Dalam operasi sistem tenaga listrik, kestabilan penyaluran daya menjadi sangat penting. Tujuan dari pengaturan optim. Isasi tegangan adalah untuk meminimalisasi rugi-rugi daya, juga menjaga penampilan tegangan yang diinginkan seperti yang dibutuhkan konsumen. Sekarang ini teknik optimisasi numerik dan pendekatan sistem cerdas digunakan dengan Artificial Intelegency diaplikasikan untuk mendukung operasi sistem tenaga. Salah satu teknik komputasi untuk menyelesaikan permasalahan optimisasi adalah Artificial Immune System (AIS) dan Algoritma Genetika. Penelitian ini adalah membandingkan metode Artificial Immune Sistem -Clonal Selection dengan Algoritma Genetika. Artificial intelegence Immune system clonal selection yang terinspirasi dari sistem kekebalan tubuh manusia , sedangkan Algoritma Genetika.terinspirasi dari prinsip genetika dan seleksi alam (teori evolusi Darwin). Hasil simulasi dari dua metoda yang diusulkan dengan kompensasi kapasitor dialokasikan maximum 25 Mvar. Dengan CSA didapati tegangan tertinggi 1.05 pu dan terendah pada bus 24 sebesar 0.969 pu, sedangkan GA diporeleh tegangan tertinggi 1.05 pu dan terendah pada bus 24 sebesar 0.968 pu . Total ukuran kapasitor dapat dikurangi dari kondisi awal 25 Mvar pada CSA dapat dikurangi menjadi 18.2 Mvar, sehingga sistem dapat menghemat kapasitor 6.8 Mvar. Sedangkan pada GA dapat dikurangi menjadi 18.8 Mvar, sehingga sistem dapat menghemat kapasitor 6.2 Mvar. Dari hasi tersebut dapat diketahui bahwa total kapasitor, profil tegangan dan rugi-rugi daya yang dapat dioptimais oleh CSA sedikit lebih baik dibandingkan metode GA standar.