## MEMPERBAIKI TEGANGAN DAN RUGI–RUGI DAYA PADA SISTEM TRANSMISI DENGAN OPTIMASI PENEMPATAN KAPASITOR MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA
Syukri Yunus*, Heru Dibyo Laksono dan Putri Nidia Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Andalas
* Corresponding author, e-mail: syukri_yunus@ft.unand.ac.id
Abstrak —  Suatu sistem tenaga listrik dikatakan  memiliki tingkat keandalan yang tinggi apabila sistem tersebut  mampu  menyediakan  pasokan  energi  listrik  yang  dibutuhkan  oleh  konsumen  secara  kontinyu. Rugi–rugi daya yang terjadi pada saluran mengakibatkan turunnya tegangan pada saluran dan menyebabkan kerugian  karena  semakin  berkurangnya  keandalan  sistem  dalam  menyalurkan  listrik  ke  beban.  Untuk mengurangi terjadinya rugi–rugi daya pada saluran dilakukan pemasangan kapasitor. Pemasangan kapasitor dilakukan dengan memperhitungkan posisi penempatan serta ukurannya, agar penempatan kapasitor yang dilakukan  dapat  optimal  dalam  mengurangi  rugi–rugi  yang  terjadi.  Metode  optimasi  yang  yang  cukup efektif adalah algoritma genetika. Pada metode ini, penempatan kapasitor dilakukan dengan mengarah pada pemilihan kromosom yang diperoleh. Hasilnya akan diperoleh kromosom terbaik dari sebuah populasi yang ada yang berisi kondisi optimum penempatan kapasitor yang dapat memperkecil rugi–rugi daya yang terjadi pada saluran sekaligus meminimalisir banyaknya penggunaan kapasitor. Perbandingan yang bisa dilakukan dengan menggunakan aliran daya Newton-Raphson antara sebelum dan sesudah penempatan kapasitor. Kata Kunci : Rugi-rugi daya, Tegangan, Algoritma genetika, Kapasitor, Kromosom.
Abstract — Electric power system is said to have a high degree of reliability if the system is able to provide a supply of electrical energy required by consumers continuously. Power loss that occurs in line resulting voltage drop on the line and cause a loss due to the decreasing reliability of the system to supply power to the  load.  To  reduce  the  power  loss  in  the  line  do  installation  of  capacitors.  Installation  of  capacitors conducted by calculating the position of the placement and size, so that placement of capacitors that do can be optimized to reduce losses that occur. Optimal methods are quite effective is algorithm genetics. In this method, capacitor placement is done with the chromosome leads to the selection obtained. The best results will be obtained from a chromosome that contains a condition that there is optimum placement of capacitors that  can  minimize  power  loss  that  occurs  in  the  channel  as  well  as  minimize  the  amount  of  use  of  the capacitor. The comparison can be done by using Newton Raphson power flow between before and after forging capacitor.
Keywords : Power losses, voltage, algorithm genetics, capacitors, chromosome

## 1. PENDAHULUAN
Saat  ini  penggunaan  tenaga  listrik  telah menjadi  kebutuhan  yang  sangat  penting  bagi manusia. Kebutuhan akan tenaga listrik semakin meningkat  baik  itu  untuk  daerah  perkotaan maupun  untuk  daerah  pedesaan.  Kondisi  ini menyebabkan  adanya  pendistribusian  energi listrik ke daerah-daerah tersebut.
Suatu  sistem  tenaga  listrik  dikatakan memiliki  tingkat  keandalan  yang  tinggi  apabila sistem  tersebut  mampu  menyediakan  pasokan energi  listrik  yang  dibutuhkan  oleh  konsumen secara  kontinyu.  Ada  beberapa  persoalan  yang dihadapi  oleh  suatu  sistem  tenaga  listrik  untuk dapat  mensuplai  energi  listrik  secara  kontinyu. Salah  satunya  adalah  yang  terkait  dengan
masalah  kualitas  daya  listrik.  Karena  pusat beban pada umumnya terdapat pada lokasi yang jauh dari pusat pembangkitan tenaga listrik maka dibutuhkan penyaluran daya listrik untuk sampai ke  konsumen.  Dimana  kualitas  tegangan  dan faktor daya sistem diusahakan tetap berada pada level  yang  telah  ditentukan,  untuk  menjaga keandalan dari aliran daya tetap stabil dan dapat bekerja dengan baik.
