This work is licensed under a Creative Commons Attribution − NonCommercial 4 . 0 International License (CC BY − SA 4 . 0 )
This work is licensed under a Creative Commons Attribution − NonCommercial 4 . 0 International License (CC BY − SA 4 . 0 )

## Prototipe Untuk Mengidentifikasi Kerusakan Bantalan Pada Motor Induksi Menggunakan Convolutional Neural Network
Firmansyah Putra Maulana ∗ , Ardik Wijayanto, Hary Oktavianto
Program Studi Teknik Elektronika/Departemen Teknik Elekto − Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Surabaya, Indonesia ∗ ardik@pens.ac.id
Abstract − Induction motors are widely applied in the industrial world and are the most critical components whose performance must be considered. Damage from an induction motor generally occurs on the inside of the motor. Such as damage to the bearings and damage to the rotor. Detecting damage is one of the methods used to determine the condition of an induction motor, one of which is detection through vibration on the motor. The disadvantage of detecting vibrations is that there is contact with the induction motor and the price is very expensive. This method is considered less practical when applied to machines that operate in narrow areas because it requires the installation of the right sensor on the measuring object which sometimes endangers the operator and measuring instrument. To avoid unwanted things, voice detection is used. The sound produced by the induction motor will be recorded using a microphone, then the sound signal will be processed to produce a spectrogram. This spectrogram data will later be processed using the Convolutional Neural Network (CNN) classification method. 2 data are classified, namely motor in healthy condition and motor in damaged condition. The learning outcomes from the Convolutional Neural Network are then applied to the STM32F746G in the form of a CNN system mode. From the experimental results, in the training phase the system succeeded in differentiating the sound of a healthy motor and a damaged motor with an accuracy rate of 92.4% and in the testing phase the system was able to distinguish the sound of a damaged motor and a healthy motor with an average accuracy rate of 88.325%.
Abstrak − Motor induksi banyak diaplikasikan dalam dunia industri dan merupakan komponen terpenting yang harus diperhatikan kinerjanya. Kerusakan dari motor induksi umumnya terjadi pada bagian dalam motor. Seperti kerusakan pada bearing maupun kerusakan pada rotor. Mendeteksi kerusakan merupakan salah satu metode yang digunakan untuk mengetahui kondisi dari motor induksi, salah satunya adalah pendeteksian melalui getaran pada motor. Kekurangan dari pendeteksian pada getaran adalah adanya kontak terhadap motor induksi dan harganya sangat mahal. Metode ini dirasa kurang praktis bila diterapkan pada mesin yang beroperasi di daerah yang sempit karena menghendaki pemasangan sensor yang tepat pada objek ukur yang terkadang membahayakan operator dan instrument pengukuran. Untuk menghindari hal yang tidak diinginkan, digunakanlah pendeteksian suara. Suara yang dihasilkan motor induksi akan direkam menggunakan mikrophone, kemudian sinyal suara diolah agar menghasilkan spektogram. Data spektogram ini nantinya akan diolah menggunakan metode klasifikasi Convolutional Neural Network (CNN). Terdapat 2 data yang diklasifikasi yaitu motor kondisi sehat dan motor kondisi rusak. Hasil pembelajaran dari Convolutional Neural Network kemudian diterapkan pada STM32F746G berupa model sistem CNN . Dari hasil percobaan, pada fase training sistem berhasil membedakan suara antara motor sehat dan motor rusak dengan tingkat akurasi sebesar 92,4% dan pada fase testing sistem dapat membedakan suara motor rusak dan motor sehat dengan tingkat akurasi rata-rata sebesar 88,325%.
Kata Kunci − Motor induksi; kerusakan bearing; Convolutional Neural Network; soektogram.

