UJI KELAYAKAN KONSTRUKSI BALOK PT DAEYUNG DARI APLIKASI SAP2000 MENGGUNAKAN MACHINE LEARNING DENGAN MODEL LINIER REGRESSION
Endang Setiadi 1 Ari Wibowo 2
1 Teknik Sipil Universitas Subang, 2 Teknik Arsitektur Universitas Subang
1 endangsetiadi@unsub.ac.id, 2 ariwibowo@unsub.ac.id

## ABSTRACT
Structural  design  is  one  of  the  important  elements  in  the  construction  of  a  building  in  order  to produce  a  safe,  strong  and  economical  building. Both  designing  upper  structures  (in  the  form  of floors, beams, columns, walls and roofs) or lower structures (in the form of foundations and sloof beams).  Talking  about  the  upper  structure,  especially  beams  and  columns,  is  the  building  frame structure. So it is necessary to design and carry out feasibility tests regarding dimensions and use of reinforcement that are safe and economical. If you look at the allowable normal stress, you can find out whether the normal stress is feasible or not if you enter a certain input value, so you can find out feasibility information before applying it directly to the building. Therefore, it is necessary to have a simulation process regarding the feasibility of stress so that the building to be created can meet  the  criteria  for  being  a  safe,  strong  and  economical  building.  After  the  required  data  is obtained, a training process is carried out using machine learning. The data obtained is separated into three parts, namely algorithm training data, validation data and testing data with a comparison percentage  of  training  and  testing  data  being  80%:20%.  From  the  training  process,  the  Linear Regression  algorithm  produces  very  high  accuracy.  This  can  be  seen  in  the  R-Squared  value  of 0.99 while the RMSE is 1.30e-06. Meanwhile, in the data testing process, high accuracy was also obtained,  for  R-Squared  of  1.0  and  RMSE  3.87e-16.  After  the  training  and  testing  process  has obtained very good results, we proceed to the beam  feasibility testing process by entering certain input values, to produce the normal stress magnitude (Mpa) accompanied by the confidence level of each normal stress prediction result.
Keywords: Feasibility test; Beam Construction; Machine Learning .

## ABSTRAK
Perancangan  struktur  merupakan  salah  satu  unsur  penting  dalam  pembangunan  dari  suatu bangunan guna menghasilkan bangunan yang aman, kuat dan ekonomis. Baik perancangan struktur atas (berupa lantai, balok, kolom, dinding, dan atap) ataupun strukstur bawah (berupa pondasi, dan balok  sloof).  Berbicara  mengenai  struktur  atas  khususnya  balok  dan  kolom  merupakan  struktur rangka  bangunan.  Sehingga  diperlukan  perancangan  dan  uji  kelayakan  mengenai  dimensi  dan penggunaan  tulangan  yang  aman  dan  ekonomis.  Jika  melihat  pada  besar  tegangan  normal  yang diijinkan,  maka  dapat  diketahui  apakah  tegangan  normal  layak  atau  tidak  jika  dimasukkan  nilai inputan tertentu, sehingga dapat diketahui informasi kelayakan sebelum diaplikasikan langsung ke dalam  bangunan.  Oleh  karena  itu,  perlu  adanya  proses  simulasi  mengenai  kelayakan  tegangan supaya bangunan yang akan dibuat, dapat terpenuhi kriteria sebagai bangunan yang aman, kuat dan ekonomis.  Setelah  data  yang  diperlukan  diperoleh,  maka  dilakukan  proses  untuk  pelatihan menggunakan  machine  learning.  Adapun  data  yang  diperoleh  dipisahkan  menjadi  tiga  bagian, yaitu  data  pelatihan  algoritma,  data  validasi  dan  data  pengujian  dengan  presentase  perbandingan data  pelatihan  dan  pengujian  adalah  80%:20%.  Dari  proses  pelatihan  algoritma  Regresi  Linier menghasilkan akurasi  yang sangat  tinggi. Hal  ini dapat  dilihat pada nilai  R-Squared sebesar  0.99 sedangkan  besar  RMSE  yaitu  1.30e-06.  Sedangkan  pada  proses  pengujian  data  juga  diperoleh akurasi  yang  tinggi,  untuk  R-Squared  sebesar  1.0  dan  RMSE  3.87e-16.  Setelah  proses  pelatihan dan pengujian didapatkan hasil yang sangat baik, maka dilanjutkan ke proses pengujian kelayakan balok  dengan  mengisikan  nilai  inputan  tertentu,  untuk  menghasilkan  besaran  tegangan  normal (Mpa) dengan disertai tingkat kepercayaan dari setiap hasil prediksi tegangan normalnya.
Kata Kunci : Uji Kelayakan; Konstruksi Balok; Machine Learning

