Elektron Jurnal Ilmiah Volume 15  Nomor  2 Desember  2023
TERAKREDITASI RISTEKDIKTI No. SK : 28/E/KPT/2019
DOI : https://doi.org/ 10.30630/eji.0.0.345

## Deteksi Gangguan Saluran Transmisi Menggunakan Metode Gelombang Berjalan dan Transformasi Wavelet Diskrit
S. Yudia Meka 1* , Novizon 2 , A. Ari Fitra 3
1 Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Padang
2,3 Jurusan Teknik Elektro, Universitas Andalas *Corresponding Author : yudia@pnp.ac.id
Abstrak—Gangguan  saluran  transmisi  sulit  dideteksi  karena  butuh  waktu  lama  dalam  menentukan  titik  gangguan. Penentuan lokasi gangguan menggunakan metode berbasis impedansi dan metode gelombang berjalan. Banyak penelitian sebelumnya  menggunakan  metode  impedansi  tetapi  ditemukan  kekurangan,  jika  impedansi  gangguan  tinggi  maka mempengaruhi keakuratan penentuan lokasi gangguan. Metode lain menggunakan global positioning system (GPS) hal ini kurang  ekonomis  karena  butuh  banyak  perangkat  yang  harganya  mahal.  Penelitian  ini  fokus  pada  metode  gelombang berjalan yang dipopulerkan oleh Bewley menggunakan impuls elektromagnetik frekuensi tinggi diperoleh dari tegangan dan arus transien gangguan didalam dan diluar saluran. Metode ini mengabaikan jenis gangguan, resistansi saluran dan sudut  awal  gangguan.  Dalam  menganalisa  selisih  waktu  gelombang  datang  dan  pantul  digunakan  analisa  transformasi wavelet diskrit yang membantu dalam menentukan lokasi gangguan. Pembangkit listrik tenaga air Maninjau hingga gardu induk  Pauh  Limo  dimodelkan  menggunakan  alternative  transient  program  (ATP)  dengan  beberapa  komponen  dan parameter.  Pemodelan  diberi  gangguan  satu  fasa  tanah,  dua  fasa  tanah,  dua  fasa,  tiga  fasa  dan  surja  petir.  Penentuan lokasi gangguan menggunakan metode ujung tunggal dan ujung ganda dengan laju sampling 1 Mhz dengan memvariasikan jenis wavelet Daubechies 4, Coiflets 4 Symlets 4. Hasil yang diperoleh dalam penentuan lokasi gangguan berdasakan jenis wavelet maka Daubechies 4 memiliki error yang kecil sehingga akurasinya tinggi  dan metode ujung ganda untuk semua jenis gangguan memperoleh tingkat error yang lebih kecil.
Kata kunci : Saluran transmisi; gangguan saluran transmisi; alternative transient program
Abstract — Transmission  line  interference  is  difficult  to  detect  because  it  takes  a  long  time  to  determine  the  fault  point. Determination of fault location using impedance-based methods and the traveling wave method. Many previous studies used the impedance method but found deficiencies; if the fault impedance is high, it affects the accuracy of determining the fault location.  Another  method  uses  the  global  positioning  system  (GPS),  which  is  less  economical  because  it  requires  a  lot  of expensive  devices.  This  research  focuses  on  the  traveling  wave  method  popularized  by  Bewley,  which  uses  high-frequency electromagnetic impulses derived from transient voltage and current faults inside and outside the line. This method ignores the fault type, line resistance, and fault start angle. In analyzing the time difference between the incident and reflected waves, a discrete wavelet transform analysis is used to help determine the location of the disturbance. The Maninjau hydroelectric power plant and the Pauh Limo substation are modeled using an alternative transient program (ATP) with several components and parameters. Modeling is given for one-phase ground disturbance, two-phase ground disturbance, two-phase, three-phase, and lightning surge. Determination of fault locations using single-ended and double-ended methods with a sampling rate of 1 Mhz by  varying  the  type  of  wavelet  (Daubechies  4,  Coiflets  4,  Symlets  4)  The  results  obtained  in  determining  the  location  of disturbances based on the type of wavelet, Daubechies 4, have a small error, so the accuracy is high, and the method double ends for all types of interference to obtain a smaller error rate.
Keywords: Transmission line; fault of transmission line; alternative transient program.
© 2023 Elektron Jurnal Ilmiah
I. PENDAHULUAN Saluran transmisi menghantarkan daya listrik bertegangan tinggi dari titik pembangkit ke pusat beban[1]. Sistem tenaga listrik semakin kompleks dengan banyaknya jumlah  pembangkit  dan  beban  sehingga  saluran  transmisi serta  distribusi  semakin  Panjang[2].  Seiring  dengan peningkatan panjangnya total saluran transmisi pada sistem tenaga  listrik  maka  muncul  peningkatan  resiko  terhadap gangguan  saluran  transmisi[3].  Gangguan  dalam  sistem tenaga  listrik  dapat  berupa  gangguan  dari  dalam  sistem ataupun  gangguan  dari  luar  system[4].  Gangguan  dari dalam  sistem  berupa  gangguan  hubung  singkat  di  saluran transmisi,  sedangkan  gangguan  dari  luar  sistem  berupa
sambaran  petir.  Semua  gangguan  tersebut  berpotensi mengganggu  penyaluran  daya  sampai  ke  konsumen  dan dapat  membahayakan  orang  serta  peralatan  di  sekitarnya. Untuk  meminimalisir  dampak  gangguan  pada  saluran transmisi  dan  meningkatkan  pelayanan  kepada  pelanggan maka  sangat  penting  untuk  mengatasi  dan  memperbaiki gangguan  yang  terjadi.  Oleh  karena  itu  perlu  cara  untuk menentukan lokasi gangguan dengan cepat dan akurat agar gangguan  dapat  segera  diperbaiki  dan  pelayanan  kepada pelanggan kembali normal.
Dalam  menentukan  lokasi  gangguan  pada  saluran transmisi,  metode  yang  paling  umum  digunakan  adalah metode berbasis impedansi dan metode gelombang berjalan

