## REKONFIGURASI JARINGAN PADA SISTEM DISTRIBUSI RADIAL UNTUK MEREDUKSI RUGI-RUGI DAYA MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA ADAPTIF
Patria Julianto 1
1 Jurusan Teknik Elektro Universitas Borneo Tarakan, Kalimantan Utara, Indonesia
1 patria@borneo.ac.id
Abstract—  In  the  electric  power  distribution  system,  the most commonly used form is radial. The distribution network with  the  radial  form  produces  higher  losses  of  power  and voltage  losses  than  other  forms  of  distribution  networks.  To reduce power losses and increase the voltage profile, one of the commonly used methods is network reconfiguration. The main problem  with  the  reconfiguration  of  a  network  of  radial distribution systems is to determine the proper configuration for the  distribution  system  to  have  the  smallest  losses  but  the distribution network configuration remains in a radial state. In this study, adaptive genetic algorithm (AGA) method was used to obtain optimal distribution network configuration. With the AGA method, search performance is improved by making the process  of  crossover  probability  and  mutation  becoming adaptive to prevent premature convergence. The simulation for this  research  has  been  successfully  tested  on  a  69-bus distribution system with results prior to network reconfiguration,  power  losses  225,0167  kW  and  after reconfiguration  of  the  network,  the  power  losses  become 100,1742  kW.  There  was  a  reduction  of  power  losses  of 124,8425 kW (55,48%). As for the value of voltage and power factor occurs a significant increase after the reconfiguration.
Keywords —Radial distribution system, network reconfiguration, adaptive genetic algorithm, losses.
I ntisari—Pada  sistem  distribusi  tenaga  listrik,  bentuk yang  paling  umum  digunakan  adalah  radial.  Jaringan distribusi  dengan  bentuk  radial  menghasilkann  rugi-rugi daya dan rugi-rugi tegangan yang lebih besar dibandingkan dengan  jaringan  distribusi  bentuk  lain.  Untuk  mereduksi rugi-rugi daya dan meningkatkan profil tegangan, salah satu metode  yang  umum  digunakan  adalah  rekonfigurasi jaringan. Permasalahan utama pada rekonfigurasi jaringan sistem distribusi radial adalah menentukan konfigurasi yang tepat agar sistem distribusi mempunyai rugi-rugi yang paling kecil  tetapi  konfigurasi  jaringan  distribusi  tetap  dalam keadaan  radial.  Pada  penelitian  ini,  metode  algoritma genetika  adaptif  (AGA)  digunakan  untuk  mendapatkan konfigurasi jaringan distribusi yang optimal. Dengan metode AGA,  performa  pencarian  ditingkatkan  dengan  membuat proses  probabilitas  crossover  dan  mutasi  menjadi  adaptif untuk mencegah terjadinya konvergensi prematur. Simulasi untuk  penelitian  ini  telah  berhasil  dicoba  pada  sistem distribusi  69-bus  dengan  hasil  sebelum  rekonfigurasi jaringan,  rugi-rugi  daya  sebesar  225,0167  kW  dan  setelah dilakukan  rekonfigurasi  jaringan,  rugi-rugi  daya  menjadi 100,1742  kW.  Terdapat  reduksi  rugi-rugi  daya  sebesar 124,8425  kW  (55,48%).  Sedangkan  untuk  tegangan  dan faktor  daya  terjadi  kenaikan  yang  cukup  signifikan  setelah dilakukan rekonfigurasi jaringan.
Kata  Kunci—jaringan  distribusi  radial,  rekonfigurasi jaringan, algoritma genetika adaptif, rugi-rugi daya.

## I. PENDAHULUAN
Rekonfigurasi  jaringan  merupakan  salah  satu  teknik optimisasi yang umum dipakai pada sistem distribusi tenaga listrik.  Pada  kondisi  normal,  struktur  jaringan  dapat direkonfigurasi  dengan  mengubah  status  buka  atau  tutup switch  jaringan  dengan  tujuan  untuk  mereduksi  rugi-rugi daya aktif dan meningkatkan profil tegangan.
