1,2,3,4,6 Sekolah Teknik Elektro dan Informatika, Institut Teknologi Bandung, Jalan Ganesha No. 8 Kota Bandung, 40132, INDONESIA (tlp: (022) 2502260 ; fax: (022) 2534222 ; e-mail: info@stei.itb.ac.id)
5,7 Fakultas Teknik Sipil dan Lingkungan, Institut Teknologi Bandung,  Jalan Ganesha No. 8 Kota Bandung, 40132, INDONESIA (tlp:  (022) 2504952 ; fax:  (022) 2516586 ; e-mail: kantor@ftsl.itb.ac.id)

## Sistem Penilaian Kondisi Jembatan Menggunakan Respons Dinamik dengan Wireless Sensor Network
Seno Adi Putra 1 , Gede Agus Andika Sani 2 , Adi Trisna Nurwijaya 3 , Abikarami Anandadiga 4 , Pratama Budi Wijayanto 5 , Bambang Riyanto Trilaksono 6 , Muhammad Riyansyah 7
Abstract—Wireless Sensor Network (WSN) is small embedded devices  deployed in large scale network and has capability to sense, compute, and communicate with others. It combines modern sensor, microelectronic, computer, communication, and distributed processing technology. It takes into account in several aspects of live especially in structural health  monitoring system of  bridge. Due to environmental circumstance, a bridge should be monitored to make sure that it can perform its service safely. Therefore, it is necessary to develop WSN application to monitor bridge condition and send warning message to control room if the bridge is under abnormal condition. This paper proposes the development of automatic WSN system for measuring the level of bridge structural health based on its dynamic responses. The main contribution of this work is developing WSN  system  for vibration-based  bridge condition assessment in  which identifies the  bridge’s  fundamental frequency and mode shape. Experimental  result shows that the fundamental frequency measured by our proposed system is close to the value analyzed using finite element analysis (FEA) and according to Modal Assurance Criteriation (MAC), our  proposed  measurement system has correlation with FEA.
Intisari — Jaringan sensor nirkabel (Wireless Sensor Network/WSN)  adalah perangkat  tertanam  kecil yang dipasang di jaringan skala besar dengan kemampuan  melakukan penginderaan, komputasi, dan komunikasi. WSN mengombinasikan sensor modern, mikroelektronika, komputasi, komunikasi, dan teknologi pemrosesan terdistribusi. WSN memberikan kontribusi penting pada semua aspek kehidupan, khususnya pada sistem pengawasan kesehatan struktur jembatan. Karena infrastruktur jembatan selalu dihadapkan dengan kondisi lingkungannya, diperlukan implementasi aplikasi WSN untuk mengawasi kondisi jembatan  dan mengirimkan pesan waspada ke  ruang kendali  ketika terjadi kondisi yang tidak  normal.  Makalah  ini  mengusulkan  pengembangan sistem pengukuran  tingkat  kesehatan struktur jembatan  secara otomatis  menggunakan respons-respons  dinamis  jembatan. Kontribusi  utama  makalah  ini  adalah  pengembangan  sistem penilaian kondisi jembatan berbasis getaran yang mengidentifikasi frekuensi alamiah  dan bentuk getar jembatan. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa sistem  dapat mengukur frekuensi alamiah dengan nilai yang mendekati hasil finite element analysis  (FEA), dan berdasarkan perhitungan Modal
Assurance Criteriation  (MAC), hasil pengukuran sistem yang dibangun memiliki korelasi tinggi dengan FEA.
Kata Kunci—Jaringan sensor nirkabel,  sistem pengawasan kesehatan struktur, penilaian kondisi jembatan berbasis getaran, penilaian kondisi jembatan berbasis getaran, nilai jembatan.

## I. P ENDAHULUAN
Struktur  jembatan  yang sudah menua, kondisi lingkungan tak menentu, dan ditambah beban kendaraan yang melaluinya adalah subjek yang harus diawasi pada pemeliharaan jembatan. Untuk itu diperlukan pengawasan jembatan dan pendeteksian deformasi struktur yang disebabkan oleh operasi-operasi normal atau dampak-dampak lingkungan seperti temperatur, kelembapan, dan beban kendaraan berat. Selain itu, pengawasan struktur secara keseluruhan perlu dilakukan setelah kondisi ekstrim terjadi,  seperti gempa bumi. Jadi, dalam  rangka menguantifikasi pengukuran kinerja struktur, perlu dilakukan pengawasan rutin dan evaluasi integritas konstruksi sipil melalui pemanfaatan teknologi jaringan sensor, baik mengunakan kabel ataupun  nirkabel. Inilah yang menjadikan sistem pengawasan kesehatan struktur sebagai cara yang saat ini digunakan dan sebagai topik penelitian menarik.
