Abstrak — Kerusakan batang rotor merupakan salah satu jenis kerusakan  pada  motor  induksi  yang  dapat  menyebabkan masalah  serius.  Kerusakan  tersebut  dapat  mencapai  5%  -  10% dari  seluruh  kasus  gangguan  motor  induksi.  Oleh  karena  itu, perlu  adanya  diagnosis  awal  yang  mendeteksi  adanya  gangguan pada rotor motor induksi, agar dapat dilakukan perbaikan lebih cepat dan tanggap sebelum terjadi gangguan yang lebih besar.
Tugas  Akhir  ini  membahas  terkait  teknik  deteksi  kerusakan batang  rotor  pada  motor  induksi  dengan  menggunakan  analisis arus  mula.  Sistem  yang  digunakan  berbasis decomposition wavelet  transform terlebih  dahulu  kemudian  dilanjutkan  dengan analisis berbasis hilbert transform sebagai perangkat pengolahan sinyal  sehingga  mampu  mendeteksi  motor  dalam  keadaan  sehat atau mengalami kerusakan.
Pengujian  sistem  dilakukan  dalam  beberapa  kondisi,  yaitu kondisi  tanpa  beban  dan  berbeban.  Selain  itu,  kondisi  yang diberikan adalah kecacatan mulai dai 1BRB hingga 3BRB. Hasil pengujian  membuktikan  bahwa decomposition  wavelet  transform dan Hilbert  transform mampu  mendeteksi  perbedaan  kondisi pada motor induksi normal ataupun rusak pada batang rotor.
Kata  Kunci —  Motor  Induksi,  Keruskan  Batang  Rotor, Decomposition Wavelet Transform, Hilbert Transform.

## I. PENDAHULUAN
OTOR    induksi  merupakan  peralatan  yang  sering digunakan pada proses operasi di industri. Hal ini disebabkan  oleh  motor  induksi  memiliki  banyak keunggulan.  Adapun  kelebihan  motor  induksi adalah  konstruksi  yang  lebih  sederhana,  kehandalan  yang lebih  tinggi,  biaya  yang  relatif  lebih  murah  dibandingkan motor  jenis  lain,  perawatannya  mudah,  tidak  memerlukan motor  lain  untuk starting awal.  Tetapi  disamping  itu,  motor induksi  juga  memiliki  kekurangan,  diantanya  adalah  sulitnya pengaturan  putaran  motor  agar  mempunyai  kecepatan  dan frekuensi yang konstan dan memiliki arus starting yang cukup tinggi  sekitar  lima  sampai  enam  kali  arus  nominal  motor. Disamping hal tersebut, motor induksi adakalanya mengalami kerusakan  sehingga    menyebabkan  operasi  harus  dihentikan. Hal  ini  tentu  saja  dapat  merugikan  perusahaan  dalam  bentuk finansial,  tenaga  dan  waktu  dikarenakan  akan  mempengaruhi proses  produksi  industri  tersebut.  Beberapa  gangguan  yang sering  merusak  motor  induksi  rotor  antara  lain,  kerusakan bearing ,  gangguan  pada air  gap ,  dan  patah  atau  terkikisnya batang rotor.
Kerusakan batang rotor motor induksi mencapai 5%  - 10% dari  seluruh  kasus  gangguan  motor  induksi  [1].  Beberapa  hal yang  dapat  menyebabkan  kerusakan  batang  rotor  motor
induksi  antara  lain  :  adanya  tingkat  pemanasan  yang  sangat parah,  adanya  gesekan  dan  benturan  saat  proses  perawatan motor,  proses  manufaktur  motor  yang  kurang  sempurna,  dan lain  sebagainya  [2].  Gangguan  ini  tentunya  akan  merugikan industri.  Selain  itu  arus  mula  yang  cukup  besar  ketika  awal mula  motor  induksi  beroperasi  dapat  pula  sebagai  penyebab kerusakan  motor  induksi.  Oleh  karena  itu,  perlu  adanya diagnosa  awal  yang  mendeteksi  adanya  gangguan  pada  rotor motor induksi, agar langkah perbaikan lebih cepat dan tanggap sebelum terjadi gangguan yang lebih besar.
Pedektesian  kerusakan  batang  rotor  motor  induksi  telah banyak  dilakukan  dengan  beberapa  cara,antara  lain:  tingkat vibrasi  motor,  temperature  mesin,  adanya  arus  urutan  nol, serta  perubahan  daya  dan  faktor  daya  secara  cepat.  Namun dari  beberapa  cara  yang  telah  ada  membutuhkan  biaya  yang cukup besar. Dalam tugas akhir ini akan membahas mengenai sistem  deteksi  kerusakan  batang  rotor  motor  induksi  dengan analisis  arus  mula  berbasis Hilbert  Transform .  Pada pengerjaan tugas akhir ini akan dilakukan proses dekomposisi pada  transformasi wavelet untuk  selanjutnya  hasil  sinyal tersebut dapat dilihat perbedaan kondisi dalam keadaan batang rotor  sehat  maupun  rusak  dengan  melihat  jumlah  ripple  yang dihasilkan.  Selain  itu,  untuk  metode  transformasi hilbert , yaitu  dilakukan  penyederhanaan  sinyal  dengan  sistem interpolasi  pada  salah  satu  sinyal  hasil  dekomposisi  untuk dapat  melihat  hasil  perbedaan  nilai  puncak  pada  kondisi batang  rotor  dalam  keadaan  normal  atau  mengalami kerusakan.

