\chapter{Pendahuluan}

\section{Latar Belakang}

\indent Monitoring Kesehatan Struktur (\textit{Structural Health Monitoring} atau SHM) merupakan riset penting yang tersebar di berbagai disiplin ilmu, termasuk teknik dirgantara, teknik sipil, dan teknik mesin. Tujuan utama dari monitor kesehatan struktur adalah memastikan keamanan dan keandalan struktur dengan mendeteksi kerusakan sedini mungkin. Dengan mengombinasikan teknologi sensor yang canggih serta pengolahan data secara \textit{real-time}, sistem monitor kesehatan struktur menjadi kekuatan para insinyur untuk memonitor integritas struktur, strategi optimisasi \textit{maintenance}, dan memprediksi sisa umur struktur. 

\indent Sistem SHM yang tangguh mengikuti \textit{framework} secara hierarkis untuk mengidentifikasi dan menilai kerusakan struktural. Menurut \textcite{rytter1993}, lima tahapan SHM tersebut adalah: 
\begin{enumerate}
    \item (Tingkat 1) Keberadaan Kerusakan: Menentukan apakah ada kerusakan pada struktur. Pada tahap ini, pengukuran getaran cukup untuk memastikan adanya kerusakan.
    \item (Tingkat 2) Lokasi Kerusakan: Mengidentifikasi lokasi geometris kerusakan, baik kerusakan tunggal maupun ganda.
    \item (Tingkat 3) Tipe Kerusakan: Mencirikan sifat kerusakan, yang dapat meliputi retakan, perubahan pada kondisi tumpuan, atau perubahan dalam sambungan struktur.
    \item (Tingkat 4) Tingkat Keparahan: Mengukur secara kuantitatif seberapa parah kerusakan terjadi. Biasanya melalui eksperimen atau model terkalibrasi yang menggambarkan efek kerusakan, seperti penurunan kekakuan atau panjang retakan.
    \item (Tingkat 5): Memprediksi sisa umur pakai struktur dengan mengandalkan pemantauan secara \textit{real-time} dan komprehensif serta model dengan fidelitas tinggi yang menggambarkan perkembangan kerusakan seiring waktu.
\end{enumerate}
Semakin tinggi tingkat identifikasi kerusakan, semakin besar pula kebutuhan akan sensor yang presisi, algoritma yang kompleks, serta parameter model yang akurat. Jika pada Tingkat 1 hanya diperlukan data yang terbatas untuk mendeteksi adanya kerusakan, maka Tingkat 5 membutuhkan akuisisi data secara \textit{real-time} dan canggih serta model prediktif yang memiliki fidelitas tinggi. 

\par Tantangan utama terletak pada pengembangan sistem \acrshort{shm} yang mampu mengakomodasi berbagai tahapan identifikasi kerusakan secara efektif, baik dalam kondisi operasional normal maupun dalam situasi ekstrem seperti gempa bumi.

% Penelitian ini difokuskan pada lima tahapan identifikasi kerusakan, dengan tujuan untuk mengembangkan pendekatan yang lebih komprehensif terhadap diagnosis kerusakan dan peningkatan akurasi pelokasian (Tingkat 2), sekaligus mengoptimalkan strategi penempatan sensor dan perancangan algoritma guna mencapai efisiensi biaya yang lebih tinggi.
\par Dalam konteks pengembangan sistem \acrshort{shm} yang efektif, perlu memperhatikan elemen struktural yang rentan terhadap kerusakan namun sering kali terabaikan dalam pemantauan konvensional. % <- Transition sentence
Salah satu komponen struktural yang umum digunakan dalam penyambungan adalah sambungan baut (\textit{bolt joint}), yang dikenal karena kemudahan dalam perakitan dan penggunaannya. Namun, sambungan berulir ini rentan mengalami kelonggaran akibat beban kejut atau getaran terus-menerus \parencite{chen2017}. Kelonggaran baut yang tidak terdeteksi sejak dini dapat menyebabkan kerusakan serius pada struktur, sehingga identifikasi dini terhadap kerusakan sambungan baut menjadi krusial dalam bidang teknik sipil, mesin, dan kedirgantaraan. % <- Target
Pemantauan kondisi sambungan ini tidak hanya relevan dalam konteks deteksi dini (Tingkat 1), tetapi juga sangat penting untuk diagnosis kerusakan dan penentuan lokasi secara akurat (Tingkat 2), seiring dengan meningkatnya kebutuhan akan sistem \acrshort{shm} yang responsif dan adaptif terhadap dinamika kerusakan struktural. % <- closing sentences

\indent Deteksi kelonggaran baut telah dilakukan melalui berbagai metode. Kelompok pertama adalah inspeksi \textit{in-situ}, seperti inspeksi visual atau penggunaan alat mekanis seperti kunci torsi dan palu. Meskipun sederhana dan murah, metode ini sulit untuk mendeteksi kerusakan pada tahap awal \parencite{j.h.park2015}. Metode palu lebih efektif dibanding visual untuk mendeteksi awal kelonggaran, tetapi akurasinya dapat terganggu oleh kebisingan lingkungan, serta memakan waktu bila diaplikasikan pada struktur dengan banyak sambungan seperti jembatan \parencite{j.h.park2015,wang2013}.

