PEMODELAN PREDIKSI KUAT TEKAN BETON UMUR MUDA MENGGUNAKAN H2O'S DEEP LEARNING
Stefanus Santosa 1,*) , Suroso 1) , Marchus Budi Utomo 1) , Martono 1) , Mawardi 1)
1) Jurusan Teknik Sipil Politeknik Negeri Semarang, Jl. Prof H. Sudarto, S.H. Tembalang Semarang 50275
*) Email : stefanus.santosa@polines.ac.id

## Abstract
Artificial Neural Network (ANN) is a Machine Learning (ML) algorithm which learn by itself and organize its thinking to solve problems. Although the learning process involves  many  hidden  layers  (Deep  Learning)  this  algorithm  still  has  weaknesses when faced with high noise data.  Concrete mixture design  data  has a high enough noise  caused  by  many  unidentified  /  measurable  aspects  such  as  planning,  design, manufacture  of  test  specimens,  maintenance,  testing,  diversity  of  physical  and chemical  properties,  mixed  formulas,  mixed  design  errors,  environmental conditions, and testing process. Information needs about the compressive strength of early age concrete (under 28 days) are often needed while the construction process is still ongoing. ANN has been tried to predict the compressive strength of concrete, but the results are less than optimal. This study aims to improve the ANN prediction model using an H2O’s Deep Learning based on a multi-layer feedforward artificial neural  network that  is  trained  with  stochastic  gradient  descent  using  back- propagation. The H2O’s Deep Learning best model is achieved by 2 hidden layers- 50 hidden neurons and ReLU activation function with a RMSE value of 6,801. This Machine Learning model can be used as an alternative/ substitute for conventional mix designs, which are environmentally friendly, economical, and accurate. Future work  with  regard  to  the  concrete  industry,  this  model  can  be  applied  to  create  an intelligent Batching and Mixing Plants.
Kata kunci : machine  learning,  H2O’s  deep  learning,  prediction,  early  age concrete compressive strength

## PENDAHULUAN
Latar Belakang dan Permasalahan Dalam  dunia  rekayasa  khususnya teknik  sipil,  desain  campuran  (mix design)  beton  yang  dilakukan  di laboratorium  secara  manual  memiliki banyak  kelemahan.  Proses  desain tersebut  dilakukan  dengan  berbagai komposisi  campuran  dan  pengujian secara destruktif. Hal ini membutuhkan biaya  yang  besar  dan  akurasinya kurang.  Masalah  yang  lebih  kompleks lagi berkaitan dengan kebutuhan untuk
mengetahui  kekuatan  beton  secara tepat  pada  umur  muda,  yakni  3,  7,  14 dan  28  hari.  Diperlukannya  informasi kekuatan  beton  umur  muda  karena sering  terjadi  pembebanan  sebelum beton  memiliki  kekuatan  optimal. Grafik  standar  kekuatan  beton  muda tidak  begitu  saja  bisa  diandalkan akurasinya  karena  keragaman  sifat fisik,  kimiawi  bahan  campuran,  dan kondisi lingkungan saat proses pencampuran, transportasi, dan pengerasan  yang  sangat  beragam.
Pengujian  beton  berumur  muda  juga tidak  mudah  dilakukan  karena  sangat dipengaruhi kondisi
sekitarnya
termasuk perlakukan saat proses pengerasan hingga pengujian.
Berkaitan  dengan  hal  tersebut proses  rekayasa  (engineering)  sangat membutuhkan  peran  komputasi  untuk memperoleh  akurasi  dan  kehandalan yang  tinggi.  Kompetisi  yang  ketat  di dunia  industri  menuntut  siklus  desain yang  pendek  yang  pada  gilirannya bergantung  pada  simulasi  numerik untuk mengurangi pengujian prototipe- prototipe secara fisik.
Saat  ini  telah  berkembang
disiplin ilmu yang disebut Computational Engineering . Computational  Engineering adalah bidang  multidisiplin  baru  dan  sedang berkembang  pesat  yang  menerapkan metode perhitungan dan analisis komputasional  yang  canggih  terhadap proses  rekayasa.  Disiplin  ilmu  ini menggunakan komputer
untuk memecahkan  masalah  desain-  desain penting untuk berbagai industri
(Takisawa,  2014),  (University  of Texas. 2018). Computational Engineering berkaitan  dengan  pengembangan  dan penerapan model komputasi dan simulasi  yang  sering  digabungkan dengan komputasi  kinerja tinggi  untuk memecahkan masalah fisik yang
kompleks  yang  timbul  dalam  proses analisis dan desain. Menurut Abolpour dalam penelitiannya  tentang  model  estimasi kuat tekan beton, metode konvensional untuk  menentukan  desain  campuran beton lebih didasarkan pada
ketidakpastian, bergantung pada gagasan  ahli,  dan  formulasi  matematis yang  kurang  tepat.  Desain  campuran beton  merupakan hal  yang sangat  sulit dan  sensitif.  Hal  ini  disebabkan  oleh (1)  perilaku  komponen  yang  tidak pasti,
(2) ketidaktepatan dan ketidakjelasan dalam berbagai
parameter  desain,  dan  (3)  aspek estimasi  yang  terdapat  dalam  berbagai kode standar desain yang berbeda. Satu desain  campuran  hanya  efektif  untuk satu  kuat  tekan  saja.  Setiap  kali produksi  yang  melibatkan  sedikit variasi  karakteristik  material  yang berbeda  membutuhkan  desain  baru. Saat  desain  diterapkan  sering  terjadi kondisi  di  laboratorium/  lapangan sangat  berbeda dengan  formula  desain yang  dibuat.  Kesulitan  seperti  ini menyebabkan hasil prediksi kuat tekan tidak  akurat.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  desain  campuran  konvensional hanya  sekedar  estimasi  saja.  Dengan demikian  penting  untuk  merumuskan prosedur  estimasi  desain  campuran dengan cara yang lebih alami, humanistik, dan lebih ilmiah. (Abolpour, 2013) .
