## Implementasi Big Data untuk Pemodelan Estimasi Kuat Tekan Beton dengan Metode Linear Regression
Triyas Hevianto Saputro #1 , Arief Hermawan #2
# Universitas Teknologi Yogyakarta Jl. Siliwangi (Ringroad Utara), Jombor, Sleman, D.I. Yogyakarta 55285
1 triyas.hevianto.saputro@student.uty.ac.id
2 ariefdb@uty.ac.id
Abstrak — Saat ini perkembangan sistem informasi sangat cepat, dengan  didukung  oleh  perkembangan  teknologi.  Cepatnya perkembangan  teknologi  ini  dapat  mempengaruhi  dengan banyaknya  data  yang  ada  di  internet.  Data  yang  ada  dapat dikelola  sehingga  menjadi  sebuah  informasi  dan  pola  tertentu, sehingga  dapat  dimanfaatkan  untuk  memprediksi  pola  suatu data.  Beton  merupakan  bahan  bangunan  yang  terbuat  dari campuran semen, air dan beberapa agregat lainnya. Oleh karena itu, pengolahan  dan pemanfaatan  data-data yang tersedia  dapat digunakan  untuk  memprediksi  atau  estimasi  kuat  tekan  beton. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan hubungan variabel- variabel input dan output ,  sehingga  diperoleh  persamaan  atau rumus tertentu yang akan digunakan estimasi kuat tekan beton. Metode  yang  digunakan Linear Regression dengan software Microsoft Excel . Linier Regression dengan  selang  kepercayaan untuk  koefisien  95%  didapatkan  persamaan  regresi  untuk menghitung  kuat  tekan  beton.  Komponen  X4  ( water )  memiliki pengaruh  negatif  atau  berlawanan  arah  dengan output Y ( concrete compressive strength ),  sedangkan  komponen  lainnya berpengaruh  positif.  Korelasi  hubungan  antara  X1-X8  dan  Y memiliki  nilai  0.615464734  yang  dapat  diartikan  memiliki hubungan kuat tekan beton 61.55% dipengaruhi oleh komponen penyusun  beton  dan  39.45%  dipengaruhi  oleh  faktor  lain.  Nilai kesalahan dari model sebesar 10.39984917 dengan observasi data sebanyak 1030.
Kata kunci — Data, Estimasi, Linear Regression , Kuat Tekan Beton

## I. P ENDAHULUAN
Saat  ini  perkembangan  sistem  informasi  sangat  cepat, dengan  didukung  oleh  perkembangan  teknologi.  Cepatnya perkembangan  teknologi  ini  dapat  mempengaruhi  dengan banyaknya  data  yang  ada  di  internet.  Data  yang  ada  dapat dikelola sehingga menjadi sebuah informasi dan pola tertentu,
sehingga  dapat  dimanfaatkan  untuk  memprediksi  pola  suatu data.  Dengan  melalui  teknologi  informasi  data  yang  banyak telah  diciptakan  setiap  hari  dari  berbagai  sumber,  seperti media  sosial,  sensor,  video, surveillance dan smart  grid [1]. Data  merupakan  peran  penting  untuk  membantu  dalam pengambilan keputusan atau referensi.
Beton  merupakan  bahan  bangunan  yang  terbuat  dari campuran  semen,  air  dan  beberapa  agregat  lainnya.  Dalam pembuatan  beton  juga  disesuaikan  dengan  kekuatan  tekan yang  diharapkan.  Dimana  kekuatan  tersebut  dipengaruhi  oleh komponen-komponen  yang  tersusun  di  dalamnya.  Masing- masing  komponen  dapat  berpengaruh  baik  terhadap  kualitas beton  atau  sebaliknya.  Demi  meningkatnya  kualitas  beton perlu  sebuah  model  untuk  memprediksi  kualitas  dari  beton yang  diharapkan.  Dimana  pentingnya  sebuah  data  kekuatan beton  dari  material  untuk  menentukan  setiap  desain  dan perencanaan  [2].  Dengan  beberapa  data  yang  diperoleh  dari website learning machine dapat digunakan untuk memperkirakan  daya  kuat  beton.  Dari  data-data  bahan material  untuk  membuat  beton  dapat  diambil  pengetahuan bahwa  bahan  seperti  apa  yang  dapat  mempengaruhinya. Bahan-bahan  tersebut  dapat  berpengaruh  positif  maupun negatif  terhadap  kuat  tekan  beton.  Dengan  didapatkan pengetahuan  tersebut  dapat  dioptimasi  dalam  pembuatan beton.  Dimana  yang  memiliki  pengaruh  negatif  dapat diminimalisasi  dan  sebaliknya.  Dengan  tujuan  agar  kualitas beton  sesuai  dengan  kekuatan  yang  diharapkan.  Beton  yaitu material  untuk  menbangun  bidang  konstruksi  yang  sering digunakan [3].
