JURNAL TEKNIK ELEKTRO DAN KOMPUTER TRIAC                 2022 Iradiratu Diah Prahmana Karyatanti
https://journal.trunojoyo.ac.id/triac

## Koordinasi DOCR Pada Sistem Distribusi Dengan Pembangkit Tersebar  Menggunakan Artificial

## Neural Network BPCG
Moh.Asief, Istiyo Winarno, Daeng Rahmatullah, Iradiratu Diah Prahmana Karyatanti Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik dan Ilmu Kelautan, Universitas Hang Tuah Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111
E-mail: mohasief10@gmail.com, daengrahmatullah@hangtuah.ac.id,iradiratu@hamgtuah.ac.id
Abstrak—  Kebutuhan  listrik  yang  semakin  besar  harus didukung  sistem  proteksi  yang  handal.  Pada  sistem  distribusi sistem  proteksi  digunakan  untuk  mendeteksi  arus  gangguan hubung  singkat  dan  beban  lebih  karena  dampak  dari pembangkit  tersebar.  Pengaturan  rele  proteksi  dapat dilakukan  dengan  menghitung  manual  untuk  mendapatkan nilai TDS dan Ipickup di  setiap  kombinasi  pembangkitan. Perhitungan  manual cukup  rumit  dan  memakan waktu lama. Dengan  menggunakan Artificial  Intelligence (AI)  maka  cukup menghitung sekali di setiap kombinasi pembangkitan dari data pehitungan  manual.  Penelitian  ini  menggunakan  algoritma Artificial  Neural  Network Backpropagation  Conjugate  Gradient (ANN BPCG) agar mendapatkan pengaturan yang tepat pada setiap  perubahan  kondisi  pembangkitan.  Proses  Pelatihan ANN  menghasilkan  nilai  Mean  Squared  Error  (MSE)  pada neuron 27 sebesar  0.45818. Rata-rata selisih keseluruhan dari TDS  rele  1  sampai  rele  15  pada  setiap  kondisi  pembangkitan adalah  0.0011  detik  dan  rata-rata  persentase  selisih keseluruhan  adalah  0.1081%.    Hasil  penelitian  ini  dibuktikan dalam simulasi software . ANN BPCG merupakan metode yang cocok  untuk  memodelkan  sistem  koordinasi  DOCR  pada sistem distribusi dengan pembangkit tersebar.
Kata  Kunci—  Koordinasi  proteksi  DOCR,  Pembangkit tersebar,  ANN  Backpropagation  Conjugate  Gradient  (BPCG), IEEE 9 bus.

## I. P ENDAHULUAN
Listrik  merupakan  kebutuhan  yang  wajib  bagi  manusia untuk sehari-hari, terutama untuk peralatan elektronik yang membutuhkan  listrik.  Pada  suatu  negara  listrik  dipengaruhi oleh  perkembangan  penduduk  sehingga  penyedia  dan tanggung  jawab  sumber  energi  semakin  besar.  Maka diperlukan solusi terbaru dengan kehandalan yang lebih baik untuk  memenuhi  kebutuhan  listrik  di  negara  tersebut. Kebutuhan  listrik  yang  semakin  besar  harus  didukung sistem  proteksi,  dipasang  disetiap  susunan  sistem  tenaga listrik  seperti  pembangkit,  transmisi,  dan  ditribusi.  Pada sistem distribusi sistem proteksi digunakan untuk mendeksi arus  gangguan  hubung  singkat  dan  beban  lebih  karena dampak dari pembangkit tersebar. Pembangkit tersebar atau Distributed  generation (DG)  merupakan  gabungan  dari beberapa  pembangkit-pembangkit  skala  kecil  atau  skala besar  dengan  sumber  utama  yang  ditempatkan  berbeda- beda.  Solusinya  menggunakan  konsep  pembangkit  tersebar dengan  sistem  bentuk loop, karena  lebih  kompleks  dari sistem  bentuk  radial. Loop merupakan  jaringan  yang bentuknya  tertutup  yang  menghubungkan  pembangkit utama,  beban,  dan  saluran  dalam  satu  sistem  yang  diatur. Dibutuhkan  koordinasi  proteksi Directional  Over  Current Relay (DOCR) karena arus yang mengalir dari dari berbagai arah.
DOCR  merupakan  rele  arus  lebih  terarah,  dimana  rele arus  lebih  memiliki  tiga  karakteristik  yaitu  rele  arus  lebih seketika  ( instantaneous  over  current  relay ),  rele  arus  lebih
waktu  tertentu  ( definite  time  over  current  relay ),  dan  rele arus  lebih  waktu  berbanding  terbalik  ( inverse  time  over current  relay ).  Pada penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan [7],  yang  berjudul  Koordinasi  Proteksi  Adaptif  Rele  Arus Lebih  Digital  Menggunakan    Metoda Artificial  Neural Network pada  Sistem Mesh dengan  Pembangkit  Tersebar. Menggunakan  jenis  rele  arus  lebih  ( definite time  over current  relay ),  waktu  kerja  rele  ditentukan  oleh  waktu settingnya dan  untuk  waktu  operasinya  0,1  detik  dimana setting  tersebut  jika  terjadi  beberapa  gangguan  hanya mendeteksi  waktu  yang  sama,  kurvanya  lurus  atau memotong  serta  tidak  dapat  mendeteksi  keadaan overload . Sementara  pada  penelitian  ini  menggunakan  jenis  rele  arus lebih  waktu  berbanding  terbalik  ( inverse  time  over  current relay )  yang  memiliki  kurva  melengkung  dan  waktu  kerja rele  ditentukan  oleh  besarnya  arus,  setiap  besarnya  arus yang  dideteksi  didapat  kurva  melengkung  yang  berbeda- beda  serta  dapat  mendeteksi  keadaan overload .  Namun  hal itu  belum  cukup,  perubahan  daya  yang  disuplai  oleh  DG juga  akan  merubah  besar  arus  gangguan  yang  digunakan. Sehingga  nilai setting rele  juga  akan  berubah.  Sedikit  saja perubahan  daya  pada  setiap  pembangkitan  maka  semua dihitung  ulang  untuk  mendapatkan  koordinasi  rele  yang benar.
Dari  permasalahan  diatas  diusulkan  penyelesaiannya menggunakan Artificial Intelegence (AI). Dengan menggunakan  AI  maka  cukup  menghitung  sekali  setiap kombinasi pembangkitan dari DG, algoritma AI sudah dapat memprediksi  pengaturan  rele  yang  tepat  apabila  ada perubahan kombinasi dan besar daya pembangkitan [4]
Berbagai  permasalahan  diatas  penelitian  ini  bertujuan untuk  memberikan  solusi  tersebut.  Algoritma Artificial Neural  Network Backpropagation  Conjugate  Gradient (ANN  BPCG)  digunakan  untuk  pengaturan  yang  tepat  dan optimal  pada  setiap  perubahan  kondisi  pembangkitan. Kemudian  di  terapkan  pada  sistem  IEEE  9  bus  yang dimodifikasi  dan  disimulasikan,  hasil  simulasi  mampu mendeteksi gangguan dan perubahan kombinasi pembangkitan serta dapat memilih pengaturan perlindungan yang sesuai.

