Abstrak — Kebutuhan  akan  energi  listrik  terus  meningkat seiring  dengan  perkembangan  teknologi  dan  pertambahan penduduk.  Sedangkan  kualitas  sistem  distribusi  tenaga  listrik yang  semakin  kompleks  dan  luas  masih  memiliki  kekurangan yang  menyebabkan  deviasi  tegangan  dan  kerugian  daya  terus meningkat.  Untuk  menjaga  atau  meningkatkan  level  tegangan menurunkan  jumlah  rugi  daya  pada  sistem  distribusi  radial, terdapat  teknik-teknik  seperti  pemasangan  kapasitor  yang  tepat pada  jaringan  distribusi  radial.  Pada  tugas  akhir  ini  dilakukan penelitian  tentang  pemasangan  kapasitor  dengan  menggunakan metoda Particle Swarm Optimization (PSO) untuk meminimalkan deviasi  tegangan  dan  meminimalkan  kerugian  daya  dengan fungsi normalisasi yang diujikan pada sistem distribusi IEEE 33 bus dan sistem kelistrikan PT. Semen Indonesia Aceh. Dari hasil pengujian  yang  diperoleh,  metode  yang  paling  efektif  dalam menentukan  nilai  dan  lokasi  kapasitor  untuk  memperoleh  rugi daya aktif dan deviasi tegangan adalah metode = 0,3 dan = 0,7.  Pada  basis  sistem  33  bus  IEEE,  rugi  daya  aktif  pada  sistem menjadi  sangat  minimal  yakni  sebesar  139.82  KW  dan  deviasi tegangan  pada  sistem  menjadi  sangat  minimal  yakni  sebesar 860.6  volt.  Pada  sistem  kelistrikan  PT.  Semen  Indonesia  Aceh rugi  daya  aktif  pada  sistem  menjadi  sangat  minimal  yakni sebesar 640.01 KW dan deviasi tegangan 669,1 volt.
Kata  Kunci — Kerugian  daya,  deviasi  tegangan,  penempatan kapasitor, particle swarm optimization (PSO).

## I. PENDAHULUAN
ISTEM  tenaga  listrik  satu  phasa  untuk  terjaga  dengan baik,  maka  kualitas  dari  sistem  kelistrikannya  harus terhindar  dari  kerusakan  peralatan-peralatan  listrik.  Hal ini  diinginkan  oleh  konsumen  terutama  di  industri  karena dengan kualitas sistem tenaga listrik baik maka produksi daya yang  diberikan  ke  beban  bisa  maksimal  sehingga  produksi yang  dihasilkan  bisa  maksimal  dan  biaya  produksi  bisa seminimal  mungkin  [2].  Tetapi  memperoleh  tegangan  yang konstan  pada  sistem  kelistrikan  sangat  sulit  menemukannya bahkan  tidak  ada,  dikarenakan  adanya  kerugian  daya  dari sistem  tersebut.  Sehingga  diperlukan Optimal  Power  Flow di sistem tersebut untuk mengurangi biaya produksi [3].
Pada  beberapa  penelitian  yang  ada, optimal  power  flow (OPF) digunakan pada jaringan distribusi dengan sumber PLN dan pembebanan mengikuti feeder dari PLN menurut jaringan
distribusi PLN. Penelilitian ini, dilakukan dengan menggunakan beban sesuai kondisi dari PT. Semen Indonesia di  Aceh  dengan  sumber  PLN.  OPF  yang  dilakukan  melalui sumber  dari slack  bus dan  dikarenakan  distribusi  yang diaplikasikan pada sistem 33 bus IEEE dan 69 bus sistem PG &  E.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  memaksimalkan daya aktif dari output Distributed Generation (DG) [4].
Metode  yang  dilakukan  ini  digunakan  untuk  mencari  letak kapasitor  dan  nilai  kapasitor  pada  bus  tertentu  sehingga menghasilkan deviasi tegangan dan kerugian daya yang paling minimal.  Dari  pembahasan  diatas  maka  didapat  kesimpulan sementara  yaitu  dalam  meminimalkan  deviasi  tegangan  dan kerugian  daya  untuk  optimisasi  aliran  daya  dengan menggunakan  perancangan  kapasitor  yang  tepat  pada  sistem distribusi radial dalam kondisi seimbang di suatu industri yaitu PT. Semen Indonesia Aceh dan tes sistem 33 Bus IEEE.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Jaringan Distribusi Sistem Radial
Ringan distribusi sistem radial ditandai dengan adanya satu jalur pengiriman tenaga listrik mulai dari sumber gardu induk ke  pelanggan.  Sistem  distribusi  radial  terdiri  dari  satu  atau lebih  trafo  distribusi  dan  memiliki  cabang-cabang  menuju beban.  Sistem  ditribusi  radial  adalah  suatu  jenis  penyaluran daya  pada  suatu  sistem  kelistrikan.  Sistem  ini  sering digunakan  pada  sistem  kelistrikan,  dikarenakan  sebagai berikut [5]:
1. Pengamanan terhadap arus gangguan lebih mudah.
2. Arus gangguan lebih kecil.
3. Pengaturan tegangan lebih mudah.
4. Lebih mudah meramalkan dan mengatur aliran daya.
5. Biaya lebih murah.
6. Bentuknya sederhana.
Dari  keuntungan  diatas,  banyak  kelistrikan  sistem kelistrikan  pabrik  mengunakan  sistem  ini.  Pada  Gambar  1 merupakan  gambar  single  line  diagram  jaringan  distribusi radial.

