## PERANCANGAN SISTEM DETEKSI KONDISI POMPA BERBASIS LOGIKA FUZZY DI PT. PETROKIMIA GRESIK
Anindita Adikaputri Vinaya 1 , Ellisa Kusuma Dewi 2
1,2 Universitas Internasional Semen Indonesia, Jalan Veteran, Sidokumpul Gresik Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Jalan Raya ITS, Keputih Sukolilo Surabaya
Email: anindita.vinaya@uisi.ac.id 1 , ellisadewi@yahoo.co.id 2

## Abstrak
Pompa adalah komponen utama operasi yang harus senantiasa dijaga operasinya. Setiap bagian dari pompa mempunyai tingkat vibrasi yang berbeda tergantung pada letaknya dan gaya yang diterimanya. Pada umunya, analisa vibrasi mekanik merupakan salah satu langkah predictive maintenance di perusahaan yang digunakan untuk mengetahui kondisi mesin. Tujuan pada makalah ini adalah untuk merancang sistem berbasis Fuzzy sehingga dapat digunakan untuk mengetahui atau mendeteksi kondisi pompa. Pada perancangan sistem, variabel input sistem deteksi kondisi mesin adalah amplitudo dan  frekuensi    sedangkan  variabel  output  dari  FIS  adalah  kondisi  dari  pompa.  Aturan  yang  telah  dirancang  sebanyak  25  aturan  dengan  fungsi keanggotaan  input  berupa  amplitudo  berupa  dibagi  dalam  5  fungsi  keanggotaan,    dan    frekuensi    dengan  5    fungsi  keanggotaan.  Dari  hasil perancangan,  sistem  mampu  mendeteksi  kondisi  pompa  berdasarkan  amplitudo  peak  dan  frekuensi  yang  ditangkap  sebagai  sinyal  getaran.    Pada  2 kasus dimana amplitudonya sama yaitu 95, sedangkan frekuensi nya berbeda yaitu 211 dan 814, maka output akan menunjukkan nilai yang berbeda yaitu  0.092  menyatakan  kondisi  good  dan  0.25  menyatakan  kondisi  acceptable.  Kondisi  pompa  telah  mempu  mengikuti  besarnya  ampitudo  dan frekuensi yang beragam.   Perancangan FIS telah sesuai dengan kepakaran berdasarkan validasi data dari pompa CWP PT. Petrokimia Gresik.
Kata Kunci - Vibrasi, Fuzzy Inference System, Deteksi kondisi  pompa

## Abstract
Pumps are the main components that must always be maintained. Each part of the pump has a different level of vibration depending on its location and the received force. In general, mechanical vibration analysis is one of the predictive maintenance technique in the company used to determine the condition of the machine. The purpose of this paper is to build a Fuzzy-based system so that it can be used to detect pump condition. In the system design system, the input system detection variable of the FIS is the condition of the pump. The rules have been designed as many as 25 rules with 5 membership functions of amplitude function, and 5 membership functions of frequency as inputs. From the design results, the system is able to detect the pump conditions based on the peak amplitude and the frequency captured as a vibration signal. In 2 cases where the amplitude is the same that is 95, while the different frequencies are 211 and 814, then the output will show different value that is 0,092 indicated good condition and 0,25 stated acceptable condition.  The  pump conditions have been  adapted  with the  amount  of  amplitudes  and  frequency  varies.  The design  of  FIS  has  been  in accordance with the expertise based on the validation data from the CWP pump PT. Petrokimia Gresik.
Keywords -Vibration, Fuzzy Inference System, Detection of pump condition

## 1. PENDAHULUAN
Maintenance
atau pemeliharaan
merupakan  salah  satu  bagian  penting  dalam proses  produksi  dan  operasi  di  perusahaan. Maintenance dalam hal pemeliharaan rutin dan skala  kecil  terhadap equipment-equipment harus  dilakukan  agar  proses  produksi  dapat berjalan  dengan  lancar.  Ada  beberapa  metode yang  diterapkan  dalam  pemeliharaan  di perusahaan ini  yakni: Preventive  Maintenance
(PM), Predictive Maintenance (PdM), Corrective Maintenance (CM). PdM merupakan metode analisa kerusakan
berdasarkan kondisi mesin. PdM sendiri terdiri dari  beberapa  teknik  yakni  analisa  getaran, emisi akustik, kondisi oli, temperatur/suhu dan lain-lain[1].
