## KLASIFIKASI HUBUNG SINGKAT TURN TO TU RN PADA BELITAN STATOR MOTOR INDUKSI YANG

## DISEBABKAN KEGAGALAN ISOLASI MENGGUNAKAN
METODE NEURAL NETWORK (NN)
Barli Jeihan Irawan, 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: Barlijeihanirawan@gmail.com , iradiratu@hangtuah.ac.id , bellyyandewantara@hangtuah.ac.id daengrahmatullah@gmail.com

## ABSTRACT
Hampir seluruh industri menggunakan motor induksi sebagai alat bantu produksi, hal  ini disebabkan karena beberapa alasan yaitu, kecepatan putar yang dihasilkan konstan, motor induksi tidak  memiliki  sikat  sehingga  rugi  gesek  dapat  dikurangi,  dan  perawatannya  yang  mudah.  Pada penelitian  ini  adalah  mendeteksi  kerusakan  belitan  stator  yang  disebabkan  oleh  laminasi  belitan sehingga terjadinya hubung singkat pada satu phasa, yang disebut juga dengan turn fault. Metode Fast  Fourier  Transform  (FFT)  yang digunakan  untuk  pedeteksian  arus  dengan pembebanan  0%, dan  100%  yang  nantinya  hasil  deteksi  untuk  klasifikasi  pada  Neural  Network  (NN). Pengkategorian tingkat pembebanan dan tingkat kerusakan yang dialami oleh motor induksi, yaitu turn to turn u1, turn to turn u1 dan v1, dan turn to turn u1, v1 dan w1. Pembacaan hasil test yang dilakukan  pada  Neural  Network  memiliki  hasil  prediksi  yang  baik  karena  MSE  yang  dihasilkan tidak melebihi tingkat keerroran 5% yang telah ditetapkan.
Keywords : Analisis arus stator, Kerusakan, Fast Fourier Transform (FFT), Neural Network (NN).

## 1. PENDAHULUAN
Hampir seluruh industri menggunakan  motor  induksi  sebagai  alat bantu produksi, hal ini disebabkan karena beberapa  alasan  yaitu,  kecepatan  putar yang  dihasilkan  konstan,  motor  induksi tidak  memiliki  sikat  sehingga  rugi  gesek
dapat  dikurangi,  dan  perawatannya  yang mudah.  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).
Barli Jeihan Irawan, dkk.
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 belitan  stator  yang  sering  terjadi  dapat mencapai 36%. (Abduh, 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  belitan  stator motor motor induksi menggunakan deteksi  getaran,  namun  metode  ini merupakan metode konvensional dan jika terjadi  kerusakan  ringan  sulit  untuk dideteksi.
Ada  beberapa  analisa  kerusakan melalui  arus  stator  menggunakan  MCSA Motor  Current  Signature  Analysis antara lain  mendeteksi  kerusakan  batang  rotor
menggunakan  metode Fast  Fourier Transform FFT  (Shodiq,  F.,  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).
Penelitian  ini  akan  membahas mengenai metode analisis arus stator pada kondisi steady  state yang  terjadi  pada motor  induksi  yang  dilengkapi  dengan algoritma Fast  Fourier  Transform (FFT) yang kemudian akan memiliki keuntungan  untuk  mengenali  pola  data non-linear dan dapat menghindari kompleksitas  penentuan  ambang  batas deteksi  menggunakan Neural  Network (NN).  Yang  diaplikasikan  pada  motor induksi untuk melakukan deteksi kerusakan belitan stator .
Dalam  penelitian  ini  nantinya akan  dilakukan  beberapa  eksperimen berupa  rekonstruksi  kerusakan  belitan
stator  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 motor induksi.

