## ESTIMASI BIAYA STRUKTUR GEDUNG RUMAH SAKIT DENGAN BENTUK PERSEGI PANJANG MENGGUNAKAN METODE
ARTIFICIAL NEURAL NETWORK
Ratih Dewanti 1* , Akhmad Aminullah 2 , Henricus Priyosulistyo 3
1 Mahasiswa Magister Teknik Sipil Universitas Gadjah Mada
2,3 Dosen Magister Teknik Sipil Universitas Gadjah Mada
* ratih.dewanti@mail.ugm.ac.id

## Abstract
The cost estimation of structure is important at the planning stage. This study uses the Artificial Neural Network (ANN) method as an approach method in providing the cost estimation of building structures where accuracy can be  tested.  The  building  model  is  a  reinforced  concrete  structure  with  a  rectangular  shape  that  functions  as  a hospital building. The cost estimation of the structure consists of the cost of the beam, column, and slab. The ANN model training consists of 60 variations of research variables in the form of floor area, number of floors, column height,  earthquake  site  class,  dimension  of  beam  and  column.  The  results  of  the  ANN  modeling  show  that  the estimated  cost  of  the  structure  is  more  sensitive  to  the  variable  of  beams  and  columns  dimension.  The  cost estimation of structure using the ANN modelling produces a percentage of error/MMRE value of ±1.55% under learning data and ±9.75% under random test data.
Keywords: cost estimation, reinforced concrete structure, hospital building, artificial neural network

## Abstrak
Estimasi  biaya  struktur  memiliki  peran  penting  pada  tahap  perencanaan.  Penelitian  ini  memanfaatkan  metode Artificial Neural Network (ANN) sebagai metode pendekatan untuk menghasilkan estimasi biaya struktur gedung yang  keakuratannya  dapat  diuji.  Permodelan  gedung  merupakan  struktur  beton  bertulang  dengan  model  tipikal bentuk  persegi  panjang  yang  berfungsi  sebagai  gedung  rumah  sakit.  Estimasi  biaya  struktur  terdiri  dari  biaya pekerjaan  balok,  kolom  dan  pelat.  Tahap  pelatihan  permodelan  ANN  menggunakan  60  variasi  data  dari pengembangan variabel penelitian berupa luas lantai, jumlah lantai, tinggi kolom, kelas situs, dimensi balok dan dimensi  kolom.  Hasil  permodelan  ANN  menunjukkan  estimasi  biaya  struktur  lebih  sensitif  terhadap  variabel dimensi balok dan kolom. Permodelan ANN estimasi biaya struktur menghasilkan nilai persentase error/ MMRE sebesar ±1,55% pada data learning dan ±9,75% pada data uji random.
Kata kunci:  estimasi biaya, struktur beton bertulang, gedung rumah sakit, artificial neural network

