## METODE RANDOM FOREST UNTUK KLASIFIKASI KERUSAKAN TRANSFORMATOR DAYA BERDASARKAN GAS TERLARUT PADA DUVAL

## TRIANGLE DAN DUVAL PENTAGON
Hunayn Risatayn, Ekojono, Dhebys Suryani Hormansyah Program Studi Teknik Informatika, Politeknik Negeri Malang Jl. Soekarno Hatta No. 9 Malang, Indonesia
hunaynr@gmail.com

## ABSTRAK
Penyaluran  energi  listrik  merupakan  hal  yang  essensial  dalam  operasional  komponen  elektronik.  Kinerja transformator untuk memenuhi kebutuhan transmisi bergantung pada sistem isolasi. Sistem isolasi berupa minyak transformator akan mengalami degradasi kualitas seiring dengan periode pemanfaatan alat. Peninjauan mutu dari minyak  transformator  secara  periodik  diperlukan  untuk  memastikan  performa  sistem.  Analisis  konsentrasi  gas terlarut  menggunakan  teknik  interpretasi duval  triangle dan duval  pentagon diterapkan  untuk  mendapatkan informasi terkait kelas kerusakan transformator daya. Duval Triangle mampu memberikan lokasi titik koordinat centroid berdasarkan konsentrasi gas terlarut yang diperoleh secara riil di lapangan oleh operator. Fungsi serupa terdapat  dalam  metode Duval  Pentagon dengan  identifikasi  gas  meliputi  hidrogen,  etana,  metana,  etilen  dan asetilen  yang  terkandung  dalam  sistem  isolasi  transformator.  Kurangnya  tingkat  pemahaman  operator  dalam mendefinisikan kelas kerusakan memicu pengaplikasian metode klasifikasi. Metode Random Forest menawarkan proses klasifikasi dengan waktu yang relatif singkat tanpa diperlukan pemahaman yang mendalam bagi operator. Himpunan pohon keputusan yang terbentuk dalam metode memberikan keluaran independen dan secara kolektif dihasilkan konklusi dari mayoritas label pohon keputusan menggunakan teknik interpretasi Duval Triangle dan metode  klasifikasi Random  Forest sebesar  96.011%  pada  kombinasi testing  size =25%  dan n_estimator =125, sedangkan teknik interpretasi Duval Pentagon menghasilkan tingkat akurasi tertinggi dengan nilai 98.693% pada kombinasi testing size =15% dan n_estimator =100.
Kata kunci: DGA, Duval Triangle, Duval Pentagon, Random Forest, Decision Tree.

