## KOMPARASI METODE NEURAL NETWORK, SUPPORT VECTOR MACHINE DAN LINEAR REGRESSION PADA ESTIMASI  KUAT TEKAN BETON
Tyas Setiyorini 1 ; Rizky Tri Asmono 2
Teknik Informatika 1 STMIK Nusa Mandiri Jakarta 1 ;
http://nusamandiri.ac.id 1 tyas.setiyorini@gmail.com
1 Teknik Informatika 2 STMIK Swadharma 2
http://swadharma.ac.id 2 rtriasmono@gmail.com 2 Diterima Redaksi Selesai Revisi Diterbitkan 11 Maret 2018 29 Maret 2018 30 Maret 2018 Abstract — The  use  of  concrete  has  become  more widespread  because  concrete  has  a  higher compressive strength than other materials. Experts make  concrete  compressive  strength  predictions less effective because they still use certain standard rules  and  formulas.  A  lot  of  research  is  done  with some  method  but  not  yet  known  which  method  is best.  This  study  comparing  the  Neural  Network (NN),  Support  Vector  Machine  (SVM)  and  Linear Regression (LR) methods using concrete compressive  strength  and  slump  datasets.  In concrete  compressive  strength  dataset  using  NN method  obtained  RMSE  5,667,  using  SVM  method got  RMSE  5,165  and  with  method  of  LR  got  RMSE 10,501.  While  the  slump  dataset  using NN  method obtained RMSE 0.422, using SVM method obtained RMSE  2.778  and  by  using  the  LR  method  obtained RMSE  2.65.  After  the  results  are  compared  with rankings, the total NN ranking is 3, the total rank of SVM is 4, and the total LR rank is 5. From the total rank  it  can  be  concluded  that  the  performance  of NN is better than SVM and LR.
Keywords:  Neural  Network,  Support  Vector Machine, Linear Regression, Strong Concrete Press
Intisari — Penggunaan  beton  sudah  semakin meluas  dikarenakan  beton  memiliki  kuat  tekan yang lebih tinggi dibandingkan dengan bahan lain. Para  ahli  melakukan  prediksi  kuat  tekan  beton dengan kurang efektif karena masih menggunakan aturan dan rumus standar tertentu. Banyak  penelitian  dilakukan  dengan  beberapa metode  namun  belum  diketahui  metode  mana yang terbaik. Penelitian ini melakukan komparasi antara  metode  Neural  Network  (NN),  Support Vector Machine (SVM) dan Linear Regression (LR)
dengan menggunakan dataset concrete compressive  strength dan slump .      Pada  dataset concrete compressive strength dengan menggunakan  metode  NN  didapatkan  RMSE 5,667,  dengan  menggunakan  metode  SVM didapatkan  RMSE  5,165  dan  dengan  metode  LR didapatkan RMSE 10,501. Sementara pada dataset slump dengan  menggunakan  metode  NN didapatkan  RMSE  0,422,  dengan  menggunakan metode SVM didapatkan RMSE 2,778 dan dengan menggunakan  metode  LR  didapatkan  RMSE  2,65. Setelah  hasil  tersebut  dikomparasi  dengan perangkingan didapatkan total ranking NN adalah 3, total rangking SVM adalah 4, dan total rangking LR  adalah  5.  Dari  total  rangking  tersebut  dapat disimpulkan  bahwa  kinerja  NN  lebih  baik dibanding SVM dan LR.
Kata  Kunci :  Neural  Network,  Support  Vector Machine, Linear Regression, Kuat Tekan Beton.

