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

Closes #72

code/notebooks/stft.ipynb

@@ -121,9 +121,8 @@
     "signal_sensor2_test1 = []\n",
     "\n",
     "for data in df:\n",
-    "    if not data.empty and 'sensor 1' in data.columns and 'sensor 2' in data.columns:\n",
-    "        signal_sensor1_test1.append(data['sensor 1'].values)\n",
-    "        signal_sensor2_test1.append(data['sensor 2'].values)\n",
+    "    signal_sensor1_test1.append(data['sensor 1'].values)\n",
+    "    signal_sensor2_test1.append(data['sensor 2'].values)\n",
     "\n",
     "print(len(signal_sensor1_test1))\n",
     "print(len(signal_sensor2_test1))"
@@ -157,6 +156,8 @@
     "from scipy.signal import stft, hann\n",
     "from multiprocessing import Pool\n",
     "\n",
+    "\n",
+    "\n",
     "# Function to compute and append STFT data\n",
     "def process_stft(args):\n",
     "    # Define STFT parameters\n",
@@ -198,22 +199,23 @@
     "    # Compute STFT\n",
     "    frequencies, times, Zxx = stft(sensor_data, fs=Fs, window=window, nperseg=window_size, noverlap=window_size - hop_size)\n",
     "    magnitude = np.abs(Zxx)\n",
-    "    df_stft = pd.DataFrame(magnitude, index=frequencies, columns=times).T\n",
-    "    df_stft.columns = [f\"Freq_{i}\" for i in frequencies]\n",
+    "    flattened_stft = magnitude.flatten()\n",
     "    \n",
     "    # Define the output CSV file path\n",
     "    stft_file_name = f'stft_data{sensor_num}_{damage_num}.csv'\n",
     "    sensor_output_dir = os.path.join(damage_base_path, sensor_name.lower())\n",
     "    os.makedirs(sensor_output_dir, exist_ok=True)\n",
     "    stft_file_path = os.path.join(sensor_output_dir, stft_file_name)\n",
+    "    print(stft_file_path)\n",
     "    # Append the flattened STFT to the CSV\n",
     "    try:\n",
+    "        flattened_stft_df = pd.DataFrame([flattened_stft])\n",
     "        if not os.path.isfile(stft_file_path):\n",
     "            # Create a new CSV\n",
-    "            df_stft.to_csv(stft_file_path, index=False, header=False)\n",
+    "            flattened_stft_df.to_csv(stft_file_path, index=False, header=False)\n",
     "        else:\n",
     "            # Append to existing CSV\n",
-    "            df_stft.to_csv(stft_file_path, mode='a', index=False, header=False)\n",
+    "            flattened_stft_df.to_csv(stft_file_path, mode='a', index=False, header=False)\n",
     "        print(f\"Appended STFT data to {stft_file_path}\")\n",
     "    except Exception as e:\n",
     "        print(f\"Error writing to {stft_file_path}: {e}\")"
@@ -293,7 +295,7 @@
     "\n",
     "# get current y ticks in list\n",
     "print(len(frequencies))\n",
-    "print(len(times))"
+    "print(len(times))\n"
    ]
   },
   {
@@ -324,6 +326,7 @@
     "ready_data1 = []\n",
     "for file in os.listdir('D:/thesis/data/converted/raw/sensor1'):\n",
     "    ready_data1.append(pd.read_csv(os.path.join('D:/thesis/data/converted/raw/sensor1', file)))\n",
+    "ready_data1[0]\n",
     "# colormesh give title x is frequency and y is time and rotate/transpose the data\n",
     "# Plotting the STFT Data"
    ]
@@ -334,8 +337,8 @@
    "metadata": {},
    "outputs": [],
    "source": [
-    "ready_data1[0]\n",
-    "plt.pcolormesh(ready_data1[0])"
+    "ready_data1[1]\n",
+    "plt.pcolormesh(ready_data1[1])"
    ]
   },
   {
@@ -360,7 +363,8 @@
    "source": [
     "ready_data2 = []\n",
     "for file in os.listdir('D:/thesis/data/converted/raw/sensor2'):\n",
-    "    ready_data2.append(pd.read_csv(os.path.join('D:/thesis/data/converted/raw/sensor2', file)))"
+    "    ready_data2.append(pd.read_csv(os.path.join('D:/thesis/data/converted/raw/sensor2', file)))\n",
+    "ready_data2[5]"
    ]
   },
   {
@@ -380,25 +384,10 @@
    "outputs": [],
    "source": [
     "x1 = 0\n",
-    "print(type(ready_data1[0]))\n",
-    "ready_data1[0].iloc[:,0]\n",
-    "# x1 = x1 + ready_data1[0].shape[0]"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "code",
-   "execution_count": null,
-   "metadata": {},
-   "outputs": [],
-   "source": [
-    "x1 = 0\n",
-    "print(type(x1))\n",
+    "\n",
     "for i in range(len(ready_data1)):\n",
-    "    # print(ready_data1[i].shape)\n",
-    "    # print(ready_data1[i].)\n",
-    "    print(type(ready_data1[i].shape[0]))\n",
+    "    print(ready_data1[i].shape)\n",
     "    x1 = x1 + ready_data1[i].shape[0]\n",
-    "    print(type(x1))\n",
     "\n",
     "print(x1)"
    ]
@@ -418,6 +407,13 @@
     "print(x2)"
    ]
   },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### Appending"
+   ]
+  },
   {
    "cell_type": "code",
    "execution_count": null,
@@ -459,15 +455,10 @@
    ]
   },
   {
-   "cell_type": "code",
-   "execution_count": null,
+   "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
-   "outputs": [],
    "source": [
-    "y_1 = [1,1,1,1]\n",
-    "y_2 = [0,1,1,1]\n",
-    "y_3 = [1,0,1,1]\n",
-    "y_4 = [1,1,0,0]"
+    "### Labeling"
    ]
   },
   {
@@ -503,6 +494,16 @@
     "    print(ready_data1[i].shape[0])"
    ]
   },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "for i in range(len(y_data)):\n",
+    "    print(ready_data2[i].shape[0])"
+   ]
+  },
   {
    "cell_type": "code",
    "execution_count": null,
@@ -520,7 +521,8 @@
    "metadata": {},
    "outputs": [],
    "source": [
-    "y_data"
+    "# len(y_data[0])\n",
+    "y_data[0]"
    ]
   },
   {
@@ -804,7 +806,6 @@
     "\n",
     "            # df1['s1'] = sensor1[sensor1.columns[-1]]\n",
     "            # df1['s2'] = sensor2[sensor2.columns[-1]]\n",
-    "ed\n",
     "            # # Combined Plot for sensor 1 and sensor 2 from data1 file in which motor is operated at 800 rpm\n",
     "\n",
     "            # plt.plot(df1['s2'], label='sensor 2')\n",
@@ -834,14 +835,19 @@
     "            # plt.show()"
    ]
   },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## Test with Outside of Its Training Data"
+   ]
+  },
   {
    "cell_type": "code",
    "execution_count": null,
    "metadata": {},
    "outputs": [],
-   "source": [
-    "spectograph('D:/thesis/data/converted/raw')"
-   ]
+   "source": []
   }
  ],
  "metadata": {

