Rekayasa , 2021; 14(3): 431-442 ISSN: 0216-9495 (Print) ISSN: 2502-5325 (Online)
Pengembangan Nominal Aturan pada Metode Fuzzy Mamdani untuk Menyeimbangkan Beban Tiga Phasa pada Saluran Distribusi Tegangan Menengah Martinus W. Djagolado 1 , Amirullah 1* , Saidah 1
1 Program Studi Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Bhayangkara Surabaya Jl. Ahmad Yani Frontage Road No. 114 Gayungan Kota Surabaya 60231 Jawa Timur
* amirullah@ubhara.ac.id DOI: https://doi.org/10.21107/rekayasa.v14i3.10655

## ABSTRACT
The use of electrical equipment on the customer side with low voltage absorbs unbalanced power. The load unbalances in each phase will result in an unbalanced current, resulting in a phase voltage shift in the secondary coil of the 20 kV/380 V medium voltage  transformer.  Shifting  the  voltage  in  the  distribution  transformer  phase,  then  causes  the  flow  of  current  in  the transformer neutral wire causing losses. This paper proposes a fuzzy logic method with the Mamdani fuzzy inference system (FIS) to balance three-phase load currents at seven feeders of 20 kV medium voltage distribution at PLN Rayon Taman Jawa- Timur. The feeders are Ngelom, Tawang Sari, Geluran, Bringin, Masangan Kulon, Palm Residence, and Pasar Sepanjang. There are three input variables used, namely the load current in phase R, phase S, and phase T respectively. There are three output variables in one FIS block, namely changes in load current in phase R, phase S, and phase T respectively. With the number of fuzzy rules as many as 509 rules, the proposed method is able to produce the lowest load current unbalance value of 1.6% at Palm Residence Feeders. The development of a nominal (number) of fuzzy rules in the Fuzzy Logic Method with FIS Mamdani is able to reduce the value of unbalance load current at the 20 kV medium voltage distribution feeder better than the method proposed by previous researchers.
Key words : load current unbalance, fuzzy-mamdani, fuzzy-rules, feeder

## PENDAHULUAN
Sistem  distribusi  adalah  bagian  sistem  tenaga listrik  yang  berperan  penting  dalam  penyaluran energi  listrik  kepada  pelanggan  listrik  tegangan menengah dan rendah. Pada sisi tegangan rendah satu  phasa,  sering  terjadi  pemakaian  peralatan listrik  yang  menyerap  daya  tidak  seimbang  oleh konsumen.  Ketidakseimbangan  daya  beban  pada masing-masing  phasa  akan  menghasilkan  arus tidak seimbang sehingga menyebabkan pergeseran tegangan  phasa  pada  sisi  kumparan  sekunder transformator  tegangan  menengah  20  kV/380  V. Pergeseran  tegangan  pada  masing-masing  phasa transformator  tegangan  menengah  selanjutnya menyebabkan  aliran  arus  pada  kawat  netral transformator  sehingga  akhirnya  menyebabkan rugi-rugi  (Putu  Weda et  al .,  2018).  Standar  PLN Nomor  1  Tahun  1995  menyebutkan  bahwa  faktor ketidakseimbangan  beban  minimal  adalah  20 persen,  sehingga  jika  nilai  ketidakseimbangan sudah  melebihi  nilai  tersebut  maka  sejumlah
langkah  harus  dilakukan  oleh  PLN  untuk menyeimbangkan distribusi beban secara berkala.
Manajemen penggunakan transformator dengan cara mutasi transformator sudah dilakukan oleh (Sudiartha et al., 2016) untuk mengatasi beban tidak seimbang dan drop tegangan.  Metode mutasi dilakukan  dengan  cara  menukar  posisi  antar  dua gardu  transformator  dengan  dengan  bantuan simulasi  software  menggunakan  program  ETAP. Metode  mutasi  transformator  secara  optimal mampu  mengatasi  pembebanan  transformator berbeban  rendah  dan  berkapasitas overload meskipun  persediaan  transformator  cadangan relatif terbatas.
Optimalisasi pembebanan transformator distribusi tiga phasa untuk penyeimbangan beban sesuai dengan kapasitas nominal transformator dan standar  PLN  sudah  dilakukan  oleh  (Gassing et  al ., 2013).  Analisis  keseimbangan  beban  pada

## REKAYASA
Journal of Science and Technology https://journal.trunojoyo.ac.id/rekayasa
Article History: Received : July, 15 th 2021; Accepted : November, 27 th 2021 Rekayasa ISSN: 2502-5325 has been Accredited by Ristekdikti (Arjuna) Decree: No. 23/E/KPT/2019 August 8th, 2019 effective until 2023
Cite this as: Djagolado, M.W., S., Amirullah & Saidah. (2021 ). Pengembangan Nominal  Aturan  pada  Metode  Fuzzy  Mamdani  untuk Menyeimbangkan  Bebab  Tiga  Phasa  pada  saluran  Distribusi Tegangan Menengah . Rekayasa 14 (3). 431-442. doi: https://doi.org/10.21107/rekayasa.v14i3.10655 .
© 2021 Martinus W Djagolado
transformator distribusi pada penyulang dilakukan melalui  pengukuran  beban  saat  waktu  beban puncak  dan  luar  beban  puncak.  Data-data  hasil pengukuran  tersebut  selanjutnya  dianalisis  dan dioptimalisasi oleh peneliti untuk mengetahui level pembebanan  transformator  tiga  phasa  baik  pada kondisi sebelum dan sesudah dilakukan penyeimbangan beban dilakukan. Analisis keseimbangan  beban  pada  sistem  distribusi  dan pengaruhnya  terhadap  jatuh  tegangan  dan  rugi daya  sistem  sudah  diinvestigasi  oleh  (Sukmadi et. al., 2009).
Metode  penyeimbangan  beban  dilakukan secara  manual dengan cara memindahkan beban dari phasa yang mengalami  beban lebih ke phasa yang  bebannya  kurang.  Protoptipe  sistem monotoring  dan  penyeimbang  arus  beban  pada sistem  tiga  phasa  menggunakan  Mikrokontroler ATMega 2560 untuk  mengurangi rugi daya akibat aliran arus pada kawat netral sudah diimplemantasikan  oleh  (Putra et  al., 2017). Prototipe yang diusulkan mampu menyeimbangan beban  dengan  memindahkan  saluran  beban  dari urutan  beban  terkecil  yang  tersambung  ke  phasa dengan  beban  terbesar  menuju  phasa  yang memiliki beban terkecil ketika arus netral melebihi batas yang diinginkan.
Analisis sistem tenaga listrik akibat ketidakseimbangan  beban  pada  setiap  bus menggunakan  formulasi  aliran  daya  tiga  phasa tidak seimbang sudah diobservasi oleh (Nazaruddin et.  al., 2019).  Penyelesaian  aliran  daya  tiga  phasa pada penelitian diterapkan pada sistem IEEE 5 bus dengan  Metode  Gauss-Seidel  menggunakan bantuan  perangkat  lunak  Matlab.  Pengaruh ketidakseimbangan beban antar phasa pada kinerja transformator,  panas  berlebih  pada  phasa  yang mengalami  beban  lebih,  aliran  arus  pada  kawat netral,  dan  drop  tegangan  ujung  pada  jaringan phasa beban lebih sudah dibahas oleh (Hidayat et. al, 2018).  Pengaruh  ketidakseimbangan  beban terhadap arus netral dan losses pada transformator distribusi  sudah  diobservasi  oleh  (Sitepu,  2011). Hasil penelitian menunjukkan bahwa semakin besar arus netral yang mengalir pada penghantar  netral transformator,  maka  losses  penghantar  juga semakin  besar.  Jika  arus  netral  yang  mengalir  ke tanah semakin besar, maka rugi-rugi transformator juga  semakin  besar.  Jika  arus  netral  dan  losses tranformator  semakin  besar,  maka  efisiensi transformator  semakin  turun  turun.  Investigasi pengaruh ketidakseimbangan beban terhadap rugi-
rugi daya pada transformator 20 kV dan penyulang tegangan rendah sudah dilakukan oleh (Mertasana, 2016). Hasil penelitian menujukkan bahwa semakin besar  arus  netral  yang  mengalir  pada  penghantar netral  transformator,  maka  rugi-rugi  pada pengantar netral transformator juga semakin besar. Peningkatan  rugi-rugi  pada  penghantar  netral selanjutnya  menyebabkan  penurunan  effisiensi transformator.
