KLASIFIKASI KEANDALAN SISTIM DISTRIBUSI TENAGA LISTRIK DI PT. PLN (PERSERO) UP3 SURABAYA SELATAN MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)
:
https://doi.org/10.9744/jte.16.2.62-70
Keywords:
SVM, Trigonometri, Linear boundryAbstract
Penelitian ini menggunakan metode SVM untuk mengklasifikasi kondisi handal/tidak handal untuk 10 data latih. Dengan menggunakan konsep trigonometri untuk mendapatkan titik bantu dalam menentukan persamaan garis (hyperplane), akurasi pengujian data latih yag didapat sebesar 90%. Pada pengujian menggunakan 2 data uji berhasil mengklasifikasikan dengan akurasi 100%.
References
U. L. Negara. (1985). SPLN 59 : 1985 Keandalan Sistem Distribusi.
J. D. Haryantho and H. H. Tumbelaka. (2017). Analisa Keandalan Sistem Kelistrikan Di Daerah Pelayanan P.T. PLN (Persero) Area Timika Berbasis SAIDI SAIFI. Jurnal Teknik Elektro, vol. 10, no. 2, pp. 71–74, 2017, doi: 10.9744/jte.10.2.71-74.
D. Wahyudi. (2016). Evaluasi Keandalan Sistem Distribusi Tenaga Listrik Berdasarkan SAIDI Dan SAIFI Pada PT. PLN (Persero) Rayon Kakap. J. Tek. Elektro, vol. 1, no. 8, pp. 1–7, 2016.
A. Fatoni. (2017). Analisa Keandalan Sistem Distribusi 20 kV PT.PLN Rayon Lumajang dengan Metode FMEA (Failure Modes and Effects Analysis). J. Tek. ITS, vol. 5, no. 2, pp. 462–467, 2017, doi: 10.12962/j23373539.v5i2.16150.
D. L. Rura, L. S. Patras, and S. Silimang. (2014). Evaluasi Keandalan Sistem Distribusi Menggunakan Indeks Saifi Dan Saidi Pada Pt.Pln (Persero) Area Bitung.
I. Hajar and M. H. Pratama. (2018). Tenaga Listrik Pada Penyulang Cahaya PT . PLN ( Persero ). J. Ilm., vol. 10, no. 1, pp. 70–77, 2018.
J. Husna and Z. Pelawi(2018). Menentukan Indeks Saidi Dan Saifi Pada Saluran Udara Tegangan Menengah Di PT. PLN Wilayah Nad Cabang Langsa. Bul. Utama Tek., vol. 14, no. 1, pp. 13–17, 2018, [Online]. Available: http://123dok.com
U. Zulkilpi, H. Pathoni, and D. Tessal. (2021). Studi Analisis Keandalan Sistem Distribusi 20 kV PT. PLN (Persero) UP3 Jambi ULP Kotabaru. J. Eng., vol. 3, no. 2, pp. 92–99, 2021, doi: 10.22437/jurnalengineering.v3i2.14194.
Muliadi and Aswijar Jamal. (2022). Analisa Keandalan Sistem Distribusi Berdasarkan Indeks SAIFI, SAIDI, dan CAIDI Pada Penyulang Suak Ribee ULP. Meulaboh Kota. Ajeetech, vol. 2, no. 1, pp. 14–18, 2022, [Online]. Available: https://core.ac.uk/download/pdf/525632036.pdf
A. S. Nugraha and K. K. Purnamasari (2019). Penerapan Metode Support Vector Machine Pada Part of Speech Tag Bahasa Indonesia. no. 112.
M. Ichwan, I. A. Dewi, and Z. M. S. (2019). Klasifikasi Support Vector Machine (SVM) Untuk Menentukan TingkatKemanisan Mangga Berdasarkan Fitur Warna. MIND J., vol. 3, no. 2, pp. 16–23, 2019, doi: 10.26760/mindjournal.v3i2.16-23.
A. A. Kasim and M. Sudarsono. (2019). Algoritma Support Vector Machine ( SVM ) untuk Klasifikasi Ekonomi Penduduk Penerima Bantuan Pemerintah di Kecamatan Simpang Raya Sulawesi Tengah. Semin. Nas. APTIKOM, pp. 568–573, 2019.
A. S. Ritonga and E. S. Purwaningsih. (2018). Penerapan Metode Support Vector Machine ( SVM ) Dalam Klasifikasi Kualitas Pengelasan Smaw ( Shield Metal Arc Welding ). Ilm. Edutic, vol. 5, no. 1, pp. 17–25, 2018.
A. Ab. (2014). An Introduction to Trigonometry and its Applications. An Introd. to Trigonometry its Appl., 2014, doi: 10.2174/97816080595081140101.
R. Berwick and V. Idiot. (1990). An Idiot ’ s guide to Support vector machines ( SVMs ) Key Ideas Organization. ReCALL, pp. 1–27, 1990.
K. Ramachandra, P. G. Vaidya, and K. G. Bhat. (2008). An introduction to trigonometry. A new outlook. p. 36~p., 2008.
B. a B. Persamaan and G. Lurus, Bab 1: persamaan garis lurus. vol. 4, no. C, pp. 4–5.
