## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 1, Oktober 2021, pp 18 − 23 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i1.1111

## Transformasi Wavelet Daubechis dan Fuzzy Subspace Clustering untuk Klasifikasi Misalignment pada Motor Induksi

## Pressa Perdana Surya Saputra
Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Elektro, Universitas Muhammadiyah Gresik, Gresik Jl. Sumatera No. 101 GKB Gresik 61121, Jawa Timur, Indonesia
Email: pressa@umg.ac.id Submitted: 29/09/2021 ; Accepted: 10/10/2021 ; Published: 30/10/2021
Abstrak− Motor induksi merupakan motor yang paling banyak digunakan karena kokoh dan murah. Namun, seiring beroperasi motor induksi, kerusakan mekanik akan terjadi, salah satunya adalah kerusakan bearing. Kerusakan bearing bisa mencapai 50% dibandingkan  dengan  jenis  kerusakan  lainnya.  Penyebabnya  antara  lain  adalah  misalignment  saat memasang  motor dengan beban  atau  getaran  saat  motor  beroperasi.  Dalam  penelitian  ini,  fenomena  misalignment  akan  diklasifikasikan  berdasarkan tingkat kerusakannya. Skenario tingkat kerusakan adalah misalignment 1mm dan 1,5mm. Getaran dari motor normal dan motor misalignment  akan  diambil  menggunakan  sensor  getaran,  kemudian  sinyal  getaran  akan  ditransformasikan  menggunakan transformasi wavelet Daubechis. Keluaran berupa sinyal frekuensi tinggi dari transformasi wavelet Daubechis akan diekstraksi berdasarkan  sum,  range,  dan  energi  sinyal  tersebut.  Kemudian,  performansi  dari  metode  Fuzzy  Subspace  Clustering  akan diketahui  setelah  dilakukan  pengujian  data.  Sebagai  perbandingan  apakah  metode  Fuzzy  Subspace  Clustering  dapat mengklasifikasikan  kondisi  motor  induksi dengan baik,  maka  akan  dibandingkan dengan  metode K-Mean.  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa kombinasi Fuzzy Subspace Clustering atau K-Means dan transformasi wavelet Daubechis tingkat pertama menghasilkan klasifikasi terbaik dengan akurasi 95,83%.
Kata Kunci: Fuzzy Subspace Clustering; K-Mean; Transformasi Wavelet Daubechis; Misalignment; Motor Induksi
Abstract− Induction  motors  are  the  most  widely  used  motors  because  they  are  sturdy  and  inexpensive.  However,  as  the induction motor operates, mechanical damage will occur, one of which is bearing damage. Bearing damage can reach 50% compared to other types of damage. The causes include misalignment when installing the motor with a load or vibration when the motor is operating. In this study, the misalignment phenomenon will be classified based on the level of damage. The damage scenario  is  1mm  and  1.5mm  misalignment.  Vibration  from  normal  motor  and  motor  misalignment  will  be  taken  using  a vibration sensor, then the vibration signal will be transformed using Daubechis wavelet transform. The output in the form of a high  frequency  signal  from  the  Daubechis  wavelet  transform  will  be  extracted  based  on  the  sum,  range,  and  energy of  the signal. Then, the performance of the Fuzzy Subspace Clustering method will be known after testing the data. As a comparison whether the Fuzzy Subspace Clustering method can classify induction motor conditions well, it will be compared with the K- Mean method. The results showed that the combination of Fuzzy Subspace Clustering or K-Means and the first-level Daubechis wavelet transform resulted in the best classification with an accuracy of 95.83%.
Keywords : Fuzzy Subspace Clustering; K-Mean; Transformasi Wavelet Daubechis; Misalignment; Induction Motor

