## ANALISIS RUGI DAYA DI PENYULANG OEBUFU PT. PLN (PERSERO) ULP KUPANG MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA
Agusthinus S. Sampeallo 1 ,  Wellem F. Galla 2 dan Dhanang H. L. Rohi 3
1,2,3 Program Studi Teknik Elektro, Universitas Nusa Cendana, Jl. Adisucipto Penfui Kupang
1) Email: agusthinus.sampeallo@staf.undana.ac.id
2) Email: wfridzg@staff.undana.ac.id
3) Email: rohidhanang@gmail.com Info Artikel ABSTRACT HistoriArtikel: Diterima Feb 16, 2021 Direvisi Apr 24, 2021 Disetujui Apr 24, 2021 An  increase  in  electrical  power  demand  can  affect  power  distributing  quality  like power  losses,  voltage  drop,  and  lower  power  factor.  Load  increasing  makes  a reactive  current  can  be  up  when  flow  in  high  resistance  conductor  as  an  effect.
Installation  of  capacitors  in  the  distribution  system  is  one  of  the  most  efficient methods  to  power  losses  pressure.  This  study  discusses  the  optimization  of capacitor's location and capacity.  A genetic algorithm is using as an optimization method.  The  backward-Forward  Sweep  Method  to  be  the  method  of  power  flow analysis  before  and  after  installation  of  capacitors  to  see  their  effect.  The  genetic algorithm will compare with the manual calculation of choosing capacitors to know how effectively of genetic algorithm. This scheme is tested in Feeder Oebufu on 20 kV  distribution  system  under PT.  PLN  (Persero)  ULP  Kupang  operation.  The  test was divided into 4 cases included: before installation, placement of 1 capacitor, 2 capacitors, and 3 capacitors. The best result got in 3 capacitors simulations. Before installation of the capacitor, the power losses are 771,9928 kW, voltage minimum is 0,9842 pu, and power factor is 0,91257. Placement of 3 capacitors on bus 131 127, and 64 decrease a total power losses to be 31,164 kW, in other hand increase voltage profile around bus locations and power factor to be 0,99257.
Keywords:Power Losses, Capacitor, Genetic Algorithm, Backward-Forward Sweep Method, MATLAB

## ABSTRAK
Peningkatan  permintaan  daya  mempengaruhi  kualitas  penyaluran  daya  seperti adanya  rugi  daya,  jaruh  tegangan,  dan  faktor  daya  rendah.  Kenaikan  beban mengakibatkan  naiknya  nilai  arus  reaktif  yang  melewati  penghantar  beresistansi besar. Pemasangan kapasitor pada sistem distribusi adalah salah satu metode yang efisien  menekan  rugi  daya.Pada  penelitian  ini  membahas  tentang  optimasi  lokasi dan  kapasitas  kapasitor.  Algoritma  Genetika  digunakan  sebagai  metode  optimasi. Metode Backward-Forward Sweep sebagai metode analisa aliran daya sebelum dan sesudah pemasangan kapasitor untuk mengetahui pengaruh pemasangan kapasitor. Hasil  dari  algoritma  genetika  dibandingkan  dengan  perhitungan  manual  untuk mengetahui keefektifan algoritma. Skema ini diujikan pada Penyulang Oebufu dari sistem  distribusi  20  kV  yang  dioperasikan  PT.  PLN  ULP  Kupang.Pengujian dilakukan empat tahap yaitu: sebelum pemasangan, penempatan 1 buah kapasitor, 2  buah,  dan  3  buah  kapasitor.  Hasil  terbaik  didapat  pada  pengujian  3  buah kapasitor.  Sebelum  pemasangan  kapasitor  rugi  daya  771,9928  kW,  tegangan minimum 0,9842 pu, faktor daya 0,91257. Pemasangan 3 buah kapasitor di bus 131, 127 dan 64 dapat menurunkan total rugi daya mencapai 31, 1601 kW, menaikkan profil tegangan sekitar bus lokasi dan faktor daya menjadi 0,99257.
Kata Kunci:Rugi Daya, Kapasitor, Algoritma Genetika, Metode Backward-forward Sweep, MATLAB
PenulisKorespondensi: Agusthinus S. Sampeallo Program Studi Teknik Elektro, Universitas Nusa Cendana , Universitas Nusa Cendana , Jl. Adisucipto Penfui Kupang Email: agusthinus.sampeallo@staf.undana.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  pendistribusian  daya  listrik,  beberapa masalah  yang  mempengaruhi  kualitas  daya  yang disalurkan  antara  lain  jatuh  tegangan,  rugi-rugi daya, faktor daya yang rendah. Rugi daya sendiri diakibatkan  oleh  besarnya  resistansi  penghantar yang  melewatkan  arus  menuju  ke  beban . Kenaikan  nilai  arus  bersesuaian  dengan kenaikan  beban. Besarnya  beban  reaktif  juga memperbesar rugi daya, menurunkan faktor daya, dan  memperbesar  jatuh  tegangan  sepanjang saluran.
Selain penggantian penghantar saluran, Pemasangan  Kapasitor  pada  saluran  dapat menjadi solusi menurunkan rugi daya, meningkatkan  profil  tegangan  sepanjang  saluran dan  memperbaiki  faktor  daya.  Pemasangan kapasitor sebagai kompensator daya reaktif untuk memikul  kebutuhan  daya  reaktif  beban  sehingga mengurangi besarnya arus reaktif yang disalurkan dari generator.
Untuk  mendapatkan  penurunan  rugi-rugi  daya serta perbaikan profil tegangan, maka penempatan kapasitor dan besaran yang diinjeksikan di saluran harus  bersesuaian  dengan  susut  daya  yang  dapat dicapai  apabila  kapasitor  tersebut  terpasang Beberapa  metode  yang    dapat  dilakukan  seperti metode perhitungan matematis dengan menempatkan  1  buah  kapasitor  dengan  letak lokasi adalah di titik 2/3 dari total panjang saluran [1,  2].  Metode  kecerdasan  buatan  ( Artificial Intelligence )  dapat  digunakan  juga  seperti Algoritma Genetik [3-5], [6] yang mencari lokasi optimal  kapasitor  dengan  mengubah  beberapa parameter  algoritma  genetika  [7],  hasilnya ditempatkan  lebih  dari  3  kapasitor  di  lokasi berbeda,  dan  menghasilkan  penurunan  total  rugi daya sekitar 50% dari total rugi daya sebelumnya. Metode kecerdasan buatan lainnya seperti Particle Swarm Optimization untuk menentukan kapasitas kapasitor  juga  digunakan  seperti  pada  [8]  yang ditambah  dengan metode Loss  Sensitivity  Factor
untuk  penentuan  lokasi  pemasangan  kapasitor berdasarkan  urutan  rugi  daya  terbesar  dari  tiap- tiap  bus  dan  Metode Backward-Forward  Sweep sebagai metode penyelesaian Aliran daya dengan penurunan  rugi  energi  sebesar  30%  dari  rugi energi sebelumnya.
