## Penentuan Lokasi dan Kapasitas Distributed Generation Pada Sistem Distribusi Penyulang Semanu Dengan Flower Pollination Algorithm
Tegar Prasetyo 1* , Muhammad Amri Yahya 2 , Dyah Utari Yusa Wardhani 3 , Ali Muhtar 4 , Fredi Prima Sakti 5
1,2,3 Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Sriwijaya, Indonesia
4 Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Sumatera, Indonesia.
5 Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Sains & Teknologi, Universitas Teknologi Yogyakarta, Indonesia
*e-mail: tegar.prasetyo@polsri.ac.id

## ABSTRAK
Pemasangan Distributed Generation (DG) memiliki manfaat diantaranya untuk mengurangi rugi-rugi daya, memperbaiki nilai tegangan  dan meningkatkan  kualitas  daya  pada  sistem  distribusi. Lokasi penempatan DG  dan  kapasitas  DG  yang tidak optimal  pada sistem dapat  meningkatkan  rugi-rugi  daya  yang dapat mempengaruhi turunnya  profil  tegangan.  Penelitian  ini  mengusulkan  algoritma  optimasi Flower Pollination Algorithm (FPA) untuk menentukan penempatan lokasi untuk mengurangi rugi-rugi daya dan menentukan  kapasitas  DG  yang  optimal  pada  studi  kasus  jaringan  distribusi  Semanu,  Yogyakarta. Penelitian  yang  dibagi  menjadi  dua  skenario  dimana  pada  skenario  pemasangan  satu/ single DG  didapat lokasi yang optimal terletak di Bus 32, dengan kapasitas 8307,47 kW dan rugi-rugi daya menurun 70,41%. Pada skenario pemasangan dua/multi-DG lokasi yang optimal terletak di Bus 17 dan 37 masing-masing berkapasitas 4479,46 kW dan 5294,91 kW, dan rugi-rugi daya menurun 81,22%. Pemasangan multi-DG lebih andal dibandingkan dengan satu/ single DG karena memiliki rugi-rugi daya yang lebih minimum. Kata Kunci: Distributed generation, FPA, rugi-rugi daya, profil tegangan

## Determination of Location and Capacity of Distributed Generation in the Semanu Feeder Distribution System Using the Flower Pollination Algorithm

## ABSTRACT
Installing Distributed Generation (DG) has benefits, including minimize power losses, improve the voltage, and improve power quality on the system. DG location and capacity that are not optimal in the system can increase power losses, which then decreases the voltage profile. This study proposes the Flower Pollination Algorithm (FPA) to decide location to minimize power losses and optimize DG capacity in the case study Semanu  Yogyakarta  distribution  network.  The  research  was  divided  into  two  scenarios.  In  installing one/single  DG,  the  optimal  location  was  Bus  32  with  had  a  capacity  of  8307,47  kW,  and  power  losses decreased by 70.41%. In the two/multi-DG installation scenario, the optimal locations were obtained on Buses 17 and 37 which have capacities of 4479,46 kW and 5294,91 kW, with active power losses decreasing by 81.22%. Multi-DG installations are more reliable than  single DG because they have minimal power losses.
Keywords: Distributed generation, FPA, power losses, voltage profile
Correspondence author : Tegar Prasetyo, Politeknik Negeri Sriwijaya, Indonesia. E-Mail: tegar.prasetyo@polsri.ac.id
Jurnal Ampere licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License

