## TELSINAS

## PENGEMBANGAN FILTER AKTIF SHUNT MENGGUNAKAN ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM SEBAGAI REDUKSI HARMONISA MOTOR INDUKSI 3 FASA
Muhammad Alfianul Ikrom 1 , Iradiratu D. P. K. 2
Dosen Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik dan Ilmu Kelautan, Universitas Hang Tuah Surabaya Keputih-Sukolilo, Surabaya 60111
Email : alfiansikrom77@gmail.com
ABSTRACT : Non-linear loads installed in the power system will cause harmonic distortion. Harmonic distortion in voltage and current waveforms can result in abnormal conditions in the electrical system, a variety of electrical equipment used one of them is  an electric  motor type  motor induction. Induction motor  is  chosen  because  it  has  several  advantages  such  as  this  motor  is  simple,  cheap  and  easy maintenance. On the other hand induction motor 3 phase also generate harmonics. One way to solve this harmonic  problem  is  to  use  a  shunt  active  filter.  In  this  research  will  use  active  shunt  filter  which  is controlled using Adaptive Neural Fuzzy Inference System so it is expected to have harmonic value or Total Harmonic Distortion (THD) in accordance with international standard ie IEEE 519-1992.
Keywords: 3 phase induction motor, Active Shunt Filter, ANFIS, Harmonics.

## PENDAHULUAN
Pada  umumnya  motor  yang  digunakan untuk  keperluan  industri  adalah  motor-motor kecil yang memiliki efisiensi tidak tinggi. Motor induksi dikelompokkan ke dalam jenis beban tak linier.  Gelombang  sinuisodal  tegangan  dan  arus yang  dihasilkan  dari  beban  non  linier  tersebut berfrekuensi  tinggi,  dimana  merupakan  kelipat frekuensi fundamentalnya (50Hz) yang menyebabkan  harmonisa.  Akibat  dari  adanya harmonisa  yang  terjadi  adalah  komponen- komponen  peralatan  dalam  sistem  akan mengalami  penurunan  kinerja  dan  bahkan  akan mengalami kerusakan (Hadi S., 2012). Akibatnya mengganggu  penggunaan  peralatan listrik dalam semua  bidang  pekerjaan.  Salah  satu  cara  untuk mengurangi atau menghilangkan harmonisa yaitu dengan penggunaan filter aktif.
Menurut Dani et al. (2014), Banyak usaha yang  dilakukan  untuk  menyelesaikan  masalah yang muncul karena adanya harmonisa. Cara yang paling  sederhana  dan  sering  dilakukan  adalah dengan  menggunakan  filter  pasif.  Filter  pasif
tersebut  paling  sering  digunakan  karena  biaya pembuatan  yang  rendah  dan  strukturnya  yang sederhana.  Namun,  filter  tersebut  tidak  dapat menyelesaikan  masalah  yang  ditimbulkan  oleh variasi  acak  dari  bentuk  gelombang  pada  beban karena  filter  ini  biasanya  ditala  pada  frekuensi tertentu.  Filter  ini  juga  dapat  menghasilkan resonansi  seri  dan  paralel  dengan  impedansi sumber.  Untuk  memecahkan  masalah  ini,  maka dikembangkan penggunaan filter aktif. Filter akan bekerja  ketika  kondisi  beban  dirasakan  sudah mulai  mengganggu.  Ketika  beban  tidak  cukup mengganggu  maka  filter  tidak  bekerja  atau bernilai nol. Peralatan penalaan yang berasal dari filter aktif ini pada dasarnya harus memiliki dua jenis  karakteristik,  yaitu  mampu  ditala  dengan frekuensi  tinggi  dan  kemampuan  untuk  bekerja pada rating daya tinggi.
Pada penelitian inimengembangkan filter aktif  shunt  berbasis Adaptive Neuro Fuzzy Inference System sebagai  reduksi  harmonisa motor induksi 3 fasa dan hasil yang diperoleh nilai THDv  dan  THDi.  Untuk  hasil  THDv  sebesar

## TELSINAS
0.50%  sedangkan  nilai  THDi  0.05%.  Hasil tersebut  telah  memenuhi  standart  IEEE  yaitu THDv dan THDi tidak lebih dari 5%.