data/QUGS/convert.py

@@ -2,7 +2,6 @@ import pandas as pd
 import os
 import re
 import sys
-import numpy as np
 from colorama import Fore, Style, init
 from typing import TypedDict, Dict, List
 from joblib import load
@@ -226,56 +225,25 @@ class DataProcessor:
         """
         idx = self._create_vector_column_index()
         # if overwrite:
-        for i in range(len(self.data)):  # damage(s)
-            for j in range(len(self.data[i])):  # col(s)
+        for i in range(len(self.data)):
+            for j in range(len(self.data[i])):
                 # Get the appropriate indices for slicing from idx
                 indices = idx[j]
 
                 # Get the current DataFrame
                 df = self.data[i][j]
 
-                # Keep the 'Time' column and select only specifid 'Real' colmns
-                # First, we add 1 to all indices to acount for 'Time' being at positiion 0
+                # Keep the 'Time' column and select only specified 'Real' columns
+                # First, we add 1 to all indices to account for 'Time' being at position 0
                 real_indices = [index + 1 for index in indices]
 
-                # Create list with Time column index (0) and the adjustedd Real indices
+                # Create list with Time column index (0) and the adjusted Real indices
                 all_indices = [0] + [real_indices[0]] + [real_indices[-1]]
 
                 # Apply the slicing
                 self.data[i][j] = df.iloc[:, all_indices]
         # TODO: if !overwrite:
 
-    def export_to_csv(self, output_dir: str, file_prefix: str = "DAMAGE"):
-        """
-        Export the processed data to CSV files in the required folder structure.
-
-        :param output_dir: Directory to save the CSV files.
-        :param file_prefix: Prefix for the output filenames.
-        """
-        for group_idx, group in enumerate(self.data, start=1):
-            group_folder = os.path.join(output_dir, f"{file_prefix}_{group_idx}")
-            os.makedirs(group_folder, exist_ok=True)
-            for test_idx, df in enumerate(group, start=1):
-                # Ensure columns are named uniquely if duplicated
-                df = df.copy()
-                df.columns = ["Time", "Real_0", "Real_1"]  # Rename
-
-                # Export first Real column
-                out1 = os.path.join(
-                    group_folder, f"{file_prefix}_{group_idx}_TEST{test_idx}_01.csv"
-                )
-                df[["Time", "Real_0"]].rename(columns={"Real_0": "Real"}).to_csv(
-                    out1, index=False
-                )
-
-                # Export last Real column
-                out2 = os.path.join(
-                    group_folder, f"{file_prefix}_{group_idx}_TEST{test_idx}_02.csv"
-                )
-                df[["Time", "Real_1"]].rename(columns={"Real_1": "Real"}).to_csv(
-                    out2, index=False
-                )
-
 
 def create_damage_files(base_path, output_base, prefix):
     # Initialize colorama

data/QUGS/test.py

@@ -4,22 +4,5 @@ from joblib import dump, load
 # a = generate_damage_files_index(
 #     num_damage=6, file_index_start=1, col=5, base_path="D:/thesis/data/dataset_A"
 # )
-
-b = generate_damage_files_index(
-    num_damage=6,
-    file_index_start=1,
-    col=5,
-    base_path="D:/thesis/data/dataset_B",
-    prefix="zzzBD",
-)
-# data_A = DataProcessor(file_index=a)
-# # data.create_vector_column(overwrite=True)
-# data_A.create_limited_sensor_vector_column(overwrite=True)
-# data_A.export_to_csv("D:/thesis/data/converted/raw")
-
-data_B = DataProcessor(file_index=b)
-# data.create_vector_column(overwrite=True)
-data_B.create_limited_sensor_vector_column(overwrite=True)
-data_B.export_to_csv("D:/thesis/data/converted/raw_B")
-# a = load("D:/cache.joblib")
-# breakpoint()
+# dump(DataProcessor(file_index=a), "D:/cache.joblib")
+a = load("D:/cache.joblib")

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

@@ -1,7 +1,31 @@
 \chapter{TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI}
 \section{Tinjauan Pustaka}
-\input{chapters/id/02_literature_review/abdeljaber2017.tex}
+% \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/theoritical_foundation/stft.tex}
-\input{chapters/id/theoritical_foundation/machine_learning.tex}
+\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

@@ -1 +1,45 @@
-\subsection{Machine Learning}
+\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

@@ -1 +1,13 @@
-\subsection{Short-Time Fourier Transform}
+\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/chapters/id/03_methodology/data_analysis/index.tex

