Implementasi Optical Backpropagation Neural Network Untuk Menentukan Kuat Tekan dan Setting Time Beton Pada Kasus Self Compacting Concrete
| Main Author: | Lutfi, Moch |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2011
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/152887/1/051100590.pdf http://repository.ub.ac.id/152887/ |
Daftar Isi:
- Self Compacting Concrete (SCC) merupakan alternatif dari beton konvensional yang cenderung lebih mahal. Belum adanya formula khusus untuk menentukan campuran yang memiliki kuat tekan dan setting time tertentu sehingga untuk menentukan kuat tekan dan setting time diperlukan uji laboratorium yang mahal. Untuk mengatasi hal itu digunakanlah jaringan syaraf tiruan (JST) propagasi balik untuk menentukan kuat tekan dan setting time dari data yang sudah diuji di laboratorium. Namun JST propagasi balik masih lambat dan masih bisa terjebak pada solusi lokal. Salah satu solusinya yaitu Optical Backpropagation Neural Network (OBPNN). Penelitian dilakukan untuk mengimplementasikan OBPNN untuk menentukan kuat tekan dan setting time beton SCC serta untuk mengetahui pengaruh jumlah hidden neuron dan learning rate terhadap keakuratan dan kecepatan training OBPNN. Pada penelitian ini pengujian dilakukan dengan satu hidden layer dengan jumlah hidden neuron berkisar 6 sampai 12 dan learning rate 0.1 sampai 1. Hasil training error yang mampu dicapai yaitu 2,5% dengan lama training 1.8 detik. Selain itu hasil validasi dengan dataset yang berbeda diperoleh error sebesar 5,8%. Hal ini menunjukkan bahwa OBPNN mampu menghasilkan error yang cukup kecil dalam waktu yang singkat.