Abstrak —Sistem distribusi tenaga listrik semakin berkembang yang ditandai dengan meningkatnya permintaan energi listrik. Terlebih lagi, keberadaan pembangkit listrik dengan sumber terbarukan semakin berkembang dan meluas. Pada kenyataannya, nilai beban dan pembangkitan sumber energi terbarukan selalu berubah. Semakin meningkatnya permintaan energi listrik serta nilai beban yang selalu berubah menyebabkan permasalahan seperti kerugian daya dan penurunan tegangan. Permasalahan ini dapat diselesaikan dengan melakukan rekonfigurasi dinamis yang memperhatikan energi terbarukan dan dinamika perubahan beban. Rekonfigurasi dinamis dilakukan pada jaringan distribusi radial 20 kV ULP Teluk Betung kota Bandar Lampung dengan metode Binary Particle Swarm Optimization (BPSO)  untuk mengurangi kerugian daya dan meningkatkan nilai tegangan pada jaringan distribusi. Metode Newton-Raphson digunakan sebagai metode aliran daya pada studi rekonfigurasi dinamis ini. Berdasarkan hasil simulasi dan analisis pada sistem distribusi yang terjadi gangguan pemutusan saluran dan terpasang sistem PV, setelah dilakukan rekonfigurasi dinamis pada sistem distribusi didapatkan bahwa dalam waktu 24 jam terjadi pengurangan kerugian daya aktif adalah sebesar 47,001% dan pengurangan kerugian daya reaktif adalah sebesar 46,866%. Nilai tegangan rata-rata pada sistem distribusi dalam 24 jam adalah sebesar 0, 98947 p.u dan dengan nilai tegangan minimum adalah sebesar 0,95444 p.u. Dari hasil simulasi dan analisis, rekonfigurasi dinamis dengan metode BPSO mampu meningkatkan nilai tegangan dan menurunkan kerugian daya pada sistem distribusi yang terjadi gangguan saluran dan terpasang sistem PV.
Kata Kunci — Binary Particle Swarm Optimization (BPSO), Pengurangan Kerugian Daya, Peningkatan Profil Tegangan, Photovoltaic , Rekonfigurasi Jaringan Dinamis, Sistem Distribusi.

## I. PENDAHULUAN
ERKEMBANGAN sosial ekonomi yang cepat menyebabkan kebutuhan energi listrik oleh konsumen terutama di sektor industri dan komersial pada sisi distribusi semakin meningkat  [1]. Peningkatan kebutuhan energi listrik mengakibatkan peningkatan arus yang akan meningkatkan kerugian daya dan drop tegangan pada jaringan. Kerugian daya dipengaruhi oleh arus resistansi dan reaktansi penyulang [2]. Selain itu, permasalahan lain yang mungkin terjadi adalah gangguan pada saluran, seperti saluran putus karena short circuit , fenomena alam atau sistem yang abnormal. Semakin banyaknya renewable energy (RE), misalnya photovoltaic (PV), yang pembangkitannya tidak menentu di jaringan distribusi juga menjadi tantangan karena dapat
mempengaruhi karakteristik penyulang   [3]. Oleh karena pentingnya jaringan distribusi, maka PT PLN (Persero) sebagai penyedia jasa listrik di Indonesia harus selalu menjaga kualitas jaringan distribusi. Salah satu solusi untuk menyelesaikan permasalahan kerugian daya dan drop tegangan dengan mempertimbangkan RE yang keluaran dayanya bervariasi adalah dengan rekonfigurasi dinamis jaringan distribusi  [4].
Penelitian mengenai rekonfigurasi jaringan distribusi telah berhasil menyelesaikan permasalahan pada sistem distribusi, seperti perbaikan profil tegangan, perbaikan kerugian daya, dan juga untuk menaikkan indeks stabilitas tegangan  [5-7]. Pengembangan rekonfigurasi jaringan distribusi dengan interval pernah dianalisis untuk menurunkan kerugian daya [8].  Pada penelitian sebelumnya, telah dilakukan studi

## Rekonfigurasi Dinamis Jaring Distribusi Radial 20 kV Teluk Betung untuk Meningkatkan Profil Tegangan dengan Mempertimbangkan Gangguan Saluran dan Injeksi Renewable Energy
Fachri Azca Haidar Fayumi, Dimas Fajar Uman Putra, dan Ni Ketut Aryani Departemen Teknik Elektro, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) e-mail: dimasfup@ee.its.ac.id
P
Gambar 1. Jenis kurva beban harian residensial.
Gambar 2. Jenis kurva beban harian komersial.
Gambar 3. Jenis kurva beban harian industrial.
rekonfigurasi jaringan distribusi radial 20 kV Teluk Betung, namun hanya memperhatikan kondisi tertentu. Oleh karena itu, akan dilakukan pengembangan berupa studi rekonfigurasi dinamis jaringan distribusi radial 20 kV Teluk Betung yang memperhatikan dinamika beban dan pembangkitan PV serta gangguan saluran  [9].