## PENDAHULUAN
Distributed  Generation (DG)  merupakan  pembangkit  tenaga  listrik  berukuran  kecil  yang dipasang dan menyalurkan daya listrik didaerah yang tidak terlalu jauh dari beban, baik langsung dihubungkan ke konsumen, dikoneksikan dengan sistem distribusi maupun keduanya.  Di masa mendatang,  DG  diharapkan  dapat  memainkan  peran  penting  pada  sistem  tenaga  listrik  dalam memaksimalkan pasokan energi listrik dan peningkatan kualitas daya listrik  serta menawarkan alternatif untuk sistem tenaga listrik yang bergantung pada penggunaan bahan bakar fosil [1]. Saat ini, pengembangan DG berkonsentrasi pada pemanfaatan sumber energi terbarukan seperti angin, surya, dan biomas. Sumber energi ini dapat diperbaharui, memiliki emisi dan polusi yang rendah, dan tidak memiliki biaya operasi dan pemeliharaan yang tinggi. Oleh karena itu, pemanfaatan DG dengan sumber energi terbarukan ini terbilang meningkat dan memiliki banyak keuntungan. Oleh karena  itu,  penting  untuk  mengetahui  bagaimana  pengaruh  DG  pada  sistem  distribusi  tenaga Listrik  [2].  Pemasangan  DG  pada  sistem  distribusi  memiliki  beberapa  manfaat  diantaranya mengurangi  rugi-rugi  daya  [3],  meningkatkan  profil  tegangan,  keandalan  dan  meningkatkan kualitas daya [1][4][2]. Akan tetapi DG yang bersumber energi terbarukan ini juga memberikan tantangan baru dimana memiliki karakteristik yang stokastik tergantung pada kondisi alam, yang mana hal tersebut dapat mempengaruhi naik turunnya daya yang dihasilkan. Ketika daya yang dihasilkan  kecil  maka  tidak  akan  berdampak  besar  pada  sistem.  Akan  tetapi  pada  saat  DG menghasilkan daya lebih besar dibandingkan beban yang berada di hilir, DG akan mengalirkan sisa daya kelebihan ke bagian hulu sistem yang mana akan menyebabkan aliran daya menjadi dua arah [5]. Selain itu penetrasi DG yang tinggi dan penentuan batasan penetrasi yang tidak sesuai juga berpotensi menyebabkan masalah seperti over voltage , voltage deviation [6][7]. Penempatan DG pada sistem distribusi harus dipertimbangkan dan direncanakan secara bijak dan menyeluruh agar berjalan secara optimal, mengingat penempatan DG berpengaruh terhadap aliran daya dan tegangan pada bus sistem. Tidak optimalnya penempatan DG pada sistem dapat menyebabkan rugi-rugi daya yang berdampak profil tegangan akan menurun [8][9][6]. Kemudian kapasitas  dari  DG  yang  akan  dinjeksikan  ke  sistem  juga  harus  diperhatikan  dampak  dari pemasangan DG yang dikenal sebagai system support benefits . Pengoptimalan penempatan dan kapasitas  DG  dapat  meningkatkan  kestabilan  tegangan,  keandalan  sistem,  nilai  tegangan,  dan rugi-rugi daya pada saluran berkurang[10][11].
Berdasarkan  permasalahan  tersebut  perlu  adanya  solusi  untuk  mengatasinya,  adapun langkahnya yakni dengan menentukan lokasi penempatan DG dan membatasi kapasitas DG yang optimal.  Optimisasi  merupakan  salah  satu  cara  yang  dapat  digunakan  untuk  penentuan  lokasi penempatan  dan  kapasitas  DG  optimal.  Penelitian ini  mengusulkan  algoritma  optimasi Flower Pollination Algorithm (FPA) untuk menentukan penempatan lokasi untuk minimisasi rugi-rugi daya  sistem  dan  menentukan  kapasitas  DG  yang  optimal  pada  studi  kasus  jaringan  distribusi Semanu Gunung Kidul, Yogyakarta. Metode optimasi FPA ini terinspirasi dari fenomena alam yaitu  proses  penyerbukan  pada  bunga.  FPA  diklaim  memilik  hasil  lebih  baik  dari  metode metaheuristik  yang  telah  banyak  digunakan saat  ini  diantaranya Genetic  Algorithh m  (GA)  dan Particle Swarm Optimization (PSO) yang mana hasil keluarannya lebih efisien, untuk mencapai kenvergen lebih cepat dan stabil, serta tingkat keberhasilannya juga lebih baik [12].

