## MODEL PREDIKSI SLUMP BETON DENGAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS- BACKPROPAGATION
Stefanus Santosa, Basuki Setiyo Budi, Junaidi, Tjokro Hadi
Jurusan Teknik Sipil Politeknik Negeri Semarang Jln. Prof. H. Sudarto, S.H. Tembalang, Semarang 50275 Telp. (024) 7473417 Email : jwahana_tspolines@yahoo.com

## Abstract
The design value of slump is often done manually by calculating the value of cement water  factor  in  order  to  obtain  the  desired  slump  value.  But  these  designs  often unreliable.  This  study  proposes  a  model  prediction  of  concrete  slump  design  for  a variety of quality concrete with variables that are more complex than other studies. From a series of experiments with various models using Artificial Neural Network- Backpropagation  (BPNN),  the  smallest  RMSE  values  obtained  models  that  can  be achieved is by 0.004294661. Best Setting model parameters are Training Cycles: = 100,000, Learning Rate = 0.001, Momentum: = 0.2, Hidden Layer Size: = 10, and Number of Hidden layer: = 1.
Kata kunci : prediction, concrete slump,  artificial neural network , backpropagation

## PENDAHULUAN
Metode  estimasi  perilaku  beton  yang meliputi aspek-aspek pemompaan, pengecoran,  pemadatan,  dan  tekanan lateral  pada  cetakan  akan  lebih  akurat dilakukan melalui pengukuran viskositas  dan  kuat  tekan yang menggunakan peralatan-peralatan
eksperimen  (experimental  equipment) semacam  viscometer  dan  rheometer. Namun  peralatan  tes  rheologi  sangat mahal  untuk  diterapkan  di  lapangan. Beberapa  penelitian  telah  dilakukan untuk mengembangkan metode
estimasi  kuantitatif  properti  rheologi dengan  pendekatan mini  slump  test (Choi, 2016).
Perancangan  nilai slump saat ini  sering  dilakukan  secara  manual dengan  memperhitungkan  nilai  faktor air  semen  sedemikian  rupa  agar
diperoleh nilai slump yang diinginkan. Namun sering terjadi desain seperti ini sulit diandalkan karena berbagai faktor yang  mempengaruhi.  Kandungan  air yang  terdapat  pada  agregat  kasar maupun  halus  sangat  mempengaruhi nilai  faktor  air  semen.  Walaupun kondisi  agregat  sudah  dibuat  kering permukaan (SSD) tetapi dalam kenyataan  di  lapangan  sulit  dijamin kondisi  tersebut  terpenuhi  pada  setiap bagian  agregat.  Selain  itu  proses pencampuran, pengadukan, transportasi,  dan  pengecoran  dapat merubah  nilai  faktor  air  semen  yang sudah direncanakan. Kondisi iklim dan cuaca serta perlakuan terhadap campuran beton juga sangat
berpengaruh. Kelemahan lain dari cara desain slump manual ini setiap desain/ model  hanya  berlaku  untuk  satu  nilai
slump saja. Apabila bahan agregat dan
campuran lain berbeda, maka diperlukan  desain  baru  dan  pengujian baru. Ini merupakan metode yang tidak efisien  dan  kurang  akurat.  Untuk mengatasi  hal  ini  dapat  dilakukan pemodelan  baik  model  matematis, model  statistik,  model  komputasi cerdas,  maupun  model  citra  dan animasi berbasis komputer.
Penelitian  tentang  pemodelan kelecakan  beton  3D  dilakukan  oleh Deeb,  dkk.  guna  mengamati  perilaku beton  segar.  Metode  simulasi  perilaku beton  3D  ini  memberikan  gambaran yang  cukup  guna  menentukan  model campuran  yang  tepat  yang  berkaitan dengan workability beton.  Namun kendala  yang  dihadapi  adalah  adanya tuntutan  akan  komputasi  yang  tinggi dari  komputer  yang  digunakan  untuk pemodelan.  (Deeb,  2014).  Hal  ini dapat  dimengerti  karena  pendekatan berbasis  pengolahan  citra  dan  animasi komputer untuk pemodelan
memerlukan  komputer  dengan  unjuk kerja yang sangat tinggi.
