Penerapan Metode Extreme Learning Machine (ELM) untuk Memprediksi Hasil Sensor EWS Trafo
Rolisa Apalem 1*
1* Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana, Kota Salatiga, Jawa Tengah,  Indonesia.

## a r t i c l e  i n f o
Article history: Received 3 June 2023 Received in revised form 13 September 2023 Accepted 20 November
2023
Available online January 2024
DOI: https://doi.org/10.35870/jti k.v8i1.1243.

## Keywords:
Early Warning System Trafo (EWS Trafo); Extreme Learning Machine (ELM); Distribution Transformer; Machine Learning; Prediction.
Kata Kunci: Early Warning System Trafo (EWS Trafo); Extreme Learning Machine (ELM); Transformator Distribusi;
Pembelajaran Mesin; Prediksi.
ACM Computing Classification System (CCS)
Communication and Mass Media Complete (CMMC)

## a b s t r a c t
The  Early  Warning  System  (EWS)  Trafo  is  a  continuous  monitoring  tool  for transformers that provides warnings when anomalies are detected, aiming to prevent explosions. This device applies artificial intelligence and machine learning technologies to  monitor  and  predict  the  real-time  condition  of  transformers  using  sensor  data collected by the tool. This research aims to predict the condition of transformers based on the EWS Trafo sensor results using the Extreme Learning Machine (ELM) method. The study investigates the effectiveness of the ELM method in predicting transformer conditions. Based on the research results obtained from several combinations of data training:  testing  with  different  numbers  of  hidden  layers,  the  lowest  Mean  Absolute Percentage Error (MAPE) value was found in the combination of 40% training data and 60% testing data, out of a total of 470 data points, with 20 hidden layers, at 23.1125%. Thus,  it  can  be  concluded  that  the  Extreme  Learning  Machine  (ELM)  method  is effective in predicting the condition of transformers.

## a b s t r a k
Early Warning System (EWS) Trafo merupakan alat monitoring secara konitinu untuk trafo  yang  memberikan  peringatan  saat  terdeteksi  anomaly,  dengan  tujuan  mencegah ledakan. Alat ini menerapkan teknologi artificial intelligence dan machine learning untuk memantau dan memprediksi kondisi trafo secara real-time dengan menggunakan data sensor yang dikumpulkan oleh alat tersebut. Pada penelitian ini akan dilakukan prediksi kondisi  trafo  berdasarkan  hasil  sensor  EWS  Trafo  dengan  menggunakan  metode Extreme Learning Machine (ELM). Diamana akan dilihat seberapa baik metode ELM dalam  melakukan  prediksi  kondisi  trafo.  Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan terhadap beberapa kombinasi jumalah pembagian data training : testing dengan jumlah hidden  layer,  didapat  nilai  MAPE  terendah  ada  pada  kombinasi  pembagian  data 40%:60%  dari  total  470  data  dengan  hidden  layer  20  buah  yaitu  sebesar  23,1125%. Sehingga dapat dikatakan bahwa metode Extreme Learning Machine (ELM) ini cukup baik dalam memprediksi kondisi trafo.
*Corresponding Author. Email: rlsaapalem@gmail.com 1* .
© E-ISSN: 2580-1643.
Copyright @ 2024 by the authors of this article. Published by Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET). This work is licensed under a Creative Commons Attribution- NonCommercial 4.0 International License.

## Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi)
Journal Homepage: http://journal.lembagakita.org/index.php/jtik

