doi: 10.14710/teknik.v42i3.35960               Copyright © 2021, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
Deteksi Kavitasi Pompa Sentrifugal Menggunakan Metode Decision Trees Berbasis Sinyal Getaran
Berli Paripurna Kamiel * , Muhammad Nadziful Malik , Krisdiyanto
Program Studi Teknik Mesin Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Yogyakarta, Kampus Terpadu UMY, Jl. Brawijaya, Kasihan, Bantul, Yogyakarta, Indonesia 55183

## Abstrak
Pompa  sentrifugal  adalah  sebuah  mesin  fluida  yang  banyak  digunakan  di  dunia  industri  yang  dalam penggunaannya  kerap  terjadi  kavitasi.  Kavitasi  berdampak  pada  penurunan  performa  pompa  sehingga dapat mengganggu proses produksi. Oleh karena itu dibutuhkan metode deteksi kavitasi yang efektif dan akurat. Pada umumnya deteksi kavitasi berbasis sinyal getaran menggunakan analisis spektrum. Namun demikian  metode  tersebut  tidak  efektif  kerena  menghasilkan  spektrum  yang  kontinyu  dan  tersebar  pada bentang  frekuensi  lebar.  Hal  ini  menyebabkan  deteksi  kavitasi  yang  berdasarkan  pada  peak  amplitudo frekuensi karakteristik menjadi sulit dilakukan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan metode deteksi kavitasi  melalui  pendekatan  machine  learning  dengan  algoritma  decision  trees  berbasis  sinyal  getaran. Tidak seperti pada analisis spektrum, metode deteksi ini lebih efektif karena berdasarkan pada klasifikasi pola  sinyal  getaran  dan  lebih  mudah  digunakan  karena  memberikan  status  kavitasi  atau  non-kavitasi secara langsung. Sinyal getaran direkam dari sebuah akselerometer yang diletakkan pada tutup impeler pompa  sentrifugal  pada  sebuah  rig  uji  sistem  perpipaan  loop  tertutup.  Sembilan  parameter  statistik diekstrak  dari  domain  waktu  sinyal  getaran  kemudian  digunakan  sebagai  input  decision  trees.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  decision  trees  dengan  menggunakan  parameter  statistik  terpilih,  efektif mendeteksi  empat  status  kondisi  pompa  dengan  tingkat  akurasi  mencapai  97,2%  sedangkan  dalam perspektif mendeteksi antara  kondisi non-kavitasi dan kavitasi akurasinya mencapai 100%.
Kata kunci : decision trees; machine learning; kavitasi; pompa sentrifugal; sinyal getaran

## Abstract
[Title:  Cavitation  Detection  Of  The  Centrifugal  Pump    Using  Decision  Trees  Method  Based  on Vibration  Signal] A  Centrifugal  pump  is  one  of  the  fluid  machines  widely  used  in  the  industries. Cavitation  is  one  of  the  major  disadvantages  of  pump  operation.  It  has  an  impact  on  reducing  pump performance  which  can  disrupt  the  production  process.  Therefore,  an  effective  and  accurate  cavitation detection  method  is  needed. In  general,  the  cavitation  detection  method  based on  vibration  signals  uses frequency spectrum analysis. However, it is ineffective since it gives a continuous spectrum and the peaks spread  over  the  wide  frequency  band.  Thus  cavitation  detection  based  on  the  peaks  of  a  characteristic frequency is not possible. This study proposes decision trees to detect centrifugal pumps' cavitation status based on a classification approach. The proposed method is more effective than spectrum analysis since it is  based  on  the  classification  of  vibration  signals,  which  gives  a  direct  result.  The  vibration  signal  is recorded  from  an  accelerometer  mounted  on  the  impeller  cap  of  the  centrifugal  pump  on  a  closed-loop piping system test rig. Nine statistical parameters are extracted from the vibration waveform and used as decision trees' input. The results show that decision trees using selected statistical parameters effectively detect four pump's conditions where accuracy reaches 97.2%. Meanwhile, in the perspective of detecting between non-cavitation and cavitation conditions, the accuracy achieves 100%.
