Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2018 - 2023
3.818
P-Index
This Author published in this journals
All Journal International Journal of Power Electronics and Drive Systems (IJPEDS) Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science Indonesian Journal of Engineering and Technology (INAJET) JTE(Jurnal Teknik Elektro)
Unit Three Kartini
Universitas Negeri Surabaya
Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Engineering Mechanical Engineering

Published : 28 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 28 Documents
Search

 1   2   3 
Rancang Bangun Prototype Pembangkit Listrik Tenaga Ombak Syamsul Muarif; Widi Ariwibowo; Achmad Imam Agung; Unit Three Kartini
JURNAL TEKNIK ELEKTRO Vol 10 No 1 (2021): JANUARI 2021
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jte.v10n1.p47-53

Abstract

Di Indonesia kebutuhan akan energi listrik setiap tahunnya mengalami peningkatan, sedangkan pembangkit listrik di Indonesia yang paling besar masih menggunakan sumber energi yang tak terbarukan seperti batu bara dan minyak bumi, sedangkan sumber energi tak terbarukan tersebut lama kelamaan akan habis. Untuk mengantisipasi kehabisan energi tersebut maka diperlukan sebuah sumber energi terbarukan yang keberadaanya tidak akan habis meskipun setiap hari dikonsumsi. Energi terbarukan yang dapat dimanfaatkan untuk dikonfersi menjadi energi listrik adalah sumber energi tenaga ombak. Ombak yang setiap hari selalu menghempas di bibir pantai dapat dimanfaatkan untuk menggerakkan turbin, turbin yang berputar akibat hempasan ombak dihubungkan dengan sebuah generator DC, dan generator DC akan mengkonfersi energi mekanik menjadi energi listrik. Energi listrik yang dibangkitkan generator DC difungsikan untuk men-charger aki. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui kinerja dan mengetahui cara merancang sebuah prototype pembangkit listrik tenaga ombak. Metode eksperimen adalah metode yang dipakai pada penelitian ini. Hasil dari penelitian ini yaitu pembangkit bekerja secara maksimal pada siang hari dengan tegangan yang dihasilkan sebesar 10,6 V sampai 10,7V dengan kecepatan putaran generator DC 623 Rpm sampai Dengan 710 Rpm. Kata Kunci: Energi Terbarukan, Generator DC, Pembangkit Listrik Tenaga Ombak. Abstract In Indonesia the need for electricity increases every year, while the largest power plants in Indonesia still use non-renewable energy sources such as coal and petroleum, while the non-renewable energy sources will eventually run out. To anticipate running out of energy, we need a renewable energy source whose existence will not be depleted even though it is consumed every day. Renewable energy that can be used to convert into electrical energy is a wave energy source. Waves that crash every day on the shoreline can be used to drive turbines, turbines that spin due to the waves are connected to a DC generator, and DC generators will convert mechanical energy into electrical energy. The electrical energy generated by the DC generator is used to charge the battery. The purpose of this research is to find out the performance and know how to design a prototype of a wave power plant. The experimental method is the method used in this study. The results of this study are that the generator works optimally during the day with a generated voltage of 10.6 V to 10.7 V with a rotation speed of a 623 Rpm to 710 Rpm DC generator. Keywords: Renewable energy, DC generator, Waves Power Plant.
PERAMALAN BEBAN LISTRIK JANGKA PENDEK MENGGUNAKAN METODE FUZZY MULTI-ATTRIBUTE DECISION MAKING DECOMPOSITION FEED FORWARD NEURAL NETWORK (FMADM-Dec-FFNN) Habbib Rakhasiwi Aminulloh; Unit Three Kartini
JURNAL TEKNIK ELEKTRO Vol 9 No 3 (2020): SEPTEMBER 2020
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jte.v9n3.p649-657

