Vol. 14. No. 03, September 2023: 141-148 http://publikasi.mercubuana.ac.id/index.php/jte p-ISSN: 2086 ‐ 9479   e-ISSN: 2621-8534

## Analisis Kualitas Minyak Isolasi Transformator Dengan Membandingkan Metode Fuzzy Mamdani dan Sugeno
Dinar Wulan Hastatimur * , Wahyu Dirgantara, Rifki Hari Romadhon
Teknik Elektro, Universitas Merdeka, Malang
* hastatimur77@gmail.com
Abstrak—  Era  digitalisasi  saat  ini  semakin  mengalami perkembangan  cukup  drastis  setelah  pandemi  yang  melanda dunia pada tahun 2020-2023. Hal ini berdampak pada maraknya penggunaan  teknologi  yang  menggunakan  energi  listrik  sebagai sumber daya utamanya. Pada sistem penyaluran listrik, terdapat beberapa  peralatan  yang  digunakan  untuk  menyalurkan  energi listrik agar kegiatan masyarakat dapat berjalan dengan normal. Salah satu peralatan yang digunakan adalah transformator daya. Transformator  daya  digunakan  untuk  menyalurkan  serta mengubah  tegangan  menjadi  tegangan  lainnya  agar  dapat disalurkan ke jaringan listrik. Tingginya kebutuhan energi listrik ini berdampak pada penggunaan transformator. Oleh karena itu, perlu  dilakukan  upaya  untuk  menjaga  kualitas  transformator agar transformator dapat bekerja sesuai kebutuhan energi listrik. Upaya yang dapat dilakukan adalah dengan melakukan pengujian rutin. Pengujian yang dilakukan pada transformator oleh PT PLN (Persero)  diantaranya  adalah  uji  kualitas  minyak  isolasi transformator atau disebut dengan Dissolved Gas Analysis (DGA). Pengujian  ini  dilakukan  untuk  mendeteksi  kadar  gas  terlarut dalam minyak isolasi. Penggunaan fuzzy logic pada penelitian ini adalah  untuk  membantu  mengambil  keputusan  terkait  keadaan minyak isolasi berdasarkan hasil pengujian DGA yang dilakukan oleh  PT  PLN  (Persero).  Fuzzy  logic  digunakan  karena  mampu menyelesaikan  dengan  perhitungan  pada  nilai  yang  lebih  detail sehingga  hasil  yang  didapatkan  lebih  spesifik.  Dari  pengujian yang  dilakukan,  didapatkan  hasil  pengujian  berupa  kondisi minyak  isolasi  transformator  di  Gardu  Induk  (GI)  Ploso  pada tahun 2023.
Kata Kunci—DGA, Fuzzy Logic, Gardu Induk, Minyak Isolasi, Transformator
DOI: 10.22441/jte.2023.v14i3.004

## I. P ENDAHULUAN
Pandemi yang melanda dunia pada tahun 2020 hingga 2023 membuat hampir seluruh manusia melakukan aktivitas di dalam rumah  untuk  mengurangi  penularan.  Akibatnya,  kebutuhan energi  listrik  juga  semakin  meningkat  karena  semakin banyaknya  aktivitas  yang  dilakukan  di  dalam  rumah  yang membutuhkan  listrik  sebagai  sumber  energi.  Salah  satu peralatan yang digunakan untuk penyaluran energi listrik adalah transformator.
Transformator  adalah  peralatan  yang  digunakan  untuk mentransformasikan  daya  dengan  sistem Alternating  Current (AC) dari tegangan yang satu menuju tegangan yang lainnya [1]. Transformator menggunakan minyak sebagai media isolasi dan media  pendingin.  Agar  keandalan  kinerja  trafo  tetap  terjaga, maka diperlukan pemeliharaan berdasarkan prosedur yang telah ditetapkan,  diantaranya  adalah  pemeliharaan  terencana  atau preventive  maintenance ,  pemeliharaan  dengan  sifat  perbaikan
atau corrective  maintenance ,  serta  pemeliharaan  berdasarkan kondisi  dari  peralatan  tersebut  atau  biasa  disebut  dengan conditional  based  maintenance dan  juga  pemeliharaan  yang dilakukan setiap terjadi gangguan atau kerusakan pada peralatan atau  disebut  dengan breakdown  maintenance [2].  Salah  satu jenis  pengujian  yang  dilakukan  pada  transformator  adalah pengujian  DGA.  Pengujian  DGA  merupakan  pengujian  untuk menentukan  kualitas  minyak  dengan  menganalisis  jenis  dan jumlah  kandungan  gas  terlarut  pada  minyak  isolasi  [3]. Pengujian ini dilakukan dengan mengambil sampel minyak dari main  tank transformator  untuk  kemudian  dilakukan  pengujian kadar gas pada alat uji DGA Portable untuk mengetahui kadar gas  terlarut  pada  minyak  isolasi  transformator.  Jenis  gas  yang diproduksi  pada  transformator  dapat  digunakan  untuk mengidentifikasi jenis kerusakan pada transformator, diantaranya  adalah  metana,  hidrogen,  etana,  etilena,  asetilena, karbon monoksida, dan karbon dioksida [4]. Jika transformator dioperasikan  terus  menerus,  hal  ini  dapat  membuat  reaksi terhadap  rantai  hidrokarbon  yang  dapat  menyebabkan partial discharge ,  panas  berlebih, arching yang  kemudian  dapat memicu  timbulnya  api  [5].  Selain  menggunakan  alat uji  DGA Portable ,  dapat  juga  digunakan  metode fuzzy  logic untuk membantu  pengambilan  keputusan  terhadap  kondisi  minyak isolasi transformator.
Pada  penelitian  ini,  digunakan  data  hasil  pengujian  DGA pada transformator 1, transformator 2, transformator 3 di Gardu Induk Ploso pada tahun 2023.

