ISSN(p): 2338-8323  | ISSN(e): 2459-9638
Juli 2022

## Optimasi Penempatan dan Kapasitas DG untuk
Memaksimalkan Loadability pada Penyulang Watu Ulo Jember

## FITRIANA, DARMA ARIF WICAKSONO, SOFIA ARIYANI, HERRY SETYAWAN
Universitas Muhammadiyah Jember, Indonesia Email : darmaarifwicaksono@gmail.com
Received 27 Maret 2022 | Revised 18 April 2022 | Accepted 27 April 2022

## ABSTRAK
Peningkatan kebutuhan listrik tanpa  ada penambahan  sumber listrik yang terus menerus  akan  mengakibatkan  masalah  pada  voltage  stability.  Untuk menyelesaikan  masalah  tersebut  dengan  penerapan  energi  terbarukan  yang memungkinkan adalah model pembangkit tersebar / Distributed Generation (DG). Penyulang  Watu  Ulo  Jember  merupakan  penyulang  kelistrikan  10,03  KV  75 bus yang  bertempat  pada  Jember  bagian  selatan  dimana  potensi  energi  terbarukan dapat  dilakukan.  Pada  penelitian  ini  optimasi  penempatan  DG  dengan  level penetrasi  dilakukan  untuk  mengetahui  kenaikkan  pembebanan  kelistrikan  yang maksimal  (loadability)  pada  penyulang  Watu  Ulo  Jember  dengan mempertimbangan faktor perbaikan level tegangan menggunakan algoritma PSO. Penelitian  ini  diharapkan  salah  satunya  dapat  menjadi  kajian  ilmiah  pemerintah kabupaten  Jember  terhadap  potensi  pemasangan  DG  untuk  meningkatkan loadability dalam pemenuhan kebutuhan beban pelanggan listrik.
Kata kunci : Energi Terbarukan, Pembangkit Tersebar (DG), Loadability, Algoritma PSO, Voltage Stability.

## ABSTRACT
The  increase  in  electricity  demand  without  the  addition  of  a  continuous  power source  will  cause  problems  in  voltage  stability.  To  solve  this  problem  with  the application of renewable energy that is possible is the Distributed Generation (DG) model. The Watu Ulo Jember feeder is a 10.03 KV 75 bus electricity feeder located in the southern part of Jember where the potential for renewable energy can be carried out. In this study, an optimization of DG placement with penetration level was  carried  out  to  determine  the  maximum  increase  in  electrical  loading (loadability)  on  the  Watu  Ulo  Jember  feeder  by  considering  the  voltage  level improvement factor using the PSO algorithm. It is hoped that this research can become a scientific study of the Jember district government on the potential of installing DG to increase loadability in meeting the needs of electricity customers.
Keywords :  Renewable  Energy,  Distributed  Generation  (DG),  Loadability,  PSO Algorithm, Voltage Stability.

