## Optimalisasi Kinerja Proteksi Recloser Jaringan Distribusi 20kV Penyulang RDT03 Menggunakan Algoritma Particle Swarm Optimization
Heryogka A. Waritza 1) , Gunawan 2) , dan Agus Adhi Nugroho 3)
1, 2, 3) Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Sultan Agung Jl. Kaligawe Raya Street Km.4. Semarang. Central Java. 50112 e-mail: ahmadheryogka@yahoo.com 1) , gunawan@unissula.ac.id 2) , agusadhi@unissula.ac.id 3)

## ABSTRACT
The reliability of an electric power distribution network system is very important to ensure a good quality of service for consumers. The focus of this study is to find the optimal protection coordination design, topology and operating scheme for RDT03 refiners in the Tambak Aji Industrial Estate. To show the level of reliability and continuity of the electric power distri- bution network, the SAIFI index (System Average Interruption Frequency Index) and the SAIDI index (System Average Inter- ruption Duration Index) are used. The existing recloser located in section 25 resulted in a SAIFI value of 0.8933 and a SAIDI of 2.407. Using the PSO (Particle Swarm Optimization) optimization method, the results were obtained that the Best Fitness for the most optimal recloser placement was in section 29 with a SAIFI value of 0.32575 and a SAIDI value of 1.0558. This change in recloser placement resulted in a decrease in SAIFI by 36% or by 0.5675 times / year / customer and a decrease in the value of  SAIDI by 43.61% or by 1.3649 hours /  year /  customer.  Thus, there is an increase in  network reliability if the recloser at the RDT03 feeder is relocated to the location of section 29.

## Keywords: Reliability, Recloser, SAIFI, SAIDI, Particle Swarm Optimization

## ABSTRAK
Keandalan suatu sistem jaringan distribusi tenaga listrik merupakan hal yang sangat penting untuk menjamin mutu pelayanan yang  baik  bagi  konsumen.  Fokus  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mencari  desain  koordinasi  proteksi,  topologi  dan  skema operasi yang optimal untuk penyulang RDT03 di Kawasan Industri Tambak Aji. Untuk menunjukkan tingkat keandalan dan kontinuitas jaringan distribusi tenaga listrik digunakan indeks SAIFI ( System Average Interruption Frequency Index ) dan in- deks SAIDI ( System Average Interruption Duration Index ). Hasil optimalisasi menggunakan PSO ( Particle Swarm Optimiza- tion ), didapatkan hasil bahwa Best Fitness untuk penempatan recloser yang paling optimal adalah pada section 29 dengan nilai SAIFI sebesar 0.32575 dan nilai SAIDI sebesar 1.0558. Dengan menggunakan PSO, diperoleh lokasi letak recloser yang baru dengan nilai SAIFI yang lebih optimal dengan penurunan sebesar 36% atau sebesar 0,5675 kali/tahun/pelanggan dan penurunan nilai SAIDI sebesar 43,61% atau sebesar 1,3649 jam/tahun/pelanggan. Jika dibandingkan dengan letak recloser exsisting, re- closer existing terletak pada section 25 dengan nilai SAIFI sebesar 0,8933 dan SAIDI sebesar 2,407. Dengan demikian terdapat peningkatan keandalan jaringan jika recloser pada penyulang RDT03 direlokasi menuju lokasi section 29.
Kata kunci: Keandalan, Recloser , SAIFI, SAIDI, Particle Swarm Optimization

