\chapter{Kesimpulan dan Saran}

\section{Kesimpulan}
\begin{enumerate}
    \item Sistem \gls{shm} berbasis sensor terbatas dengan ekstraksi fitur \gls{stft} dan algoritma \gls{svm} kernel \gls{rbf} mampu mendeteksi tujuh kondisi struktur dengan akurasi di atas 99\%.
    
    \item Strategi \textit{grid-search} untuk optimasi \textit{hyperparameter} model \gls{svm} hanya memberikan peningkatan paling besar sekitar 0,001\% pada model Sensor A.
    
    \item Reduksi dimensi \gls{pca} pada fitur-fitur \gls{stft} hingga 16 komponen utama mengurangi waktu pelatihan model secara signifikan hingga 75\% dan ukuran model hingga 99\% dengan pengurangan akurasi hanya 0,003\%.
    
    \item Model Sensor A dan Sensor B dengan reduksi dimensi hingga enam belas komponen utama \gls{pca} memiliki metrik efisiensi terbaik hingga 91\% dengan waktu latih hanya 10 detik dan pengurangan akurasi 0,003\% dibandingkan model dengan fitur penuh yang memerlukan waktu latih 40 detik.

    \item Hasil visualisasi pada \textit{inference} menunjukkan bahwa pendekatan ini hampir sama efektifnya dengan penelitian sebelumnya yang dapat mengidentifikasi lokalisasi 30 kerusakan meskipun jumlah sensor terbatas.
\end{enumerate}

% \section{Keterbatasan Penelitian}
% Penelitian ini dibatasi oleh ruang lingkup dataset QUGS yang hanya mencakup kerusakan tunggal, serta belum mencakup variasi kondisi lingkungan dan algoritma pembanding lainnya.

\section{Saran}
Penelitian lanjutan disarankan untuk memperluas variasi kondisi kerusakan, menguji performa model di lapangan, serta mengembangkan versi \textit{real-time} berbasis perangkat tepi.