## DETEKSI KERUSAKAN INNER RACE BEARING GENERATOR SINKRON MELALUI ANALISA ARUS STATOR DENGAN FAST

## FOURIER TRANSFORM
Belly Yan Dewantara
Fakultas Teknik dan Ilmu Kelautan, Program Studi Teknik Elektro Universitas Hang Tuah Email: bellyyandewantara@hangtuah.ac.id

## Iradiratu Diah Prahmana Karyatanti
Fakultas Teknik dan Ilmu Kelautan, Program Studi Teknik Elektro Universitas Hang Tuah Email: iradiratu@hangtuah.ac.id

## Muhammad Haidar Rosyid
Fakultas Teknik dan Ilmu Kelautan, Program Studi Teknik Elektro Universitas Hang Tuah Email: haidarrsyd@gmail.com

## Muhammad Salahuddin Al Mishbah
Fakultas Teknik dan Ilmu Kelautan, Program Studi Teknik Elektro Universitas Hang Tuah Email: sholahuddin351@gmail.com

## ABSTRAK
Generator sinkron merupakan mesin listrik yang menkonversi energi mekanik menjadi energi listrik.  Di  pembangkitan  energi  listrik  generator  sinkron  merupakan  komponen  utama  yang menghasilkan  energi  listrik,  sehingga  keandalannya  perlu  benar-benar  dijaga.  Kerusakan  pada bearing merupakan  salah  satu  jenis  kerusakan  yang  sering  ditemui  pada  generator  sinkron. Kerusakan bearing dapat  menyebabkan  getaran  berlebih,  gangguan  putaran  rotor,  dan  dapat menimbulkan  ketidakseimbangan  poros  rotor  yang  mengakibatkan  daya  yang  dihasilkan  tidak maksimal. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi kerusakan inner race bearing pada generator sinkron  dengan  menganalisa output sinyal  arus  pada  stator  pada  kondisi steady  state .  Metode pendekatan  yang  digunakan  didasarkan  pada  metode Fast  Fourier  Transform (FFT)  sebagai pemrosesan  sinyal  untuk  mendapatkan  generator  dalam  kondisi  sehat  atau  rusak.  Variasi  beban dilakukan  pada  generator  untuk  mendapatkan  hasil  analisis  terperinci.  Sedangkan  untuk  level kerusakan bearing adalah  memberikan  kecacatan  pada  bagian inner  race  bearing dengan  variasi diameter lubang yang berbeda, yakni diameter 3 mm, 4,5 mm, dan 6 mm. Hasil pengujian deteksi kerusakan inner  race  bearing menggunakan  metode  FFT  berhasil  mendeteksi  kerusakan  dengan tingkat keberhasilan sebesar 85%.
Kata kunci:  Generator Sinkron, Analisa Arus Stator, Inner Race bearing , Fast Fourier Transform

## ABSTRACT
Synchronous generator is an electric machine that converts mechanical energy into electrical energy. In the generation of  electrical energy, the synchronous generator is the main component that produces electrical energy, so its reliability needs to be really maintained. Bearing damage is one  type  of  damage  that  is  often  found  in  synchronous  generators.  Bearing  damage  can  cause excessive vibration, interference with the rotation of the rotor, and can cause an imbalance in the rotor  shaft  which  results  in  the  power  being  generated  not  being  maximized.  This  study  aims  to
detect damage to the inner race bearing of a synchronous generator by analyzing the output current signal on the stator under steady state conditions. The approach method used is based on the Fast Fourier Transform (FFT) method as signal processing to obtain a generator in good or damaged condition.  Load  variations  are  carried  out  on  the  generator  to  obtain  detailed  analysis  results. Meanwhile, the level of bearing damage is to give defects to the inner race bearing with different hole diameter variations, namely 3 mm, 4.5 mm and 6 mm in diameter. The test results for detecting damage  to  the  inner  race  bearing  using  the  FFT  method  succeeded  in  detecting  damage  with  a success rate of 85%.
Keywords:  Synchronous  Generator,  Stator  Current  Analysis,  Inner  Race  Bearing,  Fast  Fourier Transform

