## Penerapan FFT dan STFT dalam Mendiagnosis Getaran ID Fan

## Berjenis Sambungan Kopel
Dedik Romahadi 1 dan Iman Maris 1
1 Program Studi Teknik Mesin, Fakultas Teknik, Universitas Mercu Buana Jakarta

## E-mail: dedik.romahadi@mercubuana.ac.id
Abstrak-- Masalah  yang  sering  terjadi  pada  ID  Fan  merupakan  masalah  mesin  berupa  adanya getaran  berlebih  yang  tidak  diinginkan  dan  dapat  merusak  komponen  mesin  tersebut.  Tujuan penelitian ini melakukan analisis getaran untuk mengetahui frekuensi dominan pada induced draft fan dengan  mengolah  data  luaran  alat  ukur  yang  kemudian  akan  disimpulkan  apakah  masalah  getaran yang  terjadi  sudah  sesuai  dengan  ketentuan  berdasarkan  standar  getaran  suatu  mesin  atau  ISO 10816-3.  Metode  yang  akan  digunakan  untuk  analisis  adalah  metode  Fast  Fourier  Transform  (FFT) dan  Short  Time  Fourier  Transform  (STFT).  Metode  FFT  memiliki  kekurangan  tidak  efisien  dalam menggambarkan  sinyal  non  stasioner.  Terbatasnya  jangkauan  dalam  bentuk  data  gelombang  yang dapat  ditransformasikan  sehingga  metode  STFT  diperlukan  dengan  menggunakan  jendela  atau windowing  signal  untuk  mengolah  sinyal  data  dari  waktu  ke  waktu.  Pengukuran  dilakukan menggunakan alat ukur transduser tipe accelerometer karena mempunyai daerah frekuensi yang luas sehingga  cocok  digunakan  untuk  berbagai  kerusakan,  berdasarkan  standar  ISO  18016-3  dengan kondisi operasi putaran poros 1485 RPM, daya 131 kW, dan 4 titik pengukuran. Nilai getaran tertinggi terdapat pada  posisi  DE  Fan  dengan  arah  horizontal  sebesar  4,06  mm/s.  Kondisi  mesin  yang  diteliti masuk kategori grup 2 yaitu medium sized machine mengacu pada standar ISO 10816-3, didapatkan hasil dengan kriteria warna jingga (C) yang dapat diartikan bahwa pada motor dan fan pada mesin ID Fan  dalam  kondisi  masih  diizinkan  beroperasi  untuk  waktu  yang  terbatas.  Hasil  analisis  spektrum yang  didapat  pada  penelitian  diketahui  jenis  gangguan  yang  terjadi  berupa  indikasi  kerusakan misalignment pada titik pengukuran DE Fan.
Kata kunci: FFT, STFT, ID Fan, Analisis Getaran
Abstract-- Problems  that  often  occur  with  ID  Fans  are  engine  problems  in  the  form  of  unwanted excessive vibrations and can damage the engine components. The purpose of this study is to conduct a  vibration  analysis  to  determine  the  dominant  frequency  in  the  induced  draft  fan  by  processing  the output data  of the  measuring  instrument  which  will  then  be  concluded  whether  the  vibration  problem that occurs is in accordance with the provisions based on the vibration standard  of a machine or ISO 10816-3. The methods to be used for analysis are the Fast Fourier Transform (FFT) and Short Time Fourier  Transform  (STFT)  methods.  The  FFT  method  has  the  disadvantage  of  being  inefficient  in describing  non-stationary  signals.  The  limited  range  in  the  form  of wave  data  can  be  transformed  so that  the  STFT  method  is  needed  by  using  a  window  or  windowing  signal  to  process  the  data  signal from time to time. Measurements were carried out using an accelerometer type transducer measuring instrument because it has a wide frequency area so it is suitable for various types of damage, based on  the  ISO  18016-3  standard  with  operating  conditions  of  1485  RPM  shaft  rotation,  131  kW  power, and  4  measurement  points.  The  highest  vibration  value  is  in  the  DE  Fan  position  with  a  horizontal direction  of 4.06 mm/s. The condition of the machine under study is categorized as  group 2, namely medium-sized  machine  referring  to  the  ISO  10816-3  standard,  the  results  were  obtained  with  the criteria  for  the  color  orange  (C)  which  means  that  the  motor  and  fan  on  the  ID  Fan  machine  are  still allowed to operate for a limited time. . The results of the spectrum analysis obtained in the study are known to be the type of disturbance that occurs in the form of an indication of misalignment damage at the DE Fan measurement point.