Pertumbuhan beban diikuti dengan peningkatan  permintaan  suplai  daya  reaktif akibat  beban  yang  bersifat  induktif  meningkat. Jika suatu jaringan tidak memiliki sumber daya reaktif  di  daerah  sekitar  beban  maka  semua kebutuhan  beban  reaktifnya  dipikul  oleh generator  sehingga  akan  mengalir  arus  reaktif pada jaringan yang mengakibatkan  faktor daya
akan  menurun,  jatuh    tegangan,  dan  rugi-rugi daya  akan  besar.  Salah  satu  cara  untuk memperbaiki  tegangan  dan  mengurangi  rugi– rugi  daya  adalah  dengan  menempatkan  suatu kapasitor    yang  mempunyai  nilai  optimal  pada lokasi yang optimal pula pada sistem transmisi. Penggunaan  kapasitor  ini  mencakup  masalah penentuan ukuran dan penempatan.
Kapasitor  dipasang  di  lokasi  strategis  dan tepat  untuk  mengurangi  rugi-rugi  daya  dan memperbaiki  tegangan  dalam  batas  yang diijinkan  sehingga  diperoleh  kondisi  kualitas aliran  daya  yang  baik.  Metode  optimasi kapasitor  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah  metode  algoritma  genetika  dengan menggunakan software MATLAB.  Algoritma genetika  adalah  salah  satu  teknik  komputasi yang  sesuai  dengan  ruang  solusi  yang  sangat besar[1].
Parameter-parameter  yang  digunakan  untuk fungsi  objektif  pada  algoritma  genetika  adalah biaya  pembelian  kapasitor,  biaya  pemasangan kapasitor,  biaya  operasi  dan  pemeliharaan kapasitor serta biaya rugi–rugi daya pada sistem transmisi.  Dengan  meminimumkan  parameter– parameter tersebut maka akan didapatkan biaya minimum  dalam  penempatan  nilai  kapasitor yang  optimal  dan  memenuhi  batas–batas tegangan yang ditentukan[2].
Pada  penelitian  in  permasalahan  yang  akan diselesaikan adalah menentukan lokasi dan nilai optimal kapasitor pada sistem transmisi Network Sumatera  Barat  dengan  menggunakan  metode algoritma  genetika  dan  disimulasikan  dengan software MATLAB.  Dimana  Studi  aliran  daya yang  digunakan  adalah  metoda  Newton- Raphson.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Kualitas Daya Kualitas daya adalah tingkat
berpengaruhnya  pembangkitan  dan  pengiriman daya listrik terhadap unjuk kerja peralatan listrik. Kualitas  daya  listrik  juga  dapat  didefinisikan sebagai  tingkat  penyimpangan  nilai  nominal besarnya tegangan dan frekuensi. Permasalahan yang  mempengaruhi  kualitas  daya  yaitu  aliran beban,  hubung  singkat,  stabilitas  aliran  dan pengamanan atau proteksi[3].

## 2.2. Studi Aliran Daya
Masalah aliran daya mencakup perhitungan aliran dan tegangan sistem pada terminal tertentu atau  bus  tertentu.  Representasi  fasa  tunggal selalu  dilakukan  karena  sistem  dianggap seimbang.  Dalam  setiap  bus  selalu  terdapat empat  besaran  yaitu  daya  aktif,  daya  reaktif, magnitude tegangan dan sudut fasa. dalam studi aliran daya terdapat tiga tipe bus, dalam masing- masing  tipe  bus  minimal  diketahui  dua  dari empat besaran yang ada. Pada setiap perhitungan harus  dipilih  salah  satu  bus  sebagai  slack  bus. Hubungan  antar  bus  oleh  jaringan  dijelaskan dengan memakai nomor bus. Kondisi kerja harus selalu ditentukan untuk setiap studi[3].

