Koordinasi Proteksi Adaptif Rele Arus Lebih Digital Menggunakan Metoda Artificial Neural Network Pada Sistem Mesh Dengan Pembangkit Tersebar
Rizky  Fadhli  Hasben, Margo Pujiantara, Ardyono Priyadi Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknologi  Industri,  Institut Teknologi  Sepuluh  Nopember (ITS)
Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111
e-mail : margo@ee.its.ac.id , priyadi@ee.its.ac.id , frizky285@gmail.com , Abstrak – Pada  sistem mesh yang  terkoneksi  dengan pembangkit tersebar ( Distributed Generation ), terdapat kondisi dimana  topologi  jaringan  yang  berubah-ubah.  Hal  tersebut disebabkan oleh waktu operasi dari pembangkit tersebar yang bersifat temprary dan random .  Kondisi  ini  dapat  dibedakan yaitu  terhubung  dengan grid ,  terhubung grid dan  DG1, terhubung grid dan DG2, dan terhubung grid dengan DG1 dan DG2. Akibat topologi jaringan yang berubah-ubah, menyebabkan peningkatan dan penurunan level arus hubung singkat sehingga seting dan koordinasi proteksi awal menjadi tidak  efektif  dan  efisien  lagi  terhadap  konfigurasi jaringan yang  ada.  Oleh  karena itu dibutuhkan sistem proteksi yang setingnya dapat menyesuaikan dengan topologi jaringan yang berubah-ubah.  Pada  tugas  akhir  ini  akan  di rancang koordinasi  sistem  proteksi  rele  arah  arus  lebih  yang  dapat mengikuti  setiap  perubahan  kondisi  pada  topologi  jaringan tersebut  menggunakan  metoda Artificial  Neural  Network dengan desain plant berbentuk mesh yang terhubung dengan Grid dan DG .  Hasil  perancangan  menunjukan  bahwa penggunaan metoda Artificial Neural Network dapat menghasilkan setingan rele yang adaptif mengikuti perubahan topologi  sistem.  Dan  metoda artificial  neural  network juga dapat  memprediksi setingan rele pada saat terjadi gangguan yang diluar kondisi yang telah dipelajari dalam data learning .
Kata  Kunci - Artficial  Neural  Network ,  Rele  Arah  Arus Lebih , S istem Jaringan Mesh.

## I. PENDAHULUAN
EBUTUHAN  listrik  pada  suatu  negara  dipengaruhi oleh  perkembangan  penduduk  di  negara  tersebut sehingga  tanggung  jawab  dari  penyedia  sumber energi  listrik  semangkin  besar.  Maka  dibutuhkan trobosan- trobosan terbaru dengan tingkat kehandalan yang lebih baik dalam  memenuhi  kebutuhan listrik di negara tersebut. Salah satu  dari  trobosan  itu  adalah  konsep  pembangkit  tersebar dengan bentuk sistem mesh . Pembangkit tersebar (Distributed Generation) merupakan  gabungan  dari pembangkit-pembangkit  skala  kecil  dengan  sumber  utama dan  ditempatkan  secara  tersebar  [1,2].  Jenis  pembangkit tersebar  dapat  berupa unrenewable dan renewable energy [3]  seperti pv  voltage,  wind  turbine dan microhidro. Jaringan mesh memiliki  load  flow  yang  berbeda  dari  tipe jaringan  lainnya.  Sistem load  flow dapat  dicari  dengan menggunakan  metode gauss-saidel ,  metode newton- raphson , dan metode fast decaupled seperti yang dijelaskan pada  paper  [4].  Pada sistem mesh juga memiliki skema pada penyetingan proteksi[5].
Jaringan listrik utama (Grid) dengan pembangkit tersebar pada  sistem mesh harus  mumpunyai  sistem  proteksi  yang dapat  mengikuti  perubahan  topologi  jaringan  [6].  Hal  ini disebabkan  gabungan  antara  jaringan  listrik  utama  dengan pembangkit  tersebar  bisa  terhubung  dengan grid dan DG dan juga bisa hanya terhubung dengan grid saja. Pada paper [7]  telah  menjelaskan  tentang islanding protection dengan menggunakan DG ,  akan  tetapi  sistem  yang  digunakan adalah low  voltage ,  sementara  pada  tugas  akhir  ini  akan menggunakan medium voltage . Pada kondisi grid terhubung dengan DG ,  pembangkit  tersebar  akan  akan  terhubung dengan pembangkit utama, sehingga topologi jaringan akan berubah  dari  kondisi  awal.  Hal  itu  mempengaruhi koordinasi  proteksi  yang  telah  dikoordinasikan  dengan kondisi topologi awal. Ketika topologi sistem berubah dapat menghasilkan  peningkatan  atau  penurunan  level  arus hubung  singkat  yang  mana  bia  berakibat  tidak  sesuainya kinerja  koordinasi  proteksi  awal.  Akibat  tidak  optimalnya koordinasi  proteksi  dapat  menyebabkan  meningkatnya kemungkinan  kerusakan  peralatan,  pemadaman  listrik, bahkan  dapat  menyebabkan  ledakan  jika  gangguan  terjadi pada  daerah  dengan  potensi  bahan  yang  mudah  terbakar. Oleh karena itu dibutuhkan koordinasi proteksi yang sesuai dan dapat mengikuti setiap perubahan topologi jaringan.
Dari  permasalahan  diatas  perlu  adanya  perancangan sistem  adaptif  yang dapat mengkoordinasikan setingan rele secara  otomatis  mengikuti  kondisi  perubahan  status pembangkit  tersebar.  Koordinasi  proteksi  ini  bisa  dapat diterapkan  pada  rele  digital  dengan  memanfaatkan  metode Artificial Neural Network [8].