## I. P ENDAHULUAN
ingkat  keandalan  dari  suatu  sistem  pasokan tenaga listrik merupakan hal yang sangat krusial karena berkaitan dengan kontinuitas penyaluran tenaga  listrik  ke  pelanggan  (konsumen).  Yang dimaksud dengan keandalan dari suatu sistem pasokan tenaga  listrik  adalah  suatu  kemampuan  sistem  untuk memberikan pasokan tenaga listrik yang cukup dengan kualitas  yang  baik.  Adapun  faktor  yang  sangat mempengaruhi  kualitas  energi  listrik  yang  digunakan adalah  kestabilan  tegangan,  frekuensi,  kontinuitas pelayanan  dan  faktor  daya  [1].  Dari  beberapa  faktor diatas,  kontinuitas  pelayanan  energi  listrik  merupakan masalah  utama  yang  paling  banyak  dikeluhkan  oleh pelanggan  akibat  terlalu  seringnya  terjadi  pemadaman listrik  dalam  waktu  yang  lama,  sehingga  berdampak pada  baik  pelanggan  listrik  besar  maupun  kecil.  Oleh karenanya,  keandalan  saluran  jaringan  distribusi  harus dijaga  dengan  cara  menghindari  atau  meminimalisasi ganguan-gangguan  yang  menyebabkan  pemadaman listrik.  Dengan  semakin  bertambahnya  kebutuhan
tenaga  listrik,  maka  keandalan  dalam  penyediaan  dan penyaluran  daya  pada  suatu  jaringan  distribusi  tenaga listrik sangat diperlukan.
Untuk menunjukkan tingkat keandalan dan kontinu- itas jaringan distribusi tenaga listrik dapat digunakan in- deks SAIFI ( System Average Interruption Frequency In- dex )  dan  indeks  SAIDI  ( System  Average  Interruption Duration  Index ).  SAIFI  merupakan  parameter  yang menunjukkan seberapa sering gangguan yang terjadi di tiap pelanggan dalam waktu setahun, sedangkan SAIDI menunjukkan rata-rata waktu gangguan tiap pelanggan [2]. Sebagai salah satu Badan Usaha Milik Negara, PT. PLN (Persero) yang memiliki visi untuk menjadi perus- ahaan  listrik  terkemuka  di  Asia  Tenggara,  maka pemenuhan  Standar  World  Class  Service  (WCS)  men- jadi  hal  yang  sangat  penting.  Standar  WCS  menuntut agar indeks SAIFI maksimal adalah 3 kali/pelanggan/ta- hun dan SAIDI sebesar 2,5 jam/pelanggan/tahun.
Salah  satu  kawasan  industri  produktif  di  wilayah PLN  (Persero)  ULP  Semarang  Barat  adalah  Kawasan Industri  Tambak  Aji  (KTA)  yang  disuplai  dengan
T
penyulang  RDT03.  Jika  dilihat  dari  profil  pembeba- nannya,  penyulang  RDT03  merupakan  salah  satu penyulang  yang  memiliki  beban  rata-rata  cukup  tinggi diatas 270A. Hal ini mengindikasikan bahwa Kawasan Industri  Tambak  Aji  merupakan Kawasan  yang  sangat produktif. Namun hal ini tidak dibarengi dengan kinerja SAIDI  SAIFI  yang  baik.  Gangguan  Penyulang/PMT masih  sangat  tinggi  jika  dibandingkan  dengan  penyu- lang  lain.  Sedangkan  secara  topologi,  Penyulang RDT03 memiliki panjang hantaran yang cukup pendek dan berada dekat dengan Gardu Induk Randugarut.
Salah  satu  cara  untuk  meningkatkan  keandalan sistem  adalah  dengan  penempatan,  penambahan,  atau relokasi  dari  peralatan  fuse-recloser  atau  sectionalizer yang optimal [3]. Pada tahun 2017, di Kawasan Industri Tambak Aji telah dipasang sebuah recloser pada penyu- lang RDT03 untuk membagi zona penyulang menjadi 3 yaitu zona 1 (PMT), zona 2 (recloser) dan zona 3 (LBS Non-Sectionalizer)  untuk  memperbaiki  indeks  SAIFI, SAIDI  dan  penekanan  ENS  (Energy  Not  Served)  saat terjadi  gangguan  pada  zona  setelah  recloser.  Namun demikian,  penempatan  recloser  ini  tidak  didasari  pada nilai  optimum  SAIDI  SAIFI,  melainkan  didasarkan pada  optimalisasi  proteksi  terhadap  zona  1  (PMT)  di- mana recloser ditempatkan sedemikian sehingga zona 1 (PMT)  dapat  terlindungi  dengan  maksimal  sehingga memperkecil  kemungkinan  gangguan  pada  Kawasan tersebut.
Sejak  pemasangannya,  recloser  belum  mampu memberikan perbaikan kinerja yang berarti pada SAIDI SAIFI dan pelayanan di Kawasan Industri Tambak Aji. Hal  ini  terlihat  dari  hasil  evaluasi  terhadap  indeks kinerja SAIDI SAIFI penyulang di PLN ULP Semarang Barat  tidak  terlalu  banyak  mengalami  perubahan  yang cukup  signifikan.  Recloser  yang  telah  terpasang  ini melekat  pada  section  25  jika  ditentukan  dengan menggunakan single  line  diagram dan  menghasilkan nilai SAIFI sebesar 0,8933 dan SAIDI sebesar 2,407.
Perbaikan  indeks  keandalan  jaringan  dapat  dil- akukan dengan mengoptimalkan penempatan lokasi re- closer  pada  jaringan  distribusi.  Penentuan  titik  lokasi pemasangan recloser harus didasarkan pada lokasi opti- mum dimana nilai indeks SAIDI dan SAIFI penyulang menjadi paling kecil. Berbagai metode dan pendekatan dapat dilakukan untuk menyelesaikan masalah optimasi indeks SAIDI SAIFI seperti metode Section Technique, Algoritma Genetika, Simplex Method, Fuzzy Logic, Ar- tificial Bee Colony Algorithms dan Particle Swarm Op- timization. Keandalan sistem jaringan distribusi tenaga listrik merupakan unjuk kerja suatu sistem tenaga listrik yang mampu beroperasi secara berkelanjutan baik saat terjadi  gangguan  maupun  saat  pola  operasi  normal dengan mutu pelayanan yang baik. Salah satu cara untuk meningkatkan  keandalan  listrik  pada  suatu  penyulang adalah dengan meminimalisir gangguan yang dapat me- nyebabkan  pemadaman  listrik  pada  suatu  penyulang.
Semakin tinggi kebutuhan energi listrik akan membuat penyedia layanan listrik berusaha meningkatkan sistem keandalan sistem tenaga listrik, pelayanan dan kontinu- itas penyaluran tenaga listrik yang maksimal. Beberapa penelitian  terkait  dengan  keandalan  sistem  jaringan tenaga listrik diantaranya dilakukan oleh Senen dkk [4]. Hasil penelitian mereka terkait keandalan sistem distri- busi  tenaga  listrik  menggunakan  metode  SAIDI  dan SAIFI didasarkan atas durasi atau lamanya pemadaman dan berapa kali jumlah pemadaman dalam kurun waktu tertentu.  Hasil  perhitungan  indeks  keandalan  secara keseluruhan  menggunakan  Aplikasi  Matlab  R2008a didapatkan nilai SAIDI sebesar 0,00005 jam per pelang- gan per tahun dan telah sesuai dengan standar PLN yaitu 21 jam/tahun. Untuk nilai SAIFI yang dihitung berada diangka 0,0081 kali per pelanggan per tahun juga telah sesuai  dengan  standar  PLN  yaitu  3,2  kali/tahun.  Hasil penelitian  juga  menunjukkan  bahwa  kegagalan  yang sering terjadi diakibatkan oleh kegagalan non-teknis dan juga  secara  teknis  seperti  gangguan  pohon,  gangguan hewan dan juga gangguan system, sehingga sering ter- jadi  terputusnya  kabel  saluran,  baik  itu  JTR,  kabel sekunder/primer maupun kabel SR, dan juga kerusakan Trafo.
Penelitian  yang  sedikit  berbeda  dilakukan  oleh Fahrulrozi dkk, yang menganalisis tentang peningkatan peralatan  keandalan  sistem  tenaga  listrik  dalam  hal  ini fuse-recloser dengan  melakukan  injeksi hybrid pem- bangkit listrik tersebar yaitu Wind Energy Power (WEP) dan Solar Energy Power (SEP). Metode yang digunakan untuk  meningkatkan  indeks  keandalan  jaringan  sistem distribusi  adalah  metode Particle  Swarm  Optimization (PSO)  dan  metode Section  Technique (ST).  Hasil kajiannya  menunjukkan  bahwa  metode  PSO telah  ber- hasil  menemukan  relokasi  optimal fuse-recloser se- hingga dapat meningkatkan keandalan sistem distribusi yang  dapat  menurunkan  nilai  indeks  keandalan  SAIFI dan  SAIDI  sebesar  0,014  %  dibandingkan  dengan menggunakan metode section technique [5]. Putra dkk melakukan penelitian guna merancang penempatan re- closer yang  tepat  menggunakan  metode Quantum  Ge- netic Algorithm (QGA) yang merupakan algoritma evo- lusioner  berdasarkan  konsep  quantum  bit  ( qubit ). Tujuan  dari  metode  ini  adalah  meminimumkan  nilai SAIDI dan SAIFI sehingga didapatkan indeks keanda- lan yang lebih kecil dan memenuhi standar sehingga di- peroleh lokasi recloser optimum. Dengan menggunakan metode  QGA,  hasilnya  juga  sudah  memenuhi  standar World Class Company dan World Class Service dengan SAIFI  3  (kali/Pelanggan/tahun)  dan  SAIDI  1,66 (jam/Pelanggan/tahun).  Dengan  pemasangan recloser pada suatu jaringan sistem tenaga listrik maka, jika ter- jadi  suatu  gangguan  akan  dapat  ditanggulangi  dalam waktu yang  singkat dan dapat memisahkan daerah atau
jaringan  yang  sedang  mengalami  gangguan    secara  ce- pat,  sehingga  dapat  memperkecil  area  terjadinya gangguan [6].
Sementara  Amirudin  melakukan  studi  per- bandingan  jumlah  energi yang  tidak  tersalurkan  akibat gangguan  sistem  pada  penyulang  yang  memiliki  auto- recloser dengan penyulang yang tidak memiliki auto-re- closer. Hasilnya adalah total daya yang tidak tersalur di- akibatkan  oleh  gangguan  pada  feeder  yang  memakai auto  recloser  yaitu  58  kali  gangguan  dengan  jumlah waktu  pemutusan  atau  pemadaman  0,94  jam.  rata-rata beban feeder yang tidak menggunkan auto recloser ada- lah 63 Ampere, sedangkan jumlah daya yang tidak ter- salur  karena  akibat  gangguan  pada  feeder  yang menggunakan  tidak  menggunakan  auto  recloser  yaitu 146  kali  gangguan  dengan  jumlah  waktu  pemadaman 2,45 jam. Total durasi atau lama waktu pemadaman di- akibatkan oleh gangguan pada feeder tanpa auto recloser jauh  lebih  banyak  dibanding  dengan  feeder  yang dilengkapi  dengan  auto  recloser,  sedang  jumlah gangguan  yang  terjadi  justru  lebih banyak pada  feeder yang  menggunakan  auto  recloser  [7].  Dengan  metode deskriptif  analitik,  Khairul  dkk  membandingkan  nilai indeks keandalan SAIDI (System Average Interruption Duration Index) dan SAIFI (System Average Interrup- tion Frequency Index) dengan SPLN 682:1986. Tingkat keandalan  sistem  jaringan  distribusi  20  kV  dihitung dengan menggunakan SAIDI dan SAIFI serta mengkon- versikan  ENS  ( Energy  Not  Supplied )  atau  energi  yang tak tersalurkan ke Rupiah untuk mengetahui besar keru- gian  yang  ditimbulkan  akibat  gangguan  dan  pemeli- haraan [8].
Dari hasil studi literatur menunjukkan bahwa usaha dalam  meningkatkan  kinerja  sistem  proteksi  jaringan dapat  dilakukan  dengan  banyak  pendekatan  dan bergantung  pada  kondisi  geografis,  topologi  jaringan, besar  beban  dan  panjang  jaringan  distribusi.  Beberapa peneliti  berfokus  pada  perbandingan  jumlah  durasi gangguan  dan  energi  yang  terbuang  pada  penyulang yang  memiliki  auto-recloser  dan  yang  tidak  memiliki auto-recloser,  sedangkan  peneliti  yang  lain  berfokus pada  penempatan  lokasi  recloser  yang  optimal  pada jaringan tenaga listrik di penyulang. Pada penelitian ini, peneliti  akan  berfokus  pada  studi  optimalisasi penempatan recloser jaringan  dan  parameter setting recloser serta  perubahan  topologi  jaringan  distribusi pada  penyulang  RDT03  untuk  mencari  desain koordinasi  proteksi,  topologi  dan  skema  operasi  yang optimal  untuk  penyulang  RDT03  di  Kawasan  Industri Tambak Aji.

## II. LANDASAN TEORI

## A. Tegangan Operasi Jaringan Distribusi
Berdasarkan  besarnya  tegangan  listrik,  jaringan  distri- busi tenaga listrik dapat dibedakan menjadi 2 (dua) sis- tem, yaitu: sistem jaringan distribusi primer dan sistem jaringan distribusi sekunder.
Sistem jaringan distribusi primer atau sering dise- but  jaringan  distribusi  tegangan  menengah  (JTM)  ter- letak diantara gardu induk dengan gardu pembagi, yang memiliki  tegangan  sistem  lebih  tinggi  dari  tegangan terpakai untuk konsumen. Standar tegangan untuk jarin- gan distribusi primer ini adalah 6 kV, 11 kV, dan 20kV (sesuai standar PLN). Sedangkan sistem jaringan distri- busi sekunder atau sering disebut jaringan distribusi te- gangan  rendah  (JDTR),  merupakan  jaringan  yang  ber- fungsi  sebagai  penyalur  energi  listrik  dari  gardu  pem- bagi (gardu distribusi) ke pusat beban (konsumen tenaga listrik). Besarnya standar tegangan untuk jaringan distri- busi  sekunder  ini  adalah  127/220  V  pada  sistem  lama, dan 220/380 V pada sistem baru untuk perumahan, serta 440/550 V untuk keperluan industri.

