ANALISIS DISTRIBUSI TEMPERATUR PADA ISOLATOR PORSELIN 20 KV TERPOLUSI ABU BATUBARA MENGGUNAKAN THERMAL IMAGING DI PT BEST TANJUNG ENIM

Komala, Amelia (2026) ANALISIS DISTRIBUSI TEMPERATUR PADA ISOLATOR PORSELIN 20 KV TERPOLUSI ABU BATUBARA MENGGUNAKAN THERMAL IMAGING DI PT BEST TANJUNG ENIM. Diploma thesis, Politeknik Negeri Sriwijaya.

Preview	Text (COVER) COVER.pdf - Published Version Download (913kB) | Preview
Preview	Text (ABSTRAK) ABSTRAK.pdf - Published Version Download (269kB) | Preview
	Text (BAB I PENDAHULUAN) BAB I.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (230kB) | Request a copy
	Text (BAB II TINJAUAN PUSTAKA) BAB II.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (480kB) | Request a copy
	Text (BAB III METODE PENELITIAN) BAB III.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (321kB) | Request a copy
	Text (BAB IV PEMBAHASAN) BAB IV.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (877kB) | Request a copy
	Text (BAB V KESIMPULAN DAN SARAN) BAB V.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (214kB) | Request a copy
	Text (DAFTAR PUSTAKA) DAFTAR PUSTAKA.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (187kB) | Request a copy
	Text (LAMPIRAN) LAMPIRAN.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (3MB) | Request a copy

Abstract

Penelitian ini bertujuan menganalisis distribusi temperatur pada isolator porselin 20 kV yang terpolusi abu batubara menggunakan thermal imaging di PT BEST Tanjung Enim. Isolator yang berada di lingkungan sekitar PLTU rentan terhadap kontaminasi fly ash yang dapat membentuk lapisan semi-konduktif, memicu arus bocor, dan mempercepat degradasi isolator. Pengambilan data dilakukan selama tujuh hari pada bulan Mei 2026 sebanyak tiga kali sehari (pagi, siang, sore) menggunakan kamera thermal infrared SKF TKTI 31. Citra thermal diolah dengan MATLAB untuk visualisasi heatmap, dan metode Convolutional Neural Network (CNN) diterapkan untuk mengklasifikasikan pola distribusi temperatur. Hasil menunjukkan distribusi temperatur yang relatif merata tanpa hotspot termal signifikan, dengan rentang temperatur 28,5°C–41,4°C dan ΔT antara 3,8°C–8,3°C. CNN berbasis citra thermal asli mencapai akurasi 100%, jauh lebih baik dibandingkan berbasis heatmap yang hanya 33,33%, sehingga thermal imaging dikombinasikan CNN terbukti efektif sebagai teknik inspeksi isolator secara non-kontak.

Item Type:	Thesis (Diploma)
Uncontrolled Keywords:	isolator, thermal imaging, CNN, MATLAB
Subjects:	T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering
Divisions:	Electrical Engineering > Undergraduate Theses
Depositing User:	Pustaka Teknik Elektro
Date Deposited:	22 Jul 2026 07:06
Last Modified:	22 Jul 2026 07:06
URI:	http://eprints.polsri.ac.id/id/eprint/23332

Actions (login required)

View Item