## II. B AHAN DAN M ETODE
A. Rele Arus lebih berarah (Directional Over current Relay)
Rele directional adalah  rele  arus  lebih  berarah  yang diperlukan  untuk  rangkaian loop dan multi  loop ,  untuk memutus  arus  gangguan.  DOCR  terhubung  dengan  rele yang  lain  untuk  mengkoreksi  jika  terjadi  kesalahan,  tujuan koordinasi  untuk  mendapatkan setting  time  dial yang optimal  dan  setting  besar  arusnya  pada  gangguan  yang diterima [8].
JURNAL TEKNIK ELEKTRO DAN KOMPUTER TRIAC                 2022 Iradiratu Diah Prahmana Karyatanti
https://journal.trunojoyo.ac.id/triac
Rele directional dapat  disetting  dengan  satu  arah  dan dua  arah  yang  berbeda.  Setting  satu  arah,  tujuannya  untuk satu settingan dan  satu arah kerja bisa forward (maju) atau reverse (mundur).  Setting  dua  arah  berbeda,  tujuannya untuk  settingan  berbeda  dan  arah  berbeda. Forward dan r everse masing-masing memiliki settingan tersendiri [3]. Salah  satu  metode  yang  dilakukan  untuk  memperoleh keandalan  sistem  adalah  koordinasi  rele  pengaman  dengan memfungsikan rele sebagai pengaman utama dan pengaman cadangan.  Proteksi  cadangan  ini  umumnya  mempunyai perlambatan  waktu  ( time  delay ),  hal  ini  untuk  memberikan kesempatan  kepada  poteksi  utama  beroperasi  terlebih dahulu,  dan  jika  proteksi  utama  gagal  baru  proteksi cadangan  yang  akan  beroperasi  .  Untuk  memenuhi  fungsi tersebut  maka  waktu  rele  pengaman  utama  disetel  lebih cepat  daripada  rele  pengaman  cadangan.  Rele  pengaman dengan  kemampuan  selektif  yang  baik  dibutuhkan  untuk mencapai  keandalan  sistem  yang  tinggi  karena  tindakan pengaman  yang  cepat  dan  tepat  akan  dapat  mengisolir gangguan dan seminimal mungkin. [6].

## B. Sistem Jaringan Distribusi Loop
Bila ada lebih dari satu sumber dan mempunyai dua jalur saluran yang terhubung pada beban, jaringan ini merupakan bentuk  tertutup  ( loop ),  seperti  ditunjukkan  pada  gambar  1. Titik  beban  mendapat  suplai  dari  dua  arah  karena  sususan rangkaian  penyulang  membentuk  seperti  cincin.  Sehingga kontinyuitas  pelayanan lebih  terjamin dan  kualitas dayanya menjadi lebih baik,karena rugi tegangan dan rugi daya pada saluran menjadi lebih kecil [1].
PEMUTUS (CB) MAIN FEEDER LATERAL SECTIONALIZING D.S TRAFO DISTRIBUSI LOOP TIE D.S KE BEBAN Gambar 1. Jaringan distribusi ring ( loop )
C. Pembangkit Tersebar (Distributes Generation)
Pembangkit  tersebar  atau Distributed  Generation ( DG ) merupakan  pembangkit  bersekala  kecil  yang  tersebar  disisi beban  atau  pelanggan. International  council  on  Large System ( CIGRE )  mendefinisikan Distributed  generation sebagai setiap unit pembangkit dengan kapasitas maksimum 50  MW  sampai  100  MW,  yang  terhubung  ke  jaringan distribusi. Institute  of  Electrical  and  Electronic  Enginers (IEEE),  mendefinisikan  DG  sebagai  pembangkitan  energi listrik pusat sehingga memungkinkan terjadi interkoneksi di hampir  semua  titik  pada  sistem  tenaga  listrik.  Sedangkan Internatioanl  Energy  Agency (IEA),  mendefinisikan  DG sebagai unit pembangkit daya listrik pada sisi konsumen dan menyuplai daya listrik langsung ke jaringan distribusi lokal [4].
Pada  sistem loop ,  Integrasi  DG  dapat  menimbulkan dampak  meningkatnya  arus  gangguan  serta  mempengaruhi arah  dari  arus  ganggguan.  Untuk  itu  penggunaan  DOCR adalah  solusi  yang  sangat  efektif  sebagai  pengaman  pada sistem loop dan multi loop yang juga terhubung dengan DG [4].

