## PEMODELAN STRUKTUR TEKNIK CERDAS UNTUK SISTEM PROTEKSI RELE JARAK
Azriyenni, Missi Ebta Dame Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Riau Kampus Bina Widya Km 12,5 Simpang Baru, Panam, Pekanbaru, Riau 28293 E-mail : azriyenni@eng.unri.ac.id
Abstrak --  Sistem  daya  listrik  terdiri  dari  pembangkitan,  sistem  transmisi,  sistem  distribusi,  sistem proteksi  dan  beban.  Sistem  transmisi  merupakan  elemen  yang  digunakan  sebagai  objek  simulasi ketika  terjadi  gangguan  di  saluran  transmisi.  Sedangkan,  untuk  sistem  proteksi  menggunakan pengontrolan secara digital untuk mengatasi kesalahan pada perhitungan setting impedansi rele jarak. Pada  sistem  transmisi  saat  terjadi  gangguan  dengan  mendapatkan  informasi  rele  jarak  dan  Circuit Breaker  (CB)  yang akan  digunakan  sebagai  data  untuk  menjalankan teknik  cerdas.  Oleh karena  itu, dalam artikel ini akan diusulkan satu metode teknik cerdas yang merupakan model komputasi. Teknik cerdas  yang  akan  digunakan  ini  adalah  teknik  Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  berbasiskan    Back Propagation  (BP).  Pelatihan  JST-BP  ini  akan  dijalankan  proses  pelatihan  untuk  memecahkan permasalahan  identifikasi  lokasi  gangguan  di  sistem  transmisi  daya  listrik.    Hasil  keluaran  yang diharapkan  memberikan  koreksi  galat  yang  kecil  dan  akan  lebih  mendekati  nilai  yang  baik.  Dan akhirnya, dengan teknik  JST-BP  ini diharapkan dapat  mengidentifikasi  lokasi gangguan secara tepat dan benar.
Kata kunci: Impedansi, Kesalahan, Rele jarak, Teknik cerdas, Transmisi.
Abstract --  The  power  system  consists  of  electric  power  generation,  transmission  systems, distribution  systems,  protection  systems  and  utility.  The  transmission  system  is  an  element  that  is used as the object of the simulation when an interruption occurs in the transmission line.  Meanwhile, for  protection  systems  are  using  digital  control  to  resolve  the  error  in  calculation  of  distance  relay impedance  setting.  In  the  transmission  system,  it  is  during  fault  by  getting  information  the  distance relay  and  circuit  breaker  that  be  used  as  the  data  to  run  an  intelligent  technique.  Therefore,  in  this article  will  be  proposed  method  of  intelligent  techniques  that  is  model  of  computing.  The  intelligent technique will be used the technique of Artificial Neural Network based on Back Propagation. Training ANN-BP will run the training process to solve the problem of identification of fault location in electrical power  transmission  systems.  The  output  is  expected  to  provide  error  correction  is  small  and  will  be closer  to  reach  good  value.  Finally,  the  technique  ANN-BP  is  expected  to  identify  the  fault  location accurately and correctly.
Keywords: Impedance, Fault, Distance relay, Intelligent techniques, Transmission

## PENDAHULUAN
Perkembangan  kebutuhan  beban  yang semakin  besar  dan  sistem  daya  listrik  menjadi semakin  kompleks.  Kemajuan  teknologi  digital meningkatkan dan jumlah informasi yang tersedia  pada  sistem  kontrol  pengawasan akuisisi data. Jika terjadi gangguan pada sistem, namun  rele  jarak  tidak  membaca  impedansi dengan  baik  atau  terjadi  kesalahan  pembacaan impedansi di sistem proteksi. Maka, sistem daya listrik  dapat  membuat  operator  kesulitan  dalam mengatasi  masalah  gangguan  di  sistem  daya listrik  (Grigsby,  2012).  Prinsip  kerja  rele  jarak yaitu  dengan  membandingan  arus  gangguan dengan  tegangan  rele  jarak  (Ariff  and  Pal,  2016 ) (Bittencourt et. al. , 2009) (Hooshyar et. al. , 2014).