## 1. PENDAHULUAN
Motor  induksi  merupakan  motor  yang  paling  banyak  digunakan  karena  kokoh,  murah,  efisiensi  tinggi,  dan pengoperasian yang mudah menjadikan motor induksi paling diminati [1-2]. Kebanyakan pabrik memiliki kondisi kotor, lembab, panas, dll, yang dapat menurunkan kondisi motor. Untuk menghindari penurunan kondisi motor yang signifikan, diperlukan perawatan berkala melalui kegiatan perawatan preventif. Berdasarkan data penelitian, kerusakan  mekanis  merupakan  kerusakan  yang  paling  sering  terjadi.  Salah  satu  kerusakan  mekanis  adalah kerusakan bantalan yang mencapai 50% dibandingkan jenis kerusakan lainnya [3-8]. Kerusakan pada bearing ini dapat menyebabkan downtime di pabrik yang membuat kerugian besar bagi perusahaan karena tidak tercapainya target produksi. Hal ini sangat ironis karena harga bearing yang cukup murah. Penyebab kerusakan bantalan antara lain  kesalahan  pemasangan,  kurangnya  pelumasan,  dan  kesalahan  produksi  pabrik.  Pemasangan  yang  salah menyebabkan misalignment antara poros motor dan beban motor [9].
Sebelumnya,  operator  mengecek  langsung  dengan  melihat  motor  apakah  ada  misalignment  atau  tidak. Namun cara ini harus mematikan motor sehingga bisa mengganggu produksi. Sehingga perlu dicari cara lain yang lebih akurat dan praktis dalam mengecek kondisi motor. Salah satunya dengan memantau kondisi motor saat ini (Motor  Current  Signature  Analysis/MCSA).  Karena  MCSA  yang  memproses  data  menggunakan  metode  Fast Fourier  Transform  (FFT)  [10-11],  hanya  berdasarkan  analisis  arus  motor  untuk  mendeteksi  kerusakan  motor induksi, metode ini tidak cocok untuk kasus yang tidak berdampak langsung pada arus motor, seperti kerusakan pada motor. Analisis ini telah diteliti dan dibandingkan dengan analisis vibrasi motor [12], yang ternyata keduanya menghasilkan pola yang serupa, namun tanpa menggunakan metode klasifikasi.
Pada penelitian ini, dengan mengolah data getaran motor menggunakan transformasi wavelet Daubechis 1- 5  pada  level  pertama-ketiga,  fenomena  misalignment  akan  dideteksi  menggunakan  metode  Fuzzy  Subspace Clustering. Sebagai masukan dari Fuzzy Subspace Clustering, hasil transformasi wavelet berupa sinyal frekuensi tinggi dari motor normal, motor dengan misalignment 1mm dan 1,5mm, akan diekstraksi menjadi sum, range, dan energi sinyal. Sebagai perbandingan, ditampilkan metode K-Mean sehingga akurasi dari masing-masing metode dapat diuji dalam sistem ini.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 1, Oktober 2021, pp 18 − 23 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i1.1111

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Gambar 1 di bawah ini menunjukkan proses pendeteksian misalignment pada motor induksi. Sensor piezoelektrik mengambil  getaran  motor  untuk  disimpan  dalam  perangkat  penyimpanan.  Kasus  misalignment  yang  akan  di skenario adalah motor dengan misalignment 1.5mm dan 1mm dan motor normal. Data getaran motor kemudian ditransformasikan  menggunakan  wavelet  Daubechis  1-5  pada  level  pertama-ketiga,  kemudian  sinyal  frekuensi tinggi dari transformasi wavelet diekstraksi berdasarkan sum, range, dan energi sinyal. Fuzzy Subspace Clustering dan K-Means akan mengelompokkan sinyal-sinyal ini ke dalam kategori motor dengan misalignment 1.5mm dan 1mm dan motor normal.
Gambar 1. Proses Klasifikasi Misalignment pada Motor Induksi

## 2.1 Persiapan Percobaan
Gambar  2(a)  dan  (b)  di  bawah  ini  menunjukkan  proses  pengambilan  data  getaran  dari  motor.  Sebagai  beban, generator  dikopel  dengan  motor  induksi.  Selanjutnya,  skenario  misalignment  diterapkan  pada  koneksi  antara generator  dan  motor.  Sensor  piezoelektrik  akan  menangkap  sinyal  getaran  motor  dan  menyimpannya  dalam perangkat penyimpanan, yang selanjutnya akan diproses menggunakan transformasi wavelet dan Fuzzy Subspace Clustering pada komputer.
Gambar 2. (a). Skema Fenomena Getaran (b). Pengambilan Getaran Motor