## 1. PENDAHULUAN
Transformator adalah alat yang digunakan untuk memindahkan energi listrik arus bolak balik dari satu rangkaian ke rangkaian yang lain. Salah satu parameter tingkat  kualitas  kerja  transformator  adalah  sistem isolasi.  Seiring  dengan  bertambahnya  periode pengoperasian  transformator,  sistem  isolasi  berupa minyak  transformator  mengalami  degradasi  kualitas oleh  kontaminan  berupa  partikel  gas  akibat  adanya tegangan  lebih,  pemanasan,  kerusakan  mekanis  dan gangguan lingkungan. Apabila minyak dengan kondisi tersebut  tetap  digunakan  dalam  pengoperasian transformator  daya,  maka  akan  terjadi  kegagalan isolasi  yang  berdampak  pada  tingkat  optimalitas transmisi aliran listrik. Untuk mencegah terjadinya hal tersebut,  perlu  dilakukan  pengujian  pada  minyak transformator  sehingga  kualitas  minyak  dapat terpantau secara periodik.
Dissolved  Gas  Analysis (DGA)  adalah  metode yang  digunakan  secara  luas  untuk  memonitoring transformator  daya.  Metode  ini  menggunakan konsentrasi  dari  gas-gas  terlarut  dalam  minyak transformator. Duval  Triangle salah  satu  metode analisis hasil DGA menggunakan tiga konsentrasi gas terlarut  yaitu  metana,  etilen  dan  asetilen.  Metode analisis hasil DGA yang diterapkan berikutnya adalah Duval  Pentagon dengan  parameter  input  berupa konsentrasi  gas  hidrogen,  etana,  metana,  etilen  dan asetilen. Teknik interpretasi tersebut akan
menghasilkan titik koordinat centroid yang mengindikasikan  kelas  kerusakan  transformator. Penerapan  metode  analisis  duval  sangat  bergantung pada  penilaian  dan  kajian  tenaga  ahli  dampak kurangnya  pemahaman  dalam  penggunaan  grafik sehingga  dibutuhkan  waktu  yang  lebih  lama  untuk mendapatkan  suatu  kesimpulan.  Metode Random Forest diajukan  terhadap  permasalahan  tersebut menggunakan mayoritas keputusan dari seluruh output decision  tree yang  dihasilkan.  Berdasarkan  paparan keunggulan metode, penulis terdorong untuk melakukan penelitian dengan membangun sistem yang dapat  melakukan  diagnosis  secara  cepat  kerusakan transformator  daya  berdasarkan  metode  DGA menggunakan  algoritma Random  Forest .  Sehingga dengan adanya sistem tersebut, diharapkan kerusakan transformator dapat dideteksi lebih awal.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Duval Triangle
Metode Duval  Triangle untuk  menganalisis  gas terlarut pada transformator menggunakan konsentrasi gas  metana,  etilen  dan  asetilen.  Konsentrasi  tersebut ditampilkan  dalam  persentase  total (𝐶 2 𝐻 2 + 𝐶 2 𝐻 4 + 𝐶𝐻 4 ) dan direpresentasikan sebagai titik (%𝐶 2 𝐻 2 , %𝐶 2 𝐻 4 , %𝐶𝐻 4 ) pada diagram sistem koordinat  triangular  yang  telah  dipisahkan  ke  dalam daerah/zona kerusakan. Daerah kerusakan dimana titik terletak  menggambarkan  tipe  kerusakan yang
dihasilkan oleh kombinasi konsentrasi gas-gas tersebut [1].
Untuk  memetakan Duval  Triangle ,  koordinat triangular  harus  dikonversi  kedalam  koordinat kartesius menggunakan trigonometri. Kalkulasi koordinat  kartesius  diperoleh  dari  tiga  pecahan proporsi  relatif  gas  penyusun.  Titik  pusat  diletakkan pada  koordinat  asal (0, 0) meliputi  elemen  panjang dari sisi segitiga [2].

## 2.2. Duval Pentagon
Metode  analisis Dissolved  Gas  Analysis (DGA) result Duval  Pentagon menggunakan  tambahan  dua gas dari tipe gas pada Duval  Triangle yaitu hidrogen dan  etana.  Kelas  baru  hasil  klasifikasi  ditambahkan dengan  nama  S, Stray  gas  zone ,  yang  berlaku  ketika gas  dalam  keadaan  normal  saat  operasi  dari transformator  [3].  Komponen  dari  gas-gas  tersebut, 𝐻 2 , 𝐶𝐻 4 , 𝐶 2 𝐻 6 , 𝐶 2 𝐻 4 dan 𝐶 2 𝐻 2 , dan total gas dihitung dalam  persentase.  Sumbu  dari  pentagon  mencakup panjang  dari 0% sampai 100% dimana  pusat  dari pentagon berperan sebagai titik mulai. Titik pusat dari konsentrasi  gas  dihitung  dan  dipetakan  ke  dalam Duval Pentagon [4].
Urutan  dari  kelima  puncak  gas  dari  pentagon menyatakan  peningkatan  energi  yang  dibutuhkan untuk memproduksi gas-gas tersebut dalam transformator  daya,  dari 𝐻 2 sampai 𝐶 2 𝐻 2 yaitu 𝐻 2 , 𝐶 2 𝐻 6 , 𝐶𝐻 4 , 𝐶 2 𝐻 4 , 𝐶 2 𝐻 2 , berwalanan arah  jarum  jam. Urutan  ini  dapat  memberikan  solusi  terbaik  dalam topik identifikasi kerusakan transfomator menggunakan representasi pentagon [5].

