## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi https://jsisfotek.org/index.php
2022 Vol. 4 N o .   4 Hal:  192-197 e-ISSN: 2686-3154

## Prediksi Voltage Stability Index (VSI) Metode Artificial Neural Network (ANN) untuk Mendeteksi Tegangan Jatuh
Dimas Fajar Uman Putra 1 , Aji Akbar Firdaus 2  , Novian Uman Putra 3 , Ontoseno Penangsang 4
1,4 Departemen Teknik Elektro, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya, Indonesia
2 Departemen Teknik, Universitas Airlangga, Surabaya, Indonesia
3 Departemen Teknik Elektro, Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya, Surabaya, Indonesia
aji.akbar.firdaus11@gmail.com

## Abstract
Voltage  stability  shows  the  system's  ability  to  maintain  the  voltage  value  at  a  bus  under  normal  conditions  and  after  a disturbance  occurs.  If  there  is  a disturbance  in the power  system  network,  it  will  cause  a  gradual  and  uncontrolled  voltage drop so that the voltage on the network is unstable. Voltage instability can also be caused by a  mismatch between reactive power supply and demand, namely the inability of the system to meet reactive power requirements. Voltage stability analysis is needed in the planning or operation of electric power systems. This will have an impact on decreasing the system voltage and result in a voltage collapse and will be fatal resulting in a partial or total system blackout. If there is a change in load on a line,  it  can  cause  a  decrease  in  the  voltage  profile.  Predicting  the  value  of  additional  loading  on  a  bus  based  on  a  voltage stability  analysis  can  be  done  to  detect  the  occurrence  of  a  voltage  drop.  There  are  various  methods  for  analyzing  voltage stability,  one  of  which  is  the  point  of  voltage  instability  which  can  be  determined  using  the  Fast  Voltage  Stability  Index (FVSI)  method.  Artificial  Neural  Network  (ANN)  is  chosen  in  this  problem  to  predict  the  value  of  the  additional  loading. Based on the prediction results, ANN provides prediction results with an average absolute percentage error (Mean Absolure Percentage Error) close to 0%. Then the results of calculating the voltage stability index using the FVSI method obtained the highest  FVSI  value  on  the  channel  from  bus  19  to  bus  20  of  0.63358  when  the  reactive  load  on  bus  20  was  increased  to 8045.51 kVAR. This shows that the channel between bus 19 and 20 is the most critical channel.
Keywords: Prediction, Voltage Stability Index (VSI), Artificial Neural Network (ANN), Electric Power, Voltage Stability.

## Abstrak
Kestabilan  tegangan  menunjukkan  kemampuan  sistem  dalam  menjaga  nilai  tegangan  di  suatu  bus  pada  kondisi  normal maupun  setelah  terjadi  gangguan.  Apabila  pada  jaringan  sistem  tenaga  listrik  terjadi  gangguan,  maka  akan  menyebabkan penurunan  tegangan  secara  bertahap  dan  tidak  terkendali  sehingga  tegangan  pada  jaringan  mengalami  ketidakstabilan. Ketidakstabilan  tegangan  juga  dapat  disebabkan  karena  adanya  ketidaksesuaian  antara  suplai  dan  permintaan  daya  reaktif, yaitu  ketidakmampuan  sistem  untuk  memenuhi  kebutuhan  daya  reaktif.  Analisis  stabilitas  tegangan    diperlukan    dalam perencanaan    ataupun  operasi  sistem  tenaga  listrik.  Hal  itu  akan  berdampak  pada  penurunan  tegangan  sistem  dan mengakibatkan  terjadinya  tegangan  runtuh  ( voltage  collapse )  dan  akan  berakibat  fatal  sehingga  terjadi  pemadaman  sistem sebagian  atau  total  ( blackout ).  Apabila  terdapat  perubahan  pembebanan  pada  suatu  saluran,  maka  dapat  menyebabkan menurunnya  profil  tegangan.  Memprediksi  nilai  penambahan  pembebanan  pada  suatu  bus  berdasarkan  analisis  stabilitas tegangan  dapat  dilakukan    untuk    mendeteksi  terjadinya  tegangan  jatuh.  Terdapat  berbagai  metode  untuk  menganalisis stabilitas  tegangan,  salah  satunya  yaitu  titik  ketidakstabilan  tegangan  dapat  ditentukan  dengan  menggunakan  metode Fast Voltage  Stability  Index (FVSI). Artificial   Neural  Network (ANN)  dipilih  dalam  permasalahan  ini  untuk  memprediksi  nilai penambahan pembebanan. Berdasarkan hasil prediksi, ANN memberikan hasil prediksi dengan rata-rata persentase kesalahan mutlak  ( Mean  Absolure  Percentage  Error )  mendekati  0%.  Kemudian  hasil  perhitungan  indeks  stabilitas  tegangan  dengan metode FVSI didapatkan nilai FVSI tertinggi berada pada saluran dari bus 19  ke bus 20 sebesar 0,63358 saat beban reaktif pada bus 20 ditingkatkan menjadi 8045,51 kVAR. Hal tersebut menunjukkan bahwa saluran antara bus 19 dan 20 merupakan saluran paling kritis.
