<![CDATA[Tanah pesisir didominasi lempung marin dan tanah organik tinggi dengan kuat geser rendah, kompresibilitas tinggi, dan sensitif terhadap kadar air serta salinitas, sehingga meningkatkan risiko kegagalan infrastruktur. Penelitian ini mengevaluasi kinerja metode soft computing, Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS), dalam memprediksi kuat geser tak terdrainase (Cu) serta menentukan parameter sifat fisik tanah paling dominan. Data terdiri dari 190 tanah pesisir, meliputi kadar air, berat isi, berat jenis, Atterberg limit, dan liquidity index. ANFIS diterapkan menggabungkan jaringan saraf dan logika fuzzy untuk menangkap hubungan nonlinier dan ketidakpastian data. Hasil menunjukkan ANFIS memiliki performa terbaik (R All = 0,8443; RMSE = 0,1673). Analisis ANFIS dengan performa terbaik mengidentifikasi Plastic Limit (PL) dan Specific Gravity (Gs) sebagai faktor utama yang mempengaruhi kuat geser (Cu). Penelitian ini menunjukkan bahwa komposisi mineral dan densitas partikel tanah di wilayah pesisir berdampak signifikan pada kuat geser tanah, serta efektivitas ANFIS dapat dijadikan alat prediksi awal untuk perencanaan geoteknik dan mitigasi risiko infrastruktur pesisir.]]>
Copyrights © 2026
