## Institute of Research and Publication Indonesia
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 1 Iss. 2 October 2021, pp: 95-108 P-ISSN: 2797-2313 ISSN(E): 2775-8575

## Analysis of Overcurrent Release Protection In Feeder System Using Algorithm Neural Network

## Analisa Proteksi Rele Arus Lebih pada Sistem Penyulang Menggunakan Algoritma Neural Network
Akladera Putra Pawigo 1* , R.B. Moch. Gozali 2 , Samsul Bachri Masmachofari 3
123 Jurursan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Jember
E-Mail: 1 akladerapawigo@gmail.com, 2 rbm_gozali@yahoo.com, 3 samsulbachri_m@yahoo.com
Received Jun 12th 2021; Revised Jul 21th 2021; Accepted Aug 25th 2021 Corresponding Author: Akladera Putra Pawigo

## Abstract
Each  disturbance  has  properties  of  the  different  faultin  which  there  is  disorder  taht  is  temporary (contemporary) and there is the old nature (permanent), no exception overcurrent interference and if the fault isn’t  addressed  it  will damage  the  system  of  the  distribution  network.  Therefore,  its  need  a  proper  security system according with the type of  the  disturbance  and  according  with the  function  of  the seat  in  order to overcome  any  interference  good happened, efficient, and handal. The method using in this study is the use of neural network method. Overcurrent relay is a protection relay  whose  working principle is based onthe amount of  input  current  and  is  very  suitable  for  protecting  againts overcurrent  interference.  Overcurrent  relay  will work  when  there  is  an  increase  in  current  that  exceeds  a  certain safety  value  and  within  certain  a  period  of time.  Neural  network  or  Artificial  Neural Network  (ANN)  is  a  network consisting a group of  small processing units that are presented based on neural network in humans. Like a biological neural networks, artificial neural network have the ability to learn and adapt to the given input.
Keyword: Disturbance, Neural Network, Overcurrent Interference, Overcurrent Relay, Protection.

## Abstrak
Setiap  gangguan  memiliki  sifat  gangguan  yang  berbeda-beda  dimana  ada  gangguan  yang  bersifat  sementara (kontemporer)  dan  ada  yang  bersifat  lama  (permanen),  tidak  terkecuali  gangguan  arus  lebih  dan  apabila  gangguan tersebut  tidak  diatasi  akan  merusak  sistem  jaringan  distribusi.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  suatu sistem keamanan yang  tepat  sesuai  dengan  jenis  gangguan  dan  sesuai  dengan  fungsi  kedudukan  agar  dapat  mengatasi  gangguan  yang terjadi dengan baik, efisien, dan handal. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah  penggunaan  metode neural network. Rele   arus  lebih   adalah   rele   proteksi   yang  prinsip   kerjanya didasarkan pada besaran  arus masukan dan sangat cocok untuk proteksi terhadap gangguan arus lebih. Rele arus lebih akan bekerja bila terjadi kenaikan arus yang melebihi nilai pengaman tertentu dan dalam jangka waktu tertentu. Jaringan saraf tiruan atau Artificial Neural Network (ANN)  adalah  jaringan  yang  terdiri  dari  sekelompok  unit  pemrosesan  kecil  yang  disajikan  berdasarkan  jaringan  saraf pada  manusia.  Seperti  halnya  jaringan  syaraf  biologis,  jaringan  syaraf  tiruan  memiliki  kemampuan  untuk  belajar  dan beradaptasi dengan masukan yang diberikan.
Kata Kunci: Gangguan Arus Lebih, Gangguan, Jaringan Saraf Buatan, Proteksi, Rele Arus Lebih

