Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Malcom: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Akladera Pawigo
Universitas Jember
Computer Science & IT

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Analisa Proteksi Rele Arus Lebih pada Sistem Penyulang Menggunakan Algoritma Neural Network: Analysis of Overcurrent Release Protection In Feeder System Using Algorithm Neural Network Akladera Pawigo; R.B. Moch. Gozali; Samsul Bachri Masmachofari
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Vol. 1 No. 2 (2021): MALCOM October 2021
Publisher : Institut Riset dan Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1422.637 KB) | DOI: 10.57152/malcom.v1i2.112

Abstract

Setiap gangguan memiliki sifat gangguan yang berbeda-beda dimana ada gangguan yang bersifat sementara (kontemporer) dan ada yang bersifat lama (permanen), tidak terkecuali gangguan arus lebih dan apabila gangguan tersebut tidak diatasi akan merusak sistem jaringan distribusi. Oleh karena itu, diperlukan suatu sistem keamanan yang tepat sesuai dengan jenis gangguan dan sesuai dengan fungsi kedudukan agar dapat mengatasi gangguan yang terjadi dengan baik, efisien, dan handal. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah penggunaan metode neural network. Rele arus lebih adalah rele proteksi yang prinsip kerjanya didasarkan pada besaran arus masukan dan sangat cocok untuk proteksi terhadap gangguan arus lebih. Rele arus lebih akan bekerja bila terjadi kenaikan arus yang melebihi nilai pengaman tertentu dan dalam jangka waktu tertentu. Jaringan saraf tiruan atau artificial neural network (ANN) adalah jaringan yang terdiri dari sekelompok unit pemrosesan kecil yang disajikan berdasarkan jaringan saraf pada manusia. Seperti halnya jaringan syaraf biologis, jaringan syaraf tiruan memiliki kemampuan untuk belajar dan beradaptasi dengan masukan yang diberikan.
Co-Authors H.R.B. Moch. Gozali Samsul Bachri Masmachofari