## 1. PENDAHULUAN
Generator  merupakan  komponen  utama  dalam  pembangkitan  energi  listrik  karena  sebagian besar energi listrik yang digunakan untuk kebutuhan sehari-hari dihasilkan oleh generator sinkron yang  terdapat  di  pusat  pembangkit  tenaga  listrik. Mengingat  penggunaan  generator  sinkron  yang menjadi objek vital, maka kondisi serta performa generator sinkron harus tetap terjaga, agar dapat bekerja secara optimal dan dapat memperpanjang masa pakai generator. Seiring berjalannya waktu dalam pengoperasiannya banyak sekali gangguan yang terjadi sehingga dapat mengganggu kinerja generator dan dapat merusak beberapa komponen dari generator tersebut  [1].  Maka dari itu perlu adanya pengawasan secara rutin sehingga kondisi generator sinkron dapat dipantau dengan baik.
Berdasarkan  presentase  kerusakan  yang  sering  terjadi  pada  generator  sinkron  adalah  60% disebabkan oleh kerusakan belitan stator, 13% kerusakan belitan rotor, 13% kerusakan bearing , 1% kerusakan  inti  stator  dan  13%  kerusakan  lainnya  [2].  Kerusakan bearing dapat  menyebabkan kerusakan  pada  belitan  stator  dan  rotor  karena  kerusakan bearing mempengaruhi  sudut  rotor sehingga dapat menimbulkan gesekan antara rotor dengan belitan stator [3]. Kerusakan bearing juga mengakibatkan terjadinya getaran berlebih dan gangguan pada kecepatan putar rotor [3].
Untuk mencegah kerusakan pada bearing generator maka perlu adanya suatu sistem yang dapat mendeteksi kerusakan sedini mungkin dan dapat meminimalkan terjadinya kerusakan yang serius. Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  pendeteksian  kerusakan bearing dapat  dilakukan  dengan menggunakan  getaran,  kemudian  data  tersebut  dianalisa  pada  domain  frekuensi  dengan menggunakan  metode poincare  maps [4].  Pendeteksian  kerusakan  pada bearing juga  dapat dilakukan dengan menganalisa output sinyal arus pada generator, kemudian sinyal tersebut dianalisa menggunakan  metode Hilbert  Transform [5]  dan  dapat  juga  menggunakan  metode Fast  Fourier Transform (FFT) [6].
Berdasarkan  penelitian  di  atas  maka  pada  penelitian  ini  akan melakukan,  deteksi  kerusakan inner  race  bearing pada  generator  sinkron  berbasis Fast  Fourier  Transform (FFT)  berdasarkan analisa output sinyal  arus.  Untuk  pengambilan  data  menggunakan  peralatan  akuisisi  data  dan pengolahan data sinyal arus menggunakan metode FFT. Hasil dari penelitian adalah metode analisa generator  sinkron  menggunakan  metode  FFT  berhasil  mendeteksi  kerusakan  pada inner  race bearing dengan tingkat keberhasilan sebesar 85%.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Kerusakan Bearing
Bearing adalah suatu komponen yang berfungsi untuk mengurangi gesekan pada machine atau komponen-komponen  yang  bergerak  dan  saling  menekan  antara  satu  dengan  yang  lainnya  [7]. Konstruksi bearing terdiri dari 4 bagian utama, yaitu outer race , inner race , ball , dan cage bearing yang dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Konstruksi bearing pada generator sinkron [8]
Frekuensi kerusakan bearing pada generator memiliki nilai frekuensi kerusakan yang berbeda- beda tergantung  letak kerusakannya. Frekuensi  kerusakan untuk  setiap bagian dari bearing dapat dilihat pada persamaan berikut [8].
= 0,5. . (1) = 0,5. . (2) = 0,5. .
(3) = 0,5. (4)
Dimana f i merupakan frekuensi kerusakan pada inner race , f o merupakan frekuensi kerusakan pada outer race , f b meruapakan frekuensi kerusakan pada ball , f c merupakan frekuensi kerusakan pada cage ,  N B merupakan  jumlah ball ,  f r merupakan  frekuensi  kecepatan  rotor,  D B merupakan diameter ball , D P merupakan diameter antar ball , dan cos meruapakan sudut kontak ball [8]. Persamaan  (1)  sampai  (5)  merupakan  persamaan  yang  digunakan  untuk  menentukan  nilai frekuensi kerusakan pada bearing berdasarkan konstruksinya. Untuk jumlah ball sebanyak 6 sampai 12 buah, frekuensi karakteristik kerusakan untuk inner race dan outer race dapat ditentukan dengan persamaan (5) dan (6) [9].
= 0,6 . . (5) = 0,4 . . (6)
Dimana f i merupakan frekuensi kerusakan pada inner race , f o merupakan frekuensi kerusakan pada outer race , N B merupakan jumlah ball dan f r merupakan frekuensi kecepatan rotor. Kerusakan pada  generator  sinkron  menyebabkan  terjadinya  gerakan  radial  [8].  Hal  tersebut  menyebabkan kerapatan fluks pada air gap menjadi tidak simetri dan mempengaruhi induktansi di stator sehingga arus  stator  mengandung  harmonisa  dengan  frekuensi  kerusakan  yang  dapat  diprediksi  dengan persamaan (7).
Dimana f bng merupakan frekuensi prediksi kerusakan bearing , f s merupakan frekuensi stator, m merupakan konstanta (1,2,3,…) dan f v merupakan frekuensi kerusakan bagian bearing [6].

