<![CDATA[Sebagian besar listrik di Indonesia dikonsumsi oleh pelanggan yang terkoneksi ke pembangkit Jawa-Madura-Bali (JAMALI) yang menggunakan beberapa tipe pembangkit. Namun, seiring dengan perkembangan waktu dan teknologi, kebutuhan listrik di Indonesia semakin meningkat yang menyebabkan meningkatnya biaya operasional dan juga jumlah emisi yang dihasilkan dari setiap generator, sehingga diperlukan sebuah optimasi biaya operasional dan emisi yang dihasilkan oleh setiap pembangkit. Combined economic emission dispatch (CEED) merupakan sebuah upaya untuk mengatur seberapa besar daya yang dihasilkan dari setiap pembangkit dengan memperhatikan jumlah emisi dan biaya operasional yang dihasilkan oleh setiap pembangkit sesuai dengan karakteristik dari setiap pembangkit. Untuk melakukan optimasi pada CEED, algoritma particle swarm optimization (PSO) menjadi salah satu metode optimasi untuk menentukan prediksi hasil CEED terbaik dan terinspirasi dari konsep perilaku sosial hewan seperti kawanan burung dan kawanan ikan. Hasil pada PSO pada saat melakukan optimasi dapat mencapai biaya operasional dan emisi yang optimal pada saat melakukan optimasi 42 generator pembangkit JAMALI. Sehingga PSO dapat menghasilkan hasil optimasi yang terbaik. Algoritma particle swarm optimization (PSO) tidak hanya memberikan solusi optimal untuk penjadwalan pembangkit Jawa-Madura-Bali dengan mempertimbangkan biaya operasional dan gabungan economic dispatch dan emission dispatch, tetapi juga menunjukkan performa yang unggul dalam waktu iterasi rata-rata 1,4435 detik dan biaya operasional yang lebih rendah sebesar 45,482% dibandingkan dengan KMA.]]>
