## TELSINAS
Koordinasi Adaptif DOCR Pada Sistem Transmisi Loop Multi Generator Menggunakan Modified Firefly Algorithm-Artificial Neural Network

## Yolanda Dewi Puspita Ayu, Daeng Rahmatullah, Istiyo Winarno
Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik dan Ilmu Kelautan Universitas Hang Tuah Surabaya
Email: yolandaayu2@gmail.com
Abstract : Protection system is a very important component in the electric power distribution system. With good reliability, the distribution of electrical power will be better, one of which is by minimizing disruption to the system quickly, precisely and accurately.  Components used in protection systems are directional overcurrent relays (DOCR). In this study proposed optimal and adaptive protection coordination using the Modified Firefly Algorithm- Artificial Neural Network (MFA-ANN) tested on the IEEE 9 real bus loop system with 4 generation combinations. Optimization using MFA will get the Time Delay Setting (TDS) and Ipickup (lowset) values. The ANN used is Backpropagation Lavenberg Marquardt (BPLM) After the BPLM learning process, we will get the weight and bias values of the training results and later as a reference value to get the value of TDS and Ipickup relay. The process will produce relay settings automatically based on the results of optimization and MFA-ANN training which are then simulated on the IEEE 9 bus loop system. The results achieved by MFA-ANN are suitable methods for modeling optimal and adaptive relay coordination systems. ANN training with the BPLM algorithm produces the smallest MSE value of 5.9308x10-10.
Keywords: Protection Coordination, Directional Overcurrent Relay (DOCR), Modified Firefly Algorithm (MFA), Backpropagation Lavenberg Marquardt (BPLM)

## PENDAHULUAN
Sistem proteksi memegang peranan penting terhadap kelangsungan dan keamanan dalam penyaluran daya listrik. Pengamanan pada sistem transmisi harus diperhatikan secara serius, karena sistem transmisi merupakan proses penyaluran daya listrik dari pusat pembangkit sampai ke distribusi. Namun, pada kenyataanya dalam proses penyaluran daya listrik masih banyak terjadi gangguan sehingga dapat mempengaruhi tingkat keandalan sistem tersebut.
Rele arus lebih berarah atau Directional Over Current Relay (DOCR) adalah rele yang sering dipakai dalam sistem proteksi multiloop pada sistem transmisi. Dalam mendesain sistem proteksi koordinasi rele memegang peranan penting, seperti skema koordinasi harus memastikan cepat selektif dan dapat diandalkan untuk dapat memutus bagian sistem tenaga yang mengalami gangguan (Adreson, 1998). Sistem transmisi loop multi generator pada sistem proteksi mengakibatkan beberapa masalah dalam koordinasi perlindungan, dengan multi generator yang saling berinterkoneksi menyebabbkan sistem menjadi tidak terkoordinasi. Untuk mengatasi masalah tersebut beberapa metode telah diusulkan dengan menggunakan metode Cascade
Forward Neural Network (CFNN) untuk men setting rele menggunakan rele arus waktu definite yang bekerja ketika arus yang terbaca oleh rele tersebut melebihi pick-up setpoint-nya akan diputus dalam waktu yang sama (Alfin, 2017). Namun hal itu belum cukup, karena perubahan daya yang disuply oleh pembangkit juga akan merubah arus gangguan.
Penelitian ini mengembangkan koordinasi DOCR optimal dan adaptif pada sistem transmisi loop menggunakan
Modified Firefly Algorithm-Artifisial Neural Network (MFA-ANN) dengan rele arus lebih waktu inverse karena memiliki karakteristik semakin besar arus gangguan maka rele akan beroperasi dalam waktu yang semakin cepat.  Koordinasi rele yang bagus adalah koordinasi rele yang memiliki waktu operasi rele yang secepat mungkin.
Modified Firefly Algorithm (FA) digunakan untuk pengoptimalan waktu operasi rele  dan ANN Backpropagation Lavenberg Marquardt (BPLM) untuk mendapatkan pengaturan adapatif, sehingga memperoleh pengaturan yang tepat dan optimal untuk setiap perubahan kombinasi pembangkitan. Skema optimal dan adaptif yang diusulkan diuji pada sistem IEEE 9 bus real dengan berbagai perubahan kombinasi pembangkitan