## 1. Pendahuluan
Estimasi  biaya  tahap  konseptual  merupakan  perkiraan  biaya  yang  dibutuhkan  untuk menyusun anggaran pembangunan suatu gedung. Keakuratan estimasi biaya merupakan faktor penting dalam keberhasilan suatu proyek agar anggaran yang tersedia dapat digunakan secara maksimal untuk semua aspek pekerjaan. Selain itu, estimasi biaya pekerjaan yang akurat juga berpengaruh  terhadap  efisiensi  waktu  dalam  penyusunan  anggaran  karena  mampu memperkirakan biaya konstruksi sebelum memperoleh detail desain perencanaan.
Diperlukan suatu metode pendekatan untuk mendapatkan estimasi biaya pekerjaan gedung guna mempermudah dalam penyusunan anggaran proyek agar penggunaan anggaran menjadi lebih efisien. Salah satu metode pendekatan yang dapat digunakan untuk estimasi biaya yaitu dengan metode Artificial Neural Network (ANN). Metode ANN mampu menghasilkan suatu prediksi yang cukup akurat dari walaupun informasi awal yang kurang memadai. Penelitian ini hanya meninjau pekerjaan struktur gedung yang terdiri dari pekerjaan balok, kolom dan pelat.
Beberapa penelitian estimasi biaya tahap konseptual telah dilakukan oleh beberapa peneliti terdahulu,  hal  ini  ditinjau  sebagai  ruang  lingkup  dan  metode  studi  yang  ditetapkan  dalam
penelitian ini mengenai estimasi biaya, Prathama [1] yang melakukan estimasi nilai pekerjaan struktur  pada  Rumah  Sakit  Pratama  dengan  metode  ANN  dengan  mengolah  nilai  pekerjaan struktural  dan  desain  item  pekerjaan  diperoleh  dari  8  proyek  yang  berasal  dari  laporan penelitian analisis biaya konstruksi. Rumah Sakit Pratama pada Kementerian Kesehatan tahun 2015.  Tujuh  variabel  penelitian  berupa  luas  bangunan,  bentang  kolom  rata-rata,  persentase pekerjaan struktur tanah dan pondasi, persentase pekerjaan beton dan pelat lantai, persentase pekerjaan struktur atap, nilai IKK, dan jarak lokasi proyek dengan pusat kota. Penelitian lainnya dilakukan  oleh  Bekas  [2]  yang  melakukan  estimasi  biaya  portal  struktur  beton  bertulang. Variabel peneltian berupa jumlah tingkat portal, baban eksternal, total panjang portal, jumlah bentang potal, dimensi penampang, dan rasio tulangan.
Adapun  penelitian  mengenai  estimasi  biaya  pekerjaan  struktur  gedung  beton  bertulang terhadap beban rencana berupa beban gempa wilayah Yogyakarta dengan kelas situs berbeda belum pernah dilakukan sebelumnya. Data input dalam permodelan ANN terdiri dari variabel penelitian  sedangkan  data  target  merupakan  biaya  pekerjaan  struktur  hasil  analisis  struktur software SANSPRO.  Persamaan empiris hasil dari studi ini diharapkan mampu memberikan estimasi  awal  biaya  pekerjaan  struktur  terhadap  model  gedung  yang  tipikal  dengan  model gedung penelitian.

## 2. Tinjauan Pustaka

## 2.1  Artificial Neural Network (ANN)
Kusumadewi  [8]  menyatakan  model  ANN  diadopsi  dari  cara  kerja  otak  manusia  yang terdiri  dari  jaringan-jaringan  yang  memperoleh  pengetahuan  melalui  proses  pembelajaran. Jaringan  antar neuron yang  dinamakan  bobot  sinaptik  digunakan  untuk  mengingat pengetahuan.  Jaringan  antar neuron mempu  memecahkan  masalah  kompleks  dengan  solusi analitik  terhadap  keterbatasan  data  numerik.  Pemilihan  konfigurasi  arsitektur  ANN berpengaruh pada pencapaian nilai output yang sesuai terhadap nilai target dengan nilai error yang kecil. Sistem teknik pembelajaran yang digunakan berupa backpropagation . Perancangan arsitektur ANN melibatkan analisis data, identifikasi variabel estimasi biaya pekerjaan struktur serta pemilihan arsitektur jaringan. Penetuan arsitektur berupa jumlah hidden layer rencana serta jenis fungsi aktivasi. Persamaan ANN secara umum adalah sebagai berikut ini.  = ) ( WnXn f Y (1)
dengan:
Y : prediksi output Wn : bobot korespondensi Xn : variabel input f : fungsi transfer yang digunakan
Fungsi sigmoid  biner ataupun logsig digunakan  dalam  penelitian  ini.  Fungsi sigmoid  biner memiliki nilai maksimum 1 dan minimum 0 sehingga data input dan output pada tahap pelatihan harus dinormalisasi dahulu sehingga nilai semua data memiliki nilai range yang sama. Rumus fungsi sigmoid biner adalah sebagai berikut ini.
x e x f y  − + = = 1 1 ) ( (2) )} ( 1 ){ ( ) ( ' x f x f x f − =  (3)
Hasil  simulasi backpropagation dengan software MATLAB  akan  menghasilkan  nilai konstanta bobot berupa nilai bobot input , bobot lapisan, bobot bias input , dan bobot bias lapisan yang kemudian dilakukan analisis dengan persamaan berikut ini.
] , 2 [ ] , [ . j b j i W Z
Y i + = (4) ]) , [ ] , [ . ( j i b j i V X f
Z i inj + = (5)
nj Zi i e Z = = 1 1 (6)
dengan:
X i : data input
Z j
: jumlah neuron pada hidden layer V ij : bobot input W ij : bobot lapisan b ij : bobot bias input b 2k
: bobot bias lapisan
Y k : data output T k : data target
Simulasi backpropagation akan  berhenti  apabila  telah  tercapai  nilai error pada  proses iterasi yang lebih kecil dari nilai error maksimum atau nilai epoch yang lebih besar dari nilai epoch maksimum.  Evaluasi  data output estimasi  biaya  pekerjaan  struktur  dianalisis  dengan perhitungan error MMRE yaitu dengan persamaan berikut ini.
 =
− = n t aktual estimasi aktual n MMRE 1 1