Keywords: FFT, STFT, ID Fan, Vibration Analysis
1. PENDAHULUAN
Induced  Draft  Fan (IDF) berfungsi  untuk mempertahankan pressure pada furnace boiler dan  bekerja  pada  tekanan  atmosfer  rendah,
karena  itu  IDF ditujukan  sebagai  alat  untuk menghisap  gas  dan  abu  sisa  pembakaran  pada boiler  yang  selanjutnya  akan  dibuang  melalui stack . IDF dipasang di dekat cerobong
pembuangan  gas  hasil  pembakaran  Batubara dan electrostatic precipitator yaitu  penangkap abu  Batubara  jenis Fly  Ash yang  beterbangan sehingga  dapat  mengurangi  polusi  udara  yang akan dikeluarkan melalui stack. Sebelum gas dan abu  sisa  pembakaran  dibuang,  terlebih  dahulu dilewatkan  pada  electrostatic  precipitator  agar bisa  mengurangi  presentasi  polusi  udara  yang dihasilkan dari sisa pembakaran tersebut [1] –[3]. Getaran  adalah  gerakan  bolak-balik  dalam suatu interval waktu tertentu. Getaran berhubungan  dengan  gerak  osilasi  benda  dan gaya  yang  berhubungan  dengan  gerak  tersebut. Getaran  juga  dapat  disebabkan  oleh  udara  atau getaran  mekanis,  seperti  mesin  berputar/alat mekanis  lainnya  [4] –[6].  Frekuensi  getaran secara  fisik  apabila  tidak  terkendali  dapat menimbulkan kondisi bising pada saat pengoperasian  mesin,  sedangkan  amplitudo getaran  tak  terkendali  tampak  melewati  getaran mesin  yang  tak  beraturan.  Untuk  mengurangi akibat  merugikan  dari  dua  parameter  ini,  agar tidak  merusak  struktur  yang  bergetar,  selain dilakukan  analisis,  data  percobaan,  dan  tinjauan teori. Analisis dibantu dengan perhitungan secara komputerisasi sebagai pendukung [7], [8].
Pada  penelitian  terdahulu  yang  dilakukan oleh  Jinfeng  [9]  pada  tahun  2016  telah melakukan  studi  getaran  pada  IDF  di  boiler dengan  pengambilan  data  getaran  pada  titik-titik pengukuran  yang  terdapat  di  setiap  peralatan (Motor Outboard Horizontal,  Motor Outboard Vertikal,  Motor Outboard  Axial, Motor Inboard Horizontal, Motor Inboard Vertikal, Motor Inboard Axial, Fan  Inboard  Horizontal , Fan  Inboard Vertikal, Fan  Inboard  Axial ).  Parameter  yang digunakan berdasarkan histori peralatan mengacu  pada  metode  Fast  Fourier  Transform (FFT).  Menurut  Mustafa  et  al  [10] –[14],  STFT merupakan metode transformasi yang mengembangkan  metode  Fourier  Transform dengan  kelebihan  pada  kemampuan  untuk mentransformasi non-stationary  signal .  Adapun ide  dibalik  metode  ini  adalah  membuat non- stationary  signal menjadi  suatu  representasi stationary  sinyal  dengan  memasukkan  suatu fungsi window .  Dalam  hal  ini,  sinyal  yang  ada dibagi  menjadi  beberapa  segmen  di  mana segmen  yang  didapatkan,  diasumsikan  terdiri dari sinyal stationary.