Keywords : decision trees; machine learning;
cavitation; centrifugal pump; vibration signal ------------------------------------------------------------------
*) Penulis Korespondensi. E-mail: berlikamiel@umy.ac.id

## 1. Pendahuluan
Pompa sentrifugal berperan sangat penting di dunia industri karena terletak pada jalur-jalur kritis dalam proses produksi.  Salah  satu  problem  pompa  sentrifugal  ketika beroperasi  adalah  kavitasi,  yaitu  fenomena  dimana tekanan statik fluida turun di bawah tekanan uapnya yang berakibat  terbentuknya  gelembung  uap  di  dalam  fluida. Ketika  pecah,  gelembung  uap  menghasilkan  gelombang- kejut  yang  merusak  sudu  dan  berpotensi  menurunkan kinerja  pompa  secara  drastis  (Dong  dkk.,  2019)  Oleh karena  itu,  dibutuhkan  metode  yang  efektif  untuk memantau  kondisi  pompa  sentrifugal  secara  intensif. Telah  dipahami  bahwa  sinyal  getaran  dapat  digunakan untuk  mengetahui  kondisi  kerusakan  pada  pompa sentrifugal. Melalui sinyal getaran dari pompa sentrifugal, indikasi  awal  fenomena  kavitasi  dapat  diketahui  dengan menganalisis kerakteristik sinyal getaran akibat gelembung  uap  yang  terbentuk  pada  saat  kavitasi  (Al- Obaidi & Ramadhan, 2020).
Analisis  sinyal  getaran  pada    kavitasi  dapat dilakukan  menggunakan  domain  waktu  (Al  Tobi  &  Al Sabari,  2016)  dan  domain  frekuensi  (Zhang  dkk.,  2015). Namun demikian metode tersebut membutuhkan pengalaman  seorang  ahli  dalam  menterjemahkan  sinyal dan  memutuskan  terjadinya  kavitasi.  Hal  ini  tidak  dapat dilakukan  oleh  operator  di  lapangan  sehingga  diperlukan metode yang lebih mudah digunakan, efektif dan berlaku umum.
Deteksi  kerusakan  berbasis  klasifikasi  telah banyak  digunakan  diantaranya:  deteksi  cacat  bantalan menggunakan  modifikasi  KNN  (Sharma  dkk.,  2018), deteksi  cacat  roda  gigi  menggunakan  naïve  Bayes  dan decision  trees    (Sreenath  dkk.,  2015)  dan  diagnosis kerusakan  pada  motor  induksi  menggunakan  support
vector  machine  (Pan  dkk.,  2016).  Metode  deteksi kerusakan  berbasis  klasifikasi  relatif  mudah  digunakan karena  memberikan  hasil  langsung  tanpa  analisis  lebih lanjut.  Metode  ini  menggunakan  algoritma  pengenalan pola  yang  menggunakan  sebuah  set  data-latih  untuk membentuk  sebuah  model  yang  dapat  digunakan  untuk mengklasifikasi  set  data-uji  kedalam  kelas-kelas  yang sesuai.
Salah  satu  algoritma  pengenalan  pola  adalah decision  trees  yang  unggul  karena  dapat  mengeliminasi jumlah  perhitungan  maupun  data  yang  tidak  diperlukan selama  jumlah  kelas  dan  kriteria  yang  digunakan  tidak terlalu  banyak  (Ahmed  &  Nandi,  2020).  Decision  trees merupakan  sebuah  classifier  yang  dinyatakan  sebagai sebuah  metode  pembagian  berulang  dan  telah  diterapkan untuk  mendeteksi  kerusakan  bantalan  (Kale  dkk.,  2013; Senanayaka dkk., 2017), diagnosis kerusakan bilah turbin angin (Arockia Dhanraj & Sugumaran, 2016), dan deteksi kerusakan  pada  kompresor  (Golmoradi  dkk.,  2017). Penelitian yang berkaitan dengan algoritma decision trees untuk  mendeteksi  kerusakan  mesin-mesin  rotari  telah banyak  dilakukan.  Namun  demikian  tidak  ditemukan penelitian  yang  membahas  secara  spesifik  deteksi berbagai level kavitasi pada pompa sentrifugal.
