Jurnal ECOTIPE , Volume 7, No.1, April 2020, Hal. 38-46 p-ISSN 2355-5068, e-ISSN 2622-4852 Akreditasi Kemenristekdikti ( SINTA 4 ), SK. No.10/E/KPT/2019 DOI : 10.33019/ecotipe.v7i1.1650
Optimasi Penempatan Distribution Generation pada Penyulang Pujon Menggunakan Metode Particle Swarm Optimization
Mas Ahmad Baihaqi 1 , Rini Nur Hasanah 2 , Hadi Suyono 3 1,2,3 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Brawijaya masahmadbaihaqi@gmail.com, rini.hasanah@ub.ac.id, hadis@ub.ac.id

## ABSTRACT
This  study  proposes  the  use  of  Particle  Swarm  Optimization  (PSO)  algorithm  to  optimize  the  placement  of  Distributed Generation  (DG)  on  the  20kV  distribution  system  of  Pujon  feeder,  which  has  117  buses  with  the  total  distribution  line length  of  59.65  kilometers,  with  the  aim  to  reduce  power  losses.  In  addition,  PSO  has  also  been  used  to  determine  the capacity of the DG. The JAYA algorithm is used as comparison. It has been proven that the proposed algorithm as well as the comparison algorithm succeeded in determining the optimum location and the capacity of DG to be installed.
Keywords : JAYA Algorithm, Distributed Generation, DG injection, Distribution Network, Particle  Swarm Optimization

## INTISARI
Pada  penelitian  ini  diusulkan  penggunaan  algoritma Particle  Swarm  Optimization (PSO)  sebagai  metode  optimasi  dalam peletakan Distributed  Generation (DG)  pada  sistem  distribusi  20kV  penyulang  Pujon  yang  mempunyai  117  bus  dengan panjang saluran 59,65 km, dengan tujuan untuk mengurangi rugi-rugi daya. Selain itu, PSO juga digunakan untuk menentukan besar  kapasitas  DG  yang  akan  dipasang.  Algoritma  JAYA  digunakan  sebagai  algoritma  pembanding  PSO.  Algoritma  yang diusulkan maupun pembandingnya terbukti berhasil menentukan titik lokasi dan besar kapasitas DG yang akan dipasang.
Kata kunci: Algoritma JAYA, Distributed Generation , Injeksi DG, Jaringan Distribusi, Particle Swarm Optimization

## I. PENDAHULUAN
Sistem  pembangkit  dengan jumlah  bus  yang banyak  menimbulkan  masalah  tersendiri  dalam penentuan  lokasi  unit Distributed  Generation (DG)  yang  akan  di  pasang.  Kesalahan  dalam penentuan  daya  keluaran  dan  jumlah  unit  DG yang  akan  ditempatkan  berpengaruh  terhadap keandalan  unit  DG  dan  rugi  daya  pada  jaringan listrik.  Permasalahan  penempatan  DG  yang optimal dapat  diselesaikan  dengan  menggunakan pemrograman  nonlinier  gabungan,  yang  selama ini  telah  dipecahkan  dengan  berbagai  metode analisis numerik dan heuristic . [1]
Penempatan  DG  secara  signifikan  sangat mempengaruhi  operasi  jaringan  distribusi. Penempatan  DG  yang  tidak  tepat  dapat menyebabkan modal sistem dan biaya operasional serta  kerugian  jaringan  menjadi  lebih  besar.  Di
sisi  lain,  penempatan  DG  yang  optimal  bisa membantu  menjaga  profil  tegangan  dalam  batas yang  ditentukan,  dapat  mengurangi  rugi  pada aliran  daya  di  jaringan  distribusi,  serta  dapat meningkatkan  kualitas  daya  dan  keandalan pasokan daya listrik. [2]
Jika  sumber  DG  ditempatkan  pada  lokasi yang  optimal  maka  kinerja  jaringan  dapat ditingkatkan  secara  signifikan,  baik  dalam  hal perbaikan profil tegangan, pengurangan kerugian serta  peningkatan  kualitas  daya  dan  keandalan sistem.