Terdapat  dua  macam  saklar  digunakan  dalam  sistem distribusi. Ada saklar normally open ( sectionalizing switch ) dan normally  close ( tie  switch ).  Dua  macam  saklar  ini dirancang  untuk  proteksi  dan  manajemen  konfigurasi. Rekonfigurasi  jaringan  distribusi  sistem  tenaga  listrik adalah proses mengubah topologi sistem distribusi dengan cara mengubah status buka/tutup saklar. Konfigurasi yang dibentuk  dengan  operasi  pensaklaran  untuk  mentransfer beban antara saluran sangat bervariasi. Oleh karena itu akan ada  banyak  kandidat  kombinasi  pensaklaran  yang  rumit dalam sistem distribusi.
Penelitian  untuk  rekonfigurasi  jaringan  telah  banyak dilakukan,  beberapa  diantaranya  adalah  algoritma branch exchange–type  heuristic [1]-[3],  algoritma optimal  flow pattern [4], tabu search [5], algoritma simulated annealing [6],[7]  dan  algoritma  genetika  [8]-[10].  Metode-metode tersebut  diaplikasikan  untuk  penyelesaian  masalah rekonfigurasi  jaringan.  Satu  hal  yang  sering  menjadi kendala adalah pelanggaran batasan struktur jaringan radial yang tidak boleh diabaikan selama proses pencarian. Pada penelitian sebelumnya, untuk kendala ini biasanya dibuang atau direvisi dengan operasi tambahan. Pada penelitian ini, algoritma genetika adaptif digunakan untuk menyelesaikan masalah rekonfigurasi jaringan untuk minimisasi rugi-rugi daya aktif dengan tetap memperhatikan semua batasan.
Metode algoritma genetika digunakan untuk merumuskan  masalah  rekonfigurasi  jaringan  pada  sistem distribusi radial yang dibawa ke dalam perhitungan dengan batasan-batasan pada setiap bus dan seluruh feeder. Batasan struktur jaringan radial dan kualitas daya termasuk batasan tegangan dimasukkan ke dalam perhitungan.
Pada  rekonfigurasi  jaringan  dengan  AGA,  saluran distribusi  dikodekan  ke  dalam  string  biner,  sehingga individu  dalam  AGA  adalah  kandidat  solusi  yang merupakan struktur jaringan distribusi. Dengan menggunakan fungsi fitness, kombinasi yang sesuai antara fungsi  obyektif  dan  batasan  digunakan  sebagai  kriteria untuk  memilih  kandidat  konfigurasi  jaringan  yang  paling optimal. Pada akhirnya perhitungan AGA akan meningkatkan  pembangkitan  kromosom  dan  kandidat solusi,  sehingga  solusi  optimal  berupa  struktur  jaringan distribusi  radial  yang  mempunyai  rugi-rugi  daya  paling kecil dapat diperoleh.

## II. LANDASAN TEORI
A. Minimisasi Rugi-rugi Daya Aktif
Tujuan  dari  rekonfigurasi  jaringan  pada  sistem distribusi adalah untuk mereduksi rugi-rugi daya aktif pada sistem distribusi tersebut. Formula  untuk minimisasi rugi- rugi  daya  aktif  secara  umum  dapat  dinyatakan  sebagai berikut:
min𝑃 𝑙𝑜𝑠𝑠 = ∑ ∆𝑃 𝑖 𝑁 𝑏 𝑖=1
(1)
Perhitungan  rekonfigurasi  jaringan  harus  memenuhi batasan-batasan sistem distribusi  sebagaimana  persamaan maupun pertidaksamaan berikut ini:
𝑔(𝑥) = 0 (2)
𝑉 𝑚𝑖𝑛 ≥ 𝑉 𝑖 ≥ 𝑉 𝑚𝑎𝑘𝑠 (3)
𝑆 𝑖 ≤ 𝑆 𝑖𝑚𝑎𝑘𝑠 (4)
Keterangan:
𝑁 𝑏 : jumlah total saluran distribusi;
𝑃 𝐷−𝑙𝑜𝑠𝑠 : rugi-rugi daya aktif sistem; ∆𝑃 𝑙−1 : rugi-rugi daya aktif pada saluran i ; 𝑥 : vektor tegangan bus bar; 𝑔(𝑥) : aliran daya pada sistem distribusi;
𝑉 𝑖 : besaran tegangan pada bus i ; 𝑉 𝑚𝑖𝑛 : tegangan minimum bus bar;
𝑉 𝑚𝑎𝑘𝑠 : tegangan maksimum bus bar;
𝑆 𝑖 : daya kompleks yang mengalir pada saluran i ; S imaks : kapasitas daya kompleks maksimum saluran i .