Suatu metode jaringan syaraf juga digunakan  untuk  pengolahan  informasi  alaram dan  lokasi  gangguan  di  sistem  daya  listrik. Pengklasifikasian  menggunakan  jaringan  syaraf dilatih  secara off-line dengan  beberapa  pola alaram  yang  berbeda.  Hasil  keputusan  telah disajikan untuk mendapatkan diagnosa gangguan  yaitu  klasifikasi  gangguan  di  sistem daya listrik (Upendar et. al., 2009) (Qiteng et. al. , 2012). Lout and Aggarwal, 2012, telah diusulkan satu  algoritma  yang  menggunakan  jaringan syaraf feedforward untuk  diagnosis  gangguan  di sistem  transmisi  daya  listrik.    Sinyal  akan  diukur di  salah  satu  saluran  transmisi  yang  digunakan sebagai masukan untuk algoritma jaringan syaraf (Ferreira et.al., 2016) (Lout and Aggarwal, 2012).
Sistem  transmisi  adalah  suatu  sistem penyaluran  energi  listrik  dari  satu  tempat  ke tempat  lain.  Sistem  transmisi  didasarkan  atas besarnya daya yang harus disalurkan dari pusat- pusat pembangkit ke beban dan jarak penyaluran yang  cukup  jauh.  Rele  merupakan  jantung  dari proteksi  sistem  tenaga  listrik.  Rele  ini  berfungsi sebagai  mengaktifkan Circuit  Breaker (CB) bekerja  jika  terjadi  gangguan.    CB  adalah  salah satu  peralatan  pemutus  daya  yang  berguna untuk memutuskan dan menghubungkan rangkaian  listrik  dalam  kondisi  terhubung  ke beban  baik  secara  kondisi  normal  maupun  tidak normal.  Tindakan  ini  berguna  untuk  memastikan bahwa bagian lain dari sistem mendapatkan daya dan  sistem  terhindar  dari  kerusakan  yang  lebih besar  karena  kegagalan  kerja  dari  peralatan proteksi (Schulze et. al. , 2011).
Pemodelan  struktur  teknik  cerdas  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  menggunakan metode  JST  jenis  BP.  Teknik  cerdas  ini  jika dijalankan maka keluaran memberikan hasil yang salah,  maka  sebagai  penimbang  dikoreksi  agar error dapat  diperkecil  dan  tanggapan  jaringan syaraf  diharapkan  lebih  mendekati  nilai  yang benar.  Metode  JST-BP  merupakan  suatu  model komputasi yang menggunakan proses pembelajaran atau pelatihan yang dapat digunakan untuk membantu memecahkan permasalahan  identifikasi  lokasi  gangguan  di sistem daya listrik.

## Rele Jarak
Rele
jarak digunakan sebagai perlindungan utama di sistem transmisi Tegangan  Tinggi  (TT)  dan  Tegangan  Ekstra Tinggi  (TET).    Rele  jarak  bekerja  dengan mengukur impedansi saluran transmisi di kawasan  zona  perlindungan.    Rele  jarak
mengukur  tegangan  pada  titik  gangguan  dan arus  gangguan  yang  dipandang  dari  sisi  rele, dengan  cara  membagi  magnitud  tegangan  dan arus  menjadi  impedansi  gangguan.  Perhitungan impedansi  menggunakan  persamaan  sebagai berikut (Kalam and  Kothari, 2010):
(1)
Jenis-jenis  gangguan  pada  sistem  daya listrik  adalah  terdiri  dari  gangguan  satu  fasa  ke bumi (FB), dua fasa (FF), dua fasa ke bumi (FFB) dan tiga fasa (FFF).  Berdasarkan pengalaman di lapangan  diamati  bahwa  70%  sampai  80%  dari gangguan  di  saluran  transmisi  adalah  gangguan satu fasa ke bumi.  Sedangkan  untuk gangguan dua fasa ke bumi dan dua fasa terjadi gangguan dalam  rata-rata  15%.    Selain  dari  pada  itu, sebanyak  5%  adalah  gangguan  tiga  fasa (gangguan  simetri).    Rele  jarak  sebagai perlindungan  utama  dapat mengesan  semua jenis  gangguan  dan  memisahkan  bagian  yang ada  gangguan.    Rele  jarak  bekerja  berdasarkan pengukuran  impedansi  di  saluran  transmisi, apabila  impedansi  yang  terukur  lebih  kecil  dari impedansi  tertentu  yang  membawa  dampak kepada  gangguan,  maka  CB  akan  trip  (Kalam and  Kothari, 2010) (Seethalekshmi et. al. , 2011). Gambar  1  menunjukkan  prinsip  kerja  rele jarak  dapat  memberi  kepada  perlindungan adalah dengan menghubungkan antara jarak dan waktu kerja CB. Pengesetan rele jarak terdiri dari tiga  kawasan  perlindungan,  pengesetan Zona  1 dengan  waktu  kerja  rele t 1 ,  pengesetan Zona  2 dengan waktu kerja rele t 2 , dan pengesetan Zona 3 waktu  kerja  rele t 3 (Seethalekshmi et.  al. , 2011).