Permasalahan  optimasi  dapat  diselesaikan dengan  meggunakan  metode Particle  Swarm Optimization (PSO),  dengan  tujuan  untuk mengoptimalkan  variabel  daya  beban  dengan faktor  daya  kurang  dari  satu  [3].  Peningkatan unjuk  kerja  algoritma  PSO  dapat  dilakukan menggunakan  konsep  PSO  hibridisasi,  seperti
Jurnal ECOTIPE , Volume 7, No.1, April 2020, Hal. 38-46 p-ISSN 2355-5068, e-ISSN 2622-4852 Akreditasi Kemenristekdikti ( SINTA 4 ), SK. No.10/E/KPT/2019 DOI : 10.33019/ecotipe.v7i1.1650
yang  ditempuh  dengan  menggabungkan Genetic Algorithm (GA) [4][5].
Pada  penelitian  ini  metode  PSO  diperkuat dengan  algoritma  JAYA  untuk  penentuan  letak dan  kapasitas  optimal  DG.  Algoritma  Jaya dikenal  memiliki  kelebihan  tidak  membutuhkan parameter  algoritma  yang  spesifik  dan  solusi yang  diperoleh  bergerak  menuju  solusi  terbaik dan  menghindari  solusi  terburuk  [6].  PSO  dan JAYA merupakan sebagian dari metode optimasi yang  sederhana  dan  mudah  diimplementasikan. [1][2][3][6][7][8][9]

## II. METODE PENELITIAN
Sebelum  dapat  dilakukan  optimasi,  pada sistem  distribusi  yang  ada  perlu  dilakukan analisis  aliran  daya.  Untuk  meningkatkan keakuratan, kemudahan dan kecepatan perhitungan,  pengembangan  terhadap  metode forward-backward yang  banyak  digunakan seringkali  dilakukan  [10].  Pada  penelitian  ini digunakan  metode , yang  merupakan  metode yang  digunakan  untuk  membentuk  persamaan aliran  daya  dengan  menyusun  impedansi  saluran distribusi  radial  dalam  suatu  matrik  untuk menghitung drop tegangan [11].
Matriks merupakan  matriks  yang merepresentasikan  impedansi  saluran  satu  fasa yang  dibentuk  dengan  menelusuri  jalur  arus mengalir  ke  beban  dan  dikonversikan  kedalam matriks sesuai dengan nilai impedansi.
Gambar 1. Single-line diagram dengan metode network topology
Sebelum membentuk matrik , digunakan metode network  topology untuk  mendapatkan persamaan  analisis  aliran  daya,  berdasarkan single-line  diagram seperti  yang  dicontohkan pada Gambar 1 Pada Gambar 1 ditampilkan sistem distribusi sederhana  dengan  model  rangkaian  radial  murni disuplai  dari  satu  sumber  pada  infinite  bus  yang menyuplai  beban  yang  tersebar  dengan  jalur tertentu.  Berdasarkan  sistem  tersebut  disusun persamaan sederhana (1)-(5).
(1) (2) (3) (4) (5)
Persamaan  injeksi  arus  ke  bus  (1)-(5)  dapat ditampilkan  secara  lebih  ringkas  dalam  bentuk matriks BIBC ( Bus Injection to Branch Current )
⎣ ⎢ ⎢ ⎢ ⎡ ⎦ ⎥ ⎥ ⎥ ⎤ ⎣ ⎢ ⎢ ⎢ ⎡ 1 1 1 1 1 0 0 0 1 0 0 1 1 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1⎦ ⎥ ⎥ ⎥ ⎤ ⎣ ⎢ ⎢ ⎢ ⎡ ⎦ ⎥ ⎥ ⎥ ⎤ (6) (7)
Nilai drop tegangan berdasarkan jalur injeksi arusnya  dapat  dibentuk  melalui  persamaan  (8)- (11).