## PENDAHULUAN
Saat ini penggunaan beton sudah semakin meluas  dikarenakan  beton  yang  memiliki kelebihan  dibandingkan  dengan  bahan  lainnya. Kelebihan  beton  diantaranya  adalah  memiliki kuat tekan yang lebih tinggi dibandingkan dengan kebanyakan  bahan  lain,  mempunyai  ketahanan tinggi terhadap api dan air, mampu untuk dicetak menjadi  bentuk  yang  beragam,  sebagian  besar terbuat  dari  bahan  yang  relatif  murah,  tidak memerlukan  biaya  pemeliharaan  yang  tinggi (McCormac,  2004).  Dari  kelebihan  tersebut  maka hampir  sebagian  besar  gedung,  jalan,  jembatan, perumahan  dan  sarana  infrastruktur  lain menggunakan  beton  sebagai  bahan  dasar  untuk
bangunan  mereka.  Penggunaan  beton  untuk masing-masing bangunan tersebut sangat bergantung pada kuat tekan betonnya. Kuat tekan beton  yang  tinggi  menjadi  pilihan  utama  dalam segala aspek pembangunan. Kekuatan tekan beton diakui sebagai salah satu sifat mekanik beton yang paling signifikan, diidentifikasi  sebagai salah satu faktor yang paling penting untuk jaminan kualitas beton  (Khademi,  Jamal,  Deshpande,  &  Londhe, 2016). Beton yang baik adalah jika beton tersebut memiliki  kuat  tekan  yang  tinggi.  Kekuatan  beton adalah  kriteria  utama  dalam  memilih  bahan  ini untuk tertentu aplikasi (Abd & Abd, 2017). Semen, agregat kasar, agregat halus, bahan tambahan dan air merupakan bahan pembentuk beton (Mulyono, 2004). Beberapa faktor yang mempengaruhi mutu beton yaitu: perbandingan jumlah semen, agregat kasar, agregat halus, air, dan bahan tambahan lain, umur beton, jenis bahan, dan lain-lain. Kuat tekan beton  tergantung  pada  sifat  dan  karakteristik bahan  pembentuk  beton  (Mulyono,  2004).  Untuk mendapatkan  mutu  atau  kuat  tekan  beton  yang diinginkan dibutuhkan perencanaan atau prediksi. Memprediksi  sifat  mekanik  bahan  konstruksi adalah  tugas  penelitian  yang  penting  dalam  ilmu sipil (Chou & Pham, 2013).
Para  ahli  melakukan  prediksi  kuat  tekan beton  dengan  mengikuti  aturan  dan  rumus standar tertentu yaitu dengan melihat tabel, grafik referensi  serta  keadaan  lapangan.  Cara  tersebut kurang  efektif.  Saat  ini  telah  banyak  penelitian yang  dilakukan  dengan  berbagai  macam  metode estimasi. Metode estimasi seperti Neural Network (NN)  (Setiyorini,  2015)(Deshpande,  Londhe,  & Kulkarni,  2014),  Support  Vector  Machine  (SVM) (Yan  &  Shi,  2010)  dan  Linear  Regression  (LR) (Chopra,  2014)(L.  Chen,  2010)  diusulkan  oleh peneliti  untuk  melakukan  estimasi  kuat  tekan beton. Di  masa  lalu  Neural  Network  (NN)  telah muncul  sebagai  teknik  yang  menjanjikan  untuk memprediksi  kekuatan  tekan  beton  (Deshpande et  al.,  2014).  Neural  network  menjadi  alat  yang sangat  ampuh  untuk  memecahkan  banyak masalah  teknik  sipil,  khususnya  dalam  situasi, dimana  data  mungkin  rumit  atau  dalam  jumlah yang  cukup  besar  (Nazari  &  Pacheco  Torgal, 2013).  Neural  network  memiliki  kemampuan untuk  mendeteksi  hubungan  kompleks  yang bersifat nonlinear antara faktor prediksi dan hasil prediksi  (Alshihri,  Azmy,  &  El-Bisy,  2009)(H. Chen, Zhang, Xu, Chen, & Zhang, 2012). SVM telah berhasil  diterapkan  untuk  beberapa  masalah teknik  sipil  termasuk  desain  campuran  dari spesimen beton (Tinoco, Gomes Correia, & Cortez, 2014).
Penggunaan  SVM  untuk  memprediksi kuat tekan beton menunjukkan kinerja  yang baik
dan  terbukti  lebih  baik daripada  model  lain  (Yan &  Shi,  2010).  Model  SVM  terbukti  menjadi  alat yang  signifikan  dalam  prediksi  kekuatan  tekan beton  dengan mean  square  error dan  standar deviasi  yang  minimal  (Abd  &  Abd,  2017).  SVM adalah  pendekatan  baru,  efisien  dan  baru  untuk meningkatkan  kinerja  generalisasi  dan  dapat mencapai  minimum  global  (Yan  &  Shi,  2010). SVM  mempunyai  kelebihan  yaitu  bisa  diterapkan untuk  data  yang  berdimensi  tinggi  (Handoko, Witarto, 2003).
