Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan Vol. 09, No. 02, hal. 82-88, Oktober 2020

## Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan

## OPTIMASI PENEMPATAN KAPASITOR BANK MENGGUNAKAN
ALGORITMA GENETIKA UNTUK MENGURANGI RUGI DAYA PADA SISTEM DISTRIBUSI DAYA LISTRIK (Studi Kasus : PT. PLN Rayon Bintan Center)
ISSN 2615-6334 (Online)
ISSN 2087-5347 (Print)
Putri Ayu Andira 1 , Eka Suswaini 2 , Muhamad Radzi Rathomi 3*
1,2,3 Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Maritim Raja Ali Haji
1,2,3 Jl. Politeknik Senggarang, Tanjungpinang 29100
* Corresponding Author: radzi@umrah.ac.id
Abstract — PT.  PLN  (Persero)  is  a  BUMN  that  handles  the  electricity  aspect  and  is  the  only electricity provider company in Indonesia. In the electric power distribution system, not all can be distributed to consumers, because it will be lost in the form of energy losses this cannot be avoided but  can  be  minimized  by  installing  bank  capacitors.  Power  quality  in  the  power  system  is  very important  and  must  be  considered  to  maintain  the  stability  and  continuity  of  the  electric  power system. Therefore, this study was conducted in order to reduce energy losses and installation costs of bank capacitors to a minimum by optimizing the placement of bank capacitors using the Genetic Algorithm method. Based on the results of the tests that have been done, the best parameter that can produce  the  optimal  results  of  bank  capacitors  is  the  number  of  generations  250  with  an  average fitness  value  of  4.98E-11,  the  combination  of  Pc  and  Pm  are  0.5  and  0.4  with  an  average  fitness value  of  4.95E  -11,  and  the  number  of  chromosomes  60  with  fitness  values  4.97E-11.  From  the results  of  this  study  Genetic  Algorithms  approach  the  optimum  result,  namely  a  savings  of  Rp. 9,892,815,215 or around 27% with the accuracy of 6 different bank capacitors.
Keywords — Electricity Distribution, Bank Capacitors, Genetic Algorithms, Optimization.
I ntisari — PT.  PLN  (Persero)  merupakan  BUMN  yang  menangani  aspek  kelistrikan    dan merupakan  satu-satunya  perusahaan  penyedia  listrik  yang  ada  di  Indonesia.  Dalam  sistem pendistribusian  daya  listrik,  tidak  seluruhnya  dapat  disalurkan  kepada  konsumen,  karena  akan hilang dalam bentuk rugi-rugi  energi hal ini  tidak dapat dihidari  namun dapat diminimalkan yaitu dengan  cara  memasang  kapasitor  bank.  Kualitas  daya  dalam  sistem  tenaga  merupakan  hal  yang sangat penting dan harus diperhatikan untuk menjaga stabilitas dan continuitas sistem tenaga listrik. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan guna untuk mengurangi rugi energi dan biaya pemasangan kapasitor  bank  seminimal  mungkin  dengan  melakukan  optimasi  penempatan  kapsitor  bank menggunakan  motode  Algoritma  Genetika.  Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan, parameter  terbaik  yang  dapat  menghasilkan  hasil  penepatan  kapasitor  bank  yang  optimal  adalah jumlah generasi 250 dengan nilai fitness rata-rata 4.98E-11, nilai kombinasi Pc dan Pm adalah 0.5 dan  0.4  dengan  nilai  fitness  rata-rata  4.95E-11,  dan  jumlah  kromosom  60  dengan  nilai  fitness 4.97E-11.Dari  hasil  penelitian  ini  Algoritma  Genetika  mendekati  hasil  optimum  yaitu  terjadi penghematan  mencapai    Rp. 9,892,815,215  atau  sekitar    27%  dengan  penepatan  6  kapasitor  bank yang berbeda-beda.
Kata kunci — Distribusi Listrik, Kapasitor Bank, Algoritma Genetika, Optimasi
Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan Vol. 09, No. 02, hal. 82-88, Oktober 2020

