## KLASIFIKASI KEANDALAN SISTIM DISTRIBUSI
TENAGA  LISTRIK  DI  PT.  PLN  (PERSERO)  UP3 SURABAYA  SELATAN  MENGGUNAKAN  METODE  K- NEAREST NEIGHBOR (KNN)
Giovanni Dimas Prenata 1*
1 Prodi Teknik Elektro Universitas 17 Agustus 1945 Surabaya; Jl. Semolowaru No.45, Menur Pumpungan, Kec. Sukolilo, Surabaya, Jawa Timur 60118.
Riwayat artikel: Received: 17 Juli 2023 Accepted: 10 Agustus 2023
Published: 11 September 2023

## Keywords:
Reliability, SAIDI, SAIFI,
KNN and Accuracy.

## Corespondent Email:
gprenata@untag-sby.ac.id
Abstrak. Kehandalan  merupakan  bagian  mendasar  untuk  mendistribusikan energi  listrik.  PT.  PLN  harus  mampu  mendistrbusikan  energi  listrik  dengan tingkat  kehandalan  yang  tinggi.    Penggunaan  metode  K-Nearest  Neighbor merupakan  metode  supervise  learning  untuk  melakukan  klasifikasi pengkategorian handal dan tidak handal. Peneliti melakukan klasifikasi data SAIDI  dan  SAIFI  untuk  periode  10  bulan  (Januari  hingga  Oktober)  tahun 2021  di  PT.  PLN  UP3  Surabaya  Selatan  menggunakan  metode  K-Nearest Neighbor. Program KNN dibuat menggunakan bahasa C++. Data SAIDI dan SAIFI  bulan  November dan Desember  2021 dipergunakan  sebagai  data  uji. Hasil dari prediksi menggunakan K=1, K=2, K=3, K=4, K=5, K=6 dan K=6 menghasilkan  akurasi  100%  dalam  mengkategorikan  handal  dan  tidak handal.
Abstract. Reliability is a fundamental part of distributing electrical energy. PT.  PLN  must  be  able  to  distribute  electrical  energy  with  a  high  level  of reliability. K-Nearest  Neighbor method is a supervised learning method for classifying reliable and unreliable categories. Researchers classified SAIDI and  SAIFI  data  for  10-month  period  (January  to  October)  in  2021  at  PT. PLN UP3 South Surabaya using the K-Nearest Neighbor method. The KNN program  made  using  C++  language.  SAIDI  and  SAIFI  data  for  November and  December  2021  are  used  as  test  data.  The  results  of  predictions  using K=1,  K=2,  K=3,  K=4,  K=5,  K=6  and  K=6  produce  100%  accuracy  in categorizing reliable and unreliable.

## 1. PENDAHULUAN
Energi  listrik  merupakan  bagian  terpenting dalam  kehidupan  manusia.  Semua  peralatan penunjang  kehidupan  manusia  memerlukan energi  listrik  agar  dapat  terus  berfungsi.  PT. PLN (persero) selaku pemasok energi listrik di Indonesia memegang peranan terpenting tentang  kelistrikkan  nasional.  Sebagai  BUMN yang memegang hak monopoli energi listrik di Indonesia,  PT.  PLN  (persero)  bertanggung
jawab  penuh  terhadap  pasokkan  energi  listrik di  seluruh  Indonesia.  Kehandalan  sistim distribusi energi listrik dari pembangkit sampai pelanggan  diatur  berdasarkan  SPLN  59-1985 [1].  Pada  SPLN  59-1985  nilai  parameter SAIDI (System Average Interruption Duration Index) < 12,842 jam/pelanggan/tahun dan nilai SAIFI (System Average Interruption Frequency Index) < 2,145 pemadaman/tahun/pelanggan.