Pada  penelitian  ini,  untuk  mereduksi  rugi-rugi  daya aktif  pada  saluran  distribusi  digunakan  fungsi  objektif dengan menambahkan fungsi dan konstanta penalti untuk setiap pelanggaran yang dilakukan pada tahap perhitungan pada proses optimasi sebagaimana persamaan berikut:
min 𝑃 𝐷−𝑙𝑜𝑠𝑠 = ∑ ∆𝑃 𝑙−𝑖 𝑁𝑙 𝑖=1 + 𝑘 1 𝑓 𝑣 + 𝑘 2 𝑓 𝑐 (5)
Keterangan : f v :  fungsi penalti untuk setiap pelanggaran pada batasan tegangan bus bar;
f c :  fungsi penalti untuk setiap pelanggaran pada batasan kapasitas daya kompleks saluran distribusi;
k 1 , k 2 : konstanta penalti.
Sebagaimana  fungsi  objektif  pada  Persamaan  (1), tujuan  yang  diharapkan  dari  proses  optimasi  adalah pengoperasian sistem distribusi dengan rugi-rugi daya aktif yang paling minimal dengan batasan-batasan yang terdapat pada saluran distribusi tidak ada yang dilanggar. Sehingga Persamaan  (1)  perlu  ditambahkan  beberapa  fungsi  dan konstanta  sebagaimana  Persamaan  (5)  untuk  mencegah proses  optimasi  menghasilkan  pengoperasian  sistem distribusi  dengan  rugi-rugi  daya  aktif  rendah  namun terdapat pelanggaran terhadap batasan-batasan pada sistem distribusi.
B. Pemodelan Rekonfigurasi Jaringan Distribusi Radial Dari Persamaan (1), Formula minimisasi rugi-rugi daya pada  rekonfigurasi  jaringan  diberikan  oleh  persamaan sebagai berikut:
min(𝑃 𝑙𝑜𝑠𝑠 ) = min (∑(𝑃 𝑖 2 + 𝑄 𝑖 2 ). 𝑟 𝑖 𝑁 𝑏 𝑖=1 ) (6)
Dengan 𝑟 𝑖 adalah  resistansi  saluran, 𝑃 𝑖 + 𝑗𝑄 𝑖 ,  adalah aliran daya pada saluran i , 𝑃 𝑖 + 𝑗𝑄 𝑖 = ∑ (𝑃 𝐿𝑡 + 𝑗𝑄 𝐿𝑡 ) 𝑡∈𝑖 dan 𝑃 𝐿𝑡 + 𝑗𝑄 𝐿𝑡 adalah  daya  beban  yang  terhubung  pada  bus t pada ujung saluran i . Pada jaringan distribusi radial, ketika tie switch ditutup, loop  terbentuk  dan sectionalizing  swtich pada  loop seharusnya  terbuka  untuk  mengembalikan  struktur  radial dari sistem. Sebagai hasil dari operasi swtiching ini, beban antara dua switch yang dihubungkan saluran akan ditransfer dari  satu  feeder  ke  feeder  lainnya.  Pada  penelitian  ini, digunakan terminologi yang sama dengan Huang [10] dan operasi switching ini disebut sebagai branch exchange atau pertukaran saluran. Hasilnya, formula minimisasi rugi-rugi daya  dari  rekonfigurasi  jaringan  sistem  dapat  digantikan dengan  setara  oleh  formulasi  rugi-rugi  minimum  pada setiap tie switch yang terhubung dengan rekonfigurasi loop, sebagaimana persamaan sebagai berikut:
𝑀𝑖𝑛(𝑃 𝑙𝑜𝑠𝑠 ) ⟺ 𝑀𝑖𝑛(𝑃 𝐿_𝑖 ) (𝑖 = 1 … . , 𝑁 𝑡 ) (7)
Dengan N t adalah nilai total dari tie switch pada sistem, 𝑃 𝐿_𝑖 adalah  rugi-rugi  daya  aktif  dari  tie  switch  ke i yang terhubung jaringan loop.