Metode Liner
Regression mampu menghasilkan koefisien korelasi yang sangat  baik untuk prediksi kuat tekan pada usia yang berbeda curing  (28,  56  &  91  hari)(Chopra,  2014).  Linear Regression  dapat  diterapkan  dengan  baik  dalam memprediksi  kuat  tekan  beton  (L.  Chen,  2010). Sejumlah  upaya  penelitian  terkonsentrasi  pada penggunaan  model  Linear  Regression  dalam meningkatkan  akurasi  prediksi  (Abd  &  Abd, 2017). Metode  NN,  SVM  dan  LR  yang  telah digunakan  oleh  peneliti  sebelumnya  memiliki keunggulannya  masing-masing  namun  belum diketahui metode mana yang terbaik. Oleh karena itu pada penelitan ini dilakukan komparasi antara metode  NN,  SVM  dan  LR  dalam  estimasi  kuat tekan beton.

## BAHAN DAN METODE

## Bahan
Dalam penelitian ini digunakan dua dataset yaitu  dataset concrete  compressive  strength yang ditampilkan pada Tabel 1 dan dataset slump yang ditampilkan  pada  Tabel  2,  yang  menampilkan input ,  unit, nilai  minimal  dan  nilai  maksimal  dari dataset  tersebut.  Dataset  ini  didapat  dari  UCI Machine Learning Repository.
Tabel 1. Dataset Concrete Compressive Strength Input Unit Min Max Cement kg/m 3 102,0 540,0 Blast furnace slag kg/m 3 0,0 359,4 Fly ash kg/m 3 0,0 200,1 Water kg/m 3 121,8 247,0 Superplasticizer kg/m 3 0,0 32,2 Coarse aggregate kg/m 3 801,0 1145,0 Fine aggregate kg/m 3 594,0 992,0 Age day 1 365 Concrete  compressive strength MPa 2,332 82,599 Sumber: (I.-C. Yeh, 1998) Tabel 2. Dataset Slump Input Unit Min Max Cement kg/m 3 137,0 374,0 Slag kg/m 3 0,00 193,0 Fly ash kg/m 3 0,00 260,0
Water kg/m 3 160,0 240,0 SP kg/m 3 2,00 22,00 Coarse aggregate kg/m 3 708,00 1049,90 Fine aggregate kg/m 3 640,60 902,0 Slump Cm 0,00 29,00 Flow Cm 20,00 78,00 Compressive  strength (28 day) MPa 17,19 58,53 Sumber: (I-Cheng Yeh, 2007)

## Metode
Pada  penelitian  ini  dilakukan  dengan mengkomparasi  3  metode  yaitu  NN,  SVM  dan  LR seperti  pada  Gambar  1.  Proses  yang  dilakukan adalah training dan testing dengan  10  fold  cross validation  pada  dataset concrete  compressive strength dan slump dengan menggunakan metode NN, SVM dan LR untuk menghasilkan RMSE. RMSE yang  dihasilkan  oleh  ketiga  metode  tersebut kemudian  dikomparasi  untuk  diambil  RMSE terkecil.
Sumber: (Setiyorini & Asmono, 2018)
Gambar 1. Komparasi metode NN, SVM dan

## LR

## Neural Network (NN)
Neural  Network  atau  yang  biasa  disebut Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST)  merupakan  sistem pengolahan data yang terinspirasi dari konfigurasi otak manusia.  pada dasarnya terbuat dari neuron buatan  yang  diidentifikasi  sebagai  konstituen pemrosesan  yang  saling  berhubungan  bertindak sama  sekali  untuk  mencapai  masalah  tertentu (Khademi  et  al.,  2016).    Neural  Network  adalah teknik  komputasi  lunak  yang  melibatkan input
layer ,  satu  atau  lebih hidden  layer dan output layer . Hidden layer terhubung ke laye r lain dengan bobot,  bias  dan  fungsi  transfer.  Fungsi error ditentukan oleh perbedaan antara output jaringan dan  target. Error disebarkan  kembali  serta  bobot dan  bias  disesuaikan  dengan  menggunakan beberapa  teknik  optimasi  yang  meminimalkan error .  Seluruh  proses  yang  disebut training diulang  sejumlah epoch sampai  keakuratan  yang diinginkan dalam output tercapai. Setelah jaringan di- training ,  jaringan  tersebut  dapat  digunakan untuk  memvalidasi  data  yang  tidak  terlihat dengan  menggunakan  bobot  dan  bias  (Londhe, 2009).

