Computer Science | Industrial Engineering | Mechanic Engineering | Civil Engineering

## PREDIKSI OPTIMASI DIMENSI BALOK KOLOM BANGUNAN MASJID DENGAN METODE ARTIFIAL NEURAL NETWORK
Jauhari Prasetiawan 1 ,
1 Fakultas Teknik , Universitas Islam Al-Azhar, Mataram Email: jauhariprasetiawan@unizar.ac.id

## Abstract
Indonesia is the confluence of three of the world's major plates, therefore a lot of plate activity occurs so that earthquake intensity often occurs. The earthquake resulted in many casualties, this is  because  many  building  structures  do  not  meet  the  requirements  of  earthquake-resistant buildings. The structure of mosque buildings in Lombok has many towering mosque towers. Many mosque  buildings  in  Lombok  do  not  apply  the  earthquake-resistant  building  principle,  namely strong column weak beam, so that the average mosque building collapses is the soft story type. The research method used to optimize the dimensions of the columnar beam in this study there are  two  methods,  namely  optimization  using  SAP  2000  and  then  optimization  using  Artificial Neural Network (ANN) modeling. The empirical equations obtained are three equations, namely the equation of a beam, a square column and a circle column. The percentage of error that occurs in  the  use  of  the  empirical  formula  is  0.88%,  so  that  the  equation  can  be  used  to  perform dimensional prediction calculations with different variations.

## Keywords: Optimization, Mosque Building, Artificial neural Network

## 1. PENDAHULUAN

## Latar Belakang
Indonesia merupakan pertemuan tiga lempeng besar  dunia,  karenanya  banyak  akifitas lempeng  yang  terjadi  sehingga  intensitas gempa  sering  terjadi.  Pada  bulan  Juli  tahun 2017  gempa  dengan  kekuatan  gempa  besar terjadi di Lombok. Titik pusat gempa terjadi di Kabupaten  Lombok  Utara  dengan  kedalaman sekitar 10 km di bawah permukaan tanah.
Gempa tersebut mengakibatkan banyak korban jiwa,  hal  ini  dikarenakan  banyak    struktur bangunan  yang  tidak  memenuhi  persyaratan bangunan  tahan  gempa  dan  gempa  terjadi sekitar pukul 19.30 WITA, dimana pada waktu tersebut,  masyarakat  sedang  melaksanakan ibadah solat isa’.
Struktur  bangunan  masjid  di  Lombok  banyak Menara  masjid  yang  menjulang  tinggi,  dan pembangunan  masjid  biasanya  dibangun
secara gotong royong oleh masyarakat  sekitar dan tidak melalui proses perencanaan bangunan  tahan  gempa.  Bangunan  masjid  di Lombok  banyak  yang  tidak  menerapkan prinsip  bangunan  tahan  gempa  yakni strong coloum  weak  beam ,  sehingga  rata  rata bangunan masjid yang runtuh, tipe keruntuhannaya soft story.
Untuk  membantu  masyarakat  dalam  hal perencanaan  bangunan  khususnya  bangunan Masjid,  peneliti  membuat  rumus  empiris dengan bantuan kecerdasan buatan agar dapat memperhitungkan  berapa  dimensi  balok  dan kolom  yang  optimal  sesuai  dengan  Standar Nasional Indonesia (SNI) tentang perencanaan Gedung tahan gempa.
Kecerdasan  buatan  yang  digunakan  disini adalah Artificial  Neural  Network (ANN) dengan back propagation.
2. Tinjauan Pustaka
Computer Science | Industrial Engineering | Mechanic Engineering | Civil Engineering
Melakukan  penelitian  optimasi  dimensi  balok kolom  bangunan  kantor  dengan  metode Aritificial  Neural  Network, didapatkan  12 rumus  empiris  untuk  mengoptimasi  dimensi balok kolom [1] .
Optimasi  dilakukan  dalam  penelitian  tersebut dengan cara, memperhitungkan dimensi balok kolom  dengan  menggunakan  software  SAP 2000,  hingga  struktur  tersebut  mendapatkan nilai optimal. Nilai optimal tersebut selanjutnya  di  inputkan  kedalam  Matlab sebagai  software  yang  membantu  input kedalam ANN.
Sejalan dengan penelitian optimasi profil baja untuk  kuda-kuda.  Dari  penelitian  tersebut didapatkan rumus empiris untuk memprediksi dimensi  profil  baja [2] .  Melakukan penelitian dengan memprediksi Nilai Kuat Tekan Mortar bahan tambahan
Pecahan Keramik
menggunakan  metode  Pemodelan  Artificial Neural  Network  (ANN)  yang  bertujuan  tuk mendapatkan  nilai  kuat  tekan  mortar  tanpa melakukan pengujian dilaboraorium [3] .
Penelitian tersebut mendapatkan satu persamaan untuk mendapatkan nilai kuat tekan tersebut.