## II. P ENELITIAN T ERKAIT
Anni  et  al.,  [6]  pada  tahun  2022  melakukan  penelitian terhadap  kondisi  minyak  isolasi  trafo  berdasarkan  kadar  gas terlarut di mana dapat menganalisis kondisi transformator di 3 Gardu induk dengan melakukan penggabungan metode sistem pakar dan fuzzy untuk memutuskan data analisis gas terlarut.
Sinuhaji et al., [7] pada tahun 2014 mengidentifikasi kondisi minyak  isolasi  transformator  pada  Gardu  Induk  di  wilayah Sidoarjo  dengan  menggunakan  logika fuzzy berdasarkan  data DGA  dengan  menggunakan  fungsi  keanggotaan  yang  sesuai dengan  standar  IEEE.  Pengujian  ini  juga  dilakukan  dengan membandingkan  antara  hasil  pengujian  menggunakan fuzzy logic  dengan  pengujian  tegangan  tembus  agar  hasil  yang didapat lebih optimal.
Amri  et  al.,  [8]  pada  2012  membahas  mengenai  pengaruh analisis  DGA  terhadap  kinerja  transformator  dengan menggunakan  metode fuzzy dengan  membandingkan  hasil  uji DGA  yang  dilakukan  oleh  PT  PLN  (Persero)  dengan  metode fuzzy logic .
D. W. Hastatimur et al., Analisis Kualitas Minyak Isolasi Transformator Dengan Membandingkan Metode Fuzzy Mamdani…
Tohari et al., [9] pada tahun 2020, penelitian ini membahas mengenai kerusakan pada transformator yang ditandai dengan naiknya  temperatur  pada  minyak  berbanding  lurus  dengan kenaikan  konsentrasi fault pada  gas.  Analisis  dengan menggunakan  DGA  dapat  dilakukan  sebagai  langkah  untuk perencanaan terhadap pemeliharaan trafo. Tingkat akurasi dari hasil  uji  DGA  sangat  bergantung  terhadap  tingkat  kemurnian sampel minyak yang diambil.
Sismantara et al., [10] pada tahun 2021, membahas tentang dampak kegagalan transformator pada penyaluran daya listirk yang dapat menimbulkan kerugian pada perusahaan. Sehingga dilakukan pemantauan kondisi transformator dengan melkaukan  pengujian  DGA  sebagai  salah  satu  metodenya. Penelitian  dilakukan  dengan  menggunakan  pendekatan  fuzzy logic  berdasarkan  metode  duval.  Hasil  analisis  didapatkan bahwa  program  yang  dibuat  dapat  berjalan  dengan  baik sehingga  dapat  memberikan  keuntungan  bagi  para  teknisi  di lapangan dalam menentukan kondisi transformator.
Prayitno  et  al.,  [11]  tahun  2022,  penelitian  ini  membahas mengenai  pentingnya  minyak  trafo  sebagai  komponen  isolasi untuk mempertahankan kinerja trafo dalam penyaluran tenaga listrik.  Untuk  mengetahui  kandungan  gas  terlarut,  dilakukan oengujian  DGA  dengan  menggunakan  Myrcos Portable  DGA Micro  Gas  Chromatograph –  Morgan  Schaffer-Doble.  Jika sudah  diketahui  jenis  kegagalan  pada  trafo,  maka  dapat diberikan  saran  mengenai  tindak  lanjut  agar  kerusakan  tidak semakin parah.
Hastungkoro  [12]  tahun  2023,  membuat  penelitian mengenai  analisis kegagalan pada trafo dengan menggunakan metode TDCG dan Fuzzy Sugeno berbasis desktop. Penelitian ini diawali dengan kerusakan pada transformator yang berawal dari  minyak  isolasi  dapat  menyebabkan  timbulnya  beberapa kerusakan  diantaranya  panas  berlebih,  korona,  dan arching . Dengan menggunakan perbandingan antara metode TDCG dan fuzzy logic, maka akan didapatkan hasil yang maksimal dalam pengambilan keputusan.

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Metodologi yang digunakan pada penelitian ini menggunakan  metode  kuantitatif.  Penelitian  ini  dilakukan dengan  melakukan  pengumpulan  data,  dan  perhitungan  nilai kondisi  minyak isolasi  trafo menggunakan metode fuzzy  logic mamdani dan sugeno. Variabel yang digunakan berupa hasil uji DGA  transformator  1,  transformator  2,  dan  transformator  3 pada Gardu Induk Ploso sebagai input .

