## PENERAPAN METODE NEURAL NETWORK
UNTUK MENGKLASIFIKASI KERUSAKAN BATANG ROTOR MOTOR INDUKSI MELALUI

## DATA SPEKTRUM ARUS
Osni Boimau, Iradiratu Diah P.K, Belly Yan Dewantara, Daeng Rahmatullah Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik dan Ilmu Kelautan, Universitas Hang Tuah Surabaya Jl. Arief Rachman Hakim No. 150, Keputih, Sukolilo, Kota Surabaya, Jawa Timur 60111. Email: ozilboys221095@gmail.com , iradiratu@hangtuah.ac.id , bellyyandewantara@hangtuah.ac.id , daengrahmatullah@gmail.com

## ABSTRACT
Kerusakan  batang  rotor  merupakan  salah  satu  jenis  kerusakan  pada  motor  induksi  yang dapat  menyebabkan  masalah  serius.  Kerusakan  tersebut  dapat  mencapai  5%  -  10%  dari  seluruh kasus  gangguan  motor  induksi.  Oleh  karena  itu  perlu  adanya  prediksi  awal  untuk  mengetahui adanya  gangguan  pada  motor  induksi,  agar  dapat  dilakukan  perbaikan  lebih  cepat  dan  tanggap sebelum  terjadi  kerusakan  yang  lebih  parah.  Pada  penelitian  ini  membahas  tentang  klasifikasi kerusakan  batang  rotor  motor  induksi  dengan  menggunakan  analisa  arus  stator.  Data  spectrum arus  diambil  mengunakan  metode  fast  fourier  transform.  Eksperimen  penelitian  dilakukan menggunakan metode Neural Network sebagai alat bantu untuk mendeteksi sinyal kesalahan dari mesin  listrik  karena  mampu  mengenali  pola  setiap  kerusakan  pada  batang  rotor  motor  induksi. Pengujian  sistem  dilakukan  untuk  mementukan  letak  kerusakan  dalam  beberapa  kondisi,  yaitu kondisi rotor diambil dari hasil pendeteksian Fast Fourier Transform, kondisi beban diambil dari presentase  pembebanan  yakni  0%,  25%,  50%,  75%,  100%  dan  tingkat  kerusakan  motor  diambil mulai  dari  kondisi  batang  rotor  normal  sampai  rotor  mengalami  kerusakan  3BRB7mm.  Hasil pengujian  ini  membuktikan  bahwa  metode  Neural  Network  mampu mengklasifikasi  setiap  kondisi kerusakan  batang  rotor  motor  induksi  dengan  membuktikan dari hasil  Mean Squared  Error  MSE yang  dihasilkan  memiliki  nilai  rata-rata  pada  semua  kondisi  kerusakan  sebesar  5.84 . Dengan rata-rata efisiensi pengujian dibawah 5%.
