## Perancangan Alat Monitoring Arus Bocor pada Kabel 20 kV Menggunakan Filter Kalman Berbasis Internet of Things
Adi Franata H Sitanggang 1) , dan Yuliyanto Agung Prabowo 2)
1,2) Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya
1,2) Jl. Arief Rahman Hakim No. 100, Klampis Ngasem, Kec. Sukolilo, Kota Surabaya, Jawa Timur 60117 e-mail: franataadi1991@gmail.com 1) , agungp@itats.ac.id 2)

## ABSTRACT
One of the problems that often occurs in the use of ground cables is insulation failure. This condition can cause leakage current in the 20 kV cable on the secondary side of the transformer. The greater the value of the leakage current, the more heat will cause the insulation to worsen. If this condition is not handled immediately, it can lead to the opportunity for a short- circuit  current  between  the  phase  and  ground.  Therefore,  an  Internet  of  Thing-based  monitoring  tool  is  needed  that  can determine the amount of leakage current contained in the 20 kV cable on the secondary side of the transformer by applying the  Kalman  filter  method  and  sending  it  to  the  substation  operator  using  Wifi.  Based  on  the  test,  it  was  found  that  the implementation of this monitoring tool obtained more constant measurement results than the actual measurement value using a measuring instrument with an average error per phase, 1.5594% phase R, 1.5535% phase S, 1.5548% phase T.

## Keywords: Leakage Current, Kalman Filter, IoT, Isolation

## ABSTRAK
Permasalahan  yang  sering  terjadi  dalam  pemakaian  kabel  tanah  salah  satunya  kegagalan  isolasi.  Kondisi  ini  dapat mengakibatkan timbulnya arus bocor pada kabel 20kV pada sisi sekunder Trafo. Nilai arus bocor yang semakin besar akan menimbulkan  panas  yang  dapat  menjadi  pemicu  semakin  memburuk  isolasi.  Jika  kondisi  ini  tidak  segera  ditangani  dapat menyebabkan peluang terjadinya arus hubung singkat antara phase dengan ground . Oleh karena itu, diperlukan alat monitoring berbasis Internet of Things yang dapat mengetahui besar arus bocor yang terdapat pada kabel 20 kV sisi sekunder trafo dengan menerapkan metode filter Kalman dan mengirimkannya ke operator Gardu Induk menggunakan Wifi. Berdasarkan pengujian diperoleh  bahwa  implementasi  alat  monitoring  ini  diperoleh  hasil  pengukuran  yang  lebih  konstan  dari  nilai  pengukuran sebenarnya menggunakan alat ukut dengan rata – rata error per phase, 1.5594 % phase R, 1.5535 % phase S, 1.5548 % phase T.
Kata Kunci : Arus Bocor, Filter Kalman, IoT, Isolasi

