## REKONFIGURASI 26 KANAL IRIGASI MENGGUNAKAN METODE BINARY

## FIREFLY ALGORITHMS (BFA)
M Yunus 1 , Markhaban Siswanto 2 , Slamet Imam Wahyudi 3 , Soedarsono 4 , Nazariano Rahman Wahyudi 5 , Machrus Ali* 6 1,2,3,4,5 Teknik Sipil, Universitas Islam Sultan Agung
6 Teknik Elektro, Universitas Darul Ulum
1,2,3,4,5 Jl. Kaligawe Raya Km.4, Terboyo Kulon, Kecamatan Genuk, Kota Semarang, Jawa Tengah 50112, Indonesia
6 Jl. Gus Dur No.29A, Mojongapit, Kec. Jombang, Kabupaten Jombang, Jawa Timur 61419, Indonesia E-mail: muhyunus.ir@gmail.com 1 , markhaban.siswanto.ft@gmail.com 2 , wahyudi@unisula.ac.id 3 , soedarsono@unisula.ac.id 4 , rianwahyudi9@gmail.com 5 , machrus7@gmail.com 6

## ABSTRACT
Irrigation  canals are essential  for agriculture as  they ensure adequate  water supply to  crops,  which impacts crop yields and agricultural productivity. To ensure proper water distribution and sustainable use of resources, it is essential to properly maintain and manage irrigation canals. Reconfiguration of irrigation water channels on  agricultural  land  aims  to  meet  the  water  needs  of  rice  fields.  In  its  use,  irrigation  water  must  be  used optimally. An automatic irrigation system is needed to provide water for plants at the desired conditions. This reconfiguration uses one primary channel, 26 secondary channels, and 5 engineering  channels  which  will  be used as alternative channels. This irrigation  reconfiguration system uses control  system simulation using  the MATLAB  2013b  software  program.  The  control  simulation  applied  to  the  irrigation  prototype  is  used  to increase  efficiency  and  determine  the  amount  of  irrigation  water  needed  to  regulate  irrigation  water distribution  according  to  needs.  For  controller  comparison,  an  artificial  intelligence  method  for  controller tuning  based  on  the  Binary  Firefly  Algorithm  (BFA)  is  used.  The  furthest  water  discharge  results  can  be reduced in the reconfiguration model using the BFA method. Before reconfiguration, there was a reduction in water  of  89.724  m3  and  after  reconfiguration,  it only  decreased  by  50.7355  m3.  So  network  reconfiguration with BFA can reduce water discharge losses by 43.4538%. In this way, irrigation water needs can be met up to the endpoint.
Keywords :  Artificial  Intelligence,  Binary  Firefly  Algorithm  (BFA),  Irrigation  Settings,  Reconfiguration  of irrigation networks.

## ABSTRAK
Saluran irigasi sangat penting untuk pertanian karena memastikan pasokan air yang cukup untuk tanaman yang berdampak  pada  hasil  panen  dan  produktivitas  pertanian.  Untuk  memastikan  distribusi  air  yang  tepat  dan penggunaan  sumber  daya  yang  berkelanjutan,  sangat  penting  untuk  mengelola  saluran  irigasi  dengan  baik. Rekonfigurasi  saluran  air  irigasi  pada  lahan  pertanian  bertujuan  untuk  memenuhi  kebutuhan  perairan  sawah. Dalam penggunaannya, air irigasi harus digunakan secara maksimal. Sistem irigasi otomatis diperlukan untuk menyediakan  air  bagi  tanaman  pada  kondisi  yang  diinginkan.  Dalam  rekonfigurasi  ini  menggunakan  satu saluran primer, 26 saluran sekunder, dan 5 saluran rekayasa yang akan digunakan sebagai alternative saluran. Pada  sistem  rekonfigurasi  irigasi  ini  menggunakan  simulasi  sistem  kendali  dengan  menggunakan  program software  Matlab  2013b.  Simulasi  pengendalian  yang  diterapkan  pada  prototipe  irigasi  digunakan  untuk meningkatkan efisiensi dan menentukan jumlah air irigasi yang dibutuhkan untuk mengatur distribusi air irigasi sesuai  kebutuhan.  Sebagai  perbandingan  pengontrol,  digunakan  metode  kecerdasan  buatan  untuk  penyetelan pengontrol  berdasarkan  Binary  Firefly  Algorithm  (BFA).  Hasil  debit  air  terjauh  dapat  dikurangi  pada  model rekonfigurasi  dengan  metode  BFA.  Sebelum  rekonfigurasi  terjadi  pengurangan  air  sebesar  89,724  m3  dan setelah  rekonfigurasi  hanya  berkurang  50,7355m3.  Jadi  konfigurasi  ulang  jaringan  dengan  BFA  dapat mengurangi  kehilangan  debit  air  sebesar  43,4538%.  Dengan  demikian  kebutuhan  air  irigasi  dapat  dipenuhi sampai titik ujung.
Kata  kunci: Artificial  Intellegence,  Binary  Firefly  Algorithm  (BFA),  Pengaturan  Irigasi,  Rekonfigurasi jaringan irigasi.
Naskah diterima 06 Jan 2024; Revisi 31 Jan 2024; Diterima 15 Mar 2024. Tanggal Publikasi 18 Mar 2024 Jurnal Teknika berada pada lisensi Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License

