## Analisa Aliran Daya Pada Rekonfigurasi Jaringan Distribusi Menggunakan Metode Newton Raphson Dan Ant Colony Optimization

## A Aziz Izzudin
Jurusan Teknik Elektro,Fakultas Teknik, Universitas Widyagama Malang Jl. Borobudur No.35, Mojolangu, Kec. Lowokwaru, Kota Malang
1 azizizzu@gmail.com,
Abstract-  Distribution  network  reconfiguration  is  a  solution  to minimize  losses  and  improve  electricity  quality.  The  method  for reducing  power  losses  uses  Newton  Raphson  as  a  power  flow calculation  with  a  case  study  of  the  Tumpang  feeder  at  PLN  ULP Tumpang  using  the  Ant  Colony  Optimization  (ACO)  method  to determine a new reconfiguration path. Reconfiguration is done only by  creating  a  new  feeder  by  adding  2  new  switching  points.  The results  show  the  ACO  method  can  find  a  new  configuration  that minimizes  losses.  The  power  losses  resulting  from  the  new configuration are 251.4 KW or 40,509% of the total initial losses of 620.6  kW.  The  voltage  profile  at  the  base  bus  and  the  end  of  the network  became  more  better  than  the  voltage  before reconfiguration,  where  the  base  voltage  before  reconfiguration  is 19.95  KV  and  after  reconfiguration  increases  to  19.99  KV.  While the  end  voltage  before  reconfiguration  is  18.49KV  and  after reconfiguration becomes 19.33KV.
Keywords:  Minimization  of  losses,  reconfiguration,  feeders, distribution network.
Abstrak - Rekonfigurasi jaringan distribusi menjadi solusi untuk minimasi  rugi-rugi  dan  meningkatkan  kualitas  listrik.  Metode untuk megurangi rugi-rugi daya menggunakan Newton Raphson sebagai  perhitungan  aliran  daya  dengan  studi  kasus  penyulang Tumpang  di  PLN  ULP  Tumpang  menggunakan  metode  Ant Colony Optimization (ACO) sebagai penunjuk jalur rekonfigurasi  yang  baru.  Rekonfigurasi  dilakukan  hanya membuat penyulang baru dengan menambahkan 2 titik switching baru.  Hasil  penelitian  didapatkan  bahwa,  dengan  metode  ACO dapat  menemukan  konfigurasi  baru  yang  meminimalkan  rugi- rugi.  Rugi-rugi  daya  yang  didapatkan  dari  konfigurasi  baru sebesar  251.4  KW  atau  40.509%  dari  total  rugi-rugi  awal  yaitu 620.6 kW. Profil tegangan pada bus pangkal dan akhir jaringan menjadi lebih baik dibandingkan tegangan sebelum rekonfigurasi,  dimana  tegangan  pangkal  sebelum  rekonfigurasi sebesar  19,95  KV  dan  setelah  rekonfigurasi  naik  menjadi  19,99 KV.  Sedangkan  tegangan  ujung  sebelum  rekonfigurasi  18,49KV dan setelah rekonfigurasi menjadi 19,33KV
Kata  kunci:  Minimisasi  rugi-rugi,  rekonfigurasi,  penyulang, jaringan distribusi.