## METODE PENELITIAN

## Fungsi Objektif
Fungsi objektif pada permasalahan ini yaitu minimisasi rugi-rugi daya atau losses pada sistem yang  dapat  diketahui  pada  setiap  saluran  yang  memiliki  arus  dan  resistansi,  direpresentasikan dalam persamaan berikut.
Jurnal Ampere licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
𝐿 𝑖 =   𝑅 𝑖 𝐼 𝑙𝑖 2 𝑖 = 1, … , 𝑁 (1)
dimana: 𝐿 𝑖 : Losses di saluran ke- 𝑖 𝐼 𝐿 𝑖 : Arus di saluran ke- 𝑖 𝑅 𝑖 : Resistansi di saluran ke- 𝑖
𝐿 𝑖 merupakan nilai losses yang terdapat dalam saluran i . 𝑅 𝑖 merupakan resistansi yang terdapat pada saluran i . 𝐼 𝑙𝑖 merupakan arus yang melalui saluran i . i merupakan indeks untuk saluran yang bernilai 1…..N. Nilai losses dihitung pada setiap saluran. Kemudian nilai losses yang digunakan dalam menentukan fungsi tujuan yakni penentuan lokasi dan kapasitas optimal DG[14]. Penentuan  lokasi  dan  kapasitas  DG  ditentukan  dari  nilai losses atau  rugi-rugi  daya  aktif  yang paling minimum menggunakan persamaan berikut:
𝑓(𝑥) = min(∑ 𝑃 𝐿𝑖 𝑁 𝑖=1 ) (2)
dimana 𝑃 𝐿𝑖 merupakan total power loss es sistem yang dinyatakan pada persamaan berikut[15],
∑ 𝑃 𝐿𝑖 = ∑ ∑ [𝛼 𝑖𝑗 (𝑃 𝑖 𝑃 𝑗 + 𝑄 𝑖 𝑄 𝑗 ) + 𝛽 𝑖𝑗 (𝑄 𝑖 𝑃 𝑗 − 𝑃 𝑖 𝑄 𝑗 )] 𝑁 𝑗=1 𝑁 𝑖=1 (3)
𝛼 𝑖𝑗 = 𝑟 𝑖𝑗 𝑣 𝑖 𝑣 𝑗 cos (𝛿 𝑖 − 𝛿 𝑗 ) (4)
𝛽 𝑖𝑗 = 𝑟 𝑖𝑗 𝑣 𝑖 𝑣 𝑗 sin (𝛿 𝑖 − 𝛿 𝑗 ) (5)
dimana 𝑁 adalah jumlah bus pada sistem, 𝑉 𝑖 < 𝛿 𝑖 adalah tegangan kompleks pada saluran atau bus  ke- 𝑖 , 𝑃 𝑖 dan 𝑃 𝑗 adalah  daya  aktif  diinjeksi  pada  saluran atau  bus  ke- 𝑖 dan  ke- 𝑗 , 𝑄 𝑖 dan 𝑄 𝑗 adalah  daya  reaktif  diinjeksi  pada  saluran  atau  bus ke- 𝑖 dan  ke- 𝑗 ,  dan 𝑟 𝑖𝑗 + 𝑗𝑥 𝑖𝑗 = 𝑍 𝑖𝑗 adalah elemen ke- ij dari matriks impedans [Zbus].
Daya  aktif  yang  diinjeksikan  pada  saluran  atau  bus i dimana  DG  ditempatkan, direpresentasikan oleh perdamaan berikut,
𝑃 𝑖 = 𝑃 𝐷𝑖 + 𝑃 𝐿𝑖 − 𝑃 𝐷𝐺𝑖 (6)
dengan 𝑃 𝐿𝑖 diabaikan,
𝑃 𝑖 = 𝑃 𝐷𝑖 − 𝑃 𝐷𝐺𝑖
(7)
𝑃 𝑖 merupakan total daya aktif yang terdapat di saluran i, 𝑃 𝐷𝑖 merupakan total daya beban pada saluran i, dan 𝑃 𝐿𝑖 merupakan daya losses yang terdapat pada saluran i, serta 𝑃 𝐷𝐺𝑖 merupakan daya yang diinjeksikan DG pada saluran i.

## Kekangan Sistem
Penentuan  lokasi  dan  kapasitas  DG  dapat  dikatakan  optimal  jika  tegangan  pada  setiap  bus berada  dalam  batasan tegangan  standar  serta  kapasitas  daya  masih  memenuhi  batas  daya  yang tersedia oleh DG. Peraturan standar jaringan listrik Jawa-Madura-Bali yang tertuang dalam grid code mengatur  bahwa tegangan  sistem  untuk  karakteristik  operasi  jaringan  harus  dijaga  dalam batas tegangan nominal 20 kV dalam kondisi normal adalah +5% dan -10 %[16].
𝑉 𝑚𝑖𝑛 < 𝑉 𝑏𝑢𝑠 𝑖 < 𝑉 𝑚𝑎𝑥 (8) 0,90 𝑝. 𝑢 < 𝑉 𝑏𝑢𝑠 𝑖 < 1,05 𝑝. 𝑢 (9)
untuk persamaan daya, dapat direpresentasikan melalui persamaan berikut,
𝑃 𝑚𝑖𝑛 < 𝑃 𝐷𝐺𝑖 < 𝑃 𝑚𝑎𝑥 (10)
dengan 𝑉 𝑏𝑢𝑠 𝑖 merupakan  tegangan  pada  bus i , 𝑃 𝐷𝐺𝑖 merupakan  kapasitas  daya  aktif  DG  yang terpasang pada bus i .