Keywords : Analisis arus stator, Kerusakan, Fast Fourier Transform (FFT), Neural Network(NN), Motor induksi

## 1. PENDAHULUAN
Motor  induksi  merupakan  mesin arus  bolak-balik,  motor  induksi  sebagai peralatan  elektromekanik  yang  digunakan dalam  berbagai  aplikasi  industri  untuk mengubah  tenaga  listrik  menjadi  energi mekanik  di  industri.  (Hermawan,  2019). Meskipun  motor  induksi  cukup  handal tetapi  pada  kenyataannya  dapat  saja mengalami  banyak  masalah  pada  saat beroprasi  yang  menyebabkan  kerusakan total  pada  motor  induksi  (Huda,  2019). Gejala  kerusakan  motor  induksi  berupa timbulnya getaran (vibrasi), bising ( noise ), peningkatan  suhu  kerja  serta  adanya percikan  bunga  api  yang  dapat  membuat motor berhenti bekerja. (Prasetyadi, 2019) Kerusakan tersebut tidak hanya menurunkan  efisiensi  kerja  dari  mesin, melainkan  bisa  menimbulkan  potensi bahaya untuk produksi yang berkelanjutan dan  keamanan  kerusakan  yang  sering terjadi diantaranya kerusakan batang rotor yang  sering  terjadi  dapat  mencapai  5%  - 10%.  (Faiz,  2019).  Apabila  kerusakan pada  motor  induksi  tidak  dideteksi  pada tahap permulaan akan dapat mengakibatkan shut  down serta  dapat menyebabkan terhentinya proses produksi yang menimbulkan kerugian besar terutama  bila  kerusakan  yang  timbul secara  mendadak.  (Faturrohman,  2019). Pada penelitian sebelumnya teknik
memonitoring  kerusakan  batang  rotor motor motor induksi menggunakan deteksi  getaran,  namun  metode  ini merupakan  metode  konvensional  dan  jika terjadi  kerusakan  ringan  sulit  untuk dideteksi  (Al-Deen,  2018).  Penelitan sebelumnya  juga  mendeteksi  kerusakan rotor  melalui  arus  stator  menngunakan metode Neural  Network namun  tidak menjelaskan secara detail proses kontruksi kerusakan  berupa  lubang  dan  diameter yang digunakan saat proses penelitian dan juga  hasil  keluaran  pengujian Neural Network berupa Mean  Squared  Error (MSE) rata-rata  yang  dihasilkan  masih sangat  signifikan  (Wanggon,  2014).  Ada beberapa  analisa  kerusakan  melalui  arus stator menggunakan MCSA ( Motor Current  Signature  Analysis) antara  lain mendeteksi kerusakan batang rotor menggunakan  metode  FFT  ( Fast  Fourier Transform) (Shodiq,  2019).  Mendeteksi kerusakan Outer Race Bearing
menggunakan metode Fast Fourier
Transform (FFT) (Abduh, 2019).
Mendeteksi kerusakan Inner Race Bearing melalui sinyal arus motor (Iradiratu, 2019). Mendeteksi  kerusakan outer  race  bearing menggunakan metode Decomposition Wavelet  Transform (Dewantara,  2019). Mendeteksi  bantalan  balap  luat  pada motor  induksi  menggunakan  arus  stator (Iradiratu,  2019).  Diagnosa  Eksentrisitas
Celah  Udara  Pada  Motor  Induksi  Melalui Analisia Axial  Fluks (Fithrooh,  2020).
Berdasarkan  analisis  MCSA  tersebut maka  penulis  akan  mengembangkan kembali  deteksi  kerusakan  motor  dengan pengembangan  untuk  penentuan  letak kerusakan motor, dimana akan difokuskan pada  kerusakan  yang  terjadi  pada  batang rotor.  Pada  penentuan  letak  kerusakan batang rotor motor penelitian ini menggunakan neural network (NN) dengan pembelajaran backpropogasi. difokuskan  pada  kerusakan  yang  terjadi pada  batang  rotor.  Pada  penentuan  letak kerusakan  batang  rotor.  Dalam  penelitian ini  nantinya  akan  dilakukan  beberapa eksperimen berupa rekonstruksi kerusakan batang  rotor  serta  pemberian  beban mekanis  yang  bervariasi  mulai  dari  tanpa beban,  beban  minimum  sampai  beban maksimum  untuk  mengetahui  performa dari  metode  deteksi  kerusakan  yang diajukan.  Eksperimen  dilakukan  dengan menggunakan beberapa peralatan pengujian  berupa  National  Instruments (NI-DAQ) yang dilengkapi dengan software LabVIEW , Diadem dan MATLAB  untuk  memudahkan  proses pengukuran  dan  pengolahan  sinyal  arus stator sehingga mampu menghasilkan dan meningkatkan  keakurasian  dari  proses diagnosa motor pada keadaan batang rotor sehat  maupun  rusak  dengan  melihat jumlah ripple yang dihasilkan.