## 2.3. Random Forest
Random Forest adalah supervised dan ensemble learning  algorithm yang  digunakan  untuk  klasifikasi maupun  prediksi. Ensemble  learning pada random forest adalah  gabungan random  decision  tree classifiers yang  membuat  prediksi  dengan  cara mengombinasikan  prediksi  dari  seluruh  pohon keputusan  [6].  Sesuai  dengan  yang  tersirat  dalam namanya, random forest adalah kumpulan dari pohon keputusan yang  dihasilkan  secara  acak  [7],  dimana merupakan  salah  satu  metode  yang  terintegrasi berdasarkan  algoritma bagging untuk  klasifikasi  [8]. Bagging (Bootstrap Agorithm) adalah desain inti yang membentuk  fitur  acak  pada random  forest .  Secara umum, proses bagging memilih secara acak beberapa data  sample  dari  dataset  training  untuk  membentuk decision  tree, dan  proses  tersebut  biasanya  berjalan beberapa  putaran  untuk  membentuk decision  tree forest .  Data  sampel  terpilih  yang  telah  digunakan dalam  setiap  putaran  pada  proses bagging akan dikembalikan  lagi  ke  dalam  dataset  dan  dapat  juga digunakan  untuk  putaran  berikutnya  pada  proses bagging untuk  memastikan  keacakan  dari  beberapa pohon keputusan [9].

## 2.4. Algoritma ID3
Algoritma  ID3  fokus  pada  pengambilan  nilai information  gain sebagai  kriteria  pemilihan  attribute pada nodes untuk  seluruh  level  pohon  keputusan ( decision  tree ),  sehingga  memungkinkan  bagi  setiap non-leaf node yaitu root node dan internal node untuk menetapkan attribute dengan information gain terbesar sebagai  attribute  pada node sementara  dalam pengujian [10].
Terdapat  contoh  himpunan 𝑆 ,  memuat  data dengan 𝐶 sebagai  jumlah  keluaran/label  kelas  data, nilai entropy dari 𝑆 adalah
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) = ∑ (𝑃 (𝑖) 𝑙𝑜𝑔 2 𝑃 (𝑖) ) 𝐶 𝑖=1 (1)
Dimana 𝑝 (𝑖) adalah  proporsi 𝑆 yang  termasuk dalam  kelas 𝑖 .  Catatan  bahwa 𝑆 bukanlah    fitur melainkan  seluruh  dataset. Entropy bernilai 0 jika seluruh  member  dari 𝑆 termasuk  dalam  kelas  yang sama.  Range  dari  entropy  adalah 0 (𝑝𝑢𝑟𝑖𝑡𝑦) sampai 1 (𝑖𝑚𝑝𝑢𝑟𝑖𝑡𝑦) . Pengukuran berikutnya adalah information  gain yang  digunakan  untuk  mengukur pengurangan  nilai entropy .  Untuk  fitur  tertentu 𝐴 , 𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴) bermakna  nilai information  gain dari dataset 𝑆 pada  fitur 𝐴 dan  didefinisikan  oleh persamaan berikut
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) − ∑ [( |𝑆 𝑣 | |𝑆| )𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆 𝑣 )] 𝑣 𝑛=1 (2)
dimana:
Ʃ   =  Jumlah  setiap  kemungkinan  nilai 𝑣 dari fitur 𝐴 , 𝑆 𝑣 = Subset dari 𝑆 dimana fitur 𝐴 mempunyai nilai 𝑣 , |𝑆 𝑣 | = jumlah elemen dalam 𝑆 𝑣 |𝑆| = jumlah elemen dalam 𝑆
ID3 melakukan pencarian terhadap seluruh  fitur dari dataset training dan menentukan fitur yang dapat memisahkan  data  terbaik.  Apabila  fitur  dapat mengklasifikasikan dataset training dengan sempurna/baik, ID3 akan berhenti, selain itu algoritma akan tetap beroperasi [11].

## 3. METODE PENELITIAN
Pendekatan metode waterfall memberikan penekanan  secara  linier  dalam  proses  pengembangan perangkat  lunak  melalui  beberapa  tahapan  secara terstruktur.  Lingkup  dan  tingkat  kompleksitas penelitian  yang  tergolong  spesifik  serta  durasi pelaksanaan  yang  terjadwal  mendorong terbentuknya karakteristik yang sesuai untuk mengimplementasikan metode  ini  berdasarkan  rangkaian  aktivitas  yang tercantum pada gambar 1 berikut

