## MINIMALISASI BIAYA SISTEM DENGAN PEMILIHAN PENGHANTAR JARINGAN DISTRIBUSI MENGGUNAKAN PSO
1 Risnandar, M.A.
1 Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Tasikmalaya, Indonesia
e-mail: aris_elektro@umtas.ac.id

## Abstrak
Pemilihan penghantar memerlukan adanya pertimbangan teknis maupun pertimbangan ekonomi. Hal ini merupakan  sebuah  permasalahan  dalam  perencanaan  jaringan  distribusi  tenaga  listrik.  Proses perencanaan tersebut seringkali dilakukan secara manual sehingga memerlukan perhitungan yang rumit. Particle Swarm Optimization (PSO) digunakan sebagai alat bantu dalam pemecahan masalah pemilihan penghantar pada jaringan distribusi. PSO banyak digunakan dalam pencarian solusi matematis khusunya bidang  optimasi,  namun  proses  pencarian  solusi  global  sulit  ditemukan  sehingga  diperlukan  modifikasi dalam penggunaan metode ini. Metode PSO yang digunakan dalam penelitian ini yaitu pencarian solusi dengan memasukkan solusi sebelumnya ke dalam inisialisasi partikel pada tahapan selanjutnya. Dengan adanya penambahan proses tersebut, maka solusi yang diperoleh menjadi lebih baik. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini menunjukkan bahwa luas penampang penghantar yang besar pada jaringan distribusi tidak mengakibatkan biaya sistem yang mahal.
Kata kunci: Particle  Swarm  Optimization (PSO),  pemilihan  penghantar,  jaringan  distribusi  tenaga listrik, total biaya sistem.

## Abstract
Conductor  selection  requires  the  technical  and  economic  considerations. This  condition is  a  problem  in power distribution system planning. Conductor selection usually is often done manually so that it requires a  complex  calculation.  Particle  Swarm  Optimization  (PSO)  is  used  in  solving  conductor  selection  in distribution system. PSO used in find the solutions in mathematical optimization, but in process of finding global solutions has difficulty in find the solution so that modifications in this method is required. PSO used for finding a solution by using previous solutions into particles initialization at a next step. With the addition of  the  process,  then  the  obtained  solution is better.  Results in  this  paper  shows  that  a  large  conductor cross-sectional area in the distribution system does not result in an expensive system cost.
Keywords: Particle Swarm Optimization (PSO), conductor selection, distribution system, total cost.

## PENDAHULUAN
Penghantar  pada  sebuah  jaringan distribusi khususnya distribusi primer digunakan  untuk  menyalurkan  energi  listrik dari gardu induk ke pusat-pusat beban.
Pemilihan penghantar hendaknya memiliki pertimbangan teknis utama diantaranya  kemampuan  hantar  arus  dari penghantar  dan  jatuh  tegangan  akibat penyaluran  energi  listrik  tersebut  (Taofeq, Anggoro, & Arfianto, 2013). Dengan adanya pertimbangan teknis tersebut, maka pemilihan penghantar pada jaringan distribusi  mengakibatkan  perbedaan  harga penghantar  untuk  masing-masing  jenis penghantar yang akan digunakan.
Selain  itu,  dalam  penyaluran  energi listrik  selalu  terjadi  rugi-rugi  daya  akibat resistansi  dari  penghantar  itu  sendiri (Waluyo, Soenarjo, & Akbar, 2012). Sehingga  dengan  adanya  rugi-rugi  daya tersebut  biaya  yang  dikeluarkan  dalam penyaluran energi listrik menjadi lebih besar.
Kondisi  seperti  ini  mengakibatkan adanya perbedaan biaya sistem yang terdiri dari  biaya  modal,  yaitu  biaya  yang  harus dikeluarkan  dalam  pembelian  penghantar dan  biaya  operasional,  yaitu  biaya  akibat adanya  rugi-rugi  daya  dalam  penyaluran energi  listrik  tersebut.  Proses  pemilihan penghantar yang baik, diperlukan
pertimbangan teknis dan ekonominya (Suheta, Kotima, & Zaman, 2009).
Biaya sistem tersebut dapat diminimalisir  dengan  pemilihan  penghantar yang  tepat.  Namun  pemilihan  penghantar tersebut  memiliki  kesulitan  dimana  jika  kita memiliki 𝑡 buah jenis penghantar yang  dapat digunakan pada masing-masing saluran dan sebuah  sistem  tersebut  memiliki 𝐿 buah saluran,  maka  solusi  terbaik  pemilihan penghantar  tersebut  memiliki 𝑡 𝐿 buah kemungkinan. Hal tersebut akan sangat sulit ditentukan  dengan  cara  manual  dan memerlukan waktu yang cukup lama.
Saat  ini  pemilihan  penghantar  biasa dilakukan  dengan  cara  manual  (Suheta, Kotima, & Zaman, 2009), dimana pemilihan penghantar  hanya  dilandasi  aspek  teknis saja.
Agar  pemilihan  penghantar  dilakukan dengan efektif yaitu dengan
mempertimbangkan aspek teknis dan aspek ekonomi  sekaligus,  maka  penelitian  ini menggunakan  alat  bantu  berupa  metode optimasi Particle Swarm Optimization (PSO).  Metode  PSO  dapat  diaplikasikan dalam  proses  pencarian  solusi  matematis yang  rumit  dan  tidak  membutuhkan  proses komputasi yang rumit (Tuegeh, Soeprijanto, &  Purnomo,  2009).  Namun  penentuan parameter  PSO  yang  digunakan  sangat mempengaruhi  proses  pencarian  solusi, sehingga  diperlukan  percobaan-percobaan dalam menentukan parameter PSO tersebut (Risnandar,  2015).  Pemilihan  parameter yang  kurang  tepat  tersebut  mengakibatkan proses  pencarian  sulit  untuk  memperoleh solusi global dari sebuah permasalahan.