## I. P ENDAHULUAN
Tenaga  listrik  merupakan  infrastruktur  yang  harus  dapat menjamin  tersedianya  dalam  jumlah  yang  cukup,  harga  yang wajar  dan  mutu  yang  baik.  Penyediaan  tenaga  listrik  harus memperhatikan kualitas daya listrik di jaringan distribusi yang dalam  kenyataannya  terdapat  susut  daya  listrik  pada penyediaan  energi  listrik  yang  tidak  bisa  dihindarkan.  Selain itu  susut  distribusi  perlu  dikendalikan  untuk  mengatasi overloading  dan  pengurangan  efisiensi  distribusi  jaringan listrik  [1].  Untuk  itu  diperlukan  tindakan  Rekonfigurasi
jaringan  distribusi  adalah  mengatur  ulang  konfigurasi jaringan  dengan  cara  mengoperasikan  sectionalizing switches  yang  terdapat  pada  jaringan  distribusi  untuk mengurangi losses dan  meningkatkan  keandalan  sistem distribusi
Untuk  mengetahui  nilai  susut  dan  kondisi  sistem kelistrikan  dilakukan  analisis  terhadap  komponen  sistem tenaga listrik  yang dalam perkembangannya penyelesaian studi  aliran  daya  telah  dikembangkan  berbagai  metode, salah  satu  metode  yang  sering  digunakan  untuk mendapatkan rekonfigurasi paling optimal adalah Newton Raphson.  Dasar  dari  Metode  Newton  Raphson  dinilai sangat  baik  dalam  penyelesaian  aliran  daya  adalah  Deret Taylor untuk suatu fungsi dengan dua variabel lebih  untuk menentukan  nilai  tegangan  dan losses pada  komponen jaringan  distribusi  [2].  Metode  ini  efektif  pada  jaringan distribusi  dengan  kondisi  yang  tetap  dan  perhitungan rekonfigurasi jaringan.
Ant Colony Optimization (ACO)  merupakan  teknik probabilistik  untuk  memecahkan masalah  perhitungan dengan  menemukan  jalur  terbaik  melalui  graf,  algoritma ini  terinspirasi dari  perilaku  semut  bersama  dengan koloninya dalam mencari makanan. diadopsi dari perilaku koloni  semut  yang  dikenal  sebagai System semut.  Secara alamiah  koloni  semut  mampu  menemukan  rute  terpendek dalam  perjalanan dari sarang  menuju  ke sumber  makanan dan  kembali  lagi,  pada  saat  semut  berjalan,  semut meninggalkan  sebuah  informasi  yang  disebut pheromone , di  tempat  yang  dilaluinya  dan  menandai  rute  tersebut. Pheromone digunakan  sebagai  komunikasi ant ar  semut pada  saat  membangun  rute  [3].  Metode  ACO  ini  dapat digunakan  untuk  melakukan    optimalisasi  pemilihan  jalur rekonfigurasi jaringan distribusi dengan jarak terpendek.
Berdasarkan  hal  tersebut,  penelitian  ini  akan menganalisa  perhitungan  aliran  daya  Newton  Raphson sebagai basis perhitungan aliran daya dan metode optimasi ACO,  metode  ACO  yang  dapat  melakukan  optimasi penentuan  jalur  terbaik  ketika  dilakukan  rekonfigurasi switching jaringan  distribusi  dengan  memperhitungkan kriteria jarak, losses terkecil, dan titik looping terbaik pada jaringan  distribusi  listrik.  Sehingga  didapat  hasil  berupa skema  rekonfigurasi  jaringan  distribusi  dengan switching terpendek dan susut paling kecil.

## II. M ETODE P ENELITIAN
A. Data Penelitian
Metode penelitian ini melakukan simulasi rekonfigurasi  jaringan  distribusi  untuk  meningkatkan efisiensinya.  Secara  garis  besar  penelitian  ini  mencakup
tiga  tahap,  yaitu  persiapan  (observasi  lapangan  dan pengambilan  data),  Simulasi  jaringan  distribusi loadflow dengan  metode  newton  Raphson  menggunakan  software ETAP,  lalu  simulasi  rekonfigurasi  jaringan  distribusi menggunakan  optimasi  metode ant colony .  Untuk  lebih  jelas mengenai urutan dalam prosedur penelitian, dapat dilihat pada diagram berikut :
Studi Pustaka Merancang Sistem Distribusi Listrik Bus & Switching pada ETAP
Simulasi Rancangan Jaringan
Distribusi & Pengujian Aliran Daya Newton Raphson
Merancang metode Ant Colony
Optimisasi fungsi dan Tabel keanggotaan Ant Colony menggunakan Python Menerapkan metode Ant Colony untuk optimisasi Jaringan Distribusi
Perbandingan Hasil Sebelum dan
Setelah Optimisasi Ant Cholony - Newton Raphson Analisis Hasil Optimasi & Efisiensi Skema Rekonfigurasi Penyulang ETAP ETAP PHYTON