## 2.2 Dekomposisi Transformasi Wavelet
Transformasi wavelet digunakan dalam penelitian ini dengan alasan transformasinya yang mudah dan telah banyak diterapkan dalam pemrosesan sinyal.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 1, Oktober 2021, pp 18 − 23 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i1.1111
Prosesnya dimulai dengan melewatkan sinyal getaran motor ke filter LPF dan HPF. Sinyal detail (cD) dan sinyal aproksimasi (cA) akan dihasilkan dari proses tersebut. Sinyal tersebut memiliki jumlah data sebanyak setengah dari data asli/data awal. Proses ini  disebut proses dekomposisi tingkat pertama. Selanjutnya sinyal  aproksimasi (cA) akan diteruskan kembali ke filter HPF dan LPF dan akan menghasilkan cA dan cD pada level berikutnya. Tahap ini disebut proses dekomposisi tingkat kedua. Proses ini akan berulang sampai tingkat dekomposisi yang diinginkan seperti ditunjukkan pada Gambar 3 [13-14].

## 2.3 Ekstraksi Fitur
Sinyal  frekuensi  tinggi  yang  dihasilkan  dari  dekomposisi  tingkat  pertama  -  ketiga  kemudian  akan  diekstraksi berdasarkan sum, range, dan energi. Range berarti perbedaan antara nilai maksimum dan minimum dari sinyal. Rumus Range adalah
Range = Rentang = Nilai maksimum – nilai minimum sinyal
(1)
sedangkan Sum adalah jumlah mutlak dari suatu range sinyal tertentu yang dirumuskan (2) sebagai berikut:
Sum =
1 | ( ) | n k n d n = =  (2)
Selanjutnya,  tingkat  energi  sinyal  adalah  jumlah  kuadrat  dari  komponen  sinyal,  seperti  yang  ditunjukkan  pada Persamaan (3) [15-18]:
e = 2 1 ( ( )) n k n d n = =  (3)
Ekstraksi ciri kemudian dianalisa menggunakan metode yang telah ditentukan untuk mengetahui keadaan motor induksi apakah dalam keadaan normal, keadaan misalignment 1mm, atau keadaan misalignment 1,5mm.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Gambar 4 menunjukkan data dari getaran motor. Getaran motor yang ditangkap adalah getaran motor normal, dan motor dengan ketidaksejajaran 1mm dan 1,5mm.
Gambar 4. Dekomposisi Tingkat 3
Kita  dapat  melihat  bahwa  sinyal  motor  dalam  kondisi  normal  memiliki  nilai  data  yang  renggang  dan bernilai rendah. Ketika ada misalignment 1mm, grafik menjadi lebih ketat dan terkadang ada lonjakan. Selain itu, misalignment 1,5 mm menghasilkan grafik yang rapat dan bernilai tinggi.

## 3.1 Transformasi Wavelet Daubechies
Kemudian,  transformasi  wavelet  Daubechis  akan  menyaring  data getaran  tersebut.  Dalam  penelitian  ini,  hanya sinyal  frekuensi  tinggi/sinyal  detail  (cD)  pada  level  1  hingga  level  3  yang  akan  digunakan.  Hasil  transformasi sinyal dari transformasi wavelet Daubechis pada sinyal frekuensi tinggi ditunjukkan pada Gambar. 5-7 di bawah.
Normal 1mm misalignment 1.5mm misalignment

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 1, Oktober 2021, pp 18 − 23 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i1.1111
Gambar 5. Transformasi Wavelet Daubechis 1 Tingkat Pertama
Gambar 6. Transformasi Wavelet Daubechis 1 Tingkat Kedua
Gambar 7. Transformasi Wavelet Daubechis 1 Tingkat Ketiga
Kurva  tersebut  merupakan  sinyal  detail  dari  transformasi  wavelet  Daubechis  1  dari  level  1  ke  level  3. Daubechis 1-5 digunakan dalam analisis ini. Selanjutnya dari masing-masing wavelet Daubechi akan difilter untuk
normal 1mm misalignment 1.5mm misalignment Normal 1mm misalignment 1.5mm misalignment Normal 1mm misalignment 1.5mm misalignment

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 1, Oktober 2021, pp 18 − 23 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i1.1111
mengambil  sinyal  detailnya.  Hasil  sinyal  detail  tidak  dapat  langsung  digunakan  untuk  analisis,  sehingga  perlu dilakukan ekstraksi fitur untuk mencari pola.

