Alur keseluruhan penelitian ini dilakukan melalui tahapan-tahapan sebagai berikut:

\begin{figure}[H]
    \centering
    \includegraphics[width=0.3\linewidth]{chapters/img/flow.png}
    \caption{Diagram alir tahapan penelitian}
    \label{fig:flowchart}
\end{figure}

\begin{enumerate}
    \item Akuisisi Data: Mengunduh dataset dari \textcite{abdeljaber2017} yang berisi sinyal percepatan untuk 31 kondisi struktur (1 kondisi sehat dan 30 kondisi kerusakan tunggal).
    
    % \item Seleksi Sensor: Memilih sinyal dari sejumlah sensor terbatas pada garis vertikal tertentu (misalnya, node 1 dan 26) untuk mensimulasikan konfigurasi sensor yang direduksi.

    \item Ekstraksi Fitur: Melakukan normalisasi dan mengubah sinyal domain waktu mentah menjadi domain waktu-frekuensi menggunakan metode Short-Time Fourier Transform (STFT).

    \item \textit{Pre-processing} Fitur: Melakukan \textit{feature scaling} menggunakan normalisasi Min-Max pada setiap fitur untuk memastikan semua fitur berada dalam skala yang sama.
    
    \item Reduksi Dimensi: Mengurangi dimensi fitur menggunakan metode Principal Component Analysis (PCA) untuk mengurangi kompleksitas komputasi dan menghilangkan fitur yang kurang informatif.
    
    \item Pengembangan Model: Membangun dan melatih model \textit{baseline} SVM untuk mengklasifikasikan lokasi kerusakan struktur.

    \item Optimasi \textit{Hyperparameter}: Melakukan pencarian \textit{hyperparameter} menggunakan \textit{coarse} dan \textit{fine grid-search} dengan validasi silang \textit{stratified K-Fold} untuk setiap model guna meningkatkan kinerja klasifikasi.

    \item Evaluasi: Mengevaluasi kinerja model menggunakan metrik akurasi, presisi, dan \textit{confusion matrix} pada berbagai skenario pengujian. Evaluasi dilakukan dengan dua skema: (i) validasi silang K-Fold terstratifikasi pada setiap himpunan data, dan (ii) validasi silang antar-dataset (latih pada Dataset-A, uji pada Dataset-B, dan sebaliknya) untuk menilai kemampuan generalisasi lintas sumber data.
\end{enumerate}

\subsection{Akuisisi Data}
\input{chapters/id/03_methodology/steps/data_acquisition}

% \subsection{Prapemrosesan Data dan Ekstraksi Fitur}