## Manutech :

## Jurnal Teknologi Manufaktur
Vol. 14, No. 02, (2022)   p-ISSN : 2089-5550       e-ISSN : 2621-3397

## Sistem Predictive Maintenance Bearing Pada Mesin Super Mixer Granula Dengan Menggunakan Sensor Acceelerometer MPU-6050
Catherine Angel Tandiawan 1 , Oktavianus Ardhian Nugroho 2 1,2 Politeknik Industri ATMI, Cikarang email : ardhianatmi@gmail.com
Received: 12 September 2022; Received in revised form: 13 Oktober 2022; Accepted: 19 Oktober 2022

## Abstract
PT Hexpharm Jaya Laboratories is one of the companies that is part of Kalbe Company which is specially engaged in the development, production, processing, and marketing of drugs. The process of processing medicinal raw materials at PT Hexpharm Jaya Laboratories uses several machines, one of which is the SMG (Super Mixer Granula) machine. This machine is used to mix medicinal raw materials and is the initial processing process before it becomes a granule. The problem that often arises in this machine is the problem  of  replacing  bearings.  Bearings  attached  to  the  shaft  section  connecting  the  gearbox  with granules  are  often  subject  to  damage  that  causes  production  stops/breakdowns.  This  unplanned maintenance process has previously been tried to be overcome by calculating the life of the bearing and alignment  shaft  connecting  to  reduce  vibrations,  but  the  bearing  still  suffers  untimely  damage.  In  this paper, a system was created to predict when the bearings need to be replaced by recording vibration data that occurs. The purpose of this study is to obtain a system that prevents unplanned maintenance so that it does not interfere with the production process Using the MPU-6050 sensor the vibrations on the bearings are  measured  and  recorded  during  the  machine's  12-hour  operation.  The  results  are  obtained  by  a predictive maintenance system that can prevent breakdowns that result in the cessation of the production process. The system is created by recording vibrations that occur when the machine is working and is used as a way to predict the lifetime of the bearing. The system successfully measures the vibration value of the bearing and can be displayed, helping the  maintenance technician estimate the exact time for bearing replacement in the SMG machine.
Keywords:  bearing,  vibration,  predictive  maintenance,  super  mixer  granular  (SMG),  unplanned maintenance

## Abstrak
PT Hexpharm Jaya Laboratories adalah salah satu perusahaan yang merupakan bagian dari Kalbe Company  yang  bergerak  secara  khusus  dalam  bidang  pengembangan,  produksi,  pengolahan,  dan pemasaran obat. Proses pengolahan bahan baku obat di PT Hexpharm Jaya Laboratories menggunakan beberapa  mesin,  salah  satunya  adalah  mesin  SMG  (Super  Mixer  Granula).  Mesini  ini  digunakan  untuk mencampur bahan baku obat dan merupakan proses pengolahan awal sebelum menjadi granul. Masalah yang sering timbul pada mesin ini yaitu masalah penggantian bearing. Bearing yang terpasang di bagian shaft  penghubung  gearbox  dengan  granula  sering  mengalami  kerusakan  yang  menyebabkan  produksi berhenti/breakdown.  Proses  unplanned  maintenance  ini  sebelumnya  sudah  coba  diatasi  dengan penghitungan umur bearing dan alignment shaft penghubung untuk menggurangi getaran, tetapi bearing tetap  mengalami  kerusakan  sebelum  waktunya.  Dalam  tulisan  ini  dibuatlah  suatu  sistem  untuk memprediksi  kapan  bearing  perlu  diganti  dengan  mencatat  data  getaran  yang  terjadi.  Tujuan  dari penelitian ini adalah mendapatkan sistem yang mencegah terjadinya unplanned maintenance sehingga tidak mengganggu proses produksi. Dengan menggunakan sensor MPU-6050 getaran pada bearing diukur dan direkam selama mesin 12 jam beroperasi. Hasilnya didapat suatu sistem predictive maintenance yang dapat  mencegah  terjadinya  breakdown  yang  mengakibatkan  berhentinya  proses  produksi.  Sistem  ini dibuat  dengan  merekam  getaran  yang  terjadi  ketika  mesin  bekerja  dan  digunakan  sebagai  cara  untuk
memprediksi lifetime bearing. Sistem ini berhasil mengukur nilai getaran bearing dan dapat ditampilkan sehingga membantu teknisi maintenance memperkirakan waktu yang tepat untuk penggantian bearing di mesin SMG.
Kata kunci: bring, getaran, predictive maintenance, super mixer granular (SMG), unplanned maintenance