## II. TEORI  PENUNJANG
A. Sistem Jaringan Distribusi Mesh
Sistem  jaringan  distribusi mesh pada  gambar  1, merupakan  sistem  jaringan  distribusi  yang  konfigurasinya memiliki  banyak  pilihan  saluran  dan  sumber.  Akibatnya titik bebannya akan disuplai oleh banyak saluran penyulang dan  sumber  berbeda,  sehingga  sistem  ini  akan  memiliki kontinuitas  penyaluran  tenaga  listrik  paling  andal,  akan tetapi memerlukan  biaya investasi yang besar.
K
Gambar 1 Sistem Jaringan Distribusi Mesh

## B. Protek si Dalam Sistem Tenaga Listrik
Proteksi  terhadap  suatu  sistem  tenaga  listrik  adalah sistem  pengaman  yang  dilakukan  terhadap  peralatan - peralatan  listrik,  yang  terpasang  pada  sistem  tenaga  listrik tersebut.  Misalnya  Generator,  Transformator,  Jaringan Transmisi/distribusi dan lain-lain terhadap kondisi abnormal dari sistem itu sendiri.
Untuk  menjamin  keandalan, sebuah  rele pengaman harus memenuhi  persyaratan sebagai berikut [9]:
 Kecepatan Bereaksi Kecepatan  rele  saat  mulai  ada  gangguan  sampai pelepasan pemutus (CB)
 Kepekaan Operasi ( Sensitivity )
Merupakan kemampuan rele pengaman untuk memberikan  respon bila merasakan  gangguan  Selektif  ( Selectivity )
Kemampuan  rele  pengaman  untuk  menentukan  titik dimana  gangguan  muncul  dan  memutuskan  rangkaian dengan membuka  CB  terdekat.
 Keandalan ( Reliability )
Merupakan  jumlah rele yang bekerja atau mengamankan terhadap  jumlah  gangguan  yang  terjadi.  Keandalan proteksi yang baik adalah 90-99%.
 Ekonomis Penggunaan  rele  selain  memenuhi  syarat  diatas,  juga harus  disesuaikan  dengan  harga  peralatan  yang diamankan.

## C. Rele Arus Lebih
Salah satu jenis rele yang digunakan dalam sistem tenaga listrik  sebagai  pengaman  peraltan  adalah  rele  arus  lebih. Rele arus lebih biasa digunakan untuk mengamankan sistem dari gangguan beban lebih (overload) dan gangguan hubung singkat ( short circuit ). Sedangkan untuk gangguan satu fasa ketanah  dan  dua  fasa  ketanah  akan  diamankan  oleh  rele pengaman gangguan ketanah ( ground fault relay ) yang tidak lain  adalah  pengaman  arus  lebih  yang  dilengkapi zero sequence current filter [9].
Saat  rele  membaca  adanya  arus  yang  mengelir melebihi  arus  setingnya  maka  rele  akan  mengirim  sinyal  ke TC untuk memerintahkan  CB  untuk membuka  ( trip ). If > Ip Rele  bekerja   ( trip )
If < Ip tidak bekerja    (blok)

## D. Penyetelan Rele Arus Lebih Invers
Pada  rele  arus  lebih  waktu  invers  memiliki  karakteristik semangkin  besar  arus  gangguan  maka  waktu  operasi  rele semangkin  cepat.  Pada  rele  arus  lebih  terdapat  dua  seting, yaitu  seting  arus  ( tap )  dan  seting  waktu  ( time  dial ). Penyetelan tap pada rele ditemukan  dengan persamaan :
Tap  = Iset CT primary (1)
Penyetelan  harus  memperhatikan  besar  arus  beban maksimal, yang artinya setelan arus pada waktu invers harus diatas arus beban penuh.  Hal ini bertujuan agar saat kondisi pada  beban  maksimum  rele  tidak  bekerja. I set merupakan setingan arus pickup yang dapat diartikan sama dengan arus yang  dibaca  pada  arus  primer  CT.  Berdasarkan  Standar British  BS-142,  penyetelan  arus  pickup  ( I set )  mempunyai batas sebagai berikut :
1,05 I FLA <  I set < 1,4 I FLA (2)
Penyetelan  waktu  dilakukan  dengan  penyetingan time  dial . Time  dial bertujuan  untuk  mendapatkan  waktu operasi  dari  rele  tersebut.  Berdasarkan  IEC  255-3,  setingan time dial didapatkan dari persamaan:
t = k x Td [( I max Iset ) ∝ -1 ] (3)
Dimana  : t = Waktu operasi (detik) Td = Time dial I = Nilai  arus gangguan (Ampere) I set = Arus pick up (Ampere) k = Koefisien invers 1 (Pada Tabel 2.1) α  = Koefisien invers 2 (Pada Tabel 2.1)
T abel 1. Koefisien invers tim e dial T ipe Kurva Koefisien k α Standard Inverse 0,14 0,02 Very Inverse 13,50 1,00 Extrem ely Inverse 80,00 2,00