## Optimasi Aliran Daya Satu Phasa Pada Sistem Distribusi Radial 33 Bus IEEE dan Sistem Kelistrikan PT. Semen Indonesia Aceh Untuk Meminimasi Kerugian Daya dan Deviasi Tegangan Menggunakan Kapasitor
Achmad Erfan Prihadana, Ontoseno Penangsang, Ni Ketut Aryani Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia
e-mail : ontosep@ee.its.ac.id , ketut.aryani@ee.its.ac.id , erfanprihadana31@gmail.com .
S
distribution transformers distribution substation Generator
Load
Primary distribution Secondary
distribution
HV MV
LV

## Gambar 1 Jaringan sistem distribusi radial

## B. Rugi Daya
Pada  dasarnya  kerugian  daya  pada  disebabkan  oleh  aliran arus  yang  diakibatkan  arus  beban  pada  bus  yang  terhubung yang mengalir pada saluran sehingga dengan perhitungan pada aliran  daya  maka  kerugian  daya  dapat  dirumuskan  sebagai berikut [1]:
(        )     | | ( |  | ) (1)
Adapun cara yang umum dipakai untuk mengatasi rugi daya pada  saluran  sistem  distribusi  salah  satunya  ialah  dengan pemasangan capacitor bank .

## C. Deviasi Tegangan
Deviasi  tegangan  adalah  penyimpangan  tegangan  dengan adanya over-voltage atau under-voltage antara  bus  pertama (acuan)  dengan  bus  lainnya  dalam  satu feeder [6,7].    Dengan meminimalkan  deviasi  tegangan  dapat  meningkatkan  level atau  kualitas  tegangan  menjadi  lebih  baik  dan  sekaligus meningkatkan  kualitas  daya  pada  sistem  distribusi.  Secara rumusan deviasi tegangan sebagai berikut :
(2)
Dimana adalah  nilai  tegangan  bus  pertama  (acuan), adalah  nilai  tegangan  dari  tegangan  bus  lain  dan nomor bus.

## D. Penempatan Kapasitor
Prinsipnya  untuk  mengatur  tegangan  dan  meningkatakan kualitas  tegangan  bus  yaitu  melalui  kapasitor  yang  dipasang paralel  pada  bus-bus  distribusi  sepanjang  saluran  atau  pada gardu  induk  dan  beban.  Pada  dasarnya  kapasitor  merupakan peralatan  untuk  menghasilkan  daya  reaktif  pada  titik  mana kapasitor  tersebut  dipasang.  Apabila  kapasitor  dipasang paralel  dengan  beban  yang  memiliki  faktor  daya  yang tertinggal,  kapasitor  adalah  sumber  dari  sebagian  atau  semua daya  reaktif  yang  dibutuhkan  beban.  Dengan  demikian, kapasitor  mengurangi  arus  saluran  yang  mengalir  menuju beban dan mengurangi tegangan jatuh pada saluran yang dapat diamati pada Gambar 2.
distribution substation
Z = R+jX