## I. P ENDAHULUAN
M OTOR induksi banyak digunakan dalam aplika- si industri dan rumah tangga karena strukturnya yang sangat sederhanadan handal. biaya rendah dan implementasi kontrol yang mudah. Tetapi, lingkungan kerja, instalasi dan faktor produksi bisa menyebabkan kerusakan internal seperti kerusakan pada stator dan rotor. Akibatnya pemantauan status dan diagnosis ke- salahannya sangat penting untuk pengoperasian sistem
Naskah diterima 18 Januari 2023, revisi 4 Maret 2023, terbit online 23 Maret 2023. Emitor merupakan Jurnal Teknik Elektro − Universitas Muhammadiyah Surakarta yang terakreditasi dengan Sinta 3 beralamat di https://journals2.ums.ac.id/index.php/emitor/index .
yang stabil dalam jangka panjang. Secara tradisional, pendeteksian rolling element bearing didasarkan pada getaran dan sinyal akustik [1–4].
Bearing merupakan komponen motor induksi yang membantu rotor agar dapat bergerak secara bebas. Ke- rusakan bearing dapat menyebabkan terjadinya pening- katan getaran, peningkatan kebisingan, peningkatan suhu kerja, kehilangan efisiensi yang dapat menyebabk- an kerusakan pada bagian motor induksi [5–8].
Metode pendeteksian berdasarkan pada getaran memerlukan pemasangan alat yang tepat pada motor yang akan dideteksi. Berbeda halnya dengan pende- teksian berdasarkan sinyal suara. Alat yang digunakan tidak perlu dipasangkan secara tepat dengan motor, cu-
kup mendekatkan alat pendeteksi tersebut ke motor induksi yang akan dideteksi. Pendeteksian kerusak- an pada bearing telah dibahas pada beberapa peneliti- an sebelumnya. Berdasarkan hasil penelitian dengan menggunakan software MATLAB dan metode Fast Fo- urier Transform (FFT) untuk mengolah sinyal suara, didapatkan letak frekuensi kerusakannya terjadi pada frekuensi 144,5 Hz [9–13]. Nilai ini didapatkan da- ri hasil perhitungan teori dan hasil pengujian secara langsung. Penelitian selanjutnya [14–18] melakukan pendeteksian kerusakan bearing melalui analisi arus stator dengan menggunakan metode Fast Fourier Tran- sform (FFT). Pengujian dilakukan dengan pemberian beban mekanik berupa generator, dan untuk membuat beban bervariasi maka generator diberi pembebanan elektris berupa lampu. Hasil pengujian terdiri dari 3 macam kerusakan bearing dan 5 macam variasi beb- an. Pada pengujian kerusakan bearing dengan 1 lu- bang 2mm didapatkan rata-rata tingkat keberhasilan pendeteksian sebesar 60%. Pada pengujian kerusak- an bearing dengan 2 lubang 2mm didapatkan rata-rata tingkat keberhasilan pendeteksian sebesar 48%. Pada pengujian kerusakan bearing dengan 3 lubang 2mm didapatkan rata-rata tingkat keberhasilan pendeteksian sebesar 41%. Dari pengujian ini didapatkan kesimpul- an bahwa efek pembebanan yang diberikan pada motor induksi mempermudah untuk proses pendeteksian.
Merujuk pada penelitan-penelitan sebelumnya, pe- nulis akan melakukan perbandingan dengan sistem yang langsung diterapkan pada hardware berupa micro- controller jenis STM32F746G-Discovery. Dengan cara mengolah sinyal suara yang sudah didapatkan meng- gunakan Python untuk mendapatkan data spektogram. Spektogram adalah tampilan detail audio yang dapat mewakili waktu, frekuensi, dan amplitudo dari suatu sinyal dalam satu grafik. Kemudian data spectogram yang sudah didapatkan akan diklasifikasi dengan Con- volutional Neural Network untuk mendapatkan hasil berupa informasi kondisi motor induksi dalam keadaan sehat ataupun motor induksi dalam keadaan rusak. Sis- tem ini diharapkan mampu membantu pekerja didunia industri yang berhubungan dengan motor induksi ketika melakukan pengecakan kondisi motor tanpa menggu- nakan metode getaran, untuk mengantisipasi keadaan yang tidak diinginkan.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Diagram alur untuk sistem yang akan dibuat dapat di- lihat pada Gambar 1. Penelitian dimulai dari pengum- pulan data set suara dengan menggunakan microphone MEMS yang terdapat pada STM32F746G-Discovery. Selanjutnya sinyal suara diubah dari model PDM ke model PCM agar bisa disimpan ke microSD. Proses me-

