## Terakreditasi SINTA Peringkat 4
Surat Keputusan Dirjen Penguatan Riset dan Pengembangan Ristek Dikti No. 28/E/KPT/2019 masa berlaku mulai Vol.3 No. 1 tahun 2018 s.d Vol. 7 No. 1 tahun 2022
Terbit online pada laman web jurnal: http://publishing-widyagama.ac.id/ejournal-v2/index.php/jointecs
Vol. 6 No. 2 (2021) 109 - 116

## JOINTECS
(Journal of Information Technology and Computer Science)
e-ISSN:2541-6448 p-ISSN:2541-3619

## Klasifikasi Kerusakan Motor Induksi Menggunakan Metode Transformasi Wavelet Diskrit Dan K-Nearest Neighbor
Gigih Priyandoko
Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Widyagama Malang gigih@widyagama.ac.id

## Abstract
In the industrial field, 3-phase induction motors are often used, this electric motor is known to have a stronger construction than other types of electric motors. However, this electric motor is not free from damage. The damage that often occurs is caused by factors of the work environment and the age of the motorbike. Lack of knowledge about the system in detecting a 3- phase induction motor failure results in the engine shut-down and stops operating, resulting in losses in the industrial sector. Discrete  Wavelet  Transform  (DWT)  and  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  signal  extraction  methods  for  the  classification  of induction motor data with various damage conditions are able to produce a high accuracy result. In this research, a classification is carried out on the damaged conditions of the bearing, air gap, rotor and stator of the induction motor. Classification results obtained with an accuracy rate of more than 95%.
Keywords: wavelet transformation; nearest k-neighbor; induction motor.

## Abstrak
Dalam bidang industri, motor induksi 3 fasa sering digunakan, motor listrik ini dikenal memiliki konstruksi yang lebih kuat dari jenis motor listrik lain. Namun motor listrik ini tidak terlepas dari kerusakan. Kerusakan yang sering terjadi disebabkan oleh  faktor  lingkungan  kerja  dan  umur  motor.  Kurangnya  pengetahuan  tentang  sistem  dalam  mendeteksi  kerusakan  motor induksi 3 fasa mengakibatkan mesin mengalami shut-down berhenti beroperasi, sehingga mengakibatkan kerugian di sektor industri. Metode ekstraksi sinyal Transformasi Wavelet Diskrit (DWT) dan K-Nearest Neighbor (KNN) untuk klasifikasi data motor  induksi  dengan  berbagai  kondisi  kerusakan  mampu  menghasilkan  tingkat  akurasi  yang  tinggi.  Dalam  penelitian  ini dilakukan  klasifikasi  terhadap  kondisi  kerusakan bearing , air  gap ,  rotor  dan  stator  motor  induksi.  Hasil  klasifikasi  yang diperoleh dengan tingkat akurasi lebih dari 95%.
Kata kunci: transformasi wavelet; k-nearest neighbor; motor induksi.
© 2021 Jurnal JOINTECS

## 1. Pendahuluan
Penerapan motor induksi sering digunakan pada industri skala  menengah  maupun  besar.  Beberapa  kelebihan yang  dimiliki  motor  ini,  diantaranya  handal,  memiliki konstruksi  kuat  dan  harganya  yang  ekonomis  [1],[2]. Terlepas  dari  berbagai  kelebihan  yang  dimiliki,  motor ini  juga  memiliki  umur  pakai  terbatas,  sehingga beberapa  komponen  akan  mengalami  kerusakan  yang disebabkan  lingkungan  kerja,  tegangan  atau  arus  kerja
yang  digunakan  pada  motor  [3].  Upaya  pencegahan kerusakan  motor  induksi  dapat  dilakukan  dengan melakukan  deteksi  kerusakan  dini  pada  sistem menggunakan metode machine learning .
