## KLASIFIKASI GANGGUAN PADA SALURAN TRANSMISI MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN METODE KOHONEN

## Denny Irawan

## Program Studi Teknik Elektro Universitas Muhammadiyah Gresik

## Abstrak
Pengamanan  saluran  transmisi  sangat  penting  untuk  menjamin  kontinyuitas  pelayanan tenaga listrik. Gangguan pada saluran transmisi harus cepat dideteksi, diklasifikasikan dan ditentukan lokasinya  dengan  tepat.  Dalam  kerangka  kerja  ini,  fokus  terpenting  adalah  kecepatan dan  ketepatan untuk menentukan klasifikasi gangguan.
Gangguan  yang  sering  terjadi  pada  saluran  transmisi  adalah  gangguan  hubung  singkat. Gangguan  hubung  singkat  yang  akan  diklasifikasikan  meliputi  satu  fasa  ketanah,  dua  fasa  ketanah, tiga fasa ketanah dan gangguan hubung singkat antar fasa yaitu fasa-fasa dan tiga fasa.
Ada  banyak  metode  dalam  penggunaan  jaringan  syaraf  tiruan  antara  lain  :  Back Propagation,  Radial  Basic  Function,  Multilayer  Perceptron  dan  sebagainya.  Dalam  penelitian  ini akan mempresentasikan penggunaan jaringan syaraf tiruan metode Kohonen untuk pengklasifikasian gangguan  pada  saluran  transmisi.  Metode  ini  adalah  suatu  desain  sistem  yang  mampu  menyajikan secara cepat dan tepat perkiraan dan tipe dari kelas gangguan berdasarkan pengukuran tegangan dan arus tiga fasa pada saluran transmisi. Sistem yang digunakan adalah dengan pemrosesan sinyal arus dan tegangan tiga fasa yang disimulasikan dengan program komputer.
Kata Kunci : Saluran transmisi, jaringan syaraf tiruan.

## I.  PENDAHULUAN
Dengan  semakin  berkembangnya  kebutuhan  masyarakat  akan  adanya  tenaga  listrik,  maka kontinyuitas  pelayanan  tenaga  listrik  menjadi  hal  yang  sangat  penting  dan  perlu  untuk  diperhatikan, sehingga  perlindungan  terhadap  saluran  transmisi  mempunyai  peranan  penting  dalam  perlindungan sistem tenaga listrik, hal ini disebabkan karena saluran transmisi merupakan elemen penting suatu jala- jala yang menghubungkan stasiun pembangkit dengan pusat-pusat beban.
Karena panjangnya jarak yang harus dirintangi oleh saluran transmisi, maka saluran transmisi merupakan  sasaran  utama  dari  sebagian  besar  gangguan  yang  terjadi  dalam  sistem  daya.  Salah  satu gangguan  yang  sering  terjadi  adalah  gangguan  hubung  singkat,  baik  gangguan  hubung  singkat  antar fasa  maupun  gangguan  hubung  singkat  fasa  dengan  tanah.  Gangguan  hubung  singkat  pada  saluran transmisi  apabila  bersifat  permanen  pada  umumnya  dapat  mengakibatkan  kerusakan  mekanis  pada peralatan-peralatan  listrik  yang  terhubung  dengan  sistem  yang  sedang  mengalami  gangguan  hubung singkat tersebut.
Agar tidak berpengaruh terhadap peralatan-peralatan lain, maka secepatnya gangguan hubung singkat  ini  perlu  untuk  dideteksi,  diklasifikasikan  dan  ditentukan  lokasinya  dengan  tepat  dan  jelas secepat  mungkin.  Dalam  sistem  daya  yang  modern,  penentuan  jenis  gangguan  hubung  singkat  yang terjadi dengan cepat tentu akan sangat membantu dalam penanganan gangguan.
Salah satu cara untuk mengetahui dengan tepat dan cepat jenis gangguan hubung singkat yang terjadi  adalah  dengan  menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan  metode  Kohonen.  Pada  metode  ini  yang akan  diproses  sebagai  input  adalah  pola  sinyal  arus  dan  pola  sinyal  tegangan  pada  kondisi  normal maupun pada saat gangguan.
Metodologi  yang  dipakai  adalah  pola  pengenalan  sinyal  gangguan.  Yang  akan  digunakan  pada penelitian ini adalah pola sinyal arus yang meliputi sinyal arus fasa a, b dan c,   pola sinyal tegangan fasa a, b dan c serta pola sinyal tegangan antar fasa, yaitu fasa ab, bc dan ca. Dari pola sinyal kemudian akan dicari nilai Power Spectral Density -nya ( Power Spectrum ), kemudian nilai dari Power Spectrum ini akan dinormalisasi sesuai dengan fungsi pemampat untuk kemudian akan diolah sebagai input oleh jaringan syaraf tiruan.
Diagram blok penyelesaiannya adalah :
Jurnal Teknik Elektro & Informatika