Sistem pengawasan kesehatan struktur adalah utilisasi penginderaan dan analisis in - site  destructive dan non- destructive tentang karakteristik-karakteristik struktur, mencakup di dalamnya respons-respons  struktur, untuk mendeteksi perubahan yang mungkin berdampak pada kerusakan atau deformasi struktur. Meskipun para peneliti telah menghabiskan usahanya untuk mengintegrasikan metode non-destructive dengan pengawasan kesehatan struktur, saat ini fokus penelitian  masih  pada  cara untuk mengumpulkan data, belum sampai mengembangkan sistem pemantauan yang otomatis dan beroperasi dalam jangka waktu selama mungkin. Kebutuhan utama yang diperlukan saat ini adalah metode efektif dan efisien untuk mengumpulkan data dari sebuah struktur dan memproses data untuk kepentingan pengukuran kinerja seperti tingkat kesehatan jembatan yang berkorelasi dengan frekuensi alamiahnya. Oleh sebab itu, diperlukan sistem  sensor vibrasi otomatis  tanpa perlu dimonitor terus- menerus oleh operator manusia.
Penelitian sistem kesehatan struktur jembatan dengan menerapkan  pemrosesan  data  dalam jaringan dengan  analisis Fast Fourier Transfom (FFT), pengambilan puncak amplitude frekuensi, dan mode shape assembling dilakukan di setiap simpul sensor nirkabel dan aplikasinya dengan menggunakan jaringan sensor nirkabel [1],  [2].  Untuk mengatasi masalah pengukuran in-site yang efektif, dilakukan pengembangan bridge weighted-in-motion [3].  Untuk kasus sistem cerdas
yang diterapkan pada sistem pengawasan kesehatan struktur jembatan, telah  dikembangkan wireless intelligent sensor and actuator network [4]  dan statistical classifier seperti support vector machine (SVM), Gaussian mixture model (GMM), dan hidden  Markov model (HMM)  [5].  Penelitian terkait dengan area komputasi di jaringan sensor nirkabel juga telah dikembangkan  untuk kasus pengawasan kesehatan struktur jembatan, khususnya untuk kualitas pemrosesan data  [6],  [7]. Mekanisme pemrosesan data di jaringan sensor nirkabel beserta  pengembangan peranti keras yang mendukung sistem pengawasan kesehatan struktur jembatan juga menjadi perhatian di penelitian ini [8]-[12]. Kerangka kerja IoT untuk pengawasan kesehatan struktur, tetapi  tidak spesifik ke jembatan,  juga menjadi bahan pertimbangan  [13].  Berbeda dengan penelitian sebelumnya tersebut,  penelitian ini mencoba  memanfaatkan  sensor  akselerometer yang  tertanam pada sebuah perangkat nirkabel  tertanam yang di dalamnya memiliki kapabilitas komputasi dan komunikasi.
Kontribusi utama makalah  ini  adalah  mendeskripsikan sebuah arsitektur sistem penilaian kondisi kesehatan jembatan berdasarkan respons  dinamiknya ketika dilalui kendaraan berat mengunakan jaringan sensor nirkabel.  Di sini, dikembangkan metode penilaian kondisi jembatan menggunakan respons  dinamik  menuju sistem yang otomatis [14].  Tujuan utama penelitian ini adalah terciptanya sebuah sistem  otomatis  pengukuran tingkat kesehatan menggunakan teknologi jaringan sensor nirkabel  yang  di dalamnya mencakup  pengukuran  tingkat kesehatan jembatan sebagai fungsi perubahan frekuensi alamiahnya  selama berjalannya waktu. Melalui data frekuensi alamiah  ini, dapat dihitung kekakuan lentur jembatan. Tujuan khusus penelitian ini adalah mendeskripsikan  sistem yang dapat  menghubungkan antara frekuensi  alamiah jembatan dengan level kesehatannya dan menggambarkan pola getaran jembatan di setiap frekuensinya.