Saat  ini,  penggunaan  bahan  bangunan  untuk  struktur maupun  non  struktur  di  seluruh  dunia  dunia  mencari  bahan yang  lebih  ringan,  tahan  lama,  mudah  digunakan,  ekonomis dan  ramah  lingkungan  [4].  Dalam  penggunaan  material
memiliki  alasan  dasar  yaitu  bahan  mudah  didapatkan, kekuatan  tekannya  besar  dan  tidak  membutuhkan  teknologi tinggi  [3].  Pengujian  kuat  tekan  beton  (MPa)  berdasarkan umur  (hari)  dilakukan  menggunakan  lima  variasi  jenis campuran  [3]. Fly ash diakui  sebagai  bahan  untuk  membuat beton  kinerja  tinggi,  karena  alasan  ekonomis  dan  manfaat teknis  [5].    Bahan  ini  dapat  membantu  mengontrol  kenaikan suhu  pada  beton  dan  mengurangi  kebutuhan  air,  tetapi keuntungan kekuatan awal beton dapat menurun [5]. Beberapa standarisasi  beton  berdasarkan ACI Committee 363R93,  FIP FIP/CEB,  SK  SNI  T-15-1991-03  [2].  Berdasarkan ACI Committee 363R93  adalah  beton  normal  yang  memiliki  kuat tekan kurang dari 42 MPa dengan umur 28 hari. Berdasarkan FIP  FIP/CEB  yaitu  beton  dengan  mutu  normal  jika  kuat tekannya  kurang  dari  60  Mpa  melalui  benda  uji  silinder dengan diameter 150 mm dan tinggi 300 mm dengan umur 28 hari.  Berdasarkan  SK  SNI  T-15-1991-03  yaitu  beton  mutu normal  yang  memiliki  berat  isi  2200-2500  kg.m3  dengan menggunakan  agregat  alam  yang  dipecah  atau  tanpa  dipecah atau tanpa dipecah yang tidak menggunakan bahan tambahan.
Penelitian  yang  terkait  dengan  estimasi  kuat  tekan  beton dan  berat  jenis  terhadap  pengaruh  terak  sebagai  pengganti agregat  kasar  yaitu  variasi  terak  sebagai  pengganti  agregat kasar dapat berpengaruh secara signifikan terhadap kuat tekan Benton dan berat jenis beton [6]. Metode penelitian ini dengan metode eksperimen yaitu dengan percobaan untuk mendapatkan  hasil  yang  menegaskan  suatu  hubungan  antar variabel-variabel  yang  diselidiki.  Variabel  terak  digunakan sebagai pengganti agregat kasar. Analisa regresi dengan curve estimation model linier .  Pengaruh  varibel  ini  berpengaruh secara  signifikan  terhadap  kuat  tekan  beton  dan  beratjenis beton. Sehingga dapat digunakan dalam struktur bangunan.