## 1. Latar Belakang
Saat  ini,  Perusahaan  Listrik  Negara  (PLN)  menjadi pemasok  utama  listrik  yang  menyediakan  tenaga listrik kepada konsumen melalui trafo distribusi [1]. Trafo  atau  transformator  distribusi  merupakan komponen  krusial  dalam  sistem  penyaluran  tenaga listrik karena berperan dalam mengkonversi daya dari jaringan  tegangan  menengah  menjadi  jaringan tegangan rendah [2]. Namun, masalah kerusakan dan gangguan pada trafo distribusi sering terjadi karena jaringan distribusi yang memiliki beberapa trafo yang tersebar jauh dari pusat kendali [3][4]. Gangguan dan kerusakan  pada  trafo  distribusi  dapat  disebabkan oleh  beberapa  faktor,  antara  lain  beban  pelanggan yang  melebihi  kapasitas,  kebocoran  minyak  trafo, tegangan phasa yang berlebihan, ketidakseimbangan beban  pada  setiap  phasa,  serta  peningkatan  suhu trafo [5][6].
Dalam mengatasi masalah tersebut, salah satu upaya efektif untuk menghindari atau mencegah gangguan dan  kerusakan  pada  trafo  yaitu  dengan  melakukan monitoring  kondisi  Trafo.  Berbagai  perusahaan, instansi, dan organisasi telah berupaya mengembangkan  alat-alat  untuk  memantau  kondisi trafo  dengan  memanfaatkan  teknologi  terkini. Tujuan  dari  pengembangan  ini  adalah  memberikan informasi  secara real - time tentang  kondisi  trafo kepada pengguna yang membutuhkannya [2][7][8].
Dari  penjelasan  diatas,  diketahui  bahwa  tim Universitas  Kristen  Satya  berupaya  menciptakan inovasi baru dalam mendukung monitoring kondisi trafo  dengan  membuat  alat early  warning  system  trafo atau alat peringatan dini ledakan trafo yang kemudian disingkat  menjadi  EWS  Trafo.  Alat  ini  dirancang untuk  memonitoring  trafo  secara  kontinu  dan memberikan  peringatan  jika  terdapat  anomaly  pada trafo.  Alat Early  Warning  System (EWS)  Trafo  yang dikembangkan  menerapkan  teknologi  kecerdasan buatan  ( artificial  intelligence )  dan  pembelajaran  mesin ( machine  learning )  guna  melakukan  pemantauan  dan prediksi kondisi trafo berdasarkan data sensor yang terdapat pada alat tersebut.
Hasil prediksi yang baik dari alat EWS Trafo dapat memberikan informasi penting dalam pemeliharaan kondisi  trafo.  Dengan  adanya  peringatan  dini, Tindakan  yang  tepat  dapat  segara  dilakukan  untuk
mencegah terjadinya gangguan serius, seperti ledakan trafo.  Sehingga,  pemilihan  metode machine  learning yang tepat sangat perlu, agar mendapat hasil prediksi yang  akurat. Machine  learning adalah  “bagian  dari artificial intelligence yang berfungsi membuat komputer memiliki kemampuan untuk belajar tentang data baru tanpa harus di program secara eksplisit”, metode ini diperkenalkan pertama kali oleh Arthur Samuel pada tahun 1950 [9]. Salah satu metode machine learning yang sering  digunakan  untuk  melakukan  prediksi  adalah metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST),  metode  ini merupakan  model  komputasi  yang  diadaptasi  dari sistem  saraf  manusia,  dimana  metode  in  memiliki beberapa neuron yang saling terkait satu sama lain [10]. Salah  satu  metode  yang  terdapat  dalam  JST  yaitu Extreme  Learning  Machine (ELM).  Metode  ELM merupakan metode pembelajaran baru dari JST, dan pertama kali dikenalkan oleh Huang pada tahun 2004 [11].  Metode  ELM  ini  memiliki  keunggulan  dalam learning  speed (waktu)  [12],  karena  untuk  bobot  awal diperoleh  secara random tanpa  perlu  iterasi  seperti metode  JST  yang  lain,  juga  memiliki  tingkat ketidaksesuaian  atau  tingkat  kesalahan  rendah  [13]. Penelitian  mengenai  peramalan  harga  cabai  merah besar  di  wilayah  Jawa  Timur  menggunakan  metode ELM,  dan  diperoleh  nilai  kesalahan  terkecil menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar  3%,  dimana  jumlah  fitur  yang  digunakan  2, jumlah neuron sebanyak  3  dan  rentang  nilai  bobot sebesar [-1,8, 1,8] [14].
Penelitian yang dilakukan oleh Izati dkk (2019) yang mengkaji  Prediksi  Harga  Emas  Menggunakan Feed Forward  Neural  Network dengan  Metode Extreme Learning  Machine .  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan bahwa  model Feedforward  Neural  Network (FFNN) dengan  X t-1 sebagai  variabel input dan  jumlah hidden nodes sebanyak  7,  mampu  memberikan  hasil pemodelan yang sangat baik pada proses training yaitu dengan  nilai  MAPE  sebesar  0,6752%  dan  mampu memberikan model dengan kemampuan prediksi yang sangat  baik  dengan  nilai  MAPE  sebesar  0,5499%. Hasil  prediksi  yang  didapat  juga  sangat  baik  karena mendekati  nilai  aktualnya  [15].  Penelitian  lainnya dilakukan prediksi nilai ekspor impor migas dan non- migas  di  Indonesia  dengan  menggunakan  metode ELM.  Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa metode ELM mampu memprediksi nilai ekspor impor migas dan non-migas di Indonesia dengan baik, dilihat dari nilai rata-rata MAPE untuk data ekspor sebesar
6,6742%  dengan  perbandingan  data training : testing 70%:30%, jumlah fitur 5, dan hidden layer 8, sedangkan nilai  rata-rata  MAPE  untuk  data  import  sebesar 10,0515%  dengan  perbandingan  data training : testing 80%:20%,  jumlah  fitur  4,  dan hidden layer 10  [16]. Berdasarkan  latar  belakang  yang  ada,  penelitian  ini dilakukan  untuk  memprediksi  kondisi  trafo berdasarkan hasil sensor dari alat EWS Trafo dengan menerapkan  metode machine  learning yaitu  metode Extreme Learning Machine .

## 2. Metode Penelitian
Penelitian ini bersifat kualitatif dengan menggunakan metode deskriptif. Penelitian kualitatif adalah metode penelitian  yang  yang  spesifikasinya  sistematis, terencana,  terstruktur  dengan  jelas  dan  akurat, metode ini biasanya dinyatakan dalam bentuk angka, grafik,  juga  menggunakan  rumus  statistika  dalam perhitungannya.  Metode  Deskriptif  adalah  metode yang  digunakan  untuk  mendeskripsikan  atau memberi  gambaran  umum  mengenai  objek  yang diteliti maupun hasil penelitian. Dalam penelitian ini ada  beberapa  langkah  yang  dilakukan  untuk memperoleh  hasil  prediksi  menggunakan  metode Extreme  Learning  Machine (ELM).  Gambar  1 merupakan  alur  atau  langkah  penelitian  yang dilakukan.
Gambar 1. Alur Penelitian
Pada Gambar 1 dapat dijelaskan sebagai berikut:

## Studi Literatur
Tahap  pengumpulan  informasi  sebagai  referensi. Dalam  tahap  ini  dikumpulkan  beberapa  penelitian
yang diperlukan dari jurnal, buku, maupun artikel yang membahas  proses  prediksi  menggunakan  metode ELM,  transormator  distribusi,  kondisi  trafo,  dan metode pemantuan (monitoring) kondisi trafo.

