## OPTIMASI PENENTUAN LOKASI DAN KELUARAN DAYA AKTIF PEMBANGKIT KECIL TERSEBAR METODE ALGORITMA GENETIKA STANDAR PADA PENYULANG 1 SISTEM DISTRIBUSI 20 KV TARAKAN
Achmad Budiman 1
1 Fakultas Teknik Universitas Borneo Tarakan
Email: achmad1177@gmail.com 1

## Abstrak
Pemanfaatan pembangkit  kecil  tersebar  (PKT)  pada  Penyulang  I  Sistem  Distribusi  Listrik  Tarakan  20  kV  bertujuan  untuk pemenuhan kebutuhan listrik konsumen dan diharapkan dapat meminimalkan rugi daya pada jaringan. Untuk itu diperlukan optimasi dalam menentukan lokasi dan keluaran daya aktif PKT. Metode algoritma genetika standar digunakan dalam penentuan lokasi dan keluaran daya aktif untuk 3 Unit PKT kapasitas masing- masing 250 kW pada Penyulang I Sistem Distribusi 20  KV Tarakan. Hasil optimasi yang dicapai untuk lokasi optimal pada bus 22, 28, 47 dengan masing-masing keluaran daya aktif 196, 192, 200 kW dan penurunan rugi daya jaringan sebesar 37,73 % atau 17.000 Watt.
Kata Kunci : algoritma genetika standar, sistem distribusi listrik, pembangkit kecil tersebar

## Abstract
The  use of distributed  generation (DG)  at Feeder I  Tarakan  Distribution  System  20  kV  aims  to  meet  the  needs  of  consumer  electricity,  but  it  is expected to reduce the loss of power on the network. Therefore, optimization is needed in determining the location and output of DG’s active power. The standard genetic algorithm method is used in the determination of the location and output of active power for 3 units of each 250 kW capacity in Feeder I Tarakan Distribution System 20 kV. The optimized results were achieved for optimal locations on 22,28, 47 buses with each 196, 192, 200 kW active power output and 37.73 % or 17,000 Watt network loss.
Keywords: standard genetic algorithm, electrical distribution system, distributed generation

## 1. PENDAHULUAN
Pemanfaatan pembangkit  kecil  tersebar (PKT)  pada sistem distribusi listrik  bertujuan untuk pemenuhan kebutuhan  listrik konsumen dan diharapkan dapat meminimalkan rugi daya pada  jaringan. Teknologi  PKT  termasuk teknologi  yang  ramah  lingkungan.  Sebagai contoh, turbin generator PKT bahan bakar gas alam  melepaskan  kurang  dari  seperempat  dari emisi sulfur dioksida (SO2), kurang dari 1/100 dari  oksida  nitrogen  (NOx),  dan  40%  kurang karbon  dioksida  (CO2)  dibanding boiler pembangkit  listrik  batu  bara  baru;  unit  jenis turbin  generator  DG  bahan  bakar  gas  alam cukup  bersih  untuk  dapat  diletakkan  dalam suatu  komunitas  di  antara  perumahan  dan bangunan komersial (DPCA, 1998) [1]. Untuk mengintegrasikan PKT dalam  sistem pembangkit diperlukan perencanaan yang baik termasuk  menentukan besar keluaran  daya aktif PKT.  Sistem  kelistrikan  yang  memiliki
bus  berjumlah  banyak  menjadi  kesulitan tersendiri  dalam  hal  menentukan keluaran daya  aktif PKT.  Kesalahan  dalam  penentuan yang  disebutkan  diatas  dapat  berpengaruh terhadap  keandalan  unit PKT dan  rugi  daya pada jaringan listrik. Dalam masalah optimisasi penentuan keluaran daya aktif PKT diselesaikan dengan metode algoritma genetika standar.

