## Perancangan Sistem Monitoring Dan Pengujian Kehandalan Menggunakan Kualifikasi Cronbach’s Alpha

## Dwi Permadi Satrio Wibowo
Teknik Elektro, Universitas Mercu Buana, Jakarta dwipermadisw@gmail.com

## Abstrak
Pengawasan pada setiap komponen perlu dilakukan untuk  menjaga kelancaran jaringan  distribusi  listrik.  Untuk  membantu  pengawasan  komponen  maka dibuatlah  sebuah  sistem  monitoring  pada  komponen.  Parameter  penting  yang perlu  dimonitor  adalah  arus,  tegangan,  dan  suhu. Hasilnya  data  yang  telah didapatkan  oleh  sensor  dapat  ditampilkan  dan  disimpan. Data  yang  disimpan berupa file comma-separated values (CSV) sehingga dapat dibuka di Microsoft Office.  Data  kegagalan  sistem  monitoring  untuk  menyimpan  file comma- separated values (CSV) yang dicatat tiap jam/hari selama 19 hari sesuai dengan proses  Poisson  Homogen.  Berdasarkan  hasil  analisis  catatan  data  kegagalan yang  ada,  sistem  monitoring  yang  dirancang  telah  memenuhi  kehandalan 98,62% ( Excellent ) berdasarkan kualifikasi Cronbach’s Alpha.
Keywords : Perancangan  sistem  monitoring,  Proses  Poisson  Homogen, Kualifikasi Cronbach’s Alpha
Received Juni 2018 Accepted for Publication August 2018 DOI: 10.22441/incomtech .v8i2.4173

## 1. PENDAHULUAN
Saat ini kehandalan sistem distribusi tenaga listrik merupakan hal yang sangat penting terhadap penyaluran listrik ke konsumen, terutama pada kontinyuitas pelayanan tegangan dan  daya  [1].  Sistem  distribusi  listrik  adalah  hal  yang  paling  banyak  mengalami gangguan,  antara  lain  drop  tegangan  dan  ketidakseimbangan  beban  [2][3].  Sehingga untuk  menjaga  kelancaran  jaringan  distribusi  listrik,  pengawasan  pada  setiap  komponen perlu dilakukan. Untuk membantu pengawasan komponen maka dibuatlah sebuah sistem monitoring  pada  komponen.  Sistem  monitoring  merupakan  suatu  proses  untuk mengumpulkan  data  dari  berbagai  sumber  daya.  Biasanya  data  yang  dikumpulkan merupakan data yang real time [4].

## Gambar 1. Hasil perancangan sistem monitoring
Sistem ini akan memonitor panel yaitu Main Distribution Board dan Capacitor Bank . Parameter  penting  yang  perlu  dimonitor  adalah  arus,  tegangan,  dan  suhu  [5].  Sistem monitoring (Gambar 1) ini dibuat agar bisa menyimpan data parameter yang diukur dan menampilkannya secara realtime . Hasilnya data yang telah didapatkan oleh sensor dapat ditampilkan dan disimpan, data yang ditampilkan berupa graphic chart yang dapat dilihat melalui web browser maupun menggunakan aplikasi android. Data yang disimpan berupa file comma-separated values (CSV) sehingga dapat dibuka di Microsoft Office.
Performa  sistem  monitoring  yang  handal  pada  dasarnya  haruslah  mempunyai kegagalan  yang  minimal.  Data  yang  digunakan  untuk  menentukan  tingkat  kehandalan sistem  monitoring  adalah  data  kegagalan  (bersifat  diskrit)  sistem  untuk  menyimpan  file comma-separated  values (CSV)  yang  dicatat  selama  selang  waktu  tertentu  sesuai distribusi  Poisson  Homogen.  Berdasarkan  data  kegagalan  yang  terjadi  akan  dilakukan analisis  apakah  dengan  catatan  data  kegagalan  yang  ada,  sistem  monitoring  yang dirancang telah memenuhi kehandalan berdasarkan kualifikasi Cronbach’s Alpha.