## 2.2 Ekstraksi Fitur
Tabel 1 berikut adalah keluaran ekstraksi ciri dari sinyal detail transformasi wavelet Daubechis 1-5 pada level 1 hingga  3.  Ekstraksi  ciri  yang  diambil  adalah  sum,  range  dan  energi  dari  sinyal.  Data  ini  kemudian  dianalisis menggunakan metode Fuzzy Subspace Clustering dan K-Means.
Tabel 1. Ekstraksi Fitur Transformasi Wavelet Daubechis 1
Daubechis 1 Level 1 Level 2 Level 3 Sum Range Energy Sum Range Energy Sum Range Energy Normal 0.1739 0.0183 0.0016 0.1100 0.0129 0.0007 0.0686 0.0092 0.0003 0.1281 0.0183 0.0012 0.0776 0.0129 0.0005 0.0549 0.0092 0.0003 0.2105 0.0183 0.0019 0.1359 0.0194 0.0010 0.0595 0.0137 0.0003 ........... ........... ........... ........... ........... ........... ........... ........... ........... 1mm 0.4209 0.0183 0.0039 0.2847 0.0259 0.0026 0.1739 0.0275 0.0016 0.4941 0.0275 0.0047 0.3559 0.0259 0.0035 0.1235 0.0183 0.0009 0.4118 0.0183 0.0038 0.3624 0.0259 0.0034 0.1556 0.0275 0.0015 ........... ........... ........... ........... ........... ........... ........... ........... ........... 1.5mm 0.5399 0.0549 0.0070 0.3429 0.0453 0.0038 0.1601 0.0229 0.0013 0.6223 0.0824 0.0099 0.3106 0.0324 0.0028 0.2471 0.0549 0.0043 0.5673 0.0641 0.0095 0.3106 0.0388 0.0036 0.2013 0.0366 0.0024 …............ ........... ........... ........... ........... ........... ........... ........... ...........
Secara  visual,  hasil  ekstraksi  ciri  akan  menunjukkan  pola  dari  nilai  sum,  range  dan  energi  sinyal  motor misalignment  dibandingkan  dengan  motor  normal.  Akan  tetapi,  untuk  mempermudah  dalam  menganalisis  data tersebut dan agar hasil yang diperoleh lebih valid, maka dalam melakukan analisis harus digunakan suatu metode. Dalam penelitian ini digunakan metode clustering yaitu Fuzzy Subspace Clustering dan K-mean.