Kata kunci: Prediksi, Voltage Stability Index (VSI), Artificial Neural Network (ANN), Daya Listrik, Stabilitas Tegangan.
JSISFOTEK is licensed under a Creative Commons 4.0 International License.

## 1. Pendahuluan
Kestabilan  tegangan  menunjukkan  kemampuan  sistem menjaga  nilai  tegangan  di  suatu  bus  pada  kondisi normal  maupun  setelah  terjadi  gangguan.  Selain disebabkan  oleh  gangguan,  penambahan  pembeban dan  perubahan  konfigurasi  sistem  juga  dapat
mempengaruhi  stabilitas  tegangan  sistem  tenaga listrik [1].
Ketidakstabilan    tegangan      pada    Jaringan    Sistem Tenaga  Listrik  terjadi  ketika  gangguan  pada  jaringan menyebabkan  penurunan    tegangan    secara    bertahap dan tidak terkendali. Kontingensi  seperti  pemadaman
saluran  atau   generator karena gangguan, peningkatan beban yang tiba-tiba, faktor eksternal, atau pengoperasian  perangkat  kontrol  tegangan  yang  tidak tepat  adalah  penyebab  ketidakstabilan  tegangan. Ketidakstabilan  tegangan    juga  dapat  muncul  di  mana ada ketidaksesuaian antara suplai dan permintaan daya reaktif,yaitu  ketidakmampuan  sistem  untuk  memenuhi kebutuhan  daya  reaktif.  Jika  tindakan  tidak  diambil untuk  memeriksa  ketidakstabilan  tegangan  ini,  hal  itu akan berdampak pada penurunan  tegangan  sistem dan mengakibatkan    terjadinya  tegangan  runtuh  (voltage collapse)  yang  kemudian  menyebabkan  terjadinya pemadaman  sistem  sebagian  atau  total  (blackout)  [2], [3].
Analisis stabilitas tegangan diperlukan dalam perencanaan  ataupun  operasi  sistem  tenaga  listrik. Apabila  terdapat  perubahan  pembebanan  pada  suatu saluran,  maka  dapat  menyebabkan  menurunnya  profil tegangan [4], [5] serta kemungkinan besarnya stabilitas tegangan  sistem  tidak  akan  sama  dengan  kondisi normal.  Oleh  sebab  itu,  maka  dalam  tugas  akhir  ini diusulkan  sebuah  metode  untuk  memprediksi  nilai Voltage  Stability  Index  (VSI)  pada  saluran  akibat penambahan  pembebanan  pada  suatu  bus  yang menyebabkan terjadinya drop voltage.
Penelitian ini mengusulkan sebuah metode untuk mem prediksi nilai penambahan pembebanan suatu bus yang menyebabkan  tegangan  pada  bus  paling  kritis mengalami  drop  voltage  dengan  menggunakan Artificial  Neural  Network  (ANN)  [6],  [7].  Setelah melakukan  prediksi    nilai    penambahan    pembebanan dengan menggunakan metode ANN, maka selanjutnya adalah  menganalisis  nilai  indeks  stabilitas  tegangan. Terdapat  berbagai    metode    untuk    menganalisis stabilitas    tegangan,  salah  satunya  yaitu  titik ketidakstabilan  tegangan  dapat  ditentukan  dengan menggunakan Fast Voltage Stability Index (FVSI) [8], [9].

