Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
9.229
P-Index
This Author published in this journals
All Journal International Journal of Electrical and Computer Engineering International Journal of Power Electronics and Drive Systems (IJPEDS) Teknika INVOTEK: Jurnal Inovasi Vokasional dan Teknologi Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia KACANEGARA Jurnal Pengabdian pada Masyarakat JE-Unisla Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science Indonesian Journal of Engineering and Technology (INAJET) INAJEEE (Indonesian Journal of Electrical and Electronics Engineering) IJORER : International Journal of Recent Educational Research Jurnal Teknik Elektro (JTE) Indonesian Journal of Multidiciplinary Research (IJoMR) Abimanyu: Journal of Community Engagement Tarbiyah Wa Ta'lim: Jurnal Penelitian Pendidikan dan Pembelajaran Jurnal Indonesia Sosial Teknologi Jurnal Elektronika dan Teknik Informatika Terapan IT-Edu: Jurnal Information Technology and Education
Unit Three Kartini
Universitas Negeri Surabaya
Arts Humanities Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Mechanical Engineering Social Sciences Transportation Other

Published : 74 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 74 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
DESAIN PHOTOVOLTAIC DAN PERAMALAN JANGKA PENDEK RADIASI SINAR MATAHARI MENGGUNAKAN METODE FEED-FORWARD NEURAL NETWORK MOCH. NUR ADIWANA; UNIT THREE KARTINI
JURNAL TEKNIK ELEKTRO Vol 9 No 1 (2020): JANUARI 2020
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jte.v9n1.p%p

Abstract

Modul Photovoltaic merupakan energi terbarukan yang dapat mengkonversi radiasi matahari ke dalam bentuk energi listrik. Radiasi matahari mendorong terjadinya peningkatan penyerapan photovoltaic, yang menyebabkan peningkatan kinerja life time baterai. Sel surya mempunyai nilai efisiensi tinggi apabila foton yang berasal dari sinar matahari bisa diserap sebanyak-banyaknya.Penelitian ini bertujuan mendesain photovoltaic dengan menambahkan reflector di sisi photovoltaic dan merancang photovoltaic berskala 20 WP dengan volt max 25 V dan Ampere max 0,8 A. Lalu merancang photovoltaic dengan beberapa komponen sehingga menjadi PSWP(Portable Solar Water Pump) salah satu komponen yang digunakan yaitu baterai, baterai dapat mengisi daya hingga full selama 4 jam . Setelah itu menganalisis peramalan radiasi sinar matahari Watt/m2 pada satu hari kedepan dimuali dari Hari Senin – Minggu lalu diramalkan pada hari Senin menggunakan metode Feed-Forward Neural Network (FFNN). Dan mendapatkan nilai eror sebesar 0,2 . Dengan nilai radiasi tertinggi sebesar 1244,1 Watt/m2.
PERAMALAN DAYA LISTRIK PLTS ON GRID PADA RUMAH TINGGAL MENGGUNAKAN METODE k-NEAREST NEIGHBOR DECOMPOSITION FEED FORWARD NEURAL NETWORK BERDASARKAN DATA METEOROLOGI MASVIKI AGAM; UNIT THREE KARTINI
JURNAL TEKNIK ELEKTRO Vol 9 No 2 (2020): MEI 2020
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jte.v9n2.p%p

Abstract

AbstrakPemanfaatan energi terbarukan merupakan suatu hal yang sangat penting dalam mengurangi penggunaan energi fosil. Energi terbarukan ramah lingkungan adalah Pembangkit Listrik Tenaga Surya (PLTS) yang terintegrasi dengan sistem grid atau on grid. Sistem PLTS on grid berasal dari dua sumber yaitu PLTS dan PLN. Peramalan daya listrik PLTS on grid diperlukan untuk mengetahui daya listrik yang diproduksi PLTS on grid. Penggabungan tiga metode dalam penelitian ini terdiri dari metode k-Nearest Neighbor, metode Decomposition dan metode feed forward neural network atau bisa disebut dengan metode hybrid k-Nearest Neighbor decomposition feed forward neural network (k-NNDcNN). Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui daya listrik yang diproduksi PLTS on grid selama lima jam ke depan. Hasil penelitian menunjukkan nilai rata-rata MSE metode k-Nearest Neighbour Decomposition adalah 7,726531231 Watt sedangkan metode Hybrid k-Nearest Neighbour Decomposition Feed Forward Neural Network adalah 0,627315211 Watt dan nilai MAPE rata-rata metode k-Nearest Neighbour Decomposition adalah 0,025386522% sedangkan metode Hybrid k-Nearest Neighbour Decomposition Feed Forward Neural Network adalah 0,004340221%. Dapat disimpulkan bahwa metode Hybrid k-Nearest Neighbour Decomposition Feed Forward mendapatkan hasil yang lebih baik. Kata Kunci : Peramalan, PLTS on grid, k-Nearest Neighbor, Decomposition, Feed Forward Neural Network.
Peramalan Beban Listrik Konsumen Jangka Pendek Menggunakan Metode Customer Baseline Load - Backpropagation Neural Network (CBL-BPNN) DEDDY PUTRA ARDYANSYAH; 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.p%p