Junto  dan  Hanny  melakukan  pengukuran kehandalan  berdasarkan  nilai  SAIDI  dan SAIFI  di  PT.  PLN  (Persero)  area  Timika  [2]. Hasilnya,  tingkat  kehandalan  di  Timika  masih belum  baik,  terutama  saat  bulan  Januari, Februari,  Maret  dan  Juli  karena  terjadi  beban berlebih. Drajad melakukan evaluasi kehandalan  sistim  distribusi  tenaga  listrik  di PT  PLN  (Persero)  Rayon  Kakap  [3].  Sesudah mengevaluasi,  didapati  tingkat  kehandalan  di Rayon  Kakap  sangat  buruk  disebabkan  ada gangguan di SUTM sehingga terjadi pemadaman  bergilir.  Fatoni,  Rony  dan  Adi melakukan analisa kehandalan sistem distribusi 20 kV di PT. PLN Rayon Lumajang menggunakan  metode  FMEA  (Failure  Modes and Effects Analysis) [4]. Mereka berpendapat, penyebab  meningkatnya  kegagalan  sistim disebabkan  kegagalan  trafo,  switch  dan  CB. Derkanir,  Lily  dan  Sartje  meengevaluasi kehandalan  sistim  distribusi  di  PT  PLN (Persero) Belitung menggunakan indeks SAIDI  dan  SAIFI.  Hasil  evalusi  didapat  nilai SAIDI dan SAIFI sesuai dengan standart PLN [5].  Ibnu  dan  Hasbi  berpendapat,  semakin bertambahnya pelanggan maka semakin meningkat kebutuhan energi listrik yang harus dipasok  oleh  PT.  PLN.  Semakin  kecil  nilai SAIDI dan SAIFI maka semakin handal sistim trasmisi listrik PT. PLN [6].
Jamilah,  Zulfadli  dan  Yusniati  menghitung nilai  SAIDI  dan  nilai  SAIFI  pada  Saluran Udara Tegangan Menengah (SUTM) PT. PLN wilayah  NAD  (Nangro  Aceh  Darussalam) cabang  Langsa  [7].  Berdasarkan  hasil  analisa didapat  nilai  SAIDI  dan  SAIFI  yang  tidak melebihi  standart  PLN,  sehingga  masuk kategori  handal.  Usep,  Haerul  dan  Dasrinal melakukan analisa kehandalan sistim distribusi 20  kV  di  PT.  PLN  UP3  Jambi  ULP  Kotabaru [8]. Didapat nilai SAIDI 2,3 Jam/Pelanggan/Tahun dan SAIFI 2,88
Kali/Pelanggan/Tahun,  sehingga  termasksud kategori handal. Muliadi dan Jamal melakukan analisa  kehandalan  berdasarkan  SAIDI  dan SAIFI  pada  penyulang  Suak  Ribee  ULP Meulaboh Kota [9]. Hasil analisa didapat nilai SAIDI 21,82 Jam/Pelanggan/Tahun dan SAIFI
1,17
Kali/Pelanggan/Tahun sehingga
termaksud kategori handal.
Pengkategorian kehandalan dilakukan
berdasarkan hasil analisa nilai SAIDI dan nilai SAIFI. Klasifikasi dilakukan dengan
membandingkan  nilai  SAIDI  dan  nilai  SAIFI terhadap  standart  PLN.  Pada  penelitian  ini, penulis  melakukan  klasifikasi  kehandalan berdasarkan  nilai  SAIDI  dan  nilai  SAIFI. Klasifikasi dilakukan menggunakan metode K- Nearest  Neighbor  untuk  data  SAIDI  SAIFI tahun 2021 pada sistim distribusi tenaga listrik di  PT.  PLN  UP3  Surabaya  Selatan.  Metode KNN (K-Nearest Neighbor) melakukan klasifikasi  berdasarkan  data  lampau  yang dipergunakan  sebagai  data  latih  dengan menghitung jarak terdekat antara data baru dan data  latih.  Klasifikasi  data  baru  berdasarkan nilai  K  (neighbor)  yang  dipergunakan  sebagai acuan untuk menentukan kategori data baru.