Penelitian  yang  pernah  dilakukan  sebelumnya  tentang korelasi  nilai  kuat  tekan  beton  dengan destructive test dan non - destructive test terhadap beberapa benda uji. Penelitan ini bertujuan  untuk  mendapatkan  nilai  koefisien  determinasi  dan persamaan  regresi.  Dengan  korelasi  nilai  tersebut  dapat digunakan  untuk  menentukan  nilai  kuat  tekan  beton,  jika metode destructive test tidak  dapat  dilakukan  sehingga  dapat menerapkan  metode non - destructive test ( NDT )  di  Indonesia [7].  Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  alat hammer test dan UPV test .  Variabel  X1  nilai  kuat  tekan  beton  dari hammer test ,  X2  nilai  kuat  tekan  beton  dari UPV test ,  Y ( compression test ).  Hasil  penelitian  untuk  benda  uji  silinder mendapatkan  nilai  koefisien  determinasi  sebesar  71.9%  dari persamaan  regresi  Y  =  -80.142+0.34X1+0.021X2,  sedangkan benda  uji  kubus  didapatkan  koefisien  determinasi  sebesar 63.2% dari persamaan regresi Y=-132.711+0.339X1+0.033X2. Dari  nilai  korelasi  ini  diharapkan  dapat  digunakan  untuk menentukan  nilai  kuat  tekan  beton  jika destuctive test tidak dapat dilakukan sehingga mampu menerapkan metode NDT . Bahan tambah merupan bahan selain agregat, semen dan air yang digunakan sebagai bahan tambahan dalam adukan beton. Bahan tambah ini bertujuan untuk  mengubah  sifat-sifat beton sesuai  dengan  yang  dikehendaki.  Namun  harus  memberikan
dampak  yang  lebih  baik  dari  beton  normal  [8].  Penelitian umur  dan  kuat  tekan  beton  berbahan  tambah  lateks  ini dilakukan  dengan  menggunakan  tiga  metode  linear  regresi yaitu  linear  sederhana,  eksponensial  dan  polinominal  [8]. Variabel atribut pengujiannya yaitu umur beton (hari), interval pengujian  (hari)  dan  kuat  tekan  beton  (kg/cm2).  Dari penelitian  ini  diperoleh  hasil  umur  beton  berbahan  tambah lateks  segar  10  %  mencapai  kuat  tekan  beton  maksimum mencapai 79.35 hari sedangkan berbahan tambah lateks segar 15 % menacapai 83.9 hari.
Penelitian  ini  memprediksi  kuat  tekan  beton  tanpa pengganti fly ash dan  dengan  pengganti fly ash sebesar  15 persen  dari  semen,  memperoleh  korelasi  koefisien  lebih  baik tanpa pengganti fly ash [9]. Model regresi non-linear berganda menghasilkan  korelasi  yang  sangat  baik  untuk  prediksi  kuat tekan  beton.  Dari  penelitian  ini  didapatkan  bahwa  agregat memberikan  koefisien  korelasi  yang  lebih  baik  ketika  semen diganti dengan fly ash sebanyak 15%.
Penelitian lain menggunakan metode jaringan syaraf tiruan dianjurkan digunakan dalam  optimasi desain campuran  untuk memperoleh  tingkat  akurasi  yang  lebih  tinggi,  sedangkan metode  linear  regresi  berganda  untuk  memprediksi  desain campuran  awal  beton  [10].  Variabel  Y  yaitu Compressive strength  of concrete , Sedangkan variabel  X  yaitu w/c  (water- cement  ratio)  ,  MSA  (maximums  size  of  aggregate)  ,  Gravel, Cement,  Sand  3/8,  Sand  ¾,  FM  (fineness  modulus) .  Dalam penelitian  ini  membandingkan  kedua  metode  tersebut diperoleh  model  jaringan  syaraf  tiruan  lebih  mampu  untuk memprediksi  kuat  tekan  beton  dibandingkan  dengan  linear regresi.
Keuntungan  kekuatan  tekan  beton  dari  waktu  ke  waktu didasarkan  pada  rasio  air-semen,  tanpa  memperhatikan komposisi  fisik  dan  kimia  dari  berbagai  bahan  agregat  halus yang  digunakan  dalam  pembuatan  beton  [11].  Dalam  studi kasus  ini  pengujian  dilakukan  dengan  bahan  agregat  halus yang  ditambang  dari  beberapa  tempat,  kemudian  model regresi dilakukan pada umur 7, 14, 28, 56, 112, dan 180. Dari hasil  penelitian  ini  diperoleh  koefisien  determinasi  yang memuaskan.