## TINJAUAN PUSTAKA

## A. Motor Induksi 3 Fasa
Motor  induksi  merupakan  suatu  mesin listrik yang merubah energi listrik menjadi energi gerak  dengan  menggunakan  gandengan  medan listrik  dan  mempunyai  slip  antara  medan  stator dan medan rotor. Stator adalah bagian dari mesin yang tidak berputar dan terletak pada bagian luar. Stator  terbuat  dari  besi  bundar  berlaminasi  dan mempunyai alur- alur sebagai tempat meletakkan kumparan.  Rotor  adalah  bagian  dari  mesin  yang berputar bebas dan letaknya bagian dalam. Rotor terbuat  dari  besi  laminasi  yang  mempunayi  slot dengan batang alumunium/tembaga yang terhubung singkat pada ujungnya.
Motor  induksi  merupakan  motor  arus bolak-balik  yang  paling  banyak  digunakan terutama dalam industri. Penamaannya berdasarkan cara memperoleh arus pada rotornya. Arus motor ini didapat bukan dari sumber tertentu tetapi  secara  induksi  atau  imbas,  sebagai  akibat adanya perbedaan relatif antara putaran rotor dan medan putar yang dihasilkan oleh arus stator.

## B. Kontruksi Motor Induksi 3 Fasa
Motor  induksi  tiga  fasa  memiliki  dua komponen  dasar  yaitu  stator  dan  rotor,  bagian rotor dipisahkan dengan bagian stator oleh celah udara  yang  sempit  ( air gap ).  Tipe  dari  motor induksi  tiga  fasa  berdasarkan  lilitan  pada  rotor dibagi  menjadi  dua  macam  yaitu  rotor  belitan ( wound rotor )  adalah  tipe  motor  induksi  yang memiliki  rotor  terbuat  dari  lilitan  yang  sama dengan  lilitan  statornya  dan  rotor  sangkar  tupai ( Squirrel-cage rotor )  yaitu  tipe  motor  induksi dimana  konstruksi  rotor  tersusun  oleh  beberapa batangan logam yang dimasukkan melewati slot- slot yang ada pada rotor motor induksi.

## Gambar 1 Konstruksi motor listrik induksi 3 fasa
(Sumber : Hutagaol, J. 2010)

## C. Prinsip Kerja Motor Induksi 3 Fasa
Misalkan  kita  memiliki  sumber  AC  3  fasa yang terhubung dengan stator pada motor. Karena stator  terhubung  dengan  sumber  AC  maka  arus dapat  masuk  ke  stator  melalui  kumparan  stator sehingga  menghasilkan  fluks  atau  pada  saat terminal  tiga  fasa  stator  motor  induksi  diberi suplai  tegangan  tiga  fasa  seimbang,  maka  akan mengalir arus pada konduktor di tiap belitan fasa stator dan akan menghasilkan fluksi bolak-balik.

## D. Harmonisa
Pada  dasarnya,  gelombang  tegangan  dan arus  yang  ditransmisikan  dan  didistribusikan dari  sumber  ke  beban  berupa  gelombang sinusoidal  murni  [8].  Akan  tetapi  proses transmisi  dan  distribusi  ini  terjadi  berbagai macam  gangguan  sehingga  bentuk  gelombang tidak lagi sinusoidal murni. Salah satu fenomena penyimpangan bentuk gelombang sinusoidal ini adalah distorsi harmonik.

## E. Sumber Harmonisa
Sumber  harmonik  secara  garis  besar  terdiri dari 2 jenis yaitu peralatan yang memiliki kondisi saturasi  ( saturate device )  dan  peralatan elektronika  daya  ( power electronic equipment ). Peralatan yang memiliki kondisi saturasi biasanya memiliki  komponen  yang  bersifat  magnetik seperti transformator,  mesin- mesin listrik, tanur busur listrik, peralatan yang menggunakan power supply ,  dan  magnetik  ballast.  Peralatan
elektronika daya biasanya menggunakan komponen-komponen  elektronika  daya  seperti thyristor , dioda, dan lain-lain [9].