## 2. TEKNIK DAN EKSPERIMEN ANALISA
KERUSAKAN

## BATANG ROTOR MOTOR INDUKSI

## A. Motor  Curent  Signature  Analisys (MCA)
MCSA  saat  ini  ditemukan  secara efektif untuk mendeteksi bentuk gelombang  abnormal  dari  mesin  listrik. juga banyak digunakan untuk mendiagnosis  gangguan  arus  khususnya dengan  kondisi  batang  rotor  yang  rusak. Oleh  karena  itu,  frekuensi sideband yang menonjol  dari  spektrum  arus  motor  dapat ditinjau sebagai:
(1)
Dimana :
fbrb  =  frekuensi  dengan  kerusakan  rotor (Hz),
fs = frekuensi sumber  (Hs)
S = slip motor.
Untuk kecepatan putaran slip (s) persamaan sebagai berikut:
(2)
Dimana :
S =Slip
= Kecepatan Putaran Stator
= Kecepatan Putaran Rotor
Sementara  untuk  kecepatan  medan  stator dapat ditulis sebagai:
(3)
dimana:
p = jumlah kutub motor induksi
= Frekuensi sumber
Sistem  deteksi  kerusakan  batang rotor  yang  dirancang  dalam  penelitian  ini berbasis  kepada  metode  analisis  bentuk spektrum arus stator motor induksi 3 fasa. Metode  ini  biasa  dikenal  dengan  nama Motor Current Signature Analysis (MCSA). Untuk membentuk sistem deteksi  tersebut  diperlukan  beberapa peralatan penunjang seperti sumber motor induksi  3  fasa,  generator,  beban  lampu, serta  perangkat  NI  DAQ  data  yang terhubung  ke  komputer  yang  dilengkapi dengan software LabVIEW dan MATLAB.
Gambar 1. Menunjukkan Skema
Pengumpulan Data Arus Stator Gambar 2. Diagram Blok Untuk Menentukan  Letak  Spektrum  Frekuensi Kerusakan  Rotor
Gambar 1 menunjukkan skema pengumpulan  data  arus  stator.  Gambar  2 menunjukan  diagram  untuk  menentukan letak spektrum kerusakan  batang  rotor.
Secara  teknis  resolusi  frekuensi  50Hz cukup untuk menangkap kesalahan
harmonik  dari  kasus  batang  rotor  yang rusak  di  motor  induksi.  Oleh  karena  itu standar  fast  fourier  transform (FFT) digunakan untuk mengenali analisa frekuensi dari spektrum arus stator, karena bentuk  gelombang  arus  stator  asli  sulit untuk  mendeteksi  kerusakan  dari  kondisi batang  rotor  yang  rusak.  gambar  3 menunjukkan misalnya frekuensi sideband dari gelombang arus stator.
Gambar 3. Frekuensi Sideband Di Sekitar Frekuensi Suplai Dasar.

## B. Eksperimen Penelitian
Sumber  yang  digunakan  berupa sumber  AC  tiga  fasa  yang  langsung diambil  dari  jaringan  PLN.  Fungsinya sebagai  sumber  listrik  arus  bolak-balik untuk  mengoperasikan  motor  induksi  tiga fasa  yang  akan  digunakan.  Motor  indusi tiga fasa yang digunakan dalam penelitian ini  merupakan  jenis  rotor  sangkar merk Tatung dengan kapasitas 2 HP atau setara dengan  1,5  kW.  Konfigurasi  belitan  yang digunakan  adalah  delta  (  )  sehingga motor  induksi  tiga  fasa  memiliki  rating tegangan  sebesar  220/380  V  dan  rating arus  sebesar  5,94/3,44 Ampere .  Motor induksi tiga fasa yang digunakan memiliki
