## ANALISIS REKONFIGURASI DAN PENEMPATAN KAPASITOR UNTUK MEMINIMALKAN DEVIASI TEGANGAN PADA SISTEM DISTRIBUSI

## ANALYSIS RECONFIGURATION AND CAPACITOR PLACEMENT FOR MINIMIZING VOLTAGE DEVIATION IN DISTRIBUTION SYSTEM
Yuli Prasetyo 1 , Agus Choirul Arifin 2 , Teuku Multazam 3
1,2 Politeknik Negeri Madiun, Jl. Serayu No 84, Madiun, Jawa Timur, Indonesia.
3 Universitas Iskandar Muda Banda Aceh, Aceh, Indonesia
E-mail: yuliprasetyo2224@pnm.ac.id
Diterima: 02/08/2018; Disetujui: 28/08/2018

## ABSTRAK
Kualitas  daya  merupakan  hal  penting  untuk  menjaga  stabilitas  sistem  tenaga  listrik. Penurunan  kualitas  daya  dapat  disebabkan  oleh  perubahan  tegangan  atau  deviasi tegangan. Deviasi tegangan pada sistem distribusi dipengaruhi oleh panjang saluran dan pembebanan. Deviasi tegangan dapat diminimalkan dengan beberapa metode antara lain rekonfigurasi jaringan, pemasangan distributed generator , pemasangan kapasitor dan lain sebagainya. Penelitian ini bertujuan melakukan analisa rekonfigurasi dan kapasitor pada sistem  distribusi  menggunakan  algoritma  genetika.  Rekonfigurasi  dan  kapasitor dioptimalkan menggunakan Algoritma Genetika untuk meminimalkan deviasi tegangan. Setelah  melakukan  rekonfigurasi  dan  pemasangan  kapasitor  maka  didapatkan  deviasi tegangan  yang  lebih  baik  dari  kondisi  normal.  Hasil  terbaik  yakni  dengan menggabungkan rekonfigurasi  dan kapasitor secara simultan sehingga didapatkan nilai deviasi terbesarnya berupa drop tegangan sebesar 0.029 p.u.
Kata Kunci: Rekonfigurasi dan Kapasitor, Algoritma Genetika, Deviasi Tegangan
Vol. 01, No. 02, (Agustus, 2018), pp. 117-126.
Meminimalkan Deviasi Tegangan Pada Sistem Distribusi Yuli Prasetyo, Agus Choirul Arifin, Teuku Multazam

## ABSTRACT
Power  quality  is  important  to  maintain  the  stability  of  the  power  system.  Decrease  in power  quality  can  be  caused  by  voltage  deviation.  The  voltage  deviation  in  the distribution system is influenced by channel length and loading system. There are some method that can minimized voltage deviation such as reconfiguration of the network, the installation  of  distributed  generator  and  the  installation  of  capacitors.  This  study purposes  to  analyze  the  reconfiguration  of  networks  and  capacitor  placement  in  the distribution system using genetic algorithm. Reconfiguration of networks and capacitors is done optimally using Genetic Algorithm to minimize voltage deviation. Based on the results  of  reconfiguration  and  installation  of  capacitors  obtained  a  value  of  voltage deviation better than normal conditions. Data analysis results obtained in the form of the largest deviation of a voltage drop of 0.029 p.u.
Keywords: Reconfiguration and Capacitor, Genetic Algorithm, Voltage Deviation.

