Abstrak —Pemanfaatan Computer  Numerical  Control (CNC) adalah  salah  satu  bentuk  penerapan  teknologi  industri  yang membuat  hasil  produksi  lebih  presisi  dan  akurat.  CNC  juga dapat diterapkan pada proses pencetakan Printed Circuit Board (PCB)  menggantikan  proses  pelarutan  secara  kimiawi  yang tidak  ramah  lingkungan.  Akan  tetapi  penggunaan  pencetak PCB  berbasis  CNC  memiliki  risiko  yakni  patahnya  mata  bor. Pada  penelitian  ini  telah  dibuat  suatu  sistem  pendeteksian kepatahan mata bor berdasarkan analisa getaran. Sensor yang digunakan  untuk  dapat  mendeteksi  getaran  adalah  MEMS accelerometer yang  mempunyai  kemampuan  pengukuran sampai 3,6g. Untuk dapat mengenali kepatahan mata bor, perlu dilakukan  pengolahan  sinyal  dengan  menggunakan Fast Fourier Transform . Lebar spektrum frekuensi yang digunakan adalah 0-1000Hz. Pola spektrum frekuensi tersebut digunakan sebagai input Artificial Neural Network untuk dapat mengenali kepatahan  mata bor. Pemrosesan Fast Fourier Transform dan Artificial  Neural  Network dilakukan  pada Teensy  3.2 development  board .  Hasil  eksperimen  dengan  kecepatan putaran  spindle  30000  RPM  menunjukkan  bahwa Artificial Neural Network dapat mendeteksi kepatahan mata bor dengan tingkat  keberhasilan  80%.  Penggunaan  jenis  PCB  yang  lebih keras  dapat  meningkatkan  keberhasilan  menjadi  91.67%. Sistim  ini  diharapkan  dapat  diterapkan  pada  CNC  sebagai pencetak PCB sehingga dapat lebih efisien pada konsumsi daya dan waktu.
Kata Kunci — Artificial Neural Network, Fast Fourier Transform, Kepatahan Mata Bor, Pencetak PCB.

## I. PENDAHULUAN
ENGGUNAAN  alat  produksi  otomatis  seperti  CNC membawa perkembangan  yang baik dalam kualitas dan produktivitas pabrik. Penggunaan mesin CNC membuat hasil produksi lebih presisi dan akurat sehingga dapat memenuhi keinginan  konsumen.  Namun  pengoperasian  mesin  CNC dalam  kurun  waktu  tertentu  akan  menimbulkan  perubahan dalam  mesin  tersebut  karena  pengaruh  faktor  eksternal[1]. Untuk itu dalam bidang industri, pemantauan proses produksi dan  kesalahan  yang  timbul  adalah  hal  yang  penting  untuk dilakukan.
Penggunaan CNC untuk memproses material keras dapat menimbulkan  kerusakan  pada  mata  bor.  Tidak  terdapatnya pendeteksi kerusakan mata bor pada mesin CNC yang ada di pasaran  membuat  kerugian  produksi  semakin  tinggi  karena energi  tetap  diserap  namun  alat  tidak  bekerja  sebagaimana mestinya sehingga energi tersebut akan terbuang percuma.
Pendeteksian  kerusakan  mata  bor  sebenarnya  telah dipelajari  dengan  berbagai  bentuk  dan  cara.  Berdasar  dari pengetahuan  yang  didapat  dari  penelitian  pemantauan kondisi  mata  bor  secara  konvensional,  pendeteksian  tak
langsung seperti daya, gaya pemotongan, getaran, dan sinyal emisi  akustik  adalah  kandidat  untuk  dapat  mendeteksi kondisi  mata  bor.  Dengan  mempertimbangkan  murahnya harga MEMS accelerometer , sistem pendeteksi getaran pada spindle menawarkan keuntungan dari mudahnya pemasangan dan biaya yang efektif [2].
Masalah  di  atas  melatarbelakangi  penulis  untuk melakukan penelitian ini. Diharapkan dari penelitian ini akan didapatkan suatu bentuk pendeteksi kepatahan mata bor yang efektif,  murah,  dan  mudah  dipasang  sehingga  dapat meningkatkan efisiensi, akurasi dan stabilitas mesin pencetak PCB.