## 1. PENDAHULUAN
Kebutuhan akan listrik merupakan sebuah kebutuhan   yang   sangat   penting   bagi   manusia. Listrik juga merupakan sumber energi utama pada sektor  indutri,  Seperti  pada  PT.  Paiton Operation and Maintenance Indonesia  (POMI)  Paiton,  Jawa  Timur,  yang  merupakan  perusahaan  swasta  yang  bergerak    dalam    bidang pengoperasian    dan  perawatan  PLTU  untuk  unit  7  dan  8  yang  merupakan  unit  pembangkit  turbo  generator berbahan bakar batubara  dengan kapasitas  2 x 645 MW ( full load ). Kedua unit ini beroperasi dengan capacity factor pertahun rata-rata sebesar 85%, memproduksi listrik   rata-rata 9.158.580 MW/tahun untuk menyuplai kebutuhan listrik di Jawa dan Bali, serta  menghabiskan sekitar 4,6 juta ton batubara pertahun. Untuk sebuah pembangkit, menghasilkan listrik dibutuhkan beberapa proses yang saling terkait. Sehingga ancaman gangguan
terhadap peralatan  listrik  akan  mempengaruhi  kinerja  dari unit lainnya. Sehingga diperlukan sebuah sistem proteksi untuk mencegah terjadinya kerusakan akibat gangguan sedini mungkin.
Berdasarkan  latar  belakang  di  atas,  berikut ini adalah beberapa masalah yang akan diselesaikan dalam penelitian ini yaitu bagaimana cara kerja rele arus lebih PT.POMI yang tepat setelah dilakukannya perhitungan konvensional dan proses menggunakan metode Neural Network. Bagaimana perbandingan nilai settung yang sesuai untuk rele harus lebih dari PT. POMI jika dibandingkan dari hasil perhitungan konvenvesional dengan menggunakan metode Neural Network. Serta bagaimana hasil dan tingkat performansi dari simulasi koordinasi rele arus lebih milik PT. POMI dengan membandingkan  hasil  perhitungan setting  konvensional  dan Neural Network.
Sedangkan tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui cara kerja relai arus lebih yang tepat dari hasil nilai setting dengan menggunakan metode Neural Network agar mengetahui sistem proteksi  yang handal dan bekerja  optimal,  dapat  mengetahui  perbandingan  nilai settung yang  sesuai  dari  perbandingan  perhitungan konvensional dengan metode Neural Network agar dapat memudahkan dalam menentukkan nilai setting yang akan digunakan  pada  relai  arus  lebih,  dan membandingkan  hasil  performansi  dari  hasil simulasi koordinasi rele proteksi berdasarkan hasil perhitungan konvensional dan hasil setting menggunakan Neural Network [1] .

## 2. LANDASAN TEORI
Rele  merupakan  peralatan  yang  terdiri  dari  kontak-kontak  yang  mampu  menutup  rangkaian alarm/rangkaian gulungan kerja ketika mendapat isyarat tertentu dari rangkaian lain . Rele proteksi diperlukan hampir di semua bagian sistem tenaga listrik,  dan  tidak  ada  bagian  pada  sistem  tenaga listrik    yang    luput    dari    proteksi.    Umumnya,  gangguan  pada  sistem  tenaga  listrik  tidak  bisa  dihilangkan, karena ada beberapa faktor penyebab seperti: kondisi instalasi atau peralatan yang buruk, kondisi alam (hujan, petir, angin yang menyebabkan pohon tumbang) dan lainnya[2].
Tujuan utama dari sistem proteksi adalah mendeteksi keadaan abnormal (gangguan) dan mengisolir peralatan yang  mengalami  gangguan.  Rele  proteksi  merupakan  peralatan  yang  sangat  penting  guna  kelangsungan beroperasinya tenaga listrik. Untuk menjamin keandalan dari sebuah sistem tenaga listrik, rele proteksi harus mampu memenuhi persyaratan-persyaratan kualitas, karena persyaratan ini sangat penting[3]. Diantaranya:
1. Kecepatan
2. Seleksifitas
3. Sensifitas
4. Keandalan
5. Kesederhanaan
Rele Arus Lebih ( Over Current Relay ) merupakan rele proteksi prinsip kerjanya berdasarkan besarnya arus  masukan  dan  sangat  cocok  untuk  melindungi  dari  gangguan  arus  lebih.  Rele  Arus  Lebih  akan  bekerja ketika terjadi peningkatan arus yang melebihi suatu    nilai pengaman tertentu dan dalam jangka waktu tertentu. Rele akan bekerja bila suatu gangguan terjadi di dalam daerah perlindungan rele, besarnya arus gangguan (If) juga dinyatakan oleh gulungan sekunder trafo arus (CT). Rele akan bekerja apabila memenuhi keadaan:
1. 1 Jika  If  >  Ip,  maka  rele  akan  bekerja (trip).
2. Jika  If  <  Ip,  maka  rele  tidak  akan bekerja (block).
Gangguan adalah setiap keadaan dimana sistem  yang  tidak  normal,  umumnya  gangguan terdiri dari hubung  singkat  ( short  circuit )  dan  rangkaian  terbuka  ( open  circuit ).  Gangguan  hubung  singkat  lebih  sering terjadi  dibandingkan      dengan  gangguan-gangguan  rangkaian  terbuka.  Gangguan  hubung  singkat  diartikan sebagai gangguan yang terjadi   disebabkan   adanya   penurunan   kekuatan dasar  isolas  antara  sesama  kawat fasa  ataupun antara kawat fasa dengan tanah yang menyebabkan kenaikan arus secara berlebihan. Gangguan hubung singkat   yang   mungkin   terjadi dalam jaringan (sistem kelistrikan) diantaranya :
1. Gangguan hubung singkat tiga fasa.
2. Gangguan hubung singkat dua fasa.
3. Gangguan  hubung  singkat  satu  fasa  ke tanah.
Neural Network atau jaringan saraf tiruan (JST) merupakan jaringan yang terdiri atas sekelompok unit pemroses kecil yang dipresentasikan berdasarkam jaringan saraf pada manusia. Seperti jaringan saraf biologis, Neural  Network memiliki  kemampuan  untuk  belajar  dan  beradaptasi  terhadap  masukan-masukan  yang diberikan.