## D. Syarat-syarat Sistem Proteksi
Dalam  sistem  proteksi  diperlukan  sistem  proteksi  yang baik, maka ada syarat-syarat sebai berikut:
 Sensitif
Mampu merasakan gangguan sekecil mungkin.
 Andal
Akan  bekerja  bila  diperlukan  tidak  akan  bekerja  bila  tidak diperlukan.
 Selektif
Mampu  memisahkan  daerah  atau  jaringan  yang  terganggu saja.
 Cepat
Mampu bekerja secepat – cepatnya.
 Ekonomis
Dengan  biaya  kecil  relay  proteksi  diharapkan  mempunyai kemampuan pengaman yang besar.
 Sederhana Mempunyai bentuk sederhana dan fleksibel.

## E. Rele Arus Lebih
OCR Merupakan rele yang bekerja dengan input analog arus, dimana rele akan bekerja apabila mendeteksi gangguan diatas setingnya khususnya  untik gangguan  fasa-fasa. OCR diseting lebih besar dari kemampuan arus nominal peralatan terkecil  (110%-120%)  dan  harus  bekerja  pada  gangguan arus  hubung  singkat  2  fasa  minimum.  Waktu  kerja  OCR penghantar diset +/- 1 (satu) detik pada arus hubung singkat 2  fasa  maksimum  di  lokal  bus.  Rele  ini  digunakan  untuk mendeteksi  gangguan  fasa  –  fasa,  mempunyai  karakteristik inverse  (waktu  kerja  rele  akan  semakin  cepat  apabila  arus gangguan  yang  dirasakannya  semakin  besar)  atau  definite (waktu  kerja  tetap  untuk  setiap  besaran  gangguan).  Selain itu pada rele arus lebih tersedia fungsi high set yang bekerja seketika ( moment / instantaneous ) [5].
Untuk karakteristik inverse mengacu kepada standar IEC atau  ANSI/IEEE.  Relai  ini  digunakan  sebagai  proteksi cadangan  karena  tidak  dapat  menentukan  titik  gangguan secara  tepat,  dan  juga  ditujukan  untuk  keamanan  peralatan apabila  proteksi  utama  gagal  bekerja.  Agar  dapat dikoordinasikan dengan baik terhadap relai arus lebih disisi yang  lain  (bukan  rele  arus  lebih  yang  terpasang  di penghantar),  maka  karakteristik  untuk  proteksi  penghantar yang dipilih adalah kurva yang sama yaitu standard inverse (IEC)  / normal  inverse (ANSI/IEEE).  Untuk  selektifitas dengan proteksi utama fungsi high set tidak diaktifkan [5].
F. Penyetelan Rele Arus Lebih Invers
Penyetelan setting arus  pada  rele  harus  lebih  besar  dari beban maksimum dan arus lebih tidak bekerja ketika beban pada kondisi maksismum. Untuk mengatur arus pickup yaitu dengan  pemilihan tap dan  penyetelan  rele  arus  lebih  [2]. Pemilihan  nilai tap didapatkan  dengan  rumus  ditunjukkan pada persamaan 1:
https://journal.trunojoyo.ac.id/triac
𝑇𝑎𝑝 = (1)
Dimana Iset merupakan arus pick up dalam ampere dengan batasan  1,05  I FLA <  I set <  1,4  I FLA .  Batasan  tersebut  diambil dari  standar  British  BS142.  CT ratio merupakan  nilai  arus CT  yang  melewati  rele  pada  gulungan  primer  CT  atau gulungan sekunder CT [2].
Adapaun  setelan  untuk time  dial untuk  menentukan waktu  operasi  dari  rele.  Penentuan  time  dial  dari  masing- masing kurva karakteristik invers dapat dicari dengan rumus yang ditunjukkan pada persamaan 2:
t = (2)
Dimana: t = Waktu operasi (detik) Td = Time dial I = Nilai arus gangguan (Ampere) I set = Arus pickup (Ampere) k = Koefisien invers 1 α = Koefisien invers 2
T ABEL 1. K OEFISIEN INVERS TIME DIAL Tipe Kurva Koefisien k α Standart Inverse 0,14 0,02 Very Inverse 13,50 1,00 Extremely Inverse 80,00 2,00

## G. Penyetelan Rele Arus Lebih Instan
Untuk  menentukan  setelan pickup (I set )  instan  ini menggunakan arus hubung singkat pembangkitan minimum (I sc min)  dua  fasa.  Sehingga  settingan  ditetapkan  dengan ditunjukkan pada persamaan 3:
1,6 x I FLA <I set <0,8 x I sc min              (3)

