1

R

1

R

2

Evaluasi Keandalan Sistem Distribusi Jaringan Spindel GI Nusa

Dua PT. PLN (Persero) Distribusi Bali – UJ Kuta.

Reliability Evaluation of Spindel Network Distribution System at GI

Nusa Dua PT. PLN (Persero) - UJ Kuta. I Wayan Suardiawan

1)

1) Jurusan Teknik Elektro ITS, Surabaya 60111, email: wa_1_cool@yahoo.co.id

Abstrak : Pada tugas akhir ini, dilakukan

analisis keandalan sistem distribusi jaringan spindel

pada gardu Induk Nusa Dua. Tujuan yang ingin

dicapai pada tugas akhir ini adalah sebagai evaluasi

bagi PT. PLN (Persero) Distribusi Bali khususnya

Unit Jaringan Kuta dalam memperbaiki kinerja

penyulang-penyulang yang ada pada Gardu Induk

Nusa Dua. Metode yang digunakan antara lain

pengumpulan data, pengolahan data, serta

penganalisisan keandalan sistem distribusi.

Kata kunci: Keandalan, sistem distribusi, jaringan

spindel.

I. PENDAHULUAN

I.1 Latar Belakang Pertumbuhan beban (pelanggan) di wilayah

Area Jaringan (AJ) Bali Selatan sedang berkembang,

terutama di daerah Nusa Dua yang notabene adalah

salah satu pusat pariwisata dari Pulau Bali. Dari

kenyataan tersebut, tuntutan terhadap keandalan

sistem jaringan distribusi sangat dibutuhkan. Untuk itu

perlu dilakukan suatu evaluasi keandalan sistem

distribusi primer 20kV di PT. PLN (Persero) AJ Bali

Selatan khususnya daerah Nusa Dua (GI Nusa Dua).

I.2 Permasalahan Permasalahan yang ada adalah bagaimana

mengevaluasi sistem distribusi jaringan spindel

khususnya di Gardu Induk Nusa Dua, serta

menentukan indeks keandalah dari sisi pelanggan.

I.3 Tujuan Tujuan yang ingin dicapai dari pembuatan Tugas

Akhir ini adalah untuk mengevaluasi keandalan dari

Gardu Induk Nusa Dua yang sebagian besar

menggunakan jaringan spindel dan kemudian

membandingkannya dengan standar PLN yang telah

ada, apakah bisa dikatakan nilai yang didapat sudah

baik atau tidak, serta mengetahui indeks keandalan

ditinjau dari sisi pelanggan.

II. TEORI PENUNJANG II.1 Keandalan dan Pemodelan Sistem

Keandalan merupakan peluang bekerjanya suatu

peralatan atau sistem sesuai dengan fungsinya pada

waktu tertentu dan kondisi tertentu. Jika kita berbicara

keandalan kuantitatif, maka kita berbicara dalam

konteks peluang (probability). Peluang yang

merepresentasikan indeks keandalan memiliki rentang

nilai 0 (nol) sampai dengan 1 (satu). Keandalan

sistem/komponen bernilai 0 berarti memiliki peluang

sukses 0% dan keandalan sistem/komponen bernilai 1

memiliki peluang sukses 100%. Nilai keandalan ini

adalah fungsi waktu, artinya keandalan sebuah

sistem/komponen akan bervariasi sesuai dengan waktu

dimana evaluasi keandalan tersebut dilakukan.

Sistem/komponen yang sama dan diukur saat waktu

operasi yang sama akan mungkin memiliki keandalan

yang berbeda jika kondisi operasi kedua

sistem/komponen sejenis tersebut berbeda.

Sebagai contoh yang sederhana akan dipakai

sebuah subsistem yang terdiri dari dua buah filter

berikut ini:

II.1.2 Sistem dengan susunan seri

Suatu sistem dapat dimodelkan dengan susunan

seri jika komponen-komponen yang ada didalam

sistem itu harus bekerja atau berfungsi seluruhnya

agar sistem tersebut sukses dalam menjalankan

misinya.

