Abstrak -  Pada  sistem  kelistrikan  terutama  pada  sistem proteksi  kelistrikan  dewasa  ini  sangat  dibutuhkan  sistem  yang handal,  sehingga    perkembangan  pada  sistem  proteksi  sudah semakin  maju  dengan  adanya  penggunaan  rele  digital.  Rele digital  digunakan  dengan  mempertimbangkan  kecepatan, keakuratan  dan  serta  flexible  dalam  sistem  koordinasi. Flexibilitas ini dimaksudkan bahwa rele digital dapat digunakan menjadi  rele  arus  lebih  ( overcurrent  relay )  sesuai  pembahasan tugas akhir ini dan dapat disetting menurut keinginan user sesuai karakteristik kurva OCR konvensional/standart (normal inverse, very  inverse,  long  time  inverse,  extreme  inverse)  yang  akan digunakan  dalam  koordinasi.  Jenis  kurva  pada  rele  digital  juga dapat  disetting  diluar  rumus  kurva  konvensional/standart  yang seperti  sudah  disebutkan  sebelumnya,  kurva  diluar  rumusan standart  disebut  kurva  rele non-standart .  Kurva  rele  non- standart  digunakan  untuk  memudahkan  pengguna  untuk menentukan  waktu  trip  berdasarkan  arus  yang  diinginkan  dan sebagai  solusi  jika  pada  koordinasi  proteksi  mengalami  kendala dalam  koordinasi  kurva rele. Pada tugas akhir ini akan  dibahas bagaimana  membuat  atau  memodelkan  kurva  karakteristik inverse overcurrent rele non-standart dengan  menggunakan metode  ( Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  System )  atau  biasa disebut  metode  pembelajaran  ANFIS.  Kurva non-standart didapatkan  dengan  pengambilan  titik-titik  data  baru  berupa arus  dan  waktu trip sesuai keinginan user. Data  baru  tersebut akan  digabungkan  dengan  data  lama  sehingga  menghasilkan data non-standart yang  nantinya  akan  dilakukan  pembelajaran dengan  metode  ANFIS  untuk  mendapatkan  desain  kurva non- standart .  Setelah  didapatkan  desain  kurva  non-standart  akan dilakukan  simulasi  pada software Etap  12.6  untuk  memastikan bahwa  kurva non-standart sudah  sesuai  dengan  koordinasi proteksi  yang  diinginkan  dan  dapat  diaplikaikan  pada  software Etap 12.6.
Kata Kunci : rele digital, overcurrent rele, non-standart, inverse overcurrent rele, ANFIS.

## I. PENDAHULUAN
EHANDALAN  suatu  sistem  kelistrikan  merupakan suatu hal yang menjadi prioritas utama. Terutama pada sistem  distribusi  yang  menjadi  pemasok  aliran  daya menuju  beban.  Pentingnya  menjaga  kehandalan  sistem distribusi  guna  mempertahankan  kontinyuitas  tenaga  listrik menuju beban.
Salah  satu  cara  dalam  mempertahankan  kehandalan  ialah koordinasi  sistem  proteksi  yang  baik  pada  sistem  kelistrikan tersebut.  Banyaknya  jenis  rele  yang  digunakan  pada  sistem tentunya  harus  di-koordinasikan  secara  tepat  agar  mampu
menanggulangi  setiap  gangguan  yang  terjadi  tanpa  kesalahan sedikitpun.  Salah  satunya  metode  koordinasi  dengan karakteristik tripping non-standar, dimana rele non-standart ini dapat  bermanfaat  saat  terdapat  kurva  berhimpitan  atau  saling cross atau  berhimpitan  sehingga  menimbulkan  trip  CB  yang bersamaan pada beberapa arus tertentu.  Dalam tugas akhir ini akan  dilakukan  studi  mengenai  cara  memodelkan  kurva  non- standart menggunakan metode ANFIS. Mendesain kurva non- standart  pada  tugas  akhir  ini  menerapkan  kemampuan  belajar Adaptive  Neuro  Fuzzy  Interference  System (ANFIS).  Laptop atau Personal    Computer (PC)    digunakan  sebagai  sarana untuk  membuat  interface  pemodelan  kurva  non-standart  serta untuk  simulasi  hasil  dari  permodelan  kurva  menggunakan metode  ANFIS  yang  dimana  didalan  proses  permodelan metode  ANFIS  dilakukan  inisialisasi  beserta  learning  hingga didapat hasil learning dan parameter hasil learning.