## II. DASAR TEORI
Pencetak PCB adalah suatu peranti untuk  mencetak jalur sirkuit pada media berlapis tembaga untuk selanjutnya dapat dipasangi  komponen  elektronik.  Jalur  ini  akan  digores  dan diberi lubang untuk komponen dengan menggunakan mesin Computer  Numerical  Control (CNC)  [3].  Cara  lain  untuk melakukan  proses  pencetakan  PCB  adalah  dengan  proses kimia,  yakni  dengan  FeCl₃  pada  proses etching [4].  Akan tetapi  penggunaan  FeCl₃  sebagai  zat  kimia  pelarut  dapat menyebabkan risiko yang tinggi terhadap kesehatan [5].
Pada  CNC  terdapat  sebuah spindle yang  merupakan bagian  berputar  yang  dilengkapi  dengan  mata  bor  berperan untuk  memberi  lubang, routing , milling ,  dan  sebagainya. Getaran spindle ini  akan  dianalisa  dan  diharapkan  dapat diketahui jika mata bor yang digunakan patah.
Getaran  adalah  gerakan  osilasi  pada  sistem  mekanik terhadap  titik  keseimbangan  [6].  Ilustrasi  getaran  dapat digambarkan  sebagai  sebuah  gerak  bebas  dari  per  ( spring ) ditunjukkan  pada  Gambar  1.  Persamaan  untuk  gerak  bebas sebuah  pegas  adalah 𝐹𝑠 = −𝑘 ∙ 𝑥 .  Di  mana  persamaan 𝑥 dapat dituliskan sebagai :
𝑋(𝑡) = 𝐴 sin(2𝜋 ∙ 𝑓𝑛 ∙ 𝑡) (1) 𝑋(𝑡) = 𝐴 sin (𝜔𝑡) (2)
𝑓𝑛 = 1 2𝜋 √ 𝑘 𝑚 (3)
Persamaan  1  merupakan  persamaan  perpindahan  getaran secara umum. Jika persamaan tersebut diturunkan maka akan didapat  persamaan  kecepatan  dan  percepatan  getaran, dinyatakan sebagai:

## Sistem Pendeteksi Kepatahan Mata Bor Pada Mesin Cetak PCB Berdasarkan Analisa Getaran Spindle Menggunakan Teensy Board
Putra Trimardian Asri, Muhammad Rivai, Tasripan Departemen Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Elektro, Institut Teknologi Sepuluh Nopember
E-mail : muhammad_rivai@ee.its.ac.id
P
Gambar 1. Ilustrasi getaran pegas
Gambar 2. Struktur MEMS Accelerometer [7]
𝑣 = 𝑑𝑥 𝑑𝑡 = 𝜔𝐴 cos(𝜔𝑡) (4)
𝑎 = 𝑑2𝑥 𝑑𝑡 = −𝜔 2 𝐴 sin (𝜔𝑡) (5)
𝑎 = − 𝑘𝑥1 2 2𝑚𝜖 ∆𝐶 (6)
Accelerometer Micro-Electro Mechanical Sensor (MEMS) menggunakan prinsip kerja percepatan ( acceleration ).  Beban  bergerak  dengan  suatu  percepatan sampai kondisi tertentu akan berhenti. Bila ada sesuatu yang mengguncangnya  maka  beban  akan  berayun  kembali. Konsep ini diterapkan pada sebuah chip kecil, dimana pegas dibuat  dengan  pelat  mini  yang  ujungnya  diberi  penyangga dan di tengahnya diberi beban.  Pelat dipasang dalam posisi berhadapan. Saat ada gaya dari luar maka pelat beban akan bergerak  mendekat  pelat  tetap.  Bila  pelat  sebagai  kapasitor maka  besaran  kapasitansi  akan  berubah.  Hubungan  antara kapasitansi  dan  percepatan  ditunjukkan  persamaan  6. Ilustrasi accelerometer MEMS ditunjukkan pada Gambar 2. Agar sensor ini bisa mendeteksi 3 dimensi, maka dibutuhkan 3  pasang  pelat  yang  dipasang  tegak  lurus  antar  masing- masing.
Analisa  menggunakan  transformasi fourier adalah  suatu bentuk  penguraian  sinyal  berdasar  sinusoidal  penyusunnya [8][7].  Untuk  dapat  diaplikasikan  pada  sinyal  digital, pendekatan  yang  digunakan  adalah Discrete  Fourier Transform (DFT) yang dinyatakan oleh persamaan 8 untuk menyelesaikan perhitungan.
