## Integrasi Sistem Pengawasan Kesehatan Jembatan dengan Sistem Pengawasan Lalu Lintas

## (The Integration of Bridge Health Monitoring System with Traffic
Monitoring System)
Muhammad Satria Wibawa 1 , Achmad Irjik Ubay 1 , Seno Adi Putra 1 , Alvi Syahrina 1
Abstract—Bridge health monitoring system is a real-time data collection system that consists of components, responses, changes, and  the  construction  process  of  bridge  structures.  This  system aims  to  help  assessing  the  structural  security  risks  that  could damage  to  the  bridge  structure  by  utilizing  Wireless  Sensor Network (WSN) as data retrieval. This system has a focus on the structure parameters of the bridge, but does not pay attention to vehicle factors, such as vehicle weight, vehicle patterns, and types of vehicles that pass on the bridge, which can also be factors of the bridge's  health  assessment.  Another  system,  namely  a  traffic control system, measures vehicle weight using Weight in Motion (WIM). It can be used to obtain vehicle factors, especially vehicle weight,  that  also  helps  in  assessing  bridge  health.  This  paper proposes the integration of these two systems in order to create a system  that  can  measure  health  of  bridge  structures,  as  well  as monitor  the weight of the vehicle.  Through  this integration,  it is possible to manage WSN sleep and wake time which helps saving energy.  Experimental  result  shows  that  the  system  can  measure natural frequencies close to the value of Finite Element Analysis (FEA), showing the validity of the developed system.
Intisari—Sistem  pengawasan  kesehatan  jembatan  adalah sistem pengumpulan data waktu-nyata yang terdiri atas kompo- nen, respons, perubahan, dan proses konstruksi struktur jemba- tan.  Tujuan  sistem  adalah  untuk  membantu  menilai  risiko  kea- manan struktural yang dapat merusak struktur jembatan dengan memanfaatkan  Wireless  Sensor  Network  (WSN)  dalam  pengam- bilan data. Sistem ini  berfokus pada parameter struktur jemba- tan, tetapi tidak memperhatikan faktor kendaraan seperti berat kendaraan, pola kendaraan, dan jenis kendaraan yang melewati jembatan,  yang  juga  dapat  menjadi  faktor  penilaian  kesehatan jembatan. Sistem lain, yaitu sistem kontrol lalu lintas, mengukur berat  kendaraan  menggunakan  Weight  in  Motion  (WIM).  WIM dapat  digunakan  untuk  memperoleh  faktor-faktor  kendaraan, terutama  berat  kendaraan,  yang  juga  membantu  dalam  menilai kesehatan  jembatan.  Makalah  ini  mengusulkan  integrasi  kedua sistem untuk menciptakan sistem yang dapat mengukur kesehat- an struktur jembatan serta memantau berat kendaraan. Melalui integrasi  ini,  dimungkinkan  untuk  mengelola  waktu  tidur  dan bangun WSN yang membantu menghemat energi. Hasil eksperi- men  menunjukkan  bahwa  sistem  dapat  mengukur  frekuensi
alami  mendekati  nilai  Finite  Element  Analysis  (FEA)  yang menunjukkan validitas sistem yang dikembangkan.

## Kata  Kunci—Sistem  Pengawasan  Kesehatan  Struktur,  Sistem
Pengawasan  Lalu  Lintas,  Jaringan  Sensor  Nirkabel,  Weight  in Motion, Berat Kendaraan, Nilai Kesehatan Jembatan.

