J URNAL S AINSTEK STT P EKANBARU - V OL . 09 N O . 01 (2021)
Terbit online pada laman web jurnal : http://jurnal.sttp-yds.ac.id

## SAINSTEK
(e-Journal)
|    ISSN (Print) 2337-6910    |    ISSN (Online) 2460-1039    |
Aplikasi  Jaringan  Saraf  Tiruan  dengan  Metode  Fungsi  Tan-Sigmoid  dalam Memprediksi Kinerja Struktur Bangunan Gedung
Muhammad Gala Garcya a , Zulfikar Djauhari b , Reni Suryanita c
a Mahasiswa Pascasarjana Teknik Sipil Universitas Riau, Kampus Binawidya Jl. HR. Soebrantas, Pekanbaru 28292, Indonesia
b,c Dosen Pascasarjana Teknik Sipil Universitas Riau, Kampus Binawidya Jl. HR. Soebrantas, Pekanbaru 28292, Indonesia

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T
Sejarah Artikel: Diterima Redaksi: 25 Juni 2020 Revisi Akhir: 24 Mei 2021 Diterbitkan Online : 17 Juni 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  s oftware 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,  a cceleration 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 R 2 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.
K ATA K UNCI
Respons struktur
Prediksi Kinerja Struktur
Transfer function Tan-Sigmoid Magnitude Mean Square Error (MSE)

## K ORESPONDENSI
Telepon: +62-812-751-3783 E-mail: reni.suryanita@eng.unri.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Industri  global  saat  ini  telah  mengalami peningkatan  yang  sangat  pesat  dan  menyebabkan munculnya berbagai macam perubahan dalam memudahkan  dan memenuhi  kebutuhan manusia. Revolusi  industri  saat  ini  telah  mencapai  4.0,  yang  mana pada  zaman  ini  manusia  telah  dapat  menggunakan  dan menyelesaikan  segala  permasalahan  hidup  dengan memanfaat  teknologi  seperti  internet  dan  kecerdasan
buatan  yaitu  dengan  menggunakan  AI  ( Artificial
Intelligence ). Dengan adanya AI keselamatan dan kemaslahatan  hidup  manusia  juga  akan  dapat  diprediksi dan bencana alam juga dapat dihindari. Berdasarkan data bencana  alam,  gempa  bumi  adalah  salah  satu  bencana yang  cukup  sering  terjadi  di  Indonesia  dan  merupakan salah  satu  hal  yang  paling  ditakuti  karena  tidak  dapat diprediksi akan terjadinya.
Menurut  Setiawan  (2017)  gempa  tidak  dapat diprediksi  kekuatan,  kapan  dan  dimana  akan  terjadi,
fenomena  alam  ini  menjadi  salah  satu  faktor  perusak utama bagi wilayah - wilayah yang dilewati jalur patahan. Kerugian  yang  diakibatkan  gempa  sangat  besar,  mulai dari  kerusakan  sarana  -  prasarana  infrastruktur,  ekonomi dan juga banyak menelan korban jiwa.
Struktur  bertingkat  adalah  salah  satu  bentuk konstruksi  yang  paling  rentan  dan  memiliki  resiko  tinggi terhadap  gempa  bumi,  hal  ini  disebabkan  karena  gempa bumi  dapat  menggerakkan  tanah  sehingga  dapat menyebabkan  keruntuhan  bangunan  akibat  pergesaran tanah.
Penelitian  ini  juga  akan  menggunakan  metode Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST)  untuk  memprediksi  tingkat kinerja  struktur  dengan  menggunakan  berbagai  lokasi gempa  yang  bervariasi.  Jaringan  saraf  tiruan  yang dihasilkan  dari  suatu  program  menunjukkan  data  yang dapat  dipercaya  sebagai  data  prediksi  yang  memiliki tingkat kesalahan yang cukup tergolong rendah.
JST  juga  dapat  dilakukan  dalam  berbagai  model bangunan  struktur  seperti  gedung,  tower,  bahkan  pada jembatan. Dengan demikian hasil penelitian ini diharapkan  untuk  mempermudah  dalam  mendesain  suatu struktur yang tahan gempa.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Analisis Modal
Getaran  bebas  struktur  adalah  getaran  yang  terjadi akibat  bekerjanya  gaya  yang  ada  dalam  struktur  itu sendiri  tanpa  adanya  gaya  luar.  Gaya  yang  bekerja merupakan  gaya  bebas  gesekan  dan  berat  struktur tersebut.  Sistem  yang  begetar  akan  menghasilkan  satu atau  lebih  frekuensi  natural  yang  merupakan  dinamika dari distribusi massa dan kekakuan struktur.
Getaran juga terjadi akibat rangsangan gaya luar yang disebut  juga  getaran  paksa,  jika  frekuensi  yang diakibatkan  oleh  rangsangan  luar  sama  dengan  frekuensi natural  maka  akan  terjadi  resonansi  yang  berbahaya  bagi struktur.  Perhitungan  frekuensi  natural  merupakan  hal yang  sangat  penting  dan  utama  dalam  suatu  perencanaan agar  terhindar  dari  bahaya  keruntuhan  akibat  frekuensi tersebut.
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 bentuknya ( mode shape ).
Persyaratan  jumlah  ragam  telah  diatur  pada  Pasal 7.9.1  SNI  1726-2019  dimana  jumlah  ragam  harus  cukup untuk mendapatkan partisipasi massa ragam terkombinasi sebesar  paling  sedikit  90%  dari  massa  aktual  dalam masing-masing  arah  horizontal  ortogonal  dari  respon
yang  ditinjau  oleh  model.  Apabila  belum  mencukupi, maka  jumlah  ragam  harus  ditambah  sampai  memenuhi syarat partisipasi massa ragam.

