E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
Implementasi Algoritma Fast Fourier Transform pada Monitor Getaran untuk Analisis Kesehatan Jembatan
Ahmad Fatah 1 , Uung Ungkawa 2 , Mira Musrini Barmawi 3 Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri 1,2,3
Institut Teknologi Nasional Bandung Jalan PH.H. Mustofa No.23, Bandung ahmadfattah058@gmail.com 1

## Abstrak
Jembatan  merupakan  bagian  yang  penting dalam  suatu  sistem  jaringan  jalan,  karena pengaruhnya  yang  signifikan  bila  jembatan  itu runtuh  atau  tidak  berfungsi  dengan  baik,  maka keruntuhan jembatan akan mengganggu kelancaran  transportasi  orang  dan  barang. Sistem  monitor  dikembangkan  untuk  dapat mengetahui  kondisi  struktur  jembatan  agar dapat  mengantisipasi  kegagalan  struktur. Dimana  dari  hasil  monitor  ini  akan  dihasilkan data  ferekuensi  alami,  tekanan  beban  dan lendutan. Data akselerasi Sumbu x,y,dan z akan diolah dengan algoritma Fast Fourier Transform (FFT),  kemudian  data  ferekuensi yang telah diolah akan menghasilkan ferekuensi alami jembatan. Dari  hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  monitoring  getaran jembatan  dapat  ditampilkan  dengan    data akselerasi sumbu X, Y dan Z maupun FFT. Dengan beban 6 KG didapat akselerasi Sumbu x  =  1.29 ,  Y  =  0.73  dan    Z  =  13.39,  Ferkunesi Dasar X = 1.82, Y = 1.03  dan Z = 18.93. Untuk parameter  lendutan  dengan  akurasi  99.66%, dengan  beban  6Kg  didapat Rata-rata  error sebesar  11  mm  (millimeter)  dengan  rata- rata  persentase  error  sebesar  0.0396%. untuk  parameter  Teakann  berat  dengan akurasi  99,534%  ,  dengan  beban  6  Kg didapat  Rata-rata  persentasi  error  sebesar 0.1821  Kg dengan persentase  error  tertinggi sebesar  0.4566%.    Kesimpulan  yang didapatkan  dari  hasil  penilitian  bahwa setiap  sensor  untuk  mengitung  parameter kesehatan pada purwarupa Jembatan dengan  bentang  65cm  dari  aspek  getaran tergolong  pada  nilai kondisi  baik  dengan nilai  getaran  1,82  Hz.  Ditinjau  dari  aspek lendutandengan beban muatan 6KG, jembatan  tidak  baik,  karena  memiliki  rata-
rata  lendutan  adalah  10  mm  atau  1  cm, dengan batas maksimal 0,65 cm.
Kata  Kunci :   fast fourier transform  (FFT), Frekuensi  Alami,  Structural  Health  Monitoring System (SHMS), tekanan beban

## Abstract
Bridges  are  an  important  part  in  a  road network  system,  because  of  their  significant influence  if  the  bridge  collapses  or  does  not function properly, the collapse of the bridge will disrupt  the  smooth  transportation  of  people  and goods. So a health monitoring system is needed on a bridge. Where the results of this monitoring will  produce  natural  frequency  data,  stress  and deflection. The x, y, and z axis acceleration data will  be  processed  using  the  Fast  Fourier Transform  (FFT)  algorithm,  then  the  processed frequency data will produce the bridge's natural frequency. From the results of the study showed that  bridge  vibration  monitoring  can  be displayed with X, Y and Z axis acceleration data as  well  as  FFT.  With  a  load  of  6  KG,  the  axes acceleration  x  =  1.29,  Y  =  0.73  and  Z  =  13.39, Basic Fermentation X = 1.82, Y = 1.03 and Z = 18.93.  For  deflection  parameters  with  an accuracy  of  99.66%,  with  a  6Kg  load  obtained an average error of 11 mm (millimeters) with an average percentage error of 0.0396%. for heavy Teakann  parameters  with  an  accuracy  of 99.534%,  with  a  load  of  6  kg  obtained  an average  error  percentage  of  0.1821  kg  with  the highest  percentage  of  errors  of  0.4566%.  The conclusion  obtained  from  the  results  of  the study  that  each  sensor  to  calculate  health parameters  on  the  bridge  prototype  with  a  span of  65cm  from  the  aspect  of  vibration  is classified as not good condition with a vibration value  of  1.82  Hz.  From  the  deflection  aspect, the bridge is not good, because it has an average deflection  of  1mm  or  1.1  cm,  with  a  maximum limit of 0.65 cm.
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
Keywords :  fast  fourier  transform  (FFT), Natural Frequency, Structural Health Monitoring System (SHMS), load pressure