## Flower Pollination Algorithm (FPA)
Flower Pollination Algorithm (FPA) merupakan algoritma metaheristik yang biasa digunakan pada kasus optimasi. FPA ini terinspirasi dari proses penyerbukan bunga, dimana penyerbukan atau  polinasi  terdiri  atas  dua  jenis  yakni  polinasi  silang  ( allogamy )  dan  polinasi  sendiri (penyerbukan  lokal).  Pada  polinasi  sendiri  berarti  terjadinya  penyerbukan  di  satu  bunga  baik dengan serbuk sari bunga yang sama maupun dengan bunga berbeda namun masih berasal dari tanaman sama. Sedangkan polinasi silang yaitu penyerbukan dengan serbuk sari yang berasal dari tanaman berbeda, yang dibawa oleh pollinator seperti serangga dan burung  yang dapat terbang jauh dan serbuk sari dapat berpindah dengan jarak yang jauh yang disebabkan oleh serangga yang dapat terbang dan berpindah pindah dengan jangkauan yang lebih jauh. Hal ini menandakan dan memastikan  bahwa  penyerbukan  dan  reproduksi  yang  paling  cocok.  Nilai fitness paling  cocok diwakilkan  sebagai 𝑔 ∗ . Pada  aturan  pertama  polinasi  global  dapat  direpresentasikan  kedalam persamaan berikut[17]:
𝑥 𝑖 𝑡+1 = 𝑥 𝑖 𝑡 + 𝐿(𝑥 𝑖 𝑡 −   𝑔 ∗ ) (11)
dimana 𝑥 𝑖 𝑡 merupakan serbuk sari atau vektor solusi i pada iterasi ke- t , dan 𝑔 ∗ merupakan solusi terbaik paling baru pada iterasi terbaru. Parameter L yakni jarak polinasi atau ukuran langkah. Kemudian  gerak levy mewakili  karakteristik  serangga  yang  berperan  sebagai  polinator,  yang memungkinkan bergerak atau berpindah dengan jarak jauh dan dengan ukuran langkah berbeda- beda. Persamaan 𝐿  >  0 diambil dari distribusi levy .
Pada  aturan  kedua  atau  polinasi  lokal,  hubungan  bunga  yang  spesifik  dinyatakan  sebagai berikut,,
𝑥 𝑖 𝑡+1 = 𝑥 𝑖 𝑡 +∈ (𝑥 𝑗 𝑡 − 𝑥 𝑘 𝑡 ) (12)
dimana 𝑥 𝑘 𝑡 dan 𝑥 𝑗 𝑡 merupakan serbuk sari yang berasal dari bunga berbeda dengan spesies bunga yang sama. Apabila nilai 𝜖 merupakan distribusi seragam dari 0 hingga 1 dan 𝑥 𝑘 𝑡 dan 𝑥 𝑗 𝑡 berasal dari spesies bunga yang sama maka hal ini akan menjadi langkah acak lokal [12].
Alur penelitian menentukan lokasi penempatan dan kapasitas DG yang optimal menggunakan FPA dengan fungsi tujuan mengurangi rugi-rugi daya dijabarkan pada Gambar 1., dimulai dengan memasukkan  data  sistem  meliputi  data  saluran,  beban  dan  Bus.  Selanjutnya  menentukan parameter-parameter dari FPA untuk proses optimasi seperti jumlah populasi, nilai probability switch ,  jumlah  iterasi,  dan  dimensi  variabel.  Variabel  tersebut  dalam  kasus  ini  yang  akan dioptimasi dan nantinya untuk dijadikan solusi terbaik ada dua variabel, yakni penentuan lokasi DG  ditempatkan  dan  kapasitas  DG  optimal  yang  dapat  diterima  oleh  sistem.  Selanjutnya menentukan kekangan untuk memastikan solusi tidak melebihi standar batasan, dalam kasus ini yaitu  level  tegangan  dan  kapasitas  besarnya  daya  dibangkitkan  oleh  DG  yang  diperbolehkan. Langkah selanjutnya membangkitkan populasi awal secara acak yang terdiri dari beberapa solusi dan menjalankan aliran daya untuk setiap solusi. Solusi yang dibangkitkan tersebut mempunyai nilai fungsi tujuan masing-masing, nantinya nilai terbaik dari fungsi tujuan yang paling mendekati tujuan  yang  diinginkan  akan  dipilih  dan  disimpan  untuk  dijadikan  solusi  terbaik  saat  ini. Kemudian memulai iterasi FPA diawali dengan penyerbukan atau polinasi pada masing-masing individu  populasi  yang  telah  dibangkitkan sebelumnya.untuk   mendapatkan  nilai fungsi  tujuan terbaik  yang  akan  digunakan  sebagai  solusi  terbaik  pada  iterasi  saat  ini  yakni  dengan membandingkan  nilai  solusi  terbaik  yang  sebelumnya  dengan  solusi  terbaik  yang  terbaru.  Hal yang  sama  dilakukan  pada  iterasi  berikutnya  secara  berulang-ulang  hingga  iterasi  selesai, kemudian hasil terbaik tersebut diuji dengan nilai batasan yang telah ditentukan untuk mengetahui apakah  sudah  memenuhi  kriteria  batasan  atau  belum  hingga  didapat  hasil  terbaik  dari  seluruh proses  FPA.  Hasil  solusi  terbaik  disimpan  dan  ditampilkan  meliputi  lama  waktu  menjalankan
Jurnal Ampere licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
program, jumlah evaluasi yang dilakukan, nilai fungsi tujuan terbaik lokasi penempatan DG dan kapasitas DG optimal yang dapat diinjeksikan ke sistem.