Penelitian tentang deteksi kerusakan motor induksi telah dilakukan  oleh  Unal  dan  kawan-kawan  [4],  tentang klasifikasi  data  kerusakan  bearing  motor  induksi menggunakan  metode Genetic  Algorithm (GA)  dan Artificial  Neural  Network (ANN).  Pada  penelitian
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 6 No. 2 (2021) 109 – 116
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 6 No. 2 (2021) 109 – 116
tersebut,  sinyal  getaran  yang  dihasilkan  oleh  motor dianalisis menggunakan ekstraksi  fitur sinyal  GA yang dioptimasi  menggunakan  metode  ANN  dengan  hasil yang tingkat akurasi klasifikasi yang didapatkan sebesar 98%.  Penelitian  lain  tentang  deteksi  kerusakan  motor telah  dilakukan  oleh  Andre  dan  kawan-kawan  [5], dengan melakukan analisis terhadap data arus masukan dari  masing-masing  kondisi  motor  menggunakan metode Support  Vector  Machine (SVM),  kemudian hasilnya  dilakukan  klasifikasi  menggunakan  metode KNN.  Hasil  tingkat  akurasi  tertinggi  yang  mampu didapatkan  pada  data  training  adalah  sebesar  84%. Zolfaghari  dan  kawan-kawan  juga  telah  melakukan penelitian tentang monitoring kondisi motor induksi [6], bahwa sinyal arus pada motor induksi dilakukan analisis menggunakan metode ekstraksi fitur Wavelet Transform (WT)  kemudian  hasil  ekstraksi  dilakukan  klasifikasi menggunakan metode ANN. Didapatkan tingkat akurasi tertinggi sebesar 98%.
Berdasarkan  beberapa  penelitian  terdahulu  tentang penggunaan metode machine learning dan ekstraksi fitur yang  menghasilkan  tingkat  akurasi  tinggi,  maka  pada penelitian  ini  akan  dilakukan  deteksi  kerusakan  pada motor induksi  dengan menggunakan metode  DWT  dan KNN.  WT merupakan  metode  ekstraksi  fitur  dimana signal  akan  dianalisis  dengan  menerapkan  mother wavelet.  Karena  metode  WT  memiliki  kelebihan  yang mampu  menganalisis  frekuensi  dan  waktu  dari  sinyal dalam waktu bersamaan, sehingga dapat diterapkan pada sinyal  yang  memiliki  karakteristik  berubah  secara periodik  [7].  Sedangkan  metode  KNN  merupakan metode machine  learning yang  tergolong  dalam supervised  learning ,  dan  koordinat  data  akan diklasifikasikan berdasarkan koordinat data pembelajaran  yang  paling  berdekatan  [8].  Tujuan  dari penelitian  ini  adalah  dengan  menerapkan  metode ekstraksi fitur WT yang tipe diskrit dan KNN diharapkan menghasilkan  tingkat  akurasi  klasifikasi  kerusakan motor  induksi  yang  tinggi  dari  penelitian-penelitian sebelumnya.

## 2. Metode Penelitian
Langkah  pertama  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini adalah  pengambilan  data  sinyal  arus  masukan  pada motor  induksi.  Setelah  didapatkan  data,  kemudian dilakukan  ekstraksi  fitur  menggunakan  metode  DWT menggunakan  mother  wavelet biorthogonal .  Hasil  dari ekstraksi data, kemudian dilakukan klasifikasi menggunakan  metode  machine  learning  yaitu  KNN. Setelah  itu  dilakukan  evaluasi  hasil  klasifikasi  seperti pada Gambar 1.
Jenis kerusakan motor induksi 3 fasa yang diamati pada penelitian  ini  adalah  kerusakan  bagian  mekanik  motor induksi  dan  kerusakan  bagian  elektrik  motor  induksi. Data  yang  diperoleh  ketika  motor  induksi  yang mengalami  kerusakan  akan  dibandingkan  dengan kondisi  motor  induksi  yang  dalam  keadaan  normal.