@@ -1,151 +0,0 @@
-\section{Analisis Data}
-\subsection{Grid, Kode \textit{Joint}, dan Nama File}
-
-% \begin{figure}[ht]
-%     \centering
-%     \input{chapters/img/specimen}
-%     \caption{Caption}
-%     \label{fig:enter-label}
-% \end{figure}
-% Dimulai dengan memberi indeks pada setiap node pengukuran dari struktur grid berukuran 6$\times$5 menggunakan sebuah bilangan bulat tunggal \(k\) dari nol hingga dua puluh sembilan. Setiap sinyal domain waktu mentah disimpan dalam file yang dinamai berdasarkan indeks ini:
-% \begin{equation*}
-% F_{k} = \texttt{``zzzAD}k\texttt{.TXT,''}
-% \quad k = 0,1,\dots,29.
-% \end{equation*}
-
-Direpresentasikan \(F_{k}\) di sini sebagai nama file untuk \textit{node} ke-\(k\). Kemudian dilampirkan nama file tersebut sebagai superskrip pada simbol \textit{node}:
-\begin{equation*}
-n_{k}^{F_{k}}
-\quad\text{adalah \textit{node} dengan indeks }k\text{ yang datanya diambil dari \textit{file} }F_{k}.
-\end{equation*}
-
-\subsection{Pemetaan Sensor}
-
-Semua tiga puluh node dikelompokkan ke dalam enam folder ``damage-case``, dilabeli \(d_{i}\) untuk \(i=0,\dots,5\). Setiap folder berisi tepat lima node berurutan, yang merepresentasikan satu skenario kerusakan:
-\begin{equation*}
-d_{i} = \bigl\{\,n_{5i}^{F_{5i}},\;n_{5i+1}^{F_{5i+1}},\;\dots,\;n_{5i+4}^{F_{5i+4}}\bigr\},
-\quad i = 0,\dots,5.
-\end{equation*}
-Atau secara konkrit, 
-\begin{align*}
-d_0&=\{n_{0}^{F_0},\;n_{1}^{F_1},\;n_{2}^{F_2},\;n_{3}^{F_3},\;n_{4}^{F_4}\}\\
-d_1&=\{n_{5}^{F_5},\;n_{6}^{F_6},\;n_{7}^{F_7},\;n_{8}^{F_8},\;n_{9}^{F_9}\}\\
-\;\;\vdots\\
-d_5&=\{n_{25}^{F_{25}},\;n_{26}^{F_{26}},\;n_{27}^{F_{27}},\;n_{28}^{F_{28}},\;n_{29}^{F_{29}}\}\\
-\end{align*}
-
-\subsection{Seleksi Sensor \textit{Node} Ujung-Ujung (Domain Waktu)}
-
-Dari setiap folder kerusakan, kita hanya menyimpan \textit{node} pertama dan terakhir untuk mensimulasikan tata letak sensor terbatas. Subset domain waktu ini dilambangkan dengan \(d_{i}^{\mathrm{TD}}\):
-\begin{equation*}
-d_{i}^{\mathrm{TD}}
-= \bigl\{\,n_{5i}^{F_{5i}},\;n_{5i+4}^{F_{5i+4}}\bigr\},
-\quad |d_{i}^{\mathrm{TD}}| = 2.
-\end{equation*}
-
-\subsection{Ekstraksi Fitur}
-
-Kemudian, didefinisikan operator STFT \(\mathcal{T}\) untuk memetakan sinyal domain waktu mentah dengan panjang \(L=262144\) sampel menjadi sebuah spektrogram berukuran \(513\times513\). Kemudian digunakan \textit{Hanning window} dengan panjang \(N_{w}=1024\) dan hop size \(N_{h}=512\). Bentuk kompleks dari STFT adalah:
-\begin{equation*}
-\begin{aligned}
-\text{(1) Window function:}\quad
-w[n] &= \frac12\Bigl(1 - \cos\frac{2\pi n}{N_w - 1}\Bigr),
-\quad n=0,\ldots,N_w-1; \\[1ex]
-\text{(2) STFT:}\quad
-S_k(p,t)
-&= \sum_{n=0}^{N_w-1}
-x_k\bigl[t\,N_h + n\bigr]
-\;w[n]\;
-e^{-j2\pi p n / N_w},\\
-&\quad
-p = 0,\ldots,512,\quad t = 0,\ldots,512.
-\end{aligned}
-\end{equation*}
-
