Jurnal ELECTRON , Vol. 4, No.2, November 2023, Hal. 120-126 e-ISSN 2622-6588 / p-ISSN : 2830-523X Received: 28/09/2023, Revised: 15/11/2023, Accepted: 29/11/2023

## Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan - Backpropagation dalam Pengenalan
Flashover Isolator 150 kV. Studi Kasus : Payakumbuh – Koto Panjang

## M. Farhan Kamil¹, Sitti Amalia¹*, Yusreni Warmi¹, Andi Syofian¹, Erhaneli¹
Institut Teknologi Padang 1 *sittiamalia@itp.ac.id

## ABSTRACT
The 150 kV Koto Panjang - Payakumbuh transmission line is a transmission line with a total length of 86 km. Environmental factors greatly influence the formation of a layer of contaminants on the surface of insulators, this is one of the causes of flashover in insulators. This research was carried out using the artificial neural network method - backpropagation in the introduction  of  150  kV  insulator  flashover  against  temperature  and  humidity  contaminated  with  moss  and  dust.  So  the flashover results obtained using artificial neural networks - backpropagation are compared with experimental  flashover. Therefore, the implementation of an artificial neural network - backpropagation for the introduction of flashover of the 150 kV Payakumbuh - Koto Panjang insulator was successfully implemented by achieving flashover values with a small difference in the output so that the error obtained by training and testing the artificial neural network was also small. This means that the flashover voltage can be recognized by artificial neural network testing. The moss test parameter values are measured by the number of epochs with an average of 197.57, performance with an average of 17.8E-05 and gradient with an average of 27.38E-05. dust test parameters were measured by the number of epochs with an average of 101.85, performance with an average of 75.3E-06 and gradient with an average of 33.78E-05.
Keywords : Isolator, Flashover, Artificial Neural Network

## INTISARI
Saluran transmisi 150 kV Koto Panjang - Payakumbuh ini merupakan saluran transmisi dengan total panjang 86 km. Faktor lingkungan sangat berpengaruh terhadap pembentukan lapisan kontaminan pada permukaan isolator, hal tersebut merupakan salah satu penyebab terjadinya flashover pada isolator. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan metode jaringan syaraf tiruan – backpropagation dalam pengenalan flashover isolator 150 kV terhadap suhu dan kelembaban yang terkontaminasi lumut dan  berdebu. Sehingga hasil flashover yang diperoleh menggunakan jaringan syaraf tiruan  - backpropagation dibandingkan dengan flashover eksperimen. Oleh sebab itu Implementasi jaringan syaraf tiruan – backpropagation untuk pengenalan flashover isolator 150 kV payakumbuh – Koto Panjang berhasil diterapkan dengan capaian nilai flashover dengan output nya mendapatkan selisih yang kecil sehingga error yang diperoleh oleh pelatihan dan pengujian jaringan syaraf tiruan juga kecil. Artinya tegangan flashover tersebut dapat  dikenali oleh  pengujian  jaringan  syaraf tiruan. Dengan nilai parameter pengujian lumut diukur dari jumlah epoch dengan  rata-rata  197,57, performance dengan  rata-rata  17,8E-05  dan gradien dengan  rata-rata  27,38E-05    . parameter  pengujian  debu  diukur  dari    jumlah epoch dengan  rata-rata  101,85, performance dengan  rata-rata  75,3E-06  dan gradien dengan rata-rata 33,78E-05.
Kata kunci: Isolator, Flashover , Jaringan Syaraf Tiruan