Makalah ini dibagi menjadi beberapa bagian sebagai berikut.  Bagian  kedua mendeskripsikan penilaian kondisi jembatan, bagian ketiga adalah sistem yang diusulkan, bagian keempat  adalah  hasil pengujian  melalui eksperimen,  bagian kelima adalah diskusi, dan  terakhir,  bagian  keenam  adalah kesimpulan.

## II. P ENILAIAN K ONDISI K ESEHATAN J EMBATAN
Fokus  makalah  ini  adalah  merancang sistem penilaian kondisi  jembatan  yang diidealisasi menjadi single degree of freedom (SDOF). Kesehatan jembatan memiliki korelasi dengan frekuensi alamiahnya.  Prosedur investigasi penilaian respons dinamik kondisi jembatan terdiri atas empat langkah. Langkah pertama adalah membangun Finite Element Analysis (FEA) tiga dimensi skala penuh dari konstruksi jembatan yang merepresentasikan kondisi ideal jembatan. Langkah ini bersifat  opsional dan dapat  menggunakan analisis numerik. Selama FEA, dijalankan simulasi model jembatan seolah-olah dilalui beban truk untuk memperoleh frekuensi alamiah dan amplitude puncaknya. Langkah kedua adalah melakukan FFT dari data akselerasi di domain waktu dan mengidentifikasi amplitude  puncak dari frekuensi-frekuensi dominan yang dihasilkan,  lalu  diambil frekuensi dengan puncak amplitude
terbesar. Langkah ketiga adalah  perancangan  jaringan WSN untuk mengumpulkan respons  akselerasi waktu nyata jembatan ketika dibebani truk yang bergerak.  Dan langkah keempat  adalah  mengidentifikasi perbedaan antara respons dinamik FEA dengan data yang diperoleh dari lapangan dan mengaitkan keduanya untuk mendapatkan perbedaan frekuensi yang dihasilkan.  Dari perbedaan frekuensi antara FEA dengan yang diperoleh dari data sensor dapat ditentukan nilai jembatan melalui (1) berikut [14].
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐽𝑒𝑚𝑏𝑎𝑡𝑎𝑛 = ( 𝑖𝑛𝑡 )9 − 𝑓 𝐹𝐸𝐴 −𝑓 𝑆𝑒𝑛𝑠𝑜𝑟 𝑓 𝐹𝐸𝐴 ∗ 1000 123 (1)
dengan 𝑓 𝐹𝐸𝐴 adalah frekuensi alamiah jembatan yang diperoleh dari FEA dan 𝑓 𝑆𝑒𝑛𝑠𝑜𝑟 adalah frekuensi alamiah jembatan yang dihitung dari data yang diperoleh dari sensor.
Rentang nilai jembatan adalah  0-9.  Secara berturut-turut, nilai mulai dari terendah mengindikasikan kondisi gagal, menuju kondisi gagal, kondisi kritis, kondisi serius, kondisi buruk, kondisi cukup baik, kondisi memuaskan, kondisi bagus, kondisi sangat bagus,  dan kondisi luar biasa bagus. Nilai  0-4 memerlukam rehabilitasi atau penggantian jembatan, nilai 5-6 memerlukan pemeliharaan preventif dan perbaikan, dan nilai 7-9 memerlukan pemeliharaan preventif.
Objektif lain yang diperoleh dari penilaian kondisi kesehatan jembatan adalah diidentifikasinya mode shape jembatan untuk frekuensi getar tertentu.  Rumuan mode shape ditunjukkan pada (2).