## I. P ENDAHULUAN
Jembatan merupakan bagian yang penting dalam  suatu  sistem  jaringan  jalan,  karena pengaruhnya  yang  signifikan  bila  jembatan  itu runtuh  atau  tidak  berfungsi  dengan  baik,  maka keruntuhan jembatan akan mengganggu kelancaran transportasi orang dan barang.
Penetuan kelayakan atau kesehatan jembatan meliputi beberapa percobaan lapangan dan  laboratorium  termasuk  uji  sifat-sifat  bahan bangunan,  uji  kekuatan  tarik,  uji  tekan,  uji getaran  dan  uji  kelelahan.  Penurunan  kesehatan dari  Jembatan  tidak  dapat  dihindarkan  yang disebabkan  oleh  faktor  lingkungan  seperti gempa,  pengoperasian  yang  tidak  memadai, penuaan,  dan  kerusakan  yang  disebabkan  oleh manusia yang dapat mengancam  keamanan dari fungsi jembatan itu sendiri ( Nababan , 2016).
Metode untuk mendeteksi kerusakan struktur menggunakan parameter getaran, tekanan  dan  lendutan.  Pengujian  getaran melengkapi  pemeriksaan  frekuensi  getaran. Semakin  tinggi  tingkat  kerusakan  jembatan maka  semakin  besar  getaran  yang  dihasilkan sehingga dapat mengganggu kinerja jembatan.
Maka  diperlukan  suatu  sistem  monitor getaran  beban  pada  suatu  jembatan.  Semua pengukuran parameter kesehatan jembatan akan dilakukan  pada  pemodelan  jembatan  Dimana dari  hasil  pemantauan  ini  akan  dihasilkan  data getaran,  tekanan  beban  dan  lendutan.  Data getaran  ini  kemudian  akan  diolah  dengan algoritma  Fast  Fourier  Transform  (FFT), kemudian  data  ferekuensi  yang  telah  diolah akan menghasilkan data getaran alami jembatan itu  sendiri.  Dengan  demikian,  sistem  ini diharapkan  dapat  digunakan  sebagai  salah  satu sarana  penunjang  pemeliharaan  infrastruktur jembatan  dan  dapat  mempermudah  para engineer  sipil  untuk  menganalisisnya  keusakan jembatan.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Sistem  ini  dibangun  menggunakan  metode penelitian Purwarupa ( prototipe) yang digunakan sebagai cara untuk melakukan proses penelitian  dengan  tahapan  yang  akan  dilakukan pada penelitian ini yaitu melakukan perancangan  sistem  yang  meliputi  kebutuhan hardware yang akan digunakan dalam pembangunan  sistem , melakukan  pengemasan sistem  seperti  pemasangan  dan  perangkaian semua komponen hardware utama  seperti NodeMcu sebagai  mikrokontroler  (pengendali  rangkaian) , dari  pemantauan  getaran  jembatan  adalah mengidentifikasi gejala  kerusakan  di  kondisi  terkini  berdasarkan tanda-tanda  vibrasi  ketika  dilalui  oleh  beban kendaraan melalui identifikasi pergeseran
frekuensi alamiahnya yang
dihasilkan  dari  waktu  ke  waktu  menggunakan sensor Accelerometer.
Data-data  yang  dideteksi  sensor  disimpan pada database menggunakan  teknik IOT (Internet  Of  Thing) yaitu  aplikasi middleware yang  dibuat  dari  pemrograman  berbasis PHP dengan memanfaatkan fungsi GET. Perhitungan nilai  struktur  yang  diperlukan  dalam  analisis kesehatan  jembatan pada  parameter  getaran, tekan  beban  dan  lendutan.  Nilai  tersebut ditampilakan dalam sistem website .
II.1

## Pengumpulan Kebutuhan
Kebutuhan secara keseluruhan dalam melaksanakan pembangunan sistem yaitu deskripsi  kebutuhan  alat,  deskripsi  kebutuhan perangkat  lunak  (software)  dan  deskripsi kebutuhan pendukung sistem.