Tahap  penting  dalam  pembentukan  model decision  trees  adalah  seleksi  parameter  yang  umumnya menggunakan metode pemangkasan atau metode pruning. Metode  pruning  membuat  decision  trees  menjadi  lebih ringkas  dan  terhindar  dari  problem  overfitting  namun demikian berpotensi menurunkan tingkat akurasi (Mohamed dkk., 2012).
Penelitian  ini  mengusulkan  algoritma  decision trees  untuk  mengklasifikasi  tiga  level  kavitasi  pada pompa sentrifugal. Kondisi operasi pompa normal (non-
Gambar 2. Skema rig uji
Gambar 3. Skema proses perekaman
Tabel 1. Parameter statistik pilihan
No Penulis Parameter Terbaik 1 Amarnath dkk. (2013) Skewness dan Mean 2 Kale dkk. (2013) Kurtosis, Standard error dan Minimum 3 Arockia Dhanraj & Sugumaran (2016) Sum, Maximum, Standar deviasi dan Range. 4 (Sakthivel dkk. , 2010)   Standard error dan
Minimum
kavitasi)  digunakan  sebagai  baseline  dan  sembilan parameter  statistik  digunakan  sebagai  input  decision trees. Seleksi parameter dilakukan menggunakan metode pruning  dan  seleksi  berbasis  binomial  coefficient.  Hasil seleksi parameter digunakan sebagai input decision trees kemudian akurasi klasifikasinya dianalisis dan dibandingkan.
2. Metode Penelitian
2.1. Model Eksperimen Dan Rig Uji
Model eksperimen adalah fenomena kavitasi yang terjadi pada sebuah pompa sentrifugal dengan volut spiral. Desain  parameter  eksperimen  adalah  debit  Q  =  140 L/menit, head H = 42 m, kecepatan poros n = 2850 RPM, daya P = 1,5 HP
Gulich (2010) menyatakan bahwa head drop dapat digunakan  sebagai  standar  penentuan  kavitasi  pada pompa.  Level  1,  kavitasi  awal,  adalah  Net  Positive Suction Head (NPSH1) ( sampai dengan 1%  head drop), level 2, kavitasi menengah,  adalah NPSH3 (1%-3% head drop), dan level 3, kavitasi lanjut,  adalah di atas 3% head drop. Representasi visual kondisi operasi normal dan tiga level  kavitasi  dapat  dilihat  pada  Gambar  1  dimana  level kavitasi  ditunjukkan  oleh  kuantitas  gelembung  uap  di dalam fluida pada sisi hisap pompa.
Rig  uji  kavitasi  dirancang  dan  dibuat  pada Laboratorium  Manufaktur  Universitas  Muhammadiyah Yogyakarta,  ditunjukkan  pada  skema  Gambar  2.  Rig  uji komponen  utamanya  terdiri  dari  sebuah  pompa
sentrifugal,  kompresor  vakum,  tangki  vakum,  pressure gauge,  flowmeter  dan  katup  bola.  Semua  komponen tersebut  dirangkai  membentuk  sebuah  sistem  jalur perpipaan loop tertutup.
2.2 Akusisi Sinyal Getaran
Sebuah  sensor  akselerometer  type  piezoelektrik dari  Bruel  &  Kjaer  diletakkan  pada  tutup  impeler  yang merekam  getaran  dalam  arah  aksial.  Sistem  data  akuisisi 24  bit/4  kanal  (National  Instrument  9234)  digunakan untuk  merekam  sinyal  getaran  dari  akselerometer  pada kecepatan sampling 25600 Hz.
Sejumlah  500  data  sinyal  getaran  untuk  setiap variasi  level  kavitasi  direkam  dengan  waktu  perekaman setiap  data  adalah  8  detik  dengan  jeda  antar  perekaman adalah  2  detik.  Skema  perekaman  ditunjukkan  pada Gambar 3. Jumlah total data sinyal getaran yang diperoleh adalah 2000 data untuk semua variasi kondisi.