## 1. PENDAHULUAN
Bangunan  gedung  merupakan    fasilitas  yang  diciptakan  manusia  untuk menunjang berbagai aktivitas, seperti tempat kerja (industri dan perkantoran), fasilitas  pendidikan  (sekolah  dan  kampus),  serta  fasilitas  olah  raga  dan rekreasi,  sesuai dengan kebutuhan manusia (Nugrahayu, Z. 2021). Bangunan industri disebut juga pabrik adalah suatu tempat kerja atau usaha dimana bahan mentah  atau  produk  setengah  jadi  diubah  menjadi  produk  jadi  yang mempunyai nilai tambah dengan tujuan memperoleh keuntungan. Oleh karena itu  diperlukan  perencanaan  yang  matang  pada  saat  merencanakan  bangunan industri.  Baik  dari  segi  keamanan,  biaya,  kemudahan  penggunaan,  bentuk, arsitektur, konstruksi dan layanan yang tersedia (Azwina, R. 2023).
Perancangan  struktur  bangunan  merupakan  salah  satu  unsur  penting  dalam pembangunan  suatu  bangunan,  sehingga  dapat  tercipta  suatu  struktur  yang kuat,  aman  dan  ekonomis.  Umumnya  struktur  bangunan  memiliki  susunan dari  dua  bagian  yaitu  suprastruktur  dan  substruktur.  Struktur  atas  terdiri  dari balok  dan  kolom  (Ariani,  I.,  et  al.  2023).  Balok  dan  kolom  inilah  yang merupakan  elemen  struktur  utama  yang  berperan  dalam  menyalurkan  beban pada  struktur  bangunan.  Balok  sendiri  berperan  sebagai  rangka  penguat horizontal  bangunan,  sedangkan  kolom  berperan  sebagai  penopang  beban tekan  aksial  vertikal.  Karena  fungsinya,  kolom  dan  balok  memegang  fungsi penting  dalam  struktur  suatu  bangunan.  Itu  sebabnya  para  ilmuwan  ingin mengeksplorasi kelayakan struktur balok yang aman namun efektif.
Balok  didefinisikan  komponen  dengan  wujud  3  dimensi  yang  terdiri  dari  3 pasang persegi atau persegi panjang, paling sedikit satu pasang dengan ukuran berbeda. Sebuah balok memiliki 6 sisi, 12 rusuk dan 8 titik sudut (Rusydi, A., et  al.  2015).  Balok  yang  terdiri  atas  enam  buah  persegi  yang  sama  besar  dan sebangun  dengan  nama  kubus.  Dalam  teknik  sipil,  balok  adalah  elemen struktur suatu bangunan kaku dan dimaksudkan untuk memindahkan beban ke elemen pendukung yang menahan beban (Sumajouw, R.D, et al. 2017). Selain itu,  ada  bagian  penting  lainnya  pada  balok  yaitu  beam  ring.  Mahkota  juga berfungsi  sebagai  penghubung  kolom-kolom,  sehingga  ketika  kolom-kolom tersebut  dipindahkan,  kolom-kolom  tersebut  tetap  menyatu  dan  melindungi bentuk  dan  posisi  aslinya.  Mahkota  terbuat  dari  bahan  yang  sama  dengan batang,  sehingga  sambungan  antara  mahkota  dan  batang  bersifat  kaku  dan tidak  mudah  berubah  bentuk.  Terjadi  tikungan  atau  defleksi  yang mengharuskan untuk ditahan oleh kekuatan internal material.
Menyadari  pentingnya  balok  bagi  keberlangsungan  suatu  bangunan,  antara lain:  sebagai  rangka  penguat  horizontal,  penyangga  langit-langit,  dan penghubung kolom lantai atas. Oleh karena itu diperlukan adanya kegiatan dan proses  yang  mencakup  berbagai  kegiatan  seperti:  B.  menguraikan, membedakan,  mengurutkan  sesuatu,  kemudian  mengklasifikasikan  dan mengelompokkannya  menurut  kriteria  tertentu,  kemudian  mencari  hubungan dan menafsirkan makna penting suatu unsur, terutama unsur penting tersebut.
Unsur  membangun  keberlanjutan,  yaitu H.  analisis  struktural  dari  balok  yang ada pada bangunan.
Karena  adanya  kebutuhan  untuk  menganalisis  struktur  bangunan,  maka pesatnya  perkembangan  ilmu  pengetahuan  juga  mencakup  bidang  teknik struktur dalam bidang teknik sipil, dengan tujuan untuk memudahkan analisis dan  perancangan  struktur  bangunan.  Salah  satu  program  perencanaan struktural  adalah  SAP2000  (program  analisis  struktural).  Dikombinasikan dengan  pesatnya  penerapan  teknologi  pembelajaran  mesin  dan  perkembangan teknologi  AI,  tentunya akan  memudahkan  analisis,  evaluasi,  dan  perencanaan struktur bangunan sesuai harapan berbagai pihak.
Berlandaskan  latar  belakang  yang  dipaparkan  diatas,  maka  dengan menggunakan  teknologi  Machine  Learning  berbasis  Linier  Regrassion,  serta rekayasa  teknik  sipil  yaitu  aplikasi  SAP2000,  untuk  menganalisis  kelayakan kolom  dari  PT  daiyong  diharapkan  dapat  mempermudah  dalam  menguji  dan memprediksikan  layak  atau  tidaknya  tegangan  normal  pada  balok  jika diberikan inputan baru, seperti nilai massa, nilai gaya geser kolom, gaya aksial elemen  structural,  momen  lentur.  Sehingga  informasi  kelayakan  tegangan normal  dari  kolom  bangunan  dapat  diperoleh,  mengetahui  hasil  kelayakan ketika  diberikan  suatu  inputan  baru,  serta  didapatkan  keselamatan  dan kenyamanan pengguna dari bangunan atau gedung PT DAEYUNG. Selain itu, dari  penelitian  yang  dilakukan  juga  diharapkan  dapat  menjadi  inspirasi  atau tahapan  untuk  mengawali  penggunaan  model  atau  jaringan  yang  lebih kompleks, dan beragam serta fitur deployment tertentu.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Bab  ini  dijelaskan  pengantar  teori  sebagai  landasan  untuk  penelitian.  Seperti pengertian  konstruksi  bangunan,  struktur  balok,  aplikasi  SAP2000  versi  14, Machine  Learning,  dan  Model  Linier  Regrassion.  Yang  masing-masing diantaranya adalah:

## 2.1 Konstruksi Bangunan
Konstruksi  bangunan  adalah  suatu  proses  fisik  dan  teknis  yang  melibatkan perencanaan,  desain,  bahan  material,  serta  proses  konstruksi  dan  pengawasan untuk  menciptakan  struktur  bangunan  seperti  gedung,  jembatan,  rumah,  dan fasilitas  lainnya.  Proses  konstruksi  ini  bertujuan  untuk  menciptakan  struktur bangunan  yang aman,  kuat,  fungsional,  dan  sesuai  dengan  spesifikasi  yang telah ditetapkan.
Dalam  konstruksi  bangunan,  langkah-langkah  utama  meliputi  perencanaan  awal yang  mencakup  pemilihan  lokasi,  perizinan,  dan  perencanaan  desain  bangunan (Onibala,  E.C.,  et  al.  2018).  Proses  ini  kemudian  dilanjutkan  dengan pembangunan  struktur  fisik  bangunan,  yang  melibatkan  penggunaan  berbagai bahan  konstruksi  seperti  beton,  baja,  kayu,  dan  material  lainnya.  Selama  proses konstruksi,  berbagai  teknik  dan  metode  digunakan  untuk  memastikan  bahwa
struktur bangunan dibangun dengan benar dan aman.
Selain itu, aspek lain yang penting dalam konstruksi bangunan adalah manajemen proyek,  yang  melibatkan  perencanaan  jadwal,  anggaran,  dan  pengawasan  ketat untuk  memastikan  proyek  berjalan  sesuai  rencana  (Maramis,  I.L.,  et  al.  2020). Proyek  konstruksi  juga  sering  melibatkan  berbagai  pihak,  termasuk arsitek,insinyur,  kontraktor,  pekerja  konstruksi  dan  konsultan  yang  linier  dalam bidang bangunan.
Peraturan  Menteri  Pekerjaan  Umum  No.  29/PRT/2006  menyebutkan  persyaratan desain  gedung  terdiri  dari  persyaratan  penamaan  dan  intensitas  bangunan, arsitektur bangunan, dan persyaratan pengelolaan dampak lingkungan. Selain itu, dalam  peraturan  menteri  yang  sama  mengenai  persyaratan  kredit  konstruksi, persyaratan  teknis  bangunan  harus  dipenuhi,  misalnya.  1)  Keamanan,  2) Kesehatan, 3) Kenyamanan, 4) Kenyamanan.

## 2.2 Struktur balok
Struktur  balok  merupakan  bagian  dari  elemen  konstruksi  yang  umum dipakai dalam  berbagai  jenis  bangunan.  Seperti  gedung,  jembatan,  rumah,  dan infrastruktur lainnya (Makal, K.F., et al. 2020). Balok adalah elemen linier yang berfungsi untuk menahan dan mendistribusikan beban dari bagian atas bangunan ke struktur pendukung bawahnya, seperti kolom atau tiang.
Balok umumnya memiliki bentuk seperti balok persegi panjang atau balok persegi dengan  profil  melintang  yang  beragam,  tergantung  pada  kebutuhan  struktur. Dimensi  balok,  seperti  lebar  dan  tinggi,  dapat bervariasi  sesuai  dengan  tuntutan beban  yang  harus  ditanggung.  Balok  dapat  terbuat  dari  berbagai  jenis  bahan konstruksi,  seperti  beton  bertulang,  baja,  kayu,  atau  bahan  material  lainnya. Pilihan  material  tergantung  pada  tuntutan  desain,  beban  yang  akan  ditanggung, dan factor lingkungan (Rizki, F. et al. 2018).
Balok  berperilaku  sesuai  dengan  prinsip-prinsip  mekanika  struktur.  Yang  dapat menerima beban vertical  dan mendistribusikannya ke titik dukungan atau kolom di  bawahnya.  Balok  juga  akan  mengalami  gaya  lentur  (momen)  dan  gaya  geser ( shear ) tergantung pada arah beban yang diterimanya.

## 2.3 Formulasi tegangan lentur (Bending Stress)
Suatu  komponen  balok  berada  di  keadaan  lentur  murni  bila  balok  tersebut menyerap  beban  berupa  momen  lentur  seragam  tanpa  pengaruh  gaya  geser. Pembahsan  teori  dalam  bab  ini  berlaku  untuk  balok  sederhana  yang  memikul beban lentur murni, dan persamaan ini dipakai untuk menganalisis atau menguji fungsionalitas  balok. Meskipun terdapat  momen lentur  yang  besarnya bervariasi menurut bentang balok, namun dalam analisisnya dipakai beberapa asumsi dasar: penampang  balok,  luas  balok,  jari-jari  lingkaran  yang  terbentuk,  tegangan  yang dikembangkan. dan modulus elastisitas. Menambahkan beberapa asumsi tersebut pasti  akan  menghasilkan  persamaan  tegangan  lentur  yang  akurat.  Dimana
persamaan dari tegangan lentur dapat dilihat pada persamaan 2 berikut  ini.
𝜎 = 𝑀∙𝑦 𝐼 (2)
Dimana untuk 𝜎 merupakan tegangan lentur dalam satuan MPa, 𝑀 adalah Momen maksimum dalam satuan kN.m, 𝑦 merupakan jarak lentur dalam satuan mm, dan 𝐼 adalah  momen  inersia.  Adapun  momen  inersia  ( 𝐼 )  dapat  dihitung  menggunakan persamaan 3.
𝐼 = 1 12 𝑏ℎ 3 (3)
Untuk  nilai 𝑏 merupakan  lebar  penampang  melintang  balok  dalam  mm,  dan ℎ merupakam tinggi penampang melintang balok dalam satuan mm.

## 2.4 Tegangan izin dasar
Tegangan  dasar  yang  diijinkan  (ijinkan  tegangan)  bergantung  pada  jenis  bahan yang dipakai. Spesifikasi ini berasal dari AISC (AISC, 1978) dan API (API, RP- 2A,  1989).  Desain  dan  jenis  pembebanan  yang  tidak  tercakup  dalam  spesifikasi ini,  analisis  yang  tepat  harus  dilaksanakan  dengan  mempertimbangkan  faktor keselamatan  yang  dipakai  dalam  spesifikasi  ini.  Jika  tegangan  yang  terjadi disebabkan  oleh  gaya  lateral  dan  vertikal  akibat  kondisi  lingkungan,  maka tegangan  dasar  ijin (𝜎̃) yang  diberikan  di  atas  dapat  ditingkatkan  sepertiganya. Ukuran  struktur  yang  dianalisis  atau  dihitung  berdasarkan  kriteria  penambahan tegangan izin tidak boleh kurang dari ukuran yang dihitung berdasarkan tegangan izin  (tanpa  bertambah  sepertiga).Ingatlah  bahwa  beban  kerja  merupakan kombinasi  bobot  mati  dan  bobot  hidup.  Atau  dapat  diformulasikan  ke  dalam persamaan, hubungan antara tegangan lentur terhadap tegangan ijin sebagaimana terlihat pada persamaan 4 berikut ini.