. (8)
. . (9) . . . (10) . . . . (11) . . . (12) Selanjutnya  masing-masing  persamaan  (8)- (12) dapat dituliskan seperti (13)-(17) : . (13) . . (14) . . . (15) . . . . (16) . . . (17)
Jurnal ECOTIPE , Volume 7, No.1, April 2020, Hal. 38-46 p-ISSN 2355-5068, e-ISSN 2622-4852 Akreditasi Kemenristekdikti ( SINTA 4 ), SK. No.10/E/KPT/2019 DOI : 10.33019/ecotipe.v7i1.1650
Persamaan  (13)-(17)  dapat  dibentuk  dan diselesaikan  menggunakan  komponen  matriks BCBV ( Branch Current to Branch Voltage ) (18)- (19).
⎣ ⎢ ⎢ ⎢ ⎡ ⎦ ⎥ ⎥ ⎥ ⎤ ⎣ ⎢ ⎢ ⎢ ⎡
0     0     0 0 0 0 0 0 0 0
0       0 ⎦ ⎥ ⎥ ⎥ ⎤ ⎣ ⎢ ⎢ ⎢ ⎡ ⎦ ⎥ ⎥ ⎥ ⎤ (18)
∆ (19)
Nilai  total  rugi  daya  aktif  pada  sistem distribusi  dinyatakan  menggunakan  persamaan (20).
∑ " # "$ % " (20)
dengan:
n adalah  jumlah  cabang  saluran  pada  sistem distribusi
I i adalah nilai magnitude arus R i adalah resistansi
Pada  penyulang  Pujon  khususnya,  ada potensi  hybrid  surya-angin  yang  terdiri  dari  117 bus  dengan  total  panjang  saluran  59,65  km, bekerja pada tegangan 20 kV [12].
Perhitungan  penentuan  kapasitas  DG  pada penelitian  ini  dilakukan  dengan  mencari  batas maksimum  dan  batas  minimum  DG,  baik kapasitas daya aktif ( P ) maupun daya reaktif ( Q ). Kapasitas  daya  aktif  DG  diperoleh  dari  total beban  maksmimum  pada  sistem  distribusi penyulang  Pujon  dengan  nilai  total  4,89  MW, sedangkan kapasitas daya reaktif dihitung dengan menggunakan  metode  segitiga  daya  seperti  yang ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Segitiga Daya
Berdasarkan  metode  segitiga  daya  dapat dipeoleh  daya  reaktif  menggunakan  persamaan (20).
tan φ = & ' (20)
Algoritma  PSO  dan  JAYA  digunakan  pada proses  optimasi  penempatan  dan  penentuan kapasitas  DG.  Penentuan  titik  pada  bus  yang optimal  dan  kapasitas  optimal  DG  pada  sistem distribusi  penyulang  Pujon  dilakukan  dengan tujuan  untuk  meminimalisir  rugi-rugi  daya  aktif pada  sistem.  Pengolahan  data  dan  simulasi dikerjakan  dengan  menggunakan  alat  bantu prinati lunak Matlab.
Langkah awal dilakukan dengan menentukan kapasitas  optimal  DG  pada  semua  titik  sebagai kasus  dasar  dan  salah  satu  yang  terbaik  dipilih berdasarkan  prinsip maximum  loss  saving [13]. Unit DG yang memiliki nilai P loss sistem terendah menjadi  kandidat  untuk  lokasi  penempatan  DG. Ketika  telah  ditemukan  bus  yang  optimal  untuk peletakan  DG,  analisis  aliran  daya  digunakan untuk  menghitung  nilai  rugi  daya  dan  tegangan yang baru.
Perumusan  matematika  masalah  optimasi untuk aplikasi unit DG dinyatakan menggunakan persamaan (21)-(24).
1. Fungsi  obyektif  yang  digunakan  untuk penentuan  letak  dan  kapasitas  DG  terpasang dinyatakan oleh persamaan (21).
Obj.Fuction = ()* ∑ +,-- # "$ (21)
dengan P loss adalah  total  kerugian  daya  aktif pada  sistem,  seperti  dinyatakan  dengan persamaan (22).