2.3. Ekstraksi Parameter Statistik
Sembilan  buah  parameter  statistik  yaitu  standar deviasi,  kurtosis, skewness , standard  error , mean , minimum , maximum , sum dan range diekstrak  dari domain  waktu  sinyal    getaran  dari  semua  variasi  kondisi pompa. Parameter tersebut adalah parameter yang terletak pada nodal tertinggi  dari decision  trees  classifier pada
P erb aik an k elas Normal 374 100% Kavitasi awal 356 15 96% Kavitasi menengah 3 379 4 98% Kavitasi lanjut 13 5 350 95% Normal Kavitasi awal Kavitasi menengah Kavitasi lanjut akurasi Target kelas G ambar 4. Confusion matrix data-latih P erb aik an k elas Normal 126 100% Kavitasi awal 124 1 4 96% Kavitasi menengah 113 100% Kavitasi lanjut 7 125 95% Normal Kavitasi awal Kavitasi menengah Kavitasi lanjut akurasi Target kelas Gambar 5. Confusion matrix data-uji
beberapa penelitian  sebelumnya seperti yang ditampilkan pada Tabel 1.
Setelah  menghitung  parameter  statistik  domain waktu,  total  jumlah  data  dibagi  menjadi  dua  yaitu  data- latih sejumlah 75% dan data-uji sebanyak 15%. Pemilihan data-latih  dan  data-uji  dilakukan  secara  random.  Data- latih  digunakan  untuk  melatih  model  klasifikasi decision trees dan selanjutnya diuji tingkat akurasinya menggunakan data-uji.
2.4. Pembentukan Dan Pemangkasan Decision Trees Decision trees adalah algoritma machine learning yang  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  data  kedalam kelas  dan  merepresentasikan  hasilnya  kedalam  sebuah diagram  alir  yang  berbentuk  seperti  sebuah  pohon keputusan.  Proses  pembentukan decision  trees  classifier terdiri dari dua tahapan utama yaitu membangun classifier dan memangkas classifier (Ahmed & Nandi, 2020).
Pada  tahap  membangun decision  trees  classifier , sebanyak ±375 data-uji dari 9 parameter statistik untuk 4 kondisi  pompa  yaitu  kondisi  normal,  kavitasi-awal, kavitasi-menengah  dan  kavitasi-lanjut,  disiapkan  dalam bentuk matriks ber-orde 1500 x 9. Matriks ini digunakan sebagai input algoritma klasifikasi decision tress . Algoritma decision  trees diawali  dengan  memilih parameter terbaik menggunakan metode atribute selection measure (ASM).  Kedua,  parameter  yang  dipilih  pada langkah pertama digunakan sebagai nodal -keputusan dan selanjutnya  memisahkan set data  menjadi subset yang lebih kecil. Langkah terakhir adalah membangun decision tress dengan  mengulangi  langkah  kedua  untuk  setiap nodal-anak  sampai  dengan  salah  satu  kondisi  berikut tercapai:  tidak  ada  parameter  tersisa,  tidak  ada  sampel ( instance )  tersisa  atau  semua tuples nilai  parameternya sama.
ASM  adalah  metode  heuristik  untuk  memilih kriteria  pemisahan  ( splitting )  yang  mempartisi  data berdasarkan  perhitungan information  gain .  Perhitungan information  gain berdasarkan  pada  konsep  entropy  (E) yang mengukur ketidakmurnian data input. Entropy dapat dihitung dengan persamaan (1),
(1)
dengan  p  dan  q  adalah  berturut-turut  probabilitas  sukses dan  gagal  pada  sebuah nodal .  Sedangkan information gain (IG) didapat dengan menggunakan persamaan (2),
(2) dimana
adalah entropy rata-rata.