## 2. METODE
Algoritma  genetika  merupakan  metode algoritma  komputasi  yang  meniru  proses seleksi  alam.  Algoritma  Genetika  sangat berguna dan efisien untuk masalah karakteristik sebagai berikut [2] :
a) Ruang  masalah  sangat  besar,  kompleks dan sulit dipahami.
b) Tidak  ada  pengetahuan  yang  memadai untuk mempresentasikan masalah.
c) Tidak  tersedianya  analisa  matematika yang memadai.
Metode-metode  konvensional  tak  mampu  lagi untuk menyelesaikannya.
Metode
algoritma
genetika sering dimanfaatkan  untuk  mencari  nilai  optimum suatu fungsi/permasalahan untuk mencari nilai optimum  tersebut,  pertama-tama  parameter- parameter  permasalahan  diubah  kedalam bentuk  genetik  sebuah  kromosom.  Kromosom ini dapat terdiri dari sederetan string (angka 0 dan  1)  ataupun  bilangan  real.  Selanjutnya suatu  populasi  yang  terdiri  dari kromosom  ini mengalami proses seleksi, crossover (persilangan)  dan  mutasi  yang  meniru  proses biologi  yang  terjadi  di  alam.  Proses  ini berulang-ulang  dari  satu  generasi  ke  generasi berikutnya.
Kualitas  suatu  individu  ditunjukan  oleh nilai fitness yang  diukur  dengan  suatu  kriteria yang  mencerminkan  sejauh  mana  kromosom individu  tersebut  mendekati  nilai  optimum yang diinginkan. Kriteria tersebut menjadi alat kontrol  bagi  proses  evolusi  agar  fitness generasi yang akan datang akan lebih baik dari generasi sebelumnya. Setelah melewati banyak generasi, proses evolusi ini akan menghasilkan individu – individu  dengan  fitness  yang  lebih tinggi  bila  diinginkan  solusi  maksimal  atau fitness  yang  rendah  bila  diinginkan  solusi minimal.
Teknik  pengkodean  digunakan  binary encoding. Setiap gen hanya bisa bernilai 0 atau 1. Prosedur pendekodean [2] adalah
Dengan N adalah jumlah gen dalam kromosom disebut panjang kromosom.

## Gambar 1 Pengkodean gen
Nilai  fitness  yang  digunakan  adalah  f  = 1/h untuk meminimalkan fungsi  h [3]. jika h =
0  maka  f  =  ~  sehingga  h  perlu  ditambah sebuah  bilangan  yang  dianggap  sangat  kecil sehingga nilai fitnessnya menjadi:
(2)
Dengan  a  adalah  bilangan  yang  dianggap sangat  kecil  dan  bervariasi  sesuai  dengan masalah  yang  akan  diselesaikan. Sedangkan fitness untuk permasalahan optimasi penentuan lokasi  dan  keluaran  daya  aktif  PKT adalah berikut ini :
(3) dengan PLoss menunjukan rugi saluran sistem distribusi.
Nilai  seleksi  orang  tua  merupakan  proses pemilihan  individu  untuk  berpindah  menuju generasi  baru  menurut  fitnessnya.  Metode seleksi  yang  digunakan  adalah roulette  wheel. Masing-masing kromosom menempati potongan  lingkaran  pada  roda roulette secara proporsional  sesuai  dengan  nilai fitnessnya. Untuk  mencegah  terjadinya  konvergensi  pada optimum  lokal,  maka  dilakukan  penskalaan fitness,  sehingga fitness berada  pada  [fmax – fmin] sebagai berikut [2 , 4]:
Dengan: f i = Nilai fitness individu ke-i N = Ukuran populasi η + = Nilai fitness maksimum η − = Nilai fitness minimum
Pindah  silang  atau crossover adalah  salah satu komponen paling penting dalam algoritma genetika [4]. Sebuah kromosom yang mengarah  pada  solusi  yang  bagus  bisa diperoleh dari proses memindah-silangkan dua buah  kromosom.  Yang  paling  sederhana adalah  pindah  silang  satu  titik  potong  (one-
point  crossover).  Suatu  titik  potong  dipilih secara random, kemudian bagian pertama dari orang tua 1 digabungkan dengan bagian kedua dari orang tua 2.

