SIMULASI METODE BACK PROPAGATION DALAM ANALISIS HASIL PENGARUH BIJI KARET SUBSTITUSI AGREGAT KASAR TERHADAP KUAT TEKAN BETON
Fadhila FIRDAUSA 1 *, Raja MARPAUNG 2 , Sri Rezki ARTINI 3
1 Jurusan Teknik Sipil, Politeknik Negeri Sriwijaya, Palembang, Indonesia
2 Jurusan Teknik Sipil, Politeknik Negeri Sriwijaya, Palembang, Indonesia
3 Jurusan Teknik Sipil, Politeknik Negeri Sriwijaya, Palembang, Indonesia
*Email korespondensi: fadhilafirdausa@polsri.ac.id
[diterima: 02 November 2020, disetujui: 30 Desember 2020]

## ABSTRACT
Rubber  seeds  are  one  of  the  most  quantity  natural  wastes  in  South  Sumatra.  Therefore  we  need  the processing of rubber ore waste in order to have a use value and economic value. Backpropagation is one method  in  the  use  of  artificial  neural  networks.  This  method  has  been  widely  used  as  one  method  for predicting data.The data generated is based on data that has been inputted with the target achievement as output  data.  The  input  data  used  was  obtained  from  the  results  of  laboratory  testing  of  concrete compressive strength with rubber seed substitution in coarse aggregate of 5%, 10%, 15% and 20% for the life  of  the  concrete  7  days,  14  days  and  28  days.  Laboratory  test  results  show  that  the  greater  the composition of the use of rubber seeds, the compressive strength of concrete decreases. A mixture of 5% rubber  seeds  has  the  greatest  compressive  strength  yield  of  19.33  MPa.  Concrete  compressive  strength results  obtained  from  the  test  results  are  then  used  as  input  data  in  the  training  process  with  the backpropagation method. The back propagation simulation method is able to predict the test results with an smallest error  valued  at  3.5%  and  the  biggest  error    47%.  The  backpropagation  method  successfully predicts the results of  a  concrete compressive  strength  due  to  an  error for  predictions of  less  than  50%. This is because the input data entered is very small. Therefore, further research is needed to get maximum results.
Key words: Compressive Strength Concrete, Simulation, Backpropagation, Prediction

## INTISARI
Biji karet merupakan  salah  satu  limbah  alam  yang  jumlahnya  sangat  banyak  di  Sumatera  Selatan.  Oleh karena  itu,  diperlukan  proses  pengolahan  limbah  biji  karet  agar  dapat  mempunyai  nilai  guna  dan  nilai ekonomi. Backpropagation merupakan salah satu metode dalam penggunaan jaringan syaraf tiruan.  Data yang dihasilkan berdasarkan data yang telah diinputkan dengan target capaian sebagai data output. Data input  yang  digunakan  didapat  dari  hasil  pengujian  laboratorium  kuat  tekan  beton  dengan  substitusi  biji karet pada agregat kasar sebesar 5%, 10%, 15% dan 20% selama umur beton 7 hari, 14 hari dan 28 hari. Hasil pengujian  laboratorium  menunjukkan  hasil  bahwa semakin  besar  komposisi  penggunaan  biji  karet maka  kuat  tekan  beton  semakin  menurun.  Campuran  biji  karet  5%  memiliki  hasil  kuat  tekan  terbesar sebesar 19,33 Mpa. Hasil kuat tekan beton yang didapat dari hasil pengujian kemudian digunakan sebagai data input pada  proses training dengan  metode backpropagation .  Simulasi  metode backpropagation mampu memprediksi hasil pengujian dengan eror terkecil sebesar 3,5 % dan eror terbesar 47%. Metode back propagation  dinilai  mampu  memprediksi  hasil  kuat  tekan  beton  karena  eror  untuk  prediksi  kurang dari  50%.  Hal  ini  dikarenakan  data  input  yang  dimasukkan  sangat  sedikit.  Oleh  karena  itu  diperlukan penelitian lanjutan untuk mendapatkan hasil yang maksimal.
Kata kunci: Kuat Tekan Beton, Simulasi, Backpropagation , Prediksi