## B. Sistem Distribusi di Jawa Tengah
Sistem distribusi di Propinsi Jawa Tengah dan Yogya- karta memiliki sistem yang sedikit berbeda dengan sis- tem yang ada diseluruh Indonesia. Sistem Distribusi di Jawa Tengah menggunakan sistem tegangan 20kV fasa tiga 4 kawat dengan pentanahan netral secara langsung. Pola sistem distribusi ini di identifikasi sebagai berikut: a. Tegangan  Nominal:   20  kV  Fasa  –  Fasa,  11,6 kV Fasa - Tanah
b. Sistem  Pentanahan:  Netral  ditanahkan  sepanjang jaringan  dan  kawat  netral  dipakai  bersama  untuk saluran  tegangan  menengah  dan  saluran  tegangan rendah  dibawahnya.  Impedansi  pentanahan  yang rendah dibawah 5 Ohm.
c. Konstruksi  Jaringan:  Terdiri  dari  saluran  udara terutama  dan  saluran  kabel  sedang  saluran  udara terdiri dari: saluran utama dan saluran cabang.
d. Saluran Utama: kawat berukuran 240 dan 150 mm2 fasa tiga – 4 kawat
e. Saluran Cabang: kawat berukuran150 dan 70 mm2 fasa  tiga  –  4    kawat  dan   kawat  AAC   70 dan  35 Fasa satu  2 kawat ( Fasa netral ) Cat : Penghantar dapat dipilih yang setara
f. Penggunaan transformator distribusi 1 fasa 2 kutub dengan sistem Fasa – Netral.
g. Penggunaan  setting  proteksi  jaringan  yang  lebih sensitive dengan relay OCR dan GFR active.
h. Adanya ketidakseimbangan beban pada penyulang dan PMT
i. Sistem  pelayanan:  radial  dengan  kemungkinan saluran  utama  antara  jaringan  yang  berdekatan dapat saling berhubungan dalam keadaan darurat
j. Pelayanan Beban: Fasa tiga: 4 kawat 20  kV,  Fasa tunggal : 2 kawat 11,6 kV

## C. Sistem Proteksi Distribusi Tenaga Listrik
Pada  umumya  sistem  proteksi  mempunyai  pengertian suatu  sistem  yang  dapat  mengamankan  peralatan  ter- hadap  gangguan,  lalu  melokalisir  bagian-bagian  yang terganggu  sekecil  mungkin,  dan  membatasi  dampak
maupun  pengaruhnya  terhadap  sistem.  Dengan  men- gisolir  bagian  yang  terganggu  dengan  yang  tidak  ter- ganggu maka stabilitas sistem penyaluran tenaga listrik dapat dipertahankan. Jaringan distribusi yang baik ada- lah  jaringan  yang  memiliki  peralatan  yang  cukup lengkap, salah satu yang paling penting adalah peralatan proteksi. Untuk Jaringan distribusi sistem saluran udara, peralatan proteksi dipasangkan diatas tiang-tiang listrik. Peralatan-peralatan  proteksi  tersebut  antara  lain:  pe- nutup  balik  otomatis  (PBO)  atau  Recloser,  Sectional- izer, LBS, Fusesaver, NT Fuse dll.

## D. Recloser
Recloser  adalah  suatu  komponen  kelistrikan  yang  ada pada  jaringan  tegangan  menengah  yang  secara  fisik memiliki fungsi sebagai pemutus beban. Recloser hanya bekerja  ketika  suatu  jaringan  terjadi  gangguan, kinerja recloser hampir sama dengan circuit bracker, hanya saja pada  recloser  dapat  diseting  untuk  bekerja  membuka dan menutup kembali beberapa kali secara otomatis.

## Gambar 1. Recloser

## 1. Fungsi Recloser
PBO  dipasang  pada  SUTM  yang  sering  men- galami  gangguan  hubung  singkat  fasa  ke  tanah  yang bersifat temporer, berfungsi untuk:
a. Menormalkan kembali SUTM atau memperkecil pemadaman tetap akibat gangguan temporer.
b. Pengaman  seksi  dalam  SUTM  agar  dapat  mem- batasi / melokalisir daerah yang terganggu.

## 2. Cara Kerja Recloser
Secara umum, Recloser mempunyai cara kerja se- bagai berikut:
a. Operasi  cepat  ( fast  tripping ):  untuk  antisipasi gangguan temporer.
b. Operasi  lambat  ( delayed  tripping ):  untuk  koordi- nasi dengan pengaman di hilir.
c. Bila  gangguan  telah  hilang  pada  operasi  cepat maka PBO akan reset kembali ke status awal. Bila muncul gangguan setelah waktu reset, PBO mulai menghitung dari awal.
d. Repetitive : reset otomatis setelah recloser success.
e. Non repetitive : memerlukan reset manual (bila ter- jadi gangguan permanen dan bila gangguan sudah dibebaskan).

## E. Indeks Keandalan Jaringan Distribusi
Indeks  keandalan  adalah  suatu  parameter  keandalan dinyatakan  dalam  suatu  besaran  probabilitas,  yang terdiri dari indeks titik beban dan indeks sistem. Perus- ahaan  Listrik  Negara  sering  menggunakan  dua  indeks, yakni  SAIFI  dan  SAIDI  dalam  mengukur  kinerja keandalan sistem tenaga listrik. Indeks keandalan yang dievaluasi biasanya menggunakan konsep klasik untuk menghitung nilai dari laju kegagalan rata-rata (λ), waktu pemadaman rata-rata (r), dan ketidaktersediaan tahunan rata-rata (U).

## a. Laju Kegagalan (λ) dan Ketidaktersediaan (U)
Laju  kegagalan  (λ)  merupakan  nilai  atau  jumlah  dari gangguan dalam suatu interval waktu tertentu. Di dalam menghitung  laju  kegagalan  dari  sebuah  grup  unit,  bi- asanya  menggunakan  waktu  total  operasi  dari  unit  da- ripada waktu kronologinya. Satuan laju kegagalan ada- lah kegagalan/ tahun. Persamaan laju kegagalan adalah sebagai berikut [8]:
𝜆 = 𝑑 𝑇 (1)
Keterangan:
d  =  banyaknya  kegagalan  yang  terjadi  selama  selang waktu tahun;
T = jumlah selang waktu pengamatan (tahun). Nilai laju kegagalan akan berubah sesuai dengan umur dari sistem atau peralatan listrik selama beroperasi.
Ketidaktersediaan  (U)  merupakan  durasi  atau  waktu lamanya  gangguan  dimana  sistem  tidak  dapat  me- nyuplai daya ke pelanggan. Satuan dari ketidaktersedi- aan  ( Unavaliability )  adalah  jam/tahun.  Persamaan  dari ketidaktersediaan adalah sebagai berikut [8]:
𝑈 = 𝜆 𝑟 (2)
Untuk  menghitung  besarnya  nilai  keandalan  bi- asanya  digunakan  indeks  perkiraan  angka  keluar  (out- age)  dan  waktu  perbaikan  (repair  time)  dari  masing- masing  komponen  sesuai  dengan  SPLN  59:1985. Perkiraan  angka  keluar  (outage)  dan  waktu  perbaikan (repair  time)  komponen  sistem  distribusi  (trafo  distri- busi, pemutus tenaga, saklar pemisah) dinyatakan dalam tabel  1  untuk  data  kegagalan  saluran  udara  tegangan menengah.
Tabel 1. Laju Kegagalan (λ), dan Waktu Keluar Komponen (r) No Komponen λ (Kegaga- lan/Tahun) R (Jam/Ta- hun) 1 SUTM 0,2 3 2 Transformator 0,005 10 3 FCO (Cut Out) 0,003 0,25 4 Recloser 0,005 10 5 PMT (Pemutus Tenaga) 0,004 10 6 LBS  (Load  Break Switch) 0,003 10
Probabilitas  dimana  semua  komponen  akan  berperan secara  serempak  atau  bersamaan  agar  sistem  tersebut dapat  beroperasi  sebagaimana  mestinya.  Persamaan yang  dipakai  untuk  menghitung  laju  kegagalan  sistem seri adalah sebagai berikut:
𝜆 𝑠𝑦𝑠 =   𝜆 1 +   𝜆 2 + 𝜆 3
𝑈 𝑠𝑦𝑠 =   𝜆 1 . 𝑟 1 +   𝜆 2 . 𝑟 2 + 𝜆 3 . 𝑟 3 𝑟 𝑠𝑦𝑠 = 𝑈 𝑠𝑦𝑠 𝜆 𝑠𝑦𝑠 =   𝜆 1 . 𝑟 1 +   𝜆 2 . 𝑟 2 + 𝜆 3 . 𝑟 3 (3)
Keterangan: λ = laju kegagalan ( failure rate )
U = ketidaktersediaan ( unavailability ) r = waktu perbaikan.
Keandalan  sistem  paralel,  suatu  sistem  yang  disusun secara paralel akan mengalami pemadaman (mati) apa- bila semua komponen di dalam sistem mengalami keru- sakan sebaliknya, jika hanya satu komponen saja yang rusak  maka  tidak  akan  menyebabkan  sistem  mati  (pa- dam).  Persamaan  yang  dipakai  untuk  menghitung  laju kegagalan sistem paralel adalah sebagai berikut:
𝜆 𝑠𝑦𝑠 =   𝜆 1 . 𝜆 2 . 𝜆 3 (𝑟 1 + 𝑟 2 + 𝑟 3 )
𝑈 𝑠𝑦𝑠 = 𝜆 𝑠𝑦𝑠 . 𝑟 𝑠𝑦𝑠 =    𝜆 1 . 𝜆 2 . 𝜆 3 . 𝑟 1 . 𝑟 2 . 𝑟 2 𝑟 𝑠𝑦𝑠 = 𝑟 1 .𝑟 2 .𝑟 2 𝑟 1 +𝑟 2 +𝑟 3 (4)