## Biaya Sistem
Biaya  sistem  dalam  penelitian  ini didefiniskan sebagai biaya modal dan biaya operasional akibat rugi-rugi daya.

## Biaya Modal
Biaya modal dalam penelitian ini yaitu biaya yang  harus  dikeluarkan  dalam  membeli penghantar sehingga dapat ditulis:
𝐶 𝑖𝑛𝑣(𝑡) = 𝑛 × 𝐴 (𝑡) × 𝑙 × 𝜆 × 1000 𝑡 𝑜𝑝(𝑡) × 8760 (1)
Dimana:
𝐶 𝑖𝑛𝑣(𝑡) =  biaya  investasi  penghantar 𝑡
(Rp/jam)
𝑛 =  jumlah inti pada penghantar 𝑡 𝐴 (𝑡)
=  luas  penampang  penghantar 𝑡 (mm 2 )
𝑙 =  panjang penghantar (km) 𝜆 =  harga  satuan  penghantar 𝑡 (Rp/inti/mm 2 /m) 𝑡 𝑜𝑝(𝑡) =  waktu operasional penghantar 𝑡
(tahun)
Waktu  operasional  penghantar  sangat mempengaruhi  harga  investasi  penghantar (Rp/jam)  dimana  semakin  lama  waktu operasional, maka biaya investasi penghantar akan semakin murah.

## Biaya Operasional
Biaya operasional dalam penelitian ini yaitu biaya akibat adanya rugi-rugi daya sehingga dapat ditulis:
𝐶 𝑙𝑜𝑠𝑠(𝑡) = 𝑃 𝑙𝑜𝑠𝑠(𝑡) × 𝜌 (2)
Dimana:
𝐶 𝑙𝑜𝑠𝑠(𝑡) =  biaya  rugi-rugi  daya  akibat penghantar 𝑡 (Rp/jam) 𝑃 𝑙𝑜𝑠𝑠(𝑡) =  rugi-rugi daya akibat penghantar
𝑡 (kW) 𝜌 =  tarif listrik (Rp/kWh)
Pemeliharaan  penghantar  dalam  penelitian ini  tidak  diperhitungkan,  sehingga  biaya operasional  hanya  merupakan  biaya  akibat rugi-rugi daya saja.

