TEKNIK, 41 (3), 2020, 212-218
doi: 10.14710/teknik.v41n2.24818               Copyright © 2020, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
Perbaikan Rugi-Rugi Daya Listrik Menggunakan Kapasitor Bank dan Tap Pengubah Sadapan Dengan Algoritma Shark Smell
Radiktyo Nindyo Sumarno 1* , Susatyo Handoko 2 , Mochammad Facta 2
1 Magister Teknik Elektro Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro,
2 Departemen Teknik Elektro Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro, Jl. Prof. Soedarto, SH, Kampus UNDIP Tembalang, Semarang, Indonesia 50275

## Abstrak
Salah satu cara mengoptimalkan saluran transmisi adalah dengan mengurangi rugi-rugi daya listrik. Tap pengubah  sadapan  pada  transformator  daya  dan  kapasitor  bank  dapat  digunakan  untuk  mengatur tegangan  sistem  yang  berakibat  menurunkan  rugi-rugi  daya  di  saluran  transmisi.  Penentuan  nilai  tap setting  dan  kapasitor  bank  dalam  proses  perencanaan  sulit  dilakukan  secara  pasti  sehingga  umumnya dilakukan melalui mekanisme trial dan error menggunakan metoda aliran daya.  Karena penentuan nilai tap  setting  dan  kapasitor  bank  yang  sulit  dilakukan  secara  pasti,  maka  pada  penelitian  ini  dilakukan optimasi dengan algoritma shark smell yang bertujuan  untuk mendapatkan nilai pengubah sadapan dan kapasitor  bank  yang  lebih  tepat  pada  sistem  IEEE  30-bus.  Pada  penelitian  ini  dilakukan  beberapa optimasi  yaitu  optimasi  tap  setting,  optimasi  kapasitor  bank,  dan  optimasi  tap  setting  yang dikombinasikan  dengan  optimasi  kapasitor  bank.  Pada  kondisi  optimasi  tap  setting,  diperoleh pengurangan  rugi-rugi  daya  aktif  sebesar  0,65%  dari  kondisi  tanpa  optimasi.  Pada  optimasi  kapasitor bank,diperoleh  pengurangan  rugi-rugi  daya  aktif  sebesar  0,90%  dibandingkan  kondisi  tanpa  optimasi. Pada  optimasi  kombinasi  tap  setting  dan  kapasitor  bank  diperoleh  pengurangan  rugi-rugi  daya  aktif sebesar  1,23%.  Perbandingan  hasil  dari  semua  optimasi  tersebut  didapatkan  hasil  bahwa  kombinasi optimasi  tap  setting dan  kapasitor  bank  diperoleh  pengurangan  rugi-rugi daya  aktif  paling  besar.  Pada penelitian  ini  dihasilkan  pengurangan  rugi-rugi  daya  aktif  sebesar  217,2  kW.  Berdasarkan  nilai pengujian,  didapatkan  hasil  bahwa  algoritma  Shark  Smell  dapat  memberikan  hasil  optimasi  yang  lebih baik 1,23% dibandingkan kondisi tanpa optimasi.