## H. Artificial Neural Network
Secara umum Neural Network (NN) adalah jaringan dari sekelompok  unit  pemroses  kecil  yang  dimodelkan berdasarkan  jaringan  syaraf  manusia.  NN  ini  merupakan sistem  adaptif  yang  dapat  merubah  strukturnya  untuk memecahkan  masalah  berdasarkan  informasi  eksternal maupun  internal  yang  mengalir  melalui  jaringan  tersebut. Secara  sederhana  NN  dapat  digunakan  untuk  permodelan data  statistik  non-linier.  NN  dapat  digunakan  untuk memodelkan  hubungan  yang  kompleks  antara input dan output untuk menemukan pola-pola data [7].
Secara  mendasar,  sistem  pembelajaran  merupakan proses  penambahan  pengetahuan  pada  NN  yang  sifatnya kontinuitas  sehingga  pada  saat  digunakan  pengetahuan tersebut  akan  diekspoitasikan  secara  maksimal  dalam mengenali  suatu  objek. Neuron adalah  bagian  dasar  dari pemrosesan suatu Neural Network . Dibawah ini merupakan bentuk dasar dari suatu neuron [7].
Output weight Input Processing unit Gambar 2. Bentuk Dasar Neuron
Keterangan Gambar 2 diatas adalah sebagai berikut:  Input merupakan  masukan  yang  digunakan  baik  saat pembelajaran maupun dalam mengenali suato objek.
 Weight , beban yang selalu berubah setiap kali diberikan input sebagai proses pembelajaran.
 Processing unit merupakan tempat berlangsugnya proses pengenalan  suatu  objek  berdasarkan  pembebanan  yang diberikan.
 Output , keluaran dari hasil pengenalan suatu objek.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
A. Perancangan Sistem
JURNAL TEKNIK ELEKTRO DAN KOMPUTER TRIAC                 2022 Iradiratu Diah Prahmana Karyatanti
https://journal.trunojoyo.ac.id/triac
Gambar 3 . Single Line Diagram Sistem Dalam Program ETAP
penelitian ini, menggunakan sistem distribusi loop 9 bus yang  terhubung  dengan  satu  pembangkit  utama  (grid)  dan dua  pembangkit  tersebar  (DG).  Jenis  DG  yang  digunakan adalah  generator,  untuk  pemutusan  DG  dengan  mengatur CB.  Plan  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah single line  diagram sistem  transmisi loop IEEE  9  bus  multi generator  yang  terdiri  dari  1  buah  generator  dengan kapasitas  35  MW,  2  buah distributed  generation dengan kapasitas  masing-masing  4,8  MW,  1  buah  trafo  dengan kapasitas  sebesar  30  MVA,  2  buah  trafo  dengan  kapasitas masing-masing  sebesar  4  MVA,  3  buah static  load dan  15 rele sebagai pengaman.
B. Data Single Line Diagram Sistem Loop
Dalam simulasi koordinasi sistem loop IEEE 9 bus yang dimodif dengan Distributed Generation . Pembangkit utama berupa  generator  yang  diatur  swing,  DG1  dan  DG2  diatur voltage  control dengan  daya  dan  tegangan  sesuai full  load yang dicapai. Tabel 2 dan 3 ditampilkan spesifikasi grid dan generator .
T ABEL 2. D ATA G ENERATOR No Jenis Rating Daya (MW) Rating Tegangan (kV) Power Faktor(%) 1 Generator 35 12 85 T ABEL 3. D ATA P EMBANGKIT T ERSEBAR No Jenis Rating Daya (MW) Rating Tegangan (kV) Power Faktor(%) 1 DG1 4.8 12 85 2 DG2 4.8 12 85
Beban-beban  yang  terpasang  pada  simulasi  ini  terdiri  dari Lumped  Load. Beban  jenis  ini  berupa  gabungan  beban
motor  dan  beban static .  Kapasitas  beban Lumped  Load dapat dilihat pada tabel 3.3.
T ABEL 4 D ATA B EBAN No Beban Bus MVA Rating Tegangan (kV) Power Faktor(%) 1 Load 1 14 6 20 85 2 Load 2 15 5 20 85 3 Load 3 16 5 20 85
Nilai beban diatas diambi; setelah proses pengambilan data full load ampere
T ABEL 5. D ATA S ALURAN Line Bus R/kmOhm X/kmOhm Jarak(m) 1 2-14 0.098 0.114 500 2 14-6 0.098 0.114 500 3 6-16 0.098 0.114 500 4 16-12 0.098 0.114 500 5 12-15 0.098 0.114 500 6 15-2 0.098 0.114 500 T ABEL 6. P ASANGAN R ELE U TAMA DAN R ELE B ACKUP No Rele Utama Rele Backup No Rele Utama Rele Backup 1 7 12
7 1 13
2
8 7
2
13 8 2 3
3 9 8 9 3 14
https://journal.trunojoyo.ac.id/triac
4 10 9 4 14 10 4 5 5 11 10 11 5 6 6 12 15 15 11 12 6 1

