## APLIKASI ARTIFICIAL NEURAL NETWORK (ANN) PADA MODEL PREDIKSI KUAT TARIK BELAH BETON BUSA
Nur Hanif Bakhtiar 1 Mochammad Afifuddin 2 Fachrurrazi 3
Jurusan Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Syiah Kuala Jl. Tgk. Syeh Abdul Rauf No. 7, Darussalam Banda Aceh 23111 Email: nurhanif@mhs.unsyiah.ac.id

## Abstract
Tensile  strength  is  one  of  the  parameters  to  determine  the  strength  of  concrete.  The  behavior  of  concrete  is dominated by tensile cracks and the tensile stress propagation cannot be ignored. Artificial neural network (ANN) is a method that can predict the  tensile strength of concrete. The purpose of this study was to create an ANN model that can predict the split tensile strength of foam concrete. The modeling is using MATLAB R2021a and consists of two ANN models, namely the  ANN  – A model  which is a modeling for foam concrete without additional additives and the ANN – B model which is a modeling for foam concrete with additional pumice additives. The data used are specific gravity, mix design and split tensile strength data of foam concrete that obtained from research conducted at the Construction and Building Materials Laboratory, Department of Civil Engineering, Syiah Kuala University. The data is divided into 80% for training and 20% for validation. The results of this modeling show the accuracy of predictions seen in the value of mean absolute percentage error (MAPE). The MAPE training values for ANN – A and B models were 2.71% and 1.43%, while the MAPE validation values  for ANN  – A and B models were 9.72% and 13.01%. The results showed that the developed ANN model can predict the value of the split tensile strength of foam concrete with a good level of accuracy.
Keywords: tensile strength, prediction, artificial neural network, MATLAB R2021a, MAPE

## Abstrak
Kuat tarik merupakan salah satu parameter untuk menentukan kekuatan beton. Perilaku beton didominasi oleh retakan  akibat  tarik  dan  perambatan  tegangan  tarik  tidak  dapat  diabaikan. Artificial  neural  network (ANN) merupakan  metode  yang dapat  memprediksi  kuat  tarik  pada  beton.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membuat model ANN yang dapat memprediksi kuat tarik belah beton busa. Pemodelan dilakukan menggunakan software MATLAB R2021a dan terdiri dari dua model ANN, yaitu model ANN – A yang merupakan pemodelan untuk beton busa tanpa tambahan  aditif  dan  model  ANN  –  B  yang  merupakan  pemodelan  untuk  beton  busa  dengan  tambahan  aditif  batu apung.  Data  yang  digunakan  merupakan  data specific  gravity , mix  design dan  kuat  tarik  belah  beton  busa  yang diperoleh  dari  penelitian  yang  dilakukan  di  Laboratorium  Konstruksi  dan  Bahan  Bangunan,  Jurusan  Teknik  Sipil, Universitas Syiah Kuala. Data dibagi menjadi 80% untuk training dan 20% untuk validasi. Hasil dari pemodelan ini menunjukkan  ketepatan  prediksi  yang  dilihat  pada  nilai mean  absolute  percentage  error (MAPE) . Nilai  MAPE training pada  model  ANN  –  A  dan  B  diperoleh  sebesar  2,71%  dan  1,43%  sedangkan  nilai  MAPE  validasi  pada model  ANN  –  A  dan  B  diperoleh  sebesar  9,72%  dan  13,01%.  Hasil  penelitian  menunjukkan  model  ANN  yang dikembangkan dapat memprediksi nilai kuat tarik belah beton busa dengan tingkat ketepatan yang baik.
Kata kunci: kuat tarik belah, prediksi, artificial neural network, MATLAB R2021a, MAPE

