feat(latex): enhance literature review with detailed SHM methods and STFT explanation

Closes #72

latex/chapters/01_introduction.tex

@@ -0,0 +1,25 @@
+\chapter{PENDAHULUAN}
+
+\section{Latar Belakang}
+Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Nunc consequat lectus dolor, a commodo odio suscipit nec. Aliquam posuere elit eget tellus dapibus, auctor ornare mi porttitor. Donec auctor aliquet nisl, quis convallis ligula rutrum id. Duis tortor ipsum, scelerisque vestibulum viverra eu, maximus vel mi. Nullam volutpat nunc et varius tempor. Vivamus convallis mi eros, aliquam semper dui tincidunt a. Morbi nunc dui, accumsan ac arcu nec, condimentum efficitur mauris. Etiam sed mauris semper, volutpat justo eu, placerat mauris. Suspendisse at erat eu arcu gravida mattis et id nunc. Aliquam malesuada magna odio, ac dictum erat vestibulum a. Mauris vel nisi sit amet elit tempor bibendum sit amet a velit. Morbi dignissim facilisis placerat.\par
+
+\begin{figure}
+    \centering
+    \includegraphics[width=0.5\linewidth]{frontmatter/img/slice1.jpg}
+    \caption{Enter Caption}
+    \label{fig:enter-label}
+\end{figure}
+
+Pellentesque vel accumsan lorem, id vulputate metus. Nulla mollis orci ante, et euismod erat venenatis eget. Proin tempus lobortis feugiat. Fusce vitae sem quis lacus iaculis dignissim ut eget turpis. Vivamus ut nisl in enim porttitor fringilla vel et mauris. Mauris quis porttitor magna. Pellentesque molestie viverra arcu at tincidunt. Maecenas non elit arcu.\par
+
+Etiam feugiat enim sit amet tortor interdum lobortis. Curabitur elementum faucibus sapien. Morbi eget facilisis lorem. In sed suscipit metus. Etiam porttitor, libero sit amet sodales hendrerit, libero dolor hendrerit nulla, sed convallis risus leo posuere metus. Cras gravida ac elit viverra ultrices. Vestibulum ante ipsum primis in faucibus orci luctus et ultrices posuere cubilia curae; Maecenas dictum urna elit, nec eleifend nulla mattis sit amet. Pellentesque suscipit metus vitae leo suscipit, a vehicula quam pretium. Sed eu est ut risus convallis hendrerit a vulputate justo. Nulla sollicitudin quam ut risus euismod, quis consequat dui mattis. Mauris id eros varius, pellentesque quam quis, venenatis tellus. Nulla vitae condimentum nisl. Vestibulum suscipit scelerisque dui, non posuere purus finibus nec. Nulla ultrices felis quis vestibulum porta. Suspendisse potenti.\par
+
+Nam tempus tincidunt interdum. Pellentesque at ligula ac massa semper efficitur vitae non ante. Suspendisse potenti. Cras vitae interdum erat, nec facilisis urna. Nulla commodo porttitor tellus non posuere. Vestibulum tristique ut urna quis porttitor. Sed pellentesque lectus sit amet ultrices aliquam. Aliquam erat volutpat. Nam dictum eu erat a mollis. Donec eget nulla vel risus aliquet suscipit sed at libero.\par
+
+
+
+Maecenas hendrerit pharetra bibendum. Donec ut tortor ac augue aliquam ullamcorper nec id eros. Quisque consectetur elementum ipsum vitae posuere. Sed ultricies ipsum nibh, vitae volutpat neque bibendum at. Morbi dictum metus eu bibendum malesuada. Nam scelerisque purus erat, id dictum nisl pretium vitae. Curabitur finibus commodo dui ac molestie. In sed sem ac dui dapibus ullamcorper. Aenean molestie nulla eu lorem maximus hendrerit. Vivamus viverra velit dolor, in vehicula eros facilisis at. Vivamus in rhoncus sem.
+\section{Lingkup Penelitian}
+\section{Tujuan Penelitian}
+\section{Manfaat Penelitian}
+% \subsubsection{Dolor}

