## REKONFIGURASI JARINGAN DISTRIBUSI UNTUK MEMINIMISASI RUGI-RUGI PADA PENYULANG KABUT DI GARDU INDUK TELUK BETUNG MENGGUNAKAN METODE BINARY PARTICLE SWARM OPTIMIZATION (BPSO)
Osea Zebua 1* , I Made Ginarsa 2
1 Jurusan Teknik Elektro, Universitas Lampung
2 Jurusan Teknik Elektro, Universitas Mataram
* Corresponding author, e-mail : oseaz89@yahoo.com
Abstrak —Rekonfigurasi jaringan distribusi sangat diperlukan untuk mengurangi rugi-rugi khususnya pada daerah yang berpenduduk padat. Berbagai metode dan teknik rekonfigurasi telah diusulkan untuk tujuan meminimalkan  rugi-rugi  daya.  Makalah  ini  menyajikan  rekonfigurasi  jaringan  distribusi  dengan menggunakan metode binary particle swarm optimization (BPSO) dengan studi kasus penyulang Kabut di gardu induk Teluk Betung. Rekonfigurasi dilakukan hanya dengan membuat saluran baru tanpa merubah jumlah saluran. Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa dengan  merencanakan empat saluran baru, metode BPSO dapat menemukan konfigurasi baru yang lebih meminimalkan rugi-rugi. Rugi-rugi daya aktif yang dihasilkan dari konfigurasi baru sebesar 47,1043 kW atau berkurang sebesar 1,81% dari rugi-rugi daya aktif sebelum rekonfigurasi, yakni 47,9477 kW. Profil tegangan pada setiap bus juga lebih baik dari tegangan sebelum  rekonfigurasi,  dimana  tegangan  minimum  yang  diperoleh  adalah  sebesar  0,98603  per  unit dibandingkan dengan tegangan minimum 0,98597 per unit sebelum rekonfigurasi. Namun pemilihan posisi awal terbaik dari seluruh kumpulan partikel di luar lup konfigurasi yang dibentuk oleh saluran baru dapat menyebabkan kegagalan untuk menemukan konfigurasi terbaik.
Kata Kunci : Rekonfigurasi, jaringan distribusi, minimisasi rugi-rugi, BPSO , penyulang
Abstract -  Distribution  network  reconfiguration  is  needed  to  minimize  losses,  especially  in  densely populated areas. Various reconfiguration methods and techniques have been proposed for the purpose of minimizing power losses. This paper presents a reconfiguration of the distribution network using the binary particle  swarm  optimization  (BPSO)  with  a  case  study  in  Kabut  feeder  at the  Teluk  Betung  substation. Reconfiguration is performed only by creating new lines without changing the number of lines. The results showed that with the planned four new lines, BPSO method can find new configuration to further minimizes losses. Active power losses resulting from the new configuration is 47.1043 kW or decreased by 1.81% of active power losses before the reconfiguration, i.e. 47.9477 kW. Voltage profile on each bus is better than those of before reconfiguration, where the minimum voltage obtained is 0.98603 per unit compared with a minimum  voltage of 0.98597 per unit prior to  reconfiguration. However, the selection of the best  initial position of the whole of particle swarms outside loop configuration formed by new lines may cause a failure to find the best configuration .
Keywords : Reconfiguration, distribution network, loss minimization, BPSO , feeder
Copyright © 2016 JNTE. All rights reserved

## 1. PENDAHULUAN
Penambahan  beban  yang  diikuti  dengan penambahan  jaringan  baru  pada  jaringan distribusi  daya  listrik  mengakibatkan  rugi-rugi yang  terjadi  pada  saluran  distribusi  semakin besar.  Pada  daerah  yang  berpenduduk  padat penambahan  jaringan  baru  biasanya  dibatasi oleh  beberapa  hal,  seperti  lokasi  yang digunakan,  sehingga  pengurangan  rugi-rugi
saluran  dapat  dilakukan  dengan  memasang peralatan  kompensasi  daya  reaktif  ataupun dengan melakukan rekonfigurasi jaringan.
