Abstrak — Data  mining memiliki  arti  kegiatan  yang  meliputi pengumpulan,  pemakaian  data  historis  untuk  menemukan keteraturan,  pola  atau  hubungan,  dalam  set  data  berukuran besar[1]. Data mining fokus  pada  prediksi  dan  deskripsi  data. Support  Vector  Machine (SVM)  adalah  salah  satu  teknik  dari data mining, digunakan  untuk  menyelesaikan  kasus  klasifikasi dan regresi data. SVM mampu mengklasifikasikan data untuk menghasilkan  informasi  atau  pengetahuan  baru.  Dalam penelitian  ini  metode  SVM  digunakan  untuk  mengidentifikasi keausan  pada  bantalan  tirus  ( tapered  bearing ).  Data  yang digunakan  adalah  data  yang  berasal  dari  pengukuran  vibrasi. Pengukuran  vibrasi  dilakukan  pada  bantalan  yang  tidak mengalami  keausan  (normal)  dan  bantalan  yang  mengalami keausan. Keausan pada inner race diamati pada BPFI, keausan pada outer  race diamati  pada  BPFO.  Data  vibrasi  dari  kedua bantalan  tersebut  disatukan  menjadi database . Database tersebut  dibagi  menjadi data  testing dan data  training. SVM melakukan train untuk proses klasifikasi data, apabila akurasi SVM  masih  rendah  maka  dioptimasi  dengan  mengubah  rasio pembagian  dari data  training dan data  testing. Keausan  pada bantalan  dapat  diidentifikasi  salah  satunya  melalui  spektrum data  vibrasi  dimana  muncul sideband di  daerah  BPFO  untuk outer  race dan  BPFI  untuk inner race  dengan  nilai  ±  1x  FTF. Identifikasi keausan melalui metode SVM menghasilkan model dengan mengumpulnya data BPFI atau BPFO sebagai indikasi terdapat  keausan  pada  bantalan  tersebut.  Optimasi  metode SVM  dilakukan  dengan  metode K-fold yang  menghasilkan metode SVM dengan keakurasian tertinggi.
Kata kunci —analisis vibrasi, keausan bantalan, Support Vector Machine (SVM)

## I. PENDAHULUAN
ALAM  dunia  industri,  perawatan  atau maintenance terhadap  mesin  –  mesin  dilakukan  dengan  berbagai teknik. Predictive maintenance merupakan salah satu teknik dari perawatan yang berbasis pada kondisi mesin. Predictive atau condition-based  maintenance terdiri  dari  pemantauan terhadap  kondisi  mesin  dan  operasional  secara  periodik, mengidentifikasi komponen yang bermasalah pada mesin dan melakukan  perencaan  perawatan,  langkah  selanjutnya  jika diperlukan mesin dimatikan dan komponen yang bermasalah diganti  [1].  Analisis  vibrasi  adalah  salah  satu  metode  yang digunakan  dalam predictive  maintenance ,  digunakan  untuk mengawasi  dan  menganalisa  kondisi  kritis  dari  mesin, komponen, dan sistem pada bagian tertentu berbasis getaran atau vibrasi yang ditimbulkan benda tersebut.
Bantalan  merupakan  komponen  mesin  yang  berfungsi menahan  beban  yang  ditimbulkan  oleh  poros.  Bantalan dirancang  untuk  menerima  beban  aksial  dan  radial  akibat pergerakan  poros,  salah  satu  jenis  bantalan  yang  memiliki
kemampuan  baik  dalam  menerima  beban  tersebut  adalah jenis tapered roller bearing. Fungsi dari bantalan yang vital membuat bantalan rentan mengalami kegagalan apabila tidak dilakukan sistem perawatan yang baik. Keausan merupakan salah satu jenis kegagalan bantalan yang mampu mengurangi umur bantalan.
Data  mining memiliki  arti  kegiatan  yang  meliputi pengumpulan,  pemakaian  data  historis  untuk  menemukan keteraturan,  pola  atau  hubungan,  dalam  set  data  berukuran besar [2]. Data mining fokus pada prediksi dan deskripsi data. Support Vector Machine (SVM) adalah salah satu teknik dari data  mining, digunakan  untuk  menyelesaikan  kasus klasifikasi dan regresi data. SVM mampu mengklasifikasikan data untuk menghasilkan informasi atau pengetahuan baru.
Berdasarkan  uraian  diatas  didapat  gagasan  untuk mengidentifikasi  keausan  bantalan  jenis tapered  roller bearing berdasarkan data hasil analisis vibrasi melalui salah satu  metode data  mining yaitu Support  Vector  Machine (SVM),  serta  melakukan  optimasi  metode  SVM  untuk memperoleh  keakuratan  yang  tinggi  dalam  klasifikasi  data. Tujuan penelitian ini berdasarkan gagasan tersebut adalah:
1. Menganalisis  keausan tapered  roller  bearing melalui bentuk data vibrasi.
2. Mengolah  data  hasil  analisis  vibrasi  menggunakan prinsip dari data mining.
3. Mengidentifikasi keausan bantalan melalui
klasifikasi  dari  metode Support  Vector  Machine (SVM).