## Particle Swarm Optimization (PSO)
Metode PSO banyak digunakan dalam sebuah  pencarian  solusi  matematis  yang rumit  dimana  metode  tersebut  terinspirasi dari  perilaku  sosial  binatang.  Pergerakan pencarian solusi mengadopsi tentang perilaku  posisi  partikel  dalam  sebuah populasi.  Pergerakan  tersebut  dipengaruhi oleh  lingkungannya  berupa  pembelajaran terhadap  dirinya  sendiri  ( cognitive  learning ) dan  pembelajaran  terhadap  lingkungannya ( social learning ) (Purnomo, 2014).
Secara  matematis,  proses  pencarian posisi  partikel  tersebut  dipengaruhi  oleh kecepatan partikel 𝑣 , yaitu:
𝑣 𝑝 𝑘+1 = 𝑣 𝑝 𝑘 + 𝑐1𝑟1(𝑃𝑏 𝑝 𝑘 − 𝑥 𝑝 𝑘 ) + 𝑐2𝑟2(𝐺𝑏 𝑘 − 𝑥 𝑝 𝑘 ) (3)
Dimana:
𝑣 𝑝 𝑘+1 =  kecepatan  partikel 𝑝 pada  iterasi selanjutnya (𝑘 + 1) . 𝑣 𝑝 𝑘 =  kecepatan  partikel 𝑝 pada  iterasi 𝑘 . 𝑐1, 𝑐2 = 𝑐𝑜𝑔𝑛𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 dan 𝑠𝑜𝑐𝑖𝑎𝑙 learning. 𝑟1, 𝑟2 =  nilai acak [0,1] 𝑃𝑏 𝑝 𝑘 =  posisi terbaik masing-masing partikel 𝑝 pada iterasi 𝑘 . 𝐺𝑏 𝑘 =  posisi terbaik dari seluruh partikel pada iterasi 𝑘 . 𝑥 𝑝 𝑘 =  posisi partikel 𝑝 pada iterasi 𝑘 .
Pemilihan  nilai  parameter 𝑐1 dan 𝑐2 akan  mempengaruhi  pergerakan  partikel dalam pencarian solusi, dimana nilai 𝑐1 dan 𝑐2 yang  besar  mengakibatkan  jarak  antara masing-masing  partikel  menjadi  lebih  jauh sehingga  proses  pencarian  solusi  menjadi kurang teliti.
Selain  itu,  dalam  proses  pencarian solusi tersebut, kecepatan partikel hendaknya  dibatasi  agar  ruang  pencarian solusi tidak terlalu menjauh dan dapat ditulis:
𝑣 𝑚𝑖𝑛 ≤ 𝑣 ≤ 𝑣 𝑚𝑎𝑘𝑠 (4)
Dimana 𝑣 𝑚𝑖𝑛 adalah batas bawah kecepatan partikel  dan 𝑣 𝑚𝑎𝑘𝑠 adalah  batas  atas kecepatan partikel.
Selanjutnya  posisi  partikel  yang  baru pada setiap iterasi dapat ditulis:
𝑥 𝑖 𝑘+1 = 𝑥 𝑖 𝑘 + 𝑣 𝑖 𝑘+1 (5)
Dimana 𝑥 𝑖 𝑘+1 merupakan  posisi  partikel 𝑖 pada iterasi selanjutnya.
Seperti halnya kecepatan, maka posisi partikel pun perlu dibatasi dengan:
𝑥 𝑚𝑖𝑛 ≤ 𝑥 ≤ 𝑥 𝑚𝑎𝑘𝑠 (6)
Dimana 𝑥 𝑚𝑖𝑛 adalah  batas  bawah  posisi partikel dan 𝑥 𝑚𝑎𝑘𝑠 adalah batas atas posisi partikel.

## Pengkodean
Operasi  PSO  hanya  dapat  dilakukan dalam bentuk matematis, dimana pemilihan penghantar  harus  diubah  ke  dalam  bentuk matematis. Jenis penghantar yang digunakan  pada  masing-masing  saluran harus  direpresentasikan  ke  dalam  bentuk matriks  agar  pencarian  solusi  mudah
dilakukan.  Masing-masing  partikel  PSO membawa  informasi  jenis  penghantar  yang akan digunakan pada masing-masing saluran  dimana  masing-masing  partikel memiliki  dimensi  sebesar 𝐿 yaitu  jumlah saluran  pada  sistem  distribusi  dan  dapat ditulis:
𝑥 𝑝 = [𝑥 𝑝1 𝑥 𝑝2 … 𝑥 𝑝𝐿 ] (7)
Dimana penghantar tipe ke-1 ≤ 𝑥 𝑝1 , 𝑥 𝑝2 , … 𝑥 𝑝𝐿 ≤ penghantar  tipe  ke- 𝑡 dan 1,2, … , 𝐿 adalah  nomor  saluran  pada jaringan.
Sehingga  bentuk  matriks  populasi PSO dapat ditulis:
𝑥 = [ 𝑥 11 ⋯ 𝑥 1𝐿 ⋮ 𝑥 𝑝𝑞 ⋮ 𝑥 𝐻1 ⋯ 𝑥 𝐻𝐿 ] (8)
Adapun  informasi  tipe  penghantar pada  masing-masing  saluran  tersebut memiliki nilai bulat.