## II. HUBUNG SINGKAT, RELE ARUS LEBIH & ANFIS

## A. Jenis-jenis Gangguan
Adanya  gangguan  pada  sistem  tenaga  listrik  menyebabkan terjadinya  kenaikan  arus  yang  sangat  besar  menuju  ke  titik gangguan,  sehingga  arus  yang  melewati  peralatan  juga  akan sangat  besar.  Bila  hal  ini  dibiarkan  maka  arus  yang  melewati peralatan  dapat  merusak  peralatan  karena  diluar  kapasitas yang  diijinkan.  Pada  umumnya  gangguan  yang  terjadi  pada sistem adalah gangguan beban lebih (overload) dan gangguan hubung singkat ( Short Circuit ) [2] .  Gangguan hubung singkat
Hubung  singkat  adalah  terjadinya  hubungan  penghantar bertegangan atau penghantar tidak bertegangan yang memiliki beda  potensial  secara  langsung,  sehingga  terjadi  aliran  arus yang  tidak  normal  atau  sangat  besar.  Gangguan  hubung singkat  ini  dapat  dibedakan  menjadi  2  kategori,  yaitu gangguan hubung singkat simetri dan asimetri [1] .

## B. Rele Arus lebih
Pada  dasarnya  rele  arus  lebih  berfungsi  sebagai  pengaman saat  terjadi  gangguan  hubung  singkat,  selain  itu  dapat  juga digunakan  sebagai  pengaman  beban  lebih  (overload).  Rele arus  lebih  merupakan  suatu  jenis  rele  yang  bekerja berdasarkan besarnya arus masukan, dan apabila besarnya arus masukan  melebihi  suatu  harga  tertentu  yang  dapat  diatur  (I p ) maka rele arus lebih bekerja. Dimana Ip merupakan arus kerja yang  dinyatakan  menurut  gulungan  sekunder  dari  trafo  arus

## Permodelan Kurva Karakteristik Inverse Non- Standart Pada Rele Arus Lebih Dengan Metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (Anfis)
Erhankana Ardiana P., Margo Pujiantara dan Ardyono Priyadi Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111
E-mail : erhankana14@mhs.ee.its.ac.id , margo@ee.its.ac.id , priyadi@ee.its.ac.id
K
(CT).  Bila suatu gangguan terjadi didalam daerah perlindungan  rele,  besarnya  arus  gangguan  I f yang  juga dinyatakan  terhadap  gulungan  sekunder  CT  juga.  Rele  akan bekerja apabila memenuhi keadaan sebagai berikut [1] : If > Ip rele bekerja, CB trip If < Ip rele tidak bekerja
Rele  arus  lebih  waktu  invers  memiliki  waktu  operasi  yang berbanding  terbalik  dengan  besar  nya  arus  gangguan.  Jadi, semakin  besar  arus  gangguan  maka  rele  akan  bekerja  dalam waktu yang semakin cepat [3] .
C. Rele Karakteristik Tripping Non-Standart
Dalam kasus tertentu di sistem tenaga industri, komplektivitas koordinasi proteksi meningkat dengan banyaknya  rele  yang  akan  dikoordinasikan.terkadang  dengan kondisi  banyaknya  kurva  yang  dikoordinasikan  salah  satu kurva  akan  berhimpitan  dengan  kurva  yang  lainnya, sedangkan  untuk  koordinasi  yang  baik  semua  kurva  harus mengikuti grading  time yang  sudah  ditentukan.  Kondisi tersebut  mengharuskan  sistem  koordinasi  tidak  harus mengikuti rumusan kurva standart yang dimana akan sulit jika koordinasi  melibatkan  banyak  kurva  rele.  Tanpa  mengikuti rumusan  kurva  standart,  cara  yang  memungkinkan  untuk dilakukan  dalam  pengoordinasian  sistem  proteksi  adalah dengan memodelkan kurva rele yang dapat disebut kurva non- standart [10] .  Berikut  gambaran  dalam  permodelan  kurva  rele non-standart :
Gambar 1 Kurva rele standart dan kurva rele yang dikehendaki [10]