Kata kunci : kapasitor bank; tap pengubah sadapan; rugi-rugi daya listrik; algoritma Shark Smell

## Abstract
[Title: The Improvement of Electric Power Losses Using Bank Capacitor and Tap Changer With Shark Smell  Algorithm] One  way  to  optimize  the  transmission  line  is  to  reduce  electrical  power  losses.  Tap changers on power transformers and bank capacitors can be used to regulate the system voltage resulting in lower power losses in the transmission line. Determining the value of tap settings and bank capacitors in the planning process is challenging to do with certainty. It is generally carried out through a trial and error  mechanism  using  the  power  flow  method.  Since  the  determination  of  tap  settings  and  bank capacitors values is difficult to do with certainty, this research was carried out with optimization with the shark smell algorithm. Such optimization aims to get a more appropriate tap changer and capacitor bank change values  on the IEEE 30-bus system. In this study, several optimizations were carried out, namely optimization of tap settings, optimization of bank capacitors, and tap setting optimization combined with bank  capacitors'  optimization.  Conducting  tap  setting  optimization,  we  obtained an active  power  loss  of 0.65%  from  the  condition  without  optimization.  In  optimizing  bank  capacitors,  we  reduce  active  power losses of 0.90% compared to conditions without optimization. In optimizing the combination of tap setting and  bank  capacitors,  the  active  power  losses  are  reduced  by  1.23%.  Comparing  the  results  of  all  these
optimizations  shows  that  the  combination  of  bank tap  setting  and  capacitor  optimization  is  obtained by  reducing  the  most  active  power  losses.  In  this study,  the  reduction of  active  power  losses  resulted
------------------------------------------------------------------
*) Penulis Korespondensi.
E-mail: radiktyons@gmail.com
in 217.2 kW. The results show that the Shark Smell algorithm can provide better optimization results of 1.23% compared to conditions without optimization based on the test value.
Keywords : bank capacitors; tap changer; electric power losses;  Shark Smell algorithm

## 1. Pendahuluan
Sistem  kelistrikan  merupakan  salah  satu kebutuhan  yang  harus  terpenuhi  dalam  mendukung keberlangsungan  aktivitas  masyarakat.  Pertumbuhan beban  dari  waktu  ke  waktu  semakin  bertambah  dan harus  diikuti  dengan  penyediaan  daya  listrik  yang handal. Perubahan  beban,  komposisi  unit  pembangkit yang  beroperasi,  dan  perubahan  konfigurasi  jaringan akan  berdampak  pada  bervariasinya  level  tegangan pada gardu induk. Sistem transmisi dipaksa beroperasi  pada  batas  stabilnya  agar  dapat  mengikuti pertumbuhan  yang  berjalan  sehingga  sistem  sering kali mengalami gangguan maupun kerusakan. Umumnya,  gardu-gardu  listrik  yang  berada  jauh  dari pusat  pembangkit  listrik  akan  mengalami  penurunan level tegangan yang cukup besar, sehingga diperlukan sistem kompensasi daya reaktif yang dapat mengikuti perubahan tegangan tersebut (Bangun, 2016).
Perkembangan teknologi dan ilmu pengetahuan  dalam  sistem  tenaga  listrik  mendorong untuk  meningkatkan  optimasi  aliran  daya  tanpa mengubah bentuk jaringan. Salah satu cara yang bisa dilakukan  yaitu dengan  menempatkan  kapasitor bank dan tap  changer (tap  pengubah  sadapan)  secara bersamaan  pada  jaringan  transmisi.  Penggunaan kedua peralatan tersebut diharapkan mampu mengurangi  rugi-rugi  daya  listrik  yang  terjadi  pada sistem tenaga listrik.
Kapasitor bank dapat memperbaiki faktor daya dan  mempertahankan  tegangan  pada  batas  yang diijinkan.  Jika  suatu  jaringan  tidak  mempunyai sumber  daya  reaktif  disekitar  beban  reaktifnya  maka kebutuhan  daya  reaktif  akan  disuplai  dari  generator sehingga  arus  reaktif  akan  mengalir  pada  jaringan yang  menyebabkan  faktor  daya  dan  tegangan menurun.  Penyerapan  daya  reaktif  oleh  beban  ini akan  menyebabkan  jatuh  tegangan.  Penurunan  faktor daya  dan  tegangan  tersebut  dapat  dikurangi  dengan pemasangan  kapasitor  bank  di  posisi  yang  optimal. Penggunaan kapasitor bank dapat memperbaiki faktor daya dan tegangan kerja (Alamajibuwono dkk. , 2011; Tampubolon  &  Sjani,  2014).  Penelitian  terdahulu sudah  ada  yang  membahas  mengenai  penempatan kapasitor  bank.  Optimasi  penempatan  kapasitor dilakukan  dengan  menggunakan  beberapa  algoritma seperti  algoritma  genetika  (Szuvovivski dkk. ,  2012), Particle  Swarm  Optimization (Singh  &  Rao,  2012), dan Clustering  Based  Optimization (Vuletić  & Todorovski, 2014).
