## JTEV (Jurnal Teknik Elektro
dan Vokasional) h t t p : / / e j o u rn a l .u n p . a c. i d / i n d e x . ph p / j t e v Vol. 7 No. 2 (2021) E-ISSN: 2302-3309 P-ISSN: 2746-6086

## Analisis Kestabilan Dinamik Pada Sistem Single Machine Infinite Bus
Eko Solihin 1* , Muldi Yuhendri 1 , Risfendra 1 , Aslimeri 1
Universitas Negeri Padang *Corresponding author, e-mail: eko.solihin97@gmail.com

## Abstrak
Energi  listrik yang dihasilkan dari sebuah pembangkit akan disalurkan pada sebuah subsistem yang dinamakan dengan single machine infinite bus , tetapi gangguan pada sistem single machine infinite bus seperti perubahan beban secara acak pada sisi pembangkit dapat mengakitbatkan kestabilan sistem berubah sehingga sistem single machine infinite bus tidak berjalan  normal.  Artikel  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  kestabilan  dinamik  pada  sistem single  machine  infinite  bus menggunakan  kontrol power  system  stabilizer dan  kontrol propotional  integral  derivative .    Metode  kepustakaan diterapkan untuk menganalisis data dan parameter single machine infinite bus yang disimulasikan menggunakan software Matlab V. R2020a. Hasil analisis kestabilan dinamik sistem single machine infinite bus pada perubahan sudut rotor secara keseluruhan setelah memberikan gangguan dinamik sebesar 0.013 p.u dengan menambahkan PSS dapat meredam 0.068 p.u osilasi  pada  sudut  rotor  yaitu  ketika  sudut  rotor  berada  pada titik  0.359  p.u  menjadi  0.291  p.u dan  pengurangan waktu yang singnifikan juga terjadi pada sistem ini sebesar 7.3 detik serta meredam overshoot dari nilai 38.19% menjadi 2.57% serta dapat meredam 0.000115 osilasi pada  frekuensi  yaitu ketika  frekuensi  berada pada titik 0.000329 p.u menjadi 0.000214 p.u dan pengurangan waktu yang singnifikan juga terjadi pada sistem ini sebesar  4.2 detik serta meredam overshoot dari nilai 55.58% menjadi 0.57%. Penambahan kontrol propotional integral derivative pada sistem single machine infinite bus yang dilengkapi power system stabilizer memberikan hasil yang sangat baik dalam meredam osilasi  sudut  rotor  dan  frekuensi  yang  dilihat  dari  hasil  pengukuran  dapat  meredam  0.073  p.u  pada  sudut  rotor  dan 0.000176 pada perubahan frekuensi serta meredam overshoo t dari 55.58% menjadi 0.50%.
Keyword: Kestabilan Dinamik, SMIB, PSS, PID

## Abstract
The electrical energy that makes the generator will be channeled to a subsystem called single machine infinite bus, but disruptions to  the single machine infinite bus system such as load  directly on the side of the plant can destabilize the system stability of infinite bus single machine infinite bus system unlimited unlimited buses running normally. This article is  concerned  to  contribute  dynamic  stability  to  the  single  bus  unlimited  bus  engine  system  using  the  power  system stabilizer control and the derivative integral propotional control.  Speed library force for data analysis and single engine parameters infinite bus simulated using  Matlab  V. R2020a software. The result of  dynamic stability analysis of single machine infinite bus system at the angle of rotor angle is widely so that the dynamic interference of 0.013 p.u with PSS whistling can bemeduh 0.068 p.u oscillations at rotor angle when rotor angle at point 0.359 p.u. so 0.0 291 p.u. and time violations also occurred in this system by 7.3 seconds and dampened the overshoot from a value of 38.19% to 2.57% and could dampen the 0.000115 oscillations in the current frequency i at the point of 0.000329 p.u to 0.000214 p.u and the desired disfiposition time also on this system by 4.2 seconds and overshoot from a value of 55.58% to 0.57%. The addition of derivative integral propotional control on single machine infinite bus systems whose power systems are excellent safe stabilizers in rotor angle oscillations and elements seen from the currant results can be horrified by 0.073 p.u at rotor angle and 0.000176 on changes and esver overshoot of 55.58% to 0.50%.