Pemodelan  statistik  dilakukan oleh  Lotfy  dkk.  Peneliti  membuat model  komputasi  campuran  beton dengan  tanah  liat  (Expanded  Clay- Lightweight Self-Consolidating Concrete -EC LWSCC). Desain campuran  beton  ini  dimaksudkan untuk memperoleh beton yang mampu melakukan  pemadatan  sendiri  tanpa kompaksi atau penggetaran saat
dilakukan  pengecoran  dengan  nilai slump yang  ditentukan.  Pemodelan dilakukan
menggunakan model statistik  konvensional,  yakni  regresi. Proposed  Mix  Design  Model ini
menurut peneliti memudahkan pemahaman  tentang  interaksi  antar- berbagai parameter beton yang dirancang. (Lotfy, 2014).
Model lain yang dikembangkan Lotfy  dkk.  adalah  desain  campuran dengan  unsur  terak  tanur  tinggi (Furnice  Slag- Lightweight Self- Consolidating  Concrete  -FS  LWSCC menggunakan pendekatan regresi, general  linear  model  analysis  of variance ,  dan backward  stepwise technique dengan  hasil  salah  satunya adalah  peningkatan  solusi  desain. (Lotfy, 2015).
Penelitian  ini  mencari  model desain slump beton  untuk  berbagai kualitas  beton  dengan  keragaman parameter  yang  tidak  konvensional yang  terbatas  hanya  pada  beberapa parameter  saja  seperti  dari  semen, pasir,  kerikil,  dan  air  saja  namun parameternya  ditambah  dengan  unsur abu  batu  bara  (fly  ash),  terak  tanur tinggi  (blast  furnace  slag),  dan  bahan- bahan  aditif  lain.  Dengan  demikian penelitian  ini  melibatkan  parameter yang  lebih  kompleks  dibandingkan dengan penelitian lain.
Dari  hasil  identifikasi  masalah, analisis masalah, dan pemilihan pendekatan  yang  telah  diuraikan  di atas,  maka  penelitian  ini  dimaksudkan untuk  menciptakan  model  komputasi cerdas  desain  campuran  beton  untuk prediksi slump beton berbasis Artificial Neural Networks (ANN) dengan parameter yang lebih kompleks.
Solusi  yang  dicapai  melalui pendekatan  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  menjadi  sangat  penting, yang pertama untuk mereduksi
berbagai  aspek  pada  proses  desain campuran beton manual yang: a. tidak efisien karena harus melakukan uji coba berkali-kali,
b. tidak  efektif  karena  hasil  desain masih berupa perkiraan
c. biaya tinggi karena harus
menyediakan bahan, peralatan, waktu, dan tenaga khusus
d. jauh dari prinsip Green  Technology karena bekas benda uji slump yang mengeras  akan  menjadi  sampah yang sulit terurai.
Selain  itu  penelitian  ini  juga memberikan sumbangan berupa model komputasi  cerdas  desain  campuran beton  untuk  prediksi slump beton berbasis Artificial  Neural  Networks (ANN).  Sumbangan  ini  ditujukan  bagi pengembangan  ilmu  khususnya  ilmu komputer  dan  teknik  sipil.  Target
Penelitian  ini  adalah  terwujudnya Proposed Slump Design Model .
Beton merupakan material campuran yang memiliki perilaku yang sangat kompleks sehingga
memunculkan  beragam  model  yang sangat  kompleks.  Model  komputasi diperlukan  untuk  memperoleh  desain campuran  (mix  design)  yang  tepat sesuai dengan perilaku yang
dikehendaki (concrete behaviour). Nikko  berpendapat  bahwa  pemodelan campuran beton
menggunakan komputasi  cerdas  sebagai  pengganti pemodelan  matematis  dan  pengujian secara destruktif, lebih akurat dan lebih ekonomis (Nikoo, 2015).