## Support Vector Machine (SVM)
Support  Vector  Machines  (SVM)  adalah algoritma supervised  learning yang  sangat  kuat yang  digunakan  untuk  klasifikasi  atau  regresi (Burges,  1998).  SVM  dapat  digunakan  untuk prediksi  numerik  serta  klasifikasi  (Han,  Kamber, &  Pei,  2012).  SVM  adalah  algoritma  yang berfungsi  untuk  pemetaan  nonlinier  dan mengubah  data  pelatihan  asli  ke  dimensi  yang lebih tinggi. Di dalam dimensi baru ini, LR mencari linear  optimal  dengan  memisahkan  hyperplane. Dengan pemetaan nonlinier yang sesuai ke dalam dimensi  yang  cukup  tinggi,  data  dari  dua  kelas selalu  dapat  dipisahkan  oleh hyperplane .  SVM menemukan hyperplane tersebut dengan menggunakan vektor dukungan dan margin. Abubakar  et  al.  (Magaji,  Isah,  Waziri,  &
Adeboye, 2013) menyatakan bahwa dalam regresi SVM,  ketergantungan  fungsional  dari  variabel dependen  y  pada  satu  set  variabel  independen  x harus  diperkirakan.  Ini  mengasumsikan  seperti masalah  regresi  lainnya,  bahwa  hubungan  antara variabel independen dan dependen diberikan oleh fungsi deterministik f plus penambahan beberapa kebisingan aditif .
Support  Vector  Machine  (SVM)  secara konseptual  adalah  mesin  linier  yang  dilengkapi dengan  fitur  spesial  (Gorunescu,  2011),  dan didasarkan  pada  metode  minimalisasi  resiko struktural, serta teori pembelajaran statistik.  Dua sifat  khusus  dari  SVM  yaitu  (1)  mencapai generalisasi  yang  tinggi  dengan  memaksimalkan margin,  dan  (2)  mendukung  pembelajaran  yang efisien  dari  fungsi  nonlinier  pada  trik  kernel sehingga  membuat  kinerja  generalisasinya  baik dalam  menyelesaikan  masalah  pengenalan  pola (Gorunescu, 2011).
Pada  permasalahan  klasifikasi  SVM mencoba  untuk  mencari  garis  pemisah  yang optimal  yang  diekspresikan  sebagai  kombinasi linier  dari  subset  data training dengan menyelesaikan  masalah  keterbatasan  linier
pemrograman  quadrat  (QP)  dengan  margin maksimum  antara  dua  kelas.  Sementara  untuk permasalahan regresi, Vapnik (Vapnik, 1998) juga memperkenalkan fungsi 𝜀 − 𝑖𝑛𝑠𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑙𝑜𝑠𝑠 yang disebut sebagai SVM untuk regresi .
Support Vector Regression  (SVR) adalah metode  untuk  mengestimasi  sebuah  fungsi  yang dipetakan dari objek input jumlah riil berdasarkan data  pelatihan.  Serupa  dengan  mengklasifikasian SVM,  SVR  memiliki  properti  yang  sama  tentang memaksimalkan  margin  dan  trik  kernel  untuk memetakan  data  yang  nonlinier.  Secara  singkat sekumpulan  data training untuk  regresi  SVM digambarkan sebagai dataset D= {(x 1 ,y 1 ), (x 2 ,y 2 ), .... (x m ,y m )}  Dimana  x 1 adalah  vector  n-dimensional, sedangkan y adalah jumlah real untuk setiap x 1 . Tugas  dari  regresi  adalah  untuk menemukan fungsi antara x 1 dengan y 1 (Zhao, Tao, & Zio, 2015) yang dalam kasus linier dapat ditulis: 𝑦 1 = 𝑓(𝑥) = 𝑤. 𝑥 + 𝑏 ............................................... (1)
Dimana w adalah vector beban dan b adalah bias. Kedua parameter ini adalah parameter yang perlu ditentukan  nilainya  agar  dapat  memberikan fungsi  yang  terbaik untuk  memetakan  data  input ke data output .