## Keywords: Dynamic Stability, SMIB, PSS, PID

## PENDAHULUAN
Salah satu masalah stabilitas dinamik pada operasi sistem tenaga listrik adalah stabilitas steady state, atau kontrol terminology, dan sinyal kecil di sekitas sistem operating point [1]. Sebagian besar aplikasi pemantau dan kontrol di pusat kendali mengandalkan model keadaan steady state dari sistem, namun pada kenyataannya sistem tenaga tidak pernah beroperasi dalam keadaan steady state karena ada  variasi stochastic dalam  permintaan  dan  pembangkitan.  Situasi  ini  semakin  diperparah  oleh

## Eko Solihin, Muldi Yuhendri, Risfendra, Aslimeri
JTEV (Jurnal Teknik Elektro dan Vokasional) Vol 7 No 2 (2021), page: 210-220
integrasi skala besar dari sumber daya energi terdistribusi dari sisi pembangkit dan beban kompleks serta teknologi respons permintaan baru yang aktif pada sisi permintaan, seperti kendaraan listrik dan perangkat internet of things. Pergeseran seperti itu telah menimbulkan ketidakpastian yang lebih besar dari  karakteristik  sistem  dinamis.  Akibatnya,  asumsi  keadaan  stabil  menjadi  dipertanyakan,  dan metode perkiraan estimasi tidak dapat menangkap dinamika ini di sebuah lingkungan operasional [2]. Osilasi  berkekuatan  kecil  dan  frekuensi  rendah  pada  sistem  tenaga  dalam  beberapa  kasus menghadirkan  batasan  pada  kemampuan  transfer  daya  [3].  Hal  tersebut  membuat  kita  perlu melakukan analisis kestabilan dinamik pada sistem tenaga.
Sebuah bus pada sistem tenaga listrik akan mendapatkan daya dari sebuah mesin yang dinamakan Single Machine Infinite Bus (SMIB). Gangguan pada SMIB seperti perubahan beban secara acak pada sisi  pembangkit  dapat  mengakitbatkan  kestabilan  sistem  berubah  sehingga  sistem  single  machine infinite  bus  tidak  berjalan  normal  [4].  Penyaluran  daya  dilakukan  secara  konstan  terhadap  beban melalui  jaringan  transmisi  [5].  Sinyal  kontrol  dari  pengontrol  global  adalah  rata-rata  sinyal  dari kontrol lokal, masing-masing ditimbang oleh nilai fungsi keanggotaan wilayah operasinya. Karena fungsi  variabel  sistem  dapat  ditentukan  oleh  variabel  sistem  daya  yang  terukur  langsung  [5]. Penerapan sirkuit sistem Single Machine Infinite Bus dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Penerapan SMIB Pada Sistem Tenaga Listrik [6] .
Kontrol  eksitasi  generator  adalah  satu  topik  penting  di  bidang  sistem  tenaga.  Kontrol  eksitasi yang  baik  merupakan  cara terbaik  untuk meredam  osilasi  dan  meningkatkan  stabilatas  sudut  rotor pembangkit  [7].  Menggunakan power  system  stabilizer (PSS)  sebagai  metode  yang  unggul  untuk meningkatkan  redaman  osilasi  rotor  elektromekanis  dan  sejalan  dengan  itu  dapat  meningkatkan kemampuan  transfer  energi  listrik  pada  jalur  trasmisi.  Proses  ini  memberikan  redaman  untuk mengembangkan  komponen torsi  listrik  dalam  satuan phase dengan  penyimpanan  kecepatan rotor menggunakan  modulasi  referensi  tegangan  pada  kontrol exciter [5].  Implikasi  sebuah  PSS  pada sistem daya yang disambung melalui ΔVs ke port stabilizer pada gambar 2.
Gambar 2. Sistem PSS Pada Generator [7] . Unit power system stabilizer (PSS) telah dianggap sebagai cara yang efektif untuk meningkatkan redaman  dari electro  mechanical  oscillations (EMO)  dalam  sistem  tenaga  [8].  PSS  konversional pertama  kali  diusulkan  di  1960-an  dan  teori  kontrol  klasik,  dijelaskan  dalam  transfer  fungsi  dan digunakan untuk desainnya. Model linier dapat digunakan untuk studi ini dan PSS dapat dianggap
Eko Solihin, Muldi Yuhendri, Risfendra, Aslimeri JTEV (Jurnal Teknik Elektro dan Vokasional) Vol 7 No 2 (2021), page: 210-220
sebagai  pengontrol  umpan  balik single  input  single  output (SISO)  yang  di  pasang  pada  satu  set pembangkit (mesin). Salah satu dari tiga sinyal kecepatan poros mesin, frekuensi atau daya akselarasi dapat digunakan sebagai input ke PSS [9]. Dari jumlah tersebut, yang paling umum digunakan adalah kecepatan  poros  mesin.  Output  PSS,  sebagai  sinyal  tambahan  diterapkan  ke  terminal  pengatur tegangan mesin.
Power system stabilizer berhasil digunakan dalam sistem tenaga selama beberapa tahun karena fleksibitas biaya yang rendah dan implementasi yang mudah. Pada sistem tenaga yang ada saat ini, stabilisator  sistem  tenaga  konvensional  digunakan  dalam  jangkauan  luas  dan  telah  berkontribusi untuk  meningkatkan  stabilitas  dinamik  sistem  tenaga.  Jenis  produksi  untuk  torsi  redaman  adalah prosedur yang paling efisien untuk meningkatkan stabilatas sinyal kecil dari sebuah sistem tenaga, dibandingkan  dengan flexible  AC  transmission  system (FACTS)  [10].  Selain  itu  pengontrolan tambahan dapat dirancang untuk setiap perangkat FACRS dan perangkat elektronik ini  tidak secara langsung terlibat dengan osilasi elektromekanis. Akibatnya flexible AC transmission system (FACTS) tidak sesederhana PSS [11]. Diagram blok dari PSS dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Blok PSS Konvensional [5] . Berbagai  jenis  pengontrolan  seperti Proportional  plus  Derivative (PD), Proportional  plus Integral (PI), Proportional plus Derivative plus Integral (PID) dan kontrol Lead Lag dirancang untuk menstabilkan  sistem.  Kontroler Lead  Lag yang  dicirikan  oleh  implementasinya  yang  sederhana adalah  tipe  tradisional  dari  pengontrolan.  PID  yang  merupakan  kombinasi  dari proportional, derivative ,  dan integral adalah  jenis  pengendali  terkemuka.  Kontroler  ini  menghitung  kesalahan antara variable yang  diinginkan  dan  diukur  dan  mencoba  untuk  mengurangi  kesalahan  dengan menyetel parameter input [11]. Penambahan PID pada PSS dirancang sesuai dengan gambar 4.
Gambar 4. Struktur PID tipe PSS [12] .
Para pengembang sistem tenaga dan kontrol memberikan kontribusi penting pada sistem tenaga konvensional  untuk desain stabilizer setelah pekerjaan awal Concordia dan DeMello [13]. Setelah itu, model yang paling banyak adalah dikembangan dengan menggunakan hipotesis kontrol lanjutan dan baru seperti kontrol optimal, nilai penugasan kutub [14] dan kontrol adaptif [15]. Pemilihan dan desain struktur PSS adalah proses yang rumit dari iterasi. Desain stabilizer sistem tenaga yang lebih baik, agar mampu mengatasi setiap variasi untuk perubahan kondisi operasional yang dapat dilakukan dengan self-tuning [14], seperti kontrol adaptif dengan metode berdasarkan Lyapunov untuk desain PSS [16]. Untuk metode semacam ini, perlu diketahui pengetahuan yang luas tentang dinamika sistem tenaga dan membutuhkan waktu yang lama untuk pengolahannya [17].
Berbagai  cara  untuk  meningkatkan  kinerja  stabilizer  sistem  tenaga,  banyak  teknik  yang  telah diusulkan untuk dirancang misalnya seperti parameter PSS berbasis algoritma Artificial Bee Colony (ABC) [18], Artificial Neural Networks (ANNs) [19], fuzzy logic [20], adaptive fuzzy [21], neuro- fuzzy [22] dan banyak teknik optimasi cerdas lainnya.