## Landasan Teori

## Pembebanan Struktur
Pembebanan yang di gunakan dalam memodelkan  struktur  bangunan  masjid  pada penelitian ini adalah:
Beban hidup
Beban  diperoleh  dari  Standar  Nasional Indonesia (SNI). Dalam SNI tercantum besaran beban hidup tergantung dari pemanfaatan dari bangunan  tersebut.  Untuk  bangunan  dengan pemanfaatan  sebagai  sarana  ibadah,    beban hidup yang dipikul sebesar 400 kg/m 2
Beban mati
Beban  mati  merupakan  berat  struktur  utama dari  Gedung.  Beban  mati  dibagi  menjadi  dua yaitu beban sendiri struktur Gedung dan beban
mati tambahan seperti dinding, plafond, lantai, dan  lain  lain  yang  menambah  beban  struktur tersebut dan bersifat tetap [4] .
Beban Gempa
Perta  gempa  mengacu  pada  SNI  1726-2019 dan di kutip pada laman website:
http://rsa.ciptakarya.pu.go.id/2021/index.php ?pga=0.5000&ss=1.0837&s1=0.3913&tl=8
&kelas=2&range=12#grafik [5]
Berikut  ini  peta  yang  menunjukan Risk‐ Adjusted  Maximum  Considered  Earthquake (MCER)  Ground  Motion  Parameter  for Indonesia  for  0.2  s  Spectral  Response Acceleration (5% of Critical Damping) (Ss)
Gambar  1. Ss Risk‐Adjusted Maximum Considered Earthquake (MCER) sumber: (SNI, rsa.ciptakarya, 2019)
Aplikasi  Desain  Spektra  Indonesia  juga meberikan output Koefisien  situs.  Dimana koefisien  tersebut  tergantung  dari  jenis  tanah dan  percepatan  gempa  yang  terpetakan  pada periode, T = 0.2 detik dan T = 1 detik , dapat dilihat pada table berikut ini.
Table 1. Koefisien Situs (F a )
Computer Science | Industrial Engineering | Mechanic Engineering | Civil Engineering
Sumber:  (SNI,  Tata  Cara  Perencanaan  Ketahanan Gempa  Untuk  Struktur  Bangunan  Gedung  Dan Nongedung, 2019)
Table 2. Koefisien Situs (F v )
Sumber:  (SNI,  Tata  Cara  Perencanaan Ketahanan  Gempa  Untuk  Struktur  Bangunan Gedung Dan Nongedung, 2019)
Selain  peta  dan  koefisien  klas  situs,  aplikasi tersebut  juga  menampilkan  grafik  respon spektum  sesuai  dengan  kelas  situs  lokasi pembangunan.
Gambar  2. Grafik respon spektum yang akan dinputkan kedalam software SAP 2000. Sumber: (SNI,

## rsa.ciptakarya, 2019)
Analisis  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  alasisa  static  ekivalen  dan  Analisa dinamik,  dimana  analisa  secara  dinamik mengguankan respon spektrum.
Gambar  3. Ilustrasi analisis gempa menggunakan respon spektrum dan static ekivalen
Beban Angin
Angin menimbulkan beban terhadap bangunan berupa tekanan dan hisapan.
Terdapat  dua  beban  angin  yaitu  beban  hisap dan beban tekan. Sisi gedung yang berhadapan langsung dengan datangnya angin akan terkena beban  tekan  dan  sisi  lainnya  terkena  beban hisap [6] .