## Gambar 1.  Diagram alir penelitian

## Sistem Distribusi Semanu
Pada  penelitian  ini  sistem  distribusi  yang  digunakan  adalah  data  sistem  penyulang  Semanu SMU02, Yogyakarta, yang merupakan jaringan distribusi radial utama 20 kV dan terdiri dari 42 bus dengan pf = 0,9 dan impedansi untuk tipe ACSR70  R = 0.43 Ω/km dan X = 0.60 Ω/km, untuk tipe ACSR240 R = 0,14 Ω/km dan X = 0,60 Ω/km. Diagram satu garis sistem distribusi penyulan Semanu ditunjukkan pada Gambar 2.
Iterasi FPA Mulai Jalankan aliran daya awal, dan evaluasi setiap solusi pada populasi awal untuk mendapatkan solusi terbaik Masukkan data sistem, Bus, beban, jumlah populasi, iterasi, dimensi, probability switch , dan kekangan Selesai Kriteria batasan terpenuhi? Didapat hasil fungsi tujuan dengan solusi terbaik Ya Tidak
Jurnal Ampere licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
Gambar 2. Diagram satu garis penyulang Semanu SMU02

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Sebelum  melakukan  optimasi  menentukan  lokasi  penempatan  DG  dan  kapasitas  DG,  maka perlu dilakukan simulasi perhitungan aliran daya pada kondisi eksisting seperti ditunjukkan pada Tabel 1. dimodelkan menggunakan OpenDSS[18] yang terintegrasi dengan Matlab. Jumlah iterasi sebanyak  500  kali  dan  jumlah  populasi  sebanyak  20  populasi  di  setiap  iterasinya serta  dengan nilai probability switch 0.8 [17]. Pada penelitian dibagi menjadi 2 (dua) skenario yaitu skenario satu  penentuan  lokasi  dan  kapasitas  dengan  pemasangan  satu  DG  dan  skenario  dua  penentuan lokasi dan kapasitas dengan multi-DG atau dua DG.

## Tabel 1. Hasil Simulasi Pengujian Sistem Semanu SMU02 Kondisi Eksisting
Variabel Nilai ∑ P load (kW) 14153,5 ∑ Q load (kVAR) 9260,81 ∑ P loss (kW) 1339,37 ∑ Q loss (kVAR) 3054,65 V max (p.u) 1,0451 𝑉 𝑚𝑖𝑛 (p.u) 0,8384