## I. P ENDAHULUAN
alam  setiap  program  kerja  PT.  PLN  (Persero) Unit  Induk  Transmisi  Jawa  Bagian  Timur  dan Bali,  keandalan  sistem  dan  penyaluran  adalah salah  satu  hal  yang  sangat  penting.  Penyaluran daya  listrik  harus  berlangsung  secara  terus  menerus. PLN  selalu  berusaha  melakukan  perbaikan  dalam pelayanan kepada pelanggan.
Pada kontrak kinerja PT PLN (Persero), diharuskan agar  setiap  unit  kerja  selalu  memenuhi  KPI  TROD ( Transformer Outage Duration ), TROF ( Transformator Outage  Frequency ),  dan  ENS  ( Energy  Not  Serve ) dimana dinyatakan memiliki total nilai keseluruhannya 24  dari  maksimal  nilai  kinerja  100.  Apabila  kinerja transformator  tidak  terpenuhi  maka  yang  jelas  kinerja tidak  akan  tercapai. Berdasarkan  target  untuk  TROD dari nilai 0,19 menjadi 0,12, untuk TROF diangka 0,05 dan  ditambah  kinerja  baru  yaitu  akan  menghitung berapa energy yang tidak tersalurkan.  Untuk memenuhi target  tersebut  diatas  maka  PT.  PLN  (Persero)  Unit Induk  Transmisi  Jawa  Bagian  Timur  dan  Bali  perlu mengetahui secara dini terkait potensi-potensi kerusakan  yang  mungkin  akan  timbul  pada  trafo termasuk  kabel  20  kV  dengan  menerapkan  standart
pemeliharaan.  Bila  kita  perkecil  lagi  pada  lingkup Gardu Induk (GI) diharapkan untuk dapat dioperasikan dengan  handal.  Namun  pada  kenyataan  selama dioperasikan  GI  tidak  luput  dari  gangguan-ganguan yang  dapat  terjadi  kapan  saja  dilapangan.  Salah  satu yang  menjadi  gangguan  dan  sering  terjadi  antara  lain bocornya  arus  pada  kabel  screen  [1].  Secara  fungsi hingga  saat  ini  kabel  screen  yang  ada  di  Gardu  Induk diperuntukkan  sebagai  pengaman  kabel  tanah  disisi sekunder  transformator  Jaringan  Tegangan  Menengah (JTM) 20 kV.
Beberapa  jenis  JTM  antara  lain  Saluran  Udara Tegangan  Menengah  (SUTM),  Saluran  Kabel  Udara Tegangan  Menengah  (SKUTM),  &  Saluran  Kabel Tanah  Tegangan  Menengah  (SKTM).  Pada  penelitian ini  jenis  kabel  tanah yg  diuji merupakan  jenis  SKTM. Jarak kabel tidak begitu panjang, sebagai akibatnya arus bocor dalam kabel seharusnya sangat kecil. Dikarenakan  kurangnya  monitoring  mendasar  dari pihak  PLN  maka  jika  terjadi  arus  bocor  dalam  kabel screen  secara  dini  pihak  PLN  tidak  mengetahuinya, padahal pada kenyataannya jika arus bocor tadi terjadi secara kontinue maka akan mengganggu kabel tanah yg terdapat  didalamnya[2].  Perbaikan  kabel  tanah  yang
D
telah  rusak  baru  akan  diganti  oleh  pihak  PLN  setelah investigasi dan troubleshooting.
Pada  tahun  2018  tercatat  3  kali  gangguan dikarenakan  breakdown  kable  20  kV  di  lokasi  yang sama. Hal ini tentunya sangat merugikan banyak pihak, baik PLN maupun konsumen. Salah satu kendala yang sering  timbul  pada  pemakaian  kabel  tanah  tersebut adalah kegagalan isolasi dalam menjalankan fungsinya sebagai  media  isolasi  tegangan  menengah  20  kV. Penyebab kegagalan isolasi tersebut dapat diakibatkan oleh usia kabel, kesalahan saat pabrikasi, kesalahan saat jointing ,  dll. Buruknya  isolasi  akan  mengakibatkan adanya arus yang mengalir ke tanah atau sering disebut arus bocor[3].
Arus bocor adalah besarnya nilai arus yang melalui kabel  screen  menuju  tanah.  Arus  bocor  hanya  dapat diketahui  jika  melakukan  pengukuran  menggunakan alat  ukur.  Kurangnya  monitoring  terhadap  arus  bocor akan  sangat  berbahaya  bagi  peralatan-peralatan  Gardu Induk  yang  lainnya  seperti  kerusakan  kabel,  system penyaluran off , dan kerusakan trafo. Saat ini belum ada alat monitoring khusus terhadap kabel 20 kV pada trafo di wilayah PT PLN Unit Induk Transmisi Jawa Bagian Timur dan Bali.
Untuk  menghindari  situasi  ini,  PLN  biasanya melakukan kontrol preventif, tetapi pendekatan ini juga memiliki  banyak  kelemahan.  Karena  jika  PLN  tidak segera menangani arus bocor pada kabel berpelindung ini,  maka  arus  bocor  pada  pelindung  secara  bertahap akan  meningkat. Kabel  yang  tidak  teridentifikasi  pada waktunya  berakibat  fatal  karena  akan  mengganggu isolasi  kabel  dan  kabel  grounding,  saat  terjadi korsleting.  Jika  kabel  ground  rusak  sebaiknya  segera diganti, karena kabel ground relatif tidak mahal.
Kawat penghantar grounding relatif mahal, sehingga PT PLN lebih memilih untuk mengganti kabel shielded dengan grounding dengan  pertimbangan  operasional. Kawat penghantar shielded dalam jumlah besar karena harganya  jauh  lebih  murah.  Oleh  sebab  itu  perlu dirancang  sebuah  system  yang  dapat  mempermudah operator GI untuk memonitoring nilai arus bocor yang ada  pada  kabel  20kV  tersebut  yang  nantinya  dapat dipantau secara online melalui smartphone [4]. Alat ini akan  dirancang  menggunakan  sensor  arus  SCT  013 dimana sensor tersebut dapat membaca nilai arus dari 0- 100 A menggunkan Mikrokontroler Arduino Uno [5]– [7].  Agar  supaya  dapat  mengurangi noise pengukuran disebabkan  oleh  interferensi  medan  induksi,  maka diterapkanlah  sebuat  algoritma  filter  Kalman    [7][8]. Data  yang  telah  selesai  diproses  tersebut  akan  dikirim dengan  menggunakan  Wifi  ke  perangkat smartphone menggunakan perangkat ESP8266 [4] [10].

