Analisis Getaran Displacement Drum Roller Menggunakan Fast Fourier Transform dan Short Time Fourier Transform
Ilhamullah 1 , Dedik Romahadi 1 * , Rikko Putra Youlia 1
1 Program Studi Teknik Mesin, Fakultas Teknik, Universitas Mercu Buana Jakarta Jl. Meruya Selatan No. 1, Kembangan, Jakarta Barat 11650, Indonesia
*E-mail: dedik.romahadi@mercubuana.ac.id
Abstrak-- Drum  roller  berperan  penting  dalam  pengujian  ketahanan  ban  mobil  setelah  proses produksi.  Terjadi  getaran  yang  berlebihan  pada  drum  roller  yang  dapat  mempengaruhi  kualitas  ban mobil. Getaran yang tinggi juga dapat merusak bagian-bagian penting mesin. Perlu adanya pencarian sumber  masalah  yang  menyebabkan  getaran  drum  roller  tinggi.    Maka  dengan  itu,  penelitian  ini bertujuan  melakukan  analisis  sumber  getaran  tinggi  pada  drum  roller  untuk  mengidentifikasi kerusakan  menggunakan  metode  Fast  Fourier  Transform  (FFT)    dan  Metode  Short  Time  Fourier Transform  (STFT).  Pemrosesan  sinyal  dilakukan  dari  input  hasil  pengukuran  getaran  berupa  data domain  waktu  menggunakan  alat  ukur  getaran  kemudian  metode  FFT  dan  STFT  diterapkan menggunakan  fungsi  filter  jendela  Hanning  di  MATLAB.  Selanjutnya  memvalidasi  hasil  diagnosis kerusakan.  Berdasarkan  hasil  pengukuran  getaran  didapatkan  sumber  getaran  terbesar  pada  posisi radial yaitu getaran yang dihasilkan sebesar 97 μm RMS. Dari grafik spektrum dan spektogram STFT di  semua  titik  pengukuran  menyimpulkan  adanya  indikasi  unbalance.  Pola  di  setiap  grafik memperlihatkan  amplitudo  tinggi  di  frekuensi  6.7  Hz  atau  satu  kalinya  frekuensi  drum  roller. Berdasarkan standar nilai  getaran ISO 10816-3 displacement, getaran drum roller masuk pada Zona C, bermakna mesin hanya diizinkan beroperasi dalam waktu singkat. Hasil analisis bahwa drum roller mengalami unbalance terbukti benar dengan turunnya nilai getaran menjadi 18 μm RMS.
Kata kunci: Analisis Getaran , FFT, STFT, Drum roller
Abstract-- Drum rollers play an important role in testing the durability of car tires after the production process.  Excessive  vibration  occurs  on  the  drum  roller  which  can  affect  the  quality  of car  tires.  High vibrations can also damage important engine  parts. It is necessary to find the source of the problem that  causes  high  drum  roller  vibration.  Therefore,  this  study  aims  to  analyze  the  source  of  high vibrations  on  the  drum  roller  to  identify  damage  using  the  Fast  Fourier  Transform  (FFT)  and  Short Time  Fourier  Transform  (STFT)  methods.  Signal  processing  is  carried  out  from  the  input  of  the vibration measurement results in the form of time domain data using a vibration measuring instrument then  the  FFT  and  STFT  methods  are  applied  using  the  Hanning  window  filter  function  in  MATLAB. Then  validate  the  results  of the  fault  diagnosis.  Based  on  the  results  of vibration  measurements,  the largest vibration source was found in the radial position, namely the vibration generated by 97 m RMS. From the spectrum graph and STFT spectrogram at all measurement points, it can be concluded that there is an indication of unbalance. The pattern in each chart shows a high amplitude at 6.7 Hz or one drum  roller  frequency.  Based  on  the  standard  ISO  10816-3  displacement  vibration  value,  the  drum roller  vibration  enters  Zone  C,  meaning  the  machine  is  only  allowed  to operate  for  a  short  time. The results  of  the  analysis  that  the  drum  roller  experienced  unbalance  proved  correct  with  a  decrease  in the vibration value to 18 m RMS.
