Isa, Muhammad (2026) REPOSISI CERDAS RECLOSER BERBASIS ALGORITMA GENETIKA UNTUK EFISIENSI DAN KEANDALAN JARINGAN LISTRIK FEEDER ANDIANG – STUDI KASUS DI PT PLN ULP 50 KOTA. S1 thesis, Universitas Malikussaleh.

	Text COVER.pdf Download (3MB)
	Text ABSTRAK.pdf Download (3MB)
	Text BAB I.pdf Download (3MB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (3MB)
	Text MUHAMMAD ISA.pdf Restricted to Registered users only Download (3MB)

Abstract

ABSTRAK Keandalan sistem distribusi tenaga listrik merupakan faktor penting dalam menjamin kontinuitas penyaluran energi listrik kepada pelanggan. Feeder Andiang pada PT PLN ULP 50 Kota memiliki tingkat gangguan yang memengaruhi nilai indeks keandalan SAIFI (System Average Interruption Frequency Index) dan SAIDI (System Average Interruption Duration Index). Penelitian ini bertujuan menentukan reposisi recloser yang optimal menggunakan algoritma genetika untuk meningkatkan keandalan sistem distribusi. Metode penelitian dilakukan melalui pengumpulan data konfigurasi jaringan, data historis gangguan, dan data komponen sistem distribusi, kemudian dilanjutkan dengan proses optimasi reposisi recloser menggunakan algoritma genetika berdasarkan fungsi objektif untuk memperoleh konfigurasi penempatan yang optimal. Hasil optimasi dibandingkan dengan kondisi eksisting melalui analisis nilai SAIFI dan SAIDI. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma genetika mampu menghasilkan posisi recloser yang lebih optimal sehingga meningkatkan keandalan sistem distribusi dengan menurunkan nilai SAIFI dan SAIDI dibandingkan kondisi sebelum optimasi. Metode ini dapat dijadikan sebagai alternatif dalam perencanaan penempatan recloser guna meningkatkan efisiensi dan keandalan sistem distribusi tenaga listrik. Kata kunci: algoritma genetika, recloser, sistem distribusi, SAIFI, SAIDI.

Item Type:	Thesis (S1)
Subjects:	T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering
Divisions:	Fakultas Teknik > 20201 - Jurusan Teknik Elektro
Depositing User:	Muhammad Isa
Date Deposited:	22 Sep 2026 04:52
Last Modified:	22 Sep 2026 04:52
URI:	https://rama.unimal.ac.id/id/eprint/23107

Actions (login required)

View Item