## I. P ENDAHULUAN
PT.  PLN  (Persero)  merupakan  BUMN yang menangani aspek kelistrikan dan merupakan  satu-satunya  perusahaan  penyedia listrik  yang  ada  di  Indonesia.  Oleh  sebab  itu PLN  terus  berusaha  meningkat  kualitas pelayanan  bagi  setiap  aspek  dan  komponen masyarakat  Indonesia  dalam  penyedia  listrik  di Indonesia.  Tugas  utama  PLN  adalah  penyalur tenaga listrik ke pelanggan atau masyarakat.
Energi  listrik  merupakan  merupakan  suatu bentuk  energi  yang  sangat  penting  dalam kehidupan  manusia  saat  ini.  Pertumbuhan penduduk  yang  terus  meningkat  merupakan faktor  yang  membawa  banyak  pengaruh dibidang  energi  listrik.  Hal  ini  menyebabkan terjadinya  peningkatan  kebutuhan  kapasitas energi  setiap  tahun.  Perencanaan  sistem distribusi  energi  listrik  merupakan  hal  yang sangat  penting  dalam  mengatasi  pertumbuhan kebutuhan energi listrik yang cukup pesat [1].
Sistem  pendistribusian  daya  listrik,  tidak seluruhnya  dapat  disalurkan  kepada  konsumen, karena  akan  hilang  dalam  bentuk  rugi-rugi energi.  Rugi-rugi  pada  sistem  distribusi  tenaga listrik  yang  biasanya  diukur  pada  kurun  waktu tertentu  untuk  mengukur  efisien  atau  tidaknya suatu pengoperasian sistem tenaga listrik [2].
Keadaan  ini  berdampak  pada  efesiensi pendistribusian  listrik  menjadi  tidak  optimal karena  penggunaan  daya  kompleknya  tidak maksimal  hal  ini  tidak  dapat  dihidari  namun dapat diminimalkan yaitu dengan cara memasang  kapasitor  bank  yang  berfungsi mensupply  daya  reaktif  agar  penggunaan  daya komplek  menjadi  optimal.  Namun  harga kapasitor bank tegolong cukup mahal penepatannya  tidak  dapat  disamaratakan  karena ada  nya  perbedaan  level  beban  dan  rentang waktunya.  Maka  dari  itu  penelitian  ini  akan melakukan  optimasi  penepatan  kapasitor  bank menggunakan algoritma Genetika agar mendapatkan  harga  yang  minimum  serta masalah  kerugian  energi  akibat  daya  komplek yang tidak maksimal dapat teratasi.
Algoritma  Genetika  memiliki  perbedaan dalam empat hal dengan motede optimasi lainya yaitu  Alogoritma  Genetika  ini  berkerja  dengan
struktur-struktur  variable,  banyak  menggunakan banyak  titik  pencarian  (multi  point),  dan informasi  yang  dibutukan  adalah  funsi  objektif saja sehingga menjadikan implementasinya lebih sederhana,  dan  serta  menggunakan  operator stokastik dengan pencarian terbimbing [2].