Pompa  adalah  komponen  utama  operasi yang  harus  senantiasa  dijaga  operasinya. Setiap  bagian  dari  pompa  mempunyai  tingkat vibrasi yang berbeda tergantung pada letaknya dan  gaya  yang  diterimanya.  Pada  umunya, berdasar analisa vibrasi mekanik ini digunakan sebagai  pendeteksi  kondisi  mesin  apakah masih  normal  atau  tidak,  dapat  toleransi,  atau kondisinya  telah  parah  sehingga  diperlukan maintenance[1]. Kesalahan  dalam  analisa  dan
pengambilan  keputusan  akan  berdampak  pada operasi  dan  produksi  perusahaan,  oleh  sebab itu  diperlukan  sistem  yang  dapat  mampu membantu dalam mendeteksi dan menganalisa kondisi mesin[2].
Teknik  untuk  mengetahui  kondisi  pada mesin  telah  banyak  dikembangkan.  Salah  satu teknik untuk mempermudah dalam mengetahui kondisi  mesin  adalah  dengan  menggunakan Fuzzy  Inference  System (FIS)[3][4].  FIS  ini memiliki  kelebihan  yaitu  sangat  fleksibel, memiliki  toleransi  terhadap  ketelitian  data, selain  itu pengambilan keputusan  juga berdasarkan  pengalaman  ahli  atau  pakar.  [5] Teknik  ini  telah  banyak  dikembangkan  untuk mendeteksi  kerusakan,  salah  satunya  adalah untuk  mendeteksi  kondisi  pada  motor  induksi 3  fasa[3]. Pada  penelitiannya,  FIS  tipe
Mamdani  dapat  digunakan  untuk  memonitor kondisi  pada  motor  induksi  dengan  input  nya adalah  arus  dan  output    adalah  kondisi  dari motor.  FIS  juga  dapat  digunakan  untuk mendeteksi  kerusakan  bearing  pada  mesin berputar  dengan  tepat[2]. Berdasarkan  hal tersebut,  maka  pada  tugas  kali  ini  FIS  akan digunakan  sebagai  alat  untuk  mempermudah operator  di  indutri  dalam  menganalisa  kondisi pompa

## 2. METODE
Vibrasi  merupakan  gerakan  bolak  balik melewati  titik  setimbang.  Model  sederhana dari vibrasi dapat digambarkan sebagai sebuah pegas  yang  bergerak  naik  turun  melewati  titik setimbangnya seperti pada Gambar1.
Gambar 1. Model vibrasi sederhana [6]
Gerak  tersebut  merupakan  gerak  periodik dan  harmonik,  dimana  hubungan  antara simpangannya  (X)  dengan  massa  (m)  dan waktu (t) dapat diekspresikan dalam persamaan sinus:
0 sin X X t   (1)
Selain  simpangan  (displacement) ada  dua besaran  lainnya  yang  digunakan  untuk menganalisa getaran, yakni kecepatan (velocity) dan percepatan (acceleration).
0 . .cos dX V X t
dt     (2)
2 0 . .sin dV a X t dt      (3)
Bentuk  gelombang  dari  ketiga  komponen besaran  getaran  tersebut  dapat  ditunjukkan pada Gambar 2 dimana simpangan menunjukkan kurva sinus, kecepatan menunjukkan  kurva cosinus dan  percepatan kembali menunjukkan kurva sinus. [6] Gambar 2. Waveform simpangan, kecepatan dan percepatan[1] Tiga terminologi utama untuk menggambarkan sinyal getaran adalah amplitudo,  frekuensi  dan phase.  Amplitudo merupakan  simpangan maksimum  vibrasi, pada  Gambar 1  disimbolkan  dengan  X0. Amplitudo diukur dengan tiga cara, displacement (mills, micron), velocity (ips,mm/s) dan acceleration (g, mm/s2,inch/s2). Frekuensi merupakan banyaknya  vibrasi  yang  terjadi  dalam  satu satuan  waktu  (sekon/detik).  Satuan  frekuensi adalah  Hz,  cps,  cpm  dan  rpm.  Phase  adalah
perbedaan  posisi  dari  getaran  sebuah  titik relatif  terhadap  titik  referensi  yang  diam  atau relatif terhadap titik lain yang bergetar [1].
