## OPTIMASI MIX DESIGN BETON MELALUI TEKNOLOGI MACHINE LEARNING
Adji Putra Abriantoro 1* , J. Rajes Khana 2
1 Program Studi Teknik Sipil, Universitas 17 Agustus 1945 Jakarta, DKI Jakarta adji.putra@uta45jakarta.ac.id

## ABSTRACT
The concrete mix design is a crucial step in ensuring the quality of concrete used in construction projects. Traditional  mix  design  methods  rely  on  trial  and  error,  which  can  be  time-consuming  and  escalate construction costs. In recent years, machine learning technology has been developed to predict concrete properties and optimize mix designs for high-quality concrete. This study aims to explore the application of machine learning in high-quality concrete mix design, considering theoretical conditions, methods, and related research. The focus of this research is to test the use of machine learning techniques in predicting concrete  properties  and  optimizing  mix  designs  for  high-quality  concrete.  The  theory  and  concepts  of machine  learning  will  be  applied  to  concrete  mix design datasets  and  relevant  properties.  The  methods employed  will  include  data  pre-processing,  feature  selection,  and  model  training  and  evaluation.  The performance  of  the  machine  learning  model  will  be  compared  with  traditional  mix  design  methods  to determine its effectiveness. Furthermore, the results and benefits of this study will demonstrate the potential advantages  of  using  machine  learning  in  determining  high-performance  concrete  mix  designs.  By accurately  predicting  concrete  properties  and  optimizing  mix  designs,  construction  projects  can  be completed more efficiently and with higher quality. This technology also has the potential to reduce costs associated with trial and error methods and minimize the environmental impact of concrete production. The success of this study will pave the way for further research and development in the field of machine learning for high-performance concrete mix designs.
Keywords: accuracy, concrete, efficiency, machine learning, mix design

## ABSTRAK
Mix  design beton  memegang  peranan  penting  dalam  menjamin  kualitas  beton  yang  diterapkan  dalam proyek konstruksi. Pendekatan tradisional dalam mix design mengandalkan trial and error yang memakan waktu  serta  meningkatkan  biaya  pembangunan.  Namun,  belakangan  ini,  kemajuan teknologi  machine learning telah ditujukan untuk memprediksi sifat-sifat beton serta mengoptimalkan desain campuran pada beton berkualitas tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi penerapan machine learning dalam desain  campuran  beton  mutu  tinggi  dengan  mempertimbangkan  teori,  metode,  dan  riset  yang  relevan. Fokusnya  adalah  pada  penggunaan  teknologi machine  learning untuk  memprediksi  sifat-sifat  beton  dan mengoptimalkan mix design untuk beton mutu tinggi. Konsep dan teori machine learning akan diterapkan pada  dataset  desain  campuran  beton  dan  sifat-sifat  yang  terkait.  Langkah-langkahnya  mencakup  pra- pemrosesan data, pemilihan fitur, serta pelatihan dan evaluasi model. Performa model machine learning akan dibandingkan dengan metode desain campuran tradisional untuk menilai efektivitasnya. Selain itu, hasil  dan  manfaat  dari  penelitian  ini  akan  menggambarkan  potensi  kegunaan  machine  learning  dalam menentukan desain campuran beton mutu tinggi. Dengan kemampuan memprediksi sifat-sifat beton secara akurat  dan  melakukan  optimalisasi  desain  campuran,  proyek  konstruksi  dapat  diselesaikan  secara  lebih efisien  dan  dengan  standar  kualitas  yang  lebih  tinggi.  Tak  hanya  itu,  teknologi  ini  juga  berpotensi mengurangi  biaya  yang  terkait  dengan  uji  coba  berulang  serta  menurunkan  dampak  lingkungan  dari produksi beton. Keberhasilan penelitian ini akan membuka pintu bagi eksplorasi dan pengembangan lebih lanjut dalam ranah machine learning untuk mix design beton mutu tinggi.
Kata kunci: Akurasi, Beton, Efisiensi, Machine learning, Mix design

## 1. PENDAHULUAN
Mix  design  beton  merupakan  suatu  proses  yang  kompleks  dan  multistage  di  mana  penulis berusaha  untuk  menemukan  komposisi  bahan  yang  terbaik  untuk  menciptakan  beton  yang memiliki performa unggul. Desain campuran dan kekuatan beton adalah faktor kritis dalam desain bangunan beton bertulang, mix design beton yang baik dapat membantu memastikan bahwa beton mencapai  kekuatan  dan  daya  tahan  yang  diinginkan  yang  sangat  penting  dalam  konstruksi bangunan beton bertulang[1][2]. Proses ini melibatkan kajian mendalam terhadap berbagai faktor seperti jenis dan proporsi agregat, campuran air semen, aditif, dan lainnya, dengan tujuan untuk mencapai kualitas dan kekuatan beton yang optimal. Beberapa penelitian secara independen telah menunjukkan  bahwa  perkembangan  kekuatan  beton  ditentukan  tidak  hanya  oleh  rasio air/campuran (w/c ratio), tetapi juga dipengaruhi oleh kandungan bahan-bahan lain[3]. Langkah awal dalam mix design beton melibatkan pemahaman mendalam tentang karakteristik material- material  yang  akan  digunakan,  serta  evaluasi  terhadap  persyaratan  teknis  proyek  yang bersangkutan.  Selanjutnya,  berbagai  parameter  seperti  kuat  tekan,  workability,  tahan  terhadap erosi,  dan  lain-lain,  harus  diperhitungkan  secara  cermat  untuk  memastikan  bahwa  desain campuran beton memenuhi standar yang direncanakan. Tujuan utama dari mix desgn beton adalah untuk memperkirakan  komposisi  kuantitatif  dan  proporsi yang tepat  dari komponen  campuran beton.  Dalam  pembuatan  beton  digunakan  komposisi  campuran  yang  direncanakan  akan mencapai mutu beton yang terbaik. Mutu beton antaranya yang paling signifikan adalah kekuatan tekan.  Mix  desgn  beton  memiliki  peran  penting  dalam  pemenuhan  renana  mutu  beton  baik kekuatan beton maupun daya tahannya[4].