## II. T EORI

## A. KONDUKTOR XLPE
Kawat  penghantar  adalah  salah  satu  alat  untuk mengalirkan arus.   Kawat penghantar yang digunakan
yaitu tembaga atau aluminium, untuk menentukan jenis penghantar tersebut dengan mempertimbangkan beberapa  hal  yaitu  kemampuan  arus  dan  harga.  Jenis konduktor  yang  sering  digunakan  pada  sisi  sekunder trafo  150/20kV  adalah  XLPE  yang  dipasang  melalui saluran bawah tanah menuju ruang kubikel.

## Gambar 1. Kabel XLPE 20kV
Struktur  kabel  XLPE  sendiri  terdiri  dari  beberapa bagian  diantaranya Anti-Corrosion  Sheath (PVC), Metallic Sheath ( Copper Tape Sreen ), Semi Conductor Insulation Screen, XLPE Insulation, Conductor Screen dan Conductor [1] .  Anti-Corrosion  Sheath merupakan lapisan terluar kabel yang berfungsi untuk melindungi penghantar  dari  kerusakan  mekanik .  Metallic  Sheath merupakan lapisan  tembaga  yang  berbentuk pita  yang dililitkan  sepanjang  penghantar.  Fungsi  utama  dari lapisan ini adalah untuk meniadakan medan listrik luar kabel bertindak sebagai elektroda kedua dari kapasitor dibentuk  oleh  kabel.  Lapisan  ini  perlu  terhubung  ke bumi  setidaknya  disatu  titik  di  sepanjang  kabel.  Arus pengisian kapasitif yang tersalur akibat bekerja di luar kondisi  normal  operasi  akan  habis  ditanahkan. Semi- Conductor Insulation Screen merupakan lapisan bahan semi  konduktor.  Memiliki  ketebalan  rata-rata  1  mm. Lapisan ini memiliki fungsi menyediakan transisi mulus dari  isolasi  medium  ke  lapisan grounded  metallic . XLPE  Insulation mempunyai  fungsi  mengisolasi konduktor pada tegangan dari luar lapisan. Isolasi harus memiliki  ketebalan  yang  cukup  tahan  medan  listrik. Karena struktur bahan dari XLPE memungkinkan kabel aman  pada  suhu  yang  lebih  tinggi  dari  bahan termoplastik  seperti  PVC,  sehingga  dapat  membawa arus  yang  besar. Conductor  Screen berbentuk  lapisan hitam  berbahan  semi  konduktor  dengan  ketebalan kurang dari 1.0 mm yang berhubungan langsung dengan konduktor.  Karena  permukaan  konduktor  tidak  rata, lapisan  ini  memberikan  kelancaran  permukaan  pada potensi  yang  sama  dengan  konduktor  untuk  menahan listrik agar konsisten sepanjang penyaluran pada kabel. Tanpa  lapisan  ini,  maka  nada  rongga  atau  celah  di permukaan konduktor yang bisa membuat busur kecil, dan  Seiring  waktu  bisa  mengikis  insulasi  lapisan  dan menyebabkan  kegagalan  kabel  [3].  Selanjutnya conductor  sebagai  penghantar  arus  listrik  ( current carrying conductor ). Adapun susunan secara detail dari penghantar ini dijunjukkan pada Gambar 2.

## Gambar 2 Struktur Kabel XLPE 20kV

## B. Sensor Arus SCT 013
Current Transformer atau dikenal juga dengan trafo arus,  merupakan  sensor non  invansive  yang dirancang sedemikian rupa untuk mendeteksi arus yang mengalir melalui kabel. Saat arus yang mengalir pada kumparan primer  menghasilkan  medan  magnet  dalam  inti  akan menginduksi  arus  yang  ada  pada  kumparan  sekunder. Perbandingan  arus  antara  primer  dan  sekundar  adalah sama.  SCT  013  ini  tidak  dapat  berdiri  sendiri, dibutuhkan  rangkaian  burden  resistor  yang  berfungsi untuk  menghasilkan  tegangan  yang  dapat  dibaca  oleh ADC  pada  Arduino  [3]. Transformator  arus  (CTs) merupakan  sensor  yang  digunakan  dalam  pengukuran arus  bolak-balik  (AC).  Komponen  tersebut  sangat berguna untuk mengukur konsumsi atau pembangkitan listrik  seluruh  gedung.  Adapun  sensor  tersebut  dapat ditunjukkan pada Gambar 3.

## Gambar 3.Sensor SCT 013

## C. Firebase
Firebase adalah BaaS (Backend as a Service) dimana pada  saat  ini  Google  sebagai  pemiliknya.  Google menawarkan  Firebase  ini  sebagai  solusi Mobile  Apps Developer dalam meningkatkan kemudahan pekerjaan. Menggunakan  aplikasi Firebase ini,  memungkinkan user untuk dapat menghasilkan sebuah aplikasi dimana user tanpa  mengalami  banyak  kesulitan  besar  terkait backend [4].

