## Pengembangan sistem pemantauan fase proses pemesinan dengan metode
pseudo sensor untuk mendukung implementasi paradigma industri 4.0
Maulana Yusuf 1 , Sri Raharno 1
1 Fakultas Teknik Mesin dan Dirgantara, Program Studi Teknik Mesin, Institut Teknologi Bandung Jl. E ITB Jl. Ganesa No.10, Lb. Siliwangi, Kecamatan Coblong, Kota Bandung, Jawa Barat 40132 Email korespondensi: heradeya96@gmail.com

## Abstrak
Industri  di  Indonesia  sangat  jamak  bertipe  job-shop  yang  mempunyai  karakteristik  memproduksi  produk dengan varietas yang sangat banyak dengan jumlah yang sangat sedikit. Hal ini menyebabkan timbulnya beban produksi dengan pembebanan dinamis. Kondisi ini akan berimbas langsung pada menentukan durasi penggunaan komponen dalam rangka menentukan jadwal perawatan mesin. Agar mesin konvensional tetap dapat digunakan pada  implementasi  paradigma  Industri  4.0,  mesin  tersebut  perlu  ditambahkan  kecerdasan  dalam  hal  ini kemampuan  untuk  memantau  fase-fase  proses  pemesinan.  Pada  tiap  fase  operasi,  komponen  yang  terlibat umumnya selalu berubah sehingga akan sangat sulit mencatat berapa durasi pemakaian tiap komponen mesin, terlebih  pada  mesin  perkakas  konvensional.  Mengetahui  durasi  komponen  bekerja  akan  memudahkan  dalam melakukan manajemen perawatan yang tepat. Kondisi tersebut mengilhami pengaplikasian teknik pseudo sensor untuk mengetahui fase operasi berdasarkan variabel yang tidak berkaitan langsung seperti arus, tegangan, rpm, dan getaran untuk diterjemahkan sebagai fase operasi. Metode ini diawali akuisisi data pada dua jenis material. Hasil pengujian menunjukkan terdapat korelasi antara perubahan fasa operasi dengan besarnya nilai pembacaan variabel arus dan rpm. Saat fasa non cutting nilai arus listrik terbaca 2,2 A, nilai ini meningkat ketika berubah menjadi fasa cutting. Pembacaan rpm pada fasa non Cutting terbaca sebesar 1200 dan menurun sebesar 1050 (spesimen baja), 1100 (spesimen aluminium).
Kata kunci : industri 4.0, mesin perkakas, pseudo sensor.

## Abstract
Industry in Indonesia is very diverse with the type of job-shop (producing a large number of products with very few varieties). This condition will have a direct impact on determining the duration of component use in order to determine the engine maintenance schedule. Conventional machines can still be used in Industry 4.0 by adding intelligence. In this case the ability to monitor the process of machining phases. At each phase of operation, the components  involved  are  always  changing  so  it  is  very  difficult  to  record  the  duration  of  use  of  each  engine component. Knowing the duration of working components will make it easier to carry out proper maintenance management. This condition inspires the pseudo sensor to determine the operating phase based on variables that are not directly related (current, voltage, rpm, and vibration) to be translated as operating phase. The test results show that there is a correlation between the operating phase change and the reading value of the current and rpm variables. When non-cutting phase, the electric current value reads 2,2 A, this value increases when it changes to the cutting phase. rpm readings in the non-Cutting phase were read at 1200 and decreased by 1050 (steel), 1100 (aluminum).
Keywords: industry 4.0, machine tools, pseudo sensor.

## 1. Pendahuluan
Industri 4.0 pertama kali dipaparkan di Jerman pada Hannover  Fair di  tahun  2011  sebagai  simbol  awal revolusi  industri  keempat  [1].  Semenjak  pemaparan pertamanya, konsep industri 4.0 tiap negara di dunia berusaha  mendefinisikan  bagaimana  menerapkan konsep  industri  4.0  yang  sesuai  dengan  negaranya. Beberapa  negara  memulai  mengkonsep  paradigma industri  4.0  seperti  China  dengan  “ Made  in  China 2025 ”  [2],  negara-negara  di  Eropa  dengan  label “ Digitising  European  Industry ”,  Amerika  dengan
“ Advanced  Manufacturing  Partnership  and  Smart Manufacturing ”, Korea
Selatan
dengan “ Manufacturing Innovation Strategy 3.0 ” [3].