## 3. METODE PENELITIAN
Lokasi  pengambilan  sampel  desain  bangunan dan  parameter  gempa  dalam  penelitian  ini berada di Kabupaten Lombok Utara. Kabupaten  tersebut  merupakan  daerah  yang terdampak gempa paling parah dan kelas situs adalah tanah sedang. Metode  penelitian  yang  digunakan  untuk mengoptimasi  dimensi  balok  kolom  pada penelitian  ini  ada  dua  metode, yakni  optimasi menggunakan  SAP  2000  setelah  itu  optimasi Menggunkan  pemodelan Artificial  Neural
Network (ANN).
Adapun  Langkah  Langkah  penelitian  sebagai berikut:
1. Pemilihan  gambar  kerja  masjid  yang biasa digunakan di Lombok; 2. Memodelkan bangunan masjid menggunakan  SAP  2000  dengan  variasi tinggi  kolom  dan  bentangan  balok  yang berbeda  yakni:  4  m  dan  4.5  m  untuk kolom.  4  m,  6  m,  dan  8  m  untuk bentangan balok; 3. Tentukan dimensi awal balok dan kolom dengan variasi pada point 2;
Computer Science | Industrial Engineering | Mechanic Engineering | Civil Engineering
4. Analisis dimensi tersebut hingga didapatkan  nilai  optimum  dimensi  balok kolom yang mampu menopang gaya-gaya dalam yang terjadi;
5. Dimensi balok kolom yang telah optimum dijadikan  input  target  dalam  pemodelan Artificial Neural Network;
6. Memodelkan Artificial  Neural  Network dengan  bantuan  MATLAB,  dengan parameter input masukan dan input target antara lain:
a. Input masukan
1) Parameter percepatan geser tanah (Ss)
2) Parameter jenis tanah
3) Variasi bentang balok, dan
4) Variasi bentang kolom
b. Input Target
1) Dimensi balok
2) Dimensi kolom;
7. Persamaan    matematis  yang  dihasilkan dari  prediksi  nilai  permeabilitas  sebagai nilai Outputdiatas  dengan  simulasi ANN adalah sebagai berikut.
Y = b(2,1)+ W(1,1) Z1 + W(2,1) Z2 (1)
(2)
(3)
Dengan: Zinj1=  f  (X1  V(1,1)  +  X2  V(2,1)  +  X3 V(3,1)+X4V(4,1)+b(1,1))     (4) Zinj2=  f  (X1  V(1,2)  +  X2  V(2,2)  +  X3
V(3,2)+X4V(4,2)+b(1,2))      (5) Sumber: (Kusumadewi, 2010) 8. Mendapatkan rumus empiris untuk perhitungan dimensi balok kolom;
9. rumus empiris yang didapatkan, kemudian digunakan  untuk  mendapatkan  dimensi dan  luas  tulangan  dengan  variasi  struktur yang lainnya;
10. Melakukan validasi dengan cara
menganalisis kembali dimensi yang didapatkan  menggunakan  rumus  empiris
tersebut  secara  random  ke  dalam  SAP 2000.
Berikut ini bagan alir dari penelitian ini.

## Gambar  4. Bagan alir penelitian

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pemodelan Struktur Pemodelan struktur dilakukan secara komputasi  dengan  bantuan  software  Autocad.
Berikut  ini  model  struktur  yang  digunakan pada penelitian.
Computer Science | Industrial Engineering | Mechanic Engineering | Civil Engineering
Gambar  yang  digunakan  merupakan  gambar kerja/ asbuild drawing dari bangunan masjid.
Modeling  gambar  masjid  ini  merupakan model/tipe  bangunan  masjid  yang  sering digunakan  di  Lombok.  Berikut  ini  gambar denah dari bangunan masjid tersebut.
Gambar  5. Denah Lantai 1

## Gambar  6. Denah Lantai 2
Pemodelan SAP 2000
Untuk memodelkan struktur bangunan masjid, elemen struktur dikelompokkan untuk memudahkan  dalam  proses  optimasi  dimensi dan proses pengerjaan dilapangan.
Proses optimasi ini dilakukan dengan bantuan software  SAP  2000.  Berikut  ini  gambar permodelan mengunakan Sap 2000.
Gambar  7. Pemodelan bangunan masjid bentang 4 m
Gambar  8. Pemodelan Struktur Bentang 6 m