## Pengumpulan Data
Pada penelitian ini data yang digunakan berupa data sekunder dari website Kaggle yang berisi dataset kondisi Kesehatan trafo (https://www.kaggle.com/datasets/easonlai/sample -power-transformers-health-condition- dataset?resource=download). Dataset ini  mencakup atribut dari sensor EWS Trafo dan nilai health index , yang  akan  digunakan  untuk  memprediksi  kondisi trafo.

## Normalisasi (Pre-processinng) Data
Proses  ini  mengubah  data  menjadi  nilai  yang  lebih spesifik atau lebih kecil dan memiliki range yang tidak terlalu  jauh  yaitu  dala  interval  [0,1],  namun  nilai interval  sendiri  dapat  disesuaikan  dengan  keluaran fungsi  aktivasi  yang  digunakan.  Proses  normalisasi dapat dilakukan dengan persamaan 1 [15].
𝑥 𝑖 ′ = 0,8 (𝑥 𝑖 −(𝑥 𝑚𝑖𝑛 ) ) ((𝑥 𝑚𝑎𝑥 ) −(𝑥 𝑚𝑖𝑛 ) ) + 0,1 (1)
Keterangan : 𝑥 𝑖 ′ :  Data ke-i hasil normalisasi.
𝑥 𝑖 :   Data ke-i sebelum dinormalisasi. (𝑥 𝑚𝑖𝑛 ) :  Nilai  minimum  dari  data  sebelum dinormalisasi.
(𝑥 𝑚𝑎𝑥 ) :  Nilai maksimum dari data sebelum dinormalisasi.

## Pembagian Kombinasi Data Training : Testing
Sebelum  melakukan  proses  training  maupun testing , data yang sudah di normalisasi dibagi menjadi 2 bagian yaitu data training dan testing . Dalam penelitian ini data training : testing dibagi menjadi 6 kombinasi yaitu:
1) 40% data training (188 data) dan 60% data testing (282 data);
2) 50% data training (235 data) dan 50% data testing (235 data);
3) 60% data training (282 data) dan 40% data testing (188 data);
4) 70% data training (329 data) dan 30% data testing (141 data);
5) 80% data training (376 data) dan 20% data testing (94 data); dan
Studi Literatur Pengumpulan
Data Normalisasi Data
Pembagian Kombinasi Data Training:Testing
Proses
Training Data Proses Testing Data Denormalisasi Hasil Prediksi
Hitung Akurasi Prediksi dengan MAPE Analisis Hasil
6) 90% data training (423 data) dan 10% data testing (47 data)
Proses Training Data Persentase  jumlah  data  yang  diguanakan  dalam proses training yaitu 40%, 50%, 60%, 70%, 80%, dan 90%  dari  data  yang  digunakan.  Proses training dilakukan dalam beberapa Langkah:
1) Menginisialisasi  W  (bobot)  dan  Bias  secara random (acak) dengan range [0,1].
2) Menghitung output  hidden  layer (H init )  dengan persamaan 2.
𝐻 𝑖𝑛𝑖𝑡 𝑖 𝑗 = (∑ 𝑤 𝑖 𝑗 + 𝑥 𝑖 𝑛 𝑖=1 ) + 𝑏 𝑗 (2)
Keterangan :
𝐻 𝑖𝑛𝑖𝑡 𝑖 𝑗 :   Matriks hasil output hidden layer untuk proses training.
𝑖 :   Banyak data atau data ke-i (1, 2, 3,
…)
𝑗 :   Banyak hidden nodes.
𝑛 :   Jumlah input neuron.
𝑤 :   Input weight (bobot).
𝑥 :   Data yang digunakan.
𝑏 :   Nilai bias.
3) Menghitung  fungsi  aktivasi  hasil output  hidden layer dengan  menggunakan  fungsi  aktivasi sigmoid  biner.  Fungsi  aktivasi  sigmoid  biner dapat dilihat pada persamaan 3.
𝐻 = 1 (1+𝑒 −(𝐻𝑖𝑛𝑖𝑡) ) (3)
Keterangan :
𝐻 :   Nilai Perhitungan Aktivasi 𝑒 :   Bilangan euler dengan nilai pembulatan 2,718
𝐻 𝑖𝑛𝑖𝑡 :   Nilai Matriks hasil output hidden layer
4) Menghitung  matriks Moore-Penrose  Generalized Invers dengan persamaan 4.
𝐻 + = (𝐻 𝑇 × 𝐻) −1 × 𝐻 𝑇 (4)
Keterangan :
𝐻 + :   Matriks Moore-Penrose Generalized  Inverse dengan fungsi aktivasi.
𝐻 :   Matriks H output hidden layer.
𝐻 𝑇 :  Matriks H Transpose.
5) Menghitung output  weight (bobot)  antara hidden layer dengan output  layer . Output  weight diperoleh dengan menggunakan persamaan 5.
𝛽 = 𝐻 + × 𝑌 (5)
Keterangan : 𝛽 :  Matriks output weight (bobot) .
𝐻 + :   Matriks Moore-Penrose  Generalized  Inverse dari matriks H.
Y :   Matriks Target (prediksi).
Proses Testing Data Proses testing sendiri  hampir  mirip  dengan  proses training , namun pada proses testing tidak menghitung nilai matriks Moore-Penrose Generalized Inverse dan output weight .  Persentase  jumlah  data testing yang  digunakan dalam proses testing yaitu 60%, 50%,40%, 30%, 20%, dan 10% dari data yang ada. Proses testing dilakukan dalam beberapa langkah :
1) Menginisialisasi output  weight dan  bias  hasil  dari proses training .
2) Menghitung output  hidden  layer dan  fungsi  aktivasi dengan menggunakan persamaan 2 dan 3.
3) Menghitung hasil prediksi ( output layer ) menggunakan persamaan 6.
𝑦 = 𝐻 × 𝛽 (6)
Keterangan : 𝑦 : output layer yang merupakan hasil prediksi 𝐻 : output hidden layer dihitung dengan fungsi aktivasi 𝛽 :   nilai output weight dari proses training