## PENDAHULUAN
Seiring  perkembangan  zaman  material beton  merupakan  material  konstruksi  yang sering digunakan, jika dilihat dari kemudahan dalam  memperoleh  bahan  dalam  membuat olahan  beton  dan  dalam  proses  perawatan maupun  pemeliharaannya.  Oleh  karena  itu beton  sering  digunakan  dalam  pembuatan konstruksi bangunan. Inovasi terhadap pembuatan  beton  sering  diujicobakan  untuk mendapatkan  hasil  yang  maksimal  ataupun untuk kepentingan lainnya. Semakin berkembang penelitian beton semakin mengarah  pada  pemanfaatan  limbah  alam. Limbah alam yang dimaksudkan salah satunya yaitu  limbah  yang  berasal  dari  biji  karet. Perkebunan  karet  merupakan  salah  satu perkebunan terbesar di sumatera selatan.
Berdasarkan  data  BPS  tahun  2019  luas perkebunan karet di Sumatera Selatan sebesar 1.305.699  hektar.  Karena  jumlah  perkebunan karet  yang  sangat  besar  maka  otomatis  akan menghasilkan  limbah  biji  karet  yang  banyak. Oleh karena itu diperlukan pengolahan limbah biji  karet  agar  bernilai  guna  dan  menambah nilai  ekonomi.  Selain  itu  kelebihan  dari  biji karet  adalah  bentuknya  yang  ringan  sehingga akan  mampu  membuat  berat  beton  menjadi ringan.
Metode backpropagation merupakan salah  satu  metode  yang  digunakan  dalam proses  simulasi  untuk  membuat  jaringan syaraf  tiruan.  Adapun  yang  dimaksudkan jaringan  syaraf  tiruan  yaitu  sebuah  jaringan pemograman  yang  dibuat  untuk  meniru beberapa  data  yang  diinputkan  kedalam bahasa pemograman. Metode back propagation  sendiri  telah  banyak  digunakan diberbagai  jenis  penelitian  salah  satunya penelitian  dalam  bidang  konstruksi  yaitu dalam  memprediksi  nilai  rating  faktor jembatan,  berat  jembatan,  dan  lainnya. Karena  latar  belakang  ini  maka  penelitian  ini akan mencoba menggunakan simulasi backpropagation untuk  memprediksi  hasil kuat  tekan  beton  yang  diberi  campuran  biji karet  untuk  menggantikan  agregat  kasar dengan persentase sebesar 5%, 10%, 15% dan 20% dengan umur beton 7 hari, 14 hari dan 28 hari.

## TINJAUAN PUSTAKA
Kajian Eksperimental Penggunaan Limbah Biji  Karet  Sebagai  Pengganti  Agregat Kasar  Pada  Campuran  Beton  Ringan Kombinasi  Pasir Tanjung  Raja  dan Conplast WP421.
Penelitian  ini  dilakukan  oleh  Yuhesti (2014) yang membahas mengenai pemanfaatan  biji  karet  sebagai  pengganti agregat  kasar.  Adapun  material  pasir  yang digunakan  yaitu  material  pasir  Tanjung  Raja dan  menggunakan  bahan  tambahan  Conplast WP421.  Persentase  agregat  menggunakan  biji karet  yaitu  dengan  perbandingan  25%,  50%, dan  75%.  Adapun  benda  uji  yang  akan  diuji yaitu  benda  uji  dengan  umur  7  hari,  21  hari, dan  28  hari.  Dari  hasil  pengujian  didapatkan bahwa  semakin  banyak  biji  karet  yang digunakan  maka  beton  akan  semakin  ringan dan kuat tekan beton semakin menurun.