## S. Yudia Meka.dkk: Deteksi Gangguan Saluran Transmisi Menggunakan Metode Gelombang Berjalan dan Transformasi Wavelet Diskrit
[5].  Metode  berbasis  impedansi  menggunakan  tegangan, arus  dan  parameter  saluran  untuk  menentukan  lokasi gangguan.  Penelitian  sebelumnya  banyak  menggunakan metode  impedansi  dalam  menentukan  lokasi  gangguan. Khuzyashev  membahas  penentuan  lokasi  gangguan  pada saluran transmisi dengan mengukur perbandingan reaktansi saluran  dari  titik  gangguan  ke  perangkat  sensor  di  gardu induk[1].  Dalam  penelitiannya,  impedansi  saluran  per satuan  panjang  digunakan  untuk  menghitung  jarak gangguan.  Impedansi  gangguan  dapat  berdampak  pada keakuratan  metode  ini.  Jika  impedansi  gangguan  tersebut tinggi  maka  dapat  mempengaruhi  keakuratan  penentuan lokasi  gangguan. Penelitian lain juga dilakukan oleh  L. d. Andrade  dalam  menetukan  lokasi  gangguan  berdasarkan metode  impedansi  dengan  mengukur  tegangan  dan  arus serta  pergeseran  sudut  fasa  di  salah  satu  ujung  dan  kedua ujung  saluran[6].  Ada  juga  beberapa  penelitian  yang menggunakan metode berbasis impedansi seperti penelitian yang  dilakukan  oleh  S.  Das  dalam  menentukan  lokasi gangguan pada sistem distribusi, sedangkan sirkuit tunggal dan  saluran  transmisi  paralel  menggunakan  matriks impedansi  bus[7].  Metode  lain  dalam  menetukan  lokasi gangguan  pada  saluran  transmisi  adalah  menggunakan global  positioning  system  (GPS)  untuk  koordinasi  waktu kedatangan  gelombang[8].  Dari  beberapa  penelitian  yang dilakukan  sebelumnya,  masih  terdapat  kekurangan  berupa ketidak akuratan dalam menentukan lokasi gangguan serta metode  yang  dilakukan  kurang  ekonomis.  Penelitian  ini fokus  pada  pada  metode  gelombang  berjalan  yang dipopulerkan  oleh  Bewley.  Metode  gelombang  berjalan menggunakan  impuls  elektromagnetik  frekuensi  tinggi yang  dihasilkan  oleh  tegangan  dan  arus  transien  yang disebabkan oleh gangguan yang terjadi di dalam dan di luar sistem[9]. Ketika gangguan terjadi, gelombang berjalan dari titik gangguan menuju sensor yang terletak di gardu induk. Sebagian  gelombang  ada  yang  diteruskan  dan  ada  yang dipantulkan  kembali  menuju  titik  gangguan.  Gelombang pantul  yang  menuju  titik  gangguan  akan  dipantulkan kembali menuju sensor. Sensor akan merasakan kedatangan gelombang  awal  gangguan  dan  gelombang  pantul. Sehingga  selisih  waktu kedatangan  gelombang pantul dan gelombang  awal  gangguan  menjadi  acuan  dalam menghitung lokasi gangguan.
Lokasi  gangguan  dapat  ditentukan  dengan  dua metode  yaitu  metode  ujung  tunggal  dan  metode  ujung ganda. Metode ujung tunggal lebih ekonomis dari  metode ujung  ganda  karena  hanya  membutuhkan  satu  sensor disalah  satu  ujung  saluran  transmisi.  L.  de  Andrade membahas  teknik  ujung  tunggal  yang  membantu mengidentifikasi gelombang pantul dan dapat menentukan lokasi gangguan dengan gelombang berjalan[6]. Sedangkan metode  ujung  ganda  menggunakan  selisih  waktu kedatangan dari gelombang awal pada kedua terminal untuk menentukan  lokasi  gangguan.  Metode  ini  membutuhkan komunikasi untuk mendapatkan informasi waktu gangguan dari  kedua  terminal.  Metode  ini  biasanya  menggunakan GPS  untuk  koordinasi  waktu  sehingga  metode  ini  lebih mahal  dibanding  metode  ujung  tunggal.  Keuntungan menggunakan  metode  gelombang  berjalan  dibandingkan metode  berbasis  impedansi  adalah  pada  metode  ini  akan mengabaikan jenis gangguan, resistansi saluran, dan sudut
