## CLUSTERING TRAFO DISTRIBUSI MENGGUNAKAN ALGORITMA SELF- ORGANIZING MAP
Tutik Khotimah Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika Universitas Muria Kudus Email: tutik.khotimah@umk.ac.id
Abdul Syukur Pascasarjana Teknik Informatika Universitas Dian Nuswantoro Email: abah.syukur01@dsn.dinus.ac.id
M. Arief Soeleman Pascasarjana Teknik Informatika Universitas Dian Nuswantoro Email: arief2802@dsn.dinus.ac.id

## ABSTRAK
Salah satu cara untuk mengetahui beban sebuah trafo distribusi PLN masih memenuhi batas normal atau overload adalah dengan melakukan pengukuran beban trafo tersebut. Pada PLN Area Pelayanan Jaringan Kudus, pengukuran beban dilakukan baik pada siang hari mau pun pada malam hari. Hasil pengukuran tersebut memiliki kemungkinan berbeda. Hal ini disebabkan pada siang hari penggunaan beban cenderung kecil, sedangkan pada malam hari pemakaian beban lebih besar. Hal ini menyebabkan sulitnya menentukan beban trafo tersebut masih normal atau overload . Untuk memetakan beban trafo distribusi secara cepat dan akurat, diperlukan teknik data mining yaitu clustering . Penelitian ini dilakukan dengan menerapkan algoritma Self Organizing Map (SOM). Dengan SOM dihasilkan nilai akurasi sebesar 93% terhadap hasil pengukuran beban trafo distribusi pada siang hari dan sebesar 84% terhadap hasil pengukuran beban trafo distribusi pada malam hari. Sedangkan error yang dihasilkan dari pemetaan dengan SOM sebesar 7% terhadap hasil pengukuran beban trafo distribusi pada siang hari dan sebesar 16% terhadap hasil pengukuran beban trafo distribusi pada malam hari.
Kata kunci: clustering, self-organizing map , trafo distribusi.

## ABSTRACT
One way to determine the burden of a distribution transformer PLN still meet the normal or overload is by measuring the load transformer. In the Kudus Service Area Network PLN, load measurements performed both during the day will even at night. The measurement results are likely to differ. This is due to the use of the load during the day tend to be small, while at night the use of larger loads. This causes difficulty determining the transformer load is still normal or overload. To map the distribution transformer load quickly and accurately, it is necessary that clustering data mining techniques. The research was conducted by implementing the algorithm Self Organizing Map (SOM). With SOM produced an accuracy value of 93% of the distribution transformer load measurement during the day and by 84% of the distribution transformer load measurements at night. while the error resulting from the mapping of the SOM of 7% of the yield distribution transformer load measurement during the day and 16% of the distribution transformer load measurements at night
Keywords: clustering, self-organizing map, distribution transformers.