## 1. PENDAHULUAN
Energi  terbarukan  merupakan  salah  satu  solusi  untuk  memenuhi  kebutuhan  listrik  yang semakin  meningkat.  Pemanfaatan  energi  terbarukan  sebagai  sumber  energi  listrik  dapat dilakukan dengan teknologi Distributed Generation (DG). Distributed Generation (DG) adalah sekumpulan pembangkit tenaga listrik yang dipasang tersebar pada jaringan distribusi tenaga listrik sehingga bekerja secara palalel dengan listrik PLN untuk mengatasi masalah kualitas daya  listrik  yang  dapat  berupa  peningkatan  kebutuhan  beban  listrik,  penurunan  profil tegangan, atau rugi-rugi saluran yang besar pada jaringan. Saat ini kinerja DG dalam distribusi merupakan solusi untuk memenuhi kebutuhan listrik, baik untuk beban rumah tangga maupun industri.  Penerapan  instalasi  DG  umumnya  dilakukan  pada  jaringan  distribusi,  namun penelitian (Cicilio, dkk, 2020) melakukan studi pada jaringan transmisi dan permasalahan yang  lebih  kompleks  terutama  pada  stabilitas  transien.  Salah  satu  pemanfaatan  energi terbarukan  adalah  Pembangkit  Listrik  Tenaga  Surya  (PLTS).  Meskipun  daya  listrik  yang dihasilkan  bergantung  pada  intensitas  cahaya  matahari (Arefifar,  dkk,  2015) , peralatan PLTS  saat  ini  sudah  banyak  tersedia  sehingga  mudah  untuk  diaplikasikan.  Dengan  adanya keterbatasan  pada  keluaran  energi  listrik  pada  PLTS,  penelitian (Arefifar,  dkk,  2014) membahas  tentang  penyimpanan  energi  dan  alat  pengatur  beban  untuk  memaksimalkan kinerja dari PLTS.
Seiring dengan pesatnya peningkatan kebutuhan beban listrik, kemampuan jaringan distribusi untuk memenuhi kebutuhan beban akan mencapai titik maksimum (Hu, dkk, 2017) . Dengan penambahan beban yang berlangsung secara kontinyu dapat mengakibatkan masalah pada profil  tegangan  dan  dapat  berefek  pada blackout  atau  dikenal  sebagai  masalah  kestabilan tegangan  (voltage  stability).  Penurunan  profil  tegangan  yang  berkelanjutan  pada  jaringan listrik mengakibatkan masalah pada kestabilan generator dalam mencukupi kebutuhan beban, dan mengakibatkan generator terlepas dari sistem (out of sincron). Besaran nilai yang diizinkan oleh standar listrik PLN adalah kurang dari 10% atau lebih dari 5% bergantung pada tegangan dasar  jaringan  listrik  tersebut.  Dalam  prinsip  kerja  jaringan  listrik  yang  baik,  kemampuan jaringan listrik dalam mencukupi kebutuhan beban tanpa adanya gangguan merupakan tujuan produsen listrik. Nilai pembebanan jaringan disebut juga loadability ( 𝜆 ) , yaitu faktor pengali pembebanan yang dapat dicukupi oleh jaringan listrik tanpa mengalami gangguan kelistrikan. Jika sebuah jaringan listrik tidak dilakukan modifikasi, peningkatan beban yang sedikit dapat mengakibatkan  jaringan  dengan  mudah  mengalami  titik  ketidaksetabilan.  Modifikasi  yang dapat dilakukan salah satunya adalah penempatan DG pada jaringan listrik.
Pemasangan DG untuk mengatasi masalah voltage stability sudah dilakukan pada penelitian (Ettehadi,  dkk,  2012) untuk  memperbaiki  performa  jaringan  distribusi  dalam  mengatasi penambahan  beban.  Analisa  yang  digunakan  dalam  penelitian  tersebut  adalah continuous power  flow  (CPF),  yaitu  sistem  akan  melakukan  pengecekan  aliran  daya  setiap  ada penambahan  beban.  Penempatan  DG  tidak  secara  acak  dilakukan  pada  setiap  bus  yang tersedua  pada  jaringan  listrik.  Penelitian (Hedayati,  dkk,  2008) menjelaskan  bahwa penempatan DG pada bus yang paling sensitif akan menghasilkan peningkatan tegangan yang baik,  karena  dengan  pemasangan  pada  bus  sensitif  akan  berefek  langsung  pada  jaringan disamping pertimbangan masalah batas kualitas daya listrik seperti rating saluran. Bus sensitif merupakan  bus  yang  memiliiki  profil  tegangan  paling  buruk  dibandingkan  dengan  bus  lain ketika  kondisi  normal  belum  ada  penambahan  beban.  Profil  beban  paling  buruk mengindikasikan  bahwa  dengan  penambahan  beban,  bus  tersebut  akan  mudah  untuk mencapai  titik  ketidaksetabilan.  Menurut (Ruzi,  2016) dalam  mendeteksi  proses ketidakstabilan tegangan dengan menggunakan CPF pada bus sensitif dapat melihat bus yang
pertama  kali  menunjukkan  titik  ketidaksetabilan  pertama  kali  seiring  dengan  penambahan beban.
Penelitian tentang penempatan DG telah dilakukan sebelumnya, seperti (Al Abri, dkk, 2012) optimalisasi penempatan dan kapasitas DG dengan mempertimbangkan level penetrasi. Level penetrasi  DG  adalah  kapasitas  DG  yang  dapat  dipasang  pada  suatu  jaringan  listrik. Berdasarkan (Li, dkk, 2017) level penetrasi DG yang tinggi berpengaruh pada kualitas daya, sistem proteksi dan kontrol. Pada tingkat penetrasi yang rendah (1-5%) akan berdampak kecil pada peningkatan nilai loadability,  namun pada tingkat penetrasi  20-30%  akan  berdampak signifikan. Sementara itu (Duppala, dkk, 2019) mengatakan bahwa tingkat penetrasi DG juga berpengaruh terhadap rugi-rugi saluran. Pengaruh level penetrasi pada rugi-rugi saluran adalah pada tingkat penetrasi rendah rugi-rugi berkurang, sedangkan pada tingkat penetrasi tinggi rugi-rugi meningkat.
Kabupaten Jember merupakan salah satu daerah di timur Pulau Jawa yang sebagian besar penduduknya  bermata  pencaharian  sebagai  petani  dan  peternak.  Pengembangan  potensi energi  terbarukan  yang  dapat  diterapkan  dapat  menjadi  solusi  permasalahan  energi  bagi masyarakat Jember. Peningkatan kebutuhan beban pada penyulang Waktu Ulo Jember dapat menjadi alasan pemasangan DG dalam meningkatkan nilai loadability ( 𝜆 ). Salah satu kajian tentang potensi energi terbarukan di Jember bagian selatan adalah (Widiyanto, dkk, 2015) bahwa  potensi  pembangkit  listrik  tenaga  angin  menggunakan  analisis  Weibul  memiliki kecepatan  angin  rendah  dengan  kecepatan  angin  kencang  mencapai  3,5  m/s  –  10  m  /s. Penyulang  Watu  Ulo  Jember  merupakan  salah  satu  penyulang  listrik  di  Kabupaten  Jember dengan  jumlah  75  bus  yang  meliputi  kelistrikan  di  Jember  bagian  selatan.  Data  kelistrikan penyulang Watu Ulo dipilih karena Jember bagian selatan memiliki potensi energi terbarukan yang lebih bervariasi, seperti peternakan untuk biogas, pembangkit listrik tenaga angin, dan pembangkit listrik tenaga surya.
Penelitian (Muntowifah,  2014) pada  optimasi  penempatan  DG  menggunakan  algoritma Genetika  pada  penyulang  Watu  Ulo  Jember berdasarkan  perbaikan drop  tegangan, namun pada  penelitian  ini  hasil  yang  diperoleh  belum  mampu  mereduksi  rugi-rugi  saluran  yang optimal. Penelitian  lanjutan (Tabarok,  dkk, 2017) tentang  optimasi penempatan  DG  dan kapasitor  untuk  meningkatkan  profil  tegangan  dan  juga  mengurangi  rugi-rugi  saluran menggunakan algoritma Genetika pada penyulang Watu Ulo Jember untuk memperbaiki profil tegangan  dan  mengurangi  rugi-rugi  saluran  dengan  nilai  DG  22  KW  dan  11  KVAr.  Namun dalam  penelitian  ini  tidak  mempertimbangkan  level  penetrasi  DG  dan  kapasitor,  selain  itu fungsi objektif hanya untuk menaikkan profil tegangan dan menurunkan rugi-rugi saluran.
Optimalisasi penempatan DG dan kapasitas DG dengan mempertimbangkan tingkat penetrasi dalam  upaya  peningkatan loadability  ( 𝝀 ). menggunakan  algoritma Hybrid  Particle  Swarm Optimization (HPSO) untuk voltage stability  dilakukan oleh (Wicaksono, dkk, 2019) . Dalam penelitian  ini,  data  yang  digunakan  adalah  data  bus  IEEE  33.  Aliran  daya  kontinu  (CPF) digunakan  untuk  menentukan  bus  sensitif  yang  dapat  dipasang  dengan  DG  sehingga menghasilkan  nilai loadability  ( 𝝀 ).   yang  optimal  seiring dengan  perbaikan  profil tegangan. Berdasarkan  referensi  penelitian  sebelumnya,  pada  penelitian  ini  dilakukan  optimasi penempatan dan kapasitas DG untuk meningkatkan loadability ( 𝝀 ) pada penyulang Watu Ulo Jember, sehingga diperoleh bus yang optimal yang dapat meningkatkan beban yang dapat penuhi oleh jaringan. Level penetrasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah 50% dari total beban penyulang dengan pertimbangan kualitas daya pada jaringan, tujuan utama dari penelitian  ini  adalah  untuk  mendapatkan  lokasi  dan  kapasitas  DG  yang  optimal  dalam memaksimalkan loadability ( 𝝀 ) dengan mempertimbangkan peningkatan profil tegangan.

