## PREDIKSI KEKUATAN BETON BERDASARKAN PARAMETER DESIGN, HAMMER TEST DAN TEST UPV DENGAN MENGGUNAKAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK (ANN)
Yulia Helena Margarita Rada a dan Pujo Aji b
Abstract: This  study  aims  to predict  the  compressive strength of  existing  concrete  without  using destructive tests  which  can damage the surface of the concrete. Destructive testing has the disadvantage of damaging the surface of the concrete, requires a long time and need expensive cost, while the Non Destructive Test (NDT) has the advantage of not damaging the surface of the concrete and faster when combined with the Artificial Neural Network (ANN) method. In  this  research,  the  Non  Destructive  Test  (NDT)  result  such  as  hammer  test  and  UPV  were  combined  with  concrete  mix design  properties  and  used  to  predict  the  compressive  strength  of  concrete  at  three  and  28  days.  The  Artificial  Neural Network (ANN) method is used to make correlation of  mix design properties data and NDT. In this study experimental tests were performed using variation  of design parameters such as water per cement ratio and weight ratio of fly ash. The water per cement ratio used in this research was in range 0.45 until 0.55. Furthermore, the weight ratio of fly ash was in range 0% until 25%. Based on the modeling result using ANN method, it found that that the neural network method successfully predicts the compressive strength of concrete at three and 28 days with the mean square error (MSE) value and regression of concrete at three days are5.83 and 0.89 respectively. While at 28 days the MSE and regression value are 4.7 and 0.87 respectively.

## Keywords
: Strength concrete, Mix design, Hammer test, Test UPV, ANN Method
Abstrak:  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memprediksi  kuat  tekan  beton  existing  tanpa  menggunakan  tes  destruktif  yang merusak  permukaan  beton.  Pengujian  Destruktif  selain  memiliki  kelemahan  merusak  permukaan  beton,  pengujiannya membutukan  waktu  yang  lama  dan  biaya  yang  mahal,  sedangkan      pengujian  Non  Destruktif  Test    (NDT)  mempunyai kelebihan tidak merusak permukaan beton dan lebih cepat apabila dikombinasikan dengan metode Artificial Neural Network (ANN). Pada penelitian ini, metode Non Destruktif Test (NDT) seperti hammer test dan UPV dikombinasikan dengan data mix desain beton dan digunakan untuk memprediksi kekuatan beton pada umur 3 dan 28 hari. Metode Artificial Neural Network (ANN) digunakan untuk membuat  korelasi data input   mix desain dan NDT. Pada penelitian ini dilakukan  experimental tes dengan menggunakan variasi parameter desain seperti faktor air semen dan rasio berat fly ash. Rasio faktor air semen yang digunakan  berkisar  antara  0.45  sampai  dengan  0.55.  Sedangkan  rasio  berat  fly  ash  yang  digunakan  berkisar  antara  0% hingga  25%.  Berdasarkan  hasil  dari  pemodelan  dengan  metode  ANN,  didapatkan  bahwa  metode  ini  berhasil  memberikan prediksi  kekuatan  beton  pada  usia  3  dan  28  hari  dengan  nilai  Mean  Square  Error  (MSE)  dan  regresi  beton  umur  3  hari adalah 5,83 dan 0,89. Sedangkan pada usia 28 hari, nilai MSE dan regresi yang didapatkan adalah 4,70 dan 0,87.

## Kata Kunci
: Kekuatan beton, Mix desain , Hammer test, Test UPV, Metode ANN

## PENDAHULUAN
Dilapangan  saat  terjadi  keraguan  terhadap  kekuatan beton  biasanya  dilakukan  tes core  drill yang  bersifat destruktif. Penelitian ini ditujukkan untuk menghindari test destruktif  untuk  menentukan  kuat  tekan  beton  existing. Metode Non  Destruktif  Test (NDT)  dikombinasikan dengan  data  Mix  desain  beton  digunakan  untuk memprediksi kuat tekan beton umur 3 hari dan 28 hari.
Pengujian    Non  Destruktif  Test  (NDT)  adalah  salah satu metode yang digunakan untuk memprediksi kekuatan beton  tanpa  merusak  benda  uji,  pelaksanaanya  dapat dilakukan  ditempat  kerja  ( insitu ),  hasilnya  berupa  data kekuatan yang bersifat perkiraan, alat yang umum dipakai adalah  hammer  test  dan  test Ultrasonik  Pulse  Velocity (UPV) [1].