## 1. Pendahuluan
Beton merupakan material utama yang umumnya digunakan  dalam  industri  konstruksi.  Penggunaan beton  semakin  meningkat  karena  kelebihan  yang dimilikinya  dibandingkan  material  lainnya.  Material beton  dikenal  memiliki  kuat  tekan  yang  lebih  tinggi dibandingkan  kuat  tariknya  [1].  Meskipun  dalam desain  struktur  beton  tidak  diterapkan  beban  tarik, namun  perambatan  tegangan  tarik  tidak  dapat diabaikan  dan  perilaku  beton  didominasi  oleh retakan  akibat  tarik.  Karenanya,  perlu  dilakukan pengujian  untuk  mengetahui  nilai  kuat  tarik  pada beton. Pengujian kuat tarik beton biasanya dilakukan dengan mengacu pada ASTM C496 yang digunakan untuk  pengujian  kuat  tarik  belah  pada  benda  uji berbentuk silinder [2].
Seiring  dengan  kemajuan  teknologi  muncul inovasi  untuk  memudahkan  kehidupan  manusia, salah  satunya  adalah Artificial  Neural  Network (ANN)  yang  merupakan  jenis  teknologi  yang digolongkan  sebagai Artificial  Intelligence (AI). ANN  dapat  digunakan  untuk  membuat  model  yang dapat memprediksi kekuatan tarik beton berdasarkan data mix design yang tersedia.
Banyak  peneliti  telah  menyelesaikan  berbagai permasalahan  dalam  aplikasi  Teknik  Sipil  dengan mengembangkan  pemodelan  baru  menggunakan ANN.  ANN  sangat  membantu  dalam  memecahkan masalah  yang  terkait  rekayasa  struktur  dan  teknik konstruksi  [3]-[7].  ANN  merupakan  tiruan  sistem saraf biologis yang meniru kemampuan otak manusia untuk  menyelesaikan  permasalahan  melalui  lapisan neuron ( node )  yang  saling  berhubungan  [8]. Kemampuan mempelajari data memungkinkan ANN
untuk memecahkan masalah kompleks berskala besar seperti  pengenalan  pola,  pemodelan  nonlinier, klasifikasi, kontrol, dan lain-lain. Keunggulan utama pemodelan  ini  dibandingkan  dengan  pemodelan prediksi  biasa,  seperti  regresi  linier,  terletak  pada kemampuan  menganalisis  hubungan  non-linier antara variabel independen dan dependen [9].
Pengujian  kuat  tarik  beton  umumnya  memakan waktu  dan  mengeluarkan  biaya  yang  besar,  namun dengan  menggunakan  ANN,  nilai  kuat  tarik  beton dapat  diprediksi  dengan  mudah.  Penelitian  ini mengenai model ANN yang dapat memprediksi nilai kuat  tarik belah  beton  menggunakan  ANN berdasarkan  parameter-parameter  yang  digunakan dalam  pemodelan  serta  membandingkan  nilai  kuat tarik  belah  yang  diperoleh  dari  pemodelan  ANN dengan  kuat  tarik  belah  dari  hasil  pengujian laboratorium.
Masalah  yang  diangkat  pada  penelitian  ini  yaitu membuat model ANN untuk memprediksi kuat tarik belah  beton  busa  serta  besar  tingkat  ketepatan prediksinya.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  membuat model  ANN  untuk  memprediksi  kuat  tarik  belah beton busa serta besar tingkat ketepatan prediksinya. Manfaat penelitian ini yaitu membantu merencanakan  komposisi  campuran  beton  sehingga didapatkan  kuat  tarik  belah  beton  busa  yang diinginkan sebelum dilakukan pengujian laboratorium  dan mengurangi biaya dan waktu yang dibutuhkan  dalam  uji  kuat  tarik  beton pada perencanaan mix  design beton. Adapun  batasan masalah  pada  penelitian  ini  yaitu independent variable yang  ditinjau  pada  pemodelan  ANN  hanya faktor specific  gravity dan mix  design dari  beton busa.  Pemodelan  dilakukan  menggunakan software MATLAB R2021a.

