## ANALISIS KOORDINASI PROTEKSI RELAY ARUS LEBIH PADA SISTEM KELISTRIKAN PT. PETROKIMIA GRESIK PABRIK AMUREA 2 BERBASIS ALGORITMA GENETIKA
Erfan Djati Widodo 1) , Denny Irawan 2) , Rini Puji Astutik 3)
1,2) Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik – Universitas Muhammadiyah Gresik
1 erfandjatiwidodo@gmail.com , 2 den2mas@umg.ac.id , 3 astutik_rpa@umg.ac.id Jl. Sumatra No 101, Gresik 61121, Jawa Timur

## ABSTRAK
Sistem tenaga listrik tidak pernah lepas dari adanya gangguan, baik gangguan short-circuit, overload,  maupun  gangguan  lainnya.  Salah  satu  pengaman  umtuk  mengisolir  gangguan  yg  terjadi khususnya  di  PT.  Petrokimia  Gresik  Pabrik  Amurea  2  adalah  relay  arus  lebih.  Sistem  koordinasi proteksi  relay  arus  lebih  akan  membandingkan  metode  perhitungan  manual  dan  metode  algoritma genetika  guna  untuk  mengoptimalkan  sistem  tersebut.  Hasil  simulasi  sistem  koordinasi  relay  arus lebih  menggunakan  metode  perhitungan  manual  masih  terdapat  overlapping  antara  kurva  relay  11 (tap  =1,2  ;  td  =  3,2)  dan  relay  4  (tap  =  1,16  ;  td  =  5,58).  Hasil  penelitian  menggunakan  metode algoritma genetika mendapatkan hasil tidak terjadi overlapping antara kurva relay 11 (tap =0,9 ; td= 3,2) dan relay 4 (tap 1,5 ; td = 5,7). Dengan hasil tersebut, sistem koordinasi proteksi relay arus lebih optimal menggunakan algoritma genetika daripada perhitungan manual.
Kata kunci: sistem koordinasi proteksi, relay arus lebih, algoritma genetika.

## ABSTRACK
The electric power system is never free from disturbances, whether short-circuit, overload, or other disturbances. One of the safeguards to isolate disturbances that occur, especially at PT. Petrokimia Gresik Plant Amurea 2 is an overcurrent relay. The overcurrent relay protection coordination system will compare the manual calculation method and the genetic algorithm method in order to optimize the  system.  The  simulation  results  of  the  overcurrent  relay  coordination  system  using  the  manual calculation method are still overlapping between the curves of relay 11 (tap = 1.2 ; td = 3.2) and relay 4 (tap = 1.16; td = 5.58). The results of the study using the genetic algorithm method obtained that there was no overlap between the curves of relay 11 (tap = 0.9; td = 3.2) and relay 4 (tap 1.5; td = 5.7). With these results, the current relay protection coordination system is more optimal using genetic algorithms rather than manual calculations.
Keywords: protection coordination system, overcurrent relay, genetic algorithm.