Dampak ketidakseimbangan beban
transformator  terhadap  rugi-rugi  arus  netral, kenaikan  suhu  minyak,  dan  suhu  belitan  sudah diobservasi  oleh  (Jayabadi et  al., 2016).
Penyeimbangan beban dilakukan dengan mengubah  hubungan  phasa  transformator  dari phasa  ke  phasa  yang  lain  tanpa  mengubah kapasitas  beban  transformator  yang  terhubung pada  empat  penyulang  menggunakan  perangkat lunak  ETAP.  Hasil  penelitian  menujukkan  bahwa metode yang diusulkan mampu mengurangi rugi- rugi  akibat  arus  pada  penghantar  netral, menurunkan  suhu  minyak,  dan  sekaligus menurunkan suhu belitan transformator daya.
Analisis  pengaruh  penyeimbangan  beban transformator  distribusi  disuplai  oleh  Pembangkit Listrik Tenaga Diesel (PLTD) terhadap rugi-rugi daya dan susut energi sudah diobservasi oleh (Antonov et  al., 2015).  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa penyeimbangan  beban  transformator  mampu mengurangi  susut  energi  pada  penyulang  secara signifikan dari 17.270 kWh menjadi 7.408 kWh per bulan dan biaya bahan bakar solar dari Rp. 61,2 juta menjadi  Rp.  37.7  juta  per  bulan.    Analisis penyeimbangan  beban  trasformator  pada  Luar Waktu Beban Puncak (LWBP) dengan metode SBS (Seimbang  Beban  Seharian)  sudah  dilakukan  oleh (Abdillah et  al .,  2014).  Penelitian  menghasilkan keseimbangan antar fasa pada transformator daya mampu  dicapai  di  semua  titik  waktu  kurva pembebanan.  Dengan  indikator  penurunan  nilai arus maksimum, arus netral rata-rata, dan nilai rata- rata  ketidakseimbangan  beban  selama  sehari. Metode  SBS  juga  sudah  diimplementasikan  oleh (Bahtiar et al., 2017) untuk mengurangi losses akibat adanya  arus  netral  mengalir  pada  titik  netral transformator dan losses akibat arus netral mengalir ke tanah.
Dalam  perkembangan  selanjutnya  metode logika  fuzzy  banyak  digunakan  dalam  analisis keseimbangan  beban  pada  penyulang  jaringan distribusi  Alasannya  adalah  pemodelannya  relatif sederhana,  tidak  membutuhkan  persamaan
matematika  rumit,  sehingga  mampu  mengatasi masalah secara lebih cepat berdasarkan variabel FIS masukan  dan  keluaran  data  beban  penyulang. Keunggulan  logika  fuzzy  lain  adalah  mampu membangun  dan  mengaplikasikan  pengalaman- pengalaman  pengguna  secara  langsung  tanpa harus melalui proses pelatihan, dapat memodelkan fungsi-fungsi nonlinier yang sangat kompleks dan dapat  bekerjasama  dengan  teknik-teknik  kendali konvensional lainnya.  Metode Logika Fuzzy  dalam pengambilan  keputusan  untuk  menentukan efisiensi kerja terbaik pada transformator distribusi sudah diaplikasikan oleh (Kahfi et al., 2017). Variable masukan fuzzy yang digunakan meliputi tegangan, arus  asli,  dan  arus  efisien  dengan  variabel keluarannya adalah persentase tegangan transformator  yang  paling  efisien.  Dengan menggunakan  delapan  aturan  dasar  fuzzy (fuzzy rule base), maka pengambil keputusan fuzzy (fuzzy decision  making) mampu  menentukan  urutan transformator  yang  mampu  bekerja  secara  efisien dengan nilai mean average percentage error (MAPE) sebesar  10,4  %.  Perangkat  lunak  berbasis  Metode Fuzzy  Inferensi  Tsukamoto  untuk  menentukan faktor  pembebanan  dan  mendeteksi  jenis gangguan pada transformator distribusi PLN sudah diimplementasikan  oleh  (Thamrin et  al., 2012). Deteksi kerusakan transformator pada penelitian ini ditentukan  oleh  pembebanan,  ketidakseimbangan beban,  jatuh  tegangan,  dan  faktor  daya transformator.
Metode logika fuzzy sebagai evaluasi distribusi daya berdasarkan beban puncak pembangkit sudah diperkenalkan oleh (Rosalina et al., 2016). Metode Fuzzy  Mamdani  digunakan  sebagai  hasil  evaluasi daya  pada  sistem  pembangkit  menggunakan  tiga variabel  masukan  antara-lain  meliputi  kapasitas terpasang,  kemampuan  daya,  dan  produksi  listrik serta data beban puncak sebagai variabel keluaran. Metode  logika  fuzzy  dengan  FIS  Mamdani  dan  8 aturan  fuzzy  untuk  menyeimbangkan  beban  total per-phasa  dalam  kilowatt  (kW)  pada  jaringan distribusi  sekunder  diinvestigasi  oleh  (Siti et  al., 2007).  Variabel  masukan  berjumlah  tiga  masing- masing  arus  beban  pada  phasa  R,  phasa  S,  dan phasa  T.  Sedangkan  variabel  keluaran  berjumlah satu  yaitu  perubahan  arus  beban,  masing-masing phasa R, phasa S, dan phasa T dengan 3 buah blok model  FIS  Mandani  terpisah.  Metode  mendekati sama juga sudah dilakukan oleh (Patel, 2007). Pada penelitian ini, penulis mengusulkan metode logika
fuzzy  dengan  FIS  Mamdani.  Serupa  dengan  dua penelitian  terakhir,  metode  ini  menggunakan  3 variabel masukan masing-masing arus beban pada phasa  R,  phasa  S,  dan  phasa  T.  Perbedaannya adalah  variabel  keluaran  penelitian  berjumlah  3 tetapi  tetap  berada  dalam  1  blok  FIS  dimana masing-masing adalah perubahan phasa R, phasa S, dan phasa T. Permasalahan dan metode penelitian difokuskan  pada  analisis  menyeimbangkan  arus beban penyulang tiga phasa dalam satuan ampere (A).  Sumber  data  penelitian  adalah  data  beban pelanggan PLN UP3 Surabaya Barat Rayon Taman Jawa-Timur.