## 2. Metodologi penelitian
Analisis  yang  digunakan  merupakan  analisis kuantitas  data  dengan  menggunakan  metode  ANN. Pemodelan  dengan  ANN  dilakukan  menggunakan software MATLAB R2021a dengan metode backpropagation dan algoritma resilient backpropagation .  Pemodelan  terdiri  dari  dua  model ANN, yaitu model ANN – A dan B. Model ANN – A merupakan  pemodelan  untuk  beton  busa  tanpa tambahan  aditif  dan  model  ANN  –  B  merupakan pemodelan untuk beton busa dengan tambahan aditif batu  apung.  Data  yang  digunakan  merupakan  data specific  gravity , mix  design dan  kuat  tarik  belah beton busa yang diperoleh dari penelitian sebelumnya  yang  dilakukan  di  Laboratorium Konstruksi  dan  Bahan  Bangunan,  Jurusan  Teknik Sipil,  Universitas  Syiah  Kuala  [10]-[14].  Data tersebut dibagi menjadi 80% untuk training dan 20% untuk validasi.
Langkah  pertama  dalam  pengolahan  data  yaitu melakukan  proses  transformasi  data.  Sebelum dilakukan pelatihan, data-data input harus
ditransformasikan  terlebih  dahulu.  Karena  pada fungsi  pelatihan sigmoid , range keluaran  fungsi aktivasi sigmoid adalah [0,1]. Data dapat ditransformasikan ke interval [0,1] dengan membagi data  tersebut  dengan  nilai  maksimum.  Kemudian, dilakukan  proses  pelatihan  ( training )  menggunakan arsitektur  jaringan  ANN  dan  parameter-parameter pelatihan ( training ) yang telah ditetapkan sebelumnya.
Proses training menghasilkan  nilai output yang kemudian  digunakan  untuk  menghitung  nilai kesalahan output berdasarkan  target  yang  telah ditentukan  pada  setiap  iterasi  dengan  metode  MSE. Apabila  nilai  MSE  belum  tercapai  maka  harus dilakukan  modifikasi  pada  arsitektur  jaringan  ANN. Pada  pemodelan  ini  nilai  MSE  ditetapkan  sebesar 0,01.  Bobot  optimal  jaringan  pada  iterasi-n  atau jumlah maksimum iterasi yang ditentukan (maksimum epoch ) akan disimpan untuk selanjutnya digunakan kembali pada proses validasi.
Selanjutnya,  dilakukan  proses  validasi  untuk menguji keakuratan dari model jaringan menggunakan  model  jaringan  yang  telah  didapatkan dari  proses  pelatihan  ( training ).  Setelah  diperoleh model  ANN  yang  dapat  memprediksi  kuat  tarik belah  beton  busa  dilakukan  analisis  dengan membandingkan  hasil  prediksi  yang  didapat  melalui ANN  dan  data  sebenarnya.  Acuan  yang  dipakai untuk  melakukan  perbandingan  adalah Mean Absolute  Percentage  Error (MAPE).  Pengujian dapat dilakukan dengan persamaan berikut :
MAPE = ∑ | 𝑦 𝑖 −𝑦 𝑖 ̂ 𝑦 𝑖 | 𝑛 𝑖=1 ×100% (2-1) Keterangan : 𝑦 𝑖 = nilai aktual, dan 𝑦 𝑖 ̂ = nilai prediksi ANN
Hasil  interpretasi  nilai  MAPE  terdiri  dari  4 kategori [15] dan ditunjukkan pada Tabel 1.

## Tabel 1. Hasil Interpretasi nilai MAPE
MAPE (%) Interpretasi < 10 Peramalan sangat akurat 10 – 20 Peramalan baik 20 – 50 Peramalan layak > 50 Peramalan kurang akurat
Sumber: Lewis (1982).

## 3. Hasil dan pembahasan
Hasil  yang  didapatkan  dari  pemodelan  akan disajikan  dalam  bentuk  tabel  dan  juga  grafik. Pengolahan  data  menggunakan  ANN  dilakukan dengan  metode trial dan error hingga  diperoleh model  ANN  terbaik  yang  dapat  memprediksi  nilai kuat  tarik  belah  beton  busa.  Berdasarkan  hasil pemodelan  dibuat  perbandingan  antara  nilai  kuat tarik  belah  beton  busa  hasil  penelitian  laboratorium dan  hasil  pemodelan  ANN  pada  tahap training dan validasi .

