Volume 05, No. 2, November 2021, page 70 - 79

## JEE
Jurnal Edukasi Elektro https://journal.uny.ac.id/index.php/jee
Dampak Distributed Energy Resources terhadap Profil Tegangan dan Rugi Daya Penyulang Bantul 05
Muhammad Yusuf Falah 1 , Adib Muhammad Arrasyid 2 , Afrida Nurul Ulfa 3 , Rizal Zulfiqri Ahmad 4 , Jimmy Trio Putra 5 1,2,3,4,5 Departemen Teknik Elektro dan Informatika, Sekolah Vokasi, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia 1 muhammadyusuf00@mail.ugm.ac.id*, 2 arrasyidmuhammad77@mail.ugm.ac.id, 3 afrida.nurul.ulfa@mail.ugm.ac.id,
4 rizal.z.a@mail.ugm.ac.id, 5 jimmytrioputra@ugm.ac.id * corresponding author

## ABSTRACT

## Article Info
To realize Indonesia's commitment to cut greenhouse effect, it is important to use environmentally  friendly  vehicles.  On  August  12,  2019,  the  Presidential Regulation on the velocity of Battery-Based Electric Motor Vehicle Program for land vehicle as a sign of the seriousness of the government applying this vehicle. This  research  is  specific  in  terms  of  the  provision  of  Public  Electric  Vehicle Charging  Station  (SPKLU)  in  Bantul  refinery  area,  Yogyakarta  after  the installation  of  Photovoltaic (PV) plant as Distributed Energy Resources (DER). This  study  used  a  simulation  of  the  Open  Distribution  System  Simulator (OpenDSS) software distribution network in analyzing the comparison of voltage profiles  and  power  losses  before  and  after  spklu installation.  By  optimizing  the placement  of  SPKLU  using  Flower  Pollination  Algorithm  (FPA)  method  using
Matlab software that results in spklu placement on bus 58 by 300 kW, bus 37 by 301 kW, and bus 36 by 300 kW. The voltage profile changed from 0.9695 p.u to
0.9688 p.u and power losses from 53.3 kW to 56.1 kW.
Article history
Received: July 1 st , 2021 Revised: Nov. 25 th , 2021 Accepted: Nov. 25 th , 2021
Keywords SPKLU, KBL, OpenDSS, Voltage Profile, Power Losses, Photovoltaic.

## ABSTRAK
Untuk  mewujudkan  tanggung  jawab  Indonesia  dalam  mengurangi  efek  rumah kaca  maka  harus  menggunakan  angkutan  ramah  lingkungan.  Pada  tanggal  12 Agustus  2019 telah  disahkan  Perpres  Percepatan  Program  Kendaraan  Bermotor Listrik  Berbasis  Baterai  sebagai  transportasi  jalan  merupakan  tanda  seriusnya pemerintah  mengaplikasikan  kendaraan  ini.  Penelitian  ini  spesifik  pada  hal penyediaan  Stasiun  Pengisian  Kendaraan  Listrik  Umum  (SPKLU)  pada  area penyulang  Bantul,  Yogyakarta  setelah  pemasangan  pembangkit Photovoltaic (PV) sebagai Distributed Energy Resources (DER). Penelitian  ini  menggunakan simulasi  jaringan  distribusi software  Open  Distribution  System  Simulator (OpenDSS)  untuk  mempelajari  perbandingan  profil  tegangan  dan  rugi  daya sebelum  dan  sesudah  pengaplikasian  SPKLU.  Dengan  optimasi  penempatan SPKLU  menggunakan  metode Flower  Pollination  Algorithm (FPA) menggunakan software Matlab yang menghasilkan penempatan SPKLU pada bus 58 sebesar 300 kW, bus 37 sebesar 301 kW, dan bus 36 sebesar 300 kW. Profil tegangan  berubah  dari  0,9695  p.u  menjadi  0,9688  p.u  dan  rugi-rugi  daya  dari 53,3 kW menjadi 56,1 kW.