Sebagai  komponen  penting  yang  selalu  aktif beroperasi, sering kali muncul gangguan ataupun permasalahan  timbul  pada  IDF  adalah  masalah over  getaran.  Over  getaran  merupakan  masalah mesin berupa adanya getaran berlebih yang tidak dikehendaki  dan  dapat  merusak  komponen mesin  tersebut.  Oleh  sebab  itu  peneliti  tertarik untuk  melakukan  studi  analisis  getaran  berupa
perhitungan  melalui  frekuensi  pada  IDF dengan mengolah  data  luaran  alat  ukur  yang  kemudian akan  menyimpulkan  apakah  masalah  getaran yang terjadi sudah sesuai dengan ketentuan ISO atau standar getaran suatu mesin.
Peneliti  menggunakan  dua  metode  untuk keperluan  analisis,  yaitu  metode  FFT  dan  STFT. Pada  dasarnya penggunaan metode FFT memiliki kekurangan tidak efisien dalam menggambarkan  sinyal  non  stasioner  yang disebabkan  oleh  sinyal  getaran  dan  terbatasnya jangkauan  dalam  bentuk  data  gelombang  yang dapat ditransformasikan karena dibutuhkan representasi waktu-frekuensi. Pada kondisi analisis  getaran  IDF  di  sini  metode  STFT diterapkan  untuk  mendukung  hasil  komputasi FFT  dalam  menunjukkan  frekuensi  dominan meskipun  pada  sinyal  getaran  memiliki  banyak noise Sehingga  metode  STFT  diperlukan dengan  menggunakan  jendela  atau windowing signal untuk  mengolah  sinyal  data  dari  waktu  ke waktu.

## 2.  METODOLOGI
Metode  yang diterapkan untuk analisis penelitian kali  ini  adalah  metode fast  fourier  transform dan short time fourier transform.

## 2.1.  Fast Fourier Transform
FFT adalah teknik perhitungan operasi matematika
yang digunakan untuk mentransformasi  sinyal  analog  menjadi  sinyal digital  berbasis  frekuensi  [15].  FFT  membagi sebuah  sinyal  menjadi  frekuensi  yang  berbeda- beda  dalam fungsi  eksponensial  yang  kompleks. FFT  menghitung  transformasi  fourier  diskrit dengan  cepat  dan  efisien.  Karena  sinyal-sinyal dalam  sistem  komunikasi  bersifat  kontinu, sehingga  hasilnya  dapat  digunakan  untuk transformasi  fourier. Fourier  Transform dapat didefinisikan dengan Persamaan (1) [16].
  1 2 ( 1) 0 1 N j n k n F X e N         (1)
Di  mana  N  adalah  jumlah  sampel  waktu,  X adalah  sinyal  dalam  bentuk  domain  waktu,  n adalah  deret  sampel  waktu  dan  k  adalah  hasil pembagian  setiap  sampel  waktu  dengan  jumlah sampel  waktu.  Menghitung  deret  ini  secara langsung memerlukan operasi aritmetika sebanyak  O(N2).  Sebuah  algoritme  FFT  hanya memerlukan  operasi  sebanyak  O(N  log  N)  untuk menghitung  deret  yang  sama.  Secara  umum algoritme  tersebut  tergantung  pada  pemfaktoran N.

## 2.2. Short Time Fourier Transform
STFT  dapat  diterapkan  pada  keduanya  sinyal stasioner  dan  non-stasioner.  Sinyal  domain waktu  dibagi  menjadi  jendela  kecil  dengan panjang yang sama  menggunakan fungsi windowing dan kemudian metode FFT diterapkan,  yang  menyediakan  spektrum  waktu- frekuensi  [17].  Dalam  analisis  ini,  fungsi windowing hanning seperti yang ditunjukkan oleh Persamaan  (2)  diterapkan  untuk  memperoleh informasi  waktu  frekuensi.  Bentuk  hanning window ditunjukkan  oleh  Gambar  2.  Panjang window adalah  L=N+1.  Konsep  STFT  dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Konsep STFT ( ) 0.5 1 cos 2 , 0 n w n N n N     
   
        (2)
Gambar 2 . Hanning Window Pada  kasus  waktu  diskrit,  data  yang  akan diubah  agar  dapat  dipecah  menjadi  potongan atau  bingkai  (yang  biasanya  saling  tumpang tindih,  untuk  mengurangi  artefak  pada  batas). Setiap  potongan  ditransformasikan  Fourier,  dan hasil  kompleks  ditambahkan  ke  matriks,  yang
mencatat  besarnya  dan  fase  untuk  setiap  titik waktu  dan  frekuensi.  Jumlah  kolom  dalam matriks STFT diberikan oleh Persamaan (3).
