EMITOR: Jurnal Teknik Elektro
Analisis Keandalan Sistem Distribusi 20 kV GI Tengkawang Pada Penyulang T4
Abdul Makruf ∗ , Rani Ilham, Bima Sakti, Erdin Syam, Muhammad Akbar, Y Yudistira
Jurusan Teknik Elektro, Universitas Mulawarman Samarinda, Indonesia
∗ Abdmakruf02@gmail.com
Abstract − Electricity is a basic human need in carrying out daily activities. PLN is a state-owned company that serves electricity needs in Indonesia. As more industries, companies, and households grow and develop, the need for reliable, cheap, and economical electric power arises. Thus the electricity demand requires the development of generating capacity and transmission or distribution lines. The distance between generators and consumers is very far, so it can trigger disturbances in the open-air network. This disturbance can cause fault currents that will disrupt the distribution system, which results in a system that cannot be said to be reliable. To increase the reliability value, namely by reducing the frequency of disturbances and carrying out preventive maintenance to improve the distribution system’s reliability. For the reliability of the distribution system, it is necessary to calculate the SAIDI (System Average Interruption Duration Index) and SAIFI (System Average Interruption Frequency Index) values.
Abstrak − Listrik merupakan kebutuhan pokok manusia di dalam menjalankan aktivitasnya sehari-hari. PLN merupakan perusahaan milik negara yang melayani kebutuhan listrik di Indonesia. Semakin banyak industri dan perusahaan serta rumah tangga yang tumbuh dan berkembang, maka dibutuhkan tenaga listrik yang handal, murah dan ekonomis. Dengan demikian kebutuhan listrik tersebut membutuhkan pengembangan kapasitas pembangkit dan saluran transmisi atau distribusinya. Jarak antara pembangkit dan konsumen sangatlah jauh, hal ini dapat memicu terjadinya gangguan pada jaringan udara terbuka, gangguan ini dapat menyebabkan arus gangguan yang akan mengganggu sistem distribusi, yang berakibatkan suatu sistem tidak bisa dikatakan handal. Untuk meningkatkan nilai keandalan yaitu dengan mengurangi frekuensi terjadinya gangguan dan dilakukan pemeliharaan secara preventif guna meningkatkan keandalan dari sistem distribusi. Agar dapat melihat keandalan dari sistem distribusi diperlukan perhitungan terhadap nilai SAIDI ( System Average Interruption Duration Index ) dan SAIFI ( System Average Interruption Frequency Index ).
Kata Kunci − Sistem Distribusi; Keandalan; Gangguan; SAIDI; SAIFI

## I. P ENDAHULUAN
K EMAJUAN teknologi dan pertambahan jumlah penduduk membuat pertambahan beban dari sa- luran distribusi menjadi lebih banyak, tentu dari per- tambahan beban pada saluran distribusi harus diikuti dengan kualitas penyaluran energi yang diterima oleh konsumen harus lebih baik, karena sistem distribusi tenaga listrik memiliki peran yang sangat penting di dalam penyaluran energi listrik, penyaluran yang andal dan secara terus menerus dari sistem distribusi menu- ju ke beban dan juga pelanggan, merupakan indikator bahwa saluran distribusi itu dikatakan andal. Terdapat 3 faktor yang mempengaruhi adanya gangguan yaitu
Naskah diterima 20 Desember 2021, diterima setelah revisi 11 Agus- tus 2022, terbit online 2 September 2022. Emitor merupakan jurnal Teknik Elektro Universitas Muhammadiyah Surakarta yang terakreditasi Sinta 4 dengan alamat Gedung H Lantai 2 UMS, Jalan Ahmad Yani Tromol Pos 1 Surakarta Indonesia 57165.
gangguan internal, gangguan eksternal dan faktor ma- nusia, faktor gangguan internal terjadi disebabkan oleh gangguan hubung singkat, kerusakan alat, switching , kegagalan pada isolasi, dan kerusakan pada pembang- kit, faktor gangguan eksternal terjadi disebabkan oleh luar sistem, misalkan angin kencang yang menyebabk- an kabel putus, sambaran petir, ranting pohon, dan lain sebagainya, dan yang terakhir yaitu gangguan yang di- sebabkan oleh manusia, hal ini bisa terjadi dikarenakan kelalaian atau kecerobohan operator, karena tidak taat peraturan yang sudah ditetapkan. Dari faktor ganggu- an di atas membuat penyaluran distribusi listrik akan mengalami pemadaman.