Tap  pengubah  sadapan  merupakan  salah  satu peralatan  listrik  yang  banyak  diaplikasikan  dalam
optimasi  tenaga  listrik.  Optimasi  penggunaan  tap pengubah sadapan dilakukan dengan bantuan berbagai algoritma  optimasi  seperti  algoritma  genetika  adaptif (Ganguly  &  Samajpati,  2017)  dan Simulated Annealing  Teaching  Learning  Based  Optimization (Hosseinpour & Bastaee, 2015).
Penggunaan kapasitor
bank dapat dikombinasikan  dengan  tap  pengubah  sadapan  untuk mengontrol daya reaktif. Tap pengubah sadapan dapat membantu  menjaga  tegangan  pada  batas  yang diinginkan.  Kombinasi  optimasi  dari  kapasitor  bank dan  tap  pengubah  sadapan  sudah  pernah  dilakukan. Kombinasi  kedua  peralatan  tersebut  dapat  optimal apabila  dipasang  dengan  nilai  setting  yang  paling optimal.  Penelitian  tersebut  dilakukan  pada  jaringan distribusi  dengan  menggunakan  algoritma Modified Discrete Particle  Swarm  Optimization (Ziari dkk. , 2013) ,  Hybrid  Particle  Swarm  Optimization-Tabu Search (Ahmadian dkk. ,  2016) ,  Simulated  Annealing (Gomes  &  Saraiva,  2009) , dan algoritma  genetika (Aryanezhad, 2018).
Salah  satu  algoritma  yang  dapat  membantu menghitung  optimasi  adalah  algoritma Shark  Smell Optimization (SSO).  Metode  yang  berbasis  pada tingkah  laku  ikan  hiu  menggunakan  penciuman  dan kecepatannya  dalam  mendekati  partikel  bau  darah mangsa.  Dalam  penelitian  ini,  ikan  atau  individu merepresentasikan  nilai  kapasitor  bank  dan  nilai  tap changer.  Kecepatan  ikan  merepresentasikan  proses iterasi  dalam  mencari  solusi  terbaik.  Partikel  bau darah  mangsa  merepresentasikan  nilai  rugi-rugi  daya listrik.  Semakin  tinggi  kosentrasi  partikel  bau  maka semakin kecil nilai rugi-rugi daya listrik (Gnanasekaran dkk. , 2016).
Algoritma  SSO  merupakan  algoritma  yang tergolong  baru.  Beberapa  penelitian  terdahulu  sudah pernah  dilakukan.  Algoritma  ini  pernah  digunakan untuk  optimasi  penempatan  kapasitor  (Gnanasekaran dkk. ,  2016),  optimasi  investasi  DG  (Ahmadigorji  & Amjady, 2016), optimasi prediksi angin (Abedinia  & Amjady,  2015),  dan  optimasi  operasi  reservoir (Ehteram dkk. ,  2017).  Maka  dari  itu,  penelitian  ini membuat optimasi kombinasi dari kapasitor bank dan tap  pengubah  sadapan  secara  bersamaan  dengan bantuan  algoritma  SSO.  Perbedaan  dari  penelitian sebelumnya  adalah  penelitian  mengkombinasikan kapasitor  bank  dan  tap  pengubah  sadapan  secara bersamaan.  Penggunaan  algoritma shark  smell untuk optimasi kombinasi kapasitor bank dan tap  pengubah sadapan juga belum pernah dilakukan.

