Lareno, B (2019) Aplikasi Algoritma Data Mining pada Bidang Teknik Sipil. Buletin Profesi Insinyur 2(2) 086-090

## Aplikasi Algoritma Data Mining pada Bidang Teknik Sipil
Teknik  Data  Mining  dan  juga  dalam  hal  ini soft computing ,  semakin  terkenal  dalam  beberapa  tahun terakhir  karena  potensinya  dalam  memecahkan masalah-masalah  perencanaan  dalam  keseharian seorang  insinyur.    Hal  itu  membawa  kepada  perlu adanya  perubahan  budaya  dalam  cara  bekerja  dan berpikir.  Metode  penelitian  yang  dilakukan  adalah dengan  melakukan  studi  terhadap  literatur  yang berkaitan  dengan  teknik  sipil,  dan  kemudian mengelompokkannya  ke  dalam  bidang-bidang  kerja teknik  sipil.  Dari  analisis  dapat  disimpulkan pemimpin organisasi akan memainkan peran penting. Pendorong  utama  dalam  menggunakan  data  mining dalam keteknikan adalah terkait dengan keberlanjutan,  peningkatan  proses,  peningkatan mutu, penyelidikan persaingan pasar, kepastian biaya dan pengurangan biaya,  kepastian  kinerja dan sistem pendukung keputusan yang efektif dan efisien.
Kata kunci : klasifikasi, prediksi, optimasi, estimasi.
Diajukan: 13 September 2019 Direvisi: 14 September 2019 Diterima: 2 Oktober  2019 Dipublikasikan online: 3 Oktober 2019

## Bambang lareno
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Indonesia Banjarmasin
 blareno@stmik.id

## Pendahuluan
Teknik Data  Mining dan  juga  dalam  hal  ini softcomputing ,  semakin  terkenal  dalam  beberapa tahun  terakhir  karena  potensinya  dalam  memecahkan masalah-masalah  perencanaan  dalam keseharian seorang insinyur.
Teknik-teknik dalam Data Mining
dan
Softcomputing seperti: Classical Optimization, Evolutionary Algorithms, Big Data Analytics, Multicriterion Decision Making , jaringan Syaraf Tiruan, Machine  Learning,  and  Logika  Fuzzy  merupakan  hal yang disukai profesional teknik sipil dalam menganalisa sesuatu.
Davenport(Davenport,  2013)  menunjukkan  bahwa ada  tiga  jenis  analitik:  (1)  deskriptif,  laporan  mana  di masa  lalu  yang  melaporkan apa  yang  terjadi? ,
(2)prediktif,  yang  menggunakan  model  berdasarkan data  masa  lalu  untuk  memprediksi  masa  depan  dan untuk  menentukan apa  yang  bisa  terjadi? ,  dan (3)preskriptif, yang menggunakan model untuk menentukan  perilaku,  tindakan,  dan  jawaban  optimal apa yang harus dilakukan? .
Data  Mining  menganalisis  sejumlah  besar  data untuk  menemukan  pola  yang  bermakna  dengan menggunakan  kombinasi  aturan  pengenalan  pola (pattern recognition), aturan statistik, serta aturan yang diambil  dari  pembelajaran  mesin(Ledolter,  2013). Gambar  1  menyoroti  penempatan  data  mining  pada spektrum  Analisa  Bisnis.  Dapat  dilihat  bahwa  data mining  terutama  berada  di  bawah  analitik  prediktif  di mana  kompleksitasnya  lebih  tinggi  daripada  analitik deskriptif.
Pola-pola  yang  ditemukan  harus  bermakna  karena mengarah  pada  keuntungan  dalam  pengambilan keputusan. Meskipun cara tradisional dalam mengambil keputusan dalam organisasi konstruksi didasarkan pada pengalaman  para  insiyur,  kondisi  pasar  yang  sengit dalam dunia konstruksi saat ini membutuhkan ketelitian dan peningkatan proses untuk menghindari risiko yang terkait  dengan  masalah  keuangan  dan  manajemen proyek(Mehta, 2010).
Fokus  paper  adalah  bagaimana  menggambarkan aplikasi Algoritma Data Mining pada bidang Teknik Sipil. Pada  bagian  pertama  dari  papar  ini,  menjelaskan konsep  data  mining.  Pada  bagian  kedua,  aplikasi  data minig yang telah diajukan dalam berbagai bidang teknik sipil.
Jadi  Paper  ini  ditujukan  untuk  memberikan gambaran  apa  saja  yang  dapat  disumbangkan  oleh algoritma data mining untuk membantu menyelesaikan masalah yang dihadapi teknik sipil.