Guna  mengatasi  permasalahan Civil Engineering tersebut di atas maka peneliti menggunakan pendekatan Computational  Engineering berbasis komputasi  cerdas. Neural  Network (NN)  merupakan  salah  satu  algoritma komputasi  cerdas  yang  mampu  belajar sendiri dan mengorganisasikan pemikirannya untuk memecahkan
masalah.  Algoritma  dasar  NN  yang digunakan pada penelitian sebelumnya hanya memiliki satu hidden layer saja. Keterbatasan  jumlah hidden  layer ini
dapat menyebabkan peningkatan kesalahan  dalam  melakukan  suatu prediksi. Penelitian Computational Engineering yang  diusulkan  saat  ini difokuskan pada model arsitektur Deep
Neural Network (DNN) untuk prediksi atau  estimasi  kekuatan  beton  muda yang merupakan kelanjutan dari penelitian “Pemodelan Desain Campuran  Beton  dengan Neural Networks (2016)” yang hanya berfokus pada beton umur 28 hari.
Model  ini  sebagai  inovasi  baru Machine  Learning di  dunia  Teknik Sipil  dapat  dengan  mudah  disesuaikan untuk  berbagai  komposisi  campuran yang  sangat  beragam.  Penggantian komposisi  bahan  dan  campuran  dapat diatasi dengan mudah karena model ini dapat belajar dari kondisi- kondisi baru yang belum pernah dijumpai sekalipun oleh model ini.
Model  ini  dapat  diterapkan untuk  mendesain  berbagai  bahan campuran  beton  dengan  karakteristik yang  berbeda.  Bahan  campuran  yang berupa  pasir  atau  kricak  dari  daerah satu  dengan  daerah  yang  lain  sangat berbeda karakteristiknya. Namun demikian model ini dapat memprediksi kuat  tekan  yang  nantinya  dihasilkan setelah  beton  diproduksi  secara insitu maupun oleh industri beton.
Ke  depan  berkaitan  dengan
industri  beton,  model  ini  dapat diterapkan untuk
menciptakan Batching  and  Mixing  Plant yang cerdas. Batching  and  Mixing  Plant atau  biasa  disebut  pula  Tower  Beton adalah tempat produksi ready mix atau beton  curah  siap  pakai  di  pabrik/
industri beton (SIMEM, 2018). Saat ini otomasi  yang  ada  pada Batching  and Mixing  Plant masih  sangat  sederhana, yakni dengan hanya menimbang bahan-  bahan  yang  diperlukan  sesuai desain campuran manual menggunakan microcontroller (Tosye  Teknik.  2018). Desain campurannya
masih menggunakan  metode  konvensional. Dengan  model  dari  hasil  penelitian  ini nantinya  dapat  diciptakan  perangkat otomasi  yang  cerdas  yang  mampu belajar menyesuaikan karakteristik bahan agar dihasilkan kuat tekan beton yang diinginkan.

## Computational  Engineering  State  of The Art
Beton  merupakan  perpaduan  bahan pengisi  dan  pengikat  (Setyawan  2017) seperti  kerikil,  pasir,  semen,  dan  air yang  dicampur  dengan  perbandingan tertentu  (Chopra,  2016),  (SNI  2013). (Tangchirapat  2013).  Namun  bahan tersebut tidak cukup untuk memproduksi  beton  yang  berkualitas.
Dalam  perkembangannya  sekarang muncul berbagai bahan beton baru dan perpaduan kimiawi baru guna memproduksi beton mutu sangat tinggi, self compacting (Najimi, 2012),
(Husken,  2012),  (Tangchirapat  2013), memiliki  daktilitas  tinggi  (Wendner 2015), dan durabilitas tinggi.
Kekuatan rencana beton standar diukur  pada  umur  28  hari,  padahal untuk  keperluan  pengawasan  dan pengendalian diperlukan informasi kekuatan pada umur sebelumnya (Ray, 2016). Penting untuk dilakukan prediksi kuat tekan pada umur sebelum 28  hari.  Informasi  ini  penting  untuk
digunakan saat konstruksi beton masih dalam  proses  pembangunan  karena sering terjadi kegagalan karena pembebanan versus kekuatan  beton yang  sulit  diprediksi  saat  beton  masih muda.
