Deteksi dan Klasifikasi Sinyal Listrik Non-Stasioner yang Mengandung Masalah Kualitas Daya Menggunakan Transformasi Hilbert Huang
Mohammad Jasa’ Afroni 1) , Oktriza Melfazen 1)
1) Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Islam Malang Email: myasa69@gmail.com , oktrizamelfazen@gmail.com

## Abstrak
Makalah ini menyajikan klasifikasi  sinyal listrik non-stasioner yang mengandung masalah Kualitas Daya (KD) berbasis  Transformasi  Hilbert  Huang  (THH)  dan  Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST).  Transformasi  Hilbert  Huang (THH) adalah metode analisis sinyal yang relatif baru, yang terdiri dari dua tahap - Dekomposisi Mode Empiris (DME)  dan  Transformasi  Hilbert  (TH).  Proses  DME  menguraikan  sinyal  menjadi  komponen  –  komponennya dalam  bentuk  Fungsi  Mode  Intrinsik  (FMI)  sementara  TH  digunakan  untuk  memperoleh  amplitudo  dan frekuensi sesaat dari masing-masing FMI.
Fitur yang diekstraksi  melalui  THH digunakan untuk melatih JST guna mengenali  kelas  sinyal yang diproses. Kelas  sinyal  yang  diidentifikasi  mulai  dari  sinyal  normal,  interupsi,  sag,  swell,  harmonisa,  transien,  dan gabungannya.
Hasil  simulasi  menunjukkan  bahwa  kombinasi  THH  dan  JST  dapat  secara  efektif  mendeteksi  dan mengklasifikasikan sinyal yang mengandung berbagai masalah KD.
Kata Kunci — Dekomposisi Mode Empiris, Jaringan Saraf Tiruan, Klasifikasi Sinyal, Kualitas Daya, Transformasi Hilbert Huang.