## 2.  TEKNIK  DAN  EKSPERIMEN ANALISA  KERUSAKAN  BELITAN STATOR MOTOR INDUKSI
Pada penelitian ini akan dilakukan eksperimen  untuk  mendeteksi  terjadinya kerusakan  belitan stator pada  motor induksi  melalui  analisa  frekuensi  pada arus stator. Adapun sistem yang digunakan  terdiri  dari  beberapa device yang  dibutuhkan  antara  lain  sumber  AC, motor induksi 3 fasa, perangkat pembebanan,  dan  peralatan  akuisisi  data yang  secara  langsung  terhubung  ke komputer.  Dalam  Penelitian  ini,  sistem pengukuran  sinyal  arus  stator,  untuk membentuk sistem deteksi tersebut diperlukan  beberapa  peralatan  penunjang seperti  sumber  listrik  dari  pln,  motor induksi  3  fasa,  perangkat  pembebanan
berupa  generator  dan  lampu,  serta peralatan akuisisi data (NI-DAQ) terhubung  komputer  yang  dilengkapi dengan software LabVIEW ,  Diadem  dan MATLAB.
Dengan  menggunakan  algoritma Fast  Fourier  Transform (FFT)  yang mengubah  sinyal  arus  stator  dari  domain waktu ke domain frekuensi yang kemudian  akan  memiliki  keuntungan untuk mengenali pola data non-linear dan dapat menghindari kompleksitas penentuan ambang batas deteksi menggunakan Neural  Network (NN). Tujuan  digunakannya  algoritma  FFT  dan metode  NN  adalah  untuk  melakukan deteksi hubung singkat pada belitan stator melalui spectrum arus stator.
Gambar 1 . Konfigurasi Sistem Deteksi kerusakan belitan stator

## A. Eksperimen Penelitian
Sumber  yang  digunakan  berupa sumber  AC  tiga  fasa  yang  langsung diambil  dari  jaringan  PLN.  Fungsinya sebagai  sumber  listrik  arus  bolak-balik
Barli Jeihan Irawan, dkk.
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 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  8  buah  dengan daya 100 Watt.
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.
B. Rekontrusi Kerusakan Belitan

## Stator
Rekonstruksi hubung singkat yang dilakukan  dengan  cara  memberikan kecacatan  pada  bagian  belitan stator . Kerusakan  dibuat  dengan  membuatan goresan  isolasi  dikumparannya.  Variasi goresan  kerusakan  ini  dimaksudkan  agar data  yang  dihasilkan  dapat  terukur tingkatannya,  walaupun  pada  kenyataan di lapangan hubung singkat terjadi karena usia  motor  tua  atau  besaran  yang  tidak dapat ditentukan.
Pada  perancangan  kerusakan  ini akan  dirancang  kerusakan  sistem  isolasi antar turn pada motor induksi. Kerusakan ini  melibatkan  kerusakan  sistem  isolasi yang  terdapat  pada  kawat-kawat,  belitan yang  terpisah  dalam  tiap  koil.  Pada pengujian  ini  koil  masih  dalam  satu  fasa
yang  sama  yaitu  fasa  R,  S  dan  T  akan divariasikan  jumlah turn  fault yang terjadi  dalam  satu  fasa  tersebut.  Pada perancangan kerusakan ini akan disimulasikan  pada  gambar  yang  terjadi pada turn to turn u1, turn to turn u1 dan v1, turn  to  turn u1,  v1  dan  w1  sebagai berikut :
Gambar 2. Konfigurasi Turn To Turn
Motor Induksi 3 Fasa
Gambar 3. Kerusakan Belitan Stator