latex/chapters/id/02_literature_review/index.tex

@@ -0,0 +1,31 @@
+\chapter{TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI}
+\section{Tinjauan Pustaka}
+% \input{chapters/id/02_literature_review/index}
+Metode monitor kesehatan struktur (SHM) tradisional sering kali mengandalkan fitur yang dibuat secara manual dan pengklasifikasi (\textit{classifier}) yang diatur secara manual, yang menimbulkan tantangan dalam hal generalisasi, keandalan, dan efisiensi komputasi. Seperti yang disorot oleh \textcite{abdeljaber2017}, pendekatan-pendekatan ini umumnya memerlukan proses \textit{trial-and-error} dalam pemilihan fitur dan pengklasifikasi yang tidak hanya mengurangi ketangguhan metode tersebut di berbagai jenis struktur, tetapi juga menghambat penerapannya dalam aplikasi \textit{real-time} karena beban komputasi pada fase ekstraksi fitur.
+
+\textcite{abdeljaber2017} memperkenalkan pendekatan deteksi kerusakan struktur berbasis CNN yang divalidasi melalui \textit{large-scale grandstand simulator} di Qatar University. Struktur tersebut dirancang untuk mereplikasi stadion modern, dilengkapi dengan 30 akselerometer, dan dikenai kerusakan terkontrol melalui pelonggaran baut sambungan antara balok dan gelagar. Data percepatan yang dikumpulkan di bawah eksitasi \textit{band-limited white noise} dan disampel pada 1024 Hz, kemudian dibagi menjadi bingkai berukuran 128 sampel untuk melatih 1-D CNN yang dilokalkan—satu untuk setiap sambungan (\textit{joint})—menciptakan sistem deteksi terdesentralisasi. Dalam dua fase (skenario) eksperimen, yang melibatkan pemantauan sebagian dan seluruh struktur, metode ini menunjukkan akurasi tinggi dalam pelokalisasian kerusakan, dengan kesalahan klasifikasi saat pelatihan hanya sebesar 0.54\%. Meskipun performa tetap andal bahkan dalam skenario kerusakan ganda, beberapa salah klasifikasi terjadi pada kasus kerusakan yang simetris atau berdekatan. Secara keseluruhan, metode yang diusulkan ini menawarkan solusi yang sangat efisien dan akurat untuk aplikasi SHM secara \textit{real-time}.
+
+\textcite{eraliev2022} memperkenalkan teknik baru untuk mendeteksi dan mengidentifikasi tahap awal kelonggaran pada sambungan baut ganda menggunakan algoritma pembelajaran mesin. Studi ini difokuskan pada sebuah motor yang dikencangkan dengan empat baut dan dioperasikan dalam tiga kondisi putaran berbeda (800 rpm, 1000 rpm, dan 1200 rpm) guna mengumpulkan data getaran yang cukup untuk dianalisis. Studi ini menyoroti keterbatasan metode inspeksi tradisional, seperti inspeksi visual dan teknik pukulan palu, yang dinilai memakan waktu dan rentan terhadap gangguan kebisingan lingkungan \parencite{j.h.park2015, kong2018}.
+
+Untuk meningkatkan akurasi deteksi, \textcite{eraliev2022} menggunakan transformasi Fourier waktu-singkat (STFT) sebagai metode ekstraksi fitur, yang menghasilkan 513 fitur frekuensidari sinyal getaran. Berbagai pengklasifikasi model pemelajaran mesin dilatih dan dievaluasi, dengan hasil menunjukkan performa yang memuaskan dalam mendeteksi baut longgar serta mengidentifikasi baut spesifik yang mulai kehilangan tegangan awal (preload). Studi ini juga menekankan pentingnya penempatan sensor, karena posisi sensor sangat memengaruhi akurasi dari pengklasifikasi yang digunakan \parencite{pham2020}. Temuan penelitian ini menunjukkan bahwa pengklasifikasi pada studi ini dapat digunakan untuk sistem pemantauan baut yang longgar secara daring (\textit{online monitoring}) pada pengaplikasian di masa depan, sehingga berkontribusi dalam pengembangan sistem pemantauan kesehatan struktur yang lebih baik.
+
+STFT diidentifikasi sebagai metode peningkatan sinyal yang efektif, bersanding dengan \textit{wavelet transform} dan \textit{fractional fourier transform}. Keunggulan STFT terletak pada kemampuannya dalam menganalisis sinyal non-stasioner secara lokal, yang dapat meningkatkan kualitas fitur dalam mengenali pola, termasuk dalam tugas-tugas klasifikasi berbasis respon getaran struktur \parencite{zhang2023}.
+
+Lebih lanjut, pendekatan yang dikembangkan oleh \textcite{garrido2016} menunjukkan potensi untuk menjembatani efektivitas fitur domain waktu-frekuensi dengan efisiensi pemrosesan model \textit{end-to-end}. Model ini mengintegrasikan proses STFT langsung ke dalam arsitektur jaringan \textit{feedforward}, memungkinkan sistem untuk tetap menggunakan representasi waktu-frekuensi namun tanpa biaya komputasi berat dari transformasi eksplisit di luar jaringan. Dengan demikian, pendekatan ini menawarkan jalan tengah yang menjanjikan antara kompleksitas 1-D CNN berbasis \textit{real-time raw signal} dan keunggulan struktural dari representasi domain frekuensi. Dalam konteks penelitian ini, meskipun transformasi dilakukan secara eksplisit, gagasan ini mendukung hipotesis bahwa representasi STFT dapat menjadi alternatif yang efisien dan kompetitif dibanding pemrosesan sinyal mentah dalam skenario pembelajaran mesin dengan sensor terbatas.
+
+
+% \indent Metode berbasis getaran merupakan salah satu teknik paling umum dalam sistem pemantauan kesehatan struktur (SHM) karena kemampuannya dalam mendeteksi perubahan kondisi struktur secara non-destruktif. Pendekatan ini bergantung pada prinsip bahwa kerusakan pada suatu struktur, seperti kelonggaran sambungan atau penurunan kekakuan elemen, akan mengubah karakteristik dinamikanya, seperti frekuensi alami, bentuk mode, dan respons getaran terhadap eksitasi tertentu.
+
+% \indent Salah satu jenis kerusakan struktural yang umum dijumpai dalam sambungan mekanis adalah baut yang longgar akibat beban dinamis berulang, seperti getaran atau kejutan. Kondisi ini dapat menyebabkan penurunan integritas struktur dan berujung pada kegagalan sistem jika tidak terdeteksi sejak dini. Oleh karena itu, deteksi baut yang longgar secara dini telah menjadi perhatian utama dalam bidang teknik sipil, mesin, maupun dirgantara [1, 11].
+
+\indent Teknik deteksi berbasis getaran terbukti efektif dalam mengidentifikasi tanda-tanda awal anomali pada sambungan. Hal ini dilakukan dengan menganalisis perubahan spektrum frekuensi atau energi getaran antar kondisi sehat dan rusak. Dalam praktiknya, data getaran biasanya dikumpulkan melalui akselerometer yang dipasang pada titik-titik tertentu dalam struktur. Perubahan karakteristik getaran, seperti penurunan amplitudo, pergeseran frekuensi dominan, atau pola spektral lainnya, menjadi indikator keberadaan dan lokasi kerusakan. Misalnya, studi oleh \textcite{zhao2019, eraliev2022} menunjukkan bahwa perubahan rotasi kepala baut akibat kelonggaran dapat dikaitkan dengan pola getaran tertentu. Sementara itu, pendekatan yang lebih umum dalam domain teknik sipil adalah memanfaatkan sinyal akselerasi dari sambungan kolom atau balok sebagai masukan untuk sistem klasifikasi kerusakan berbasis pembelajaran mesin.
+
+\indent Kelebihan utama dari pendekatan berbasis getaran dibanding metode visual atau inspeksi manual adalah kemampuannya dalam mendeteksi kerusakan mikro secara lebih dini, bahkan sebelum tampak secara fisik. Namun, tantangan tetap ada, terutama dalam penempatan sensor yang optimal, pemrosesan sinyal, dan interpretasi pola dinamik yang kompleks dalam struktur grid. Oleh karena itu, kombinasi antara teknik transformasi sinyal seperti Short-Time Fourier Transform (STFT) dan algoritma pembelajaran mesin menjadi arah baru yang menjanjikan dalam riset SHM masa kini.
+
+\section{Dasar Teori}
+\input{chapters/id/02_literature_review/theoritical_foundation/stft}
+\input{chapters/id/02_literature_review/theoritical_foundation/role_windowing}
+\input{chapters/id/02_literature_review/theoritical_foundation/hann}
+\input{chapters/id/02_literature_review/theoritical_foundation/machine_learning}
+
+Dasar teori ini memberikan kerangka metodologi untuk mengimplementasi dan mengevaluasi usulan sistem lokalisasi kerusakan pada penelitian ini. Kokmbinasi dari analisis waktu-frekuensi menggunakan STFT dan klasifikasi pemelajaran mesin klasik memungkinkan ketercapaian monitor kesehatan struktur yang efisien dan mudah diterapkan.