## 2. PENGUJIAN KEHANDALAN
Secara matematis, kehandalan R(t) adalah peluang bahwa sistem akan bekerja dengan baik pada interval waktu 0 sampai dengan t, dinotasikan sebagai berikut [6]:
R(t) = P(T>t), t > 0
dengan  T  adalah  peubah  acak  yang  menunjukkan  waktu  kegagalan.  Nilai  kehandalan sistem  monitoring  akan  ditentukan  berdasarkan  hasil  pencatatan  kegagalan  yang  terjadi (bersifat  diskrit).  Adapun  distribusi  peluang  yang  dipilih  adalah  distribusi  Poisson Homogen.
Pengujian  hipotesis  digunakan  untuk  menentukan  bahwa  banyaknya  kegagalan maksimum  dapat  diterima,  dengan  kata  lain  sistem  monitoring  handal.  Pengujian  ini menggunakan rumus t-hitung [7]:
̅   √ (1)
dengan
= rata-rata data
= nilai uji
n = jumlah data
s = standar deviasi data
sedangkan kualifikasi kehandalan yang dipilih yaitu kualifikasi Cronbach’s Alpha.

## 2.1 Proses Poisson Homogen
Distribusi  Poisson  mempunyai  karakteristik  yaitu  peubah  acaknya  diskrit  dan informasi  mengenai  besarnya  nilai  rata-rata  dari  suatu  kejadian  dalam  suatu  interval waktu  tertentu  (disimbolkan  dengan  λ).  Persamaan  dari  distribusi  Poisson  Homogen adalah sebagai berikut [6]:
(    ) (2)
dengan
λt = laju kegagalan konstan
x = banyaknya kegagalan dalam interval waktu t.
Dengan kata lain, P(X=x) adalah peluang terjadinya tepat x kegagalan dalam waktu t. Kehandalan dinyatakan sebagai berikut [6]:
∑ (3)

## 2.2 Kualifikasi Cronbach’s Alpha
Salah  satu  alat  yang  digunakan  untuk  menentukan  kualifikasi  kehandalan  adalah kualifikasi Cronbach’s Alpha dengan kriteria sebagai berikut [6]:
a. Excellent (91%-100%) b. Good (81%-90%) c. Acceptable (71%-80%) d. Questionable (61%-70%) e. Poor (51%-60%) f. Unacceptable
(0%-50%)
Berdasarkan  kualifikasi  tersebut,  nilai  kehandalan  yang  diharapkan  minimal  berada pada  kualifikasi Acceptable atau  bernilai  71%-80%  dan  angka  80%  merupakan Reasonable Goal .

## 3. PERANCANGAN SISTEM MONITORING
Gambar 2 merupakan serangkaian alur proses dalam penelitian:
Mulai
Identifikasi masalah Observasi lapangan Pengajuan proposal penelitian Diterima? Studi literatur Pengumpulan data parameter Membuat program Arduino Membuat program Raspberry Pi Merangkai komunikasi Melakukan simulasi kerja Melakukan pengujian kehandalan Handal? Menarik kesimpulan penelitian Tidak Ya A Selesai A Tidak Ya Gambar 2. Alur proses penelitian

## 3.1 Alat dan Bahan
Alat dan bahan yang digunakan dalam penelitian ini, antara lain:
A . Hardware
Hardware yang digunakan adalah sebagai berikut:
1. Notebook
2. Modem
3. Arduino Uno kit
4. Raspberry Pi seri B
5. Sensor DS18B20

## B. Software
Software yang digunakan adalah sebagai berikut:
1. Android IDE
2. Python
3. MySQL
4. Web Server Nginx
5. InfluxDB
6. Grafana

## 3.2 Perancangan Sistem
Penelitian ini merancang sistem monitor dari Main Distribution Board dan Capasitor Bank , parameter yang diukur dalam penelitian ini hanya 3,yaitu ;
1. Main Distribution Board
a. Tegangan
b. Arus
c. Suhu
2. Capacitor Bank