x N L k M L          (3)
Di  mana  N x adalah  panjang  sinyal  asli  x(n)  dan simbol  dalam  kurungnya  menunjukkan  fungsi floor.  Jumlah  baris  dalam  matriks  sama  dengan N FT ,  jumlah  titik  Fourier  Transform  (FT),  untuk transformasi  pusat  dan  dua  sisi  dan ⌊ N FT /2 ⌋ +  1 untuk  transformasi  satu  sisi.  Matriks  STFT diberikan oleh Persamaan (4).
  1 2 ( ) ( ) ( ) ( ) k X f X f X f X f  (4)
sehingga elemen ke-m dari matriks ini dihasilkan oleh Persamaan (5).
2 ( ) ( ) ( ) j fn m n X f x n g n mR e        (5)
Di  mana,  g(n)  adalah  fungsi  jendela  dengan panjang  M.  Xm(f)  adalah  FT  dari  data  jendela yang berpusat pada waktu mR. R adalah ukuran hop  antara  FT  yang  berurutan.  Ukuran  hop adalah  perbedaan  antara  panjang  jendela  dan panjang  tumpang  tindih  L.  Biasanya  dalam pengaplikasian  STFT  dilakukan  pada  komputer menggunakan transformasi Fourier cepat, sehingga kedua variabel diskrit dan ter-kuantisasi [18].

## 2.3.  Alat dan Bahan
Dalam  penelitian  ini,  mesin  yang  digunakan adalah IDF dengan motor listrik yang  dihubungkan melalui poros serta kopling berjenis kopel, seperti yang ditunjukkan pada Gambar 3.
IDF  yang  dilakukan  penelitian  memiliki spesifikasi berikut,
Name : Induced  Draft  Fan  (IDF) 37 – CBE 326 Power :  131 kW Foundation :  Rigid Motor Speed :  1485 RPM Diameter Impeller :  1000 mm Rotor Weight :  350 kg Transmission System :  Coupling Bearing Number :  4
Gambar 3. Mesin IDF
Adapun posisi pengukuran getaran dilakukan pada 4 titik atau 4 posisi bearing, yaitu pada titik NDE  Motor,  DE  Motor,  DE Fan ,  dan  NDE Fan . Masing-masing  dengan  arah  vertikal, horizontal dan aksial.
Gambar 4. Vibexpert II
Pengukuran dilakukan  secara langsung dengan  menempelkan  transduser accelerometer pada  setiap  lokasi  bearing  menggunakan  alat ukuran  getaran  bernama  Vibexpert  II  seperti yang ditunjukkan oleh Gambar 4.

## 2.4. Data Pengukuran
Kegiatan pengambilan data langsung kelapangan  dilakukan  di  tempat  pelaksanaan penelitian yaitu di PT. Medco E & P, Lematang, Sumatera  Selatan,  dengan  hasil  pengukuran getaran di setiap titik seperti terlihat di Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Pengukuran Getaran
Measurement Point H (mm/s) V (mm/s) A (mm/s) Motor NDE (1) 1.73 2.28 1.47 DE (2) 1.00 3.08 1.39 FAN DE (3) 4.06 0.51 1.42 NDE (4) 1.71 1.42 1.39
Pada  tabel  hasil  pengambilan  data  akan  dipilih satu posisi pengukuran pada motor dan fan yang memiliki  nilai  simpangan  tertinggi  yang  ditujukan untuk  memfokuskan  pendeteksian  masalah dengan  hasil  akhir  analisis  pengolahan  data berbentuk spektrum.