Abstract

Seiring berjalannya waktu, energi listrik yang sekarang dapat dimanfaatkan merupakan kebutuhan pokok dalam kehidupan sehari-hari. Kebutuhan tenaga listrik digunakan dalam beberapa sektor, antara lain sektor rumah tangga, industri, usaha komersial, dan tempat layanan umum. Konsumsi listrik pada suatu rentang waktu tidak dapat dihitung secara pasti. Oleh karena itu, dilakukan permalan konsumsi energi listrik yang bertujuan menghindari kekurangan persediaan energi listrik. Pada penelitian ini digunakan metode hybrid fuzzy multi-attribute making decision decomposition Feed Forward Neural Netwok (FMADM-Dec-FFNN) selama satu minggu kedepan. menggunakan variable masukan yakni data beban aktual pada PLN area Surabaya barat, pelanggan golongan bisnis dan industri bulan November 2019 data dari BMKG. Dan mendapati hasil MSE sebesar 0.0000300489 untuk golongan bisnis dan 0.0009681912 untuk golongan industri pada pola 2 dan untuk pola 3 mendapat nilai MSE sebesar 0.0006187315 untuk golongan bisnis dan 0.0009176792 untuk golongan industri. Kata Kunci: Peramalan Jangka Pendek, FMADM, Decomposition, Feed Forward Neural Network, Beban Listrik
PERAMALAN RADIASI GLOBAL MATAHARI JANGKA PENDEK MENGGUNAKAN MODELTRIPLE EXPONENTIAL SMOOTHING-FEED FORWARD NEURAL NETWORK Rani Fajriyah Islamiyati Asfah; Unit Three Kartini
JURNAL TEKNIK ELEKTRO Vol 9 No 3 (2020): SEPTEMBER 2020
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jte.v9n3.p677-684

Abstract

Energi matahari merupakan salah satu dari sumber tenaga listrik yang tidak terbatas dan tersedia dalam jumlah besar. Matahari menghasilkan energi berupa radiasi yang mempunyai rentang panjang gelombang yang sangat besar (Tjasyono, 2004).Energi matahari memiliki pancaran radiasi matahari yang dapat digunakan sebagai energi alternatif. Pengaplikasiannya dapat berbentuk Photovoltaic. Penelitian ini membahas intensitas radiasi matahari di wilayah Unesa tepatnya pada daerah Fakultas Teknik. Penelitian ini diharapkan dapat mengetahui potensi energi matahari yang tersedia untuk digunakan dalam pemasangan Photovoltaic. Model untuk peramalan radiasi global matahari pada penelitian ini menggabungkan dari beberapa model. Pada penelitian yang telah dilakukan sebelumnya oleh Soumyabrata Dev., dkk (2018) hanya menggunakan satu model yaitu model Triple Exponential Smoothing (TES) tetapi kebaharuan pada penelitian ini ialah peramalan radiasi global matahari menggunakan dua model Triple Exponential Smoothing dan Feed Forward Neural Network serta menggunakan data meteorologi. Hasil penelitian peramalan radiasi global matahari jangka pendek denganmodelTriple Exponential Smoothing-Feed Forward Neural Network (TES-FFNN) menunjukkan bahwa tingakat keakurasian dari peramalan radiasi menggunakan modelMean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 0,2012% pada model TES-FFNN dan 0,2703% pada model TES. Dapat disimpulkan bahwa nilai peramalan radiasi global matahari dengan model TES-FFNN lebih baik daripada penelitian menggunakan model Triple Exponential Smoothing (TES) dalam meramalkan radiasi global matahri selama 1 hari. Kata Kunci : Peramalan radiasi,Triple Exponential Smoothing, Feed Forward Neural Network, Mean SquaredError, Mean Absolute Percent Error
Rancang Bangun Sistem Pompa Air Tenaga Surya Skala Rumah Tangga Menggunakan Maximum Power Point Tracking (MPPT) dengan Metode Algoritma Perturb dan Observe untuk Memaksimalkan Daya Ilham Cahyo Wibowo Aji; Unit Three Kartini; Subuh Isnur Haryudo; Mahendra Widyartono
JURNAL TEKNIK ELEKTRO Vol 10 No 3 (2021): SEPTEMBER 2021
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jte.v10n3.p629-638