## Pembebanan Struktur
Berdasarkan  SNI  2847:2019  dan  disesuaikan dengan  nilai  parameter  percepatan  disain respon  spektrum  pada  periode  pendek  (S ds di daerah  Kabupaten  Lombok  Utara,  maka kombinasi  pembebanan  yang  diterapkan  pada pemodelan  struktur  bangunan  masjid  antara lain:
Comb. 1  1.40DL+1.40SDL
Comb. 2  1.20DL+1.20SDL+1.60L
Comb. 3  1.37DL+1.37SDL+1.00 LL+1.00EX+0.30EY Comb. 4  1.37DL+1.37SDL+1.00LL
+1.00EX-0.30EY
Comb. 5  1.37DL+1.37SDL+1.00LL-1.00 EX 0.30EY Comb. 6  1.37DL+1.37SDL+1.00LL-1.00 EX+0.30EY Comb. 7  1.37DL+1.37SDL+1.00LL+0.30
EX+1.00EY Comb. 8  1.37DL+1.37SDL+1.00LL+0.30
EX-1.00EY
Computer Science | Industrial Engineering | Mechanic Engineering | Civil Engineering
Comb. 9  1.37DL+1.37SDL+1.00LL-0.30 EX-1.00EY Comb. 10  1.37DL+1.37SDL+1.00LL-0.30 EX+1.00EY Comb. 11  0.73DL+0.73SDL+1.00LL+1.00 EX+0.30EY Comb. 12  0.73DL+0.73SDL+2.00LL+1.00 EX-0.30EY Comb. 13  0.73DL+0.73SDL+3.00LL-1.00 EX-0.30EY Comb. 14  0.73DL+0.73SDL+4.00LL-1.00 EX+0.30EY Comb. 15  0.73DL+0.73SDL+1.00LL+0.30 EX+1.00EY Comb. 16  0.73DL+0.73SDL+2.00LL+0.30 EX-1.00EY Comb. 17  0.73DL+0.73SDL+3.00LL-0.30 EX-1.00EY
Comb. 18  0.73DL+0.73SDL+4.00LL-0.30 EX+1.00EY
Gravitasi  1.20DL+1.20SDL+1.00LL Pengecekan Prilaku Struktur Pemeriksaan jumla ragam Dalam SNI 1726:2019 bahwa dalam menganalisis  struktur  bangunan  bertingkat harus  menertakan  jumlah  ragam  yang  cukup untuk  mendapatkan  partisipasi  massa  ragam terkombinasi  sebesar  paling  sedikit  90%  dari massa  actual  dalam  masing-masing  arah  dari respon  yang  ditinjau  oleh  model.  Adapun jumlah  ragam  pada  bangunan  masjid  yang dimodelkan dapat dilihat pada tabel 3.
Pada  tabel  terlihat  bahwa  partisipasi  massa struktur  sudah  melebehi  90%,  yang  artinya prilaku  struktur  di  tinjau  dari  segi  massanya telah  memenuhi  persyaratan  dan  pemeriksaan prilaku struktur yang lain dapat dilakukan.

## Table 3. Jumlah partisipasi massa ratio
No Step Type Step Num Period SumUX SumUY Text Unitless Sec Unitless Unitless 1 Mode 1 0.776269 0% 95% 2 Mode 2 0.57602 69% 95% 3 Mode 3 0.479861 94% 95%
4 Mode 4 0.279305 94% 100% 5 Mode 5 0.196837 97% 100% 6 Mode 6 0.183083 100% 100% 7 Mode 7 0.114139 100% 100% 8 Mode 8 0.111577 100% 100% 9 Mode 9 0.109785 100% 100% 10 Mode 10 0.10452 100% 100% 11 Mode 11 0.1043 100% 100% 12 Mode 12 0.098258 100% 100%
Jika  partisipasi  massa  blm  memenuhi,  maka Analisa selanjutnya tidak bisa dilakukan. Oleh katena  itu  perlu  dilakukan  modifikasi  agar partisipasi  massa  tersebut  dapat  memenuhi. Agar  partisipasi  massanya  terpenuhi,  perlu ditambahkan jumlah mode nya.
Pemeriksaan Perbandingan geser dasar V dinamik dengan V static
Dalam  SNI  1726:2019  juga  mensyaratkan perbandingan antara Vdinamik dengan Vstatik harus  lebih  besar.  Gaya  geser  dasar  secara dinamik  harus  lebih  besar  100%  dari  gaya geser  dasar  secara  satik.  Pada  tabel  4. Menjelaskan bahwa vdinamik pada permodelan bangunan masjid telah memenuhi persyaratan teesebut.
Table 4.  perbandingan V Dinamik dengan V Statik
Geser
Dasar Dinamik (V D )
Statik (V S ) Faktor Skala Kontrol Kg Kg V S /V D V D
>100%V S X 56025.2 55746.27 0.995021 Memenuhi Y 48662.18 48422.88 0.995082 Memenuhi Pemeriksaan simpangan ijin Pemeriksaan  ini  harus  dilakukan  untuk mengetahui prilaku struktur terhadap displacement  yang  terjadi  jika  diberi  beban gempa  yang  terkombinasi.  Displacemen  yang ditinjau pada arah X dan Y dikarenakan prilaku beban  gempa  tidak  hanya  pada  satu  arah saja.Pada  tabel  5.  dan  tabel  6.  Dan  gambar grafik  displacement/perpindahan  yang  di
Computer Science | Industrial Engineering | Mechanic Engineering | Civil Engineering
perlihatkan  pada  gambar  8.  Diperlihatkan bahwa  nilai displacement masih  dalam  batas aman,  hal  ini  dinyatakan  karena  nilai displacement  kurang  dari  nilai  perpindahan ijin.  Jika  nilai  displacemen  melebihi  nilai  ijin maka  struktur  harus  diberi  pengaku  untuk mengurangi displacement tersebut.