## E. Penyetelan Rele Arus Lebih Instan
Untuk  menetukan  setelan  pickup  ( I set )  instan  ini menggunakan  arus  hubung singkat pembangkitan minimum ( Isc min ) dua fasa. Sehingga settingan ditetapkan :
1,6 x I FLA < I set < 0,8 x I sc  min (4)

## F. Rele  Arus  Lebih  Berarah  (Directional  Over  Current Relay)
Rele directional adalah  rele  yang  digunakan  untuk memproteksi  jaringan  cincin  atau  jaringan  yang  terhubung dengan  beberapa  sumber  pembangkit.  Rele  direksional diperlukan  sebab  pada  jaringan  demikian  rele  arus  lebih biasanya tidak bekerja  secara selektif.
Elemen directional bekerja  berdasarkan  pergeseran  fasa antara besar polarisasi dan besar operasinya. Untuk kondisi forward, I lag terhadap V dan untuk kondisi reverse I lead terhadap V.
Berdasarkan  referensi  [10],  rele  arus  lebih  berarah  dapat diseting dengan satu setingan untuk satu arah ( conventional DOCR )  dan  dapat  diseting  dua  setingan  dengan  dua  arah yang berbeda ( dual Setings DOCR ).
Untuk satu setingan pada satu arah, artinya rele arus lebih berarah  diseting  dengan  satu  setingan  dan satu arah kerja. Arah  kerja  bisa forward (maju)  atau reverse (mundur). Seperti  dapat  dilihat  pada  gambar 4 karakteristik waktu dan arus pada conventional DOCR .
Gambar 3 Karakteristik Waktu dan Arus conventional DOCR . Sedangkan  untuk  dua  setingan  pada  dua  arah  yang berbeda  artinya  dalam  satu rele direksional dapat dilakukan setingan  berbeda  dan  arah  yang  juga  berbeda.  Untuk forward memiliki  satu  setingan  tersendiri  dan reverse juga memiliki  setingan  sendiri.  Seperti  yang  dapat  dilihat  pada Gambar  2.15  karakteristik  waktu  dan  arus dual  setting DOCR.
Gambar 4 Karakteristik Waktu dan Arus pada Dual Setting DOCR .
G. Pembangk it Tersebar (Distributed Generation)
Istilah Distributed  Generation sering  digunakan  untuk menyatakan  sebuah  pembangkitan  listrik  skala  kecil.  Saat ini, belum ada kesepakatan yang dibuat untuk mendefinisikan Distributed  Generation secara  pasti. Beberapa  negara  mendefinisikan Distributed  Generation berdasarkan  tingkat  tegangan,  sedangkan  negara yang lain menedefinisikan Distributed  Generation berdasarkan  letak pembangkit pada sistem jaringan listrik.
Berdasarkan  pengertian-pengertian  di  atas, Distributed Generation (DG)  yang  akan  digunakan  pada  bab-bab berikutnya  adalah  unit  pembangkit  listrik  yang  terhubung langsung ke jaringan distribusi 20 KV atau di sisi konsumen dengan  kapasitas  yang  relatif  kecil  (  kurang  dari  5  MW) [11].
Pada  sistem mesh ,  integrasi  DG  dapat  menimbulkan dampak  meningkatnya  arus  gangguan  serta  mempengaruhi arah dari arus gangguan. Untuk itu penggunaan directional over  current adalah  solusi  yang  sangat  efektif  sebagai
pengaman  pada  sistem mesh yang juga terintegrasi dengan DG  [10].