## A. Objek Penelitian
Objek  penelitian  ini  menggunakan  data  hasil  pengujian kualitas minyak isolasi gas pada transformator 1, transformator 2, dan transformator 3.

## B. Prosedur Penelitian
Gambar  1  menunjukkan  flowchart  sistem  dari  penelitian yang akan dilakukan. Pada proses fuzzy , data input akan diubah oleh  fuzzifier  menjadi  nilai fuzzy kemudian  diolah  dengan menggunakan  aturan fuzzy .  Selanjutnya  akan  ditegaskan kembali pada tahap defuzzifikasi untuk didapatkan keluaran.
Gambar 1. Diagram Alir Sistem

## IV. H ASIL DAN A NALISA

## A. Fuzzy Logic
Logika  fuzzy  dianggap  sebagai  cara  untuk  mengolah  data dengan menggunakan serangkaian himpunan keanggotaan yang diawali dari proses persepsi serta penalaran manusia [13].
a) Pembentukan himpunan fuzzy
Himpunan fuzzy dibentuk  dari  persamaan  variabel  dan kelompok yang ada. Hal ini yang dimaksud adalah gas terlarut pada minyak isolasi trafo
b) Aplikasi fungsi implikasi
Penelitian  ini  menggunakan  jenis  fungsi  keanggotaan  min. Selanjutnya menggunakan kurva garis lurus pada setiap fungsi keanggotaannya.
D. W. Hastatimur et al., Analisis Kualitas Minyak Isolasi Transformator Dengan Membandingkan Metode Fuzzy Mamdani…
c) Penentuan komposisi aturan
Pada penelitian ini dari 8 input yang digunakan, hanya akan digunakan 15 aturan yang paling mendekati dan sesuai dengan kondisi di lapangan. Hal ini digunakan agar proses pengolahan data dapat dilakukan dengan lebih cepat.
d) Defuzzifikasi
Pada  langkah  defuzzifikasi,  metode  yang  digunakan memiliki perbedaan pada metode mamdani dan sugeno.
1. Mamdani
Pada  metode  Mamdani,  langkah  defuzzifikasi  adalah menggunakan centroid .  Rumus  (1)  yang  digunakan  untuk penyelesaian defuzzifikasi adalah [14]:
𝑍 ∗ = ∫ 𝑧𝜇(𝑧)𝑑𝑧 𝑧 ∫ 𝜇(𝑧)𝑑𝑧 𝑧 (1)
2. Sugeno
Pada  metode  Sugeno,  langkah  defuzzifikasi  menggunakan rumus (2) sebagai berikut [15]:
𝑧 = (𝛼 − 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡1 ∗ 𝑧1) + ⋯ + (𝛼 − 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡𝑛 ∗ 𝑧𝑛)
(𝛼 − 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡1) + ⋯ + (𝛼 − 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡𝑛) (2)

## B. Batas Kandungan Gas Pada Minyak Isolasi
Berdasarkan  IEEE  Std  C57.104 TM -2008  [16]  yang digunakan oleh PT PLN (Persero), terdapat batasan kandungan gas  dalam  minyak  isolasi  agar  transformator  dapat  bekerja dengan aman dan andal.
Tabel 1. Batas Kandungan gas terlarut pada minyak isolasi
Kadar Gas Kondisi 1 2 3 4 TDCG 720 721-1920  1921-4630 >4630 Etana 65 66-100 101-150 >150 Metana 120 121-400 401-1000 >1000 Hidrogen 100 101-700 700-1800 >1800 Asetilena 1 2-9 10-35 >35 Karbon monoksida 350 351-570 571-1400 >1400 Karbon dioksida 2500 2500-4000  4001-10000  >10000 Etilena 50 51-100 101-200 >200

## C. Deskripsi Data
1. Transformator 1
Data hasil uji DGA transformator 1 di GI Ploso ditunjukkan pada tabel 1.
Tabel 2. Hasil Uji DGA Trafo 1 Tahun 2023 Gas Konsentrasi (ppm) TDCG 617 Etana 293 Metana 127 Hidrogen 16 Asetilena 0 Karbon monoksida 170 Karbon dioksida 2087 Etilena 11
2. Transformator 2 Tabel 3. Hasil Uji DGA Trafo 2 Gas Konsentrasi  (ppm) TDCG 463 Etana 188 Metana 118 Hidrogen 45 Asetilena 0 Karbon monoksida 108 Karbon dioksida 2780 Etilena 4 3. Transformator 3 Tabel 4. Hasil Uji DGA Trafo 3 Gas Konsentrasi (ppm) TDCG 347 Etana 11 Metana 28 Hidrogen 0 Asetilena 0 Karbon monoksida 306 Karbon dioksida 1936 Etilena 2

## D. Fuzzy Logic
a. Analisis Variabel TDCG
Variabel  TDCG  dibagi  menjadi  4  himpunan,  diantaranya condition 1, condition 2, condition 3, dan condition 4. Keempat himpunan  ini  membentuk  kurva  segitiga  dengan  detail  pada Gambar 2.

