diff --git a/latex/chapters/id/03_methodology/steps/data_acquisition.tex b/latex/chapters/id/03_methodology/steps/data_acquisition.tex
new file mode 100644
index 0000000..0eaef8b
--- /dev/null
+++ b/latex/chapters/id/03_methodology/steps/data_acquisition.tex
@@ -0,0 +1,33 @@
+Dataset yang digunakan dalam penelitian ini bersumber dari basis data getaran yang dipublikasi oleh \textcite{abdeljaber2017}.
+
+Dataset terdiri dari dua folder:
+\begin{itemize}
+  \item \texttt{Dataset A/} – biasanya digunakan untuk pelatihan (training)
+  \item \texttt{Dataset B/} – biasanya digunakan untuk pengujian (testing)
+\end{itemize}
+
+Setiap folder berisi 31 berkas dalam format \texttt{.TXT}, yang dinamai sesuai dengan kondisi kerusakan struktur. Pola penamaan berkas adalah sebagai berikut:
+
+\begin{itemize}
+  \item \texttt{zzzAU.TXT}, \texttt{zzzBU.TXT} — struktur tanpa kerusakan (sehat)
+  \item \texttt{zzzAD1.TXT}, \texttt{zzzAD2.TXT}, ..., \texttt{zzzAD30.TXT} — Dataset A, kerusakan pada sambungan 1–30
+  \item \texttt{zzzBD1.TXT}, \texttt{zzzBD2.TXT}, ..., \texttt{zzzBD30.TXT} — Dataset B, kerusakan pada sambungan 1–30
+\end{itemize}
+
+Sepuluh baris pertama dari setiap berkas berisi metadata yang menjelaskan konfigurasi pengujian, laju sampling, dan informasi kanal. Oleh karena itu, data deret waktu percepatan dimulai dari baris ke-11 yang berisi 31 kolom:
+\begin{itemize}
+  \item \textbf{Kolom 1:} Waktu dalam detik
+  \item \textbf{Kolom 2–31:} Magnitudo percepatan dari \textit{joint} 1 hingga 30
+\end{itemize}
+
+Setiap sinyal di-\textit{sampling} pada frekuensi $f_s = 1024$ Hz dan direkam selama durasi total $T = 256$ detik, sehingga menghasilkan:
+
+\begin{equation*}
+N = f_s \cdot T = 1024 \times 256 = 262{,}144 \quad \text{sampel per kanal}
+\end{equation*}
+
+Dengan demikian, setiap berkas dapat direpresentasikan sebagai matriks:
+\begin{equation*}
+\mathbf{X}^{(c)} \in \mathbb{R}^{262{,}144 \times 31}, \quad c = 0, 1, \dots, 30
+\end{equation*}
+di mana $c$ mengacu pada indeks kasus (0 = sehat, 1–30 = kerusakan pada \textit{joint}n ke-$c$), dan setiap baris merepresentasikan pengukuran berdasarkan waktu di seluruh 30 kanal sensor.
diff --git a/latex/chapters/id/03_methodology/steps/index.tex b/latex/chapters/id/03_methodology/steps/index.tex
index 2a801d2..aab1f44 100644
--- a/latex/chapters/id/03_methodology/steps/index.tex
+++ b/latex/chapters/id/03_methodology/steps/index.tex
@@ -1,10 +1,17 @@
-\section{Langkah-Langkah Penelitian}
+\section{Tahapan Penelitian}
 Alur keseluruhan penelitian ini dilakukan melalui tahapan-tahapan sebagai berikut:
 
+\begin{figure}[H]
+    \centering
+    \includegraphics[width=0.3\linewidth]{chapters//id/flow.png}
+    \caption{Diagram alir tahapan penelitian}
+    \label{fig:flowchart}
+\end{figure}
+
 \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{Akuisisi Data:} Mengunduh dataset dari \textcite{abdeljaber2017} 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{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).
 
@@ -13,4 +20,10 @@ Alur keseluruhan penelitian ini dilakukan melalui tahapan-tahapan sebagai beriku
     \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}
\ No newline at end of file
+\end{enumerate}
+
+\subsection{Akuisisi Data}
+\input{chapters/id/03_methodology/steps/data_acquisition}
+
+% \subsection{Prapemrosesan Data dan Ekstraksi Fitur}
+
diff --git a/latex/chapters/img/flow.png b/latex/chapters/img/flow.png
new file mode 100644
index 0000000..8ad373d
Binary files /dev/null and b/latex/chapters/img/flow.png differ