Dengan  mempertimbangkan  adanya  gangguan- gangguan dari data-data saluran transmisi, Trafo Arus  dan  Trafo  Tegangan,  rele  jarak Zona  1 ditetapkan  90  persen  dari  panjang  saluran transmisi yang dilindungi (P3B, 2006) (Bittencourt et. al , 2009)
(2)
Masa kerja rele pada keadaan t 1 = 0, maka tidak dilakukan pengesetan waktu. Prinsip pengesetan Zona  2 adalah  berdasarkan  Persamaan  (3)  dan (4) (P3B, 2006).
(3) (4)
Prinsip  pengesetan Zona  3 adalah  berdasarkan Persamaan (5), (6) dan (7) (P3B, 2006).
(5) (6) (7)

## METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  ini  mengaplikasikan teknik  Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  yaitu  salah satu  bagian  teknik  cerdas.  JST  adalah berkaitan dengan  perhitungan  unsur-unsur  masukan  dan keluaran  yang  dikenal  sebagai neuron .  Setiap neuron mempunyai  masukan  yang  banyak  dan mempunyai pemberat untuk memaparkan hubungan  antara  masukan  dan  keluaran.  Satu neuron ditentukan  oleh  satu  isyarat  yang  setara kepada  jumlah  semua  masukan  seperti  pada Gambar 2. JST terdiri dari satu atau lebih lapisan neuron dalam jaringan yang saling berhubungan.
Gambar 2. Struktur Jaringan Syaraf Tiruan
Rangkaian  JST  terdiri  dari  satu  lapisan masukan,  satu  lapisan  tersembunyi  dan  satu lapisan keluaran. Bilangan neuron dalam masukan  dan  lapisan  keluaran  tergantung kepada kuantitas masukan dan keluaran. Perhitungan  JST  adalah  hasil  penambahan  dari lapisan  tersembunyi.  Berbagai  aplikasi  telah membuktikan  bahwa  JST  dengan  satu  lapisan tunggal mempunyai kemampuan untuk menghubungkan  antara  variabel  masukan  dan keluaran.    Kuantitas neuron dalam  lapisan tersembunyi  juga  mempengaruhi  capaian  JST yang boleh dioptimalkan oleh Persamaan (8).
  I I P J ln  (8)
Fungsi  Sigmoid  Biner merupakan  fungsi aktivasi  yang  digunakan  untuk  JST  yang  dilatih dengan  menggunakan  metode  BP.  Oleh  karena itu,  fungsi  ini  sering  digunakan  untuk  jaringan yang membutuhkan nilai keluaran pada interval 0 sampai 1. Fungsi sigmoid biner dapat
dirumuskan Persamaan (9) dan (10) (Larsson et. al. , 2006).