latex/chapters/id/02_literature_review/theoritical_foundation/hann.tex

@@ -0,0 +1,20 @@
+\subsubsection{Hann window}
+Salah satu fungsi \textit{windowing} yang paling umum digunakan dalam STFT adalah \textit{Hann window}. Jendela ni adalah jenis jendela kosinus yang memberikan hasil yang baik antara resolusi frekuensi dan kebocoran spektral. \textit{Hann windowing} diskret dengan panjang $N$ didefinisikan sebagai:
+
+\begin{equation}
+w(n) = 0{.}5 \left(1 - \cos\left( \frac{2\pi n}{N - 1} \right) \right), \quad 0 \leq n \leq N - 1
+\end{equation}
+
+Fungsi ini secara halus meruncingkan sinyal menjadi nol di kedua ujungnya, sehingga mengurangi \textit{side lobe} dalam domain frekuensi sambil mempertahankan lebar \textit{lobe} utama yang relatif sempit. Dibandingkan dengan jendela persegi (rectangular window) yang memiliki tepi tajam, jendela Hann mengurangi fenomena Gibbs dan sangat cocok untuk aplikasi yang melibatkan estimasi spektral.
+
+% \subsubsection*{Alasan Penggunaan dalam STFT}
+
+% Jendela Hann sangat efektif digunakan dalam STFT karena keseimbangannya antara pelokalan waktu dan frekuensi:
+
+% \begin{itemize}
+%   \item \textbf{Lebar lobe utama}: Menentukan resolusi frekuensi. Jendela Hann memiliki lobe utama yang sedikit lebih lebar dibandingkan beberapa alternatif, yang berarti resolusinya sedikit berkurang namun kebocoran spektralnya lebih baik ditekan.
+%   \item \textbf{Redaman side lobe}: Side lobe pertama sekitar -31 dB, yang secara signifikan mengurangi kebocoran dibandingkan jendela persegi.
+%   \item \textbf{Kelembutan dalam domain waktu}: Turunan pertama yang kontinu mengurangi transisi mendadak pada tepi segmen sinyal yang dijendela.
+% \end{itemize}
+
+% Hal ini membuat jendela Hann cocok untuk menganalisis sinyal dengan konten frekuensi yang berubah secara halus, seperti sinyal getaran, suara, atau sinyal biomedis.

