32

## Penempatan Kapasitor Paralel pada Penyulang Pajajaran GI Jakabaring
*
Wiwin A Oktaviani 1 ,Supri Suhendra 2 , Taufik Barlian 3 , Yosi Apriani 4 1,2,3,4 Program Studi Teknik Elektro Universitas Muhammadiyah Palembang Palembang, Indonesia correponding author(s): wiwin_oktaviani@um-palembang.ac.id
Abstrak — Untuk mengkompensasi daya reaktif pada jalur distribusi tenaga listrik, kapasitor paralel telah digunakan secara  ekstensif.  Penempatan  kapasitor  tidak  selalu  meningkatkan  tegangan  total  dan  faktor  daya.  Oleh  karena  itu, sangat  penting  untuk  menentukan  kapasitansi  (ukuran)  dan  posisi  kapasitor  yang  ideal  untuk  mengurangi  rugi-rugi daya di saluran distribusi. Gardu Induk New Jakabaring merupakan gardu induk di Kota Palembang yang terletak  di wilayah dengan peningkatan beban yang cukup tinggi. Penyulang Pajajaran merupakan salah satu dari beberapa feeder di  gardu  induk  ini,  yang  terhubung  dengan  beberapa  beban  penting  dan  beban  Kawasan  perumahan  yang  terus bertumbuh.  Komputasi  daya  reaktif  dan  penempatan  kapasitor  optimal  (OCP)  adalah  dua  teknik  simulasi  yang digunakan dalam penelitian ini, yang dilakukan dengan menggunakan ETAP 19.0. Temuan studi menunjukkan bahwa dengan  menggunakan  perhitungan  daya  reaktif,  penurunan  tegangan  penyulang  Padjajaran  yang  semula  mencapai 93,26% dari tegangan nominal menjadi 98,98%, sedangkan dengan menggunakan OCP, penurunan tegangan semula 93,26% menjadi 100,1% dari tegangan nominal. Perhitungan dengan OCP memberikan nilai kapasitansi kapasitor yang lebih  konsisten  di  kisaran  930  kVAR  dibandingkan  dengan  perhitungan  daya  reaktif  yang  nilainya  lebih  bervariasi. Perhitungan  dengan  menggunakan  OCP  menghasilkan  jumlah  kapasitor  yang  lebih  banyak  yaitu  sebanyak  20 sementara dengan perhitungan daya reaktif jumlah kapasitor yang dihasilkan sebanyak 14 kapasitor. Letak kapasitor paralel pada penyulang Padjajaran dapat berfungsi optimal dan mendukung beban hingga 80% dari rating kapasitas trafo.
Kata kunci — Bangku Kapasitor, Optimal Capacitor Placement (OCP), peningkatan profil tegangan
Abstract — In order to compensate for reactive power on electrical power distribution lines, parallel capacitors have been  utilized  extensively.  Capacitor  placement  does  not  constantly  improve  the  total  voltage  and  power  factor. Therefore, it is crucial to establish the ideal capacitance (size) and position of the capacitors to reduce power losses in the distribution line. Palembang City's New Jakabaring Substation is a substation situated in a region with a rapid load increase.  Pajajaran  Feeder, one  of  the  several  feeders  at  this  substation, carries  the  weight  of  numerous significant loads as well as expanding residential areas. Reactive power computation and optimal capacitor placement (OCP) were the  two  simulation  techniques  used  in  the  study,  which  were  carried  out  using  ETAP  19.0.  The  study's  findings demonstrate  that  using  reactive  power  calculations,  the  original  Padjajaran  feeder  voltage  drop  is  improved  from 93.26% to 98.98% while utilizing OCP, the voltage drop is improved from 93.26% to 100.1%. However, OCP provides a more consistent capacitance value of the capacitors in the range of 930 kVAR compared to reactive power calculations, whose results are more inconsistent. Calculations using OCP gives more capacitors, namely as many as 20 more than those produced by calculating the reactive power of 14 capacitors. The location of parallel capacitors in the Padjajaran feeder can function optimally and support a load of up to 80% of the transformer capacity rating.