## b. SAIFI (System Average Interruption Frequency Index)
Untuk menentukan keandalan suatu sistem distribusi, di- tunjukkan dengan indeks keandalan. Indeks SAIFI ( Sys- tem Average Interruption Frequency Index ) merupakan parameter yang digunakan untuk menunjukan besarnya kegagalan  atau  pemadaman  yang  mengakibatkan pelanggan  tidak  mendapatkan  suplai  layanan  listrik. Nilai indeks SAIFI dapat dihitung dengan menggunakan persamaan berikut:
𝑆𝐴𝐼𝐹𝐼 = ∑ 𝜆 𝑖 𝑁 𝑖 ∑ 𝑁 𝑖 (5)

## c. SAIDI (System Average Interruption Duration Index)
System  Average  Interuption  Duration  Index  (SAIDI) dapat didefinisikan sebagai nilai rata-rata dari lamanya kegagalan  untuk  setiap  konsumen  selama  satu  tahun. Perhitungan dengan metode Section Technique dimulai
dengan menghitung SAIDI per load point menggunakan persamaan berikut:
𝑆𝐴𝐼𝐷𝐼 = ∑ 𝑈 𝑖 𝑁 𝑖 ∑ 𝑁 𝑖 (6)
Keterangan:
∑ 𝜆𝑖 . 𝑁𝑖 adalah  jumlah  perkalian  antara  failure  rate  dengan jumlah pelanggan komponen i ∑ 𝑈𝑖 . 𝑁𝑖 adalah  jumlah  perkalian  antara  durasi  kegagalan dengan jumlah pelanggan komponen i.
Ni adalah jumlah beban pada titik beban i (pelanggan) λi adalah laju kegagalan Ui adalah ketidaktersediaan

## d. Pemodelan Jaringan Radial
Setiap  komponen  yang  ada  pada  sistem  memiliki laju  kegagalan  dan  keandalan.  Keandalan  dari  sistem seri adalah probabilitas dimana semua komponen akan berperan  secara  serempak  atau  bersamaan  agar  sistem tersebut dapat beroperasi dengan baik. Parameter λ dan U digunakan untuk menghitung nilai keandalan pada se- tiap peralatan yang terdapat pada jaringan distribusi. 1. Failure Rate load point (λLP) merupakan nilai pen- jumlahan  λ  tiap  peralatan  tenaga  listrik  yang  ada pada jaringan distribusi seperti trafo distribusi, cir- cuit breaker, maupun sectionalizer yang mempengaruhi  titik  beban  yang  sedang  dihitung, sehingga  didapatkan  persamaannya  sebagai  beri- kut:
𝜆 𝑆𝑦𝑠 =   ∑ 𝜆 𝑖 𝑖 (7)
2. Unavailability  load  point (ULP)  merupakan  nilai perkalian  antara  λ  dengan  r  masing-masing peralatan yang mempengaruhi titik beban yang di- hitung, sehingga didapatkan persamaannya sebagai berikut:
𝑈 𝑆𝑦𝑠 =   ∑ 𝜆 𝑖 𝑟 𝑖 𝑖 (8)
Dimana: λi = λ untuk peralatan i ri = r untuk peralatan i

## F. Optimasi
Nilai optimal adalah nilai yang didapat melalui suatu proses dan dianggap menjadi solusi jawaban yang pal- ing baik dari semua solusi yang ada. Untuk dapat men- capai nilai optimal baik minimal atau maksimal tersebut, secara sistematis dilakukan pemilihan nilai variabel in- teger  atau  riil  yang  akan  memberikan  solusi  optimal. Terdapat banyak jenis algoritma metaheuristic stochas- tic yang dapat digunakan untuk menyelesaikan perma- salahan optimalisasi mencari nilai minimum dan maksi- mum  dari  suatu  dataset  dan  permasalahan  diantaranya menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO).

## a. Particle Swarm Optimization (PSO)
PSO adalah suatu algoritma metaheuristik stochastic optimization  yang  dikemukakan oleh  Russell  C.  Eber- hart dan James Kennedy di tahun 1995 yang terinspirasi oleh perilaku sosial dari pergerakan perilaku sebuah ka- wanan serangga, seperti semut, rayap, lebah atau burung (Zahro  dan  Wahyuni,  2020:7).  Algoritma  PSO  dibuat meniru perilaku sosial organisme ini. Model ini disimu- lasikan  dalam  ruang  dengan  dimensi  tertentu  dengan sejumlah iterasi sehingga di setiap iterasi, posisi partikel akan semakin mengarah ke target yang dituju (minimasi atau  maksimasi  fungsi).  Ini  dilakukan  hingga  maksi- mum  iterasi  dicapai  atau  bisa  juga  digunakan  kriteria penghentian  yang  lain.  Skema  dari  PSO  dapat  digam- barkan pada gambar di bawah ini:

## Gambar 2. Skema PSO
Dasar dari algoritma PSO terdiri dari segerombolan partikel 'n' dan posisi setiap partikel merepresentasikan solusi  yang  mungkin  dari  fungsi  fitness  dalam  ruang pencarian D-dimensi. Partikel ini mengubah kondisinya di  bawah  pengaruh  tiga  faktor  yaitu  Inersia,  Personal Best  dan  Global  Best.  Sedangkan  kecepatan  update  di PSO terdiri dari tiga bagian meliputi momentum, yaitu kecenderungan  partikel  untuk  bergerak  ke  arah  yang sama dengannya bergerak pada iterasi sebelumnya. Ini menggabungkan  efek  dari  kecepatan  sebelumnya  pada kecepatan arus partikel. Yang kedua adalah Bagian kog- nitif  yang  mewakili  tarikan  kecepatan  partikel  menuju yang terbaik pribadinya (P terbaik) dan disebut sebagai ingatan, pengetahuan diri atau ingatan. Yang ketiga ada- lah  bagian  sosial,  yang  mewakili  tarikan  kecepatan partikel menuju swarm best (Gbest) dan disebut sebagai kerjasama, pengetahuan sosial atau berbagi informasi.
b. Implemetasi Particle Swarm Optimization (PSO)
Tujuan dari penggunaan algoritma particle swarm optimization pada  penelitian  ini  adalah  untuk  menen- tukan lokasi penempatan recloser jaringan yang paling optimal terhadap nilai SAIDI dan SAIFI. Hal ini dapat dilakukan  dengan  mencari  nilai  fitness  terbaik  serta
mencari nilai SAIFI dan SAIDI yang paling rendah. Im- plementasi  PSO  ini  menggunakan  bantuan  software MATLAB.  Berikut  merupakan  proses  langkah  kerja dari particle swarm optimization:
1. Menentukan  ukuran swarm (populasi),  nilai  awal, dan kecepatan partikel secara random.
2. Mengevaluasi  nilai  fungsi  tujuan  pada  setiap partikel
3. Menentukan  nilai  Pbest  (posisi  terbaik  dari partikel) dan Gbest (posisi terbaik global dari kese- luruhan kumpulan partikel)
4. Menghitung  kecepatan  baru  pada  iterasi  selanjut- nya dengan menggunakan persamaan:
𝑉𝑖𝑘 +1= 𝜃𝑘𝑉𝑖𝑘 + 𝑐 1 𝑟 1( 𝑝𝑏𝑒𝑠𝑡𝑖𝑘 - 𝑋𝑖𝑘 ) + 𝑐 2 𝑟 2 ( 𝑔𝑏𝑒𝑠𝑡𝑖𝑘 - 𝑋𝑖𝑘 )                                  (9) Keterangan:
𝑉𝑖𝑘 adalah kecepatan partikel i pada iterasi ke k 𝜃𝑘 adalah bobot inersia (inertia weight) 𝑟 1, 𝑟 2 adalah bilangan random berdistribusi uni- form antara 0-1
𝑐 1, 𝑐 2 adalah bilangan konstan positif
𝑋𝑖𝑘 adalah posisi partikel i pada iterasi k.
5. Menentukan posisi partikel baru pada iterasi se- lanjutnya dengan persamaan:
𝑥𝑖𝑑 𝑘 + 1  =  𝑥𝑖𝑑𝑘  +  𝑣𝑖𝑑𝑘 + 1 (10) 6. Mengupdate nilai Pbest dan Gbest
7. Melakukan  pengecekan  apakah  solusi  sudah  opti- mal atau belum. Jika sudah mendapatkan hasil yang optimal,  maka  proses  algoritma  akan  berhenti, tetapi jika hasil yang didapat belum optimal maka proses akan diulangi kembali ke langkah nomor 4.