## Gambar 1: Diagram alur sistem
rekam suara dilakukan selama 15 detik setelah itu dio- lah menggunakan metode Fast Fourier Transform (FFT) untuk mendapatkan spektogram. Grafik spektogram antara kondisi motor sehat dan kondisi motor rusak kemudian diklasifikasi menggunakan Convolutional Neural Network (CNN). Hasil pembelajaran/learning dari CNN nantinya akan diterapkan ke microcontroller sehingga dapat mendeteksi kerusakan.
i. Fast Fourier Transform (FFT)
Fast Fourier Transform (FFT) merupakan pengembang- an suatu metode perhitungan cepat dari Discrete Fourier Transform (DFT). DFT merupakan suatu metode per- hitungan yang mengubah sinyal dari domain waktu ke domain frekuensi. Biasanya FFT digunakan untuk ke- perluan analisis spektrum dalam domain frekuensi [14]. Rumus untuk FFT dapat dilihat pada Persamaan (1).
X n = N − 1 ∑ k = 0 X 0 ( k ) W n kn (1)
dengan n = 0 , 1 , 2 , . . . , N − 1. Untuk W n merupakan notasi dalam Persamaan (2) berikut.
W n = e − j 2 π n (2)

## ii. Spektogram
Spektogram adalah tampilan detail audio, yang dapat mewakili waktu, frekuensi, dan amplitudo semuanya dalam satu grafik. Spektrogram didapatkan dengan cara melakukan perhitungan Short Time Fourier Transform (STFT) pada sinyal yang akan dikonversi [19]. Short Time Fourier Transform (STFT), yaitu suatu modifika- si dari transformasi Fourier yang menganalisis sinyal secara lokal dengan membatasi sinyal tersebut dengan
doi: 10.23917/emitor.v1i1.21490
suatu fungsi window W(t) yang memiliki durasi terten- tu. Setelah itu dilakukan perhitungan FFT pada tiap frame. kemudian hasil dari perhitungan tersebut disu- sun vertikal sesuai waktu. Kemudian nilai-nilai nya diwakilkan oleh warna-warna, sehingga hasil akhirnya adalah berupa gambar grafik 2 dimensi.
(a) (b)
Gambar 2: Hasil spektogram untuk motor kondisi (a) sehat (b) rusak

## iii. Convolutional Neural Network
Convolutional Neural Network (CNN) merupakan pe- ngembangan dari multilayer perceptron (MLP) yang didesain untuk mengolah data dua dimensi dalam ben- tuk citra. CNN ini termasuk kedalam jenis Deep Neural Network karena kedalaman jaringan yang tinggi dan banyak diaplikasikan pada data citra. Pada dasarnya klasifikasi citra dapat digunakan dengan MLP, akan tetapi dengan metode MLP kurang sesuai untuk digu- nakan karena tidak menyimpan informasi spasial dari data citra dan menganggap setiap piksel adalah fitur yang independen sehingga menghasilkan hasil yang ku- rang baik. Penelitian awal yang mendasari penemuan CNN ini pertama kali dilakukan oleh Hubel dan Wie- sel [20] mengenai visual cortex pada indera penglihatan kucing.

## iv. TensorFlow
TensorFlow adalah library yang bersifat open source untuk membangun, melatih, mengevaluasi, dan mene- rapkan model pembelajaran mesin. Sebagian pengem- bang menggunakan library Phyton untuk membangun sebuah sistem. KERAS merupakan salah satu library TensorFlow API tingkat tinggi yang memudahkan un- tuk membangun dan melatih jaringan pembelajaran yang mendalam. Dengan menggunakan TensorFlow Lite dapat menjalankan model hasil pembelajaran pada sebuah microcontroller [21].