## (7)
Pandelea  [3]  menyatakan  metode  ANN  bukan  sebagai software yang  menggantikan analisis  struktur,  namun  merupakan  metode  yang  saling  melengkapi  agar  pekerjaan  menjadi lebih efektif dan efisien.

## 3. Metode Penelitian
Permodelan  penelitian  terbagi  menjadi  2  tahap.  Pada  tahap  pertama,  dilakukan permodelan  analisis  struktur  menggunakan software SANSPRO  V.5.10  dengan  lisensi  atas nama  Aminullah,  Ph.D.,  Pada  tahap  kedua  dilakukan  permodelan  ANN  dengan software MATLAB. Dari permodelan dengan software SANSPRO akan diperoleh validasi kemampuan variasi  data training terhadap  beban  rencana  serta  memperoleh  volume  pekerjaan  struktur. Volume  pekerjaan  struktur  yang  terdiri  dari  pekerjaan  balok,  kolom  dan  pelat  kemudian dihitung  dengan  Harga  Satuan  Pekerjaan  (HSP)  Kabupaten  Sleman  sehingga  menghasilkan total biaya pekerjaan struktur. Biaya pekerjaan struktur pada setiap variasi data juga ditinjau terhadap  standar  harga  satuan  tertinggi  rata-rata  per  m 2 bangunan  gedung  negara  tidak sederhana berdasarkan Peraturan Bupati Sleman No. 25 tahun 2019 untuk mengevaluasi biaya pekerjaan struktur yang masih masih sesuai standar harga.
Sebanyak 7 variabel penelitian pada Tabel 3.1 diolah menjadi 60 variasi data. Variabel penelitian tersebut digunakan sebagai data input pada permodelan ANN sedangkan data output dan target merupakan nilai total biaya pekerjaan struktur pada setiap variasi data. Permodelan ANN  dengan software MATLAB  menghasilkan  nilai  bobot  yang  kemudian  diolah  menjadi persamaan empiris estimasi biaya pekerjaan struktur. Dalam permodelan ANN, simulasi hanya dapat  dilakukan  dengan  data  numerikal  sehingga  variabel  kelas  situs  dilakukan  kategorial menjadi 0,1 untuk kelas situs SC, 0,2 untuk kelas situs SD dan 0,3 untuk kelas situs SE.

