http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v11i3%20s1.3560

## MODEL  ALAT  UJI  KERUSAKAN  PADA  POMPA SENTRIFUGAL MENGGUNAKAN SENSOR ACCELEROMETER UNTUK PREDICTIVE MAINTENANCE
Akhmad Danung Yudistira 1* , Ridwan Al Alif 2 , Syafrizal Syarief 3
1,2,3 Politeknik Negeri Jakarta; Jl. Prof. DR. G.A. Siwabessy, Kampus Universitas Indonesia Depok 16425; 021-7270036 ext 217
Riwayat artikel: Received: 24 Agustus 2023 Accepted: 2 September 2023 Published: 11 September 2023
Keywords: Pompa sentrifugal, Vibration , Misalignment , Predictive maintenance , Fast Fourier
Transform
Corespondent Email: syafrizal.syarief@elektro.pnj. ac.id
Abstrak. Pompa  sentrifugal  merupakan  salah  satu  jenis  pompa  yang digunakan  dalam  berbagai  industri,  seperti  industri  pengolahan  air. Pengoperasian  pompa  yang  dilakukan  secara  terus-menerus  memungkinkan terjadinya kerusakan, salah satunya misalignment , sebagai akibat dari adanya vibrasi  atau  getaran  yang  dialami  oleh  pompa.  Adapun  sistem  pengukuran pada  penelitian  ini  menggunakan  sensor Accelerometer ADXL345  untuk mendeteksi  getaran  dengan  metode  FFT  ( Fast  fourier  transform )  dalam memperoleh  data  spektrum  vibrasi.  Hasil  dari  pengukuran  pada  kondisi misalignment dengan nilai frekuensi 15Hz diperoleh rata-rata getaran sebesar 0.433601mm/s yang mana berdasarkan ISO-10816-3 kondisi tersebut masih tergolong  baik,  saat  frekuensi  20Hz  diperoleh  rata-rata  getaran  sebesar 6.249186mm/s  di  mana  kondisi  tersebut  tergolong  masih  diizinkan  (dapat ditoleransi),  dan  saat  frekuensi  25Hz  diperoleh  rata-rata  getaran  sebesar 10.55852mm/s yang tergolong kondisi berbahaya. Selain itu, untuk menjaga produktivitas  suatu  sistem  maka  diperlukan  suatu  pemantauan  kondisi  dan diagnosis  kerusakan  pompa  secara  dini  sebagai  fungsi  dari predictive maintenance . Nilai getaran pompa tersebut diprediksi mengggunakan metode regresi linier dan dievaluasi berdasarkan standar ISO-10816-3. Dengan sistem monitoring dan logging sinyal  getaran  berbasis  Node-RED,  diperoleh  nilai akurasi  dalam  memprediksi  kondisi  pompa  pada  frekuensi  20Hz  sebesar 99,87%.  Dalam  hal  tersebut,  pompa  diprediksi  akan  mengalami downtime dalam waktu 10279.1 detik atau 2.8 jam.
Abstract. Centrifugal pumps are one of type pump used in various industries, such as water treatment industry. Continuous pump operation allows damage, one  of  which  is  misalignment,  as  a  result  of  vibrations  experienced  by  the pump.  The  measurement  system  in  this  study  uses  ADXL345  Accelerometer sensor to detect  vibrations  with  Fast fourier transform method in obtaining vibration spectrum data. The result of measurement in misalignment condition with a frequency value of 15Hz, an average vibration is 0.433601mm/s which based  on  ISO-10816-3,  the  condition  still  classified  as  good,  when  the frequency  value  is  20Hz  an  average  vibration  is  6.249186mm/s  which  the condition still permitted (tolerable), and when the frequency value is 25Hz an average vibration is 10.55852mm/s which classified as a dangerous. Besides that, to maintain the productivity of system, it’s necessary to monitor condition and diagnose of pump damage early as a function of predictive maintenance. The value of pump vibration is predicted using linear regression method and evaluated based on ISO-10816-3 standard. With vibration signal monitoring and  logging  system  Node-RED  based,  obtained  an  accuracy  value  in predicting  pump  conditions  at  frequency  20Hz  is  99.87%.  In  this  case,  the pump  is  predicted  to  experience  downtime  within  10279.1  seconds  or  2.8 hours.