Berdasarkan latar belakang di atas, peneliti- an ini bertujuan untuk menganalisis sistem kean- dalan 20 kV gardu induk tengkawang, dan men- cari tahu gangguan dan solusi penyelesaian da- ri gangguan tersebut. Untuk mengetahui keandal-
an dari sistem distribusi 20 kV, digunakan per- hitungan SAIDI ( System Average Interruption Frequency Index ) [1–3], SAIFI ( System Average Interruption Duration Index ) [4–7], dan CAI- DI ( Custumer Average Interruption Duration Index ) [8–10].

## II. M ETODE P ENELITIAN
Keandalan adalah tingkat keberhasilan kinerja suatu sistem agar dapat memberikan hasil yang lebih baik pada periode waktu dan kondisi waktu operasi tertentu. Laju kegagalan adalah harga rata-rata dari jumlah ke- gagalan per satuan waktu pada selang waktu tertentu. Nilai laju kegagalan dinyatakan dalam Persamaan (1) berikut.
λ = f T (1)
dengan: λ merupakan laju kegagalan (kegagal- an/tahun), f adalah banyaknya kegagalan selama se- lang waktu (tahun), dan T yaitu jumlah lamanya selang waktu (tahun).
Laju perbaikan adalah waktu dibutuhkannya alat yang gagal beroperasi kembali dengan cara diperbaiki atau diganti dengan satuan jam seperti yang tertera dalam Persamaan (2) berikut.
r = U λ (2)
dengan: U adalah waktu kegagalan per tahun (jam/tahun), λ yaitu angka kegagalan per tahun (gang- guan/tahun), dan r merupakan waktu kegagalan (jam). Laju perbaikan per tahun adalah waktu perbaikan rata-rata per tahun pada alat seperti yang dirumuskan dalam Persamaan (3) berikut.
U = ∑ i λ i r i (3)
dengan: U yaitu waktu kegagalan per tahun (jam/tahun), λ adalah angka kegagalan per tahun (gang- guan/tahun), dan r merupakan waktu kegagalan (jam). Indeks keandalan merupakan indikator keandalan yang dinyatakan dalam besaran yang beberapa diacu dengan standar internasional yaitu IEEE. Berikut beberapa in- dikator keandalan yaitu:
SAIFI ( S ) merupakan indeks yang menunjukkan jumlah rata-rata kegagalan yang terjadi per pelanggan yang dilayani oleh sistem per satuan waktu (tahun).

## S = Jumlah gangguan pelanggan Jumlah gangguan
= ∑ λ i N i ∑ N (4)
dengan: λ i adalah laju kegagalan unit (kali/tahun), N i merupakan banyak pelanggan pada unit, dan N jumlah total pelanggan.
SAIDI ( D ) merupakan indeks yang menunjukk- an nilai rata-rata dari lamanya kegagalan untuk setiap pelanggan selama satu tahun. Persamaan SAIDI dapat dinyatakan dalam bentuk Persamaan (5) berikut.

## D = Jumlah durasi gangguan pelanggan Jumlah gangguan
= ∑ U i N i N (5)
dengan: U i adalah lama durasi gangguan rata-rata, dan N i yaitu banyak pelanggan pada unit dari jumlah total N . CAIDI ( C ) merupakan indeks lamanya gangguan pada konsumen rata-rata tiap tahun dengan formula dalam Persamaan (6) berikut [11–15].

## C = Jumlah durasi gangguan pelanggan Jumlah pelanggan terganggu
= ∑ U i N i N (6)
dengan: U i adalah lama durasi gangguan rata-rata, N i yaitu jumlah pelanggan pada unit ke i dari total N pe- langgan.
ASAI atau Avarage Service Availability Index dengan notasi A merupakan suatu indeks yang menyatakan kemampuan suatu sistem untuk menye- diakan/mensuplai suatu sistem dalam jangka wak- tu 1 tahun [16–18], sedangkan ASUI atau Avarage Service Unvailability Index dengan notasi U merupakan indeks yang menyatakan ketidakmampu- an suatu sistem untuk menyediakan/menyuplai suatu sistem [19,20]. Formula ASAI dan ASUI tampil dalam Persamaan (7) dan (8) berikut.