## I. PENDAHULUAN
Pertumbuhan  penggunaan  peralatan  elektronika  daya di  sisi  pelanggan,  seperti  misalnya  komputer  dan peralatan  elektronik  rumah  tangga,  sampai  pada  VSD (Variable  Speed  Drive)  di  industri  telah  menjadi  sumber polusi Kualitas Daya (KD) yang menciptakan lingkungan kelistrikan yang buruk. Di sisi lain, penggunaan peralatan listrik  sensitif  yang  dikendalikan  oleh  elektronika  daya atau  mikroprosesor  telah  meningkat  dengan  cepat.  Bila tidak  ada  keseimbangan  antara  polusi  kelistrikan  dengan kemampuan  peralatan  sensitif  untuk  bertahan  dalam lingkungan  tersebut,  banyak  masalah  kualitas  daya  dapat terjadi.  Degradasi  kualitas  tenaga  listrik  biasanya disebabkan oleh gangguan saluran listrik seperti tegangan sag / swell dengan atau tanpa harmonisa, gangguan sesaat, distorsi  harmonis,  flicker,  notch,  spike  dan  transien. Sinyal listrik yang mengandung masalah kualitas daya ini dapat  menyebabkan  kegagalan,  berkurangnya  keandalan peralatan  listrik  dan  pemadaman  yang  mahal  di  sisi pelanggan [1].
Untuk  meningkatkan  kualitas  pelayanan  listrik, masalah kualitas daya tersebut perlu diidentifikasi dengan tepat  sebelum  tindakan  perbaikan  yang  sesuai  dapat dilakukan. Oleh karena itu, pada paper ini dibahas 8 jenis sinyal gangguan yang mengandung masalah kualitas daya listrik  (termasuk  bentuk  gelombang  normal)  yang  sering terjadi  pada  jaringan  distribusi.  Salah  satu  isu  penting
dalam  analisis  kualitas  daya  adalah  mendeteksi  dan mengklasifikasikan gelombang gangguan secara otomatis dengan  cara  yang  efisien.  Untuk  mendeteksi  dan mengatasi  masalah  kualitas  daya  listrik,  banyak perusahaan  listrik  melakukan  pemantauan  KD  untuk pelanggan industri dan pelanggan penting yang lain.
Metode  analisis  sinyal  konvensional  yang  paling populer  adalah  Transformasi  Fourier  (TF).  Metode  ini bekerja  sangat  baik  bila  digunakan  pada  sinyal  periodik stasioner,  tetapi  tidak  sesuai  untuk  sinyal  non-stasioner yang  memiliki  frekuensi,  amplitudo  atau  fasa  bervariasi dari waktu ke waktu. Ini dikarenakan TF mengasumsikan sinyal yang ditinjau tidak berubah  untuk interval -∞ ≤ t ≤ ∞.  FFT  (Fast  Fourier  Transform)  adalah  algoritma  yang efisien  untuk  menghitung  versi  diskrit  FT,  yang  sering disebut Discrete Fourier Transform (DFT), dan karenanya FFT  tersebut  tidak  akurat  untuk  bentuk  gelombang  non- stasioner.
Beberapa  teknik  telah  dikembangkan  untuk  membuat FFT  dapat  digunakan  untuk  bentuk  gelombang  non  - stasioner  dengan  menggunakan  STFT  (Short  Term Fourier  Transform),  yang  menggunakan  teknik  jendela bergerak    sepanjang  sumbu  waktu  untuk  mengevaluasi FFT  [2]  pada  area  yang  lebih  kecil  dari  keseluruhan sinyal.
Metode  analisis  sinyal  yang  lain  adalah  Transformasi Wavelet (TW). Bila TF menganggap bahwa sinyal terdiri
dari  serangkaian  gelombang  sinusoidal  dengan  frekuensi yang berbeda, maka TW mengasumsikan sinyal terdiri dari  "wavelet",  yang  merupakan  representasi  skala dan  pergeseran  wavelet  induk  (mother  wavelet)  [3]. Berbeda  dengan  STFT  yang  menggunakan  lebar  jendela (window)  yang  tetap,  TW menggunakan  teknik windowing dengan ukuran jendela bervariasi. Oleh karena itu,  dimungkinkan  untuk  memilih  jendela  waktu  yang panjang  untuk  mendapatkan  informasi  sinyal  frekuensi rendah  yang  lebih  tepat  atau  jendela  yang  lebih  pendek untuk  analisis  sinyal  frekuensi  tinggi  [4].  Dengan  teknik jendela  yang  fleksibel  ini,  TW  dapat  digunakan  untuk menganalisis  lokasi  tertentu  dari  sinyal  kompleks  yang dikenal  sebagai  analisis  lokal.  Pilihan  yang  tepat  dari wavelet  induk  dapat  memungkinkan  deteksi  dan penentuan  lokasi  berbagai gangguan [5]. Namun, akurasi dekomposisi sinyal KD dipengaruhi secara signifikan oleh pilihan  kelompok  wavelet  dan  wavelet  induk  [3].  Sekali fungsi  wavelet  induk  dipilih,  fungsi  tersebut  harus digunakan  untuk  menganalisis  semua  data.  Namun, karena  sifat  sinyal  yang  mengandung  variasi  amplitudo maupun  frekuensi,  pilihan  lain  dari  wavelet  induk mungkin  diperlukan.  Oleh  karena  itu,  TW  tidak  dapat bekerja  secara  adaptif  dalam  analisis  bentuk  gelombang KD yang non-stasioner.
Di  antara  perkembangan  terkini  dari  metode dekomposisi  sinyal  yang  telah  dilaporkan  oleh  para peneliti  adalah  Transformasi  Hilbert  Huang  (THH)  [6] yang  sangat  sesuai  untuk  menganalisis  sinyal  stasioner dan non-stasioner.
THH  adalah  metode  adaptif  yang  juga  dapat digunakan  untuk  menganalisis  sinyal  KD  [7].  Dalam metode  THH,  sinyal  pertama  kali  didekomposisi  dengan menggunakan proses Dekomposisi Mode Empiris (DME) ke  sejumlah  Fungsi  Mode  Intrinsik  (FMI)  yang mengandung  informasi  frekuensi  dan  amplitudo.[8]. Transformasi  Hilbert  (TH)  kemudian  diterapkan  pada setiap  FMI  untuk  memperoleh  nilai  amplitudo  dan frekuensi vs waktu sesaat [9].
II. TRANSFORMASI HILBERT HUANG (THH)
A. Pengantar Transformasi Hilbert Huang
THH  terdiri  dari  dua  proses  yang  berbeda.  Pertama, sinyal  yang  akan  dianalisis  didekomposisi  dengan menggunakan proses Dekomposisi Mode Empiris (DME) untuk memperoleh komponen sinyal dalam bentuk Fungsi Mode  Intrinsik  (FMI)  yang  mengandung  informasi frekuensi  dan  amplitudo  dari  komponen  tersebut  [15]. DME  menguraikan  sinyal  ke  dalam  bentuk  FMI  secara urut dari frekuensi tertinggi ke frekuensi terendah. Begitu sinyal  terdekomposisi,  Transformasi  Hilbert  (TH) kemudian  dapat  diterapkan  ke  setiap  FMI  untuk memperoleh  amplitudo  dan  frekuensi  sesaat  vs.  waktu. Kombinasi proses DME dan Transformasi Hilbert dikenal sebagai THH.