Gambar 1 Sistem susunan seri

Rs = R1R2 ............................................................... (1)

dengan:

Rs = keandalan sistem seri

R1 = keandalan komponen 1

R2 = keandalan komponen 2

II.1.3 Sistem dengan susunan paralel Suatu sistem dapat dimodelkan dengan susunan

paralel jika seluruh komponen yang ada didalam

sistem itu gagal berfungsi maka akan mengakibatkan

sistem itu gagal menjalankan fungsinya.

Gambar 2 Sistem susunan paralel

Rp = 1- (1-R1)(1-R2).........................................(2)

dengan:

Rp = keandalan sistem paralel

R1 = keandalan komponen 1

R2 = keandalan komponen 2

II.2 Bentuk jaringan distribusi primer pada

Gardu Induk Nusa Dua

II.2.1 Jaringan Radial Sistem distribusi dengan pola Radial seperti

R1

R2

2

Gambar 3. Adalah sistem distribusi yang paling

sederhana dan ekonomis. Pada sistem ini terdapat

beberapa penyulang yang menyuplai beberapa gardu

distribusi secara radial.

Gambar 3 Jaringan Radial

Keuntungan dari sistem ini adalah tidak rumit

dan lebih murah dibanding dengan sistem yang lain.

Namun keandalan sistem ini lebih rendah karena

hanya terdapat satu jalur utama yang menyuplai gardu

distribusi, sehingga apabila jalur utama tersebut

mengalami gangguan, maka seluruh gardu akan ikut

padam.

II.2.2 Jaringan Spindel Sistem Spindel seperti pada Gambar 4 adalah

suatu pola kombinasi jaringan dari pola Radial dan

Ring. Spindel terdiri dari beberapa penyulang (feeder)

yang tegangannya diberikan dari Gardu Induk dan

tegangan tersebut berakhir pada sebuah Gardu

Hubung (GH).

Gambar 4 Jaringan Spindel

Pada pengoperasiannya, sistem Spindel

berfungsi sebagai sistem Radial. Di dalam sebuah

penyulang aktif terdiri dari gardu distribusi yang

berfungsi untuk mendistribusikan tegangan kepada

konsumen baik konsumen tegangan rendah (TR) atau

tegangan menengah (TM).

II.3 Faktor-faktor Nilai keandalan Dalam menganalisa nilai keandalan, banyak

faktor yang harus diperhitungkan, antara lain: MTTF,

MTTR, laju kegagalan, laju perbaikan,, ketersediaan,

kurva bak mandi, distribusi eksponensial, dan korelasi.

II.3.1 Mean Time To Failure

Mean Time To Failure (MTTF) adalah waktu

rata-rata kegagalan yang terjadi selama beroperasinya

suatu sistem, dapat dirumuskan:

MTTF= .......................................... (3)

dengan:

T = waktu operasi (up time)

n = jumlah kegagalan

II.3.2 Mean Time To Repair

Mean Time To Repair adalah waktu rata-rata

yang diperlukan untuk melakukan perbaikan terhadap

terjadinya kegagalan suatu sistem yang dapat

dirumuskan:

MTTR= .......................................... (4)

dengan:

L = waktu perbaikan (down time)

n = jumlah perbaikan

II.3.3 Laju Kegagalan

Laju kegagalan atau hazard rate adalah

frekuensi suatu sistem/komponen gagal bekerja,

biasanya dilambangkan dengan λ (lambda), laju

kegagalan dari suatu sistem biasanya tergantung dari

waktu tertentu selama sistem tersebut bekerja. Rumus

laju kegagalan:

λ = ................................................................ (5)

II.3.4 Laju Perbaikan

Laju perbaikan atau Downtime rate adalah

frekuensi lamanya suatu sistem/komponen dalam

masa perbaikan (kondisi OFF). Rumus laju perbaikan:

................................................................ (6)