## PENDAHULUAN
Sistem distribusi merupakan bagian penyaluran  daya  yang  penting  karena  letak sistem  distribusi  yang  dekat  dengan  beban. Kualitas daya pada sistem distribusi harus bagus dan tetap terjaga. Penurunan kualitas daya dapat disebabkan  oleh  faktor  daya  yang  menurun, adanya  perubahan  tegangan  atau  deviasi tegangan, dan rugi jaringan [1]. Permasalahan ini tentunya  sangat  merugikan  konsumen  maupun produsen  listrik.  Kerugian yang  dialami konsumen berupa kualitas tegangan  yang  buruk yang  melebihi  standar.  Sedangkan  di  pihak produsen listrik, deviasi tegangan menyebabkan daya  yang  terbuang  dan  tidak  terjual  menjadi besar sehingga pendapatan perusahaan menurun.
Salah  satu  metode  untuk  mengurangi masalah  diatas  yakni  dengan  melakukan rekonfigurasi jaringan dan penempatan kapasitor pada  sistem  distribusi.  Rekonfigurasi  jaringan distribusi  adalah  mengatur  ulang  konfigurasi jaringan  dengan  mengubah  status  dari  saklar terbuka  atau  tertutup  ( sectionalizing atau tie switch )  [4,9].  Kapasitor  merupakan  komponen kompensator  daya  reaktif  yang  berfungsi  untuk memperbaiki  faktor  daya  [6,8].  Kapasitor sebagai  pengatur  tegangan  mampu  untuk mengurangi tegangan jatuh pada sistem distribusi.  Daya  reaktif  yang  dibutuhkan peralatan  listrik  dapat  dengan  mudah  diperoleh dari kapasitor. Sehingga aliran daya reaktif dari pembangkit yang jauh dapat dihindari.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan analisa pengaruh penggunaan  rekonfigurasi  dan kapasitor  pada  sistem  distribusi.  Rekonfigurasi dan kapasitor dioptimalkan menggunakan Algoritma  Genetika  sehingga  diharapkan  dapat meminimalkan deviasi tegangan.

## METODE PENELITIAN

## 1. Analisis Aliran Daya Radial
Salah  satu  metode  yang  dikembangkan untuk sistem distribusi radial adalah metode Zbr. Metode Zbr dapat membentuk persamaan aliran daya  dengan  menyusun  impedansi  saluran distribusi radial dalam bentuk matrik [3]. Metode Zbr  memiliki  matrik  Bus  Injection  to  Branch Current  (BIBC)  dan  Branch  Current  to  Branch Voltage (BCBV). Matrik BIBC dan BCBV dapat menghitung  perubahan  tegangan  pada  sistem distribusi.
Gambar  1  menunjukkan  sebuah  sistem distribusi  sederhana  dengan  model  rangkaian radial murni.
Gambar 1. Single line diagram 6 bus.
Vol. 01, No. 02, (Agustus, 2018), pp. 117-126.
Meminimalkan Deviasi Tegangan Pada Sistem Distribusi Yuli Prasetyo, Agus Choirul Arifin, Teuku Multazam
Persamaan arus yang mengalir:
𝐵 5 = 𝐼 6 (1)
𝐵 4 = 𝐼 5 (2)
𝐵 3 = 𝐼 4 + 𝐼 5 (3) 𝐵 2 = 𝐼 3 + 𝐼 4 + 𝐼 5 + 𝐼 6 (4) 𝐵 1 = 𝐼 2 + 𝐼 3 + 𝐼 4 + 𝐼 5 + 𝐼 6 (5)
Persamaan  injeksi  arus  merupakan  matrik BIBC (Bus Injection to Branch Current).
[ 𝐵 1 𝐵 2 𝐵 3 𝐵 4 𝐵 5 ] = [ 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1] [ 𝐼 2 𝐼 3 𝐼 4 𝐼 5 𝐼 6 ] [𝐵] = [𝑩𝑰𝑩𝑪][𝐼] (6)
Nilai drop tegangan dapat dihitung:
𝑉 2 = 𝑉 1 − 𝐵 1 𝑍 12 (7)
𝑉 3 = 𝑉 1 − 𝐵 1 𝑍 12 − 𝐵 2 𝑍 23 (8)
𝑉 4 = 𝑉 1 − 𝐵 1 𝑍 12 − 𝐵 2 𝑍 23 − 𝐵 3 𝑍 34 (9)
𝑉 5 = 𝑉 1 − 𝐵 1 𝑍 12 − 𝐵 2 𝑍 23 − 𝐵 3 𝑍 34 − 𝐵 4 𝑍 45 (10) 𝑉 6 = 𝑉 1 − 𝐵 1 𝑍 12 − 𝐵 2 𝑍 23 − 𝐵 5 𝑍 36 (11)
Maka drop tegangan:
𝑉 1 − 𝑉 2 = 𝐵 1 𝑍 12 (12)
𝑉 1 − 𝑉 3 = 𝐵 1 𝑍 12 + 𝐵 2 𝑍 23 (13)
𝑉 1 − 𝑉 4 = 𝐵 1 𝑍 12 + 𝐵 2 𝑍 23 + 𝐵 3 𝑍 34 (14)
𝑉 1 − 𝑉 5 = 𝐵 1 𝑍 12 + 𝐵 2 𝑍 23 + 𝐵 3 𝑍 34 + 𝐵 4 𝑍 45 (15) 𝑉 1 − 𝑉 6 = 𝐵 1 𝑍 12 + 𝐵 2 𝑍 23 + 𝐵 5 𝑍 36 (16)
Persamaan  di  atas  dapat  dibentuk  dalam matrik  BCBV  (Branch  Current  to  Branch Voltage).
[ 𝑉 1 − 𝑉 2 𝑉 1 − 𝑉 3 𝑉 1 − 𝑉 4 𝑉 1 − 𝑉 5 𝑉 1 − 𝑉 6 ] = [ 𝑍 12 0 0 0 0 𝑍 12 𝑍 23 0 0 0 𝑍 12 𝑍 23 𝑍 34 0 0 𝑍 12 𝑍 23 𝑍 34 𝑍 45 0 𝑍 12 𝑍 23 0 0 𝑍 36 ] [ 𝐵 1 𝐵 2 𝐵 3 𝐵 4 𝐵 5 ] [∆𝑉] = [𝑩𝑪𝑩𝑽][𝐵] (17)