## II. DETEKSI KERUSAKAN BATANG ROTOR PADA MOTOR INDUKSI
A. Konsep Wavelet
Transformasi wavelet adalah sebuah transformasi matematika  yang  digunakan  untuk  menganalisis  sinyal bergerak.  Metode  Transformasi  berbasis wavelet merupakan salah  satu  cara  untuk  dapat  digunakan  untuk  menganalisis sinyal-sinyal  non- stasioner .  Metode  ini  juga  digunakan  untuk mendeteksi  kejadian-kejadian  tertentu  serta  dapat  digunakan untuk  pemampatan  data  [4].  Selain  itu,  Transformasi wavelet juga  dapat  digunakan  untuk  analisis  sinyal-sinyal  non- stasioner (yaitu  sinyal  yang  kandungan  frekuensi  bervariasi terhadap  waktu),  karena  berkaitan  dengan  kemampuannya untuk  memisah-misahkan  berbagai  macam  karakteristik  pada berbagai skala [4].  Kelebihan dari analisi sinyal menggunkan

## Deteksi Kerusakan Batang Rotor pada Motor Induksi Menggunakan Analisis Arus Mula Berbasis Hilbert Transform
Istiqomah, Dimas Anton Asfani, dan Dedet Candra Riawan Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111
E-mail : istiqomah12@mhs.ee.its.ac.id , anton@ee.its.ac.id , dedet@ee.its.ac.id
M
wavelet adalah  bahwa  dapat  dipelajari  karakteristik  sinyal secara lokal dan detail, sesuai dengan skala yang dimiliki.
DWT  dapat  mengubah  sinyal  sumber  menjadi  dua klasisfikasi sinyal, yaitu sinyal dengan frekuensi tinggi dengan resolusi  waktu  yang  tinggi  dan  frekuensi  renda  dengan resolusi  waktu  yang  tinggi.  Sinyal  ini  bekerja  pada  dua filterisasi  DWT,  yaitu highpass  filte r  dan lowpass  filter agar frekuensi  dari  sinyal  tersebut  dapat  dianalisis.  Setelah melewati  proses  filterisasi,  dilanjutkan  dengan  operasi  sub- sampling  dengan  mengambil  masing-masing  setengah  dari keluaran  filter.  Proses  tersebut  disebut  dengan  proses dekompisisi.  Proses  dekomposisi  dapat  dilakukan  secara berlanjut dengan memperhatikan level yang digunakan, hingga menghasilkan tingkatan dekomposisi yang sesuai.

## B. Hilbert Transform
Dalam  teknik  analisis  data  telah  ditemukan  suatu  metode oleh  N.E  Huang,  yaitu  transformasi Hilbert .  Berbeda  dengan transformasi fourier, transformasi  Hilbert  lebih  berupa algoritma  (pendekatan  empiris)  yang  dapat  diaplikasikan  ke kumpulan data.  Transformasi Hilbert merupakan fungsi yang menggeser fase pada suatu sinyal sebesar
Transformasi Hilbert dapat pula disebut sebagai all pass filter. Transformasi Hilbert  hanya  menggeser  fase  sinyal  dan  tidak  mengubah spectrum amplitude dari  sinyal.  Tujuan  dari  transformasi  ini adalah untuk menghasilkan  sinyal  imajiner dari sinyal nyata. Sinyal nyata, yaitu dapat ditunjukkan pada instantaneous amplitude (IA) adalah sebagai berikut: (1) Dengan nilai dan , yaitu (2) (3) Nilai
merupakan nilai nilai envelope atau disebut juga nilai amplitude sesaat ( instantaneous amplitude ), sedangkan untuk disebut dengan fase sesaat (instantaneous phase) yang merupakan sudut yang terbentuk antara komponen riil dan imajiner.
Pada instantaneous  amplitude dapat  dilakukan  beberapa langkah untuk dapat mengklasifikasikan fungsi tersebut. Salah satu  langkah  yang  dapat  menjelaskan  algoritma  ini  adalah dengan  menggunakan interpolasi.  Fungsi ini digunakan  untuk mempermudah  pengelompokan  sinyal  dalam  kondisi  motor sehat maupun rusak. Dari hasil interpolasi akan menghasilkan pendekatan sinyal hingga menjadi fungsi sederhana.