## 2. Metodologi Penelitian
Stabilitas  tegangan  umumnya  dianggap  sebagai  suatu masalah  steady-state  yang  cocok  untuk  analisis  statis (power  flow).  Stabilitas  tegangan  dapat  didefinisikan sebagai kemampuan sistem tenaga untuk menjaga nilai tegangan  sistem,  baik  pada  kondisi  normal  maupun saat  ada  gangguan  [10],  [11].  Berdasarkan  waktu simulasinya,  terdapat  dua  jenis  stabilitas  tegangan, yaitu  stabilitas  tegangan  statis  dan  stabilitas  tegangan dinamis.
Analisis  dinamis  digunakan  untuk  studi  stabilitas transien  untuk  menelaah  perilaku  sistem  daya  seperti adanya  gangguan  berupa  perubahan  beban  secara mendadak  akibat  terputusnya  unit  pembangkit  atau perubahan  pada  jaringan  transmisi,  seperti:  gangguan hubung  singkat  atau  pemutusan  saklar  (switching). Analisis  statis  menggunakan  persamaan  aljabar  yang secara komputasional lebih  mudah disbanding analisis dinamis.  Analisis  statis  lebih  cocok  digunakan  pada
studi batas stabilitas tegangan pada kasus sebelum dan sesudah  terjadi  kontingensi  suatu  sistem.  Analisis stabilitas tegangan secara statis berdasarkan perhitungan  singularnya  matrik  Jacobian  pada  aliran daya.
Tegangan  jatuh  ( drop  voltage )  adalah  sebuah fenomena  yang  muncul  ketika  adanya  selisih  antara tegangan  pada  pangkal  pengiriman  dengan  tegangan pada  ujung  penerimaan  tenaga  listrik.  Tegangan  jatuh terjadi bila tegangan  yang beroperasi berada di bawah level  operasi  tegangan  sewajarnya  yang  dipengaruhi oleh  resistansi,  reaktansi,  dan  impedansi  pada  saluran sehingga  mengakibatkan  ketidak  stabilan  tegangan. Beberapa  gangguan  yang  dapat  mempengaruhi tegangan  jatuh  ( drop  voltage ),  diantaranya  adalah peningkatan beban secara terus menerus [12], [13].
2.1. Fast Voltage Stability Index (FVSI)
Terdapat berbagai metode untuk menganalisis stabilitas  tegangan,  salah  satunya  yaitu  dengan menggunakan  Fast  Voltage  Stability  Index  (FVSI). FVSI merupakan salah satu indeks kestabilan tegangan yang  mengacu  pada  saluran  sistem  dimana  berawal dari  persamaan  arus  untuk  membuat  persamaan kuadrat  daya  atau  tegangan  [14],  [15]  yang  disajikan pada Persamaan (1).
𝐹𝑉𝑆𝐼 = 4𝑍2𝑄𝑗 𝑉𝑖 2𝑋 < 1 (1)
Dimana  Z  adalah  impedansi  saluran,  X  adalah reaktansi  saluran,  Qj  adalah  daya  reaktif  pada  sisi penerima,  dan  Vi  adalah  tegangan  pada  sisi  pengirim. Saluran  yang  mempunyai  nilai  indeks  mendekati  satu (1)  akan  menjadi  saluran  yang  paling  kritis  dari  bus dan  dapat  memungkinkan  menimbulkan  skenario ketidakstabilan  tegangan.  FVSI  juga  dapat  digunakan untuk menentukan bus yang paling lemah.

## 2.2. Artificial Neural Network (ANN)
Artificial  Neural  Network  (ANN)  adalah  adalah  tipe umum  dari  Artificial  Intellegent  karena  cara  kerjanya yang  meniru  saraf  otak  manusia  dengan  bantuan perintah  untuk  mengubah  input  menjadi  output  [16], [17].  ANN  dicirikan  berdasarkan  pada  arah  aliran sinyal sebagai desain prediksi atau umpan balik. ANN terdiri  dari  lapisan  input  lapisan  (input  layer),  lapisan tersembunyi  (hidden  layer),  dan  output.  Lapisan  input dan output neuron adalah fungsi aktif linier, sedangkan lapisan  tersembunyi  tengah  memiliki  fungsi  aktivasi non- linier.