Mostafaei et.al (2023) membahas tentang dampak lingkungan dari desain campuran beton dan pentingnya mengoptimalkan desain campuran untuk mengurangi dampak negatif serta menyoroti keterbatasan  metode  manual  tradisional  dalam  mix  design  beton  [5]–[7].  Metode  mix  design beton secara konvensional masih memiliki beberapa kekurangan. Kami ingin memperkenalkan cara untuk merancang campuran beton berdasarkan persamaan matematika yang dikembangkan oleh algoritma machine learning. Hasil pendektan analisa machine learning ini dapat menjadi alat untuk perkiraan kasar dari mutu beton yang dihasilkan. alam beberapa dekade terakhir, kebutuhan akan alat kekuatan yang efektif dirasakan, untuk memprediksi kinerja beton, terutama kekuatan tekanannya.  Beberapa  alat  statistik  telah  diterapkan  dalam  beberapa  dekade  terakhir.  Sangat populer di antaranya adalah persamaan regresi linear, multilinear, dan nonlinear[8]–[10]. Selain itu,  perkembangan  teknologi  machine  learning  belakangan  ini  mendapatkan  perhatian  yang signifikan, dan prediksi untuk masa depan teknologi ini semakin menjanjikan. Machine learning merupakan cabang dari kecerdasan buatan yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data dan  pengalaman,  serta  dapat  melakukan  tugas-tugas  kompleks  tanpa  harus  secara  eksplisit diprogram [11].
Kamath  et  al.  (2022)  menemukan  bahwa  Decision  regression  tree,  Random  forest  regression, Lasso  regression,  Ridge  regression,  dan  Multiple  linear  regression  tampil  paling  baik  dalam sebuah  studi  perbandingan  lima  model  regresi  Machine  Learning  (ML)[12].  Dua  set  data  dari masa  lalu  dianalisis  menggunakan  lima  model  regresi  ML  yang  berbeda,  dan  dua  dataset  dari laboratorium mutakhir digunakan. Kinerja model dievaluasi menggunakan koefisien determinasi (R2), mean absolute error, root-mean-squared error, dan mean absolute percentage error. Model- model tersebut kemudian dibandingkan secara statistik dengan penelitian-penelitian sebelumnya tentang topik tersebut. Terakhir, analisis sensitivitas dan pengujian parametrik digunakan untuk menilai kinerja prediktor dan memberikan wawasan tentang dampak variabel-variabel tersebut. Kehadiran teknologi ini telah membawa perubahan fundamental dalam berbagai bidang, termasuk dalam desain campuran beton. Dalam konteks desain campuran beton, machine learning dapat digunakan  untuk  menganalisis  data  besar  terkait  performa  beton,  properti  bahan,  dan  kondisi lingkungan, untuk kemudian memberikan rekomendasi komposisi campuran yang optimal. Hal
ini memberikan keunggulan dalam efisiensi dan akurasi desain, serta dapat menghemat waktu dan sumber daya.

## 2. METODE PENELITIAN
a. Dataset
Dataset  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  didapatkan  dari  UC  Irvine  Machine  Learning Repository's yang menyediakan dataset yang diperlukan. Estimasi kekuatan tekan beton memiliki delapan  variabel  antaralain  agregat  halus,  agregat  kasar,  air,  umur  beton,  superplastisizer,  dan komponen limbah, seperti slag dan abu terbang. Korelasi antara distribusi variabel dan parameter yang digunakan untuk menghitung kekuatan tekan digambarkan dalam Gambar 1.

## Gambar 1 . Study Model
Dalam  dunia  machine  learning,  terdapat  sejumlah  besar  parameter  input  yang  mempengaruhi hasil yang diinginkan. Parameter-parameter ini berperan penting dalam menentukan kualitas dan akurasi model yang dihasilkan. Salah satu contoh aplikasi dari teknik ini adalah dalam prediksi kuat tekan beton. Beton adalah material konstruksi yang kompleks dengan berbagai komponen, termasuk semen, air, agregat kasar, agregat halus dan aditif. Semua komponen ini mempengaruhi karakteristik  dan  sifat  akhir  beton,  termasuk  kuat  tekannya.  Oleh  karena  itu,  pemilihan  dan pengaturan  proporsi  komponen  ini  sangat  penting.  Selain  itu,  umur  beton  juga  mempengaruhi kuat  tekan  beton.  Beton  yang  lebih  tua  biasanya  memiliki  kuat  tekan  yang  lebih  tinggi dibandingkan dengan beton yang lebih muda. Oleh karena itu, umur beton juga menjadi salah satu parameter input dalam model machine learning.