Kerusakan  motor  pada  bagian  mekanik  meliputi kerusakan  pada  bagian bearing dan  kerusakan  pada celah sempit ( air gap ) antara rotor dan stator. Kerusakan pada bagian elektrik yang diamati adalah kerusakan pada stator dan kerusakan pada rotor. Kondisi kerusakan pada bearing mencakup bearing yang mengalami  kerusakan pada bagian inner race , outer race dan pada ball bearing seperti yang ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 1. Blok diagram metode penelitian Gambar 2. Kerusakan bearing Gambar 3. Kerusakan air gap
Kondisi kerusakan pada air gap terjadi cacat kerusakan pada  rotor  di  satu  tempat,  di  dua  tempat  dan  di  tiga tempat seperti pada Gambar 3. Kondisi kerusakan pada rotor yaitu rotor mengalami mengalami short circuit di
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 6 No. 2 (2021) 109 – 116
satu,  dua  dan  tiga  tempat  seperti  pada  Gambar  4. Sedangkan  kondisi  kerusakan  pada  stator  yaitu  stator yang  mengalami short  circuit di  satu,  dua  dan  tiga tempat seperti pada Gambar 5.
Gambar 4. Kerusakan rotor Gambar 5. Kerusakan stator
Gambar 6. Skema alat pengambilan data
Gambaran  secara  umum  perangkat  untuk  pengambilan data sinyal arus dapat  dilihat pada Gambar 6. Alat-alat yang digunakan adalah motor induksi 3 fasa, generator DC  yang  dipakai  sebagai  beban,  perangkat  inverter, komputer,  Arduino  Mega  dan  sensor  arus.  Data  sinyal arus input motor induksi 3 fasa diambil secara kontinyu selama  120  detik  dengan  kecepatan  sampling  10  Hz. Hasil  pengukuran  data  akan  disimpan  ke  Microsoft Excel menggunakan software aplikasi Data Acquisition PLX-DAQ melalui komunikasi serial. Jenis mikrokontroler  yang  digunakan  sebagai  antar  muka antara  perangkat  keras  dan  computer  adalah  Arduino Mega 2560 yang memiliki spesifikasi 54 pin I/O, dimana 16 pin  untuk  masukan analog  dari  sensor, sejumlah 15 pin  dapat  digunakan  sebagai  Pulse  Width  Modulation, kecepatan  clock  sebesar  16  MHz,  koneksi  USB  dan tombol  reset  [9].  Sensor  arus  yang  digunakan  adalah
ACS712 dengan spesifikasi pengukuran arus maksimal 20A,  temperatur  kerja  25°C  dan  tingkat  kesalahan sebesar 1.5 % [10].

## 2.1. Ekstraksi Fitur Data
Data  arus  input  motor  induksi  yang  telah  didapat dilakukan  analisis  dengan  melalukan  ekstraksi  fitur menggunakan metode DWT. Sehingga diperoleh bentuk yang  spesifik  dari  arus  input  motor  induksi.  Dengan memberikan perlakukan pada motor induksi yang dalam kondisi normal tentu akan memiliki bentuk tertentu pada arus  sebagai  input  motor.  Kemudian  bentuk  tersebut akan  dibandingkan  dengan  bentuk  karakteristik  sinyal arus  jika  motor  induksi  mengalami  kerusakan  pada bagian  tertentu.  Pemilihan  metode  DWT  yang digunakan untuk ekstraksi  fitur sinyal input didasarkan pada  penelitian  oleh  Alickovic  yang  menghasilkan tingkat  akurasi  di  atas  90%  bila  digabungkan  dengan metode  K-NN  [11].  Metode  ini  lebih  unggul  daripada metode ekstraksi Fast Fourier Transform (FFT), karena metode DWT ini mampu melakukan analisis waktu dan frekuensi  sinyal  dalam  waktu  bersamaan,  sehingga mampu meminimalisir hilangnya informasi penting dari data  [12],  [13].  Secara  umum  metode  DWT  dapat diilustrasikan  seperti  pada  Gambar  7  berikut.  Dimana x [ n ]  merupakan  sinyal  asal,  kemudian  data  asal  dibagi dua  bagian,  Sebagian dilakukan  analisis  dengan melewatkan  pada  filter low  pass dengan  koefisien sebesar g [ n ].  Sedangkan  sebagian  data  yang  lain dilakukan  analisis  dengan  melewatkan  pada  filter high pass dengan  koefisien  sebesar h [ n ].    Setengah  dari masing-masing  hasil  filter  tersebut  digunakan  sebagai sample  sebagai  operasi  sub-sampling.  Langkah  ini disebut  proses  dekomposisi  satu  tingkat.  Keluaran  dari filter low-pass digunakan  sebagai  masukkan  di  proses dekomposisi  tingkat  berikutnya.  Proses  ini  diulang- ulang  sampai  tingkat  proses  dekomposisi  yang diinginkan.  Pada  Gambar  7  merupakan  contoh  3  level dekomposisi pada metode DWT.