𝑋(𝑓) = ∫ 𝑥(𝑡). 𝑒 −𝑗𝜔𝑡 ∞ ∞ 𝑑𝑡 (7)
𝑋[𝑛] = ∑ 𝑥(𝑘) ∙ 𝑒 − 𝑗𝑤𝑛𝑘 𝑁 𝑁−1 𝑘=0 (8)
Fast  Fourier  Transform (FFT)  adalah  algoritma  untuk mengaplikasikan  DFT  secara  efisien.  Sinyal  vibrasi  yang diukur oleh transduser masih sebagai fungsi waktu.
Persamaan  dasar Fast  Fourier  Transform adalah  sebagai berikut :
𝑋(𝑘) = ∑ 𝑥(𝑛)𝑊 𝑁 𝑘𝑛 𝑁−1 𝑁=0 (9)
dengan 𝑛, 𝑘, 𝑁 adalah  integer, 𝑘 = 0,1,2,3, ⋯ , 𝑁 − 1 dan 𝑗 = √−1
𝑊 𝑁 = 𝑒 −𝑗2𝜋/𝑁 = 𝐶𝑜𝑠 2𝜋 𝑁 − 𝑗𝑆𝑖𝑛 2𝜋 𝑁 (10)
Karena 𝑥(𝑛) = 𝑥 𝑟 (𝑛) + 𝑗 𝑥𝐼 (𝑛) bisa  bernilai  kompleks, maka 𝑥(𝑘) = 𝑥 𝑅 (𝑘) + 𝑗𝑋 𝐼 (𝑘) yaitu :
𝑋 𝑅 (𝑘) = ∑ [𝑋𝑟(𝑛)𝐶𝑜𝑠2𝜋 𝑘 𝑁 𝑛 + 𝑋 𝐼 (𝑛)𝑠𝑖𝑛2𝜋 𝑘 𝑁 𝑛] 𝑁−1 𝑁=0 (11)
𝑋 𝐼 (𝑘) = ∑ [𝑋𝑅(𝑛)𝐶𝑜𝑠2𝜋 𝑘 𝑁 𝑛 + 𝑋 𝐼 (𝑛)𝑠𝑖𝑛2𝜋 𝑘 𝑁 𝑛] 𝑁−1 𝑁=0 (12)
Dari  persamaan  tersebut  dapat  dilihat  memerlukan 2𝑁 2 evaluasi  fungsi  trigonometri  ditambah 4𝑁 2 perkalian  real ditambah 4𝑁(𝑁 − 1) penjumlahan  real  dan  sejumlah indexing dan addressing operators. Persamaan ini merupakan bentuk  transformasi fourier yang  siap  dihitung  secara langsung dari bentuk sinyal x(t).
Artificial  Neural  Network (ANN)  adalah  bentuk pemodelan komputer dari sistem saraf manusia. Metode ini menggunakan  elemen  perhitungan  non-linier  dasar  yang disebut  neuron  yang  diorganisasikan  sebagai  jaringan  yang saling  berhubungan  sehingga  mirip  dengan  jaringan  saraf manusia. Jaringan saraf tiruan dibentuk untuk memecahkan suatu  masalah  tertentu  seperti  pengenalan  pola  atau klasifikasi karena proses pembelajaran.
Setiap pola-pola informasi input dan output yang diberikan ke  dalam  ANN  diproses  dalam  neuron.  Neuron-neuron tersebut  terkumpul  di  dalam  lapisan  yang  disebut  neuron layer . Lapisan penyusun ANN tersebut dapat dibagi menjadi 3, yaitu:
1) Lapisan input
Unit-unit di dalam lapisan input disebut unit input . Unit- unit input tersebut  menerima  pola input data dari luar yang menggambarkan suatu permasalahan.
2) Lapisan tersembunyi
Unit  di  dalam  lapisan  tersembunyi  disebut  unit tersembunyi dimana output -nya tidak dapat secara langsung diamati.
3) Lapisan output
Unit  di  dalam  lapisan  tersembunyi  disebut  unit output . Output dari lapisan ini merupakan solusi ANN terhadap suatu permasalahan.

## III. PERANCANGAN SISTEM
Perancangan perangkat keras terdiri dari tiga bagian yaitu pembacaan  sensor,  pengendalian spindle ,  dan  pengiriman data  ke  PC.  Keseluruhan  sistem  dikendalikan  dan  diproses oleh Teensy 3.2 .  Proses  pembacaan  data  dilakukan  oleh sensor accelerometer ADXL335  untuk  membaca  getaran dari spindle . Pengendalian spindle dilakukan oleh Solid State Relay untuk menyalakan atau mematikan spindle . Komputer dalam  penelitian  ini  digunakan  sebagai  antarmuka  untuk menampilkan nilai hasil pengolahan pada Teensy 3.2 melalui komunikasi serial.