## I. PENDAHULUAN
Sistem  transmisi  saluran  udara,  seperti  saluran transmisi  150  kV  Koto  Panjang-Payakumbuh  di Sumatera  Barat,  digunakan  untuk  sistem  distribusi tenaga listrik. Saluran transmisi 150 kV Koto panjang- Payakumbuh ini merupakan saluran transmisi dengan total  panjang  86  km  [1],  [2],  [3].  Dalam  distribusi energi  listrik,  seringnya  terjadi  kegagalan  pada  jalur transmisi  dan  distribusi  karena flashover yang disebabkan oleh pengotoran permukaan isolator atau
kerusakan mekanis pada isolator. Maka isolator sangat penting dalam sistem distribusi energi listrik dan oleh karena  itu  keandalannya  harus  dijaga.  Agar  isolator mampu bekerja secara optimal untuk mengurangi efek dari flasover pada isolator payakumbuh - koto panjang maka  dilakukan  uji  coba  dari  suhu  dan  kelembaban pada  isolator  150  kV  yang  terkontaminasi  dengan simulasi menggunakan metode Jaringan Syaraf Tiruan (JST) menggunakan software MATLAB [4], [5], [6].
Jurnal ELECTRON , Vol. 4, No.2, November 2023, Hal. 120-126 e-ISSN 2622-6588 / p-ISSN : 2830-523X Received: 28/09/2023, Revised: 15/11/2023, Accepted: 29/11/2023

## II. LANDASAN TEORI

## A. Isolator
Isolator  merupakan  komponen  penting  dari jaringan  listrik.  Isolator  berfungsi  sebagai  alat  atau perangkat yang menyangga kabel saluran listrik pada tiang listrik dan digunakan untuk mengisolasi arus dari dua kabel atau lebih untuk mencegah kerusakan akibat kebocoran arus dan percikan api pada saluran listrik. Fungsi  lain  dari  isolator  adalah  untuk  menyekat penghantar  saluran  bertegangan  dari  batang penyangga saluran sehingga arus tidak dapat mengalir dari penghantar saluran ke bumi [7], [8].

## B. Saluran Transmisi
Saluran  transmisi  merupakan  media  yang digunakan untuk mentransmisikan tenaga listrik atau dari  pembangkit  listrik  menuju distribution  station hingga sampai ke konsumen pengguna listrik, saluran transmisi,  dan  sistem  distribusi.  Saluran  transmisi merupakan  rantai  penghubung  antara  pusat pembangkit  listrik  dengan  sistem  distribusi.  Saluran transmisi  saluran  panjang  membawa  daya  dari pembangkit listrik atau pusat pembangkitan ke bagian distribusi  yang  dapat  digunakan  oleh  konsumen  [9], [10].

## C. Flasover pada isolator
Tegangan flashover merupakan kegagalan isolasi di  mana  permukaan  isolator  dibebani  oleh  medan listrik yang lebih besar daripada kapasitas ketahanan elektriknya. Flashover ini  dapat  menimbulkan pemanasan  dan  merusak  isolator,  dan  salah  satu penyebabnya  adalah  pencemaran  pada  permukaan isolator,  yang  mekanismenya  dipengaruhi  oleh beberapa variabel dinamis seperti konfigurasi insulasi , polusi dan iklim [11], [12], [13].
D. Kerapatan Udara, Kelembaban Dan Suhu Udara
Tegangan flashover di sepanjang permukaan atau di atas celah udara secara umum biasanya meningkat seiring  dengan  kelembaban  udara.  Jumlah  elektron yang  ditangkap  oleh  molekul  air  meningkat  seiring dengan jumlah jalur bebas rata-rata elektron. Karena itu, peningkatan kelembaban relatif mengubah kinerja sistem  isolasi.Seperti  kelembaban,  kepadatan  udara sangat mempengaruhi karakteristik flashover [11],[14], [12], [15].