## Jurnal Teknika
(Jurnal Fakultas Teknik Universitas Islam Lamongan)
Tersedia Online http://www.jurnalteknik.unisla.ac.id/index.php/teknika/index Volume 16, No.1, Tahun 2024 - ISSN: 2085-0859- EISSN : 2620-4770

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  keadaan  di  mana  kebutuhan  akan  air untuk  tanaman  lebih  besar  daripada  jumlah  air  yang tersedia untuk  lahan pertanian, penggunaan pengairan merupakan  salah  satu  opsi  input  air  untuk  sistem pertanian.  Untuk  memenuhi  kebutuhan  air  tumbuhan, air  pengairan  diberikan  ke  tanah  pertanian,  tetapi harus  digunakan  dengan  benar.  Sebenarnya,  operasi pengairan  menyebabkan  boros  air  meningkat,  yang mengakibatkan  peningkatan  kebutuhan  ekonomi. Karena  air  saat  ini  masih  banyak  yang  membeli melalui  satuan  daya  tampung,  keinginan  untuk  air berdampak  pada  pengeluaran  ekonomi  agrobisnis. Dengan  demikian,  penggunaan  air  secara  puncak memberikan  manfaat  bagi  agrobisnis.  Sementara sistem  pengairan  perpipaan  dan  pengairan  otomatis baru-baru  ini  digunakan,  banyak  sistem  pengairan tengah  menggunakan  gerakan  buka-tutup  pengairan terbuka.
Hasil  survei  menunjukkan  bahwa  banyak masalah  terus  muncul,  terutama  kekurangan  air pengairan  di  bagian  ambang.  Hal  ini  disebabkan  oleh sistem  pengairan  yang  tidak  terkendali,  yang menyebabkan penimbunan kotoran yang menyebabkan  pipa  sering  tersendat.  Selain  itu, pengairan  otomatis  mengalami  banyak  kekalutan  di bagian  instalasi  pemeriksaan  dan  memiliki  reaksi waktu  pengairan  yang  kurang  puncak.  Situasi  seperti ini menunjukkan aturan pertanian di sektor agrobisnis yang  merugikan  bagi  konsumen  air  pengairan, terutama  dalam  situasi  keterbatasan  air.  Untuk menggantikan  pemecahan  di  atas,  perlu  dilakukan penelitian  tentang  cara  instalasi  yang  lebih  efisien, pengawasan  otomatis,  dan  akurasi  yang  lebih  besar. Dengan  sistem  kontrol  air  pengairan  yang  serupa, penelitian  ini  diharapkan  dapat  menemukan  cara  lain untuk  menekan  biaya  untuk  kebutuhan  air  dan  level ketinggian  air  yang  diinginkan(Parwanti et  al. , 2021)(Muhlasin et  al. ,  2020).  Dalam  penelitian  ini dikembangkan  sistem  kendali  irigasi  dengan  PID sebagai  pengendalian  sistem  kontrol  irigasi  secara otomatis. Tujuan dari penelitian ini adalah meningkatkan  efisiensi  irigasi  pada  sistem  irigasi otomatis.
Analisa sistem, penyusunan, aplikasi, pengetesan,  eksperimen,  dan  analisis  eksperimen adalah  beberapa  tahapan  yang  digunakan  untuk menguji  penelitian  ini.  Langkah  analisa  sistem membahas  semua  kebutuhan  untuk  membuat  dan menggunakan  sistem  pengairan  otomatis,  termasuk pengenalan masalah, pengawasan pengairan, pemeriksaan  air  tingkat,  dan  Matlab  2013b.  Langkah penyusunan sistem pengairan juga mencakup pembuatan  perangkat  keras  dan  penggunaan.  Sistem pengairan  prototipe  dirancang  dengan  dua  gulungan, dengan  tiap  blok  berukuran  80  cm,  100  cm,  dan  50 cm.  Setiap  gulungan  memiliki  dua  sumber  air  pada denah kanan dan kiri, dengan ukuran 10 cm, 100 cm, dan  50  cm,  seperti  yang  ditunjukkan  pada  gambar konsep prototipe dan penampang melintang.
Penyusunan  aplikasi  yang  dicoba  mencakup kedua  pembuatan  aplikasi  pengairan  otomatis  dan imitasi  bentuk  pengairan  otomatis.  Penyusunan perangkat  keras  sistem  pengairan  ini  termasuk penggunaan pemograman Visual Basic dan pembuatan  pemograman  pada  Matlab  2013b,  serta pemeriksaan  tingkat  air,  pemeriksaan  kadar  air tanah, selenoid valve.

