Deteksi Cacat pada Isolasi Trafo Secara Visual menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network (CNN)
Alfendio Alif Faudisyah 1* , Kristoko Dwi Hartomo 2 , Hindriyanto Dwi Purnomo 3
1*,3 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana, Kota Salatiga, Provinsi Jawa Tengah, Indonesia.
2 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana, Kota Salatiga, Provinsi Jawa Tengah, Indonesia.

## a r t i c l e  i n f o
Article history: Received 27 March 2023 Received in revised form 21 July 2023 Accepted 20 August 2023 Available online October 2023 DOI: https://doi.org/10.35870/jti k.v7i4.1067
Keywords: Transformer Insulation; Image Classification; Convolutional Neural Network.
Kata Kunci: Isolasi Trafo; Klasifikasi Gambar; Convolutional Neural Network.

## a b s t r a c t
Transformer insulation is a dielectric material that has the function of selling two or more  voltage  electrical  conductors.  Damage  to  the  transformer  insulation  will  cause interference  with  the  performance  of  the  transformer  so  that  it  can  cause  the transformer to experience operational failure or even damage. This research builds a system  that  can  classify  defective  and  normal  transformer  insulation  images.  The Convolutional Neural Network method is implemented in model building. The research method  begins  with  conducting  research  planning,  dataset  collection,  data preprocessing, classification of development models, training models, as well as testing and evaluation. Based on the test results with standardized data size 180 x 180 x 3 pixels, it produces an accuracy of 0.9913 for training, 0.9884 for testing, and 1.00 for evaluation. Test results with standardized data size 240 x 240 x 3 pixels produce an accuracy of 0.9798 for training, 0.9651 for testing, and 0.94 for evaluation. Based on the research that has been done, shows that differences in data standardization can affect the results of the model performance.

## a b s t r a k
Isolasi trafo adalah bahan dielektrik yang memiliki fungsi untuk memisahkan dua atau lebih  penghantar  listrik  yang  bertegangan.  Kerusakan  pada  isolasi  trafo  akan menyebabkan  gangguan  kinerja  trafo  sehingga  dapat  membuat  trafo  mengalami kegagalan operasi atau bahkan kerusakan. Penelitian ini membangun suatu sistem yang dapat mengklasifikasikan gambar isolasi trafo cacat dan normal. Metode Convolutional Neural  Network  diimplementasikan  dalam  pembuatan  model.  Metode  penelitian dimulai dengan melakukan perencanaan penelitian, pengumpulan dataset, preprocessing data,  pembangunan  model  klasifikasi,  training  model,  serta  testing  dan  evaluasi. Berdasarkan hasil uji dengan standardisasi data ukuran 180 x 180 x 3 piksel menghasilkan accuracy 0.9913 untuk training, 0.9884 untuk testing, dan 1.00 untuk evaluasi. Hasil uji dengan standardisasi data ukuran 240 x 240 x 3 piksel menghasilkan accuracy 0.9798 untuk training, 0.9651 untuk testing, dan 0.94 untuk evaluasi. Berdasarkan penelitian yang  telah  dilakukan  menunjukkan  bahwa  perbedaan  standardisasi  data  dapat memengaruhi hasil dari performa model.
*Corresponding Author. Email: alfendioaliff@gmail.com 1* .
© E-ISSN: 2580-1643.
Copyright @ 2023. Published by Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET) ( http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ ).

## Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi)
journal homepage: http://journal.lembagakita.org/index.php/jtik

## 1. Latar Belakang
Transformator  atau  lebih  sering  disebut  trafo merupakan  komponen  yang  berfungsi  untuk mengubah arus listrik dari satu atau lebih rangkaian listrik ke rangkaian listrik lain tanpa mengubah sistem frekuensi  melalui  gandengan  magnet.  Fungsi  kerja trafo ini menggunakan prinsip induksi elektromagnetik  [1].  Dengan  bertambahnya  beban, trafo  selalu  mengalami  peningkatan  suhu  dan  arus. Kerusakan atau bahkan ledakan dapat terjadi ketika suhu di dalam ruang trafo terlalu tinggi [2]. Salah satu cara untuk mendeteksi kerusakan trafo adalah dengan mengetahui  kondisi  dari  isolasi  trafo  apakah  dalam keadaan  yang  baik  atau  mengalami  masalah.  Isolasi trafo  adalah    bahan  dielektrik  yang  memiliki  fungsi untuk memisahkan dua atau lebih penghantar listrik yang  bertegangan,  seperti  antara coil dengan  tangki trafo [3]. Ada beberapa jenis isolasi yang digunakan pada  trafo.  Jenis  isolasi  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah pressboard .  Isolasi pressboard dibuat  menggunakan  bahan pulp kayu  yang keseluruhannya  terbuat  dari  bahan  nabati  alami dengan  tingkat  kimia  paling  murni  [4].  Kerusakan pada  isolasi  trafo  akan  menyebabkan  gangguan kinerja  trafo  sehingga  dapat  membuat  trafo mengalami kegagalan operasi atau bahkan kerusakan [5].
Dengan pesatnya perkembangan teknologi informasi, dapat menjadi solusi dari permasalahan di atas.  Salah  satu  metode  yang  bisa  digunakan  untuk mengetahui  kondisi  isolasi  trafo  adalah  klasifikasi gambar.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk membangun  suatu  sistem  yang  dapat  dengan  cepat dan  akurat  mengklasifikasikan  gambar  isolasi  trafo cacat  dan  normal  menggunakan  algoritma Convolutional  Neural  Network (CNN).  Hasil  dari analisis klasifikasi gambar dapat diperoleh informasi mengenai kondisi isolasi trafo apakah dalam keadaan baik  atau  tidak.  Dengan  mengetahui  kondisi  dari isolasi trafo dapat digunakan untuk mendeteksi lebih dini  kerusakan  pada  trafo  serta  meminimalisir terjadinya penyimpangan atau kegagalan dari kinerja trafo. Klasifikasi gambar adalah suatu proses untuk membedakan kelas data gambar dengan tujuan untuk memprediksi  kelas  gambar  tanpa  mengetahui labelnya [6]. Metode yang digunakan untuk klasifikasi gambar  isolasi  trafo  cacat  dan  normal  adalah
Convolutional  Neural  Network (CNN).  CNN  adalah salah  satu  metode deep  learning yang  mampu memberikan  hasil  signifikan  mengenai  pengenalan objek gambar [7]. Deep learning merupakan sub bidang dari machine learning yang berbasis jaringan syaraf tiruan [8].  Metode  CNN  banyak  digunakan  dalam pemrosesan  gambar  karena  memiliki  akurasi  yang tinggi dan lebih baik dalam pengenalan gambar visual [9].  Metode  CNN  dapat  diimplementasikan  dalam klasifikasi  gambar  isolasi  trafo  cacat  dan  normal, sehingga  peneliti  ingin  membangun  suatu  sistem menggunakan  metode  CNN  yang  dapat  digunakan untuk melakukan deteksi cacat pada isolasi trafo.
Dalam  penelitian  ini,  dataset  isolasi  trafo  cacat didapatkan  dari  [10],  sedangkan  dataset  isolasi  trafo normal  dikumpulkan  dengan  cara web  scraping .  Dari dataset  yang  diperoleh  kemudian  dilakukan preprocessing data  yaitu  dengan  augmentasi  data, standardisasi data, dan membagi dataset menjadi data training dan testing. Pada  penelitian  ini  dilakukan pengujian  dari  perbedaan  2  standardisasi  data  yaitu menggunakan  ukuran  data  gambar  180  x  180  x  3 piksel dan ukuran data gambar 240 x 240 x 3 piksel. Evaluasi  model  klasifikasi  dilakukan  dengan menggunakan confusion  matrix .    Penelitian  mengenai kegagalan trafo pernah dilakukan sebelumnya, seperti yang  dilakukan  oleh  [11],  melakukan  pemantauan kondisi  trafo  dengan  menggunakan  uji Dissolved  Gas Analysis (DGA).  Dalam  penelitian  tersebut,  dengan melakukan  identifikasi  jenis  dan  jumlah  gas  yang terlarut  dalam  minyak  dapat  diperoleh  informasi mengenai kegagalan trafo.