## 2. Rekonfigurasi
Mengacu pada referensi [4,9] rekonfigurasi jaringan  listrik  (feeder)  adalah  suatu  proses merubah  topologi  jaringan  distribusi  dengan mengubah status dari switch yang digunakan.
Ada  dua  jenis  switch  berdasarkan  kondisi buka  dan  tutup  switch  tersebut  yakni  normally open (N.O.) dan normally closed (N.C.) Switch N.C.  dipertimbangkan  sebagai  switch  pada jaringan  yang  digunakan.  Selama  proses rekonfigurasi, status dari setiap switch berubah- ubah  dan  menjadi  optimal  berdasarkan  kondisi fungsi  objektif  yang  digunakan.  Terbuka  dan tertutupnya  suatu  switch  pada  sistem  distribusi berpengaruh  pada  deviasi  yang  dihasilkan. Seperti pada gambar 2.6  jika switch S2, S3, S4, S5, S6, S7, S33, S20, S29 dan S18 pada loop 1 diganti menjadi 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 maka kemungkinan 10 kemungkinan switch yang akan terpilih sebagai solusi. Begitu juga untuk loop 2, loop 3, loop 4, dan loop 5.

## 3. Kapasitor
Mengacu  pada  referensi  [6,8],  kapasitor banyak  digunakan  sebagai  kompensasi  daya reaktif  pada  jaringan  distribusi.  Kapasitor  juga digunakan  untuk  menaikkan  profil  tegangan setiap  bus.  Keuntungan  yang  didapat  dari kapasitor  untuk  mengkompensasi  daya  reaktif bergantung  dari  lokasi  dan  besar  kapasitas kapasitor pada sistem distribusi.