## F. Standart harmonisa
Ada   dua   kriteria   yang   digunakan   untuk mengevaluasi distorsi harmonik (Standar harmonisa  berdasarkan  IEEE  519-1992),  yaitu batasan  untuk  harmonisa  arus  dan  batasan harmonisa tegangan.
Tabel I  IEEE STD. 519-1992 IEEE-519 Voltage Distortion Limits Bus Voltage IHDv (%) THDv (%) at PCC 69 kV and 3.0 5.0 below 69.001 kV 1.5 2.5 through 161 kV 161 kV and 1.0 1.5 above

## G. Total Harmonic Distorsi (THD)
Menurut  Dhavitra  R.  e t al. (2015),  untuk menganalisa  pengaruh  harmonisa  terhadap kualitas tegangan dan arus ditentukan oleh indeks harmonik, berikut adalah beberapa pengertian dan persamaan  yang  terdapat  dalam  analisis harmonik.
THD merupakan rasio antara nilai RMS dari komponen  harmonisa  dan  nilai  RMS  dari  nilai fundamental  dan  biasanya  dinyatakan  dalam persen  (%).  Indeks  ini  digunakan  untuk menyatakan  deviasi  dari  bentuk  gelombang periodik  yang  mengandung  harmonisa  terhadap gelombang  sinusoidal  murni.  Total  Distorsi Harmonik (THD) tegangan dan arus, yaitu :
THD= ∑ M h 2 hmax h>1 M 1 x 100 % (1)
Keterangan : THD = Total Harmonic Distortion
Mh =   nilai rms arus atau tegangan harmonik ke-

## h
M1 =  nilai rms arus atau tegangan pada frekuensi dasar

## H. Filter aktif shunt
Filter  Aktif Shunt merupakan  tipe  yang paling  banyak  digunakan  karena  merupakan topologi  yang  terkenal  dan  memiliki  prosedur instalasi  yang  tidak  sulit.  Gambar  berikut  ini menunjukkan prinsip konfigurasi dari filter daya aktif  paralel  dengan  VSI,  terdiri  dari  Kapasitor sebagai  terminal  DC  (Cf), switch elektronika daya,  dan inductor (Lf)  sebagai  komponen interfacing. [10]
Gambar 2.  Blok diagram filter aktif shunt

## I. Transformasi pq
Teorema  daya  sesaat  bekerja  berdasarkan besaran daya aktif dan daya reaktif pada domain waktu. Besaran tegangan dan arus tiga fasa dalam koordinat  abc  ke  koordinat  αβ 0 menggunakan transformasi Clarke. Lalu besaran ini didefenisikan  menjadi  daya  sesaat  yang  akan menentukan  besaran  arus  kompensasi  untuk meniadakan arus harmonik dari beban non linier. Pada transformasi clarke, tegangan dan arus tiga fasa  ditransformasikan  menggunakan  persamaan berikut :
𝑥𝛼 𝑥𝛽 1 0 𝑥𝑎 𝑥𝑏 𝑥𝑐 (2) Besarnya daya sesaat dapat dituliskan sebagai berikut : P= Va Ia + Vb Ib + Vc Ic (3)

## TELSINAS
Dari persamaan diatas, daya sesaat dapatdituliskan  dalam  bentuk  koordinat 𝛼𝛽0 menjadi : 𝑝 𝑞 𝑉𝛼   𝑉𝛽 𝑉𝛽   𝑉𝛼 𝐼𝛼 𝐼𝛽 (4)
Daya aktif dapat dituliskan sebagai :
p = V 𝛼 I 𝛼 + V 𝛽 I 𝛽 (5)
Sedangkan  daya  reaktif  dapat  dituliskan sebagai :
q = V 𝛼 I 𝛽 -  V 𝛽 I 𝛼 (6)
Besarnya arus kompensasi dalam koordinat 𝛼𝛽 dituliskan :
𝐼𝑐𝛼 ∗ 𝐼𝑐𝛽 ∗ 1 𝑉𝛼 𝑉𝛽 𝑉𝛼 𝑉𝛽 𝑉𝛽       𝑉𝛼 𝑃𝑜 𝑃𝑙𝑜𝑠𝑠 𝑞
Dengan  menggunakan  invers  transformasi clarke,  maka  besaran  arus  kompensasi  dalam koordinat abc dituliskan sebagai berikut :
𝐼𝑐𝑎 ∗ 𝐼𝑐𝑏 ∗ 𝐼𝑐𝑐 ∗ ⎣ ⎢ ⎢ ⎢ ⎡ 1              0 ⎦ ⎥ ⎥ ⎥ ⎤ 𝐼𝑐𝛼 ∗ 𝐼𝑐𝛽 ∗ (8)
J. Adaptive Neural Fuzzy Inference System (ANFIS )
Fuzzy Neural Network atau Jaringan Syaraf Kabur  atau  system  neuro-  fuzzyadalah  mesin belajar yang menemukan parameter system kabur (yaitu,    himpunan  fuzzy,  aturan  fuzzy)  dengan memanfaatkan  teknik  pendekatan  dari  jaringan syaraf.Jaringan syaraf dan system fuzzy memiliki beberapa  kesamaan.  Jika  sudah  tidak  ada  model matematika  dari  masalah  yang  diberikan,  maka keduanya  dapat  digunakan  untuk  memecahkan masalah (misalnya pattern recognition, regression atau density estimation ).  Jaringan syaraf  dan  system  fuzzy  hanya  mempunyai kelemahan dan kelebihan yang hampir sepenuhnya hilang dengan menggabungkan kedua konsep-konsep tertentu.
Jaringan syaraf hanya dapat ikut berperan jika masalah yang ada diungkapkan oleh contoh yang  diamati  (dengan  jumlah  yang  cukup). Observasi  ini  digunakan  untuk  pelatihan  secara blackbox .