## 2. TEKNOLOGI DG PADA VOLTAGE STABILITY

## 2.1 Loadability pada masalah Voltage Stability
Voltage stability dapat dianalisis dengan dua metode, yaitu metode statis dan metode dinamis. Dengan menganalisis hubungan antara nilai daya (P) dan tegangan (V) pada kurva stabilitas generator yang ditunjukkan pada Gambar 1, besarnya nilai antara P dan V dapat dilihat pada batasan hingga mencapai titik ketidakstabilan. Seiring penambahan beban yang berlangsung terus menerus, analisis CPF akan melihat titik kritis antara P-V. Titik kritis ini disebut sebagai titik loadability ( 𝜆 ) dengan simbol (λ) sebagai gambaran keadaan sistem yang tidak mampu lagi  memenuhi  kebutuhan  beban  karena  akan  menimbulkan  masalah  ketidakstabilan  pada jaringan  listrik.  Dengan  penambahan  DG  yang  diterapkan  pada  sistem  kelistrikan,  dapat menambah  atau  mengurangi  batas voltage  stability  tergantung  pada  mode  operasi,  faktor daya (leading atau lagging). Dalam penelitian ini, faktor daya untuk semua kondisi diasumsikan memiliki kondisi yang sama yaitu 0,95 lagging hingga 0,95 leading.
Gambar 1. Kurva Kestabilan Tegangan (Al Abri, dkk, 2012)
Gambar 1 merupakan kondisi P-V pada kurva stabilitas dengan mengacu pada nilai loadability maksimum. Sumbu x adalah nilai loadability ( 𝜆 ) dan sumbu y adalah nilai tegangan (V) dalam satuan per unit (p.u). Nilai maksimum adalah nilai loadability ( 𝜆 ) maksimum yang digunakan sebagai hasil penelitian. Nilai ( 𝜆 ) bervariasi dari nol hingga nilai maksimum pada pembebanan ( 𝜆𝑚𝑎𝑥 ) Dengan penambahan DG yang menginjeksi daya aktif (P) dan reaktif (Q), terdapat perbedaan profil tegangan sebelum dan sesudah penambahan DG pada sistem V 1 menjadi V 2 , serta perubahan nilai l oadability ( 𝜆 ) dari 1 menjadi 2. Secara matematis dapat ditulis sebagai berikut:
𝑃𝑖 =  𝜆 , 𝑖 (1) 𝑄𝑖 =  𝜆 , 𝑖 (2)
System  loadability  Improvement  (SLI)  dijelaskan  pada  penelitian (Aman  et  al.,  2013) sebagai  peningkatan  nilai loadability  ( 𝜆 )  sebelum  dan  sesudah  penempatan  DG.  Dalam mendapatkan nilai perbaikan loadability ( 𝜆 ), dituliskan secara matematis sebagai berikut:
𝑆𝐿𝐼 % = / /
/
𝑥 100% (3)
Dimana  SLI  %  merupakan  prosentase  peningkatan loadability  setelah  penempatan  DG, 𝜆𝑚𝑎𝑥 / loadability sebelum DG and 𝜆𝑚𝑎𝑥 / is loadability setelah penempatan DG.

