## ANALISIS MINYAK TRANSFORMATOR DAYA BERDASARKAN DISSOLVED GAS ANALYSIS (DGA) MENGGUNAKAN  DATA MINING DENGAN ALGORITMA J48
Agus Pramono 1 ,  Muhamad  Haddin 2 ,  Dedi Nugroho 3
1),2) Magister Teknik  Elektro,  Fakultas  Teknologi  Industri  Universitas  Islam  Sultan Agung
Jl.  Raya  Kaligawe  Km. 4 Semarang  50012
3) Jurusan  Teknik  Informatika,  Sekolah  Tinggi  Manajemen  Informatika  dan
Komputer
Jl.  Let. Jend.Pol  Soemarto  Telp/  Fax (0281) 623321 Purwokerto  53123
Email:  agus@amikompurwokerto.ac.id 1) , haddin@unissula.ac.id 2) , dedi.nugroho@unissula.ac.id 3)

## ABSTRAK
Diagnosis  gangguan  transformator  daya  sangat  penting  untuk  menjaga kontinuitas penyaluran tenaga listrik, gangguan pada transformator daya mengakibatan gagalnya sistem isolasi minyak yang dapat diketahui dari kandungan gas yang terlarut, analisis gas yang terlarut dikenal dengan dissolved gas analysis (DGA). Gangguan pada transformator terhadap konsentrasi gas yang terlarut terjadi dengan pola yang acak sehingga tidak linier dan sulit dipetak an secara matematis. Solusi diperluk an adalah membangun  sebuah pola pendek atan model non- matematis  yang dapat memetakan hubungan antara input yang berupa data hasil pengukuran DGA dengan output berupa jenis gangguan yang dihasilkan. Untuk itu diperlukan metode lainya untuk  melihat pola prediksi  dari  setiap  atribut-  atribut  yang  terdapat  pada  data  pengukuran  minyak transformator. Data mining dan J48 mampu menjadi solusi untuk  masalah  ini karena data mining merupakan kegiatan  meliputi pengumpulan, pemakaian data historis untuk menemukan keteraturan, pola atau hubungan dalam set data berukuran besar. Ak urasi pola predik si yang didapat  mampu  mencapai 92.12 % dengan waktu yang sangat singkat 0,01 seconds. Akurasi tersebut dihasilkan dari uji coba dengan mengunakan data pengukuran  minyak  transformator  yang  telah  dilakukan  oleh  berbagai  macam perusahan mulai dari tahun 1972 sampai dengan 1992  sebagai  data testing.
Kata  Kunci:  Dissolved  Gas  Analysis  (DGA),  Decesion  tree  Classifikasi Algoritma J.48

