<![CDATA[Bata ringan Autoclaved Aerated Concrete (AAC) adalah salah satu jenis bata ringan yang paling umum digunakan dan memiliki banyak kelebihan dibandingkan dengan batu bata merah. Dalam proses fabrikasinya, komposisi dari unsur penyusun bahan-bahannya perlu dioptimalkan untuk menghasilkan produk dengan kualitas terbaik. Diantara kualitas yang paling penting dimiliki oleh bata ringan adalah densitas dan kuat tekan. Dalam penelitian ini, dikembangkan model regresi linier dan neural network untuk memprediksi densitas dan kuat tekan dari bata ringan AAC dengan input berupa komposisi dari unsur-unsur penyusunnya. Model ini dikembangkan dengan bahasa pemrograman Python dan dengan bantuan sejumlah package di dalamnya, seperti numpy, pandas, dan scikit-learn. Model yang dikembangkan dievaluasi dengan metrik RMSE (Root Mean Square Error) dan R2 (R-squared). Didapatkan bahwa model dengan performa terbaik adalah model neural network dengan 80 hidden node, dengan RMSE sebesar 0.0943 dan R2 sebesar 0.8701.]]>
Copyrights © 2024