𝑦 ( 𝑥 , 𝑡 ) = 𝜑 ( 𝑥 ) sin 𝜔𝑡 𝛿𝑦 ( 𝑥 , 𝑡 ) 𝑑𝑡 = 𝜑 ( 𝑥 ) 𝜔 cos 𝜔𝑡 𝛿 2 𝑦 ( 𝑥 , 𝑡 ) 𝑑𝑡 2 = − 𝜑 ( 𝑥 ) 𝜔 2 sin 𝜔𝑡
𝑦 ( 𝑥 , 𝑡 ) = 𝑎 ( 𝑥 , 𝑡 ) 𝜔 2 (2)
Untuk mendapat mode shape yang akurat dari hasil pengukuran di lapangan, diperlukan jumlah sensor yang cukup banyak. Di sinilah peran sensor nirkabel menjadi penting. Mode shape jembatan sendiri didefinsikan sebagai bentuk dari getar jembatan per frekuensi getar. Dalam satu  waktu dapat teridentifikasi beberapa mode shape dari  jembatan. Mode shape ini ini diilustrasikan pada Gbr. 1
Gbr. 1 Mode shape yang kemungkinan besar muncul pada jembatan SDOF.
III. U SULAN S ISTEM P ENILAIAN K ESEHATAN J EMBATAN
Tujuan utama dari pemantauan  kesehatan jembatan menggunakan respons dinamik 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. Keluaran akhir dari pemantauan  ini adalah tingkat kesehatan jembatan dan pengukuran beban jembatan yang didefinisikan sebagai nilai jembatan yang masih dapat melakukan layanannya secara aman ketika menerima beban kendaraan yang melintasinya. Gambaran umum pemasangan sensor di jembatan ditunjukkan pada Gbr 2. Gambaran umum sistem pengawasan kesehatan jembatan menggunakan jaringan sensor nirkabel sampai datanya diperlihatkan ke pengguna ditunjukkan pada Gbr. 3.
Gbr. 2 Pemasangan sensor nirkabel akselerometer di jembatan.
Gbr. 3 Arsitektur jaringan sensor nirkabel.

## A. Simpul Sensor Akselerometer
Simpul-simpul sensor nirkabel akselerometer bertanggung jawab dalam pengumpulan data, pengondisian sinyal, penyimpanan data, dan transmisi data. Dalam satu simpul sensor dapat terdiri atas beberapa sensor yang sudah tertanam atau jalur masukan yang dapat dihubungkan dengan jenis- jenis sensor lain. Pada simpul sensor selanjutnya dipasang peranti lunak dan konfigurasi parameter tertentu agar mampu mengumpulkan, melakukan praproses, dan menyimpan data sementara. Simpul sensor ini bertanggung jawab dalam pengumpulan data, pengondisian sinyal, penyimpanan data, praproses, dan transmisi data. Peranti lunak  yang ditanam di
simpul sensor ini melakukan pemrosesan di dalam jaringan seperti pengumpulan data-data getaran jembatan, dan selanjutnya melakukan FFT untuk menentukan amplitude puncaknya beserta frekuensi getar jembatan. Piranti lunak  di dalam simpul sensor ini juga melakukan identifikasi mode shape dari frekuensi alamiah jembatan. Frekuensi alamiah yang dominan dan nilai  puncak amplitudenya  menjadi data masukan untuk menilai kesehatan jembatan.
Simpul sensor nirkabel akselerometer terdiri  atas  empat bagian pengolah data. Modul-modul tersebut adalah modul sensor, modul penyaringan, modul FFT dan peak picking , dan transceiver . Modul sensor adalah modul yang berperan dalam mengakses langsung komponen sensor akselerometer. Pada modul ini dikerjakan  algoritme  koneksi ke perangkat sensor termasuk di dalamnya penyetelan sampling rate dan algoritme deteksi puncak sinyal secara real time untuk memulai mencuplik data vibrasi. Algoritme  deteksi puncak sinyal ini ditujukan agar simpul sensor mencuplik data yang benar- benar merepresentasikan terjadinya vibrasi yang signifikan sehingga menghemat alokasi memori di simpul sensor. Data mentah dari modul sensor selanjutnya dikirim ke modul penyaringan. Proses penyaringan menggunakan algoritme moving average filter . Selanjutnya, data keluaran penyaringan ini ditransformasi ke domain frekuensi melalui modul FFT untuk  memperoleh frekuensi alamiah jembatan sekaligus dilakukan peak picking untuk mendapatkan mode shape dari frekuensi alamiah yang paling dominan. Data-data frekuensi alamiah jembatan beserta mode shape -nya selanjutnya melalui transceiver dikirim ke simpul sink .