## 2.2 Fast Fourier Transform
Fast Fourier Transform (FFT) merupakan suatu pengembangan metode perhitungan cepat dari Discrete  Fourier  Transform (DFT).  DFT  merupakan  suatu  metode  pehitungan  yang  mengubah sinyal dari domain waktu ke domain frekuensi. Dengan menggunakan FFT, suatu sinyal dapat dilihat sebagai  objek  dalam  domain  frekuensi.  FFT  sangat  cocok  digunakan  pada  sinyal  diskrit  yang periodik dan simetri. Secara matematis FFT dari suatu sinyal diskrit X[n] dengan menggunakan N sebagai titik dapat dilihat dari persamaan berikut [10] :
(8)
Dengan n = 0, 1, 2, …, N-1
(9)
Frekuensi  resolusi  dari  FFT  berhubungan  dengan  total  panjang  rentang  waktu  untuk memperhatikan banyaknya jumlah jumlah sampel dan frekuensi sampling yang digunakan. Semakin banyak  jumlah  sampel  yang  digunakan  maka  representasi  sinyal  akan  semakin  detail,  sedangkan semakin besar frekuensi sampling yang digunakan maka rentang frekuensi dalam FFT akan semakin panjang. Secara matematis frekuensi resolusi dapat dilihat pada persamaan berikut [10] :
Δ f   = = (10)
Dengan :
Δ f = frekuensi resolusi
= frekuensi sampling
= periode sampling
N = jumlah sampel

## 2.3 Perancangan Sistem
Dalam  penelitian ini,  sistem  yang  dibuat  memiliki  beberapa  urutan  cara  kerja  yang  dapat dipahami melalui diagram blok yang terdapat pada Gambar 2.
Gambar 2. Diagram blok sistem deteksi kerusakan inner race bearing .
Pada Gambar 2 dapat dijelaskan proses pertama dimulai dari generator yang dikopel dengan primer  mover . Output fasa  generator  terhubung  dengan  peralatan  akuisisi  data  dan  pembebanan elektris  berupa  lampu  pijar.  Peralatan  akuisisi  data  akan  mengambil  data  pada  seluruh  fasanya, namun  untuk  pendeteksian  kerusakan  mengambil  data  pada  salah  satu  fasa output generator. Peralatan akuisisi data terhubung dengan komputer yang didalamnya terdapat software LabVIEW, DIAdem, Microsoft  Excel  dan MATLAB. Peralatan akuisisi  data digunakan  sebagai  sensor arus, dimana pengaturan proses sampling diatur pada software LabVIEW. Transformasi data dari domain waktu  ke  domain  frekuensi  dilakukan  dengan  algoritma  FFT  dengan software DIAdem  dan penganalisaan  kerusakan  dilakukan  dengan software MATLAB.  Implementasi  sistem  deteksi kerusakan bearing dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Implementasi sistem deteksi kerusakan inner race bearing .
Dalam penelitian ini dibuat 3 kasus kerusakan pada bagian inner race , kerusakan 1 (lubang ukuran  3  mm),  kerusakan  2  (lubang  ukuran  4,5  mm),  dan  kerusakan  3  (lubang  ukuran  6  mm). Gambar 4 merupakan gambaran kerusakan bearing yang dibuat pada penelitian ini.
(a)
(b) (c) (d) Lubang 3 mm Lubang 4,5 mm Lubang 6
mm
Gambar 4. Rekonstruksi inner race bearing. Gambar (a) Bearing normal, (b) Bearing lubang ukuran 3mm, (c) Bearing lubang ukuran 4,5mm, dan (d) Bearing lubang ukuran 6mm.
Variasi pembebanan perlu diberikan kepada generator sinkron agar dapat meningkatkan proses analisa  dan  dapat  mengetahui  efek  pembebanan  terhadap  kerusakan inner  race  bearing .  Kondisi pembebanan  dibuat  menjadi  5  pembebanan  yang  berbeda  yakni,  kondisi  generator  tanpa  beban, kondisi generator beban 300 Watt, kondisi generator beban 420 Watt, kondisi generator beban 600 Watt, dan kondisi generator beban 720 Watt. Penentuan variasi pembebanan menyesuaikan dengan batas maksimal arus dari prime mover .

