Abstrak -  Jaringan  distribusi  yang  paling  umum digunakan ialah sistem dengan bentuk radial. Sistem ini memiliki bentuk yang sederhana serta biaya investasinya yang  terbilang  murah.  Namun,  kualitas  pelayanan dayanya  relatif  buruk  yang  terjadi  akibat  adanya  rugi daya  pada  saluran  yang  cukup  besar.  Hal  itu  terjadi karena  jaringan  distribusi  yang  merupakan  ujung  dari saluran transmisi memiliki perbandingan rasio R/X yang tinggi  sehingga  mengakibatkan  rugi  daya  yang  besar. Terdapat  beberapa  cara  untuk  mengurangi  rugi  daya pada  jaringan  distribusi  yakni  dengan  menggunakan rekonfigurasi jaringan, pemasangan kapasitor bank dan pemasangan unit distributed generation (DG) pada sistem distribusi.  Pada  tugas  akhir  ini,  algoritma  genetika merupakan metode yang digunakan untuk memecahkan suatu pencarian nilai dalam masalah optimasi penentuan lokasi  DG  dan  kapasitor  bank  serta  rekonfigurasi jaringan yang tepat untuk mendapatkan rugi daya yang paling  minimal.  Dari  hasil  pengujian  yang  telah dilakukan  pada  penelitian  ini,  diperoleh  perbaikan  rugi daya  nyata  paling  optimal  sebesar  94,92  %  terhadap kondisi  awal  sistem  distribusi  radial  33-bus  standart IEEE  melalui  penggabungan  pemasangan  DG  dan kapasitor bank serta rekonfigurasi jaringan.
Kata  Kunci  : Genetic  Algorithm,  Distributed  Generation, Kapasitor Bank, Rekonfigurasi Jaringan, Sistem Distribusi Radial.

## I. PENDAHULUAN
ARINGAN distribusi yang paling umum digunakan ialah  sistem  dengan  bentuk  radial.  Sistem  ini memiliki  bentuk  yang  sederhana  serta  biaya investasinya  yang  terbilang  murah.  Namun,  kualitas pelayanan  dayanya  relatif  buruk  yang  terjadi  akibat  adanya rugi  daya  pada  saluran  yang  cukup  besar.  Hal  itu  terjadi karena jaringan distribusi yang merupakan ujung dari saluran transmisi  memiliki  perbandingan  rasio  R/X  yang  tinggi sehingga mengakibatkan rugi daya yang besar [1]. Terdapat beberapa  cara  untuk  mengurangi  rugi  daya  pada  jaringan distribusi yakni dengan menggunakan rekonfigurasi jaringan, pemasangan capacitor bank dan pemasangan unit distributed generation pada sistem distribusi [2].
Rekonfigurasi  jaringan  merupakan  upaya  mengubah topologi  jaringan  dengan  cara  membuka  atau  menutup sectionalizing dan tie switch yang terdapat pada saluran. Pada kenyataannya,  rekonfigurasi  jaringan  saja  belum  mampu mengurangi  rugi  daya  secara  signifikan.  Sehingga  perlu ditambahkan capacitor bank dan distributed generation pada lokasi yang tepat agar diperoleh rugi daya paling minimal [3]. Ketiga cara tersebut diterapkan secara serentak atau simultan pada jaringan distribusi radial. Guna mendapatkan hasil yang optimal, diperlukan suatu metode yang mampu menyelesaikan permasalahan yang bersifat optimasi.
Pada  tugas  akhir  ini,  algoritma  genetika  merupakan metode yang digunakan untuk memecahkan suatu pencarian nilai  dalam  masalah  optimasi  penentuan  lokasi  DG  dan kapasitor bank serta rekonfigurasi jaringan yang tepat untuk mendapatkan rugi daya yang paling minimum [4]. Metode ini diterapkan  pada  jaringan  distribusi  radial  dengan  beberapa studi  kasus  yang  berbeda.  Dimulai  dari  penerapan  dari masing-masing  cara  dalam  mengurangi  rugi  daya  terhadap sistem  yang  diujikan  hingga  penggabungan  dari  ketiganya yang  dilakukan  secara  serentak.  Hasil  yang  diharapkan nantinya  ialah  mendapatkan  rugi  daya  terkecil  dengan membandingkan setiap studi kasus yang dilakukan.