## 1. PENDAHULUAN
PT.  Petrokimia  Gresik  merupakan salah satu  perusahaan  yang berada di  bawah naungan pemerintah yang bergerak di bidang agroindustri. Guna mendukung dari program
pemerintah dalam menjaga ketahanan pangan nasional  PT.  Petrokimia  Gresik  akhirnya mengambil  langkah  untuk  membangun pabrik baru yaitu Amurea 2 guna meningkatkan  kapasitas  produksinya,  yang
diharapkan dapat memenuhi kebutuhan pasar terutama  di  bidang  pertanian  dan  menjadi solusi agroindustri [1]. Pembangunan Pabrik Amurea 2 yang baru dibutuhkan juga sistem tenaga listrik yang handal dan mampu untuk menunjang  proses  produksi  yang  ada  di dalam  pabrik  tersebut.  Dengan  adanya penambahan pabrik Amurea 2 dan pembangkit GGCP ( Gresik
Gas Cogeneration  Plant ),  maka  seperti  pada umumnya  sistem  tenaga  listrik  tidak  pernah lepas  dari  adanya  gangguan  pada  sistem tenaga listrik. Untuk meminimalisir terjadinya  dampak  akibat  dari  gangguan tersebut,  maka  diperlukan  suatu  koordinasi proteksi  agar  keandalan  dan  kontinuitas pendistribusian sistem tenaga listrik menjadi lebih handal.
Sistem  koordinasi  proteksi  yang digunakan  di  dunia  industri  terutama  di  PT. Petrokimia Gresik adalah menggunakan relay arus  lebih  ( Over  Current  Relay ).  Relay  arus lebih  di  desain  untuk  dapat  berkoordinasi dengan  relay  yang  lainnya  yang  nantinya dapat  membuat  suatu  sistem  koordinasi proteksi  yang  handal  untuk  menyeleksi  dan memilah  –  milah  gangguan  yang  terjadi.
Parameter  yang  yang  di  setting  pada  relay tersebut  adalah  Arus Pickup (Ipu)  dan Time Dial  Settin g  (TDS).  Sistem  koordinasi proteksi  tersebut  dapat  di  simulasikan menggunakan  software  ETAP  12.6  dengan menggunakan menu “Star Device
Coordination” untuk  melihat  karakteristik dari sistem proteksi tersebut. Unjuk kerja dari sistem  proteksi  tersebut  dapat  dianalisa berdasarkan  kurva  karakteristik  yaitu Time Current  Curve (TCC)  yang  nantinya disesuaikan  dan  dianalisa  sesuai  standar Coordination  Time  Interval (CTI).  Namun pada kenyataannya, setting output parameter dari  relay  arus  lebih  masih  dianggap  kurang efektif  karena  proses  perhitungan  secara manual  dan  TCC    yang  dihasilkan  belum sesuai dengan standar CTI.
Metode yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan algoritma genetika  untuk  menentukan setting yang optimal dimana metode pencariannya berdasarkan  prinsip  proses  biologi  yaitu evolusi  alam.  Algoritma  ini  masuk  dalam kelompok  algoritma  evolusioner  dengan menggunakan pendekatan evolusi Darwin di bidang Biologi seperti pewarisan sifat, seleksi alam, mutasi gen dan kombinasi (crossover). Algoritma  genetika  ini  merupakan  teknik pencarian  optimal  dalam  bidang  ilmu komputer, maka algoritma ini juga termasuk dalam kelompok algoritma metaheuristik [2].

## 2. DASAR TEORI

## 2.1. Sistem Tenaga Listrik
Sistem  tenaga  listrik  secara  umum terdiri  dari  unit-unit  pembangkit  yang terhubung  dengan  saluran  untuk  melayani beban.  Semakin  berkembang  sistem  tenaga
listrik dapat mengakibatkan lemahnya performansi sistem ketika mengalami gangguan.  Salah  satu  efek  gangguan  adalah osilasi  elektromekanik  yang  jika  tidak diredam  dengan  baik  maka  sistem  akan terganggu  dan  dapat  keluar  dari  area kestabilannya sehingga mengakibatkan
pengaruh yang lebih buruk seperti pemadaman total (black out) [2].

## 2.2. Gangguan Sistem Tenaga Listrik
Gangguan  pada  sistem  tenaga listrik  adalah  kondisi  abnormal yang melibatkan kegagalan peralatan sistem tenaga listrik  yang  beroperasi  pada  salah  satu tegangan di dalam sistem. Secara umum, dua jenis  gangguan  yang  dapat  terjadi.  Pertama adalah  kegagalan  isolasi  yang  menghasilkan terjadinya  hubung  singkat  dan  dapat  terjadi sebagai  akibat  dari  kejenuhan  dan  degradari isolasi  dari  waktu  ke  waktu  karena  kondisi tegangan  berlebih  yang  secara  tiba-tiba, kedua  adalah  kegagalan  yang  menjadikan berhentinya aliran arus pada suatu sistem [3]. Pada  umumnya  terdapat  beberapa  gangguan yang  menyebabkan  arus  berlebih  yang mengalir  pada  sistem  tersebut  seperti  beban lebih  (overload),  hubung  singkat  (short circuit), dan tegangan lebih (over voltage) [4].
Gambar 1 Sistem Kerja Relay Proteksi

## 2.3. Sistem Proteksi Tenaga Listrik

## Relay Sebagai Proteksi
Relay  merupakan  sebuah  peralatan pada  sistem  tenaga  listrik  yang  berfungsi untuk  men-trigger  CB  untuk  memutus sumber aliran listrik ketika terjadi gangguan. Sehingga  gangguan  tersebut  tidak  menjalar ke  sistem  dan  perlatan  yang  berada  di sekitarnya.  Flowchart  sistem  kerja  relay sebagai proteksi seperti pada gambar 1 [5].

