## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 4 Iss. 1 January 2024, pp: 308-316 ISSN(P): 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575

## Prediction of Remaining Service Life and Risk Analysis on Power Transformers Using The Weibull Distribution and
Risk Priority Number Approach
Prediksi Sisa Umur Layan dan Analisa Resiko pada Power Transformer Menggunakan pendekatan Distribusi Weibull dan

## Risk Priority Number
Krisnandha Rahardian 1* , Rini Riastuti 2 , Ahmad Zakiyuddin 3
1.2.3 Department Metallurgy and Material, Faculty of Engineering, Universitas Indonesia, Indonesia E-Mail: 1 krisnandha.rahardian@pln.co.id,
2 riastuti@metal.ui.ac.id, 3 ahmadzakiyuddin@ui.ac.id
Received Oct 26th 2023; Revised Dec 14th 2023; Accepted Jan 25th 2024 Corresponding Author: Krisnandha Rahardian

## Abstract
Transformers are expensive and crucial equipment in the electrical power transmission and distribution system. Playing a vital  role  in  maintaining  the  reliability  and  efficiency  of  power  supply,  transformers  continuously  endure  thermal, electrical, mechanical, and chemical stresses during operation. Therefore,  assessing the aging of transformers requires comprehensive parameters, especially as heat dissipation becomes a limiting factor for maximum load. The operational continuity of transformers is a crucial issue, and routine monitoring, inspection, and maintenance activities are necessary to prevent undesired outages. In this study, an approach is taken by decomposing the transformer into its components and conducting quantitative risk analysis along with priority evaluation. The Lowest Replacable Unit (LRU) is assessed using Weibull++, Life Data Analysis, and reliasoft software. The analysis results indicate that the Power Transformer (TR-01) owned by PT ABC in the Integrated Terminal Area is in good condition and suitable for operation. Weibull++ simulation shows a remaining life of 275 months (22.9 years), with a reliability of 86% for the next 4 years and a risk priority number of Medium High (3D). The conclusion drawn from this analysis provides confidence that the transformer functions well and is reliable in its operations.
Keyword: Distribusi Weibull, Power Transformer, Remaining Life, Risk Priority Number.

## Abstrak
Transformator adalah peralatan mahal dan krusial dalam sistem transmisi dan distribusi tenaga listrik. Berperan penting dalam menjaga keandalan dan efisiensi pasokan listrik, transformator terus menerima tekanan termal, listrik, mekanik, dan kimia selama operasinya. Oleh karena itu, penilaian penuaan transformator memerlukan parameter komprehensif, terutama karena panas terbuang menjadi faktor pembatas untuk beban maksimum. Kelangsungan operasional transformator menjadi isu penting, dan kegiatan pemantauan, inspeksi, dan pemeliharaan rutin diperlukan untuk mencegah pemadaman yang tidak diinginkan. Dalam penelitian ini, pendekatan dilakukan dengan mendekomposisi transformator menjadi bagian-bagian dan melakukan  analisis  risiko  kuantitatif  serta  evaluasi  prioritas.  Lowest  Replacable  Unit  (LRU)  dievaluasi  menggunakan Weibull++,  Life  Data  Analisis,  dan  software  reliasoft.  Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  Power  Transformer  (TR-01) milik  PT  ABC  di  Area  Integrated  Terminal  berada  dalam  kondisi  baik  dan  layak  beroperasi.  Simulasi  Weibull++ menunjukkan umur  sisa  275  bulan  (22.9  tahun),  dengan  reliabilitas  86%  untuk 4  tahun  ke depan dan nilai  risk  priority number Medium High (3D). Kesimpulan dari analisis ini memberikan keyakinan bahwa transformator berfungsi dengan baik dan dapat diandalkan dalam operasionalnya.