Pemerintah  Indonesia  memulai  inisiatif  revolusi industri  keempat dengan konsep “ Making Indonesia 4.0 ” yang dipaparkan oleh Kementerian Perindustrian yang  kemudian  dipilihlah  sektor  industri  yang  akan dijadikan awalan dalam memulai konsep industri 4.0 [4].  Pada  negara  berkembang  seperti  Indonesia, terdapat  hambatan  tersendiri  untuk  menerapkan konsep  industri  4.0  karena  kebanyakan  pabrik  yang berada  di  negara  berkembang  merupakan  industri padat  karya  [5].  Oleh  karenanya,  cara  Indonesia melompat ke industri 4.0 untuk agar menjadi negara yang  kompetitif  di  pasar  global  masih  perlu dipertimbangkan.  Pada  industri  manufaktur  yang memerlukan  fleksibilitas  dan  efisiensi  tinggi.  Satu cara  dalam  mengimplementasi  atau  mengadopsi konsep  industri  4.0  adalah  mendesain  proses  dan
manajemen  informasi  untuk  mencapai smart manufacturing [6].
Industri  di  Indonesia  sangat  jamak  bertipe job-shop yang mempunyai karakteristik memproduksi produk dengan  varietas  yang  sangat  banyak  dengan  jumlah yang  sangat  sedikit.  Hal  ini  menyebabkan  beban produksi  dengan  pembebanan  dinamis,  kondisi  ini akan  berimbas  langsung  pada  umur  komponen. Dalam rangka menentukan jadwal perawatan mesin. Konsep  industri  4.0  yang  diawali  pada  konektivitas tiap  elemen  produksi  sehingga  mendapatkan  data utilitas mesin seperti power on state, machine ready state , atau spindle running state .
Gambar 1. Diagram venn penggolongan fase operasi mesin perkakas CNC [7].
Data  fase-fase  proses  pemesinan  menjadi  sangat penting  untuk  menentukan  berapa  lama  komponen mesin telah bekerja. Sebagai contoh saat mesin dalam fase power  on, pahat  belum  memulai  memotong benda  kerja,  durasi  pemakaian  komponen  pahat belum bertambah. Akan tetapi ketika sudah memasuki fase cutting, memotong  benda  kerja,  durasi pemakaian  pahat  akan  bertambah.  Jika  durasi pemakaian  tiap  komponen  dapat  diketahui,  maka proses  manajemen  perawatan  yang  sesuai  dapat dijadwalkan.  Persoalan  yang  timbul  adalah  dalam mengetahui  fase cutting pada  banyak  contoh percobaan  dilakukan dengan  menggunakan  sensor Dynamometer untuk  mengukur  gaya  pemotongan. Akan  tetapi  dalam  tahap  implementasi  di  lapangan, hal  ini  sangat  tidak  memungkinkan  karena  harga sensor  yang  terlampau  mahal.  Oleh  sebabnya  perlu subtitusi sensor untuk memperoleh fungsi yang sama dengan  harga  yang  lebih  terjangkau.  Kajian  ini bertujuan untuk menjawab  permasalahan ini dengan solusi  berbiaya  murah  serta  mudah  dilakukan,  yaitu dengan metode pseudo sensor.

## 2. Metode
Kajian  ini  diawali  dengan  studi  literatur  pencarian informasi mengenai objek penelitian dan objek studi kasus melalui literatur-literatur dari jurnal dan buku. Informasi  yang  dicari  merupakan  konsep pseudo sensor untuk  mengemulasi  fungsi  sensor  tertentu untuk  dapat  menghasilkan  informasi  mengenai  fase pemesinan  yang  sedang  terjadi.  Alur  metodologi dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Diagram alir penelitian.
Konsep pseudo  sensor bermula  dari  banyak keterbatasan.  Jika  mengemulasi  akan  fungsi  sensor yang  tidak  dipasang  melalui  pendekatan  perangkat lunak, karena beberapa sensor ( pressure, touchscreens, humidity ) tidak praktis untuk perangkat kecil,  karena  daya  komputasi  yang  terbatas,  area interaksi kecil atau harga suatu sensor yang terlampau mahal dan akan menambah ongkos perakitan. Sensor dynamometer yang  berfungsi  untuk  mengukur  gaya pemotongan  memiliki  harga  yang  sangat  mahal menyebabkan  tidak  memungkinkannya  dipasang pada tiap mesin. Oleh sebabnya perlu subtitusi sensor untuk  memperoleh  fungsi  yang  sama  dengan  harga yang lebih terjangkau.