Abstract

Energi listrik merupakan kebutuhan pokok masyarakat. Sehingga kebutuhan energi listrik dimasa yang akan datang harus bisa diramalkan untuk memenuhi permintaan energi listrik yang digunakan oleh masyarakat. Untuk meramalkan beban listrik tersebut diperlukan peramalan daya yang dikonsumsi oleh pelanggan. Metode yang digunakan untuk meramalkan beban listrik konsumen pada penelitian ini terdiri dari Customer Baseline Load (CBL) dan Backpropagation Neural network (BPNN). Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui konsumsi energi listrik yang digunakan oleh pelanggan wilayah kecamatan Karangpilang Surabaya barat dengan jenis tarif Bisnis dan Industri satu minggu kedepan (peramalan jangka pendek).Hasil penelitian peramalan beban listrik konsumen jangka pendek menggunakan metode hybrid Customer Baseline Load – Backpropagation Neural Network (CBL-BPNN) didpatkan hasil untuk jenis tarif Bisnis sebesar, MSE = 0.00009465 dan MAPE = 0.000269%. Sedangkan untuk jenis tarif Industri sebesar, MSE = 0.000096684 dan MAPE = 0.000245%. Sehingga dengan menggunakan metode hybrid Customer Baseline Load – Backpropagation Neural Network (CBL-BPNN) didapatkan peramalan yang lebih akurat selama satu minggu kedepan.Kata Kunci : Customer Baseline Load, Backpropagation Neural Network, Beban listrik, peramalan jangka pendek
PERAMALAN DAYA PHOTOVOLTAIC JANGKA SANGAT PENDEK MENGGUNAKAN METODE DECOMPOSITION BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK (D-BPNN) ULIN NIKMATUL CHOIROH; 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.p%p

Abstract

Peramalan daya photovoltaic diperlukan untuk mengetahui daya listrik yang dihasilkan photovoltaic agar tidak terjadi kekurangan maupun kelebihan daya sehingga dihasilkan daya yang optimal untuk mensuplai beban. Metode yang digunakan untuk peramalan daya photovoltaic jangka sangat pendek ini menggunakan metode hybrid Decomposition Backpropagation Neural Network (D-BPNN). Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui daya listrik yang dihasilkan photovoltaic selama 1 jam ke depan. Hasil penelitian peramalan daya photovoltaic jangka sangat pendek menggunakan metode Decomposition Backpropagation Neural Network (D-BPNN) menunjukkan hasil MSE metode Decomposition adalah 2,563821534 W dan MAPE adalah 0,059452563%. Sedangkan metode hybrid Decomposition Backpropagation Neural Network (D-BPNN) menunjukkan hasil MSE = 0,470854794 W dan MAPE = 0,032175385%. Sehingga dapat disimpulkan bahwa peramalan dengan metode Decomposition Backpropagation Neural Network (D-BPNN) mendapatkan hasil yang lebih baik dan peramalan yang lebih akurat untuk 1 jam ke depan.
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.
SIMULASI PEMODELAN PEMBANGKIT LISTRIK TENAGA MIKOHIDRO/PLTMH DENGAN MENGGUNAKAN APLIKASI MATLAB/SIMULINK Farid . Baskoro; Mulya Adi Prasetiya; widi . aribowo; 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.p73-80