## H. Artificial Neural Network
Secara  umum Neural  Network (NN)  adalah jaringan dari sekelompok unit pemroses kecil yang dimodelkan berdasarkan  jaringan  syaraf  manusia.  NN  ini  merupakan sistem  adaptif  yang  dapat  merubah  strukturnya  untuk memecahkan  masalah  berdasarkan  informasi  eksternal maupun  internal  yang  mengalir  melalui  jaringan  tersebut. Secara  sederhana  NN  adalah  sebuah  alat  pemodelan  data statistik non-linear . NN dapat digunakan untuk memodelkan  hubungan  yang  kompleks  antara  input  dan output untuk menemukan pola-pola data.
Secara  mendasar,  sistem pembelajaran merupakan proses penambahan pengetahuan  pada  NN  yang  sifatnya kontinuitas  sehingga  pada  saat  digunakan  pengetahuan tersebut  akan  diekspoitasikan  secara  maksimal  dalam mengenali  suatu  objek. Neuron adalah  bagian  dasra  dari pemrosesan suatu Neural Network . Bentuk dasar dari suatu neuron dapat dilihat seperti gambar 6.
Gambar 5 Bentuk Dasar Neuron Keterangan Gambar  6 adalah sebagai berikut:  Input merupakan  masukan  yang  digunakan  baik  saat pembelajaran  maupun dalam  mengenali  suatu objek.
 Weight ,  beban yang selalu berubah setiap kali diberikan input sebagai proses pembelajaran.
 Processing  Unit merupakan  tempat  berlangsungnya proses pengenalan suatu objek berdasarkan pembebanan yang diberikan.
 Output , keluaran dari hasil pengenalan suatu objek.
Ada  beberapa  hal  yang  harus  diperhatikan  dalam perancangan artificial neural network , yaitu :
 Fungsi aktivaasi pada setiap hidden layer
 Arsitektur network
 Learning in neural network