Keywords — Capacitor Bank, Optimal Capacitor Placement (OCP), voltage profile improvement

## I. P ENDAHULUAN
Kapasitor  parallel  banyak  digunakan  untuk  koreksi  faktor  daya  di  jalur  distribusi  daya.  Pemasangan  paralel kapasitor dalam sistem distribusi radial sangat penting karena beberapa alasan, misal untuk mengontrol aliran listrik. manajemen profil tegangan factor daya, manajemen profil tegangan dan minimisasi rugi-rugi. Penempatan kapasitor pada busbar dengan beban reaktif yang banyak belum tentu mampu meningkatkan tegangan dan faktor daya secara keseluruhan, Juga, terkadang level tegangan pada bus di bawah atau di atas ambang tegangan yang dapat diterima. Selain itu, biaya pemasangan kapasitor harus diperhitungkan [1]. Oleh karena itu, sangat penting untuk menentukan kapasitansi (ukuran) dan lokasi kapasitor yang diperlukan untuk meminimalkan kerugian daya (arus dan energi) di saluran distribusi daya dengan biaya minimum [2]. Pemilihan jenis kapasitor juga berkaitan dengan topologi jaringan, nilai beban dan situasi ekonomi [3]. Berbagai metode optimalisasi digunakan untuk menentukan lokasi penempatan kapasitor diantaranya penerapan metode Algoritma Genetik [4] [5] [6] [7] [8] [9], fuzzy logic baik yang berdiri sendiri [10] maupun dikombinasikan dengan metode optimalisasi lainnya [11] [12] [13] ataupun metode optimalisasi yang mengadaptasi  prilaku  hewan  seperti  lebah  [14]  [15]  [16].  Sebagian  besar  peneliti  yang  menyelesaikan  persoalan penempatan optimal kapasitor berbasiskan metode-metode optimalisasi tersebut menggunakan MATLAB [17].
Pada  penelitian  ini  perangkat  lunak  ETAP  digunakan  untuk  menempatkan  kapasitor  dan  ukurannya  secara optimal  dalam  sistem  distribusi.  Beberapa  kajian  literatur  terkait  penempatan  kapasitor  menggunakan  ETAP diantaranya; S. Neelima dan P. S. Subramanyam [18] mempresentasikan masalah OCP untuk sistem bus IEEE 69
33 menggunakan perangkat lunak ETAP untuk menentukan lokasi potensial kapasitor yang dapat meningkatkan profil tegangan  dan  mengurangi  rugi  daya  system.  Untuk  ukuran  optimal  kapasitor  dalam  sistem  mereka  digunakan algoritma  GA.  Ghiasi  dan  Olamaei  [19]  menggunakan  perangkat  lunak  ETAP  untuk  implementasi  sistem  tenaga Tehran Metro line-2 secara real time guna menentukan penempatan kapasitor untuk meningkatkan profil tegangan dan  faktor  daya  serta  meminimalkan  kerugian.  Sistem  daya  interkoneksi  terdistorsi  juga  menjadi  faktor  yang dipertimbangkan  untuk  penempatan  dan  ukuran  kapasitor.  A.  Kumar  dan  R.  S.  Bhatia  [20]  memodelkan  jaringan pada  ETAP  menggunakan  data  dan  mengimplikasikan  algoritma  genetika  untuk  penempatan  kapasitor  dalam jaringan distribusi agar tercapai sistem yang memiliki peningkatan voltase dan kehilangan daya yang rendah dengan biaya yang murah. Ferreira dan Gebbran memodelkan sistem tenaga Edison di California Selatan yang beroperasi pada 12.47 kV menggunakan perangkat lunak ETAP dan open DSS. Penempatan kapasitor untuk kompensasi reaktif dan  minimisasi  rugi-rugi  dilakukan  dengan  adanya  pembangkit  PV  yang  terdistorsi.  Penempatan  kapasitor  ini bertujuan meminimisasi biaya agar berada di bawah kurva beban yang tersedia [21].
Sistem  distribusi  merupakan  bagian  penting  dari  distribusi  tenaga  listrik  karena  sistem  distribusi  langsung melayani  beban.  Kualitas  daya yang  buruk  disebabkan  oleh faktor  daya yang  buruk,  drop  tegangan  dan  rugi-rugi jaringan.  Langkah  umum  untuk  mengatasi  lonjakan  daya  dan  rugi-rugi  saluran  adalah  dengan  menambahkan kapasitor distribusi dan menyinkronkan sistem distribusi dengan pembangkitan terdistribusi [22] seperti PV-Cell [23]. Sistem distribusi terdiri dari penyulang-penyulang yang umumnya terhubung ke suatu gardu induk.