latex/chapters/id/02_literature_review/theoritical_foundation/machine_learning.tex

@@ -0,0 +1,45 @@
+\subsection{Algoritma Klasifikasi}
+
+Penelitian ini mengevaluasi lima algoritma pemelajaran mesin klasik untuk melakukan tugas pengklasifikasian terhadap lokalisasi kerusakan. Setiap algoritma memiliki keunggulan dan limitasi masing-masing, dan performa untuk setiap algoritma dijadikan tolok ukur untuk mengidentifikasi manakah algoritma yang paling sesuai untuk setiap \textit{dataset} yang diberikan.
+
+\subsubsection{Support Vector Machine (SVM)}
+
+Mesin vektor pendukung (SVM) adalah sebuah algoritma pemelajaran mesin terarah yang mencari \textit{hyperplane} optimal dengan cara memisahkan data ke dalam kelas-kelas dengan margin maksimum. SVM bekerja dengan baik pada ruang dimensi tinggi dan cukup kokoh terhadap \textit{overfitting}, terutama pada kasus yang membutuhkan batasan margin secara jelas \parencite{cortes1995}.
+
+SVM sesuai untuk klasifikasi sinyal getaran karena kemampuannya untuk mengatasi keputusan batasan-batasan non-linier apabila dilengkapi dengan fungsi kernel, seperti fungsi kernel berbasis radial (RBF).
+
+\subsubsection{K-Nearest Neighbors (KNN)}
+
+KNN merupakan sebuah algoritma pemelajaran non-parametrik, berbasis contoh. Algoritma ini mengklasifikasi titik data yang berbasis pada pungutan suara terbanyak dari tetangga terdekat $k$ pada ruang fitur. Meskipun dinilai sederhana, KNN dapat dinilai efektif ketika datanya terdistribusi dengan baik dan batasan-batasan pada kelasnya merata.
+
+Performa algoritma ini sensitif pada pemilihan $k$ dan jarak metriknya. Untuk data dengan dimensi tinggi seperti fitur STFT, mungkin diperlukan optimalisasi atau penskalaan dimensi.
+
+\subsubsection{Decision Tree (DT)}
+
+Decision Tree adalah algoritma pemelajaran terarah (\textit{supervised learning}) berbasis struktur pohon, di mana setiap \textit{node} internal mewakili suatu keputusan berdasarkan atribut tertentu, setiap cabang mewakili hasil dari keputusan tersebut, dan setiap daun (leaf node) mewakili label kelas. Algoritma ini secara rekursif membagi data ke dalam subset berdasarkan fitur yang memberikan informasi paling tinggi, seperti diukur dengan Gini index atau entropi (information gain).
+
+Kelebihan dari Decision Tree adalah interpretabilitasnya yang tinggi dan kemampuannya menangani data numerik maupun kategorikal. Namun, pohon keputusan rentan terhadap \textit{overfitting}, terutama jika kedalaman pohon tidak dikontrol.
+
+\subsubsection{Random Forest (RF)}
+
+Random Forest adalah metode ensemble yang terdiri dari banyak Decision Tree yang dilatih pada subset data dan subset fitur yang diacak. Setiap pohon dalam hutan memberikan prediksi, dan hasil akhir ditentukan melalui agregasi (misalnya, voting mayoritas untuk klasifikasi).
+
+Dengan menggabungkan banyak pohon, Random Forest mengurangi varian model dan meningkatkan generalisasi. Teknik ini efektif untuk dataset yang kompleks dan sangat cocok untuk menghindari \textit{overfitting} yang umum terjadi pada satu pohon keputusan tunggal.
+
+\subsubsection{Bagged Trees (BT)}
+
+\textit{Bagged Trees} atau \textit{Bootstrap Aggregated Trees} adalah pendekatan \textit{ensemble} yang mirip dengan Random Forest, namun perbedaannya terletak pada pemilihan fitur. Dalam \textit{Bagged Trees}, pohon-pohon dibangun dari sampel acak \textit{bootstrap} dari dataset pelatihan, tetapi tanpa pengacakan subset fitur seperti pada Random Forest.
+
+\subsubsection{XGBoost (Extreme Gradient Boosting)}
+
+XGBoost adalah algoritma pemelajaran mesin berbasis \textit{gradient boosting} yang dirancang untuk efisiensi dan performa tinggi. Algoritma ini bekerja dengan membangun model secara bertahap, di mana setiap pohon selanjutnya mencoba memperbaiki kesalahan dari pohon sebelumnya dengan mengoptimasi fungsi kerugian (\textit{loss function}) menggunakan metode gradien.
+
+XGBoost menggabungkan beberapa teknik seperti regularisasi $L1$ dan $L2$, pemangkasan pohon (\textit{pruning}), dan pemrosesan paralel, sehingga menghindari terjadinya \textit{overfitting} dan unggul dalam akurasi prediksi dibanding metode pohon lainnya. Algoritma ini sangat populer dalam kompetisi data karena kemampuannya menangani data besar, fitur multivariat, dan klasifikasi multi-kelas secara efisien.
+
+\subsubsection{Linear Discriminant Analysis (LDA)}
+
+Linear Discriminant Analysis (LDA) adalah teknik klasifikasi dan reduksi dimensi yang mengasumsikan bahwa data berasal dari distribusi normal multivariat dan memiliki kovarians yang seragam untuk setiap kelas. LDA bertujuan untuk memproyeksikan data ke ruang berdimensi lebih rendah yang memaksimalkan pemisahan antar kelas (rasio varians antar kelas terhadap varians dalam kelas).
+
+LDA sangat cocok ketika distribusi data mendekati normal dan jumlah fitur tidak terlalu besar dibanding jumlah sampel. Selain sebagai klasifikator, LDA juga sering digunakan sebagai teknik prapemrosesan untuk ekstraksi fitur sebelum digunakan dalam algoritma lain.
+
+\bigskip