## TELSINAS

## TINJAUAN PUSTAKA
A. Proteksi Dalam Sistem Tenaga Listrik Proteksi merupakan sistem pengaman yang terdapat pada peralatan-peralatan listrik yang terpasang pada sistem tenaga listrik tersebut. Misalnya generator, trafo, jaringan transimisi, jaringan distribusi dan lain terhadap kondisi ganguan sistem tersebut.  Untuk menjamin keandalan, sebuah rele pengaman harus memenuhi persyaratan sebagai berikut (Wahyudi, 2004):
1. Kecepatan Bereaksi Kecepatan rele saat mulai ada gangguan sampai pelepasan pemutus (CB).
2. Kecepatan Operasi ( Sensitivity )
Merupakan kemampuan rele pengaman untuk memberikan respon bila merasakan gangguan.
3.
Selektif ( Selectivity )
Kemampuan rele pengaman untuk menentukan titik dimana gangguan muncul dan memutuskan rangkaian dengan membuka CB terdekat.
4.
Keandalan ( Reliability )
Merupakan jumlah rele yang bekerja atau mengamankan terhadap jumlah gangguan yang terjadi. Keandalan proteksi yang baik adalah 90- 99%.
5. Ekonomis Penggunaan rele selain memenuhi syarat diatas, juga harus disesuaikan dengan harga peralatan yang diamankan.

## B. Setting Rele Pengaman
Rele pengaman yang digunakan pada sistem tenaga adala rele arus lebih. Rele arus lebih waktu invers memiliki karakteristik dimana semakin besar arus gangguan maka rele akan beroperasi dalam waktu yang semakin cepat. Sebaliknya, juka arus gangguan kecil maka waktu tunda operasi rele akan lebih lama (Sahoo, 2014). Gambar 1 menunjukan kurva karakteristik rele arus lebih waktu invers.
Untuk setting rele arus lebih waktu inverse dapat men setting dua bagian yaitu setelan pickup dan time dial. Oleh karena itu setting arusnya harus lebih besar dari arus beban maksimum. Pada rele arus lebih, besanya arus pickup ini ditentukan dengan mimilih tap .
Gambar 1. Karakteristik Standart Inverse, Very Inverse dan Extremely Inverse (Sumber: Daeng, 2018)
Adapun untuk menentuka besarnya tap yang digunakan dapat menggunakan persamaan berikut:
Tap = Iset x CTSekunder CTPrimer (1)
Dimana : 𝐼𝐼 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 merupakan arus pickup dalam ampere . Berdasarkan standard british BS 142 batas penyetelan arus pickup adalah sebagai berikut: 1,05 I fla < I set <1,4 I fla
(2) I fla adalah arus saat beban maksimum peralatan. Menentukan waktu operasi rele dilakukan dengan berdasarkan IEC 255-3 setting time dial didapatkan melalui persamaan: td = k x tds (I scmax Iset ) α -1 (3) Dimana : td = waktu operasi (detik) TDS = time dial setting
I 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 = nilai arus hubung singkat maksimum (Ampere) 𝐼𝐼 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 = arus pickup (Ampere) 𝛼𝛼 = koefisien invers (lihat tabel 1) 𝑘𝑘 = koefisien invers (lihat tabel 1) Tabel 1. Koefisien Inverse Time Dial Tipe Kurva Koefisien
𝛼𝛼 𝑘𝑘 Standard
Inverse 0,02 0,14 Very Inverse 1,00 13,50 Extremely Inverse 2,00 80
C. Directional Over Current Relay (Rele Arus Lebih Berarah) DOCR adalah rele yang digunakan untuk memproteksi jaringan cincin atau jaringan yang terhubung dengan beberapa sumber pembangkit sebab pada jaringan tersebut rele arus lebih tidak bekerja secara selektif.
Elemen directional bekerja berdasarkan pergeseran fasa antara besar polarisasi dan besar operasinya. Untuk kondisi forward, I lag terhadap V dan untuk kondisi reverse I lead terhadap V. Gambar 2 menjelaskan tentang DOCR arah reverse dan forward.
Rele arus lebih berarah dapat diseting dengan satu setingan untuk satu arah (conventional DOCR) dan dapat diseting dua setingan dengan dua arah yang berbeda ( dual setings DOCR) (Zineldin, 2015).
Gambar 2. Basic Directional Element Reverse and Forward
( Sumber: Rizky, 2016)

## TELSINAS
Untuk satu setingan pada satu arah, artinya rele arus lebih berarah diseting dengan satu setingan dan satu arah kerja. Arah kerja bisa forward (maju) atau reverse (mundur).