## 2.4. Relay Arus Lebih (Over Current Relay)
Relay  arus  lebih  yaitu  sebuah  relay proteksi  yang  bekerja  apabila  terdapat  nilai arus yang telah melebihi dari nilai settingnya. Relay  jenis  ini  paling  umum  digunakan  di dunia industry karena hanya ada satu variable yang digunakan yaitu arus [6].
Prinsip  kerja  dari  relay  arus  lebih yaitu  berdasarkan  nilai  setting  arus  yang ditetapkan yang biasa dinamakan arus pickup ( 𝐼𝑝𝑢 ).  Apabila  sisi  sekunder  dari  CT membaca bahwa nilai arus yang melewati CT lebih  besar daripada arus pickup  maka relay akan  memerintahkan  CB  untuk  memutus aliran  tenaga  listrik  yang  melewati  daerah proteksi  relay  tersebut.  Pemilihan  rasio  CT
sangat penting dalam menentukan range dan nilai setting.

## 2.5. Setting Relay Arus Lebih
Setting  relay  arus  lebih  sebagai proteksi  sistem  tenaga  listrik  harus  sesuai dengan  kebutuhan  agar  fungsi  dari  sistem proteksi bekerja secara optimal ketika terjadi suatu  gangguan  dalam  sistem  tersebut.  Hal yang  perlu  diperhatikan  dalam  setting  relay arus  lebih  adalah  simulasi  arus  hubung singkat.  Dengan  mengetahui  arus  hubung singkat minimum (line to line 30 cycle) dan hubung singkat maksimum (3 phase 4 cycle) dapat  dijadikan  acuan  untuk  menentukan setting yang tepat [5].

## 2.6. Koordinasi  Relay  Berdasarkan  Arus dan Waktu
Dalam  sistem  koordinasi  proteksi dibutuhkan  adanya  koordinasi  antar  relay berdasarkan  arus  dan  waktu  [9].  Koordinasi tersebut  digunakan  untuk  menentukan  time delay  dalam  suatu  pengaman  sistem  tenaga listrik  [7].  Untuk  lebih  jelasnya  CTI (Coordination  Time  Interval)  dapat  dilihat pada tabel 1 [10].
Tabel 1 Clearing Time Relay
Components CTI Electromechanical Static Circuit  Breaker Opening 0.08 s 0.08 s
Relay Overtravel 0.10 s 0 s Relay  tolerance error 0.17 s 0.17 s Total CTI 0.35 s 0.24

## 2.7. Algoritma Genetika
Algoritma  genetika  adalah  suatu metode  pencarian  yang  digunakan  dengan menggunakan  prinsip  proses  biologi  yaitu evolusi alam. Algoritma ini berdasarkan pada suatu  proses  genetik  pada  makhluk  hidup yaitu perkembangan generasi dari tahap awal sampai tahap akhir. Sehingga prinsip seleksi alam  “siapa  yang  kuat,  dia  yang  bertahan” atau biasa disebut dengan “survive” menjadi filosofi  dalam  algoritma  ini  [11].  Berikut pseudocode untuk Algoritma Genetika :

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  bab  ini  berisi  tentang  tahapan dari  metode  penelitian  yang  akan  dilakukan untuk  menyelesaikan penelitian  ini.  Dimulai dari  studi  literatur,  pengumpulan  data, pemodelan  sistem,  simulasi load  flow dan short  circuit , setting sistem  koordinasi proteksi algoritma genetika.

