Motor
induksi merupakan perangkat vital dalam berbagai aplikasi di industri. Apabila perangkat
ini mengalami kerusakan, maka akan berpengaruh serius dalam keberjalanan sistem
produksi. Untuk itu, perlu dilakukan deteksi dini kerusakan untuk mencegah
terjadinya kondisi tersebut. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk
mengembangkan sebuah model diagnosis kerusakan pada motor induksi melalui
analisis sinyal arus listrik menggunakan metode Analisis Diskriminan. Data
sinyal mentah diperoleh secara eksperimental di laboratorium dengan dua motor
induksi tiga fasa identik. Terdapat delapan kondisi berbeda dalam tiga kategori
kelas: kerusakan tunggal; ganda; dan tunggal-ganda. 18 fitur diekstraksi dari
masing-masing sinyal yang terdiri dari 12 fitur domain waktu dan 6 fitur domain
frekuensi. Fitur-fitur tersebut diseleksi menggunakan algoritma minimum Redundancy Maximum Relevance (mRMR). Fitur
terpilih digunakan sebagai input untuk membangun model menggunakan metode
klasifikasi Analisis Diskriminan pada perangkat lunak MATLAB. Hasil penelitian
menunjukkan bahwa model Analisis Diskriminan menghasilkan akurasi yang sangat
baik untuk keseluruhan kelas kondisi. Waktu komputasi dari model yang
dikembangkan tergolong sangat cepat bahkan di bawah satu detik. Performa Quadratic
Discriminant Analysis (QDA) lebih akurat dibandingkan Linear
Discriminant Analyisis (LDA) dalam mengklasifikasikan data kerusakan yang
lebih rumit.
