Abstrak —Kebutuhan  akan  energi  listrik  terus  meningkat seiring  dengan  perkembangan  teknologi  dan  pertambahan penduduk  dan  perkembangan  beban  yang  terus  meningkat namun tidak diimbangi dengan pembangkitan energi listrik yang memadai  dapat  mengganggu  ketersediaan  energi  listrik  bagi pelanggan.  Salah  satu  cara  untuk  menjaga  ketersediaan  energi listrik yang mampu mengakomodasi perkembangan beban tanpa menambah  kapasitas  pembangkit  utama  adalah  dengan menempatkan Distributed Generation (DG). DG mampu memasok daya  aktif  tambahan  pada  jaringan  distribusi  energi  listrik namun  penempatan  yang  kurang  tepat  dapat  mengakibatkan keluaran  daya  aktif  DG  yang  tidak  maksimal.  Oleh  karena  itu, pada tugas akhir ini diusulkan rekonfigurasi jaringan, penentuan lokasi  DG  dan  kapasitor  yang  sesuai  dengan  menggunakan metode Genetic  Algorithm (GA)  baik  itu  secara  berurutan maupun simultan untuk diuji pada sistem  distribusi radial IEEE 69 bus modifikasi.
Berdasarkan  pengujian  yang  diperoleh  menunjukkan  bahwa teknik  optimasi  rekonfigurasi  jaringan,  penempatan  DG  dan kapasitor  secara  simultan  mampu  menaikkan  profile  tegangan bus ,  sesuai  batas  tegangan  yang  diijinkan  atau  berada  dalam constraint . Batas tegangan terkecil pada optimasi tersebut sebesar 0,98274 pu.
Kata  Kunci :  Daya  aktif,  rekonfigurasi  jaringan,  penempatan Distributed  Generation (DG),  penempatan  kapasitor, Genetic algorithm (GA).

## I. PENDAHULUAN
Belakangan  ini  teknologi  tentang Distributed  Generation (DG)  sering  menjadi  topik  penelitian  seiring  dengan peningkatan  kepekaan  masyarakat  terhadap  energi  terbarukan yang  bersih  dan  ramah  lingkungan.  Dengan  meningkatnya kebutuhan  pasokan  listrik  serta  seringkali  sistem  distribusi listrik  menjadi  besar  dan  kompleks  menyebabkan  kerugian sistem  yang  lebih  tinggi  dengan  pengaturan  tegangan  yang buruk.  Studi  menunjukkan  bahwa  hampir  10-13%  dari  total daya dihasilkan hilang sebagai kerugian pada tingkat distribusi. Sehingga  menyebabkan  peningkatan  biaya  energi  dan  profil tegangan  yang  buruk.  Metode  yang  umum  digunakan  untuk stabilitas tegangan dan penurunan daya dalam sistem distribusi
adalah rekonfigurasi jaringan, penempatan DG dan penempatan  kapasitor.  Adapun  DG  sendiri  merupakan  suatu pembangkit  listrik  yang  tersebar  dan  terhubung  ke  jaringan utama  distribusi.  Jenis  pembangkit  tersebar  umumnya merupakan renewable energy seperti wind turbin , mikro hidro dan solar  photovoltaic (PV).  Sehingga  pada  pengoperasian tiap-tiap  unit  pembangkit  tersebar  tidak  selalu  bisa  secara berkelanjutan mensuplai daya ke jaringan utama. Maka dari itu status  tiap  unit  DG  untuk  kondisi  waktu  tertentu  berbeda. Rekonfigurasi  jaringan,  penempatan  DG  dan  penempatan kapasitor  dapat  memaksimalkan  keuntungan  dan  mengurangi kerugian akibat dari sistem tenaga listrik.
Distributed Generation merupakan pembangkit listrik kecil (pada umumnya mulai dari beberapa kW hingga puluhan MW) yang  bukan  merupakan  suatu  bagian  dari  sistem  pembangkit utama  dan  diletakkan  di  dekat  beban.  Penggunaan  DG mengalami  peningkatan  karena  peran  pentingnya  dalam pasokan sistem tenaga listrik. Hal ini disebabkan oleh efisiensi tinggi,  ukuran  yang  kecil,  kemampuan moduler ,  serta kedekatan dengan sumber energi yang dimiliki oleh DG [1].
Pada  penelitian  sebelumnya,  telah  dilakukan  penelitian untuk mengetahui pengaruh penempatan DG terhadap rugi-rugi daya  dan  keandalan  jaringan  distribusi  dengan  menggunakan Genetic  Algorithm [2].  Pada  tugas  akhir  ini,  metode Genetic Algorithm digunakan  untuk  menentuan  lokasi  DG  dan kapasitor serta rekonfigurasi jaringan yang akan diaplikasikan pada  sistem  IEEE  69 bus modifikasi.  Optimasi  penentuan kapasitas  dan  lokasi  DG  maupun  kapasitor  dengan menggunakan konstrain tegangan bus , yaitu DG dan kapasitor berkapasitas tertentu diletakkan pada bus tanpa melewati batas tegangan maksimun dan tegangan minimum bus tersebut. Pada penelitian lainnya [3], rekonfigurasi jaringan, penempatan DG dan  penempatan  kapasitor  yang  dilakukan  secara  simultan mampu menurunkan rugi-rugi daya dan memperbaiki tegangan bus yang  lebih  baik.  Rekonfigurasi  jaringan,  penempatan  DG dan penempatan kapasitor secara  simultan  menunjukkan hasil yang  lebih  baik  dibandingkan  melakukan  rekonfigurasi jaringan,  penempatan  DG  dan  penempatan  kapasitor  secara terpisah.

