\chapter{Tinjauan Pustaka dan Landasan Teori}
\section{Tinjauan Pustaka}
Metode monitor kesehatan struktur (SHM) tradisional sering kali mengandalkan fitur yang dibuat secara manual dan pengklasifikasi (\textit{classifier}) yang diatur secara manual, yang menimbulkan tantangan dalam hal generalisasi, keandalan, dan efisiensi komputasi. Seperti yang disorot oleh \textcite{abdeljaber2017}, pendekatan-pendekatan ini umumnya memerlukan proses \textit{trial-and-error} dalam pemilihan fitur dan pengklasifikasi yang tidak hanya mengurangi ketangguhan metode tersebut di berbagai jenis struktur, tetapi juga menghambat penerapannya dalam aplikasi \textit{real-time} karena beban komputasi pada fase ekstraksi fitur.

\textcite{abdeljaber2017} memperkenalkan pendekatan deteksi kerusakan struktur berbasis \gls{cnn} yang divalidasi melalui \textit{large-scale grandstand simulator} di Qatar University. Struktur tersebut dirancang untuk mereplikasi stadion modern, dilengkapi dengan 30 akselerometer, dan dikenai kerusakan terkontrol melalui pelonggaran baut sambungan antara balok dan gelagar. Data percepatan yang dikumpulkan di bawah eksitasi \textit{band-limited white noise} dan disampel pada 1024 Hz, kemudian dibagi menjadi bingkai berukuran 128 sampel untuk melatih \gls{1d-cnn} yang dilokalkan—satu untuk setiap sambungan (\textit{joint})—menciptakan sistem deteksi terdesentralisasi. Dalam dua fase (skenario) eksperimen, yang melibatkan pemantauan sebagian dan seluruh struktur, metode ini menunjukkan akurasi tinggi dalam pelokalisasian kerusakan, dengan kesalahan klasifikasi saat pelatihan hanya sebesar 0.54\%. Meskipun performa tetap andal bahkan dalam skenario kerusakan ganda, beberapa salah klasifikasi terjadi pada kasus kerusakan yang simetris atau berdekatan. Secara keseluruhan, metode yang diusulkan ini menawarkan solusi yang sangat efisien dan akurat untuk aplikasi SHM secara \textit{real-time}.

\textcite{eraliev2022} memperkenalkan teknik baru untuk mendeteksi dan mengidentifikasi tahap awal kelonggaran pada sambungan baut ganda menggunakan algoritma pembelajaran mesin. Studi ini difokuskan pada sebuah motor yang dikencangkan dengan empat baut dan dioperasikan dalam tiga kondisi putaran berbeda (800 rpm, 1000 rpm, dan 1200 rpm) guna mengumpulkan data getaran yang cukup untuk dianalisis. Studi ini menyoroti keterbatasan metode inspeksi tradisional, seperti inspeksi visual dan teknik pukulan palu, yang dinilai memakan waktu dan rentan terhadap gangguan kebisingan lingkungan \parencite{j.h.park2015, kong2018}.

Untuk meningkatkan akurasi deteksi, \textcite{eraliev2022} menggunakan \gls{stft} sebagai metode ekstraksi fitur, yang menghasilkan 513 fitur frekuensidari sinyal getaran. Berbagai pengklasifikasi model pemelajaran mesin dilatih dan dievaluasi, dengan hasil menunjukkan performa yang memuaskan dalam mendeteksi baut longgar serta mengidentifikasi baut spesifik yang mulai kehilangan tegangan awal (\textit{preload}). Studi ini juga menekankan pentingnya penempatan sensor, karena posisi sensor sangat memengaruhi akurasi dari pengklasifikasi yang digunakan \parencite{pham2020}. Temuan penelitian ini menunjukkan bahwa pengklasifikasi pada studi ini dapat digunakan untuk sistem pemantauan baut yang longgar secara daring (\textit{online monitoring}) pada pengaplikasian di masa depan, sehingga berkontribusi dalam pengembangan sistem pemantauan kesehatan struktur yang lebih baik.

\gls{stft} diidentifikasi sebagai metode peningkatan sinyal yang efektif, bersanding dengan \textit{wavelet transform} dan \textit{fractional fourier transform}. Keunggulan \gls{stft} terletak pada kemampuannya dalam menganalisis sinyal non-stasioner secara lokal, yang dapat meningkatkan kualitas fitur dalam mengenali pola, termasuk dalam tugas-tugas klasifikasi berbasis respon getaran struktur \parencite{zhang2023}.

Lebih lanjut, pendekatan yang dikembangkan oleh \textcite{garrido2016} menunjukkan potensi untuk menjembatani efektivitas fitur domain waktu-frekuensi dengan efisiensi pemrosesan model \textit{end-to-end}. Model ini mengintegrasikan proses \gls{stft} langsung ke dalam arsitektur jaringan \textit{feedforward}, memungkinkan sistem untuk tetap menggunakan representasi waktu-frekuensi namun tanpa biaya komputasi berat dari transformasi eksplisit di luar jaringan. Dengan demikian, pendekatan ini menawarkan jalan tengah yang menjanjikan antara kompleksitas \gls{1d-cnn} berbasis \textit{real-time raw signal} dan keunggulan struktural dari representasi domain frekuensi. Dalam konteks penelitian ini, meskipun transformasi dilakukan secara eksplisit, gagasan ini mendukung hipotesis bahwa representasi STFT dapat menjadi alternatif yang efisien dan kompetitif dibanding pemrosesan sinyal mentah dalam skenario pembelajaran mesin dengan sensor terbatas.