## Linear Regression (LR)
Linear Regression adalah pemodelan dan analisis  data  numerik  yang  terdiri  dari  satu  atau lebih  variabel  independen  dan  nilai  variabel dependen  (Han  &  Kamber,  2012).  Tujuan menggunakan  analisis  regresi  ialah  untuk membuat  estimasi  nilai  variabel  dependen  dan rata-rata  dengan  didasarkan  pada  nilai  variabel independen.  Kemudian,  tujuan  lainnya  adalah menguji  hipotesis  karakteristik  ketergantungan untuk  memprediksi  nilai  rata-rata  variabel  bebas dengan  didasarkan  pada  nilai  variabel  bebas  di luar jangkauan sampel.
Model  regresi  merupakan  suatu  metode yang  digunakan  untuk  menganalisis  hubungan antar  variabel.  Hubungan  tersebut  dapat diekspresikan  dalam  bentuk  persamaan  yang menghubungkan  variabel  dependen  X  dengan variabel  independen  Y.  Regresi  adalah    model untuk memprediksi nilai dari masukan data yang diberikan.    Metode  utama  untuk  mekakukan prediksi  dengan  membangun  model  regresi  yaitu mencari hubungan antara satu atau lebih variabel independen  atau  predikator  (X)  dengan  variabel dependen atau respon (Y).
Dalam  perkembangannya  ada  dua  jenis regresi  yang  sangat  terkenal,  yaitu  Linear Regression  Sederhana  dan  Linear  Regression Berganda.  Dikatakan  sederhana  karena  model dengan  satu  variabel  independen  dan  satu
variabel  dependen  (Neter,  Kutner,  Nachtsheim,  & Wasserman,  1996).  Sedangkan  Linear  Regression Berganda  adalah  hubungan  antara  sebuah variabel  independen  dengan  dua  atau  lebih variabel dependen (Sudjana, 2005).
Model  Linear  Regression  Berganda dinyatakan sebagai berikut:
𝑌 = 𝑎 + 𝑏 1 𝑋 1 + 𝑏 2 𝑋 2 + ⋯ + 𝑏 𝑛 𝑋 𝑛 …………………(2) dengan:
Y adalah variabel dependen a adalah regression costanta atau intercept b adalah regression coefficients n  adalah    banyaknya  variabel  independen X 1 , X 2 , ......., X n adalah variabel independen

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Tabel 3 merupakan komparasi metode NN, SVM dan LR. Tabel tersebut menunjukkan bahwa pada  dataset concrete  compressive  strength dengan  menggunakan  metode  NN  didapatkan RMSE  5,667,  dengan  menggunakan  metode  SVM didapatkan  RMSE  5,165  dan  dengan  metode  LR didapatkan  RMSE  10,501.  Tabel  3  juga menunjukkan  pada  dataset slump dengan menggunakan  metode  NN  didapatkan  RMSE 0,422,  dengan  menggunakan  metode  SVM didapatkan RMSE 2,778 dan dengan menggunakan  metode  LR  didapatkan  RMSE  2,65. Komparasi  RMSE  dengan  menggunakan  metode NN, SVM dan LR dapat digambarkan dengan grafik pada Gambar 2.