x e x f y      1 1 ) ( (9) )] ( 1 )[ ( ) ( ' x f x f x f    (10)
Setiap neuron memiliki  fungsi  aktifasi seperti  yang  telah  disebutkan  diatas,  yang  akan mentransformasi  sinyal  yang  masuk  ke neuron tersebut  sehingga  dihasilkan  output  dari  neuron tersebut. Nilai sinyal yang masukan adalah x 1 , x 2 , x 3 , pada neuron Y  nilai  sinyal  yang  masuk  akan dijumlahkan dan menjadi total masukan ) _ ( in y bagi neuron Y,
b x w x w x w in y     3 3 2 2 1 1 _ (11)
Aplikasi JST Back Propagation Untuk
Identifikasi Gangguan di Saluran Transmisi JST Back Propagation (BP) dapat digunakan  untuk  memecahkan  masalah  untuk
mengetahui zona  gangguan  yang  terjadi  di sistem  daya  listrik.  BP  merupakan  salah  satu model  dari  jaringan  syaraf  tiruan  umpan  maju. Pelatihan  BP  ini  disusun  berdasarkan  algoritma propagasi  balik  yang  didasarkan  pada  aturan pelatihan dengan koreksi kesalahan.  Proses dari error propagasi  balik  ini  terdiri  dari  dua  tahap, yaitu  umpan  maju  dan  umpan  mundur.  Struktur BP ini tersusun atas lapisan-lapisan neuron , yaitu lapisan masukan ( input layer ), lapisan tersembunyi  ( hidden  layer )  dan  lapisan  keluaran ( output layer ) (Larsson et. al. , 2006) . Untuk  setiap neuron pada  setiap  lapisan memiliki fungsi aktifasi, fungsi aktifasi mentransformasi  nilai  masukan  menjadi  nilai keluaran.  Fungsi  aktifasi  untuk  setiap neuron
pada lapisan tertentu adalah sama. Pada lapisan tersembunyi  menggunakan  fungsi  aktifasi  yang tidak  linier  dan  fungsi  aktifasi  yang  digunakan secara  kontiniu.  Jumlah  lapisan  tersembunyi sebanyak  2/3  dari  jumlah  lapisan  masukan ditambah  jumlah  lapisan  keluaran. Neuron masukan  menggunakan  fungsi  aktifasi  yang sama  yaitu  fungsi  aktifasi  linier.  Fungsi  aktifasi yang digunakan harus memiliki turunan karena di dalam  algoritma  metode  BP  menggunakan turunan  fungsi  aktifasi  pada  setiap  lapisan  untuk memperbaiki  bobot  JST  (Qiteng  Hong  2010). Pada  analisa  identifikasi  lokasi  gangguan, struktur  jaringan  syaraf  yang  digunakan  adalah model  jaringan  lapisan  banyak  seperti  pada Gambar 2.
V1 V2 V8 I 1 I 2 I 12 Z1 Z2 Z3 Z4 Z5 Z24 Z1 Z2 Z3 Z4 Z5 Z6 Z7 Z8 Z9 Z10 Z11 Z37 Y1 Y2 Y3 Y4 Y5 Y7 Y6 Y24 x1 x2 x8 x9 x10 x20 x3 x4 Input Layer Hidden Layer Output Layer v1 1 v1 2 W 11 W 12 vij wj k 1 Bias Hidden 1 Bias Output Tegangan Arus Impedansi v 0 1 v0p w 0 1 w 0 n bv bw
Gambar 2. JST Jenis BP dengan Satu Lapisan Tersembunyi
Pada Umpan maju (Warwick et. al. , 2008), setiap neuron masukan  ( X i , i =  1,  …, n ) menerima  nilai  masukan  sinyal x 1 dan  mengirim nilai ini kesemua neuron pada lapisan berikutnya. Setiap neuron tersembunyi  ( Z j , j =  1,  …, p ) menerima  masukan  berupa  hasil  perkalian  nilai masukan  sinyal  dengan  bobot  pada  garis  yang terhubung dengan lapisan tersembunyi.
j in z _ =    n i ij i j v x v 1 0 (12)
Gunakan  fungsi  aktifasi  Persamaan  (13)  untuk menghitung  sinyal  keluaran  (Warwick et.  al. , 2008).
j z = j in z j e in z f _ 1 1 ) _ (    (13)
Setiap neuron keluaran  ( Y k , k =  1,  …, m ) menerima  masukan  berupa  hasil  perkalian  nilai keluaran  setiap  lapisan  tersembunyi  dengan bobot yang terhubung pada garis dengan lapisan keluaran (Warwick et. al. , 2008).
k in y _ =    p j jk j k w z w 1 0 (14)
Fungsi aktifasi untuk menghitung sinyal keluaran:
k y = k in y k e in y f _ 1 1 ) _ (    (15)
Menghitung  Kesalahan  ( Error )  BP  (Warwick et. al. ,  2008)  dengan  menghitung  faktor δ lapisan keluaran berdasarkan kesalahan disetiap masukan keluaran ( Y k , k = 1, …, m ) ) 1 ( ) ( ) _ ( ) ( ' k k k k k k k k y y y t in y f y t       (16)
Menghitung  bobot W jk yang  akan  dipakai  untuk mengubah bobot w jk dengan laju perceptron α ,
, j k jk Z W    p j m k ,..., 2 ,1 ; ,..., 2 ,1   (17)
Untuk  memperbaruhi  bobot  lapisan  tersembunyi dengan lapisan keluaran.