Gambar 1. Arsitektur ANN
Gambar  1  merupakan  Multilayer  Artificial  Neuron Network.  Setiap  satuan  neuron  menerima  input  dari
neuron  pada  layer  sebelumnya  dengan  berbagai spesfikasi,  fungsi,  dan  pembobotan  masing-  masing input  layer.  Jika  dituliskan  pada  model  matematika maka  didapatkan  sebuah  formula  untuk  setiap  neuron pada setiap layer yang disajikan pada Persamaan (2).
𝑦(𝑘) = 𝐹(∑ 𝑤 𝑖 (𝑘). 𝑥 𝑖 (𝑘) 𝑚 𝑖=0 + 𝑏) (2)
Dalam  melakukan  pembelajaran  untuk  memperbaiki nilai weigth-nya (bobot), ANN melakukan backpropagation.  Backpropagation  adalah  sebuah algoritma pembelajaran ANN yang proses perhitungannya  terdapat  dua  tahap,  yaitu  proses perhitungan maju (forward propagation) yang dilakukan  untuk  menghitung  nilai  error  antara  output ANN  dengan  target  yang  diinginkan  [18],  [19].  Serta proses  yang  berikutnya  adalah  perhitungan  mundur (backpropagation)  dengan  menggunakan  error  yang telah  didapatkan  untuk  memperbaiki  nilai  bobot  pada semua neuron yang ada.
2.3. Sistem IEEE 33 Bus
Sistem kelistrikan yang akan digunakan dalam analisis dan  evaluasi  kestabilan  tegangan  adalah  sistem kelistrikan IEEE 33 Bus seperti pada Gambar 2. Untuk bus data dan line data yang digunakan pada  penelitian ini  juga  berasal  dari  standar  data  sistem  kelistrikan IEEE 33 Bus.

## Gambar 2. Database Mirroring Architecture

## 2.4. Algoritma
Untuk  memprediksi  nilai  penambahan  beban  reaktif yang  menyebabkan  bus  paling  kritis  mengalami tegangan jatuh, maka harus ditentukan terlebih dahulu data  yang  akan  digunakan  untuk  prediksi.  Tujuan utama  dalam  memprediksi  menggunakan  metode ANN  adalah  untuk  melatih  jaringan  untuk  dapat memahami  pola  nilai  yang  dihasilkan  dari  sebuah kasus  berdasarkan  data  yang  ada  untuk  dapat memprediksi  suatu  nilai  [20].  Untuk  data  yang  akan digunakan  dibagi  menjadi  dua,  yaitu  data  latih (training) dan data uji (testing).
Data  latih  digunakan  untuk  mencari  bobot  dalam melakukan  prediksi  yang  selanjutnya  akan  diujikan
kepada  data  uji.  Data  latih  yang  digunakan  adalah data latih beban dan data latih tegangan, dimana data latih beban sebanyak 50 data pada masing-masing bus dengan  mengabaikan  rating  peralatan  menjadi  target data.  Sedangkan  data  latih  tegangan  hasil  simulasi menjadi  input  data.  Untuk  data  uji  yang  digunakan adalah  kondisi  dimana  bus  paling  ujung  mengalami tegangan  jatuh  (drop  voltage)  dengan  nilai  tegangan sebesar 0,9 pu.
Pada  proses  prediksi  menggunakan  Artificial  Neural Network  (ANN),  sebelum  dilakukan  pelatihan  data input  dan  target  output  harus  dinormalisasi  terlebih dahulu [21]. Normalisasi dilakukan untuk menyesuaikan  nilai  data  dengan  range  fungsi  aktivasi yang digunakan dalam jaringan. Tujuannya adalah agar diperoleh  interval  data  yang  sesuai  dengan  fungsi aktivasi  yang  digunakan  yaitu  fungsi  aktivasi  sigmoid biner atau sigmoid bipolar seperti Persamaan (3).