## Aliran Daya
Model jaringan yang sering digunakan pada  jaringan  distribusi  khususnya  di Indonesia  yaitu  model  jaringan  radial. Sehingga metode aliran daya yang digunakan  memiliki  kekhasan  tersendiri (Kitta, 2003).
Studi  aliran  daya  digunakan  untuk mencari  aliran  daya/arus  yang  mengalir pada masing-masing saluran dalam sebuah jaringan.
Metode  aliran  daya  daya  yang digunakan dalam penelitian ini yaitu metode forward-backward  sweep ,  dimana  metode ini  menggunakan  prinsip  hukum  Kirchoff untuk perhitungan arus (Novialifiah, Soeprijanto, & Wibowo, 2014).
Prinsip  utama  dalam  metode  ini  yaitu yaitu  menghitung  nilai  arus  yang  mengalir pada  masing-masing  saluran  akibat  beban pada  masing-masing  titik  beban,  dimana arus pada masing-masing titik beban dapat ditulis:
𝐼̅ 𝑖 = ( 𝑆̅ 𝑖 𝑉̅ 𝑖 ) ∗ (9)
Dimana:
𝐼̅ 𝑖 =  arus beban pada titik beban 𝑖
𝑆̅ 𝑖 =  beban pada titik beban 𝑖 ( 𝑃 𝑏 − 𝑗𝑄 𝑏 ) 𝑉̅ 𝑖 =  tegangan pada titik beban 𝑖
Selanjutnya,  nilai  tegangan  pada masing-masing  titik  beban  dihitung  melalui persamaan:
𝑉̅ 𝑖 = 𝑉̅ 0 − ∆𝑈 ̅ 𝑖 (10)
Dimana 𝑉̅ 𝑖 adalah  tegangan  pada masing-masing  titik  beban  dalam  sebuah jaringan, 𝑉̅ 0 adalah  tegangan  referensi  di gardu induk, dan ∆𝑈 ̅ 𝑖 adalah jatuh tegangan total pada masing-masing titik beban.
Secara  umum  diagram  alir  dalam metode ini yaitu:
MULAI Bentuk Matriks Topologi Jaringan (2) Setting tegangan pada masing- masing titik beban ( V 0 dan V i ) (1) Hitung arus-arus pada masing- masing titik beban ( I i ) (3)
Hitung jatuh tegangan total pada masing-masing titik beban ( Δ U i ) (4)
Hitung tegangan pada masing-masing titik beban ( V i = V 0 - Δ U i ) (5)
Cek Tegangan: || V i | k -| V i | k+1 | ≤ε (7) 1. Tegangan pada masing-masing titik beban 2. Arus pada masing-masing saluran 3. Rugi-rugi daya pada masing-masing saluran (8) k=k+1 k=1 SELESAI YA TIDAK
Gambar 1  Diagram Alir Metode Backward-Forward Sweep
Dengan  diperolehnya  jatuh  tegangan pada  masing-masing  titik  beban  dan  arus beban  pada  masing-masing  titik  beban, maka  rugi-rugi  daya  pada  masing-masing saluran akan mudah ditemukan.

## Fungsi Objektif
Permasalahan  dalam  penelitian  ini yaitu  biaya  sistem  dimana  hal  tersebut dipengaruhi oleh biaya investasi penghantar dan  biaya  akibat  rugi-rugi  daya.    Dengan pemilihan  penghantar  yang  kurang  tepat, maka biaya sistem menjadi besar dan tentu akan merugikan pihak produsen listrik.
Penelitian  ini  dimaksudkan  untuk meminimalkan  biaya  sistem  dimana  biaya sistem  yang  dihitung  setiap  satu  jam  dan dapat ditulis:
min 𝐶 𝑠𝑖𝑠 = ∑ 𝐶 𝑖𝑛𝑣(𝑗,𝑡) 𝐿 𝑗=𝑎 + ∑ 𝐶 𝑙𝑜𝑠𝑠(𝑗,𝑡) 𝐿 𝑗=𝑎 (11)
Dimana:
𝐶 𝑠𝑖𝑠 =  total biaya sistem (Rp/jam)
𝐶 𝑖𝑛𝑣(𝑗,𝑡) =  biaya investasi penghantar pada cabang 𝑗 akibat  penggunaan penghantar 𝑡 (Rp/jam) 𝐶 𝑙𝑜𝑠𝑠(𝑗,𝑡) =  biaya rugi-rugi daya pada cabang 𝑗 akibat  penggunaan
penghantar 𝑡 (Rp/jam) 𝐿 =  jumlah cabang pada sistem

## METODE
Penelitian ini dilakukan melalui sebuah simulasi  pada  sebuah  jaringan  distribusi radia. Adapun model jaringan yang digunakan yaitu model jaringan IEEE 12 titik beban  yang  telah  dimodifikasi  sesuai dengan kondisi lapangan (Risnandar, 2015).
Gambar  2  menunjukkan  masing- masing titik beban 𝐾 𝑖 terhubung satu sama lain melalui sebuah saluran 𝑗 . Kondisi seperti ini mengakibatkan adanya arus beban yang berbeda  pada  masing-masing  saluran tersebut  sehingga  rugi-rugi  daya  pada masing-masing beban menjadi beragam.