## E. Jaringan Syaraf Tiruan (JST)
Jaringan  syaraf  tiruan  (JST)  adalah  sistem pemroses  data  yang  memiliki fitur  dan  operasi  yang mirip  dengan  syaraf  biologis.  Jaringan  syaraf  tiruan
(JST) adalah sistem pemroses data yang memiliki fitur dan  operasi  yang  mirip  dengan  syaraf  biologis. Pelatihan  jaringan  syaraf  tiruan  - backpropagation meliputi 3 fase. Fase pertama adalah fase maju. Pola masukan  dihitung  maju  mulai  dari  layar  masukan hingga layar keluaran menggunakan fungsi aktivitasi yang  ditentukan.  Fase  kedua  adalah  fase  mundur. Selisih  antara  keluaran  jaringan  dengan  target  yang diinginkan  merupakan  kesalahan  yang  terjadi. Kesalahan tersebut dipropagasi mundur, dimulai dari garis yang berhubungan langsung dengan unit ± unit di layar keluaran. Fase ketiga adalah modifikasi bobot untuk menurunkan keslahan yang terjadi [16], [17].
Salah  satu  tahapan preprocessing setelah  data terbentuk pola adalah normalisasi data. Ini membuat rentang  data  lebih  kecil  dan  membuat  taburan  data stabil  yaitu  antara  0,1  sampai  0,9  selama  proses transformasi.  Tujuan  normalisasi  adalah  untuk membuat pelatihan lebih mudah [16], [18], [19].
X’= , ( ) + 0,1 ................................................. (1)
X’ = transformasi linier dengan interval data 0,1 - 0,9 X = data yang ingin di normalisasi 𝑎 = data minimum dari data asli 𝑏 = data maksimum dari data asli
Setelah memperoleh model jaringan syaraf tiruan yang  diinginkan,  nilai  bobot output diproses  setelah perbaikan, yang berarti mengubah nilai bobot output kembali  ke  bentuk  aslinya.  Rumus  denormalisasi dapat dilihat sebagai berikut :
X= ( , )( ) , + 𝑎 ............................................. (2)
X’ = data bobot output X =  data hasil denormalisasi 𝑎 = data minimum dari data asli 𝑏 = data maksimum dari data asli
Kesalahan  pada  keluaran  jaringan  adalah perbedaan  antara  keluaran  sebenarnya  dan  yang diinginkan. Biasanya, perbedaan ini dihitung dengan menggunakan  persamaan. Sum  Square  Error (SSE) dihitung sebagai berikut:
SSE = ( 𝑇 − 𝑋 ) 2 ............................................. (3)
𝑇 = nilai  target/yang  diinginkan  untuk  setiap keluaran nilai keluaran jaringan syaraf tiruan ( output ) 𝑋 = nilai keluaran jaringan syaraf tiruan / output
Untuk mencari MSE dapat menggunakan rumus [20]:
Jurnal ELECTRON , Vol. 4, No.2, November 2023, Hal. 120-126 e-ISSN 2622-6588 / p-ISSN : 2830-523X Received: 28/09/2023, Revised: 15/11/2023, Accepted: 29/11/2023

## MSE =
⅀ ............................................................. (4)
⅀𝐸 2 = hasil jumlah dari seluruh hasil SSE
𝑛 = jumlah data pembelajaran