II.3.5 Ketersediaan Ketersediaan atau Availability didefinisikan

sebagai proporsi waktu dimana sistem dalam keadaan

siap beroperasi. Nilai dari availability sistem

bergantung pada frekuensi komponen-komponen

sistem yang gagal bekerja (laju kegagalan) dan lama

perbaikan dari komponen yang rusak hingga sistem

berfungsi kembali (laju perbaikan). Rumus

ketersediaan:

.................................................................. (7)

dengan:

A = Ketersediaan

µ = laju perbaikan

λ = laju kegagalan

II.3.6 Kurva Bak Mandi

Kurva bak mandi (bathtub) merupakan sebuah

grafik yang mempunyai bentuk seperti bak mandi,

yang memetakan tingkat kegagalan dari mesin atau

sesuatu terhadapa waktu. Pemetaan dilakukan dengan

melihat tingkat kegagalan dari suatu produk dalam

suatu waktu tertentu yang dipetakan dalam suatu

grafik seperti pada gambar 5.

3

Gambar 5 Kurva bak mandi

Kurva bak mandi mendeskripsikan keterangan

dari fungsi hazard yang terdiri dari tiga bagian atau

fase, yaitu:

1. Bagian pertama adalah tingkat kegagalan yang

turun, yang dikenal sebagai kegagalan awal (masa

awal / burn in period).

2. Bagian kedua adalah tingkat kegagalan yang

konstan, yang dikenal sebagai kegagalan acak (masa

berguna / useful life period).

3. Bagian ketiga adalah tingkat kegagalan yang naik,

yang dikenal sebagai kegagalan aus (masa aus / wear-

out period).

II.3.7 Distribusi Eksponensial

Pada distribusi eksponensial, laju kegagalan

adalah konstan (λ=C), seperti pada bagian kedua pada

kurva bak mandi yang memiliki tingkat kegagalan

yang konstan, jadi distribusi eksponensial hanya

berlaku pada normal life period saja pada bathtub

curve (kurva bak mandi). Rumus distribusi

eksponensial:

.................................. (8)

II.3.8 Korelasi

Korelasi digunakan untuk mengukur kekuatan

hubungan antara dua variabel, yaitu untuk mengetahui

tingkatan kekuatan hubungan antara variabel. Dua

variabel dikatakan berasosiasi jika perilaku variabel

yang satu mempengaruhi variabel yang lain dengan

jarak (range) 0 sampai dengan 1.

Korelasi mempunyai kemungkinan pengujian

hipotesis dua arah (two tailed). Korelasi searah jika

nilai koefesien korelasi diketemukan positif,

sebaliknya jika nilai koefesien korelasi negatif,

korelasi disebut tidak searah. Berikut adalah rumus

korelasi:

......................... (9)

dengan:

x = variabel x

= mean (rata-rata) variabel x

y = variabel y

= mean (rata-rata) variabel y

Berikut adalah batasan nilai untuk

memudahkan melakukan interpretasi mengenai

kekuatan hubungan antara dua variabel:

0 : Tidak ada korelasi

>0 – 0,25 : Korelasi sangat lemah

>0,25 – 0,5 : Korelasi cukup

>0,5 – 0,75 : Korelasi kuat

>0,75 – 0,99 : Korelasi sangat kuat

1 : Korelasi sempurna

II.4 Indeks Keandalan dari sisi pelanggan

Indeks keandalan merupakan suatu

metode/cara pengevaluasian parameter keandalan

suatu peralatan distribusi tenaga listrik terhadap

keandalan mutu pelayanan kepada pelanggan. Indeks

ini antara lain adalah SAIFI (System Average

Interruption Frequency Index), SAIDI (System

Average Interruption Duration Index) dan CAIDI

(Customer Average Interruption Frequency Index).