## II. L ANDASAN T EORI

## A. Sistem Distribusi Tenaga Listrik
sistem  distribusi  merupakan  salah  satu sistem  dalam  sistem  tenaga  listrik  yang mempunyai  peran  penting  karena  berhubungan langsung dengan pemakai energi listrik, terutama pemakai  energi  listrik  tegangan  menengah  dan tegangan  rendah.  Suatu  sistem  distribusi menghubungkan semua beban yang terpisah satu dengan  yang  lain  dengan  saluran  transmisi.  Hal ini terjadi pada gardu induk (substation) dimana juga  dilaksanakan  transformasi  tegangan  dan fungsi-fungsi  pemutusan  dan  penghubungan beban  (switching).  Fungsi  dari  pendistribusian listrik adalah:
1)  Pembagi  atau  penyaluran  tenaga  listrik  ke beberapa tempat (pelanggan).
2)  Merupakan  sub  sistem  tenaga  listrik  yang langsung  berhubungan  dengan  pelanggan, karena  catu  daya  pada  pusat-pusat  beban (pelanggan)  dilayani  langsung  melalui jaringan distribusi.
Sistem  distribusi  tenaga  listrik  merupakan kumpulan  komponen  tenaga  listrik  yang  secara Bersama-sama  membentuk  sistem  penyaluran daya  atau  tenaga  listrik  ke  konsumen,  sistem distribusi merupakan salah satu hal penting dari tiga bagian utama sistem tenaga listrik [2].

## B. Jaringan Distribusi Sistem Radial
Jaringan distribusi sistem radial merupakan hal  paling  sederhana  untuk  bentuk  dasar  dan banyak  digunakan,  radial  artinya  yaitu  dimana saluran  ini  ditarik  dari  suatu  titik  yang merupakan  sumber  dari  jaringan  itu  dan dicabang-cabang  ke  titik-titik    beban  yang dilayani.  Kelebihan  dari  sistem  radial  adalah selainsederhana  adalah  biaya  investasinya  yang lebih  murah  namun  sistem  ini  memiliki kekurangan  yaitu  kualitas  pelayanan  didtribusi daya  yang  buruk  dikarenakan  rugi  daya  dan
P.A.  Andira,  E.  Suswaini,  M.R.  Rathomi,  Optimasi    Penempatan  Kapasitor  Bank  Menggunakan  Algoritma    Genetika untuk  Mengurangi  Rugi Daya Pada Sistem Distribusi Daya Listrik (Studi Kasus : PT. PLN Rayon Bintan Center)
tegangannya  cenderung  besar.  Selain  itu  sistem radial yang penyaluran daya nya dari titik beban hanya  ada  satu  saluran  megakibatkan  saluran tersebut bila mengalami gangguan maka seluruh saluran  sesudah  titik  gangguan  akan  mengalami black out secara total. Karena kekurangannya ini maka  sistem  ini  harus  dilakukan  tindakan  dan penanganan yang tepat [2].

## C. Kapsitor Bank (Bank capasitor)
Perbaikan    faktor    daya    dan    pengaturan tegangan  jaringan,  para  engineer menggunakan kapasitor  bank  dengan  sistem  kompensasi  daya reaktif  yang  ditawarkannya.  Dalam  ilmu  listrik faktor  daya  merupakan  perbandingan  antara daya  semu  dengan  daya  sebenarnya  atau  daya nyata.  Dengan  menggunkaan  kapasitor  bank dapat memperbaiki faktor daya dan memaksimalkan penggunaan daya komplek atau daya  yang  disediakan.  Pada    saluran    transmisi, beban  yang  bersifat  induktif  akan  menyerap daya  reaktif,    yang  kemudian  akan  dapat menimbulkan  jatuh  tegangan  di  sisi  penerima. Disinilah    kapasitor  bank  berfungsi    dalam mengkompensasi  daya  reaktif  dan  memastikan tegangan  terjaga  pada levelnya pada saat beban penuh [3].
Pemasangan  kapasitor  bank  adalah  usaha yang  dilakukan  untuk  memberikan  supply  daya reaktif.  Sehingga  penggunaan  kapasitor  bank akan mengurangi penyerapan daya reaktif sistem oleh  beban.  Hal  ini  dilakukan  agar  jatuh tegangan  dan  rugi-rugi  jaringan  yang  terjadi dapat  dikurangi.  Ukuran  kapsitor  bank  standard adalah 150, 300, 450, 600, 900, dan 1200  kVAR [4].  Secara  umum  fungsi  kapasitor  pada  sistem tenaga adalah :
1. Menyuplai daya reaktif sehingga memaksimalkan  penggunaan  daya  kompleks (KVA).
2. Memperbaiki power factor.
3. Mengurangi jatuh tegangan .
4. Menghindari kelebihan beban trafo.
5. Memberi tambahan daya tersedia.
6. Menghindari  kenaikan  arus  dan  suhu  pada kabel.
7. Menghemat daya atau efisien.