## Denormalisasi Hasil Prediksi
Data  hasil  prediksi  kemudian  didenormalisasikan. Denormalisasi  berfungsi  mengembalikan  nilai  yang dinormalisasi  (dalam  interval  [0,1])  ke  nilai  semula (aktual) untuk mendapatkan prediksi dari data testing . Denormalisasi dapat dilakukan dengan persamaan 7.
𝑑 = 𝑑 ′ × (𝑚𝑎𝑥 − 𝑚𝑖𝑛) + 𝑚𝑖𝑛
(7)
Keterangan :
𝑑 :  Nilai hasil prediksi setelah dinormalisasi.
𝑑 ′ :   Nilai hasil prediksi sebelum denormalisasi.
𝑚𝑎𝑥 :  Nilai maksimum dari dataset.
𝑚𝑖𝑛 :   Nilai minimun dari dataset.

## Hitung Akurasi Prediksi dengan MAPE
Hasil  prediksi  yang  sudah  didenormalisasi, selanjutnya dilakukan pengukuran tingkat kesalahan untuk  mengetahui  tingkat  keakuratan  dari  metode ELM dalam memprediksi kondisi trafo berdasarkan hasil  sensor  EWS  trafo.  Tingkat  keakuratan  suatu metode  dilihat  dari  nilai  kesalahan  prediksinya, semakin  kecil  nilai  kesalahan,  maka  semakin  baik metode  tersebut  dalam  melakukan  prediksi. Pengukuran tingkat kesalahan prediksi dapat dihitung dengan  MAPE.  MAPE  ( Mean  Absolute  Percentage Error ) adalah kesalahan persentase absolut rata-rata, oleh  karena  itu,  nilai  kesalahan  positif  atau  negatif diabaikan  dalam  MAPE.  Semakin  kecil  nilai kesalahan  yang  diperoleh  dengan  MAPE,  maka semakin baik hasil prediksinya. Kriteria nilai MAPE dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Kriteria Nilai MAPE
Persentase Nilai MAPE Keterangan < 10% Prediksi Sangat Baik 10% - 20% Prediksi Baik 20% - 50% Prediksi Cukup >50% Prediksi Tidak Akurat
Perentasi  Nilai  MAPE  dapat  diperoleh  dengan persamaan 8.
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 1 𝑛 ∑ | 𝑦 𝑖 −𝑦̂ 𝑦 𝑖 | × 100 𝑛 𝑖=1 (8)
Keterangan : 𝑀𝐴𝑃𝐸 :  Nilai error prediksi dalam persen.
𝑛
:   Banyak data yang diuji.
𝑦̂ :   Nilai data hasil prediksi.
𝑦 𝑖 :   Nilai data aktual.
Analisis Hasil Setelah semua proses prediksi yang dilakukan dengan menggunakan  metode  ELM,  selanjutnya  dilakukan Analisa hasil.
Analisa dilakukan untuk membandingkan  data  hasil  prediksi  dengan  data aktual berdasarkan nilai MAPE yang diperoleh, juga menganalisa kombinasi  pembagian data training dan
testing dengan  kombinasi  jumlah hidden  layer yang optimal untuk digunakan dalam prediksi kondisi trafo.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Hasil dan pembahasan dari penelitian ini merupakan penerapan  dari  metode Extreme  Learning  Machine (ELM)  dalam  memprediksi  kondisi  kesehatan  trafo yang  dilihat  dari  nilai health  index berdasarkan  hasil sensor  EWS  Trafo.  Pembangunan  model  prediksi dilakukan  menggunakan tools Google  Colaboratory (https://colab.research.google.com)  dengan  Bahasa pemrograman python ,  dan  juga  menggunakan beberapa library pendukung yang dimiliki python antara lain  Pandas,  NumPY,  Matplotlib, Scikit-Learn (sklearn), dan ELM ( Extreme Learning Machine ). Pada prediksi  kondisi  trafo  menggunakan  metode  ELM akan dilakukan pengujian terhadap kombinasi jumlah data training : testing dengan kombinasi jumlah hidden layer .  Tujuan  dari  pengujian  ini  adalah  menentukan kombinasi  dari  jumlah  data training : testing dengan kombinasi  jumlah hidden  layer yang  optimal  untuk memprediksi  kondisi  trafo.  Dalam  pengujian  ini, proses  evaluasi  didasarkan  pada  nilai  MAPE  yang diperoleh dari setiap kali menjalankan program. Pada setiap  percobaan,  nilai  MAPE  yang  didapatkan berbeda-beda, hal ini dikarenakan nilai bobot dan bias yang  diinisialisasi  secara random setiap  kali menjalankan  program,  sehingga  pengujian  ini dilakukan  10  kali  percobaan  untuk  tiap  kombinasi pembagian  data training : testing dengan  kombinasi jumlah hidden layer , dan kemudian dihitung nilai rata- rata MAPE dari setiap percobaan terhadap kombinasi yang ada. Adapun pembagian data training : testing yang akan digunakan yaitu 40%:60%, 50%:50%, 60%:40%, 70%:30%,  80%:20%,  dan  90%:10%, dan  hidden  layer dengan kelipatan 5 mulai dari 5 sampai 50. Pengujian ini menggunakan jumlah fitur ( input layer ) sebanyak 14, serta  nilai  bobot  dan  bias  akan  diinisialisasi  secara random pada setiap percobaan.
Hasil Pengujian Kombinasi Jumlah Data Training: Testing dengan Kombinasi Jumlah Hidden Layer 1) Kombinasi Data 40%:60%
Hasil  pengujian  terhadap  kombinasi  data  40%:60% dengan  beberapa hidden  layer ,  menunjukkan  bahwa nilai MAPE terbaik terdapat hidden layer sejumlah 20 dengan  nilai  MAPE  sebesar  23,1125%.  Untuk  lebih jelasnya  dapat  dilihat  pada  Tabel  2  dan  Gambar  2
berikut :