Gambar 5. Time domain Motor DE Horizontal
Nilai simpangan tertinggi diperoleh pada hasil pengukuran  titik  DE  dengan  arah  horizontal sebesar  4.06  mm/s  pada  bagian fan di  mana grafik domain waktunya ditunjukkan oleh Gambar 5.  Pada  bagian  motor  nilai  simpangan  tertinggi yang  diperoleh  sebesar  3.08  mm/s  di  titik  DE dengan  arah  pengukuran  vertikal  dengan  grafik domain waktu yang dapat dilihat pada Gambar 6. Kedua  data  domain  waktu  ini  yang  selanjutnya akan  diolah  menggunakan  algoritma  FFT  dan STFT pada MATLAB.
Gambar 6. Time domain Fan DE Vertikal

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1  Hasil FFT
Spektrum  digunakan  untuk  melihat  sumber frekuensi  dari  setiap  komponen  IDF.  Dengan grafik  domain  waktu  akan  sangat  sulit  membaca frekuensi  yang  muncul.  Pada  tampilan  grafik domain  waktu  hanyalah  amplitudo  per-sekian waktu.  Gambar  7  menunjukkan  hasil  dari pengolahan  FFT  terhadap  data  dalam  domain waktu  seperti  yang  ditunjukkan  oleh  Gambar  5. Ada  tiga  sumber  frekuensi  yang  memiliki  nilai amplitudo  besar  yaitu,  24.75  Hz  dan  49.5  Hz.
Nilai  amplitudo  paling  besar  adalah  3.5  mm/s yang  terjadi  pada  frekuensi    24.75  Hz.  Di  mana 24.75 Hz  yang setara dengan 1485  RPM adalah frekuensi  satu  kalinya  (1X)  kecepatan  putar motor.
Gambar 7. Spektrum DE Motor Vertikal
Gambar 8. Spektrum DE Fan Horizontal
Gambar 8 menunjukkan hasil dari pengolahan FFT  terhadap  data  dalam  domain  waktu  seperti yang  ditunjukkan  oleh  Gambar  6.  Terdapat  tiga amplitudo  besar  yang  berada  pada  frekuensi 24.75  Hz,  49.5  Hz,  dan  74.25  Hz.  Nilai  amplitudo paling  besar  terjadi  pada  frekuensi  24.75  Hz dengan  nilai  2.8  mm/s.  Jika  mengacu  pada referensi analisis spektrum, munculnya 1X, 2X, 3X mengindikasikan  kerusakan misalignment atau tidak  lurusnya  poros  penghubung  antara  motor dan fan .  Selain  itu,  kedua  spektrum  memiliki banyak  amplitudo  kecil  yang  tersebar,  hal  ini biasanya disebut dengan noise .

## 3.2  Hasil Pemotongan Sinyal
Hasil  pengambilan  data  berupa  nilai  simpangan pada  motor  dan fan .  Pengukuran  sinyal  getaran dilakukan  selama  lima  detik  dan  selanjutnya
dipotong  sehingga  menyisakan  panjang  waktu sinyal sebesar dua detik.
Gambar 9. Hasil Potong Getaran Motor
Gambar 9 menunjukkan hasil dari pemotongan  sinyal  motor  DE  vertikal  dalam domain  waktu  seperti  yang  ditunjukkan  oleh Gambar  5.  Hasil  pemotongan  sinyal  DE fan ditunjukkan oleh Gambar 10.
Gambar 10. Hasil Potong Getaran Fan
Sinyal  hasil  pemotongan  memiliki  awalan  dan akhiran nilai amplitudo yang tidak sama dengan nol  sehingga  akan  bermasalah  ketika  dibentuk menjadi  grafik  spektogram.  Oleh  karena  itu perlu  membuat  awalan  dan  akhiran  nilai amplitudo  menjadi  nol  dengan  cara  mengalikan dengan fungsi filter hanning window .