## Gambar 2 Proses pindah silang
Mutasi  untuk  semua  gen  yang  ada  diproses jika  bilangan  random  yang  dibangkitkan kurang  dari  probabilitas  mutasi P mut yang ditentukan  maka  ubah  gen  tersebut  menjadi nilai  kebalikannya  (dalam  binary  encoding,  0 diubah 1, dan 1 diubah 0). Sebagai gambaran, proses  mutasi  yang  terjadi  pada  gen g 10 . Bilangan  random  yang  dihasilkan  lebih  kecil daripada  probabilitas  mutasi  P mut terjadi  pada gen g 5 sehingga gen g 5 berubah dari 1 menjadi 0 [4].

## Gambar 3. Proses mutasi
Elitisme  adalah  proses  selanjutnya  untuk menjaga agar individu bernilai fitness tertinggi tersebut  tidak  hilang  selama  evolusi,  sehingga perlu  dibuat  satu  atau  beberapa  kopinya.  Hal ini disebabkan tidak ada jaminan bahwa suatu individu  bernilai  fitness  tertinggi  akan  selalu terpilih.  Kalaupun  individu  bernilai  fitness tertinggi  terpilih,  mungkin  saja  individu tersebut akan rusak (nilai fitnessnya menurun) karena  proses  pindah  silang  [4]. Untuk menganalisis  aliran  daya,  digunakan  metode Newton  Rapson untuk  menganalisa    aliran daya  listrik  dari  pusat-pusat  pembangkit  yang disalurkan melalui saluran distribusi sampai ke pusat-pusat  beban  [5].  Secara  keseluruhan,
Metode  untuk  permasalahan  optimasi  ini adalah sebagai berikut :
1. Membaca data pembangkit kecil tersebar dan data saluran sistem distribusi. 2. Membangkitkan  populasi  dalam  kode biner
3. Melakukan aliran daya sistem distribusi. 4. Mendapatkan  nilai fitness optimal  untuk mengetahui rugi saluran terkecil.
5. Jika  nilai fitness belum  optimal  maka dilanjutkan  proses  reproduksi, pindah silang  atau crossover,  mutasi,  elitisme untuk mendapatkan individu baru
6. Membangkitkan populasi baru.
7. Melakukan  aliran  daya  sistem  distribusi jika konstrain tegangan bus dipenuhi.
8. Membangkitkan populasi baru jika konstrain tegangan bus tak terpenuhi.
Flowchart optimasi metode algoritma standar ditunjukkan pada gambar 4.
Gambar 4 Flow Chart Optimasi Rugi Saluran Penyulang 1 Sistem Distribusi 20 kV Tarakan
Tabel 1 Data Beban Penyulang 1 Sistem Distribusi 20 kV Tarakan Bus No. P (kW) Q (kVar) 1 0 0 2 11.6 7.2 3 22.7 14.1
4 0 0
5 79 49.3 6 87.5 54.5 7 70.3 43.8 8 101 63 9 53.7 33.5 10 90.7 56.6 11 105.6 65.9 12 47.2 29.4 13 75.6 47.1 14 10.5 6.6 15 0 0 16 93.5 58.3 17 85.3 53.2 18 61.6 38.4 19 0 0 20 138.6 86.4 21 0 0 22 55.5 34.6 23 136 84.8 24 55.9 34.9 25 127.5 79.5 26 13.5 8.4 27 90.1 56.2 28 58 36.1 29 30.3 18.9 30 0 0 31 99.9 62.3 32 119.9 74.8 33 0 0 34 83.8 52.3 35 17 10.6 36 22.7 14.1 37 45.1 28.1 38 75.4 47
Bus No. P (kW) Q (kVar) 39 30.3 18.9 40 0 0 41 13.5 8.4 42 11.5 7.2 43 0 0 44 46.1 28.7 45 0 0 46 10.5 6.6 47 76.5 47.7 48 12.75 7.95 Total 2366.15 1475.35