## 2.2  Model dan Pendeketan Penempatan DG
Penelitian ini menggunakan DG secara umum, baik dari sumber energi fosil maupun energi terbarukan tanpa membahas lebih lanjut jenis DG yang digunakan. Jenis DG yang digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  generator  baru  yang  terhubung  ke  jaringan  pembangkit  listrik penyulang  Watu  Ulo  Jember  dengan  menginjeksikan  daya  aktif  dan  reaktif.  Berdasarkan (Kekatos, dkk, 2014) injeksi daya aktif dan daya reaktif akan dapat mengatasi kualitas daya secara  umum.  Pada  penelitian  ini  penempatan  DG  menggunakan  pendekatan  bus  sensitif terhadap tujuan peningkatan loadability ( 𝜆 ).
Skenario yang diterapkan pada penelitian ini adalah analisa aliran daya pada kondisi tanpa DG dengan beban dasar penyulang Watu Ulo Jember dalam mencapai nilai loadability maksimum. Data  yang  digunakan  tidak  mempertimbangkan  profil  pembeban  trafo  karena  diasumsikan bahwa  data  yang  dipakai  adalah  beban  maksimum  dari  penyulang.  Selanjutnya  bus  yang memiliki profil tegangan rendah digunakan sebagai dasar penempatan dan kapasitas DG. 5 bus terendah akan dijadikan acuan sebagai studi penempatan dan kapasitas DG menggunakan algoritma  PSO.  Dalam  sistem  tenaga,  pemodelan  daya  aktif  dan  daya  reaktif  aliran  daya sebagai berikut:
∆𝑃 ∆𝑄 − 𝐽 𝐽 𝐽 𝐽 ∆𝜃 ∆𝑉 (4)
Dengan asumsi bahwa daya reaktif konstan, maka perubahan daya reaktif (∆Q) adalah nol. Berdasarkan Persamaan (1) dan (2) maka:
∆𝑃 −   𝐽 − 𝐽 . 𝐽 𝐽 ∆𝑉 or (5) ∆𝑉 −   (𝐽 ) ∆𝑃 (6)
dimana 𝐽 adalah reduksi matriks jacobian yang memberikan nilai magnitude tegangan yang bervariasi disebabkan oleh injeksi DG dalam sistem. Ketika semua bus dimodelkan sebagai bus PQ, 𝐽 dapat disebut sebagai matriks square. Pada umumnya penempatan DG terjadi pada sistem  distribusi  tenaga  listrik,  dimana slack bus  mempertahankan  besaran  tegangan  yang stabil. Penempatan DG pada jaringan listrik dibagi menjadi 3 kondisi, DG sebagai kontrol PV, kontrol arus dan kontrol PQ. Dengan memodelkan DG sebagai kontrol PV, dapat mengatur tegangan sistem dimana hal ini akan mengganggu kualitas daya, sehingga standar IEEE P1547 merekomendasikan  menempatkan  DG  pada  jaringan  yang  ada  sebagai  bus  PQ.  Dengan memodelkan  DG  sebagai  bus  PQ,  perhitungan  aliran  daya  DG  diasumsikan  sebagai  beban negatif dimana DG akan menginjeksi daya aktif dan reaktif dengan peran yang berbeda dari bus PQ pada umumnya, yaitu menyerap daya aktif dan reaktif.
Kapasitas DG diperhitungkan untuk memungkinkan penerapan penelitian ini pada pemerintah kabupaten  Jember.  Kapasitas  DG  menggunakan  level  penetrasi  50%  dengan mempertimbangkan pengaruhnya terhadap kualitas daya dengan range <10% atau >50%. Secara matematis level penetrasi DG ditulis sebagai berikut:
DG Penetration Level (%) = 𝑥 100% (7)
dimana SDG adalah daya aktif DG and S load adalah total daya beban dari penyulang Watu Ulo Jember.

## 3. METODOLOGI PENELITIAN

## 3.1 Penyulang Watu Ulo Jember
Data  penelitian  yang  digunakan  adalah  penyulang  Watu  Ulo  Jember  sistem  radial  dengan jumlah 75 bus pada tegangan 10,03 KV dan total beban sebesar 6,3 MW dan 1,28 MVAR. Penyulang  Watu  Ulo  Jember  mencakup  kebutuhan  Jember  bagian  selatan  yang  berpotensi untuk dimanfaatkan seperti energi terbarukan dari sinar matahari, angin dan gelombang laut. Gambar 2 berikut adalah gambar data penyulang Watu Ulo Jember.