Metode Algoritma Genetika (GA) dapat digunakan  sebagai  metode  penentuan  lokasi  dan kapasitas  kapasitor  disebabkan  metode  ini menggunakan probabilitas dalam beberapa tahapan, selain itu metode ini dapat mencari solusi terbaik dari populasi yang dibangkitkan sehingga akan  tersedia  banyak  pilihan  solusi.  Algoritma Genetika  menggunakan  fungsi  fitness  sebagai fungsi  objektif  total  rugi  daya  yang  dapat diturunkan  dan  untuk  membatasi  keluaran  dari fungsi  objektif  digunakan  fungsi  kendala ( constraint ).
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  menentukan lokasi  dan  kapasitas  kapasitor  dalam  jaringan menggunakan  Algoritma  Genetika  dan  untuk melihat pengaruh pemasangan Kapasitor terhadap total rugi daya jaringan, profil tegangan sepanjang saluran  dan  faktor  daya  dibandingkan  dengan sistem sebelum pemasangan kapasitor.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1    Metode  Aliran  Daya  Backward-Forward Sweep
Penelitian  ini  menggunakan  metode Backward- Forward  Sweep [9,  10]  sebagai  metode  analisa aliran  daya  sebelum  dan  saat  pemasangan kapasitor  ke  sistem  sesudah  lokasi  dan  kapasitas ditentukan.  Dalam  penelitian  ini  Metode  analisa aliran  daya Newton  Raphson gagal  mencapai konvergen.  Metode  ini  sangat  cocok  digunakan untuk melakukan analisa aliran daya ada jaringan distribusi  berbentuk  radial  dan weakly  meshed . Selain  itu  dalam  penelitian  ini  banyaknya  beban yang  dilayani  saluran  dan  panjang  saluran  yang hampir  mencapai  50  kms  sehingga  metode  ini dapat diterapkan.
BUS 1 BUS 6 BUS 3 BUS 2 BUS 5 B1 B5 B4 B3 B2 I2 I3 I5 I6 I4 Gambar 1. Jaringan Distribusi Radial Sederhana
Pada  metode  ini,  terlebih  dahulu  perlu  diketahui bentuk  struktur  jaringan,  dalam  komputasinya Komputer akan mencari ujung-ujung saluran yang dapat  diketahui  dari  hubungan  antar  bus, kemudian  mencari  hubungan  dari  tiap-tiap  bus sampai  pada  akhirnya  ditemukan  bus  utama/bus sumber  dan  diurutkan  mulai  dari  bus  sumber sampai bus-bus ujung saluran.
Pada  metode  ini  daya  kompleks  pada  bus i (i=1,2,3,...) diketahui melalui persamaan:
𝑆 𝑖 = 𝑃 𝑖 +  j𝑄 𝑖       𝑖=1….𝑁 (1) S i adalah  Daya  Semu,  P i adalah  daya  aktif,  Q i adalh daya reaktif di bus i.
Untuk  arus  injeksi  ekivalen  pada  iterasi  ke- k adalah:
𝐼 𝑖 (𝑘) =   𝐼 𝑖 𝑟 (𝑉 𝑖 𝑘 ) +  𝑗𝐼 𝑖 𝑖 (𝑉 𝑖 𝑘 ) = ( 𝑃 𝑖 + 𝑗𝑄 𝑖 𝑉 𝑖 (𝑘) ) ∗ (2)
Dimana 𝑉 𝑖 𝑘 dan 𝐼 𝑖 𝑘 merupakan tegangan dan arus injeksi pada iterasi ke-k di bus i. 𝐼 𝑖 𝑟 dan 𝐼 𝑖 𝑖 adalah komponen  real  dan  imajiner  dari  arus  injeksi  di bus i pada iterasi ke –k.
Arus  injeksi  dapat  dikonversi  ke  persamaan ekivalen  arus injeksi  (1). Berdasarkan  gambar  1, untuk menghubungkan Arus injeksi bus dan arus percabangan B2, B3, B4, B5. B6 dapat digunakan hukum Kirchoff tentang  arus  ( Kirchoff  Current Law ). Kemudian arus cabang dapat diformulasikan  ke  dalam  persamaan  Matriks injeksi arus ekivalen:
B 1 = I 2 + I 3 + I 4 + I 5 + I 6 B 2 = I 3 + I 4 + I 5 + I 6 B 3 = I 4 + I 5 B 4 = I 5 B 5 = I 6 (3)
Dengan  demikian,  hubungan  antara  Arus  injeksi dengan  arus  cabang  dapat  dinyatakan  sebagai berikut:
[ 𝐵 1 𝐵 2 𝐵 3 𝐵 4 𝐵 5 ] = [ 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 0 1 1 0 0 1] [ 𝐼 2 𝐼 3 𝐼 4 𝐼 5 𝐼 6 ] (4)
Atau  persamaan-persamaan  ini  dapat  disusun sebagai berikut:
[𝐵] = [𝐵𝐼𝐴𝐶][𝐼] (5)
Matriks konstan BIAC adalah suatu matriks yang berisi  elemen nilai 1 dan 0 saja.