## Gambar 2. Membership Function TDCG
Fungsi  keanggotaan  untuk  variabel  TDCG  menggunakan range 0 hingga 4630. Untuk keanggotaan condition 1 memiliki domain [0  0  720], condition 2 domain [600  1500  1920], condition 3 domain [1800 2500 4630], condition 4 domain [3500 4630 4630]. Bentuk perhitungan secara manual adalah (3):
µ condition 1= { 720−𝑥 720−0 , 0 < 𝑥 < 720
µ condition 2= { 𝑥−600
1500−600 1 1920−𝑥 1920−1500 , 600 < 𝑥 < 1500 , 𝑥 = 1500 , 1500 < 𝑥 < 1920 (3)
D. W. Hastatimur et al., Analisis Kualitas Minyak Isolasi Transformator Dengan Membandingkan Metode Fuzzy Mamdani…
µ condition 3= { 𝑥−1800 2500−1800 1 4630−𝑥 4630−2500 , 1800 < 𝑥 < 2500 , 𝑥 = 2500 , 2500 < 𝑥 < 4630
µ condition 4= { 𝑥−3500 4630−3500 , 3500 < 𝑥 < 4630
b. Analisis Variabel Etana
Variabel  Etana  dibagi  menjadi  4  himpunan,  diantaranya condition 1, condition 2, condition 3, dan condition 4. Keempat himpunan  ini  membentuk  kurva  segitiga  dengan  detail  pada Gambar 3:

## Gambar 3 . Membership Function Etana
Fungsi  keanggotaan  untuk  variabel  Etana  menggunakan range 0  hingga 350.  Untuk  keanggotaan condition 1 memiliki domain [0 0 65], condition 2 domain [50 70 100], condition 3 domain [90 120 150], condition 4 domain [135 350 350]. Bentuk perhitungan secara manual pada persamaan 4.
µ condition 1= { 65−𝑥 65−0 , 0 < 𝑥 < 65
µ condition 2= { 𝑥−50 70−50 1 100−𝑥 100−70 , 50 < 𝑥 < 70 , 𝑥 = 70 , 70 < 𝑥 < 100 µ condition 3= { 𝑥−90 120−90 1
150−𝑥 150−120 , 90 < 𝑥 < 120 , 𝑥 = 120 , 120 < 𝑥 < 150
µ condition 4= { 𝑥−135 350−135 , 135 < 𝑥 < 350 (4)
c. Analisis Variabel Metana
Variabel  Metana  dibagi  menjadi  4  himpunan,  diantaranya condition 1, condition 2, condition 3, dan condition 4. Keempat himpunan  ini  membentuk  kurva  segitiga  dengan  detail  pada Gambar 4:
Gambar 4. Membership Function Etana
Fungsi  keanggotaan  untuk  variabel  Metana  menggunakan range 0 hingga 1000. Untuk keanggotaan condition 1 memiliki domain [0 0 120], condition 2 domain [100 200 400], condition
3 domain [350 700 1000], condition 4 domain [900 1000 1000]. Bentuk perhitungan secara manual adalah:
µ condition 1= { 120−𝑥 12−0 , 0 < 𝑥 < 120
µ condition 2= { 𝑥−100 200−100
1 400−𝑥 400−100 , 100 < 𝑥 < 200 , 𝑥 = 200 , 100 < 𝑥 < 400
µ condition 3= { 𝑥−350 700−350
1 1000−𝑥 1000−700 , 350 < 𝑥 < 700
, 𝑥 = 700
, 700 < 𝑥 < 1000 µ condition 4= { 𝑥−900
1000−900 , 900 < 𝑥 < 1000 (5)

## d. Analisis Variabel Hidrogen
Variabel Hidrogen dibagi menjadi 4 himpunan, diantaranya condition 1, condition 2, condition 3, dan condition 4. Keempat himpunan  ini  membentuk  kurva  segitiga  dengan  detail  pada gambar 5 sebagai berikut:
Gambar 5 . Memberhip Function Hidrogen
Fungsi  keanggotaan  untuk  variabel  Metana  menggunakan range 0 hingga 1800. Untuk keanggotaan condition 1 memiliki domain [0 0 100], condition 2 domain [80 400 700], condition 3 domain [650 1500 1700], condition 4 domain [1700 1800 1800]. Bentuk perhitungan secara manual pada persamaan 6.
µ condition 1= { 100−𝑥 100−0 , 0 < 𝑥 < 100
µ condition 2= { 𝑥−80
400−80 1
700−𝑥
700−400
, 80 < 𝑥 < 400 , 𝑥 = 400 , 700 < 𝑥 < 400 µ condition 3= { 𝑥−650
1500−650 1 1700−𝑥 1700−1500 , 3650 < 𝑥 < 1500 , 𝑥 = 1500
, 1500 < 𝑥 < 1700
µ condition 4= { 𝑥−1700
1800−1700 , 1700 < 𝑥 < 1800 (6)