## METODE PENELITIAN
Analisis  ketidakseimbangan  beban  di  jaringan tegangan  menengah  dilakukan  pada  sejumlah penyulang  yang  terhubung  pada  transformator 150/20  kV.  Penelitian  dilakukan  pada  tanggal  25 April  s/d  24  Mei  2019  di  PT.  PLN  (Persero)  UP3 Surabaya Barat Rayon Taman Sidoarjo Jawa-Timur. Penyulang 20 kV berfungsi untuk menghubungkan gardu  induk  dengan  gardu-gardu  (transformator) distribusi  hingga  sampai  ke  gardu  hubung.  Untuk pelanggan-pelanggan  khusus  berkapasitas  daya besar diatas 200 kVA terdapat trafo khusus  untuk menurunkan  tegangan  menjadi  20  kV  dari penyulang  menuju  ke  beban.  Pada  penelitian  ini selanjutnya dipilih tujuh penyulang 20 kV Area UP3 Taman  yang  mempunyai  nilai  ketidakseimbangan arus  beban  lebih  dari  20%.  Penyulang-penyulang tersebut antara-lain Tawang Sari, Ngelom, Geluran, Bringin,  Masangan  Kulon,  Palm  Residence,  dan Pasar  Sepanjang.  Pengukuran  arus  beban  per- penyulang  dilakukan  pada  waktu  beban  puncak (WBP)  antara  pukul  17.00-22.00  WIB.  Data-data hasil pengukuran pada tujuh penyulang selanjutnya diolah menggunakan Metode Logika Fuzzy dengan FIS-Mamdani  sehingga  diperoleh  arus  beban  tiga phasa mendekati kondisi seimbang sesuai dengan standar PLN sebesar 20%.
Metode  untuk  menyeimbangkan  arus  beban tiga  phasa  menggunakan  metode  fuzzy  mamdani ditunjukkan  pada  Gambar  1.  Tahapan  penelitian dimulai dari pengumpulan data arus beban phasa A, phasa B, dan phasa C pada setiap penyulang 20 kV.  Data  arus  beban  selanjutnya  menjadi  variabel masukan bagi metode logika fuzzy yaitu masukan phasa R, masukan phasa S, dan masukan phasa T. Selanjutnya  masukan  data  arus  pada  masing- masing  phasa  akan  diproses  oleh  metoda  logika
fuzzy hingga menghasilkan variabel data keluaran arus. Diagram alir metode logika fuzzy ditunjukkan pada  Gambar  2  yang  meliputi  urutan  tahapan berikut:  crips  masukan,  fuzzifikasi,  fuzzy  masukan, fuzzy  inference  system  (FIS),  fuzzy  keluaran, defuzzifikasi,  dan  crips  keluaran.    Data  keluaran variable  arus  beban  juga  berjumlah  tiga  masing- masing  keluaran  phasa  R,  keluaran  phasa  S, keluaran  phasa  T.  Data  keluaran  arus  beban  pada masing-masing phasa selanjutnya
akan diseimbangkan  menggunakan  persamaan  matriks dan  selanjutnya  menghasilkan  data  arus  beban yang sudah mendekati seimbang. Nilai ketidakseimbangan  arus  beban  dihitung  dari  data arus  keluaran  pada  setiap  phasa  dan  selanjutnya dibandingkan dengan Standar ketidakseimbangan beban PLN. Jika nilainya masih lebih besar dari 20%, maka  nilai  arus  keluaran  pada  setiap  phasa dianggap  belum  seimbang  dan  akan  kembali mengalami  perulangan  proses  dengan  metode logika  fuzzy.  Jika  nilai  ketidakseimbangan  arus beban sudah di bawah 20%, maka nilai arus beban pada setiap phasa sudah seimbang.
Gambar 1. Diagram Alir Penelitian
Gambar 2. Diagram Alir Metode Logika Fuzzy

## Fuzzy Mamdani
Gambar  3  menunjukkan  blok  diagram  metoda logika  fuzzy.  Metode  ini  mempunyai  beberapa tahapan yaitu fuzzifikasi, inferensi fuzzy atau fuzzy inference  system (FIS), fuzzy  rule  base ,  dan defuzzifikasi .  Fuzzifikasi  didefinisikan  sebagai pemetaan dari himpunan tegas ke himpunan fuzzy (Wang,  1997).  Kriteria  yang  harus  dipenuhi  pada proses  fuzzifikasi  adalah  semua  anggota  pada himpunan  tegas  harus  termuat  dalam  himpunan fuzzy ,  tidak  terdapat  gangguan  pada  masukan sistem fuzzy yang  digunakan  harus  bisa mempermudah  perhitungan  pada  sistem fuzzy . Fuzzy rules base atau aturan fuzzy yang digunakan pada himpunan fuzzy adalah aturan if-then . Secara sederhana  aturan  fuzzy  didefinisikan  dalam Persamaan 1 (Sri Kusumadewi et al. , 2010).
Gambar 3. Blok Diagram Metoda Logika Fuzzy
𝐼𝐹 𝑥 1 𝑖𝑠 𝐴 2 𝑘 … . THEN𝑦 𝑘 is 𝐵 𝑘 .....(1) Untuk 𝑘 = 1,2, … , 𝑛, 𝐴 1 𝑘 dan 𝐴 2 𝑘 menyatakan himpunan fuzzy pasangan  anteseden  ke- k ,  dan 𝐵 𝑘 adalah himpunan fuzzy konsekuen ke- k . Inferensi fuzzy merupakan tahap evaluasi pada aturan fuzzy. Tahap  evaluasi  dilakukan  berdasarkan  penalaran
Mulai Pengumpulan Data Arus Input Data Arus pada Phasa R, S, dan T Output Keseimbangan Arus pada Phasa R, S, dan T Selesai Menyeimbangkan Data Arus Menggunakan Persamaan Matriks Prosentase Ketidakseimbangan Beban          ? Output Data Arus pada Phasa R, S, dan T Proses Fuzzy Tidak Ya Hasil Prosentase Ketidakseimbangan Arus Beban Sesuai Dengan Standar PLN % 20 
Mulai Crips Input Fuzzification Fuzzy Input Fuzzy Inference System Fuzzy Output Defuzzification Crips Output Selesai Fuzzy Rule Base Inferensi Fuzzy Defuzzifikasi Fuzzifikasi Himpunan Fuzzy Himpunan Fuzzy Input Output
dengan  menggunakan  masukan  fuzzy  dan  aturan fuzzy  sehingga  diperoleh  keluaran  berupa himpunan fuzzy.  Salah satu metode inferensi fuzzy adalah  fuzzy  mamdani.  Metode  ini  merupakan metode  yang  paling  sederhana  dan  paling  sering digunakan untuk  penelitian dibandingkan metode yang  lain.  Masukan  dan  keluaran  pada  metode mamdani  berupa  himpunan fuzzy .  Metode Mamdani  menggunakan  fungsi  implikasi  min  dan agregasi  max  sehingga  metode  Mamdani  juga disebut  dengan  metode MIN-MAX ( min-max inferencing ).  Keluaran  untuk  aturan  metode Mamdani didefinisikan sebagai dalam Persamaan 2 sebagai berikut (Sri Kusumadewi, et. al, 2010).
𝜇 𝐵 𝑘 (𝑦) = max [min[𝜇𝐴 1 𝑘 (𝑥 𝑖 ), 𝜇𝐴 2 𝑘 (𝑥 𝑗 )]] 𝒌 … . . (2)
untuk 𝑘 = 1,2, … , 𝑛, 𝐴 1 𝑘 dan 𝐴 2 𝑘 menyatakan himpunan fuzzy pasangan anteseden ke- k, dan 𝐵 𝑘 adalah  himpunan fuzzy konsekuen  ke- k .  Setelah tahap inferensi fuzzy menggunakan fuzzy rule base, tahap selanjutnya adalah proses defuzzifikasi. Fase ini  adalah  suatu  himpunan  fuzzy  yang  diperoleh dari  komposisi  aturan-aturan  fuzzy,  sedangkan keluaran yang dihasilkan merupakan suatu bilangan pada  domain  himpunan  fuzzy  tersebut.  Sehingga jika  diberikan  suatu  himpunan  fuzzy  dalam  range tertentu,  maka  akan  dihasilkan  keluaran  berupa crisp dalam nilai tertentu juga tertentu.