Output dari model ini adalah kuat tekan beton. Kuat tekan adalah ukuran kekuatan material untuk menahan beban kompresi. Dalam konteks beton, kuat tekan adalah indikator utama kualitas dan keandalan material tersebut. Namun, perlu diingat bahwa output model sangat sensitif terhadap
jumlah titik data dan faktor-faktor yang dimasukkan ke dalamnya. Oleh karena itu, penting untuk memiliki  data  yang  cukup  dan  relevan  untuk  mendapatkan  hasil  yang  akurat  dan  dapat diandalkan. Dalam penelitian ini, digunakan data penelitian yang mencakup 1030 pengamatan. Data ini digunakan untuk memberikan perkiraan mix design untuk beton mutu tinggi. Dengan menggunakan teknik machine learning, peneliti dapat membuat prediksi yang akurat tentang kuat tekan beton berdasarkan berbagai parameter input.

## b. Data Preprocessing
Pre-data processing adalah tahap krusial dalam rangka memastikan keakuratan, kehandalan, dan integritas  data  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  yang  membahas  efektivitas  penerapan Machine Learning (ML) untuk menentukan rencana mix design pada beton mutu tinggi. Proses ini  melibatkan  langkah-langkah  seperti  pengumpulan  data  yang  cermat,  identifikasi  potensi outliers,  serta  deteksi  dan  penanggulangan  nilai  yang  hilang  atau  inkonsisten.  Dalam  konteks karakteristik material beton, umur, dan kuat tekan beton, pengelompokan dan penyaringan data menjadi  penting  untuk  memastikan  hanya  data  yang  relevan  dan  berkualitas  tinggi  yang  akan digunakan dalam analisis selanjutnya. Penghapusan data yang tidak konsisten atau tidak relevan juga merupakan bagian dari pre-data processing guna meminimalkan bias dan mengoptimalkan kualitas dataset.
Selain  itu,  tahap  pre-data  processing  juga  mencakup  normalisasi  atau  standarisasi  data, memastikan bahwa variabel-variabel dengan skala yang berbeda dapat diolah secara konsisten. Hal  ini  membantu  meminimalisir  potensi  distorsi  hasil  akibat  dominasi  variabel  dengan  skala besar, yang mungkin menghambat kinerja algoritma ML. Pengaturan data dengan standar yang tepat  juga  merupakan  langkah  strategis  untuk  memaksimalkan  kinerja  model  ML  yang  akan dikembangkan. Oleh karena itu, pre-data processing bukan hanya sekadar proses persiapan data, tetapi juga sebuah strategi yang cerdik untuk mengoptimalkan validitas dan efektivitas model ML yang direncanakan, dengan menghasilkan hasil yang tepat dan informatif dalam perancangan mix beton mutu tinggi.
c. Data Preparation (Explortaoory Data Analysis / EDA)
Data preparation, atau yang dikenal dengan istilah Exploratory Data Analysis (EDA), merupakan tahap  yang  sangat  kritis  dalam  rangkaian  penelitian  yang  membahas  efektivitas  penerapan Machine Learning (ML) dalam menentukan rencana mix design pada beton mutu tinggi. Proses EDA ini melibatkan analisis mendalam terhadap dataset yang telah terkumpul, yang mencakup identifikasi  dan  pemahaman  pola  data,  distribusi  variabel,  serta  korelasi  antar  variabel  yang kompleks.  Kami  melakukan  eksplorasi  yang  cermat  terhadap  hubungan  antara  parameter- parameter  terkait  material  beton,  umur,  dan  kuat  tekan  beton,  memungkinkan  penulis  untuk memetakan  interaksi  yang  kompleks  di  antara  variabel  tersebut.  Hasil  dari  analisis  ini memberikan  wawasan  mendalam  terkait  karakteristik  esensial  yang  menjadi  landasan  dalam perancangan  mix  beton  mutu  tinggi.  Selain  itu,  melalui  EDA,  penulis  dapat  mengidentifikasi dengan  tepat  anomali  atau  outlier  yang  dapat  mempengaruhi  hasil  analisis  ML,  sehingga memastikan  keakuratan  dan  kehandalan  model  yang  akan  dikembangkan.  Dengan  demikian, seluruh  proses  EDA  ini  menjadi  tonggak  penting  dalam  memastikan  bahwa  dataset  yang digunakan untuk membangun model ML memiliki kualitas yang optimal, menghasilkan rencana mix design beton mutu tinggi yang akurat dan dapat diandalkan.