Untuk  fungsi  arus  cabang  dengan  parameter saluran  dan  tegangan  sumber  atau  gardu  induk sebagai berikut:
V 1 – V 2 = B 1 Z 12 V 1 – V 3 = B 1 Z 12 + B 2 Z 23
V 1 – V 4 = B 1 Z 12 + B 2 Z 23 + B 3 Z 34 V 1 – V 5 = B 1 Z 12 + B 2 Z 23 + B 3 Z 34 + B 4 Z 45 V 1 – V 6 = B 1 Z 12 + B 2 Z 23 + B 5 Z 56 (6)
Persamaan  (6)  tersebut  di  atas  dapat  dituliskan dalam bentuk lain seperti dibawah ini :
[ 𝑉 1 𝑉 1 𝑉 1 𝑉 1 𝑉 1 ] − [ 𝑉 2 𝑉 3 𝑉 4 𝑉 5 𝑉 6 ] = [ 𝑍 12 𝑍 12 𝑍 12 𝑍 12 𝑍 12 0 𝑍 23 𝑍 23 𝑍 23 𝑍 23 0 0 𝑍 34 𝑍 34 0 0 0 0 𝑍 45 0 0 0 0 0 𝑍 56 ] [ 𝐵 1 𝐵 2 𝐵 3 𝐵 4 𝐵 5 ] ( 7)
Persamaan (8) dapat  ditulis  dalam  bentuk  umum Persamaan arus Cabang ke Tegangan Bus (ACTB) sebagai berikut:
[∆𝑉] =   [𝐴𝐶𝑇𝐵] [𝐵] (8) Matriks  BIAC  dan  ACTB  dibentuk  berdasarkan struktur topologi sistem distribusi. Penggabungan persamaan  (6)  dan  (8)  akan  menghasilkan persamaan sebagai berikut:
[𝐴𝐿𝐷] =   [𝐴𝐶𝑇𝐵] [𝐵𝐼𝐴𝐶] (9)
[∆𝑉] =   [𝐴𝐶𝑇𝐵] [𝐵𝐼𝐴𝐶][𝐼]
[∆𝑉] =   [𝐴𝐿𝐷] [𝐼]
(10)
Matriks [∆𝑉] adalah  matriks  jatuh  tegangan  dari bus  sumber  ke  bus  beban  dalam  sistem berdasarkan metode injeksi arus.
Penyelesaian  aliran  daya  sistem  distribusi  radial dapat  diperoleh  secara  iteratif  dengan  prosedur perhitungan berdasarkan persamaan (1), pers. (9), pers. (10) ke persamaan sebagai berikut:
[𝑉 𝑖 (𝑘+1) =   [𝑉 1 ] −   [∆𝑉 𝑖 (𝑘+1) ]] (11)
Aliran  daya  aktif  dan  reaktif  diperoleh  melalui pers. Berikut:
𝑃 𝑖𝑗 = 𝑟𝑒𝑎𝑙[𝑉 𝑖 {(𝑉 𝑖 − 𝑉 𝐽 )𝑦 𝑖𝑗 } ∗ ]          (12) 𝑄 𝑖𝑗 = 𝑖𝑚𝑎𝑔[𝑉 𝑖 {(𝑉 𝑖 − 𝑉 𝐽 )𝑦 𝑖𝑗 } ∗ ]       (13)
Total  rugi-rugi  daya  aktif  yang  terjadi  pada jaringan dinyatakan sebagai berikut:
𝑃 𝑙𝑜𝑠𝑠 = 𝑟𝑒𝑎𝑙 {𝑉 𝑠𝑠 ∑ jϵss [(𝑉 𝑠𝑠 − 𝑉 𝑗 )𝑦 𝑠𝑠,𝑗 ] ∗ ∑ 𝑃𝐷 𝑗 𝑁 𝑗=1 }  (14)
Dimana 𝑉 𝑖 (𝑘+1) adalah  Tegangan  bus  ke-i  pada iterasi  ke  –k,    V i adalah  Tegangan  bus  ke-i,  V 1 adalah Tegangan bus sumber,  V j adalah Tegangan bus ke-j,  Y ij adalah Admitansi,  P loss adalah Total rugi-rugi  daya  aktif  pada  jaringan,    V ss adalah Tegangan  bus  sumber  (Gardu  Hubung),    PD j adalah Beban aktif pada bus ke-j, N adalah Jumlah bus,   P loss adalah  total rugi-rugi daya aktif.

## 2.2 Tahapan Algoritma Genetika
Algoritma Genetika adalah teknik pencarian yang terinspirasi  dari  teori  evolusi  milik  Charles Darwin. Metode kecerdasan buatan ini diperkenalkan  oleh  David  Goldberg  melalui penelitian salah satu mahasiswanya John Holland tahun 1960 [11] dan [3].
Algoritma ini memanfaatkan proses seleksi yaitu proses  evolusi  dimana  individu-individu  secara terus  menerus  mengalami  perubahan  gen  untuk menyesuaikan diri dengan lingkungan.
Jika  sebuah  individu  dapat  sukses  di  setiap kompetisi memperebutkan makanan dan mencari pasangan,  kemungkinan  individu  tersebut  akan menghasilkan keturunan yang lebih baik daripada individu  yang  buruk  dalam  hal  kinerja. Keturunan-keturunan  yang  lebih  baik  lagi  bisa dihasilkan dikarenakan adanya persebaran individu-individu  terbaik.  Setiap  generasi  harus menyesuaikan  diri  dengan  kondisi  lingkungan yang mungkin berbeda dengan kondisi lingkungan yang dihadapi generasi sebelumnya.
Algoritma genetika dapat menyelesaikan permasalah  yang  mempunyai  ruang  pencarian sangat  besar  dan  kompleks.  Algoritma  Genetika dapat  menangani  suatu  permasalahan  yang  jika diselesaikan dengan metode konvensional matematis  belum  dapat  menghasilkan  solusi terbaik. Algoritma genetika dapat menyelesaikan permasalahan  yang  mempunyai  kemungkinan solusi yang tak hingga dan solusi “real time” yang berubah-ubah  secara  cepat  sesuai  kondisi  yang ada.  Berikut  adalah  tahapan  dari  Algoritma Genetika yang digunakan dalam penelitian ini:

## 2.2.1 Pembangkitan Populasi Awal
Sejumlah bilangan/sejumlah bit akan dibangkitkan  secara  acak  untuk  mewakili  tiap kromosom . Ukuran  sebuah  populasi  bergantung dari  jumlah  kromosom  yang  ada  didalamnya. Setiap  Individu  terdiri  dari  sejumlah  gen  berupa nilai  biner  yang  telah  dibangkitkan  secara  acak. Panjang bit atau jumlah nilai biner, satu kapasitor dan satu lokasi direpresentasikan dalam kromosom  dengan  panjang  16  bit.  Satu  populasi berisi 30 Individu.