## 𝜎 = 𝑀 ∙ 𝑦 𝐼 ≤ 𝜎̃                    (4)
Setelah didapatkan nilai tegangan lenturnya, dapat digunakan untuk mencari nilai tegangan ijin dengan persamaan berikut ini.

## 𝜎̃ = 𝜎 ∙ 𝛽 ∙ 𝜕                    (5)
Untuk  nilai 𝛽 ,  karena  konstruksi  balok  diasumsikan  menggunakan  bahan  tidak terlindungi  dan  cepat  kering,  maka 𝛽 =  1.4 sedangkan  untuk  nilai 𝜕 adalah beban  permanen,  maka  nilai  adalah 𝜕 = 1 .

## 2.5 Lendutan yang diijinkan pada struktur
Lendutan yang diijinkan dalam sistem struktur sangat bergantung pada besarnya defleksi yang dapat ditahan oleh bagian-bagian struktur dalam interaksi langsung tanpa  kehilangan  aspek  estetika  dan  merusak  elemen  bengkok  ( ultimate ),. Sebaliknya,  struktur  saat  ini  dirancang  dengan  metode  kekuatan  ekstrim,  yaitu memanfaatkan  baja  berkekuatan  tinggi  yang  dikombinasikan  dengan  beton.
Dengan  cara  ini  diperoleh  elemen  yang  memperhitungkan  dimensi  balok  tipis, tetapi  dalam  hal  ini  defleksi  sesaat  dan  jangka  panjang  tidak  melebihi  ambang batas  yang  telah  ditentukan.  Adapun  besarnya  lendutan  ( defleksi )  balok  dengan beban  merata  ( 𝑞 )  yang  diperkenankan  dapat  dihitung  dengan  menggunakan persamaan 6 berikut ini.
𝑓 𝑚𝑎𝑘𝑠 = 5𝑞𝑙 4 384𝐸𝐼 ≤ 𝑓 𝑚𝑎𝑘𝑠 𝑖𝑗𝑖𝑛                    (6)
Untuk  nilai 𝑞 ,  karena  konstruksi  balok  diasumsikan  beban  merata  ditiap  balok melintang  maka  nilai 𝑞 sebesar  0,9  t/m,  sedangkan  nilai 𝑙 merupakan  bentangan kolom, untuk nilai 𝐸 adalah modulus young, dan 𝐼 adalah momen inersia.
2.6 Machine Learning (ML)
Machine  Learning atau  yang  disingkat  sebagai  ML  didefinisikan  sebagai pendekatan kecerdasan buatan yang sering dipakai sebagai pengganti atau peniru perilaku  manusia  guna  menemukan  masalah  atau  melaksanakan  otomatisasi. (Yulianto,  Y.,  Wibowo,  A.  2023). Machine  Learning berupaya  menirukan bagaimana  cara  manusia  atau  makhluk  cerdas  belajar  serta  menggeneralisasi. Machine learning memiliki dua aplikasi utama, klasifikasi dan prediksi (Wibowo, A. 2023). Yang menjadi ciri khas ML yaitu adanya proses pelatihan, pembelajaran atau  pelatihan  atau  fase  pelatihan.  Oleh  karena  itu,  pembelajaran  mesin memerlukan data pelatihan, yang disebut data pelatihan (Ahmad, A. 2017).
Adapun  tahapan  peramalan  atau  prediksi  singkatnya  dalam  merancang  suatu metode peramalan perlu melalui tiga tahap, yaitu: 1) melakukan analisis terhadap data  masa  lalu  atau  masa  lalu,  2)  memilih  metode  yang  akan  digunakan,  karena dalam mesin pembelajaran, metode berbeda dapat digunakan yang sejalan dengan kebutuhan.  Pemilihan  algoritma  atau  metode  juga  dapat  mempengaruhi  hasil proses peramalan. Dan umumnya hasil peramalan ini diukur dengan menghitung error atau kesalahan yang dihasilkan saat menggunakan suatu metode,  model atau jaringan  yang  dibuat  dapat  memberikan  hasil  yang  dimaksud,  dengan  melatih jaringan  tersebut  menggunakan  metode  pembelajaran  berbimbing  ( supervided learning )  dengan  meminimalkan  fungsi  kerugian  ( loss  function )  seperti Cross- Entropy loss , Mean Squared error (MSE), Huber loss , Hinge loss ( Margin  Loss ) dan sebagainya tergantung pada jenis tugas yang sedang dihadapi atau yang akan diselesaikan  (Wibowo,  A.,  Setiadi,  E.  2022).  Karena  setiap  fungsi  kerugian memiliki  karakteristik  dan efek  yang  berbeda  terhadap  pembelajaran  model,  dan beberapa fungsi dapat  lebih cocok daripada yang  lain,  tergantung  pada  data  dan tujuan  yang  akan  diperoleh.  Maka  dari  itu,  tidak  ada  metode  peramalan  yang benar-benar  cocok  guna  semua  tipe  data.  3)  proses  transformasi  data  masa  lalu dengan digunakannya metode terpilih (Xiao, C. et al 2022).
ML  berguna  untuk  menyelesaikan  masalah  secara  terukur.  Pembelajaran  mesin digunakan  di  berbagai  industri  untuk  memproses  data  yang  lebih  besar  dan kompleks  dalam  jangka  waktu  yang  relatif  singkat.  Saat  mengambil  keputusan,
ML  akan  fokus  belajar  dari  informasi  yang  diterima.  Inilah  sebabnya  mengapa ML digunakan karena lebih hemat waktu dan lebih efisien dalam penggunaannya.

