## PREDIKSI RESPONS STRUKTUR GEDUNG BERDASARKAN RESPONS SPEKTRUM GEMPA INDONESIA MENGGUNAKAN METODE JARINGAN SARAF TIRUAN
Eki Syahyudi 1) , Reni Suryanita 2) , Zulfikar Djauhari 3)
1 Mahasiswa Magister Teknik Sipil,Universitas Riau, Jl. Subrantas KM 12,5 Pekanbaru 28293 Email : eki.syahyudi@student.unri.ac.id
2 Dosen Magister Teknik Sipil, Universitas Riau, Jl. Subrantas KM 12,5 Pekanbaru 28293 Email : reni.suryanita@lecturer.unri.ac.id
3 Dosen Magister Teknik Sipil, Universitas Riau, Jl. Subrantas KM 12,5 Pekanbaru 28293 Email : zulfikar.djauhari@lecturer.unri.ac.id

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  respons  struktur  gedung  pada  wilayah  gempa  Indonesia  berdasarkan tinjauan displacement dan story  drift dan  mengidentifikasi  keakuratan  metode  Jaringan  Saraf  Tiruan  dalam memprediksi  respons  struktur  gedung  pada  wilayah  gempa  Indonesia.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  nilai respons struktur gedung terbesar terjadi di Kota Palu dengan nilai displacement 6,36x10 -2 m dan story drift 6,197 x10 -3 m pada  mutu beton fc’ 20 MPa dengan kondisi tanah lunak. Untuk potensi Jaringan Saraf Tiruan dalam  memprediksi respons struktur gedung dengan tingkat akurasi ( R 2 ) berkisar antara 96,62% hingga 99,08%, serta nilai Mean-Squared Errors ( MSE ) sebesar 2,95x10 -7 untuk training set data dan 6,40x10 -7 untuk testing set data. Hal ini menyatakan bahwa dengan metode JST sangat mampu memprediksi respons struktur gedung yang ditinjau dengan sangat baik.
kata kunci : respons struktur, jaringan saraf tiruan

## Abstract
This  subject  purports  to  examine  the  response  of  building  structures  in  the  Indonesian  quake  region  based  on  the displacement  and  story  drift  reviews  and  to  identify  the  accuracy  of  the  neural  network  method  in  predicting  the structural response of buildings in the Indonesian quake region.The results showed that the largest building structure response  value  occurred  in  the  Palu  City  with  a  displacement  value  of  6,36x10 -2 m  and  story  drift  6,197x10 -3 m  at concrete quality of fc' 20 MPa with soft soil condition. For the potential of artificial neural network in predicting the response of building structure with an accuracy level (R 2 ) ranged from 96,62% to 99,08%, and mean value of Squared Errors (MSE) 2,95x10 -7 for the training data set and 6,40x10 -7 for testing data sets. This intimates that the ANN method is really capable of predicting the well-reviewed structure response of the edifice.
Keywords : structural response, artificial neural network

## PENDAHULUAN
Gempa  merupakan  kejadian  unik,  tidak bisa ditentukan, baik waktu kejadian, lamanya waktu berlangsung (durasi) maupun kekuatan. Dengan  keadaan  tersebut  gempa  bumi  tidak bisa  dicegah,  maka  yang  dapat  dilakukan adalah bagaimana mengatasi atau memperkecil  kerusakan  yang  ditimbulkan akibat  gempa  bumi.  Selain  itu  gempa  bumi dapat  mengakibatkan  kerugian  besar  bagi infrastruktur,  harta  dan  jiwa  manusia  itu sendiri.  Beban  gempa  menjadi  aspek  penting yang  perlu  diperhitungkan  dalam  mendesain bangunan gedung terutama dari segi struktural. Perencanaan  gedung  bertingkat  tahan  gempat mestinya  disesuaikan  dengan  standar  yang telah ada, untuk perencanaan dapat digunakan standar  perencanaan  ketahanan  gempa  untuk
struktur  bangunan  gedung  yang  tertuang  pada SNI  1726-2012,  pada  peraturan  ini  dilakukan spesifikasi  pada  letak  koordinat  lokasi  yang akan diteliti.
Jaringan  Saraf  Tiruan  merupakan salah  satu  metode  untuk  memodelkan  cara kerja  atau  fungsi  sistem  saraf  manusia  dalam melaksanakan  tugas  tertentu.  Berdasarkan uraian  tersebut  maka  penelitian  ini  akan difokuskan  untuk  mengidentifikasi  respons struktur gedung akibat gempa dengan mengacu  pada  SNI  03-1726-2012  dan  tingkat ketelitian  Jaringan  Saraf  Tiruan  dalam memprediksi  hasil  respons  struktur  gedungdi kota Pekanbaru. Selanjutnya prediksi dilakukan  pada    mutu  beton  yang  digunakan fc’20MPa ,
Untuk rumusan masalah penelitian  ini diuraikan sebagai berikut :
1. Bagaimana  respons  struktur  gedung  di
Indonesia berdasarkan peta gempa Indonesia  2010  dengan  respons  spektrum gempa    ditinjau  dari Displacement dan Story Drift.
2. Bagaimana  akurasi  Jaringan  Saraf  Tiruan (JST)  untuk    memprediksi  struktur  gedung berdasarkan  respons  spektrum  gempa Indonesia.