Gambar 7. Ilustrasi subsampling 3 dekomposisi pada metode DWT
2.2. Klasifikasi Data
Metode  yang  digunakan  untuk  klasifikasi  data  adalah KNN  yang  merupakan  metode  supervised  machine
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 6 No. 2 (2021) 109 – 116
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 6 No. 2 (2021) 109 – 116
learning.  Metode  ini  memanfaatkan  kemiripan  dari objek data pembelajaran dan objek yang akan dilakukan klasifikasi  [14].  Data  akan  disimpan  dalam  bentuk vektor  koordinat  dan  akan  dihitung  jarak  antara  data pembelajaran dengan data yang akan diklasifikasi untuk menentukan  kemiripan  objek  [15].  Setelah  nilai  jarak didapatkan,  langkah  selanjutnya  adalah  menentukan anggota objek terdekat sebanyak k yang telah ditentukan dengan objek training  [16]. Langkah kerja dari metode KNN adalah sebagai berikut [17]:
a. Memasukkan data ke dalam dataset.
b. Menentukan parameter k .
Melakukan perhitungan jarak antara data yang akan dievaluasi  dengan  data  training.  Dalam  penelitian ini metode pengukuran jarak yang digunakan adalah Euclidean  distance yang  menggunakan  rumus  (1)
[17].  dimana j merupakan  data training , i adalah data testing dan k merupakan  urutan  variabel data, dengan nilai k = 1, 2, …, n.
𝐸𝑢𝑐𝑙𝑖𝑑𝑒𝑎𝑛 𝑑𝑖𝑠𝑡𝑎𝑛𝑐𝑒 =   √∑ (𝑗 𝑘 − 𝑖 𝑘 ) 2 𝑛 𝑘=1 (1)
c. Mengurutkan  data  dari  jarak  yang  diperoleh  dan menentukan jarak yang terdekat sampai urutan ke- k .
d. Memasukkan  data  yang  bersesuaian  dengan  kelas yang sama.
e. Menjadikan kategori  kelas  mayoritas dari tetangga paling  dekat  sebagai  nilai  prediksi  dari  data  yang baru.
f. Pengujian  akurasi  adalah  suatu  ukuran  seberapa dekat hasil pengukuran terhadap angka sebenarnya. Akurasi dapat diperoleh dari persentase kebenaran, yaitu  perbandingan  antara  jumlah  data  yang  benar dengan  keseluruhan  data.  Pengujian  akurasi klasifikasi  dengan  metode  KNN  menggunakan rumus (2) [18].
𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑘𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ𝑎𝑛 𝑥100% (2)

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pada penelitian ini, data yang digunakan berupa sinyal arus  motor  induksi  dengan  13  macam  kondisi. Spesifikasi  setiap  data  adalah  sinyal  yang  berisi  1200 nilai  pengukuran  arus  yang  mengin-terpretasikan  arus motor  induksi  selama  2  menit  dengan  kecepatan sampling  10  Hz.  Setiap  kondisi  motor  induksi  diambil sebanyak  100  data  dengan  jumlah  total  1300  data  dari masing-masing 13 kondisi motor induksi yang berbeda. Dari jumlah data yang telah diperoleh pada setiap jenis kerusakan  motor  induksi,  80%  digunakan  sebagai  data training dan 20% digunakan sebagai data testing . Tahap selanjutnya adalah ekstraksi fitur setiap data menggunakan  metode  DWT  dengan  jenis  mother wavelet biorthogonal (bior1.1)  dengan  5  tingkat dekomposisi  (Gambar  8).  Setelah  dilakukan  ekstraksi data,  maka  akan  dicari  niai  akurasi  dari  setiap  setiap jenis kerusakan.
Gambar 8. Hasil ekstraksi sinyal dengan 5 tingkat dekomposisi

## 3.1. Klasifikasi data kerusakan bearing
Setelah  data  arus  dilakukan  ekstraksi  menggunakan metode  DWT,  kemudian  dilakukan  klasifikasi  data. Untuk yang pertama dilakukan klasifikasi apabila motor induksi mengalami kerusakan pada bearing, seluruh data bearing motor induksi yang normal dan 3 macam kondisi motor induksi yang mengalami kerusakan pada bearing dilakukan klasifikasi menggunakan metode KNN.
Tabel 1. Hasil klasifikasi data kerusakan bearing Jenis Kerusakan Tingkat Dekomposisi 1 2 3 4 5 Normal Inner race Outer race Ball-bearing 100% 98% 97% 97% 99% 97% 93% 100% 98% 97% 97% 97% 98% 98% 98% 100% 97% 89% 92% 100% Akurasi 98,0% 97,3% 97,3% 98,5% 94,5%
Gambar 9. Klasifikasi data kerusakan bearing
Pada Gambar  9, hasil klasifikasi  menggunakan metode DWT dengan 5 tingkat dekomposisi dan metode KNN. Data  pada  jenis  kerusakan  pada bearing ada  4  macam data,  yaitu bearing dalam  keadaan  normal  (N)  sebagai referensi, data bearing yang mengalami kerusakan pada bagian inner race (IR), outer race (OR) dan ball bearing (BB).  Hasil  klasifikasi  data  kerusakan bearing didapatkan  tingkat  akurasi  seperti  pada  Tabel  1. Diperoleh tingkat akurasi tertinggi sebesar 98.5% yaitu pada  ekstraksi  data  menggunakan  metode  DWT  pada dekomposisi ke 4 dan metode klasifikasikan menggunakan  KNN.  Data  yang  tidak  masuk  pada klasifikasi di atas, dan diberi tanda silang, dan ini disebut sebagai Galat (G).
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 6 No. 2 (2021) 109 – 116
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 6 No. 2 (2021) 109 – 116
3.2. Klasifikasi data kerusakan air gap
Klasifikasi data kerusakan pada air gap , digunakan data air gap motor induksi normal (N) dan 3 kondisi air gap motor induksi  yang mengalami  kerusakan berupa rotor yang terkikis 1 mm di 1 tempat (R1), di 2 tempat (R2) dan  di  3  tempat  (R3).  Ekstraksi  data  menggunakan metode  DWT  dan  klasifikasi  menggunakan  metode KNN dengan hasil seperti pada Gambar 10 dan Tabel 2. Hasil  klasifikasi  data  kerusakan  motor  induksi  pada bagian air  gap didapatkan  tingkat  akurasi  seperti  pada Tabel 2, yaitu diperoleh tingkat akurasi tertinggi sebesar 99.8% pada ekstraksi data menggunakan metode DWT pada dekomposisi ke 1 dan 3 dan menggunakan metode klasifikasikan  KNN.  Data  yang  tidak  masuk  pada klasifikasi  di  atas,  diberi  tanda  silang  disebut  sebagai Galat (G).