Gambar 3. Diagram blok pemrosesan pada Teensy 3.2
Gambar 4. Diagram blok sistem perangkat keras
Berdasarkan  gambar  3,  alur  kerja  dari  sistem  adalah dengan  mengukur  nilai  getaran  pada spindle menggunakan sensor accelerometer ADXL335.  Pemasangan  sensor accelerometer tersebut  menempel  permukaan spindle dan dekat  dengan  mata  bor  untuk  dapat  merasakan  getaran spindle dengan  baik.  Kemudian  sinyal  analog  dari  sensor diolah pada Teensy 3.2 untuk menentukan status kerja spindle yang dikontrol menggunakan Solid State Relay (SSR). Data hasil pengolahan pada mikrokontroler Teensy 3.2 dikirimkan ke komputer.
Sistem  pemrosesan  pada  sistim  ini  ditunjukkan  pada gambar 4. Data pembacaan analog dari sensor accelerometer diubah  ke  nilai  digital  pada Analog  to  Digital  Converter (ADC).  ADC  internal Teensy  3.2 memiliki  resolusi  12-bit sehingga perubahan tegangan yang kecil dapat dibaca dengan baik. Konversi ini bertujuan untuk memudahkan pengolahan nilai lebih lanjut secara digital.
Hasil  konversi  nilai  tegangan  sensor  diolah  untuk dilakukan  transformasi fourier yang  dikerjakan  oleh  modul DSP  internal Teensy  3.2 .  Pemrosesan  pada  DSP memungkinkan  beban  kerja  pada  prosesor Teensy  3.2 berkurang  karena  tidak  perlu  lagi  melakukan  komputasi persamaan Fast  Fourier  Transform yang  rumit.  Parameter FFT yang digunakan dalam penelitian ini meliputi FFT size sebesar  256, sample  rate 2000Hz.  Penggunaan  parameter tersebut  dapat  diketahui  bahwa  setiap  nilai  magnitudo spektrum  sinyal  mewakili  resolusi  frekuensi  8  Hz.  Hal  ini dapat dibuktikan dengan persamaan 13.
𝑅𝑒𝑠𝑜𝑙𝑢𝑠𝑖 𝐹𝑟𝑒𝑞 = 𝑆𝑎𝑚𝑝𝑙𝑒 𝑟𝑎𝑡𝑒 𝐹𝐹𝑇 𝑠𝑖𝑧𝑒 = 2000 256 = 7,8125 ≈ 8 (13)
ANN pada penelitian ini digunakan sebagai pengidentifikasi  getaran  untuk  menunjukkan  apakah  mata bor yang digunakan mengalami patah atau tidak. Teensy 3.2 hanya  menjalankan propagasi  maju  saja dengan  nilai bobot dan bias yang sudah diperoleh dari fasa pembelajaran. ANN yang  digunakan  menggunakan  2 hidden  layer dan  1 layer output dengan  konfigurasi Log  Sigmoid – Log  Sigmoid – Linear seperti yang ditunjukkan gambar 5.
Proses  pembelajaran  ANN  terlebih  dahulu  dilakukan untuk mendapatkan nilai Weight (bobot) dan Bias. Proses ini dilakukan menggunakan bantuan komputer dalam pengambilan  data  dan  pembelajaran  ANN.  Proses pembelajaran  menggunakan  nilai  target  yang  ditunjukkan pada tabel 1.
Sebelum diproses  menggunakan  Artificial  Neural Network,  data  dari  Fast  Fourier  Transform  dinormalisasi dengan  Persamaan  14.  Algoritma  untuk  diterapkan  pada sistem merupakan Feedforward Propagation seperti pada
Gambar 5. Arsitektur Artificial Neural Network
Persamaan  15.  Sedangkan  untuk  aktivasi  log  sigmoid menggunakan Persamaan 16.