## Gempa Bumi
Menurut Schodek  (1999) gempa bumi terjadi  akibat  fenomena  getaran  pada  kerak bumi.  Gempa  ini  menjalar  dalam  bentuk gelombang..  Gelombang  ini  mempunyai  suatu energi  yang  dapat  menyebabkan  permukaan bumi  dan  bangunan  bergetar.  Getaran  ini menimbulkan gaya-gaya pada struktur bangunan.
Menurut    Chen,  W.F  dan  Lui  (2006) gempa  bumi  merupakan  getaran  yang  terjadi pada  permukaan  tanah  disebabkan  oleh aktivitas  tektonik,  vulkanisme,  longsoran termasuk  batu,  bahan  peledak.  Dari  semua penyebab tersebut, goncangan yang disebabkan  tektonik  merupakan  penyebab utama kerusakan struktur dan perhatian utama dalam kajian tentang bahaya gempa.

## Analisis Ragam
Analisis  ragam  ( modal  analysis ) adalah  analisis  yang    menentukan  gerak struktur  pada  kondisi  getaran  bebas,  dimana gerakannya  hanya  dipengaruhi  oleh  kondisi awal.  Kondisi  seperti  ini  jarang  dijumpai, namun  analisis  ini  memberikan  sifat  dinamis yang  paling penting dari struktur yaitu perioda natural  dan  pola  perubahan  bentuk  ( mode shapes ).
Analisis  Getaran  Bebas  Struktur Analisis getaran bebas struktur ( free vibration )  adalah  analisis  linear  dinamik yang  dilakukan  untuk  memperoleh  pola perpindahan  dan  frekuensi  getar  struktur yang  bergetar  secara  alami  tanpa  pengaruh beban  luar  (Computer  &  Structures,  Inc, 2013).  Analisis  getaran  bebas  disebut  juga dengan analisis
ragam ( modal
analysis ).(Salim, 2016)
Respons Spektrum Gempa
Respons  spektrum  adalah  grafik yang  menyatakan  hubungan  antara  perioda getar  struktur (T) dengan  respons  struktur maksimum saat mengalami getaran tertentu. Respons  spektrum  disederhanakan  dalam bentuk  grafik  yang  ditampilkan  pada Gambar 1.