## 2. METODE
Alur  penelitian  dapat  dilihat  pada  flowchart dibawah ini:
Gambar 1. Diagram alir rekonfigurasi

## A. Saluran Irigasi
Saluran irigasi dapat terdiri dari berbagai jenis, seperti:
1. Saluran  Terbuka:  Saluran  seperti  sungai,  parit, dan kanal terbuka di permukaan tanah.
2. Saluran Tertutup: Saluran yang sepenuhnya atau sebagian  tertutup,  biasanya  terbuat  dari  pipa atau saluran beton bawah tanah.
3. Saluran  Primer:  Saluran  utama  yang  membawa air  ke  daerah  irigasi  dari  sumber  air  besar, seperti sungai atau danau.
4. Saluran Sekunder adalah saluran yang mengalir air ke area pertanian atau lahan yang lebih kecil dari saluran primer.
5. Saluran Distribusi: Saluran yang mengalir air ke bidang pertanian atau kebutuhan air lainnya dari saluran sekunder.
6. Saluran  Lateral:  Saluran  kecil  yang  terhubung ke  saluran  distribusi  untuk  mengirimkan  air  ke lokasi tertentu, seperti baris tanaman.
7. Saluran  Sub-Irigasi:  Ini  adalah  saluran  yang mengarahkan  air  ke  dalam  tanah  dan  mengalir langsung ke akar tanaman.
Dalam pertanian, saluran irigasi sangat penting karena  memastikan  pasokan  air  yang  cukup  untuk
tanaman,  yang  pada  gilirannya  mempengaruhi  hasil panen dan produktivitas pertanian secara keseluruhan. Untuk  memastikan  distribusi  air  yang  tepat  dan penggunaan  sumber  daya  yang  berkelanjutan,  sangat penting untuk  menjaga  saluran  irigasi dirawat dengan baik dan dioperasikan dengan benar(Haryani, Wardoyo and Hidayat, 2015).

## B. Model Aliran Air
Pergerakan air dari kondisi kering kebasah sebab akumulasi pengairan dengan 2 saluran pengairan pada kanan  serta  kiri  profil  dengan  jarak  S.  Diasumsikan kondisi  yang  harmonis,  aspek  kelok  bisa  terbuat diantara  kedua  saluran  buat  melukiskan  wajah  air tanah.  Bentuk  gerakan  air  tanah  pada  sesuatu  akuifer dengan masukan air dari infiltrasi.
S δ∅ δt = T ( ∂ 2 ∅ ∂ 2 t + ∂ 2 ∅ ∂ 2 y ) + I (1)
Dimana:
S = storativitas
T = transmisivitas x,y = jarak pada arah y dan x
I = laju infiltrasi
∅
= head piezometrik
S δh δt = T ( ∂ 2 h ∂x 2 ) + q (2)
Buat  akumulasi  konsep  gorong-gorong  di  dalam tanah,  selaku  jalan  pengaliran  air  biar  lebih  segera menyeluruh  mengaliri  tanah,  hingga  bisa  memakai struktur perbandingan satu format sebagai berikut:
h x t+1 = h x t + q ∆t s +∝ (h x−1 t + h x+1 t − 2h x t )  (3) ∝= t ∆t S∆x 2 (4)