## Eko Solihin, Muldi Yuhendri, Risfendra, Aslimeri
Artikel ini bertujuan untuk menganalisis kestabilan dinamik pada Single Machine Infinite Bus (SMIB)  dengan  pengontrolan  PSS  dan  PID  yang  disimulasikan  menggunakan  Matlab  V.  R2020a untuk meningkatkan dinamika sistem tenaga listrik. Kami merancang kontrol global yang bermanfaat untuk menjaga stabilitas transient dan mencapai tingkat tegangan yang memuaskan dari sistem daya ketika mengalami gangguan kestabilan dinamik.

## METODE
Metode kepustakaan diterapkan pada penulisan artikel ini supaya dapat menganalisis data yang disusun  dengan  teori  dari  beberapa  jurnal  dan  buku  [23].  Gambar  5  memperlihatkan  alur  analisis dalam artikel.
Eko Solihin, Muldi Yuhendri, Risfendra, Aslimeri JTEV (Jurnal Teknik Elektro dan Vokasional) Vol 7 No 2 (2021), page: 210-220

## HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil
Analisis kestabilan dinamik pada sebuah sistem single machine infinite bus (SMIB) dirancang dalam sebuah simulasi simulink yang dapat dilihat pada gambar 6.
Gambar 6. Model SMIB [6]
Supaya bisa melakukan analisis kestabilan dinamik pada sebuah sistem single machine infinite bus maka pada sistem single machine infinite bus diberikan gangguan dinamik dengan 0.13 p.u untuk step input dan ketentuan simulasi nilai positif untuk K5. Simulasi simulink dapat dilakukan dengan memberikan nilai data dan parameter pada gambar 6 yang mana data dan parameter tersebut ditulis pada  tabel  1  untuk  parameter  generator,  tabel  2  untuk  data  eksitasi,  tabel  3  untuk  data  saluran transmisi, tabel 4 untuk data kondisi operasional, tabel 5 untuk data konstanta SMIB, tabel 6 untuk data PSS, dan tabel 7 untuk data PID [23].
Tabel 1. Data Parameter Generator H Kd Td Xd X’d Xq Xt ωo Nilai 3.5 0 8 1.81 0.3 1.76 0 3.14 Tabel 2. Data Eksitasi Ke Tr Nilai 200 0.02 Tabel 3. Data Saluran Transmisi Xe Re Nilai 0.65 0 Tabel 4. Data Kondisi Operasional P Q Et f Nilai 0.9 0.3 1 50 Tabel 5. Data Data Konstanta SMIB K1 K2 K3 K4 K5 K6 Nilai 0.7636 0.8644 0.3231  1.4189 0.1463 0.4167 Tabel 6. Data Parameter PSS K PSS Tw T1 T2 T3 T4 Nilai 48.36 10 0.0574  0.0139 3.8946 5.2275
JTEV (Jurnal Teknik Elektro dan Vokasional) Vol 7 No 2 (2021), page: 210-220

## Tabel 7. Data Parameter PID
K P K I K D Nilai 0.5 0.000005 0.2
Kestabilan dinamik pada sistem SMIB diketahui dengan pemodelan simulasi dalam tiga kondisi menggunakan software Matlab  V.  R2020a.  Tiga  kondisi  tersebut  diantaranya  adalah  simulasi pemodelan  SMIB  yang  tidak  menggunakan  PSS  dan  PID,  kemudian  simulasi  pemodelan  SMIB dengan tambahan PSS, dan yang terakhir simulasi pemodelan SMIB dengan tambahan PSS dan PID. Performa  generator  pada  sistem  SMIB  yang  tidak  menggunakan  PSS  dan  PID  distabilkan menggunakan sistem eksitasi yang dapat dilihat melalui blok diagram gambar 6. Simulasi dilakukan dengan memberikan gangguan berupa perubahan input mekanik pada sistem sebesar 0.13 pu. Desain simulink pada Matlab untuk model SMIB yang tidak menggunakan PSS dan PID dapat dilihat pada gambar 7.

