Syahid Fitriady, 2022, Penerapan Artificial Neural Network (ANN) dalam Memprediksi Kapasitas Dukung Fondasi Tiang, Skripsi, Program Studi Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Sebelas Maret.
Interaksi antara fondasi tiang dan tanah adalah kompleks dan tidak sepenuhnya dipahami. Hal ini telah menciptakan kekurangan dalam metode prediksi dan membatasi keberhasilan mereka dalam mencapai perkiraan yang akurat dari kapasitas tiang. Beberapa tahun terakhir banyak penelitian terkait prediksi kapasitas dukung fondasi menggunakan artificial neural network (ANN). Keuntungan dari model ANN dibandingkan metode tradisional dalam prediksi kapasitas dukung fondasi adalah kemampuan model ANN untuk menangkap hubungan nonlinier dan kompleks antara masalah dan faktor-faktor yang mempengaruhi nilai kapasitas dukung fondasi.
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan script prediksi kapasitas dukung fondasi tiang dari hasil uji CPT dan pile load test berbasis kecerdasan buatan. Metode yang digunakan adalah menganalisis hasil pengujian CPT dan pile load test dengan kombinasi faktor yang mempengaruhi kapasitas dukung fondasi. Metode yang digunakan dalam pembuatan model adalah artificial neural network (ANN), dengan pemilihan parameter hidden layer, fungsi aktivasi, dan learning rate yang mampu mengoptimalkan performa model. Model dengan performa paling baik dan valid berdasarkan metode k-folds cross validation digunakan untuk memprediksi kapasitas dukung fondasi tiang.
Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode kecerdasan buatan dengan model artificial neural network dapat diterapkan dalam memprediksi kapasitas dukung fondasi tiang. Model yang dihasilkan mampu memprediksi nilai kapasitas dukung dengan nilai R2 mencapai 0,91.