Abstract

Indonesia merupakan salah satu negara tropis yang memiliki potensi sumber energi matahari yang melimpah sehingga dapat dimanfaatkan sebagai Energi Baru Terbarukan (EBT) dengan menggunakan panel surya. Setiap manusia memanfaatkan air untuk keberlangsungan hidupnya sehingga hampir semua rumah menggunakan pompa air untuk menghisap air dari dalam tanah atau tandon bawah menuju ke bak penampungan air. Ketika sumber listrik dari PLN mengalami blackout maka pompa air tidak dapat digunakan, sehingga dibutuhkan energi alternatif yaitu energi matahari sebagai pembangkit tenaga surya. Energi matahari yang tidak menentu menyebabkan efektivitas panel surya berkurang. MPPT digunakan untuk mencari titik daya maksimum akibat dari perubahan cuaca cerah dan cuaca mendung sehingga titik daya maksimum panel surya berubah sesuai dengan kondisi. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan untuk merancang bangun sistem pompa air tenaga surya agar pompa air dapat digunakan setiap saat serta menggunakan MPPT untuk menekan panel surya bekerja pada titik daya maksimumnya. Metode yang digunakan pada penelitian ini menggunakan metode kuantitatif dengan data pengujian alat. Tegangan dan arus keluaran panel surya dipengaruhi oleh perubahan cuaca dengan tegangan tertinggi 18.93 V dan arus tertinggi 1.47 pada pukul 12.00 WIB, serta tegangan terendah 11.50 V dan arus terendah 0.1 A pada pukul 17.00 WIB. Algoritma perturb and observe pada buck-boost converter berhasil menjejak dan mempertahanan daya tertinggi dengan daya output terbesar 25.34 W pada pukul 12.00 WIB dan daya output terkecil sebesar 1.68 W pada pukul 06.00 WIB dengan efisiensi rata-rata sebesar 79.11 %. Proses charging aki membutuhkan waktu 10 jam (06.00-17.00) dengan tegangan keluaran charging rata-rata sebesar 13.88 V dan arus rata-rata sebesar 1.31 A. Baterai dapat mensupply energi dengan beban berupa pompa air. Pompa air dan inverter dapat bekerja dengan baik dengan efisiensi inverter rata-rata sebesar 75.55 %. Kata Kunci: Buck Boost Converter, MPPT, Panel Surya, Perturb and Observe, Pompa Air
Perhitungan Nilai Loss of Load Probability (LoLP) Pada PLTG PT Pertamina EP Asset IV Field Sukowati Menggunakan Perhitungan Discrete Distribution dan Cholesky Decomposition Kevin Pranata Putra; Unit Three Kartini; Widi Aribowo; Mahendra Widyartono
JURNAL TEKNIK ELEKTRO Vol 10 No 3 (2021): SEPTEMBER 2021
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jte.v10n3.p639-648

Abstract

Pembangkit listrik adalah peralatan yang digunakan untuk membangkitkan listrik dengan cara mengonversi suatu energi menjadi energi listrik. Pada pembangkit listrik perlu diperhatikan keandalan sistem pembangkit dalam pemenuhan kebutuhan suatu beban. Keandalan sistem pembangkit dapat digambarkan dengan indeks keandalan pembangkit. Untuk memperhatikan keandalan sistem pembangkit maka dibutuhkan analisis yang digunakan untuk mengevaluasi indeks keandalan pembangkit tersebut, salah satunya yaitu Loss of Load Probability (LOLP). Pada penelitian ini menyajikan perhitungan nilai LOLP pada PLTG PT Pertamina EP Asset IV Field Sukowati pada tahun 2020. Dalam perhitungan nilai LOLP yaitu dengan menggunakan permodelan matematis seperti Discrete Distribution dan Cholesky Decomposition. Pada PLTG PT Pertamina EP Asset IV Field Sukowati memiliki 4 unit pembangkit dengan masing-masing kapasitas memiliki daya sebesar 800 kW. Tiap unit pembangkit memiliki keandalan yang berbeda. Jika unit pembangkit sering mengalami gangguan maka indeks keandalan sistem pembangkit yang rendah. Durasi gangguan unit pembangkit mempengaruhi nilai Forced Outage Rate (FOR) yang nantinya digunakan untuk mencari probabilitas dari tiap kombinasi unit pembangkit. Dari nilai probabilitas inilah didapatkan nilai LOLP. Pada PLTG PT Pertamina EP Asset IV Field Sukowati didapatkan nilai LOLP sebesar 4,259535 hari/tahun. Sedangkan standar yang ditetapkan PT PLN (Persero) pada RUPTL PLN 2018-2027 sebesar 1 hari/tahun, maka dapat dikatakan indeks keandalan pembangkit di PLTG PT Pertamina EP Asset IV Field Sukowati pada tahun 2020 dalam kategori kurang andal. Kata kunci : PLTG, keandalan, probabilitas, LOLP
Optimasi Kinerja Inverter Pada Smartgrid Photovoltaic System Berbasis Neural Network Muhammad Rizka Ardiansyah; Unit Three Kartini
JURNAL TEKNIK ELEKTRO Vol 10 No 3 (2021): SEPTEMBER 2021
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jte.v10n3.p727-740