awal  gangguan,  sedangkan  kerugiannya    yaitu  gelombang berjalan  ini  dapat  dipengaruhi  oleh  parameter  sistem. Untuk  menganalisa  selisih  waktu  gelombang  datang  dan gelombang  pantul  digunakan  analisa  transformasi  wavelet diskrit  (DWT).  DWT  dapat  menganalisa  gelombang gangguan  dan  mampu  diaplikasikan  untuk  membantu menentukan lokasi gangguan pada saluran transmisi.
Saluran  transmisi  memiliki  empat  parameter  yang mempengaruhi  kemampuannya  untuk  berfungsi  sebagai bagain  dari  sistem  tenaga  yaitu  resistansi,  induktansi, kapasitansi  dan  konduktansi.  Parameter  inilah  yang merupakan  salah  satu  pertimbangan  dalam  perencaaan saluran transmisi. Parameter ini nanti berhubungan dengan coupling capasitor voltage transformer (CCVT). CCVT ini nanti berkaitan dengan gelombang berjalan yang mana saat gelombang berjalan pada suatu saluran transmisi mencapai titik  transisi,  seperti  suatu  rangkaian  terbuka,  rangkaian hubungan  singkat,  suatu  sambungan  dengan  saluran  lain atau kabel, belitan mesin dan lain-lain, maka pada titik itu terjadi  perubahan  parameter  saluran.  Akibatnya  sebagian dari gelombang berjalan bergerak melewati bagian lain dari rangkaian.  Pada  titik  transisi,  tegangan  atau  arus  dapat bernilai nol sampai dua kali harga semula tergantung pada karakteristik teminalnya. Gelombang berjalan awal disebut gelombang  datang  dan  dua  macam  gelombang  lain  yang muncul pada titik transisi disebut dengan gelombang pantul dan gelombang yang diteruskan . Sinyal gelombang berjalan ini dianalisa dan diolah menggunakan transformasi wavelet diskirt yaitu  sebuah  metode  pengolahan  sinyal  dimana sebuah  sinyal  dipecah  menjadi  beberapa  bagian  yang merujuk  pada  frekuensi  yang  berbeda-beda.  Wavelet memiliki  tiga  jenis  yaitu  Daubechies  (‘db4’),  Symlets (‘sym4’),  dan  Coiflets  (‘coif4’).  Daubechies  sering digunakan  untuk  menganalisa  gelombang  berjalan  dari gelombang transien. Transformasi wavelet diskrit berhubungan  dengan  transformasi  Clarke  yang  mana transformasi Clarke ini bertujuan untuk menguraikan sistem tiga  fasa  tidak  seimbang  menjadi  fasa  seimbang  sehingga dapat  diselesaikan  secara  langsung  dengan  menggunakan rangkaian  secara  fasa  tunggal.  Setelah  melakukan transformasi  Clarke,  gelombang  tegangan  dianalisa menggunakan wavelet  toolbox yang  ada  pada software Matlab.  Gelombang  yang  diukur  memiliki  laju  sampling atau sampling rate . Sampling rate yang digunakan adalah 1 Mhz dengan jarak gangguan yang bervariasi.
Dalam  menentukan  lokasi  gangguan  dengan  analisa gelombang  berjalan  dimana  gelombang  elektromagnetik merambat ke saluran transmisi menghasilkan tegangan dan arus akibat adanya impedansi karakteristik saluran. Ketika gelombang  sampai  pada  rangkaian  terbuka,  rangkaian tertutup  atau  perubahan  impedansi  maka  sebagian  energi dari  gelombang  tersebut  diteruskan  (transmitted)  dan sebagiannya  lagi  dipantulkan  kembali.  Gelombang  yang dipantulkan  dan  diteruskan  inilah  yang  menjadi  acuan dalam penentuan lokasi gangguan yang terjadi pada saluran transmisi.
Penentuan  lokasi  gangguan  menggunakan  gelombang berjalan  yang  memerlukan  titik  pengukuran  diujung saluran.  Metode  ini  ada  dua  jenis  yaitu  metode  ujung tunggal  dan  metode  ujung  ganda.  Metode  ujung  tunggal memerlukan satu titik pengukuran di ujung saluran. Metode