## Optimasi Penentuan Lokasi Kapasitor dan
Distributed Generation (DG) Dengan Rekonfigurasi Jaringan Untuk Meningkatkan Keluaran Daya Aktif DG Pada Sistem Distribusi Radial Menggunakan Genetic Algorithm (GA)
Erwin Prawira Santosa, Ontoseno Penangsang, Ni Ketut Aryani Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia
e-mail : ontosep@ee.its.ac.id, ketut.aryani@elect-eng.its.ac.id, prawirasantosa@gmail.com

## II. TINJAUAN PUSTAKA
Jaringan distribusi yang paling umum digunakan ialah sistem dengan  bentuk  radial.  Sistem  ini  memiliki  bentuk  yang sederhana  serta  biaya  investasinya  yang  terbilang  murah. Namun,  kualitas  pelayanan  dayanya  relatif  buruk.  Dalam beberapa  tahun  terakhir,  industri  tenaga  telah  mengalami perubahan yang signifikan pada sistem distribusi tenaga listrik terutama  karena  penerapan  teknolog  inkremental  generasi didistribusikan. Distributed Generation (DG) hanya didefinisikan sebagai desentralisasi pembangkit listrik dengan menempatkan unit pembangkit yang lebih kecil lebih dekat ke titik konsumsi, tradisional sepuluh mega-watt atau lebih kecil. Dampak dari DG pada sistem akan tergantung pada lokasi dan ukuran DG, oleh karena itu pada tugas akhir ini berfokus pada pengujian berbagai kasus dan menggunakan teknik yang efektif untuk rekonfigurasi jaringan, penempatan optimal dan ukuran unit DG dan kapasitor [4], [5].

## A. Jaringan Distribusi Sistem Radial
Sistem distribusi radial merupakan sistem yang paling sering digunakan  karena  memiliki  konfigurasi  paling  sederhana  dan investasi terhadap sistem ini tergolong murah. Sistem tersebut dikatakan  radial  karena  salurannya  ditarik  secara  radial  dari suatu titik yang merupakan sumber dan dicabang-cabangkan ke titik beban. Sehingga bentuk jaringan radial ini tampak seperti cabang pohon dengan jalur utama yang terhubung ke rangkaian yang  lebih  kecil  yakni  menuju  beban  seperti  yang  tunjukan pada gambar 1.

## Gambar 1 Sistem Distribusi Radial
Kelebihan  jaringan  sistem  radial  secara  umum  adalah bentuknya  yang  sederhana  dan  biaya  investasi  yang  relative murah.  Sedangkan  kelemahannya  adalah  kualitas  pelayanan dayanya  relatif  jelek  yang  disebabkan  rugi  daya  dan drop tegangan cendrung besar. Kemudian  kontiniunitas penyaluran daya  yang  kurang  handal.  Untuk  melokalisir  gangguan,  pada jaringan  distribusi  sistem  radial  ini  menggunakan  pengaman berupa  CB, sectionalizer, recloser atau  alat  pemutus  beban lainnya.  Jaringan  distribusi  sistem  radial  ini  memiliki
beberapa modifikasi, yaitu radial tipe pohon, radial dengan tie switch , radial dengan pusat beban dan radial dengan pembagian phase .

## B. Rekonfigurasi Jaringan
Rekonfigurasi  jaringan  merupakan  salah  satu  teknik optimasi  pada  jaringan  distribusi.  Rekonfigurasi  jaringan merupakan  proses  perubahan  topologi  jaringan  dengan  cara merubah status tutup tie switch dan buka sectionalizing switch . Rekonfigurasi  jaringan  meningkatkan  operasi  pada  jaringan dan secara spesifik dapat meningkatkan kualitas tegangan dan daya.  Sehingga  pengoperasian  sistem  distribusi  dapat dilakukan dengan biaya yang minimum.
Untuk  mendapatkan  atau  menentukan  status tie  switch dan secniolizing  switch yang  ditutup  dan  dibuka  maka  dapat menggunakan  pencarian  menggunakan  metoda  optimasi.  Saat ini  sudah  banyak  metoda  yang  digunakan  untuk  optimasi rekonfigurasi seperti PSO, BPSO, GA dan sebagainya.