## 3.1 Hasil training ANN
Pada  proses training ditetapkan  pola  hubungan antar neuron (arsitektur  jaringan) dan  fungsi aktivasinya  beserta  parameter  pelatihan  yang  akan digunakan.  Digunakan  fungsi  pelatihan  trainrp  dan fungsi  pembelajaran  bobot/bias  learngdm.  Fungsi aktivasi  yang  digunakan  pada hidden  layer yaitu fungsi  aktivasi logsig sedangkan  pada output  layer digunakan  fungsi  aktivasi purelin .  Proses training dilakukan  dengan  metode trial dan error ,  di  mana arsitektur jaringan yang dipilih merupakan arsitektur jaringan yang menghasilkan pemodelan dengan nilai MSE terkecil.
Proses  pelatihan  ( training )  terhadap  data input dan  target  menghasilkan  nilai  MSE  yang  dicapai serta epoch yang digunakan. Proses ini akan terhenti apabila nilai MSE, gradient , atau epochs maksimum telah  tercapai.  Berdasarkan  pola  pelatihan  tersebut dilakukan  simulasi  yang  menghasilkan  nilai  kuat tarik  belah  beton  busa  yang  selanjutnya  digunakan untuk  mengetahui  selisih  antara  hasil  penelitian laboratorium  dan  pemodelan  ANN  dari  data mix design beton busa.

## 3.1.1 Training model ANN – A
Model  ANN  –  A  merupakan  pemodelan  untuk beton  busa  dengan  campuran  semen,  air,  dan foam tanpa tambahan aditif.  Model ANN dibuat menggunakan multilayer network . Arsitektur jaringan model ANN – A dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Arsitektur jaringan model ANN – A
Model ANN ini menghasilkan nilai MSE sebesar 0,00952  pada epochs 14.  Hal  ini  menunjukkan bahwa nilai MSE telah tercapai, yaitu 0,01. MSE dan epochs maksimum yang tercapai pada model ANN – A dapat dilihat pada Gambar 2 yang berisi hubungan antara jumlah epochs (X) dan MSE (Y).

## Gambar 2. Grafik learning performance pada model ANN – A
Selisih  antara  hasil  penelitian  laboratorium  dan model ANN – A disajikan dalam Tabel 2.
Tabel 2. Selisih antara hasil laboratorium (target) dan  hasil  ANN  (output)  dari  training  model  ANN – A.
Data Kuat Tarik Belah (MPA) Selisih Persen Selisih (%) Lab ANN 1 1.072 1.066 0.006 0.53 2 1.117 1.066 0.051 4.54 3 1.047 1.066 -0.019 1.84 4 1.051 1.066 -0.015 1.44 5 1.095 1.066 0.029 2.65 6 1.027 1.066 -0.039 3.84 7 0.900 0.966 -0.066 7.32 8 1.040 0.966 0.074 7.13 9 0.970 0.966 0.004 0.42 10 1.278 1.281 -0.003 0.24 11 1.253 1.281 -0.028 2.26 12 1.316 1.281 0.035 2.64 13 1.380 1.457 -0.077 5.61 14 1.440 1.457 -0.017 1.21 15 1.520 1.457 0.063 4.11 16 1.855 1.818 0.037 1.99 17 1.819 1.818 0.001 0.04 18 2.280 2.277 0.003 0.13 19 2.190 2.277 -0.087 3.97 20 2.330 2.277 0.053 2.28 MAPE 2.71
Berdasarkan  Tabel  2  dibuat  grafik  yang menunjukkan  target, outpu t,  dan error yang dihasilkan dari training model ANN – A yang dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Grafik target, output, dan error dari training model ANN – A

## 3.1.2 Training model ANN – B
Model  ANN  –  B  merupakan  pemodelan  untuk beton  busa  dengan  campuran  semen,  air,  dan foam dengan  tambahan  aditif  batu  apung.  Model  ANN dibuat  menggunakan multilayer  network .  Arsitektur jaringan model ANN – B dapat dilihat pada Gambar 4.
Model ANN ini menghasilkan nilai MSE sebesar 0,00978  pada epochs 47.  Hal  ini  menunjukkan bahwa nilai MSE telah tercapai, yaitu 0,01. MSE dan epochs maksimum yang tercapai pada model ANN – B dapat dilihat pada Gambar 5 yang berisi hubungan antara jumlah epochs (X) dan MSE (Y)..

