Perpustakaan Digital ITB

Saluran Kabel Tegangan Menengah (SKTM) 20?kV merupakan komponen krusial dalam sistem distribusi tenaga listrik, di mana gangguan pada kabel secara signifikan memengaruhi indikator keandalan jaringan seperti SAIDI, SAIFI, dan ENS. Meskipun penilaian kondisi kabel secara periodik telah dilakukan melalui pengujian partial discharge (PDIV, PDEV, dan muatan PD), pendekatan konvensional dinilai belum mampu mengelola ketidakpastian data serta memberikan estimasi risiko kerusakan secara presisi. Penelitian ini mengusulkan model prediktif berbasis Fuzzy Logic dengan pendekatan inferensi MIN-MAX dan SUM-MAX, diperkuat oleh analisis korelasi Pearson dan skema pembobotan variabel input untuk meningkatkan sensitivitas terhadap kondisi aktual kabel. Sebanyak 36 kombinasi bobot diuji, dan diperoleh konfigurasi optimal pada bobot [0,8; 0,1; 0,1] untuk metode MIN-MAX dan [0,7; 0,1; 0,2] untuk SUM-MAX. Model MIN-MAX menghasilkan tingkat kecocokan sebesar 87,88%, precision tertinggi sebesar 0,8801, dan MAE serendah 0,2260, sedangkan model SUM-MAX mencatat tingkat kecocokan 82,34%, precision 0,8643, dan MAE sebesar 0,3214. Validasi terhadap data aktual menunjukkan bahwa model fuzzy mampu meningkatkan akurasi prediksi gangguan kabel menjadi 64,3%, jauh melampaui metode konvensional yang hanya mencapai 28,6%. Selain menunjukkan karakteristik linier dan konsisten terhadap kondisi riil, model ini juga menunjukkan kapabilitas tinggi dalam mengadaptasi variasi kondisi lapangan. Hasil penelitian ini merekomendasikan penggunaan pendekatan Fuzzy Logic sebagai metode prediktif yang andal dalam penilaian indeks kesehatan kabel distribusi.