, 0 k k W    (18)
Untuk memperbaruhi bias pada lapisan keluaran. Menghitung faktor δ lapisan tersembunyi berdasarkan kesalahan disetiap lapisan tersembunyi ( Z j , j = 1, …, p ),
j net _  =   m k jk k W 1  (19)
Faktor  lapisan  tersembunyi  (Warwick et.  al. , 2008):
j  = ) 1 ( _ ) _ ( _ ' j j j j j z z in in z f in     (20)
Menghitung  perubahan  bobot v ij yang  akan dipakai nanti untuk mengubah bobot v ij
, i j ij X V    n i p j ,..., 2 , 1 ; ,..., 2 , 1   (21)
untuk  memperbaharui  bobot  lapisan  masukan dengan lapisan tersembunyi,
,
0 j j V    (22)
Memperbaharui Bobot dan Bias:
Setiap neuron keluaran  ( Y k , k =  1,  …, m ) memperbaharui bobot dan bias ( j = 1, …, p ) jk jk jk W old W new W    ) ( ) ( (23)
Setiap neuron tersembunyi  ( Z j , j =  1,  …, p ) memperbaharui bias dan bobot ) ,..., 1 ( n i  , ij ij ij V old V new V    ) ( ) ( (24)
Setelah dilakukan proses pembelajaran, jaringan diatas  dapat  dipakai  untuk  proses  pengujian. Dalam  hal  ini  hanya  langkah feedforward saja yang  dipakai  untuk  menentukan  keluaran  hasil dari jaringan.

## HASIL DAN ANALISIS
Dengan  simulasi  komputer  menggunakan software Matlab  memodelkan  kerja  dari  metode BP, dimana hasil simulasi dengan metode BP ini dapat mengidentifikasi lokasi atau zona gangguan  di  saluran  sistem  daya  listrik.  Proses pemodelannya  menggunakan  dua  proses,  yaitu proses pelatihan dan pengujian. Nilai berupa nilai magnitud  tegangan  bus,  arus  di  saluran  dan impedansi  sebagai  nilai  keluaran  (target),  yang kemudian  digunakan  untuk  proses  pelatihan metode  BP.  Pada  proses  pengujian  nilai  target untuk  setingan  impedansi  yang  digunakan  tetap seperti  nilai  proses  pelatihan.  Identifikasi  lokasi atau  zona  gangguan  di  sistem  daya  listrik  dan dapat  diketahui  keputusan  peralatan  proteksi yang bekerja di lokasi gangguan tersebut.
