\chapter{PENDAHULUAN}

\section{Latar Belakang}

\indent Monitor Kesehatan Struktur (\textit{Structural Health Monitoring} atau SHM) merupakan . Salah satu komponen struktural yang umum digunakan dalam penyambungan adalah sambungan baut (\textit{bolt joint}), yang dikenal karena kemudahan dalam perakitan dan penggunaan ulang. Namun demikian, 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.

\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 deep learning, terutama dalam kondisi sempit 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 andal 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 Pada penelitian sebelumnya oleh \textcite{abdeljaber2017}, deteksi kerusakan struktur menggunakan 1-D Convolutional Neural Network (1-D CNN) telah diterapkan secara efektif pada struktur grid dengan 30 titik sensor. Namun, keterbatasan tetap muncul dalam hal kebutuhan sumber daya komputasi yang tinggi ketika memproses data mentah berdimensi besar dari semua sensor secara simultan \parencite{yang2020, liu2022}. Beberapa studi menyarankan bahwa transformasi sinyal seperti STFT dapat digunakan sebagai alternatif ekstraksi fitur sebelum dilakukan klasifikasi \parencite{shahid2022}. Pendekatan ini tidak hanya mengurangi kompleksitas perhitungan tetapi juga dapat mempertahankan karakteristik penting dari sinyal yang tereduksi.

\indent Oleh karena itu, penelitian ini mengadopsi pendekatan pengurangan jumlah sensor menjadi hanya dua per jalur kolom (atas dan bawah), merepresentasikan sambungan vertikal seperti susunan baut, dengan tujuan menyederhanakan model tanpa kehilangan akurasi deteksi kerusakan. Data diproses melalui transformasi STFT sebelum diklasifikasikan menggunakan model algoritma pembelajaran mesin klasik. Dengan mengevaluasi berbagai pengklasifikasi dan validasi silang antar kolom, studi ini berkontribusi dalam menciptakan sistem SHM yang efisien, rendah 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} \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}