ISSN(p): 2338-8323  | ISSN(e): 2459-9638

## Clustering Suara Corona Discharge berdasarkan Tegangan menggunakan Metode Fuzzy C-Mean
MIFTAHUL FIKRI 1 , CHRISTIONO 1 , IWA GARNIWA MULYANA K. 1,2 , KARTIKA TRESYA MAURIRAYA 1 , NURMIATI
PASRA 1 , SAMSURIZAL 1 , MUHAMMAD LUTHFIANSYAH ROMADHONI 3 , ANDI AMAR THAHARA
1
l1 Fakultas Ketenagalistrikan dan Energi Terbarukan, Institut Teknologi PLN, Indonesia 2 Departemen Teknik Elektro, Universitas Indonesia, Indonesia 3 UIP3B Kalimantan, PT PLN (Persero), Kalimantan Indonesia Email: miftahul@itpln.ac.id
Received 4 Mei 2023 | Revised 24 Mei 2023 | Accepted 30 Mei 2023

## ABSTRAK
Corona  discharge  (CD)  atau  peluahan  permukaan  merupakan  faktor  kegagalan isolasi  pada  sistem  kelistrikan  yang  dipengaruhi  oleh  kondisi  lingkungan  tidak menentu dan perlu pemantauan secara terkini. CD menghasilkan gelombang suara yang digunakan sebagai parameter untuk langkah awal mencapai tujuan tersebut, penelitian  ini  mengkluster  suara  CD  pada  terminasi  kubikel  20  kV.  Penelitian menggunakan  elektroda  jarum-jarum  berjarak  3  cm.  Tercatat  nilai  sebelum breakdown voltage terjadi pada tegangan 33,4 kV, dan pengambilan data terbagi 3 klaster: 20-24 kV, 25-29 kV, 30-33 kV. Proses klasterisasi dengan metode LPC untuk menghasilkan ekstraksi suara. Kemudian menggunakan metode fuzzy c-mean untuk memperoleh akurasi dengan membandingkan pola suara training dan testing. Pada Kelembapan berkisar 70%-95% dengan suhu antara 27,5°C - 35.3°C diperoleh hasil akurasi 96,00% untuk data training dan 80,00% untuk data testing.
Kata kunci : Corona discharge, fuzzy c-mean, linear predictive coding, kegagalan isolasi

## ABSTRACT
Corona discharge (CD) is a factor in insulation failure in electrical systems, which is affected by uncertain environmental conditions and requires up-to-date monitoring. CD  which  produces  sound  waves,  is  used  as  a  parameter  for  the  initial  step  to achieve this goal. This research will cluster CD sounds at 20 kV cubicle terminations. The study used electrode needles spaced 3 cm apart. The value recorded before the breakdown voltage occurred was 33.4 kV, and data collection was divided into 3 clusters: 20–24 kV, 25–29 kV, and 30-33 kV. The clustering process with the LPC method produces sound extraction. Then use the fuzzy C-mean method to obtain accuracy by comparing trained and tested sound patterns. At a humidity range of 70%–95%  and  temperatures  between  27.5°C–35.3°C,  the  results  obtained  an accuracy of 96.00% for training data and 80.00% for testing data.
Keywords :  Corona  discharge,  fuzzy  c-mean,  linier  predictive  coding,  insulation failure

## 1. PENDAHULUAN
Beban listrik berpusat di DKI Jakarta dengan daya yang terpasang pada pelanggan sebesar 11.564 MVA yang dimana  pelanggannya berjumlah sebanyak 7 juta lebih sesuai dengan data statistik PLN DIstribusi Jaya dan Tangerang pada tahun 2006. Jumlah substation yang dipakai oleh PLN cukup besar yaitu sekitar 12.426 buah, oleh karena itu diperlukan cubicle lebih dari 35.000 (Portugues,  dkk,  2009) .  Akibatnya,  jika  dilakukan  pemeliharaan  secara  manual, pemeriksaan  dalam  lingkup  tersebut  akan  sangat  terganggu.  Di  dalam cubicle  tersebut terdapat  tegangan  sekitar  20  kV  yang  dapat  mencegah  terjadinya corona  discharge  atau peluahan permukaan, bahkan jika terjadi dapat menimbulkan hubung singkat terutama pada saat lingkungan yang lembab atau sedang hujan (Wang, dkk, 2016) . Permasalahan tersebut dapat diatasi dengan cara  mendatangi Lokasi kubikel tersebut untuk mendapatkan informasi tentang  kondisi cubicle,  sehingga  permasalahan  yang  muncul  dapat  segera  dilakukan perbaikan (Rusdi, 2019) .  Peluahan  parsial  permukaan  pada  kubikel  Tegangan  Menengah (TM) atau kubikel 20 kV dianggap memiliki potensi yang kecil karena tegangan operasi 20 kV tidak  cukup  untuk  menimbulkan  peluahan  permukaan.  Pada  kenyataanya  sering  terjadi kegagalan isolasi yang cukup untuk menghasilkan peluahan permukaan. Kemudian terlambat untuk  ditangani  sehingga  terjadi flashover  yang  menyebabkan  kubekel  breakdown (Masarrang, dkk, 2019) .
Masalah  peluahan  Permukaan  dengan  kubikel  TM  adalah  satu-satunya  masalah  yang  tidak biasa  dan  langka  karena  tegangan  besar  (20  kV)  sistem  cukup  sukar  untuk  menghasilkan peluahan  Permukaan,  tetapi  keadaan  ini  sering  terdapat  pada  sistem  tenaga  listrik  baik tegangan menengah 20 kV maupun tegangan tinggi 150 kV di Indonesia. Pada tegangan 20 kV sering luput dari perhatian akan adanya corona discharge. Namun, Corona discharge dapat timbul bahkan terjadi flashover yang membuat isolasi kubikel mengalami breakdown dalam menyalurkan  tenaga  listrik.  Faktanya  bahwa  Indonesia  memiliki  tingkat  kelembaban  yang tinggi membuat mudahnya bagi udara untuk terionisasi dan sebagai akibatnya, menyebabkan peluahan permukaan, yang jika tidak ditangani dengan benar dapat menyebabkan arching dan kerusakan yang terjadi di kubikel 20 kV. (Menesy, dkk, 2020) . Sebagai contoh, kerusakan kubikel TM terjadi pada sekitar tiga ratus unit per tahun di PT. PLN (Persero) Distribusi Jaya Raya dan menjelaskan permasalahan pada gardu distribusi di Tangerang, dengan mayoritas insiden  ini  disebabkan  oleh  peluahan  permukaan.  Karena  itu,  harus  ada  semacam  sistem pemantauan yang dapat memberikan informasi real-time dari setiap kubik yang jauh tersebar tetapi dapat dilihat dari ruang kontrol. Jadi, dengan menggunakan data dari kondisi terkini tersebut,  tim  pemeliharaan  dapat  segera  mulai melakukan  pekerjaan  mereka  dalam  upaya untuk mencegah terjadinya flashover. (Li, dkk, 2018) . Kondisi dan konstruksi persis seperti yang terjadi dalam kubikel dapat ditunjukkan dalam 1.
(a)
(b)
Gambar 1. Tampak Konstruksi Kubikel 20 kV (a) Tampak Bagian Isolator Tumpu Kubikel (b) Tampak Kerangka Kubikel setelah Terjadi Kerusakan

## Clustering Suara Corona Discharge berdasarkan Tegangan menggunakan Algoritma Unsupervised Learning
Pada Gambar 1 Salah satu dari penyebab timbulnya gejala peluahan permukaan terjadi dari setiap macam bentuk konduktor yang bertegangan menengah atau bertegangan tinggi pada keadaan  lingkungan  tertentu (Prihatnolo,  dkk,  2011)  (Arismunandar,  1978) ,  karena konduktor yang dilingkupi oleh keberadaan medan listrik akan membentuk suatu fenomena ionsasi  maka  akan  mengakibatkan  timbulnya  elektron  atau  ion  negatif  pada  isolasi  udara antara konduktor dengan kubikel 20 kV. Keberadaan elektron atau lon netatif ini kemudian menyatu pada satu tempat berupa electron avalanche atau banjiran elektron. Elektroda akan memperbesar  gangguan  bising  apabila  kumpulan  titik  yang  muncul  bertambah  banyak (Widyastuti  &  Bagus,  2019) .  Tingkat  gejala  peluahan  permukaan  dapat  diukur  melalui pengukuran kebisingan dengan menaikkan tegangan hingga 33 kV.
Sejumlah  studi  tentang  peluahan  permukaan  telah  dilakukan,  termasuk (Hedtke,  dick, 2019) yang membahas peluahan permukaan di kawat, transmisi menggunakan pengukuran pelepasan  parsial (Moore,  dkk, 2018) yang  membicarakan  peluahan  permukaan  dengan teknologi  sistem  udara  tidak  berawak (Karimi,  dkk,  2019) .  Selain  itu, (Wahyudi,  dkk, 2019) menggunakan  transformasi  Fourier  yang  cepat  untuk  mendeteksi  peluahan permukaan.  Kemudian, (Al-geelani,  dkk,  2017) membahas  mengidentifikasi  peluahan permukaan  sinyal  berdasarkan  tingkat  kontaminasi  polusi  menggunakan  transformator gelombang yang lebih unggul dari detektor pelepasan parsial, namun peluahan permukaan tersebut  tidak  mengalami  cluster.  Selain  itu (Fikri,  dkk,  2022) (Pasra,  dkk,  2023) membahas clustering CD berdasarkan tegangan dan noise menggunakan metode Euclidean distance (supervised learning), tetapi bukan unsupervised learning.
Dalam  penelitian  ini,  pengelompokan  fenomena  peluahan  permukaan  dilakukan  dengan menggunakan unsupervised  learning  (fuzzy  c-mean)  sebagai  langkah  awal  dalam  upaya mendeteksi adanya kerusakan isolasi yang menyebabkan peluahan permukaan dalam kubikel dengan tegangan 20 kV. Metode linear predictive coding (LPC) adalah cara yang telah teruji waktu dan andal untuk mengekstrak informasi dari rekaman suara, memungkinkan pelepasan suara corona  discharge  yang  sebelumnya  terdeteksi  untuk  didapatkan  karakteristiknya menggunakan  metode  LPC.  Setelah  ekstraksi  diperoleh,  fuzzy  c-mean  clustering  dilakukan untuk  melakukan  komparasi  antara  data  suara training  dan  data  suara  testing. (Bezdek, 1984)  (Gröll  &  Jäkel,  2005)  (Hathaway  &  Bezdek,  1988)  (Pal  &  Bezdek,  1995 ) sehingga diharapkan diperoleh clustering yang akurat dan unsupervised learning.

## 1.1 Karakteristik Tegangan Tinggi
Meningkatnya dalam jumlah banyak energi yang hilang melalui saluran transmisi, maka akan semakin  intens  kerugiannya.  Dimungkinkan  untuk  meminimalisir  kondisi  ini  dengan meningkatkan nominal tegangan dari kawat yang relevan (Zhu, dkk, 2017) . Tetapi, dengan penambahan tegangan, faktor-faktor lain yang sebelumnya dapat diperhitungkan akan timbul menjadi permasalahan. Beberapa faktor dalam daftar ini meliputi:
a. Akan ada corona discharge atau peluahan permukaan yang semakin meluas karena tegangan operasi yang tinggi sehingga sehingga menghasilkan gangguan radio (RI) dan kehilangan energi yang signifikan.
b. Ketika  tegangan  bertambah  lebih  signifikan,  akan  ada  lebih  banyak  mendiskusikan tentang cara isolasi konduktor atau kawat, bentuk tiang (menara), dan cara melakukan pola beroperasi.
c. Terdapat cacat isolasi pada peralatan yang dapat menyebabkan konstruksi berubah, sehingga  memerlukan  pembahasan  yang  lebih  panjang  mengenai  bahan  isolasi (Syakur & Facta, 2005) .

## 1.2  Gejala Peluahan Permukaan
Partial discharge (PD) adalah peristiwa pelepasan listrik yang tidak menjembatani sepenuhnya elektroda  antara  sistem  isolasi  di  bawah  tekanan  medan  listrik  yang  tinggi.  Umumnya,  PD terjadi di lokasi cacat seperti delaminasi, gigi berlubang, sendi atau rongga dalam sistem isolasi komponen  tegangan  tinggi,  seperti  sebagai  generator  listrik,  transformator  daya,  transmisi daya  kabel  saluran  dan  daya.  Terdapat  5  jenis  partial  discharge .  Dari  kelima  jenis  Partial discharge  yang  dapat  mengeluarkan  suara  yaitu  corona  discharge  dan  surface  discharge. Sehingga dalam mendeteksi keberaadaannya dapat dilakukan dengan penangkap gelombang ultrsonik.  Ketika  medan  listrik  di  permukaan  elektroda  melebihi  kekuatan  kerusakan  gas, ionisasi udara dekat permukaan elektroda terjadi. Hal ini disebabkan bidang tangensial pada permukaan  isolasi  cukup  tinggi  untuk  menyebabkan  PD  di  sepanjang  permukaan  material. Pelepasan permukaan terus terjadi sampai aktivitas sementara berhenti. Ketika tegangan yang diberikan adalah meningkat, jumlah ionisasi elektron meningkat dan longsoran elektron dapat tumbuh lebih lama di sepanjang permukaan material. (Prihatnolo, dkk, 2011) . PD biasanya terjadi di lokasi cacat dalam isolasi sistem karena kekuatan kerusakan isolasi yang lebih tinggi bahan dari situs cacat. Sebagian besar, cacat hadir di sistem isolasi dalam bentuk kekosongan berisi  gas  selama  manufaktur.  Namun,  kekosongan  berisi  gas  tidak  dapat  dideteksi  dalam pengujian pabrik. Cacat ini dapat mempengaruhi kinerja dari sistem isolasi dalam pelayanan karena pengulangan PD menyebabkan degradasi sistem isolasi, yang mungkin menyebabkan kerusakan sistem isolasi. Akibatnya, kegagalan peralatan tegangan tinggi akan terjadi. Rincian sistem  isolasi  membutuhkan  biaya  dan  waktu  yang  mahal  pemeliharaan  karena  seluruh komponen perlu diganti. Oleh karena itu, pengukuran PD dan analisis data PD sangat penting untuk menilai kinerja dan kondisi sistem isolasi di untuk menghindari kerusakan sistem isolasi yang tidak diinginkan. Ini dapat membantu mengurangi biaya dan waktu pemeliharaan.
Sementara elektron saat ini bergerak melalui gradien medan listrik, elektron akan bersentuhan dengan  permukaan  molekul,  yang  dapat  mengakibatkan  permukaan  molekul  mengalami ionisasi. Menanggapi ionisasi ini, ada ion positif dan negatif yang akan menyebabkan ionisasi lebih lanjut terjadi. Jika proses ini terus berlanjut, maka akan terjadi longsoran elektron (Illias, dkk, 2012) . Selain itu pengaruh dari konstruksi kubikel dapat menimbulkan efek peluahan pada permukaan. Benda runcing akan mengumpulkan elektron pada suatu titik yang nantinya akan  menimbulkan  suara  mendesis.  Kelembapan  juga  berpengaruh  terhadap  terjadinya peluahan  permukaan.  Kemudian void  yang  terdapat  pada  terminasi  akan  menyebabkan discharge pada internal kabel.
Jika  dua konduktor yang  hampir  terpengaruh oleh  longsoran  elektron  dapat  dicegah untuk mengubah  derajat  tegangan  gradien  dari  tepi  kedua  konduktor  yang  dimaksud.  Penataan kembali  pada  tingkat  ini  dapat  mencegah  nilai  tegangan  yang  menembus  isolasi  udara (tegangan breakdown).  Hal  ini  akan  mencegah  kegagalan  isolasi  udara  yang  sedang berlangsung. Pelepasan internal menyiratkan bahwa PD terjadi dalam rongga atau rongga di dalam dielektrik padat atau cair. Untuk kabel daya tegangan tinggi (HV), PD juga muncul di rongga atau kekosongan antara perlindungan semi-konduktif pada konduktor dan isolasi atau perlindungan  semi-konduktif  antara  isolasi  dan  eksterior.  Biasanya,  internal  debit  yang disebabkan oleh rongga pada isolator kabel listrik yang terbentuk pada bahan isolasi terdiri dari gas atau udara ( void). Hal ini juga mampu menurunkan bahan isolasi tergantung pada kekuatan medan dan besarnya pembuangan. Sebaliknya, pelepasan korona diperoleh dalam bentuk gas dan cairan, di mana tepi debit yang tajam terjadi pada potensi bumi. Pelepasan permukaan  biasanya  terjadi  di  luar  atau  di  peralatan  listrik,  seperti  bushing,  kabel  bawah tanah, dan terminal saluran udara. Pelepasan juga dapat terjadi pada setiap titik isolator antara elektroda. Terakhir, saluran pohon listrik disebabkan oleh cacat bahan isolasi. Ketika medan listrik  di  permukaan  elektroda  melebihi  kekuatan  kerusakan  gas,  ionisasi  udara  dekat

## Clustering Suara Corona Discharge berdasarkan Tegangan menggunakan Algoritma Unsupervised Learning
permukaan  elektroda  terjadi.  Hal  ini  disebabkan  bidang  tangensial  pada permukaan  isolasi cukup tinggi untuk menyebabkan PD di sepanjang permukaan material. Pelepasan permukaan terus  terjadi  sampai  aktivitas  sementara  berhenti.  Ketika  tegangan  yang  diberikan  adalah meningkat,  jumlah  ionisasi  elektron  meningkat  dan  longsoran  elektron  dapat  tumbuh  lebih lama di sepanjang permukaan material.
Jika ini mencegah perubahan bahkan satu konduktor potensial dari udara, seperti hanya di sekitar konduktor, maka hanya satu konduktor yang akan mengalami perubahan (Prihatnolo, dkk,  2011) .  Karena  itu,  peluahan  permukaan  didefinisikan  sebagai  peristiwa  yang  terjadi ketika  muatan  pelepasan  dimulai  selama  kawat  permukaan  dari  konduktor  tertentu  dan melebihi nilai tertentu. Kejadian ini dapat terjadi pada berbagai jenis konduktor yang berbeda ketika mereka menerima tegangan yang sangat kuat, apakah mereka memiliki lubang kecil atau besar. Gejala ini menyebabkan adanya gangguan RI atau menambah kerugian tenaga (Widyastuti & Bagus, 2019b) .

## 1.3 Linear Predictive Coding
Sintesis  suara  dapat  diperoleh  dengan  salah  satu  metode  yaitu  LPC  atau  Linear  Predictive Coding. Metode ini sudah diterapkan secara masif khususnya untuk menghasilkan ekstraksi dari suara atau audio sebagai pembeda karakteristik suara untuk dikenali. Keunggulan LPC yaitu  mudah  dalam  mengolahnya  dan  kompatibel  untuk  diaplikasikan  pada  berbagai  jenis piranti. Komponen utama pada LPC terdiri dari dua bagian yaitu proses penguraian sinyal suara menjadi  komponen-komponen  yang  berbentuk code  atau  encoding.  Kemudian  komponen yang kedua yaitu proses pengubahan komponen-komponen penyusun suara menjadi suara seperti  semula  atau  decode.  Gambar  2  menunjukkan    tahap-tahap  dalam  menghasilkan ekstraksi suara untuk dikenali dengan menggunakan metode LPC (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
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 + ∑ 𝑐 𝑎 (7) di mana 1 ≤ 𝑚 ≤ 𝑝
Namun,  penjelasan  yang  diberikan  dalam  tahap  2 di  atas  dapat  diberikan  sebagai berikut: (Rabiner & Juang, 1993) (Dewi, dkk, 2018) .
1. Pra-penekanan  adalah  satu-satunya  teknik  yang  dapat  menghilangkan  kebisingan sinyal  input  yang  salah  dari  ucapan.  Kebisingan  adalah  produk  sampingan  atau gangguan dari operasi pemanenan energi matahari terbuka di dekatnya.
2. Pemblokiran bingkai adalah proses memasukkan satu baris jahitan untuk bingkai.
3. Windowing adalah satu-satunya metode yang paling efektif untuk mengidentifikasi dan menganalisis perbedaan dalam gelombang sinus yang telah diubah menjadi sejumlah gelombang sinus.
4. Salah satu alat untuk menganalisis sinyal dari setiap frame adalah analisis autokorelasi.
5. Hasi  analisis  autokorelasi  dapat  diubah  menjadi  parameter  LPC  (Koefisien  LPC, Koefisien pantulan, pantulan, dan koefisien perbandingan daerah logaritmis) dengan menggunakan analisis LPC.
6. Penggunaan  transformator  fourier  dalam  proses  konversi  parametee  LPC  menjadi koefisien cepstral disebut dengan analisis cepstral (Abriyono & Harjoko, 2013) .

## 1.4 Fuzzy cluster Mean
Fuzzy c-Mean (FcM) merupakan metode yang digunakan untuk clustering data berdasarkan parameter rataan dan derajat keanggotaan dengan prinsip fuzzy logic. Permasalahan utama metode  FcM  ialah  meminimumkan  eror  dari  Objective  Function  FCM  sebagai  berikut (Hathaway & Bezdek, 1988) :
𝐽 (𝑈, 𝑣) = (𝑈 ) ‖𝑥 −   𝑣 ‖                                                     (8)
Hasil  ekstraksi  ciri  data  peluahan  permukaan (𝑦 , 𝑦 ,.  .  .  , 𝑦 ) menggunakan  metode linear predictive coding (LPC), kemudian diinputkan pada metode FcM untuk meminimumkan eror yang  beriringan  dengan  menduga  parameter  FCM  yaitu  rataan  dan  derajat  keanggotaan. Minimasi eror pada Persamaan (13) dilakukan dengan iterasi menggunakan rumusan sebagai berikut (Hathaway & Bezdek, 1988) .
Clustering Suara Corona Discharge berdasarkan Tegangan menggunakan Algoritma Unsupervised Learning
(𝑣 ∗ ) = ∑ (𝑢 ∗ )  𝑦 ∑ (𝑢 ∗ ) (9)
𝑢 ∗ = 𝑎 ∗ (10)
Dengan 𝑣 pusat klaster dan 𝑢 derajat keanggotaan. Hasil ini yang kemudian digunakan untuk clustering  fenomena  peluahan  permukaan  baik  terhadap  voltage  maupun  noise  dengan memperhatikan eror terkecil.

## 2. METODE
Pengumpulan  data  pada  penelitian  dilakukan  di  Laboratorium  Teknologi  dan  Peralatan Tegangan Tinggi Institut Teknologi PLN (Laboratorium TPTT ITPLN) selama kurang lebih tujuh bulan tanggal 3 Februari 2021 sampai dengan 15 September 2021. Kemudian mengolah data yang  didapatkan  menggunakan  software  Matlab  versi  2016b.  Prinsip  clustering  dilakukan dengan cara membagi suara peluahan permukaan menjadi dua, yaitu sebagian data menjadi data training dan data lainnya menjadi data testing. Adapun proses clustering suara peluahan permukaan berdasarkan tegangan menggunakan metode fuzzy c-mean dimulai dari inisialisasi variabel  yang  digunakan,  kemudian  penginputan  data training  suara  peluahan  permukaan, selanjutnya dilakukan ekstraksi ciri dengan metode LPC dan perhitungan parameter fuzzy c- mean. Hasil parameter fuzzy c-mean pada data trainig ini yang kemudian digunakan sebagai pembanding dengan  seluruh  data  suara  peluahan  permukaan, yaitu terhadap  data training maupun  terhadap  data testing.  Terakhir  dilakukan  perhitungan  akurasi  baik  terhadap  data training maupun terhadap data testing. Proses ini disajikan pada Gambar 3 yang merupakan diagram  alir clustering  fenomena  peluahan  permukaan  berdasarkan  level  tegangan  yang berbeda.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1  Rangkaian Alat dan Prototipe Pengambilan audio Peluahan Permukaan
Gambar  4  menunjukkan  contoh  percobaan  peluahan  permukaan  yang  dilakukan  di laboratorium  Teknologi  dan  Peralatan  Tegangan  Tinggi  Institut  Teknologi  PLN  (Lab  TPTT ITPLN) menggunakan prototipe:
Mulai

## Insulisasi
K=3           (jumlah Cluster) Aku1=0    (akurasi data trining) Aku2=0    (akurasi data testing) M = 3       (jumlah data trining per cluster) N = 10-M i = 1 Merekam Suara Training CD (Y i ) Baca Suara CD Menjadi Vector ( y i ) Hitung Parameter LPC (a i ) Hitung Koefisien Cepstral (c i ) i < k * M ya i = i +1 j = 1 I ≤ k * M Merekam Suara Testing CD (Y i ) Convert Suara CD Menjadi Vektor (y i ) Hitung Parameter LPC (a i ) Hitung Koefisien Cepstral (c i ) Dapatkan i x dengan jarak ( c i , c i ) terkecil untuk i = 1,….k *M Dapatkan Cluster Yi berdasarkan i x Cek Akurasi j < k* ( M + N ) M < 7 tidak
aku1 = aku1+1 if 1 ≤ j ≤ k * M aku2 = aku2+1 if k * M + 1 ≤ j ≤ k * ( M + N ) ya tidak Ya Ya j = j+1 M = M + 1 Hitung Persentase aku1 dan aku2 Selesai tidak tidak
Gambar 3. Diagram Alir Sistem Pengenalan Suara Peluahan Permukaan
Clustering Suara Corona Discharge berdasarkan Tegangan menggunakan Algoritma Unsupervised Learning

## Gambar 4. Prototipe Pengambilan Suara Peluahan Permukaan
Prototipe  bekerja seperti pada pada  Gambar 4 terdiri dari  sumber yang terhubung  ke  Unit Pengaturan (CU) kemudian dihubungkan dengan alat uji yang menaikan tegangan atau trafo step up sehingga tegangan masukan yang sebesar 220 V dapat menghasilkan output yang diatur keluarannya hingga  100 kV. Tegangan  nominal yang digunakan dalam  penelitian  ini berkisar  antara  20  kV  hingga  33  kV.  Tegangan  kemudian  dilanjutkan  melewati  ke  resistor pembatas  arus  (CRL),  yang  berfungsi  sebagai  perangkat  perlindungan  terhadap  arus  lebih yang efektif jika terjadi hubung-singkat. Tegangan kemudian dilanjutkan melewati konduktor atau  elektroda  sebagai  tempat  untuk  mengamati  fenomena  tegangan  tinggi  dengan  jarak selebar 3 cm. Ketika tegangan meningkat, itu akan melemahkan isolasi antara perangkat listrik yang dapat mencegah terjadinya fenomena yang dikenal sebagai peluahan permukaan, yang ditandai dengan tegangan seperti tembus dan penurunan sirkuit kontinu oleh perangkat arus sisa  (RCD).  Pada  Gambar  5,  dimungkinkan  untuk  melihat  data  rancang  bangun  tentang peluahan permukaan.
Gambar 5. Prototipe Perekaman Suara Peluahan Permukaan pada Simulasi Kubikel 20 kV
Dalam  Lab  TPTT  ITPLN,  Gambar  5  adalah  rancang  bangun  perekaman  suara  peluahan permukaan.  Tujuannya  merekam  suara  mendesis  yang  dihasilkan  dari  gejala  peluahan permukaan. Sebelumnya diperlukan suatu tegangan yang menyerupai kondisi di kubikel 20 Kv. Dalam menaikkan tegangan untuk menghasilkan suara Corona discharge perlu mengatur tegangan  dan  jarak  elektroda.  Tegangan  tinggi  yang  dihasilkan  berasal  dari  trafo  penaik tegangan. Trafo tersebut bisa memberikan tegangan hingga 100 kV dengan skala kenaikan per  200  V.  kemudian  ditentukan  jarak  elektroda  yang  berbentuk  jarum  dan  jarum.  Disini
menggunakan  jarak  3  cm.  selanjutnya  dicari  nilai  tegangan  hingga  isolasi  udara  elektroda tembus. Diperoleh tegangan tembus sebesar 33,4 kV. Sehingga untuk menyamakan dengan kondisi  dikubikel  20  kV,  dilakukan  proses  klasterisasi  menjadi  3  kelompok  tegangan  yang dimulai dari tegangan 20 kV hingga tegangan tembus tercapai yaitu 33,4 kV. Ketiga kluster tersebut adalah 20-24 kV sebagai kluster ke-1, 25-29 kV sebagai kluster ke-2, dan 30-33 kV sebagai  kluster  ke-3.  Pada  Kelembapan  berkisar  70%-95%  dengan  suhu  antara  27,5°C  - 35.3°C dilakukan pemberikan tegangan pada elektroda di dalam ruang kotak prototipe kubikel 20 kV. Kemudian dalam mengambil rekaman suara menggunakan piranti microphone yang diletakan  pada  jarak  5  cm  dari  celah  jarum  tersebut.  Pada  tegangan  kluster  pertama menghasilkan  suara  mendesis  yang  direkam  menggunakan  piranti microphone.  Kegiatan tersebut  dilakukan  berullang  hingga  ketiga  kluster  diperoleh  data  rekaman  suara.  Hasil rekaman kemudian ditransfer ke computer untuk diolah menggunakan metode LPC dan Fuzzy c-means.

## 3.2  Pembentukan Ekstraksi Ciri Audio Peluahan Permukaan dari Metode LPC
Sekitar  10  buah  data  dikumpulkan  menggunakan  rancang  bangun  pada  Gambar  5  untuk mensimulasikan peluahan permukaan dengan tiga klaster berbeda (20-24 kV sebagai kluster ke-1, 25-29 kV sebagai kluster ke-2, dan 30-33 kV sebagai kluster ke-3), berikutnya hasil dari perekaman ketiga suara dari kluster tersebut ditampilkan pada Gambar 6 sebagai hasil sampel.

## Gambar 6. Sampel Suara Peluahan Permukaan Berdasarkan Tegangan
Peluahan  permukaan,  sebagai  bentuk  suara  yang  ditampilkan  dalam  bentuk  gelombang memiliki nilai amplitude yang berbeda  menunjukan tingkat kebisingan dari  gejala  peluahan permukaan. Ditunjukkan pada Gambar 6 yang diambil dari aplikasi matlab 2016b. Kemudian dioleh  dengan  menggunakan  metode  LPC  menggunakan  Persamaan  (1)–(7) (Rabiner  & Juang,  1993) .  Hasil  dari  pengolah  tersebut  akan  menghasilkan  ekstrasi  ciri  dan  hasilnya ditunjukkan pada Gambar 7 di bawah ini.
Clustering Suara Corona Discharge berdasarkan Tegangan menggunakan Algoritma Unsupervised Learning
(a) (b)
Gambar 7. Peluahan Permukaan dalam Ekstrasi Ciri (a) Parameter LPC (b) Coefficient

## Cepstral
Data  ekstrkasi  ciri  dari  Gambar  6  selanjutnya  diolah  berdasarkan  Persamaan  (1)  sampai dengan 5 sebelum dikenakan parameter LPC pada Gambar 7(a). Hasil dari proses ini kemudian diolah menggunakan Persamaan (6) sampai dengan (7) dan data yang dihasilkan digunakan untuk  menghasilkan  LPC  koefisien  cepstral  7(b).  Karena  fakta  bahwa  komponen  keempat cluster  ini  adalah  obyek  dengan  fungsi  serupa  berdasarkan  peluahan  permukaan,  pola dan/atau  nilai  hampir  identik  pada  bagian  (a)  dan  bagian  (b).  Setelah  itu,  prosedur  pola- pencocokkan dilakukan pada coefficient cepstral ini.

## 3.3 Unsupervised Learning Process
Untuk melakukan clustering suara corona discharge dengan metode FcM diperlukan learning process  pada  metode  FcM  agar  eror jarak  yang diperoleh  seminimum  mungkin.  Parameter yang  diperoleh  dari  hasil learning  process  ini  yang  kemudian  digunakan  untuk  clustering fenomena corona discharge. Gambar 8 memperlihatkan learning process metode FcM yang diterapkan untuk suara corona discharge.

## Gambar 8. FcM Learning Process untuk Clustering Suara Corona Discharge
Pada Gambar 8 di atas, fungsi obyektif FcM pada suara corona discharge merupakan fungsi monoton turun terhadap iterasi, sehingga hasil ini menunjukkan learning process metode FcM yang diterapkan pada suara corona discharge telah tervalidasi.

## 3.4 Komparasi Hasil Ekstraksi Ciri
Hasil analisis data diperoleh dengan menggunakan metode LPC pada Gambar 7(b) dan proses pembelajaran  FcM  pada  Gambar  8  di  atas.  Kemudian,  analisis  data  dilakukan  dengan menggunakan data pelatihan atau pengujian data berdasarkan fungsi algoritma fuzzy c-mean (8). Hasil pengelompokan yang dilakukan pada 5 data pelatihan dan 5 data uji dapat dilihat pada Gambar 9.

## Gambar 9.  Hasil Simulasi FcM untuk Klasterisasi Gejala Peluahan Permukaan
Pada Gambar 9, dapat dilihat bahwa baris responsif terhadap setiap bagian data, apakah itu data pelatihan atau pengujian, dan bahwa cluster responsif terhadap lettter. Kolom 1 memiliki rentang respons CD 20 hingga 24 kV (klaster 1), Kolom 2 memiliki rentang respons CD 25 hingga 29 kV (klaster 2), dan kolom 3 memiliki rentang respons CD 30 hingga 33 kV (klaster 3). Hasil clustering diberikan oleh nilai jarak terkecil bersesuaian dengan fungsi obyektif FcM pada Persamaan (8) yang dapat ditandai dalam Gambar 8.
Pembahasan pada subbab 3.1 sampai 3.4 merupakan tahap-tahap yang menjelaskan bahwa audio atau suara yang dihasilkan dari peluahan permukaan dilakukan perekaman audio dengan domain  waktu.  Kemudian  dilakukan  ekstraksi  ciri  untuk  memperoleh  sample  audio  yang mewakili  keseluruhan.  Selanjutnya  melalui  learning  process  dengan  metode  FcM  untuk clustering  suara  peluahan  permukaan  yang  selanjutnya  ditunjukkan  validasi  metode  FcM. Tahap ini secara menyeluruh dapat dilihat pada flowchart di Gambar 3. Tingkat akurasi hasil klaster suara peluahan permukaan ditampilkan dan disederhanakan pada Tabel 1.
Tabel 1. Rata-rata Akurasi Pengenalan Suara Peluahan Permukaan
No. Training Testing Jumlah Data Akurasi (%) Jumlah Data Akurasi (%) 1 3 100 7 80,95 2 4 100 6 77,78 3 5 100 5 73,33 4 6 94,44 4 75 5 7 90,47 3 100 Average 96,00 80,00
K O R E S P O N D E N S I S E LU R U H D A TA 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 RE SP O N D EN SI D AT A T R AI N IN G KO R ES PO N D EN SI D A TA T ES TI N G