## II.2 Desain Cepat
Desain  cepat  membahas  gambaran  secara umum  dari  sistem  monitor  kesehatan  struktur jembatan dengan menggunakan beberapa sensor sebagai alat untuk membaca dari data akselerasi atau  getaran,  lnduran  dan  tekanan,  berikut  ini merupakan quick design dari penelitian ini
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
Gambar 1 Desain cepat
Dari  skema  desain  cepat  diatas  sistem secara
keseluruhan terbagi
atas dua bagian  yaitu  hardware  dan  software,  sesuai dengan penomoran pada gambar penjelasannya adalah sebagai berikut :
a. Komponen  sensor  yang  digunakan  adalah sensor  Accelerometer,  sensor  ultrasonic  , dan  Loadcell  .  Semua  komponen  hardware dipasang  pada  bagian  bawah  kontruksi  atas jembatan.
b. Kendaraan  yang  ada  pada  kontruksi  atas jembatan akan menimbulkan  suatu  getaran,  tekanan,  dan lendutan.
c. Respon  getaran,  tekanan,  dan  lendutan  akan direspon  oleh  setiap  komponen  sensor  yang telah terpasang.
d. Senor accelerometer akan merespon getaran, sensor  ultrasonic  akan  merespon  lendutan, dan sensor loadcell akan merespon tekanan.
e. Hasil respon itu akan disimpan sebagai nilai parameter pengujian kesehatan jembatan.
f. Untuk  nilai  getaran  akan  di  analisis menggukana Fast  Fourier  Transform (FFT) agar dapat dirubah ke frekuensi dasar .

## II.3 Perancangan Komponen Hardware
Semua  komponen  hadware  dirakit  dan dikoneksikan ke module NodeMcu
sebagai  mikrokontroller  dari  sistem  ini, dimana gambaran rancangan interkoneksi hardware dapat dilihat pada
Gambar 2 Interkoneksi Hardware
Seperti  yang  terlihat  pada  Gambar  dua.
mengenai interkoneksi antar komponen
hardware,
akan dijelaskan
berdasarkan penomoran pada gambar :
1. Merupakan  aliran  arus  listrik  dari  adapter 12V ke mikrokontroler NodeMcu.
2. Merupakan Esp8266 yang berfungsi untuk menghubungkan  nodeMcu  dengan  sistem (aplikasi  dan database )  melaui  jaaringan internet sebagai jalur komunikasi.
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
3. Merupakan koneksi antara module
Ultrasonik yang berfungsi sebagai
pembaca jarak dari lendutan yang dihubungkan  ke NodeMcu .  Pin  Trig ultrasonik terhubung  ke  pin  D1  pada NodeMCU , pin  Echo ultrasonik terhubung ke  pin  D2  pada NodeMcu ,  pin  GND ultrasonik terhubung ke pin GND NodeMcu,  pin  VCC ultrasonik terhubung 5V NodeMcu .
4. Merupakan koneksi antara module
Accelerometer yang  berfungsi  sebagai sebagai  pembaca akselerasi  nilai  x,y,dan z yang  dihubungkan  ke NodeMcu .  Pin  SCL Accelerometer terhubung  ke  pin  D6  pada NodeMCU , pin SDA Accelerometer terhubung  ke  pin  D5  pada NodeMcu ,  pin GND Accelerometer terhubung  ke  pin GND  NodeMcu,  pin  VCC Accelerometer terhubung 5V NodeMcu .
5. Terdapat Module Loadcell yang berfungsi sebagai  pembaca  dari  tekanan  beban
jembatan. Loadcell ini  di  hubungkan dengan  NodeMcu  melalui  tiga  pin  yaitu, pin DOUT Loadcell terhubung dengan pin D7  pada  NodeMcu,  pin  SCK Loadcell terhubung  dengan  pin  D8  pada  NodeMcu, pin  GND Loadcell terhubung ke pin GND NodeMcu,  pin  VCC Loadcell terhubung 5V NodeMcu.