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  hasil  metode  deteksi  kerusakan inner  race  bearing didapat  dari  hasil perhitungan dan penganalisaan dilakukan dengan membandingkan nilai rata-rata generator normal dengan  data  generator  yang  telah  mengalami  rekonstruksi  kerusakan inner  race  bearing menggunakan  metode Fast  Fourier  Transform (FFT).  Langkah  pertama  penganalisaan  adalah dengan  memmasukkan  nilai  perhitungan  frekuensi  ke  dalam  grafik  dimana  pada  penelitian  ini menggunakan  m  =  1  dan  untuk  memvalidasi  data  dilakukan  pengambilan  data  sebanyak  3  kali. Apabila nilai perhitungan berada pada posisi kurva yang turun, maka pengambilan nilai amplitudo akan mengambil pada puncak yang di depan atau di belakangnya seperti pada Gambar 5. Gambar 5 merupakan  gambar  pengujian  pada  kondisi  tanpa  beban,  dimana  grafik  warna  biru  merupakan pengujian pada bearing normal, grafik warna merah merupakan pengujian pada inner race bearing rusak 3 mm, grafik berwarna hijau pengujian pada inner race bearing rusak 4,5 mm, dan grafik warna ungu  pengujian  pada  inner  race  bearing  rusak  6  mm.  Langkah  tersebut  dilakukan  pada  seluruh kondisi kerusakan dan seluruh beban. Hasil penganalisaan ditunjukkan pada Tabel 1 sampai Tabel 5, dimana Tabel 1 merupakan kondisi generator tanpa beban, Tabel 2 pembebanan 300 Watt, Tabel 3 pembebanan 420 Watt, Tabel 4 pembebanan 600 Watt, dan Tabel 5 merupakan pembebanan 720 Watt.
(a)
(b) (c)
(d) Gambar 5. Spektrum arus pengujian bearing tanpa beban, (a) bearing normal, (b) rusak 3 mm, (c) rusak 4,5 mm, dan (d) rusak 6 mm Tabel 1. Analisis kondisi tanpa beban
Tanpa beban Amplitudo (dB) Normal 3 mm 4,5 mm 6 mm f s +f i f s -f i f s +f i f s -f i f s +f i f s -f i f s +f i f s -f i -93,21 -94,48 -93,22 -93,29 -91,37 -93,56 -92,68 -92,87 -95,56 -94,26 -96,14 -94,57 -95,27 -94,63 -93,53 -95,41 -103,2 -101,4 -96,52 -94,5 -89,86 -90,61 -92,83 -93,29 Rata-rata -97,02