## C. Kapasitor
Berdasarkan  referensi  [3]  salah  satu  cara  untuk  mengatur tegangan  dan  meningkatakan  kualitas  tegangan bus yaitu kapasitor  yang  dipasang  paralel  pada bus - bus distribusi sepanjang  saluran  atau  pada  gardu  induk  dan  beban.  Pada dasarnya  kapasitor  merupakan  peralatan  untuk  menghasilkan daya  reaktif  pada  titik  mana  kapasitor  tersebut  dipasang. Kapasitor  dapat  dihubungkan  permanen,  tetapi  untuk pengaturan tegangan kapasitor dapat dilepas dari sistem sesuai perubahan beban.
Apabila  kapasitor  dipasang  paralel  dengan  beban  yang memiliki faktor daya yang tertinggal, kapasitor adalah sumber dari sebagian atau semua daya reaktif yang dibutuhkan beban. Dengan  demikian,  kapasitor  mengurangi  arus  saluran  yang mengalir  menuju  beban  dan  mengurangi  tegangan  jatuh  pada saluran.  Secara  umum  hal  hal  yang  dipertimbangkan  dalam pemasangan  kapasitor  adalah  besar  daya  reaktif  per  unit  dan harga per unit.
D. Distributed Generation (DG)
Distributed  Generation (DG)  adalah  pembangkitan  listrik dengan  kapasitas  kecil  yang  letaknya  dekat  dengan  titik konsumen. Distributed Generation berpotensi digunakan pada sistem  tenaga  listrik  untuk  meningkatkan  kehandalan  sistem baik  secara  langsung  maupun  secara  tidak  langsung.  Sebagai contoh  misalnya,  DG  dapat  digunakan  secara  langsung  untuk mendukung  level  tegangan  lokal  dan  menghindari  adanya pemadaman.
DG  memiliki  beberapa  jenis  seperti micro  hidro , photovoltaic generation , wind generation dan mesin diesel dan battery yang  terdiri  dari  beberapa  modul. Kapasitas pembangkitan DG terdiri dari beberapa kategori, berikut adalah tabel  klasifikasi Distributed  Generation (DG)  berdasarkan kapasitas pembangkitannya.
Tabel 1 Klasifikasi Distributed Generation (DG) berdasarkan Kapasitas Pembangkitan
Jenis DG Kapasitas Pembangkitan Micro DG (DG Mikro) 1 Watt – 5Kw Small DG (DG Kecil) 5kW – 5MW Medium DG (DG sedang) 5MW – 50 MW Large DG (DG Besar) 50MW – 300 MW
MV

## E. Genetic Algorithm (GA)
Metoda Genetic  Algorithm (GA)  adalah  algoritma  yang memanfaatkan  proses  seleksi  alamiah  yang  dikenal  dengan proses  evolusi.  Dalam  proses  evolusi,  individu  secara  terus mengalami  perubahan  gen  untuk  menyesuaikan  dengan lingkungan hidupnya. Hanya individu-individu yang kuat yang bertahan hidup.
Metoda Genetic  Algorithm (GA)  dapat  membantu memecahkan permasalahan dalam sistem tenaga. Pengkodean di  dalam  GA  secara  umum  dalam  bentuk  biner  yang  menjadi sebuah string (rangkaian) yang menyusun gen-gen pembentuk kromosom. Kemudaian akan mencari solusi dan fitness terbaik sesuai dengan fungsi objektif yang digunakan. Parameter yang digunakan di dalam GA adalah Generation (jumlah maksimal generasi), Popsize (jumlah  populasi), probability crossover dan mutation . Pembangkitkan secara acak dan kemudian akan dipilih  melalui    operasi  Genetika  ( selection,  crossover, mutation) . Hasil dari operasi Genetika tersebut akan  dievaluasi sesuai  dengan  fungsi  objektif  yang  digunakan  sehingga didapatkan kromosom yang akan  diikutkan proses perulangan. Proses  evolusi  GA  akan  berhenti  ketika  sudah  mencapai Generatian yang ditentukan.

