Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Matriks Teknik Sipil
Syahid Fitriady
Program Studi Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Sebelas Maret
Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Engineering Materials Science & Nanotechnology

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
PENERAPAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK (ANN) DALAM MEMPREDIKSI KAPASITAS DUKUNG FONDASI TIANG Raden Harya Dananjaya; Sutrisno Sutrisno; Syahid Fitriady
Matriks Teknik Sipil Vol 10, No 4 (2022): Desember
Publisher : Program Studi Teknik Sipil FT UNS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20961/mateksi.v10i4.65034

Abstract

Beberapa tahun terakhir banyak penelitian terkait prediksi kapasitas dukung fondasi menggunakan artificial neural network (ANN). Keuntungan dari model ANN dibandingkan metode tradisional dalam prediksi kapasitas dukung fondasi adalah kemampuan model ANN untuk menangkap hubungan non linier dan kompleks antara kapasitas dukung dan faktor-faktor yang mempengaruhinya. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan script untuk memprediksi kapasitas dukung fondasi tiang berdasarkan hasil uji CPT menggunakan sistem kecerdasan buatan. Metode yang digunakan adalah artificial neural network (ANN) dengan menggunakan beberapa skenario berdasarkan variasi hidden layer, fungsi aktivasi, dan learning rate. Model dengan performa paling baik berdasarkan metode k-folds cross validation digunakan untuk memprediksi kapasitas dukung fondasi tiang. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode kecerdasan buatan dengan model artificial neural network dapat diterapkan dalam memprediksi kapasitas dukung fondasi tiang. Model yang dihasilkan mampu memprediksi nilai kapasitas dukung dengan nilai R2 mencapai 0,91 saat proses testing.
Co-Authors Raden Harya Dananjaya Sutrisno Sutrisno