## III. H ASIL P ENELITIAN DAN D ISKUSI
Pada bagian ini akan dibahas hasil dari pengujian sis- tem yang telah dibuat. Hasil Pengujian terdiri dari sub hasil pengujian:
Gambar 3: Arsitektur CNN yang digunakan oleh sistem
Gambar 4: Alur kerja TensorFlow Lite
(a) (b) Gambar 5: Hasil FFT sinyal dengan frekuensi 100Hz pada (a) Octave (b) Audacity
i. Pre-processing
Untuk melakukan validasi terhadap algoritma FFT yang akan digunakan dalam pengolahan sinyal suara maka dilakukan pre-processing. Seperti ysng diperli- hatkan pada Gambar 5, sinyal yang akan diolah meng- gunakan FFT adalah sinyal dengan frekuensi 100Hz dengan waktu selama 5 detik.
Dari hasil pengujian algoritma FFT pada 2 softwa- re yang berbeda, menunjukkan hasil pembacaan audio frekuensi 100Hz selama 5 detik dengan akurat. Hal ini membuktikan bahwa algoritma yang telah disusun bisa dikatakan benar sehingga dapat digunakan pengolahan sinyal dalam penelitian ini.
Selanjutnya dilakukan pre-processing terhadap
(a) (b) (c)
Gambar 6: Kondisi ruangan tanpa suara motor (a) sepi (b) normal (c) ramai
(a) (b) (c) Gambar 7: Kondisi ruangan dengan suara motor (a) sepi (b) normal (c) ramai
(a) (b)
Gambar 8: Tampilan microcontroller saat (a) proses mere- kam (b) selesai merekam
kondisi ruangan. Terdapat 2 kategori yaitu kondisi ruangan tanpa suara motor seperti pada Gambar 6 dan kondisi ruangan dengan suara motor seperti pada Gam- bar 7.
Dapat ditarik sebuah informasi bahwasanya noi- se pada kondisi ruangan sepi tidak akan mempenga- ruhi suara motor seperti pada Gambar 7 (a). Hal tu dikarenakan karakteristik lingkungan sepi memiliki fre- kuensi tersendiri dengan amplitude yang relatif kecil, dan juga suara motor memiliki karakter frekuensi de- ngan amplitude yang lebih besar dari pada amplitu- de yang dihasilkan oleh frekuensi lingkungan/ruangan. Untuk kondisi ruangan normal seperti pada Gambar 7 (b) memiliki frekuensi baru yang muncul, dipredik- si frekuensi-frekuensi tersebut muncul karena adanya
komponen kelistrikan yang menyala seperti: AC, kul- kas, dan lampu. Karena pada dasarnya seluruh kom- ponen kelistrikan memiliki frekuensi tersendiri. Untuk kondisi ruangan ramai seperti pada Gambar 7 (c) hal ini sama persis dengan apa yang ada pada kondisi normal hanya saja kondisi ramai ini memiliki banyak sekali frekuensi baru dibandingkan dengan kondisi normal. Berdasarkan dari pengujian pre-processing kondisi ru- angan diatas, maka untuk pengujian sistem pada motor dilakukan pada kondisi ruangan sepi.

## ii. Pengujian microphone
Pengujian ini dilakukan untuk memastikan microphone yang terdapat pada STM32F746G-Discovery berfungsi dengan baik. Proes merekam dilakukan selama 15 de- tik, setelah itu rekaman akan secara otomatis tersimpan kedalam microSD.

## iii. Learning
Proses learning bertujuan untuk mendapatkan model yang dapat diterapkan pada mikrokontroller.
Jika data validasi dan juga testing diplot ma- ka akan muncul grafik accuracy dan juga grafik
doi: 10.23917/emitor.v1i1.21490
Tabel 1: Dataset yang akan digunakan untuk proses learning
Kondisi motor Jumlah data Training (%) Validasi (%) Testing (%) Sehat 480 80% 10% 10% Rusak 480 Jumlah 960
loss/cross entropy seperti Gambar 9. Untuk grafik ber- warna biru menunjukkan hasil trainig sedangkan grafik berwarna merah menunjukkan hasil evaluasi.
(a) (b)
Gambar 9: Data validasi dan juga testing diplot maka ak- an muncul grafik (a) Grafik akurasi (b) Grafik loss/cross entropy
Tabel 2: Hasil pengujian pada motor sehat tanpa pengerem- an
Pengujian ke- Keterangan 1 Sehat 2 Sehat 3 Rusak 4 Sehat 5 Sehat 6 Sehat 7 Sehat 8 Sehat 9 Sehat 10 Sehat 11 Sehat 12 Sehat 13 Sehat 14 Sehat 15 Sehat