-Pengambilan magnitudo menghasilkan matriks spektrogram pada bilah frekuensi $p$ dan \textit{frame} waktu $t$ untuk \textit{node} $k$
-\begin{equation*}
-\widetilde n_{k}^{F_{k}}(p,t) \;=\; \bigl|S_{k}(p,t)\bigr|
-\;\in\;\mathbb{R}^{513\times513}.
-\end{equation*}
-Dengan demikian operatornya adalah
-\begin{equation*}
-\mathcal{T}:\; n_{k}^{F_{k}}\in\mathbb{R}^{262144}
-\;\longmapsto\;
-\widetilde n_{k}^{F_{k}}\in\mathbb{R}^{513\times513}.
-\end{equation*}
-
-\subsection{Subset Domain Frekuensi}
-
-Kemudian, \(\mathcal{T}\) diterapkan pada \textit{node} ujung-ujung yang telah dipilih, dihasilkan:
-\begin{equation*}
-d_{i}^{\mathrm{FD}}
-= \bigl\{\,
-\widetilde n_{5i}^{F_{5i}},\;
-\widetilde n_{5i+4}^{F_{5i+4}}
-\,\bigr\},
-\quad
-|d_{i}^{\mathrm{FD}}| = 2.
-\end{equation*}
-
-\subsection{Pengelompokan Berdasarkan Letak Ujung Sensor}
-
-Sensor-sensor ujung bagian bawah dilabeli sebagai Sensor A dan Sensor-sensor ujung bagian atas dilabeli sebagai Sensor B. Semua enam kasus kerusakan dikumpulkan menjadi satu menghasilkan dua himpunan spektrogram, masing-masing berisi enam (kasus kerusakan):
-\begin{equation*}
-\text{Sensor A}
-=
-\bigl\{\,
-\widetilde n_{0}^{F_{0}},\,
-\widetilde n_{5}^{F_{5}},\,
-\dots,\,
-\widetilde n_{25}^{F_{25}}
-\bigr\},
-\quad
-\text{Sensor B}
-=
-\bigl\{\,
-\widetilde n_{4}^{F_{4}},\,
-\widetilde n_{9}^{F_{9}},\,
-\dots,\,
-\widetilde n_{29}^{F_{29}}
-\bigr\}.
-\end{equation*}
-
-\subsection{Perakitan Baris dan Pelabelan}
-
-Setiap spektrogram berukuran \(513\times513\) diartikan sebagai 513 vektor fitur berdimensi 513. Kemudian diberikan indeks pengulangan dalam satu kasus kerusakan dengan \(r\in\{0,\dots,4\}\) dan potongan waktu dengan \(t\in\{0,\dots,512\}\). Misalkan
-\begin{equation*}
-\mathbf{x}_{i,s,r,t}\in\mathbb{R}^{513}
-\end{equation*}
-menunjukkan baris (atau kolom) ke-\(t\) dari spektrogram ke-\(r\) untuk kasus kerusakan \(i\) dan sensor \(s\). Label skalar untuk kasus kerusakan tersebut adalah
-\begin{equation*}
-y_{i} = i,\quad i=0,\dots,5.
-\end{equation*}
-Kemudian didefinisikan fungsi \textit{slicing} sebagai
-\begin{equation*}
-\Lambda(i,s,r,t)
-\;=\;
-\bigl[\,
-\mathbf{x}_{i,s,r,t},
-\;y_{i}
-\bigr]
-\;\in\;\mathbb{R}^{513+1}.
-\end{equation*}
-
-\subsection{Bentuk Akhir Data untuk Pelatihan}
-
-Seluruh baris dari enam kasus kerusakan, lima pengulangan, dan 513 potongan waktu dikumpulkan menghasilkan \textit{dataset} untuk satu sisi sensor:
-\begin{equation*}
-\mathcal{D}^{(s)}
-=
-\bigl\{
-\Lambda(i,s,r,t)
-\;\big|\;
-i=0,\dots,5,\;
-r=0,\dots,4,\;
-t=0,\dots,512
-\bigr\}.
-\end{equation*}
-Karena terdapat total \(6\times5\times513=15{,}390\) baris dan setiap baris memiliki \(513\) fitur ditambah satu kolom label, maka bentuk akhir dari data untuk satu sisi sensor yang siap digunakan untuk pelatihan adalah
-\begin{equation*}
-|\mathcal{D}^{(s)}| = 15\,390 \times 514.
-\end{equation*}