## C. Rekonfigurasi Saluran
Konfigurasi  saluran  irigasi  bentuknya  sangat beragam dan sulit untuk disederhanakan. Rekonfigurasi  saluran  irigasi  digunakan  untuk mengatur  ulang  bentuk  konfigurasi  saluran  dengan jalan  membuka  dan  menutup  switch  yang  terdapat pada  jaringan.  Ini  digunakan  untuk  mengurangi  rugi- rugi volume air pada jaringan irigasi sehingga efisiensi air  yang  disalurkan  meningkat  dan  konsumen  dapat dilayani  dengan  baik.  Hasil  konfigurasi  dapat diperoleh hasil analisa aliran air dan volume air dalam jaringan.  Karena  banyaknya  saluran  dan  titik percagangan  pada  jaringan,  jika  dihitung  secara manual akan sulit dan memerlukan waktu yang sangat lama,  sehingga  penyelesaian  permasalah  harus diselesaikan  dengan  rekonfigurasi  menggunakan Artificial Intelegent (AI).
Beberapa metode rekonfigurasi digunakan dalam aplikasi  jaringan,  diantaranya  menggunakan  Binary Firefly  Algorithm  (BFA)(Diana  Mulya  Dewi et  al. , 2020),  Modified  Imperalis  Competitief  Algorithmc (MICA)(Ali et  al. ,  2020),  dan  Modified  Firefly Algorithms  (MFA)(Nurohmah,  Raikhani  and  Ali, 2017) dalam jaringan.

## D. Binary Firefly Algorithm (BFA)
Binary Firefly Algorithm merupakan pengembangan  dari  metode  algoritma  firefly. Pengembangan yang dilakukan adalah data masukan dan keluaran  berupa data  binary  yaitu  “0” dan  “1”. Data keluaran pada Binary Firefly Algorithm berupa data  binary  sehingga  perlu  fungsi  tambahan  yaitu fungsi sigmoid.  Fungsi sigmoid seperti persamaan:
S(x i ) = 1 1+exp⁡(−x i ) (5)
x i = { 1, if⁡S(x i ) > r 0, − } (6)
Firefly  algorithm  atau  algoritma  kunang- kunang  merupakan  algoritma  metaheuristik  yang terinspirasi  dari  perilaku  berkedip  kunang-kunang. Tujuan utama dari perilaku berkedip kunang-kunang adalah untuk menarik kunang-kunang yang lain.
Algoritma  kunang-kunang  dikembangkan  oleh Dr  Xin-She  Yang  di  Universitas  Cambridge  pada tahun  2007.  Dr  Xin-She  Yang  merumuskan algoritma kunang-kunang sebagai berikut(Okwu and Tartibu, 2021)(Yelghi and Köse, 2018) :
1. Semua  kunang-kunang  itu  unisex  sehingga suatu  kunang-kunang  akan  tertarik  pada kunang-kunang yang lain.
2. Daya  tarik  kunang-kunang  sebanding  dengan tingkat  kecerahan  kunang-kunang.  Kunang- kunang  dengan  tingkat  kecerahan  yang  lebih rendah  akan  tertarik  dan  bergerak  menuju  ke kunang-kunang  dengan  tingkat  kecerahan  yang lebih  tinggi.  Tingkat  kecerahan  dipengaruhi oleh jarak dan cahaya akibat cuaca.
3. Kecerahan  atau  intensitas  cahaya  kunang- kunang  ditentukan  oleh  nilai  fungsi  tujuan  dari masalah  yang  diberikan.  Intensitas  cahaya sebanding  dengan  nilai  fungsi  tujuan  untuk masalah  optimalisasi(Nurohmah,  Raikhani  and Ali, 2017).
Proses  rekonfigurasi  dengan  BFA  dapat dirumuskan sebagai berikut:

## a. Keatraktifan Firefly
Ada dua  hal  yang sangat penting dalam  firefly algorithm  yaitu  intensitas  cahaya  dan  fungsi keatraktifan.  Tingkat  keatraktifan  kunang-kunang dipengaruhi  oleh  tingkat  intensitas  cahaya.  Fungsi keatraktifan terlihat pada persamaan:
β(r) = β 0 ∗ e(−γr m ),⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡(m⁡ ≥ 1)    (7)
Nilai  keatraktifan  kunang-kunang  (β)  dipengaruhi oleh nilai intensitas cahaya (γ)(Ali et al. , 2022).

## b. Jarak Antar Firefly
Jarak antara kunang-kunang i dan j pada lokasi x,  xi  dan  xj  dapat  ditentukan  ketika  dilakukan peletakan  titik  dimana  kunang-kunang  tersebut disebar  secara  random.  Jarak  antar  kunang-kunang dapat dirumuskan sebagai berikut :
r ij = √(x i − x j ) 2 + (y i − y j ) 2 (8)
Dimana  selisih  dari  koordinat  lokasi  kunang- kunang  i  terhadap  kunang-kunang  j  merupakan  jarak diantara kedua kunang-kunang (rij).