## Gambar 4. FireBase

## D. Filter Kalman
Sebuah  makalah  yang  dipublikasikan  oleh  Kalman pada  tahun  1960  menjelaskan  tentang  suatu  persoalan penyaringan  linier  data  diskrit.  Sejak  itu  topik  tentang Kalman  Filter  menjadi  objek  penelitian  dan  terapan yang  luas,  terutama  dibidang  navigasi  otomatis  atau terpadu.  Kalman  filter  mampu  memprediksi  keadaan suatu  proses  dengan  meminimalisir  kesalahan  pada kuadrat rata-rata pada keadaan sebelumnya [9].
Kalman  filter  mampu  memperkirakan  suatu  proses dengan  mekanisme  control  umpan  –  balik,  pertama Kalman  mengestimasi  keadaan  dari  suatu  proses kemudian  mendapat  umpan  balik  berupa  hasil pengukuran yang bercampur noise (ganguan) [8]. Ada dua  bagian  kelompok  persamaan  Kalman  filter,  yaitu persamaan perubahan waktu dan persamaan perubahan pengukuran dimana persamaan perubahan waktu adalah untuk  mendapatkan  memperoleh  nilai  pra-perkiraan untuk  waktu  langkah  selanjutnya  sebagaimana  pada persamaan (1) dan (2).
𝑥̂ 𝑘 − = 𝐴𝑥̂ 𝑘−1 + 𝐵𝑢 𝑘−1 (1) 𝑃̂ 𝑘 − = 𝐴𝑃̂ 𝑘−1 + 𝑄 (2)
Kemudian untuk persamaan perubahan pengukuran bertujuan untuk umpan balik. Langkah pertama adalah menentukan Kalman Gain (Kk), nilai proses sebenarnya ( 𝑥̂𝑘 )  untuk  menghitung  pasca  perkiraan  keadaan  dan terakhir  adalah  menghitung  eror  kovarian  pasca perkiraan 𝑃 𝑘 sebagaimana persamaan (3), (4) dan (5). 𝐾 𝑘 = 𝑃 𝑘 − 𝐻 𝑇 (𝐻𝑃 𝑘 − 𝐻 𝑇 + 𝑅) −1 (3) 𝑥̂ 𝑘 = 𝑥̂ 𝑘 − + 𝐾(𝑧 𝑘 − 𝐻𝑥̂ 𝑘 − ) (4) 𝑃 𝑘 = (1 − 𝐾 𝑘 )𝑃 𝑘 − (5)
Adapun proses perhitungan dari Kalman Filter dapat ditunjukan pada Gambar 5.

## Gambar 5. Proses Filter Kalman

## E. ESP 8266
ESP8266 adalah wifi SOC ( system on a chip ) yang diproduksi oleh Espressif Systems . Ini adalah chip yang sangat terintegrasi yang dirancang untuk menyediakan konektivitas internet penuh dalam paket kecil. ESP8266 memiliki  pemasok  yang  berbeda  dan  papan  koneksi yang berbeda. Kebanyakan papan sirkuit berbeda dalam jumlah  pin  yang  tersedia,  ukuran  memori  flash  yang digunakan  untuk  menyimpan  program  dan  data,  dan perlindungan  SOC  dari  papan  sirkuit  bersertifikat. Beberapa papan sirkuit juga mendukung koneksi antena uFL  eksternal  dan  antena  terintegrasi.  ESP8266  dapat digunakan  sebagai  modul  Wi-Fi  eksternal  dengan firmware set perintah AT standar, menghubungkannya ke mikrokontroler melalui UART serial, atau langsung berfungsi sebagai mikrokontroler berkemampuan Wi-Fi dengan menambahkan firmware SDK baru [4].
Gambar 6. Board ESP 8266 -01

