Optimasi Daya Reaktif Untuk Mereduksi Rugi Daya Pada Sistem Kelistrikan Area Bangka  Menggunakan Metode Algoritma Genetika
Muhammad Iqbal 1 ,Wahri Sunanda 1
1) Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Bangka Belitung e-mail : muhammad102elektro@gmail.com

## Abstrak
Pada  suatu  sistem  tenaga  listrik  salah  satu  faktor  yang  mempengaruhi  rugi  –rugi  daya  saluran  adalah ketersedian daya reaktif dalam sistem. Kebutuhan daya reaktif dalam sistem menentukan nilai profil tegangan bus. Untuk mengurangi rug-rugi daya saluran dan meningkatkan profil tegangan sistem diperlukan pengaturan daya reaktif yang tepat dengan memperhitungkan lokasi penempatan dan besarnya nilai kapasitor.Pengaturan daya  reaktif  dapat  lebih  mudah  dilakukan  apabila  pada  suatu  bus  terdapat  sumber  pembangkit  daya  reaktif seperti  kapasitor.  Dengan  menggunakan  algoritma  genetika  pengaturan  daya  reaktif  yang  tepat  dapat dilakukan dengan optimasi penempatan kapasitor dan nilai kapasitor pada sistem tenaga listrik. Pada pengujian optimasi  daya reaktif   sistem kelistrikan area  Bangka tanggal 28 Maret  2017 diperoleh  rugi-rugi  daya saluran sebelum optimasi sebesar 0,195 MW dan 0,543 MVAr, sedangkan rugi daya sesudah optimasi sebesar 0,177 MW dan 0,502 MVAr. Penurunan rugi daya saluran sebesar  0,018 MW dan 0,041MVAr atau sebesar 9,23 % untuk daya aktif dan 7,55 % untuk daya reaktif. Parameter algoritma genetika yang terpilih dalam pengujian optimasi daya reaktif  adalah Pc = 1.0 Pm = 0,5 dengan injeksi kapasitor 1-7 MVAr (pengujian B bagian 4).Total injeksi daya reaktif yang diperoleh dari optimasi sebesar 27,93 MVAr.Penempatan kapasitor yang didapat adalah pada bus 2 = 3 MVAr, bus 6 =1 MVAr, bus 9 = 7 MVAr, bus 10 =6 MVAr, bus 11 = 7 MVAr, bus 12 =3 MVAr, bus 13 = 1 MVAr.
Kata kunci : Daya reaktif, Algoritma genetika, Rugi daya, Optimasi

## Abstract
In a power system one of the factors affecting the channel power losses is the availability of reactive power in  the  system.  Reactive  power  requirements  in  the  system  determine  the  value  of  the  bus  voltage  profile.  To reduce  channel  power  loss  and  increase  the  system  voltage  profile  requires  proper  reactive  power  regulation taking  into  account the  location  of  the  placement  and  the  value  of  the  capacitor.  Reactive  power  management can be more easily done when on a bus there is a reactive power generator such as a capacitor. By using genetic algorithms  the  appropriate  reactive  power  regulation  can  be  done  by  optimizing  capacitor  placement  and capacitor values  in electrical power systems. In the optimum reactive power optimization testing of the Bangka area of electricity system on March 28, 2017 obtained channel power losses before optimization of 0.195 MW and 0.543 MVAr, while power loss after optimization of 0,177MW and 0,502MVAr. Decreased channel power losses of 0,018MW and 0,041 MVAr or by 9,23% for active power and 7,55% for reactive power. The correct genetic algorithm  parameter  in  reactive  power  optimization  is  Pc  =  1.0  Pm  =  0.5  with  1-7  MVAr  capacitor  injection (part  B  test  4).  Total  reactive  power  injection  obtained  from  optimization  of  27.93  MVAr.  The  placement  of capacitors  obtained  is  on  bus2  =  3  MVAr,  bus  6  =  1  MVAr,  bus  9  =  7  MVAr,  bus  10  =  6  MVAr,  bus  11  =  7 MVAr, bus 12 = 3 MVAr, bus 13 = 1 MVAr.
Keywords : Genetic Algorithm, Optimization, Power loss, And Reactive power
I. PENDAHULUAN

