Artificial Intelligence sudah sering dipakai dalam mengembangkan berbagai
keilmuan seperti sebagai improvisasi program untuk masalah rekonfigurasi jaringan.
Rekonfigurasi jaringan ialah salah satu cara untuk mengoptimalkan aliran energi dengan
membuka dan menutup switch yang terdapat pada jaringan distribusi, Penelitian ini
membahas tentang rekonfigurasi jaringan distribusi guna meminimalkan rugi-rugi daya
serta memperbaiki profil tegangan pada Penyulang NR 7 kota Medan. Metode yang
digunakan untuk penelitian ini yaitu Binary Particle Swarm Optimization merupakan
pengembangan modifikasi dari Particle Swarm Optimization yang didesain untuk
menyelesaikan masalah optimasi secara kombinasi yang diskrit. Penelitian ini diujikan
pada sistem distribusi 20kV Medan yaitu pada penyulang NR7. Hasil simulasi dari
kondisi awal pada penyulang NR7 ini didapatkan losses awal sebesar 15,05 kW dan profil
tegangan minimum 0.99241 pu atau 19,8482 kV.Kondisi awalnya switch yang terbuka
(open) pada sistem distribusi ini ialah switch 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96 dan 97.
Setelah melakukan rekonfigurasi jaringan dengan menggunakan Binary Particle Swarm
Optimization didapatkan kombinasi switch open yang baru yaitu 4, 9, 10, 18, 20, 26, 29,
31, 35, 39, 80, 49, 96, dan 97 sehingga hasil yang didapatkan sesudah rekonfigurasi
lossesnya menjadi 10.9 kW dan profil tegangan minimum 0.99388 pu atau 19,876 kV
sehingga hasil yang didapatkan dapat mengurangi losses hingga 27,17 % dan dapat
memperbaiki profil tegangan sebesar 0,144%.