## Gambar 2. Penyulang Watu Ulo Jember

## 3.2 Kualitas daya dan loadability
Dalam proses pencarian nilai loadability, beberapa pertimbangan batasan dari algoritma yang diterapkan yaitu jumlah, lokasi dan kapasitas DG yang memenuhi, serta batasan kualitas daya sesuai standar sistem distribusi. Dalam pemodelan kapasitas DG diperoleh dari Persamaan (8), kemudian  dilanjutkan  dengan  Persamaan  (7)  mengenai  level  penetrasi  untuk  batasan kapasitas DG.
0  ≤ ∑ 𝑃 ≤ ∑ 𝑃 (8)
Adapun letak DG ditempatkan pada bus 2 hingga bus ke n karena bus 1 adalah slack bus 2  ≤ 𝐷𝐺 ≤ 𝑛 (9) 𝑃 ≠ 𝑃 ≠ 𝑃 (10)
𝑆 = ∑ 𝑃𝑖 + ∑ 𝑄𝑖 (11)
Kapasitas DG dijelaskan sebagai berikut:
𝑃 =   𝑆 𝑥 𝑝𝑜𝑤𝑒𝑟 𝑓𝑎𝑐𝑡𝑜𝑟 (12) 𝑄 =   𝑃 𝑥 tan  (𝑐𝑜𝑠 (𝑝𝑜𝑤𝑒𝑟 𝑓𝑎𝑐𝑡𝑜𝑟)) (13)
Seiring adanya DG yang bekerja parallel dengan jaringan PLN maka arus yang mengalir pada saluran  semakin  meningkat,  sehingga  perlu  memiliki  batasan  arus  saluran  dan  batasan tegangan untuk mendekati kondisi sebenarnya, secara matematis sebagai berikut:
𝐼 <   𝐼 , 𝑤ℎ𝑒𝑟𝑒 𝑖 = 1 𝑡𝑜 𝑛𝑏𝑟 (14) 0,9  ≤   𝑉 ≤ 1,05 (15)
Dimana 𝐼 arus saluran maksimum, 𝑛𝑏𝑟 jumlah percabangan, 𝑉 standar nilai tegangan pada  jaringan  listrik.  Untuk  mendapatkan  nilai  maksimum loadability  ( 𝜆 )  setelah  adanya pemasangan DG menggunakan algoritma sebagai Gambar 3 berikut:
Mulai
Baca data saluran, beban, daya dasar (MVA),
tegangan dasar (KV), akurasi aliran daya Set lamda_awal = 1 Lamda_maks = 1000 Lamda= lamda_maks? P = Po + Po x Lamda Q = Qo + Qo x Lamda I = conj [Pi/Q]/Vi Vr = Vs – I (R+JX) 0,9≤Vbus≤1,05 Max_I≤limit Simpan lamda break selesai Tidak Ya Ya
Gambar 3. Diagram Alir Pencarian Loadability
CPF bekerja pada 2 tahap, yaitu prediktor dan korektor menurut (Aly & Abdel-Akher, 2012). Tahap prediktor adalah untuk memastikan bahwa tidak ada tegangan nol dalam sistem ketika kondisi tanpa beban. Selanjutnya tahapan korektor ini mirip dengan analisis aliran daya pada sistem radial pada umumnya, yaitu untuk mengidentifikasi apakah dengan penambahan beban dari  faktor loadability  keseluruhan  sistem  masih  mencapai  titik  voltage  stability.  Setelah mendapatkan referensi 5 bus yang memiliki profil tegangan terendah pada aliran daya data dasar  yang digunakan sebagai  acuan  penempatan DG,  seperti  yang  ditunjukkan Gambar  3 proses  iterasi  aliran  daya  secara  terus  menerus  setelah  penambahan  nilai loadability  0,01 dengan mengecek semua  data  pada jaringan sesuai  dengan  batasan  yang  diterapkan, jika data masih memenuhi batasan maka aliran daya dilanjutkan dengan penambahan dari nilai loadability.  Proses  ini  akan  terus  berlanjut  hingga  salah  satu  bus  mencapai  nilai  kritis ketidakstabilan tegangan dimana nilai ini digunakan sebagai acuan untuk menghentikan proses aliran daya.