## 2.2. Analisis Riwayat Waktu
Metode  analisis  gempa  yang  digunakan  untuk merencanakan bangunan tahan gempa dapat diklasifikasikan  menjadi  dua,  yaitu  analisis  statik  dan analisis  dinamik  (Chopra,  1995).  Dalam  menganalisis perilaku  struktur  yang  mengalami  gaya  gempa,  semakin teliti  analisis  yang  dilakukan  maka  perencanaannya semakin ekonomis dan dapat diandalkan. Untuk bangunan satu tingkat dapat direncanakan hanya dengan menetapkan  besarnya  beban  lateral  yang  dapat  ditahan elemen  struktur  dan  dengan  mengikuti  ketentuan- ketentuan dalam peraturan.
Secara umum analisis struktur terhadap gempa dibagi menjadi dua macam, yaitu:
1. Analisis  beban  statik  ekuivalen  yaitu  suatu  cara analisis struktur dimana pengaruh gempa pada struktur dianggap  sebagai  beban  statik,  horizontal  yang diperoleh  dengan  hanya  memperhitungkan  respons ragam  getar  yang  pertama.  Biasanya  distribusi  gaya geser  tingkat  ragam  getar  yang  pertama  ini disederhanakan sebagai segitiga terbalik.
2. Analisis  dinamik  yaitu  analisis  struktur  dimana pembagian  gaya  geser  gempa  diseluruh  tingkat diperoleh dengan memperhitungkan pengaruh dinamis gerakan  tanah  terhadap  struktur.  Analisis  dinamik dibagi menjadi 2, yaitu:
Analisis ragam respons spektrum dimana total respons didapat  melalui  superposisi  dari  respon  masing-masing ragam getar.
Analisis  riwayat  waktu  dimana  pada  model  struktur diberikan  suatu  catatan  rekaman  gempa  dan  respons struktur  dihitung  langkah  demi  langkah  pada  interval tertentu.  Pada  analisis  dinamik  riwayat  waktu,  beban gempa  yang  dimasukkan  dalam  pembebanan  struktur adalah  rekaman  gerakan  tanah  ( ground motion )  dari gempa-gempa yang telah terjadi.
Analisis  riwayat  waktu  ini  juga  dapat  mengakibatkan deformasi  pada  struktur  sebagaimana  beban  lainnya. Adapun  salah  satu  yang  dapat  terjadi  yaitu  simpangan antar  lantai  atau  yang  mana  dikenal  sebagai  istilah story drift . Pada SNI 1726-2019 tentang Tata Cara Perencanaan Ketahanan Gempa Untuk Struktur Bangunan Gedung Dan Non Gedung mengatur pada Pasal 7.12.1 tentang Batasan Simpang  antar  lantai  tingkat  yaitu  dapat  dilihat  pada Tabel 1 berikut.