## 2. Metode Penelitian
Metode  penelitian  dalam  penelitian  ini  dilakukan dalam  6  langkah.  Metode  penelitian  dimulai  dengan melakukan  perencanaan  penelitian,  pengumpulan dataset  isolasi  trafo, preprocessing data,  pembangunan model klasifikasi menggunakan CNN, proses training model klasifikasi, dan yang terakhir adalah testing dan evaluasi  untuk  menguji  dan  melihat  kualitas  model klasifikasi. Alur metode penelitian dapat dilihat pada diagram di gambar 1.
Gambar 1. Alur metode penelitian

## Perencanaan Penelitian
Perencanaan  penelitian  ini  dilakukan  dengan  tahap mengidentifikasi  permasalahan  yang  dihadapi,  studi literatur,  dan  analisis  penyelesaian  untuk  mengatasi permasalahan.  Peneliti  mendapati  bahwa  kegagalan atau  kerusakan  trafo  dapat  dideteksi  lebih  dini dengan  mengidentifikasi  kondisi  pada  isolasi  trafo. Permasalahan  tersebut  dapat  diselesaikan  dengan menerapkan  algoritma deep  learning yaitu  CNN. Dengan dibangunnya sistem klasifikasi gambar dapat mengefisiensi pekerjaan yang ada.

## Pengumpulan Dataset
Dataset yang digunakan dalam penelitian ini terdapat 2  kelas,  yaitu  data  gambar  isolasi  trafo  cacat  dan normal.  Total  dataset  yang  dikumpulkan  adalah  18 gambar. Dataset isolasi trafo cacat diambil dari [10]. Dataset  isolasi  trafo  normal  dikumpulkan  dengan cara web  scraping dengan  mempertimbangkan  jenis isolasi trafo cacat, sehingga data yang diambil adalah sama  yaitu  isolasi  jenis pressboard . Web  scraping merupakan  teknik  memperoleh  data  dari  sebuah website secara otomatis dan cepat [12]. Dataset yang diambil yaitu gambar dengan pemotretan tegak lurus dengan isolasi. Contoh dataset dari tiap kelas dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Contoh Dataset
Preprocessing Data Preprocessing data yang dilakukan dalam penelitian ini adalah  augmentasi  data,  standardisasi  data,  dan membagi dataset ke dalam 2 bagian, yaitu data training dan testing. Augmentasi data merupakan suatu proses memodifikasi  data  gambar  sehingga  gambar  asli
dapat  berubah  bentuk  dan  posisi  [13].  Tujuan augmentasi data adalah untuk memperbanyak dataset dan menghindari terjadinya overfitting. Augmentasi data yang digunakan terdiri dari crop , translation , rotate, scale , flip , blur , posterize , sharpen , color , contrast , brightness ,  dan resize . Jumlah total dataset hasil augmentasi adalah 432 gambar.  Contoh  dataset  hasil  augmentasi  dari  tiap kelas  dapat  dilihat  pada  gambar  3.  Perbandingan jumlah dataset awal dan hasil augmentasi dari setiap kelas dapat dilihat pada tabel 1.
Gambar 3. Contoh dataset hasil augmentasi
Tabel 1. Jumlah dataset awal dan augmentasi dari setiap kelas Kelas Jumlah Dataset Awal Jumlah Dataset Augmentasi Total Cacat 9 216 225 Normal  9 216 225
Setelah  dilakukan  augmentasi  data,  langkah selanjutnya  adalah  melakukan  standardisasi  data. Tujuan standardisasi data adalah untuk memodifikasi data sedemikian rupa dan menjadikannya lebih stabil [14]. Standardisasi data dilakukan dengan mengubah ukuran  data  gambar.  Pada  penelitian  ini  dilakukan pengujian  dari  perbedaan  2  standardisasi  data  yaitu menggunakan  ukuran  data  gambar  180  x  180  x  3 piksel dan ukuran data gambar 240 x 240 x 3 piksel. Langkah  selanjutnya  yaitu  melakukan  pembagian dataset  ke  dalam  2  bagian,  yaitu training dan testing. Pembagian dataset untuk training 80% dan untuk testing 20%,  sehingga  jumlah  dataset training adalah  346 gambar dan testing adalah 86 gambar.