## PENDAHULUAN
Transportasi adalah kegiatan memindahkan penumpang  ataupun  barang  antar  tempat, dimana  hal  ini  mengandung  unsur  pergerakan. Dewasa ini, kebutuhan pada sektor transportasi terjadi peningkatan, dengan persentase rata-rata sebesar  11,5%  per  tahun  dalam  10  tahun terakhir.  Hal  ini  selaras  dengan  peningkatan penggunaan  bahan  bakar  minyak  untuk kendaraan  bermotor  sebesar  5%,  dimana sebagian besar BBM yang digunakan diperoleh melalui  kegiatan  impor.  Kedua  hal  ini berkontribusi  pada  penurunan  indeks  kualitas udara,  dikarenakan  penggunaan  BBM  dapat meningkatkan  kadar  CO 2 sebagai  penyebab terjadinya efek rumah kaca.
Di  sisi  lain,  memandang  kendaraan  listrik memiliki potensi  signifikan  untuk pengurangan impor  BBM  yang  dapat  meningkatkan ketahanan  energi,  dan  dapat  meningkatkan kualitas  udara  dengan  berkurangnya  emisi karbon.  Hal  ini  sebagai  jalan  keluar  terhadap ketergantungan  penggunaan  dari  BBM  sangat memberi  harapan  untuk  ketahanan  energi bangsa  Indonesia  ke  depannya.  Sehingga implementasi  Kendaraan  Listrik  secara  efektif dapat  mengurangi  efek  rumah  kaca  di  bagian hilir manajemen energi pada sektor transportasi. Target  jumlah  kendaraan  listrik  (mobil  listrik sebanyak  2.200  unit,  mobil hybrid sebanyak 711.900  unit,  dan  motor  listrik  sebanyak 2.130.00  unit)    dan  Stasiun  Pengisian Kendaraan  Listrik  Umum  (SPKLU)  sebanyak 1000 unit untuk tahun 2025 (G.A Widyaningsish, 2017: 139-152).
Penelitian ini mengkaji mengenai persiapan pemenuhan  Infrastruktur  Kendaraan  Listrik atau  dikenal  sebagai  Stasiun  Pengisian Kendaraan Listrik Umum (SPKLU) yang terdiri dari berbagai subsistem Fast Charging , dimana instalasinya  harus  mengimbangi  perkembangan unit Kendaraan Listrik di suatu daerah tertentu. Pada  penelitian  ini,  menggunakan  data spesifikasi  dan  peralatan  yang  diambil  dari jaringan penyulang Bantul 05 Yogyakarta yang terintegrasi pembangkit PV sebagai DER dalam
menganalisis  pengaruh  integrasi EV  charger atau  SPKLU  Kendaraan  Listrik  terhadap  profil tegangan  dan  rugi  daya  dengan  menggunakan mode aliran daya.
Pada sistem distribusi tenaga listrik analisis aliran  daya  dapat  dilakukan  dengan  metode konvensional seperti Gauss Seidel Method, New Raphson Method, dan Fast Decoupled Method. Namun  metode-metode  konvensional  tersebut dinilai  kurang  efektif  dan  memiliki  level keandalan  yang  cenderung  rendah  dalam menghitung  kompleks  untuk  sistem  distribusi radial seperti  penyulang  Bantul  05  Yogyakarta ini  yang  memakai  konfigurasi  jaringan  radial dalam  18  penyulang  menyuplai  beban  di wilayah  Kabupaten  Bantul  dan  sekitarnya. Peneliti  menganalisis  aliran  daya  pada penambahan  SPKLU  yang  terintegrasi  pada jaringan  penyulang  Bantul  05  Yogyakarta setelah terintegrasi Distributed Energy Resource (DER)  menggunakan  software Open Disrtribution System Simulator (OpenDSS) (J.T Putra, 2019: 72-74). Data spesifikasi peralatan- peralatan  distribusi  dan  data  karakter  beban yang  fluktuatif  diambil  riil  dari  salah  satu penyulang di Bantul, Yogyakarta.