## S. Yudia Meka.dkk: Deteksi Gangguan Saluran Transmisi Menggunakan Metode Gelombang Berjalan dan Transformasi Wavelet Diskrit
ini  tidak  membutuhkan  komunikasi  antara  terminal  dan lebih  murah  dibandingkan  dengan  metode  ujung  ganda. Metode  ujung  tunggal  memerlukan  penentuan  kedatangan gelombang  berjalan  yang  dihasilkan  dari  gangguan  pada saluran  dan  juga  penentuan  gelombang  pantulan  dari  titik gangguan itu sendiri. Waktu antara gelombang datang dan gelombang  pantul  dapat  digunakan  sebagai  parameter dalam  menentukan  lokasi  gangguan.  Metode  ujung  ganda memerlukan  dua  titik  pengukuran  disetiap  ujung  saluran. Metode  ini  memerlukan  dua  peralatan  sinkronisasi  waktu seperti  GPS  yang  dipasang  pada  kedua  ujung  saluran. Peralatan  tersebut  digunakan  untuk  menentukan  waktu gelombang  datang  pada  terminal  A  dan  terminal  B kemudian  kedua  waktu  tersebut  digunakan  untuk menentukan jarak gangguan.
Alasan  utama  menggunakan  metode  transformasi wavelet diskrit  dalam  penentuan  lokasi  gangguan  adalah kemampuan transformasi wavelet diskrit memiliki kemampuan  untuk  merepresentasikan  sinyal  dengan  baik dalam  domain  waktu  dan  frekuensi  secara  lokal.  Hal  ini dapat  membantu  mendeteksi  serta  memahami  perubahan yang  terjadi  pada  tingkat  frekuensi  tertentu,  parameter inilah yang menjadi salah satu cara dalam penentuan lokasi gangguan[10].  Transformasi wavelet diskrit  memberikan resolusi  multiskala,  yang  berarti  bahwa  sinyal  dapat dianalisis  pada  skala  yang  berbeda  secara  bersamaan[11]. Ini  memungkinkan  identifikasi  gangguan  pada  berbagai tingkat resolusi, sehingga dapat  membantu  mempersempit lokasi  gangguan.  Transformasi wavelet diskrit  dapat  lebih baik  dalam  mendeteksi  transien  atau  perubahan  tiba-tiba dalam  sinyal[12].  Ini  dapat  bermanfaat  dalam  mendeteksi gangguan yang bersifat mendadak atau sesaat.
Alternative  transient  program (ATP)  adalah  software simulasi  transien  yang  digunakan  untuk  memodelkan sistem  tenaga  dan  gangguan  transien[13].  Program  ini digunakan secara luas  untuk menganalisa elektromagnetik akibat gangguan transien pada sistem tenaga. Software ini mempunyai  kemampuan  untuk  memodelkan  saluran transmisi, kabel, circuit breaker, beban, converter, peralatan proteksi,  elemen  non  linear,  kopling  elektromagnetik  dan peralatan elektronika daya lainnya.