Tabel 2. Nilai Rata-rata MAPE untuk Kombinasi Data 40%:60% Jumlah Hidden Layer Rata-rata Nilai MAPE 5 31,2591 % 10 24,6476 % 15 23,7105 % 20 23,1125 % 25 23,8318 % 30 23,2254 % 35 24,5380 % 40 25,0185 % 45 26,0294 % 50 29,0714 %
Gambar 2. Grafik Rata-rata MAPE untuk
Kombinasi Data 40%:60%
2) Kombinasi Data 50%:50%
Hasil  pengujian  terhadap kombinasi  data  50%:50% dengan  beberapa hidden  layer ,  menunjukkan  bahwa jumlah hidden  layer 20  buah  memiliki  nilai  MAPE terendah yaitu 24,0002%. Lebih jelasnya dapat dilihat pada Tabel 3 dan Gambar 3 berikut:
Tabel 3. Nilai Rata-rata MAPE untuk Kombinasi
Data 50%:50% Jumlah Hidden Layer Rata-rata Nilai MAPE 5 29,4936 % 10 24,4939 % 15 24,0263 % 20 24,0002 % 25 24,1838 % 30 24,2584 % 35 24,2557 % 40 24,9480 % 45 25,5948 % 50 27,2113 % Gambar 3. Grafik Rata-rata MAPE untuk Kombinasi Data 50%:50%
3) Kombinasi Data 60%:40%
Hasil  pengujian  terhadap  kombinasi  data  60%:40% dengan  beberapa hidden  layer ,  menunjukkan  bahwa nilai  MAPE  terkecil  yaitu  24,3684%  berada  pada hidden layer sejumlah  20  buah.  Untuk  lebih  jelasnya dapat dilihat pada Tabel 4 dan Gambar 4:
Tabel 4. Nilai Rata-rata MAPE untuk Kombinasi Data 60%:40% Jumlah Hidden Layer Rata-rata Nilai MAPE 5 29,6995 % 10 25,7511 % 15 24,4857 % 20 24,3684 % 25 24,6530 % 30 24,5136 % 35 24,8247 % 40 25,7448 % 45 26,0571 % 50 27,5318 %
Gambar 4. Grafik Rata-rata MAPE untuk Kombinasi Data 60%:40%
31 ,26 % 24 ,65 % 23 ,71 % 23 ,11 % 23 ,83 % 23 ,23 % 24 ,54 % 25 ,02 % 26 ,03 % 29 ,07 % 0,00% 5,00% 10,00% 15,00% 20,00% 25,00% 30,00% 35,00% 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 Ra ta -r ata Nila i MAPE Jumlah Hidden Layer Rata-rata Nilai MAPE untuk Kombinasi Data 80%:20% 29 ,4 9% 24 ,49 % 24 ,03 % 24 ,00 % 24 ,18 % 24 ,26 % 24 ,26 % 24 ,95 % 25 ,59 % 27 ,21 % 0,00% 5,00% 10,00% 15,00% 20,00% 25,00% 30,00% 35,00% 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 Ra ta -r ata Nila i MAPE Jumlah Hidden Layer Rata-rata Nilai MAPE untuk Kombinasi Data 80%:20% 29 ,70 % 25 ,75 % 24 ,49 %
24 ,37 %
24 ,65 % 24 ,51 %
24 ,82 % 25 ,74 % 26 ,06 % 27 ,5 3% 0,00% 5,00% 10,00% 15,00% 20,00% 25,00% 30,00% 35,00% 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 Ra ta -r ata Nila i MAPE Jumlah Hidden Layer Rata-rata Nilai MAPE untuk Kombinasi Data 80%:20%
36
4) Kombinasi Data 70%:30%
Hasil  pengujian  terhadap kombinasi  data  70%:30% dengan  beberapa hidden  layer ,  menunjukkan  bahwa hidden  layer sebanyak  20  buah  memiliki  nilai  MAPE terbaik yaitu 23,8912%. Lebih jelasnya dapat dilihat pada Tabel 5 dan Gambar 5 berikut:
Tabel 5. Nilai Rata-rata MAPE untuk Kombinasi
Data 70%:30% Jumlah Hidden Layer  Rata-rata Nilai MAPE 5 28,1607 % 10 26,2234 % 15 24,6492 % 20 23,8912 % 25 24,1466 % 30 23,9189 % 35 25,1043 % 40 24,4053 % 45 25,2582 % 50 25,4947 % Gambar 5. Grafik Rata-rata MAPE untuk Kombinasi Data 70%:30%
5) Kombinasi Data 80%:20%
Hasil  pengujian  terhadap kombinasi  data  80%:20% dengan  beberapa hidden  layer ,  memiliki  hasil  yang berbeda  dari  kombinasi  sebelumnya,  dimana  nilai MAPE terendah berada pada hidden layer sebanyak 50 buah  yaitu  24,4673%.  Untuk  jelasnya  dapat  dilihat pada Tabel 6 dan Gambar 6 berikut:
Tabel 6. Nilai Rata-rata MAPE untuk Kombinasi
Data 80%:20% Jumlah Hidden Layer Rata-rata Nilai MAPE 5 30,2995 % 10 26,5703 % 15 25,3312 % 20 24,9201 % 25 24,7970 % 30 24,7624 % 35 24,8025 % 40 24,8078 % 45 24,9995 % 50 24,4673 % Gambar 6. Grafik Rata-rata MAPE untuk Kombinasi Data 80%:20%
6) Kombinasi Data 90%:10%
Hasil  pengujian  terhadap  kombinasi  data  90%:10% dengan  beberapa hidden  layer ,  menunjukkan  bawha nilai MAPE terendah berada pada jumlah hidden layer sebanyak  25  buah  dengan  nilai  MAPE  yaitu 23,8335%. Lebih jelasnya dapat dilihat pada Tabel 7 dan Gambar 7 berikut:
Tabel 7. Nilai Rata-rata MAPE untuk Kombinasi
Data 90%:10% Jumlah Hidden Layer Rata-rata Nilai MAPE 5 29,7102 % 10 26,0273 % 15 24,4492 % 20 24,2236 % 25 23,8335 % 30 24,2014 % 35 24,1182 % 40 23,8927 % 45 25,0018 %
50 25,1534 % 28 ,16 % 26 ,22 % 24 ,65 % 23 ,89 % 24 ,15 % 23 ,9 2% 25 ,10 % 24 ,41 % 25 ,26 % 25 ,49 % 21,00% 22,00% 23,00% 24,00% 25,00% 26,00% 27,00% 28,00% 29,00% 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 Ra ta -r ata Nila i MAPE Jumlah Hidden Layer Rata-rata Nilai MAPE untuk Kombinasi Data 80%:20% 3 0 ,3 0 % 2 6 ,5 7 % 2 5 ,3 3 % 2 4 ,9 2 % 2 4 ,8 0 % 2 4 ,7 6 % 2 4 ,8 0 % 2 4 ,8 1 % 2 5 ,0 0 % 2 4 ,4 7 % 0,00% 5,00% 10,00% 15,00% 20,00% 25,00% 30,00% 35,00% 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 R a ta -r a ta N il a i M A PE Jumlah Hidden Layer Rata-rata Nilai MAPE untuk Kombinasi Data 80%:20%