Keywords: Vibration analysis , FFT, STFT, drum roller

## 1. PENDAHULUAN
Pada  proses  produksi  ban  mobil  diperlukan sebuah  mesin  yang  disebut  drum  roller  seperti yang  ditunjukkan  oleh  Gambar  2,  yakni  untuk mengetahui ketahanan ban yang sudah diproduksi.  Kesalahan  getaran  frekuensi  juga merupakan  salah  satu  kesalahan  paling  umum dalam  pengoperasian  peralatan    berputar,  dan realisasi  diagnosis  waktu  nyata  dari  kesalahan getaran  frekuensi  umum  sangat  penting  untuk
memantau kesehatan dan menerapkan penurunan getaran  peralatan berputar  [1], [2]. Getaran yang disebabkan
oleh ketidakseimbangan dapat merusak bagian- bagian  penting  mesin  seperti  bantalan,  segel, roda  gigi  dan  kopling.  Dalam  praktiknya,  karena toleransi manufaktur, rotor tidak dapat diseimbangkan dengan sempurna. akibat ketidakseimbangan massa [3].
Gaya sentrifugal dihasilkan dan harus diserap oleh bantalan dan struktur pendukung.
Penurunan karakteristik frekuensi akibat kegagalan bagian-bagian mesin dapat
diekstraksi dengan menggunakan teknik pemantauan  kondisi  seperti  analisis  getaran  dan analisis  emisi  akustik.  Sinyal  yang  diekstraksi ditampilkan  dalam  bentuk  gelombang  domain waktu  yang  sering  kali  tidak  memberikan informasi  diagnostik  yang  berguna  tentang kesalahan  yang  terjadi  pada  komponen  mesin. Oleh  karena  itu,  sinyal-sinyal  ini  harus  dianalisis dalam  domain  frekuensi  menggunakan  teknik pemrosesan  sinyal  yaitu  FFT,  STFT,  CWT,  dll [4] –[6].
Fast Fourier Transform (FFT) adalah metode untuk  menghitung  transformasi  Fourier  hingga dari  satu  set  N  (kompleks)  titik  data  dengan  N log,  N  operasi    [7],  [8].  Keuntungan  utama  dari FFT  adalah  kecepatan  yang  dicapai  dengan mengurangi  jumlah  perhitungan  yang  diperlukan untuk menganalisis bentuk gelombang. Kekurangan  yang  terkait  dengan  FFT  adalah terbatasnya  jangkauan  data  bentuk  gelombang yang  dapat  diubah  dan  kebutuhan  untuk menerapkan fungsi pembobotan jendela didefinisikan ke bentuk gelombang untuk mengkompensasi  kebocoran  spektrum  juga ditentukan [9].
Dan juga melakukan proses pengolahan data menggunakan  STFT  sehingga  dapat  melihat domain  frekuensi  dalam  jangkauan  yang  lebih luas. Dalam praktiknya, prosedur untuk menghitung  STFT  adalah  dengan  membagi sinyal  waktu  yang  lebih  panjang  menjadi segmen-segmen  yang  lebih  pendek  dengan panjang  yang  sama,  dan  kemudian  menghitung transformasi fourier secara  terpisah  pada  setiap segmen yang pendek. Sebuah spektogram  yang berubah  dari  waktu  ke  waktu,  yang  disebut spektrum,  kemudian  sering  digambarkan.  dapat didefinisikan juga sebagai subjek analisis spektrum  menggunakan  FFT,  urutan  sinyal pendek  diperlakukan  sebagai  kuasi-stasioner [10].
Penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh Jianjun  Feng  et al  [11]  membahas  tentang  relasi sinyal  getaran  dengan  keadaan  kavitasi  turbin Kaplan.  Berikutnya  dilakukan  oleh  (Dutta  et  al., 2018)  penelitiannya  dapat  menemukan  letak kerusakannya  saja  tetapi    tidak  dilengkapi dengan keadaan kondisi mesin yang bermasalah sesuai  analisis  spektrum  pada    standar  analisis getaran displacment (ISO 10816-3) [12]. Selanjutnya  hasil  penelitian  tidak  dilengkapi dengan  hasil  dari  titik  poin  pengukuran  getaran yang berbeda sehingga dapat dijadikan perbandingan [13]. Dan juga dilakukan penelitian oleh  [14]    yaitu  tidak  dilakukannya  proses pengukuran  getaran  kembali  setelah  proses
perbaikan  dilakukan  dengan  penggunaan  STFT [14].
Maka  diperlukan  dilakukannya  pengolahan data    untuk  menganalisis  dalam  rentang frekuensi  rendah  dan  menengah  pengukuran getaran stasioner dan non stasioner yang berasal dari  mesin  yang  berputar  dengan  metode  FFT dan  STFT. Pada  penelitian  ini  saya,  melakukan proses  pengolahan  data  dengan  metode  FFT dan STFT  pada  frekuensi  yang  dihasilkan  oleh drum  roller dengan  standar  analisis  getaran displacment (ISO  10816-3).  Dapat  diharapkan, nantinya  dapat  mengetahui  informasi  dari  hasil getaran  pada  drum  roller  sehingga  mengetahui letak  kerusakannya  dan  jenis  kerusakan  yang bermasalah.    Lalu,  diperlukannya  juga  proses pengukuran  getaran  kembali  terkait  setelah proses  perbaikan  pada  unit  yang  bermasalah sehingga  dapat  mengetahui  nilai  getarannya semakin  menurun  atau  tidak  dengan  itu  dapat meningkatkan  kinerja  dan  memperpanjang  umur komponen drum roller .

## 2.  METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1  Metodologi Fast Fourier Transform
Transformasi  Fourier  Diskret  didefinisikan  oleh rumus:
  1 2 ( 1) 0 1 N j n k n F X e N         (1)
Di  mana  N  adalah  jumlah  sampel  waktu,  X adalah  sinyal  dalam  bentuk  domain  waktu,  n adalah  deret  sampel  waktu  dan  k  adalah  hasil pembagian  setiap  sampel  waktu  dengan  jumlah sampel  waktu.  Menghitung  deret  ini  secara langsung memerlukan operasi aritmetika sebanyak  O(N2).  Sebuah  algoritme  FFT  hanya memerlukan  operasi  sebanyak  O(N  log  N)  untuk menghitung  deret  yang  sama.  Secara  umum algoritme  tersebut  tergantung  pada  pemfaktoran N [15].
Hanning window
( ) 0.5 1 cos 2 ,   0 n w n
n N N     
            (2)
Panjang window adalah L=N+1 [16].
Bentuk  Hanning window yang  digunakan  pada pada  penelitian  ini  seperti  ditunjukkan  pada Gambar 1.
Gambar 1. Hanning window
Panjang window adalah L=N+1 Untuk menyelidiki segmen fungsi yang lebih panjang, untuk merata- ratakan spektrum frekuensi dari waktu ke waktu.

## Short Time Fourier Transform
STFT  digunakan  untuk  menganalisis  bagaimana konten  frekuensi  sinyal  non  stasioner  berubah dari  waktu  ke  waktu.  STFT  sinyal  dihitung dengan  menggeser  jendela  analisis  dengan panjang  M  di  atas  sinyal  dan  menghitung transformasi  Fourier  diskrit  dari  data  berjendela. Jendela  melompati  sinyal  asli  pada  interval sampel  R.  Sebagian  besar  fungsi  jendela meruncing  di  tepinya  untuk  menghindari  dering spektrum. Jika panjang (L) tumpang tindih bukan nol  ditentukan,  penambahan  tumpang  tindih segmen  berjendela  mengkompensasi  redaman sinyal  di  tepi  jendela.  DFT  dari  setiap  segmen berjendela  ditambahkan  ke  matriks  yang  berisi magnitudo  dan  fase  untuk  setiap  titik  waktu  dan frekuensi.  Jumlah  kolom  dalam  matriks  STFT diberikan oleh:
x N L k M L         
(3)
Di  mana  N x adalah  panjang  sinyal  asli  x(n)  dan simbol  dalam  kurungnya  menunjukkan  fungsi floor.  Jumlah  baris  dalam  matriks  sama  dengan N DFT ,  jumlah  titik  DFT,  untuk  transformasi  pusat dan  dua sisi dan ⌊ N DFT /2 ⌋ + 1 untuk transformasi satu sisi. Matriks STFT diberikan oleh persamaan
  1 2 3 ( ) ( )   ( )   ( ) ( ) k X f X f X f X f X f  (4)
sehingga elemen ke-m dari matriks ini adalah
2 ( ) ( ) ( ) j fn
m
n X f x n g n mR e  
     (5)
Di  mana,  g(n)  adalah  fungsi  jendela  dengan panjang  M.  X m (f)  adalah  DFT  dari  data  jendela yang berpusat pada waktu mR. R adalah ukuran hop  antara  DFT  yang  berurutan.  Ukuran  hop adalah  perbedaan  antara  panjang  jendela  dan panjang tumpang tindih L [17].