Abstract

Abstrak: Indonesia menjadi salah satu negara yang di anugerahi berbagai macam energi terbarukan yang sangat melimpah ruah di setiap penjuru negeri, salah satu energi terbarukan tersebut yaitu berupa energi air. Potensi dari energi air di Indonesia cukup besar yaitu sekitar 75.000 MW. Akan tetapi dari melimpahnya energi yang ada tersebut, Indonesia hanya mampu memaksimalkannya berkisar 7% saja dari kapasitas yang ada. Pembangkit listrik tenaga mikohidro ialah pembangkit yang membutuhkan energi kinetik dari air untuk menghasilkan energi listrik. Energi listrik menjadi salah satu kebutuhan paling utama dalam era modern seperti sekarang ini, Biaya listrik tenaga air sendiri cukup rendah, yang menjadikannya kompetitif untuk sebuah energi terbarukan. Pembangkitnya tidak akan menghabiskan air itu sendiri, beda dengan pembangkit kompetitornya yaitu pembakit listrik energi batu bara yang membutuhkan batu bara dengan jumlah yang sangat banyak dan batu bara sendiri tidak semua Negara mempunya sumber daya batu bara di tanah mereka hanya ada bebarapa Negara saja contohnya Indonesia. Pembangkit listrik tenaga air terdiri dari tiga bagian, yaitu diantaranya pengatur (pengontrol), sistem hidro servo, dan hidro turbin. Secara keseluruhan bagian ini dikenal sebagai pengatur turbin air yang dihubungkan ke generator sinkron untuk menggerakkan poros sehingga energi mekanik dari turbin bisa diubah menjadi energi listrik. Pada penelitian ini penulis akan membahas tentang pemodelan simulasi dari pembangkit listrik tenaga mikohidro dengan menggunakan aplikasi MATLAB/SIMULINK. Hasil dari pemodelan tersebut didapatkan daya yang bisa dibangkitkan sebesar 18 Watt, Putaran Rotor didapatkan sebesar 29 RPM, dan arusnya mencapai 2A (Ampere) dan yang terakhir daya reaktif mencapai 0.05 VAR. Kata Kunci: Simulasi, MATLAB/SIMULINK, Generator Sinkron Abstract: Indonesia is one of the countries that has been awarded various kinds of renewable energy which is very abundant in every corner of the country, one of the renewable energies is in the form of water energy. The potential of water energy in Indonesia is quite large, around 75,000 MW. However, from the abundance of available energy, Indonesia is only able to maximize it, around 7% of the existing capacity. Hydroelectric power is a generator that relies on the kinetic energy of water to produce electrical energy. Electrical energy is one of the most important needs in the modern era like today. The cost of hydroelectric power itself is quite low, which makes it competitive for a renewable energy. The plant will not use up the water itself, in contrast to its competitors, namely coal-fired power plants that require a large amount of coal and coal itself, not all countries have coal resources on their land, only a few countries, for example Indonesia. Hydroelectric power consists of three parts, namely a regulator, servo hydro system, and hydro turbine. Overall this part is known as a water turbine regulator which is connected to a synchronous generator to move the shaft so that the mechanical energy from the turbine can be converted into electrical energy. In this research, the writer discusses the simulation of micro hydro power plant modeling using the MATLAB / SIMULINK application. The results of the modeling show that the power that can be generated is 18 Watt, the rotor rotation is 29 RPM, and the current reaches 2A (Ampere) and finally the reactive power reaches 0.05 VAR. Keywords: Simulation, SIMULINK/MATLAB Synchronous Generator
ANALISIS DESAIN SOLAR TUBE DENGAN PANEL SURYA PADA RUMAH TINGGAL Farid . Baskoro; Wahyu Tri Handoko; Achmad Imam Agung; Mahendra . Widyartono; Unit Three Kartini
JURNAL TEKNIK ELEKTRO Vol 10 No 2 (2021): MEI 2021
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jte.v10n2.p281-289