## Gambar 7. Model Simulink SMIB
Sumber: Simulink Matlab V. R2020a
Pemodelan SMIB yang dilengkapi dengan PSS merupakan hasil modifikasi simulink model pada gambar 7 dengan memberi blok PSS pada rangkaian. Subsistem dari sebuah PSS dilengkapi dengan phase  compensation , washout dan gain .  Bentuk  simulink  rangkaian  SMIB  yang  sudah  dilengkapi PSS dapat dilihat pada gambar 8.
Gambar 8. Model Simulink SMIB Dengan PSS Sumber: Simulink Matlab V. R2020a

## Eko Solihin, Muldi Yuhendri, Risfendra, Aslimeri
JTEV (Jurnal Teknik Elektro dan Vokasional) Vol 7 No 2 (2021), page: 210-220
Pemodelan SMIB  yang dilengkapi dengan PSS dan PID merupakan hasil modifikasi  simulink model pada gambar 8 dengan memberi blok PID pada rangkaian yang dapat dilihat pada gambar 9.
Gambar 9. Model Simulink SMIB Dengan PSS Dan PID
Sumber: Simulink Matlab V. R2020a
Hasil  simulasi  respon  perubahan  sudut  rotor  secara  keseluruhan  model  SMIB  baik  yang menggunakan PSS maupun PSS dan PID serta yang tidak menggunakan PSS dan PID dapat dilihat pada grafik gambar 10.
Gambar 10. Perbandingan Respon Perubahan Sudut Rotor Akibat Perubahan Beban 0.13 p.u Sumber: Hasil Simulasi Simulink Matlab V. R2020a
Tabel 8. Data Respon Perbandingan Hasil Simulasi Perubahan Sudut Rotor Akibat Perubahan Beban  0.13
p.u Metode SMIB SMIB + PSS SMIB + PSS + PID Maksimum Sudut Rotor (p.u) 0.359 0.291 0.286 Settling Time (s) 11.2 3.9 1.4 Posisi Stabil (p.u) 0.285 0.285 0.285 Overshoot (%) 38.19 2.57 0.43 Sumber: Hasil Simulasi Simulink Matlab V. R2020a

## Eko Solihin, Muldi Yuhendri, Risfendra, Aslimeri
Hasil  simulasi  respon  perubahan  frekuensi  secara  keseluruhan  model  SMIB  baik  yang menggunakan PSS maupun PSS dan PID serta yang tidak menggunakan PSS dan PID dapat dilihat pada grafik gambar 11.
Gambar 11. Perbandingan Respon Perubahan Frekuensi Akibat Perubahan Beban 0.13 p.u Sumber: Hasil Simulasi Simulink Matlab V. R2020a
Tabel 9. Data Respon Perbandingan Hasil Simulasi Perubahan Frekuensi Akibat Perubahan Beban 0.13 p.u Metode SMIB SMIB + PSS SMIB + PSS + PID Maksimum Frekuensi (p.u) 0.000329 0.000214 0.000153 Settling Time (s) 7.6 3.4 1.8 Posisi Stabil (p.u) 0.000001 0.000001 0.000001 Overshoot (%) 55.583 0.575 0.505 Sumber: Hasil Simulasi Simulink Matlab V. R2020a