## 1.   PENDAHULUAN
PT Hexpharm Jaya adalah salah satu perusahaan yang merupakan bagian dari Kalbe Company yang bergerak secara khusus dalam bidang pengembangan, produksi, dan pemasaran obat. PT Hexpharm Jaya merupakan perusahaan farmasi yang berkualitas dan ekonomis.   Terdapat dua jenis macam obat yang diproduksi yaitu generic dan branded. Ada beberpa tahapan dalam produksi obat pada PT Hexpharm Jaya  yaitu  :  penimbangan  bahan  baku,  proses  pengolahan  bahan  baku,  proses  pengeringan,  proses pencampuran  akhir,  proses  pencetakan,  proses  penyalutan,  proses  pengemasan  primer,  dan  terakhir proses pengemasan sekunder.
Salah  satu  permasalahan  utama  yang  sering  muncul  di  PT.  Hexpharm  Jaya  adalah  adanya unplanned  maintenance  pada  mesin  Super  Mixer  Granula  (SMG).  Proses  unplanned  maintenance mengganggu proses pencampuran bahan baku obat di line Mixer PT Hexpharm Jaya. Proses unplanned maintenance  menurut  Tsakatikas  D  [1]  perlu  diatasi  untuk  mencegah  terjadinya  kekosongan  serta merasionalisasi efisiensi persediaan suku cadang mesin di pabrik. Masalah yang ada terjadi sering muncul pada  proses  pengolahan  percampuran  bahan  baku,  di  mana  mesin  Super  Mixer  Granula  (SMG)  sering mengalami kerusakan tiba tiba pada bearing. Mesin SMG seperti pada gambar 1 adalah suatu Granulator mixer  dengan  bentuk  mangkuk  tetap.  Menurut  M  Ladin  [2],  mesin  ini  berfungsi  sebagai  proses pencampuran, densifikasi dan aglomerasi bahan obat. Bahan obat dapat tercampur melalui gaya geser dan pemadatan yang diberikan oleh impeller yang berputar di  bagian bawah. Mesin dengan sistem ini banyak  digunakan  dalam  granulasi  farmasi  [2].  Sebelumnya  untuk  memprediksi  kerusakan  bearing dilakukan  proses  penghitungan  umur  bearing  [3]  [4],  dari  hasil  penghitungan  umur  bearing  didapat lifetime  bearing  sebesar  3041  jam    atau  sekitar  8,5  bulan.  Proses  alignment  shaft  penghubung  juga dilakukan untuk menambah lifetime dari bearing dan menggurangi getarannya. Akan tetapi penggantian bearing dan proses unplanned maintenance tetap dilakukan setiap 5 sampai 6 bulan karena bearing tiba- tiba  menggalami  kerusakan  sebelum  waktunya.  Kerusakan  ini  ditandai  dengan  bunyi  pada  mesin  dan adanya getaran pada shaft ketika mesin granulator ini bekerja. Hal ini menyebabkan mesin mengalami breakdown yang membuat proses produksi berhenti selama 5 hari. Oleh karena itu diperlukan suatu cara yang dapat memperkirakan kapan bearing ini harus diganti.
Gambar 1. Mesin SMG yang terdapat pada PT Hexpharm Jaya
Penelitian pendahuluan tentang predictive maintenance telah dilakukan oleh penulis J Wang, Y Liang [5] yang melakukan analisis diagnosis dan prognosis dari kesalahan yang terintegrasi pada waktu pemeliharaan  bantalan.  Pada  penelitiannya  dilakukan  prediktif  pada  bantalan  turbin  angin  dengan menggunakan sampel yang terbatas. Hasilnya dengan memanfaatkan pendekatan metode pengetahuan fisik dan model statistik didapatkan cara proses prediksi umur bantalan turbin angin secara akurat.
Penelitian lain juga pernah dilakukan oleh H.M Hashemian [6] yang merancang sistem predictive maintenance  menggunakan  sensor.  Pada  penelitiannya  sensor  yang  dipakai  masih  berbasis  nirkabel dipasang  pada  motor,  bearing,  dan  poros  pada  pembangkit  listrik  tenaga  nuklir  dengan  tujuan  untuk
meminimalkan risiko kegagalan katastropik, meningkatkan keselamatan para pekerja serta mengurangi biaya perawatan. Dari hasil penelitiannya wireless monitoring technology yang dipakai sangatlah berguna karena dapat mengetahui kerusakan dan masalah secara remote tanpa harus mengecek secara langsung.
Peneliti yang serupa juga pernah dilakukan oleh Sebastian Schwendemann, Zubair Amjad, dan Axel Sikora  [7] yang melakukan cara survei teknik pembelajaran mesin untuk  pemantauan kondisi dan predictive  maintenence  pada  bearing  mesin  gerinda  yang  bertujuan  untuk  mengoptimalkan  biaya penggantian  dan  meminimalkan  waktu  berhentinya  mesin.  Selain  itu  dapat  menyajikan  klasifikasi kerusakan  pada  bearing  dan  prediksi  sisa  umur  bearing  untuk  memperkirakan  penggunaan  produktif suatu komponen sebelum munculnya potensi kegagalan.
Dari  penelitian  sebelumnya  tentang  predictive  maintenance  belum  ada  yang  menggunakan sistem online dan mudah untuk di aplikasikan. Oleh karena itu pada penelitian ini dirancanglah  sebuah sistem predictive maintenance yang berfungsi untuk mencegah terjadinya unplanned maintenance pada mesin SMG di PT. Hexphrm Jaya, sehingga teknisi dan operator mesin tahu  kapan waktu maintenance pada mesin SMG dilakukan tanpa menunggu terjadinya kerusakan pada bearing. Dengan menggunakan sensor accelerometer MPU-6050 nilai getaran yang terjadi dicatat dan direkam. Kemudian data tersebut digunakan untuk proses predictive maintenance, data getaran tersebut nantinya dibaca dan ditampilkan menggunakan  aplikasi  Grafana  [8]  [9]  sehingga  nilainya  dapat  dilihat  dan  diketahui  kapan  waktu  yang tepat untuk melakukan penggantian bearing pada mesin SMG. Dengan adanya sistem ini pada mesin SMG maka proses unplanned maintenance dapat dihindari. Hasil dari  sistem yang telah dibuat ini membuat biaya dan waktu maintenance menjadi lebih rendah, karena hanya melakukan penggantian pada bearing saja.