latex/chapters/id/02_literature_review/theoritical_foundation/role_windowing.tex

@@ -0,0 +1,2 @@
+\subsubsection{Fungsi \textit{Windowing}}
+Fungsi jendela $w(n)$ berfungsi untuk melokalisasi sinyal dalam domain waktu, dengan meruncingkan sinyal di kedua ujungnya guna meminimalkan diskontinuitas. Hal ini sangat penting untuk mengurangi kebocoran spektral—sebuah fenomena di mana energi sinyal menyebar ke bin frekuensi di sekitarnya akibat pemotongan sinyal secara tiba-tiba. Pemilihan jenis jendela sangat memengaruhi resolusi dan akurasi representasi waktu-frekuensi.

latex/chapters/id/02_literature_review/theoritical_foundation/stft.tex

@@ -0,0 +1,13 @@
+\subsection{Short-Time Fourier Transform (STFT)}
+
+Short-Time Fourier Transform (STFT) adalah teknik fundamental yang digunakan untuk menganalisis sinyal non-stasioner, seperti yang diperoleh dari struktur dalam keadaan menerima beban dinamik atau eksitasi derau putih. Meskipun tradisional transformasi fourier memberikan informasi domain frekuensi, teknik ini tidak memiliki resolusi waktu. STFT mengatasi limitasi tersebut dengan menerapkan transformasi fourier segment-segment sinyal pendek yang tumpang tindih, dengan demikian diperoleh representasi waktu-frekuensi.
+
+Secara matematis, STFT dari sinyal $x(t)$ diberikan sebagai berikut:
+\begin{equation}
+X(m, \omega) = \sum_{n=-\infty}^{\infty} x[n] \cdot w[n - m] \cdot e^{-j \omega n}
+\end{equation}
+
+
+dengan $w(\tau - t)$ adalah sebuah fungsi \textit{windowing} berpusat pada waktu $t$ dan $\omega$ adalah frekuensi angular.
+
+Pada studi ini, STFT digunakan untuk mengekstrak domain waktu-frekuensi dari sinyal getaran yang diperoleh dari dari respon struktur terhadap getaran yang diberikan oleh mesin \textit{shaker}. Fitur-fitur ini kemudian digunakan sebagai input pada klasifikasi pemelajaran mesin. Proces ini merekap frekuensi lokal setiap waktu, yang dinilai krusial pada pengidentifikasian perubahan struktur akibat kerusakan.