## e. Analisis Variabel Asetilena
Variabel Asetilena dibagi menjadi 4 himpunan, diantaranya condition 1, condition 2, condition 3, dan condition 4. Keempat himpunan  ini  membentuk  kurva  segitiga  dengan  detail  pada Gambar 6.
D. W. Hastatimur et al., Analisis Kualitas Minyak Isolasi Transformator Dengan Membandingkan Metode Fuzzy Mamdani…
Gambar 6. Membership Function Asetilena
Fungsi  keanggotaan  untuk  variabel  Metana  menggunakan range 0  hingga  35.  Untuk  keanggotaan condition 1  memiliki domain [0 0 1], condition 2 domain [0.8 5 9], condition 3 domain [8 20 35], condition 4 domain [30 35 35]. Bentuk perhitungan secara manual pada persamaan 6.
µ condition 1= { 1−𝑥 1−0 , 0 < 𝑥 < 1
µ condition 2= { 𝑥−5 5−0.8 1 9−𝑥 9−5 , 0.8 < 𝑥 < 5 , 𝑥 = 5 , 5 < 𝑥 < 9 µ condition 3= { 𝑥−8 20−8 1 35−𝑥 35−20 , 8 < 𝑥 < 20 , 𝑥 = 20 , 20 < 𝑥 < 35
µ condition 4= { 𝑥−30 35−30 , 30 < 𝑥 < 35
(6)

## f. Analisis Variabel Karbon monoksida
Variabel  Karbon  monoksida  dibagi  menjadi  4  himpunan, diantaranya condition 1, condition 2, condition 3, dan condition 4.  Keempat  himpunan  ini  membentuk  kurva  segitiga  dengan detail pada Gambar 7.

## Gambar 7. Membership Funciton Karbon Monoksida
Fungsi  keanggotaan  untuk  variabel  karbon  monoksida menggunakan range 0  hingga  1400.  Untuk  keanggotaan condition 1 memiliki domain [0 0 350], condition 2 domain [300 400  600], condition 3 domain [500  1000  1400], condition 4 domain [1300  1400  1400].  Bentuk  perhitungan  secara manualpada persamaan 7.
µ condition 1= { 350−𝑥 350−0 , 0 < 𝑥 < 350
µ condition 2= { 𝑥−300
400−300 1
600−𝑥 600−400 , 300 < 𝑥 < 400
, 𝑥 = 400
, 400 < 𝑥 < 600
(7)
µ condition 3= { 𝑥−5000 1000−500
1 1400−𝑥 1400−1000 , 500 < 𝑥 < 1000
, 𝑥 = 1000
, 1000 < 𝑥 < 1400 µ condition 4= { 𝑥−1300 1400−1300 , 1300 < 𝑥 < 1400
g. Analisis Variabel Karbon dioksida
Variabel  Karbon  dioksida  dibagi  menjadi  4  himpunan, diantaranya condition 1, condition 2, condition 3, dan condition 4.  Keempat  himpunan  ini  membentuk  kurva  segitiga  dengan detail pada Gambar 8.
Gambar 8. Mebership Function Karbon dioksida
Fungsi  keanggotaan  untuk  variabel  karbon  dioksida menggunakan range 0  hingga  10000.  Untuk  keanggotaan condition 1  memiliki domain [0  0  2500], condition 2 domain [2000  3000  4000], condition 3 domain [3800  7000  10000], condition 4 domain [9000  10000  10000].  Bentuk  perhitungan secara manual adalah:
µ condition 1= { 2500−𝑥 2500−0 , 0 < 𝑥 < 2500
µ condition 2= { 𝑥−2000 3000−2000 1 4000−𝑥 4000−3000 , 2000 < 𝑥 < 3000
, 𝑥 = 3000 , 4000 < 𝑥 < 3000
µ condition 3= { 𝑥−3800 7000−3800 1
10000−𝑥 10000−7000 , 3500 < 𝑥 < 7000
, 𝑥 = 7000
, 7000 < 𝑥 < 10000 µ condition 4= { 𝑥−9000 10000−9000 , 9000 < 𝑥 < 10000
(8)

## h. Analisis Variabel Etilena
Variabel  Etilena  dibagi  menjadi  4  himpunan,  diantaranya condition 1, condition 2, condition 3, dan condition 4. Keempat himpunan  ini  membentuk  kurva  segitiga  dengan  detail  pada Gambar 9.
Gambar 9. Membership Function Etilena
Fungsi  keanggotaan  untuk  variabel  Etilena  menggunakan range 0  hingga 200.  Untuk  keanggotaan condition 1 memiliki
D. W. Hastatimur et al., Analisis Kualitas Minyak Isolasi Transformator Dengan Membandingkan Metode Fuzzy Mamdani…
domain [0 0 50], condition 2 domain [45 65 100], condition 3 domain [90 160 200], condition 4 domain [190 200 200]. Bentuk perhitungan secara manual pada persamaan 9.
µ condition 1= { 50−𝑥 50−0 , 0 < 𝑥 < 50
µ condition 2= { 𝑥−45 65−45 1 100−𝑥 100−65 , 45 < 𝑥 < 65 , 𝑥 = 65 , 65 < 𝑥 < 100
µ condition 3= { 𝑥−90 160−90 1 200−𝑥 200−160 , 90 < 𝑥 < 160 , 𝑥 = 160
, 160 < 𝑥 < 200 µ condition 4= { 𝑥−200 200−190 , 190 < 𝑥 < 200 (9)