## PENDAHULUAN
Salah  satu  komponen  transformator  yang  sangat  membutuhkan  perhatian dan  perawatan      secara      teratur      adalah      material      isolasinya,      terutama     isolasi cair  (minyak).  Seiring  dengan  usia  pengoperasian  transformator  secara  perlahan- lahan minyak transformator akan mengalami kemunduran kualitas (deterioration).  Hal  ini  terjadi  karena  adanya  tegangan  lebih  (electrical  stress),
pemanasan  (thermal  stress),  kerusakan  mekanis  (mechanical  stress),  dan gangguan-gangguan  dari  lingkungan  sekitar  [1].  Akibatnya  pada  isolasi  minyak akan  terjadi  kontaminan  yang  dapat  berupa  partikel  gas  ataupun  berupa  cairan, keberadaan  kontaminan  ini  sangat  merugikan,  karena  dapat  menurunkan  kualitas minyak  transformator  tersebut.
Salah  satu  metode  indentifikasi  kandungan  gas  adalah  Dissolved  Gas Analysis (DGA) merupakan metode konvensional yang populer untuk mengidentifikasi  kandungan  gas  yang  terlarut  dalam  minyak  isolasi  [2–3].  Salah satu  tes  yang  dilakukan  untuk  DGA  adalah  dengan  tes  kromatografi,  dengan adanya  tes  kromatografi  ini  akan  diperoleh  jumlah  kandungan  gas  yang  terlarut dalam  minyak  transformator.  Hasil  tes  kromatografi  DGA  di  dapatkan  berbagai macam  gas  yang  terkandung  pada  minyak  transformator  seperti  oksigen  (O2), karbondioksida  (CO2),  karbonmonoksida  (CO),  hidrogen  (H2),  etana  (C2H6), metana  (CH4),  etilen  (C2H4),  dan  asetilen  (C2H2).    Gas  yang  dihasilkan  diukur dalam  satuan  ppm  (part  per  million).  Sedangkan  pengujian  DGA  pada  setiap minyak  isolasi  transformator  hanya  untuk  mengetahui  keadaan  minyak  isolasi pada  setiap  transformator,  analisis  hasil  DGA  yang  dilakukan  dalam  pengujian hanya  mempertimbangkan  hasil Total  Dissolved  Combustible  Gas (TDCG) Tanpa mempertimbangkan  jenis  dan  konsentrasi  gas-gas  lain  yang  terkandung  dalam minyak  isolasi  transformator  seperti  gas  hidrogen,  metana,  etana,  etilena, asetilena,  karbon dioksida  dan karbon monoksida.
Metode  yang  pernah  dilakukan  untuk  diagnosis  gangguan  transformator daya  Dissolved  Gas  Analysis  (DGA)  yaitu  dengan  menggunakan  metode  Rough Set  Theory.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengembangkan  metode seleksi  aturan  aturan  dari  sejumlah  a t u r a n   yang  dihasilkan  dengan  metode induksi  aturan  menggunakan rough  set    theory (RST).    Metode    RST  digunakan untuk    mencari    perkiraan    aturan    yang  singkat    dari    tabel    keputusan    yang berisi dataset gangguan    transformator    daya.  Aturan-aturan  digunakan  untuk memudahkan  klasifikasi  diagnosis  gangguan  transformator  daya  berbasis  DGA.
Tahapan    awal    dilakukan    dengan    mengubah classifier dari multi-class
menjadi binary - class .  Selanjutnya  seleksi  aturan  berdasarkan  batasan  nilai support dan coverage tertentu  dilakukan.  Aturan  yang  terseleksi  kemudian diekstrak  menggunakan  RST  dengan  konsep  reduksi  atribut,  dimana  aturan terseleksi  disusun  membentuk decision    table baru.    Kemudian    dengan    konsep meta    rule digunakan  untuk      menjelaskan      sejumlah      aturan-aturan      yang didapat      untuk      pengambilan  keputusan  dalam  diagnosis  gangguan  transformator.
Hasil  yang  didapatkan  menunjukkan  tingkat  akurasi  yang  meningkat  dari penelitian  sebelumnya.  Dengan  aturan  yang  berjumlah  3960  dapat  direduksi menjadi  28,  kemudian  nantinya  dapat  mengklasifikasikan  gangguan  dengan  cepat. Pengambilan  keputusan  digunakan meta  rule untuk  menjelaskan  bagaimana aturan-  aturan  tersebut  bekerja.

## DASAR TEORI
Weka merupakan  aplikasi java yang  menyediakan  untuk  data  mining. Algoritma  J48  adalah  salah  satu  kelas  di  paket  classifiers  pada  sistem  Weka  yang mengimplementasikan  C4.5.  Paket  classifiers  berisi  implementasi  dari  hampir semua  algoritma  untuk  klasifikasi  dan  prediksi.  Kelas  yang  paling  penting  di paket  ini  adalah  Classifier,  yang  mendeklarasikan  struktur  umum  dari  skema klasifikasi  dan  prediksi.  Istilah  data  mining dan knowledge  discovery  in  databases (KDD)  sering  kali  digunakan  secara  bergantian  untuk  menjelaskan  proses penggalian  informasi  tersembunyi  dalam  suatu  basis  data  yang  besar.  Sebenarnya kedua  istilah  tersebut  memiliki  konsep  yang  berbeda,  tetapi  berkaitan  satu  sama lain.  Dan  salah  satu  tahapan  dalam  keseluruhan  proses  KDD . Proses  KDD  secara garis  besar dapat dijelaskan  sebagai  berikut  :
1. Data Selection
2. Pre-processing  / Cleaning
3. Transformation
4. Data mining
5. Interpretation/  Evaluation

## ALGORITMA  J48
Algoritma      J48      adalah      salah      satu      kelas      dipaket      klasifikasi pada aplikasi      data      mining weka      yang  mengimplementasikan  algoritma  C4.5. Dalam membangun model berupa pohon keputusan, algoritma C4.5
menggunakan  pendekatan  teori  informasi  yang  di  dapat.  Algoritm  C4.5 mempunyai  kelebihan  karena  dapat  menghasilkan  model  berupa    pohon.  Model yang    dihasilkan  dengan    Algoritma  C4.5    (algoritma  J48    dalam  WEKA)  yang dihasilkan  dalam  proses  latihan dari  data  pelatihan  berupa  sebuah  pohon keputusan.  Pada  algoritma C4.5,  pemilihan  atribut  yang  akan  diproses menggunakan  informasi gain .  Jika  dalam  memilih  atribut  untuk  memecah obyek  dalam  beberapa  kelas  harus  kita  pilih  atribut  yang  menghasilkan  informasi
gain paling  besar.
Test  options  ini  digunakan  untuk  mengetes  hasil  dari  klasifikasi  yang  telah dilakukan.  Berikut  penjelasan  mengenai  masing- masing  option.
1. Use training  set
2. Supplied  test set
3. Cross-validation
4. Percentage  split

## METODE PENELETIAN
Metode  penelitian  dari  ini  adalah  mencari  estimasi  nilai  missing  pada dataset  dengan  menggunakan  data  mining  dengan  algoritme  J48,  metode  ini dikembangkan    untuk    membantu    meningkatkan    performa    klasifikasi  pada kasus    gangguan    transformator    daya.  Untuk  itu  diperlukan  sebuah  pola pendekatan  model  non-  matematis  yang  dapat  memetakan  hubungan  antara  input yang  berupa  data  hasil  pengukuran  DGA  dengan  output  berupa  jenis  gangguan yang  dihasilkan
Dengan  menggunaklan cross-validation dimana  data  training  dibagi  menjadi k  buah  subset  (sub  himpunan)  dimana  nilai  k  adalah  nilai  dari  fold  maka selanjutnya,  untuk  tiap  dari  subset,  akan  dijadikan  data  tes  dari  hasil  klasifikasi yang  dihasilkan  dari  k-1  subset  lainnya.  Jadi    akan  ada  10  kali  tes.  Setiap  data akan  menjadi  data  tes  sebanyak  1  kali,  dan  menjadi  data  training  sebanyak  k-1 kali.  Kemudian,  error  dari  k  tes  tersebut  akan  dihitung  rata-ratanya.  Dalam  kasus 10  kali  lipat  dan  n-fold  cross-validasi  tingkat  kesalahan  lebih  rendah  dari  rata-rata yang  menunjukkan  bahwa  metode  ini  memberikan  perkiraan  kesalahan  lebih  baik dibandingkan  dengan  metode  ketidaksepakatan.

## Prosesing  data
Langkah  pertama  pada  proses  pengelompokan  data adalah  membuat  tabel keputusan  berupa  data-data  kandungan  gas  terlarut  dari  transformator  yang merupakan  hasil  pengamatan  (inspeksi)  dari  pakar  yang  telah  dituangkan berupa   dataset,  yaitu  dapat dilihat  pada Tabel  1 berikut  ini.
Tabel  1. Data  kandungan  gas terlarut  dalam  ppm NO Nama Gas Simbol Keterangan 1. Hidrogen H2 Gas mudah  terbakar 2. Methana CH4 Gas mudah  terbakar 3. Acetylene C2H2 Gas mudah  terbakar 4. Ethylene C2H4 Gas mudah  terbakar 5. Ethane C2H6 Gas mudah  terbakar 6. Carbon  Monoksida CO Gas mudah  terbakar 7. Carbon  Dioksida CO2 Gas tidak  mudah  terbakar

## Dataset
Dataset yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  data  yang  diambil  dari jurnal  publikasi  IEC  M.  Duval  yaitu  IEC60599  [4]  yang  merupakan  revisi  dari jurnal  IEC599.  Perbedaan  dari  data  pada  penelitian  ini  dengan  data-data penelitian  sebelumnya      adalah      penambahan      sejumlah      data      transformator yang      terjadi  gangguan  dan  dalam  keadaan  normal  yaitu  IEC  TC10.  Data dilengkapi  dengan  tahun  pengambilan,  lama  transformator  beroperasi,  dan  jenis peralatan  yang  dipakai  tiap  transformator.
Tabel  2. Data pengukuran No Perusahaan Data Diagnosis Gas Analisis Ref H2 CH4 C2H2 C2H4 C2H6 CO CO2 1 Low 32930 2397 - - 157 313 560 2 2 Corona 37800 1740 8 8 249 56 197 4 3 X-wax 92600 10200 - - - 6400 103151 4 4 Partial 8266 1061 - - 22 107 498 10 5 Partial 9340 995 7 6 60 60 620 15 6 X-wax 36036 4704 10 5 554 6 347 19 7 X-wax 33046 619 - 2 58 51 1 19 8 X-wax 40280 1069 1 1 1060 1 - 19 9 Heavy 26788 18342 - 27 2111 704 - 19 10 Loosening  of pot 78 20 28 13 11 - 784 2 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 162 Labelec 6 11 1 3 7 250 800 9 163 M ilan 150 120 1 40 130 1100 4000 9 164 ABB 20 30 2 4 25 330 900 9 165 ABB 300 30 2 4 25 330 900 9
Tabel  keputusan  dataset kandungan  gas  terlarut  pada  Tabel  2  kemudian dibuat  perbandingan  15 gas  seperti  pada Tabel  3
Tabel  3. Perbandingan  kandungan  gas  terlarut No Nama  atribut Perbandingan  gas terlarut 1 A1 C2H2/C2H4 2 A2 CH4/H2 3 A3 C2H4/C2H6 4 A4 C2H6/CH4 5 A5 CH4/C2H4 6 A6 C2H2/CH4 7 A7 C2H2/C2H6 8 A8 C2H6/H2 9 A9 C2H4/H2 10 A10 C2H2/H2 11 A11 CH4/Total  Hydrocarbon 12 A12 C2H4/Total  Hydrocarbon 13 A13 C2H6/Total  Hydrocarbon 14 A14 C2H2/Total  Hydrocarbon 15 A15 H2/Total  Hydrocarbon  +H2)
Data  perbandingan  gas  masih  memiliki  rentang  nilai  ( varians )  yang  terlalu besar,  oleh  karena  itu  data  dinormalisasi  menggunakan  metode  normalisasi  max –  min.  Perbandingan  antara  nilai  max  dan  nilai  minimum  yang  telah  dihitung sesuai  dengan  persamaan  2.1  sehingga  nilai  tersebut  merupakan  hasil  nilai sesungguhnya  dari  15 perbandingan  gas yang  di  inginkan.
…………………………    Pers  2.1

## Diagram  Alur  Penelitian
Gambar  1. Diagram  Alur  Penelitian

## HASIL  DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  langkah-langkah  yang  dijelaskan  diatas  maka  teknik  imputasi missing  values dengan  mengkombinasikan  algoritma  J48  dimana  penggunaan jenis algoritma tersebut di harapakan semakin mendekati nilai yang sebenarnya karena hanya menggunakan fitur yang dianggap paling memberikan  kontribusi  optimal.
Mulai Normalisasi  Data Pengukuran MinyakTransformator Pengolahan  Data Algoritma  J 48 Selesai Data Pengukuran Minyak  Transformator Berdasarkan  IEC 60599
Tabel  Keputusan Algoritma  J 48

## Proses data
Langkah  pertama  pada preprocessing  data adalah  membuat  tabel  keputusan berupa  data-data  kandungan  gas  terlarut  dari  transformator  yang  merupakan  hasil pengamatan  (inspeksi)  dari  pakar  yang  telah  dituangkan  berupa    dataset, dimana  jenis  minyak  isolasi  dalam  keadaan  gangguan  dan  normal  dibawah  ini adalah  tabel  data kandungan  gas yang  terlarut  dalam  satuan  ppm..
Tabel  4. Data pengukuran  kandungan  gas terlarut  dalam  ppm
No Perusahaan Data Diagnosis Gas Analisis Diag H2 CH4 C2H2 C2H4 C2H6 CO CO2 1 Low 32930 2397 - - 157 313 560 Gangguan 2 Corona 37800 1740 8 8 249 56 197 Gangguan 3 X-wax 92600 10200 - - - 6400 103151 Gangguan 4 Partial 8266 1061 - - 22 107 498 Gangguan 5 Partial 9340 995 7 6 60 60 620 Gangguan - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 162 Labelec 6 11 1 3 7 250 800 Normal 163 M ilan 150 120 1 40 130 1100 4000 Normal 164 ABB 20 30 2 4 25 330 900 Normal 165 ABB 300 30 2 4 25 330 900 Normal

## Normalisasi  Data
Tabel  pengukuran  kandungan  gas  tesebut  akan  di  normalisasikan  dengan menggunakan  metode  nilai  Min-Max  yang  merupakan  metode  normalisasi dengan  melakukan  transformasi  linier  dimana  proses  nilai  normalisasi  merupakan normalisasi  pada  data  mining  untuk  proses  penskalaan  nilai  atribut  dari  data sehingga  bisa  jatuh  pada range  tertentu.

## Tabel  5. Tabel  Normalisasi
NO C2H2/C2H4 CH4/H2 C2H4/C2H6 C2H6/CH4 C2H2/TDCG H2/TDCG Diag A1 A2 A3 A4 A14 A15 1 0 0 0 0 0 32 Gangguan 2 2 0 0 0 0 47 Gangguan 3 0 0 0 0 0 23 Gangguan 4 0 0 0 0 0 19 Gangguan 5 2 0 0 0 0 22 Gangguan - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 162 1 0 0 0 0 2 Normal 163 0 1 0 1 0 1 Normal 164 1 2 0 1 0 1 Normal 165 1 0 0 1 0 13 Normal

## Proses Validasi  dan  Evaluasi  Data
Dalam  proses  data  ditemui  pada  dataset  sebanyak  165  obyek  data.  Data yang  diambil  selanjutnya  di  lakukan  integrasi  data  yang  sudah  berupa  tabel-tabel dalam  satu  server  agar  pada  saat  proses  data  mining  berjalan  lancar,  setelah melakukan integrasi data langkah selanjutnya adalah melakukan proses pengubahan  data  dalam  format  yang  sesuai  untuk  dalam  data  mining  dengan menggunakan  format arff agar  dapat    diproses  dalam  aplikasi  weka.  Dalam penelitian  ini  data  yang  akan  diproses  dari  database  exel  akan  diubah  menjadi  file arff  yang  dapat  digunakan  untuk  pengolahan  data  pada  tools  weka.  Berikut  hasil perubahan  data dari  database exel  kedalam  format arff .

## Pengujian  Algoritma  Klasifikasi Data Mining
Pada  tahapan  pengujian  ini  data  yang  sudah  di  transformasikan  ke  dalam bentuk  atribut  yang  sudah  di  seleksi  sesuai  dengan  kebutuhan  dan  masing-masing proses  pengujian  algoritma  J48  tersebut  menggunkana n-fold  Cross  Validation , maka  dapat  di  ketahui  nilai  rata-rata  keberhasilan  dari  suati  system  dengan  cara pengujian  secara perulangan.
1. Pengujian Algoritma J48 Nilai Tertinggi
Dalam  penelitian  ini  dilakukan  pengujian  pertama  samapai  ke  sepuluh dengan  melakukan feature  selection ,  dimana  pengujian  model  ini  menggunakan algoritma  J48  dengan  data  gabungan.  Pengujian  menggunakan  metode  k-fold
cross  validation  atau  n-fold  cross  validation  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  nilai rata-rata  keberhasilan    dan  hasil  pengujian  dengan  10  fold  validation menggunakan  algoritma  J48  ini  tanpa  seleksi  fitur  di  dapat  hasil  rata-rata  hasil pengujian  adalah  sebagai  berikut  :
Tabel  6. Hasil  Kalsifikasi  k-Fold Cross Validation n-Fold  Cross Validation Accuracy 1- fold 90.90 2- fold 89.09 3- fold 90.03 4- fold 92.12 5- fold 91.51 6- fold 87.87 7- fold 84.84 8- fold 81.81 9- fold 81.81 10- fold 82.42 Rata-rata  Hitung 87.24
Dari  hasil  pengujian  menggunakan  10-  fold  cross  validation  maka  di dapatkan  nilai  rata-rata  accuracy  adalah    87.24  %,  sedangkan  nilai  accuracy tertinggi  dari  percobaan  10-fold  cross  validation  adalah  92.12  %.  Output  nilai confusion  matrix  algoritma  J48  tanpa  seleksi  fitur  melalui  proses  validasi  dengan hasil  pengujian  10- fold cross validation tertinggi  adalah  sebagai  berikut  :
Hasil  Analisa  dengan  nilai  K tertinggi  adalah  :
a b < - - Classfied  As 111 5 a Gangguan 8 41 b Normal
Maka dapat dihitung  akurasinya  nilai  K tertinggi  adalah  :
Di  bawah  ini  hasil  dari  cross  validasi  data  165  pada  algoritma  J48  nilai tertinggi  pada pengujian  10 kali  percobaan adalah  sebagai  berikut  :
Koreksi  klasifikasi  kebenaran 152 92.1212 % Koreksi  klasifikasi  kesalahan 13 7.8788 % Statistik  Kappa 0.8079 Klasifikasi  kesalahan  mutlak 0.1281 Kesalahan  Akar Kuadrat 0.2755 Kesalahan  relatif  multak 30.5965 % Relatif  kesalahan  akar kuadrat 60.2829 % Jumlah  kasus  pada level  0.95 96.9697 % Ukuran  wilayah  pada level  0.95 62.7273 % Total  jumlah  kasus 165 Dengan  akurasi  pada setiap  kelas adalah  sebagai  berikut  : TP Rate FP Rate  Precision Recall F-Measure  Class 0.957 0.163 0.933 0.957 0.945  Gangguan 0.837 0.043 0.891 0.837 0.863  Normal 0.921 0.128 0.92 0.921 0.92
Untuk  nilai  precisionnya  hasil  pengujian  tertinggi  adalah  :
Dan  untuk  nilai  Reccalnya  hasil  pengujian  tertinggi  adalah  :
Sehingga  hasil  F-measure  pada hasil  pengujian  nilai  tertinggi  adalah  :

## 2. Pohon Keputusan
Pohon  keputusan  merupakan  representasi  sederhana  dari  teknik  klasifikasi untuk  sejumlah  kelas  berhingga,  dimana  simpul  internal  maupun  simpul  akar  di tandai  dengan  nama  atribut,  rusuk-rusuknya  diberi  label  nilai  atribut  yang mungkin  dan  simpul  daun  ditandai  dengan  kelas-kelas  yang  berdeda.  Pohon keputusan  dibangun  berdasarkan  suatu  algoritma  induksi  yang  mana  cara  kerja algoritma  induksi  tersebut  memilih  atribut  yang  terbaik  untuk  memisahkan  data secara  rekursif  dan  mengembangkan  simpul  daun  pohon  sampai  ditemui  kriteria untuk  berhenti.  Hasil  dari  pohon  keputusan  adalah  :
1. Jika  C2H6/CH4  lebih  kecil  sama  dengan  0  dan  CH4/C2H4  kurang  sama dengan  0  dan  C2H2  /  C2H4  lebih  kecil  sama  dengan  3  dan  CH4/TDCG lebih  kecil  sama  dengan  0  maka  gas  yang  terlarut  dalam  minyak transformator  tersebut  dalam  kondisi  keadaan normal  dengan  nilai  17/1.
2. Jika  C2H6/CH4  lebih  kecil  sama  dengan  0  dan  CH4/C2H4  lebih  kecil  dari 0  dan  C2H2/C2H4  lebih  kecil  dari  3  dan  CH4/TDCG  lebih  besar  dari  0 maka  gas  yang  terlarut  dalam  minyak  transformator  tersebut  dalam  kondisi keadaan gangguan  dengan  nilai  8.0 berbading  2.0.
3. Jika  C2H6/CH4  lebih  kecil  sama  dengan  0  dan  CH4/C2H4  lebih  kecil sama  dengan  0  dan  C2H2/C2H4  lebih  besar  dari  3  maka  gas  yang  terlarut pada  minyak  transformator  tersebut  dalam  kondisi  keadaan  gangguan dengan  nilai  5.0.
4. Jika  C2H6/CH4  lebih  kecil  sama  dengan  0  dan  CH4/C2H4  lebih  besar  dari 0  maka  gas  yang  terlarut  pada  minyak  transformator  tersebut  dalam kondisi  keadaan  gangguan  dengan  nilai  96.0 berbanding  2.0.
5. Jika  C2H6/CH4  lebih  besar  dari  0  dan  CH4/H2  lebih  besar  dari  4  maka gas  yang  terlarut  pada  minyak  transformator  tersebut  dalam  kondisi gangguan  dengan  nilai  5.0.
6. Jika  C2H6/CH4  lebih  besar  dari  0  dan  CH4/H2  lebih  kecil  sama  dengan  4 dan  C2H2/CH4  lebih  kecil  sama  dengan  1  maka  gas  yang  terlarut  pada minyak  transformator  tersebut  dalam  kondisi  keadaan  normal  dengan  nilai 27.0.
7. Jika  C2H6/CH4  lebih  besar  dari  0  dan  CH4/H2  lebih  kecil  sama  dengan  4 dan  C2H2/  CH4  lebih  besar  dari  1  maka  gas  yang  terlarut  dalam  minyak transformator  tersebut  dalam  kondisi  keadaan  gangguan  pada  nilai  7.0 berbanding  2.0.

## Gambar  2. Pohon  Keputusan

## KESIMPULAN
Dari  penelitian  dan  pengujian  yang  telah  dilakukan  dapat  disimpulkan bahwa  data  mining  Classification  dengan  menggunakan  metode cross  validation atau  pohon  keputusan  dengan  algortima  J  48  dapat  membentuk  pohon  keputusan prediksi  jenis  gangguan  transformator  yang  di  akibatkan  oleh  faktor  gas  yang terkandung  dalam  minyak  tranfromator  .
1. Metode  Algoritma  J48  dan  CFS  yang  digunakan  untuk  menghitung kemungkinan kandungan gas terlarut dalam minyak transformator menggunakan  10  fold  cross  validation  menghasilkan  akurasi  data  lebih  baik yaitu  sebesar  92,12  %  dengan  nilai  rata-rata  pada  10  kali  percobaan  sebesar 87.24 %.
2. Akurasi  yang  dihasilkan  dari  sepuluh  kali  uji  coba  dengan  cara  seleksi atribut  pada  kadungan  gas  yang  terlarut  pada  minyak  transformator  dari 165  obyek  yang  telah  di  analisis  dengan  waktu  yang  sangat  cepat  yaitu  0.01 second.
3. Dengan  menggunakan  algoritma  J48  dapat  di  ketahui  melalui  pohon keputusan  yang  dapat  mengestimasi  nilai  dari  variable  continue  meskipun ada beberapa  teknik  yang  lebih  sesuai  untuk  kasus  ini.

## DAFTAR  PUSTAKA
N.  A.    S e t i a w a n ,    Sarjiya,    and    Z.  Adhiarga,    “Power    transformer    incipient faults  diagnosis  using  Dissolved    Gas  Analysis  and    Rough    Set,”    in 2012  International  Conference  on  Condition  Monitoring  and  Diagnosis (CMD) , 2012, pp. 950–953.
Z.  Wang,  C.  Guo,  Q.  Jiang,  and  Y.  Cao,  “A  Fault  Diagnosis  Method  for Transformer  Integrating  Rough  Set  with  Fuzzy  Rules,” Trans.  Inst.  Meas. Control , vol.  28, no. 3, pp. 243–251, Aug.  2006.
S.  Mofizul  Islam,  T.  Wu,  and  G.  Ledwich,  “A  novel  fuzzy  logic  approach  to transformer  fault  diagnosis,” IEEE  Trans.  Dielectr.  Electr.  Insul. ,  vol.  7, no. 2, pp. 177–186, Apr. 2000.
M.  Duval  and  A.  dePabla,  “Interpretation  of  gas-in-oil  analysis  using  new IEC  publication  60599  and  IEC  TC  10  databases,” IEEE  Electr.  Insul. Mag. , vol.  17, no. 2, pp. 31–41, Mar. 2001.
“IEEE  Guide  for  the  Interpretation  of  Gases  Generated  in  Oil-Immersed Transformers,” IEEE  Std  C57104-2008  Revis.  IEEE  Std  C57104-1991 , pp. 1–36, Feb. 2009.
M.  Duval,  “Dissolved  gas  analysis:  It  can  save  your  transformer,” IEEE Electr. Insul. Mag. , vol.  5, no. 6, pp. 22–27, Nov. 1989.
K us r ini, Emha Taufiq  Luthfi,  2009. Algoritma  Data  Mining .  Yogyakarta, 2009.
Ian    H. Witten ,    Eibe    Frank,   Mark   A.   Hall,   2011. Data   Mining   Practical Machine
Remco  R.  Bouckaert,  Eibe  Frank,  Mark  A.  Hall.  WEKA  Manual  for  Version  3-6- 2s. University  of Waikato,  Hamilton,  New Zealand,  2010.