## II. DASAR TEORI

## A. Sistem Jaringan Distribusi Radial
Sistem distribusi merupakan bagian dari sistem tenaga listrik yang berfungsi menyalurkan energi listrik ke konsumen  [10]. Terdapat 2 jenis jaringan distribusi, yaitu : jaringan distribusi tegangan menengah (JDTM) dengan tegangan 6 kV atau 20 kV dan jaringan distribusi tegangan rendah (JDTR) dengan tegangan 220 V atau 380 V [11]. Pada jaringan distribusi, topologi yang biasa digunakan adalah topologi radial karena lebih ekonomis  [6].

## B. Ssitem Jaringan Distribusi Radial
Cahaya matahari dapat diubah menjadi energi listrik dengan menggunakan Photovoltaic (PV)  [12]. PV sering dipasang di perumahan atau berupa PV farm yang secara khusus terhubung dengan jaringan distribusi. Salah satu tantangan PV di jaringan distribusi adalah intermitensi daya PV yang menyebabkan fluktuasi tegangan   [13]. Daya keluaran PV dipengaruhi oleh nilai insolasi matahari dan suhu modul PV. Nilai daya keluaran PV dapat dihitung melalui persamaan berikut  [12]:
𝑃𝑃 𝑃𝑃𝑃𝑃 = 𝑀𝑀 �𝑃𝑃 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 × 𝐺𝐺 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼 𝐺𝐺 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 + � 1 + 𝑘𝑘 ( 𝑇𝑇 𝑐𝑐 − 𝑇𝑇 𝑟𝑟 ) �� (1)
dengan keterangan sebagai berikut:
𝑃𝑃 𝑃𝑃𝑃𝑃 : daya keluaran PV 𝑃𝑃 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 : daya keluaran maksimal PV pada STC (W) 𝑀𝑀 : jumlah modul PV 𝑘𝑘 : koefisien suhu (%/°C) 𝐺𝐺 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐺𝐺
: nilai insolasi matahari sebenarnya (W/m 2 ) 𝐺𝐺 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 : nilai insolasi matahari pada STC (1000 W/m 2 ) 𝑇𝑇 𝑐𝑐 : nilai suhu pada modul PV (°C) 𝑇𝑇 𝑟𝑟 : nilai suhu referensi (°C)
C. Analisis Aliran Daya
Analisis aliran daya atau disebut juga Load Flow menjadi dasar dari desain dan analisis sistem tenaga listrik. Melalui analisis ini, parameter dalam sistem tenaga dapat dianalisis
Gambar 4. Data pembangkittan PV.
Gambar 5. Urutan pelaksanaan penelitian.
Gambar 6. Hasil rekonfigurasi sebelum gangguan.
Gambar 7. Hasil rekonfigurasi saat gangguan. .
Gambar 8. Hasil rekonfigurasi setelah gangguan.
[14]. Terdapat beberapa metode yang dapat digunakan, salah satunya adalah Newton-Raphson. Melalui metode ini, arus dan daya kompleks yang mengalir dapat dihitung menggunakan persamaan berikut  [14]:
𝐼𝐼 𝑖𝑖 = ∑ 𝑌𝑌 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑉𝑉 𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 (2)
𝑃𝑃 𝑖𝑖 − 𝑗𝑗𝑄𝑄 𝑖𝑖 = 𝑉𝑉 𝑖𝑖 ∗ 𝐼𝐼 𝑖𝑖 (3)
Dengan memasukkan persamaan (2) ke dalam persamaan (3)  dan mengubah dalam bentuk polar, maka diperoleh persamaan sebagai berikut [14]:
𝑃𝑃 𝑖𝑖 − 𝑗𝑗𝑄𝑄 𝑖𝑖 = | 𝑉𝑉 𝑖𝑖 | ∠−𝛿𝛿 𝑖𝑖 ∑ �𝑌𝑌 𝑖𝑖𝑖𝑖 ��𝑉𝑉 𝑖𝑖 � 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 ∠𝜃𝜃 𝑖𝑖𝑖𝑖 + 𝛿𝛿 𝑖𝑖 (4) 𝑃𝑃 𝑖𝑖 = ∑ | 𝑉𝑉 𝑖𝑖 | �𝑉𝑉 𝑖𝑖 ��𝑌𝑌 𝑖𝑖𝑖𝑖 � cos ( 𝜃𝜃 𝑖𝑖𝑖𝑖 −𝛿𝛿 𝑖𝑖 + 𝛿𝛿 𝑖𝑖 ) 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 (5)
𝑄𝑄 𝑖𝑖 = − ∑ | 𝑉𝑉 𝑖𝑖 | �𝑉𝑉 𝑖𝑖 ��𝑌𝑌 𝑖𝑖𝑖𝑖 � sin �𝜃𝜃 𝑖𝑖𝑖𝑖 −𝛿𝛿 𝑖𝑖 + 𝛿𝛿 𝑖𝑖 � 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 (6)
Persamaan  (5)  dan  (6)  adalah persamaan non-linier dari daya aktif dan reaktif. Lalu dilakukan ekspansi sehingga menghasilkan matriks Jacobian pada persamaan  (7).  Maka dapat diperoleh nilai perkiraan tegangan pada bus i pada setiap iterasi k tertulis pada persamaan (8) [14] :
�Δ𝑃𝑃 Δ𝑄𝑄� = �𝐽𝐽 1 𝐽𝐽 2 𝐽𝐽 3 𝐽𝐽 4 � � Δ𝛿𝛿 Δ | 𝑉𝑉 | � (7)
�𝑉𝑉 𝑖𝑖 ( 𝑘𝑘+1 ) � = �𝑉𝑉 𝑖𝑖 ( 𝑘𝑘 ) � + Δ�𝑉𝑉 𝑖𝑖 ( 𝑘𝑘 ) � (8) dengan keterangan sebagai berikut:
𝐼𝐼 𝑖𝑖
: arus yang mengalir pada saluran 𝑖𝑖 𝑌𝑌 𝑖𝑖𝑖𝑖 : admitansi antara bus 𝑖𝑖 dengan bus 𝑗𝑗
𝑉𝑉 𝑖𝑖 : tegangan pada bus 𝑖𝑖 Δ𝑃𝑃 : perubahan daya aktif
𝐽𝐽 : matriks Jacobian Δ | 𝑉𝑉 | : perubahan magnitude tegangan 𝑉𝑉 𝑖𝑖 ( 𝑘𝑘 ) : tegangan pada iterasi 𝑘𝑘 𝑃𝑃 𝑖𝑖
: daya aktif menuju bus 𝑖𝑖 𝑄𝑄 𝑖𝑖
: daya reaktif menuju bus 𝑖𝑖 𝛿𝛿 𝑖𝑖 : sudut delta tegangan Δ𝑄𝑄
: perubahan daya reaktif
Δ𝛿𝛿 : perubahan sudut delta tegangan
𝑉𝑉 𝑖𝑖 ( 𝑘𝑘+1 ) : tegangan pada iterasi 𝑘𝑘 + 1
D. Rekonfigurasi Dinamis Jaringan Distribusi Rekonfigurasi jaringan distribusi berfungsi mengubah kondisi open/closed dari tie-switch untuk mengatur ulang topologi penyulang distribusi. Rekonfigurasi jaringan mampu memperbaiki kondisi sistem distribusi  [15]. Struktur jaringan juga harus dijaga agar tetap radial.
Terdapat dua jenis rekonfigurasi yaitu rekonfigurasi statis yang berfokus pada waktu tertentu dan dinamis yang memperhatikan perubahan beban dan pembangkitan RE pada jaringan distribusi   [16].  Rekonfigurasi dinamis sangat penting karena keberadaan RE yang semakin banyak pada jaringan distribusi saat ini.