fs (1-2s)fs (1+2s)fs Low Sideband Frequenzi(H z) Upper Sideband
jumlah  pasang  kutub  sebanyak  empat buah sehingga memiliki kecepatan sinkron sebesar  1500  rpm  dan  kecepatan  saat beban  penuh  sebesar  1380  rpm.  Beban mekanis  pada  motor  yang  di  gunakan dalam pengukuran adalah berupa generator  sinkron  yang  di  kopel  dengan motor.  Untuk  memvariasikan  beban  pada motor  generator  sinkron  dibebani  oleh beban resistif berupa lampu pijar sebanyak 15 buah dengan daya 100 Watt. Data motor induksi yang di gunakan pada penelitian  ini  dapat  dilihat  pada  gambar dibawah ini
Tabel 1. Data Motor Induksi Tiga Fasa
Gambar 4. Implementasi Sistem Deteksi Kerusakan Rotor
Pengaturan  dari  proses  sampling pada NI DAQ dilakukan melalui software LabVIEW .  Keluaran  dari  hasil  sampling oleh  NI  DAQ  melalui LabVIEW adalah berupa  file  TDMS  ( Technical  Data Management  Streaming) .  Untuk  dapat melihat  sinyal  hasil  sampling  melalui file TDMS  tersebut,  dibutuhkan  lagi  satu software yakni DIAdem. Melalui software DIAdem,  sinyal  hasil  proses  sampling dapat  diatur  tampilanya.  Selain  itu, DIAdem  juga  dapat  digunakan  untuk mengubah  file  TDMS  tadi  ke bentuk  file Excel.  File  Excel hasil  konversi  oleh DIAdem berisi data teknisi melalui proses sampling dan juga data arus tiga fasa. File Excel inilah yang akan digunakan sebagai input pada software MATLAB untuk bisa dilakukan  proses  analisis.  Rekontrusi Kerusakan Batang Rotor.
Gambar 5. Foto-Foto Eksperimental 1BRB, 2BRB, 3BRB
Gambar  5  menunjukkan  foto-foto
rotor prototype yang merupakan kerusakan  batang  rotor  (1BRB)  dengan kedalaman 3mm dan 7mm, kondisi batang rotor (2BRB) dengan kedalaman 3mm dan 7mm,  kondisi  kerusakan  batang  rotor (3BRB)  dengan  kedalaman  3mm  dan 7mm.  Awalnya,  motor  induksi  untuk
Merk Tatung Daya 2 HP / 1,5 kW Tegangan 220 / 380 V Arus 5,94/3,44 A Frekuensi 50 Hz Faktor Daya
0,786 Kecepatan 1380 rpm Generator Komputer Lampu NI DAQ MI 3 Fasa 1BRB 2BRB 3BRB
pekerjaan  eksperimental  ini  dioperasikan pada  kondisi  beban  penuh  (100%). Akibatnya  Gambar  6  menunjukkan  hasil dari  spektrum  arus  stator  yang  diukur untuk  penentuan  spektrum  saat  ini.  Juga karakteristik  frekuensi  dari  spektrum  arus stator  diperhatikan  dengan  jelas  sesuai dengan  persamaaan  (1)  Karena  motor memiliki  masalah  rotor  bar  yang  rusak, frekuensi yang dihasilkan biasanya ditetapkan  sebagai  (1  -2s)f  adalah,  yang dapat diberi label sebagai sideband -bawah (LSB)  dan  (1+2s)f  adalah,  yang  dapat disebut  sebagai  bagian  atas  sideband (USB)  seperti  yang  ditunjukkan  pada Gambar.  3  Juga  besaran  yang  dihasilkan dari  komponen  harmonik  lebih  tinggi ketika jumlah bar rotor yang rusak parah.