Khairi, Fais dan Darul melakukan klasifikasi  masyarakat  pra  sejahtera  di  desa Sapikerep  Kecamatan  Sukapura  menggunakan metode KNN, dengan hasil persentase klasifikasi  97,36%  untuk  k-3  dan  98,68% untuk  K-5  dan  K-7  [10].  Rio,  Wawan  dan Harsadi  mengiplementasikan  KNN  untuk mengidentifikasi  kualitas  air  di  PDAM  Kota Surakarta  menggunakan  parameter  fisik  dan kimia dengan hasil akurasi sebesar 82,5% [11]. Lia mengimplementasikan KNN untuk mengklasifikasikan bunga dengan mengekstraksi witur warna RGB [12]. Dengan menggunakan  k=5  didapat  akurasi  90-100% dalam  pengklasifikasian.  Deden,  Tacbir  dan Puspita  memprediksi  curah  hujan  di  kota Bandung  menggunakan  metode  KNN  dan didapat  nilai  akurasi  sebesar  86,199%  untuk K=5  [13].  Saifur,  titis,  rastri  dan  tria melakukan  klasifikasi  seleksi  penerimaan beasiswa  menggunakan  KNN  dengan  hasil akurasi sebersar 89% [14].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
K-Nearest  Neighbor  bertumpu  pada  jarak antara data uji dan data latih. Kondisi dari data uji  bergantung  pada  data  latih  terdekat  yang mampu  memberi  pengaruh  kepada  data  uji. Jumlah  data  latih  terdekat  yang  bisa  memberi pengaruhi data uji disebut nilai K. Nilai K bisa bernilai  genap  atau  ganjil,  namun  nilai  ganjil akan  mempermudah  dalam  menentukan  hasil akhir.  Untuk  menghitung  jarak,  penulis menggunakan rumus Ecludian Distance sebagai berikut :
𝑑 =   √∑(𝑋𝑖 − 𝑌𝑖) 2 𝑘 𝑖=1

## 3. METODE PENELITIAN
Adapun  tahapan  pada  penelitian  ini  terdiri dari beberapa tahap, yaitu :

## Gambar 1. Diagram alir penelitian
Pada  tahap  pertama  penulis  melakukan studi literatur SPLN 59-1985 untuk mengetahui  standar  nilai  SAIDI  dan  nilai SAIFI.  Selain  SPLN  59-1985,  penulis  juga membaca  penelitian  terkait  kehandalan  yang mempergunakan  nilai  SAIDI  dan  nilai  SAIFI sebagai parameter penilaiannya serta penelitian yang menggunakan K-Nearest Neighbor sebagai  klasifikasi  dan  prediksi.  Data  yang dipergunakan  pada  penelitian  ini  merupakan data perhitungan SAIDI dan SAIFI pada tahun 2021  di  PT.  PLN  UP3  Surabaya  Selatan.  Dari 12  bulan  data  perhitungan  SAIDI  dan  SAIFI, 10  bulan  data  dipergunakan  sebagai  data  latih dan  2  bulan  data  sebagai  data  uji.  Data  uji dipergunakan  sebagai  data  supervise  learning untuk  membuat  program  KNN.  Sesudah program KNN selesai dibuat, 2 data dipergunakan  sebagai  data  uji  dan  diamati hasil prediksinya.
Tahapan pembuatan program KNN menggunakan C++ terdiri dari :
1. Menghitung  jarak  masing-masing  antara data  uji  dengan  data  latih  (10  data) menggunakan rumus Euclidean distance .
2. Memberikan  label  pada  hasil  perhitungan jarak  sesuai  dengan  kondisi  data  latih termaksud  kategori  hadal  (1)  atau  tidak handal (0).