Hammer test merupakan peralatan NDT yang nyaman, mudah dikerjakan, murah pengukurannya dapat dilakukan dengan  cepat  yaitu  suatu  alat  pemeriksaan  mutu  beton tanpa  merusak  beton  [1].  Hammer  test  atau  Rebound Hammer Test (RHT), dikembangkan dijerman pada tahun 1930,  berdasarkan  ASTM  C805  dan  BS  4408  bagian  4, dimanfaatkan untuk menguji kekerasan permukaan beton, kemudian  pada  tahun  1979,  meode  pengujian  standar, menjelaskan  bahwa  metode  ini  dapat  digunakan  untuk memperkirakan  keseragaman  beton  dan  mendeteksi daerah  berkualitas  beton,  namun  tidak  berarti  sebagai pengganti pada pengujian beton[2].
Ultrasonik  Pulse  Velocity (UPV)  adalah  pengujian kekuatan beton secara tidak langsung, melalui pengukuran  kecepatan  perambatan  gelombang  elektonik longitudinal  pada  media  beton.  Dalam  Pengujian  UPV ada 3 macam cara yaitu :
1. Direct transmission ( transmisi langsung)
2. Semi- direct transmission ( transmisi semi langsung)
3. Indirect of surface transmission (transmisi tidak langsung pada permukaan )
Indirect  transmission (  transmisi  tidak  langsung) biasanya  digunakan  dalam  pengujian  untuk  mengukur kedalaman  retakan  sedangkan Direct  transmission (transmisi  langsung)  biasa  digunakan  dalam  mengukur tingkat  kepadatan  beton,  estimasi  kuat  tekan  hingga modulus  elatisitas.  Banyak  penelitian  oleh  para  peneliti
a Student in the Department of Civil Engineering, Sepuluh Nopember Institute  of  Technology  (ITS),  ITS  Campus,  Sukolilo,  Surabaya  60111, Indonesia. Email: rada_yuli@yahoo.com
b Lecturer  in  the  Department  of  Civil  Engineering,  Sepuluh Nopember  Institute  of  Technology  (ITS),  ITS  Campus,  Sukolilo, Surabaya 60111, Indonesia. Email: pujo@ce.its.ac.id
Note.  The  manuscript  for  this  paper  was  submitted  for  review  and possible  publication  on  January  11,  2018.  This  paper  is  part  of  the  ITS Journal of Civil Engineering, Vol. 34 No. 1, May 2019. © ITS Journal of Civil Engineering, ISSN 2579-9029/2017.
tentang  hubungan  kecepatan  gelombang  UPV  dan  kuat tekan  beton  menyimpulkan  bahwa  kecepatan  gelombang UPV  paling  terpengaruh  oleh  kekuatan beton.  Perubahan kekuatan  beton  pada  tes  UPV  ditunjukkan  dengan perbedaan  kecepatan  gelombangnya,  jika  turun  adalah tandanya  bahwa  beton  mengalami  penurunan  kekuatan, sebaliknya  jika  kecepatannya  naik,  adalah  tanda  bahwa kekuatan meningkat [3].
Artificial  Neural  Network  (ANN) merupakan  salah satu metode Artificial Intelegence [4]  yang mampu untuk membuat model atau mengkorelasikan data input dan data output. Artificial  Neural  Network  (ANN) pertama  kali diperkenalkan  oleh  Warren  McCulloch  dan  walter  Pitts pada  tahun  1943.  Kemudian  mengalami  perkembangan terus  menerus  hingga  tahun  1990  dan  pada  saat  itu perkembangan  yang  sangat  ramai  dibicarakan  mengenai aplikasi  model-model  jaringan  saraf  tiruan  untuk menyelesaikan beberapa masalah didunia nyata [5].
Artificial  Neural  Network  (ANN) atau  bisa  juga digunakan  istilah  Neural  Network  merupakan  kategori ilmu  Soft  Computing.  Neural  Network  sebenarnya mengadopsi  dari  kemampuan  otak  manusia  yang  mampu memberikan stimulasi/rangsangan, melakukan proses, dan memberikan  output.  Output  diperoleh  dari  variasi stimulasi  dan  proses  yang  terjadi  di  dalam  otak  manusia. Kemampuan  manusia  dalam  memproses  informasi merupakan  hasil  kompleksitas  proses  di  dalam  otak. Kekuatan komputasi yang luar biasa dari otak manusia ini merupakan  sebuah  keunggulan  di  dalam  kajian  ilmu pengetahuan [6]. Fungsi dari Neural Network diantaranya adalah:
1. Pengklasifikasian pola
2. Memetakan pola yang didapat dari input ke dalam pola baru pada output
3. Penyimpan pola yang akan dipanggil kembali
4. Memetakan pola-pola yang sejenis
5. Pengoptimasi permasalahan
6. Prediksi
Dengan    fungsi  ANN  yang  diketahui  dalam penggunaannya  dapat membentuk hubungan antara input, target dan output dalam bentuk performance yang terbaik dan  nilai Mean  Square  Error (MSE) validation mendekati  nol  yang  berarti,  nilai  prediksi  telah menghasilkan  relatif  kecil  yaitu  lebih  kecil  dari  5%, sedangkan  nilai  regresi  mengidentifikasi  hasil  prediksi mendekati nilai aktualnya [7].