Kata Kunci: Distribusi Weibull, Power Transformer, Remaining Life, Risk Priority Number

## 1. PENDAHULUAN
Transformator  daya  mengubah  tingkat  tegangan  dari  pasokan  ke  gulungan  primer,  tergantung  pada jumlah lilitan pada gulungan. Jika lilitan pada kedua gulungan sama, dan kerugian diabaikan, tegangan pada keduanya juga sama. Transformator digunakan untuk mengisolasi dua rangkaian, umumnya untuk mengurangi
kerugian  transmisi.  Peran  krusialnya  dalam  menjaga  pasokan  listrik  yang  efisien  memerlukan  evaluasi menyeluruh terhadap tekanan termal, listrik, mekanik, dan kimia selama operasi [1].
Komponen-komponen  ini  beroperasi  dalam  lingkungan  tegangan  tinggi,  arus  tinggi,  dan  karenanya daya tinggi. Meskipun transformator sangat efisien secara energi, panas yang terbuang menjadi faktor pembatas untuk  beban  maksimum  transformator  daya.  Media  isolasi  harus  mampu  menangani  tegangan  listrik  besar, gaya elektromekanis yang kuat, dan suhu tinggi [2].Menjamin kelangsungan operasional transformator daya menjadi isu krusial bagi perusahaan, karena setiap gangguan pada kinerja transformator dapat menyebabkan kerugian  secara  ekonomi.  Oleh  karena  itu,  kegiatan  pemantauan,  inspeksi,  dan  pemeliharaan  rutin  pada transformator sangat penting untuk mencegah pemadaman yang tidak diinginkan dari layanan transformator. Sebagian  besar  masalah  yang  mungkin  timbul  pada  transformator  dapat  dikaitkan  dengan  kegagalan  atau kerusakan pada sistem isolasi [3,4,5,6].
Risiko kegagalan operasional pada transformator daya sangat erat kaitannya dengan risiko yang terkait dengan  bagian-bagian  transformator  daya.  Dengan  mendekomposisi  transformator  daya  menjadi  beberapa bagian dan melakukan penilaian risiko kuantitatif serta evaluasi prioritas untuk setiap bagian, seseorang dapat mengidentifikasi titik lemah dalam sistem dan menentukan faktor risiko yang secara signifikan memengaruhi kehandalan  peralatan.  [7] Risk  Priority  Number pada  komponen-komponen  transformator  daya  secara signifikan  meningkatkan  relevansi  dalam  upaya  perbaikan  dan  pemeliharaan  transformator,  sekaligus mencegah  serta  mengurangi  risiko  kegagalan  dalam  sistem  manajemen  listrik.  Agar  kegagalan  pada transformator tidak terjadi dan menimbulkan kerugian maka perlu dilakukan asesmen pada transformator. Ini selaras dengan Permen No. 32 tahun 2021 tentang Inspeksi Teknis dan Pemeriksaan Keselamatan Instalasi dan Peralatan Pada Kegiatan Usaha Minyak dan Gas Bumi. Peraturan ini mengatur berbagai aspek terkait dengan instalasi  dan  peralatan  yang  digunakan  dalam  kegiatan  usaha  migas.[8].  Pada  penelitian  sebelumnya  yang dilakukan oleh  Barkas,  dkk, pada  penelitian  tersebut menggunakan  metode  DGA  ( Dissolved  Gas  Analysis ) untuk mengetahui umur sisa dari peralatan transformator dan tanpa memperhitungkan factor risiko.[9] Oleh karena itu, penelitian mengenai penilaian prioritas risiko pada komponen-komponen transformator daya  memiliki  pentingnya  baik  dalam  teori  maupun  praktik  [10].  FMEA  merupakan  suatu  cara  untuk menganalisa penyebab/model kegagalan (failure modes) yang dapat terjadi pada suatu sistem yang selanjutnya dapat digunakan sebagai dasar untuk menentukan komponen komponen yang akan diperiksa dan dipelihara [11]  juga  telah  diterapkan  untuk  memajukan  pengembangan  penelitian  teoretis  mengenai  FMEA.  Pada penelitian kali ini Pedekatan yang digunakan Mode kegagalan ini dilakukan analisa Lowest Replacable Unit (LRU) menggunakan Weibul++. Untuk perhitungan sisa hasil layan untuk peralatan menggunakan Life Data Analisis serta di bantu dengan software reliasoft dan untuk analisa risiko menggunakn risk priority number.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Asumsi  yang  digunakan  untuk  melakukan  analisa  sisa  umur  pada  peralatan  Transformator  adalah sebagai berikut:
1. Awal perhitungan umur dari peralatan mengacu pada tahun pembuatan
2. Peralatan diasumsikan telah sukses dioperasikan
3. Data kegagalan mengacu pada laporan perawatan pada peralatan.
4. Jika  data  teknis  peralatan  tidak  tersedia,  maka  diasumsikan  berdasarkan  data  manufaktur  untuk  tipe peralatan yang sejenis
5. Jika data kegagalan tidak disediakan, maka diasumsikan menggunakan OREDA dengan jenis peralatan.
6. Hanya critical  failure dan Breakdown  failure (sebagaimana  didefinisikan  oleh  OREDA)  yang dimodelkan.
7. Abnormal Instrument Reading dan Unknown Failure akan diperbaiki bersamaan dengan critical failure dan Breakdown failure sehingga tidak menyebabkan downtime tambahan atau hilangnya produksi.
Salah  satu  distribusi  paling  sederhana  dan  paling  umum  digunakan  adalah  distribusi  eksponensial. Fungsi distribusi eksponensial secara matematis didefinisikan sebagai:
𝑓 ( 𝑡 ) = 𝜆𝑒 − 𝜆𝑡 (1)
Dalam  definisi  ini,  perhatikan  bahwa t adalah  variabel  acak,  yang  mewakili  waktu,  dan  (lambda) mewakili sebagai parameter distribusi. Tergantung pada nilai  λ, f(t) akan diskalakan secara berbeda. Fungsi tingkat kegagalan eksponensial adalah:
λ(t) = 𝑓(𝑡) 𝑅 (𝑡) = 𝜆𝑒−𝜆𝑡 𝑒−𝜆𝑡 =  𝜆 (2)
MTTF ( mean-time-to-failure ) μ eksponensial dirumuskan:
𝜇 =   ∫ 𝑡 . 𝑓(𝑡)𝑑𝑡 =   ∫ 𝑡. 𝜆 . 𝑒 −𝜆𝑡 𝑑𝑡 = 1 𝜆 ∞ 0 ∞ 0
(3)
Distribusi  Weibull  adalah  distribusi  reliabilitas  tujuan  umum  yang  digunakan  untuk  memodelkan kekuatan  material,  kegagalan  komponen  elektronik  dan  mekanik,  peralatan  atau  sistem.  Dalam  kasus  yang paling umum, Weibull 3- parameter didefinisikan oleh [10]:
𝑓(𝑡) = 𝛽 𝜂 ( 𝑡− 𝛾 𝜂 ) 𝛽−1 𝑒 −( 𝑡−𝛾 𝜂 ) 𝜂 (4)
Dimana  = parameter bentuk,  = parameter skala dan  = parameter lokasi. Fungsi laju kegagalan  (t) menurut fungsi Weibull yaitu:
𝜆(𝑡) = 𝑓(𝑡) 𝑅(𝑡) = 𝛽 𝜂 ( 𝑡−𝛾 𝜂 ) 𝛽−1 (5)
MTTF 𝑇̅ dari Weibull yaitu:
𝑇̅ =  𝜂 . 𝛤  ( 1 𝛽 + 1) (6)

## 2.1 Risk Priority Number
RPN adalah peringkat numerik dari risiko masing-masing mode / penyebab kegagalan potensial dengan mengalikan peringkat numerik dari tingkat keparahan (S), probabilitas terjadinya (O) dan probabilitas deteksi (efektivitas kontrol deteksi) (RPN = S x O x D). Secara umum, mode kegagalan yang memiliki RPN terbesar menerima  prioritas  untuk  tindakan  korektif.  RPN  seharusnya  tidak  secara  tegas  mendikte  mode  kegagalan prioritas dapat menjamin tindakan segera meskipun RPN mereka mungkin tidak termasuk yang tertinggi. Severity (S).
