Perpustakaan Digital ITB

Kampus Ganesha Institut Teknologi Bandung memiliki populasi pohon sebanyak 1.509 individu yang sebagian besar telah berusia tua. Keberadaan pepohonan ini menyimpan risiko kegagalan struktural berupa patah dahan mendadak yang mengancam keselamatan civitas akademika serta menimbulkan potensi kerugian material berkisar antara 6 hingga 25 juta rupiah per kejadian. Upaya mitigasi yang berlaku saat ini masih mengandalkan inspeksi visual berkala oleh petugas K3L ITB. Metode tersebut dinilai kurang efektif karena sifatnya yang subjektif, memiliki jeda waktu antar-inspeksi yang cukup lama, serta tidak mampu mendeteksi kerusakan internal pada serat kayu sebelum tanda-tanda fisik terlihat dari permukaan luar dahan. Tugas akhir ini bertujuan untuk merancang, mengimplementasikan, dan menguji subsistem deteksi berbasis emisi akustik beserta lingkungan uji testbench kantilever sebagai bagian dari sistem pemantauan kegagalan dahan pohon. Subsistem emisi akustik yang dikembangkan terdiri dari tiga blok fungsional utama. Blok pertama adalah preamplifier berbasis sensor mikrofon elektret MAX4466 yang bertugas menangkap sinyal letupan akustik mikro dari retakan serat kayu dan menguatkannya pada rentang 35 hingga 55 desibel. Blok kedua adalah rangkaian pengondisi sinyal analog berupa filter aktif Sallen-Key High-Pass orde keempat dengan frekuensi potong pada 2 kilohertz, yang dirancang untuk meredam komponen kebisingan lingkungan berfrekuensi rendah seperti deru kendaraan dan hembusan angin hingga mencapai atenuasi minus 40 desibel pada frekuensi di bawah 500 hertz. Kedua blok analog ini direalisasikan pada sebuah Printed Circuit Board double-layer menggunakan IC Dual Op-Amp TLC272. Blok ketiga adalah Node berbasis mikrokontroler ESP32-S3 yang berfungsi mengonversi sinyal analog terfilter ke domain digital melalui ADC 12-bit untuk selanjutnya diproses oleh algoritma deteksi. Pemasangan sensor pada dahan dilakukan secara non-intrusif,dengan cara diikat erat menggunakan strap polyester tanpa melakukan pelubangan yang dapat merusak jaringan hidup pohon. Seluruh komponen aktif ditempatkan di dalam enclosure plastik ABS yang dilengkapi seal karet silikon dan cable gland kedap air untuk melindungi perangkat dari kondisi cuaca terbuka. Seluruh pemrosesan sinyal dijalankan secara lokal pada mikrokontroler menggunakan arsitektur komputasi tepi, sehingga Node dapat mengambil keputusan secara mandiri tanpa bergantung pada koneksi ke peladen pusat. Algoritma deteksi yang diterapkan mencakup penapisan Crest Factor untuk mengidentifikasi letupan impulsif dari retakan serat, akumulasi energi menggunakan Leaking Integrator, perhitungan gradien antar jendela waktu, serta mekanisme keputusan bahaya berbasis Censored Exponentially Weighted Moving Average dengan batas kritis Six Sigma. Mekanisme censored pada pembaruan baseline statistik dirancang secara khusus untuk mengatasi permasalahan pada kayu basah yang menghasilkan ii rangkaian letupan kontinu, dimana baseline dibekukan ketika Z-Score melampaui ambang tertentu agar sistem tetap sensitif menjelang patahan katastropik. Seluruh rantai komputasi tersebut terbukti hanya membutuhkan waktu eksekusi kurang dari 0,82 milidetik per iterasi, jauh di bawah anggaran jendela sampling 50 milidetik sehingga tidak terdapat risiko kehilangan sampel. Untuk mengevaluasi kinerja subsistem secara terkendali, dirancang sebuah testbench kantilever yang menjepit spesimen dahan kayu berdiameter 3 sentimeter pada satu ujung menggunakan ragum pipa, sementara ujung lainnya ditarik oleh aktuator linear secara bertahap hingga dahan mengalami patah. Hasil pengujian pada spesimen kayu kering menunjukkan bahwa sistem berhasil mendeteksi titik kritis anomali emisi akustik jauh sebelum dahan mengalami kegagalan mekanis total, dengan adanya jeda waktu peringatan yang terukur antara momen terdeteksinya retakan mikro dan momen patah sesungguhnya. Notifikasi darurat juga berhasil dikirimkan secara nirkabel ke antarmuka pemantauan tepat pada saat retakan terdeteksi. Seluruh spesifikasi teknis yang ditetapkan sejak tahap perancangan telah terpenuhi, dan sistem terbukti berfungsi efektif sebagai instrumen peringatan dini kegagalan dahan pohon pada skala model uji.