Pada penelitian ini, Gardu Induk New Jakabaring menjadi lokus penelitian dikarenakan gardu induk ini berada di daerah Jakabaring dan sekitarnya yang menjadi daerah pengembangan kota Palembang. Di daerah ini banyak berdiri  pusat-pusat  administrasi  pemerintahan  yang  baru,  menjadi  lokasi  tempat  pusat kegiatan  olahraga  dengan Jakabaring Sport City, pengembangan kampus-kampus perguruan tinggi yang tentu saja diikuti oleh pembanguan dan perluasan area pemukiman, sehingga Kawasan Jakabaring ini menjadi Kawasan dengan potensi pertumbuhan elektrifikasi yang lebih tinggi dibandingkan kawasan lain di Kota Palembang. Gardu Induk Jakabaring memiliki 17 penyulang  yang  terhubung  dengan  TD1  dan  TD2  yang  masing-masing  memiliki  kapasitas  trafo  daya  sebesar  60 MVA/  150kV  -  20  kV.  Dari  banyak  penyulang  di  GI  ini,  Penyulang  Pajajaran  dipilih  sebagai  studi  kasus  karena penyulang  ini  merupakan  penyulang  yang  terhubung  dengan  beberapa  beban  penting,seperti  kantor-kantor pemerintahan, dan beban kawasan perumahan yang masih terus berkembang.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Tahapan studi dilakukan dengan mengikuti diagram alir yang ditunjukkan pada Gambar 1. Pada dasarnya, studi penempatan dan penentuan kapasitor dilakukan dengan dua cara yaitu dengan menghitung kebutuhan daya reaktif untuk perbaikan factor daya disertai penempatan kapasitor pada bus-bus yang mengalami drop tegangan terbesar dan dengan menjalankan menu OCP.
Penyulang  Padjajaran  terdiri  dari  69  buah  trafo  distribusi  dan  1  trafo  daya.  Pada  studi  ini,  diasumsikan pembebanan  trafo  telah  mencapai  80%  pembebanan.  Hasil  simulasi  awal  menunjukkan  bahwa  total  beban  pada Penyulang Pajajaran 9.456 MVA, total daya aktif (P) sebesar 7.880 MW dan total daya reaktif (Q) sebesar 5.227 MVAR dengan factor daya sebesar 0,84.
Berdasarkan SPLN 70-1 besaran faktor daya adalah ≥ 0,85 sehingga nilai faktor daya 0,84 ini belum memenuhi standard,  sehingga  perlu  dilakukan  perbaikan  faktor  daya  terutama  untuk  mengantisipasi  pemburukan  tegangan akibat kenaikan beban yang cukup masif.
34
Gambar 1. Tahapan penelitian

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Hasil  simulasi  awal  menunjukkan  penurunan  tegangan  ujung  Penyulang  Padjajaran  sebelum  menempatkan kapasitor sebesar 6,74%. Rugi daya reaktif adalah 550,8 kVAR dan rugi daya aktif 335,6 kW. Tegangan default yang ditetapkan adalah 98% dan tegangan kritis sebesar 95%. Upaya yang dilakukan untuk mengurangi tegangan listrik di Pajajaran dengan menempatkan capacitor bank pada bus 7, bus 10, bus 20 dan bus 25 yang merupakan bus-bus dengan  pembebanan yang  tinggi  dan  mengalami  drop  tegangan  yang  lebih  besar  dibandingkan  bus-bus  lainnya, Gambar 2 menunjukkan hasil simulasi pada Penyulang Pajajaran sebelum pemasangan kapasitor sedangkan Tabel 1 menunjukkan hasil simulasi untuk Bus 7, Bus 10, Bus 20 dan Bus 25 sebelum pemasangan kapasitor. Nilai daya reaktif diperoleh dengan menghitung secara manual selisih akar kuadrat nilai MVA dengan daya aktif.