## III. METODE PENELITIAN
Adapun  metode  untuk  pengambilan  data  yang dibutuhkan  dalam  penelitan  tersebut  adalah  sebagai berikut:
MULAI Data Experimen Flash Over Isolator Proses Training (latih) Dan Proses Testing (uji) Menggunakan JST Data Suhu Dan Kelembaban Yang Terkontaminan lumut Dan Debu Isolator 150 kV Payakumbuh – Koto Panjang Menghitung Error Dan MSE Backpropagation Pengolahan Data (penentuan data latih dan data uji) SELESAI Proses normalisasi data latih dan data uji Proses Denormalisasi Output Latih Dan Output Uji Analisa Gambar 1 . Flowchart Penelitian
1. Data Primer
Pengambilan  data  isolator  bersih  dan  isolator yang  berpolutan  akibat  lumut  serta  nilai  suhu  dan kelembaban  yang  terdapat  pada  isolator  150  kV Payakumbuh – Koto Panjang.
2. Data Sekunder
Pengumpulan  data  –  data  yang  dilakukan berdasarkan teori seperti data – data yang berasal dari jurnal  ilmiah,  buku  referensi,  dan  data  –  data  yang
terdapat  di  pada  PT.  PLN  (Persero)  yang  berkaitan dengan saluran trasnmisi 150 kV Payakumbuh – Koto Panjang.
Metode  yang  digunakan  merupakan  metode jaringan  syaraf  tiruan  - backpropagation dimana metode ini menggunakan input suhu dan kelembaban sedangkan  target  menggunakan  nilai flashover eksperimen lalu jaringan syaraf tiruan- backpropagation menghasilkan  output  berupa tegangan flashover ,  maka  menghasilkan  nilai error yang  merupakan  nilai  selisih  nilai flashover eksperimen  dengan  nilai flashover menggunakan jaringan syaraf tiruan- backpropagation

