DIAGNOSIS KEGAGALAN PADA TRANSFORMATOR DAYA DENGAN MENGGUNAKAN KERNEL EXTREME LEARNING MACHINE (KELM)

Abstract

Transformator merupakan komponen kelistrikan yang memiliki peran penting dalam proses pendistribusian listrik, oleh sebab itu transformator diharapkan mampu bekerja dalam jangka waktu yang lama. Stress dan kegagalan transformator dapat saja terjadi karena penggunaannya yang terus menerus. Oleh sebab itu perlu dilakukan diagnosis gangguan pada transformator daya, tujuannya yakni mengetahui tipe kegagalan pada transformator daya dan mempermudah pemeliharaan pada transformator yang dilakukan secara berkala. Pada tugas akhir ini dilakukan sebuah perancangan diagnosis kegagalan transformator daya berbasis machine learning dengan metode Kernel Extreme Learning Machine (KELM). Perancangan dilakukan dengan beberapa perubahan pada regularization coefficient C, kernel parameter 𝜎 dan perubahan rasio set data latih dan data uji. Pada studi kasus pertama diperoleh nilai akurasi terbaik yakni 98.75% dengan rasio 80:20. Kata kunci: Diagnosis, Kernel Extreme Learning Machine, Kegagalan, Transformator daya.