## 3.1 Permodelan Gedung Rumah Sakit
Model  gedung  data training direncanakan  dengan  Sistem  Rangka  Pemikul  Momen Khusus (SRPMK). Gedung berfungsi sebagai gedung rumah sakit dengan kategori risiko  IV yang terdiri dari 5 bentang arah horizontal dan 3 bentang arah vertikal. Variasi panjang bentang dilakukan  guna  memperoleh  luas  gedung  yang  berbeda.  Variasi  dimensi  kolom  dan  balok disesuaikan  dengan  persyaratan  perencanaan  awal  struktur.  Dimensi  kolom  direncanakan dengan  bentuk  persegi  yang  sama  pada  setiap  lantai.  Beban  rencana  rencanakan  dengan peraturan SNI 1727:2018 mengenai beban desain minimum untuk gedung rumah sakit
Tabel 3.1. Variabel penelitian Variabel Defenisi Satuan Rentang data X 1 Luas 1 lantai m 2 375, 540, 735, dan 960 X 2 Jumlah lantai gedung n 3, 4, dan 5 X 3 Tinggi kolom m 3,75, 4,00 dan 4,25 X 4 Kelas situs - SC (tanah keras) SD (tanah sedang) SE (tanah lunak) X 5 Lebar balok cm 30 dan 35 X 6 Tinggi balok cm 45, 50, 55, 60 X 7 Dimensi kolom persegi cm 50 - 100 Y Total harga pekerjaan struktur Rp 1.575.896.408 - 5.004.824.142
Mutu yang digunakan dalam perencanaan struktur gedung adalah 30 Mpa untuk mutu beton dan 420 Mpa untuk mutu tulangan baja. Perencanaan tipikal dimensi balok anak 25 cm x 50 cm pada setiap model gedung. Permodelan gedung yang direncanakan berupa gedung 3, 4 dan  5  lantai.  Wilayah  gempa  yang  digunakan  yaitu  wilayah  Yogyakarta  (S S =0,788  dan S 1 =0,388).  Data gempa diperoleh dari Peta Gempa dan Respon Spektra 2019 puskim.pu.go.id. yang  dapat  dilihat  pada  Gambar  3.1.  Berikut  model  3D  gedung  pada  Gambar  3.2  yang dilakukan analisis dalam software SANSPRO. Salah satu denah gedung permodelan dari variasi data dengan luas 375m 2 dapat dilihat pada Gambar 3.3.
Gambar 3.1. Data gempa wilayah Yogyakarta
Sumber: puskim.pu.go.id
Journal of Civil Engineering and Planning Vol. 2, No. 2 | 2021
Gambar 3.3. Denah model gedung data learning (luas 1 lantai 375 m 2 )

## 3.2 Permodelan ANN
Model arsitektur yang digunakan terdiri dari 3 lapisan yaitu input layer, hidden layer dan output layer. Input layer terdiri dari 7 neuron berupa variabel penelitian dengan biaya pekerjaan struktur  sebagai  data  target  dan  data output. Prathama  [1]  menyatakan  bahwa  model  ANN dibentuk secara empiris, bukan berasal dari teoritis sehingga jumlah neuron pada hidden layer dilakukan dengan cara uji coba karena tidak ada aturan dalam menentukannya. Dalam proses learning permodelan  ANN  estimasi  biaya  pekerjaan  menggunakan  metode  pembelajaran Levenberg-Marquardt  (trainlm) dengan  10 neuron pada hidden  layer. Model  estimasi  biaya didasarkan pada variabel desain dapat dilihat pada Gambar 3.4 berikut ini.
4. Hasil dan Pembahasan