latex/frontmatter/approval.tex

@@ -0,0 +1,65 @@
+% frontmatter/endorsement.tex
+\setmainfont{Times New Roman}
+\addcontentsline{toc}{chapter}{LEMBAR PERSETUJUAN TUGAS AKHIR}
+
+\begin{center}
+    \textbf{\Large LEMBAR PERSETUJUAN TUGAS AKHIR} \\[0.5em]
+    \textit{APPROVAL SHEET}
+\end{center}
+
+\vspace{1em}
+
+\renewcommand{\arraystretch}{1.2}
+\begin{tabular}{llp{10cm}}
+\textbf{Judul} & : & \thesistitle \\
+\textit{Title} &   & \\
+
+\textbf{Mahasiswa} & : & \studentname \\
+\textit{Student} &   & \\
+
+\textbf{Nomor Mahasiswa} & : &\studentid \\
+\textit{Student ID.} &   & \\
+
+\textbf{Dosen Pembimbing} & : & 1. \firstadvisor \\
+\textit{Advisors} &   & 2. \secondadvisor
+\end{tabular}
+
+\vspace{1em}
+\textbf{Telah disetujui oleh Tim Penguji:} \\
+\textit{Approved by the Committee on Oral Examination}
+
+\vspace{1em}
+\begin{tabular}{lp{5cm}}
+    \textbf{\firstadvisor} &:
+    % \vspace{2cm} % signature space
+    % \\[1em] % pull up next row
+    \\
+    \textit{Ketua Tim Penguji} & 
+    \noindent\makebox[5cm]{\hrulefill}\\[-0.5em]
+    \textit{\small Chair} & \small Yogyakarta, \dotfill 2020 
+    \\
+    \textbf{\secondadvisor} &:
+    % \vspace{2cm} % signature space
+    % \\[1em] % pull up next row
+    \\
+    \textit{Ketua Tim Penguji} & 
+    \noindent\makebox[5cm]{\hrulefill}\\[-0.5em]
+    \textit{\small Chair} & \small Yogyakarta, \dotfill 2020 \\
+\end{tabular}
+
+\vspace{1em}
+\noindent
+\textbf{Diterima dan disetujui sebagai persyaratan untuk memperoleh gelar Sarjana Teknik} \\
+\textit{Accepted in partial fulfillment of the requirements for the degree of Bachelor of Engineering}
+
+\vspace{2em}
+\begin{center}
+    \textbf{Ketua Program Studi} \\
+    \textit{Head of Department}
+\end{center}
+
+\vspace{3em}
+\begin{center}
+    \textbf{\headdepartement} \\
+    NIK. \headdepartementid
+\end{center}

latex/frontmatter/endorsement.tex

@@ -0,0 +1,7 @@
+% frontmatter/endorsement.tex
+\setmainfont{Times New Roman}
+
+\chapter*{LEMBAR PENGESAHAN TUGAS AKHIR}
+\begin{center}
+    {\normalsize\textit{ENDORSEMENT SHEET}}
+\end{center}

latex/frontmatter/originality.tex

@@ -0,0 +1,40 @@
+% frontmatter/originality.tex
+\setmainfont{Times New Roman}
+
+\chapter*{PERNYATAAN KEASLIAN}
+\addcontentsline{toc}{chapter}{PERNYATAAN KEASLIAN}
+% \begin{center}
+%     {\normalsize\textit{ORIGINALITY STATEMENT}}
+% \end{center}
+Saya yang bertanda tangan di bawah ini:
+\renewcommand{\arraystretch}{1.2}
+\begin{center}
+\begin{tabular}{llp{10cm}}
+\textbf{Nama} & : & \studentname \\
+\textbf{Nomor Mahasiswa} & : & \studentid \\
+\textbf{Judul} & : & \thesistitle \\
+\end{tabular}
+\end{center}
+Menyatakan dengan sebenarnya bahwa tugas akhir ini merupakan karya says sendiri. Apabila terdapat karya orang lain yang saya kutip, maka saya akan mencantumkan sumber secara jelas. Jika dikemudian hari ditemukan dengan ketidakbenaran dalam pernyataan in, maka saya bersedia menerima sanksi dengan aturan yang berlaku. Demikian pernyataan ini saya buat tanpa ada paksaan dari pihak mana pun.\par
+
+\begin{flushright}
+\begin{minipage}{0.5\textwidth}
+\centering
+Yogyakarta, \today \\[1em]
+Yang membuat pernyataan, \\[0.5cm] % space for signature
+% Materai box
+\hspace*{-2cm}% shift the box slightly left
+\begin{tabular}{@{}c@{}}
+  \fbox{
+    \begin{minipage}[c][2cm][c]{2.5cm}
+      \centering
+      Materai\\
+      6000
+    \end{minipage}
+  }
+\end{tabular}
+\\[1cm]
+% \rule{6cm}{0.4pt} % signature line
+Rifqi Damar Panuluh
+\end{minipage}
+\end{flushright}

latex/main.tex

@@ -1,4 +1,4 @@
-\documentclass{thesis}
+\documentclass[draftmark]{thesis}
 
 % Title Information
 \setthesisinfo
@@ -18,9 +18,14 @@
 \begin{document}
 
 \maketitle
+\frontmatter
+\input{frontmatter/approval}\clearpage
+\input{frontmatter/originality}\clearpage
+\input{frontmatter/acknowledgement}\clearpage
 \tableofcontents
 \clearpage
-
+\mainmatter
+\pagestyle{fancyplain}
 % Include content
 \include{content/abstract}
 \include{content/introduction}