## Gambar 1 Desain Respons Spektrum Sumber : SNI1726-2012
Prosedur  penentuan  grafik  respons spektrum gempa adalah sebagai berikut : 1. Menentukan parameter respons spektrum percepatan gempa PGA, Ss, S1 pada peta gempa Indonesia 2010.
2. Menentukan  kelas  situs  berdasarkan kondisi jenis tanah.
3. Menentukan faktor amplifikasi F PGA , F a dan F v berdasarkan parameter respons spektrum percepatan  gempa  ditampilkan  pada  Tabel 1dan Tabel 2.
4. Menghitung  koefisien  percepatan  tanah puncak  ( PGA M ),  nilai  percepatan  tanah puncak  terpetakan  ( PGA )  dan  koefisien situs  ( F PGA ),    berdasarkan  Tabel  3periode pendek ( S DS ) dan periode 1 detik ( S D1 )
5. Menghitung T 0 dan T s
Tabel 1. Faktor amplifikasi untuk periode 0 detik dan 0,2 detik ( F PGA /F a )
Kelas
Situs Parameter respons spectral percepatan gempa (MCER) terpetakan pada perioa pendek, T=0,2 detik, Ss Ss ≤ 0,25 Ss = 0,5 Ss = 0,75 Ss = 1,0 Ss ≥ 1,25 SA SB SC SD SE 0,8 1,0 1,2 1,6 2,5 0,8 1,0 1,2 1,4 1,7 0,8 1,0 1,1 1,2 1,2 0,8 1,0 1,0 1,1 0,9 0,8 1,0 1,0 1,0 0,9 Sumber : SNI1726-2012
Tabel 2. Faktor amplifikasi untuk periode 1 detik ( F v )
Kelas Situs Parameter respons spectral percepatan gempa (MCER) terpetakan pada perioa pendek, T=0,2 detik, Ss S1 ≤ 0,1 S1 = 0,2 S1 = 0,3 S1 = 0,4 S1 ≥ 0,5 SA SB SC SD SE 0,8 1,0 1,7 2,4 3,5 0,8 1,0 1,6 2 3,2 0,8 1,0 1,5 1,8 2,8 0,8 1,0 1,4 1,6 2,4 0,8 1,0 1,3 1,5 2,4 Sumber : SNI1726-2012 Tabel 3.Koefisien situs, F PGA Kelas Situs PGA 0,1 PGA = 0,2 PGA = 0,3 PGA = 0,4 PGA 0,5 SA 0,8 0,8 0,8 0,8 0,8 SB 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 SC 1,2 1,2 1,1 1,0 1,0 SD 1,6 1,4 1,2 1,1 1,0 SE 2,5 1,7 1,2 0,9 0,9 Sumber : SNI1726-2012
Menurut  SNI  1726-2012  periode pendekatan  ( T a ) dalam  detik,  ditentukan  dari persamaan berikut :
T a  = C t (H n ) x (1)
Dimana H n adalah  ketinggian  struktur di  atas  dasar  sampai  ketinggian  struktur  (m) dan koefisien C t dan x ditentukan dari Tabel 4. Periode  fundamental  ( T )  tidak  boleh melebihi  hasil  perkalian  dari  koefisien  untuk batasan atas periode yang dihitung ( C u ) dengan periode fundamental pendekatan ( T a ). Koefisien C u ditentukan dengan Tabel 5.
Tabel 4. Koefisien C t dan x
Tipe Struktur C t x Rangka baja pemikul momen 0,0724 0,8 Rangka beton pemikul momen 0,0466 0,9 Rangka baja dengan bresing eksentris 0,0731 0,75 Rangka baja dengan bresing terkekang terhadap tekuk 0,0731 0,75 Semua sistem struktur lainnya 0,0488 0,75 Sumber : SNI1726-2012
Tabel 5.  Koefisien C u Parameter percepatan respons spektral desain pada 1 detik, S D1 C u Lebih dari atau sama dengan 0,4 1,4 0,3 1,4 0,2 1,5 0,15 1,6 Kurang dari atau sama dengan 0,1 1,7 Sumber : SNI 1726-2012