## II. URAIAN PENELITIAN
Analisis vibrasi yang merupakan salah satu dari beberapa metode  dalam predictive  maintenance digunakan  untuk mengawasi  dan  menganalisa  kondisi  kritis  dari  mesin, komponen, dan sistem pada bagian tertentu berbasis getaran atau  vibrasi  yang  ditimbulkan  benda  tersebut.  Keuntungan utama menggunakan analisa vibrasi adalah dapat mengidentifikasi masalah sebelum masalah tersebut semakin serius dan menyebabkan perbaikan yang tidak terjadwal, hal tersebut  dapat  dicapai  dengan  pemantauan  secara  berkala pada  interval  waktu  yang  terjadwal.  Penilaian  terhadap kegagalan dari suatu komponen mesin dapat dibaca melalui bentuk data vibrasi domain waktu atau domain frekuensi.
Data  Mining ,  sering  disebut knowledge  discovery  in database (KDD), adalah kegiatan yang meliputi pengumpulan,  pemakaian  data  historis  untuk  menemukan keteraturan,  pola  atau  hubungan,  dalam  set  data  berukuran besar[1].  Dua  tujuan  utama  dalam data  mining adalah prediksi  dan  deskripsi,  prediksi  menggunakan  beberapa

## Identifikasi Keausan Bantalan Tirus ( Tapered
Bearing ) Berbasis Analisis Vibrasi dengan Metode Support Vector Machine (SVM)
Faisal Rahman Adi dan Suwarmin
Departemen Teknik Mesin, Fakultas Teknologi Industri, Laboratorium Otomasi Industri , Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : suwarmin@gmail.com
D
variabel  atau  data  yang  tersedia  untuk  memprediksikan  hal yang belum diketahui atau nilai di masa depan dari beberapa variable lain yang menarik, deskripsi fokus pada menemukan pola dari data yang dapat dijelaskan secara umum.[3]
SVM  dapat  secara  sederhana  dijelaskan  sebagai  usaha mencari hyperplane terbaik yang berfungsi sebagai pemisah dua buah class pada input data [4]. Hyperplane dalam ruang vektor  berdimensi- n membagi  data  pada  ruang  vektor tersebut  ke  dalam  dua  bagian,  yang  masing-masing  data berdekatan pada class yang berbeda.
Skema  pada  proses  analisis  vibrasi  secara  konvensional dapat  dilihat  pada  gambar  1,  dalam  skema  ditunjukkan tahapan  –  tahapan  pada  proses  analisa  vibrasi.  Pengukuran dilakukan  pada  komponen  mesin  dilakukan  dengan tranduscer , tranduscer berfungsi  untuk  mengukur  sinyal vibrasi,  data  direkam  pada Data  Acquisition (DAQ) untuk diproses  menjadi  bentuk  data  vibrasi.  Data  vibrasi  dalam bentuk domain waktu atau domain frekuensi yang merupakan keluaran  dari  hasil  pengukuran  yang  telah  diproses  oleh DAQ , hasil  tersebut  dibaca  untuk  melakukan  diagnosa terhadap komponen mesin. Pembacaan hasil dan mendiagnosa komponen mesin dilakukan oleh inspektor yang telah berkompeten di bidang analisa vibrasi.