## Gambar 2.1 Diagram Metode Penelitian

## B. Merancang skema sistem distribusi menggunakan ETAP
Setelah  proses  studi  pustaka  dirasa  cukup,  selanjutnya dilakukan  rancangan  dan  simulasi  aliran  daya  metode perhitungan  Newton  Raphson  menggunakan  software  ETAP 16.0.  Data  masukan  diperoleh  dari  hasil  observasi  yang dilakukan.  Data-data  yang  telah  diperoleh  selanjutnya  di analisis  dengan  menggunakan  software  ETAP  Power  station 16.0 berdasar pada diagram garis tunggal ( single line diagram ) dan  data-data  masukan  dari  besaran  listrik  yang  diketahui. Dalam menjalankan software ETAP Power station 16.0
Gambar 2.2 Single line diagram penyulang Tumpang Setelah  semua  section  dan  komponen  penyulang  telah dimasukkan dan membentuk skema flowdiagram dalam ETAP,
selanjutnya  kita  dapat  melakukan  simulasi loadflow pada jaringan yang telah dibuat.
Gambar 2.3 Single line Loadflow ETAP
Setelah single  line  diagram selesai  dibuat menjadi  flow  diagram,  dan  semua  data  tiap komponen sudah dimasukkan adalah mengeksekusi  program.  Pilih  metode  Newton- Raphson  pada  study  case  karena  metode  ini dianggap  efektif  dan  menguntungkan  untuk sistem  jaringan  yang  besar ant ara  lain  ketelitian dan  jumlah  iterasi  karena  mempunyai  waktu hitung dan konvergensi yang cepat.
Gambar 2.4 Single line diagram Setelah Eksekusi
Gambar 2.5 Report Manager
Laporan  hasil  eksekusi  selain loadflow analyzer  dapat dilihat  tiap  komponen  dengan  mengganti report    format dengan  pilihan Branch,  Branch  Loading,  Bus,  Bus  Loading, Losses , dll. Hasil dari analyzer dapat di export menjadi bentuk basis  data  report  pdf,  excel,  dll.  Hasil loadflow ini  akan menjadi  basis  data  untuk  dilakukan  optimasi  menggunakan metode ACO.

## C. Rancangan Program Optimasi ACO
Setelah hasil nilai susut terbesar report loadflow diketahui, maka selanjutnya dirancang program Ant Colony Optimization untuk  mengetahui  jalur  untuk  rekonfigurasi  jaringan diharapkan bisa melakukan efisiensi susut energi dalam aliran daya.  Program  optimasi  yang  dirancang  menggunakan software Python. Dari hasil report, dapat diketahui inisialisasi parameter  yang  dibutuhkan  untuk  membangun  algoritma Ant Colony Optimization (ACO).  Rekonfigurasi  dengan  metode ACO  dilakukan  dalam  tahap-tahap  tertentu  yang  ditampilkan pada diagram alur pada gambar 3.1
Mulai
Buat Loop Switching dalam sistem Buat Graph Perjalanan semut menurut loop yang telah ditentukan Mulai
Buat Loop Switching dalam sistem
Buat Graph Perjalanan semut menurut loop yang telah ditentukan Inisialisasi a,p, Matriks T, Batas T (minimum dan maksimum), NC maks (iterasi maksimum), dan m
(jumlah semut)
Membuat daftar tabu perjalanan yang dilalui oleh setiap semut dalam koloni dengan mekanisme
probibilitas acak Penerapan Tabu untuk merekayasa data line (switching pada sistem)
Mencari fungsi objektif (z) terkecil untuk seekor semut tiap iterasi (NC) Memperbarui Jejak Pheromone T Evaluasi Fitness [z(NC+1) < z(NC)] Untuk mendapatkan z NC Terkecil Selesai
Nilai Z Terkecil dan Terpendek Didapat
Gambar 2.6 Diagram Alur Pembuatan Algoritma ACO
Dalam  optimasi  ACO  diperlukan  komponen  penting sebagai  dasar  perhitungan ant ara  lain  Inisialisasi  a,p, Matriks T, Batas T (minimum dan maksimum), NC maks( Iterasi maksimum), dan m (jumlah semut). Masing masing inisiasi  dibuat  menyesuaikan  kebutuhan  penelitian  dapat dilihat dalam tabel 2.1.
Tabel 2.1 Inisiasi Komponen pada ACO No Nama Parameter Simbol Subtitusi 1 Intensitas jejak semut τrs Daya pada Tiap Loop 2 Banyak titik dan koordinat n Jumlah Looping 3 Jarak ant ar titik drs Jarak Konduktor 4 iterasi maksimum Ncmax Input max looping 5 Tetapan Pengendali intensitas jejak semut α Input >0 6 Tetapan pengendali visibilitas β Input >1 7 Banyaknya semut m Total Daya Feeder 8 Tetapan penguapan Pheromone ρ 0 < ρ ≤ 1
Pencarian  optimasi  dengan  cara  mencari  nilai  z  (titik Looping)  terkecil  pada  NCmax  (iterasi  maksimum).  Tabu list  dikosongkan  untuk  diisi  kembali  dengan  urutan  titik yang  baru  pada  iterasi  selanjutnya,  jika  NCmax  belum tercapai  atau  belum  terjadi  konvergensi  (semua  semut hanya menemukan satu tour yang sama dengan jarak yang sama pula).
Algoritma  diulang  lagi  dari  langkah  pemilihan  titik jalur  berikutnya  dengan  harga  parameter  intensitas Pheromone ant ar  titik  yang  sudah  diperbaharui. Perhitungan  akan  dilanjutkan  hingga  semut  telah menyelesaikan  perjalanannya  mengunjungi  tiap-tiap  titik. Hal ini akan berulang hingga sesuai dengan NCmax yang telah  ditentukan  atau  telah  mencapai  konvergensi. Kemudian  akan  ditentukan  jarak  terpendek  dari  masing masing  iterasi.  Jarak  terpendek  inilah  yang  merupakan solusi terbaik dari algoritma Ant System .