## D. Rugi-rugi Energi pada Jaringan Distribusi
Dalam  memperhitungkan  rugi  energi  atau susut energi membutukan parameter seperti load faktor atau  faktor  beban  ini  merupakan perbandingan  antara  beban  rata  dengan  beban puncak yang diukur pada periode waktu tertentu [5] seperti pada Persamaan 1 dibawah ini:
(1)
Dimana :
FB= Faktor beban
BR= Beban pemakaian rata-rata dalam KW

## BP = Beban pemakaian puncak KW
Nilai  faktor  beban  digunakan  untuk  untuk mendapatkan  nilai  loss  factor  atau  faktor  susut ditentukan  dari  pola  beban  harian  pada  sistem, faktor susut dihitung memnggunakan Persamaan 2 dibawah ini:
(        ) (2)
Dari  Persamaan  1  dan  Persamaan  2  untuk perhitungan  susut  energi  didapat  Persamaan  3 berikut ini:
(3)
Dimana  ENS  adalah  energi  yang  tidak disalurkan,  nilai  ini  didapat  dari  energi  yang disalurkan  dikurangi  dengan  energi  yang terpakai.

## E. Algoritma Genetika
Algoritma  genetika  sebagai  metode algoritma  pencarian  berdasarkan  mekanisme seleksi  alam  dan  gentika  alam.  Algoritma genetika  memberikan  suatu  pilihan  bagi penentuan  nilai  parameter  dengan  meniru  cara reproduksi  genetika,  pembentukan  kromosom baru serta seleksi alami seperti yang terjadi pada makhluk hidup [6]. Variabel dan parameter yang digunkan pada algoritma genetika adalah:
1. Fungsi fitness yang  dimiliki  oleh    masing- masing  individu  untuk  menentukan  tingkat kesesuaian  individu  dengan  kriteria  yang ingin dicapai.
2. Populasi  merupakan  jumlah  individu  yang dilibatkan pada setiap generasi.
Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan Vol. 09, No. 02, hal. 82-88, Oktober 2020
3. Probabilitas terjadinya proses crossover atau persilangan pada suatu populasi.
4. Probabilitas  terjadinya  proses  mutasi  pada setiap individu.
5. Jumlah  generasi  yang  dipakai  menetukan berpa  lama  proses  penerapan  algoritma genetika.

