PENERAPAN ALGORITMA KALMAN FILTER PADA SISTEM AKUISISI DATA SENSOR STRAIN GAUGE DAN ACCELEROMETER

Dalam perancangan struktur, observasi terhadap respons struktur saat dikenai beban adalah esensial untuk menilai kemampuannya dalam menahan beban statis dan dinamis. Uji pembebanan pada struktur, seperti jembatan, menjadi krusial untuk menentukan kondisi dan kinerjanya. Data yang akurat dan andal sangat diperlukan untuk evaluasi ini. Penggunaan algoritma Kalman Filter pada data sensor terbukti efektif dalam mengurangi noise dan variasi yang tidak diinginkan, sehingga meningkatkan kualitas data pengukuran. Algoritma ini mampu menyaring gangguan eksternal, menghasilkan estimasi nilai yang lebih akurat dan stabil. Nilai parameter Q dan R yang optimal untuk mempertahankan karakteristik data asli menunjukkan rata-rata kesalahan Mean Absolute Error (MAE) antara 1,0 hingga 2,0 untuk data akselerasi, dan antara 23 hingga 71 untuk data regangan. Nilai rata-rata error pengukuran uji statis adalah 1.7722 με, masih dalam batas aman karena lebih rendah dari nilai regangan elastis maksimum yang diizinkan pada baja, yaitu sekitar 2000 microstrain (με). Hasil pemodelan dengan SAP 2000 menunjukkan frekuensi alami kerangka jembatan sebesar 6.32 Hz, sedangkan pengujian menunjukkan frekuensi sebesar 6.12 Hz, dengan perbedaan sebesar 0.2 Hz. Berdasarkan pedoman SHMS, selisih frekuensi (Δf) sebesar 0.2 Hz menandakan kondisi struktural jembatan masih baik dan aman tanpa indikasi kerusakan signifikan.