## 1. PENDAHULUAN
Pompa  sentrifugal  merupakan  salah satu  jenis  pompa  yang  sering  digunakan pada industri pengolahan air, baik air limbah maupun  air  bersih.  Pompa  sentrifugal  juga dapat  digunakan  pada  industri  pengolahan minyak.  Seiring  dengan  pemakaian  pompa yang  terus-menerus  maka  memungkinkan pompa  akan  rusak.  Oleh  karena  itu perawatan  terhadap  pompa  sentrifugal sangat penting [1] .
Dalam  menjalankan  fungsi  pompa sentrifugal  ada  beberapa  faktor  yang mempengaruhi,  salah  satunya  vibrasi  atau getaran.  Salah  satu  indikator  yang  baik untuk  menentukan  apakah  suatu  peralatan yang berputar dalam kondisi baik atau tidak adalah  vibrasi,  semakin  kecil  nilai  vibrasi semakin baik peralatan tersebut, sebaliknya apabila  suatu  peralatan  yang  berputar mempunyai vibrasi yang besar maka kondisi peralatan  tersebut  cukup  rawan  kerusakan
[2] .
Kerusakan  ini  biasanya  disebabkan karena  beberapa  hal  diantaranya  kerusakan yang  disebabkan  oleh  kesalahan  mekanik dan  kerusakan  yang  disebabkan  karena permasalahan bearing .  Kerusakan  mekanik contohnya misalignment , unbalance ,  dan juga loosenenss .  Sedangkan  untuk  masalah bearing itu  berupa  BPFO,  BPFI,  BSF,  dan FTF [3] .
Diagnosis yang benar dan deteksi dini kerusakan  awal  dapat  digunakan  untuk mengklasifikasikan  kondisi  motor  atau pompa  dalam  keadaan  baik  atau  rusak [4] . Predictive  maintenance adalah  tindakan– tindakan maintenance yang dilakukan pada tanggal yang ditetapkan berdasarkan prediksi  hasil  analisa  dan  evaluasi  data operasi  yang  diambil  untuk  melakukan predictive  maintenance itu  dapat  berupa getaran,  suhu,  vibrasi, flow  rate dan  lain lainnya [5] .
Pembahasan  pada  penelitian  ini adalah  terkait  kerusakan  akibat  pengaruh misalignment . Misalignment adalah kondisi dimana  terjadi  penyimpangan  pada  titik pusat  antara  dua  poros  yang  dihubungkan (dua poros tidak terletak pada satu sumbu). Misalignment terjadi karena adanya pergerakan  atau  penyimpangan  salah  satu bagian mesin dari garis porosnya [6] .

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Pompa Sentrifugal Pompa  dengan  jenis  sentrifugal merupakan  salah  satu  pompa  yang  sering digunakan  di  Industri.  Cara  kerja  pompa sentrifugal  adalah  dengan  memanfaatkan gaya  sentrifugal  yang  dihasilkan  oleh impeler yang berputar. Fluida akan masuk melalui  pusat  impeler  dan  dikeluarkan melalui  sudut-sudut  keluaran  impeler. Sesuai  hukum  Bernoulli  jika  kecepatan meningkat  maka  tekanan  akan  menurun, hal  ini  menyebabkan  terjadinya  zona tekanan  rendah  (vakum)  pada  sisi  isap pompa [1] .

## Gambar 1. Bagian Pompa Sentrifugal
Dalam penilitian ini pompa sentrifugal dihubungkan dengan
penggerak  motor  induksi  3  phase  seperti pada Gambar 2 agar impeller seperti pada Gambar  1  dapat  berputar  sehingga terjadilah  zona  tekanan  rendah  pada  sisi hisap ( suction ) pompa.

## Gambar 2. Motor Induksi 3 Phase
Motor  induksi  tiga  fasa  adalah  alat penggerak yang paling banyak dipergunakan  dalam  industri.  Hal  ini dikarenakan  motor  induksi  memiliki konstruksi yang sederhana, kokoh, harganya cukup murah, dan perawatannya yang praktis, sehingga motor induksi mulai menggeser  penggunaan  motor  DC  pada industri [7] . 2.2 Vibration
Getaran adalah gerakan bolak-balik di sekitar titik keseimbangan dalam suatu waktu interval tertentu [2] .