Setelah  membangun decision  trees ,  selanjutnya adalah memangkas beberapa nodal pada pohon asli. Pada setiap nodal , cabang yang dipangkas adalah cabang yang mempunyai  peningkatan  terendah  tingkat  kesalahan. Metode pruning bertujuan  untuk  mengurangi overfitting pada  sebuah classifier .  Dengan  adanya  metode pruning pohon  berlebih  direduksi  menjadi  pohon  dengan  ukuran lebih  kecil  ( subtree )  dengan  cara  memangkas  cabang– cabang yang tidak berkontribusi terhadap tingkat akurasi. Algoritma decision  trees dan pruning diprogram menggunakan  Matlab  2018b  dengan  memanfaatkan fungsi-fungsi  pada  paket add-on Statistics  and  Machine Learning Toolbox . Binomial  coefficient (BC)  merupakan  teknik mengkombinasikan  sejumlah  parameter  ‘ r ’  dari keseluruhan  parameter  ‘ n ’  yang  digunakan,  ditujukkan pada persamaan 3. Binomial merupakan teori dasar untuk melakukakan analisis matematis probabilitas seperti yang
Gambar 6 . Decision trees
sering  diaplikasikan  dalam  statistik  dan  pemodelan  data. Dengan  teknik  ini  pengkombinasian  parameter  akan merata dan tidak ada perulangan dalam mengkombinasikan parameter statistik.
(3)

## 3. Hasil dan Pembahasan
Akurasi  klasifikasi hasil pelatihan menggunakan 9 parameter  statistik  disajikan  dalam  bentuk confusion matrix yang  ditampilkan  pada  Gambar  4. Confusion matrix menunjukkan  kesalahan  klasifikasi  sebanyak  41 sampel.  Kesalahan  terjadi  pada  klasifikasi  kelas  kavitasi awal,  kelas  kavitasi  menengah  dan  kelas  kavitasi  lanjut. Tidak  terdapat  kesalahan  klasifikasi  pada  kelas  kondisi normal.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa decision  trees dapat  mendeteksi  kondisi  kavitasi  secara  efektif  dimana secara  umum  akurasi  klasifikasi  mencapai  97,3  %. Tingkat  akurasi  untuk  klasifikasi  kondisi  normal  bahkan mencapai  akurasi  maksimum  100%  yang  artinya  metode ini dapat mengenali secara tepat kapan terjadinya kavitasi. Kesalahan  hanya  terjadi  pada  klasifikasi  berbagai  variasi tingkat kavitasi.
Hal  serupa  didapatkan  pada  saat  menggunakan  ± 125  data-uji  dimana  tingkat  akurasi  sedikit  lebih  tinggi yaitu 97,6 % secara umum. Confusion matrix untuk data- uji  ditunjukkan  pada  Gambar  5.  Akurasi  klasifikasi kondisi  normal  tetap  mencapai  100%  dan  akurasi maksimal  juga  didapatkan  pada  klasifikasi  kavitasi- menengah.  Kesalahan  klasifikasi  terjadi  pada  kelas kavitasi-awal dan kavitasi-lanjut.
Dari  perspektif  data-latih  dan  data-uji,  akurasi decision  trees dalam  mendeteksi  kondisi  normal mencapai  100%  yang  membuktikan  bahwa  sembilan parameter  statistik  yang  digunakan  sebagai  input  efektif membedakan antara kavitasi dan kondisi normal. Namun demikian  noise  pada  berbagai  level  kavitasi  membuat klasifikasi antar level kavitasi tidak efektif.