## II. SISTEM DISTRIBUSI RADIAL, REKONFIGURASI JARINGAN, KAPASITOR BANK DAN  DISTRIBUTED GENERATION
A. Sistem Distribusi Radial
Sistem distribusi radial merupakan sistem yang paling sering  digunakan  karena  memiliki  konfigurasi  paling sederhana dan investasi terhadap sistem ini tergolong murah. Sistem  tersebut  dikatakan  radial  karena  salurannya  ditarik secara  radial  dari  suatu  titik  yang  merupakan  sumber  dari sistem  tersebut  dan  dicabangkan  ke  titik-titik  beban  yang dilayaninya.

## Penentuan Lokasi DG dan Kapasitor Bank dengan Rekonfigurasi Jaringan untuk Memperoleh Rugi Daya Minimal pada Sistem Distribusi Radial Menggunakan Algoritma Genetika
Ridho Fuaddi, Ontoseno Penangsang, Dedet Candra Riawan Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111, Indonesia
e-mail : dedet@ee.its.ac.id
J
Karena hanya ada satu sumber yang  menyuplai sistem dan adanya pencabangan ke titik beban yang dilayani, maka arus  yang  mengalir  menuju  ke  beban  disepanjang  saluran menjadi  tidak  sama.  Sehingga,  luas  penampang  konduktor pada sistem distribusi radial ini ukurannya tidak sama. Sebab arus  yang  paling  besar  ialah  yang  paling  dekat  letaknya terhadap gardu induk. Menjadikan saluran yang paling dekat dengan gardu induk memiliki ukuran penampang yang relatif besar dibanding saluran lainnya. Semakin ke ujung maka arus yang  menuju  ke  beban  semakin  kecil  pula.  Mengakibatkan luas  penampang  konduktornya  lebih  kecil  sesuai  besar  arus yang mengalirinya.
Sistem  ini  memiliki  kekurangan  dalam  segi  kualitas pelayanan  daya  yang  relatif  buruk.  Hal  itu  disebabkan  oleh rugi daya yang cukup besar, adanya drop tegangan serta besar nilai  impedansi  pada  tiap  saluran.  Sistem  dengan  bentuk radial ini  memiliki kontinuitas pelayanan daya  yang  kurang baik.  karena  hanya  memiliki  satu  alternatif  saluran  saja. Sehingga ketika terjadi gangguan pada saluran, maka saluran setelahnya  akan  mengalami  pemadaman  sampai  gangguan dapat diatasi.
B. Rekonfigurasi Jaringan
Rekonfigurasi  jaringan  merupakan  upaya  mengubah topologi  jaringan  dengan  cara  membuka  atau  menutup sectionalizing dan tie switch yang terdapat pada saluran. Cara ini  bertujuan  untuk  mengurangi  rugi  daya  yang  ada  pada saluran  distribusi.  Rekonfigurasi  atau  Konfigurasi  ulang jaringan memungkinkan sistem untuk dapat melayani beban yang sama namun dengan rugi daya yang lebih sedikit serta mencegah  adanya  ketidakseimbangan  beban  pada  sistem distribusi.
Untuk mendapatkan rekonfigurasi jaringan yang paling optimal  digunakan  konsep branch  exchange . Branch exchange merupakan  cara  yang  paling  mudah  diterapkan pada  sistem  distribusi  radial.  Jika  salah  satu tie  switch tertutup, maka akan ada loop yang terbentuk sehingga harus ada saluran dengan sectionalizing switch yang dibuka untuk mengembalikan sistem ke bentuk radial.
C. Kapasitor Bank
Kapasitor  bank  merupakan  salah  satu  komponen  yang sering  digunakan  dalam  sistem  distribusi  listrik.  Adapun keuntungan dari penggunaan kapasitor yaitu sebagai berikut:
a. Meningkatkan kemampuan pembangkitan generator.
b. Meningkatkan  kemampuan  penyaluran  daya  pada jaringan transmisi.
c. Meningkatkan  kemampuan  penyaluran  daya  gardu- gardu distribusi.
d. Mengurangi rugi-rugi pada sistem distribusi.
e. Menjaga kualitas tegangan pada sistem distribusi.
f. Meningkatkan kemampuan feeder dan peralatan yang ada pada sistem distribusi.