## III. HASIL PENELITIAN

## A. Perhitungan Indeks Keandalan Penyulang RDT03
Jika  melihat Single  Line  Diagram (SLD)  topologi penyulang  RDT03,  terdapat  sebanyak  16  Load  Point (LP) pada jalur utama atau node utama:
Tabel 2.  Load Point Penyulang RDT03
LP No Tiang Daya Trafo FASA Merk Trafo Alamat 1 RDT03-017 200 3 Sintra Tambak Aji Raya 2 RDT03-027 160 3 Trafindo Tambak Aji Raya 3. RDT03-031 160 3 BambangD Tambak Aji  V 4. RDT03-032 50 3 Trafindo Tambak Aji  V 5. RDT03-041 50 3 Trafindo Tambak Aji VI 6. RDT03-053 100 3 BambangD Tambak Aji VI 7. RDT03-054 100 3 Sintra Tambak Aji VI 8. RDT03-058 100 3 BambangDjaja Tambak Aji II 9. RDT03-060 100 3 Sintra Tambak Aji II 10. RDT03-061 160 3 Unindo Tambak Aji II 11. RDT03-069 100 3 BambangDjaja Tambak Aji I 12 RDT03-076 50 3 Sintra Tambak Aji I 13. RDT03-079 160 3 Sintra Tambak Aji I 14. RDT03-084 100 3 Trafindo Tambak Aji II 15. RDT03-085 160 3 Trafindo Tambak Aji II 16. RDT03-089 160 3 Scneider Tambak Aji II
Selanjutnya,  dengan  menggunakan  tabel  laju kegagalan  dan  waktu  perbaikan  dalam  SPLN  No.  59
Tahun  1985,  laju  kegagalan  ( 𝜆 )  dan  ketidaksediaan komponen (U) untuk load point (LP) pada node utama ini  dapat  dihitung.  Berikut  hasil  perhitungan  nilai  laju kegagalan ( 𝜆 ) dan ketidaksediaan komponen (U):
Tabel 3. Laju Kegagalan ( 𝜆 ) dan Ketidaksediaan Komponen (U)

## a. Laju Kegagalan dan Unvailability Lateral Feeder RDT03
Setelah  menghitung  laju  kegagalan  dan  waktu perbaikan node pada feeder utama, selanjutnya menghi- tung laju kegagalan dan waktu perbaikan dari node pada section lateral atau cabang. Pada umumnya node cabang terdiri dari komponen yang tersambung secara seri, par- allel bahkan gabungan antara seri-paralel. Merujuk pada Single  Line  Diagram (SLD)  Penyulang  RDT03,  dapat diamati  bahwa  jumlah  node  lateral  ada  sebanyak  27 cabang.  Sebelum  dapat  menghitung  nilai  SAIDI  dan SAIFI  gabungan  antara  node  utama  dan  node  lateral, maka  nilai  laju  kegagalan  ( 𝜆 )  dan  ketidaksediaan komponen  (U)  harus  dihitung  terlebih  dahulu menggunakan metode section technique :
Tabel 4. Jumlah Node Lateral di RDT03

## b. Indeks Keandalan Lateral Section 18
Cabang lateral atau node lateral pertama yang dihitung indeks  keandalannya  adalah  cabang  1  atau  section  18. Cabang 1 memiliki Panjang segmen sebesar 100m atau 0.1kms dari feeder atau node utama dengan trafo 3 fasa 200kVA dengan No. Tiang RDT03-014/T002.

## Gambar 3. Node Serial dengan Satu Trafo
Setiap trafo distribusi memiliki Fuse Cut Out (FCO) se- bagai  pengaman  trafo  yang  menjadi  standar  di  Jawa Tengah.  Dengan  demikian  maka  indeks  keandalannya adalah:
Tabel 5. Indeks Keandalan
Pada tabel 5 diatas, komponen pertama yang diidentifi- kasi adalah trafo distribusi dengan kode GDL01 (Gardu Distribusi Lateral) dengan nilai failure rate berdasarkan SPLN No. 59 Tahun 1985 adalah 0,005. Untuk kuantitas komponen, pada penelitian ini menggunakan satuan P.U untuk memudahkan perhitungan. Trafo distribusi adalah komponen  yang  tidak  memiliki  dimensi  Panjang,  se- hingga  P.U  nya  adalah  1.  Kemudian,  komponen  beri- kutnya yang ada adalah FCO01 dengan nilai failure rate sebesar 0,003. Selanjutnya adalah komponen JTM yang menghubungkan  main  feeder  dengan  cabang  lateral dengan Panjang JTM sebesar 100m atau 0.1kms. dengan demikian, nilai P.U nya adalah 0.1.
Nilai laju kegagalan ( 𝜆 ) dapat dihitung sebagai berikut: λ 𝐺𝐷𝐿01 = 0,005  ×  1 = 0,005
Untuk unavailability (U) dapat dihitung sebagai berikut U 𝐺𝐷𝐿01 = 0,005  ×  10 = 0,05

## Tabel 6. Nilai Laju Kegagalan dan Unavailability
Kemudian  dilakukan  perhitungan  terhadap  komponen lainnya  seperti  FCO01  dan  L1  dengan  menggunakan cara  yang  sama  dengan  perhitungan  GDL01.  Seperti pada  gambar  3  diatas,  node  1  merupakan  node  serial yang  hanya  memiliki  satu  trafo  distribusi  sehingga jumlah  nilai  laju  kegagalan  dan unavailability kompo- nennnya, dapat dihitungsebagai berikut:
λ 𝐿𝑃18 = 0,005 + 0,003 + 0,02 = 0,028 U 𝐿𝑃18 = 0,05 + 0,00075 + 0,06 = 0,11075
λ r λ r L λ r λ r λ U( λ x r)
1 1 0 10 0,2 3 0,85 0 0 0 10 RDT03-002 0 0,18 0,58 2 2 0 0 0,2 3 0,5 0,01 10 0 0 RDT03-017 1 0,28 0,86 3 3 0 0 0,2 3 0,4 0,01 10 0 0 RDT03-027 1 0,37 1,15 4 4 0 0 0,2 3 0,05 0,01 10 0 0 RDT03-031 1 0,38 1,23 5 5 0 0 0,2 3 0,45 0,01 10 0 0 RDT03-032 2 0,48 1,55 6 6 0 0 0,2 3 0,6 0,01 10 0 0 RDT03-041 1 0,6 1,96
7 7 0 0 0,2 3 0,05 0,01 10 0 0 RDT03-053 1 0,62 2,04 8 8 0 0 0,2 3 0,2 0,01 10 0 0 RDT03-054 2 0,66 2,21 9 9 0 0 0,2 3 0,1 0,01 10 0 0 RDT03-058 1 0,69 2,32 10 10 0 0 0,2 3 0,05 0,01 10 0 0 RDT03-060 1 0,7 2,4 11 11 0 0 0,2 3 0,4 0,01 10 0 10 RDT03-061 1 0,79 2,75 12 12 0 0 0,2 3 0,35 0,01 10 0 10 RDT03-069 2 0,87 3,04 13 13 0 0 0,2 3 0,15 0,01 10 0 0 RDT03-076 14 0,9 3,09 14 14 0 0 0,2 3 0,25 0,01 10 0 0 RDT03-079 1 0,96 3,29 15 15 0 0 0,2 3 0,05 0,01 10 0 0 RDT03-084 1 0,97 3,37 16 16 0 0 0,2 3 0,2 0,01 10 0 0 RDT03-085 2 1,02 3,54 17 17 0 0 0,2 3 0,1 0,01 10 0 10 RDT03-089 1 1,05 3,77 No LP No. Tiang #Pelanggan PMT SUTM Trafo LBS Total KODE GARDU NO TIANG DAYA TRAFO FASA MERK TRAFO TAHUN
ALAMAT GDL01 RDT03-014/T002 200 3 TRAFINDO 2015 JL. TAMBAK AJI RAYA GDL02 RDT03-022/B001 100 3 TRAFINDO N/A JL. TAMBAK AJI GANG II
GDL03 RDT03-022/B002 160 3 TRAFINDO N/A JL. TAMBAK AJI GANG II GDL04
RDT03-025/T001 160 3 SINTRA 2015 JL. TAMBAK AJI RAYA GDL05
RDT03-025/T001/U001 100 3 TRAFINDO N/A JL. TAMBAK AJI RAYA GDL06 RDT03-025/T002 100 3 TRAFINDO 2015 JL. TAMBAK AJI TIMUR I GDL07
RDT03-025/T003/S001 100 3 SINTRA N/A JL. TAMBAK AJI TIMUR I
GDL08 RDT03-025/T008 200 3 BAMBANG DJAJA N/A JL. TAMBAK AJI TIMUR I
GDL09 RDT03-028/T002 100 3 BAMBANG DJAJA N/A JL. TAMBAK AJI RAYA GDL10 RDT03-030/S005/T001
200 3 BAMBANG DJAJA N/A JL. TAMBAK AJI RAYA
GDL11 RDT03-030/S006/B001 50 1 BAMBANG DJAJA N/A JL. TAMBAK AJI RAYA GDL12 RDT03-030/T004/S005
100 3 TRAFINDO 2015 JL, TAMBAK AJI TIMUR
GDL13 RDT03-034/S002 100 3 TRAFINDO N/A JL. TAMBAK AJI I GDL14 RDT03-038/U001 200 3 BAMBANG DJAJA N/A JL. TAMBAK AJI GANG V GDL15 RDT03-041/S001 160 3 TRAFINDO N/A JL. TAMBAK AJI GANG V
GDL16 RDT03-041/S001A 100 3 TRAFINDO 2017 JL. TAMBAK AJI GANG V GDL17 RDT03-049/B003 50 3 UNINDO N/A JL. TAMBAK AJI GANG V
GDL18 RDT03-060/U001 50 1 SINTRA N/A JL. TAMBAK AJI II
GDL19 RDT03-061/S001 200 3 TRAFINDO N/A JL. TAMBAK AJI II
GDL20 RDT03-074/S001 100 3 BAMBANG DJAJA N/A JL. TAMBAK AJI I GDL21 RDT03-075/U004 200 3 SINTRA N/A JL. TAMBAK AJI I
GDL22 RDT03-078/U001 100 3 SINTRA N/A JL. TAMBAK AJI I
GDL23 RDT03-081/B003/S001 25 1 BAMBANG DJAJA N/A JL. TAMBAK AJI GANG II
GDL24 RDT03-081/S006 50 3 SINTRA N/A JL. TAMBAK AJI I
GDL25 RDT03-081/S009 25 1 BAMBANG DJAJA N/A JL. TAMBAK AJI I GDL26 RDT03-084/S002 25 1 BAMBANG DJAJA N/A JL. TAMBAK AJI GANG II
GDL27 RDT03-086/S001 160 3 UNINDO N/A JL. TAMBAK AJI GANG II ALAT FAILURE RATE P.U r U GDL01 0,005 1 10 0,05 FCO01(GDL01) 0,003 1 0,25 0,00075 L1(FCO01 - GDL01) 0,2 0,1 3 0,06 ALAT FAILURE RATE P.U λ r U GDL01
0,005 1 0,005 10 0,05 FCO01(GDL01) 0,003 1 0,003 0,25 0,00075 L1(FCO01 - GDL01) 0,2 0,1 0,02 3 0,06
Untuk  menghitung  jumlah  nilai  laju  kegagalan  dan unavailability dari section cabang terhadap section/node utama  maka  dilakukan  penjumlahan  terhadap  hasil perhitungan  laju  keandalan  dan  unavailability  antara LP18 dan LP1 karena tapping LP18 berada pada section LP1. Penjumlahan keduanya adalah sebagai berikut λ 𝐴 = 0,028 + 0,117
= 0,205
U 𝐴 = 0,11075 + 0,58 = 0,69075
Kemudian  dapat  dilakukan  perhitungan  SAIFI  dan SAIDI sebagai berikut
SAIFI 𝑆𝐸𝐶18 = 0,028 × 2 83 = 0,004939 SAIDI 𝑆𝐸𝐶18 = 0,69075 × 2 83 = 0,01664