## c. Pergerakan Firefly
Pergerakan  kunang-kunang  i  yang  bergerak menuju  tingkat  itensitas  cahaya  yang  terbaik  dapat dilihat melalui persamaan:
x i baru = x i + β 0 ∗ e(−γr ij 2 ) ∗ (x i − x j )+⁡∝⁡∗ (rand − 1 2 )⁡⁡⁡⁡⁡⁡
(9)
Dimana  pergerakan  kunang-kunang  (xi  baru) dapat  dipengaruhi  oleh  posisi  awal  kunang-kunang (xi),  tingkat  keatraktifan  (β),  keadaan  cuaca  atau lingkungan  (γ)  dan  jarak  antar  kunang-kunang  (xi- xj)(Ali et al. , 2019)(Ali et al. , 2022).
d. Parameter BFA
Parameter BFA yang digunakan dalam penelitian ini seperti pada Tabel 1:
Tabel 1 . BFA Parameters BFA Parameters Value β 0.5 α 0.5  0.5 Dimension 3 Number of fireflies 50 Maximum iteration 50

## 3. PEMBAHASAN
Konfigurasi  saluran  irigasi  dapat  disimulasikan seperti pada Gambar 2.
Gambar 2. Konfigurasi saluran sebelumnya
Dengan  memasukkan  parameter  saluran  dan  BFA kedalam  rumus  (7),  (8),  dan  (9),  kemudian  dibuatkan alternative  berupa  4  buah  loop  yang  akan  dipakai sebagai acuan optimasi
Dari  saluran  diatas,  dibuat  4  buah  loop;  [ 6 7  10  19 27 ]; [4 8 7 15 28]; [3 4 5 15 29]; dan [4 8 15 26 30 ]. Saluran  awal  terputus  pada  saluran  27  28  29  30, setelah  rekonfigurasi  didapatkan  jaringan  dengan profie saluran diputus pada 6 7 15, dan 26. Sehingga terbentu saluran baru seperti gambar pada nomor 2.

## Gambar 3. Konfigurasi Alternatif
Program  matlab  akan  mencari  konfigurasi  terbaik dari  beberapa  alternative  saluran  air.  Program matlab  akan  mebuka  salah  satu  saluran,  kemudian dihitung  kerugian  debitnya,  setelah  ini  saluran ditutup  lagi,  membuka  saluaran  lainnya,  dihitung dan  pindah  satu  saluran  lainnya,  secara  bergantian, kemudian  dipilih  dan  dicatat.  Gambar  3  berikut merupakan  hasil  konfigurasi  26  KANAL  yang didapatkan.
Gambar 4. Hasil Konfigurasi
Hasil running program terbaik didapatkan hasil debit  air  seperti  pada  Tabel  2  dan  Gambar  5 dibawah.
Tabel 2 . Simulink hasil output irigasi sistem.
***** SIMULATON RESULTS OF IRRIGATION WATER CHANNELS ****

## BEFORE RECONFIGURTION  AFTER RECONFIGURATION
Tie switches:               27 28 29 30                         6 7 15 24 26 Debit loss:                   89,724 m3                           50,7355 m3 Debit loos reduction:         --                                    43,4538 % Minimum debit            0,93557 pu                           0,95849 pu
Dengan  mengubah  arah  aliran  air,  didapatkan terjadi  pengurangan  kehilangan  air  dari  saluran  dari 89,724  m3  setelah  rekonfigurasi  kehilangan  air sebesar  50,7355  m3,  jadi  bias  mereduksi  kehilangan air 43,4538% dari kehilangan air sebelumnya.
Gambar 5. Profile output irigasi sistem.
Setelah  membuka  dan  menutup  switch  secara acak  sampai  konvergen,  didapatkan  hasil  konfigurasi saluran sebagai berikut:
Keran  membuka  sebelum  rekonfigurasi  adalah pada  line 27, 28, 29, 30. Setelah rekonfigurasi switch yang membuka adalah 6, 7, 15, 21.
Sebelum  rekonfigurasi  terdapat  losses  debit sebesar  89,724  m3,  sesudah  rekonfigurasi  menjadi sebesar  50,7355  m3.  Debit  minimum  sebelum rekonfigurasi sebesar 0,93557 pu, setelah rekonfigurasi  menjadi  0,95849  pu.  Sehingga  dengan merekonfigurasi saluran dengan BFA dapat mereduksi losses debit air sebesar 43,4538 %