## Gambar 1. Diagram waterfall

## 3.1. Teknik Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  merupakan  data  sekunder berupa  konsentrasi  gas-gas  terlarut  pada  minyak transformator.  Data  tersebut  diperoleh  dari  hasil wawancara  dengan  Dosen  Listrik  Politeknik  Negeri Malang yang  telah melakukan  pengujian  di laboratorium  terhadap  minyak  transformator  untuk mengetahui substansi  yang menjadi komponen dalam menentukan tingkat atau kelas kerusakan transformator daya melalui analisis berdasarkan Duval Triangle meliputi  konsentrasi 𝐶 2 𝐻 2 , 𝐶 2 𝐻 4 ,  dan 𝐶𝐻 4 sedangkan  berdasarkan Duval  Pentagon meliputi konsentrasi 𝐻 2 , 𝐶 2 𝐻 6 , 𝐶𝐻 4 , 𝐶 2 𝐻 4 dan 𝐶 2 𝐻 2

## 3.2. Use Case Diagram
Use  Case  Diagram  memberikan  ilustrasi  yang berlangsung antara actor terhadap sistem. Interaksi ini mencerminkan  urutan  aktivitas  perilaku  user  dalam sistem  sehingga  dapat  dihasilkan  potret  kegiatan secara  sistematik.  Kegiatan  yang  dimiliki  oleh  user Dosen  Listrik  Politeknik  Negeri  Malang  yang memegang peran sebagai admin sistem memiliki akses diantaranya  melakukan  login,  input  dataset,  input konsentrasi  gas  terlarut,  klasifikasi  kerusakan transformator  daya,  dan  kalkulasi  tingkat  akurasi metode sesuai dengan visualisasi pada gambar 2
Gambar 2. Use case diagram
3.3. Activity Diagram Login Kegiatan login diawali  oleh  tampilan  sistem mewakili  input field  username dan password beserta
login button .  Data  yang  diberikan  oleh  user  akan dilakukan verifikasi terhadap sistem dalam pangkalan data, apabila data valid user akan diarahkan menuju ke halaman main menu dan jika tidak sistem memberikan alert bahwa percobaan login tidak berhasil kemudian menginstruksikan untuk melakukan login ulang sesuai dengan gambar 3
Gambar 3. Activity diagram login
3.4. Entity Relationship Diagram (ERD)
Gambar 4. Struktur entity relationshp diagram
Komponen entitas bertindak sebagai objek dalam proses  interaksi  yang  memiliki  fungsi  khusus  dan berlainan  sesuai  dengan  peran  yang  ditetapkan. Berikut  fungsi  dari  entitas  dalam  peancangan  relasi database sistem:
1. User
Entitas  user  berfungsi  sebagai  media  untuk menyimpan  data  pengguna.  Objek  ini  berelasi dengan seluruh tabel lain dengan identitas id yang menjadi atribut pembeda untuk setiap record data dalam tabel lain
2. Duval_Triangle_History Entitas duval_triangle_history digunakan  untuk menyimpan data hasil klasifikasi input user dalam sistem  menggunakan  teknik  interpretasi duval triangle .  Data  tersebut  meliputi  persentase  relatif
gas metana, etilen dan asetilen, titik koordinat hasil interpretasi  dengan  metode  analisis  gas  terlarut, dan kelas/target klasifikasi beserta definisi kelas
3. Duval_Pentagon_History
Entitas duval_pentagon_history digunakan  untuk menyimpan data hasil klasifikasi input user dalam sistem  menggunakan  teknik  interpretasi duval pentagon . Data tersebut meliputi persentase relatif gas  hidrogen,  etana,  metana,  etilen  dan  asetilen, titik  koordinat  hasil  interpretasi  dengan  metode analisis  gas  terlarut,  dan  kelas/target  klasifikasi beserta definisi kelas
4. Train_Result Entitas train_result berfungsi  untuk  menyimpan data  hasil  konstruksi  dan  training  model  beserta tingkat akurasi. Objek ini menyimpan nama model dalam  bentuk  string  sehingga  dapat  dilakukan reload model ketika klasifikasi data baru dilakukan kembali
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Implementasi Tampilan Dashboard
Halaman  Dashboard  memberikan  informasi terkait  teknik  interpretasi  hasil  analisis  gas  terlarut yang sedang digunakan dan identitas user berupa nama yang sedang login dalam sistem sesuai dengan Gambar 5 berikut
Gambar 5. Halaman d ashboard
4.2. Implementasi Tampilan Klasifikasi Kerusakan Tranformator Daya
Halaman  Klasifikasi  Kerusakan  Transformator Daya berfungsi untuk menerima input user berupa data konsentrasi gas terlarut meliputi gas metana, etilen dan asetilen  yang  akan  dipetakan  kedalam  titik  koordinat kemudian  ditentukan  kelas  kerusakan  transformator daya menggunakan metode sesuai dengan Gambar 6
Gambar 6. Halaman klasifikasi kerusakan transformator daya

