Pattern Recognition untuk Mendeteksi dan Mengklasifikasi Masalah Kualitas Daya Listrik Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan

Abstract

Istilah kualitas daya listrik merupakan suatu konsep yang memberikan gambaran tentang baik atau buruknya mutu daya listrik akibat adanya beberapa jenis gangguan yang terjadi. Masalah atau Gangguan kualitas daya listrik dapat berdampak pada ketidaksempurnaan operasi peralatan listrik, yang menyebabkan kerusakan peralatan listrik dan berujung pada kerugian ekonomi. Maka dari itu Guna meningkatkan kualitas pelayanan listrik, perlu adanya pengembangan metode untuk mengidentifikasi gangguan kualitas daya secara otomatis dengan menggunakan teknik pemrosesan sinyal digital dan sistem cerdas. salah satu system cerdas yaitu jaringan saraf tiruan (JST). Jaringan syaraf tiruan (JST) merupakan sistem pemrosesan yang meniru cara kerja dari sistem syaraf manusia menggunakan peralatan bantu berupa komputer. Salah satu cabang ilmu JST ialah pattern recognition. Pattern recognition menggunakan JST dapat mengenali dan mengelompokkan suatu objek atau pola secara otomatis menggunakan komputer. Sebuah pola dapat diidentifikasi melalui ciri-cirinya yang digunakan untuk membedakan suatu pola dengan pola lainnya Guna mendapatkan ciri-ciri dari sinyal kualitas daya yang dianalisis, perlu dilakukan ektraksi sinyal dengan bantuan Tranformasi Hilbert Huang. Ciri-ciri sinyal kualitas daya hasil ektraksi akan digunakan untuk melatih dan menguji pattern recognition menggunakan JST. Berdasarkan hasil pelatihan dan pengujian, dapat disimpulkan bahwa pattern recognition menggunakan JST dapat secara efektif mendeteksi dan mengklasifikasi masalah kualitas daya yang dianalisis dengan tingkat akurasi sebesar 98.67%. Kata Kunci : Jaringan Syaraf Tiruan, Pattern Recognition, Kualitas Daya Listrik, Deteksi dan Klasifikasi.