## 1.1 Latar Belakang
Pada  suatu  sistem  tenaga  listrik  untuk  menghindari rugi  daya  yang  besar  dilakukan  dengan  menaikkan tegangan.  Dengan  cara  menaikkan  tegangan  maka  arus menjadi  kecil  sehingga  rugi  daya  dapat  diminimalkan. Perubahan  nilai  tegangan  pada  sistem  tenaga  listrik dipengaruhi  oleh  arus  penguat  generator,  daya  reaktif beban,  daya  reaktif  yang  didapat  daalam  sistem  selain generator  seperti  dari  kondensator  dan  reaktor  dan  posisi tap transformator (Djiteng, 2006)
Pengaturan tegangan pada  sistem akan  lebih  mudah apabila di titik tersebut terdapat sumber daya reaktif yang dapat  diatur.  Dengan  adanya  pengaturan  daya  reaktif
maka rugi daya dan susut tegangan daat dikurangi, karena tegangan pada  suatu sistem  memiliki  nilai  yang  berbeda- beda di setiap simpul sistem.
Pada  kelistrikan  di  provinsi  Kepulauan  Bangka Belitung  area  bangka    menggunakan  saluran  listrik  yang di  dominasi  oleh  saluran  udara  tegangan  menengah  20 kV(SUTM).  Kelistrikan  area  bangka  memiliki  panjang total  SUTM  20  kV  sebesar  2.360.293  km,  sedangkan untuk saluran kabel tegangan menengah (SKTM) sebesar 49,253 km (Khoirul Fahri,2016).

## II.METODE PENELITIAN
1.2 Langkah Penelitian
Start Data awal   : pembangkitan dan beban panjang saluran,   impedansi saluran dan diagram segaris kelistrikan area Bangka
Menentukan
Parameter awal : jumgen,jumkrom,generasimax,fungsi fitness awal, jumlah iterasi, MVA dasar dan nilai konvergensi  (precision) .
Operator AG  :    evaluasi,elitisme,linier fitness rangking, seleksi,pindah silang, mutasi dan regenerasi
Input data pembangkitan dan beban dan parameter saluran pada program matlab untuk aliran daya dan optimasi algoritma genetika sesuai dengan waktu data sistem kelistrikan yang telah dipilih
Melakukan running program aliran daya dan optimasi algoritma genetika pada program matlab
dengan 4 variasi  nilai Pc dan Pm
Memilih satu pengujian terbaik anatara A dan B sebagai hasil akhir dengan kriteria rugi daya saluran yang nimimun setelah di optimasi Membandingkan hasil aliran daya pengujian matlab yang dipilih dengan Program Etap sebelum dan sesudah optimasi selesai Output : rugi daya aktif dan reaktif sebelum dan sesudah optimasi, persentase penurunan rugi aktif dan reaktif sebelum dan setelah optimasi, parameter algoritma genetika yang terpilih serta letak dan nilai kapasitor pada bus, Pengujian A Injeksi kapasitor 1-5 MVAr Sebanyak 4 pengujian dengan parameter Pc dan Pm seperti tabel 3.5 Pengujian B Injeksi kapasitor 1-7 MVAr Sebanyak 4 pengujian dengan parameter seperti tabel 3.5 Membandingkan hasil running pada matlab berupa tabel dan grafik pada 4 pengujian yaitu 1).Pc:0.7,Pm:0.02, 2).Pc:0.8,Pm:0.035,3) Pc:0.9,Pm:0.05,4).Pc:1,Pm:0.5. Reduksi rugi daya ? Membandingkan hasil running pada matlab berupa tabel dan grafik pada 4 pengujian yaitu 1).Pc:0.7,Pm:0.02, 2).Pc:0.8,Pm:0.035,3) Pc:0.9,Pm:0.05,4).Pc:1,Pm:0.5. Tidak Ya Gambar 1 Flowchart dalam melakukan penelitian

## 1.3 Model penelitian yang digunakan
Model optimasi yang di usulkan dalam penelitin ini adalah :
1. Parameter pada algoritma genetika
a. Jumlah gen = 13 b. Probabilitas mutasi (Pm) = 0,02-0,5 c. Probabilitas crossover (Pc) = 0,7-1
d. Jumlah kromosom = 20 e. GenerasiMax = 1000 f. Maksimal iterasi = 200 2. Data sistem a. Dasar MVA = 100 MVA b. Dasar kV
= 150 kV c. Swing bus
= bus 1 (MPP Air Anyir)

## II. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1 Sistem Kelistrikan Area Bangka
Berdasarkan kondisi kelistrikan area Bangka memiliki sistem yang terinterkoneksi dan sistem yang terisolir. Adapun sistem interkoneksi dan sistem isolated tersebut adalah sebagai berikut :
1. Sistem Interkoneksi
Terdiri dari PLTU Air Anyir Unit 1 dan unit 2, MPP #1 dan MPP #2, PLTD Merawang, PLTU Listrindo, Sewatama, Kertabumi 1 dan Kertabumi 2 2. Sistem Isolated
Terdiri dari PLTD Koba, PLTD Mentok dan PLTD
Toboali
Gambar 2 Diagram segaris kelistrikan area Bangka untuk pengujian