D. Distributed Generation
Distributed  generation (DG)  merupakan  pembangkit energi  listrik  yang  berdiri  sendiri  diluar  pembangkit  utama pada jaringan. DG terkoneksi dengan sistem distribusi untuk memenuhi  kebutuhan  konsumen  dan  memiliki  kapasitas
pembangkitan lebih kecil dari pada pembangkit energi listrik utama. Pada sistem distribusi, DG umumnya dipasang untuk mengurangi  atau  menghilangkan  rugi  daya  pada  saluran distribusi. Penentuan lokasi, besar kapasitas dan jumlah unit dari  DG  sangat  berperan  penting  dalam  memperoleh  rugi daya yang paling minimal pada sistem distribusi.
DG  memiliki  macam  varian  kapasitas,  mulai  dari pembangkitan 1 Watt hingga terbesar yaitu 300MW. Berikut ini  merupakan  klasifikasi  DG  berdasarkan  kapasitas pembangkitan yang dimilikinya :
Tabel 1 Kategori DG berdasarkan kapasitas Jenis DG Kapasitas Pembangkitan Micro DG 1 Watt – 5kW Small DG 5kW – 5MW Medium DG 5MW – 50 MW Large DG 50MW – 300 MW
E. Fungsi Objektif Pada tugas akhir ini, fungsi objektif yang diinginkan dari penentuan lokasi DG dan kapasitor bank serta rekonfigurasi jaringan  ialah  total  rugi  daya  nyata  yang  paling  minimal. Upaya  yang  dilakukan  untuk  mendapatkan  hasil  terbaik ditempuh  dengan  cara  memaksimalkan  selisih  antara  rugi daya  awal  dan  rugi  daya  setelah  penempatan  DG  dan kapasitor bank serta rekonfigurasi terhadap sistem distribusi [5].
Fungsi objektif,
𝑀𝑖𝑛𝑖𝑚𝑖𝑧𝑒 𝑃 𝑇,𝑙𝑜𝑠𝑠 = ∑ 𝑅 𝑘,𝑘+1 |𝑉 𝑘 | 2 (𝑃 𝑘 2 + 𝑄 𝑘 2 ) 𝑛𝑏

## 𝑘=1
Dalam  upaya  untuk  memperoleh  rugi  daya  yang paling  minimal  terdapat  batasan  atau  constraint  yang  harus dipenuhi,  yakni  sistem  tetap  dijaga  dalam  bentuk  radial, batasan  daya  keluaran  DG  dan  kapasitor  serta  batasan tegangan  yang diizinkan  pada tiap bus. Daya keluaran pada DG dan kapasitor bank dibatasai dengan 2 cara :
 Menggunakan rule of thumb [6]
 Menggunakan max demand [7]
Batasan daya keluaran DG dan kapasitor bank menggunakan rule  of  thumb  adalah  2/3  dari  total  beban  daya  aktif  (3.715 MW) dan 2/3 dari total beban daya reaktif (2.3 MVAr) yakni sebesar  2.476  MW  dan  1.533  MVAr.  Sedangkan,  batasan daya  keluaran  DG  dan  kapasitor  bank  menggunakan max demand atau  pembebanan  maksimum  dari  sistem  sebesar 3.715 MW total beban daya aktif dan 2.3 MVAr total beban daya reaktif.
Batasan tegangan yang diizinkan pada tiap bus dimana selisih  antara  tegangan  tiap  bus  dengan  tegangan  sumber yakni 12,66 KV tidak boleh melebihi 5%. Diharapkan tidak terjadi under  voltage ataupun over  voltage yaitu  tegangan harus berada antara 0.95 p.u dan 1.05 p.u.
𝑉𝑚𝑖𝑛  ≤ |𝑉 𝑘 | ≤  𝑉𝑚𝑎𝑥

## JURNAL TEKNIK ITS Vol. 5, No. 1, (2016) ISSN: 2337-3539 (2301-9271 Print)

## III. PENENTUAN LOKASI DG DAN KAPASITOR BANK SERTA REKONFIGURASI JARINGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA
A. Penerapan Algoritma Genetika(AG)
Algoritma  genetika  berdasarkan  pada  proses  genetik yang ada pada makhluk hidup, yakni perkembangan generasi dalam  suatu  populasi  yang  alami,  secara  lambat  laun mengikuti prinsip seleksi alam. Dimana hanya individu yang terkuatlah  yang  mampu  bertahan.  Algoritma  ini  bekerja dengan  sebuah  populasi  yang  terdiri  dari  para  individu, dimana  masing-masing  individu  merepresentasikan  sebuah solusi yang mungkin bagi permasalahan yang ada. Dalam hal ini,  individu  melambangkan  sebuah  nilai fitness yang  akan digunakan untuk mencari solusi terbaik dari permasalahan.