Pembangunan model klasifikasi Pada  tahap  ini  dilakukan  pembangunan  model klasifikasi dengan menerapkan algoritma deep learning yaitu  CNN.  Model  klasifikasi  dibangun  dan dijalankan  menggunakan  bahasa  pemrograman Python  dan library TensorFlow  serta  Keras  dengan GPU  sebagai runtime .  TensorFlow  adalah  kerangka kerja  untuk  membuat  model machine  learning , khususnya neural network . TensorFlow dikembangkan oleh  Google  pada  tahun  2015  [15].  Keras  adalah Application  Programming  Interface (API)  yang  ditulis dengan  Python  dan  dapat  berjalan  di  atas TensorFlow. Keras memungkinkan pengguna untuk melatih  dan  menganalisis neural  network [16]. Arsitektur  model  CNN  pada  pembangunan  model klasifikasi dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Arsitektur model CNN (standardisasi data
180 x 180 x 3 piksel) Layer (type) Output Shape Activation Function rescaling (Rescaling) ( None , 180, 180, 3) conv2d (Conv2D) ( None , 180, 180, 16) ReLU max_pooling2d (MaxPooling2D) ( None ,  90, 90, 16)
conv2d_1 (Conv2D)
( None ,  90, 90, 32) ReLU max_pooling2d_1 (MaxPooling2D) ( None ,  45, 45, 32) conv2d_2 (Conv2D) ( None ,  45, 45, 64) ReLU max_pooling2d_2 (MaxPooling2D) ( None ,  22, 22, 64) flatten (Flatten) ( None , 30976) dense (Dense) ( None , 128) ReLU dense_1 (Dense) (None, 2) Tabel 3. Arsitektur model CNN (standardisasi data 240 x 240 x 3 piksel) Layer (type) Output Shape Activation Function rescaling (Rescaling) (None, 240,  240, 3) conv2d (Conv2D) (None, 240,  240, 16) ReLU max_pooling2d (MaxPooling2D) (None, 120,  120, 16) conv2d_1 (Conv2D) (None, 120,  120, 32) ReLU max_pooling2d_1 (MaxPooling2D) (None,  60, 60, 32) conv2d_2 (Conv2D) (None,  60, 60, 64) ReLU max_pooling2d_2 (MaxPooling2D) (None,  30, 30, 64) flatten (Flatten) (None, 57600) dense (Dense) (None, 128) ReLU dense_1 (Dense) (None, 2) Training
Pada  tahap  ini  dilakukan training dan  penyetelan parameter pada model klasifikasi yang telah dibangun. Dataset yang digunakan untuk proses training adalah dataset  hasil  augmentasi  sebesar  80%  atau  jumlah dataset  346  gambar.  Data training merupakan  data yang digunakan sebagai acuan untuk membuat model klasifikasi  [17].  Penyetelan  parameter  dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui pengaruh parameter terhadap performa yang dihasilkan. Parameter training pada  pembangunan  model  klasifikasi  dapat  dilihat pada tabel 3.