## II. METODE
Penelitian  ini  menganalisa  dan  menentukan  lokasi gangguan pada saluran transmisi dengan mengambil kasus saluran transmisi di Unit Pelayanan Transmisi (UPT PLN) Padang  khususnya  dari  pembangkit  listrik  tenaga  air (PLTA)  Maninjau  hingga  gardu  induk  (GI)  Pauh  Limo sepanjang 91 km. Metode yang digunakan pada penelitian ini  adalah  metode  simulasi  dengan  menetapkan  beberapa lokasi  dan  jenis  gangguan,  kemudian  saluran  transmisi disimulasikan  menggunakan software ATP.  Sedangkan untuk menentukan lokasi gangguan tersebut menggunakan software Matlab.
Adapun  diagram  alir  penelitian  ditunjukkan  pada Gambar 1 :
Mulai Selesai Studi Literatur Pengumpulan Data Pemodelan Saluran Transmisi Menggunakan Software ATP
Mensimulasikan Gangguan pada Saluran Transmisi Menggunakan Software ATP
Menganalisa Gelombang Gangguan Menggunakan Transformasi Clarke dan Transformasi Wavelet Diskrit dengan Software Matlab
Menentukan Lokasi Gangguan dengan Metode Ujung Tunggal dan Metode Ujung Ganda
Membandingkan Hasil Penentuan Lokasi Gangguan dengan Nilai yang Sudah Ditetapkan

## Gambar 1. Diagram Alir Penelitian
Adapun data yang dibutuhkan pada penelitian ini adalah data  simulasi  gangguan  petir,  gangguan  satu  fasa  tanah, gangguan dua fasa tanah, gangguan dua fasa dan gangguan tiga  fasa.  Jarak  lokasi  gangguan  disimulasikan  10  km,  20 km, 30 km, 45,5 km, 60 km, 75 km dan 80 dari sensor. Data yang  dibutuhkan  dimasing-masing  simulasi  berkisar  100 data. Data-Data ini nanti akan dijadikan hasil dari simulasi dibandingkan  dengan  lokasi  gangguan  yang  telah ditetapkan  dan  dianalisa  tingkat  keakuratannya.  Metode penentuan lokasi gangguan menggunakan metode gelombang  berjalan  dan  transformasi wavelet  diskrit. Dua metode penentuan lokasi gangguan menggunakan gelombang  berjalan  akan  diterapkan  pada  penelitian  ini yaitu metode ujung tunggal dan ujung ganda.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  spesifikasi  saluran  transmisi  PLTA  Maninjau hingga GI Pauh Limo sebagai berikut
Tabel 1. Data Saluran Transmisi PLTA Maninjau - GI Pauh Limo
No Data Spesifikasi 1 Tegangan sistem 150 kV 2 Arus Nominal 645 A 3 Panjang Saluran 91 km 4 Jumlah Sirkuit 2 5 Jenis Konduktor HAWK 6 Diameter Konduktor 240 mm 2 7 Daya Rata-Rata 167,58 MVA 8 Impedansi Urutan Positif R = 0,117 Ω/km X = 0,401 Ω/km B = 2,859 µS/km 9 Impedansi Urutan Nol
R = 0,614 Ω/km X = 1,793 Ω/km B = 1,223 µS/km
1. Pemodelan sistem transmisi
Saluran  transmisi  dimodelkan  menggunakan software ATP  menggunakan  komponen line  cable  lumped transposed line ( Clarke) tiga fasa seperti gambar berikut