d. Apply the Algorithm
Tahapan ini  berfokus  pada  penerapan  berbagai  algoritma  machine  learning untuk  membangun model  yang  dapat  membantu  dalam  menentukan  rencana  mix  design  beton  mutu  tinggi  yang optimal, selain itu langkah penting ini mendalaminya dengan mengimplementasikan serangkaian model algoritma Machine Learning yang memiliki relevansi yang erat dengan konteks penelitian. Penerapan  rangkaian  algoritma  ini,  yang  secara  cermat  dipilih  sesuai  dengan  tujuan  penelitian yang memiliki relevansi kuat dengan topik penelitian. Pemilihan algoritma yang sesuai dengan konteks penelitian dan tujuan spesifik juga menjadi faktor kunci dalam memberikan kontribusi yang  berarti  dalam  penelitian  ini.  Misalnya,  penelitian  ini  dapat  mempertimbangkan  berbagai faktor seperti komposisi bahan yang mempengaruhi beton mutu tinggi. Dengan memadukan dan menganalisis informasi yang berasal dari berbagai model, diharapkan akan diperoleh wawasan yang  lebih  dalam  dan  terperinci  mengenai  cara  memaksimalkan  kualitas  beton  mutu  tinggi, seiring  dengan  efisiensi  penggunaan  sumber  daya  dan  biaya  produksi.  Ini  akan  mendukung industri  konstruksi  dalam  mencapai  tujuan  berkelanjutan  dan  optimal,  yang  mengarah  pada penggunaan beton berkualitas tinggi untuk proyek-proyek infrastruktur dan bangunan yang lebih baik.

## e. Performance measurement
Sebagai  indikator  seberapa  baik  kinerja  suatu  model,  penelitian  ini  menggunakan  koefisien korelasi (R2), root-mean-squared error (RMSE), dan mean absolute percentage error (MAPE). Menurut penelitian Fee et al. (2022), representasi matematikanya adalah sebagai berikut:
Root  Mean  Square  Error (RMSE) merupakan  ukuran  seberapa baik  model  dapat  memprediksi data. RMSE dihitung dengan mengambil akar kuadrat dari rata-rata perbedaan kuadrat antara nilai yang diprediksi dan nilai sebenarnya. Dalam rumus ini:
RMSE memberikan ukuran rata-rata seberapa jauh prediksi dari nilai sebenarnya. Semakin rendah nilai RMSE, semakin baik model dalam memprediksi data (Singla etal, 2022).
Sedangkan Mean Square Error (MSE) adalah metrik evaluasi yang digunakan dalam statistik dan machine  learning  untuk  mengukur  seberapa  akurat  model  regresi  dalam  memprediksi  nilai numerik, dalam rumus sebagai berikut:
MSE  dihitung  dengan  menjumlahkan  perbedaan  kuadrat  antara  nilai  prediksi  dan  nilai sebenarnya, kemudian membaginya dengan jumlah total observasi1. Semakin rendah nilai MSE, semakin baik model dalam memprediksi data[13], [14].
Lalu  Mean  Absolute  Error  (MAE)  adalah  metrik  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi  kinerja model  regresi  yang  erupakan  ukuran  statistik  yang  digunakan  untuk  mengukur  sejauh  mana prediksi model berbeda dari nilai sebenarnya. MAE dihitung dengan mencari rata-rata dari selisih absolut antara nilai prediksi dan nilai sebenarnya. MAE memberikan gambaran tentang seberapa
besar rata-rata kesalahan prediksi model terhadap nilai sebenarnya. Semakin rendah nilai MAE, semakin baik model dalam memprediksi data[15].
Dengan rumus sebagai berikut:
Dimana: R2 adalah koefisien determinasi.
ya dan yp adalah nilai aktual dan prediksi.
y’a dan y’p adalah rata-rata nilai aktual dan prediksi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Exploratory Data Analysis (EDA)
Hasil pemeriksaan hubungan antar variabel dalam suatu dataset menggunakan grafik pasangan (pairplot) dari library Seaborn. Dalam konteks analisis data, korelasi adalah ukuran sejauh mana dua  variabel  berubah  bersama.  Jika  dua  variabel  memiliki  korelasi  tinggi,  itu  berarti  jika  satu variabel  berubah,  variabel  lainnya  cenderung  berubah  juga.  Sebaliknya,  jika  dua  variabel memiliki  korelasi  rendah,  itu  berarti  perubahan  dalam  satu  variabel  tidak  selalu  diikuti  oleh perubahan dalam variabel lainnya.
Dalam  hal ini,  pairplot  digunakan  untuk memeriksa apakah ada  korelasi  tinggi antara  variabel independen dalam dataset. Jika ada korelasi tinggi antara beberapa variabel independen, itu bisa menjadi masalah dalam beberapa jenis analisis data dan machine learning, seperti regresi linier. Oleh  karena  itu,  penting  untuk  memeriksa  korelasi  antar  variabel  sebelum  melakukan  analisis lebih lanjut.