## 3. METODOLOGI PENELITIAN

## 3.1 Tahapan Alir Penelitian
Pada proses penelitian ini terdapat beberapa tahapan yang harus dilaksanakan. Adapun tahapan yang akan dilaksanakan seperti dibawah ini.
Gambar 1. Diagram Alir Penelitian

## 3.2 Perencanaan Penelitian
Tujuan dari penelitian ini adalah mendapatkan  koordinasi  rele  arus  lebih  di  PT. POMI, Paiton, Jawa Timur secara optimal dengan cara meminimalkan nilai setting TMS pada tiap-tiap rele yang dikoordinasikan. Koordinasi yang optimal akan  menciptakan  sistem  kelistrikan  yang  handal dan   selektif   untuk   menangani gangguan yang terjadi[4]. Dari sistem kelistrikan yang dimiliki PT. POMI, Paiton, Jawa Timur akan dipilih beberapa tipikal koordinasi untuk menganalisa setelan koordinasi rele arus lebih. Sebagai berikut :
a. Tipikal 1
Koordinasi rele arus lebih dari Transformator 7EX-XFMR-GSU 45 MVA, hingga Transformator 7EZ XFMR-GSU 1600 kVA dan Transformator 8EZ-XFMR-GSU 1600 kVA.
b. Tipikal 2
Koordinasi rele arus lebih dari Transformator 7EX-XFMR-GSU 45 MVA, hingga Transformator 7EZ- XFMR-AT  1600  kVA  dan Transformator 8EZ-XFMR-AT 1600 kVA.
c. Tipikal 3
Koordinasi rele arus lebih dari  Eksitasi Generator Transformator 8EX-XFMR- EXC 1000 kVA bus 60BBA dan Station Service Transformator 8EM-XFMR-C1 4,1/2,5/1,6 MVA hingga rele Incoming dan Outgoing yang melindungi beban pada buss 60BBA.

## 3.3 Optimasi Menggunakan Neural Network
Setelah mendapatkan nilai setting dari hasil perhitungan konvensional, maka selanjutnya adalah proses optimasi dengan metode neural network dengan bantuan software Matlab R2013a. Perancangan optimasi ini dimaksudkan  untuk  melakukan pehitungan secara algoritma menggunakan neural network dari data hasil perhitungan manual sebagai input dan targetnya. Adapun tahapan-tahapan optimasi yang akan dilalui sebagai berikut.
Gambar 2. Diagram Alir Optimasi Neural Network