## Clustering Suara Corona Discharge berdasarkan Tegangan menggunakan Algoritma Unsupervised Learning
Rangkuman dari pengujian data menggukan FcM pada Tabel 1 menunjukkan bahwa ekstraksi ciri yang dihasilkan dengan menggunakan metode LPC kemudian diolah dengan metode Fuzzy c-mean. Pengenalan suara peluahan permukaan dicapai dengan menggunakan metode LPC dan  fuzzy  c-mean.  Proses  ini  dilakukan  secara  bergantian  dengan  kombinasi  dari  3  data training  dan  7  data  testing  menjadi  7  data  training  dan  3  data  testing  berdasarkan perbandingan seperti yang dibuat pada Gambar 9. Sebagai contoh rating akurasi kurang lebih 100% untuk data training dan 73,33 % untuk pengujian data diberikan untuk lima data training dan lima data testing. Kemudian pada pengujian 6 data training mengalami penurunan akurasi mwnjadi 94,44% sedangkan pada 4 data testing mengalami kenaikan akurasi dari 73,33% menjadi  75%.  Untuk  memperoleh  gambaran  dari  seluruh  rangkaian  percobaan  maka dihitunglah nilai rata-rata  dari masing-masing data training dan  data  testing.  Pada Tabel  1 disebutkan bahwa rata-rata tingkat keberhasilan berbagai percobaan pengujian data training dan data testing adalah sekitar 96,00% untuk data training dan 80,00% untuk data training.

## 4. KESIMPULAN
Dalam  penelitian  ini,  Laboratorium  Teknologi  dan  Peralatan  Teganagan  Tinggi  Institut Teknologi  PLN  sebagai  tempat  untuk  pengambilan  suara corona  discharge  atau  peluahan permukaan  secara  langsung.  Transformator  uji  yang  mengubah  tegangan  rendah  menjadi tinggangan tinggi digunakan untuk memberikan tegangan pada elektroda. Skala perubahan tegangan yang dihasilkan sebesar 200 V dengan kelompok kluster tegangan dibagi menjadi 3. Kluster pertama pada rentang tegangan 20 kV sampai 24 kV, kluster kedua pada rentang 25 kV sampai 29 kV, dan kluster ketiga 30 sampai 33 kV. Masing-masing kluster terdiri dari 10 data. Kelembapan udara dan suhu ruang pada saat pengambilan data yaitu 70% - 90% dan 27,5℃  -  35,3℃.  Selama  pengambilan  data  suara,  tegangan  dinaikan  secara  bertahap berdasarkan  pembagian  kluster.  Jarak  antar  elektroda  jarum-jarum  yang  digunakan  untuk menghasilkan efek corona discharge yaitu 3 cm dengan tegangan breakdown di 33,4 kV. Untuk menangkap gelombang suara, menggunakan piranti microphone yang diletakan sejauh 5 cm dari gap elektroda. Data suara yang berhasil disimpan selanjutnya diubah menjadi ekstraksi ciri  dengan  menggunakan  metode  LPC.  Setelah  diperolah  ekstrasi  ciri  dari  suara  tersebut, selanjutnya dilakukan pencocokan data training dan data testing untuk menentukan kluster dari data masukannya. Hasil clustering suara corona discharge menggunakan metode LPC dan fuzzy  c-mean  diperoleh  rata-rata  akurasi  sebesar  96,00%  untuk data  training  dan  80,00% 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.
Bezdek,  J.  C.  (1984).  FCM:  The  Fuzzy  C-Means  Clustering  Algorithm.  In Computers  & Geosciences 10(3).
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
FIKRI,  M.,  CHRISTIONO,  C.,  &  MULYANA  K.,  I.  G.  (2022).  Clustering  Fenomena Corona discharge  berdasarkan  Suara  menggunakan  Metode  LPC  dan  Euclidean  Distance.
ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika,
10(3), 689. https://doi.org/10.26760/elkomika.v10i3.689
Gröll, L., & Jäkel, J. (2005). A new convergence proof of fuzzy c-means. In IEEE Transactions on Fuzzy Systems 13(5), pp. 717–720). https://doi.org/10.1109/TFUZZ.2005.856560
Hathaway, R. J., & Bezdek, J. C. (1988). Recent convergence results for the fuzzy c-means
clustering algorithms. Journal of Classification, 5(2), 237–247.
https://doi.org/10.1007/BF01897166
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(August). 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, 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
Clustering Suara Corona Discharge berdasarkan Tegangan menggunakan Algoritma Unsupervised Learning
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, 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
Pal,  N.  R.,  &  Bezdek,  J.  C.  (1995).  On  Cluster  Validity  for  the  Fuzzy  c-Means  Model. IEEE
Transactions on Fuzzy Systems, 3(3), 370–379. https://doi.org/10.1109/91.413225
PASRA, N., FIKRI, M., MAURIRAYA, K. T., RIJANTO, T., & BUDITJAHJANTO, I. G. P. A. (2023).
Deteksi  Suara Corona  discharge  berdasarkan  Noise  menggunakan  Metode  LPC  dan Euclidean Distance. ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi,
& Teknik Elektronika, 11(1), 72. https://doi.org/10.26760/elkomika.v11i1.72
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
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, 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. (2019a). Energi dan Kelistrikan : Jurnal Ilmiah Dampak Korona pada SUTET 500 kV Terhadap Radio Interference Energi dan Kelistrikan : Jurnal Ilmiah. 11(2), 87–97.
Widyastuti, C., & Bagus, I. N. (2019b). 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