## F. Struktur Algoritma Genetika
Struktur  Algoritma  Genetika  adalah sebagai berikut [7]:
1) Membangkitkan  populasi  awal,  proses membangkitkan  sejumlah  individu  secara acak atau melalui prosedur tertentu. Syarat- syarat yang harus dipenuhi untuk menunjukkan suatu solusi harus benar-benar diperhatikan  dalam  pembangkitan  setiap individunya. 2) Seleksi, Seleksi dilakukan untuk mendapatkan calon induk yang baik. “Induk yang  baik  akan  menghasilkan  keturunan yang  baik”.  Semakin  tinggi  nilai  fitness suatu individu semakin besar kemungkinannya untuk terpilih. 3) Menghitung  nilai fitness bertujuan  untuk mengukur masing-masing
kualitas kromosom  dan  menandakan  seberapa optimal  solusi  yang  diperoleh.  Sebelum menghitung  nilai fitness lakukan  proses menghitung  fungsi multionjektif terlebih dahulu.  Dalam  topik  penempatan  kapasitor optimal,  masalahnya  adalah  menemukan lokasi,  jumlah  dan  ukuran  kapasitor  untuk meminimalkan  kehilangan  daya  total jaringan, kehilangan daya puncak dan biaya instalasi kapasitor sementara semua kendala operasional  terpenuhi  pada  level  pemuatan tertentu.
4) Crossover ,  salah  satu  operator  dalam Algoritma  Genetika  yang  melibatkan  dua induk  untuk  menghasilkan  keturunan  yang baru.
Crossover dilakukan dengan melakukan  pertukaran  gen  dari  dua  induk secara acak. Macam-macam crossover yang banyak  digunakan  antara  lain,  pertukaran gen  secara  langsung  dan  pertukaran  gen secara aritmatika. Proses crossover
dilakukan  pada  setiap  individu  dengan probabilitas crossover yang ditentukan.
5) Mutasi  Gen,  operator  yang  menukar  nilai gen  dengan  nilai  inversinya,  misalnya gennya bernilai 0 menjadi 1. Setiap individu mengalami  mutasi  gen  dengan  probabilitas mutasi  yang  ditentukan.  Mutasi  dilakukan dengan  1  0  memberikan  nilai  inversi  atau menggeser  nilai  gen  pada  gen  yang  terpilih untuk dimutasikan.
6) Syarat  Berhenti  yaitu  setelah  melewati iterasi  (generasi)  akan  didapatkan  individu terbaik.  Individu  terbaik  inimempunyai susunan kromosom  yang bisa dikonfersikan menjadi  solusi  terbaik  atau  mendekati optimum.  Maka  dapat  disimpulkan  bahwa Algoritma  Genetika  menghasilkan  solusi optimum  dengan  melakukan  pencarian diantara  sejumlah  alternatif  titik  optimum berdasarkan fungsi Probabilistik.

## III. P ENGUJIAN DAN A NALISA

## A. Pengujian Jumlah Kromosom
Pengujian  jumlah  kromosom  bertujuan untuk  mendapatkan  jumlah  kromosom  yang optimal  dengan  nilai  fitness  terbaiknya.  Jumlah kromosom  yang  diujikan  yaitu  kelipatan  10 dimulai  dari  10  sampai  dengan  50.  Lalu dilakukan  percobaan  sebanyak  3  kali  dan didapatkan  rata-rata  nilai  fitness  pada  masing- masing  jumlah  kromosom  yang  diujikan.  Selain jumlah  kromosom,  ada  beberapa  parameter  lain sebagai inputan yaitu jumlah generasi, crossover rate  dan  mutation  rate.  Jumlah  generasi  yang digunakan pada pengujian ini yaitu 100, dengan nilai  crossover  rate  dan  mutation  rate  yaitu  0,8 dan 0,3. Hasil pengujian ditunjukkan pada Tabel 1
Tabel 1. Analisis uji coba jumah kromosom
B anya k Kr omos om Generasi = 100 R ata -r ata Pc = 0.8, Pm = 0.3
1 2 3 10 4.67E-11  4.88E-11  4.95E-11  4.83E-11 20 4.95E-11  4.98E-11  4.96E-11  4.97E-11 30 4.92E-11  4.95E-11  4.96E-11  4.94E-11 40 4.95E-11  4.92E-11  4.94E-11  4.94E-11
P.A.  Andira,  E.  Suswaini,  M.R.  Rathomi,  Optimasi    Penempatan  Kapasitor  Bank  Menggunakan  Algoritma    Genetika untuk  Mengurangi  Rugi Daya Pada Sistem Distribusi Daya Listrik (Studi Kasus : PT. PLN Rayon Bintan Center)
50 4.96E-11  4.99E-11  4.93E-11  4.96E-11
Dari  data  Tabel  1  dari  hasil  pengujian dapat  dilihat  bahwa  dalam  pengujian  ini  nilai rata-rata  fitness  mengalami  naik  turun  seperti yang ditunjukkan grafik pada Gambar 1
Gambar 1. Hasil Pengujian Jumlah Kromosom
Dari  hasil  pengujian  pada  Tabel  1  dan ditunjukkan pada grafik gambar 1 menunjukkan bahwa rata-rata nilai fitness terbaik terdapat pada jumlah  kromosom  20  dengan  rata-rata  nilai fitness  sebesar  4.97E-11.  Sedangkan  rata-rata nilai  fitness  terkecil  terdapat  pada  jumlah kromosom  10  dengan  rata-rata  nilai  fitness sebesar  4.83E-11.  Dalam  rentang  jumlah kromosom  10  sampai  dengan  50,  rata-rata  nilai fitness yang dihasilkan mengalami penaikan dan penurunan.  Pada  saat  jumlah  kromosom  30 sampai  dengan  jumlah  kromosom  40  rata-rata nilai  fitness  yang  dihasilkan  mengalami penurunan  dan  pada  kromosom  5  nilai  fitness mengalami  kenaikan.  Hal  ini  dapat  disimpulkan bahwa jumlah kromosom yang besar tidak selalu memberikan hasil yang optimal.