## Gambar 7. Grafik Rata-rata MAPE untuk Kombinasi Data 90%:10%
Analisis  Perbandingan  Kombinasi  Jumlah  Data  Training: Testing dengan Kombinasi Jumlah Hidden Layer Hasil pengujian yang dilakukan terhadap kombinasi data training : testing dengan kombinasi jumlah hidden layer didapat beberapa nilai rata-rata MAPE terkecil dari  setiap  kombinasi  data training : testing dengan kombinasi  jumlah hidden  layer .  Rata-rata  pengujian yang  dilakukan  dengan  beberapa  kombinasi  data tarining : testing menunjukkan  bahwa  jumlah hidden layer 20  buah  memiliki  nilai  rata-rata  MAPE  yang kecil. Agar lebih jelas, hasil dapat dilihat pada Tabel 8 berikut :
Tabel 8. Nilai MAPE terkecil dari Kombinasi
Pembagian Data dan Jumlah Hidden Layer Kombinasi Training : Testing Jumlah Hidden Layer Nilai MAPE 40% : 60 % 20 23,1125 % 50% : 50% 20 24,0002 % 60% : 40% 20 24,3684 % 70% : 30% 20 23,8912 % 80% : 20% 50 24,4673 % 90% : 10% 25 23,8335 %
Tabel  8  menunjukkan  bahwa  nilai  MAPE  terkecil berada  pada  kombinasi  Data  40%  :  60%  dengan hidden layer sejumlah 20 buah yaitu sebesar 23,1125 %. Sehingga kombinasi data 40% : 60% dengan 20 buah hidden layer merupakan kombinasi yang optimal untuk digunakan dalam prediksi kondisi trafo.
Analisis Perbandingan Hasil Prediksi dengan Data Aktual Berdasarkan  pengujian  yang  dilakukan,  maka pembagian data training : testing yang digunakan adalah 40%:60%,  jumlah hidden layer 20  buah,  jumlah  fitur ( input layer ) 14 buah, dan 1 output layer (hasil prediksi).
Berdasarkan  kombinasi  tersebut,  data  hasil  prediksi yang  diperoleh  serta  data  aktual  ditunjukkan  pada Gambar 8.
Gambar 8. Grafik Perbandingan Data Aktual dan Hasil Prediksi
Gambar 8 merupakan perbandingan data aktual dan hasil prediksi dengan nilai MAPE sebesar 22,6047%. Hasil  prediksi  kondisi  trafo  pada  data testing ke-40 sebanyak 21,40 memiliki selisih terendah yaitu 0.175 dengan  data  aktual  sebanyak  21,58.  Sedangkan  data testing ke-125  dengan  hasil  prediksi  29,81  dan  data aktual  69,42  memiliki  selisih  tertinggi  yaitu  39,610. Grafik  diatas  juga  menunjukan  pola  hasil  prediksi cenderung  mengikuti  pola  data  aktual.  Sehingga penerapan metode ELM dapat dikatakan cukup baik dalam  memprediksi  kondisi  trafo  yang  dilihat  dari Health Index .