Model  matematika  dengan  persamaan  regresi non - linear diusulkan untuk memprediksi kuat tekan beton pada usia yang berbeda  [12].  Variabel-variabel  yang  digunakan  yaitu water /cement,  water,  cement,  sand,  aggregate,  desity dan Compressive  Strength .  Dari  penelitian  ini  diperoleh  bahwa model  matematika  regresi  non-linear  dapat  diusulkan  dan dikembangkan  untuk  memperoleh  pengetahuan  konsituen campuran atau elemen proporsi campuran untuk memprediksi kuat tekan beton.
Air  merupakan  salah  satu  bahan  dalam  pembuatan  beton dan merupakan faktor penting yang mengubah semen menjadi pasta  pengikat  agregat.  Variabel  yang  digunakan  adalah Semen,  Pasir,  Split,  Air,  kandungan  pH  air,  dan  kuat  tekan beton.  Dalam  penelitian  ini  diperoleh  bahwa  penurunan kandungan  pH  air  dapat  mempengaruhi  penurunan  nilai  kuat tekan beton [13].
Penelitian hubungan kuat tekan beton antara hasil uji tekan kubus dan silinder dengan agregat pulau timor  [14]. Variabel penyusun  beton  adalah  semen,  agregat,  air  dan  kuat  tekan beton.  Sedangkan  variabel  bebasnya  kuat  tekan  beton  benda uji  kubus  dan  variabel  terikatnya  kuat  tekan  beton  benda  uji silinder.  Dalam  penelitian  ini  menacarihubungan  keduanya dengan  metode  linear  regresi.  Hasil  penelitian  ini  didapatkan koefisien  determinasi  sebesar  0.819,  menunjukan  bahwa 81.9%  nilai  kuat  tekan  beton  ditentukan  oleh  hasil  uji  benda berbetuk kubus dan 18,1% dipengaruhi oleh faktor lain.
Dari  data-data  yang  diperoleh  dari website  learning machine pengolahan dan pemanfaatan data-data yang tersedia dapat  digunakan  untuk  memprediksi  atau  estimasi  kuat  tekan beton.  Dengan  adanya  beberapa  data input dan output dapat dilakukan  pemodelan  dan testing  data ,  sehingga  dapat diperoleh pola data dan persamaan tertentu yang dimanfaatkan untuk  menghitung  estimasi  kuat  tekan  beton.  Dimana  tujuan dalam  penelitian  ini  yaitu  untuk  mendapatkan  pola  hubungan antara variabel-variabel tersebut, sehingga diperoleh persamaan atau rumus tertentu  yang akan digunakan estimasi kuat  tekan  beton.  Persamaan  atau  rumus  ini  diperoleh  dari pelatihan  dan  pengujian  data  dengan  metode  linear  regresi. Linear  regresi  merupakan  model  baru  yang  diusulkan  untuk memprediksi  kekuatan  tekan  beton  dan  elastisitas  dari kecepatan  pulsa  ultrasonik  [15].  Model  ini  dikembangkan untuk  beton Concrete  with  alkali-activated  binder  (AAB) tanpa  tekanan  dan  bertekanan  dengan  suhu  yang  berbeda. Serta  berdasarkan  latar  belakang  dan  penelitian-penelitian terdahulu,  maka  dapat  dilakukan  penelitian  terkait  dengan pemanfaatan  teknologi  informasi  dalam  mengoptimasi  bahan matrial  pembuat  campuran  beton.  Metode  yang  digunakan adalah  metode  estimasi  Linier  Regresi  dengan software microsoft  excel .  Adapun  judul  penelitian  ini  adalah Implementasi Big  Data untuk  Pemodelan  Estimasi  Kuat Tekan Beton dengan Metode Linear Regression.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Tahapan  penelitian  yang  dilakukan  seperti  ditunjukkan pada gambar 1 berikut ini:
Gambar. 1 Tahapan penelitian
1) Menyiapkan Data : Data diperoleh dari website learning machine https://archive.ics.uci.edu/ dengan jumlah data sebanyak 1030 data, 9 atribut data dengan 8 atribut sebagai input dan 1 atribut sebagai output .  Berikut  ini  Tabel  1  menunjukkan  informasi atribut (X1-Y):
TABEL I I NFORMASI I NPUT DAN O UTPUT Nama Variabel Nama Atribut Satuan X1 Cement (component 1) kg in a m3 mixture X2 Blast Furnace Slag (component 2) kg in a m3 mixture X3 Fly Ash (component 3) kg in a m3 mixture X4 Water (component 4) kg in a m3 mixture X5 Superplasticizer (component 5) kg in a m3 mixture X6 Coarse Aggregate (component 6) kg in a m3 mixture X7 Fine Aggregate (component 7) kg in a m3 mixture X8 Age Day Y Concrete compressive strength MPa

## 2) Pengolahan Data :
Pengolahan  data  akan  dilakukan  dengan  menggunakan software Microsoft Excel dengan metode Linear Regression.