## C
Load Reactive power compensator I C I L =I R +jI X
MV
(P + jQ)

## Gambar 2 Pemasangan kapasitor secara paralel
Drop tegangan sebelum dipasang kapasitor:
(3) (4)
Drop tegangan setelah dipasang kapasitor secara parallel:
(5) Dimana adalah  arus  saluran, adalah  impedansi, adalah arus dari kapasitor dan
adalah jatuh tegangan.
E. Particle Swarm Optimization Metode ini adalah suatu metode optimasi yang dikembangkan oleh Kennedy dan Eberhart, dimana metodenya didasarkan pada sebuah perilaku dari sebuah kumpulan burung atau  serangga  (hewan)  [6].  Dimana  perilaku  dari  sebuah kumpulan  hewan  ini  ada  2  yaitu  perilaku  sosial  dan  perilaku individu. Pengaruh perilaku sosial ini juga dapat mempengaruhi  perilaku  masing-masing  individu  pada  sebuah organisme.  Maka  bisa  dikatakan  bahwa  perilaku  sosial  terdiri dari  perilaku  individu  dan  pengaruh  dari  invidu-individu lainya [7].
Metoda Particle  Swarm  Optimization  (PSO) dapat membantu memecahkan permasalahan dalam sistem tenaga di bidang  optimasi.  Pembangkitan  awal  pada  PSO  diawali  oleh pembangkitan  acak  yang  nantinya  disesuaikan  dengan kecepatan dan posisi partikel. Kemudaian akan mencari solusi dan fitness terbaik  sesuai  dengan  fungsi  objektif  yang digunakan.  Pembangkitkan  secara  acak  dan  kemudian  akan dipilih melalui  nilai fitness terbaik dari Pbest dan Gbest. Hasil dari  operasi  nilai  fitness  tersebut  akan    dievaluasi  sesuai dengan  fungsi  objektif  yang  digunakan  sehingga  didapatkan variabel  yang akan  diikutkan proses perulangan.  Proses PSO akan  berhenti  ketika  sudah  mencapai  iterasi  maksimum  yang ditentukan.  Berikut  ini  adalah  bentuk  umum  langkah-langkah dalam perancangan algoritma dengan metode optimasi ini. 1. Inisialisasikan parameter-parameter PSO.
2. Membentuk  posisi  partikel  awal  dan  kecepatan  partikel awal.
3. Menghitung nilai fungsi objek ( fitness ).
4. Update posisi partikel dan kecepatan partikel.
5. Mendapatkan  posisi  terbaik  lokal  dan  posisi  terbaik global.
6. Membandingkan  fungsi  objek  lama  dengan  fungsi  objek baru.
7. Apabila sudah mencapai iterasi maksimum akan berhenti.

## III. PERANCANGAN DAN PEMODELAN OPTIMASI
A. Sistem Distribusi Radial IEEE 33 Bus

## Gambar 3 Sistem Distribusi Radial IEEE 33 Bus
Gambar 4 Sistem Kelistrikan PT. Semen Indonesia Aceh Pada  tugas  akhir  ini  menggunakan  2  sistem  yaitu  sistem distribusi radial IEEE 33 bus dan sitem kelistrikan PT. Semen Indonesia  Aceh.  Sistem  distribusi  radial  IEEE  33  bus  terdiri dari 33 bus dan 5 tie switch. Secara keseluruhan jumlah beban aktif  dan  reaktif  pada  sistem  distribusi  IEEE  33  bus  adalah 3.715 MW dan 2,3 MVar. Jumlah beban aktif dan reaktif pada sistem  keslistrikan  PT.  Semen  Indonesia  Aceh  adalah  41.38 MW  dan  36.069  MVar.  Single  line  diagram  sistem  distribusi radial  IEEE  33  bus  dapat  dilihat  pada  Gambar  3  di  atas  dan single  line  diagram  sistem  kelistrikan  PT.  Semen  Indoensia Aceh dapat dilihat pada Gambar 4.