Tabel 1. Pola target dan nilai target dari Artificial Neural Network
𝑥 𝑛𝑒𝑤 = 𝑥−𝑥𝑚𝑖𝑛 𝑥𝑚𝑎𝑥−𝑥𝑚𝑖𝑛 (14)
𝑦(𝑘) = ∑ 𝑤 𝑚 𝑖=0 (𝑘, 𝑖) ∗ 𝑓(𝑖) (15)
𝑓(𝑛) = 1 − 1 exp(𝑖𝑛𝑝𝑢𝑡) (16)

## IV. PENGUJIAN DAN ANALISIS

## A. Pengujian Fast Fourier Transform
Pengujian  ini  dilakukan  dengan  memberikan  input  ADC dengan  sinyal  dari function  generator ,  ditunjukkan  pada Gambar 6. Hasil pengujian ini menunjukkan kesesuaian FFT yang ditunjukkan pada gambar 7.
Gambar 6. Input sinyal sinusoidal 500Hz
Gambar 7. Output FFT pada 500Hz
Analog to Digital Converter
Fast Fourier Transform Artificial Neural Network Teensy 3.2
Sinyal Input Nilai Ouput Teensy 3.2 Sensor Accelerometer ADXL 335 PC Alat Spindle Getaran Sinyal Analog Data Serial Solid State Relay Sinyal Digital On/Off Magnitudo[1] Magnitudo[2]
Magnitudo[3] Magnitudo[127] Data Input Hidden Layer 1 Hidden Layer 2
Output Layer Data Output Pola Target Nilai Target Spindle tidak berputar 0 Spindle berputar dan tidak menggerus 1 Spindle berputar dan menggerus 2
Gambar 8. Pemasangan ADXL335 dan Teensy 3.2 pada spindle
Pengujian  dilanjutkan  untuk  mengetahui  performa  FFT jika  diberi input sinyal  dari  sensor accelerometer .  Hasil pengujian ini ditampilkan pada Gambar 9 hingga Gambar 12.
(a) (b) (c) (d) (e)

## (f)
Gambar 9. Pengujian FFT dengan sensor pada (a) X-axis tanpa menggores, (b)  X-axis  dengan  menggores,  (c)  Y-axis  tanpa  menggores,  (d)  Y-axis dengan  menggores,  (e)  Z-axis  tanpa  menggores,  (f)  Z-axis  dengan menggores
Hasil  ini  menunjukkan  pembacaan  sensor  yang  baik ditinjau  dari  magnitudo  untuk  spektrum  dominan  cukup
tinggi  dan  adanya  perbedaan  yang  berarti  antara  kondisi menggerus atau tidak. Jika dibandingkan dengan sumbu  X, sumbu Z memiliki hasil perbedaan spektrum frekuensi yang lebih  signifikan.  Hal  tersebut  berhubungan  dengan  arah getaran pada spindle yang bergerak secara sentrifugal.
B. Pengujian Artificial Neural Network
Proses learning atau  pembelajaran  ANN  dilakukan  di  di komputer  untuk  mempercepat  proses.  Pada  proses pembelajaran  ini  nilai  error  diset  sebesar 10 −5 .  Hasil verifikasi  yang  diperoleh  pada  tahap  ini  ditunjukkan  pada Gambar 10. Hasil pengujian ini menunjukkan bahwa selisih antara  target  dan  hasil  pembelajaran Artificial  Neural Network sangat  kecil  yaitu 6.25 × 10 −6 sehingga  tercapai nilai target.
Gambar 10. Hasil Proses Learning ANN
Gambar 11. Grafik pengujian ANN secara offline
Gambar 12. Grafik pengujian ANN secara pada Teensy 3.2
Gambar 13. Sistem secara keseluruhan
(a) (b)

## (c)
Gambar 14. Hasil pengujian keseluruhan dengan (a) satu kecepatan spindle (b) banyak kecepatan spindle (c) material PCB Fiber
Pada  gambar  11  dapat  dilihat  adanya  perbedaan  antara target dan hasil Artificial Neural Network hanya terjadi pada
3 titik dari 35 data uji. Sehingga hasil pengujian ANN secara offline diperoleh keberhasilan 35−3 35 × 100% ≈ 91,4% . Hasil ini  menjadi  acuan  untuk  menerapkan  nilai weight dan bias pada  pada  tahap  testing  di  mikrokontroler  agar  dapat menjalankan  pengujian  secara  keseluruhan  dengan  tingkat keberhasilan  yang  tinggi.  Gambar  12  menunjukkan  bahwa algoritma yang diterapkan pada Teensy 3.2 sudah sesuai dan siap untuk memproses input dari FFT secara langsung untuk pengujian sistem secara keseluruhan.