## B. Dekomposisi Mode Empiris (DME)
Langkah  pertama  dalam  algoritma  THH  adalah menguraikan  sinyal  S(t)  ke  dalam  bentuk  FMI  melalui proses  DME.  Seiring  dengan  berlangsungnya  proses
dekomposisi,  masing-masing  FMI  harus  memenuhi persyaratan sebagai berikut [8]:
(a)   Terdapat  hanya  1  nol  di  antara  dua  titik  ekstrim lokal yang berdekatan
(b)   Nilai rata – rata lokal harus sama dengan nol
Langkah  –  langkah  untuk  menjalankan  proses  DME adalah sebagai berikut [10]:
1. Carilah maxima dan minima lokal dari sinyal S(t)
2. Dengan  menggunakan  interpolasi  kubik  spline, hubungkan  semua  maxima  untuk  mendapatkan selubung  maxima  C max (t)  dan  hubungkan  semua minima  untuk  mendapatkan  selubung  minimum C min (t).
3. Hitunglah rata – rata dari kedua selubung tersebut C mean (t) = (C max (t) + C min (t))/2 (1)
4. Hitung  calon  FMI  pertama  (fungsi  proto  mode, P mf1 (t)),
P mf1 (t) = S(t) - C mean (t).
(2)
5. Periksa  apakah  P mf1 (t)  memenuhi  syarat  untuk menjadi  FMI,  bila  ya,  maka  FMI ψ ( t )  =  P mf1 (t). Bila tidak, ulang langkah 1 – 4 pada P mf1 sehingga syarat menjadi FMI terpenuhi.
6. Hitung residu pertama r 1 (t),
r 1 (t) = S(t) - ψ ( t ) (3)
7. Periksa  apakah  amplitudo  maksimum  residu berada  di  bawah  suatu  ambang  batas  atau  jumlah maksima  atau  minima  kurang  dari  empat,  jika betul  maka  hentikan  proses  DME,  jika  tidak, ulangi langkah 1 - 6 pada residu r 1 (t).
Gbr 1 menunjukkan ilustrasi sederhana proses DME
Gbr. 1   Proses  DME  dari  sinyal  sederhana,  (a)  Sinyal  yang  akan diproses  berikut  maxima  dan  minimanya,  (b)  Fungsi  proto- mode pertama, (c) FMI pertama
Selubung  –  selubung  maxima  dan  minima  dari  sinyal S(t)  pertama  kali  diperoleh  dengan  menggunakan interpolasi spline kubik, rerata dari selubung ini kemudian dihitung  dan  dikurangkan  dari  S(t)  yang  menghasilkan P mf1 ,  ditunjukkan  pada  Gbr  1(b)  yang  masih  belum memenuhi  syarat  sebagai  FMI,  karena  rerata  lokalnya tidak  nol.  Langkah-langkah  di  atas  perlu  diulang  untuk memproses P mf1 sehingga memenuhi syarat untuk menjadi FMI  pertama.  Setelah  5  iterasi,  FMI  pertama  diperoleh seperti  yang ditunjukkan pada Gbr 1 (c) di  mana  kondisi untuk menjadi FMI terpenuhi yaitu: (i) ada satu nol antara dua  ekstrem  lokal  berurutan  dan  (ii)  rerata  lokal  adalah nol .
Setelah  semua  FMI  diperoleh,  masing-masing  FMI
(a)
(b)
(c)
kemudian diproses menggunakan Transformasi Hilbert.