3. Melakukan pengurutan data jarak (point 1) dari nilai terkecil hingga nilai terbesar.
4. Melakukan pengujian dengan memberikan nilai K (nilai ketetanggan) dari K=1 hingga K=7.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  menggunakan  data  dari  PT. PLN UP3 Surabaya Selatan pada tahun 2021.
Tabel 1. Nilai SAIDI dan SAIFI N o Bulan Jumlah pelanggan Jumlah pelangga n padam Lama padam SAIDI SAIFI 1 Januari 31.493 32.115,45 19,63 19,24 0,98 2 Februari 1.573 2.589,60 4.843,28 2,94 0,61 3 Maret 1.575 2.593,91 4.866,20 2,95 0,62 4 April 34.781 37.980,66 5.736,59 5,25 0,91 5 Mei 5.919 24.210,71 40,38 9,87 0,24 6 Juni 8.024 9.308,51 124,84 107,60 0,86 7 Juli 12.451 9.308,51 5,82 8,05 1,38 8 Agustus 14.078 8.998,04 191,74 0,079 0,41 9 September 778 33.950,41 260,78 173,90 0,66 10 Oktober 7.930 1.166,14 123,24 105,80 0,85 11 November 48.859 71.931,07 5.931,01 4028 0,67 12 Desember 5.534 24.210,71 40,38 9,22 0,22
Untuk  menghitung  nilai  SAIDI  dan  nilai SAIFI, menggunakan rumus :
SAIDI = Σ(𝑗𝑎𝑚∗𝑝𝑒𝑙𝑎𝑛𝑔𝑔𝑎𝑛 𝑝𝑎𝑑𝑎𝑚) 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑘𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑒𝑛 SAIFI = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑒𝑙𝑎𝑛𝑔𝑔𝑎𝑛 𝑝𝑎𝑑𝑎𝑚 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑘𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑒𝑛
Menggunakan  data  uji  bulan  November (SAIDI  =  4028  dan  SAIFI  =  0,67)  didapat hasil jarak Euclidian Distance :
Tabel  2.  Perhitungan  jarak  untuk  SAIDI  =  4028  dan SAIFI = 0,67
Terhadap data bulan Perhitungan Euclidian distance Label Januari 4008.76 0 Februari 4025.06 1 Maret 4025.05 1 April 4022.75 1 Mei 4018.13 1 Juni 3920.4 0 Juli 4019.95 1 Agustus 4027.92 1 September 3854.1 0 Oktober 3922.2 0
Data  selanjutnya  diurutkan  dari  nilai terkecil.
Tabel  3.  Hasil  pengurutan  data  untuk  SAIDI  =  4028 dan SAIFI = 0,67
Urutan ke- Perhitungan Euclidian distance Label 1 3854.1 0 2 3920.4 0 3 3922.2 0 4 4008.76 0 5 4018.13 1 6 4019.95 1 7 4022.75 1 8 4025.05 1 9 4025.06 1 10 4027.92 1
Pengujian  menggunakan  nilai  K=1  sampai
K=7.

## Tabel 4. Hasil pediksi untuk SAIDI = 4028 dan SAIFI
= 0,67 Nilai K Jumlah label (1) Jumlah label (0) Kategori 1 0 1 Tidak handal 2 0 2 Tidak handal 3 0 3 Tidak handal 4 0 4 Tidak handal 5 1 4 Tidak handal 6 2 4 Tidak handal 7 3 4 Tidak handal
Pada tabel diatas terlihat dengan menggunakan  nilai  K=1  hingga  K=7  didapat hasil  yang  sama  yaitu  tidak  handal  untuk  data uji SAIDI = 4028 dan SAIFI = 0,67.