𝑥 ′ = (𝑏−𝑎)(𝑥−𝑥𝑚𝑖𝑛) 𝑥𝑚𝑎𝑥−𝑥𝑚𝑖𝑛 + 𝑎 (3)
Dimana x’ adalah  data  normalisasi, b adalah  interval atas  fungsi  aktivasi, a adalah  interval  bawah  fungsi aktivasi, x adalah  data  actual, x min adalah  nilai minimum data aktual keseluruhan, dan x max adalah nilai maksimum data aktual keseluruhan.
Pemodelan  ANN  merupakan  pemodelan  yang  akan digunakan  untuk  memprediksi  penambahan  beban yang  menyebabkan  bus  paling  kritis  mengalami tegangan  jatuh  seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar 3.

## Gambar 3. Model ANN yang digunakan
Gambar  3  menunjukkan  bahwa  model  ANN  yang digunakan  terdiri  dari  10  neurons  pada  hidden  layer dan 1 neuron pada output layer. Sehingga jumlah bobot (weight)  dari  input  layer  menuju  hidden  layer  dan jumlah  bias  pada  hidden  layer  masing-masing sebanyak  10  bobot  dan  10  bias.  Sedangkan  jumlah bobot dari hidden layer menuju outpu layer dan jumlah bias  pada  output  layer  masing-masing  sebanyak  10 bobot dan 1 bias.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Nilai prediksi penambahan beban reaktif pada masing- masing  bus  yang  menyebabkan  bus  ujung  mengalami tegangan  jatuh  ( Drop  Voltage ).  Terdapat  empat  bus paling  ujung  dalam  sistem  kelistrikan  IEEE  33  Bus yaitu bus 18, 22, 25, dan 33. Sistem  kelistrikan dibagi menjadi  empat  sub  penyulang  ( feeder )  dengan  tujuan untuk  mempermudah  analisis  yang  disjaikan  pada Tabel 1.
Tabel 1. Pembagian Sub Penyulang pada Sistem Kelistrikan  IEEE 33 Bus Sub Penyulang Bus 1 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18 2 19, 20, 21, 22 3 23, 24, 25 4 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33
Jatuh  tegangan  pada  jaringan  listrik  secara  umum berbanding  lurus  dengan  beban  dan  panjang  saluran. Apabila nilai  beban  pada  pusat  beban  semakin  tinggi, maka jatuh tegangan juga semakin tinggi. Begitu juga dengan  panjang  saluran,  semakin  jauh  jarak  bus  dari pusat pembangkit, maka nilai impedansi akan semakin besar  yang  kemudian  akan  memperbesar  jatuh tegangan.
Dari simulasi dan analisis yang telah dilakukan maka didapatkan  nilai  hasil  prediksi  penambahan  beban reaktif  seperti  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  2,  Tabel 3,  Tabel  4,  dan  Tabel  5.  Adapun  kondisi  dimana penambahan  beban  pada  bus  19 belum  menyebabkan bus  ujungnya  (bus  22)  mengalami drop  voltage , namun penambahan beban tersebut sudah menyebabkan  bus  18  mengalami drop  voltage . Kondisi tersebut juga terjadi pada bus 23, 24, 26, dan 27  untuk  hasil  prediksi  penamahan  beban  reaktifnya ditunjukkan pada Tabel 6.