## Table 5. displacement arah X
Lantai Joint Tinggi lantai (Hi) δ X Δ X Δ a (ijin) Ketan 3 122 8 7.884 17.843 200 AMAN 2 121 4 4.640 25.521 100 AMAN 1 120 0 0 0 0 AMAN

## Table 6. displacement arah Y
Lantai Joint Tinggi lantai (Hi) δ X Δ X Δ a (ijin) Ketan 3 122 8 16.201 33.980 200 AMAN 2 121 4 10.023 55.124 100 AMAN
1 120 0 0 0 0 AMAN

## Gambar  9. diagram simpang
Pemodelan Artificial Neural Network Pemeodelan Artificial Neural Network (ANN) dilakukan dengan bantuan software MATLAB berikut  ini  input  masukan  pada  software ditunjukkan pada tabel 7.
Dimana  parameter  geser  sesmik  (Ss),  jenis tanah,  bentang  balok  dan  bentang  kolom merupakan input masukan, sedangkan dimensi balok merupakan input target pada ANN. Input
target  dinyatakan  dalam  luas  penampang balok.

## Table 7. Input masukan dan input target  ANN
No. Ss Jenis tanah Bentang balok Bentang kolom Diemnsi balok lt 1 1 0.94 1 4 4 125000 2 0.94 1 6 4 180000 3 0.94 1 8 4 245000 4 0.94 1 4 4.5 125000 5 0.94 1 6 4.5 180000 6 0.94 1 8 4.5 245000
Data  pada  tabel  7.  Selanjutnya  dimasukkan kedalam Bahasa pemograman artifician neural netwok berikut ini.
clear; % Data input & target Data = [ ...
1.0000  1.0000  0.5000  0.8889  0.5102 1.0000  1.0000  0.7500  0.8889  0.7347 1.0000  1.0000  1.0000  0.8889  1.0000 1.0000  1.0000  0.5000  1.0000  0.5102 1.0000  1.0000  0.7500  1.0000  0.7347 1.0000  1.0000  1.0000  1.0000  1.0000];
P = Data(:,1:4)'; T = Data(:,5)';
% Membangun jaringan syaraf feedforward net = newff(minmax(P),[2 1],{ 'logsig'
'purelin' }, 'trainscg' );
% Set max epoch, goal, learning rate, momentum, show step net.trainParam.epochs =45000; net.trainParam.goal = 1e-11; net.trainParam.lr = 0.1; net.trainParam.mc = 0.75; net.trainParam.show = 100; net.trainParam.min_grad = 1e-9;
% Melakukan pembelajaran net = train(net,P,T);
% Melihat bobot-bobot awal input, lapisan dan bias BobotAwal_Input = net.IW{1,1}; BobotAwal_Bias_Input = net.b{1,1}; BobotAwal_Lapisan = net.LW{2,1}; BobotAwal_Bias_Lapisan = net.b{2,1};
% Melakukan simulasi y = sim(net,P);
% Menggambar Grafik subplot(211) plot(P(1,:),T, 'bo' ,P(1,:),y, 'r*' ); title( 'perbandingan antara target (o) dan Output Jaringan (*)' ); xlabel( 'input pertama' ); ylabel( 'target aau Output' ); grid;
0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 0 50 100 150 200 250 K eti nggi an la nt ai Total Drift Diagram Simpang Antar Lantai drift Arah X Drift arah Y Simpangan Ijin
Computer Science | Industrial Engineering | Mechanic Engineering | Civil Engineering
subplot(212) plot(P(2,:),T, 'bo' ,P(2,:),y, 'r*' ); title( 'perbandingan antara target (o) dan Output Jaringan (*)' ); xlabel( 'input kedua' ); ylabel( 'target aau Output' ); grid;
setelah  data  input  dan  target  di  masukkan kedalam Bahasa pemograman di atas, selanjutnya  dilakukan  pembelajaran  terhadap program  tersebut  agar  mendapatkan  regresi mendekati atau sama dengan 1.