A = Jumlah jam pelanggan terpenuhi Jumlah jam seharusnya
= ∑ N i × 8760 − ∑ U i × N i ∑ N i × 8760 (7)
U = 1 − ASAI = 1 − A (8)
Adapun langkah penelitian memiliki tahap penye- lesaian dengan memulai studi literatur, yaitu metode landasan berpikir untuk menyelesaikan masalah secara ilmiah. Studi literatur dilakukan dengan mempelajari referensi pada buku standar PLN dan jurnal.
1. Pengumpulan data dilakukan dengan cara me- mvalidasi data yang diperlukan sebagai berikut
doi: 10.23917/emitor.v22i2.16770
2. Data Single Line Diagram (SLD) pada penyu- lang gardu induk Data beban
3. Data gangguan pelanggan
Selanjutnya, menghitung nilai pada laju kegagalan, laju perbaikan, laju perbaikan per tahun, ASAI, ASUI, SAI- DI dan CAIDI. Perbandingan apakah sudah memenuhi standar PLN dan mengetahui faktor apa saja yang dapat menyebabkan terjadinya pemadaman. Keluaran peneli- tian yang ingin dicapai adalah penekanan pada jumlah gangguan dan lamanya waktu terjadinya gangguan pa- da penyulang sehingga didapatkan nilai keandalan yang baik dan dapat digunakan untuk mengatasi terjadinya gangguan pemadaman.
Gambar 1: Diagram alir penelitian

## III. H ASIL P ENELITIAN DAN D ISKUSI

## i. Data Penyulang Tengkawang 4
Data yang didapatkan dari UP3 Samarinda dirangkum dalam tabel untuk memudahkan perhitungan besar SA- IDI, SAIFI,dan CAIDI. Data yang didapatkan berupa jumlah pelanggan, jumlah gangguan,durasi gangguan, penyebab terjadinya gangguan dan ENS dalam satu periode (satu tahun) 2020.
Pada penyulang T4 terdapat 11.016 pelanggan, penyulang ini menggunakan sistem radial, ketika terja- di gangguan pada satu titik maka titik yang lain akan
Gambar 2: Singel line diagram Penyulang T4
merasakan dampaknya yaitu terjadi pemadaman dika- renakan satu jalur dan tidak ada penyulang lain yang mem- backup . Pada penelitian ini hanya memasukkan indeks yang diperlukan ke dalam tabel untuk menghi- tung jumlah SAIDI, SAIFI, CAIDI, ASAI dan ASUI. Luaran penelitian terlihat dalam Tabel 1 dan 2 berikut.
Dari Tabel 1 dapat diketahui jumlah pemadaman terbesar terjadi pada bulan April yaitu sebanyak 7 kali pemadaman dan 63.182 pelanggan yang terkena pema- daman.Pada bulan Januari, Mei dan Agustus tidak ada pemadaman pada penyulang T4.