## Tabel 7. Indeks SAIFI dan SAIDI

## c. Indeks Keandalan Lateral Section 19
Cabang lateral atau node lateral kedua yang dihitung in- deks  keandalannya  adalah  cabang  2  atau  section  19. Cabang 2 memiliki panjang segmen sebesar 150m atau 0.15kms dari feeder atau node utama dan terpasang dua buah  trafo  3  fasa  100kVA  dengan  No.  Tiang  RDT03- 022/B001 dan  trafo  3  fasa  160kVA  dengan No.  Tiang RDT03-022/B002.
Gambar 4. Dua Trafo Terpasang Secara Serial
Seperti pada section 18 atau cabang 1, berdasarkan gam- bar 4, kedua trafo distribusi yang terpasang terkonfigur- asi secara serial sehingga perhitungan terhadap laju keg- agalan dan unavailability nya mirip seperti pada section sebelumnya.
Tabel 8. Failure Rate dan Repair Rate Section 19
Pada tabel 8 diatas, komponen yang diidentifikasi ada- lah  trafo  distribusi  dengan  kode  GDL02,  GDL03, FCO02, FCO03, L2 dan L3 dengan nilai failure rate dan repair time (r) berdasarkan SPLN No. 59 Tahun 1985. L2  merupakan  Panjang  segmen  jaringan  dari  pangkal jaringan (MAIN) ke trafo GDL02.
Nilai laju kegagalan ( 𝜆 ) trafo GDL02 section 19 adalah: λ 𝐺𝐷𝐿02 = 0,005  ×  1 = 0,005
Nilai unavailability (U) pada section 19 adalah:
U 𝐺𝐷𝐿02 = 0,005  ×  10 = 0,05
Kemudian  dilakukan  perhitungan  terhadap  komponen lainnya  seperti  GDL02,  FCO02,  FCO03,  L2  dan  L3. Seperti  pada  gambar  15  diatas,  cabang  2  merupakan node serial yang memiliki dua trafo distribusi sehingga untuk menghitung jumlah nilai laju kegagalan dan una- vailability komponennya adalah sebagai berikut:
λ 𝐿𝑃19 = 0,005 + 0,003 + 0,01
= 0,018
U 𝐿𝑃19 = 0,05 + 0,00075 + 0,03 = 0,08075 λ 𝐿𝑃20 = 0,005 + 0,003 + 0,02 = 0,028
U 𝐿𝑃20 = 0,05 + 0,00075 + 0,06
= 0,11075
Untuk  menghitung  jumlah  nilai  laju  kegagalan  dan unavailability  dari  kedua  load  point  LP19  dan  LP20 maka dilakukan penjumlahan terhadap hasil perhitungan  laju  keandalan  dan  unavailability  antara LP19  dan  LP20  karena  kedua  load  point  terhubung secara  seri.  Penjumlahan  keduanya  adalah  sebagai berikut:
λ 𝐴 = 0,018 + 0,028
= 0,046
U 𝐴 = 0,08075 + 0,11075
= 0,1915
Untuk  menghitung  jumlah  nilai  laju  kegagalan  dan unavailability  dari  hasil  kedua  load  point  (A)  dengan section utama, dalam hal ini section 2 atau load point 2, maka dilakukan penjumlahan antara A dengan LP2.
λ 𝐵 = 0,046 + 0,282
= 0,328
U 𝐵 = 0,1915 + 0,86 = 1,0515
Kemudian  dapat  dilakukan  perhitungan  SAIFI  dan SAIDI sebagai berikut:
SAIFI 𝑆𝐸𝐶19 = 0,328 × 3
83 = 0,01185 SAIDI 𝑆𝐸𝐶19 = 1,0515 × 3
83 = 0,038
KODE
PERHITUNGAN λ U r N SAIFI SAIDI
LP18(GDL01) L1.GDL01.FCO01 0,028 0,11075 3,955357143 2 A LP18(GDL01).LP1
0,205 0,69075 3,369512195 2 0,004939759 0,016644578
ALAT FAILURE RATE P.U r
GDL02 0,005 1 10 GDL03 0,005 1 10 FCO02(GDL02) 0,003 1 0,25 FCO03(GDL03) 0,003 1 0,25 L2(MAIN - GDL02) 0,2 0,05 3 L3(GDL02- GDL03) 0,2 0,1 3
Tabel 9. Laju Kegagalan dan Unavailability Section 19

## c. Indeks Keandalan Lateral Section 20
Cabang  lateral  atau  node  lateral  ketiga  yang  dihi- tung indeks keandalannya adalah cabang 3 atau section 20. Cabang 3  memiliki  panjang  segmen  sebesar  600m atau 0.6kms dari feeder atau node utama dan terpasang 5 buah trafo 3 fasa masing-masing: 100kVA dengan no- mor  tiang  RDT03-025/T001,  100kVA  dengan  nomor tiang  RDT03-025/T001/U001,  100kVA  dengan  nomor tiang  RDT03-025/T002,  100kVA  dengan  nomor RDT03-025/T003/S001 dan  trafo  200kVA  dengan  no- mor tiang RDT03-025/T008.
Gambar 5. Lima Trafo Terpasang secara Seri-Pararel
Seperti pada section 20 atau cabang 3, berdasarkan gam- bar 8 diatas, kelima trafo distribusi yang terpasang ter- konfigurasi  secara  seri–parallel  sehingga  perhitungan terhadap laju kegagalan dan unavailability nya berbeda dengan  sebelumnya  dengan  menjumlahkan  trafo  yang terhubung  secara  seri  terlebih  dahulu  kemudian  baru menjumlahkan secara paralel.
Tabel 10. Laju Kegagalan dan Unavailability Section 20
Pada tabel 10 diatas, komponen yang diidentifikasi ada- lah  trafo  distribusi  dengan  kode  GDL04  -  GDL08, FCO04 - FCO08, dan L4 – L19 dengan nilai failure rate dan  unavailability  berdasarkan  SPLN  No.  59  Tahun 1985. Nilai laju kegagalan ( 𝜆 ) trafo GDL04 pada section 20 adalah:
λ 𝐺𝐷𝐿04 = 0,005  ×  1 = 0,005
Nilai unavailability (U) pada section 20 adalah:
U 𝐺𝐷𝐿04 = 0,005  ×  10 = 0,05
Kemudian  setelah  itu,  dilakukan  perhitungan  terhadap komponen  lainnya  seperti  GDL05  –  GDL08,  FCO04, FCO08, dan L4 – L9. Setelah dilakukan perhitungan ter- hadap  seluruh  komponen  yang  ada,  maka  didapatkan hasil seperti pada tabel 11 dibawah ini:
Tabel 11. Indeks Laju Kegagalan dan Unavailability Section 20
Seperti pada gambar 5 diatas, cabang 3 merupakan node yang  terhubung  secara  seri  dan  paralel.  Untuk  menen- tukan nilai laju kegagalan dan unavailability section 20, maka  terlebih  dahulu  dihitung  nilai  pada  load  point komponennya:
λ 𝐿𝑃21 = 0,005 + 0,003 + 0,01 = 0,018 U 𝐿𝑃21 = 0,05 + 0,00075 + 0,03
= 0,08075
Kemudian  setelah  itu,  dilakukan  perhitungan  terhadap komponen  lainnya  seperti  GDL05  –  GDL08,  FCO04, FCO08, dan L4 – L9 dan didapatkan hasil seperti pada tabel 12 dibawah:

## Tabel 12. Hasil Perhitungan GDL05 – GDL08, FCO04, FCO08, dan L4 – L9
Untuk  menghitung  jumlah  nilai  laju  kegagalan  dan unavailability  dari  kelima  load  point  pada  cabang  3, maka  terlebih  dahulu  menghitung  laju  kegagalan  dan unavailability pada sub cabangnya.
a. Trafo  LP25  dan  LP26  (LP25//LP26)  yang selanjutnya  disebut  A,  terhubung  secara  paralel, sehingga dapat dihutung sebagai berikut:
λ 𝐿𝑃25/𝐿𝑃26 = (0,018  × 0,058) × (4,4861 + 3,4612)
= 0,0082
U 𝐿𝑃25/𝐿𝑃26 = 0,08075  × 0,20075
KODE PERHITUNGAN λ U r N SAIFI SAIDI LP19(GDL02) L2.GDL02.FCO02 0,018 0,08075 4,486111111 2 LP20(GDL03) L3.GDL03.FCO03 0,028 0,11075 3,955357143 1 A LP19.LP20 0,046 0,1915 4,163043478 B A.LP2 0,328 1,0515 3,205792683 3 0,011855422 0,038006024 ALAT FAILURE RATE P.U r
U GDL04 0,005 1 10 0,05 GDL05 0,005 1 10 0,05 GDL06 0,005 1 10 0,05 GDL07 0,005 1 10 0,05 GDL08 0,005 1 10 0,05 FCO04(GDL04) 0,003 1 0,25 0,00075 FCO05(GDL05) 0,003 1 0,25 0,00075 FCO06(GDL06) 0,003 1 0,25 0,00075 FCO07(GDL07) 0,003 1 0,25 0,00075 FCO08(GDL08) 0,003 1 0,25 0,00075 L4(MAIN - GDL04) 0,2 0,05 3 0,03 L5(GDL04 - GDL05) 0,2 0,15 3 0,09 L6(GDL04 - GDL06) 0,2 0,05 3 0,03 L7(GDL06 - CAB1) 0,2 0,05 3 0,03 L8(CAB1 - GDL07) 0,2 0,05 3 0,03 L9(CAB1 - GDL08)
0,2 0,25 3 0,15 ALAT FAILURE RATE P.U λ r U GDL04 0,005 1 0,005 10 0,05 GDL05 0,005 1 0,005 10 0,05
GDL06 0,005 1 0,005 10 0,05
GDL07 0,005 1 0,005 10 0,05
GDL08 0,005 1 0,005 10 0,05
FCO04(GDL04) 0,003 1 0,003 0,25 0,00075 FCO05(GDL05) 0,003 1 0,003 0,25 0,00075 FCO06(GDL06) 0,003 1 0,003 0,25 0,00075 FCO07(GDL07) 0,003 1 0,003 0,25 0,00075
FCO08(GDL08) 0,003 1 0,003 0,25 0,00075 L4(MAIN - GDL04) 0,2 0,05 0,01 3 0,03
L5(GDL04 - GDL05) 0,2 0,15 0,03 3 0,09
L6(GDL04 - GDL06) 0,2 0,05 0,01 3 0,03
L7(GDL06 - CAB1) 0,2 0,05 0,01 3 0,03
L8(CAB1 - GDL07) 0,2 0,05 0,01 3 0,03
L9(CAB1 - GDL08) 0,2 0,25 0,05 3 0,15 KODE PERHITUNGAN λ U r LP21(GDL04) L4.GDL04.FCO04 0,018 0,08075 4,486111111 LP22(GDL05) L5.GDL05.FCO05 0,038 0,14075 3,703947368 LP23(GDL06) L6.GDL06.FCO06 0,018 0,08075 4,486111111 LP24(L7) L7 0,01 0,03 3 LP25(GDL07) L8.GDL07.FCO07 0,018 0,08075 4,486111111 LP26(GDL08) L9.GDL08.FCO08 0,058 0,20075 3,461206897

## = 0,01621
b. A  terhubung  secara  seri  dengan  LP23  dan  LP24 (A.LP23.LP24)  yang  selanjutnya  disebut  dengan B, sehingga perhitungannya:
λ 𝐴.𝐿𝑃23.𝐿𝑃24 = 0,0082 + 0,018 + 0,01 = 0,0362
U 𝐴.𝐿𝑃23.𝐿𝑃24 = 0,08075 + 0,03 + 0,0162
= 0,0313
c. LP21  terhubung  secara  seri  dengan  LP22 (LP21.LP22)  yang  selanjutnya  disebut  dengan  C, sehingga perhitungannya:
λ 𝐿𝑃21.𝐿𝑃22 = 0,018 + 0,038 = 0,056
U 𝐿𝑃21.𝐿𝑃22 = 0,08075 + 0,14075 = 0,2215
d. B  terhubung  secara  paralel  dengan  C  (B//C) yang selanjutnya disebut dengan D, sehingga perhitungannya:
λ 𝐵/𝐶 = (0,0362  × 0,056) × (0,8625 + 3,955)
= 0,00979
U 𝐿𝑃25/𝐿𝑃26 = 0,0313  × 0,2215 = 0,00639
Untuk  menghitung  jumlah  nilai  laju  kegagalan  dan unavailability dari hasil penjumlahan load point cabang dengan  section  utama,  dalam  hal  ini  node  D,  maka dilakukan penjumlahan antara D dengan LP2.
λ 𝐷.𝐿𝑃2 = 0,00979 + 0,282
= 0,2917
U 𝐵 = 0,00693 + 0,86 = 0,8669
Tabel 13. Hasil Perhitungan ƛ, U dan r
Kemudian  dapat  dilakukan  perhitungan  SAIFI  dan SAIDI  dengan  memasukan  faktor  jumlah  pelanggan total dan jumlah pelanggan yang terhubung pada cabang 3 atau section 20:
SAIFI 𝑆𝐸𝐶20 = 0,2917 × 8 83 = 0,02812
SAIDI 𝑆𝐸𝐶20 = 0,8669 × 8

## = 0,08355
Untuk  cabang  21  sampai  dengan  cabang  34  dihitung dengan  menggunakan  metode  yang  sama  untuk rangkaian yang terhubung secara seri dan paralel. Hasil perhitungan untuk masing-masing cabang dapat dilihat pada lampiran. Berikut merupakan summary hasil perhi- tungan  nilai  laju  kegagalan,  unavailability,  SAIFI  dan SAIDI pada penyulang RDT03 yang terdiri dari 34 sec- tion gabungan antara section utama dan section lateral.
Tabel 14. Perhitungan SAIFI dan SAIDI Section 18-34

## e. Indeks Keandalan Eksisting Penyulang RDT03
Lokasi  letak  recloser  eksisting  pada  penyulang RDT03  terletak  pada  feeder  utama  pada  Section  25. Sebelum  melakukan  optimalisasi  penempatan  recloser untuk  menekan  angka  SAIFI  dan  SAIDI  maka  dil- akukan  perhitungan  estimasi  nilai  indeks  keandalan penyulang terlebih dahulu.
Setelah  melakukan  perhitungan  laju  kegagalan dan  unavailability  pada  sub-bab  4.1.1  dan  4.1.2  maka data tersebut digunakan untuk menghitung nilai SAIFI dan  SAIDI.  Hasil  perhitungan  terhadap  laju  kegagalan dan  unavailability  dari  node  utama  atau  main  feeder digabungkan  dengan  hasil  perhitungan  laju  kegagalan dan unavailability dari node cabang atau section. Hasil- nya dapat dililihat pada tabel 15 berikut:
KODE PERHITUNGAN
λ U r LP21(GDL04) L4.GDL04.FCO04 0,018 0,08075 4,486111111 LP22(GDL05) L5.GDL05.FCO05 0,038 0,14075 3,703947368 LP23(GDL06) L6.GDL06.FCO06 0,018 0,08075 4,486111111 LP24(L7) L7 0,01 0,03 3 LP25(GDL07) L8.GDL07.FCO07 0,018 0,08075 4,486111111 LP26(GDL08) L9.GDL08.FCO08 0,058 0,20075 3,461206897 A LP25//LP26 0,008297 0,016210563 1,953786007 B A.LP24.LP23 0,036297 0,031309003 0,862578255 C LP21.LP22 0,056 0,2215 3,955357143 D B//C 0,00979309 0,006934944 0,708146702 E D.LP2 0,29179309 0,866934944 2,971060573
CABANG λ U N SAIFI SAIFI
CAB18 0,205 0,69075 2 0,005 0,01664458 CAB19 0,328 1,0515 3 0,012 0,03800602 CAB20 0,292 0,86693 8 0,028 0,08355999 CAB21 0,395 1,26075 2 0,01 0,03037952 CAB22 0,368 1,15049 14 0,062 0,19405886 CAB23 0,505 1,66075 2 0,012 0,04001807 CAB24 0,495 1,63075 2 0,012 0,03929518 CAB25 0,628 2,0915 5 0,041 0,14662386 CAB26 0,65 2,13075 2 0,016 0,05134337 CAB27 0,72 2,48075 1 0,009 0,02988855 CAB28 0,818 2,86075 1 0,01 0,03446687 CAB29 0,886 3,12075 1 0,011 0,0375994 CAB30 0,916 3,21075 1 0,011 0,03868373 CAB31 0,921 0,08075 1 0,011 0,00097289 CAB32 0,962 3,29479 3 0,035 0,11908869 CAB33 1,001 3,48075 1 0,012 0,04193675 CAB34 1,036 3,62075 1 0,012 0,04362349
Tabel 15. Indeks Keandalan Eksisting Penyulang RDT03
Setelah  menghitung  hasil  total  nilai  laju  kegagalan  x jumlah pelanggan per section dari masing-masing load point dari  section  1  hingga  section  17,  setelah  itu data dijumlahkan berdasarkan section dari PMT s/d Recloser sebagai  section  1  dan  dari  Recloser  s/d  ujung  sebagai section 2.
Tabel 16. Indeks Keandalan Syatem Section 1 - 17
Dengan  menggunakan  persamaan,  maka  nilai  indeks keandalan SAIFI dapat dihitung:
𝑆𝐴𝐼𝐹𝐼 = 74,146 83 =  0,8933 𝑆𝐴𝐼𝐷𝐼 = 200,9239 83 =  2,4207
Dengan demikian, maka nilai indeks keandalan penyu- lang  RDT  existing  adalah  sebesar  0,8933  untu  SAIFI dan 2,4207 untuk SAIDI.