## 2.7 Regresi Linier
Regresi  linier  merupakan teknik  pemodelan  yang  memprediksi  nilai  berdasarkan data  masukan.  Regresi  linier  merupakan  ukuran  statistik  yang  dipakai  guna mengetahui  kekuatan  statistik  yang  dipakai  guna  mengetahui  kuatnya  hubungan antara  variabel  terikat  (dependent)  dengan  variabel  bebas  (bebas).  Metode peramalan  atau  prediksi  adalah  dengan  membangun  model  regresi  yang  mencari ikatan antara satu atau lebih variabel bebas atau prediktor ( X ) dan variabel terikat atau  respon  ( Y )  (Jäntschi,  et  al.  2015).  Regresi  linier  memodelkan  hubungan antara variabel skalar dan satu atau lebih variabel penjelas.
Langkah  pertama  guna  memperoleh  persamaan  regresi  linier  berganda  adalah dengan membuat model regresi linier berganda berdasarkan Persamaan 1. Dimana pada persamaan tersebut, untuk nilai 𝑦 adalah variabel respone atau besaran target yang  akan  dicari,  sedangkan  untuk  nilai 𝛼 , 𝛽 1 , 𝛽 2 , 𝛽 3 ,  dan 𝛽 4 adalah  nilai konstanta  dan  koefisien  regresi  yang  diperoleh  memakai  perhitungan  matriks determinan (Su, X., et al. 2012).
𝑦 = 𝛼 + 𝛽 1 𝑥 1 + 𝛽 2 𝑥 2 + 𝛽 3 𝑥 3 + 𝛽 4 𝑥 4 + 𝛽 5 𝑥 5 + 𝛽 6 𝑥 6 …(1)

## 2.8 Prediksi
Prediksi  ( prediction )  adalah  proses  memperkirakan  nilai  data  dalam  bentuk  apa pun  dan  pada  titik  waktu  mana  pun  (masa  lalu,  sekarang,  dan  masa  depan) (Wibowo, A. 2023).  Ada istilah yang mirip dengan ramalan, yaitu prediksi yang berarti memperkirakan nilai data deret waktu di masa yang akan datang (Suyanto, 2018).  Prediktor  tidak  serta  merta  harus  memberikan  jawaban  konkrit  mengenai peristiwa  apa  yang  akan  terjadi,  namun  berusaha  mencari  jawaban  yang  sedekat mungkin  dengan  apa  yang  akan  terjadi  agar  tidak  terjadi  kesalahan  prediksi (perbedaan antara apa yang akan terjadi dan apa yang diprediksikan).

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Untuk  penelitian  ini  metode  yang  dipakai  lewat  tahapan  -  tahapan  seperti  pada gambar  1  sebagai  berikut:  1).  Tahap  pengumpulan  data;  Melatih  model menggunakan  machine  learning,  dimana  data  yang  digunakan  merupakan  hasil penggunaan aplikasi SAP2000 versi 14 yang berisi 1625 baris data dan 15 kolom data.  2)  Tahapan  preprocessing  data  dilakukan  terhadap  hasil  yang  diperoleh, meliputi  pembersihan  dan  transformasi  data  set,  3).  Pada  tahap  pemodelan  dan desain,  tahap  ini  dijalankan  model  regresi  melalui  menerapkan  algoritma  regresi linier  di  dataset  guna  mendapatkan  prediksi  guna  tahap  berikutnya.  4).  Tahap implementasi  dimana  sistem  prediksi  dirancang  menggunakan  bahasa pemrograman Python dan framework Stramlit.
Gambar 3.1. Tahapan Penelitian
Penjelasan  rinci  mengenai  tahap  –  tahap  penelitian  yang  dilaksanakan merupakain sebagai berikut:

## 3.1. Pengumpulan data
Sebelum  dilakukan  tahap  perencanaan  atau  perancangan  model,  dimulai dengan  pengenalan  data,  dataset  yang  digunakan adalah  hasil  dari  pemodelan menggunakan  aplikasi  SAP2000  versi  14.  Dari  aplikasi  ini  didapatkan  data sesuai kebutuhan seperti besaran gaya dalam dan jumlah tulangan, beban, gaya geser, khususnya untuk penelitian yang dilakukan yaitu analisis kolom dari PT DAEYUNG.  Pemanfaatan  aplikasi  untuk  keperluan  data  analisis  kolom didapatkan 1625 baris data dan 15 kolom data seperti tampak pada gambar 2, atau dapat juga dilihat sebagian datanya seperti pada gambar 3.
Gambar 3.2. Tipe data hasil dari pemodelan aplikasi SAP2000 versi 14