Alfendio Alif Faudisyah, Kristoko Dwi Hartomo, Hindriyanto Dwi Purnomo / Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) 7 (4) 2023, 620-628
Tabel 3. Parameter training Parameter Deskripsi Batch size 32 Epoch 10 Optimizer Learning rate
Beta 1 Beta 2 Epsilon Amsgrad Loss function Adam 0.001 0.9 0.999 1e-07
False Sparse Categorical Cross-Entropy
Testing dan Evaluasi Testing dilakukan untuk menguji model dengan data baru.  Dataset  yang  digunakan  untuk  proses testing adalah  dataset  hasil  augmentasi  sebesar  20%  atau jumlah  dataset  86  gambar.  Data testing merupakan data yang digunakan untuk menguji performa model klasifikasi [17]. Evaluasi dilakukan untuk melihat baik atau  tidaknya  kualitas  dan  efektivitas  dari  model klasifikasi. Evaluasi dilakukan menggunakan confusion matrix.  Confusion  matrix merupakan  suatu  struktur tabel  tertentu  yang  digunakan  untuk  mengukur kinerja  model machine  learning dengan  pendekatan supervised  learning [18].  Struktur  tabel confusion  matrix dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Confusion matrix Confusion Matrix Predicted/Classified Class Positive (1) Negative (0) Actual Class Positive (1) TP ( True Positive ) FN ( False Negative ) Negative (0) FP ( False Positive ) TN ( True Negative )
Keterangan: TP  = Data positif yang terklasifikasi benar TN = Data negatif yang terklasifikasi salah FP  = Data negatif yang terklasifikasi benar FN = Data positif yang terklasifikasi salah
Pada  penelitian ini confusion  matrix digunakan  untuk mendapatkan nilai accuracy , precision , recall , dan F1- score . Rumus confusion  matrix untuk  menghitung accuracy , precision , recall , dan F1- score adalah sebagai berikut.
Accuracy = TP + TN TP + TN + FP + FN (1) Precision = TP TP + FP (2) Recall = TP TP + FN (3)
F1- score = 2 x 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 x 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 + 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 (4)

## 3. Hasil dan Pembahasan
Penelitian  ini  mendeteksi  cacat  pada  isolasi  trafo menggunakan  algoritma Convolutional  Neural  Network (CNN). Dataset terbagi menjadi 2 kelas yaitu isolasi cacat  dan  normal.  Dataset  yang  digunakan  adalah dataset hasil augmentasi berjumlah 432 gambar yang terdiri  dari  216  gambar  untuk  masing-masing  kelas. Pembagian  dataset  dilakukan  dengan  perbandingan 80%  untuk training dan  20%  untuk testing. Dataset terbagi  menjadi  2  pengujian  yaitu  dataset  yang menggunakan standardisasi data ukuran 180 x 180 x 3 piksel dan 240 x 240 x 3 piksel.
Model  klasifikasi  dibangun  dengan  menerapkan algoritma deep  learning yaitu  CNN,  dijalankan menggunakan  bahasa  pemrograman  Python,  dan menggunakan library TensorFlow  serta  Keras. Parameter training yang diujikan yaitu batch size terdiri dari 32, epoch terdiri dari 10, optimizer yang digunakan Adam,  dan loss  function yang  digunakan Sparse Categorical  Cross-Entropy .  Hasil training standardisasi data ukuran 180 x 180 x 3 piksel menghasilkan accuracy 0.9913 dan loss 0.0349, sedangkan  standardisasi data ukuran  240  x  240  x  3  piksel  menghasilkan accuracy 0.9798 dan loss 0.0586. Hasil testing standardisasi data ukuran  180  x  180  x  3  piksel  menghasilkan accuracy 0.9884 dan loss 0.0419, sedangkan  standardisasi data ukuran  240  x  240  x  3  piksel  menghasilkan accuracy 0.9651 dan loss 0.1480. Grafik nilai training accuracy dan loss dapat dilihat pada gambar 4 dan 5.
Gambar 4. Grafik nilai training accuracy dan loss (standardisasi data 180 x 180 x 3 piksel)
Gambar 5. Grafik nilai training accuracy dan loss (standardisasi data 240 x 240 x 3 piksel)
Berdasakan  gambar  4  dan  5,  performa  model  yang menggunakan standardisasi data ukuran 180 x 180 x 3 piksel menunjukkan hasil accuracy yang lebih tinggi dan loss yang  lebih  rendah.  Adapun  contoh  hasil prediksi model klasifikasi pada data testing untuk tiap gambar isolasi trafo dapat dilihat pada tabel 5 dan 6.