## III. M ETODE P ENELITIAN

## A. Blok Diagram Proses
Untuk  mempermudah  memahami  gambaran  kerja sistem  secara  umum  dapat  dilihat  dari  diagram  proses pada Gambar 7.
Gambar 7. Blok Diagram Sistem
SCT 013 sebagai sensor akan memberikan input data
ke Arduino yang mana data tersebut aka di proses sesuai dengan  algoritma  yang  telah  dibuat  kemudian  hasil pengolahan data tersebut dikirimkan ke database online dan  akan  ditampilkan  pada smartphone dari  sisi pengguna.
B. Flowchart Adapun flowchart dari sistem tersebut sebagaimana  ditunjukkan  Gambar  8.  Pada  Gambar  8. menjelaskan  bahwa  ada  dua  program  yang  bekerja secara bersamaan, yaitu pada Arduino dan aplikasi yang pada smartphone. Pada Arduino, saat sistem dinyalakan maka  data  hasil  pembacaan  sensor  SCT  013  akan diterima  Arduino  sebagai  input  ADC,  kemudian  data ADC  akan  diolah  menjadi  sebuah data  informasi  nilai arus,  nilai  arus  tersebut  telah  difilter  dengan  dari  nois dengan  menggunakan  algoritma  Kalman  Filter. Kemudian  data  tersebut  akan  dikirim  melalui  wifi  ke database online dan disimpan pada firebase .
Pada  Smartphone  saat  aplikasi  dibuka  dan smartphone  terhubung  ke  internet  maka  aplikasi tersebut  akan  melakukan  sinkronisasi  terhadap  library dan  data  base  pada firebase .  Aplikasi  tersebut  akan mengambil  data  yang  disimpan  pada  database, kemudian akan menampilkannya.
Gambar 8. Flowchart Sistem

## C. Perancangan Hardware
Pada perancangan hardware skema yang dirancang sebagaimana pada diagram blok Gambar 9.

## Gambar 9. Diagram Blok
Untuk  pemasangan  sensor  SCT-013,  serta  resistor dan  kapasitor  pada  PCB  akan  mengikuti  rancangan rangkaian  yang  telah  dibuat.  Sumber  volt  yang digunakan   untuk   rangkaian   sensor   arus   pada sistem monitoring  ini  berasal  dari power supply dengan besar, yaitu  5  V  dimana  akan  dihubungkan  dengan  kaki  R3 dengan nilai 10K Ohm, lalu R3 akan dihubungkan seri dengan  R2  sebesar  10K  Ohm  yang  kemudian dihubungkan  ke  GND.  Untuk    besar    nilai    kapasitor adalah 10uF  dan untuk nilai R1 yang akan digunakan, terlebih dahulu dilakukan perhitungan untuk menentukannya  besar  nilai  burden  resistor  yang  akan digunakan  oleh  sensor  arus  listrik  SCT-013  atau tepatnya  pada  model  SCT-  013-000.  Pemasangan  alat akan  dilakukan  pada  kabel  sisi  sekunder  trafo  150 kV/20  kV  sebagaimana  pada  Gambar  10.  Untuk perancangan alat sendiri sebagaimana ditunjukkan pada Gambar 11.
Gambar 10. Pemasangan Alat
Gambar 11. Perancangan Alat

## D. Perancangan Software
Pada  perancangan  software  alat  monitoring  ini menggunakan  Firebase  yang  digunakan  sebagai  cloud database dan App Inventor sebagai antar muka tampilan yang terdapat di android smartphone. Firebase realtime database memungkinkan  untuk  dapat  membangun aplikasi  kolaboratif  yang  kaya  dengan  menyediakan akses  database  yang  aman  langsung  dari  kode  klien. Data akan disimpan di drive local, event real-time juga terus offline ,  sehingga  pengguna  akhir  dapat  bereaksi dengan  cepat.  Setelah  koneksi  ke  perangkat  dibuat kembali,  database realtime akan  menyinkronkan perubahan data lokal dengan pembaruan jarak jauh yang terjadi  saat  klien offline ,  sehingga  perbedaan  apa  pun akan  digabungkan  secara  otomatis  Perancangan  pada firebase sebagaimana ditunjukkan pada Gambar 12.

## Gambar 12. Perancangan Firebase
Agar  melihat  data  dalam  database  kemudian ditampilkan dalam android smartphone, maka diperlukan  mengembangkan  aplikasi  menggunakan App  Inventor.  Data  Firebase  diperoleh  dengan menambahkan  listener  asinkron  ke  firebase.  database. Reference.Listener, yang dipicu sekali untuk status data awal dan dimulai ulang setiap kali data berubah. Untuk membaca data saat ini dan mengidentifikasi perubahan, gunakan  metode  on  ()  atau  Once  ()  dari  database Firebase.  Referensi  untuk  memantau  setiap  kondisi. Perancangan  antarmuka  pada smatphone sebagaimana ditunjukkan pada Gambar 13.
Gambar 13. Perancangan Antamuka