## Skenario 1 (Pemasangan satu DG)
Simulasi  dengan  Skemario  1  (satu  DG)  dilakukan  sebanyak  10  (sepuluh)  kali  pengulangan untuk  melihat  hasil  optimal,  dengan  20  populasi  pada  tiap  iterasi  yang  diberikan.  Total  iterasi yang terdapat pada percobaan sebanyak 500 iterasi dan 0,8 nilai probability switch .
Jurnal Ampere licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
Tabel 2. Hasil Optimasi Fungsi Tujuan dengan Satu DG
Uji ke- Jumlah iterasi Mencapai konvergen Bus Kapasitas (kW) Penurunan Rugi-rugi daya (kW) 1 101 32 8306,89 396,19 2 77 32 8307,90 396,18 3 50 32 8307,01 396,18 4 176 32 8306,77 396,19 5 105 32 8307,75 396,18 6 95 32 8307,46 396,18 7 154 32 8306,57 396,19 8 58 32 8308,51 396,18 9 76 32 8308,03 396,18 10 89 32 8307,83 396,18 Mean 98 32 8307,47 396,18 Std. Dev 37,67 0 0,604 0,0015
Gambar 3. Konvergensi dengan satu DG
Hasil simulasi dengan metode FPA pada skenario satu ditunjukkan oleh Tabel 2. dan Gambar 3.  bahwa  iterasi  ke  50  merupakan  iterasi  tercepat  untuk  mencapai  konvergen  dari  nilai  fungsi tujuan yaitu pada percobaan ke-3 dengan rugi-rugi daya sebesar 396,18 kW dan didapat lokasi terbaik pada bus 32 dengan rata-rata kapasitas pada nilai 8307,47 kW, serta total rugi-rugi daya 396,18  kW.  Dimana  rugi-rugi  daya  sebelum  pemasangan  dan  setelah  adanya  pemasangan  DG masing-masing  sebesar  1339,37  kW  dan  396,18  kW  dengan  persentase  penurunan  sebesar 70,41%. Pada profil tegangan nilai tegangan terendah sebelum dipasang DG 0,838 p.u, yang mana dibawah ambang batas yang diizinkan dan mengalami peningkatan setelah adanya pemasangan DG,  dengan  nilai  tegangan  terendah  menjadi  sebesar  0,98  p.u.  sebagaimana  ditunjukkan  pada Gambar 4.
0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 550 600 1 20 39 58 77 96 11 5 13 4 15 3 17 2 19 1 21 0 22 9 24 8 26 7 28 6 30 5 32 4 34 3 36 2 38 1 40 0 41 9 43 8 45 7 47 6 49 5 Fu n g si Ob je kt if ( kW ) Jumlah Iterasi
Jurnal Ampere licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
Gambar 4. Profil tegangan tanpa dan dengan satu DG

## Skenario 2 (Pemasangan dua DG)
Simulasi  dengan  Skemario  2  (dua  DG)  dilakukan  sebanyak  10  (sepuluh)  kali  pengulangan untuk  melihat  hasil  optimal,  dengan  20  populasi  pada  tiap  iterasi  yang  diberikan.  Total  iterasi yang terdapat pada percobaan sebanyak 500 iterasi dan 0,8 nilai probability switch .
Tabel 3. Hasil Optimasi Fungsi Tujuan dengan Dua DG
Uji ke- Jumlah iterasi mencapai konvergen Bus 1 Bus 2 Kapasitas 1 (kW) Kapasitas 2 (kW) Penurunan Rugi-rugi daya (kW) 1 322 17 37 4638,40 5184,13 251,21 2 282 17 37 4382,58 5399,16 251,68 3 239 17 37 4642,13 5166,60 251,20 4 380 17 37 4332,30 5378,58 251,65 5 390 17 37 4539,44 5203,89 251,24 6 244 17 37 4368,11 5410,18 251,73 7 337 17 37 4525,69 5272,15 251,31 8 380 17 37 4332,30 5378,58 251,65 9 203 17 37 4554,21 5260,89 251,29 10 171 17 37 4307,85 5418,53 251,78 Mean 295 17 37 4479,46 5294,91 251,44 Std. Dev 74,64 0 0 124,46 95,25 0,22
Hasil simulasi dengan metode FPA pada skenario dua ditunjukkan oleh Tabel 3. dan Gambar 5. bahwa iterasi ke 171 merupakan iterasi tercepat untuk mencapai konvergen dari nilai fungsi tujuan yaitu pada percobaan ke-10 dengan rugi-rugi daya sebesar 396,18 kW dan didapat lokasi terbaik pada bus 17 dan 37 dengan rata-rata kapasitas 4479,46 kW dan 5294,91 kW, serta rugi-rugi daya aktif  251,44  kW.  Dimana  untuk  rugi-rugi  daya  sebelum  dan  setelah  adanya  pemasangan  DG masing-masing  sebesar  1339,37  kW  dan  251,44  kW  dengan  persentase  penurunan  sebesar 81,22%. Sebelum pemasangan DG nilai tegangan terendah yaitu 0,838 p.u, yang mana dibawah ambang  batas  yang  diizinkan  dan  mengalami  peningkatan  setelah  adanya  pemasangan  DG, dengan  nilai  tegangan  terendah  menjadi  sebesar  1,016  p.u.  sebagaimana  ditunjukkan  pada Gambar 6.
0,8 0,82 0,84 0,86 0,88 0,9 0,92 0,94 0,96 0,98 1 1,02 1,04 1,06 1,08 1 2 3 4 5 6 7 8 9 101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142 T e g a n g a n ( P U ) BUS tanpa DG dengan DG
Jurnal Ampere licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
Gambar 5. Konvergensi dengan dua DG