## Gambar 5. Grafik learning performance pada model ANN – B
Selisih  antara  hasil  penelitian  laboratorium  dan model ANN – B disajikan dalam Tabel 3.
Tabel 3. Selisih antara hasil laboratorium (target) dan  hasil  ANN  (output)  dari  training  model  ANN – B.
Data Kuat Tarik Belah (MPA) Selisih Persen Selisih (%) Lab ANN 1 2.082 2.078 0.004 0.18 2 2.117 2.078 0.038 1.81 3 1.494 1.542 -0.047 3.18 4 1.550 1.542 0.008 0.51 5 1.596 1.611 -0.015 0.93 6 1.563 1.611 -0.048 3.05 7 1.688 1.611 0.077 4.55 8 1.253 1.257 -0.004 0.36 9 1.072 1.066 0.006 0.60 10 1.213 1.208 0.005 0.43 11 2.006 2.003 0.003 0.17 12 1.985 2.003 -0.018 0.89 13 1.729 1.734 -0.005 0.28 14 1.342 1.358 -0.016 1.19 15 1.388 1.358 0.030 2.17 16 1.509 1.590 -0.081 5.38 17 1.651 1.590 0.061 3.69 18 1.628 1.629 -0.001 0.08 19 1.763 1.770 -0.007 0.41 20 2.388 2.393 -0.005 0.23 21 2.214 2.211 0.002 0.10 22 2.241 2.193 0.048 2.14 23 2.138 2.193 -0.056 2.60 24 2.003 2.008 -0.005 0.27 25 2.060 2.058 0.002 0.10 26 1.834 1.862 -0.028 1.54
-0.5 0 0.5 1 1.5 2 2.5 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 K u at Tar ik B e lah ( M PA ) Data ke- Target Output Error
27 1.897 1.862 0.035 1.83 MAPE 1.43
Berdasarkan  Tabel  3  dibuat  grafik  yang menunjukkan  target, output ,  dan error yang dihasilkan dari training model ANN – B yang dapat dilihat pada gambar 6.
Gambar 6. Grafik target, output, dan error data training model ANN – B

## 3.2 Hasil validasi ANN
Validasi model ANN dilakukan dengan menggunakan  data  validasi  dan  jaringan  yang didapatkan  pada  proses training .  Berdasarkan  hasil yang diperoleh dihitung selisih antara hasil penelitian laboratorium  dan  pemodelan  ANN.  Berikut  hasil validasi dari setiap model ANN.

## 3.2.1 Validasi model ANN – A
Selisih  antara  hasil  penelitian  laboratorium  dan pemodelan  ANN  pada  proses  validasi disajikan dalam Tabel 4.
Tabel 4. Selisih antara hasil laboratorium (target) dan  hasil  ANN  (output)  dari  validasi  model  ANN – A.
Data Kuat Tarik Belah (MPA) Selisih Persen Selisih (%) Lab ANN 1 1.342 1.539 -0.197 14.65 2 1.686 1.539 0.147 8.74 3 1.654 1.539 0.115 6.97 4 2.057 1.888 0.169 8.23 5 2.098 1.888 0.210 10.02 MAPE 9.72
Berdasarkan  Tabel  4  dibuat  grafik  yang menunjukkan  target, output ,  dan error yang dihasilkan dari validasi model ANN – A yang  dapat dilihat pada gambar 7.
Gambar 7. Grafik target, output, dan error dari validasi model ANN – A

## 3.2.2 Validasi model ANN – B
Selisih  antara  hasil  penelitian  laboratorium  dan pemodelan  ANN  pada  proses  validasi disajikan dalam Tabel 5.
Tabel 5. Selisih antara hasil laboratorium (target) dan  hasil  ANN  (output)  dari  validasi  model  ANN – B.
Data Kuat Tarik Belah (MPA) Selisih Persen Selisih (%) Lab ANN 1 2.060 1.625 0.435 21.10 2 0.956 1.041 -0.085 8.94 3 1.868 2.039 -0.172 9.19 4 1.411 1.127 0.284 20.16 5 1.943 1.550 0.393 20.22 6 1.359 1.213 0.146 10.77 7 1.862 1.849 0.013 0.71 MAPE 13.01
Berdasarkan  Tabel  5  dibuat  grafik  yang menunjukkan  target, output ,  dan error yang dihasilkan dari validasi model ANN – B yang  dapat dilihat pada gambar 8.
-0.5 0 0.5 1 1.5 2 2.5 1 2 3 4 5 K u at Tar ik B e lah ( M PA ) Data ke- Target Output Error -0.5 0 0.5 1 1.5 2 2.5 1 2 3 4 5 6 7 K u at Tar ik B e lah ( M PA ) Data ke- Target Output Error
-0.5 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 K u at Tar ik B e lah ( M PA ) Data ke- Target Output Error
Gambar 8. Grafik target, output, dan error dari validasi model ANN – B