II.4.1 System Average Interruption Frequency

Index

SAIFI (System Average Interruption

Frequency Index) adalah jumlah rata-rata kegagalan

yang terjadi per pelanggan yang dilayani per satuan

waktu (umumnya tahun). Indeks ini ditentukan dengan

membagi jumlah semua kegagalan dalam satu tahun

dengan jumlah pelanggan yang dilayani oleh sistem

tersebut. Persamaan untuk SAIFI dapat dilihat pada

persamaan berikut ini:

................................................ (10)

dengan:

λk = laju kegagalan saluran

Mk = jumlah pelanggan pada saluran k

M = total pelanggan pada sistem

II.4.2 System Average Interruption Duration Index

SAIDI (System Average Interruption

Duration Index) adalah nilai rata-rata dari lamanya

kegagalan untuk setiap pelanggan selama satu tahun.

Indeks ini ditentukan dengan pembagian jumlah dan

lamanya kegagalan secara terus menerus untuk semua

pelanggan selama periode waktu yang telah ditentukan

dengan jumlah pelanggan yang dilayani selama tahun

itu. Persamaan SAIDI dapat dilihat pada persamaan

berikut:

................................................ (11)

dengan:

µk = laju perbaikan saluran

Mk = jumlah pelanggan pada saluran k

M = total pelanggan pada sistem

4

III. DATA SALURAN DISTRIBUSI GARDU

INDUK NUSA DUA Gardu Induk Nusa Dua mempunyai 3 trafo

utama dan terbagi atas 21 penyulang, yang terdiri dari

6 penyulang konfigurasi radial, 12 penyulang

konfigurasi spindel dan 3 penyulang express. Hampir

70% pelanggan dari GI Nusa Dua adalah pelanggan

VIP seperti hotel-hotel besar dan bertaraf

internasional.

III.1. Data gangguan selama 7 tahun Berikut ini akan disajikan contoh data

gangguan tiap penyulang yang terjadi tiap tahun

selama 7 tahun (2003-2009). Karena keterbatasan

tempat maka akan diambil contoh untuk penyulang

Kedonganan pada tahun 2003:

Tabel 1 Daftar gangguan penyulang Kedonganan

tahun 2003

No Tgl_trip Arus Lm Pdm

kWh_hilang Jam

1 06-Jan-03 60 0,03 55,43

2 22-Jan-03 85 0,02 39,26

3 22-Jan-03 80 0,53 1.182,41

4 04-Apr-03 76 0,02 35,10

5 20-Apr-03 62 0,02 28,64

6 25-Apr-03 50 0,02 23,09

7 28-Apr-03 50 0,02 23,09

8 01-Mei-03 50 0,02 23,09

9 01-Mei-03 50 1,12 1.547,30

10 01-Mei-03 50 2,80 3.879,79

11 04-Mei-03 46 0,02 21,25

12 04-Mei-03 46 1,48 1.890,94

13 04-Mei-03 46 2,08 2.655,81

14 05-Mei-03 50 0,02 23,09

15 06-Jun-03 68 0,08 157,04

16 22-Jun-03 64 0,03 59,12

17 19-Jul-03 50 0,08 115,47

18 20-Jul-03 70 0,02 32,33

19 20-Jul-03 70 0,40 775,96

20 20-Jul-03 74 0,02 34,18

21 28-Jul-03 50 0,02 23,09

22 19-Des-03 84 0,02 38,80

23 19-Des-03 50 0,27 369,50

III.2 Data mulai beroperasinya penyulang

Berikut adalah data mulai beroperasinya

penyulang, panjang saluran dan jumlah trafo.