Pada  umumnya,  berdasar  amplitudo  dan frekuensi  saja  maka  telah  dapat  dilakukan analisa  sinyal  getaran  dari  suatu  vibrasi.  Dari analisa  tersebut  maka  diperoleh  informasi yang  dapat  digunakan untuk  menentukan kondisi  mesin[1].    Pada  pengukuran  getaran sinyal  input  berupa  vibrasi  mekanik  yang diubah  oleh  sensor/tranduser  menjadi  sinyal tegangan  kemudian  ditransmisikan  ke  elemen pengkondisi  sinyal,  diproses  oleh  elemen pemroses  sinyal  dan  akhirnya  ditampilkan dalam  bentuk  data  angka  maupun  grafik (spectrum, waveform dan trend)[1].
Dalam kondisi yang nyata, beberapa aspek dalam dunia nyata selalu atau biasanya berada diluar  model  matematis  dan  bersifat inexact. Konsep  ketidakpastian  inilah  yang  menjadi konsep dasar munculnya konsep logika Fuzzy. Pencetus  gagasan  logika Fuzzy adalah  Prof. L.A.  Zadeh  (1965)  dari  California  University. Sebelum  adanya  logika Fuzzy,  dikenal  istilah logika  tegas  atau  crips  logic.  Logika  tegas memiliki  nilai  benar  dan  salah  yang  tegas. Benar dinyatakan dengan angka “1” dan salah dinyatakan  dengan  angka  “0”.  Sedangkan dalam  logika Fuzzy memiliki  nilai  kekaburan atau kesamaran antara benar dan salah. Logika Fuzzy memungkinkan nilai keanggotaan antara 0  dan  1,  tingkat  keabuan dan  juga  hitam  dan putih,  dan  dalam  bentuk  linguistik,  konsep tidak  pasti  seperti  "sedikit",  "lumayan"  dan "sangat". [7] [8]
Pada teori himpunan Fuzzy terdapat istilah derajat  keanggotaan  (member  of  degree). Derajat  keanggotaan  ini  dalam  interval  antara “0”  dan  “1”  atau  dinyatakan  dengan  notasi  [0 1].  Himpunan Fuzzy F  dalam  semesta  X biasanya dinyatakan sebagai pasangan berurutan  dari  elemen  x  dan  mempunyai derajat keanggotaan :
F = {(x, μF(x))| x ε X} (4)
dengan F : notasi himpunan Fuzzy, X : semesta pembicaraan,  x  :  elemen  generik  dari  X,  dan
μF(x):  derajat  keanggotaan  dari  x.  Fungsi keanggotaan (membership function) dari himpunan Fuzzy dapat disajikan dalam bentuk gabungan derajat keanggotaan tiap-tiap elemen pada semesta pembicaraan. [8]
F = Σ μF(ui) / ui (5)
Struktur  dasar  logika Fuzzy terdiri  atas fuzzifikasi, basis pengetahuan, logika pengambil keputusan dan defuzzifikasi. Fuzzifikasi  berfungsi  untuk  mengubah sinyal input  yang  bersifat  crisp  (bukan Fuzzy) menjadi  himpunan Fuzzy.  Dalam  fuzzifikasi terdapat  fungsi  keanggotaan  himpunan Fuzzy yang  direpresentasikan  dalam  bentuk  kurva dengan  derajat  keanggotaan  antara  0-1.  [5] Pada Basis pengetahuan berisi basis data (data base) dan kaidah atur (rule base).