## 2.2. Alat dan Bahan
A. Drum Roller
Drum roller memiliki spesifikasi sebagai berikut:
Power :  75 kW Foundation :  Flexible Motor Speed :  1500 RPM Impeller Speed :  400 RPM Diameter Impeller :  1706 mm Rotor Weight :  500 kg Transmission System :  Belt
Gambar 2. Drum roller

## B. Alat Ukur Getaran
Pengukuran  getaran  pada  Drum  roller  dilakukan pada  sumbu Axial dan Radial terhadap  bearing untuk mendapatkan getaran yang dihasilkan oleh Drum roller. VibExpert II seperti yang ditunjukkan oleh  Gambar  3  ini  digunakan  untuk  melakukan pengukuran  getaran  pada  Drum  roller  sehingga akan  mendapatkan  nilai  getaran  yang  muncul untuk diolah menggunakan aplikasi MATLAB.

## Gambar 3. VibExpert II

## C. MATLAB
Aplikasi  MATLAB  seperti  yang  ditunjukkan  oleh Gambar 4 digunakan untuk melakukan pengolahan  data  dari  hasil  pengukuran  getaran dengan  penggunaan  FFT  Dan  STFT  untuk mendapatkan nilai dari grafik dan spektrum.
Gambar 4 . MATLAB
Gambar 5. Pemrograman STFT
Pemrograman STFT secara garis besar ditunjukkan  oleh  Gambar  5  berfungsi  untuk pengolahan  sinyal  getaran  hasil  pengukuran  di bearing NDE axial dan radial .

## 2.3. Analisis Data
Pada  tahap  analisis  data  yaitu  mengidentifikasi garis spektrum frekuensi domain dengan membandingkan  karakteristik  getaran  antara posisi axial dan radial pada  pengukurannya terhadap  hasil  spektogram fourier  transform . Untuk  parameter  yang  dibandingkan  adalah amplitudo  dan  frekuensinya  untuk  menentukan letak  kerusakan  pada  drum  roller  dengan mengetahui  kondisi  kerusakannya  berdasarkan standar  nilai getaran displacement ISO 10816-3 seperti yang ditunjukkan oleh Gambar 6.
Gambar 6. Standar ISO 10816-3 displacement

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Time Signal
Gambar  7  dan  8  merupakan  hasil  dari pengolahan sinyal menggunakan aplikasi MATLAB  yang  didapatkan  dari  hasil  pengukuran getaran  sesuai  dengan  data  getaran  pada  posisi axial dan radial . Time  signal  axial ini  merupakan hasil dari pengambil data getaran yang dilakukan pada  saat  motor  sudah  berputar  stabil  dan kecepatan  maksimumnya.  Banyaknya  sumber getaran yang dihasilkan oleh komponen- komponen ID  Fan dalam  grafik  domain  waktu membuat  sulit  untuk  menemukan  letak  frekuensi dari sebuah amplitudo.
Gambar 7. Data pengukuran titik axial
Menggunakan grafik domain waktu kita tidak bisa membaca  frekuensi  dari  getaran-getaran  yang muncul.