## C. Transformasi Hilbert
Transformasi  Hilbert  dari  suatu  FMI  x(t)  dengan variabel kontinyu t didefinisikan sebagai:
(4)
Dimana: P adalah integral nilai pokok Cauchy Dapat  ditunjukkan  bahwa,  Transformasi  Hilbert  dari suatu sinyal  secara efektif  menghasilkan sinyal ortogonal yang sudut fasanya bergeser sebesar 90 derajat dari sinyal asli.
Dengan mendefinisikan sebuah sinyal z(t) sebagai:
(5)
Nilai  frekuensi  dan  amplitudo  z  (t)  sesaat  dapat dihitung sebagai berikut [9]:
Nilai Amplitude sesaat:                                    (6)
Nilai frekuensi sesaat:                                     (7)
Dengan  cara  ini,  TH  dari  FMI  x(t),  menghasilkan amplitudo  dan  frekuensi  seketika.  Namun,  ini  hanya berlaku jika FMI yang diwakili oleh x(t) adalah sinusoida murni dengan frekuensi tunggal.

## III. S INYAL MENGANDUNG HARMONISA
Untuk menguji bagaimana DME bekerja dengan sinyal non-stasioner  yang  mengandung  masalah  KD,  DME diterapkan  pada  sinyal  mengandung  harmonisa  yang terdiri  dari  dua  segmen  dengan  kandungan  komponen yang bervariasi seperti diberikan oleh (9):

## (8)
FMI yang dihasilkan dari proses DME diberikan pada Gbr  2,  sedangkan  amplitude  dan  frekuensi  sesaat  yang diperoleh dari TH diberikan pada Gbr 3.
Gbr 2. Proses DME dari sinyal non – stasioner yang mengandung harmonisa (a) Sinyal asli S(t), (b) FMI1, (c) FMI2
Gbr 3. Hasil dari Transformasi Hilbert:
(a) Amplitudo sesaat, (b) Frekuensi sesaat
IV. S INYAL MENGANDUNG H ARMONISA DAN S AG THH  kemudian  diaplikasikan  pada  sinyal  yang mengandung  gabungan  antara  harmonisa  dan  sag  S A (t) sbb:
(9)
FMI yang dihasilkan oleh proses DME terhadap sinyal yang  diberikan  pada  (10)  ditunjukkan  pada  Gbr  4, sedangkan  nilai  sesaat  amplitudo  dan  frekuensi  yang diperoleh melalui Transformasi Hilbert dari FMI tersebut ditunjukkan pada Gbr 5.
Gbr. 4 FMI dari Sinyal mengandung sag S A (t)
Gbr. 5 TH dari FMI sinyal S A (t)
Tampak pada Gbr 5, bahwa metode THH dapat secara otomatis  memperoleh  nilai  sesaat  dari  amplitudo  dan frekuensi  dari  komponen  –  komponen  sinyal  non- stasioner.