Gambar  6  menunjukkan decision  trees dengan menggunakan  9  parameter  statistik.  Pohon  asli  tersebut perlu  dipangkas  untuk  mengeliminasi  parameter  yang tidak signifikan berkontribusi terhadap akurasi klasifikasi. Kontribusi parameter statistik terhadap akurasi klasifikasi dilakukan  melalui  metode pruning .  Pada  proses  ini parameter  statistik  yang  menduduki nodal tertinggi sebuah  pohon  menandakan  bahwa  parameter  tersebut memiliki  nilai gain yang  paling  tinggi.  Semakin  tinggi nilai gain sebuah  parameter  maka  semakin  besar informasi  yang  diberikan.  Sehingga  parameter  yang menduduki nodal tertinggi  merupakan  parameter  yang paling berkontribusi terhadap akurasi classifier . Gambar 7 adalah decision trees yang telah melalui proses pruning maksimal  dimana  hanya  tersisa  jumlah minimal  parameter  yang  dapat  mengklasifikasi  semua kondisi yaitu standar deviasi, kurtosis dan skewness . Hasil akurasi decision  trees pada  level pruning maksimal adalah  95,9%  untuk  data-latih  dan  96,0%  untuk  data-uji. Pohon  tersebut  kemudian  diturunkan  level  pruningnya satu  level  sehingga  muncul nodal baru  yaitu  parameter range seperti  ditunjukkan  pada  Gambar  8.  Hasil  akurasi pada subtree tersebut  adalah  akurasi  training  sebesar 97,2%  dan  akurasi  testing  sebesar  97,0%.  Dari  hasil penurunan  level pruning tersebut,  parameter range
Gambar 7 . Subtree pada level pruning maksimal
Gambar 8 . Subtree penurunan satu level pruning dari level pruning maksimal
memberikan  kontribusi  peningkatan  akurasi  sebesar  2%. Selanjutnya, penurunan level pruning dilanjutkan dengan menurunkan  satu  level pruning seperti  ditunjukkan  pada Gambar  9.  Dari  hasil  penurunan  level pruning ,  muncul parameter  statistik  baru  yaitu mean .  Hasil  akurasi  pada subtree  tersebut  menunjukkan  akurasi  training  sebesar 97,7%  dan  akurasi  testing  sebesar  97,4%.  Dari  hasil penurunan  level pruning tersebut  peningkatan  akurasi classifier  tidak  terlalu  besar,  hanya  sekitar  0,4%.  Oleh karena  itu  penurunan  level pruning berhenti  pada
parameter  statistik range .  Penurunan  level pruning berhenti  ketika  nodal  baru  yang  muncul  tidak  terlalu berkontribusi terhadap nilai akurasi classifier Akurasi  menggunakan  metode  seleksi binomial coefficient yang  ditunjukkan  pada  Tabel  2  menunjukkan bahwa  kombinasi  parameter  terbaik  ditunjukkan  dengan kombinasi  4  parameter  statistik  dimana  keempat parameter  tersebut  menghasilkan  akurasi training classifier sebesar  97,1%  dan  akurasi testing  classifier sebesar  97,2%.  Jika  diamati  pada  semua  kombinasi
doi: 10.14710/teknik.v42i3.35960               Copyright © 2021, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
Gambar 9 . Subtree penurunan dua level pruning dari level pruning maksimal
Tabel 2. Kombinasi parameter statistik
Kombinasi Parameter statistik Standar deviasi Kurtosis Skewness Standard error Mean Minimum Maximum Sum Range Akurasi pelatihan (%) Akurasi pengujian (%) 8 parameter ‒         97,1 97,8 7 parameter ‒    ‒     97,1 97,8 6 parameter ‒      ‒ ‒  97,3 97,8 5 parameter ‒    ‒ ‒ ‒   97,6 97,6 4 parameter ‒    ‒ ‒ ‒ ‒  97,1 97,2 3 parameter    ‒ ‒ ‒ ‒ ‒ ‒ 95,90 96,0
parameter  statistik,  penambahan  parameter  hingga mencapai  kombinasi  8  parameter  statistik  menunjukkan hasil akurasi yang tidak jauh berbeda dimana penambahan akurasi  hanya  sekitar  0,6%.  Dengan  demikian  pemilihan parameter  statistik  dengan  metode  seleksi binomial coefficient menunjukkan bahwa parameter yang berkontribusi  paling  besar  terhadap  akurasi classifier adalah standard error , kurtosis, skewness dan range .
