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

feat(latex): add data acquisition section with dataset details and sampling information

Browse Source
This commit is contained in:
nuluh
2025-05-23 00:03:46 +07:00
parent 802f2a01ce
commit cc191122af
3 changed files with 50 additions and 4 deletions
Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

21
latex/chapters/id/03_methodology/steps/index.tex
View File

@@ -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}
\end{enumerate}
\subsection{Akuisisi Data}
\input{chapters/id/03_methodology/steps/data_acquisition}
% \subsection{Prapemrosesan Data dan Ekstraksi Fitur}