## Gambar 1. Diagram Blok Penyelesaian

## II. KLASIFIKASI GANGGUAN

## 2.1 Gangguan Hubung Singkat
Sistem  dianalisa  dalam  keadaan  peralihan  dan  simetri/tidak  simetri.  Atau  analisa  dilakukan sesaat  (s/d  ~  1  detik)  setelah  terjadi  gangguan  dalam  sistem,  dimana  sistem  mungkin  dalam  keadaan simetri atau tidak simetri.
Tujuan  dari  analisa  hubung  singkat  adalah  untuk  menentukan  arus  dan  tegangan  maksimum  dan minimum pada bagian-bagian atau titik–titik tertentu dari suatu sistem tenaga listrik untuk jenis-jenis gangguan  yang  terjadi,  sehingga  dapat  ditentukan  pengaman,  rele  dan  pemutus  tenaga  ( Circuit Breaker ) untuk mengamankan sistem dari keadaan tidak normal dalam waktu seminimal mungkin.

## 2.2    Jenis Gangguan
Gangguan pada sistem tenaga listrik adalah suatu keadaan yang menyebabkan bekerjanya rele dan  menjatuhkan  ( trip )  pemutus  tenaga  (PMT),  sehingga  menyebabkan  terputusnya  aliran  daya  yang melalui  PMT  tersebut.  Adapun  gangguan  tersebut  terjadi  disebabkan  karena  adanya  kesalahan mekanis,  termis dan tegangan lebih atau karena adanya material yang sudah cacat atau rusak.
Bila ditinjau dari segi lamanya waktu gangguan, maka dapat dikelompokkan menjadi :
a. Gangguan sementara.( temporary ).
b. Gangguan permanen ( stationary ).
Untuk  gangguan  temporer  yaitu  apabila  gangguan  tersebut  terjadi  hanya  dalam  waktu  yang singkat, kemudian sistem kembali normal yang ditandai dengan normalnya kerja dari pemutus tenaga setelah dimasukkan kembali. Penyebab gangguan dapat diakibatkan oleh petir, dimana terjadi loncatan bunga api listrik pada isolasi udara atau minyak.
Gangguan  yang  bersifat  permanen  adalah  gangguan  yang  baru  dapat  dihilangkan  setelah lokasi  gangguan  tersebut  diisolir  dengan  bekerjanya  pemutus  tenaga.  Penyebab  gangguan  bisa disebabkan  adanya  kerusakan  pada  peralatan  sistemnya,  sehingga  gangguan  baru  bisa  diatasi  setelah kerusakan pada peralatan tersebut sudah diperbaiki. Sedangkan untuk gangguan temporer yang terjadi berulang-ulang akan dapat menyebabkan timbulnya kerusakan pada peralatan sistem dan hal ini dapat pula  menimbulkan  gangguan  yang  bersifat  permanen  sebagai  akibat  adanya  kerusakan  peralatan tersebut.
Ditinjau dari jenisnya maka gangguan yang mungkin terjadi ada sistem tenaga listrik 3 fasa :
A. Gangguan shunt (hubung singkat).
1. Hubung singkat 3 fasa (L-L-L).
2. Hubung singkat 3 fasa ke tanah (L-L-L-G).
3. Hubung singkat 1 fasa ke tanah (1L-G).
4. Hubung singkat antar fasa (L-L).
5. Hubung singkat antar fasa ke tanah (2L-G).
B. Gangguan seri (hubungan terbuka).
1. Satu saluran terbuka (1L-0).
2. Dua saluran terbuka (2l-0).
3. Impedansi seri tak seimbang.
C. Gangguan simultan
1. Shunt – Shunt.
2. Shunt – Seri.
3. Seri – seri.
Sinyal arus dan tegangan Power Spectrum Normali sasi Jaringan Syaraf Tiruan Discrete Fourier Transform
Gambar 2 Gangguan Shunt Yang Terjadi Pada Sistem Tenaga Listrik Dari jenis gangguan tersebut dapat digolongkan menjadi dua kelompok gangguan :
a. Gangguan hubung singkat simetris.
b. Gangguan hubung singkat tidak simetris.

