PERMODELAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK (ANN) UNTUK MEMPREDIKSI PERILAKU PROFIL KANAL (C) FEROSEMEN DENGAN KONFIGURASI I YANG DIBEBANI LENTUR | ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION

Electronic Theses and Dissertation

Universitas Syiah Kuala

    SKRIPSI

PERMODELAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK (ANN) UNTUK MEMPREDIKSI PERILAKU PROFIL KANAL (C) FEROSEMEN DENGAN KONFIGURASI I YANG DIBEBANI LENTUR


Pengarang

Andika Akbar - Personal Name;

Dosen Pembimbing



Nomor Pokok Mahasiswa

0404101010008

Fakultas & Prodi

Fakultas Teknik / Teknik Sipil (S1) / PDDIKTI : 22201

Penerbit

Banda Aceh : Fakultas Teknik., 2011

Bahasa

Indonesia

No Classification

006.32

Literature Searching Service

Hard copy atau foto copy dari buku ini dapat diberikan dengan syarat ketentuan berlaku, jika berminat, silahkan hubungi via telegram (Chat Services LSS)

Penelitian ini bertujuan membuat suatu permodelan artificial neural network (ANN) untuk memprediksi perilaku profil kanal (C) ferosemen dengan konfigurasi Iyang dibebani lentur. Permodelan ini dilakukan untuk mengetahui pengaruh perbedaan tinggi profil, jumlah lapis wiremesh, dan jumlah tulangan tarik terhadap momen dan lendutan yang terjadi pada profil. Data yang cligunakan untuk membuat permodelan ini adalah hasil uji lentur profil kanal (C) yang dikonfigurasi I yang dilakukan pada saat beton berumur 28 hari, dari hasil uji laboratorium cliperoleh 9 data. Permodelan dengan ANN dlilakukan dalam tiga tahap, yaitu training, validasi dan forecasting. Pada training dipilih 7 data secara acak untuk dilatih, dan 2 data sisanya dipilih untuk validasi. Setelah dipastikan hasil pelatihan dan validasi mempelajari pola data dengan baik, dilanjutkan dengan forecasting (memprediksi). Diambil 9 data baru untuk forecasting yang telah diubah tinggi profil, jumlah lapis wiremesh, dan jumlah tulangan tarik. Dari hasil forecasting diperoleh nilai momen dan lendutan data profil baru. Dari data baru ini dapat dilihat nilai momen terbesar terjadi pada profil dengan tinggi 350 mm, 3 lapis wiremesh, dan 4 batang tulangan tarik, sedangkan nilai momen terkecil dan nilai lendutan terbesar terjadi pada profil dengan tinggi 150 mm, 3 lapis wiremesh, dan 2 batang tulangan tarik, sedangkan nilai lendutan terkecil terjadi pada profil dengan tinggi 250 mm, 4 lapis wiremesh, dan 3 batang tulangan tarik. Pada data sekunder, nilai momen dan nilai lendutan antara permodelan ANN (training dan validasi) dibandingkan dengan data laboratorium memiliki persentase rata -rata sebesar 101,81% dan 97,45%, sedan gkan nilai momen dan nilai lendutan antara perhitungan teoritis dibandingkan dengan permodelan ANN (training dan validasi) memiliki persentase rata -rata sebesar 80,73% dan
58,44%. Pada data baru, nilai momen dan nilai lendutan antara perhitungan teoritis dibandingkan dengan permodelan ANN (forecasting) memiliki persentase
rata - rata sebesar 78, 12% dan 60,95%.



Tidak Tersedia Deskripsi

Citation



    SERVICES DESK