## 2.   METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  metode  observasi,  wawancara, dokumentasi dan pengambilan data.

## 2.1. Mencari Informasi Tentang Cara Kerja Dan Permasalahan Pada Mesin SMG.
Pada  metode  observasi  dilakukan  proses  pengamatan  terhadap  cara  kerja  dan  permasalahan yang terjadi di mesin SMG. Selain itu melakukan pengamatan lingkungan area terkait alat yang akan dibuat dan  melakukan  perbandingan  serta  mencari  literasi  melalui  jurnal  yang  berkaitan  dengan  proses predictive umur elemen elemen  mesin. Proses selanjutnya adalah  wawancara langsung dengan teknisi maintenance dan beberapa staff teknisi maintenance di PT Hexpharm Jaya untuk mendapatkan informasi mengenai mesin SMG dan kerusakan yang sering terjadi pada mesin tersebut.

## 2.2. Pemilihan Sensor Getaran.
Setelah  semua  proses  diatas  dilakukan,  selanjutnya  dilakukan  pemilihan  sensor  untuk pengambilan data getaran pada mesin SMG. Ada beberapa pilihan dalam proses pemilihan sensor seperti menggunkan sensor GH 313-A, sensor SW 420 dan sensor MPU-6050.  Dari ketiganya alasan utama sensor MPU-6050 dipilih karena harganya yang lebih terjangkau dibandingkan sensor GH 313-A dan sensor SW 420. Penggunaan jenis sensor ini menurut  Fakhruddin M [10] Sensor Accelerometer MPU-6050 memiliki 6  axis  Motion  Processing  Unit  dengan  penambahan  regulator  tegangan  dan  beberapa  komponen pelengkap lainnya yang membuat modul ini siap pakai dengan tegangan supply sebesar 3-5 VDC. Modul ini  memiliki  interface  I2C  yang  dapat  disambungkan  langsung  ke  MCU  (Microcontroller  Units)  yang memiliki  fasilitas  I2C.  Sensor  MPU-6050  berisi  sebuah  Microelectromechanical  Sistems  (MEMS) Accelerometer dan sebuah MEMS Gyro yang saling terintegrasi. Sensor ini sangat akurat dengan fasilitas hardware internal 16 bit ADC untuk tiap kanalnya. Dengan spesifikasi yang telah disebutkan sebelumnya membuat  sensor  ini  dapat  bekerja  dengan  optimal.  Selain  itu  menurut  A.  A.  Rafiq  [11],  dengan menambahkan kontrol tambahan  pada sensor  yang sesuai maka hasilnya akan lebih akurat.