## METODOLOGI
Benda  uji  yang  akan  diteliti  adalah  kuat  tekan  beton umur 3 hari dan 28 hari proses pembuatan sampel, model dan analisa dapat ditunjukan sebagai berikut :
1. Pembuatan  sampel  beton  dengan  data  experimen sebagai berikut :
Benda uji silinder ukuran ø 10 x 20 cm 2 sebanyak 45 pasang untuk masing-masing beton umur 3 hari dan umur 28  hari.    Sampel  beton  yang  di  buat  memiliki  variasi campuran  beton  sebagai  berikut  :  w/c  0,45;0,50;0,55  dan rasio  berat  fly  ash  sebanyak  0%,10%,15%,20%,25%, agregat  kasar  dan  agregat  halus.  C uring beton dilakukan
dengan  cara  merendam  benda  selama  2  hari  dan  27  hari sebelum melakukan pengujian selanjutnya.
2. Pengujian Non Destruktif Test (NDT)
Pada  pengujian  hammer  test  dilakukan    dengan memberikan  tumbukan  sebanyak  10  titik  pada  posisi sudut  0°  (tegak  lurus  horizontal)  sedangkan  untuk  posisi sudut  -90°  (tegak  lurus  keatas)  dan  posisi  sudut  +  90° (tegak  lurus  kebawah)  diapit  oleh  alat Compression Testing Machine (CTM) kemudian diambil nilai rata-rata dengan  menggunakan  alat  palu  rebound  hammer.  Cara pengujian hammer test  ditunjukkan pada gambar 1,
Gambar  1 .  Pengujian  rebound  hammer  posisi  sudut  0° tegak lurus horizontal
Persamaan yang digunakan untuk menghitung kuat tekan rata-rata adalah sebagai berikut :
( ) 1 bm N b N    = (1)
Dimana : σ bm : Kuat tekan beton rata-rata N  :  Jumlah pukulan σ b : Kuat tekan dari angka pantul rata-rata
Alat yang digunakan dalam pengujian  UPV adalah  1 set  alat  monitor  mekanis  Profometer  4  yang  terdiri  dari alat  monitor,  kabel  konektor,  satu  pasang tranduser dan reciever yang  terbuat  dari  logam  dan  alat  pendukung berupa  gemuk  (fat).  Pengujian  UPV  di  lakukan  dengan metode direct  transmission (langsung)  yaitu  dengan memberikan  getaran  longitudinal  lewat  cairan  perangkai dalam  bentuk  gemuk  (fat)  yang  diolesi  pada  permukaan beton  sebelum  tes  di  mulai.  Saat  gelombang  merambat pada  batas  gemuk  dan  beton  akan  terjadi  pantulan gelombang  yang  merambat  dalam  bentuk  gelombang geser dan longitudinal. Pertama kali yang akan mencapai tranducer penerima  adalah  gelombang  longitudinal  oleh tranducer menjadi  sinyal  gelombang  elektronik  yang dapat dideteksi oleh tranducer penerima. Sehingga waktu tempuh,  jarak  dan  kecepatan  gelombang    yang  diukur muncul  pada  tampilan  monitor.  Percobaan  ini  dapat dilakukan  lebih  dari  sekali.  Persamaan  yang  digunakan untuk  menghitung  kuat  tekan  rata-rata adalah  sebagai berikut :
L V
T = (2)
Dimana :
V  :  Kecepatan  gelombang  longitudinal  (Km/detik  atau m/detik)
L  :  Jarak lintasan (Km, m, mm)