## II.4 B lok Diagram
Blok  diagram  pada  penelitian  sistem monitor  analisis  kesehatan  struktur  jembatan, secara garis beasar sensor mendeteksi parameter-parameter  yang  diukur  kemudian nilai  bacaan  sensor  akan  diproses  pada mikrikontroler sehingga mendapatkan nilai yang diinginkan. Nilai hasil proses dari mikrokontroler  akan  ditmpilkn  berupa  grafik dan  tabel  ,  kemudian  nilai  tersebut  akan dibandingkan  dengan  data  perencanaan  untuk mengetahui kondisi
Sensor ACCELEROMETTER Sensor LOAD CELL (STRAIN GAUGE) Mkrokontroler
NodeMCU
Aplikasi
Web
Sensor ULTRASONIK Web Service Database 1 2 3 4 INPUT PROSES OUTPUT Gambar  3 Blok Diagram Sistem
Ahmad Fatah, Uung Ungkawa, Mira Musrini Barmawi
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 7, No 1, 15 Desember 2020
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
Berdasarkan Gambar  tiga  (3)., akan  dijelaskan mengenai block diagram sistem sebagai berikut:
1. Sensor-sensor  mendeteksi  gejala  pada  struktur jembatan  yaitu  akselerasi,  tekanan,  dan  panjang lendutan.
2. Kemudian  nilai  yang  didapatkan  dari  sensor akan diproses
oleh
mikrokontroler nodeMCUuntuk diteruskan ke web service.
3. Web service sebagai perantari antara NodeMCU dan database.
4. Menmpilkan hasil nilai data sensor pada aplikasi Sistem  informasi  WEB.  Data  yang  ditampilkan berupa  grafik  dan  tabel  dari  masing-masing parameter yaitu lendutan, getaran atau akselerasi, dan tekannan.

## II.5 Diagram Alir Pengambilan Data accelerometer
Proses  pengambilan  data  sensor  pada  tahap ini  adalah    inisialisasi  akselerometer accelerometer , inisialisasi  ini  dilakukan  pada  listing  kode  pada Arduino  IDE.  A ccelerometer akan  medeteksi  gejala yang  ditimbulkan  oleh  struktur  jembatan,  akibat  dari beban kendaraan yang ada pada atas jembatan.
Format data yang diambil oleh akselerometer accelerometer adalah  nilai  sumbu  X,Y,dan  Z.  modul nRF24l01.  Setelah  data  yang  diambil  mengeluarkan nilai  dari  sumbu  X,Ydan  Z,  maka  data  akan  dikirim menggunkan  esp822  dan  disimpan  pada  database sistem.  Diagram  alir  pengambilan  data  dapat  dilihat pada gambar empat(4).
Mulai Inisialisasi Akselerometer GY-521 Kirim data oleh NodeMcu Esp822 Database Data Akselerasi Sumbu X,Y, Z Selesai 1 2 3 4 Mendeteksi Akselerasi / geteran Gambar 4 Diagram Alir Pengambilan Data accelerometer

## II.6 Diagram Alir Pengambilan Data Ultrasonik
Pada  gambar  lima  (5),  Proses  pengambilan data sensor pada tahap ini adalah deklarasikan terlebih dahulu  sensor  yang  digunakan  Ultrasonik ultrasonik , kemudian  kita  proses  dengan  memasukan  rumus untuk  menentukan  jarak  dengan  skala  milimeter. Setelah  proses  memasukan  rumus  benar  maka  data akan  mengeluarkan  nilai  jarak  yang  dibaca  sensor ultrasonik  kemudian  akan  dikirim  menggunakan NodeMCU Esp822.
Ahmad Fatah, Uung Ungkawa, Mira Musrini Barmawi
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 7, No 1, 15 Desember 2020
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
Mulai Inisialisasi Utrasonik HC-SR04 Kirim data oleh NodeMcu Esp822 Database Scaning jarak lenjutan (mm) Selesai 1 2 3 4 S= (v*t)/2 Gambar 5 Diagram Alir Pengambilan Data ultrasonik
Pengambilan  jarak  yang  dilakukan  oleh sensor  Utrasonik  ini  adalah  jarak  lendutan  yang dihasilkan  dari  gejala  Struktur  jembatan  prototipe yang mendapatkan beban kendaraan.

## II.7 Diagram Alir Pengambilan Data Loadcell
Proses  pengambilan  data  sensor  pada  tahap  ini adalah  deklarasikan terlebih dahulu sensor Load cell , kemudian    sensor  tersebut  harus  dikalibrasi  dengan berat  beban  yang  sudah  diketahui  sebagaib  kalibrasi faktor.  Setelah  proses  kalibrasi  maka  data  akan mengeluarkan  berat  yang  dibaca  sensor Load  cell kemudian  akan  dikirim  menggunakan  NodeMCU Esp822.
Berat yang dihitung oleh sensor Load cell adalah berat  beban  kendaraan  yang  sudah  dikurangi  dari berat  strktur  awal  jembatan  prototipe,  seperti  pada diagram alir pada gambar lima
Mulai Inisialisasi Load Cell HX711 Masukan Beban Database Tampilkan hasil Pengukuran Selesai 1 2 3 4 Kalibrasi Sensor load Cell Gambar 5 Diagram Alir Pengambilan Data Load cell