## 4. HASIL DAN ANALISIS
Pemodelan dari sistem kelistrikan PT. POMI Paiton, Jawa Timur dilakukan dengan cara membuat single line diagram menggunakan software ETAP 16.0.0, yang dimana substation ini menggunakan jaringan dengan tipe jaringan radial yang memiliki kelebihan yang lebih sederhana.
Gambar 3. Sistem Kelistrikan Station Service PT. POMI
Dari single line diagram yang disajikan pada kedua  gambar  diatas,  ada  beberapa  transformator dan rele yang melindungi peralatan listrik yang akan menjadi fokus pada penelitian ini yang dibedakan berdasarkan tipikal  koordinasi  yang  telah  dipilih,  rele-rele  tersebut  akan  bekerja  dan  berkoordinasi  untuk  melindungi
peralatan-peralatan yang berada pada tipikal koordinasi yang telah dijelaskan sebelumnya. Pada tabel berikut akan ditampilkan spesifikasi transformator yang masuk dalam tipikal koordinasi yang akan dibahas.
Tabel 1. Spesifikasi Transformator pada Station Service PT. POMI
ID Transformator Prim/Sec/Ter (kV) Power Rating (MVA) Impedance 7EX-XFMR-GSU 150/10,5/10,5 90/45/45 12% 8EZ-XFMR-AT 10/0,42/0,42 3,2/1,6/1,6 6% 7EZ-XFMR-AT 10/0,42/0,42 3,2/1,6/1,6 6% 8EZ-XFMR-GSU 10/0,42 1,6 6,25% 7EZ-XFMR-GSU 10/0,42 1,6 12,5% 8EM-XFMR-C1 10/0,725/0,42 4,1/2,5/1,6 6% 8EX-XFMR-EXC 10/0,725 1 4,1%
Koordinasi rele pada PT. POMI memiliki ketentuan  yang  dimana  rele  berkoordinasi  adalah rele yang ada paling dekat dengan titik gangguan (rele utama) dan rele yang berada pada upstream (hulu) sebagai rele cadangannya. Berikut spesifikasinya.
Tabel 2. Data Spesifikasi Rele yang Dikoordinasikan di PT. POMI
ID Rele Type Manufacture CT Ratio Model Curve Type Rele EA-1 7SJ511 Siemens 350/1 5P20 Very Inverse Rele A-1 7SJ511 Siemens 200/1 10P10 Very Inverse Rele A-2 7SJ511 Siemens 00/1 10P10 Very Inverse Rele B-1 7SJ511 Siemens 200/1 10P10 Very Inverse Rele B-2 7SJ511 Siemens 100/1 10P10 Very Inverse Rele Recloser 7SJ511 Siemens 3000/1 10P10 Very Inverse Rele Incoming 7SJ511 Siemens 3000/1 10P10 Very Inverse Rele P-1 7SJ511 Siemens 250/1 10P10 Very Inverse Rele P-2 7SJ511 Siemens 60/1 10P10 Very Inverse
Perhitungan Arus Beban Penuh
𝐹𝐿𝐴 = 𝑉𝐴 √3×𝑉𝑢 (1) Dimana : VA = Daya pada beban/Trafo (VA) FLA
= Arus beban penuh (A)
𝑉 𝑢 = Tegangan yang mengalir ke beban (line to line)
Tabel 3. Data Hasil Perhitungan FLA secara Konvensional PT. POMI
ID Bus ID Rele FLA Ratio CT 00EA Rele EA-1 346,42 350 : 1 BCC Rele A-1 184,75 200 : 1 Rele A-2 92,37 100 : 1 BCD Rele B-1 184,75 200 : 1 Rele B-2 92,37 100 : 1 Bus 8 Rele Incoming 1267,81 3000 : 1 Rele Outgoing 1267,81 3000 : 1 BCA Rele P-1 236,72 250 : 1 Rele P-2 57,74 60 : 1 UP-3 Outgoing Rele Outgoin 769,82 4000 : 1
Dari   hasil   perhitungan   nilai   arus   beban penuh dengan bantuan software ETAP 16.0.0 didapatkan nilai beban maksimum yang melewati tiap bus, nantinya nilai tersebut akan digunakan sebagai   input   dalam perhitungan   selanjutnya[5]. Berikut   merupakan   hasil   simulasi   aliran   daya seperti yang ditunjukkan tabel berikut.
Tabel 4. Data Hasil Arus Beban Maksimum PT. POMI ID Bus ID Rele FLA Ratio CT 00EA Rele EA-1 346,6 350 : 1 BCC Rele A-1 184,8 200 : 1
ID Bus ID Rele FLA Ratio CT Rele A-2 92,38 100 : 1 BCD Rele B-1 184,8 200 : 1 Rele B-2 92,38 100 : 1 Bus 8 Rele Incoming 1267,81 3000 : 1 Rele Outgoing 1267,81 3000 : 1 BCA Rele P-1 236,7 250 : 1 Rele P-2 57,74 60 : 1

## Perhitungan Gangguan Hubung Singkat
𝐼𝑠𝑐 = 𝑉 𝑍 (2)
Dimana,
Isc = Arus Gangguan 3 phasa V
= Tegangan fasa-netral sistem Z = Impedansi
Dari perhitungan ini didapatkan nilai arus hubung singkat maksimum (3 phasa ½ cycle). Hasil simulasi arus singkat maksimum (3 phasa ½ cycle) nantinya akan digunakan untuk keperluan perhitungan time  dial dalam  menentukan  setting rele proteksi[6]. Sedangkan hasil simulasi arus hubung singkat minimum nantinya akan digunakan sebagai batasan setting rele instantaneous, supaya rele dapat bekerja secara langsung sesuai dengan time delay yang telah diatur untuk pengamanan gangguan.
Tabel 5. Data Arus Hubung Singkat yang Melewati Rele dari PT. POMI
ID Bus Rele Isc Max. Simulasi Isc Max. Konvensional Error % From To EA Semua EA 40,16 40,205 0,11 BCC BCC 2.1 A1 40,83 41,535 1,7 BCC BCC 1 A2 8,274 8,367 1,11 BCD BCD 1 B2 2,183 2,186 0,14 BCD BCD 2.1 B1 41,33 41,535 0,5 BCD Bus 9 Outgoing 41,33 41,535 0,5 Bus 9 BBA 20 Incoming 41,33 41,535 0,5 BBA 20 BBA 20_2 .1 P1 41,33 41,535 0,5 BB A 20 BBA 20_1 P2 6,489 6,489 0,03