## TEKNIK, 41 (3), 2020, 214
doi: 10.14710/teknik.v41n2.24818               Copyright © 2020, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919

## 2. Bahan dan Metode
Perancangan  sistem  optimasi  ini  dimulai  dengan memasukkan  parameter  SSO  dan  data  jaringan. Penelitian  ini  menggunakan  data  jaringan  listrik IEEE 30-bus (Saadat,  1999).  Proses  perhitungan  aliran  daya menggunakan metode Newton-Raphson . Proses optimasi menggunakan  algoritma shark  smell .  Diagram  alir proses  perancangan  secara  umum  dapat  ditunjukkan pada  Gambar  1.  Algoritma  pada  penelitian  ini menggunakan algoritma SSO. Pada Gambar 1, algoritma ini  diawali  dengan  menentukan  parameter  operasi  dari SSO.  Parameter-parameter  tersebut  diantaranya  adalah ukuran populasi, maksimal iterasi, jumlah variabel, batas bawah individu, batas atas individu, η k , ∝ k , β k , dan t k . Setelah parameter
operasi
ditentukan, membangkitkan  populasi  awal  dan  kecepatan  awal individu.  Individu  dalam  algoritma  SSO  digambarkan sebagai  seekor  ikan  hiu.  Kemudian  melakukan  input data jaringan. Data jaringan yang akan dianalisis adalah data  jaringan IEEE  30-bus (Saadat,  1999) seperti  yang terlihat pada Gambar 2.
Data  jaringan  yang  ada  dihitung  aliran  dayanya. Fitness pada  penelitian  ini  mengandung  informasi berupa  nilai  rugi-rugi  daya  aktif.  Langkah  selanjutnya adalah  pergerakan  individu.  Pergerakan  ini  terdiri  dari pergerakan  maju  dan  pergerakan  berputar.  Pergerakan maju  digunakan  untuk  mendekati  target  mangsa  dari hasil penciuman. Persamaan untuk pergerakan ini adalah Persamaan 1.
(1)
dimana,  Y  merupakan  posisi  baru  dari  pergerakan,  X merupakan  posisi  awal  individu,  V  merupakan kecepatan individu, dan Δt merupakan interval waktu.
Pergerakan  berputar  digunakan  untuk  mencari posisi mangsa secara lebih presisi setelah gerakan maju. Persamaan untuk pergerakan ini adalah Persamaan 2.
(2)
dimana,  Z  merupakan  posisi  baru  dari  pergerakan berputar,  Y  merupakan  posisi  baru  dari  pergerakan maju,  dan  R  merupakan  bilangan  yang  dibangkitkan secara acak.
Hasil  dari  proses  pergerakan  individu  ini dimasukkan  kedalam  data  awal  jaringan IEEE  30-bus (Saadat,  1999).  Selanjutnya  dengan  data  jaringan  yang baru dihitung aliran daya dan nilai fitness barunya. Nilai fitness yang  baru  mengandung  informasi  rugi-rugi  daya aktif yang baru.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Penelitian  ini  menggunakan  data  jaringan IEEE 30-bus untuk  menganalisis  optimasi  algoritma shark smell  optimization  (SSO) .  Pada  jaringan IEEE  30- bus (Saadat,  1999)  terdapat  4  trafo  yang  setting  tap pengubah  sadapannya  dan  2  buah  kapasitor  bank  yang nilainya sudah ditentukan. Sistem IEEE 30-bus (Saadat, 1999)  mempunyai  data setting tap  trafo  dan  nilai kapasitor seperti terlihat pada Tabel 1.