## III. P ERANCANGAN S ISTEM D ETEKSI K ERUSAKAN

## A. Konfigurasi Sistem
Sistem pada tugas akhir ini menggunakan analisis arus mula berbasis Hilbert  Transform. Pengujian  yang  dilakukan berdasarkan  pada  pengambilan  arus  mula  ( starting )  pada batang rotor motor induksi. Pengujian sistem ini membutuhkan  beberapa  peralatan,  antara  lain  adalah  motor induksi  tiga-fasa,  generator  sinkron,  beberapa  buah  lampu, Analog to Digital Converter berupa suatu module yang terdiri dari  cDAQ-9171  dan  NI  9215, power  analyzer ,  mesin  bor, kunci, obeng, palu, tang, serta seperangkat listing pengolahan sinyal  dalam  sebuah software terprogram.  Gambaran  sistem deteksi  kerusakan  batang  rotor  pada  motor  induksi  berbasis
Hilbert  Transform pada  Tugas  Akhir  ini  secara  sederhana ditunjukkan pada gambar 1.
Gambar 1. Gambaran sistem dalam Tugas Akhir
Pada  Tugas  Akhir  ini  digunakan  motor  induksi  tiga-fasa dengan  kapasitas  sebesar  2HP  atau  setara  dengan  1.492  kW. Motor  induksi  disusun  dengan  koneksi  bintang  (Y)  sehingga memiliki  tegangan  rating  sebesar  V t =  380  V  dan  arus  rating sebesar  I L =  3,44  Ampere.  Pembebanan  mekanis  yang digunakan  pada  pengujian  ini  berupa  generator  sinkron  yang terkopel dengan  motor. Kemudian generator sinkron dibebani elektris secara bervariasi dengan tiga jenis, yaitu 300, 600 dan 900  Watt.  Pengambilan  data  dilakukan  pada  frekuensi sampling  sebesar  5  kHz  dengan  jumlah  data  25.000  samples selama  5  sekon.  Kemudian  data  yang  dihasilkan  disimpan dalam  format  file  TDMS  ( Technical Data Management Streaming ).  Setelah  data  tersebut  didapatkan,  dilakukan pemotongan sinyal  dengan software di Adem  dan menghasilkan data sekitar 5000 samples selama 1 sekon. Data keluaran  arus  tersebut  menjadi  data  masukan  pada  proses pengolahan  sinyal  berbasis decomposition  wavelet  transform dan Hilbert transform menggunakan software MATLAB.

## B. Pengkondisian Kerusakan Batang Rotor Motor Induksi
Pengondisian  kerusakan  batang  rotor  pada  motor  induksi dilakukukan  dengan  memberikan  kecacatan  berupa  lubang. Rekonstruksi  kerusakan  pada  pengujian  dilakukan  dengan melubangi  batatang  rotor  dengan  mesin  bor.  Sistematis melubangi  batang  rotor  pada  motor  induksi  dengan  cara bertahap  yaitu 1BRB ( Broken Rotor Bar )  dengan  kedalaman 3mm,  1BRB  ( Broken  Rotor  Bar )  dengan  kedalaman  7mm, 2BRB ( Broken Rotor Bar ) dengan kedalaman 7mm dan 3mm, 2BRB ( Broken Rotor Bar )  dengan kedalaman 7mm dan 7mm. 3BRB ( Broken Rotor Bar ) dengan kedalaman 7mm, 7mm dan 3mm.  3BRB  ( Broken  Rotor  Bar )  dengan  kedalaman  7mm, 7mm  dan  7mm.  Pemilihan  kedalaman  dan  diameter  lubang pada  batang  rotor  disesuaikan  agar  tidak  merusak  bagian laminasi  dalam  rotor.  Pelubangan  diberikan  pada  konduktor batang rotor dengan tujuan agar batang rotor tersebut patah.
Kondisi  kerusakan  bar  pada  batang  rotor  tersebut  dapat dijelaskan dengan Gambar 2 berikut:
(a)
(b) (c)