Jaringan  distribusi  daya  listrik  biasanya terdiri dari beberapa penyulang ( feeder ). Setiap penyulang mempunyai saklar penghubung ( tie- switch )  yang  terbuka  pada  kondisi  operasi normal  ( normally  open )  untuk  memisahkan masing-masing penyulang, serta saklar pemisah ( sectionalizing  switch )  yang  tertutup  pada
kondisi  operasi  normal  untuk  memisahkan bagian-bagian tertentu pada satu penyulang jika terjadi  gangguan  ataupun  untuk  pemeliharaan. Rekonfigurasi  jaringan  distribusi  dilakukan dengan mengubah status atau lokasi penempatan  saklar-saklar  tersebut,  merubah jenis  kabel  yang  digunakan  atau  merubah struktur  jaringan  untuk  mencapai  tujuan  yakni pengurangan  rugi-rugi  total,  menyeimbangkan beban, dan menstabilkan tegangan pada kondisi operasi  normal.  Rekonfigurasi  yang  dilakukan harus  tetap  memperhitungkan  batasan-batasan operasi  seperti  batasan  tegangan  operasi,  arus maksimum  yang  mengalir  melalui  saluran  dan tetap  mempertahankan  struktur  jaringan  pada kondisi operasi normal.
Beberapa  teknik  rekonfigurasi  jaringan distribusi  telah  diusulkan  dengan  berbagai metode  optimisasi,  baik  dengan  metode non- heuristic [1],[2]  maupun  dengan  metode heuristic [3] dan meta-heuristic [4]-[7]. Semua metode  rekonfigurasi  itu  bermanfaat  untuk membantu  operator  tenaga  listrik  di  dalam mengoptimalkan operasi distribusi daya listrik.
Makalah  ini  mengusulkan  rekonfigurasi jaringan  distribusi  untuk  meminimalkan  rugi- rugi  dengan  menggunakan  metode binary particle swarm optimization (BPSO) pada satu penyulang.  Rekonfigurasi  dilakukan  dengan mencoba  beberapa  hubungan  baru  antar  bus dari  konfigurasi  yang  sudah  ada  pada  jaringan distribusi,  tanpa  merubah  posisi  transformator distribusi, jumlah saluran dan struktur jaringan radial.  Studi  kasus  yang  digunakan  pada rekonfigurasi  jaringan  distribusi  ini  adalah penyulang Kabut di Gardu Induk Teluk Betung.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1.  Rekonfigurasi Jaringan Distribusi Radial Rekonfigurasi jaringan distribusi
dilakukan  dengan  tujuan  meminimisasi  rugi- rugi  dapat  dilakukan  dengan  berbagai  cara, antara  lain  merubah  status  saklar  pemisah  dan saklar penghubung, merubah jenis kabel saluran atau  merubah  struktur  topologi  jaringan  yang sudah ada.
Penyulang pada jaringan distribusi biasanya  mempunyai  struktur  jaringan  radial yang  lebih  murah  biayanya  serta  lebih  mudah dalam pengoperasiannya. Pada jaringan distribusi radial, rugi-rugi total  satu penyulang
dinyatakan dengan:
      n i loss loss total i i P P 1 1 , (1)
dimana   1 ,  i i P loss menyatakan  rugi-rugi  satu bagian saluran yang menghubungkan bus i dan bus i+ 1 dinyatakan dengan:
  2 2 2 1 , i i i i loss V Q P R i i P    (2)
Rekonfigurasi  untuk  meminimisasi  rugi- rugi kemudian dapat dirumuskan menjadi:
  loss total P min (3)
dengan fungsi batasan:
max , min , i i i V V V   (4)
    max 1 , 1 ,    i i i i I I (5)
dan harus memenuhi struktur radial.