Gambar 11. Hasil Windowing Getaran Motor
Gambar 11 dan 12 menunjukkan hasil perkalian antara sinyal yang sudah dipotong dengan fungsi hanning window . Terlihat di kedua sinyal getaran memiliki awalan dan akhiran nilai amplitudo yang sama-sama nol.
Gambar 12. Hasil Windowing Getaran Fan

## 3.3   Hasil Algoritma STFT
Setelah  dipotong  dan  dikalikan  dengan  fungsi hanning window ,  maka  sinyal  getaran  tersebut akan  diekstraksi  fiturnya  menggunakan  metode STFT. Nilai-nilai yang diekstraksi pada penelitian ini  adalah  nilai  STFT,  nilai  rata-rata  amplitudo pada  sebuah  sinyal,  nilai  frekuensi  dan  nilai waktu  saat  amplitudo  tertinggi.  Keempat  nilai tersebut digunakan karena metode STFT menghasilkan  suatu  nilai  waktu  dan  frekuensi, dan  juga  amplitudo.  Ke  empat  nilai  tersebut digunakan  karena  metode  STFT  menghasilkan suatu  nilai  waktu  dan  frekuensi,  dan  juga amplitudo.  Nilai  STFT  adalah  suatu  bilangan kompleks  yang  terdiri  dari  bilangan  real  dan imajiner  yang  merepresentasikan  suatu  nilai dalam  domain  waktu  dan  frekuensi.  Agar  nilai kompleks  tersebut  dapat  dihitung,  maka  nilai tersebut diabsolutkan.
Gambar 13. Spektogram Sinyal Getaran Motor
Hasil  algoritma  STFT  untuk  sinyal  getaran motor  dan fan ditunjukkan  oleh  Gambar  13  dan 14,  di  mana  parameter  frekuensi  getaran  diplot terhadap waktu. Spektogram merupakan   representasi  visual   dari   bunyi dalam bentuk dua dimensi, yang
menggambarkan hubungan dari frekuensi dengan  waktu,  amplitudo  ditandai  hanya  secara perkiraan  oleh  kecerahan  dari  warna.  Amplitudo getaran  direpresentasikan  dengan  degradasi warna  kuning  bermakna  nilai  amplitudo  besar dan  warna biru bermakna nilai amplitudo kecil.
Gambar 14. Spektogram Sinyal Getaran Fan
Hasil
spektogram pada Gambar 13 menunjukkan adanya dua amplitudo yang tinggi pada  frekuensi  24.75  Hz  dan  49.5  Hz. Karektiristik  spektogram  ini  memiliki  makna yang  sama  dengan  data  yang  dihasilkan  oleh algoritma FFT. Terlihat densitas warna dominan terletak  pada  dua  frekuensi,  yaitu  1X  dan  2X. Selain  itu  ada  sedikit  warna  kuning  juga tersebar di beberapa area yang bersumber dari noise .
Gambar  14  menunjukkan  densitas  warna kuning  dominan  berada  di  frekuensi  24.75  Hz, 49.5 Hz, dan 74.25 Hz. Karena pada data sinyal getaran  terdapat  banyak noise sehingga
beberapa  amplitudo  juga  ditemukan  pada spektogram di luar dari area frekuensi dominan. Semua spektrum dan spektogram menunjukkan frekuensi  dominan  pada  1X,  2X  dan  3X,  hal  ini menguatkan  hasil  diagnosis  kerusakan  IDF adalah misalignment .  Jika  mengacu  pada standar  ISO  10816-3 velocity ,  nilai  getaran masuk  dalam  kategori  mesin  masih  bisa beroperasi namun dalam waktu terbatas.

## 3.4  Validasi Hasil Analisis
Dilakukan alignment pada IDF untuk memastikan bahwa pengolahan sinyal dan hasil analisis  sudah  benar.  Hasil  pengolahan  data setelah alignment ditunjukkan  oleh  Gambar  15 dan 16.