## Tabel 2. Analisis kondisi beban 300 Watt
300 Watt Amplitudo (dB) Normal 3 mm 4,5 mm 6 mm f s +f i f s -f i f s +f i f s -f i f s +f i f s -f i f s +f i f s -f i -64,71 -63,04 -63,72 -64,14 -64,37 -62,68 -66,19 -67,35 -65,51 -66,45 -62,53 -63,85 -69,42 -71,22 -62,32 -63,08 -80,04 -82,33 -63,42 -63,1 -64,55 -66,09 -69,08 -69,77 Rata-rata -70,35 Tabel 3. Analisis kondisi tanpa beban 420 Watt Amplitudo (dB) Normal 3 mm 4,5 mm 6 mm f s +f i f s -f i f s +f i f s -f i f s +f i f s -f i f s +f i f s -f i -61,65 -62,23 -65,61 -65,01 -64,72 -63,86 -61,58 -62,5 -101,9 -100,4 -61,32 -62,54 -65,42 -66,89 -61,26 -61,61 -70,58 -71,76 -66,77 -65,68 -100,3 -101,7 -66,67 -64,95 Rata-rata -78,09 Tabel 4. Analisis kondisi beban 600 Watt 600 Watt Amplitudo (dB) Normal 3 mm 4,5 mm 6 mm f s +f i f s -f i f s +f i f s -f i f s +f i f s -f i f s +f i f s -f i -61,67 -59,66 -60,12 -60,62 -64,99 -63,04 -61,29 -59,65 -81,97 -80,04 -59,8 -61,26 -60,2 -60,59 -59,83 -60,29 -59,67 -61,42 -61,98 -60,51 -60,39 -59,49 -73,37 -71,38 Rata-rata -67,41 Tabel 5. Analisis kondisi beban 720 Watt 720 Watt Amplitudo (dB) Normal 3 mm 4,5 mm 6 mm f s +f i f s -f i f s +f i f s -f i f s +f i f s -f i f s +f i f s -f i -64,32 -61,52 -59,37 -62,2 -61,96 -63,53 -63,16 -60,69 -65,72 -63,03 -64,81 -65,15 -85,53 -83,59 -62,48 -59,75 -61,23 -59,37 -61,00 -60,47 -62,97 -60,59 -71,41 -69,23 Rata-rata -62,53
Berdasarkan Tabel 1 sampai Tabel 5 untuk kolom berwarna biru menunjukkan letak terjadinya kerusakan inner race bearing dimana untuk pembuktian dengan cara membandingkan nilai rata-rata dari  data  generator  normal  (sehat)  dengan  amplitudo  pengujian  yang  ada  pada  kolom  variasi kerusakan  diameter  lubang.  Hasil  rata-rata  kondisi  normal  dijadikan  sebagai  nilai  referensi  yang kemudian dibandingkan dengan amplitudo kondisi rusak. Untuk kondisi tanpa beban kerusakan 3 mm terdeteksi 6 titik, kerusakan 4,5 mm terdeteksi 6 titik, dan rusak 6 mm terdeteksi 6 titik. Untuk kondisi beban 300Watt kerusakan 3 mm terdeteksi 6 titik, kerusakan 4,5 mm terdeteksi 5 titik, dan rusak  6  mm  terdeteksi  6  titik.  Untuk  kondisi  beban  420Watt  kerusakan  3  mm  terdeteksi  6  titik, kerusakan 4,5 mm terdeteksi 4 titik, dan rusak 6 mm terdeteksi 6 titik. Untuk kondisi beban 600Watt kerusakan 3 mm terdeteksi 6 titik, kerusakan 4,5 mm terdeteksi 6 titik, dan rusak 6 mm terdeteksi 4 titik. Untuk kondisi beban 720Watt kerusakan 3 mm terdeteksi 4 titik, kerusakan 4,5 mm terdeteksi 3 titik, dan rusak 6 mm terdeteksi 5 titik. Hasil keberhasilan pendeteksian dalam bentuk persen dapat dilihat pada Tabel 6.

## Tabel 6. Keberhasilan deteksi pada seluruh kondisi kerusakan dan seluruh beban
Pembebanan Rusak 3 mm Rusak 4,5 mm Rusak 6 mm Rata – rata Tiap Beban Tanpa Beban 100% 100% 100% 100% Beban 300 Watt 100% 83% 50% 94% Beban 420 Watt 100% 67% 100% 89% Beban 600 Watt 100% 100% 67% 89% Beban 720 Watt 67% 50% 83% 67% Rata - rata Tiap Kondisi 93% 80% 90%
Tabel  6  merupakan  jumlah  hasil  keberhasilan  dari  seluruh  kasus  pengujian  pendeteksian kerusakan inner race. Apabila meninjau pada rata-rata beban, sistem pendeteksian kerusakan pada inner race bearing lebih optimal dilakukan ketika tanpa beban, karena pada kondisi  tanpa beban rata-rata  keberhasilannya  100%  dan  semakin  besar  beban  maka,  presentase  keberhasilannya semakin kecil. Apabila meninjau pada presentase keberhasilan kondisi, kerusakan 3 mm memiliki presentase  yang  lebih  besar  daripada  kondisi  lainnya,  yakni  sebesar  93%  sehingga  sistem  lebih optimal mendeteksi kerusakan yang kecil.

