Pemodelan Minyak Kemiri Sunan Dengan Campuran APAR POWER OIL TO 20 Sebagai Alternatif Pengganti Minyak Transformator Menggunakan Neural Network - Hariyono, Rizki Agus; Prasetyono, Suprihadi; Hardianto, Triwahju (Fakultas Teknik, Universitas Jember, 2024)
Semakin menipisnya ketersediaan minyak transformator tambang yang maka diperlukan sumber daya baru yang berupa minyak nabati, yang merupakan sumber daya yang dapat diperbaharui. Salah satu jenis minyak nabati yang memiliki keunggulan karakteristik tegangan tembus serta massa jenis yaitu minyak kemiri sunan. Pada penelitian yang berjudul Studi Karakteristik Bio Transformer Oil Berbahan Dasar Minyak Kemiri Sunan (Reutealis Trisperma Blanco) sebagai Alternatif Isolasi Cair pada Transformator Daya dengan Variasi Fenol dan APAR Poweroil TO 20 oleh Nur Wahyu Utomo. Dari penelitian tersebut dapat diketahui bahwa bio transformer oil dengan variasi 15% dan 20% sudah memenuhi standar SPLN 49-1. Kemudian akan dicari bagaimana nilai keandalan minyak tersebut dengan variasi-variasi yang berbeda untuk mendapatkan komposisi minyak yang lebih baik. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah dengan menggunakan metode backpropagation. Data yang digunakan pada simulasi ini adalah data minyak dengan campuran 5% hingga 20% dimana data tersebut akan disusun menjadi 6 data input dan 3 data target serta 3 data yang akan digunakan untuk menguji keakurasian hasil pemodelan. Hasil dari simulasi tersebut yaitu nilai MAPE (Mean Average Precentage Error) yang merupakan perhitungan akurasi dari peramalanterhadap target, pada pengujian peramalan/pemodelan biotransformer oil menggunakan metode backpropagation neural network didapatkan nilai akurasi sebesar 3,619441162%. Bisa diartikan bahwa hasil peramalan sudah menunjukkan nilai akurasi yang cukup tinggi.