## B. Pengujian Kombinasi Pc dan Pm
Pengujian kombinasi Probabilitas crossover  dan  Probabilitas  mutasi  dilakukan sebanyak  3  kali  dan  didapatkan  ratarata  nilai fitness.  Nilai  Pc  dan  Pm  yang  digunakan  dalam pengujian  ini  mulai  dari  0  sampai  dengan  1. Jumlah generasi yang digunakan pada pengujian ini  sebesar  100,  dan  Jumlah  kromosom  yang digunakan  jumlah  kromosom  terbaik  pada pengujian  sebelumnya  yaitu  20.  Hasil  dari pengujian  ini  dapat  dilihat  pada  grafik  yang ditunjukkan pada Gambar 2
Gambar 2. Hasil Pengujian Kombinasi  Pc;Pm
Dari  Gambar  2  dapat  dilihat  hasil pengujian  menunjukkan  bahwa  rata-rata  nilai fitness  terbaik  terdapat  pada  nilai  Pc  0,5  dan nilai Pm 0,4 dengan rata-rata nilai fitness sebesar 4.95E-11.  Sedangkan  rata-rata  nilai  fitness terkecil terdapat pada nilai Pm 0,3 dan nilai Pm 0,3  dengan  rata-rata  nilai  fitness  sebesar  4.62E- 11. Dari percobaan kombinasi Pm dan Pc terjadi penaikan  dan  penurunan  nilai  fitness  secara bervaiasi,  hal  ini  dapat  disimpulkan  bahwa pengujian probabilitas crossover dan probabilitas mutasi  sangat  mempengaruhi  nilai  fitness  pada setiap  kali  percobaan.  bahwa  dalam  pengujian ini nilai rata-rata fitness mengalami naik turun.

## C. Pengujian Jumlah Generasi
Pengujian jumlah generasi bertujuan untuk mendapatkan  jumlah  generasi  yang  optimal dengan nilai fitness terbaiknya. Jumlah generasi yang diujikan yaitu kelipatan 50 dimulai dari 50 sampai  dengan  250.  Lalu  dilakukan  percobaan sebanyak  3  kali  dan  didapatkan  rata-rata  nilai fitness  pada  masing-masing  jumlah  generasi yang  diujikan.  Jumlah  kromosom  yang digunakan  pada  pengujian  ini  adalah  jumlah kromosom  terbaik  dari  hasil  pengujian sebelumnya  yaitu  20,  dengan  nilai  probabilitas crossover  dan  probabilitas  mutasi  dari  hasil pengujian sebelumnya dengan cr 0,5 dan mr 0,4. Hasil  pengujian  dapat  dilihat  dari  grafik  yang ditunjukkan pada Gambar 3
Gambar 3. Gtafik Hasil Pengujian Jumlah  Generasi
Dari  hasil  pengujian  pada  Gambar  3 menunjukkan  bahwa  rata-rata  nilai  fitness terbaik  terdapat  pada  jumlah  generasi  100 sampai  dengan  250  dengan  ratarata  nilai  fitness sebesar  4.98E-11.  Sedangkan  rata-rata  nilai fitness terkecil terdapat pada jumlah generasi 50 dengan  rata-rata  nilai  fitness  sebesar  4.74E-11. Dari percobaan jumlah generasi dapat disimpulkan bahwa peningkatan jumlah generasi seiring dengan peningkatan nilai fitness. Namun pada  titik  tertentu  nilai  fitness  mengalami penurunan  namun  tidak  menurun  secara signifikan,  dikarenakan  area  pencarian  sudah mendapatkan area yang optimal.