## 1. PENDAHULUAN
Kebutuhan manusia terhadap energi sebagian besar diperoleh dari energi listrik, baik kebutuhan untuk kehidupan sehari-hari mau pun untuk kebutuhan industri. Di Indonesia, masalah yang berkaitan dengan listrik, baik dalam hal pembangkitan, transmisi mau pun distribusi, ditangani oleh PLN. Dalam melakukan distribusi energi listrik ke pelanggan, PLN menggunakan jaringan distribusi. Jaringan distribusi dibagi menjadi dua macam, yaitu jaringan distribusi primer dan jaringan distribusi sekunder [1]. Jaringan distribusi primer berasal dari trafo gardu induk (GI) menuju gardu distribusi. Sedangkan jaringan distribusi sekunder berasal dari gardu distribusi menuju ke pelanggan. Dalam sebuah gardu distribusi, terdapat beberapa trafo distribusi yang digunakan untuk mengirimkan energi listrik ke seluruh pelanggan.
Trafo distribusi adalah trafo yang mengambil tegangan distribusi dan membagi-bagikannya sebagai tegangan akhir (110 V, 208 V, 220 V) sehingga daya benar-benar digunakan [2].
PLN Unit Pelayanan & Jaringan (UPJ) Kudus Kota dan UPJ Jepara adalah bagian dari PLN Area Pelayanan & Jaringan (APJ) Kudus. Berdasarkan data hasil dari peneropongan yang dilakukan pada tahun 2010, UPJ Kudus Kota memiliki 2342 trafo distribusi yang tersebar di 16 penyulang, sedangkan UPJ Jepara memiliki 1483 trafo distribusi yang tersebar di 9 penyulang. Masing-masing trafo bertugas mendistribusikan tegangan ke pelanggan sesuai dengan kapasitasnya. Apabila daya pembebanan trafo melebihi kapasitas ( overload ), maka trafo tersebut akan meledak. Oleh karena itu, pengetahuan terhadap trafo distribusi sangat penting. Dari pengetahuan ini dapat diambil kebijakan: apakah trafo perlu diganti atau tidak, apakah trafo masih memungkinkan diberi penambahan beban atau tidak.
Untuk mengetahui pembebanan trafo distribusi dapat dilakukan dengan 2 cara. Cara pertama yaitu dengan mengakumulasikan beban pelanggan pada trafo distribusi. Cara ini adalah cara yang paling efektif. Hanya saja, cara ini belum didukung oleh sistem dan data yang valid. Cara yang kedua adalah dengan melakukan pengukuran pada trafo distribusi. Cara ini kurang efektif karena petugas harus melakukan pengukuran secara langsung di lapangan, tetapi hasil yang diperoleh lebih akurat. Sehingga pada tahun yang sama, dilakukan pengukuran terhadap trafo distribusi UPJ Kudus Kota sebanyak 1009 data dan UPJ Jepara sebanyak 1456 data.
Pengukuran terhadap trafo distribusi dilakukan dua kali, yaitu pengukuran pada siang hari dan pengukuran pada malam hari. Hal ini dilakukan karena ada perbedaan pemakaian beban pada siang hari dan pada malam hari. Pada siang hari, pemakaian beban cenderung lebih kecil dibandingkan pemakaian beban pada malam hari. Hasil pengukuran pada suatu trafo akan berbeda pada pengukuran siang dan pengukuran malam. Hal ini mengakibatkan penentuan sebuah trafo distribusi masuk dalam kategori normal atau OB ( overblasting ) menjadi sulit dan cenderung lama sehingga berdampak pada lamanya penentuan kebijakan PLN. Penentuan kebijakan yang lama akan menyebabkan pelayanan terhadap pelanggan juga mengalami keterlambatan.
Oleh karena itu, diperlukan suatu teknik yang dapat digunakan untuk memudahkan penentuan trafo distribusi termasuk kategori normal atau OB.
Beberapa penelitian yang berkaitan dengan kelistrikan telah banyak dilakukan. Kebanyakan dari penelitian tersebut membahas tentang prediksi kebutuhan listrik, seperti yang dilakukan oleh Ade Gafar Abdullah yang melakukan prediksi beban listrik jangka pendek dengan Fuzzy Subtractive Clustering [3]. Syafrizal dkk juga melakukan penelitian yang sama dengan metode yang berbeda yaitu menggunakan Algoritma Genetika [4]. Agak berbeda dengan penelitian sebelumnya, Paramita dan Iriawan melakukan penelitian tentang reliabilitas trafo [5]. Variabel yang digunakan adalah beban trafo dan jumlah pelanggan. Dari penelitian tersebut, data usia pakai trafo mengikuti pola distribusi mixture weibull dimana reliabilitas sebuah trafo berbanding terbalik dengan usia pakai sehingga untuk menghindari pemadaman akibat kerusakan pada trafo, perlu ditetapkan batas usia trafo sebesar 20 tahun dengan reliabilitas 7,5% sebagai sistem peringatan dini.
Teknik clustering digunakan untuk mengelompokkan data trafo distribusi berdasarkan kedekatannya. Berbagai metode clustering yang ada antara lain: K-Means , Fuzzy C-Means , Support Vector Clustering , Self Organizing Map , dan sebagainya. Self-Organizing Maping (SOM) adalah tool yang powerful untuk memvisualisasikan bagaimana data tampak dari perspektif kesamaan tertentu [6]. Berdasarkan penelitian tersebut, penulis tertarik untuk menggunakan algoritma Self Organizing Map sehingga pada penelitian ini dilakukan clustering trafo distribusi dengan menggunakan algoritma Self Organizing Map .