Menggunakan  data  uji  bulan  November (SAIDI = 9,22 dan SAIFI = 0,22) didapat hasil jarak Euclidian Distance :
Tabel  5.  Perhitungan  jarak  untuk  SAIDI  =  9,22  dan SAIFI = 0,22
Terhadap data bulan Perhitungan Euclidian distance Label Januari 10.0488 0 Februari 6.2921 1 Maret 6.28275 1 April 4.02952 1 Mei 0.650307 1 Juni 98.3821 0 Juli 1.64757 1 Agustus 9.14297 1 September 164.68 0 Oktober 96.5821 0
Data  selanjutnya  diurutkan  dari  nilai terkecil.
Tabel  6.  Hasil  pengurutan  data  untuk  SAIDI  =
9,22 dan SAIFI = 0,22
Urutan ke- Perhitungan Euclidian distance Label 1 0.650307 1 2 1.64757 1
3 4.02952 1 4 6.28275 1 5 6.2921 1 6 9.14297 1 7 10.0488 0 8 96.5821 0 9 98.3821 0 10 164.681 0
Pengujian  menggunakan  nilai  K=1  sampai K=7.
Tabel 7. Hasil pediksi untuk SAIDI = 9,22 dan SAIFI = 0,22 Nilai K Jumlah label (1) Jumlah label (0) Kategori 1 1 0 Handal 2 2 0 Handal 3 3 0 Handal 4 4 0 Handal 5 5 0 Handal 6 6 0 Handal 7 6 1 Handal Pada tabel diatas terlihat dengan menggunakan  nilai  K=1  hingga  K=7  didapat hasil  yang  sama  yaitu  handal  untuk  data  uji SAIDI = 9,22 dan SAIFI = 0,22.

## 5. KESIMPULAN
a. Penelitian  ini  berhasil  melakukan prediksi  kategori  handal  dan  tidak handal berdasarkan data latih selama 10 bulan (Januari, Februari, Maret,  April,  Mei,  Juni,  Juli, Agustus,  September  dan  Oktober). Data tersebut diproses pada program KNN yang dibuat menggunakan bahasa C++. Sebagai data  uji,  menggunakan  data  bulan November  dan  Desember.  Pada bagian  pengujian  didapat  akurasi 100%  untuk  nilai  K=1,  K=2,  K=3, K=4,  K=5,  K=6  dan  K=7  dalam menentukan  kategori  handal  dan tidak handal.
b. Untuk penelitian selanjutnya, peneliti akan menggunakan metode SVM  (Support  Vector  Machine) sebagai  pembanding  dan  tools untuk  pengklasifikasian,  seperti WEKA  (Waikato  Environment  for Knowledge  Analysis).  Sehingga diharapkan mendapatkan hasil yang lebih  bervariasi  untuk  dilakukan analisa.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  U.  L.  Negara,  “SPLN  59 :  1985  Keandalan Sistem Distribusi,” 1985.
[2]  J.  D.  Haryantho  and  H.  H.  Tumbelaka, “Analisa  Keandalan  Sistem  Kelistrikan  Di Daerah  Pelayanan  P.T.  PLN  (Persero)  Area Timika  Berbasis  SAIDI  SAIFI,”  J.  Tek. Elektro,  vol.  10,  no.  2,  pp.  71–74,  2017,  doi: 10.9744/jte.10.2.71-74.
[3]  D.  Wahyudi,  “Evaluasi  Keandalan  Sistem Distribusi  Tenaga  Listrik  Berdasarkan  SAIDI Dan  SAIFI  Pada  PT.  PLN  (Persero)  Rayon Kakap,” J. Tek. Elektro, vol. 1, no. 8, pp. 1–7, 2016.
[4]  A.  Fatoni,  “Analisa  Keandalan  Sistem Distribusi  20  kV  PT.PLN  Rayon  Lumajang dengan  Metode  FMEA  (Failure  Modes  and Effects  Analysis),”  J.  Tek.  ITS,  vol.  5,  no. 2,
pp. 462–467, 2017, doi:
10.12962/j23373539.v5i2.16150.