## METODE

## Penentuan Tipe dan Letak CS
Di  dalam  penentuan  letak  dan  tipe  CS diperlukan  data  meliputi  spesifikasi  EV  yang sesuai  target  pasar  yang  banyak  digunakan (Tabel  2),  kemudian  pemenuhan  pengecasan dengan menggunakan tipe charging yang sesuai dengan kebutuhan spesifikasi dari EV.
Dari  spesifikasi  tersebut  dapat  diketahui variable yang  dapat  dijadikan  parameter. Kemudian  dilakukan  penempatan  CS  melalui simulasi  dari Software MATLAB  dengan metode FPA di data penyulang 05 Bantul.
72

## Gambar 1. Skema Penentuan Letak CS

## All Electric Vehicle (AEV)
Gambar 2. All Electric Vehicle (AEV) atau Battery Electric Vehicle (BEV) (C. Mahmoudi, 2014: 36).
All  Electric  Vehicle (AEV)  atau Battery Electric  Vehicle (BEV)  menggunakan  baterai berkapasitas  tinggi  dan  motor  listrik  untuk penggerak (Gambar 2.). Untuk jenis ini pasokan daya  diperoleh  melalui  baterai  dan  tidak
terdapat  tambahan  mesin  yang  menggunakan BBM.  Satu-satunya  cara  untuk  mengisi  ulang baterainya  adalah  dengan  menghubungkan kendaraan  ke  titik  pengisian  daya.  (C. Mahmoudi, 2014: 36).
Hybrid Electric Vehicle (HEV )
Gambar 3. Hybrid Electric Vehicle (HEV) (C. Mahmoudi, 2014: 36).
HEV memiliki power source sebuah motor elektrik ( Electric Motor) atau motor listrik ber- IEC ( Internal Combytion Engine) dapat disebut dengan  diesel  motor  (Gambar  3).  Inovasi  ini dapat  dipakai  untuk  masalah energy  crisis dan air  pollution di  kota-kota.  Susunan  HEV  ini tersusun  dati  satu  ICE,  satu generator,  battery , dan electric motor . Susunan HEV
didistribusikan  menjadi  PHEV  atau Parallel Hybrid  Electric  Vehicle ,  SPHEV  atau Series- Parallel  Hybrid  Electric  Vehicle ,  dan  SHEV atau Series Hybrid Electric Vehicle. Susunan ini berdampak  di  distribusi  kerja  dua  motor  ICE dan DC motor sebagai EM.

## Charging Station (CS)
Charging station adalah alat untuk mengisi daya  baterai  pada  EV.  Waktu  yang  diperlukan untuk  mengisi  daya  baterai  bergantung  sisi tegangan  ataupun  arus  yang  dihasilkan  alat pengisi  daya,  ketika  arus  ataupun  tegangannya rendah  maka  waktu  mengisi  daya  akan  lebih lama,  lalu  ketika  arus  ataupun  tegangannya tinggi  maka  waktu  pengisian  daya  akan  lebih cepat.
Charging  station memiliki  klasifikasi  yaitu DC  Fast  Charge (DCFC),  AC  level  2, dan AC level 1. Klasifikasi tersebut berkaitan alat untuk mengisi  daya  baterai EV. Ketika  level  mengisi
semakin tinggi maka waktu mengisi akan lebih singkat (F.S.Kamajaya, 2015: 163-166).
Tabel 1. Level Charging Station
Level AC Supply (V) Arus Maks (A) Daya Maks (kW) Charger Location AC Level 1 120 12 1,44 Onboard 1- fasa AC Level 2 240 32 7,7 Onboard 1/3 fasa DC Level 3 208-600 400 240 Offboard 3- fasa

## AC level 1
AC  level  1 Charging adalah  alat  mengisi daya  yang  paling  sering  digunakan,  dimana menggunakan  standard  residensial  dengan voltase  120  volt.  Sebagian  besar  pabrikan EV menggunakan AC  level  1  EVSE untuk  standar sehingga  tanpa  memerlukan additional  part . Pada pengisian daya dengan AC level 1 selama 60  menit  dapat  menambah  kurang  lebih  6  km jarak tempuh perjalanan.
Gambar 4. CS level 1 (New West Technologies, 2015: 18).