## III.  JARINGAN SYARAF TIRUAN (JST) 3.1  Jaringan Syaraf Manusia
Sistem  syaraf  manusia  tidak  mengacu  pada  otak  manusia,  tetapi  juga  meliputi  sistem  sensoris tubuh,  yang  menerima  rangsangan  atau  informasi  dari  luar  tubuh,  dan  sistem  motoris  yang berhubungan  dengan  pergerakan  atau  reaksi  tubuh  terhadap  rangsangan  tadi.  Sistem  syaraf  manusia tidak  mengacu  pada  otak  manusia,  tetapi  juga  meliputi  sistem  sensoris  tubuh,  yang  menerima rangsangan  atau  informasi  dari  luar  tubuh,  dan  sistem  motoris  yang  berhubungan  dengan  pergerakan atau reaksi tubuh terhadap rangsangan tadi.
Sistem  sensoris  tubuh  akan  menjalankan  informasi  sensoris  dari  reseptor  yang  ada  hampir  di seluruh  tubuh  ke  otak,  yang  kemudian  diolah  untuk  menentukan  reaksi  motoris  tubuh  yang  tepat. Reaksi tubuh terjadi berdasarkan pada pengalaman sensoris dari reseptor-reseptor tersebut. Sedangkan reaksi  sistem  motoris  tubuh  dilakukan  dengan  mengatur  kontraksi  otot  rangka,  otot  organ  internal tubuh serta fungsi kelenjar tubuh. Misalnya kulit lengan menyentuh bahan panas, rangsangan dari luar tersebut  diterima  reseptor  syaraf,  dialirkan  oleh  sistem  sensoris  tubuh  ke  susunan  syaraf  pusat  untuk diolah,  hasil  olahan  tersebut  dikirim  ke  sistem  motoris  tubuh  untuk  menentukan  reaksi  tubuh  yang perlu  diambil.  Dua  komponen  penting  yang  berperanan  dalam  proses  kerja  sistem  syaraf  tersebut adalah sel syaraf ( neuron ) dan sambungan antar syaraf (sinapsis).

## 3.2 Definisi Jaringan Syaraf Tiruan
JST  menurut  Kohonen,  didefinisikan  sebagai  sebagai  suatu  jaringan  terhubung  paralel  yang biasanya  terdiri  dari  elemen-elemen  adaptif  dan  terorganisasi  hirarkinya,  yang  diharapkan  dapat berinteraksi dengan benda atau keadaan nyata sama seperti sistem syaraf otak biologis melakukannya. JST juga dapat dipandang sebagai suatu sistem yang terdiri dari elemen-elemen pengolah terdistribusi secara paralel dengan kemampuan untuk memperbaiki kinerjanya melalui proses belajar.
Dari definisi di atas secara umum suatu JST terdiri dari elemen-elemen pengolah ( processing elements atau neurons ),  disusun  membentuk  suatu  struktur  jaringan  tertentu,  dan  berusaha  meniru sistem syaraf biologis.
Suatu  JST  biasanya  tersusun  dari  banyak  lapisan neuron .  Satu  lapisan  mengandung neuron- neuron yang tersusun paralel. Neuron-neuron ini dapat saling tersambung atau tidak, bergantung pada struktur jaringan yang dipilih. Jika JST tersebut memiliki banyak lapisan maka neuron-neuron dalam satu  lapisan  tersambung  dengan neuron-neuron pada  lapisan  yang  lain.  Lapisan  yang  berada  antara lapisan input dan lapisan output disebut lapisan hidden .
Sambungan-sambungan  tersebut  diberi  harga  yang  dapat  diatur  dan  menyatakan  kekuatan sambungannya, disebut pembobot jaringan ( weights ). Proses untuk mendapatkan harga pembobot yang diinginkan ini disebut belajar ( learning ) dan dikerjakan menurut algoritma belajar tertentu.
(a)
(b) (c) (d) (e) (f)
Gambar 3. Elemen Pengolah Informasi ( Neuron )
Gambar 3 menunjukkan  neuron suatu jaringan syaraf. Input suatu neuron dapat berupa data dari luar jaringan atau merupakan output dari neuron yang lain. Suatu neuron dapat terdiri dari pembobot penjumlah, fungsi keluaran serta dapat memakai elemen bias yang mempunyai harga input tetap biasanya 1.