## B. Kasus Optimasi
Pada  tugas  akhir  ini,  akan  dibahas  mengenai  simulasi  dan analisis terhadap sistem distribusi radial 33-bus standart IEEE dengan 6 kasus yang berbeda, yakni:
 Kasus A    : basis sistem ( original , tanpa optimasi)
 Kasus B : pemasangan 5 kapasitor dengan pembobotan = 0,7     dan = 0,3
 Kasus C    : pemasangan 5 kapasitor dengan pembobotan = 0,3     dan = 0,7
 Kasus D : pemasangan 5 kapasitor dengan pembobotan = 0,5     dan = 0,5  Kasus E : pemasangan 4 kapasitor dengan pembobotan
= 0,5     dan = 0,5
 Kasus  F    :  pemasangan  3  kapasitor  dengan  pembobotan
= 0,5     dan = 0,5
Pada  tugas  akhir  ini  juga  akan  dibahas  mengenai  simulasi dan analisis terhadap sistem distribusi radial sistem kelistrikan PT  Semen  Indonesia  Aceh  dengan  6  kasus  yang  berbeda, yakni:
 Kasus A   : basis sistem ( original , tanpa optimasi)  Kasus B   :  pemasangan  15  kapasitor  dengan  pembobotan = 0,7     dan = 0,3  Kasus C   :  pemasangan  15  kapasitor  dengan  pembobotan = 0,3     dan = 0,7  Kasus D   :  pemasangan  15  kapasitor  dengan  pembobotan = 0,5     dan = 0,5  Kasus E   :  pemasangan  14  kapasitor  dengan  pembobotan = 0,5     dan = 0,5  Kasus F    :  pemasangan  13  kapasitor  dengan  pembobotan
= 0,5     dan = 0,5

## C. Fungsi Objektif
Fungsi Objektif adalah tujuan dari optimasi atau hasil yang ingin  dicapai,  fungsi  objektif  pada  tugas  akhir  ini  adalah meminimalkan  deviasi  tegangan  yang  dirumuskan  sebagai berikut:
Fungsi objektif pertama, ∑ |  | ( ) (6)
Dimana,
total  rugi  daya  aktif  pada  seluruh  saluran  di
sistem n          jumlah bus yang ada pada sistem Fungsi objektif kedua, ∑ (7)
Dimana adalah  nilai  tegangan  bus  pertama  (acuan), adalah  nilai  tegangan  dari  tegangan  bus  lain  dan nomor  bus.  Dua  fungsi  obyektif  ini  akan  didekati menggunakan  satu  fungsi  obyektif  melalui  fungsi  optimasi dari  normalisasi multiple  objective  function sebagai  berikut [8]:
( ) ( ) ( ) (8)
Dimana, Min ( ) adalah fungsi normalisasi dari dua fungsi obyektif
dan adalah  faktor  pembobotan  dari  setiap fungsi  obyektif, (         ) , dan adalah  fungsi  obyektif  dari  fungsi  yang  akan  dioptimasi, dan adalah nilai setiap fungsi obyektif sebelum dioptimasi.

## D. Constraint (Batasan)
Pada  tugas  akhir  ini  ada  beberapa  kriteria  atau constraint yang harus dipenuhi:
Constraint tegangan
Constraint injek daya reaktif (Q MVar) dari kapasitor
∑ ( )   ∑ ( ) ∑ ( )

## E. Desain Optimasi PSO
Berikut adalah tabel perancangan komponen dan parameter PSO untuk meminimalkan rugi daya dan deviasi tegangan pada sistem distribusi radial:
Tabel 1
Representasi Komponen dan Parameter PSO untuk meminimalkan rugi daya
dan deviasi tegangan PSO Uraian Variabel Kapasitor (Penempatan dan kapasitas daya reaktif yang diinjekkan) Partikel Jumlah partikel dalam satu kelompok (Banyak Solusi) = 80 Objective Function Tujuan Optimasi: Minimal Rugi Daya dan Deviasi Tegangan Max Iterasi Jumlah perulangan = 100 Learning Rates Proses Pembelajaran = 2 Weight Inersia Bobot dalam kecepatan dan posisi partikel
PSO = 0,4 – 0,9
Dalam metode Particle Swarm Optimization (PSO) terdapat beberapa  komponen  dan  parameter  yang  disesuaikan  dengan permasalahan  atau  optimasi  yang  akan  dilakukan.  Pada Gambar 5 adalah daigaram alir optimasi menggunakan PSO.
Input Data PSO Membangkitkan Nilai Kapasitor dan Kandidat Bus Acak Nilai Fungsi Tujuan Awal, Pbest dan Gbest Mula-Mula Proses Aliran Daya Input Data Saluran dan Bus Proses Aliran Daya Nilai Fungsi Tujuan Apakah Nilai Fungsi Tujuan Terbaik? Max Iterasi Output Program STOP YA YA TIDAK TIDAK Proses Aliran Daya Update Partikel dan Kecepatan PSO Set Sebagai Lokasi dan Nilai Kapasitor Baru