Tabel 2 Data usia, panjang dan jumlah trafo tiap

penyulang

No Penyulang Panjang Jumlah Mulai

Saluran (m) Trafo Beroperasi

1 Kedonganan 12.205 46 01/08/1995

2 Mumbul 43.735 73 <2003

3 Ungasan 85.248 125 <2003

4 B. Gardenia 2.064 10 19/02/2009

5 Kampus 27.347 36 1996

6 Tj. Benoa 7.630 21 01/08/1995

7 Four Season 10.363 9 01/08/1995

8 Sawangan 1.700 1 26/11/2002

No Penyulang Panjang Jumlah Mulai

Saluran (m) Trafo Beroperasi

9 Bvlgary 30.500 3 07/04/2008

10 Buster Pump I 19.495 11 04/09/1995

11 Tragia 31.050 10 16/07/1996

12 Golf Course 9.844 10 07/09/1995

13 Hilton 5.800 5 08/09/1995

14 Santa R. 3.725 1 2007

15 SS II 790 1 24/07/1995

16 Amenity 5.070 5 <2003

17 Club Med 4.770 6 <2003

18 Bali Resort 9.415 12 <2003

19 Exp Jimbaran 7.895 0 16/11/1995

20 SS I 1.595 0 <2003

21 Exp BPG 11.830 0 07/04/2008

III.3 Jumlah pelanggan dari tahun 2003 sampai

2009

Selanjutnya adalah data jumlah pelanggan dari

tahun 2003 sampai tahun 2009. Pertumbuhan rata-rata

tiap tahun dari GI Nusa Dua adalah sebesar 2,5% yang

dapat dilihat pada tabel berikut ini.

Tabel 3 Jumlah pelanggan dari tahun 2003 sampai

2009

No Tahun Jumlah Pelanggan

1 2003 28787

2 2004 29526

3 2005 30283

4 2006 31059

5 2007 31855

6 2008 32672

7 2009 33510

IV. PERHITUNGAN DAN ANALISIS

KEANDALAN GARDU INDUK NUSA DUA

IV.1 Evaluasi Keandalan Statis

Untuk mengevaluasi keandalan dari suatu

komponen atau sistem yang pertama kali harus

dilakukan adalah dengan memodelkan komponen atau

sistem tersebut kedalam diagram blok keandalan

(reliabiliy block diagram). Dari diagram blok

keandalan ini kemudian dihitung keandalan

berdasarkan susunan seri-paralel dari komponen atau

sistem yang bersangkutan, berikut adalah hasilnya:

Tabel 4 Nilai keandalan masing-masing penyulang

dengan metode keandalan statis

No Penyulang R Konf.

1 KEDONGANAN 0,990000 R

2 MUMBUL 0,899894 R

3 UNGASAN 0,999899 R

4 BALI GARDENIA 0,999963 R

5

5 KAMPUS 0,899829 R

6 TJ. BENOA 0,690958 R

7 FOUR SEASON 0,387420 S

8 SAWANGAN 0,900000 S

No Penyulang R Konf.

9 BVLGARY 0,729000 S

10 BUSTER PUMP I 0,313811 S

11 TRAGIA 0,999997 S

12 GOLF COURSE 0,348678 S

13 HILTON 0,590490 S

14 SANTA R. 0,900000 S

15 SS II 0,900000 S

16 AMENITY 0,882900 S

17 CLUB MED 0,531441 S

18 BALI RESORT 0,282430 S

19 EXP JIMBARAN 1,000000 E

20 SS I 1,000000 E

21 EXP BPG 1,000000 E

IV.2 Mean Time To Failure dan Mean Time To

Repair

MTTF dan MTTR digunakan untuk melihat

seberapa cepat terjadinya kerusakan dan perbaikan

dari masing-masing penyulang pada Gardu Induk

Nusa Dua Berikut akan ditampilkan nilai MTTF dan

MTTR masing-masing penyulang selama 7 tahun.