Data  tersebut  dapat  dilihat  dalam  Tabel  1 sampai Tabel 3.  Tabel 1 menunjukkan masukan awal dari data gangguan sistem daya listrik untuk pelatihan  dan  pengujian  menggunakan  metode JST-BP.    Tabel  2  menunjukkan  nilai  masukan, nilai  keluaran  dan  nilai  target  untuk  dijalankan menggunakan metode JST-BP.  Kemudian Tabel 3  menunjukkan  nilai  bobot  dan  nilai  bias  baru pada neuron keluaran dan lapisan tersembunyi

## Tabel 1. Data Masukan Pelatihan dan Pengujian
Kondisi Saat Gangguan Sistem Daya Listrik Masukan Nilai V_ inlatih 150.000;148.220;141.479;139.315;140. 352;136.672;150.000;148.582 I_ inlatih 267;267;181;181;81;81;60;60;122;112;1 45;107
V_ infault 5.056;1.980;4.410;1.974;1.974;1.974;8. 118;5.388 I_ infault 0.00;0.00;620;66;0.00;0.00;0.00;0.00;0. 00;0.00;0.00;0.00 Zl 549.45;542.93;818.89;781.75;1746.65;1 719.93;2339.2;2357.98;1141.92;1304.3 4;1153.84;1615.02 Z CB nor 549.45;549.45;542.93;542.93;818.89;81 8.89;781.75;781.75;1746.65;1746.65;17 19.93;1719.93;2339.2;2339.2;2357.98;2 357.98;1141.92;1120.26;1304.34;1288. 87;1153.84;1142.93;1615.02;1611.08 Z (zona1) 1.344;1.344;1.344;1.344;7.632;7.632;7. 632;7.632;5.68;5.68;5.68;5.68;3.848;3.8 48;3.848;3.848;4.44;4.44;3.184;3.184;2. 248;2.248;0.808;0.808 Z (zona2) 2.185;2.185;2.185;2.185;10.38;10.38;10 .38;10.38;11.87;11.87;11.87;11.87;8.36; 8.36;8.36;8.36;9.1;9.1;4.485;4.485;4.8;4 .8;2.415;2.415 Z (zona3) 3.252;3.252;3.252;3.252;11.422;11.422; 11.422;11.422;16.976;16.976;16.976;16 .976;13.02;13.02;13.02;13.02;14.558;14 .558;5.326;5.326;7.126;7.126;4.616;4.6 16

## Tabel 2. Nilai Masukan, Keluaran dan Target
Variabel Nilai Masukan  latih (x) 0.0010;0.0010;0.0009;0.0009;0.0009;0.0 009;0.0010;0.0010;0.0010;0.0010;0.0007 ;0.0007;0.0003;0.0003;0.0002;0.0002;0.0 005;0.0004;0.0005;0.0004;1.0000 Masukan gangguan (f) 0.0006;0.0002;0.0005;0.0002;0.0002;0.0 002;0.0010;0.0007;0;0;0.0010;0.0001;0;0 ;0;0;0;0;0;0;1.0000 Target keluaran (t) 0.2349;0.2349;0.2349;0.2349;0.3501;0.3 501;0.3501;0.3501;0.7467;0.7467;0.7467 ;0.7467;1.0000;1.0000;1.0000;1.0000;0.4 882;0.4882;0.5576;0.5576;0.4933;0.4933 ;0.6904;0.6904 Dari proses pelatihan dan pengujian dalam pemodelan metode JST-BP
dengan menggunakan  nilai learning  rate dan  lapisan tersembunyi  yang  di  tentukan  berdasarkan  nilai referensi.  Hasil  dari  metode  JST-BP  dapat mengidentifikasi  keluaran  dari  proses  kerja metode  ini  berupa  keluaran  peralatan  proteksi CB  pada  sistem  daya  listrik.  Gambar  3  adalah struktur  pemodelan  yang  dilakukan  pengujian gangguan  di  salah  satu  panjang  saluran transmisi  menggunakan  metode  JST-BP.  Hasil keluaran dapat mengidentifikasi lokasi gangguan atau zona gangguan yaitu zona 1 dan zona 2 .