Gambar 3. Karakteristik Getaran
Pada Gambar 3, perpindahan getaran  ditunjukkan  pada  getaran  dengan jarak yang ditempuh dari suatu puncak ke puncak  ( peak  to  peak ).  Perpindahan tersebut pada umumnya dinyatakan dalam satuan mikron (µm) atau mils [8] .
2.2.1 Kecepatan Getaran Pada  Gambar  3,  kecepatan  getaran dinotasikan  dengan  dua  keadaan  yaitu ( peak ) dan menurut ISO menggunakan (rms).  Pada  gerak  periodik  getaran, kecepatan maksimum terjadi pada titik (posisi  netral),  sedangkan  kecepatan minimum  pada  titik  puncak  atas  dan titik puncak bawah. Kecepatan getaran maksimum  biasanya  dalam  satuan: mm/s-pk.  Untuk root mean square (RMS),  nilai peak =  1,414  x  nilai  rms
[8] .
2.2.2 Percepatan Getaran
Pada  Gambar  3,  kecepatan  getaran adalah  nol  titik  puncak  atas  dan  titik puncak  bawah,  tetapi  pada  bagian- bagian tersebut akan mengalami
percepatan nilai maksimum. Sedangkan pada kondisi  netral  percepatan  getaran adalah  nol.  Secara  teknis  percepatan adalah  laju  perubahan  dari  kecepatan. Percepatan  getaran  pada  umumnya dinyatakan dalam satuan “g”
(percepatan yang disebabkan oleh gaya gravitasi  pada  permukaan  bumi). Satuan gravitasi pada permukaan bumi “g” adalah 9,0665 𝑚/𝑠 2 [8] .
2.3 Misalginment Misalignment berasal  dari shaft bengkok  atau bearing yang  tidak  center serta poros pada kopling yang tidak sejajar. Misalignment terjadi karena adanya
pergerakan  atau  penyimpangan  salah  satu bagian mesin dari garis porosnya [6] . 2.3.1 Parallel Misalignment
Merupakan  posisi  dari  kedua  poros dalam  keadaan  yang  tidak  sejajar dengan ketinggian berbeda pada kedua poros tersebut seperti gambar berikut,
Gambar 4. Parallel Misalignment 2.3.2 Angular Misalignment
Merupakan  ketidaklurusan  poros dengan  posisi  yang  saling  menyudut, sedangkan kedua ujungnya mempunyai ketinggian sama seperti gambar berikut,
Gambar 5. Angular Misalignment 2.3.3 Combination Misalignment
Merupakan  ketidaklurusan  yang terjadi pada kedua poros dengan saling menyudut  dan  kedua  ujung  poros tersebut  tidak  sama  seperti  gambar berikut,
Gambar 6. Combination Misalignment
2.4 Fast fourier transform Fast fourier transform (FFT) merupakan  algoritma  operasi  matematika yang  digunakan  untuk  mentransformasi sinyal  analog  menjadi  sinyal  digital berbasis frekuensi. Fast fourier transform (FFT)  membagi  sebuah  sinyal  menjadi frekuensi yang berbeda-beda dalam fungsi eksponensial yang kompleks. Fast fourier transform (FFT)  adalah  algoritma  untuk menghitung  transformasi fourier diskrit dengan  cepat  dan  efisien.  Karena  sinyal- sinyal  dalam  sistem  komunikasi  bersifat kontinyu, sehingga hasilnya dapat digunakan  untuk  transformasi fourier  [9] .
Fast  fourier  transform (FFT)  dinyatakan dalam Persamaan 1,
𝑆(𝑓) = ∫ 𝑠(𝑡)𝑒 −𝑗2𝜋𝑓𝑡 𝑑𝑡 ∞ −∞
(1)
𝑆(𝑓)
=  Sinyal dalam domain frekuensi (frequency domain) 𝑠(𝑡) =  Sinyal dalam domain waktu (time domain)
𝑠(𝑡)𝑒 −𝑗2𝜋𝑓𝑡 =  Konstansi nilai
sebuah sinyal 𝑓 =  Frekuensi 𝑡 =  Waktu Dengan menggunakan analisis fourier ,  maka  representasi  amplitudo dalam domain
waktu akan ditransformasikan sehingga menjadi representasi  amplitudo  dalam  domain frekuensi.