## Gambar 5 Diagram Alir Optimasi Menggunakan PSO
F. Proses Optimasi Menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO) Secara  garis  besar,  proses  optimasi  menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO) dilakukan dengan langkah sebagai berikut:
1. Pembacaan data saluran dan data bus Proses  pertama  ini  adalah  adalah  pembacaan  data  sistem distribusi radial IEEE 33 bus dan sistem kelistrikan PT. Semen
Indonesia  Aceh  berupa  line  data  dan  bus  data.  Kemudian parameter PSO dan parameter lainnya.
2. Load flow awal (kasus A)
Hal  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  keadaan  awal  sistem sebelum  dilakukan  optimasi.  Sehingga  didapatkan  rugi  daya dan  deviasi tegangan awal, jumlah  daya reaktif (MVar)  dan daya  aktif  (MW)  sistem.  Yang  mana  kedua  nilai  ini  akan digunakan  sebagai  nilai  pembanding  dan  nilai  batasan  injek daya kapasitor.
3. Membangkitkan Awal
Ukuran  partikel  yang  dibangkitkan  sesuai  dengan keinginan,  misalnya    10,  20,  50  dan  seterusnya.  Partikel dibangkitan  secara  acak  yang  mana  bernilai  angka  binner  nol dan satu.
4. Konfigurasi Penentuan Nilai dan Lokasi Kapasitor Bank Penentuan  nilai  dan  lokasi  kapasitor  bank  yaitu  melalui membuat rak  nilai  kapasitor dan lokasi kapasitor secara acak. Pembuatan  rak  kapasitor  dan  lokasinya  ini  berjumlah  sama dengan nilai partikel yang digunakan pada inisiasi awal PSO. 5. Update Kecepatan dan Nilai Partikel
Update  nilai  partikel  dan  kecepatan  PSO  ini  merupakan tahap untuk  mengganti  nilai dari kapasitor dan rak yang akan diisi  kapasitor.  Pada  tahap  penentuan  update  kecepatan  ini terdapat  dua  bagian  yang  harus  diupdate  yaitu  nilai  dari kapasitor  dan  lokasi  bus  yang  akan  diisi  kapasitor  yang  telah diupdate.
6. Fitness terbaik
Setelah  melakukan  update  kecepatan  dan  nilai  partikel maka  dilakukan  pemilihan  individu  yang  memiliki fitness terbaik  berdasarkan  batasan (constraint) yang  ada.  Sehingga individu yang akan dipilih nantinya merupakan individu yang sudah  memenuhi  kriteria  atau constraint dan  memiliki fitness terkecil. Di dalam individu ini sudah terdapat solusi dari kasus optimasi yang dilakukan.