## Gambar 2. Line/Cable Lumped Transposed Line (Clarke) Tiga Fasa
Untuk sumber tegangan menggunakan kompnen AC source tiga fasa di software ATP

## Gambar 3. Komponen Sumber tegangan 150 kV
Sensor  yang  digunakan  untuk  menangkap  gelombang berjalan dari titik gangguan pada sisi terminal pengukuran dinamakan CCVT.

## Gambar 4. Model CCVT
Pemodelan  gangguan  transmisi  menggunakan software ATP

## Gambar 5. Model Gangguan Petir
Model gangguan satu fasa tanah dimodelkan secara sederhana menggunakan saklar yang dikontrol dengan waktu dan diserikan dengan impedansi gangguan ke tanah
Gambar 6. Model Gangguan Satu Fasa Tanah Model gangguan dua fasa tanah dimodelkan menggunakan dua  saklar  ke  masing-masing  fasa  yang  dikontrol  dengan waktu  yang  sama  dan  dihubungkan  ke  tanah  melalui impedansi gangguan ke tanah.

## Gambar 7. Model Gangguan Dua Fasa Tanah
Gangguan  dua  fasa  dimodelkan  dengan  satu  saklar  yang terhubung ke kedua fasa dan dikontrol dengan waktu

## Gambar 8. Model Gangguan Dua Fasa
Gangguan  tiga  fasa  dimodelkan  dengan  tiga  saklar kemasing-masing  fasa  yang  dikontrol  dengan  waktu  yang sama
Gambar 9. Model Gangguan Tiga Fasa
2. Transformasi Clarke
Mentransformasikan  tiga  fasa  gelombang  gangguan tidak simentris menjadi simetris maka fasa a, b dan c diubah menjadi fasa α, β dan nol menggunakan transformasi Clarke clc clear all sg=load( 'nama_file' ); scell = struct2cell(sg); %Ekstrak data [t,va,vb,vc]= y4baca(scell) %Transformasi clarke [valfa,vbeta,vnol]=y4clark(va,vb,vc)
3. Transformasi Wavelet Diskrit
Mentransformasikan gelombang gangguan yang digunakan adalah fasa α. Fasa α didapatkan dari gelombang gangguan  tiga  fasa  yang  ditransformasikan  dengan transformasi Clarke. Fasa  α bisa  menentukan  segala  jenis gangguan, baik itu gangguan dari dalam dan gangguan dari luar  sistem  saluran  transmisi.  Adapun  syntax  dari transformasi wavelet diskrit menggunakan software Matlab yaitu: clc
clear all sg=load( 'nama_file' ); scell = struct2cell(sg); %Ekstrak data [t,va,vb,vc]= y4baca(scell) %Transformasi clarke [valfa,vbeta,vnol]=y4clark(va,vb,vc) %Menghitung delta t dengan db4,coif4 dan sym4 [cd,ld] =wavedec(valfa,1, 'db4' ); [dd]=detcoef(cd,ld,[1]); [cc,lc] =wavedec(valfa,1, 'coif4' ); [dc]=detcoef(cc,lc,[1]); [cs,ls] =wavedec(valfa,1, 'sym4' ); [ds]=detcoef(cs,ls,[1]); %Plot figure(1; plot(dd); title( 'Daubechies 4' ); xlabel( 'Titik Sampling') ;ylabel( 'Koefisien Detail') figure(2; plot dc); title( 'Coiflets 4' ); xlabel( 'Titik Sampling') ;ylabel( 'Koefisien Detail') figure(3; plot(ds); title( 'Symlets 4' ); xlabel( 'Titik Sampling') ;ylabel( 'Koefisien Detail')
4. Penentuan Lokasi Gangguan Gangguan  disimulasikan  menggunakan  software  ATP dengan  lokasi  gangguan  yang  berbeda-beda  dan  sudah ditentukan sebesar 10 km, 20 km, 30 km, 45,5 km, 60 km, 75  km  dan  80  km  dari  busbar  A.  Gangguan  dengan  jarak 45,5  km  adalah  gangguan  setengah  panjang  saluran  dan waktu  datang  gelombang  pertama  menjadi  acuan  untuk perhitungan gangguan di setengah panjang saluran pertama dan setengah panjang saluran kedua. Simulasi ini dilakukan pada jaringan transmisi tunggal dengan satu tipe gangguan tertentu.
Gangguan  yang  disimulasikan  adalah  gangguan  satu fasa tanah, dua fasa tanah, dua fasa, tiga fasa, surja petir dan surja hubung. Metode dalam menentukan lokasi gangguan terdiri  dari  dua  metode  yaitu  metode  ujung  tunggal  dan metode  ujung  ganda.  Sinyal  gangguan  ditransformasikan menggunakan transformasi wavelet diskrit jenis Daubechies  4  (‘db4’),  Coiflets  4  (‘coif4’)  dan  Symlets  4 (‘sym4’) dengan laju sampling 1 MHz.
5. Gangguan Satu Fasa Tanah
Gangguan ini dimodelkan dengan metode ujung tunggal dan  metode  ujung  ganda  untuk  menentukan  lokasi gangguan.  Gangguan  satu  fasa  tanah  dimodelkan  secara sederhana  menggunakan  saklar  yang  dikontrol  dengan waktu  0,01  detik  yang  terhubung  secara  seri  dengan impedansi  pentanahan  1  ohm.  Panjang  saluran  sebesar  91 km  dan  gangguan  disimulasikan  pada  jarak  45,5  km  atau tepat  ditengah-tengah  saluran.  Ketika  gangguan  terjadi maka  tegangan  transien  merambat  ke  kedua  arah  menuju busbar  A  dan  B.  Pada  busbar  A  terdapat  CCVT  untuk mengukur  tegangan  transien  yang  datang,  kemudian tegangan  transien  ini  sebagiannya  dipantulkan  dan  di teruskan. Gelombang yang dipantulkan oleh busbar A akan kembali menuju titik gangguan dan dipantulkan kembali ke busbar A.