## Pembahasan
Hasil analisis kestabilan dinamik sistem single machine infinite bus pada perubahan sudut rotor secara keseluruhan setelah memberikan gangguan dinamik sebesar 0.013 p.u yang ditampilkan pada gambar 10 memperlihatkan nilai maksimum perubahan sudut rotor adalah 0.359 p.u dan pada waktu 11.2  detik  sudut  rotor  mendapatkan  keadaan  yang  stabil  dari  perbandingan  hasil  sudut  rotor  pada SMIB tanpa PSS dan PID. Peredaman osilasi yang terjadi saat penambahan PSS konvensional dan PID  yang  diaplikasikan  pada  SMIB  mengakibatkan  perubahan  yang  singnifikan  pada  sudut  rotor. Peredaman osilasi cukup tinggi sebesar 0.068 terjadi ketika penambahan PSS pada sistem SMIB yaitu ketika  sudut  rotor  berada  pada  titik  0.359  p.u  menjadi  0.291  p.u  dan  pengurangan  waktu  yang singnifikan juga terjadi pada sistem ini sebesar 7.3 detik yang mana pada awal SMIB mencapai titik stabil membutuhkan waktu 11.2 detik  tetapi dengan penambahan PSS waktu untuk mencapai titik stabil menjadi lebih cepat yaitu 3.9 detik serta meredam overshoot dari nilai 38.19% menjadi 2.57% yang  mana  hasil  ini  mengakibatkan  peredaman  akibat  PSS  memiliki  dampak  yang  besar  di antara model  SMIB.  Penambahan  PID  pada  sistem  SMIB  yang  sudah  dilengakapi  dengan  PSS  ternyata mendapatkan  nilai  lebih  rendah  untuk  posisi  sudut  rotor  yang  mencapai  0.286  p.u.  Nilai  osilasi redaman sudut rotor yang semakin rendah ini memperlihatkan bahwa penambahan PID memberikan dampak yang lebih baik untuk meredam osilasi pada sudut rotor karena untuk mengatasi gangguan
JTEV (Jurnal Teknik Elektro dan Vokasional) Vol 7 No 2 (2021), page: 210-220
pada  sistem  tenaga  listrik  salah  satunya  dengan  menjaga  nilai  sudut  rotor  yang  untuk  kestabilan operasi sistem tenaga.
Hasil analisis kestabilan dinamik sistem single machine infinite bus pada perubahan frekuensi secara keseluruhan setelah memberikan gangguan dinamik sebesar 0.013 p.u yang ditampilkan pada gambar  11  memperlihatkan  nilai  maksimum  perubahan  frekuensi  adalah  0.000329    p.u  dan  pada waktu  7.6  detik  frekuensi  mendapatkan  keadaan  yang  stabil  dari  perbandingan  hasil  perubahan frekunsi  pada  SMIB  tanpa  PSS  dan  PID.  Peredaman  osilasi  yang  terjadi  saat  penambahan  PSS konvensional  dan  PID  yang  diaplikasikan  pada  SMIB mengakibatkan  perubahan  yang  singnifikan pada  frekuensi.  Peredaman  osilasi  cukup  tinggi  sebesar  0,000115  terjadi  ketika  penambahan  PSS pada sistem SMIB yaitu ketika frekuensi berada pada titik 0.000329 p.u menjadi 0.000214 p.u dan pengurangan waktu yang singnifikan juga terjadi pada sistem ini sebesar  4.2 detik yang mana pada awal SMIB mencapai titik stabil membutuhkan waktu 7.6 detik tetapi dengan penambahan PSS waktu untuk mencapai titik stabil menjadi lebih cepat yaitu  3.4 detik yang mana hasil ini mengakibatkan peredaman akibat PSS memiliki dampak yang besar di antara model SMIB. Penambahan PID pada sistem  SMIB  yang  sudah  dilengakapi  dengan  PSS  ternyata  mendapatkan  nilai  lebih  rendah  untuk posisi frekuensi yang mencapai 0.000153 p.u. Nilai osilasi redaman frekuensi yang semakin rendah ini memperlihatkan bahwa penambahan PID memberikan dampak yang lebih baik untuk meredam osilasi  pada  frekuensi  karena  untuk  mengatasi  gangguan  pada  sistem  tenaga  listrik  salah  satunya dengan menjaga nilai frekuensi untuk kestabilan operasi sistem tenaga.