Gambar 1 . Diagram Alir Sistem
doi: 10.14710/teknik.v41n2.24818               Copyright © 2020, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
Gambar 2 . Sistem IEEE 30-bus (Saadat, 1999)
Perhitungan aliran daya pada penelitian menggunakan  metode Newton-Raphson .  Pengujian optimasi  pada  penelitian  ini  menggunakan  SSO  yang dilakukan  selama  20  iterasi.  Pengujian  dilakukan dengan  3  variasi  yang  berbeda-beda.  Pengujian  ini menggunakan  parameter  jumlah  populasi  (pop), parameter maksimal iterasi (maxit), parameter stokastik  gradien  (η k ),  parameter  inersia  ( ∝ k ), parameter pembatas kecepatan (β k ), dan interval waktu (t k )  dengan  nilai  parameter  terlihat  pada  Tabel  2. Pengujian  ini  menggunakan  nilai  maksimum  batas kapasitor  bank  pertama  sebesar  19  MVar  dan  batas kapasitor  bank  kedua  sebesar  4,3  MVar.  Sedangkan nilai setting tap pengubah sadapan pada 0,75 – 1,25.
Pengujian pertama optimasi nilai tap trafo tanpa dikombinasikan  dengan  optimasi  kapasitor  bank. Kapasitor  bank  diatur  bernilai  0.  Pengujian  ini menggunakan  nilai setting tap  pengubah  sadapan  0,75 –  1,25. Hasil  pengujian  pertama  dapat  dilihat  pada Tabel 3.
Hasil  pengujian  optimasi  tap  pengubah  sadapan tanpa  dikombinasikan  dengan  optimasi  kapasitor  bank didapatkan  hasil  rugi-rugi  daya  aktif  terkecil  sebesar 17,5449  MW.  Rugi-rugi  daya  aktif  tersebut  diperoleh pada  uji  coba  ke-2.  Proses  iterasi  pada  pengujian  ini dapat dilihat pada Gambar 3.
Tabel 1 . Data Peralatan Sistem Peralatan Nilai Setting Letak Peralatan Kapasitor Bank 1 19 MVar Bus 10 Kapasitor Bank 2 4,3 MVar Bus 24 Tap Trafo 1 0,978 Antara bus 6 dan bus 9 Tap Trafo 2 0,969 Antara bus 6 dan bus 10 Tap Trafo 3 0,932 Antara bus 4 dan bus 12 Tap Trafo 4 0,968 Antara bus 27 dan bus 28 Tabel 2 . Nilai Parameter Pengujian Parameter Nilai pop 150 maxit 20 0,80 0,05 4 1
Pengujian  selanjutnya  adalah  optimasi  kapasitor bank  tanpa  dikombinasikan  dengan  optimasi  tap pengubah sadapan. Tap pengubah sadapan diatur bernilai 1. Pengujian ini menggunakan parameter SSO yang sama dengan pengujian sebelumnya. Pengujian ini menggunakan  nilai  maksimum  batas  kapasitor  bank pertama sebesar 19 MVar dan batas kapasitor bank kedua sebesar 4,3 MVar.
Hasil  pengujian  optimasi  kapasitor  bank  tanpa dikombinasikan  dengan  optimasi  tap  pengubah  sadapan didapatkan  hasil  rugi-rugi  daya  aktif  terkecil  sebesar 17,5002  MW.  Rugi-rugi  daya  aktif  tersebut  diperoleh pada semua uji coba yang dapat dilihat pada Tabel 4.Hasil
tersebut diperoleh karena optimasi untuk variasi kasus ini mudah mencapai nilai konvergensinya. Proses iterasi pada pengujian ini dapat dilihat pada Gambar 4.
Pengujian  selanjutnya  adalah  optimasi  tap pengubah sadapan yang dikombinasikan dengan optimasi kapasitor  bank.  Pengujian  ini  menggunakan  parameter SSO  yang  sama  dengan  pengujian  sebelumnya.  Hasil pengujian kombinasi optimasi  tap pengubah sadapan dan kapasitor bank dapat dilihat pada Tabel 5 dan didapatkan hasil  rugi-rugi  daya  aktif    terkecil  sebesar  17,4418  MW. Rugi-rugi  daya  aktif  tersebut  diperoleh  pada  uji  coba pertama.  Proses  iterasi  pada  pengujian  ini  dapat  dilihat pada Gambar 5.