## (d)
Gambar 2.   (a) Bentuk penampang batang rotor. Bentuk pengkondisian kerusakan bar rotor tampak samping: (b) Kerusakan sedalam separuh dari kedalaman total,  (c) Kerusakan sedalam kedalaman total,  (d) Seluruh kerusakan berdiameter 3 mm

## C. Pembebanan Mekanis dan Elektris
Dalam  Tugas  Akhir  ini,  pembebanan  mekanis  yang digunakan  adalah  generator  sinkron.  Motor  induksi  dikopel dengan  generator  sinkron  yang  dibeban  oleh  rangkaian  bola lampu  dengan  daya  masing-masing  sebesar  100  Watt. Pembebanan  dengan  lampu  disebut  dengan  pembebanan elektris.  Ketika  motor  induksi  terkopel  dengan  generator dilakukan  pembebanan  dengan  4  tahapan,  yaitu  saat  keadaan tanpa beban atau 0 Watt, 3 buah bohlam atau 300 Watt, 6 buah bohlam atau 600 Watt dan 9 buah bohlam atau 900 Watt.

## D. Akuisisi Data
Pada Tugas Akhir ini A/D converter yang digunakan untuk data  akuisisi  adalah  cDAQ-9171  dan  NI  9215.  Frekuesi sampling  yang  digunakan  adalah  5kHz,  maka  dalam  satu sekon  terdapat  5.000  data  dengan  periose  0,2ms.  Sinyal  arus mula  akan  di sample pada  frekuensi  5.000Hz  yang  kemudian diubah menjadi sinyal digital. Pengambilan data sinyal arus ini dilakukan  selama  5  sekon,  sehingga  total  jumlah  data  adalah 25.000 samples. Dari  data  sinyal  arus  tersebut,  dilakukan pemotongan  arus  hingga  diambil  hanya  bagian  transiennya saja. Sinyal arus mula tersebut dipotong hingga waktu 1 detik, maka  jumlah  data  adalah  5.000 samples. Adapun  proses akuisisi data akan dijelaskan pada diagram berikut:
Gambar 3. Diagram alur akuisisi data
E. Listing Decomposition Wavelet Transform Listing  decomposition  wavelet  transform diperlukan  untuk mengolah  sinyal  arus  hasil  pengukuran  sehingga  nantinya mampu  dideteksi  kondisi  batang  rotor  pada  motor  induksi dalam  keadaan  sehat  atau  mengalami  kerusakan.  Secara  garis besar  proses  pemecahan  sinyal  dengan  menggunakan  fungsi highpass dan lowpass filter,  modifikasi  sinyal  berdasarkan fungsi  skala  dan  waktu,  rekonstruksi  sinyal  pada  setiap  level koefisiennya. Proses ini dinamakan dengan proses dekomposisi. Adapun spesifikasi dekomposisi yang digunakan adalah
Tabel 1. Spesifikasi wavelet Spesifikasi DWT Jenis DWT Deubaches (db) Orde 29 Level Dekomposisi 9 Sampling frekuensi 5 kHz \
Gambar 4. Diagram alur Decomposition Wavelet Transform

## F. Listing Hilbert Transfrom
Motode  ini  digunakan  karena  dapat  melihat  perbedaan pada  kondisi  rotor  sehat  maupun  rusak  dengan  menggunakan sistem  pendekatan  titik-titik  sinyal.    Sinyal  dari  hasil dekomposisi tersebut, ditentukan nilai extrema dan diidentifikasi  untuk  mencari  nilai local  minima dan maxima . Kedua  nilai  tersebut  kemudian  diolah  menggunakan interpolasi  untuk  mendapatkan  bentuk upper  envelope dan lower envelope . Hasil interpolasi  merupakan pendekatan  nilai asli  untuk  menghasilkan  sinyal  arus  yang  lebih  sederhana. Sinyal sederhana ini digunakan untuk dapat mengklasifikasikan  sinyal  pada  kondisi  batang  rotor  motor induksi.  Selanjutnya  dilakukan  analisis  dengan  melihat  nilai puncak. Secara garis besar metode ini dapat dijelaskan dengan alur sebagai berikut :
Gambar 5. Diagram alur Hilbert Transform