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Awal  dari  proses  optimasi terlebih dahulu  melakukan  studi  aliran  daya  untuk mengetahui  nilai  rugi  saluran  masing-masing saluran  dan  total  rugi  saluran  [6].  Hasil  studi aliran  daya  pada Penyulang  1  Sistem Distribusi  20  kV  Tarakan tanpa  PKT memperoleh  total  rugi  daya  sebesar 0,044 Megawatt atau 44.000 Watt seperti pada Tabel 2 dan Tabel 3.

## Tabel 2 Hasil aliran daya tanpa PKT
Power Flow Solution by Newton-Raphson Method
No. of Iterations = 4 Bus Voltage Angle Load Gen No. Mag. Degree MW Mvar MW M var 1 1 0 0 0 0 0 2 0.998 0.012 0.0008 0.0005 0 0 3 0.996 -0.054 0.0015 0.0009 0 0 4 0.993 -0.119 0 0 0 0 5 0.993 -0.122 0.0053 0.0033 0 0 6 0.993 -0.124 0.0058 0.0036 0 0 7 0.991 -0.18 0.0047 0.0029 0 0 8 0.989 -0.239 0.0067 0.0042 0 0 9 0.986 -0.295 0.0036 0.0022 0 0 10 0.984 -0.351 0.006 0.0038 0 0 11 0.982 -0.404 0.007 0.0044 0 0 12 0.98 -0.454 0.0031 0.002 0 0 13 0.978 -0.503 0.005 0.0031 0 0
Power Flow Solution by Newton-Raphson Method 14 0.977 -0.549 0.0007 0.0004 0 0 15 0.975 -0.596 0 0 0 0 16 0.975 -0.603 0.0062 0.0039 0 0 17 0.974 -0.607 0.0057 0.0035 0 0 18 0.974 -0.609 0.0041 0.0026 0 0 19 0.973 -0.636 0 0 0 0 20 0.973 -0.652 0.0092 0.0058 0 0 21 0.972 -0.663 0 0 0 0 22 0.972 -0.667 0.0037 0.0023 0 0 23 0.972 -0.67 0.0091 0.0057 0 0 24 0.972 -0.667 0.0037 0.0023 0 0 25 0.972 -0.67 0.0085 0.0053 0 0 26 0.972 -0.671 0.0009 0.0006 0 0 27 0.972 -0.655 0.006 0.0037 0 0 28 0.971 -0.672 0.0039 0.0024 0 0 29 0.97 -0.687 0.002 0.0013 0 0 30 0.969 -0.702 0 0 0 0 31 0.969 -0.707 0.0067 0.0042 0 0 32 0.969 -0.71 0.008 0.005 0 0 33 0.969 -0.712 0 0 0 0 34 0.969 -0.714 0.0056 0.0035 0 0 35 0.969 -0.715 0.0011 0.0007 0 0 36 0.968 -0.72 0.0015 0.0009 0 0 37 0.968 -0.727 0.003 0.0019 0 0 38 0.968 -0.733 0.005 0.0031 0 0 39 0.967 -0.738 0.002 0.0013 0 0 40 0.967 -0.741 0 0 0 0 41 0.967 -0.742 0.0009 0.0006 0 0 42 0.967 -0.745 0.0008 0.0005 0 0 43 0.967 -0.748 0 0 0 0 44 0.967 -0.749 0.0031 0.0019 0 0 45 0.966 -0.75 0 0 0 0 46 0.966 -0.751 0.0007 0.0004 0 0 47 0.966 -0.752 0.0051 0.0032 0 0 48 0.966 -0.753 0.0009 0.0005 0 0 Total 0.1577 0.0984 0 0

