Kombinasi Model CNN dan Algoritma Seleksi Fitur ReliefF untuk Mendeteksi Unbalance pada Rotor
Penulis Utama
:
Daffa Dhiya 'ulhaq Rosalim
NIM / NIP
:
I0421036
×<p class="MsoNormal" xss=removed><i><span xss=removed>Unbalance</span></i><span xss=removed>
merupakan kondisi distribusi massa tidak merata pada poros atau rotor mesin
berputar yang menimbulkan getaran berlebih hingga dapat menyebabkan kerusakan
pada sistem. Sehingga, metode deteksi <i>unbalance</i> yang optimal perlu dilakukan untuk mencegah terjadinya kerusakan. Penelitian ini menggunakan
kombinasi model klasifikasi <i>Convolutional Neural Network</i> (CNN) dan
algoritma seleksi fitur ReliefF untuk mendeteksi kondisi <i>unbalance</i>.
Sinyal getaran diperoleh dari simulator kerusakan mesin dengan kondisi normal
dan tingkat keparahan <i>static</i>, <i>couple</i>, dan <i>dynamic</i> <i>unbalance</i>
pada kecepatan kerja 500 RPM, 1000 RPM, 1500 RPM, dan 2000 RPM. Data sinyal
getaran kemudian diekstraksi menjadi fitur-fitur statistik dari domain waktu
dan frekuensi yang selanjutnya diseleksi berdasarkan algoritma ReliefF untuk
memilih fitur yang optimal. Data fitur terpilih kemudian digunakan sebagai
input model klasifikasi CNN. Hasil penelitian menunjukkan bahwa proses
ekstraksi dan seleksi fitur berdasarkan algoritma ReliefF meningkatkan akurasi
klasifikasi model CNN sebesar 28,09%, sekaligus mereduksi beban komputasi dalam
hal konsumsi memori mencapai 96,90 ?n waktu komputasi hingga 75,49?lam
mengklasifikasikan berbagai kondisi <i>unbalance</i>.<o></o></span></p>
×
Penulis Utama
:
Daffa Dhiya 'ulhaq Rosalim
Penulis Tambahan
:
-
NIM / NIP
:
I0421036
Tahun
:
2025
Judul
:
Kombinasi Model CNN dan Algoritma Seleksi Fitur ReliefF untuk Mendeteksi Unbalance pada Rotor
Edisi
:
Imprint
:
Surakarta - Fak. Teknik - 2025
Program Studi
:
S-1 Teknik Mesin
Kolasi
:
Sumber
:
Kata Kunci
:
Unbalance; Mesin Berputar; Sinyal Getaran; ReliefF; Convolutional Neural Network; Perawatan Mesin
Jenis Dokumen
:
Skripsi
ISSN
:
ISBN
:
Link DOI / Jurnal
:
-
Status
:
Public
Pembimbing
:
1. Dr. Didik Djoko Susilo, S.T., M.T. 2. Dr. Purwadi Joko Widodo, S.T., M.Kom.
Penguji
:
1. Dr. Eng. Iwan Istanto, S.T., M.Eng.
Catatan Umum
:
Fakultas
:
Fak. Teknik
×
Halaman Awal
:
Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
Halaman Cover
:
Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
BAB I
:
Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
BAB II
:
Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
BAB III
:
Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
BAB IV
:
Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
BAB V
:
Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
BAB Tambahan
:
Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
Daftar Pustaka
:
Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
Lampiran
:
Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