Berikut  ini  merupakan  gambar  diagram  alir  dari penerapan algoritma genetika dalam menentukan lokasi DG dan  kapasitor  bank  serta  konfigurasi  jaringan  yang  tepat untuk memperoleh rugi daya yang paling minimal.

## Gambar 2 diagram alir algoritma genetika
Tahapan dari algoritma genetika pada tugas akhir ini :
1. Pembacaan data awal : pembacaan data saluran, data bus dan rugi daya sistem awal.
2. Membangkitkan populasi awal : dalam membangkitkan  populasi  terdapat  variabel  yang diperlukan,  yakni  jumlah  DG,  jumlah  kapasitor,  tie switch  yang  tersedia  pada  sistem,  jumlah  individu, generasi  maksimal.  Individu  terdiri  kromosom  yang dibangkitkan  secara  acak  dan  dilakukan  konfigurasi kromosom.  Kromosom  mengangdung  informasi
lokasi  penempatan  dan  daya  keluaran  dari  DG  atau kapasitor  bank  serta  rekonfigurasi  jaringan  yang  di optimalkan.
3. Dekode kromosom : kromosom dalam bentuk biner dterjemahkan ke dalam desimal.
4. Update  data  sistem  :  kromosom  yang  diterjemahkan dimasukkan ke dalam database loadflow
5. Running loadflow : untuk mengetahui rugi daya yang dihasilkan.  Loadflow  yang  digunakan  menggunakan metode backward/forward dengan Zbr dan K-matrik
6. Evaluasi  fitness  :  hasil  dari  running  loadflow dievaluasi sesuai constrain yang ditentukan. Jika tidak memenuhi constrain maka tidak akan diambil sebagai solusi
7. Lakukan pengecekkan, apabila belum mencapai iterasi maksimal maka lakukan proses algoritma genetika :
 Seleksi  :  pemilihan  calon  orang  tua  yang  akan mengalami  proses evolusi dengan metode random selection.
 Cross over : proses cross over /pindah silang yaitu dengan  menyilangkan  2  kromosom  induk.  Proses cross  over terjadi  berdasarkan  nilai  probabilitas cross over (Pc) yang telah ditentukan yaitu sebesar 0.95.
 Mutasi : proses mutasi dalam tugas akhir ini yaitu menggunakan  mutasi  biner  dengan  menginvers nilai  dari  gen  yang  terpilih  dalam  kromosom. Proses  ini  terjadi  berdasarkan  akan  probabilitas mutasi yang ditentukan yaitu sebesar 0.05
 Elitism : merupakan proses untuk mengambil nilai fitness  yang  paling  baik  pada  tiap  generasi  untuk dibandingkan  dengan  nilai  fitness  terbaik  pada generasi  selanjutnya.  Elitism  ini  berguna  agar individu  yang  memiliki  nilai  fitness  terbaik  tidak berubah  saat  terjadi  proses  evolusi  pada  generasi berikutnya.
Tahap ke-7 terus berlangsung selama generasi belum maksimal dan akan mengulangi dari tahap ke-2 sampai ke-7.
8. Cetak  hasil  optimasi  :  hasil  berupa  lokasi  dan  daya keluaran DG maupun kapasitor bank serta switch yang akan diputus dan disambungkan. Algoritma genetika diimplementasikan menggunakan
MATLAB version R2010a  pada  PC  ASUS  A43S  dengan spesifikasi : Processor Core i5 2.3 Ghz, RAM 2 GB.

## IV. SIMULASI DAN ANALISIS
Pada  tugas  akhir  ini,  dilakukan  simulasi  dan  analisis terhadap sistem distribusi radial 33-bus standart IEEE dengan 6 kasus yang berbeda, yakni:
 Kasus A : basis sistem ( original , tanpa optimasi)
 Kasus B : rekonfigurasi jaringan terhadap basis sistem.
 Kasus C : pemasangan DG terhadap basis sistem.
 Kasus D : pemasangan DG dan rekonfigurasi jaringan terhadap basis sistem.