Gambar  15. Spektrum  Sinyal  Getaran Fan Setelah Alignment
Gambar  16. Spektogram  Sinyal  Getaran Fan Setelah Alignment
Terlihat  pada  Gambar  15  amplitudo  paling besar  yang  semula  adalah  2.8  mm/s  pada frekuensi 1X turun menjadi 1.3 mm/s. Amplitudo paling besar 1.35 pada frekuensi 2X. Karakteristik  spektrum  setelah alignment sudah tidak menunjukkan adanya kerusakan
misalignment .  Hasil  ini  juga  didukung  oleh spektogram  STFT  pada  Gambar  16.  Terlihat densitas  warna  kuning  sudah  tidak  terkumpul pada  frekuensi  1X,  2X  dan  atau  3X.  Dari  grafik spektrum dan spektogram, kerusakan misalignment pada IDF sudah teratasi.

## 4. KESIMPULAN
Metode  FFT  dan  STFT  berhasil  diterapkan  pada sinyal  getaran  IDF  yang  semula  berbentuk domain waktu menjadi spektrum dan spektogram.  Hasil  dari  semua  grafik  spektrum dan  spektogram  menunjukkan  amplitudo  IDF dominan  pada  frekuensi  1X,  2X  dan  3X. Karakteristik  ini  menandakan  adanya  kerusakan misalignment pada  IDF.  Hasil  analisis  terbukti benar  karena  setelah  proses alignment ,  nilai amplitudo  tertinggi    pada  spektrum  sebesar  2.8 mm/s  turun  menjadi  1.3  mm/s.  Pola  kerusakan misalignment sudah  tidak  tampak  pada  grafik spektrum.  Grafik  spektogram  juga  menampilkan tidak  adanya  frekuensi  dominan  yang  mengarah ke misalignment .

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  C.  Subramanian,  H.  Roy,  A.  Mondal,  D. Ghosh, S. K. Laha, and K. Janardhanji Uke, “Failure of induced draft-ID fan blade in coal fired  boiler,”  Eng.  Fail.  Anal.,  vol.  122,  p.
105282, Apr. 2021, doi: 10.1016/J.ENGFAILANAL.2021.105282. [2]  Y. Lv, F. Fan g, T. Yang, and C. E. Romero, “An early fault detection method for induced draft fan s  based  on  MSET  with  informative memory  matrix  selection,” ISA  Trans. ,  vol.
102, pp. 325 –334,  Jul.  2020,  doi: 10.1016/J.ISATRA.2020.02.018.
[3]  H.  Li,  W.  Yang,  P.  Liu,  and  M.  Wang, “Resonance  measurement  and  vibration reduction  analysis  of  an  office  building induced by nearby crane workshop vibration,” J. Build. Eng. , vol. 58, p. 105018, Oct. 2022, doi: 10.1016/J.JOBE.2022.105018. [4]  D.  Romahadi,  A.  A.  Luthfie,  and  L.  B.  D. Dor ion, “Detecting classifier-coal mill damage  using  a  signal  vibration  analysis,” SINERGI ,  vol.  23,  no.  3,  pp.  175 –183, Sep.
2019, doi: 10.22441/SINERGI.2019.3.001.
[5]  D. Romahadi, D. Feriyanto, W. Suprihatiningsih,  and  W.  N.  Setiawan, “Perancangan  sistem  diagnosis  getaran motor  menggunakan  jaringan  saraf  tiruan propagasi mundur,” J. Rekayasa Mesin , vol.
13,  no.  1,  pp.  37 –46,  Jun.  2022,  doi:
10.21776/UB.JRM.2022.013.01.5.
[6]  D. Romahadi, A. A. Luthfie, W. Suprihatiningsih,  and  H.  Xiong,  “Designing expert  system  for  centrifugal  using  vibration signal  and  Bayesian  Networks,” Int.  J.  Adv.
Sci. Eng. Inf. Technol. , vol. 12, no.  1, p. 23,
Jan.
2022, doi: 10.18517/IJASEIT.12.1.12448.