## 4.3. Implementasi  Tampilan  Hasil  Klasifikasi Model
Halaman  Hasil  Klasifikasi  Model  berfungsi untuk  menampilkan  perrsentase  relatif  tiap  gas  dan letak  titik  koordinat  serta  hasil  klasifikasi  kelas kerusakan  transformator  daya  menggunakan  model sesuai dengan Gambar 7 berikut
Gambar 7. Halaman hasil klasifikasi model

## 4.4. Implementasi  Tampilan  Tingkat  Akurasi Model
Halaman Tingkat Akurasi Model berfungsi untuk menampilkan  tingkat  akurasi  dari  model  yang terbentuk  menggunakan  confusion  matrix  dengan membandingkan  nilai  prediksi  dengan  nilai  actual dataset sesuai dengan Gambar 8 berikut
Gambar 8. Halaman tingkat akurasi model

## 4.5. Implementasi Tampilan Histori Klasifikasi
Halaman  Histori  Klasifikasi  berfungsi  untuk menampilkan seluruh record hasil klasifikasi berdasarkan id user  meliputi  persentase  relatif  gas metana, etilen dan asetilen,  letak titik koordinat serta kelas  kerusakan  transformator  daya  sesuai  dengan Gambar 9 berikut
Gambar 9. Halaman Histori Klasifikasi

## 4.6. Pengujian Fitur Login
Fitur  login  disematkan  dalam  sistem  untuk melakukan  filter  pengguna  sehingga  fungsi  dan  hak yang  ditugaskan  dapat  dijalankan  sesuai  dengan ketentuan  aplikasi.  Pengujian  fitur  tercantum  pada tabel 1 berikut
Tabel 1. Tabel Pengujian Fitur Login Pengujian Fitur Login Kasus dan Hasil Uji Data Normal Data Input Harapan Pengamatan Hasil username : hunaynr password : 123456789 Data terinput dalam Text Box Input Field Data terinput dalam Text Box Input Field Sesuai Klik tombol login Tampil halaman Main Menu Tampil halaman Main Menu Sesuai Kasus dan Hasil Uji Data Tidak Normal Data Input Harapan Pengamatan Hasil username : hunaynr password : hunaynr12345 Data terinput dalam Text Box Input Field Data terinput dalam Text Box Input Field Sesuai Klik tombol login Muncul notifikasi warning “ Please check your login details and try again ” Muncul notifikasi warning “ Please check your login details and try again ” Sesuai

## 4.7. Perhitungan Metode
Dua  tahap  dalam  mekanisme  konstruksi  model random  forest diantaranya bagging ( bootstrap aggregating ),  himpunan bootstrap sample  dibentuk dari  dataset  yang  ditentukan  secara  acak  dengan konsep random  sampling  and  replacement .  Data sample dilakukan training untuk membentuk decision tree .  Seleksi  fitur  secara  acak  berperan  dalam penentuan  fitur pemisah pada root  node . Subset fitur dipilih  secara  acak  dari  fitur  dalam  dataset  dengan jumlah elemen  fitur dalam subset berjumlah  minimal dua.  Dataset  berjumlah  1016 records dengan parameter testing size = 25% melakukan partisi pada dataset menjadi dua bagian data training = 762 records dan data testing = 254 records . Parameter n_estimator menentukan  jumlah decision  tree yang  dibangun menggunakan  data  sample  hasil bagging .  Sejumlah 100 decision trees dilakukan konstruksi dengan basis data training secara acak. Pembangunan decision tree mengikuti aturan berikut:
Fitur root  node ditentukan  menggunakan information  entropy dengan  persamaan  (1).  Jumlah record dengan  fitur 𝐶 𝑦 ≤ 1.45 yang  termasuk  dalam seluruh  tipe  kelas  kerusakan  dan  nilai  probabilitas
setiap  kelas  kerusakan  dalam  rentang  nilai  fitur tercantum dalam tabel 2 berikut
Tabel 2. Jumlah data dengan fitur 𝐶 𝑦 ≤ 1.45 setiap kelas kerusakan dan probabilitas No. Kelas Kerusakan n Probabilitas 1. C 71 0.093176 2. D1 144 0.188976 3. D2 144 0.188976 4. O 119 0.156168 5. PD 46 0.060367 6. S 158 0.207349 7. T3-H 80 0.104987 Total 762