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini adalah penelitian eksperimen dengan metode sebagai berikut:

## 2.1 Pengumpulan Data
Data yang digunakan adalah data pengukuran trafo distribusi PLN UPJ Kudus Kota bulan Mei- Agustus 2010 sebanyak 1009 record dan data pengukuran trafo distribusi PLN UPJ Jepara bulan Agustus-Oktober 2010 sebanyak 1456 record . Total  keseluruhan data adalah 2465 record .

## 2.2 Pengolahan Awal Data
Pada pengolahan awal data ( preprocessing ), ada beberapa teknik yang dapat digunakan, yaitu: data cleaning , data integration , data reduction , dan data transformation [7]. Sedangkan pada penelitian ini, kegiatan preprocessing yang dilakukan antara lain:

## 2.2.1 Data Cleaning
Data Cleaning atau pembersihan data dilakukan dengan menghilangkan atribut yang tidak lengkap atau tidak memiliki nilai. Data pengukuran trafo distibusi UPJ Jepara yang semula terdiri dari 1456 record , dibersihkan menjadi 1089 record . Sedangkan data pengukuran UPJ Kudus Kota yang semula terdiri dari 1009 record , dibersihkan menjadi 871 record . Sehingga total keseluruhan data berjumlah 1960 record.

## 2.2.2 Data Integration
Data Integration atau penggabungan data dilakukan dengan menyatukan data pengukuran trafo distribusi yang ada di UPJ Jepara dan UPJ Kudus Kota di masing-masing penyulang. Baik data pengukuran trafo distribusi di UPJ Jepara mau pun di UPJ Kudus Kota, keduanya memiliki atribut yang sama, hanya saja letak atribut tersebut berbeda sehingga perlu disamakan agar dapat disatukan menjadi data yang padu. Dari penggabungan tersebut dihasilkan data pengukuran berjumlah 1960 record dengan atribut-atribut sebagai berikut: UPJ, Penyulang, No Gardu, No Exist, No Tiang, Lokasi, Acuan, No Seri, Jumlah Phasa, Daya, Tgl Ukur Siang, Waktu Ukur Siang, X1 Siang, X2 Siang, X3 Siang, X0 Siang, VP1 Siang, VP2 Siang, VP3 Siang, VU1 Siang, VU2 Siang, VU3 Siang, Petugas Ukur Siang, Tgl Ukur Malam, Waktu Ukur Malam, X1 Malam, X2 Malam, X3 Malam, X0 Malam, VP1 Malam, VP2 Malam, VP3 Malam, VU1 Malam, VU2 Malam, VU3 Malam, Petugas Ukur Malam, Keterangan, Operator.