## D. ANFIS
ANFIS  (Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  System  atau Adaptive  Network-based  Fuzzy  Inference  System)  adalah suatu  metode  yang  dimana  dalam  melakukan  penyetalan aturan digunakan algortima pembelajaran terhadap sekumpulan data.
 Arsitektur ANFIS
Misalkan input terdiri atas dan dan sebuah output dengan aturan model sugeno orde 1. Orde satu dipilih dengan pertimbangan  kesederhanaan  dan  kemudahan  perhitungan. Model  sugeno  orde  satu  dengan  dua  aturan  fuzzy  if-then adalah sebagai berikut:
Gambar 2 Aturan arsitektur ANFIS
Dengan dan adalah  nilai-nilai  keanggotaan  dan merupakan  label  linguistik  (seperti  “kecil”  atau  “besar”),
, dan adalah parameter konsekuen.
Gambar 3 ANFIS dengan model Sugeno
Gambar 4 Arsitektur jaringan ANFIS [5]

## Lapisan 1:
Lapisan ini  merupakan lapisan  fuzzifikasi. Pada lapisan  ini tiap  neuron  adaptif  terhadap  parameter  suatu  aktivasi.  Output dari  tiap  neuron  berupa  derajat  keanggotaan  yang  diberikan oleh  fungsi  keanggotaan  input.  Misalkan  fungsi  keanggotaan Generalized Bell diberikan sebagai :
( ) | | (1)
Dengan  Z adalah input, dalam hal ini  Z = { , } dan {a.
b, dan c} adalah parameter-parameter, biasanya b=1. Jika nilai parameter-parameter  ini  berubah,maka  bentuk  kurva  yang terjadi  akan  ikut  berubah.  Parameter-parameter  ini biasanya disebut dengan nama parameter premis . Lapisan 2:
Lapisan  ini  berupa  neuron  tetap  (diberi  symbol  Π) merupakan hasil kali dari semua masukan, sebagai berikut :
(2)
Biasanya  digunakan  operator  AND.  Hasil  perhitungan  ini disebut  firing  strength  dari  sebuah  aturan.  Tiap  neuron mempresentaikan aturan ke-i.
Lapisan 3:
Tiap  neuron  pada  lapisan  ini  berupa  neuron  tetap  (diberi symbol  N).  Merupakan  hasil  perhitungan  rasio  dari  firing strength  ke-I  (w i )  terhadap  jumlah  dari  keseluruhan  firing strength pada lapisan kedua, sebagai berikut :
Hasil perhitungan ini disebut normalized firing strength. Lapisan 4:
Lapisan  ini  berupa  neuron  yang  merupakan  neuron  adaptif terhadap suatu output, sebagai berikut :
( )
Dengan
adalah  normalized  firing  strength  pada  lapisan ketiga  dan , dan adalah  parameter-parameter  pada neuron  tersebut.  Parameter-parameter  ini  biasa  disebut parameter konsekuen .