## Tabel 3 Rugi daya saluran tanpa PKT
Line Flow and Losses Line Power at bus & line flow line loss from to MW M var MVA MW M var 1 0 0 0 2 2.41 1.535 2.858 0.004 0.002 2 0.012 0.007 0.014 1 - 2.406 -1.533 2.853 0.004 0.002 3 2.394 1.526 2.839 0.004 0.007 3 0.023 0.014 0.027 2 -2.39 -1.519 2.832 0.004 0.007 4 2.367 1.505 2.805 0.004 0.007 4 0 0 0 3 - 2.363 -1.499 2.798 0.004 0.007 5 0.167 0.104 0.196 0 0 7 2.196 1.395 2.602 0.004 0.006 5 0.079 0.049 0.093 4 - 0.167 -0.104 0.196 0 0 6 0.088 0.055 0.103 0 0 6 0.088 0.055 0.103 5 - 0.087 -0.055 0.103 0 0 7 0.07 0.044 0.083 4 - 2.192 -1.389 2.595 0.004 0.006 8 2.122 1.346 2.513 0.004 0.005 8 0.101 0.063 0.119 7 - 2.119 -1.34 2.507 0.004 0.005 9 2.018 1.277 2.388 0.003 0.005 9 0.054 0.034 0.063 8 - 2.014 -1.272 2.383 0.003 0.005 10 1.961 1.239 2.319 0.003 0.005 10 0.091 0.057 0.107 9 - 1.958 -1.234 2.314 0.003 0.005 11 1.867 1.178 2.207 0.003 0.004 11 0.106 0.066 0.124 10 - 1.864 -1.174 2.203 0.003 0.004 12 1.758 1.108 2.078 0.002 0.004 12 0.047 0.029 0.056 11 - 1.756 -1.104 2.074 0.002 0.004
Line Flow and Losses 13 1.709 1.075 2.019 0.002 0.003 13 0.076 0.047 0.089 12 - 1.706 -1.071 2.015 0.002 0.003 14 1.631 1.024 1.926 0.002 0.003 14 0.011 0.007 0.012 13 - 1.629 -1.021 1.922 0.002 0.003 15 1.618 1.014 1.91 0.002 0.003 15 0 0 0 14 - 1.616 -1.011 1.906 0.002 0.003 16 0.24 0.15 0.283 0 0 19 1.376 0.861 1.623 0.002 0.002 16 0.094 0.058 0.11 15 -0.24 -0.15 0.283 0 0 17 0.147 0.092 0.173 0 0 17 0.085 0.053 0.101 16 - 0.147 -0.092 0.173 0 0 18 0.062 0.038 0.073 0 0 18 0.062 0.038 0.073 17 - 0.062 -0.038 0.073 0 0 19 0 0 0 15 - 1.374 -0.859 1.62 0.002 0.002 20 0.527 0.329 0.622 0 0 27 0.847 0.53 0.999 0.001 0.001 20 0.139 0.086 0.163 19 - 0.527 -0.329 0.621 0 0 21 0.389 0.243 0.458 0 0 21 0 0 0 20 - 0.389 -0.242 0.458 0 0 22 0.192 0.119 0.226 0 0 24 0.197 0.123 0.232 0 0 22 0.056 0.035 0.065 21 - 0.192 -0.119 0.226 0 0 23 0.136 0.085 0.16 0 0 23 0.136 0.085 0.16 22 - 0.136 -0.085 0.16 0 0 24 0.056 0.035 0.066 21 - 0.197 -0.123 0.232 0 0 25 0.141 0.088 0.166 0 0