## 3.1 Studi Literatur
Seperti ditunjukkan pada gambar 2, p ada tahap  awal  dalam  penyusunan  penelitian  ini dimulai dengan studi
Gambar 2 Flowchart Koordinasi Proteksi Algoritma Genetika
literatur, yaitu mencari informasi melalui  buku-buku,  jurnal,  artikel,  dan internet  yang  berhubungan  dengan  elemen- elemen  yang  dipakai.  Sumber  langsung didapatkan  dari  hasil  diskusi  maupun konsultasi  dengan  orang  yang  mempunyai kompetensi di bidang ini.
GenetikAlgorithm(population,Fitness-FN) -> an individual {input berupa population, sebuahkumpulan individual  dan  Fitness-FN,sebuah  fungsi yang mengukur fitnesssuatu individual} deklarasi i,x,y : integer algoritmarepeat new_population<-empty set for i=1 to size(population) do x<-RandomSelection(population,Fitness- FN) y<-RandomSelection(population,Fitness- FN) child<Reproduce(x,y) if(smallRandomProbability)  then  child<- mutate(child) add child to new_population population<-new_population  until  some individual  is  fit  enough  or  the  time  has elapsed return
the best individual in population(based on Fitness-FN) function Reproduce(x,y :
parentindividuals)->individual deklarasi algoritma n<-length(x) c<-random number from 1 to n return Append(substring(x,1,c),substring(y,c +1,n)

## 3.2 Pengumpulan Data
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengumpulan data  yang  digunakan  untuk  menyelesaikan penelitian ini. Teknik yang digunakan dalam pengumpulan  data  yaitu menggunakan metode diskusi secara langsung dan pengambilan dokumen data yang dibutuhkan untuk penelitian ini.

## 3.3 Pemodelan Sistem
Pada tahap ini data yang akan digunakan untuk  pemodelan  sistem  telah  terkumpul semua. Data tersebut dapat digunakan untuk memodelkan  sistem  melalui software ETAP 12.6.  Pemodelan  sistem  yang  dimaksud dalam  penelitian  ini  adalah  memodelkan sistem  dalam  bentuk  SLD  ( Single  Line Diagram ).  Pemodelan  ini  nantinya  dapat digunakan untuk simulasi selanjutnya dengan tujuan  untuk  mendapatkan  data  yang dibutuhkan  untuk setting koordinasi  relay proteksi arus lebih.

## 3.4 Simulasi  Load Flow dan Short –

## Circuit
Simulasi load flow adalah suatu simulasi yang  berfungsi untuk  mengetahui  laju aliran daya yang mengalir dari grid sampai ke load .
Dari  simulasi  ini  dapat  diketahui rating peralatan  yang  digunakan  sesuai  dengan standar  yang  ada.  Simulasi load  flow juga berfungsi  untuk  daya  aktif  dan  daya  reaktif
yang  mengalir  pada  suatu  sistem.  Selain  itu simulasi  ini  juga  dapat  digunakan  untuk mengetahui losses tegangan  dan  daya  yang berasal  dari  generator  atau grid sampai  ke beban.