## i. Analisis Variabel Output
Variabel  Kondisi  Minyak  Isolasi  dibagi  menjadi  2 himpunan, diantaranya normal dan perbaikan Kedua himpunan ini membentuk kurva segitiga dengan detail pada Gambar 10.
Gambar 10. Membership Function Output Kondisi Trafo
Fungsi  keanggotaan  untuk  variabel  kondisi  minyak  isolasi trafo  menggunakan range 0  hingga  50.  Untuk  keanggotaan normal  memiliki domain [0 0  25], perbaikan memiliki domain [20 50 50]. Bentuk perhitungan secara manual pada persamaan 10.
µ normal = { 20−𝑥 20−0 , 0 < 𝑥 < 25
µ perbaikan  = { 𝑥−50 50−20 , 50 < 𝑥 < 20 (10)
Setelah  dilakukan  pengelompokan  himpunan fuzzy , selanjutnya dilakukan penyusunan aturan sebagai berikut:
[R1] If TDCG is Condition 1 and Etana is Condition 1 and Metana is Condition 1 and Hidrogen is Condition 1 and Asetilena is Condition 1 and Karbon  monoksida is Condition 1 and Karbon  dioksida is Condition 1 and Etilena is Condition 1 then Kondisi Trafo is Normal.
[R2] If TDCG is Condition 1 and Etana is Condition 1 and Metana is Condition 1 and Hidrogen is Condition 1 and Asetilena is Condition 1 and Karbon  monoksida is Condition 2 and Karbon  dioksida is Condition 1 and Etilena is Condition 1 then Kondisi Trafo is Normal.
[R3] If TDCG is Condition 1 and Etana is Condition 1 and Metana is Condition 1 and Hidrogen is Condition 1 and Asetilena is Condition 2 and Karbon  monoksida is Condition 3 and Karbon  dioksida is Condition 3 and Etilena is Condition 1 then Kondisi Trafo is Perbaikan.
[R4] If TDCG is Condition 1 and Etana is Condition 1 and Metana is Condition 3 and Hidrogen is Condition 1 and Asetilena is Condition 1 and Karbon  monoksida is Condition 1 and Karbon  dioksida is Condition 1 and Etilena is Condition 1 then Kondisi Trafo is Perbaikan.
[R5] If TDCG is Condition 1 and Etana is Condition 2 and Metana is Condition 1 and Hidrogen is Condition 1 and Asetilena is Condition 1 and Karbon  monoksida is Condition 1 and Karbon  dioksida is Condition 1 and Etilena is Condition 1 then Kondisi Trafo is Normal.
[R6] If TDCG is Condition 1 and Etana is Condition 3 and Metana is Condition 1 and Hidrogen is Condition 1 and Asetilena is Condition 1 and Karbon  monoksida is Condition 1 and Karbon  dioksida is Condition 1 and Etilena is Condition 1 then Kondisi Trafo is Normal.
[R7] If TDCG is Condition 1 and Etana is Condition 3 and Metana is Condition 2 and Hidrogen is Condition 3 and Asetilena is Condition 4 and Karbon  monoksida is Condition 2 and Karbon  dioksida is Condition 1 and Etilena is Condition 1 then Kondisi Trafo is Perbaikan.
[R8] If TDCG is Condition 1 and Etana is Condition 3 and Metana is Condition 2 and Hidrogen is Condition 4 and Asetilena is Condition 1 and Karbon  monoksida is Condition 2 and Karbon  dioksida is Condition 3 and Etilena is Condition 3 then Kondisi Trafo is Perbaikan.
[R9] If TDCG is Condition 1 and Etana is Condition 4 and Metana is Condition 1 and Hidrogen is Condition 1 and Asetilena is Condition 1 and Karbon  monoksida is Condition 1 and Karbon  dioksida is Condition 1 and Etilena is Condition 1 then Kondisi Trafo is Normal.