## Jaringan Saraf Tiruan
Menurut  Suyanto  (2014)  Jaringan saraf  tiruan  adalah  prosesor  tersebar  paralel yang sangat besar yang memiliki kecenderungan untuk menyimpan pengetahuan yang  bersifat  pengalaman  dan  menyerupai otak  manusia  dalam  dua  hal  yaitu  : Pengetahuan diperoleh jaringan melalui proses belajar  dan  kekuatan  hubungan  antar sel  saraf (neuron)  yang  dikenal  seabgai  bobot  –  bobot sinaptik digunakan untuk menyimpan pengetahuan.
Model  jaringan  saraf  tiruan  salah satunya adalah Backpropagation , yaitu algoritma  pembelajaran  yang  terawasi  dan biasanya  digunakan  oleh  perceptron  dengan banyak  lapisan  untuk  mengubah  bobot-bobot yang  terhubung  dengan  neuron-neuron  yang ada  pada  lapisan  tersembunyi.  Algoritma backpropagation    menggunakan error  output untuk  mengubah  nilai  bobot-bobotnya  dalam arah mundur ( backward ). Untuk  mendapatkan error , tahap peramban maju ( forward propagation ) harus dikerjakan terlebih dahulu.(Sri, 2004).
Gambar 2. Arsitektur jaringan backpropagation Sumber : (Jek Siang, 2005)
Ada  2  kriteria tingkat  kesalahan  suatu prediksi yang dapat ditentukan untuk mengetahui akurasi prediksi, yaitu :
1. Mean -Squared Errors (MSE)
Merupakan  besarnya  tingkat  kesalahan hasil  prediksi,  dimana  semakin  kecil (mendekati  0)  nilai MSE maka  hasil prediksi  akan  semakin  akurat.  Nilai MSE dapat dihitung dengan persamaan berikut.
(2)
Dengan T k Y k = selisih nilai output aktual dan prediksi JST.
2. Koefisien Determinasi ( R 2 )
Menurut  Supriyadi    (2013),  nilai R 2 dihitung    dengan  Persamaan  3,  yaitu merupakan  fungsi  dari  selisih output prediksi  JST  ( Y k )  dengan  nilai  target  ( T k ). Besaran T avg adalah nilai rerata dari seluruh nilai  target  sebanyuak n buah  data. Semakin  baik  prediksi  JST  terhadap  nilai yang  sebenarnya  (target),  maka  nilai R 2 mendekati 1.
[ ∑ ∑ ( ) ]

## METODOLOGI PENELITIAN

## 1 Data Struktur Gedung
Struktur  gedung  yang  ditinjau  adalah Gedung Pusat Informasi Pengembangan Permukiman  dan  Bangunan  (PIP2B)  Propinsi Riau.  Posisi  yang  ditinjau  berada  pada  pusat massa  lantai  atap  gedung,  yang    dinilai mengalami respons struktur terbesar .

## Gambar 3. Bentuk struktur gedung PIP2B
1. Material komponen struktur
a. Mutu beton = fc’ 20 MPa
b. Modulus elastisitas beton,
E c = 4700  20 = 21019,039 MPa c. Rasio poisson , v  = 0,2
d. Berat jenis, W c = 2400 kg/m 3 e. Tulangan leleh, fy = 400 MPa
f. Modulus elastisitas baja,
E s = 200.000 MPa
g. Rasio poisson, v = 0,3
h. Massa jenis,  = 7850 kg/m 3

## 2 Respons Spektrum
Dalam  penelitian  ini,  dipilih  34  ibu kota  provinsi  dan  6  kota  besar  lainnya  di Indonesia  dengan  3  (tiga)  jenis  tanah  (tanah keras,  tanah  sedang  dan  tanah  lunak)  sebagai perwakilan  lokasi  gempa.  Grafik  respons spektrum dipermukaan tanah untuk setiap jenis tanah  dan  lokasi  gempa  dapat  ditentukan
berdasarkan  prosedur  yang  ditetapkan  SNI 1726-2012.  Adapun  grafik  respons  spektrum dipermukaan  tanah  untuk  kota  Pekanbaru dengan  jenis  tanah  keras,  sedang  dan  lunak adalah sebagai berikut.
Selanjutnya  ditampilkan  Tabel  6  dan Gambar  4,  sebagai  tahap  awal  respons spektrum yang digunakan pada Kota Pekanbaru  dengan  jenis  tanah  keras,  tanah sedang dan tanah lunak.
Tabel 6. Respons spektrum Pekanbaru Tanah Keras Tanah Sedang Tanah Lunak PGA 0.214 PGA 0.214 PGA 0.214 SS 0.435 SS 0.435 SS 0.435 S1 0.273 S1 0.273 S1 0.273 FPGA 1.186 FPGA 1.371 FPGA 1.628 FA 1.2 FA 1.452 FA 1.909 FV 1.527 FV 1.854 FV 2.908 PSA 0.254 PSA 0.294 PSA 0.349 SMS 0.522 SMS 0.631 SMS 0.83 SM1 0.417 SM1 0.506 SM1 0.794 SDS 0.348 SDS 0.421 SDS 0.553 SD1 0.278 SD1 0.337 SD1 0.529 T0 0.16 T0 0.16 T0 0.191 TS 0.799 TS 0.802 TS 0.957 Sumber : SNI 1726-2012
Gambar 4. Respons spektrum Pekanbaru sumber : SNI 1726-2012
Setelah dilakukan perhitungan analisis menggunakan software elemen hingga, didapatkan  nilai displacement dan story  drift .
Hal ini dapat dilihat pada Tabel 7.
0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,000 2,000 4,000 Ko ef is ien Gem p a S a ( g ) Periode, T (det) Lunak Keras Sedang
Tabel 7. Displacement dan Story Drift fc’ 20 MPa Kota Pekanbaru Keras Sedang Lunak Displ X (m) 0.0143 0.0174 0.0245 Displ Y (m) 0.0144 0.0175 0.0271 Drift X (m) 0.001334 0.001625 0.002281 Drift Y (m) 0.001410 0.001720 0.002638
Selanjutnya  sebagai  data  untuk  proses jaringan saraf tiruan, diperlukan nilai displacement dan story  drift wilayah  gempa Indonesia. Adapaun lokasi kota yang dianalisis terlihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Variasi lokasi data Training
No  Lokasi
No  Lokasi 1 2 3
4 5 6 7
8 9
10 11 12 13 14 15
16 17 Banda Aceh Medan Padang Pekanbaru Jambi Bengkulu Palembang B. Lampung P. Pinang T.Pinang Serang Jakarta Bandung Semarang Yogyakarta Surabaya Denpasar 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 Mataram Kupang Pontianak Palangkaraya Samarinda Banjarmasin Tanjung Selor Manado Gorontalo Palu Mamuju Kendari Makassar Ambon Sofifi Jayapura Manokwari Tabel 9. Variasi lokasi data Testing No  Lokasi No  Lokasi 1 2 3 Bukittinggi Surakarta Balikpapan 4 5 6 Kotamobagu Timika Selatpanjang