## Turn To Turn
Disini pendeteksian menggunakan nilai  arus  yang  dimana  arus  diubah menjadi domain frekuensi  yang  awalnya pendeteksian  menggunakan  perhitungan manual yaitu:
Setelah  perhitungan  slip  maka dilakukan perhitungan pada
(2)
Setelah itu dilakukan perhitungan untuk menentukan nilai frekuensi prediksi  yang  dimana  frekensi  pada prediksi di kerusakan stator adalah
(3) Ini adalah contoh nilai
perhitungan yang telah dilakukan
Lalu  lakukan  perhitungan  nilai prediksi.
Dibawah  adalah  gambar  salah satu  contoh  grafik  yang  telah  dilakukan perbandingan pendeteksian dari perhitungan  manual  dan  nilai  yang tertera pada grafik yang dimana pendeteksian dilakukan dengan membandingkan  grafik  spectrum  arus motor  normal  dan  motor  yang  telah mengalami kerusakan
Barli Jeihan Irawan, dkk.
Gambar 4. Perbandingan (-) Semua
Kerusakan Beban 0% Motor Tanpa
Dibebani Gambar  diatas  adalah  gambar  4 yang  merupakan  hasil  nilai spectrum yang  terjadi  pada  motor  sehat, turn  to turn u1, turn  to  turn u1  dan  v1, turn  to turn u1,  v1  dan  w1  yang  menunjukkan hasil spectrum pada  (-).
Gambar 5. Perbandingan (+) Semua Kerusakanbeban 0% Motor Tanpa Dibebani.
Tabel 1 : Nilai Fst (Frekuensi Stator) Beban 0 %Motor Tanpa Beban
Nilai  yang  ditunjukkan  pada spectrum beban 0% yang telah di analisa akan  di  masukkan  ke  dalam  tabel  yang nantinya  juga  dilakukan  pada  beban 100%
Pada  tabel  1  diatas  menunjukkan perbedaan  nilai  yang  dimiliki  oleh masing-masing  kondisi  motor,  yaitu motor  sehat,  dan  motor  yang  telah mengalami  kerusakn  yaitu,  kerusakan  1 turn  to  turn u1,  kerusakan  2 turn  to turn u1 dan v1, kerusakan 3 turn to turn u1,v1 dan w1, pada nilai yang telah dihasilkan, nilai mengalami perbedaan frekuensi dan kenaikan amplitude yang dapat di berikan kesimpulan bahwa analisa telah terdeteksi.
Pada  gambar  4  dan  gambar  5 menunjukkan  perbedaan  warna  yang menunjukkan  perbedaan  pada  pemberian keterangan  yang  akan  di  jelaskan menurut perbedaan warna tersebut.
Motor sehat Hubung  singkat turn  to  turn u1 (kerusakan 1)
Hubung  singkat turn  to  turn u1 danv1 (kerusakan 2)
Hubung  singkat turn  to  turn
u1,v1 dan w1 (kerusakan 3)
Gambar 6. Perbandingan (-) Semua Kerusakan Beban 100 % Motorterkopel Generator + 8  Lampu
Gambar 7. Perbandingan (+) Semua Kerusakan Beban 100 % Motorterkopel
Generator + 8  Lampu
Tabel  2 :  Nilai  Fst  (Frekuensi Stator) Beban  100  %  Motor  Terkopel  Dengan Generator + 8 Lampu
Pada  tabel  2  diatas  menunjukkan perbedaan  nilai  yang  dimiliki  oleh masing-masing  kondisi  motor,  yaitu motor sehat dikopel dengan generator + 8 lampu,  dan  motor  yang  telah  mengalami kerusakan  yang  juga  terkopel  dengan generator  +  8  lampu  yaitu,  kerusakan  1 turn  to  turn u1,  kerusakan  2 turn  to turn u1 dan v1, kerusakan 3 turn to turn u1,v1 dan w1, pada nilai yang telah dihasilkan, nilai mengalami perbedaan frekuensi dan kenaikan amplitude yang dapat di berikan kesimpulan bahwa analisa telah terdeteksi.  Nilai  hasil  perbandingan beban 100% ini bisa dilihat pada tabel 2.
Dari percobaan pada beban tersebut,  memiliki  selisih  yang  akan menunjukkan  tingkat  kerusakan  dan beban  yang  terjadi  pada  pendeteksian arus  yang  dimana  nantinya  akan  menjadi nilai yang di gunakan untuk mengklasifikasikan kerusakan dan tingkat
Barli Jeihan Irawan, dkk.
pembebanan  yang  dilakukan  di  metode Neural Network.