## 4. Deviasi Tegangan
Mengacu  pada  referensi  [7]  deviasi tegangan adalah kondisi tegangan dari salah satu atau  lebih  bus  dalam  satu  saluran  (feeder) berbeda dengan tegangan pada bus pertama. Baik itu  kondisi  melebihi  tegangan  bus  pertama  atau kurang  dari  tegangan  pada  bus  pertama.  Atau secara rumusan sebagi berikut:
∆Deviasi Tegangan = max 𝑉 1 −𝑉 𝑘 𝑉 1 (18)
𝑘 = 1, 2, … , 𝑛
Dimana k = nomor bus pada system

## 5. Algoritma Genetika
Algoritma  Genetika  adalah  suatu  metode pencarian  solusi  terbaik  dari  suatu  masalah  [5].
Metode ini mengadopsi mekanisme dari genetika makhluk hidup, yaitu untuk menemukan susunan gen terbaik dalam tubuh makhluk hidup.  Metode ini  banyak  digunakan  untuk  mencari  solusi terbaik dari suatu permasalahan yang mempunyai banyak solusi. Maka dari itu, solusi- solusi tersebut diwakili oleh suatu individu atau satu  kromosom.  Untuk  mendapatkan  solusi terbaik kromosom ini melewati proses persilangan  dan  mutasi  Proses  algoritma genetika  adalah  sebagai  berikut:  Pembangkitan populasi awal, Seleksi alam, Pasangan,
Perkawinan, Mutasi, Generasi.

## 6. Penerapan Metode Algoritma Genetika
Penelitian  ini  menggunakan  data  sistem distribusi IEEE 33 bus [2].
Gambar 2. Konfigurasi sistem IEEE 33 bus
Sistem  IEEE  33  bus  memiliki  32 sectionalizing  switch  ( normally  close )  dan  5 cabang tie  switch ( normally  open ).  Konfigurasi sistem  IEEE  33  bus  seperti  pada  gambar  2. Konfigurasi sistem dapat menjadi loop jika salah satu tie  switch dalam  keadaan closed .  Maka untuk  menjaga  konfigurasi  tetap  radial  harus membuka  salah  satu sectionalizing  switch .
Jumlah tie switch yang ditutup sebanding dengan jumlah sectionalizing  switch yang  dibuka.
Kombinasi switch seperti pada tabel 1.
Tabel 1. Kelompok Kombinasi On-Off Switch Tie Switch Close Loop Switch Open 33 1 2, 3, 4, 5, 6, 7, 18, 19, 20 34 2 12, 13, 14 35 3 8, 9, 10, 11, 21 36 4 15, 16, 17, 29, 30, 31, 32 37 5 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28
Vol. 01, No. 02, (Agustus, 2018), pp. 117-126.
Meminimalkan Deviasi Tegangan Pada Sistem Distribusi
Yuli Prasetyo, Agus Choirul Arifin, Teuku Multazam
Membuat model sistem distribusi Load Flow Implementasi Algoritma Genetika 0.95 pu Vbus   1.05 pu START END Menampilkan hasil simulasi Tidak Ya Deviasi minimum atau iterasi maksimum Ya Tidak

## Gambar 3. Diagram alir penelitian
Tahapan  penelitian  dibuat  dalam  diagram alir  seperti  pada  gambar  3.  Penelitian  dimulai dengan  melakukan  pemodelan  sistem  distribusi IEEE  33  bus.  Kemudian  mengecek  tegangan pada sistem distribusi dengan running loadflow .
Tegangan sistem IEEE 33 bus sebesar 12,6kV.
Tahapan berikutnya adalah implementasi algoritma genetika. Kemudian mengecek apakah sudah  mendapatkan  deviasi  tegangan  minimum atau  iterasi  sudah  maksimum. Tahapan  terakhir adalah menampilkan hasil simulasi.
Adapun parameter suatu jaringan
bermasalah  atau  tidak  dapat  melihat  tegangan setiap bus memenuhi batasan atau tidak adapun batasan yang digunakan yakni:
a. Batasan Tegangan
0,95 𝑝 . 𝑢 ≤ 𝑉 ≤ 1,05 𝑝 . 𝑢 (19)
b. Batasan Kapasitas Kapasitor
∑ 𝑄 𝑞 𝐶 ≤ 𝑞∈𝑆 𝐵 ∑ 𝑄 𝑞 𝐿 𝑞∈𝑆 𝐵 (20)
Dengan :
S B : Semua bus yang ada q    : Nomor bus Qc  : Daya reaktif kapasitor QL  : Daya reaktif load
Jika  tidak  memenuhi  batasan  maka dilakukan  implementasi  algoritma  genetika untuk  mencari  rekonfigurasi  dan  pemasangan kapasitor  sehingga  mendapatkan  solusi  optimal dengan  deviasi  tegangan  terkecil.  Penelitian  ini dikelompokkan  menjadi  beberapa  kasus  antara lain:

## 1. Kasus Awal
Kasus  ini  untuk  melihat  kondisi  awal  dari
sistem distribusi yang akan diteliti.
2. Kasus Rekonfigurasi
Kasus ini hanya menggunakan Rekonfigurasi untuk meminimalkan deviasi tegangan.
3. Kasus Kapasitor
Kasus  ini  hanya  menggunakan  kapasitor untuk meminimalkan deviasi tegangan.
4. Kasus Rekonfigurasi dan Kapasitor
Kasus ini menggabungkan rekonfigurasi dan
kapasitor secara simultan untuk
meminimalkan deviasi tegangan.

## HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

## 1) Kasus Awal
Kondisi  awal  atau  saat  normal  hasil analisa  tegangan  seperti  pada  gambar  4  dan gambar  5.  Dari  hasil  ini  diketahui  bahwa terjadi drop tegangan sebesar 0,08 p.u.

## Gambar 4. Grafik tegangan kondisi awal

## Gambar 5. Grafik deviasi tegangan kondisi awal
Dari  kedua  data  diatas  maka  dapat
diketahui bahwa deviasi tegangan yang terjadi pada  IEEE  33  bus  lebih  besar  dari  batasan tegangan  0,05  p.u.  Oleh  karena  itu  perlu dilakukan upaya meminimalkan deviasi tegangan.

## 2) Kasus Rekonfigurasi
Kasus  ini  merubah  topologi  jaringan sesuai kondisi switch. Hasil yang didapat dari algoritma  genetika  untuk  kombinasi  switch yakni:

## Tabel 2. Switch hasil algoritma genetika
Switch Buka Switch Tutup Bus 7 ke Bus 8 Bus 8 ke Bus 21 Bus 9 ke Bus 10 Bus 9 ke Bus 15 Bus 14 ke Bus 15 Bus 12 ke Bus 22 Bus 28 ke Bus 29 Bus 18 ke Bus 33 Bus 32 ke Bus 33 Bus 25 ke Bus 29
Gambar 6. Grafik tegangan kasus rekonfigurasi

## Gambar 7. Grafik deviasi tegangan kasus rekonfigurasi
Gambar  6  dan  gambar  7  merupakan grafik  tegangan  dan  grafik  deviasi  tegangan setelah  dilakukan  rekonfigurasi.  Dari  data diatas terlihat setelah dilakukan rekonfigurasi berhasil menaikkan tegangan dan menurunkan deviasi tegangan. Pada kasus rekonfigurasi ini beberapa  bus  masih  mengalami  deviasi tegangan  yang  lebih  besar  dari  0,05  p.u.  Ini dikarenakan  dengan  rekonfigurasi  saja  tidak cukup  mendapatkan  tegangan  yang  berada pada batasan yang diperbolehkan.