## IV.  ANALISA DAN SIMULASI 4.1 Algoritma Klasifikasi Gangguan
Sinyal gangguan hasil simulasi komputer di-DFT-kan untuk mendapatkan nilai dalam daerah frekuensi  dan  dicari  kerapatannya  dengan power  spectrum  density ,  kemudian  dinormalisasi  untuk mendapatkan  nilai  antara  0  sampai  1  sebelum  digunakan  untuk  perhitungan  komputasi  dengan  JST- Kohonen yang akan mengklasifikasikan jenis gangguan.
Hal ini dapat digambarkan dengan diagram blok sebagai berikut :
Gambar 4.  Diagram Blok Klasifikasi
X1  F(.) W1 W2 Wi Wn X2 Xi Xn Net 1 Input Output Pola Sinyal Gangguan Power Spectrum Density Discrete Fourier Transform Normalisasi Pola Fault Classification

## 4.2 Pemodelan Sistem Tenaga Listrik
Untuk  menghasilkan  sinyal  gangguan  dari  hasil  simulasi  komputer,  digunakan  data  dari  IEEE dan dibuat simulasinya pada simulink Matlab.
Gambar 5.  Diagram Segaris Test 500 KV 1
Tabel 1 Data Sistem Transmisi 500 KV
Data Generator A B S N 5200 MVA 2100 MVA H 4.0 s 4.0 s Xd 1.00 pu 2.00 pu Xd’ 0.30 pu 0.25 pu Xd” 0.20 pu 0.20 pu Xq 0.60 pu 0.50 pu Xq” 0.20 pu 0.20 pu Xa 0.12 pu 0.15 pu Tdo’ 5.00 s 6.00 s Tdo” 0.08 s 0.03 s Tqo’ - 0.60 s Tqo” 0.12 s 0.06 s Excitation Standard Standard Prime mover Turbine regulator Constant torque Transformer rating 5200 MVA 2100 MVA Reactance 0.15 pu 0.15 pu Local load 3000+j0 MVA 4000+j0 MVA Load/Voltage Proportional Proportional Bus Voltage 1.03 pu 1.00 pu Tabel 2 Data Sistem Transmisi 500 KV r 0,018 Ohm/Km x 0,34 Ohm/Km b 4.9 e-6 S/Km l 300 Km f 60 Hz
1 ABB Power System AB,”Power Oscillation Damping Using Controlled Reactive Power Compensation a Comparison Between Series snd Shunt Approaches”, IEEE Trans On Power System, Vol. 8 No.2, May 1993, FRG
V A =1,03 pu
P=2x1000 MW V B =1,00 pu A B P=3000MW Q=0 P=4000MW Q=0 L=300 KM 3Φ S N =5200 MVA S N =2100 MVA

## 4.3 SinyalGangguan
Dalam  membuat  simulasi  sinyal  gangguan  diasumsikan  bahwa  gangguan  hubung  singkat terjadi pada fasa-fasa sebagai berikut :
Satu fasa ke tanah terjadi pada fasa C. Dua fasa ke tanah terjadi pada fasa B dan C. Tiga fasa ke tanah terjadi pada fasa A, B dan C. Antar fasa terjadi pada fasa B dan C. Tiga fasa terjadi pada fasa A, B dan C. Pada gangguan satu fasa ketanah sinyal gangguan yang dihasilkan dari simulasi adalah :
Gambar 6.  Arus Fasa a
Gambar 7.  Arus Fasa b
Gambar 8.  Arus Fasa c