Keberagaman  unsur  campuran beton  tidak  dapat  dipisahkan  dengan nilai slump -nya. Slump test  sangat penting  dilakukan  untuk  menjamin
agar  workability  beton  memenuhi syarat  untuk  memudahkan  proses pemompaan,  pengecoran,  pemadatan, dan  perhitungan  tekanan  lateral  pada cetakan selain nilai kuat tekannya.
Penelitian  tentang  pemodelan slump beton  diantaranya  dilakukan oleh  beberapa  peneliti  diantaranya adalah I-Cheng Yeh yang menggunakan pemodelan berbasis Artificial  Neural  Networks (I-Cheng Yeh, 2006) dan second order regression (I-Cheng Yeh, 2007),
sedangkan  Ashu  Jain  menggunakan
Artificial  Neural  Networks (Jain,
2008). . Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa  pendekatan  berbasis Artificial Neural  Networks lebih  baik  untuk memodelkan  karakteristik slump yang kompleks dan nonlinier dengan berbagai  variasi  desain  campuran dibandingkan pendekatan hardcomputing yang  menggunakan statistik regresi.
Beberapa  peneliti  lain  juga telah  melakukan  uji  coba  model komputasi mix  design beton,  baik untuk slump maupun  kuat  tekan, menggunakan linier regression, multiple  linier  regression,  non  linier regression, dan Artificial Neural Networks (ANN).  Wen-Huan  Chine (2010) dari penelitiannya menyimpulkan bahwa ANN- Backpropagation (BPNN) lebih akurat dalam  memprediksi  nilai slump pada mix design beton dibandingkan multiple linier regression . I-Cheng Yeh,(2007)
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 .  I-Cheng  Yeh juga  mencoba  pendekatan  lain  untuk memodelkan  desain  campuran  beton khususnya  yang  berkaitan  dengan faktor  air  semen,  yakni  menggunakan Genetic  Operation  Trees (GOT), ANN,  dan  Non-Linier  Regression Analysis  (NLRA).  Hasilnya  ANN lebih  akurat  dibanding  pendekatan yang lain. (I-Cheng Yeh, 2010).
Behnam  Vakhsouri  dan  Shami Nejadi melakukan penelitian campuran beton jenis light-weight self-
compacting  concrete dengan  variabel independennya adalah flowability yang berkaitan  dengan  nilai slump bahwa model  yang  dibangun  menunjukkan tidak  adanya  risiko  segregasi  dan blocking.  Namun  penelitian  ini  masih menggunakan    pendekatan  manual. (Vakhsouri 2016). Sonebi, dkk meneliti hal  yang sama namun dengan pendekatan  komputasi  cerdas,  yakni Support  Vector  Machine  (Sonebi, 2016)
Konstelasi  penelitian  tentang model  komputasi  desain  campuran beton  untuk  prediksi slump saat  ini cenderung berkembang ke arah pendekatan komputasi cerdas. Pendekatan- pendekatan statistik konvensional sudah banyak ditinggalkan, walaupun masih ada. Pemodelan yang dapat diandalkan  adalah  melalui  pendekatan komputasi cerdas (Intelligent Computation). Pemodelan ini melibatkan komputasi- komputasi
yang mirip kemampuan manusia dalam berpikir dan memecahkan suatu masalah, yang disebut pula
softcomputing .  Oleh  sebab  itu  peneliti saat  ini concern pada  pemecahan masalah-  masalah Civil  Engineering dengan menggunakan komputasi cerdas.  Berikut  ini  adalah research interest peneliti  pada  bidang  kajian komputasi  cerdas,  khususnya  ranting Civil Engineering .