Line Flow and Losses 25 0.128 0.08 0.15 24 - 0.141 -0.088 0.166 0 0 26 0.014 0.008 0.016 0 0 26 0.014 0.008 0.016 25 - 0.013 -0.008 0.016 0 0 27 0.09 0.056 0.106 19 - 0.846 -0.529 0.997 0.001 0.001 28 0.756 0.472 0.891 0.001 0.001 28 0.058 0.036 0.068 27 - 0.755 -0.472 0.89 0.001 0.001 29 0.697 0.436 0.822 0.001 0.001 29 0.03 0.019 0.036 28 - 0.697 -0.435 0.821 0.001 0.001 30 0.666 0.416 0.786 0.001 0.001 30 0 0 0 29 - 0.666 -0.416 0.785 0.001 0.001 31 0.22 0.137 0.259 0 0 33 0.446 0.278 0.526 0 0 31 0.1 0.062 0.118 30 -0.22 -0.137 0.259 0 0 32 0.12 0.075 0.141 0 0 32 0.12 0.075 0.141 31 -0.12 -0.075 0.141 0 0 33 0 0 0 30 - 0.446 -0.278 0.525 0 0 34 0.101 0.063 0.119 0 0 36 0.345 0.215 0.406 0 0 34 0.084 0.052 0.099 33 - 0.101 -0.063 0.119 0 0 35 0.017 0.011 0.02 0 0 35 0.017 0.011 0.02 34 - 0.017 -0.011 0.02 0 0 36 0.023 0.014 0.027 33 - 0.345 -0.215 0.406 0 0 37 0.322 0.201 0.38 0 0 37 0.045 0.028 0.053 36 - 0.322 -0.201 0.379 0 0 38 0.277 0.173 0.326 0 0
Line Flow and Losses 38 0.075 0.047 0.089 37 - 0.277 -0.173 0.326 0 0 39 0.201 0.126 0.237 0 0 39 0.03 0.019 0.036 38 - 0.201 -0.126 0.237 0 0 40 0.171 0.107 0.202 0 0 40 0 0 0 39 - 0.171 -0.107 0.201 0 0 41 0.014 0.008 0.016 0 0 42 0.157 0.098 0.186 0 0 41 0.014 0.008 0.016 40 - 0.014 -0.008 0.016 0 0 42 0.012 0.007 0.014 40 - 0.157 -0.098 0.186 0 0 43 0.146 0.091 0.172 0 0 43 0 0 0 42 - 0.146 -0.091 0.172 0 0 44 0.046 0.029 0.054 0 0 45 0.1 0.062 0.118 0 0 44 0.046 0.029 0.054 43 - 0.046 -0.029 0.054 0 0 45 0 0 0 43 -0.1 -0.062 0.118 0 0 46 0.011 0.007 0.012 0 0 47 0.089 0.056 0.105 0 0 46 0.011 0.007 0.012 45 - 0.011 -0.007 0.012 0 0 47 0.077 0.048 0.09 45 - 0.089 -0.056 0.105 0 0 48 0.013 0.008 0.015 0 0 48 0.013 0.008 0.015 47 - 0.013 -0.008 0.015 0 0 Total Loss 0.044 0.06
Gambar 5 Plot fitness