Setelah pertukaran saluran, reduksi rugi daya aktif ∆𝑃 𝑎𝑙 , diberikan sebagai berikut:
∆𝑃 𝑎𝑙 = 𝑃 𝑜𝑟𝑖 − 𝑃 𝑟𝑒𝑓 = 2 ∑[𝑃 𝑖 𝑃 𝑠 + 𝑄 𝑖 𝑄 𝑠 ]. 𝑟 𝑖 𝑖∈𝐿 − 2 ∑[𝑃 𝑖 𝑃 𝑠 + 𝑄 𝑖 𝑄 𝑠 ]. 𝑟 𝑖 𝑖∈𝑅 − (𝑃 𝑠 2 + 𝑄 𝑠 2 ). 𝑟 𝑠 (8)
Dengan 𝑃 𝑜𝑟𝑖 adalah  rugi-rugi  daya  aktif  dari  jaringan aslinya,  dan 𝑃 𝑟𝑒𝑓 adalah  rugi-rugi  daya  aktif  setelah direkonfigurasi.
Untuk  mencari  beban  transfer  optimal P s +  j Q s yang membuat ∆𝑃 𝑎𝑙 menjadi  maksimum,  diferensial  dari ∆𝑃 𝑎𝑙 terhadap P s dan Q s , diset untuk menjadi sama dengan nol, sebagai berikut :
{ 𝜕∆𝑃 𝑎𝑙 𝜕𝑃 𝑠 = 0 𝜕∆𝑃 𝑎𝑙 𝜕𝑄 𝑠 = 0 (9)
Sehingga untuk mendapatkan solusi dari transfer beban optimal dapat menggunakan persamaan sebagai berikut:
{ 𝑃 𝑠 = ∑ 𝑃 𝑖 𝑟 𝑖 𝑖∈𝐿 − ∑ 𝑃 𝑖 𝑟 𝑖 𝑖∈𝑅 ∑ 𝑟 𝑖 + 𝑟 𝑠 𝑖∈𝐿∪𝑅 𝑄 𝑠 = ∑ 𝑄 𝑖 𝑟 𝑖 𝑖∈𝐿 − ∑ 𝑄 𝑖 𝑟 𝑖 𝑖∈𝑅 ∑ 𝑟 𝑖 + 𝑟 𝑠 𝑖∈𝐿∪𝑅 (10)
Untuk  mendapatkan  saluran  dengan  aliran  daya  yang sesuai dengan transfer beban optimal P s + j Q s , aturan dari transfer  beban  optimal  dinyatakan  dengan  persamaan sebagai berikut:
1. Jika ( P s + j Q s ) < ( P n + j Q n ) / 2, atau ( P s + j Q s ) < ( P m + j Q m )  /  2,  rugi-rugi  daya  aktif  dalam  loop  sudah minimum. Tie  switch tetap  dibiarkan  dengan  status terbuka.
2. Jika P s + j Q s > 0, beban transfer yang optimal P s + j Q s adalah benar-benar ditransfer dari set L ke set R . Pada set L ,  saluran  dengan  aliran  daya  yang  paling  dekat dengan P s + j Q s dibuka.
3. Jika P s + j Q s < 0, beban transfer optimal P s + j Q s adalah benar-benar  ditansfer  dari  set R ke  set L . Pada  set R , saluran dengan  aliran daya  yang  paling  dekat  dengan P s + j Q s dibuka.
Untuk  mengeliminasi  kemungkinan  kesalahan  yang disebabkan  oleh  perputaran  solusi  yang  kontinu,  dua saluran  dimana  aliran  daya  saluran  yang  lebih  besar  dan lebih kecil dari P s + j Q s , statusnya ditukar dengan tie switch . Selain  itu,  reduksi  rugi-rugi  daya  yang  bersesuaian  dari pertukaran  dua  saluran  ini  dievaluasi  menggunakan persamaan  minimisasi  rugi-rugi  daya  pada  rekonfigurasi jaringan  untuk  menentukan  pertukaran  saluran  yang optimal.