## Gambar 1. skema analisis vibrasi konvensional
Analisis vibrasi yang dilakukan dengan cara membaca data vibrasi  bentuk  domain  waktu  atau  domain  fekuensi  dari pengukuran,  merupakan  cara  yang  konvensional.  Inspektor yang ditunjuk  untuk  membaca data vibrasi dari pengukuran dan  mendiagnosa  komponen  tersebut  harus  memiliki keahlian,  hal  ini  menyebabkan  kemungkinan  terjadinya perbedaan persepsi dalam pembacaan data vibrasi.
Support  Vector  Machine (SVM)  menawarkan  konsep dalam  mendiagnosa  secara  konsisten,  artinya  hasil  dari diagnosa  yang  dilakukan  siapapun  dapat  sama.  Skema analisis  vibrasi  dengan  SVM  ditunjukkan  pada  gambar  2, metode SVM yang digunakan diletakkan setelah didapatnya data  vibrasi  hasil  proses  pada  DAQ . Data  vibrasi  tersebut disusun  agar  dapat  diolah  menggunakan  perangkat  lunak dengan metode SVM. Hasil pengolahan data dengan metode SVM dan ditampikan dalam bentuk pola atau plot data, pola tersebut digunakan untuk mengklasifikasikan data berdasarkan  kriteria  atau  label  yang  telah  ditentukan, sehingga dapat didiagnosa atau diambil kesimpulan terhadap kondisi komponen mesin tersebut.
Gambar 2. skema analisis vibrasi dengan SVM
Kelebihan  menggunakan  metode  SVM dalam  analisis vibrasi  adalah  kesamaan  diagnosa  dari  proses  analisa terhadap  kondisi  komponen  mesin  yang  dilakukan  oleh inspektor.  Metode  SVM ini  juga  berlaku  berkelanjutan, artinya dalam sekali proses analisis vibrasi data tersebut akan terekam sebagai database dan dapat digunakan untuk analisis vibrasi di waktu lain.
Penelitian ini dilakukan pada dua produk tapered bearing yaitu Koyo dan Timken dengan jenis 30304. Alat uji atau test bench dapat dilihat pada gambar 3.

## Gambar 3. skema penyusunan alat analisis vibrasi
Pengukuran  vibrasi  dilakukan  dengan  menggunakan  alat DAQ device model CSI 2120A Duak Channel, Thacometer optis model 404B Infrared Phototach dengan tegangan 5-15 VDC  dan  dilengkapi  dengan Transmitter,  Accelerometer model  PCB Pieztronic  Accelerometer 2  unit  dengan sensitifitas  0.0989  untuk  vertikal  dan  0.1011  untuk horizontal, Motor dengan daya 1/12 HP tegangan 180 VDC dan  dilengkapi  dengan  pengatur  kecepatan,  serta  alat  uji penunjang berupa rumah uji bantalan, poros, dan kopling.

## III. ANALISIS DAN PEMBAHASAN
A. Analisa keausan tapered roller bearing melalui data vibrasi
a b
Gambar 5. keausan yang terjadi di outer race (a) dan inner race (b)
Bentuk keausan pada bantalan dapat dilihat pada gambar 5a  untuk outer  race dan  gambar  5b  untuk inner  race. Spektrum  hasil  pengukuran  vibrasi  dari  bantalan  tersebut berupa:
Gambar  6.  spektrum  vibrasi  dengan  nilai  1x  BPFO  dan sideband pada bantalan Koyo yang mengalami keausan
Gambar  7.  spektrum  vibrasi  dengan  nilai  2x  BPFO  dan sideband pada bantalan Koyo yang mengalami keausan
Gambar  8.  spektrum  vibrasi  dengan  nilai  1x  BPFI  dan sideband pada bantalan Koyo yang mengalami keausan
Gambar  9.  spektrum  vibrasi  dengan  nilai  2x  BPFI  dan sideband pada bantalan Koyo yang mengalami keausan
Berdasarkan  gambar  6  sampai  9, sideband yang  muncul disekitar  frekuensi  refrensi  merupakan  salah  satu  indikasi bantalan mengalami keausan. Letak sideband pada outer race diketahui melalui BPFO ± FTF dan pada inner race diketahui melalui BPFI ± FTF.