Tabel 2. Hasil Prediksi Penambahan Beban Reaktif yang Menyebabkan Bus 18 Mengalami Drop Voltage Bus Nilai Normalisasi Output Nilai Denormalisasi (kVAR) 18 -0,62139 237,53150 17 -0,63082 229,83033 16 -0,56734 281,67233 15 -0,55239 293,88150 14 -0,43574 389,14567 13 -0,43896 386,51600 12 -0,31274 489,59567 11 -0,29930 500,57167 10 -0,30107 499,12617 9 -0,15516 618,28600 8 0,18282 894,30300 7 0,30254 992,07433 6 0,66611 1.288,98980 5 -0,41763 2.636,23670 4 -0,21098 3.761,33110 3 0,21374 6.073,69560 2 -0,18416 3.8983,51100
Tabel 3. Hasil Prediksi Penambahan Beban Reaktif yang
Menyebabkan Bus 22 Mengalami Drop Voltage Bus Nilai Normalisasi Output Nilai Denormalisasi (kVAR) 22 -0,11358 4291,62 21 0,23645 6197,3389 20 0,57591 8045,51 19 0,21598 60768,911
Tabel 4. Hasil Prediksi Penambahan Beban Reaktif yang Menyebabkan Bus 25 Mengalami Drop Voltage Bus Nilai Normalisasi Output Nilai Denormalisasi (kVAR) 25 0,19675 4786,95556 24 0,74893 7192,00622 23 0,46927 14919,82889 Tabel 5 . Hasil Prediksi Penambahan Beban Reaktif yang
Menyebabkan Bus 33 Mengalami Drop Voltage Bus Nilai Normalisasi Output Nilai Denormalisasi (kVAR) 33 -0,57429 453,32750 32 -0,49932 555,37000 31 -0,49589 560,03861 30 -0,01359 1216,49433 29 -0,36375 739,89583 28 -0,26209 878,26639 27 0,10424 1376,88222 26 0,20460 1513,48333
Tabel 6. Hasil Prediksi Penambahan Beban Reaktif yang
Menyebabkan Bus 18 Mengalami Drop Voltage Bus Nilai Normalisasi Output Nilai Denormalisasi (kVAR) 27 0,022919 1266,19531 26 0,034468 1281,91478 24 0,34106 5415,50578 23 -0.36976 5783,72445 19 -0,25718 35007,9778
Nilai  prediksi  penambahan  beban  reaktif  akan digunakan  untuk  mensimulasi  aliran  daya  kembali dengan  mengubah  data  beban  ( load  data )  menjadi hasil  nilai  prediksi  secara  bergantian  pada  masing- masing  bus.  Selanjutnya  membandingkan  hasil  nilai tegangan  pada  bus  ujung  /  kritis  setelah  dilakukan penambahan  beban  reaktif  dengan  target  nilai tegangan pada bus ujung yaitu sebesar 0,9 pu. Tujuan membandingkan  kedua  nilai  tegangan  tersebut  adalah untuk mengetahui seberapa besar persentase kesalahan mutlak  ( absolute  percentage  error )  yang  dihasilkan oleh  nilai  prediksi  penambahan  beban  reaktif  dengan metode Artificial  Neural  Network (ANN).  Tabel  7 menunjukkan besar persentase kesalahan mutlak antara target  nilai  tegangan  pada  bus  ujung  dengan  nilai tegangan  hasil  simulasi  setelah  mengubah  beban reaktif.
Tabel 7. Persentase Kesalahan Mutlak untuk Model
ANN yang  digunakan Bus Target nilai tegangan pada bus ujung Hasil Simulasi Error (%) 11 0,9 0,899994086 0,0005914 10 0,9 0,900000036 0,0000036 9 0,9 0,900000413 0,0000413 8 0,9 0,899999945 0,0000055 7 0,9 0,899999906 0,0000094 6 0,9 0,899997112 0,0002888 5 0,9 0,899995190 0,0004810 4 0,9 0,900000465 0,0000465 3 0,9 0,899998452 0,0001548 2 0,9 0,899999623 0,0000377 22 0,9 0,900001331 0,0001331 21 0,9 0,900007226 0,0007226 20 0,9 0,899998305 0,0001695 19 0,9 0,900006754 0,0006754 25 0,9 0,900000014 0,0000014 24 0,9 0,899993024 0,0006976 23 0,9 0,899998285 0,0001715 33 0,9 0,900002615 0,0002615 32 0,9 0,900000184 0,0000184 31 0,9 0,900000566 0,0000566 30 0,9 0,899990894 0,0009106 29 0,9 0,900000513 0,0000513 28 0,9 0,899995354 0,0004646 27 0,9 0,899999584 0,0000416 26 0,9 0,900001386 0,0001386 27* 0,9 0,899998341 0,0001659 26* 0,9 0,900000470 0,0000470 24* 0,9 0,899999860 0,0000140 23* 0,9 0,899997125 0,0002875 19* 0,9 0,899996024 0,0003976
Pada  Tabel  7  memperlihatkan  bahwa  persentase kesalahan  mutlak  pada  masing-masing  bus  bernilai mendekati  sama  dengan  0%.  Hasil  prediksi  nilai perubahan  beban  reaktif  akan  digunakan  dalam perhitungan  indeks  stabilitas  dengan  menggunakan metode  Fast  Voltage  Stability  Index  (FVSI).  Nilai FVSI yang mendekati satu menunjukkan ketidakstabilan  pada  saluran.  Nilai  beban  reaktif  pada masing-masing  bus  ditingkatkan  sesuai  dengan  nilai prediksinya dan didapatkan nilai stabilitas seperti yang ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar 4.  Grafik Nilai FVSI terhadap Perubahan Beban Reaktif pada Bus Sesuai dengan Hasil Prediksi
Pada  Gambar  4  menunjukkan  bahwa  nilai  FVSI tertinggi  berada  pada  saluran  dari  bus  19  menuju  bus 20  sebesar  0,63358.  Hal  tersebut  terjadi  saat  beban reaktif  pada  bus  20  ditingkatkan  menjadi  8045,51 kVAR.