P loss = ∑ " # "$ % " (22)
dengan " = magnitude arus
% " = resistansi
Jurnal ECOTIPE , Volume 7, No.1, April 2020, Hal. 38-46 p-ISSN 2355-5068, e-ISSN 2622-4852 Akreditasi Kemenristekdikti ( SINTA 4 ), SK. No.10/E/KPT/2019 DOI : 10.33019/ecotipe.v7i1.1650
2. Batasan  tegangan  yang  dijinkan  berada  pada ±5% tegangan nominal, sebagaimana dinyatakan pada (23).
."# ≤ " ≤ .01 (23)
dengan i = nomer bus untuk i = 1,2,3,…,n V min = 0.95 p.u. V maks = 1.05 p.u.
3. 23 min ≤ 23 ≤ 23 max (24)
Bagan  alir  implementasi  algoritma  PSO untuk  optimasi  DG  ditunjukkan  pada  Gambar  3, sedangkan  dengan  menggunakan  algoritma JAYA ditunjukkan pada Gambar 4.

## START
Inisialisai Parameter PSO Inisialisai Batas P Gen max , Q max, Q min
Evaluasi Fungsi Objektif Pemilihan Pibest &
Pgbest Iterasi > Max Update Kecepatan Partikel Update Posisi Partikel Baru
Cek Batas Atas & Bawah Partikel Iterasi = Iterasi + 1 Tampilkan Hasil END YA Tidak
Gambar 3. Implementasi algoritma PSO untuk
optimasi DG
Seperti ditunjukkan pada Gambar 3, langkah pertama adalah inisialisasi jumlah populasi, yaitu 20.  Inisialisasi  kedua  adalah  penentuan maksimum iterasi, yaitu 50. Parameter konstanta cognitive dan social  acceleration PSO  masing- masing  ditetapkan  bernilai  2.  Penentuan  batas maksimum  generator  yang  di  pakai  mengacu pada  jumlah  maksimum  beban  pada  penyulang Pujon  yaitu  sebesar  4,89  MW  dengan  batas bawah  atau  minimum  generator  yang  dipakai bernilai sebesar  0,1 MW. Batas  maksimum  pada Q max adalah 3,02 dan nilai minimum Q min adalah - 3,02.

## START
Inisialisai Parameter JAYA
Inisialisai Batas P Gen max , Q max, Q min
Evaluasi Fungsi Objektif
Pemilihan Xbest &
Xworst Iterasi > Max Update Posisi Partikel Baru Cek Batas Atas & Bawah Partikel Iterasi = Iterasi + 1 Tampilkan Hasil END YA Tidak

## Gambar 4. Implementasi algoritma JAYA untuk optimasi DG
Langkah  kedua  yaitu  mengevaluasi  fungsi objektif  seperti  pada  persamaan  (21).  langkah ketiga menentukan partikel terbaik individu P ibest
Jurnal ECOTIPE , Volume 7, No.1, April 2020, Hal. 38-46 p-ISSN 2355-5068, e-ISSN 2622-4852 Akreditasi Kemenristekdikti ( SINTA 4 ), SK. No.10/E/KPT/2019 DOI : 10.33019/ecotipe.v7i1.1650
dan  partikel  terbaik  global P gbest ,  dilanjutkan dengan  mengecek  jumlah  iterasi  apakah  sudah melebihi  jumlah  yang  ditentukan.    Jika  belum, dilakukan update kecepatan  partikel  dan  posisi partikel  baru,  dilanjutkan  mengecek  batas  atas dan  batas  bawah  dari  partikel.  Iterasi  dilakukan hingga  mencapai  jumlah  iterasi  yang  ditentukan, yaitu  maksimum  iterasi  sebanyak  50  kali, sebelum hasilnya ditampilkan
Sebagaimana  terlihat  pada  Gambar  4, implementasi  algoritma  Jaya  mirip  dengan penggunaan  algoritma  PSO.  Perbedaan  terletak pada  tidak  adanya  langkah  update  kecepatan partikel.

## III. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
Simulasi  yang  dilakukan  untuk  mengkaji penentuan  titik  optimal  penambahan  DG  dan penentuan  kapasitas  ukurannya  didasari  tujuan untuk  mengurangi  rugi-rugi  pada  penyulang Pujon yang terdiri dari 117 bus pada Gardu Induk Sengkaling, seperti pada Gambar 5.