Keparahan adalah angka rangking yang terkait dengan efek paling serius untuk mode kegagalan yang diberikan berdasarkan kriteria dari skala. Ini menilai dampak dari mode kegagalan. Di bawah ini menunjukkan contoh kisaran keparahan.
Tabel 1. Severity Range
Category Consequence Type People Environment Property 1. Insignificant Minor  Injury,  annoyance, disturbance Minor environmental damage Minor property damage 2. Minor Damage Medical treatment and lost- time injury Local environmental damage of short duration (≤ 1 month) Minor  system  damage; minor production influence 3. Major Damage Permanent disability prolonged hospital treatment Time  for  restitution  of ecological  resources  ≤  2 years Considerable system damage; production interrupted for weeks 4. Critical One fatality Time  for  restitution  of ecological  resources  2-5 years Loss  of  main  part  of system; production interrupted for months 5. Catastrophic Several fatalities Time  for  restitution  of ecological  resources  ≥  5 years Total  loss  of  system  and major  damage  outside system area

## 2.2 Occurance (O)
Occurance  adalah  fakta  atau  frekuensi  kegagalan  yang  terjadi.  Ini  menilai  kemungkinan  kegagalan terjadi untuk peralatan. Di bawah ini menunjukkan contoh rentang kejadian.
Tabel 2. Occurance Range Category Frequency (Per Year) Description 1. Improbable 0 – 10 -5 Extremely rare event 2. Remote 10 -3 – 10 -5 Very  rare  event  that  will  not  necessarily  be  experienced  in  any similar plant 3. Possible 10 -1 – 10 -3 Rare event, but will possibly experienced by the personnel 4. Occasional 10 -1 – 1 Event that happens now and then and will normally be experienced by the personnel 5. Fairly Normal 1 – 10 Event that is expected to occur frequently

## 2.3 Detection (D)
Deteksi menilai kemungkinan kegagalan terdeteksi. Hal ini didasarkan pada peluang kegagalan akan terdeteksi sebelum pelanggan menemukannya. Di bawah ini menunjukkan contoh rentang deteksi.
Tabel 3. Detection Range Category Description 1. Very High Current controls almost always will detect the failure 2. High Good likelihood current controls will detect the failure 3. Moderate Possible current controls will detect the failure 4. Low Unlikely to detect the failure 5. Very Low Cannot be detect the failure

## 2.3 Risk Matrik
Risiko  merupakan  kombinasi  dari  kemungkinan  suatu  kegagalan  dalam  suatu  waktu  tertentu  dan konsekuensi yang berkaitan dengan kegagalan tersebut. Dibawah ini menunjukkan contoh matrik resiko.
Gambar 1. Risk Matrik
C o F C at eg o ry CoF (Severity) Category PoF (Occurrence & Detection) Category People
Environment Property Extremely rare event Very rare event that will not necessary be experienced in any similar plant Rare event, but will possibly experienced by the personnel Event that happens now and then and will normally be experienced by the personnel Event that is expected to occur frequently Several fatalities Time for restitution of ecological resources ≥ 5 years Total loss of system and major damage Medium High Medium High Medium High High High
outside system area One fatality Time for restitution of ecological resources 2-5 years Loss of main part of system; production interrupted for months Medium Medium Medium High Medium High High Permanent disability prolonged hospital treatment Time for restitution of ecological resources ≤ 2 years Considerab le system damage; production interrupted for weeks Low Low Medium Medium High High Medical treatment and lost- time injury Local environmenta l damage of short duration (≤ 1 month) Minor system damage; minor production influence Low Low Medium Medium Medium High Minor Injury, annoyanc, disturbance Minor environmenta l damage Minor property damage Low Low Medium Medium Medium High

## 3. Hasil dan Pembahasan
Berikut ini adalah data teknis transformator pada PT ABC, yang telah beroperasi selama lebih dari 20 tahun dijelaskan pada tabel 4.