Proses  pengambilan  keputusan  dalam logika Fuzzy dilakukan dengan cara mengolah dan  menyimpulkan  kaidah  yang  tersusun dalam rule IF…  THEN ,  dimana  setiap rule menghasilkan satu output.  Pada dasarnya, satu rule akan  aktif  apabila  kondisi  input memenuhi  aturan  pernyataan  IF.  Pengaktifan aturan  pernyataan  IF  menghasilkan  output kontrol yang didasarkan pada aturan pernyataan  THEN.  Dalam  sistem Fuzzy digunakan  banyak rule yang  menyatakan  satu atau lebih pernyataan IF. Suatu rule dapat pula mempunyai  beberapa  kondisi  input,  yang  satu sama  lainya  dihubungkan  dengan AND atau OR untuk  mendapatkan rule output.    Tahapan terakhir  dari  sistem  logika Fuzzy adalah defuzzifikasi    dimana  merupakan  proses pengubahan  output Fuzzy dari  FIS  (Fuzzy inference system) menjadi output crips[5].
Perancangan sistem deteksi kondisi pompa ini  didasarkan  oleh  beberapa  tahapan  yang harus  dilakukan.  Tahapan-tahapan  tersebut telah digambarkan dalam diagram alir (flowchart) di bawah ini:
Gambar 3. Diagram Alir Logika Fuzzy untuk
Mendeteksi  Kondisi Pompa.
Berikut tampilan fungsi keanggotaan input dan output  yang  jumlah  fungsi  keanggotannya didasarkan pada pengelompokan variabel input dan output yang sebelumnya.
Gambar 4. Fungsi Keanggotaan Input “Amplitudo”
Gambar 5. Fungsi Keanggotaan Input “Frekuensi”
Selain  itu,  telah  dirancang  pula  fungsi keanggotaan  output  yaitu  kondisi  mesin pompa dalam 5 kondisi yaitu good, acceptable, tolerable, excessive, dan extreme:
Gambar 6. Fungsi Ke anggotaan Output “Kondisi Pompa”
Untuk  mengolah  data  dari  variabel-variabel yang telah ditentukan, maka perlu dibuat suatu aturan dasar (rule base) yang terdapat di dalam Fuzzy inference  engine untuk  membuat  suatu keputusan  berupa  nilai  output  sistem. Rule base sistem yang telah dirancang berjumlah 25 (5 x 5).. Berikut merupakan basis aturan yang digunakan
Tabel 1. Rule Base Pada Sistem Deteksi Kondisi Mesin
Berbasis Fuzzy A/F SR R S T ST SR G G A Tol Exc R G A A Exc Ext SR G A Tol Exc Ext T A Tol Exc Exc Ext ST A Tol Exc Ext Ext
Dimana:  SR=  Sangat  Rendah,  R=  Rendah,  S=  Sedang, T=Tinggi, ST= Sangat Tinggi, G=Good, A= Acceptable, Tol= Tolerable, Exc = Excessive, dan Ext = Extreme.
Gambar 7. Tampilan Rule Viewer pada  Sistem

## Deteksi Kondisi Mesin
Berdasarkan perancangan rule base, variabel input dan output yang telah ditetapkan dalam  fungsi  keanggotaan  maka  kita  dapat mengetahui  kondisi  pompa  melalui  suatu rule viewer.  Tampilan rule viewer dapat  dilihat pada gambar di bawah ini : Hubungan  antara  variabel input terhadap output dapat  diketahui  berdasar rule based dalam  suatu surface.    Berikut  tampilan hubungan input-output dalam surface viewer:
Gambar 8. Hubungan Amplitudo, Frekuensi , dan
Kondisi Mesin dalam Surface Viewer

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Kondisi pompa dapat diketahui
berdasarkan  amplitudo  dan  frekuensi  dari beberapa kasus. Berikut adalah kondisi pompa pada beberapa amplitudo dan frekuensi: Tabel 2. Hasil Kondisi Pompa Kasus Amplitudo Velocity peak (VdB) Frekuensi Kondisi (Hz) 1 95 211 Good (0.092) 2 95 814 Acceptable (0.25) 3 98 142 Good (0.155) 4 99 713 Acceptable- Tolerable (0.366) 5 100 341 Acceptable (0.22) 6 113 681 Tolerable- Excessive (0.65) 7 116 225 Tolerable (0.542) 8 116 743 Excessive (0.731) 9 120 743 Excessive (0.74) 10 120 991 Excessive- Extreme (0.88) 11 123 741 Excessive- Extreme (0.778) 13 125 755 Excessive- Extreme (0.811)