(a) (b) (c) (d)
Gambar 6. a) Normal, b) 1BRB 7mm c) 2BRB 7mm, d) 3BRB 7mm
3. METODE NEURAL NETWORK
Metode artificial  intelligence (AI) diterima  sebagai  metodologi  yang  kuat
untuk  beberapa  bidang  ilmiah.  Karena Neural  Network dapat  dilatih  dan  dapat menangani  masalah non-linear ,  mampu secara positif untuk mewujudkan hubungan  antara input dan output data dari eksperimental. Oleh karena itu, dapat diterapkan  ke  banyak  aplikasi  khususnya untuk mengenali pola. Pada dasarnya, ada banyak  jenis  algoritma  jaringan  saraf tiruan,  misalnya,  jaringan  saraf  regresi umum,  jaringan  fungsi  basis  radial, korelasi  kaskade,  dan  jaringan  tautan fungsional. Juga jaringan neural backpropagation feed-forward adalah salah satu teknik AI, mampu dengan baik untuk  mengenali  pola  dan  membuat peraturan  sederhana  untuk  masalah  yang kompleks. Metode Neural Network backpropagasi dipilih dalam penelitian ini bertujuan  untuk  mengenali  harmonik  dari kesalahan rotor bar rusak dengan menentukan  letak  kerusakan  pada  rotor. Secara  teratur,  jaringan neural  network back -propagasi  umpan  balik  memerlukan parameter  inti  seperti input data  (Pk).
output target (tk), bobot (w), dan nilai bias (Bk).  Secara  umum,  kesalahan  rata-rata jaringan  (MSE),  yang  merupakan  fungsi kinerja  untuk  proses  pelatihan,  dapat dinyatakan sebagai :
MSE k - dan adalah keluaran [ =f ( )] (4)
Gambar 7. Gambaran Input dan Output Penelitian yang   diusulkan Gambar  7  menunjukkan  susunan berlapis-lapis
dari
algoritma backpropagation  yang  di  usulkan.  Ada tiga lapisan jaringan saraf yang terdiri dari lapisan input ,  satu  lapisan  tersembunyi dan satu lapisan keluaran. Parameter input terdiri dari besaran keluaran dari komponen  harmonik  dan  slip  motor  yang dapat dilabeli sebagai Plsb Pusb dan Pslip. Juga  bobot  ditambahkan  ke  masing- masing jalur penghubung untuk menyesuaikan  menggunakan  data input ini dengan proses pelatihan dan kemudian output yang  dihitung  dapat  dioptimalkan oleh nilai-nilai yang diinginkan. Gambar 7 menunjukkan  detail  proses  diagram  alur algoritma backpropagation.

## 4. KLASIFIKASI  KONDISI  ROTOR EKSPERIMENTAL
Untuk pekerjaan eksperimental ini, motor  induksi,  yang  terdiri  dari  0BRB kedalaman  3mm  dan  7mm,  IBRB  dengan kedalaman 3mm dan 7mm, 2BRB dengan kedalaman  3mm  dan  7mm,  3BRB,
dioperasikan  dengan  kondisi  beban  yang bervariasi  dari  0%  ,  25%,  50%,  75% hingga  100%,  tabel  II  dan  tabel  III menunjukkan  data  untuk  parameter input dari  jaringan  saraf  yang  diusulkan.  Ada Plsb,  Pusb  dan  Pslip  'seperti  yang disebutkan  sebelumnya.  Karena  kondisi beban  motor  induksi  bervariasi,  besarnya keluaran  komponen  harmoniknya  juga diatur  khususnya  motor  induksi  dengan kerusakan batang rotor. Pada dasarnya slip motor juga terkait dengan kondisi beban. Tabel  2. Letak spectrum frekuensi kerusakan rotor tanpa beban
Tabel  3. Letak  spectrum  frekuensi kerusakan Beban Penuh
Ket  :  Tidak  ada  lonjakan  amplitudo Terdeteksi (*)
Gambar 8. Hubungan antara target dengan output jaringan, untuk data pelatihan.
Gambar  8.  menunjukan  grafik regression dimana hubungan antara output dan  target  mempunyai  koefisien  korelasi bernilai  1  karena  yang  digunakan  adalag fungsi  aktivasi sigmoid  biner ,  maka  batas output fungsi  adalah  (0,1).  Hal  ini menunjukan  hasil  yang  baik  untuk kecocokan output jaringan  dengan  target selama  masa training output yang dihasilkan oleh program memiliki korelasi yang cukup kuat dengan target.