Terdapat  beberapa  hal  menarik  dari  hasil penelitian  ini.  Amarnath dkk. (2013)  menggunakan parameter yang menduduki nodal tertinggi atau root-node yaitu parameter mean dalam penelitiannya tentang deteksi cacat bantalan bola. Namun demikian pada penelitian ini parameter  tersebut  tidak  efektif.  Arockia  Dhanraj  & Sugumaran  (2016)  juga  menggunakan  parameter  yang menduduki nodal tertinggi  yaitu sum pada  penelitiannya tentang deteksi kerusakan bilah turbin angin. Akan tetapi, parameter sum yang  menduduki nodal tertinggi  tersebut juga  tidak  terpilih  untuk  mendeteksi  berbagai  level kavitasi pada pompa. Beberapa parameter statistik terbaik yang digunakan untuk mendeteksi kerusakan pada mesin-
mesin  rotari  belum  tentu  efektif  diterapkan  untuk mendeteksi  berbagai  level  kavitasi  pada  pompa sentrifugal.  Hal  ini  disebabkan  perbedaan  pola  getaran dari  objek  yang  diamati.  Pola  getaran  yang  dihasilkan bantalan  cenderung  memiliki  komponen  periodik, impulsif  dan  stasioner  sedangkan  pola  getaran  pada kavitasi  bersifat  acak  ( random )  karena  aliran  fluida  dan gerakan  gelembung  uap  pada  saat  kavitasi  bersifat  acak dan non-stasioner.
Siano  &  Panza  (2018)  melaporkan  berhasil menggunakan  analisis  spektrum    untuk  mendeteksi kavitasi  pada  pompa  roda  gigi  ( gear  pump ).  Namun demikian  komponen  frekuensi  yang  mengindikasikan kavitasi tersebar pada bentang frekuensi tinggi, diantara 7 dan  14  kHz,  alih-alih  berbentuk  diskrit  sehingga  terbuka potensi  kesalahan  deteksi  oleh  personel  di  lapangan. Metode  deteksi  kavitasi  berbasiskan machine  learning yang  diusulkan  pada  penelitian  ini  memberikan  hasil langsung  terhadap  status  kavitasi  pompa  sehingga kesalahan deteksi oleh operator dapat dihindari.

## TEKNIK, 42 (3), 2021, 289

## 4. Kesimpulan
Deteksi  kavitasi  berbasiskan  algoritma decision trees efektif  digunakan  pada  pompa  sentrifugal menggunakan  parameter  statistik  terpilih  yang  diekstrak dari  domain  waktu  sinyal  getaran.  Dua  buah  metode seleksi  parameter  statistik  yaitu pruning dan binomial coeffcient menunjukkan  lima  parameter  statistik  yaitu standar  deviasi, standard  error ,  kurtosis, skewness dan range memberikan akurasi terbaik. Kedua metode seleksi memberikan tingkat akurasi klasifikasi sekitar 97%  untuk data-latih  dan  data-uji.  Distribusi  kesalahan  pada confusion  matrix menunjukkan  bahwa  akurasi  sangat tinggi mencapai 100% dalam hal mengklasifikasi kondisi kavitasi  dan  kondisi  non-kavitasi  oleh  karena  itu  metode yang  diusulkan  pada  penelitian  ini  efektif  dan menjanjikan untuk memonitor kondisi pompa sentrifugal.

## Ucapan Terima Kasih
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  LP3M Universitas  Muhammadiyah  Yogyakarta  yang  telah memberikan  pendanaan  dalam  bentuk  hibah  penelitian sehingga  penelitian  ini  dapat  selesai  dengan  baik  dan lancar

## Daftar Pustaka
Ahmed, H., & Nandi, A. K. (2020). Condition Monitoring With Vibration Signals Comprehensive
Sampling  And  Learning  Algorithms  For Rotating Machines . John Wiley & Sons Ltd. Al-Obaidi,  &  Ramadhan,  A.  (2020).  Detection  of Cavitation  Phenomenon  within  a  Centrifugal Pump Based on Vibration Analysis Technique in both Time and Frequency Domains. Experimental Techniques, 44 (3), 329-347. Al  Tobi,  M.  A.  S.,  &  Al  Sabari,  M.  H.  J.  (2016). Cavitation  detection  of  centrifugal  pump  using Time-Domain  method. International  Journal  of ENgineering  Research  and  General  Science,
4 (5), 161-167.