## 2.3. Aliran  Daya  dengan  Metode  Newton Raphson
Metode Newton  Raphson lebih  cepat mencapai nilai konvergen sehingga proses iterasi yang  berlangsung  lebih  sedikit  tetapi  setiap iterasinya memerlukan waktu yang relatif lebih lama,  karena  jumlah  iterasinya  sedikit,  secara keseluruhan  memerlukan  waktu  yang  lebih singkat  dalam  penyelesaian  aliran  daya.  Dasar dari metode Newton Raphson dalam penyelesaian  aliran  daya  adalah  deret  taylor untuk  suatu  fungsi  dengan  dua  variable  lebih. Metode Newton Rhapson menyelesaikan masalah aliran daya dengan menggunakan suatu set  persamaan  non  linier  untuk  menghitung besarnya tegangan dan sudut fasa tegangan tiap bus. Secara umum prosedur penyelesaian aliran daya dapat dilihat pada diagram alir Gambar 1.
Gambar 1. Diagram Alir Perhitungan Aliran Daya[4].

## 2.4. Algoritma Genetika
Algoritma genetik merupakan metode yang sangat  baik  untuk  penyelesaian  masalah optimasi. Metode ini meniru kejadian yang ada di  alam,  tepatnya  kejadian  perolehan  sesuatu yang  terbaik  melalui  proses  yang  terjadi  pada evolusi  makhluk  hidup[5] . Algoritma  genetik terdiri dari beberapa komponen sebagai berikut: 1. Populasi  kromosom,  merupakan  kumpulan dari  beberapa  kromosom.  Pada  studi  ini, kromosom terdiri dari kombinasi antara letak kapasitor dan ukuran kapasitor.
2. Evaluasi,  untuk  mendapatkan  nilai  yang disebut  nilai  fitnesss  dari  suatu  kromosom. Nilai fitness menunjukkan tingkat kemampuan bertahan hidup kromosom. Nilai fitness yang digunakan dalam studi ini adalah nilai  rugi–rugi  daya  saluran  yang  diperoleh dari metoda newton raphson.
3. Linear fitness rangking, yaitu penskalaan dan pengurutan  nilai  fitness  dari  yang  terbesar hingga yang terkecil
4. Elitisme,  untuk  menjaga  agar  kromosom yang  terpilih  tidak  rusak  maka  perlu  dibuat kopinya dan disimpan.
5. Seleksi  roda  roulette,  untuk  memilih kromosom yang menjadi induk dalam pindah silang
6. Pindah  silang,  mengkombinasikan  2  buah kromosom
7. Mutasi adalah proses pengubahan komposisi yang  terdapat  didalam  kromosom  untuk memperoleh hasil keturunan yang lebih baik.
8. Populasi  baru,  akan  membentuk  generasi baru dan siap di evaluasi kembali.
Parameter–parameter algoritma genetika[6] :
1. Ukuran populasi ( pop_size )
Jumlah individu yang terdapat didalam suatu populasi  yang  merupakan  kromosom  atau starting.  Ukuran  populasi  yang  sering digunakan berkisar antara 50 – 80.
2. Jumlah generasi (Max – Gen )
Semakin  besar  jumlah  generasi  maka semakin  optimum  solusi  yang  mungkin dicapai..
3. Probabilitas crossover ( Pc )
Rasio dari Offspiring yang dihasilkan dalam setiap generasi di dalam suatu populasi. Jika Pc semakin  besar  maka  semakin  cepat struktur  kromosom  baru  terbentuk  dalam populasi, begitu pula sebaliknya.
4. Probabilitas mutasi ( Pm )
Persentase  dari  jumlah  total  gen  yang  akan mengalami  mutasi.  Jika Pm terlalu  rendah akan  mengakibatkan  gen  yang  berpotensi tidak  dapat  dimutasikan,  begitu  pula sebaliknya[7].

## 3. METODOLOGI
3.1. Penentuan  Penempatan  Kapasitor  Pada Sistem Tenaga Listrik
Proses  pertama  yang  dilakukan  adalah menghitung  besar  rugi-rugi  daya  pada  saluran sebelum  pemasangan  kapasitor  menggunakan metode Newton-Raphson berdasarkan data–data pembangkitan  menggunakan  program  Matlab. Setelah analisa aliran  daya  dilakukan  diperoleh rugi–rugi  yang  terjadi,  kemudian  berikutnya menentukan  titik–titik  dan  besarnya  nilai kapasitor  yang  akan  digunakan  dengan  metode algoritma  genetik.  Dari  metode  algoritma genetika  ini  akan  terlihat  perubahan  nilai–nilai pada aliran daya yang terjadi, terutama pada nilai rugi–rugi  yang  dihasilkan,  sehingga  dapat diketahui  berapa  nilai  kapasitor  yang  akan dipasang  dan  dimana  posisi  penempatan kapasitor  pada  sistem  tenaga  listrik.  Tahapan penelitian  sesuai pada gambar 3.1 berikut.