## V. T EKNIK J ENDELA
Untuk menyederhanakan informasi yang diperoleh dari Transformasi Hilbert, sebuah teknik penyederhanaan fitur sinyal  menggunakan  Teknik  Jendela  digunakan  dalam penelitian  ini.  Teknik  ini  menerapkan  THH  pada  jendela geser (sliding window) sinyal S(t) untuk mengidentifikasi saat  perubahan  (batas  -  batas)  sinyal  non-stasioner. Setelah  batas-batas  teridentifikasi,  THH  kemudian  dapat diterapkan  pada  setiap  segmen  (area  antara  dua  batas) yang berisi bagian stasioner dari sinyal asli. Misalnya saja dipilih  jendela  berukuran  0,02  detik  dan  oleh  karena  itu THH diterapkan pada S(t) dari 0,0 sampai 0,02 detik, 0,02 -  0,04  detik  dan  seterusnya.  Bila  terjadi  perubahan frekuensi  atau  amplitudo  pada  FMI  pertama  dari  jendela tertentu,  titik  pertama  jendela  ditandai  sebagai  batas segmen  sinyal.  Untuk  sinyal  dengan  harmonisa  dan  sag S A (t) di atas, saat perubahan ditemukan pada 0,1 detik dan 0,2  detik.  Ketika  batas  semua  segmen  berhasil
) ( ) ( )] ( [ ) ( ) ( t j e t a y j x t x H t x t z                 s t t t s t t t t S b b b a a a 2 . 0 10 . 0 ), 250 2 sin( 2 . 0 ) 50 2 sin( 10 . 0 0 ), 150 2 sin( 33 . 0 ) 50 2 sin( ) (    
            d t x P t x H ) ( 1 ) ( 2 2 ) ( y x t a   dt d t    ) ( a)
b)
c)
a) b)
diidentifikasi, THH diterapkan pada  setiap segmen untuk mendapatkan hasil yang lebih akurat.
Hasil teknik jendela untuk sinyal S(t) ditunjukkan pada Gbr  6  dan  Tabel  1  yang  menunjukkan  bahwa  titik perubahan  pada  nilai  sesaat  amplitudo  dan  frekuensi ditemukan  dengan  baik  selama  transisi  dan  hasil  yang akurat  diperoleh  untuk  masing-masing  komponen  pada masing-masing segmen dari sinyal nonstasioner.
Gbr. 6 Hasil Teknik Jendela terhadap TH dari FMI sinyal S A (t) (a). Amplitudo Sesaat, (b) Frekuensi sesaat
Tabel 1
Hasil Analisa Sinyal S A (t) menggunakan THH dan Teknik Jendela

## VI. S INYAL M ENGANDUNG T RANSIEN
THH  kemudian  digunakan  untuk  menganalisis  sinyal non-  stasioner  yang  mengandung  transien  dan  harmonisa S C (t) seperti pada (11) sbb:
(10)
Sinyal transien tersebut ditunjukkan pada Gbr 7. FMI yang  dihasilkan  oleh  proses  DME  dari  sinyal  S C (t) ditunjukkan  pada  Gbr  8.  Adapun  nilai  sesaat  dari amplitudo dan frekuensi yang diperoleh dari Transformasi Hilbert ditunjukkan pada Gbr 9.
Gbr. 8 FMI dari sinyal S C (t)
Nampak  pada  Gbr  9  bahwa  THH  dapat  memperoleh nilai  sesaat  dari  amplitudo  dan  frekuensi  dari  komponen komponen sinyal S C (t). Namun demikian, terdapat ketidak akuratan dikarenakan overshoot dan ambiguitas di sekitar perbatasan  sinyal  (diskontinuitas).  Ketidak  akuratan  ini dapat  diatasi  dengan  menggunakan  teknik  jendela  untuk mendeteksi  batas  –  batas  segmen  sebuah  sinyal.  Bila segmen sinyal telah diketahui, maka TH dapat digunakan pada sinyal tersebut sepanjang segmen yang teridentifikasi  untuk  memperoleh  nilai  sesaat  dari amplitudo  dan  frekuensi.  Hasil  dari  teknik  jendela  untuk sinyal S C (t) ditunjukkan pada Gbr 10.
Gbr . 9  TH dari FMI sinyal SC(t)
      
             s t t t s t e t t t s t t t t S c c c b t b b b a a a C b 3 . 0 14 . 0 ), 250 2 sin( 2 . 0 ) 50 2 sin( 14 . 0 1 . 0 , ) 500 2 sin( ) 250 2 sin( 2 . 0 ) 50 2 sin( 1 . 0 0 ), 250 2 sin( 2 . 0 ) 50 2 sin( ) ( ) 1 . 0 30 (       

