\chapter{METODE PENELITIAN}

\section{Bahan dan Materi}

Penelitian ini menggunakan data sekunder dari \textcite{abdeljaber2017}, yang tersedia secara publik dan diperoleh melalui eksperimen menggunakan \textit{Queen's University Grandstand Simulator}. Adapun rincian data yang digunakan adalah sebagai berikut:

\begin{itemize}
    \item Dataset terdiri atas rekaman respons getaran dari struktur rangka baja berukuran $6 \times 5$ yang dilengkapi dengan 30 akselerometer.
    \item Setiap skenario dalam dataset mencakup satu kasus struktur tanpa kerusakan (healthy) dan 30 kasus kerusakan tunggal pada masing-masing sambungan (\textit{single-joint damage}).
    \item Sinyal getaran direkam dengan frekuensi pengambilan sampel sebesar 1024 Hz selama durasi 256 detik untuk tiap skenario.
    \item Kerusakan struktur disimulasikan dengan cara mengendurkan baut pada sambungan-sambungan tertentu.
\end{itemize}

Struktur dataset yang digunakan ditampilkan pada Gambar~\ref{fig:original-data}.

\begin{figure}[!ht]
    \centering
    \includegraphics[width=0.5\textwidth]{chapters/img/original_data.png}
    \caption{Overview of the original data used from Abdeljaber et al. (2017)}
    \label{fig:original-data}
\end{figure}
\clearpage

\section{Alat}

Berikut merupakan perangkat lunak yang digunakan selama proses penelitian ini:

\begin{itemize}
    \item \textbf{Python 3.11} – digunakan untuk proses pra-pemrosesan data, pemodelan, dan evaluasi.
    \item \textbf{NumPy, SciPy, dan Pandas} – digunakan untuk manipulasi sinyal dan perhitungan numerik.
    \item \textbf{Matplotlib} – digunakan untuk menghasilkan spektrum STFT (Short-Time Fourier Transform).
    \item \textbf{PyTorch 2.3} – digunakan untuk membangun dan melatih model dengan algoritma pemelajaran mesin klasik.
    \item \textbf{Google Colab / Komputer Lokal} – digunakan untuk pelatihan model dan percobaan eksperimental.
\end{itemize}


% \section{Place and Time}
% This research was conducted between [Month] and [Month] 2025 at the [Your Lab or Campus] using publicly available data. No new data collection was performed. All computational processes, including preprocessing, model training, and evaluation, were executed using Google Colab and a local machine.

\section{Langkah-Langkah Penelitian}
Alur keseluruhan penelitian ini dilakukan melalui tahapan-tahapan sebagai berikut:

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

    \item \textbf{Pra-pemrosesan:} Melakukan normalisasi dan mengubah sinyal domain waktu mentah menjadi domain waktu-frekuensi menggunakan metode Short-Time Fourier Transform (STFT).

    \item \textbf{Ekstraksi Fitur:} Menghasilkan \textit{data frame} frekuensi dalam domain waktu.

    \item \textbf{Pengembangan Model:} Membangun dan melatih model klasifikasi berbasis algoritma pemelajaran mesin klasik (SVM, LDA, Bagged Trees, Random Forest, XGBoost) untuk mengklasifikasikan lokasi kerusakan struktur.

    \item \textbf{Evaluasi:} Mengevaluasi kinerja model menggunakan metrik akurasi, presisi, dan confusion matrix pada berbagai skenario pengujian.
\end{enumerate}

\section{Data Analysis}

The processed data were analyzed using classification metrics. The trained model's output was evaluated based on the ability to correctly identify damaged vs. undamaged scenarios. The main metrics used were:

\begin{itemize}
  \item \textbf{Accuracy:} Overall correct predictions across all classes.
  \item \textbf{Confusion Matrix:} To visualize classification performance across damage cases.
  \item \textbf{Precision and Recall:} For measuring the model's performance in detecting damage cases specifically.
\end{itemize}

Additionally, experiments were repeated for varying numbers of sensors to simulate reduced-sensor configurations, analyzing how model performance changed with less input data.
