Abstract:
Kuat tekan beton merupakan persyaratan yang harus dipenuhi agar bangunan dapat dinilai
aman. Untuk mengetahui besar kuat tekan beton diperlukan waktu yang lama. Prediksi terhadap kuat
tekan beton dapat menjadi alternatif untuk mengetahui kuat tekan beton lebih awal untuk
menghemat waktu dan biaya. Dewasa ini, artificial intelligence dapat dimanfaatkan untuk
melakukan prediksi kuat tekan beton. Studi terhadap pemanfaatan artificial intelligence telah
dilakukan di berbagai negara. Dari metode-metode artificial intelligence yang ada, ditemukan
artificial neural network adalah metode yang memiliki performa baik dalam melakukan prediksi
kuat tekan beton. Studi akan kuat tekan beton menggunakan artificial neural network belum pernah
dilakukan menggunakan dataset Indonesia. Maka pada penelitian ini akan digunakan metode
artificial neural network untuk melakukan prediksi terhadap kuat tekan beton dengan pembelajaran
dari dataset Indonesia, lalu kinerja dari model prediksi akan dibandingkan dengan model prediksi
dari dataset luar negeri. Dengan artificial neural network, akan dilakukan juga studi terhadap
pengaruh material terhadap kuat tekan beton. Model prediksi akan digunakan untuk memprediksi
mix design yang dirancang berdasarkan kuat tekan rencana tertentu dengan acuan ACI 211.1-91. Di
akhir penelitian dilakukan analisis biaya material dari beton. Dari hasil kinerja, didapatkan hasil
yang lebih baik pada model prediksi dengan dataset luar negeri tetapi tidak memiliki perbedaan
yang signifikan. Dari hasil penelitian pengaruh material terhadap kuat tekan beton didapatkan urutan
dari material dengan pengaruh paling besar ke kecil yaitu ; Semen > Air > Agregat Kasar > Agregat
Halus > Umur. Model prediksi menunjukkan kuat tekan yang lebih tinggi dari kuat tekan rencana
dari mix design yang dirancang.