## I. PENDAHULUAN
Infrastruktur  jembatan  dibangun  sebagai  rute  yang menghubungkan dua tempat yang terpisah karena faktor alam. Faktor  struktur  jembatan  yang  sudah  menua,  kondisi lingkungan  tak  menentu,  dan  beban  kendaraan  yang  melalui jembatan dapat menimbulkan kerusakan jembatan. Agar risiko kerusakan jembatan dapat diminimalkan, diperlukan pengawasan  atas  dampak  lingkungan  seperti  temperatur, kelembapan,  dan  beban  kendaraan  berat.  Pengawasan  perlu dilakukan  secara  rutin  dan  hasil  evaluasi  dapat  diperoleh melalui  pemanfaatan  teknologi  jaringan  sensor  nirkabel ( Wireless Sensor Network /WSN).
Sistem  pengawasan  kesehatan  struktur  adalah  sistem  yang mengumpulkan secara nyata, dalam interval waktu yang teratur, data yang terkait dengan komponen struktural dalam fabrikasi, manufaktur,  respons  struktur,  perubahan  struktur,  dan  proses konstruksi.  Sistem  ini  dapat  digunakan  untuk  menguji  risiko keamanan  struktur  yang  berdampak  pada  kerusakan  atau deformasi  struktur  [1].  Hal  yang  diperlukan  adalah  metode yang  efektif  dan  efisien  dalam  pengumpulan  dan  pemrosesan data  struktur  untuk  pengukuran  tingkat  kesehatannya  yang berhubungan  dengan  frekuensi  alamiahnya.  Untuk  memper- oleh  data  terkini,  diperlukan  sistem  sensor  pengambilan  data vibrasi struktur secara otomatis.
Sistem  pengawasan  lalu  lintas  adalah  sistem  pengawasan yang terkait dengan pengaturan lalu lintas, seperti pengendalian pelanggaran  lalu  lintas,  pengendalian  pencegahan  kecelakaan lalu  lintas,  dan  pendeteksian  pengemudi  yang  berpotensi membahayakan [2]. Sistem ini biasanya menggunakan kamera untuk  mengidentifikasi  informasi  kendaraan  yang  melintas. Jika dilihat dari sisi dampak terhadap struktur jalan yang dilalui, sistem ini bermanfaat untuk mendeteksi beban kendaraan yang melalui  jalan  tersebut.  Pendeteksian  ini  ditujukan  untuk pengendalian  pelanggaran  lalu  lintas,  khususnya  yang  ber- hubungan  dengan  pelanggaran  beban  muatan  yang  melebihi ketentuan yang ada. Selain itu, pendeteksian ini juga berguna untuk memperoleh informasi berat beban dan kendaraan yang melalui jalan tersebut. Jadi, sistem identifikasi beban kendaraan, pola  kendaraan,  dan  jenis  kendaraan  diperlukan  untuk
1 Program  Studi  Sistem  Informasi,  Fakultas  Rekayasa  Industri Universitas  Telkom,  Jl.  Telekomunikasi  Terusan  Buah  Batu Indonesia  40257,  Bandung,  INDONESIA  (telp:  (022)  7566456;  e- mail: satriawibawa@student.telkomuniversity.ac.id, aiubay@student.telkomuniversity.ac.id, adiputra@telkomuniversity.ac.id, syahrina@telkomuniversity.ac.id)
meningkatkan  akurasi  penilaian  kesehatan  struktur  maupun untuk pengawasan lalu lintas.
Berbagai penelitian sistem kesehatan struktur jembatan telah dilakukan  dengan  penerapan  analisis Fast  Fourier  Transform (FFT),  identifikasi  puncak  amplitudo  frekuensi,  dan identifikasi  pola  getar  jembatan  ( mode  shape )  menggunakan WSN [3]. Untuk mendapatkan kualitas pemrosesan data yang baik,  pada  sistem  sensor  dikembangkan  konsep actuator network [4] dan komputasi di dalam WSN untuk peningkatan kualitas  pemro-sesan  data  [5],  [6].  Pemrosesan  data  di  WSN dan  peranti  keras  yang  mendukung  sistem  pengawasan kesehatan  struktur  jemba-tan  telah  dikembangkan  [7]-[9] dengan  kerangka  kerja  IoT  untuk  pengawasan  kesehatan struktur [1].
Sistem pengawasan lalu lintas telah dikembangkan ke arah penerapan analisis respons jembatan terhadap perilaku arus lalu lintas dengan berbagai muatan atau selama peristiwa kritis yang menyebabkan  pola  getaran  di  luar  batas  normal  [10].  Untuk mengukur  berat  dan  jenis  kendaraan,  dapat  digunakan  sensor Weight in Motion (WIM) [11]. Di sini sistem sensor terintegrasi dalam  paradigma  IoT  [12],  yang  mencakup  pengembangan WIM  untuk  pengambilan  data  kendaraan  [13]  dan  pengem- bangan sistem pengolahan dan pemrosesan data [14].
Berbeda dengan penelitian-penelitian sebelumnya, makalah ini  mencoba  mengintegrasikan  sistem  pengawasan  kesehatan jembatan  berbasis  WSN  dan  sistem  pengawasan  lalu  lintas berbasis  WIM  untuk  mengidentifikasi  berat  kendaraan.  Hasil penelitian sebelumnya digunakan sebagai referensi, yang pada makalah  ini  dilakukan  proses  modifikasi  untuk  mengin- tegrasikan  sistem.  Integrasi  ini  menghasilkan  sebuah  sistem yang tidak hanya dapat mengukur kesehatan struktur jembatan, tetapi  dapat  juga  menghitung  berat  dan  kecepatan  kendaraan yang melintas. Jadi, sistem dapat digunakan untuk pengawasan berat  dan  jenis  kendaraan.  Hasil  integrasi  ini  juga  dapat menghemat  energi  baterai  simpul  sensor  karena  sebelumnya sensor  bekerja  terus  menerus  tanpa  terkendali.  Melalui pemanfaatan  sensor  WIM  untuk  mendeteksi  kendaraan  yang melintas,  dimungkinkan  dilakukannya  penerapan  mode sleep and wakeup pada WSN.
Kontribusi  utama  makalah  ini  adalah  terciptanya  model kebutuhan,  model  arsitektur,  model  rancangan,  dan  model solusi sistem penilaian kondisi kesehatan jembatan berdasarkan respons  dinamik  ketika  dilalui  kendaraan  berat.  Sistem menggunakan WSN yang diintegrasikan dengan sistem peng- awasan  lalu  lintas  berbasis  WIM  untuk  identifikasi  berat  dan laju kendaraan beserta pengaturan waktu kerja WSN. Makalah ini  juga  mengusulkan  sistem  pengukuran  tingkat  kesehatan jembatan secara otomatis menggunakan teknologi WSN.
Makalah ini dibagi menjadi beberapa bagian sebagai berikut. Bagian  pertama  merupakan  pendahuluan.  Bagian  kedua mendeskripsikan Structural Health Monitoring System (SHMS) dan Traffic  Monitoring  System (TMS).  Bagian  ketiga mendeskripsikan  usulan  integrasi  sistem  dan  bagian  keempat adalah hasil pengujian melalui eksperimen. Selanjutnya, bagian kelima  adalah  perbandingan  dengan  penelitian  terdahulu, sedangkan bagian terakhir berisi kesimpulan.
II. S TRUCTURAL H EALTH M ONITORING S YSTEM (SHMS) DAN
T RAFFIC M ONITORING S YSTEM (TMS)