## Tabel 3 . Hasil Pengujian Optimasi Tap Trafo (Tanpa Kapasitor Bank)
Gambar 3 . Rugi-rugi daya aktif terkecil pada optimasi tap pengubah sadapan tanpa optimasi kapasitor bank
Gambar 4 . Rugi-rugi daya aktif terkecil pada optimasi kapasitor bank tanpa optimasi tap pengubah sadapan
Tabel 4 . Hasil Pengujian Optimasi Kapasitor Bank (Tanpa Tap Setting)
Uji Coba ke Tap Setting Trafo 1 Tap Setting Trafo 2 Tap Setting Trafo 3 Tap Setting Trafo 4 Rugi-Rugi Daya Aktif (MW) 1 0,9803 0,9803 1,0441 0,9803 17,5601 2 1,0405 0,8490 1,0405 0,9608 17,5449 3 0,9691 0,9691 1,0476 0,9691 17,5510 4 0,9621 0,9621 1,0145 0,9621 17,5534 5 0,9514 0,9514 1,0142 0,9514 17,5550
Uji Coba ke Kapasitor Bank 1 Kapasitor Bank 2 Rugi-Rugi Daya Aktif (MW) 1 19 4,3 17,5002 2 19 4,3 17,5002 3 19 4,3 17,5002 4 19 4,3 17,5002 5 19 4,3 17,5002
doi: 10.14710/teknik.v41n2.24818               Copyright © 2020, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
Tabel 5 . Hasil Pengujian Kombinasi Optimasi Tap Trafo dan Kapasitor Bank
Gambar 5 . Rugi-rugi daya aktif terkecil pada optimasi kombinasi kapasitor bank dan tap pengubah sadapan 17.4 17.45 17.5 17.55 17.6 17.65 17.7 D C B A R ug i- rug i da y a a k tif ( M W) Perlakuan pada sistem
Gambar 6 . Perbandingan rugi-rugi daya aktif
Perbandingan  rugi-rugi  daya  aktif  terkecil  pada sistem  jaringan  yang  diuji  pada  keadaan  standar  (tanpa optimasi)  dibandingkan  dengan  rugi-rugi  daya  aktif terkecil  pada  semua  variasi  parameter  ketika  dilakukan optimasi menggunakan SSO dapat dilihat pada Tabel  6. Dari Tabel 6 didapatkan rugi-rugi daya aktif mengalami penurunan  ketika  sudah  dioptimasi  menggunakan algoritma  optimasi.  Pada  penelitian  ini  terlihat  optimasi kapasitor  bank  saja  tanpa  optimasi  tap  pengubah sadapan  mampu  memperbaiki rugi-rugi daya aktif lebih baik  dibandingkan  optimasi  tap  pengubah  sadapan  saja tanpa  optimasi  kapasitor  bank.  Optimasi  kombinasi  tap pengubah  sadapan  dan  kapasitor  bank  menghasilkan rugi-rugi daya aktif paling kecil sebesar 17,4418 MW.
Nilai  kapasitor  bank  lebih  memegang  peranan penting  dalam  optimasi  jaringan IEEE  30-bus (Saadat, 1999)  ini  dibandingkan  nilai setting tap  pengubah sadapan.  Hal  ini  terlihat  dari  optimasi  kapasitor  bank menghasilkan penurunan rugi-rugi daya aktif yang lebih besar dari kondisi setting awal dibandingkan penurunan rugi-rugi daya aktif pada optimasi tap pengubah sadapan dari  kondisi setting awal  seperti  yang  terlihat  pada Gambar 6.