## Tabel 1 Simpangan antar Lantai Ijin ∆a (SNI 1726-2019)

## 2.3. Analisis Jaringan Saraf Tiruan (JST)
Jaringan saraf tiruan (JST) merupakan suatu sistem yang  mempunyai  kerja  seperti  otak  manusia,  sistem  ini dapat  memodelkan  hal  yang  kompleks  antara input dan output untuk  menetukan  suatu  pola  tertentu.  Penggunaan JST menghasilkan pendekatan  yang bagus dalam analisis respon spektrum.
Dilihat  dari  segi  fungsi,  JST  diciptakan  untuk merancang suatu komputer, yang dapat difungsikan untuk melakukan  proses  belajar  dari  suatu  contoh  kejadian. Sedangkan dari struktur rancangan, JST merupakan suatu alat  penghitung  yang  ditujukan  untuk  dapat  melakukan sesuatu  yang  serupa  dengan  cara  kerja  jaringan  biologi otak  manusia (Wijaya et al.,  2016). Menurut Sutojo et al (2010), kelebihan JST adalah sebagai berikut: 1. Belajar adaptive , yaitu kemampuan
untuk mempelajari bagaimana
melakukan pekerjaan berdasarkan  data  yang  diberikan  untuk  pelatihan  atau pengalaman awal.
2. Self - organisation , yaitu JST dapat membuat organisasi sendiri  atau  representasi  dari  informasi  yang diterimanya selama waktu belajar.
3. Real time operation ,  yaitu  perhitungan  JST  dapat dilakukan  secara  parallel  sehingga  perangkat  keras yang  dirancang  dan  diproduksi  secara  khusus  dapat mengambil keuntungan dari kemampuan ini.
Jaringan  saraf  tiruan  adalah  suatu  mesin  untuk dapat mengenali pola dan menghasilkan output berdasarkan  bobot  jaringan  pada  proses training . Backpropagation adalah salah satu  metode jaringan  saraf tiruan  (JST). Backpropagation mampu  memperkirakan kesalahan  dengan  nilai gradient terhadap  tiap  –  tiap jaringan  yang  berada  pada  arsitektur  JST  tersebut.  Dari perkiraan  yang dihasilkan akan  mempengaruhi pola  yang akan terjadi.
Hasil output dikeluarkan  dengan  fungsi  aktivasi dan  menghitung  besaran error yang  dihasilkan.  Apabila nilai error belum mencapai target yang ditentukan, maka dilakukan  estimasi error fungsi Mean Square Error (MSE).  MSE  merupakan cost  function yang  berbentuk quadratic parabola. Karakteristik fungsi aktivasi dari JST backpropagation harus  kontinu,  dapat  diferensiasikan, dan  monoton  tidak  turun.  Dalam  proses  perhitungan  JST backpropagation ada  tiga  proses  diantaranya  yaitu
perhitungan maju  ( forward ),  perhitungan mundur ( backpropagation ), dan perubahan bobot dan bias.

## 3. METODOLOGI

## 3.1 Data Beban
Data rekaman gempa diperoleh dari Website PEER (Pacific Earthquake Engineering Research). Beban gempa yang  digunakan  adalah  data  rekaman  gempa  dengan magnitude dan  tipe  gempa  yang  berbeda  yaitu  gempa Kern  (7,36  Reverse),  Capemendocino  (7,01  Reverse), Trinidad  (7,2  Strike  Slip),  Tabas  (7,35  Reverse)  dan Landers (7,28 Strike Slip).

## 3.2 Tahap Analisis Modal
Analisis  modal  diperlukan  dalam  merencanakan struktur  dari  gedung  bertingkat.  Dengan  adanya  analisis modal,  dapat  dilihat  seberapa  besar  suatu  bangunan berperan  dalam  menahan  gaya  –  gaya  luar  yang  terjadi dan  dapat  melihat  karakteristik  dari  suatu  bangunan  itu sendiri  berdasarkan  frekuensi  dan  perioda  alami  suatu bangunan  tersebut.  Pada  tahap  analisis  ini  juga memperlihatkan Mass  Participating  Ratio yaitu  seberapa besar  komponen  struktur  ikut  berperan  dalam  menahan gaya luar.
Dari  hasil  analisis  modal  dengan  12 mode  shape yang dilakukan, diperoleh nilai frekuensi pertama sebesar 0,567  siklus/det  dan  periode  pertama  yaitu  sebesar  1,762 detik.
Nilai Mass  Participation  Ratio yang  dihasilkan pada penelitian ini sudah  mencapai nilai  yang dibataskan yaitu  90%  dari  bangunan  ikut  berperan  dalam  menahan gaya  luar.  Adapun  nilai Mass  Participation  Ratio dapat dilihat pada Tabel 2 berikut.
Tabel 2 Nilai Mass Participation Ratio

