\subsection{Alat Perangkat Keras}
\label{sec:hardware}
Data getaran struktur yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari penelitian oleh \textcite{abdeljaber2017}, yang dilakukan menggunakan simulator struktur baja Grandstand di Queen’s University. Dalam eksperimen tersebut, struktur baja dipasang dengan akselerometer pada setiap sambungan-sambungan (\textit{joints}). Rangkaian perangkat keras yang digunakan untuk pengambilan data meliputi:

\begin{itemize}
    \item \textbf{27 akselerometer PCB model 393B04} (Gambar~\ref{fig:accel393}) untuk merekam respons percepatan pada sebagian besar titik pengukuran.
    \item \textbf{3 akselerometer B\&K model 8344} (Gambar~\ref{fig:accel393}) digunakan pada beberapa lokasi untuk validasi tambahan.
    \item \textbf{Mounting magnetic PCB model 080A121} digunakan untuk menempelkan akselerometer secara aman pada struktur baja.
    \item \textbf{Modal shaker (Model 2100E11)} digunakan untuk memberikan eksitasi getaran terkontrol pada struktur (Gambar~\ref{fig:shaker}). Sinyal input untuk shaker dihasilkan melalui \textbf{penguat daya SmartAmp 2100E21-400}.
    \item \textbf{Dua perangkat akuisisi data 16-kanal (DT9857E-16)} digunakan secara simultan: satu untuk menghasilkan sinyal input ke shaker dan satu lagi untuk merekam data keluaran dari akselerometer (Gambar~\ref{fig:datalogger}).
\end{itemize}

Seluruh perangkat ini memungkinkan pengambilan data getaran dengan fidelitas tinggi, dengan laju pengambilan sampel sebesar 1024 Hz per kanal selama 256 detik untuk setiap skenario pengujian.

Adapun sumberdaya komputasi yang digunakan untuk pemrosesan semua data dan pemodelan pada skripsi ini, yaitu:

\begin{itemize}
    \item \textbf{\textit{Processor}:} Intel Core i7 11th-gen @ 2.8 GHz
    \item \textbf{RAM:} 2$\times$8 GB LPDDR4X
    % \item \textbf{GPU:} Intel iris Xe Graphics (16 GB VRAM \textit{shared})
    \item \textbf{Sistem Operasi:} Windows 10 64-bit
\end{itemize}

\begin{figure}[H]
    \centering
    \includegraphics[width=\textwidth]{chapters/img/accel393.png}
    \caption{Akselerometer yang digunakan: (a) PCB 393B04, (b) B\&K 8344}
    \label{fig:accel393}
\end{figure}
\begin{figure}[H]
    \centering
    \includegraphics[width=0.4\textwidth]{chapters/img/shaker.png}
    \caption{Modal shaker (TMS 2100E11) yang dipasang pada struktur uji}
    \label{fig:shaker}
\end{figure}
\begin{figure}[H]
    \centering
    \includegraphics[width=0.7\textwidth]{chapters/img/datalogger.jpg}
    \caption{Perangkat akuisisi data (DT9857E-16) dan penguat daya SmartAmp 2100E21-400}
    \label{fig:datalogger}
\end{figure}


\subsection{Alat Perangkat Lunak}
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 1.22.4} – digunakan untuk perhitungan deret numerik.
    \item \textbf{Pandas 1.5.1} – digunakan untuk memanipulasi struktur data.
    \item \textbf{Pandas 1.7.3} – digunakan untuk memproses sinyal.
    \item \textbf{Matplotlib 3.7.1} – digunakan untuk menghasilkan plot data.
    \item \textbf{Scikit-Learn 1.5.1} – digunakan untuk membangun dan melatih model dengan algoritma pemelajaran mesin klasik.
    \item \textbf{Jupyter Notebook} – digunakan untuk pelatihan model dan percobaan eksperimental secara interaktif.
\end{itemize}