## PENUTUP
Berdasarkan pengujian analisis kestabilan dinamik pada sistem single machine infinite bus, maka penulis membuat kesimpulan bahwa PSS bagus digunakan pada sistem single machine infinite bus karena  perubahan  sudut  rotor  secara  keseluruhan  setelah  memberikan  gangguan  dinamik  sebesar 0.013 p.u dengan menambahkan PSS dapat meredam 0.068 osilasi pada sudut rotor yaitu ketika sudut rotor berada pada titik 0.359 p.u menjadi 0.291 p.u dan pengurangan waktu  yang  singnifikan juga terjadi pada sistem ini sebesar 7.3 detik serta meredam overshoot dari nilai 38.19% menjadi 2.57% serta  dapat  meredam  0.000115  osilasi  pada  frekuensi  yaitu  ketika  frekuensi  berada  pada  titik 0.000329 p.u menjadi 0.000214 p.u dan pengurangan waktu yang singnifikan juga terjadi pada sistem ini sebesar 4.2 detik serta meredam overshoot dari nilai 55.58% menjadi 0.57%. PID sangat bagus digunakan pada sistem single machine infinite bus karena penambahan kontrol PID pada sistem single machine infinite bus yang dilengkapi PSS memberikan hasil yang sangat baik dalam meredam osilasi sudut  rotor  dan  frekuensi  yang  dilihat  dari  hasil  pengekuran  dapat meredam  0.073  p.u  pada  sudut rotor dan 0.000176 pada perubahan frekuensi dan meredam overshoot dari 55.58% menjadi 0.50%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D. C. Dc, B. Zhao, Q. Song, W. Liu, and Y. Zhao, “Transient DC Bias and Current Impact Effects of High- Frequency-Isolated  Bidirectional,” IEEE  Trans.  Power  Electron. ,  vol.  31,  no.  4,  pp.  3203–3216,  2016,  doi: 10.1109/TPEL.2015.2445831.
[2] J. Z. Tf et al. , “Power System Dynamic State Estimation : Motivations , Definitions , Methodologies and Future Work,” vol. 8950, no. c, pp. 1–10, 2019, doi: 10.1109/TPWRS.2019.2894769.
[3] E.  Solihin  and  S.  Sukardi,  “Pengaruh  Penerapan  Sistem  Control  Valve  Cooler  1  Berbasis  Microcontroller ATmega  2560  Terhadap  Moisture  Pakan  After  Mixing  dengan  Bagging  Off  di  PT.  Japfa  Comfeed  Indonesia, Tbk.  Unit  Padang,” JTEV  (Jurnal  Tek.  Elektro  dan  Vokasional) ,  vol.  6,  no.  2,  p.  80,  2020,  doi: 10.24036/jtev.v6i2.108549.
[4] A. M. T. Oo and S. Member, “An Adaptive Partial Feedback Linearizing Control Scheme : an Application to a Single Machine Infinite Bus System,” IEEE Trans. Circuits Syst. II Express Briefs , vol. PP, no. c, p. 1, 2019, doi: 10.1109/TCSII.2019.2962098.
[5] I. Robandi, Modern Power System Control . Yogyakarta: Penerbit Andi, 2009.
[6] S. Paliwal, P. Sharma, and A. K. Sharma, “Dynamic stability enhancement of power system using intelligent power system stabilizer,” Adv. Intell. Syst. Comput. , vol. 335, pp. 571–583, 2015, doi: 10.1007/978-81-322-2217- 0_46.
[7] J.  Yamlecha,  Hermawan,  and  S.  Handoko,  “Perbandingan  Desain  Optimal  Power  System  Stabilizer  (Pss) Menggunakan PSO (Particle Swarm  Optimization) Dan Ga (Genetic Algorithm) Pada Single Machine Infinite Bus (SMIB),” Transient , vol. 1, no. 4, pp. 188–193, 2012.
[8] M. R. Arrieta, R. Kumar, A. Zamora-mendez, and D. Dotta, “Identi  fi  cation of electromechanical  oscillatory modes based on variational mode decomposition,” Electr. Power Syst. Res. , vol. 167, no. January 2018, pp. 71– 85, 2019, doi: 10.1016/j.epsr.2018.10.014.