## B. Simpul Sink
Simpul sink merupakan komputer mini dengan kapabilitas melakukan pascaproses , menyimpan data dari simpul sensor, dan mengirimkan data ke server . Ada setidaknya dua kebutuhan fungsional pada simpul sink yang harus dipertimbangkan. Pertama, sink mengoordinasi simpul-simpul sensor dan menerima koleksi data dari semua simpul sensor. Kedua, data digital yang telah mengalami  praproses di sink dikirim ke server menggunakan protokol internet.

## C. Algoritme
Untuk mengeksploitasi kapabilitas simpul sensor nirkabel yang dapat melakukan komputasi dan komunikasi, pemrosesan data seperti FFT dan pengambilan nilai puncak amplitude  dari frekuensi tertentu dilakukan di setiap simpul sensor.  Pemrosesan data ini ditunjukkan pada algoritme 1 berikut.
Algorithm 1: Pemrosesan data di setiap simpul sensor 1 2 3
4 5 6 7 8 9 10
Masukan : data-data akselerasi jembatan; Luaran : nilai jembatan; for setiap simpul sensor S i do cuplik data getaran jembatan A = {a 1 ,a 2 , … a n } ; lakukan moving average filter; lakukan analisis FFT pada data A ; lakukan peak picking untuk mengidentifikasi frequensi natural jembatan F 1 ; hitung mode shape Ф i ; kirim F 1 dan Ф i ke simpul sink ; end for
IV. H ASIL - HASIL E KSPERIMEN
Eksperimen dilakukan pada lingkungan jembatan miniatur test-bed yang dirancang sesuai dengan kaidah-kaidah dalam teknik sipil. Pada jembatan test-bed ini selanjutnya dipasang simpul-simpul sensor nirkabel akselerometer SunSPOT buatan Oracle. SunSPOT merupakan perangkat tertanam dengan spesifikasi memiliki core processor ARM920T, flash memory 4 MB, RAM 512 KB, dan radio transceiver 2,4 GHz 802.15.4.  Pada  SunSPOT sudah tertanam tiga sensor seperti akselerometer 3-sumbu, sensor temperatur, dan sensor cahaya. Penambahan jenis sensor lain dapat dilakukan melalui PIN I/O yang sudah disediakan. SunSPOT menggunakan Squawk Virtual Machine berbasis teknologi Java.

## A. Perancangan Jembatan Test-bed dengan FEA
Makalah  ini  merancang  jembatan test-bed menggunakan rangka baja dan pelat baja sebagai alasnya. Rancangan ini disimulasikan terlebih dahulu dengan menggunakan perangkat lunak  CSi Bridge Application  2015. Rancangan jembatan tersebut diilustrasikan pada Gbr. 4.
Gbr. 4  Jembatan test-bed dengan rangka dan pelat baja.
Gbr. 5 Analisis statik dan dinamik jembatan test-bed.
Berdasarkan Gbr.  4, jembatan test-bed yang dibangun merupakan jembatan bentang tunggal yang disusun dari rangka baja dari 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 dengan diameter 8 mm.
Dari hasil analisis statik, jembatan test-bed yang dirancang mampu menahan berat sendiri dan beban hidup (berupa beban titik) sebesar 300 kg di tengah bentang jembatan dengan stress ratio terbesar yang terjadi pada rangka baja adalah 0,848, sehingga jembatan mampu menahan beban statik sebesar 300 kg.  Untuk analisis  dinamik, dilakukan analisis  respons jembatan akibat beban kendaraan bergerak. Dari data akselerasi jembatan test-bed diperoleh frekuensi alamiah jembatan  sekitar  22,2416  Hz. Analisis statik dan dinamik ditunjukkan pada Gbr. 5.

## B. Pengujian Jembatan Test-bed
Langkah selanjutnya adalah melakukan konstruksi jembatan test-bed dan pemasangan simpul-simpul sensor nirkabel seperti ditunjukkan pada Gbr.  6.  Jembatan test-bed ini juga diuji dengan kendaraan bergerak untuk mengetahui respons  dinamisnya. Di sini digunakan truk Scania 1:14 RC dengan berat 10 kg.  Tabel I menunjukkan frekuensi alamiah beserta mode shape yang dideteksi oleh sensor-sensor nirkabel.