Outuput  program  tersebut  berupa  konstanta- konstanta  yang  nantinya  kan  dimasukkan kedalam  persamaan  (1)  samapai  Persamaan (5),  sehingga  diperoleh  persamaan  empiris berikut ini:
Rumus Empiris Balok
(Y) = 0.5069 +  (0.5329)Z1 + (-0.5172)Z2
Rumus Empiris Kolom Persegi
(Y) =  1.1323  + (-0.8579)Z1 + (0.8775)Z2 Rumus Empiris Kolom Lingkaran (Y) = 0.7645 + (-0.5446)Z1+ (0.74055)Z2
Dari  persamaan  di  atas  dicoba  diinputkan kedalam variasi parameter percepatan tanah(Ss),  Jenis  Tanah,  Bentang Balok,  dan  Bentang  Kolom,  maka didapat  kan  error  penggunaan  rumus yang  paling  banyak  adalah  sebesar 0.88%,  persentase  ini  sangat  kecil, sehingga  persamaan  tersebut  dapat digunakan untuk variasi lainnya.
Table 8. Outuput ANN dan Persamaan empiris elemen struktur balok.
5. KESIMPULAN
1. Persamaan  empiris  yang  diperoleh sebanyak  tiga  persamaan,  yakni persamaan balok, kolom persegi dan kolom lingkaran.
2. Persentase  error  yang  terjadi  dalam penggunaan  rumus  empiris  paling besar  0.88%,  sehingga  persamaan tersebut  dapat  digunakan  untuk melakukan  perjhitungan  prediksi dimensi dengan variasi yang berbeda.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Prasetiawan, J. Optimasi Dimensi Balok
Kolom Bangunan Kantor dengan Metode  Artificial  Neural  Network. Avisena, 2018 .
[2] Makrifa,  A.  I.  Optimasi  Sudut  Dalam Kuda-Kuda  Baja  Dengan  Metode Artificial  Neural  Network. Avisena, 2019 .
[3] Suryani, E., Ulfiyati, Y., & Afifuddin, M. N.  Prediksi  Nilai  Kuat  Tekan  Mortar Dengan  Pemodelan  Artificial  Neural Network  (ANN)  Dengan  Pecahan Keramik. Handasah , 39-46, 2021.
[4]  Kusumadewi,  S. Neuro  fuzzy  edisi  2  : Integrasi  sistem  fuzzy  dan  jaringan syaraf. Yogyakarta: Graha Ilmu, 2010.
[5] SNI. rsa.ciptakarya .  Retrieved  from
Disain Respon Spektrum, 2019: http://rsa.ciptakarya.pu.go.id/2021/inde x.php?pga=0.5000&ss=1.0837&s1=0.3 913&tl=8&kelas=2&range=12#grafik
No. SS JENIS TANAH BENTANG BALOK BENTANG KOLOM DIEMNSI BALOK LT 1 OUTPUT ANN Zin1 Zin2 Z1 Z2 Y Error Persamaan Empiris 1.0000 1.0000 1.0000 0.5000 0.8889 0.5102 0.5102 -3.0849 -3.2106 0.0437 0.0388 0.5102 0.0013 2.0000 1.0000 1.0000 0.7500 0.8889 0.7347 0.7347 -0.2836 -6.0447 0.4296 0.0024 0.7346 0.0088 3.0000 1.0000 1.0000 1.0000 0.8889 1.0000 1.0000 2.5177 -8.8788 0.9254 0.0001 1.0000 0.0023 4.0000 1.0000 1.0000 0.5000 1.0000 0.5102 0.5102 2.7174 3.1806 0.9380 0.9601 0.5102 0.0012 5.0000 1.0000 1.0000 0.7500 1.0000 0.7347 0.7347 5.5186 0.3465 0.9960 0.5858 0.7347 0.0013 6.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 8.3199 -2.4876 0.9998 0.0767 1.0000 0.0001
Computer Science | Industrial Engineering | Mechanic Engineering | Civil Engineering
[6] SNI. Tata Cara Perencanaan Ketahanan
Gempa  Untuk  Struktur  Bangunan Gedung  Dan  Nongedung. Jakarta: Badan Standar Nasional, 2019.