Civil  Engineering  Intelligent System yang  menjadi  fokus  kajian peneliti  adalah Material      Analysis (Strength, Stress, Mix Design, Composition), Structural Analysis (Conventional,  Composite,  Hybrid), dan Management (Emergency  M., Construction M., Project M., Maintenance  M.).  Penelitian  ini  fokus pada  konstalasi  penelitian  komputasi cerdas untuk pemodelan slump beton. Penelitian  yang  diusulkan  ini melibatkan  ANN  seperti  penelitian- penelitian sebelumnya. Namun penelitian- penelitian sebelumnya terbatas hanya pada beberapa parameter  saja  seperti  dari  semen, pasir,  kerikil,  air,  dan  fly  ash (Chandwani, 2015). Apabila
parameternya  ditambah  dengan  unsur abu  batu  bara  (fly  ash),  terak  tanur tinggi  (blast  furnace  slag),  dan  bahan- bahan aditif lain kemungkinan performanya  dapat  berkurang.  Oleh sebab  itu  perlu  dilakukan  penelitian dengan  melibatkan  parameter  yang lebih kompleks.
Gambar 1. Intelligent System Research Interest – Civil Engineering

## METODE PENELITIAN
Berdasarkan Research  Problem yang sudah  diuraikan  di  atas,  maka  untuk memperoleh solusi atas masalah
tersebut agar tujuan tercapai disusunlah strategi dan tahapan penelitian seperti berikut ini.
Gambar 2. Diagram Alir Metode Penelitian
DATA GATHERING UCI Data Repositoy Donor: I-Cheng Yeh Department of Information Management, Chung-Hua University (Republic of China) . EXPERIMENT ANN, Training ANN, Testing EVALUATION AND VALIDATION Akurasi Prediksi RMSE

## Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  sekunder  diperoleh dari  UCI Data  Repository dengan karakteristik:
 Data Set
Characteristics: Multivariate
 Attribute Characteristics: Real
 Number of Instances: 103
 Number of Attributes: 10
 Area: Computer
Donor:  I-Cheng  Yeh,  Department  of Information Management, Chung-Hua University (Republic of China).
Eksperimen a.  Pemodelan Model dibentuk berdasarkan komponen beton  yang berupa Cement, Fly  Ash,  Slag,  Water,  SP,  Course Aggregate, dan Fine Aggregate
sebagai node masukan,  dan Concrete Slump sebagai  keluaran  hasil  proses Artificial  Neural  Networks.. Model dinyatakan  dalam  nilai  parameter Initial  Population , Training  Cycle,
Probability Crossover, Probability
Mutation, Learning  Rate,  Population, Hidden Neuron, Learning Rate Neural
Networks, dan Momentum. Untuk model prediksi Artificial Neural
Networks tanpa  optimasi  dinyatakan dengan  parameter Iteration , Learning
Rate, Momentum, dan Hidden Neuron.
Gambar 3. Jaringan Syaraf Tiruan untuk Desain Slump Beton
b. Training Untuk memperoleh model yang optimal  jaringan  perlu  dibelajarkan (training ) terlebih  dahulu  kemudian diuji kemampuannya dalam memprediksi nilai slump . Pembelajaran dilakukan dengan memberikan data yang disebut training
data  atau training vectors . Training data terdiri  masukan  dan  keluaran yang diharapkan sedemikianrupa
sehingga diperoleh output yang diharapkan.
c. Testing
Setelah  pembelajaran  dilakukan  oleh jaringan  dengan  mencoba  berbagai nilai parameter Training Cycle,
Probability Crossover, Probability Mutation, Learning  Rate,  Population, dan Hidden  Neuron ,  maka  berikutnya adalah proses pengujian untuk menguji coba model yang terbentuk.
Concrete Slump

## Evaluasi dan Validasi Hasil
Model  yang  terbentuk  dievaluasi dengan  mengukur    nilai error yang terjadi  melalui  formula RMSE. Proses evaluasi dilakukan dengan menggunakan cross
validation.
Sehingga  model  yang  terbentuk  dapat langsung diuji dengan data yang secara acak dipisahkan dengan 10 folds cross validation.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Eksperimen dalam penelitian ini menghasilkan  model  prediksi slump dengan metode Artificial Neural Network - Backpropagation ( BPNN). Indikator yang digunakan untuk mengetahui  akurasi  atau  kesalahan
prediksi  ditunjukkan  oleh  besarnya nilai Root Mean Square Error (RMSE) di masing-masing
pengujian.