## 3.2 Pembagian jenis-jenis bus dalam sistem
Pada tabel 1 merupakan data bus pada sistem tenaga listrik area Bangka. Adapun hal-hal yang perlu di tentukan sebelum perhitungan aliran daya.
Swing Bus       : Bus MPP Air Anyir / Bus 1 Bus Generator : Bus 2,3,4,5,6,7 dan 8 Bus Beban       : Bus 9,10,11,12 dan 13
Tabel 1 Data nama dan tipe setiap bus sistem
kelistrikan area Bangka No.Bus Nama Bus Tipe Bus 1 MPP Air Anyir Slack/swing 2 PLTU Air Anyir PV/Bus Generator 3 PLTD Merawang PV/Bus Generator 4 PLTU Listrindo PV/Bus Generator 5 PLTD Mentok PV/Bus Generator 6 PLTD Koba PV/Bus Generator 7 PLTD Toboali PV/Bus Generator 8 PLTD Sewatama dan kertabumi PV/Bus Generator 9 GI Bukit semut PQ/Bus Beban 10 GI Air Anyir PQ/Bus Beban 11 GI Kampak PQ/Bus Beban 12 GI Kelapa PQ/Bus Beban 13 GI Koba PQ/Bus Beban 3.3 Data rating kapasitor bank
Pada pengujian yang dilakukan rating kapasitor yang  akan  digunakan  terdiri  dari  tiga  nilai  yang memiliki injeksi MVAr sebagai berikut  :
1. Injeksi MVAr dari 1 – 5 MVAr
2. Injeksi MVAr dari 1 – 7 MVAr
Kedua  nilai  injeksi  tersebut  akan  dilakukan pengujian  satu  per  satu  dan  setiap  satu  kali pengujian  terdapat  4  variasi  nilai  probabilitas crossover (pc)  dan  probabilitas  mutasi  (pm)  dengan banyaknya running minimal 4 kali.
3.4 Hasil pengujian terbaik
1. Pengujian empat B dengan Pm = 0,5 dan Pc = 1
a. Aliran daya sebelum optimasi
Tab el 2 Hasil perhitungan aliran daya sebelum
penambahan bank kapasitor No. Bus Pembangkit Beban V(pu) Sudut(°) Faktor daya P(MW) Q(MVAr) P(MW) Q(MVAr) 1 27,89 -8,27 0 0 1,000 0,000 0,959 2 7,80 22,66 0 0 1,000 -0,028 0,325 3 18,10 15,51 14,58 7,67 1,000 -0,363 0,409 4 2,20 2,37 1,82 0,95 1,000 -0,746 0,258 5 6,20 4,56 5,23 2,75 1,000 -0,992 0,473 6 4,47 6,21 5,76 3,03 1,000 -0,327 0,376 7 8,60 1,91 6,76 3,51 1,000 -0,029 0,755 8 28,60 -1,76 0 0 1,000 -0,016 0,998 9 0,00 0,00 14,79 7,78 0,998 -0,424 0,885 10 0,00 0,00 19,94 10,5 1,000 -0,026 0,885 11 0,00 0,00 21,85 11,5 0,996 -0,434 0,885 12 0,00 0,00 7,79 4,1 0,995 -0,947 0,885 13 0,00 0,00 5,14 2,7 0,989 -1,117 0,885 Total Pembangkitan (MW+jMVAr) 103,86 43,20 Total Pembebanan (MW+jMVAr) 103,66 54,49 Total Rugi-Rugi Saluran (MW+jMVAr) 0,195 0,543

## b. Aliran daya sesudah optimasi

## Tabel 3 Hasil perhitungan aliran daya sesudah
penambahan bank kapasitor No. Bu s Pembangkit Beban
V(pu) Sudut (°) Pf Inje ksi Q P(MW) Q(MVAr ) P(MW) Q(MVA r) 1 27,87 -8,26 0 0 1,000 0,000 0,959 0 2 7,80 8,02 0 0 1,000 -0,028 0,578 3 3 18,10 10,24 14,58 7,67 1,000 -0,359 0,808 0 4 2,20 1,10 1,82 0,95 1,000 -0,723 0,928 0 5 6,20 3,15 5,23 2,75 1,000 -0,952 0,926 0 6 4,47 3,75 5,76 3,03 1,000 -0,307 0,600 1 7 8,60 1,91 6,76 3,51 1,000 -0,009 0,755 0 8 28,60 -4,71 0 0 1,000 -0,016 0,987 0 9 0,00 0,00 14,79 7,78 0,999 -0,444 0,999 7 10 0,00 0,00 19,94 10,5 1,000 -0,027 0,975 6 11 0,00 0,00 21,85 11,5 0,998 -0,468 0,979 7 12 0,00 0,00 7,79 4,1 0,998 -1,001 0,990 3 13 0,00 0,00 5,14 2,7 0,993 -1,188 0,949 1 Total Pembangkitan (MW+jMVAr) 103,84 15,2 0 Total Pembebanan (MW+jMVAr) 103,66 54,4 9 Total Rugi-Rugi Saluran (MW+jMVAr) 0,177 0,50 2 Total Injeksi Daya reaktif (jMVAr) 27,93