## 𝐼𝑛𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦
=   −[(0.093176 ∗ log(0.093176) log(2) ) + (0.188976 ∗ log(0.188976) log(2) ) + (0.188976 ∗ log(0.188976) log(2) ) + (0.156168 ∗ log(0.156168) log(2) ) + (0.060367 ∗ log(0.060367) log(2) ) + (0.207349 ∗ log(0.207349) log(2) ) + (0.104987 ∗ log(0.104987) log(2) )]

## 𝐼𝑛𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 = 2.702401
Fitur internal  node ditentukan  menggunakan nilai information  gain tertinggi  dari  kandidat  fitur sesuai dengan persamaan (2)
Jumlah record pada  internal node dengan  fitur 𝐶 𝑥 ≤ −1.25 yang  termasuk  dalam  seluruh  tipe  kelas kerusakan dan nilai probabilitas setiap kelas kerusakan dalam  rentang  nilai  fitur  tercantum  dalam  tabel  3 berikut
Tabel 3. Jumlah data dengan fitur 𝐶 𝑥 ≤ −1.25 setiap kelas kerusakan dan probabilitas No. Kelas Kerusakan n Probabilitas 1. C 71 0.196676 2. D1 2 0.00554 3. D2 92 0.254848 4. O 116 0.32133 5. PD 0 0 6. S 0 0 7. T3-H 80 0.221607 Total 361
𝐼𝑛𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 =   −[(0.196676 ∗ log(0.196676) log(2) ) + (0.00554 ∗ log(0.00554) log(2) ) + (0.254848 ∗ log(0.254848) log(2) ) + (0.32133 ∗ log(0.32133) log(2) ) + (0.221607 ∗ log(0.221607) log(2) )]

## 𝐼𝑛𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 = 2.01364
Nilai information  gain merupakan  selisih  atau total  pengurangan entropy sebelum  dilakukan separasi/pemisahan dengan entropy setelah dilakukan pemisahan menggunakan kandidat fitur. Nilai tertinggi dari  kandidat  merupakan  fitur  terbaik  dalam melakukan separasi/pemisahan.

## 𝐼𝑛𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝐺𝑎𝑖𝑛
= 2.702401 − [(( 71 361 ) ∗ 2.01364) + (( 2 361 ) ∗ 2.01364)
+ (( 92 361 ) ∗ 2.01364) + (( 116 361 ) ∗ 2.01364)
+ (( 80 361 ) ∗ 2.01364)]

## 𝐼𝑛𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝐺𝑎𝑖𝑛 = 0.688762
Jumlah record pada  internal node dengan  fitur 𝐶 𝑥 ≤ 0.25 yang  termasuk  dalam  seluruh  tipe  kelas kerusakan dan nilai probabilitas setiap kelas kerusakan dalam  rentang  nilai  fitur  tercantum  dalam  tabel  4 berikut
Tabel 4. Jumlah data dengan fitur 𝐶 𝑥 ≤ 0.25 setiap kelas kerusakan dan probabilitas No. Kelas Kerusakan n Probabilitas 1. C 0 0 2. D1 142 0.354115 3. D2 52 0.129676 4. O 3 0.007481 5. PD 46 0.114713 6. S 158 0.394015 7. T3-H 0 0 Total 401
𝐼𝑛𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 =   −[(0.354115 ∗ log(0.354115) log(2) ) + (0.129676 ∗ log(0.129676) log(2) ) + (0.007481 ∗ log(0.007481) log(2) ) + (0.114713 ∗ log(0.114713) log(2) ) + (0.394015 ∗ log(0.394015) log(2) )]

## 𝐼𝑛𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 = 1.8531366

## 𝐼𝑛𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝐺𝑎𝑖𝑛
= 2.702401 − [(( 142 401 ) ∗ 1.8531366)
+ (( 52 401 ) ∗ 1.8531366) + (( 3 401 ) ∗ 1.8531366)
+ (( 46 401 ) ∗ 1.8531366) + (( 158 401 ) ∗ 1.8531366)]