% \indent Metode berbasis getaran merupakan salah satu teknik paling umum dalam sistem pemantauan kesehatan struktur (SHM) karena kemampuannya dalam mendeteksi perubahan kondisi struktur secara non-destruktif. Pendekatan ini bergantung pada prinsip bahwa kerusakan pada suatu struktur, seperti kelonggaran sambungan atau penurunan kekakuan elemen, akan mengubah karakteristik dinamikanya, seperti frekuensi alami, bentuk mode, dan respons getaran terhadap eksitasi tertentu.

% \indent Salah satu jenis kerusakan struktural yang umum dijumpai dalam sambungan mekanis adalah baut yang longgar akibat beban dinamis berulang, seperti getaran atau kejutan. Kondisi ini dapat menyebabkan penurunan integritas struktur dan berujung pada kegagalan sistem jika tidak terdeteksi sejak dini. Oleh karena itu, deteksi baut yang longgar secara dini telah menjadi perhatian utama dalam bidang teknik sipil, mesin, maupun dirgantara [1, 11].

\indent Teknik deteksi berbasis getaran terbukti efektif dalam mengidentifikasi tanda-tanda awal anomali pada sambungan. Hal ini dilakukan dengan menganalisis perubahan spektrum frekuensi atau energi getaran antar kondisi sehat dan rusak. Dalam praktiknya, data getaran biasanya dikumpulkan melalui akselerometer yang dipasang pada titik-titik tertentu dalam struktur. Perubahan karakteristik getaran, seperti penurunan amplitudo, pergeseran frekuensi dominan, atau pola spektral lainnya, menjadi indikator keberadaan dan lokasi kerusakan. Misalnya, studi oleh \textcite{zhao2019, eraliev2022} menunjukkan bahwa perubahan rotasi kepala baut akibat kelonggaran dapat dikaitkan dengan pola getaran tertentu. Sementara itu, pendekatan yang lebih umum dalam domain teknik sipil adalah memanfaatkan sinyal akselerasi dari sambungan kolom atau balok sebagai masukan untuk sistem klasifikasi kerusakan berbasis pembelajaran mesin.

\indent Pendekatan \textit{data-driven} lainnya yang patut dicatat dikembangkan oleh \textcite{gui2017}, yang mengusulkan penggunaan algoritma \gls{svm} yang dioptimasi untuk mendeteksi kerusakan struktural menggunakan data akselerometer. Dalam studi ini, parameter \gls{svm} (penalti kesalahan (C) dan parameter kernel Gaussian ($\gamma$)) dioptimasi menggunakan tiga teknik: \textit{Grid Search}, \gls{pso}, dan \gls{ga}. Data akselerasi dikumpulkan dari struktur bangunan tiga lantai menggunakan sensor akselerometer di setiap lantai, dan fitur-fitur sensitif terhadap kerusakan diekstraksi melalui model \gls{ar} dan delapan analisis statistik dari data \text{error} residual. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa kombinasi fitur residual dengan \gls{svm} yang dioptimasi mampu mencapai akurasi klasifikasi kerusakan hingga 100\%. Temuan ini menegaskan pentingnya pemilihan fitur yang tepat dan pengaturan parameter model secara optimal dalam meningkatkan sensitivitas dan reliabilitas sistem \gls{shm} berbasis \gls{ml}.

\indent Kelebihan utama dari pendekatan berbasis getaran dibanding metode visual atau inspeksi manual adalah kemampuannya dalam mendeteksi kerusakan mikro secara lebih dini, bahkan sebelum tampak secara fisik. Namun, tantangan tetap ada, terutama dalam penempatan sensor yang optimal, pemrosesan sinyal, dan interpretasi pola dinamik yang kompleks dalam struktur grid. Oleh karena itu, kombinasi antara teknik transformasi sinyal seperti \gls{stft} dan algoritma pembelajaran mesin menjadi arah baru yang menjanjikan dalam riset \gls{shm} masa kini.

\section{Dasar Teori}
\input{chapters/id/02_literature_review/theoritical_foundation/stft}
\input{chapters/id/02_literature_review/theoritical_foundation/role_windowing}
\input{chapters/id/02_literature_review/theoritical_foundation/hann}
\input{chapters/id/02_literature_review/theoritical_foundation/machine_learning}

Dasar teori ini memberikan kerangka metodologi untuk mengimplementasi dan mengevaluasi usulan sistem lokalisasi kerusakan pada penelitian ini. Kombinasi dari analisis waktu-frekuensi menggunakan \gls{stft} dan klasifikasi pemelajaran mesin klasik memungkinkan ketercapaian monitor kesehatan struktur yang efisien dan mudah diterapkan.