## Perhitungan Setting Rele dan Rekomendasi Rele pada PT. POMI
Koordinasi Rele pada Tipikal 1
Rele  yang  bekerja  pada  koordinasi  tipikal  1  ini  adalah  koordinasi  rele  arus  lebih  EA-1  pada transformator  7EX-XFMR-GSU  90/45/45  MVA,  rele  A-1  pada  transformator  8EZ-XFMR-AT    3,2/1,6/1,6 MVA dan rele A-2 pada transformator 8EZ-XFMR-GSU 1,6 MVA.
Tabel 6. Data Hasil Perhitungan Manual Tipikal 1
ID Rele Iset (A) Ipick up (A) TMS (s) T (s) Rele A-1 226,32 1,13 1,33 0,1001 Rele A-2 113,17 2,26 1,068 0,199 Rele EA-1 424,35 1,21 3,47 0,499
Koordinasi Rele pada Tipikal 2
Rele  yang  bekerja  pada  koordinasi  tipikal  2  ini  adalah  koordinasi  rele  arus  lebih  EA-1  pada transformator  7EX-XFMR-GSU  90/45/45  MVA, rele     B-1     pada     transformator     7EZ-XFMR-AT 3,2/1,6/1,6  MVA  dan  rele  B-2  pada  transformator 7EZ-XFMR-GSU 1,6 MVA.
Tabel 7. Data Hasil Perhitungan Manual Tipikal 2
ID Rele Iset (A) Ipick up (A) TMS ( s ) T ( s ) Rele B-1 226,32 1,13 1,34 0,0994 Rele B-2 92,38 2,26 0,135 0,1992 Rele EA-1 424,35 1,21 3,47 0,499
Koordinasi Rele pada Tipikal 3
Rele  yang  bekerja  pada  koordinasi  tipikal  2  ini  adalah  koordinasi  rele  arus  lebih  EA-1  pada transformator  7EX-XFMR-GSU  90/45/45  MVA, rele Outgoing dan rele incoming yang melindungi beban- beban yang ada pada bus 60BBA, rele P-1 pada    transformator    8EM-XFMR-C1    4,1/2,5/1,6 MVA dan rele P-2 pada transformator 8EX-XFMR- EXC 1 MVA.
Tabel 8. Data Hasil Perhitungan Manual Tipikal 3
ID Rele Iset (A) Ipick up (A)  TMS ( s ) T ( s ) Rele P-1 289,972 1,16 0,945 0,1 Rele P-2 70,722 1,18 1,344 0,199 Rele Incoming 1564,08 0,5214 0,94 0,4 Rele Outgoing 1564,08 0,5214 1,32 0,67
Perhitungan     Setting     Menggunakan     Neural Network
Perhitungan setting rele  menggunakan neural network dilakukan dengan memasukkan dua data sebagai input ,  sedangkan  untuk output dengan  satu  data  sebagai  targetnya.  Proses training dilakukan  hingga  nilai regression mendekati 1 atau sama  dengan  1,  dengan begitu  dapat  dikatakan bahwa output yang  didapat sesuai    dengan  keinginan[7].  Namun,  sebelum  memulai  proses  training  pada  NN  dapat  ditentukan  terlebih dahulu beberapa   parameter-parameter   yang   digunakan, seperti:
1. Jumlah Iterasi = 100
2. Target Error = 1e-15
3. Jumlah hidden layer dan neutron
4. Transfer function = tansig
5. Training   algorithm =   Lavenberg 6. Marquart
Tabel 9. Input dan Target PT. POMI Tipikal Input Target Isc max TMS Iset IP T 1 40,83 1,33 226,32 1,13 0,1001 8,274 1,068 113,17 2,26 0,199 40,16 3,47 424,35 1,21 0,499 2 41,33 1,34 226,32 1,13 0,0994 2,183 0,135 92,38 2,26 0,1992 40,16 3,47 424,35 1,21 0,499 3 41,33 0,945 289,972 1,16 0,1 6,489 1,344 70,722 1,18 0,199 41,33 0,94 1564,08 0,5214 0,4 41,33 1,32 1564,08 0,5214 0,67 40,16 3,47 424,35 1,21 0,499
Pada  optimasi  koordinasi  rele  arus  lebih  dengan  metode  neural  network  menggunakan  arsitektur jaringan lapis banyak ( multilayer ) data yang  diambil  bersifat  acak,  sehingga  dilakukan percobaan  beberapa kali  dengan  jumlah  neuron yang berbeda hingga hasil yang diinginkan didapatkan. Pada proses ini dilakukan percobaan menggunakan 1 neuron hingga 10 neuron. Dimana pada setiap percobaan dilakukan training selama 5 kali atau lebih, lalu dipilih nilai yang paling bagus yaitu nilai hasil training yang nilai MSE ( Mean Squared Error) sangat kecil dan nilai   regression mendekati 1.
Tabel 10. Nilai MSE dari Neuron pada Koordinasi Proteksi PT. POMI
Jumlah Neuron MSE 1 1,86e-02 2 1,15e-01 3 1,13e-04 4 3,30e-04 5 1,22e-04 6 1,56e-02 7 1,26e-01 8 7,14e-08 9 7,40e-06 10 2,66e-04
Dari data tabel 10 diatas kemudian dapat ditransformasikan kedalam bentuk grafik untuk mempermudah proses analisa dan membandingkan hasil output dari MSE yang didapat pada setiap jumlah parameter  neuron yang diuji.
Gambar 4. Plot Peerformance dengan Jumlah Neuron 8 pada Koordinasi Proteksi PT. POMI
Pada diatas menunjukkan nilai performance hasil training dari koordinasi proteksi PT. POMI, ketika percobaan dengan neuron 8 dimana proses iterasi didapatkan dengan grafik yang menurun dari berhenti dengan nilai MSE didapat sebesar 1,14e-08 dan proses iterasi terhenti pada iterasi ke 4 dimana hasil ini merupakan hasil output yang hampir mendekarti target error yang diinginkan yaitu sebesar 1e-10 dibandingkan dengan hasil output lainnya.
Untuk  dapat  menganalisa  dan  mengevaluasi  ini    dengan    cara  menggunakan    pendekatan    analisa regression terhadap respon jaringan dan target yang diinginkan, seperti pada gambar 7  dan 8 berikut.
Gambar 5. Plot Regression State dengan Jumlah Neuron 8
Hasil    regresi    tersebut    dapat  dikatakan  data  yang  dihasilkan  sudah  akurat  dengan  target  data  yang diinginkan. Dan hasil optimasi tersebut didapatkan output seperti yang dijelaskan pada gambar 6.
Gambar 6. Output Optimasi Neural Network PT.POMI