## Metode Penelitian
Dalam paper ini, literatur yang terkait dengan istilah Data  Mining  (termasuk  big  data)  telah  ditinjau berdasarkan  artikel-artikel  yang  terdapat  dalam database  koleksi Thomson  Reuters  Web  of  Science , dalam rentang 2000-2019.
Karena  itu  pada  bagian  ini,  pertama-tama menjelaskan konsep data mining, dan kemudian secara singkat  bagaimana  algoritma  ini  diaplikasikan  dalam berbagai bidang teknik sipil.

## 1. Data Mining
Data  mining  adalah  istilah  yang  digunakan  untuk mendeskripsikan penemuan pengetahuan dari sejumlah  besar  data.  Beberapa  teknik  yang  termasuk data  mining  antara  lain knowledge  extraction,  pattern analysis,  data  archaeology,  information  harvesting, pattern searching, dan data dredging (Daniel T, 2005). Bagaimana Data mining Bekerja? Data mining secara umum  mencari  untuk  mengidentifikasikan  empat  tipe pattern utama yaitu:
• Asosiasi,  menemukan secara umum  mengacu pada pengelompokan hal-hal.
• Prediksi,  memberitahukan  kejadian-kejadian  alami di  masa  yang  akan  datang  di  even  yang  tepat berdasar pada apa yang terjadi di masa lampau.
• Klaster,  mengidentifikasikan  pengelompokan  hal- hal  natural  berdasar  pada  karakteristik  yang diketahui.
• Relasi  urutan,  menemukan  event  dengan  waktu yang berurutan.
Tiga  lainnya  adalah  Outer,  Regresi  dan  klasifikasi (Gambar  2).  Sedang  tahap-tahap  umum  dalam  proses data mining dapat dilhat pada Gambar 3.
Gambar 3 .  Tahap dalam data mining.
(courtesy @digitaltransformationpro)
Salah satu teknik dalam data mining adalah big data. Big  Data  adalah  teknik  atau  cara  untuk  mengambil, menyimpan,  memroses,  dan  menganalisa  data-data yang  sebelumnya  tidak  memungkinkan  atau  tidak ekonomis  untuk  diambil,  disimpan,  diproses,  dan dianalisa.  Aset  informasi  tersebut  bervolume  tinggi, berkecepatan  tinggi,  dan  bervariatif  tinggi  (tidak terstruktur) yang menuntut bentuk-bentuk pemrosesan informasi inovatif yang hemat biaya untuk peningkatan wawasan  dan  pengambilan  keputusan(Ozkose,  Ari,  & Gencer, 2015).
Big Data dapat dibagi menjadi 5 kelas berdasarkan:
• Sumber  Data  (Web  &  Social,  Machine,  Sensing, Transactions and IoT),
• Bentuk  isi  (Structured,  Semi-Structured and Unstructured),
• Penyimpanan  Data  (Document-oriented,  Column- oriented, Graph based and Key-value),
• Tingkatan  Data  (Cleaning,  Normalization  and Transform) and
• Pemprosesan Data (Batch and Real time).
Berdasarkan  publikasi  yang  ditemukan  pada database Web  of  Science .  Sebagaiman  terlihat  pada Tabel 1, ada 2664 publikasi, yang mencakup semua jenis dokumen, termasuk  artikel, 1060.  Dari  jumlah itu, ada 590 publikasi yang berkait dengan teknik sipil.
Tabel 1. Publikasi data mining yang berkait dengan teknik sipil
Publikasi Jumlah Semua 2.664 Artikel 1.060 Terkait dengan Teknik Sipil Semua 590 Artikel 139