\indent Kelompok kedua menggunakan teknik berbasis penglihatan komputer seperti kamera dan pencitraan digital, termasuk deteksi rotasi kepala baut menggunakan CNN dan Faster R-CNN \parencite{zhang2020,zhao2019}. Meskipun teknik ini dapat mendeteksi kerusakan secara visual tanpa dipengaruhi oleh kebisingan akustik, tantangan tetap ada dalam hal penempatan kamera dan beban komputasi tinggi dari model \gls{deep-learning}, terutama dalam kondisi ruang yang sangat seperti mesin kendaraan atau turbin.

\indent Kelompok ketiga dan yang menjadi fokus penelitian ini adalah teknik berbasis sensor, terutama pendekatan berbasis getaran (\textit{vibration-based}). Metode ini tidak hanya efektif dalam mengatasi keterbatasan teknik sebelumnya, tetapi juga mampu mendeteksi kelonggaran baut pada tahap awal secara baik dan akurat \parencite{nichols2004,razi2013}. Dalam penelitian ini, deteksi dilakukan melalui data akselerasi struktur yang diambil dari titik-titik sambungan dalam \textit{sistem grid} yang mewakili koneksi baut secara arah kolom.

\indent Penelitian oleh \textcite{abdeljaber2017} merupakan tonggak penting dalam sistem pemantauan kesehatan struktur (SHM), dengan menerapkan 30 model \acrlong{1d-cnn} pada 30 sensor akselerometer dalam struktur grid QUGS. Pendekatan ini menunjukkan bahwa metode pembelajaran mendalam sangat efektif dalam mendeteksi dan melokalisasi kerusakan dengan presisi tinggi. Namun, metode tersebut memerlukan sumber daya komputasi yang besar karena pemrosesan paralel data mentah berdimensi tinggi dari seluruh sensor \parencite{yang2020, liu2022}. 

\indent Menanggapi tantangan ini, studi lanjutan seperti \parencite{shahid2022, doi:10.1007/s13349-023-00715-3} memperkenalkan pendekatan VMD-HT-CNN yang menggabungkan teknik ekstraksi fitur berbasis Variational Mode Decomposition (VMD) dan Hilbert Transform (HT) sebelum klasifikasi CNN. Metode ini secara signifikan meningkatkan efisiensi pelatihan dan akurasi deteksi meskipun dengan jumlah sensor yang lebih sedikit. 

\indent Berdasarkan celah ini, penelitian ini mengadopsi strategi pengurangan jumlah sensor menjadi dua per jalur kolom (atas dan bawah), merepresentasikan sambungan vertikal seperti susunan baut, untuk menyederhanakan model tanpa kehilangan akurasi deteksi kerusakan. Data diubah melalui transformasi STFT sebelum diklasifikasikan menggunakan berbagai model pembelajaran mesin klasik. Dengan evaluasi antar berbagai pengklasifikasi dan validasi silang antar kolom, studi ini berkontribusi pada pengembangan sistem SHM yang efisien, hemat biaya, dan mudah diimplementasikan.



\section{Rumusan Masalah}
Untuk memandu arah penelitian ini, beberapa permasalahan utama yang akan dibahas adalah sebagai berikut:

\begin{enumerate}
    \item Apakah sinyal getaran yang hanya diperoleh dari sensor pada bagian atas dan bawah suatu jalur kolom masih mampu merepresentasikan fitur-fitur penting yang diperlukan untuk mengklasifikasikan kerusakan struktur secara akurat?

    \item Apakah penggabungan data dari beberapa jalur kolom dapat meningkatkan kemampuan generalisasi model, meskipun jumlah sensor pada tiap jalur dibatasi?

    \item Apakah algoritma pemelajaran mesin klasik yang sederhana masih mampu menghasilkan model dengan kinerja yang cukup layak dibandingkan dengan model \textit{supervised} yang lebih kompleks ketika diterapkan pada skenario dengan input data sensor yang terbatas?
\end{enumerate}
% \section{Identifikasi Masalah}
% \begin{itemize}
%     \item Kebanyakan kerangka kerja pada monitoring kesehatan struktur membutuhkan deretan sensor yang banyak, hal ini dibutuhkan biaya yang tinggi dan kurang praktikal untuk banyak pengaplikasian.