## Gambar 10. Rangkaian Simulasi Penentuan Lokasi Gangguan Satu Fasa
Tanah Metode Ujung Tunggal
Hasil  simulasi  gangguan  satu  fasa  tanah  dengan  metode ujung tunggal yaitu :
Gambar 11. Hasil Simulasi Gangguan Satu Fasa Tanah
Adapun nilai error bisa dihitung dengan
Error (%) = |ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑝𝑒𝑟ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛−𝑗𝑎𝑟𝑎𝑘 𝑔𝑎𝑛𝑔𝑔𝑢𝑎𝑛|
𝑝𝑎𝑛𝑗𝑎𝑛𝑔 𝑠𝑎𝑙𝑢𝑟𝑎𝑛
x 100%
Perhitungan  ini  pun  berlaku  untuk  transformasi  wavelet diskrit  jenis  ‘db4  ,coif4’  dan  ‘sym4.  Hasil  lengkap  dari penentuan  lokasi  gangguan  menggunakan  metode  ujung tunggal dan transformasi wavelet diskrit jenis ‘db4’, ‘coif4’ dan ‘sym4’ pada laju sampling 1 MHz.

## Tabel 2. Hasil Simulasi Gangguan Satu Fasa Tanah
Jarak Gangguan dari Busbar
(km) t a (dtk) t b (dtk)
τ (dtk) X (km) Eror (%) 10 0,01016 0,01020 0,000080 11,799 1,977 20 0,01018 0,01025 0,000140 20,648 0,712 30 0,01020 0,01030 0,000200 29,497 0,552
S. Yudia Meka.dkk: Deteksi Gangguan Saluran Transmisi Menggunakan Metode Gelombang Berjalan dan Transformasi Wavelet Diskrit
45,5 0,01022 0,01038 0,000320 47,196 1,864 60 0,01025 0,01035 0,000200 61,503 1,651 75 0,01027 0,01032 0,000100 76,251 1,375 80 0,01028 0,01032 0,000080 79,201 0,878
Perbandingan  persentase  rata-rata  error  gangguan  satu  fasa tanah  menggunakan  metode  ujung  tunggal  dengan transformasi wavelet diskrit jenis ‘db4’, ‘coif4’ dan ‘sym4’
Gambar 12. Grafik Persentase Rata-Rata Jenis Wavelet ‘db4’, ‘coif4’ dan ‘sym4’ untuk Metode Ujung Tunggal Gangguan Satu Fasa Tanah
Perbandingan  persentase  rata-rata  error  gangguan  satu  fasa tanah menggunakan metode ujung ganda dengan transformasi wavelet  diskrit  jenis  ‘db4’,  ‘coif4’  dan  ‘sym4’
Gambar 13. Grafik Persentase Rata-Rata Jenis Wavelet ‘db4’, ‘coif4’ dan ‘sym4’ untuk Metode Ujung Ganda Gangguan Satu Fasa Tanah
Tingkat  keakuratan  yang  dihitung  dari  persentase  rata-rata error dari kedua metode yaitu
Gambar 14. Grafik Persentase Rata-Rata Error Metode Ujung Tunggal dan Metode Ujung Ganda di Gangguan Satu Fasa Tanah
Tingkat keakuratan yang dihitung dari persentase rata-rata error dari kedua metode yang digunakan yaitu metode ujung tunggal dan metode ujung ganda untuk menentukan lokasi gangguan  dua  fasa  tanah  dengan  memvariasikan  jenis wavelet ‘db4’, ‘coif4’ dan ‘sym4’
Gambar 15. Grafik Persentase Rata-Rata Error Metode Ujung Tunggal dan Metode Ujung Ganda di Gangguan Dua Fasa Tanah
Tingkat keakuratan yang dihitung dari persentase rata-rata error dari kedua metode yang digunakan yaitu metode ujung tunggal dan metode ujung ganda untuk menentukan lokasi gangguan  dua  fasa  dengan  memvariasikan  jenis  wavelet ‘db4’, ‘coif4’ dan ‘sym4’
Gambar 16. Grafik Persentase Rata-Rata Error Metode Ujung Tunggal dan Metode Ujung Ganda di Gangguan Dua Fasa
Tingkat keakuratan yang dihitung dari persentase rata-rata error dari kedua metode yang digunakan yaitu metode ujung tunggal dan metode ujung ganda untuk menentukan lokasi gangguan  tiga  fasa  dengan  memvariasikan  jenis  wavelet ‘db4’, ‘coif4’ dan ‘sym4’
1,287% 1,177% 1,287% db4 coif4 sym4 0,479% 0,479% 0,660% db4 1,287 1,177 1,287 0,479 0,479 0,660 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 db4 coif4 sym4 P er se n ta se Er ro r (%) Jenis Wavelet Ujung Tunggal Ujung Ganda 1,209 1,606 1,209 0,479 1,091 0,479 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 1,6 1,8 db4 coif4 sym4 P er se n ta se Er ro r (%) Jenis Wavelet Ujung Tunggal Ujung Ganda 1,209 1,707 1,209 0,479 0,479 0,479 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 1,6 1,8 db4 coif4 sym4 P erse n tas e Err o r (% ) Jenis Wavelet Ujung Tunggal Ujung Ganda
Gambar 17. Grafik Persentase Rata-Rata Error Metode Ujung Tunggal dan Metode Ujung Ganda di Gangguan Tiga Fasa
Tingkat keakuratan yang dihitung dari persentase rata-rata error dari kedua metode yang digunakan yaitu metode ujung tunggal dan metode ujung ganda untuk menentukan lokasi gangguan  surja petir dengan  memvariasikan jenis  wavelet ‘db4’, ‘coif4’ dan ‘sym4’
Gambar 18. Grafik Persentase Rata-Rata Error Metode Ujung Tunggal dan Metode Ujung Ganda di Gangguan Surja Petir
Tingkat keakuratan yang dihitung dari persentase rata-rata error dari kedua metode yang digunakan yaitu metode ujung tunggal dan metode ujung ganda untuk menentukan lokasi gangguan  surja  hubung  dengan  memvariasikan  jenis wavelet ‘db4’, ‘coif4’ dan ‘sym4’.
Gambar 19. Grafik Persentase Rata-Rata Error Metode Ujung Tunggal dan Metode Ujung Ganda di Gangguan Surja Hubung
Persentase  rata-rata  error  untuk  metode  ujung  ganda lebih kecil dari metode ujung tunggal atau dengan kata lain metode ujung ganda lebih akurat dibanding  metode ujung tunggal  dalam  penentuan  lokasi  gangguan  untuk  semua jenis gangguan. Sedangkan error jenis wavelet ‘db4’ kecil dari  ‘coif4’  dan  ‘sym4’.  Dengan  demikian  jenis  wavelet ‘db4’  lebih  akurat  dari  jenis  lainnya  untuk  kedua  metode dan jenis gangguan. Bisa dilihat dari tabel berikut
Tabel 3. Persentase Rata-Rata Error Semua Jenis Gangguan (%)
Gangguan Ujung Tunggal Ujung Ganda ‘db4’  ‘coif4’ ‘sym4’  ‘db4’  ‘coif4’ ‘sym4’ Satu Fasa Tanah 1,287 1,177 1,287 0,479 0,479 0,66 Dua Fasa Tanah 1,209 1,606 1,209 0,479 1,091 0,479 Dua Fasa 1,209 1,707 1,209 0,479 0,479 0,479 Tiga Fasa 1,209 1,56 1,209 0,479 0,91 0,479 Surja Petir 0,338 0,449 0,894 0,314 0,206 0,364 Rata-Rata 0,875 1,083 0,968 0,372 0,528 0,410