T  :  Waktu  yang  ditempuh  gelombang  (detik)/  dipeoleh dari  pengujian
Gambar  2. Alat  pengujian  UPV  (1  set  alat    monitor mekanis profometer 4)
Selain  pengujian  NDT  dilakukan    juga  pengujian kuat  tekan  beton  untuk  diambil  nilai  aktualnya  sebagai data  target. Dengan  cara  memberi  beban  terhadap  benda uji  sehingga  benda  uji  tersebut  ditekan  sampai  retak  dan hancur  (jarum  sudah  tidak  bergerak  lagi)  dan  besarnya beban  yang  diberikan  dapat  dibaca  pada  alat  pembacaan kemudian  dicatat.  Peralatan  yang  digunakan  dalam pengujian  kuat  tekan  beton  adalah Compression  Testing Machine (CTM ), yang ditunjukkan pada gambar 3
Gambar 3. Alat pengujian kuat tekan beton Compression Testing Machine (CTM)
Persamaan yang digunakan untuk menghitung kuat tekan rata-rata adalah sebagai berikut :
' c P f A = (3)
Dimana : f’ c : Kuat tekan beton pada umur tertentu (MPa)
P :  Beban tekan maksimum (N)
A
:  Luas penampang benda uji (mm 2 )
1. Pemodelan ANN
Langkah  awal  dari  pemodelan  adalah training data input dan output pada data testing kemudian diuji dengan metode  ANN  untuk  membentuk  relasi  input  dan  output. Untuk  membandingkan  hasiloutput  dengan  target  untuk setiap  masukkan    diperlukan  perhitungan  error.  Fungsi error  yang  umum  digunakan  adalah  Mean  Square  Error (MSE)  yang  merupakan  rata-rata  kuadrat  dari  selisih antara  output  dengan  target.  MSE  dapat  di  rumuskan sebagai berikut :
( ) 2 o t H MSE n  − = (4)
Dimana : o : Output jaringan t : Target output n : Jumlah data
Pemodelan  ANN  dalam Sofware  Matlab dibuat menggunakan algoritma  backpropagation, secara  umum dilakukan dengan tahapan sebagai berikut :
❖ Masukan data input dan output
Data  input  dan  output  yang  akan  di  gunakan  adalah data mix desain dan data pengujian NDT yang dibagi dalam dua kasus sebagai berikut :
▪ Pada simulasi pertama yang akan dicari prediksi kekuatan  beton  umur 3 hari dengan menggunakan  komponen  input  terdiri  dari komposisi mix desain beton,(w/c 0,45-0,55, rasio berat  fly  ash  sebanyak  0-25%,    hasil  pengujian hammer  test  umur  3  hari,  hasil  pengujian  UPV umur  3  hari,  sedangkan  data  target  kekuatan beton umur 3 hari.
▪ Pada  simulasi  kedua  yang  akan  dicari  adalah prediksi  kekuatan  beton  umur  28  hari    dengan menggunakan  komponen  input  terdiri  dari komposisi mix desain beton,(w/c 0,45-0,55, rasio berat  fly  ash  (0-25%),      hammer  test  umur  28 hari,  sedangkan  data  target  adalah  kekuatan beton umur 28 hari.
❖ Menentukan Jumlah node hidden layer
Hidden Layer berpengaruh terhadap kemampuan model  ANN  untuk  menggeneralisasi  suatu  fungsi  / pola.  Penelitian  ini  menggunakan  1 hidden  layer dengan jumlah node hidden layer 10.