Keragaman  bahan  dan  perilaku beton  ini  menimbulkan  banyak  efek (Kurt  2016).  Bahan  yang  sama  bisa menghasilkan kuat tekan yang berbeda bila digunakan metode desain campuran yang berbeda (Najimi, 2012) termasuk juga self compacting, daktilitas,  durabilitas,  pengangkutan
(Hui,  2013),  dan curing yang  berbeda pula.  Hal  ini  menunjukkan  perilaku beton sangat kompleks sehingga
memunculkan  beragam  metode  desain campuran  yang  sangat  kompleks  pula. Akibatnya  hasil  prediksi  kuat  tekan yang diperoleh tidak akurat. Metode konvensional cenderung mengandalkan model
analisis  yang  membutuhkan  kondisi yang  ideal  dan  presisi  tinggi.  Pada kenyataannya  kondisi  ini  sulit  untuk diperoleh.  Selain  itu  juga  metode konvensional  membutuhkan  benda- benda  uji  yang  harus  diuji  secara destruktif  (trial  mix).  Tes  destruktif menimbulkan  masalah  baru  karena bekas  benda  uji  yang  hancur  akan mencemari  lingkungan,  membutuhkan biaya  yang  besar,  dan  tidak  akurat. Walaupun ada cara nondestruktif  yang menggunakan hammer atau  UPV
(Nobile, 2014) namun kurang valid. Dalam perkembangannya beberapa  peneliti  telah  melakukan  uji coba model Computational Engineering desain  campuran  beton,
baik  untuk slump maupun  kuat  tekan,
menggunakan linier regression, multiple  linier  regression,  non  linier regression,  Adaptive  Neural  Fuzzy Inference Systems and Fuzzy Inference
Systems, dan Artificial Neural Networks (ANN).  Wen-Huan  Chine dalam  penelitiannya  menyimpulkan bahwa  ANN  lebih  akurat  dalam memprediksi nilai slump pada rancangan campuran beton dibandingkan multiple linier regression (Chine,  2010).  Kesimpulan yang  sama  terhadap  ANN  juga dinyatakan  oleh  Ashu  Jain,  bahwa ANN  lebih  akurat  dalam  melakukan estimasi.  Hasil  penelitian  mereka, termasuk  I-Cheng  Yeh,  menunjukkan bahwa ANN merupakan metode pemodelan yang lebih baik dan mampu memberikan  akurasi  prediksi  yang lebih akurat dibandingkan linier regression,  multiple  linier  regression, non linier regression (Jain, 2008; Yeh, 2007).  I-Cheng  Yeh  juga  mencoba pendekatan  lain  untuk  memodelkan desain  campuran  untuk  memprediksi kuat  tekan  beton,  yakni  menggunakan Genetic  Operation  Trees (GOT), ANN,  dan Non-Linier  Regression
Analysis (NLRA). Hasilnya ANN lebih akurat dibanding pendekatan yang lain (Yeh, 2010). Bahador Abolpour membuat  model  estimasi  kuat  tekan beton  dengan  pendekatan Fuzzy  Logic dengan  menunjukkan  hubungan  antara desain campuran dengan hasil prediksi kuat tekan beton (Abolpour, 2013).
Pendekatan- pendekatan statistik  konvensional  sudah  banyak ditinggalkan,  walaupun  masih  ada. State  of  the  art dari  konstelasi penelitian  pemodelan  prediksi  kuat
tekan  beton  adalah  seperti  yang disampaikan oleh Mehdi Nikoo tentang Prediction of Concrete
Compressive  Strength  by  Evolutionary Artificial  Neural  Networks .  Penelitian ini melibatkan Genetic Algorithm (GA) untuk  menentukan bobot  yang optimal pada ANN (Nikoo. 2015).
Berdasarkan  uraian  di  atas, maka penelitian ini dimaksudkan untuk menciptakan model prediksi kuat tekan beton dengan variasi umur beton muda dengan menggunakan Artificial Neural
Network dengan arsitektur Deep Neural Network (DNN).

## Studi Pendahuluan
Pemodelan  yang  dapat  diandalkan untuk mengatasi kompleksitas masalah prediksi  kuat  tekan  beton  dengan formulasi  desain  campuran  adalah melalui  pendekatan Computational Intelligence (kecerdasan  komputasi) untuk Data Mining . Pemodelan prediksi  dalam Data  Mining ini  dapat melibatkan Machine Learning (Cattral,
2002) yang mirip kemampuan manusia dalam  memecahkan  suatu  masalah melalui training dan application
(Hertzmann,  2012),  dan Evolutionary Algorithm (Freitas, 2003) (Mukhopadhyay,  2014)  yang  disebut pula Data  Mining  by  Evolutionary
Learning (Au, 2003).
Pendekatan  yang  termasuk soft computing ini  (Maimon  ed.,  2008) mampu  mengatasi  hal-  hal  yang bersifat imprecision, uncertainty, partial  truth,  and  approximation  to achieve  practicability,  robustness  and low solution cost (Gupta, 2013) seperti yang  dijumpai  saat  proses  desain
campuran beton dilakukan.
Studi  pendahuluan  yang  telah dilakukan  penulis  berkaitan  dengan model ini adalah:
1. Pemodelan Desain Campuran
Beton  dengan Neural  Networks (2015).  Penelitian  ini  merupakan penelitian  awal  untuk  menyusun model  prediksi  dengan  hanya mengandalkan Neural  Networks tanpa  perlakuan  evolusif.  Prediksi dilakukan  untuk  beton  berumur  28 hari.
2. Model Prediksi Slump Beton
dengan Artificial Neural Networks (2016).  Penelitian  ini  hampir  sama dengan penelitian sebelumnya, namun model yang sudah diperoleh diterapkan pada kasus yang berbeda, yakni Slump Beton.
3. Model Prediksi Slump Beton dengan Artificial  Neural  Networks
dan  Optimasi Genetic  Algorithm (2016).  Penelitian  ini  mencoba pengaruh perlakuan evolusif Genetic Algorithm untuk memprediksi Slump . Hasil penelitian  menunjukkan bahwa terdapat  peningkatan  akurasi  yang signifikan  dari  model  sebelumnya yang tidak evolusif.