## Variabel Masukan dan Keluaran
Penelitian  menggunakan  tiga  fungsi  variabel pada  masing-masing  variabel  masukan  dan keluaran.    Variabel  masukan  berupa  arus  beban penyulang masing-masing pada phasa R, phasa S, dan  phasa  T.  Sedangkan  variabel  masukan  juga berupa berupa arus beban penyulang hasil proses fuzzy  mamdani  masing-masing  pada  phasa  R, phasa  S,  dan  phasa  T.  Variabel  masukan  phasa  R, phasa  S,  phasa  T  masing-masing  terdiri  dari  8 himpunan fuzzy, yaitu: beban sangat kurang, beban kurang,  beban  sedang,  beban  normal,  kelebihan beban,  kelebihan  beban  sedang,  kelebihan  beban banyak,  dan  kelebihan  beban  sangat  banyak. Variabel  keluaran  phasa  R,  phasa  S,  dan  phasa  T masing-masing termenjadi 8 himpunan fuzzy, yaitu :  pengurangan  sangat  banyak,  pengurangan banyak,  pengurangan  menengah,  pengurangan sedikit,  penambahan,  penambahan  menengah, penambahan banyak, penambahan sangat banyak. Tabel 1  dan Tabel 2 masing-masing menunjukkan fungsi lingustik dan batas himpunan fuzzy mamdani
masing-masing  untuk  variabel  masukan  dan keluaran.
Tabel 1. Fungsi Lingustik dan Batas Himpunan Fuzzy Mamdani Variabel Masukan R, S, dan T
No. Variable Masukan Fungsi Linguistik Batas 1 Beban Sangat Kurang BSK 0 sd 50 2 Beban Kurang BK 35 sd 85 3 Beban Sedang BS 65 sd 115 4 Beban Normal BN 100 sd 150 5 Kelebihan Beban KB 125 sd 175 6 Kelebihan Beban Sedang KBS 165 sd215 7 Kelebihan Beban Banyak KBB 200 sd 250 8 Kelebihan Beban Sangat Banyak KBSB 235 sd 300
Tabel 2. Fungsi Lingustik dan Batas Himpunan Fuzzy Mamdani Variabel Keluaran R, S, dan T
No. Variable Keluaran Fungsi Linguistik Batas 1 Pengurangan Sangat Banyak PSB -150 sd - 85 2 Pengurangan Banyak PB -100 sd - 50 3 Pengurangan Menengah PM -65 sd -15 4 Pengurangan Sedikit PS -50 sd 25 5 Penambahan Normal PnbN 0 sd 50 6 Penambahan Menengah PnbM 35 sd 85 7 Penambahan Banyak PnbB 65 sd 115 8 Penambahan Sangat Banyak PnbSB 100 sd 150
Gambar 4 menunjukkan model FIS dengan tiga masukan dan tiga keluaran arus beban. Gambar 5 dan Gambar 6 masing-masing menunjukkan fungsi keanggotaan  variabel  masukan  dan  keluaran  arus beban phasa R, phasa S, dan phasa T.
Gambar 4. Model Fuzzy Inference System

## Gambar 5. Fungsi Keanggotaan Variabel Keluaran Arus Beban

## Metode Menyeimbangkan Arus Beban
Penyulang  distribusi  biasanya  berjumlah  tiga phasa  dan  empat  kabel  dengan  sistem  dengan struktur radial atau loop terbuka. Untuk mengatasi tegangan  dan  arus  tidakseimbang,  maka  koneksi antara penyulang khusus dan traformator distribusi harus diatur dengan tepat. Karena beban domestik atau perumahan umumnya terhubung dalam satu phasa.  Gambar  1  menunjukkan  150  penyulang saluran  distribusi  masing-masing  mempunyai sakelar selektor yang terhubung ke salah satu phasa pada sistem tiga phasa (Siti et al ., 2007).
Penggunaan  listrik  utama  adalah  untuk penerangan dan peralatan rumah tangga. Namun, peningkatan  daya  secara  tiba-tiba,  seperti penggunaan  pemanas,  pompa,  dan  beban berkapasitas  besar  secara  mendadak,  sering menyerap  daya  yang  tidak  dikehendaki  dalam sistem  distribusi  sistem.  Dampak  tersebut  antara- lain: transformator meledak, kabel phasa terbakar, dan  ketidakseimbangan  beban  jaringan.  Untuk menyeimbangkan jaringan, teknisi harus mengubah phasa secara manual setelah beberapa pengukuran lapangan.    Dalam  perumusan  umum  tentang masalah  keseimbangan  phasa,  status  beban tergantung  pada  variabel  independen,  sedangkan status  sakelar  adalah  variabel  pengoptimalan. Tujuannya  supaya  dapat  dipenuhi  performansi strategi  kontrol  dimana  status  setiap  sakelar pemutus  tergantung  pada  total  beban  dari  setiap penyulang. Dengan strategi tersebut, jaringan bisa lebih  optimal  dioperasikan  dan  tidak  perlu mengetahui beban terlebih dahulu.
Gambar 6. Penyulang Saluran Distribusi dengan Sakelar Pemilih Phasa
Metode Fuzzy dengan FIS Mamdani digunakan untuk  menyeimbangkan  arus  beban  dengan bantuan perangkat lunak Matlab berdasarkan arus masukan  pada  phasa  R,  phasa  S,  dan  phasa  T. Proses  fuzzy  mamdani  selanjutnya  menghasilkan matriks  perubahan  arus  beban  yang  dinyatakan berdasarkan Persamaan 3 (Siti et al., 2007).
∆𝐼 𝐹𝑢𝑧𝑧𝑦_𝑀𝑎𝑚𝑑𝑎𝑛𝑖 = [ ∆𝐼 𝑅 ∆𝐼 𝑆 ∆𝐼 𝑇 ] ...........(3)
Selanjutnya  koreksi  nilai  kesalahan  (error)  harus dilakukan  sehingga  diperoleh  nilai  average  error atau error rata-rata (AE) sesuai dengan Persamaan 4 (Siti et al., 2007).
𝐴𝐸 = ∑ ∆𝐼 𝐹𝑢𝑧𝑧𝑦_𝑀𝑎𝑚𝑑𝑎𝑛𝑖
3 𝐴𝐸 = (∆𝐼 𝑅 +∆𝐼 𝑆 +∆𝐼 𝑇 ) 3 ..........(4)
Nilai  error  rata-rata  selanjutnya  digunakan  untuk menyusun matriks error, dengan mendistribusikan nilai 𝐴𝐸 secara  merata  diantara  tiga  phasa  dan dinyatakan dalam Persamaan 5 (Siti et al., 2007).
∆𝐼 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 = [ 𝐴𝐸 𝐴𝐸
Ʃ𝛥𝐼 𝐹𝑢𝑧𝑧𝑦_𝑀𝑎𝑚𝑑𝑎𝑛𝑖 − 2 . 𝐴𝐸 ] …....(5)
Konfigurasi  perubahan  beban (∆𝐼 ),  diperoleh dengan mengurangi nilai matriks error ( ∆𝐼 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 ) dari nilai  matriks  fuzzy  output  yang  tidak  dikoreksi (∆𝐼 𝐹𝑢𝑧𝑧𝑦_𝑀𝑎𝑚𝑑𝑎𝑛𝑖 ) dan dinyatakan Persamaan 6.