❖ Menentukan prosentasi data
Porsi  terbesar  adalah  data training, data  ini digunakan  untuk  mendefinisikan  parameter  model (melatih kemampuan model). Data validasi digunakan untuk  menguji  kemampuan  model  selama proses  pembentukannya.  Sedangkan  data testing digunakan  untuk  memeriksa  keakuratan  pemodelan jika  diuji  pada  data  diluar  sampel.  Dalam  penelitian ini menggunakan prosentasi data training, testing dan validasi ,  yaitu  kombinasi  70%  data training ,  15% data testing dan15% data validation. ❖ Arsitektur jaringan
Arsitektur  jaringan  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah  arsitektur  layer  jamak  yang memiliki  tiga  jenis layer yakni layer  input, layer tersembunyi dan layer output yang  ditunjukkan pada gambar 4 dan 5
Input Hidden layer Output
Gambar  4 .  Arsitektur  lapisan layer jamak  pada  kasus pertama
Arsitektur  jaringan  pada  gambar  4.  merupakan  hasil terbaik  dari  kombinasi  mix  design  dan  pengujian  NDT umur 3 hari yang  terdiri dari 5 layer  input adalah : w/c, jumlah  semen,  fly  ash,  data  pengujian  hammer  test  umur 3 hari, data pengujian test UPV 3 hari, layer tersebunyi 1 hidden layer dan 10 node hidden layer , sedangkan output adalah kuat tekan beton umur 3 hari
Input Hiden layer                     Output
Gambar 5 . Arsitektur lapisan layer jamak kasus kedua
Arsitektur  jaringan  pada  gambar  5.  merupakan  hasil terbaik  dari  kombinasi  mix  design  dan  pengujian  NDT umur  28  hari  yang        terdiri  dari  4 layer    input adalah  : w/c,  jumlah  semen,  fly  ash,  data  pengujian  hammer  test umur  28  hari, layer  tersebunyi berjumlah  1 hidden  layer dan  10 node  hidden  layer ,  sedangkan  output  adalah  kuat tekan beton umur 28 hari ❖ Menyampaikan hasil
Setelah  dilakukan  training  dengan  beberapa kombinasi parameter input dari hasil training tersebut tiap  kombinasi  dipilih  hasil training yang  terbaik dengan  menghasilkan Mean  Square  Error (MSE)
validation yang  terkecil.  Hasil training dikatakan terbaik  jika  didapatkan  pada  tampilan performance menunjukkan  kurva validasi dan testing memiliki bentuk  yang  hampir  sama,  tampilan regresi mendekati 45 o .

## ANALISIS DAN PEMBAHASAN
Hasil training jaringan  dari  kombinasi  mix  design dan pengujian NDT pada simulasi pertama diperoleh nilai MSE validation sebesar  0,55,  nilai  MSE testing sebesar 5,83. Untuk hasil plot performance dan plot regression di tunjukkan  pada gambar 6.
Gambar  6.  plot  performance permodelan  ANN  pada simulasi I
Dari  gambar    dilihat  bahwa running pemodelan berhenti  pada  iterasi  ke  8.  Hasil  dari  kurva validation (warna  hijau)  dan  kurva test (warna  merah)  memiliki bentuk  yang  hampir  sama.  Hasil  ini  sudah  sesuai  dengan kriteria  hasil  pemodelan  yang  baik,  grafik plot performance ini  pada  dasarnya  sebagai  generalisasi  dari hasil  pemodelan.  Untuk  hasil  nilai regresi ditunjukkan pada gambar 7.( grafik plot regresi )
Gambar  7.  plot  regression permodelan  ANN  pada simulasi I
Dari Gambar 7 terdapat tiga hasil yang menggambarkan  data training , validation dan testing. Garis  solid  menggambarkan  sudut  45 0 antara  output  dan target.  Nilai regresi (R)  mengindikasikan  hubungan antara output dan  target.  Nilai  R testing yang  dihasilkan 0,89,    hal  ini  mengindikasikan  bahwa  terdapat  hubungan linier  yang  tepat  antara output dan  target.  Hasil training jaringan  dari  kombinasi  mix  design  dan  pengujian  NDT pada  simulasi  kedua  diperoleh  nilai  MSE validation sebesar 1, 42, nilai MSE testing sebesar 4,70.Untuk hasil plot  performance dan plot  regression ditunjukkan    pada gambar 8.
Gambar 8. plot performance permodelan ANN pada simulasi II
Dari  gambar  8  dilihat  bahwa running pemodelan berhenti  pada  iterasi  ke  7.  Hasil  dari  kurva validation (warna  hijau)  dan  kurva test (warna  merah)  memiliki bentuk  yang  hampir  sama.  Hasil  ini  sudah  sesuai  dengan kriteria  hasil  pemodelan  yang  baik,  grafik plot performance ini  pada  dasarnya  sebagai  generalisasi  dari hasil  pemodelan.  Untuk  hasil  nilai regresi ditunjukkan pada gambar 9. (grafik plot regresi )
Gambar  9.  plot  regression permodelan  ANN  pada simulasi II
Pada gambar 9, terdapat tiga hasil yang menggambarkan  data training , validation dan testing. Garis  solid  menggambarkan  sudut  45 0 antara  output  dan target. Nilai regresi (R) mengindikasikan hubungan antara output dan  target.  Nilai  R testing yang  dihasilkan  0,87. hal  ini  mengindikasikan  bahwa  terdapat  hubungan  linier yang  tepat  antara output dan  target.  Rekapitulasi  hasil pemodelan ANN simulasi pertama dan kedua ditunjukkan pada table 1.