## 3.3 Tahap Analisis Riwayat Waktu
Tahap  analisis  ini  dengan  mendesain  struktur terlebih  dahulu  sesuai  standar  mulai  dari  data  material, profil  balok,  profil  kolom,  dan  pelat  lantai  yang  kuat terhadap  beban  modal.  Setelah  mendapatkan  dimensi struktur yang optimal, beban gempa dimasukkan kedalam program,  dan  analisis  riwayat  waktu  dimulai.  Dari  hasil analisis  riwayat  waktu  diperoleh,  dapat  dikeluarkan  hasil analisis  non-linier  yaitu  bagaimana  level  kinerja  dari struktur  bangunan  tersebut  dan story  drift yang  terjadi setelah  diberi  beban  gempa  yang  diperoleh  dari  PEER. Data level kinerja  struktur  dan story  drift yang  terjadi perlu  dikumpulkan  untuk  dapat  digunakan  sebagai  data output yang  akan  di  proses  dalam Neural  Network  Tools (nntool) dari MATLAB berlisensi.
Berikut  ini  adalah  penjelasan  tahap  analisis dengan bantuan software elemen hingga:
1. Model  struktur  dengan  data  material  dan  dimensi berdasarkan data desain struktur. Pemodelan
dilakukan dengan menentukan material yang digunakan  pada  struktur  dan  setiap  elemen  dimulai dari balok, kolom, pelat lantai, hingga atap.
2. Data input terdiri  dari  data  beban  mati  dan  beban hidup  dilanjutkan  dengan running analisis  model struktur  tersebut  untuk  melihat  perubahan  bentuk akibat beban itu sendiri.
3. Data  analisis  riwayat  waktu  ditentukan  dengan memulai  dari  skala  gedung  itu  dibangun.  Lalu menentukan analisis beban menjadi non-linier.
4. Nilai batas plastis ditentukan berdasarkan FEMA 356.
5. Perilaku  struktural  dari  analisis  riwayat  waktu ditampilkan dalam bentuk perpindahan.
6. Level  dari  kinerja  bangunan  dilihat  dari  penyebab akibat beban gempa berdasarkan riwayat waktu.
Hasil analisis riwayat waktu dapat menampilkan
hasil  kinerja  dari  suatu  struktur  yang  dimodelkan.  Pada penelitian ini, level dilihat setiap 0,01 detik, yaitu kinerja suatu  struktur  dilihat  setiap  0,01  detik  apakah  sudah terjadi  kerusakan  akibat  gempa.  Analisis  riwayat  waktu memanfaatkan  sendi  plastis  ( hinges) untuk  menentukan jumlah  nilai  kerusakan  yang  ditoleransi  oleh  FEMA  356 berdasarkan  material  yang  digunakan.  Dalam  penelitian ini menggunakan nilai indeks kerusakan untuk IO sebesar 0.005,  LS  sebesar  0.015,  dan  CP  sebesar  0.02.  Adapun hasil output dari analisis riwayat waktu dapat dilihat pada Gambar 1 berikut ini.
Gambar 1 Hasil kinerja struktur bangunan menggunakan Analisis Riwayat Waktu

## 3.4 Tahap Analisis Jaringan Saraf Tiruan
JST  adalah  perangkat  yang  ditujukan  untuk menghitung  sebagaimana  kinerja  proses  biologi  otak manusia.  Otak  manusia  memiliki  jaringan  saraf  yang banyak dan saling terhubung satu dan lainnya. Arsitektur
algoritma  ini  memiliki  3  (tiga)  lapisan  yang  terdiri  dari input, hidden, dan output .
Dalam metode JST, jaringan diberikan pola input sebagai  pola  pelatihan,  pola  akan  mengarah  pada  unit lapisan  tersembunyi  dan  diteruskan  pada  unit  lapisan output .  Setelah  proses  ini,  unit  lapisan output akan memberi  respons  yang  disebut  sebagai  jaringan output ketika  jaringan  output  tidak  memproduksi output yang dengan  apa  yang  diharapkan  akan  menyebar  mundur  ke lapisan  tersembunyi  dan  meneruskan  ke  unit  lapisan input .  Oleh  karena  itu  mekanisme  ini  disebut  pelatihan backpropagation .
Data  respon  struktur  berupa displacement, velocity, dan acceleration yang  dikumpulkan  akan digunakan sebagai data input. Sedangkan data target yang digunakan  adalah  data  kinerja  struktur  yang  dihasilkan oleh software finite element berdasrakan nilai acceptance criteria yang dikeluarkan oleh FEMA 356 dan story drift yang  ditetapkan  oleh  SNI  1726-2019.  Dengan  bantuan Neural Network Tools (nntool) dari MATLAB berlisensi, kinerja  struktur  dari  gedung  dapat  diprediksi  tanpa  harus melakukan running software finite element dan memasukkan  data  gempa  satu  persatu  dari  awal.  Data output dari pemrosesan data JST akan di plot pada grafik dan  menunjukkan  seberapa  besar  data  yang error (MSE) dan  R 2 yang  dihasilkan  dari  program.  Selain  itu,  hasil dapat  dibandingkan  dengan  hasil  yang  diperoleh  dari software finite element .