Setelah dihitung jumlah pelanggan padam dan jumlah lama waktu pemadaman per-bulan, dan total menjadi per-tahun maka dapat dihitung SAIFI,SAIDI dan CAIDI menggunakan rumus berikut:
SAIFI = 218 . 34 11016 = 0 . 0198 kali/tahun
SAIDI = 41261 . 82 11016 = 3 . 7456 jam/tahun
CAIDI = 3 . 7456 0 . 0198 = 188 . 9796
Dari perhitungan tersebut didapatkan nilai SAIFI sebesar 0,0198 kali/tahun , nilai SAIDI sebesar 3,7556 jam/ tahun dan nilai CAIDI sebesar 188.9796. Setelah mendapatkan nilai SAIFI, SAIDI dan CAIDI, maka indeks keandalan berikutnya yang akan dicari adalah ASUI dan ASAI dengan cara mencari nilai laju kega- galan dan laju perbaikan terlebih dahulu menggunakan perhitungan:
λ = 27 12 = 2 . 25 kali/tahun
r = 4 . 8 2 . 25 = 2 . 133 jam
U = 2 . 25 × 2
. 133 = 4 . 8 jam/tahun
Dari perhitungan di atas didapatkan nilai laju ke- gagalan 2,25 kali per-tahun, laju perbaikan 2,133 jam, laju perbaikan per-tahun 4,8 jam. Dari perhitungan
Tabel 1: Data pemadaman pada penyulang T4 dengan J jumlah pelanggan padam, L lama padam (jam), JL perkalian jumlah pelanggan padam dengan lama padam, T P total jumlah pelanggan, dan T J total jam keseluruhan pelanggan padam
BULAN CAUSE J L JL T P
T J JANUARI FEBRUARI Binatang 7.322 0,11 805,42 14.644 1.610,84 Kendaraan 7.322 0,11 805,42 MARET Benda Asing 8.255 0,00 0,00
APRIL
Dalam Investigasi 10.471 0,05 523,55 63.182 7.042,01 Binatang 10.471 0,15 1.570,65 Dalam Investigasi 10.471 0,39 4.083,69 Binatang 7.443 0,01 74,43 Dalam Investigasi 7.443 0,00 0,00 Layangan / Kawat 9.44 0,06 566,40 Dalam Investigasi 7.443 0,03 223,29 MEI JUNI Binatang 9.608 0,00
0,00 53.136 3.018,56 Benda Asing 9.608 0,06 576,48 Benda Asing 7.352 0,11 808,72 Benda Asing 7.352 0,00 0,00 Benda Asing 9.608 0,15 1.441,20 Binatang 9.608 0,02 192,16 JULI Benda Asing 7.352 0,01 73,52 7.352 73,52 AGUSTUS SEPTEMBER Dalam Investigasi 9.771 0,05 488,55 27.02 1.747,83 Dalam Investigasi 7.478 0,09 673,02 Lifetime 9.771 0,06 586,26 OKTOBER Binatang 9.771 0,00 0,00 9.771 NOVEBER Dalam Investigasi 9.771 1,83 17.880,93 28.015 27.769,06 Dalam Investigasi 7.478 0,84 6.281,52 Dalam Investigasi 5.383 0,67 3.606,61 Dalam Investigasi 5.383 0,00 0,00 DESEMBER Binatang 7.61 0,00 0,00 15.22 Binatang 7.61 0,00 0,00 TOTAL 4.8 218.34 41261.82
Tabel 2: Perbandingan hasil perhitungan nilai indeks kean- dalan penyulang T4 Penyulang Nilai Indeks Keandalan SAIFI SAIDI CAIDI ASAI ASUI
Industri Penyulang 0.0198 37.456 188,9796 0,999 0,001
ini maka nilai ASUI dan ASAI dapat dihitung sebagai berikut.
ASAI = 218 . 34 × 8760 − 4 . 8
218 . 34 × 8760 = 0 . 9999
ASUI = 1 − 0 . 9999 = 0 . 001
Selanjutnya Tabel 2 berisikan hasil perhitungan sesuai formula yang sesuai. Adapun sesuai standar IEEE no- mor 1366 tahun 2000 dan SPLN 68-2 tahun 1986 bila disejajarkan dari hasil penelitian dapat ditabulasikan
Tabel 3: Perbandingan hasil uji dengan komparasi standar baku
Penyulang Nilai Indeks Keandalan SAIFI SAIDI CAIDI Industri Penyulang 0.0198 37.456 188,9796 Standar IEEE No. 1366: 2000 1,45 2,3 1,59 SPLN 68-2: 1986 3,2 21 6,56
dalam Tabel 3 berikut.
Dari data perhitungan diatas didapatkan hasil per- bandingan pada nilai SAIFI dapat dikatakan handal dikarenakan nilainya dibawah standar IEEE Std. 1366- 2000 dan SPLN 68-2:1986, pada perhitungan di atas didapatkan hasil perbandingan nilai SAIDI dapat dika- takan handal walaupun nilai standar IEEE Std. 1366- 2000 masih lebih besar daripada nilai yang didapatkan.