Tabel 5. Contoh hasil prediksi (standardisasi data 180 x 180 x 3 piksel) Gambar Label/Kelas Prediksi Cacat Cacat Normal Normal Tabel 6. Contoh hasil prediksi (standardisasi data 240 x 240 x 3 piksel) Gambar Label/Kelas Prediksi Cacat Cacat Normal Normal
Berdasarkan tabel 5 dan 6, dapat dilihat bahwa model sudah  dapat  melakukan  prediksi  dengan  benar,  baik untuk  model  yang  menggunakan  standardisasi  data ukuran 180 x 180 x 3 ataupun 240 x 240 x 3. Hasil uji model klasifikasi menggunakan data training dan data testing dilakukan  evaluasi  menggunakan confusion matrix . Hasil pengujian model dapat dilihat pada tabel 7 dan 8.
Tabel 7. Hasil pengujian (standardisasi data 180 x 180 x 3 piksel) Kelas Precision Recall F1- Score Cacat 1.00 1.00 1.00 Normal 1.00 1.00 1.00
Alfendio Alif Faudisyah, Kristoko Dwi Hartomo, Hindriyanto Dwi Purnomo / Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) 7 (4) 2023, 620-628
Tabel 8. Hasil pengujian (standardisasi data 240 x 240 x 3 piksel) Kelas Precision Recall F1- Score Cacat 0.90 1.00 0.95 Normal 1.00 0.85 0.92
Berdasarkan  tabel  7  dan  8,  pengujian  model menggunakan confusion  matrix menghasilkan  nilai precision , recall , dan F1 -score pada masing-masing kelas. Hasil evaluasi standardisasi data ukuran 180 x 180 x 3  piksel  menghasilkan  nilai  rata-rata  1.00  untuk precision, 1.00  untuk recall ,  dan  1.00  untuk  F1- score . Hasil evaluasi standardisasi data ukuran 240 x 240 x 3  piksel  menghasilkan  nilai  rata-rata  0.95  untuk precision, 0.925 untuk recall , dan 0.935 untuk F1- score . Adapun hasil perhitungan accuracy dapat dilihat pada tabel 9.
Tabel 9. Hasil accuracy evaluasi Dataset Accuracy Standardisasi data 180 x 180 x 3 piksel 1.00 Standardisasi data 240 x 240 x 3 piksel 0.94
Berdasarkan tabel 9, penelitian dengan menggunakan standardisasi  data  ukuran  180  x  180  x  3  piksel menghasilkan nilai accuracy evaluasi yang lebih tinggi dibanding  standardisasi  data  ukuran  240  x  240  x  3 piksel.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  mengenai deteksi  cacat  pada  isolasi  trafo  secara  visual menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN), menunjukkan bahwa perbedaan standardisasi  data  dapat  memengaruhi  hasil  dari performa  model.  Pada  penelitian  ini  dilakukan pengujian dari perbedaan 2 standardisasi data yaitu menggunakan  ukuran  data  gambar  180  x  180  x  3 piksel dan ukuran data gambar 240 x 240 x 3 piksel. Dataset  yang  digunakan  adalah  dataset  hasil augmentasi yang berjumlah 432 gambar. Pembagian dataset  untuk training 80%  dan testing 20%. Berdasarkan  hasil  uji  dengan  standardisasi  data ukuran 180 x 180 x 3 piksel menghasilkan accuracy 0.9913  untuk training , accuracy 0.9884  untuk testing , dan accuracy 1.00  untuk  evaluasi.  Hasil  uji  dengan standardisasi  data  ukuran  240  x  240  x  3  piksel, menghasilkan accuracy 0.9798 untuk training, accuracy 0.9651 untuk testing , dan accuracy 0.94 untuk evaluasi.
Standardisasi  data  ukuran  180  x  180  x  3  piksel memiliki  hasil  yang  lebih  baik  dibanding standardisasi data ukuran 240 x 240 x 3 piksel, baik pada saat training , testing , ataupun evaluasi.
