Perpustakaan Digital ITB

Generator memainkan peran penting dalam produksi energi listrik, memastikan kebutuhan produksi dan distribusi energi listrik dalam sistem tetap terpenuhi. Namun, praktik diagnostik tradisional yang umumnya berfokus pada pengujian komponen spesifik secara offline tidak memberikan gambaran menyeluruh tentang kesehatan generator. Hal ini sering kali menyebabkan tantangan dalam deteksi dini masalah sistemis yang berpotensi mengakibatkan gangguan operasional yang signifikan dan kerugian ekonomi. Untuk mengatasi celah ini, penelitian ini memperkenalkan pendekatan Indeks Kesehatan Generator (IKG), atau Generator Health Index, yang komprehensif untuk menilai kondisi kesehatan generator. Penelitian ini mengidentifikasi komponen dan parameter penting yang sangat mempengaruhi fungsionalitas generator secara keseluruhan. Dengan menggunakan Proses Hierarki Analitis, atau Analytical Hierarchy Process (AHP), penelitian ini secara kuantitatif menentukan faktor pembobotan untuk setiap komponen dan parameter. Faktor-faktor ini kemudian diintegrasikan ke dalam model Indeks Kesehatan Generator (IKG) yang baru, yang menggabungkan pedoman penilaian berdasarkan tinjauan literatur yang luas dan standar internasional. Dalam rangka pengembangan model Indeks Kesehatan Generator (IKG), penelitian ini menerapkan Proses Hierarki Analitis (PHA) untuk menilai dan menetapkan bobot relatif setiap komponen dan parameter yang mempengaruhi kondisi kesehatan generator. Proses penelitian meliputi beberapa tahapan kunci, yang dimulai dengan penentuan kerangka dasar model IKG, diikuti oleh pembuatan struktur hierarki yang menguraikan komponen dan parameter. Selanjutnya, matriks perbandingan berpasangan disusun untuk memfasilitasi penilaian relatif antar komponen dan parameter. Faktor pembobotan dihitung dari matriks ini, diikuti dengan verifikasi konsistensi penilaian melalui penghitungan rasio konsistensi. Tahapan selanjutnya adalah pengembangan kriteria penilaian yang mendetail untuk komponen dan parameter, yang mendasari implementasi model IKG yang dikembangkan. Penelitian ini berhasil mengembangkan model Indeks Kesehatan Generator (IKG) yang komprehensif melalui penerapan Proses Hierarki Analitis (PHA). Model ini secara efektif mengukur dan mengintegrasikan pengaruh dari komponen kunci dan ii parameter yang mempengaruhi kesehatan generator. Dari analisis yang dilakukan, Belitan Stator, Belitan Rotor, dan Inti Stator teridentifikasi sebagai komponen kritis yang berdampak besar terhadap kondisi kesehatan generator secara menyeluruh dengan bobot masing-masing sebesar 0.188, 0.176, dan 0.166. Selain itu, pengujian listrik diakui sebagai parameter dengan dampak paling besar, dengan bobot tertinggi sebesar 0.4437, menekankan peranannya yang esensial dalam evaluasi kesehatan menyeluruh. Implementasi model IKG yang dikembangkan diharapkan dapat memperkuat strategi pemeliharaan dan operasional, meningkatkan keandalan serta efisiensi operasional generator dalam sektor energi, serta membuka jalan bagi peningkatan praktik manajemen aset yang lebih efektif.