4. Evolutionary Artificial Neural Networks for Concrete Mix Design Modelling (2017). Model komputasi  yang  telah  diperoleh dari penelitian sebelumnya kemudian diaplikasikan untuk
membuat  model  prediksi  kuat tekan beton pada umur 28 hari.
Penelitian  yang  diusulkan  ini merupakan tindak lanjut dari penelitian yang  keempat,  yakni  dengan membuat

## DATA GATHERING
UCI Data Repositoy Donor: I-Cheng Yeh Department of Information Management, Chung-Hua
University (Republic of China)
.
EXPERIMENT EVALUATION H2O’s Deep Learning VALIDATION H2O’s Deep Learning TRAINING H2O’s Deep Learning TESTING RMSE: Early Age CC (3, 7, 14, 28 day)
RMSE: Early Age Concrete Compressive  Model
(3, 7, 14, 28 day)
dan menguji coba model prediksi beton pada umur 3, 7, 14, dan 28 hari dengan pendekatan Artificial  Neural  Networks tipe H2O's Deep Learning.

## METODE PENELITIAN
Berdasarkan  rumusan  masalah  yang sudah diuraikan di Pendahuluan, maka untuk  memperoleh  solusi atas masalah tersebut agar tujuan tercapai disusunlah strategi  dan  tahapan  penelitian  seperti berikut ini.
Gambar 1. Diagram Alir Metode Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan H2O's Deep Learning yang didasarkan pada Multi-Layer Feedforward Artificial  Neural  Networks (ANN) yang dilatih dengan Stochastic
Gradient Descent menggunakan Back- Propagation .  Jaringan  dapat  berisi sejumlah  besar  lapisan  tersembunyi yang terdiri dari neuron dengan fungsi aktivasi Tanh,  Rectifier, dan Maxout .
Fitur-fitur  seperti adaptive  learning rate, rate annealing, momentum
training, dropout, L1 or L2 regularization, checkpointing, and grid search memungkinkan  diperolehnya akurasi prediksi yang tinggi.

## Pengumpulan Data
Data sekunder diperoleh dari UCI Data Repository berupa data desain campuran  beton  manual  yang  telah diuji  coba  pada  berbagai  mutu  dan umur  beton  untuk  memperoleh  nilai kuat  tekan  (concrete  compressive
strength dalam satuan MPa). Komposisi campuran divariasikan
berdasarkan  perbandingan  bahan  yang terdiri  dari Cement,  Blast  Furnace Slag, Fly Ash, Water, Superplastizicer, Coarse  Aggregate,  Fine  Aggregate, dan Age (3, 7, 14, 28 hari).

## Eksperimen
Proses  belajar pada jaringan ini terjadi dengan  memberikan  data  yang  disebut training  data atau training  vectors .
Sebelumnya dilakukan pembagian data (data  split)  yang  terdiri training  data dan validation  data yang  digunakan untuk  membuat  model,  dan testing data untuk  menguji  model  yang terbentuk. Validation  data ,  digunakan untuk  proses  validasi  model  dan mencegah overfitting .
Training dan validasi ini menggunakan Cross  Validation yang membagi data hasil data split ke dalam k subset  yang  sama  dimensinya.  Data sejumlah (k-1) digunakan untuk
training  dan  sejumlah  1  (satu)  subset digunakan untuk testing secara bergantian.
Model  komputasi Deep  Neural
Network (DNN) yang merupakan salah satu  jenis  algoritma Artificial  Neural Networks (ANN) dibentuk berdasarkan nilai Hyperparameter awal  berupa Jumlah Hidden  Layer dan Hidden Neuron. Parameter  lainnya  berupa bobot  dan  nilai  bias, Training  Cycle , Learning  Rate , Momentum. Output dari  proses  ini  adalah  nilai  prediksi Concrete  Compressive  Strength yang dibandingkan  terhadap validation  data agar  terukur error -nya,  dalam  hal  ini Root Mean Square Error (RMSE).
Evaluasi Setelah jaringan
memperoleh pembelajaran  melalui  training  dan validasi,  maka  langkah  berikutnya adalah  evaluasi  model  melalui  proses pengujian  untuk  menguji  coba  model yang terbentuk. Data pengujian diambil  dari  segmen  yang  berbeda dengan data training dan validasi  yang telah  dipisahkan  sebelumnya.  Atribut datanya sama dengan data training dan validasi  berupa  jumlah Cement,  Blast Furnace  Slag, Fly Ash, Water, Superplastizicer,  Coarse  Aggregate,
Fine  Aggregate, dan Age (3,  7,  14,  28 hari)  yang  digunakan  untuk  menguji nilai Compressive  Strength dalam berbagai  umur  beton  muda.  Hasil evaluasi  berupa  nilai  RMSE  yang menunjukkan tingkat kesalahan model.

## HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
H2O's  Deep  Learning merupakan Deep  Neural  Network (DNN)  atau
Multi-Layer  Perceptron (MLP)  yang didasarkan pada Multi-Layer Feedforward Artificial Neural Networks yang dilatih dengan Stochastic Gradient Descent menggunakan Back-Propagation . Hyperparameter berupa jumlah Hidden  Layer (HL) dan Hidden Neuron (N)  yang  dapat  diujicoba dalam berbagai arsitektur.
Penelitian  ini  diawali  dengan menggunakan  arsitektur  2 Hidden Layer (HL) dengan 50 Hidden Neuron
(N), 4 HL-50 N, 6 HL-50 N, 9 HL-50 N,  12  HL-50  N,  15  HL-50  N.  Hasil percobaan awal adalah sebagai berikut.
