Clustering Fenomena Corona Discharge berdasarkan Suara menggunakan Metode LPC dan Euclidean Distance

Kegagalan isolasi akibat fenomena tegangan tinggi seperti corona discharge (CD) masih banyak terjadi pada sistem kelistrikan di Indonesia. Hal ini disebabkan belum dapat dilakukannya deteksi dini kegagalan isolasi. Salah satu bentuk CD berupa suara. Sebagai langkah awal deteksi dini kegagalan isolasi diperlukan suatu penelitian yang dapat mengklaster suara CD (pada kubikal 20 kV) yang merupakan tujuan penelitian. Berdasarkan pengamatan pada elektroda jarum-batang berjarak 3 cm diperoleh breakdown terkecil pada 34,3 kV. Klasifikasi suara CD ditetapkan menjadi 3 cluster yang dimulai dari tegangan cubicle 20 kV hingga sebelum breakdown terjadi yaitu 33 kV. Clustering dilakukan menggunakan metode linear predictive coding (LPC) sebagai ekstraksi ciri dan Euclidean distance sebagai pencocokan pola hasil ekstraksi. Adapun suhu di dalam kubikal antara 27,5℃ - 35,3℃ dan kelembaban berkisar 70% - 95%. Hasil akurasi clustering rata-rata yang diperoleh adalah 100% untuk data training dan 85,15% untuk data testing.