## III. PERANCANGAN  SISTEM

## A. Data Sistem Distribusi Mesh
Simulasi  koordinasi  proteksi  adaptif  pada  tugas  akh ir ini menggunakan sistem distribusi mesh 8 bus yang terhubung dengan  satu  sumber  pembangkit  utama  ( grid )  dan  dua pembangkit  tersebar.  Jenis  DG  yang  digunakan  yaitu generator  sinkron.  Tersambung  atau terputusnya DG dapat dioperasikan  dengan  mengatur  CB.  Single  line  diagram dapat  dilihat  pada  gambar  7.Adapun  spesifikasi grid dan DG  dapat dilihat pada tabel 3.1  dan tabel 3.2.
Gambar 6 Single Line Diagram Sistem
Adapun  spesifikasi grid dan  DG  dapat  dilihat  pada tabel 3.1  dan tabel 3.2.
T abel 2 Data Grid No Jenis MVAsc Rating T egangan (kV) Bus 1 Grid 500 20 kV 4 T abel 3 Data Distributed Generation No Jenis Rating Daya (MW) Rating T egangan (kV) Power Faktor (%) Bus 1 DG1 4,08 20 85 1 2 DG2 4,08 20 85 4 T abel 4 Data Beban No Beban Bus MVA T egangan (kV) Power Faktor (%) 1 Load 1 2 6 20 85 2 Load 2 4 5 20 85 3 Load 3 5 6 20 85 4 Load 4 2 5 20 85 T abel 5 Data Saluran Bus R/kmΩ X/kmΩ Jarak (m) 1 – 2 0,128 0,11868 1000 1 – 3 0,128 0,11868 1000 3 – 4 0,128 0,11868 500 4 – 5 0,128 0,11868 500 5 – 6 0,128 0,11868 500 6 – 2 0,128 0,11868 500 6 – 1 0,128 0,11868 1000 Tabe l 6 Data Pasangan Rele Utama dan Rele Backup No Rele Primer Rele Backup No Rele Primer Rele Backup 1 R1 R8 8 R8 R1 2 R2 R9 9 R9 R2 3 R3 R10 10 R10 R3 4 R4 R11 11 R11 R4 5 R5 R12 12 R12 R5 6 R6 R13 13 R13 R6 7 R7 R14 14 R14 R7
B. Perancangan  Koordinasi  Protek si  Adaptif  dengan Artificial Neural Network
a) Arsitektur Jaringan Yang Akan Dilatih
Pada  perancangan  koordinasi  proteksi  adaptif,  arsitektur jaringan  yang  digunakan  adalah  arsitektur  jaringan  lapis banyak ( multilayer ) seperti pada gambar 8.
Grid DG1 DG2 Tap R1-R14 Fault type Bus Fault Loc Isc R1-R14 n-1 n-n n-3 n-2 TD R1-R14 Hidden Layer 1 Input Output weight bias weight n-1 n-n n-3 n-2 weight bias bias Hidden Layer 2 Gambar 7 Arsitektur Artificial Neural Network untuk Koordinasi Proteksi Adaptif
Arsitektur dari neural network terdiri dari :
 Jumlah neuron input layer = 22
 Jumlah neuron hidden layer 1 = 28
 Jumlah neuron hidden layer 2 = 28
 Jumlah neuron output layer = 28
 Training Algorithm = Lavenberg Marquart
 Jumlah  Iterasi = 1000
Fungsi aktivasi ada pada hidden layer dan output layer . Fungsi aktivasi yang digunakan adalah:
 Tan Sigmoid  ( Hidden Layer 1)
𝑦 = 𝑓(𝑛𝑒𝑡) = 1−𝑒 −𝑛𝑒𝑡 1+𝑒 −𝑛𝑒𝑡 (5)
 Log Sigmoid  ( Hidden Layer 2 ) 𝑦 = 𝑓(𝑛𝑒𝑡) = 1 1+𝑒−𝑛𝑒𝑡 (6)
 Pure Linear  ( Hidden Layer 3 /Output Layer ) y = net (7)
Setelah  menentukan  arsitektur neural  network maka selanjutnya  mempersiapkan  data learning .  Data learning terdiri  dari data input dan output . Data input terdiri dari:
 Status pembangkit
 Jenis Gangguan (L-L,  L-L-G,  dan L-L-L)
 Lokasi  bus gangguan
 Arus  hubung  singkat  yang  melewati  setiap  rele  untuk setiap kasus gangguan
Sementara output dari program artificial neural network adalah:
 Tap setting untuk setiap rele
 Time delay setting untuk setiap rele
b) Proses Training Berikut  merupakan  proses training, yaitu:
1. Menentukan  variable input dan output pada layer input .
2. Insialisai  nilai  bobot,  Pada  sistem  ini  nilai  bobot jaringan  termasuk  nilai  bobot  untuk  bias  ditentukan secara acak, dengan nilai bias digunakan 1.
3. Menentukan input pada hidden layer 1 Setelah  memasukkan  variable input pada hidden layer
1,  maka  selanjutnya  menentukan  variabel output pada hidden layer 1 dengan menggunakan fungsi aktivasi 1.
4. Menentukan input pada hidden layer 2
Setelah  memasukkan  variable  input  pada  hidden layer 2,  maka  selanjutnya  menentukan  variabel output pada hidden layer 2 dengan menggunakan fungsi aktivasi 2.
5. Menentukan  variable  input  pada hidden layer 3 yang merupakan output layer .
Setelah memasukkan variable input pada output layer , maka  selanjutnya  menentukan  variable output pada hidden layer dengan menggunakan fungsi aktivasi 3.
6. Menghitung error pada output
Nilai output dalam pembelajaran dibandingkan dengan target output dan errornya dihitung.
7. Memperbarui  nilai  bobot  dengan back propagation algorithm Lavenberg Marquart.
Menguji  apakah  kondisi  berhenti sudah terpenuhi jika nilai  kesalahan  yang  dihasilkan  lebih  kecil  dari error goal atau  maksimum epoch tercapai.  Selama  kondisi berhenti  masih  tidak  terpenuhi,  laksanakan  langkah  2 sampai  8.  Adapun  syarat  kondisi berhenti adalah nilai error (Mse) <= 0,00001  atau epoch /iterasi >= 1000.
c) Proses Testing
Dalam  prosedur testing,  input dan output akan  dibagi menjadi  beberapa  kasus  ( Case ).  Yang  membedakan  setiap kasus  adalah  kondisi  sumber,  kondisi  jenis  gangguan,  dan kondisi titik bus hubung singkat, sehingga setiap perubahan kondisi    akan  menghasilkan output yang  berbeda.  Kasus dapat dilihat  pada tabel 7.
T abel 7. Kondisi Kasus
Kasus Kondisi Sumber Jenis Gangguan Bus
Gangguan Grid DG1 DG2 LL LLG LLL
1 1 0 0 1
0 0 1
2 1 0 0 0 1 0 1
3 1 0 0 0 0 1 1 4 1 0 0 1 0 0 2 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 72 1 1 1 0 0 1 6
Dari  tabel  3.7  dapat  dilihat  pembagian  kasus  pada  saat testing. Pada kasus 1, kondisi sistem hanya terhubung grid dan terjadi gangguan hubung singkat 2 fasa (L-L) pada bus 1.  Dan  pada  kasus  2,  kondisi sistem hanya terhubung grid dan  terjadi  gangguan  hubung  singkat  2  fasa  ketanah (L-L- G)  pada  bus  1,  dan  begitu  seterusnya  untuk  kasus -kasus yang  lain.  Pergantian  setiap  kas us  yang  terjadi  akan mempengaruhi output dari  program artificial  neural network . Membandingkan  output  hasil artificial  neural network dengan  data  referensi  untuk  setiap  rele. Menghitung error hasil artificial  neural  network dengan data  referensi  untuk menganalisa performa artificial neural network dalam koordinasi proteksi adaptif yang direncanakan.

## IV. HASIL  SIMULASI  DAN ANALISIS  DATA

## A. Analisa Hubung Singk at
Untuk  menentukan  arus  hubung  singkat  pada  jaringan distribusi mesh ,  dilakukan  dengan  menggunakan software simulasi  yaitu  ETAP.  Simulasi  hubung  singkat  yang dilakukan  adalah  hubung  singkat  2  fasa  30 cycle .  Hubung singkat 2 fasa 30 cycle digunakan untuk seting highset pada rele  untuk  mengamankan  gangguan  2  fasa  ( line-line ), gangguan dua fasa ketanah ( line-line-ground ) dan gangguan 3 fasa ( line-line-line ).
Pengambilan  data  arus  hubung  singkat  2  fasa  30 cycle diambil dengan mempertimbangkan 4 kondisi yang berbeda, yaitu:
a. Kondisi Hanya Terhubung Grid (kondisi 1)
b. Kondisi Terhubung Grid dan DG 1 (kondisi 2)
c. Kondisi Terhubung Grid dan DG 2 (kondisi 3)
d. Kondisi Terhubung Grid dan DG 1,2  (kondisi 4)

## B. Protek si  Menggunak an  Perhitungan  Koordinasi Manual
Dari  perhitungan  manual  diatas  ada  beberapa  rele  yang setingan tap dipilih  diatas  dari  nilai tap yang  didapatkan dari  hitungan  secara  manual.  Hal  tersebut  bertujuan  agar tidak  terjadi  kesalahan  koordinasi  proteksi  dalam  sistem mesh .  Kesalahan  koordinasi  yang  dimaksud    seperti  yang ditunjukan gambar  9.