Variasi HL ReLU DeepL xValidated Model Testing Model 2HL50N 0.6/0.4 7,195 6,801 4HL50N 0.6/0.4 7,428 7,125 6HL50N 0.6/0.4 7,599 7,121 9HL50N 0.6/0.4 7,902 7,510 12HL50N 0.6/0.4 8,395 7,402 15HL50N 0.6/0.4 8,915 7,642
Gambar 2. Model H2O's Deep Learning dengan Variasi Jumlah Hidden Layer
Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa  nilai  RMSE  terendah  diperoleh pada  model  2 Hidden  Layer (HL) dengan 50 Hidden Neuron (N) dengan data  split yang  diterapkan  adalah  0,6
untuk  training  dan  0,4  untuk  testing. RMSE  Model  Training  diperoleh sebesar 7,195 sedangkan Model Testing sebesar 6,801. Hal ini menunjukkan bahwa
kedalaman
jaringan tidak selalu menjamin
terbentuknya  model  yang  optimal. Model  dengan  kedalaman  jaringan hingga  15  HL  justru  memperlihatkan RMSE yang paling tinggi, yakni 8,915.
Eksperimen  selanjutnya  adalah menguji  jumlah Hidden  Neuron (N) yang  paling  efektif.  Jumlah Hidden Neuron (N) yang diujikan mulai dari 8 N  (sama  dengan  jumlah  node  pada layer  input),  10  N,  30  N,  50  N,  80  N,
dan 100 N. Hasilnya sebagai berikut.
Variasi Neuron DeepL ReLU xValidated Model Testing Model 2HL8N 0.6/0.4 7,426 6,864 2HL10N 0.6/0.4 7,369 7,462 2HL30N 0.6/0.4 7,016 7,030 2HL50N 0.6/0.4 7,195 6,801 2HL80N 0.6/0.4 7,015 6,858 2HL100N 0.6/0.4 7,694 7,365
Gambar 3. Model H2O's Deep Learning dengan Variasi Jumlah Hidden Neuron
Nilai RMSE terendah diperoleh pada Model Training dengan 2 Hidden Layer (HL) -30 Hidden  Neuron (N) dan  80 Hidden  Neuron (N)  dengan nilai RMSE 7,016 dan 7,015 sedangkan  Model  Testing  sebesar 6,801  pada  2 Hidden  Layer (HL) -50
Hidden  Neuron (N).  RMSE  pada Model  Training  tidak  terlalu  berbeda pada  jumlah Hidden  Neuron (N)  30, 50,  dan  80  yang  setelah  dilakukan pengujian ternyata yang paling optimal adalah  50 neuron .  Meskipun  demikian masih perlu dilakukan pengujian
terhadap  peran  fungsi  aktivasi  dalam mempengaruhi nilai RMSE.
Eksperimen  selanjutnya  adalah menguji  efektivitas  fungsi  aktivasi
rectified  linear  unit (ReLU)  dan
hyperbolic tangent (tanh) pada arsitektur  2  HL-50  N,  4  HL-50  N,  6 HL-50 N, 9 HL-50 N, 12 HL-50 N, 15 HL-50  N.  Hasilnya  sebagai  berikut. Variasi HL DeepL ReLU xVal TanH xVal 2HL50N 0.6/0.4 7,195 7,323 4HL50N 0.6/0.4 7,428 7,908 6HL50N 0.6/0.4 7,599 8,130 9HL50N 0.6/0.4 7,902 8,017 12HL50N 0.6/0.4 8,395 8,304 15HL50N 0.6/0.4 8,915 8,432
Gambar 4. Perbandingan Fungsi Aktivasi ReLU dan tanh pada Training Model H2O's Deep Learning
Pada  saat training,  model terbaik dibangun dengan menggunakan fungsi  aktivasi  ReLU  dengan  nilai RMSE  7,195  yang  berbeda  tidak  jauh dengan  fungsi  aktivasi  tanh  dengan
nilai  RMSE  7,323.  Model  yang terbentuk  ini  kemudian  diuji  dengan data  uji  di  luar  data  training  hingga diperoleh nilai RMSE sebagai berikut. Variasi HL DeepL ReLU Test TanH Test 2HL50N 0.6/0.4 6,801 7,586 4HL50N 0.6/0.4 7,125 7,361 6HL50N 0.6/0.4 7,121 7,173 9HL50N 0.6/0.4 7,510 8,066 12HL50N 0.6/0.4 7,402 8,211 15HL50N 0.6/0.4 7,642 8,263
Gambar 5. Perbandingan Fungsi Aktivasi ReLU dan tanh pada Testing Model H2O's Deep Learning dengan Variasi Jumlah Hidden Layer Penggunaan  fungsi aktivasi rectified linear unit (ReLU)
menghasilkan  RMSE  6,801  pada arsitektur  2  HL  50 neuron dan hyperbolic tangent (tanh) menghasilkan  RMSE  7,173  pada arsitektur  6  HL  50 neuron .  Hasil percobaan  ini  menunjukkan  bahwa fungsi  aktivasi  ReLU  memiliki  hasil yang lebih baik daripada tanh.
Meskipun  demikian  hal  ini  tidak  bisa dijadikan  kesimpulan  bahwa  fungsi aktivasi  ReLU  lebih  bagus  daripada tanh  karena  belum  diketahui  jumlah neuron yang paling efektif.