## c. Perbandingan  rugi daya saluran sebelum dan sesudah optimasi

## Tabel 4 Rugi-rugi saluran sebelum dan sesudah
penambahan bank kapasitor
No Dari Bus Ke
Bus Losses MW MVAr Sebelu m Sesudah Turun Sebelum Sesud ah Turun 1 1 2 0,004 0,004 0,000 0,014 0,014 0,000 2 2 9 0,018 0,018 0,000 0,061 0,059 0,002 3 2 10 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 4 2 11 0,070 0,067 0,003 0,236 0,227 0,009 5 3 4 0,009 0,007 0,002 0,013 0,011 0,002 6 3 9 0,007 0,007 0,000 0,022 0,022 0,000 7 3 10 0,018 0,017 0,001 0,027 0,026 0,001 8 4 12 0,009 0,009 0,000 0,013 0,013 0,000 9 5 12 0,007 0,001 0,006 0,010 0,002 0,008 10 6 7 0,006 0,006 0,000 0,010 0,010 0,000 11 8 10 0,002 0,002 0,000 0,005 0,005 0,000 12 10 6 0,007 0,006 0,001 0,011 0,010 0,001 13 11 6 0,008 0,005 0,003 0,012 0,008 0,004 14 11 12 0,012 0,017 -0,005 0,039 0,056 -0,017 15 11 13 0,021 0,025 -0,004 0,070 0,084 -0,014
d. Grafik
Pada  Gambar  3  dapat  dilihat  bahwa  grafik penurunan  rugi  daya  setelah  di  optimasi  mengalami penurunan. Penurunan rugi-rugi daya  saluran dari 0,5512
MVA hingga 5325 MVA. Dari generasi 0 hingga generasi 100 penurunan rugi-rugi daya saluran dari 0,5512 hingga 0,5342.  Generasi  100  hingga  generasi  1000  terjadi penurunan dari 0,5342 MVA hingga 0,5325 MVA. Maka dapat  disimpulkan  pengujian  dengan  Pm=0,5  dan  Pc=1 dapat menurunkan rugi daya saluran hingga 0,5325 MVA.

## Gambar 3 Grafik hasil pengujian Pm = 0,5 dan Pc = 1
e. Grafik perbandingan hasil pengujian
1. Perbandigan  faktor  daya  sebelum  dan sesudah optimasi

## Gambar 4 Perbandingan faktor daya sebelum dan sesudah optimasi
Pada  Gambar  4  dapat  dilihat  perbandingan faktor  daya  sebelum  dan  sesudah  optimasi.  Untuk faktor  daya  terdapat  13  bus,  9  bus  mengalami kenaikan faktor daya. untuk bus nomor 1 dan 7 tidak mengalami perubahan sedangkan untuk bus nomor 8 mengalami  penurunan  faktor  daya  dari  0,998 menjadi 0,987

## 2. Perbandingan  tegangan  bus  sebelum  dan sesudah optimasi
Pada  Gambar  5  dapat  dilihat  perbandingan  profil tegangan  bus  sebelum  dan  sesudah  optimasi.  Untuk tegangan  bus  dari  bus  1  sampai  bus  8  dan  bus  10  tidak mengalami  perubahan.  Untuk  bus  9,  11,12  dan  13 mengalami peningkatan tegangan pada bus.
0.00 0.50 1.00 1.50 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10 11 12 13 P .f No. Bus sebelum sesudah
Gambar 5 Perbandingan profil tegangan bus sebelum dan sesudah optimasi

## 3. Perbandingan rugi –rugi daya aktif sebelum dan sesudah optimasi
Pada Gambar 6 dapat dilihat perbandingan rugi-rugi daya  aktif  sebelum  dan  sesudah  optimasi.  Perubahan penurunan  rugi  –  rugi  daya  paling  besar  terjadi  pada saluran nomor 9 dengan jumlah penurunan rugi-rugi daya saluran sebesar 6 kW. Untuk penurunan rugi daya paling kecil  yaitu 1 kW dapat dilihat pada saluran  nomor 7 dan 12.
Gambar 6 Perbandingan rugi-rugi daya aktif sebelum dan
sesudah optimasi

## 3. Perbandingan  rugi-rugi  daya  reaktif sebelum dan sesudah optimasi
Gambar 7. Perbandingan rugi-rugi daya reaktif sebelum dan sesudah optimasi Pada Gambar 7 dapat dilihat perbandingan rugi-rugi daya  reaktif  sebelum  dan  sesudah  optimasi.  Perubahan penurunan  rugi  –  rugi  daya  paling  besar  terjadi  pada saluran nomor 4 dengan jumlah penurunan rugi-rugi daya salura sebesar 9 kVAr. Untuk penurunan rugi daya paling kecil yaitu 1 kVAr dapat dilihat pada saluran nomor 7 dan 12.