## IV. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
Berikut  adalah  data  latih  dan  data  uji  untuk  1 isolator berlumut dimana percobaan 1-5 adalah data uji dan percobaan 6-10 merupakan data latih
Tabel 1. Data Suhu Dan Kelembaban Lumt Percobaan 1-5
data latih percobaan 1 2 3 4 5 suhu 31.8  32.3  29.3  29.5  28.9 kelembaban 72.5  70.9  75.6  76.6 77 flashover 75.7  76.3  75.5  79.4  78.4 Tabel 2. Data Suhu Dan Kelembaban Lumt Percobaan 6-10 data uji percobaan 6 7 8 9 10 suhu 30.1  29.6  28.8  28.3  28.6 kelembaban 74.3  76.6  76.9  77.3  77.2 flashover 76.9  83.6  79.3  80.7  78.7
Dapat  dilihat  dengan  kategori  suhu  dan kelembaban  sebagai input data  dan flashover sebagai target  data.  Untuk  memasukkan  data  Jaringan  Syaraf Tiruan  maka  perlu  dilakukan  normalisasi  data,  dan didapatkan hasil normalisasi data sebagai berikut :
Tabel 3. Data Normalisasi Latih Lumut
data latih input data 0.150633 0.157866 0.114467 0.11736 0.10868 0.739421 0.716275 0.784268 0.798734 0.804521 target data 0.785714 0.794394 0.782821 0.839241 0.824774
Jurnal ELECTRON , Vol. 4, No.2, November 2023, Hal. 120-126 e-ISSN 2622-6588 / p-ISSN : 2830-523X Received: 28/09/2023, Revised: 15/11/2023, Accepted: 29/11/2023
Tabel 4. Data Normalisasi Uji Lumut data uji input data 0.12604 0.118807 0.107233 0.1 0.10434 0.765461 0.798734 0.803074 0.808861 0.807414 target data 0.803074 0.9 0.837794 0.858047 0.829114
Data yang telah di normalisasi dirobah ke dalam workspace matlab dimasukkan ke inputan dan target jaringan  syaraf  tiruan  pada software matlab.  Setelah itu dilakukan training data.
Gambar 2. Hasil Training 1 Keping Isolator Kontaminan Lumut
Berdasarkan  gambar  2 proses  pelatihan  berhenti pada  iterasi  254  dari  1000  iterasi epoch yang diinginkan  dengan  pencapaian  waktu  00.00.01  detik. Lalu didapatkan hasil output dan error dari simulasi.
Tabel 5. Hasil Error Data Latih Isolator Lumut Hasil Error Data Latih Output 0.78648 0.79139 0.82254 0.8318 0.83247 Error -0.00076624 0.003003 -0.039723 0.007437 -0.0077 SSE 5.87124e-07 9.02e-06 0.0015779 5.53e-05 5.93e-05 MSE 0.000340422 Tabel 6. Hasil Error Data Latih Isolator Lumut Hasil Error Data Uji Output 0.78491 0.8319 0.83238 0.83237 0.83243 Error 0.018165 0.068104 0.0054184 0.025672 -0.00332 SSE 0.000329967 0.004638 2.936e-05 0.000659 1.1e-05 MSE 0.001133507
Proses  denormalisasi  data output untuk  melihat perbandingan  data  antara  data  target  atau flashover dengan  hasil output dari  pengujian  jaringan  syaraf tiruan.
Tabel 7. Perbandingan Eksperimen Dan Hasil Jst 1 Isolator Lumut
perbandingan eksperimen dan hasil jst 1 isolator
flashover eksperimen latih 75.7 76.3 75.5 79.4 78.4 flashover hasil jst latih 75.7529 3 76.0923 3 78.24558 78.8856 8 78.93199 flashover eksperimen uji 76.9 83.6 79.3 80.7 78.7 flashover hasil jst uji 75.6444 78.8925 9 78.92577 78.9250 8 78.92922 perbandingan  dari  nilai flashover eksperimen dengan  nilai flashover hasil  simulasi  jaringan  syaraf tiruan.  Selisih  dari  nilai flashover ekspermen  dengan nilai flashover hasil jaringan syaraf tiruan pada proses pelatihan  mencapai  1%.  Sedangkan  selisih  dari  nilai flashover ekspermen  dengan  nilai flashover hasil jaringan syaraf tiruan pada proses pengujian mencapai 2%.  Artinya  pada  proses  uji  pada  simulasi  jaringan syaraf  tiruan  pada  1  piringan  isolator  terkontaminan lumut lebih buruk karena selisih pengujian lebih besar dari selisih pelatihan.
Berikut  adalah  data  latih  dan  data  uji  untuk  1 isolator berdebu dimana percobaan 1-5 adalah data uji dan percobaan 6-10 merupakan data latih
Tabel 8. Data Suhu Dan Kelembaban Debu Percobaan 1-5
data latih percobaan 1 2 3 4 5 suhu 33.8  33.1  33.6  33.7  34.2 kelembaban 69.3 69 70.2  67.7  65.6 flashover 79.3  83.7  78.3  83.5  78.4 Tabel 9. Data Suhu Dan Kelembaban Debu Percobaan 6-10 data uji percobaan 6 7 8 9 10 suhu 33.2  33.4  33.8  34.7  34.4 kelembaban 68.8  68.6  68.6  66.7 67 flashover 71 80.3  75.8  83.9  81.5
Perlu  juga  dilakukan  normalisasi  data,  dan didapatkan hasil normalisasi data sebagai berikut :
Jurnal ELECTRON , Vol. 4, No.2, November 2023, Hal. 120-126 e-ISSN 2622-6588 / p-ISSN : 2830-523X Received: 28/09/2023, Revised: 15/11/2023, Accepted: 29/11/2023
Tabel 10. Data Normalisasi Latih Debu data latih input data 0.111024 0.1 0.107874 0.109449 0.117323 0.670079 0.665354 0.684252 0.644882 0.611811 target data 0.827559 0.89685 0.811811 0.893701 0.813386 Tabel 11. Data Normalisasi Uji Debu data uji input data 0.101575 0.104724 0.111024 0.125197 0.120472 0.662205 0.659055 0.659055 0.629134 0.633858 target data 0.69685 0.843307 0.772441 0.9 0.862205
Setelah itu dilakukan training data.
Gambar 3. Hasil Training 1 Keping Isolator Kontaminan debu
Berdasarkan  gambar  3 proses  pelatihan  berhenti pada iterasi 6 dari 1000 iterasi epoch yang diinginkan. Lalu  didapatkan  hasil output dan error dari  simulasi dan dilakukan perhitungan.

