Aplikasi Jaringan Saraf Tiruan dengan Metode Fungsi Tan-Sigmoid dalam Memprediksi Kinerja Struktur Bangunan Gedung - Muhammad Gala Garcya; Zulfikar Djauhari; Reni Suryanita (Sainstek (e-Journal), 2021)
Gempa bumi merupakan salah satu ancaman terbesar terhadap gedung, sehingga perlu untuk mendesain gedung dengan memperhitungkan pembebanan gempa bumi yang terjadi. Dengan bantuan software finite element dapat diperoleh respons struktur berupa displacement, velocity, dan acceleration yang terjadi akibat gempa bumi. Jaringan Saraf Tiruan (JST) merupakan salah satu metode yang dapat memprediksi kerusakan bangunan dengan memanfaatkan data respons struktur dengan waktu analisis yang relatif lebih singkat dibandingkan menganalisis struktur satu per satu. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis data gempa dengan magnitude intensitas tinggi yang berbeda-beda. Data input dan output diperoleh melalui software Finite Element untuk menghasilkan jumlah data yang diperlukan JST yaitu sebanyak 4489 data. Pada penelitian ini, komposisi yang digunakan untuk training, testing, dan validating adalah 60%, 25%, dan 15% masing – masingnya. Data input yang digunakan yaitu waktu, acceleration arah x dan y, velocity arah x dan y, serta displacement arah x dan y. Sedangkan untuk data target yang digunakan yaitu kinerja struktur yang ditentukan oleh FEMA 356 dan simpangan antar lantai arah x dan y. Hasil pengujian menunjukkan analisis oleh JST yang menggunakan transfer function Tan-Sigmoid menunjukkan nilai R2 sebesar 97,542% dan Mean Square Error (MSE) yang dihasilkan yaitu sebesar 1,2449.E-07. Hal ini menunjukkan analisis JST dengan transfer function Tan-Sigmoid dapat digunakan untuk memprediksi kinerja dari struktur dengan cepat dan akurat. Dengan demikian metode ini diharapkan dapat direkomendasikan untuk Structural Engineer dan perencana gedung dalam mendesain bangunan gedung bertingkat tahan gempa.