## 3.3 Algoritma Particle Swarm Optimization (PSO)
Algoritma  PSO  adalah  algoritma  yang  digunakan  untuk  memecahkan  masalah  non-linier dengan mengadopsi sekumpulan gerombolan swarm untuk mencari makanan. Partikel t adalah vektor yang diperbarui dari waktu ke waktu oleh sekumpulan swarm dalam proses optimasi ( 𝑥 =   𝑥 , 𝑥 , 𝑥 … 𝑥 ). Ketika swarm  telah  menemukan  posisi  terbaik  sebagai  sumber makanan  digambarkan  sebagai personal  best  (pbest),  dibandingkan  dengan  sekumpulan swarm lainnya dan posisi terbaik menjadi global best (gbest) serta dijadikan acuan sebagai hasil  algoritma  yang  optimal.  Kecepatan  kawanan  swarm  akan  diperbarui  terus  menerus sebagai ( 𝑣 =   𝑣 , 𝑣 , 𝑣 … 𝑣 ) . Persamaan matematis PSO sebagai berikut:
𝑉 =   𝑤. 𝑣 ( ) + 𝑐 𝑟 (𝑝𝑏𝑒𝑠𝑡 − 𝑥 ) + 𝑐 𝑟 (𝑔𝑏𝑒𝑠𝑡 − 𝑥 ) (16) 𝑥 =   𝑥 ( ) + 𝑣 ( ) (17)
Dimana t jumlah iterasi, d adalah jumlah partikel, c 1 dan c 2 konstanta percepatan posisi, r 1 dan r 2 adalah nilai random, w adalah bobot untuk masing-masing swarm.
𝑤 =   𝑤 + 𝑥 𝑡 (18)
Dengan w max dan w min adalah 0.2 dan 0.1 sedangkan konstanta yang lain sesuai standar PSO. Untuk  mengetahui  lebih  jelas  tentang  algoritma  PSO  dalam  mencari  nilai loadbility  ( 𝜆 ) maksimal setelah adanya penempatan DG dapat dilihat pada Gambar 4.
Pada Gambar 4 dijelaskan peta alur dari algoritma PSO dalam melakukan optimasi penempatan dan kapasitas DG dalam memaksimalkan nilai loadability ( 𝜆 ). Pada tahap inisialisasi merupakan profil dari masing-masing swarm yang membawa bobot lokasi dan kapasitas DG. Kapasitas DG diterapkan berdasarkan level penetrasi 50%. Masing-masing swarm disebar dalam mencapai nilai maksimum loadability ( 𝜆 ). Pada tahap awal dilakukan analisa aliran daya pada data dasar tanpa  adanya  DG  dalam  mengecek loadability  ( 𝜆 ),  Langkah  ini  merupakan  tahap  untuk mendapatkan bus referensi lokasi penempatan DG. Bus dengan 5 profil terendah digunakan sebagai referensi lokasi penempatan DG. Selanjutnya dilakukan penempatan DG secara acak pada  referensi  bus  dan  dilakukan  pengecekan  nilai loadability  ( 𝜆 )  dan  hasil  pada  masing- masing lokasi dan kapasitas yang diterjemahkan sebagai pbest dan disimpan pada K matriks. Perulangan  langkah  ini  dilakukan  hingga  semua  kombinasi  lokasi  dan  kapasitas  DG  selesai sesuai dengan jumlah iterasi yang diterapkan. Setelah proses selesai dilakukan sampai nilai iterasi  tercapai,  K  matriks  diurutkan  sesuai  dengan  nilai  maksimum loadability  ( 𝜆 ).  Nilai
maksimal loadability  ( 𝜆 )  beserta  kombinasi  lokasi  dan  kapasitas  DG  dijadikan  sebagai  nilai gbest sekaligus nilai final dari optimasi PSO.
mulai Inisialisasi PSO Populasi= 100 It_max = 1500 Inisialisasi partikel = (random partikel) Partikel = [lokasi DG, kapasitas DG] Analisa aliran daya cek loadability tanpa DG simpan 5 bus dengan profil tegangan terendah Update partikel letak bus DG = 5 bus profil tegangan terendah Penempatan dan kapasitas DG sesuai partikel A A Analisa aliran daya cek loadability dengan DG Membentuk K matriks [lokasi DG, PDG, QDG, loadability] Urutkan K matriks sesuai nilai loadability maksimum Fitness_awal = [lokasi DG, PDG, QDG, loadability] Pbest= partikel [lokasi DG, PDG, QDG, loadability] Update partikel dan posisi v_id(it+1) = w.v_id(it)+c1.r1(pbest-x_id)+c2.r2(gbest-x_id) x_id(it+1) = x_id(it)+v_id(t+1) It = it+max? Tampilkan K matirks final Fitness_final = [lokasi DG, PDG, QDG, loadability] Partikel_final = [lokasi DG, kapasitas DG] Selesai Ya Tidak
Gambar 4. Diagram Alir Algoritma PSO

