[img] Text (DAFTAR PUSTAKA)
10_DAFTAR PUSTAKA.pdf
Restricted to Registered users only

Download (216kB) | Request a copy

Abstract

Perencanaan dan pengembangan kelistrikan, khususnya kelistrikan di kawasan rural/perdesaan memerlukan adanya pertimbangan beberapa aspek diantaranya aspek teknis dan aspek ekonomis. Hal ini merupakan sebuah permasalahan dalam perencanaan dan pengembangan kelistrikan perdesaan. Proses perencanaan tersebut seringklali dilakukan hanya menggunakan beberapa aspek saja. Dengan demikian digunakan metode Particle Swarm Optimization (PSO) sebagai alat bantu dalam pemecahan masalah optimasi pemilihan teknik penyedia listrik. Metode PSO banyak digunakan dalam pencarian solusi matematis khususnya dalam bidang optimasi. File yang digunakan pada penelitian ini merupakan file hasil simulasi dari beberapa teknik penyedia listrik yang menjadi opsi. Kriteria yang dioptimasi dari setiap opsi tersebut diantaranya nilai NPV, IRR, PBP, Losses dan Reserves Margin. Berdasarkan hasil simulasi menggunakan metode PSO diperoleh jumlah pertikel sebanyak 4 (PLTMH, PLTS, Kiosk dan Ekspansi Grid), jumlah iterasi maksimal 100, kombinasi parameter PSO yaitu nilai Cognitif learning (c1) sebesar 2, Social learning (c2) sebesar 2, rand1 (r1) sebesar 0,93, rand2 (r2) sebesar 0,40 dan Inertia Weight (w) sebesar 0,55. Berdasarkan file tersebut maka partikel mulai konvergensi pada iterasi ke-37 dengan nilai fitness optimal sebesar 8,17. Dengan demikian didapatkan opsi yang paling optimal yaitu PLTS, karena PLTS merupakan partikel dengan Gbest modus paling baik mulai dari iterasi konvergensi yaitu iterasi ke-37 sampai iterasi 100. PLTS yang menjadi solusi optimal berdasarkan Gbest modus paling baik dengan nilai NPV sebesar 138 Milyar, IRR sebesar 24 %, PBP 15 Tahun, Losses sebesar 9,54 % dan Reserves Margin sebesar 326,56 %.

Item Type: Thesis (Diploma)
Uncontrolled Keywords: Perencanaan Kelistrikan Perdesaan; Metode Particle Swarm Optimization (PSO)
Subjects: Applied Physics
Applied Physics > Electrical Engineering
Divisions: Fakultas Sains dan Teknologi > Program Studi Teknik Elektro
Depositing User: SAEPUL KHOLIK
Date Deposited: 27 Aug 2018 04:38
Last Modified: 27 Aug 2018 04:40
URI: http://digilib.uinsgd.ac.id/id/eprint/12601

Actions (login required)

View Item View Item