Abstract

Dalam mencari alternatif untuk mengurangi konsumsi energi listik, kemungkinan besar menggunakan cahaya matahari. Cahaya matahari ini digunakan di ruangan tempat ingin menghemat listrik dan menikmati manfaat cahaya matahari. Penelitian ini mengusulkan analisis desain pemandu cahaya dalam tabung dengan penggabungan panel surya sebagai sumber penghasil energi listrik yang akan digunakan pada saat gelap. Tabung menggunakan PVC yang dilapisi cermin reflektif pada bagian dalam dan dome tabung yang diberi lensa cembung sebagai pemfokus cahaya matahari masuk ke dalam tabung, menawarkan dengan biaya rendah. Dievaluasi untuk pengujian dapat memverifikasi output yang dihasilkan panel surya dengan solar tube tanpa beban lampu mendapatkan nilai rata-rata tegangan dan arus sebesar 4,81V dan 0,0013A sehingga didapat nilai maksimal pencahayaan sebesar 296 lux. Pada kondisi beban lampu hidup nilai rata-rata tegangan dan arus sebesar 4,69V dan 0,099A sehingga nilai maksimal pencahayaan yang didapat sebesar 324 lux. Sedangkan pada malam hari nilai maksimal pencahayaan ruangan sebesar 35 lux. Hasilnya membuktikan kelayakan teknis dari solar tube yang diusulkan untuk direalisasi sesuai penggunaan selama 2 jam per hari pada pukul 09:00 dan 15:00 WIB dengan kedua kondisi memenuhi standar penerangan dengan menawarkan penghematan listrik sebesar 0,79kWh/bulan. Kata Kunci : Iluminasi (lux),Solar Tube, Panel Surya.
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 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
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 Achmad Imam Agung Adam Maulana Adi Reski Ariangga Aditya Prapanca Aguska, Anggi Akbar Tahir Kalbii Amarulloh, Ilham Anjar Novian Asto, I Gusti Putu At - Thariq Ramadhan Ayusta Lukita Wardani Bambang Suprianto . Budiarta, Mohammad Erwin DEDDY PUTRA ARDYANSYAH DWI ARDIANTO Dwikky Sucahyo Putra DZIKRI MUHAJIR EL FAHMI Edy Sulistiyo EKA PRASETYO HIDAYAT Endryansyah Endryansyah Farid Baskoro Fendi Achmad Feri Rohman Syah Ghifari Fikri Yuviyanto Habbib Rakhasiwi Aminulloh Hapsari Peni Hernanda Setiawan I Gusti Putu Asto Buditjahjanto Ibrohim Ichwan Dwi Wahyu Hermanto Ilham Amarulloh Ilham Cahyo Wibowo Aji Ilham Farisi Almadani Indra Iskandar Joko . Joko .Joko Joko Joko Joko Joko Kevin Pranata Putra Khoirul Fadli Krisna Taufik Brilliansyah Kristanto, Andika Wisnu Adam Kukuh Eko Purwantoro Lailil Ika Wardani Lilik Anifah Lusia Rakhmawati M. Nanda Tri Maulana Ridwan Mahendra Widyartono Mardika Wahyu Kristanto MASVIKI AGAM Maulana Rizki Aditama Mirza Wahyu Purnama MOCH. NUR ADIWANA Mochammad Iqbal Firmansyah Muhammad Fathoni Muhammad Helmy Anjab Muhammad Mujiburrahman Muhammad Rizka Ardiansyah Muhammad, Yasyfin Nur Mulya Adi Prasetiya Nining Widyah Kusnanik Nofianto Sugiarto Novian Zainun Qorif Putera Nur Kholis Nurhayati Nurhayati Nurwijayanti Pamungkas, Ivan Fahrezi Puguh Ady Mahendra Puput Wanarti Rusimamto Putra Adi Wicaksono Putri, Tiris Mega Rani Fajriyah Islamiyati Asfah Rifqi Firmansyah Rifqi Firmansyah, Rifqi Rizqi Rizal Dharmawan Roesita Dekakovi Tauba Setyawan Rohman, Miftahur Rois Alfikri RR. Ella Evrita Hestiandari S. Suparji Saifudin Saifudin Saputra, Ramadhan Dwi Sari Cahyaningtias Septian, Bahrul Anas Subuh Isnur Haryudo Suprianto Suprianto Syamsul Muarif Tedy Muhammadhy Tjahyaningtijas, Raden Roro Hapsari Peni Agustin Tri Rijanto Tri Wrahatnolo Tulende, James ULIN NIKMATUL CHOIROH W. Wasis Wahyu Tri Handoko WELBI RENALDI SUKRISNA widi . aribowo Widi Aribowo widi aribowo Widi Ariwibowo Wildan Arif Billahi WRAHATNOLO, TRI Yanuarius Kristian Wibisono Yuli Sutoto Nugroho Yulianto, Tri Wahyu Yusuf Rony Rony Yusuf, M. Yusuf Isbakhtiar