## IV. SIMULASI DAN ANALISA

## A. Kasus A (Base) Sistem Distribusi Radial 33 Bus
Gambar 6 Grafik rugi daya aktif pada kasus A 33 bus IEEE
Gambar 7 Grafik deviasi tegangan pada kasus A 33 bus IEEE Keadaan  awal  sistem  IEEE  33  Bus  adalah  dengan  total  rugi daya  aktif  mencapai  nilai  202,7  kW  dan  deviasi  tegangan minimum 1760,738 volt, berikut profil tegangannya:
Gambar 8 Profil tegangan awal Sistem IEEE 33 bus
B. Kasus  A  (Base)  Sistem  Distribusi  PT.  Semen  Indonesia Aceh
Gambar 9 Grafik rugi daya aktif kasus A pabrik semen Aceh Gambar 10 Grafik deviasi tegangan kasus A pabrik semen Aceh 0 10 20 30 40 50 60 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 P los se s (kW) No. Saluran 0 50 100 150 200 250 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 Te gan gan (Volt) No. Saluran 11 11.2 11.4 11.6 11.8 12 12.2 12.4 12.6 12.8 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 Te gan gan (kV) No. Bus 0 100 200 300 400 500 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 P Lo ss es (kW) No. Saluran Base Sistem 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 Te gan gan (kV) No. Saluran Base Sistem
Keadaan  awal  sistem  PT.  Semen  Indonesia  Aceh  adalah dengan total rugi daya aktif mencapai nilai 1118,941 kW dan deviasi  tegangan  minimum  2.114  kV,  berikut  profil tegangannya:
Gambar 11 Profil tegangan awal pabrik semen Aceh
C. Kasus B, C, D, E, dan F Sistem
Pada kasus sistem 33 bus IEEE yaitu pada kasus B optimasi dilakukan  dengan menggunakan  5  kapasitor  dengan pembobotan = 0,7 dan = 0,3 dimana menghasilkan total rugi  daya  aktif  yang  dihasilkan  dari  simulasi  ini  sebesar 139,829 kW  dan  deviasi  tegangan  sebesar  1.0247  kV. Pada kasus  C optimasi dilakukan dengan menggunakan 5 kapasitor dengan  pembobotan =  0,3  dan
=  0,7  dimana menghasilkan  total  rugi  daya  aktif  yang  dihasilkan  dari simulasi ini sebesar 157,907 kW dan deviasi tegangan sebesar 0,8606  kV.  Pada  kasus  D  optimasi  dilakukan  dengan menggunakan  5  kapasitor  dengan  pembobotan =  0,5  dan =  0,5  dimana  total  rugi  daya  aktif  yang  dihasilkan  dari simulasi  ini  sebesar  145,3508 kW  dan  deviasi  tegangan sebesar  0,9524  kV.  Pada  kasus  E  optimasi  dilakukan  dengan menggunakan  4  kapasitor  dengan  pembobotan =  0,5  dan =  0,5  dimana  Total  rugi  daya  aktif  yang  dihasilkan  dari simulasi  ini  sebesar  145,4232 kW  dan  deviasi  tegangan sebesar  0,9867  kV.  Pada  kasus  F  optimasi  dilakukan  dengan menggunakan  3  kapasitor  dengan  pembobotan =  0,5  dan =  0,5  dimana  Total  rugi  daya  aktif  yang  dihasilkan  dari simulasi  ini  sebesar  145,4232 kW  dan  deviasi  tegangan sebesar 0,9867 kV.
Pada  kasus  sistem  PT.  Semen  Indonesia  Aceh  optimasi dilakukan  dengan  menggunakan  15  kapasitor  dengan pembobotan = 0,7 dan = 0,3 dimana menghasilkan total rugi  daya  aktif  yang  dihasilkan  dari  simulasi  ini  sebesar 640,0126  kW  dan  deviasi  tegangan  sebesar  0,9845  kV. Pada kasus C optimasi dilakukan dengan menggunakan 15 kapasitor dengan  pembobotan =  0,3  dan
=  0,7  dimana menghasilkan  total  rugi  daya  aktif  yang  dihasilkan  dari simulasi ini sebesar 693,877 kW dan deviasi tegangan sebesar 0,66915  kV.  Pada  kasus  D  optimasi  dilakukan  dengan menggunakan  15  kapasitor  dengan  pembobotan =  0,5  dan =  0,5  dimana  total  rugi  daya  aktif  yang  dihasilkan  dari simulasi  ini  sebesar  669,1161  kW  dan  deviasi  tegangan sebesar  0,8284  kV.  Pada  kasus  E  optimasi  dilakukan  dengan menggunakan  14  kapasitor  dengan  pembobotan =  0,5  dan =  0,5  dimana  Total  rugi  daya  aktif  yang  dihasilkan  dari simulasi  ini  sebesar  682,0469  kW  dan  deviasi  tegangan sebesar  0,8959  kV.  Pada  kasus  F  optimasi  dilakukan  dengan menggunakan  13  kapasitor  dengan  pembobotan =  0,5  dan
=  0,5  dimana  Total  rugi  daya  aktif  yang  dihasilkan  dari simulasi ini sebesar 675,349 kW dan deviasi tegangan sebesar 1,0374 kV.
Pemasangan kapasitor akan mengurangi suplai daya  reaktif dari  sumber,  sehingga  mengurangi  arus  yang  mengalir  pada saluran  yang  menyebabkan  drop  tegangan  akan  berkurang. Hal  ini  akan  mengurangi  selisih  tegangan  setiap  bus  dengan kata lain deviasi tegangannya akan semakin kecil.
5 5.5 6 6.5 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1011121314151617181920 Te gan gan (kV) No. Bus Base Sistem
Gambar 12 Perbandingan rugi daya kasus A, B, C, D, E, dan F pada sistem IEEE 33
Gambar 13 Perbandingan deviasi tegangan kasus A, B, C, D, E, dan F pada sistem IEEE 33
Gambar 14 Perbandingan profile tegangan kasus A, B, C, D, E, dan F pada sistem IEEE 33
0 10 20 30 40 50 60 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 P Lo ss es (K w ) Bus To