## IV. P ENGUJIAN S ISTEM D ETEKSI K ERUSAKAN

## A. Akuisisi Data
Data  yang  diinginkan  adalah  data  sinyal  arus  stator  motor induksi  dalam  keadaan  transien  ( starting )  dengan  frekuensi sampling  5kHz.  Pemilihan  frekuensi  yang  tinggi  didasarkan oleh  beberapa  faktor,  diantanya  yaitu  kapasitas  motor  lebih dari  1  HP    sehingga  dibutuhkan  frekuensi  sampling  yang tinggu  pula,  dan  semakin  tinggi  frekuensi  sampling  yang digunakan,  maka  resolusi  akan  semakin  bagus.  Berikut  ini merupakan  salah  satu  bentuk  gelombang  transien  arus  stator yang tersample.
(a) (b)
Gambar 6. Waveform sinyal arus stator. (a)Sinyal arus stator saat starting dengan kondisi tanpa beban (b) Sinyal arus stator saat starting  dengan kondisi berbeban

## B. Pengolahan  Sinyal  Arus  Stator  ke  dalam  Bentuk Dekomposis Menggunakan Metode Wavelet
Decomposition  wavelet  transform ini  menguraikan  sinyal arus utama menjadi beberapa model sesuai dengan level yang ditentukan.  Level  yang  digunakan  pada  dekomposisi  kali  ini adalah  level  7  dengan  orde  29.  Sedangkan  jenis  yang digunakan  adalah deubaches (db).  Berikut  ini  adalah  hasil dekomposisi pada setiap kondisi.
Gambar 7. Decomposition Wavelet Transform pada motor kondisi normal tanpa  beban dan 3 Broken Rotor Bar (BRB) sedalam 7 mm, 7mm dan 7mm tanpa beban
0 0.5 1 1.5 -1 0 1 2 Time (s) Cu rren t (A ) 0 0.5 1 1.5 -1 0 1 2 Time (s) Cu rren t (A ) 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 -20 0 20 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 -10 0 10 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 -0.1 0 0.1 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 -0.5 0 0.5 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 -2 0 2 C ur r e nt ( A ) 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 -5 0 5 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 -20 0 20 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 -20 0 20 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 -10 0 10 Time (second) d2 d3 d1 a7 s d4 d5 d6 d7 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 -20 0 20 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 -20 0 20 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 -0.1 0 0.1 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 -0.5 0 0.5 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 -0.5 0 0.5 C ur r e nt ( A ) 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 -2 0 2 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 -10 0 10 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 -20 0 20 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 -10 0 10 Time (second) d2 d3 d1 a7 s d4 d5 d6 d7 Time (s) Time (s) Time (s) Time (s) (a) (b)
C. Perumusan Variabel Deteksi Sinyal d7 pada Decomposition Wavelet Transform
Pada tahap ini dilakukan pencuplikan salah satu sinyal arus hasil  dari decomposition  wavelet  transform yang  telah dijabarkan diatas. Pencuplikan diambil pada kondisi sinyal d7. Perbedaan pada setiap kondisi dapat dilakukan dengan melihat jumlah ripple yang dihasilkan pada setiap grafik. Kondisi yang akan  diberikan  tidak  hanya  dalam  berupa  kerusakan  batang rotor pada  motor  induksi,  namun  pengaruh  pembebanan  akan disajikan  pula  pada  pembahasan  kali  ini.  Perhitungan  daya rata-rata sinyal menggunakan rumus :
Daya rata-rata d7=  n 0 d(t) 2 (4)
dengan:
n : jumlah data   ; d(t) : nilai arus terhadap waktu
Berikut  ini  merupakan  hasil  pencuplikan  sinyal  pada  d7  pada decomposition wavelet transform:
(a)                                                    (b)
(c)                           (d)

