Topsis merupakan salah satu metode pengambilan keputusan multikriteria. Hal ini disebabkan konsepnya sederhana dan mudah dipahami, komputasi efisien, dan memiliki kemampuan mengukur kinerja relatif dari alternatif alternatif keputusan. Topsis ini akan merangking alternatif berdasarkan prioritas nilai kedekatan relatif suatu alternatif terhadap solusi ideal positif, alternatif - alternatif yang telah di ranking akan dijadikan sebagai referensi bagi pengambilan keputusan untuk memilih solusi terbaik yang diinginkan. Dalam penentuan rangking pada metode TOPSIS ini perlu adanya perhitungan terlebih dahulu, perhitungan yang paten dalam menentukan rangking itu sendiri adalah Separasi yang merupakan jarak antara nilai setiap alternatif dengan solusi ideal positif dan negatif.

Rumus Separasi yakni :

Keterangan :

D+: merupakan jarak antara nilai setiap alternatif dengan solusi ideal positif

D- : merupakan jarak antara nilai setiap alternatif dengan solusi ideal negatif

Parameter - parameter yang dibutuhkan

• Jaringan Jalan

Gambar 4. Peta Jaringan Jalan di Kabupaten Mimika

Jaringan Jalan ini digunakan sebagai pertimbangan akses distribusi listrik yang biasanya berasosiasi dengan jaringan listrik. Jaringan Jalan ini didapat dari Peta Rupa Bumi Indonesia (RBI) skala 1 : 25.000 yang bersumber dari Badan Informasi Geospasial (BIG) tahun 2022.

• Sebaran Permukiman

Gambar 5. Peta Sebaran Permukiman di Kabupaten Mimika

Sebaran Pemukiman digunakanDalam penentuan jarak permukiman pada wilayah Papua bagian pesisir laut arafura ini kami menggunakan metode Multiple Ring Buffer. pada klasifikasi yang digunakan pada metode buffer ini kami menggunakan 3 (tuga) klasifikasi. klasifikasi pertama adalah jarak 1000 meter atau 0,001km dengan visualisasi berwarna hijau, lalu klasifikasi ke 2 dengan jarak 2000 meter atau 0,002 km, dan yang terakhir klasifikasi berwarna merah dengan jarak 3000 meter atau 0,003 km

• Ketersediaan Lahan

Gambar 6. Peta Land Use Land Cover di Kabupaten Mimika

Pada data Penggunaan Lahan dan Tutupan Lahan ini digunakannya Peta Rupa Bumi Indonesia (RBI) dengan Skala 1 : 25.000 yang bersumber dari Badan Informasi Geospasial (BIG). Data Penggunaan Lahan dan Tutupan Lahan ini digunakan sebagai pertimbangan sebaran lokasi optimal PLTB pada Kabupaten Mimika, Provinsi Papua Tengah. Persebaran lokasi PLTB ini akan direkomendasikan pada lahan yang belum dimanfaatkan atau lahan kosong yang tentunya dapat dilihat pada data Penggunaan Lahan dan Tutupan Lahan yang bersumber dari BIG.

• Gardu PLN

Gambar 7. Peta Sebaran Titik Gardu Listrik PLN di Kabupaten Mimika

Persebaran Gardu Listrik ini didapat dari Peta Rupa Bumi Indonesia (RBI) skala 1 : 25.000 yang bersumber dari Badan Informasi Geospasial tahun 2022. Pada Kabupaten Mimika dapat terlihat persebaran Gardu Listrik tentunya berguna untuk menghasilkan tingkat ketegangan yang sesuai untuk memproduksi, mengubah, mengatur, dan mendistribusikan listrik. Setelah ditentukan lokasi pembangunan titik persebaran PLTB tentunya akan dihubungkan dengan Gardu Listrik yang tersebar di sekitar wilayah Kabupaten Mimika, sehingga nantinya sangat berguna untuk penyedia listrik di wilayah Kabupaten Mimika yang dihubungkan dengan pembangunan PLTB.