 Kasus E : pemasangan DG dan kapasitor Bank terhadap basis sistem.
 Kasus  F  :  pemasangan  DG  dan  kapasitor  bank  serta rekonfigurasi jaringan terhadap basis sistem.
Hasil yang diperoleh pada tiap kasusnya akan dibandingkan guna  mengetahui  kasus  mana  yang  memperoleh  rugi  daya yang  paling  minimal.  Bersamaan  dengan  itu,  akan dibandingkan  pula  hasil  yang  diperoleh  dari  metode  yang digunakan  dalam  menentukan  batasan  daya  keluaran  pada DG  dan  kapasitor  bank  (kasus  C  sampai  dengan  kasus  F). Metode yang diterapkan ialah rule of thumb dan max demand . Pada simulasi ini, DG  yang digunakan  sebanyak 3  unit dan kapasitor  bank  berjumlah  5  unit.  Pada  tugas  akhir  ini  DG hanya  berfungsi  menyuplai    daya  aktif  (P).  Sedangkan, kapasitor berfungsi menyuplai daya reaktif (Q).
Pada  tugas  akhir  ini,  sistem  distribusi  radial  yang digunakan ialah sistem tes 33-bus standart IEEE. Berikut ini merupakan  bentuk  topologi  sistem  beserta  data  beban  dan data saluran yang tersedia yang bersumber dari referensi [1].
Gambar 3 sistem distribusi radial IEEE 33-bus
Tabel 2 Data beban sistem distribusi 33-bus IEEE [1] No.
Bus P L (MW) Q L
(MVAr)
No. Bus P L (MW) Q L (MVAr) 2 0.100 0.060 18 0.090 0.040 3 0.090 0.040 19 0.090 0.040 4 0.120 0.080 20 0.090 0.040 5 0.060 0.030 21 0.090 0.040 6 0.060 0.020 22 0.090 0.040 7 0.200 0.100 23 0.090 0.050 8 0.200 0.100 24 0.420 0.200 9 0.060 0.020 25 0.420 0.200 10 0.060 0.020 26 0.060 0.025 11 0.045 0.030 27 0.060 0.025 12 0.060 0.035 28 0.060 0.020 13 0.060 0.035 29 0.120 0.070 14 0.120 0.080 30 0.200 0.600 15 0.060 0.010 31 0.150 0.070
16 0.060 0.020 32 0.210 0.100 17 0.060 0.020 33 0.060 0.040 Tabel 3 Data saluran sistem distribusi 33-bus IEEE [1] Sectionalizing Switch No. Cabang Bus Kirim Bus Terima Resistansi R (ohm) Reaktansi X (ohm) 1 1 2 0.0922 0.0470 2 2 3 0.4930 0.2512 3 3 4 0.3661 0.1864 4 4 5 0.3811 0.1941 5 5 6 0.8190 0.7070 6 6 7 0.1872 0.6188 7 7 8 0.7115 0.2351 8 8 9 1.0299 0.7400 9 9 10 1.0440 0.7400 10 10 11 0.1967 0.0651 11 11 12 0.3744 0.1298 12 12 13 1.4680 1.1549 13 13 14 0.5416 0.7129 14 14 15 0.5909 0.5260 15 15 16 0.7462 0.5449 16 16 17 1.2889 1.7210 17 17 18 0.7320 0.5739 18 2 19 0.1640 0.1565 19 19 20 1.5042 1.3555 20 20 21 0.4095 0.4784 21 21 22 0.7089 0.9373 22 3 23 0.4512 0.3084 23 23 24 0.8980 0.7091 24 24 25 0.8959 0.7091 25 6 26 0.2031 0.1034 26 26 27 0.2842 0.1447 27 27 28 1.0589 0.9338 28 28 29 0.8043 0.7006 29 29 30 0.5074 0.2585 30 30 31 0.9745 0.9629 31 31 32 0.3105 0.3619 32 32 33 0.3411 0.5302 Tie switch No. Cabang Bus Kirim Bus Terima Resistansi R (ohm) Reaktansi X (ohm) 33 8 21 2.0000 2.0000 34 9 15 2.0000 2.0000 35 12 22 2.0000 2.0000 36 18 33 0.5000 0.5000 37 25 29 0.5000 0.5000

## Hasil simulasi :
Pada  kasus  A  dan  B,  masing-masing  total  rugi  daya aktifnya  adalah  sebesar  202,686  KW  dan  139,982  KW. Performa  dari  sistem  pada  kedua  kasus  tersebut  tak  dapat diterima.  Karena  melanggar  batas  terendah  dari  tegangan kerja  normal,  yakni  berada  dibawah  0,95.  Tegangan  yang rendah mengakibatkan lebih banyak arus yang akan diambil dari substation , yang direfleksikan dengan meningkatnya rugi daya.  Rekonfigurasi  jaringan  mampu  mereduksi  rugi  daya aktif  sebesar  30,936  %  dari  total  rugi  daya  awal  sistem, dengan tetap menjaga sistem pada bentuk radialnya.
