Januari 2022
Penentuan Kriteria Kapasitas Transformator Berdasarkan Proyeksi Kebutuhan Energi secara Mikrospasial
ADRI SENEN 1 , HASNA SATYA DINI 1 , DWI ANGGAINI 1 , PERDANA PUTERA 2
1 Teknik Elektro, Institut Teknologi PLN, Indonesia 2 Teknologi Rekayasa Komputer, Politeknik Pertanian Negeri Payakumbuh, Indonesia Email: adrisenen@itpln.ac.id
Received 15 Juli 2021 | Revised 17 Agustus 2021 | Accepted 27 September 2021

## ABSTRAK
Proyeksi energi memiliki peran penting dalam perencanaan pengembangan sistem distribusi  listrik.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menentukan  lokasi,  jumlah  dan penambahan kapasitas transformator yang diperlukan di area jaringan Tangerang. Metode prakiraan proyeksi energi dilakukan secara mikrospasial dengan membagi area  layananan  dalam  bentuk  grid  –  grid  yang  kecil  (kelurahan).  Selanjutnya pengelompokan (clustering) dilakukan berdasar karakteristik geografis, demografi, ekonomi  dan  kelistrikan  wilayah  untuk  memperkirakan  kerapatan  beban.  Hasil clustering yang terdiri dari 100 kelurahan, terkelompok menjadi 5 cluster dengan pertumbuhan  beban  per  cluster  rata-rata  sebesar  8,4  %.  Hasil  perhitungan kapasitas transformator untuk wilayah Tangerang untuk 10 tahun  adalah 250 kVA, 630 kVA, 1000 kVA dan 1250 kVA, dengan asumsi  pembebanan transformator maksimal  80  %.  Disamping  itu  prakiraan  beban  pada  tingkatan  transformator distribusi mengalami penambahan 3.064 unit gardu distribusi.
Kata kunci : Prakiraan Beban, Transformator , Micro-spatial, Cluster, Tangerang

## ABSTRACT
Energy  projection  has  important  role  in  the  planning  of  electricity  distribution systems  development.  This  study  set  out  to  investigate  location,  number  and capacity of the  transformers  in  Tangerang network area.  A  microspatial  energy projection  forecasting  method  was  used  by  dividing  the  service  area  into  small grids. Furthermore, clustering is carried out based on geographical, demographic, economic and electrical characteristics of the region to predict the load density. The clustering results consist of 100 grids grouped into 5 clusters with an average load  growth  8.4%  per  cluster.  As  the  result,  the  transformers  capacity  for  the Tangerang area for the next 10 years are 250 kVA, 630 kVA, 1000 kVA and 1250 kVA,  with  the  assumption  that  the  maximum  transformer  loading  is  80%.  In addition, the estimated load at the distribution transformer level has an additional 3,064 distribution substations.
Keywords : Load Forecasting, Transformer, Micro-spatial, Cluster, Tangerang

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  permintaan  energi  listrik  sejalan  dengan  meningkatnya  kesejahteraan  dan kemajuan masyarakat. Hal ini  tentunya juga harus diimbangi dengan peningkatan sumber pembangkit  energi  listrik  dan  kemampuan  infrastruktur  yang  mendukung  penyaluran  dan pendistribusian  energi  listrik,  mulai  dari  pembangkitan  sampai  ke  konsumen.  Ketimpangan pada satu komponen sistem tenaga listrik tersebut akan berdampak pada kualitas pensuplaian energi ke konsumen yang tidak sesuai standar yang berlaku (Xu, dkk, 2020) . Dalam operasi penyaluran  tenaga  listrik  transformator  sebagai  salah  satu  peralatan  tenaga  listrik  yang berfungsi  menaikkan  atau  menurunkan  level  tegangan.  Sehingga  transformator  menjadi jantung dari transmisi dan distribusi. Peningkatan permintaan energi listrik bisa menyebabkan pembebanan yang tidak sesuai kemampuan transformator atau transformator itu sendiri dalam memenuhi kebutuhan pelanggan (Bunn, dkk, 2019)
Apabila  transformator  distribusi  telah  mengalami  beban  lebih  dan  diperkirakan  akan  ada penambahan beban baru yang harus dilayani, maka transformator distribusi tersebut diganti dengan transformator baru yang kapasitasnya lebih besar atau ditambah transformator baru sehingga diperoleh kapasitas total yang lebih besar (Bracale, dkk, 2019)(Farahzad, dkk, 2020)(Pasculescu, dkk, 2019). Oleh karena itu, diperlukan suatu prakiraaan peramalan beban yang akurat agar bisa menentukan rating, kapasitas, jumlah dan lokasi transformator itu berada.
Peramalan beban biasanya berbasiskan data historis beban di masa sebelumnya. Dimulai dari penentuan model dan selanjutnya model ini dapat dipakai untuk menentukan besaran beban di  masa  mendatang (Gajowniczek  &  Ząbkowski,  2018)(Kampezidou  &  Grijalva, 2016) . Teknik ini biasa disebut dengan cara runtun waktu ( time series), perubahan beban hanya  berdasarkan  kepada  dinamika  beban,  padahal  sejatinya  pertambahan  beban dipengaruhi  oleh  berbagai  faktor (Raza, dkk, 2020)(Shahzadeh, dkk, 2015)(Ye, dkk, 2019) . Teknik lain yang digunakan dalam peramalan adalah cara ekonometri, yaitu teknik forecasting beban listrik dengan memperhitungkan besaran sosio-ekonomi. Cara ini lebih rumit jika dibanding dengan time series. Meskipun demikian, metode itu umumnya masih bersifat makro karena tidak bisa memperlihatkan lokasi pusat beban berada.
Bertitik tolak dari hal tersebut peramalan beban secara microspasial menjadi sebuah solusi yang bisa menjawab permasalahan tersebut. Metoda ini membagi wilayah pelayanan menjadi grid-grid kecil. Dengan proses  clustering  pada  komponen  utama  akan  mengurangi   tingkat kerumitan  menjadi  N  kali  dibanding  metoda  sebelumnya,  dimana  N  adalah  jumlah cluster. Hasil  ramalan  diperoleh  dalam  bentuk  kerapatan  beban  yang  kemudian  digunakan  untuk memproyeksikan kebutuhan beban puncak masing-masing grid berdasarkan perubahan tata guna  lahan  dari  area  tersebut.  Pertumbuhan  kerapatan  beban  inilah  yang  dijadikan  acuan dalam  menetapkan  kriteria  desain  transformator  suatu  wilayah  yakni rating,  kapasitas  dan jumlah transformator di masing-masing grid tersebut.