∆𝐼 = ∆𝐼 𝐹𝑢𝑧𝑧𝑦_𝑀𝑎𝑚𝑑𝑎𝑛𝑖 − ∆𝐼 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 ......(6)
Nilai  penjumlahan  total  perubahan  beban ∆𝐼 dinyatakan dalam Persamaan 7 (Siti et al ., 2007).
0 50 100 150 200 250 300 0 0.5 1.0 BSK BK BS BN KBS KB KBSB Fungsi keanggotaan variabel masukan phasa R, phasa S, dan phasa T D e ra ja t K e n g g o ta a n KBB -150 -100 -50 0 50 100 150 0 0.5 1.0 PSB PB PM PS PnbM PnbN PnbSB Fungsi keanggotaan variabel keluaran phasa R, phasa S, dan phasa T D e ra ja t K e n g g o ta a n PnbB Sakelar
Pemilih
Sakelar Pemilih Sakelar Pemilih Ph 1 Ph 2 Ph 3 L 1 L k L 150 N S is i S u m b e r (T ra n s fo rm a to r)
∑ ∆𝐼 = 0 .........................(7)
Akhirnya  nilai  arus  pada  masing-masing  phasa setelah  diseimbangkan  dinyatakan  berdasarkan Persamaan 8 (Siti et al. , 2007).
𝐼 𝐹𝑖𝑛𝑎𝑙 = 𝐼 𝐼𝑛𝑝𝑢𝑡 + ∆𝐼 ......(8)
Setelah  nilai  arus  phasa  diperoleh,  selanjutnya analisis ketidakseimbangan arus beban ditentukan melalui nilai arus rata-rata berdasarkan Persamaan 9 (Sudiartha et al., 2016).
𝐼 𝑟𝑎𝑡𝑎−𝑟𝑎𝑡𝑎 = 𝐼 𝑅 + 𝐼 𝑆 + 𝐼 𝑇 3 ......(9)
Dimana  besarnya  arus  phasa  dalam  keadaan seimbang  sama  dengan  besarnya  arus  rata-rata, maka  koefisien  a,  b,  dan  c  diperoleh  dengan Persamaan 10.
𝑎 = 𝐼 𝑅 𝐼 ; 𝑏 = 𝐼 𝑆 𝐼 : 𝑐 = 𝐼 𝑅 𝐼 .. ..(10)
Pada  keadaan  seimbang,  besarnya  koefisien  a,  b, dan  c  adalah  1.  Dengan  demikian  nilai  rata-rata ketidakseimbangan arus beban  (dalam %), akhirnya diperoleh  dan  dinyatakan  dalam  Persamaan  11 (Sudiartha, et. al, 2016).
𝐼 𝑟𝑎𝑡𝑎−𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑘𝑒𝑡𝑖𝑑𝑎𝑘𝑠𝑒𝑖𝑚𝑏𝑎𝑛𝑔𝑎𝑛 (%) = {|𝑎−1|+|𝑏−1|+|𝑐−1|} 3 × 100% ......(11)

## HASIL DAN PEMBAHASAN Konfigurasi Jaringan Distribusi
Konfigurasi jaringan distribusi PT. PLN (Persero) UP3  Surabaya  Barat  Rayon  Taman  Sidoarjo  Jawa- Timur dijelaskan pada Gambar 7. Penyulang 20 kV berfungsi  untuk  menghubungkan  gardu  induk 150/20 kV dengan gardu-gardu tegangan distribusi tegangan rendah (transformator 20 kV/380 V). Pada penelitian ini selanjutnya dipilih tujuh penyulang 20 kV  Area  UP3  Taman  yang  mempunyai  nilai ketidakseimbangan  arus  beban  lebih  dari  20%. Penyulang-penyulang tersebut antara-lain Tawang Sari,  Ngelom,  Geluran,  Bringin,  Masangan  Kulon, Palm Residence, dan Pasar Sepanjang. Pengukuran arus  beban  per-penyulang  dilakukan  pada  waktu beban puncak (WBP) antara pukul 17.00-22.00 WIB. Data-data  hasil  pengukuran  arus  per-phasa  pada tujuh penyulang selanjutnya disajikan pada Tabel 3. Tabel 3. Hasil Pengukuran Arus Beban PLN Rayon Taman
No Penyulang Arus Beban Masukan (A) Arus Tidak Seimbang (%) Ph R Ph S Ph T 1 Ngelom 235  121 213 24 2 Tawang Sari 253  171 134 24 3 Geluran 299  136 213 26 4 Masangan Kulon 276  136 223 23.6
No Penyulang Arus Beban Masukan (A) Arus Tidak Seimbang (%)
Ph R Ph S Ph T 5 Bringin
125 96 216 32 6 Palm Residence  161 46 157 41
7 Pasar Sepanjang 135  238 244 23

## Gambar 7. Konfigurasi Jaringan Distribusi PT. PLN Rayon Taman Sidoarjo

## Penentuan  Variabel  Keluaran  dengan  Metode Fuzzy Mamdani
Data-data  hasil  pengukuran  arus  beban  pada phasa  R,  phasa  S,  dan  phasa  T  sebagaimana ditunjukkan  pada  Tabel  4  selanjutnya  menjadi variabel  masukan  bagi  Metode  Logika  Fuzzy dengan FIS-Mamdani, sehingga dihasilkan variabel perubahan arus keluaran beban juga pada phasa R, phasa  S,  dan  phasa  T.  Gambar  8  menunjukkan penentuan  perubahan  arus  beban  keluaran  pada phasa  R,  phasa  S,  dan  phasa  T  pada  Penyulang Ngelom.
Gambar 8. Penentuan Perubahan Arus Beban Keluaran Pada Phasa R, Phasa S, dan Phasa T Gambar 8 menunjukkan bahwa pada Penyulang Ngelom dengan variabel masukan masukan phasa R, phasa S, dan phasa T masing masing sebesar 235
Penyulang Tawang Sari Penyulang Ngelom Penyulang Geluran Penyulang Masangan Kulon Penyulang Bringin Penyulang Palm Residence Penyulang Pasar Sepanjang Sumber 3 Phasa 150 kV Transformator Daya 3 Phasa 150/20 kV Bus 20 kV 1 2 3 4 5 6 7
A, 121 A, dan 213 A, aturan fuzzy pada FIS Mamdani mampu  menghasilkan  perubahan  arus  beban keluaran masing-masing phasa sebesar -75 A, 25 A, dan  -69  A.  Selanjutnya,  dengan  menggunakan metode  sama,  maka  perubahan  arus  beban keluaran  masing-masing  phasa  pada  enam penyulang lain ditentukan dan hasilnya ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Perubahan Arus Beban Keluaran
Penyeimbangan  Arus  Beban  Keluaran  dengan Metode Fuzzy Mamdani Dengan menggunakan Persamaan 3,
selanjutnya  diperoleh  matriks  perubahan  arus beban  keluaran  pada  Penyulang  Ngelom  sebagai berikut:
∆𝐼 𝐹𝑢𝑧𝑧𝑦_𝑀𝑎𝑚𝑑𝑎𝑛𝑖 = [ ∆𝐼 𝑅 ∆𝐼 𝑆 ∆𝐼 𝑇 ] = [ −75 25 −69.8 ]
Selanjutnya  dengan  menggunakan  Persamaan  4, maka  diperoleh  nilai  error  rata- rata (𝐴𝐸) sebagai berikut :
𝐴𝐸 = (∆𝐼 𝑅 +∆𝐼 𝑆 +∆𝐼 𝑇 ) 3 = ((−75)+(25)+(−69.8)) 3 = −39.3
Berdasarkan  nilai 𝐴𝐸 yang  diperoleh,  maka  nilai matriks  error  selanjutnya  dinyatakan  dalam Persamaan 5.