## 3.4.1 Pengumpulan Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah respons  struktur  dan  kinerja  struktur  dari  model  gedung hasil analisis riwayat waktu ( time history ) dengan bantuan software finite  element yang  telah  diberi  beban  gempa tambahan  yang  mana  beban  gempa  digunakan  terlampir pada  lampiran.  Adapun  distribusi  data  yang  digunakan adalah sebagai berikut:
1. Data respon struktur gedung digunakan sebagai data yang akan diperoleh pembobotannya yang menggunakan algoritma backpropagation .
2. 60% dari total data digunakan sebagai data pelatihan (training) pada algoritma backpropagation .
3. 40%  dari  total  data  digunakan  sebagai  data pengujian  ( testing )  dan  validasi  ( validating )  pada
algoritma backpropagation .
4. Seluruh  data  digunakan  sebagai  data input data validasi ( validating ) pada algoritma
backpropagation .
Dari  hasil  analisis  riwayat  waktu,  dapat dikumpulkan  data  –  data  berikut  yang  dapat  digunakan sebagai  data input berupa  data  respon  struktur  dan  data target pada  JST.  Secara  garis  besar,  data input dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3 Data Respon Struktur sebagai Data Input
Sedangkan data target yang digunakan berdasarkan  data  kinerja  struktur  akibat  beban  gempa hasil analisis riwayat waktu yang mana dapat di train agar dapat mempelajari pola dari analisis tersebut. Secara garis besar, data target yang akan digunakan dalam analisis JST berikut dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4 Data Kinerja Struktur Hasil Analisis Riwayat Waktu & Story Drift (Target)

## 3.4.2 Algoritma Backpropagation
Dalam  penelitian  ini  algoritma backpropagation menggunakan kumpulan data input dan output yang sama (m  atau  n  sama).  Untuk  menghasilkan  pelatihan backpropagation dengan  ordo  matriks  yang  baik,  maka
struktur  jaringan  yang  akan  dibangun  harus  memiliki  m input dan n neuron .

## 3.4.3 Pengujian Jaringan
Setelah  diperoleh  korelasi  yang  terbaik  dengan error yang minimal, dilakukan pengujian jaringan dengan data  uji.  Dari  hasil  pengujian  akan  diketahui  korelasi antara  data input uji  (data displacement , velocity ,  dan acceleration struktur)  dengan target (struktur  dalam bentuk  IO,  LS,  dan  CP)  dan  nilai  st ory  drift yang dihasilkan oleh pemodelan JST menggunakan model yang telah dibentuk pada proses pelatihan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Kinerja Struktur berdasarkan FEMA 356
FEMA  356  telah  menetapkan  nilai  indeks kerusakan  yang  masih  dapat  ditoleransi  dengan  beberapa kategori,  yaitu  IO,  LS  dan  CP.  Adapun  nilai  –  nilainya yaitu IO sebesar 0,005, LS sebesar 0,015, dan CP sebesar 0,02.  Analisis  ini  menghasilkan  titik  –  titik  mana  yang mengalami  kerusakan  setelah  diberikan  beban.  Dari analisis  ini  dapat  dilihat  pada  detik  keberapa  struktur mengalami  kerusakan  dan  data  tersebut  disusun  dalam tabel sebagai mana yang disusun pada Tabel 5 berikut.
Hasil ini menunjukkan bahwa gempa Capemendocino  menyebabkan  kerusakan  bangunan  pada level  IO  pada  detik  ke  3,13.  Sedangkan  gempa  lainnya masih  dikategorikan  aman  menurut  standar  yang ditetapkan oleh FEMA 356. Adapun hasil analisis kinerja struktur  berdasarkan  FEMA  356  ini  dapat  dilihat sebagaimana pada Gambar 1.
Tabel 5 Hasil Kinerja berdasarkan FEMA 356
Gempa Waktu Acceleration X Acceleration Y Velocity X Velocity Y Displacement X Displacement Y (g) (detik) (g) (g) (m/s) (m/s) (m) (m) 1 Capemendocino 0 0 0 0 0 -0.09873 -0.0746 2 Capemendocino 0.01 -0.22588 -0.22588 -0.00113 -0.00113 -0.09873 -0.0746 3 Capemendocino 0.02 -0.2271 -0.22711 -0.00339 -0.00339 -0.09876 -0.07463 4 Capemendocino 0.03 -0.23069 -0.23071 -0.00568 -0.00568 -0.0988 -0.07467 5 Capemendocino 0.04 -0.2343 -0.23435 -0.00801 -0.00801 -0.09887 -0.07474 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 315 Kern 0 0 0 0 0 -0.09873 -0.0746 316 Kern 0.01 0.00177 0.00177 0.00001324 0.00001324 -0.09873 -0.0746 317 Kern 0.02 0.00177 0.00177 0.0000309 0.0000309 -0.09873 -0.0746 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1324 Tabas 0.07 -0.00196 -0.00196 -0.0001359 -0.0001359 -0.09873 -0.0746 1325 Tabas 0.08 -0.00226 -0.00227 -0.000157 -0.0001571 -0.09873 -0.0746 1326 Tabas 0.09 -0.00266 -0.00266 -0.0001816 -0.0001817 -0.09873 -0.0746 . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . 2816 Trinidad 3.64 -0.38423 -0.23789 -0.01713 -0.0568 -0.10476 -0.07763 2817 Trinidad 3.65 -0.34872 -0.30179 -0.02081 -0.05956 -0.10495 -0.07821 2818 Trinidad 3.66 -0.28667 -0.32481 -0.02404 -0.06279 -0.10518 -0.07882 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4481 Landers 13.44 0.82446 0.68618 0.04961 0.02599 -0.20635 -0.1129 4482 Landers 13.45 0.71938 0.5557 0.05724 0.0321 -0.20581 -0.1126 4483 Landers 13.46 0.67757 0.53072 0.06421 0.03707 -0.20521 -0.11226 4484 Landers 13.47 0.84128 0.35693 0.07148 0.04147 -0.20453 -0.11186 4485 Landers 13.48 0.99837 0.23605 0.08044 0.04408 -0.20377 -0.11143 4486 Landers 13.49 1.2321 0.11153 0.09075 0.04589 -0.20292 -0.11098 4487 Landers 13.5 1.24031 -0.01258 0.10343 0.04581 -0.20195 -0.11052 4488 Landers 13.51 1.17662 -0.3464 0.11554 0.04391 -0.20085 -0.11007 4489 Landers 13.52 1.10608 -0.4014 0.11934 0.04265 -0.20046 -0.10993 No Gempa
Waktu (g)
(detik) 1 Capemendocino 0 SAFE 2 Capemendocino 0.01 SAFE 3 Capemendocino 0.02 SAFE 4 Capemendocino 0.03 SAFE 5 Capemendocino 0.04 SAFE
. . . . . . . . . .
. . 315 Kern 0 SAFE 316 Kern 0.01 SAFE 317 Kern 0.02 SAFE
. . . . . . . . . .
. . 1324 Tabas 0.07 SAFE 1325 Tabas 0.08 SAFE 1326 Tabas 0.09 SAFE
. . . . . . . . . .
. . 2816 Trinidad 3.64 B 2817 Trinidad 3.65 B 2818 Trinidad 3.66 B
. . . . . . . . . . . .
4481 Landers 13.44 B
4482 Landers 13.45 B 4483 Landers 13.46 B 4484 Landers 13.47 B 4485 Landers 13.48 B 4486 Landers 13.49 B 4487 Landers 13.5 B 4488 Landers 13.51 B
4489 Landers 13.52 B No Kerusakan