## III. DESAIN SISTEM OPTIMASI

## A. Sistem Distribusi Radial IEEE 69 Bus
Pada  tugas  akhir  ini  menggunakan  sistem  distribusi  radial IEEE  69 Bus .  Sistem  ini  terdiri  dari  69 bus dan  5 tie  switch. Secara  keseluruhan  jumlah  beban  aktif  dan  reaktif  sistem distribusi  IEEE  69 bus modifikasi  adalah  5.55  MW  dan  3,96
MVar. Single line diagram sistem distribusi radial IEEE 69 Bus Modifikasi dapat dilihat pada gambar 2 di atas.

## B. Kasus Yang Dilakukan
Dalam  tugas  akhir  ini  terdapat  beberapa  kasus  yang  dibuat untuk  mengetahui  pengaruh  setiap  teknik  optimasi  terhadap keluaran  daya  aktif  DG.  Berikut  adalah  kasus-kasus  yang dilakukan:
a) Sistem standar IEEE 69 bus modifikasi Kasus  ini  dilakukan  untuk  melihat  keadaan  tegangan bus pada sistem pada saat belum dilakukan teknik optimasi.
b) Rekonfigurasi Jaringan
Kasus  ini  dilakukan  untuk  merubah  topologi  jaringan sistem. Perubahan dilakukan dengan menutup tie switch dan membuka sectionalizing switch tetapi tetap menjaga dalam radial.
c) Penempatan Distributed Generation (DG)
Kasus ini hanya dilakukan dengan pemasangan DG saja.
d) Penempatan Distributed Generatin (DG) dan Kapasitor Kasus ini dilakukan secara berurutan, maksudnya optimasi pemasangan kapasitor terlebih dahulu, kemudian ditambah dengan pemasangan Distributed Generation (DG).
e) Rekonfigurasi  Jaringan  dan  Penempatan  DG  secara simultan
Kasus ini dilakukan rekonfigurasi jaringan dan pemasangan DG secara bersamaan.
f) Rekonfigurasi  Jaringan,  Penempatan  DG  dan  Kapasitor secara berurutan
Kasus ini dilakukan secara berurutan, maksudnya optimasi pemasangan DG dan kapasitor (seperti kasus D) dilakukan terlebih dahulu, kemudian dilakukan rekonfigurasi jaringan. g) Rekonfigurasi  Jaringan,  Penempatan  DG  dan  Kapasitor secara simultan
Kasus ini dilakukan secara bersamaan, maksudnya optimasi rekonfigurasi jaringan, optimasi penempatan kapasitor dan DG dilakukan secara bersamaan.

## C. Fungsi Objektif
Fungsi  objektif  adalah  tujuan  dari optimasi  atau  hasil  yang ingin  dicapai,  fungsi  objektif  pada  tugas  akhir  ini  adalah memaksimalkan keluaran daya aktif DG berikut:
Dimana,
: keluaran daya aktif pada DG ke-i
: jumlah unit DG yang dipasang pada jaringan
Disetiap optimasi harus ada constraint atau batasan sebagai kriteria dalam pemilihan solusi dan fitness . Pada tugas akhir ini ada beberapa kriteria atau constraint yang harus dipenuhi: Constraint tegangan
Constraint inject daya aktif (P MW) dari DG Gambar 2. Single line diagram IEEE 69 Bus
Constraint inject daya reaktif (Q MVar) dari kapasitor

## D. Perancangan Komponen dan Parameter GA
Dalam  metode Genetic  Algorithm (GA)  terdapat  beberapa komponen dan parameter yang disesuaikan dengan permasalahan  atau  optimasi  yang  akan  dilakukan.  Berikut adalah tabel perancangan komponen dan parameter GA untuk memaksimalkan keluaran daya aktif DG pada sistem distribusi radial:
Tabel 2 Representasi Komponen dan Parameter GA untuk memaksimalkan keluaran daya aktif DG GA Uraian Gen Berupa angka biner 1 dan 0 Kromosom  Kumpulan dari gen-gen (Mengandung solusi optimasi )
 Rekonfigurasi  Jaringan  (status  tutup  dan buka tie switch dan sectionalizing switch )
 Kapasitor  (Penempatan  dan  kapasitas  daya reaktif yang dimasukkan )
 DG  (  Penempatan  dan  kapasitas  daya  aktif yang dimasukkan ) Populasi Jumlah  Kromosom  dalam  satu  kelompok (Banyak Solusi) = 50 Objective Function Tujuan Optimasi (Memaksimalkan Keluaran Daya Aktif DG) Max Generasi Jumlah regenerasi atau  keturunan  hasil perkawinan = 100 Crossover Perkawinan Silang  (PC = 0.95) Mutation Mutasi  (PM = 0.05)
E. Pemodelan Simultan Rekonfigurasi, penempatan
Kapasitor dan DG dengan GA
Pengkodean biner dikodekan berdasarkan teknik optimasinya dan plant yang digunakan (IEEE 69 Bus ). Berikut adalah gambar pengkodean biner dan decoding kromosom:
Size DG 1 Lokasi Kapasitor 1 Size
Kapasitor 1 Tie Switch n..
Tie
Switch 1 Lokasi DG 1 Gambar  3.  Contoh  Kromosom  Optimasi  Rekonfigurasi,  Kapasitor  dan
Distributed Generation (DG) secara Simultan
Bus 65 1 MVar Bus 65 0.45 MVar CTS 69 OSS 40 CTS 70 OSS 19
Ket: CTS (Close Tie Switch) OSS (Open Sectionalizing Switch)
Gambar 4. Contoh Decoding Kromosom Optimasi Rekonfigurasi ( tie switch n), 1 Kapasitor dan 1 DG Secara Simultan
Gambar 5. Populasi Optimasi Secara Simultan pada GA