## 2. METODE

## 2.1 Micro-Spatial Load Forecasting
Metode prediksi beban spasial yang berbasis simulasi tata guna lahan merupakan metode yang memproyeksikan tipe dan rapatan beban dari perkembangan suatu area yang berbasis pada perubahan penggunaan lahan eksisting dan yang akan datang (Senen, 2020)(Shahzadeh, dkk,  2015). Informasi  pola  perkembangan  tata  guna  lahan  kemudian  diterjemahkan  ke dalam pola perkembangan kebutuhan beban.
Metode yang berbasis pada pemodelan simulasi tata guna lahan, umumnya diawali dengan membagi area pelayanan dan utilitas listrik menjadi set wilayah yang kecil-kecil. Ukuran grid itu bervariasi bergantung pada ketersediaan data dan metoda prakiraan yang akan digunakan. Proses simulasi berbasis tata guna lahan dimulai dengan analisa area pelayanan menurut kelas pelanggan  rumah  tangga,  industri,  komersial  dan  sosial  kemudian  diprediksi  pertumbuhan bebannya

## 2.1.1 Analisis Cluster
Clustering merupakan  proses  pengelompokan  data  menjadi  beberapa   kelompok  data. Kemiripan data akan maksimum di dalam satu cluster dan sebaliknya akan menjadi minimum jika dibandingkan antar cluster. Proses partisi satu set objek data ke dalam himpunan bagian atau cluster (Widyastuti, dkk, 2020) ini ditentukan melalui algoritma clustering
Salah satu metode yang dapat digunakan untuk mengukur nilai kesamaan antar objek-objek ialah dengan weighted Euclidean Distance. Metode ini menghitung jarak antara dua buah titik berdasarkan  nilai  dari  masing-masing  atribut  pada  kedua  titik  tersebut.  Jarak  adalah pendekatan yang biasa digunakan dalam menentukan kesamaan atau ketidaksamaan antara dua vektor. Hal ini dinyatakan dengan ranking. Pengukuran jarak dengan metode euclidean (Rencher, 2002 ) dapat ditentukan dengan Persamaan (1):
𝑗(𝑣 , 𝑣 ) =   ∑ 𝑣 (𝑘) −   𝑣 (𝑘)
(1)
Dimana v 1 dan v 2 adalah dua vektor yang akan dihitung jaraknya dan N adalah panjang vektor. Jika  nilai ranking yang  dihasilkan  semakin  kecil  maka  kedua  vektor  tersebut  semakin dekat/tinggi kesamaannya.
Analisa cluster  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  menggunakan hierarchical  clustering dimana data dikelompokkan melalui suatu bagan yang berbentuk hirarki, di mana dilakukan penggabungan dua grup yang terdekat di setiap iterasinya dan pembagian dari seluruh set data kedalam cluster.