## 4.2. Kinerja Berdasarkan SNI 1726-2019
Dalam analisis ini hanya dapat  melihat seberapa besar  nilai  simpangan  yang  terjadi  akibat  beban  gempa yang  diberikan.  Dalam  penelitian  ini  diambil  salah  satu titik  yang  ditinjau  untuk  mendapatkan  nilai  simpangan antar lantai yang terjadi.
Hasil dari analisis ini tetap memenuhi persyaratan yang ditetapkan yaitu tidak lebih dari 0,125 m (0,025  tinggi  lantai  sebelumnya).  Daripada  ini  akan digunakan  sebagai  data  target  untuk  analisis  JST berikutnya.  Untuk  data  hasil  analisis  dapat  dilihat  pada Tabel 6 berikut ini.
Tabel 6 Hasil Kinerja berdasarkan SNI 1726-2019

## 4.3 Analisis Jaringan Saraf Tiruan
Dalam  penelitian  ini,  dilakukan  jenis transfer function Tan-Sigmoid.  Pada  penelitian  ini  menggunakan hidden  layer sebanyak  2n+1  dengan  n  adalah  banyaknya data input 7  buah  (waktu, displacement arah  x, displacement arah  y, velocity arah  x, velocity arah  y, acceleration arah  x  dan acceleration arah  y).  Sehingga dengan  aturan  2n+1  maka  diperoleh  15  layer,  sehingga dari itu pada penelitian ini menggunakan 15 hidden layer . Untuk  data target terdiri  dari  3  buah  (Kinerja  struktur oleh FEMA 356, story drift arah x, dan story drift arah y).
Hasil  analisis  dari  setiap transfer  function ini berbeda  –  beda,  mulai  dari  nilai performance nya, training  state nya,  hingga  nilai  regresi  yang  dihasilkan. Tan-Sigmoid  bekerja  seperti  secara hyperbolic yaitu fungsi  sigmoid  tangen  yang  digunakan  sebagai  fungsi aktivasi.  Fungsi  ini  akan  membawa  nilai input pada
output dengan  menggunakan  rumus  hyperbolic  tangen sigmoid.  Dalam  analisis  ini  membutuhkan  perhitungan iterasi  / epoch hanya  sebanyak  13  kali  dari  1000 epoch yang ditentukan. Untuk performance data yang diprediksi mendekati  garis  yang  diharapkan  mulai  dari  epoch  ke  9 dan  pada epoch ke  13  dengan  MSE  1,2449.E-07  analisis berhenti karena garis validasi ( validating ) telah mencapai garis yang diharapkan.
Pada Gambar 2 dapat dilihat bahwa training data yang dihasilkan sebesar 97,645%, data validasi ( validating )  sebesar  96,851%,  testing  sebesar  97,833%, dan  untuk  keseluruhan  sebesar  97,542%.  Dari  hasil analisis diatas dapat disimpulkan data – data yang terlihat bahwa  data  yang  memiliki  nilai  kepercayaan  dan keakuratan yang cukup besar yaitu sebesar 97,542% serta garis  regresi  data  mendekati  garis  yang  diharapkan sehingga  data  hasil  prediksi  dari  analisis  dengan transfer function tan-sigmoid  ini  dapat  dipercaya  kebenarannya. Pada  analisis  tan-sigmoid  ini  dapat  dilihat  hasil  analisis yang dihasilkan pada Gambar 2 berikut ini.
Gambar 2 Plot Grafik regresi analisis Tan-Sigmoid