## C. Perancangan  Koordinasi  Proteksi  Menggunakan  ANN Backpropagation Conjugate Gradient
Setelah pengambilan data dan perhitungan manual maka dilakukan  optimalisasi  untuk  mendapatkan  nilai  TDS  dan Ipickup di  setiap  kombinasi  pembangkitan.  Proses training di ANN membutuhkan beberapa neuron untuk mendapatkan target  paling  optimal  dan  apabila  jumlah  data  yang dimasukkan semakin banyak maka proses training semakin lama. Targer ANN adalah berupa
R1 R2 R3 R15 Y1 Y2 Y50 Z1 Z2 B1 B2 Kombinasi Pembangkitan
Lapisan Masukan Lapisan Tersembunyi Lapisan Keluaran Gambar 4 . Struktur Jaringan ANN untuk Penelitian
Gambar  diatas  merupakan  struktur  jaringan  ANN  untuk penelitian yang terdiri dari:
1. Masukan  terdiri  atas  1  lapisan  dengan  15 neuron ,  yaitu rele 1 (R1) sampai rele 15 (R15).
2. Lapisan  tersembunyi  terdiri  atas  1 neuron dengan  1-50 (Y1-Y50) lapisan,  yaitu diambil atau digunakan neuron yang paling sedikit dan nilai terbaik.
3. Keluaran  terdiri  atas  1  lapisan  dengan  2  (Z1  dan  Z2) keluaran, yaitu TDS dan Ipickup .
4. B1 adalah bobot bias yang menuju neuron pada lapisan tersembunyi  dan  B2  adalah  menghubungkan  lapisan tersembunyi dengan lapisan keluaran.
D. Koordinasi  Proteksi  Pada  Sistem  Distribusi  Dengan Menguunakan Artificial Neural Network

## Backpropagation Conjugate Gradient (ANN BPCG)
Koordinasi  proteksi  dilakukan  pada  empat  kondisi pembangkitan  untuk  mendapatkan  nilai  lowset  pada  rele dengan  waktu  pengaturan  yang  tepat  dan  optimal.  Proses tersebut pada sistem distribusi loop dibagi menjadi 4 kondisi pembangkitan, yaitu:
1. Skema 1: Kondisi G1, DG1 dan DG2 terhubung.
2. Skema 2: Kondisi G1 dan DG1 terhubung.
3. Skema 3: Kondisi G1 dan DG2 terhubung.
4. Skema 4: Kondisi G1 yang hanya terhubung.
Nilai TDS dan Ipickup agar dapat pengaturan yang tepat dan  optimal  berdasarkan  setiap  kondisi  pembangkitannya, sehingga memelukan beberapa kali uji.

## E. Pengujian  Artificial  Neural  Network  Backpropagation Conjugate Gradient (ANN BPCG)
Jaringan ANN ini menggunakan 3 lapisan yaitu 1 lapisan masukan, 1 lapisan tersembunyi, dan 1 lapisan kelaran. Nilai Mean Square Error (MSE) yang paling minimum didapakan dengan  dilakukan  pelatihan  beberapa  kali  dengan  merubah jumlah  neuron  didalam  lapisan  tersembunyi  sehingga mendapatkan nilai MSE terkecil.
Gambar 5 . Kurva Best performance validation
Pada  gambar  5  merupakan  kurva Mean  Square  Error (MSE)  hasil  dari  pelatihan  4  skema  kombinasi  dengan jumlah  neuron  berbeda  pada  lapisan  tersembunyi.  Dari  24 variasi  neuron  yang  terdapat  pada  lapisan  tersembunyi didapat nilai MSE terkecil. Namun semakin banyak jumlah neuron pada lapisan tersembunyi maka semakin banyak data yang  harus  di  masukkan  pada master control.  Sehingga pengambilan keputusan untuk menggunakan jumlah neuron pada lapisan tersembunyi dengan melihat hasil jumlah digit angka dibelakang koma yang dibutuhkan untuk setting rele. Jumlah  neuron  yang  akan  digunakan  pada  saat  pengujian pada  neuron  27.  Hal  ini  dikarenakan  memiliki  kesaman angka antara nilai target atau output untuk setting rele sudah dicapai dengan hanya menggunakan 27 neuron pada lapisan tersembunyi.  Hal  ini  juga  berpengaruh  pada  jumlah  data bobot dan bias yang harus dimasukkan pada master control tidak  terlalu  banyak  sehingga  tidak  memerlukan  kapastias memori  yang  besar  pula.  Nilai training  performance =
0,00E+00 2,00E-03 4,00E-03 6,00E-03 8,00E-03 1,00E-02 1,20E-02 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 MSE
JURNAL TEKNIK ELEKTRO DAN KOMPUTER TRIAC                 2022 Iradiratu Diah Prahmana Karyatanti
https://journal.trunojoyo.ac.id/triac
0.45818  kurva performance pelatihan  ditampilkan  pada Gambar 6 dengan 276 iterasi
Gambar 6. Kurva Best performance pelatihan
Pada  gambar  6  menunjukkan  kurva  pelatihan  hingga mencapai nilai Best performance. Nilai performance adalah MSE terkecil yang dapat dicapai selama pelatihan. Semakin kecil nilai MSE semakin mirip antara nilai target dan output ANN.