## 3.3 Pembahasan
Nilai MSE sebagai parameter pembelajaran pada ANN telah ditetapkan sebelumnya dengan nilai yang ingin  dicapai  sebesar  0,01.  Berdasarkan  grafik learning  performance yang  diperlihatkan  pada Gambar  2  dan  Gambar 5,  diketahui  nilai  MSE  yang diinginkan  telah  tercapai.  Nilai  MSE  tersebut menunjukkan  bahwa  ANN  dapat  digunakan  untuk memprediksi  kuat  tarik  belah  beton,  di  mana semakin  kecil  nilai  MSE  maka  semakin  kecil  pula kesalahan  ( error )  pada  jaringan.  Nilai  MSE  dapat ditingkatkan  performanya  dengan  menambahkan jumlah data latih.
Nilai  kuat  tarik  belah  beton  busa  yang  diperoleh dari pemodelan ANN untuk tahap training umumnya tidak jauh berbeda dengan hasil penelitian laboratorium Pada model yang telah dibuat diperoleh nilai  MAPE training pada  model  ANN  –  A  sebesar 2,71% dan pada model ANN – B sebesar 1,43%. Ini menunjukkan  bahwa  ANN  telah  mulai  mengenali pola  hubungan  antara  data input dan output -nya. Berdasarkan  Tabel  1  diinterpretasikan  bahwa  pada tahap training model ANN – A dan B menghasilkan nilai prediksi yang sangat akurat.
Pada  tahap  validasi  diperoleh  nilai  MAPE  pada model  ANN  –  A  sebesar  9,72%  dan  13,01%  pada model ANN –  B.  Berdasarkan  Tabel  1 diinterpretasikan  bahwa  pada  tahap  validasi model ANN  –  A  menghasilkan  nilai  prediksi  yang  sangat akurat  dan  model  ANN  –  B  menghasilkan  nilai prediksi  yang  baik.  Adanya  perbedaan  hasil  antara model  ANN  dan  laboratorium  pada  proses  validasi disebabkan data input yang lebih sedikit dibandingkan data input pada proses training , karena jumlah  data input yang  digunakan  mempengaruhi keakuratan prediksi oleh ANN.
Kinerja  ANN  ditentukan  oleh  pola  hubungan antar neuron (arsitektur  jaringan),  metode  untuk menentukan  bobot  penghubung  (metode  pelatihan, learning , algoritma), dan fungsi aktivasi. Kombinasi yang  tepat  dari  ketiganya  akan  menghasilkan pembelajaran yang optimal, karenanya  perlu dilakukan trial dan error pada setiap parameter yang ada.  Setelah  dilakukan  pelatihan  dan  pengujian terhadap  pola-pola  data,  diperoleh  hasil  bahwa  tes terhadap  pola-pola  tersebut  adalah  benar  (akurat). Model  dianggap  akurat  apabila  kombinasi  fungsi aktivasi,  jenis  fungsi  pembelajaran,  jumlah neuron , dan  jumlah hidden  layer memberikan  nilai  MSE terkecil.

## 4. Kesimpulan dan Saran
4.1 Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pembahasan dapat  disimpulkan  bahwa  model  ANN  –  A  dan  B dapat digunakan untuk memprediksi kuat tarik belah beton  busa,  dengan  kriteria  pengamatan  sangat akurat  karena error yang  terjadi  di  bawah  10  %. Hasil  validasi  menunjukkan  tingkat  ketepatan prediksi  kuat  tarik  belah  beton  busa  menggunakan model  ANN  yang  dikembangkan  memiliki error pada  tahap training sebesar  2,71%  dan  1,43% berturut-turut  untuk  model  ANN  –  A  dan  B, sedangkan  pada  tahap  validasi  untuk  model  ANN  – A dan B diperoleh persentase error rata-rata sebesar 9,72% dan 13,01%.

## 4.2 Saran
Saran  penulis  terhadap  penelitian  selanjutnya, yaitu  diperlukan  lebih  banyak  data input untuk menghasilkan pemodelan dengan hasil prediksi yang lebih  baik.  Penelitian  ini  dapat  dilanjutkan  oleh peneliti  lain,  dengan  menggunakan  ANN  untuk memprediksi sifat mekanis beton lainnya.

