Alur keseluruhan penelitian ini dilakukan melalui tahapan-tahapan sebagai berikut:

\begin{figure}[H]
    \centering
    \includegraphics[width=0.3\linewidth]{chapters/img/flow.png}
    \caption{Diagram alir tahapan penelitian}
    \label{fig:flowchart}
\end{figure}

\begin{enumerate}
    \item Akuisisi data: mengunduh dataset dari \textcite{abdeljaber2017} yang berisi sinyal percepatan untuk 31 kondisi struktur (1 kondisi sehat dan 30 kondisi kerusakan tunggal).
    
    % \item Seleksi Sensor: Memilih sinyal dari sejumlah sensor terbatas pada garis vertikal tertentu (misalnya, node 1 dan 26) untuk mensimulasikan konfigurasi sensor yang direduksi.

    \item Ekstraksi fitur: melakukan normalisasi dan mengubah sinyal domain waktu mentah menjadi domain waktu-frekuensi menggunakan metode \gls{stft}.

    \item \textit{Pre-processing} fitur: \textit{feature scaling} digunakan untuk menormalisasi data pada setiap fitur agar semua nilai berada dalam skala yang sama.
    
    \item Reduksi dimensi: \gls{pca} digunakan untuk mengurangi kompleksitas komputasi dan menghilangkan fitur yang kurang informatif.
    
    \item Pengembangan model: algoritma \acrshort{svm} digunakan untuk mengklasifikasikan lokasi kerusakan struktur.
    
    \item Optimasi \textit{hyperparameter}: pencarian \textit{grid} dilakukan dengan  \textit{coarse} dan \textit{fine grid-search} dan validasi silang \textit{stratified K-Fold} untuk setiap model guna meningkatkan kinerja klasifikasi.

    \item Evaluasi: mengevaluasi kinerja model menggunakan metrik akurasi, presisi, dan \gls{cm} pada berbagai skenario pengujian. Evaluasi dilakukan dengan dua skema: (i) validasi silang K-Fold terstratifikasi pada setiap himpunan data, dan (ii) validasi silang antar-dataset (latih pada Dataset A, uji pada Dataset B, dan sebaliknya) untuk menilai kemampuan generalisasi lintas sumber data.
\end{enumerate}


% \section{Prapemrosesan Data dan Ekstraksi Fitur}