## 2.1.2 Principal Component dan Factor Analysis
Analisis komponen utama pada dasarnya memiliki tujuan agar variabel yang diamati menjadi lebih sederhana dengan cara mereduksi dimensinya. Persamaan komponen utama (Johnson & Wichern, 2007) dapat dinyatakan dengan Persamaan (2):
𝑋𝑖 = 𝑎 𝑋 + 𝑎 𝑋 + ⋯ + 𝑎 𝑋 (2)
Atau
𝑋𝑖 = 𝑎 𝑋
Di mana:
𝑋𝑖 =   komponen utama ke-i
𝑎 = koefisien variabel X yang bersesuaian dengan variabel X
Pembobot 𝑎 adalah vektor normal dan 𝑎 𝑎 = 1 , dipilih sehingga varians komponen utama menjadi maksimum. Varians komponen utama dinyatakan sebagai 𝑆 = 𝑎 𝑆𝑎 (S = matriks varians-covarians),  vektor  pembobot 𝑎 adalah  koefisien  pembobot  variabel  asal  bagi komponen utama ke-i. Untuk mengukur tingkat keeratan hubungan antara variabel asal dan komponen utama digunakan koefisien korelasi yaitu koefisien korelasi antara variabel ke-i dan
komponen utama ke-j. Untuk komponen utama yang diturunkan dari matriks Var-Cov dihitung dengan Persamaan (3) (Johnson & Wichern, 2007) :
𝑟 = 𝑟 =
(3)
Dimana: r  = korelasi  = nilai eigen
Syarat untuk pembentukan  komponen utama sebagai kombinasi linier dari variabel x agar mempunyai varian maksimum yaitu 𝑒 𝑒 = 1.

## 2.1.3 Pemodelan Matematis
Analisis regresi merupakan teknik analisis yang khas untuk menentukan model regresi antara variabel bebas ( predictor) terhadap variabel tak bebas (criterion).  Jika skala pengukuran dari dua variabel prediktor dan satu variabel criterion yang akan dianalisis merupakan interval atau rasio maka dapat menggunakan regresi linier ganda dengan dua predictor (Sun, dkk, 2017) . Hubungan antar variabel tersebut dinyatakan dalam Persamaan (4) yaitu:
𝑌 = 𝑏 + 𝑏 𝑋 + 𝑏 𝑋 (4) Dimana: 𝑌 = Variabel Tidak Bebas 𝑏 = Konstanta
𝑏 , 𝑏 = Koefisien regresi yang berkaitan dengan variabel 𝑋 dan 𝑋 𝑋 , 𝑋 = Variabel bebas
Untuk  menentukan nilai 𝑏 dan 𝑏 dapat menggunakan metode  determinan (Crammer)  dari Persamaan simultan (5) dan (6) berikut (Fox & Weisberg, 2018) :
𝑏 ∑ 𝑥 + 𝑏 ∑ 𝑥 𝑥 = ∑ 𝑥 𝑦 (5) 𝑏 ∑ 𝑥 𝑥 + 𝑏 ∑ 𝑥 = ∑ 𝑥 𝑦 (6)
Asumsi linieritas diuji dengan uji linieritas regresi. Dengan menggunakan kurva estimasi, jika p value < 0,05 maka terdapat hubungan yang linier antara predictor dan response.

