UNIVAUNIVA

Jurnal Al Ulum: LPPM Universitas Al Washliyah MedanJurnal Al Ulum: LPPM Universitas Al Washliyah Medan

Penelitian ini bertujuan untuk menghitung indeks keandalan dengan metode Failure Modes Effect Analysis (FMEA) serta kerugian ekonomi. Pada penelitian ini dilakukan analisis prioritas gangguan dengan menggunakan diagram pareto untuk mengindentifikasi permasalahan yang dominan sehingga dapat mengetahui prioritas dari penyelesaian masalah. Penilaian keandalan sistem distribusi 20 kV pada penyulang BG-2 PT.PLN (Persero) ULP Binjai Kota menggunakan FMEA dengan indikator indeks keandalan seperti System Average Interruption Duration Index (SAIFI), Costumer Average Interruption Frequency Index (SAIDI), Costumer Interruption Duration Index (CAIDI), Energy Not Supplied (ENS) dan Average Energy not Supplied (AENS). Hasil diperoleh memperlihatkan, gangguan terbesar disebabkan oleh alat pengukur dn pengaman (APP) sebanyak 43 kali dengan presentase gangguan sebesar 48%. Indeks keandalan untuk SAIFI sebesar 8,42 kali/tahun, untuk SAIDI sebesar 25,33 jam/tahun dan CAIDI sebesar 3 jam/gangguan. Nilai SAIFI dan SAIDI belum mencapai standard yang telah ditetapkan oleh PT. PLN (Persero) dan standard IEEE, sementara untuk nilai CAIDI sudah mencapai standard PLN tetapi belum memenuhi standard IEEE. Perhitungan nilai energi yang tidak terjuan (ENS) sebesar 66.541,885 kWh dan AENS sebesar 5,854 kWh/pelanggan. Kerugian PLN diakibatkan gangguan yang terjadi pada penyulang BG-2 pada tahun 2020 diasumsikan sebesar Rp.89.964.629,-.

Indeks keandalan SAIFI, SAIDI, dan CAIDI masing-masing sebesar 8,42 kali/tahun, 25,33 jam/tahun, dan 3 jam/gangguan, namun SAIFI dan SAIDI belum memenuhi standar PLN 68-2.1986 dan IEEE 136-2003, sementara CAIDI telah memenuhi standar PLN namun belum standar IEEE.Indeks keandalan yang berorientasi beban dan energi menunjukkan energi tidak tersalurkan (ENS) sebesar 66.541,885 kWh dan AENS sebesar 5,854 kWh per pelanggan.Kerugian ekonomi akibat gangguan pada penyulang BG-2 diperkirakan sebesar Rp 89.

Penelitian selanjutnya dapat mengeksplorasi penggunaan model probabilistik seperti simulasi Monte Carlo untuk memprediksi indeks keandalan pada variasi beban yang lebih dinamis, sehingga dapat memberikan gambaran risiko yang lebih komprehensif. Selain itu, integrasi teknologi smart grid seperti sistem SCADA atau phasor measurement unit (PMU) dapat diteliti untuk meningkatkan deteksi gangguan secara real‑time dan mengoptimalkan strategi mitigasi, khususnya pada komponen APP yang menjadi penyebab utama gangguan. Terakhir, diperlukan studi komparatif yang memperluas analisis FMEA ke beberapa penyulang sekaligus, serta mempertimbangkan pengaruh energi terbarukan yang terhubung ke jaringan distribusi, guna menilai dampaknya terhadap keandalan sistem dan kerugian ekonomi secara lebih luas.

Read online
File size708.28 KB
Pages11
DMCAReport

Related /

ads-block-test