## Gambar 7. Analisis Fourier
Sumbu  x  mewakili  frekuensi  dan sumbu  y  mewakili  nilai  amplitudonya. Dalam  mengubah  domain  waktu  menjadi domain  frekuensi  dapat  menggunakan software LabVIEW. 2.5 Predictive maintenance
Untuk memaksimalkan proses produksi  dan  keandalan  pada  peralatan, berbagai  jenis  perawatan  dapat  dilakukan berdasarkan  sumber  daya  yang  ada.  Jenis perawatan  industri  yang  paling  umum adalah,

## Gambar 8. Jenis-Jenis Perawatan di Industri
Berdasarkan  Gambar  8,  untuk memaksimalkan kinerja Pompa sentrifugal perawatan  yang  dipilih  adalah Predictive maintenance atau  sering  disebut  juga Condition  Based Maintenance karena
penjadwalan kegiatan perawatan dilakukan  dengan  cara  menganaliasa  data historisis dari kondisi-kondisi yang pernah terjadi  pada  pompa  sentrifugal  sehingga perawatan  dapat  dilakukan  tepat  sebelum terjadinya downtime pada pompa sentrifugal seperti pada gambar 9 berikut.
Gambar 9. Predictive maintenance overview Predictive maintenance adalah tindakan–  tindakan maintenance yang dilakukan  pada  tanggal  yang  ditetapkan berdasarkan  prediksi  hasil  analisa  dan evaluasi  data  operasi  yang  diambil  untuk melakukan predictive  maintenance itu dapat  berupa  getaran,  suhu,  vibrasi, flow rate dan lain lainnya [4] . Total Productive Maintenance (TPM)  merupakan  suatu  filosofi  yang bertujuan
untuk memaksimalkan efektivitas dari fasilitas yang digunakan di industri,  tidak  saja  dialamatkan  pada perawatan  saja  tapi  semua  aspek  dari operasi dan instalasi dari fasilitas produksi [10] .

## 3. METODE PENELITIAN
Dalam penelitian ini penulis membuat suatu model alat uji kerusakan pada pompa sentrifugal  dengan  spesifikasi  1  HP  (0.75 kW),  2  pole,  dan  2900  rpm.  Gambar  10 menunjukkan flowchart cara kerja alat yang telah dirancang.
Kerja sistem diawali dengan
inisialisasi  input  dan  output  ke  Arduino UNO.  Selanjutnya  dilakukan  akuisisi  data sinyal getaran sensor accelerometer ADXL345. Data sinyal getaran yang didapat diubah  dari  satuan  “g”  menjadi  “ 𝑚𝑚/𝑠 2 ”.
Kemudian,  data  sinyal  getaran  diolah menggunakan Fast fourier transform (FFT) dan  dilakukan  perhitungan  agar  didapatkan nilai vibration velocity sehingga  sesuai dengan satuan pada tabel standar ISO 10816. Setelah itu, data vibration velocity dibandingakan  dengan  nilai  pada  tabel standar machine vibration ISO 10816. Hasil perbandingan  data  sinyal  getaran  akan memberikan  masukan  ke pilot  lamp indicator untuk  menyala,  masing-masing warna memiliki arti tersendiri. Warna hijau memiliki arti kondisi mesin dalam keadaan baik,  warna  kuning  memiliki  arti  kondisi mesin  dalam  keadaan  masih  diizinkan,  dan warna  merah  memiliki  arti  kondisi  mesin dalam  keadaan  tidak  baik  (membutuhkan maintenance ).
Nilai  getaran  selanjutnya  di-publish ke  HiveMQ  sebagai  MQTT  Broker  dan diteruskan  ke  MQTT  client.  Node-RED sebagai  MQTT  client  men-subscribe  topik yang  sesuai  dengan  konfigurasi  MQTT  di LabVIEW. Selanjutnya Nilai getaran tersebut akan divisualisasikan dalam bentuk grafik  dan  di- logging ke database MySQL yang  selanjutnya  dapat  diunduh  dalam format file csv.