## 2. Aplikasi Data Mining
Dari  publikasi  tersebut,  dipilih  beberapa  yang  relevan dan  sedapat  mungkin  yang  terbaru.  Kemudian dikelompokkan ke bidang teknik sipil, sebagai berikut:

## Bidang Konstruksi
Data  Mining  dapat  digunakan  untuk  mengoptimalkan desain  struktural  (Leu,  Chen,  &  Chang,  2011),  desain bangunan  hemat  energi  dan  berkelanjutan(Kim, Stumpf,  &  Kim,  2011),  mengklasifikasikan  cacat konstruksi  jembatan  (Cheng  &  Leu,  2011),  dan memprediksi kekuatan tekan beton ramah lingkungan(Omran, Chen, & Jin, 2016).

## Manajemen dan Keuangan Proyek
Data  Mining  digunakan  untuk  Analisis  kelayakan investasi(Yun  &  Caldas,  2009),  perkiraan  biaya konstruksi  jalan(Wilmot  &  Cheng,  2003),  optimasi kebijakan  pemilihan  lelang  (Chaovalitwongse,  Wang, Williams,  &  Chaovalitwongse,  2011),  analisa  kinerja pembangunan(Cheng,  Fu,  &  Yan,  2015),  analisa kecelakaan konstruksi (Ding, Fang, Luo, Love, & Ouyang, 2018),  Pemetaan  harga  real  estat  (Hromada,  2015), Manajemen  Aset(Williams  &  Halling,  2014),  dan pemodelan simulasi operasi alat berat (lihat Gambar 4 dan 5) (Akhavian & Behzadan, 2013).

## Transportasi
Data  Mining  digunakan  untuk  memprediksi  Indeks Kekasaran (IRI/International Roughness Index) perkerasan,  yaitu  dengan  menganalisis  data  IRI  awal, termasuk usia, Equivalent Single Axle Load (ESAL), crack, lubang,  rutting,  dan  retakan  yang  panjang(Rifai, Hadiwardoyo, Correia, Pereira, &  Cortez, 2015). Selain itu,  menganalisa  (Sung  & Chong,  2017)  dan memprediksi  arus  lalu  lintas  pada  jalan  raya  (Lareno, 2014)

## Geoteknik dan Hidrologi
Penerapan teknik datamining dalam estimasi kekuatan tekan uniaksial kolom Jet grouting dari waktu ke waktu. Jet  grouting  (JG)  adalah  teknik  perawatan  tanah  yang merupakan  solusi  terbaik  untuk  beberapa  masalah perbaikan  tanah  (Tinoco,  Correia,  &  Cortez,  2011). Selain itu, dapat digunakan untuk memprediksi besaran curah hujan (Lareno, 2015), Data besaran curah hujan, kemudian  dapat  diproses  menggunakan  HEC-HMS maun  HEC-RAS,  untuk  penyelidikan  dan  memodelkan daerah  aliran  sungai  maupun  melakukan  analisa hidrolika sungai terhadap bangunan air.