Gambar 3. Konsep pseudo sensor [8].
Mesin perkakas secara umum digerakan menggunakan  motor  listrik,  baik  1  fasa  maupun hingga 3 fasa. Sehingga menyebabkan variabel arus listrik menjadi variabel yang tidak boleh dilewatkan dalam memperkirakan fasa operasi mesin. Uji empiris menunjukkan  bahwa  nilai  arus  listrik  terus  berubah seiring dengan proses pemesinan yang berjalan seperti yang ditunjukkan pada Gambar 4. Setiap fase operasi akan memiliki probabilitas untuk perbedaan besaran arus  listrik  yang  digunakan.  Hasil  pengujian menunjukkan  daya  listrik  akan  meningkat  seiring dengan  peningkatan  laju  penghasilan  geram.  Selain itu,  data  yang  diperoleh  dapat  menunjukkan  fase penggunaan mesin perkakas saat power on, machine ready, spindle on, dan operasi cutting .
Gambar 4. Grafik pemantauan fase operasi berbasis arus listrik [9].
Pada Gambar 4 dirincikan bagaimana fase-fase yang terjadi  pada  proses  pemesinan  dapat  didefinisikan. Tapi  seringkali  fase cutting dan non  cutting sulit terdefinisi seperti yang terlihat pada Gambar 4 grafik sebelah  kanan.  Mencari threshold akan  menjadi pekerjaan sulit karena variasi pengerjaan pada proses pemesinan  yang  akan  selalu  berubah  seperti kedalaman  pemotongan,  jenis  material  dan sejenisnya. Begitupula dengan kemungkinan perubahan  kenaikan  arus  tidak  signifikan  atau  tidak berubah  sama  sekali.  Hal  ini  mendorong  variabel tambahan dan metode lain untuk dapat mendefinisikan fase operasi [10].
Menambahkan jumlah variabel yang dilibatkan akan meningkatkan  e xplanatory  power, akan  tetapi  bila terlalu banyak variabel yang dilibatkan dan ternyata tidak  memiliki  pengaruh  terhadap  prediksi  fase operasi  mesin.  Hal  ini  hanya  menambah  kerumitan dalam memprediksi fase operasi sehingga menyulitkan  dalam  pengerjaannya.  Oleh  sebab  itu dipilihlah 4 jenis variabel yang akan dicoba dilibatkan dalam memprediksi fase operasi dengan asumsi yakni arus  listrik  akan  meningkat  saat  proses cutting, tegangan  listrik  bernilai  kisaran  220  volt  sumber listrik  PLN,  kecepatan  putaran spindle yang  akan menurun  saat  proses cutting, dan  getaran  mesin meningkat saat terjadi proses cutting.
Empat  variabel  yang  dilibatkan  memerlukan  sensor sebagai alat pembaca besaran nilai tiap variabel yang digunakan. Pemilihan jenis sensor dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Pemilihan sensor pembacaan variabel.

## Alur Aliran Data
Akuisisi  data  diawali  dengan  pembacaan  nilai  tiap variabel  yang  dibaca  oleh  masing-masing  sensor. Data  yang  telah  didapatkan  ditandai  sebagai  proses cutting atau non  cutting melalui  perangkat data marking. Data  kemudian  dikirimkan  ke  komputer melalui  protokol  komunikasi  serial  dengan  format “arus_tegangan_ RPM _getaran_non Cutting ” untuk menandai  proses cutting. Untuk  menandai  data sebagai  proses non  cutting akan  dikirimkan  dengan format “arus_tegangan_ RPM _getaran_non Cutting ”.
Gambar 6. Flow proses transfer data.
Data  diterima  komputer  untuk  kemudian  dilakukan proses clustering fasa  operasi  berdasarkan  nilai threshold yang  telah  ditentukan  secara  empiris. Kemudian  agar  data  yang  dimiliki  lebih  informatif, data tersebut dirubah dalam bentuk tabel dan grafik. Alur aliran data akuisisi dapat dilihat pada Gambar 6 di  atas  dan  skematis  kelistrikan  dapat  dilihat  pada Gambar 7.
Gambar 7. Rangkaian kelistrikan komponen modul.