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini dilakukan optimasi penempatan dan kapasitas DG pada penyulang Watu Ulo Jember 75  bus  menggunakan algoritma PSO  karena  permasalahan  non-linier.  Tahapan simulasi  dibagi  menjadi  2  yaitu  dengan  data  pembebanan  dasar  tanpa  DG  sehingga mendapatkan  5  bus  sensitif  yang  dijadikan  acuan  untuk  penempatan  DG.  Dalam  studi  ini, potensi energi terbarukan diabaikan, karena peneliti berfokus pada pendekatan penempatan dan kapasitas DG untuk mendapatkan loadability ( 𝜆 ) maksimum dengan mempertimbangkan peningkatan profil tegangan. Selanjutnya bus sensitif akan digunakan sebagai acuan untuk penempatan DG dan analisa aliran daya kontinyu (CPF) dilakukan hingga bus mencapai titik kritis pada batas kurva voltage stability.
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, bus 58, 59, 60, 61, 62, 63 merupakan bus yang paling sensitif, berurutan tegangannya adalah 0.9005 p.u, 0.9003 p.u, 0.90017 p.u, 0.90011 p.u, 0.8999 p.u, 0.8991 p.u, dan bus 63 mencapai batas tegangan untuk pertama kalinya. Hal ini  dapat disebabkan  oleh letak bus yang jauh dari slack sehingga drop tegangan  semakin
besar. Dengan acuan tersebut, dipasang 1 jenis DG dengan kapasitas level penetrasi maksimal 50%  pada  bus  58,  59,  60,  61,  62,  63  secara  acak  untuk  mendapatkan  nilai loadability maksimum seiring dengan kenaikan profil tegangan. Gambar 5 menunjukkan kinerja DG dalam meningkatkan profil tegangan daripada data dasar.
Tabel 1. Hasil Optimasi Penempatan dan Kapasitas DG Terhadap Loadability Case Bus Lokasi DG Kapasitas DG Loadability ( 𝝀 ) Profil Tegangan Minimum (p.u) Letak Bus Titik Kritis Data Dasar - - 4,52 0,8992 63 Algoritma PSO 58 3,15 MW + 0,64 MVAR 12,7 0,8991 75 Algoritma HPSO 58 3,15 MW + 0,64 MVAR 12,7 0,8991 75
Berdasarkan  data  pada  Tabel  1,  tanpa  DG  bus  kritis  yang  pertama  kali  mencapai  titik ketidaksetabilan adalah bus 63 dengan nilai loadability 4,52. Nilai loadability menggambarkan bahwa seiring pertambahan beban 4,52 dari beban saat ini sistem penyulang Watu Ulo Jember sudah mencapai titik maksimum. Selanjutnya dengan adanya penempatan DG menggunakan algoritma PSO pada bus 58 sebesar 3,15 MW + 0,64 MVAR maka nilai loadability naik menjadi 12,7  dengan  bus  kritis  pada  75  atau  dengan  kata  lain  nilai  SLI  adalah  182%.  Hal  ini dikarenakan letak bus 75 merupakan bus terjauh dari titik sumber daya listrik dari PLN maupun DG.  Pada  penelitian  ini  divalidasi  dengan  algoritma  lain Hybrid    PSO  yaitu  dua  PSO  yang bekerja secara berurutan, menghasilkan  nilai loadability 12,7  pada bus 58 . Pada penelitian menggunakan  algoritma  PSO  dan  HPSO  memiliki  kesamaan  hasil  yaitu  bus  DG  adalah  58 dengan nilai loadability 12,7 mengindikasilan bahwa algoritma yang diterapkan pada penelitian ini  berjalan  dengan  tepat.  Dengan  adanya  DG  yang  terpasang  pada  penyulang  Watu  Ulo Jember maka sumber daya listrik PLN bekerja parallel dengan DG sehingga penyulang Watu Ulo Jember dapat menaikkan pembebanan puncak dari pelanggan. Kenaikan nilai loadability sebelum dan setelah adanya DG ditunjukkan pada Gambar 5 berikut:
Gambar 5. Nilai Loadability Sebelum dan Sesudah adanya DG
Gambar 5 adalah grafik loadability dimana garis biru adalah data dasar tanpa DG, garis merah adalah loadability  setelah  penempatan  DG  menggunakan  algoritma  PSO  dan  garis  hijau menggunakan  algoritma  HPSO.  Penempatan  DG  pada  bus  58  menyebabkan  arus  yang mengalir ke penyulang Watu Ulo Jember juga meningkatkan arus saluran karena terdapat 2 sumber  daya  listrik  untuk  mencukupi  kebutuhan  beban.  Sebelum  adanya  DG  arus  yang mengalir  pada  bus  58  sebesar  18,42  Ampere,  sedangkan  setelah  DG  arus  yang  mengalir sebesar  201,24  Ampere.  Nilai  kenaikan  arus  ini  menunjukkan  adanya  penyuntikan  sumber daya  pada  jaringan  listrik  karena  penyulang  Watu  Ulo  Jember  merupakan  jaringan  radial, sehingga awalnya sumber daya listrik hanya berasal dari bus 1 kemudian sumber daya listrik dibantu oleh DG pada bus 58.

## Gambar 6. Profil Tegangan Sebelum dan Sesudah Penempatan DG
Pada Gambar 6 ditunjukkan grafik profil tegangan sebelum dan sesudah adanya DG. Dengan adanya DG pada bus 58 terjadi peningkatan profil tegangan sehingga mengakibatkan kenaikan nilai loadability pada penyulang Waktu Ulo Jember. Penempatan DG menggunakan PSO dan divalidasi dengan HPSO menunjukkan data yang sama pada profil tegangan, hal ini karena berdasarkan optimasi PSO dan HPSO menghasilkan hasil yang sama yaitu pada bus 58 dengan kapasitas 3,15 MW + 0,64 MVAR.

## 4. KESIMPULAN
Energi  terbarukan  merupakan  salah  satu  solusi  untuk  menghadapi  peningkatan  kebutuhan listrik.  Dengan  peningkatan  beban  yang  terus  menerus  tanpa  penambahan  sumber  energi listrik lain dapat menimbulkan masalah voltage stability. Nilai loadability ( 𝜆 ) adalah nilai pengali beban listrik pelanggan yang dapat ditanggung oleh jaringan listrik. Teknologi DG digunakan dengan  pertimbangan  biaya  investasi  dibandingkan  pembangkit  konvensional.  Keuntungan menggunakan  DG  pada  kualitas  daya  listrik  adalah  untuk  meningkatkan  profil  tegangan ataupun juga meningkatkan loadability. Penyulang Watu Ulo Jember merupakan jaringan listrik 10,03 KV yang meliputi Jember bagian selatan dengan jumlah 75 bus. Optimasi penempatan dan kapasitas DG menggunakan algoritma PSO dilakukan pada bus sensitif saat mencapai titik kestabilan. Bus 58, 59, 60, 61, 62, 63 merupakan bus yang paling sensitif dalam mencapai titik  kritis  kestabilan  sehingga  penempatan  DG  dilakukan  pada  5  bus  tersebut.  Dari  hasil
optimasi didapatkan penempatan yang dilakukan pada bus 58 dengan kapasitas 3,15 MW + 0,64 MVAR meningkatkan nilai loadability ( 𝜆 ) atau SLI sebesar 182%. Dengan adanya DG pada penyulang Watu Ulo Jember dapat diindikasikan bahwa jaringan eksisting dapat memenuhi peningkatan kebutuhan beban lebih besar dengan nilai loadability ( 𝜆 ) yang dihasilkan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Peneliti mengucapkan terima kasih kepada Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM) Universitas Muhammadiyah Jember yang telah membantu menyediakan dana untuk penelitian yang telah dilakukan. Dengan adanya dana untuk penelitian ini diharapkan dapat bermanfaat bagi pihak-pihak terkait khususnya Pemerintah Kabupaten Jember sebagai kajian ilmiah  tentang  potensi  pemasangan  DG  dengan  memanfaatkan  energi  terbarukan  untuk meningkatkan  pembebanan  listrik loadability  dalam  memenuhi  kebutuhan  beban  listrik pelanggan yang juga semakin meningkat.