## (e)                            (f)
(g)
Gambar 7. Cuplikan sinyal d7 pada Decomposition Wavelet Transform saat tanpa beban. (a) Kondisi normal, (b) Kondisi 1BRB 3mm, (c) Kondisi 1BRB 7mm, (d) Kondisi 2BRB 7mm  dan 3mm, (e) Kondisi 2BRB 7mm dan 7mm, (f) Kondisi 3BRB 7mm, 7mm dan 3mm, (g)  Kondisi 3BRB 7mm, 7mm, dan 7mm
(a)                             (b)
(c)                           (d)
(e)                             (f)
(g)
Gambar 8. Cuplikan sinyal d7 pada Decomposition Wavelet Transform saat full load . (a) Kondisi normal, (b) Kondisi 1BRB 3mm, (c) Kondisi 1BRB 7mm, (d) Kondisi 2BRB 7mm  dan 3mm, (e) Kondisi 2BRB 7mm dan 7mm, (f) Kondisi 3BRB 7mm, 7mm dan 3mm, (g)  Kondisi 3BRB 7mm, 7mm, dan 7mm
Tabel 2. Daya rata-rata sinyal dengan berbagai tingkatan beban Parameter Kerusakan DAYA INPUT No Load 900W 1.100W 1.300W 1.500W Normal 7.965 3.869 3.772 4.359 4.237 1BRB 3mm 8.007 4.523 3.873 4.432 4.331 1BRB 7mm 8.159 4.741 4.292 4.561 4.4 2BRB 7mm 3mm 9.175 4.775 4.620 4.672 4.468 2BRB 7mm 7mm 9.782 4.903 4.926 5.131 4.651 3BRB 7mm 7mm 3mm 9.869 5.497 5.474 5.203 4.813 3BRB 7mm 7mm 7mm 10.375 5.725 5.789 5.347 5.009
Berdasarkan  sinyal  yang  dihasilkan  pada  gambar  7  dan  8 terdapat  perubahan  jumlah ripple antara  batang  rotor  dalam kondisi  normal dan batang rotor dalam kondisi rusak. Dapat dijelaska  bahwa  semakin  dalam  tingkat  perlubangan  rotor dan  jumlah  cacat  lubang  rotor  atau  dapat  disebut  semakin parah  tingkat  kerusakan  batang  rotor,  maka  jumlah ripple yang  dihasilkan  akan  semakin  tinggi  pula.  Namun,  karna jumlah ripple tidak terlihat secara signifikan, maka dilakukan perhitungan daya rata-rata pada masing-masing grafik. Sama halnya dengan kondisi sebelumnya, nilai daya rata-rata yang dihitung berada pada range waktu 0-0.2 sekon.

## D. Pengolahan Sinyal Hasil Dekomposisi pada Sinyal
Tahap  akhir  dari  pengujian  sistem  deteksi  kerusakan batang rotor pada motor induksi menggunakan metode hilbert transform ,  yaitu  pencarian  nilai  puncak  pada  fungsi interpolasi.  Pendekatan  sinyal  yang  dilakukan  adalah  dengan mencuplik sinyal hasil decomposition wavelet transform. Hasil penyederhanaan  sinyal  pada  sinyal  a7  ini  nantinya  akan terlihat  perbedaan  nilai  puncak  pada  masing-masing  kondisi. Berikut  ini  bentuk  penyederhanaan  sinyal  a7  menggunakan transformasi Hilbert:
(a)                      (b)
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 -5 0 5 Cu rren t (A ) Time (s) 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 -5 0 5 10 Cu rren t (A ) Time (s) 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 -5 0 5 10 Cu rren t (A ) Time (s) 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 -5 0 5 10 Cu rren t (A ) Time (s) 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 -5 0 5 10 Cu rren t (A ) Time (s) 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 -5 0 5 10 Cu rren t (A ) Time (s) 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 -5 0 5 10 Cu rren t (A ) Time (s) 0 0.5 1 1.5 -3 -2 -1 0 1 2 3
Cu rren t (A ) Time (s) 0 0.5 1 1.5 -5 0 5 Cu rren t (A ) Time (s) 0 0.5 1 1.5 -5 0 5 Cu rren t (A ) Time (s) 0 0.5 1 1.5 -4 -2 0 2 4 Cu rren t (A ) Time (s) 0 0.5 1 1.5 -4 -2 0 2 Cu rren t (A ) Time (s) 0 0.5 1 1.5 -4 -2 0 2 4 6 8 Cu rren t (A ) Time (s) 0 0.5 1 1.5 -4 -2 0 2 4 Cu rren t (A ) Time (s) 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 -0.5 0 0.5 1 X: 0.0542 Y: 0.9265 Time (s) Cu rren t (A ) 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 -0.5 0 0.5 1 X: 0.0614 Y: 0.5021 Time (s) Cu rren t (A )
X: 0.0542 Y: 0.9265 X: 0.0614 Y: 0.5021
(c)                      (d)
(e)                        (f)