## Proses Validasi Data Threshold Mesin
Proses clustering data  yang  telah  ditentukan berdasarkan nilai threshold hasil pengukuran empiris perlu  dibuktikan  akurasinya  dalam  memperkirakan fase  operasi.  Oleh  karenanya  perlu  dikembangkan perangkat  yang  dapat  digunakan  untuk  menandai proses  pemesinan  yang  terjadi  sebagai  pembanding dengan  hasil clustering .  Perangkat  tersebut  dinamai data  marking dengan  prinsip  kerja  memanfaatkan konduktivitas listrik antara mata bor dengan material melalui  suplai  perangkat data  marking .  Perangkat data  marking dilengkapi  dengan  lampu LED ,  saat mata  bor  dan  material  tidak  berkontak LED tidak menyala  sehingga  sensor  cahaya LDR bernilai low untuk  selanjutnya  menandai  proses  pemesinan sebagai fasa non cutting. Saat mata bor dan material berkontak  arus  listrik  yang  disuplai  dari  perangkat data  marking menyalakan LED untuk  selanjutnya diterima  sensor  LDR  sebagai  sinyal high untuk menandai  proses  sebagai  fasa cutting. Skematis rancangan data marking dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8. Skematis rancangan perangkat data marking.
Data  hasil clustering dan  hasil  dari  perangkat data marking kemudian dibandingkan seberapa cocoknya nilai  yang  dihasilkan  keduanya  melalui  metode confusion  matrix.  Confusion  matrix adalah  metode yang menunjukkan seberapa banyak ketidaksesuaian hasil  klasifikasi  antara  metode.  Pada  Gambar  9 menunjukkan  kolom actual  cutting/non  cutting berdasarkan nilai perangkat data marking , dan baris predict cutting/predict  non cutting berdasarkan  nilai hasil cluster .  Ilustrasi  dari confusion  matrix dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9. Ilustrasi confusion matrix.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pengujian signifikansi variabel dilakukan dengan cara mengambil data hasil akuisisi proses gurdi pada dua jenis  material yakni baja dan aluminium.  Kemudian data  yang  diperoleh  di  plot  pada  suatu  grafik  yang dapat  dilihat  pada  Gambar  10  dan  11  Pada  kedua
grafik  tersebut  setiap  variabel  diberi  warna  yang berbeda,  di  mana  sumbu  vertikal  bernilai  besarnya perubahan  nilai  variabel  dan  sumbu  horizontal menunjukkan  kapan  data  tersebut  diterima  sistem. Data hasil perangkat data marking diwakilkan dengan warna hijau untuk berfungsi sebagai penanda proses yang  terjadi.  Dalam  hal  ini  fasa cutting diwakilkan dengan warna hijau .
Gambar 10. Grafik fase operasi gurdi (baja).
Gambar 11. Grafik fase operasi gurdi (aluminium).
Grafik di atas menunjukkan perubahan nilai variabel bahwa  nilai  rpm  mengalami  penurunan  setiap  kali mengalami fase cutting , nilai tegangan terus konstan pada  sepanjang  pengukuran,  nilai  arus  mengalami peningkatan setiap kali mengalami fase cutting , dan nilai  getaran  yang  tidak  mengalami  perubahan signifikan baik pada fase cutting maupun non cutting.

## Pengujian Akurasi Nilai Threshold
Akurasi  algoritma  yang  dikembangkan  diuji menggunakan  metode confusion  matrix. Metode  ini menunjukkan  tingkat  ketidaksesuaian  antara  kondisi sebenarnya  dengan  data threshold hasil  pengujian empiris. Pada Gambar 12 dan 13 data actual adalah data  hasil  perangkat data  marking. Sedangkan  data predict adalah  data  hasil  dari threshold hasil pengujian empiris. Pada Gambar 12 dan 13 terdapat grafik  yang  memperlihatkan  pola  perubahan  nilai yaitu  saat  fase non  cutting besarnya  arus  listrik berkisar  dibawah  2,2  A  dan  untuk  rpm  berkisar dibawah  1200  rpm.  Saat  memasuki  fase  Cutting perubahan  nilai  arus  diatas  2,2  A  dan  rpm  pada pengujian baja berkisar 1050 dan aluminium sebesar 1100 rpm. Akurasi yang ditunjukkan pada Gambar 12 berkisar  0,98/1,  di  mana  hasil  itu  menunjukkan adanya  tiga  kesalahan  klasifikasi  data.  Kesalahan yang terjadi ketika perangkat data marking menandai tiga data tersebut sebagai proses cutting. Sedangkan threshold empiris menunjukkan data tersebut sebagai data non cutting. Pada Gambar 13, akurasi threshold menunjukkan angka 0,98/1. Sama seperti sebelumnya terjadi  kesalahan  klasifikasi  data  yang  terjadi  yaitu sebanyak dua data.