## Analisis  Kuat  Tekan  Beton  Menggunakan Substitusi Bahan Ramah Lingkungan.
Penelitian  ini  dilakukan  oleh  Prima  dkk. (2017)    tujuan  penelitian  ini  untuk  mencari solusi  untuk  pengganti  bahan  –  bahan  beton yang semula dari alam beralih kebahan limbah seperti  cangkang  kerang,  abu  sekam  dan  fly ash. Tujuan dari penelitian  ini adalah mencari kuat  tekan  beton  ramah  lingkungan.  Metode penelitian  ini  menggunakan  SNI  tata  cara pembuatan  rencana  campuran  beton  normal kemudian beton diuji pada usia beton 7,14 dan 28 hari. Pada penelitian  ini didapatkan bahwa semakin  banyak  campuran  cangkang  kerang maka  kuat  tekan  beton  semakin  menurun. Kuat  tekan  beton  terbesar  ada  pada  campuran BUFC 2-1 dengan kuat tekan beton 23,9 MPa.
Kajian Eksperimental Penggunaan Limbah Biji  Karet  Sebagai  Pengganti  Agregat Kasar  Pada  Campuran  Beton  Ringan Kombinasi  Pasir  Tulung  Selapan  dan Conplast WP421.
Penelitian  ini  dilakukan  oleh  Heriyani (2014)  membahas  mengenai  pemanfaatan  biji karet sebagai pengganti agregat kasar. Adapun material  pasir  yang  digunakan  yaitu  material pasir Tulung Selapan dan menggunakan bahan tambahan Conplast WP421. Persentase
agregat  menggunakan  biji  karet  yaitu  dengan perbandingan  25%,  50%,  dan  75%.  Adapun benda  uji  yang  akan  diuji  yaitu  benda  uji dengan umyr 7 hari, 21 hari, dan 28 hari. Dari hasil  pengujian  didapatkan  bahwa  semakin sedikit  penggunaan  persentase  biji  karet  kuat tekan  semakin  meningkat  dan  sebaliknya. Pengaruh  bahan  tambahan  Conplast  WP421 dan pasir Tulung Selapan  terhadap kuat  tekan beton cukup besar dimana hasil uji kuat tekan beton  yang  diberi  bahan  tambahan  Conplast WP421 lebih besar dari pada kuat tekan beton normal.  Pengaruh  penggunaan  pasir  Tulung Selapan  ini  memiliki  kandungan  silika  yang membuat  berat  beton  bertambah  dan  kuat tekan meningkat.
Penelitian  terkait  Pemanfaatan  Limbah Kelapa  Sawit  Sebagai  Material  Tambahan Beton.
Penelitian  ini  dilakukan  oleh  Vitri  dkk. (2019)  mengenai  penelitian  Laboratorium menggunakan campuran bahan tambahan yang berasal  dari  limbah  kelapa  sawit.  Limbah kelapa  sawit  cukup  banyak  terdapat  di Provinsi Sumatera Barat karena pabrik kelapa sawit menyebar di Kabupaten Pasaman Barat. Limbah  kelapa  sawit  yang  digunakan  adalah cangkang  dari  kelapa  sawit,  sebagai  variasi dari  agregat  kasar  dan  limbah  pembakaran cangkang kelapa sawit atau abu boiler sebagai variasi  dari  agregat  halus.  Material  yang digunakan,  akan  diuji  terlebih  dahulu  sesuai dengan  ketentuan  SNI  beton  dan  akan  dibuat komposisi adukan beton dengan kualitas mutu tepat  25  MPa.  Hasil  pemeriksaan  uji laboratorium  menyatakan  bahwa  karakteristik untuk  agregat  halus  dan  agregat  kasar  dapat digunakan  karena  memenuhi  standar  SNI. Begitupun  dengan  limbah  kelapa  sawit, didapatkan  bahwa  untuk  analisa  saringan, berat  jenis,  penyerapan  telah  memenuhi standar SNI sehingga dapat digunakan sebagai pengganti  agregat  dengan  jumlah  tidak  lebih dari  10%  untuk  abu  boiler  kelapa  sawit  dan tidak  lebih  dari  30%  untuk  cangkang  kelapa sawit.  Hasil  Kuat  Tekan  Beton  rata-rata  pada hari ke7 dan hari ke-28 di dapatkan sebesar 21 Mpa,  belum  memenuhi  estimasi  awal  kuat tekan  yang  diinginkan  sebesar  25  MPa.  Kata
kunci:  Abu  Boiler  Kelapa  Sawit,  Campuran Beton, Cangkang Kelapa Sawit, Mutu Beton
Penelitian  mengenai  Pemanfaatan  Limbah Pecahan  Keramik  Sebagai  Agregat  Kasar Campuran  Dan  Pengaruhnya  Terhadap Kuat Tekan Beton.
Penelitian  ini  dilakukan  oleh  Suria,  dkk. (2017) menjelaskan mengenai limbah pecahan keramik adalah salah satu contoh limbah yang dihasilkan  dari  pabrik  keramik  atau  hasil pekerjaan konstruksi bangunan. Tujuan penulisan ini untuk mengetahui apakah limbah pecahan  keramik  berpengaruh  terhadap  kuat tekan  beton  terutama  untuk  konstruksi  sipil. Dalam  penulisan  ini  limbah  pecahan  keramik digunakan  sebagai  pengganti  agregat  kasar dalam  campuran  beton.  Rencana  campuran beton  dibuat  sesuai  dengan  peraturan  dengan faktor  air  semen  0,57.  Penelitian  ini  menguji sampel  beton  dengan  menggunakan  benda  uji kubus  untuk  uji  tekan  (15  cm  x  15  cm  x  15 cm).  Umur  pengujian  selama  7  hari,  14  hari, 21 hari dan 28 hari sebanyak 60 kubus terdiri dari  5  variasi  dan  setiap  variasi  dibuat  3 sampel. Komposisi campuran  limbah pecahan keramik  dengan  variasi  0%,  10%,  20%,  30%, dan 40% dari volume agregat kasar. Dari hasil penelitian  diperoleh  penurunan  nilai  slump pada adukan beton yang menggunakan limbah keramik.  Beton  dengan  agregat  kasar  limbah pecahan keramik memiliki berat volume yang lebih  kecil  dan  serapan  air  yang  lebih  besar dibanding  beton  normal.  Hasil  dari  pengujian kuat  tekan  beton  dalam  penelitian  ini menunjukkan  bahwa  kuat  tekan  beton  normal 28  hari  adalah  sebesar  30,10  MPa,  setelah mengganti  agregat  kasar  dengan  pecahan keramik  maka  terjadi  penurunan  pada  kuat tekan beton, pecahan keramik 10% pada umur 28  hari  menunjukkan  hasil  kuat  tekan  beton sebesar  23,95  MPa,  hingga  perbandingan pecahan  keramik  40%  pada  umur  28  hari menunjukkan  hasil  kuat  tekan  sebesar  18,44 MPa.  Sehingga  dapat  diperoleh  kesimpulan penggunaan komposisi limbah pecahan keramik tidak direkomendasikan untuk struktur konstruksi bangunan.
Penelitian tentang
Neural
Network Application  Overview  in  Prediction  of Properties  of  Cement-Based  Mortar  and Concrete
Penelitian  ini  dilakukan  oleh  Lee  (2014) mengenai  jaringan  saraf  yang  secara  luas digunakan  dalam  aplikasi  teknik  sipil  karena kemampuan  serbaguna  mereka.  Kuat  tekan mortar  dipengaruhi  oleh  rasio  air/semen  dan rasio agregat halus/semen. Saat ini beton mutu tinggi telah dipelajari secara aktif, namun sulit untuk  memprediksi  sifat-sifat  beton  dengan sifat  mutu  tinggi.  Jaringan  saraf  telah dianggap  sebagai  metode  untuk  memecahkan masalah  yang  sangat  kompleks  dengan menggunakan  elemen  komputasi  yang  saling berhubungan.  Penelitian  ini  merangkum  studi kelayakan  aplikasi  jaringan  saraf  untuk menyelidiki  kompleks  interaksi  non-linear antara  berbagai  variabel  dalam  kinerja  beton kompleks.  Dapat  disimpulkan  dari  investigasi bahwa  penerapan  Neural  Network  di  bidang teknologi  bahan  beton  bisa  menjadi  model simulasi untuk membantu mencegah beberapa masalah seperti korosi, kehilangan kemampuan  kerja,  kehilangan  kekuatan, creep,  dan  susut,  yang  terkait  dengan  daya tahan dan keamanan beton.