## D. Penerapan Metode ACO pada Jaringan Distribusi
Setelah  didapat  skema  rekonfigurasi  dari  program optimasi  ACO,  hasil  skema  tersebut  disimulasikan menggunakan  ETAP  untuk  melihat loadflow dan  hasil rekonfigurasi  baru.  Ditarik  jaringan  baru  pada  looping yang  akan  ditambahkan  dan  pemutus  jaringan  sehingga dibentuk rekonfigurasi jaringan distribusi dengan optimasi.
Hasil  dari  penelitan  ini  berupa  skema  rekonfigurasi jaringan  baru  menggunakan  optimasi  ACO  dapat dibandingkan  nilai  rugi-rugi  dari  setiap  komponen, perbaikan  tegangan  maupun  faktor daya  setiap  komponen ketika loadflow di jalankan. Sehingga dapat diketahui nilai perbaikan  yang  terjadi  dengan  skema  rekonfigurasi jaringan menggunakan Optimasi.

## III. H ASIL DAN PEMBAHASAN
Pada konfigurasi awal dijalankan Loadflow Analyzer pada ETAP menggunakan  metode Newton  Raphson.  Didapat Total Arus, Losses Daya, Tegangan Awal, dan Tegangan Ujung pada PMT  Feeder  Penyulang  Tumpang.  Didapat  data  konfigurasi awal sebagai berikut.
Gambar 3.1 Konfigurasi Penyulang Awal
Tabel 3.1 Data Loadflow Konfigurasi Awal Daya Total (KW) 8041 KW Arus Total (A) 233,2 A Panjang Konduktor 210.14 KMS Tegangan Pangkal (KV) 19,95 KV Tegangan Ujung (KV) 18,49 KV Losses Daya (KW) 620.6 KW Losses Reaktansi (KVAR) 747.8