## iv. Pengujian Motor Sehat Tanpa Pengereman
Pengujian dilakukan untuk membuktikan bahwa sis- tem yang sudah dibuat dapat mendeteksi bahwa motor dalam kondisi sehat tidak mengalami kerusakan.
Pada pengujian ini, dari 15 kali dilakukan pengu- jian terdapat 1 data menunjukkan output yang tidak sesuai dengan kondisi asli motor yaitu kondisi motor sehat. Data output yang keluar adalah motor broken. Hal ini dikarenakan rekaman pengujian yang digunak- an adalah kondisi ruangan yang ramai, sehingga suara dari motor tercampur dengan suara lain. Berdasarkan data pada Tabel 2 diatas tingkat akurasi untuk pengujian pada kondisi motor rusak yaitu sebesar 93,33%.

## (a) (b)
Gambar 10: Hasil pengujian yang memperlihatkan (a) ber- hasil mendeteksi sehat pada pengujian pertama (b) gagal mendeteksi sehat pada pengujian ke 3

## v. Pengujian Motor Rusak Tanpa Pengereman
Pengujian dilakukan untuk membuktikan bahwa sis- tem yang sudah dibuat dapat mendeteksi bahwa motor dalam kondisi mengalami kerusakan.
(a)
(b)
Gambar 11: Hasil pengujian menunjukkan (a) berhasil mendeteksi rusak pada pengujian pertama (b) gagal mendeteksi rusak pada pengujian ke 6, 8 dan 12

## Tabel 3: Hasil Pengujian Motor Rusak Tanpa Pengereman
Pengujian ke- Keterangan 1 Rusak 2 Rusak 3 Rusak 4 Rusak 5 Rusak 6 Sehat 7 Rusak 8 Sehat 9 Rusak 10 Rusak 11 Rusak 12 Sehat 13 Rusak 14 Rusak 15 Rusak
Pada pengujian ini, dari 15 kali dilakukan pengu- jian terdapat 3 data menunjukkan output yang tidak sesuai dengan kondisi asli motor yaitu kondisi motor rusak. Data output yang keluar adalah motor safe. Hal ini dikarenakan rekaman pengujian yang digunakan adalah kondisi ruangan yang ramai, sehingga suara dari motor tercampur dengan suara lain. Berdasarkan data pada Tabel 3 diatas tingkat akurasi untuk pengujian pada kondisi motor rusak yaitu sebesar 80%.
Tabel 4: Hasil pengujian pada motor sehat dengan penge- riman
Pengereman (Beban) Pengujian ke- Keterangan 3 kg 1 Sehat 2 Sehat 3 Sehat 4 Sehat
5 Sehat 4 kg 1 Sehat 2 Sehat 3 Sehat 4 Sehat
5 Sehat 5 kg 1 Sehat 2 Sehat 3 Sehat 4 Sehat 5 Sehat

## vi. Pengujian Motor Sehat Dengan Pengereman
Pengujian kali ini dilakukan dengan variasi pengerm- an. Tipe pengereman yang digunakan adalah mekanik menggunakan timbal dengan berat 3 kg, 4 kg dan 5 kg. Motor di couple dengan sisi pengeraman seperti ditunjukkan pada Gambar 12.

## Gambar 12: Rangkaian pengujian dengan pengereman
Pada pengujian ini, motor diberikan pengereman dengan menggunakan beban seberat 3 kg, 4 kg dan 5 kg. Berdasarkan data pada Tabel 4 hasil output sesuai dengan kondisi asli motor, yaitu motor dalam kondi- si sehat tanpa mengalami kerusakan dengan tingkat akurasi 100%.