## a. Suhu
Hardware Raspberry  Pi  tidak  memiliki real  time  clock ,  sehingga  OS  harus memanfaatkan timer jaringan  server  sebagai  pengganti.  Komputer  yang  mudah dikembangkan  ini  dapat  ditambahkan  dengan  fungsi real  time (seperti  DS1307)  dan banyak lainnya, melalui saluran GPIO ( General-purpose input/output ) via antarmuka I²C ( Inter-Integrated  Circuit )  [8].  Data  parameter  akan  diolah  menggunakan  Raspberry  Pi agar  dapat  disimpan,  dikirim  melalui email ,dan  ditampilkan  dalam browser maupun dalam aplikasi android.
Arduino  uno    dapat    dibuat    sebuah    sistem    atau    perangkat    fisik  menggunakan software dan hardware yang    sifatnya    interaktif,    yaitu  dapat  menerima  rangsangan dari lingkungan dan merespon balik [9]. Arduino digunakan untuk mengolah data analog
dari sensor yang akan diubah menjadi data digital, agar dapat terbaca oleh Raspberry Pi. Pengukuran parameter tegangan dan arus menggunakan Voltage dan Current Transformer untuk menurunkan tegangan dan arus yang akan langsung dimasukkan dalam pin analog Arduino, sedangkan untuk suhu menggunakan sensor DS18B20 (Gambar 3).
Gambar 3. Arsitektur perancangan sistem

## 3.3 Perancangan Arduino
Dalam  rancangan  ini,  Arduino  digunakan  sebagai  perantara  sensor  dan  Raspberry  Pi karena Raspberry Pi tidak dapat membaca sensor dengan output analog dan hanya dapat membaca data digital sehingga diperlukan Arduino untuk mengubah sinyal analog sensor menjadi  sinyal  digital  (Gambar  4).  Membuat  program  Arduino  diperlukan software Arduino  IDE  yang  telah  diinstal  dilaptop,  media  komunikasi  antara  laptop  dan  Arduino menggunakan kabel USB.

## Gambar 4. Perancangan Arduino
Sensor  yang digunakan  dalam rancangan ini adalah DS18B20 untuk  mengukur suhu, Voltage transformer untuk mengukur tegangan, dan Current transformer untuk mengukur arus.  Dalam  hasil  rancangan  untuk  menggantikan  Voltage  dan  Current  transformer
digantikan  potensiometer  dengan  menyesuaikan  dengan  kondisi  sebenarnya  saat menggunakan Voltage dan Current transformer.

## 3.4 Perancangan Komunikasi Arduino dan Raspberry Pi
Perancangan komunikasi Arduino dan Raspberry Pi dapat dilakukan dengan dua cara, yaitu ;
1. Menggunakan kabel USB.
2. Menggunakan General Purpose Input Output (GPIO) Raspberry Pi.

## Gambar 5. Perancangan komunikasi
Dalam  perancangan  ini,  dilakukan  dengan  menggunakan  cara  pertama  karena  lebih mudah  dan  lebih  hemat  kabel  daripada  cara  yang  kedua.  Gambar  5  menunjukkan pengujian  komunikasi  antara  Raspberry  Pi  dan  Arduino,  yang  dapat  dilakukan  dengan membuat  program  sederhana  menggunkan  Python  atau  dengan  menginstal  program Arduino IDE pada Raspberry Pi yang memiliki OS Raspbian.

## 4. ANALISIS DATA
Data yang digunakan untuk menentukan tingkat kehandalan sistem monitoring adalah data  kegagalan  (bersifat  diskrit)  sistem  untuk  menyimpan  file comma-separated  values (CSV) yang dicatat tiap jam/hari selama beberapa hari.
Tabel 1. Hasil pencatatan kegagalan
Hari Tes Kegagalan Kegagalan Kumulatif 1 1 1 2 3 4 3 5 9 4 3 12 5 3 15 6 4 19 7 2 21 8 4 25 9 7 32 10 2 34 11 1 35
12 2 37 13 4 41 14 2 43 15 3 46 16 6 52 17 4 56 18 1 57 19 1 58
Pencatatan  kegagalan  dihentikan  berdasarkan  pada  persentase  kegagalan  kumulatif yang  mendekati  10%  atau  berada  di  bawah  10%.  Perhitungan  persentase  kegagalan kumulatif sebagai berikut [6]:
Persentase kegagalan kumulatif telah mencapai 9,72% sehingga pencatatan kegagalan dihentikan pada hari ke 19.