## A. Structural Health Monitoring (SHM)
Structural  Health  Monitoring (SHM)  adalah  proses penerapan deteksi kerusakan dan strategi karakterisasi struktur pada rekayasa struktur [1]. Tujuan aplikasi SHM adalah untuk mengumpulkan  data  secara  nyata  atau  dalam  interval  waktu tertentu terkait dengan komponen struktural yang terlibat dalam fabrikasi,  manufaktur,  dan  proses  konstruksi  sehingga teridentifikasi  risiko  keamanan  struktur  [1].  SHM  memung- kinkan  penilaian  struktur  secara  waktu  nyata  dari  struktur dengan cara terus mengukur, menguraikan, dan mengendalikan parameter  fisik-mekanik  yang  memiliki  signifikansi  yang relevan dalam karakterisasi perilaku struktural dan interaksinya dengan  lingkungan.  Melalui  perhitungan,  perbandingan,  dan analisis respons struktur, SHM dapat berfungsi sebagai sistem peringatan  darurat,  sistem  penilaian  keamanan,  dan  sistem pendukung pemeliharaan struktur [15]. Pada WSN untuk SHM, sensor  ditempatkan  di  berbagai  lokasi  di  seluruh  struktur. Sensor ini mengumpulkan informasi seperti percepatan getaran, beban, dan stress pada frekuensi pencuplikan data hingga 100 Hz [16].
Dalam  SHM  terdapat  beberapa  metode  untuk  melakukan deteksi  kerusakan,  seperti Non-Destructive  Testing (NDT) methods , vibration-based  damage  detection  methods ,  dan consideration of uncertainties [17]. Fokus makalah ini terletak pada  penggunaan  metode  pendeteksian  kerusakan  bernama vibration-based  damage  detection  methods yang  merupakan metode identifikasi kerusakan melalui perubahan pola getaran. Metode ini telah dikembangkan pada premis yang umum terkait pengukuran  kuantitas  getaran,  seperti response  time-histories dan global  vibration  characteristics .  Keduanya  merupakan fungsi dari sifat fisik struktur (massa, redaman, batas kondisi, dan kekakuan) terhadap perubahan frekuensi ketika dilakukan pengukuran  pergeseran  frekuensi  alami. Damage  detection methods merupakan  metode  pendeteksian  kerusakan  pada struktur  yang  terdiri  atas time  domain-based atau  analisis domain  waktu  dan frequency  domain-based atau  analisis domain frekuensi. Pada analisis domain waktu, data time series yang dikumpulkan dari simpul sensor langsung diproses untuk mengekstrak parameter modal.  Teknik umum yang digunakan pada  analisis  domain  waktu  adalah auto-regressive  moving average , Ibrahim  time  domain  method , data-driven  subspace identification ,  dan covariance  matrix .  Pada  analisis  domain frekuensi, data time series yang dikumpulkan lalu diubah dari domain waktu ke domain frekuensi melalui transformasi seperti Fast Fourier Transform (FFT) dan Wavelet Transform (WT). Teknik umum yang digunakan pada analisis domain frekuensi ialah peak  picking , complex  mode  identification  function , rational  fraction  polynomial ,  dan Hilbert-Huang  transform based [18]. Makalah ini berfokus pada bagian analisis domain frekuensi melalui FFT dan menggunakan teknik peak picking . FFT merupakan suatu algoritme yang digunakan untuk mere- presentasikan sinyal diskret dalam domain waktu dan domain frekuensi. Peak  picking merupakan  teknik  umum  untuk mengumpulkan data sensor dan eigen frequencies diidentifikasi di  puncak plot respons  frekuensi  [17]. Eigen  frequencies
digunakan  dalam  ekstraksi  frekuensi  alami  dan mode  shape . Pada data akselerasi di domain frekuensi, metode peak picking digunakan  untuk  memilih  amplitudo  puncak  dan  frekuensi fundamental. Alasan penggunaan FFT dan peak picking adalah karena metode ini cepat dan cocok digunakan di WSN. Metode ini  mengasumsikan  bahwa  frekuensi  natural  jembatan  ber- kaitan  erat dengan peak di  respons  frekuensi.  Selain  itu,  FFT cocok  untuk  jembatan  dengan  respons  getaran  yang  stationer atau jembatan dengan material homogen atau jembatan Single Degree of Freedom (SDOF). Jembatan SDOF adalah jembatan yang  hanya  memiliki  satu  gerak  bebas.  Prosedur  investigasi penilaian respons dinamik kondisi jembatan terdiri atas empat langkah,  yaitu  membangun Finite  Element  Analysis (FEA), FFT,  perancangan  WSN,  dan  terakhir  identifikasi  perbedaan hasil FEA dan hasil yang diperoleh dari sistem yang dirancang [18].

## B. Traffic Monitoring System (TMS)
Otomasi  sudah  menjadi  bagian  di  hampir  semua  bidang industri,  khususnya  pengawasan.  Otomasi  di  bidang  peng- awasan lalu lintas sangat dibutuhkan karena jumlah kendaraan di  jalan  mulai  meningkat.  Dengan  semakin  meningkatnya jumlah kendaraan, muncul tantangan untuk mengatur lalu lintas [10]. TMS merupakan sebuah sistem yang memberi saran pada sistem  kendali  perintah  dan  sistem  persinyalan.  Sistem  ini menerima  informasi  tentang  situasi  lalu  lintas  saat  ini  [2]. Penggunaan  sistem  SHMS  dan  TMS  dapat  membantu manajemen lalu lintas. Selain itu, sistem SHMS dan TMS yang telah  terintegrasi  akan  lebih  efektif  dalam  mengidentifikasi kerusakan  yang  disebabkan  oleh  kendaraan  yang  melebihi beban  [19]. TMS dapat menyediakan layanan yang berpotensi meningkatkan  efisiensi  dan  keselamatan  lalu  lintas  serta mengurangi  waktu  respons  insiden  lalu  lintas.  Untuk menyediakan layanan tersebut, TMS bergantung pada tiga fase utama,  yaitu  pengumpulan  informasi,  pemrosesan  informasi, dan pengiriman layanan .
Pengumpulan informasi bertanggung jawab untuk mengum- pulkan data terkait lalu lintas dari berbagai sumber, termasuk kendaraan, sensor di jalan, lampu lalu lintas, dan sumber web yang tersedia untuk umum. Data terkait lalu lintas dikumpulkan dari  berbagai  sensor  bawaan.  Data  lalu  lintas  juga  dapat diperoleh  dari  masyarakat  seperti  publikasi  di  sosial  media. Pada fase pemrosesan informasi, dilakukan pengolahan untuk identifikasi  atau  memperkirakan  beberapa  bahaya  lalu  lintas. Dengan cara ini, pemrosesan informasi dapat dilakukan dengan infrastructure-free atau infrastructure-based .  Pengiriman  la- yanan menyediakan  layanan  berdasarkan  bahaya  lalu  lintas yang diidentifikasi pada fase sebelumnya untuk mengendalikan dan meningkatkan efisiensi lalu lintas secara keseluruhan [19]. Pada  penelitian  integrasi  SMHS  dan  TMS  ini  difokuskan penggunaan  WIM  untuk  mendapatkan  data  berat  dan  laju kendaraan dan sebagai pengendali waktu WSN bekerja.