## E. Binary Partticle Swarm Opttimization (BPSO)
Algoritma PSO terinspirasi dari sekawanan hewan yang bergerak secara abstrak namun dapat menuju tempat yang paling optimal  [17]. Terdapat individu yang memiliki nilai posisi dan kecepatan yang selalu berubah di setiap iterasinya [5]. Nilai Pbest akan dibandingkan dengan nilai Gbest dan dipilih nilai paling optimal untuk menjadi acuan  [7]. Salah satu variasi PSO adalah Binary Particle Swarm Optimization (BPSO) yang cocok digunakan untuk permasalahan optimasi yang bersifat diskrit. Pada algoritma BPSO domain dari ruang pencarian PSO diubah menjadi domain biner. Proses pengubahan juga diterapkan pada rentang kecepatan serta posisi. Pada rekonfigurasi jaringan distribusi, individu yang bernilai “1” menandakan switch yang terbuka, sedangkan yang bernilai “0” menandakan switch yang tertutup  [18].

## III. METODOLOGI DAN PEMODELAN SISTEM

## A. Metode BPSO
Penelitian ini menerapkan metode BPSO dengan fungsi sigmoid yang menyebabkan hasil output menjadi biner. Loop atau ruang pencarian ditentukan terlebih dahulu. Ruang
Gambar 9. Perbandingan kerugian daya sistem aktif.
Gambar 10. Perbandingan kerugian daya sistem reaktif.
Gambar 11. Perbandingan tegangan sistem rata-rata.
Gambar 12. Perbandingan tegangan sistem minimum.
pencarian merupakan loop yang tersusun atas saluran lama dan saluran baru. Di dalam setiap loop akan didapatkan posisi tie switch yang merupakan solusi paling optimal. Data Parameter BPSO dittunjukkan pada Tabel 1  [19].
Swarm dengan nilai fitness terbaik akan menjadi nilai acuan yang akan disimpan dalam variabel Pbest untuk nilai fitness terbaik dalam setiap swarm dan variabel Gbest untuk nilai fitness terbaik dari keseluruhan swarm . Pergerakan setiap partikel sesuai dengan persamaan berikut:
𝑉𝑉 𝑖𝑖𝑟𝑟+1 = 𝑤𝑤 × 𝑉𝑉 𝑖𝑖𝑟𝑟 + 𝑐𝑐 1 × 𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟 × �𝑃𝑃 𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑡𝑡 𝑖𝑖𝑖𝑖 − 𝑋𝑋 𝑖𝑖𝑟𝑟 � + 𝑐𝑐 2 × 𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟 × �𝐺𝐺 𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑡𝑡 𝑖𝑖𝑖𝑖 − 𝑋𝑋 𝑖𝑖𝑟𝑟 � (9)
𝑠𝑠 ( 𝑣𝑣 𝑖𝑖𝑟𝑟+1 ) = 𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑝𝑝 𝑖𝑖 1+𝑏𝑏 −𝑣𝑣𝑖𝑖𝑖𝑖+1 (10)
𝑋𝑋 𝑖𝑖𝑟𝑟+1 = 𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑝𝑝 𝑖𝑖 �𝑠𝑠 ( 𝑣𝑣 𝑖𝑖𝑟𝑟+1 ) � (11)
𝑤𝑤 = 𝑤𝑤 𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 − ( 𝑤𝑤 𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 − 𝑤𝑤 𝑚𝑚𝑖𝑖𝑛𝑛 ) × � 𝑖𝑖𝑡𝑡𝑏𝑏𝑟𝑟 𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑖𝑖𝑡𝑡𝑏𝑏𝑟𝑟 � (12)
dengan keterangan sebagai berikut:
𝑋𝑋 𝑖𝑖𝑟𝑟
: posisi individu sekarang
𝑉𝑉 𝑖𝑖𝑟𝑟 : kecepatan individu sekarang
𝑋𝑋 𝑖𝑖𝑟𝑟+1 : posisi individu iterasi selanjutnya 𝑉𝑉 𝑖𝑖𝑟𝑟+1 : kecepatan individu iterasi selanjutnya 𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟 : nilai random antara 0 – 1 𝑤𝑤 : nilai inersia 𝑤𝑤 𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 : nilai inersia maksimal 𝑠𝑠 : fungsi sigmoid 𝑐𝑐 1 : konstanta cognitive 𝑐𝑐 2
: konstanta social acceleration 𝑃𝑃 𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑡𝑡 𝑖𝑖𝑖𝑖 : posisi terbaik dari individu
𝐺𝐺 𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑡𝑡 𝑖𝑖𝑖𝑖
: posisi terbaik dari populasi 𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑟𝑟 : iterasi saat ini max 𝑖𝑖𝑡𝑡𝑏𝑏𝑟𝑟 : nilai iterasi maksimal
𝑤𝑤 𝑚𝑚𝑖𝑖𝑛𝑛 : nilai inersia minimal
𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑝𝑝 𝑖𝑖 : panjang loop ke-i

## B. Fungsi Objektif
Fungsi objektif yang digunakan adalah untuk meminimalkan rugi-kerugian daya.
𝐹𝐹 = min( ∑ 𝐼𝐼 𝑘𝑘 2 × 𝑅𝑅 𝑘𝑘 𝑀𝑀 𝑘𝑘=1 ) (13)