## 4.4 Power Spectrum
Untuk  mendapatkan  nilai  data  yang  akan    etraining  pada  JST-Kohonen,  pola  sinyal gangguan yang didapat dari simulasi kemudian dicari nilai power spectrum- nya menggunakan Discrete Fourier  Transform (DFT). Power  spectrum ini  dicari  dengan  simulasi  program  komputer menggunakan Matlab. Sampling data yang diambil dari FFT sebanyak 64 data yang diambil pada saat terjadi gangguan. Dari power spectrum 2 kemudian data akan dinormalisasikan nilainya dari 0 sampai 1, sesuai dengan fungsi pemampat yang digunakan yaitu Sigmoid. Fungsi sigmoid :
) exp 1 ( 1 ) ( x x f   
2 Welch P.D ”The use of Fast Fourier Transform for the estimation of Power Spectra : A Method Based on Time Averaging Over short, Modified Periodegrams,”IEEE Trans. Audio Electroacoust, Vol.AU-15 (June 1967) PGS 70-73
Untuk  pelatihan  sampling  data  akan  dilakukan  pada  beberapa sampling waktu.  Contoh  DFT untuk sinyal arus pada gangguan satu fasa ke tanah.
Gambar 9.  DFT Arus Fasa a
Gambar 10.  DFT Arus Fasa a
Gambar 11.  DFT Arus Fasa b

## 4.5 Simulasi JST-Kohonen
Algoritma  pembelajaran  yang  digunakan  adalah Unsupervised ,  dimana  output  tidak ditentukan terlebih dahulu.
Pembobot  awal  ditentukan  kemudian  dihitung  jarak  terdekat  dari  masing-masing  vektor  unit  hingga didapat nilai konvergensi yang mendekati atau sama dengan 1. Pembobot awal sebagai inisialisasi adalah :

## Tabel 3 Pembobot Awal
Jenis Gangguan 1 2 3 4 5 1. Satu fasa ketanah 1 0.3 0.5 0.7 0.2 0.1 2. Dua fasa ketanah 2 0.6 0.7 0.5 0.9 0.1 3. Tiga fasa ketanah 3 0.1 0.3 0.2 0.1 0.2 4. Antar fasa 4 0.2 0.1 0.1 0.3 0.2 5. Tiga fasa 5 0.9 0.1 0.7 0.3 0.4

## 4.5.1 Input JST
Input  dari  JST-Kohonen  adalah  hasil  dari  normalisasi  sinyal  gangguan  yang  sudah  di-DFT- kan dan  diambil nilai magnitude -nya. Parameter input :
1. Sinyal arus pada fasa a.
2. Sinyal arus pada fasa b.
3. Sinyal arus pada fasa c.
4. Sinyal tegangan pada fasa a.
5. Sinyal tegangan pada fasa b.
6. Sinyal tegangan pada fasa a.
7. Sinyal tegangan antara fasa a dan fasa b.
8. Sinyal tegangan antara fasa b dan fasa c.
9. Sinyal tegangan antara fasa c dan fasa a.
Dalam tiap parameter sampling data yang diambil sebanyak 64 data.

## 4.5.2 Output JST
Output  JST  adalah  5  macam  gangguan  yang  akan  diklasifikasikan  dan  pengkodean  untuk gangguan yang akan diklasifikasikan adalah sebagai berikut :
Tabel 4.3 Kode gangguan
Jenis gangguan                        Pengkodean
Satu fasa ke tanah x      x      x      x      x Dua fasa ke tanah x      x      x      x      x Tiga fasa ke tanah x      x      x      x      x Antar fasa x      x      x      x      x Tiga fasa x      x      x      x      x
Dengan  metode  pembelajaran  yang  unsupervised,  maka  dalam  hasil  output  akan  konvergen  dalam letak yang tidak ditentukan, sehingga dalam tiap jenis gangguan akan muncul satu posisi matrik yang nilainya konvergen mendekati atau sama dengan 1, sehingga secara keseluruhan terdapat 5 posisi yang konvergen yang dapat digunakan untuk menentukan jenis gangguan.

