The Optimasi Energi Pengereman Regeneratif Berbasis Penjadwalan untuk Efisiensi Performa Kereta Rel Listrik Koridor Tangerang-Duri dengan Metode Genetic Algorithm

Penulis

DOI:

https://doi.org/10.37367/jpi.v10i1.429

Kata Kunci:

Penjadwalan, Pengereman Regeneratif, Optimasi

Abstrak

Pergeseran paradigma transportasi menuju kendaraan listrik merupakan langkah penting dalam mencapai netralitas karbon dan membatasi kenaikan suhu global di bawah 1,5°C pada tahun 2050, seperti yang dilaporkan oleh International Energy Agency (IEA) pada tahun 2021. Kereta listrik perkotaan merupakan salah satu solusi utama untuk mengurangi emisi gas rumah kaca. KRL yang dikenal hemat energi ternyata masih memiliki konsumsi listrik yang besar jika diakumulasikan dalam satu tahun. Salah satu koridor yang mendapat perhatian adalah koridor Tangerang-Duri dengan konsumsi energi traksi per tahun mencapai 7.199.044 kWh atau sekitar Rp 3.477.138.224 per tahun. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan optimasi penjadwalan operasional KRL pada koridor Tangerang-Duri untuk memaksimalkan pemanfaatan energi pengereman regeneratif dengan menggunakan metode optimasi Genetic Algorithm (GA). Hasil penelitian menunjukkan bahwa pemodelan pemanfaatan pengereman regeneratif berhasil dilakukan dengan selisih yang relatif kecil yaitu sebesar 2,88% dibandingkan dengan data aktual. Hasil optimasi menunjukkan bahwa Skenario 2 merupakan Skenario yang paling baik dan relevan untuk diterapkan saat ini dengan pengurangan energi traksi sebesar 6,25% atau 1391,36 kWh/hari atau peningkatan pemanfaatan energi pengereman regeneratif menjadi 14,89%.

Unduhan

Data unduhan tidak tersedia.

Referensi

[1] IEA, “Net Zero by 2050: A Roadmap for the Global Energy Sector,” Int. Energy Agency, hal. 224, 2021, [Daring]. Tersedia pada: https://www.iea.org/reports/net-zero-by-2050

[2] Menteri Perhubungan, “Peraturan Menteri Perhubungan Nomor Keputusan Menteri 42 Tahun 2010 Tentang Standar Spefisikasi Teknis Kereta Dengan Penggerak Sendiri,” 2010.

[3] G. M. Scheepmaker, R. M. P. Goverde, dan L. G. Kroon, “Review of energy-efficient train control and timetabling,” Eur. J. Oper. Res., vol. 257, no. 2, hal. 355–376, 2017, doi: 10.1016/j.ejor.2016.09.044. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejor.2016.09.044

[4] M. Sobar dan Y. A. Handoko, “Overview of energy efficiency in urban electric railways,” vol. 8, no. 1, 2024.

[5] T. Albrecht, “Reducing power peaks and energy consumption in rail transit systems by simultaneous train running time control,” Chair ofTraffic Control Process Autom., vol. 34, hal. 1755–8336, 2004, doi: 10.2495/978-1-84564.

[6] X. Yang, A. Chen, X. Li, B. Ning, dan T. Tang, “An energy-efficient scheduling approach to improve the utilization of regenerative energy for metro systems,” Transportation Research Part C: Emerging Technologies, vol. 57. hal. 13–29, 2015. doi: 10.1016/j.trc.2015.05.002. DOI: https://doi.org/10.1016/j.trc.2015.05.002

[7] X. Li dan X. Yang, “A Cooperative Scheduling Model for Timetable Optimization in Subway Systems,” Int. J. Uncertainty, Fuzziness Knowlege-Based Syst., vol. 21, no. SUPPL.1, hal. 1–15, 2013, doi: 10.1142/S0218488513400011. DOI: https://doi.org/10.1142/S0218488513400011

[8] S. Yang, F. Liao, J. Wu, H. J. P. Timmermans, H. Sun, dan Z. Gao, “A bi-objective timetable optimization model incorporating energy allocation and passenger assignment in an energy-regenerative metro system,” Transportation Research Part B: Methodological, vol. 133. hal. 85–113, 2020. doi: 10.1016/j.trb.2020.01.001. DOI: https://doi.org/10.1016/j.trb.2020.01.001

[9] S. S. Fazel, S. Firouzian, dan B. K. Shandiz, “Energy-Efficient Emplacement of Reversible DC Traction Power Substations in Urban Rail Transport through Regenerative Energy Recovery,” Int. J. Railw. Res., vol. 1, no. July, hal. 11–22, 2014.

[10] A. González-Gil, R. Palacin, dan P. Batty, “Sustainable urban rail systems: Strategies and technologies for optimal management of regenerative braking energy,” Energy Convers. Manag., vol. 75, hal. 374–388, 2013, doi: 10.1016/j.enconman.2013.06.039. DOI: https://doi.org/10.1016/j.enconman.2013.06.039

[11] R. WIRATAMA dan A. HALIM, “Penggunaan GPS pada Smartphone untuk Menghasilkan Data Profil Kecepatan dalam Waktu-Nyata,” ELKOMIKA J. Tek. Energi Elektr. Tek. Telekomun. Tek. Elektron., vol. 11, no. 2, hal. 300, 2023, doi: 10.26760/elkomika.v11i2.300. DOI: https://doi.org/10.26760/elkomika.v11i2.300

[12] S. Muljati, A. Triwinarto, N. Utami, dan Hermina, “Gambaran Median Tinggi Badan Dan Berat Badan Menurut Kelompok Umur Pada Penduduk Indonesia Yang Sehat Berdasarkan Hasil Riskesdas 2013 (Description of Median Number of Weight and Height Classified By Age Group on Healthy Indonesian Citizens Based on Ris,” J. Nutr. dan Food Res., vol. 39, no. 2, hal. 137–144, 2016. DOI: https://doi.org/10.22435/pgm.v39i2.5723.137-144

Diterbitkan

2026-04-09

Terbitan

Bagian

Artikel

Cara Mengutip

Fatoni, M. S. M., Yunendar Aryo Handoko, & Yohanes Bimo Dwiyanto. (2026). The Optimasi Energi Pengereman Regeneratif Berbasis Penjadwalan untuk Efisiensi Performa Kereta Rel Listrik Koridor Tangerang-Duri dengan Metode Genetic Algorithm. Jurnal Perkeretaapian Indonesia (Indonesian Railway Journal), 10(1), 42-56. https://doi.org/10.37367/jpi.v10i1.429

Artikel paling banyak dibaca berdasarkan penulis yang sama