## METODE PENELITIAN
A. Proses Penelitian Poses penelitian dimulai dari mendesain single line diagram sistem loop untuk penerapan koordinasi DOCR. Dilanjutkan dengan pengambilan data arus hubung singkat ( Isc ), full load ampere ( Ifla) . Setelah itu baru dilakukan proses optimasi menggunakan program MFA pada setiap skema pembangkitan hingga didapat nilai lowset setting DOCR berupa TDS dengan total waktu operasi rele paling minimum pada setiap skema pembangkitan. Nilai TDS dan Ipickup dari MFA sebagai target ANN-BPLM agar mendapatkan nilai yang adaptif pada setiap pembangkitan. Setelah didapat lowset pada setiap skema pembangkitan baru maka nilai TDS dan Ipickup dimasukkan pada DOCR dan dilakukan simulasi ganggunan untuk membuktikan kebenaran koordinasi rele. Gambar 3 menjelaskan tentang proses penelitian ini.
Mulai Optimasi Menggunakan MFA Menghasilkan TDS dan I pickup Ambil Data Isc Maksimum dan IFLA/Data Kabel Desain Sistem Single Line Diagram Input Data : Kombinasi Pembangkitan Target : TDS dan Ipickup Pelatihan Data Menggunakan BPLM Minimum MSE Memperoleh Weight dan Bias Uji Coba Input : Kombinasi Pembangkitan G1, G2 dan G3 Dapatkan TDS dan I pickup
Masukan TDS dan I pickup ke DOCR
Jalankan Simulasi Menggunakan Software ETAP Selesai Iya Tidak Gambar 3. Flowchart Proses Penelitian
B. Modified Firefly Algorithm (MFA)
Firefly algorithm adalah suatu algoritma yang terinspirasi dari perilaku kunang-kunang pada alam bebas. Algoritma firefly yang memiliki karakteristik cahaya berkedip dan dapat dinyatakan dalam tiga rule yaitu (Fister dkk, 2013):
1. Semua kunang-kunang memiliki jenis kelamin yang sama sehingga suatu kunang-kunang mengikuti yang lain dengan mengabaikan jenis kelamin.
2. Ketertarikan sebanding dengan kecerahan yang memiliki kunang-kunang dan keduanya berbanding terbaliki dengan jarak antara dua kunang-kunang. Jika dua kunang-kunang yang kurang cerah akan bergerak mengikuti yang lebih cerah. Suatu kunang-kunang akan bergerak secara acak jika tidak ada yang lebih cerah dibandingkan dirinya.
3. Kecerahan atau intensitas suatu kunang-kunang dipengaruhi atau ditentukan oleh fungsi objektif yang akan dioptimasi
.
Dalam aplikasinya, intensitas kecerahan tiap kunang-kunang dirumuskan melalui objective function . Semakin besar nilai pada kunang-kunang tersebut, makan semakin terang intensitas cahayanya. Selanjutnya, dilakukan perubahan posisi kunang-kunang lain. Perubahan posisi kunang-kunang dirumuskan sebagai berikut:
𝑥𝑥 𝑖𝑖 = 𝑥𝑥 𝑖𝑖 + 𝛽𝛽 0 𝑒𝑒 −𝛾𝛾𝛾𝛾𝑖𝑖𝑗𝑗2 �𝑥𝑥 𝑗𝑗 − 𝑥𝑥 𝑖𝑖 � + 𝑎𝑎𝑒𝑒
(4)
Pada penelitian ini modifikasi firefly algorithm dilakukan pada kecepatan kunang-kunang untuk mendapatkan posisi kunang-kunang yang diperbarui setiap iterasi. Sehingga posisi kunang-kunang setelah diperbarui dapat dirumuskan sebagai berikut : 𝑥𝑥 𝑖𝑖 = 𝑥𝑥 𝑖𝑖 + exp(𝛾𝛾 x 𝑟𝑟 2 ) x �𝑥𝑥 𝑗𝑗 − 𝑥𝑥 𝑖𝑖 � + 𝑎𝑎 𝑠𝑠 (𝑟𝑟𝑎𝑎𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟 − 0.4)
(5)
Dimana : 𝑥𝑥 𝑖𝑖 = posisi kunang-kunang 𝑥𝑥 𝑗𝑗 = posisi kunang-kunang pembanding
𝛽𝛽 = faktor ketertarikan kunang-kunang
𝛾𝛾
= faktor kemampuan penyerapan cahaya r
= jarak antar kunang-kunang i dan j
a = parameter acak penggerak kunang-kunang
e = suatu vector yang berisi konstanta acak
Gambar 4 menjelaskan tentang proses optimasi menggunakan modified firefly algorithm yang dimulai dari pengumpulan berupa data seperti pada Tabel 2. Selanjutnya proses optimasi dilakukan dengan semua kondisi pembangkitan. Hasil dari MFA berupa nilai ipickup dan TDS. Sehingga waktu operasi rele yang didapat lebih cepat dibandingkan dengan mencari menggunakan perhitungan manual.