## Prediksi  Kekuatan  Beton  Berdasarkan
Parameter  Design,  Hammer  Test  Dan  Test Upv dengan Menggunakan Artificial Neural Network.
Penelitian  ini  dilakukan  oleh  Yulia  H., dkk. (2019) bertujuan untuk memprediksi kuat tekan  beton  existing  tanpa  menggunakan  tes destruktif  yang  merusak  permukaan  beton. Pengujian Destruktif selain memiliki
kelemahan merusak permukaan beton, pengujiannya  membutukan  waktu  yang  lama dan  biaya  yang  mahal,  sedangkan  pengujian Non  Destruktif  Test  (NDT)  mempunyai kelebihan tidak merusak permukaan beton dan lebih  cepat  apabila  dikombinasikan  dengan metode  Artificial  Neural  Network  (ANN). Pada  penelitian  ini,  metode  Non  Destruktif Test  (NDT)  seperti  hammer  test  dan  UPV dikombinasikan dengan data mix desain beton dan  digunakan  untuk  memprediksi  kekuatan beton  pada  umur  3  dan  28  hari.  Metode Artificial  Neural  Network (ANN)  digunakan
untuk membuat korelasi data input mix desain dan  NDT.  Pada  penelitian  ini  dilakukan experimental tes dengan menggunakan variasi parameter  desain  seperti  faktor  air  semen  dan rasio  berat  fly  ash.  Rasio  faktor  air  semen yang  digunakan  berkisar  antara  0.45  sampai dengan  0.55.  Sedangkan  rasio  berat  fly  ash yang  digunakan  berkisar  antara  0%  hingga 25%.  Berdasarkan  hasil  dari  pemodelan dengan  metode  ANN,  didapatkan  bahwa metode  ini  berhasil  memberikan  prediksi kekuatan beton pada usia 3 dan 28 hari dengan nilai Mean  Square  Error (MSE)  dan  regresi beton  umur  3  hari  adalah  5,83  dan  0,89. Sedangkan  pada  usia  28  hari,  nilai  MSE  dan regresi yang didapatkan adalah 4,70 dan 0,87.