Tabel  6 .  Perbandingan  Rugi-Rugi  Daya  Aktif  Sebelum Optimasi Dan Setelah Optimasi
Algoritma Optimasi Rugi-Rugi Daya Aktif (MW) Tanpa Optimasi ( Setting Awal) 17,6590 Optimasi Tap Pengubah Sadapan 17,5449 Optimasi Kapasitor Bank 17,5002 Optimasi Kapasitor Bank dan Tap Pengubah Sadapan 17,4418

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan nilai pengujian setting tap pengubah sadapan  dan  nilai  kapasitor  bank  secara  keseluruhan dengan  menggunakan  algoritma  SSO,  didapatkan  hasil bahwa algoritma  SSO dapat  memberikan hasil optimasi yang  lebih  baik  dibandingkan  kondisi  tanpa  optimasi. Optimasi tap pengubah  sadapan  menghasilkan rugi-rugi daya  aktif  sebesar  17,5449  MW  dan  diperoleh penurunan  rugi-rugi  daya  sebesar  0,65%  dari  kondisi tanpa  optimasi.  Optimasi  kapasitor  bank  menghasilkan rugi-rugi daya aktif sebesar 17,5002 MW dan diperoleh penurunan  rugi-rugi  daya  sebesar  0,90%  dari  kondisi tanpa optimasi. Kombinasi optimasi keduanya
Uji Coba ke Tap Setting Trafo 1 Tap Setting Trafo 2 Tap Setting Trafo 3 Tap Setting Trafo 4 Kapasitor Bank 1 Kapasitor Bank 2 Rugi-Rugi Daya Aktif (MW) 1 0,9920 0,9920 0,9920 0,9501 15,2486 3,5294 17,4418 2 0,9770 0,9770 1,0548 0,9770 17,0449 3,8984 17,4866 3 1,1191 0,8433 0,9912 0,9703 7,3821 3,3560 17,4709 4 0,9696 0,9696 0,9696 0,9696 16,0652 3,6972 17,4743 5 1,0124 1,0124 1,0124 0,9348 14,8810 3,4539 17,4804
doi: 10.14710/teknik.v41n2.24818               Copyright © 2020, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
menghasilkan rugi-rugi daya aktif sebesar 17,4418 MW dan  diperoleh  penurunan  rugi-rugi  daya  sebesar  1,23% dari kondisi tanpa optimasi.
Berdasarkan  hasil  tersebut  pada  sistem  yang diuji,  nilai  kapasitor  bank  lebih  memegang  peranan penting dalam mengurangi rugi-rugi daya aktif daripada nilai setting tap  pengubah  sadapan.  Optimasi  rugi-rugi daya  aktif  pada  penelitian  ini  menghasilkan  penurunan daya aktif sebesar 0,2172 MW atau 217,2 kW.

## Daftar Pustaka
Abedinia,  O.,  &  Amjady,  N.  (2015).  Short-term  wind power prediction based on Hybrid Neural Network and chaotic shark smell optimization.
International  Journal  of  Precision  Engineering and  Manufacturing  -  Green  Technology , 2 (3), 245–254. https://doi.org/10.1007/s40684-015- 0029-4
Ahmadian,  A.,  Sedghi,  M.,  Aliakbar-Golkar,  M., Elkamel,  A.,  &  Fowler,  M.  (2016).  Optimal probabilistic  based  storage  planning  in  tap- changer  equipped  distribution  network  including PEVs,capacitor  banks  and  WDGs:  A  case  study for Iran. Energy , 112 , 984–997.
Ahmadigorji,  M.,  &  Amjady,  N.  (2016).  A  multiyear DG-incorporated framework for expansion planning  of  distribution  networks  using  binary chaotic  shark  smell  optimization  algorithm.