## TELSINAS
Mulai
Data Kombinasi Pembangkitan, IFLA, Isc maksimum, CT rasio Proses Firefly : xTDS Evaluasi Fitnes (Objective Function): Granding Time=min( ∑wi ,ti) Parameter MFF: Update Posisi Cek Constrait xTDS dan xBest It<maxit Hasil TDS optimal, TAP dan Waktu Operasi Rele Optimal Selesai Tidak Iya Gambar 4. Diagram Alir MFA C. Artificial Neural Network Backpropagation Lavenberg-Marquardt (ANN-BPLM) Secara umum Artificial Neural Network (ANN) adalah jaringan dari sekelompok unit pemroses kecil yang dimodelkan berdasarkan jaringan syaraf manusia. NN ini merupakan sistem adaptif yang dapat merubah strukturnya untuk memecahkan masalah berdasarkan informasi eksternal maupun internal yang mengalir melalui jaringan tersebut.
Jaringan saraf backpropagation menggunakan Levenberg-Algorithm Marquardt . Metode ini merupakan kombinasi dari  algoritma newton dengan metode penurunan curam (gradien keturunan). Persamaan metode Levenberg-Marquardt (LM) dalam ditulis sebagai berikut (Herry, 2006):
W 𝑘𝑘+1 = W 𝑘𝑘 − (J 𝑘𝑘 𝑇𝑇 J 𝑘𝑘 + 𝜇𝜇𝐼𝐼) −1 J 𝑘𝑘 𝑇𝑇 𝑒𝑒 (6) Dimana: W = bobot
I= identitas matriks μ = tingkat pelatihan Perbedaan antara algoritma ini dan backpropagation adalah tentang peningkatan bobot dan bias. Ketika nilai laju pembelajaran sama dengan 0 (μ = 0), maka LM Metode akan sama dengan Gauss newton.
Namun, jika nilai  μ  lebih  b esar, kemudian metode LM dengan  metode backpropagation sama. Metode adalah untuk mengurangi matriks J Jacobian. JST digunakan 1 lapisan input, 1 lapisan tersembunyi  dengan fungs  i aktivasi tansig dan 1 lapisan output dengan fungsi aktivasi purelin. Arsitektur  ANN pada penelitian sebagai berikut :
G1 G2 G3 Iscmax R1-R15 IFLA Jenis Gangguan y1 y2 y3 yn Ipickup R1-R15 TDS R1-R15 Input Hidden Layer Output Bias Bias Bobot Bobot Gambar 5. Arsitektur ANN
Gambar 5 menjelakan tentang arsitektur ANN pada penelitian ini terdapat layer pertama yaitu  input layer dengan 35 neuron yang terdiri dari kombinasi pembangkitan, iscmax rele 1-15, ifla rele 1-15, 2 jenis gangguan. Layer kedua yaitu hidden layer dengan 1-20 neuron dan layer ketiga yaitu output layer dengan 30 neuron yang terdiri dari ipickup rele 1-15 dan TDS rele 1- 15.

## D. Single Line Diagram Transmisi Loop Multi
Generator Sistem yang digunakan pada penelitian ini adalah diagram satu garis yang ditunjukan Gambar 6. Sistem transmisi loop IEEE 9 bus multi generator yang terdiri dari 3 buah generator, 3 buah trafo step up dengan kapasitas masing-masing sebesar 100 MVA, 3 buah static load dan 15 rele sebagai pengaman. Trafo 1 merupakan trafo step up dari 16,6 kV dinaikan menjadi 230 kV. trafo  2 merupakan trafo step up dari 18 kV dinaikan menjadi 230 kV serta trafo  3 merupakan trafo step up dari 13,8 kV dinaikan menjadi 230 kV. Sehingga pada penelitian ini menggunakan sistem transimis loop 230 kV. Penelitian ini terdiri dari 4 skema kombinasi pembangkitan yaitu: 1.
G1, G2, G3
On 2. G1, G2 On dan G3 Off 3. G1, G3 On dan G2 Off 4. G1 On dan G2, G3 Off