[7]  F.  Anggara,  D.  Romahadi,  A.  L.  Avicenna, and Y. H. Irawan, “Numerical analysis of the vortex  flow  effect  on  the  thermal-hydraulic performance  of  spray  dryer,” SINERGI ,  vol. 26,  no.  1,  pp.  23 –30,  Feb.  2022,  doi: 10.22441/SINERGI.2022.1.004.
[8]  A. A. Luthfie, D. Romahadi, H. Ghufron, and S. D. Murtyas, “Numerical simulation on rear spoiler angle of mini mpv car for conducting stability  and  safety,” SINERGI ,  vol.  24,
pp.23 –28,
2020, doi: http://doi.org/10.22441/sinergi.2020.1.004.
[9]  J. Du, J. Li ang, and L. Zhang, “Research on the  failure  of  the  induced  draft fan ’s shaft in a power boiler,” Case Stud. Eng. Fail. Anal. , vol.  5 –6,  pp.  51–58,  Apr.  2016,  doi: 10.1016/J.CSEFA.2016.02.002.
[10]  D. Mustafa, Z. Yicheng, G. Minjie, H. Jonas, and  F.  Jürgen,  “Motor  Current  Based Misalignment Diagnosis on Linear Axes with Short- Time  Fourier  Transform  (STFT),” Procedia  CIRP ,  vol.  106,  pp.  239 –243, Jan. 2022, doi: 10.1016/J.PROCIR.2022.02.185.
[11]  M .  Čala  and  P.  Beneš,  “A  Method  for Estimation  of  Motor  Rotational  Speed  from STFT  Spectrogram  at  a  Non-stationary Conditions,”  I  FAC-PapersOnLine,  vol.  51, no.  6,  pp.  283 –288,  Jan.  2018,  doi:
10.1016/J.IFACOL.2018.07.167.
[12]  D.  Liu,  W.  Cheng,  and  W. Wen,  “Rolling bearing  fault  diagnosis  via  STFT  and improved
instantaneous frequency estimation  method,”  Procedia  Manuf.,  vol. 49, pp. 166 –172,  Jan.  2020,  doi:
10.1016/J.PROMFG.2020.07.014.
[13]  K.  Liu et  al. ,  “Endpoint  detection  of distributed  fiber  sensing  systems  based  on STFT  algorithm,” Opt.  Laser  Technol. ,  vol. 114, pp. 122 –126,  Jun.  2019,  doi:
10.1016/J.OPTLASTEC.2019.01.036.
[14] G.  Manhertz  and  A.  Bereczky,  “STFT spectrogram based hybrid evaluation method  for  rotating  machine  transient vibration  analysis,” Mech.  Syst.  Signal Process. ,  vol.  154,  p.  107583,  Jun.  2021, doi: 10.1016/J.YMSSP.2020.107583.
[15]  D. Romahadi, A. A. Luthfie, W. Suprihatiningsih,  and  H.  Xiong,  “Designing expert  system  for  centrifugal  using  vibration signal  and  Bayesian  Networks,” Int.  J.  Adv. Sci. Eng. Inf. Technol. , vol. 12, no.  1, p. 23, Jan. 2022, doi:
10.18517/IJASEIT.12.1.12448.
[16]  V.  Dekys,  P.  Kalman,  P.  Hanak,  P.  Novak, and  Z.  Stankovicova,  “Determination  of Vibration Sources by Using STFT,” Procedia Eng. , vol. 177, pp. 496 –501, Jan. 2017, doi: 10.1016/J.PROENG.2017.02.251.
[17] F.  Jurado  and  J.  R.  Saenz,  “Comparison between discrete STFT and wavelets for the analysis  of  power  quality  events,” Electr.
Power  Syst.  Res. ,  vol.  62,  no.  3,  pp.  183 – 190, Jul. 2002, doi: 10.1016/S0378- 7796(02)00035-4.
[18] A.  Jablonski  and  K.  Dziedziech,  “Intelligent spectrogram – A tool for analysis of complex non- stationary  signals,” Mech.  Syst.  Signal Process. ,  vol.  167,  p.  108554,  Mar.  2022, doi: 10.1016/J.YMSSP.2021.108554.