Tabel 1. Rekapitulasi hasil pemodelan ANN
MSE MSE
validasi testing hammer test upv 3 hari f'c 3 hari 3 hari hammer test f'c 28hari 28 hari 1.42 4.70 0.976 2 w/c semen fly ash Input Output Regresi 1 w/c semen fly ash 0.55 5.83 0.985 Simulasi
Nilai  MSE validation yang  didapat  pada  simulasi pertama  dan kedua  hanya digunakan  untuk  mencari  hasil training terbaik saja. Pada tahap selanjutnya, akan dicari Nilai  MSE testing dari  hasil training pada  Tabel  2  dan Tabel  3  untuk  menguji  hasil  pemodelan  ANN  dengan Prediksi kuat tekan secara aktual.
Tabel 2. Hasil MSE testing simulasi pertama
No. Kuat Tekan Aktual Kuat Tekan Prediksi ANN (Mpa) (o-t)^2 1 25.73 29.9 17.39 2 26.9 27.64 0.548 3 23.73 22.72 1.0 4 24.36 24.03 0.11 5 19.99 24.36 19.10 6 19.3 18.42 0.77 7 14.11 15.47 1.85 40.79
5.83 ∑ : MSE=∑(o-t)^2/n :
Hasil  MSE testing rata-rata  pada  simulasi  pertama diperoleh dengan pesamaan MSE sebesar 5,83
Tabel 3. Hasil MSE testing simulasi kedua
No. Kuat Tekan Aktual Kuat Tekan Prediksi ANN (Mpa) (o-t)^2 1 29.17 33.00 14.6 2 19.17 20.36 1.41 3 27.1 24.30 7.84 4 19.98 22.65 7.12 5 27.35 27.93 0.33 6 27.48 28.15 0.44 7 25.36 26.43 1.14 32.88 4.70
∑ :
MSE=∑(o-t)^2/n :
Hasil  MSE testing rata-rata  pada  simulasi  kedua diperoleh  dengan  menggunakan  persamaan  MSE  sebesar 4,70

## KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  dapat diambil beberapa kesimpulan, antara lain : 1. Metode  ANN  dapat  digunakan    bersama  data  NDT dan Mix design untuk memprediksi kuat tekan beton umur  3  hari  dengan    error  MSE  5,83  nilai  regresi 0,89  dan  umur  28  hari  error   MSE  4,70  nilai  regresi 0,87.
2. Penelitian  ini  dapat  dilanjutkan  untuk  beton  mutu tinggi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Lubis,  M.;  “Pengujian  Struktur  Beton  Dengan Metode  Hammer  test  dan  Metode  Uji  Pembebanan (Load  Test)”, Petunjuk  Praktikum,  Jurusan  Teknik
Sipil  Fakultas  Teknik  USU, Sumatera  Utara,  2003; pp.15-21
[2]  Jen,  C.  Liu;  Mou,  L.  Sue;  Chang,  H.,  Kou;  “
Estimating  the  Strength  of  Concrete  Using  Surface Rebound  value  and  Design  Parameters  of  Concrete Material”, Tamkang  Journal  of  Science  and
Engineering, Vol. 12 No. 1,2009, pp.1-7
[3]  Happy,  S.  Anggraeni;  Eddy,  E.  Susilo;  Sonny,  W.;
“Perbandingan  Kekuatan  Beton  Berdasarkan  Hasil Ultrasonik  Pulse  Velocity  Test  Dengan  Uji  Tekan (020M)”, Konferensi Nasional Teknik Sipil (KoNTeks
7) Universitas Sebelas Maret (UNS) – Surakarta, 24-
26 Oktober 2013, pp. M9-M16
[4]  Siswanto;  “Kecerdasan  Tiruan”,  GRAHA  ILMU, Jakarta, Juli 2005, pp. 1-28
[5]  Siang,  J.  Jong;  “Jaringan  Syaraf  Tiruan  dan Pemrogramannya  menggunakan  MATLAB”,  Andi Yogyakarta, Juli 2004, pp.1-308
[6]  Derwin,  S.;  “Dasar  Pemahaman  Neural  Network”, SCC  of  Computing  ,  School  of  Computer  Science BINUSUniversity ,2012,http://socs.binus.ac.id/2012/0
7/26/konsep-neural-network/
[7]  Reni, S.; “Prediksi Kerusakan Model Tiang Jembatan Beton  Bertulang  Berdasarkan  Mutu  Beton  dengan Metode  jaringan  Saraf  Tiruan”, Annual  Civil
Engineering Seminar 2015, pp 368-375