## C. Fungsi Batasan
Fungsi batasan yang digunakan adalah batasan keseimbangan daya aktif, radialitas, dan nilai tegangan. a) Keseimbangan daya aktif
∑ 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑖𝑖𝑟𝑟 𝑖𝑖 𝐿𝐿 𝑖𝑖=1 = ∑ 𝑃𝑃𝑙𝑙𝑙𝑙𝑠𝑠𝑠𝑠 𝑘𝑘 + ∑ 𝑃𝑃𝑙𝑙𝑙𝑙𝑟𝑟𝑟𝑟 𝑙𝑙 𝐼𝐼 𝑙𝑙=1 𝑀𝑀 𝑘𝑘=1 (14)
b) Radialitas sistem
∑ 𝑆𝑆 𝑘𝑘 = 1 𝑀𝑀 𝑘𝑘=1 (15) c) Tegangan setiap bus
0.9 ≤ 𝑉𝑉𝑉𝑉𝑉𝑉𝑠𝑠 𝑖𝑖 ≤ 1.05 (16)
dengan keterangan sebagai berikut:
𝐹𝐹 : fungsi objektif 𝑀𝑀 : jumlah saluran
𝐼𝐼 𝑘𝑘 : arus yang mengalir pada saluran ke- 𝑘𝑘 𝑅𝑅 𝑘𝑘 : nilai resistansi saluran ke- 𝑘𝑘 𝐿𝐿
: jumlah bus generator 𝑀𝑀 : jumlah saluran 𝑁𝑁 : jumlah bus beban 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑖𝑖𝑟𝑟 𝑖𝑖 : daya aktif pada generator ke- 𝑗𝑗 𝑃𝑃𝑙𝑙𝑙𝑙𝑠𝑠𝑠𝑠 𝑘𝑘 : kerugian daya aktif pada saluran ke- 𝑘𝑘 𝑃𝑃𝑙𝑙𝑙𝑙𝑟𝑟𝑟𝑟 𝑙𝑙 : beban aktif pada bus beban ke- 𝑙𝑙
𝑆𝑆 𝑘𝑘 : kondisi switch pada saluran ke- 𝑘𝑘 𝑉𝑉𝑉𝑉𝑉𝑉𝑠𝑠 𝑖𝑖
: besar tegangan pada bus ke- 𝑖𝑖
Tabel 1.
Data parameter BPSO Parameter Nilai Iterasi 200 W max 0.9 W min
0.4 C1 2.0 C2 2.0 Tabel 2.
Data generator bus sistem N O Nama Gardu Induk V (p.u) MVA 1 Teluk Betung #1 (Trafo 1) 1.0 100 2 Teluk Betung #2 (Trafo 2) 1.0 100 Tabel 3. Data saluran N O Jenis Kabel  Ukuran kabel (mm 2 ) R (Ω/km) X (Ω/km) 1 A3C 150 0,21 0,37357 Tabel 4. Data rencana saluran baru dan eksisting Nama  Dari bus Ke bus Status l (km) R (Ω/km) X (Ω/km) S82 34 52 Eksisting  0.1 0.005 0.009 S83 38 76 Eksisting  0.1 0.005 0.009 S84 42 64 Baru 0.41 0.022 0.038 S85 30 79 Baru 0.305  0.016 0.028 S86 8 19 Baru 0.207  0.011 0.019 S87 22 54 Baru 0.209  0.011 0.019
Tabel 5.
Data loop pencarian rekonfigurasi
L OOP
Saluran 1 S36, S38, S39, S40, S60, S61, S62, S84
2 S25, S26, S27, S28, S75, S76, S77, S85 3 S1, S2, S3, S4, S5, S6, S14, S15, S16, S17, S86 4 S29, S30, S31, S32, S44, S45, S46, S47, S48, S49, S50, S82 5 S34, S35, S37, S65, S66, S67, S68, S69, S70, S71, S72, S73, S74, S83 6 S14, S15, S16, S18, S19, S20, S51, S52, S87 Tabel 6. Hasil simulasi sebelum gangguan Kondisi Sebelum Gangguan Sebelum Rekonfigurasi Setelah Rekonfigurasi Tie switch S84 S85 S86 S82 S83 S87 S39 S85 S6 S82 S34 S87 Kerugian daya aktif total 864,078 kW 635,283 kW Pengurangan kerugian daya aktif - 26,478% Kerugian daya reaktif total 1530,024 kVAR 1126,467 kVAR Pengurangan kerugian daya reaktif - 26,376% Tegangan rata-rata sistem dalam 24 jam 0,98861 p.u 0,99183 p.u Tegangan minimum sistem dalam 24 jam 0,96470 p.u (Bus 15 – Jam ke-8) 0,97237 p.u (Bus 61 – Jam ke-8)

## D. Data Generatur Bus
Data dari Gardu Induk Teluk Betung yang digunakan disajikan pada Tabel 2.

## E. Data Saluran
Saluran pada ULP Teluk Betung menggunakan jenis kabel A3C dengan data saluran ang disajikan pada Tabel 3.

## F. Data Kurva Beban Harian
Terdapat tiga jenis kurva beban harian. Kurva beban harian dibutuhkan untuk memperoleh detail beban setiap jam. Hal ini dapat dilihat pada Gambar 1, Gambar 2, dan Gambar 3 [20].

## G. Sistem Jaringan Distribusi Radial

## 1) Menentukan Rencana Saluran Baru
Daftar saluran baru yang direncanakan ditunjukkan pada Tabel 4.
2) Menentukan Ruang Pencarian pada Sistem
Terdapat enam loop pencarian yang disajikan pada Tabel 5.

## H. Pemodelan PV
Arah aliran arus beban searah dengan aliran daya karena beban menyerap daya aktif dan reaktif. Apabila terdapat DG, maka arah aliran daya akan berlawanan. PV dimodelkan sebagai beban negatif dengan unity power factor [21]. Nilai kapasitas PV bergantung pada luas area pemasangannya. Berdasarkan pertimbangan teknis dan ekonomi diperoleh perbandingan daya terbangkit PV terhadap luas area adalah sebesar 3:20. Grafik pembangkitan PV dapat dilihat pada Gambar 4.

