Skripsi

Aplikasi algoritma particle swarm optimization dan simulated annealing pada permasalahan optimasi formasi tata letak penempatan turbin untuk ekstraksi energi arus laut di selat lirung, talaud, Sulawesi Utara / Ajeng Meylani

Abstrak
Tingkat konsumsi energi listrik di Indonesia terus mengalami peningkatan dimana mayoritas energi listrik ini berasal dari sumber energi tidak terbarukan. Pada tahun 2020 penggunaan bahan bakar fosil sebagai sumber energi listrik sebesar 80 6% dan akan diturunkan menjadi 62 2% pada tahun 2050. Salah satu cara untuk mengurangi penggunaan energi tidak terbarukan tersebut yaitu dengan memanfaatkan energi terbarukan seperti arus laut. Potensi arus laut yang dapat dijadikan pembangkit listrik dapat ditemukan pada selat dikarenakan selat pada umumnya memenuhi beberapa kriteria teknis. Beberapa kriteria teknis tersebut diantaranya yaitu memiliki rata-rata kecepatan arus di atas 0 5 m/s kondisi dasar laut yang relatif rata dan bukan daerah penangkapan ikan dimana kriteria ini dimiliki oleh Selat Lirung. Proses ekstraksi energi arus laut akan berjalan dengan sempurna apabila dipasang beberapa turbin (Marine Current Turbine) yang membentuk sekumpulan MCT yang biasa disebut dengan MCF (Marine Current Farm). Pengaturan formasi tata letak penempatan MCT pada MCF perlu diperhatikan karena adanya wake effect yang mempengaruhi output daya dari masing - masing MCT pada MCF. Permasalahan pengaturan formasi tata letak tersebut dapat diselesaikan dengan pendekatan metaheuristik yaitu algoritma Particle Swarm Optimization (PSO) dan Simulated Annealing (SA). Kedua algoritma ini akan dilakukan pengaturan parameter sebanyak 10 replikasi untuk mengetahui performansi parameter pada setiap algoritmanya. Representasi perencanaan area yang dihasilkan dari formasi tata letak penempatan MCT pada MCF ditunjukkan melalui metode grid. Hasil penelitian menunjukkan bahwa PSO dan SA dapat memberikan solusi untuk permasalahan pengaturan formasi tata letak penempatan MCT pada MCF dengan output daya listrik dan biaya yang berbeda. Dalam penelitian ini menghasilkan kesimpulan bahwa algoritma SA dapat menghasilkan performa yang lebih unggul jika dibandingkan algoritma PSO dalam permasalahan optimasi formasi tata letak penempatan MCT pada MCF.

Informasi Detail

DDC

SKRIPSI DIGITAL

Prodi

Universitas Negeri Malang. Program Studi Teknik Industri, 2024.

Deskripsi Fisik

xiii, 53 hlm. : ilus.

Bahasa

Indonesia

No Reg

1059/RS/24

Edisi

Skripsi (Sarjana)--Universitas Negeri Malang. 2024

Subjek

1. ALGORITMA - PARTICLE SWARM OPTIMIZATION
2. ALGORITMA - SIMULATED ANNEALING
3. ALGORITHM - PARTICLE SWARM OPTIMIZATION

Pembimbing

1. Rudi Nurdiansyah, S.t., M.t.

Lampiran Berkas