Tabel 2. Hasil klasifikasi data kerusakan air gap
Jenis Kerusakan Tingkat Dekomposisi 1 2 3 4 5 Normal Rusak di 1 tempat, R1 Rusak di 2 tempat, R2 Rusak di 3
tempat, R3
99%
100% 100% 100% 99% 100% 100% 100% 99% 100% 100% 100% 94%
85%
62% 72% 96% 87% 61% 72% Akurasi 99,8% 99,8% 99,8% 78,3% 79,0%
Gambar 10. Klasifikasi data kerusakan air gap
Tabel 3. Hasil klasifikasi data kerusakan rotor Jenis
Kerusakan Tingkat Dekomposisi 1 2 3 4 5 Normal
Rusak di 1 tempat , R1 Rusak di 2 tempat, R2 Rusak di 3 tempat, R3
100% 91% 94%
100% 100%
89%
92% 100% 100%
93%
97% 100% 100% 97% 97% 100% 100% 94% 93% 100% Akurasi 96,3% 95,3% 97,5% 98,5% 96,8%
3.3. Klasifikasi data kerusakan rotor
Data  kerusakan  pada  rotor  yang  digunakan  untuk klasifikasi  adalah data rotor motor induksi  yang dalam kondisi  normal  (N)  dan  3  kondisi  rotor  motor  induksi yang mengalami kerusakan berupa short circuit di satu tempat (R1), di dua tempat (R2) dan di tiga tempat (R3).
Ekstraksi  data  menggunakan  metode  TWD  dan klasifikasi  menggunakan  metode  KNN  dengan  hasil seperti  pada  Gambar  11  dan  Tabel  3.  Hasil  klasifikasi data  diperoleh  tingkat  akurasi  tertinggi  sebesar  98.5% pada  ekstraksi  data  menggunakan  metode  TWD  pada dekomposisi ke 4 dan menggunakan metode klasifikasikan  KNN.  Data  yang  tidak  masuk  pada klasifikasi  di  atas,  diberi  tanda  silang,  dan  disebut sebagai Galat (G).
Gambar 11. Klasifikasi data kerusakan rotor
Tabel 4. Hasil klasifikasi data kerusakan stator Jenis Kerusakan Tingkat Dekomposisi 1 2 3 4 5 Normal Rusak di 1 tempat, R1 Rusak di 2 tempat, R2 Rusak di 3 tempat, R3 100% 100% 81% 82% 100% 100% 88% 86% 100% 100% 90% 91% 99% 91% 93% 86% 99% 92% 90% 81% Akurasi 90,8% 93,5% 95,3% 92,3% 90,5%
Gambar 12. Klasifikasi data kerusakan stator
3.4. Klasifikasi data kerusakan stator
Klasifikasi  data  kerusakan  pada  stator,  digunakan  data motor induksi dengan kondisi staor yang normal (N) dan 3  kondisi  stator motor  induksi  yang  mengalami short circuit di  satu  tempat  (R1),  di  dua  tempat  (R2)  dan  di tiga  tempat  (R3).  Ekstraksi  data  menggunakan  metode DWT  dan  klasifikasi  menggunakan  metode  KNN dengan hasil seperti pada Gambar 12 dan Tabel 4. Hasil klasifikasi  data  kerusakan  stator  didapatkan  tingkat
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 6 No. 2 (2021) 109 – 116
akurasi tertinggi sebesar 95.3% yaitu pada ekstraksi data menggunakan metode DWT pada dekomposisi ke 3 dan menggunakan  metode  klasifikasikan  KNN.  Data  yang tidak  masuk  pada  klasifikasi  di  atas,  dan  diberi  tanda silang disebut sebagai Galat (G).