## I. Urutan Pelaksanaan
Diagram alir urutan pelaksanaan  penelitian studi rekonfigurasi dinamis jaringan distribusi 20 kV Teluk Betung disajikan pada Gambar 5.

## IV. ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN
Sistem yang akan dianalisis merupakan sistem distribusi Teluk Betung tanpa menggunakan GI Tarahan. Pada sistem ini terdapat 83 bus beban dan terpasang 3 buah sistem PV. Pada sistem ini juga, terdapat gangguan pemutusan saluran.
Sebelum dilakukan rekonfigurasi, tie switch yang terbuka adalah S84, S85, S86, S82, S83 dan S87. Saat sebelum gangguan, konfigurasi ini menghasilkan kerugian daya aktif dan reaktif sebesar 864,078 kW dan 1530,024 kVAR, dengan tegangan rata-rata dan minimum sistem sebesar 0,98861 p.u dan 0,96470 p.u. Saat gangguan terjadi, menghasilkan kerugian daya  aktif dan reaktif sebesar 3057,748 kW dan 5401,214 kVAR, dengan tegangan rata-rata dan minimum sistem sebesar 0,97638 p.u dan 0,26578 p.u. Saat setelah gangguan,  menghasilkan  kerugian daya  aktif dan reaktif sebesar 2133,917 kW dan 1530,024 kVAR, dengan tegangan rata-rata dan minimum sistem sebesar 0,98861 p.u dan 0,96470 p.u. Hasil simulasi sebelum gangguan terdapat pada Tabel 6, untuk hasil simulasi saat gangguan  terdapat pada Tabel 7, sedangkan hasil simulasi setelah gangguan disajikan pada Tabel 8.
Setelah rekonfigurasi, konfigurasi tie switch yang terbuka pada sistem berubah  tiga kali, yaitu sebelum gangguan (01.00–08.00),  saat gangguan  (09.00–13.00), dan setelah gangguan  (14.00–24.00). Tie switch yang terbuka sebelum gangguan adalah S39, S85, S6, S82, S34 dan S87 seperti pada
Tabel 7. Hasil simulasi saat gangguan Kondisi Saat Gangguan Sebelum Rekonfigurasi Setelah Rekonfigurasi Tie switch S84 S85 S86 S82 S83 S87 S39 S85 S6 S50 S34 S20 Kerugian daya aktif total 3057,748 kW 928,350 kW Pengurangan kerugian daya aktif - 69,639% Kerugian daya reaktif total 5401,214 kVAR 1645,017 kVAR Pengurangan kerugian daya reaktif - 69,544% Tegangan rata-rata sistem dalam 24 jam 0,97638 p.u 0,98717 p.u Tegangan minimum sistem dalam 24 jam 0,26578 p.u (Bus 22 – Jam ke-11) 0,95444 p.u (Bus 61 – Jam ke-13) Tabel 8. Hasil simulasi setelah gangguan Kondisi Setelah Gangguan Sebelum Rekonfigurasi Setelah Rekonfigurasi Tie switch S84 S85 S86 S82 S83 S87 S39 S85 S6 S82 S35 S52 Kerugian daya aktif total 2133,917 kW 1645,827 kW Pengurangan kerugian daya aktif - 22,873% Kerugian daya reaktif total 1530,024 kVAR 1126,467 kVAR Pengurangan kerugian daya reaktif - 26,376% Tegangan rata-rata sistem dalam 24 jam 0,98861 p.u 0,99183 p.u Tegangan minimum sistem dalam 24 jam 0,96470 p.u (Bus 15 – Jam ke-14) 0,97237 p.u (Bus 61 – Jam ke-14) Tabel 9. Hasil simulasi dalam 24 jam Kondisi Setelah Gangguan Sebelum Rekonfigurasi Setelah Rekonfigurasi Kerugian daya aktif total 6055,743 kW 3209,460 kW Pengurangan kerugian daya aktif - 47,001% Kerugian daya reaktif total 10713,819 kVAR 5692,665 kVAR Pengurangan kerugian daya reaktif - 46,866% Tegangan rata-rata sistem dalam 24 jam 0,98417 p.u 0,98947 p.u Tegangan minimum sistem dalam 24 jam 0,26578 p.u (Bus 22 – Jam ke-11) 0,95444 p.u (Bus 61 – Jam ke-13)