## 3.2. Studi Aliran Daya dengan Menggunakan
Metode Newton Raphson Penelitian ini menggunakan data pembangkitan,  beban  dan  saluran  dari  sistem tenaga listrik di Sumatera Barat yang terdiri dari 20 bus. Dari analisa aliran daya ini akan terlihat nilai  rugi–rugi  daya  yang  terjadi  pada  saluran. Ada  2  tahap  yang  dilakukan.  Tahap  pertama dilakukan  analisa  tanpa  pemasangan  kapasitor sebagai  kompensasi.  Tahap  kedua  dilakukan dengan  pemasangan    kapasitor  pada  titik  atau bus-bus yang telah ditentukan sebelumnya. Lalu hasil  yang  diperoleh  tadi  dibandingkan  untuk melihat perbedaan rugi–rugi yang terjadi.
3.3. Penentuan Penempatan Kapasitor dengan Menggunakan Algoritma

## Genetik
Pada  penggunaan  algoritma  genetik  untuk penempatan  kapasitor,  kemungkinan  terjadinya kawin  silang  dan  mutasi  merupakan  faktor penting.  Kawin  silang  diterapkan  pada  seluruh populasi  dan  efek  pencarian  hingga  mencapai maksimum.  Biasanya  peluang  kawin  silang bernilai antara 0,7 sampai 1,0. Bahkan ada juga yang  menetapkan  nilai  kawin  silang  antara  0,6 sampai  0,9  [8].    Operator  mutasi  menjaga penyebaran dalam populasi dengan probabilitas yang  kecil.  Pada  umumnya  hanya  ada  satu mutasi pada setiap string atau gen. Nilainya pun sangat kecil, sekitar 1 dibagi dengan jumlah gen. Penempatan  kapasitor  ini  dilakukan  dengan langkah – langkah sebagai berikut :
1. Menetapkan  nilai  awal  dan  nilai  parameter metode (jumlah kromosom, jumlah gen, nilai
cross P dan mut P . Pada penelitian ini dilakukan pemvariasian nilai–nilai parameter yang akan digunakan untuk melihat bagaimana pengaruh  algoritma  genetika  untuk  kondisi parameter  yang  berbeda.  Tabel  dibawah  ini merupakan  nilai  yang  digunakan  dalam penelitian ini.
Tabel 1. Nilai cross P dan mut P cross P mut P
0,7 0,02 0,8 0,035 0,9 0,05 1 0,5
2. Jumlah  gen  merupakan  jumlah  bus  yang dipakai pada sistem tenaga listrik.
3.  Membandingkan untuk menentukan kromosom  terbaik  yang  dihasilkan  dari  tiap percobaan.
4.  Pemilihan  kromosom  yang  akan  digunakan sebagai parameter optimasi.
5.  Setelah  kromosom  yang  terbaik  diperoleh, selanjutnya membandingkan hasil aliran daya yang terjadi setelah proses  algoritma genetik dilakukan  akan  terlihat  perbedaan  antara rugi–rugi daya yang terjadi sebelum dengan sesudah  pemasangan  kapasitor  dengan algoritma genetik.
Proses algoritma genetik yang dilakukan di atas  merupakan  tahapan–tahapan  pada  kerja algoritma  genetik  yang  terjadi  pada  penentuan penempatan  kapasitor.  Pada  penelitian  ini, proses di atas dilakukan oleh program algoritma genetik  yang  dibuat  dalam  pemprograman Matlab.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  yang  dibutuhkan  untuk  menghitung aliran  daya  dengan  metode  Newton-Raphson adalah tegangan yang terjadi pada saluran, sudut tegangan, resistansi, reaktansi, tipe bus, besarnya daya  pembangkitan,  dan  besarnya  beban  yang terjadi.  Data  sistem  tenaga  listrik  interkoneksi Sumbar yang digunakan  seperti Tabel 1.