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pada pengujian awal dilakukan dengan membandingkan hasil pembacaan sensor arus SCT-013 melalui serial monitor IDE Arduino dengan pembacaan
alat ukur Tang Ampere. Adapun hasil perancangan alat monitoring arus bocor tersebut sebagaimana ditunjukkan  Gambar  14.  Sedangkan  untuk  proses pengujian  pembacaan  sensor  arus  SCT-013  dan pengukuran manual ditunjukkan pada Gambar 15.
Gambar 14. Alat Monitoring Arus Bocor
Gambar 15. Pengujian Pembacaan Nilsi Arus
Hasil  pembacaan  nilai  arus  sebagaimana  terdapat pada Tabel 1. Berdasarkan tabel tersebut  menunjukan, bahwa  hasil  pembacaan  diantara  keduanya  masih mempunyai selisih pembacaan paling besar 2.17 % dan paling sedikit 0.75 %.
Tabel 1. Hasil Pembacaan Arus
N o Monitoring Arus Tiap Phase (A) Alat Ukur (A) Error Pembacaan Tiap Phase (%) SCT - 1 (R) SCT - 2 (S) SCT - 3 (T) R S T 1 0.47 0.47 0.47 0.46 2.17 2.17 2.17 2 1.34 1.34 1.34 1.33 0.75 0.75 0.75 3 1.83 1.83 1.83 1.81 1.10 1.10 1.10
Pengujian  selanjutnya  dilakukan  untuk  mengetahui waktu  pengiriman  data  pembacan  sensor  ke firebase . Pada pengujian ini data yang diperoleh akah dikirimkan melalui  wifi  ke firebase ,  kemudian  data  tersebut  akan disimpan  pada  database online .  Data  yang  ada  pada database  tersebut  akan  di  ambil  dan  ditampilkan  pada aplikasi  yang  sudah  diinstal  pada smartphone .  Hasil pengiriman data ke dapat dilihat pada Gambar 16. Hasil dari  pengujian  ini  sendiri  sebagaimana  ditunjukkan pada  Tabel  2.  Berdasarkan  hasil  tersebut  menunjukan rata-rata waktu tempuh pengiriman data cukup singkat selama 2 detik.
Gambar 16. Pengiriman data ke Firebase Tabel 2. Waktu Pengiriman Data ke Firebase No Waktu Data Kirim Waktu Data di Terima Waktu Pengiriman 1 12:19:43 12:19:45 2 detik 2 12:19:47 12:19:48 1 detik 3 12:19:51 12:19:53 2 detik 4 12:19:55 12:19:57 2 detik 5 12:19:58 12:19:60 2 detik
Selanjutnya  adalah  melakukan  pengujian  terhadap pengambilan data dari firebase untuk ditampilkan pada aplikasi  di  Smartphone.  Terlebih  dahulu  menginstal aplikasi  yang  telah  didesain  menggunakan  APP Inventor. Pada Gambar 17 menunjukkan tampilan hasil screenshoot aplikasi  monitoring  pada smartphone Android.

## Gambar 17. Tampilan Monitoring Arus Bocor
Tujuan pengujian ini untuk memastikan bahwa data dari firebase telah dapat ditampilkan pada smartphone. Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  stopwatch untuk  mengamati  waktu  yang  dibutuhkan  untuk mengirimkan  data  dari  firebase  ke  smartphone.  Hasil Pengujian  ini  dapat  dilihat  pada  Tabel  3.  Berdasarkan hasil  tersebut  dapat  diketahui,  bahwa  waktu  yang dibutuhkan firebase untuk update data  setelah  dikirim oleh  Arduino  adalah  rata-rata  2  detik.  Waktu  tersebut dapat  dikatankan  relatife  singkat.  Perbedaan  waktu pengiriman  tergantung  dengan  kondisi  jaringan  wifi yang digunakan.
No Sampel Data Waktu Data di Terima 1 Data 1 2.22 detik 2 Data 2 2.32 detik 3 Data 3 2.47 detik 4 Data 4 2 detik 5 Data 5 1.12 detik 6 Data 6 1.25 detik 7 Data 7 1.91 detik
Untuk  mengetahui hasil  sistem  secara  keseluruhan, maka  dilakukan  pengujian  sistem  tanpa  dan  dengan menggunakan  filter  Kalman.  Pada  pengujian  ini dilakukan dengan membandingkan hasil monitoring di smartphone dengan  hasil  pengukuran  menggunakan alat ukur tang ampere sebagai validasi.
Adapun hasil monitoring tanpa menggunakan filter Kalman ditunjukkan pada Tabel 4 dan Gambar 18.