Tabel 3. Komparasi RMSE Metode NN dan
LR Dataset RMSE NN SVM LR Concrete Compressive Strength  5,667 5,165  10,501 Slump 0,422 2,778 2,65 Sumber: (Setiyorini & Asmono, 2018)
Sumber: (Setiyorini & Asmono, 2018) Gambar 2. Komparasi RMSE Metode NN dan LR
Setelah  didapatkan  komparasi  RMSE  dari metode  NN,  SVM  dan  LR  kemudian  dicari  hasil yang  terbaik  dengan  cara  perangkingan. Perangkingan  hasil  komparasi  NN,  SVM  dan  LR ditunjukkan  pada  Tabel  4  dimana  pada  dataset concrete compressive strength didapat NN dengan rangking  2,  SVM  dengan  rangking  1  dan  LR dengan  rangking  3.  Tabel  4  juga  menunjukkan pada  dataset slump didapat  NN  dengan  rangking 1,  SVM  dengan  rangking  3  dan  LR  dengan rangking  2.  Setelah  rangking  tersebut  ditotalkan didapat total rangking NN adalah 3, total rangking SVM adalah 4 dan total rangking LR adalah 5. Dari total  rangking  tersebut  menunjukkan  bahwa kinerja NN lebih baik dibanding dengan SVM dan LR.  Hal  ini  membuktikan  penelitan  Deshpande (Deshpande  et  al.,  2014)  bahwa    NN  merupakan metode  yang  menjanjikan  dalam  mengestimasi kuat tekan beton.
Tabel 4. Perangkingan Hasil Komparasi NN, SVM dan LR Dataset Ranking NN SVM LR Concrete Compressive Strength 2 1 3 Slump 1 3 2 Rangking 3 4 5 Sumber: (Setiyorini & Asmono, 2018)

## KESIMPULAN
Hasil  penelitian  pada  dataset concrete compressive  strength dengan  menggunakan metode  NN  didapatkan  RMSE  5,667,  dengan menggunakan  metode  SVM  didapatkan  RMSE 5,165  dan  dengan  metode  LR  didapatkan  RMSE 10,501.  Sementara  pada  dataset slump dengan menggunakan  metode  NN  didapatkan  RMSE
0,422,  dengan  menggunakan  metode  SVM didapatkan RMSE 2,778
dan dengan menggunakan  metode  LR  didapatkan  RMSE  2,65. Setelah  hasil  tersebut  dikomparasi  dengan perangkingan didapatkan total ranking NN adalah 3, total rangking SVM adalah 4, dan total rangking LR  adalah  5.  Dari  total  rangking  tersebut  dapat disimpulkan  bahwa  kinerja  NN  lebih  baik dibanding SVM dan LR.

## REFERENSI
Abd,  A.  M.,  &  Abd,  S.  M.  (2017).  Case  Studies  in Construction  Materials  Modelling  the strength  of  lightweight  foamed  concrete using  support  vector machine  ( SVM  ). Case Studies  in  Construction  Materials , 6 ,  8–15. https://doi.org/10.1016/j.cscm.2016.11.00
Alshihri, M. M., Azmy, A. M., & El-Bisy, M. S. (2009).
Neural networks for predicting compressive strength  of structural  light weight  concrete. Construction  and  Building  Materials , 23 (6). https://doi.org/10.1016/j.conbuildmat.200 8.12.003
Burges,  C.  (1998).  A  tutorial  on  support  vector machines  for  pattern  recognition.  Data Mining and Knowledge Discovery, 2 , 2.
Chen,  H.,  Zhang,  J.,  Xu,  Y.,  Chen,  B.,  &  Zhang,  K. (2012). Performance comparison of artificial neural  network  and  logistic  regression model for differentiating lung nodules on CT scans. Expert  Systems  with  Applications ,
39 (13),
11503–11509. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2012.04.00 1 Chen,  L.  (2010).  A  Multiple  Linear  Regression Prediction of Concrete Compressive Strength  Based  on  Physical  Properties  of Electric  Arc  Furnace  Oxidizing  Slag,  153– 158.
Chopra,  P.  (2014).  Regression  models  for  the prediction  of  compressive  strength  of concrete  with  &  without  fly  ash. International  Journal  of  Latest  Trends  in Engineering  and  Technology  (IJLTET) , 3 (4),
400–406.
Chou,  J.,  &  Pham,  A.  (2013).  Enhanced  artificial intelligence  for  ensemble  approach  to predicting  high  performance  concrete compressive  strength. Construction  and Building Materials . https://doi.org/10.1016/j.conbuildmat.201 3.08.078
Deshpande,  N.,  Londhe,  S.,  &  Kulkarni,  S.  (2014). Modeling  compressive  strength  of  recycled aggregate  concrete  by  Artificial  Neural Network,  Model  Tree  and  Non-linear Regression. International Journal of Sustainable  Built  Environment , 3 (2),  187– 198. https://doi.org/10.1016/j.ijsbe.2014.12.002
Gorunescu,  F.  (2011). Data  Mining:  Concepts, models  and  techniques (2011th  ed.). Springer.