Dari hasil analisa pairplot tidak tampak adanya korelasi tinggi antara variabel independen (fitur). Hal ini dapat dikonfirmasi lebih lanjut dengan membuat plot korelasi Pearson. Tabel korelasi ini memberikan gambaran tentang sejauh mana hubungan antara dua variabel. Tabel korelasi adalah matriks  persegi  yang  menunjukkan  koefisien  korelasi  antara  setiap  pasangan  variabel  dalam dataset. Nilai dalam tabel berkisar antara -1 dan 1. Sedangkan koefisien korelasi adalah ukuran sejauh mana dua variabel berubah bersama. Jika dua variabel memiliki korelasi positif, itu berarti jika satu variabel meningkat, variabel lainnya cenderung meningkat juga. Sebaliknya, jika dua variabel  memiliki  korelasi  negatif,  itu  berarti  jika  satu  variabel  meningkat,  variabel  lainnya cenderung  menurun.  Nilai  0  menunjukkan  tidak  ada  korelasi  antara  dua  variabel.  Nilai  yang mendekati  1  atau  -1  menunjukkan  korelasi  yang  kuat.  Dalam  konteks  ini,  tabel  menunjukkan bahwa ada beberapa fitur yang memiliki korelasi kuat satu sama lain. Dengan memahami korelasi antara fitur, kita dapat membuat model prediktif yang lebih baik dan menghindari masalah seperti multikolinearitas dalam model regresi. Tabel korelaso Pearson sebgai berikut:
Gambar 3 . Feature Correlation Heatmap
Adapun dari hasil analisa tabel Pearson diketahui bahwa tidak ada korelasi yang tinggi antara kuat tekan  beton  dan  fitur-fitur  lainnya  kecuali  Semen,  yang  memang  seharusnya  demikian  untuk mendapatkan  kekuatan  yang  lebih  besar.  Usia  dan  Superplastisizer  adalah  dua  fitur  lain  yang memiliki  korelasi  yang  kuat  dengan  kuat  tekan  beton.  Superplastisizer  tampaknya  memiliki korelasi negatif yang tinggi dengan Air, dan korelasi positif dengan Fly Ash dan Agregat Halus.
Hal ini berarti bahwa semen adalah komponen utama yang menentukan kuat tekan beton, karena semen  berfungsi  sebagai  bahan  pengikat  yang  menyatukan  agregat-agregat  lainnya.  Usia  juga berpengaruh, karena semakin lama beton mengeras, semakin kuat pula ikatan antara semen dan agregat. Superplastisizer adalah bahan tambahan yang digunakan untuk meningkatkan kelenturan dan kemudahan pengecoran beton tanpa menambahkan Air. Air berperan sebagai bahan pengaktif Semen, tetapi jika terlalu banyak, dapat mengurangi kuat tekan beton. Fly ash dan agregat halus adalah bahan-bahan pengganti atau pelengkap semen yang dapat meningkatkan kuat tekan beton dengan cara mengisi ruang-ruang kosong (pori) antara agregat kasar dan mengurangi porositas beton. Selanjutnya kita dapat menganalisis korelasi-korelasi ini secara visual dengan membuat plot hubungan-hubungan tersebut sebagai berikut:
Gambar 4 . Plot Hubungan (Semen, Umur, Air)
Kekuatan tekan meningkat seiring dengan jumlah semen. Kekuatan tekan juga meningkat seiring dengan  usia  beton.  Penggunaan  semen  yang  rendah  memerlukan  lebih  banyak  semen  untuk mencapai kekuatan yang lebih tinggi. Semakin banyak semen yang digunakan, semakin banyak air  yang  dibutuhkan.  Kekuatan  beton  meningkat  ketika  digunakan  lebih  sedikit  air  dalam praktiknya.
Dalam hal ini, beberapa faktor dapat mempengaruhi kekuatan tekan beton.
1. Jumlah  Semen:  Semen  adalah  komponen  utama  dalam  campuran  beton  yang  berfungsi sebagai  pengikat.  Oleh  karena  itu,  semakin  banyak  semen  yang  digunakan  dalam campuran,  semakin  kuat  ikatan  yang  terbentuk  antara  agregat,  sehingga  meningkatkan kekuatan tekan beton.
2. Usia:  Beton  membutuhkan  waktu  untuk  mengeras  dan  mencapai  kekuatan  penuhnya. Proses ini dikenal sebagai pengerasan beton. Semakin lama beton mengeras, semakin kuat strukturnya, sehingga kekuatan tekannya meningkat.
3. Kebutuhan Semen pada Usia Muda: Beton yang masih muda atau baru dicor memerlukan lebih  banyak  semen  untuk  mencapai  kekuatan  yang  lebih  tinggi.  Ini  karena  semen  baru mulai bereaksi dengan air dan proses pengerasan belum selesai.
4. Kebutuhan  Air  pada  Semen:  Semen  yang  lebih  banyak  cenderung  memerlukan  lebih banyak air dibandingkan dengan penggunaan semen yang sedikit. Ini mungkin disebabkan oleh penyerapan air oleh semen selama proses pengerasan.
5. Penggunaan  Air  dalam  Pengerjaan  Beton:  Air  berperan  penting  dalam  pembuatan campuran beton karena air diperlukan untuk reaksi kimia pada hidrasi. Namun, penggunaan air  yang  berlebihan  dapat  mengurangi  kekuatan  tekan  beton  karena  dapat  menciptakan porositas dalam struktur beton setelah air menguap.
Selanjutnya melihat hubungan antara parameter degan variable agregat halus, superplasticizer dan juga fly ash sebagai berikut:
Gambar 5 . Plot Hubungan (Agregat halus, SP, dan Flyash)
Seiring  peningkatan  fly  ash,  kekuatan  tekan  menurun.  Kekuatan  tekan  juga  menurun  seiring peningkatan  jumlah  air.  Namun  kekuatan  tekan  beton  meningkat  seiring  peningkatan superplastisizer dan penggunaan lebih sedikit air.
