Electronic Theses and Dissertation
Universitas Syiah Kuala
SKRIPSI
APLIKASI ARTIFICIAL NEURAL NETWORK (ANN) UNTUK MEMPREDIKSI POTENSI KOROSI TULANGAN PADA BETON BUSA POZZOLAN
Pengarang
Fadhliah - Personal Name;
Dosen Pembimbing
Nomor Pokok Mahasiswa
0804101010032
Fakultas & Prodi
Fakultas Teknik / Teknik Sipil (S1) / PDDIKTI : 22201
Subject
Kata Kunci
Penerbit
Banda Aceh : Fakultas Teknik., 2013
Bahasa
No Classification
-
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)
Tujuan penelitian ini adalah untuk membuat suatu permodelan prediksi terhadap nilai potensial korosi tulangan pada beton busa pozzolan dengan mengaplikasikan Artificial Neural Network (ANN). Data hasil pengujian laboratorium berupa nilai potensial korosi pada permukaan balok beton busa pozzolan berukuran 10 cm x 10 cm x 50 cm digunakan sebagai data sekunder untuk permodelan. Permodelan dengan delapan variabel masukan dilakukan dalam tiga tahap, yaitu training (pelatihan), validasi dan forecasting (prediksi) menggunakan software MATLAB. Metode pelatihan yang digunakan adalah resilient backpropagation (trainrp). Data dari minggu ke- 0, 2, 4, 6 dan 8 dipilih untuk tahap training, sedangkan data minggu ke 1, 3, dan 7 digunakan untuk validasi. Setelah dipastikan hasil pelatihan dan validasi memperoleh pola data yang baik, dilanjutkan dengan forecasting. Persentase selisih antara hasil laboratorium terhadap hasil ANN keseluruhan rata-rata sebesar 12,65%, dan keakuratan rata-rata sebesar 87,35%. Pada periode training diperoleh persentase selisih sebesar 1,93% dan keakuratan rata-rata sebesar 98,07%, sedangkan untuk validasi diperoleh persentase selisih sebesar 26,95% dan keakuratan rata-rata sebesar
73,05%. Untuk prediksi bulan ke-3 hingga bulan ke-12 diperoleh nilai yang fluktuatif sehingga hal ini sesuai dengan data sekunder yang digunakan pada permodelan ini. Prediksi ANN terhadap nilai potensial korosi tulangan beton busa pozzolan pada kondisi kering bernilai rendah yaitu berkisar antara -50 mV sampai -200 mV. Pada lingkungan perendaman air laut nilai potensial korosi termasuk kategori menengah
hingga tinggi yaitu antara -250 mV sampai -400 mV. Pada lingkungan perendaman air tawar dan basah kering air laut menghasilkan nilai potensial korosi kategori menengah dengan nilai masing-masing yaitu antara -200 mV sampai -360 mV, dan diantara -250 mV sampai -350 mV. Nilai potensial korosi yang dihasilkan berbeda- beda pada setiap perlakuan lingkungannya, sehingga dapat diketahui bahwa nilai potensial korosi dipengaruhi oleh lingkungannya.
Tidak Tersedia Deskripsi
STUDI POTENSIAL KOROSI BETON BUSA BERTULANG DENGAN POZZOLAN SEBAGAI BAHAN PENGISI MENGGUNAKAN METODE HALF-CELL POTENTIAL MAPPING (Ammar Ramzy, 2017)
POTENSIAL KOROSI PADA BETON BUSA BERTULANG (REINFORCED FOAMED CONCRETE) (Aiya Maghfirah, 2024)
APLIKASI ARTIFICIAL NEURAL NETWORK (ANN) UNTUK MEMPREDIKSI POTENSI KOROSI TULANGAN PADA BETON BUSA POZZOLAN (Fadhliah, 2023)
APLIKASI ARTIFICIAL NEURAL NETWORK UNTUK MEMPREDIKSI NILAI POTENSIAL KOROSI PADA BALOK BETON BERTULANG (FITRIANI, 2025)
MODEL PREDIKSI KUAT TARIK BELAH BETON BUSA DENGAN MENGGUNAKAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK (ANN) (NUR HANIF BAKHTIAR, 2021)