Grafik domain waktu hanya menunjukkan nilai amplitudo dan waktu pengukuran.
Data  pengukuran  sinyal  getaran  di  titik axial yang  belum  diolah  atau  masih  berupa  domain waktu  ditunjukkan  oleh  Gambar  7.  Sedangkan data  pengukuran  di  titik radial ditunjukkan  oleh Gambar  8.  Getaran  pada  titik axial terlihat memiliki  kerapatan  lebih  tinggi  dibanding  pada titik radial .  Hal  ini  menunjukkan  amplitudo  besar
terjadi pada frekuensi rendah.
Gambar 8. Data pengukuran titik radial
3.2. Hasil Komputasi FFT
Proses perhitungan dilakukan dengan menggunakan  algoritma  FFT  seperti  yang ditunjukkan  oleh  Persamaan  1.  Grafik  hasil algoritma FFT pengukuran posisi axial dan radial ditunjukkan oleh Gambar 9 dan 10.
Gambar 9. Spektrum pengukuran axial
Pada  Gambar  9  menunjukkan  grafik  hasil pengolahan  FFT  di  titik  pengukuran axial .    Nilai getaran  tertinggi  sebesar  27 μm  terletak  pada satu  kali  RPM  drum  roller  atau  di  frekuensi  6.7 Hz.  Jika  mengacu  pada  standar  ISO  10816-3, getaran  tersebut  masih  dalam  kategori  baik. Grafik  spektrum  hasil  pengolahan  algoritma  FFT di titik radial ditunjukkan oleh Gambar 10. Terlihat getaran di dominasi oleh amplitudo  yang terletak di  frekuensi  6.7  Hz  atau  1  kali  RPM  drum  roller. Pada  kedua  titik  pengukuran  menunjukkan amplitudo  paling  besar  terjadi  di  frekuensi  satu kali  RPM  drum  roller.  Adanya  amplitudo  yang melebihi  batas  standar  pada  satu  kali  frekuensi objek  yang  berputar  mengindikasi  kerusakan unbalance [18].
Gambar 10. Spektrum pengukuran radial Penggunaan metode FFT menyajikan sebuah  visualisasi  yang  bermanfaat  untuk mengetahui  sumber  kerusakan  drum  roller dengan cepat dan akurat. Namun spektrum hasil pengolahan  FFT  memiliki  banyak  garis  dan  saat kondisi  tertentu  sulit  untuk  mengetahui  frekuensi dari  sebuah  amplitudo  yang  paling  dominan. Pengolahan sinyal getaran menggunakan metode  STFT  dilakukan  untuk  mendukung  hasil diagnosis kerusakan drum roller. 3.3. Hasil Pemotongan Domain Waktu Hasil pemotongan data domain waktu ditunjukkan oleh Gambar 11 dan  12.  Gambar 11 menunjukkan grafik sinyal getaran dalam domain waktu  hasil  pengukuran  di  titik axial .  Sedangkan grafik  sinyal  getaran  dalam  domain  waktu  hasil pengukuran  di  titik radial ditunjukkan  oleh Gambar 12.
Gambar 11. Hasil pemotongan sinyal titik axial
Kedua grafik domain waktu ini sama dengan data grafik  yang  ditunjukkan  oleh  Gambar  7  dan  8, perbedaannya  hanya  terletak  pada  waktu  yang lebih  diperkecil.  Grafik  sebelumnya  memiliki waktu  5  detik  dan  diperkecil  menjadi  1  detik. Pemotongan  sinyal  dilakukan  di  tengah  dan simetri.
Gambar 12. Hasil pemotongan sinyal titik radial

## 3.4. Hasil  Perkalian  STFT  Dengan  Hanning

## Window
Gambar  13  dan  14  merupakan  Hasil  Perkalian sinyal  getaran  dalam  domain  waktu  dengan Hanning window .  Perkalian  Hanning window dengan sinyal getaran dari  pengukuran titik axial ditunjukkan oleh Gambar 13.