## Hasil Optimmasi Menggunakan Neural Network
Tabel 11. Hasil Output Optimasi NN dengan perhitungan konvensional PT.POMI
Rele Ip Konvensional Ip NN Error% T Konvensional T NN Error% Rele EA 1,21 1,2065 0,29 0,499 0,4650 6,8 Rele A1 1,13 1,1290 0,09 0,101 0,0994 0,3 Rele A2 2,26 2,2589 0,05 0,199 0,1987 0,15 Rele B1 1,13 1,1290 0,09 0,099 0,0994 0,4 Rele B2 2,26 2,2589 0,05 0,199 0,1989 0,05 Rele P1 1,16 1,1599 0,01 0,1 0,0997 0,29 Rele P2 1,18 1,1626 1,5 0,199 0,1899 4,79 Rele Incoming 0,5214 0,5214 0 0,4 0,4885 1 Rele Outgoing 0,5214 0,5214 0 0,67 0,6877 0,33
Jika  dilihat  dari  selisih  angka  maupun  nilai  error  yang  dihasilkan  dari  proses  perhitungan  algoritma neural  network sangat  mendekati  nilai dari  hasil  perhitungan  secara  manual,  sehingga dapat dianalisa bahwa dengan  melalui perbandingan grafik dapat dikatakan bahwa hasil dari perhitungan algoritma neural network sangat  mendekati  nilai dari perhitungan konvensional yang dapat dijadikan sebagai target data pada proses optimasi.
Gambar 7. Grafik Perbandingan Ip Konvensional dan Ip NN PT. POMI
Gambar 8. Grafik Perbandingan T Konvensional dan T NN PT. POMI
2,5 2 1,5 1 0,5 0 Konvensi onal Neural Network 0,8 0,6 0,4 0,2 0 Konvensi onal Neural Network
Dari grafik pada gambar 7 dan 8 diatas disajikan data dari keseluruhan hasil perhitungan konvensional dan neural network untuk keperluan analisa perbandingan, dimana dari data diatas selisih perbandingan dari kedua data sangat kecil. Untuk hasil error disajikan pada tabel 19.