## Gambar 8 Kesalahan Koordinasi Proteksi
Pada  Simulasi  ini,  saat  terjadi  gangguan  3  fasa  pada bus 2 dan kondisi sumber hanya terhubung grid , rele 1, rele 2  dan  rele  12  bekerja  pada  waktu  yang  sama  yaitu  pada waktu 0,1. Hal ini disebabkan besarnya arus kontribusi yang terbaca  oleh  rele  tersebut  sehingga  rele  ikut  bekerja.  Pada sistem mesh, koordinasi  tersebut  tidak  efisien  karena  saat terjadi  gangguan  pada  satu  bus,  maka  bus  yang  lain  juga ikut  terputus  dari  sistem.  Untuk membuat rele 2 dan rele 12 tidak  bekerja  maka  setingan tap dari  rele  2  dan  rele  12 dinaikan  dari  nilai tap yang  didapatkan  dari  perhitungan manual.  Hal  ini  juga  berlaku  untuk  kondisi  jaringan  saat terhubung dengan grid dan DG 1, terhubung grid dan DG 2, dan terhubung grid dan DG 1,2.
C. Hasil  dan  Analisa  Simulasi  Koordinasi  Protek si dengan Menggunak an Artificial Neural Network
Terdapat  sejumlah  kondisi  topologi  yang  akan  dipilih ketika testing program.  Adapun  hasil  dari output program ini berupa nilai:
a. Tap ( Highset )
b. Time Delay ( Highset )
Untuk  memastikan  bahwa  program  koordinasi  proteksi menggunakan  metode artificial  neural  network ini menghasilkan  nilai  keluaran  yang  sesuai,  maka  hasil
keluaran  program  akan  dimasukan  pada software ETAP 12.6.
Pada  saat testing akan ditampilkan 1 kasus dari 72 kasus yang  bisa  terjadi , yaitu  kasus  1 . Kasus 1 merupakan kasus saat  sistem  hanya  terhubung grid ,  terjadi gangguan 2 fasa pada bus 1.
T abel 8 Kasus 1, Saat Kondisi T erhubung Grid , Gangguan 2 Fasa pada Bus 1 Id Rele Arah Rele T ap Tim e Delay R1 Forward 16,8890 0,0933 R2 Reverse 23,0066 0,0997 R3 Reverse 19,6107 0,3967 R4 Forward 19,7113 0,3930 R5 Forward 22,1838 0,3913 R6 Forward 27,2951 0,3951 R7 Forward 25,6512 0,0973 R8 Forward 16,7588 0,3976 R9 Reverse 22,9579 0,3056 R10 Reverse 19,5006 0,1003 R11 Forward 19,7207 0,1035 R12 Forward 22,1013 0,1031 R13 Forward 27,4898 0,0954 R14 Forward 25,7453 0,0933
Setelah  didapatkan output dari program artificial neural network seperti  tabel  8,  data  dimasukan  ke  ETAP.  Hasil simulasi  dari ETAP  dapat dilihat pada gambar  10
Gambar 9 Simulasi Hasil Program Artificial Neural Network Pada ET AP Saat T erhubung Grid, Gangguan 2 Fasa pada Bus 1
Dengan  kurva  rele  yang  bekerja  dapat  dilihat  pada gambar 11  berikut.
Gambar 10 Kurva Rele Yang Bekerja Saat T erhubung Grid , Gangguan 2 Fasa pada Bus 1 Dari hasil program artificial neural network dapat dilihat bahwa koordinasi proteksi dengan program artificial neural network dapat  mengikuti  kondisi  dari  sistem.  Setiap perubahan  kondisi  sistem,  rele  akan  memiliki  setingan masing-masing,  akan  tetapi  rele  yang  bekerja  hanya  rele yang  setingannya  sesuai  dengan  besar  arus  dan arah arus hubung singkat. Setingan rele dari program artificial neural network tidak persis sama dengan hasil perhitungan manual, hal  ini  akan  berdampak  terhadap  respon  kerja  rele. Time delay hasil  dari  program artificial  neural network memiliki error terhadap  data  dari  perhitungan  manual.  Untuk menjaga  agar  jarak  waktu  kerja  rele  utama  dan rele back up memenuhi  syarat  yaitu  0,2  –  0,4  detik  maka  pada  data learning, rele back up diberi waktu 0,4.