## III. U SULAN I NTEGRASI SISTEM

## A. Arsitektur Umum
Arsitektur  umum  yang  diusulkan  pada  makalah  ini melibatkan  dua  buah  jenis  sensor,  yaitu  sensor  nirkabel
SunSpot dan sensor load cell . Raspberry Pi digunakan sebagai koneksi load cell . Server basis data digunakan sebagai tempat penyimpanan data-data sejarah pengukuran. Simpul sink yang terhubung  dengan basestation berfungsi  menyampaikan  pe- rintah  dan  sebagai  tempat  penyimpanan  data  sementara  dari sensor  nirkabel  SunSpot.  Perangkat  klien  digunakan  untuk menjalankan  sistem  atau  sebagai  antarmuka  sistem  dengan pengguna. Arsitektur ini diilustrasikan pada Gbr. 1.
Load  cell dipasang  pada  bagian  masuk  jembatan.  Sensor load  cell tersambung  dengan  HX711  yang  berguna  untuk mengonversi data analog ke digital. Proses tersebut dilakukan pada  Raspberry  Pi  dengan  tambahan  proses  perhitungan  data berat dan kecepatan kendaraan. Kemudian, data dari Raspberry Pi  dikirimkan  ke  basis  data  di  simpul sink .  Simpul sink selanjutnya  memberi  perintah  untuk  menyalakan  sensor  nir- kabel  SunSpot  untuk  melakukan  pengambilan  data  akselerasi yang  selanjutnya  diproses  menjadi  data  frekuensi  dan  ampli- tude. Setelah itu, data yang telah diproses oleh sensor nirkabel SunSpot  dikirim  ke  server  basis  data  supaya  data  rata-rata frekuensi alamiah jembatan , mode shape , kecepatan, dan berat kendaraan ditampilkan di perangkat klien.
Load cell dapat diatur agar data berat beban yang melintasi jembatan  merepresentasikan  berat  yang  sebenarnya  terjadi  di lingkungan  nyata.  Kemudian,  pada  bagian  sensor  SunSpot, jumlah  sensor  yang  digunakan  dapat  disesuaikan  dengan bentuk  dan  panjang  jembatan.  Jumlah  sensor  SunSpot merepresentasikan  tingkat  detail  penggambaran mode  shape , yaitu semakin banyak sensor SunSpot yang terpasang, semakin akurat mode  shape .  Arsitektur  ini  dapat  diterapkan  untuk jembatan  SDOF  satu  bentang.  Jika  digunakan  pada  jembatan dua bentang, maka perlu adanya segmentasi atau cluster sensor node untuk pertimbangan cakupan radio.

## B. Model Kebutuhan Sistem
Pemodelan  kebutuhan  sistem  dilakukan  berdasarkan kebutuhan yang harus dipenuhi sistem. Untuk menggambarkan kebutuhan  sistem,  digunakan  diagram use  case. Di  sini digambarkan  relasi  antara  pengguna  dengan  sistem.  Diagram
Gbr. 1 Arsitektur sistem.
use  case ditunjukkan  pada  Gbr.  2,  yang  terdiri  atas  sistem jembatan, simpul sensor nirkabel SunSpot, WIM, simpul sink , server basis data, dan sistem integrasi.
Sistem  jembatan  merupakan  objek  jembatan  yang  diawasi menggunakan  sistem  sensor  nirkabel  SunSpot  dan  WIM. Sistem SunSpot merupakan sistem sensor yang dapat melaku- kan pengindraan data akselerasi getaran jembatan, FFT untuk mendapatkan  frekuensi fundamental jembatan beserta puncak amplitudonya, dan transceiver sebagai media komunikasi antar sistem. Sistem WIM merupakan sensor yang melakukan peng- indraan  berat  dan  laju  kendaraan  yang  melintas.  WIM  juga menentukan  waktu  simpul-simpul  sensor  nirkabel  melakukan pengindraan  dengan  mempertimbangkan  nilai threshold berat yang  menyatakan  bahwa  kendaraan  yang  sedang  melintasi perlu  diobservasi  dampaknya  terhadap  jembatan.  WIM  me- miliki transceiver sebagai  media  komunikasi  antar  sistem. Simpul sink bekerja  sama  dengan  WIM  untuk  menentukan simpul sensor  SunSpot  perlu  dibangunkan  atau  tidak.  Simpul sink juga  bertugas  untuk  menghitung  nilai  rata-rata  frekuensi natural  jembatan  dari  semua  data  yang  dihitung  oleh  simpul sensor  nirkabel  dan  mengelola  nilai  amplitudo  dari  frekuensi tersebut sebagai bahan untuk menampilkan mode shape . Sama halnya dengan simpul-simpul lain, transceiver di sink berfungsi sebagai komunikasi antar sistem. Sistem server mengelola data- data  yang  dihasilkan  selama  pengukuran  ( average  frequency, mode shape, berat kendaraan, kecepatan kendaraan, dan hasil rating ).
Sistem  integrasi  adalah  sistem  yang  berperan  dalam menampilkan  data  dan  informasi kepada  pengguna  seperti pengawas  dan  admin.  Pengawas  jembatan  dapat  berinteraksi dengan sistem, seperti melakukan login untuk masuk ke dalam sistem atau registrasi jika belum mempunyai hak akses, melihat data-data dan informasi jembatan-jembatan yang tersimpan di basis  data , menambah  data  jembatan  yang  belum  terdaftar, memperbarui  data  jembatan  di  dalam  basis  data,  menghapus
data  jembatan  dari  basis  data,  mengawasi perilaku-perilaku jembatan, melakukan pengambilan keputusan dalam penangan- an jembatan, dan logout untuk keluar dari aplikasi. Admin juga melakukan login untuk  masuk  ke  dalam  sistem,  menyetujui pengguna  yang  registrasi  ke  sistem,  memperbarui  data  peng- guna, menghapus pengguna, dan logout untuk keluar aplikasi.

## C. Model Rancangan
Pemodelan  rancangan  sistem  menggambarkan  sketsa  atau rencana perilaku sistem. Model rancangan dibuat berdasarkan model kebutuhan sistem dengan melihat fungsionalnya. Model rancangan digambarkan dengan menggunakan  diagram kelas . Pada diagram kelas terdapat beberapa hubungan atau ketergan- tungan  kelas Tier2 dengan  kelas MyMethod . Pada  diagram kelas ini juga digambarkan asosiasi yang menunjukkan bahwa kelas tersebut berhubungan satu sama lain. Selain itu, terdapat hubungan  agregasi  yang  menggambarkan  relasi  kepemilikan, seperti  pada  kelas DatabaseDemoHostApplication dan  kelas SensorSampler , atau dengan kata lain, kelas DatabaseDemoHostApplication milik  simpul sink memiliki kelas SensorSampler (sensor  akselerometer).  Kelas  diagram juga  menunjukkan  adanya  hubungan  komposisi yang  meng- gambarkan relasi kepemilikan yang bergantung satu sama lain. Di  sini,  jika  satu  kelas  tidak  bekerja,  maka  kelas  yang  ber- hubungan  tidak  akan  bekerja.  Contoh  dari  relasi  ini  adalah hubungan kelas SensorSampler dan kelas Receiver. Gambaran kelas diagram tersebut ditunjukkan pada Gbr. 3.