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  analisis  yang  dilakukan  dapat  ditarik kesimpulan sebagai berikut
1. Analisis  Modal,  dalam  analisis  ini  dihasilkan frekuensi  sebesar  0,56748  siklus/detik  dan Periode sebesar 1,762186 detik. Sedangkan nilai Mass  Participating  Ratio sudah  memenuhi standar  yang  ditetapkan  oleh  SNI  1726-2019 yaitu lebih dari 90%.
2. Analisis Riwayat Waktu yang dilakukan diperoleh  nilai  kinerja  struktur  yang  disesuaikan dengan  standar  FEMA  356  dan  gempa Capemendocino  menunjukkan  kerusakan  pada level  IO  serta story  drift yang  dihasilkan  dari analisis  ini  tidak  ada  yang  melewati  batas  yang dietetapkan yaitu kecil dari 0,125 m (0,025h x ),
Gempa Waktu (g) (detik) Arah X Arah Y 1 Capemendocino 0 0.00268 0.0022 2 Capemendocino 0.01 0.00268 0.00219 3 Capemendocino 0.02 0.00269 0.0022 4 Capemendocino 0.03 0.00268 0.0022 5 Capemendocino 0.04 0.00268 0.0022 . . . . . . . . . . . . . .
. 315 Kern 0 0.00268 0.0022 316 Kern 0.01 0.00268 0.0022 317 Kern 0.02 0.00268 0.0022 . . . . . . . . . . . . . .
. 1324 Tabas 0.07 0.00268 0.0022 1325 Tabas 0.08 0.00268 0.00219 1326 Tabas 0.09 0.00268 0.00219 . . . . . . . . . . . .
. . . 2816 Trinidad 3.64 0.00226 0.0021 2817 Trinidad 3.65 0.00238 0.00213 2818 Trinidad 3.66 0.0025 0.00219 . . . . . . .
. . . . .
. . . 4481 Landers 13.44 0.00883 0.00337 4482 Landers 13.45 0.00873 0.00324 4483 Landers 13.46 0.00872 0.0031 4484 Landers 13.47 0.00877 0.00292 4485 Landers 13.48 0.00886 0.0027 4486 Landers 13.49 0.00893 0.00244 4487 Landers 13.5 0.00892 0.00214 4488 Landers 13.51 0.00878 0.00181 4489 Landers 13.52 0.00871 0.00169
No Story Drift (m)
3. Analisis  Jaringan  Saraf  Tiruan  dengan transfer
Function Tan-Sigmoid menghasilkan nilai – nilai
sebagai berikut:
a. Training = 97,645%
b. Validating = 96,851%
c. Testing = 97,833% d. All = 97,542% e. MSE = 1,2449 E-07
Dari transfer  function yang  digunakan  dapat diambil  kesimpulan  bahwa,  Tan-Sigmoid  memperoleh nilai  regresi  terbesar  yaitu  97,542%  nilai  ini  tergolong sangat  kuat  dan  dapat  dipercaya  hasil  prediksinya.  Dari nilai ini dapat ditarik kesimpulan bahwa hasil analisis ini menggambarkan  nilai  kesalahan  yang  sangat  kecil sehingga transfer  function ini  dapat  diandalkan  untuk memprediksi nilai kinerja struktur.
Dalam  penelitian  ini  tidak  lepas  dari  saran  yang sekiranya  dapat  penulis  sampaikan  diantaranya  sebagai berikut.
1. Desain  gedung  agar  tidak  menggunakan  desain yang  terlalu  kuat  dan  kaku  seperti  pemilihan dimensi,  mutu  material,  tulangan,  dan  faktor lainnya  yang  menyebabkan  tidak  mudah  runtuh saat diberi beban gempa.
2. Jaringan  Saraf  Tiruan  membutuhkan  data  yang sangat  banyak  dan  bervariasi  untuk  memperoleh nilai  prediksi  yang  lebih  akurat.  Sehingga  lebih baik jika data terdiri dari gempa  yang bervariasi dengan intensitas rendah, sedang, dan tinggi.
3. Untuk  pengaturan  jaringan,  banyaknya hidden layer yang  digunakan  perlu  bervariasi  untuk dibandingkan dengan pengaturan jaringan lainnya  agar  dapat  terlihat  seberapa  besar perbedaan yang dihasilkan.
4. Untuk  algoritma  pada training data,  perlu  ada pembanding  antara  metode training Levenberg- marquardt  (trainlm)  yang  digunakan  terhadap metode training Bayesian Regularization (trainbr) dan Scale Conjugate Gradient (trainscg).