## 2.2.3 Data Reduction
Data Reduction dilakukan dengan menghilangkan atribut-atribut yang tidak digunakan. Dari data pengukuran trafo distribusi, ada beberapa atribut yang tidak digunakan sehingga perlu dilakukan data reduction , yaitu penghilangan atribut. Atribut-atribut yang tidak digunakan adalah: UPJ, Penyulang, No Gardu, No Exist, No Tiang, Lokasi, Acuan, No Seri, Tgl Ukur Siang, Waktu Ukur Siang, VP2 Siang, VP3 Siang, VU2 Siang, VU3 Siang, Petugas Ukur Siang, Tgl Ukur Malam, Waktu Ukur Malam, VP2 Malam, VP3 Malam, VU2 Malam, VU3 Malam, Petugas Ukur Malam, Keterangan, dan Operator. Sehingga menghasilkan data pengukuran dengan atribut-atribut: Jumlah Phasa, Daya, X1 Siang, X2 Siang, X3 Siang, X0 Siang, VP1 Siang, VU1 Siang, X1 Malam, X2 Malam, X3 Malam, X0 Malam, VP1 Malam, dan VU1 Malam.
2.3 Penerapan Self-Organizing Map
2.3.1 Self-Organizing Map
Self-Organizing Map (SOM) adalah salah satu algoritma dari metode Jaringan Syaraf Tiruan ( Artificial Neural Network ) yang bersifat unsupervised learning (tidak membutuhkan pengawasan atau target output). Self-Organizing Map disebut juga dengan nama Topology Preversing Map diperkenalkan oleh Professor asal Finlandia yang bernama Teuvo Kohonen dari University of Helsinki pada tahun 1982. Jaringan Kohonen atau Self-Organizing Map ini telah banyak digunakan untuk menganalisis gambar dan suara. Tidak hanya itu saja, algoritma ini juga dikenal dengan baik memiliki kemampuan untuk melakukan clustering analisys . SOM digunakan untuk mengelompokkan ( clustering ) data berdasarkan karakteristik/fitur-fitur data [8].
2.3.2 Arsitektur Self-Organizing Map
Pada clustering trafo distribusi ini, ada 14 variabel yang digunakan. Variabel itu antara lain: Phasa, Daya, X1 Siang (X1S), X2 Siang (X2S), X3 Siang (X3S), X0 Siang (X0S), Tegangan Pangkal Siang (VPS), Tegangan Ujung Siang (VUS), X1 Malam (X1M), X2 Malam (X2M), X3 Malam (X3M), X0 Malam (X0M), Tegangan Pangkal Malam (VPM), dan Tegangan Ujung Malam (VUM). Sedangkan output layer terdiri dari 2 node . Berikut ini adalah gambaran arsitektur clustering dengan SOM yang ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Arsitektur Clustering Trafo Distribusi dengan SOM

## 2.3.3 Parameter yang Digunakan
Clustering trafo distribusi dengan Self-Organizing Map (SOM) diterapkan dengan bantuan tools Matlab 7.10.0 (R2010a). Percobaan dilakukan dengan mengkombinasikan nilai parameter yang berbeda. Nilai Radius yang digunakan adalah 1 sampai 9. Nilai Learning Rate yang digunakan antara lain: 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9. Sedangkan iterasi yang digunakan adalah 200, 500, 1000, dan 2000.
2 .3.4 Algoritma Self-Organizing Map
Salah satu algoritma pembelajaran untuk SOM adalah algoritma pembelajaran kompetitif dengan metode Kohonen [9]. Secara rinci algoritma clustering SOM adalah sebagai berikut [10]: 1. Inisialisasi
a. Set nilai-nilai bobot awal
ke nilai-nilai yang kecil secara random
b. Set Range of Neighbor
c. Set parameter-parameter learning rate
d.  Set maksimum epoh ( ) 2. Untuk setiap sampel input x pada dataset ,
a. Cari weight yang paling mendekati dengan Euclidian Distance dengan menggunakan persamaan 1
(1) b. Update weight dengan rumus pada persamaan 2
(2)
c. Lakukan iterasi untuk meng- update weight sampai mencapai nilai iterasi yang telah ditentukan dan mengurangi laju pembelajaran
Ulangi langkah 2 sampai kriteria yang dikehendaki tercapai