## D. Pengujian Peningkatan Nilai Fitness
Pengujian peningkatan nilai fitness dilakukan  sebanyak  1  kali  dan  didapatkan peningkatan nilai fitnessnya. pengujian peningkatan nilai fitness ini dilakukan berdasarkan  jumlah  generasi.  Jumlah  generasi yang  digunakan  yaitu  dari  1  sampai  30. Sedangkan parameter yang lain  yang digunakan yaitu  parameter  terbaik  dari  hasil  pengujian sebelumnya. jumlah kromosom sebesar 20, nilai Pc  dan  Pm  yaitu  0.4  dan  0.3.  Pengujian peningkatan  nilai  fitness  dapat  dilihat  pada grafik yang ditunjukkan pada Gambar 4 berikut:
Gambar 4. Grafik Hasil Pengujian

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan hasil Analisa dan pembahasan hasil yang telah dijelaskan pada bab sebelumnya maka dapat disimpulkan beberapa hal diantaranya adalah sebagai berikut:
1) Dari  hasil  pengujian  pada  penelitian  ini Algoritma  Genetika  dapat  digunakan  untuk menyelesaikan masalah Oprimasi
Penempatan  Kapasitor  Bank  dengan  biaya seminimal  mungkin  dangan  pengurangan rugi energi yang maksimal.
2) Optimasi  pada  penelitian  ini  parameter algoritma  genetika  sangat  berpengaruh dalam menghasilkan nilai fitness. Parameter terbaik  yang  dapat  menghasicarlkan  hasil Penempatan  Kapasitor  Bank  yang  optimal adalah  jumlah  generasi  250  dengan  nilai fitness  rata-rata  4.98E-11,  nilai  kombinasi Pc  dan  Pm  adalah  0.5  dan  0.4  dengan  nilai fitness  rata-rata  4.95E-11,  dan  jumlah kromosom 60 dengan nilai fitness 4.97E-11.
3) Setelah  melakukan  pengujian  terhadap jumlah  kromosom,  kombinasi  tehadap  nilai Pc  dan  Pm  serta    jumlah  generasi    didapat solusi  yang  optimal  dengan  melakukan pengujian  3  kali  nilai  fitness  mengalami kenaikan  karana  area  pencarian  sudah optimal.
4) Untuk  pengujian  terhadap  kenaikan  fitness dengan parameter yang sudah diaoptimakan dengan menggunakan jumlah generasi mulai dari sampai 30 dengan rata-rata nilai fitness mengalami  naik  turun,  lalu jumlah  generasi selanjutnya  mengalami  penurunan.  Hal  ini dapat  disimpulkan  bahwa  jumlah  generasi
P.A.  Andira,  E.  Suswaini,  M.R.  Rathomi,  Optimasi    Penempatan  Kapasitor  Bank  Menggunakan  Algoritma    Genetika untuk  Mengurangi  Rugi Daya Pada Sistem Distribusi Daya Listrik (Studi Kasus : PT. PLN Rayon Bintan Center)
yang  besar  maupun  kecil  tidak  selalu memberikan hasil fitness terbaik.

