Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Transmisi: Jurnal Ilmiah Teknik Elektro
Media, Galih
Unknown Affiliation
Education

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

Found 1 Documents
Search

 1 
DIAGNOSIS KEGAGALAN TRANSFORMATOR DAYA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBORS DAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK BERBASIS DISSOLVED GAS ANALYSIS Hidayat, Rafi Maulana; Media, Galih; Sartika, Nike; Kamelia, Lia
Transmisi: Jurnal Ilmiah Teknik Elektro Vol 27, No 3 Juli (2025): TRANSMISI: Jurnal Ilmiah Teknik Elektro
Publisher : Departemen Teknik Elektro, Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.14710/transmisi.27.3.140-148

Abstract

Dissolved Gas Analysis (DGA) merupakan metode untuk mengidentifikasi jenis kegagalan pada transformator dengan menilai jumlah gas yang terkandung pada minyak isolasi transformator. DGA memiliki beberapa metode dalam menganalisis dan mengidentifikasi jenis kegagalan berdasarkan jenis gas yang terlarut. Tetapi, dalam jumlah data yang besar metode ini menjadi sulit dan memerlukan keahlian dalam mendeteksi kegagalan secara grafis. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan akurasi diagnostik kegagalan transformator dengan mengimplementasikan serta membandingkan algoritma K-Nearest Neighbors (KNN) dengan algoritma Artificial Neural Network (ANN) pada setiap metode konvensional DGA yaitu Roger Ratio, Duval Triangle, Four Gases dan Duval pentagon dalam mengklasifikasikan jenis kegagalan. Sebanyak 822 sampel dataset digunakan untuk melatih dan memvalidasi model yang digunakan. Berdasarkan hasil penelitian diagnosis kegagalan transformator menunjukan bahwa metode grafis memberikan hasil yang paling efektif dalam mendiagnosis jenis kegagalan transformator dibandingkan dengan metode rasio. Selain itu penggunaan algoritma KNN memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan dengan algoritma ANN dalam meningkatkan akurasi diagnostik dengan memperoleh akurasi tertinggi sebesar 98% pada duval triangle.
Co-Authors Hidayat, Rafi Maulana lia kamelia Sartika, Nike