## Tabel 4. Monitoring Arus tanpa Filter Kalman
Monitoring Arus Tiap Phase (A) Alat Ukur (A) Error Pembacaan Tiap Phase (%) R S T R S T 0.5575 0.5830 0.5603 0.56 0.4554 4.0982 0.0607 0.5524 0.5624 0.5468 0.56 1.3571 0.4214 2.3589 0.5452 0.5667 0.5371 0.56 2.6375 1.1929 4.0964 0.5444 0.5717 0.5382 0.56 2.7839 2.0893 3.8964 0.5351 0.5579 0.5541 0.56 4.4482 0.3839 1.0554 0.5474 0.5650 0.5511 0.56 2.2554 0.8964 1.5982 0.5436 0.5740 0.5609 0.56 2.9232 2.5054 0.1679 0.5625 0.5683 0.5538 0.56 0.4429 1.4839 1.1107 0.5540 0.5624 0.5438 0.56 1.0768 0.4339 2.8857 0.5495 0.5727 0.5429 0.56 1.8732 2.2607 3.0625 0.5400 0.5572 0.5366 0.56 3.5804 0.5036 4.1857 0.5391 0.5648 0.5408 0.56 3.7357 0.8536 3.4214 0.5474 0.5538 0.5452 0.56 2.2482 1.1054 2.6446 0.5442 0.5636 0.5425 0.56 2.8196 0.6429 3.1304 0.5449 0.5580 0.5423 0.56 2.7054 0.3589 3.1643 0.5443 0.5559 0.5429 0.56 2.8054 0.7321 3.0571 0.5628 0.5555 0.5390 0.56 0.5054 0.7982 3.7464 0.5490 0.5501 0.5463 0.56 1.9714 1.7661 2.4518 0.5704 0.5664 0.5360 0.56 1.8643 1.1357 4.2786 0.5566 0.5645 0.5408 0.56 0.6161 0.8071 3.4232 0.5460 0.5640 0.5335 0.56 2.5000 0.7125 4.7357 0.5503 0.5543 0.5409 0.56 1.7357 1.0179 3.4179 0.5493 0.5660 0.5470 0.56 1.9143 1.0732 2.3304 0.5504 0.5645 0.5473 0.56 1.7125 0.8000 2.2768 0.5578 0.5603 0.5374 0.56 0.4000 0.0536 4.0446 % Error Rata rata per Phase 2.0547 1.1251 2.8241

## Gambar 18. Grafik Pembacaan Tanpa Filter Kalman
Berdasarkan  hasil  pengujian  ini,  maka  terlihat bahwa  hasil  pengukuran  pembacaan  sensor  yang termonitoring  tidak  stabil  dan  memiliki error yang cukup  besar  dengan  nilai  terbesar  4.7  %.  Dimana dengan rata - rata error per phase adalah 2.05 % phase R, 1.13 % phase S, 2.82 % phase T.
Setelah  melakukan  pengujian  tanpa  menggunakan filter  kalman, selanjutnya  pengujian  dilakukan menggunakan  filter  Kalman.  Pada  pengujian  ini diberikan parameter Gain Kalman dengan nilai Q 0.001. Adapun  hasil  monitoring  dengan  menggunakan  filter Kalman ditunjukkan pada Tabel 5 dan Gambar 19.
Tabel 5. Monitoring Arus dengan Filter Kalman
Monitoring Arus Tiap Phase (A) Alat Ukur (A) Error Pembacaan Tiap Phase (%) R S T R S T 0.5699 0.5699 0.5698 0.56 1.7714 1.7643 1.7571 0.5698 0.5697 0.5697 0.56 1.7429 1.7321 1.7286 0.5696 0.5695 0.5695 0.56 1.7089 1.7018 1.6964 0.5694 0.5693 0.5693 0.56 1.6804 1.6679 1.6643 0.5692 0.5692 0.5692 0.56 1.6464 1.6357 1.6357 0.5691 0.5691 0.5691 0.56 1.6268 1.6250 1.6286 0.5691 0.5691 0.5692 0.56 1.6214 1.6232 1.6357 0.5691 0.5691 0.5691 0.56 1.6250 1.6179 1.6196 0.5690 0.5690 0.5690 0.56 1.6107 1.6071 1.6071 0.5689 0.5689 0.5689 0.56 1.5946 1.5929 1.5946 0.5689 0.5689 0.5689 0.56 1.5857 1.5804 1.5821 0.5688 0.5688 0.5688 0.56 1.5714 1.5643 1.5625 0.5687 0.5687 0.5687 0.56 1.5518 1.5482 1.5500 0.5686 0.5686 0.5686 0.56 1.5429 1.5339 1.5393 0.5686 0.5685 0.5686 0.56 1.5268 1.5232 1.5268 0.5685 0.5685 0.5685 0.56 1.5196 1.5143 1.5143 0.5684 0.5684 0.5684 0.56 1.5036 1.4964 1.5018 0.5683 0.5683 0.5683 0.56 1.4893 1.4839 1.4857 0.5683 0.5682 0.5682 0.56 1.4786 1.4714 1.4696 0.5682 0.5681 0.5682 0.56 1.4607 1.4536 1.4554 0.5681 0.5681 0.5681 0.56 1.4464 1.4429 1.4446 0.5681 0.5680 0.5680 0.56 1.4375 1.4339 1.4339 0.5680 0.5679 0.5680 0.56 1.4232 1.4179 1.4214 0.5679 0.5679 0.5679 0.56 1.4125 1.4071 1.4125 0.5679 0.5678 0.5679 0.56 1.4054 1.3982 1.4018 % Error Rata rata per Phase 1.5594 1.5535 1.5548