## Gambar 7. Kurva kesesuaian dengan target
Pada gambar 7 menunjukkan kurva kesesuain antara data target dan  output  ANN.  Nilai  kesesuain  mencapai  1  yang artinya kesesuaian antara data target dan output ANN mirip. Nilai  MSE  yang  ditunjukkan  gambar  diatas  setelah  proses pelatihan,pengujian,  dan  validasi  selesai  TDS  dan Ipickup hasil  pengujian  ANN  dibandingkan  dengan  target sebelmnya  yaitu  proses  perhitungan  manual  di  setiap kombinasi pembangkitan. Hasil pelatihan akan didapat nilai bobot dan bias yang nantinya akan digunakan untuk proses pengujian.  Pada  keadan  nyata  nilai  bobot  dan  bias  akan dimasukkan pada master control .
F. Kondisi G1, DG1 dan DG2 Terhubung (Skema 1)
Pada  skema  1  terdiri  dari  1  buah  generator  dan  2 Distributed  generation (DG)  dengan  keadaan  on  semua, kemudian  dilakukan  pengambilan  data  berupa iscmax dari masing-masing  rele  1  sampai  rele  15  (R1-R15).  Nilai ifla
dari  R1-R12  didapat  dari  data  saluran  pada  tabel  3,  untuk R13-R15  nilai  ifla  didapatkan  dari  nilai ifla trafo  sisi sekunder  dan  nilai current  transformer (CT)  R1-R15. Gambar  8  merupakan  single  line  diagram  IEEE  9  bus  saat kondisi G1, DG1 dan DG2 terhubung.
JURNAL TEKNIK ELEKTRO DAN KOMPUTER TRIAC                 2022 Iradiratu Diah Prahmana Karyatanti
https://journal.trunojoyo.ac.id/triac
G1 DG2 DG1 35MW Bus 1 CB1 Relay 13 T1 30 MVA 4.8MW Bus 7 CB3 Relay 14 4 MVA 4.8MW Bus 12 CB6 Relay 15 4 MVA T3 T6 Relay 1 Relay 7 Relay 10 Relay 4 CB12 CB13
CB25 CB26 Relay 8 Relay 2 CB14 CB16 Relay 6 Relay 12 CB27 CB28 Relay 9 Relay 3 CB23 CB24 Relay 5 Relay 11 CB31 CB32 CBLA CBLB CBLC Load A Load B Load C

## Gambar 8. Sistem Skema 1 Ketika Kondisi Pembangkitan
Berikut ini merupakan data arus gangguan ( iscmax ), Ifla dan  rasio  CT  yang  digunakan  untuk  proses  algoritma Artificial  Neural  Network Backpropagation  Conjugate Gradient dan  mendapatkan  nilai  TDS  dan Ipickup sebagai
setting rele. Data-data tersebut ditunjukan pada tabel  7 yaitu data iscmax R1-R15  sebagai  rele  utama  dan  tabel  8 menunjukkan iscmax rele utama dan rele backup .
T ABEL 7 . D ATA ISCMAX 3 F ASA , I FLA DAN CT P ADA S KEMA 1 Rele Iscmax (A) I FLA (A) CT 1 5260 673,05 400/5 2 2410 673,05 400/5 3 2740 673,05 400/5 4 3380 673,05 400/5 5 3870 673,05 400/5 6 4560 673,05 400/5 7 2310 673,05 400/5 8 5170 673,05 400/5 9 4650 673,05 400/5 10 3920 673,05 400/5 11 3420 673,05 400/5 12 2780 673,05 400/5 13 4140 866 900/5 14 566 115,5 150/5 15 566 115,5 150/5 T ABEL 8. D ATA ISCMAX 3 F ASA R ELE U TAMA DAN R ELE B ACKUP S KEMA 1
iscmax
Rele Utama Rele Backup 1 5260 13 4140 2 1120 2 2410 3 1520 3 2740 14 570 4 2170 4 3380 5 2640 5 3870 6 3300 15 566 6 4560 1 3870 7 2310 12 1570 8 5170 7 2210 13 4140 9 4650 8 2690 10 3920 9 3350 14 566 11 3420 10 3780
https://journal.trunojoyo.ac.id/triac
12 2780 15 569 11 1030 T ABEL 9 . TDS DAN I PICKUP K ONDISI P EMBANGKITAN S KEMA 1 Perhitungan Manual ANN BPCG Rele  Ipickup TDS Rele  Ipickup TDS 1 8.41313  0.18473 1 8.41313  0.185631 2 8.41313  0.05968 2 8.41313  0.596918 3 8.41313  0.0614 3 8.41313  0.06123 4 8.41313  0.08492 4 8.41313  0.084286 5 8.41313  0.11133 5 8.41313  0.11136 6 8.41313  0.14718 6 8.41313  0.14718 7 8.41313  0.04947 7 8.41313  0.04911 8 8.41313  0.18145 8 8.41313  0.18152 9 8.41313  0.14735 9 8.41313  0.14696 10 8.41313  0.11079 10 8.41313  0.11036 11 8.41313  0.08309 11 8.41313  0.08339 12 8.41313  0.0525 12 8.41313 0.0579 13 5.00517  0.20301 13 5.00517  0.19777 14 4.0425  0.25001 14 4.0425 0.25075 15 4.0425  0.25001 15 4.0425 0.24923
Tabel  9  Hasil  pengujian  ANN  didapatkan  nilai  yang sama dengan nilai target dari proses perhitungan manual dan nilai  MSE  yang  didapat  pada  skema  1  adalah  2.88x10 -10 . Kemudian dibuktikan hasil simulasi koordinasi rele dengan nilai  setting  berupa  TDS  dan Ipickup dari  ANN  pada gambar 9 menunjukan hasil simulasi rele pada skema 1.