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan, rekomendasi  untuk  penelitian  selanjutnya  adalah melakukan  pengujian  dengan  menggunakan  dataset yang  lebih  luas  dan  bervariasi  untuk  memastikan keakuratan  model  dalam  deteksi  cacat  pada  isolasi trafo.  Dapat  menambah  jumlah  dataset  untuk meningkatkan  akurasi  model  dan  melakukan percobaan dengan menggunakan metode preprocessing data  yang  berbeda  untuk meningkatkan  variasi  data. Selain  itu,  penelitian  selanjutnya  dapat  mencoba menggunakan  filter  tambahan  pada  saat  proses augmentasi  untuk  memperoleh  data  yang  lebih bervariasi. Dalam hal penggunaan Convolutional Neural Network ,  peneliti  dapat  mencoba  menggunakan arsitektur  yang  berbeda  dan  membandingkan performa  dari  masing-masing  arsitektur.  Terakhir, sebaiknya  melakukan  analisis  lebih  lanjut  terhadap hasil dari performa model untuk memastikan bahwa hasil  dari  penelitian  dapat  diterapkan  dalam  kondisi dunia nyata.

## 5. Daftar Pustaka
[1] Harahap, P., Adam, M., & Prabowo, A., 2019. Analisa Penambahan Trafo Sisip Sisi Distribusi 20 Kv Mengurangi Beban Overload Dan Jutah Tegangan Pada Trafo Bl 11 Rayon Tanah Jawa Dengan Simulasi Etab 12.6.0. RELE (Rekayasa Elektr.  dan  Energi)  J.  Tek.  Elektro ,  1(2),  62 – 69. DOI: https://doi.org/10.30596/rele.v1i2.3002 .
[2] Dharsni, C., 2019. Test Loop Termokopel Tipe K Dengan Kalibrator Jofra. J. Ris. Fis. Edukasi dan Sains , 6(6), 49 – 53. DOI: https://doi.org/10.22202/jrfes.2019.v6i2.3571 [3] Ondrialdi, R., Situmeang, U., & Zulfahri, 2020. Analisis Pengujian Kualitas Isolasi Transformator  Daya  di  PT.  Indah  Kiat  Pulp and  Paper  Perawang. SainETIn ,  4(2),  72 – 81. DOI: https://doi.org/10.31849/sainetin.v4i2.6288 .
[4] Rahman, R. A., Paronda, A. H., & Marini, S., 2018.  Analisis  Pengaruh Kadar  Air  Terhadap Karakteristik Tegangan Tembus Dan Dielektrik  Isolasi  Pressboard  Tipe  B.3.1. J.
Electr. Electron. , 6(1), 43 – 52.
[5] Siregar,  S.  B.,  &  Rahmadewi,  R.,  2021. Pengujian Tahanan Isolasi Trafo Tegangan Di Gardu  Induk  Telukjambe  Karawang. JE- Unisla , 6(2), 10. DOI: https://doi.org/10.30736/je-unisla.v6i2.689 .
[6] Ardiningtyas,  Y.  E.,  &  Rosa,  P.  H.  P.,  2021. Analisis Balancing Data Untuk Meningkatkan Akurasi Dalam Klasifikasi. In Prosiding Seminar Nasional  Aplikasi  Sains  &  Teknologi  (SNAST)
(pp. 24 – 28).
[7] Malika, M., & Widodo, E., 2022. Implementasi Deep  Learning  untuk  Klasifikasi  Gambar Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN)  pada  Batik  Sasambo. Pattimura Proceeding Conf. Sci. Technol. , pp. 335 – 340. DOI: https://doi.org/10.30598/PattimuraSci.2021. KNMXX.335-340 .
[8] Pratiwi, H. A., Cahyanti, M., & Lamsani, M., 2021.  Implementasi  Deep  Learning  Flower Scanner Menggunakan Metode Convolutional Neural Network. Sebatik , 25(1), 124 – 130. DOI:
https://doi.org/10.46984/sebatik.v25i1.1297 .