## V. S ARAN
Dari  hasil  Penelitian  yang  dilakukan  studi kasus  optimasi  yaitu  hanya  pada  Gardu  Induk Air  Raja  saran  yang  akan  diberikan  untuk penelitian  lebih  lanjut  adalah  penegembangan untuk  Studi  kasus  yang  lebih  luas  dengan mengoptimasi penempatan kapasitor bank untuk pemakaian  listrik  seluruh  Gardu  Induk  pulau bintan menggunakan Algoritma Genetika.
Dari  hasil  penelitian  ini  Algoritma Genetika  mendekati  hasil  optimum  yaitu  terjadi penghematan mencapai  Rp. 9,892,815,215 atau sekitar  27% dengan penepatan 6 kapasitor bank yang berbeda-beda.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terima  Kasih  yang  tidak  terhingga  yang kami  ucapkan  kepada  Universitas  Maritim  Raja Ali Haji dan PT. PLN Rayon Bintan Center yang telah  memberikan  dukungan  sarana  penelitian, sehingga  penelitian  ini  dapat  terselesaikan  dan terpublikasi.

## VI. R EFERENSI
[1] W. Sukerayasa, "Optimasi Pemasangan dan
Kapasitas Kapasitor Shunt Pada Jaringan Distribusi Penjulang Menjangan," Optimasi Pemasangan dan Kapasitas Kapasitor Shunt Pada Jaringan Distribusi Penjulang Menjangan, 2017.
[2] N. J. S. risky and Y. Dian, "Peningkatan Kualitas Jaringan Distribusi Tegangan Menengah Dengan Optimasi Konfigurasi," Peningkatan Kualitas Jaringan Distribusi Tegangan Menengah Dengan Optimasi Konfigurasi, vol. 4, no. 1, pp. 1-6, 2017.
[3] A. B. A. Rahman, O. Penangsang and N. K.
Aryani, "Optimalisasi Penempatan Kapasitor Bank untuk Memperbaiki Kualitas Daya Pada Sistem Kelistrikan PT. Semen Indonesia Aceh Menggunakan Metode Genetic Algorithm (GA)," Optimalisasi Penempatan Kapasitor Bank untuk Memperbaiki Kualitas Daya Pada Sistem Kelistrikan PT. Semen Indonesia Aceh Menggunakan Metode Genetic Algorithm (GA), vol. 5, no. 2, 2016.
[4] S. Singh, C. Kistanna and A. R. Rao, "Optimal capacitor allocation in distribution systems using genetic algorithm," Optimal capacitor allocation in distribution systems using genetic algorithm, 2017.
[5] V. Gerald, R. S. Hartati and A. I. Weking, "Analisisi Energi Listrik Terselamatkan pada Penyulang Bangli PT . PLN ( Persero ) Area Bali Timur dengan Beroperasinya PLTS Kayubihi," Analisisi Energi Listrik Terselamatkan pada Penyulang Bangli PT . PLN ( Persero ) Area Bali Timur dengan Beroperasinya PLTS Kayubihi, vol. 15, no. 1, 2016.
[6] A. W. Widodo and W. . F. Mahmudy, "Pemanfaatan Algoritma Genetika Untuk Optimasi 0 / 1 Multi-Dimensional Knapsack Problem Dalam Pendistribusian Produk ( Studi Kasus UD . TOSA )," Pemanfaatan Algoritma Genetika Untuk Optimasi 0 / 1 Multi-Dimensional Knapsack Problem Dalam Pendistribusian Produk ( Studi Kasus UD . TOSA ), 2017.
[7] V. Witary, N. Rachmat and Inayatullah, "Optimasi Penjadwalan Perkuliahan dengan Menggunakan Algoritma Genetika ( Studi Kasus : AMIK MDP , STMIK GI MDP dan STIE MDP )," Optimasi Penjadwalan Perkuliahan dengan Menggunakan Algoritma Genetika ( Studi Kasus : AMIK MDP , STMIK GI MDP dan STIE MDP ), pp. 1-7, 2013.