Gambar 3: Grafik Perbandingan antara Nilai SAIFI, SAIDI, dan CAIDI dengan standar baku
pada perhitungan di atas didapatkan hasil perbandingan nilai CAIDI dapat dikatakan tidak handal dikarenak- an nilai yang didapatkan lebih besar dari nilai standar IEEE Std. 1366-2000 dan SPLN 68-2:1986. pada per- hitungan di atas didapatkan hasil perbandingan nilai SAIDI dapat dikatakan handal walaupun nilai standar IEEE Std. 1366-2000 masih lebih besar daripada nilai yang didapatkan.
Adapun gangguan yang terjadi dari penyulang Tengkawang 4 yaitu dari 27 gangguan yang terjadi sela- ma tahun 2020, penyebabnya bermacam macam yaitu 8 kali disebabkan oleh binatang, 1 kali disebabkan oleh kendaraan, 6 kali disebabkan oleh benda asing, 1 kali disebabkan oleh layangan atau kawat, 1 kali disebabk- an oleh life time , dan 10 kali masih dalam investigasi atau belum diketahui penyebabnya.
Gambar 4: Diagram persentase gangguan pada penyulang T4
Dari gambar tersebut dapat dilihat persentase ter- besar adalah sebanyak 37% yaitu gangguan yang pe- nyebabnya yang masih dalam investigasi. Sebanyak 29% diakibatkan oleh binatang, 22% diakibatkan oleh benda asing, sebanyak 4% diakibatkan oleh layangan atau kawat, 4% diakibatkan oleh kendaraan dan 4%
diakibatkan oleh life time .

## IV. K ESIMPULAN
Pada hasil analisis keandalan sistem penyulang Teng- kawang 4 didapatkan nilai SAIFI sebesar 0,0198 ka- li/tahun, nilai SAIDI sebesar 3,7556 jam/tahun dan nilai CAIDI sebesar 188.9796, nilai ASAI sebesar 0 , 9999 dan nilai ASUI sebesar 0 , 001. Penyebab pemadam- an pada penyulang T4 kebanyakan diakibatkan oleh faktor eksternal yaitu sebanyak 29% diakibatkan oleh binatang, 22% diakibatkan oleh benda asing, sebanyak 4% diakibatkan oleh layangan atau kawat, 4% diaki- batkan oleh kendaraan, 4% diakibatkan oleh life time dan sebesar 37% masih dalam investigasi. Perbanding- an pada nilai SAIFI dan SAIDI dapat dikatakan han- dal dikarenakan nilainya mendekati standar IEEE Std. 1366-2000 dan SPLN 68-2:1986. Sedangkan nilai CA- IFI kurang handal karena hasil yang didapatkan jauh lebih besar dari nilai standar IEEE Std. 1366-2000 dan SPLN 68-2:1986. Penyulang T4 memiliki kemam- puan menyuplai daya sebesar 0,999 yang didapatkan dari nilai ASAI dan ketidakmampuan penyulang T4 untuk menyuplai daya sebesar 0,001 didapatkan dari nilai ASUI. Gangguan yang terjadi pada penyulang T4 paling banyak penyebabnya masih dalam investigasi. Diperkirakan gangguan tersebut berupa gangguan eks- ternal seperti beban lebih dan hubung singkat. Untuk meningkatkan nilai keandalan yaitu dengan melakukan pemeliharaan jaringan secara preventif dan pemelihara- an breakdown . Pemeliharaan pada jaringan distribusi meliputi pemeliharaan kabel penghantar, isolator, tran- sformator dan tiang. Sedangkan pemeliharaan pada gardu distribusi meliputi pemeliharaan NH Fuse, light- ning arrester dan box panel.

## D AFTAR P USTAKA
[1] J. C. L´opez, M. Lavorato, dan M. J. Rider, “Optimal re- configuration of electrical distribution systems considering reliability indices improvement,” International Journal of Electrical Power & Energy Systems , vol. 78, pp. 837–845, 2016.
[2] R. Morsali, N. Ghadimi, M. Karimi, dan S. Mohajeryami, “Solving a novel multiobjective placement problem of recloser and distributed generation sources in simultaneous mode by improved harmony search algorithm,” Complexity , vol. 21, no. 1, pp. 328–339, 2015.
[3] A. Ahadi, N. Ghadimi, dan D. Mirabbasi, “An analytical methodology for assessment of smart monitoring impact on future electric power distribution system reliability,” Comple- xity , vol. 21, no. 1, pp. 99–113, 2015.
