Analisis Reliabilitas Transformator (Trafo) di PT. PLN APJ Surabaya Barat dengan Pendekatan Bayesian Mixture

Zainiyah Hilda Paramita, Nur Iriawan
Submission Date: 2014-08-23 10:26:32
Accepted Date: 2014-09-14 11:50:42

Abstract


Transformator adalah suatu peralatan listrik statis yang berfungsi sebagai penaik (step up) dan penurun (step down) tegangan atau arus. Besarnya jumlah permintaan akan kebutu-han listrik saat ini menyebabkan reliabi-litas dan faktor yang mempengaruhi lama bertahan trafo menjadi prioritas. Apabila terjadi kerusakan pada trafo maka terjadi pemadaman listrik di suatu daerah. Karena adanya variasi yang sangat besar pada data usia pakai trafo PLN, histogram trafo membentuk sebuah pola menyerupai gabungan dari dua distribusi weibull. Pendekatan Bayes digunakan dengan menggabungkan pengetahuan subjektif (prior) mengenai distribusi peluang dari parameter yang tidak diketahui dengan informasi yang diperoleh dari sampel. Data yang digunakan adalah data usia pakai trafo di PLN APJ Surabaya Barat dan faktor-faktor yang akan diteliti pengaruhnya terhadap reliabilitas dari trafo sebagai variabel bebas adalah beban trafo dan jumlah pelanggan yang dilayani masing-masing trafo. Data usia pakai transformator mengikuti pola distribusi mixture weibull. Semakin bertambahnya usia pakai trafo, nilai reliabilitas dari sebuah trafo juga terus mengalami penurunan. Untuk menghindari terjadinya pemadaman akibat kerusakan trafo, maka perlu ditetapkan usia trafo sebesar 20 tahun dengan nilai reliabilitas sebesar 7,5% sebagai early warning system (EWS) dari preventive maintanance pergantian trafo PT. PLN APJ Surabaya Barat. Dari hasil posterior parameter kovariat, faktor kapasitas tegangan yang dimiliki masing-masing trafo (X1) dan jumlah pelanggan yang dilayani masing-masing trafo di daerah tersebut (X2) tidak signifikan mempengaruhi hazard atau laju bertahan trafo dari kerusakan yang dimodelkan dalam Regresi Cox.

Keywords


Bayesian; Mixture Weibull; Regresi Cox; Reliabilitas Transformator

References


Lewis, E. E. (1994). Introduction to Reliability Engineering, John Wiley & Sons. New York

Elmahdy, E. E., & Aboutahoun, A. W. (2013). A new approach for parameter estimation of finite Weibull mixture distributions for reliability modeling. Applied Mathematical Modelling, 37(4), 1800-1810.

Yang, G. (2007). Life cycle reliability engineering. John Wiley & Sons

Iriawan, N. (2001). Penaksiran Model Mixture Normal Univariabel: Suatu Pendekatan Metode Bayesian dengan MCMC.,(p. 105-110).

McLachlan, G. J., & Basford, K. E. (1988). Mixture models. Inference and applications to clustering. Statistics: Textbooks and Monographs, New York: Dekker, 1988, 1.

Stephens, M. (1996). Dealing with the multimodal distributions of mixture model parameters. Available from the MCMC Preprint Service at http://www. stats. bris. ac. uk/MCMC.

Box, G. E. P., & Tiao. (1973). Bayesian Inference in Statistical Analysis. Reading, MA: Addison-wesley

Ntzoufras, I. (2009). Bayesian modeling using WinBUGS. USA: John Wiley & Sons, Inc.

Casella, G., & George, E. I. (1992). Explaining the Gibbs sampler. The American Statistician, 46(3), 167-174.

Kleinbaum, D.G., & Klein, M. (2005). Survival Analysis A Self-Learning Text. Springer. New York

Finkelstein, M. (2008). Failure rate modelling for reliability and risk. Springer.

Klugman, S. A., Panjer, H. H., & Willmot, G. E. (2004). Loss models: from data to decisions , Second Edition. Wiley-Interscience, John Wiley & Sons. New York


Full Text: PDF

CC Licencing


Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Lembaga Penjaminan Mutu, Pengelolaan dan Perlindungan Kekayaan Intelektual (LPMP2KI) ITS
Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.