## D. Perbandingan  Hasil  Koordinasi  Rele  Menggunak an Program dengan Manual
Perbandingan  akan  dilakukan  pada beberapa kasus pada testing program artificial neural network .
 Kondisi Ketika Hanya Terhubung Grid Saat terhubung grid , testing diambil pada kasus 9. Kasus 9  merupakan  Saat  Kondisi  Terhubung Grid ,  Gangguan  3 Fasa pada Bus 3
T abel 9 Kasus 9, Saat Kondisi T erhubung Grid , Gangguan 3 Fasa pada Bus 3
Id Rele Arah Perhitungan Manual Artificial Neural Network T ap T d T ap T d R1 Forward 17,04 0,4 17,2981 0,3862 R2 Forward 7,52 0,4 7,0201 0,3869 R3 Reverse 19,58 0,1 19,6720 0,1008 R4 Forward 22,1 0,4 22,1779 0,4023 R5 Forward 25,6 0,4 25,9927 0,4060 R6 Forward 27,76 0,4 27,9341 0,3964 R7 Forward 25,6 0,4 26,1472 0,3936 R8 Forward 17,04 0,1 17,1205 0,0860 R9 Forward 7,52 0,1 6,9389 0,0874 R10 Reverse 19,58 0,4 19,5701 0,3076 R11 Forward 22,1 0,1 22,1245 0,0906 R12 Forward 25,6 0,1 25,8404 0,1082
R13 Forward 27,76 0,1 28,1485 0,0936 R14 Forward 25,6 0,1 26,1492 0,0899  Kondisi Terhubung Grid dan DG 1 . Saat  terhubung grid dan  DG  1, testing diambil  pada kasus  22.  Kasus  22  merupakan  Saat  Kondisi  Terhubung Grid dan DG  1, Gangguan 2 Fasa pada Bus 2 T abel 10 Kasus 22, Saat Kondisi T erhubung Grid dan DG 1, Gangguan 2
Fasa pada Bus 2 Rele Arah Perhitungan Manual Artificial Neural Network T ap T d T ap T d R1 Reverse 32,24 0,1 31,5972 0,1060 R2 Reverse 22,76 0,1 22,3595 0,1048 R3 Reverse 19,82 0,1 19,5386 0,0979 R4 Forward 19,84 0,4 19,4199 0,3972 R5 Forward 22,3 0,4 23,1143 0,4003 R6 Forward 28,44 0,4 28,7908 0,4037 R7 Reverse 18,88 0,1 18,5979 0,1045 R8 Reverse 32,24 0,4 31,4688 0,3936 R9 Reverse 22,76 0,4 22,3414 0,3962 R10 Reverse 19,82 0,4 19,6251 0,4206 R11 Forward 19,84 0,1 19,4331 0,0982 R12 Forward 22,3 0,1 23,2159 0,0803 R13 Forward 28,44 0,1 28,6254 0,0932 R14 Reverse 18,88 0,4 18,6459 0,3956
 Kondisi hanya terhubung Grid dan DG 2.
Saat  terhubung grid dan  DG  2, testing diambil  pada kasus  48.  Kasus  48  merupakan  Saat  Kondisi  Terhubung Grid dan DG  2, Gangguan 3 Fasa pada Bus 4 T abel 11 Kasus 48, Saat Kondisi T erhubung Grid dan DG 2, Gangguan 3
Fasa pada Bus 4 Rele Arah Perhitungan Manual Artificial Neural Network T ap T d T ap T d R1 Forward 18,08 0,4 20,0661 0,4055 R2 Forward 8,32 0,4 9,0797 0,3993 R3 Forward 0,276 0,4 0,1334 0,4069 R4 Reverse 0,58 0,1 0,5066 0,0937 R5 Reverse 5,95 0,1 5,9147 0,1059 R6 Reverse 5,8 0,1 6,5200 0,1038 R7 Forward 27,12 0,4 27,3686 0,4016 R8 Forward 18,08 0,1 19,7767 0,1005 R9 Forward 8,32 0,1 9,0003 0,1022 R10 Forward 0,276 0,1 0,2800 0,1048 R11 Reverse 0,58 0,4 0,5259 0,4080 R12 Reverse 5,95 0,4 6,1852 0,3752 R13 Reverse 5,8 0,4 6,2426 0,3992 R14 Forward 27,12 0,1 27,4467 0,1006
 Kondisi Terhubung Grid dan DG 1,2.
Saat  terhubung grid dan  DG1,2, testing diambil  pada kasus  61.  Kasus  61  merupakan  Saat  Kondisi  Terhubung Grid dan DG  1,2,  Gangguan 2 Fasa pada Bus 3 T abel 12 Kasus 61, Saat Kondisi T erhubung Grid dan DG 1,2, Gangguan
2 Fasa pada Bus 3 Rele Arah Perhitungan Manual Artificial Neural Network T ap T d T ap T d R1 Forward 18,08 0,4 18,4102 0,3851 R2 Forward 9,4 0,4 8,6661 0,3843 R3 Reverse 20,22 0,1 20,3656 0,0997 R4 Forward 19,98 0,4 20,1783 0,3998 R5 Forward 22,5 0,4 22,8418 0,4038 R6 Forward 29,6 0,4 29,2520 0,3879 R7 Forward 27,12 0,4 27,0539 0,3903 R8 Forward 18,08 0,1 18,2502 0,0902 R9 Forward 9,4 0,1 8,6240 0,0907 R10 Reverse 20,22 0,4 20,2686 0,3914 R11 Forward 19,98 0,1 20,1378 0,0916 R12 Forward 22,5 0,1 22,7324 0,4264
R13 Forward 29,6 0,1 29,4527 0,1011 R14 Forward 27,12 0,1 27,0514 0,0948