## TELSINAS
Volume 4, No.1 April 2021 e-ISSN 2621-5276 (online) G2 Bus 2 T2 100 MVA G3 Bus 7 Bus 8 Bus 9 Load C 102,637 MVA Load A 135,532 MVA Load B 92,449 MVA G1 Bus 5 Bus 6 Bus 4 Bus 1 T1 100 MVA Bus 2 T3 100 MVA 247,5 MW R13 CB13 R1 CB1 R12 CB12 CBLA CBLB R6 CB6 CB7 R7 R2 CB2 CB11 R11 CBLC R5 CB5 CB8 R8 108,8 MW 163,2 MW CB14 R14 R3 CB3 CB10 R10 R4 CB4 CB9 R9 R15 CB15
Gambar 6. Single Line Diagram Sistem Tabel 2. Data Ifla, CT dan Arus Hubung Singkat Rele G1+G2+G3 G1+G2
G1+G3 G1 Ifla CT Iscmax Utama Iscmax Backup Ifla CT Iscmax Utama Iscmax Backup Ifla CT Iscmax Utama Iscmax Backup Ifla CT Iscmax Utama Iscmax Backup 1 105  150/5 2660 1890 105  150/5 1930 1380 105  150/5 2260 1760 105  150/5 1530 1240 2 105  150/5 1890 1140 105  150/5 1380 828 105  150/5 1760 1280 105  150/5 1240 965 3 105  150/5 2760 1990 105  150/5 2450 1890 105  150/5 1280 794 105  150/5 965 689 4 105  150/5 1990 1240 105  150/5 1890 1350 105  150/5 794 309 105  150/5 689 415 5 105  150/5 2500 1750 105  150/5 1350 809 105  150/5 1580 1090 105  150/5 415 139 6 105  150/5 1750 993 105  150/5 809 265 105  150/5 1090 595 105  150/5 139 139 7 105  150/5 2770 2010 105  150/5 2460 1910 105  150/5 1840 1350 105  150/5 1530 1240 8 105  150/5 2010 1250 105  150/5 1910 1360 105  150/5 1350 858 105  150/5 1240 965 9 105  150/5 2520 1760 105  150/5 1360 823
105  150/5 2120 1630 105  150/5 965 689 10 105  150/5 1760 1010 105  150/5 823 279
105  150/5 1630 1140 105  150/5 689 415 11 105  150/5 2630 1870 105  150/5 1900 1350 105  150/5 1140 663 105  150/5 415 139 12 105  150/5 1870 1110 105  150/5 1350 800 105  150/5 663 177 105  150/5 139 139 13 251  300/5 1670 1660 251  300/5 1670 1660 251  300/5 1670 1660 251  300/5 1670 1660 14 251  300/5 1630 1620 251  300/5 1630 1620 0 0 0 0 0 0 0 0 15 251  300/5 1280 1260 0 0 0 0 251  300/5 1270 1270 0 0 0 0

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Optimasi MFA
Optimasi dilakukan pada 4 kombinasi pembangkitan yang nantinya akan didapat nilai lowset setting pada rele dengan  total waktu operasi paling optimal. Pada proses optimasi, sistem transmisi loop pada setiap pembnagkitan.
Pembagian pengaturan rele berdasarkan pembangkitannya ini digunakan sebagai perhitungan secara akurat untuk semua kondisi pembangkitan. Optimasi ini dilakukan dalam beberapa kali uji sampai didapat hasil nilai TDS dan Ipickup dengan waktu total operasi rele tercepat.
Pada gambar 7 hingga 10  merupakan kurva konvergensi MFA  dari 4 skema pembangkitan. Merupakan proses pencari-an nilai optimum td (time delay) oleh partikel-partikel MFA. Nilai TDS dan ipickup ditampilkan pada Tabel 3.
Gambar 7. Kurva Konvergrnsi Skema 1
Gambar 8. Kurva Konvergrnsi Skema 2