Gambar 13. Hasil perkalian sinyal titik axial dengan Hanning Window
Hasil  perkalian  sinyal  getaran  pengukuran  titik radial dengan  Hanning window ditunjukkan  oleh Gambar  14.  Terlihat  pada  kedua  grafik  nilai amplitudo  berubah  menjadi  0  di  ujung  awal  dan akhir  sinyal.  Hasil  ini  sesuai  dengan  Gambar  1 yang  memiliki  nilai  0  di  setiap  ujungnya  dan amplitudo paling besar berada di tengah.
Gambar 14. Hasil perkalian sinyal titik radial dengan Hanning Window

## 3.5. Hasil dan Analisis STFT
Grafik  STFT  seperti  yang  ditunjukkan  oleh Gambar 15, 16, dan 18 didapatkan menggunakan  Persamaan  2 –  5.    Gambar  15 menunjukkan grafik spektogram hasil
pengolahan algoritma STFT untuk sinyal getaran yang diambil dari titik axial.
Gambar 15. Spektogram STFT axial
Grafik spektogram menunjukkan amplitudo besar dengan  warna  kuning  banyak  terkumpul  pada area  frekuensi  6.7  Hz.  Beberapa  warna  kuning juga  tersebar  di  area  frekuensi  lain  namun  tidak sebanyak  di  area  frekuensi  6.7  Hz.  Dengan begitu dapat disimpulkan bahwa amplitudo paling besar terjadi di frekuensi 6.7 Hz atau di satu kali RPM drum roller.
Grafik spektogram menunjukkan  karakteristik  yang  sama  dengan grafik spektrum. Keduanya sama-sama menunjukkan amplitudo yang paling besar terjadi pada satu kali RPM drum roller.
Gambar 16. Spektogram STFT radial
Gambar  16  menunjukkan  grafik  spektogram untuk  hasil  pengolahan  sinyal  getaran  dari  titik radial .  Terlihat  garis  berwarna  kuning  hanya  ada di area frekuensi 6.7 Hz.  Pola grafik spektogram bermakna bahwa amplitudo paling besar terletak pada frekuensi 6.7 Hz. Jika dibandingkan dengan Gambar  15,  spektogram  ini  memiliki  nilai amplitudo  yang  lebih  besar.  Karena  pada Gambar  16  terlihat  warna  kuning  yang  terlihat lebih  rapat  hingga  membentuk  sebuah  garis. Hasil  ini  juga  didukung  oleh  spektrum  di  titik radial yang  memiliki  amplitudo  lebih  besar  jika dibandingkan hasil pengukuran di titik axial . Semua  grafik  spektogram  STFT axial  dan radial menyimpulkan  bahwa  adanya  indikasi unbalance pada  drum  roller  ditandai  dengan adanya  amplitudo  paling  besar  terletak  di frekuensi  6.7  Hz.  Nilai  getaran  keseluruhan paling besar adalah 97 μm.  Berdasarkan standar ISO  10816-3  jenis displacement besar  getaran
masuk  pada  zona  C,  bermakna  mesin  masih dapat  dioperasikan  tapi  jangka  singkat.  Dengan kata  lain  mesin  sangat  direkomendasikan  untuk diperbaiki segera.
Gambar 17. Proses balancing
Setelah mengetahui
sumber
penyebab kerusakan mesin maka dilakukan upaya perbaikan dengan cara menyeimbangkan kembali  drum  roller  agar  getaran  yang  timbul karena  masalah  unbalance  bisa  hilang.  Selain itu,  kegiatan  ini  dilakukan  untuk  memvalidasi kebenaran  hasil  analisis.  Proses balancing drum roller dapat dilihat pada Gambar 17. Penambahan massa dilakukan untuk
menyeimbangkan  sisi  drum  roller  yang  kurang berat.
Setelah proses balancing selesai, selanjutnya melakukan  pengukuran  getaran  kembali  pada titik radial .  Spektrum  getaran  setelah  proses balancing ditunjukkan oleh Gambar 18.