## Artificial Neural Network
Konsep  ANN  yang  dikemukakan  oleh Siang  (2014)  dibentuk  sebagai  generalisasi model matematika dari jaringan syaraf biologi, dengan asumsi bahwa :
a.  Pemrosesan  informasi  terjadi  pada banyak elemen sederhana (neuron).
b.  Sinyal  dikirimkan  diantara  neuron- neuron melalui penghubung penghubung.
c.  Penghubung  antar  neuron  memiliki bobot  yang  akan  memperkuat  atau memperlemah sinyal.
d.  Untuk menentukan output, setiap neuron menggunakan  fungsi  aktivasi  (biasanya bukan  fungsi  linier)  yang  dikenakan pada  jumlahan  input  yang  diterima. Besarnya output ini selanjutnya dibandingkan dengan suatu batas ambang.

## Metode Backpropagation
Arsitektur  backpropagation  terdiri  dari tiga  layer,  yaitu  input  layer,  hidden  layer  dan output  layer.  Pada  input  layer  tidak  terjadi proses  komputasi,  namun  terjadi  pengiriman sinyal  input  X  ke  hidden  layer.  Pada  hidden dan  output  layer  terjadi  proses  komputasi terhadap  bobot  dan  bias  serta  proses perhitungan  besarnya  output  dari  hidden  dan output  layer  tersebut  berdasarkan  fungsi aktivasi tertentu. Pada algoritma backpropagation ini digunakan fungsi aktivasi
sigmoid biner, karena output yang diharapkan bernilai  antara  0  sampai  1  agar  proses  tidak memakan  waktu  yang  lama.  Sketsa  susunan jaringan  backpropagation  dapat  dilihat  pada Gambar  3.1.  Arsitektur  jaringan  yang  sering digunakan  oleh  algoritma  backpropagation adalah  jaringan  feedforward  dengan  banyak lapisan.
Gambar 1. Sketsa Susunan Skema
Backpropagation (Kusumadewi,2004)
Keterangan Gambar : Xi   :  masukan (input)
i :  1,2,3,…..,n n :  jumlah unit input
Vij   :  bobot input
b1j  :  bobot bias input Zj :  hidden layer
j :  1,2,3,…..,m
m : jumlah unit lapisan tersembunyi Wij  :  bobot lapisan b2k  :  bobot bias lapisan Yk   :  target hasil/output Tk  :  prediksi output k :  1,2,3,…..,o
o :  jumlah output

## METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  dapat  dilihat  pada  gambar  2 berikut.

## Gambar 2. Diagram Alir Penelitian

## HASIL PENGUJIAN SIFAT FISIK BAHAN
Semen  yang  digunakan  adalah  semen portland  tipe  I.  Berdasarkan  hasil  pengujian konsistensi  semen  memenuhi  syarat  SNI  15- 2049-2004  dengan  penurunan  sebesar  11  mm dengan  kandungan  air  sebanyak  24%.  Jumlah air  tersebut  telah  memenuhi  standar  dimana jumlah air untuk mencapai konsistensi normal semen  berkisar  antara  22%  -  28%.  Pengujian waktu ikat semen membutuhkan waktu selama 104,5  menit  dengan  metode  pengujian  telah memenuhi syarat SNI 15-2049-2004.
Pengujian  berat  jenis  semen  portland  tipe  I sebesar  3,09  gr/m3.  Nilai  berat  jenis  semen tersebut  telah  memenuhi  nilai  standar  . Adapun  nilai  standar  untuk  berat  jenis  semen yaitu sebesar 3,0 – 3,2 gr/m3.
Dari  pengujian  berat  jenis  bulk/density agregat kasar didapat nilai rata-rata 2,43 gr/m 3 dan  berat  jenis Saturated  Surface  Dry (SSD) nilai  rata-rata  250  gr/m 3 berdasarkan  SNI  03- 1969-1990nilai  tersebut  memenuhi  standar nilai  yang  disyaratkan  untuk  berat  jenis.  Dari
X1 Xi Z1 Zj Yk Input Layer Hidden Layer Output Layer V [1,1] V [1,j] V [i,1] V [i,j] W [1,k] W [j,k] 1 1 b [1,1] b [1,j] b [2,k] Tk Mulai Persiapan Bahan dan Alat Pengujian  Sifat Fisik

