P Perawatan mesin bertujuan untuk mempertahankan kondisi mesin agar selalu dapat bekerja dengan baik sesuai dengan fungsi dan kegunaannya. Pada metode perawatan prediktif, mengenali kondisi mesin adalah merupakan substansi untuk dapat mengetahui gejala awal kerusakan pada mesin. Dengan demikian efisiensi waktu dan biaya perbaikan mesin dapat dicapai sehingga kegiatan perawatan mesin dapat memiliki andil yang besar dalam mendukung proses produksi. Dalam teknologi modern, penggunaan sinyal getaran banyak dimanfaatkan untuk mendukung penerapan metode perawatan prediktif, terlebih dengan ditemukannya alat Dynamic Signal Analyzer (DSA). Penggunaan DSA salah satunya banyak dipakai untuk mengamati kondisi mesin-mesin rotasi berukuran besar seperti turbin, kompresor, pompa dan generator. Karakteristik getaran sebagai tanda ketidalcnormalan yang dapat diamati pada mesin rotasi diantaranya adalah kondisi unbalance dan fenomena oil whirl. Kondisi unbalance pada rotor dapat mengakibatkan defleksi yang sangat besar pada saat poros berputar dan bukan mustahil akan menyebabkan sistem rusak. Sementara oil whirl banyak dijumpai pada mesin rotasi yang menggunakan bantalan luncur sebagai tumpuan porosnya. Untuk mesin rotasi berkecepatan tinggi, fenomena oil whirl dapat menyebabkan sistem beresonansi, lalu berkembang menjadi oil whip, sehingga menyebabkan kegagalan pada fungsi komponen-komponen sistem tersebut. Berdasarkan kondisi tersebut, maka sangat beralasan untuk sedini mungkin mendeteksi, mengidentifikasi dan mencari solusi untuk menghindari kejadian yang tidak diinginkan. Dalam penelitian ini digunakan sistem poros berotor ganda yang ditopang oleh bantalan luncur, sebagai pemodelan dari mesin-mesin rotasi yang sebenarnya. Analisis karakteristik getaran dilakukan dengan menggunakan DSA sehingga dapat diamati kondisi-kondisi tidak normal yang terjadi pada sistem, apa dampaknya, dan bagaimana cara mengatasinya.