## 4.1. Hasil Simulasi ANN
Permodelan  ANN  estimasi  biaya  struktur  diaplikasikan  dalam software MATLAB. Berikut  Gambar  4.1  merupakan  bentuk  jaringan  simulasi  ANN  sesuai  dengan  konfigurasi penelitian 7-10-1 (7 variabel input , 1 hidden layer dengan 10 neuron dan 1 output ). Nilai regresi proses iterasi permodelan sebesar 1 pada yang dapat dilihat pada Gambar 4.2.
Gambar 4.1 Bentuk jaringan simulasi ANN pada software MATLAB
Gambar 4.2 Grafik regresi simulasi ANN pada software MATLAB
Dari  simulasi  ANN  dengan  metode backpropagation menghasilkan  nilai  konstanta bobot  yang  kemudian  diolah  menjadi  persamaan  empiris  estimasi  biaya  pekerjaan  struktur dengan  nilai  X  merupakan  nilai  dari  variabel  penelitian.  Berikut  persamaan  empiris  yang dihasilkan dari permodelan ANN.
Y = Rp.  5.004.824.142  (2,707+(  -0,437Z 1 -0,042  Z 2 +0,102  Z 3 +0,207  Z 4 -0,112Z 5 -0,050  Z 6 +0,260 Z 7 -3,048 Z 8 -1,664 Z 9 +2,593 Z 10 )) dengan,
Z 1 = 1/(1+exp^(-( -6,659X 1 -  7,119X 2 +4,587X 3 +0,763X 4 -4,558X 5 - 2,919X 6 -6,842X 7 - 0,437)) Z 2 = 1/(1+exp^(-( 9,612X 1 -16,250X 2 +2,071X 3 -5,611X 4 -19,768X 5 +15,193X 6 -23,366X 7 - ,042))
Z 3 = 1/(1+exp^(-( -6,900X 1 + 2,855X 2 +33,620X 3 +0,874X 4 -15,277X 5 -7,724X 6 -8,985X 7 +0,102)) Z 4 = 1/(1+exp^(-(8,376X 1 +4,422X 2 +18,343X 3 -0,586X 4 -18,661X 5 -3,644X 6 -10,435X 7 +0,207)) Z 5 = 1/(1+exp^(-(-3,804X 1 -3,716X 2 -16,185X 3 -1,322X
4 -21,073X 5 -20,313X 6 +13,462X 7 -0,112))
Journal of Civil Engineering and Planning Vol. 2, No. 2 | 2021
Z 6 = 1/(1+exp^(-(2,666X 1 -15,881X 2 +14,938X 3 -3,388X 4 +5,816X 5 -17,965X 6 +31,088X 7 -0,050)) Z 7 = 1/(1+exp^(-(6,212X 1 +5,185X 2 -13,001X 3 -0,276X 4 -10,986X 5 -11,443X 6 +15,200X 7 +0,260))
Z 8 = 1/(1+exp^(-(9,663X 1 +7,287X 2 +5,542X 3 +0,023X 4 -28,074X 5 -11,314X 6 -7,799X 7 -3,048))
Z 9 = 1/(1+exp^(-(5,553X 1 +0,757X 2 +9,259X 3 +9,063  X 4 -5,845X 5 -19,007X 6 +  5,393X 7 -1,664)) Z 10 =  1/(1+exp^(-(0,972X 1 +14,072X2 -11,439 X 3 +1,094X 4 -29,457X 5 -13,165X 6 -0,822X 7 +2,593))
Data  target pada  permodelan  ANN  estimasi  biaya  pada  penelitian  ini  berupa  biaya pekerjaan struktur yang diperoleh dari perkalian antara volume pekerjaan struktur hasil analisis software SANSPRO  dengan  AHSP  Kabupaten  Sleman.  Sedangkan  data output berupa  nilai estimasi biaya struktur hasil persamaan empiris dari permodelan ANN. Berikut contoh 10 data dari 60 variasi data yang digunakan pada tahap learning yang dapat dilihat pada Tabel 4.1. Perbandingan  antara  data output dan  data  target  pada  proses learning menghasilkan persentase nilai error MMRE terbesar ±1,55% yang dapat dilihat pada Tabel 4.2. Nilai error yang dihasilkan relatif kecil sehingga persamaan bisa digunakan untuk estimasi biaya pekerjaan struktur.
Tabel 4.1. Data learning pada tahap  validasi persamaan empiris Variasi Data Learning Luas 1 Lantai Jumlah Lantai Tinggi Kolom Kelas Situs Lebar Balok Tinggi Balok Dimensi kolom m 2 n m cm cm cm 1 375 4 4,25 SC 30 45 50 2 375 5 3,75 SC 30 45 55 3 375 5 4,00 SE 30 45 55 4 540 3 4,00 SC 30 45 50 5 540 4 4,25 SE 30 50 55 6 540 5 3,75 SC 30 50 55 7 540 5 4,00 SC 30 50 60 8 540 5 4,25 SE 35 50 70 9 735 4 4,25 SE 30 55 65 10 735 5 4,00 SE 35 55 75 Tabel 4.2. Nilai persentase error / MMRE data learning Data Learning Output ANN Output SANSPRO Standar Haga Satuan Tertinggi Rata-rata MMRE Total biaya Biaya per m 2 Total biaya Biaya per m 2 Rp Rp/m 2 Rp Rp/m 2 Rp/m 2 % 1 2.235.624.701    1.490.416   2.206.890.444    1.471.260 1.798.975 ±1,30 2 2.829.062.259    1.508.833   2.794.718.011    1.490.516 1.841.770 ±1,23 3 2.948.466.674    1.572.516   2.914.046.407    1.554.158 1.841.770 ±1,18 4 1.995.350.666    1.231.698   1.968.350.197    1.215.031 1.775.200 ±1,37 5 2.867.687.755    1.327.633   2.833.442.801    1.311.779 1.798.975 ±1,21 6 3.401.940.467    1.259.978   3.350.114.705    1.240.783 1.841.770 ±1,55 7 3.521.103.681    1.304.112   3.476.899.831    1.287.741 1.841.770 ±1,27 8 3.963.692.415    1.468.034   3.914.747.410    1.449.906 1.841.770 ±1,25 9 3.568.886.329    1.213.907   3.588.665.559    1.220.635 1.798.975 ±0,55
Journal of Civil Engineering and Planning Vol. 2, No. 2 | 2021
10 4.680.604.511    1.273.634   4.731.607.755    1.287.512 1.841.770 ±1,08
Gambar 4.3 Grafik perbandingan nilai output ANN dan output SANSPRO data learning