## 2.2.2 Teknik Encoding dan Decoding
Teknik encoding yang berguna mengodekan nilai gen-gen  pembentuk  individu.  Sedangkan  teknik decoding berguna  untuk  mendekode  gen-gen pembentuk  individu-individu  agar  nilainya  tidak melampaui  range/batasan  yang  telah  dibuat  dan sekaligus menjadi nilai variabel yang akan dicari solusi permasalahannya. Jika nilai variabel x yang telah  dikodekan  tersebut  diubah  menjadi  [r b r a ] dimana r b adalah batas bawah dan r a adalah batas atas  maka  dapat  dilakukan  konversi  nilai-nilai variabel  diatas  hingga  berada  dalam  range  yang baru  [r b r a ]  disebut Decoding .  Teknik Decoding menggunakan  teknik decoding Bilangan  Biner [11].
2.2.3 Pencarian Nilai Fitness
Nilai fitness menyatakan nilai dari fungsi objektif.
Algoritma genetika akan berusaha memaksimalkan nilai fitness. Jika nilai maksimal yang  harus  didapat,  maka  nilai  fungsinya  adalah nilai  fitness  itu  sendiri,  tetapi  jika  ingin  mencari nilai  yang  paling  minimal  maka  harus  dilakukan invers terhadap fungsi itu.
Sedangkan nilai fitness yang digunakan adalah:
𝑭 = 𝟏 𝒎𝒊𝒏 𝑭 (𝒙) + 𝜺 (𝟏𝟒)
Dengan 𝜀 merupakan  bilangan  kecil  untuk menghindari agar tidak terjadi pembagian oleh nol dan x adalah individu.
Dalam studi kasus ini, fungsi objektif adalah total rugi daya seperti pada persamaan berikut :
Min f(x) = Min ∑P loss (15) Dengan  fungsi  batasan  ( constraints )  adalah batasan  tegangan  dan  batas  injeksi  kVAR berdasarkan  IEEE  Std  1036-2010  seperti  pada persamaan:
0,95 𝑝𝑢 ≤ 𝑉 𝑖,𝑗 ≤ 1,05 𝑝𝑢      (16) ∑ 𝑄 𝑖 𝐶 𝑀 𝑖=1 ≤ 𝑄 𝑡 ;  𝑄 𝑖 𝑚𝑖𝑛 ≤ 𝑄 𝑖 ≤ 𝑄 𝑖 𝑚𝑎𝑥 (17)
Analisa Aliran Daya menggunakan metode Injeksi Arus atau BFS menjadi metode untuk mendapatkan  nilai  fitness  tiap  individu/evaluasi Individu.

## 2.2.4 Elitisme
Proses  elitisme  dilakukan  untuk  menyalin individu  dengan  nilai  fitness  terbesar  sebanyak satu  jika  banyaknya  individu  dalam  populasi bernilai  ganjil  dan  sebanyak  dua  jika  banyaknya individu bernilai genap, yang hasil proses elitisme disimpan dalam variabel temporari.

## 2.2.5 Metode Roulette Wheel
Untuk penskalaan nilai-nilai fitness dari individu berfitness  terbesar  sampai  terkecil  menggunakan Linear Fitness Ranking [11]. Setelah penskalaan, dilakukan  seleksi  orangtua.  Jika  probabilitas individu ke-i < bilangan random yang dibangkitkan  1-2  kali  maka  individu  itulah  yang terpilih,  ini  merupakan  metode Roulette-Wheel . Metode Roulette Wheel didasaarkan pada prinsip Roda  Roulette,  tiap  individu  akan  ditempatkan pada potongan-potongan dalam lingkaran roda itu, yang proporsional sesuai nilai fitnessnya.
2.2.6 Pindah Silang (Crossover)
Jika bilangan random r dalam interval [0 1] yang dibangkitkan nilainya lebih kecil dari probabilitas tertentu prob atau  r  < prob .  Biasanya  nilai prob dipilih  mendekati  1. Dalam  penelitian  ini prob atau probabilitas crossover digunakan adalah 0,8 untuk menghindari kemungkinan semua individu dalam  populasi  terkena  proses  ini.  Cara  yang paling  sederhana  adalah  pindah  silang  satu  titik potong  yang  dilakukan  secara  random . Hasil perpindahan menghasilkan anak-anak akan disimpan variabel temporari. Kemudian bangkitkan  bilangan  r  maka  akan  menghasilkan individu-individu  yang  akan  menjadi  orangtua J ika  nilai  r  > prob maka  individu-individu  yang menjadi  orangtua  disalin  nilai  gennya  menjadi nilai gen anak-anak.

## 2.2.7 Mutasi
Setelah  dilakukan  proses  pindah  silang,  individu anak-anak  hasil  proses  pindah  silang  yang tersimpan dalam variabel temporari dan individu hasil elitisme dikenakan teknik mutasi. Untuk gen
bertipe  biner,  mutasi  dilakukan  dengan  menukar bit  0  ke  bit  1  atau  sebaliknya  pada  gen  tertentu. Probabilitas  mutasi  adalah  1/nbit  yaitu  1/16  = 0,06.

## 2.2.8 Pergantian Populasi
Individu-individu  hasil  mutasi  ini  menjadi individu-individu  dengan  populasi  baru  dan dikenal  sebagai  generasi  kedua.  Selanjutnya dilakukan  proses  yang  sama  dimulai  dari  seleksi fitness  sampai  teknik  mutasi  pada  generasi  baru ini  untuk  mencapai  generasi  selanjutnya.  Proses ini  dilakukan  secara  berulang  sampai  mencapai generasi  ke-n  dimana  generasi  ke-n  adalah generasi  yang  telah  ditetapkan  atau  jika  nilai fitness  sudah  mencapai  nilai  terbaik  secara konstan  dan  tidak  lagi  membutuhkan  sejumlah iterasi atau pembangkitan generasi. Jumlah Iterasi = 100 atau hasil akan konvergen ketika total nilai fitness = 0.