## 3.5 Perbandingan hasil setiap pengujian
Pada  tabel  4.4  Perbandingan  total  rugi  daya  saluran antar  bus  pada  setiap  pengujian  dengan  injeksi  kapasitor 1-5 dan 1-7 MVAr
Tabel 5 Perbandingan hasil rugi daya setiap pengujian
Pada  tabel  5  dapat  dilihat  bahwa  pengujian  yang dapat  mereduksi  rugi  daya  yang  paling  minimum  adalah pengujian  satu,tiga,dan  empat  pada  injeksi  1-7  MVAr. Berdasarkan  kriteria  rugi  daya  yang  minimum  ketiga pengujian  tersebut  akan  dipilih  namun  hasil  dari penelitian  di  inginkan  satu  pengujian  sebagai  hasil  maka dipilih pengujian dengan kriteria injeksi daya reaktif yang minimum.  Injeksi  rugi  daya  reaktif  yang  minimum terdapat  pada  pengujian  empat,  maka  pengujian  empat injeksi daya reaktif 1-7 MVAr dipilih sebagai hasil akhir.
Pengujian empat bagian B injeksi daya reaktif 1-7 MVAr memiliki rugi daya setelah optimasi sebesar 0,543 MW  dan  0,502  MVAr.  Untuk  total  injeksi  daya  reaktif pada  pengujian  satu  sebesar  27,93  MVAr.  Rugi  daya saluran  yang  direduksi  sebesar  0,018  MW  atau  9,23  % dan 0,041 MVAr atau sebesar 7,55 %.
3.6 Perbandingan hasil percobaan aliran daya matlab dan etap
1. R unning aliran daya sebelum optimasi pada etap Untuk running aliran daya pada etap sebelum optimasi dapat dilihat pada Gambar 8
Tabel 6 Perbandingan aliran daya pada matlab dan Etap sebelum optimasi
No. Bus Pembangkitan Daya Aktif (MW)
Pembangkitan Daya Reaktif (MVAr) Tegangan (pu) Sudut (°) Matlab ETAP Matlab ETAP Matlab ETAP Matlab ETAP 1 27,89 27,911 -8,27 -2,803 1,000 1,000 0,000 0,000 No. Bus Pembangkitan Daya Aktif (MW)
Pembangkitan Daya Reaktif (MVAr) Tegangan (pu) Sudut (°) Matlab ETAP Matlab ETAP Matlab ETAP Matlab ETAP 2 7,80 7,80 22,66 20,121 1,000 0,998 -0,028 0,000 3 18,10 18,10 15,51 11,217 1,000 0,995 -0,363 -0,5 4 2,20
2,20 2,37 1,363 1,000 0,994 -0,746 -0,7 5 6,20
6,20 4,56 3,842 1,000 0,994 -0,992 -0,8 6 4,47
4,47 6,21 2,770 1,000 0,997
-0,327 0,0
7 8,60
8,60 1,91 2,701 1,000 1,000
-0,029 0,4
8 28,60 28,60 -1,76 11,510 1,000 1,000 -0,016 0,0
9 0,00
0,00 0,00 0,00 0,998 0,992 -0,424 -0,5 10 0,00
0,00 0,00 0,00 1,000 0,999 -0,026 0,0
11
0,00 0,00 0,00 0,00 0,996 0,997 -0,434 -0,2 12 0,00 0,00 0,00 0,00 0,995 0,990 -0,947 -0,8 13 0,00 0,00 0,00 0,00 0,989 0,982 -1,117 -1,3
0.98 0.99 1.00 1.01 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10 11 12 13 T eg an g an ( p u ) No. Bus sebelum sesudah 0.00 0.02 0.04 0.06 0.08 1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 D a y a a k tif ( M W ) Saluran transmisi sebelum sesudah 0.00 0.10 0.20 0.30 1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 D a y a r e a k tif ( M V A r) Saluran transmisi sebelum sesudah
Pada tabel 6 dapat dilihat hasil perbandingan aliran daya antara matlab dengan etap. Aliran daya yang dibandingkan  seperti  pembangkitan  daya  aktif  dan  daya reaktif, magnitude tegangan dan sudut tegangan.
Gambar 8 Hasil running aliran daya sebelum optimasi
2.  Hasil running aliran  daya  setelah  penambahan kapasitor
Untuk  penambahan  kapasitor  pada  aliran  daya setelah  optimasi  di  pilih  pengujian  satu  pada  injeksi  1-7 MVAr.  Total  injeksi  daya  reaktif  yang  diperoleh  dari optimasi  pada  pengujian  B  bagian  empat  sebesar  27,93 MVAr.
Gambar 9 Hasil running aliran daya setelah ditambah kapasitor  dengan  optimasi  penempatan lokasi  kapasitor  dan  nilai  kapasitor dengan algoritma genetika.
Pada Gambar 9 merupakan hasil running aliran daya dengan menambahkan kapasitor yang telah di pilih lokasi dan  nilainya  dengan  menggunakan  algoritma  genetika. Penempatan kapasitor yang didapat adalah pada   bus 2 = 3  MVAr,  bus  6  =1  MVAr,  bus  9  =  7  MVAr,  bus  10  =6 MVAr, bus 11 = 7 MVAr, bus 12 =3 MVAr, bus 13 = 1 MVAr.  Perbandingan  aliran  daya  antara  program  matlab dan etap sesudah dioptimasi dapat dilihat pada tabel 4.6.