## 2.3. Aplikasi Grafana.
Aplikasi  ini  berfungsi  untuk  menampilkan  intensitas  getaran  pada  bearing  mesin  SMG  yang didapat dari data pengujian seperti pada Gambar 4. Secara garis besar proses kerja alat ditunjukkan pada Gambar 2. Gambar 2 menjelaskan  tentang proses alur kerja alat yang sudah dirancang dari awal sensor mendeteksi sampai dengan muncul grafik pada aplikasi Grafana untuk memudahkan proses pembacaan.

## Gambar 2. Flow chart sistem kerja alat

## 2.4. Proses pengambilan data.
Proses pengambilan data dilakukan pada mesin SMG yang sedang dipakai proses produksi . Ada 2 mesin yang dipakai sebagai patokan. Mesin SMG line 2 yang telah diganti bearing baru dengan SMG line 3 yang akan dilakukan proses penggantian bearing nantinya. Peletakan sensor dipasang di titik yang paling dekat dengan bearing. Pada Gambar 3 menunjukkan posisi peletakan sensor MPU-6050 pada mesin SMG line 2.
Gambar 3. Posisi sensor pada mesin SMG line 2
Sensor  ini  nantinya  akan  terhubung  dengan  ESP32.  Data  pada  ESP32  nantinya    dihubungkan dengan  laptop  menggunakan  jaringan  WiFi.  Selanjutnya  setelah  program  di  jalankan,  sensor  akan mendeteksi getaran yang ada pada bearing lalu mengirimkan hasil pembacaan data ke ESP 32. Setelah ESP32 dapat menjalankan fungsi maka data dapat langsung diteruskan ke mySQL melalui Node-RED. Jika
Node-RED sudah terkoneksi maka MySQL dapat langsung dihubungkan dengan Grafana. Dan selanjutnya Grafana menampilkan keluaran dari sensor dalam bentuk angka dan bentuk grafik. Pada Gambar 4 adalah tampilan grafik yang telah dibuat oleh penulis menggunakan aplikasi Grafana.
Gambar 4. Tampilan Grafana Keterangan: 1. menunjukkan intensitas getaran dengan satuan m/s² 2. menunjukkan waktu dari intensitas getaran tersebut (realtime) 3. menunjukkan berapa lama jangka waktu dari intensitas getaran yang dapat dilihat.

## 3.   HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari hasil pengujian dan pengambilan data yang telah dilakukan didapatkan beberapa data dari setiap  mesin  SMG.  Tabel  1  dan  Tabel  2  menunjukkan  nilai  rata  getaran  yang  didapat  ketika  proses pengambilan data berlangsung.
Tabel 1.  Nilai rata rata Data di Mesin Super Mixer Line 2
MESIN SMG LINE 2 NO INTENSISTAS GETARAN Beban pada mesin (Bubuk Granula) TERTINGGI TERENDAH 1 12,44 9,31 60,38 kg 2 12,48 9,17 63,38 kg 3 16,57 9,37 94,96 kg 4 16,76 9,29 96,96 kg Tabel 2.  Nilai rata rata Data di Mesin Super Mixer Line 3 MESIN SMG LINE 3 NO INTENSISTAS Beban pada mesin (Bubuk Granula) TERTINGGI TERENDAH 1 14,24 9,51 66,66 kg 2 14,66 9,32 66,66 kg 3 20,02 9,27 94,96 kg 4 20,96 9,34 96,96 kg
Pada tampilan grafik Grafana terdapat data intensitas getaran tertinggi dan terendah. Tampilan ini  dibaca  dan  dipakai  sebagai  patokan  oleh  operator  maintenance.  Nilai  yang  tertampil  menunjukkan kapan bearing ini harus diganti atau tidak. Pada  Gambar 5 menunjukkan  nilai  intensitas terendah dan teringgi yang berhasil di tampilkan.
Gambar 5. Gambar Tampilan Grafik Nilai Getaran Terendah
Gambar 6. Gambar Tampilan Grafik Nilai  Tertinggi
Pada Gambar 5 dan Gambar 6 adalah data grafik getaran yang diambil dari mesin Super Mixer Granula line 2 dan line 3 dengan beban yang terdapat di dalam masing masing mesin sama sebanyak 94,15 kg. Intensitas getaran maksimal dari mesin  SGM  line 2 adalah 12,44 m/s² nilai ini adalah nilai getaran dengan intensitas rendah ditunjukkan pada Tabel 1. Sedangkan data Tabel 2 yang diambil dari mesin Super Mixer Granula line 3 dengan beban yang sama. Intensitas rata rata getaran maksimal dari mesin Super Mixer Granula adalah 20,96 m/s². Data ini dianggap sebagai data dengan intensitas getaran tinggi.

