Analisis Karakteristik Dinamik Jembatan Box Girder Bentang 50 Meter Menggunakan Metode Enhanced Frequency Domain Decomposition

Rizky Vallentino, Akhmad Aminullah, S.T., M.T., Ph.D.; Prof. Ir. Bambang Suhendro, M.Sc., Ph.D., IPU.

2025 | Tesis | S2 Teknik Sipil

Jembatan merupakan salah satu elemen penting dalam sistem infrastruktur transportasi. Untuk

memastikan kondisi jembatan tetap layak dan aman, diperlukan sistem pemantauan kesehatan

struktur (Structural Health Monitoring System/SHMS). Salah satu parameter utama dalam

sistem ini adalah karakteristik dinamik struktur, seperti frekuensi alami, bentuk mode, dan rasio

redaman. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi parameter modal

jembatan box girder bentang 50 meter berdasarkan data percepatan dari sistem SHMS. Proses

analisis dilakukan menggunakan metode Enhanced Frequency Domain Decomposition

(EFDD), yang diimplementasikan melalui perangkat lunak berbasis Python yaitu PyOMA.

Hasil identifikasi menggunakan EFDD kemudian dibandingkan dengan metode Frequency

Domain Decomposition (FDD) dan pemodelan numerik berbasis elemen hingga menggunakan

perangkat lunak MIDAS Civil.

Pengujian dilakukan berdasarkan data getaran dari tiga sensor akselerometer yang terpasang

pada posisi ¼, ½, dan ¾ bentang jembatan. Data direkam secara otomatis oleh sistem SHMS

dan digunakan untuk analisis lebih lanjut. Sebagai langkah awal, dilakukan analisis spektral

menggunakan Fast Fourier Transform (FFT) guna memperoleh gambaran awal frekuensi

dominan dari sinyal getaran. Selanjutnya, metode EFDD diterapkan untuk mengekstraksi

parameter modal berupa frekuensi alami, bentuk mode, dan rasio redaman. Hasil dari metode

ini kemudian dibandingkan dengan estimasi menggunakan metode FDD serta divalidasi

terhadap pemodelan numerik berbasis elemen hingga menggunakan perangkat lunak MIDAS

Civil.

Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode EFDD berhasil mengidentifikasi empat mode

utama secara konsisten berdasarkan data getaran jembatan. Frekuensi dominan yang

diidentifikasi dari analisis FFT selaras dengan hasil yang diperoleh dari metode FDD dan

EFDD, dengan selisih frekuensi relatif berkisar antara 0,1% hingga 1,8% untuk keempat mode

utama. Perbandingan antara EFDD dan FDD menunjukkan selisih yang lebih kecil, yaitu dalam

rentang 0,02% hingga 0,66%. Sementara itu, validasi terhadap model numerik berbasis elemen

hingga (MIDAS Civil) menunjukkan bahwa selisih antara EFDD dan hasil simulasi berada pada

kisaran 1,10% hingga 7,40% untuk mode pertama. Visualisasi bentuk mode hasil EFDD

memperlihatkan tingkat kesesuaian yang tinggi dengan model numerik, terutama pada mode

pertama dan kedua. Adapun estimasi rasio redaman yang diperoleh dari EFDD berada dalam

kisaran 1,70% hingga 2,18%, dengan deviasi kecil terhadap hasil perhitungan manual

menggunakan metode logaritmik, yaitu antara 0,07% hingga 0,15%. Temuan ini memperkuat

efektivitas EFDD sebagai metode yang andal dalam identifikasi karakteristik dinamik jembatan

secara operasional.

Bridges are essential components of transportation infrastructure systems. To ensure their

continued serviceability and safety, a Structural Health Monitoring System (SHMS) is required.

One of the key parameters monitored by such systems is the dynamic characteristics of the

structure, including natural frequency, mode shape, and damping ratio. Therefore, this study

aims to identify the modal parameters of a 50-meter-span box girder bridge based on

acceleration data obtained from the SHMS. The analysis was conducted using the Enhanced

Frequency Domain Decomposition (EFDD) method, implemented through a Python-based

application known as PyOMA. The identified parameters using EFDD were then compared

with those obtained from the Frequency Domain Decomposition (FDD) method and validated

through finite element-based numerical modeling using MIDAS Civil software.

The testing was carried out using vibration data from three accelerometers installed at the ¼,

½, and ¾ span positions of the bridge. The data were automatically recorded by the SHMS and

used for further analysis. As an initial step, spectral analysis was performed using Fast Fourier

Transform (FFT) to obtain an initial overview of dominant frequencies within the vibration

signals. Subsequently, the EFDD method was applied to extract modal parameters including

natural frequencies, mode shapes, and damping ratios. The results were compared with the

FDD method and validated against the finite element model using MIDAS Civil.

The findings show that EFDD successfully identified four primary modes consistently based on

the bridge’s vibration data. The dominant frequencies identified via FFT aligned with the

results obtained from both FDD and EFDD, with relative frequency deviations ranging from

0.1% to 1.8?ross the four modes. The comparison between EFDD and FDD showed smaller

differences, ranging from 0.02% to 0.66%. Meanwhile, the validation with finite element

modeling (MIDAS Civil) showed that the discrepancy between EFDD and simulation results

for the first mode was between 1.10% and 7.40%. The mode shapes obtained from EFDD

exhibited a high degree of similarity to the numerical model, particularly for the first and

second modes. The estimated damping ratios from EFDD ranged from 1.70% to 2.18%, with

minor deviations from the manual logarithmic calculations, ranging between 0.07% and

0.15%. These findings confirm the effectiveness and reliability of EFDD as a method for

operational identification of a bridge’s dynamic characteristics.

Kata Kunci : SHMS, Operational Modal Analysis, PyOMA, EFDD, Karakteristik Dinamik Struktur