## F. Proses Optimasi Menggunakan Genetic Algorithm (GA)
Secara  garis  besar,  proses  optimasi  menggunakan Genetic Algorithm (GA) dilakukan dengan langkah sebagai berikut:
1. Pembacaan data dan parameter
Proses pertama ini adalah adalah pembacaan data sistem distribusi  IEEE  69 bus modifikasi  berupa line data , bus data, tie switch . Kemudian parameter GA dan parameter lainnya.
2. Load flow awal
Hal ini dilakukan untuk mengetahui keadaan awal sistem sebelum  dilakukan  optimasi.  Sehingga  didapatkan keadaan tegangan bus awal, jumlah  daya reaktif (MVar) dan daya aktif (MW) sistem.  Yang  mana  kedua nilai ini akan  digunakan  sebagai  nilai  pembanding  dan  nilai batasan inject daya kapasitor dan DG.
3. Membangkitkan Populasi
Ukuran  populasi  yang  dibangkitkan  sesuai  dengan keinginan, misalnya  10, 20, 50 dan seterusnya. Populasi dibangkitan  secara  acak  yang  mana  bernilai  angka  biner nol  dan  satu.  Kemudian  Nsbit  dari  tiap  kromosom tergantung dari kasus yang dilakukan.
4. Decoding Kromosom
Semua  kromosom  akan  diuraikan  ( parsing )  berdasarkan kasus yang dilakukan. Kemudian semua kromosom pada populasi  akan  diartikan  ( decoding )  dan  menghasilkan solusi awal.
5. Evolusi Pada  proses  ini  dimulailah  proses  penseleksian  induk (random selection) , kemudain crossover , mutasi sehingga menghasilkan  anak  baru  ( offspring ).  Proses  evolusi  ini akan terus terjadi (perulangan) hingga mencapai generasi yang telah ditentukan.
6. Evaluasi Anak  baru  ( offspring )  yang  mengalami  perubahan gen-gen dari induknya akan diartikan ( decoding ) sehingga menghasilkan  solusi.  Solusi  ini  akan  diterapkan  pada sistem IEEE 69 bus modifikasi ( update sistem) kemudian dilakukan load flow . Dari hasil load flow didapatkan nilai batas tegangan terkecil dan disimpan di dalam fitness i . 7. Fitness terbaik
Setelah  melakukan  evaluasi  maka  dilakukan  pemilihan individu  yang  memiliki fitness terbaik  berdasarkan batasan (constraint) yang  ada.  Sehingga  individu  yang akan  dipilih  nantinya  merupakan  individu  yang  sudah memenuhi  kriteria  atau constraint dan  memiliki fitness terbaik.  Di  dalam  individu  ini  sudah  terdapat  solusi  dari kasus optimasi yang dilakukan.