## Lapisan 5:
Lapisan  ini  berupa  neuron  tunggal  (diberi  symbol  Σ) merupakan  hasil  penjumlahan  seluruh  output  dari  lapisan keempat, sebagai berikut [5] : ∑

## III. PERANCANGAN SOFTWARE

## A. Perancangan Software
Dalam  perancangan  software  yang  menggunakan  Matlab 2013  dengan  interface  GUI  bertujuan  sebagai  simulasi  hasil dari pembelajaran metode ANFIS dan hasil permodelan kurva Non-standart.  Sebelum  melakukan  perancangan  software simulasi  terlebih  dahulu  melihat  data-data  rele  yang  terdapat pada single line diagram PT.HESS Indonesia.
Gambar 5 Single line diagram PT.HESS Indonesia Untuk single line diagram dari PT. HESS diambil beberapa bagian yang tipikal agar memudahkan dalam pengamatan dan menganalisa  bentuk  kurva  koordinasi  rele.  Dalam  kasus  kali ini digunakan kurva dari rele R-VCB-9 dan R-ACB-02 berada dalam kondisi berhimpitan seperti gambar dibawah ini :
Gambar 6 Kurva R-VCB9 dan R-ACB02 berhimpitan Dari  kasus  tersebut  diperlukan  permodelan  kurva  baru sebagai  solusi  agar  antar  kurva  tidak  bersinggungan  lagi. Permodelan kurva dilakukan dengan mengambil beberapa data baru  dimana  akan  membentuk  suatu  kurva  baru  yang  sudah tidak  bersinggungan  lagi  dengan  kurva  lainnya.  Berikut merupakan contoh dari pengambilan data baru :
Gambar 7 Kurva rele dengan titik data baru
Dengan  menggunakan  titik  baru  seperti  diperlihatkan  titik “data  baru”  pada    gambar  diatas  didapatkan  kurva  rele  yang baru  atau  sudah    non-standart  dengan  hasil  kurva  tidak bersinggungan  dan  dapat  bekerja  sesuai  dengan  rencana koordinasi proteksi.
 Perancangan Interface GUI Matlab 2013
Dalam perancangan interface tugas akhir ini bertujuan agar user  dapat  membuktikan  secara  langsung  hasil  dari pembelajaran  metode  yang  digunakan  dalam  permodelan kurva rele sudah mencapai hasil yang diinginkan atau belum. Berikut merupakan gambar dari interface GUI yang dibuat :

## IV. HASIL PENGUJIAN DAN SIMULASI

## A. Pengujian Data Kurva Non-Standart
Pada  pecobaan  kali  ini  akan  dilakukan  terlebih  dahulu pembuatan  data  Non-standart  dengan  menggabungkan  data pada  rele  yang  sudah  ada  dengan  data-data  baru  yang didapatkan.  Penggabungan  data  dengan  melihat  batas  dimana nilai  pengambilan  data  baru  akan  menggantikan  data  lama, semisalkan  data  baru  dimulai  pada  nilai  arus  130,91A  seperti maka  pada  data  lama  nilai  dibawah  125A  akan  digantikan dengan  data  baru.  Berikut  ini  cara  penggabungan  data  kurva standart dan data baru :
Tabel 1 Data kurva Standart Inverse
Arus (A) Trip (s) Arus (A) Trip (s) Arus (A) Trip (s) Arus (A) Trip (s) 95 28,494 285 3,571 485 2,497 685 2,086 105 17,488 295 3,475 495 2,468 695 2,072 115 12,937 305 3,386 505 2,441 705 2,058 125 10,442 315 3,305 515 2,415 715 2,044 135 8,862 325 3,230 525 2,389 725 2,031 145 7,769 335 3,160 535 2,365 735 2,018 155 6,966 345 3,095 545 2,342 165 6,350 355 3,034 555 2,319 175 5,861 365 2,977 565 2,297 185 5,464 375 2,924 575 2,276 195 5,134 385 2,874 585 2,256 205 4,855 395 2,826 595 2,237 215 4,616 405 2,782 605 2,218 225 4,408 415 2,740 615 2,199 235 4,226 425 2,700 625 2,182 245 4,066 435 2,662 635 2,164 255 3,922 445 2,626 645 2,148 265 3,793 455 2,591 655 2,132 275 3,677 465 2,558 665 2,116 475 2,527 675 2,101
Berikut  merupakan  contoh  data  baru  yang  didapatkan sebanyak 10 data :
Tabel 2 Data Baru Arus (A) Trip (s) 130,9157 9,019291 152,7017 5,968457 169,2046 5,011872 192,3635 4,012807 242,3266 3,01516 301,376 2,53191 394,5484 2,092617 497,0257 1,872465 602,4823 1,757226 704,3 1,74
Setelah  didapatkan  data  baru  seperti  tampak  pada  tabel, dengan melihat data pertama pada nilai 130,9157A maka pada data  kurva  standart  pergantian  atau  penggabungan  dimulai pada angka 125 A sehingga pada nilai arus 135 A sampai 735 A akan diganti dengan nilai data baru yang dimulai pada nilai 130,9157A  sampai  704,3A.  Hasil  dari  penggabungan  data dapat dilihat pada tabel sebagai berikut :
Tabel 3 Data non-standart Arus (A) Trip (s) 95 28,494 105 17,488
115 12,937 125 10,442 130,9157 9,019291 152,7017 5,968457 Lanjutan Tabel 3 Data non-standart Arus (A) Trip (s) 169,2046 5,011872 192,3635 4,012807 242,3266 3,01516 301,376 2,53191 394,5484 2,092617 497,0257 1,872465 602,4823 1,757226 704,3 1,74