Gambar 18. Spektrum radial setelah balancing
Amplitudo  di  frekuensi  6.7  Hz  yang  sebelum dilakukan balancing bernilai  97 μm  menjadi  18 μm. Mengacu pada standar ISO 10816-3 getaran sebesar  18 μm  masuk  pada  zona  A,  bermakna mesin  dalam  kondisi  baru  dan  bisa  beroperasi untuk jangka yang lama.
Gambar 19. Spektogram STFT radial setelah balancing
Gambar  19  menunjukkan  grafik  spektogram drum  roller  setelah  dilakukan balancing .  Terlihat beberapa  area  masih  berwarna  kuning  tetapi hanya  sedikit.  Jika  dilihat  warna  kuning  masih terkumpul  di  area  frekuensi  6.7  Hz  namun  tidak sebanyak  pada  spektogram  Gambar  15  dan  17. Pola  ini  menandakan  Amplitudo  paling  besar masih  berada  pada  frekuensi  6.7  Hz  akan  tetapi nilainya  tidak  besar.  Dapat  terlihat  dari  tidak rapatnya  pola  warna  kuning  di  area  satu  kali RPM drum roller.

## 4.  KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang sudah dilakukan didapatkan kesimpulan sebagai berikut: 1.  Metode FFT dan STFT berhasil
diterapkan untuk
mendiagnosis
kerusakan  drum  roller.  FTT  dan  STFT berfungsi  mengubah  visualisasi  sinyal getaran  dalam  domain  waktu  menjadi domain frekuensi sehingga sumber kerusakan  pada  drum  roller  dapat diidentifikasi.
2.  Sumber  getaran  terbesar  terjadi  di  titik radial yaitu  sebesar  97 RMS.
Mengacu pada standar ISO 10816-3 tipe displacement masuk  pada  zona  C  yang bermakna  getaran  tinggi  dan  mesin diizinkan  beroperasi  untuk  waktu  yang singkat.  Perbaikan  drum  roller  harus dilakukan segera. 3.  Hasil pengolahan FFT dan STFT menunjukkan nilai getaran terbesar berasal  dari  frekuensi  6.7  Hz  di  mana frekuensi  ini  sama  dengan  1  kali  RPM drum  roller.  Sehingga  dapat  disimpulkan bahwa sumber kerusakan yang menyebabkan  nilai  getaran  tinggi  adalah unbalance drum roller.
4.  Hasil  diagnosis  berupa  unbalance  pada drum  roller  terbukti  benar  karena  nilai getaran  turun  menjadi  18 μm  setelah dilakukan balancing pada drum roller.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] X.  Pan  and  G.  Bin,  “Real-time  intelligent diagnosis  of  co-frequency  vibration  faults  in rotating  machinery  based  on  Lightweight- Convolutional  Neural  Networks,”  pp.  0–18,
2022.
[2]  X. Lu et al. , “Prediction and analysis of cold rolling  mill  vibration  based  on  a  data-driven method,” Appl.  Soft  Comput.  J. ,  vol.  96,  p. 106706, Nov. 2020, doi: 10.1016/j.asoc.2020.106706.
[3]  B.  K.  Kumar,  G.  Diwakar,  and  M.  R.  S. Satynarayana,  “Determination  of  unbalance in rotating machine using vibration signature analysis,” Int.  J.  Mod.  Eng.  Res. ,  vol.  2,  no. 5, pp. 33415 –33421, 2012.
[4]  S.  M.  Ramteke,  H.  Chelladurai,  and  M. Amarnath,  “Diagnosis  and  classification  of diesel engine components faults using time – frequency  and  machine  learning  approach,”
J. Vib. Eng. Technol. , 2021, doi: 10.1007/s42417-021-00370-2.
[5]  D.  Romahadi,  H.  Xiong,  and  H.  Pranoto, “Intelligent  system  for  gearbox  fault detection  &  diagnosis  based  on  vibration analysis  using  Bayesian  Networks,” IOP Conf.  Ser.  Mater.  Sci.  Eng. ,  vol.  694,  no.  1, 2019, doi:
10.1088/1757-
899X/694/1/012001.