Ekperimen  dengan Artificial  Neural Network - Backpropagation ( BPNN)
dimulai  dengan  menetapkan training cycle = 100.000 sd. 1.000.000, learning rate =  0.001, momentum =  0.1,  dan hidden  neuron (hidden  layer  size)=  1. Hidden  layer konstan  =  1.  Dari eksperimen  ini    diperoleh  hasil  RMSE terendah  adalah  0.004367331  seperti yang  tercantum  pada  tabel  berikut  ini. Nilai RMSE sebesar  0.004367331  ini diperoleh pada nilai parameter training cycle =  100.000, learning  rate =  0.01, momentum =  0.1,  dan hidden  neuron (hidden layer size)=1.
Tabel 1. RMSE pada Training Cycle = 100.000 sd. 1.000.000, Learning Rate = 0,01,
Momentum = 0.1, dan Hidden Neuron (hidden layer size)= 1 TRAINING CYCLE LEARNING RATE MOMEN TUM HIDDEN NEURON RMSE 100000 0.001 0.1 1 0.004367331 200000 0.001 0.1 1 0.006616305 300000 0.001 0.1 1 0.008561682 400000 0.001 0.1 1 0.009649423 500000 0.001 0.1 1 0.010295242 600000 0.001 0.1 1 0.010695957 700000 0.001 0.1 1 0.010951599 800000 0.001 0.1 1 0.011117591 900000 0.001 0.1 1 0.011226603 1000000 0.001 0.1 1 0.011298728 Eksperimen berikutnya adalah mengubah  nilai  parameter learning rate =  0.001  sd.  0,01  sedangkan parameter  yang  lain  konstan  dengan nilai training
cycle = 100.000,
momentum =  0.1,  dan hidden  neuron
(hidden layer size)= 1. Hasil eksperimen  ditunjukkan  pada  tabel berikut ini.
Tabel 2. RMSE pada Learning Rate = 0.001 sd. 0,01, Training Cycle = 100.000,
Momentum = 0.1, dan Hidden Neuron (hidden layer size)= 1 TRAINING CYCLE LEARNING RATE MOMEN TUM HIDDEN NEURON RMSE 100000 0.001 0.1 1 0.004367331 100000 0.002 0.1 1 0.006616306 100000 0.003 0.1 1 0.008561685 100000 0.004 0.1 1 0.009649425 100000 0.005 0.1 1 0.010295245 100000 0.006 0.1 1 0.01069596 100000 0.007 0.1 1 0.010951602 100000 0.008 0.1 1 0.011117594 100000 0.009 0.1 1 0.011226607 100000 0.01 0.1 1 0.011298732 Dari  eksperimen  ini    diperoleh  hasil nilai RMSE terendah adalah 0.004367331.  Nilai RMSE sebesar 0.004367331  ini  diperoleh  pada  nilai parameter training  cycle =  100.000,
learning rate = 0.001, momentum = 0.1,
dan hidden neuron (hidden layer size)= 1.  Walaupun  angka learning  rate dirubah  dan  nilai training  cycle dibuat konstan  namun  nilai  RMSE  ini  sama dengan  eksperimen  pertama,  yakni
0.004367331.
Tabel 3. RMSE pada Momentum = 0.1 sd. 1.0, Learning Rate = 0.001, Training Cycle = 100.000, dan Hidden Neuron (hidden layer size)= 1 TRAINING CYCLE LEARNING RATE MOMEN TUM HIDDEN NEURON RMSE 100000 0.001 0.1 1 0.004367331 100000 0.001 0.2 1 0.004294824 100000 0.001 0.3 1 0.004560335 100000 0.001 0.4 1 0.005166435 100000 0.001 0.5 1 0.006069749 100000 0.001 0.6 1 0.007218082 100000 0.001 0.7 1 0.008561693 100000 0.001 0.8 1 0.010012044 100000 0.001 0.9 1 0.011226614 100000 0.001 1 1 0.045821585 Tabel di atas menunjukkan eksperimen selanjutnya adalah dengan menetapkan nilai training cycle = 100.000, learning rate =  0.001  yang  sudah  terseleksi,
sedangkan  nilai momentum =  0.1  sd.
