Transformator merupakan bagian terpenting dalam sistem tenaga listrik, maka dari itu perlu dilakukan pemeliharaan untuk mencegah munculnya anomali-anomali pada Transformator. Dissolved Gas Analysis (DGA) adalah salah satu metode untuk mendeteksi anomali pada trafo, DGA digunakan untuk menguji kondisi minyak isolasi pada Transformator dengan cara mengambil sampel minyak isolasi. Apabila terjadi kejadian anomali pada trafo, maka konsentrasi gas yang dihasilkan akan berbeda-beda tergantung pada jenis kejadian anomali pada trafo tersebut. Tujuan dari penelitian yang dilakukan adalah dapat merancang sistem deteksi anomali pada Transformator menggunakan DGA serta melihat tingkat akurasi dari metode metode DGA yang ada menggunakan KNN. Pada penelitian ini, sistem deteksi anomali pada transformator dan didapatkan hasil tingkat akurasi tertinggi 94% metode key gas dan tingkat akurasi terendah 79% metode Doernenburg Ratio. Simpulan dari penelitian ini adalah mampu membuat sistem yang dapat mempermudah dalam menganalisa anomali pada Transformator, serta dapat dijadikan metode alternatif untuk menentukan kondisi pada Transformator.

The transformer is the most important part of the electric power system, therefore maintenance needs to be carried out to prevent the emergence of anomalies in the transformer. Dissolved Gas Analysis (DGA) is a method for detecting anomalies in transformers. DGA is used to test the condition of the insulating oil in transformers by taking samples of the insulating oil. If an anomalous event occurs in a transformer, the resulting gas concentration will vary depending on the type of anomalous event in the transformer. The aim of the research carried out is to be able to design an anomaly detection system on Transformers using DGA and to see the level of accuracy of the existing DGA method using KNN. In this research, an anomaly detection system for transformers and obtained the highest accuracy rate of 94% using the key gas method and the lowest accuracy rate of 79% using the Doernenburg Ratio method. The conclusion of this research is that it is able to create a system that can make it easier to analyze anomalies in transformers, and can be used as an alternative method for determining the condition of transformers.