Gambar 12. Fase operasi pemesinan mesin gurdi (baja).
Gambar 13. Fase operasi pemesinan mesin gurdi (aluminium).
Untuk  mengetahui  sebab  kesalahan  klasifikasi  dari Gambar  12  dan  13,  perlu  untuk  melihat  pola kesalahannya. Pada Gambar 14, kesalahan klasifikasi selalu  terjadi  ketika  perangkat data  marking sudah menandai  data  tersebut  sebagai  proses cutting sedangkan  algoritma  tidak.  Kolom  hijau  mewakili klasifikasi  hasil  perangkat data  marking sedangkan kolom  kuning  adalah  hasil cluster berdasarkan threshold empiris.  Prinsip  kerja  perangkat data marking adalah  menandai  suatu  proses  pemesinan sebagai cutting ketika pahat sudah menyentuh benda kerja  sekalipun  belum  terjadi  proses  terciptanya geram pemotongan. Hal ini disebabkan keterbatasan dari  perangkat data  marking menandai  fasa  operasi pemesinan yang terjadi.
Gambar 14. Contoh data akuisisi baja dan aluminium.
Pengujian  Visualisasi  Data  pada  Web  Modul Pemantau
Hasil  dari  proses data  mining perlu  ditampilkan sebagai  informasi  yang  berguna  dan  mempermudah pengguna dalam mengambil kesimpulan beradasarkan  data  yang  ada.  Pada  Gambar  15, memperlihatkan grafik time series dari getaran mesin, arus  listrik,  voltase  listrik  dan  rpm.  Rentang  waktu yang ditampilkan dapat diatur dalam sistem.
Gambar 15. Grafik informasi variabel hasil data akuisisi.
Gambar 16. Tampilan informasi data hasil akuisisi.
Pada  Gambar  16  memperlihatkan  keseluruhan  data yang telah didapatkan dalam proses data mining . Data yang didapatkan akan dijabarkan sebagai berikut:
1 ID Mesin : adalah
data yang menunjukkan  identitas  mesin yang mengirimkan data akuisisi, 2 Arus :  adalah  data  besarnya  arus listrik yang terbaca sensor, 3 Tegangan : adalah data besarnya tegangan listrik yang terbaca sensor, 4 rpm : adalah data kecepatan putaran mesin yang terbaca sensor, 5 Getaran : adalah  data besarnya getaran mesin yang terbaca sensor, 6 Waktu :  adalah  kapan  data  akuisisi tersebut terjadi, 7 Status :  adalah  status  fase  operasi ( Cutting / Non-Cutting ) hasil dari  perangkat data  marking, dan 8 Cluster :  adalah  status  fase  operasi ( Cutting / Non-Cutting ) hasil dari threshold empiris
Selain  itu  informasi  yang  bisa  didapatkan  adalah konsumsi daya listrik mesin. Hal ini merupakan salah satu  keunggulan  memprediksi  fase  operasi  mesin menggunakan  basis  energi  listrik.  Tampilan antarmuka  pada  Gambar  17  memberikan  informasi durasi  fase  operasi cutting/noncutting ,  konsumsi energi  listrik  serta  informasi  identitas  mesin  yang digunakan.  Selain  itu,  Gambar  17  menampilkan fluktuasi  konsumsi  daya  listrik  berupa  grafik time series yang dapat diatur kurun waktunya.
Gambar 17. Tampilan informasi daya listrik, dan durasi fasa operasi.

## 4. Kesimpulan
Konsep pseudo sensor mampu menggolongkan hasil data akuisisi pada fasa operasi cutting dan non cutting. Pola  perubahan  nilai  variabel  yang  dapat  diamati polanya.  Nilai  variabel  arus  pada  fase non  cutting berkisar  pada  nilai  dibawah  2,2  A,  saat  terjadi perubahan  fase cutting arus  meningkat  menjadi bernilai diatas 2,2 A. Pada variabel rpm saat fasa non cutting terjadi nilainya berkisar pada 1200, nilai rpm turun seiring perubahan menjadi fase cutting menjadi berkisar 1050 rpm untuk spesimen baja, dan 1100 rpm untuk  spesimen  aluminium.  Karena  melibatkan variabel  arus  dan  tegangan  listrik  sistem  juga  dapat menghitung konsumsi listrik mesin.