## 2.2.  Rekonfigurasi  Dengan  Metode  Binary Particle  Swarm Optimization (BPSO)
Binary  Particle  Swarm  Optimization (BPSO)  adalah  salah  satu  metode  optimisasi berdasarkan  konsep  kumpulan  (swarm)  yang cerdas.  BPSO  merupakan  metode  optimasi berbasis  PSO  untuk  penyelesaian  masalah optimasi  secara  diskrit  [8].  Penyelesaian  yang mungkin untuk setiap masalah dapat direpresentasikan dengan suatu partikel. Setiap partikel  dalam  dimensi  ruang  pencarian, mempunyai  suatu  nilai  kemampuan  yang dievaluasi  oleh  fungsi  kemampuan  untuk memilih  suatu  pengalaman  yang  baik  untuk dirinya  sendiri  dan  kelompok.  Kumpulan ( swarm )  partikel  diawali  secara  acak.  Suatu partikel merubah arah pencariannya didasarkan atas  dua  nilai  atau  pengalaman  pada  setiap iterasi.  Pertama,  pengalaman  pencarian  yang terbaik dari setiap individu yang disebut dengan pbest . Kedua, hasil yang diperoleh oleh seluruh partikel  pada  populasi  dan  disebut gbest .  Bila pbest dan gbest diperoleh, partikel memperbaharui kecepatan dan posisinya didasarkan pada:
    id id i id new id x gbest rand c x pbest rand c v w v
   
     () () 2 (6)
new id id new id v x x   (7)
dimana id v adalah kecepatan awal dari partikel ke- i , new id v adalah  kecepatan  baru  dari  partikel ke- i dalam dimensi ruang pencarian d , w adalah nilai  bobot, c 1 dan c 2 adalah  konstanta percepatan x id adalah posisi awal dari partikel i , new id x adalah posisi baru dari partikel i dan rand ()
adalah bilangan acak antara 0 dan 1.
Algoritma BPSO didisain
untuk menyelesaikan  masalah  optimisasi  secara kombinasi  yang  diskrit,  dimana  partikel mengambil nilai vektor biner dengan panjang n dan  kecepatan  yang  didefinisikan  sebagai probabilitas dari bit x n untuk mencapai  nilai  1. BPSO  membalikkan  rumus  untuk  kecepatan bila  kecepatan  dibatasi  pada  interval  [0,1] dengan  membatasi  fungsi  transformasi,  yakni, partikel berubah nilainya.
    1 1 exp 1     k id k id V V S (8)
Rumus iterasi untuk posisi partikel adalah sebagai berikut:
           
, 0 , 1 1 1 lainnya V S rand x k id k id (9)
Rekonfigurasi  dengan  metode  BPSO dilakukan  dengan  menempatkan  kumpulan partikel  pada  saluran-saluran  antar  bus,  yang merupakan representasi rugi-rugi sesuai persamaan  1.  Fungsi  fitness  merupakan  fungsi objektif  yang  harus  dicapai  dan  merupakan penjumlahan  total  dari  rugi-rugi  yang  terdapat pada  saluran.  Hasil  akhir  yang  terbaik  dari seluruh  partikel  merupakan  penyelesaian optimisasi  dengan  fungsi  fitness  yang  paling minimum,  dan  memberikan  informasi  tentang lokasi terbaik dari saluran yang harus diputus.
Beberapa  metode  rekonfigurasi  jaringan distribusi  menggunakan  metode  BPSO  telah dilakukan  untuk  kebutuhan  menyeimbangkan beban  [9]  dan  meminimisasi  rugi-rugi  dengan teknik yang berbeda [10]-[11].

## 3. METODOLOGI PENELITIAN

## 3.1.  Pemodelan  jaringan distribusi
Jaringan  distribusi  dimodelkan  dengan model  bus,  saluran  dan  beban.  Bus  pada jaringan distribusi merepresentasikan transformator distribusi. Model saluran menyatakan  besaran  resistansi  dan  reaktansi kabel  antara  bus  dalam  per  unit.  Model  beban dinyatakan  dalam  daya  aktif  dan  daya  reaktif. Pemodelan  dilakukan  dengan  studi  kasus jaringan  distribusi  penyulang  Kabut  di  Gardu Induk Teluk Betung dengan menggunakan data- data hasil pengukuran [12].