## 4.1 Analisis Deskriptif
Rata-rata  kegagalan  yang  terjadi  adalah  3  kegagalan  perhari  sehingga  λt  =  3.1  =  3, dengan t konstan. Sehingga data sesuai proses Poisson Homogen dengan parameter λ = 3.

## Gambar 6. Grafik hasil pencatatan kegagalan
Dari  sebaran  data  grafik,  dapat  dilihat  bahwa  kegagalan  yang  terjadi  sesuai  dengan analisis deskriptif sebagai berikut:

## 1. Kuartil bawah (kuartil Q1)
Berdasarkan hasil pencatatan kegagalan maka didapatkan kuartil Q1 = 2.
2. Kuartil atas (kuartil Q3)
Berdasarkan hasil pencatatan kegagalan maka didapatkan kuartil Q3 = 4.
3. Nilai tengah (median)
Berdasarkan hasil pencatatan kegagalan maka didapatkan nilai tengah = 3.
4. Pagar dalam bawah
Berdasarkan hasil pencatatan kegagalan maka didapatkan pagar dalam bawah = -1.
5. Pagar dalam atas
Berdasarkan hasil pencatatan kegagalan maka didapatkan pagar dalam atas = 7.
6. Pagar luar bawah
Berdasarkan hasil pencatatan kegagalan maka didapatkan pagar luar bawah = -4.
7. Pagar luar atas
Berdasarkan hasil pencatatan kegagalan maka didapatkan pagar luar atas = 10.
Banyak  informasi  yang  didapat  dari  data  pencilan,  untuk  itu  jangan  langsung menghilangkan  data  pencilan  dari  data  walaupun  data  tersebut  sangat  menganggu  [10]. Berdasarkan penilaian kualitatif maka tidak ada data pencilan yang dibuang karena masih berada  pada  pagar  dalam.  Lonjakan  kegagalan  pada  hari  ke  9  yaitu  7  kegagalan  tidak akan mempengaruhi hasil analisis data.

## 4.2 Analisis Peluang Kegagalan
Sesuai dengan persamaan (2), maka dapat dihitung peluang kegagalan sebagai berikut (e=2,72) :
Tabel 2. Perhitungan peluang kegagalan Hari Tes Kegagalan Peluang Kegagalan 1 1 0,149078338 2 3 0,223617507 3 5 0,100627878 4 3 0,223617507 5 3 0,223617507 6 4 0,16771313 7 2 0,223617507 8 4 0,16771313 9 7 0,021563117 10 2 0,223617507
11 1 0,149078338 12 2 0,223617507 13 4 0,16771313 14 2 0,223617507 15 3 0,223617507 16 6 0,050313939 17 4 0,16771313 18 1 0,149078338 19 1 0,149078338
Sesuai  dengan  penilaian  kualitatif  sebelumnya,  lonjakan  kegagalan  yang  terjadi  pada hari  ke  9  yaitu  7  kegagalan  dengan  peluang  0,021563117  (2,2  %)  memang  terjadi kejadian 7 kegagalan namun peluangnya kecil.
Gambar 7. Grafik peluang kegagalan terhadap kegagalan
Gambar  7  menunjukkan  bahwa  peluang  kegagalan  menunjukkan  pola  naik,  stabil, kemudian  makin  menurun.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  sistem  monitoring  yang dirancang akan mempunyai kehandalan yang baik walaupun akan ada lonjakan kegagalan namun peluangnya kecil.