## IV. SIMULASI DAN ANALISIS
Pada  tugas  akhir  ini,  dilakukan  simulasi  dan  analisis terhadap  sistem  distribusi  radial  69- bus modifikasi  standar IEEE dengan 7 kasus yang berbeda, yakni:
 Kasus A  : basis sistem ( original , tanpa optimasi)
 Kasus B  : rekonfigurasi jaringan terhadap basis sistem.
 Kasus C  : Penempatan DG terhadap basis sistem.
 Kasus D  :  Penempatan  DG  dan  kapasitor  terhadap  basis sistem
 Kasus E  :  Rekonfigurasi  jaringan  dan  penempatan  DG terhadap basis sistem.
 Kasus  F  :  Rekonfigurasi  jaringan,  penempatan  DG  dan kapasitor terhadap basis sistem secara berurutan.
 Kasus  G  :  Rekonfigurasi  jaringan,  penempatan  DG  dan kapasitor terhadap basis sistem secara simultan.
Hasil yang diperoleh pada tiap kasusnya akan dibandingkan guna mengetahui kasus mana yang terbaik. Bersamaan dengan itu, akan dibandingkan pula hasil yang. Pada simulasi ini, DG dan kapasitor yang digunakan sebanyak 3 unit. Pada tugas akhir ini DG hanya berfungsi menyuplai daya aktif (P). Sedangkan, kapasitor berfungsi menyuplai daya reaktif (Q).
Pada tugas akhir ini, sistem distribusi radial yang digunakan ialah  sistem  tes  69- bus modifikasi  standar  IEEE.  Berikut  ini merupakan bentuk topologi sistem seperi yang ditunjukan pada gambar 2.
Hasil simulasi:
Berikut  tabel  3  merupakan  tabel  hasil  optimasi  mulai  dari kasus A sampai kasus G.
Tabel 3 Hasil optimasi kasus A-F Case Comparative Study Of Different Case Studies Base Case ( Case A) Min . Voltage (p.u) 0.86354 Max . Voltage (p.u) 1 Bus Worst 65 Only Reconfiguratio n ( Case B) Close Tie Switch 71, 72, 73 Open Sectionilizing S 12, 57, 64 Min . Voltage (p.u) 0.92682 Max.Voltage (p.u) 1 Bus Worst 64 Only DG Placement ( Case C) Min . Voltage (p.u) 0.954052 Max . Voltage (p.u) 1 Bus Worst 27 DG, Cap Placement ( Case D) Min . Voltage (p.u) 0.9677 Max . Voltage (p.u) 1 Bus Worst 61 Reconfiguration with Simultan DG ( Case E) Close Tie Switch
69, 70, 72, 73 Open Sectionilizing S 18, 42, 57, 61 Min . Voltage (p.u) 0.96314 Max . Voltage (p.u) 1 Bus Worst 61
DG, Cap with
Recon ( Case F) Close Tie Switch 71, 72
Open Sectionilizing S 13, 56 Min . Voltage (p.u) 0.97973 Max . Voltage (p.u) 1 Bus Worst 61 DG, Cap with Recon Simultan ( Case G) Close Tie Switch
71, 72, 73 Open Sectionilizing S 12, 25, 53 Min . Voltage (p.u) 0.98274 Max . Voltage (p.u) 1.013 Bus Worst 24, 25
Pada  kasus  A  masih  banyak  tegangan bus yang under voltage, belum  memenuhi constraint atu  batas  yang  diijinkan Terlihat  tegangan bus terkecil  sebesar  0.86354  p.u.  Kasus  B (optimasi  rekonfigurasi  jaringan)  merubah  topologi  jaringan sistem  distribusi  radial  IEEE  69 bus modifikasi,  sebelum dilakukan  pemasangan  DG  dan  kapasitor,  pada  rekonfigurasi jaringan juga ada beberapa tegangan bus yang under voltage Kasus C (pemasangan DG), DG yang dipasang sebanyak 3 unit  dengan  kapasitas  masing-masing  sebesar  DG1  0.9322 MW,  DG2  0.0632  MW,  DG3  2.1488.  Dengan  dilakukan pemasangan 3 unit DG menggunakan Genetic Algorithm (GA) mampu menghasilkan keluaran daya aktif yang maksimal dari setiap DG. Hal ini menunjukan bahwa keluaran daya aktif DG akan mencapai titik maksimal atau sesuai dengan kemampuan pembangkitan  yang  dimiliki.  Kemudian  setelah  pemasangan DG  dilanjutkan  dengan  pemasangan  kapasitor  (kasus  D).  DG dan  kapasitor  yang  dipasang  3  unit,  masing-masing  sebesar DG1  0.0632  MW,  DG2  1.2798  MW,  DG3  1.8012  MW, kapasitor1 0.1725 MVar, Kapasitor2 0.046 MVar, Kapasitor3 1.4375  MVar.  Sama  halnya  dengan  kasus  C,  dengan menggunakan Genetic  Algorithm (GA)  mampu  menghasilkan keluaran  daya  aktif  yang  maksimal  dari  setiap  DG  terutama ditambah dengan pemasangan 3 unit kapasitor.
Kasus E (rekonfigurasi jaringan dan pemasangan DG secara simultan),  rekonfigurasi  jaringan  dan  pemasangan  DG dilakukan  secara  bersamaan.  Rekonfigurasi  jaringan  berupa status tutup dan buka pada tie switch dan sectionalizing switch, DG yang dipasang 3 unit sebesar DG1 0.237 MW, DG2 1.6274 MW, DG3 1.2798 MW.
Kasus  F  dan  kasus  G  (rekonfigurasi  jaringan,  pemasangan DG  dan  kapasitor  baik  secara  berututan  maupun  simultan ). Untuk  kasus  F  baik  itu  lokasi  pemasangan  dan  kapasitasnya sama  dengan  kasus  D.  Sementara  untuk  kasus  G,  DG  dan kapasitor  yang  dipsang  masing-masing  3  unit  sebesar  DG1 0.0632 MW, DG2 0.5846 MW, DG3 2.3226 MW, Kapasitor1 0.6785  MVar,  Kapasitor2  0.1725  MVar,  Kapasitor3  1.4375 MVar.  Dengan  optimasi  menggunakan Genetic  Algorithm (GA)  mampu  menghasilkan  solusi  terbaik,  baik  itu menghasilkan tegangan bus yang sesuai constraint atau sesuai batas  yang  diijinkan  dan  menghasilkan  keluaran  daya  aktif yang maksimal dari setiap DG. Penempatan DG dan kapasitor serta rekonfigurasi jaringan baik itu  secara berurutan  maupun simultan  memiliki  perbedaan  pada  hasil  pencarian  solusi  dan fitness terbaik,  namun  lebih  baik  teknik  secara  simultan  dari pada secara berurutan. Hal ini disebabkan karena pada optimasi secara  simultan  memiliki  lebih  banyak  variasi  kemungkinan penggabungan  dari  pada  secara  berurutan,  bisa  diamati  pada gambar 6 dan gambar 7.