Abstract

Cahaya matahari merupakan sumber energi yang dapat dimanfaatkan untuk kebutuhan energi listrik. Beberapa penelitian menyatakan bahwa cahaya matahari dapat dimanfaatkan melalui panel surya untuk diubah menjadi energi listrik dan dikonsumsi oleh manusia secara langsung. Sumber tenaga listrik dari panel surya dapat dimanfaatkan pada rumah tangga sebagai energi alternatif selain bersumber dari Perusahaan Listrik Negara (PLN) dengan menggunakan teknologi smartgrid. Pada Pembangkit Listrik Tenaga Surya (PLTS) berbasis smart off grid, arus listrik yang dikeluarkan panel surya adalah arus searah, sehingga pemanfaatan listrik pada perumahan yang menggunakan arus bolak-balik harus memakai suatu komponen yang bernama inverter. Perubahan nilai arus masuk pada inverter menyebabkan keluaran inverter kurang optimal. Penelitian bertujuan untuk memperoleh informasi dari hasil optimasi kinerja inverter menggunakan metode Neural Network pada perancangan smart off grid photovoltaic system. Penelitian dilakukan dengan membandingan antara hasil keluaran inverter dengan menggunakan metode Neural Network dan tanpa menggunakan metode. Metode tersebut dapat mengoptimasi terhadap gelombang arus listrik bolak-balik/alternating current (AC) keluaran inverter pada perancangan smart off grid photovoltaic system. Dengan memakai variabel input arus yang masuk selama proses pada inverter. Hasil penelitian didapatkan bahwa nilai tegangan yang diperoleh dari percobaan yang menggunakan metode Neural Network memiliki rata-rata 14 V, sedangkan yang keluar dari inverter memiliki rata-rata 13,8 V. Nilai Mean Average Precentage Error (MAPE) sebesar 1.48% dimana nilai tersebut merupakan kemampuan yang baik sehingga bisa dikatakan bahwa penggunaan metode Neural Network cukup optimal dan lebih baik. Kata Kunci: desain, smart off grid system, photovoltaic, neural network, baterai, inverter
Monitoring Level Air Pada Tambak Udang Dengan Sensor Ultrasonic Berbasis Internet Of Things (IoT) Akbar Tahir Kalbii; Unit Three Kartini; Nur Kholis; Endryansyah Endryansyah
JURNAL TEKNIK ELEKTRO Vol 11 No 3 (2022): SEPTEMBER 2022
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jte.v11n3.p433-439

Abstract

Untuk memonitoring permukaan tinggi air yaitu water level control dan penggunaan alternatif ini dapat menerapkan beberapa metode, tahanan geser, kawat resistansi, dan sensor ultrasonik. Penggunaan metode kawat resistansi, berikut adanya senyawa pada air bisa mengakibatkan perhitungan resistivitas yang berubah. Kekurangan kawat resistansi bisa korosi diakibatkan logam ditaruh dalam air saat proses pengukuran tinggi air dan bisa terjadi error pada hasil yang diakibatkan adanya dasar air yang berubah dangkal, sama dengan metode tahanan geser. Beda saat yang di gunakan adalah sensor ultrasonik, yang di peruntukan mengukur tinggi level air tanpa harus memasukan alat ke dalam air yang bisa mendapatkan hasil dengan metode eksperimen yang menghasilkan keakuratan dan daya tahan alat.pada eksperimen ini bertujuan juga menguji real team pada alat dan pada aplikasi monitoring otomatis dengan menggunakan blynk, Kerja sensor ultrasonik memanfaatkan kecepatan rambatan gelombang ultrasonik diudara yang baik di gunakan sebagai pengukur tinggi air pada tambak udang dengan menggunakan teknik sensor ultrasonic dengan perhitungan persentase error yang terjadi dengan rata-rata 0,1% dan teruji keakuratan real time pada alat ini. Dengan demikian pertimbangan tersebut dibuat dan di uji alat automatic water level control berbasis Internet of Things (IoT) menggunakan sensor ultrasonik dengan metode eksperimen memanfaatkan energi dari pembangkit listrik tenaga surya (PLTS) untuk energi yang cocok dipakai karena alat ini akan di tempatkan di luar ruangan yaitu di tambak udang. Kata kunci: Arduino IDE, Esp-32wroom-32, Internet of Things (IoT), Sensor Ultrasonik, Solar sel
OPTIMASI PENANGKAPAN UV PADA SOLAR TRACKING SINGLE AXIS MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK Muhammad Fathoni; Subuh Isnur Haryudo,; Unit Three Kartini; Achmad Imam Agung,
JURNAL TEKNIK ELEKTRO Vol 9 No 3 (2020): SEPTEMBER 2020
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jte.v9n3.p803 - 813