Amarnath,  M.,  Sugumaran,  V.,  &  Kumar,  H.  (2013). Exploiting  sound  signals  for  fault  diagnosis  of bearings  using  decision  tree. Measurement, 46 (3), 1250-1256.
Arockia  Dhanraj,  J.,  &  Sugumaran,  V.  (2016).  Wind Turbine  Blade  Fault  Diagnosis  Using  Vibration Signals  through  Decision  Tree  Algorithm. Indian Journal of Science and Technology, 9 . Dong,  L.,  Wu,  K.,  Zhu,  J.-c.,  Dai,  C.,  Zhang,  L.-x.,  & Guo,  J.-n.  (2019).  Cavitation  Detection  in Centrifugal Pump Based on Interior Flow-Borne Noise  Using  WPD-PCA-RBF. Shock  and Vibration, 2019 , 8768043.
Golmoradi, M., Ebrahimi, E., & Javidan, M. (2017). Fault diagnosis  of  compressor  based  on  decision  tree and  fuzzy  inference  system. Vibroengineering Procedia, 12 , 54-60.
Gülich,  J.  F.  (2010).  Pump  hydraulics  and  physical concepts. In Centrifugal pumps . Berlin, Heidelberg: Springer, 69-144.
Kale,  A., R, J., & Sugumaran, V. (2013). Roller Bearing Fault  Diagnosis  by  Decision  Tree  Algorithms with Statistical Feature. International Journal of Research in Mechanical Engineering, 1 , 1-9.
Mohamed,  W.  N.  H.  W.,  Salleh,  M.  N.  M.,  &  Omar,  A. H.  (2012,  23-25  Nov.  2012). A  comparative study  of  Reduced  Error  Pruning  method  in decision  tree  algorithms. Paper  presented  at  the 2012 IEEE International  Conference on  Control System, Computing and Engineering.
Pan, S., Han, T., Tan, A. C. C., & Lin, T. R. (2016). Fault Diagnosis System of Induction Motors Based on Multiscale Entropy and Support Vector Machine with  Mutual  Information  Algorithm. Shock  and Vibration, 2016 , 5836717. Sakthivel, N. R., Sugumaran, V., & Babudevasenapati, S. (2010).  Vibration  based  fault  diagnosis  of monoblock centrifugal pump using decision tree. Expert  Systems  with  Applications,  37 (6),  4040- 4049.
Senanayaka, J. S. L., Khang, H. V., & Robbersmyr, K. G. (2017,  11-14  Aug.  2017). Towards  online bearing  fault  detection  using  envelope  analysis of vibration signal and decision tree classification  algorithm. Paper  presented  at  the 2017 20th International Conference on Electrical Machines and Systems (ICEMS).
Sharma,  A.,  Jigyasu,  R.,  Mathew,  L.,  &  Chatterji,  S. (2018,  11-12  May  2018). Bearing  Fault Diagnosis Using Weighted K-Nearest Neighbor. Paper  presented  at  the  2018  2nd  International Conference  on  Trends  in  Electronics  and Informatics (ICOEI).
Siano, D., & Panza, M. A. (2018). Diagnostic method by using vibration analysis for pump fault detection. Energy Procedia, 148 , 10-17.
Sreenath, P. G., Praveen Kumare, G., Pravin, S., Vikram, K.  N.,  &  Saimurugan,  M.  (2015).  Automobile Gearbox Fault Diagnosis Using Naive Bayes and Decision  Tree  Algorithm. Applied  Mechanics and Materials, 813-814 , 943-948. Zhang, N., Yang, M., Gao, B., & Li, Z. (2015). Vibration Characteristics  Induced  by  Cavitation  in  a Centrifugal  Pump  with  Slope  Volute. Shock  and Vibration, 2015 , 294980