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## III.1 Fast Fourier Transform (FFT)
Fast  Fourier  Transform  (FFT)  adalah  metode yang  sangat  efisien  untuk  menghitung  koefisien  dari Fourier  diskrit  ke  suatu  finite  sekuen  dari  data  yang komplek.  Karena  substansi  waktu  yang  tersimpan lebih  dari  pada  metoda  konvensional,  fast  fourier transform  merupakan  aplikasi  temuan  yang  penting didalam  sejumlah  bidang  yang  berbeda  seperti analisis  spectrum,  speech  and  optical  signal processing, design filter digital.
Algoritma  FFT  berdasarkan  atas  prinsip  pokok dekomposisi  perhitungan  discrete  fourier  transform dari  suatu sekuen sepanjang N ke dalam transformasi diskrit Fourier secara berturut-turut lebih kecil.
Dimana disebut  sebagai twiddle  factor , memiliki nilai , sehingga
Ahmad Fatah, Uung Ungkawa, Mira Musrini Barmawi
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 7, No 1, 15 Desember 2020

## III.2 Implementasi
Model  purwarupa  jembatan  mempunyai  panjang 65  cm,  lebar  40  cm,  dan  tinggi  35  cm  digunakan sebagai  purwarupa  jembatan  peraga  dimana  tempat diletakkannya sensor.

## Gambar 6 Purwarupa Jembatan

## III.3 Pengujian lendutan Sensor ultrasonik
Pengujian  dilakukan  dengan  meletakkan  sensor ultrasonik ULTRASONIK pada struktur  atas  jembatan yang  dapat  bergerak  naik  dan  turun.  Pengujian dilakukan dengan cara menggambil data dari lendutan purwarupa  jembatan  yang  disimulasikan  dengan sebuah  beban    kendaraan  mainan  dengan  berat  1kg. Nilai  yang  didapat  dari  sensor  akan  dibandingkan dengan nilai referensi berupa penggaris.
Tabel 1 Pengujian akurasi sensor ultrasonik(tanpa beban) D ata
ultras onik (Lendutan Mm) Pengg aris dalam (mm)
Error
(MM) 1 300 310 10 2 300 310 10 3 300 310 10 4 300 305 5 5 300 305 5
6
300 305 5
7 300 305 5 8 300 310 10 9 300 310 10 1 0 300 310 10 Rata-rata Error 8
persen error = [nilai eksperimental - nilai teoritis] / teoritis nilai x 100%
Nilai eksperimental = hasil dari sensor
Nilai teoritis = nilai dari penggaris
Berdasarkan  tabel  1  dari  10  data  rekam didapatkan Rata-rata error
sebesar 8  mm  (millimeter)  dengan  rata-rata  persentase  error sebesar  0.0259%.  Sehingga  didapat  tingkat  akurasi sebesar 99,699%.
Tabel 2 Pengujian akurasi sensor ultrasonik  (6Kg)
Dat a
Utras onik (Lendutan
Milimeter) P e n g g a ri s d a la m ( m m ) Er ror (MM) 1
290
27 5
15 2 290
27 0 20 3 290 27 5
15 4 290 28 0 10
5 290
28 0 10
Ahmad Fatah, Uung Ungkawa, Mira Musrini Barmawi
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 7, No 1, 15 Desember 2020
E-ISSN : 2407 – 3911

## P-ISSN : 2686 - 0333
6 290 28 0 10
7 290 28 0 10 8 290 28 5 5 9 290 28 5 5 1
0 290
28 0 10 Rata-rata Error 11
persen error = [nilai eksperimental - nilai teoritis] / teoritis nilai x 100%
Nilai eksperimental = hasil dari sensor
Nilai teoritis = nilai dari penggaris
Berdasarkan  tabel  2  dari  10  data  rekam didapatkan
Rata-rata
error
sebesar 11  mm  (millimeter)  dengan  rata-rata  persentase  error sebesar  0.0396%.  Sehingga  didapat  tingkat  akurasi sebesar 99,699%.
Besarnya lendutan yang diizinkan
terjadi pada jembatan
didapat
dari perhitungan berikut :
Bentang Jembatan (L) : 65 Cm
Batas Maksimal lendutan adalah 0.65 CM.
Berdasarkan  dari  percobaan  diatasan  rata-rata lendutan  adalah  1mm  atau  1,1  cm,  dengan  batas maksimal 0,65 cm maka jembatan ini tidak baik.