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil simulasi dan analisis yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa:
1. Pada  basis  sistem,  terdapat  tegangan bus yang under voltage. Dengan  pemasangan  DG  dan  kapasitor  serta rekonfigurasi  jaringan  menggunakan  metode  algoritma genetika  diperoleh  perbaikan  tegangan bus .  Sehingga, tegangan bus pada sistem menjadi normal.
2. Penempatan 3 unit DG pada bus 22, 58 dan 63 sistem 69 bus , menghasilkan keluaran daya aktif maksimal sebesar 3,14 MW.
3. Penenmpatan 3 unit DG dan kapasitor, mampu menaikkan tegangan bus , sehingga tidak terjadi under voltage . Begitu juga dengan rekonfigurasi jaringan dan penempatan 3 unit DG  secara  berurutan.  Tegangan  tetap  berada  pada  batas yang diijinkan atau tetap dalam constraint.
4. Rekonfigurasi  jaringan,  penempatan  DG  dan  kapasitor, mampu menaikkan tegangan bus secara signifikan, maka penggabungan  ketiga  teknik  tersebut  merupakan  teknik yang  paling  optimal.  Terutama  untuk  yang  secara simultan .
5. Perbedaan  teknik  secara  berurutan  dan  simultan  berada pada  cara  proses  optimasinya,  optimasi  berurutan dilakukan  per-teknik  optimasi  sedangkan  simultan dilakukan sekaligus atau bersamaan.
6. Penggunaan Genetic Algorithm (GA) mampu mengahsilkan  solusi  optimal  untuk  menentukan  lokasi penempatan DG yang sesuai agar diperoleh keluaran daya aktif  DG  yang  maksimal.  Begitu  juga  dengan rekonfigurasi jaringan dan penempatan kapasitor.
Gambar 6 Profil tegangan bus dari optimasi semua kasus
Gambar 7 Profil tegangan bus dari optimasi semua kasus