## VII. D ETEKSI DAN K LASIFIKASI S INYAL
Dari  beberapa  sinyal  yang  mengandung  masalah  KD di  atas,  dapat  dilihat  bahwa  THH  dapat  menguraikan komponen – komponen sinyal tersebut dalam bentuk FMI dengan  baik.  Jumlah  FMI  yang  terdeteksi  menunjukkan jumlah  total  komponen  frekuensi  termasuk  frekuensi  50 Hz  (fundamental)  dan  frekuensi  tinggi  (harmonisa).  Dari setiap  FMI  tersebut  dapat  diperoleh  plot  amplitude  dan frekuensi sesaat dengan menggunakan TH. Plot amplitudo dan  frekuensi  sesaat  ini  dapat  digunakan  sebagai  fitur untuk melakukan identifikasi terhadap sinyal yang sedang dianalisa guna mengetahui kelas sinyal tersebut.
A. Kelas Sinyal
Dalam  penelitian  ini  digunakan  kelas  –  kelas  sinyal non  –stasioner  sebagai  berikut  untuk  mengidentifikasi sinyal – sinyal yang ditinjau.
C1 Normal C2 Sag Murni C3 Swell Murni
C4 Interupsi (pemadaman) C5 Harmonisa C6 Sag dengan Harmonisa
C7 Swell dengan Harmonisa
C8 Transien (peralihan).
B. Metode Klasifikasi
Alat  klasifikasi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  Jaringan  Saraf  Tiruan  ( Artificial  Neural  Network ) yang dapat mengenali pola – pola sinyal setelah mendapat serangkaian  proses  training  (pembelajaran).  Beberapa penelitian  telah  melaporkan  penggunaan  JST  yang terbukti  efektif  dalam  pengenalan  pola  sinyal  yang mengandung masalah KD listrik  [11, 12].
Gambar model Pengklasifikasi JST yang dirancang di sini  ditunjukkan  pada  Gbr  11.  Pengklasifikasi  JST  ini menerima  masukan  berupa  sinyal  listrik  non  –  stasioner yang  kemudian  disegmentasi  menggunakan  teknik jendela. Setelah segmen diidentifikasi, sinyal per  segmen diproses  menggunakan  DME  yang  menguraikan  sinyal tersebut  menjadi  komponen  –  komponennya  dalam bentuk  FMI.  TH  kemudian  memproses  FMI  tersebut untuk  mendapatkan  informasi  amplitudo  dan  frekuensi sesaatnya.  Jumlah  total  komponen  yaitu  komponen fundamental  (50  Hz)  ditambah  komponen  harmonisa pembentuk sinyal  juga akan diketahui setelah proses dari THH tersebut.
Pemilihan  fitur sinyal  yang efisien  memegang peranan yang sangat penting dalam keberhasilan proses identifikasi dan klasifikasi sinyal. Fitur sinyal yang dipilih hendaknya  memiliki  tingkat  kemampuan  yang  tinggi untuk  membedakan  (separability)  sinyal  –  sinyal  yang diproses. [13]
Berdasarkan  beberapa  kali  percobaan  menggunakan JST  dalam  penelitian  ini,  fitur  sinyal  yang  dipilih  untuk melakukan  proses  klasifikasi  sinyal  adalah  amplitudo sesaat  dari  FMI  fundamental,  frekuensi  sesaat  dari  FMI1 dan  jumlah  komponen  dari  sinyal  yang  sedang  diproses. Pemilihan  ini  dilakukan  karena  fitur  tersebut  dapat dengan baik membedakan bentuk sinyal dari kelas – kelas yang  ditinjau.  Informasi  dari  amplitudo  sesaat  sangat berguna  untuk  mengidentifikasi  sinyal  dari  kelas  sag,
swell,  interupsi,  normal  dan  transien.  Sedangkan informasi  dari  frekuensi  sesaat  sangat  diperlukan  untuk mengidentifikasi  sinyal  dari  kelas  transien.  Informasi jumlah  komponen  sinyal  digunakan  untuk  memastikan ada  tidaknya  komponen  frekuensi  harmonisa  pada  sinyal yang sedang diproses.
Fitur  terpilih  berupa  amplitudo  sesaat  dari  sinyal  FMI fundamental  dapat  secara  visual  menunjukkan  kelas sinyal yang diproses, sebagaimana ditunjukkan dalam Gbr 6(a)  untuk  sinyal  sag.  Sinyal  swell,  interupsi  dan  normal juga  akan  menunjukkan  bentuk  plot  amplitudo  sesaat yang  spesifik  dari  sinyal  FMI  fundamental.  Sedangkan komponen  sinyal  transien  berfrekuensi  tinggi  yang biasanya  muncul  dalam  waktu  singkat  akan  mudah dikenali  dengan  melihat  plot  frekuensi  sesaat  dari  FMI1 yang  mengekstrak  komponen  frekuensi  tinggi,  seperti ditunjukkan oleh Gbr 10(a)
Dari  informasi  amplitudo  sesaat,  dipilih  9  titik  yang mewakili untuk digunakan sebagai  input JST Amplitudo, demikian  juga  untuk  frekuensi  sesaat,  dipilih  9  titik sebagai input JST Frekuensi. Dengan demikian, terdapat 9 node  input  pada  JST  Amplitudo  dan  9  node  input  pada JST  Frekuensi.  Masing  –  masing  JST  ini  dilengkapi dengan  hidden  layer  sejumlah  50  node  dan  ditraining secara  terpisah  menggunakan  data  amplitudo  sesaat ataupun frekuensi sesaat.
Output  layer  dari  JST  amplitudo  adalah  sejumlah  4 neuron  yang  masing  –  masing  mewakili kelas sinyal sag, swell,  normal  dan  interupsi.  Adapun  pada  output  layer JST frekuensi terdapat satu neuron yang mengidentifikasi kandungan  transien  pada  sinyal  yang  diproses.  Ada tidaknya  kandungan  harmonisa  ditunjukkan  oleh  jumlah komponen  sinyal,  bila  nilainya  lebih  dari  1  berarti terdapat harmonisa pada sinyal tersebut.