## AC level 2
AC  Level  2 Charging membutuhkan residensial  dengan  220-240  volt . Pada pengisian  ulang  menggunakan AC  Level  2 dengan  lama  pengisian  60  menit  dapat menambah  kurang  lebih  25  km  perjalanan untuk angkutan pada 3.3 kW onboard charger , atau  50  km  untuk  kendaraan  dengan  6.6  kW onboard  charger .  Perangkat  ini  mampu digunakan  dalam  mengisi  daya  yang  lebih singkat,  tetapi  diperlukan  ahli  dalam  penataan listrik  dan  kesesuaian  penggunaan  sirkuit kelistrikan.
Gambar 5. CS level 2 (New West Technologies, 2015: 8).

## DC Fast Charging (DCFC)
DCFC merubah AC  current menjadi DC current pada  peralatan EVSE ,  sehingga menyediakan  arus  searah  (DC)  yang  memiliki daya  tinggi  dengan  memotong  jalur charger mobil  untuk  langsung  menuju traction baterai EV melewati  inlet  pengisian  pada  kendaraan. Peralatan DCFC menggunakan  komersial dengan  480-volt AC  power  service .  Pada pengisian  ulang  selama  20-30  menit DCFC dapat  menambah  kurang  lebih  130-160  km jarak tempuh perjalanan. (D.Kettles, 2016: 424- 443).
Gambar 6. CS level 1 (New West Technologies, 2015: 27).

## Penggunaan CS
Untuk  data load  shape pada  OpenDSS penggunaan CS dalam 24 jam sebagai berikut :
Gambar 7. penggunaan CS (M.Aqib, 2019: 223).
Flower Pollination Algorithm (FPA)
Flower  Pollination  Algorithm merupakan algoritma heuristik tinggi yang dapat menggantikan  metode  klasik  (F.P.  Sakti,  2019: 36-43). Beberapa fenomena penyerbukan bunga adalah sebagai berikut (F.P. Sakti, 2017: 3). 1. Penyerbukan menyeluruh (global) diketahui
sebagai
penyerbukan silang dan
penyerbukan  biotik,  yaitu  organisme penyerbuk  yang  membawa  serbuk  sari dengan gerak Lévy Flights.
2. Penyerbukan  domestik  (lokal)  diketahui sebagai penyerbukan sendiri dan
penyerbukan abiotik.
3. Flower constancy diketahui untuk probabilitas  reproduksi  yang  seimbang dengan  persamaan  dari  keterlibatan  dua buah bunga.
4. Penyerbukan  global  dan  lokal  diatur  oleh peluang berpindah.
Dalam algoritma ini mencakup dua pijakan inti, yaitu penyerbukan domestik dan penyerbukan  menyeluruh.  Ketika  penyerbukan menyeluruh,  serbuk  sari  yang  bermula  pada bunga diangkut oleh organisme yang menyerbuk, dan serbuk sari dapat  menjalankan jalan  jarak  jauh  dikarenakan  organisme penyerbuk  dimungkinkan  berpindah-pindah  di tempat  yang  lapang.  Pada  jalan  tersebut  dapat mengeluarkan solusi teroptimal yang ditampilkan  pada  regulasi  pertama,  dan direpresentasikan  secara  matematis  dengan fenomena flower  constancy sebagai  berikut  :  ( M.R. Djalal, 2017: 3).
𝑥 i t + 1 = 𝑥 t i + γL (λ) ( 𝑥 t i - g*)
𝑥 t i : vektor solusi 𝑥 i atau serbuk sari i di iterasi t,
g* : hasil paling baik dari iterasi yang berjalan. L  : kekuatan dari  penyerbukan,  merupakan besar langkah.
Pada  aturan  kedua  atau  polinasi  lokal, representasi  dari  hubungan  spesifik  bunga sebagai berikut :
x i t + 1 = 𝑥 t i + ∈ ( 𝑥 𝑡 𝑗 − 𝑥 𝑡 𝑘 )
𝑥 𝑡 𝑗 dan 𝑥 𝑡 𝑘 :  serbuk  sari  yang  memiliki  asal bunga yang lain dengan jenis sama.
Secara  matematis,  jika 𝑥 𝑡 𝑗 dan 𝑥 𝑡 𝑘 dipilih dari populasi serupa atau datang dari jenis yang serupa, jika harga 𝜖 adalah pendistribusi serupa 0  sampai  1,  maka  akan  menjadi  tahap  acak lokal.

