Prediksi kuat tekan beton menggunakan Artificial Neural Network

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.