## Perbandingan Losses
Base Data Kasus B Kasus C
Kasus D Kasus E Kasus F -0.1 -0.05 0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 Te gan gan (K v) No. Saluran

## Deviasi Tegangan
Base Data Kasus B Kasus C Kasus D
Kasus E Kasus F 0.9 0.92 0.94 0.96 0.98 1 1.02 1.04 1.06 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 Te gan gan (p .u ) No. Bus

## Profile Tegangan
Case A
Case B Case C Case D Case E Case F Min V Max V

## D. Perbandingan Hasil Simulasi
Tabel 2 Perbandingan optimasi setiap kasus Pembanding Kasus B Kasus C Kasus D Kasus E Kasus F Fungsi Normalisasi 0.657 0.575 0.628 0.638 0.638 Rugi Daya Aktif (kW) 139.8 157.9 145.3 145.4 151.6 Deviasi Tegangan (kV) 1.024 0.860 0.952 0.986 0.930 Jumlah Kapasitas Kapasitor (MVAR) 2.018 2.196 1.894 2.021 2.213
Tabel 3 Perbandingan optimasi kasus pabrik semen Aceh Pembanding Kasus B Kasus C Kasus D Kasus E Kasus F Fungsi Normalisasi 0.540 0.407 0.494 0.516 0.547 Rugi Daya Aktif (kW) 640.0 693.8 669.1 682.0 675.3
Deviasi Tegangan (kV) 0.984 0.669 0.828 0.896 1.037 Jumlah Kapasitas Kapasitor (MVAR) 27.32 35.19 30.17 28.77 25.72
Pada  tabel  diatas  dapat  dianalisa  bahwa  dengan  optimasi yang  dilakukan  menghasilkan  kasus  C  yang  memiliki  nilai optimasi  atau  fungsi  normalisasi  yang  terkecil.  Tetapi  untuk mendapatkan  nilai  rugi  daya  aktif  yang  terendah  maka menggunakan  optimasi  pada  kasus  B  dimana  pembobotan =  0,7  yang  merupakan  pembobotan  lebih  terhadap  rugi daya  aktif  digunakan  sehingga  menghasilkan  rugi  daya  aktif yang  terendah  juga.  Melalui  kasus  C  nilai  deviasi  tegangan juga  paling  kecil  dimana  pembobotan =  0,7  yang merupakan pembobotan lebih terhadap deviasi tegangan maka menghasilkan deviasi tegangan yang paling rendah pula.
Tabel  diatas  juga  menunjukkan  dengan  nilai  pembobotan yang  sama  yaitu =  0,5  dan =  0,5  tetapi  melalui  jumlah kapasitor  yang  berbeda  pada  kasus  D,  E,  dan  F  maka  fungsi optimasi yang paling optimal pada jumlah kapasitor 5 dan 15. Begitu juga dengan rugi daya aktif yang paling minimal pada kasus  D  dimana  dapat  berpengaruh  pada  investasi  atau  biaya pembangkitan pada sistem yang digunakan.
Gambar 15 Perbandingan rugi daya kasus A, B, C, D, E, dan F pada sistem PT. Semen Indonesia Aceh 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Lo ss es (K w ) No. Saluran