## Analisa Aliran Daya
Di awal memasukan variabel titik bus, daya, dan  impedans  atau  beban  yang  telah  diketahui dari  sebuah  diagram  satu  garis,  kemudian membuat  permodelan  jaringan  distribusinya dalam suatu software ETAP 12.6.
Dari  model  jaringan  distribusi  yang  ada dibuat bahasa pemrograman di OpenDSS untuk bahan data analisa profil tegangan dan rugi-rugi daya  nantinya.  Pada  bahasa  pemrograman Matlab  digunakan  untuk  menjalankan  metode Flower Pollination Algorithm dengan data-data variabel  titik  bus,  daya,  dan  impedans  atau beban  dari  OpenDSS,  sehingga  terjalin komunikasi  data  antara  OpenDSS  dengan Matlab,  yaitu  OpenDSS  sebagai  sumber  data metode  dan  Matlab  sebagai  operasi  metode Flower  Pollination  Algorithm. Kemudian menjalankan  simulasi  dengan  dua  model  yaitu dengan  menambahkan  generator  terdistribusi pada bus 33 dan bus 19 di OpenDSS dan pada model  kedua  dengan  menambahkan  generator terdistribusi pada bus terebut serta menambahkan  letak  dan  kapasitas  stasiun pengisian  kendaraan  listrik  di  OpenDSS. Dimana  letak  dan  kapasitas  stasiun  pengisian kendaraan  listrik  diperoleh  dari  hasil  operasi metode Flower  Pollination  Algorithm oleh Matlab.
Setelah  semua  variabel  dimasukkan  dapat melakukan  analisa  profil  tegangan  dan  rugi daya menggunakan software OpenDSS. Kemudian  didapatkan  hasil  penelitian  profil tegangan  dan  rugi-rugi  daya  yang  sebaik mungkin.

## Gambar 8. Skema Penelitian

## OpenDSS
OpenDSS  adalah  software  simulasi  untuk jaringan distribusi yang pertama kali dikembangkan  pada  tahun  1997    oleh Electrotek  Concepts.  Pada  tahun  2004, OpenDSS diakuisisi oleh EPRI ( Electric Power Research  Institute) sehingga dijadikan  Open Source pada tahun 2008 yang diprogram dalam Delphi  untuk  dijalankan  sebagai  software sendiri  pada  basis  sistem  operasi  windows  dan dapat  diintegrasikan  dengan  perangkat  lunak lain  seperti  Excel,  Pyhthon,  dan Matlab  (D.W. Gao, 2017: 3-4).
Untuk  mensimulasi  suatu  rangkaian, OpenDSS  memiliki  fleksibilitas  tinggi  dalam pengolahan  program  dapat  mempertimbangkan
banyak  elemen,  seperti,  elemen  pengukuran, elemen  umum,  elemen  kontrol,  elemen penghantar,  dan  elemen  konversi  yang  dapat digambarkan  melalui  diagram  (gambar  9). OpenDSS diintegrasikan dengan software pihak ketiga  yang  lainya  melalui  sebuah  jalur komunikasi antarmuka, dan dibutuhkan penulisan  pengguna  untuk  mendapatkan elemen-elemen tersebut (D.W. Gao, 2017: 3-5).
Gambar 9. Bagan cara kerja simulasi OpenDSS
OpenDSS  memiliki  fitur  seperti Grid Elements yang  dapat  mensimulasikan  suatu jaringan distribution  power  grid dengan variabel generation seperti  kalkulasi short- circuit ,  kalkulasi  rugi  daya,  manajemen penyimpanan,  dan  beban  tidak  seimbang. Kemudian  fitur  analisa  aliran  daya  untuk  tipe jaringan  mesh  dan  radial,  kemudian  terdapat capacitor  bank  control untuk  pengaturan  bank kapasitor,  kemudian  terdapat  analisa  harmonik pada  arus  dan  tegangan  di  suatu  jaringan distribusi,  lalu  memiliki  analisa  transien  di jaringan  distribusi  maupun microgrids, dan memiliki analisa regulasi tegangan (D.W. Gao, 2017: 3-5).
Pada penelitian ini digunakan analisa aliran daya dengan suatu sistem iterasi yang berulang dan  mempertimbangkan  elemen  penghantar seperti kabel, kapasitor, reaktor, dan transformator  serta  mempertimbangkan  elemen konversi seperti sumber arus, sumber tegangan, reaktor,  generator,  dan  beban.  Dimana pengolahan  elemen-elemen  tersebut  dapat digambarkan seperti berikut:
Gambar 10. Bagan iterasi solusi OpenDSS (R.C Dugan, 2013: 1-177).
Untuk  pencarian  solusi  difokuskan  pada sistem  nonlinier  admitansi  dengan  rumus
berikut :
Dimana  merupakan  injeksi  atau  kompensasi elemen  konversi  yang  dimungkinkan  pada elemen nonlinier.