Abstract

Modul fotovoltaik merupakan alat yang digunakan untuk mengkonversi energi surya menjadi energi listrik, akan tetapi modul fotovoltaik masih memiliki efisiensi yang rendah dalam hal konversi energi surya menjadi energi listrik. Banyak metode telah dikembangkan untuk meningkatkan efisiensi dari modul fotovoltaik, salah satu metode yang dapat dikembangkan adalah dengan menggunakan sistem solar tracking. Sistem solar tracking mampu untuk menjaga modul fotovoltaik agar tetap tegak lurus terhadap matahari sehingga modul fotovoltaik dapat menyerap lebih banyak sinar UV. Oleh karena itu penggunaan solar tracking sangat penting karena dapat memaksimalkan penangkapan UV pada modul fotovoltaik. Penulisan artikel ini bertujuan untuk memaksimalkan penangkapan UV melalui penggunaan metode Backpropagation Neural Network (BP-NN) sebagai kontrol pada solar tracking single axis. Masukan terhadap sistem ini berupa data intensitas cahaya yang diperoleh dari Light Dependent Resistor (LDR). Data dari sensor LDR diolah menggunakan metode BP-NN yang telah ditanam pada mikrokontroler untuk menggerakkan solar tracker berdasarkan selisih pembacaan sensor yang akan memutuskan arah dan kecepatan pergerakan solar tracker. Keluaran dari solar tracker menggunakan BP-NN dibandingkan dengan keluaran solar tracker tanpa menggunakan BP-NN. Hasil dari penelitian ini terbukti mampu memaksimalkan penangkapan cahaya matahari yang berpengaruh dalam produksi energi listrik. Solar tracker dengan metode BP-NN menghasikan keluaran 6,79 % lebih banyak dibandingkan dengan modul fotovoltaik statis. Kata kunci : solar tracking, BP-NN, modul fotovoltaik
Peramalan Daya Listrik Jangka Pendek Pada Smart Grid Photovoltaic Menggunakan Metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) Dengan Pengaruh Sensor Suhu Pada Mode Hybrid Ilham Amarulloh; Unit Three Kartini; Widi Aribowo; Subuh Isnur Haryudo
JURNAL TEKNIK ELEKTRO Vol 10 No 3 (2021): SEPTEMBER 2021
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jte.v10n3.p769-781

Abstract

Listrik merupakan suatu kebutuhan yang sangat berperan penting pada era sekarang. Tanpa listrik konsumen tidak bisa melakukan aktifitas sehari-hari. Di berbagai daerah, pemakaian listrik berbeda-beda sehingga konsumen membutuhkan tambahan penyediaan tenaga listrik dan pembangkit listrik terbarukan. Peramalan ini dimaksudkan untuk membantu para konsumen agar daya yang dihasilkan lebih optimal dan stabil serta memiliki peranan penting dalam perencanaan yang efektif dan efisien. Metode peramalan yang paling umum digunakan adalah runtun waktu (time series). Runtun waktu (time series) merupakan metode peramalan untuk menganalisa dan mempertimbangkan penggunaan waktu secara beruntun. Peramalan ini juga membutuhkan suatu metode untuk menganalisa daya yang akan dihasilkan untuk kedepannya. Pada penelitian ini dilakukan peramalan daya listrik jangka pendek dengan menggunakan metode Autoregressive Integrated Moving Average dengan adanya pengaruh sensor suhu pada mode Hybrid. Penilitian ini bertujuan untuk mengetahui daya listrik yang dihasilkan pada panel surya selama 1 jam kedepan. Kebaharuan pada penelitian ini adalah permalan beban listrik jangka pendek dengan menggunakan metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dengan pengaruh sensor suhu pada mode Hybrid. Hasil penelitian peramalan daya listrik jangka pendek menggunakan metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) didapatkan hasil untuk jenis kesalahan error paling kecil sebesar MAPE = 6.315%. Sehingga dengan menggunakan metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) didapatkan hasil yang baik dan peramalan yang lebih akurat selama 1 jam kedepan kedepan. Hasil peramalan dalam penelitian ini menggunakan model ARIMA (2,1,2) dengan nilai Mean Square (MS) sebesar 82.0017. Untuk perbedaan antara data sebelum peramalan dan sesudah peramalan bahwa hasil dari data peramalan lebih tinggi daripada sebelum peramalan Kata Kunci: Peramalan, Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), Mean Absolute Percent Error (MAPE), Mean Square (MS)
ANALISIS INDEKS KEANDALAN PLTGU BLOK 1 PT. PJB UP GRESIK MENGGUNAKAN PERHITUNGAN TEOREMA BAYES DAN DECOMPOSISI LU Rizqi Rizal Dharmawan; Unit Three Kartini
JURNAL TEKNIK ELEKTRO Vol 9 No 3 (2020): SEPTEMBER 2020
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jte.v9n3.p659-666