## 4. Kesimpulan dan Saran
Berdasarkan hasil penerapan metode Extreme Learning Machine (ELM) dalam memprediksi kondisi trafo dan perhitungan akurasi hasil prediksi dengan nilai MAPE pada  dataset  Kondisi  Kesehatan  trafo  dari  Kaggle, maka dapat disimpulkan sebagai berikut : 1) Metode
Extreme
Learning Machine (ELM) mampu menyelesaikan  permasalahan  prediksi  kondisi  trafo dengan  nilai  kesalahan  terendah.  Proses  penerapan metode  ELM  dimulai  dengan  normalisasi  data, kemudian  pembagian  data training : testing ,  inisialisai bobot  dan  bias  secara  acak,  selanjutnya  melakukan proses training dan testing , setelah itu hasil prediksi di denormalisasi  ke  dalam  bentuk  nilai  aktual,  dan
29 ,71 % 26 ,03 % 24 ,45 % 24 ,22 % 23 ,83 % 24 ,20 % 24 ,12 % 23 ,89 % 25 ,00 % 25 ,15 % 0,00% 10,00% 20,00% 30,00% 40,00% 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 Ra ta -r ata Nila i MAPE Jumlah Hidden Layer Rata-rata Nilai MAPE untuk Kombinasi Data 80%:20% 0 20 40 60 80 100 120 1 17 33 49 65 81 97 113 129 145 161 177 193 209 225 241 257 273 Ko nd is i Tr afo (He al th In de x) Data Ke- Perbandingan Data Aktual dan Hasil Prediksi Data Aktual Hasil Prediksi
kemudian  dilakukan  perhitungan  nilai  kesalahan dengan  MAPE.  2)  Penelitian  menunjukkan  bahwa nilai MAPE pada prediksi kondisi trafo dipengaruhi oleh  jumlah  kombinasi  data  training:  testing  dan jumlah  hidden  layer.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa kombinasi data 40%:60% dengan 20 hidden layer  menghasilkan  rata-rata  MAPE  terendah,  yaitu 23,1125%.  3)  Perbandingan  data  aktual  dan  hasil prediksi dari kombinasi data 40%:60% dengan hidden layer 20,  menghasilkan  nilai  MAPE  sebesar 22,6047%,  dengan selisih terendah 0,175 dari hasil prediksi  21,40  dan  data  aktual  21,58,  serta  selisih tertinggi  yaitu  39,610  dari  hasil  prediksi  29,81  dan data aktual 69,42. Sehingga Penerapan metode ELM cukup baik dalam memprediksi kondisi trafo.
Saran  yang  dapat  diberikat  untuk  penelitian selanjutnya  yaitu:  1)  Diharapkan    adanya penggabungan  metode  lain  dengan  metode  ELM seperti  metode optimasi atau metode  kecerdasaran buatan  lainnya,  agar  hasil  prediksi  yang  diperoleh lebih  optimal dan mendapat selisih yang minial juga. Atau  juga  bisa  menggunakan  metode  lain  untuk membandingkan  hasil  prediksinya.  2)  menambah skenario  pengujian  berupa  pengujian  bobot  dan fungsi aktivasi, sehingga dapat mengetahui pengaruh parameter  selain  parameter  yang  diguanakan  dalam penelitian  ini.  3)  Penelitian  selanjutnya  untuk memprediksi trafo yang dilihat dari nilai Health Index (HI),  diharapkan  dapat  menyesuaikan  data  sensor sebagai fitur atau input layer , dan juga cara perhitungan HI  dari  tiap-tiap  menyedia  layanan  monitoring kondisi trafo.