## TELSINAS
Gambar 9. Kurva Konvergrnsi Skema 3
Gambar 10. Kurva Konvergrnsi Skema 4
Tabel 3. Nilai Perbandingan Ipickup (IP) dan TDS Output MFA Dengan Perhitungan Manual
Re le
G1+G2+G3 G1+G2 G1+ G3 G1 IP Manual MFA IP Manual MFA IP Manual MFA IP Manual MFA TDS TD TD S TD TD S TD TD S TD TD S TD TD S TD TD S TD TD S TD 1 3.67 5 1.53 60 0.21 20 1.29 51 0.1 790 3.6 75 0.8 365 0.2 191 0.7 362 0.1 920 3.6 75 1.4 079 0.2 686 1.2 731 0.2 430 3.6 75 0.7 946 0.3 318 0.6 999 0.2 920 2 3.67 5 0.60 90 0.16 60 0.53 50 0.1 460 3.6 75 0.3 500 0.1 798 0.3 286 0.1 690 3.6 75 0.6 147 0.1 937 0.5 060 0.1 510 3.6 75 0.4 024 0.2 565 0.3 541 0.2 240 3 3.67 5 1.71 199 0.21 88 1.49 90 0.1 920 3.6 75 1.5 730 0.2 554 1.4 856 0.2 410 3.6 75 0.1 966 0.1 175 0.1 752 0.1 050 3.6 75 0.1 662 0.1 758 0.1 462 0.1 540 4 3.67 5 0.69 69 0.17 16 0.62 34 0.1 530 3.6 75 0.6 585 0.1 798 0.5 980 0.1 630 3.6 75 0.1 257 0.0 956 0.0 323 0.1 050 3.6 75 0.0 470 0.1 128 0.0 480 0.1 010 5 3.67 5 1.24 63 0.19 42 1.05 37 0.1 640 3.6 75 0.1 931 0.1 037 0.1 690 0.0 910 3.6 75 0.4 846 0.1 897 0.3 396 0.1 330 3.6 75 0.0 610 0.1 786 0.0 053 0.1 500 6 3.67 5 0.46 21 0.14 80 0.40 16 0.1 290 3.6 75 0.0 280 0.0 932 0.0 263 0.0 911 3.6 75 0.1 823 0.1 759 0.1 719 0.1 430 3.6 75 0.0 042 0.5 813 0.0 037 0.5 420 7 3.67 5 1.74 46 0.21 14 1.62 17 0.2 060 3.6 75 1.6 095 0.2 591 1.5 330 0.2 460 3.6 75 0.8 341 0.2 404 0.7 947 0.2 280 3.6 75 0.7 946 0.3 318 0.6 999 0.2 920 8 3.67 5 0.70 91 0.17 11 0.63 58 0.1 540 3.6 75 0.6 747 0.1 804 0.5 854 0.1 570 3.6 75 0.3 681 0.1 980 0.3 609 0.1 940 3.6 75 0.4 024 0.2 565 0.3 541 0.2 240 9 3.67 5 1.26 95 0.19 47 1.04 94 0.1 610 3.6 75 0.2 023 0.1 071 0.1 925 0.1 020 3.6 75 1.1 305 0.2 420 1.0 991 0.2 380 3.6 75 0.1 662 0.1 758 0.1 462 0.1 540 10 3.67 5 0.47 62 0.15 00 0.40 36 0.1 270 3.6 75 0.0 310 0.0 982 0.0 260 0.0 964 3.6 75 0.4 505 0.1 656 0.4 009 0.1 480 3.6 75 0.0 470 0.1 128 0.0 480 0.1 010 11 3.67 5 1.48 73 0.21 00 1.31 35 0.1 850 3.6 75 0.7 941 0.2 146 0.7 194 0.1 940 3.6 75 0.1 196 0.1 196 0.0 880 0.0 991 3.6 75 0.0 610 0.1 786 0.0 053 0.1 500 12 3.67 5 0.57 80 0.16 20 0.51 10 0.1 430 3.6 75 0.3 287 0.1 765 0.3 000 0.1 610 3.6 75 0.0 096 0.1 301 0.0 091 0.1 180 3.6 75 0.0 042 0.5 813 0.0 037 0.5 420 13 4.39 25 0.22 40 0.46 20 0.20 01 0.4 130 4.3 925 0.2 491 0.5 091 0.2 340 0.4 820 4.3 925 0.2 531 0.5 190 0.2 411 0.4 960 4.3 925 0.2 847 0.5 840 0.2 510 0.5 140 14 4.39 25 0.21 30 0.46 30 0.18 6 0.4 070 4.3 925 0.2 324 0.5 054 0.2 210 0.4 800 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 15 4.39 25 0.12 55 0.45 80 0.11 16 0.4 060 0 0 0 0 0 4.3 925 0.1 432 0.5 170 0.1 382 0.5 010 0 0 0 0 0 Total Waktu 3.59 29 3.1 650 3.0 814
2.8 655 3.6 111 2.9 421 3.6 793 3.4 400
Tabel 4 menunjukan nilai ipickup , TDS dan TD dari output MFA dan perhitungan manual. Nilai tersebut dimasukan untuk setting rele DOCR. Dengan menggunakan MFA didapatkan nilai TD yang lebih cepat dibandingkan dengan menggunakan perhitungan manual. Skema 1 nilai TD=3.1650 detik, skema 2 nilai TD=2.8655 detik, skema 3 nilai TD=2.9421 detik dan skema 4 nilai TD=3.4400 detik. Gambar 11 merupakan koordinasi rele dengan nilai setting DOCR output dari MFA. Bukti koordinasi rele dilakukan pada skema 1 saluran antara bus 4 dan bus 5.
Gambar 12 sampai gambar 15 merupakan kurva hasil dari koordinasi rele pada skema 1 dengan menggunakan perhitungan manual dan MFA. Gambar 12 hasil dari perhitungan manual dan Gambar 13 MFA merupakan gambar kurva rele 1 sebagai rele utama setting
DOCR didapat TD=0.212 detik untuk pehitungan manual dan TD=0.179 detik untuk MFA. Rele 6 dan rele 13 sebagai rele backup dari rele 1. Gambar 14 hasil dari perhitungan manual dan Gambar 15 MFA merupakan gambar kurva rele 12 sebagai rele utama setting DOCR didapat TD=0.162 detik untuk pehitungan manual dan TD=0.143 detik untuk MFA. Rele 11sebagai rele backup dari rele 12.

