Klasifikasi Kondisi Minyak Isolasi Transformator Tenaga PLN UPT Cilegon Menggunakan K-Nearest Neighbors - Khatibul Umam; Masjudin Masjudin; Heri Haryanto; Hartono Hartono; Muhamad Otong (Setrum : Sistem Kendali-Tenaga-elektronika-telekomunikasi-komputer, 2026)
Transformator merupakan komponen penting dalam sistem kelistrikan yang membutuhkan pemeliharaan berkala untuk menjaga keandalannya. Salah satu metode yang umum digunakan untuk mendeteksi potensi gangguan pada transformator adalah Dissolved Gas Analysis (DGA), yaitu analisis gas-gas terlarut dalam minyak isolasi. Data DGA dianalisis menggunakan antarmuka GUI Matlab yang dirancang khusus dengan mengacu pada standar IEEE C57.104 dan IEC 60599. Beberapa metode interpretasi yang digunakan dalam GUI ini meliputi TDCG, rasio Roger, rasio Doernenburg, segitiga Duval, key gas dan rasio karbon. Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode TDCG mengindikasikan kondisi minyak transformator berada dalam kategori aman (kondisi 1), sedangkan metode segitiga Duval mendeteksi adanya partial discharge (PD) dan thermal fault (T1) pada beberapa titik waktu. Dalam pengujian model klasifikasi, algoritma KNN menunjukkan performa terbaik dengan akurasi ≥ 84% hingga 95% pada nilai k=17 dari rentang pengujian k=3 hingga k=19. Temuan ini menegaskan bahwa pemilihan metode interpretasi dan algoritma klasifikasi yang tepat sangat penting untuk meningkatkan akurasi diagnosis kondisi transformator. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi dasar bagi pengembangan sistem pemeliharaan prediktif yang lebih efisien dan andal di sektor kelistrikan.