## Gbr 11 Model Pengklasifikasi yang digunakan
Hasil  identifikasi  oleh  JST  Amplitudo,  JST  Frekuensi dan  informasi  jumlah  komponen  sinyal  kemudian ditindaklanjuti oleh knowledge base yang akan menyimpulkan kelas sinyal yang sedang diproses.
If – Then Rule Sinyal mengandung masalah KD Segmentasi HHT HT EMD Fitur Sinyal JST Frekuensi JST Amplitudo Kelas Sinyal Amplitude Sesaat dari IMF Fundamental Frekuensi Sesaat dari IMF1 Jumlah komponen sinyal

## VIII. HASIL PROSES DETEKSI DAN KLASIFIKASI
Setiap  JST  ditraining  dengan  75  data  sinyal  dari  tiap klas  dan  100  data  dari  tiap  kelas  digunakan  sebagai testing.  Hasil  dari  proses  klasifikasi  ditunjukkan  pada Tabel 2. Elemen diagonal yang ditunjukkan dengan huruf tebal menyatakan sinyal KD yang diklasifikasikan dengan betul.  Elemen  off  diagonal  menyatakan  klasifikasi  yang salah. Secara keseluruhan, akurasi dari metode klasifikasi ini adalah sebesar 97,8 %.

## Tabel 2
Hasil Klasifikasi sinyal mengandung masalah KD
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C1 100 0 0 0 0 0 0 0
C2 1 95 4 0 0 0 0 0 C3 9 0 91 0 0 0 0 0 C4 1 0 0 99 0 0 0 0 C5 2 0 0 2 96 0 0 0
C6 1 0 0 2 0 97 0 0 C7 1 0 0 0 0 0 99 0 C8 0 0 0 0 0 0 0 100

## IX. KESIMPULAN
Dalam  makalah  ini,  metode  THH  telah  digunakan untuk  mengekstrak  fitur  efisien  dari  sinyal  listrik  yang mengandung  masalah  KD.  Fitur  yang  dipilih  adalah amplitudo  sesaat  dari  FMI  fundamental,  frekuensi  sesaat dari  FMI  1  dan  jumlah  komponen  sinyal.  Fitur  –  fitur tersebut  kemudian  digunakan  mentraining  Jaringan  Saraf Tiruan  supaya  dapat  melakukan  klasifikasi  sinyal tersebut.  Hasil  klasifikasi  memperlihatkan  bahwa  fitur yang  dipilih  telah  dapat  mengklasifikasi  sinyal  yang mengandung berbagai masalah KD dengan baik..