[R10] If TDCG is Condition 1 and Etana is Condition 4 and Metana is Condition 1 and Hidrogen is Condition 1 and Asetilena is Condition  1 and Karbon  monoksida is Condition  1 and Karbon  dioksida is Condition  2 and Etilena is Condition 1 then Kondisi Trafo is Normal
[R11] If TDCG is Condition 1 and Etana is Condition 4 and Metana is Condition 2 and Hidrogen is Condition 1 and Asetilena is Condition  1 and Karbon  monoksida is Condition  1 and Karbon  dioksida is Condition  1 and Etilena is Condition 1 then Kondisi Trafo is Perbaikan [R12] If TDCG is Condition 2 and Etana is Condition 1 and Metana is Condition 2 and Hidrogen is Condition 1 and Asetilena is Condition  4 and Karbon  monoksida is Condition  1 and Karbon  dioksida is Condition  1 and Etilena is Condition 1 then Kondisi Trafo is Perbaikan [R13] If TDCG is Condition 2 and Etana is Condition 2 and Metana is Condition 1 and Hidrogen is Condition 2 and Asetilena is Condition  1 and Karbon  monoksida is Condition  2 and Karbon  dioksida is Condition  2 and Etilena is Condition 1 then Kondisi Trafo is Perbaikan.
[R14] If TDCG is Condition 2 and Etana is Condition 3 and Metana is Condition 3 and Hidrogen is Condition 3 and Asetilena is Condition  1 and Karbon  monoksida is Condition  3 and Karbon  dioksida is Condition  2 and Etilena is Condition 3 then Kondisi Trafo is Perbaikan
D. W. Hastatimur et al., Analisis Kualitas Minyak Isolasi Transformator Dengan Membandingkan Metode Fuzzy Mamdani…
[R15] If TDCG is Condition 2 and Etana is Condition 4 and Metana is Condition 1 and Hidrogen is Condition 2 and Asetilena is Condition  3 and Karbon  monoksida is Condition  4 and Karbon  dioksida is Condition  1 and Etilena is Condition 3 then Kondisi Trafo is Perbaikan.
Berdasarkan  aturan  yang  telah  ditulis  di  atas,  maka  proses defuzzifikasi untuk hasil uji trafo 1 tahun 2023 adalah:
[R1] α-predikat 1  = min (0.14;0;0;0.84;1;0.64;0.17;0.25) = 0
[R2] α-predikat 2  = min (0.14;0;0;0.84;1;0;0.17;0.25) = 0
[R3] α-predikat 3  = min (0.14;0;0;0.84;0;0;0;0.25) = 0
[R4] α-predikat 4  = min (0.14;0;0;0.84;1;0.64;0.17;0.25) = 0 [R5] α-predikat 5  = min (0.14;0;0;0.84;1;0.64;0.17;0.25)
= 0
. . . [R11] α-predikat 11 = min (0.14;0.73;0.27;0.84;1;0.64; 0.17;0.25) = 0.14 [R12] α-predikat 14 = min (0.14;0;0.27;0.84;0; 0.64;0.17;0.25) = 0
[R13] α-predikat 13 = min (0.02;0;0;0;1;0;0;0.25) = 0 [R14] α-predikat 14 = min (0.02;0;0;0;1;0;0;0) = 0 [R15] α-predikat 15 = min (0.02;0.73;1;0;0;0;017;0) = 0
µ(𝑧) = { 𝑧 − 20 50 − 20 ,   20 ≤ 𝑥 ≤ 24.2
0.14, 24.2  ≤ 𝑥 ≤ 50
M 1 = ∫ 𝑧−20 50−20 24.2 20 𝑧 𝑑𝑧 = 6.7  A 1 = ∫ 𝑧−20 50−20 24.2 20 𝑑𝑧 = 0.29
M 2 = ∫ 0.14 50 24.2 𝑧 𝑑𝑧 = 134 A 2 = ∫ 0.14 50 24.2 𝑑𝑧 = 3.6 Z* = 𝑀1+𝑀2
𝐴1+𝐴2 = 6.7+134 0.29+3.6 = 36.17 (10)
Hasil perhitungan pada langkah defuzzifikasi menunjukkan Z bernilai 36.17, sehingga menunjukkan bahwa kondisi minyak isolasi trafo 1 pada tahun 2023 berada pada daerah perbaikan, sehingga  perlu  dilakukan  penggantian  minyak  isolasi transformator.
Tabel 5. Perbandingan Hasil Perhitungan menggunakan
Aplikasi Pengujian Metode Sugeno Metode Mamdani Transformator 1 50 36.17 Transformator 2 25 12.18 Transformator 3 25 11.58