## 3) Kasus Kapasitor
Hasil yang didapat dari algoritma genetika untuk  lokasi  dan  ukuran  kapasitor  sesuai dengan tabel 3.
11 11.5 12 12.5 13 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 Teg an gan ( kV ) No Bus Kasus Awal 0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 D e vi asi ( p .u ) No Bus Kasus Awal 11 11.5 12 12.5 13 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 Teg an gan ( kV ) No Bus Kasus Rekonfigurasi 0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 D e vi asi ( p .u ) No Bus Kasus Rekonfigurasi
Vol. 01, No. 02, (Agustus, 2018), pp. 117-126.
Meminimalkan Deviasi Tegangan Pada Sistem Distribusi Yuli Prasetyo, Agus Choirul Arifin, Teuku Multazam
Tabel 3. Penempatan Kapasitor Lokasi Jumlah Kapasitas Bus 18 1 buah 0,784 MVar Bus 29 1 buah 0,784 MVar Bus 32 1 buah 0,784 MVar Total 3 buah 2,352 MVar
Gambar 8. Grafik tegangan kasus kapasitor

## Gambar 9. Grafik deviasi tegangan kasus kapasitor
Penurunan tegangan yang terjadi yakni
pada  kondisi  awal  0.08  p.u  hingga  terjadi penurunan  tegangan  pada  0.039  p.u  Hal  ini sesuai  dengan  prinsip  pemasangan  kapasitor secara  parallel  maupun  langsung  pada  beban untuk  mempertahankan  tegangan  beban  tetap konstan pada tegangan nominal. Dengan sifat kapasitor  yang  membangkitkan  daya  reaktif maka  terjadi  pengurangan  daya  reaktif  pada sistem  distribusi.  Ini  menyebabkan  deviasi tegangan  pada  sistem  menjadi  kecil  sehingga tegangan  pada  sisi  terima  tidak  terlalu  jauh dari sisi kirim.

## 4) Kasus Rekonfigurasi dan Kapasitor
Hasil yang didapat dari algoritma genetika untuk  kombinasi  switch  serta  penempatan kapasitor sesuai dengan tabel 4.

## Tabel 4. Hasil algoritma genetika
Kapasitor Switch (Bus) Lokasi  Ukuran (MVAR) Buka Tutup Bus 16 0,76 8 – 21 - Bus 30 0,76 9 – 10 12 – 22 Bus 31 0,76 14 – 15 9 – 15 - - 30 – 31 18 – 33 - - 27 – 28 25 – 29
Gambar 10. Grafik tegangan kasus rekonfigurasi dan kapasitor
Gambar 11. Grafik deviasi tegangan kasus rekonfigurasi dan kapasitor
Data diatas menujukkan dengan penggabungan rekonfigurasi dan kapasitor dapat menurunkan  total  kapasitas  kapasitor  yang dibutuhkan  untuk  mendapatkan  nilai  deviasi tegangan  yang  lebih  baik,  penggunaan  jumlah
11 11.5 12 12.5 13 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 Teg an gan ( kV ) No Bus Kasus Kapasitor 0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 D e vi asi ( p .u ) No Bus Kasus Kapasitor 11 11.5 12 12.5 13 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 Teg an gan (kV ) No Bus Kasus Rekonfigurasi & Kapasitor 0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 D e vi asi ( p .u ) No Bus Kasus Rekonfigurasi & Kapasitor
kapasitor  yang  lebih  banyak  dengan  total  2,28
Mvar  dan  tie  switch  yang  digunakan  yakni  4 buah.  Drop  tegangan  terbesar  0.029  p.u. Sedangkan tegangan terkecil  yakni pada bus 30 dengan tegangan 12.290 kV. Dengan penurunan tegangan  terbesar  yakni  0.029  p.u  maka  nilai tersebut sudah memenuhi batasan tegangan yang ditetapkan pada tugas penelitian ini. Terlihat juga tidak terjadi over voltage. Ini dibuktikan dengan nilai deviasi maksimum yakni 0.
Gambar 12. Grafik perbandingan tegangan
Profil  tegangan  dan  deviasi  sistem distribusi  IEEE  33  bus  pada  semua  kasus terlihat  pada  gambar  12  dan  gambar  13. Kenaikan  tegangan  terbesar  terdapat  pada hasil  simulasi  setelah  rekonfigurasi  dan pemasangan  kapasitor.  Hal  ini  menunjukkan bahwa metode rekonfigurasi dan pemasangan kapasitor dapat meminimalkan deviasi tegangan pada sistem distribusi.