[6]  D.  Romahadi,  F.  Anggara,  A.  F.  Sudarma, and  H.  Xiong,  “The  implementation  of artificial  neural  networks  in  designing intelligent  diagnosis  systems  for  centrifugal machines  using  vibration  signal,” SINERGI , vol.  25,  no.  November  2020,  2021,  doi: 10.22441/sinergi.2021.1.012.
[7]  J.  W.  Cooley,  P.  A.  W.  Lewis,  and  P.  D. Welch, “Historical Notes on the Fast Fourier
Transform,” IEEE Trans. Audio
Electroacoust. ,  vol.  15,  no.  2,  pp.  76 –79, 1967, doi: 10.1109/TAU.1967.1161903.
[8]  D. Romahadi, A. A. Luthfie, W. Suprihatin ingsih,  and  H.  Xiong,  “Designing expert  system  for  centrifugal  using  vibration signal  and  Bayesian  Networks,” Int.  J.  Adv. Sci. Eng. Inf. Technol. , vol. 12, no.  1, p. 23, Jan.
2022,
doi: 10.18517/IJASEIT.12.1.12448.
[9]  E.  O.  Brigham  and  R.  E.  Morrow, The  fast Fourier transform , vol. 4, no. 12. 1967.
[10] D.  Mokrzan  and  G.  Szymański,  “Time- frequency methods of non-stationary vibroacoustic diagnostic signals processing,” Rail  Veh. ,  no.  3,  pp.  44 –57,  2021,  doi:
10.53502/rail-143047.
[11]  J.  Feng,  Y.  Men,  G.  Zhu,  Y.  Li,  and  X.  Luo, “Cavitation  detection  in  a  Kaplan  turbine based  on  multifractal  detrended  fluctuation analysis  of  vibration  signals,” Ocean  Eng. , vol.  263,  p.  112232,  Nov.  2022,  doi: 10.1016/J.OCEANENG.2022.112232.
[12]  R.  Dutta,  J.  P.  Dwivedi,  V.  P.  Singh, and  A. Ghosh,  “Using  Vibration  Analysis  to  Identify &  Correct  an  Induced  Draft  Fan  ’  s Foundation  Problem  of  a  Pollution  Control Device  - A  Case  Study,” Int.  J.  Appl.  Eng. Res. , vol. 13, no. 8, pp. 5831 –5840, 2018.
[13] S.  Farokhzad,  “Vibration  Based  Fault
Detection  of  Centrifugal  Pump  by  Fast
Fourier  Transform  and  Adaptive  Neuro- Fuzzy  Inference  System,” J.  Mech.  Eng. Technol. ,  no.  November  2013,  pp.  82 –87, 2013, doi: 10.18005/jmet0103001.
[14] C.  Mateo  and  J.  A.  Talavera,  “Short-Time Fourier  Transform  with  the  Window  Size Fixed  in  the  Frequency  Domain  (STFT-FD): Implementation,” SoftwareX , vol. 8, pp. 5 –8, 2018, doi: 10.1016/j.softx.2017.11.005.
[15]  S.  Agrawal,  A.  N.  Tiwari,  and  V.  K.  Giri, “Signal processing methods for identification of  inductio n  motor  bearing  fault,” Int.  J.
Recent Technol. Eng. , vol. 8, no. 3, pp. 143 – 151, 2019, doi: 10.35940/ijrte.C3911.098319.
[16]  A.  Antoniou, Digital  Signal  Processing: Signals, Systems, and Filters . 2006.
[17] K. Yani, A. Rizal, and B. Prasetya, “Analisis kinerja algoritma Short Time Fourier Transform  (STFT)  untuk  deteksi  sinyal carrier Frequency Hopping Spread
Spectrum  (FHSS)  CDMA,”  no.  November 2017, 2008.
[18]  D.  Romahadi,  A.  A.  Luthfie,  and  L.  B.  Desti Dorion, “Detecting classifier-coal mill damage  usin g  a  signal  vibration  analysis,” SINERGI ,  vol.  23,  no.  3,  p.  175,  2019,  doi: 10.22441/sinergi.2019.3.001.