## Hasil Analisa Koordinasi Menggunakan Neural Network
Hasil Koordinasi Proteksi PT. POMI Tipikal 1
Pada koordinasi proteksi di tipikal 1 ini terdapat 3 rele yang berkoordinasi. Diantaranya adalah rele A- 1 dan rele A-2 yang bertindak sebagai rele utamanya, sedangkan untuk rele yang berfungsi sebagai rele back up adalah rele EA. Berikut rangkuman data yang disajikan.
Tabel 12 Perbandingan Hasil Perhitungan Konvensional dengan Algoritma NN pada Tipikal Koordinasi 1 PT. POMI
Rele Ip Konvensional Ip NN Error% T Konvensional T NN Error% Rele A-1 1,13 1,1290 0,09 0,1001 0,0994 0,3 Rele A-2 2,26 2,2589 0,05 0,199 0,1987 0,15 Rele EA 1,21 1,2065 0,29 0,499 0,465 6,81
Nilai  Output  NN  diatas  kemudian  disimulasikan  kembali  dengan  menggunakan  ETAP  16.0.0. berikut merupakan hasil simulasi dan kurva TCC rele yang berkoordinasi.
(a) (b)
Gambar 9. (a) Single Line Koordinasi Rele A-1 (b) Single Line Koordinasi Rele A-2
(a) (b)
Gambar 10. (a) Sequence of Operating Rele A-1 (b) Sequence of Operating Rele A-2
Dari  gambar  10(a)  dan  10(b)  menunjukkan  bahwa  rele  A-1  dan  A-2  masing-masing  memberi perintah CB 2 dan CB 3 untuk trip terlebih dahulu dengan arus gangguan sebesar 39,706 kA,  kemudian dilanjutkan dengan rele EA untuk memberi perintah CB 1 trip dengan arus gangguan sebesar 2,779 kA.
Gambar 11. Kurva TCC Koordinasi Rele pada Tipikal 1
Dari gambar diatas menjelaskan bahwa ketika diberikan gangguan pada sisi primer trafo 8EZ-XFMR- AT dan trafo 8EZ-XFMR-GSU, maka rele A-1 atau rele A-2 akan bekerja terlebih dahulu sebagai pengaman utama, kemudian diikuti dengan rele EA yang bekerja sebagai pengaman cadangan atau back up protection .
Hasil Koordinasi Proteksi PT. POMI Tipikal 2
Pada koordinasi proteksi di tipikal 2 ini terdapat 3 rele yang berkoordinasi. Diantaranya adalah rele B- 1 dan rele B-2 yang bertindak sebagai rele utamanya, sedangkan untuk rele yang berfungsi sebagai rele back up adalah rele EA. Berikut rangkuman data yang disajikan.
Tabel 13. Perbandingan Hasil Perhitungan Konvensional dengan Algoritma NN pada Tipikal Koordinasi 2 PT. POMI
Rele Ip Konvensional Ip NN Error% T Konvensional T NN Error% Rele B-1 1,13 1,1290 0,09 0,099 0,0994 0,4 Rele B-2 2,26 2,2589 0,05 0,199 0,1989 0,05 Rele EA 1,21 1,2065 0,29 0,499 0,465 6,81
Nilai Output NN diatas kemudian disimulasikan kembali dengan menggunakan  ETAP 16.0.0. berikut merupakan hasil simulasi dan kurva TCC rele yang berkoordinasi.
(a) (b)
Gambar 12. Single Line Koordinasi Rele B-1 (b) Single Line Koordinasi Rele B-2
(a) (b)
Gambar 13 (a) Sequence of Operating Rele B-1 (b) Sequence of Operating Rele B-2
Dari gambar 13 (a) dan 13 (b) menunjukkan bahwa rele B-1 dan B-2 masing-masing memberi perintah CB 4 dan CB 5 untuk trip terlebih dahulu dengan arus gangguan sebesar 39,706 kA,  kemudian dilanjutkan dengan rele EA untuk memberi perintah CB 1 trip dengan arus gangguan sebesar 2,779 kA.
Gambar 14. Kurva TCC Koordinasi Rele pada Tipikal 2
Dari gambar diatas menjelaskan bahwa ketika diberikan gangguan pada sisi primer trafo 7EZ-XFMR- AT dan trafo 7EZ-XFMR-GSU, maka rele B-1 atau rele B-2 akan bekerja terlebih dahulu sebagai pengaman utama, kemudian diikuti dengan rele EA yang bekerja sebagai pengaman cadangan atau back up protection .
Hasil Koordinasi Proteksi PT. POMI Tipikal 3
Pada koordinasi proteksi di tipikal 3 ini terdapat 4 rele yang berkoordinasi. Diantaranya adalah rele P- 1 dan rele P-2 yang bertindak sebagai rele utamanya, sedangkan untuk rele yang berfungsi sebagai rele back up adalah rele incoming dan rele outgoing . Berikut rangkuman data yang disajikan.
Tabel 14. Perbandingan Hasil Perhitungan Konvensional dengan Algoritma NN pada Tipikal Koordinasi 3 PT. POMI
Rele Ip Konvensional Ip NN Error % T Konvensional T NN Error % Rele P-1 1,16 1,1599 0,01 0,1 0,0997 0,29 Rele P-2 1,18 1,1626 1,5 0,199 0,1899 4,79 Rele Incoming 0,5214 0,5214 0 0,4 0,4885 1 Rele Outgoing 0,5214 0,5214 0 0,67 0,6877 0,33
Nilai Output NN diatas kemudian disimulasikan kembali dengan menggunakan  ETAP 16.0.0. berikut merupakan hasil simulasi dan  kurva TCC rele yang berkoordinasi.