[9] Yuliany,  S.,  &  Nur  Rachman,  A.,  2022. Implementasi  Deep  Learning  pada  Sistem Klasifikasi Hama Tanaman Padi Menggunakan Metode  Convolutional  Neural  Network (CNN). J.  Buana  Inform. ,  13(1),  54 – 65.  DOI: https://doi.org/10.24002/jbi.v13i1.5022 .
[10] Ji, H., Cui, X., Ren, W., Liu, L., & Wang, W., 2021.  Visual  inspection  for  transformer insulation defects by a patrol robot fish based on deep learning. IET Sci. Meas. Technol. , 15(7), 606 – 618. DOI: https://doi.org/10.1049/smt2.12062 . [11] Misto, M., & Haryono, H., 2019. Analisis Gas Terlarut pada Minyak Isolasi sebagai Indikator Kegagalan Transformator Daya dengan Metode Dissolved  Gas  Analysis. J.  Tek.  Elektro  dan Komputasi , 1(2), 99 – 112. DOI: https://doi.org/10.32528/elkom.v1i2.3091 . [12] Koprawi,  M.,  &  Putra,  W.  S.,  2023. Implementasi  Web  Scraping  pada  Google Cendekia  sebagai  Sarana  Profiling  Penelitian Dosen. Sci. Tech J. Ilmu Penget. dan Teknol. , 9(1),
59 – 72. DOI:
https://doi.org/10.30738/st.vol9.no1.a14188 .
[13] Mulyana,  D.  I.,  &  Akbar,  A.,  2022.  Optimasi Klasifikasi  Batik  Betawi  Menggunakan  Data Augmentasi  Dengan  Metode  KNN  Dan GLCM. J. Apl. Teknol. Inf. dan Manaj. , 3(2), 92 –
101. DOI: https://doi.org/10.31102/jatim.v3i2.1577 . [14] Maharadja, A. N., Maulana, I., & Dermawan, B. A.,  2021.  Penerapan  Metode  Regresi  Linear Berganda  untuk  Prediksi  Kerugian  Negara Berdasarkan  Kasus  Tindak  Pidana  Korupsi. J. Appl.  Informatics  Comput. ,  5(1),  95 – 102.  DOI: https://doi.org/10.30871/jaic.v5i1.3184 .
[15] Iruela, J. R. S., Baca Ruiz, L. G., Tuñon, M. C., &  Jiménez,  M.  D.  C.  P.,  2021.  A  tensorflow approach  to  data  analysis  for  time  series forecasting  in  the  energy-efficiency  realm. Energies , 14(13), 1 – 22. DOI: https://doi.org/10.3390/en14134038 .
[16] Chicho,  B.  T.,  &  Sallow,  A.  B.,  2021.  A Comprehensive  Survey  of  Deep  Learning Models  Based  on  Keras  Framework. J.  Soft Comput.  Data  Min. ,  2(2),  49 – 61.  DOI: https://doi.org/10.30880/jscdm.2021.02.02.0 05 .
[17] Darwis, D., Siskawati, N., & Abidin, Z., 2021. Penerapan  Algoritma  Naive  Bayes  Untuk Analisis Sentimen Review Data Twitter Bmkg Nasional. J.  Tekno  Kompak ,  15(1),  131.  DOI: https://doi.org/10.33365/jtk.v15i1.744 .
Alfendio Alif Faudisyah, Kristoko Dwi Hartomo, Hindriyanto Dwi Purnomo / Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) 7 (4) 2023, 620-628
[18] Simaiya,  S.,  Lilhore,  U.  K.,  Prasad,  D.,  & Verma,  D.  K.,  2021.  MRI  Brain  Tumour Detection  &  Image  Segmentation  by  Hybrid Hierarchical  K-means  clustering  with  FCM based Machine Learning Model. Ann. Rom. Soc. Cell  Biol. ,  25(1),  88 – 94.  Retrieved  from http://annalsofrscb.ro/index.php/journal/art icle/view/74 .