## Gambar 3. Tampilan sebagian data primer

## 3.2. Preprocessing data
Kumpulan  data  yang  dihasilkan  kemudian  diproses  terlebih  dahulu menggunakan  Google  Colabs  untuk  menyiapkan  data  untuk  dipakai  dalam pengembangan model. Perolehan hasi data melalui proses menghilangkan data duplikat  sehingga  model  dapat  membacanya  secara  kualitatif  dan  bukan merupakan  data  yang  repetitif.  Output  dari  data  tiruan  atau  duplikat  dipakai pada langkah berikutnya, yang melibatkan pemrosesan data anomali.
Outlier  merupakan  data  yang  didalamnya  terdapat  penyimpangan  terlalu  jauh dari kisaran normal kumpulan data. Menghapus outlier  melaksanakan analisis data  lebih  jelas  dan  meningkatkan  akurasi  data.  Dititik  ini,  data  mempunyai kisaran  25%  dan  lebih  dari  75%  dibuang  karena  hal  ini  nantinya  dapat mempengaruhi  keakuratan  data  selama  pemrosesan.  Langkah  selanjutnya adalah  memilih  variabel  berdasarkan  derajat  korelasinya  seperti  terlihat  pada Gambar 3.3., yang memperlihatkan korelasi masing-masing variabel.
Gambar 3.3. Tingkat korelasi antar variabel
Data yang diperoleh lalu  terbagi menjadi data latih dan data uji. Data pelatihan
atau data latih dipakai guna melatih algoritma, data uji atau data uji digunakan guna mengenal kinerja algoritma yang dilatih sebelumnya pada data baru yang belum pernah terlihat sebelumnya. Umumnya langkah ini disebut generalisasi. Hasil dari pelatihan ini bisa dikatakan patut dicontoh. Sedangkan perbandingan 80%:20%  dari  total  data  preprocessing  digunakan  untuk  membagi  data  latih dan data uji, sehingga jumlahnya, 1300 untuk data latih dan data uji serta 325 untuk data uji. Setelah data terbagi membentuk menjadi data pelatihan dan data pengujian, data tersebut digunakan pada langkah berikutnya di mana algoritma untuk data pelatihan dan pengujian serta nilai akurasinya diterapkan.

## 3.3. Penerapan algoritma Regresi Linier
Sesudah  menyiapkan  variabel  independen  dan  data  latih  dan  uji,  proses berikutnya  adalah  menerapkan  algoritma  regresi  linier.  Regresi  linier  yang dimanfaatkan  dalam  penelitian  ini  adalah  regresi  linier  berganda.  Teknik regresi  linier  berganda  dipilih  karena  hanya  mempertimbangkan  satu  variabel saja. Variabel seperti massa (kg), V2 (gaya geser), V3 (gaya geser), T(N), M2 dan  M3  digunakan  sebagai  variabel  penentu  dalam  penelitian  tersebut.  Oleh karena  itu,  model  regresi  linier  pada  penelitian  ini  dapat  dituliskan  dengan persamaan 1.
y = α + β 1 x 1 + β 2 x 2 + β 3 x 3 + β 4 x 4 + β 5 x 5 + β 6 x 6 …(1)
Dimana  y  merupakan  variabel  response  dalam  hal  ini  yaitu  tegangan  normal. Lalu  α  adalah  intercept, β 1 merupakan  slope  guna  variabel x 1 yaitu  Massa (kg), β 2 merupakan  slope  guna  variabel x 2 yaitu  V2  (gaya  geser), β 3 merupakan slope guna variabel x 3 yaitu V3 (gaya geser), β 4 merupakan slope untuk variabel β 4 yaitu T (N), β 5 merupakan slope guna variabel x 5 yaitu M2, dan β 6 merupakan slope guna variabel x 6 yaitu M3. Nilai α (intercept), β 1 - β 6 (slope) dapat diperoleh melalui perhitungan menggunakan metode least square memanggil  fungsi  model intercept pada library  linier  regression dari sklearn modul pada python . Dan berikut nilai intersep dan nilai kemiringannya seperti terlihat  pada  Gambar  3.4.  Dengan  demikian  persamaan  regresi  menghasilkan nilai seperti terlihat pada Gambar 3.5. dan menampilkan variabel-variabel yang dipakai  pada  langkah  penerapan  regresi  linier  sebagai  data  latih  dan  data  uji, yang selanjutnya dipakai melalui perintah seperti pada Gambar 3.6..
Gambar 3.4. Nilai intercept dan slope
Gambar 3.5. Variabel penerapan Regresi Linier
Gambar 3.6. Penerapan Regresi Linier

## 4. ANALISIS DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Pengujian Model regresi linier
Setelah data dilatih memakai regresi linier, langkah berikunya adalah menguji model regresi. Pengujian model regresi dengan memakai data uji dilaksanakan guna mengukur kinerja model yang  diperlihatkan dengan skor akurasi model. Pengujian model regresi dilaksanakan terhadap 325 data uji. Menghitung nilai presisi  dari  nilai  tes  prediksi  dilakukan  dengan  menghitung  skor  R2 menggunakan persamaan : R2 = 1- (SSres / SStot).
Dimana Ssres adalah besarnya sisa kesalahan yang dihasilkan dari nilai data uji sebenarnya dikurangi data prediksi, kemudian dikuadratkan,  dan SStot adalah banyaknya  kesalahan.  Nilainya  kemudian  menjadi  berharga  :  R2  =  1  - (4.867488050583485e-29  /  0.06661804002897931)  R2  =  1.0.  Perhitungan tersebut menentukan nilai akurasi dari model yang digunakan adalah : 100%.

## 4.2. Pengujian Prediksi
Langkah  pertama  dalam  menguji  prediksi  yaitu  penentuan root  mean  square error (RMSE),  yang  merupakan  metode  berbasis  gradien.  Semakin  nilainya rendah,  maka  akan  semakin  baik  prediksinya.  RME  digunakan  untuk membandingkan  selisih  tegangan  normal  dan  nilai  aktual  dengan  tegangan normal hasil prediksi. Nilai RMSE yang didapatkan adalah 3.8759658495958113e-16 atau seperti yang ditunjukkan pada gambar 4.1.
Gambar 4.1. Hasil RMSE data prediksi

