nuluh/thesis
1
0
Fork 0
Code Issues 47 Pull Requests Actions Packages Projects Releases 1 Wiki Activity

feat: major add content to introductions and literature review

Browse Source
This commit is contained in:
Rifqi D. Panuluh
2025-10-13 04:27:36 +00:00
parent 0017d686b6
commit 3d9223a565
12 changed files with 403 additions and 79 deletions
Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

53
latex/chapters/id/01_introduction.tex
View File

@@ -19,31 +19,26 @@ Semakin tinggi tingkat identifikasi kerusakan, semakin besar pula kebutuhan akan
% 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
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 \gls{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 Berbagai pendekatan telah dikembangkan untuk mendeteksi kelonggaran baut, mulai dari inspeksi manual hingga teknik otomatis berbasis sensor. Meskipun setiap metode memiliki keunggulan masing-masing, tantangan tetap ada dalam hal efisiensi, akurasi, dan implementasi praktis. Pendekatan berbasis getaran (\textit{vibration-based}) yang menjadi fokus penelitian ini telah terbukti efektif dalam mendeteksi kelonggaran baut pada tahap awal \parencite{nichols2004,razi2013}, dengan menganalisis data akselerasi struktur yang diperoleh dari sensor pada titik-titik strategis dalam sistem grid.
\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.
\indent Meskipun pendekatan \textit{deep learning} menunjukkan hasil yang menjanjikan dalam SHM, tantangan komputasi dan efisiensi implementasi masih menjadi perhatian utama. Penelitian ini mengusulkan pendekatan alternatif yang menekankan keseimbangan antara akurasi deteksi dan efisiensi komputasi melalui penggunaan sensor terbatas dan algoritma pembelajaran mesin klasik yang telah terbukti efektif.
\indent Penelitian ini mengadopsi strategi pengurangan jumlah sensor dengan tetap mempertahankan kemampuan deteksi yang akurat. Data getaran diproses menggunakan transformasi \gls{stft} untuk ekstraksi fitur domain waktu-frekuensi, yang kemudian diklasifikasikan menggunakan \gls{svm} dengan optimasi \textit{hyperparameter} sistematis. Pendekatan ini diharapkan dapat memberikan solusi praktis untuk implementasi SHM yang efisien dan ekonomis.
\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 fitur domain waktu-frekuensi yang diekstraksi melalui transformasi STFT dari sinyal getaran sensor terbatas (hanya sensor atas dan bawah per kolom) masih mampu merepresentasikan karakteristik kerusakan struktur dengan akurasi yang memadai untuk klasifikasi tujuh kelas kondisi struktur (tanpa kerusakan dan enam lokasi kerusakan berbeda)?
\item Apakah penggabungan data dari beberapa jalur kolom dapat meningkatkan kemampuan generalisasi model, meskipun jumlah sensor pada tiap jalur dibatasi?
\item Bagaimana mengoptimalkan parameter model \gls{svm} dengan kernel RBF melalui strategi pencarian \textit{grid} dua tahap untuk mencapai keseimbangan optimal antara akurasi klasifikasi dan efisiensi komputasi, khususnya dalam hal waktu pelatihan dan kompleksitas model?
\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?
\item Apakah pendekatan reduksi dimensi menggunakan \gls{pca} dapat mempertahankan informasi diskriminatif yang cukup dari fitur STFT berdimensi tinggi (513 dimensi) untuk mendukung klasifikasi kerusakan yang akurat dengan model yang lebih efisien?
\item Seberapa efektif model yang dilatih pada satu dataset dapat digeneralisasi untuk mendeteksi kerusakan pada dataset independen, dan bagaimana performa model berubah ketika diterapkan strategi validasi silang antar-dataset?
\end{enumerate}
% \section{Identifikasi Masalah}
% \begin{itemize}
@@ -54,19 +49,25 @@ Untuk memandu arah penelitian ini, beberapa permasalahan utama yang akan dibahas
% \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.
Studi ini berfokus pada dataset yang tersedia secara publik didapat dari Qatar University Grandstand Simulator (QUGS), sebuah kerangka besi level laboratorium yang dipasang dengan tiga puluh titik sensor akselerometer dan \textit{white shaker noise}. Dataset ini terdiri dari 31 kondisi struktur: satu kondisi tanpa kerusakan dan 30 kondisi dengan kerusakan tunggal pada masing-masing \textit{joint} yang berbeda.
Penelitian ini membatasi fokus pada klasifikasi tujuh kelas kondisi struktur ($d_0$ hingga $d_6$), dimana $d_0$ merepresentasikan kondisi tanpa kerusakan, dan $d_1$ hingga $d_6$ masing-masing merepresentasikan kelompok lima lokasi kerusakan berturut-turut. Setiap kelas kerusakan dibangun berdasarkan pengelompokan geografis \textit{joint} untuk mencerminkan pola kerusakan yang realistis dalam struktur grid.