Gambar 2. Hasil simulasi Penyulang Pajajaran sebelum pemasangan kapasitor
TABLE I. H ASIL S IMULASI L OAD F LOW S EBELUM P EMASANGAN K APASITOR
ID Bus Bus kV MVA % PF Daya Reaktif (Q-1) Bus 7 20 8,035 84,2 4,36 Mvar Bus 10 20 6,733 84,2 3,653 Mvar Bus 20 20 3,814 84,3 2,069 Mvar Bus 25 20 2,048 84,2 1,112 Mvar
Perhitungan daya reaktif, Q-2, kembali dilakukan namun dengan nilai faktor daya 0.95 untuk semua bus.  Nilai faktor daya 0.95 ini didapat dari hasil running ETAP dimana tegangan di setiap bus yang dihasilkan  tidak ada yang di bawah standard. Kapasitas kapasitor ditentukan dengan menghitung selisih antara Q-1 dengan Q-2. Nilai selisih ini akan menjadi dasar penentuan jumlah kapasitor yang akan ditempatkan. Penentuan jumlah kapasitor dilakukan secara trial and error hingga tidak didapatkan lagi kondisi tegangan yang kurang dari 95% dari tegangan nominal. Hasil perhitungan dan simulasi disajikan dalam Tabel 2.
TABLE II. N ILAI D AYA R EAKTIF DENGAN P OWER F ACTOR 0.95
ID Bus Hasil Perhitungan Hasil  Simulasi Daya Reaktif ( 𝑸 𝟐 ) kVAR/Bank (Q -1 – Q -2 )
Jumlah Kapasitor Bank Total penambahan kVAR Bus 7 2,510 Mvar 1.850 kvar 2 Bank 3700 kvar Bus 10 2,103 Mvar 1.550 kvar 3 Bank 4650 kvar Bus20 1,192 Mvar 877 kvar 4 Bank 3508 kvar Bus25 0,407 Mvar 705 kvar 5 Bank 3525 kvar
Hasil simulasi kedua ini menunjukkan perbaikan profil tegangan di ujung penyulang yang semula 93,26% dari nilai tegangan nominal atau setara dengan 18.652 kV menjadi 98,98% atau 19,796 kV.
Langkah selanjutnya adalah melakukan operasi OCP pada ETAP untuk melihat apakah penempatan kapasitor pada bus-bus terpilih ini beserta nilai kapasitasnya sudah tepat. Sebagaimana yang diuraikan sebelumnya bahwa penempatan dan penentuan kapasitor harus juga mempertimbangkan sisi ekonomis selain sisi teknis. Simulasi OCP diperlukan  untuk  mendapatkan  nilai  kapasitas  kapasitor  dan  penempatannya  yang  optimal.  Hasil  simulasi  OCP tertera pada Tabel 3.
TABLE III. H ASIL S IMULASI OCP Bus Capacitor Bank kvar/Bank kvar 7 7 Bank 941,6 6591 10 3 Bank 936 2808 20 6 Bank 936,2 5617 25 4 Bank 932,3 3729
Dari hasil simulasi ketiga didapatkan profil tegangan ujung penyulang membaik dari semula 93,26% atau 18.652 kV menjadi sama dengan tegangan nominal saluran sebesar 20 kV. Hasil simulasi OCP tidak ditemukan tegangan yang melewati standard.
Hasil studi menunjukkan bila menggunakan hasil perhitungan daya reaktif, untuk mengatasi drop tegangan pada Penyulang Pajajaran dibutuhkan kapasitor dengan kapasitansi total 15.383 kVAR dengan sebaran sebagai berikut: pada bus 7 sebesar 1.850 kVAR, bus 10 sebesar 1.550 kVAR, bus 20 sebesar 877 kVAR, dan bus 25 sebesar 705 kVAR.  Sedangkan  dengan  OCP  dibutuhkan  kapasitansi  total  sebesar  18.745  kVAR  dengan  sebaran  pada  bus  7 sebesar 941,6 kVAR/bank, bus 10 sebesar 936 kVAR/bank, bus 20 sebesar 936,2 kVAR/bank, dan bus 25 sebesar 932,3 kvAR/bank. Hasil ini menunjukkan bahwa nilai kVAR/bank di bus 7, 10, 20 dan 25 pada simulasi OCP nilainya relative sama, yaitu di kisaran 930 kVAR dibandingkan dengan metode perhitungan daya reaktif yang memberikan nilai kVAR/bank yang lebih bervariasi. Hal ini dikarenakan OCP menerapkan prinsip perhitungan optimasi dengan turut mempertimbangkan panjang saluran dan jauh dekatnya suatu bus dengan sumber daya. Perhitungan dengan OCP  memberikan  jumlah  kapasitor  yang  dibutuhkan  lebih  banyak  yaitu  sebanyak  20  kapasitor  daripada  yang dihasilkan  dengan  perhitungan  daya  reaktif  sebanyak  14  kapasitor. Perbaikan  tegangan  ujung  penyulang  yang diberikan  oleh  OCP  mampu  menyamai  tegangan  nominal.  Dalam  hal  penempatan  kapasitor,  kedua  metode memberikan hasil yang sama.