Gambar 11. Diagram Blok Sistem Pada awalnya alat uji ini menggunakan tiga
buah sensor
accelerometer ADXL-345  sebagai  input berupa  nilai  percepatan  dalam  “ 𝑚𝑚/𝑠 2 ”. Tiga buah sensor tersebut terhubung dengan Arduino  UNO  yang  terintegrasi  dengan software LabVIEW  untuk diolah  data  hasil nilai pengukuran getarannya. Namun setelah
dilakukan  pengujian  untuk  menggunakan tiga  buah  sensor accelerometer tidak memungkinkan  untuk  mengambil  data getaran karena pendeteksian sensor mengalami delay dan  sering  terganggu bahkan  berhenti.  Sehingga  pengukuran sinyal  getaran  menggunakan  satu  buah sensor accelerometer ADXL-345  seperti pada Gambar 11 diatas.
Selanjutnya  data  yang  sudah  diolah menggunakan  metode  FFT  di software LabVIEW  akan  dikirim  ke  platform HiveMQ  sebagai  broker  MQTT  lalu diteruskan  ke  platform  Node-RED  untuk dilakukan  pemantauan.  Selain  itu,  hasil pengolahan  data  pada  LabVIEW  akan memberikan  masukan  ke  pilot  lamp indicator  untuk  menyala,  yang  masing- masing  warnanya  memiliki  arti  tersendiri. Data  yang  ter-subscribe  oleh  Node-RED akan  disimpan  di database dan  datanya dapat  diunduh  dalam  bentuk  “.csv”.  Data getaran  yang  telah  diunduh  akan  diolah menggunakan  regresi  linier  untuk  melihat tren  getaran  dimasa  mendatang  sehingga dapat dibuat prediksi terkait waktu maintenance alat dan kondisi alatnya.
Electrical  wiring  diagram seperti pada Gambar 12 diperlukan agar memudahkan dalam melakukan wiring dari model  alat  uji  yang  telah  dirancang.  Pada bagian  motor  penggerak  terhubung  dengan MC  ( Contactor )  untuk  mengantisipasi terjadinya  arus  balik  dari  motor  menuju VFD. Kemudian MC ( Contactor ) terhubung dengan  VFD  sebagai  pengatur  kecepatan gerak motor. Selain itu, terdapat juga Baterai LiPo yang berfungsi memberi tegangan DC murni,  serta  LM2596  (modul  stepdown) untuk  menurunkan  tegangan  dari  12V menjadi  5V,  sedangkan supply Arduino UNO  R3  langsung  dari  Laptop.  Seluruh wiring kelistrikan tersebut diproteksi dengan MCB  (Miniature  Circuit  Breaker)  sebagai pemutus sumber listrik utama.
Gambar 12. Electrical wiring diagram
Pada proses pengukuran sinyal getaran diawali dengan inisialisasi input dan output pada Arduino UNO. Kemudian data yang  telah  berhasil  dideteksi  oleh  sensor accelerometer ADXL345  dikirim  dari Arduino UNO ke LabVIEW untuk dilakukan  pengolahan  data  menggunakan FFT  ( Fast  fourier  transform ).  Hasil pengolahan  FFT  kemudian dilakukan perhitungan  untuk  dikonversi  menjadi satuan  kecepatan  (mm/s).  Gambar  13 menampilkan  diagram  alir  pada  proses sistem pengukuran sinyal getaran.
Gambar 13. Flowchart Sistem Pengukuran Sinyal
Getaran Hasil pengukuran data dalam vibration velocity dibandingkan  dengan tabel standar machine vibration ISO 10816 seperti  pada  Tabel  1 [11] .  Gambar  14 menampilkan  digram  alir  pada  program indikator kondisi.
Tabel  1. ISO 10816
Gambar 14. Flowchart Program Indikator
Kondisi
Untuk akusisi data dari LabVIEW ke platform  IoT  menggunakan  Node-RED dijelaskan  menggunakan  diagram  seperti pada Gambar 15 Berikut,
Gambar 15. Diagram Blok Sistem Monitoring Pada Gambar 15, diagram blok sistem montitoring terdiri dari tiga blok yaitu input , process , dan output . Pada blok input terdapat sensor accelerometer ADXL-345  untuk pendeteksian  sinyal  getaran.  Blok process terdiri  dari  kontroler  yaitu  Arduino  UNO yang  diprogram  menggunakan  LabVIEW dengan  fungsi  publish  data  ke broker menggunakan  protokol  MQTT.  Lalu  pada blok  output  terdapat  Node-RED  yang
dijalankan  di Localhost pada  device  laptop dan juga database mySQL sebagai penyimpanannya.