latex/chapters/id/03_methodology/index.tex

@@ -1,7 +0,0 @@
-\chapter{METODE PENELITIAN}
-
-\input{chapters/id/03_methodology/material/index}
-\input{chapters/id/03_methodology/tool/index}
-\clearpage
-\input{chapters/id/03_methodology/steps/index}
-\input{chapters/id/03_methodology/data_analysis/index}

latex/chapters/id/03_methodology/material/index.tex

@@ -1,26 +0,0 @@
-\section{Benda Uji}
-
-Penelitian ini menggunakan data sekunder dari \textcite{abdeljaber2017}, yang tersedia secara publik dan diperoleh melalui eksperimen menggunakan \textit{Queen's University Grandstand Simulator}. Adapun rincian data yang digunakan adalah sebagai berikut:
-
-\begin{itemize}
-    \item Dataset terdiri atas rekaman respons getaran dari struktur rangka baja berukuran $6 \times 5$ yang dilengkapi dengan 30 akselerometer.
-    \item Setiap skenario dalam dataset mencakup satu kasus struktur tanpa kerusakan (healthy) dan 30 kasus kerusakan tunggal pada masing-masing sambungan (\textit{single-joint damage}).
-    \item Sinyal getaran direkam dengan frekuensi pengambilan sampel sebesar 1024 Hz selama durasi 256 detik untuk tiap skenario.
-    \item Kerusakan struktur disimulasikan dengan cara mengendurkan baut pada sambungan-sambungan tertentu.
-\end{itemize}
-
-Struktur dataset yang digunakan ditampilkan pada Gambar~\ref{fig:specimen-photo}.
-
-% \begin{figure}[!ht]
-%     \centering
-%     \includegraphics[width=0.5\textwidth]{chapters/img/original_data.png}
-%     \caption{Overview of the original data used from Abdeljaber et al. (2017)}
-%     \label{fig:original-data}
-% \end{figure}
-
-\begin{figure}[ht]
-    \centering
-    \includegraphics[width=0.75\linewidth]{chapters/img/specimen.png}
-    \caption{Bentuk benda uji}
-    \label{fig:specimen-photo}
-\end{figure}