Dari  pencarian  tersebut  diperoleh
nilai  MSE  terkecil pada  angka 2.60 pada  iterasi  130  dengan
kombinasi  jumlah neuron lapisan input 31 dan jumlah neuron lapisan tersebunyi 7 sedangkan untuk jumlah lapisan tersembunyi  pada output 3  dan  jumlah lapisan output adalah  3.  Pengujian  NN akan  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah NN  mampu  menentukan  letak  kerusakan batang  rotor  di  setiap  kondisi  rotor, kondisi  beban  dan  tingkat  kerusakan motor pada setiap rotor bar motor induksi. Target yang diberikan untuk tiap
pengujian  dibuat  berbeda-beda  dan  target yang  ditentukan  secara  bertahap.  Disetiap kondisi  rotor  target  yang  diberikan  adalal 0  dan  1  dimana  0  adalah  kerusakan  rotor yang  tidak terdeteksi,  sedangkan  1 adalah kerusakan  rotor  yang  terdeteksi.  Target yang diberikan untuk kondisi pembebanan adalah  0.00  sampai  4.00  yakni  0%,  25%, 50%,  75%  dan  100%,  sedangkan  target untuk  tingkat  kerusakan  motor  yakni  1 sampai 7, mulai dari kondisi motor normal sampai  kondisi  kerusakan  batang  rotor 3lubang  7mm.  Pengujian  seperti  ini dimaksudkan apakah NN mampu mengestimasi  letak  kerusakan  rotor  bar motor induksi. grafik dibawah ini merupakan  hasil  keluaran  klasifikasi kerusakan  batang  rotor  menggunakan metode  NN,  penulis  hanya  menampilkan grafik tanpa beban dan kondisi pembebanan penuh motor.
Gambar 9 . Kondisi Motor Normal Tanpa Beban Kondisi rotor Kondisi Beban Tingkat Kerusakan Motor x y
Gambar 10 . Kondisi Motor Rusak 3BRB
7mm Tanpa Beban
Gambar 11. Kondisi Motor Normal
Pembebanan Penuh Motor
Gambar 12 . Motor dalam Kondisi 3BRB 7mm Beban Penuh Gambar  9  dan  gambar  12  adalah grafik  dari  hasil  pengujian  motor  normal dan  kondisi  motor  rusak  3BRB  7mm beban  penuh  motor,  melalui  analisa spectrum arus  pada  motor  induksi, koordinat  (‘x’)  menyatakan  total  target yang  diinginkan  yaitu  “3”  dimana  (1 adalah  kondisi  rotor,  maksud  dari  kondisi rotor adalah proses pendeteksi dari metode
fast  fourier  transform yang  diambil  dari lonjakan  amplitudo  yang  diberi  label  0 artinya  tidak ada lonjakan amplitudo dan 1  artinya  adanya  lonjakan  amplitudo,  (2 adalah kondisi beban mulai dari 0%, 25%, 50%,  75%  dan  100%,  (3  adalah  tingkat kerusakan  motor  yakni  kondisi  motor normal sampai kondisi motor 3BRB 7mm. Koordinat  (‘y’)  menyatakan  target  yang dihasilkan  oleh  metode  NN.  Maksud  dari pemberian  garis  putus-putus  warna  hitam (---) adalah jika kondisi yang diklasifikasi oleh  NN  ditunjukan  pada  titik  “nol  (0) kondisi  rotor”  di  koordinat  (‘y’)  maka dapat  ditarik  garis  ke  titik  satu  koordinat (‘x’), jika yang ditunjukan pada koordinat (‘y’)  titik  “nol  (0)  kondisi  beban”  maka dapat  ditarik  garis  ke  titik  dua  koordinat (‘x’),  dan  jika  ditunjukan  pada  koordinat (‘y’)  titik  “satu  (1)  tingkat  kerusakan motor”  maka  dapat  ditarik  garis  lurus  ke koordinat  (‘x’).  Hal  ini  bisa  dikatakan bahwa  antara  target  yang  diinginkan  dan hasil  keluaran  NN  berada  pada  titik  yang sama. Garis berwarna hijau (-) adalah data spectrum  arus  sedangkan  garis  warna merah (-) adalah hasil pengujian NN juga berada pada jalur yang sama.