## Perbandingan Losses Aceh
Base Data
Kasus B Kasus C Kasus D Kasus E Kasus F
Gambar 16 Perbandingan deviasi tegangan kasus A, B, C, D, E, dan F pada sistem PT. Semen Indonesia Aceh Gambar 17 Perbandingan profile tegangan kasus A, B, C, D, E, dan F pada sistem PT. Semen Indonesia Aceh -0.2 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 Te gan gan (K v) No. Saluran

## Deviasi Tegangan Aceh
Base Data Kasus B Kasus C Kasus D
Kasus E Kasus F 0.87 0.89 0.91 0.93 0.95 0.97 0.99 1.01 1.03 1.05 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Te gan gan (p .u ) No. Bus

## Profile Tegangan Aceh
Base Data Kasus B Kasus C Kasus D Kasus E Kasus F

## VI. KESIMPULAN
Dari  hasil  simulasi  dan  analisa  dapat  diambil  beberapa kesimpulan sebagai berikut:
1. Metode  yang  paling  efektif  dalam  menentukan  nilai  dan lokasi  kapasitor  untuk  memperoleh  rugi  daya  aktif  dan deviasi tegangan adalah metode = 0,3 dan = 0,7. Hal tersebut  didasari  oleh  fungsi  normalisasi  antara  rugi  daya aktif dan deviasi tegangan yang diperoleh paling minimal.
2. Pada  basis  sistem  33  bus  IEEE,  terdapat  rugi  daya  aktif sebesar  202,7  watt  dan  pada  basis  sistem  kelistrikan  PT. Semen  Indonesia  Aceh  terdapat  rugi  aktif  sebesar  1118,9 kW.  Dengan  pemasangan  kapasitor  bank  menggunakan metode particle  swarm  optimization diperoleh  perbaikan rugi  daya  aktif  yang  sangat  optimal.  Sehingga,  rugi  daya aktif  pada  sistem  menjadi  sangat  minimal  yakni  sebesar 139.82 kW pada sistem 33 bus IEEE dan 640.01 kW pada sistem kelistrikan PT. Semen Indonesia Aceh.
3. Pada  basis  sistem  33  bus  IEEE,  terdapat  deviasi  tegangan sebesar 1760,738 volt dan pada basis sistem kelistrikan PT. Semen  Indonesia  Aceh  terdapat  deviasi  tegangan  sebesar 2114,058  volt.  Dengan  pemasangan  kapasitor  bank menggunakan  metode particle  swarm  optimization diperoleh perbaikan deviasi tegangan yang sangat optimal. Sehingga,  deviasi  tegangan  pada  sistem  menjadi  sangat minimal yakni sebesar 860.6 volt pada sistem 33 bus IEEE dan  669,1  volt  pada  sistem  kelistrikan  PT.  Semen Indonesia Aceh.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Imran,  Mohamed  dan  Kowsalya,  ― A New Power System Reconfiguration  Scheme  for  Power  Loss  Minimization  and  Voltage Profile Enhancement Using Fireworks Algorithm”, ELSEVIER Jurnal, 2014.
[2] K. A. Dongre dan A. P. Bhagat, ―Power Flow Analysis Using Optimal Power Flow Method‖, IEEE Conference, 2015.
[3] Leeton,  D  Uthitsunthorn  ―Power  Loss  Minimization  Using  Optimal Power  Flow  Based  on  Particle  Swarm  Optimization‖,  IEEE  Jurnal,
2007.
[4] Wanxing Sheng, Ke-yan  Liu, dan Sheng Cheng  ―Optimal Power  Flow Algorithm and Analysis in Distribution System Considering Distributed Generation‖, IETDL Jurnal, 2014
[5] Anam,  Sjamsjul,  ―Sistem  Distribusi  Tenaga  Listrik  Presentasi‖,  ITS, Surabaya, 2006.
[6] Stephan  dan  Adi  Soeprianto,  "Rekonfigurasi  Jaring  Distribusi  untuk meminimalkan  Kerugian  daya  mengunakan  PSO",  Presentasi  SITIA- 2011 Teknik Elektro-ITS
[7] Maurice.Clerc@WriteMe.com "PSO mini tutorial" 24 April 2002.
[8] Reyes-Sierra, Margarita dan Carlos A. Coello Coello, "Multi-Objective Particle  Swarm  Optimizers".  International  Journal  of  Computational Intelligence Research. Mexico, 2006