## Mix Design
Pembuatan Benda Uji Pengujian  Benda Uji
Simulasi Back
Propagation Analisis dan Pembahasan
Kesimpulan dan Saran
Selesai
pengujian  berat  jenis  bulk/density  agregat halus  didapat  nilai  rata-rata  2,15  gr/m 3 dan berat  jenis  Saturated  Surface  Dry  (SSD)  nilai rata-rata 2,21 gr/m 3 berdasarkan SNI 03-1970- 1990nilai  tersebut  memenuhi  standar  nilai yang disyaratkan untuk berat jenis. Berdasarkan  SNI  03-1968-1990didapatkan hasil  analisis  saringan  agregat  halus  termasuk dalam zona 3 seperti gambar berikut :

## Gambar 2. Analisa Saringan Agregat Halus
Setelah  melakukan  pengujian  sifat  fisik langkah selanjutnya adalah membuat benda uji berdasarkan  SNI  03-2834-1993.  Berikut merupakan  gambar  dari  biji  karet  dari  daerah Sembawa yang disubstitusikan kedalam agregat  kasar  dengan  persentase  sebesar  5%, 10%, 15% dan 20%.
Gambar 3. Biji Karet
Biji  karet  yang  digunakan  dibersihan permukaannya  lalu  di  lap  untuk  membuat keadaan  SSD.  Ukuran  biji  karet  yang digunakan  berkisar  antara  1  cm  sampai  2  cm. Biji  karet  mempunyai  nilai  kekerasan  dan keausan  berkisar  50,15%  dan  62,56%,  jadi dapat disimpulkan bahwa biji karet mempunyai  sifat  yang  sangat  getas  jika dibandingkan dengan batu pecah.

## HASIL PENGUJIAN KUAT TEKAN BETON
Benda uji setelah umur 28 hari ditimbang beratnya untuk mengetahui pengaruh biji karet terhadap  berat  beton.  Hasil  berat  benda  uji dapat dilihat pada gambar berikut:

## Gambar 4. Berat Benda Uji TerhadapVariasiKomposisi Campuran BijiKaret
Dari hasil berat benda uji terhadap variasi komposisi  campuran  biji  karet  maka  dapat dilihat  bahwa  semakin  besar  komposisi campuran  biji  karet  maka  semakin  ringan berat benda uji. Hal ini disebabkan komposisi biji karet lebih ringan karena memiliki rongga atau  ruang  kosong  diantara  kulit  dan  isi  biji karet  sehingga  menyebabkan  ruang  dalam benda  uji  semakin  besar  dan  membuat  berat volume semakin berkurang.
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0.01 0.1 1 10 L o lo s (P er se n ) Diameter Saringan Dalam mm 11,87 11,22 10,88 10,28 10,21 10 10.2 10.4 10.6 10.8 11 11.2 11.4 11.6 11.8 12 0% 10% 20% 30% B er at B en d a U ji (k g)
Variasi Komposisi Campuran Biji Karet
(%)

## Gambar 5. Grafik Kuat Tekan Beton Terhadap Umur Beton
Setelah umur benda uji selama 7 hari, 14 hari dan 28 hari benda uji dilakukan pengujian untuk  mengetahui  kuat  tekannya  sesuai standar  SNI  03-1974-1990.  Dari  hasil  berat benda uji terhadap variasi komposisi campuran biji karet  maka dapat dilihat bahwa semakin  besar  komposisi  campuran  biji  karet maka  semakin  kecil  kuat  tekan  beton.  Hal  ini disebabkan  penambahan  komposisi  biji  karet menyebabkan penambahan rongga pada benda uji serta bentuk biji karet yang tidak memiliki ruas seperti agregat kasar yang dapat berfungsi sebagai daya ikat semen.