Tabel 1. Data Bus dan Beban Penyulang Kabut
Jaringan distribusi penyulang Kabut mempunyai  46  transformator  distribusi  atau bus,  dengan  beban  maksimum  pada  masing- masing bus ditunjukkan pada Tabel 1. Jaringan distribusi penyulang Kabut juga mempunyai 45 saluran yang menghubungkan antar bus dengan besar  resistansi  dan  reaktansi  masing-masing saluran dinyatakan dalam per unit dengan basis daya  100  MVA  dan  basis  tegangan  20  kV seperti  ditunjukkan  pada  Tabel  2.  Hampir keseluruhan  saluran  pada  penyulang  Kabut adalah saluran  udara menggunakan kabel jenis AAAC berdiameter 150 mm 2 , dengan resistansi 0,2162 ohm/km dan reaktansi 0,3305 ohm/km.
Tabel 2. Data Saluran Penyulang Kabut
3.2.  Simulasi rekonfigurasi jaringan distribusi dengan metode BPSO. Simulasi  dilakukan  dengan  skenario penambahan  saluran  baru  pada  jaringan  yang sudah  ada.  Saklar  penghubung  yang  terbuka pada  operasi  normal  digunakan  sebagai representasi saluran yang terputus atau terbuka. Hasil penempatan optimal dari saklar penghubung  yang  menghasilkan  rugi-rugi minimum  merepresentasikan  saluran  yang harus  diputus  untuk  menghasilkan  konfigurasi baru.  Jumlah  saluran  baru  yang  direncanakan merupakan  dimensi  ruang  pencarian  untuk metode BPSO.
Prosedur  simulasi  rekonfigurasi  jaringan distribusi  penyulang  Kabut  menggunakan metode BPSO diringkaskan sebagai berikut:
1. Masukkan  data  jaringan  distribusi  dan rencana jaringan baru. 2. Inisialisasi  parameter  dan  posisi  awal kumpulan  populasi  ( swarm ),  yakni  jumlah partikel  pada  setiap  kumpulan,  posisi  awal setiap  partikel  dari  kumpulan  secara  acak,
pbest dan posisi awal terbaik dari kumpulan secara  keseluruhan, gbest dalam  dimensi pencarian.
3. Evaluasi  fungsi  fitness  awal  pada  iterasi k= 1.
4. Hitung  kecepatan  dan  posisi  partikel, k id v
dan k id x .
5. Evaluasi fungsi fitness setiap partikel, pbest .
6. Periksa struktur radial.
7. Update kecepatan  dan  posisi  terbaik, new id v
dan new id x . 8. Evaluasi ulang fungsi fitness setiap partikel,
pbest dan evaluasi fungsi fitness keseluruhan, gbest .
9. Periksa  apakah  konstrain  dipenuhi.  Jika  ya, maka hasil disimpan.
10. Update gbest jika  konstrain  tidak  dipenuhi atau  jika  konstrain  dipenuhi  dan  hasil  telah disimpan.
11. Ulangi  langkah d jika  iterasi  belum mencapai  nilai  iterasi  maksimum.  Jika iterasi  lebih  besar  dari  nilai  iterasi maksimum, maka tampilkan hasil. Simulasi  rekonfigurasi  jaringan  distribusi penyulang Kabut dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak MATLAB [13], dengan  program  perhitungan  aliran  daya  dan
rugi-rugi menggunakan perangkat lunak Matpower  [14].  Bagan  alir  pemrograman ditunjukkan pada Gambar 1.
MULAI
INISIALISASI PARAMETER SWARM DAN POSISI BACA DATA EVALUASI FUNGSI FITNESS UPDATE KECEPATAN DAN POSISI PARTIKEL EVALUASI pbest UPDATE pbest KONSTRAIN DIPENUHI? RUGI-RUGI MINIMAL? EVALUASI pbest dan gbest SIMPAN HASIL SELESAI PERIKSA STRUKTUR RADIAL BARU TIDAK YA ITERASI k = 1 UPDATE gbest k = k + 1 k > ITERASI MAKSIMUM? YA TIDAK TAMPILKAN HASIL TERBAIK
Gambar 1. Diagram Bagan Alir Pemrograman

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Diagram  satu  garis  penyulang  Kabut ditunjukkan pada Gambar 2. Garis putus-putus pada  gambar  2  menyatakan  konfigurasi rancangan  baru,  sedangkan  garis  melingkar terputus  menunjukkan  lup  yang  dibentuk  oleh masing-masing saluran baru.