## III. METODE PENELITIAN

## A. Algoritma Genetika Adaptif (AGA)
Pada  AGA,  untuk  melakukan  mekanisme  hasil  baik hanya  melakukan  pencarian  lokal  dan  hasil  tidak  baik melakukan  pencarian  global,  panjang  langkah  dari crossover  N c dan  mutasi  N m harus  dapat  berubah  secara adaptif  sesuai  dengan  nilai fitness dari  hasil  mekanisme genetika. Untuk masing-masing nilai crossover dan mutasi diberikan oleh Persamaan sebagai berikut:
𝑁 𝑐 = { (𝑐 1 . 𝑓 𝑚𝑎𝑥 − 𝑓 𝑖 ′ 𝑓 𝑚𝑎𝑥 − 𝑓̅ + 𝑐 2 ) . (𝑙 − 1)     𝑓 𝑖 ′ >   𝑓̅ 𝑙 − 1                                                  𝑓 𝑖 ′ ≤   𝑓̅ (11)
𝑁 𝑚 = { (𝑚 1 . 𝑓 𝑚𝑎𝑥 − 𝑓 𝑖 𝑓 𝑚𝑎𝑥 − 𝑓̅ + 𝑚 2 ) . 𝑙     𝑓 𝑖 ′ >   𝑓̅
𝑙                                                𝑓 𝑖 ′ ≤   𝑓̅ (12)
dengan: 𝑐 1 , 𝑐 2 =   koefisien  dari  panjang  langkah  crossover, secara umum 𝑐 1 + 𝑐 2 = 1 ; 𝑚 1 , 𝑚 2 =   koefisien  dari  panjang  langkah  mutasi, secara umum 𝑐 1 + 𝑐 2 < 1 ; 𝑓 𝑚𝑎𝑥 =   nilai fitness maksimum dari populasi; 𝑓 𝑖 ′ =   nilai fitness tertinggi dari dua individu yang dicrossover;
𝑓 𝑖
=   nilai fitness dari individu yang dimutasi;
𝑓̅ =   nilai fitness rata-rata dari populasi.
Titik crossover yang bersesuaian, 𝐶 𝑝 , dan posisi mutasi, 𝑀 𝑝 , ditentukan sebagai berikut:
{ 𝐶 𝑝 = 𝑟𝑎𝑛𝑑 . 𝑁 𝑐 𝑀 𝑝 = 𝑟𝑎𝑛𝑑 . 𝑁 𝑚 (13)
dengan rand adalah angka acak seragam pada (0,1).
Nilai  fitness  tertinggi  adalah 𝑁 𝑐 dan 𝑁 𝑚 terkecil. Sehingga  skema  yang  mengatur  bahwa  individu  sehat hanya melakukan pencarian lokal dan individu tidak sehat melakukan pencarian global dapat dicapai.

## B. Pengkodean AGA
Pengkodean string biner digunakan untuk merepresentasi parameter-parameter pengaturan dari suatu permasalahan  optimasi  diskrit,  dalam  penelitian  ini optimasi  yang  dimaksud  adalah  rekonfigurasi  jaringan. Decoding  untuk  skema  pengkodean  biner  diberikan  oleh Persamaan sebagai berikut:
𝑋 𝑖 = 𝐴 + 𝐵 − 𝐴 2 𝑙 − 1 ∑ 𝑏 𝑖𝑗 2 𝑗−1 𝑙 𝑗=1 (14)
dengan:
A, B
= batas terbawah dan teratas variabel;
l = panjang pengkodean;
𝑏 𝑖𝑗 = nilai (0 atau 1) dari gen j pada kromosom i ; 2 𝑗−1 = koefisien decoding dari gen j ; 𝑋 𝑖 = variabel yang bersesuaian dengan hasil i .
C. Fungsi Fitness
Nilai fitness digunakan untuk menunjukkan performance  dari  suatu  individu.  Di  dalam  evolusi  alam, individu  yang  bernilai  fitness  tinggi  (sehat)  yang  akan bertahan  hidup.  Sedangkan  individu  yang  bernilai  fitness rendah (tidak sehat) akan mati.
Pada  masalah  optimasi,  jika  solusi  yang  dicari  adalah memaksimalkan sebuah fungsi h (dikenal sebagai masalah maksimisasi),  maka  nilai  fitness  yang  digunakan  adalah nilai  dari  fungsi h tersebut,  yakni f  =  h ,  ( f adalah  nilai fitness).  Tetapi  jika  masalahnya  adalah  meminimalkan fungsi h (masalah  minimisasi),  maka  fungsi h tidak  bisa digunakan secara langsung. Hal tersebut disebabkan adanya aturan  bahwa  individu  yang  memiliki  nilai  fitness  tinggi lebih  mampu  bertahan  hidup  pada  generasi  berikutnya. Oleh karena itu nilai fitness yang bisa digunakan adalah f = 1 /h , artinya semakin kecil nilai h , semakin besar nilai f . Fungsi  fitness  pada  algoritma  rekonfigurasi  jaringan diberikan oleh Persamaan sebagai berikut:
𝐹(𝑥) = 𝐶 𝑚 𝐹 𝑜𝑏𝑗 (𝑔) (15)
Dengan 𝐶 𝑚 = 5 × 𝑃 𝑜_𝑙𝑜𝑠𝑠 , 𝑃 𝑜_𝑙𝑜𝑠𝑠 adalah rugi-rugi daya aktif  dari  sistem  distribusi  asli  (sebelum  rekonfigurasi jaringan), g adalah individu dan 𝐹 𝑜𝑏𝑗 adalah nilai dari fungsi objektif dari individu g . Dengan menggunakan Persamaan (15), didapatkan bahwa rugi-rugi daya terkecil adalah nilai fitness tertinggi.