## Photovoltaic
Grid  terkoneksi photovoltaic  (PV)  solar panel adalah pembangkit listrik tenaga matahari. Solar  panel  module dapat  menjadikan  energi matahari menjadi DC current. DC current yang diproduksi kemudian didistribusi dengan power converter yang menjadikan AC current, dimana dengan  sendirinya  akan  mengatur  sistem keseluruhan. AC current akan disebarkan lewat hubung  bagi  distribusi  lalu  mengalirkan  listrik di  sistem  distribusi.  Data photovoltaic  power yang  dihasilkan  dari  mengamati  dan  mengukur tiap  harinya  di  Quensland  University  dapat dilihat  pada  gambar  berikut,  (UQ Solar photovoltaic data, 2019).
Gambar 11. Kurva profil daya output PV

## Penyulang Bantul 05
Data  penelitian  ini  berasal  dari  penyulang GI  Bantul  05  Yogyakarta.  Berikut  diagram penyulang  Bantul  05  di  Yogyakarta  setelah diintegrasikan dengan DG pada bus 19 dan 33:
Gambar 12. Data penyulang Bantul 05 (J.T Putra, 2019: 74).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada analisis data penjualan mobil listrik di Indonesia  diperoleh  jenis  dan  spesifikasi  EV yang  banyak  digunakan  (H.S  Das,  2020:  36). Berikut spesifikasi EV :
Tabel 2. Spesifikasi EV
Parameter Toyota Plug-in Prius Exora REEV Honda Fit- EV Mitsubishi i-MiEV Type Plug-In hybrid Plug-In hybrid Battery Battery Jarak tempuh (Km) 24 97 131 160 Kapasitas baterai (kWh) 4,4 13,5 20 16 Onboard Charger (kW) 1,44 3,8 6,6 2,3 Quick charger (kW) 3,3 20 40 50 Waktu pengecasan Onboard : 3 jam Onboard : 4 jam Onboard : 3 jam Onboard : 8 jam Quick : 1,5 jam Quick : 0,5 jam Quick : 0,5 jam Quick : 0,5 jam
Dari spesifikasi EV diperoleh type CS yang sesuai  untuk  pemenuhan  kebutuhan  level pengecasan  (kW)  pada  SPKLU  (A.Bahrami, 2020: 36). Diperoleh tipe CS sebagai berikut :
Tabel 3. Type dan Spesifikasi CS
Parameter Type 2 CCS Power L1 max 3.7 kW, L2 max 43.5 kW, L3 max 350 kW Convenience 1.5 konektor Ukuran menengah Communication PLC Flexibility L1 & L2; 1 phase, split phase, 3 phase, DC low, DC mid L3 ; up to 850 V Support Europa
Pada  penelitian  dengan  menggunakan software OpenDSS telah didapatkan hasil profil tegangan dan rugi-rugi daya setelah ditambahkan Distributed  Generator pada  bus 33 dan 19 di penyulang Bantul 05.
Berikut  spesifikasi  DG  berfrekuensi  50  Hz dan  memiliki  fasa  berjumlah  3  yang  di  pasang pada bus tersebut :
Tabel 4. Data DG
DG
Bus kV kW kVAR Photovoltaic 1 Bus 19 0,38 2500 1000 Photovoltaic 2 Bus 33 0,38 2500 1000
Berdasarkan  hasil  metode  FPA  didapatkan penempatan CS yang optimal pada bus 58, bus 37, dan bus 36. Berikut tabel hasil penempatan CS.