## TELSINAS
Gambar 12. Simulasi Koordinasi Rele Skema 1
Gambar 12. Kurva Rele 1, Rele 6 dan Rele 13 Perhitungan Manual
Gambar 13. Kurva Rele 1, Rele 6 dan Rele 13 MFA
Gambar 14. Kurva Rele 12 dan Rele 11 Perhitungan
Manual
Gambar 15. Kurva Rele 12 dan Rele 11 MFA

## TELSINAS
1,00E-11 1,10E-10 1,21E-09 1,33E-08 1,46E-07 1,61E-06 1,77E-05 1,95E-04 2,14E-03 2,36E-02 2,59E-01 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1011121314151617181920 MS E Neuron

## B. Pengujian dan Pelatihan ANN-BPLM
Pada penelitian ini proses neural network menggunakan teknik pelatiahan algoritma BPLM. Arsitektur dari ANN penelitian ini ditunjukan pada gambar 5. Untuk inputan dari ANN terdiri dari skema kombinasi, jenis gangguan, arus hubung singkat ( iscmax ), full load ampere (ifla) dan untuk nilai target ANN adalah nilai output dari MFA pada tabel 3 yang terdiri dari nilai ipickup rele 1 sampai rele 15 dan TDS rele 1 sampai rele 15. Setelah mengumpulkan data tersebut kemudian dilatih sampai menemukan nilai Mean Squared Error (MSE) yang paling minimum. Gambar 16 merupakan nilai MSE dari percobaan 20 neuron yang didapatkan nilai MSE terkecil pada neuron 5 dengan  MSE=5.9308x10 -10 yang ditunjukan pada Gambar 17.
Gambar 16. Kurva Best Performens Validasi
Gambar 17. Kurva MSE Neuron 5
Gambar 18. Kesusaian Dengan Data Target
Gambar 19. Kurva Pengujian Kesesuaian antara Data Target dan Data Keluaran Pada Skema 1
Gambar 18 menujukkan kurva kesesuaian antara data target dan output. Dengan nilai keseuaian mencapai 1 yang artinya kesusuain antar data target dan keluaran ANN mirip. Dari hasil pelatihan akan didapat nilai bobot dan bias yang nantinya akan digunakan untuk proses pengujian.
Gambar 19 menjelaskan hasil pengujian kesesuaian antara data target dan data keluaran ANN pada skema 1 yang menunjukan antara data target dan data keluaran ANN sama.

## TELSINAS
Tabel 4. Hasil MFA dan ANN Rel e G1+G2+G3 G1+G2 G1+G3 G1 MFA ANN MFA ANN MFA ANN MFA ANN Ipicku p TDS Ipicku p TDS Ipicku p TDS Ipicku p TDS Ipicku p TDS Ipicku p TDS Ipicku p TDS Ipicku p TDS 1 3.675 1.295 1 3.675 1.295 1 3.675 0.736 2 3.675 0.736 2 3.675 1.273 1 3.675 1.273 1 3.675 0.699 9 3.675 0.699 9 2 3.675 0.535 0 3.675 0.535 0 3.675 0.328 6 3.675 0.328 6 3.675 0.506 0 3.675 0.506 0 3.675 0.354 1 3.675 0.354 1 3 3.675 1.499 0 3.675 1.499 0 3.675 1.485 6 3.675 1.485 6 3.675 0.175 2 3.675 0.175 2 3.675 0.146 2 3.675 0.146 2 4 3.675 0.623 4 3.675 0.623 4 3.675 0.598 0 3.675 0.598 0 3.675 0.032 3 3.675 0.032 3 3.675 0.048 0 3.675 0.048 0 5 3.675 1.053 7 3.675 1.053 7 3.675 0.169 0 3.675 0.169 0 3.675 0.339 6 3.675 0.339 6 3.675 0.005 3 3.675 0.005 3 6 3.675 0.401 6 3.675 0.401 6 3.675 0.026 3 3.675 0.026 3 3.675 0.171 9 3.675 0.171 9 3.675 0.003 7 3.675 0.003 7 7 3.675 1.621 7 3.675 1.621 7 3.675 1.533 0 3.675 1.533 0 3.675 0.794 7 3.675 0.794 7 3.675 0.699 9 3.675 0.699 9 8 3.675 0.635 8 3.675 0.635 8 3.675 0.585 4 3.675 0.585 4 3.675 0.360 9 3.675 0.360 9 3.675 0.354 1 3.675 0.354 1 9 3.675 1.049 4 3.675 1.049 4 3.675 0.192 5 3.675 0.192 5 3.675 1.099 1 3.675 1.099 1 3.675 0.146 2 3.675 0.146 2 10 3.675 0.403 6 3.675 0.403 6 3.675 0.026 0 3.675 0.026 0 3.675 0.400 9 3.675 0.400 9 3.675 0.048 0 3.675 0.048 0 11 3.675 1.313 5 3.675 1.313 5 3.675 0.719 4 3.675 0.719 4 3.675 0.088 0 3.675 0.088 0 3.675 0.005 3 3.675 0.005 3 12 3.675 0.511 0 3.675 0.511 0 3.675 0.300 0 3.675 0.300 0 3.675 0.009 1 3.675 0.009 1 3.675 0.003 7 3.675 0.003 7 13 4.392 5 0.200 1 4.392 5 0.200 1 4.392 5 0.234 0 4.392 5 0.234 0 4.392 5 0.241 1 4.392 5 0.241 1 4.392 5 0.251 0 4.392 5 0.251 0 14 4.392 5 0.186 4.392 5 0.186 4.392 5 0.221 0 4.392 5 0.221 0 0 0 0 0 0 0 0 0 15 4.392 5 0.111 6 4.392 5 0.111 6 0 0 0 0 4.392 5 0.138 2 4.392 5 0.138 2 0 0 0 0
Gambar 20 menunjukan simulasi koordinasi rele hubung singkat pada saluran antara bus 5 dan bus 4 dapat terkordinasi sangat baik rele bekerja sesuai urutanya koordinasinya, yaitu R12 trip yang pertama dan yang kedua R1. R12 dan R1 merupakan rele utama pada saluran antara bus 5 dan bus 4. R1 trip yang ketiga, disusul R11, R11 merupakan rele backup dari R12. Selanjutnya yang trip keempat adalah R6, R6 rele backup R1 dan yang trip terakhir atau kelima adalah R13 yang juga rele backup dari R1. Dengan menggunakan nilai setting DOCR keluaran dari ANN yang ditunjukan pada Tabel 4. Gambar 21 merupakan kurva rele 1 trip terlebih dahulu pada waktu 0.179 detik dengan arus yang terdeteksi 2.656 kA, disusul rele 6 sebagai rele backup pada 0.401 detik dengan arus terdeteksi 0.993 kA dan selanjutnya rele 13 juga sebagai rele backup trip pada waktu 0.412 detik arus yang terdeteksi 1.563 kA. Nilai CTI antara rele 1 dan rele 6 0.223 detik dan antara rele 1 dengan rele 13 0.234 detik. Gambar 22 merupakan rele 12 trip terlebih dahulu pada waktu 0.143 detik dengan arus yang terdeteksi 1.866 kA, disusul rele 11 sebagai rele backup pada 0.368 detik dengan arus terdeteksi 1.866 kA. Nilai CTI antara rele 12 dan rele 11 0.225 detik.
Gambar 21. Kurva Rele 1, 6, 13 Pada Saluran Bus 4 dan 5 Skema 1 Gambar 22. Kurva Rele 12, 11 Pada Saluran Bus 4 dan 5 Skema 1