Tabel 4. Data Teknis Transformator Item Unit Value Tag No. - TR-01 Serial No. - R01202230 Equipment Type of Oil - Mineral Manufacture - Centrado Prima Year Built - 2003 Year Used - 2003 Type - Transformator Step Down Capacity kVA 315 Rated Voltage Primary V 440 Rated Voltage Secondary V 380 Rated Current Primary A 413.3 Rated Current Secondary A 478.5 Frequency Hz 50 Power Factor - 0.8 Phase - 3 Vector Group - Y0 Cooling System - ONAN
Setelah didapatkan data teknis peralatan,lalu dilakukan  pengecekan inspeksi untuk memastikan visual pada peralatan. Langkah awal dan krusial adalah menetapkan definisi kegagalan. Untuk setiap elemen dalam sistem,  berbagai  mode  kegagalan  perlu  diidentifikasi.  Mode  kegagalan  dapat  dijelaskan  melalui  evaluasi konsekuensi  kesalahan  dalam  sistem  atau  dengan  menetapkan  tingkat  kesalahan  tertentu  yang  memicu langkah-langkah tindakan dalam sistem, seperti perbaikan, sebagai contoh. Oleh karena itu, mode kegagalan bergantung  pada  tingkat  keparahan  kesalahan.  Akibatnya,  setiap  jenis  kesalahan  dapat  menghasilkan  mode kegagalan yang berbeda, sesuai dengan tingkat keparahannya. Selain itu, perpaduan berbagai kesalahan dapat mengakibatkan mode kegagalan yang berbeda. Beberapa kemungkinan jenis mode kegagalan pada peralatan adalah sebagai berikut:
Tabel 5. Hasil Skrining Mode Kegagalan pada Transformator
State F or S State end Time (Month) Description F 103 Fail Start on Demand F 112 Structural Deficiency F 165 Faulty Signal/Indication Alarm
State F or S State end Time (Month) Description F 176 Internal Power Supply F 178 Breakdown Trafo S 240 Suspended F 244 Noise F 287 No Power/Voltage F 322 Monitoring F 388 Low Output F 411 Earth/Isolation Fault F 471 Short Circulating F 507 Breakage F 507 Open Circuit F 540 Insulation Electric F 602 Vibration
Jenis kegagalan pada tabel diatas berdasarkan hasil identifikasi jenis peralatan Transformator (TR-01), F  ( Failure )  merupakan  jenis  kegagalan  yang  kemungkinan  terjadi  selama  waktu  S  ( Suspended )  operasi peralatan.  Kriteria  berdasarkan  gabungan  antara  nilai  kegagalan  di  OREDA  dan  jenis  perawatan  yang dilakukan pada peralatan selama masa beroperasi.
Estimasi umur operasi dari peralatan berdasarkan software reliasoft anlisis Weibull bervariasi sesuai dengan karakteristik keandalan dan kemungkinan kegagalan pada peralatan. Berikut hasil perhitungan estimasi sisa umur peralatan, dan tingkat kegagalan pada peralatan untuk beroperasi empat (4) tahun kedepan. Berikut adalah hasil hitungan remaining life .
Tabel 6. Perhitungan remaining life menggunakan software Reliasoft
Quick Result Report Report Type Diagram QCP User Info User Input Mission End Time (Mon) = 288 Diagram Output R(t=288) 62.6 % User Input Mission Start Time (Mon) = 240 Mission Additional Time (Mon) = 48 Diagram Output R(t1=240|t2=48) = 86 % User Input Mission Start Time (Mon) = 240 Mission Additional Time (Mon) = 48 Diagram Output Q(t1240|t2=28) = 14 % Diagram Output MTTF = 365 (Month) BX Life at (80 %) 515 (Month)
Note : 1. Mission End Time (month) is the addition of Sucessfully Operating Period and next inspection period (4 years)