Gbr.  6  Konstruksi jembatan test-bed , pemasangan simpul sensor nirkabel (lingkaran merah), dan pengujian menggunakan truk Scania 1:14 RC.
T ABEL I H ASIL P ERHITUNGAN S IMPUL S ENSOR ID Sensor Frekuensi (Hz) Mode Shape 1B1A 21,09 2,39868 x 10 -6 3777 22,65 2,39107 x 10 -6 2EB4 24,40 2,86776 x 10 -6 2F91 22,07 1,79774 x 10 -6 3DDC 23,63 2,07159 x 10 -6 213F 20.12 2,00059 x 10 -6

## C. Pengujian Fungsionalitas dan Validasi Sistem
Untuk  pengujian aplikasi, dipasang enam buah simpul sensor nirkabel SunSPOT masing-masing  tiga  buah di sisi jembatan,  sehingga membentuk mode shape . Simpul sensor nirkabel sendiri diatur agar dapat melakukan pencuplikan data dalam 100 Hz  dan dibiarkan melakukan penginderaan secara terus menerus. Ketika ada truk Scania 1:14 RC melewati simpul sensor nirkabel, simpul sensor nirkabel mendeteksi
adanya kejadian signifikan,  sehingga data-data akselerasi mulai dicuplik sebagai bahan untuk dilakukan proses  FFT. Pendekatan yang dilakukan pada sistem ini adalah menggunakan pendekatan client-server . Untuk penyimpanan data di server , digunakan sistem basis data MySQL. Antarmuka grafis untuk pengguna ditunjukkan pada Gbr. 7.
Sebagaimana ditunjukkan pada Gbr. 7, sistem  memiliki empat fitur utama, yaitu (1) fitur menampilkan nilai jembatan yang  di bawahnya menampilkan keterangan tentang nilai sembilan  beserta rekomendasi aksi yang harus dilakukan operator;  (2)  disamping papan nilai terdapat tabel riwayat data-data frekuensi alamiah  yang pernah dihitung, (3)  di bawahnya adalah informasi properti jembatan, dan (4)  di ujung kanan adalah penggambaran mode shape .
Gbr. 7 Antarmuka pengguna grafis sistem pengawasan kesehatan jembatan.
Untuk memvalidasi keberhasilan sistem, digunakan dua cara,  yaitu menggunakan FEA  sebagai acuan standar untuk menentukan perilaku struktur dan analisis Modal Assurance Criteriation (MAC). FEA dilakukan dengan menggunakan perangkat  lunak  CSi Bridge 2015  untuk mengukur frekuensi alamiah jembatan test-bed yang dibangun. Menurut FEA, diperoleh frekuensi alamiah jembatan test-bed sebesar 22,2416 Hz, seperti diperlihatkan pada  Gbr.  6, sedangkan sistem yang dikembangkan mengukur  rata-rata frekuensi alamiah jembatan adalah sebesar 20,26 Hz, seperti pada Tabel I. Dapat disimpulkan bahwa nilai yang diperoleh FEA mendekati nilai yang diperoleh dari sistem pengukuran yang telah dibangun. Cara kedua adalah dengan menggunakan MAC yaitu dihitung tingkat korelasi antara mode shape yang diperoleh dari FEA dengan yang diperoleh  oleh sistem yang dikembangkan. Jika nilai MAC mendekati satu berarti kedua perhitungan memiliki korelasi yang kuat,  sehingga data yang diperoleh dari sistem pengukuran  dari sensor nirkabel yang digunakan adalah valid [14]. Diperoleh MAC untuk FEA dan pengukuran oleh sistem sensor nirkabel sebesar 0,8, sehingga disimpulkan  kedua parameter pengukuran memiliki korelasi yang kuat.

## D. Evaluasi Kinerja Sistem
Untuk mengukur kinerja sistem, dilakukan pengukuran waktu proses,  waktu  melakukan pencuplikan data mentah untuk proses FFT,  waktu proses filter, waktu FFT, waktu proses peak  picking ,  dan  waktu proses data di simpul sink .
Waktu pemrosesan rata-rata dari penginderaan sampai data dikirim  ke sink node adalah sekitar 6,121  detik. Penambahan waktu lagi diperlukan untuk menampilkan data ke antarmuka pengguna  grafis,  termasuk di dalamnya  menampilkan gambaran mode shape .  Tabel  II menunjukkan waktu yang diperlukan untuk setiap proses.