Gambar 1. Diagram Alir Penelitian

## 2.3 Pengumpulan Data
Penelitian ini mengambil studi kasus di penyulang Oebufu  di  bawah  kontrol  operasi PT. PLN (Persero)  ULP  Kupang.  Data  penelitian  yang didapatkan dari PT. PLN (Persero) ULP Kupang antara  lain,  data Single  Line  Diagram (SLD) Sistem  Kupang,  SLD  Penyulang  Oebufu,  data beban Penyulang Oebufu, data saluran penyulang Oebufu.  Selain  itu  observasi  lapangan  dilakukan dengan  pengamatan  langsung  kondisi  penyulang Oebufu  untuk  memperbarui  data  yang  sudah didapat agar sesuai kondisi yang ada dilapangan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Gambaran Umum Penyulang Oebufu
Penyulang  Oebufu merupakan  salah  satu  dari  17 penyulang tersebut dan menerima suplai daya dari GI Maulafa di transformator daya 30 MVA, juga terhubung  dengan  Gardu  Hubung  Tenau. Penyulang  Oebufu  mempunyai  struktur  jaringan berbentuk radial yang terhubung dengan beberapa penyulang  lain.  Penyulang  Oebufu  melayani daerah  Kota  Kupang  dan  Kecamatan  Taebenu, Kabupaten  Kupang.  Mempunyai  panjang  49,66 kms, Penyulang Oebufu terdiri dari 97 buah gardu dengan  kapasitas  berbeda-beda  dan  36  buah percabangan  di  sepanjang  saluran,  dengan  total kapasitas  gardu  distribusi 12310  kVA.Penyulang Oebufu dalam penyalurannya menggunakan jenis SKTM (Saluran Kabel Tegangan Menengah) dan SUTM  (Saluran  Udara  Tegangan  Menengah) dengan  jenis  penghantar  MVTIC  ( Medium Voltage  Twisted  Insulated  Cable )  untuk  SKTM, AAAC  ( All  Alloy  Aluminium  Conductor )  dan AACS ( All Alloy Aluminium Conductor Shielded ) untuk SUTM dengan ukuran diameter penghantar 150 mm 2 , 95 mm 2 , 70 mm2, 35 mm 2 . 3.2. Persiapan Simulasi
Dalam  penelitian  ini,  metode  algoritma  genetika digunakan untuk menentukan lokasi pemasangan dan kapasitas kapasitor yang digunakan. Pengujian  dilakukan  4  tahap  yaitu:  pertama pengujian  tanpa  kapasitor  terpasang,  kedua pengujian  dengan  1  buah  kapasitor  terpasang, ketiga  pengujian  dengan  2  buah  kapasitor terpasang, dan keempat pengujian dengan 3 buah kapasitor terpasang. Dibatasi sampai pengujian 3 buah kapasitor untuk mempermudah analisa, serta pengujian  lebih  dari  3  kapasitor  belum  tentu memberikan penurunan total rugi daya yang lebih baik  dari  pengujian  1  sampai  3  buah  kapasitor serta terlalu banyak kapasitor mempengaruhi nilai total daya reaktif dan total bebam reaktif menjadi negatif  walaupun  faktor  daya  tetap  mendekati  1. Metode  algoritma  genetika  digunakan  untuk pengujian  dengan n buah  kapasitor  dan  metode BFS digunakan untuk semua tahapan.
Untuk  mempermudah  analisa,  setiap n buah kapasitor  akan  diambil  nilai  terbaik  berdasarkan total  rugi  daya  aktif  terbaik  yang  didapatkan setelah  menjalani  simulasi.  Setiap  pengujian n buah  kapasitor  akan  diuji  beberapa  kali  sampai didapati  hasil  rugi  daya  yang  minimum.  Setelah itu  akan  dianalisis  hasil  penempatan n buah kapasitor  dan  pengaruhnya  terhadap  profil tegangan  tiap  bus  dan  total  rugi  daya  aktif  yang dihasilkan.
3.2 Hasil Sebelum dan Sesudah pemasangan n Kapasitor
3.2.1 Pengujian  Berulang  Penentuan  Lokasi dan Kapasitas n  buah Kapasitor.
Menggunakan  parameter  yang  telah  ditentukan sebelumnya, algoritma genetika akan diuji secara berulang  untuk  mendapatkan n buah  kapasitor dengan lokasi dan kapasitas yang sesuai yang jika dipasang  menghasilkan  total  rugi  daya  yang terkecil dibanding sebelumnya.
Tabel 1. Pengujian Berulang Penentuan Lokasi dan Kapasitas 1 buah Kapasitor
Tabel 2. Pengujian Berulang Penentuan Lokasi dan kapasitas 2 buah kapasitor
Tabel 3. Pengujian Berulang Penentuan Lokasi dan Kapasitas 3 buah kapasitor.
Berikut Grafik Fungsi Fitness yang terbentuk  dari  pengujian  ke-2  dari  penentuan  1 buah  kapasitor,  pengujian  ke-3  dari  penentuan  2
buah kapasitor, dan pengujian ke-5 dari penentuan 3 buah kapasitor.
(a)
(b)
(c)
Gambar 3. Grafik Fitness (a) penentuan 1 buah kapasitor, (b) 2 buah Kapasitor, (c) 3 buah kapasitor.
Berdasarkan Tabel 1, 2, 3 nilai total daya aktif di tabel 1 pada pengujian ke-1 dan ke-2 berdekatan, dan  pengujian  setelah  pengujian  ke-2  diabaikan karena  nilai  total  rugi  daya  yang  didapatkan melampaui nilai yang didapat sebelumnya. fitness terbaik  cenderung  mengecil  bersesuaian  dengan nilai  total  rugi  daya  aktif  yang  dihasilkan.  Sama halnya dengan penentuan 2 buah kapasitor di tabel 2 dan pengujian 3 buah kapasitor di tabel 3 dimana pengujian  setelah  pengujian  ke-3  dan  ke-5 diabaikan.
Berdasarkan  Grafik  (a),  (b),  (c)  diatas  terlihat Fitness  terbaik  menemukan  kestabilan  sebelum generasi ke-20. Fitness terbaik terus naik nilainya melampaui  jauh  fitness rata-rata  yang  cenderung konstan  di  range  tertentu,  ini  membuktikan probabilitas crossover 0,8 dan probabilitas mutasi 0,06 belum tentu mempengaruhi individu terbaik untuk terus  bertahan  tanpa  terkena  pindah  silang dan  mutasi,  apabila  individu  terbaik  mempunyai probabilitas  pindah  silangnya  lebih  dari  0,8  dan probabilitas mutasi tiap gennya lebih dari 0,6, juga individu terbaik ini tidak melewati proses seleksi orangtua  di  generasi/iterasi  selanjutnya    karena tersimpan di variabel temporari.