Dalam konteks campuran beton, fly ash adalah bahan tambahan atau bahan substitusi semen yang biasanya digunakan untuk meningkatkan kekuatan dan daya tahan beton. Namun, jika digunakan dalam jumlah yang berlebihan, fly ash dapat mengurangi kekuatan tekan beton karena sifatnya yang lebih ringan dan kurang padat dibandingkan dengan semen.
Lalu  superplastisizer  adalah  bahan  kimia  yang  ditambahkan  ke  dalam  campuran  beton  untuk meningkatkan  kelenturan  dan  kemudahan  pengecoran  ( workability )  tanpa  perlu  menambahkan lebih  banyak  air.  Oleh  karena  itu,  peningkatan  superplastisizer  dapat  meningkatkan  kekuatan tekan beton. Sedangkan penggunaan agregat halus seperti pasir berfungsi untuk mengisi ruang kosong antara agregat kasar seperti kerikil dalam campuran beton. Oleh karena itu, penggunaan lebih banyak agregat halus dapat meningkatkan kepadatan dan kekuatan tekan beton itu sendiri.
Kita membuat kesimpulan dari EDA dengan mengamati plot titik-titik, namun ada interaksi non- linier yang tersembunyi antara fitur-fitur yang tidak dapat kita lihat secara visual. Interaksi ini dapat  mempengaruhi  hasil  analisis  kita.  Kita  dapat  memahami  plot  secara  visual  seperti  yang ditunjukkan,  namun  kita  juga  dapat  menggunakan  fitur  plotting  baris-demi-baris  dan  kolom- demi-kolom  dari  seaborn  untuk  melakukan  analisis  lebih  mendalam,  namun  kita  masih  belum mampu  untuk  melacak  semua  korelasi  ini  dengan  sendirinya.  Korelasi  ini  dapat  memberikan informasi penting tentang hubungan antara fitur-fitur. Untuk alasan ini, kita dapat menggunakan Machine  Learning  untuk  menangkap  hubungan-hubungan  ini  dan  memberikan  wawasan  yang lebih baik tentang masalah ini. Machine Learning adalah metode yang dapat belajar dari data dan menemukan pola-pola yang tersembunyi di dalamnya
3.2 Estimasi Kualitas Model Regresi  linear  adalah  metode  yang  digunakan  untuk  membangun  model  prediksi  dengan mengasumsikan  bahwa  hubungan  antara  variabel  independen  dan  variabel  dependen  adalah linear. Dalam regresi linear, terdapat tiga jenis yaitu regresi linear tanpa regularisasi, regresi linear dengan  regularisasi  L1  (Lasso  Regression),  dan  regresi  linear  dengan  regularisasi  L2  (Ridge Regression).  Ketiga  jenis  regresi  linear  ini  dievaluasi  dengan  membandingkan  Root  Mean Squared Error (RMSE), Mean Squared Error (MSE), Mean Absolute Error (MAE), dan R2 Score.
Model RMSE MSE MAE R2 Linear Regression 10,29 105,78 8,23 0,57 Lasso Regression 10.68 114,13 8,66 0,54 Ridge Regression 10,29 105,86 8,24 0,57
Hasil  evaluasi menunjukkan  bahwa  ketiga jenis  regresi  linear memiliki  performa  yang  hampir sama.  Namun,  Lasso  Regression  dapat  mengurangi  kompleksitas  model  dengan  menjaga koefisien  sekecil  mungkin.  Sedangkan  Linear  Regression  dan  Ridge  Regression  memiliki koefisien yang hampir sama. Dalam memilih jenis regresi linear yang tepat, perlu diperhatikan bahwa Lasso Regression dapat mengurangi performa model.
Gambar 6 . Feature Correlation
Dari hasil analisa plotting koefisien menunjukan bahwa Regresi Lasso adalah teknik yang efektif dalam  mengurangi  kompleksitas  model  dengan  menjaga  koefisien  sekecil  mungkin.  Dengan melakukan ini, Regresi Lasso dapat membantu dalam menyelesaikan masalah overfitting dengan meminimalkan  koefisien  yang  tidak  penting.  Dengan  demikian,  model  dapat  lebih  mudah diinterpretasikan dan lebih stabil.
Selain  itu,  koefisien  dengan  Regresi  Linier  dan  Regresi  Ridge  hampir  sama.  Ini  menunjukkan bahwa Regresi Lasso dapat mempertahankan kinerja model sambil mengurangi kompleksitasnya. Meskipun demikian, penting untuk dicatat bahwa Regresi Lasso memiliki keunggulan dalam hal seleksi  fitur,  karena  dapat  menghilangkan  fitur  yang  tidak  relevan  dengan  menetapkan koefisiennya menjadi nol.