## 4.3 Analisis Kehandalan
Untuk  menguji  hipotesis  banyaknya  kegagalan  maksimum  7  dapat  diterima  atau sistem monitoring handal dilakukan langkah-langkah sebagai berikut:
1. Menentukan hipotesis uji dan
,
2. Menentukan standar deviasi, dari tabel 1 maka didapatkan s = 1,47
3. Menentukan t-hitung sesuai persamaan (1), maka didapatkan t = -25,84
4. Mengambil keputusan dengan melihat tabel nilai kritis distribusi t,
,
maka didapatkan nilai t-tabel = 2,10
karena t-hitung < t-tabel, maka H 0 diterima.
Jadi  banyaknya  kegagalan  maksimum  7  dapat  diterima  atau  dengan  kata  lain  sistem monitoring handal.
Kemudian  sesuai  dengan  persamaan  (3),  maka  dapat  dihitung  kehandalan  sebagai berikut (e=2,72) :
Tabel 3. Perhitungan kehandalan Kegagalan Peluang Kegagalan Persentase 0 0,049692779 4,96927794 1 0,149078338 14,9078338 2 0,223617507 22,3617507 3 0,223617507 22,3617507 4 0,16771313 16,771313 5 0,100627878 10,0627878 6 0,050313939 5,03139391 7 0,021563117 2,15631168 Kehandalan 98,6224196
Kehandalan  yang diperoleh adalah 98,62% maka berdasarkan kualifikasi  Cronbach’s Alpha, sistem monitoring yang dirancang mempunyai kualifikasi Excellent .

## 5. KESIMPULAN
Data  kegagalan  sistem  monitoring  untuk  menyimpan  file comma-separated  values (CSV) yang dicatat tiap jam/hari selama 19 hari sesuai dengan proses Poisson Homogen. Berdasarkan  hasil  analisis  catatan  data  kegagalan  yang  ada,  sistem  monitoring  yang dirancang  telah  memenuhi  kehandalan  98,62%  ( Excellent ) berdasarkan  kualifikasi Cronbach’s Alpha.

## REFERENCES
[1]  HY  Abriyanto,  F  Arkan,  dan  R  Kurniawan, Analisa  Rekonfigurasi  Jaringan  Sistem  20  KV  Bangka Untuk  Meningkatkan  Kualitas  Pelayanan  Pelanggan ,  Prosiding  SNPPM,  Universitas  Bangka Belitung, 2018.
[2]  D  Restu  Adi  Kinasih  dan  A  Budiman, Analisa  Drop  Tegangan  Dan  Manuver  Jaringannya  Pada Penyulang Bawen 2 Dengan ETAP Power Station 12.6 , Teknik Elektro, Universitas Muhammadiyah, Surakarta, 2018.
[3]  K  Sari,  G  Ayu  dan  ST  Agus  Supardi, Analisa  Pengaruh  Ketidakseimbangan  Beban  Terhadap  Arus Netral Dan Losses Pada Trafo Distribusi Studi Kasus Pada PT. PLN (Persero) Rayon Blora , Teknik Elektro, Universitas Muhammadiyah, Surakarta, 2018.
[4]  GJ Ohara, Aplikasi Sistem Monitoring Berbasis Web Untuk Open Cluster , Sekolah Tinggi Teknologi
Telkom, Bandung, 2013.
[5]  AE Minarno, AA Wardhana, Monitoring Power Meter Pada Pembangkit Listrik Tenaga Mikro Hidro Dan  Pembangkit  Listrik  Tenaga  Surya  Menggunakan  Arduino  Ethernet  Shield  Dan  Cloud  Service, Prosiding SENTRA, Universitas Muhammadiyah Malang, 2015.
[6]  Bambang  P  dan  M  Hendayun, Kehandalan  Software  Berdasarkan  Data  Sekunder  Menggunakan Distribusi Poisson dan Kualifikasi Cronbach’s Alpha , JNTETI, Vol 5, No. 2, 2016.
[7]  Rufii, Statistika Unipa Surabaya , Program Pascasarjana, Universitas Adi Buana, Surabaya, 2012.
[8]  Diterjemahkan  dari  www.raspberrypi.org/support,  diakses  pada  tanggal  30  Juni  2018  Pukul  21:00 WIB.
[9]  Eko  Kristianto, Monitoring  Suhu  Jarak  Jauh  Generator  AC  Berbasis  Mikrokontroler ,  Universitas Negeri Yogyakarta, Yogyakarta, 2013.
[10]  Salman P, Identifikasi Dan Pengaruh Keberadaan Data Pencilan (Outlier) , Majalah Ilmiah Panorama Nusantara, Edisi VI, 2009.