## Pembahasan
Pada  umumnya  penerapan  data  mining  dalam bidang  teknik  sipil  dapat  meningkatan  kinerja  dalam penggunaan waktu. Dengan efisiensi waktu, didapatkan juga efisiensi biaya, terutama pada  masa perancangan atau pada evaluasi pelaksanaan konstruksi.
Banyak  proyek  dengan  menyertakan  permodelan data mining dimulai dengan tujuan yang tidak jelas dan ambigu. Sementara reaksi pertama terhadap kesimpulan semacam itu adalah bahwa seseorang harus menjadi  lebih  baik  dalam  memahami  sistem  dan memahami  masalah  secara  komprehensif.  Tetapi nyatanya,  seringkali  masalah  yang  harus  dipecahkan diidentifikasi dan didefinisikan ulang ketika proses data mining sedang berlangsung. Dan itu memang suatu hal yang wajar dan sering ditemui.
Gambar 4. Klasifikasi kegiatan dump truck dalam operasi pemindahan tanah berdasarkan proses multimodal dan konteks operasional
Gambar 5 .  Klasifikasi State berdasarkan armada alat berat
Dengan  demikian,  harus  ada  pertemuan  bersama seluruh  tim  proyek  permodelan.  Terutama,  lebih melibatkan  ahli informatika (data  miners), ahli domain (engineer),  dan  ahli  data  (surveyor).  Ahli  informatika membawa  pemahaman  statistik  dan  algoritmik, keterampilan pemrograman, dan kemampuan investigasi kunci yang mendasari analisis apa pun. Para ahli  domain  tahu  tentang  masalah  aktual  yang  sedang ditangani. Para ahli data tahu tentang data, bagaimana data  itu  dikumpulkan,  di  mana  data  itu  disimpan, bagaimana  mengakses  dan  menggabungkan data  yang diperlukan  untuk  analisis,  dan  dapat  mengenali  setiap keanehan dan perangkap data ( false perception ). Karena itu, melakukan pendekatan dengan permodelan data mining memerlukan disiplin pencatatan  dan  dokumentasi  proyek.  Makin  baik pencatatan,  makin  beragam  data  yang  tercatat,  akan makin  baik  hasil  permodelan  dengan  data  mining. Dengan  demikian,  untuk  memastikan  data-data  yang diperlukan tersebut tersedia dengan baik, memerlukan kepemimpinan yang baik pula.
Penelitian  penerapan  data  mining  dalam  berbagai bidang teknik sipil tersebut  menunjukkan bahwa  perlu ada perubahan pola pikir dan budaya dalam cara bidang ini  bekerja.  Pemimpin  organisasi  akan  memainkan peran  penting  dalam  hal  ini  dengan  pendekatan  top- down,  berinvestasi  dalam  teknologi  (data  mining, khususnya  big  data)  yang  menyatukan  data  berharga yang  dihasilkan  dari  berbagai  lokasi  dan  proses  yang terpecah-pecah (Kang, Yu, & Chang, 2017), berinvestasi dalam  peningkatan  kesadaran  dan  pelatihan,  dan mempekerjakan orang dengan keahlian yang diperlukan.
Dengan  demikian  tujuan  penerapan  data  mining dapat memberikan keuntungan yang diharapkan.

## Kesimpulan
Algoritma  data  mining  telah    digunakan  dihampir setiap bidang, termasuk teknik sipil. Data mining dapat diterapkan pada segala  jenis data  yang diperoleh atau digunakan dalam proyek, paling tidak pada bidang yang
disebutkan  dalam  paper  ini.  Keuntungan  utamanya adalah  rancangan  desain  konstruksi  yang  optimal  dan atau  penggunaan  waktu  proyek  secara  efisien, sehinggga  pada  akhirnya  dapat  mengurangi  biaya proyek.
Hal  itu  membawa  kepada perlu  adanya perubahan dalam  cara  merancang  dan  mengelola  proyek. Pemimpin  organisasi  akan  memainkan  peran  penting. Jadi,  pendorong  utama  dalam  menggunakan  data mining  dalam  keteknikan  adalah  terkait  dengan keberlanjutan, peningkatan proses, peningkatan mutu, penyelidikan  persaingan  pasar,  kepastian  biaya  dan pengurangan  biaya,  kepastian  kinerja  dan  sistem pendukung keputusan yang efektif dan efisien.