## 4.2. Validasi Persamaan Empiris terhadap Data Random
Validasi Persamaan empiris perlu dilakukan menggunakan data random agar mengetahui seberapa valid persamaan  empiris  yang  dihasilkan.  Tahap  validasi  dicoba  terhadap  10  data random dengan  nilai  yang  masih  dalam  rentang  data training .  Sebanyak  10  data random tersebut  juga  dilakukan  dianalisis  ulang dengan software SANSPRO  guna memperoleh nilai volume  pekerjaan  sesuai  dengan  data  uji  penelitian.  Estimasi  biaya  pekerjaan  struktur  hasil persamaan  empiris  kemudian  dibandingkan  dengan  estimasi  biaya  hasil  analisis software SANSPRO.  Validasi  dilakukan  terhadap  2  model  denah  gedung  yang  divariasikan  terhadap jumlah lantai, tinggi kolom kelas situs dan dimensi penampang. Denah gedung yang digunakan pada tahap validasi dapat dilihat pada Gambar 4.4 dan Gambar 4.5.
Tabel 4.3. Data uji tahap pada tahap validasi persamaan empiris Variasi Data Uji Luas 1 Lantai Jumlah Lantai Tinggi Kolom Kelas Situs Lebar Balok Tinggi Balok Dimensi kolom m 2 n m cm cm cm 1 450 5 4,25 SE 35 50 60 2 450 5 4,00 SD 30 50 60 3 450 4 4,00 SE 30 50 50 4 450 4 3,75 SD 30 50 50 5 450 3 3,75 SC 30 45 50 6 630 5 4,00 SE 35 55 70 7 630 5 4,00 SD 30 55 60 8 630 4 4,00 SE 30 55 60 9 630 4 3,75 SD 30 50 50 10 630 3 3,75 SC 30 50 50
Berdasarkan  Peraturan  Menteri  Pekerjaan  Umum,  persentase  pekerjaan  struktur mencakup 25% sampai dengan 35% dari total nilai pekerjaan struktur sampai tahap finishing. Pada gedung rumah sakit yang termasuk bangunan gedung negara tidak sederhana, nilai standar harga  satuan  tertinggi  rata-rata  adalah  sebesar  Rp.  6.340.000  terhadap  lantai  dasar.  Dalam penelitian  ini,  nilai      pekerjaan  struktur  diambil  dari  persentase  terkecil  yaitu  sebesar  25% sehingga  acuan  harga  satuan  tertinggi  rata-rata  per  m 2 bangunan  bertingkat    terhadap  lantai dasar sebesar Rp. 1.585.000.
1 2 3 4 5 6
7 8 9 10 Output ANN 1,490 1,509 1,573 1,232 1,328 1,260 1,304 1,468 1,214 1,274 Output SANSPRO 1,471 1,491 1,554 1,215 1,312 1,241 1,288 1,450 1,221 1,288 1,000 1,100 1,200 1,300 1,400 1,500 1,600 E stim asi b iay a (J u ta R p /m 2 ) Variasi data learning
Peraturan Bupati Sleman juga menetapkan nilai faktor pengali pada bangunan bertingkat terhadap lantai  dasar. Nilai standar harga tersebut  akan dibandingkan juga terhadap estimasi biaya pekerjaan struktur hasil persamaan empiris.
Gambar 4.4 Model gedung data uji (luas 1 lantai 450 m 2 )
Gambar 4.5 Model gedung data uji (luas 1 lantai 630 m 2 ) . Pada Tabel 4.4 dapat dilihat output estimasi biaya pekerjaan dari metode ANN dan hasil analisis software SANSPRO  terhadap  data  uji.  Dari  10  data  uji  pada  tahap  validasi, perbandingan antara data output ANN (hasil persamaan empiris) dengan data output SANSPRO (hasil  perkalian  volume  pekerjaan  dengan  AHSP)  diperoleh  nilai  MMRE  sebesar  ±  9,75%. Keseluruhan estimasi biaya pekerjaan struktur gedung rumah sakit yang terdiri dari pekerjaan kolom,  balok  dan  pelat  masih  dibawah  standar  harga  satuan  tertinggi  rata-rata  Kabupaten Sleman.
Journal of Civil Engineering and Planning Vol. 2, No. 2 | 2021
Tabel 4.4. Nilai persentase error / MMRE data uji Data Uji Output ANN Output SANSPRO Standar Haga Satuan Tertinggi Rata-rata MMRE Total biaya Biaya per m 2 Total biaya Biaya per m 2 Rp Rp/m 2 Rp Rp/m 2 Rp/m 2 % 1 3.522.710.598 1.565.649 3.373.932.234 1.499.525 1.841.770 ± 4,41 2 3.147.187.725 1.398.750 3.182.897.645 1.414.621 1.841.770 ± 1,12 3 2.495.567.574 1.386.426 2.460.791.262 1.367.106 1.798.975 ± 1,41 4 2.156.066.305 1.197.815 2.389.068.343 1.327.260 1.798.975 ± 9,75 5 1.649.279.497 1.221.689 1.726.358.504 1.278.784 1.775.200 ± 4,46 6 4.528.997.953 1.437.777 4.183.227.803 1.328.009 1.841.770 ± 8,27 7 3.899.843.354 1.238.046 3.808.025.908 1.208.897 1.841.770 ± 2,41 8 3.117.455.974 1.237.086 3.074.588.315 1.220.075 1.798.975 ± 1,39 9 2.955.127.480 1.172.670 2.916.303.242 1.157.263 1.798.975 ± 1,33 10 2.065.522.986 1.092.869 2.124.592.927 1.124.123 1.775.200 ± 2,78
Gambar 4.5 Grafik perbandingan estimasi biaya struktur terhadap 10 data random