## 4.  KESIMPULAN
Hasil  dari  percobaan  deteksi  kerusakan inner  race  bearing melalui  sinyal  arus  dapat disimpulkan bahwa sistem ini berhasil mendeteksi terjadinya kerusakan. Hal ini ditentukan dengan adanya kenaikan amplitudo ketika inner race bearing mengalami kerusakan. Keberhasilan deteksi kerusakan inner  race  bearing melalui  sinyal  arus  dengan  metode Fast  Fourier  Transform (FFT) memiliki tingkat keberhasilan yang tinggi yakni sebesar 85%, sehingga sistem ini dapat dijadikan alternatif  untuk  melakukan monitoring kerusakan  pada  generator  sinkron.  Keberhasilan  deteksi kerusakan bearing untuk  rekonstruksi inner  race  bearing pada  kondisi  3mm  memiliki  tingkat keberhasilan yang tinggi, sehingga apabila terjadi kerusakan pada bearing generator dapat  segera terdeteksi. Sistem pendeteksian lebih optimal digunakan pada generator ketika tanpa beban, karena pada saat  kondisi  tanpa beban presentase keberhasilannya sebesar 100% dan ketika sistem diberi pembebanan  yang  lebih  besar  presentasenya  turun  dari  94%  sampai  67%.  Penelitian  selanjutnya diharapkan  menggunakan prime  mover yang  memiliki  daya  mendekati  daya  generator  agar pembebanan lebih variatif dan perlu adanya penstabil tegangan serta penstabil frekuensi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A. A. Chandra, N. I. Jannif, S. Prakash, and V. Padiachy, “Cloud based real-time monitoring and control of diesel generator using the IoT technology,” 2017 20th Int. Conf. Electr. Mach. Syst. ICEMS 2017 , pp. 0–4, 2017.
[2]  M. Mostafaei and J. Faiz, “An overview of various faults detection methods in synchronous generators,” IET Electr. Power Appl., vol. 15, no. 4, pp. 391–404, 2021.
[3]  M. R. Shahriar, P. Borghesani, and A. C. C. Tan, “Electrical Signature Analysis-Based Detection of External Bearing Faults in Electromechanical Drivetrains,” IEEE Trans. Ind. Electron., vol. 65, no. 7, pp. 5941–5950, 2018.
[4]  F. K. Choy, J. Zhou, M. J. Braun, and L. Wang, “Vibration monitoring and damage quantification of faulty ball bearings,” J. Tribol., vol. 127, no. 4, pp. 776–783, 2005.
[5]  Y. Amirat, V. Choqueuse, M. Benbouzid, and S. Turri, “Hilbert transform-based bearing failure detection in DFIG-based wind turbines,” Int. Rev. Electr. Eng., vol. 6, no. 3, pp. 1249–1256, 2011.
[6]  R. W. Cox and S. Mostafavi, “Detecting generalized roughness faults in synchronous- generator bearings using the energy in the current spectrum,” 2017 IEEE Int. Electr. Mach. Drives Conf. IEMDC 2017, 2017.
[7]  B. A. D. I. Nugroho, P. Studi, T. Diploma, and P. I. Pelayaran, “Analisa Penyebab Kerusakan Bearing Pada Shaft Generator Di Mv. Armada Papua,” 2019.
[8]  X. Gong and W. Qiao, “Bearing fault diagnosis for direct-drive wind turbines via current- demodulated signals,” IEEE Trans. Ind. Electron., vol. 60, no. 8, pp. 3419–3428, 2013.
[9]  X. Gong and W. Qiao, “Bearing fault detection for direct-drive wind turbines via stator current spectrum analysis,” IEEE Energy Convers. Congr. Expo. Energy Convers. Innov. a Clean Energy Futur. ECCE 2011, Proc., pp. 313–318, 2011.
[10]  F. Shodiq, B. Y. Dewantara, and I. D.P.K, “Deteksi Kerusakan Batang Rotor Pada Motor Induksi Menggunakan Analisis Arus Stator Berbasis Fast Fourier Transform,” CITEE 2019, vol. 5, no. 2, 2019.