Tabel 5 Nilai MTTF dan MTTR selama selang waktu

7 tahun

No Penyulang

MTTF

(hari)

MTTR

(jam) Konfig

Rata2 Rata2

1 KEDONGANAN 17,5732 0,6041 R

2 FOUR SEASON 49,4604 0,6086 S

3 SAWANGAN 45,1766 1,5720 S

4 BVL GARY 37,0002 0,1568 S

5 BUSTER PUMP I 21,4919 0,4369 S

6 TRAGIA 27,5054 0,5410 S

7 EXP JIMBARAN 35,8642 1,1956 E

8 GOLF COURSE 33,2297 0,4187 S

9 HILTON 83,3503 1,2881 S

10 SANTA R. 31,2867 1,1370 S

11 TJ. BENOA 19,1749 0,8337 R

12 SS II 84,6667 2,0659 S

13 SS I 75,5516 2,3857 E

14 AMENITY 66,3586 0,9774 S

15 KAMPUS 17,9231 0,7073 R

16 EXP BPG 49,1028 1,8805 E

17 CLUB MED 59,8120 1,0219 S

18 BALI RESORT 95,1211 1,6752 S

19 B. GARDENIA 81,0000 2,8900 R

20 UNGASAN 10,3753 0,3062 R

21 MUMBUL 23,3596 0,7136 R

IV.3 Laju Kegagalan dan Laju Perbaikan

Dari hasil yang diperoleh pada tabel 5,

kemudian dapat dicari nilai laju kegagalan (λ) dan laju

perbaikan (µ) dari masing-masing penyulang.

Tabel 6 Nilai laju kegagalan dan laju perbaikan

masing-masing penyulang

No Penyulang

Laju

Kegagalan (λ)

Laju Perbaikan

(µ)

Hari Jam Hari

1 KEDONGANAN 0,0569 1,6554 39,7298

2 FOUR SEASON 0,0202 1,6430 39,4327

3 SAWANGAN 0,0221 0,6361 15,2667

4 BVLGARY 0,0270 6,3776 153,0612

5 BUSTER PUMP I 0,0465 2,2887 54,9279

6 TRAGIA 0,0364 1,8486 44,3659

7 EXP JIMBARAN 0,0279 0,8364 20,0737

8 GOLF COURSE 0,0301 2,3883 57,3199

9 HILTON 0,0120 0,7763 18,6315

10 SANTA R. 0,0320 0,8795 21,1091

11 TJ. BENOA 0,0522 1,1995 28,7875

12 SS II 0,0118 0,4840 11,6171

13 SS I 0,0132 0,4192 10,0600

14 AMENITY 0,0151 1,0231 24,5551

15 KAMPUS 0,0558 1,4138 33,9303

16 EXP BPG 0,0204 0,5318 12,7623

17 CLUB MED 0,0167 0,9786 23,4854

18 BALI RESORT 0,0105 0,5969 14,3265

19 B. GARDENIA 0,0123 0,3460 8,3045

20 UNGASAN 0,0964 3,2664 78,3927

21 MUMBUL 0,0428 1,4013 33,6323

IV.4 Ketersediaan

Nilai ketersediaan (A) menggambarkan

berapa peluang suatu alat beroperasi. Berdasarkan

rumus (7), maka didapatkan hasil sebagai berikut:

Tabel 7 Nilai Ketersediaan tiap penyulang

No Penyulang (A) Konf

1 KEDONGANAN 0,99857 R

2 MUMBUL 0,998729 R

3 UNGASAN 0,998772 R

4 BALI GARDENIA 0,998516 R

5 KAMPUS 0,998358 R

6 TJ. BENOA 0,998192 R

7 FOUR SEASON 0,999488 S

8 SAWANGAN 0,998552 S

9 BVLGARY 0,999823 S

10 BUSTER PUMP I 0,999154 S

11 TRAGIA 0,999181 S

12 GOLF COURSE 0,999475 S

13 HILTON 0,999356 S

14 SANTA R. 0,998488 S

15 SS II 0,998984 S

16 AMENITY 0,999387 S

17 CLUB MED 0,999289 S

6

18 BALI RESORT 0,999267 S

19 EXP JIMBARAN 0,998613 E

20 SS I 0,998686 E

21 EXP BPG 0,998407 E

IV.5 Keandalan Distribusi Eksponensial

Kemudian dari data pada tabel 6 dan rumus

(8) dapat digambarkan grafik keandalan dengan

menggunakan metode distribusi eksponensial untuk

masing-masing tipe penyulang selama selang waktu

(t) 100 hari sebagai berikut.