Pada  pengujian  yang  telah  dilakukan  berdasarkan threshold yang telah ditentukan di atas , akurasi pada pengujian  spesimen  baja  sebesar  0,981366/10  (lihat Gambar  12),  dan  0,985185/10  (lihat  Gambar  13). Besarnya  akurasi  didapat  dengan  menggunakan metode confusion  matrix .  Metode  ini  mengukur berapa  kali threshold yang  ditetapkan  salah  dalam mengklasifikasikan  dataset.  Pada  spesimen  baja terjadi  3  kali  kesalahan  klasifikasi  data,  pada
spesimen  aluminium  terdapat  2  kali  kesalahan klasifikasi  data  (lihat  Gambar  12  dan  13).  Pada Gambar  14  memperlihatkan  pola  kesalahan  yang terjadi dikarenakan keterbatasan kemampuan perangkat data  marking dalam  menandai  proses cutting. Hal ini menyebabkan proses pemesinan yang terjadi  ditandai  sebagai  fase cutting lebih  dini dibandingkan dengan realitanya.
Penyebab  variabel  tidak  signifikan  dalam  pengujian dapat diinterpretasikan. Variabel tegangan listrik akan cenderung  terus  konstan  terhadap  perubahan  fase operasi  yang  terjadi  karena  menggunakan  sumber listrik  konstan  220  V  dari  sumber PLN.  Variabel getaran  mesin  tidak  berpengaruh  secara  signifikan terhadap perubahan fase operasi yang terjadi. Hal ini disebabkan komponen mesin yang digunakan masih dalam kondisi yang baik. Oleh sebabnya , variabel ini nantinya  dapat  dimanfaatkan  dalam  memperkirakan kerusakan  komponen  semisal  bearing  pada  kajian berikutnya.

## Daftar Pustaka
[1] Qin  J,  Liu  Y,  Grosvenor  R.  A  Categorical Framework  of  Manufacturing  for  Industry  4.0 and  beyond.  Procedia  CIRP  [Internet].
2016;52:173–8. Available
from: http://dx.doi.org/10.1016/j.procir.2016.08.005
[2] Li L. China’s manufacturing locus in 2025: With a  comparison  of  “Made-in-China  2025”  and “Industry  4.0.”  Technol  Forecast  Soc  Change [Internet]. 2018;135(August 2017):66–74.
Available from:
https://doi.org/10.1016/j.techfore.2017.05.028
[3] Wiktorsson M, Noh S Do, Bellgran M, Hanson
L.  Smart Factories: South Korean and Swedish examples  on  manufacturing  settings.  Procedia Manuf  [Internet].  2018;25:471–8.  Available from: https://doi.org/10.1016/j.promfg.2018.06.128
[4] Perindustrian  K.  Indonesia  Making  Indonesia. 2018;
[5] Hartono  R.  Pengembangan  Sistem  Pemantau Kondisi Riil Sistem Produksi Seminar Kemajuan III (MS-9091).
[6] Raharno S, Cooper  G. Jumping to Industry 4.0 through  process  design  and  managing information for smart manufacturing: Configurable virtual workstation. Ind 40 – Shap Futur Digit World. 2020;47–51.
[7] Harja  HB,  Prakosa  T,  Raharno  S,  Martawirya YY,  Nurhadi  I,  Nogroho  AS.  Preliminary Development  of  Real  Time  Usage-Phase Monitoring System for CNC Machine Tools with a Case Study on CNC Machine VMC 250. IOP
Conf Ser Mater Sci Eng. 2018;319(1):0–6.
[8] Hwang  S,  Wohn  K.  PseudoButton:  enabling pressure-sensitive  interaction  by  repurposing microphone on mobile device. Proc CHI ’12 Ext Abstr [Internet]. 2012;1565–70. Available from: http://dl.acm.org/citation.cfm?id=2223673
[9] Prayoga  H,  Yuwana  Y,  Budi  H,  Raharno  S. Pengembangan  Modul  Pemantau  Fase  Operasi pada  Mesin  Perkakas  CNC  berdasarkan Pengukuran Arus Listrik.
[10] Chen X, Li C, Tang Y, Xiao Q. An Internet of Things based energy efficiency monitoring and management system for machining workshop. J
Clean  Prod  [Internet].  2018;199:957–68. Available from: https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.07.211