## METODE PENELITIAN

## A. Konfigurasi Sistem
Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  yaitu  terlebih  dahulu  dibangun konsep rangkaian sistem yang mendeteksi adanya nilai  THD  yang  belum  sesuai  dengan  standart IEEE 519-1992 sehingga dilengkapi dengan filter aktif shunt berbasis fuzzy logic controller. Berikut diagram blok sistem secara keseluruhan :
SUMBER
MOTOR INDUKSI Transformasi pq PWM inverter Filter Aktif Shunt berbasis ANFIS

## Gambar 3. Blok Diagram Sistem
Pada  awalnya  tegangan  dan  sumber  akan diproses  di  blok  “ clarke ”.  Di  blok  ini  akan dikonversi dari 3 fasa menjadi 2 variable output , baik  tegangan  maupun  arus.  Setelah  dilakukan proses  filter  dengan  LPF  untuk  mendapatkan komponen fundamental dan harmonisanya, maka dibagian  akhir  dilakukan  konversi  lagi  dari  2 variabel menjadi 3 variabel. Kemudian output ini diterusakan  menuju  blok Adaptive Neuro Fuzzy Inference System . Dimana Adaptive Neuro Fuzzy Inference System ini  sendiri  digunakan  untuk mempertahankan  nilai  tegangan  yang  berubah, sehingga  keluaran  dari Adaptive Neuro Fuzzy Inference System ini akan diolah oleh blok PWM Inverter untuk menghasilkan pulsa. Pulsa ini yang berfungsi  untuk  menyalakan  atau  mematikan switch dari  inverter  3  tingkat  yang  kemudian digunakan  untuk  menjalankan  motor  sinkron  3 fasa.

## TELSINAS

## B. Rangkaian Implementasi ANFIS pada filter aktif shunt
Pada  gambar  4  dapat  dilihat  Rangkaian Implementasi ANFIS pada filter aktif shunt yang dipasang pada motor induksi 3 fasa.
Gambar 4. Implementasi ANFIS pada Filter aktif shunt.