• Kecepatan Angin Maksimum

Gambar 8. Peta Kecepatan Angin Maksimum di Kabupaten Mimika

Dapat dilihat pada tabel kecepatan angin rata rata nilai maksimum perbandingan 4 (empat) stasiun yang digunakan didapatkan kecepatan angin pada stasiun Meteorologi Wamena jayawijaya dengan nilai 7,60 m/s lalu pada angin kecepatan minimumnya didapatkan pada Stasiun Meteorologi Enarotali. lalu adapun nilai kecepatan angin rata rata maksimum bulanan dengan kecepatan angin 8,74 m/s pada Stasiun Meteorologi Wamena jayawijaya bulan maret, lalu kecepatan angin rata rata minimum bulanan dengan kecepatan anginnya yakni 3,90 m/s pada stasiun Meteorologi Enarotali pada bulan Juni, Juli, dan September.

Pengolahan data kecepatan angin rata rata ini dilakukan klasifikasi sesuai dengan data yang didapatkan. Klasifikasi ini kami ambil dari nilai rata rata yang sudah diolah menggunakan metode interpolasi. Klasifikasi yang digunakan yakni :

HASIL PEMBAHASAN

Diketahui berdasarkan hasil pengolahan overlay SIG dari multiparameter bahwa daerah yang berwarna hijau menunjukkan lokasi Optimal untuk PLTB, mempertimbangkan dengan jenis penggunaan lahan, jarak Permukiman, Data kecepatan angin, Gardu Listrik, dan Jalan. Lokasi dengan Sangat Optimal memiliki bobot :

Gambar 9. Tabel Klasifikasi Bobot

Lokasi yang paling optimal untuk dalam kajian pembangunan PLTB ini berada di sekitar Kecamatan Tembagapura, Kabupaten Mimika pada wilayah ini sangat optimal karena beberapa parameter dibutuhkan sangat mendukung di kecamatan ini, seperti ketersediaan lahan kosong, kecepatan angin yang cukup tinggi, jenis penggunaan lahan yang masih belum banyak dimanfaatkan sehingga memungkinkan potensi optimal pembangunan PLTB yang dapat dipertimbangkan pada wilayah ini. Sebaliknya, lokasi sangat tidak optimal PLTB ini terdapat di berbagai wilayah Kecamatan Kuala Kencana dan Kecamatan Mimika Baru karena sudah banyaknya lahan yang dibangun pada daerah tersebut dan jenis-jenis penggunaan lahan yang kurang mendukung untuk pembangunan PLTB seperti rawa-rawa, sungai, dan hutan rimba.

KESIMPULAN

Dalam rekomendasi dari adanya penempatan lokasi optimal PLTB pada papua bagian pesisir laut arafura ini bisa dikatakan sangat berpotensi dibangunnya PLTB menimbang daerah tersebut masih kurangnya jaringan listrik yang memadai untuk masyarakat sekitar. penentuan adanya lokasi yang optimal untuk membangun PLTB ini kami menggunakan metode AHP dan TOPSIS supaya kami mendapatkan nilai dan kelas yang sesuai dengan klasifikasi pembangun PLTB itu sendiri. Parameter yang kami gunakan juga k

ami sesuaikan dengan kebutuhan dibangunnya PLTB tersebut, parameter yang kami gunakan adalah jaringan jalan, jarak pemukiman, kemiringan lereng, ketersediaan lahan, gardu listrik/PLN, kecepatan angin. Pada parameter kecepatan angin memiliki data 12 bulan pada tahun 2023 dengan hasilnya didominasi oleh hembusan angin pelan atau setara dengan angin 3,3 - 5,5 m/s. lalu pada penggunaan lahan dan tutupan lahan memiliki 8 klasifikasi dengan didominasi oleh semak belukar , lalu pada persebaran gardu listrik ini pada wilayah pesisir laut arafuru hanya memiliki 2 gardu saja, pada parameter jaringan jalan hanya pada bagian tengah saja sisanya hanya sedikit dan tidak adanya jaringan jalan, pada parameter, dan yang terakhir adalah jarak pemukiman dengan 3 klasifikasi yang didominasi oleh jarak 1000 meter atau 0,003 kilometer. Hasil pada metode AHP sendiri mendapatkan nilai CR < 0,1 yang berarti pembobotan sesuai dengan yang diharapkan dan selanjutnya dilanjutkan dengan TOPSIS. Pada metode TOPSIS ini mendapatkan rangking sesuai dengan jumlah parameter, pada peringkat 1 didapatkan oleh kecepatan angin dan rangking terakhir didapatkan pada parameter sebaran gardu listrik pln.