## 2.2 Kriteria Desain Transformator
Dalam penentuan kriteria transformator, yang pertama ditentukan adalah kriteria kerapatan pembebanan  transformator  distribusi.  Hal  ini  penting  dilakukan  untuk  memilih rating transformator  distribusi  setiap  penambahan  transformator  distribusi  (agar  bekerja  sesuai kriteria)  seiring  bertambahnya  beban  suatu  daerah (Vuluvala  &  Saini,  2018) .  Dalam menentukan kerapatan pembebanan transformator distribusi, dilakukan dengan menggunakan asumsi  drop  tegangan  maksimum  pada  jaringan  tegangan  rendah  adalah  sebesar  5%  dari tegangan nominal fasa ke netral (220V) dengan pembebanan maksimum 80% dengan model beban terdistribusi merata. Kerapatan pembebanan transformator distribusi akan bervariasi nilainya sesuai dengan variasi penampang penyulang jaringan tegangan rendah (JTR) yang digunakan seperti yang ditetapkan pada kriteria dasar.
Dalam menghitung jumlah saluran ini dilakukan dengan asumsi jumlah batas minimum saluran sebanyak empat saluran dengan menggunakan Persamaan (7):
𝑁 = 𝑅𝑜𝑢𝑛𝑑𝑢𝑝 / % 𝑁 ≥ 4, 𝑁 = 𝑁 𝑁 < 4,              𝑁 = 4 (7)
Dimana:
N line = Jumlah saluran
kVA T = Rating Beban maksimum transformator distribusi (kVA) kVA KHA = Rating Kuat hantar Saluran (A).
Sedangkan besarnya pembebanan tiap saluran ( 𝑘𝑉𝐴 𝑠𝑎𝑙 ) dihitung dengan Persamaan (8):
𝑘𝑉𝐴 = % / (8)
Panjang  saluran  dengan  pembebanan  saluran  di  atas  dengan  drop  tegangan  5%  dihitung dengan Persamaan (9):
𝐿 = % . _ 𝐾 (9)
Dimana:
L line = radius area pelayanan transformator distribusi (m)
%VD  = drop tegangan maksimum = 5%
V = tegangan nominal L-N JTR = 220V
kVA T = Beban maksimum transformator distribusi = 80% kVA_TD
Z = Impedansi ekivalen saluran JTR (Ω/km).
K = 2, asumsi beban merata
Kerapatan  pembebanan  transformator  distribusi  dapat  diturunkan  dengan  Persamaan  (10) menggunakan dua parameter yang telah ditentukan sebelumnya, yaitu:
𝜌 = % 1000 (10)
Dimana : ρ = Kerapatan beban transformator distribusi (MVA/km2).
kVA T = Beban maksimum transformator distribusi (kVA). A = Area pelayanan transformator distribusi (m 2 ).
Untuk memudahkan perhitungan area pelayanan transformator distribusi, maka model area pelayanan  transformator  distribusi  didekati  dengan  bidang  berbentuk  lingkaran (Artha, 2019 ).  Setelah  didapatkan  kriteria  dalam  penentuan rating  transformator,  selanjutnya dilakukan  proses  perhitungan  penambahan  transformator  distiribusi  dan  gardu  distribusi. Diagram alir perhitungannya dapat dilihat pada Gambar 1.
Start
Cek Pembebanan total trafo kelurahan
%Load T =MVA PL-Kel .100%/MVA T-Kel %Load T >80%? Hitung Kebutuhan Tambahan kVA Trafo ΔkVA T = (MVA PL-Kel / 80% - MVA T-Kel ).1000
Pilih Rating Capacity Trafo Tambahan ρ T-i ≥ ρ Kel {ρ T-i - ρ Kel } min  kVA T-i
Hitung Kebutuhan Unit Trafo Tambahan
ΔN T = Roundup [ (MVA PL-Kel / 80% - MVA T-Kel ).1000 /
kVA T-i ] Hitung Kebutuhan Gardu Dist. Tambahan Δ N G =Roundup[(N T-eks +N T )xN G-AJ /N T-AJ ] N G-kel End ya tidak Kelurahan-i, i=1 Kelurahan-i > kel max ? ya tidak i = i + 1 Forecasting Peak load kelurahan j= Tahun 1 j > 10 tidak j = j + 1 ya Gambar 1 . Diagram Alir Perhitungan Penambahan Transformator dan Gardu Distribusi
Besarnya rating kapasitas transformator distribusi yang akan ditambahkan tersebut ditentukan berdasarkan  tingkat  kerapatan  beban  pada  kelurahan  tersebut.  Daerah  yang  memiliki kerapatan  beban  berada  pada  interval  dari  kerapatan  pembebanan rating  kapasitas transformator  distribusi,  maka  rating  kapasitas  transformator  distribusi  itulah  yang  dipilih untuk melayani beban pada daerah itu untuk tahun pengamatan tersebut. Sedangkan untuk menghitung  jumlah  unit  transformator  yang  perlu  ditambahkan  pada  suatu  daerah  adalah dengan membagi penambahan rating kVA transformator dengan rating capacity  transformator yang dipilih.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah area jaringan (AJ) Tangerang yang terdiri dari 100 kelurahan yang nanti diasumsikan sebagai grid. Setiap grid mempunyai 10 variabel yang terdiri dari data kelistrikan (Tabel 1) dan non kelistrikan (Tabel 2 dan 3).
Tabel 1. Beban Data Per Sektor
Kelurahan Beban (kW) Residensial Industri Bisnis Sosial Legok 225,68 5.571,58 1.396,83 681,86 Cipondoh 457,54 26,82 38,78 379,67 Jatiuwung 272,98 43,78 38,42 12,95 Karang Tengah 282,95 210,33 184,56 13,70 Pinang 486,44 20,45 17,94 0,00 Gembor 273,41 242,55 212,83 236,13 Pasir Muncang 268,05 8.721,28 2.186,48 501,23 Cikupa 433,12 5.177,03 1.297,91 430,27 Solear 347,04 13.318,63 3.339,06 350,95 Kresek 137,77 10.150,78 2.544,86 280,80 Tabel 2.  Data Kependudukan dan Ekonomi Kelurahan Jumlah Rumah Tangga Produk Domestik Regional Bruto Legok 1.640 5.26 Cipondoh 4.161 26.70 Jatiuwung 4.977 22.68 Karang Tengah 6.371 88.05 Pinang 2.739 17.1 Gembor 7.364 104.4 Pasir Muncang 2.569 8.01 Cikupa 1.696 4.90 Solear 1.559 12.08 Kresek 1.604 9.17
Tabel 3.  Data Tata Guna Wilayah
Kelurahan Penggunaan lahan (Ha) Rumah Tangga Industri Bisnis Sosial Legok 63,40 1.145,3 763,6 173,7 Cipondoh 128,54 5,51 21,20 96,73 Jatiuwung 76,69 9,00 21,00 3,30 Karang Tengah 79,49 43,24 100,88 3,49 Pinang 136,66 4,20 9,81 0,00 Gembor 76,81 49,86 116,34 60,16 Pasir Muncang 75,30 1.792,8 1195,2 127,7 Cikupa 121,68 1.064,22 709,48 109,62 Solear 97,50 2.737,85 1.825,24 89,41 Kresek 38,70 2.086,65 1.391,10 71,54