Tingkat Kerusakan Motor Kondisi Beban Kondisi Rotor y Kondisi Rotor Tingkat Kerusakan Motor Kondisi Beban y x Kondisi Rotor Kondisi Beban Tingkat Kerusakan Motor y x x
Tabel  4 . Hasil Pengujian Neural Network Pada Tanpa Beban
Tabel  5. Hasil Pengujian Neural Network Pembebanan Penuh
Tabel  4  dan  5  merupakan  hasil klasifikasi  kerusakan  batang  rotor  pada motor  induksi  menggunakan  analisa  arus stator  dalam  keadaan  tanpa  beban  dan pembebanan  penuh  motor  atau.  Tabel diatas  menampilkan  data  motor  sehat hingga  motor  mengalami  kerusakan  3 BRB  7mm.  Untuk  mengklasifikasi  letak kerusakan bar rotor motor induksi, tiga set data input dianggap  sebagai  PLB,  PUSB dan PSLIP sebagaimana disebutkan dalam gambar  3.  Target  yang  diberikan  pada metode neural network yang diusulkan ini dapat mengklasifikasikan kondisi bar rotor
yang  rusak,  Rotor  sehat  (0  BRB), kerusakan  batang  rotor  (1BRB)  dengan kedalaman  3mm  dan  7mm,  (2BRB) dengan  kedalaman  3mm  dan  7mm  dan  (3 BRB)  dengan  kedalaman  3mm  dan  7mm Terlihat  jelas  bahwa  setiap  target  yang dibuat  berbeda-beda  dan  target  yang dibuat  secara  bertahap  untuk  menguji keakuratan  NN  pada  kerusakan  batang rotor.  Hal  tersebut  menunjukan  bahwa hasil  keluaran  pengujian  NN  mampu mengenali  data  spectrum  arus  stator dengan  baik  pada  setiap  pemberian  data target  yang  diinginkan.  Akibatnya output yang  diinginkan  dihasilkan  dari  algoritma yang  diusulkan  dapat  mengklasifikasikan kerusakan  motor  dengan  jumlah  bar  rotor yang rusak dengan benar dengan dibuktikan dari nilai MSE yang dihasilkan.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil yang didapatkan pada  penelitian  ini,  melalui  proses pengambilan  data,  pengujian  data  dan analisis  data  mengenai  sistem  klasifikasi kerusakan  batang  rotor  pada  motor induksi  menggunakan  analisa  arus  stator berbasis Neural Network (NN) didapatkan bahwa :
1. Dapat  disimpulkan  bahwa  metode
Neural  Network  Backpropagation mampu  mengklasifikasi  kerusakan batang rotor dari motor induksi secara
efektif  dengan  dibuktikan  nilai mean squared  error .  Dari  pengujian  yang dilakukan  terlihat  bahwa  nilai  MSE untuk  motor  tanpa  beban  sampai pembebanan  penuh  motor  rata-rata memiliki  efisiensi  kerusakan  dengan akurat  yag  dibuktikan  dengan  nilai MSE  yang dihasilkan pada beban 0% rata-rata  memiliki  nilai  MSE  sebesar 7.41 ,  dan  pada  beban  100% rata-rata  nilai  MSE  yang  dihasilkan
sebesar 5.84 . 2. Dapat disimpulkan bahwa  nilai MSE tertinggi  berada  pada  beban  0% dengan  nilai  sebesar  7.41 . Dengan rata-rata pada semua pembebanan  sebesar  2.09 .
Dikarenakan  para meter  fast  fourier transform untuk  semua  kondisi  rotor memiliki nilai yang hampir sama satu sama  lain.  Arus  yang  mengalir  pada rotor  tidak  begitu  besar  sehingga pengaruhnya  pada  arus  suplai  yang mengalir pada stator tidak begitu jelas. Bahkan  pada  list  program  FFT  yang tidak  begitu  akurat,  semua  kondisi rotor akan terlihat sama oleh karenanya metode NN dengan mudah dapat mengklasifikasi kerusakan rotor pada motor induksi.