## B. Optimalisasi Lokasi Recloser dengan Particle Swarm Optimization
Setelah melakukan perhitungan laju kegagalan, un- availability,  SAIDI  dan  SAIFI  dari  section  utama  dan section  cabang,  maka  hasil  dari  perhitungan  ini  di- masukkan kedalam algoritma Particle Swarm Optimiza- tion (PSO) dengan menggunakan Bahasa pemrograman MATLAB.
Adapun  parameter  –  parameter  yang  dimasukkan adalah  data  Panjang  Bus  dan  data  perhitungan  SAIFI dan SAIDI dari section cabang.

## C. Analisis hasil optimalisasi
Setelah  memasukkan  semua  parameter  seperti  inisial- isasi program, konstanta dan memasukan data bus dan data  SAIFI  –  SAIDI  section  kedalam  program MATLAB,  kemudian  dilakukan  simulasi  dan  didapat- kan hasil sebagai berikut:

## Gambar 6. Perbandingan Hasil Optimasi
Hasil  perhitungan  optimalisasi  menggunakan  PSO, maka didapatkan hasil bahwa Best Fitness untuk penem- patan recloser yang paling optimal adalah pada section 29 dengan nilai SAIFI sebesar 0.32575 dan nilai SAIDI sebesar 1.0558. Jika dibandingkan dengan letak recloser existing , recloser  existing terletak  pada  section  25 dengan  nilai  SAIFI  sebesar  0,8933  dan  SAIDI  sebesar 2,407.  Dengan  demikian  terdapat  peningkatan keanda- lan jaringan jika recloser pada penyulang RDT03 dire- lokasi  menuju  lokasi  section  29.  Dengan  demikian, dengan  menggunakan  PSO,  diperoleh  lokasi  letak  re- closer yang baru yaitu pada section 29 dan nilai SAIFI yang lebih optimal dengan penurunan sebesar 36% atau sebesar  0,5675  kali/tahun/pelanggan  dan  penurunan nilai SAIDI sebesar 43,61% atau sebesar 1,3649 jam/ta- hun/pelanggan.
1 0,205
0,69075 2 0,41 1,3815 2 0,61979309 1,918434944 12 7,43751708 23,0212193 3 0,762526103 2,411241817 17 12,9629438 40,9911109 4 0,382 1,23 1 0,382 1,23 5 1 3,2915 6 6 19,749 6 1,278 4,22225 8 10,224 33,778 7 0,617 2,04 1 0,617 2,04 8 0,662 2,21 2 1,324 4,42 9 0,687 2,32 1 0,687 2,32 10 0,72 2,48075 2 1,44 4,9615 11 0,818 2,86075 2 1,636 5,7215 12 1,802 6,3315 4 7,208 25,326 13 0,921 0,08075 15 13,815 1,21125 14 0,961890623 3,294786976 4 3,84756249 13,1791479 15 1,001 3,48075 2 2,002 6,9615 16 1,036 3,62075 3 3,108 10,86225 17 1,046 3,77 1 1,046 3,77 λ x #PLG U x #PLG λ U N LP SECTION UTAMA λ total x #PLG Utotal x #PLG PMT S/D REC 37,41646083 120,1508302 46 REC S/D UJUNG 36,73056249 80,77314791 37 TOTAL 74,14702332 200,9239781 83
SECTION Jumlah Pelanggan INDEKS KEANDALAN SISTEM 0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 Section 25 Section 29 PERBANDINGAN HASIL OPTIMASI SAIFI SAIDI

## IV K ESIMPULAN
Dari  analisis  dan  pembahasan  yang  telah  dil- akukan  pada  optimalisasi  penempatan  recloser,  maka dapat diambil beberapa kesimpulan bahwa penempatan recloser  pada  penyulang  RDT03  di  Kawasan  Industri Tambak Aji yang paling optimal pada kondisi eksisting adalah pada section atau node 29. Dari optimasi penem- patan  recloser  dengan  menggunakan  algortima  PSO ( Particle  Swarm  Optimization )  didapatkan  lokasi  baru pada section 29 dengan nilai SAIFI sebesar 0.32575 dan nilai SAIDI sebesar 1.0558. Jika dibandingkan dengan letak recloser exsisting, maka nilai SAIFI lebih optimal dengan  penurunan  sebesar  36%  atau  sebesar  0,5675 kali/tahun/pelanggan dan penurunan  nilai  SAIDI  sebe- sar 43,61% atau sebesar 1,3649 jam/tahun/pelanggan .

## D AFTAR P USTAKA
[1] Amirudin, M. Hasyim, Optimalisasi Keandalan Sistem Proteksi  Feeder  dengan  Relay  Penutup  Balik  (Auto Recloser) Pada Gardu Induk Tello, Gowa: Jurnal In- stek Vol.  5, No. 1, 2020.
[2] Dinna Fitria, Arif Maulana, Analisis Pembagian Zona Proteksi  Pada  Jaringan  Distribusi  20  kV  Penyulang Meranti GI Bungaran Untuk Meningkatkan Pelayanan Ke Konsumen, Palembang: Jurnal Ampere, Volume 5, No 2, 2020
[3] D. Trebolle and B. Valecillos, “Optimal Operation of Paraleled  Power  Transformers,” Renew.  Energy Power  Qual.  J. ,  vol.  1,  Mar.  2008,  doi: 10.24084/repqj06.392.
[4] Fahrulrozi,  Moch.;  Suyono,  Hadi  &  Lomi,  Abraham (2019).  Peningkatan  Keandalan  Sistem  Distribusi dengan  Relokasi  Penempatan  Fuse-Recloser  Optimal karena  Injeksi  Pembangkit  Tersebar, Jurnal  EECCIS Vol.  13,  No.  2,  Agustus,  pp.78-83,  p-ISSN  :  1978- 3345,  e-ISSN(Online):  2460-8122, https://jurnaleec- cis.ub.ac.id/
[5] Hidayah, Nurul; Supriyatna dan Muljono, Agung Budi (2014). Analisis Manuver Jaringan Terhadap Keanda- lan Kontinuitas Penyaluran Tenaga Listrik Penyulang Di  Area  Ampenan  [Analysis  of  Network  Maneuvers
Toward  Continuity  Reliability  of  Feeders  Electric Power  Transmission  in  Ampenan  Area], Dielektrika , ISSN  2086-9487  109  Vol.3,  No.1,  pp.109  -115, Agustus.
[6] Khairul, Fadjri & Risfendra (2022), Evaluasi Keanda- lan Sistem Jaringan Distribusi 20 kV dan Energy Not Supplied (ENS) Pada GH Balai Selasa, JTEIN: Jurnal Teknik  Elektro  Indonesia Vol.3,  No.1,  2022,  pp.158-
167, e-ISSN 2723-0589, DOI: https://doi.org/10.24036/jtein.v3i1.226
[7] Marsudi,  D.  (2006).  Operasi  Sistem  Tenaga  Listrik. Yogyakarta: Graha Ilmu
[8] Putra, I Gede Wiyoga; Arjana, I Gede Dyana dan Se- tiawan, Widyadi (2020). Perancangan Penempatan Re- closer Yang  Optimum   Menggunakan  Metode Quan- tum  Genetic  Algorithm Di  Penyulang  Palapa, Jurnal Spektrum , Vol. 7, No. 4 Desember, pp.90-99.
[9] Senen, Adri ; Ratnasari, Titi & Anggaini, Dwi (2019), Studi  Perhitungan  Indeks  Keandalan  Sistem  Tenaga Listrik Menggunakan Graphical User Interface Matlab pada  PT  PLN  (Persero)  Rayon  Kota  Pinang, Jurnal Ilmiah: Energi dan Kelistrikan, Vol. 11, No. 2, Juli – Desember,  pp.138-148,  P-ISSN  1979-0783,  E-ISSN 2655-5042, http://doi.org/10.33322/energi.v11i2.497 .
[10] Slamet Hani, Gatot Santoso, Penempatan Recloser Se- bagai Parameter Keandalan Sistem Proteksi pada Sis- tem  Distribusi,  Yogyakarta:  Simposium  Nasional RAPI XVIIII FT UMS, 2019.
[11] Wayan  Sukadana,  Nyoman  Suartika,  Optimalisasi LBS Motorized Key Point Pada Jaringan Distribusi 20 KV  untuk  Meningkatkan  Keandalan  Sistem,  Bali: Jurnal Tenik Elektro dan Vokasional, Vol. 5, No. 1.1, 2019
[12] Zahro, Hani Zulfia & Wahyuni, Febriani Santi (2020). Optimasi Particle Swarm Optimization (PSO ) untuk Penetuan Base Tranciever System (BTS), Jurnal Mne- monic, Vol 3, No.1, Februari.