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Adnan,  A.,  Suryanita,  R.  (2012).  Intelligent
Monitoring  System  on  Prediction  of  Building
Damage Index
using
Neural-Network. TELKOMNIKA, 10(1), 155–164.
[2] American  Society  of  Civil  Engineers  (ASCE); Federal  Emergency  Management  Agency  (FEMA). FEMA 356 Prestandard. , (2000).
[3] Badan Standardisasi Nasional. Tata cara perencanaan  ketahanan  gempa  untuk  struktur bangunan  gedung  dan  non  gedung.  ,  Pub.  L.  No. 1726 (2012).
[4] Chopra,  A.  K.  (2012).  Dynamics  of  Structures  (4th ed.).
[5] Direktorat Penyelidikan Masalah Bangunan. Peraturan  Pembebanan  Indonesia  Untuk  Gedung (PPIUG). , (1983). [6] Elhifnawy,  L.,  Abou-elfath,  H.,  &  El-hout,  E. (2017).  Inelastic  performance  of  RC  buildings subjected to
near-source multi-component earthquakes. Alexandria Engineering Journal, 56(4), 511–522. https://doi.org/10.1016/j.aej.2017.03.023
[7] Fawzy, D. E., & Arslan, G. (2015). Development of Building  Damage  Functions  for  Big  Earthquakes  in Turkey.  Procedia  -  Social  and  Behavioral  Sciences, 195,
2290–2297.
https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2015.06.179
[8] Goel,  A.,  Kamatchi,  P.,  &  Jayabalan,  P.  (2016). ANN  based  methodology  for  active  control  of buildings for seismic excitation for different seismic zones  of  India.  IFAC-PapersOnLine,  49(1),  95–99. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2016.03.035
[9] Hendra,  J.,  Suryanita,  R.,  &  Yuniarto,  E.  (2015). Prediksi  Respons  Struktur  Bangunan  Berdasarkan Spektra  Gempa  Indonesia  Di  Pulau  Sumatera Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan. Jom FTEKNIK, 2(2), 1–11.
[10] Hosseini,  M.,  Hashemi,  B.,  &  Safi,  Z.  (2017). Seismic  Design  Evaluation  of  Reinforced  Concrete Buildings  for  Near-Source  Earthquakes  by  Using Nonlinear Time
History Analyses. Procedia Engineering, 199, 176–181. https://doi.org/10.1016/j.proeng.2017.09.225
[11] Khademi,  F.,  Akbari,  M.,  &  Nikoo,  M.  (2017). Displacement determination
of concrete reinforcement  building  using  data-driven  models.
International Journal of Sustainable Built Environment, 6(2), 400–411. https://doi.org/10.1016/j.ijsbe.2017.07.002
[12] Mahmoud,  S.  (2019).  Horizontally  connected  high- rise buildings under earthquake loadings. Ain Shams
Engineering Journal, 10(1), 227–241. https://doi.org/10.1016/j.asej.2018.12.007
[13] Nourani, V., Baghanam, A. H., Vousoughi, F. D., & Alami, M. T. (2012). Classification of Groundwater Level  Data  Using  SOM  to  Develop  ANN-Based Forecasting Model. 2(1), 464–469.
[14] Setiawan,  B.,  Suryanita,  R.,  &  Djauhari,  Z.  (2017). Prediksi  Tingkat  Kinerja  Struktur  Gedung  Kantor. Jurnal Teknik Sipil Siklus, 3(2), 107–116.
[15] Suryanita,  R.  (2015).  Prediksi  Kerusakan  Model Tiang Jembatan Beton Bertulang Berdasarkan Mutu Beton  Dengan  Metode  Jaringan  Saraf  Tiruan. Annual Civil Engineering Seminar (ACES), (November), 368–375.