Gambar. 2 Setting pengolahan data dengan software microsoft excel
Input Y range merupakan  data  yang  digunakan  sebagai label  atau output (variabel  terikat),  sedangkan input X range sebagai  data  atribut  atau input (variabel  bebas).  Label  dipilih yang  berarti  bahwa  data  pertama  yang  dipilih  sebagai  nama variabel.
Menyiapkan Data Pengolahan Data Pemodelan dan Pengujian Data Hasil Pemodelan dan Pengujian
Data
Analisis Data
3) Pelatihan dan Pengujian Data :
Pelatihan dan pengujian data dilakukan dengan menggunakan  data  sebanyak  1032  data.  Dengan confidence level Upper dan Lower sebesar 95% atau dipilih sesuai dengan nilai default dari sistem.

## 4) Hasil Pelatihan dan Pengujian Data :
Data  yang  telah  dilakukan  pengolahan,  pelatihan  dan pengujian  akan  diperoleh  rumus  atau  persamaan  dan  nilai akurasi  dari  pengujian  dengan  metode linear  regression. Persamaan  tersebut  akan  digunakan  untuk  menghitung estimasi  dari  kuat  tekan  beton  tersebut.  Data  pelatihan  dan pengujian yang digunakan sebanyak 1032 data.

## 5) Analisis Data :
Analisis  data  dilakukan  untuk  mengetahui  informasi  dari pola  data  pelatihan  dan  pengujian.  Informasi  tersebut  akan digunakan  untuk  membantu  manusia  untuk  mengambil keputusan.  Informasi  tersebut  berupa  persamaan  atau  rumus untuk  menghitung  estimasi  kuat  tekan  beton,  yang  diperoleh dari  pelatihan  dan  pengujian  data-data  yang  didapatkan. Sehingga  diperoleh  persamaan  yang  dapat  digunakan  untuk memprediksi kuat tekan beton dengan atribut-atribut tersebut.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Semua paragraf mesti di- indent .  Semua paragraf mesti rata kiri dan rata kanan. Tabel 2. Menujukkan kekuatan hubungan korelasi antara model (variabel bebas) dengan variabel terikat. Multiple R  menunjukkan  tingkat  hubungan  linear  antara variabel  terikat  dengan  variabel  bebas,  dimana  dalam penelitian ini terdapat delapan variabel bebas dan satu variabel terikat.  Nilai  R  antara  0  –  1,  dimana  nilai  R  yang  mendekati nilai 1 atau lebih besar menujukkan hubungan yang lebih kuat.
TABEL II S UMMARY O UTPUT
Regression Statistics Multiple R 0.784515605 R Square 0.615464734 Adjusted R Square 0.612451725 Standard Error 10.39984917 Observations 1030
R square merupakan  koefisien  determinasi  dengan membandingkan  estimasi  Y  dan  nilai  Y  aktual.  R square menunjukkan  nilai  0.615464734  dapat  dikatakan  bahwa  ada korelasi  61.5%  dipengaruhi  oleh  data  dalam  sampel  dan sisanya  dipengaruhi  oleh  faktor  lain.  Dimana  nilai  R square semakin  mendekati  nilai  1  maka  tingkat  kecocokan  model semakin  sempurna.  Nilai Standard  Error dari  estimasi  Y sebesar  10.39984917.  Semakin  kecil  nilai Standard  Error ini maka model regresi semakin tepat dalam memprediksi nilai Y.