Selanjutnya melakukan analisis plotting prediksi dari ketiga model tersebut sebagai berikut:
Gambar 7 . Plotting Analisis
Ini  adalah serangkaian  tiga  plot  titik  yang membandingkan  nilai prediksi  dan  nilai  sebenarnya dari variabel target. Plot pertama adalah untuk Regresi Linier, plot kedua untuk Regresi Lasso, dan plot ketiga untuk Regresi Ridge. Sumbu x mewakili nilai prediksi dan sumbu y mewakili nilai sebenarnya. Semakin dekat titik-titik dengan garis hitam, semakin kecil kesalahannya. Jika  kita  amati  grafik  antara  nilai  prediksi  dan  nilai  aktual  dari  variabel  target,  kita  dapat menyimpulkan bahwa Regresi Linier dan Regresi Ridge berkinerja baik karena prediksinya lebih dekat  dengan  nilai  sebenarnya.  Sementara  itu,  Regresi  Lasso  mengurangi  kompleksitas  model dengan biaya penurunan kinerja dalam kasus ini. (Semakin dekat titik-titik dengan garis hitam, semakin kecil kesalahannya.)
Selain regresi linear, terdapat algoritma lain yang dapat digunakan dalam machine learning yang digunakan, yaitu Decision Trees an Random Forest Regressor. Decision Trees adalah algoritma yang membangun model prediksi dalam bentuk pohon keputusan.
Gamabr 8 . Decision Tree
Nilai Root Mean Squared Error (RMSE) telah turun dari 10.29 menjadi 7.31, sehingga Decision Trees telah meningkatkan kinerja secara signifikan. Penurunan ini menunjukkan bahwa model ini dapat memprediksi dengan lebih akurat dibandingkan sebelumnya. Ini adalah peningkatan yang signifikan,  mengingat  bahwa  RMSE  adalah  ukuran  yang  sangat  sensitif  terhadap  perubahan dalam prediksi model. Semakin rendah nilai RMSE, semakin baik model kita dalam memprediksi data yang belum pernah dilihat sebelumnya.
Peningkatan ini juga dapat diamati dalam plot. Dalam plot, kita dapat melihat bahwa lebih banyak titik berada di garis, yang menunjukkan bahwa prediksi kita lebih dekat dengan nilai sebenarnya. Garis ini mewakili tempat di mana prediksi kita sama dengan nilai sebenarnya. Oleh karena itu, semakin banyak titik yang berada di garis, semakin akurat prediksi tersebut. Dengan demikian, kita  dapat  menyimpulkan  bahwa  Decision  Trees  telah  berhasil  meningkatkan  kinerja  model secara signifikan dibandingkan tiga model regresi yang sudah dibahas sebelumnya.
Selanjutnya algoritma yang digunakan terakhir adalah Random Forest Regressor. Random forest regressor  adalah  algoritma  yang  menghasilkan  banyak  pohon  keputusan  secara  acak  dan menggabungkan hasil prediksi dari setiap pohon untuk menghasilkan prediksi akhir.
Model RMSE MSE MAE R2 Rando Forest Regressor 5,41 26,45 3,56 0,89
Model RMSE MSE MAE R2 Decision Tree 6,44 41,47 4,33 0,83
Ini  adalah  grafik  scatter  plot  yang  menunjukkan  hasil  dari  metode  Random  Forest  Regressor. Garis  regresi  ditampilkan  dalam  warna  hitam.  Data  ditampilkan  dalam  warna  biru.  Sumbu  x menunjukkan nilai yang diprediksi, sedangkan sumbu y menunjukkan nilai sebenarnya. Terdapat beberapa data yang menyimpang dari garis regresi, namun secara umum data menyebar dengan baik di sekitar garis regresi, yang menunjukkan bahwa model kita bekerja dengan baik.  Selain itu, nilai Root Mean Squared Error (RMSE) dengan Random Forest Regressor sekarang adalah 5.11.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  metode  ensemble  seperti  Random  Forest  Regressor  dapat meningkatkan kinerja model dengan menggabungkan prediksi dari beberapa pohon keputusan. Dengan demikian, model dapat memanfaatkan kekuatan kolektif dari pohon-pohon tersebut untuk membuat  prediksi  yang  lebih  akurat.  Hasil  evaluasi  menunjukkan  bahwa  Random  Forest Regressor  memiliki  performa  yang  terbaik  dibandingkan  dengan  empat  algoritma  yang  telah dibahas sebelumnya.
Gambar 10. RMSE 5 Algoritma Model
Dalam  memilih  algoritma  yang  tepat  untuk  memprediksi  kekuatan  beton,  dapat  dilakukan perbandingan  antara  performa  dari  setiap  algoritma.  Hasil  perbandingan  menunjukkan  bahwa Random Forest Regressor adalah algoritma yang paling baik dalam memprediksi kekuatan beton

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan analisis yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa model Random Forest Regressor berkinerja terbaik dalam memprediksi Kekuatan Tekan Beton. Model ini dilatih dan dievaluasi menggunakan data yang telah diproses dan distandarisasi. Hasil menunjukkan bahwa model ini mencapai RMSE terendah dan Skor R2 tertinggi, menunjukkan bahwa model mampu menangkap pola kompleks dalam data dan membuat prediksi yang akurat. Secara keseluruhan, analisis ini memberikan wawasan berharga bagi praktisi dan dapat digunakan untuk perencanaan mix design beton.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S . Pushkar, “Life-Cycle Assessment of the Substitution of Sand with Coal Bottom Ash in Concrete: Two Concrete Design Methods,” Applied Sciences , vol. 9, no. 17, p. 3620, Sep. 2019, doi: 10.3390/app9173620.