Pada kasus C, yakni hanya penempatan DG saja tanpa kapasitor  bank  dan  rekonfigurasi  jaringan  membantu mereduksi rugi daya aktif sebesar 75,6 % (rule of thumb) dan 72,4  % (max  demand) terhadap  total  rugi  daya  awal  sistem dengan  total  daya  keluaran  DG  2,372  MW  dan  3,04  MW masing-masingnya.  Tegangan  pada  bus  di  sistem  telah memenuhi constraint, berada pada 0,95-1,05 p.u.
Pada  kasus  D,  rekonfigurasi  jaringan  dan  penempatan DG  dilakukan  secara  simultan.  Hasil  simulasi  memperoleh penurunan rugi daya nyata sebesar 69,646 % (rule of thumb) dan  72,7  % (max  demand) terhadap  rugi  daya  awal  sistem dengan  total  daya  keluaran  DG  2,166  MW  dan  2,91  MW masingn-masingnya dengan tetap menjaga bentuk radial dari sistem. Tegangan pada tiap bus di sistem pada kasus ini telah memenuhi batasan yang telah ditetapkan.
Pada  kasus  E,  dimana  pemasangan  DG  dan  kapasitor bank  secara  simultan  tanpa  rekonfigurasi  jaringan  mampu memperbaiki rugi daya nyata sebesar 91,81 % (rule of thumb) terhadap  rugi  daya  awal  sistem  dengan  total  daya  keluaran DG 2,37 MW dan kapasitor bank 1,564 MVAr. Sedangkan, hasil  91,78  % (max  demand) diperoleh  saat  total  daya keluaran DG 3,082 MW dan kapasitor bank 2 MVAr. Pada kasus ini, tegangan di tiap bus yang ada sistem berada pada range yang diizinkan.
Pada  kasus  terakhir,  yakni  kasus  F  saat  dilakukan pemasangan  DG  dan  kapasitor  bank  bersamaan  dengan rekonfigurasi  jaringan  mampu  mereduksi  rugi  daya  nyata secara optimal hingga 93,073 % ( rule of thumb ) dan 94,92 % ( max demand ) dengan total daya keluaran DG dan kapasitor bank yang diinjeksikan pada masing-masing metode sebesar 2,475  MW  dan  1,418  MVAr  pada “rule  of  thumb” , sedangkan  pada  “max  demand”  sebesar  2,9967  MW  dan 1,996  MVAr.  Pada  kasus  ini,  rekonfigurasi  jaringan  dan batasan  tegangan  pada  bus  telah  memenuhi  constraint  yang ditetapkan, yakni dengan tetap menjaga sistem distribusi pada pola radialnya dan tegangan pada tiap bus telah berada pada range yang diizinkan.
Berikut  ini  merupakan  gambar  grafik  perbaikan  rugi daya dan profil tegangan pada keseluruhan kasus yang telah diujikan.