0,0010 Z1 Z2 Z3 Z4 Z5 Z24 Z1 Z2 Z3 Z4 Z5 Z6 Z7 Z8 Z9 Z10 Z11 Z37 Y1 Y2 Y3 Y4 Y5 Y7 Y6 Y24 x1 x2 x8 x9 x10 x20 x3 x4 Input Layer Hidden Layer Output Layer v1 1 v1 2 W 11 W 12 Vij W jk 0,5 Bias Hidden 0,5 Bias Output 0,0010 0,0009 0,0010 0,0010 0,0010 0,0004 z _ in 1 = - 0 .2 8 2 9 y _ in 1 = - 6 .6 9 8 6 z_inj= 0.1745 y _ in k = - 6 .5 6 3 2 0,4298 0,5160 0.5972 0,6052 0,5813 0,4632 0,5740 0,5543 0,5794 0,4160 0,5398 0,5435 0,0012 0,0012 0,0012 0,0012 0,0013 0,0014 z _ in 2 = 0 .0 6 4 1 y _ in 2 = - 6 .6 9 5 5 Zona 1 Zona 1 Zona 1 Zona 1 Zona 1 Zona 2
Gambar 3. Hasil keluaran simulasi metode JST-BP
Tabel 3. Bobot dan Bias Baru pada Neuron Keluaran dan Lapisan Tersembunyi Variabel Nilai dj (nilai bobot
dan  bias  baru pada  lapisan tersembunyi) 0.1664;0.1934;0.1290;0.2064;0.2085;0.16 49;0.1083;0.1703;0.1220;0.1852;0.1970;0. 1430;0.1604;0.1848;0.1774;0.2008;0.1820 ;0.1770;0.0944;0.1825;0.1626;0.1678;0.16 78;0.1353;0.0932;0.1106;0.1767;0.1791;0. 1724;0.1429;0.1851; 0.1546;0.1708;0.1681;0.1277;0.2066;0.15 34 dk (nilai bobot dan  bias  baru pada  lapisan keluaran) -0.1227;-0.1221;-0.1229;-0.1204;-0.1160;- 0.1156;-0.1171; -0.1172;-0.0970;-0.0969;-0.0986;-0.0971;- 0.0844;-0.0819; -0.0834;-0.0830
Tabel  4  adalah  hasil  keluaran  simulasi pemodelan  metode  JST-BP  dapat  dilihat  bahwa saat  sistem  terganggu  dengan  pembacaan peralatan  proteksi  CB  yang  terpasang  dimasing- masing  bus  di  gardu  induk.  Maka  JST-BP  dapat mengidentifikasi  lokasi  gangguan  yang  terjadi  di zona  1,  merupakan  zona  proteksi  utama sepanjang 90% dari saluran transmisi. Kemudian jika gangguan tidak dapat diamankan disepanjang  zona  1,  maka  JST-BP  akan mengidentifikasi  lokasi  gangguan  yang  terjadi  di zona 2.
Tabel 4. Hasil Keluaran Simulasi Metode JST-BP Zona Lokasi Gangguan Peralatan Proteksi Zona 1 TL CB1 Zona 1 GS CB2 Zona 1 TL.2 CB3 Zona 1 GS.2 CB4 Zona 1 GS.1 CB5 Zona 1 D.1 CB6 Zona 1 GS.2 CB7 Zona 1 D.2 CB8 Zona 1 BB CB9 Zona 1 D.1 CB10 Zona 1 BB.2 CB11 Zona 1 D.2 CB12 Zona 1 D.1 CB13 Zona 1 DU.1 CB14 Zona 1 D.2 CB15 Zona 1 DU.2 CB16 Zona 1 BB CB17 Zona 1 KP CB18 Zona 1 KP CB19 Zona 1 GS CB20 Zona 1 KP CB21 Zona 1 BG CB22 Zona 2 BG CB23 Zona 2 GS CB24
Proses  pelatihan  dan  pengujian  yang  dijalankan pada  proses  komputasi  menggunakan software MATLAB  dengan  menggunakan  metode  JST-BP sebagai berikut:
 Jumlah neuron lapisan  masukan  adalah  20 neuron
 Jumlah neuron lapisan tersembunyi adalah 37 neuron
 Jumlah neuron lapisan  keluaran  adalah  24 neuron
 Target error adalah 0,001  Learning Rate (α) adalah 0,5  Jumlah iterasi adalah 48.370
Hasil  dari  pemodelan  menggunakan  JST- BP dapat dilihat dari aplikasi metode ini, ia dapat mengidentifikasi lokasi atau zona gangguan lebih akurat.  Hampir  semua  panjang  saluran  sistem berada  pada  proteksi  zona  utama  yang  dengan kata  lain,  JST-BP  dapat  menangani  dan mengatasi masalah untuk mengidentifikasi lokasi gangguan di saluran transmisi sistem daya listrik.

## KESIMPULAN
Dengan  menggunakan  metode  JST-BP pada  rele  jarak  dapat  memberikan  informasi berupa  lokasi  atau  zona  gangguan  di  saluran sistem  transmisi.    Pemilihan  parameter  dan  nilai bobot  untuk  prediksi berdasarkan  pengujian nilai error terkecil. Keberhasilan metode ini dipengaruhi oleh jumlah lapisan tersembunyi dan nilai learning  rate yang  digunakan.  Penelitian  ini telah  diterapkan  satu  algoritma  teknik  cerdas alternatif  berasaskan  metode  JST-BP    untuk identifikasi  lokasi  gangguan  di  saluran  transmisi daya listrik.