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  yang  dilakukan  sebelumnya, maka kesimpulan yang dapat diambil diantaranya Fuzzy  logic dapat  digunakan  sebagai  metode  untuk  mengetahui  kondisi minyak  isolasi  transformator  berdasarkan  hasil  uji  DGA. Penggunaan  fuzzy  logic  sugeno  lebih  efektif  dibandingkan dengan  fuzzy  logic  mamdani  karena  dapat  menentukan  hasil dengan lebih jelas, sehingga dapat diketahui secara lebih jelas bagaimana  kondisi  minyak  isolasi  transformator.  Kondisi transformator 1 berada pada kondisi perbaikan, sehingga perlu dilakukan penggantian minyak isolasi transformator. Sedangkan untuk  transformator 2, dan transformator 3 berada dalam  kondisi  normal  berdasarkan  perhitungan  manual, sehingga masih dapat beroperasi dengan normal.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terima kasih kepada pihak yang telah berkontribusi  dalam penyelesaian penelitian ini,  serta ucapan terima kasih terhadap tim  editorial  Jurnal  Teknologi  Elektro  atas  dipublikasikannya penelitian ini.sehingga penelitian ini dapat diselesaikan dengan tepat waktu.

## D AFTAR P USTAKA
[1] M. S. Ali, A. H. Abu Bakar, A. Omar, A. S. Abdul Jaafar, and S. H. Mohamed, “Conventional methods of dissolved gas analysis using oil- immersed  power  transformer  for  fault  diagnosis:  A  review,” Electric Power  Systems  Research ,  vol.  216,  p.  109064,  Mar.  2023,  doi: 10.1016/J.EPSR.2022.109064.
[2] S. Shidiq, A. Sujatmiko, and A. H. Paronda, “Pengujian Dissolved Gas Analysis (DGA) Pada Trafo Tenaga 150/20kv 60mva Di Gardu Induk Tambun,” JREC Journal of Electrical and Electronics , vol. 7, no. 1, pp. 43–52.
[3] Ha’imza,  Amirullah,  and  B.  Plangklang,  “Development  of  nominal rules on the Fuzzy Sugeno  method to determine the quality of power transformer insulation oil using Dissolved Gas Analysis data,” Sinergi (Indonesia) , vol. 27, no. 1, pp. 31–44, 2023, doi: 10.22441/sinergi.2023.1.005.
[4] S. Y. Petrova, “Practical experience condition diagnosis gained from oilimmersed  power  transformers  voltage  class  10  kV,”  in Journal  of Physics:  Conference  Series ,  IOP  Publishing  Ltd,  Nov.  2021.  doi: 10.1088/1742-6596/2052/1/012033.
[5] Y.  Siregar  and  T.  J.  Hartanto  Lumbanraja,  “Analysis  of  interference methods on transformers based on the results of dissolved gas analysis tests,” International Journal of Electrical and Computer Engineering , vol. 13, no. 4, pp. 3672–3685, Aug. 2023, doi:
10.11591/ijece.v13i4.pp3672-3685.
[6] R. Anni, Asran, and Kartika, “Analisis Keadaan Minyak Transformator Menggunakan Metode Logika Fuzzy Berdasarkan Kadar Gas Terlarut,” vol. 06, no. 02, pp. 16200–16207, 2022.
[7] Y. P. Sinuhaji, “Analisis Keadaan Minyak Isolasi Transformator Daya 150kV  Menggunakan  Metode  Dissolved  Gas  Analysis  (DGA)  dan Fuzzy Logic pada Gardu Induk Wilayah Sidoarjo,” Jan. 2014.
[8] D.  Amri,  “Analisis  Dissolved  Gas  Analysis  terhadap  Kinerja Transformator  30  MVA  Gardu  Induk  Betung  Menggunakan  Metode Fuzzy,” vol. 03, no. 01, pp. 59–64, Mar. 2012.
[9] M.  Tohari et  al. ,  “Analisis  Kondisi  Transformator  Daya  20kv/150kv Dengan Metode Uji Dissolved Gas Analysis (DGA) DI PT.PJB PLTU Rembang,” Konferensi  Ilmiah  Mahasiswa  Unissula  (KIMU)  4 ,  Oct. 2020.
[10] M.  Sismantara,  W.  Ariastina,  and  A.  Amrita,  “Penentuan  Kondisi Transformator  Berdasarkan  Kandungan  Gas  Terlarut  Menggunakan Metode Segitiga Duval,” SPEKTRUM , vol. 8, no. 1, p. 107, Mar. 2021.
[11] P. Prayitno, U. S. Serang, and B. Corresponding, “Diagnosis Minyak Isolasi  pada  Trafo  dengan  Metode  Dissolved  Gas  Analysis  (DGA),” Asian Journal of Mechatronics, and Electrical Engineering (AJMEE) , vol. 1, no. 1, pp. 47–52, 2022, doi: 10.55927.
D. W. Hastatimur et al., Analisis Kualitas Minyak Isolasi Transformator Dengan Membandingkan Metode Fuzzy Mamdani…
[12] H.  M.  Hastungkoro,  “Aplikasi  Diagnosis  Kegagalan  Trafo  Berbasis Kandungan  Gas  Terlarut  Dengan  Menggunakan  Metode  Total Dissolved Combustible Gases Dan Fuzzy Sugeno Berbasis Desktop,” Universitas  Muhammadiyah  Malang,  Malang,  2023.  Accessed:  Aug. 06, 2023. [Online]. Available: https://etd.umm.ac.id/id/eprint/253
[13] M.  Sismantara,  W.  Ariastina,  and  A.  Amrita,  “Penentuan  Kondisi Transformator  Berdasarkan  Kandungan  Gas  Terlarut  Menggunakan Metode Segitiga Duval,” 2021.
[14] D. K. Widyawati and A. Ambarwari, “Fuzzy Logic Design to Control the Duration of Irrigation Time in the Greenhouse,” in IOP Conference
Series:  Earth  and  Environmental  Science ,  IOP  Publishing  Ltd,  Apr. 2021. doi: 10.1088/1755-1315/1012/1/012086.
[15] D.  Fuzzy,  S.  Untuk,  P.  Kualitas,  C.  Beton,  and  I.  Supina  Batubara, “Analisis  Perbandingan  Metode  Fuzzy  Mamdani,” Journal  Research and Development , vol. 2, no. 1, 2017.
[16] T. Committee of the IEEE Power and E. Society, “IEEE Std C57.104 TM -
2008  (Revision  of  IEEE  Std  C57.104-1991),  IEEE  Guide  for  the Interpretation  of  Gases  Generated  in  Oil-Immersed  Transformers,” 2009.