## SIMPULAN
Berdasarkan hasil yang diperoleh dari perancangan,  simulasi,  hasil  dan  analisa  data kesimpulan  dari  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut:
1. Metode  Rekonfigurasi  dapat  mengatur
ulang konfigurasi jaringan dengan mengubah status dari saklar terbuka atau tertutup  sehingga  drop  tegangan  pada sistem distribusi dapat diminimalkan.
2. Pemasangan Kapasitor
dapat
meminimalkan  drop  tegangan  dengan menggunakan kompensasi daya reaktif.
3. Metode  Rekonfigurasi  dan  kapasitor secara  simultan  dapat  menghasilkan deviasi  tegangan  yang  paling  kecil dibandingkan dengan kasus yang lain.
Gambar 13. Grafik perbandingan deviasi
11 11.5 12 12.5 13 0 5 10 15 20 25 30 35 Te gan gan ( kV ) No Bus Perbandingan Tegangan Kondisi Awal Rekonfogurasi Kapasitor Rekonfigurasi dan Kapasitor 0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 0 5 10 15 20 25 30 35 Te gan gan ( kV ) No Bus Perbandingan Deviasi Kondisi Awal Rekonfigurasi Kapasitor
Rekonfigurasi dan Kapasitor
Vol. 01, No. 02, (Agustus, 2018), pp. 117-126.
Meminimalkan Deviasi Tegangan Pada Sistem Distribusi Yuli Prasetyo, Agus Choirul Arifin, Teuku Multazam

## DAFTAR PUSTAKA
Mohamed  Imran,  2014,  “A  novel  integration  technique  for  optimal  network reconfiguration and distributed generation placement in  power distribution networks”, Electrical Power and Energy Systems 63, 461–472.
Baran,  M.E.,  Wu,  F.F.,  1989,  “Network  reconfiguration  in  distribution  systems  for loss reduction and load balancing”, IEEE Trans. Power Deliv., 4, (2), pp. 1401–1407.
Cheng T-H., dan Yang N-C, 2009, “Three-Phase Power-Flow by Direct Zbr Method for Unbalanced Radial Distribution Systems”, IET Gener.Transm.Distrib., Vol3, Iss.10, hal. 903-910.
Civanlar,  S.,  Grainger,  J.J.,  Yin  H.,  dan  Lee,  S.S.H.,  1988,  “Distribution  Feeder Reconfiguration for Loss Reduction”, IEEE Trans. Power Del., Vol.3, No.3, hal.1217- 1223.
K. S. Swarup, 2005, “Genetic Algorithm for Optimal Capacitor Allocation in Radial Distribution Systems”, Proceedings of the 6th WSEAS Int. Conf. on EVOLUTIONARY COMPUTING, pp. 152-159
Meysam, S., Sadegh, S., Zayandehroodi, H., Eslami, M., dan Khajehzadeh, A., 2014, “Capasitor Location and Size Determination to Reduce Power Losses of a Distribution Feeder  by  Firefly  Algorithm”,  International  Journal  of  Scientific  &  Engineering Research,Vol. 5, Iss.9, hal 419-424.
Sholihah,  Ratih  Mar’atus,  2015,  “Optimisasi  Konsumsi  Daya  Dengan  Genetic Algorithm - Conservation Voltage Reduction (Ga-Cvr) Pada Microgrid”, Tesis Teknik Elektro ITS, Surabaya.
S.  Gopiya  Naik,  2013,  “Optimal  allocation  of  combined  DG  and  capacitor  for  real power loss minimization in distribution networks”, Electrical Power and Energy Systems 53, 967–973.
S.  Mostafa,  Dakhem  M.,  Sarvi  M.,  dan  Kordkheili  H.  H.,  2014,  “Optimal Reconfiguration  and  Capacitor  Placement  for  Power  Loss  Reduction  of  Distribution System Using Improved Binary Particle Swarm Optimization”, International Journal of Energy and Environmental Engineering, hal 1-11.