[9] H. I. Abdul-Ghaffar, E. A. Ebrahim, and M. Azzam, “Design of PID controller for power system stabilization using hybrid particle swarm-bacteria foraging optimization,” WSEAS Trans. Power Syst. , vol. 8, no. 1, pp. 12– 23, 2013.
[10] L. Hingorani, N.G and Gyugyi, Understanding FACTS . NewYork: IEEE press, 2000.
[11] N. A. Mohamed Kamari, I. Musirin, M. M. Othman, and Z. A.  Hamid, “PSS-LL based power system stability enhancement using IPSO approach,” Proc. 2013 IEEE 7th Int. Power Eng. Optim. Conf. PEOCO 2013 , no. June, pp. 658–663, 2013, doi: 10.1109/PEOCO.2013.6564629.
[12] G. Kasilingam, “Particle Swarm Optimization Based PID Power System Stabilizer for a Synchronous Machine,” Int. J. Electr. Comput. Energ. Electron. Communiation Eng. , vol. 8, no. 1, pp. 111–116, 2014.
[13] C. Concordia, “www.DownloadPaper.ir,” pp. 316–329, 1969.
[14] K.  Sebaa  and  M.  Boudour,  “Optimal  locations  and  tuning  of  robust  power  system  stabilizer  using  genetic algorithms,” Electr. Power Syst. Res. , vol. 79, no. 2, pp. 406–416, 2009, doi: 10.1016/j.epsr.2008.08.005.
[15] P. Zhao and O. P. Malik, “Design of an adaptive PSS based on recurrent adaptive control theory,” IEEE Trans. Energy Convers. , vol. 24, no. 4, pp. 884–892, 2009, doi: 10.1109/TEC.2009.2025337.
[16] G. Ramakrishna and O. P. Malik, “Adaptive PSS using a simple on-line identifier and linear pole-shift controller,” Electr. Power Syst. Res. , vol. 80, no. 4, pp. 406–416, 2010, doi: 10.1016/j.epsr.2009.10.004.
[17] D. K. Sambariya and R. Prasad, “Robust tuning of power system stabilizer for small signal stability enhancement using  metaheuristic  bat  algorithm,” Int.  J.  Electr.  Power  Energy  Syst. ,  vol.  61,  pp.  229–238,  2014,  doi: 10.1016/j.ijepes.2014.03.050.
[18] E. H. Kour and S. Mehta, “Power System Stabilizer for Single Machine Infinite Bus System,” Int. J. Adv. Res. Electr. Electron. Instrum. Eng. , vol. 2017, no. May, 2019, doi: 10.15662/IJAREEIE.2017.0605060.
[19] H. N. Al-Duwaish and Z. M. Al-Hamouz, “A neural network based adaptive sliding mode controller: Application to  a  power  system  stabilizer,” Energy  Convers.  Manag. ,  vol.  52,  no.  2,  pp.  1533–1538,  2011,  doi: 10.1016/j.enconman.2010.06.060.
[20] C.  S.  Tseng  and  H.  L.  Jhi,  “Robust  static  output  feedback  fuzzy  control  design  for  nonlinear  systems  with persistent bounded disturbances: A singular value decomposition approach,” 2010 IEEE World Congr. Comput. Intell. WCCI 2010 , vol. 1, pp. 0–5, 2010, doi: 10.1109/FUZZY.2010.5584602.
[21] J. M. Ramirez, R. E. Correa, and D. C. Hernández, “A strategy to simultaneously tune power system stabilizers,” Int. J. Electr. Power Energy Syst. , vol. 43, no. 1, pp. 818–829, 2012, doi: 10.1016/j.ijepes.2012.06.025.
[22] D. K. Chaturvedi and O. P. Malik, “Neurofuzzy power system stabilizer,” IEEE Trans. Energy Convers. , vol. 23, no. 3, pp. 887–894, 2008, doi: 10.1109/TEC.2008.918633.
[23] I. A. Permana, I. N. Suweden, W. A. Wijaya, J. T. Elektro, F. Teknik, and U. Udayana, “( Pss ) Dalam Perbaikan Stabilitas Transien Generator Sinkron,” vol. 2, no. 1, pp. 24–29, 2015.