## 3.2 Cluster
Clustering dilakukan dengan melibatkan 12 variabel yang menjadi karakteristik masing -masing wilayah.
Dimana langkah melakukan Hierarchical
clustering
yaitu
dengan mengidentifikasi item dengan  jarak  terdekat,  kemudian  menggabungkan item itu  kedalam satu cluster.  Selanjutnya  hitung  jarak  antar cluster  dan  ulangi  dari  awal  sampai  semua terhubung. Proses clustering dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Dendogram hasil clustering
Berdasarkan  hal  ini,  jumlah grid  yang  tadinya  berjumlah  100  kelurahan,  dengan  analisa clustering terbentuk 5 cluster. Dengan setiap cluster berbeda jumlah wilayahnya.

## 3.3 Proyeksi Kerapatan Beban
Setelah grid terkelompokkan menjadi 5 cluster. Selanjutnya dilakukan pemodelan matematis untuk masing – masing cluster berdasarkan analisa komponen utama dari tiap cluster. Hasil proyeksi salah satu cluster dapat dilihat pada Tabel 4 dan 5 :
Tabel 4. Proyeksi kerapatan beban per kelurahan tahun 1 sampai tahun 5 di Cluster - 1
Kelurahan Kerapatan Beban ( MVA²/km²) Tahun 1 2 3 4 5 Legok 0,495 0,524 0,558 0,596 0,641 Cipondoh 0,495 0,524 0,558 0,596 0,641 Jatiuwung 0,316 0,335 0,358 0,384 0,414 Karang Tengah 0,322 0,342 0,365 0,392 0,423 Pinang 0,495 0,524 0,558 0,596 0,641 Gembor 0,322 0,342 0,365 0,392 0,423 Pasir Muncang 0,495 0,524 0,558 0,596 0,641 Cikupa 0,495 0,524 0,558 0,596 0,641 Solear 0,495 0,524 0,558 0,596 0,641 Kresek 0,495 0,524 0,558 0,596 0,641
Tabel 5. Proyeksi kerapatan beban per kelurahan tahun 6 sampai tahun 10 di Cluster -1
Kelurahan Kerapatan Beban ( MVA²/km²) Tahun 6 7 8 9 10 Legok 0,693 0,752 0,820 0,899 0,990 Cipondoh 0,693 0,752 0,820 0,899 0,990 Jatiuwung 0,450 0,492 0,541 0,599 0,667 Karang Tengah 0,459 0,502 0,551 0,608 0,675 Pinang 0,693 0,752 0,820 0,899 0,990 Gembor 0,459 0,502 0,551 0,608 0,675 Pasir Muncang 0,693 0,752 0,820 0,899 0,990 Cikupa 0,693 0,752 0,820 0,899 0,990 Solear 0,693 0,752 0,820 0,899 0,990 Kresek 0,693 0,752 0,820 0,899 0,990
Berdasarkan proyeksi kebutuhan  beban tersebut  selanjutnya dikonversi menjadi kebutuhan beban per tahun berdasarkan peruntukan wilayah masing-masing grid. Tingkat pertumbuhan beban  puncak  yang  dinamis  dan  bervariasi  di  setiap  kelurahan  menuntun  dilakukannya forecasting beban puncak per kelurahan sehingga sarana dan prasarana yang direncanakan nantinya  dapat  mendukung  dinamika  tingkat  pertumbuhan  beban  puncak  setiap  kelurahan yang bervariasi.

## 3.4 Penentuan Kriteria Kerapatan Pembebanan Transformator Distribusi
Area pelayanan transformator distribusi ini merupakan parameter terakhir yang dibutuhkan dalam  menghitung  kerapatan  pembebanan  transformator  distribusi.  Hasil  perhitungan penentuan rating transformator berdasarkan kriteria ini dapat dilihat pada Tabel 6.

## Tabel 6. Kriteria kerapatan pembebanan transformator
Kriteria Kerapatan Rating Capacity Transformator Cross Section Radius 0 < ρ ≤ 0,338 MVA/km² 160 kVA 35 mm² (Φ) 347,4 m 0,338 < ρ ≤ 0,356 MVA/km² 200 kVA 50 mm² (Φ) 378,3 m 0,356 < ρ ≤ 0,652 MVA/km² 200 kVA 35 mm² (Φ) 279,5 m 0,652 < ρ ≤ 0,667 MVA/km² 160 kVA 25 mm² (Φ) 247,2 m 0,667 < ρ ≤ 0,668 MVA/km² 315 kVA 70 mm² (Φ) 346,6 m 0,668 < ρ ≤ 0,701 MVA/km² 250 kVA 50 mm² (Φ) 301,3 m 0,701 < ρ ≤ 1,285 MVA/km² 250 kVA 35 mm² (Φ) 222,6 m 1,288 < ρ ≤ 1,371 MVA/km² 400 kVA 70 mm² (Φ 272,6 m 2,869 < ρ ≤ 3,419 MVA/km² 630 kVA 70 mm² (Φ) 216,6 m 5,057 < ρ ≤ 5,255 MVA/km² 400 kVA 35 mm² (Φ) 139,2 m