## Gambar 9. Simulasi Koordinasi Rele skema
Simulasi hubung singkat 3 fasa pada saluran antara bus 6 dan  bus  9  rele  terkordinasi  sangat  baik  dan  bekerja  sesuai urutan  koordinasinya,  dimulai  dari  R4  trip  disusul  dengan rele 10. R4 dan R10 merupakan rele utama pada bus 6 dan
bus 9. Selanjutnya R5 yang merupakan rele backup dari rele 4  dan  disusul  R9  rele  backup  dari  R10.  Berikut  kurva koordinasi  rele  terjadi  hubung  singkat  pada  skema  1  yang ditampilkan pada gambar 10 dan 11.
https://journal.trunojoyo.ac.id/triac
Gambar 10. Kurva Rele 4 dan Rele 5 Saat Hubung Singkat 3 Fasa Pada
Saluran Antara Bus 9 dan Bus 11
Rele  4  trip  pertama  pada  waktu  0.36  detik  dengan  arus yang terdeteksi 3.376 kA, disusul rele 5 sebagai rele backup pada  waktu  0.56  detik  dengan  arus  terdeteksi  2.642  kA. Nilai  CTI  antara  rele 4  dan  5  sebesar  0.197 detik.  Gambar 10 menunjukan  kurva koordinasi   rele  menggunakan  kurva standart inverse .
Gambar 11. Kurva Rele 10, Rele 9 dan Rele 14 Saat Hubung Singkat 3
Fasa Pada Saluran Antara Bus 4 dan Bus 6
Rele 10 trip pertama pada waktu 0.433 detik dengan arus yang terdeteksi 3.917 kA, disusul rele 9 sebagai rele backup pada waktu 0.631 detik dengan arus terdeteksi 3.352 kA dan selanjutnya rele 14 juga sebagai rele backup trip pada 1.12 detik  dengan  arus  yang  terdeteksi  0.566  kA.  Nilai  CTI
antara rele 10 dan 9 sebesar 0.199 detik dan antara rele 10 dengan  14  sebesar  0.697  detik.  Gambar  11  menunjukan kurva koordinasi  rele menggunakan kurva standart inverse .
(a)
(b)
https://journal.trunojoyo.ac.id/triac
Gambar 12. Perbandingan Kurva Reverse Rele 4 dan Rele 5 (a) perhitungan manual Dan (b) ANN BPCG Saat Hubung Singkat 3 Fasa Pada Saluran
Antara Bus 9 dan Bus 11
(a) (b)
Gambar 4.10. Perbandingan Kurva Forward Rele 10, rele 9 dan Rele 14 (a) perhitungan manual Dan (b) ANN BPCG Saat Hubung Singkat 3 Fasa Pada Saluran Antara Bus 4 dan
Bus 6
T ABEL 10 . W AKTU O PERASI R ELE U TAMA DAN R ELE B ACKUP 1 Rele TD uta (detik) TD backup (detik) CTI (detik) Utama Backup 1 2 0.617 0.814 0.1213 13 0.924 0.311 2 3 0.326 0.519 0.196 3 4 0.3 0.502 0.205 14 1.11 0.822 4 5 0.359 0.56 0.201 5 6 0.437 0.637 0.202 15 1.12 0.682 6 1 0.526 0.728 0.204 7 12 0.275 0.476 0.206 8 7 0.609 0.802 0.214 13 0.924 0.319 9 8 0.522 0.722 0.201 10 9 0.43 0.631 0.203 14 1.12 0.697 11 10 0.352 0.554 0.204 12 11 0.282 0.482 0.201 15 1.11 0.836
Tabel  10  merupakan  waktu  operasi  rele  ketika  terjadi hubung  singkat  maximum  3  fasa,  meliputi  rele  utama  dan rele backup yang menggunakan hasil keluaran ANN. Waktu operasi rele utama (TD utama) sudah sesuai syarat yaitu 0.1 detik  ≤    TD utama ≤  1  detik  dan  CTI  antara  rele backup 0.2 detik ≤ CTI

## G. Analisa Perbandingan Waktu Operasi Rele
Berikut  merupakan  nilai  waktu  operasi  rele  setiap kondisi pembangkitan yang diperoleh dari rata-rata di setiap skema. Nilai waktu operasi rele didapat dari masing-masing rele semua skema data manual dan ANN.