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari berbagai percobaan dengan kombinasi parameter yang berbeda menggunakan Matlab 7.10.0 (R2010a), diperoleh hasil sebagai berikut:
a. Dengan menggunakan nilai Radius = 1, berapa pun nilai Learning Rate -nya, pada iterasi ke-200 menghasilkan cluster 1 sebanyak 1189 dan cluster 2 sebanyak 771, pada iterasi ke-500 menghasilkan cluster 1 sebanyak 1179 dan cluster 2 sebanyak 781, pada iterasi ke-1000 menghasilkan cluster 1 sebanyak 1180 dan cluster 2 sebanyak 780, dan pada iterasi ke-2000 menghasilkan cluster 1 sebanyak 1184 dan cluster 2 sebanyak 776.
b. Dengan menggunakan nilai Radius = 3, Radius = 4, Radius = 5, Radius = 6, Radius = 7, Radius = 8, dan Radius = 9, berapa pun nilai Learning Rate -nya, pada iterasi ke-200, ke-500, ke-1000, dan iterasi ke-2000 menghasilkan nilai yang sama yaitu cluster 1 sebanyak 1861 dan cluster 2 sebanyak 99.
Dari percobaan tersebut dapat disimpulkan bahwa, hasil clustering dengan nilai peserta cluster 1 sebanyak 1861 dan cluster 2 sebanyak 99 telah optimal, sehingga hasil ini yang digunakan sebagai hasil clustering trafo distribusi dengan algoritma Self-Organizing Map .
Gambar 2 berikut ini adalah hasil dari pelatihan jaringan dengan menggunakan default batch algoritma Self Organizing Map dalam Matlab dengan iterasi 1000 kali, waktu yang dibutuhkan adalah 15 detik .
Gambar 1. Neural Network Training
Ada pun keanggotaan cluster dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Jumlah dan prosentasi keanggotaan cluster No Cluster Jumlah Anggota Prosentase 1 Cluster 1 1861 59,9427% 2 Cluster 2 99 10,6383% Total 1960 100,0000%
Berdasarkan hasil pengukuran beban trafo distribusi, pada pengukuran siang hari diperoleh trafo distribusi yang berkategori normal berjumlah 1922 record dan trafo distribusi yang berkategori OB berjumlah 38 record , pada pengukuran malam hari diperoleh trafo distribusi yang berkategori normal berjumlah 1750 record dan trafo distribusi yang berkategori OB berjumlah 210 record . Sedangkan dari hasil pemetaan dengan menggunakan Self Organizing Map diperoleh trafo distribusi yang berkategori normal berjumlah 1861 record dan trafo distribusi yang berkategori OB berjumlah 99 record . Prosentase hasil pengukuran pada siang hari terhadap seluruh data adalah 98% untuk trafo distribusi yang berkategori normal, dan 2% untuk trafo distribusi yang berkategori OB. Prosentase hasil pengukuran pada malam hari terhadap seluruh data adalah 89% untuk trafo distribusi yang berkategori normal, dan 11% untuk trafo distribusi yang berkategori OB. Sedangkan prosentase hasil pemetaan dengan menggunakan Self Organizing Map terhadap seluruh data adalah 95% untuk trafo distribusi yang berkategori normal, dan 5% untuk trafo distribusi yang berkategori OB. Tabel 2 berikut ini adalah tabel perbandingan jumlah hasil pengukuran dan pemetaan beban trafo distribusi dengan algoritma SOM:
Tabel 2. Perbandingan hasil pengukuran dan pemetaan SOM Kategori Trafo Hasil Pengukuran Hasil Pemetaan SOM Siang Malam Normal 1922 1750 1861 OB 38 210 99 Jumlah 1960 1960 1960
Sedangkan prosentase masing-masing kategori trafo dari hasil pengukuran dan pemetaan dengan Self Organizing Map digambarkan dengan diagram pada Gambar 3 berikut:
(a) Pengukuran Siang Hari (b) Pengukuran Malam Hari
(c) Pemetaan SOM