Gambar 8 Grafik keandalan penyulang konfigurasi

radial selama 100 hari

Gambar 9 Grafik keandalan penyulang spindel

selama 100 hari

IV. 6 Korelasi keandalan dengan faktor fisik

penyulang

Berdasarkan rumus (9) dan dari data-data yang

ada, dapat dicari hubungan/korelasi antara keandalan

penyulang dengan faktor fisik di lapangan, seperti:

usia penyulang, jumlah pelanggan, panjang saluran,

dan jumlah trafo.

Tabel 8 Korelasi keandalan eksponensial selama 1

bulan dengan faktor fisik penyulang

Korelasi R Panjang Jumlah Jumlah Usia

terhadap saluran trafo pelanggan penyulang

P. Radial -0,60 -0,64 -0,66 -0,93

P. Spindel -0,59 -0,21 -0,34 -0,29

IV. 7 Indeks Keandalan dari sisi pelanggan

Dari rumus (10) dan (11), kemudian dapat

dihitung indeks keandalan dari sisi pelanggan Gardu

Induk Nusa Dua selama 7 tahun.

Tabel 9 Indeks keandalan dari sisi pelanggan GI Nusa

Dua selama 7 tahun

No Tahun SAIFI SAIDI

(gangguan/pelanggan) (menit)

1 2003 0,055 1130

2 2004 0,062 695

3 2005 0,103 167

4 2006 0,053 225

5 2007 0,045 123

6 2008 0,911 54

7 2009 0,05 353

Dari hasil yang didapat kemudian

dibandingkan dengan standar yang diterapkan oleh

PT. PLN (Persero) Distribusi Bali, yaitu World Class

Services GAP Analysis, berikut ini:

Gambar 10 World Class Services GAP Analysis

Kemudian dari tabel 9 dan gambar 10, dapat

dibuat tabel perbandingan sebagai berikut:

Tabel 10 Tabel perbandingan indeks keandalan antara

WCS, GI Nusa Dua dan Sistem Bali pada tahun 2008

SAIFI SAIDI WCS 3 100

GI Nusa Dua 0,911 54

Sistem Bali 1,65 61,43

V. PENUTUP

V.1 Kesimpulan Berdasarkan hasil perhitungan dan analisis yang

telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa:

7

1. Nilai Mean Time To Failure (MTTF) terkecil

selama 7 tahun untuk penyulang radial adalah

10,375 hari (P. Ungasan) dan nilai MTTF terbesar

adalah 81 hari (P. Bali Gardenia) serta nilai rata-

ratanya adalah 28,23 hari, sedangkan nilai MTTF

terkecil selama 7 tahun untuk penyulang spindel

adalah 21,49 hari (P. Booster Pump I) dan nilai

MTTF terbesar untuk penyulang spindel adalah

95,12 hari (P. Bali Resort) serta nilai rata-ratanya

adalah 52,87 hari. Dari hasil perbandingan untuk

2 tipe penyulang tersebut, terlihat bahwa

konfigurasi spindel mempunyai nilai R yang lebih

baik, hingga sebesar 87,28% bila dibandingkan

dengan konfigurasi radial.

2. Untuk evaluasi dengan metode diagram blok,

didapat bahwa nilai keandalan penyulang spindel

adalah lebih rendah dengan rata-rata 0,6472 bila

dibandingkan dengan penyulang radial yang rata-

ratanya 0,9134.

3. Dari hasil analisis korelasi pada penyulang radial,

nilai keandalan cukup berkorelasi dengan panjang

saluran (-0,6), jumlah trafo (-0,64), jumlah

pelanggan (-0,66), dan usia penyulang (-0,93).

Tapi tidak halnya dengan penyulang spindel, nilai

keandalannya kurang berkorelasi dengan jumlah

trafo (-0,21), jumlah pelanggan (-0,34) dan usia

penyulang (-0,29).