14 128 91 Excessive (0.709) 15 130 800 Extreme (0.907) Berdasarkan  Tabel II,  ketika  besarnya input frekuensi,  dan  amplitudo  berubah,  maka output berubah kondisi pompa dapat mengikuti  perubahan  tersebut.  Pada  kasus  1 dan  kedua,    ketika  amplitudo  kasus  1  dan kasus  2  adalah  sama  sedangkan  frekuensinya berbeda,  maka  kondisi  pompa  juga  akan berbeda.  Pada  frekuensi  211Hz,  kondisi pompa baik, sedangkan pada frekuensi 814Hz, kondisi  pompa  masih  dapat  diterima  sehingga masih  dapat  beroperasi.  Hal  tersebut  sama halnya  pada  kasus  7  dan  8,  amplitudo  peak pada  kedua  kasus  berbeda,  akan  tetapi frekuensi  berbeda,  sehingga  menyebabkan perbedaan  kondisi  pompa.  Pada  kasus  7, kondisi  pompa  adalah tolerable,  kemudian ketika  frekuensi  naik  menjadi  743Hz,  maka pompa  berada  pada  kondisi excessive,  atau cukup  berbahaya  apabila  dioperasikan.  Pada kasus  ke-4  kondisi  pompa  adalah acceptable- tolerable, hal  ini  berarti  pompa  berada  masih dapat  bekerja  atau  diterima  kondisinya,  dan hampir mendekati kondisi tolerable. Selanjutnya  pada  kasus  15,  terlihat  bahwa ketika  amplitudo  peak  sangat  tinggi  yaitu 130VdB  pada  frekuensi  800Hz,  maka  pompa dalam  kondisi extreme atau  sangat  berbahaya apabila dioperasikan. Berdasarkan analida data yang diperoleh, kondisi pompa sangat bergantung  dengan  besarnya  amplitudo  dan frekuensi dan hubungan tersebut dapat  terlihat jelas  dalam surface  viewer.  Warna  kuning pada surface  viewer menujukkan  kondisi pompa  yang  sangat extreme atau  parah, semakin  ke  bawah  dan  mendekati  warna  biru tua, maka kondisi pompa akan semakin baik.
Untuk  memvalidasi  apakah  sistem  yang dibuat telah sesuai, maka akan  digunakan data getaran  pompa  CWP  kelas  2  dari  PT. Petrokimia  Gresik  pada  tahun  2012,  yang berdasarkan  analisa  sebelumnya  dari  ahli getaran  di  perusahaan,  telah  mengindikasikan kerusakan unbalance 2994CPM  atau  pada frekuensi  50  Hz  akan  tetapi  pompa  masih
diperbolehkan  untuk  beroperasi[9]. Berikut adalah  tabel  data  amplitudo  pompa    yang kemudian diproses melalui FIS :

## Tabel 3. Kondisi Pompa Cwp Ditinjau Dari Amplitudo Velocity Peak Tiap Tipe Peletakan Sensor
Tipe peletakan sensor Amplitud o Velocity peak (in/s) Amplitudo Velocity peak (VdB) Kondisi Pompa berdasar FIS Inboard- Horisonta l 0.816 123.3 Tolerable(0.58) Inboard- Vertikal 0.468 118.4 Tolerable(0.459) Inboard- Axial 0.651 121.3 Tolerable(0.535) Outboard- Horisonta l 0.663 121.5 Tolerable(0.539) Outboard- Vertikal 0.308 114.8 Acceptable -0.394 Outboard- Axial 0.501 119 Tolerable(0.471)
Berdasarkan  tabel  di  atas,  data  pompa CWP di PT. Petrokimia Gresik  pada berbagai tipe peletakan sensor telah diproses menggunakan  FIS,  sehingga  dapat  diketahui kondisi  pompa.  Secara  keseluruhan  kondisi pompa  CWP  pada  berbagai  tipe  peletakan mengindikasikan  keadaan  pompa  yang  masih dapat  ditolerir (tolerable) sehingga  masih memungkinkan  untuk  dapat  dioperasikan. Berdasarkan hal tersebut, sistem yang dirancang  telah  sesuai    dengan  pengambilan keputusan berdasarkan kepakaran.