Berikut ini adalah tabel-tabel yang menunjukkan pengaruh pemasangan n buah kapasitor terhadap saluran,  juga  grafik  perubahan  profil  tegangan sebelum dan sesudah pemasangan Kapasitor
Tabel 4. Pengaruh Sebelum dan sesudah Pemasangan n buah Kapasitor terhadap Saluran
Pengaruh Pengujian Sebelum pemasang an 1 buah 2 buah 3 buah Lokasi  dan kapasitas kVAR kapasitor - Bus  132 (792,09 52) Bus  61 (444,45 19),  Bus 131 (797,26 26) Bus 131 (789,38 75),  bus 127 (772, 5761), bus  64 (458,02 99) Total Kapasitas kVAR kapasitor - 792,095 2 1241,71 45 2019,99 4 Total  Rugi Daya (kW) 771,9928 39,0962 38,1804 31,1601 Tegangan Minimum (pu) Bus  84  ( 0,9942) Bus  84 (0,9943) Bus  81- 84 (0,9944) Bus  84 (0,9947 ) Tegangan pada bus lokasi kapasitor (pu) - Bus  132 (0,9973) Bus  61 (0,9997) Bus  131 (0,9975) Bus 131 (0,9978 ), Bus 127 (0,9991 ), Bus 64 (0,9998 ) Total Beban Aktif (kW) 6182,35 6182,35 6182,35 6182,35 Total Beban Reaktif (kVAR) 2770,259 1978,16 38 1528,54 45 750,265 5 Total  daya aktif  yang dikirim (kW) 6188 6195,37 78 6196,08 38 6200,98 64 Total  daya reaktif  yang dikirim (kVAR) 2774 1985,48 26 1536,17 73 759,681 4 Faktor Daya (Cos Ѳ =
tan -1 daya reaktif dikirim/day a aktif dikirim) 0,91257 0,952 0,9706 0,99257
Berikut  Grafik  Perubahan  Tegangan  sepanjang saluran sebelum dan sesudah pemasangan n buah kapasitor
0.99 0.992 0.994 0.996 0.998 1 1.002 1 7 13 19 25 31 37 43 49 55 61 67 73 79 85 91 97 103 109 115 121 127 133 Teg angan (pu) Bus Tegangan tiap bus Tegangan Sebelum pemasangan kapasitor Tegangan Pemasangan 1 buah kapasitor
Tegangan Pemasangan 2 buah Kapasitor
Tegangan Pemasangan 3 buah Kapasitor
Berdasarkan  Tabel  4,  perubahan  Total  rugi  daya terjadi  setelah  pemasangan  kapasitor  dimana terjadi  penurunan  signifikan  dari  sebelum pemasangan kapasitor yang adalah 771,9928 kW menjadi  39,0962  kW  saat  memasang  1  buah kapasitor  berkapasitas  792,0952  di  bus  132, penurunan  bertahap  sampai  31,1601  kW  saja terjadi saat memasang 2 buah dan 3 buah kapasitor dimana ada satu bus lokasi yang sama yaitu di bus 131  dengan  kisaran  kapasitas  700-800  kVAR. Pada tabel 1 juga sebenarnya sudah ditentukan bus 131 sebagai bus lokasi dengan kapasitas kapasitor 786,6466  kVAR  tetapi  tidak  memberikan memberikan penurunan rugi daya yang lebih besar dibandingkan  bila dibandingkan  bila  dipasang  di bus  132  untuk  1  buah  kapasitor  saja.    Hal  ini menandakan  sebenarnya  memasang  1  buah kapasitor  saja  di  bus  131  atau  di  bus  132 memberikan penurunan total rugi daya yang besar, sedangkan pemasangan kapasitor tambahan turut membantu  penurunan  rugi  daya  walaupun penurunannya kecil.
Dalam tabel 4, tegangan minimum tetap dimiliki bus  84  namun  turut  mengalami  kenaikan bersamaan  kenaikan  nilai  tegangan  di  bus  lain setelah  dipasang n buah  kapasitor.  Total  beban aktif  tetap  pada  nilai  6182,35  kW  sebelum  dan sesudah  dipasang  kapasitor,  total  beban  reaktif mengalami  penurunan  baik  setelah  pemasangan kapasitor,  sebelum  pemasangan  kapasitor  total beban  reaktif  adalah  2770,259  kVAR  dan penurunannya mencapai 750,2655 kVAR setelah dipasang 3 buah kapasitor dengan total kapasitas 2019,994  kVAR.  Juga  total  daya  reaktif  yang dikirim mengalami penurunan bertahap mulai dari sebelum  pemasangan  2774  kVAR  sampai pemasangan  3  buah  kapasitor  menghasilkan penurunan  yang  paling  baik  mencapai  759,6814 kVAR, sedangkan kenaikan yang bertahap  tetapi kecil  terjadi  pada  nilai  total  daya  aktif  yang dikirim  dari  sebelum  pemasangan  kapasitor adalah  6188  kW  menjadi  6200,9864  kW  setelah dipasang  3  buah  kapasitor,  faktor  daya  juga meningkat  dari  sebelum  pemasangan  kapasitor 0,91257  yang  menandakan  sistem  punya  faktor daya yang bagus naik bertahap  mencapai 0,99257 setelah  pemasangan  3  buah  kapasitor  yang menandakan sistem mempunyai faktor daya yang sangat  baik  hampir  mencapai  1.  Hal  ini menandakan kapasitor mampu menjadi kompensator  daya  reaktif  untuk  mensuplai  daya reaktif  ke  beban  sehingga  mengurangi  kerja generator  memproduksi  daya  reaktif  untuk disuplai. Hanya saja perlu dilihat lagi bagaimana pengaruh  pemasangan  3  buah  kapasitor  yang
mampu  memberikan  nilai  yang  paling  baik terhadap beberapa parameter terhadap harmonisa listrik.