## 3.5 Setting Sistem Koordinasi Proteksi

## Algoritma Genetika
Dari gambar 2 dapat dilihat tahapan – tahapan dalam algoritma genetika dalam menentukan solusi  sistem  koordinasi  proteksi  relay  arus lebih berdasarkan continous genetic algorithm optimization [10].
1. Langkah pertama yang harus dilakukan  adalah input data  seperti FLA, arus kontribus  hubung singkat maksimal dan minimal, rasio CT. 2. Langkah kedua adalah membangkitkan  data  awal  yang berupa  nilai  Td  ( Time  dial )  dan  Ipu (arus pickup ).  Pembangkitan  nilai data  awal  ini  dilakukan  secara random dengan  batasan  yang  telah ditentukan sebelumnya. Dalam algoritma  genetika  nilai  Td  dan  Ipu dikelompokkan dalam suatu kromosom dimana jumlah Td berserta Ipu berjumlah sama dengan jumlah  relay  yang  akan  dihitung. Adapun batasan dari nilai Td dan Ipu sering disebut dengan constraint [10].
 0,9  ≤  𝑇𝑑  ≤  6
 0,5 𝐹𝐿𝐴   ≤  𝐼𝑝𝑢  ≤  2,5 𝐹𝐿𝐴
3. Langkah ketiga adalah mengevaluasi nilai  hasil random ke  dalam  fungsi
objektif. Pada tiap generasi,
kromosom  akan  melalui  proses evaluasi  dengan  menggunakan  alat ukur  yang  disebut fitness .  Nilai fitness suatu kromosom menggambarkan  kualitas  kromosom dari  populasi  tersebut.  Nilai fitness
ditentukan  dari  nilai  fungsi  objektif.
Fungsi
objektif tersebut
menunjukkan hasil penjumlahan jarak  pada  tiap  kromosom.  Semakin tinggi  nilai  f itness nya  maka  akan semakin besar kemungkinan
kromosom tersebut untuk terpilih ke generasi berikutnya. Jadi, nilai fungsi objektif  berbanding  terbalik  dengan nilai fitness . Seperti pada persamaan ini [11].
𝑀𝑖𝑛 (𝐽) =   ∑ 𝑤𝑖 𝑡𝑖 𝑛 𝑖=1
(1)
Dimana :
n   = jumlah relay
ti   = waktu operasi relay saat gangguan wi  =  bobot  kemungkinan  kesalahan setiap zona (bernilai 1) Tujuan  dari  persamaan fungsi objektif ini adalah meminimalkan jumlah waktu operasi relay utama. Seperti pada persamaan ini.
𝐹𝑖𝑡𝑛𝑒𝑠𝑠 = 𝐴 𝐹(𝑥)+ ℇ (2) Dimana : A = konstanta yang ditentukan F (x) = nilai rataan fungsi objektif E = Bilangan kecil atau 0 Nilai rataan fungsi objektif didapatkan melalui persamaan ini.
𝐹(𝑥) = 𝑀𝑖𝑛 (𝐽)−𝑛 𝛴 𝑀𝑖𝑛(𝐽) (3)
Dimana :
F (x) = nilai rataan fungsi objektif
Min  (J)  –  n  =  nilai  fungsi  objektif kromosom ke - n
E Min (J)  = Total nilai fungsi objektif 4. Langkah keempat adalah memeriksa nilai – nilai dari hasil evaluasi dengan constraint yang  telah  ditentukan sebelumnya. Adapun constraint dalam  sistem  koordinasi  proteksi sebagai berikut [10].
a. Selisih waktu kerja relay backup dan  primer  pada  saat  gangguan pada bus  yang sama disebut CTI dengan nilai 0,2 detik.
b. Waktu  minimal  untuk  operasi relay adalah 0,1 detik.
5. Langkah  kelima  adalah  selection. Pada  tahapan  ini,  setelah  didapat hasil fitness dari evaluasi  yang telah dilakukan,  maka  perlu  ditentukan peringkat fitness berdasarkan  bobot
dari  setiap fitness tersebut  dengan menggunakan  persamaan  sebagai berikut.
𝑃(𝐶𝑛) = 𝑁𝑘𝑒𝑒𝑝−𝑛+1 ∑ 𝑖 𝑁𝑘𝑒𝑒𝑝 𝑖=1 (4)
Dimana Nkeep adalah  jumlah rangking serta n adalah  urutan rangking yang dihitung.  Sehingga  dalam  persamaan tersebut  akan  dihasilkan  angka  posisi kemungkinan kromosom berada.
6. Langkah keenam adalah crossover .
Adapaun  persamaan  yang  digunakan untuk  menentukan  kawin  silang  adalah sebagai berikut.
𝑥𝑛𝑒𝑤 = (1 − 𝛽)𝑥𝑚 +  𝛽𝑥𝑑 (5)
7. Proses diatas akan berlangsung selama I >
Loop ,  dimana Loop merupakan  jumlah iterasi yang telah ditentukan. Sedangkan i merupakan  variabel  pada  setiap  iterasi bertambah  1  nilainya.  Hasil  dari  jumlah iterasi diatas disebut dengan generasi.

## 4. SIMULASI DAN ANALISA

## 4.1. Data Beban
Beban  yang ada pada pabrik Amurea 2  PT.  Petrokimia  Gresik  terdapat  beberapa jenis,  mulai  dari  beban  motor,  static  load, lump load dan motor operated valve. Beban – beban  tersebut  memiliki  variasi  kapasitas yang  ada  mulai  dari  kapasitas  kecil  sampai besar.  Dengan  masing  –  masing  rating
tegangan  yang  berbeda  mulai  dari  0,4  kV sampai 6,3 kV.