## REFERENSI
Ariff, M. A. M. and B. C. Pal. Adaptive Protection and  Control  in  the  Power  System  for  Wide- Area  Blackout  Prevention. IEEE  Transactions on  Power  Delivery .  2016;  31  (4):  1815-1825. http://dx.doi.org/10.1109/TPWRD.2016.25180 80
Bittencourt,  A.A.,  M.R.  de  Carvalho  and  J.  G. Rolim.  Adaptive  Strategies  in  Power  System Protection  Using  Intelligence  Techniques. Proceeding  of  15 th International  Conference on  Intelligence  System  Applications  to  Power System  ISAP  2009 .  Curitiba  2009:  1-6. http://dx.doi.org/10.1109/ISAP.2009.5352943 . Ferreira,  V.H., et.  al. A  sirvey  on  intelligent system application fo fault diagnosis in electric power  system  transmission  lines. Electric Power  Systems  Research. 2016;  136:  135- 153.
http://dx.doi.org/10.1016/j.epsr.2016.02.002 Grigsby, l. L. Power System. CRC Press Taylor & Francis Group. 2012.
Hooshyar,  A.,  M.  A.  Azzouz  and  E.  F.  El- Saadany.  Distance  Protection  of  Lines Connected  to  Induction  Generator-Based Wind  Farms  During  Balanced  Faults., IEEE Transactions on Sustainable Energy . 2014; 5 (4): 1193-1203.
http://dx.doi.org/10.1109/TSTE.2014.2336773 Kalam,  A.  and  D.  P.  Kothari. Power  System Protection  and  Communications .  Replika Press  Pvt.  Ltd.  2010.    (Kalam  and    Kothari, 2010).
Larsson,  A.,  A.  Germond  and  B.  Zhang, Application  of  Neural  Networks  to  the Identification  of  Steady  State  Equivalents  of External  Power  Systems. Proceeding  of  the 2006  International  Conference  on  Power System Technology , Chongqing, 2006: 1-6. http://dx.doi.org/10.1109/ICPST.2006.321647 Lout,  K.  and  R.  K.  Aggarwal.  A  Feedforward Artificial  Neural  Network  Approach  to  Fault Classification  and  Location  on  a  132kV Transmission  Line  Using  Current  Signals Only. Proceeding of 47th International Universities  Power  Engineering  Conference (UPEC) , London, 2012; 1-6.
http://dx.doi.org/10.1109/UPEC.2012.6398574 P3B, Pelatihan O&M Relai Proteksi Jaringan . PT.
PLN (Persero) P3B. 2006.
Qiteng,  Hong.  A.  D.,  Campbell  Booth.  Intelligent System for Detecting Hidden Errors. Proceeding of The 47 th
International Universities  Power  Engineering  Conference (UPEC) , London, 2012; 1-6. http://dx.doi.org/10.1109/UPEC.2012.6398575
Schulze,  R.,  P.  Schegner  and  R.  Zivanovic. Parameter  Identification  of  Unsymmetrical Transmission  Lines  Using  Fault  Records Obtained  From  Protective  Relays. IEEE Transactions on Power Delivery. 2011; 26 (2): 1265-1272. http://dx.doi.org/10.1109/TPWRD.2010.21023
70
Seethalekshmi,  K.,  S.  N.  Singh  and  S.  C. Srivastava.  Synchrophasor  Assisted  Adaptive Reach Setting of Distance Relays in Presence of UPFC. IEEE Systems Journal . 2011; 5 (3): 396-405.
http://dx.doi.org/10.1109/JSYST.2011.215869 4
Upendar,  J.,  C.  P.  Gupta  and  G.  K.  Singh.  Fault Classification Scheme Based on the Adaptive Resonance  Theory  Neural  Network  for Protection  of  Transmission  Lines .  Electric Power  Components  and  Systems .  2009; 38
(4): 424-444. http://dx.doi.org/10.1080/15325000903330609 Warwick,  Kevin,  A.  Ekwue  and  R.  Aggarwal.
Artificial  Intelligence  Techniques  in  Power Systems .  United  Kingdom,  The  Institution  of Engineering and Technology. 2008.