## 4. Kesimpulan
Artificial  Neural  Network  dapat  digunakan  untuk memprediksi  penambahan  beban  yang  menyebabkan suatu  bus  mengalami  drop  voltage.  Berdasarkan  hasil prediksi,  ANN  memberikan  output  yang  dapat dikatakan  baik  dengan  rata-rata  persentase  kesalahan mutlak  (Mean  Absolure  Percentage  Error)  bernilai mendekati  sama  dengan  0%.  Dari  hasil  perhitungan indeks  stabilitas  tegangan  dengan  metode  FVSI, didapatkan  nilai  FVSI  tertinggi  berada  pada  saluran dari bus 19 menuju bus 20 sebesar 0,63358 saat beban reaktif  pada  bus  20  ditingkatkan  menjadi  8045,51 kVAR.  Hal  tersebut  menunjukkan  bahwa  saluran antara bus 19 dan 20 merupakan saluran paling kritis.

## Daftar Rujukan
[1] Pratikto,  H.  (2013). Analisis  Stabilitas  Tegangan  Sistem Tenaga Listrik 500 Kv Jawa Bali dengan Fast Voltage Stability Index (FVSI ) (Doctoral dissertation, Universitas Gadjah Mada).
[2] Ruzi, R. S. (2016). Analisis dan Evaluasi Kestabilan Tegangan dengan  Metode  Continuation  Power Flow  (CPF)  pada  Sistem Microgrid (Doctoral  dissertation,  Institut  Teknologi  Sepuluh Nopember).
[3] Samuel, I. A., Katende, J., Awosope, C. O., & Awelewa, A. A. (2017).  Prediction  of  voltage  collapse  in  electrical  power system  networks  using  a  new  voltage  stability  index. International Journal of Applied Engineering Research, 12 (2), 190-199.
[4] Deb, S., Tammi, K., Kalita, K., & Mahanta, P. (2018). Impact of  electric  vehicle  charging  station  load  on  distribution network. Energies, 11(1), 178.
https://doi.org/10.3390/en11010178
[5] Ratra,  S.,  Tiwari, R.,  &  Niazi,  K.  R. (2018).  Voltage  Stability Assessment  in  Power  Systems  Using  Line  Voltage  Stability Index. Computers  and  Electrical  Engineering ,  70,  199-211. https//doi.org/10.1016/j.compeleceng.2017.12.046
[6] Ozcanli,  A.K.,  Yaprakdal,  F.,  &  Baysal,  M.  (2020).  Deep Learing  Methods  and  Applications  for  Electrical  Power Systems  :  A  Comprehensive  review .  In  International  Journal of  Energy  Research (Vol.44,  Issue  9,  pp.  7136-7157)  John Wiley and Sons Ltd. hhtps://doi.org/10.1002/er.5331
[7] Rao , N.A.R.,Vijaya,P.,&Kowsalya,M. (2021). Voltage
Stability indices for stability assessment:a review. Internasional  Journal  of  Ambient  Energy Volume  42  Issue  7. https://doi.org/10.1080/01430750.2018.1525585
[8] Musirin,  I.,  &  Rahman,  T.K.A  (2002)  Novel  Fast  Voltage Stability Index (FVSI) for Voltage Stability Analysis in Power Transmission  System. 2002  Student  Conference  on  Research and  Development:  Globalizing  Reseacrh  and  Development  in Electrical  and  Electronics  Engineering,  SCOReD  2002- Proceedings, 265-268. https://doi.org/10.1109/SCORED.2002.103318
[9] Sharma,  A.K.,  Saxena,  A.,  Soni,  B.P.,  &  Gupta,  V.  (2018). Voltage Stability Assessment Using Artificial Neural Network. 2018 IEEMA Engineer Infinite Conference, EtechNxT 2018, 1-
5. https://doi.org/10.1109/ETECHNXT.2018.8385361
[10] Modarresi, Jawab., Eskandar,G.,Amin,k. (2016). A
comprehensive  Review  of  the  Voltage  Stability  Indices.