%     \item Banyak model dengan performa tinggi bergantung pada teknik pemelajaran mendalam, sehingga dibutuhkan sumberdaya komputasi yang tinggi dan memungkinkan kurangnya kemudahan dan keterjangkauan untuk aplikasikan.

%     \item Kurangnya kesederhanaan, pendeketan umum yang menyeimbangkan penggunaan sensor dengan keandalan dalam lokalisasi kerusakan.
% \end{itemize}
\section{Lingkup Penelitian}
Studi ini berfokus pada dataset yang tersedia secara publik didapat dari Queen's University Grandstand Simulator (QUGS), sebuah kerangka besi level laboratorium yang dipasang dengan tiga puluh titik sensor akselerometer dan \textit{white shaker noise}. Riset terdahulu telah dilakukan pengaplikasian pemelajaran mesin jaringan saraf terhadap seluruh sensor yang terpasang penuh pada setiap titik \textit{joint} untuk mencapai akurasi yang tinggi. Akan tetapi, pada praktiknya, instrumentasi penuh seperti ini terkadang kurang efektif dari segi biaya dan kurang layak dalam skala besar.

\section{Tujuan Penelitian}
\begin{enumerate}
    \item Mengembangkan alur sistem (\textit{pipeline}) pemantauan kesehatan struktur (Structural Health Monitoring/SHM) yang disederhanakan dengan hanya menggunakan sepasang sensor di ujung-ujung struktur.

    % \item Memperlakukan setiap grup kolom sensor sebagai elemen balok satu dimensi yang disederhanakan, dan mengevaluasi apakah karakteristik kerusakan tetap terjaga dalam energi getaran yang ditransmisikan antara kedua ujungnya.

    % \item Menyusun setiap grup kolom sebagai satu dataset terpisah dan melakukan lima pengujian berbeda, di mana masing-masing grup kolom berperan sebagai data validasi secara bergantian.

    % \item Menyertakan data dari setiap grup kolom ke dalam data pelatihan untuk membentuk satu model umum yang dapat digunakan untuk seluruh grup kolom.

    \item Mengeksplorasi kemungkinan generalisasi satu model terhadap berbagai jalur kolom hanya dengan memanfaatkan data dari sensor pada kedua ujung kolom.
\end{enumerate}

% Dalam merespon hal tersebut, penelitian ini memperkenalkan pendekatan baru yang menekankan efisiensi pada penanganan data dan interpretasi fisik. Data pada sensor-sensor yang terpasang pada struktur grid ini dikelompokkan menjadi beberapa grup kolom, dan hanya menyisakan sensor awal dan sensor paling akhir dari setiap grup sensor sebagai input pengklasifikasian. Terdapat hipotesis bahwa energi getaran bergerak di sepanjang jalur kolom terjaga secara cukup baik antara ujung-ujung sensor untuk memungkinkan algoritma pemelajaran mesin, seperti Support-Vector Machine (SVM), Bagged Trees, Random Forest, Decision Tree, KNN, LDA, dan XGBoost, medeteksi dan mengklasifikasi secara akurat letak kerusakan.

\section{Manfaat Penelitian}

Penelitian ini memberikan beberapa manfaat yang diharapkan dapat berkontribusi dalam pengembangan sistem deteksi kerusakan struktur, antara lain:

\begin{enumerate}
    \item Penelitian ini tidak berfokus pada pengembangan arsitektur model baru maupun penerapan \textit{transfer learning}, melainkan pada perancangan alur (\textit{pipeline}) klasifikasi yang sederhana dan mudah dipahami sebagai solusi tahap awal untuk pengembangan sistem monitor kesehatan struktur.
    
    \item Dengan pemilihan titik sensor strategis yang terbatas (hanya di ujung atas dan bawah jalur kolom \textit{grid}) serta prapemrosesan berbasis transformasi STFT, penelitian ini menunjukkan bahwa efisiensi dapat dicapai tanpa mengorbankan akurasi secara signifikan.
    
    \item Studi ini membuktikan bahwa algoritma pembelajaran mesin klasik seperti \gls{svm}, KNN, dan LDA masih mampu memberikan performa model yang kompetitif dalam klasifikasi kerusakan, apabila dipadukan dengan ekstraksi fitur yang tepat.
    
    \item Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi alternatif sistem SHM yang lebih terjangkau dan praktis untuk diterapkan pada struktur nyata, khususnya dalam kondisi keterbatasan sumber daya.
    
    \item Rangkaian eksperimen dan pendekatan sistematis dalam penelitian ini dapat dijadikan tolok ukur atau \textit{baseline} untuk studi komparatif selanjutnya dan pengembangan model arsitektur yang lebih kompleks.
\end{enumerate}