<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<modsCollection xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="http://www.loc.gov/mods/v3" xmlns:slims="http://slims.web.id" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/mods/v3 http://www.loc.gov/standards/mods/v3/mods-3-3.xsd">
<mods version="3.3" id="123018">
 <titleInfo>
  <title>ALGORITMA PENENTUAN KERENTANAN STRUKTUR ATAP TIPE DOUBLE FINK TERHADAP PEMBEBANAN TEPHRA VULKANIK MENGGUNAKAN MACHINE LEARNING</title>
 </titleInfo>
 <name type="Personal Name" authority="">
  <namePart>Qamara Ramadhana</namePart>
  <role>
   <roleTerm type="text">Primary Author</roleTerm>
  </role>
 </name>
 <typeOfResource manuscript="no" collection="yes">mixed material</typeOfResource>
 <genre authority="marcgt">bibliography</genre>
 <originInfo>
  <place>
   <placeTerm type="text">Banda Aceh</placeTerm>
   <publisher>Fakultas Teknik Sipil</publisher>
   <dateIssued>2024</dateIssued>
  </place>
 </originInfo>
 <language>
  <languageTerm type="code"></languageTerm>
  <languageTerm type="text"></languageTerm>
 </language>
 <physicalDescription>
  <form authority="gmd">Skripsi</form>
  <extent></extent>
 </physicalDescription>
 <note>Indonesia menjadi salah satu negara dengan jumlah gunung api terbanyak di dunia. Letusan gunung api dapat menyebabkan kerusakan infrastruktur dan korban jiwa. Kerusakan yang timbul dari gunung api disebabkan beberapa faktor yaitu semburan abu vulkanik (tephra), aliran lahar dan lava. Lontaran tephra dapat menyebabkan &#13;
keruntuhan atap akibat pembebanan tambahan. Penelitian terkait beban tephra dari letusan gunung api masih terbatas terutama terkait dengan penilaian tingkat kerentanan bangunan. Sehingga, penelitian ini bertujuan menghasilkan kurva &#13;
kerentanan struktur rangka atap double fink terhadap beban tephra menggunakan machine learning. Kurva kerentanan menghasilkan hubungan intensitas beban tephra terhadap probabilitas kerusakan struktur atap double fink. Penelitian ini &#13;
menerapkan studi kasus struktur rangka atap baja ringan profil C75 dengan tipe double fink yang mana paling efektif dan umum digunakan pada bangunan tempat tinggal masyarakat. Pemodelan dan analisis rangka atap dimodelkan dengan variasi sudut kemiringan 15˚ - 45˚, panjang bentang 6 m – 7,5 m dan intensitas beban tephra &#13;
0,1 kPa – 1 kPa disimulasikan secara otomatis dengan Open Application Programming Interface (OAPI) SAP2000 menghasilkan 280 data. Kurva kerentanan dihasilkan dengan meningkatkan dan melatih data hasil analisis menjadi &#13;
25.000 data digunakan untuk memprediksi kegagalan struktur rangka atap double fink menggunakan machine learning berupa K-NN (K-Nearest Neighbor) dan Naïve Bayes. Penilaian model menggunakan machine learning mendapat akurasi &#13;
yang tinggi yaitu K-NN 96,8% dan Naïve Bayes 93,5%. Masing-masing kurva kerentanan dibuat dan dibandingkan dengan metode regresi MLE (Maximum Likelihood Estimation) serta Least Square.  Hasil analisis data dengan Naïve Bayes &#13;
dan K-Nearest Neighbor rangka kuda-kuda double fink mampu menahan beban tephra maksimum sebesar 0,64 kPa dan 0,92 kPa.</note>
 <note type="statement of responsibility"></note>
 <classification>0</classification>
 <identifier type="isbn"></identifier>
 <location>
  <physicalLocation>ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala</physicalLocation>
  <shelfLocator></shelfLocator>
 </location>
 <slims:digitals/>
</mods>
<recordInfo>
 <recordIdentifier>123018</recordIdentifier>
 <recordCreationDate encoding="w3cdtf">2024-05-20 13:54:21</recordCreationDate>
 <recordChangeDate encoding="w3cdtf">2024-05-20 14:45:08</recordChangeDate>
 <recordOrigin>machine generated</recordOrigin>
</recordInfo>
</modsCollection>