Energy , 102 ,
199–215. https://doi.org/10.1016/j.energy.2016.02.088
Alamajibuwono,  H.,  Sukmadi,  T.,  &  Handoko,  S. (2011). Optimasi Penempatan Kapasitor Menggunakan  Algoritma  Genetika  Pada  Sistem Distribusi  Untuk  Memperbaiki  Faktor  Daya  dan Tegangan . Disertasi. Universitas Diponegoro. Aryanezhad,  M.  (2018).  Management  and  coordination of  LTC,SVR,shunt  capacitor  and  energy  storage with  high  PV  penetration  in  power  distribution system  for  voltage  regulation  and  power  loss minimization. Electrical  Power  and  Energy Systems , 100 , 178–192. Bangun,  A.  W.  (2016). Penempatan  SVC  Untuk Memperbaiki  Profil  Tegangan  Pada  Jaringan Transmisi  PT.  PLN  Lampung .  Universitas Lampung.
Ehteram,  M.,  Karami,  H.,  M.,  S.-F.,  El-Shafie,  A.,  & Amini, Z. (2017). Optimizing Dam and Reservoirs Operation Based Model Utilizing Shark Algorithm Approach. Knowledge-Based System , 122 , 26–38. Ganguly,  S.,  &  Samajpati,  D.  (2017).  Distributed Generation Allocation  With  On-Load  Tap
Changer  On  Radial  Distribution  Network  Using Adaptive  Genetic
Algorithm. Applied  Soft Computing , 59 , 45–67.
Gnanasekaran,  N.,  Chandramohan,  S.,  Kumar,  P.  S.,  & Mohamed Imran, A. (2016). Optimal placement of capacitors in radial distribution system using shark smell optimization algorithm. Ain Shams Engineering Journal , 7 (2), 907–916. https://doi.org/10.1016/j.asej.2016.01.006
Gomes, M. H., & Saraiva, J. T. (2009). A market based active/reactive dispatch including transformer taps and  reactor  and  capacitor  banks  using  Simulated Annealing. Electric  Power  Systems  Research , 79 , 959–972.
Hosseinpour,  H.,  &  Bastaee,  B.  (2015).  Optimal placement  of  on-load  tap  changers  in  distribution networks  using  SA-TLBO  method. International Journal  of  Electrical  Power  and  Energy  Systems , 64 ,
1119–1128. https://doi.org/10.1016/j.ijepes.2014.09.009 Saadat,  H.  (1999). Power  System  Analysis .  New  York: The McGraw-Hill.
Singh, S. P., & Rao, A. R. (2012). Optimal allocation of capacitors  in  distribution  systems  using  particle swarm  optimization. International  Journal  of Electrical  Power  and  Energy  Systems , 43 (1), 1267–1275.
https://doi.org/10.1016/j.ijepes.2012.06.059
Szuvovivski,  I.,  Fernandes,  T.  S.  P.,  &  Aoki,  A.  R. (2012).  Simulation  allocation  of  capacitors  and voltage  regulators  at  distribution  networks  using Genetic  Algorithms  and  Optimal  Power  Flow. International  Journal  of  Electrical  Power  and Energy
Systems , 40 (1), 62–69.
https://doi.org/10.1016/j.ijepes.2012.02.006 Tampubolon,  D.,  &  Sjani,  M.  (2014).  Optimalisasi Penggunaan  Kapasitor  Bank  Pada  Jaringan  20kV Dengan Simulasi ETAP (Studi Kasus Pada Feeder Srikandi di PLN Rayon Pangkalan Balai, Wilayah Sumatera
Selatan). Diakses dari https://jurnal.usu.ac.id/index.php/singuda_ensiko m/article/download/7689/4014
Vuletić, J., & Todorovski, M. (2014). Optimal capacitor placement  in  radial  distribution  systems  using clustering  based  optimization. Electrical  Power and Energy Systems ScienceDirect , 62 , 229–236. Ziari,  I.,  Ledwich,  G.,  &  Ghosh,  A.  (2013).  A  new technique  for  optimal  allocation  and  sizing  of capacitors  and  setting  of  LTC. International Journal  of  Electrical  Power  and  Energy  Systems , 46 (1), 250–257.
https://doi.org/10.1016/j.ijepes.2012.09.010