## KELEBIHAN DAN KEKURANGAN SISTEM PREDIKTIF MAINTENENCE
Dari hasil pengujian yang dilakukan Sensor Accelerometer MPU-6050 yang mampu mendeteksi percepatan getaran pada mesin super mixer granula. Kelebihannya dibandingkan dengan sistem prediktif sebelumnya adalah sistem ini dapat diakses melalui web.  Sehingga  bearing di shaft mesin super mixer granula dapat diprediksi kapan waktu yang tepat untuk mengganti bearing.
Selain  itu kelebihan dari sistem ini adalah proses penggantian  bearing ini memiliki biaya yang rendah dan cepat karena hanya bearing saja yang diganti sehingga proses break down tidak berlangsung lama  dan  proses  produksi  dapat  berjalan  lagi.  Biaya  untuk  proses  ini  dihitung  dari  harga  bearing  dan tenaga yang dipakai. Tabel 3 menunjukkan harga proses pengantian bearing. Dari Tabel 3 dilihat bahwa dari  segi  waktu  dan  biaya  nilai  ini  masih  rendah  dibandingkan  dengan  proses  alighment  shaft  dan perbaikan dengan permesinan lain yang membutuhkan waktu yang lama dan biaya besar.
Tabel 3. Biaya total maintenance pengantian bearing pada mesin SMG
No Jenis kegiatan Jenis barang Jumlah Harga  (rupiah)  Total  (rupiah) 1 Pengantian bearing Bearing 6315 4 buah 493.730,- 1.974.920,- 2 Manhour Tenaga Maintenence 3 Hari (2 Shift)  2 x 16 x 3 x 29.000,- 2.784.000,- 2.784.000,- TOTAL 4.758.920,-
Beberapa  hal  yang  menjadi  kekurangan  dalam  sistem  ini  seperti  penggunaan  sensor accelerometer  MPU-6050  dapat  diganti  dengan  menggunakan  sensor  accelerometer  GH-313A  yang memiliki tingkat ketelitian yang lebih akurat. Selain itu untuk mikrokontroler ESP32 yang digunakan bisa diganti dengan PLC yang memiliki pemrograman lebih mudah dan sudah digunakan di lingkungan pabrik. Untuk pengembangan, program dapat dihubungkan dengan jaringan Wi-Fi yang ada di PT Hexpharm Jaya Laboratories sehingga web dapat diakses dimanapun.