## Gambar 2 Model Jaringan 12 Titik Beban
Masing-masing  titik  beban  memiliki posisi  yang  berbeda,  dimana  masing- masing  titik  beban  tersebut  dihubungkan oleh sebuah saluran 𝑗 . Kondisi ini mengakibatkan  jarak  yang  berbeda  untuk masing-masing saluran tersebut.
Panjang masing-masing saluran dalam penelitian ini ditentukan secara acak dimana  hal  tersebut  disesuaikan  dengan kondisi  sebenarnya  di  lapangan  pada sebuah  sistem  distribusi  tenaga  listrik Adapun  panjang  masing-masing  saluran yang  digunakan  dalam  penelitian  ini ditentukan sebagai berikut:

## Tabel 1 Data Saluran
Cabang/ Saluran Jarak (km) Cabang/ Saluran Jarak (km) a 1.2 g 0.8 b 2.6 h 2.4 c 2.2 i 1.9 d 1.4 j 1.8 e 1.3 k 0.7 f 1.5 l 1.6 Jenis penghantar yang biasa digunakan  dalam  penyaluran  energi  listrik khususnya  SKTM  (saluran  kabel  tegangan menengah)  yaitu  kabel  dengan  penghantar alumunium  dan berisolasi  XLPE.  Pemilihan kabel  jenis  ini  sering  digunakan  karena
harganya relatif murah dan memiliki kualitas baik.
Penghantar jenis ini memiliki spesifikasi  teknis  yang  berbeda  untuk masing-masing luas penampangnya.
Adapun  spesifikasi  teknis  jenis  penghantar yang  digunakan  dalam  penelitian  ini mengacu  pada  sebuah  produsen  kabel (Havells India Ltd,, 2013) dimana spesifikasi teknis  penghantar  ditunjukkan  sebagai berikut:
Tabel 2 Spesifikasi Penghantar yang Digunakan Tipe R (𝛀/ 𝒌𝒎) X (𝛀/ 𝒌𝒎) Luas Penampang (𝒎𝒎 𝟐 ) 1 1.540 0.148 25 2 1.110 0.141 35 3 0.820 0.132 50 4 0.567 0.125 70 5 0.410 0.119 95
Luas  penampang  penghantar  yang digunakan ditentukan berdasarkan kemampuan arus masing-masing
penghantar  tersebut  dimana  arus  beban pada  model  jaringan  ini  masih  dapat disalurkan oleh penghantar tersebut.
Selain itu masing-masing jenis penghantar  tersebut  memiliki  harga  yang berbeda-beda dimana harga tersebut ditentukan oleh luas penampang pebghantarnya.  Harga  penghantar  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  mengacu pada  harga  pasaran  kabel  tegangan menengah yaitu sekitar Rp 1.600,- /inti/mm 2 /m.
Arus beban sangat ditentukan kondisi beban  dimana  beban-beban  tersebut  akan mempengaruhi  kondisi  jaringan  secara keseluruhan. Beban yang digunakan dalam penelitian ini ditentukan secara acak seperti halnya panjang saluran. Adapun data beban yang  digunakan  dalam  penelitian  ini ditentukan sebagai berikut:
Tabel 3 Data Beban Node S (kVA) PF (𝐜𝐨𝐬 𝝋) Node S (kVA) PF (𝐜𝐨𝐬 𝝋) 1 200 0.95 7 120 0.90 2 320 0.75 8 320 0.85 3 480 0.65 9 320 0.75 4 320 0.85 10 320 0.95 5 200 0.85 11 320 0.90
6 200 0.90 12 480 0.95
Energi  listrik  pada  sebuah  jaringan distribusi  diperoleh  dari  produsen  listrik dimana di Indonesia biaya energi ditentukan oleh  pemerintah.  Dengan  adanya  rugi-rugi daya pada sebuah jaringan distribusi, maka biaya tersebut tetap muncul dan ditanggung oleh  pihak  produsen.  Kondisi  seperti  ini menimbulkan kerugian dalam aspek ekonomi. Biaya energi tersebut diatur dalam tarif dasar listrik (TDL) yang mengacu pada (Permen  ESDM  Nomor  28  Tahun  2016, 2016).
Jenis  tarif  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  mengacu  pada  jenis  tarif golongan industri tegangan menengah. Tarif jenis  ini  dibedakan  berdasarkan  tarif  pada waktu  beban  puncak  (WBP)  dan  tarif  luar waktu beban puncak (LWBP).
Untuk  WBP  tarif  listrik  dikenakan sebasar 𝐾 x  Rp  1.115,-/kWh  dan  pada LWBP  tarif  listrik  yang  dikenakan  sebesar Rp 1.115,-. 𝐾 merupakan faktor perbandingan antara harga WBP dan LWBP sesuai  dengan  karakteristik  beban  sistem kelistrikan  setempat  dan  ditetapkan  oleh Direksi  PT  PLN  (Persero)  dalam  hal  ini penyedia  listrik.  Dimana  nilai 𝐾 berkisar antara 1.4 s.d 2.
Asumsi yang digunakan dalam penelitian  ini  memiliki  beban  puncak  dari pukul  17.00 –  22.00  sehingga  dengan mengasumsikan 𝐾 = 1.4 maka  tarif  listrik rata-rata  sebesar  Rp  1.207,-/kWh  dan  saat 𝐾 = 2 , maka tarif listrik rata-rata sebesar Rp 1.347,-/kWh. Dengan adanya interval harga tersebut maka dalam memudahkan perhitungan,  tarif  listrik  yang  digunakan dalam penelitian ini yaitu sebesar Rp 1.300,- /kWh.
Proses pencarian solusi yang dilakukan dalam penelitian ini yaitu menggunakan metode PSO, dimana masing-masing partikel membawa informasi tipe penghantar yang akan digunakan pada masing-masing  saluran  dengan  dimensi sebesar 𝐿 . Proses pencarian solusi tersebut ditentukan melalui proses berikut:
MULAI DATA Inisialisasi Populasi k = 1 Simulasi Aliran Daya Evaluasi Fitness Menentukan Pb Menentukan Gb Cek Iterasi k = k max Solusi ( Gb ) Pemilihan jenis penghantar pada masing-masing saluran Perbarui Kecepatan Partikel Perbarui Posisi Partikel SELESAI YA k = k + 1 TIDAK

