ANALISIS PEMELIHARAAN PREDIKTIF TRANSFORMATOR DAYA DI PT. PLN GI BLIMBING MALANG DENGAN METODE MARKOV - Hendra Dwi Ramadhan; Moch. Dhofir; Hery Purnomo (Jurnal Mahasiswa TEUB, 2017)
Skripsi ini membahas tentang pemeliharaan prediktif transformator daya menggunakan metode markov. Pemeliharaan ditentukan dari nilai keandalan berdasarkan TDCG (Total Dissolved Combustible Gases) serta nilai uji tegangan tembus. Untuk menentukan nilai keandalan dan nilai ketersediaan menggunakan metode markov yang perlu dihitung adalah laju kegagalan (λ) yang didapatkan dari perhitungan MTTF (Mean Time To Failure) dan laju perbaikan (µ) yang didapatkan dari perhitungan MTTR (Mean Time To Repair). Nilai keandalan transformator berdasarkan TDCG selama 30 hari didapatkan 0.914343, dan 365 hari sebesar 0.336376 maka terjadi penurunan nilai keandalan sebesar ± 8,56% setiap bulannya. Serta nilai ketersediaan dalam 1 tahun didapatkan nilai 0.622924 atau 227 hari dalam kondisi baik, dan 138 hari kondisi kurang baik. Sedangkan berdasarkan uji tegangan tembus selama 30 hari didapatkan 0.907756, dan 365 hari sebesar 0.308051 maka terjadi penurunan nilai keandalan sebesar ± 9,22% setiap bulannya. Serta nilai ketersediaan dalam 1 tahun didapatkan nilai 0.558322 atau 204 hari dalam kondisi baik, dan 161 hari kondisi kurang baik. Transformator bekerja pada hari ke-210 menjadi acuan dimana nilai keandalan tidak lebih buruk dari nilai peluang kegagalan sebesar 0.534272 untuk TDCG dan 0.507905 untuk uji tegangan tembus. Pemeliharaan sebaiknya dilakukan dalam waktu 210 hari kerja transformator agar nilai keandalan transformator selalu tinggi dan transformator tidak mengalami gangguan. Kata kunci: Keandalan, Ketersediaan, DGA, TDCG, Metode Markov