## A. Skema Looping Rekonfigurasi Penyulang
Skema  rekonfigurasi  looping  yang  dapat  direncanakan sebagai jalur baru dan akan di optimasi dengan algoritma Ant Colony Optimization .  Garis  panah  putus  putus  menunjukan jalur baru yang bisa dibangun untuk membentuk looping baru dan  kemungkinan  rekonfigurasi  jaringan. Node konfigurasi lama  dan  rencana  jalur  baru  diidentifikasikan  dengan  nomor sebanyak 10 node dan 3 Loop.
Gambar 3.2 Single line diagram Rencana Rekonfigurasi Tabel 3.2 Data Looping Rekonfigurasi Penyulang Loop 1 Loop 2 Loop 3 Beban (KW) 3811 1626 3607 Jarak 25,491 16,448 17,555 Node dilewati 1,2,4,5 3,4,5,6 6,7,8,9
Looping  yang  terbentuk  dari loadflow disimulasikan pada ETAP sehingga didapat data dari setiap node seperti jarak konduktor, daya pada tiap loop, dan total daya feeder.
Tabel 3.3 Jarak Ant ar Node
Nama Node Jarak Node Daya Node Nama Node Jarak Node Daya Node 1 10,086 398 6 7,925 613 2 5,684 3810 7 4,1 155 3 7,236 82,2 8 2,523 931,27 4 9,575 1626 9 2,825 1352 5 3,056 1347 10 40 1142

## B. Inisiasi Data Tabulasi ACO
Data  tabulasi  yang  dihasilkan  dari loadflow ETAP akan  dikonversi  menjadi  inisiasi  ACO  sesuai Tabel  3.2 . berikut  hasil  konversi  tabulasi  pada  algoritma  ACO  yang akan dimasukkan dalam program optimasi yang dibuat.
Tabel 3.4 Inisiasi jaringan distribusi ke Algoritma ACO No  Nama Parameter Simbol Subtitusi 1 Intensitas jejak semut τrs Daya pada Tiap Loop (Tabel 4.1) 2 Banyak titik dan koordinat n 10 Node
3 Jarak ant ar titik drs Jarak Titik (Tabel 4.2) 4 iterasi maksimum Ncmax 5 Looping 5 Tetapan Pengendali intensitas jejak semut α Input >0 6 Tetapan pengendali visibilitas β Input >1 7 Banyaknya semut m 8041 KW 8 Tetapan penguapan Pheromone ρ 0 < ρ ≤ 1

## C. Hasil Rute Rekonfigurasi Program ACO
Setelah  data loadflow jaringan  distribusi  di  konversi  ke dalam  inisiasi  ACO,  selanjutnya  dilakukan  uji  coba  pada Algoritma  ACO  dengan  Aplikasi  berbasis  Python  untuk pengolahan  data.  Hasil  dari  rute  yang  dimunculkan  adalah sebagai berikut:
Rute 1 : path: [3, 2, 8, 6, 0, 5, 7, 1, 4, 9] Rute 2:  path: [2, 8, 6, 0, 5, 7, 1, 3, 4, 9]

## D. Rekonfigurasi Penyulang pada ETAP
Dari  hasil  dari  Algoritma  ACO,  diterapkan  kembali dengan  Aplikasi  ETAP  untuk  melihat loadflow dari konfigurasi  penyulang  yang  baru  beserta  evaluasi  hasil sebelum dan sesudah rekonfigurasi. Skema rekonfigurasi yang baru  dipilih  hasil  Path  2  dengan  memecah  penyulang  dengan menambah 1 penyulang baru menjadi 2 penyulang.
Gambar 3.3 Hasil Skema Rekonfigurasi Penyulang
Setelah  skema  baru  terbentuk,  dilakukan  pengujian loadflow dengan  metode  Newton  Raphson  pada  ETAP.  Hasil aliran daya yang baru ditunjukan pada Gambar 4.6.
Gambar 3.4 Loadflow Skema Rekonfigurasi Penyulang
Baru Tabel 3.5 Perbandingan Hasil Penelitian Aspek Pembanding Konfigurasi Sebelum Konfigurasi Sesudah Daya Penyulang 8041 KW 4362 KW dan 4029 KW Arus Total Penyulang 233,22 A 126,1 A dan 116,4 A Total Losses Daya Jaringan Distribusi 620,6 KW 369,2 KW Total Losses Reaktansi Jaringan Distribusi 747,8 KVAR 323,1 KVAR Panjang Jaringan Distribusi 210,14 KMS 120 KMS dan 90,14 KMS Tegangan Pangkal Jaringan 19,95 KV 19,98 KV dan 19,99 KV Tegangan Akhir Jaringan 18,49 KV 19,29 KV dan 19,33 KV
Pada tabel 3.5 dapat dilihat pengurangan Losses daya jaringan distribusi dari 620,6 KW menjadi 369,2 KW atau 40.409%  dengan  rekonfigurasi  jaringan  baru.  Hasil rekonfigurasi  juga  memperoleh  minimasi  losses  reaktansi jaringan distribusi dari 747,8 KVAR menjadi 323,1 KVAR (58,35%),  perbaikan  tegangan  pangkal  dari  19,95  KV menjadi  19,99  KV  dan  perbaikan  tegangan  ujung  dari 18,49 KV menjadi 19,33 KV.