## 3 Arsitektur Jaringan Saraf Tiruan
Analisis  respons  struktur  gedung PIP2B  pada  34  Ibu  Kota  di  Indonesia  dan  6 Kota  sebagai testing memerlukan  parameter input dan output. Adapun  parameter input dipilih  mutu  beton,  jenis  tanah  dan  parameter gempa  (nilai PGA,  S DS ,  S D1 ,  T 0 dan T S ), sedangkan untuk parameter output dipilih nilai displacement dan story  drift arah  X  dan  Y.
Sehingga  ringkasan  arsitektur  JST  terdiri  dari 1 input layer dengan 7 neuron , 1 hidden layer dengan 15 neuron dan 1 output layer dengan 4 neuron .  Adapun  bentuk  arsitektur  JST  dilihat pada Gambar 5.
Adapun  rincian  Ibu  Kota  Provinsi  di Indonesia  yang  digunakan  untuk training dan testing antara lain.
1. Kota untuk Training , Ambon, Banda Aceh,
Bandar Lampung, Bandung, Banjarmasing, Bengkulu,  Denpasar,  Gorontalo,  Jakarta, Jambi, Jayapura, Kendari, Tanjung Pinang, Kupang,  Makassar,  Mamuju,  Manado, Manokwari,  Mataram,  Medan,  Padang, Palangkaraya,  Palembang,  Palu,  Pangkal Pinang,  Pekanbaru,  Pontianak,  Samarinda, Semarang, Serang, Sofifi, Surabaya,
Tanjung Selor, dan Yogyakarta.
2. Kota  untuk Testing, Kota  Balikpapan,
Bukit  Tinggi,  Kotamobagu,  Selatpanjang, Surakarta dan Timika.

## Gambar 5. Arsitektur JST
Untuk  mutu  beton,  digunakan fc’ 20 MPa,  sedangkan  untuk  jenis  tanah  digunakan simbol  1  adalah  tanah  keras,  2  adalah  tanah sedang  dan  3  adalah  tanah  lunak.Selanjutnya kinerja  JST  akan  diperiksa  terhadap  koefisien determinasi  ( R 2 )  sudah  lebih  besar  dari  80%, maka kinerja JST mampu memprediksi output dengan  baik.  Kemudian  terhadap  data testing yang  ada  akan  dilakukan  proses  JST  setelah dilakukan training terlebih  dahulu  terhadap data yang telah ditentukan. Pada proses testing akan  dianalisisa  kembali  parameter MSE dan R 2 . JST  dianggap  sudah  mampu  dalam memprediksi respons struktur berupa displacement dan story  drift jika  hasil MSE dan R 2 pada  proses testing sudah  memenuhi syarat.