## DAFTAR RUJUKAN
Al Abri, R., El-Saadany, E. F., & Atwa, Y. M. (2012). Optimal placement and sizing method to improve  the  voltage  stability  margin  in  a  distribution  system  using  distributed generation. IEEE Transactions on Power Systems, 28(1), 326-334.
Aly,  M.  M.,  &  Abdel-Akher,  M.  (2012).  A  continuation  power-flow  for  distribution  systems voltage stability analysis. 2012 IEEE International Conference on Power and Energy (PECon), (pp. 470-475).
Aman,  M.,  Jasmon,  G.,  Bakar,  A.,  &  Mokhlis, H.  (2013).  A  new  approach  for  optimum  DG placement  and  sizing  based  on  voltage  stability  maximization  and  minimization  of power losses. Energy Conversion and Management, 70, 202-210.
Arefifar, S. A., Mohamed, Y. A.-R. I., & El-Fouly, T. (2014). Optimized multiple microgrid-based clustering  of  active  distribution  systems  considering  communication  and  control requirements. IEEE transactions on industrial electronics, 62(2), 711-723.
Arefifar, S. A., Ordonez, M., & Mohamed, Y. A.-R. I. (2015). VI controllability-based optimal allocation of resources in smart distribution systems. IEEE Transactions on Smart Grid, 7(3), 1378-1388.
Cicilio,  P.,  Cotilla-Sanchez,  E.,  Vaagensmith,  B.,  &  Gentle,  J.  (2020).  Transmission  hosting capacity  of  distributed  energy  resources. IEEE  Transactions  on  Sustainable  Energy,
12(2), 794-801.
Duppala,  D.,  Nagaballi,  S.,  &  Kale,  V.  S.  (2019).  The  Technical  Impact  of  Increase  in
Penetration  Level  of  DG  Technologies  on  Power  System. 2019  IEEE  Region  10 Symposium (TENSYMP), (pp. 491-496).
Ettehadi, M., Ghasemi, H., & Vaez-Zadeh, S. (2012). Voltage stability-based DG placement in distribution networks. IEEE transactions on power delivery, 28(1), 171-178.
Hedayati, H., Nabaviniaki, S., Akbarimajd, & Akbarimajd, A. (2008). A method for placement of DG units in distribution networks. IEEE transactions on power delivery, 23(3), 1620- 1628.
Hu,  L., Liu,  K.-Y.,  Sheng,  W.,  Diao,  Y., &  Jia,  D.  (2017).  Research  on  maximum  allowable capacity of distributed generation in distributed network under global energy internet considering static voltage stability. The Journal of Engineering, 2017(13), 2276-2280.
Kekatos, V., Wang, G., Conejo, A. J., & Giannakis, G. B. (2014). Stochastic reactive power management  in  microgrids  with  renewables. IEEE  Transactions  on  Power  Systems,
30(6), 3386-3395.
Li, J., Zhou, H., Zhou, E., Xue, J., Liu, Z., & Wang, X. (2017). Comprehensive evaluation of impacts of high penetration distributed generation integration in distribution network.
2017 IEEE Conference on Energy Internet and Energy System Integration (EI2), (pp.1-
6).
Muntowifah,  S.  (2014).  Optimasi  Penempatan  Dg  (Distributed  Generation)  Pada  Jaringan Distribusi Sistem Radial Menggunakan GA (Genetic Algoritm) Di Penyulang Watu Ulo Jember. Universitas Jember.
Ruzi, R. S. (2016). Analisis dan Evaluasi Kestabilan Tegangan dengan Metode Continuation Power Flow (CPF) pada Sistem Microgrid. Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Tabarok, D. K., Saleh, A., & Kaloko, B. S. (2017). Optimasi Penempatan Distributed Generation (DG)  dan  Kapasitor  pada  Sistem  Distribusi  Radial  Menggunakan  Metode  Genetic Algorithm (GA)(Studi Kasus pada Penyulang Watu Ulo Jember). Berkala Sainstek, 5(1),
35-40.
Wicaksono, D. A., Penangsang, O., Wibowo, R. S., Aryani, N. K., & Putra, D. F. U. (2019).
Optimizing Tie Switches Allocation and Sizing Distributed Generation (DG) Based on
Maximize  Loadability  Simultaneously  Using  HPSO  Algorithm. 2019  International Seminar on Intelligent Technology and Its Applications (ISITIA), (pp. 102-107).
Widiyanto, P., Arif, M., & Hardianto, T. (2015). Aplikasi Energi Terbarukan Melalui Pengukuran Potensi Angin dengan Metode Analisis Weibull pada Pantai Puger Jember. Jurnal Arus Elektro Indonesia, 1(1).