## (a)                                        (b)
Gambar 15 . (a) Single Line Koordinasi Rele P-1 (b) Single Line Koordinasi Rele P-2
(a) (b)
Gambar 16. (a) Sequence of Operating Rele P-1 (b) Sequence of Operating Rele P-2
Dari gambar 16(a) dan 16(b) menunjukkan bahwa rele B-1 dan B-2 masing-masing memberi perintah CB 22 dan CB 23 untuk trip terlebih dahulu dengan arus gangguan sebesar 1,058 kA, kemudian dilanjutkan dengan rele Incoming dan Outgoing untuk memberi perintah CB 6 dan CB 7 trip dengan arus gangguan sebesar 1,058  kA. Selanjutnya rele EA yang melindungi transformator 7EX-XFMR-GSU akan memutus dengan gangguan sebesar 0,074 kA.
Dari gambar 17 menjelaskan bahwa ketika diberikan gangguan pada sisi primer trafo 8EM-XFMR-C1 dan trafo 8EX-XFMR-EXC, maka rele P-1 atau rele P-2 akan bekerja terlebih dahulu sebagai pengaman utama, kemudian diikuti dengan rele incoming dan outgoing yang bekerja sebagai pengaman cadangan atau back up protection .
Gambar 17. Kurva TCC Koordinasi Rele pada Tipikal 3

## REFERENSI
[1] Y. Yusmartato, “Analisa Relai Arus Lebih Dan Relai Gangguan Tanah Pada Penyulang LM5 Di Gardu Induk Lamhotma,” J. Electr. Technol. , vol. 1, no. 2, pp. 30–36, 2016.
[2] P. Sinaga, “Evaluasi Koordinasi Sistem Proteksi Pada Sistem Kelistrikan PT. Semen Padang (Persero) Tbk  Akibat  Adanya  Penambahan  Pabrik  Baru  Indarung  VI,”  2016,  [Online].  Available: http://repository.its.ac.id/41482/.
[3] M.Alfian Fadli Jauhari, “Koordinasi Proteksi Arus Lebih Adaptif pada Sistem Distribusi Ring dengan Pembangkit  Tersebar  Menggunakan  Artificial  Neural  Network,”  p.  155,  2017,  [Online].  Available: http://repository.its.ac.id/44161/.
[4] S. Kusmaryanto, “Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation untuk Pengenalan Wajah Metode Ekstraksi Fitur Berbasis Histogram,” J. EECCIS Vol. 8, No. 2, Desember 2014 , vol. 8, no. 2, pp. 193–198, 2014.
[5] Bahri,  “Digital  Repository  Repository  Universitas  Universitas  Jember  Jember  Digital  Digital Repository Repository Universitas Universitas Jember Jember,” 2019.
[6] C. M. Shiddiq, “Optimasi Koordinasi Rele Arus Lebih Menggunakan Fuzzy Logic (Studi Kasus: PT. INALUM),” 2018, [Online]. Available: http://repositori.usu.ac.id/handle/123456789/9674.
[7] Rizky  Fadhli  Hasben,  “DIGITAL  ARTIFICIAL  NEURAL  NETWORK  PADA  SISTEM  MESH DENGAN,” 2016.