Percobaan  berikutnya  adalah menguji fungsi aktivasi ReLU dan tanh dengan  variasi  jumlah neuron pada jumlah hidden  layer yang  sama,  yakni 2 HL untuk Training Model. Arsitektur 2 HL dipilih karena menghasilkan  RMSE  yang  terendah dibandingkan  sejumlah hidden  layer yang  lain,  dengan  perbedaan  jumlah neuron mulai  dari 8 N,10 N, 30 N, 50 N,  80  N,  hingga  100  N.  Berikut  ini adalah  hasil  percobaan  pada Training
Model . Variasi Neuron pada 2HL DeepL ReLU xVal TanH xVal 2HL8N 0.6/0.4 7,426 7,494 2HL10N 0.6/0.4 7,567 7,400 2HL30N 0.6/0.4 7,016 7,223 2HL50N 0.6/0.4 7,195 7,323 2HL80N 0.6/0.4 7,015 7,637 2HL100N 0.6/0.4 7,694 7,694
Gambar 6. Perbandingan Fungsi Aktivasi ReLU dan tanh pada Training
Model H2O's Deep Learning Dari percobaan tersebut diperoleh  performa  terbaik  adalah fungsi  aktivasi  ReLU  daripada  tanh pada arsitektur 2 HL dengan 30 hingga 50 neuron dengan RMSE sekitar 7,01. Fungsi  aktivasi  tanh  menghasilkan RMSE  7,223  pada  arsitektur  2  HL dengan  30 neuron .  Testing  Model dengan  arsitektur  tersebut  di  atas memperoleh  hasil  seperti  Gambar  7  di bawah.
Dari  percobaan  pada  arsitektur dengan  kedalaman  2  HL  dengan variasi  jumlah neuron mulai  dari  8 N,10 N, 30 N, 50 N, 80 N, hingga 100 N diperoleh hasil fungsi aktivasi ReLU lebih bagus daripada tanh dengan nilai RMSE  6,801  pada  2  HL-50  N.  Fungsi aktivasi  tanh  menghasil  RMSE  6,818
pada  2  HL-10N.  Satu  hal  yang  patut diperhatikan adalah munculnya jumlah neuron yang  lebih  sedikit  daripada percobaan- percobaan terdahulu,  yakni hanya  10 neuron pada  fungsi  aktivasi tanh.  Pada  percobaan-  percobaan terdahulu  efektivitas  sering  tercapai pada  jumlah  50 neuron .  Belum  ada ketentuan  yang  memastikan  jumlah neuron terbaik untuk memperoleh nilai kesalahan  terendah  dari  suatu  model, tetapi  penggunaan neuron yang  terlalu banyak sangat berpegaruh pada lamanya waktu proses.
Percobaan-  percobaan  di  atas dilakukan  dengan split  data 0,6 berbanding  0,4  masing-  masing  0,6 untuk  data  training  dan  0,4  untuk  data testing.
Pembagian data ini
kemungkinan  berpengaruh  pada  nilai RMSE.  Oleh  sebab  itu  dilakukan eksperimen berikut ini untuk mengetahui  pengaruh  pembagian  data
dengan  membandingkan split  data 0,6 berbanding  0,4  dengan split  data 0,7
berbanding 0,3.
Variasi Neuron pada 2HL DeepL ReLU Test TanH Test 2HL8N 0.6/0.4 6,864 7,114 2HL10N 0.6/0.4 7,410 6,818 2HL30N 0.6/0.4 7,030 6,954 2HL50N 0.6/0.4 6,801 7,586 2HL80N 0.6/0.4 6,858 7,371 2HL100N 0.6/0.4 7,365 7,668
Gambar 7. Perbandingan Fungsi Aktivasi ReLU dan tanh pada Testing Model H2O's Deep Learning Split Data ReLU Test TanH Test 2HL8N 0.6/0.4 6,864 7,114 2HL10N 0.6/0.4 7,410 6,818 2HL30N 0.6/0.4 7,030 6,954 2HL50N 0.6/0.4 6,801 7,586 2HL80N 0.6/0.4 6,858 7,371 2HL100N 0.6/0.4 7,365 7,668 2HL8N 0.7/0.3 6,885 6,987 2HL10N 0.7/0.3 7,314 7,315 2HL30N 0.7/0.3 6,821 7,036 2HL50N 0.7/0.3 6,931 7,304 2HL80N 0.7/0.3 7,173 7,461 2HL100N 0.7/0.3 7,098 7,711
Gambar 8. Perbandingan RMSE Model dengan Split Data 0,6/0,4 vs. 0,7/0,3
pada Fungsi Aktivasi ReLU dan tanh
Hasil  percobaan  menunjukkan
bahwa split  data 0,6  berbanding  0,4 menunjukkan  nilai  RMSE  yang  lebih rendah pada fungsi  aktivasi  ReLU dan arsitektur 2 Hidden Layer (HL) dengan
50 Hidden  Neuron (N),  yakni  dengan
nilai  RMSE  sebesar  6,801.  Fungsi aktivasi  tanh  memiliki  RMSE  yang lebih  tinggi,  yakni  sebesar  6,821  pada arsitektur 2 Hidden Layer (HL) dengan 10 Hidden Neuron (N).
Pada split  data 0,7  berbanding
0,3 fungsi aktivasi ReLU dan arsitektur 2 Hidden  Layer (HL) dengan 30
Hidden Neuron (N) juga menunjukkan nilai RMSE yang lebih rendah daripada  fungsi  aktivasi  tanh,  yakni dengan  nilai  RMSE  sebesar  6,821. Fungsi  aktivasi  tanh  memiliki  RMSE yang  lebih  tinggi,  yakni  sebesar  6,987 pada  arsitektur  2 Hidden  Layer (HL) dengan 8 Hidden Neuron (N).