latex/chapters/id/03_methodology/steps/data_acquisition.tex

@@ -1,33 +0,0 @@
-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.

latex/chapters/id/03_methodology/steps/index.tex

@@ -1,29 +0,0 @@
-\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 \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{Pra-pemrosesan:} Melakukan normalisasi dan mengubah sinyal domain waktu mentah menjadi domain waktu-frekuensi menggunakan metode Short-Time Fourier Transform (STFT).
-
-    \item \textbf{Ekstraksi Fitur:} Menghasilkan \textit{data frame} frekuensi dalam domain waktu.
-
-    \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}
-
-\subsection{Akuisisi Data}
-\input{chapters/id/03_methodology/steps/data_acquisition}
-
-% \subsection{Prapemrosesan Data dan Ekstraksi Fitur}
-

latex/chapters/id/03_methodology/tool/hardware.tex

@@ -1,39 +0,0 @@
-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:pcb393}) untuk merekam respons percepatan pada sebagian besar titik pengukuran.
-    \item \textbf{3 akselerometer B\&K model 8344} (Gambar~\ref{fig:bk8344}) 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.png}
-    \caption{Perangkat akuisisi data (DT9857E-16) dan penguat daya SmartAmp 2100E21-400}
-    \label{fig:datalogger}
-\end{figure}

latex/chapters/id/03_methodology/tool/index.tex

@@ -1,7 +0,0 @@
-\section{Alat}
-
-\subsection{Alat Perangkat Keras}
-\input{chapters/id/03_methodology/tool/hardware}
-
-\subsection{Alat Perangkat Lunak}
-\input{chapters/id/03_methodology/tool/software}

latex/chapters/id/03_methodology/tool/software.tex

@@ -1,11 +0,0 @@
-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}

latex/chapters/img/specimen.tex

@@ -1,13 +0,0 @@
-\begin{matrix}
-N_{6,5} & \text{---} & N_{6,4} & \text{---} & N_{6,3} & \text{---} & N_{6,2} & \text{---} & N_{6,1} \\
-\vert    &          & \vert    &          & \vert    &          & \vert    &          & \vert    \\
-N_{5,5} & \text{---} & N_{5,4} & \text{---} & N_{5,3} & \text{---} & N_{5,2} & \text{---} & N_{5,1} \\
-\vert    &          & \vert    &          & \vert    &          & \vert    &          & \vert    \\
-N_{4,5} & \text{---} & N_{4,4} & \text{---} & N_{4,3} & \text{---} & N_{4,2} & \text{---} & N_{4,1} \\
-\vert    &          & \vert    &          & \vert    &          & \vert    &          & \vert    \\
-N_{3,5} & \text{---} & N_{3,4} & \text{---} & N_{3,3} & \text{---} & N_{3,2} & \text{---} & N_{3,1} \\
-\vert    &          & \vert    &          & \vert    &          & \vert    &          & \vert    \\
-N_{2,5} & \text{---} & N_{2,4} & \text{---} & N_{2,3} & \text{---} & N_{2,2} & \text{---} & N_{2,1} \\
-\vert    &          & \vert    &          & \vert    &          & \vert    &          & \vert    \\
-N_{1,5} & \text{---} & N_{1,4} & \text{---} & N_{1,3} & \text{---} & N_{1,2} & \text{---} & N_{1,1} \\
-\end{matrix}

latex/thesis.cls

@@ -20,7 +20,6 @@
 \RequirePackage{etoolbox}
 \RequirePackage{tocloft}
 \RequirePackage{tocbibind}
-\RequirePackage{amsmath,amsfonts,amssymb}
 
 % Polyglossia set language
 \setmainlanguage{bahasai}