## D. Model Arsitektur
Model arsitektur menjelaskan sistem yang terbagi ke dalam Client tier , Presentation tier , Business tier , dan Resources tier . Pada  model  arsitektur  ini  koneksi  yang  digunakan  antar tier menggunakan  komunikasi socket atau  komunikasi tunnel ( server Socket dan client socket )  seperti  pada  komunikasi simpul sink ( client socket )  dengan  server  ( server socket )  dan
Gbr. 2 Diagram use case sistem pengawasan kesehatan jembatan dan lalu lintas.
server  ( server socket )  dengan  antar  muka  pengguna  grafis ( client socket ). Selain itu, terdapat pula komunikasi JDBC yang digunakan pada komunikasi basis data dengan server aplikasi dan  simpul sink dengan  basis  datanya.  Selanjutnya,  terdapat komunikasi  standar  Python,  yaitu  koneksi  standar  yang  digu- nakan  ketika  melakukan  pengodean  bahasa  pemrograman Python. Komunikasi radiogram digunakan pada simpul sensor nirkabel dengan simpul sink .
Jika dilihat dari alurnya, model arsitektur ini diawali dengan load cell yang mendeteksi berat, lalu Raspberry Pi mengubah data menjadi data digital, kemudian mengirim data tersebut dan juga data status ke server aplikasi untuk disimpan di basis data. Karena data status berubah, maka server aplikasi memberitahu simpul sink bahwa  terjadi  perubahan  status,  lalu  simpul sink membangunkan sensor SunSpot untuk melakukan pengindraan dan pemrosesan data. Selanjutnya, data-data dari simpul sensor dikirim  ke  simpul sink untuk  dihitung  rata-rata  frekuensi natural  jembatan  dan  puncak  amplitudonya.  Data  tersebut dikirim ke server aplikasi untuk disimpan di basis data. Data- data  yang  tersimpan  di  basis  data  akan  ditampilkan  oleh
antarmuka  pengguna  grafis  supaya  dilihat  oleh  pengguna. Mekanisme distribusi data ini ditunjukkan pada Gbr. 4.

## E. Model Solusi Teknologi
Model  Solusi  berfokus  kepada  penggunaan  teknologi berdasarkan model arsitektur dan model rancangan yang telah dibuat.  Model  solusi  ini  mendeskripsikan  dukungan  platform teknologi  di  dalam  aplikasi  atau  sistem.  Model  ini  bertujuan agar  aplikasi  atau  sistem  dapat  dioptimalkan  dengan  peman- faatan teknologi yang saat ini berkembang. Pada model solusi, setiap  kerangka  kerja  peranti  lunak  yang  digunakan  dibagi berdasarkan kebutuhan dalam tier dan layer -nya. Model solusi yang digunakan ditunjukkan pada Tabel I.

## IV. S IMULASI DAN E KSPERIMEN
Eksperimen dilakukan pada jembatan miniatur test-bed yang telah dirancang sesuai dengan kaidah-kaidah dalam teknik sipil [18]. Pada jembatan test-bed ini dipasang sensor SunSpot dan sensor load cell yang berperan sebagai WIM. Spesifikasi sensor sesuai dengan model solusi teknologi yang diusulkan.
Gbr. 3 Model rancangan sistem.
T ABEL I S OLUSI T EKNOLOGI Layer Client Tier Presentation Tier Business Tier Resources Tier Application Platform Sensor SunSpot Load cell Integrasi sistem Simpul sink Aplikasi server Raspberry Pi Tacom_ta.SQL Upper Platform SunSpot API Python 2.7 Java SE 14 Java JRE 6 Java SE 14 Python 2.7 JDBC 7.0, MySQL 8.0 Lower Platform Squawk VM ICINA114 Linux Ubuntu, Windows 10 Linux, Windows 7 Linux, Windows 7 Linux Raspbian Linux, Win Server 2003 Hardware Platform 32 bits ARM920T 180 MHz ATM ega16 Intel E4xxx Core 2 Duo Intel E4xxx Core 2 Duo Intel E4xxx Core 2 Duo Broadcom BCM2837B0 quad-core A53 64-bit Intel Core, atau Xeon 3GHz
A. Jembatan Test-bed dengan Finite Element Analysis (FEA)
Jembatan test-bed dirancang berdasarkan FEA dan dibangun menggunakan  rangka  dan  pelat  baja  sebagai  alasnya. Rancangan  disimulasikan  oleh  perangkat  lunak  CSi  Bridge Application 2017. Hasil rancangan diperlihatkan pada gambar Gbr. 5.
Jembatan test-bed yang dibangun merupakan jembatan dua bentang yang masing-masing bentang disusun dari rangka baja dengan profil siku ukuran 3 cm dengan tebal 1,5 mm dan pelat baja sebagai lantai jembatan dengan  tebal pelat baja 2,5 mm. Pelat sambung menggunakan pelat dengan ketebalan 4 mm dan baut penyambung berdiameter 8 mm. Jembatan test-bed yang dirancang  mampu  menahan  berat  sendiri  dan  beban  hidup sebesar 300 kg di tengah bentang jembatan dengan stress ratio
terbesar yang terjadi pada rangka baja adalah 0,848, sehingga jembatan  mampu  menahan  beban  statis  sebesar  300  kg. Analisis  frekuensi  pada  CSi  Bridge  menghasilkan  frekuensi natural pada empat mode pertama, yaitu Mode 1 (34,183 Hz), Mode 2 (38,972 Hz), Mode 3 (62,839 Hz), dan Mode 4 (82,949 Hz).  Untuk  analisis  dinamik,  dilakukan  analisis  respons jembatan  akibat  beban  kendaraan  bergerak  dengan  kekakuan strukturnya  dikurangi  sampai  dengan  0,6  kali,  sehingga diperoleh frekuensi natural jembatan sekitar 26,47 Hz. Analisis statis dan dinamik ini ditunjukkan pada Gbr. 5.