## vii. Pengujian Motor Rusak Dengan Pengereman
Cara pengujian sama halnya dengan pengujian pada motor sehat.
Pada pengujian ini, dari 15 kali dilakukan pengu- jian terdapat 3 data menunjukkan output yang tidak sesuai dengan kondisi asli motor yaitu kondisi motor

## Tabel 5:
Hasil pengujian pada motor sehat dengan penge- reman
Pengereman (Beban) Pengujian ke- Keterangan 3 kg 1 Rusak 2 Rusak 3 Sehat 4 Rusak 5 Rusak 4 kg 1 Sehat 2 Rusak 3 Rusak 4 Rusak 5 Sehat 5 kg 1 Rusak 2 Rusak 3 Rusak 4 Rusak 5 Rusak
rusak. Data output yang keluar adalah motor safe. Hal ini dikarenakan rekaman suara pada Tabel 5 beban 3 kg pengujian ketiga dan Tabel 5 beban 4 kg pengujian pertama dan pengujian kelima memiliki karakteristik suara kerusakana yang cenderung lebih pelan. Berda- sarkan data pada Tabel 5 diatas tingkat akurasi untuk pengujian pada kondisi motor rusak dengan beban yaitu sebesar 80%.
Berdasarkan hasil pengujian sebelumnya maka dapat ditulis ulang pada tabel berikut ini:
Tabel 6: Rata-rata akurasi sistem Jenis pengujian Akurasi Motor sehat tanpa pengereman 93,3% Motor rusak tanpa pengereman 80% Motor sehat dengan pengereman 100% Motor rusak dengan pengereman 80% Rata-rata akurasi 88,325%

## IV. K ESIMPULAN
Kesimpulan dari makalah penelitian adalah spektogram berhasil didapatkan dengan mengolah sinyal frekuensi menggunakan metode Fast Fourier Transform (FFT). Pengenalan pola spektogram menggunakan Convolu- tional Neural Network (CNN) sudah dapat membe- dakan suara motor induksi yang sehat maupun suara motor induksi yang rusak. Penerapan sistem yang su- dah didesain berhasil diterapkan pada microcontroller STM32F746G-Discovery dengan tingkat akurasi rata- rata sebesar 88,325%.
doi: 10.23917/emitor.v1i1.21490