Gambar 4 rugi daya kasus A-F (rule of thumb) Gambar 5 rugi daya kasus A-F (max demand)
Gambar 6 profil tegangan kasus A-F (rule of thumb) 11 11,5 12 12,5 13 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 Volt age (K V) No. Bus Voltage Profile (ROT) A B C (ROT) D (ROT) E (ROT) F (ROT) 0 10 20 30 40 50 60 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 P Lo ss ( KW ) No. Bus P Loss (rule of thumb) A B C (ROT) D (ROT) E (ROT) F (ROT) 0 10 20 30 40 50 60 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 P Lo ss ( KW ) No. Bus P Loss (max demand) A B C (MD)
D (MD) E (MD) F (MD)
Gambar 7 profil tegangan kasus A-F (max demand) Tabel 4 Hasil optimasi kasus A-F Case Comparative Study Of Different Case Studies A Methodology Max Demand Rule of thumb Switch Opened 33, 34, 35, 36, 37 33, 34, 35, 36, 37 Power Loss (KW) 202.686 202.686 B Switch Opened 7, 9, 14, 28, 32 7, 9, 14, 28, 32 Power Loss (KW) 139.982 139.982 % Loss Reduction 30,936 30,936 C Switch Opened 33, 34, 35, 36, 37 33, 34, 35, 36, 37 Power Loss (KW) 72.397 75.615 % Loss Reduction 64,28 62,69 D Switch Opened 9, 12, 28, 30,33 11, 13,28, 30,33 Power Loss (KW) 55.3 61.523 % Loss Reduction 72,7 69,646 E Switch Opened 33, 34, 35, 36, 37 33, 34, 35, 36, 37 Power Loss (KW) 16.656 16.592 % Loss Reduction 91,78 91,81 F Switch Opened 10,28,31, 33,34 10,13, 28,30,33 Power Loss (KW) 10,298 14.037
% Loss Reduction 94,92 93,074

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  simulasi  dan  analisis  yang  telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa :
1. Pada  basis  sistem,  terdapat  rugi  daya  aktif  sebesar 15,52  %  terhadap  daya  aktif  yang  disuplai  oleh substation (3917,686 watt). Dengan pemasangan DG dan  kapasitor  bank  serta  rekonfigurasi  jaringan menggunakan  metode  algoritma  genetika  diperoleh perbaikan  rugi  daya  aktif  yang  sangat  optimal. Sehingga, rugi daya aktif pada sistem menjadi sangat minimal yakni sebesar 0,79 %.
2. Metode  yang  paling  efektif  dalam  menentukan  batas daya keluaran yang dihasilkan DG dan kapasitor untuk memperoleh  rugi  daya  nyata  adalah  metode rule  of thumb . Hal tersebut didasari oleh efisiensi antara rugi daya  nyata  yang  diperoleh  terhadap  besar  total  daya keluaran yang dimiliki oleh DG dan kapasitor bank.
3. Penggunaan  metode  algoritma  genetika  dapat membantu menyelesaikan permasalahan yang bersifat optimasi, seperti halnya pada tugas ini yang digunakan untuk  memperoleh  rugi  daya  nyata  yang  paling minimal pada sistem distribusi radial yang diujikan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]    Saonerkar,  A.  K.  and  Bagde,  B.Y.,  “Optimized  DG Placement  in  Radial  Distribution  System  with Reconfiguration  and  Capacitor  Placement  Using Genetic  Algorithm,”  in  Proc.  IEEE  Conf.  2014,  pp. 1077-1083.
[2] J. Lavaei and S. Low, “Relationship between power loss and network topology in power system,” in Proc. IEEE Conf.  on  Decision  and  Control,  Dec. 15-17, 2010, pp. 4004-4011.
[3]  N.  Rugthaicharoencheep  and  W.  Wanaratwijit, “Distribution  system  operation  for  power  loss minimization  and  improve  voltage  profile  with distributed  generation  and  capacitor  placements,”  in Proc. IEEE Conf. 2011, pp. 1185-1189.
[4] David  E.  Goldberg,  “Genetic  Algorithm  in  Search, Optimization & Machine  Learning,”  Addison-Wesley, 1989.
[5]   Nitin Singh, “Optimal Sizing and Placement of DG in a Radial  Distribution  Network  using  Sensitivity  based methods”,  Electrical and Instrumentation Engineering Department Thapar University, Patiala-147004, Punjab, India, July, 2014.
[6]    H. L. Willis, “Analytical methods and rules of thumb for  modeling  DG  –  distribution  interaction,”  in Proc. IEEE Power Eng. Soc. Summer Meeting , Jul. 2000, pp. 1643–1644.
[7]    A.  Mohamed  Imran,  M.  Kowsalya,  D.P.  Kothari, “Optimal  Distributed  Generation  and  Capacitor placement  in  Power  Distribution  Networks  for  Power Loss Minimization,”  IEEE 2014.
10,5 11 11,5 12 12,5 13 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 Volt age (K V) No. Bus Voltage Profile (MD) A B C (MD) D (MD)
E (MD) F (MD)