Berdasarkan  data–data  sistem  tersebut, dilakukan perhitungan aliran daya pada kondisi normal atau kondisi  sebelum dilakukan penambahan  kapasitor.  Dari  perolehan  tersebut
akan  terlihat  bagaimana  kondisi  saluran  pada interkoneksi  sistem  sekaligus  berapa  rugi–rugi daya  yang  ditimbulkan  oleh  saluran  tersebut. Dari hasil aliran daya ini, ada beberapa bus yang memiliki  nilai  tegangan  diatas  batas  yang diijinkan  PLN,  batas  yang  diijinkan  tersebut berada  pada  range 0.95 1.05 i V   .  Maka
tegangan ini akan di perbaiki dengan penempatan  kapasitor.  Sedangkan  nilai  rugi– rugi  daya  yang  diperoleh  yaitu,  rugi–rugi  daya aktif  sebesar  13.592  MW  dan  rugi–rugi  daya reaktif  sebesar  49.217  Mvar.  Hasil  rugi–rugi daya  inilah  yang  akan  dibandingkan  dengan hasil  rugi–rugi  daya  yang  diperoleh  dengan menggunakan  metode  algoritma  genetik  yang sudah  mengalami  penambahan  kapasitor  pada saluran–saluran yang sudah ditentukan.
Tabel 2. Data Pembangkitan dan Beban
Berdasarkan  data–data  sistem,  dilakukan perhitungan rugi-rugi daya pada kondisi normal. Dari hasil aliran daya ini, ada beberapa bus yang memiliki  nilai  tegangan  diatas  batas  yang diijinkan  PLN,  batas  yang  diijinkan  tersebut berada  pada  range 0.95 1.05 i V   .  Hasil tersebut  akan  diperbaiki  dengan  penempatan kapasitor.
Tabel  3.  Data  Saluran  Transmisi  Interkoneksi Sumbar Riau Line Z (pu) Dari Bus Ke Bus R X 1 8 0.015835 0.093600 1 9 0.001249 0.004164 2 13 0.004571 0.018901 2 14 0.013687 0.045619 3 12 0.003688 0.012292 3 13 0.018433 0.061441 3 11 0.002674 0.011059 4 13 0.013578 0.045257 5 15 0.022833 0.076105 6 18 0.001684 0.005612 7 16 0.030833 0.10277 9 10 0.015180 0.050598 10 11 0.018520 0.061731 13 5 0.030833 0.10277 14 17 0.006789 0.022629 15 16 0.017461 0.058201 16 17 0.004226 0.034782 18 11 0.006789 0.022629 19 5 0.023267 0.077553 19 13 0.007642 0.025471 20 5 0.041070 0.136894
Sedangkan  nilai  rugi–rugi  daya  yang diperoleh  yaitu,  rugi–rugi  daya  aktif  sebesar 13.592  MW  dan  rugi–rugi  daya  reaktif  sebesar 49.217  Mvar.  Hasil  rugi–rugi  daya  inilah  yang akan  dibandingkan  dengan  hasil  diperoleh dengan menggunakan metode algoritma genetik yang  sudah  mengalami  penambahan  kapasitor pada saluran – saluran yang sudah ditentukan.
Penggunaan  metoda  algoritma  genetik  pada penentuan  pemasangan  kapasitor  berdasarkan pada  beberapa  parameter,  yaitu  p cross dan  p mut . Nilai  p cross dan  p mut yang  terjadi  akan berbengaruh pada nilai sebaran yang diperoleh.