Dari  aspek  parameter  yang
berupa fungsi aktivasi dapat disimpulkan  bahwa  fungsi  aktivasi ReLU menyumbangkan tingkat kesalahan  yang  lebih  rendah  daripada fungsi  aktivasi  tanh.  Dari  aspek split data dapat  disimpulkan  bahwa  data training sebanyak 70% menyumbangkan  tingkat  kesalahan yang lebih tinggi daripada data training sebanyak  60%.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  pada  kasus  ini  training  yang melibatkan  data  yang  lebih  banyak tidak  selalu  menjamin  terbentuknya model  yang  lebih  baik.  Bahkan  ada kemungkinan training yang melibatkan data yang lebih banyak akan menimbulkan overfitting .  Data  yang lebih banyak kemungkinan akan mengandung noise yang  lebih  banyak pula  walaupun  tidak  selalu  demikian.
Namun  apabila noise cukup  besar  dan
proses training tidak mampu mengabaikannya akibatnya akan terjadi low  loss sehingga  tingkat kesalahan semakin tinggi.
Dari serangkaian eksperimen di atas  dapat  disimpulkan  bahwa  model terbaik  yang mampu dihasilkan H2O’s Deep  Learning adalah  arsitektur  2 Hidden Layer (HL) -50 Hidden Neuron (N)  dengan data  split yang  diterapkan
adalah 0,6 untuk training dan 0,4 untuk testing  dan  dengan  fungsi  aktivasi ReLU  dengan  nilai  RMSE  sebesar 6,801.

## SIMPULAN
Berkaitan  dengan  eksperimen  yang telah dilakukan guna pemecahan masalah dan pencapaian tujuan penelitian, maka dapat diambil beberapa  kesimpulan  bahwa  model terbaik prediksi desain campuran beton muda  yang  mampu  dihasilkan H2O’s Deep  Learning adalah  arsitektur  2 Hidden Layer (HL) -50 Hidden Neuron (N)  dengan data  split yang  diterapkan adalah  0,6  untuk  training  sedangkan 0,4  untuk  testing  dan  fungsi  aktivasi ReLU  dengan  nilai  RMSE  sebesar 6,801.  Pada  kasus  ini  training  yang melibatkan  data  yang  lebih  banyak tidak  selalu  menjamin  terbentuknya model  yang  lebih  baik.  Bahkan  ada kemungkinan training yang melibatkan data yang lebih banyak akan
menimbulkan overfitting . Kedalaman jaringan yang diujicobakan  mulai  2  hingga  15
Hidden Layer menunjukkan kedalaman dengan  2 Hidden  Layer adalah  yang terbaik.  Model  dengan  kedalaman jaringan  hingga  15  HL  pada  kasus  ini justru  memperlihatkan  RMSE  yang paling  tinggi.    Kedalaman  jaringan tidak  selalu  menjamin  terbentuknya model  yang  optimal.  Jumlah Hidden Neuron yang diujicobakan pada penelitian  ini  mulai  dari  8 neuron hingga  100 neuron .  Namun  jumlah neuron optimal yang memberikan nilai RMSE  terendah  pada  kasus  ini    hanya 10 neuron .  Belum  ada  ketentuan  yang
memastikan  jumlah neuron terbaik untuk  memperoleh  nilai  kesalahan terendah  dari  suatu  model,  tetapi penggunaan neuron yang terlalu banyak sangat berpegaruh pada lamanya waktu proses.

## DAFTAR PUSTAKA
Abolpour,  B,  Benafsheh  Abolpour,
Roozbeh Abolpour, Hossein Bakhshi,  2013,  Estimation  Of Concrete  Compressive  Strength
By  A  Fuzzy  Logic  Model, Science+Business  Media  B.V, Springer. 2013. Au,  W.H.,  Chan,  K.C.C.  Yao,  X.Y.,
2003,  A  Novel  Evolutionary Data  Mining  Algorithm  With Applications To Churn Prediction. Ieee Transactions On Evolutionary  Computation ,  Vol.
7, No. 6, December 2003. Cattral,  R.,  Oppacher,  F.,  Deugo,  D., 2002,  Evolutionary  Data  Mining With Automatic Rule Generalization. Https://Pdfs.Semanticscholar.Or g/C068/Ea7807367573f4b5f98c0 681fca665e9e  F74.Pdf.  Diakses Tanggal 21 Februari 2018. Chine,  Wh.  Li  Chen.  Hsun-Hsin  Hsu. Tai-Seng Wang, 2010, Modeling  Slump  Of  Concrete Using  The  Artificial  Neural Networks, International Conference On Artificial Intelligence  And  Computational Intelligence,  2010,  P.236-239, Ieee Computer Society.
Chopra,  P.,  Rajendra  Kumar  Sharma,
Maneek Kumar, 2016, Prediction Of  Compressive  Strength  Of Concrete Using Artificial Neural Network And Genetic Programming , Advance Material Scienceanda  Engineering  Vol 2016 Article Id 7648467, Hindawi Pub Corporate. Freitas,  A.A.,  2003,  A  Survey  Of
Evolutionary  Algorithms  For Data  Mining  And  Knowledge Discovery.
Http://Neuro.Bstu.By/Our/Data- Mining/Fereitas-Ga.Pdf.