## 4.2.1. Pengujian kelayakan tegangan normal
Pada  tahap  pengujian  kelayakan  tegangan  normal,  dilakukan  dengan menentukan  batas  ambang  yang  ditentukan  (threshold)  sesuai  peraturan  yang berlaku.  Adapun  nilai threshold  yang  diambil  adalah  sebesar  1,  sehingga  jika predicted_stress  lebih  besar  dari  ambang  batas  yang  ditentukan,  maka  pesan
akan  muncul  “Tegangan  Normal  Tidak  Layak”,  sedangkan  jika  hasil predicted_stress  lebih  kecil  dari  ambang  batas  yang  ditetapkan,  maka  pesan akan tercetak “Tenganan Normal Layak”.
Secara  teknis  pengujian  kelayakan  tegangan  normal  ini  dilakukan  dengan mengisi atau menginput nilai tertentu pada besaran nilai massa, nilai V3, nilai T,  nilai  M2,  dan  nilai  M3.  Setelah  inputan  pada  besarannya  diisikan  sesuai keinginan  maka  nanti  akan  muncul  hasil  prediksinya,  dan  hasil  prediksi  ini ditetapkan sebagai predicted_stress. Dimana untuk tahap ini dilakukan dengan menginput  beberapa  nilai  seperti  yang  tertampil  pada  tabel  1  berikut,  disertai hasil prediksi dan hasil kelayakan tegangan normalnya.
Tabel 4.1. Uji kelayakan tegangan lentur balok dengan nilai inputan tertentu
Sedangkan  untuk  besarnya  lendutan  dapat  ditentukan  dengan  menggunakan persamaan 6. Adapun nilai masing-masing besaran agar didapatkan nilai untuk lendutan  adalah  sebagai  berikut.  Nilai q ,  karena  beban  diasumsikan  merata mengenai  balok,  maka  besarnya  0.9,  besarnya  panjang  bentangan  balok l sebesar  7,  dan  modulus  elastisitas E sebesar  23500  dan  modulus  elastisitas I seperti pada persamaan 5. Maka nilai lendutan pada balok melintang adalah:
f maks = 5 ∙ 0.9 ∙ 7 4 384 ∙ 23500 ∙ 1.066667e + 09 f maks = 1.122475e − 12 f maks = 1 360 l f maks ijin = 1 360 7 = 19.4e − 3
Sehingga  besar  lendutan  maksimal  sebesar 1.122475e − 12 dan  besarnya lendutan ijin adalah 19.4e − 3 . Maka sesuai dengan konsep besarnya lendutan (defleksi) yang diperkenankan haruslah memenuhi kriteria sebagai berikut:
N o Nilai Massa Nilai V2 Nilai T Nilai M2 Nilai M3 Hasil prediksi Tegan gan lentur ijin Hasil kelayakan 1 -9900 -5700 -2.21 -4700 -30600 0.00562 5 0.0078 75 Tegangan Lentur Layak 2 1050 250 4700 5600 6507 0.00122 006 0.0017 0809 Tegangan Lentur Layak 3 -10500 -5743 -3.9 -4811 -31000 - 0.00581 25 - 0.0081 375 Tegangan Normal tidak Layak
f maks ≤   f maks ijin
Dengan  demikian  dapat  disimpulkan  bahwa  besarnya  lendutan  yang  ketika dimasukkan  nilai  inputan  telah  sesuai  dan  tegangan  pada  balok  dinyatakan bahwa lendutan pada balok adalah layak.
Sedangkan  untuk  melihat  sejauh  mana  hasil  prediksi  model  yang  telah diaplikasikan  dengan  data  sebenarnya,  berikut  adalah  grafik  hubungan  antara hasil  prediksi  dengan  data  sebenarnya,  sesuai  pada  gambar  10.  Dimana  data sebenarnya  adalah  garis  merah  putus-putus,  sedangkan  bulatan  dengan  warna biru, merupakan plot dari data hasil prediksi. Dari gambar 9 dapat disimpulkan jika  hasil  prediksi  model  sangat  dekat  dengan  garis  warna  merah,  yang menandakan bahwa model yang diterapkan memiliki kinerja yang sangat baik dalam  melakukan  prediksi.  Atau  hasil  prediksi  dan  data  sebenarnya  memiliki hubungan yang mendukung.
Gambar 4.2. Grafik antara data hasil prediksi dan data sebenarnya
Kemudian  guna  mengetahui  perbedaan  antara  nilai  prediksi  serta  nilai sebenarnya pada setiap sampel data dalam data pengujian dapat ditunjukkan di gambar  10.  Dari  gambar  10  bisa  disimpulkan  bahwa  pola  atau  trend  dalam grafik residu, terdistribusi secara acak di sekitar garis horizontal nol, Residuals dengan  sebaran  merata,  tidak  ada  pola  melebar,  dan  diagaram  residual  yang konsisten,  maka  hal  ini  menunjukkan  bahwa  tidak  ada  pola  tertentu  dalam kesalahan  model,  dan  model  telah  berhasil  menangkap  hubungan  antara variabel inputan dan outputan dengan sangat baik.
Gambar 4.3. Grafik Residu

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian  yang  sudah  dilaksanakan  menghasilkan  suatu  metode  untuk melakukan proses pengujian layak atau tidaknya besaran tegangan normal dari kolom  yang  digunakan  PT  DAEYUNG  terhadap  nilai  yang  diinputkan. Dengan  mengimplementasikan  regresi  linier  melalui  pemodelan  machine learning.  Hasil  prediksi  tegangan  normal  yang  dimaksud,  telah  berhasil mencapai akurasi sebesar 99,99 %, nilai R-Squared memiliki nilai 0,99 (satu) atau  mendekati  nilai  1,  maka  menunjukkan  bahwa  model  regresi  linier  yang digunakan  mampu  menjelaskan  variasi  yang  sangat  baik  dalam  data.  Model secara  sempurna  cocok  dengan  data  pelatihan,  dan  setiap  perubahan  dalam variabel  input  benar-benar  memprediksi  perubahan  dalam  variabel  targetnya yaitu tegangan normal.
Dan  jika  dilihat  pada  nilai  MSE  ( Mean  Square  Error )  memiliki  nilai  yang sangat  rendah,  yaitu  sebesar  2.4474106020796628e-18,  ini  menunjukkan bahwa  perbedaan  antara  prediksi  model  dan  nilai  sebenarnya  dalam  data pengujian sangat kecil. Dengan kata lain, model regresi linier ini sangat dekat dengan  data  sebenarnya,  dan  kesalahan  dalam  memprediksikannya  sangat kecil.  Kemudian  untuk  nilai  RMSE  ( Root  Mean  Squre  Error )  adalah  akar kuadrat  dari  MSE  dan  digunakan  untuk  mengukur  sejauh  mana  kualitas  dari prediksi  model.  Ketika  semakin  rendah  RMSE,  maka  akan  semakin berkualitasnya  model  untuk  memprediksi.  Dari  hasil  pengujian  nilai  RMSE mempunyai nilai yang sangat rendah, yaitu sebesar 1.5640805474044975e-09, hal  ini  menunjukkan  bahwa  kesalahan  dalam  memprediksi  dari  model  yang dibangun sangatlah kecil.

