The induction motor is a type of electric machine that is widely used for industrial operations in this modern era. It is an alternating current electric machine with several advantages, namely cheap, simple construction, and not requiring excessive maintenance, but has the biggest percentage of motor fault in the bearings. Therefore, this study aims to identify the inner race-bearing fault detection system based on sound signal frequency analysis. The sound signal processing was carried out using the Fast Fourier Transform (FFT) algorithm to analyze the condition of the inner race-bearing. The sound signal was used because it does not require direct contact with the bearing (non-invasive). The fault detection system was tested with two defects, namely scratched inner race and perforated inner race bearing. The results gave a successful detection of the condition of the inner race bearing with a percentage of 81.24%. This showed that the fault detection system using sound signals with FFT signal processing was carried out with high accuracy.

This study aims to identify the outer race bearing needed to protect an induction motor from severe damage. Faults are diagnosed using a non-invasive technique through the sound signal from an induction motor. The diagnosis aims to assess the damage to the bearings on the fan or main shaft. Moreover, this study discusses the type of damage, loading variations, and the diagnostic accuracy with the damage to the outer race bearing placed on the fan or main shaft rotor. The disturbance detection approach is used to analyze the sound spectrum to identify the harmonic components near the disturbance frequency. The damage frequency characteristics are also calculated to determine the sound spectrum peak value. The results show that the detection is slightly affected by the damage severity and the incorrect placement of the bearings on the rotor shaft. The lowest detection accuracy in testing the outer race bearing damage on the fan shaft is 91.66%. However, the accuracy percentage is 100% with the outer race bearing damage on the main shaft.

Energi terbarukan merupakan salah satu dari energi alternatif sebagai pengganti bahan bakar untuk pembangkit listrik. Diantaranya yaitu Energi surya. Sebagaimana diketahui bahwa cahaya baik yang tampak maupun yang tidak tampak memiliki dua buah sifat yaitu sebagai gelombang dan sebagai partikel yang disebut foton. Indonesia adalah negara yang mendapatkan sinar matahari selama 12 jam sehari sepanjang tahun, karena letaknya pada garis khatulistiwa. Secara geografis negara Indonesia sebagian wilayahnya adalah lautan yang dimana pada daerah pesisir banyak disana dan potensi mendapat sinar matahari sangat optimal. Dalam penelitian ini menghasilkan pembuktikan sistem penyerapan energy pada solar cell dengan hasil optimal yang cocok untuk daerah pesisir. Dengan memanfaatkan energi surya tersebut, diperoleh solusi yaitu sistem yang mampu memaksimalkan tegangan atau disebut Maximum Power Point Tracker (MPPT), Algoritma penjejak menggunakan Perturb and Observe. Sebuah algoritma yang mencari dP/dV yang bernilai nol sebagai pertanda puncak yaitu suatu kurva. Untuk lebih memaksimalkan lagi, sistem yang dibuat pada penelitian ini menggunakan sistem dinamis. Dimana penggeraknya menggunakan DC gearbox. Dan dihasilkan dari sistem sistem tracking panel surya non stasioner selama 3 hari didapatkan tegangan rata – rata sebesar 16,77 volt. Dan arus rata rata sebesar 1,05 A. Sedangkan daya yang dihasilkan adalah sebesar 18,34 watt. Untuk sistem tracking panel surya non stasioner dengan maximum power point tracker (MPPT) berdasarkan metode perturb and observe didapatkan tegangan rata – rata sebesar 14,13 volt, arus rata – rata sebesar 2,19 A, dan daya rata- rata 31,57 watt. Didapatkan peningkatan daya yang lebih besar dengan selisih sebesar 13,23 watt apabila menggunakan sistem MPPT. Sistem dari hasil penelitian ini sangat tepat jika diterapkan dan menjadi solusi di daerah pesisir karena daerah tersebut matahari sangat terik.