## HASIL DAN PEMBAHASAN 1 Analisis Ragam
Gambar 6. Partisipasi massa ragam kulmulatif
Berdasarkan SNI
1726-2002 partisipasi massa dalam menghasilkan respons total  harus  mencapat  sekurang-kurangnya 90%. Dari hasil analisis ragam yang dilakukan terhadap gedung PIP2B didapatkan ragam  ke- 47  dengan  angka  99,99%  dan  100%  untuk arah  X  dan  Y.  dengan  demikian  maka  syarat partisipasi  massa  ragam  kumulatif  sudah melebihi  ambang  batas  90%  dan  telah memenuhi syarat SNI 1726-2002.

## 2 Analisis Respons Struktur
Setelah  melakukan  analisis  respons struktur pada seluruh wilayah gempa Indonesia, maka didapatkan nilai displacement dan story  drift masing-masing  Ibu  Kota Propinsi.
Dari  nilai  respons  struktur  yang  telah dianalisis, didapatkan untuk nilai displacemen t dan story  drift terbesar  terjadi  di  Kota  Palu dengan nilai 0,0636 m dan 0,006197 m.
3 Prediksi Respons Struktur menggunakan JST Pada  proses  ini  dilakukan trial secara acak  pada  data training tanpa  mengurutkan parameter  dari    terbesar  hingga  terkecil ataupun  sebaliknya,  data training di  acak untuk  mengetahui  bagaimana  akurasi  JST dalam memprediksi. Selanjutnya data training akan  di trial dan  di  ajarkan  pada software Matlab  r2009a.  Pada  proses  training  JST, ditetapkan  jumlah  iterasi  sebanyak  10.000 epochs. Koefisien learning  rate  default sebesar  0,01  dengan  1 hidden  layer yang berjumlah 15 neuron. Adapun prediksi respons struktur  pada  displacement  dan  story  drift ditampilkan pada gambar berikut .
Gambar 7. Hasil prediksi Displacement arah X JST dan Target
Gambar 8. Hasil prediksi Displacement arah Y JST dan Target
Gambar 9. Hasil prediksi Story Drift arah X JST dan Target
Gambar 10. Hasil prediksi Story Drift arah Y JST dan Target
4 Nilai Mean-Squared  Errors  (MSE) dan Koefisien Determinasi ( R 2 ) Untuk  mengetahui    keakuratan    dari penggunaan  metode  jaringan  saraf  tiruan,
digunakan  perhitungan Mean-Squared  Errors (MSE) ,  pada  proses  training  jaringan  sarf tiruan  yang  lakukan  dengan software Matlab R2009a,  didapatkan  validasi  terbaik  terjadi pada  iterasi  ke  9.449  dari  total  10.000  iterasi. Setelah  dilakukan  proses  perhitungan  nilai rata-rata MSE akhir untuk proses training dan testing ,  maka  secara  berurutan  nilai  yang dihasilkan adalah 0,000000295
dan 0,0000006402. Dapat diarttikan bahwa tingkat akurasi  jaringan  saraf  tiruan  adalah  sangat baik, karena nilai MSE yang dihasilkan sangat mendekati 0.
Gambar 11. Nilai MSE pada proses training
Pembuktian  selanjutnya  bahwa  nilai jaringan  saraf  tiruan  yang  digunakan  telah akurat dengan menggunakan Koefisien Determinasi ( R 2 ). Nilai R 2 yang telah dihitung menggunakan software Matlab R2009a ditampilkan pada gambar berikut.
Gambar 12. Nilai R pada proses training
Untuk  perhitungan  nilai R 2 yang semakin  mendekati  nilai  1  maka  dinyatakan bahwa  proses  prediksi  jaringan  saraf  tiruan sangat  baik.  Adapun  nilai R 2 yang  telah didapatkan  berkisar  antara  96,08%  hingga
99,62%,  sehingga  disimpulkan  akurasi  dari jaringan saraf tiruan sangat baik.