Han,  J.,  &  Kamber,  M.  (2012). Data  Mining: Concepts and Techniques (3rd ed) .
Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2012). Data mining:
concepts  and  techniques (3rd  ed.).  Morgan Kaufmann.
Handoko,  Witarto,  N.  (2003).  Support  Vector Machine  Teori  dan  Aplikasinya  dalam Bioinformatika. Ilmu Komputer.com .
Khademi, F., Jamal, S. M., Deshpande, N., & Londhe, S.  (2016).  Predicting  strength  of  recycled aggregate  concrete  using  Artificial  Neural Network,  Adaptive  Neuro-Fuzzy  Inference
System  and  Multiple  Linear  Regression. International  Journal  of  Sustainable  Built
Environment ,
5 (2). https://doi.org/10.1016/j.ijsbe.2016.09.003
Londhe,  S.  N.  (2009).  Towards  predicting  water levels  using  artificial  neural  networks.  In OCEANS  ’09  IEEE  Bremen:  Balancing Technology with Future Needs . https://doi.org/10.1109/OCEANSE.2009.52 78347 Magaji, A. S., Isah, A., Waziri, V. O., & Adeboye, K. R.
(2013). A conceptual Nigeria stock exchange prediction:  Implementation  using  Support Vector  Machines-SMO  model. World  of Computer Science and Information Technology Journal (WCSIT) , 3 (4), 85–90.
McCormac,  J.  C.  (2004). Desain  Beton  Bertulang- Edisi Kelima-jilid 2 .
Mulyono,  T.  (2004). Teknologi  Beton .  Yogyakarta: Andi Publishing.
Nazari, A., & Pacheco Torgal, F. (2013). Predicting compressive strength of different geopolymers  by  artificial  neural  networks. Ceramics International , 39 (3). https://doi.org/10.1016/j.ceramint.2012.08 .070
Neter, J., Kutner, M., Nachtsheim, C., & Wasserman, W.  (1996). Applied  linear  statistical  models: Regression,  analysis  of  variance,  and experimental design .
Setiyorini,  T.  (2015).  Penerapan  Metode  Bagging untuk  Mengurangi  Data  Noise  pada  Neural Network  untuk  Estimasi  Kuat  Tekan  Beton,
1 (1), 37–42.
Setiyorini,  T.,  &  Asmono,  R.  T.  (2018). Laporan Penelitan Mandiri . Jakarta.
Sudjana.  (2005). Metode  Statistika .  Bandung: Transito.
Tinoco,  J.,  Gomes  Correia,  A.,  &  Cortez,  P.  (2014).
Support vector machines applied to uniaxial compressive  strength  prediction  of  jet grouting columns. Computers and Geotechnics , 55 . https://doi.org/10.1016/j.compgeo.2013.08 .010
Vapnik,  V.  (1998). Statistical  Learning  Theory . Wiley-Interscience . https://doi.org/10.2307/1271368
Yan,  K.,  &  Shi,  C.  (2010).  Prediction  of  elastic modulus  of  normal  and  high  strength concrete  by  support  vector  machine. Construction  and  Building  Materials , 24 (8), 1479–1485. https://doi.org/10.1016/j.conbuildmat.201 0.01.006
Yeh,  I.-C.  (1998).  Modeling  of  strength  of  high- performance concrete using artificial neural networks. Cement  and  Concrete  Research ,
28 (12),
1797–1808. https://doi.org/10.1016/S0008-
8846(98)00165-3
Yeh, I.-C. (2007). Modeling slump flow of concrete using second-order regressions and artificial neural  networks. Cement  and  Concrete Composites , 29 (6), 474–480. https://doi.org/10.1016/J.CEMCONCOMP.2 007.02.001
Zhao,  W.,  Tao,  T.,  &  Zio,  E.  (2015).  System reliability  prediction  by  support  vector regression  with  analytic  selection  and genetic  algorithm  parameters  selection.
Applied Soft Computing Journal , 30 , 792–802. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2015.02.026