## 5. Kesimpulan dan Saran
Kinerja model ANN pada estimasi biaya pekerjaan struktur sangat bergantung pada kualitas dan kuantitas data input dalam proses pelatihan. Semakin banyak variasi data input dari variabel penelitian dan semakin rapat rentang data mampu menghasilkan persentase error pada data training yang relatif kecil.  Persamaan  empiris  estimasi  pekerjaan  struktur  tahap  konseptual  diperoleh  dengan  konfigurasi ANN 7-10-1 (9 variabel input, 1 hidden layer dengan 10 neuron dan 1 output ). Data output pada  permodelan  ANN  berupa  estimasi  biaya  pekerjaan  struktur  hasil  persamaan empiris. Sedangkan data target pada permodelan ANN berupa total biaya yang diperoleh dari perkalian volume pekerjaan hasil analisis software SANSPRO dengan  AHSP Kabupaten Sleman. Estimasi biaya pekerjaan struktur dari permodelan gedung menghasilkan biaya pekerjaan struktur beton bertulang yang lebih signifikan terhadap dimensi balok dan kolom.
Persentase error /  MMRE  terbesar  antara  data output dan  data  target  dari  60  variasi  data  pada tahap learning adalah  ±1,55% . Dilakukan juga pengujian terhadap persamaan empiris estimasi biaya pekerjaan struktur dengan 10 data random yang menghasilkan  nilai persentasi error /MMRE terbesar ±9,75%.
Penelitian ini meninjau estimasi biaya pekerjaan struktur tahap konseptual pada model gedung yang  tipikal  dengan  mutu  pekerjaan  yang  sama.  Untuk  penelitian  lebih  lanjut,  dapat  disarankan
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Output ANN 1,566 1,399 1,386 1,198 1,222 1,438 1,238 1,237 1,173 1,093 Output SANSPRO 1,500 1,415 1,367 1,327 1,279 1,328 1,209 1,220 1,157 1,124 1,000 1,100 1,200 1,300 1,400 1,500 1,600 E stim asi b iay a (J u ta R p /m 2 ) Variasi data uji
menambah  variabel  data  penelitian  yang  lebih  bervariasi  yang  sesuai  dengan  kondisi  lapangan. Penambahan  variabel  penelitian  dapat  juga  mempertimbagkan  mutu  bahan,  ataupun  model  gedung selain bentuk persegi panjang.