## KESIMPULAN
1. Dari  hasil  analisis  didapatkan  pola  nilai displacement dan story  drift di  wilayah spektrum gempa Indonesia, mengikuti pola percepatan  muka  tanah  puncak  ( PGA ), dengan  semakin  tinggi  nilai  ( PGA )  maka nilai displacement dan story  drift akan semakin besar.
2. Respons  struktur  gedung  pada  wilayah Indonesia  berdasarkan  respons  spectrum gempa Indonesia SNI 03-1726-2012 menghasilkan  respons  struktur  terbesar  di Kota  Palu  dengan  nilai displacement arah Y,  jenis  tanah  lunak  sebesar  0,0636  m, untuk story  drift arah  Y,  jenis  tanah  lunak sebesar 0,006197 m. 3. Mean Squared Errors ( MSE ) pada displacement dan story  drift pada  tahap training dan testing JST  tergolong  sangat kecil,  dengan  nilai  rata-rata MSE akhir sebesar  2,95x10 -7 dan  6,402x10 -7 .  Prediksi
JST  mampu  memprediksikan  hasil  yang sangat baik.
4. Koefisien  determinasi  ( R 2 )  pada training dan testing JST  berkisar  96,08%  hingga 99,62%  sehingga  disimpulkan  bahwa akurasi jaringan saraf tiruan sangat baik.

## SARAN
1. Dengan  berbasis software JST  sebagai  alat bantu  dalam  proses  pengajaran  dan pengujian  ( training dan testing ),  prediksi tidak hanya dapat dilakukan pada displacement atau story  drift, namun respons  dapat  dilakukan  pada  gaya  dalam, base  shear ,  kecepatan,  percepatan  dan lain sebagainya  yang  masih  berkaitandengan respons struktur gedung maupun bangunan lainnya.
2. Jumlah  lapisan  dan  neuron  pada hidden layer dapat divariasikan untuk mendapatkan  hasil  yang  optimum  dalam prediksi JST.
3. Metode  JST  dapat  digunakan  dalam berbagai proses analisis dalam bidang ilmu Teknik Sipil, tentunya disesuaikan terhadap proses penelitian yang dilakukan.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Pada kesempatan ini penulis mengucapkan terimakasih dan penghargaan yang sebesarnyakepada :
1. Bapak  Prof.  Dr.  H.  Zulkarnain,  SE., MM  selaku  Direktur  Program  Pasca Sarjana Universitas Riau.
2. Bapak  Dr.  Zulfikar  Djauhari,  MT selaku  Koordinator  Program  Studi Magister  Teknik  Sipil  Universitas Riau.
3. Ibu  Dr.  Reni  Suryanita,  MT  selaku Ketua Komisi Pembimbing dan Bapak Dr.  Zulfikar  Djauhari,  MT  selaku anggota  Komisi  Pembimbing,  yang telah meluangkan waktu untuk membimbing  penulis  mulai  dari  awal penelitian hingga selesainya
penelitian.
4. Kepada Orang tua, dan adik-adik yang telah dengan sabar dan penuh semangat memberikan motivasi kepada penulis hingga selesai penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Chen, W.F., Lui, E. M. (2006). Earthquake Engineering for Structural Design . Florida. Jek  Siang,  J.  (2005).  Jaringan  Syaraf Tiruan Pemrogramannya Menggunakan Matlab. Yogyakarta. Salim,  V.  (2016).  Evaluasi  Jaringan  Saraf Tiruan  Dalam  Memprediksi  Respons Struktur Gedung Bertingkat Berdasarkan Spektra Gempa di
Wilayah Indonesia, 3 , 1–10. Schodek,  D.  L.  (1999). Struktur  Edisi kedua . Jakarta: Erlangga.
SNI-1726-2012.
(2012). Tata cara perencanaan  ketahanan  gempa  untuk struktur  bangunan  gedung  dan  non gedung. Retrieved from www.bsn.go.id Sri,  K.  (2004).  Membangun  Jaringan Syaraf  Tiruan  Menggunakan  Matlab & Excel Link. Yogyakarta. Supriyadi,  D.  (2013).  Sistem  Informasi Penyebaran Penyakit Demam Berdarah Menggunakan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation, 6–11. Suyanto.  (2014). Artificial  Intelligence (Searching-Reasoning-Planning- Learning) (2nd ed.). Bandung.