## 4.   Kesimpulan
Penelitian  telah  dilakukan  tentang  klasifikasi  data kondisi  kerusakan  sebanyak  13  macam  pada  motor induksi  3  fasa  menggunakan  metode  ekstraksi  fitur Transformasi Wavelet Diskrit dan metode klasifikasi K- Nearest  Neighbor.  Hasil  penelitian  yang  diperoleh secara keseluruhan  dengan  tingkat  akurasi  di atas 95% dengan  perincian  tingkat  akurasi  sebagai  berikut. Tingkat  akurasi  untuk  klasifikasi  pada  kerusakan bearing pada  motor  induksi  diperoleh  tingkat  akurasi tertinggi sebesar 98.5%. Pada klasifikasi pada kerusakan air gap motor induksi diperoleh tingkat akurasi tertinggi sebesar 99.8%. Tingkat akurasi tertinggi sebesar 98.5% diperoleh  pada  klasifikasi  kerusakan  bagian  rotor. Sedang  pada  kerusakan  pada  bagian  stator,  diperoleh tingkat akurasi tertinggi sebesar 95.3%.

## Ucapan Terimakasih
Penulis  mengucapkan  rasa  terima  kasih  kepada Direktorat  Riset  dan Pengabdian  Masyarakat  (DRPM), Kemenristek/BRIN yang telah mendukung secara penuh penelitian  ini  melalui  skema  Penelitian  Terapan Unggulan  Perguruan  Tinggi  (PTUPT),  Universitas Widyagama Malang pada tahun 2019-2020.

## Daftar Pustaka
[1] Iradiratu, “Deteksi Kerusakan Inner Race Bearing Menggunakan Motor Current Signature Analysis Berbasis Fast Fourier Transform,” Jurnal  Teknik Elektro Dan Komputer Triac , vol. 6, no. 1, pp. 6– 9, 2019.
[2] E.  R.  Naufal,  G.  Priyandoko,  and  F.  Hunaini, “Klasterisasi Kerusakan Bearing Motor Induksi 3 Fasa Menggunakan Metode Transformasi Wavelet  Diskrit  dan  K-Medoids,” Elkha:  Jurnal Teknik Elektro , vol. 12, no. 2, p. 54, 2020.
[3] D.  Meidiasha,  M.  Rif,  and  M.  Subekti,  “Alat Pengukur Getaran, Suara Dan Suhu Motor Induksi Tiga  Fasa  Sebagai  Indikasi  Kerusakan  Motor Induksi Berbasis Arduino,” Journal of Electrical and Vocational Education and Technology , vol. 5, no. 1, pp. 366–370, 2020.
[4] M. Unal, M. Onat, M. Demetgul, and H. Kucuk, “Fault  Diagnosis  of  Rolling  Bearings  Using  a Genetic  Algorithm  Optimized  Neural  Network,” Measurement , vol. 58, pp. 187–196, 2014.
[5] A.  B.  Andre,  E.  Beltrame,  and  J.  Wainer,  “A Combination  of Support Vector Machine and K- Nearest Neighbors for Machine Fault Detection,” Applied Artificial Intelligence , vol. 27, no. 1, pp. 36–49, 2013.
[6] S.  Zolfaghari,  S.  B.  M.  Noor,  M.  Rezazadeh Mehrjou,  M.  H.  Marhaban,  and  N.  Mariun, “Broken  Rotor  Bar  Fault  Detection  and Classification  using  Wavelet  Packet  Signature Analysis Based on Fourier Transform and Multi- Layer  Perceptron  Neural  Network,” Applied Sciences , vol. 8, no. 1, p. 25, 2018.
[7] W. P. Ani and H. Hindarto, “Ekstraksi Ciri Sinyal EEG Untuk Gangguan Penyakit Epilepsi Menggunakan Metode Wavelet,” MATICS , vol. 9, no. 2, pp. 62–65, 2017.
[8] C.  S.  Fatoni,  F.  D.  Noviandha,  and  M.  T. Informatika,  “Case  Based  Reasoning  Diagnosis Penyakit  Difteri  dengan  Algoritma  K-Nearest Neighbor,” Citec  Journal ,  vol.  4,  pp.  220–232, 2017.