## B. Pengujian Learning ANFIS data non-standart
Percobaan  ini  dilakukan  dengan  jumlah  14  data  yang ditraining  dan  jumlah  MF  (Membership  Function)  yang ditentukan  sebesar  10  MF  dan  jumlah  iterasi  sebanyak  100 kali  didapatkan  hasil  output  ANFIS  sudah  memenuhi  target dengan  MSE  (mean  squared  error)  sebesar  0,739  dan  hasil kurva  yang  didapatkan  adalah  kurva  non-standart.  Berikut tampilan plot kurva pada interface GUI :
Gambar 9 Tampilan kurva non-standart pada kolot plot interface GUI
Pada  kurva  ditunjukkan  learning  ANFIS  sudah  mencapai target  mengikuti  kurva  data  non-standart  yang  ditunjukkan lingkaran  hijau  merupakan  output  learning  ANFIS  dan  garis biru merupakan kurva non-standart yang akan dicapai. Berikut ini tabel error trip antara hasil ANFIS dan data target :
Tabel 4 Hasil error trip ANFIS berbanding trip data non-standart
Arus (A) Trip N- STD (s) Trip ANFIS (s) Error (%) 95 28,494 27,83509103 2,367548 105 17,488 18,79170054 6,940292 115 12,937 12,58335434 2,807554 125 10,442 9,765716843 6,922094 130,9157 9,019291 9,222980113 2,208492 152,7017 5,968457 6,393148057 6,64291 169,2046 5,011872 4,728081393 6,002243 192,3635 4,012807 4,051045991 0,943928 242,3266 3,01516 3,014955748 0,00677 301,376 2,53191 2,531820115 0,003553 394,5484 2,092617 2,10216083 0,454022 497,0257 1,872465 1,879449364 0,371598 602,4823 1,757226 1,761483658 0,241717 704,3 1,74 1,739353414 0,037174