Tabel  3 ANOVA ( Analysis  of  Variance )  menunjukkan bahwa keragaman data aktual variabel terikat (Y) disebabkan dari  variabel  X1-X8  (model  regresi)  dan  faktor  lainnya  yang mempengaruhi  variabel  Y  yang  tidak  dimasukkan  ke  model regresi ( Residual ).
TABEL III A NOVA df
SS MS F Significance F Regression 8 176744.87 22093.11 204.27 6.7616E-206 Residual 1021 110428.16 108.16 Total 1029 287173.03
Degree of Freedom (df) adalah derajat kebebasan, nilai ini dihitung dari banyaknya observasi (n) – 1, Sum of Square  (SS) merupakan  jumlah  regresi  dan  sisa  kuadrat, Mean  of  Square (MS) yaitu  nilai  rata-rata  regresi  dan  sisa  kuadrat,  F  adalah nilai  statistik  yang  diamati    untuk  menentukan  apakah hubungan  antara  variabel  dependen  dan  independen  terjadi secara  kebetulan. Significance F  merupakan  probabilitas  F. Dikarenakan  probabilitas  F  =  6.7616E-206  yang  sangat  kecil dapat  dikatakan  bahwa  persamaan  regresi  ini  dapatdigunakan untuk memprediksi nilai kuat tekan beton.
Nilai  SS  menunjukkan  bahwa  nilai  Y  dipengaruhi  oleh variabel  bebas  (X1-X8)  yaitu  sebesar  176744.87  (regresi), sisanya  sebesar  110428.16  ( residual )  dipengaruhi  oleh variabel  lain  tetapi  tidak  dimasukkan.  Jika  kita  bandingkan antara  SS  regresi  dan  SS  total  maka  akan  diperoleh  nilai  R square atau  koefisien  determinasi  sebesar  0.615464734 menunjukan  hubungan  yang  cukup  kuat  antara  variabel  X1- X8 dan Y
TABEL IV K OEFISIEN R EGRESI Coeffi
cients Standar d Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95.0% Intercept  -23.164 26.588 -0.871 0.384 -75.338 29.010 X1 0.12 0.008 14.11 1.96 E-41 0.103 0.136 X2 0.104 0.01 10.245 1.63 E-23 0.084 0.124 X3 0.088 0.013 6.988 5.03 E-12 0.063 0.113 X4 -0.15 0.04 -3.741 1.93 E-4 -0.229 -0.071 X5 0.291 0.093 3.11 1.92 E-3 0.107 0.474 X6 0.018 0.009 1.919 5.52 E-2 -0.0004 0.036 X7 0.02 0.012 1.883 5.99 E-2 -0.0008 0.041 X8 0.114 0.005 21.046 5.84 E-82 0.104 0.125
Keterangan:
 t  Stat (t  hitung)  merupakan  hasil  bagi  antara Coefficients dan Standard  Error ,  selang  kepercayaan untuk koefisien 95.0%
Tabel  4  menunjukkan  koefisien  regresi  X1-X8  dapat diringkas persamaan regresi menjadi:
Y = 0.12 X1+0.104 X2+0.088 X3-0.15 X4 + 0.291 X5+0.018 X6+0.02 X7+0.114 X8-23.164
Dari  persamaan  regresi  menunjukkan  bahwa  koefisien atribut X1, X2, X3, X5, X6, X7, X8 bernilai positif  terhadap Y,  berarti  bahwa  atribut  tersebut  berpengaruh  naik  masing- masing  sebesar  0.12,  0.104,  0.088, 0.291,  0.018,  0.02,  0.114 kali  dari  masing-masing  nilai  atribut  tersebut.  Sedangkan koefisien  yang berpengaruh negatif terhadap Y adalah atribut X4 dan nilai konstanta yang masing-masing bernilai -0.15 kali X4  dan  -23.164.  Dimana  atribut-atribut  yang  berpengaruh positif  berarti  bahwa  meningkatnya  kuat  tekan  beton dipengaruhi  oleh  atribut-atribut  tersebut,  sedangkan  atribut yang  bernilai  negatif  dapat  bepengaruh  buruk  terhadap  kuat tekan beton. Standard error pada tabel 4 menunjukkan tingkat standar kesalahan masing-masing koefisien. Lower dan Upper 95%  merupakan  batas  bawah  sampai  batas  atas  dari  fakta tingkat populasi dengan tingkat kepercayaan sebesar 95%.
