Juli 2022

## Clustering Fenomena Corona Discharge
berdasarkan Suara menggunakan Metode LPC dan Euclidean Distance
MIFTAHUL FIKRI 1 , CHRISTIONO 2 , IWA GARNIWA MULYANA K. 2,3
1 Teknologi Listrik, Institut Teknologi PLN, Indonesia 2 Teknik Elektro, Institut Teknologi PLN, Indonesia 3 Teknik Elektro, Universitas Indonesia, Indonesia Email: miftahul@itpln.ac.id
Received 16 Maret 2022 | Revised 14 April 2022 | Accepted 17 Mei 2022

## ABSTRAK
Kegagalan isolasi akibat fenomena tegangan tinggi seperti corona discharge (CD) masih banyak terjadi pada sistem kelistrikan di Indonesia. Hal ini disebabkan belum dapat dilakukannya deteksi dini kegagalan isolasi. Salah satu bentuk CD berupa suara.  Sebagai  langkah  awal  deteksi  dini  kegagalan  isolasi  diperlukan  suatu penelitian yang dapat mengklaster suara CD (pada kubikal 20 kV) yang merupakan tujuan penelitian. Berdasarkan pengamatan pada elektroda jarum-batang berjarak 3 cm diperoleh breakdown terkecil pada 34,3 kV. Klasifikasi suara CD ditetapkan menjadi  3  cluster  yang  dimulai  dari  tegangan  cubicle  20  kV  hingga  sebelum breakdown terjadi yaitu 33 kV. Clustering dilakukan menggunakan metode linear predictive  coding  (LPC)  sebagai  ekstraksi  ciri  dan  Euclidean  distance  sebagai pencocokan pola hasil ekstraksi. Adapun suhu di dalam kubikal antara 27,5℃ - 35,3℃  dan  kelembaban  berkisar  70%  -  95%. Hasil  akurasi  clustering  rata-rata yang diperoleh adalah 100% untuk data training dan 85,15% untuk data testing.
Kata  kunci :  corona  discharge,  Euclidean  distance,  kegagalan  isolasi,  linear predictive coding, tegangan tinggi

## ABSTRACT
Insulation failures due to high voltage phenomena such as corona discharge (CD) are  still  common  in  the  electricity  system  in  Indonesia.  This  is  because  early detection of insulation failure cannot be carried out. One form of CD is sound. As the first step in early detection, a study is needed to cluster CD sound (at 20 kV cubical).  By  observations  on  the  needle-rod  electrode  at  3  cm,  the  smallest breakdown was at 34.3 kV. CD sound classification is set into 3 clusters starting from a cubicle voltage of 20 kV until before breakdown occurs, which is 33 kV. Clustering was carried out using linear predictive coding (LPC) as feature extraction and  Euclidean distance  as  pattern  matching  extracted  results.  The  temperature and humidity inside the cubical are 27.5℃-35.3℃ and 70%-95% respectively. For training and testing data average clustering accuracy results obtained are 100% and 85.15% respectively.
Keywords :  corona  discharge,  Euclidean  distance,,  insulation  failure,  linier predictive coding, high voltage

## 1. PENDAHULUAN
DKI  Jakarta  merupakan  pusat  beban  listrik.  Berdasarkan  data  statistik  PLN  tahun  2006 Distribusi  Jaya  dan  Tangerang  mempunyai  pelanggan  sebanyak  7  juta  lebih  dengan  daya terpasang  11.564  MVA  dan  jumlah substation  transformer  mencapai  12.426  buah.  Jumlah substation sebesar itu memerlukan cubicle hampir 3 kali lebih dari jumlah substation tersebut ( Portugues,  dkk,  2009 ),  sehingga  pemeriksaan  dalam  rangka  pemeliharaan  akan mengalami banyak kesulitan jika dilakukan secara manual. Pada cubicles tersebut diterapkan tegangan sebesar 20 kV yang dapat mengakibatkan terjadinya gejala corona discharge dan selanjutnya  apabila  dibiarkan  akan  menyebabkan  kegagalan  listrik  atau  hubung  singkat, terutama apabila pada kondisi hujan atau kondisi lingkungan lembab ( Wang, dkk, 2016 ). Masalah  tersebut  dapat  segera  ditanggulangi  apabila  segera  dilakukan  perbaikan  namun informasi mengenai kondisi cubicle tersebut hanya dapat diketahui dengan mendatangi lokasi cubicle tersebut ( Rusdi, 2019 ).
Corona  discharge  pada  cubicle  tegangan  menengah  (TM)  tidak  banyak  diketahui  karena banyak orang beranggapan bahwa, pada tegangan ini tidak cukup untuk menimbulkan corona discharge,  namun  kenyataannya  corona  discharge  timbul  bahkan  dapat  mengakibatkan terjadinya lompatan denyar sehingga cubicle tersebut gagal di dalam penyaluran tenaga listrik
( Masarrang, dkk, 2019 ). Permasalahan corona discharge pada cubicle TM merupakan salah satu masalah yang unik dan tidak umum terjadi karena besarnya tegangan (20 kV) secara teknis sangat sulit untuk menyebabkan corona discharge, namun masalah ini ternyata banyak terjadi pada sistem distribusi listrik TM di Indonesia. Hal ini disebabkan oleh kondisi lingkungan di  Indonesia  memiliki  tingkat  kelembaban  yang  tinggi  sehingga  udara  mudah  terionisasi sehingga  menyebabkan  terjadinya corona  discharge  yang  apabila  tidak  diperbaiki  dapat mengakibatkan  terjadinya arcing  dan  kerusakan  pada  cubicle  TM  ( Menesy,  dkk,  2020 ). Sebagai gambaran telah terjadi kerusakan cubicle TM sebanyak lebih dari 300 unit setiap tahun di  Gardu  Distribusi  PT.  PLN  (Persero)  Distribusi  Jaya  dan  Tangerang,  di  mana  kerusakan tersebut mayoritas diawali oleh adanya corona discharge. Oleh karena itu, perlu ada suatu sistem pemantau yang mampu memberikan informasi terkini dari seluruh cubicle yang tersebar namun dapat dilihat pada pusat kontrol. Sehingga selanjutnya dengan data kondisi mutakhir para teknisi dapat segera melakukan pemeliharaan dalam rangka mencegah terjadinya corona discharge yang lebih parah yang dapat mengakibatkan terjadinya flashover ( Li, dkk, 2018 ). Konstruksi dan kondisi sesudah terjadi kerusakan pada cubicle dapat dilihat pada Gambar 1.
(a)
(b) Gambar 1. Konstruksi Cubicle Tegangan 20 kV (a) tampak bagian dalam cubicle (b) tampak bagian keseluruhan cubicle
Pada Gambar 1 dapat di lihat sebuah cubicle 20 kV yang mengalami kegagalan isolasi akibat terjadinya  fenomena corona  discharge  yang  tidak  diketahui  sejak  dini  sehingga  pada isolatornya mengalami kerusakan permanen. Pada bagian (a) menunjukkan susunan isolator

## Clustering Fenomena Corona Discharge Berdasarkan Suara Menggunakan Metode LPC dan Euclidean Distance
di dalam kubikal dan pada bagian (b) memperlihatkan unit kubikal keseluruhan yang mana keduanya telah mengalami kerusakan permanen akibat terjadinya kegagalan isolasi.
Setiap  bentuk  elektroda  yang  bertegangan  tinggi  atau  tegangan  menengah  pada  kondisi tertentu  dapat  timbul gejala corona discharge  ( Prihatnolo, dkk, 2011 ) ( Arismunandar, 1978 ). Hal ini dikarenakan elektroda yang dipengaruhi oleh medan listrik akan menyebabkan terjadinya proses ionisasi sehingga dapat menimbulkan elektron atau ion positif pada isolasi cubicle  20  kV.  Elektron  atau  ion  positif  ini  akan  berkumpul  pada  satu  titik  berupa  electron avalanche yang kemudian menjadi sumber bunyi atau dapat membangkitkan suara. Semakin banyak  kumpulan  titik,  maka  besar  gangguan  bising  yang  dibangkitkan  elektroda  akan semakin besar ( Widyastuti & Bagus, 2019 ). Ukuran kebisingan dapat menjadi parameter besarnya  tingkat  gejala corona  discharge,  sehingga  pengukuran  dapat  dilakukan  dengan mengukur tingkat bising dengan cara menaikkan tegangan dimulai dari 20 kV hingga 33 kV (kurang dari tegangan breakdown).
Beberapa penelitian terkait corona discharge seperti ( Hedtke, dkk, 2019 ) membahas corona discharge pada kawat transmisi menggunakan pengukuran partial discharge, ( Moore, dkk, 2018 )  membahas corona discharge  dengan  teknologi sistem udara  tak berawak,  ( Karimi, dkk, 2019 ) membahas klasifikasi corona discharge berdasarkan pola partial discharge. Selain itu, ( Wahyudi, dkk, 2019 ) mendeteksi suara corona discharge menggunakan transformasi Fourier cepat. Kemudian ( Al-geelani, dkk, 2017 ) membahas identifikasi sinyal suara corona discharge  berdasarkan  level  kontaminasi/  polusi  menggunakan  transformasi  wavelet  yang dibandingkan  dengan  alat  ukur partial  discharge  detector,  tetapi  suara  corona  discharge tersebut tidak dilakukan clustering.
Pada penelitian ini dilakukan clustering fenomena corona discharge berdasarkan suara sebagai langkah awal yang diharapkan dapat mendeteksi dini kegagalan isolasi pada cubicle 20 kV. Adapun clustering  dilakukan  berdasarkan  tegangan.  Metode  linear  predictive  coding  (LPC) merupakan metode yang telah lama dikenal dan handal untuk mendapatkan ekstraksi ciri dari sembarang suara,  sehingga  suara corona discharge  yang  telah direkam kemudian dihitung ekstraksi ciri dengan metode LPC. Setelah ekstraksi ciri ini diperoleh, dilakukan pencocokan menggunakan metode Euclidean distance  ( Dewi, dkk, 2018 ) sehingga diharapkan diperoleh clustering yang akurat.

## 1.1 Fenomena Tegangan Tinggi
Semakin  besar  energi  yang  disalurkan  melalui  saluran  transmisi  maka  semakin  tinggi  juga kerugiannya. Hal ini dapat diperkecil dengan cara menaikkan tegangan pada kawat tersebut ( Zhu, dkk, 2017 ). Akan tetapi dengan dinaikkannya tegangan, timbul faktor-faktor lain yang sebelumnya dapat diabaikan. Beberapa faktor ini di antaranya:
a. Adanya gejala corona discharge yang semakin membesar, akibatnya terdapat kerugian energi dan gangguan radio interference (RI) yang bersifat merugikan.
b. Dengan semakin membesarnya tegangan, maka akan timbul persoalan terkait isolasi pada kawat, bentuk tiang ( tower), dan prosedur pengoperasiannya.
c. Munculnya permasalahan isolasi pada peralatan yang dapat menyebabkan perubahan konstruksi  sehingga  perlunya  kajian  lebih  lanjut  mengenai  bahan-bahan  isolasi ( Syakur & Facta, 2005 ).
Faktor-faktor ini mengakibatkan bertambahnya investasi yang diperlukan untuk penyelidikan, penyesuaian konstruksi, pengoperasian dan lain-lain. Sedangkan persoalan yang akan dibahas pada penelitian ini adalah timbulnya gejala “ corona discharge”.

## 1.2  Gejala Corona Discharge
Pergerakan elektron bebas di udara umumnya berasal dari radiasi radio aktif yang terdapat di alam  bebas  dan  adanya  sinar  kosmik.  Elektron-elektron  yang  letaknya  berdekatan  dengan kawat transmisi dipengaruhi oleh adanya medan listrik yang menjauhi atau menuju ke kawat tersebut  ( Prihatnolo,  dkk,  2011 ).  Selama  gerakan  elektron  tersebut  melewati  gradien medan  listrik,  elektron  tersebut  akan  bertubrukan  dengan  molekul  pada  udara  yang  dapat menyebabkan terjadinya ionisasi pada molekul tersebut. Akibat terjadinya ionisasi ini maka terdapat elektron bebas dan ion positif yang akan mendororng terjadinya ionisasi lebih lanjut. Apabila  proses  ini  terus  berlanjut  maka  akan  membentuk  e lectron  avalanche  ( Illias,  dkk, 2012 ).
Jika dua kawat yang sejajar dilintasi oleh e lectron avalanche ini maka dapat mengakibatkan terjadinya perubahan pembagian gradien tegangan dari udara di antara kedua kawat tersebut. Penataan kembali pada gradien ini dapat mengakibatkan nilai tegangan melampaui kekuatan udara (tegangan breakdown). Ini akan mengakibatkan terjadinya kegagalan isolasi udara.
Jika penataan kembali ini mengakibatkan perubahan sebagian potensial gradien dari udara, misalkan hanya pada daerah sekitar kawat saja, maka perubahan akan terbatas hanya pada satu kawat saja ( Prihatnolo, dkk, 2011 ). Oleh karena itu, corona discharge diidentifikasi dengan terjadinya suatu pelepasan muatan yang bermula pada permukaan dari suatu kawat jika nilai medan listrik pada permukaan kawat tersebut melebihi nilai tertentu. Gejala ini dapat terjadi  pada  berbagai  macam  kawat  ketika  diberi  tegangan  yang  cukup  tinggi,  baik  kawat berukuran  kecil  maupun  berukuran  besar.  Gejala  ini  menambah  kerugian  tenaga  maupun menyebabkan adanya gangguan RI ( Widyastuti & Bagus, 2019 ).

## 1.3 Linier Predictive Coding
Metode  LPC  merupakan  metode  yang  telah  dikenal  cukup  lama  untuk  pengenalan  suara. Menurut  ( Rabiner,  1989 ),  keunggulan  LPC  ialah  sederhana  dan  dapat  diterapkan  pada berbagai  macam  perangkat.  Terdapat  dua  komponen  utama  pada  LPC  yaitu Encoding  dan Decoding. Encoding berfungsi untuk memeriksa dan mengurai sinyal suara menjadi beberapa bagian, sedangkan decoding berfungsi untuk mengubah suara yang telah direkam. Adapun proses  metode  LPC  diperlihatkan  pada  Gambar  2    ( Rabiner & Juang,  1993 ) , ( Rabiner, 1989 ).
Gambar 2. Proses umum metode LPC

## dengan
𝑠̃(𝑛) = 𝑠(𝑛) − 𝑎 𝑠(𝑛 − 1), (1) di mana 𝑠 merupakan sinyal suara,
𝑛 banyaknya data pada sinyal suara,
0.9 ≤ 𝑎 ≤ 1. 𝑥 ℓ (𝑛) = 𝑠̃(𝑀ℓ + 𝑛) (2) di mana 𝑀 banyaknya frame
𝑠̂(𝑛) 𝑥ℓ(𝑛) 𝑥ℓ(𝑛) 𝑅ℓ(𝑚) 𝑎ℓ(𝑚)
𝑐ℓ(𝑚) 𝑠(𝑛) 𝛼 𝑁 𝑀
𝑊(𝑛) 𝑝 Preemphasis Block Into Frames Window Frame Analisis Autokorelasi Analisis LPC / Cepstral
Clustering Fenomena Corona Discharge Berdasarkan Suara Menggunakan Metode LPC dan Euclidean Distance
ℓ = 1,2, … , 𝑀
𝑥 ℓ (𝑛) = 𝑥 ℓ (𝑛) 𝑤(𝑛), (3) di mana 𝑤(𝑛) = 0.54 − 0.46 cos
, 0 ≤ 𝑛 ≤ 𝑁 − 1 𝑟 ℓ (𝑚) = 𝑥 ℓ (𝑛) 𝑥 ℓ (𝑛 + 𝑚)                                                                                                   (4) di mana 𝑚 = 0,1, … , 𝑝
𝑎 = 𝛼 ( ) (5)
di mana 1 ≤ 𝑚 ≤ 𝑝
𝐸 ( ) = 𝑟(0)
𝑘 = ( ) ∑ ( ) (| |) ( ) 𝛼 ( ) = 𝑘 𝛼 ( ) = 𝛼 ( ) − 𝑘 𝛼 ( ) 𝐸 ( ) = 1 − 𝑘  𝐸 ( ) 𝑐 = ln 1 (6)
𝑐 = 𝑎 + 𝑘 𝑚 𝑐 𝑎 (7)
di mana 1 ≤ 𝑚 ≤ 𝑝
Adapun  penjelasan  tahapan  pada  Gambar  2  di  atas  dapat  dijelaskan  sebagai  berikut  : ( Rabiner & Juang, 1993 ) ( Dewi, dkk, 2018 ).
1. Pre-emphasis adalah salah satu metode yang dapat menghilangkan noise suara dari input suara yang orisinil. Noise merupakan gangguan atau interferensi dari obyek suara asli yang terjadi di sekitarnya.
2. Frame blocking adalah  proses pembagian sinyal suara yang berupa segmen suara.
3. Windowing adalah salah satu proses untuk mendeteksi  dan memilah perbedaan pada sinyal suara yang telah terbagi menjadi beberapa segmen suara.
4. Autocorrelation  analysis  merupakan  tahapan  untuk  menyamakan  sinyal  dari  setiap frame.
5. LPC analysis  Merupakan  bagian  yang  mengubah  besaran  hasil  analisis  autokorelasi menjadi besaran parameter LPC (koefisien perbandingan daerah logaritmis, koefisien pantulan dan koefisien LPC).
6. Cepstral  analysis  yaitu  mengkonversi  parameter  LPC  menjadi  koefisien  cepstral menggunakan transformasi Fourier ( Abriyono & Harjoko, 2013 ).

## 1.4 Euclidean Distance
Euclidean distance digunakan untuk mengukur tingkat kemiripan dari hasil ekstraksi ciri pada data-data  yang  hendak diuji  (seluruh  data)  dengan seluruh data training dengan  mengacu rumusan Phytagoras sebagai berikut:
𝐸𝑑 = 𝑊 − 𝑋 (8)
dimana 𝐸𝑑 : Euclidean distance
𝑊 : Data training 𝑋 : Data uji Jika semakin besar nilai 𝐸𝑑 yang diperoleh maka semakin kecil tingkat kemiripan antara data training dan data uji tersebut. Sebaliknya, jika semakin kecil nilai 𝐸𝑑 yang diperoleh maka semakin  besar  tingkat  kemiripan  antara  data  training  dan  data  uji  tersebut  ( Dewi,  dkk, 2018 ).

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada penelitian ini, pengambilan data dilakukan pada Laboratorium Teknologi dan Peralatan Tegangan Tinggi Institut Teknologi PLN (Lab TPTT ITPLN) selama 7 bulan (3 Februari 2021 sampai  dengan  15  september  2021).  Data  yang  diperoleh  kemudian  diolah  menggunakan program  matlab  versi  2016b.  Adapun  diagram  alir  c lustering  fenomena  corona  discharge berdasarkan suara memiliki skema yang dapat dilihat pada Gambar 3.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Prototype dan Rancang Bangun Perekaman Suara Corona Discharge
Perekaman  suara corona  discharge  dilakukan  pada  laboratorium  tegangan  tinggi  dengan prototype pada Gambar 4 berikut:
Gambar 4. Prototype Perekaman Suara Corona Discharge
Cara  kerja prototype  pada  Gambar  4  adalah  sumber  di  salurkan  dari  sumber  PLN  dengan tegangan 220 V yang disalurkan ke Control Unit (CU) yang terhubung dengan trafo uji yang dapat mengubah tegangan dari 220 V menjadi maksimum 100 kV. Pada penelitian ini rating tegangan yang diamati sebesar 20 - 33 kV. Kemudian tegangan diteruskan ke current Limiting Resistor (CRL) yang berfungsi sebagai proteksi pembatas arus lebih, kemudian  tegangan di teruskan ke eletroda sebagai pusat pengamatan fenomena tegangan tinggi dengan jarak 3 cm. Semakin besarnya tegangan yang di berikan akan mempengaruhi isolasi antara elektroda yang  dapat  mengakibatkan  terjadinya  fenomena  efek corona  discharge  berupa  tegangan tembus dan sirkuit langsung di putus oleh residual current device (RCD). Pada Gambar 5 dapat dilihat rancang bangun pengambilan data suara c orona discharge.
Clustering Fenomena Corona Discharge Berdasarkan Suara Menggunakan Metode LPC dan Euclidean Distance
Gambar 3. Diagram Alir Sistem Pengenalan Suara Corona Discharge
Insulisasi k=3      (jumlah Cluster) aku1=0 (akurasi data training)
aku2=0 (akurasi data testing)
M = 1   (jumlah data training per cluster)
N = 10-M
i = 1
Merekam Suara Training CD (𝑌 )
Baca Suara CD
Menjadi Vector (𝑦 )
Hitung Parameter
LPC (𝑎 ) Hitung Koefisien Cepstral (𝑐 ) 𝑖  < 𝑘 ∗  𝑀 j = 1 𝑖  ≤  𝑘 ∗ 𝑀 𝑖  =  𝑖  +  1 Merekam Suara Testing CD (𝑌 ) Convert Suara CD
Menjadi Vektor (𝑦 )
Hitung Parameter LPC (𝑎 ) Hitung Koefisien Cepstral (𝑐 )
Dapatkan i x dengan jarak (𝑐 , 𝑐 ) terkecil untuk 𝑖  =  1, . . . . 𝑘 ∗ 𝑀 Dapatkan Cluster Yi berdasrkan i x Cek Akurasi aku1= aku1+1 if 1 ≤ 𝑗 ≤ 𝑘 ∗ 𝑀 aku2=aku2+1 if 𝑘 ∗ 𝑀 + 1 ≤ 𝑗 ≤ 𝑘 ∗ (𝑀 + 𝑁) 𝑗 < 𝑘 ∗ (𝑀 + 𝑁) 𝑀 < 9 Hitung Persentase aku1 dan aku2
Start
End tidak tidak tidak ya tidak tidak ya j=j+1 𝑀 = 𝑀 + 1 ya ya

## Gambar 5. Rancangan Bangun Perekaman Suara Corona Discharge Cubicle 20 kV
Gambar  5  merupakan  rancang  bangun  perekaman  suara  c orona  discharge  pada  Lab TPTT ITPLN. Tegangan Tinggi yang dibangkitkan oleh transformator uji dengan skala perbandingan 200 V yang dapat dinaikkan hingga 100 kV. Berdasarkan hasil pengamatan yang dilakukan sebagai  analisis  pendahuluan  penelitian  didapatkan  tegangan breakdown  sebesar  34,3  kV. Sehingga pada penelitian ini dilakukan perekaman suara corona discharge yang dimulai dari tegangan  20  kV  kemudian  dinaikan  bertahap  sehingga  terbentuk  tiga cluster  suara  corona discharge yaitu 20-24 kV, 25-29 kV dan 30-33 kV. Kondisi suhu pengamatan di dalam cubicle selama pengambilan  data  berkisar  antara  27,5℃ sampai  dengan 35,3℃ serta kelembaban berkisar  70%  hingga  95%.  Selama  periode  kenaikan  tegagan  diiringi  dengan  proses perekaman suara corona discharge yang terjadi di antara kedua elektroda dengan jarak antar elektroda  sebesar  3  cm.  Adapun  perekaman  suara  menggunakan  piranti  mikrofon  yang berjarak 5 cm dari sela elektroda, kemudian hasil dari rekaman tersebut di simpan ke komputer untuk diolah.
3.2  Sampel Data Dan Ekstraksi Ciri Suara Corona Discharge Dengan Metode LPC
Rancang bangun pada Gambar 5 digunakan untuk merekam suara corona discharge dengan masing-masing cluster (20-24 kV, 25-29 kV, 30-33 kV) diambil sebanyak 10 data dan diperoleh sampel hasil perekaman pada Gambar 6:
Gambar 6. Sampel Suara Corona Discharge Berdasarkan Tegangan

## Clustering Fenomena Corona Discharge Berdasarkan Suara Menggunakan Metode LPC dan Euclidean Distance
Suara corona  discharge  seperti  yang  diperoleh  pada  Gambar  6  dilakukan  ekstraksi  ciri menggunakan metode LPC menggunakan Persamaan (1) − (7) ( Rabiner & Juang, 1993 ) dan diperoleh hasil pada Gambar 7 berikut:
(a) (b)
Gambar 7. Ekstraksi Ciri Suara Corona Discharge  (a) parameter LPC (b) koefisien cepstral Data suara pada Gambar 6 kemudian dihitung menggunakan persamaan (1) − (5) sehingga diperoleh  parameter  LPC  pada  Gambar  7(a),  kemuidan  hasil  ini  dihitung  menggunakan Persamaan (6) − (7) dan menghasilkan koefisien cepstral LPC 7(b). Baik pola maupun nilai yang  hampir  sama  baik  pada  bagian  (a)  maupun  bagian  (b)  dikarenakan  ketiga  cluster  ini merupakan  obyek  yang  sama  berupa  suara corona  discharge.  Koefisien  cepstral  ini  yang kemudian dilakukan pencocokkan pola.

## 3.3 Pencocokkan Hasil Ekstraksi
Hasil ekstraksi ciri yang diperoleh dengan metode LPC pada Gambar 7(b) kemudian dilakukan pencocokkan pola baik data training terhadap data training maupun data training terhadap data testing dengan rumusan Euclidean distance pada persamaan (8) . Hasil yang diperoleh untuk masing-masing cluster pada 5 data training-5 data testing dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8.  Hasil Simulasi Euclidean Distance untuk Clustering Fenomena Corona
Discharge
K O R E S P O N D E N S I S E LU R U H D A T A KORESPONDENSI  DATA  SET KORESPONDENSI CLUSTER-1 (TEGANGAN 20-24 kV)
KORESPONDENSI CLUSTER-2
(TEGANGAN 25-29 kV) KORESPONDENSI CLUSTER-3
(TEGANGAN 30-33 kV)
KO R ES PO N D EN SI D AT A T R AI N IN G
KO R ES PO N D EN SI D AT A T ES TI N G
Pada Gambar  8 dapat dilihat bahwa  baris berkorespondensi  dengan keseluruhan  data  baik data training  maupun  data  testing,  kolom  berkorespondensi  dengan  data  training  di  mana kolom  1-5  merupakan  data training  untuk  tegangan  20-24  kV  (cluster  1),  kolom  6-10 merupakan data training untuk tegangan 25-29 kV (cluster 2), kolom 11-15 merupakan data training  untuk  tegangan  30-33  kV  (cluster  3).  Hasil  clustering  diperoleh  berdasarkan  nilai Euclidean distance terkecil pada Gambar 8.

## 3.4 Hasil Clustering Suara Corona Discharge
Hasil clustering suara corona discharge diperoleh berdasarkan data pada Gambar 8 dengan nilai Euclidean  distance  terkecil.  Beberapa  hasil  clustering  dengan  beberapa  perlakuan banyaknya data training-testing ditampilkan pada Gambar 9 berikut:
Pada  Gambar  9  dapat  dilihat  bahwa  hasil clustering  masing-masing  data  dengan  berbagai perlakuan data training-testing. Sebagai contoh, untuk perlakuan data 5 training- 5 testing pada baris dan kolom pertama pada Gambar 8 bernilai 0, ini berarti data pertama memiliki jarak terdekat dengan data set pertama sehingga merupakan cluster ke-1.
Langkah-langkah pada sub bahasan 3.1 sampai dengan 3.4 menjelaskan bahwa suara corona discharge  dilakukan  perekaman  suara  (domain  waktu),  kemudian  dilakukan  ekstraksi  ciri, kemudian  dilakukan  perhitungan  jarak  yang  selanjutnya  jarak  terkecil  digunakan  untuk clustering  suara  corona  discharge  tersebut.  Proses  ini  secara  lengkap  dapat  dilihat  pada diagram alir Gambar 3. Akurasi hasil klaster suara corona discharge disajikan dan dirangkum pada Tabel 1.
(a) (b)                                              (c)
Gambar 9. Hasil Clustering Suara Corona Discharge dengan berbagai perlakuan (a) 3 training – 7 testing  (b) 5 training – 5 testing  (c) 7 training – 3 testing

## Clustering Fenomena Corona Discharge Berdasarkan Suara Menggunakan Metode LPC dan Euclidean Distance
Tabel 1. Rata-rata Akurasi Pengenalan Suara Corona Discharge No. Skema Akurasi Rata-rata Training  Testing  Training  Testing 1 1 9 100% 70,37%
85,15%
2 2 8 100% 83,33% 3 3 7 100% 80,95% 4 4 6 100% 77,78% 5 5 5 100% 73,33% 6 6 4 100% 91,67% 7 7 3 100% 88,89% 8 8 2 100% 100% 9 9 1 100% 100%
Hasil  yang  diperoleh  pada  Tabel  1  menjelaskan  bahwa  akurasi  sampel  pengenalan  suara corona  discharge  menggunakan  metode  LPC  dan  Euclidean  distance.  Proses  ini  dilakukan secara berulang dengan perlakuan 1 data training - 9 data testing hingga 9 data training – 1 data testing berdasarkan persentase yang diperoleh pada Gambar 9. Sebagai contoh untuk 5 data training  dan  5  data  testing  diperoleh  akurasi  sebesar  100%  untuk  data  training  dan 73,33%  untuk  data testing.  Hal  ini  dikarenakan  dari  15  data  training  Ketika  disimulasikan diperoleh seluruh data tersebut akurat serta dari 15 data testing  ketika disimulasikan diperoleh 11 data testing yang akurat. Pada Tabel 1 terlihat bahwa akurasi rata-rata dengan berbagai perlakuan  data training-testing  sebesar  100%  untuk  data  training  dan  85,15%  untuk  data testing.

## 4. KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  dilakukan  perekaman  suara corona  discharge  secara  langsung  di Laboratorium Teknologi dan Peralatan Teganagan Tinggi Institut Teknologi PLN. Perekaman suara corona  discharge  menggunakan  transformator  uji  dengan skala  perubahan  tegangan sebesar 200 V. Terdapat tiga cluster suara corona discharge berdasarkan tegangan 20–24 kV,
25-29 kV dan 30-33 kV (masing-masing 10 data). Adapun selama pengambilan data kondisi suhu berkisar antara 27,5℃ hingga 35,3℃ dan kelembaban berkisar antara 70% hingga 95%. Selama periode pengaturan tegagan diiringi dengan proses perekaman suara corona discharge yang terjadi di antara kedua elektroda dengan jarak antar elektroda sebesar 3 cm. Perekaman dilakukan menggunakan piranti mikrofon yang berjarak 5 cm dari sela elektroda. Hasil dari rekaman  tersebut  kemudian  diolah  dengan  metode  LPC  dan Euclidean  distance.  Hasil clustering suara corona discharge menggunakan metode LPC dan Euclidean distance diperoleh rata-rata akurasi sebesar 100% untuk data training dan 85,15% untuk data testing.

## DAFTAR RUJUKAN
Abriyono, A., & Harjoko, A. (2013). Pengenalan Ucapan Suku Kata Bahasa Lisan Menggunakan Ciri  LPC,  MFCC,  dan  JST. IJCCS  (Indonesian  Journal  of  Computing  and  Cybernetics Systems), 7(1), 23–34. https://doi.org/10.22146/ijccs.2149
Al-geelani, N. A., Piah, M. A. M., & Abdul-Malek, Z. (2017). Identification of acoustic signals of corona discharges under different contamination levels using wavelet transform. Electrical Engineering, 100(2), 1059–1067. https://doi.org/10.1007/s00202-017-0568-5
Arismunandar, A. (1978). Teknik Tegangan Tinggi. Pradnya Paramita.
Dewi,  I.  A.,  Zulkarnain,  A.,  &  Lestari,  A.  A.  (2018).  Identifikasi  Suara  Tangisan  Bayi menggunakan  Metode  LPC  dan  Euclidean  Distance. ELKOMIKA:  Jurnal  Teknik  Energi Elektrik,  Teknik  Telekomunikasi,  &  Teknik  Elektronika,  6(1),  153–164. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.26760/elkomika.v6i1.153
Hedtke, S., Pfeiffer, M., & Franck, C. M. (2019). Corona discharge pulse pattern and audible noise on hybrid AC/DC transmission lines under electric field bias, ripple and ion coupling. Journal of Electrostatics, 102. https://doi.org/10.1016/j.elstat.2019.103373
Illias, H., Teo Soon Yuan, Bakar, A. H. A., Mokhlis, H., Chen, G., & Lewin, P. L. (2012). Partial discharge  patterns  in  high  voltage  insulation. PECon  2012  -  2012  IEEE  International Conference on Power and Energy, December, (pp. 750–755). https://doi.org/10.1109/PECon.2012.6450316
Karimi, M., Majidi, M., Mirsaeedi, H., Arefi, M. M., & Oskuoee, M. (2019). A novel application of  deep  belief  networks  in  learning  partial  discharge  patterns  for  classifying  corona, surface,  and  internal  discharges. IEEE  Transactions  on  Industrial  Electronics,  67(4), 3277–3287. https://doi.org/10.1109/TIE.2019.2908580
Li, X., Wang, J., Lu, T., & Cui, X. (2018). Statistical analysis of audible noise generated by AC corona  discharge  from  single  corona  sources. High  Voltage,  3(3),  207–216. https://doi.org/10.1049/hve.2017.0159
Masarrang,  R.,  Patras, L. S., & Tumaliang,  H. (2019).  Efek Korona  pada Saluran  Transmisi Gardu Induk Tello Sulawesi Selatan. Jurnal Teknik Elektro dan Komputer, 8(2), 67–74. https://doi.org/10.35793/jtek.8.2.2019.23980
Menesy, A. S., Jiang, X., Ali, M. A., Sultan, H. M., Alfakih, N. M., & Kamel, S. (2020). Partial Discharge and Breakdown Characteristics in Small Air Gap Length Under DC Voltage in Needle-Plane Electrode Configuration. 2020 IEEE IAS Industrial and Commercial Power System Asia Technical Conference, (pp. 869–874).
Moore, A. J., Schubert, M., & Rymer, N. (2018). Technologies and Operations for High Voltage Corona  Detection  with  UAVs. IEEE  Power  and  Energy  Society  General  Meeting. https://doi.org/10.1109/PESGM.2018.8585759
Portugues, I. E., Moore, P. J., Glover, I. A., Johnstone, C., McKosky, R. H., Goff, M. B., & van der  Zel,  L.  (2009).  RF-based  partial  discharge  early  warning  system  for  air-insulated
Clustering Fenomena Corona Discharge Berdasarkan Suara Menggunakan Metode LPC dan Euclidean Distance
substations. IEEE Transactions on Power Delivery, 24(1), 20–29.
https://doi.org/10.1109/TPWRD.2008.2005464
Prihatnolo, S. T., Syakur, A., & Facta, M. (2011). Pengukuran Tegangan Tembus Dielektrik Udara  pada  Berbagai  Sela  dan  Bentuk  Elektroda  dengan  Variasi  Temperatur  Sekitar. Jurnal Teknik Elektro Undip, 1–8.
Rabiner, L. (1989). A Tutorial on Hidden Markov Models and Selected Applications in Speech
Recognition. Proceedings of the IEEE, 77(2), 257–286. https://doi.org/10.1109/5.18626
Rabiner, L., & Juang, B.-H. (1993). Fundamentals of speech recognition. Prentice Hall.
Rusdi, S. (2019). Analisa Terbentuknya Korona Pada Saluran Kubicle Tegangan 20Kv Serta Pengaruhnya Terhadap Rugi-Rugi Daya. Lensa, 2(48), 14–21.
Syakur,  A.,  &  Facta,  M. (2005).  Perbandingan  Tegangan  Tembus  Media  Isolasi  Udara  Dan Media Isolasi Minyak Trafo Menggunakan Elektroda Bidang-Bidang. Transmisi, 10(2), 26– 29. https://doi.org/10.12777/transmisi.7.2.26-29
Wahyudi, M., Tumiran, Yulistya Negara, I. M., Akhmad Setiawan, N., & Sugiyantoro, B. (2019). Audiosonic Acoustic Detection of Air Corona Discharge based on Fast Fourier Transform. Proceedings of the 2nd International Conference on High Voltage Engineering and Power Systems: Towards Sustainable and Reliable Power Delivery, ICHVEPS 2019, (pp. 1–6). https://doi.org/10.1109/ICHVEPS47643.2019.9011029
Wang, X., Taylor, N., & Edin, H. (2016). Effect of Humidity on Partial Discharge in a Metal- Dielectric  Air  Gap  on  Machine  Insulation  at  Trapezoidal  Testing  Voltages. Journal  of Electrostatics, 83, 88–96. https://doi.org/10.1016/j.elstat.2016.08.003
Widyastuti, C., & Bagus, I. N. (2019). Energi dan Kelistrikan : Jurnal Ilmiah Dampak Korona pada SUTET 500 kV Terhadap Radio Interference Energi dan Kelistrikan : Jurnal Ilmiah. 11(2), 87–97.
Zhu, M. X., Wang, Y. B., Liu, Q., Zhang, J. N., Deng, J. B., Zhang, G. J., Shao, X. J., & He, W.
L. (2017). Localization of Multiple partial Discharge Sources in Air-Insulated Substation Using  Probability-Based  Algorithm. IEEE  Transactions  on  Dielectrics  and  Electrical Insulation, 24(1), 157–166. https://doi.org/10.1109/TDEI.2016.005964