## 3.5 Perhitungan Uprating, Kapasitas dan Jumlah Transformator
Penambahan kapasitas unit transformator distribusi ini akan berbeda setiap kelurahan yang disesuaikan dengan tingkat kerapatan beban puncak kelurahan tersebut. Setiap peningkatan beban  puncak  kelurahan  harus  mampu  dilayani  oleh  kapasitas  unit-unit  transformator distribusi terpasang dan kemampuan saluran dalam menyalurkan beban tersebut dan pada akhirnya  beban-beban  puncak  kelurahan  tersebut  harus  mampu  dipikul  oleh  kapasitas transformator  gardu  induk  (GI)  yang  ada.  Hasil  perhitungan  pemilihan  dan  penentuan transformator berdasarkan kriteria dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7.  Penambahan unit transformator distribusi tahun 1 dan tahun 6
Kelurahan Tahun 1 Tahun 6 Existing Transformator Gardu Penambahan Transformator  Gardu Total Rating MVA Jumlah Unit Rating kVA Jumlah Unit Legok 19 31 29 0 0 0 Cipondoh 2 4 4 0 0 0 Jatiuwung 1 1 1 0 0 0 Karang Tengah 1 2 2 0 0 0 Pinang 1 2 2 0 0 0 Gembor 2 3 3 0 0 0 Pasir Muncang 28 47 44 0 0 0 Cikupa 18 29 27 0 0 0 Solear 42 70 65 0 0 0 Kresek 32 53 49 0 0 0
Berdasarkan hasil proyeksi kebutuhan beban seperti pada Tabel 4, ternyata belum diperlukan penambahan  unit  transformator  pada  wilayah  tersebut.  Karena  transformator  eksisting kapasitasnya  masih  mampu  melayani  beban  sampai  pada  tahun  ke-6.  Penambahan transformator baru mulai ada pada tahun ke-7 sampai tahun ke-10 seperti yang terlihat pada Tabel 8 dan 9.
Tabel 8.  Penambahan unit transformator distribusi tahun 7 dan tahun 8
Kelurahan Tahun 7 Tahun 8 Penambahan Transformator  Gardu Penambahan Transformator Gardu Rating kVA Jumlah Unit Rating kVA Jumlah Unit Legok 250 5 4 250 9 8 Cipondoh 250 1 1 250 1 1 Jatiuwung 200 1 1 200 1 1 Karang Tengah 200 1 1 200 1 1 Pinang 250 1 1 250 1 1 Gembor 200 1 1 200 1 1 Pasir Muncang 250 7 6 250 13 12 Cikupa 250 5 5 250 8 7 Solear 250 11 10 250 19 18 Kresek 250 8 7 250 15 14
Tabel 9.  Penambahan unit transformator distribusi tahun 9 dan tahun 10
Kelurahan Tahun 9 Tahun 10 Penambahan Transformator  Gardu  Penambahan Transformator Gardu Rating kVA Jumlah Unit Rating kVA Jumlah Unit Legok 250 9 8 250 10 9 Cipondoh 250 1 1 250 1 1 Jatiuwung 200 1 1 0 0 0 Karang Tengah 200 1 1 250 1 1 Pinang 250 1 1 250 1 1 Gembor 200 1 1 250 1 1 Pasir Muncang 250 13 12 250 14 13 Cikupa 250 8 7 250 9 9 Solear 250 19 18 250 21 19 Kresek 250 15 14 250 16 15
Penambahan  unit-unit  transformator  di  kelurahan  ini  akan  diikuti  oleh  penambahan  gardu distribusi dan penambahan panjang saluran penyulang Jaringan Tegangan Menengah (JTM) yang biasanya direpresentasikan dalam satuan KMS atau kilometer sirkuit. Penambahan unit transformator  distribusi  dalam  melayani  beban  puncak  kelurahan  harus  didukung  oleh kemampuan  maksimum  transformator  GI.  Pertumbuhan  beban,  kapasitas  dan  jumlah transformator distribusi mulai dari tahun 1 hingga tahun 10 bisa dilihat pada Tabel 10.
Tabel 10. Pertumbuhan beban, Kapasitas dan jumlah transformator distribusi
Tahun Beban Puncak Kapasitas Transformator GI Jumlah Transformator Distribusi (MVA) Growth (MVA) (MVA) Growth 1 1.388 2.486 4.111 2 1.481 6,7% 2.486 4.111 0,0% 3 1.586 7,1% 2.486 4.111 0,0% 4 1.706 7,6% 2.486 4.111 0,0% 5 1.843 8,0% 2.486 4.111 0,0% 6 1.998 8,4% 2.542 4.199 2,1% 7 2.175 8,8% 2.742 4.741 12,9% 8 2.376 9,3% 2.990 5.473 15,4% 9 2.606 9,7% 3.275 6.387 16,7% 10 2.868 10,1% 3.605 7.437 16,4%
Berdasarkan pada Tabel 10, diperkirakan pertumbuhan rata-rata beban pertahun  sebesar 8,4 %  pertahun,  dengan  total  penambahan  daya  yang  diperlukan  sampai  pada  tahun  ke-10 sebesar  1480  MVA.  Hal  ini  berdampak  pada  beberapa  kelurahan  yang  transformator distribusinya  dibebani  lebih  dari  kriteria  disain.  Maka  untuk  mengembalikan  kinerja transformator distribusi yang sesuai dengan kriteria disain perlu dilakukan penambahan unit transformator  distribusi  dengan  rating  sebesar  200  kVA  dan  250  kVA.  Pertambahan  unit transformator  dimulai  pada  tahun  ke-7,  pada  beberapa  kelurahan  di  AJ  Tangerang  yang pembebanannya melebihi kriteria disain. Untuk memulihkan kinerja transformator distribusi, maka  pada  tahun  ke-7  terjadi  penambahan  sebanyak  542  unit  transformator  distribusi  di beberapa  kelurahan  yang  ekivalen  dengan  penambahan  kapasitas  transformator  distribusi sebesar 200 MVA. Penambahan unit transformator distribusi ini diikuti dengan penambahan jumlah  gardu  distribusi  sebanyak  506  unit.  Di  tahun  ke-8  beban  puncak  kelurahan  di  AJ Tangerang  bertambah  sebesar  201  MVA.  Sehingga  dilakukan  penambahan  732  unit transformator  distribusi dengan kapasitas  tambahan  sebesar  248  MVA dan  gardu distribusi sebanyak 670 unit. Penambahan sebanyak 914 unit transformator distribusi pada tahun ke-9 dengan total kapasitas sebesar 284 MVA akan memperbaiki kinerja transformator distribusi dengan  meningkatnya  beban  puncak  pada  beberapa  kelurahan  sebesar  230  MVA. Penambahan unit transformator ini didukung dengan penambahan sebanyak 835 unit gardu distribusi. Di akhir periode pada tahun ke-10 terjadi penambahan beban puncak kelurahan AJ Tangerang sebesar 262 MVA. Kondisi ini menyebabkan terjadinya pembebanan transformator distribusi  di  luar  kriteria  disain  pada  beberapa  kelurahan.  Oleh  karena  itu  dilakukan penambahan  unit  transformator  distribusi  sebanyak  1050  unit  dan  penambahan  kapasitas sebesar  330  MVA  dan  diikuti  penambahan  sebanyak  974  unit  gardu  distribusi.  Secara Keseluruhan penambahan unit transformator distribusi dari tahun 7 sampai tahun 10 adalah 3.238 Unit dengan kapasitas total transformator distribusi terpasang sebesar 1.118 MVA.