##  Pengujian  keakuratan  dengan  mengganti  jumlah  MF (Membership Function)
Pengujian kali ini dilakukan untuk membuktikan keakuratan learning  ANFIS  untuk  permodelan  kurva  data  non-standart dengan  mengubah-ubah  nilai  membership  function  (MF). Percobaan pertama dilakukan pada nilai membership function (MF)  =  3  dan  dengan  nilai  epoch  konstan  100,  berikut  hasil plot learning ANFIS pada GUI :
Gambar 10 Plot kurva MF 3
Dengan  perngujian  nilai  MF  =  3,  hasil  learning  ANFIS  yang ditunjukkan  lingkaran  warna  hijau  masih  jauh  untuk memenuhi  target  data  sesuai  dengan  kurva  data  target  yang ditampilkan  oleh  garis  warna  biru  dan  mempunyai  rata-rata error  sebesar  139,43%.  Berikutnya  percobaan  dengan  MF=5 dan berikut ini hasil plot pada GUI :
Gambar 11 Plot kurva MF 5
Penambahan  nilai MF  hasil  learning  ANFIS  mulai  mendekati target,  namun  hasil  learning  ANFIS  masih  belum  mencapai target  data  non-standart  dengan  adanya  error  dibeberapa  titik hasil learning ANFIS dengan nilai rata-rata error semakin kecil sebesar  11,26%.  Selanjutnya  dilakukan  pengujian  dengan jumlah MF=10, berikut hasil plot pada GUI :
Gambar 12 Plot kurva MF 10
Pada gambar menunjukkan dengan penambahan nilai MF hasil learning  ANFIS  sudah  mencapai  target,  meskipun  hasil learning  ANFIS  masih  mempunyai  error  dengan  nilai  yang sangat  kecil  dan  nilai  rata-rata  error  sebesar  2,56%.  Dengan penambahan  nilai  MF  mulai  dari  3,  5  sampai  10  nilai  error yang dihasilkan semakin kecil, bahkan pada MF = 10 learning ANFIS  sudah  mencapai  target  dengan  nilai  error  yang  sangat kecil.
 Pengaplikasian Kurva Pada Software Etap 12.6
Sesudah  didapatkan  data  non-standart  dan  telah  dilakukan pengujian learning ANFIS pada interface GUI, akan dilakukan pengaplikasian atau percobaan kurva pada software Etap 12.6
untuk  melihat  apakah  kurva  non-standart  sudah  memenuhi syarat  tidak  terjadi  bersinggungan  lagi  antar  kurva  rele  dan memudahkan analisa hasil kurva non-standart. Berikut gambar kurva sebelum dilakukan permodelan non-standart :
Gambar 13 Kurva masih saling bersinggungan Gambar  diatas  saat  kondisi  kurva  masih  bersinggungan antara  kurva  rele  R-VCB-9  dan  R-ACB-02.  Kedua  rele akan  men trip kan  CB  pada  waktu  2,07s  saat  arus  sebesar 693,3  A.  Dari  kondisi  tersebut  akan  permodelan  kurva non-standart  pada  kurva  rele  R-VCB-9  agar  koordinasi proteki  dapat  berjalan  dengan  baik.  Berikut  ini menunjukkan  gambar  kurva  non-standart  yang  sudah diplot pada software Etap 12.6 :
Gambar 14 Kurva non-standart pada tampilan star Etap 12.6 Gambar diatas menunjukkan untuk permodelan kurva non- standart  rele  R-VCB  -9  berhasil  dan  tidak  bersinggungan lagi  dengan  kurva  lainnya  atau  dalam  kasus  ini  dengan kurva rele R-ACB-02. Pada gambar menunjukkan pada aat arus 693,3 A kurva rele R-VCB-9  men trip kan CB dengan waktu  1,78  S  sedangkan  untuk  kurva  R-ACB-02 men trip kan CB dengan waktu 2,07.
Berikut hasil error pada Etap dan data non-standart : Tabel 5 Error perbandingan hasil Etap dan data non-standart
Arus (A) Trip ANFIS (s) Trip Etap(s) Error (%) 95 27,835091 28,5 2,3887437 105 18,791701 17,5 6,873782 115 12,583354 13 3,3110858 125 9,7657168 10,4 6,4949984 130,91567 9,2229801 9,03 2,0923835 152,70175 6,3931481 5,93 7,2444444 169,20464 4,7280814 5,01 5,9626428
192,36345 4,051046 4,01 1,0132196 242,32661 3,0149557 3,01 0,1643722 301,37598 2,5318201 2,53 0,0718896 394,54839 2,1021608 2,09 0,5784919 497,02568 1,8794494 1,86 1,0348437 602,4823 1,7614837 1,76 0,0842278 704,3 1,7393534 1,74 0,0371739
Dari error yang didapatkan hasil plot kurva pada Etap sudah mendekati  target,  dengan  begitu  kurva  non-standart  dapat diaplikasikan untuk simulasi pada sofware Etap dengan kasus jika  koordinasi  rele  mengalami  persinggungan  antar  rele  dan menggunakan  beberapa  cara  untuk  mengatasi  persinggungan tersebut tidak berhasil.