## 4.5.3 Training
Untuk training dilakukan  dengan  pembobot  awal  dan  untuk  mempercepat  informasi  diberi koefisien learning  rate 0.6.  Untuk  mendapatkan  pola hidden  layer /kohonen layer yang  paling  tepat dilakukan training dengan  mengubah-ubah  pola hidden- nya.  Perubahan  pola hidden dapat  dilakukan dengan mengubah-ubah pembobot awal dan menentukan iterasi yang sesuai.

## 4.5.4 Hasil Training
Hasil  dari  simulasi  JST-Kohonen  adalah  mencari  nilai  konvergensi  yang  tepat/cukup memuaskan untuk digunakan mengklasifikasikan jenis gangguan, dan hasil simulasinya adalah sebagai berikut :
Tabel 4 Hasil Simulasi JST-Kohonen Untuk Klasifikasi Jenis Gangguan Iterasi 1
Jenis Gangguan 1 2 3 4 5 1. Satu fasa ketanah 1 0.05422 0.5 0.94293 0.2 0.0064 2. Dua fasa ketanah 2 0.10445 0.7 0.93764 0.9 0.050984 3. Tiga fasa ketanah 3 0.09566 0.3 0.91285 0.1 0.059213 4. Antar fasa 4 0.0326 0.1 0.97696 0.3 0.0128 5. Tiga fasa 5 0.984 0.1 0.91136 0.3 0.067005
Tabel 5 Hasil Simulasi JST-Kohonen Untuk Klasifikasi Jenis Gangguan Iterasi 10
Tabel 6 Hasil Simulasi JST-Kohonen Untuk Klasifikasi Jenis Gangguan Iterasi 100
Dari hasil perhitungan dengan menaikkan iterasi didapat satu posisi matrik untuk tiap jenis gangguan yang  nilainya  mendekati  satu  atau  konvergen  sehingga  untuk  klasifikasi  gangguan  hubung  singkat dapat ditabelkan:
Tabel 4.8 Hasil Klasifikasi Gangguan Hubung Singkat
Jenis gangguan                        Pengkodean 1.  Satu fasa ke tanah x      x      1      x      x 2.  Dua fasa ke tanah x      x      1      x      x 3.  Tiga fasa ke tanah x      x      1      x      x 4.  Antar fasa x      x      1      x      x 5.  Tiga fasa 1      x      x      x      x