Tabel 4.3 Nilai pcross dan pmutasi p cross P mut 0.7 0.02 0.8 0.035 0.9 0.05 1 0.5
Penggunaan  nilai  pmut  dan  pcross  yang digunakan  sebagai  percobaan  dalam  penelitian ini yaitu:
1. Percobaan 1 dengan p cross 0.7 dan p mut 0.02 2. Percobaan 2 dengan p cross 0.7 dan p mut 0.035 3. Percobaan 3 dengan p cross 0.7 dan p mut 0.5 4. Percobaan 4 dengan p cross 0.8 dan p mut 0.035
5. Percobaan 5 dengan p cross 0.8 dan p mut 0.05 6. Percobaan 6 dengan p cross 0.8 dan p mut 0.5 7. Percobaan 7 dengan p cross 0.9 dan p mut 0.02 8. Percobaan 8 dengan p cross 0.9 dan p mut 0.05 9. Percobaan 9 dengan p cross 0.9 dan p mut 0.5 10. Percobaan 10 dengan p cross 1 dan p mut 0.035
11. Percobaan 11 dengan p cross 1 dan p mut 0.05 12. Percobaan 12 dengan p cross 1 dan p mut t 0.5
Parameter–parameter  lain  yang  digunakan bernilai sebagai berikut:
 Max iterasi bernilai 13
 Jumlah gen (jumlah bus) sebanyak 20
 Jumlah kromosom sebanyak 20
Dari  percobaan  yang  dilakukan  dengan melakukan variasi nilai parameter di atas, akan diambil  nilai  rugi–rugi  daya  yang  terkecil  dari tiap percobaan.

## Tabel 4. Rugi–Rugi Saluran Setelah Menggunakan Metode Algoritma Genetik
Percobaan Kromosom Rugi-rugi yang terjadi MW Mvar 1 2 16.864 59.845 2 8 17.011 60.002 3 18 17.256 65.592 4 7 16.376 63.030 5 18 13.920 51.716 6 9 14.187 61.681 7 15 15.066 62.682 8 8 18.516 62.002 9 6 17.427 60.437 10 5 17.580 60.123 11 14 6.244 26.814 12 2 15.529 31.606
Berdasarkan  Tabel  4  dilakukan  pemilihan nilai  rugi–rugi  daya  terkecil.  Nilai  rugi  –  rugi daya  terkecil  terdapat  pada  percobaan  11.  Jadi berdasarkan percobaan yang dilakukan, percobaan  11  yang  akan  menjadi  acuan penempatan  kapasitor  untuk  memperbaiki tegangan dan mengurangi rugi–rugi daya. Hasil pada  percobaan  ke-11  menunjukkan  pada kromosom  ke-14  yang  memiliki  nilai  dengan rugi–rugi terkecil sesuai dengan kondisi di atas. Dari  hasil  aliran  daya  yang  diperoleh,  hal pertama  yang  diperhatikan  adalah  profil tegangan  yang  terjadi.  Dari  hasil  aliran  daya dengan menggunakan metode algoritma genetika  diatas  terlihat  nilai  tegangan  turun. Nilai  tegangan  setelah  menggunakan  algoritma
genetika  berada  pada  range  yang  diijinkan, sehingga  profil  tegangan  baik  bagi  sistem. Grafik  berikut  ini  adalah  perbandingan  nilai tegangan  pada  jaringan  transmisi  di  Sumatera Barat  sebelum  penempatan  kapasitor  dan sesudah penempatan kapasitor.
Gambar  3.  Grafik  profil  tegangan  sebelum  dan sesudah penempatan kapasitor
Berdasarkan  hasil  aliran  daya  setelah penempatan kapasitor dengan algoritma genetika,  maka  kapasitor  dipasang  pada  8 tempat, yaitu pada bus 1, 3, 5, 7, 13, 16, 17 dan 20. Nilai kapasitor pada bus 1 sebesar 220 Mvar, bus 3 sebesar 270 Mvar, bus 5 sebesar 360 Mvar, bus 7 sebesar 20 Mvar, bus 13 sebesar 290 Mvar, bus 16 sebesar 290 Mvar, bus 17 sebesar 350 dan bus  20  sebesar  230  Mvar.  Karena  sistem  yang digunakan  adalah  sistem  interkoneksi,  maka pemasangan  kapasitor  yang  dilakukan  tidak harus  berada  pada  bus  atau  saluran  yang mengalami  kondisi  profil  tegangan  buruk, namun  bisa  dipasang  di  saluran  lain  yang memiliki hubungan pada saluran yang mengalami profil tegangan yang buruk tersebut.
Gambar  4.  Grafik  perbandingan  rugi–rugi saluran  sebelum  dan  sesudah penambahan  kapasitor  dengan algoritma genetika.