Dari semua parameter yang digunakan kita beri nilai menggunakan metode AHP. adapun hasil yang kami dapatkan setelah semua parameter kita overlay yakni pada daerah papua pesisir laut arafura ini sangat berpotensi dibuatnya PLTB karena daerah tersebut minim dengan bencana alam, dan daerah tersebut kemiringan lerengnya cukup datar. hasil dari overlay tersebut Kecamatan yang paling optimal pada Kecamatan Tembagapura, Kabupaten Mimika hal ini karena beberapa parameter yang sudah ditetapkan sangat mendukung seperti ketersedian lahan kosong yang masih jarang dibangun pembangunan, kecepatan angin yang cukup tinggi, jenis penggunaan lahan yang masih memadai yang memungkinan pembangunan PLTB, lalu pada klasifikasi lokasi yang tidak optimal terdapat di berbagai wilayah Kecamatan Kuala Kencana dan Kecamatan Mimika Baru karena sudah banyaknya lahan yang dibangun pada daerah tersebut. Hal ini karena pada daerah tersebut dengan hutan rimba, sungai, rawa.

DAFTAR PUSTAKA

Kementerian ESDM Tuntaskan Program Elektrifikasi di Tahun 2024. (2024). Retrieved May 14, 2024, from ESDM website: https://www.esdm.go.id/en/media-center/news-archives/kementerian-esdm-tuntaskan-program-elektrifikasi-di-tahun-2024

Erdianto, K. (2021, October 4). Jokowi Sebut Baru 33 Persen Lahan Pertanian di Papua Barat Dimanfaatkan Maksimal. KOMPAS.com; Kompas.com. https://nasional.kompas.com/read/2021/10/04/10145781/jokowi-sebut-baru-33-persen-lahan-pertanian-di-papua-barat-dimanfaatkan

Hesty, NW, Cendrawati, DG, Aminuddin, A, & ... (2022). Estimasi potensi energi angin indonesia menggunakan model weather research and forecast-four dimension data assimiliation (wrf-fdda). Jurnal Sains …, jurnal.lapan.go.id, <https://jurnal.lapan.go.id/index.php/jurnal_sains/article/view/3614>

Numberi, J. J., Siregar, S. P., Uniplaita, T. K., Allo, R., Werdhani, A. S., Joni, J., ... & Manalu, M. R. (2023). Kajian Potensi Angin Laut Sebagai Sumber Energi Terbarukan Pembangkit Listrik Pulau Kecil di Pesisir Utara Provinsi Papua. Jurnal Asiimetrik: Jurnal Ilmiah Rekayasa dan Inovasi, 273-284.

Siadari, EL, Dewi, D, & Putra, I (2017). Pengaruh Suhu Permukaan Laut dan Angin Terhadap Distribusi Klorofil-A di Perairan Papua Tahun 2002-2016. Prosiding Seminar Nasional Sains …, researchgate.net,

Amam, A., & Rusdiana, S. (2022). Peranan kelembagaan peternakan, sebuah eksistensi bukan hanya mimpi: Ulasan dengan metode Systematic Literature Review (SLR). Jurnal Peternakan, 19(1), 9-21.

Zhang, Z, Liu, X, & Yang, S (2009). A Note on the 1-9 Scale and Index Scale in AHP. … conference on multiple criteria decision making, Springer,92>

Nazari, MA, Assad, MEH, Haghighat, S, & ... (2020). Applying TOPSIS method for wind farm site selection in Iran. 2020 Advances in …, ieeexplore.ieee.org, <https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9118223/>

Bennui, A., Rattanamanee, P., Puetpaiboon, U., Phukpattaranont, P., & Chetpattananondh, K. (2007, May). Site selection for large wind turbine using GIS. In PSU-UNS international conference on engineering and environment (pp. 561-566).