## B. Pengujian Fungsionalitas
Pengujian fungsionalitas merupakan pengujian fitur sistem. Fitur  pada  digambarkan  pada  Gbr.  6.  Untuk  aktor  pengawas, terdapat fitur login , registrasi, tambah jembatan, edit jembatan,
Gbr. 4 Model arsitektur sistem.
Gbr. 5 Simulasi dan finite element analysis .
hapus  jembatan,  cek  daftar  jembatan,  dan monitoring . Sedangkan  untuk  aktor  admin,  terdapat  fitur login ,  tambah pengguna,  edit  pengguna,  hapus  pengguna,  dan  persetujuan pengguna yang mendaftar.
Fitur paling penting pada pengujian fungsionalitas ini adalah fitur monitoring yang menampilkan hasil pengukuran jembatan. Pada fitur monitoring terdapat bagian yang menampilkan data frekuensi alamiah, berat kendaraan, nilai kesehatan jembatan, dan  gambaran mode  shape .  Data  frekuensi  alamiah  diperoleh dari  perhitungan  rata-rata  frekuensi  pertama  yang  diperoleh dari sensor pertama sampai ke- N , lalu nilai jembatan diperoleh dari hasil perhitungan antara frekuensi alamiah yang diperoleh saat  ini  dengan  frekuensi  alamiah  jembatan  ketika  baru dibangun  atau  melalui  FEA.  Beban  kendaraan  diperoleh  dari sensor load  cell .  Terakhir, mode  shape diperoleh  dari  hasil perhitungan  amplitudo  yang  dihitung  oleh  masing-masing sensor nirkabel. Di sini dihasilkan empat penggambaran mode shape .  Antarmuka  grafis  dari  integrasi  sistem  yang  dikem- bangkan ditunjukkan pada Gbr. 6.
C. Pengujian di Test-bed
Pengujian  dimulai  dengan  pemasangan  sensor  nirkabel SunSpot  dan load  cell pada  jembatan test-bed ,  seperti diilustrasikan pada Gbr. 7. Pengujian menggunakan truk Scania 1:14 RC dengan berat 18 kg, dengan pertimbangan berat truk
dapat  memberikan  getaran  yang  signifikan  untuk  diukur  oleh sensor SunSpot. Sensor nirkabel SunSpot yang digunakan pada eksperimen  ini  berjumlah  enam  simpul  dengan  peletakan  di bagian kiri jembatan sebanyak tiga simpul dan di bagian kanan jembatan  sebanyak  tiga  simpul.  Sensor load  cell yang digunakan  berjumlah  dua  buah  dan  diletakkan  pada  bagian awal  jembatan.  Setelah  semua  simpul  sensor  dipasang,  truk Scania 1:14 RC melewati sensor load cell yang menyebabkan sensor  menghitung  berat  truk  dan  membangunkan  sensor nirkabel  SunSpot.  Ketika  truk  melewati  sensor  nirkabel SunSpot, pengambilan dan pemrosesan  data segera dilakukan oleh  sensor  nirkabel  SunSpot.  Selanjutnya,  data  yang  selesai
Gbr. 6 Antarmuka integrasi sistem.
Gbr.  7  Peletakan  sensor  di  jembatan test-bed (kotak  merah)  dan load  cell (kotak kuning).
diproses  dikirim  ke  simpul sink .  Sensor-sensor  nirkabel SunSpot akan kembali tidur dan data yang ada di simpul sink dikirimkan  ke  server  aplikasi  untuk  disimpan  di  sistem  basis data.  Terakhir,  data  tersebut  ditampilkan  di  antarmuka  grafis pengguna.  Tabel  II  menampilkan  data  pengukuran  frekuensi alamiah  jembatan.  Keterangan  ID  menandakan ID  sensor,  F1 sampai  F4  adalah  frekuensi  (Hz),  dan  A1  sampai  A4  adalah amplitudo (m/s 2 ).

## D. Validasi Data
Validasi  data  dilakukan  menggunakan  FEA  sebagai  acuan standar  [18].  FEA  ini  dijadikan  acuan  untuk  memeriksa kesesuaian  data  frekuensi  yang  dihitung  oleh  algoritme  yang ditanam di sistem dengan data frekuensi yang dihitung meng- gunakan perangkat lunak MATLAB. Menurut FEA, diperoleh frekuensi alamiah jembatan test-bed sebesar 26,47 Hz.
Langkah-langkah  yang  diambil  untuk  skenario  validasi adalah  melakukan  tes  dalam  miniatur  menggunakan  sistem yang  dibuat,  lalu  diuji  lagi  dengan  aplikasi  pengambilan  data
mentah dari sensor nirkabel SunSpot. Setelah itu, data mentah yang  diperoleh  diolah  di  perangkat  lunak  MATLAB  untuk dilakukan  FFT,  sehingga  diperoleh  empat  puncak  amplitudo frekuensi.  Hasil perhitungan frekuensi alamiah dari MATLAB dibandingkan  dengan  hasil  algoritme  perhitungan  yang ditanam di setiap sensor nirkabel SunSpot. FFT yang diperoleh dari  data  mentah  di  setiap  sensor  nirkabel  SunSpot digambarkan pada Gbr. 8 dan data hasil perhitungan frekuensi alamiah melalui MATLAB ditampilkan pada Tabel III.
Berdasarkan data yang ada, hasil perhitungan frekuensi oleh sistem adalah 27,48 Hz, sedangkan FEA sebesar 26,47 Hz. Di sini, nilai yang diperoleh FEA mendekati nilai yang diperoleh dari  sistem  pengukuran  yang  telah  dibangun.  Kemudian, dilakukan  perbandingan  antara  data  hasil  pengukuran  oleh sistem  dengan  data  hasil  perhitungan  MATLAB  untuk  setiap data sensor. Terdapat perbedaan antara data hasil sistem, yaitu 27,48 Hz, dengan hasil pengukuran MATLAB, yaitu 28,75 Hz. Terdapat  perbedaan  yang  kecil,  yaitu  sebesar  1,27  Hz,  yang disebabkan  tingkat  ketelitian  prosesor  di  sensor  nirkabel
Gbr. 8 Grafik hasil FFT data mentah sensor nirkabel SunSpot.
T ABEL III H ASIL D ATA S KENARIO V ALIDASI
Frekuensi (Hz) ID F1 F2 F3 F4 1 31,50 20,48 14,18 11,03 2 26,77 24,41 33,86 16,54 3 31,50 33,07 11,03 26,77 4 33,86 29,93 24,42 31,50 5 25,20 29,92 18,90 23,63 6 23,63 20,48 30,71 28,35 Amplitudo (m/s 2 ) ID A1 A2 A3 A4 1 7,04x 10 −8 1,55x 10 −8 2,49x 10 −8 3,76x 10 −8
2 7,77x 10 −8 8,59x 10 −8 4,57x 10 −8 1,79x 10 −8
3 4,12x 10 −8 3,47x 10 −8 2,49x 10 −8 3,74x 10 −8 4 5,86x 10 −8 6,79x 10 −8 1,01x 10 −8 5,83x 10 −8 5 1,13x 10 −8 6,89x 10 −8 1,38x 10 −8 8,56x 10 −8
6 1,60x 10 −8 1,39x 10 −8 5,73x 10 −8 6,35x 10 −8 T ABEL II H ASIL D ATA I NTEGRASI S ISTEM
Frekuensi (Hz) ID F1 F2 F3 F4 1 29,69 16,41 14,06 13,28 2 28,91 21,09 29,69 17,19 3 28,13 29,91 15,19 26,56 4 29,69 26,41 25,00 28,22 5 25,00 28,28 22,66 18,5 6 23,44 22,66 29,69 25,78 Amplitudo (m/s 2 ) ID A1 A2 A3 A4 1 2,12x 10 −8 6,01x 10 −8 7,58x 10 −8
8,10x 10 −8 2 2,88x 10 −8 4,82x 10 −8 2,31x 10 −8
5,98x 10 −8 3 7,19x 10 −8 6,14x 10 −8 1,52x 10 −8
4,37x 10 −8 4 4,46x 10 −8 2,31x 10 −8 5,04x 10 −8
4,87x 10 −8 5 3,80x 10 −8 1,16x 10 −8 4,60x 10 −8
1,49x 10 −8 6 6,70x 10 −8 7,12x 10 −8 4,05x 10 −8 5,19x 10 −8
SunSpot  berbeda  dengan  ketelitian  prosesor  komputer  yang menjalankan  MATLAB.  Namun,  masih  dapat  disimpulkan bahwa sistem yang dibangun valid.
Pada  validasi  sensor  WIM,  dilakukan  perbandingan pengukuran  menggunakan  timbangan  dengan  pengukuran sistem.  Menurut  pengukuran  timbangan,  berat  asli  sebuah benda sebesar 150 g, sedangkan beban yang dicoba pada load cell sebesar  159  g.  Jadi,  dapat  disimpulkan  bahwa  nilai  yang diukur pada sensor WIM mendekati nilai asli berat yang diuji, dengan  kesalahan  kurang  lebih  0,02%-0,09%.  Tabel  IV menampilkan data hasil dari WIM.