## 4.2. Pemodelan Sistem Kelistrikan
Pemodelan  sistem  kelistrikan  pabrik Amurea  2  PT.  Petrokimia  Gresik  ini digunakan untuk mengetahui sistem kelistrikan yang eksisting dengan tujuan salah satunya  untuk  simulasi load  flow .  Simulasi load  flow ini  digunakan  untuk  mengetahui kondisi sistem saat steady-state . Dari analisis aliran daya ini dapat diketahui tegangan bus, pembebanan transformator, pembebanan bus, rugi – rugi daya listrik, factor daya tiap feeder .
Setelah  dilakukan  analisis  aliran  daya, kemudian  dilakukan  simulasi short-circuit untuk  mengetahui  hubung  singkat  yang terjadi pada pemodelan sistem sehingga dapat melakukan koordinasi proteksi dengan tepat. Berikut ini adalah gambar pemodelan sistem pada pabrik Amurea 2 PT. Petrokimia Gresik yang dapat dilihat pada gambar 3.

## Gambar 3 Single Line Diagram Pabrik
Amurea 2 PT Petrokimia Gresik

## 4.3. Simulasi Load Flow
Simulasi  load  flow  dilakukan  untuk selain mengetahui arah laju aliran daya pada sistem  juga  untuk  mengetahui  besar  arus nominal  yang  melewati  tiap  bus  dalam keadaan beban maksimum (full load ampere). Dalam  menentukan  setting  relay  arus  lebih sangat  penting  untuk  mengetahui  besarnya arus  beban  maksimum  yang  melewati  tiap relay.  Relay  arus  lebih  tidak  boleh  bekerja dalam  kondisi  beban  maksimum.  Maka  dari itu,  nilai  arus  pick  up  diset  lebih  besar  dari arus  beban  maksimum.  Berikut  ini  adalah gambar  4  tampilan  simulasi  load  flow  pada software ETAP 12.6.
Pada gambar 4 telah dilakukan simulasi load flow  dan  dapat  dilihat  bahwa  secara  umum sistem  kelistrikan  di  pabrik  Amurea  PT. Petrokimia  Gresik  dapat  dikatakan  cukup baik karena hanya terdapat beberapa bus yang
berwarna  merah  muda  yaitu  artinya  bahwa bus tersebut termasuk dalam kondisi marginal yaitu  tegangan  sistem  pada  bus  tersebut mengalami  kondisi  under  voltage  tetapi masih  dalam  batas  standar  yang  diijinkan. Untuk lebih jelasnya dapat dilakukan analisis sistem kelistrikan pada menu alert view pada simulasi  load  flow  ini untuk melihat kondisi sistem  kelistrikan  yang  mengalami  kondisi critical maupun kondisi marginal.
Gambar 4 Tampilan Simulasi Load Flow Software ETAP 12.6

## 4.4.Simulasi Short- Circuit
Simulasi  short-circuit  adalah  simulasi yang  digunakan  untuk  mendapatkan  besar nilai  arus  hubung  singkat  ketika  terjadi gangguan.  Analisa  hubung  singkat  ini digunakan  untuk  menentukan  setting  relay arus  lebih.  Untuk  perhitungan  arus  hubung singkat digunakan 2 parameter yaitu hubung singkat  maksimum  dan  hubung  singkat minimum. Hubung singkat  minimum adalah
hubung singkat line to line pada saat 30 cycle.
Sedangkat hubung singkat maksimum adalah hubung  singkat  3  fasa  pada  saat  4  cycle. Untuk  menentukan  arus  hubung  singkat minimum  dan  maksimum  diambil  dari  arus kontribusi  yang  menuju  ke  bus.  Berikut  ini adalah  tampilan  simulasi  short-circuit  pada pabrik  Amurea  2  PT.  Petrokimia  Gresik seperti pada gambar 5.