## C. Perancangan Kontroler ANFIS (Adaptif Neuro Fuzzy Inference System)
Berikut ini adalah gambar diagram blok dari kontroler  ANFIS  yang  digunakan  dalam penelitian ini yang ditunjukkan pada gambar 5.
Gambar 5. Diagram blok  kontroler ANFIS
Pada  blok  diagram  tersebut error (e(t)) diperoleh  dari  e(t)  =  y(t)-  R(t)    dimana  y(t)  dan R(t)  adalah system output dan system input sebagai referensi. Pada mulanya nilai error (e(t)) dan perubahan error (de error(t)) akan dikonversi ke  nilai  fariabel fuzzy pada  blok fuzzification . Setelah  proses fuzzification ,  keluaran  dari fuzzification akan  di  training  dulu  dengan menggunakan ANFIS editor dengan mengetikkan comand  “anfisedit”  pada  comand  prom  matlab
setelah  ituhasil fuzzification yang  telah  di  train tadi  masuk  ke  proses Inference Mechanisme dengan  mempertimbangkan rule base serta membership function yang secara otomatis terbuat setelah melakukan train data. Setelah itu diproses di defuzzyfication untuk merubah variablefuzzy ke bentuk keluaran akhir dalam sistem ini yaitu akan diolah  oleh  blok  PWM  Inverter  untuk menghasilkan pulsa.Berikut ini adalah tabel  dari train data yang digunakan:
Tabel II Training data pada ANFIS Input 1 (error) Input 2 (de error) Ouput (Alfa) ‐3.32 ‐3.29 0.01 ‐0.9 ‐0.9 0.25 ‐0.004 ‐0.008 0.5 0.9 0.89 0.75 3.32 3.3 1
Data  train  di  atas  akan  di  masukkan  ke  dalam ANFIS editor windows . berikut adalah hasil train datanya:
Gambar 6 Train data dengan ANFIS editor window
Gambar  7  menunjukkan  konstruksi learning dari
ANFIS Gambar 7. Struktur ANFIS R(t)  + Train data Inference System Fuzzification Defuzzification Rule - Base 𝑑 𝑑𝑡 Process e(t) e(t) - Y(t)
Pada kontoler ANFIS yang digunakan pada sistem ini, inputan dari train data ANFIS berasal dari  refrensi  dan  perhitungan  data  sebelumnya. Setelah dilakukan train data. Berikut di bawah ini membership function yang  terbentuk  setelah training  data  pada  kontroler  ANFIS  yang digunakan pada sistem ini.
Gambar 8. Membership Function pada input 1 (error)
Setelah Proses dari train data selanjutnya dapat dilihat di gambar 8merupakan membership function input 1 (error) yang  terbentuk  setelah training  data  pada  kontolroler  ANFIS  yang digunakan  pada  sistem  ini.  Yang  mana  Variabel linguistik  yang  dibentuk  dalam  lima  fungsi keanggotaan dan menggunakan tipe trapmf.
Gambar 9. Membership Function pada input 2 (de error)
Dapat  dilihat  gambar  9 Membership Function pada input 2 (de error)ANFIS yaitu delta error. Pada  gambar  tersebut  juga  terdapat  lima membership function . Pada membership function delta error memiliki  batas  sama  seperti input 1
error yaitu  antara  -3  sampai  dengan  3  dan menggunakan tipe trapmf .
Gambar 10. Derajat keanggotaan keluar ( output )
Pada  gambar  10  merupakan  urutan membership function dari keluaran ( output) untuk ANFIS  berbeda  dari fuzzy yang  menggunakan metode mamdani untuk output nya yaitu mengatur sendiri  sedangkan  pada  anfis  metode  yang  di gunakan yaitu sugeno dimana nilai output di dapat pengaturan rule base pada input 1 dan input 2 yang akan  membentuk  output . Pada  gambar  tersebut juga  terdapat  25 membership function .  Pada membership function Output  terbentuk  dari  nilai membership  function  input  1  dan  input  2  yang secara otomatis di bentuk oleh rule editor.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Simulasi pemasangan filter aktif shunt
Pada  sistem  awal  ini  disimulasikan  tanpa menggunakan filter aktif shunt berbasis adaptive neuro fuzzy inference system dengan nilai THDv dan  THDi  dengan  sistem  secara  keseluruhan adalah 3.02% dan 107.77% Berikut gambar hasil simulasi.
Gambar 11. Hasil THDv Simulasi tanpa pemasangan filter aktif shunt

## TELSINAS
Gambar 12. Hasil THDi Simulasi tanpa pemasangan filter aktif shunt
Nilai  THD  yang  didapatkan  dari FFT Analysis Powergui pada scope yang  terhubung dengan  salah  satu  pengukur  tegangan  dan  arus sebelum  dikonsumsi  oleh  motor  induksi  3 fasa.Dengan  menggunakan  standar  IEEE  519- 1992, nilai THDi yang diijinkan adalah dibawah 5%, artinya nilai THDi dari hasil simulasi sebesar 107.77%  perlu  dilakukan  perbaikan  agar  bisa sesuai dengan standar yang telah ditentukan. Hal ini  berbeda  dengan  gelombang  tegangan  seperti pada  gambar 12   nilai THDv  dari  hasil simulasi sebesar 3.02%.