1.0,  dan hidden  neuron (hidden  layer size)= 1. Hasil eksperimen ini ditunjukkan pada tabel 3 di atas. Hasil
eksperimen  menunjukkan  bahwa  nilai RMSE  terendah  adalah  0.004294824. Nilai RMSE sebesar  0.004294824  ini diperoleh pada nilai parameter training cycle =  100.000, learning  rate =  0.001, momentum =  0.2,  dan hidden  neuron (hidden  layer  size)=  1.  Berdasarkan ketiga  tahapan  eksperimen  tersebut  di atas  diperoleh  penurunan  nilai  RMSE yang  tidak  signifikan  mulai  dari 0.004367331,  ekperimen  kedua  juga menghasilkan  nilai  0.004367331  dan
terakhir  diperoleh  nilai  0.004294824. Namun  demikian  masih  diperlukan eksperimen berikutnya untuk mengetahui  jumlah  neuron  yang  ideal pada hidden  layer .  Oleh  sebab  itu eksperimen berikutnya adalah
menetapkan  nilai hidden  neuron yang bervariasi  antara  1  sd.  10  sedangkan parameter training  cycle =  100.000, learning rate = 0.001, momentum = 0.2.
Hasil eksperimen ini ditunjukkan pada tabel berikut ini.
Tabel 4. RMSE pada Hidden Neuron (hidden layer size) = 1 sd. 10, Momentum =
0.2, Learning Rate = 0.001, dan Training Cycle = 100.000 TRAINING CYCLE LEARNING RATE MOMEN TUM HIDDEN NEURON RMSE 100000 0.001 0.2 1 0.004294824 100000 0.001 0.2 2 0.004294756 100000 0.001 0.2 3 0.004294725 100000 0.001 0.2 4 0.004294708 100000 0.001 0.2 5 0.004294696 100000 0.001 0.2 6 0.004294686 100000 0.001 0.2 7 0.004294679 100000 0.001 0.2 8 0.004294672 100000 0.001 0.2 9 0.004294666 100000 0.001 0.2 10 0.004294661 Dari  rangkaian  eksperimen  tersebut nilai  RMSE  terkecil  yang  mampu dicapai model prediksi dengan Artificial Neural Network - Backpropagation ( BPNN) adalah sebesar  0.004294661  dengan  nilai setting terbaik parameter model adalah sebagai berikut:
 Training Cycles : 100.000
 Learning Rate : 0.001
 Momentum : 0.2
 Size  Hidden Layer : 10
 Jumlah Hidden layer : 1

## KESIMPULAN
Desain slump beton  secara  manual memiliki  kelemahan,  yakni  setiap desain/  model  hanya  berlaku  untuk satu  nilai slump saja.  Apabila  bahan agregat  dan  campuran  berbeda,  maka diperlukan  desain  baru  dan  pengujian baru sehingga tidak efisien dan kurang akurat.  Untuk  mengatasi  hal  ini  dapat dilakukan pemodelan berbasis komputasi  cerdas.  Pemodelan  desain slump beton  yang  terbatas  hanya  pada
beberapa parameter saja seperti semen, pasir, kerikil, dan air, perlu dikembangkan agar dapat mengakomodasi  perkembangan  beton saat  ini.  Model  komputasi  yang dikembangkan  dalam  penelitian  ini memiliki  parameter  semen,  pasir, kerikil, air, abu batu bara (fly ash), dan terak  tanur  tinggi  (blast  furnace  slag) dengan  pendekatan  komputasi  cerdas Artificial Neural Network- Backpropagation .  Beberapa  peneliti lain  juga  telah  melakukan  uji  coba model  komputasi mix  design beton, baik  untuk slump maupun  kuat  tekan,
menggunakan linier
regression,
multiple  linier  regression,  non  linier regression, dan Artificial Neural Networks (ANN).  Wen-Huan  Chine (2010) dari penelitiannya menyimpulkan bahwa ANN- Backpropagation (BPNN) lebih akurat dalam  memprediksi  nilai slump pada
mix design beton dibandingkan multiple  linier  regression. Penelitian ini juga membuktikan bahwa walaupun parameter  campuran  atau  komposisi campuran  beton  lebih  beragam  namun kehandalan
ANN- Backpropagation (BPNN)  terbukti  dapat  menciptakan model prediksi yang akurat pula.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Kegiatan  penelitian  ini  dilakukan dengan  menggunakan  dana  Penelitian Swadana  dari  DIPA  Politeknik  Negeri
Semarang Tahun 2016. Penulis mengucapkan  terima  kasih  kepada kepala P3M Politeknik Negeri Semarang  atas  bantuan  dana  dan segala  arahannya  sehingga  penelitian
ini dapat terlaksana dengan baik.