## SIMULASI BACK PROPAGATION
Data input yang digunakan untuk simulasi berdasarkan  hasil  pengujian  laboratorium. Simulasi Artificial  Neural  Network dilakukan untuk  mendapatkan  data  kuat  tekan  beton campuran biji karet yang disubstitusi terhadap agregat  kasar.  Persamaan  umum  ANN  adalah sebagai berikut:
Tk>< Yk =(b2k+(ΣWjk . f(b1j + ΣVij . Xi)) (1)
dengan:
Tk =  Target output yang dipasang Yk =  Prediksi output b2k =  Bobot bias lapisan Wjk =  Bobot lapisan bij =  Bobot bias input Vij =  Bobot input Xi =  Parameter input x1 =   Persen Komposisi x2 =   Umur y =   Kuat Tekan Jumlah input layer yang digunakan (X)  = 2 Jumlah hidden layer yang digunakan (Z) = 2 Jumlah output layer yang digunakan (Y)  = 1 Batas iterasi (epoch) = 10000 Target error maksimum (Emax) = 1e-11
Pemodelan  di  matlab  yang  dinputkan yaitu  umur,  persen  biji  karet,  dan  data  kuat tekan  beton.  Untuk  variabel  semen,  pasir,  air, tidak  dimasukkan  dikarenakan  memiliki  nilai yang  sama  atau  konstan  sehingga  akan membuat  running  menjadi  eror.  Hal  ini dimaksudkan  untuk  melihat  kemampuan metode  back  propagation  dalam  memprediksi dan  menganalisis  kuat  tekan  beton  campuran biji karet.
0.00 5.00 10.00 15.00 20.00 25.00 30.00 7 Hari 14 Hari 28 Hari
0% 21.03 25.37 27.82 5% 15.37 16.69 19.33 10% 12.26 13.96 16.22 15% 10.85 11.98 14.81
20% 10.09 11.79 14.05 K u at T ek an B et o n ( M P a)

## .

## Gambar 6.  Proses Training ANN
Tabel 4.1 Perhitungan Hasil Eror Simulasi Back Propagation
No Umur (Hari) Persentase (%) Zinj1 Zinj2 Z1 Z2 Y (ANN) y (data) Eror (%) 1 7 0 4,31 18,96 0,987 1,000 14,518 21,03 30,97 2 14 0 9,72 38,77 1,000 1,000 14,551 25,37 42,65 3 28 0 20,54 78,40 1,000 1,000 14,551 27,82 47,70 4 7 5 3,23 19,18 0,962 1,000 14,455 15,37 5,98 5 14 5 8,64 38,99 1,000 1,000 14,551 16,69 12,84 6 28 5 19,45 78,62 1,000 1,000 14,551 19,33 24,74 7 7 10 2,14 19,39 0,895 1,000 14,285 12,26 16,51 8 14 10 7,55 39,21 0,999 1,000 14,550 13,96 4,24 9 28 10 18,37 78,84 1,000 1,000 14,551 16,22 10,30 10 7 15 1,06 19,61 0,742 1,000 13,898 10,85 28,14 11 14 15 6,47 39,43 0,998 1,000 14,547 11,98 21,45 12 28 15 17,28 79,06 1,000 1,000 14,551 14,81 1,73 13 7 20 -0,03 19,83 0,493 1,000 13,266 10,09 31,46 14 14 20 5,38 39,64 0,995 1,000 14,540 11,79 23,33 15 28 20 16,20 79,27 1,000 1,000 14,551 14,05 3,55

## KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari penelitian  ini  adalah  subsitusi  biji  karet kedalam  agregat  kasar  sebaiknya  tidak  boleh lebih  dari  5%  untuk  mendapatkan  hasil  yang maksimal  diperlukan  penambahan  bahan kimia  lainnya.  Simulasi  dengan  metode back- propagation mampu digunakan untuk memprediksi  hasil  kuat  tekan  beton  dengan maksimum eror 47% dan eror terkecil 3,5%
Hal  ini  juga  didukung  oleh  teori  yang disampaikan  oleh  Jong  Jek  Siangdalam bukunya  Jaringan  Syaraf  Tiruan  mengenai pengenalan  pola  Artificial  Neural  Network
dapat  dipakai  untuk  mengenali  pola  (misal huruf,  angka,  suara,  atau  tanda  tangan)  yang sudah sedikit berubah. Dalam hal ini jika pola mengalami  perubahan  yang  besar  maka  akan membuat  JST  sulit  mengenalinya.  Pada penelitian  ini  pola  sebaran  data  input  kuat tekan  yang  dimasukkan  memiliki  data  yang sedikit  sehingga  akurasi  data  yang  dihasilkan kurang detail.