Pembuatatan model alat uji kerusakan pada penelitian ini menggunakan rangkaian pompa  sentrifugal  yang  dihubungkan  ke penggeraknya  menggunakan pulley seperti pada Gambar 16 keterangan nomor 3. Shaft yang tersambung dengan pulley
dihubungkan  dengan shaft pada  motor induksi menggunakan couple. Untuk
pengujian  getarannya  menggunakan  air yang ditampung menggunakan box container seperti pada Gambar 17 keterangan nomor 1.
Gambar 16. Tampak Depan Model Alat Uji Kerusakan Pada Pompa Sentrifugal
Gambar 17. Tampak dalam Panel
Tabel  2. Keterangan Gambar Pada Rancang
Bangun Alat Keterangan Gambar 1. Box Container 10. MCB 2 Pole 2. Centrifuge Cooling Water Pump 11. Baterai LiPo 3S 12V 800mah 3. Pulley 12. Contactor
4. Bearing (Pillow Block) 13. Modul Stepdown 5. Couple 14. Arduino UNO 6. Sensor ADXL345 15. VFD ( Variable Frequency Drive ) 7. Motor Induksi 3 Phase 16. Pilot Lamp 8. Panel 17. Modul Relay 9. MCB 3 Pole 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Pengujian Kondisi Normal dan Misalignment Pengujian dilakukan dengan membandingkan nilai getaran dan frekuensi  yang  didapatkan  pada  saat pengukuran baik pada kondisi normal atau pada  saat  diberi  pengaruh misalignment . Pada  pengujian misalignment digunakan plat  alumunium  setebal  0.2  mm  yang dipasang  pada  dudukan  motor tiga  phasa, sehingga  kondisi  antar  dua  poros  yang dihubungkan dengan couple menjadi tidak sejajar. Gambar 18 menunjukkan plat yang digunakan, sedangkan Gambar 19
menunjukkan kondisi motor  induksi yang telah dipasang plat .
Gambar 18. Plat Alumunium 0.2mm
Gambar 19. Motor Induksi yang Telah Dipasang Plat
Pengujian dilakukan pada nilai frekuensi  VFD  15  Hz,  20  Hz,  dan  25  Hz dengan mempertimbangkan model alat uji yang dibuat dan pengaruh yang diberikan.
Hasil  ukur  kecepatan  motor  berdasarkan frekuensi dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel  3. Hasil Ukur Kecepatan Motor Berdasarkan Frekuensi Frekuensi VFD (Hz) Kecepatan Motor (rpm) 15 900 20 1200 25 1500 Data yang diambil pada pengujian ini adalah data getaran pada sumbu x, seperti yang tertera pada Gambar 20. Pengambilan data adalah sebanyak 200 data baik kondisi normal  dan misalignment .  Hasil  data pengujian  kemudian  dilakukan  rata-rata nilai  dan  didapatkan  data  seperti  pada Tabel 4 dan Tabel 5.

## Gambar 20. Posisi Penempatan Sensor
Tabel  4. Rata-Rata Nilai Pada Kondisi Normal VFD (Hz) 𝑚𝑚/𝑠 𝑚𝑚/𝑠 2 Hz 15 2.40 201.76 13.43 20 3.52 405.68 18.34 25 6.74 1000.21 23.61 Tabel  5. Rata-Rata Nilai Pada Kondisi Misalignment VFD (Hz) 𝑚𝑚/𝑠 𝑚𝑚/𝑠 2 Hz 15 0.43 225.34 85.30 20 6.25 406.40 16.97 25 10.56 763.91 13.76
Untuk  mendapatkan  nilai  konversi dari percepatan (a) menjadi kecepatan (v) ditunjukkan pada persamaan (2).
𝑣 = 𝑎 2𝜋𝑓 (2)
f adalah frekuensi hasil pengukuran.