## DAFTAR PUSTAKA
Chandwani,  Vinay,  Vinay  Agrawal,
Ravindra Nagar, 2015, Modeling Slump Of Ready Mix Concrete Using Genetic Algorithms  Assisted  Training of  Artificial  Neural  Networks, Expert Systems with
Applications  42  (2015)  885–
893, Elsevier.
Choi,  Myoung  Sung,  Jung  Soo  Lee,
Keum Seong Ryu, Kyung-Taek
Koh,  Seung  Hee  Kwon,  2016,
Estimation of Rheological Properties  of  UHPC  Using Mini  Slump  Test,  Construction and  Building  Materials  106  (2
Januari 2016), p.632-639,
Elsevier.
Deeb,  R,  Kulasegaram,  S,  Karihaloo, B.L.,  2014,  3D  Modelling  of the  Flow  of  Self-Compacting Concrete  with  or  without  steel fibres. Part I: Slump Flow Test, Comp.  Part.  Mech  (2014)  I  p. 373-389, Springer International
Publishing Swotzerland. I-Cheng Yeh, 2006, Exploring Concrete  Slump  Model  Using Artificial  Neural  Networks, Journal  of  Computing  in  Civil Engineering © ASCE / May/June 2006 p.217-221 I-Cheng  Yeh,  2007,  Modeling  Slump Flow of Concrete Using Second-Order  Regressions  and Artificial  Neural  Networks, Cement & Concrete
Composites  29  (2007)  p.474–
480, Elsevier.
I-Cheng  Yeh,  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.
Jain,  Ashu,  Sanjeev  Kumar  Jha  and Sudhir  Misra,  2008,  Modeling and  Analysis  of  Concrete
Slump Using ANN, p  628-633 /  Journal  of  Materials  in  Civil Engineering © Asce / September 2008. Lotfy, Abdurrahmaan, Khandaker M.A. Hossain, Mohamed Lachemi, 2014, Application Of Statistical Models In Proportioning Lightweight Self-Consolidating Concrete With Expanded Clay Aggregates,  Construction  and Building  Materials  65  (2014) 450–469, Elsevier. Lotfy, Abdurrahmaan, Khandaker M.A. Hossain, Mohamed
Lachemi,  2015,    Statistical Models  for  The  Development of  Optimized  Furnace  Slag Lightweight  Aggregate  Self- Consolidating Concrete, Cement & Concrete Composites  55  (2015)  169– 185, 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  849126,  8  pages, Hindawi Publishing Corporation. Sonebi, Mohammed, Abdulkadir Cevik, Steffen Grunewald, Joost Walraven, 2016, Modelling  the  Fresh  Properties of  Self-Compacting  Concrete
Using Support Vector Machine Approach,  Construction  and Building  Materials  106  (2016), p.55-64, Elsevier.
Vakhshouri,  B,  Nejadi,  S,  2016,  Mix Design  of  Light-Weight  self compacting concrete, Case Study in Construction Materials  4  (2016)  p.1-14, Elsevier.
Wen-Huan Chine, 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  p.236-239,  IEEE Computer Society