## 4.   SIMPULAN
Berdasarkan hasil pengujian pada prototype sistem predictive maintenance pada bearing di shaft mesin  super  mixer  granula  dengan  menggunakan  sensor  Accelerometer  MPU-6050  berbasis miktrokontroler  ESP32  disimpulkan  bahwa:  Sensor  Accelerometer  MPU-6050  mampu  mendeteksi percepatan dari getaran halus pada mesin super mixer granula. Penggunaan software Arduino IDE, Node- RED  dan  Grafana  dapat  membuat  sistem  diakses  melalui  web  yang  memudahkan  pembacaan  data. Dengan adanya sistem  predictive  maintenance untuk bearing di  shaft mesin SMG teknisi maintenance dapat  memprediksi  kapan  waktu  yang  tepat  untuk  mengganti  bearing  sehingga  proses  produktivitas mesin SMG tidak terputus tiba-tiba.
Pada  Gambar  7  menunjukkan  continuous  monitoring  (sumbu  y  getaran  dan  sumbu  x  waktu monitoring) sistem prediktif maintenance pada mesin SMG line 2. Nilai getaran bearing mesin SMG line 2 yang baru selesai di perbaiki memiliki nilai berkisar 12,4 m/s 2 dan belum mendekati nilai penggantian bearing di 20 m/s 2 sehingga masih jauh dari proses perbaikan.
Gambar 7. Tampilan nilai getaran bearing di web didapat nilai continuous monitouring
Sistem ini baru di coba selama 2 minggu di PT Hexpharm Jaya Laboratories karena umur bearing yang  biasanya  diganti  setiap  9  bulan  sekali  maka  nilai  perubahan  getaran  tidak  begitu  terlihat.  Data perubahan baru bisa didapatkan sekitar bulan ke 6 dan 7. Tetapi menurut Supervisor di PT Hexpharm Jaya Laboratories dengan adanya sistem ini sangat membantu para operator maintenance melihat nilai getaran yang  muncul  apakah  masih  aman  atau  tidak.  Sehingga  tidak  menghentikan  kegiatan  produksi  di  PT Hexpharm Jaya Laboratories secara tiba-tiba.
Dari segi biaya, dengan menggunakan cara ini masih lebih rendah daripada maintenance total. Pengantian bearing dianggap dapat menekan biaya perbaikan pada mesin SMG. Waktu 3 hari yang dipakai untuk penggantian bearing lebih sedikit daripada pembongkaran total yang biasa memerlukan 1 minggu perbaikan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1].  D.  Tsakatikas,  S.  Diplaris,  and  M.  Sfantsikopoulos,  “ Spare  parts  criticality  for  unplanned maintenance of industrial sistems ,” 2008.
[2].  M.  Landin,  P.  York,  M.  J.  Cliff,  R.  C.  Rowe  B’,  and  A.  J.  Wigmore,  “ international  journal  of pharmaceutics Scale-up of a pharmaceutical granulation in fixed bowl mixer-granulators ,” 1996.
[3].  N. Samikkanu and A. M. J. Basha, “ Effects of misalignment of high-speed flexible coupling on the fighter aircraft transmission characteristics ,” International Journal of Fluid Machinery and Sistems , vol. 5, no. 2, pp. 91–99, Jun. 2012, DOI: 10.5293/IJFMS.2012.5.2.091.
[4].  A.  Bayu  Oktavianto,  M.  Tamjidillah,  and  P.  Studi  Teknik  Mesin, “ANALISIS  KEGAGALAN OPERASI COOLING TOWER FAN UNIT 2B PLTU ASAM ASAM ,” vol. 2, 2020, [Online]. Available: https://ppjp.ulm.ac.id/journals/index.php/rot
[5].  J. Wang, Y. Liang, Y. Zheng, R. X. Gao, and F. Zhang, “ An integrated fault diagnosis and prognosis approach for predictive maintenance of wind turbine bearing with limited samples ,” Renew Energy , vol. 145, pp. 642–650, Jan. 2020, DOI: 10.1016/j.renene.2019.06.103.
[6].  H. M. Hashemian, “ Wireless sensors for predictive maintenance of rotating equipment in research reactors,” Ann  Nucl  Energy ,  vol.  38,  no.  2–3,  pp.  665–680,  Feb.  2011,  DOI: 10.1016/j.anucene.2010.09.012.
[7].  S. Schwendemann, Z. Amjad, and A. Sikora, “A survey of machine-learning techniques for condition monitoring and predictive maintenance of bearings in grinding machines,” Computers in Industry , vol. 125. Elsevier B.V., Feb. 01, 2021. DOI: 10.1016/j.compind.2020.103380.
[8].  D.  Rahman  and  H.  Amnur,  “Indri  Rahmayuni  133 Monitoring  Server  dengan  Prometheus  dan Grafana  serta  Notifikasi  Telegram  Jurnal  Ilmiah  Teknologi  Sistem  Informasi,” 2020.  [Online]. Available: http://jurnal-itsi.org
[9].  S.  Dwiyatno,  E.  Rakhmat,  and  O.  Gustiawan,  “ IMPLEMENTASI  VIRTUALISASI  SERVER BERBASIS DOCKER CONTAINER ,” vol. 7, no. 2, 2020.
[10]. F. Mangkusasmito et al. , “Peningkatan Akurasi Sensor GY-521 MPU-6050 dengan Metode Koreksi Faktor  Drift,” ULTIMA  Computing ,  vol.  XII,  no.  2,  p.  91,  2020,  [Online].  Available: https://invensense.tdk.com/products/moti
[11]. A. A. Rafiq, W. N. Rohman, and S. D. Riyanto, “Development of a simple and low-cost smartphone gimbal with MPU-6050 sensor,” Journal of Robotics and Control (JRC) , vol. 1, no. 4, pp. 136–140, Jul. 2020, DOI: 10.18196/jrc.1428.