## Tabel 5. Data Penempatan CS
Bus PF kV kW kVAR Bus 58 0,9 333 300 145 Bus 37 Bus 36 0,9 0,9 334 333 301 300 146 145

## Hasil Profil Tegangan
Pada  penelitian  ini  telah  didapatkan  hasil profil  tegangan  yang  telah  disimulasikan dengan software OpenDSS  pada  penyulang Bantul 05 Yogyakarta.

## Sebelum Integrasi SPKLU
Berikut  profil  tegangan  setelah  penyulang Bantul 05 ditambahkan DG di bus 19 dan 33 :
Tabel 6. Data Profil Tegangan 1
Parameter Hasil  di  Penyulang  Bantul  05 Yogyakarta Vmax (p.u) 1,00 Vmin (p.u) 0,9695 ∑Pload (kW) 6084,3 ∑kW loss 53,3

## Sesudah Integrasi SPKLU
Berikut  profil  tegangan  setelah  penyulang Bantul  05  ditambahkan  DG  di  bus  19  dan  33 dan diintegrasikan dengan SPKLU :
Tabel 7. Data Profil Tegangan 2
Parameter Hasil  di  Penyulang  Bantul  05 Yogyakarta Vmax (p.u) 1,00 Vmin (p.u) 0,9688 ∑Pload (kW) 6342,4 ∑kW loss 56,1

## Hasil Rugi-Rugi Daya
Pada  penelitian  ini  telah  didapatkan  hasil rugi-rugi daya yang telah disimulasikan dengan software OpenDSS  pada  penyulang  Bantul  05 Yogyakarta.

## Sebelum Integrasi SPKLU
Berikut  rugi-rugi  daya  setelah  penyulang Bantul 05 ditambahkan DG di bus 19 dan 33 :

## Tabel 8. Rugi-rugi daya 1
Parameter Hasil di Penyulang Bantul 05 Yogyakarta Total losses(%) 0,88% Total losses (kW) 53,3 Line losses (kW) 27,9 Trafo losses (kW) 25,4

## Sesudah Integrasi SPKLU
Berikut  rugi-rugi  daya  setelah  penyulang Bantul  05  ditambahkan  dan  diintegrasikan dengan SPKLU:

## Tabel 9. Rugi-rugi daya 2
Parameter Hasil di Penyulang Bantul 05 Yogyakarta Total losses(%) 0,88% Total losses (kW) 56,1 Line losses (kW) 29,2 Trafo losses (kW)
26,9

## SIMPULAN
Aliran  daya  dengan  simulasi  OpenDSS pada  penyulang  Bantul  05  yang  telah ditambahkan  DG  pada  bus  19  dan  bus  33 dengan  nilai  masing-masing  2500kW  telah memiliki  profil  tegangan  dengan  nilai  terendah 0,9695  p.u  dan  rugi  daya  53,3  kW.  Setelah dilakukan metode Flower Pollination Algorithm dihasilkan integrasi SPKLU pada bus 58  dengan  nilai  300  kW,  bus  37  bernilai  301 kW,  dan  bus  36  bernilai  300  kW  memiliki voltage  profile minimum  0,9688  p.u  dan  rugi daya  56,1.  Sehingga  dapat  disimpulkan  hasil dari  penambahan  SPKLU  dengan  metode Flower  Pollination  Algorithm pada  penyulang Bantul 05 yang telah ditambahkan DG pada bus 19  dan  bus  33  dengan  nilai  masing-masing 2500  kW  memiliki  pengaruh  penambahan losses sebesar 3,8 kW/hari.