37

## IV.  K ESIMPULAN
Penempatan  kapasitor  baik  dengan  melakukan  perhitungan  daya  reaktif  maupun  dengan  menggunakan  OCP menjadikan  bus  yang  mengalami  penurunan  tegangan  terbesar  menjadi  kandidat  penempatan  kapasitor.  Pada simulasi OCP, jumlah kapasitor yang dibutuhkan untuk perbaikan tegangan 42,8% lebih banyak dari yang disarankan metode perhitungan daya reaktif. Pada metode perhitungan daya reaktif, persentase penurunan tegangan di ujung Penyulang  Pajajaran  mengalami  perbaikan  dari  semula  6,74%  menjadi  1,02%,  sedangkan  dengan  metode  OCP tegangan di ujung penyulang tidak mengalami penurunanatau sama dengan tegangan nominal. Dengan demikian simulasi OCP  menghasilkan  perbaikan  tegangan  yang  lebih baik  dibandingkan  dengan  metode  perhitungan  daya reaktif.

## Referensi
[1] D.  A.  Basudewa,  W.  Aribowo,  A . C. Hermawan, and M. Widyartono, “Analisa Penggunaan Kapasitir Bank Terhadap Faktor Daya pada Gedung IDB Laboratory UNESA ,” J. Tek. Elektro , vol. 9, no. 03, Art. no. 03, Aug. 2020, Accessed: Dec. 30, 2022. [
[2] O. Zebua, “Pemilihan Kapasitas Dan Lokasi Optimal Kapasitor Paralel Pada Sistem Distribusi Daya Listrik,” Electr. J. Rekayasa Dan Teknol. Elektro , vol. 2, no. 2, Art. no. 2, 2008, doi: 10.23960/elc.v2n2.17.
[3] A. Najafi, A. Masoudian, and B. Mohammadi- Ivatloo, “Optimal Capacitor Placement and Sizing in Distribution Networks,” in Optimization of
Power  System  Problems :  Methods,  Algorithms  and  MATLAB  Codes ,  M.  Pesaran  Hajiabbas  and  B.  Mohammadi-Ivatloo,  Eds.  Cham: Springer International Publishing, 2020, pp. 75 –101. doi: 10.1007/978-3-030-34050-6_4.
[4] A.  B. Ar  Rahmaan,  “Optimalisasi  Penempatan  Kapasitor  Bank  untuk  Memperbaiki  Kualitas  Daya  pada  Sistem  Kelistrikan  PT.  Semen Indonesia  Aceh  Menggunakan  Metode Genetic  Algorithm (GA) ,” J.  Tek.  ITS ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  B229 –B235,  Sep.  2016,  doi: 10.12962/j23373539.v5i2.16123.
[5] S. Lohia, O. P. Mahela, and S. R. Ola, “Optimal capacitor placement in distribution system using genetic algorithm,” in 2016 IEEE 7th Power India International Conference (PIICON) , Nov. 2016, pp. 1 –6. doi: 10.1109/POWERI.2016.8077355.
[6] Arlenny, E . Zondra, and Zulfahri, “Optimation of Capacitor Bank Placement in Electric Network Using Genetic Algorithm,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1351, no. 1, p. 012005, Nov. 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1351/1/012005.
[7] M. H. Kafi, M. Mahdavian, A. A. Amini, G. Shahg holian, and M. Dehghani, “Optimal Capacitor Placement to Improve the Performance of the Electrical Power Distribution System Using Genetic Algorithm,” Int. J. Smart Electr. Eng. , vol. 11, no. 03, pp. 111 –117, Sep. 2022.
[8] G. G. Soma, “Optimal Sizing and Placement of Capacitor Banks in Distribution Networks Using a Genetic Algorithm,” Electricity , vol. 2, no. 2, Art. no. 2, Jun. 2021, doi: 10.3390/electricity2020012.
[9] I. K. Suryawan and I. Dwijaya Saputra, “Optimization of Capacitor Placement in Radial Distribution System Using Integer Encoding Genetic Algorithm,”  in 2020  International  Conference  on  Applied  Science  and  Technology  (iCAST) ,  Oct.  2020,  pp.  544 –548.  doi: 10.1109/iCAST51016.2020.9557646.