[4] M. Ghiasi, N. Ghadimi, dan E. Ahmadinia, “An analytical methodology for reliability assessment and failure analysis in
distributed power system,” SN Applied Sciences , vol. 1, no. 1, pp. 1–9, 2019.
[5] R. Morsali, N. Ghadimi, M. Karimi, dan S. Mohajeryami, “Solving a novel multiobjective placement problem of recloser and distributed generation sources in simultaneous mode by improved harmony search algorithm,” Complexity , vol. 21, no. 1, pp. 328–339, 2015.
[6] S. Lei, J. Wang, dan Y. Hou, “Remote-controlled switch allo- cation enabling prompt restoration of distribution systems,” IEEE Transactions on Power Systems , vol. 33, no. 3, pp. 3129–3142, 2017.
[7] A. Ahadi, N. Ghadimi, dan D. Mirabbasi, “An analytical methodology for assessment of smart monitoring impact on future electric power distribution system reliability,” Comple- xity , vol. 21, no. 1, pp. 99–113, 2015.
[8] P. C. Sekhar, R. Deshpande, dan V. Sankar, “Evaluation and improvement of reliability indices of electrical power distri- bution system,” in 2016 National Power Systems Conference (NPSC) . IEEE, 2016, pp. 1–6.
[9] M. Ghiasi, N. Ghadimi, dan E. Ahmadinia, “An analytical methodology for reliability assessment and failure analysis in distributed power system,” SN Applied Sciences , vol. 1, no. 1, pp. 1–9, 2019.
[10] J. C. L´opez, M. Lavorato, dan M. J. Rider, “Optimal re- configuration of electrical distribution systems considering reliability indices improvement,” International Journal of Electrical Power & Energy Systems , vol. 78, pp. 837–845, 2016.
[11] A. Tiwary, “Customer orientated indices and reliability eva- luation of meshed power distribution system,” Reliability: Theory & Applications , vol. 15, no. 1, pp. 10–19, 2020.
[12] P. C. Sekhar, R. Deshpande, dan V. Sankar, “Evaluation and improvement of reliability indices of electrical power distri-
bution system,” in 2016 National Power Systems Conference (NPSC) . IEEE, 2016, pp. 1–6.
[13] S. Jamshid dan M. Abrar, “Evaluation of load point and customer point indices of a distribution generation system,” in 2020 International Youth Conference on Radio Electronics, Electrical and Power Engineering (REEPE) . IEEE, 2020, pp. 1–5.
[14] X. Song, Y. Zhao, J. Zhou, dan Z. Weng, “Reliability varying characteristics of pv-ess-based standalone microgrid,” IEEE Access , vol. 7, pp. 120 872–120 883, 2019.
[15] M. Ghiasi, N. Ghadimi, dan E. Ahmadinia, “An analytical methodology for reliability assessment and failure analysis in distributed power system,” SN Applied Sciences , vol. 1, no. 1, pp. 1–9, 2019.
[16] T. Adefarati dan R. Bansal, “Integration of renewable distri- buted generators into the distribution system: a review,” IET Renewable Power Generation , vol. 10, no. 7, pp. 873–884, 2016.
[17] D. R. Hogan, G. A. Stevens, A. R. Hosseinpoor, dan T. Bo- erma, “Monitoring universal health coverage within the sus- tainable development goals: development and baseline data for an index of essential health services,” The Lancet Global Health , vol. 6, no. 2, pp. e152–e168, 2018.
[18] C. Nan dan G. Sansavini, “A quantitative method for asses- sing resilience of interdependent infrastructures,” Reliability Engineering & System Safety , vol. 157, pp. 35–53, 2017.
[19] O. J. Ayamolowo, A. O. Salau, C. A. Mmonyi, A. O. Ajiba- de, A. J. Akinwumi, dan O. A. Onifade, “Energy audit and reliability analysis of power distribution system: a case study of afe babalola university,” in 2019 IEEE AFRICON . IEEE, 2019, pp. 1–8.
[20] T. Prakash dan D. K. Thippeswamy, “Reliability analysis of power distribution system: a case study,” Int. J. Eng. Res , vol. 6, no. 07, pp. 557–561, 2017.