## 5. KESIMPULAN
1. Rugi  –  rugi  daya  yang  terjadi  pada  sistem interkoneksi  Sumbar  sebesar  13.592  MW untuk daya aktif dan 49.217 Mvar untuk daya reaktif.
2. Kapasitor ditempatkan pada bus 1, 3, 5, 7, 8, 16,  17  dan  20.  Nilai  kapasitor  pada  bus  1 sebesar 220  Mvar,  bus 3  sebesar  270  Mvar, bus  5  sebesar  360  Mvar,  bus  7  sebesar  20 Mvar, bus 8 sebesar 290 Mvar, bus 16 sebesar 290  Mvar,  bus  17  sebesar  350  dan  bus  20 sebesar 230 Mvar.
3. Hasil  rugi–rugi  daya  yang  diperoleh  setelah pemasangan kapasitor dengan metode algoritma genetik adalah sebesar  6.244 MW untuk daya aktif dan 26.814 Mvar untuk daya reaktif.  Jadi  metode  algoritma  genetik  telah mengurangi  rugi–rugi  daya  pada  saluran interkoneksi  Sumbar  sebesar  7.348  MW untuk daya aktif dan 22.403 Mvar untuk daya reaktif.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] http://stlftui.wordpress.com,_diakses  29 Oktober 2014.
[2] http://ghojer.blogspot.com,_  diakses  26 Desember 2014.
[3] Brown, L. A., Williams, A. & Rogers, B., Title of paper, Name of Journal 8, 20-25 (1999).
[4] Brown, L. A., Williams, A. & Rogers, B., Title of book, ed. 2, Publisher (1997).
[5] Alamajibuwono, Hadha. 2011. “Optimasi
Penempatan  Kapasitor  Menggunakan
Algorima Genetika pada Sistem Distribusi untuk  Memperbaiki  Faktor  Daya  dan Tegangan ”. (Tugas  Akhir)  Semarang: Jurusan  Teknik  Elektro  Fakultas  Teknik Universitas Diponegoro.
[6] Suyanto, 2005, Algoritma Genetik dalam MATLAB, ANDI , Yogyakarta
[7] Laksono, Heru Dibyo dan Reri Afrianita. 2007. “Studi Aliran Daya Dengan Metode Newton  Raphson”dalam  jurnal  Teknik
Elektro  Unand  Padang:  Jurusan  Teknik Elektro Unand.
[8] Wartana, I Made dan Mimien Mustikawati. 2006. Optimasi Penempatan Kapasitor  pada  Saluran  Distribusi  20  kV
dengan Menggunakan Metode Kombinasi Fuzzy  dan  Algoritma  Genetika.  Seminar
Nasional  Aplikasi  Teknologi  Informasi. Yogyakarta.

## Ucapan Terima Kasih
Saya  ucapkan  terima  kasih  kepada  Jurusan Teknik  elektro  Universitas  Andalas  Fakultas Teknik, yang sudah memberikan dukungan dan bantuan finasial, sehingga saya dapat melakukan penelitian  ini.  Saya  juga  ingin  menyampaikan banyak  terima  kasih  kepada  perusahaan  PLN yang  telah  mendukung  penyediaan  informasi tentang data grid di wilayah Sumatera Barat.
Dan tidak lupa terima kasih pada rekan-rekan saya  atas  dukungan  dan  dorongan  mereka sepanjang penelitian saya.

## Biodata Penulis
Syukri  Yunus ,  S1  di  Jurusan  Teknik  Elektro ITB tahun 1985 bidang Teknik tenaga Listrik, S2 di  Jurusan  Ilmu  Komputer  UI    tahun  1991. Sekarang  sebagai  staf  Pengajar  di  Jurusan Teknik Elektro FT Unand. Email: syukri_yunus@ft.unand.ac.id
Heru  Dibyo  Laksono ,  S1  di  Jurusan  Teknik Elektro Unand tahun 2000 bidang Teknik tenaga Listrik, S2 di Jurusan Teknik Elektro ITB  tahun 2004. Sekarang sebagai staf Pengajar di Jurusan Teknik Elektro FT Unand.
Putri  Nidia, Lahir  di  Lubuk  Alung,  17  Mei 1993. S1 di Jurusan Teknik Elektro Universitas Andalas  (Unand).  Padang  tahun  2015  bidang Teknik Tenaga Listrik.