## Gambar 3 Diagram Alir Metode PSO
Inisialisasi partikel dimaksudkan untuk meberikan  informasi  jenis  penghantar  yang akan  digunakan  dalam  masing-masing saluran  dan  ditentukan  secara  acak. Selanjutnya  simulasi  aliran  daya  dilakukan berdasarkan  informasi  yang  dibawa  oleh masing-masing  partikel  tersebut  berupa jenis  penghantar  yang  digunakan  pada masing-masing  saluran.  Setelah  dilakukan simulasi aliran daya, maka perhitungan nilai objektif  atau  nilai  fitness  dapat  dilakukan dengan mudah.
Setelah  dilakukan perhitungan  secara terus-menerus  hingga  iterasi 𝑘 𝑚𝑎𝑘𝑠 ,  maka proses  pencarian  solusi  dihentikan  dan diperoleh solusi 𝐺𝑏 yang merepresentasikan jenis  penghantar  terbaik  pada  masing- masing saluran.
Agar  pencarian  solusi  tersebut  lebih optimal, maka digunakan parameter- parameter sebagai berikut: Jumlah Partikel (𝐻) : 20 Dimensi Partikel (𝐷) : 12 Iterasi Maksimum (𝑘 𝑚𝑎𝑥 ) : 100 𝑐1, 𝑐2 : 1 𝑣 𝑚𝑎𝑥 : 2 𝑣 𝑚𝑖𝑛 : -2
Jumlah partikel yang digunakan dalam pencarian  solusi  menggunakan  20  buah partikel, dimana jumlah tersebut cukup untuk mewakili pencarian solusi tersebut (Risnandar, 2015). Dimensi partikel merupakan  jumlah  saluran  pada  jaringan distribusi. Proses  yang  dilakukan  berdasarkan Gambar 3 Diagram Alir Metode
mengalami  permasalahan  baru  dimana solusi tersebut mengalami perubahan solusi saat dilakukan simulasi ulang.
Agar  pencarian  solusi  lebih  efektif, maka  proses  berikutnya  dilakukan  proses yang  mengacu  pada Error!  Reference source not found. .
MULAI DATA Inisialisasi Populasi k = 1 Simulasi Aliran Daya Evaluasi Fitness Menentukan Pb Menentukan Gb Cek Iterasi k = k max Solusi ( Gb ) Pemilihan jenis penghantar pada masing-masing saluran Perbarui Kecepatan Partikel Perbarui Posisi Partikel SELESAI YA k = k + 1 TIDAK Solusi Global Pemilihan jenis penghantar pada masing-masing saluran Gb proses sebelumnya dijadikan partikel pertama pada inisialisi populasi berikutnya Optimal YA TIDAK

