Sistem deteksi pada transformator menggunakan Dissolved Gas Analysis (DGA) dengan metode Logistic Regression - Wibowo, Kurniawan Indra; Hendry, Hendry (AITI, 2024)
Penelitian ini membahas implementasi sistem deteksi kegagalan pada transformator menggunakan  analisis gas terlarut Dissolved Gas Analysis (DGA) dengan menerapkan metode Logistic Regression. Tujuan penelitian ini adalah membuat sistem yang dapat meningkatkan keandalan transformator, mengurangi risiko gangguan listrik, dan memberikan kontribusi pada praktik industri berupa penerapan metode yang efisien dalam pemeliharaan transformator daya. Penggunaan data DGA dari transformator yang mengalami berbagai tingkat kerusakan sebagai sampel pelatihan dan pengujian menunjukkan bahwa Logistic Regression memberikan performa yang sangat baik dengan tingkat akurasi, presisi, F1-Score, dan recall berturut-turut sebesar 97%, 97%, 97%, dan 97%. Hasil ini mencerminkan kemampuan metode ini dalam mengklasifikasi hasil positif dan negatif. Sementara itu key gas memiliki akurasi, presisi, dan F1-Score yang rendah (42%, 17%, dan 24%), Recall 42% yang sedikit lebih tinggi menunjukkan kemampuan metode ini untuk mendeteksi sejumlah besar positif aktual, tetapi dengan tingkat kesalahan yang lebih tinggi. Penemuan ini berpotensi meningkatkan keandalan sistem tenaga listrik melalui pemeliharaan dini dan deteksi tepat waktu terhadap potensi masalah pada transformator.