## (g)                          (h)
Gambar 9. Cuplikan penyederhanaan sinyal a7 saat tanpa beban. (a) Kondisi normal, (b)Kondisi 1BRB 3mm, (c) Kondisi 1BRB 7mm, (d) Kondisi 2BRB 7mm dan 3mm, (e) Kondisi 2BRB 7mm dan 7mm, (f) Kondisi 3BRB 7mm, 7mm dan 3mm, (g) Kondisi 3BRB 7mm, 7mm, dan 7mm, (h)  Seluruh kondisi pada batang rotor dengan tanpa beban
(a)                        (b)
(c)                        (d)

## (e)                        (f)

## (g)                          (h)
Gambar 10. Cuplikan penyederhanaan sinyal a7 saat full load . (a) Kondisi normal, (b)Kondisi 1BRB 3mm, (c) Kondisi 1BRB 7mm, (d) Kondisi 2BRB 7mm dan 3mm, (e) Kondisi 2BRB 7mm dan 7mm, (f) Kondisi 3BRB 7mm, 7mm dan 3mm, (g) Kondisi 3BRB 7mm, 7mm, dan 7mm, (h)  Seluruh kondisi pada batang rotor dengan tanpa beban
Tabel  3. Nilai puncak sinyal dengan berbagai tingkatan beban Parameter Kerusakan DAYA INPUT No Load 900W 1.100W 1.300W 1.500W Normal 0.9528 1.175 1.24 1.335 1.384 1BRB 3mm 0.502 1.153 1.157 1.211 1.217 1BRB 7mm 0.4135 1.095 1.1012 1.109 1.138
2BRB 7mm 3mm 0.3111 1.056 1.089 1.093 1.095 2BRB 7mm 7mm 0.298 0.9904 1.018 1.025 1.066 3BRB 7mm 7mm 3mm 0.2937 0.8828 0.9698 0.9991 1.011 3BRB 7mm 7mm 7mm 0.9339 0.7523 0.7524 0.936 0.9734
Pada  hasil  tabel  3  dapat  terlihat,  bahwa  semakin  parah kerusakan pada batang rotor motor induksi, maka nilai yang dihasilkan semakin rendah. Namun, pada level pembebanan yang  diberikan  nilai  semakin  tinggi.  Pada  metode  ini dilakukan  validasi  data  kembali  dengan  menggunakan rumus variabel deteksi.  Rumus  untuk  mencari  validasi deteksi adalah sebagai berikut:
I   n 0 I(t) 2 n 1 RMS (5) I P vd e steadystat RMS HT  (6)
dengan, vd:  variabel deteksi, I RMS  steady  state :  Arus RMS saat steady state , n: jumlah data, I(t) : nilai arus terhadap waktu, P HT : nilai puncak pada sinyal a7(puncak Hilbert Transform ) Pada variabel deteksi,  yaitu  tabel  4  dapat  dilihat  bahwa motor  dikatakan  mengalami  kerusakan,  bila  nilai  variabel deteksi <0.4
Tabel  4.
Nilai variabel deteksi sinyal dengan berbagai tingkatan beban
Parameter Kerusakan DAYA INPUT No Load 900W 1.100W 1.300W 1.500W Normal 0.687 0.835 0.852 0.606 0.416 1BRB 3mm 0.152 0.351 0.357 0.361 0.338 1BRB 7mm 0.125 0.317 0.323 0.269 0.279 2BRB 7mm 3mm 0.094 0.305 0.314 0.254 0.201 2BRB 7mm 7mm 0.088 0.292 0.294 0.246 0.192 3BRB 7mm 7mm 3mm 0.087 0.259 0.279 0.22 0.175 3BRB 7mm 7mm 7mm 0.027 0.149 0.211 0.165 0.162