## 𝐼𝑛𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝐺𝑎𝑖𝑛 = 0.8531366
Tingkat  akurasi  diperoleh  dari  kombinasi  nilai input testing  size dan n_estimator pada  sistem klasifikasi  perangkat  lunak.  Kedua  nilai  tersebut berperan dalam proses pembentukan model yang dapat diukur  performa  terhadap  tugas  klasifikasi  untuk menghasilkan confusion  matrix .  Komparasi  atau perbandingan  antara  output  model  bernilai  benar sesuai  dengan  data  sampel  dengan  output  tidak  tepat klasifikasi  membentuk  persentase  tingkat  akurasi model.  Untuk  mendapatkan  performa  maksimal  dari sistem  diperlukan  pengujian  dari  berbagai  ukuran parameter. Ragam parameter dan tingkat akurasi yang dihasilkan tercantum dalam tabel 5 berikut
Tabel 5. Ragam parameter dan tingkat akurasi duval pentagon
No Testing Size (%) n_estimator Tingkat Akurasi (%) 1. 15 50 96.732 2. 15 75 96.078 3. 15 100 98.693 4. 15 125 94.118 5. 15 150 95.425 6. 20 50 94.608 7. 20 75 96.078 8. 20 100 93.137 9. 20 125 95.098 10. 20 150 96.569 11. 25 50 94.882 12. 25 75 97.244 13. 25 100 94.094
No Testing Size (%) n_estimator Tingkat Akurasi (%) 14. 25 125 96.063 15. 25 150 95.276 16. 30 50 94.754 17. 30 75 93.115 18. 30 100 96.393 19. 30 125 96.066 20. 30 150 94.098 21. 35 50 96.348 22. 35 75 95.786 23. 35 100 94.944 24. 35 125 94.382 25. 35 150 94.663
Berdasarkan  pengujian  menggunakan  sejumlah nilai  parameter  diperoleh  tingkat  akurasi  tertinggi dengan  gabungan  persentase testing  size dan n_estimator secara  berurutan  sebesar  15  dan  100 menghasilkan tingkat akurasi model sebesar 98.693%. Kompilasi  parameter testing  size dan n_estimator untuk mecapai tingkat akurasi maximal menggunakan teknik  interpretasi duval  triangle tercantum  dalam tabel 6 berikut
Tabel 6. Ragam parameter dan tingkat akurasi duval triangle No Testing Size (%) n_estimator Tingkat Akurasi (%) 1. 15 50 93.839 2. 15 75 92.891 3. 15 100 93.365 4. 15 125 95.261 5. 15 150 91.943 6. 20 50 93.594 7. 20 75 91.815 8. 20 100 92.171 9. 20 125 93.95 10. 20 150 94.662 11. 25 50 92.593 12. 25 75 94.302 13. 25 100 91.738 14. 25 125 96.011 15. 25 150 90.883 16. 30 50 93.824 17. 30 75 94.774 18. 30 100 91.687 19. 30 125 93.587 20. 30 150 94.537 21. 35 50 92.057 22. 35 75 92.668 23. 35 100 92.261 24. 35 125 93.075 25. 35 150 94.094
Berdasarkan  pengujian  menggunakan  teknik interpretasi duval  triangle dari  sejumlah  nilai parameter  diperoleh  tingkat  akurasi  tertinggi  dengan gabungan  persentase testing  size dan n_estimator secara  berurutan  sebesar  25  dan  125  menghasilkan tingkat akurasi model sebesar 96.011%. Merujuk pada pengujian  yang  telah  dilakukan  dapat  ditarik kesimpulan bahwa besaran tingkat akurasi dipengaruhi
oleh  kombinasi  attribute  yang  berperan  dalam pembentukan model yaitu nilai persentase testing size dan n_estimator yang  menyatakan  jumlah decisiom tree yang  terlibat  dalam  pemetaan  kelas  kerusakan transformator daya