## B. Hasil Simulasi Menggunakan Pemasangan Filter Aktif Shunt Berbasis ANFIS
Gambar 13. Nilai THDv menggunakan Filter Aktif Shunt Berbasis ANFIS
Gambar  13  merupakan  hasil  THDv menggunakan Filter Aktif Shunt Berbasis Adaptive Neural Fuzzy Inference System yang mana  hasil  yang  didapat  yaitu  THDv  0.50% selanjutnya hasil THDi dapat dilihat dibawah ini.
Gambar 14. Nilai THDi menggunakan Filter Aktif Shunt Berbasis ANFIS
Pada  gambar  14  menunjukkan  Nilai  THDi didapatkan  dari FFT Analysis Powergui pada scope . Dengan hasil 0.05% dengan jumlah cycles 125. Dibandingkan dengan hasil yang sebelumnya hasil  simulasi  tanpa  menggunakan  Filter  Aktif Shunt Berbasis ANFIS yaitu  107.77%  kemudian motor induksi 3 fasa dengan menggunakanFilter Aktif Shunt Berbasis ANFIS terjadi  penurunan sampai  dengan  0.05%  begitu  juga  THDv  dapat dilihat pada gambar 12 terjadi penurunan sampai dengan  0.50  %,  dengan  hasil  tersebut  nilai totalharmonic distorsi tersebut  menurut  standar IEEE 519-1992 yang sudah ditentukan 5%  Sudah terpenuhi  dengan  pemasangan  filter  aktif shunt berbasis ANFIS pada motor induksi 3 fasa.

## C. Simulasi Pengujian Keandalan Filter Aktif Shunt Berbasis ANFIS
Untuk  pengujian  keandalan  filter  aktif shunt berbasis ANFIS p ada simulasi ini dilakukan pengaturan  kecepatan  motor  induksi  dengan beban nol yaitu kecepatan tetap sebesar 1500 rpm yang ditunjukkan pada gambar 16.
Gambar16 Grafik kecepatan constant

## TELSINAS
Pada  kondisi  tersebut,  diamati  dan dianalisis  dengan fast fourier transform ( FFT) kinerja  filter  aktif shunt berbasis ANFIS dengan menggunakan 5 fungsi keanggotaan. Dapat dilihat THDv pada gambar 17, menghasilkan nilai THDv sebesar 1.12%.

## Gambar 17 Hasil simulasi THDv dalam kondisi kecepatan konstant dengan beban nol
Hasil  simulasi  THDi  sebesar  0.99%  pada system  berikut  dapat  digambaarkan  pada  grafik gambar 18. menurut standart IEEE 519-1992 yaitu dengan  nilai  maksimal  sebesar  5%.  Sudah terpenuhi.  Hal  ini  membuktikan  bahwa  desain filter  aktif shunt berbasis ANFIS sudah  teruji dengan baik.
Gambar 18 Hasil simulasi THDi dalam kondisi kecepatan konstant dengan beban nol
Tabel III Uji coba keseluruhan system dengan filter aktif shunt
Pengujian Sistem Motor Induksi 3 Fasa THDv THDi Standart IEEE 519-1992 (5%) Uji coba 1 (perubahan kecepatan 1000-1500 Rpm kondisi berbeban) tanpa filter 3.02 % 107.77 % THDi Belum Sesuai Standart IEEE Uji coba 2 (perubahan kecepatan 1000-1500 Rpm kondisi berbeban) filter berbasis ANFIS 0.50 % 0.05 % Sesuai Standart IEEE Uji coba 3 (perubahan kecepatan 1500-1500
Rpm dengan beban nol) filter aktif berbasis ANFIS 1.12 % 0.99 % Sesuai Standart IEEE
Dapat  dilihat  pada  Tabel  III  hasil  uji  coba keseluruhan  sistem  motor  induksi  dengan  filter aktif shunt, tahap awal yaitu melakukan uji coba pemasangan filter aktif shunt murni tanpa ANFIS dengan  perubahan  kecepatan  1000-1500  Rpm dalam  kondisi  berbeban  sebesar  11  Nm.  hasil yang  diperoleh  adalah  THDv  3.02%  dan  THDi 107.77.  selanjutnya  tahap  kedua  yaitu  uji  coba pemasangan  filter  aktif  shunt  berbasis  ANFIS dengan kecepatan 1000-1500 Rpm dalam kondisi berbeban hasil yang diperoleh THDv 0.50% dan THDi 0.05%. tahap akhir menguji keandalan filter aktif shunt berbasis ANFIS yaitu dengan asumsi motor induksi 3 fasa dengan kecepatan Konstant dalam  kondisi  beban  nol  hasil  yang  diperoleh THDv  1.12%  dan  THDi  0.99%.    Dari  beberapa percobaan diatas dapat diambil kesimpulan bahwa system  yang  menggunakan  filter  aktif  shunt berbasis  ANFIS  dapat  mereduksi  THDv  dan THDi sesuai dengan standart yang diijinkan yaitu dibawah 5%.