## X. UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Menristek DIKTI  yang  telah  menyediakan  dukungan  dana  dalam penelitian ini.

## PUSTAKA
[1]  J.  Dixit  and  A.  Yadav, Electrical  power  quality :  Laxmi Publications, Ltd., 2010.
[2]  F. J. Harris, "On the use of windows for harmonic analysis with the discrete  fourier  transform," Proceedings  of  the  IEEE ,  vol.  66,  pp.
51-83, 1978.
[3]  R.  Flores,  "Signal  processing  tools  for  power  quality  event classification,"  Lic.Eng.  thesis,  School  Elect.  Eng,  Chalmers University of Technology, Gothenburg, Sweden, 2003.
[4]  M. Misiti, "Wavelet Toolbox User's Guide, Version 1: For Use with
MATLAB," ed: Math Works, 1996.
[5]  W.  G.  Morsi  and  M.  E.  El-Hawary,  "Suitable  Mother  Wavelet  for Harmonics  and  Interharmonics  Measurements  Using  Wavelet Packet  Transform," Electrical  and  Computer  Engineering,  2007. CCECE 2007.Canadian Conference on , pp. 748 – 752, 2007.
[6]  N. E. Huang, Z. Shen, S. R. Long, M. C. Wu, H. H. Shih, Q. Zheng, N.  C.  Yen,  C.  C.  Tung,  and  H.  H.  Liu,  "The  empirical  mode decomposition  and  the  hilbert  spectrum  for  nonlinear  and  non- stationary time series analysis," Proceedings of the Royal Society A: Mathematical,  Physical  and  Engineering  Sciences ,  vol.  454,  pp. 903-995, 1998.
[7]  M.  J.  Afroni,  D.  Sutanto,  and  D.  Stirling,  "Analysis  of  Non- Stationary Power Quality Waveforms Using Iterative Hilbert Huang Transform  and  SAX  Algorithm  " IEEE  Transactions  on  Power Delivery vol. 28, pp. 2134 - 2144, 2013
[8]  G.  Rilling,  P.  Flandrin,  and  P.  Goncalves,  "On  empirical  mode decomposition and its algorithms," in IEEE-EURASIP workshop on nonlinear signal and image processing , 2003, pp. 8-11.
[9]  M.  J.  Afroni  and  D.  Sutanto,  "The  Hilbert  Huang  transform  for decomposition of power quality waveforms," in Power Engineering Conference (AUPEC), 2014 Australasian Universities, 2014, pp. 1-
6.
[10] N. E. Huang, Z. Shen, S. R. Long, M. C. Wu, H. H. Shih, Q. Zheng, N.  C.  Yen,  C.  C.  Tung,  and  H.  H.  Liu,  "The  empirical  mode decomposition  and  the  hilbert  spectrum  for  nonlinear  and  non- stationary time series analysis," Proceedings of the Royal Society A: Mathematical,  Physical  and  Engineering  Sciences ,  vol.  454,  pp. 903-995, March 1998.
[11] S.  Mishra,  C.  Bhende,  and  B.  Panigrahi,  "Detection  and classification  of  power  quality  disturbances  using  S-transform  and probabilistic  neural  network," IEEE  Transactions  On  Power Delivery , vol. 23, pp. 280-287, 2008.
[12] N.  Huang,  D.  Xu,  X.  Liu,  and  L.  Lin,  "Power  quality  disturbances classification  based  on  S-transform  and  probabilistic  neural network," Neurocomputing , vol. 98, pp. 12-23, 2012.
[13] M.  Dash  and  H.  Liu,  "Feature  selection  for  classification," Intelligent data analysis , vol. 1, pp. 131-156, 1997.