## III.4 Pengujian Berat Tekanan Sensor LoadCell
Pengujian  dilakukan  dengan  meletakkan  sensor Loadcell  Hx711  pada  struktur  atas  jembatan  yang
dapat bergerak  naik  dan turun. Pengujian  dilakukan dengan cara  menggambil  data  dari  berat  tekanan  purwarupa jembatan  yang  disimulasikan  dengan  sebuah  beban  1 kendaraan mainan dengan berat 1kg  dengan berbagai variasi,2 kendaraan mainan dan 6 kendaraan mainnan. Nilai  yang  didapat  dari  sensor  akan  dibandingkan dengan  nilai  berat  kendaraan  yang  sudah  di  timbang dengan timbangan digital.
Tabel  3  Pengujian  Prototipe  Struktur Jembatan loadcell (2kg)
D ata T imb an g an D ig ital (K G)
Load Cell (Berat Tekan KG)
E rror Per sen tasi er ro r 1 2 0.8 1
.2 1.5 2 2 0.7 1
.3 1.8 53 3 2 0.9 1
.1 1.2 22 4 2 0.3 1
.7 5.6 66
5 2 0.63
1 .37 2.1 74 6 2 1.35
0
.65 0.4 81
7 2 1.79
0
.21 0.1 17 8 2 1.99 0 .01 0.0 05 9 2 2.14 - 0.14 - 0.065 1 0 2 2.87 - 0.87 - 0.303
Ahmad Fatah, Uung Ungkawa, Mira Musrini Barmawi
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 7, No 1, 15 Desember 2020
Rata-Rata 1.2 655 Error tertinggi 5. 666
Berdasarkan tabel  dari 10 data rekam didapatkan Rata-rata persentasi error sebesar 1.265 Kg (Kilogram)  dengan persentase  error  tertinggi   sebesar 5.666%.  Sehingga  didapat  tingkat  akurasi  sebesar 94,334%.
Tabel  4  Pengujian  Prototipe  Struktur  Jembatan loadcell   (6kg)
D ata T imb an g an D ig ital (K G) Loa dCell(Be rat Tekan KG) E rror Berat Per sen tasi er ro r 1 6 3.26
2 .74 0.456 66 2 6 4.18 1 .82 0.303 33
3 6 4.75
1 .25
0.208 33
4 6 4.18
1 .82 0.303
33
5 6 4.75
1
.25 0.208
33 6
6 5.19 0 .81 0.135 7 6 5.39 0 .61 0.101
66
8 6 5.74 0 .26 0.043
33 9 6
5.75 0 .25
0.041
66
1
0 6 5.88 0 .12 0.02
Rata-Rata 0.182 1 Error tertinggi 0.456 6
Berdasarkan  tabel    dari  10  data  rekam didapatkan  Rata-rata  persentasi  error  sebesar  0.1821 Kg  (Kilogram)  dengan  persentase  error  tertinggi sebesar  0.4566%.  Sehingga  didapat  tingkat  akurasi sebesar 99,534%.