## 4.5. Setting Koordinasi Proteksi Manual
Setting
koordinasi proteksi menggunakan  perhitungan  secara  manual digunakan  sebagai  pembanding  dengan setting  koordinasi  proteksi  menggunakan algoritma  genetika  melalui  program  di software MATLAB R2013a. Secara singkat, setting  koordinasi  proteksi  menggunakan perhitungan manual dilakukan dengan terlebih  dahulu  menghitung  setting  low  set yang  berguna  sebagai  proteksi  sistem  ketika terjadi  gangguan  beban  atau  overload.
Setelah  itu,  dilanjutkan  dengan  menghitung setting high set yang berperan sebagai bagian proteksi  ketika  terjadi  hubung  singkat. Seringkali  hasil  plot  pada  software  ETAP 12.6  pada  menu  star  view  simulation  yang berupa  kurva  karakteristik  relay  invers  dan instan  terjadi  overlapping  antar  kurva  yang mengakibatkan  koordinasi  antar  relay  tidak bekerja  secara  maksimal  antara  relay  utama dan  relay  backup,  sehingga  perlu  dilakukan penggeseran kurva.

## 4.6. Setting Koordinasi Proteksi Algoritma Genetika
Setting  koordinasi  proteksi  menggunakan metode algoritma genetika ini nantinya akan dibandingkan  dengan  setting  koordinasi proteksi  menggunakan  perhitungan  manual. Progam algoritma genetika ini akan dijalankan menggunakan software MATLAB R2013a  sebagai  algoritma  optimasi  setting koordinasi relay.
Gambar 5 Hasil simulasi short circuit
Gambar  6 Grafik  Konvergensi Setting Low Set GA
Gambar 7 Grafik Konvergensi Setting High
Set GA
Gambar  grafik  6  dan  7  merupakan perbandingan dari hasil konvergensi hasil GA. Gambar 6 untuk konvergensi  setting low set dan gambar 7 setting high set, berupa fitness hasil  iterasi  algoritma  genetika.  Terdiri  dari sumbu  x  adalah  iterasi  ke  (generasi)  dan sumbu y adalah nilai fitness.

## 4.7. Analisa  Data  Perbandingan  Setting

## Proteksi
Setelah dilakukan setting koordinasi relay proteksi  arus  lebih  menggunakan  2  metode yaitu perhitungan secara manual dan metode algoritma  genetika.  Berdasarkan  data  yang telah didapatkan akan di input pada software ETAP  12.6  untuk  masing  –  masing  relay.
Selanjutnya,  pada  menu  “Star  Device Coordination” pada tiap tipikal dapat di plot menggunakan  menu  “Time  Current  Curve” atau  biasa  disebut  dengan  TCC.  Kemudian, perbedaan kedua kurva antara menggunakan metode  perhitungan  secara  manual  dan algoritma genetika dapat di analisis untuk tiap
–  tiap  tipikal  sehingga  didapatkan  simpulan hasil  setting  koordinasi  proteksi  relay  arus lebih  yang  lebih  optimal.  Data  hasil perbandingan setting proteksi antara menggunakan  metode  perhitungan  manual dan  algoritma  genetika  dapat  dilihat  pada tabel 2.

## Tabel 2 Perbandingan Data Setting Low
Set ID Relay Metode Perhitungan Manual Metode Algoritma Genetika Setting Lowset Ipu (A) Setting Lowset Ipu (A) Tap Td Tap Td Relay 76 1 2,5 50 2,42 3,2 121,34 Relay 18 0,8 1,6 1280 0,53 3,2 862,13 Relay 11 1,2 3,2 960 0,9 3,2 720 Relay 3 1,14 3,2 2052 1,31 0,68 2372,2 elay 4 1,16 5,58 2088 1,5 5,7 2700 Relay 54 0,75 2,5 112,5 1,2 3,2 180,07 Relay 13 0,8 1,6 400 0,55 3,2 278,55