## 5. Daftar Pustaka
[1] Statistik PLN 2021. 2021. PT PLN (Persero),
Jakarta. Available at: https://web.pln.co.id/statics/uploads/2022/ 03/Statistik-PLN-2021-Unaudited- 21.2.22.pdf .
[2] Soedjarwanto,  N.  and  Nama,  G.F.,  2019. Monitoring  Arus,  Tegangan  dan  Daya  pada Transformator Distribusi 20 KV Menggunakan Teknologi Internet of Things. Jurnal  EECCIS , 13 (3).  pp.  128 – 133. Available: https://jurnaleeccis.ub.ac.id/ .
[3] Nugraha,  I.M.A.  and  Desnanjaya,  I.G.M.N., 2021.  Penempatan  dan  Pemilihan  Kapasitas Transformator Distribusi Secara Optimal Pada Penyulang Perumnas. Jurnal RESISTOR (Rekayasa Sistem Komputer) , 4 (1), pp.33-44. DOI: https://doi.org/10.31598/jurnalresistor.v4i1.7 22 .
[4] Ir  Denny  Richard  Pattiapon,  M.T.,  2017. TINJAUAN PENGAMAN GARDU DISTRIBUSI 37A TERHADAP LEDAKAN TRAFO DI SKIP DALAM PALDAM. JURNAL  SIMETRIK , 7 (2),  pp.
31 – 37 DOI: https://doi.org/10.31959/js.v7i2.47 . [5] de  Fretes,  R.,  2022.  Analisis  Penyebab Kerusakan Transformator menggunakan Metode  RCA  (Fishbone  diagram  and  5-Why Analysis)  di  PT.  PLN  (Persero)  Kantor Pelayanan  Kiandarat.  ARIKA,  16(2),  pp.117-
124.
DOI: https://doi.org/10.30598/arika.2022.16.2.117 . [6] Zebua,  O.,  Endah,  K.,  Syaiful,  A.  and Aldiansyah,  A.,  2021.  Rancang  Bangun  Alat Monitoring Ketidakseimbangan Beban Transformator  Distribusi  Berbasis  Internet  of Things. Electrician – Jurnal Rekayasa  dan  Teknologi Elektro , 15 (2), pp.146-152. .
[7] Madjid, A.R. and Suprianto, B., 2019. Prototype Monitoring Arus, dan Suhu pada Transformator Distribusi Berbasis Internet Of Things  (IoT).  Jurnal Teknik  Elektro,  8(1),  pp.
111 – 119.
[8] Prasetyo,  B.E.,  Putra,  W.H.N.,  Syauqy,  D., Bhawiyuga,  A.,  Wibowo,  S.S.,  Ronilaya,  F., Siradjuddin,  I.  and  Adhisuwignjo,  S.,  2020.
Sistem  Monitoring  Trafo  Distribusi  PT.  PLN (Persero)  berbasis  IoT.  Jurnal  Teknologi Informasi  dan  Ilmu  Komputer,  7(1),  pp.205- 210. DOI: https://doi.org/10.25126/jtiik.202071951 . [9] Id, I.D., 2021. Machine Learning: Teori, Studi Kasus dan  Implementasi  Menggunakan  Python (Vol.  1). Unri Press.
[10] Faizal, R., Setiawan, B.D. and Cholisoddin, I., 2019.  Prediksi  Nilai  Cryptocurrency  Bitcoin menggunakan  Algoritme  Extreme  Learning Machine  (ELM). Jurnal  Pengembangan  Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , 3 (5), pp.4226-4233.
[11] Huang, G.B., Zhu, Q.Y. and Siew, C.K., 2004, July. Extreme learning machine: a new learning scheme  of  feedforward  neural  networks.
In 2004  IEEE  international  joint  conference  on neural networks (IEEE Cat. No. 04CH37541) (Vol.  2,  pp.  985-990).  IEEE.
DOI: https://doi.org/10.1109/IJCNN.2004.13800 68 .
[12] Huang, G.B., Zhu, Q.Y. and Siew, C.K., 2006. Extreme  learning  machine:  theory  and applications. Neurocomputing , 70 (1-3),  pp.489- 501. DOI:
https://doi.org/10.1016/j.neucom.2005.12.12
6 .
[13] Huang, G.B., Zhou, H., Ding, X. and Zhang, R.,  2011.  Extreme  learning  machine  for regression and multiclass classification. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B  (Cybernetics) , 42 (2),  pp.513-529.  DOI: https://doi.org/10.1109/TSMCB.2011.21686
04 .
[14] Adiatmaja, P.B., Setiawan, B.D. and Wihandika, R.C.,  2019.  Peramalan  Harga  Cabai  Merah Besar  Wilayah  Jawa  Timur  Menggunakan Metode  Extreme  Learning  Machine. Jurnal Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer , 3 (6), pp.5444-5449.
[15] Izati, N.A., Warsito, B. and Widiharih, T., 2019. Prediksi  Harga  Emas  Menggunakan  Feed Forward  Neural  Network  Dengan  Metode Extreme Learning Machine. Jurnal Gaussian , 8 (2), pp.171-183. DOI: https://doi.org/10.14710/j.gauss.8.2.171-183 .
[16] Kertayuga,  D.,  Santoso,  E.  and  Hidayat,  N., 2021. Prediksi Nilai Ekspor Impor Migas Dan Non-Migas  Indonesia  Menggunakan  Extreme Learning  Machine  (ELM). Jurnal  Pengembangan Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer , 5 (6), pp.2792-2800.