[9] M. S. Soliman, A. A. Alahmadi, A. A. Maash, and M. O. Elhabib, “Design and Implementation of a Real-Time  Smart  Home  Automation  System Based  on  Arduino  Microcontroller  Kit  and Labview  Platform,” International  Journal  of Applied Engineering Research , vol. 12, no. 18, pp. 7259–7264, 2017.
[10]  U. Khair, A. J. Lubis, I. Agustha, D. Dharmawati, and  M.  Zulfin,  “Modeling  and  Simulation  of Electrical Prevenion System Using Arduino Uno, GSM  Modem,  and  ACS712  Current  Sensor,” Journal  of  Physics:  Conference  Series ,  vol.  930, no. 1, 2017.
[11]  E.  Alickovic,  J.  Kevric,  and  A.  Subasi, “Performance  Evaluation  of  Empirical  Mode Decomposition,  Discrete  Wavelet  Transform, And Wavelet Packed Decomposition for Automated  Epileptic  Seizure  Detection  and Prediction,” Biomedical  Signal  Processing  and Control , vol. 39, pp. 94–102, 2018.
[12]  R. Hayati and R. Kurnia, “Simulasi  Unjuk Kerja Discrete Wavelet Transform (DWT) dan Discrete Cosine  Transform  (DCT)  untuk  Pengolahan Sinyal Radar di Daerah yang Ber-Noise Tinggi,” Jurnal Nasional Teknik Elektro , vol. 3, no. 1, Art. no. 1, Mar. 2014.
[13]  E.  A.  Frimpong,  P.  Y.  Okyere,  and  J.  Asumadu, “Wavelet  Analysis  and  Radial  Basis  Function Neural Network Based Stability Status Prediction Scheme,” Jurnal Nasional Teknik Elektro , vol. 7, no. 3, Art. no. 3, Oct. 2018.
[14]  N.  D.  Mentari,  M.  A.  Fauzi,  and  L.  Muflikhah, “Analisis Sentimen Kurikulum 2013 Pada Sosial Media  Twitter  Menggunakan  Metode  K-Nearest Neighbor dan Feature Selection Query Expansion Ranking,” Jurnal  Pengembangan  Teknologi Informasi  dan  Ilmu  Komputer ,  vol.  2,  no.  8,  pp. 2739–2743, 2018.
[15]  Z.  U.  Siregar,  R.  R.  A.  Siregar,  and  R.  Arianto, “Klasifikasi  Sentiment  Analysis  Pada  Komentar Peserta  Diklat  Menggunakan  Metode  K-Nearest Neighbor,” Jurnal Kilat , vol. 8, no. 1, pp. 81–92, 2019.
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 6 No. 2 (2021) 109 – 116
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 6 No. 2 (2021) 109 – 116
[16]  A.  Zainuddin,  “Implementasi  Metode  K-Nearest Neighbor Untuk Klasifikasi  Penduduk Miskin  di Desa  Ngemplak  Kidul  Kabupaten  Pati  Jawa Tengah,” Jurnal  Informatika  SIMANTIK ,  vol.  4, no. 1, pp. 21–28, 2019.
[17]  N.  Krisandi  and  B.  Prihandono,  “Algoritma  K- Nearest  Neighbor  Dalam  Klasifikasi  Data  Hasil Produksi  Kelapa  Sawit  Pada  PT  Minamas Kecamatan  Parindu,” Buletin  Ilmiah  Math.  Stat.
dan Terapannya (Bimaster) , vol. 2, no. 1, pp. 33– 38, 2013.
[18]  M. A. Rahman, N. Hidayat, and A. A. Supianto, “Komparasi  Metode  Data  Mining  K-Nearest Neighbor Dengan Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Kualitas  Air  Bersih  (Studi  Kasus  PDAM  Tirta Kencana Kabupaten Jombang),” Jurnal Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu
Komputer , vol. 2, no. 12, pp. 6346–6353, 2018.
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 6 No. 2 (2021) 109 – 116

## Halaman ini sengaja dikosongkan