Estimasi Biaya Proyek Pembangkit Gas di Indonesia dengan Menggunakan Metode Optimasi Berbasis Least Square

Article Sidebar

PDF
Published: Jan 1, 2023
Keywords:
Biaya, Estimasi, Proyek, Pembangkit gas, Least square

Main Article Content

Muhammad Idris
PT PLN (Persero)

Abstract

Estimasi biaya adalah salah satu fase penting dalam rangkaian keseluruhan aktivitas perencaan sebuah proyek. Hal tersebut terkait dengan seberapa banyak biaya yang harus dipersiapkan dan digunakan di dalam proyek, khususnya untuk proyek-proyek di masa transisi energi. Gas alam, sebagai bahan bakar fosil paling bersih, memiliki peran strategis di dalam pemenuhan energi domestik. Oleh karena itu, peran pembangkit gas masih sangat menjanjikan untuk melayani kebutuhan listrik. Terlebih, pertumbuhan energi terbarukan yang masih rendah. Kajian ini bertujuan untuk memberikan sebuah gambaran estimasi biaya proyek untuk beberapa pembangkit gas di Indonesia berdasarkan data proyek eksisting dan manufaktur. Estimasi biaya proyek pada pembangkit gas telah dihitung menggunakan metode least square. Hasil dari studi ini menunjukkan bahwa model pendekatan untuk setiap jenis pembangkit gas menggunakan persamaan non-linear dalam fungsi pangkat. Selain itu, kriteria kinerja dari fungsi tersebut telah dievaluasi menggunakan 3 parameter. PLTG dan PLTGU memiliki hasil pendekatan yang lebih baik dari PLTMG karena memiliki jumlah data yang lebih besar. Bagaimanpun, hasil tersebut dapat diaplikasikan sebagai salah satu referensi estimasi biaya proyek untuk  budgeting atau perencanaan awal proyek dan tidak direkomendasikan untuk estimasi detail pada proses pengadaan atau saat eksekusi proyek.

Downloads

Download data is not yet available.

Article Details

How to Cite
Idris, M. (2023). Estimasi Biaya Proyek Pembangkit Gas di Indonesia dengan Menggunakan Metode Optimasi Berbasis Least Square. ENERGI & KELISTRIKAN, 14(2), 141–149. Retrieved from http://jurnal.itpln.ac.id/energi/article/view/1688
Issue
Vol. 14 No. 2 (2022): Energi dan Kelistrikan: Jurnal Ilmiah
Section
Articles

References

[1] Mokhatab, S., Mak, J., Valappil, J., and Wood, D., 2014, Handbook of Liquefied Natural Gas.
[2] Joo, H. Y., Kim, J. W., Jeong, S. Y., and Moon, J. H., 2020, “Decommissioning Cost Estimation of Kori Unit 1 Using a Multi-Regression Analysis Model,” J. Nucl. Fuel Cycle Waste Technol., 18(2_spc), pp. 247–260.
[3] Hashemi, S. T., Ebadati E., O. M., and Kaur, H., 2019, “A Hybrid Conceptual Cost Estimating Model Using ANN and GA for Power Plant Projects,” Neural Comput. Appl., 31(7), pp. 2143–2154.
[4] H., E. H., 2020, “Artificial Intelligence and Parametric Construction Cost Estimate Modeling: State-of-the-Art Review,” J. Constr. Eng. Manag., 146(1), p. 3119008.
[5] Partridge, I., 2018, “Cost Comparisons for Wind and Thermal Power Generation,” Energy Policy, 112, pp. 272–279.
[6] Davitti, A., and Multiconsult, U. K., 2018, “Project Cost Modelling for Hydropower Schemes in Developing Countries,” Int. J. Hydropower Dams, 25(6), pp. 56–64.
[7] Gas Turbine World, GTW Handbook 2018.
[8] Gas Turbine World, GTW Handbook 2019.
[9] Gas Turbine World, GTW Handbook 2020.
[10] Islam, M. S., Nepal, M. P., Skitmore, M., and Kabir, G., 2019, “A Knowledge-Based Expert System to Assess Power Plant Project Cost Overrun Risks,” Expert Syst. Appl., 136, pp. 12–32.
[11] Christensen, P., Dysert, L. R., Bates, J., Burton, D., Creese, R. C., and Hollmann, J., 2005, “Cost Estimate Classification System-as Applied in Engineering, Procurement, and Construction for the Process Industries,” AACE, Inc, 2011.
[12] Greenspan, D., and Casulli, V., 2018, Numerical Analysis for Applied Mathematics, Science, and Engineering, CRC Press.
[13] Kreyszig, E., 1999, Advanced Engineering Mathematics, Wiley.
[14] Martins, J. R. R. A., and Ning, A., 2021, Engineering Design Optimization, Cambridge University Press.