## A. Hasil Analisis Aliran Daya
Analisis  aliran  daya  dengan  metode Z BR dilakukan  menggunakan  nilai-nilai  sebagai berikut:
 Base tegangan = 20 kV
 Base daya = 30 MVA
 Akurasi = 0.000001
Hasil  analisis  aliran  daya  pada  tiap-tiap  bus sistem  eksisting  Penyulang  Pujon  menggunakan software  Matlab  dengan  metode  Newton- Raphson ditunjukkan pada Gambar 6. Gambar  6  menunjukkan  profil  tegangan (dalam  satuan  p.u.)  sebelum  dilakukan  injeksi DG.  Terlihat  bahwa  tegangan  jatuh  pada  bus kedua  terhadap  bus  pertama  cukup  tinggi  di bandingkan  dengan  tegangan  jatuh  pada  bus ketiga terhadap bus kedua. Hal ini terjadi karena impedasi  saluran  antara  bus  ke-1  dan  ke-2  jauh lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  impedansi
saluran antara bus ke-2 dan ke-3. Bus paling jauh terhadap  sumber  memiliki  profil  tegangan  yang paling  rendah  yaitu  sebesar  0,915  p.u  yang terletak pada bus ke- 113 sampai bus ke-117.
Gambar 5. Single-line diagram Penyulang Pujon 117 Bus
Gambar 6. Profil tegangan sebelum injeksi DG sebagai fungsi nomor bus
Jurnal ECOTIPE , Volume 7, No.1, April 2020, Hal. 38-46 p-ISSN 2355-5068, e-ISSN 2622-4852 Akreditasi Kemenristekdikti ( SINTA 4 ), SK. No.10/E/KPT/2019 DOI : 10.33019/ecotipe.v7i1.1650
Dari hasil analisis aliran daya menggunakan metode Newton Raphson diperoleh rugi-rugi daya aktif  sebesar  0,134  MW  dan  rugi-rugi  daya reaktif  sebesar  0,235  MVAr.  Dengan  daya  aktif pada  generator  sebesar  4.469  MW  dan  daya reaktif pada generator sebesar 2.809 MVAr, maka prosentase rugi-rugi daya sebelum ada penambahan injeksi DG sebesar 2.9% untuk daya aktif  dan  sebesar  8.3%  untuk  rugi-rugi  daya reaktif.

## B. Optimasi Penambahan DG Berbasis PSO
Pada  tahap  ini  dilakukan  pemasangan  DG pada  sistem  distribusi  radial  117  bus. Pemasangan  DG  bertujuan  untuk  meminimalkan rugi-rugi daya pada jaringan distribusi Penyulang Pujon.  Pengoptimalan  DG  ini  dilakukan  dengan menggunakan  metode  PSO  untuk  penentuan lokasi dan kapasitas DG.
Berdasarkan flowchart implementasi algoritma PSO untuk optimasi DG pada Gambar
3,  metode  PSO  digunakan  untuk  mencari  titik peletakan  dan  kapasitas  DG  yang  optimal  pada sistem  117  bus  pada  penyulang  Pujon  GI Sengkaling.