## III.5 Pengujian Pengolahan
akselerasi/getaran dengan Sensor Accelerometer (2KG)
Pengujian  dilakukan  dengan  meletakkan  sensor Accelerometer  pada  struktur  atas  jembatan  bagian bawah    rangka  pada  setengah  bentang  panjang purwarupa  jembatan.  Pengujian  dilakukan  dengan cara  menggambil  data  dari  akselerasi  purwarupa jembatan yang disimulasikan dengan sebuah kendaraan mainan. Hasil  akselerasi yang dibaca oleh sensor accelerometer akan  diolah  menggunakan algoritma FFT
sehingga  didapat  nilai  pada  domain  frekuensinya. Nilai  frekuensi  ini  mengintepretasikan  nilai  frekuensi natural yang terjadi.
Ahmad Fatah, Uung Ungkawa, Mira Musrini Barmawi
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 7, No 1, 15 Desember 2020
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
Gambar 8 Data Grafik Fast Fourier Transform
Gambar 9 Data Grafik Akselerasi Sumbu y
Gambar 10 Data Grafik Fast Fourier Transform
Gambar 11 Data Grafik Akselerasi Sumbu Z
Gambar 12 Data Grafik Fast Fourier Transform
Berdasarkan pada pengujian dengan beban 2 kg  didapatkan  Nilai  percepatan  maksiman  dari masing m asih sumbu axis adalah
a. Sumbu x = 1.49,  Sumbu Y = 0.73 dan sumbu Z = 13.4
b. Ferkunesi  Dasar  X  =  2.1,  Y  =  1.03  dan  Z  = 18.95
Ahmad Fatah, Uung Ungkawa, Mira Musrini Barmawi
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 7, No 1, 15 Desember 2020
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
III.6 Pengujian Pengolahan akselerasi/getaran dengan SensorAccelerometer (6KG)
Gambar 13 Data Grafik Akselerasi Sumbu X
Gambar 14 Data Grafik Fast Fourier Transform
Gambar 15 Data Grafik Akselerasi Sumbu Y
Gambar 16 Data Grafik Fast Fourier Transform
Gambar 17 Data Grafik Akselerasi Sumbu Z
Gambar 18 Data Grafik Fast Fourier Transform
Berdasarkan  pada  pengujian  dengan  beban  6  kg didapatkan  Nilai  percepatan  maksiman  dari  masing masih  sumbu  axis  dan  Frekuensi  dasar  sebagai berikut:
a. Sumbu  x = 1.29, Sumbu Y = 0.73 dan sumbu Z = 13.39
Ahmad Fatah, Uung Ungkawa, Mira Musrini Barmawi
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 7, No 1, 15 Desember 2020
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
b. Ferkunesi  Dasar  X  =  1.82,  Y  =  1.03    dan  Z  = 18.93.

## IV. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Pada  pemantauan  getaran  beban  2 Kilogram, nilai masing-masing frekuensi dasarnya  adalah  X=2.1    Hz.  Y=  1.03 Hz.  Z=  18.95  Hz.  Sedangkan  getaran beban  6  Kilogram,  nilai  frekuensi dasarnya  adalah  X=  1.82  Hz.  Y=1.03 Hz. Z= 18.93 Hz.
2.  Besar Lendutan padan beban 2Kilogram adalah 0 Milimeter. sedangkan  lendutan  dengan  beban  6 Kilogram adalah sebesar 10 Milimeter.
3.  Besar  nilai  tekan  beban  unuk  beban kendaraan  2  Kilogram  adalah  rata-rata 1.265 Kilogram. sedangkan untuk beban  kendaraan  6  kilogram  adalah rata-rata 4.063 Kilogram.
4. Kemampuan layan jembatan dari aspek getaran,  lendutan,  dan  tekannan  beban adalah sebagai berikut:
a. Ditinjau  dari  aspek  getaran, jembatan  dapat  digunakan  atau layak  beroprasi  dengan  beban dibawah  6 Kilogram karena memiliki  nilai  rata  rata  getaran dibawah 3.479 Hz.
b. Ditinjau  dari  aspek  lendutan, jembatan jembatan dapat digunakan  atau  layak  beroperasi dengan beban dibawah 6 Kilogram  karena  memiliki  nilai rata  rata  lendutan  dibawah  0.65 centimeter atau 6.5 Milimeter.
5. Dinas Unit Pelaksana Teknis (UPT) dapat melakukan analisis kesehatan dari parameter getaran, lendutan dan tekanan pada  bangunan  atas  jembatan  secara real time dari website .