[10] V. J. Shetty and S. G. Ankaliki, “Fuzzy Logic Based Optimal Capacitor Placement and Loss Reduction in Radial Power System,” Int. J. Curr. Eng. Technol. , vol. 6, no. 4, 2016.
[11] S. M. Kannan, P. Renuga, S. Kalyani, and E. Muthukumaran, “Optimal capacitor placement and sizing using Fuzzy-DE and Fuzzy-MAPSO methods,” Appl. Soft Comput. , vol. 11, no. 8, pp. 4997 –5005, Dec. 2011, doi: 10.1016/j.asoc.2011.05.058.
[12] P. Dinakara and A. Sreenivasulu, “Optimal Capacitor Placement for Loss Reduction in Distribution Systems Using Fuzzy and Hybrid Genetic Algorithm,” Int. J. Eng. Res. Technol. , Nov. 2013.
[13] M. D. Reddy and V. Reddy, “Capacitor Placement Using Fuzzy and Particle Swarm Optimization Method for Maximum Annual Savings,” Asian Res. Publ. Netw. ARPN , vol. 3, no. 3, pp. 25 –30, 2008.
[14] S. K. Bilgundi and D. L. Kumar, “Optimal Capacitor Placement in Radial Distribution System Using Artificial Bee Colony Algorithm for Voltage Profile Improvement and Loss Reduction,” 2017.
[15] S. A. Taher and R. Bagherpour, “A new approach for optimal capacitor placement and sizing in unbalanced distorted distribution systems using  hybrid  honey  bee  colony  algorithm,” Int.  J.  Electr.  Power  Energy  Syst. ,  vol.  49,  pp.  430 –448,  Jul.  2013,  doi:
10.1016/j.ijepes.2013.02.003.
[16] A. El- Fergany, A. Y. Abdelaziz, and B. K. Panigrahi, “Artificial Bee Colony-Based Approach for Optimal Capacitor Placement in Distribution Networks,” in Swarm, Evolutionary, and Memetic Computing , Cham, 2013, pp. 424 –435. doi: 10.1007/978-3-319-03753-0_38.
[17] M. J. Tahir, B. Bakar, M. Alam, and M. Mazlihum, “Optimal capacitor placement in a distribution system using ETAP software,” Indones. J.
Electr. Eng. Comput. Sci. , vol. 15, p. 650, Aug. 2019, doi: 10.11591/ijeecs.v15.i2.pp650-660.
[18] S.  Neelima  and  D.  P.  S.  S ubramanyam, “Optimal Capacitors Placement in Distribution Network Using Genetic Algorithm: A Dimension Reducing Approach ,” J. Theor. Appl. Inf. Technol. , vol. 30, no. 1, 2011.
[19] M. Ghiasi and J. Olamaei, “Optimal capacitor placement to minimizing cost and power loss in Tehran metro power distribution system using ETAP (A case study),” Complexity , vol. 21, pp. 483 –493, Sep. 2016, doi: 10.1002/cplx.21828.
[20] A. Kumar and R. S. Bhatia, “Optimal capacitor placement in radial distribution system,” 2014  IEEE 6th  India  Int.  Conf. Power Electron. IICPE , pp. 1 –6, Dec. 2014, doi: 10.1109/IICPE.2014.7115763.
[21] C.  B.  Ferreira  and  D.  Gebbran,  “Simulation  and  Analysis  of  Reactive  Power  Compensation  Methods  in  Presence  of  Solar  Distributed Generation and Development of Optimal Ca pacitor Placement and Sizing,” UC Irvine, 2017.
[22] Z.  Zakwansyah,  I.  D. Sara,  R. S.  Lubis,  and  B.  Amri,  “Optimasi Penempatan  Kapasitor  pada  Penyulang  Kota  Calang  dengan  Metode Modified Backward-Forward Sweep ,” J. J-Innov. , vol. 7, no. 2, 2018.
[23] Y. A. Rahman, S. Manjang, Yusran, and A. A. Ilham, “Evaluating the effect placement capacitor and distributed photovoltaic generation for power system losses minimization in radial distribution system,” in Proceedings of the 6th International Conference on Education, Concept, and Application of Green Technology, Semarang, Indonesia, 2018, p. 020027. doi: 10.1063/1.5028085.