## 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
Gambar 8 . Hasil Grafik Nilai MSE
Gambar  8  diatas  menunjukkan nilai  MSE  pada  neuron  ke  1  sampai  7 yang  dimana  disini  saya  menggunakan data  latih  dengan  MSE  terkecil  yang dimana  dimiliki  pada  neuron  ke  5 percobaan d.
A. Hasil Testing NN  ( Neural  Network ) Motor turn to turn u1 Beban 0%
Hasil grafik di bawah adalah salah satu  contoh  acak  hasil  data  validasi  atau data  tes  pada  motor  keadaan  Normal dengan  beban  0  %  yang  telah  dilakukan setelah melakukan training atau memproses data latih yang diberikan dari data  FFT  ke  NN,  data training diproses dan  mendaparkan  hasil  pada  grafik  di bawah
http://jurnal.unimus.ac.id
Gambar  9 . Hasil  Grafik  Saat  Validasi Data NN Motor Kerusakan Turn To Turn U1 Yang Terkopel Generator  Beban 0% Tabel 3. Pengambilan Data Hasil Testing NN  Motor  Terkopel  Generator Turn  To Turn U1 Hasil dari tabel 3 diatas menyatakan bahwa tingkat beban dari 0% =  1  dan  100%  =  5,  dan  kondisi  stator pada  motor  terkopel  generator turn  to turn u1  menunjukkan  nilai  data  =  2, setelah  melakukan  percobaan  testing  NN yang  dilakukan  melalui  data  FFT  target klasifikasi kerusakan stator menunjukkan hasil  yang  terbaca  dengan  baik  dan menunjukkan  hasil  target  yang  sama dengan  data  target  kalsifikasi  kerusakan stator.  Data error pada  tiap  tingkatan beban menunjukkan hasil error yang kecil 0% = 7,86 x ,, 100% = 8,38 x .
B.  Hasil Testing NN  ( Neural  Network ) Motor  Terkopel  Generator Turn  To Turn u1 dan v1 Beban 100%
Hasil grafik di bawah adalah salah satu  contoh  acak  hasil  data  validasi  atau data tes pada motor mengalami kerusakan turn  to  turn u1dan  v1  yang  terkopel dengan  generator  dengan  beban  100% yang  telah  dilakukan  setelah  melakukan training atau  memproses  data  latih  yang diberikan  dari  data  FFT  ke  NN,  data training diproses  dan  mendaparkan  hasil pada grafik di bawah.
Gambar  9 .  Hasil  Grafik  Saat  Validasi Data NN Motor Kerusakan Turn To Turn U1  Dan  V1  Yang  Terkopel  Generator Beban 100%
Tabel 4 . Pengambilan Data Hasil Testing NN  Motor  Terkopel  Generator Turn  To Turn U1 Dan V1
Hasil  dari  tabel    4  diatas menyatakan  bahwa  tingkat  beban  dari
Barli Jeihan Irawan, dkk.
0% = 1 dan 100% = 5, dan kondisi stator pada  motor  terkopel  generator turn  to turn u1  menunjukkan  nilai  data  =  3, setelah melakukan percobaan testing NN yang  dilakukan  melalui  data  FFT  target klasifikasi kerusakan stator menunjukkan hasil  yang  terbaca  dengan  baik  dan menunjukkan  hasil  target  yang  sama dengan  data  target  kalsifikasi  kerusakan stator.  Data error pada  tiap  tingkatan beban  menunjukkan  hasil error yang
kecil 0% = 2.61 x
,, 100% =  5.3450
x .

## 5. PENUTUP

## A. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dari  penelitian yang  telah  dilakukan  untuk  kerusakan stator  pada  motor  induksi  menggunakan analisa arus stady state dengan menggunakan Neural  Network dengan
pembahasan backpropogation yang digunakan untuk mengklasifikasikan beban  dan  tingkat  kerusakan  pada  motor induksi  yang  berfokus  pada  stator,  yaitu motor sehat, turn to turn u1, turn to turn u1  dan  v1, turn  to  turn u1,  v1  dan  w1 sebagai berikut :
1. Pengujian dilakukan dengan
pengambilan data arus lonjakan pada motor  induksi  keadaan stady  state yang  dilakukan  di  stator  motor
normal,  dan  mengalami  kerusakan turn  to  turn u1, turn  to  turn u1  dan v1, turn  to  turn u1,  v1,  dan  w1, setelah  itu  data  arus  di  olah menggunakan  metode  FFT  yang membandingkan spectrum arus motor  normal  dan  motor  yang mengalami kerusakan pada grafik.
2. Hasil  dari  pengujian  NN  memiliki hasil  keberhasilan  90%  keatas,  yang dimana  pembacaan  pada  grafik  pada neuron ke  5  pada  percobaan  d  yang memiliki MSE 1.63E-13.
3. Pada  keluaran  yang  dihasilkan  pada prosesan metode NN dapat
disimpulkan bahwa hasil pendeteksian  kerusakan  pada  motor induksi dapat  terlihat  memiliki tingkat  keerroran  yang  kurang  dari 5% pada MSEnya.

## 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.
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.
Fithrooh,  A.  H.  et  al,  2020,  “ Diagnosa Eksentrisitas  Celah  Udara  Pada Motor Induksi Melalui Analisia Axial Fluk”, Media Elektrika, 12(2), 66-78. 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, “ 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.
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).
Iradiratu  Diah  P  K,  at  al,  “ Healthy Monitoring  and  Fault  Detection Outer  Race  Bearing  in  Induction Motor  Using    Stator  Current” ,ijie, vol. 11, no. 3, sep. 2019.
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.