## SARAN
Setelah  melakukan  penelitian  ini  saran yang  dapat  diambil  adalah  diharapkan  untuk penelitian  lanjutan  dengan  kadar  komposisi biji  karet  yang  lebih  sedikit  dan  dengan tambahan bahan kimia lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
Andina P., P., dan Ade K., T., “Analisis Kuat Tekan  Beton  Menggunakan  Substitusi Bahan  Ramah  Lingkungan”.  Jurnal Kajian Teknik Sipil, Vol. 3, 105-109.
Asmadi  Suria,  dkk.  “Pemanfaatan  Limbah
Pecahan Keramik Agregat Kasar
Campuran  Dan  Pengaruhnya  Terhadap Kuat  Tekan  Beton”.  Jurnal  Umum Teknik Terapan. Vol. 4. 16-24. 2017. Evi Heriyani. “Kajian Eksperimental Penggunaan  Limbah  Biji  Karet  Sebagai Pengganti Agregat Kasar Pada
Campuran  Beton  Ringan  Kombinasi Pasir  Tulung  Selapan  Dan  Conplast WP421”.  Jurnal  Teknik  Sipil  dan Lingkungan, Vol. 2. 336-342. 2014.
Jong.  J.,  S.,  "Jaringan  Saraf  Tiruan  &
Pemrogramannya Menggunakan MATLAB, Penerbit ANDI", Yogyakarta, 2004. Gusni Vitri dan Hazmal Herman.
“Pemanfaatan  Limbah  Kelapa  Sawit Sebagai  Material  Tambahan  Beton”. Jurnal  Teknik  Sipil  ITP,  Vol.  2,  78-
87.2019 https://sumsel.bps.go.id/indicator/54/414 /1/luas-tanaman-perkebunan.html
Sri  Kusumadewi,  Membangun  Jaringan  Saraf Tiruan  Menggunakan  MATLAB  &
Excel  Link,  Penerbit  Graha  Ilmu, Yogyakarta, 2004
N.  K.  Lee,  H.  Souri  and  H.  K.  Lee.  "Neural Network Aplication Overview in
Prediction  Of  Properties  Of  Cement Based Mortar And Concrete."  The 2014
World  Congress  on  Advances  in  Civil Environmental  and  Materials  Research., 2014.
Shela  Y.,  “Kajian  Ekspeimental  Penggunaan Limbah  Biji  Karet  Sebagai  Pengganti Agregat  Kasar  Pada  ampuran  Beton Ringan  Kombinasi  Pasir  Tanjung  Raja Dan  Conplast  WP421”.  Jurnal  Teknik Sipil  dan  Lingkungan,  vol.  2,  434-444, 2014.
SNI  15-2049-2004.”  Semen  Portland”.  Badan
Standarisasi Nasional. SNI  03-1969-1990.  “Metode  Pengujian  Berat Jenis Agregat Kasar”. Badan Standarisasi Nasional. SNI  03-1970-1990.  “Metode  Pengujian  Berat Jenis Agregat Halus”. Badan Standarisasi Nasional. SNI 03-1968-1990. “Metode  Pengujian
Tentang  Analisis  Saringan  Agregat Halus  dan  Kasar”.  Badan    Standarisasi Nasional.
SNI  03-2834-1993.  “Tata  Cara  Rencana Pembuatan  Campuran  Beton  Normal”. Badan  Standarisasi Nasional.
SNI  03-1974-1990.  “Cara  Uji  Kuat  Tekan Beton  Dengan  Benda  Uji  Silinder  yang Dicetak”. Badan  Standarisasi Nasional.
Yulia  H.  M.  R.,  Pujo  A.,  "Prediksi  Kekuatan
Beton  Berdasarkan  Parameter  Design Hammer  Test  Dan  Test  UPV  Dengan Menggunakan Artificial Meural Network (ANN)." ITS  Journal Of Civil Engineering., vol. 34,. no. 1,May 2019.