Pada  rekonfigurasi  jaringan  dengan  AGA,  saluran distribusi  dikodekan  ke  dalam  string  biner.  Skema  titik tunggal dari operator crossover dan mutasi dilakukan untuk menerapkan  operasi crossover dan  mutasi.  Pada  operasi seleksi digunakan roulete whell . Nilai generasi maksimum diberikan untuk penghentian AGA.
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 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 72 71 73 74

## Gambar 1. Sistem Distribusi 69 bus

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Rekonfogurasi  jaringan  dengan  algoritma  genetika adaptif  telah  sukses  dicoba  pada  sistem  distribusi  69-bus [1].  Sistem  ini  terdiri  dari  69  bus  dan  68  saluran,  dengan tegangan 12,66 kV, daya total pada beban sebesar 3802,19 kW  + j 2694,6 kVAr.  Diagram  segaris dapat  dilihat  pada Gambar 1. Sedangkan untuk simulasi aliran daya digunakan Metode Newton-Raphson.
Pada  rekonfigurasi  jaringan  sistem  distribusi  69-bus menggunakan  Algoritma  Genetika  Adaptif  (AGA), parameter-parameter  yang  digunakan  sebagai  berikut  : jumlah  generasi  maksimal  2000,  jumlah  populasi  80, probabilitas  crossover  0,9,  probabilitas  mutasi  0,01, konstanta  panjang  pencarian  mutasi 𝑚 1 = 0,5 dan 𝑚 2 = 0,3 ,  konstanta  panjang  pencarian  crossover 𝑐 1 = 0,5 dan 𝑐 2 = 0,5 dan  panjang  kromosom  10.  Nilai  tegangan dibatasi  antara  minimal  0,9  pu  dan  maksimal  1,1  pu, dengan  konstanta 𝑘 1 = 1.000.00 .  Sedangkan  kapasitas saluran dibatasi pada nilai maksimum 10.000 kVA, dengan konstanta 𝑘 2 = 1000 .
Dari  hasil  simulasi  didapatkan  nilai  fitness  terbaik sebesar 7,6969, untuk hasil pemrosesan AGA dapat dilihat pada Gambar 2, sedangkan untuk  hasil terbaik  dalam hal ini  konfigurasi  jaringan  yang  mempunyai  rugi-rugi  daya paling kecil ditunjukkan pada Tabel 2. Terdapat 3 saluran yang  ditukar,  dengan  total  penurunan  rugi-rugi  daya sebesar  124,8425  kW.  Terjadi  reduksi  rugi-rugi  daya sebesar 55,48%.
Setelah dilakukan rekonfigurasi jaringan dengan AGA didapatkan  bahwa  untuk  memperbaiki  sistem  (mereduksi rugi-rugi  daya,  meningkatkan  profil  tegangan  dan  faktor daya), struktur jaringan yang paling optimal adalah dengan melepas jaringan 13, 45, 51, 70 dan 71.
Tabel I Konfigurasi Jaringan Sistem Distribusi 69-bus Saluran Terbuka Jumlah Switching Konfigurasi Awal 70, 71, 72, 73, 74 - Konfigurasi AGA 13, 45, 51, 70, 71 3 Tabel II Rekapitulasi Hasil Perhitungan Aliran Daya Konfigurasi Awal Konfigurasi AGA Pembangkitan 4027,2067 kW 3902,3642 kW Pembebanan 3802,1900 kW 3802,1900 kW Rugi-rugi 225,0167 kW 100,1742 kW
Perbandingan  hasil  perhitungan  sebelum  dan  sesudah dilakukan rekonfigurasi jaringan pada sistem distribusi 69 bus dapat disimpulkan sebagai berikut:
1) Rugi-rugi  daya  aktif  total  sebelum  rekonfigurasi jaringan  sebesar 225,0167 kW. Setelah rekonfigurasi jaringan  rugi-rugi  daya  aktif  menjadi  100,1742  kW. Terjadi penurunan sebesar 124,8425 kW atau dengan prosentase 55,48%. Perbandingan rugi-rugi daya pada tiap  saluran  sebelum  dan  setelah  rekonfigurasi  dapat dilihat pada Tabel 2.