Pencarian  nilai  optimal  kapasitas  DG ditentukan  dalam  rentang  0,1  –  4,89  MW.  Hasil terbaik  dalam  penentuan  lokasi  peletakan  dan kapasitas  DG  diindikasikan  oleh  nilai  rugi-rugi daya  Ploss  terendah.  Untuk  mendapatkan  nilai total rugi-rugi, iterasi dilakukan sebanyak 50 kali, yang memberikan hasil seperti pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil 10 kali percobaan running program
PSO No Bus Total Losess DG Aktif (MW) Reaktif (MVAr) P (MW) Qmin (MVAr) Qmax (MVAr) 1 67 0.019 0.015 3.751 -0.100 2.816 2 67 0.019 0.015 3.787 -0.100 1.495 3 67 0.019 0.015 3.819 -0.100 0.100 4 67 0.019 0.015 3.740 -0.100 2.327 5 67 0.019 0.015 3.802 -0.100 1.193 6 67 0.019 0.015 3.794 -0.100 0.253 7 67 0.019 0.015 3.788 -0.100 0.276 8 67 0.019 0.015 3.807 -0.100 3.020 9 67 0.019 0.015 3.796 -0.100 1.950 10 67 0.019 0.015 3.789 -0.100 0.100
Tabel 1 menunjukkan hasil 10 kali percobaan running program PSO. Dapat terlihat bahwa hasil optimasi  lokasi  diperoleh  pada  bus  67  dengan total  rugi-rugi  daya  aktif  sebesar  0,019  MW  dan pada  total losses daya  reaktif  sebesar  0,015 MVAr, dengan kapasitas generator sebesar 3,807 MW, Q min sebesar -0,100 MVAr dan Q max sebesar 3,020 MVAr
Gambar  7  menunjukkan  hasil  perbandingan antara  profil  tegangan  sebelum  ada  injeksi  DG dengan setelah adanya injeksi DG.
Gambar 7. Perbandingan profil tegangan sebelum dan setelah ada injeksi DG menggunakan metode PSO
Sebelum  ada  injeksi  DG,  perbedaan tegangan  jatuh  antara  bus  kedua  dan  pertama dengan  antara  bus  ketiga  dan  bus  kedua  cukup tinggi.  Hal  ini  dikarenakan  impedasi  saluran antara  bus  ke-1  dan  ke-2  jauh  lebih  tinggi dibandingkan  dengan  impedansi  saluran  antara bus  ke-2  dan  ke-3.  Bus  paling  jauh  terhadap sumber  memiliki  profil  tegangan  yang  paling rendah.  Setelah  ada  penambahan  DG,  perbedaan antara  tegangan  jatuh  bus  yang  paling  jauh terhadap  sumber  semakin  rendah  pada  profil tegangannya. Perbaikan profil tegangan dikarenakan  adanya  penambahan  DG  yang optimal  dan  rugi-rugi  daya  yang  semakin menurun.
Besarnya  rugi-rugi  daya  pada  setiap  tahap iterasi perhitungan ditunjukkan pada Gambar 8.
Jurnal ECOTIPE , Volume 7, No.1, April 2020, Hal. 38-46 p-ISSN 2355-5068, e-ISSN 2622-4852 Akreditasi Kemenristekdikti ( SINTA 4 ), SK. No.10/E/KPT/2019 DOI : 10.33019/ecotipe.v7i1.1650

## Gambar 8. Rugi-rugi daya pada tiap tahap iterasi perhitungan
Pada  Gambar  8  ditunjukkan  bahwa  jika jumlah  iterasi  pada  algoritma  PSO  semakin mendekati  jumlah  iterasi  maksimum  yang  telah ditetapkan,  yaitu  50  iterasi,  maka  rugi-rugi  daya semakin  kecil  karena  algoritma  optimasi  sudah berhasil  menentukan  hasil  yang  tepat  untuk optimasi lokasi dan kapasitas DG.