Berdasarkan  Tabel  4  terlihat  bahwa nilai  frekuensi  yang  terukur  pada  setiap pengujian mendekati nilai frekuensi input VFD.  Pada  pengujian  15  Hz  didapati kondisi  baik,  pengujian  20  Hz  didapati kondisi masih diizinkan, dan pengujian 25 Hz  didapati  kondisi  masih  diizinkan. Berdasarkan  Tabel  5  terlihat  bahwa  nilai frekuensi  yang  terukur  pada  setiap pengujian  cenderung  jauh  dari  nilai frekuensi  input  VFD.  Pada  pengujian  15 Hz didapati kondisi baik, pengujian 20 Hz didapati  kondisi  masih  diizinkan,  dan pengujian 25 Hz didapati kondisi bahaya.
4.2 Pengujian Predictive maintenance Pengujian Predictive  maintenance dilakukan  untuk  mengetahui  seberapa besar  ketepatan  nilai  prediksi  getaran diwaktu  tertentu.  Dalam  pengujian  ini mengambil  satu  sampel  getaran  perdetik dan  diuji  pada  kondisi  normal  dengan frekuensi 20 Hz selama 200 detik sehingga mendapat  200  sampel  data  getaran. Selanjutnya  nilai  getaran  yang  didapat diolah menggunakan metode Analisa data pada  Ms.  Excel  untuk  mendapatkan  nilai persamaan regresinya.
Setelah  dilakukan  metode  Analisa data menggunakan command Regresi pada Ms. Excel didapatkan nilai intercept(a) dan koefisien variabel X(b) seperti berikut,
a = 3.522887 b = 0.000348
Setelah mendapatkan nilai intercept dan  nilai  koefisien  variabel  X  masukan nilai tersebut pada persamaan (3) yaitu,
𝑌 = 𝑎 + 𝑏𝑋 (3)
Dimana,
𝑌 =  variabel terikat (nilai getaran pada sumbu X)
𝑎 =  intercept
𝑏 =  Koefisien variabel X
𝑋 =  Variabel bebas (waktu dalam detik) Sehingga didapatkan persamaan regresinya yaitu, 𝑌 = 3.522887 + 0.000348𝑋 (4)
Selanjutnya penulis melakukan prediksi nilai getaran pada sumbu X untuk 1000 sampel data dengan memasukan nilai variabel  bebas  yaitu  nilai  1-1000  pada persamaan  (4)  untuk  merepresentasikan 1000 detik pengujian. Dan didapatkan nilai prediksi  yang  ditampilkan  dalam  bentuk grafik seperti pada Gambar 21
Gambar 21. Berdasarkan grafik diatas didapatkan  hasil  bahwa  untuk  pengujian menggunakan  200  sampel  data  getaran dapat  memprediksi  hingga  1000  detik pengujian.  Setelah  dibandingkan  dengan pengambilan  data  pada  1000  detik pengujian  alat  pada  kondisi  normal  di frekuensi  20  Hz  didapatkan  persentase error-nya sebesar 0,112%. Dengan persentase  error  tersebut  untuk  prediksi terhadap  nilai  getaran  untuk  1000  detik mendapat akurasi sebesar 99,88%.
Dengan  menggunakan  persamaan (4)  dapat  digunakan  untuk  memprediksi waktu Downtime pompa sentrifugal. Pada penulisan  ini  waktu Downtime pompa sentrifugal ditentukan dengan tabel standar ISO  10816.  Pada  tabel  tersebut  terdapat range  nilai  getaran  yang  tidak  diizinkan untuk  pompa  sentrifugal  yaitu  pada  nilai >7.1 mm/s. waktu Downtime pada pompa dapat dihitung dengan,
𝑋 = 7.1 −  3.522887 0.000348

## 𝑋 = 10279.1 (𝐷𝑒𝑡𝑖𝑘)
Berdasarkan perhitungan di atas didapatkan  apabila  pompa  sentrifugal  bekerja pada  kondisi  normal  dan  dengan  mengambil sampel 200 data, nilai getaran mencapai kondisi
Downtime dalam  waktu  10279.1  detik  atau sama dengan 2,8 Jam.