latex/metadata.tex

@@ -0,0 +1,11 @@
+\newcommand{\studentname}{Rifqi Damar Panuluh}
+\newcommand{\studentid}{20210110224}
+\newcommand{\thesistitle}{Prediksi Lokasi Kerusakan dengan Machine Learning}
+\newcommand{\firstadvisor}{Ir. Muhammad Ibnu Syamsi, Ph.D.}
+\newcommand{\secondadvisor}{}
+\newcommand{\headdepartement}{Puji Harsanto, S.T. M.T., Ph.D.}
+\newcommand{\headdepartementid}{19740607201404123064}
+\newcommand{\faculty}{Fakultas Teknik}
+\newcommand{\program}{Teknik Sipil}
+\newcommand{\university}{Universitas Muhammadiyah Yogyakarta}
+\newcommand{\yearofsubmission}{2025}

latex/thesis.cls

@@ -1,9 +1,15 @@
 \NeedsTeXFormat{LaTeX2e}
 \ProvidesClass{thesis}[2025/05/10 Bachelor Thesis Class]
 
-\LoadClass[a4paper,12pt]{report}
+\newif\if@draftmark
+\@draftmarkfalse
+
+\DeclareOption{draftmark}{\@draftmarktrue}
+\ProcessOptions \relax
+\LoadClass[a4paper,12pt,oneside]{book}
 
 % Load common packages
+\RequirePackage{polyglossia}
 \RequirePackage{fontspec}
 \RequirePackage{titlesec}
 \RequirePackage{fancyhdr}
@@ -13,9 +19,24 @@
 \RequirePackage{hyperref}
 \RequirePackage{etoolbox}
 \RequirePackage{tocloft}
+\RequirePackage{tocbibind}
+
+% Polyglossia set language
+\setmainlanguage{bahasai}
+% \setotherlanguage{english}
+
+% Conditionally load the watermark package and settings
+\if@draftmark
+  \RequirePackage{draftwatermark}
+  \SetWatermarkText{Draft: \today [wip]}
+  \SetWatermarkColor[gray]{0.7}
+  \SetWatermarkFontSize{2cm}
+  \SetWatermarkAngle{90}
+  \SetWatermarkHorCenter{1.5cm}
+\fi
 
 % Page layout
-\geometry{margin=1in}
+\geometry{left=3cm, top=3cm, right=3cm, bottom=3cm}
 \setlength{\parskip}{0.5em}
 \setlength{\parindent}{0pt}
 \onehalfspacing
@@ -27,13 +48,7 @@
 \setmonofont{Courier New}
 
 % Metadata commands
-\newcommand{\studentname}{}
-\newcommand{\studentid}{}
-\newcommand{\thesistitle}{}
-\newcommand{\faculty}{}
-\newcommand{\program}{}
-\newcommand{\university}{}
-\newcommand{\yearofsubmission}{}
+\input{metadata}
 
 \newcommand{\setthesisinfo}[7]{%
   \renewcommand{\thesistitle}{#1}%
@@ -45,64 +60,97 @@
   \renewcommand{\yearofsubmission}{#7}%
 }
 
-% Header and footer
-\pagestyle{fancy}
+% % Header and footer
+\fancypagestyle{fancy}{%
     \fancyhf{}
     \fancyhead[R]{\nouppercase{\rightmark}}
     \fancyhead[L]{\nouppercase{\leftmark}}
     \fancyfoot[C]{\thepage}
+}
+\fancypagestyle{fancyplainfrontmatter}{%
+    \renewcommand{\headrulewidth}{0pt}
+    \fancyfoot[C]{\thepage}
+}
+\fancypagestyle{fancyplain}{%
+    \fancyhf{}
+    \renewcommand{\headrulewidth}{0pt}
+    \fancyhead[R]{\thepage}
+}
 
 % Chapter formatting
-\titleformat{\chapter}[hang]{\Huge\bfseries}{\thechapter.}{1em}{}
-\titlespacing*{\chapter}{0pt}{-10pt}{20pt}
+\titlespacing{\chapter}{0pt}{0pt}{*1.5}
+\titleformat{\chapter}[display]
+  {\normalsize\bfseries\centering}
+  {BAB~\Roman{chapter}} % << display format
+  {1ex}
+  {\MakeUppercase}
+\titleformat{\section}
+    {\normalsize\bfseries}{\thesection}{1em}{}
+
+\titleformat{\subsection}
+    {\normalsize\bfseries}{\thesubsection}{1em}{}
+
+% Ensure chapter reference in TOC matches
+\renewcommand{\cftchappresnum}{BAB~}
+\renewcommand{\cftchapaftersnum}{\quad}
+
+% \titlespacing*{\chapter}{0pt}{-10pt}{20pt}
 