## Tabel 12. Hasil Error Data Latih Isolator Debu
Hasil Error Data Latih Output 0.8245 0.85719 0.81785 0.89295 0.8171 Error 0.003063 0.039656 -0.00604 0.000755 -0.0037138 SSE 9.38e-06 0.001573 3.65e-05 5.7e-07 1.37923e-05 MSE 0.000326574

## Tabel 13. Hasil Error Data uji Isolator Debu
Hasil Error Data Uji Output 0.83233 0.82857 0.86883 0.81527 0.81563 Error -0.13548 0.01474 -0.09639 0.084732 0.046575 SSE 0.018355 0.000217 0.009292 0.00718 0.002169231 MSE 0.00744249
Proses  denormalisasi  data  output  untuk  melihat perbandingan  data  antara  data  target  atau flashover
dengan  hasil output dari  pengujian  jaringan  syaraf tiruan.
Tabel 14. Perbandingan Eksperimen Dan Hasil Jst 1
Isolator Debu
perbandingan eksperimen dan hasil jst 1 isolator flashover eksperimen latih 79.3 83.7 78.3 83.5 78.4 flashover hasil jst latih 79.10575 81.1815 7 78.6834 8 83.4523 3 78.63585 flashover eksperimen uji 71 80.3 75.8 83.9 81.5 flashover hasil jst uji 79.60296 79.3642 81.9207 1 78.5196 5 78.54251
perbandingan  dari  nilai flashover eksperimen dengan  nilai flashover hasil  simulasi  jaringan  syaraf tiruan.  Selisih  dari  nilai flashover ekspermen  dengan nilai flashover hasil jaringan syaraf tiruan pada proses pelatihan  mencapai  1%.  Sedangkan  selisih  dari  nilai flashover ekspermen  dengan  nilai flashover hasil jaringan  syaraf  tiruan  pada  proses  pengujian  juga mencapai  1%.  Artinya  pada  proses  uji  pada  simulasi jaringan  syaraf  tiruan  pada  1  piringan  isolator terkontaminan debu sama sama baik.
Pengujian  dilakukan  menggunakan  7  keping isolator  terkontaminan  lumut  dan  7  keping  isolator kontaminan  debu,  Maka  didapatkan  perbandingan epoch , performance , gradient , dan MSE dari 7 keping isolator berlumut dan berdebu
Tabel 15. Perbandingan Nilai MSE Kontaminan Lumut
Isola tor Training Testing Epoch (Iteration) Perfor mance Grad ient MSE MSE 1 254 3.55E- 05 1.76E -05 0.00034 0422 0.00113 3507 2 198 2.24e-07 9.48e -06 0.00010 9908 0.00062 305 3 168 6.74E- 05 1.03E -04 0.00165 0352 0.00423 4534 4 258 4.86E- 06 9.60E -06 0.00044 0638 0.00106 3314 5 6 8.05E- 06 3.17E -05 0.00034 3594 0.00062 3812 6 247 2.80E- 06 9.79E -06 4.67118 E-05 0.00239 8527 7 252 6.40E- 06 9.95E -06 0.00010 4714 0.00067 0439
Jurnal ELECTRON , Vol. 4, No.2, November 2023, Hal. 120-126 e-ISSN 2622-6588 / p-ISSN : 2830-523X Received: 28/09/2023, Revised: 15/11/2023, Accepted: 29/11/2023
Tabel 16 . Perbandingan Nilai MSE Kontaminan Debu Isola tor Training Testing Epoch (Iteration) Perfor mance Grad ient MSE MSE 1 6 1.70E- 05 1.47e -04 0.00032 6574 0.00744 249 2 6 2.63E- 06 1.02E -05 0.00027 0089 0.00072 0033 3 211 4.97E- 06 1.94E -05 4.34394 E-05 0.00019 0097 4 6 3.83E- 06 1.10E -05 0.00202 7577 0.00446 7119 5 244 6.45E- 06 1.60E -05 0.00059 4 0.00189 1 6 6 3.95E- 06 2.32E -05 0.00017 0623 0.00046 1118 7 234 1.39E- 05 9.72E -06 1.2115 E-05 0.00073 9788