Berdasarkan gambar 3. Perubahan profil tegangan sebelum dan sesudah pemasangan sampai 3 buah kapasitor  paling  signifikan  terjadi  di  bus  27 sampai bus 41 dan bus 98 sampai bus 133, hal ini dikarenakan  pemasangan  kapasitor  di  salah  satu bus  yaitu  bus  131  untuk  2  buah  dan  3  buah kapasitor  dan  di  bus  132  untuk  1  buah  kapasitor mampu menaikkan tegangan sekitar bus tersebut. Selain itu bus 27 sampai bus 41 dipetakan dalam jalur utama saluran yang sedangkan bus 131 dan bus 132 adalah dipetakan berada pada percabangan bus 27 - bus 41. Sedangkan bus-bus lain  mengalami  kenaikan  profil  tegangan  yang kecil sekalipun di bus 64 dan bus 61 menjadi salah satu lokasi pemasangan kapasitor untuk pemasangan 2 dan 3 buah kapasitor.
Dari  perubahan  beberapa  parameter  diatas menandakan  pemasangan  3  buah  kapasitor menghasilkan perubahan nilai-nilai pada parameter-parameter  yang  perlu  dihitung  seperti total  rugi  daya,  faktor  daya,  berdampak  pula terhadap perubaha total daya reaktif yang dikirim, total  beban  reaaktif,  dan  total  daya  aktif  yang dikirim.
Pada  peneltiian  ini  juga  hasil  yang  didapat algoritma  genetika  baik  itu  lokasi  dan  kapasitas kapasitor  juga  total  rugi  daya  aktif  akibat pengaruh  pemasangan  kapasitor  dibandingkan dengan  hasil  yang  didapat  dari  perhitungan manual  berdasarkan rule  of  thumb atau menentukan  kapasitas  kapasitor  yang  dipasang berdasarkan 2/3 total beban reaktif saluran [1].
Tabel 5. Hasil perhitungan manual lokasi dan kapasitas n kapasitor dan pengarunya terhadap total rugi daya baru yang didapatkan.
Hasil Perhitunga n dan Pengujian 1 buah kapasitor 2 buah kapasitor 3 buah kapasito r ∆P ls (selisih rugi daya sebelum  dan sesudah pemasangan n buah kapasitor berdasarkan algoritma genetika) 0,949 pu 0,95 pu 0,959 pu Kapasitas yang  dapat terpasang 1846,839 3 kVar 1108,103 6  kVar/2 = 558,0514 791,502 kVAR / 3 = 263,834
kVar untuk  tiap kapasitor kVAR untuk tiap kapasitor Lokasi penempatan Bus  115 (34,762 kms) Bus  120 (39,728 kms)  dan bus 73 (19,864 kms) Bus  124 (42,558 kms),  bus 87  (28,60 kms), Bus 19 (14,188 kms) Rugi daya yang baru 91,0952 kW 401,4363 kW 447,756 kW
Berikut  perhitungan  manual  untuk  penentuan  3 buah kapasitor yang akan dipasang
Untuk nilai 𝜆 =0 untuk beban terdistribusi merata, dan α =1
1)  Perhitungan  ∆P ls penempatan  3  buah  kapasitor berdasarkan algoritma genetika.
∆𝑃 𝑙𝑠 = 𝑃 𝑙𝑠 − 𝑃 ′ 𝑙𝑠 𝑃 𝑙𝑠 = 771,9928−31,1601 771,9928 = 0,959 pu.
2) Perhitungan rasio kapasitas kapasitor (n=3 untuk 3 buah kapasitor)
C = 2 2.𝑛+1 = 2 2.3+1 = 2 7 = 0,2857
Kapasitas yang dapat terpasang dari jumlah total beban reaktif 2/7 * jumlah total beban reaktif = 2/7 * 2770,259 kVar = 791,502 kVar Untuk masing-masing kapasitor = 791,502/3 = 263,834 kVar untuk tiap kapasitor.
3) Penentuan lokasi penempatan kapasitor (i=1, 2, 3,....) X1 = 1 1−𝜆 − (2∗𝑖−1) 𝐶 2(1−𝜆) = 1 − (2∗1−1) 0,2857
2(1−0) = 0,857
pu   (lokasi pertama)
Lokasi optimal = 0,8 pu * 49,66 kms = 42,55862 ( bus 124)
X2 = 1 1−𝜆 − (2∗𝑖−1) 𝐶 2(1−𝜆) = 1 − (2∗2−1) 0,2857
2(1−0) = 0,572 pu   (lokasi kedua)
Lokasi optimal = 0,8 pu * 49,66 kms = 28,60 ( bus 87)
X3 = 1 1−𝜆 − (2∗𝑖−1) 𝐶 2(1−𝜆) = 1 − (2∗3−1) 0,2857
2(1−0) = 0,2857
pu   (lokasi ketiga)
Lokasi optimal = 0,8 pu * 49,66 kms = 14,188 ( bus 19)
4)  Perhitungan  ∆P ls dan  P’ ls baru  setelah  ditentukan lokasi dan kapasitas yang baru ∆𝑃 𝑙𝑠 = 3 ∗ 𝛼 ∗ 𝐶 ∗ {𝑋1[(2 − 𝑋1) + 𝜆 ∗ 𝑋1 − 5𝐶] + 𝑋2[(2 − 𝑋2) +  𝜆 ∗ 𝑋2 − 3𝐶] + 𝑋3[(2 − 𝑋3) + 𝜆 ∗ 𝑋3 − 𝐶]}
=  3*1*0,2857{0,857  [(2-0,857)  +  0  -  5*2/7]+
0,572 [(2-0,572) +0 – 3*2/7] + 0,2857
[(2-0,2857)+0 – 2/7] } = 0,8571{0,857[(1,143)-1,428] + 0,572 [ (1,428)- 0,857] + 0,2857[(1,7143) -0,2857]) = 0,8571 {-0,244+0,326+0,408} = 0,42
∆𝑃 𝑙𝑠 = 𝑃 𝑙𝑠 − 𝑃 ′ 𝑙𝑠 𝑃 𝑙𝑠 ∆P ls * P ls = P ls –P’ ls
0,42* 771,9928= 771,9928 - P’ ls P’ ls = 771,9928-324,236 P’ ls = 447,755824 kW. P’ ls = 447,756kW.