## R EFERENSI
Abdillah, M. (2019). RANCANG BANGUN SISTEM  SENSOR  STRAIN  GAUGE  ALAT PERCOBAAN REGANGAN DAN TEGANGAN BEAM DENGAN SISTEM AKUISISI  DATA  NATIONAL  INSTRUMEN CDAQ 9172.
Ardhi,  S.  a.,  &  Utomo,  T.  C.  (2015).  Analisis Kemampuan  Layan  Jembatan  Rangka  Baja Soekarno  –  Hatta  Malang  Ditinjau  Dari  Aspek Getaran, Lendutan Dan Usia Fatik.
Azarya Putra, G., & Ediansjah. (2016).
IDENTIFIKASI MODAL PARAMETER STRUKTUR. Annual  Civil  Engineering  Seminar
.
Huda,  C.,  &  Purwandi,  A.  W.  (2017).  RANCANG BANGUNMONITORING GETARAN
JEMBATAN  RANGKA  BAJA  SOEKARNO- HATTA  MALANG  SEBAGAI  PENILAIAN KONDISI  BANGUNAN  ATAS  JEMBATAN MELALUI  WEB. Jurnal  JARTEL (ISSN  (print): 2407-0807  ISSN  (online):  2407-0807)  Vol:  4, Nomor: 1, .
Imanningtyas, E., Akbar, S. R., & Syauqy, D. (2017). Implementasi  Wireless  Sensor  Network  pada Pemantauan Kondisi Struktur Bangunan Menggunakan Sensor Accelerometer MMA7361. Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan Ilmu Komputer .
MIRZA  A  ,  M.  I.,  &  Wibisono,  W.  (2017).  Rancang Bangun  Sistem  Monitoring  Struktur  Bangunan Berbasis  Jaringan  Sensor  Nirkabel  dengan Analisis  Nilai  Modal  Struktur  (Studi  Kasus Prototype Jembatan).
Nababan  ,  P.  H.  (2016).  STRUCTURAL  HEALTH MONITORING SYSTEM ALAT BANTU MEMPERTAHANKAN USIA TEKNIS
JEMBATAN. Balai  Besar  Pelaksana  Jalan Wilayah V .
Ahmad Fatah, Uung Ungkawa, Mira Musrini Barmawi
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 7, No 1, 15 Desember 2020
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
Nugraha,  W.,  &  Sukmara  ,  G.  (2017).  EVALUASI
BEBAN LAYAN JEMBATAN APUNG PEJALAN KAKI TIPE PELENGKUNG RANGKA BAJA BERDASARKAN UJI
PEMBEBANAN. Pusat  Litbang  Jalan  dan Jembatan .
Priatna,  E.  (2016).  Pengembangan  Sensor  Vibrasi Menggunakan  Accelerometer  LIS3DSH  Dengan Pemrosesan  Data  Secara  Langsung  di  Dalam Mikrokontoler Mnggunakan Metode FFT.
Putra,  S.  A.,  &  Sani,  G.  A.  (2018).  Sistem  Penilaian Kondisi Jembatan Menggunakan Respons
Dinamik  dengan  Wireless  Sensor  Network. JNTETI, Vol. 7, No. 3, .
Putra,  Y.  H.,  &  Aprianto,  R. (2016).  ALAT  BANTU PENYANDANG TUNANETRA MENGGUNAKAN SENSOR ULTRASONIK.
Putri,  A.  E.,  &  Pranoto,  Y.  (2018).  ANALISIS
PERBANDINGAN STRUKTUR RANGKA

## BAJA BUKAKA DAN SNI DENGAN
PEMODELAN  TEKLA  PADA  JEMBATAN BETAPUS  SAMARINDA. SNITT-  Politeknik Negeri Balikpapan .
Setiati,  N.  R.,  &  Surviyanto,  A.  (2013).  ANALISIS UJI BEBAN KENDARAAN
TERHADAP JEMBATAN INTEGRAL PENUH. Pusat Litbang Jalan dan Jembatan .
Sujadi,  H.,  &  Sopiandi,  I.  (2017).  SISTEM PENGOLAHAN  SUARA  MENGGUNAKAN
ALGORITMA
FFT (FAST FOURIER TRANSFORM). ProsidingSINTAK .
Tiffany,  A.,  &  Bintoro  Kusumo,  B.  P.  (2019).
Optimasi  Dimensi  Web  Balok  Gelagar  I Terhadap Pembebanan Truk Pada Jalan Tol XYZ. Spirit  of  Civil  Engineering  (SPRING)  Journal (ISSN: 2528-6234) .
Wardhana, F. N., & Sumaryo, S. (2018).
PEMANTAUAN STRUKTUR ATAS
JEMBATAN. e-Proceeding  of  Engineering  : Vol.5, .
Widyanto, S. A., & Widodo, A. (2016). KARAKTERISTIK  PEREDAMAN  GETARAN KONSTRUKSI  MODEL  JEMBATAN  UNTUK PENGEMBANGAN SISTEM DIGANOSIS
POLA GAGAL.
Wijaya,  Andi;  Suryanita,  Reni.  (2016).  PREDIKSI RESPONS  STRUKTUR  JEMBATAN  BETON PRATEGANG  BERDASARKAN  SPEKTRUM GEMPA  INDONESIA  DENGAN  METODE JARINGAN  SARAF  TIRUAN. Jom  FTEKNIK Volume 3 No.1 .
Wijayanto  ,  A.,  &  Nasution  ,  A.  (2017).  Evaluasi Integritas  Sistem  Struktur  Jembatan  Dr.  Ir. Soekarno. JurnalTeoretis  dan  Terapan  Bidang Rekayasa Sipil .