## Tabel  7  Perbandingan  aliran  daya  pada  matlab  dan etap sebelum optimasi
Untuk  rugi-rugi  daya  saluran  yang  akan dibandingkan  adalah  rugi-rugi  daya  saluran  pada pengujian  satu  yang  terpilih  yaitu  pengujian  dengan injeksi  1-5  MVAr.  Pada  tabel  8  dan  tabel  9  dapat dilihat  hasil  perbandingan  rugi-rugi  daya  saluran pada matlab dan etap sebelum dan sesudah optimasi
Tabel 8 Hasil rugi-rugi daya saluran pada matlab dan etap sebelum penambahan kapasitor
No. Dari Bus Ke Bus Aktif (MW) Reaktif (MVAr) Matlab Etap Matlab Etap 1 1 2 0,004 0,007 0,014 0,013 2 2 9 0,018 0,027 0,061 -0,331 3 2 10 0,000 0,000 0,000 -0,002 4 2 11 0,070 0,039 0,236 0,022 5 3 4 0,009 0,002 0,013 -0,449 6 3 9 0,007 0,017 0,022 -0,132 7 3 10 0,018 0,021 0,027 -0,142 8 4 12 0,009 0,003 0,013 -0,378 9 5 12 0,007 0,005 0,010 -0,338 10 6 7 0,006 0,009 0,010 -0,374 11 8 10 0,002 0,002 0,005 0,004 12 10 6 0,007 0,001 0,011 -0,355 13 11 6 0,008 0,002 0,012 -0,245 14 11 12 0,012 0,021 0,039 -0,542 15 11 13 0,021 0,037 0,070 -1,153
No. Bus Pembangkitan P (MW) Pembangkitan Q (MVAr) Tegangan (pu) Sudut (°) Matlab ETA P Matlab ETAP Matlab ETAP Matlab ETA P 1 27,87 28,2 3 -8,26 -8,36 1,000 1,000 0,000 0,0 00
2 7,80 7,80 8,02 11,03 1,000 1,000 -0,028 0,0 00
3 18,10 18,1 0 10,24 11,03 1,000 1,000 -0,359 -0,6 4 2,20 2,20 1,10 1,36 1,000 0,999 -0,723 -0,8 5 6,20 6,20 3,15 3,18 1,000 1,000 -0,952 -0,8 6 4,47 4,47 3,75 2,77 1,000 0,998 -0,307 -0,1 7 8,60 8,60 1,91 1,54 1,000 1,000 -0,009 -0,7 8 28,60 28,6 0 -4,71 0,0 1,000 1,000 -0,016 0,0 9 0,00 0,00 0,00 0,00 0,999 1,000 -0,444 -0,7 10 0,00 0,00 0,00 0,00 1,000 1,000 -0,027 0,0 11 0,00 0,00 0,00 0,00 0,998 0,998 -0,468 -0,2 12 0,00 0,00 0,00 0,00 0,998 0,996 -1,001 -0,9 13 0,00 0,00 0,00 0,00 0,993 0,987 -1,188 -1,4 No. Bus Pembangkitan P (MW) Pembangkitan Q (MVAr) Tegangan (pu) Sudut (°) Matlab ETAP Matlab ETAP Matlab ETAP Matlab ETAP 1 27,87 28,23 -8,26 -8,36 1,000 1,000 0,000 0,000 2 7,80 7,80 8,02 11,03 1,000 1,000 -0,028 0,000 3 18,10 18,10 10,24 11,03 1,000 1,000 -0,359 -0,6 4 2,20 2,20 1,10 1,36 1,000 0,999 -0,723 -0,8 5 6,20 6,20 3,15 3,18 1,000 1,000 -0,952 -0,8 6 4,47 4,47 3,75 2,77 1,000 0,998 -0,307 -0,1 7 8,60 8,60 1,91 1,54 1,000 1,000 -0,009 -0,7 8 28,60 28,60 -4,71 0,0 1,000 1,000 -0,016 0,0 9 0,00 0,00 0,00 0,00 0,999 1,000 -0,444 -0,7