∆𝐼 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 = [ 𝐴𝐸 𝐴𝐸 Ʃ𝛥𝐼 𝐹𝑢𝑧𝑧𝑦_𝑀𝑎𝑚𝑑𝑎𝑛𝑖 − 2 . 𝐴𝐸 ]
∆𝐼 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 = [ −39.93 −39.93 −119.8 − 2 . (−39.93) ] = [ −39.93 −39.93 −39.94 ]
Berdasarkan  nilai  matriks  error  ( ∆𝐼 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 ) dan  nilai matriks  fuzzy  keluaran  yang  tidak  dikoreksi (∆𝐼 𝐹𝑢𝑧𝑧𝑦_𝑀𝑎𝑚𝑑𝑎𝑛𝑖 ) ,  maka  diperoleh  nilai  konfigurasi perubahan beban (∆𝐼 ) sesuai Persamaan 6. ∆𝐼 = ∆𝐼 𝐹𝑢𝑧𝑧𝑦_𝑀𝑎𝑚𝑑𝑎𝑛𝑖 − ∆𝐼 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟
∆𝐼 = [ ∆𝐼 𝑅 ∆𝐼 𝑆 ∆𝐼 𝑇 ] − [ 𝐴𝐸 𝐴𝐸 Ʃ𝛥𝐼 𝐹𝑢𝑧𝑧𝑦_𝑀𝑎𝑚𝑑𝑎𝑛𝑖 − 2 . 𝐴𝐸 ]
∆𝐼 = [ −75 25 −69.8 ] − [ −39.93 −39.93 −39.94 ] = [ −35.07 64.93 −29.86 ]
Akhirnya diperoleh nilai arus keluaran beban pada masing-masing  phasa  setelah  diseimbangkan sesuai Persamaan 8.
𝐼 𝐹𝑖𝑛𝑎𝑙 = 𝐼 𝐼𝑛𝑝𝑢𝑡 + ∆𝐼
𝐼 𝐹𝑖𝑛𝑎𝑙 = [ 235 121 213 ] + [ −35.07
64.93 −29.86 ] = [ 199.93 185.93 183.14 ] ≈ [ 200 186 183 ] 𝐴
Dengan demikian maka nilai arus beban pada phasa R, phasa S, dan phasa T pada Penyulang Ngelom, setelah  diseimbangkan  menggunakan  Metode Fuzzy Mamdani, masing-masing adalah 200 A, 186 A, dan 183 A. Dengan menggunakan metode dan prosedur yang sama, maka nilai arus beban masing- masing  phasa  pada  enam  penyulang  lainnya disajikan pada Tabel 5.
Tabel  5.  Nilai  Arus  Beban  Sebelum  dan  Setelah Phasa Diseimbangkan
Gambar 9. Perbandingan Nilai Arus Beban Pada Phasa R, Phasa S, dan Phasa T Tabel  5  dan  Gambar  9  menunjukkan  bahwa sebelum  Metode  Fuzzy  Mamdani  diterapkan, Penyulang  Geluran  phasa  R  menghasilkan  arus beban paling tinggi sebesar 299 A. Penyulang Palm Residence phasa S menghasilkan arus beban paling rendah sebesar 46  A. Implementasi Metode Fuzzy Mamdani  pada  jaringan  distribusi  yang  diusulkan menghasilkan  bahwa  Penyulang  Geluran  phasa  R menghasilkan arus beban paling tinggi sebesar 240 A. Penyulang Palm Residence phasa T menghasilkan arus beban paling rendah sebesar 119 A.
No. Penyulang Arus Beban Masukan (A) Perubahan Arus Beban Ouput (A) Ph R Ph S  Ph T Ph R Ph S Ph T 1 Ngelom 235 121 213 -75 25 -69.8 2 Tawang Sari 253 171 134 -117 -22.6 0.73 3 Geluran 299 136 213 -117 1.31 -58.5 4 Masangan Kulon 276 136 223 -117 3.61 -75 5 Bringin 125 96 216 25 60 -75 6 Palm Residence 161 46 157 -12.5 99.9 -12.5 7 Pasar Sepanjang 135 238 244 0.824 -88.4 -101 No. Penyulang Sebelum Fuzzy Mamdani Sesudah Fuzzy Mamdani Ph R Ph S Ph T Ph R Ph S  Ph T 1 Ngelom 235 121 213 200 186 183 2 Tawangsari 253 171 134 182 194 181 3 Geluran 299 136 213 240 195 212 4 Masangan Kulon 276 136 223 221 202 210 5 Bringin 125 96 216 146 152 137 6 Palm Residence 161 46 157 123 121 119 7 Pasar Sepanjang 135 238 244 198 212 205

## Ketidakseimbangan Arus Beban Menggunakan Metode Fuzzy Mamdani
Pada Penyulang Ngelom, dengan menggunakan persamaan  9,  Tabel  6,  dan  Gambar  9,  maka diperoleh nilai arus rata-rata sebagai berikut:
𝐼 𝑅 = 200 ; 𝐼 𝑆 = 186 ; 𝐼 𝑇 = 183 , maka
𝐼 𝑟𝑎𝑡𝑎−𝑟𝑎𝑡𝑎 = 𝐼 𝑅 + 𝐼 𝑆 + 𝐼 𝑇 3 = 200 + 186 + 183 3 = 189
Koefisien  a,  b,  dan  c,  selanjutnya  diperoleh menggunakan Persamaan 10 sebagai berikut:
𝑎 = 𝐼 𝑅 𝐼 = 200 189 = 1.05 ; 𝑏 = 𝐼 𝑆 𝐼 = 186 189 =
0.98 ; 𝑐 = 𝐼 𝑅 𝐼 = 183 189 = 0.96
Akhirnya  nilai  rata-rata  ketidakseimbangan  arus beban  diperoleh  menggunakan  Persamaan  11 sebagai berikut :
𝐼 𝑟𝑎𝑡𝑎−𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑘𝑒𝑡𝑖𝑑𝑎𝑘𝑠𝑒𝑖𝑚𝑏𝑎𝑛𝑔𝑎𝑛 (%) = {|𝑎−1|+|𝑏−1|+|𝑐−1|}
3 ×
100% = {|1.05−1|+|0.98−1|+|0.96−1|} 3 × 100% = 3.6 % Tabel 6. Nilai Ketidakseimbangan Arus Beban No Penyulang Ketidakseimbangan arus beban Sebelum Fuzzy Mamdani (%) Sesudah Fuzzy Mamdani (%) 1 Tawang Sari 24 3.6 2 Ngelom 24 3 3 Geluran 26 7.6 4 Masangan Kulon 23.6 3.6 5 Bringin 32 4 6 Palm Residence 41 1.6 7 Pasar Sepanjang 23 2
Gambar 10. Perbandingan Nilai Rata-Rata
Ketidakseimbangan Arus Beban
Gambar  10  menunjukkan  perbandingan  nilai rata-rata ketidakseimbangan arus beban pada tujuh penyulang  sebelum  dan  sesudah  menggunakan
Metode  Fuzzy  Mamdani.  Maka  nilai  rata-rata ketidakseimbangan  arus  beban  pada  Penyulang Ngelom,  menggunakan  Metode  Fuzzy  Mamdani adalah 3.6 %. Dengan menggunakan metode dan prosedur yang sama, nilai rata-rata ketidakseimbangan  arus  beban  pada  enam penyulang lainnya. Gambar 10 menunjukkan bahwa sebelum Metode Fuzzy Mamdani, Penyulang Palm Residence  menghasilkan  nilai  ketidakseimbangan arus  beban  paling  tinggi  sebesar  41%.  Penyulang Pasar
Sepanjang menghasilkan
nilai ketidakseimbangan  arus  beban  paling  rendah sebesar  23%.    Implementasi  Metode  Fuzzy Mamdani menghasilkan bahwa Penyulang Geluran menghasilkan nilai ketidakseimbangan arus beban paling  tinggi  sebesar  7.6%.  Penyulang  Palm Residence  menghasilkan  nilai  ketidakseimbangan arus  beban  paling  rendah  sebesar  1.6%.   Hasil  ini menunjukkan bahwa Metode Logika Fuzzy dengan FIS Mamdani mampu menurunkan nilai arus beban tidak  seimbang  secara  signifikan  jauh  dibawah Standar  Standar  PLN  Nomor  1  Tahun  1995 maksimal sebesar 20%.