## 2.2 Fuzzy Subspace Cluster
Data masukan Fuzzy Subspace Clustering berjumlah 12 data latih untuk masing-masing misalignment 1.5mm dan 1mm dan motor normal. Jadi, jumlah data latih yang digunakan adalah 36 data. Sedangkan data pengujian adalah 8 data untuk masing-masing 1.5mm dan 1mm misalignment dan motor normal. Jadi, total data uji berjumlah 24 data.  Pada  penelitian  ini,  keluaran  Fuzzy  Subspace  Clustering  akan  dibandingkan  dengan  K-Means  untuk menentukan metode yang paling tepat untuk kasus misalignment pada motor. Penelitian ini menggunakan Matlab untuk  melakukan  Fuzzy  Subspace  Clustering  dan  K-Means.  Tabel  2  merupakan  hasil  akurasi  Fuzzy  Subspace Clustering dan K-Means.
Tabel 2. Ekstraksi Fitur Transformasi Wavelet Daubechis 1 Level 1 Level 2 Level 3 FCM(%)  K-Mean (%) FCM (%) K-Mean (%) FCM (%) K-Mean (%) Db 1 87.50 87.50 83.33 83.33 95.83 95.83 Db 2 87.50 87.50 66.67 66.67 87.50 87.50 Db 3 95.83 95.83 70.83 70.83 83.33 83.33 Db 4 95.83 95.83 95.83 95.83 87.50 87.50 Db 5 95.83 95.83 58.33 95.83 91.67 95.83
Tabel hasil penelitian yang telah dilakukan terdiri dari 15 hasil dari Fuzzy Subspace Clustering dan 15 hasil dari K-means. Ke-15 hasil tersebut merupakan hasil dari transformasi wavelet Daubechis 1-5 pada level 1 hingga 3.  Dari  hasil  penelitian  pada  tabel  di  atas  dapat  dilihat  bahwa  akurasi  yang  diperoleh  dari  Fuzzy  Subspace Clustering dan K-Means menggunakan transformasi wavelet Daubechis memiliki nilai yang bervariasi.
Dapat  kita  lihat  bahwa  Fuzzy  Subspace  Clustering  dan  K-Means  dalam  hal  ini  hampir  semuanya menghasilkan nilai akurasi yang sama. Dalam hal ini metode Fuzzy Subspace Clustering dalam penggunaan Db5 pada level kedua dan ketiga menghasilkan nilai akurasi yang lebih buruk. Namun pada saat simulasi, metode K- Means  terkadang  perlu  dijalankan  beberapa  kali  karena  menghasilkan  output  yang  buruk.  Hasil  akurasi  kedua metode dari level kedua memiliki nilai yang bervariasi, terkadang memiliki nilai yang baik (95,83%) dan terkadang memiliki nilai yang buruk (58,33%). Sedangkan transformasi wavelet Daubechis level ketiga menghasilkan nilai yang  cukup  baik,  namun  bervariasi  (83,33%  -  95,83%).  Namun,  hasil  akurasi  yang  lebih  baik  (87,50  -  95,83) dihasilkan oleh transformasi wavelet Daubechi orde pertama, terutama menggunakan Db3, Db4 dan Db5.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 1, Oktober 2021, pp 18 − 23 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i1.1111
Dan terakhir, dari hasil penelitian ini didapatkan bahwa transformasi wavelet Daubechis khususnya dengan Db4 dan Db5 pada level pertama merupakan pengolahan data yang paling akurat pada kasus misalignment motor induksi  dibandingkan  level  lainnya.  Selain  itu,  Fuzzy  Subspace  Clustering  dan  K-means  dalam  hal  ini menghasilkan nilai akurasi yang sama.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  membahas  tentang  klasifikasi  misalignment  pada  motor  induksi  dengan  transformasi  wavelet Daubechis  pada  level  pertama  sampai  ketiga.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  transformasi  wavelet Daubechis tingkat kedua menghasilkan nilai akurasi yang rendah dan bervariasi. Dan akurasi terbaik dihasilkan oleh transformasi wavelet Daubechis, terutama dengan Db4 dan Db5, pada level pertama. Selain itu, dalam hal ini penggunaan metode Fuzzy Subspace Clustering dan K-means menghasilkan nilai akurasi yang sama. Penelitian ini masih perlu dilanjutkan dengan menggunakan lebih banyak data untuk mencapai kesimpulan yang lebih akurat karena hasil klasifikasi yang dicapai dalam pekerjaan ini masih sangat bervariasi.