## TELSINAS

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil simulasi dan analisis koordinasi dapat disimpulkan bahwa MFA dapat memudahkan mendapatkan nilai setting DOCR dengan waktu operasi rele lebih cepat dibandingkan dengan menggunakan perhitungan manual di setiap skema skema 1 nilai TD=3.1650 detik, skema 2 nilai TD=2.8655 detik, skema 3 nilai TD=2.9421 detik dan skema 4 nilai TD=3.4400 detik.  ANN-BPLM mampu mendapatkan nilai yang adaptif dengan nilai MSE 5.9308x10 -10 , sehingga nilai target dan keluaran ANN hampir sama untuk nilai TDS dan ipickup untuk setiap skema. Metode MFA-ANN merupakan metode yang tepat untuk mendapatkan nilai setting DOCR dengan waktu operasi rele optimum dan mendapatkan koordinasi rele yang baik.

## DAFTAR PUSTAKA
Adreson P.M. 1998. Power System Protection . John Wiley
& Sons. Inc. Canada.
Alfin Sahrin, Anang Tjahjono, Margo Pujiantara dan Mauridhi Hery Purnomo. 2017. The Modeling Of Directional Overcurrent Relay In Loop System Using Cascade Forward Neural Network ”, Journal International Seminar On Intelligent Technology And Its Applications . pp.69-74.
Daeng Rahmatullah,  Belly Yan Dewantara. 2018. Optimasi DOCR Pada Sistem Distribusi Loop Dengan Pembangkit Tersebar Menggunakan Algoritma Modified Particle Swarm Optimation (MPSO). J-Eltrik. Vol 1 no 1.
Hery P dan Kurniawan A. Supervised Neural Networks . Surabaya: Graha Ilmu, 2006.
I. Fister, X-S Yang and J. Brest. 2013. A Comperehensive Review Of Firefly Algorithms . Swarm Evol. Comput. vol 13, pp.34-46.
Rizky F. H, Margo Pujiantara, Ardyono Priyadi. 2016. Koordinasi Proteksi Adaptif Rele Arus Lebih Digital Menggunakan Artificial Neural Network
Pada Sistem Mesh Dengan Pembangkit Tersebar. Jurnal Teknik ITS. Vol 5 no.2.
Sahoo AK. 2014. Protection of micro-grid through coordinated directional over-current relays , in 2014 IEEE Global Humanitarian Technology Conference  -  South Asia Satellite (GHTC-SAS) , 2014, hal. 129–134.
H.H Zineldin, Sharaf Hebatallah. 2015. Optimal Protection Coordination For Meshed Distribution System With DG Using Dual Setting Directional Over Current Relays. IEEE. Vol 6 no 1.