TABEL V R ESIDUAL O UTPUT Concrete compressive strength (MPa, megapascals) Predicted Concrete compressive strength (MPa, megapascals) Residuals Standard Residuals 79.99 53.4728591 26.51325166 2.559356415 61.89 53.74331185 8.144053906 0.786155424 40.27 56.81194746 -16.54241221 -1.596859161 41.05 67.66338137 -26.61060138 -2.568753702 44.30 60.91723197 -16.62115688 -1.60446048 47.03 26.85770843 20.17213901 1.947241102 43.70 68.42043666 -24.72213726 -2.386457965 36.45 29.9264027 6.521367088 0.629515493 45.85 19.77571999 26.07857087 2.51739615 39.29 31.44051328 7.849276576 0.75770021 38.07 30.07631455 7.997929118 0.772049821 28.02 22.99432611 5.027357483 0.48529693 43.01 58.32605805 -15.31309779 -1.478191946 42.33 25.64641996 16.68051168 1.610190071 47.81 20.38136422 27.43241743 2.648084604 52.91 28.67464113 24.23367868 2.339306464 39.36 31.86722039 7.490827594 0.723098694 56.14 59.48104242 -3.339080165 -0.322325468 40.56 37.00839114 3.554860888 0.343155043 42.62 48.80280753 -6.182159119 -0.596771335
Tabel  5  menunjukan  beberapa  hasil  dari residual  output dengan  menggunakan microsoft  excel .  Dari  beberapa  hasil tersebut  terdapat  kolom  pertama  merupakan  nilai  Y sebenarnya,  kolom  kedua  menujukkan  hasil  nilai  Y  prediksi dari rumus regresi, kolom  ketiga adalah nilai selisih antara Y sebenarnya  dan  Y  prediksi,  dan  kolom  keempat  adalah  nilai selisih yang distandarisasi.  Hasil pemodelan ini mendapatkan korelasi  hubungan  antara  X1-X8  dan  Y  memiliki  nilai 0.615464734  yang  dapat  diartikan  memiliki  hubungan  kuat tekan  beton  61.55%  dipengaruhi  oleh  komponen  penyusun beton  dan  39.45%  dipengaruhi  oleh  faktor  lain.  Nilai kesalahan  dari  model  sebesar  10.39984917  dengan  observasi data sebanyak 1030.

## IV. K ESIMPULAN
Linier  Regression dengan  selang  kepercayaan  untuk koefisien  sebesar  95%  didapatkan  persamaan  regresi  untuk menghitung  kuat  tekan  beton.  Komponen  X4  memiliki pengaruh  negatif  atau  berlawanan  arah  dengan  output  Y ( concrete compressive strength ),  sehingga  jika  komponen lainnya  bernilai  tetap  dan  komponen  X4  ditambahkan,  maka nilai  Y  akan  menurun  atau  terjadi  penurunan  kualitas. Sedangkan  pengaruh  lainnya,  jika  nilai  variabel  bebasnya bernilai  nol,  maka  variabel  terikatnya  bernilai  sebesar konstanta  -23.164.  Tetapi  secara  logika  jika  semua  nilai variabel  bebasnya  nol  atau  tidak  ada  bahan  beton  maka  nilai variabel  terikatnya  juga  tidak  ada,  jadi  jika  nilai  variabel bebasnya bernilai nol itu tidak dimasukkan dalam analisa ini. Kemudian  atribut-atribut  yang  berpengaruh  positif  dapat meningkatkan  nilai  Y.  Korelasi  hubungan  antara  X1-X8  dan Y  memiliki  nilai  0.615464734  yang  dapat  diartikan  memiliki hubungan  kuat  tekan  beton  61.55%  dipengaruhi  oleh komponen  penyusun  beton  dan  39.45%  dipengaruhi  oleh faktor  lain.  Nilai  kesalahan  dari  model  sebesar  10.39984917 dengan observasi data sebanyak 1030.