## Gambar 6 Plot total rugi daya
Gambar 7 Hasil optimasi penempatan PKT pada Penyulang 1 Sistem Distribusi 20 kV Tarakan
Selanjutnya melakukan optimasi sampai generasi ke 200 yang ditunjukan gambar 5 dan gambar 6 dengan parameter-parameter populasi  yang  berisi  100  individu, crossover 0,9, mutasi 0,3.
Kapasitas awal PKT 250 kW dan keluaran daya  PKT  serta  lokasi  penempatan  PKT terkode  biner  dan  mengalami  dekode  menjadi bilangan  ril.  Keluaran  daya  PKT  yang diinjeksikan ke Penyulang 1 Sistem Distribusi 20 kV Tarakan disetting sebagai beban negatif [7].  Rugi  saluran  yang  timbul  akibat penginjeksian tersebut digunakan untuk menghitung  nilai fitness dalam  algoritma genetika  standar. Fitnes optimal  (tertinggi) merupakan rugi saluran terkecil pada Penyulang 1 Sistem Distribusi 20 kV Tarakan. Hasil  optimasi  dengan  metode  algoritma genetika standar ditunjukan pada Tabel 4.

## Tabel 4 Hasil Optimasi
Hasil Simulasi Algoritma Genetika Standar Untuk 3 Unit PKT Nomor Bus Lokasi PKT Nama Lokasi PKT Kap. kW PKT Pout kW PKT 22 KRA 39 250 196 28 KRA 250 192 47 KBG 330 250 200 Total 750 588 Total Loss tanpa PKT : 0.044 MW Total Loss pakai PKT : 0.027 MW Penurunan Total Loss : 0.017  MW atau 17 kW Penurunan Total Loss % : 37.73% Total Daya Output PKT : 588.00 kW
Optimasi  total  keluaran  daya  aktif generator    PKT  adalah 588  kW dengan  nilai secara berurutan adalah 196 kW, 192 kW, 200 kW dan lokasi  penempatan  PKT  ditunjukan gambar  7  adalah  Bus  22,  28,  47.  Sedangkan
rugi  saluran  sistem  distribusi  Penyulang  1 Sistem  Distribusi  20  kV Tarakan  dapat dikurangi  sebesar  37,73%  dari  0,044  MW menjadi 0,027 MW.

## 4. KESIMPULAN
Dari  permasalahan  optimasi  ini  dapat disimpulkan : a) Sebelum dilakukan optimasi untuk menentukan  lokasi  dan  keluaran  daya aktif PKT diperoleh rugi saluran
Penyulang  1 Sistem  Distribusi  20  kV
Tarakan sebesar  0,044  MW  atau  44.000 kW.
b) Setelah dilakukan optimasi untuk menentukan  lokasi  dan  keluaran  daya aktif PKT diperoleh rugi saluran
Penyulang  1 Sistem  Distribusi  20  kV Tarakan sebesar  0,027  MW  atau  27.000 kW.
c) Lokasi penempatan PKT pada bus 22, 28, 47 dengan kapasitas PKT secara berurutan adalah 196 kW, 192 kW, 200 kW.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Segala puji bagi Allah SWT yang dengan izin- Nya  hingga  tulisan  ini  selesai.  Terima  kasih kepada Tim Jurnal Inovtek Polbeng dan pihak lainnya yang  telah  meluangkan  waktunya untuk mempublikasikan tulisan ini.

## REFERENSI
[1] Ann-Marie Borbely and Jan F. Kreder.
2001. Distributed  Generation  The Power Paradigm for the New
Millennium. CRC Press LLC. Florida.
[2] Suyanto.  2005. Algoritma  Genetika dalam MATLAB. Andi Ofset Yogyakarta. [3] Haupt  and  Randy  L.  1998. Practical Genetic Algoritms. A Wiley- Interscience publication. USA.
[4] Achmad  Budiman.  2010. Penempatan dan  penentuan  kapasitas  pembangkit kecil  tersebar menggunakan algoritma genetika  breeder  multiobjektif. Tesis. Fakultas Teknik Industri Institut Teknologi Sepuluh Nopember,
Surabaya
[5] Dimas  Fajar  Uman.  2013, Under Voltages  Load  Shedding  Based  on Catasthrope  Theory  Method  For Surabaya Electrical Distribution Systems. SITIA, Surabaya.
[6] Carmen  L.  T.  Borges  and  Djalma  M. Falcao.  2006.  Optimal  distributed generation  allocation  for  reliability, losses,  and  voltage  improvement.
ELSEVIER  Electrical  Power  and Energy System 28 (2006) 413-420.
[7] D.  Bhujel.  2012. A  Load  Flow
Algorithm  for  Radial  Distribution System  with  Distributed  Generation,
IEEE ICSET.