Setelah  membuat  perhitngan  manual  diatas  dan bedasarkan  tabel  5  bila  dibandingkan  hasil  yang didapat  algoritma  genetika,  hasil  yang  didapat algoritma genetika karena ukuran kapasitor yang dipasang  sesuai  dengan  aturan  IEEE  Std  1036- 2010 bahwa untuk saluran 3 fasa bertegangan 20 kV  hanya  bisa  dipasang  kapasitor  berkapasitas 150-800  kVAR.  selain  itu  hasil  perhitungan manual  memberikan  bus-bus  yang  berbeda  dan tidak  ada  acuan  bus  tertentu  bahwa  cukup memasang  kapasitor  berkapasitas  tertentu  di  bus tersebut  sudah  memberikan  penurunan  rugi  daya yang signifikan.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  diatas,  maka  dapat disimpulkan beberapa hal:
1. Dalam  pengujian  aliran  daya  untuk  kondisi sistem  tanpa  kapasitor  terpasang  sebagai kondisi  awal,  didapati  besar  total  rugi  daya 771,9928  kW  dengan  tegangan  minimum didapat  pada  bus  84  dengan  magnitud tegangan  0,9942  pu  atau  19,884  kV  dengan jarak  antara  bus  1  ke  bus  84  adalah  26,724 kms dan faktor daya adalah 0,91257.
2. Algoritma  genetika  digunakan  dalam fungsinya menentukan lokasi dan kapasitas n buah  kapasitor  yang  jika dipasang ke sistem mampu menghasilkan total rugi daya terkecil. Hasil terbaik yang didapat dari pengujian ke-3 menunjukkan, algoritma genetika memberikan hasil total rugi  daya  mencapai  31,1601  kW  dengan kapasitor  pertama  berkapasitas  789,3875 kVar  diapasang  pada  bus  131  berjarak 27,37088  kms  dari  sumber,  kapasitor kedua berkapasitas 772,5761 kVar dipasang pada bus 127 berjarak 46,17088 kms, kapasitor ketiga berkapasitas 458,0299  dipasang  pada  bus  bus  65
berada  pada  jarak  5,587  kms,  sedangkan perhitungan  manual  memberikan  hasil total  rugi  daya  447,756  kW  dengan kapasitas  ketiga  kapasitor  sama  yaitu 263,834 kVar dan dipasang pada bus 124 berjarak  44,558  kms,  bus  87    berjarak 28,866  kms,  dan  bus  19  berjarak  14,337 kms dari sumber.
3. Injeksi daya reaktif oleh kapasitor dapat mempengaruhi  profil  tegangan  sekitar bus lokasi pemasangan serta
mengurangi pemakaian daya reaktif dan pengiriman daya reaktif.Pada pengujian 3 buah kapasitor, pemasangan ketiganya mampu  menaikkan  profil  tegangan sekitar  bus  131,  127,  dan  bus  64,  serta mengurangi  beban  reaktif  mencapai 750,2655  kVar  dan  daya  reaktif  yang dikirim  mencapai  759,6814  kVar,  dan faktor daya baru naik mencapai 0,99257.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A. Antasena, "Analisis Susut Daya Dan Alternatif Perbaikan  Pada  Penyulang  Ceko  Di  Pln  Rayon Pangkalpinang,"  In Proceedings  Of  National Colloquium  Research  And  Community  Service , 2017.
[2]  S.  W.  Habsoro,  A.  Nugroho,  and  B.  Winardi, "Analisa  Penempatan  Kapasitor  Bank  Untuk Perhitungan Drop Voltage Pada Feeder Batang 02 Tahun 2012-2016 dengan Software Etap 7.0. 0," Transient:  Jurnal  Ilmiah  Teknik  Elektro, vol.  2, pp. 16-23, 2013.
[3]  I.  Robandi,  "Desain  sistem  tenaga  modern," Penerbit ANDI, Yogyakarta, 2006.
[4]  M. Saukani, E. A. Hakim, and I. Pakaya, "Analisa Perbandingan
Aliran Daya Optimal
Mempertimbangkan  Biaya  Pembangkitan  Dan Kestabilan  Daya  Menggunakan  Particle  Swarm Optimization  Dan  Algoritma  Genetika,"  in Seminar  Nasional  Teknologi  dan  Rekayasa (SENTRA) 2016 , 2016, pp. IV-77-IV-82.
[5]  I.  N.  Budiastra,  O.  Penangsang,  and  M.  H. Purnomo, "Optimasi Jaringan Distribusi Sekunder untuk Mengurangi Rugi Daya Menggunakan  Algoritma  Genetika,"  in Seminar Nasional  Aplikasi  Teknologi  Informasi  (SNATI) , 2006.
[6]  S.  Yunus,  H.  D.  Laksono,  and  P.  Nidya, "Memperbaiki  Tegangan  dan  Rugi–rugi  Daya pada Sistem Transmisi dengan Optimasi Penempatan  Kapasitor  menggunakan  Algoritma Genetika," Jurnal Nasional Teknik Elektro, vol. 5, pp. 290-296, 2016.
[7]  E.  Wijanarko,  T.  Sukmadi,  and  A.  Nugroho, "Optimasi  Penempatan  Kapasitor  Shunt  Untuk Perbaikan Daya Reaktif Pada Penyulang Distribusi  Primer  Radial  Dengan  Algoritma Genetik," Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Undip, 2011.
[8]  N. A. Basyarach, "Optimasi lokasi dan kapasitas kapasitor  pada  kondisi  beban  berubah  terhadap waktu untuk minimisasi rugi-rugi energi menggunakan  algoritma  accelerated  particle swarm optimization," Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2017.
[9]  J.-H.  Teng,  "A  direct  approach  for  distribution system  load  flow  solutions," IEEE  Transactions on power delivery, vol. 18, pp. 882-887, 2003.
[10]  R.  S.  Ruzi,  "Analisis  dan  Evaluasi  Kestabilan Tegangan  dengan  Metode  Continuation  Power Flow  (CPF)  pada  Sistem  Microgrid,"  Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2016.
[11]  I.  M.  S.  Putra,  "Penerapan  Algoritma  Genetika Dan  Implementasi  Dalam  MATLAB," vol, vol. 53, pp. 1689-1699.