## C. Pengujian Secara Keseluruhan
Sistem  secara  keseluruhan  ditunjukkan  pada  gambar  13. Pengujian  sistem  secara  keseluruhan  dilakukan  dengan menerapkan algoritma ANN pada Teensy 3.2. Dari pengujian sistem  ini  didapat  hasil  bahwa  dengan  melakukan pembelajaran  ANN  menggunakan  satu  kecepatan  spindle menghasilkan  keberhasilan  80%.  Saat  pembelajaran dilakukan dengan menambah data menjadi banyak kecepatan spindle  maka  keberhasilan  meningkat  menjadi  91,67%. Begitu  pula  saat  mengganti  material  yang  dicetak menggunakan bahan jenis fiber, maka keberhasilan menjadi 91,67% juga.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  semakin  banyak data  pembelajaran  ANN  maka  semakin  akurat  pula pengenalannya.  Selain  itu  PCB  dari  bahan  fiber  memiliki tingkat  kekerasan  yang  lebih  tinggi  sehingga  sensor  dapat memberikan perbedaan getaran yang signifikan.

## V. KESIMPULAN
Pada penelitian ini telah dibuat suatu sistem pendeteksian kepatahan mata bor berdasarkan analisa getaran. Sensor yang digunakan  untuk  dapat  mendeteksi  getaran  adalah  MEMS accelerometer  yang  mempunyai  kemampuan  pengukuran sampai 3,6g. Pendeteksian kepatahan mata bor pada pencetak PCB  dapat  diamati  menggunakan  spektrum  getaran.  Untuk dapat  mengenali  kepatahan  mata  bor,  perlu  dilakukan pengolahan  sinyal  dengan  menggunakan  Fast  Fourier Transform. Lebar spektrum frekuensi yang digunakan adalah 0-1000Hz.  Pola  spektrum  frekuensi  ini  digunakan  sebagai input Artificial Neural Network dengan 2 hidden layer untuk dapat  mengenali  kepatahan  mata  bor.  Pemrosesan  Fast Fourier Transform dan Artificial Neural Network dilakukan pada Teensy 3.2. Tingkat keberhasilan ANN pada pengujian offline  sebesar  91,4%  dan  pada  pengujian  online  sebesar 80%.  Dengan  memperbanyak  data  pembelajaran  ANN, keberhasilan  pengujian  dapat  meningkat  menjadi  91,67%. Peningkatan keberhasilan juga dapat dicapai pada jenis PCB fiber dengan keberhasilan 91,67%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  -y.  C.  dan  K.-H.  Y.  H.  S.  Cho,  J.-h.  Han,  “A  tool  breakage detection  system  using  load  signals  of  spindle  motors  in  CNC machines,” in Eighth International Conference on Ubiquitous and Future Networks (ICUFN) , 2016, pp. 160–163.
[2] C.-E. L. dan Y.-W. H. C.-R. Huang, M.-C. Lu, “Study of spindle vibration signals for tool breakage monitoring in micro-drilling,” in 2011  9th  World  Congress  on  Intelligent  Control  and Automation , 2011, pp. 1130–1134.
[3] A.  Els.  dan  S.  B. M.  Ali,  “Controlling  the  CNC  machine  using microcontroller  to  manufacture  PCB,”  in 2016  Conference  of Basic Sciences and Engineering Studies (SGCAC) , 2016, pp. 116– 120.
[4] F. I. H. dan A. S. A. T. Purnomo, “Development of Interface and Coordination for Control Module CNC PCB Milling Machine,” in 2015  International  Symposium  on  Intelligent  Signal  Processing and Communication Systems (ISPACS) , 2015, pp. 246–251.
[5] D.  C.  dan  F.  Hariadi,  “Speed  Control  of  Spindle  Motor  in  The Designing  Control  Module  of  Computer  Numerical  Control (CNC) PCB Milling Machines,” Institut Teknologi Bandung.
[6] T.  dan  S.  Muhammad  Rivai,  “Pengenalan  Pola  Sinyal  Suara Kerusakan Motor Listrik menggunakan Neural Network,” JAVA J. Electr. Electron. Eng. , vol. 5, pp. 51–55, 2007.
[7] T.  M.  dan  D.  P.  Muhammad  Rivai,  “Pengaruh  Variasi  Suhu
Periodik Terhadap Selektivitas Gas Semikonduktor,” 2009.
[8] T. dan T. M. Muhammad Rivai, “Peningkatan Taraf Identifikasi Jenis Gas di Udara Terbuka menggunakan Transformasi Fourier dan Principal Component Analysis,” KURSOR ,  vol.  6,  pp.  103– 110, 2011.