Abstract

Pembangkit energi listrik merupakan mesin yang membangkitkan energi listrik berskala besar. Oleh karena itu, pembangkit energi listrik perlu diperhatikan keandalan dalam memenuhi kebutuhan beban. Untuk memperhatikan keandalan pembangkit, maka dibutuhkan analisis yang mampu menghitung indeks kendalan pembangkit tersebut. Loss of Load Probability dan Loss of Energy Expectation merupakan salah satu indeks keandalan pembangkit dalam memenuhi permintaan kebutuhan konsumen. Permodelan matematis yang digunakan terdiri dari Teorema Bayes dan Decomposisi LU. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui LOLP dan LOEE PLTGU Blok 1 PT. PJB UP Gresik pada tahun 2018. PLTGU Blok 1 PT. PJB UP Gresik memiliki 3 Unit pembangkit masing – masing kapasitas pembangkit memiliki daya sebesar 112 MW. Dalam selang waktu 1 tahun, tiap unit pembangkit tersebut mengalami berbagai macam gangguan, tiap unit pembangkit memiliki durasi gangguan yang berbeda. Durasi Gangguan tiap unit pembangkit akan mempengaruhi nilai Force Outage Rated dari masing-masing unit pembangkit, yang digunakan dalam mencari probabilitas dari tiap kombinasi unit pembangkit. Dari nilai probabilitas inilah diperoleh nilai LOLP dan LOEE. Hasil penelitian ini didapatkan Nilai LOLP sebesar 33,55 hari/tahun dan nilai LOEE sebesar 3758 MWdengan nilai error validasi sebesar 0,0004. Nilai LOLP dapat dibandingkan standart PLN yang berdasarkan Kepmen ESDM pada RUPTL PLN 2015-2024 yaitu sebesar 1 hari/tahun. Kata Kunci: LOLP, LOEE, Force Outage Rated, Durasi Gangguan, Keandalan Sistem
Co-Authors Achmad Imam Agung Adi Reski Ariangga Aditya Prapanca Agung Prasetyo Akbar Tahir Kalbii Andika Wisnu Adam Kristanto Bambang Suprianto Bambang Suprianto Suprianto Endryansyah Endryansyah Fendi Achmad Feri Rohman Syah Ghifari Fikri Yuviyanto Habbib Rakhasiwi Aminulloh Hernanda Setiawan Ichwan Dwi Wahyu Hermanto Ilham Amarulloh Ilham Cahyo Wibowo Aji Ilham Farisi Almadani Ivan Fahrezi Pamungkas Joko Joko Kevin Pranata Putra Kukuh Eko Purwantoro Mahendra Widyartono Mardika Wahyu Kristanto Mochammad Iqbal Firmansyah Mohammad Erwin Budiarta Muhammad Fathoni Muhammad Helmy Anjab Muhammad Rizka Ardiansyah Nur Kholis Rani Fajriyah Islamiyati Asfah Rizqi Rizal Dharmawan Subuh Isnur Haryudo Syamsul Muarif Tedy Muhammadhy Tri Wrahatnolo Widi Aribowo Widi Ariwibowo Yusuf Rony Rony