## Biodata Penulis
Eko Solihin, S.Pd, born in Brebes, December 17, 1997. Bachelor of Electrical Engineering Education at the Faculty of Engineering, Padang State University in 2020. Currently, completing a postgraduate program of Technology and Vocational Education S2 at the Faculty of Engineering, Padang State University.
Dr. Muldi Yuhendri, S.Pd., M.T, born in Agam on December 13, 1981. Completed his Bachelor's degree in electrical engineering at the Padang State University in 2005 and a master's program at ITS Surabaya in 2009 and  S3  in  Electrical  Engineering  in  2017  at  the  same  campus.  Worked  as  teaching  staff  in  the  electrical engineering department of the Padang State University since 2006 until now
Risfendra, S.Pd, MT., Ph.D , born in Riau, February 13, 1979. Bachelor of Electronic Engineering at Padang State  University,  graduated  in  2004,  Master  of  Regulatory  System  Engineering,  ITS  in  2008.  S3  Shouten
JTEV (Jurnal Teknik Elektro dan Vokasional) Vol 7 No 2 (2021), page: 210-220
Taiwan University, of science and technology, Taiwan in 2017. Teaching staff at the Department of Electrical Engineering FT UNP since 2005 – present.
Drs. Aslimeri, M.T , born in Bukittinggi, May 01, 1956. Bachelor of Electrical Engineering at Yogyakarta State  University,  graduated  in  1981,  Master  of  Regulatory  System  Engineering,  Bandung  Institute  of Technology in 1999. Teaching staff at the Department of Electrical Engineering FT UNP since 2002 – present