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  simulasi  didapatkan  bahwa  pada sistem irigasi dengan metode rekonfigurasi BFA dapat mereduksi  lossis  debit  air  secara  signifikan.  Hasil debit  air  terjauh  dapat  diperkecil  pada  model rekonfigurasi  dengan  metode  BFA.  Sehingga  dengan merekonfigurasi saluran dengan BFA dapat mereduksi losses debit air sebesar 43,4538 %. Hasil penelitian ini dapat  dipakai  sebagai  rujukan  dalam  optimasisistem irigasi dengan metode dan bentuk irigasi lainnya.

## PUSTAKA
Ali, M. Et Al. (2019) ‘Design Of Water Level Control Systems  Using  Pid  And  Anfis  Based  On  Firefly Algorithm’, JEEMECS  (Journal  Of  Electrical Engineering, Mechatronic And Computer Science) , 2(1). Available
At: Https://Doi.Org/10.26905/Jeemecs.V2i1.2804.
Ali,  M. et  al. (2020)  ‘Rekonfigurasi  Jaringan Distribusi  Radial  Di  Penyulang  Purwoasri Berbasis  Modified  Imperialist  Competitive Algorithms (MICA)’, Jurnal FORTECH , 1(2),
pp.
74–78. Available at: https://doi.org/10.32492/fortech.v1i2.227.
Ali,  M. et  al. (2022)  ‘Determination  of  the parameters  of  the  firefly  method  for  PID parameters  in  solar  panel  applications’,
SINERGI ,  26(2),  p.  265.  Available  at: https://doi.org/10.22441/sinergi.2022.2.016.
Diana  Mulya  Dewi et  al. (2020)  ‘Rekonfigurasi
Jaringan Menggunakan Binary Particle Swarm Optimization (BPSO) Pada Penyulang Suryagraha’, Jurnal JEETech , 1(1), pp. 22–30. Available at: https://doi.org/10.48056/jeetech.v1i1.4.
Haryani,  T.,  Wardoyo,  W.  and  Hidayat,  A.  (2015) ‘PERENCANAAN  PEMBANGKIT  LISTRIK TENAGA  MIKROHIDRO  DI  SALURAN IRIGASI  MATARAM’, Jurnal  Hidroteknik , 1(2), p. 75. Available at: https://doi.org/10.12962/jh.v1i2.1672. Muhlasin et al. (2020) ‘Optimization of Water Level Control Systems Using ANFIS and Fuzzy-PID Model’, in 2020 Third International
Conference  on  Vocational  Education  and Electrical  Engineering  (ICVEE) .  IEEE,  pp.  1– 5. Available at:
https://doi.org/10.1109/ICVEE50212.2020.924 3229.
Nurohmah,  H.,  Raikhani,  A.  and  Ali,  M.  (2017) ‘Rekonfigurasi  Jaringan  Distribusi  Radial Menggunakan  Modified  Firefly  Algorithms (MFA)  Pada  Penyulang  Tanjung  Rayon Jombang’, JEEE-U  (Journal  of  Electrical  and Electronic  Engineering-UMSIDA) ,  1(2),  pp. 45–48. Available at:
https://doi.org/10.21070/jeee-u.v1i2.1064.
Okwu,  M.O.  and  Tartibu,  L.K.  (2021)  ‘Firefly Algorithm’,  in Studies  in  Computational Intelligence , pp. 61–69. Available at: https://doi.org/10.1007/978-3-030-61111-8_7. Parwanti,  A. et  al. (2021)  ‘Modified  Firefly Algorithm for Optimization of the Water Level in  the  Tank’,  in 2021  3rd  International Conference  on  Research  and  Academic Community  Services  (ICRACOS) .  IEEE,  pp.
113–116. Available at:
https://doi.org/10.1109/ICRACOS53680.2021. 9701981.
Yelghi, A. and Köse, C. (2018) ‘A modified firefly algorithm  for  global  minimum  optimization’, Applied  Soft  Computing  Journal ,  62,  pp.  29– 44.
Available at: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2017.10.032. 0 5 10 15 20 25 30 0.93 0.94 0.95 0.96 0.97 0.98 0.99 1 D e b it ( p .u ) Node Debit profile Before Reconfig After Reconfig

## HALAMAN INI SENGAJA DIKOSONGKAN