## V. P ERBANDINGAN DENGAN P ENELITIAN T ERDAHULU
Penelitian-penelitian  sebelumnya  memiliki  kekurangan antara lain belum ada mekanisme pengaktifan sensor, sehingga sensor  selalu  hidup  dan  boros  energi.  Selain  itu,  penelitian sebelumnya  belum  dapat  mengidentifikasi  berat  dan  laju kendaraan  sebagai  fitur  dalam  mengawasi  lalu  lintas  di jembatan.  Kekurangan  tersebut  diperbaiki  di  makalah  ini dengan penambahan WIM sebagai simpul yang mengendalikan kerja sensor nirkabel SunSpot supaya bekerja ketika jembatan dilewati kendaraan berat saja.
Jika dibandingkan dengan penelitian sebelumnya, kelebihan sistem yang berhasil dikembangkan adalah sebagai berikut.
• Pada penelitian sebelumnya, sensor SunSpot terus menyala, sedangkan  pada  sistem  yang  dikembangkan,  sensor SunSpot  berada  pada  kondisi sleep ketika  tidak  ada kendaraan melintas. Mode sensor nirkabel ini dapat diubah kondisinya menjadi wake up untuk melakukan pengindra- an ketika ada kendaraan berat yang melintas. Mekanisme ini bermanfaat untuk menghemat energi sensor.
• Pada  penelitian  sebelumnya, mode  shape digambarkan berdasarkan  satu  frekuensi  alamiah  saja.  Hal  ini  meng- hasilkan  satu  gambar mode  shape. Pada  sistem  yang dikembangkan, mode  shape dapat  digambarkan  dalam empat  bentuk  berbeda  berdasarkan  empat  frekuensi alamiah jembatan.
• Pada  sistem  yang  dikembangkan  dapat  ditampilkan  data berat dan laju kendaraan yang melintas pada jembatan.
Makalah ini masih menyisakan kelemahan pada pemasangan load cell yang tidak praktis karena harus melakukan penggalian aspal  jalan.  Solusi  untuk  kelemahan  ini  adalah  penggunaan WIM  berbasis  piezoelektrik  sebagai  alternatif  yang  peng- gunaannya  tidak  memerlukan  penggalian  aspal  yang  terlalu dalam.

## VI. K ESIMPULAN
Pada  makalah  ini  telah  dilakukan  integrasi  sistem  peng- awasan  penilaian  kesehatan  jembatan  berbasis  WSN  dengan
sistem  pengawasan  lalu  lintas  berbasis  WIM.  Integrasi dilakukan  dengan  mengembangkan  sensor load  cell sebagai sensor pengambil data berat kendaraan dan sebagai sensor yang memberi tanda kepada sensor nirkabel SunSpot untuk bangun dari tidurnya dan  melakukan pengindraan . Pengembangan ini bertujuan  agar  sensor  nirkabel  SunSpot  hemat  dalam  peng- gunaan  baterai.  Sistem  telah  berhasil  diintegrasikan  dengan dihasilkannya  fitur  yang  dapat  menampilkan  berat  dan  laju kendaraan,  sensor  nirkabel  SunSpot  berhasil  mengambil frekuensi alamiah dominan jembatan, sistem dapat melakukan perhitungan  nilai  kesehatan  jembatan,  dan  sistem  berhasil menampilkan mode  shape. Pengukuran  sistem  yang  diin- tegrasikan  menghasilkan  perhitungan  nilai  frekuensi  alamiah yang mendekati hasil perhitungan FEA. Hal ini berarti sistem valid mengukur frekuensi alamiah jembatan. Kemudian, hasil pengukuran  WIM  mendekati  nilai  berat  yang  diuji  dengan timbangan acuan, dengan kesalahan kurang lebih dari 0,02%- 0,09%.
Penelitian berikutnya akan difokuskan pada implementasi di jembatan  SDOF  nyata  dengan  memanfaatkan  WIM  berbasis piezoelektrik. Optimasi jumlah simpul sensor nirkabel beserta optimasi pemasangannya juga akan dijadikan pertimbangan.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terima  kasih  disampaikan  kepada  Pembimbing  Penelitian, Jurusan  Sistem  Informasi  Telkom  University,  pengurus Laboratorium  Rekayasa  Struktur  Fakultas  Teknik  Sipil  ITB, dan Newton Fund yang telah mendanai penelitian ini.