## 5. KESIMPULAN
Kesimpulan yang didapat dari hasil pengujian adalah sebagai berikut:
a. Dari hasil pengujian kondisi normal didapati nilai vibration velocity (v)  frekuensi  input VFD  15  Hz  =  2.40  mm/s,  20  Hz  =  3.52 mm/s,  dan  25  Hz  =  6.74 mm/s.  Sedangkan pada pengujian kondisi misalignment didapati nilai vibration velocity (v) frekuensi input VFD 15 Hz = 0.43 mm/s, 20 Hz = 6.25 mm/s, dan 25 Hz = 10.56 mm/s.
b. Ketepatan  nilai  prediksi  untuk predictive maintenance mendapatkan  akurasi  sebesar 99,88% untuk 1000 data pengujian alat pada frekuensi  20  Hz.  Berdasarkan  metode pemrediksian tersebut saat pompa dijalankan  pada  frekuensi  20  Hz  maka pompa diprediksi akan mengalami downtime dalam  waktu  10279.1  detik  atau sama dengan 2,8 Jam.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada pihak-pihak  terkait  yang  telah  memberi dukungan terhadap penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  D.  D.  Susilo  and  Z.  Arifin,  “Analisa  Sinyal Getaran  Keywords :  Abstract :,” Mekanika , vol. 11 Nmomor, no. 2010, pp. 116–122, 2013.
[2]  I.  Hajar,  “Pengaruh  tipe  bantalan  bola  pada poros  pompa  sentrifugal  terhadap  sinyal getaran,” J. POLIMESIN , vol. 16, no. 1, p. 25, 2018, doi: 10.30811/jpl.v16i1.552.
[3]  B. P. Kamiel, D. A. Nafsaka, B. Riyanta, and A.  Asyratul,  “Deteksi  Kavitasi  Pada  Pompa Sentrifugal  Menggunakan  Spektrum  Getaran dan  Spektrum  Envelope,” Semesta  Tek. ,  vol. 22, no. 1, pp. 1–10, 2019, doi: 10.18196/st.221231.
[4]  M.  Nasution,  A.  Bakhori,  and  W.  Novarika, “Manfaat  Perlunya  Manajemen  Perawatan Untuk Bengkel Maupun Industri,” Bul. Utama Tek. , vol. 16, No. 3, pp. 248–252, 2021.
[5]  X.  Liang,  “Temperature  estimation  and vibration monitoring for induction motors and the potential application in electrical submersible motors,” Can.  J.  Electr.  Comput. Eng. ,  vol.  42,  no.  3,  pp.  148–162,  2019,  doi: 10.1109/CJECE.2018.2875111.
[6]  A.  Akbar,  D.  W.  Karmiadji,  P.  Studi,  M. Teknik,  and  U.  Pancasila,  “Analisis  Getaran Pengaruh Variabel Misalignment,” Teknobiz  J.
Ilm. Progr. Stud. Magister Tek. Mesin , vol. 11, no. 3, pp. 141–150, 2021, [Online]. Available: http://journal.univpancasila.ac.id/index.php/te knobiz/article/view/2901
[7]  M.  Arifin  and  Umar,  “Analisis  Perbandingan ArusStarting Motor Induksi 3 Fasa Rangkaian
Star  Delta  Denga  N  Variable  Frequency Drive,” Simp.  Nas.  RAPI  XX–2021  FT  UMS , no. 7, pp. 189–195, 2021.
[8]  B.  K.  Sunarko, Analisa  Getaran  Pada  Mesin Sepeda Motor Berbasis Labview . 2010.
[9]  A.  Anggriawan  and  F.  Huda,  “Deteksi
Kerusakan Motor Induksi Dengan
Menggunakan  Sinyal  Suara,” Jom  FTEKNIK , vol. 5, no. 1, pp. 1–7, 2018.
[10]  S.  Syarief,  “Pengukuran  Overall  Equipment Effectiveness,” Politeknologi ,  vol.  14,  no.  2,
2015.
[11]  R. Maerani, P. Teknologi, D. Keselamatan, and R.  Nuklir-Batan,  “Uji  Kondisi  Motor  Ac  3- Fasa Pada Mesin Untai Uji Beta Menggunakan Teknik Vibrasi,” vol. 18, no. 1, pp. 1–9, 2014.