2) Kondisi  tegangan  minimal  pada  sistem  sebelum optimisasi  terdapat  pada  bus  54  sebesar  0,9092  pu. Setelah  optimisasi  tegangan  minimal  pada  bus  54 menjadi sebesar 0,9315 pu. Sedangkan untuk tegangan pada bus-bus lainnya tetap terjaga besarnya, sehingga tidak ada yang over voltage maupun under voltage.
3) Selain  reduksi  rugi-rugi  daya  dan  peningkatan  profil tegangan,  faktor  daya  pada  sisi  pembangkitan  juga mengalami  kenaikan.  Kondisi  faktor  daya  sebelum
dilakukan rekonfigurasi jaringan pada sisi pembangkitan  sebesar  0,8213,  setelah  dilakukan rekonfigurasi  jaringan  terjadi  kenaikan  sebesar 0,9715.
Perbandingan  prosentase  reduksi  rugi-rugi  daya  pada sistem  distribusi  69  bus  antara  metode  AGA  dengan metode  lain  dapat  dilihat  pada  Tabel  2.  Terlihat  bahwa metode  AGA  memiliki  prosentase  reduksi  rugi-rugi  daya yang paling besar dibandingkan dua metode lainnya. Pada metode  Enhanced  Genetic  Algorihm  (EGA) [10]  struktur jaringan  yang  paling  optimal  adalah  dengan  melepas jaringan  13,  59,  70,  71  dan  74.  Sedangkan  pada  metode Simulated  Annealing  (SA)  [6]  struktur  jaringan  yang paling optimal adalah dengan melepas jaringan 15, 56, 62, 70 dan 71.
Tabel III Perbandingan Dengan Metode Lain Metode Prosentase Reduksi EGA [10] 44,71% SA [6] 55,00% AGA 55,48%

## V. KESIMPULAN
Rekonfigurasi  jaringan  pada  sistem  distribusi  dengan AGA telah disajikan dan diterapkan pada sistem distribusi skala  menengah  (sistem  distribusi  69  bus).  Dari  hasil simulasi, rekonfigurasi jaringan mengguna-kan AGA telah berhasil memperbaiki kualitas sistem distribusi khususnya dalam  hal  mengurangi  rugi-rugi  daya  aktif,  memperbaiki profil tegangan dan meningkatkan nilai faktor daya.
Untuk  penelitian  selanjutnya  yang  berkaitan  dengan reduksi  rugi-rugi  daya  pada  sistem  distribusi  akan mempertimbangkan  kombinasi  optimasi  antara  optimasi kompensasi kapasitif dan rekonfigurasi jaringan. Sedangkan  untuk  metode  optimasi  dapat  menggunakan optimasi  dengan  pendekatan  matematika  yang  telah berhasil diimplementasikan pada optimasi dengan objektif tunggal,  yaitu:  dynamic  economic  dispatch  [20,21]  dan optimasi  dengan multi objektif, yaitu: dynamic economic emission dispatch [22]. Serta dapat ditambahkan penetrasi PV tinggi pada sistem tenaga listrik [23].

## R EFERENSI
[1] S.  Civanlar,  J.  J.  Grainger,  and  S.  S.  H.  Le, Distribution feeder reconfiguration for loss reduction , IEEE Transactions on Power Delivery, 3 ,3:1217–1223(1988).
[2] M.  E.  Baran  and  F.F.  Wu, Network  reconfiguration  in distribution systems for loss reduction and load balancing , IEEE  Transactions  on  Power  Delivery, 4 ,2:1401– 1407(1989).
[3] J.  Y.  Fan,  L.  Zhang,  and  J.  D.  McDonald, Distribution network  reconfiguration:  Single  loop  optimization ,  IEEE Transactions on  Power Syst., 11 ,3:1643–1647(1996).
[4] S.  K.  Goswami  and  S.  K.  Basu, A  new  algorithm  for  the reconfiguration of distribution feeders for loss minimization , IEEE  Transactions  on  Power  Delivery, 7 ,3:  1484– 1491(1992).