## Gambar 19. Grafik Pembacaan dengan Filter Kalman
Berdasarkan  hasil  pengujian  ini,  maka  terlihat bahwa  hasil  pengukuran  pembacaan  data  setelah menambahkan filter Kalman menghasilkan pengukuran nilai  yang  lebih  konstan  dengan  memiliki  prosentase error terbesar adalah 1.8 %. Dimana dengan rata - rata error  per  phase  adalah  1.5594  %  phase  R,  1.5535  % phase  S,  1.5548  %  phase  T.  Hasil  ini  menunjukan, bahwa penggunaan kalman Filter dapat mereduksi noise dalam pengukuran arus bocor pada jaringan tengangan menengah 20 kV.

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan, maka  penggunaan  filter  Kalman  dalam  sistem monitoring  arus  bocor  berbasis  IoT  pada  tegangan  20 kV dapat mereduksi noise pengukuran. Sehingga hasil pengukuran  yang  diperoleh  lebih  konstan  dari  nilai pengukuran sebenarnya menggunakan alat ukut dengan rata – rata error per phase, 1.5594 % phase R, 1.5535 % phase S, 1.5548 % phase T.

## D AFTAR P USTAKA
[1] A. Sofwandan and S. S.Angga Kusuma, “Pendeteksian
Dini  Terhadap  Arus  Bocor  Kabel  Tanah  Tegangan Menengah Pada Transformator 150/20 kV,” Sinusoida , vol. XX, no. 2, pp. 65–72, Apr. 2018.
[2] A.  Indah,  S.  A.  Hulukati,  Yusrianto  Malago,  and Yusrianto  Malago,  “Rancang  Bangun  Sistem Monitoring Arus Bocor Isolator,” ELE , vol. 16, no. 1, pp. 110–115, Jan. 2022, doi: 10.23960/elc.v16n1.2242.
[3] B. M. H. Kilis, “Penerapan Sistem Proteksi Arus Bocor pada Instalasi Listrik Rumah Tinggal,” vol. 1, no. 2, p. 10, 2021.
[4] R.  D.  Sindhu, I.  Sari,  and  D. P.  Lestari,  “Pembuatan Prototype  Smart  Home  Menggunakan  Nodemcu
Esp8266 V3 Dan Chat Bot Pada Smartphone Android,” infokom ,  vol.  26,  no.  2,  pp.  123–135,  2021,  doi: 10.35760/ik.2021.v26i2.4157.
[5] R.  A.  Firmansyah,  T.  Suheta,  and  D.  Antoni, “Perancangan  Alat  Monitoring  Dan  Penyimpan  Data Pada Panel Hubung Tegangan Rendah Di Trafo Gardu Distribusi Berbasis Mikrokontroler,” p. 6, 2015.
[6] Moch  Febriawan  Harianto  and  Yuliyanto  Agung Prabowo, “Sistem Kontrol Pemanas Air Kamar Mandi Menggunakan  PID  Controller,”  in Perkembangan Riset  Energi  dan  Otomasi    Berbasis  Teknologi Informasi  Menghadapi  Era  New  Normal ,  Surabaya, Jun. 2021, vol. I, pp. 155–160. doi: 10.31284/p.snestik.2021.1777.
[7] R.  A.  Firmansyah,  Y.  A.  Prabowo,  and  T.  Suheta, “Rancang  Bangun  Pengukur  Detak  Jantung  Non Kontak Menggunakan Pencitraan Termal untuk Robot
Security,” vol. 6, p. 9, 2022.
[8] V.  Firmansyah,  “Aplikasi  Kalman  Filter  Pada Pembacaan  Sensor  Suhu  Untuk  Pemantauan  Kondisi Ruangan Laboratorium,” p. 7.
[9] W.  S.  Pambudi  and  I.  Suhendra,  “Perbaikan  Respon Output  Menggunakan  Implementasi  Kalman  Filter Pada Simulasi Pembacaan Sensor Beban Load Cell,” p. 10, 2015.
[10]  F.  Ardian,  N.  Soedjarwanto,  and  M.  Komarudin, “Rancang  Bangun  Prototype  Alat  Pendeteksi  Arus Melalui  Layanan  Pesan  Singkat  (SMS)  Secara Otomatis Berbasis Mikrokontroler,” vol. 9, no. 1, p. 12, 2015.