## V. KESIMPULAN
Implementasi jaringan syaraf tiruan – backpropagation untuk pengenalan flashover isolator 150  kV  payakumbuh  –  Koto  Panjang  berhasil diterapkan  dengan  capaian  nilai flashover dengan output nya  mendapatkan  selisih  yang  kecil  sehingga error yang  diperoleh  oleh  pelatihan  dan  pengujian jaringan  syaraf  tiruan  juga  kecil.  Artinya  tegangan flashover tersebut  dapat  dikenali  oleh  pengujian jaringan syaraf tiruan. Dengan nilai parameter diukur dari  jumlah epoch , performance dan gradien dengan hasil terbaik.

## REFERENSI
[1] Y.  Warmi  and  F.  Ismail,  “Perbaikan  Desain Proteksi  Petir  Saluran  Transmisi  150  kV Payakumbuh – Koto Panjang,” J. Tek. Elektro ITP ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  1–6,  2018,  doi: 10.21063/jte.2018.3133701.
[2] F. Yanti, “ANALISA PENGARUH
KONTAMINAN  ISOLATOR  TERHADAP JUMLAH  FLASHOVER  PADA  SALURAN TRANSMISI  150  KV  KOTO  PANJANG- PAYAKUMBUH,” pp. 305–313, 2022.
[3] Y.  Warmi  and  K.  Michishita,  “Tower-footing resistance  and  lightning  trip-outs  of  150  kV transmission  lines  in  west  sumatra  in Indonesia,” MATEC Web Conf. , vol. 215, pp. 4–
11, 2018, doi: 10.1051/matecconf/201821501022. [4] Y.  Warmi,  “Analisa  Pengaruh  Panjang  Gap Arcing  Horn  Terhadap  Jumlah  Trip-out  Pada Saluran Transmisi 150 kV Payakumbuh – Koto Panjang,” J. Tek. Elektro ITP , vol. 8, no. 2, pp. 82–86, 2019, doi: 10.21063/jte.2019.3133815.
[5] Y.  WARMI  and  K.  FEBRIAN,  “Analisis Variasi  Ketebalan  Coating  Senyawa  Glasir terhadap  Daya  Tahan  Dielektrik  Isolator Keramik Saluran Transmisi 150kV,”
ELKOMIKA  J.  Tek.  Energi  Elektr.  Tek. Telekomun. Tek. Elektron. , vol. 9, no. 2, p. 249, 2021, doi: 10.26760/elkomika.v9i2.249.
[6] F.  Lumeno,  L.  S.  Patras,  and  I.  F.  Lisi, “Pengukuran  Indeks  Polusi  Pada  Sistem Minahasa Berdasarkan Nilai Esdd Dan Nsdd,” vol. 5, no. 2, pp. 50–58, 2016.
[7] A.  Indah,  S.  A.  Hulukati,  Yusrianto  Malago, and  Yusrianto  Malago,  “Rancang  Bangun Sistem  Monitoring  Arus  Bocor  Isolator,” Electrician , vol. 16, no. 1, pp. 110–115, 2022, doi: 10.23960/elc.v16n1.2242.
[8] Armansyah,  “Analisa  Pengaruh  Endapan Polutan  Garam  Pada  Isolator  Terhadap  Arus Bocor,” J. Electr. Technol. , vol. 6, no. 2, pp. 76– 84, 2021.
[9] A.  Hasibuan  and  E.  S.  Nasution,  “Analisis Rugi-Rugi  Daya  Pada  Saluran  Transmisi Tegangan Tinggi 150kV Rantauprapat- Padang Sidempuan,” J. Energi Elektr. , vol. 5, no. 2, p. pp 49-54, 2016.