Gupta,  P.,  &  Kulkarni,  N.,  2013,  An Introduction Soft Computing Over Hard Computing. International Journal  Of  Latest Trends  In  Engineering  And
Technology (Ijltet), Vol. 3 Issue 1 September 2013.
Hertzmann, A., & Fleet, D, 2012, Univ
Toronto-Machine  Learning  And Data  Mining,  Computer  Science Department, University Of
Toronto,  Version:  February  6,
2012.
Hui, C. Zhenyu, L., 2013, Research On The Experiment Of Self Leveling Concrete  With  Fly  Ash. 2013 Fifth  Conference  On  Measuring Technology  And  Mechatronics Automation .
Husken,  G.,  H.J.H.  Brouwers,  2012,
On  The  Early-Age  Behavior  Of Zero-Slump  Concrete ,  Cement And  Concrete  Research,  Vol  42
(2012) 501-510, Elsevier.
Jain,  A.,  Jha,  S.K.,  &  Misra,  S.,  2008,
Modeling  And  Analysis  Of Concrete  Slump  Using  Artificial Neural  Networks,  P  628-633. Journal  Of  Materials  In  Civil Engineering © Asce / September
2008.
Kurt,  M.,  Kotan,  T.,  Gül,  M.S.,  Gül,
R.,  Aydin,  A.C.,  2016,  The Effect Of Blast  Furnace Slag On The Self-Compactability Of Pumice  Aggregate  Lightweight Concrete. Sadhana,¯ Vol.  41, No. 2,  February  2016,  Pp.  253– 264.
Maimon, O., & Rokach, L., Ed., 2008,
Soft  Computing  For  Knowledge Discovery  And  Data  Mining. Library  Of  Congress  Control Number:  2007934794,  Isbn  978- 0-387-69934-9  E-  Isbn  978-0-
387-69935-6,  ©  2008  Springer Science+Business Media, Llc. Mukhopadhyay, A., & Bandyopadhyay, S., 2014, Survey Of Multiobjective Evolutionary  Algorithms  For Data Mining Part I. Ieee Transactions  On  Evolutionary Computation ,  Vol.  18,  No.  1, February 2014. Najimi, M., J. Sobhani, A.R. Pourkhorshidi, 2012, A Comprehensive Study On Noslump Concrete: From Laboratory Towards Manufactory ,  Construction  And Building  Material Vol  30  (2012)
529-536, Elsevier.
Nikoo. Mehdi. Farshid Torabian Moghadam. And Aukasz Sadowski,  2015,  Prediction  Of Concrete  Compressive  Strength By Evolutionary Artificial Neural  Networks.  Advances  In Materials Science And Engineering Volume (2015. Article  Id  8491(26.  8  Pages.
Hindawi Publishing Corporation. Nobile,  L.,  2014,  Prediction  Of Concrete  Compressive  Strength
By  Combined  Non-Destructive Methods. Meccanica , (2015) 50:411–417, Doi 10.1007/S11012-014-9881-5
Ray,  N.,  Dedi,  P.,  Rizky,  D.,  2016,
Studi  Angka  Koefisien  Korelasi
Kuat  Tekan  Beton  Mutu  Tinggi Berdasarkan  Umur  &  Bentuk Benda  Uji  Standar  Sni  03-2847- 2002. Agregat Issn: 2541 – 0318, Vol.1 , No.1, November 2016. Setyawan, Sigit, 2017, Software Perancangan  Campuran  (Mix
Design)  Beton  Dengan  Bahasa Pemograman  Python  Berbasis
Gui  (Graphical  User  Interface) ,
Jurusan  Teknik  Sipil  Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Surakarta.
Simem,  2018,  Tower  Beton  –  Vertical Batching  And  Mixing  Plants.
Https://Www.Euromarket.Bg/Bg
/Products-Download-
Pdf?File...Pdf.  Diakses  Tanggal
2 Maret 2018.
SNI  2847-2013, Persyaratan  Beton Struktural Untuk Bangunan Gedung , Badan Standarisasi Nasional. Takisawa, 2014, Computational Engineering Analysis  With  The New-Generation Space–Time Methods. Computational Mechanics , August 2014, Volume 54, Issue 2, Pp 193–211 Tangchirapat, W. Chaiyanunt Rattanashotinunt, Rak Buranasing,  Chai  Jaturapitakkul, 2013, Influence  Of  Fly  Ash  On
Slump  Loss  And  Strength  Of Concrete  Fully  Incorporating
Recycled  Concrete  Aggregates , Journal  Of  Materials  In  Civil Engineering February 2013, Asce. Tosye Teknik, 2018, Proposal Otomasi Batching  Plan  (Ready  Mix  & Precast Concrete). University Of Texas, 2018, Computational Engineering Solving 21st Century Engineering Problems Wendner, R., et. al., 2015, Characterization  Of  Concrete Failure Behavior, A Comprehensive Experimental Database  For  The  Calibration And  Validation  Of  Concrete Models , Materials And
Structures, (2015) 48:3603-3626.
Rilem. Yeh.  Ic.,  2007,  Modeling  Slump  Flow Of Concrete Using Second-Order Regressions And Artificial Neural  Networks,  Cement  & Concrete  Composites  29,  2007, P.474–480. Elsevier.
Yeh.  I.C.  Che-Hui  Lien.  Chien-Hua
Peng.  Li-Chuan  Lien,  2010, Modeling Concrete Strength Using  Genetic  Operation  Trees. Proceedings Of The Ninth International Conference On Machine Learning And Cybernetics. Qingdao. 11-14 July (2010). IEEE