## B. Identifikasi keausan melalui metode SVM
Proses  pengolahan  data  vibrasi  menggunakan  metode SVM  dimulai  dari  data  vibrasi  amplitudo,  order  dan class awal  hingga  dapat  dilakukan  klasifikasi  untuk  data  baru. Input berupa amplitudo, order, dan class untuk setiap metode SVM  dibuat  model  1  untuk  mengetahui  tingkat  akurasinya. Looping atau pengulangan terhadap metode SVM dilakukan yang bertujuan mencari metode terbaik untuk mengklasifikasikan  data  vibrasi.  Pembuatan  model  1  untuk setiap  metode  dilakukan  berulang  dengan  teknik K-fold. Model 2 digunakan untuk evaluasi dan optimasi dari model 1.  Model  2  adalah  model  1  metode  SVM  yang  memiliki keakurasian  tertinggi.  Akurasi  dari  model  2  lebih  tinggi daripada model 1 dan model 2 dapat dijadikan model untuk melakukan  klasifikasi  terhadap  data  baru.  Model  3  dibuat untuk  menilai  keakurasian  dari  klasifikasi  model  2. Pembacaan  hasil  klasifikasi  berupa  model  3  merupakan output dari proses pengolahan data.
Data  baru  sebagai  validasi  model  2  identifikasi  keausan bantalan  dengan  metode  SVM  dilakukan  dengan  4  kasus yaitu bantalan Koyo yang mengalami keausan inner race dan outer race normal, bantalan Koyo dengan inner race normal dan outer  race mengalami  keausan,  bantalan  Timken  yang mengalami keausan outer race dan inner race dalam keadaan normal,  serta  bantalan  Timken  yang  mengalami  cacat  lokal pada outer race dan inner race dalam keadaan normal. Hasil model  dari  kasus  bantalan  Koyo  yang  mengalami  keausan inner race dan outer race normal.
a b
Gambar  10.  bantalan  Koyo  bagian inner  race mengalami  keausan  (a)  dan outer race dalam keadaan normal (b)
Beberapa class pada  gambar  11  dapat  dihilangkan  dan menghasilkan gambar 12 untuk memudahkan membaca hasil identifikasi.  Pada  gambar  12  terlihat  banyak  data  berwarna biru  atau  data  BPFI  yang  mengumpul,  hal  tersebut
menandakan  bahwa  bantalan  yang  dianalisis  vibrasinya terdapat  keausan  pada inner  race .  Data misaligment yang berwarna  biru  muda  tidak  muncul  pada  model,  ini menandakan  bantalan  tersebut  tidak  memiliki  gejala misalignment. Data  BPFO  yang  berwarna  jingga  muncul dengan  jumlah  yang  sedikit  dan  tinggal  mengumpul menandakan bantalan tersebut tidak memiliki gejala keausan pada outer  race. Data  normal  yang  berwarna  merah  marun sedikit  muncul  menandakan  bantalan  dalam  kondisi  ini mendekati akhir umur dan selayaknya diganti.
Gambar 11. klasifikasi bantalan Koyo yang mengalami keausan pada inner race dengan keakuratan 91.9%
Gambar 12. hasil klasifikasi bantalan Koyo yang mengalami keausan pada inner race dengan menghilangkan beberapa class

## IV. KESIMPULAN
Kesimpulan dari penelitian ini adalah:
1. Sideband yang  muncul  disekitar  frekuensi  refrensi merupakan  salah  satu  indikasi  bantalan  mengalami keausan.  Letak sideband pada outer  race diketahui melalui  BPFO  ±  FTF  dan  pada inner  race diketahui melalui BPFI ± FTF.
2. Metode  SVM  yang  paling  tepat  digunakan  dalam penelitian ini dari ke-6  metode SVM untuk identifikasi keausan  bantalan  adalah Fine  Gaussian  SVM dengan nilai K-fold = 10 , karena memiliki keakurasian tertinggi yaitu 83%.
3. Identifikasi  keausan  pada  data  baru  menghasilkan klasifikasi  koyo  aus inner  race dengan  keakuratan 91.9%,  klasifikasi  koyo  aus outer  race dengan keakuratan  95%,  klasifikasi  Timken  aus outer  race dengan keakuratan 94.2%, dan klasifikasi Timken cacat lokal outer race dengan keakuratan 93.5%.
4. Tiga dari empat kasus menampilkan data keausan pada inner  race yang  sebenarnya  tidak  aus,  hal  tersebut memberi arti bahwa kerusakan pada outer race memiliki kecenderungan akan cepat berdampak pada inner race.
5. Pada  kasus  ke-2  yaitu  Koyo  yang  mengalami  keausan pada outer  race ,  tidak  ditemukan  data class normal, menandakan bahwa pada kondisi tersebut bantalan sudah saatnya untuk diganti. Kasus pertama yaitu untuk Koyo yang  mengalami  keausan  pada inner  race data class normal muncul sedikit yang artinya bantalan mendekati masa  habis  umurnya  maka  layaknya  segera  diganti. Kasus  ke-3  dan  ke-4  yaitu  Timken  yang  mengalami keausan pada outer race dan kecacatan pada outer race masih dapat digunakan karena data class normal masih terdapat banyak.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] and D. J. Dolenc, Bostjan, Pavle Bosloski,  “Distributed Bearing Fault  Diagnosis Based  on  Vibration Analysis,” Mechenical  Syst.
Signal Process. 66-67 , pp. 521–532, 2015.
[2] B.  Santosa, Data  Mining:  Teknik  Pemanfaatan  Data  untuk Keperluan Bisnis . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2007.
[3] M.  Kantardzid, Data  Mining:  concepts,  models,  methods,  and algorithm  2nd  edition .  United  State  of  America:  John  Wiley  & Sons, Inc, 2011.
[4] dan  D.  H.  Nugroho,  Anto  S.,  Arief  Budi  W.,  “Support  Vector Machine  “Teori  dan  Aplikasinya  dalam  Bioinformatika,” IlmuKomputer.Com , 2003.