Penulis Utama : Fany A Wellianto
NIM / NIP : I0118052
×

Fany A Wellianto, 2022, Akurasi Penggunaan Metode Support Vector Machine Dalam Prediksi Penurunan Pondasi Tiang, Skripsi, Program Studi Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Sebelas Maret.

Penurunan pondasi merupakan hal yang sangat penting dipertimbangkan dalam geoteknik. Pada penelitian ini, Support Vector Machine (SVM) yang merupakan metode penelitian yang berbasis sistem kecerdasan buatan digunakan untuk memprediksi penurunan pondasi tiang.

Data Cone Penetration Test (CPT) digunakan dalam pelatihan model. Dalam data pengujian CPT yang digunakan dalam pelatihan model. Terdapat 6 parameter yang menjadi input dan output dalam pengembangan model SVM. Parameter yang menjadi input model adalah qc-tip, qc-shaft, L, D, Qu, dan P. Sedangkan parameter yang menjadi output adalah persentase penurunan/diameter (?%). Dalam pengembangan model digunakan 9 kondisi parameter C dan ? yaitu model dengan nilai C dan ? sebesar 1 dan 0,1; 1 dan 0,5; 1 dan 1; 10 dan 0,1; 10 dan 0,5; 10 dan 1; 100 dan 0,1; 100 dan 0,5; 100 dan 1.

Setelah dilakukan serangkaian training, testing dan validasi ternyata model yang paling akurat adalah model dengan C dan ? sebesar 100 dan 1 dengan nilai R2 dan RMSE sebesar 0,965 dan 0,414.

×
Penulis Utama : Fany A Wellianto
Penulis Tambahan : 1. Raden Harya Dananjaya HI, S.T., M.Eng.
2. Sutrisno, S.T, M.Sc., PhD
3.
NIM / NIP : I0118052
Tahun : 2022
Judul : Penggunaan Support Vector Machine Dalam Prediksi Penurunan Pondasi Tiang
Edisi :
Imprint : Surakarta - Fak. Teknik - 2022
Program Studi : S-1 Teknik Sipil
Kolasi :
Sumber :
Kata Kunci : Kata Kunci : Penurunan Pondasi, R-Squared, Root Mean Squared Error (RMSE), Support Vector Machine (SVM).
Jenis Dokumen : Skripsi
ISSN :
ISBN :
Link DOI / Jurnal : -
Status : Public
Pembimbing : 1. Raden Harya Dananjaya HI, S.T., M.Eng.
2. Sutrisno, S.T, M.Sc., PhD
Penguji : 1. Sutrisno, S.T, M.Sc., PhD
2. Dr. Galuh Chrismaningwang, S.T. M.T
3. Siti Nurlita Fitri, S.T., M.T
Catatan Umum :
Fakultas : Fak. Teknik
×
Halaman Awal : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
Halaman Cover : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
BAB I : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
BAB II : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
BAB III : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
BAB IV : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
BAB V : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
BAB Tambahan : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
Daftar Pustaka : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
Lampiran : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.