[10]  M.  Fauzan,  F.  R.  Yanti,  M.  A.  Azzahra,  A. Ahmad, and Y. Warmi, “Investigasi Flashover Pada Saluran Transmisi 150 kV Payakumbuh – Koto Panjang,” pp. 177–184, 2022.
[11]  Q. Wang, X. Liang, Y. Shen, S. Liu, Z. Zuo, and Y. Gao, “Lightning Flashover Characteristics of a  Full-Scale  AC  500  kV  Transmission  Tower with Composite Cross Arms,” Engineering , vol.
23, pp. 130–137, 2023, doi:
10.1016/j.eng.2021.09.021.
[12]  A.  Aprianto,  A.  Syakur,  and  Yuningtyastuti, “Pengaruh  Kelembaban  dan  Suhu  Terhadap Karakteristik  Arus  Bocor  pada  Isolator  Bahan Resin  Epoksi  dengan  Pengisi  Bahan  Pasir Silika,” pp. 1–12, 2012.
[13]  A.  Jaya,  A.  Syarifuddin,  J.  Teknik,  E. Universitas,  and  M.  Indonesia,  “Pengaruh Equivalent  Salt  Deposit  Density  Terhadap Tegangan Flashover Bahan Isolasi Low Density Polyethylene ( LDPE ),” vol. 13, no. 1, pp. 42– 45, 2019.
Jurnal ELECTRON , Vol. 4, No.2, November 2023, Hal. 120-126 e-ISSN 2622-6588 / p-ISSN : 2830-523X Received: 28/09/2023, Revised: 15/11/2023, Accepted: 29/11/2023
[14]  R.  W.  Macpherson,  M.  P.  Wilson,  I.  V. Timoshkin, S. J. MacGregor, and M. J. Given, “Impulsive  Flashover  Characteristics  and Weibull  Statistical  Analysis  of  Gas-Solid Interfaces  with  Varying  Relative  Humidity,”
IEEE  Access ,  vol.  8,  no.  Li,  2020,  doi: 10.1109/ACCESS.2020.3046088.
[15]  S.  Amalia,  R.  Andari,  and  R.  Syukriansyah,
“STUDI PEMODELAN SISTEM
PENGONTROLAN SUHU RUANGAN,” vol.
20, no. 2, pp. 175–180, 2020.
[16]  I.  P.  Sutawinaya,  I.  N.  Gede,  A.  Astawa,  N. Kadek,  and  D.  Hariyanti,  “Perbandingan Metode Jaringan Saraf Tiruan Pada Peramalan Curah Hujan,” J. Log. , vol. 17, no. 2, pp. 92–97,
2017.
[17]  A. Haris, H. Slamet, B. H. Purnomo, and D. W. Soedibyo, “Model Jaringan Syaraf Tiruan untuk Prakiraan Harga Komponen Bahan Baku Pakan Unggas di PT XYZ Model of Artificial Neural Network for Price Forecasting of Poultry Feed Components at PT XYZ,” vol. 9, no. 2, pp. 151– 161, 2020.
[18]  B.  Satria,  “Prediksi  Volume  Penggunaan  Air PDAM Menggunakan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 2, no. 3, pp.
674–684, 2018, doi: 10.29207/resti.v2i3.575.
[19]  S. Irwanda, J. T. Hardinata, and I. S. Damanik, “Jaringan  Syaraf  Tiruan  Backpropogation dalam  Memprediksi  Jumlah  Tilang  di Kejaksaan  Negeri  Simalungun,” Pros.  Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , vol. 1, no. September, p. 697,
2019, doi: 10.30645/senaris.v1i0.76.
[20]  N.  A.  T,  A.  Murnomo,  and  A.  Suryanto, “Implementasi  Neural  Network  pada  Matlab untuk  Prakiraan  Konsumsi  Beban  Listrik Kabupaten Ponorogo Jawa Timur,” vol. 9, no.
1, 2019.