## Gambar 2. Perbandingan hasil pengukuran dan pemetaan SOM
Untuk mengukur tingkat akurasi dan error dari pemetaan beban trafo distribusi dengan menggunakan Self Organizing Map dilakukan dengan cara membandingkan hasil clustering masing- masing record  dengan hasil pengukuran beban trafo distribusi, baik pengukuran pada siang hari mau pun pengukuran pada malam hari. Berikut ini adalah hasil akurasi dan error dari perbandingan yang ditampilkan dalam tabel 3:
Tabel 3. Tingkat akurasi dan error pemetaan SOM terhadap pengukuran siang dan malam
Pengukuran Siang Malam Akurasi 1829 1653 Error 131 307 Jumlah 1960 1960
Sedangkan prosentase akurasi dan erro r dari hasil pemetaan beban trafo distribusi dengan menggunakan Self Organizing Map terhadap masing-masing hasil pengukuran beban trafo distribusi adalah sebagai berikut:
(a) Pemetaan SOM terhadap Pengukuran Siang
(b) Pemetaan SOM terhadap Pengukuran Malam

## Gambar 3. Prosentasi pemetaan SOM terhadap hasil pengukuran

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa:
1. Clustering trafo distribusi dengan Self-Organizing Map bernilai optimum dengan nilai parameter Radius = 3, berapa pun nilai Learning Rate dan iterasi-nya.
2. Dari 1960 data, cluster 1 terdiri dari 1861 anggota dan cluster 2 terdiri dari 99 anggota.
3. Penerapan Self  Organizing Map untuk pemetaan beban trafo distribusi menghasilkan nilai akurasi sebesar 93% terhadap hasil pengukuran beban trafo distribusi pada siang hari dan sebesar 84% terhadap hasil pengukuran beban trafo distribusi pada malam hari

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Ariwibowo, C., 2009. “Trafo Distribusi pada Jaringan Tegangan Menengah 20kV di PT PLN (Persero) UPJ Semarang Selatan”, Laporan Kerja Praktek , Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Diponegoro, Semarang.
[2] Chapman, S. J., 2005. Electric Machinery Fundamentals , 4 th ed., McGraw-Hill, New York, Amerika Serikat.
[3] Abdullah, A. G. 2008. “Sort Term Load Forecasting (STLF) Melalui Pendekatan Logika Fuzzy”. Electrans , Vol 7, No 14, pp 1-6
[4] Syafrizal, M., Wardhani, L. K., & Irsyad, M. 2008. “Peramalan Kebutuhan Beban Sistem Tenaga Listrik Menggunakan Algoritma Genetika”. Konferensi dan Temu Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi untuk Indonesia. Jakarta, pp 1-5,
[5] Paramita, Z.H., & Iriawan, N. 2014. “Analisis Reliabilitas Transformator (Trafo) PLN APJ Surabaya Barat dengan Pendekatan Bayesian Mixture”, Jurnal Sains dan Seni PomITS , Vol 3, No 2, pp D85-D90
[6] Pampalk, E. 2003. “Aligned Self-Organizing Map”. Proceedings of the Workshop on Self- Organizing Maps, Ktakyusu, Japan, pp. 185-190.
[7] Han, J, & Kamber, M. 2006. Data Mining: Concept and Techniques . Morgan Kaufmann
[8] Budhi, G.S., Liliana, & Haryanto, S. 2008. “Cluster Analysis untuk Memprediksi Talenta Pemain Basket Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Self Organizing Map (SOM)”. Jurnal Informatika, Vol 9, No1, pp 23-32
[9] Kusumadewi, S. 2003. Artificial Intelligence: Teknik dan Aplikasinya . Graha Ilmu, Yogyakarta
[10] Larose, D. T. 2005. Discovering Knowledge in Data: An Introduction to Data Mining. John Wiley & Sons, New Jersey, Canada