## V.  PENUTUP

## 5.1  Kesimpulan
Dari  hasil  penelitian  mengenai  penggunaan  jaringan  syaraf  tiruan  (JST)  Kohonen  untuk klasifikasi gangguan hubung singkat pada saluran transmisi dapat diambil kesimpulan sebagai berikut : Pertama  kelebihan  metode  Kohonen self  organizing  map terletak  pada  kemampuan  belajar  yang dimilikinya.  Dengan  tanpa  adanya setting output,  tetapi  metode  ini  akan  menghasilkan  target  yang diharapkan.
Kedua  matrik  yang  didapat  dari  proses  pembelajaran  dapat  digunakan  untuk  membedakan  atau mengklasifikasikan jenis gangguan :
- Posisi matrik (1,3) dengan pembobot 0.99242 mendefinisikan gangguan satu fasa ketanah.
- Posisi matrik (2,3) dengan pembobot 0.99172 mendefinisikan gangguan dua fasa ketanah.
- Posisi matrik (3,3) dengan pembobot 0.87357 mendefinisikan gangguan tiga fasa ketanah.
- Posisi matrik (4,3) dengan pembobot 0.99694 mendefinisikan gangguan antar fasa.
- Posisi matrik (5,1) dengan pembobot 0.99584 mendefinisikan gangguan tiga fasa.
Jenis Gangguan 1 2 3 4 5 1. Satu fasa ketanah 1 0.02279 0.25536 0.9924 0.33969 0.001669 2. Dua fasa ketanah 2 0.03582 0.58458 0.99169 0.69631 0.01334 3. Tiga fasa ketanah 3 0.13393 0.38577 0.87368 0.29425 0.016336 4. Antar fasa 4 0.00890 0.05107 0.99693 0.6425 0.003339 5. Tiga fasa 5 0.99583 0.2621 0.94328 0.26614 0.017477 Jenis Gangguan 1 2 3 4 5 1. Satu fasa ketanah 1 0.02277 0.25506 0.99242 0.33986 0.001665 2. Dua fasa ketanah 2 0.035764 0.58444 0.99172 0.69606 0.013309 3. Tiga fasa ketanah 3 0.13399 0.38588 0.87357 0.29448 0.0163 4. Antar fasa 4 0.008889 0.051012 0.99694 0.64292 0.003331 5. Tiga fasa 5 0.99584 0.2623 0.94327 0.64292 0.017436
1. Metode  Kohonen  mampu  menjelaskan  kinerja  otak  yang  mendekati  kenyataan  untuk  mengenali input yang diterimanya kemudian menterjemahkannya pada output.
2. Sinyal  input  gangguan  hubung  singkat  yang  berupa  sinyal  analog  harus  diubah  ke  sinyal  digital dengan  di sampling selama  periode  gangguan  kemudian  di-DFT-kan  untuk  mendapatkan    sinyal dalam daerah frekuensi. Hal ini sangat penting untuk membedakan sinyal dengan frekuensi yang berbeda-beda.
3. Sistem yang digunakan adalah data dari IEEE yang disimulasikan dengan komputer, pada aplikasi selanjutnya metode ini dapat diterapkan untuk berbagai sistem.
4. Kemampun  metode  JST-Kohonen  dalam  mengklasifikasikan  gangguan  hubung  singkat  lebih cepat, dengan mendapatkan pembobot awal yang tepat maka iterasi dapat diperkecil.

## 5.2 Saran
1. Untuk aplikasi selanjutnya, metode ini dapat digunakan pada sistem tenaga listrik yang sesungguhnya.
2. Gangguan hubung singkat yang diklasifikasikan adalah gangguan hubung singkat yang terjadi pada satu titik, untuk gangguan yang bersifat simultan tidak dapat diklasifikasikan karena membutuhkan 1 perangkat jaringan syaraf tiruan lagi.

## DAFTAR PUSTAKA
ABB  Power  System  AB,” Power  Oscillation  Damping  Using  Controlled  Reactive  Power Compensation  a  Comparison Between  Series  And  Shunt  Approaches ”, IEEE Trans. On Power System, Vol.8, No.2, May, 1993.
Fukuyama, Yoshikazu; Ueki, Yoshiteru; “ Fault Analysis System Using Neural Networks and Artificial Intelligence ”, IEEE Transaction on Power Delivery, 1993. Howard Demuth, Mark Beale, “ Neural Network Toolbox for Use With Matlab ”, The Math Work Inc., 1994.
H.P.  Mauridhi,  T.Ninik,” Penggunaan  Metode  Neural  Network  Untuk  Klasifikasi  Gangguan  Pada Saluran Transmisi” ,Tugas Akhir, ITS, 2000. John  J.  Grainger,  William  D.  Stevenson,  JR,” Power  System  Analysis ”,  Mc-Graw  Hill,  Inc., International Editions, 1994. Kohonen,  Teuvo:  “ Self  Organizing  and  Associative  Memory ”,  Springer-Verlay,  Berlin  Heidelberg, 1989.
Laurence  Fausett, “Fundamental  Of  Neural  Network  Architectures,  Algorithms  And  Application” , Prentice Hal, Englewood Clifs, New Jersey, 1994. Reid, Cristopher; Passin, Thomas; “ Signal Processing in C ”, Wiley and Sons inc, 1992.
Sandi S, “Artificial Intellegence ”, Andi offset, Yogyakarta, 1993. Welch P.D,” The Use of Fast Fourier Transform for the Estimation of Power Spectra: A Method Base on Time Averaging Over Short Modified Periodegrams ”, IEEE Trans. Audio Electroacoust, Vol. AU-15 (June 1967) PGS 70-73.