Elsevier Vol.63 Hal.1-12.
https://doi.org/10.1016/ j.rser.2016.05.010
[11] Onlam, A.,dkk. (2019). Power Loss Minimization and Voltage Stability  Improvement  in  Electrical  Distribution  System  via Network Reconfiguration and Distributed Generation
Placement  Using  Novel  Adaptive  Shuffled  Frogs  Leaping Algorithm. Energies 12(3), hal.553.
https://doi.org/10.3390/en12030553
[12] Anugrah,A.  Van,  &  Eteruddin,H.  (2020).  Studi  Pemasangan Express  Feeder  Jaringan  Distribusi  20kV  Untuk  Mengatasi Drop  Tegangan  Pada  Feeder  Sorek  PT  PLN  (Persero)  Rayon Pangkalan  Kerinci. Jurnal  Sain,  Teknologi  &  Industri ,  4(2), 65-71. https://doi.org/10.31849/sainetin.v412.6338
[13] Mokres,  S.,  Wang,  Y.,  &  Tiancong,.  (2022).  Modern  Voltage stability index for prediction of voltage collapse and estimation of  maximum  load-ability  for  weak  buses  and  critical  lines identification. International  Journal  of  Electrical  Power  &
Energy Systems , 145.
https://doi.org/10.1016/j.ijpes.2022.108596
[14] Danish,M.S.S.,dkk.  (2019).  A  Recap  of  Voltage  Stability Indices  in  the  Past  Three  Decades. Energies ,  12(8),  1544. https://doi.org/10.3390/en12081544
[15] Guddanti,  K.P.,  Matavalam,  A.,  &  Weng,  Y.  (2022).  Local Measurement  Based  Robust  Voltage  Stability  Index  & Identification of Voltage Collapse Onset. EESS . https://doi.org/10.48550/arXiv.2203.12857
[16] Muhammd, F., Rezha, A., & Anggoro, S. P. (2021). Pemulihan Voltage  Sag  Menggunakan  Dynamic  Voltage  Restorer  Pada Sistem Artifical Neural Network . Jurnal Ilmiah Setrum Vol. 10 No.2 Hal. 60-77. https://doi:org/10.36055/setrum.v10i2.13094
[17] Rawat, M.S., & Vadhera, S. (2020). Probabilistic Approach to Determine  Penetration  of  Hybrid  Renewable  DGs  in Distribution  Network  Based  on  Voltage  Stability  Index. Arabian Journal For  Science and Engineering 45:1473-1498. https://doi.org/10/1007/s13369-019-04023-1
[18] Saadat, H. (1999). Power System Analysis . McGraw-Hill.
[19] Saadat,  M.N.,&  Shuaib,M.  (2020)  Advancements  in  Deep Learning  Theory  and  Applications  : Perspective  in  2020  and beyond . https://doi.org/10.5772/intechopen.92271
[20] Salama, H.S., & Vokony, I. (2022) Voltage Stability Indices-A Comparison and a Review. Elsevier , Vol.98.
https://doi.org/10.1016/j.compeleceng.2022.107743
[21] Pansini,  A.J.  (2005)  Power  Trnasmission  &  Distribution,
Second Edition. River Publishers , 400. https://doi.org/10.1201/9781003151203