Rugi-rugi  hasil  perhitungan  aliran  daya untuk  penyulang  Kabut  sebelum  rekonfigurasi adalah rugi-rugi daya aktif sebesar 47,9477 kW dan  rugi-rugi  daya  reaktif  72,594  kVAR. Tegangan minimum dari bus-bus di penyulang Kabut  ini  adalah  0,98597  p.u  atau  sekitar 19,7194 kV.
GI GI 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 24 15 25 44 45 46 17 18 19 16 20 21 22 23 27 26 28 29 30 31 33 32 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43
Gambar 2. Diagram Satu Garis Penyulang
Kabut
Proses  rekonfigurasi  dilakukan  dengan menambahkan  empat  saluran  baru  pada jaringan  yang  sudah  ada,  yakni  dengan menghubungkan bus 19 dan bus 46, bus 22 dan bus 39, bus 30 dan bus 34 serta bus 32 dan bus 43.
Tabel 3. Data Rencana Saluran Baru
Nomor saluran Dari bus Ke bus Panjang (km) Resistansi (pu) Reaktansi (pu) 46 19 46 0,085 0,0046 0,0070 47 22 39 0,083 0,0045 0,0069 48 30 34 0,1 0,0054 0,0083 49 32 43 0,09 0,0049 0,0074
Pertimbangan yang digunakan dalam pemilihan  saluran  baru  adalah  saluran  harus mempunyai  jalur  yang  menghubungkan  bus- bus  yang  berdekatan  dengan  jalur  yang  tidak berada  di  atas  perumahan.  serta  menggunakan jenis  kabel  yang  sama  Data  rencana  saluran baru ditunjukkan pada Tabel 3.
Simulasi  dilakukan  dengan  jumlah  partikel 20  dan  posisi  awal  setiap  partikel  ditentukan secara acak. Nilai awal dari posisi terbaik secara keseluruhan gbest ditentukan  dengan  memilih saluran  yang  terdapat  pada  lup  yang  dibentuk oleh  saluran  baru.  Dari  100  kali  percobaan simulasi  dan  iterasi  maksimum  50  diperoleh hasil seperti yang ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Simulasi Rekonfigurasi Penyulang Kabut Dengan Metode BPSO Sebelum Rekonfigurasi Setelah Rekonfigurasi Posisi saklar penghubung pada saluran 46, 47, 48, 49 12, 33, 39, 47 Rugi-rugi daya aktif 47,9477 kW 47,1043 kW Pengurangan rugi-rugi daya aktif - 1,759% Tegangan minimum 0,98597 pu 0,98603 pu
Dari  hasil  simulasi  dengan  metode  BPSO diperoleh  konfigurasi  radial  baru  dari  sistem distribusi  penyulang  Kabut  yang  dapat mengurangi  rugi-rugi  secara  optimal,  yakni dengan  rugi-rugi  daya  aktif  47,104  kW  atau berkurang  1,759%,  dan  rugi-rugi  daya  reaktif 71,969 kVAR. Konfigurasi baru yang diperoleh merupakan  konfigurasi  radial  dengan  jumlah saluran yang harus diputus sama dengan jumlah hubungan  baru  yang  direncanakan.  Hasil rekonfigurasi dinyatakan dengan nomor saluran dimana  saklar  penghubung  harus  ditempatkan, artinya  saluran  yang  menghubungkan  bus  12 dan bus 13, bus 31 dan bus 34 serta bus 39 dan bus  40  dari  konfigurasi  sebelumnya  harus diputus. Sementara saluran baru yang menghubungkan bus 19 dan 46, bus 30 dan bus 34  serta  bus  32  dan  bus  43  harus  dibuat. Rencana  saluran  yang  menghubungkan  bus  22 dan bus 39 tidak meminimalkan rugi-rugi, dan hasil simulasi dengan metode BPSO menunjukkan
bahwa saklar pemisah ditempatkan
pada saluran yang
menghubungkan  bus  22  dan  bus  39  ini,  yang artinya saluran yang menghubungkan kedua bus ini harus diputus. Hasil rekonfigurasi ditunjukkan  dengan  diagram  satu  garis  pada Gambar 3.