## D AFTAR P USTAKA
[1] M. Yang, N. Chai, Z. Liu, B. Ren, dan D. Xu, “Motor spe- ed signature analysis for local bearing fault detection with noise cancellation based on improved drive algorithm,” IE- EE Transactions on Industrial Electronics , vol. 67, no. 5, pp. 4172–4182, 2019.
[2] J. Sufrianti dan A. Hamzah, “Simulasi dan deteksi ganggu- an belitan stator motor induksi tiga fasa menggunakan arus starting dengan matlab/simulink,” Jurnal Online Mahasiswa (JOM) Bidang Teknik dan Sains , vol. 4, no. 1, pp. 1–11, 2017.
[3] R. Z. Haddad, C. A. Lopez, J. Pons-Llinares, J. Antonino- Daviu, dan E. G. Strangas, “Outer race bearing fault detection in induction machines using stator current signals,” in 2015 IEEE 13th International Conference on Industrial Informatics (INDIN) . IEEE, 2015, pp. 801–808.
[4] I. D. P. Karyatanti, R. S. Zulkifli, A. Noersena, F. R. Purnomo, B. Y. Dewantara, dan A. Wijayanto, “Identification of ball bearing damage on induction motors through sound signal analysis,” Journal of Electrical and Electronics Engineering , vol. 15, no. 1, pp. 33–38, 2022.
[5] T. Ciszewski, “Induction motor bearings diagnostic indicators based on mcsa and normalized triple covariance,” in 2017 IEEE 11th International Symposium on Diagnostics for Ele- ctrical Machines, Power Electronics and Drives (SDEMPED) . IEEE, 2017, pp. 498–502.
[6] V. K. A. Shankar, S. Umashankar, S. Paramasivam, dan N. Ha- nigovszki, “A comprehensive review on energy efficiency enhancement initiatives in centrifugal pumping system,” Ap- plied Energy , vol. 181, pp. 495–513, 2016.
[7] E. Skjong, R. Volden, E. Rødskar, M. Molinas, T. A. Johan- sen, dan J. Cunningham, “Past, present, and future challenges of the marine vessel’s electrical power system,” IEEE Tran- sactions on Transportation Electrification , vol. 2, no. 4, pp. 522–537, 2016.
[8] H. Liu, J. Zhou, Y. Zheng, W. Jiang, dan Y. Zhang, “Fault diagnosis of rolling bearings with recurrent neural network- based autoencoders,” ISA transactions , vol. 77, pp. 167–178, 2018.
[9] A. Anggriawan dan F. Huda, “Deteksi kerusakan motor in- duksi dengan menggunakan sinyal suara,” Jurnal Online Ma- hasiswa (JOM) Bidang Teknik dan Sains , vol. 5, no. 1, pp. 1–7, 2018.
[10] F. Huda, A. Anggriawan, dan M. Rusli, “The using of sound signal and simple microphone to detect damages in induction motor,” in IOP Conference Series: Materials Science and Engineering , vol. 539, no. 1. IOP Publishing, 2019, p. 012034.
[11] M. S. Raghav dan R. B. Sharma, “A review on fault diagnosis and condition monitoring of gearboxes by using ae technique,” Archives of Computational Methods in Engineering , vol. 28, no. 4, pp. 2845–2859, 2021.
[12] P. K. Selvam, R. Kulenovic, E. Laurien, J. Kickhofel, dan H.-M. Prasser, “Thermal mixing of flows in horizontal t- junctions with low branch velocities,” Nuclear Engineering and Design , vol. 322, pp. 32–54, 2017.
[13] K. Miyoshi, M. Kamaya, Y. Utanohara, dan A. Nakamura, “An investigation of thermal stress characteristics by wall tem- perature measurements at a mixing tee,” Nuclear Engineering and Design , vol. 298, pp. 109–120, 2016.
[14] M. Abduh, D. Iradiratu, dan B. Y. Dewantara, “Deteksi keru- sakan outer race bearing pada motor induksi melalui analisa arus stator menggunakan metode fast fourier transform (fft),” Prosiding SENIATI , vol. 5, no. 3, pp. 175–181, 2019.
[15] I. D. PK, B. Y. Dewantara, dan W. M. Utomo, “Healthy mo- nitoring and fault detection outer race bearing in induction motor using stator current,” International Journal of Integra- ted Engineering , vol. 11, no. 3, 2019.
[16] S. Isfar, I. D. P. Karyatanti, dan B. Y. Dewantara, “The effects of damage to the outer race bearing on the efficiency of the induction motor using fast fourier transform (fft) method,” JEEE-U (Journal of Electrical and Electronic Engineering- UMSIDA) , vol. 5, no. 1, pp. 103–115, 2021.
[17] D. P. Iradiratu, B. Y. Dewantara, D. Rahmatullah, I. Winar- no, dan C. Hidayanto, “Decomposition wavelet transform as identification of outer race bearing damage through sta- tor flow analysis in induction motor,” in 2019 International Conference on Information and Communications Technology (ICOIACT) . IEEE, 2019, pp. 733–737.
[18] S. E. Pandarakone, M. Masuko, Y. Mizuno, dan H. Naka- mura, “Fault classification of outer-race bearing damage in low-voltage induction motor with aid of fourier analysis and svm,” in 2018 IEEE International Conference on Industrial Technology (ICIT) . IEEE, 2018, pp. 407–412.
[19] A. S. Khan, Z. Ahmad, J. Abdullah, dan F. Ahmad, “A spectrogram image-based network anomaly detection sys- tem using deep convolutional neural network,” IEEE Access , vol. 9, pp. 87 079–87 093, 2021.
[20] T. R. Vidyasagar dan U. T. Eysel, “Origins of feature sele- ctivities and maps in the mammalian primary visual cortex,” Trends in neurosciences , vol. 38, no. 8, pp. 475–485, 2015.
[21] N. Schizas, A. Karras, C. Karras, dan S. Sioutas, “Tinyml for ultra-low power ai and large scale iot deployments: A systematic review,” Future Internet , vol. 14, no. 12, p. 363, 2022.