Penerapan Metode Bagging untuk Mengurangi Data Noise pada Neural Network untuk Estimasi Kuat Tekan Beton - Setiyorini, Tyas; Wahono, Romi Satria (Journal of Intelligent Systems, 2015)
Beton adalah bahan yang diolah yang terdiri dari semen, agregat kasar, agregat halus, air dan bahan tambahan lainnya. Kuat tekan beton sangat bergantung pada karakteristik dan komposisi bahan-bahan pembentuk beton. Metode neural network memiliki kinerja yang baik dalam mengatasi masalah data nonlinear, namun neural network memiliki keterbatasan dalam mengatasi data noise yang tinggi. Untuk menyelesaikan masalah tersebut diperlukan metode bagging untuk mengurangi data noise pada metode neural network. Beberapa eksperimen dilakukan untuk mendapatkan arsitektur yang optimal dan menghasilkan estimasi yang akurat. Hasil eksperiman dari delapan kombinasi parameter penelitian pada dataset concrete compressive strength dengan neural network didapatkan nilai rata-rata RMSE adalah 0,069 dan nilai RMSE terkecil adalah 0,057, sedangkan dengan menggunakan neural network dan bagging didapatkan nilai rata-rata RMSE adalah 0,062 dan nilai RMSE terkecil adalah 0,055. Hasil eksperimen dari delapan kombinasi parameter penelitian pada dataset slump dengan neural network didapatkan nilai rata-rata RMSE adalah 0,020 dan nilai RMSE terkecil adalah 0,011 sedangkan dengan neural network dan bagging didapatkan nilai rata-rata RMSE adalah 0,016 dan nilai RMSE terkecil adalah 0,010. Maka dapat disimpulkan estimasi kuat tekan beton dengan menggunakan metode bagging dan neural network lebih akurat dibanding dengan metode individual neural network.