## Gambar 6. Profil tegangan tanpa dan dengan dua DG

## Perbandingan hasil optimasi setiap skenario
Hasil simulasi dengan dua skenario seperti ditunjukkan pada Tabel 4. dan Gambar 7. didapat hasil yaitu semakin banyak jumlah DG terpasang pada bus terpilih, maka akan berdampak positif terhadap  perbaikan  profil  tegangan  pada  semua  bus.  Hal  ini  dikarenakan  terjadinya  penurunan suplai  arus  dari  sumber  menuju  beban  yang  pada  akhirnya  berdampak  positif  pada  penurunan rugi-rugi  daya  di  setiap  saluran.  Pada skenario  pertama  diperoleh  nilai tegangan terendah  0,98 p.u. dengan nilai tegangan tertingginya 1,047 p.u. Pada skenario kedua diperoleh nilai tegangan terendah  1,016  p.u.  dengan  nilai tegangan tertingginya  1,049  p.u. Pemasangan  multi-DG  lebih andal  jika  dibandingkan  dengan  satu/ single DG  karena  memiliki  rugi-rugi  daya  yang  lebih minimum, yang disebabkan oleh lokasi penempatan DG ditempatkan pada beberapa titik yang berpotensi memiliki rugi-rugi daya besar. Sedangkan pada satu/ single DG hanya pada satu titik dan berpotensi memiliki rugi-rugi daya besar yang tidak teratasi pada titik lainnya.
0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 1 20 39 58 77 96 115 134 153 172 191 210 229 248 267 286 305 324 343 362 381 400 419 438 457 476 495 Fu n g si Ob je kt if ( K w ) Jumlah Iterasi 0,8 0,82 0,84 0,86 0,88 0,9 0,92 0,94 0,96 0,98 1 1,02 1,04 1,06 1,08 1 2 3 4 5 6 7 8 9 101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142 Te ga ng an (P U ) BUS tanpa DG dengan DG
Jurnal Ampere licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
Tabel 4. Perbandingan Hasil Optimasi Setiap Skenario
Jumlah DG Bus 1 Bus 2 Kapasitas 1 (kW) Kapasitas 2 (kW) Rugi-rugi daya (kW) Penurunan rugi- rugi daya (%) 1 DG 32 - 8307,47 - 396,18 70,41 2 DG 17 37 4479,46 5294,91 251,44 81,22
Gambar 7. Perbandingan profil tegangan setiap scenario