## V. PENUTUP
Berdasarkan  hasil  simulasi  dan  analisis,  maka  disimpulkan sebagai berikut :
1. Pemodelan  kurva  karakteristik  inverse  maupun  kurva karakteristik  non-standart  dapat  dilakukan  dengan metode pembelajaran ANFIS.
2. Semakin  besar  nilai  MF  maka  tingkat  keakuratan semakin  bagus,  pada  pengujian  ini  MF  dengan  tingkat keakuratan paling bagus adalah MF = 10 dengan jumlah data  sebanyak  14  data  dan  rata-rata  error  2,56%  (masih dibawah 5%)
3. Hasil  dari  learning  ANFIS  berupa  kurva  baru  dapat diaplikasikan pada software Etap 12.6 dengan hasil kurva R-VCB  9  tidak  berhimpitan  dengan  kurva  R-ACB  02 dengan waktu trip 2,07 s untuk R-ACB 02 dan waktu trip CB R-VCB 9 sebesar 1,78 s pada arus 693,3 A.
4. Pengaplikasian  kurva  non-standart  dengan  jumlah  14 data  pada  software  Etap  12.6  didapatkan  rata-rata  error sebesar 0,21%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Ir  R.Wahyudi.  "Diktat  Kuliah  Pengaman  Sistem  Tenaga  Listrik",
Jurusan Teknik Elektro, Institut Teknologi Sepuluh Nopember,Surabaya.
[2] Soeprijanto,  Adi  ”Kestabilan  Sistem  Tenaga  Listrik,  Diktat  Kuliah Analisis Sistem Tenaga Listrik 2”, Teknik Elektro Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya
[3] Datasheet Overcurrent Protection Relays”, CKR Series.
[4] Warsito,  B.  "Kapita  Selekta  Statistika  Neural  Network".  BP  Undip Semarang, 2009.
[5] Sri Kusumadewi, Sri Hartati ”Neuro – Fuzzy Integrasi  Sistem  Fuzzy dan Jaringan  Syaraf”. GRAHA ILMU, Yogyakarta, 2006.
[6] Jang,  J.-S.  R.  and  Sun,  C.-T.:  Neuro-fuzzy  and  soft  computing:  a computational approach to learning and machine intelligence, Prentice- Hall, Inc., Upper Saddle River, NJ, USA, 1997.
[7] J.S.R.  Jang  “ANFIS:  Adaptive  Network  Based  Fuzzy  Inference Systems”,  IEEE  Trans,  Syst.  Man  Cybernet.  vol  23,  No  3,  pp.  665- 685,1993.
[8] Rachman  Halim,  Desain  Kurva  Konvensional  Menggunakan  Anfis Pada Digital Protection Relay, Teknik Elektro, Fakultas Industri , ITS,
Surabaya, 2015.
[9] Anang  Tjahjono,  Ardyono  Priyadi,  Margo  Pujiantara  and  Mauridhi Hery  Purnomo,  Overcurrent  Relay  Curve  Modeling  Using  Adaptive
Neuro Fuzzy Inference System, ITS, Surabaya, 2014.
[10] O.  Arreola  Soria ∗ ,  A.  Conde  Enríquez,  L.A.  Trujillo  Guajardo, Overcurrent  relay  with  unconventional  curves  and  its  application  in industrial  power  systems,  Universidad  Autónoma  de  Nuevo  León, Mexico, 2014.