## IV. KESIMPULAN
Simpulan yang dapat diambil setelah melakukan penelitian tentang  minimisasi  rugi-rugi  di  penyulang  Tumpang  adalah sebagai berikut:
1. Metode  Ant  Colony  Optimization  (ACO)  dapat digunakan sebagai metode untuk meminimisasi rugi-rugi daya aktif pada jaringan distribusi.
2. Dengan metode ACO menggunakan jumlah semut 8041, 3  Loop,  dan  jumlah  node  10,  total  rugi-rugi  daya  aktif yang  dapat  diminimisasi  pada  jaringan  distribusi Penyulang  Tumpang  adalah  sebesar  251.4  KW  atau 40.509% dari total rugi-rugi awal yaitu 620.6 kW.
3. Untuk  mendapatkan  minimisasi  rugi-rugi  sebesar  251.4 KW  perlu  memasang  saklar  penghubung  di  saluran nomor 2, 5, 6, 8, 3, dan 9.
4. Simulasi  minimisasi  rugi-rugi  dengan  metode  ACO dapat efektif dengan menambahkan 1 feeder baru dengan jalur yang telah ditentukan.

## D AFTAR P USTAKA
[1] T.-H. Chen, “Three-phase power-flow by direct Zbr method for unbalanced radial distribution System s”. IET Gener.Transm.Distrib, Vol.3, Iss. 10,pp.903-910, 2010
[2] Adesina, Lambe & Abdulkareem, “Newton-Raphson Algorithm as a Power Utility Tool for Network Stability”. Advances in Science Technology and Engineering Systems Journal, Vol.5, Iss 10.25046/aj050555, pp. 444 – 451, 2020.
[3] Yuliyani Siyamintining, “Aplikasi Pencarian Rute Terbaik dengan Metode Ant Colony Optimazation (ACO)”, Vol 7
No 1, 2013
[4] A.Fathurrahman,  I.M.A.  Nrartha,  dan  A.B.  Muljono, “ESDM  Ministry  (Indonesia),  2016.  PLN  electric  power supplybusiness  plan  for  2016  –  2025.  Jakarta,”  Seminar Nasional  2012  Teknik  Elektro  dan  Informatika  dalam Pengembangan  Teknologi  Berkelanjutan,  Jurusan  Teknik Elektro, UNRAM – Mataram, 2012.
[5] Khalil,  Tamer  M.  and  Alexander  V.  Gorvinich,. “Reconfiguration  for  Loss Optimization .”  International Journal  of  Multidisciplinary  Sciences  and  Engineering, vol. 3, pp. 16-21,2012.
[6] F.  Hia,  Juningtyastuti,  dan  S.  Handoko,  “Optimasi Kapasitas
DG  pada  Sistem  Distribusi  untukMengurangi  Rugi  Daya Menggunakan Ant Colony Optimization ,”  Transient, Vol.4,No.2, 2015.
[7] Stevenson, William D., Jr, “Analisis Sistem Tenaga Edisi ke  Empat”,  Alih  Bahasa  oleh  Ir  Kamal  Idris,  Penerbit Erlangga, Jakarta, 1995
[8] Emmy  Hossea,  “Perbandingan  Analisa  Aliran  Daya dengan  Menggunakan  Metode  Algoritma  Genetika  dan Metode  Newton-Raphson”,  Teknik  Elektro,  Universitas Kristen Petra, 2017