## T ABEL 4.18. D ATA H ASIL P ERBANDINGAN N ILAI M ANUAL DAN ANN S ETIAP K ONDISI P EMBANGKITAN
NO. Skema 1 Skema 2 Skema 3 Skema 4 Selisih (detik) 1 0.0009 0.0004 0.0004 0.0004 2 0.0002 0.0009 0.0154 0.0108 3 0.0002 0.0012 0.0003 0.0003 4 0.0006 0.0004 0.0002 0.0007 5 0.0002 0.0005 0.0003 0.0003 6 0.0000 0.0003 0.0003 0.0003
https://journal.trunojoyo.ac.id/triac
7 0.0004 0.0003 0.0001 0.0004 8 0.0001 0.0001 0.0004 0.0004 9 0.0004 0.0012 0.0006 0.0006 10 0.0004 0.0002 0.0001 0.0001 11 0.0003 0.0005 0.0006 0.0006 12 0.0003 0.0004 0.0006 0.0006 13 0.0052 0.0020 0.0016 0.0016 14 0.0007 0.0006 0.0027 0.0004 15 0.0008 0.0005 0.0003 0.0031 Rata-rata (detik) 0.0007 0.0006 0.0016 0.0014 Rata-rata keseluruhan (detik) 0.0011 Persentase (%) 0.0714 0.0633 0.1601 0.1377 Rata-rata persentase (%) 0.1081
Berdasarkan hasil yang di peroleh untuk rata-rata selisih keseluruhan  dari  TDS  rele  1  sampai  rele  15  pada  setiap kondisi  pembangkitan  adalah  0.0011  detik.  Hasil  rata-rata persentase  selisih  keseluruhan  dari  TDS  rele  1  sampai  rele 15 pada setiap kondisi pembangkitan adalah 0.1081%. Nilai selisih  dan  hasil  rata-rata  yang  sangat  kecil  membuktikan bahwa  tujuan  dari  ANN  untuk  meningkatkan  efektifitas sistem sudah baik.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  yang  didapatkan  dari  simulasi  dan analisis  koordinasi rele proteksi pada sistem distribusi loop 9  bus  dengan  pembangkit  tersebar (distributed  generation) metode  yang  digunakan Artificial  Neural  Network Backpropagation  Conjugate  Gradient (ANN  BPCG) untuk mendapatkan  nilai  setting  rele  berupa  TDS  dan Ipickup untuk  mendapatkan  waktu  operasi  rele  yang  mirip dibandingkan  perhitungan  manual.  Sehingga  dapat  diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut:
1. Mendapatkan  nilai  TDS  dan  Ipickup  menggunakan Artificial  Neural  Network Backpropagation  Conjugate Gradient (ANN  BPCG)  dapat  memudahkan  waktu setting operasi  rele  dalam  menentukan  setting  DOCR dan  meningkatkan  keandalan  dalam  meminimalisir gangguan dan lebih tanggap dalam memutus arus sesuai dengan  keadaan  besar  arusnya.  Dimana  keandalan tersebut  nilai  yang  di  dapat  dari  ANN  di  bandingkan dengan  nilai  perhitungan  manual  sehingga  didapatkan nilai kemiripan pada setiap kombinasi pembangkitan. 2. Data input dari  ANN  terdiri  dari  4  kombinasi pembangkitan, iscmax dan ifla .  Target output ANN terdiri  dari  15  rele  TDS  dan  15  rele ipickup di  setiap kombinasi pembangkitan.
3. Nilai  TDS  dan  Ipickup  dari  perhitungan  manual memiliki  kemiripan  dengan  output  ANN.  ANN didapatkan nilai Mean Squared Error (MSE) = 0.45818 pada neuron 27 iterasi 276.
4. Nilai output ANN  di  ujikan  disetiap  setting  DOCR berupa  nilai  TDS  dan ipickup pada  setiap  kombinasi
pembangkitan, sehingga didapatkan koordinasi rele yang tepat  pada  setiap  kombinasi  pembangkitan  di  sistem distribusi loop 9 bus.
5. Hasil yang di peroleh untuk rata-rata selisih keseluruhan dari  TDS  rele  1  sampai  rele  15  pada  setiap  kondisi pembangkitan  adalah  0.0011  detik.  Hasil  rata-rata persentase  selisih  keseluruhan  dari  TDS  rele  1  sampai rele  15  pada  setiap  kondisi  pembangkitan  adalah 0.1081%.  Dengan  nilai  selisih  dan  hasil  rata-rata  yang sangat kecil membuktikan bahwa tujuan dari ANN untuk meningkatkan kehandalan sistem sudah baik.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Abrar Tanjung, “Rekonfigurasi Sistem Distribusi 20 KV Gardu Induk Teluk Lembu dan PLTMG Langgam Power untuk Mengurangi Rugi Daya dan Drop Tegangan”, Vol. 11 No. 2, Teknik Elektro Universitas Lancang Kuning, Juni, 2014.
[2] Aditya  Descara  Putra,  Ardyono  Priyadi  dan  Margo  Pujiantara, “Optimalisasi  Koordinasi Directional  Over  Current  Relay (DOCR) pada  Sistem  Distribusi  Mesh  Menggunakan Modified  Adaptive Particle  Swarm  Optimization (MAPSO)  dengan  Pembangkit Tersebar”, Vol. 5 No. 2, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS), Surabaya, Januari, 2015.
[3] Amin Yazdaninejadi, Sajjad Golshannavaz and friend, “Dual-Setting Directional Overcurrent Relays for Protecting Automated Distribution Network”, IEE, August, 2017.
[4] Daeng  Rahmatullah,  “ Setting DOCR  Adaptif pada  Sistem  Distribusi dengan  Pembangkit  Tersebar  Menggunakan  Algoritma  PSO– Neural Network ”,  [TESIS],  Teknik  Elektro  Institut  Teknologi  Sepuluh Nopember, Surabaya, Juni, 2017.
[5] Karyana,  ”Pedoman  dan  Petunjuk  Sistem  Proteksi  Transmisi  dan Gardu Induk Jawa Bali”,  Jakarta , September, 2013.
[6] Rahim  Atmanegara,  Istiyo  Winarno,  Iradiratu  DPK,  Belly  Yan Dewantara,  Daeng  Rahmatullah.  “Optimalisasi  Koordinasi Relay Arus  Lebih  Kapal Bulk  Carrier 50.000  DWT  ( Dead  Weight  Ton ) Menggunakan Metode  Genetic Algorithm”.  Teknik  Elektro  Fakultas Teknik  dan  Ilmu  Kelautan,  Universitas  Hang  Tuah,  Surabaya,  Juli, 2019.
[7] Rizky  Fadhli  asben,  Margo  Pujiantara  dan  Ardyono  Priyadi, “Koordinasi Proteksi Adaptif Rele Arus Lebih Digital Menggunakan Metoda Artificial  Neural  Network pada  Sistem Mesh dengan Pembangkit  Tersebar”,  Vol.  5  No.  2,  Institut  Teknologi  Sepuluh Nopember (ITS), Surabaya, 2016.
[8] Turaj  Amraee,  “Coordination  of  Directional  Overcurrent  Relays Using Seeker Algoritm  ”, IEE, Vol. 27 No. 3, July, 2011.