Journal of Information Technology and Computer Science (JOINTECS)
Vol 6, No 2 (2021)

Klasifikasi Kerusakan Motor Induksi Menggunakan Metode Transformasi Wavelet Diskrit Dan K-Nearest Neighbor

Gigih Priyandoko (Universitas Widyagama Malang)

Article Info

Publish Date
31 May 2021

Abstract

Dalam bidang industri, motor induksi 3 fasa sering digunakan, motor listrik ini dikenal memiliki konstruksi yang lebih kuat dari jenis motor listrik lain. Namun motor listrik ini tidak terlepas dari kerusakan. Kerusakan yang sering terjadi disebabkan oleh faktor lingkungan kerja dan umur motor. Kurangnya pengetahuan tentang sistem dalam mendeteksi kerusakan motor induksi 3 fasa mengakibatkan mesin mengalami shut-down berhenti beroperasi, sehingga mengakibatkan kerugian di sektor industri. Metode ekstraksi sinyal Transformasi Wavelet Diskrit (DWT) dan K-Nearest Neighbor (KNN) untuk klasifikasi data motor induksi dengan berbagai kondisi kerusakan mampu menghasilkan tingkat akurasi yang tinggi. Dalam penelitian ini dilakukan klasifikasi terhadap kondisi kerusakan bearing, air gap, rotor dan stator motor induksi. Hasil klasifikasi yang diperoleh dengan tingkat akurasi lebih dari 95%.

Copyrights © 2021




Citation Download
RIS
EndNote, Reference Manager, ProCite
BibTex
Latex, Jabref
Original Source
Download Original
Google Scholar
Check in Google Scholar
Journal Info
Journal of Information Technology and Computer Science (JOINTECS)
Website

Abbrev

jointecs

Publisher

Universitas Widyagama

Subject

Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Mathematics

Description

JOINTECS terbit 2 (dua) kali dalam setahun, yaitu pada bulan Agustus dan Pebruari dengan versi cetak p-ISSN: 2541-3619 dan versi elektronik dengan sistem OJS dengan e-ISSN: 2541-6448. (medio online) yang mewajibkan setiap naskah yang masuk, proses review, editing, sampai pada publikasi, dan semua ...