[2] A. H. Hossein, H. AzariJafari, and R. Khoshnazar, “The role of performance metrics in comparative LCA of concrete mixtures incorporating solid wastes: A critical review and
guideline  proposal,” Waste  Management ,  vol.  140,  pp.  40–54,  Mar.  2022,  doi: 10.1016/j.wasman.2022.01.010.
[3] ACI, “Fly Ash Concrete Mix Design and the Water-Cement Ratio Law,” ACI Mater J , vol. 91, no. 4, 1994, doi: 10.14359/4050.
[4] C.  Argiz,  A. Moragues,  and  E.  Menéndez,  “Use  of  ground coal  bottom  ash  as cement constituent in concretes exposed to chloride environments,” J Clean Prod , vol. 170, pp. 25–33, Jan. 2018, doi: 10.1016/j.jclepro.2017.09.117.
[5] H.  Mostafaei,  B.  Badarloo,  N.  F.  Chamasemani,  M.  A.  Rostampour,  and  P.  Lehner, “Investigating  the  Effects  of  Concrete  Mix  Design  on  the  Environmental  Impacts  of Reinforced  Concrete  Structures,” Buildings ,  vol.  13,  no.  5,  p.  1313,  May  2023,  doi: 10.3390/buildings13051313.
[6] A.  P.  Abriantoro,  “PENGARUH  FLY  ASH  SEBAGAI  SUBSTITUSI  SEMEN TERHADAP  DURASI  INITIAL  SETTING  TIME,  FLOWABILITY  DAN  KUAT TEKAN UMUR 1 HARI BETON SELF-COMPACTING CONCRETE (SCC) DENGAN PENAMBAHAN 0,15% CITRIC ACID,” JURNAL KAJIAN TEKNIK SIPIL , vol. 7, no. 2, pp. 32–43, Jun. 2023, doi: 10.52447/jkts.v7i2.6852.
[7] A. Putra Abriantoro and E. Susilowati, “EKSPERIMEN SUBSTITUSI SERBUK KACA PADA  BINDER  UNTUK  MENINGKATKAN  KUAT  TEKAN  BETON  SELF- COMPACTING CONCRETE (SCC) PADA USIA 1 HARI”.
[8] S.  Bhanja  and  B.  Sengupta,  “Investigations  on  the  compressive  strength  of  silica  fume concrete using statistical methods,” Cem Concr Res , vol. 32, no. 9, pp. 1391–1394, Sep. 2002, doi: 10.1016/S0008-8846(02)00787-1.
[9] T.  Kim,  J.  M.  Davis,  M.  T.  Ley,  S.  Kang,  and  P.  Amrollahi,  “Fly  ash  particle characterization for predicting concrete compressive strength,” Constr Build Mater , vol.
165, pp. 560–571, Mar. 2018, doi: 10.1016/j.conbuildmat.2018.01.059.
[10] H.  Naderpour  and  M.  Mirrashid,  “Estimating  the  compressive  strength  of  eco-friendly concrete incorporating recycled coarse aggregate using neuro-fuzzy approach,” J Clean Prod , vol. 265, p. 121886, Aug. 2020, doi: 10.1016/j.jclepro.2020.121886.
[11] I.  H.  Sarker,  “Machine  Learning:  Algorithms,  Real-World  Applications  and  Research Directions,” SN Comput Sci , vol. 2, no. 3, p. 160, May 2021, doi: 10.1007/s42979-021- 00592-x.
[12] M. V. Kamath, S. Prashanth, M. Kumar, and A. Tantri, “Machine-Learning-Algorithm to predict the High-Performance concrete compressive strength using multiple data,” Journal of Engineering, Design and Technology , Feb. 2022, doi: 10.1108/JEDT-11-2021-0637.
[13] H. M. R. Hasan, A. S. A. Rabby, M. T. Islam, and S. A. Hossain, “Machine Learning Algorithm for Student’s Performance Prediction,” in 2019 10th International Conference on  Computing,  Communication  and  Networking  Technologies  (ICCCNT) ,  IEEE,  Jul. 2019, pp. 1–7. doi: 10.1109/ICCCNT45670.2019.8944629.
[14] P. Marcelino, M. de Lurdes Antunes, E. Fortunato, and M. C. Gomes, “Machine learning approach  for  pavement  performance  prediction,” International  Journal  of  Pavement Engineering , vol. 22, no. 3, pp. 341–354, Feb. 2021, doi:
10.1080/10298436.2019.1609673.
[15] D. Nemirovsky, T. Arkose, N. Markovic, M. Nemirovsky, O. Unsal, and A. Cristal, “A Machine  Learning  Approach  for  Performance  Prediction  and  Scheduling  on Heterogeneous CPUs,” in 2017 29th International Symposium on Computer Architecture
and  High  Performance  Computing  (SBAC-PAD) ,  IEEE,  Oct.  2017,  pp.  121–128.  doi: 10.1109/SBAC-PAD.2017.23.