[5] H.  D.  Chiang  and  R.  M.  Jean-Jumeau, Optimal  network reconfiguration  distribution  system:  Part  1:  A  new formulation and a solution methodology , IEEE Transactions on Power Delivery, 5 ,4:1902–1909(1990).
[6] H.  C.  Cheng  and  C.  C.  Kou, Network  reconfiguration  in distribution  systems  using  simulated  annealing ,  Electical Power System Research, 29 ,3:227–238(1994).
[7] Y. J. Jean and J. C. Kim, An efficient simulated annealing algorithm  for  network  reconfiguration  in  large-scale distribution systems , IEEE Transactions on Power Delivery,
17 ,4:1070–1078(2002).
[8] K.  Nara,  A.  Shiose,  M.  Kitagawoa,  and  T.  Ishihara, Implementation of genetic algorithm for distribution systems loss minimum reconfiguration , IEEE Transactions on Power System, 7 ,3:1044–1051(1992).
[9] W. M. Lin, F. S. Cheng, and M. T. Tsay, Distribution feeder reconfiguration with refined genetic algorithm , Proceedings Inst.  Electrical  Engineering,  Generation,  Transmission, Distribution, 147 ,6: 349–354(2000).
[10] Y.  C.  Huang, Enhanced  genetic  algorithm-based  fuzzy multi-objective approach to distribution network reconfiguration ,  Proceedings  Inst.  Electrical  Engi-neering, Generation,  Transmission,  Distribution, 149 ,5:  615– 620(2002).
[11] D. Jiang and R. Baldick, Optimal electric distribution system switch  reconfiguration  and  capacitor  control ,  IEEE Transactions on Power System, 11 ,2:890–897 (1996).
[12] C.  T.  Su  and  C.  S.  Lee, Feeder  reconfiguration  and capacitor setting for loss reduction of distribution systems, Electical Power System Research, 58 ,2:97–102(2001).
[13] Z.  Rong,  P.  Xiyuan,  and  H.  Jinliang, Reconfiguration and capacitor  placement  for  loss  reduction  of  distribution system, Proceeding IEEE TENCON’02, 1945–1949 (2002).
[14] M.  Srinivas  and  L.  M.  Patnaik, Adaptive  probabilities  of crossover  and  mutation  in  genetic  algorithms ,  IEEE Transactons  on  System,  Man,  and  Cybernetic, 24 ,4:656– 666.
[15] D. Zhang, Z. Fu, L. Zhang, Joint optimization for power loss reduction  in  distribution  systems, IEEE  Transactions  on Power System, 23 ,1:161-169(2008).
[16] Timothy  J.  E.  Miller, Reactive  Power  Control  in  Electric System ,  Wiley  Interscience,  ISBN:  0471-86933-3,  New York (1982).
[17] Goldberg, D.E., Genetic Algorithm in Search, Optimization and Machine Learning, Reading , John Wiley & Sons, Inc. (1996).
[18] Kusumadewi,  Sri, Artificial  Intelligence  (Teknik  dan Aplikasinya) ”, Graha Ilmu, Yogyakarta (2003).
[19] Hadi Saadat, Power System Analysis , McGraw-Hill ISBN: 0-07-561634-3, New York (1999).
[20] P.  Julianto,  A.  Soeprijanto,  Mardlijah, Dynamic  Economic Load  Dispatch  by  Introducing  Compressed  Air  Energy Storage  for  Solving  Duck  curve ,  International  Seminar  on Intelligent  Technology  and  Its  Applications  (ISITIA), Surabaya. 129-134(2020).
[21] P.  Julianto,  A.  Soeprijanto,  Mardlijah, Dynamic  Economic Dispatch  with  Integration  of  Compressed  Air  Energy Storage  Considering  Large  Penetration  of  Photovoltaic Generation Systems , International Review on Modelling and Simulations (IREMOS), 14 ,5:388-398(2021).
[22] P. Julianto, A. Soeprijanto, Mardlijah, Confronting the Duck curve Problem using Dynamic Economic Emission Dispatch with CAES ”, International Journal of Intelligent Engineering and Systems, 15 ,4:520-532(2022).
[23] P.  Julianto, Unit  Commitment  Dengan  Integrasi  Pump Storage  Hydroelectricity  Untuk  Mengatasi  Masalah  Duck Curve , Jurnal: Elektrika Borneo (JEB), 8 ,2:12-17(2022).