## KESIMPULAN
Sesuai  dengan  hasil  penelitian  yang  telah disimulasikan,  maka  dapat  diambil  kesimpulan sebagai berikut:
Nilai THDv dan THDi motor induksi 3 fasa sebelum  di  filter  dengan  pemasangan  filter  aktif shunt berbasis ANFIS sebesar THDv 3.02 % dan THDi 107.77%. nilai THDi tersebut masih belum memenuhi  standart  IEEE  519-1992  sebesar  5%. Kemudian Dengan pemasangan filter aktif shunt berbasis ANFIS dapat menurunkan sampai dengan

## TELSINAS
nilai THDv 0.50% dan THDi 0.05%. selanjutnya filter  aktif  shunt  berbasis  ANFIS  diuji keandalannya  dengan  asumsi Pengaturan Kecepatan Konstant pada  Beban Nol , dengan hasil nilai THDv 1.12 % dan THDi 0.99 %. maka nilai  tersebut  menurut  standart  IEEE  519-1992 sebesar 5 % sudah terpenuhi.

## DAFTAR PUSTAKA
Akagi H. 1996.  “New Trends in Active Filters for Power  Conditioning”,  IEEE  Transaction on  Industry  Application.  Vol.  32.  pp. 1312-1322.
Anton Adi S,Sstudi dan Penerapan Model Neuro- Fuzzy Dalam Prakiraan Cuaca,S1 Jurusan Teknik Fisika ITB, 2000 Anugrah  Sapta.  A.,  2017.  “Perancangan Space Vector Pulse Width Modulation Voltage Source Inverter (Svpwm  Vsi)  Berbasis Fuzzy Logic Pada Driver Motor Induksi 3
Fasa Untuk Mengurangi Nilai THD”.
Surabaya: Teknik Elektro Universitas Hang Tuah Surabaya. Adnan,  M.,  Ismail.,  Hanif  dan  Baloch,  T.M., 2010. ANFIS Identification Model of an Advanced Process Control (APC) Pilot Plant. Department of Electrical and
Electronics Engineering , Universiti Teknologi PETRONAS, Malaysia. Harahap  S.  H.  dan  Sjani  M.  2013.  Analisis
Pengaruh  Beban  Nonlinier  Terhadap Kinerja  Kwh  Meter  Induksi  Satu Fasa.[Laporan  Penelitian].  Medan  : Universitas Sumatera Utara. JangJSR. 1997. ANFIS: Adaptive-network-based Fuzzy Inference System. IEEE Transactions on Systems, Mans and
Cybernetics. www.jurnalteknologi.com . Diakses  22 Desember 2014. Kusumadewi, Sri. Dan Hartati, Sri., 2010. Neuro Fuzzy  (Integrasi  Sistem  Fuzzy  dan
Jaringan  Syaraf).  Yogyakarta:  Graha Ilmu.
Kementerian  Perindustrian  Republik  Indonesia.
2016. Direktori Perusahaan. http://www.kemenperin.go.id/direktori- perusahaan. [12 Februari 2017].
Nugroho  E.A.,  2016.  “Implementasi  Inverter Sebagai  Pengendali  Motor  Induksi  Tiga
Fasa Dengan Metode Space Vector Pulse Width Modulation (SVPWM)”.  Jurnal SIMETRIS,  Vol  7  No  2  November 2016ISSN: 2252-4983.
Pahlevi  Benny.  A.,  2017.  “Perancangan  Filter Aktif Shunt Menggunakan Fuzzy Logic Control Untuk  Mereduksi  Harmonisa Pada Motor Sinkron 3 Fasa”.  Surabaya: Teknik  Elektro  Universitas  Hang  Tuah Surabaya.
Purwanto S. A., Rakhmawati R., dan H. S. H. E. 2011. Penggunaan Inverter sebagai Filter Daya  Aktif  Paralel  Untuk  Kompensasi Harmonisa  Akibat  Beban  Non  Linier.
[Laporan Penelitian]. Surabaya : Politeknik Elektronika Surabaya-ITS.
Pecharanin  N.  Mitsui  H.  Sone  M. Harmonic detection by using neural network, Neural Networks ‖ , 995. Proceedings, IEEE International Conference on Vol. 2, 27 pp: 923 – 926.