PERANCANGAN MEDIA AJAR PREDICTIVE MAINTENANCE BERDASARKAN GETARAN

Abstract

Perawatan prediktif (predictive maintenance) merupakan strategi pemeliharaan berbasis kondisi yang bertujuan mendeteksi potensi kerusakan mesin sebelum terjadi kegagalan. Ketersediaan media ajar uji getaran bearing di bengkel mekanik saat ini masih terbatas dan hanya dapat digunakan dengan sensor Vibroport tertentu, sehingga pelaksanaan praktikum kurang efektif. Penelitian ini bertujuan merancang dan membuat media ajar uji getaran bearing yang fleksibel menggunakan sensor MEMS ADXL345 berbiaya rendah dengan mikrokontroler ESP32. Media ajar menggunakan motor listrik 0,25 HP sebagai penggerak, poros baja Ø20 mm, pillow block bearing UCP204, bearing 6205, serta sistem akuisisi data berbasis ESP32. Metode analisis yang digunakan adalah Fast Fourier Transform (FFT) untuk mengidentifikasi karakteristik frekuensi getaran. Hasil pengujian menunjukkan frekuensi dominan sebesar 23,33 Hz yang sesuai dengan frekuensi putaran motor 1400 RPM. Sensor ADXL345 terbukti mampu mendeteksi karakteristik getaran bearing pada kondisi normal maupun kondisi gangguan. Media ajar ini memberikan alternatif pembelajaran yang lebih ekonomis, fleksibel, dan meningkatkan kesempatan mahasiswa untuk melakukan pengukuran secara mandiri pada mata kuliah Predictive Maintenance.