T ABEL II K INERJA P EMROSESAN D ATA No. Cuplik Data (ms) Filter Data (ms) FFT (ms) Peak Picking (ms) Proses Total (ms) 1 5.227 12 440 305 6.123 2 5.223 12 438 284 6.252 3 5.231 11 440 316 6.132 4 5.218 12 441 300 6.022 5 5.232 12 443 307 6.301 6 5.215 12 478 308 6.002 7 5.226 12 423 297 6.120 8 5.235 12 439 296 6.111 9 5.232 11 431 317 6.212 10 5.221 12 425 284 6.221 11 5.230 12 432 321 6.001 12 5.229 11 431 300 6.020 Rata- rata 5.226,4 11,87 435,9 303,2 6.121,46
Tabel  II  menunjukkan  waktu  proses  untuk masing-masing modul sistem yang diuji sebanyak 12 kali pengulangan. Durasi cuplik data adalah waktu yang diperlukan simpul sensor untuk mencuplik data akselerasi vibrasi jembatan untuk frekuensi sampel sebesar 100 Hz. Durasi filter data adalah waktu  yang dibutuhkan sistem untuk melakukan moving average filter dan low pass filter . Durasi FFT adalah waktu melakukan proses transformasi data akselerasi di domain waktu ke domain frekuensi. Durasi peak picking adalah proses untuk mengurutkan nilai amplitude puncak frekuensi alamiah yang terdeteksi dari yang paing besar sampai ke paling rendah dan pengambilan nilai amplitude  puncak yang paling besar. Proses total adalah proses keseluruhan, mulai dari pencuplikan data akselerasi sampai data ditampilkan ke aplikasi pengguna.

## V. D ISKUSI
Makalah  ini mengembangkan teknik penilaian kondisi jembatan menggunakan respons dinamik  menuju sistem yang otomatis [14]. Sensor yang digunakan dalam makalah ini dan di  penelitian sebelumnya adalah sama, yaitu menggunakan Oracle  SunSPOT.  Jika dibandingkan dengan penelitian sebelumnya, kelebihan sistem yang berhasil dikembangkan dalam makalah ini  adalah sebagai berikut.
1. Pada  penelitian sebelumnya,  simpul sensor hanya melakukan pencuplikan data dan langsung mengirimkan hasilnya ke simpul sink , sedangkan dalam makalah ini dilakukan perbaikan cara yaitu  simpul sensor yang memiliki kapabilitas komputasi diberdayakan tidak hanya untuk  melakukan pencuplikan  dan transmisi data saja, tetapi  juga melakukan penyaringan data, FFT, peak picking , dan perhitungan mode shape secara otomatis.
2. Pada  penelitian sebelumnya,  analisis FFT dilakukan secara  manual dan offlline menggunakan aplikasi
spreadsheet , sedangkan di sini dikembangkan sistem otomatis yaitu FFT dilakukan secara online . 3. Di penelitian sebelumnya, mode shape tidak diidentifikasi, sedangkan  pada makalah ini berhasil dilakukan penggambaran mode shape secara waktu nyata.
4. Di  penelitian sebelumnya, sistem menunjukkan aplikasi waktu nyata yang tidak disinkronkan pengiriman datanya, sehingga banyak data yang tidak tertangani oleh simpul sink , sedangkan sistem yang dibangun di penelitian ini berusaha untuk menekankan pada pemrosesan di dalam jaringan sensor nirkabel untuk mengatasi masalah terbatasnya lebar pita dan penerimaan data yang tidak dapat dilakukan serempak oleh simpul sink .