## 4. KESIMPULAN
Penggunaan  proyeksi  kebutuhan  energi  secara  mikrospasial  mampu  menguraikan  dan mengelompokkan area pelayanan jaringan distribusi dari 100 grid menjadi  5 buah cluster, sehingga  mengurangi  proses  hitung  dalam  pemodelan  matematisnya  menjadi  N cluster. Proyeksi  energi  dalam  bentuk  kerapatan  beban  bisa  diformulasikan  sebagai  kriteria  dalam pemilihan rating transformator, dimana rating transformator yang dihasilkan bervariasi mulai dari 250 kVA sampai dengan 1250 kVA sesuai dengan perubahan area pelayanan bebannya. Pada AJ Tangerang selama periode perencanaan dari tahun pertama sampai ke-10 memiliki penambahan beban puncak sebesar 1.480 MVA dengan rata-rata pertumbuhan beban sebesar 8,4  %  pertahun.  Untuk  menjaga  kinerja  sistem  dilakukan  penambahan  unit  transformator sebanyak 3.238 unit dengan rating 200 dan 250 kVA, yang dapat menambah kapasitas total transformator distribusi terpasang sebesar 1.118 MVA dengan penambahan kapasitas berkisar dari  200  MVA sampai  dengan  330 MVA. Upaya ini  disokong dengan  menambah 3.064  unit gardu distribusi.  Dengan data rating,  jumlah dan lokasi kebutuhan transformator pada area dengan lingkup yang lebih kecil, akan membuat perencanaan sistem distribusi suatu jaringan dengan akurasi yang lebih baik.   Untuk mendukung kinerja jaringan sistem seiring dengan meningkatnya beban puncak kelurahan, maka dalam perencanaan jaringan distribusi jangka panjang  (10  tahun)  perlu  dilakukan  perluasan  sistem  dengan  melakukan  penambahan transformator  pada  gardu  induk    dan  gardu  induk  baru,  penambahan  jumlah  unit transformator  dan  gardu  distribusi  serta  penambahan  panjang  saluran  penyulang  jaringan tegangan menengah.