Hasil rekonfigurasi juga memperbaiki profil tegangan  pada  beberapa  bus  pada  penyulang Kabut,  dimana  perbandingan  nilai  tegangan setiap  bus  sebelum  dan  sesudah  rekonfigurasi ditunjukkan pada Gambar 4.
GI GI 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 24 15 25 44 45 46 17 18 19 16 20 21 22 23 27 26 28 29 30 31 33 32 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43
Gambar 3. Hasil Rekonfigurasi Jaringan Distribusi Penyulang Kabut
Gambar 4. Profil Tegangan Pada Setiap Bus Pada Penyulang Kabut
Saluran  yang  diputus  dari  konfigurasi sebelumnya masing-masing mempunyai panjang,  0,071  km  untuk  saluran  yang menghubungkan  bus  12  dan bus  13, 0,048  km untuk saluran yang menghubungkan bus 31 dan bus  34  dan  0,072  km  untuk  saluran  yang
menghubungkan  bus  39  dan  bus  40.  Ketiga saluran  ini  lebih  pendek  dari  saluran  baru pengganti  seperti  yang  ditunjukkan  pada  tabel 3,  namun  rugi-rugi  dapat  lebih  diminimalkan dan  profil  tegangan  pada  beberapa  bus  juga lebih  baik  dengan  konfigurasi  yang  baru. Ditinjau  dari  sisi  ekonomis,  konfigurasi  baru sedikit lebih mahal dari konfigurasi sebelumnya,  namun  dalam  jangka  panjang kerugian  ekonomis  akibat  rugi-rugi  menjadi perhatian  yang  lebih  penting.  Selain  itu,  profil tegangan  pada  kondisi  operasi  menjadi  lebih baik.
Pengujian dengan menambah jumlah iterasi dan  jumlah  partikel  tidak  merubah  hasil simulasi rekonfigurasi. Pengujian harus dilakukan  berulang  kali  karena  metode  BPSO merupakan metode optimisasi stokastik.
Pemilihan posisi awal terbaik dari keseluruhan kumpulan  partikel  ( gbest )  di  luar  lup  yang dibentuk  oleh  skema  hubungan  baru  yang direncanakan dapat menyebabkan hasil simulasi  rekonfigurasi  yang  kurang  baik  dan bahkan gagal.
Keuntungan  dari  rekonfigurasi  jaringan distribusi  menggunakan  metode  BPSO  adalah rekonfigurasi  dapat  dilakukan  dengan  jumlah rencana saluran baru yang bervariasi tergantung pada kemungkinan saluran baru yang memenuhi kebutuhan perencanaan dan kondisi standar  penambahan  jaringan,  seperti  tidak melewati perumahan dan lain-lain.

## 5. KESIMPULAN
1. Rekonfigurasi saluran distribusi pada penyulang  Kabut  di  gardu  induk  Teluk Betung  menggunakan  metode  BPSO  dapat meminimalkan  rugi-rugi  yang  dihasilkan sekaligus memperbaiki profil tegangan pada beberapa  bus.  Hasil  simulasi  menunjukkan pengurangan rugi-rugi total daya  aktif yang dihasilkan sebesar 47,1043 kW atau 1,759% dibandingkan  rugi-rugi  daya  aktif  sebesar 47,9477  kW  sebelum  rekonfigurasi.  Profil tegangan pada setiap bus di penyulang Kabut diperbaiki  dengan  tegangan  minimum menjadi  0,98603  per  unit  dibandingkan 0,98597 per unit sebelum rekonfigurasi.
2. Pemilihan posisi awal terbaik dari keseluruhan kumpulan sangat
mempengaruhi  keberhasilan  metode  BPSO untuk memperoleh konfigurasi terbaik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]. Civanlar,  S.,  Grainger  J.J.,  Yin,  H.  and Lee, S., Distribution Feeder Reconfiguration  for  Loss  Reduction , IEEE  Trans.  on  Power  Delivery,  vol.  3, no. 3, pp.1217-1223 (1988).
[2]. Baran, M.E. and Wu, F.F., Network Reconfiguration in Distribution System  for  Loss  Reduction  and  Load Balancing ,  IEEE  Trans.  on  Power Delivery,  vol.4,  no.2,  pp.1401-1407 (1989).