## VI. K ESIMPULAN
Makalah ilmiah ini mendeskripsikan suatu sistem baru dalam penentuan tingkat kesehatan  jembatan dengan menggunakan teknologi jaringan sensor nirkabel. Pemanfaatan  kapabilitas komputasi dan komunikasi sensor nirkabel dilakukan dengan menerapkan proses pengukuran nilai kesehatan jembatan di dalam simpul sensor.  Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem dapat langsung menghitung nilai kesehatan jembatan dan menampilkan mode shape untuk frekuensi alamiah yang dominan muncul. Waktu proses pun cukup cepat, di bawah 7 detik, untuk menentukan nilai jembatan.  Pengukuran  dilakukan  hanya ketika dilalui truk berat saja. Hasil yang diperoleh dari FEA mendekati hasil yang diperoleh dari pengukuran sensor nirkabel,  yaitu  FEA menunjukkan frekuensi alamiahnya sebesar 22,2416 Hz, sedangkan pengukuran yang dilakukan sensor nirkabel menunjukkan frekuensi rata-rata 20,26 Hz. Berdasarkan MAC, diperoleh nilai 0,8 yang menunjukkan adanya korelasi tinggi antara nilai yang dihitung dari FEA dengan yang diukur oleh sensor nirkabel.
Penelitian  berikutnya perlu dilakukan seperti pengaturan waktu hidup dan tidur dari setiap simpul sensor untuk meminimalkan  konsumsi energi. Perlu penerapan sistem cerdas agar sistem lebih efisien dan efektif dalam melakukan pengukuran, tidak hanya otomatis, tetapi juga otonom, terkait dengan pengelolaan sumber daya jaringan dan batterai  serta mampu mengklasifikasi jenis truk. Pada penelitian selanjutnya juga  perlu  dilakukan pengukuran kapasitas statik jembatan yang diperoleh dari data-data respons dinamik jembatan.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terima kasih disampaikan  kepada Lembaga Pengelola Dana Pendidikan (LPDP)  Indonesia, Royal Engineering Academy (REA) Inggris melalui program Newton Fund , pengurus  Laboratorium Sistem Kendali dan Komputer, Sekolah Teknik Elektro dan Informatika ITB, serta pengurus
Laboratorium Rekayasa Struktur Fakultas Teknik Sipil dan Lingkungan ITB.

## R EFERENSI
[1]  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.
[2]  A. B. Noe, A. Abdaoui, T. Elfouly, M. H. Ahmed, dan  A. Badawy, "Structural Health Monitoring Using Wireless Sensor Networks: A Comprehensive Survey," IEEE Communicatuon Surveys and Tutorials , Vol. 19, No. 3, hal. 1403-1423, 2017.
[3]  M. Lydon, S. E. Taylor, D. Robinson, P. Callender, dan  C. Doherty, "Development of a Bridge Weighted-in-Motion  Sensor:  Performance Comparison Using Fiber Optic and Electric Resistance Strain Sensor System," IEEE Sensors Journal , Vol. 14, No. 12, hal. 4284-4296, 2014.
[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]  C. Tschope dan  M. Wolff, "Statistical Classifiers for Structural Health Monitoring," IEEE Sensors Journal ,  Vol. 9, No. 11, hal.  1567-1576, 2009.
[6]  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, Feb. 2015.
[7]  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," Sensors , Vol. 9, No. 10, hal. 7943-7956, Oct. 2009.
[8]  P. Guo, J. Cao, dan  X. Liu, "Lossless In-Network Processing in WSNs for Domain-Specific Monitoring Applications," IEEE Transactions on Industrial Informatics , Vol. 13, No. 5, hal. 2130-2139, Oct. 2017.
[9]  W. Flores Fuentes, M. Rivas Lopez, O. Sergiyenko, J. C. Rodriguez- Quinonez,  dan  D. Hernandez Balbuena, "Energy Center Detection in Light Scanning Sensors for Structural Health Monitoring Accuracy Enhancement," IEEE Sensors Journal ,  Vol. 14, No. 7, hal. 2355-2361, Jul. 2014.
[10]  A. Araujo, J. García-Palacios, J. Blesa, 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, No. 2, hal. 801-810, Mar. 2012.
[11]  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, Dec. 2009.
[12]  R. Bajwa, "Wireless Weigh-In_Motion: Using Road Vibratiob to Estimate Truck Weights," PhD Thesis, Electrical Engineering and Computer Sciences University of California, Berkeley, USA, 2013.
[13]  C. J. A. 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. 4, No. 4, hal. 619-635, Jun. 2017.
[14]  A. A. Islam, F. Li, H. Hamid, dan  A. Jaroo, "Bridge Condition Assessment and Load Rating  Using Dynamic Response," YoungsTown State University, Ohio, Final Report 134695, 2014.