## Referensi
Akhavian,  R.,  &  Behzadan,  A.  H.  (2013).  Knowledge-based simulation  modeling  of  construction  fleet  operations using  multimodal-process  data  mining. Journal  of Construction  Engineering  and  Management ,  139 (11), 04013021: 1-11.
Chaovalitwongse,  W.  A.,  Wang,  W.-b.,  Williams,  T.  P.,  & Chaovalitwongse,  P. (2011).  Data  mining framework  to optimize  the  bid  selection  policy  for  competitively  bid highway  construction  projects. Journal  of  Construction Engineering and Management , 138 (2), 277-286.
Cheng,  F.,  Fu,  X.,  &  Yan,  a.  C.-c.  (2015).  A  framework  for knowledge  discovery  in  massive  building  automation data  and  its  application  in  building  diagnostics. Automation in Construction , 50 , 81-90.
Cheng,  Y.-M.,  &  Leu,  S.-S.  (2011).  Integrating  data  mining with  KJ  method  to  classify  bridge  construction  defects. Expert Systems with Applications , 7143-7150. Daniel  T,  L.  (2005). Discovering  knowledge  in  data:  An Introduction to Data Mining. Wiley Interscience. Davenport,  T.  H.  (2013,  December).  Analytics  3.0. Harvard Business Review .
Ding, L., Fang, W., Luo, H., Love, P. E., & Ouyang, B. Z. (2018).
A deep hybrid learning model to detect unsafe behavior:
Integrating convolution neural networks and long short- term memory. Automation in Construction , 86 , 118-124. Hromada,  E.  (2015).  Mapping  of  Real  Estate  Prices  Using Data  Mining  Techniques. Procedia  Engineering ,  123 , 233-240.
Kang, Y., Yu, J., & Chang, J. (2017). Big Data Analytics in Civil Engineering:  The  Case  of  China. SSRG  International Journal of Civil Engineering .
Kim, H., Stumpf, A., & Kim, W. (2011). Analysis of an energy efficient building design through data mining approach. Automation in Construction , 20 , 37-43.
Lareno, B. (2014). Analisa dan perbandingan akurasi model prediksi  arus  lalu  lintas. Jurnal  CSRID  -  Universitas Potensi Utama .
Lareno,  B.  (2015).  Penerapan  Algoritma  MKNN-X  Untuk Prediksi Curah Hujan. Gema Aktualita - UPHS Journal , 4 (2).
Ledolter, J. (2013). Data Mining and Business Analytics with R. New Jersey: John Wiley&Sons.
Leu, S. S., Chen, C. N., & Chang, S. L. (2011). Data mining for tunnel  support  stability:  neural  network  approach. Automation in Construction , 10 (4), 429-441.
Mehta,  S.  (2010).  Business  Intelligence  for  Construction Industry. The Master Builder , 196-198.
Omran,  B.  A.,  Chen,  Q.,  &  Jin,  a.  R.  (2016).  Comparison  of Data  Mining  Techniques  for  Predicting  Compressive Strength  of Environmentally  Friendly  Concrete. Journal Computational Civil Engineering , 30 (6).
Ozkose, H., Ari, E., & Gencer, C. (2015). Yesterday, today and tomorrow of Big Data. Procedia – Social and Behavioral Sciences , 195: 1042–1050.
Rifai, A. I., Hadiwardoyo, S. P., Correia, A. G., Pereira, P., &
Cortez,  P.  (2015).  The  Data  Mining  Applied  for  the Prediction  of  Highway  Roughness  due  to  Overloaded Trucks. International Journal of Technology , 6 (5), 751- 761.
Sung,  H.  K.,  &  Chong,  K.  S.  (2017).  Develoment  of  Road Traffic  Analysis  Platform  Using  Big  Data. Int'l  Conf.  on
Advances in Big Data Analytics , (pp. 65-66).
Tinoco, J., Correia, A. G., & Cortez, P. (2011). Application of data mining techniques in the estimation of the uniaxial compressive strength of jet grouting columns over time. Construction and Building Materials , 25 (3), 1257-1262. Williams,  T.,  &  Halling,  M.  (2014). Analyzing  Asset Management  Data  Using  Data  and  Text  Mining. Piscataway,  New  Jersey:  The  State  University  of  New Jersey: Department of Civil & Environmental Engineering.
Wilmot, C. G., & Cheng, G. (2003). Estimating future highway construction  costs. Journal of  Construction Engineering and Management , 129 (3), 272-279.
Yun, S.-M., & Caldas, C. (2009). Analysing decision variables that  influence  preliminary  feasibility  studies  using  data mining  techniques. Construction  Management  and Economics , 27 (1), 73-87.