gambar 6.  Nilai  kerugian daya  aktif dan reaktif sistem menjadi  635,283  kW  dan  1126,467  kVAR. Pengurangan kerugian daya  aktif dan reaktif sebesar 26,478%  dan 26,376%. Hasil rekonfigurasi menyebabkan tegangan rata- rata dan minimum sistem menjadi 0,99183 p.u dan 0,97237 p.u. Hasil simulasi dalam 24 jam disajikan pada Tabel 9.
Setelah rekonfigurasi, konfigurasi tie switch yang terbuka pada sistem berubah  tiga kali, yaitu sebelum gangguan (01.00–08.00),  saat gangguan  (09.00–13.00), dan setelah gangguan  (14.00–24.00). Tie switch yang terbuka sebelum gangguan adalah S39, S85, S6, S82, S34 dan S87 seperti pada gambar 6. Nilai  kerugian daya  aktif dan reaktif sistem menjadi  635,283  kW  dan  1126,467  kVAR. Pengurangan kerugian daya  aktif dan reaktif sebesar 26,478%  dan 26,376%. Hasil rekonfigurasi menyebabkan tegangan rata- rata dan minimum sistem menjadi 0,99183 p.u dan 0,97237 p.u.
Tie switch yang terbuka saat gangguan adalah S39, S85, S6, S50, S34, dan S20 seperti pada Gambar 7. Nilai kerugian daya  aktif dan reaktif sistem menjadi 928,350 kW  dan 1645,017 kVAR. Pengurangan kerugian daya  aktif dan reaktif sebesar 69,639%.  dan  69,544%  Hasil rekonfigurasi menyebabkan tegangan rata-rata dan minimum sistem menjadi 0,98717 p.u dan 0,95444 p.u. Terdapat dua pasang switching event antara sebelum dan saat gangguan.
Tie switch yang terbuka setelah gangguan adalah S39, S85, S6, S82, S35, dan S52 seperti pada Gambar 8. Nilai kerugian daya  aktif dan reaktif sistem menjadi 1645,827  kW  dan 1126,467  kVAR.  Pengurangan  kerugian daya  aktif dan reaktif sebesar 22,873%.  dan  26,376%  Hasil rekonfigurasi menyebabkan tegangan rata-rata dan minimum sistem menjadi 0,99183 p.u dan 0,97237 p.u. Terdapat tiga pasang switching event antara saat dan setelah gangguan. Grafik perbandingan  kerugian daya  dan keadaan tegangan pada kondisi 4 dapat dilihat pada Gambar 9, Gambar 10, Gambar 11, dan Gambar 12. Garis merah pada grafik menunjukkan keadaan sistem distribusi sebelum dilakukan rekonfigurasi dinamis, sedangkapn garis biru pada grafik menunjukkan keadaan sistem distribusi setelah dilakukan rekonfigurasi dinamis Secara total, terjadi penurunan kerugian daya aktif dan reaktif sebesar 47,001% dan 46,866% dengan tegangan rata-rata dan minimum 0,98947 p.u dan 0,95444 p.u.