## DAFTAR PUSTAKA

## Pustaka yang berupa jurnal ilmiah:
Akhmad,  R.,  et  al.  (2015).  Peningkatan  Kemampuan  Pemecahan  Masalah Matematis  Siswa  Kelas  Vi  Sd  Pada  Materi  Volume  Kubus  Dan  Balok Menggunakan Alat Peraga Vokuba. Jurnal Pelangi, Vol. 8, No. 1, pp. 24- 33, DOI: http://dx.doi.org/10.22202/jp.2015.v8i1.337.
Ari  W.  (2023).  Prediksi  Kekuatan  Gempa  Menggunakan  Machine  Learning Dengan  Model  Xgboost  Sebagai  Langkah  Strategis  dalam  Perencanaan Struktur  Bangunan  Tahan  Gempa  Di  Indonesia. MESA  (Teknik  Mesin, Teknik  Elektro,  Teknik  Sipil,  Arsitektur), 6(1),  18–29.  Retrieved  from https://ejournal.unsub.ac.id/index.php/FTK/article/view/1829.
Azwina, R. (2023). Strategi Industri Manufaktur Dalam Meningkatkan Percepatan Pertumbuhan Ekonomi Di Indonesia. Profit: Jurnal Manajemen, Bisnis dan Akuntansi. Vol. 2, No. 1, pp. 44-55, Februari 2023.
Faisal,  R.,  et  al.  (2018).  Analisis  Struktur  Ruang  Rawat  Inap  Kelas  Iii  Prabu Siliwangi  Rsud  Gunung  Jati  Kota  Cirebon.  Jurnal  Konstruksi UNSWAGATI CIREBON, Vol. 7, No. 2, pp. 119-132, Januari 2018.
Indra  A.,  et  al.  (2023).  Analisis  Elemen  Struktur  Balok  Dan  Kolom  Beton Bertulang  (Studi  Kasus  Gedung  Dealer  Honda  Astra  Kota  Samarinda. JTS:Jurnal  Teknologi  Sipil,  Vol.  7,  No.  1,  pp.  29-38,  DOI: http://dx.doi.org/10.30872/ts.v7i1.
Inkiwirang E.,C., et al. (2018). Metode Pelaksanaan Pekerjaan Konstruksi Dalam Proyek Pembangunan Sekolah SMK Santa Fimilia Kota Tomohon. Jurnal Sipil Statik, Vol. 6, No. 11, pp. 927-940, November 2018.
Irfano,  L.M.,  et  al.  (2020).  Pengendalian  Biaya  Dengan  Metode  Analisis  Indeks Pada  Proyek  Office  And  Distribution  Center  Airmadidi,  Minahasa  Utara. TEKNO, Vol. 17, No. 74, pp. 10-19, April 2020.
Kurniawan,  F.,  et  al.  (2020).  Struktur  balok  adalah  salah  satu  elemen  konstruksi yang  umum  digunakan  dalam  berbagai  jenis  bangunan.  Seperti  gedung, jembatan, rumah, dan infrastruktur lainnya. Jurnal Sipil Statik, Vol. 8, No. 4, pp. 483-494, Juli 2020.
L. Jäntschi, L. L. Pruteanu, A. C. Cozma and S. D. Bolboac , Inside of the linear relation between dependent and independent variables, Computational and mathematical methods in medicine, Vol 1, pp: 1-11,
DOI:10.1155/2015/360752, 2015.
Regina,  D.S.,  et  al.  (2017).  Perbandingan  Kuat  Tarik  Lentur  Beton  Bertulang
Balok  Utuh  Dengan  Balok  Yang  Diperkuat  Menggunakan  Chemical Anchor. Jurnal Sipil Statik, Vol.5, No. 7, pp. 393-399. September 2017.
Setiadi,  E.,  dan  Wibowo,  A.  2023.  ‘Klasifikasi  dan  Deteksi  Keretakan  pada
Trotoar  Menggunakan  Metode  Convolutional  Neural  Network’,  JTSC, Vol. 4, No. 1, pp 412-427, Februari 2023, DOI:https://doi.org/10.51988/jtsc.v4i1.116.
X. Su, X. Yan, and C. L. Tsai, Linear regression, Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Statistics, 4(3), 275-294, 2012
Yulianto,  Y.  &  Wibowo,  A.  2023.  Deteksi  keretakan  perkerasan  jalan  aspal menggunakan metode convolutional neural network. JTSC, Vol. 4, No. 2, 581-593, DOI: https://doi.org/10.51988/jtsc.v4i2.
Zerizkyeska, N., et al. (2021). Manajemen Perawatan dan Pemeliharaan Gedung, Aset  dan  Fasilitas  di  Universitas  Palangkaraya.  Jurnal  KACAPURI,  Vol. 4, No. 2, Desember 2021.

## Pustaka yang berupa buku:
Abdu, A. Mengenal Articial Intelligence, Machine Learning,Neural Network, dan Deep  Learning,  Yayasan  Teknologi  Indonesia  ,  diakses  daring  pada http://www.teknoindonesia.com, 2017.
Peraturan  menteri  pekerjaan  umum  nomor  :  29/prt/m/2006  tentang  pedoman persyaratan teknis bangunan gedung.
Suyanto.  (2018).  Machine  Learning  Tingkat  Dasar  dan  Lanjut.  Informatika, Bandung.