3. Metode  NN  dapat  mengenali  setiap pola masukan  yang diujiankan hal ini bisa dilihat pada MSE yang
dihasilkan rata-rata memiliki efisiensi pengujian rata-rata dibawah 5%.

## DAFTAR PUSTAKA
Abduh,  M.  et  al.,  2019, “Deteksi Kerusakan  Outer  Race  Bearing Pada Motor Induksi Melalui Analisa  Arus  Stator  Menggunakan Metode  Fast  Fourier  Transform (FFT)”, Prosiding SENIATI, 5(3),
175-181.
Al-Deen. et al., 2018, “Signature
Analysis  as  a  Medium  for  Faults Detection in Induction Motors”, ,In 2018 International Conference  on  Computing  Sciences and  Engineering  (ICCSE), (pp.  1-6). IEEE.
Dewantara, B. Y et al., 2019, “ Decomposition  Wavelet  Transform as  Identification  of  Outer  Race Bearing  Damage  Through  Stator Flow  Analysis  in  Induction  Motor ”,
In 2019  International  Conference  on Information  and  Communications Technology  (ICOIACT) (pp.  733- 737). IEEE.
Dewantara,  B.  Y  et  al.,  2019,  “ Healthy Monitoring  and  Fault  Detection Outer  Race  Bearing  in  Induction Motor  Using  Stator  Current ”,  ijie,
Vol. 11, no. 3, sep. 2019.
Faiz,  A.  et  al.,  2019, “Identifikasi Ganguan  Batang  Rotor  Pada  Motor
Iduksi  Menggunakan  Analisa  Arus stator berbasis
Decomposition
Wavelet  Transform  (DWT)” ,  CITTE,
24-25  Juli,  ISSN:  2085-6350  (1),  pp. 90-97.
Hermawan,  A.  et  al.,  2019 “Deteksi Kegagalan  Isolasi  Pada  Belitan Stator  Motor  Induksi  Berbasis  Fast Fourier  Transfor”,  , CITTE,24-25 Juli,  ISSN:  2085-6350  (1),  pp.  98- 102.
Huda,  I.  et  al.,  2019, “Identifikasi Gangguan  Belitan  Stator  Motor Induski  Metode  Wavelet” ,  Prosiding SNST  ke-10,  ISBN:  978-602-52386- 1-1 (1), pp. 43-47.
Iradiratu,  D.  P.  K.  et  al.,  2019, “Deteksi
Kerusakan Inner Race Bearing Menggunakan Motor Current
Signature  Analysis  Berbasis  Fast
Fourier  Transform”, Jurnal  Teknik Elektro dan Komputer TRIAC, 6(1). Prasetyadi,  Y.  et  al.,  2019, “Fast Fourier Transform  (FFT)  Untuk  Mendeteksi Kerusakan Bola Bearing Pada
Motor  Induksi  Melalui  Arus  Stator” ,
CITTE,  24-25  Juli,  ISSN:  2085-6350
(1), pp. 69-73.
Rohman,  F.  et  al.,  2019,  “ Identifikasi
Kerusakan Inner Race Bearing Pada
Motor Induksi Berbasis
Dekomposition”, Wavelet  Transform Melalui  Analisa  Arus  Steady  State,
CITTE,  24-25  Juli,  ISSN:  2085- 6350 (1), pp. 74-81.
Shodiq,  F.  et  al.,  2019, “Monitoring Kerusakan  Batang  Rotor  Pada
Motor
Induksi Menggunakan
Analisa  Arus  Stator  Berbasis  Fast Fourier  Transform”, CITEE,  24-25 Juli.
Wangngon,  B.  et  al.,  2014, “Fault detection  technique  for  identifying broken  rotor  bars  by  artificial neural  network  method”, ,In 2014 17th  International  Conference  on Electrical  Machines  and  Systems (ICEMS) (pp. 3436-3440). IEEE.