4. Nilai SAIFI untuk WCS adalah 3, GI Nusa Dua

adalah 0,911 dan Sistem Bali 1,65, sedangkan

nilai SAIDI untuk WCS adalah 100, GI Nusa Dua

adalah 54 dan Sistem Bali 61,43. Dari hasil

perbandingan tersebut dapat diambil kesimpulan

bahwa keandalan dari Gardu Induk Nusa Dua

sudah cukup baik, karena nilai yang didapat lebih

baik bila dibandingkan dengan standar WCS yang

telah diterapkan maupun dengan keseluruhan

sistem bali itu sendiri.

V.2 Saran 1. Untuk penelitian lebih lanjut tentang keandalan

sistem distribusi, perlu dilibatkan berbagai

analisa lainnya, seperti cost analysis,

management analysis maupun maintenance

analysis.

2. Untuk melengkapi wacana penelitian tentang

keandalan distribusi, dapat dilakukan

pengembangan untuk daerah lain yang memiliki

karakteristik jaringan dan beban yang berbeda-

beda, baik di PT. PLN (Persero) Distribusi Bali

maupun di seluruh Indonesia.

DAFTAR PUSTAKA [1] Artana, Ketut Buda, Diktat Kuliah: Kuliah

Keandalan1-Pendahuluan - FTK ITS, Surabaya.

[2] Artana, Ketut Buda, Diktat Kuliah: Statistika

Rekayasa-Distribusi Peluang – FTK ITS,

Surabaya.

[3] Endrenyi, J., “Reliability Modeling in Electric

Power Systems”, John Wiley & Sons Ltd., Toronto,

Ch. 2, 1980.

[4]

Wilkins, Dennis J., “The Bathtub Curve and

Product Failure Behavior “, Weibull,

November, 2002

[5] Ferdiansyah, “Evaluasi Keandalan Sistem

Distribusi PT.PLN (Persero) APJ Surabaya

Selatan Menggunakan Metode Non-Eksponensial

Down Times”, Teknik Elektro-ITS, Surabaya,

2007.

[6] Marsudi, Djiteng, “Operasi Sistem Tenaga

Listrik”, Balai Penerbit dan Humas ISTN, Jakarta

Selatan, 1990.

[7] Priyanta, Dwi, Diktat Kuliah: Keandalan dan

Perawatan – FTK ITS, Surabaya, 2000

[8] Sukerayasa, I Wayan, “Penentuan Angka Keluar

Peralatan Untuk Evaluasi Keandalan Sistem

Distribusi Tenaga Listrik”, Universitas Udayana,

Jimbaran, Desember, 2007

[9] Sukmawidjaja, Maula, “Perhitungan Profil

Tegangan pada Sistem Distribusi Menggunakan

Matrix Admitansi dan Matrix Impedansi Bus”,

JETri, vol. 7, pp.21-40, ISSN 1412-0372, February,

2008

[10] Priyambodo, B., “Manajemen Farmasi Industri”,

Global Pustaka Utama, Yogyakarta, 2007.

[11] Rummel, R.J., “Understanding Correlation”,

Departement of Political Science University of

Hawaii, Honolulu, 1976.

[12] Moubray, John, “Reliability Centered

Maintenance”, Industrial Press, New York, 1997

[13] Rausand, M. and Hoyland, A., “System

Reliability Theory; Models, Statistical methods,

and Applications”, John Wuiley & Sons, New

York, 2004.

RIWAYAT HIDUP

I Wayan Suardiawan

dilahirkan di Denpasar, 6

Januari 1988. Pada tahun 2006,

penulis masuk ke Jurusan

Teknik Elektro FTI ITS dan

mengambil bidang studi Teknik

Sistem Tenaga. Selama menjadi

mahasiswa, penulis aktif sebagai

asisten praktikum, koordinator

praktikum dan koordinator

asisten di Laboratorium

Konversi Energi Listrik-Jurusan Teknik Elektro-

Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya.