Kebutuhan energi listrik terus bertambah seiring dengan perkembangan zaman. Listrik merupakan sumber energi yang sangat dibutuhkan oleh masyarakat dalam menunjang kegiatan di berbagai bidang, baik industri maupun kehidupan sehari-hari. Oleh karena itu, sistem distribusi yang disalurkan ke masyarakat harus dalam kondisi baik. Berdasarkan SPLN No. 1 tahun 1978, variasi tegangan pelayanan ditetapkan pada maksimum +5% dan minimum -10%. Jika sistem tidak diimbangi dengan distribusi yang baik, akan menyebabkan penurunan tegangan pada ujung distribusi. Skripsi ini berfokus di Penyulang Parangbanoa pada Gardu distribusi GT.SIP010, salah satu gardu distribusi dengan kapasitas 100 kVA dan persentase pembebanan 80,4%, yang melebihi standar pembebanan sebesar 80%. Pengukuran menunjukkan tegangan ujung sebesar 196 Volt, yang mengalami penurunan dari tegangan pangkal sebesar 230 Volt. Tujuan penulisan skripsi ini adalah menghitung nilai penurunan tegangan pada sisi pelanggan yang disuplai oleh transformator distribusi GT.SIP010 setelah penambahan trafo sisipan, sehingga tegangan tidak melebihi batas standar. Selain itu, penelitian ini bertujuan untuk menentukan lokasi optimal penempatan transformator sisipan di penyulang Parangbanoa menggunakan Algoritma Genetika pada aplikasi perangkat lunak MATLAB. Setelah penempatan trafo sisipan yang ideal ditemukan, simulasi dilakukan menggunakan perangkat lunak DigSILENT untuk memverifikasi hasil optimasi tersebut.
Dari hasil perhitugan yang dilakukan, diperoleh nilai persentase penurunan tegangan terbesar pada jalur C sebelum pemasangan trafo sisipan, yaitu sebesar 14,78% pada fasa R dan 16% pada fasa T, dengan pembebanan trafo sebesar 80,4%. Hasil perhitungan untuk optimasi penempatan trafo sisipan menunjukkan bahwa jarak optimal adalah sekitar 898,5 meter dari Trafo GT.SIP010. Jika disesuaikan dengan kondisi di lapangan, jarak 898,5 meter mendekati tiang ke-18 dari trafo utama, yang berjarak 900 meter. Setelah pemasangan trafo sisipan dan simulasi menggunakan perangkat lunak DigSILENT, penurunan tegangan menjadi 6,3% pada fasa R dan 6,4% pada fasa T. Dengan demikian, metode yang digunakan dalam penelitian ini terbukti dapat memperbaiki sistem kelistrikan yang ada.
Kata Kunci: Algoritma Genetika, DigSILENT, Trafo Sisipan, Profil Tegangan, Drop Tegangan