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  perancangan  sistem  deteksi kondisi  pompa  berdasar  sinyal  getaran  yang telah  dilakukan,    maka  dapat  ditarik  suatu kesimpulan  bahwa  telah  diperoleh  suatu rancangan  sistem  deteksi  kondisi  pompa berbasis Fuzzy Inference System (FIS). Berikut variabel dan parameter  dari sistem yang telah dirancang:
-Variabel input sistem  deteksi  kondisi  mesin adalah  amplitudo  dan  frekuensi    sedangkan
variabel output dari  FIS  adalah  kondisi  dari pompa.
-Aturan  yang  telah  dirancang  sebanyak  25 aturan  dengan  fungsi  keanggotaan input berupa  amplitudo  berupa  dibagi  dalam  5 fungsi keanggotaan,  dan  frekuensi  dengan 5 fungsi keanggotaan.
-Fungsi  keangotaan  tipe  segitiga    digunakan sebagai input FIS  yaitu  amplitudo  peak, sedangkan  untuk  input  berupa  frekuensi menggunakan  fungsi  keangotaan  gabungan tipe segitiga-trapesium.
-Jumlah  fungsi  keanggotaan output adalah  5, masing-masing merepresentasikan kondisi pompa yang berbeda-beda.
Dari  hasil  perancangan,  sistem  mampu mendeteksi kondisi pompa berdasarkan amplitudo  peak  dan  frekuensi  yang  ditangkap sebagai  sinyal  getaran.    Pada  2  kasus  dimana amplitudonya  sama  yaitu  95,  sedangkan frekuensi  nya  berbeda  yaitu  211  dan  814, maka output akan  menunjukkan  nilai  yang berbeda  yaitu  0.092  menyetakan  kondisi good dan  0.25  menyatakan  kondisi acceptable.
Kondisi  pompa  telah  mempu  mengikuti besarnya  ampitudo  dan  frekuensi  yang beragam.    Perancangan  FIS  telah  sesuai dengan  kepakaran  berdasarkan  validasi  data dari pompa CWP PT. Petrokimia Gresik.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih saya  berikan  kepada Universitas  Internasional  Semen  Indonesia yang  telah  memeberikan  dukungan.  Kepada sumber  referensi  yang  tidak  dapat  saya sebutkan satu persatu saya ucapkan terimaksih.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Nian , Zhang, Lim dan He,Cheng. “A Vibration  Diagnosis  Approach  to
Structural Fault” Journal Vibraton-Acoustic 111(1),  88-93, 1989
[2] Wadhawani, Sulochana, “Detection of
Fault  of  Bearing  Failure  in Rotating  Machine  Using  Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System,” 0 - 7803-9771-1/06 . IEEE. 2006
[3] Saravana,2013, Vinoth. “ Fuzzy Logic
based  fault  detection  in  induction machines using Lab view”. IJCSNS  International  Journal  of Computer  Science  and  Network Security,  VOL.9  No.9,  September 2009.
[4] Altug, M.-Y. Chow, H. J. Trussell, "Fuzzy inference  systems  implemented  on neural architectures for motor fault detection and diagnosis,"IEEE Trans.  Ind.  Electron.,  vol.  46,  pp. 1069-1079, Dec.1999.
[5] Zimmermann,H. “ Fuzzy set theory”,Advance  Review  on  John Wiley  &  Sons,  Inc.  WIREs  Comp Stat, 317 – 332. 2010.
[6] Girdhar, Paresh. 2004. Practical
Machinery  Vibration  Analysis  and Predictive  Maintenance.  Oxford. Newnes Inc
[7] Luhandjula,MK. “ Fuzzy Mathematical Programming: Theory, Applications and Extension”Journal  of  Uncertain SystemsVol.1,  No.2,  pp.124-136, 2007 [8] Zadeh.“ Fuzzy Sets”.Information and Control, 8,  338-355.1965 [9] Vinaya,Anindita . “ Penerapan Metode Fast  Fourier  Transform (FFT) untuk  Menentukan Predictive Maintenance pada  Pompa  di  Unit P1204a-Fwp Pt. Petrokimia Gresik”.  Jurnal  Teknik  Fisika. 2015