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  simulasi  dan  analisa  koordinasi proteksi adaptif rele arus lebih digital dengan mengguanakan  metoda artificial  neural  network ,  dapat diambil  kesimpulan  sebagai berikut:
1. Pengaruh  pembangkit  tersebar  pada  sistem  distribusi mesh adalah  meningkatnya besar arus gangguan . Selain meningkatnya  arus   gangguan,  pada  sistem mesh juga mempengaruhi  arah aliran arus hubung singkat. 2. Rele directional sangat  efektif  digunakan  pada  sistem interkoneksi  atau  sistem mesh (Referensi  [10]),  karena setiap  arah ( forward atau reverse ) dapat diseting sesuai kondisi arah hubung singkat.
3. Koordinasi  proteksi  dengan  cara  menempatkan  rele utama  ( primer )  dan  rele back up pada line yang  sama akan  membuat  sistem  menjadi  lebih  handal.  Saat  terjadi gangguan  pada  salah  satu  bus  dan  rele  utama  gagal bekerja,  maka  rele back up akan  bekerja.  Walaupun  rele back up bekerja, bus yang tidak terkena gangguan tidak akan ikut terputus seperti gambar 11.
4. Seting rele pada sistem mesh juga dipengaruhi oleh arus kontribusi pada saluran  sehingga  setingan tap dipengaruhi oleh arus kontribusi.
5. Metode artificial  neural  network dapat  mempelajari kondisi sistem sehingga bisa menghasilkan output seting rele sesuai kondisi yang terjadi pada sistem.
6. Dalam  proses learning program artificial neural network nilai  bobot  dan  nilai  bias  akan  selalu  diperbarui hingga didapatkan  nilai  bobot  dab  bias  yang  tepat  untuk mendapatkan output mendekati output hitungan manual.

## DAFTAR  PUSTAKA
[1] Dugan , R. C and McDermott, T. E, “ Distributed Generation ”, vol. 8, issues. 2, IEEE Industry Aplications Magazine, March/April 2002
[2] Rinald  N.  Bracewell,  Colin  Cherry,  James  F.  Gibbons,  Willis W.Harmon and Friend, “ Hadi Saadat Power System Analiysis”, T he McGraw-Hill Companies, 1999
[3] Ackerman  T homas,  “ What  Matters  for  Successful Integration of Distributed Generation”, Energy Nautics, London. UK, October 2013
[4] Farry A. Afolabi, Warsame H. Ali, Penrose Cofie, John Fuller, Pamela Obiomon, Emmanuel S, Kolawole, “Analysis of the load flow problem in power system planing studies”, Energy and Power Engineering 7, 509-523, 30 September 2015
[5] Rizky  Kurniawan.  Muhammad,  Hermawan,  Bambang  Winardi, “Seting dan Koordinasi Docr (Directional Overcurrent Relay) pada Jaringan T ransmisi 150 KV Upt Semarang Menggunakan Metode PSO (Particle  Swarm  Optimization)” ,  T eknik  Elektro  Universitas Diponegoro, Semarang, September 2015
[6] Singh.  Manohar,  “ Protection  Coordination  in  Grid  Connected  & Islanded Modes of Micro-Grid Operations”, IEEE, India, 2013
[7] Ghullam    Mustafa  Bhutto, Ehsan Ali, Jagdesh Kumar, Muhammad Akram Bhayo, “Islanding protection and islanding detection in low voltage  cigre  distribution  network  with  distributed  generations”, Scientific Research, 5, 152-159, June 2014
[8] Matin Mesh kin,  Karim  Faez,  Hossien  Askarian  Abyaneh,  Farzad Razavi,  “A  new  optimal  neural  network  relays  co-ordination”, Electrical Engineering Dept, IRAN
[9] Wahyudi, “ Diktat Kuliah Pengaman Sistem T enaga Listrik”, T eknik Elektro IT S, Surabaya, Bab 2, 2004
[10] H. H. Zineldin, Sharaf Hebatallah and friend, “ Optimal Protection Coordination for Mesh ed Distribution System With DG Using Dual Setting Directional Over-Current Relays”, IEEE, Vol 6, No 1, January 2015
[11] Vassilis  C.  Nikolaidis,”A  Communication-Assisted  Overcurrent Protection Scheme for Radial Distribution Systems With Distributed Generation”, IEEE, March 2015