10 0,00 0,00 0,00 0,00 1,000 1,000 -0,027 0,0
11 0,00 0,00 0,00 0,00 0,998 0,998 -0,468 -0,2
12 0,00 0,00 0,00 0,00 0,998 0,996 -1,001 -0,9
13 0,00 0,00 0,00 0,00 0,993 0,987 -1,188 -1,4
Tabel 9 Hasil rugi-rugi daya saluran pada matlab dan Etap setelah  penambahan kapasitor
No. Dari Bus Ke Bus Aktif (MW) Reaktif (MVAr) Matlab Etap Matlab Etap 1 1 2 0,004 0,007 0,014 0,0157 2 2 9 0,018 0,025 0,059 -0,338 3 2 10 0,000 0,0005 0,000 -0,002 4 2 11 0,067 0,033 0,227 0,0035 5 3 4 0,007 0,002 0,011 -0,453 No. Dari Bus Ke Bus Aktif (MW) Reaktif (MVAr) Matlab Etap Matlab Etap 6 3 9 0,007 0,012 0,022 -0,142 7 3 10 0,017 0,024 0,026 -0,138 8 4 12 0,009 0,003 0,013 -0,383 9 5 12 0,001 0,003 0,002 -0,345 10 6 7 0,006 0,01 0,010 -0,374 11 8 10 0,002 0,002 0,005 0,0036 12 10 6 0,006 0,0004 0,010 -0,356 13 11 6 0,005 0,002 0,008 -0,245 14 11 12 0,017 0,02 0,056 -0,549 15 11 13 0,025 0,034 0,084 -1,172
IV. PENUTUP
4.1. Kesimpulan
1. Pada  pengujian  aliran  daya  sebelum  optimasi diperoleh  rugi-rugi  daya  saluran  pada  sistem kelistrikan  area  Bangka  sebesar  0,195  MW  dan 0,543  MVAr  atau  195  kW  dan  543  kVAr, sedangkan  rugi  daya  sesudah  optimasi  pada pengujian  terpilih  yaitu  sebesar  0,177  MW  dan 0,502 MVAr atau 177 kW dan 502 kVAr.
2. Pada pengujian empat dengan injeksi kapasitor 1-7 MVAr  memiliki  penurunan  rugi  daya  sebesar 0,018  MW  dan  0,041  MVAr.  Persentase penurunan  rugi-rugi  daya  saluran  sebesar  9,23  % untuk daya aktif dan 7,55 % untuk daya reaktif.
3. Parameter  algoritma  genetika  yang  tepat  dalam optimasi  daya  reaktif    adalah  Pc  =  1  Pm  =  0,5 dengan  injeksi  kapasitor  1-7  MVAr  dengan generasi maksimal 1000.
4. Total  injeksi  daya  reaktif  yang  didapatkan  pada pengujian  yang  dipilih  sebesar  27,93  MVAr. Penempatan  kapasitor  yang  didapat  adalah  pada bus  2  =  3  MVAr,  bus  6  =1  MVAr,  bus  9  =  7 MVAr,  bus  10  =6  MVAr,  bus  11  =  7  MVAr,  bus 12 =3 MVAr, bus 13 = 1 MVAr.