## KESIMPULAN
Menurut hasil simulasi, FPA diusulkan untuk penentuan lokasi dan kapasitas DG penyulang Semanu SMU02 bahwa baik dengan pemasangan satu atau dua DG mampu meningkatkan nilai tegangan sistem dan mengurangi rugi-rugi daya. Pada skenario dengan pemasangan satu/ single DG didapat lokasi yang optimal terletak di Bus 32, dengan kapasitas 8307,47 kW dan rugi-rugi daya aktif menurun 70,41%. Selanjutnya pada skenario pemasangan dua/multi-DG lokasi yang optimal terletak di Bus 17 dan 37 masing-masing berkapasitas 4479,46 kW dan 5294,91 kW, dan rugi-rugi daya aktif menurun 81,22%. Pemasangan multi-DG lebih andal dibandingkan dengan satu/ single DG karena memiliki rugi-rugi daya yang lebih minimum, yang disebabkan oleh lokasi penempatan DG ditempatkan pada beberapa titik yang berpotensi memiliki rugi-rugi daya besar. Sedangkan  pada  satu/ single DG  hanya  pada  satu  titik  dan  berpotensi  memiliki  rugi-rugi  daya besar yang tidak teratasi pada titik lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  Mohammadi  and  M.  Nafar,  “Optimal  placement  of  multitypes  DG  as  independent private  sector  under  pool/hybrid  power  market  using  GA-based  Tabu  Search  method,” International Journal of Electrical Power and Energy Systems , vol. 51, pp. 43–53, 2013, doi: 10.1016/j.ijepes.2013.03.003.
[2] M. S. Yahaya, M. F. Basar, Z. Ibrahim, M. N. N. Nasir, M. Y. Lada, and W. M. Bukhari, “A review on the impact of embedded generation to network fault level,” AIP Conf Proc , vol. 1660, no. 1, p. 70044, May 2015, doi: 10.1063/1.4915762.
[3] K. Nadhir, D. Chabane, and B. Tarek, “Firefly algorithm for optimal allocation and sizing of  Distributed  Generation  in  radial  distribution  system  for  loss  minimization,” 2013
0,8 0,82 0,84 0,86 0,88 0,9 0,92 0,94 0,96 0,98 1 1,02 1,04 1,06 1,08 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 Te ga ng an (p .U ) BUS Tanpa DG 1DG 2DG
Jurnal Ampere licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
International  Conference  on  Control,  Decision  and  Information  Technologies,  CoDIT 2013 , pp. 231–235, 2013, doi: 10.1109/CoDIT.2013.6689549.
[4] M.  Pesaran  H.A,  P.  D.  Huy,  and  V.  K.  Ramachandaramurthy,  “A review  of  the  optimal allocation  of  distributed  generation:  Objectives,  constraints,  methods,  and  algorithms,” Renewable  and  Sustainable  Energy  Reviews ,  vol.  75,  no.  November  2016,  pp.  293–312, 2017, doi: 10.1016/j.rser.2016.10.071.
[5] Jimmy  Trio  Putra,  “Optimasi  Daya  Reaktif  Distributed  Generation  untuk  Pengaturan Tegangan  Sistem  Distribusi  dan  Transmisi  Tenaga  Listrik,”  Universitas  Gadjah  Mada, 2015.
[6] A.  K.  Parizad.  A,  M.  Kalantar,  “Optimal  Placement  of  Distributed  Generation  with Sensitivity  Factors  Considering  Voltage  Stability  and  Losses  Indices,” 18th  Iranian Conference on Electrical Engineering , pp. 848–855, doi:
10.1109/IRANIANCEE.2010.5506959.
[7] S. R. A. Rahim, I. Musirin, M. H. Sulaiman, M. H. Hussain, and A. Azmi, “Assessing the Performance of DG in Distribution Network,” 2012 IEEE International Power Engineering and  Optimization  Conference  Melaka,  Malaysia ,  no.  June,  pp.  436–441,  2012,  doi: 10.1109/PEOCO.2012.6230904.
[8] V.  Kumar,  S.  O.  P.  Rahi,  V.  Kumar, and  J.  S.  Kuntal,  “Optimal Placement  Methods  of Distributed Generation : A Review,” pp. 978–981, 2012, doi: 10.3850/978-981-07-1847-3.
[9] K.  Mahesh,  P.  Nallagownden,  and  I.  Elamvazuthi,  “Optimal  Configuration  of  DG  in Distribution System : An Overview,” vol. 7, pp. 1–5.
[10]  D. Agarwal, S. A. Siddiqui, and N. K. Swarnkar, “GA based Optimal DG Placement for Power Loss Reduction and Voltage Stability Improvement,” vol. 5, no. 04, pp. 558–563, 2016.
[11]  A. Ameli, S. Member, S. Bahrami, S. Member, and F. Khazaeli, “A Multiobjective Particle Swarm Optimization for Sizing and Placement of DGs from DG Owner ’ s and Distribution Company ’ s Viewpoints,” vol. 29, no. 4, pp. 1831–1840, 2014.
[12]  X.-S. Yang, “Flower Pollination Algorithm for Global Optimization BT  - Unconventional Computation  and  Natural  Computation,”  J.  Durand-Lose  and  N.  Jonoska,  Eds.,  Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2012, pp. 240–249.
[13]  B. F. W. and G. B. S. Allen J Wood, “Power Generation Operation and Control 3rd edition”.
[14]  Dian  Budi  Santoso,  “Optimisasi  Penempatan  Dan  Kapasitas  Wind-Based  Distributed Generation  Untuk  Minimisasi  Losses  Menggunakan  Flower  Pollination  Algorithm,” Thesis.  Program  Pascasarjana  Fakultas  Teknik  Universitas  Gadjah  Mada  Yogyakarta. , vol. 101, p. 10, 2017.
[15]  B.  V.  Reddy,  “Sizing  of  DG  Units  Using  Exact  Loss  Formula  to  Improve  Efficiency  of Radial Distribution System,” International Journal of Emerging Trends in Electrical and Electronics , vol. 10, no. 1, pp. 13–17, 2014, [Online]. Available:
http://www.iret.co.in/Docs/IJETEE/Volume 10/Issue11/3. Sizing of DG Units Using Exact Loss Formula to Improve Efficiency of Radial Distribution System.pdf
[16]  Kementerian  Energi  dan  Sumber  Daya  Mineral  Republik  Indonesia,  “Peraturan  Menteri ESDM No. 03 Tahun 2007 Tentang Aturan Jaringan Sistem Tenaga Listrik Jawa-Madura- Bali,” 2007.
[17]  Y. X.-S, Flower Pollination Algorithm for Global Optimization , vol. 9, no. 3. 2014. doi: 10.1016/j.arr.2010.02.003.
[18]  “OpenDSS.” Accessed:
Des. 12, 2023. [Online]. Available:
https://sourceforge.net/projects/electricdss/