## 5. Daftar pustaka
[1] Madandoust, R., M. Kazemmi, dan  S. Yousefi. “Analytical  Study  on  Tensile  Strength  of Concrete”. Romanian  Journal  of  Materials , Vol. 47, No. 2, pp. 204-209, 2017.
[2] Wang,  C.–K.  dan  C.G.  Salmon.  “Disain  Beton Bertulang”. Jakarta: Penerbit Erlangga, 1993.
[3] Kocak,  Y.,  E.  Gulbandilar,  dan  M.  Akcay. “Predicting the compressive strength of cement mortars  containing  FA  and  SF  by  MLPNN”. Computers  and  Concrete:  An  International Journal , Vol.15, No.5, pp.759-770, 2015.
[4] Prasad,  B.K.R.,  H.  Eskandari,  dan  B.V.V. Reddy.  “Prediction  of  compressive  strength  of SCC  and  HPC  with  high  volume  fly  ash  using ANN”. Construction  and  Building  Materials , Vol. 23, pp.117-128, 2009.
[5] Razavi, S.U.,  M.Z.  Jumaat,  dan A.H El-Shafie. “Load-deflection Analysis of CFRF strengthened RC slab using focused feedforward  time  delay  neural  network”. Concrete  Research  Letters ,  Vol.  5,  No.  3,  pp. 858-872, 2014.
[6] Abdallaa, J.A., A. Elsanosib, dan A. Abdelwahab.  “Modeling  and  simulation  of shear  resistance  of  R/C  beams  using  artificial neural  network”. Journal  of  Franklin  Institute , Vol. 344, pp. 741-56, 2007.
[7] Mashrei, M.A., N. Ab"dulrazzaq, T.Y. Abdalla, dan  M.S.  Rahman.  “Neural  Networks  model and  adaptive  neuro-fuzzy  inference  system  for predicting  the moment  capacity  of  ferrocement members”. Engineering Structures , Vol. 32, pp. 1723-1734, 2010.
[8] Sakthivel,  P.B.,  A.  Ravichandran,  dan  N. Alagumurthi.  “Modeling  and  Prediction  of Flexural  Strength  of  Hybrid  Mesh  and  Fiber Reinforced  Cement-Based  Composites  Using
Artificial  Neural  Network  (ANN)”. Int.  J.  Of GEOMATE ,  Vol.  10,  No.  1,  pp.  1623-1635, 2016.
[9] ASCE  Task  Committee  on  Application  of Artificial  Neural  Networks  in  Hydrology.
“Artificial  Neural  Networks  in  Hydrology.  II  :
Hydrology
Applications”. Journal of
Hydrologic Engineering , Vol. 5, No. 2, 2000.
[10] Fakhrizal. “Pengaruh Penggunaan Abu
Cangkang  Sawit  sebagai  Bahan  Pengisi Terhadap  Sifat  Mekanis  dan  Absorpsi  Beton Busa  (Foamed  Concrete)”.  Banda  Aceh:
Universitas Syiah Kuala, 2015.
[11] Rachmatillah,  N.A.  “Pengaruh  Penambahan Abu  Bakar  Cangkang  Sawit  Terhadap  Sifat Mekanis  dan  Absorpsi  Beton  Busa  (Foamed Concrete)”.  Banda  Aceh:  Universitas  Syiah Kuala, 2015.
[12] Masrura,  D.  “Pengaruh  Penambahan  Fly  Ash Terhadap  Sifat  Mekanis  dan  Absorpsi  Beton Busa  (Foamed  Concrete)”.  Banda  Aceh: Universitas Syiah Kuala, 2015
[13] Saputra,  F.  “Pengaruh  Penambahan  Batu Apung (Pumice) Terhadap Sifat Mekanis Beton Busa  (Foamed  Concrete)”.  Banda  Aceh: Universitas Syiah Kuala, 2010.
[14] Khalis, R. “Pengaruh Penambahan Batu Apung Terhadap  Sifat  Mekanis  Beton  Busa  (Foamed Concrete)”.  Banda  Aceh:  Universitas  Syiah Kuala, 2010.
[15] Lewis, C.D. “Industrial and Business
Forecasting  Methods”.  London:  Butterworths, 1982.