## KESIMPULAN
Dari  penelitian  yang  dilakukan  metode  ujung ganda  lebih  akurat  dibandingkan  dengan  metode  ujung tunggal dalam menentukan lokasi gangguan, hal ini dilihat dari  rata-rata  persentase  error  metode  ujung  ganda  nilai errornya  dibawah  1%  sedangkan  ujung  tunggal  nilai errornya  diatas  1%.  Transformasi wavelet diskrit  jenis Daubechies  4 ‘db4’  lebih  akurat  dibandingkan  dengan Coiflets 4 ‘coif4’ dan Symlets 4 ‘sym4’ untuk kedua metode dalam  menentukan  lokasi  gangguan.  Jenis  gangguan mempengaruhi  keakuratan  dalam  menentukan  lokasi gangguan  untuk  metode  ujung  tunggal.  Akurasi  dalam menentukan  lokasi  gangguan  untuk  metode  ujung  ganda tidak  dipengaruhi  oleh  jenis  gangguan.  Pemilihan  metode penentuan  lokasi  gangguan  antara  metode  ujung  tunggal dan  ujung  ganda  harus  dipertimbangkan  berdasarkan karakteristik sistem tenaga yang spesifik, biaya implementasi  dan  tingkat  akurasi  yang  diinginkan.
1,209
1,560 1,209 0,479 0,910 0,479 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 1,6 1,8 db4 coif4 sym4 P erse n tas e Err o r (% ) Jenis Wavelet Ujung Tunggal Ujung Ganda 0,338 0,449 0,894 0,314 0,206 0,364 0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1 db4 coif4 sym4 P er se n ta se Er ro r (%) Jenis Wavelet Ujung Tunggal Ujung Ganda 0,194 0,38 0,194 0,132 0,132 0,303 0 0,05 0,1 0,15 0,2 0,25 0,3 0,35 0,4 db4 coif4 sym4 Per se n tas e Err o r (% ) Jenis Wavelet Ujung Tunggal Ujung Ganda

## Elektron Jurnal Ilmiah Volume 15  Nomor 2 Desember  2023| 43-50
Penggabungan  metode  menjadikan  stratego  yang  baik untuk  meningkatkan  keandalan  dalam  menentukan  lokasi gangguan.

## REFERENSI
[1 ] R.  G.  Khuzyashev,  I.  L.  Kuzmin,  S.  M.  Tukaev,  L.  T. Tukhvatullin, and E. G. Stepanova, "Traveling-wave fault location  algorithms  in  hybrid  multi-terminal  networks with  a  tree-like  structure," E3S  Web  Conf., vol.  124,  p. 01012, 2019 [2] T. P. S. Bains, T. S. Sidhu, Z. Xu, I. Voloh, and  M.  R.  D.  Zadeh,  "Impedance-Based  Fault  Location Algorithm    for  Ground  Faults  in  Series-Capacitor- Compensated  Transmission  Lines," IEEE  Transactions on Power Delivery, vol. 33, pp. 189-199, 2018.
[3] A.  M.  Moura,  F.  M.  Barbosa,  and  Z.  Vale,  "Travelling waves methods for the calculation of electrical transients- an  efficient  computational  algorithm  of  Bewley's method,"  in Proceedings.  Electrotechnical  Conference Integrating Research, Industry and Education in Energy and Communication Engineering' , 1989, pp. 159-156.
[4] K.  Chen,  C.  Huang,  and  J.  He,  "Fault  detection, classification  and  location  for  transmission  lines  and distribution  systems:  a  review  on  the  methods," High Voltage, vol. 1, pp. 25-33, 2016.
[5] M.  R.  Mosavi,  A.  Tabatabaei,  and  P.  Farajiparvar, "Stability  Comparison  of  Fault  Location  Techniques Against  Faulty  GPS  Time  Tagging  for  Three-Terminal Lines," Arabian  Journal  for  Science  and  Engineering, vol. 42, pp. 2739-2749, 2017/07/01 2017.
[6] L. d. Andrade and T. P. d. Leão, "Impedance-based fault location  analysis  for  transmission  lines,"  in PES  T&D 2012 , 2012, pp. 1-6.
[7] L. de Andrade and T. Ponce de Leão, "Travelling Wave Based Fault Location Analysis for Transmission Lines," EPJ Web of Conferences, vol. 33, p. 04005, 2012.
[8] Ravi  Kumar  Goli,  Abdul  Gafoor  Shaik,  and  S.S  Tulasi Ram, “A transient current based double line transmission system  protection  using  fuzzy-wavelet  approach  in  the presence  of  UPFC”,  Electrical  Power  and  Energy
Systems, vol. 70, (2015), pp. 91–98
[9] S.  Das,  S.  Santoso,  A.  Gaikwad,  and  M.  Patel, "Impedance-based fault location in  transmission networks:  theory  and  application," IEEE  Access, vol.  2, pp. 537-557, 2014.
[10] Dr.  Hilal  Al-Nasseri,  ‘‘Fault  Detection  in  Overhead Transmission Lines Using the Wavelet Transform,’’ GCC POWER  2010  CONFERENCE  &  EXHIBITION,  18-20
Oct. 2010.
[11] A. Aktaibi, M. Rahman and A. Razali, "An Experimental Implementation  of  the  dq  -Axis  Wavelet  Packet Transform  Hybrid  Technique  for  Three-Phase  Power Transformer Protection," IEEE Transactions on Industry Applications,  vol.  50,  no.  4,  pp.  2919-2927,  July-Aug. 2014.
[12] Flavio  B.  Costa,  “Fault-Induced  Transient  Detection Based on RealTime Analysis of the Wavelet Coefficient Energy”, IEEE Transactions on Power Delivery, Vol. 29, No. 1, February 2014
[13] X.  Yang,  M.  Choi,  S.  Lee,  C.  Ten,  and  S.  Lim,  “Fault Location for Underground Power Cable,” Power, vol. 23, no. 4, pp. 1809–1816, 2008.