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  yang  telah  didapatkan  dari  proses pengujian dan analisis didapat kesimpulan bahwa Decomposition wavelet transform mampu mendeteksi kerusakan  batang  rotor  pada  motor  induksi  dengan mendekomposisi  pada  sinyal,  kemudian  menghitung  daya rata-rata  sinyal.    Transformasi Hilbert dapat  menggunakan penyederhanaan  sinyal  dari  hasil  dekomposisi,  yaitu  pada sinyal  a7  dan  dengan  melihat  puncak  dari  penyederhanaan sinyal  tersebut.  Pada  motor  dengan  kondisi  normal,  nilai puncak  yang  dihasilkan  lebih  tinggi,  sedangkan  untuk  motor
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 -0.5 0 0.5 1 X: 0.0408 Y: 0.4148 Time (s) Cu rren t (A ) 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 -0.5 0 0.5 1 X: 0.0552 Y: 0.3111 Time (s) Cu rren t (A ) 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 -0.5 0 0.5 1 X: 0.04 Y: 0.298 Time (s) Cu rren t (A ) 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 -0.5 0 0.5 1 X: 0.039 Y: 0.2937 Time (s) Cu rren t (A ) 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 -0.2 0 0.2 X: 0.0372 Y: 0.09338 Time (s) Cu rren t (A ) 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 -0.5 0 0.5 1 Time (s) Cu rren t (A ) 0 0.5 1 1.5 -1 -0.5 0 0.5 1 1.5 X: 0.1036 Y: 1.175 Time (s) Cu rren t (A ) 0 0.5 1 1.5 -1 -0.5 0 0.5 1 1.5 X: 0.0584 Y: 1.181 Time (s) Cu rren t (A ) 0 0.5 1 1.5 -1 -0.5 0 0.5 1 1.5 X: 0.0686 Y: 1.153 Time (s) Cu rren t (A ) 0 0.5 1 1.5 -1 -0.5 0 0.5 1 1.5 X: 0.0618 Y: 1.109 Time (s) Cu rren t (A ) 0 0.5 1 1.5 -1 -0.5 0 0.5 1 1.5 X: 0.0726 Y: 1.018 Time (s) Cu rren t (A ) 0 0.5 1 1.5 -1 -0.5 0 0.5 1 1.5 X: 0.0546 Y: 1.011 Time (s) Cu rren t (A ) 0 0.5 1 1.5 -1 -0.5 0 0.5 1 1.5 X: 0.0524 Y: 0.936 Time (s) Cu rren t (A ) 0 0.5 1 1.5 -1 0 1 2 Time (s) Cu rren t (A )
X: 0.0416 Y: 0.4148
X: 0.0562
Y: 0.3111
X: 0.04 Y: 0.298
X: 0.039 Y: 0.2937 X: 0.0372 Y: 0.0933 X: 0.1036 Y: 1.175 X: 0.0584 Y: 1.17 X: 0.0686 Y: 1.153 X: 0.0628 Y: 1.109
X: 0.073 Y: 1.018 X: 0.0546
Y: 1.011 X: 0.0524 Y: 0.936
yang mengalami kerusakan batang rotor memiliki nilai puncak yang  cenderung  semakin  menurun.  Pada  hasil  metode hilbert transform nilai puncak yang dihasilkan dihitung kembali nilai variabel  deteksi  maka  dihasilkan  bila  nilai  variabel  deteksi menghasilkan  nilai  <0.4,  maka  dapat  dikatakan  batang  rotor pada  motor  induksi  mengalami  kerusakan.Variasi  level pembebanan  pada  arus  mula (starting) tidak  memengaruhi pendeteksian  secara  signifikan,  namun  dapat  meningkatkan amplitudo arus stator motor.

## D AFTAR P USTAKA
[1] R. Valles-Novo, J. Rangel-Magdaleno, J. Ramirez-Cortes, H. Peregrina- Barreto,  R.  Morales-Carporal,  “Empirical  Mode  Decomposition Analysis for Broken-Bar Detection on Squirrel Cage Induction Motors”, IEEE  Transactions  on  Instrumentation  and  Measurement,  Desember, 2014.
[2] Ardhana, Nabila “Deteksi Kerusakan Batang Rotor pada  Motor Induksi Sangkar  Bajing  Menggunakan  Metode  Standart  Deviasi  Berbasis Analisis  Empirical  Mode  Decomposition” ,  Jurusan  Teknik  Elektro, Institut  Teknologi  Sepuluh  Nopember  Surabaya,  Surabaya,  Januari, 2016.
[3] Rabbani,  Insan, “Deteksi  Kerusakan  Rotor  Bar  Motor  Induksi Menggunakan  Analisis  Bi-spectrum, Jurusan  Teknik  Elektro,  Institut
Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya, Surabaya, Juli, 2016.
[4] Swasetyasakti,  Rifaldy, “Deteksi  Kerusakan  Rotor  Bar  Motor  Induksi dengan  Menggunakan  Analisa  Arus  Keluaran  Inverter  berbasis Wavelet” ,  Jurusan  Teknik  Elektro,  Institut  Teknologi  Sepuluh Nopember Surabaya, Surabaya, Juli, 2013.