2. Mission Start Time – t1 (month) is Sucessfully Operating Period
3. Mission Additional Time – t2 (month) us next interval inspection period
4. R (t1|t2) is reliability for equipment to sucessfully operated at next inspection period
5. Q (t1|t2) is probability of failure for equipment to unsucessfully operated at next inspection period
6. MTTF (Mean Time to Failure) is expected period for for equipment to sucessfully operated
7. Bx Life at 80% us expected period for equipment to sucessfully operated at 80% capacity.
a. Conditional Reliability of TR-01
b. Cond. Prob. Of Failure at TR-01
c. Mean Life of TR-01
d. Reliability Life 80% of TR-01
Gambar 2 . Hasil dari running software
Di  dapatkan  dari  hasil  perhitungan  simulasi  Weibull++  dengan  keandalan  80%,  dimana  dengan perhitungan  80%  umur  kegagalan  dikurangi  umur  yang  sudah  berjalan  (515  bulan  –  240  bulan)  maka  di dapatkan 275 bulan (22.9 tahun). Gambar 3 dan 4 merupakan grafik distribusi weibull pada peralatan Power Transformer (TR-01).
Gambar 3 . Grafik perbandingan antara Reliability vs time
Pada  grafik  perbandingan  probability  dan  waktu  (time)  menggambarkan  tingkat  probability  failure meninggkat  dengan  bertambahan  nya  umur  pakai  dari  Transformator  TR-01.  Begitu  juga  dengan  nilai reliability akan turun dengan bertambahnya umur pakai dari transformator TR-01. Pada penelitian ini sisa umur ditentukan dengan reliability 80 % atau 0.8 dan didapat nilai remaining life nya adalah 515 bulan.
Hasil perhitungan resiko pada peralatan Power Transformer (TR-01) berdasarkan nilai PoF dan CoF ditunjukkan pada tabel 7.
Tabel 7. Power Transformer (TR-01) berdasarkan nilai PoF dan CoF
Fuction Failure Effect Cause Failure Mode PoF CoF Risk Category Occurrence (O) Detection (D) Severity (S) Trip Lamination core can burned-out Power Transformer High Temperature Critical 3. Possible 3. Moderate D. Critical Medium High (3D) Trip Winding can burned-out Power Transformer Stuck 3. Possible 3. Moderate D. Critical Medium High (3D) Breakdown Breakdown voltage in oil insulation Oxidation, high acidity, moisture of winding paper Degraded 3. Possible 3. Moderate C. Major Damage Medium (3C) The Output voltage of the transformer does not match the operating voltage There is a decrease in voltage so that quality gradually decreases Tap Changer Failure Low Output 3. Possible 3. Moderate B. Minor Damage Medium (3A) External Corrosive Body Peeling Paint Structural Deficiency 3. Possible 3. Moderate A. Insignificant Medium (3A) Fluid no flow Oil Seal Less fluid consumption Internal Leakage 3. Possible 3. Moderate A. Insignificant Medium (3A)

## 4. KESIMPULAN
Dari analisa yang dilakukan dapat disimpulkan bahwa peralatan Power Transformer (TR-01) milik PT ABC yang berada di Area Integrated Terminal dalam keadaan baik dan layak beroperasi. Dari perhitungan di dapatkan dari hasil perhitungan simulasi Weibull++ dengan keandalan 80%, dimana dengan perhitungan 80% umur  kegagalan dikurangi  umur yang  sudah  berjalan (515  bulan  – 240  bulan)  maka  di  dapatkan 275  bulan (22.9 tahun), sedangkan untuk reliability untuk 4 tahun kedepan adalah 86 % dengan nilai risk priority number Medium High (3D). Secara keseluruhan, hasil pemeriksaan menunjukkan bahwa tidak ada anomali signifikan pada  Power  Transformer  (TR-01)  milik  PT  ABC  yang  dapat  berdampak pada  keselamatan  operasionalnya. Meskipun demikian, disarankan untuk tetap menjaga dan menjalakan preventive maintenance.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Kami dengan tulus ingin menyampaikan rasa terimakasih kepada semua pihak yang telah berpartisipasi dan memberikan kontribusi berharga dalam penelitian ini. Ucapan terima kasih kami sampaikan kepada seluruh individu dan lembaga yang telah memberikan bantuan serta dukungan yang luar biasa dalam memperlancar jalannya penelitian ini. Adapun kepada semua yang telah memberikan dukungan, nasihat, dan bantuan teknis selama  proses  penelitian,  kami  ingin  mengucapkan rasa  terima  kasih  yang  sebesar-besarnya  atas  kontribusi yang berarti bagi kelancaran penyelesaian penelitian ini.