[5]  D.  L.  Rura,  L.  S.  Patras,  and  S.  Silimang, “Evaluasi  Keandalan  Sistem  Distribusi Menggunakan  Indeks  Saifi  Dan  Saidi  Pada Pt.Pln (Persero) Area Bitung,” 2014.
[6]  I.  Hajar  and  M.  H.  Pratama,  “Tenaga  Listrik Pada  Penyulang  Cahaya  PT  .  PLN  (  Persero ),” J. Ilm., vol. 10, no. 1, pp. 70–77, 2018.
[7]  J.  Husna  and  Z.  Pelawi,  “Menentukan  Indeks Saidi Dan Saifi Pada Saluran Udara Tegangan Menengah  Di  PT.  PLN  Wilayah  Nad  Cabang Langsa,” Bul. Utama Tek., vol. 14, no. 1, pp.
13–17, 2018, [Online]. Available: http://123dok.com
[8]  U. Zulkilpi, H. Pathoni, and D. Tessal, “Studi Analisis  Keandalan  Sistem  Distribusi  20  kV PT.  PLN  (Persero)  UP3  Jambi  ULP Kotabaru,”  J.  Eng.,  vol.  3,  no.  2,  pp.  92–99, 2021,
doi: 10.22437/jurnalengineering.v3i2.14194.
[9]  Muliadi and Aswijar Jamal, “Analisa Keandalan  Sistem  Distribusi  Berdasarkan
Indeks  SAIFI,  SAIDI,  dan  CAIDI  Pada
Penyulang Suak Ribee ULP. Meulaboh Kota,” Ajeetech,  vol.  2,  no.  1,  pp.  14–18,  2022, [Online].
Available:
https://core.ac.uk/download/pdf/525632036.p
df
[10]  A.  Khairi,  A.  F.  Ghozali,  and  A.  D.  N. Hidayah,  “Implementasi  K-Nearest  Neighbor
(KNN)  untuk  Mengklasifikasi  Masyarakat
Pra-Sejahtera  Desa  Sapikerep  Kecamatan Sukapura,”  TRILOGI  J.  Ilmu  Teknol.
Kesehatan,  dan  Hum.,  vol.  2,  no.  3,  pp.  319– 323, 2021, doi: 10.33650/trilogi.v2i3.2878.
[11]  R.  A.  Arnomo,  W.  L.  Y.  Saptomo,  and  P. Harsadi,  “Implementation  of  K-Nearest Neighbor  Algorithm  for  Water  Quality Identification  (Case  Study:  PDAM  Kota
Surakarta),”  J.  Teknol.  Inf.  dan  Komun.,  vol. 6,  no.  1,  pp.  1–5,  2018,  [Online].  Available: https://p3m.sinus.ac.id/jurnal/index.php/TIKo mSiN/article/view/345
[12]  L. Farokhah,  “Implementasi  K-Nearest Neighbor  untuk  Klasifikasi  Bunga  Dengan Ekstraksi  Fitur  Warna  RGB,”  J.  Teknol.  Inf. dan  Ilmu  Komput.,  vol.  7,  no.  6,  p.  1129, 2020, doi: 10.25126/jtiik.2020722608.
[13]  T.  H.  P.  &  P.  N.  S.  Deden  Martia  Nanda, “Metode  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  dalam Memprediksi Curah Hujan di Kota Bandung,” Snestik,  p.  387,  2022,  [Online].  Available: https://ejurnal.itats.ac.id/snestikdanhttps://snes tik.itats.ac.id
[14]  J.  Homepage,  S.  R.  Cholil,  T.  Handayani,  R. Prathivi, and T. Ardianita, “IJCIT (Indonesian Journal  on Computer and Information Technology) Implementasi Algoritma Klasifikasi K-Nearest Neighbor (KNN) Untuk
Klasifikasi  Seleksi  Penerima  Beasiswa,” IJCIT  (Indonesian  J.  Comput.  Inf.  Technol., vol. 6, no. 2, pp. 118–127, 2021.