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. Penelitian ini membatasi penggunaan sensor hanya pada dua posisi per kolom (sensor atas dan bawah), sehingga mengurangi jumlah sensor dari 30 menjadi 10 sensor untuk keseluruhan struktur, dengan fokus pada 5 pasang sensor yang merepresentasikan 5 kolom vertikal struktur grid.
Ekstraksi fitur menggunakan transformasi STFT dengan parameter \textit{hann windowing} berukuran 1024 sampel dan \textit{hop size} 512 sampel, menghasilkan spektrogram berukuran 513×513 yang kemudian digunakan sebagai input untuk model klasifikasi. Evaluasi model dilakukan menggunakan skema \textit{train-test split} dengan validasi silang \textit{stratified k-fold} (k=5) untuk memastikan representasi yang seimbang dari setiap kelas kerusakan.
\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 Mengembangkan alur sistem (\textit{pipeline}) pemantauan kesehatan struktur (Structural Health Monitoring/SHM) yang disederhanakan dengan hanya menggunakan sepasang sensor di ujung-ujung kolom struktur, yang mampu mengklasifikasikan tujuh kondisi struktur berbeda dengan akurasi tinggi.
% \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 Mengimplementasikan dan mengoptimalkan model \gls{svm} dengan kernel RBF melalui strategi pencarian \textit{grid} dua tahap (\textit{coarse} dan \textit{fine grid-search}) untuk mencapai konfigurasi optimal parameter regularisasi ($C$), parameter kernel ($\gamma$), dan jumlah komponen PCA ($n_{components}$).
% \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 Mengevaluasi efektivitas transformasi STFT sebagai metode ekstraksi fitur domain waktu-frekuensi untuk menangkap karakteristik getaran yang relevan dengan kondisi kerusakan struktur, serta menganalisis kontribusi reduksi dimensi PCA terhadap efisiensi komputasi model.
% \item Menyertakan data dari setiap grup kolom ke dalam data pelatihan untuk membentuk satu model umum yang dapat digunakan untuk seluruh grup kolom.
\item Menganalisis trade-off antara akurasi model dan efisiensi komputasi melalui metrik efisiensi yang mempertimbangkan waktu pelatihan, serta mengevaluasi kemampuan generalisasi model melalui validasi silang antar-dataset independen.
\item Mengeksplorasi kemungkinan generalisasi satu model terhadap berbagai jalur kolom hanya dengan memanfaatkan data dari sensor pada kedua ujung kolom.
\item Memvalidasi bahwa pendekatan sensor terbatas dengan algoritma pembelajaran mesin klasik dapat mencapai performa klasifikasi yang kompetitif dibandingkan metode yang menggunakan instrumentasi sensor penuh, sehingga memberikan solusi yang lebih praktis dan ekonomis untuk implementasi SHM.
\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.
@@ -76,13 +77,15 @@ Studi ini berfokus pada dataset yang tersedia secara publik didapat dari Queen's
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 Efisiensi Instrumentasi: Penelitian ini membuktikan bahwa pengurangan sensor dari 30 menjadi 10 sensor (hanya menggunakan sensor atas dan bawah per kolom) dapat mempertahankan akurasi klasifikasi hingga 99\%, sehingga memberikan solusi yang lebih ekonomis untuk implementasi SHM skala besar.
\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 Optimasi Sistematis: Melalui pendekatan optimasi \textit{hyperparameter} dua tahap dan analisis metrik efisiensi, penelitian ini menyediakan metodologi sistematis untuk mencapai keseimbangan optimal antara akurasi model (>99\%) dan efisiensi komputasi (pengurangan waktu pelatihan hingga 75\%).
\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 Efektifitas Ekstraksi Fitur: Penelitian ini mendemonstrasikan bahwa transformasi STFT dengan parameter optimized (window Hanning 1024 sampel, hop size 512) mampu mengekstrak fitur domain waktu-frekuensi yang diskriminatif untuk klasifikasi kerusakan struktur tanpa kehilangan informasi signifikan.
\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 Validasi Generalisasi: Melalui evaluasi silang antar-dataset independen, penelitian ini memvalidasi kemampuan generalisasi model SVM-RBF yang dapat diterapkan pada kondisi struktur yang belum pernah dilihat sebelumnya, dengan tetap mempertahankan akurasi tinggi.
\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.
\item Baseline Metodologis: Rangkaian eksperimen komprehensif dan analisis performa yang disajikan dapat dijadikan referensi atau \textit{baseline} untuk studi komparatif selanjutnya, khususnya dalam pengembangan sistem SHM dengan pendekatan sensor terbatas dan algoritma klasik yang efisien.
\item Kemudahan Implementasi \textit{Pipeline}: Hasil penelitian ini memberikan panduan untuk implementasi sistem SHM yang dinilai \textit{cost-effective}, dengan menyediakan parameter model optimal dan strategi deployment yang telah tervalidasi untuk struktur \textit{grid} skala kecil yang diharapkan dapat diadaptasi untuk aplikasi struktur di lapangan.
\end{enumerate}