## DAFTAR RUJUKAN
G. A. Widyaningsih. 2017. Peraturan Presiden Nomor  22  Tahun  2017  tentang  Rencana Umum  Energi  Nasional . J.  Huk.
Lingkung.  Indones. ,  vol.  4,  no.  1,  pp. 139–152, doi: 10.38011/jhli.v4i1.53.
J.  T.  Putra,  I.  Istiqomah,  R.  Khomarudin,  and A. Diantoro. 2019. Pengaruh pembangkit photovoltaic  sebagai  distributed  energy resources  terhadap  profil  tegangan  dan rugi-rugi  daya  pada  Penyulang  Bantul 05 Yogyakarta . Tek. J. Sains dan Teknol. ,
vol. 15, no. 2, p. 72, doi: 10.36055/tjst.v15i2.6811.
C. Mahmoudi, A. Flah,  and  L. Sbita. 2014. An overview  of  electric  Vehicle  concept  and power  management  strategies. 2014  Int. Conf.  Electr.  Sci.  Technol.  Maghreb, Cist.  2014 ,  no.  November,  doi: 10.1109/CISTEM.2014.7077026.
F. Sutra Kamajaya and M. Muzmi Ulya. 2015. Analisis  Teknologi  Charger  Untuk Kendaraan Listrik – Review. J. Rekayasa Mesin ,  vol.  6,  no.  3,  pp.  163–166,  doi: 10.21776/ub.jrm.2015.006.03.4.
M.  Smith  and  J.  Castellano.  2015. Costs Associated With Non-Residential Electric Vehicle  Supply  Equipment. U.S.  Dep.
Energy , no. November, pp. 1–43.
D.  Kettles et  al. .  2016. Electric  Vehicle  Sales and  Future  Projections. Appl.  Energy , vol. 168, no. January, pp. 434–443
M. Aqib and A. Ukil. 2019. Voltage Sensitivity Analysis and Demand Dispatch Option of Electric  Vehicle  in  Smart  Grid . 2019 IEEE  PES  Innov.  Smart  Grid  Technol. Asia,  ISGT  2019 ,  pp.  218–223,  doi: 10.1109/ISGT-Asia.2019.8881803.
F.  P.  Sakti  and  J.  T.  Putra.  2019. Optimal
Reactive Power Dispatch untuk
Meminimalkan Rugi Daya Menggunakan
Flower  Pollination  Algorithm. J.  Tek.
Elektro ,  vol.  11,  no.  2,  pp.  36–43,  doi:
10.15294/jte.v11i2.21680.
F.  P.  Sakti,  S.  Sarjiya,  and  S.  P.  Hadi.  2017.
Optimal  Power  Flow  Using  Flower Pollination  Algorithm:  A  Case  Study  of 500  kV  Java-Bali  Power  System. IJITEE (International  J.  Inf.  Technol.  Electr. Eng. , vol. 1, no. 2, doi: 10.22146/ijitee.28363.
M.  R.  Djalal,  Y.  Yunus,  and  A.  Imran.  2017. Flower  Pollination  Algorithm  Pada Pengendalian  Kecepatan  Motor  Induksi. vol. 15, no. 1.
D. W. Gao, E. Muljadi, T. Tian, and M. Miller. 2017. Software Comparison for
Renewable  Energy  Deployment  in  a Distribution Network. Nrel .
R. C. Dugan. 2013. Reference Guide: The Open Distribution System Simulator (OpenDSS). Electr.  Power  Res.  Institute, Inc. , no. November, pp. 1–177.
UQ solar photovoltaic data.
http://solar.uq.edu.au/, 11/04/2021
H.  S.  Das,  M.  M.  Rahman,  S.  Li,  and  C.  W. Tan.  2020. Electric  vehicles  standards, charging  infrastructure,  and  impact  on grid integration: A technological review. Renew.  Sustain.  Energy  Rev. ,  vol.  120,
no. November, doi: 10.1016/j.rser.2019.109618. A.  Bahrami.  2020. EV  Charging  Definitions, Modes, Levels, Communication Protocols and Applied Standards
Technical Report. no. January.