## REFERENCES
[1] Chourasia,  A.,  Salunke,  S.,  &  Saxena,  V.  (2013).  Efficiency  Optimization  of  Three  Phase  Induction  Motor  by  Slip Compensation:  A  Review.  International  Journal  of  Electronics  and  Electrical  Engineering,  1(4),  308–314. https://doi.org/10.12720/ijeee.1.4.308-314
[2] Saputra, P. P. S., Firmansyah, R., & Irawan, D. (2019). Various and multilevel of coiflet discrete wavelet transform and quadratic  discriminant  analysis  for  classification  misalignment  on  three  phase  induction  motor.  Journal  of  Physics: Conference Series, 1367(1). https://doi.org/10.1088/1742-6596/1367/1/012049
[3] Harmouche, J., Delpha, C., & Diallo, D. (2015). Improved fault diagnosis of ball bearings based on the global spectrum of vibration signals. IEEE Transactions on Energy Conversion, 30(1), 376–383. https://doi.org/10.1109/TEC.2014.2341620
[4] O. V. Thorsen and M. Dalva, “Failure identiﬁcation and analysis forhigh voltage induction motors in the petrochemical industry,” IEEETransactions on Industry Applications, vol. 35, no. 4, pp. 810–818, 1999.
[5] Saputra, P. P. S., Misbah, Ariwinarno, H., & Murdianto, F. D. (2020). Various and multilevel of wavelet transform for classification misalignment on induction motor with quadratic discriminant analysis. Telkomnika (Telecommunication Computing Electronics and Control), 18(2), 961–969. https://doi.org/10.12928/TELKOMNIKA.V18I2.14827.
[6] EPRI, “Improved motors for utility applications,” Publication EL-2678-V1, ﬁnal report, 1982.
[7] D.  A.  Asfani,  P.  P.  Surya  Saputra,  I.  M.  Yulistya  Negara,  I.  G.  N.  Satriyadi  Hernanda  and  R.  Wahyudi, "Simulation analysis on high impedance temporary short circuit in induction motor winding," 2013 International Conference on QiR, Yogyakarta, 2013, pp. 202-207. doi: 10.1109/QiR.2013.6632565
[8] Tag, Æ. M. E. (2005). Bearing and misalignment fault detection in induction motors by using the space vector angular fluctuation signal, 197–206. https://doi.org/10.1007/s00202-004-0242-6
[9] A.  Starr  B.K.N.  Rao.  Condition  Monitoring  and  Diagnostic  Engineering  Management.  Proceedengs  of  the  14th Intrnational Congress. Elsevier, 2001.
[10]  Jee-Hoon Jung, Lee Jong-Jae, Bong-Hwan Kwon, Online Diagnosis of Induction Motors Using MCSA, IEEE Trans. Ind. Electron. 53 (6) (2006) 1842–1852.
[11]  G. Acosta, C. Verucchi, E. Celso, A current monitoring system for diagnosing electrical failures in induction motors, Mech. Syst. Signal Process. 20 (4)(2006) 953–965
[12]  R. Obaid, T. Hableter, Effect of Load on Detecting Mechanical Faults in Small Induction Motors, in: Proceedings of Symposium on Diagnostics forElectric Machines, Power Electronics and Drives, SDEMPED 2003, Atlanta, 2003, pp. 307–311
[13]  Ramana, D. V., Baskar, S., & Info, A. (2017). Incipient Fault Detection of the Inverter Fed Induction Motor, 8(2), 722– 729. https://doi.org/10.11591/ijpeds.v8i2.pp722-729
[14]  Saputra, P. P. S., Misbah, eliyani, R. Firmansyah, D. Lastomo. (2019). "Haar and Symlet Discrete Wavelete Transform for Identification Misalignment on Three Phase Induction Motor Using Energy Level and Feature Extraction." Journal of Physics: Conference Series 1179: 012093
[15]  Anton Asfani, Dimas &Yulistya Negara, I Made & Surya, Pressa. (2015). Short Circuit Detection in Stator Winding Of Three  Phase  Induction  Motor  Using  Wavelet  Transform  and  Quadratic  Discriminant  Analysis.  361-366. 10.12792/icisip2015.068.
[16]  C.  Jettanasen,  A.  Ngaopitakkul,  D.  A.  Asfani  and  I.  M.  Y.  Negara,  "Fault  classification  in  transformer  using  low frequency  component,"  2017  IEEE  10th  International  Workshop  on  Computational  Intelligence  and  Applications (IWCIA), Hiroshima, 2017, pp. 199-202. doi: 10.1109/IWCIA.2017.8203584
[17]  P. P. S. Saputra, F. D. Murdianto, R. Firmansyah and K. Widarsono, "Combination Of Quadratic Discriminant Analysis And Daubechis Wavelet For Classification Level Of Misalignment On Induction Motor," 2019 International Symposium on Electronics and Smart Devices (ISESD), 2019, pp. 1-5, doi: 10.1109/ISESD.2019.8909431.
[18]  Cao,  X.,  Zhou,  S.,  Li,  J.,  &  Zhang,  S.  (2016).  Fault  Diagnosis  in  Medium  Voltage  Drive  Based  on  Combination  of Wavelet Transform and Support Vector Machine, 14(4), 1284–1291.
https://doi.org/10.12928/TELKOMNIKA.v14i4.4033