Perbandingan  metode  fuzzy  mamdani  dengan penambahan  nominal  aturan  fuzzy  dalam  analisis keseimbangan beban (usulan penelitian) terhadap penelitian  sebelumnya  ditunjukkan  pada  Tabel  8. Metode  logika  fuzzy  dengan  FIS  Mandani  untuk analisis keseimbangan beban penyulang PLN Rayon Kuta  Bali  sudah  diusulkan  oleh  (Suryawan et  al., 2018).  Variabel  masukan  berjumlah  3  masing- masing  arus  beban  pada  phasa  R,  phasa  S,  dan phasa T. Sedangkan variabel keluaran berjumlah 3 masing-masing perubahan arus beban pada phasa R,  phasa  S,  dan  phasa  T.  Dengan  aturan  fuzzy berjumlah  27  rules,  implementasi  metode  ini mampu menghasilkan nilai ketidakseimbangan arus beban terkecil sebesar 1.9 %.
Metode  logika  fuzzy  untuk  menyeimbangkan beban  dengan  FIS  Mandani  juga  sudah  diusulkan oleh  (Kahfi et  al., 2017).  Variabel  masukan  fuzzy yang berjumlah 3 meliputi tegangan, arus asli, dan arus efisien dengan variabel keluaran berjumlah 1 yaitu  prosentase  tegangan  transformator  yang paling  efisien.  Dengan  menggunakan  8  aturan fuzzy, metode ini mampu menentukan urutan kerja transformator  secara  efisien  dengan  nilai MAPE sebesar  10,4%,  dengan  kelemahan  tidak  mampu menentukan nilai keseimbangan beban. Perangkat lunak  berbasis  Metode  logika  fuzzy  dengan  FIS Tsukamoto dan 9 aturan fuzzy untuk  menentukan
faktor  pembebanan  dan  mendeteksi  jenis gangguan pada transformator distribusi PLN sudah diimplementasikan  oleh  (Thamrin et  al., 2012). Deteksi kerusakan transformator pada penelitian ini ditentukan  oleh  4  variabel  masukan  yaitu pembebanan,  ketidakseimbangan  beban,  jatuh tegangan,  dan  faktor  daya  transformator  serta  1 variabel  keluaran  yaitu  derajat  kerusakan transformator.
Metode  logika  fuzzy  dengan  FIS  Mamdani sebagai evaluasi distribusi daya berdasarkan beban puncak  pembangkit  sudah  diperkenalkan  oleh Rosalina et  al., (2016).  Evaluasi  daya  pada  sistem pembangkit  menggunakan  3  variabel  masukan antara-lain kapasitas terpasang, kemampuan daya, dan  produksi  listrik  serta  data  beban  puncak sebagai  variabel  keluaran.  Metode  logika  fuzzy dengan  FIS  Mamdani  dan  8  aturan  fuzzy  untuk menyeimbangkan  beban  total  per-phasa  dalam kilowatt  (kW)  pada  jaringan  distribusi  sekunder diinvestigasi  oleh  (Siti et  al., 2007).  Variabel masukan  berjumlah  3  masing-masing  arus  beban pada  phasa  R,  phasa  S,  dan  phasa  T.  Sedangkan variabel keluaran berjumlah 1 yaitu perubahan arus beban, masing-masing phasa R, phasa S, dan phasa T dengan 3 buah blok model FIS Mandani terpisah. Metode  mendekati  sama  juga  sudah  dilakukan (Saumil Navalbhai Patel, 2009). Pada penelitian ini, penulis mengusulkan metode logika fuzzy dengan FIS Mamdani. Serupa dengan penelitian metode ini menggunakan 3 variabel masukan masing-masing arus  beban  pada  phasa  R,  phasa  S,  dan  phasa  T. Perbedaannya  adalah  variabel  keluaran  penelitian berjumlah 3  tetapi tetap  berada dalam 1  blok  FIS dimana masing-masing adalah perubahan phasa R, phasa S, dan phasa T. Dengan konfigurasi seperti ini dibutuhkan  jumlah  aturan  fuzzy  yang  lebih  besar sebanyak  509  rules,  namun  kelebihannya dibandingkan metode oleh peneliti lainnya, metode yang  diusulkan  mampu  menghasilkan  nilai ketidakseimbangan  arus  beban  terendah  yaitu 1.6  %.  Dengan  demikian  pengembangan  nominal (jumlah)  aturan  fuzzy (fuzzy  rules) pada  metode logika  fuzzy  dengan  FIS  Mamdani,  mampu menurunkan  nilai  ketidakseimbangan  arus  beban penyulang  pada  saluran  distribusi  tegangan menengah 20 kV.

## KESIMPULAN
Metode  logika  fuzzy  menggunakan FIS Mamdani untuk menyeimbangkan arus beban tiga phasa  pada  tujuh  penyulang  distribusi  tegangan
menengah  20  kV  PLN  Rayon  Taman  Jawa-Timur sudah  diusulkan.  Implementasi  Metode  Fuzzy Mamdani menghasilkan bahwa Penyulang Geluran menghasilkan nilai ketidakseimbangan arus beban paling  tinggi  sebesar  7.6%.  Penyulang  Palm Residence  menghasilkan  nilai  ketidakseimbangan arus  beban  paling  rendah  sebesar  1.6%.   Hasil  ini menunjukkan bahwa Metode Logika Fuzzy dengan FIS Mamdani mampu menurunkan nilai arus beban tidak  seimbang  secara  signifikan  jauh  dibawah Standar  Standar  PLN  Nomor  1  Tahun  1995 maksimal sebesar 20%. Dengan konfigurasi jumlah aturan  fuzzy (fuzzy  rules) sebanyak  509  rules, metode yang diusulkan mampu menghasilkan nilai ketidakseimbangan  arus  beban  terendah  sebesar 1.6  %  pada  Penyulang  Palm  Residence. Pengembangan nominal (jumlah) aturan fuzzy pada Metode Logika Fuzzy dengan FIS Mamdani, mampu menurunkan  nilai  ketidakseimbangan  arus  beban penyulang  pada  saluran  distribusi  tegangan menengah 20 kV lebih baik dibandingkan metode yang  diusulkan  oleh  peneliti  sebelumnya.  Dengan nominal rules pada variable keluaran yang semakin banyak,  maka  pengolahan  data  menggunakan Metode Fuzzy-Mamdani menjadi semakin kompleks  dan  membutuhkan  waktu  relatif  lama. Metode  logika  fuzzy  menggunakan  FIS  Sugeno dengan  fungsi  Singleton  yang  memiliki  derajat keanggotaan 1 dan 0 pada nilai crisp keluaran dapat diusulkan untuk mengatasi kendala tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
I Putu Weda Suryawan, Anak Agung Ngurah Amrita, dan  Widyadi  Setiawan,  (2018),  Analisa Penyeimbang  Beban  Pada  Transformator Distribusi Menggunakan Metode Fuzzy, Majalah Ilmiah Teknologi Elektro, Vol. 17, No. 1, Januari- April 2018, 143-149, DOI: https://doi.org/10.24843/MITE.2018.v17i01.P19 .