## Gambar 4 Diagram Alir Proses Optimasi
Setelah diperoleh solusi 𝐺𝑏 , maka 𝐺𝑏 tersebut  dimasukkan  ke  dalam  insialisasi partikel selanjutnya dan dapat ditulis:
𝑥 = [ 𝐺𝑏 1 ⋯ 𝐺𝑏 𝐿 𝑥 21 ⋯ 𝑥 2𝐿 ⋮ 𝑥 𝑝𝑞 ⋮ 𝑥 𝐻1 ⋯ 𝑥 𝐻𝐿 ] (12)
Selanjutnya proses
pencarian dihentikan  saat  solusi  dianggap  optimal
dimana  nilai  objektif  sama  dengan  nilai objektif proses sebelumnya.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penyaluran  energi  listrik  dilakukan dengan  menghubungkan  masing-masing titik beban. Dengan adanya pemilihan jenis penghantar yang berbeda maka memberikan  biaya  sistem  yang  berbeda. Penelitian ini mengasumsikan bahwa seluruh  saluran  pada  jaringan  distribusi
belum memiliki penghantar, sehingga diperlukan pemilihan jenis penghantar yang tepat agar mendapatkan biaya sistem yang minimal.

## Perhitungan Manual
Kondisi  pertama,  simulasi  dilakukan tanpa  menggunakan  metode  PSO  dimana pemilihan tipe penghantar dilakukan secara manual yaitu seluruh saluran menggunakan tipe penghantar yang sama.
Pada  saat  masing-masing  saluran menggunakan  tipe  penghantar 𝑡 ,  maka biaya  sistem  dapat  ditunjukkan  sebagai berikut:

## Tabel 4 Pemilihan Tipe Penghantar Secara Manual
Tipe Penghantar Total Biaya Sistem (ribu rupiah/jam) 1 200.78 2 153.48 3 128.95 4 113.38 5 113.05
Berdasarkan  Tabel  4,  maka  jenis penghantar  yang  memberikan  total  biaya sistem  terendah  yaitu  tipe  penghantar  5 yaitu tipe penghantar dengan luas penampang  95  mm 2 .  Hal  ini  menunjukkan bahwa  luas  penampang  penghantar  besar memberikan  biaya  sistem  yang  murah dibandingkan  menggunakan  penghantar dengan luas penampang yang kecil.

## Perhitungan dengan Optimasi
Kondisi  kedua,  simulasi  dilakukan dengan  menggunakan  metode  PSO  yang
telah  diperbaiki  seperti  ditunjukkan  pada Error!  Reference  source  not  found. . Pencarian  solusi  yang  dilakukan dihentikan pada  saat  pencarian  solusi  (percobaan) kelima,  dimana  proses  pencarian  solusi tidak  mengalami  perubahan  mulai  dari pencarian  solusi  (percobaan)  keempat. Kondisi  ini  memberikan  kesimpulan  bahwa proses  pencarian  solusi  dapat  dilakukan melalui  proses  yang  ditunjukkan  pada Gambar 4.
Adapun  hasil  simulasi  berdasarkan proses  pencarian solusi  berupa  tipe penghantar  pada  masing-masing  saluran ditunjukkan melalui Tabel 5.
Biaya  sistem  pada  masing-masing percobaan  ditunjukkan  Gambar  5.  Hal  ini menunjukkan bahwa pencarian solusi mengalami perbaikan pada setiap percobaan berikutnya.