## C. Optimasi Penambahan DG Berbasis JAYA
Pengoptimalan  DG  dengan  menggunakan metode  JAYA  untuk  penentuan  lokasi  dan kapasitas DG dilakukan berdasarkan diagram alir implementasi  algoritma  JAYA  Gambar  4. Metode optimasi JAYA digunakan untuk mencari titik  peletakan  lokasi  dan  kapasitas  DG  yang optimal  pada  sistem  117  bus  pada  Penyulang Pujon  GI  Sengkaling.  Besarnya  kapasitas  DG juga dicari  dalam  rentang  0,1  –  4,89  MW.  Hasil yang  terbaik  ditentukan  oleh  nilai  Ploss  yang terendah.  Untuk  mendapatkan  total losses dilakukan  sebanyak  50  kali  iterasi,  dengan  hasil sebagaimana ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil 10 kali percobaan running program JAYA no  BUS Total Losess DG Aktif (MW) Reaktif (MVAr) P (MW) Qmin (MVAr) Qmax (MVAr) 1 67 0.019 0.015 3.802 -0.734 0.234 2 67 0.019 0.015 3.716 -0.851 2.397 3 43 0.019 0.015 3.828 -0.309 0.718 4 67 0.019 0.015 3.760 -0.564 0.786 5 67 0.019 0.015 3.767 -0.867 0.355 6 67 0.019 0.015 3.765 -0.275 0.108 7 67 0.019 0.015 3.777 -0.100 2.056 8 67 0.019 0.015 3.809 -0.100 1.361 9 67 0.019 0.015 3.734 -0.244 0.447 10 67 0.019 0.015 3.736 -0.105 3.020
Tabel 2 menampilkan hasil 10 kali percobaan running program  JAYA.  Hasil  optimasi memberikan  lokasi  optimal    pada  bus  67  dan sekali pada bus 43 dengan total losses daya aktif 0,019  MW  dan  pada  total losses daya  reaktif 0,015  MVAr  dengan  besar  kapasitas  generator 3,736  MW, Q min -0,105  MVAr  dan Q max 3,020 MVAr.
Gambar  9  menunjukkan  perbandingan  profil tegangan  sebelum  dan  sesudah  ada  injeksi  DG menggunakan metode berbasis JAYA.

## Gambar 9. Perbandingan profil tegangan sebelum dan sesudah ada injeksi DG menggunakan metode berbasis JAYA
Dapat  dilihat  dari  Gambar  9  bahwa  profil tegangan antara sebelum dan sesudah ada injeksi DG  sangat  berbeda.  Sebelum  ada  injeksi  DG, tegangan  jatuh  antara  bus  kedua  dengan  bus pertama  cukup  tinggi  dibandingkan  dengan tegangan  jatuh  antara  bus  ketiga  dengan  bus
Jurnal ECOTIPE , Volume 7, No.1, April 2020, Hal. 38-46 p-ISSN 2355-5068, e-ISSN 2622-4852 Akreditasi Kemenristekdikti ( SINTA 4 ), SK. No.10/E/KPT/2019 DOI : 10.33019/ecotipe.v7i1.1650
Optimasi Penempatan Distribution …(Mas Ahmad Baihaqi, dkk.)
kedua.  Hal  ini  dikarenakan  impedasi  saluran antara  bus  ke-1  dan  ke-2  sangat  tinggi dibandingkan  dengan  impedansi  saluran  antara bus  ke-2  dan  ke-3.  Bus  paling  jauh  terhadap sumber  memiliki  profil  tegangan  yang  paling rendah.  Setelah  ada  penambahan  DG  maka perubahan  tegangan  jatuh  bus  yang  paling  jauh terhadap  sumber  semakin  rendah.  Profil tegangannya  mengalami  peningkatan  karena  ada penambahan DG yang optimal dan rugi-rugi daya semakin menurun.
Besarnya rugi-rugi daya pada tiap-tiap iterasi ditunjukkan pada Gambar 10.
Gambar 10. Besarnya rugi-rugi daya pada tiap-tiap iterasi
Gambar  9  menunjukkan  bahwa  semakin banyak  jumlah  iterasi  pada  algoritma  JAYA, semakin  kecil  besarnya losses .  Hal  ini menunjukkan  algoritma  optimasi  JAYA  sudah berhasil  menentukan  hasil  yang  tepat  untuk optimasi dan kapasitas DG.

## III. KESIMPULAN
Algoritm  PSO  dan  JAYA  dapat  digunakan untuk  menentukan  titik  optimal  penempatan  DG dan ukuran kapasitasnya. Kedua metode optimasi yang  digunakan  menghasilkan  titik  optimal penempatan  serta  ukuran  kapasitas distributed generator yang  sama,  yaitu  pada  bus  67  dengan kapasitas  DG  sebesar  3.834  MW.  Injeksi  DG dengan  ukuran  kapasitas  serta  penempatan  pada lokasi  optimal  menggunakan  metode  PSO  dan
JAYA  dapat  mengurangi  rugi-rugi  daya  aktif sebesar  85,82%,  serta  rugi-rugi  daya  reaktif sebesar  93,62%  dari  sebelum  injeksi  DG  pada sistem Penyulang Pujon.