## DAFTAR RUJUKAN
Bracale,  A.,  Carpinelli,  G.,  &  De  Falco,  P.  (2019).  Probabilistic  risk-based  management  of distribution transformers by dynamic transformer rating. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 113, 229–243. https://doi.org/10.1016/j.ijepes.2019.05.048
Bunn,  M.,  Das,  B.  P.,  Seet,  B.-C.,  &  Baguley,  C.  (2019).  Empirical  Design  Method  for Distribution Transformer Utilization Optimization. IEEE Transactions on Power Delivery,
34(4), 1803–1813. https://doi.org/10.1109/TPWRD.2019.2926328
Farahzad,  K.,  Shahbahrami,  A.,  &  Ashouri,  M.  (2020).  Optimal  Capacity  Determination  For
Electrical  Distribution  Transformers  Based  On  IEC  60076-7  And  Practical  Load  Data.
International  Journal  of  Engineering  and  Manufacturing,  10(1),  1–11. https://doi.org/10.5815/ijem.2020.01.01
Fox, J., & Weisberg, S. (2018). An R Companion to Applied Regression. SAGE Publication Inc.
Gajowniczek, K., & Ząbkowski, T. (2018). Simulation Study on Clustering Approaches for Short-
Term Electricity Forecasting. Complexity, 2018, 1–21. https://doi.org/10.1155/2018/3683969
Gde  Made  Yoga  Semadhi  Artha,  I.  (2019).  Transformer’s  Load  Forecasting  to  Find  the Transformer  Usage  Capacity  with  Adaptive  Neuro-Fuzzy  Inference  System  Method.
Journal of Electrical and Electronic Engineering, 7(1), 1.
https://doi.org/10.11648/j.jeee.20190701.11
Johnson,  R.  A.,  &  Wichern,  D. W.  (2007). Applied  Multivariat  Statistical Analysis  (6th  ed.).
Pearson.
Kampezidou, S. I., & Grijalva, S. (2016). Distribution transformers short-term load forecasting models. In 2016 IEEE Power and Energy Society General Meeting (PESGM) (pp. 1–5).
IEEE. https://doi.org/10.1109/PESGM.2016.7741174
Pasculescu, D., Pana, L., Pasculescu, V. ., & Deliu, F. (2019). Economic criteria for optimizing the number and load factor of mining transformers. Mining of Mineral Deposits, 13(2), 1– 16. https://doi.org/10.33271/mining13.02.001
Raza, M. Q., Mithulananthan, N., Li, J., & Lee, K. Y. (2020). Multivariate Ensemble Forecast Framework for Demand Prediction of Anomalous Days. IEEE Transactions on Sustainable Energy, 11(1), 27–36. https://doi.org/10.1109/TSTE.2018.2883393
Rencher, A. C. (2002). Methods of Multivariate Analysis (second edi). John Wiley & Sons, Inc.
Senen,  A.  (2020).  Pengembangan  Metodologi  Prakiraan  Beban  Listrik  Sektoral  Secara
Mikrospasial. Journal Kajian Ilmu Dan Teknologi, 9(2), 234–243.
https://doi.org/10.33322/kilat.v9i2.1016
Shahzadeh, A., Khosravi, A., & Nahavandi,  S.  (2015).  Improving load forecast accuracy  by clustering consumers using smart meter data. In 2015 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), (pp. 1–7). IEEE. https://doi.org/10.1109/IJCNN.2015.7280393
Sun, X., Ouyang, Z., & Yue, D. (2017). Short-term load forecasting based on multivariate linear regression. In 2017 IEEE Conference on Energy Internet and Energy System Integration (EI2), (pp. 1–5). IEEE. https://doi.org/10.1109/EI2.2017.8245401
Vuluvala, M. R., & Saini, L. M. (2018). Load balancing of electrical power distribution system:
An overview. In 2018 International Conference on Power, Instrumentation, Control and Computing (PICC), (pp. 1–5). IEEE. https://doi.org/10.1109/PICC.2018.8384780
Widyastuti, C., Senen, A., & Handayani, O. (2020). Micro-Spatial Electricity Load Forecasting
Using Clustering Technique. In 2020 2nd International Conference on Industrial Electrical and Electronics (ICIEE), (pp. 17–21). https://doi.org/10.1109/ICIEE49813.2020.9277274
Xu,  X.,  Xue,  F.,  Wang,  X.,  Lu,  S.,  Jiang,  L.,  &  Gao,  C.  (2020).  Upgrading  Conventional
Distribution  Networks  by  Actively  Planning  Distributed  Generation  Based  on  Virtual
Microgrids. IEEE Systems Journal, 1–12. https://doi.org/10.1109/JSYST.2020.2999560
Ye, C., Ding, Y., Wang, P., & Lin, Z. (2019). A Data-Driven Bottom-Up Approach for Spatial and  Temporal  Electric  Load  Forecasting. IEEE  Transactions  on  Power  Systems,  34(3),
1966–1979. https://doi.org/10.1109/TPWRS.2018.2889995