## Analisis Time Current Curve (TCC)
Dari  hasil  plot  kurva  TCC  pada  6 tipikal  yang telah ditetapkan pada pemilihan tipikal  sebelumnya,  dapat  dilihat  pada gambar  8  bahwa  setting  menggunakan metode  perhitungan  manual  masih  belum optimal,  karena  masih  terjadi  overlapping unjuk  kerja  antara  relay  primer  dan  backup. Sedangkan, pada gambar 9 dapat dilihat pada setting  menggunakan  metode  GA  telah optimal  karena  tidak  ada  overlapping  unjuk kerja antara relay primer dan backup.
Pada hasil pengujian plot kurva TCC dengan tipikal  yang  berbeda,  dapat  dilihat  bahwa setiap  tipikal  terdapat  perbedaan  antara perhitungan manual maupun dengan
menggunakan metode GA. Perbedaan tersebut dapat mempengaruhi dari unjuk kerja dari masing-masing relay.
Gambar 8 TCC Perhitungan Manual
Gambar 9 TCC Tipikal Resetting GA

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil simulasi dan analisa sistem koordinasi proteksi relay arus lebih pada sistem kelistrikan PT. Petrokimia Gresik  Pabrik  Amurea  2  menggunakan algoritma  genetika,  dapat  diambil  beberapa kesimpulan sebagai berikut :
1. Pada simulasi TCC menggunakan metode perhitungan manual masih terjadi overlapping antara relay 11 dan relay 4.
2. Pada simulasi TCC menggunakan metode algoritma  genetika  sudah  tidak  terjadi overlapping antara relay 11 dan relay 4.
3. Perbedaan  margin  nilai  arus  pickup  (Ipu) pada  perhitungan  manual  dan  metode algoritma  merupakan  parameter  utama penyebab terjadinya perubahan kurva.
4. Parameter  time  dial  (Td)  tidak  terjadi perubahan yang signifikan pada perhitungan  manual  maupun  metode algoritma genetika.
5. Perbandingan hasil TCC dengan
menggunakan  metode  algoritma  lebih optimal  daripada  metode  perhitungan manual.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
[1] Handout  Presentation PT.  Petrokimia Gresik
[2] Syahputra,  Erwin.,  Pelawi,  Zulfadli.,
Hasibuan,  Arnawan,  2018,  Analisis
Stabilitas Sistem Tenaga Listrik
Menggunakan  Berbasis  Matlab,  Jurnal Sistem  Informasi  ISSN  P  :  2598-599X;
E: 2599-0330 Vol.2 No.2
[3] Tleis,  Nasser,  2008, Power  Systems Modelling and Fault Analysis ,
10.1016/B978-0-7506-8074-5.X5001-2.
[4] Dewangga, Yoga, 2015, Proteksi Adaptif  Untuk  Koordinasi  Optimal Digital  Rele  Arus  Lebih  Menggunakan Firefly Algorithm Pada Sistem
Distribusi  Radial  Dengan  Pembangkit Tersebar,  Surabaya,  Institut  Teknologi Sepuluh Nopember
[5] Sa’adah,  K.S.,  2017,  Studi  Koordinasi Proteksi Pabrik Amurea II PT.
Petrokimia  Gresik,  Surabaya,  Institut
Teknologi Sepuluh Nopember.
[6] Anderson,  M.P.,  1998, Power  System Protection , Canada , John Willey & Sons,
Inc
[7] Murtopo, A.S., 2015, Analisis
Kestabilan  Transien  dan  Koordinasi Proteksi  Pada  PT.  Kaltim  Methanol Industri Akibat Integrasi Dengan Sistem 11  kV  PT.  Kaltim  Daya  Mandiri, Surabaya,  Institut  Teknologi  Sepuluh Nopember.
[8] IEEE  Std  242-2001™,  2001, IEEE Recommended  Practice  for  Protection and  Coordination  of  Industrial  and Commercial  Power  System ,  New  York,
The Instute of Electrical and Electronics Engineer, Inc., , Ch. 15.
[9] Putra,  E.P.,  2017,  Studi  Koordinasi Proteksi  Arus  Lebih  Di  PT.  Smelting Company  Gresik,  Surabaya,  Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
[10] Haupt,  L.,  Haupt,  E.,  2004, Practical Genetic  Algorithm ,  USA,  John  Wiley, Ch3.
[11] Siddiq,  M.I.  ,  2015,  Simulasi Setting Directional  Over  Current (DOCR)
Menggunakan Algoritma Genetik, Jakarta, Universitas Negeri Jakarta.