## REFERENSI
[1] P.Pooja,  Y.Sudha,  “Power  Transformer  For  Residual  Life  Assessment”,  International  Journal  of Innovative Research in Electrical, Electronics, Instrumentation and Control Engineering, Vol. 8, Issue 6, June 2020
[2] Van Schijndel, “Power Transformer Reliability Modelling”, PhD.Dissertation, Department of Electrical Engineering, Vol. 8, Issue 6, June 2020
[3] Prasojo,  R.A.;  Maulidevi,  N.U.;  Soedjarno,  B.A.;  Suwarno,  S.  Health  Index  Analysis  of  Power Transformer with Incomplete Paper Condition Data. In Proceedings of the 4th International Conference
on  Condition  Assessment  Techniques  in  Electrical  Systems  (CATCON),  Chennai,  India,  21–23 November 2019; pp. 1–4.
[4] Meissner,  M.;  Darmann,  M.;  Schober,  S.;  Mittelbach,  M.;  Sumereder,  C.  Reliability  Study  of  Furan Level Analysis for Trans-former Health Prediction. In Proceedings of the 20th International Conference on Dielectric Liquids (ICDL), Roma, Italy, 23–27 June 2019.
[5] El-Aal, R.A.A.; Helal, K.; Hassan, A.M.M.; Dessouky, S.S. Prediction of transformers conditions and lifetime using furan compounds analysis. IEEE Access 2019, 7, 102264–102273.
[6] Gouda,  O.E.;  El  Dein,  A.Z.  Prediction  of  aged  transformer  oil  and  paper  insulation.  Electr.  Power Compon. Syst. 2019, 47, 406–419.
[7] Wang, L., Yan, F., Wang, F., Li, Z., 2021, FMEA-CM based quantitative risk assessment for process industries—case  study  of  coal-to-methanol  plant  in  China,  Process  Safety  and  Environmental Protection, 149, pp.299–311
[8] Qin, J., Xi, Y., Pedrycz, W., 2020, Failure mode and effects analysis (FMEA) for risk assessment based on interval type-2 fuzzy evidential reasoning method, Applied Soft Computing, 89, 106134.
[9] Barkas, Dimitrios & KAMINARIS, S.D. & Kalkanis, Konstantinos & Ioannidis, G.C. & Psomopoulos, Constantinos.  (2022).  Condition  Assessment  of  Power  Transformers  through  DGA  Measurements Evaluation Using Adaptive Algorithms and Deep Learning. Energies. 16. 54. 10.3390/en16010054.
[10] Widjajanto, S., Rimawan, E., 2021, Modified failure mode and effect analysis approaching to improve organization  performance  based  on  Baldrige  criteria-A  case  study  of  an  electro-medic  industry, Operational Research in Engineering Sciences: Theory and Applications, 4, pp. 39-58.
[11] Miqdarurridlo,  Miqdarurridlo.  (2020).  Analisa  Kegagalan  Transformator  Tenaga  Berdasarkan  Fmea (Failure  Mode  And  Effect  Analysis)  Sebagai  Dasar  Perhitungan  Penilaian  Kondisi  (Scoring) Transformator Tenaga (Studi Kasus Trafo Gi Segoromadu Gresik). E-Link : Jurnal Teknik Elektro dan Informatika. 15. 26. 10.30587/e-link.v15i1.1607.