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan,  maka penulis dapat  menyimpulkan bahwa klasifikasi kerusakan transformator daya  berdasarkan gas  terlarut  menggunakan  teknik  interpretasi duval triangle dan  metode  klasifikasi random  forest menghasilkan tingkat akurasi terbaik sebesar 96.011% pada kombinasi testing size = 25% dan n_estimator = 125,  sedangkan  teknik  interpretasi duval  pentagon menghasilkan  tingkat  akurasi  tertinggi  dengan  nilai 98.693%  pada  kombinasi testing  size =  15%  dan n_estimator = 100, melalui sudut pandang implementasi  sistem  dapat  beroperasi  dari  segi fungsionalitas  baik  mekanisme  klasifikasi  model maupun  utilitas  komponen  sesuai  dengan  spesifikasi perencanaan.  Mengacu  pada  analisis  yang  telah dilakukan,  maka  penulis  dapat  memberikan  saran untuk  penelitian  lebih  lanjut  yakni  penerapan  tipe metode  analisis  hasil  DGA( Dissolved  Gas  Analysis ) lain  dalam  memberikan  interpretasi  seperti Roger Ratio atau Doernenburg  Ratio  Method ,  selain  itu aplikasi kriteria dalam pengukuran kualitas purity /kemurnian  lain  saat  dilakukan  pemisahan terhadap suatu fitur dalam rangka optimalisasi tingkat akurasi model seperti gini index atau log loss

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Zope, N., Ali, S. I., Padmanaban, S., Bhaskar, M. S., and Mihet-Popa, L., 2018, February. Analysis of  132kV/33kV  15MVA  power  transformer dissolved  gas  using  transport-X  Kelman  Kit through  Duval’s  triangle  and  Roger’s  Ratio prediction.  In Industrial  Technology  (ICIT) , IEEE  International  Conference on  (pp.  1160- 1164). IEEE.
[2] Akbari,  A.,  Setayeshmehr,  A.,  Borsi,  H.,  and Gockenbach,  E.,  2008,  June.  A  Software Implementation of the Duval Triangle Method. In Electrical  Insulation , Conference  Record  of  the 2008 IEEE International Symposium on (pp. 124- 127). IEEE.
[3] Martin, D., Lelekakis, N., Wijaya, J., Duval, M., and  Saha,  T.  Investigations  Into  the  Stray Gassing  of  Oils  in  the  Fault  Diagnosis  of Transformers. In Power Delivery, IEEE Transactions on  Oct  2014,  vol.  29,  no.  5  (pp. 2369-2374). IEEE.
[4] Pattanadech, N. and Wattakapaiboon, W., 2019, July.  Application  of  Duval  Pentagon  Compared with Other DGA Interpretation Techniques: Case Studies  for  Actual  Transformer  Inspections Including  Experience  from  Power  Plants  in Thailand. In Engineering, Applied Sciences and
Technology  (ICEAST) , 2019  5th  International Conference on (pp. 1-4). IEEE.
[5] Duval, M. and Lamarre, L. The Duval Pentagon- A New Complementary Tool for the Interpretation  of  Dissolved  Gas  Analysis  in Transformers. IEEE Electrical Insulation Magazine, on Dec 2014, vol. 30, no. 6 (pp. 9-12). IEEE.
[6] Vens,  C.  and  Costa,  F.,  2011.  Random  Forest Based  Feature  Induction.  In Data  Mining,  2011 IEEE 11th International Conference on (pp. 744- 753). IEEE.
[7] Safavian,  S.  R.  and  Landgrebe  D.  A  survey  of decision tree classifier methodology. In Systems, Man,  and  Cybernetics,  IEEE  Transactions on 1991 Jun, vol. 21, no. 3 (pp. 660-674). IEEE.
[8] Guo, Y., Zhou, Y., Hu, X., and Cheng, W., 2019 Nov. Research on Recommendation of Insurance Products  Based  on  Random  Forest.  In Machine Learning,  Big  Data  and  Business  Intelligence
(MLBDBI),  2019  International  Conference on (pp. 308-311). IEEE.
[9] Ho, Y. T., Wu, C.-F., Yang, M.-C., Chen, T.-Y., and  Chang,  Y.-H.,  2019,  Aug.  Replanting  Your Forest:  NVM-friendly  Bagging  Strategy  for Random  Forest.  In Non-Volatile  Memory Systems and Applications Symposium (NVMSA) ,
2019 IEEE on (pp. 1-6). IEEE.
[10] Zhongtao,  L.  and  Hong,  W.,  2011,  May.  ID3
Optimization Algorithm Based On Interestingness Gain. In Communication
Software  and  Networks,  2011  IEEE  3rd International Conference on (pp. 73-77). IEEE.
[11] Jearanaitanakij,  K.,  2005,  Dec.  Classifying Continuous  Data  Set  by  ID3  Algorithm.  In
Information Communications & Signal Processing,  2005  5th  International  Conference
on (pp. 1048-1051). IEEE.