## 4.2. Saran
1. Pada  perbandingan  aliran  daya  antara  matlab dan  etap  masih  memiliki  perbedaan  nilai  yang cukup besar untuk penyediaan daya reaktif pada bus  generator.  Untuk  penelitian  selanjutnya disarankan  memperhatikan  aliran  daya  pada matlab.
2. Metode  optimasi  daya  reaktif  yang  digunakan berdasarkan  teori  pada  buku  imam  robandi tentang injeksi daya reaktif halaman 309. Untuk penelitian  selanjutnya  tentang  optimasi  daya reaktif  disarankan  menggunakan  teori  pada buku imam robandi dengan subtema
penempatan, penggantian dan penentuan ukuran kapasitor bank yang optimal.
3. Pengujian  yang  telah  dilakukan  perhitungan optimasi  hanya  menggunakan  variasi  nilai probabilitas  mutasi  dan  probabilitas crossover. Untuk selanjutnya bisa memperhitungan jumlah kromosom atau perubahan letak kapasitor.
4. Untuk  memperoleh  pencapaian  pembangkitan dan  penyaluran  sistem  tenaga  yang  ekonomis disarankan menggunakan metode pemilihan dan penempatan  peralatan  FACTS  ( Flexible  AC Transmision  System )  yang  optimal  dengan menggunakan Algoritma genetika.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Fahlevi,  Reza.,  2013, Optimasi  daya  reaktif  untuk mereduksi  rugi  daya  pada  sistem  JAMALI  500  kV menggunakan  metode  algoritma  genetika, Jurnal Transient,  Vol.2,No.  3,  September  2013,  ISSN  : 2302-9927, 559.
[2] Fahri,Khoirul.,  2016, Analisis    Aliran  Daya  pada Sistem  Tenaga  Listrik  PLN  Area  Bangka,  Tugas akhir  Jurusan  Teknik  Elektro  Universitas  Bangka Belitung
[3] Firmansyah  SB,Rizki  dan  Liun,Edwaren,2012 ,
Aplikasi  Algoritma  Genetik  Untuk  Perbaikan Tegangan  Saluran  20kv  Di  Sekitar  Wilayah PLTN, Lokakarya  Komputasi  dalam  Sains  dan Teknologi Nuklir,10  Oktober 2012 (535-366)
[4] Kusumadewi,Sri dan Purnomo,Hari., 2005,
Penyelesaian  Masalah  Optimasi  Dengan  Teknik- teknik Heuristik , Graha Ilmu, Yogyakarta.
[5] Laksono,Heru  Dibyo.,2010, Optimasi  Penempatan Kapasitor  Pada  Sistem  Tenaga  Listrik  Dengan Menggunakan  Algorima  Genetikab  (Studi  Kasus Sistem  PT.PLN  Sumbar-Riau). No.34  Vol.Thn.XVII November 2010,ISSN:0845-8471
[6] Marsudi,Djiteng.,2006, Operasi  Sistem  Tenaga Listrik, Graha Ilmu, Yogyakarta.
[7] Marsudi,Djiteng.,  2005  , Pembangkitan  Energi Listrik, Erlangga, Jakarta.
[8] Robandi,Imam.,2006, Desain
Sistem Tenaga
Modern, Andi,Yogyakarta
[9] Santosa,Budi.,  2008, Matlab  Untuk  Sstatistika  dan
Teknik Optimasi , Graha Ilmu, Jogjakarta [10] Suyanto., 2014, Artificial Intellingence , Informatika,Bandung [11] Suyanto.,2005, Algoritma Genetika Dalam Matlab, Andi,Yogyakarta. [12] Stevenson,William D.Jr.,1983, Analisis Sistem
Tenaga Listrik, Erlangga, Jakarta.
[13] Widodo,Prabowo Pudjo dan Handayanto, Rahmadya Trias,  2012, Penerapan  Soft  Computing  Dengan Matlab , Rekayasa Sains, Bandung.
[14] Tobing,L Bonggas.,2003, Peralatan Tegangan Tinggi, Graha Ilmu,Yogyakarta
[15] Yunus,Syukri,dkk.,2016, Memperbaiki  Tegangan dan Rugi-rugi Daya Pada Sistem Transmisi Dengan Optimasi  Penempatan  Kapasitor  Menggunakan
Algoritma Genetika, Vol.2,No.2,Juli 2016,ISSN :2302-2949.
[16] Zukhri, Zainudin.,2014, Algoritma Genetika Metode Komputasi Evolusioner untuk Menyelesaikan Masalah Optimasi , Andi, Yogyakarta
[17] ..........1987, SPLN No.72 Tahun 1987 tentang  batas profil  tegangan  saluran  udara  tegangan  menengah tidak melebihi 5% , SPLN.
[18] ..........1983.  Standar IEEE 60038  tahun  1983  profil tegangan bus berada pada range +5 %.
[19] .  .........2017,  Data Single  line dan  SUTM  20  kV Kelistrikan  Area  Bangka,  PT  PLN  (Persero)  Area Bangka,  Jl.Jend.  Sudirman  No.180  Selindung  Baru Pangkalpinang.
[20] .........2017,  Data  Pembangkitan  dan  Pembebanan Bulan  Maret  2017  dan Single  line ,  Panjang  saluran serta  impedansi  SUTT  150  kV  Kelistrikan  Area Bangka,  PT  PLN  (Persero)  Wilayah  Bangka
Belitung Sektor Pembangkitan Desa Air Anyir,Kec.Merawang, Kabupaten Bangka