Optimasi Penempatan dan Penentuan Kapasitas Distributed Generator Menggunakan Cucko Search Algorithm untuk Mengurangi Rugi Daya

Abstrak

— Permasalahan rugi daya dalam sistem distribusi listrik masih menjadi tantangan utama yang berdampak pada efisiensi dan keandalan penyediaan energi. Salah satu pendekatan untuk mengatasi masalah ini adalah dengan menempatkan Distributed Generator (DG) secara optimal dalam jaringan distribusi. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimasi penempatan dan penentuan kapasitas DG dengan menggunakan Cuckoo Search Algorithm (CSA), serta membandingkannya dengan beberapa algoritma lain, yaitu BSOA (Black Squirrel Optimization Algorithm), SCA (Sine Cosine Algorithm), TLBO-GWO (Teaching Learning Based Optimization - Grey Wolf Optimizer), dan GWO. Studi dilakukan pada system uji IEEE 33 bus dalam dua skenario dengan kondisi awal sistem distribusi mengalami rugi daya sebesar 202,7 kW. Pada studi kasus 1, CSA menghasilkan rugi daya terendah sebesar 105,31 kW dengan tingkat reduksi 48,05%, sementara BSOA dan TLBO-GWO hanya mampu mengurangi rugi daya hingga 116,67 kW (42,44%) dan 128,46 kW (36,62%). Pada studi kasus 2, CSA kembali menunjukkan kinerja unggul dengan reduksi rugi daya mencapai 56,66%, lebih tinggi dibandingkan SCA (56,33%), BSOA (55,97%), dan GWO (55,82%). Penempatan DG pada lokasi dan kapasitas yang optimal berhasil meningkatkan efisiensi sistem secara signifikan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa CSA memiliki kemampuan eksplorasi dan konvergensi yang baik dalam menemukan solusi optimal penempatan dan sizing DG. Dengan penerapan CSA, potensi pengurangan rugi daya menjadi lebih besar, sekaligus meningkatkan profil tegangan dan kestabilan sistem distribusi. Temuan ini menunjukkan bahwa CSA merupakan metode yang efektif dan kompetitif dalam optimasi distribusi daya berbasis DG