Masih terbuka kemungkinan untuk menerapkan metode-metode lain dalam penentuan  lokasi  penempatan  dan  kapasitas  DG untuk diinjeksikan dalam sistem distribusi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Georgilakis,  P.S.,  Hatziargyriou,  N.D. (2013). Optimal  Distributed  Generation Placement  in  Power  Distribution  Networks: Models,  Methods,  and  Future  Research .;
IEEE  Transactions  on  Power  Systems, vol.28, No.3.
[2] Niazi,  G.,  Lalwani,  M.  (2017). PSO  based optimal  distributed  generation  placement and sizing in power distribution networks: A comprehensive  review. Proceedings  of  the 2017 International Conference on Computer, Communications and Electronics (Comptelix). [3] Rajalakshmi,  J.,  Durairaj, S. (2016). Review on optimal distributed generation placement using Particle Swarm Optimization algorithms .  Proceedings  of  the  2016 International  Conference  on  Emerging Trends  in  Engineering,  Technology  and Science (ICETETS).
[4] Kerdchuen,  T.,  Ongsakul,  W.  (2006). Optimal  Measurement  Placement for  Power System  State  Estimation  Using  Hybrid Genetic Algorithm and Simulated Annealing . Proceedings  of  the  2006  International Conference on Power System Technology.
[5] Evangelopoulos,  V.A.,  Georgilakis,  P.S. (2014). Optimal  distributed  generation placement  under  uncertainties  based  on point  estimate  method  embedded  genetic algorithm .  IET  Generation,  Transmission  & Distribution, vol.8, No.3.
Jurnal ECOTIPE , Volume 7, No.1, April 2020, Hal. 38-46 p-ISSN 2355-5068, e-ISSN 2622-4852 Akreditasi Kemenristekdikti ( SINTA 4 ), SK. No.10/E/KPT/2019 DOI : 10.33019/ecotipe.v7i1.1650
[6] Rao,  R. V. (2016). Jaya:  A  simple and  new optimization algorithm for solving constrained  and  unconstrained  optimization problems .  International  Journal  of Industrial Engineering Computations, vol.7.
[7] Kennedy,  Eberhart,  R.  (1995). Particle Swarm  Optimization .  Proceedings  of  the IEEE Int. Conf on Neural Networks.
[8] El-Zonkoly,    A.M.  (2011). Optimal placement  of  multi-distributed  generation units  including  different  load  models  using particle swarm optimisation . IET
Generation,  Transmission  &  Distribution, vol.5, No.7.
[9] Bhumkittipich,  K.,  Phuangpornpitak,  W. (2013). Optimal  Placement  and  Sizing  of
Distributed  Generation  for  Power  Loss Reduction Using Particle Swarm Optimization . Energy Procedia, vol.34 [10] Zuhdy,  I.  (2016). Penentuan  Lokasi  dan Pembebanan Optimal Distributed Generation  Menggunakan  Metode  Genetic Algorithm  pada  Microgrid  Tegangan
Menengah . Tesis Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya
[11] Hadi,  S.  (2004). Power  System  Analysis (Second  Edition). McGraw-Hill  Education (Asia), Singapore.
[12] Hakim,  L.  (2016). Studi  Kelayakan Pembangkit  Listrik  Tenaga  Hybrid  Surya- Angin  Terhubung  Grid  di  Gunung  Banyak Kota  Batu .  Tesis  Program  Magister  Teknik Elektro Universitas Brawijaya, Malang.
[13] Basyarach,  N.A.  (2017). Optimasi  Lokasi dan  Kapasitas  Kapasitor  pada  Kondisi Beban  Berubah  Terhadap  Waktu  untuk Minimisasi  Rugi-Rugi  Energi  menggunakan Algoritma  Accelerated  Particle  Swarm Optimization .  Tesis  Institut  Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya.