Abstrak —Penggunaan listrik dapat menyebabkan bahaya jika tidak diperlakukan dengan baik. S alah satu bahaya yang dapat terjadi  adalah  kebakaran  akibat  dari  adanya arc  flash yang berasal  dari  peristiwa  hubung  singkat. Maka  dari  itu, diperlukan sebuah analisa bahaya listrik pada tegangan rendah sehingga  keamanan  pada  sisi  pelanggan  dapat  tetap  terjaga. Arus Arc  flash pada  tegangan  rendah  memiliki  karakteristik berupa  bentuk  gelombang  yang  nilainya  tinggi, namun durasi yang relative singkat. Hal ini berakibat pada tidak bereaksinya alat  pengaman  dalam  mengatasi  gangguan  ini.  Dalam  tugas akhir  ini,  penulis  akan  membuat  sebuah  pemodelan  terhadap arus arcing pada  tegangan  rendah.  Tujuan  dari  melakukan pemodelan  adalah  untuk  memudahkan  analisa  terhadap fenomena  arc  flash  pada  tegangan  rendah  sehingga  nantinya ditemukan  solusi  untuk  mengatasi  bahaya  yang  dapat diakibatkan oleh fenomena arc flash itu sendiri. Pemodelan ini menggunakan  metode  Elman  Neural Network yang  berfungsi untuk  membentuk  karakteristik  dari  bentuk  arus arc  flash dengan  menentukan  nilai  hambatan  pada  tempat  terjadinya arcing .  Pemodelan  dilakukan berdasarkan kasus arc flash pada kabel  fleksibel  dengan  jumlah  serabut  yang  berbeda-beda. Keluaran  dari  tugas  akhir  ini  adalah  sebuah  arus arcing pemodelan  yang  bentuknya  mirip  dengan  arus arcing hasil percobaan. Hasil yang didapatkan adalah arus arcing pemodelan memiliki bentuk yang mirip dengan arus arcing percobaan.
Kata  Kunci — arc  flash, elman  neural network , kabel fleksibel , pemodelan, tegangan rendah

## I. PENDAHULUAN
I  era  modern  ini,  listrik  menjadi  kebutuhan  yang  sangat vital.  Dalam  beberapa  tahun  terakhir  rasio  elektrifikasi mengalami  peningkatan.  Dengan  banyaknya  pelanggan  listrik skala rumah tangga, keamanan instalasi listrik tegangan rendah menjadi  hal  yang  sangat  penting  untuk  diperhatikan.  Salah satu  bahaya  yang  dapat  terjadi  yang  diakibatkan  oleh  listrik adalah  kebakaran.  Arus  hubung  singkat  dapat  menimbulkan arc flash (busur api) yang dapat memacu terjadinya kebakaran. Arcing pada tegangan rendah memiliki nilai yang cukup tinggi, namun memiliki durasi yang cenderung singkat sehingga tidak dapat dideteksi oleh perangkat pengaman seperti fuse maupun circuit  breaker.  Analisa  mengenai arcing sangat  perlu
dilakukan agar dapat menghindari bahaya yang mungkin dapat diakibatkan  oleh  fenomena  tersebut.  Bahaya  yang  mungkin dapat  ditimbulkan  adalah electric  shock ,  arc  flash  burn,  arc flash  blast,  intense  light,  sound  wave,  projectiles [1].  Dalam rangka memudahkan analisa dari arcing tegangan rendah maka diperlukan  sebuah  pemodelan  dari  arus arcing .  Tujuan  dari melakukan pemodelan adalah dari faktor kemudahan agar ketika hendak  melakukan  analisa arcing tidak  perlu  melakukan pengambilan  data  karena  bentuk  gelombangnya  sudah dimodelkan. Artificial  Neural  Network (ANN)  atau  Jaringan Saraf  Tiruan  (JST)  telah  banyak  diterapkan  di  berbagai permasalahan,  seperti  lalu  lintas,  komunikasi,  dan  rekayasa transportasi. Oleh karena itu, disini kami hendak memanfaatkan JST  dalam  melakukan  pemodelan  arus arcing .  Maka  dari  itu, penulis hendak melakukan penelitian yang berjudul “Pemodelan  Arus Arcing Tegangan    Rendah  pada  Kabel Fleksibel  (Serabut)  menggunakan  Elman  Neural Network ” dimana  pemodelan  ini  akan  menggunakan  JST  yang membentuk  karakteristik  dari  gelombang  arc  flash  dan memanfaatkan  parameter  parameter  lainnya,  seperti  energi, jumlah serabut, dan waktu.

## II. DASAR T EORI

## A. Pemodelan Arus Arcing Tegangan Rendah
Arcing adalah  sebuah  peluahan  elektrik  yang  mengalir diantara  dua  elektroda  melalui  gas   atau uap air [2]. Arc Flash dapat  terjadi  akibat  adanya  hubung  singkat.  Hubung  singkat dapat  terjadi  karena  kontak  langsung  kedua  konduktor  yang berbeda potensial memiliki isolasi yang tidak standar, sehingga bagian dalam kabel saling bersentuhan.
Arc  memiliki  tiga  wilayah  umum:  katoda, anoda, dan kolom positif. Drop tegangan didalam katoda ada di sekitar 20 V atau kurang [3]. Drop tegangan dalam wilayah anoda biasanya jauh lebih  kecil.  Kolom  positif,  atau  plasma,  memiliki  gradient tegangan yang cukup seragam [4].
Beberapa  karakteristik  umum  arus  busur  api  listrik  pada beban  resistif  yang  telah  diidentifikasi  antara  lain  di  setiap setengah cycle ,  arus  memiliki  dua  nilai  yaitu  tidak  bernilai (seolah-olah bernilai nol) dan bernilai ,begitu seterusnya setiap setengah cycle .  Laju  kenaikan  dan  maksimum  ( max )  arus biasanya  selalu  lebih  besar  dibanding  arus  beban  normal.

## Pemodelan Arus

## Arcing Tegangan Rendah pada Kabel Fleksibel (Serabut) menggunakan Elman Neural Network
Liga Primabaraka, Dimas Anton Asfani, dan I Made Yulistya Negara Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia
e-mail : liga.primabaraka12@mhs.ee.its.ac.id , anton@ee.its.ac.id , yulistya@ee.its.ac.id
D
Busur api listrik bukanlah fenomena dengan bentuk gelombang stasioner,  segmen  arusnya  dapat  berdampingan  dengan segmen aliran arus normal. Muncul noise frekuensi tinggi pada arus busur api listrik (dari 10kHz sampai dengan 1GHz) [5] Arc  120  V  dan  240  V  tidak  dapat  mempertahankan  dirinya sendiri  dan  dapat  padam  dengan sangat cepat.  Hal ini sangat meminimalisir insiden energi dan efeknya. [6]
Recurrent  Neural  Network (RNN)  adalah  sebuah  jaringan yang  mengakomodasi output jaringan  untuk  menjadi input jaringan yang kemudian digunakan untuk memproduksi output baru  [7].  Arsitektur  NN  seluruhnya  terinterkoneksi  dengan network yang  terhubung  sebagian,  termasuk  jaringan multilayer feed  forward dengan  layer input dan output yang berbeda.
Elman RNN adalah jaringan recurrent sederhana. Ini adalah jaringan recurrent sebagian,  yang  mayoritas  koneksinya adalah  feedforward  saja.  Sebuah  kelompok  unit  spesifik menerima  sinyal  feedback  dari  time  step  sebelumnya. Unit ini dikenal dengan nama context unit [8]. Dengan demikian, input layer terdiri dari dua bagian, unit input sebenarnya dan context unit. Context unit  adalah  salinan  dari  aktivasi  hidden  unit. Elman RNN akan digunakan dalam menentukan nilai hambatan arcing . Train pada Elman RNN didasarkan dari data percobaan. Di  tahun  1941, schurig memaparkan  bahwa  tegangan  arc biasanya  memiliki  puncak  yang  datar  dan  besar  arus arcing - fault  berada  diantara  57%  sampai  100%  dari  arus  hubung singkat  [9].  Meskipun  nilai  pastinya  masih  diperdebatkan, besar  dari  arus  arc  adalah variable . Nilainya  tergantung dari banyak faktor, termasuk impedansi dari ground path .
Pada  Tahun  2015,  Sanjaya  membuat  pemodelan  busur  api listrik  tegangan  rendah  dengan  beban  resistif.  Pemodelan  ini menggunakan  program  Simulink  dan  menggunakan  neural network dengan  metode feed  forward backpropagation  [10]. Pemodelan  yang  dilakukan oleh Sanjaya menjadi acuan utama dalam pembuatan pemodelan ini.

## III. METODE PENELITIAN

## A. Perancangan Alat Ek sperimen
Dalam  tugas akhir ini, peristiwa arc flash tegangan rendah dibuat  dengan  menggunakan  eksperimen  di  laboratorium. Penelitian  ini  diawali  dengan  perancangan  alat  eksperimen. Alat  tersebut  merupakan  representasi  sebuah  instalasi  listrik sederhana  dengan  menggunakan  sumber  listrik  PLN,  sebuah fuse,  beban  lampu  bohlam  sebanyak  10  buah,  dua  buah current  transformator ,  sebuah verivolt dan  dua  kabel  yang dipasang paralel dengan sistem yang serabutnya terbuka.

## Gambar 2. Skema Alat Eksperimen Busur Api
Adapun  komponen  yamg  berada  pada  skema  alat eksperimen  tersebut  dimulai  dari  Sumber  Tegangan.  Sumber dari alat percobaan dalam penelitian ini berasal dari PLN 1 fasa dengan  V rm s 220  V  dan  frekuensi  50  Hz. Kemudian ada Kabel Fleksibel  NYMHY.  Kabel  yang  dimaksud  disini  adalah  kabel yang  terhubung  paralel  dengan  sistem  untuk  kemudian mengalami  kejadian  hubung  singkat.  Kabel  tersebut  adalah kabel fleksibel 2x2.5 mm 2 sepanjang 17 m. Fuse box digunakan sebagai  pengaman  pada  paralel.  Rating  fuse tersebut sebesar 6A.  hal  ini  dimaksudkan  untuk  menyimulasikan  perumahan yang  memiliki  kapasitas  daya  1300  VA  sekaligus  menguji apakah  fuse  dapat  trip  saat  terjadi  busur  api.  Pada penelitian kali  ini  menggunakan beban lampu bohlam dengan spesifikasi 220 VA 100 Watt sebanyak 10 buah yang dihubungkan secara paralel.  Chamber  terbuat  dari  bahan  akrilik  dengan  ukuran  30 cm,  15  cm,  20  cm  dengan  ketebalan  0,2  mm.  Chamber  ini digunakan  untuk  melindungi  peneliti  dari  percikan  api  ketika terjadi  busur  api.  Trafo  arus  digunakan  untuk mengukur arus pada  sumber  dan  pada  kabel  paralel  tempat  terjadi  hubung singkat.  Fungsi  dari  trafo  arus  adalah  menurunkan  nilai  arus untuk  keamanan  alat.  Adapun  ratio  dari  CT  yang  digunakan adalah  200/5.  NI  9246 dan NI 9223 adalah sebuah alat akuisisi data. Dalam penggunaannya, alat ini akan terhubung ke PC dan dikontrol  menggunakan  program Labview. NI 9246 adalah alat yang  digunakan  untuk  mengukur  arus ,  sedangkan  NI  9223 adalah  alat  yang  digunakan  untuk  mengukur  tegangan. Verivolt  Entube  DE-HB  merupakan  sensor  tegangan  dengan masukan  tegangan  maksimal  2000V,  dan  tegangan output maksimal  10V.  alat  ini  akan  terhubung  dengan  NI  9223. Komputer  digunakan  untuk  mengontrol  proses  akusisi  data. Software  yang  digunakan  adalah  NI  LabWiew kemudian  data tersebut diolah menggunakan Diadem.

## B. Pengambilan Data
Setelah  semua  sudah  terangkai  dengan  baik  seperti  layout pada  gambar  3.1,  proses  pengambilan  data  pun  dimulai. Pengambilan  data  dilakukan  sebanyak  10  kali  untuk  masing - masing serabut dengan jumlah serabut 1,3,6,12, dan 24.

## C. Pengolahan Data
Setelah  dilakukan  akusisi  data,  maka  proses  selanjutnya adalah  pengolahan  dari  data  tersebut.  beberapa  parameter kemudian ditentukan untuk dapat merepresentasikan karakteristik  fenomena  dari  busur  api  pada  tegangan   rendah. Adapun  parameter  yang  pertama adalah energi. Energi adalah jumlah  daya dalan satuan waktu. Dalam percobaan ini, energy digunakan  untuk  menentukan  R  arc.  Energi  yang  diambil adalah energi di tempat terjadi arc.
Parameter  yang  kedua  adalah  hambatan arcing .  Nilai hambatan  yang dimaksud disini adalah resistansi pada tempat terjadinya busur api listrik, kita namakan dengan Rarc. Nilai dari R arc didapatkan dari perhitungan hambatan pada kabel paralel dikurangi  hambatan  kabel  hitam  dan  kabel  biru.  R  arc digunakan sebagai target pelatihan neural network
D. Pembuatan Model
Pemodelan  dilakukan  menggunakan  software  matlab. Rangkaian  ini  terdiri  dari  power  supply,  hambatan  dalam,  R kabel hitam dan biru, R arc, switch on, switch off, dan R beban. Adapun perincian dari masing-masing komponen pemodelan adalah sebagai berikut:

## 1. Blok Rangkaian Utama

## Gambar 3. Blok Rangkaian Utama
Adapun bagian-bagian dari blok ini dimulai dari Blok Power Supply .  Blok power  supply merupakan  representasi  dari sumber  listrik  PLN.  Pada  blok  ini  terdapat  hambatan  dalam yang nilainya diatur sedemikian rupa sehingga memiliki output pemodelan  yang  sesuai  dengan output percobaan.  Pada komponen  sumber  AC  terdapat  kolom  bertuliskan  peak amplitude.  Karena  sumber  tegangan  220  V,  maka  peak amplitude  menjadi  200  VRMS  x =  311.13  V.  Beban  dalam eksperimen ini adalah lampu bohlam sebanyak 10 buah dengan masing-masing memiliki daya 100 Watt. Didalam pemodelan ini, beban direpresentasikan dengan sebuah resistor. Adapun nilai
dari  masing-masing  beban  adalah  sebagai  berikut  484  Ω. Berikutnya  adalah  Kabel  hitam  dan  kabel  biru  yang  saling terhubung  seri  dipasang  secara  paralel  terhadap  sumber. Kedua  kabel  ini  adalah  kabel  fleksibel  dengan  panjang  17m. Nilai  resistansi  dari  kedua  kabel  ini  berdasarkan  table  yang sudah dijelaskan diatas
Terdapat  dua  sensor  utama,  yaitu  sensor  arus  dan  sensor tegangan.  Sensor  tegangan  digunakan  untuk  mengukur tegangan  yang  diletakkan  dekat  dengan  sumber.  Adapun sensor arus digunakan untuk mengukur arus sumber dan  arus arc.  Tegangan  sumber  dan  arus  arc  kemudian  dihubungkan dengan  time  scope.  Sedangkan arus sumber d igunakan untuk menghitung energi sumber.
Kejadian  hubung  singkat  yang  mengakibatkan  terjadinya busur  api  direpresentasikan  dengan  dua  buah switch dan sebuah  resistor    variabel.  Yang  pertama  adalah  Rangkaian Switch  On yang  berfungsi  untuk  mengatur  kapan  hubung singkat mulai terjadi. Kemudian ada Rangkaian Switch Off yang berfungsi  untuk  mengatur  kapan  hubung  singkat  berakhir. Kemudian  ada  Rangkaian  R  arc  yang  mendapatkan input berasal dari blok neural network . Kemudian  ada  rangkaian  penghitung energy . Rangkaian ini berfungsi  untuk  menghitung energy total  yang dimulai ketika terjadi  hubung  singkat.  Blok  ini  mendapatkan  masukan  dari keluraran  sensor  arus  arc dan sensor tegangan. Keluaran dari rangkaian ini dimasukkan ke output & display dan JST.

## Gambar 4. Rangkaian Penghitung Energi
Pada  gambar  diatas ,  PS  Product  sebanyak  dua  buah.  PS Product  yang  pertama  berfungsi  untuk  mengalikan  nilai Arus yang  berasal  dari Current  sensor dengan  Tegangan  yang berasal  dari Voltage Sensor.  PS Product yang kedua terdapat dua input . Input yang  pertama  adalah  hasil  pengali  dari  PS Product yang sebelumnya, yakni VxI. Input yang kedua adalah reperesentasi  dari  Δt  sebesar 1/10000. Output dari PS Product yang  kedua  adalah  energi.  Sum  adalah  komponen  yang berfungsi  untuk  menjumlahkan  dua input .  Salah  satu input adalah  feedback  dari output pada  time  step  sebelumnya. Sedangkan  delay  berfungsi  untuk  memberikan  jarak  waktu untuk  penjumlahan  feedback  sesuai  dengan  nilai  Δt,  yakni sebesar 0.0001 s. Switch memiliki dua jenis input . Yakni control port  dan input port.  Pada  pemodelan  ini input port diisi oleh clock. Switch memiliki  nilai threshold . Nilai threshold menjadi batas switch untuk  on  ke  sisi input .  Ketika  nilai  control port sudah  mencapai  nilai threshold , switch akan  on  ke sisi input port. Dengan demikian, rangkaian ini berfungsi untuk mengatur kapan  nilai energy dapat  mulai  dihitung.  Dibawah  ini  adalah gambar switch dan  contoh  pemilihan  nilai threshold yang dalam penelitian ini berupa waktu.
1. Blok Jaringan Saraf Tiruan
Pada penelitian kali ini digunakan sebuah JST yaitu sebagai penentu  nilai  dari  R  arc. Input dari  JST  ini  adalah  jumlah
serabut  dan energy .  Adapun  metode  yang  digunakan  adalah elman  neural.  Blok  JST  ini  didapatkan  menggunakan  library matlab  yang  kemudian  dilatih  sesuai  dengan  parameter- parameter  yang  telah  ditentukan.  Neural network yang digunakan adalah neural network dari masing-masing serabut. Adapun switch control menentukan neural network mana yang akan dieksekusi.
Seperti yang sudah diterangkan sebelumnya, input dari JST kali  ini  adalah  jumlah  serabut  dan  jumlah  energi.  Adapun output nya  adalah  Rarc. Dalam rangkaian diatas, nilai S adalah reperesentasi  dari  jumlah  serabut,  nilai  E  adalah  representasi dari  jumlah energy dan  nilai  R  adalah  representasi  dari  nilai Rarc 2. Komponen Pendukung Komponen pendukung  disini  memiliki  peran  untuk melengkapi  rangkaian-rangkaian  utama  yang  ada  diatas. Dimulai  dengan  komponen solver  configuration .  Komponen ini  adalah  komponen  fisikal  yang  harus  ada  dalam  setiap rangkaian fisikal pada Simulink. Solver configuration berfungsi untuk  menentukan  banyaknya  frekuensi  sampling  pada pemodelan.  Karena  dalam  percobaan  menggunakan  frekuensi sampling  10.000/s.  maka,  pada  sample  time  di input kan  nilai 0.0001. Kemudian ada komponen From & GoTo . Komponen ini adalah  komponen  Simulink.  From  berfungsi  untuk  menerima sinyal  dari GoTo yang  memiliki  label  yang  sama. GoTo mendapatkan masukan dari rangkaian yang ada dibelakangnya, adapun  from  memberikan  masukan  pada  rangkaian  yang  ada didepannya.  Simulink  to Physical  Signal  Converter (S-PS) adalah  sebuah  komponen  yang  berfungsi  untuk  mengubah nilai  simulink  menjadi  nilai  fisikal.  Sedangkan Physical  to Simulink   Converter (PS-S)  adalah  sebuah  komponen  yang berfungsi  untuk  mengubah  nilai  fisikal  menjadi  nilai Simulink. Kedua  komponen  ini  digunakan  dalam  rangkaian  pemodelan yang  dapat  berupa  komponen  fisikal  maupun  komponen Simulink  sehingga  dapat  saling  terhubung  satu  sama  lain. Komponen  display  berfungsi  untuk  menampilkan  nilai  dari sebuah  masukan  dalam  timesetep  tertentu.  Komponen scope berfungsi  untuk  menampilkan  sebuah  masukan  dalam  bentuk gambar.  Dalam  penelitian  ini, scope digunakan  untuk menampilkan  bentuk  gelombang  dari  tegangan  sumber  dan arus arcing yang sebelumnya terbaca oleh voltage sensor dan current sensor

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Pelatihan Jaringan Saraf Tiruan (JST)
Dalam  melakukan  pelatihan  pada  jaringan  saraf  tiruan dengan  metode  Elman  Neural Network ,  telah  disebutkan sebelumnya  bahwa  pembuatan  perangkat  JST  menggunakan toolbox pada matlab.
1. Parameter Pelatihan Seperti  yang  sudah  disebutkan  diatas,  metode  pelatihan TRAINLM  adalah  yang  paling  presisi,  namun,  hal  ini  perlu dibuktikan  lebih  lanjut.  Maka  dari  itu,  akan  diuji  berbagai macam  metode  pelatihan  yang  digunakan  untuk  memodelkan gelombang  serabut  1.  Parameter-parameter  lainnya  seperti
jumlah  hidden layer, jumlah neuron, dan lain-lain dibuat sama. Hasilnya adalah TRAINLM 2. Jumlah Hidden Layer
Sesuai  dengan  pernyataan  sebelumnya,  bahwa  jumlah hidden layer dengan input lebih dari satu sebaiknya tidak lebih dari  2.  Namun  disini  akan  diuji  berbagai  jumlah  hidden  layer dengan  parameter-parameter  lainnya  dibuat  sama  pula. Hasilnya adalah 2 hidden layer yang terbaik 3. Jumlah Neuron
Pengujian  yang  terakhir  adalah  dengan menentukan jumlah neuron.  Jika  mengikuti  script  neural network pada  matlab, default dari neuron adalah 10. Hasilnya adalah 20 neuron yang terbaik 4. Pembuatan Neural Network
Setelah  berbagai  percobaan  diatas,  diketahui  parameter- parameter  terbaik  dibanding  dengan  parameter lainnya. Dapat disimpulkan jenis -jenis parameter yang dipilih adalah:
T abel 2. Parameter Pelatihan Metode Metode T rain Jumlah Hidden Layer Jumlah Neuron Elman Backprop T RAINLM 2 20
5. Penentuan Input & Target Pelatihan
Setelah  arsitektur  NN  dibuat,  kemudian  yang  dilakukan adalah  menentukan input dan  target  pelatihan  NN  tersebut. dalam  penelitian  kali  ini, input dari  neural network ada  dua, yakni serabut dan jumlah energy . Sedangkan targetnya adalah R arcing 6. Memulai Pelatihan & Monitoring Setelah input dan  target  pelatihan  ditentukan,  berikutnya adalah  menentukan  parameter-parameter  pelatihan  di  dalam neural network yang  telah  dibuat.  Contohnya  adalah epochs (jumlah  iterasi),  target,  dan  lain-lain.  Setelah  parameter ditentukan, train dapat dimulai 7. Hasil Pelatihan Neural Network Pelatihan neural network dalam percobaan ini menggunakan parameter  yang  terbaik  hasil  dari  percobaan  diatas.  Metode pelatihan  menggunakan  trainlm,  jumlah  hidden  layer  2  dan jumlah  neuron  20.  Dalam  penelitian  ini,  serabut  yang  dilatih adalah serabut 1,3,6,12 dan 24.