## Gambar 5 Biaya Sistem pada Setiap Percobaan
Tabel 5 Pemilihan Tipe Penghantar Setelah Optimasi
Percobaan ke- 1 2 3 4 5 Node-1 5 5 5 5 5 Node-2 2 4 5 4 4 Node-3 1 4 5 2 2 Node-4 3 2 5 3 3 Node-5 4 2 1 3 3 Node-6 3 4 1 2 2 Node-7 1 1 4 3 3 Node-8 2 2 4 5 5 Node-9 5 5 2 2 2 Node-10 2 1 5 4 4 Node-11 2 2 5 4 4 Node-12 3 3 3 4 4 Total Biaya Sistem (ribu rupiah/ jam) 91.72  90.66  90.46  88.30  88.30 91.72
90.66 90.46 88.30 88.30 86.00 88.00 90.00 92.00 1 2 3 4 5 Bi ay a (Ri b u Rup ia h ) Percobaan ke- Total Biaya Sistem
Pemilihan  penghantar  yang  tepat mempengaruhi  biaya  sistem  pada  jaringan distribusi.  Pemilihan  penghantar  dengan luas penampang besar tidak selalu
memberikan  biaya  sistem  yang  murah seperti  pembahasan  sebelumnya,  dan
sebaliknya. Selain itu pemilihan penghantar dengan metode  ini  memberikan  perbedaan biaya sistem yang cukup signifikan dibandingkan  dengan  menggunakan  jenis penghantar 𝑡 yang  sama  pada  jaringan distribusi (Gambar 6).
Gambar 6 Total Biaya Sistem Setelah Optimasi
Simulasi dalam penelitian
menunjukkan  adanya  penurunan  biaya sistem  sebesar  21.90%.  Dengan  adanya penurunan  ini,  maka  pihak  penyedia  listrik lebih  diuntungkan  dengan  penggunaan metode ini.

## SIMPULAN
Pemilihan  penghantar  pada  sebuah jaringan distribusi perlu mempertimbangkan aspek teknis dan aspek ekonomi. Penelitian ini menunjukkan bahwa penggunaan metode  PSO  dapat  digunakan  dalam pemilihan  penghantar  jaringan  distribusi, dimana hasil yang diperoleh dari metode ini menunjukkan efisiensi yang cukup signifikan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih yang  sebesar-besarnya  kepada  Lembaga Penelitian  dan  Pengabdian  Masyarakat (LPPM)
Universitas Muhammadiyah
Tasikmalaya yang telah mendanai penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Havells  India  Ltd,.  (2013). LT/HT  Power  & Control Cables Catalogue . India. Kitta, I. (2003). Analisa Pemodelan Perhitungan  Susut  Energi  Jaringan
Distribusi  Listrik. Institut  Teknologi Bandung, Sekolah Teknik Elektro dan Informatika. Bandung: Institut Teknologi Bandung.
Novialifiah,  R.  W.,  Soeprijanto,  A.,  &
Wibowo, R. S. (2014). Algoritma Aliran Daya  untuk  Sistem  Distribusi  Radial dengan  Beban  Sensitif  Tegangan. Jurnal Teknik POMITS , 3 (1), B7-B11. Permen  ESDM  Nomor  28  Tahun  2016. (2016,  Oktober). Tarif  Tenaga  Listrik yang Disediakan oleh PT Perusahaan
Listrik  Negara  (Persero) .  Jakarta,
Indonesia. Purnomo, H. D. (2014). Cara Mudah Belajar Metode Optimasi Metaheuristik Menggunakan Matlab (Vol. I). Yogyakarta: Gava Media. Risnandar, M. A. (2015). Optimasi Susunan Fasa Pembebanan Jaringan Distribusi dalam Mengurangi Rugi Daya Menggunakan Particle Swarm Optimization  (PSO). Tesis,  Institut
113.05 88.30
Menggunakan tipe penghantar 5 Menggunakan Optimasi
Total Biaya Sistem (ribu rupiah/jam)
Teknologi  Bandung,  Sekolah  Teknik Elektro dan Informatika, Bandung. Suheta, T., Kotima, & Zaman, A. B. (2009).
Studi Analisa Pemilihan Kawat Konduktor  pada  Penyulang  Indomie Rungkut  di  Area  Pelayanan  dan
Jaringan  Surabaya  Selatan. Seminar Nasional  Electrical,  Informatics,  and It's Educations , (hal. A1-83 - A1-86). Taofeq,  T.,  Anggoro,  B.,  &  Arfianto,  T.
(2013). Perancangan Sistem Kelistrikan  pada  Pusat  Listrik  Tenaga Minihidro Lapai 2x2000 kW di
Sulawesi  Tenggara. Jurnal  Reka Elkomika , 1 (2), 109-118. Tuegeh, M., Soeprijanto, & Purnomo, M. H. (2009).  Modified  Improved  Particle Swarm Optimization for Optimal Generator Scheduling. Seminar
Nasional  Aplikasi  Teknologi  Informasi 2009  (SNATI  2009) ,  (hal.  85-90). Yogyakarta. Waluyo,  Soenarjo,  &  Akbar,  A.  A.  (2012).
Perhitungan Susut Daya pada Sistem
Distribusi Tegangan Menengah
Saluran Udara dan Kabel. Jurnal Sains dan Teknologi EMAS , 17 (3).