## LAMPIRAN
TABEL AI LOAD DATA OF 69 -BUS DISTRIBUTION SYSTEM Bus Number P L (kW) Q L (kVAr) Bus Number P L (kW) Q L (kVAr) 6 00 2,60 00 2,20 37 00 26,00 0 18,55 7 0 40,40 0 30,00 39 00 24,00 0 17,00 8 0 75,00 0 54,00 40 00 24,00 0 17,00 9 0 30,00 0 22,00 41 000 1,20 00 1,00 10 0 28,00 0 19,00 43 000 30,00 00 21,50 11 145,00 104,00 45 00 39,22 0 26,30 12 145,00 104,00 46 00 195,00 0 131,50 13 00 40,00 0 25,00 48 00 79,00 0 56,40 14 00 8,00 00 5,50 49 0 384,70 274,50 16 0 45,50 0 30,00 50 0 384,70 274,50 17 0 60,00 0 35,00 51 00 40,50 0 28,30 18 0 60,00 0 35,00 52 000 3,60 00 2,70 20 00 1,00 00 0,60 53 000 4,35 00 3,50 21 570,00 0 405,00 54 00 26,40 0 19,00 22 00 5,00 00 3,50 55 00 24,00 0 17,20 24 0 28,00 0 20,00 59 0 500,00 0 360,00 26 0 14,00 0 10,00 61 1244,00 888,00 27 0 327,00 0 262,00 62 00 32,00 0 23,00 28 0 26,00 0 18,60 64 0 227,00 162,00 29 0 26,00 0 18,60 65 00 295,00 0 210,00 33 0 14,00 0 10,00 66 00 18,00 0 13,00 34 0 19,50 0 14,00 67 00 18,00 0 13,00 35 00 30,00 00 20,00 68 00 28,00 0 20,00 36 0 26,00 0 18,55 69 00 140,00 0 100,00 TABEL AII BRANCH DATA OF 69- BUS DISTRIBUTION SYSTEM Branch Number Sending end bus Receiving end bus R (Ω) X (Ω) 1 1 2 0,0005 0,0012 2 2 3 0,0005 0,0012 3 3 4 0,0015 0,0036 4 4 5 0,0251 0,0294 5 5 6 0,3660 0,1864 6 6 7 0,3811 0,1941 7 7 8 0,0922 0,0470 8 8 9 0,0493 0.0251 9 9 10 0,8190 0,2707 10 10 11 0,1872 0,0619 11 11 12 0,7114 0,2351 12 12 13 1,0300 0,3400 13 13 14 1,0440 0,3450 14 14 15 1,0580 0,3496 15 15 16 0,1966 0,0650 16 16 17 0,3744 0,1238 17 17 18 0,0047 0,0016 18 18 19 0,3276 0,1083 19 19 20 0,2106 0,0690 TABEL AII ( Continued ) Branch Number Sending end bus Receiving end bus R (Ω) X (Ω) 20 20 21 0,3416 0,1129 21 21 22 0,0140 0,0046 22 22 23 0,1591 0,0526 23 23 24 0,3463 0,1145 24 24 25 0,7488 0,2475 25 25 26 0,3089 0,1021 26 26 27 0,1732 0,0572 27 3 28 0,0044 0,0108 28 28 29 0,0640 0,1565 29 29 30 0,3978 0,1315
30 30 31 0,0702 0,0232 31 31 32 0,3510 0,1160 32 32 33 0,8390 0,2816 33 33 34 1,7080 0,5646 34 34 35 1,4740 0,4873 35 3 36 0,0044 0,0108 36 36 37 0,0640 0,1565 37 37 38 0,1053 0,1230 38 38 39 0,0304 0,0355 39 39 40 0,0018 0,0021 40 40 41 0,7283 0,8509 41 41 42 0,3100 0,3623 42 42 43 0,0410 0,0478 43 43 44 0,0092 0,0116 44 44 45 0,1089 0,1373 45 45 46 0,0009 0,0012 46 4 47 0,0034 0,0084 47 47 48 0,0851 0,2083 48 48 49 0,2898 0,7091 49 49 50 0,0822 0,2011 50 8 51 0,0928 0,0473 51 51 52 0,3319 0,1114 52 9 53 0,1740 0,0886 53 53 54 0,2030 0,1034 54 54 55 0,2842 0,1447 55 55 56 0,2813 0,1433 56 56 57 1,5900 0,5337 57 57 58 0,7837 0,2630 58 58 59 0,3042 0,1006 59 59 60 0,3861 0,1172 60 60 61 0,5075 0,2585 61 61 62 0,0974 0,0496 62 62 63 0,1450 0,0738 63 63 64 0,7105 0,3619 64 64 65 1,0410 0,5302 65 11 66 0,2012 0,0611 66 66 67 0,0047 0,0014 67 12 68 0,7394 0,2444 68 68 69 0,0047 0,0016 Tie line 69 11 43 0,5000 0,5000 70 13 21 0,5000 0,5000 71 15 46 1,0000 0,5000 72 50 59 2,0000 1,0000 73 27 65 1,0000 0,5000

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.G Bharathi Dasan, S.Selvi Ramalaksmhi “Optimal siting and sizing of hybrid distributed generation using EP”, Third International conference on power system, Kharagpur, India, 2009.
[2] Taher  Abbas  Seyed,  Karimi  Mohammad  Hossein  “Optimal reconfiguration and DG allocation in balance and unbalance distribution system”, Ain Shams Engineering journal, 2014.
[3] A.Mohamed  Imran,  M.Kowsalya,  D.P  Kotahri  “A  Novel  integration technique  for  optimal  network  reconfiguration  and  distributed generation  placement  in  power  distribution  networks”,  ELSAVIER journal, 2014.
[4]   Ghosh  Smarajit  “Optimal  sizing  and  placement  of  DG  in  a  radial distribution  network  using  sensitivity  based  method”,  Electrical  and Instumentation Engineering Department Thapar University, 2014
[5] Saonerkar  A.K,  Bagde  B.Y  “Optimized  DG  placement  in  radial distribution system with reconfiguration and capacitor placement using genetic algorithm “, IEEE, 2014.