## B. Hasil Pemodelan dengan Data Training
Simulasi  model  dilakukan  sebanyak  lima  kali,  sebanyak serabut  yang  akan  dimodelkan, yaitu serabut 1,3,6,12,24. Data simulasi  model  tersebut  kemudian  dibandingkan  dengan  data percobaan  yang  digunakan  untuk  melakukan  training  JST menggunakan  metode Mean  Absolute  Percentage  Error , sehingga  didapatkan  tingkat  akurasi  dari  masing -masing pemodelan.  Arus arcing selesai  menggunakan  pengaturan switch off secara manual.
Gambar 5. Perbandingan Arus Pemodelan dan Percobaan (Data T raining)
Serabut 1 T abel 3. Eror Pemodelan Jumlah Serabut Jenis Pemodelan MSE Serabut 1 T egangan 58.72276883 Arus 16.65445803 Hambatan 49.93474312 Serabut 3 T egangan 100.0965751 Arus 17.77324287 Hambatan 200.3116234 Serabut 6 T egangan 201.8148888 Arus 143.9601619 Hambatan 31.36391 Serabut 12 T egangan 318.5309863 Arus 46.71694074 Hambatan 4.440189086 Serabut 24 T egangan 9627,118 Arus 1244,925 Hambatan 0,0093

## C. Hasil Pemodelan dengan Data Non-Training
Hasil  pemodelan  dengan  data  non-training  maksudnya adalah  menguji  program  menggunakan  data  yang  berbeda dengan  data  yang  digunakan  untuk  melakukan  training  JST. Arus arcing selesai  menggunakan  pengaturan switch  off secara manual.
Gambar 6. Perbandingan Arus Pemodelan dan Percobaan (Data Non- Training ) Serabut 1

## V. KESIMPULAN
Dari  Pemodelan  arus arcing diatas,  didapatkan  nilai  MSE dan untuk masing-masing serabut adalah:
Serabut 1: MSE = 16.34543 Serabut 3: MSE = 16.24647 Serabut 6: MSE = 44.12924 Serabut 12: MSE = 21.32577 Serabut 24: MSE = 1244.925 Durasi arcing cenderung  meningkat  seiring  dengan bertambahnya  jumlah  serabut,  namun  dalam  beberapa  kasus
terjadi  sebaliknya.  Adapun  nilai  arus  puncak  dari arcing cenderung sama.
Arc  flash  tegangan  rendah  tidak  membahayakan  bagi pengguna,  namun  jika  arc  flash  terjadi  dekat  dengan  bahan yang mudah terbakar dapat memicu terjadinya kebakaran.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  J.  Maida,  P.E.,  “ Arc  Flash  Overview  and  Qualifications ”,  Maida Engineering Inc, Fort Washington, 2009
[2]  T .  Gammon  and  J.  Matthews, “ The Historical Evolution of Arcing- Fault  Models  for  Low-Voltage  System s ”,  Industrial  &  Commercial
Power Systems T echnical Conference, 1999 IEEE, pp. 1-6
[3]   J.  J.  Lowke,  “ Simple  T heory  of  Free-Buming  Arcs,” Journal  of physics D: Applied Physics, vol. 12, 1979, pp. 1873-1886
[4]   T .  H.  Lee,  “ Plasma  physics  and  the  interruption  of  an  electric circuit,” Proc. ofthe IEEX, vol. 57, Mar. 1969, pp. 307-323
[5]  Albert  M.  Smoak,  P.E.,  Adam  J.  Keeth,  “ An  Investigation  of  Low Voltage Arc Flash Exposure ”, IEEE 2013, pp. 184
[6]      Albert  M.  Smoak,  P.E.,  Adam  J.  Keeth,  “ An  Investigation  of Low Voltage Arc Flash Exposure ”, IEEE 2013, pp. 184
[7]  C.T .  Lin,  and  C.S.G.  Lee,  Neural  fuzzy  systems:  A  neuro -fuzzy synergism  to  intelligent  systems. Upper Saddle River, NJ: Prentice- Hall Inc., 1996
[8]  L.  Fausset,  Fundamentals  of  neural network s:  architectures, algorithms, and applications, New Jersey: Prent ice-Hall, 1994
[9]  O.  R.  Schurig,  “ Fault  voltage  drop  and  impedance  at  short -circuit currents  in  low-voltage  circuits,” AIEE  Trans., vol.  60,  1941,  pp. 479-487
[10]  N. Sanjaya, “ Pem odelan Busur Api (Arc Flash) Listrik Tegangan berbasis Jaringan Syaraf Tiruan (Artificial Neural Network)”, Universitas Dian Nuswantoro, Semarang, 2015