## Daftar Pustaka

## Jurnal
[1] A.Y.  Prathama,  “Pendekatan  ANN  ( Artificial  Neural  Network )  untuk  Penentuan  Prosentase Bobot  Pekerjaan  dan  Estimasi  Nilai  Pekerjaan  Struktur  pada  Rumah  Sakit  Pratama,”Jurnal Teknosains, vol. 7, pp.14-25, 2017.
[2] G.K. Bekas dan G.E. Stavroulakis, “ Machine Learning and Optimality in Multi Storey Reinforced Concrete Frames ” , MDPI Infrastructures , 2017

## Prosiding Seminar
[3] A.E.C. Pandelea, M.G. Budescu dan G.M Covatariu, “ Applications of Artificial Neural Networks in Civil Engineering ,” pada 2nd International Conference for PhD students in Civil Engineering and Architecture , pp. 221-229, 2014.

## Buku
[4] Peraturan  Menteri  Pekerjaan  Umum  dan  Perumahan  Rakyat  Republik  Indonesia  Nomor 28/PRT/M/2016 tentang Analisis Harga Satuan Pekerjaan (AHSP).
[5] Peraturan  Kabupaten  Sleman,  Peraturan  Bupati  Nomor  25  Tahun  2019  tentang  Standarisasi Harga Barang dan Jasa Tahun Anggaran 2020.
[6] Peraturan SNI 1727:2018  tentang Beban Desain Minimum dan Kriteria Terkait untuk Bangunan Gedung dan Struktur Lain, ICS BSN.
[7] Peraturan SNI 2847:Tahun 2018  tentang Persyaratan Beton Struktural untuk Bangunan Gedung dan Penjelasan, ICS BSN.
[8] S.  Kusumadewi,  Membangun  Jaringan  Saraf  Tiruan  Menggunakan  MATLAB  & Excel  Link . Yogyakarta: Penerbit Graha Ilmu, 2004.