I  Wayan  Sudiartha,  I  Putu  Sutawinaya,  I  Ketut  TA, dan  Ardy  Firman,  (2016),  Manajemen  Trafo Distribusi 20 kV Antar Gardu BL031 Dan BL033 Penyulang  Liligundi  Dengan  Menggunakan Simulasi Program Etap”, Jurnal Logic. Vol. 16. No.
3. 166-171, Nopember 2016.
Gassing  dan  Indra  Jaya,  (2013),  Optimalisasi Pembebanan  Transformator  Distribusi  Dengan Penyeimbangan Beban, Prosiding Hasil Penelitian Fakultas Teknik Universitas
Hasanuddin  Makassar,  Volume  7:  Desember 2013,  Grup  Teknik  Elektro, TE4-1-TE4-12,  ISBN: 978-979-127255-0-6.
Tejo  Sukmadi  dan  Bambang  Winadi,  (2009), Perhitungan Dan Analisis Keseimbangan Beban Pada  Sistem  Distribusi  20  kV  Terhadap  Rugi- Rugi Daya (Studi Kasus Pada PT.PLN UPJ Slawi),
Transmisi, Jurnal Teknik Elektro, Jilid 11, Nomor 1, 47-52, Maret 2009.
M. Putra, C. G. I. Partha, dan I. N. Budiastra, (2017), Rancang  Bangun  Penyeimbangan  Arus  Beban Pada  Sistem  Tiga  Fasa  Menggunakan Mikrokontroller Atmega 2560, Teknologi Elektro,
Vol. 16, No1, 21-29, Januari-April 2017.
Nazaruddin,  Mahalla,  dan  Fauzi,  (2019),  Gauss- Seidel  Method  For  Calculation  of  Unbalance Load  Flow, International  Conference  on  Science and Innovated Engineering (I-COSINE) , IOP Conf. Series:  Materials  Science  and  Engineering  536, 01205 4 , 1-9, doi:10.1088/1757- 899X/536/1/012054.
Syarif  Hidayat,  Supridi  Legino,  dan  Nurun  Fatihah Mulyanti,  (2018),  Penyeimbangan  Beban  Pada Jaringan Tegangan Rendah Gardu Distribusi CD 33 Penyulang Sawah Di PT. PLN (Persero) Area Bintaro, Jurnal Sutet, Vol. 8 No.1, 21-27, Januari - Juni 2018. Juliana Sitepu, (2011), Studi Pengaruh Ketidakseimbangan Beban Terhadap Arus Netral Dan  Losses  Pada  Trafo  Distribusi  PLN  Ranting Lubuk  Pakam,  Tugas-Akhir,  Program  Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik, 1-59, Universitas Sumatra Utara.
Putu Arya Mertasana, (2016), Pengaruh
Ketidakseimbangan Beban Terhadap Arus Netral Dan  Losses  Pada  Transformator  Distribusi  KA 0562 Pada Pentulang Uma Alas Mengwi Badung, Laporan Penelitian, Program Studi Teknik Elektro Dan Komputer, Fakultas Teknik, 1-34, Universitas Udayana Bukit Jimbaran.
Dennis  Satria  Wahyu  Jayabadi,  Bambang  Winardi, dan  Mochammad  Facta,  (2016),  Analisa Ketidakseimbangan  Beban  Trafo  1  GI  Srondol Terhadap  Rugi-Rugi  Akibat  Arus  Netral  Dan
Suhu Trafo Menggunakan Etap 12.6.0, Transient, Vol.5,  No.  4,  1-7,  Desember  2016,  ISSN:  2302- 9927, 426.
Antonov,  Doni  Aprinaldo,  (2015),  Optimasi Penyeimbangan  Beban  Pada  Trafo  Distribusi Terhadap Susut Energi (AplikasiFeedr Sikakap),”
Jurnal Teknik Elektro, Institut Teknologi Padang (ITP), Volume 4  No. 1, 65-70,  Januari 2015.
Fazari  Abdillah,  Margo  Pujiantara,  dan  Soedibjo, (2014),  Penyeimbangan  Beban  Pada  Gadrdu Distribusi  Dengan  Metode  Seimbang  Beban Seharian  Di  PT.  PLN  Area  Bukuttinggi, JURNAL TEKNIK  POMITS ,  Vol.  1,  No.  1,  1-6,    Institut Teknologi Sepuluh November (ITS) Surabaya.
Antonov  Bachtiar  dan  Bayu  Dirgantara,  (2017),
Optimalisasi Penyeimbanagan Beban Transformator  Dengan  Metode  Seimbang Beban Seharian (SBS) Pada Gardu Depan Kantor Rayon PT. PLN (Persero) Rayon Kayu Aro, Jurnal Teknik  Elektro, Institut  Teknologi  Padang  (ITP), Vol. 6, No. 1, 112-119, Januari 2017.
Aulia Kahfi dan Agus Maman Abadi, (2017), Aplikasi Logika  Fuzzy  Pengambilan  Keputusan  Untuk Efisiensi  Kerja  Trafo  Listrik  Di  Yogyakarta, Proseding  Seminar  Matematika  dan  Pendidikan Matematika ,  PT-25-PT32,  Jurusan  Pendidikan Matematika, Universitas Negeri Yogyakarta.
Fanoeel  Thamrin,  (2012),  Studi  Inferensi  Fuzzy Tsukamoto Untuk Penentuan Faktor Pembebanan  Trafo  PLN, Tesis, Program  Studi Magister Sistem Informasi, Program Pascasarjana,  1-45,  Universitas  Diponegoro Semarang.
Fifi D. Rosalina, Yuniar Farida, dan Abdulloh Hamid,
(2016),  Metode  Logika  Fuzzy  Sebagai  Evaluasi Distribusi  Daya  Listrik  Berdasarkan  Beban Puncak  Pembangkit  Tenaga  Listrik, Jurnal Matematika MANTIK, Edisi: Oktober 2016. Vol. 02 No. 01, 22-29,
Universitas Negeri Sunan Ampel Surabaya, ISSN:
2527-3159 dan E-ISSN: 2527-3167.
M.W. Siti, A.A. Jimoh and D.V. Nicolae, (2007), Phase Load  Balancing  in  the  Secondary  Distribution Network Using Fuzzy Logic, Africa International
Conference  (AFRICON), 1-6,    26-28  Sept.  2007, Windhoek, South Africa, DOI: 10.1109/AFRCON.2007.4401569. Saumil  Navalbhai  Patel,  (2010),  Power  Load
Balancing  Using  Fuzzy  Logic,  Master  Theses,
Electrical  and  Electronic  Engineering,  California State University, Sacramento.
Sri Kusumadewi dan Hari Purnomo, Aplikasi Logika Fuzzy  untuk  Pendukung  Keputusan, Graha iImu. Yogyakarta, 2013