## R EFERENSI
[1]   J.A.C.  Tokognon,  B.  Gao,  G.Y.  Tian,  dan  Y.  Yan,  “Structural  Health Monitoring Framework Based on Internet of Things: A Survey,” IEEE Internet of Things Journal, Vol. 7, No. 4, hal. 4-7, 2017.
[2]   T.  Böhm,  C.  Lackhove,  dan  M.  Meyer  zu  Hörste,  “Integrated  Traffic Management  using  Data  from  Traffic,  Asset  Conditions,  Energy  and Emissions,” dalam Handbook of Research on Emerging Innovations in Rail  Transportation  Engineering ,  B.U.  Rai,  Ed.  Hershey,  USA:  IGI Global, 2016, hal. 405-419.
[3]   Z.  Alam,  G.  Wang,  J.  Cao,  dan  J.  Wu,  "Deploying  Wireless  Sensor Network with Fault-Tolerance for Structural Health Monitoring," IEEE Transaction on Computer, Vol. 64, No. 2, hal. 382-395, 2015.
[4]   E.  Sazonov,  H.  Li,  D.  Curry,  dan  P.  Pillay,  "Self-Powered  Sensor  for Monitoring of Highway Bridges," IEEE Sensor Journal, Vol. 9, No. 11, hal. 1422-1429, 2009.
[5]   Z.  Zou,  Y.  Bao,  F.  Deng,  dan  H.  Li,  "An  Approach  of  Reliable  Data Transmission  with  Random  Redundancy  for  Wireless  Sensors  in Structural  Health  Monitoring," IEEE  Sensors  Journal, Vol.  15,  No.  2, hal. 809-818, 2015.
[6]   S. Kim, J. Lee, M.S. Park, dan B.W. Jo, "Vehicle Signal Analysis Using Artificial  Neural  Networks  for  a  Bridge  Weigh-in-Motion  System," IEEE Sensors Journal, Vol. 9, No. 10, hal. 7943-7956, 2009.
[7]   A.  Araujo,  J.  García-Palacios,  J.  Blesta,  F.  Tirado,  dan  E.  Romero,
"Wireless Measurement System for Structural Health Monitoring With High  Time-Synchronization  Accuracy," IEEE  Transactions  on Instrumentation and Measurement, Vol. 61, hal. 801-810, 2012.
[8]   D. Mascareñas, E. Flynn, C. Farrar, G. Park, dan M. Todd, "A Mobile Host  Approach  for  Wireless  Powering  and  Interrogation  of  Structural Health Monitoring Sensor Networks," IEEE Sensors Journal, Vol. 9, No. 12, hal. 1719-1726, 2009.
[9]   R.  Bajwa,  "Wireless  Weigh-In_Motion:  Using  Road  Vibratiob  to Estimate  Truck  Weights,"  Ph.D.  Thesis,  Electrical  Engineering  and Computer Sciences University of California, Berkeley, USA, 2013.
T ABEL IV
H ASIL DATA SENSOR WIM
Sampel Berat asli (g) Hasil WIM (g) 1 150 159 2 150 152 3 150
163
[10]  S.M.  Khan,  S.  Atamturktur,  M.  Chowdhury,  dan  M.  Rahman, "Integration  of  Structural  Health  Monitoring  and  Intelligent Transportation  Systems  for  Bridge  Condition  Assessment:  Current Status  and  Future  Direction," IEEE  Transactions  on  Intelligent Transportation Systems, Vol. 17, No. 8, hal. 2107–2122, 2016.
[11]  J. Gajda, R. Sroka, M. Stencel, T. Zeglen, P. Piwowar, P. Burnos, dan Z. Marszalek,  "Design  and  Accuracy  Assessment  of  the  Multi-sensor Weigh-in-Motion  System," IEEE  Instrumentation  and  Measurement Technology Conference (I2MTC), 2015, hal. 1036–1041.
[12]  K.  Kondratjevs,  N.  Kunicina,  A.  Patlins,  A.  Zabasta,  dan  A.  Galkina,
"Vehicle Weight Detection Sensor Development for Data Collecting in Sustainable  City  Transport  System," 57th  International  Scientific Conference  on  Power  and  Electrical  Engineering  of  Riga  Technical University (RTUCON), 2016, hal. 1-5.
[13]  Z.  Zhang,  Y.  Huang,  R.  Bridgelall,  M.  Al-Tarawneh,  dan  P.  Lu, "Optimal System Design for Weigh-In-Motion Measurements Using In- Pavement Strain Sensors," IEEE Sensors Journal, Vol. 17, No. 23, hal. 7677-7684, 2017.
[14]  M.J.  Chae,  H.S.  Yoo,  J.Y.  Kim,  dan  M.Y.  Cho,  "Development  of  a Wireless  Sensor  Network  System  for  Suspension  Bridge  Health Monitoring," Automation in Construction, Vol. 21, No. 1, hal. 237-252, 2012.
[15]  X.  Hu,  B.  Wang,  dan  H.  Ji,  "A  Wireless  Sensor  Network-Based Structural Health Monitoring System for Highway Bridges," Computer- Aided Civil and Infrastructure Engineering, Vol. 28, No. 3, hal. 193-209, 2013.
[16]  A.B. Noel, A. Abdaoui, T. Elfouly, M.H. Ahmed, A. Badawy, dan M.S. Shehata,  "Structural  Health  Monitoring  Using  Wireless  Sensor Networks:  A  Comprehensive  Survey," IEEE  Communications  Surveys and Tutorials, Vol. 19, No. 3, hal. 1403-1423, 2017.
[17]  A.A.  Islam,  F.  Li,  H.  Hamid,  dan  A.  Jaroo,  "Bridge  Condition Assessment and Load Rating Using Dynamic Response," YoungsTown State University, Ohio, USA, Final Report 134695, 2014.
[18]  S.A.  Putra,  G.A.A.  Sani,  A.T.  Nurwijaya,  A.  Anandadiga,  P.B. Wijayanto,  B.R.  Trilaksono,  dan  M.  Riyansyah,  "Sistem  Penilaian Kondisi  Jembatan  Menggunakan  Respons  Dinamik  dengan  Wireless Sensor  Network," Jurnal  Nasional  Teknik  Elektro  dan  Teknologi Informasi (JNTETI), Vol. 7, No. 3, hal. 338-343, 2018.
[19]  A.M.  de  Souza,  C.A.R.L.  Brennand,  R.S.  Yokoyama,  E.A.  Donato, E.R.M.  Madeira,  dan  L.A.  Villas,  "Traffic  Management  Systems:  A Classification,  Review,  Challenges,  and  Future  Perspectives," International Journal of Distributed  Sensor Networks, Vol. 13,  No. 4, hal. 1-14, 2017.