 % Redefine \maketitle
 \renewcommand{\maketitle}{\input{frontmatter/maketitle}}
 
 % Chapter & Section format
-\renewcommand{\cftchapfont}{\bfseries\MakeUppercase}
-\renewcommand{\cftsecfont}{}
-\renewcommand{\cftsubsecfont}{\itshape}
+\renewcommand{\cftchapfont}{\normalsize\MakeUppercase}
+% \renewcommand{\cftsecfont}{}
+% \renewcommand{\cftsubsecfont}{\itshape}
+% \renewcommand{\thesection}{\textup{\Roman{chapter}}.\arabic{section}}
+
 
 % Dot leaders, spacing, indentation
-\setlength{\cftbeforechapskip}{1em}
+\setlength{\cftbeforechapskip}{0em}
 \setlength{\cftchapindent}{0pt}
-\setlength{\cftsecindent}{1.5em}
-\setlength{\cftsubsecindent}{3em}
-\setlength{\cftchapnumwidth}{3em}
+\setlength{\cftsecindent}{0em}
+\setlength{\cftsubsecindent}{2.5em}
+\setlength{\cftchapnumwidth}{3.5em}
 \setlength{\cftsecnumwidth}{3.5em}
-\setlength{\cftsubsecnumwidth}{4.5em}
+\setlength{\cftsubsecnumwidth}{2.5em}
+\setlength{\cftfignumwidth}{5em}
+\setlength{\cfttabnumwidth}{4em}
+\renewcommand \cftchapdotsep{4.5} % https://tex.stackexchange.com/a/273764
+\renewcommand{\cftchapleader}{\normalfont\cftdotfill{\cftsecdotsep}}
+\renewcommand{\cftchappagefont}{\normalfont}
+\renewcommand{\cftfigpresnum}{\figurename~}
+\renewcommand{\cfttabpresnum}{\tablename~}
 
-% Title styling
-\renewcommand{\contentsname}{\hfill\bfseries\normalsize DAFTAR ISI\hfill}
-\renewcommand{\cfttoctitlefont}{\bfseries\MakeUppercase}
+% Ensure TOC and References Respect Custom Numbering
+\renewcommand{\thechapter}{\Roman{chapter}}
+\renewcommand\thesection{\arabic{chapter}.\arabic{section}}
+
+% Change figure numbering to include chapter (e.g., Figure 1.1, 1.2...)
+\renewcommand{\thefigure}{\arabic{chapter}.\arabic{figure}}
+\renewcommand{\thetable}{\arabic{chapter}.\arabic{table}}
+\renewcommand{\theequation}{\arabic{chapter}.\arabic{equation}}
+
+% Table of Content (TOC) Title styling
+\renewcommand{\cfttoctitlefont}{\hfill\bfseries\MakeUppercase}
+\renewcommand{\cftaftertoctitle}{\hfill} % https://tex.stackexchange.com/a/255699/394075
+% List of Figures (LOF) Title styling
+\renewcommand{\cftloftitlefont}{\hfill\bfseries\MakeUppercase}
+\renewcommand{\cftafterloftitle}{\hfill}
+% List of Tables (LOT) Title styling
+\renewcommand{\cftlottitlefont}{\hfill\bfseries\MakeUppercase}
+\renewcommand{\cftafterlottitle}{\hfill}
+% \renewcommand{\cfttoctitlefont}{\bfseries\MakeUppercase}
 % \renewcommand{\cftaftertoctitle}{\vskip 2em}
 
-\renewcommand{\tableofcontents}{
-  \clearpage
-  \pagestyle{plain} % Roman page number, centered bottom
-  \pagenumbering{roman}
-  \setcounter{page}{viii} % Optional: sync with expected numbering
-  \addcontentsline{toc}{chapter}{DAFTAR ISI}
-  \oldtableofcontents
-  \clearpage
-  \pagenumbering{arabic}
-  \setcounter{page}{1} % Start chapter 1 at page 1
-}
-
-% Frontmatter Macro (Toggle TOC Inclusion)
-\newcommand{\frontmattersection}[3]{%
-  \begin{titlepage}
-  \centering
-  \ifstrequal{#1}{toc}{\section*{#2}\addcontentsline{toc}{section}{#2}}{\section*{#2}}%
-  \input{frontmatter/#3}
-  \end{titlepage}
-  \clearpage
-}
-
-% Wrapper Command for Each Page
-\newcommand{\theendorsementpage}[1]{\frontmattersection{#1}{Pengesahan}{endorsement}}
-\newcommand{\originalitystatement}[1]{\frontmattersection{#1}{Pernyataan Keaslian}{originality}}
-
+% % Apply a custom fancyhdr layout only on the first page of each \chapter, and use no header/footer elsewhere
+% % \let\oldchapter\chapter
+% % \renewcommand{\chapter}{%
+% %   \cleardoublepage
+% %   \pagestyle{fancyplainchapter}%
+% %   \oldchapter
+% %   \thispagestyle{fancyplainchapter} % ensure chapter start page uses it
+% %   \pagestyle{fancyplain}% switch for subsequent pages
+% % }
 
 \endinput