## R EFERENSI
[1] E. R. E. Sirait, “Implementasi Teknologi Big Data Di Lembaga Pemerintahan Indonesia,” J. Penelit. Pos dan Inform. , vol. 6, no. 2, p. 113, 2016.
[2] W. J. T. Talinusa, Ocsen Gregorius, Ruddy Tenda, “Pengaruh Dimensi Benda Uji Terhadap Kuat Tekan Beton,” J. Sipil Statik ISSN 2337- 6732 , vol. 2, no. 7, pp. 344–351, 2014.
[3] Nuroji, “Studi Eksperimental Lekatan Antara Beton dan Tulangan Pada Beton Mutu Tinggi,” Media Komun. Tek. Sipil , vol. 12, no. 3, pp. 27– 37, 2004.
[4] R. Bayuaji and T. R. Biyanto, “Model Jaringan Saraf Tiruan Kuat Tekan Beton Porus dengan Material Pengisi Pasir,” J. Teor. dan Terap. Bid. Rekayasa Sipil , vol. 20, no. 1, pp. 23–32, 2013.
[5] I.-C. Yeh, “Modeling Efficiency Factor of Fly Ash in Concrete Using an Unification Approach,” Int. J. Eng. Technol. , vol. 5, no. 5, pp. 546– 549, 2013.
[6] I. N. Saputro, A. Rahmawati, and W. I. Satupi, “Pengaruh Terak Sebagai Pengganti Agregat Kasar Terhadap Kuat tekan Dan Berat Jenis Pada Beton Normal,” JIPTEK , vol. 8, no. 2, pp. 63–69, 2014.
[7] I. N. G. Wirotama, S. Nurlina, and A. I. Firdausy, “KORELASI NILAI KUAT TEKAN BETON DENGAN MENGGUNAKAN NON- DESTRUCTIVE TEST DAN DESTRUCTIVE TEST,” J. Mhs. Jur.
Tek. SIPIL , vol. 1, no. 1, 2018.
[8] J. A. Harianja and N. A.S, “Penelitian umur dan kuat tekan pada beton berbahan tambah lateks,” Maj. Ilm. UKRIM , vol. 2, no. XVIII, pp. 27– 37, 2013.
[9] P. Chopra, R. K. Sharma, and M. Kumar, “Regression Models for the Prediction of Compressive Strength of Concrete with & without Fly ash,” Int. J. Latest Trends Eng. Technol. , vol. 3, no. 4, pp. 400–406, 2014.
[10]  F. Khademi and K. Behfarnia, “Evaluation of Concrete Compressive
Strength Using Artificial Neural Network and Multiple Linear
Regression Models,” Iust , vol. 6, no. 3, pp. 423–432, 2016.
[11]  M. F. M. Zain, S. M. Abd, K. Sopian, M. Jamil, and C.-A. A I, “Mathematical Regression Model for the Prediction of Concrete Strength,” Math. METHODS, Comput. Tech. NON-LINEAR Syst. Intell. Syst. Math. , no. 10, pp. 396–402, 2008.
[12]  M. F. M. Zain and S. M. Abd, “Multiple regression model for compressive strength prediction of high performance concrete,” J. Appl.
Sci. , vol. 9, no. 1, pp. 155–160, 2009.
[13]  S. Meidiani and M. F. S. Hartawan, “Penggunaan Variasi Ph Air (Asam) Pada Kuat Tekan Beton Normal F’C 25 Mpa,” J. BENTANG , vol. 5, no. 2, pp. 127–134, 2017.
[14]  I. G. N. E. Partama, R. Hendrikus, and A. H. W. Galus, “HUBUNGAN KUAT TEKAN BETON ANTARA HASIL UJI TEKAN KUBUS DAN UJI TEKAN SILINDER PADA BETON DENGAN AGREGAT PULAU TIMOR,” J. Tek. Sipil Gradien , vol. 10, no. 2, pp. 1–16, 2018.
[15]  G. Liu and J. Zheng, “Prediction Model of Compressive Strength
Development in Concrete Containing Four Kinds of Gelled Materials with the Artificial Intelligence Method,” Appl. Sci. , vol. 9, no. 6, p. 1039, 2019.