[3]. Wagner,  T.P.,  Chikhani,  A.Y.,  and Hackam, R., Feeder Reconfiguration for
Loss  Reduction:  An  Application  of
Distribution Automation , IEEE Trans. on
Power  Delivery,  vol.6,  no.4,  pp.1922- 1933 (1991).
[4]. Lin,  C.H.,  Chen,  C.S.,  Wu,  C.J.,  and Kang,  M.S., Application  of  Immune Algorithm to Optimal Switching Operation for Distribution Loss Minimisation and Loading Balance , IEE Proc.  Generation,  Transmission  and Distribution,  vol.150,  no.2,  pp.183-189
(2003).
[5]. Salazar, H., Gallego, R., and Romero, R., Artificial Neural Networks and Clustering Techniques Applied in Reconfiguration of Distribution Systems , IEEE Trans. on Power Delivery, vol.21, no.3, pp.1735-1742 ( 2006). [6]. Ahuja,  A.,  and  Pahwa,  A., Using  Ant Colony Optimization for Loss Minimization  in  Distribution  Networks ,
Proc.  of  37 th Annual  North  American Power Symposium, pp.470-474 (2005).
[7]. Hsu,  F.Y.,  and  Tsai,  M.S., A  Multi- Objective Evolution Programming Method  for  Feeder  Reconfiguration  of Power  Distribution  System ,  Proc.  of  the 13 th International Conference on Intelligent Systems Application to Power Systems, pp.55-60 (2005).
[8]. Eberhart  R.C.  and  Kennedy  J., A Discrete  Binary  Version  of  the  Particle Swarm  Algorithm ,  Proceedings  of  IEEE International  Conference  on  Systems, Man,  and Cybernetics, vol.  5,  pp.4104- 4108  (1997).
[9]. Xiaoling, J., Jianguo, Z., Ying, S., Kejun, L.,  and  Boqin,  Z., Distribution  Network
Reconfiguration  for  Load  Balancing Using Binary Particle Swarm Optimization ,  International  Conference on Power System Technology
(PowerCon)  Volume  I,  pp.507-510 (2004).
[10]. Wu, W.C., Tsai, M.S., and Hsu, F.Y., A New  Binary  Coding  Particle  Swarm Optimization for Feeder Reconfiguration , International Conference  on  Intelligent  Systems
Application  to  Power  Systems  (ISAP), pp.1-6 (2007).
[11]. Tandon,  A.,  and  Saxena,  D., Optimal
Reconfiguration of Electrical Distribution  Network  Using  Selective Particle Swarm Optimization Algorithm , International  Conference  on  Power, Control and Embedded Systems
(ICPCES), pp.1-6 (2014).
[12]. PT. PLN (Persero) UPT Tanjung Karang,
. Data  Pengukuran  Gardu  dan  Single
Line  Diagram  Penyulang  GI  Teluk Betung , (2012).
[13]. MATLAB  7.12.0.635  (R2011a)  User Guide , www.mathwork.com, (2011).
[14]. Zimmerman,  R.D.,  Murillo-Sanchez, C.E.  and  Thomas,  R.J., Matpower:
Steady-State  Operations,  Planning  and Analysis  Tools  for  Power  Systems
Research and Education , IEEE Trans. on Power  Systems,  vol.26,  no.1,  pp.12-19 (2011).

## Biodata Penulis
Osea  Zebua ,  lahir  di  Medan  tanggal  9  Juni 1970.  Menamatkan  pendidikan  S1  di  Jurusan Teknik  Elektro  Universitas  Sumatera  Utara tahun  1995  dan  pendidikan  S2  di  Jurusan Teknik Elektro Universitas Gadjah Mada tahun 2001.
I Made Ginarsa , lahir di Denpasar tanggal 25 Maret  1970.  Menamatkan  pendidikan  S1  di Jurusan  Teknik  Elektro  Universitas  Udayana tahun  1997,  pendidikan  S2  di  Jurusan  Teknik Elektro  Universitas  Gadjah  Mada  tahun  2001 dan  pendidikan  S3  di  Jurusan  Teknik  Elektro Institut  Teknologi  Sepuluh  Nopember  tahun 2012.