Diagnosis gangguan transformator daya sangat penting untuk menjaga kontinuitas penyaluran tenaga listrik, gangguan pada transformator daya mengakibatan gagalnya sistem isolasi minyak yang dapat diketahui dari kandungan gas yang terlarut, analisis gas yang terlarut dikenal dengan dissolved gas analysis (DGA). Sehingga diperlukan solusi untuk membangun sebuah pola pendekatan model non- matematis yang dapat memetakan hubungan antara input yang berupa data hasil pengukuran DGA dengan output berupa jenis gangguan yang dihasilkan.
Data mining dengan menggunakan algoritma J48 mampu menjadi solusi untuk masalah ini karena data mining merupakan kegiatan meliputi pengumpulan, pemakaian data historis untuk menemukan keteraturan, pola atau hubungan dalam set data berukuran besar. Akurasi pola prediksi, reccal, precision dan f-measure mampu memilih data keseluran mulai data kebenaran dan data kesalahan sehingga dapat di ketahui berapa banyak prosentasinya dengan waktu yang sangat singkat. Hasil nilai akurasi dihasilkan dari sepuluh kali uji coba yang didapatkan nilai teringgi dan terendah untuk itu dapat disimpulkan bahwa percobaan sepuluh kali ini nilai rata-ratanya adalah 87.24 % dengan mengunakan data pengukuran minyak transformator dari berbagai macam perusahan mulai dari tahun 1972 sampai dengan 1992 sebagai data testing yang dilakukan oleh Michel Duval pada publikasi IEC 60599.

Kata Kunci: Dissolved Gas Analysis (DGA), Decesion Tree Classifikasi Algoritma J48