Perbandingan Metode Ant Colony Optimization dan Metode Particle Swarm Optimization dalam Optimasi Penempatan Recloser pada Jaringan Distribusi di PT PLN ULP Balige

Abstract

Keandalan sistem distribusi tenaga listrik menjadi aspek penting dalam menjamin kontinuitas pasokan energi kepada pelanggan. Salah satu upaya yang dapat dilakukan untuk meningkatkan keandalan sistem adalah dengan melakukan penempatan recloser secara optimal. Penelitian ini membahas penerapan dua metode optimasi berbasis metaheuristik, yaitu Ant Colony Optimization (ACO) dan Particle Swarm Optimization (PSO), untuk menentukan lokasi penempatan recloser yang paling efektif dalam menurunkan nilai SAIFI (System Average Interruption Frequency Index) dan SAIDI (System Average Interruption Duration Index). Objek studi dalam penelitian ini adalah jaringan distribusi tegangan menengah 20 kV pada PT PLN ULP Balige. Data beban, jumlah pelanggan, panjang saluran, serta parameter gangguan digunakan sebagai input untuk simulasi. Kedua metode diimplementasikan menggunakan MATLAB dengan membandingkan hasil optimasi untuk skenario penempatan satu dan dua recloser. Hasil penelitian menunjukkan bahwa baik metode ACO maupun PSO mampu meningkatkan keandalan sistem. Namun, metode PSO dengan dua recloser menghasilkan nilai SAIFI sebesar 10,052 kali/tahun dan SAIDI sebesar 6,412 jam/tahun, yang merupakan hasil paling optimal dibandingkan skenario lainnya. Dengan demikian, PSO terbukti lebih efektif dalam konteks peningkatan keandalan jaringan distribusi pada studi kasus ini.