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil simulasi dan analisis, maka dapat ditarik kesimpulan: (1) PV dapat membantu suplai daya gardu induk, sehingga dapat menurunkan kerugian daya dan meningkatkan tegangan.  (2)  Kerugian daya  dan drop tegangan akan meningkat pada penyulang yang mendapat tambahan beban. Kerugian daya  dan drop tegangan akan berkurang pada penyulang yang berkurang bebannya.  (3)  Hasil simulasi menunjukkan ketika sistem distribusi dilakukan rekonfigurasi dinamis, maka terjadi  pengurangan kerugian daya aktif dan reaktif sebesar 47,001% dan 46,866% dengan tegangan rata-rata dan minimum adalah sebesar 0,95444 p.u dan  0,98947 p.u  secara berurutan. (4) Bus beban dengan saluran yang terkena gangguan pemutusan harus disuplai oleh penyulang lain.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  G. Canzhi, B. Zhejing, and Y. Wenjun, “Dynamic reconfiguration of distribution network with PV generation prediction based on credibility theory,” in 2016 Chinese Control and Decision Conference (CCDC) , May 2016, pp. 1224–1229. doi: 10.1109/CCDC.2016.7531171.
[2]  A.  A. Firdaus, O. Penangsang, A. Soeprijanto, and D. F. U. Putra,
“Rekonfigurasi Jaringan Distribusi Menggunakan Binary Particle Swarm Optimization untuk Menaikkan Nilai Indeks Stabilitas Tegangan,” in Prosiding SNaPP , 2014, pp. 491–498.
[3]  J. Olamaei, T. Niknam, and G. Gharehpetian, “Application of particle swarm optimization for distribution feeder reconfiguration considering distributed generators,” Applied Mathematics and Computation , vol. 201, no. 1–2, pp. 575–586, Jul. 2008, doi: 10.1016/j.amc.2007.12.053.
[4]  J. Zhan, W. Liu, C. Y. Chung, and J. Yang, “Switch opening and exchange method for stochastic distribution network reconfiguration,” IEEE Transactions on Smart Grid , vol. 11, no. 4, pp. 2995–3007, Jul. 2020, doi: 10.1109/TSG.2020.2974922.
[5]  V. J. Shetty, R. B. Magadum, and S. G. Ankaliki, “Distribution system Network Reconfiguration for Voltage Profile Improvement and Loss Reduction Using BPSO,” in 2019 2nd International Conference on Power and Embedded Drive Control (ICPEDC) , Aug. 2019, pp. 454– 457. doi: 10.1109/ICPEDC47771.2019.9036534.
[6]  J. Kartoni and E. Ervianto, “Analisa rekonfigurasi pembebanan untuk mengurangi rugi-rugi daya pada saluran distribusi 20 kV,” Jom FTEKNIK , vol. 3, no. 2, pp. 1–10, 2016,
[7]  O. Zebua and I. M. Ginarsa, “Rekonfigurasi jaringan distribusi untuk meminimisasi rugi-rugi pada penyulang kabut di gardu induk teluk betung menggunakan metode binary particle swarm optimization (BPSO),” JURNAL NASIONAL TEKNIK ELEKTRO , vol. 5, no. 1, pp. 110–117, Mar. 2016, doi: 10.20449/jnte.v5i1.198.
[8]  X. Geng, H. Niu, J. Chen, and B. Li, “Study on Dynamic Reconfiguration of Distribution Network Considering Distribution Generation,” MATEC Web of Conferences , vol. 100, p. 04008, Mar. 2017, doi: 10.1051/matecconf/201710004008.
[9]  A. I. Pramudya, Rekonfigurasi Jaringan Distribusi Radial 20 kV ULP Teluk Betung Kota Bandar Lampung Menggunakan Metode Modified Particle Swarm Optimization (MPSO) untuk Mengurangi Rugi-Rugi Daya pada Jaringan Distribusi , Surabaya: Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2021.
[10]  P. Mangera and D. Hardiantono, “analisis rugi tegangan jaringan distribusi 20 kv pada PT. PLN (persero) cabang Merauke,” Jurnal MJEME , vol. 1, no. 2, pp. 61–69, 2019.
[11]  R. Syahputra, Transmisi dan Distribusi Tenaga Listrik . Yogyakarta: LP3M UMY, 2017.
[12]  R. S. Wibowo, K. R. Firmansyah, N. K. Aryani, and A. Soeprijanto, “Dynamic  Economic Dispatch of Hybrid Microgrid with Energy Storage Using Quadratic Programming,” in 2016 IEEE Region 10 Conference (TENCON) , Nov. 2016, pp. 667–670. doi: 10.1109/TENCON.2016.7848086.
[13]  M. M. Begovic, I. Kim, D. Novosel, J. R. Aguero, and A. Rohatgi, “Integration of Photovoltaic Distributed Generation in the Power Distribution Grid,” in 2012 45th Hawaii International Conference on System Sciences , Jan. 2012, pp. 1977–1986. doi: 10.1109/HICSS.2012.335.
[14]  H. Saadat, Power System Analysis . New York: McGraw-Hill, 1999.
[15]  L. Xu, R. Cheng, Z. He, J. Xiao, and H. Luo, “Dynamic reconfiguration of distribution network containing distributed generation,” in 2016 9th International Symposium on Computational Intelligence and Design (ISCID) , Dec. 2016, pp. 3–7. doi: 10.1109/ISCID.2016.1010.
[16]  S. Hamid-Oudjana, M. Mosbah, R. Zine, and S. Arif, “Optimum Dynamic Network Reconfiguration in Smart Grid Considering Photovoltaic Source,” in International Conference in Artificial Intelligence in Renewable Energetic Systems , 2019, vol. 102, pp. 557– 565. doi: 10.1007/978-3-030-37207-1_59.
[17]  J. Kennedy and R. Eberhart, “Particle Swarm Optimization,” in Proceedings of ICNN’95 -  International Conference on Neural Networks , 1995, vol. 4, pp. 1942–1948. doi: 10.1109/ICNN.1995.488968.
[18]  A. A. Abou El-Ela, R. A. El-Sehiemy, and N. K. El-Ayaat, “Multi- objective Binary Particle Swarm Optimization Algorithm for Optimal Distribution System Reconfiguration,” in 2019 21st International Middle East Power Systems Conference (MEPCON) , Dec. 2019, pp. 435–440. doi: 10.1109/MEPCON47431.2019.9008170.
[19]  R. Poli, J. Kennedy, and T. Blackwell, “Particle swarm optimization,” Swarm Intelligence , vol. 1, no. 1, pp. 33–57, Oct. 2007, doi: 10.1007/s11721-007-0002-0.
[20]  W. Sheng, K. Liu, H. Pei, Y. Li, D. Jia, and Y. Diao, “A fast reactive
power optimization in distribution network based on large random matrix theory and data analysis,” Applied Sciences (Switzerland) , vol. 6, no. 6, 2016, doi: 10.3390/app6060158.
[21]  M. A. Cohen and D. S. Callaway, “Effects of distributed PV generation on California’s distribution system, Part 1: Engineering simulations,” Solar Energy , vol. 128, pp. 126–138, Apr. 2016, doi: 10.1016/j.solener.2016.01.002.