Penulis Utama : Damian Paska Santyo Brahman
NIM / NIP : I0118039
×

Damian Paska Santyo Brahman, 2022, Penggunaan Artificial Neural Network (ANN) Untuk Memprediksi Penurunan Pada Fondasi Tiang, Skripsi, Program Studi Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Sebelas Maret.

Dalam beberapa tahun terakhir artificial neural network telah diterapkan pada banyak masalah geoteknik. Berhubungan dengan desain fondasi tiang, prediksi penurunan tiang yang akurat diperlukan untuk memastikan kinerja struktural yang sesuai.

Pada penelitian ini bertujuan untuk membangun model ANN untuk memprediksi penurunan tiang berdasarkan data uji CPT. Data yang diperoleh dari literatur, digunakan untuk mengembangkan model. Selain itu dalam penelitian ini membahas parameter terbaik untuk mendapatkan model yang optimal. Akhirnya pada penelitian ini membandingkan prediksi yang diperoleh ANN dengan static load test di lapangan dengan metode validasi menggunakan k-fold cross validation. Hasil Uji mendapatkan hasil R2 terbaik dengan nilai 0,90.

×
Penulis Utama : Damian Paska Santyo Brahman
Penulis Tambahan : -
NIM / NIP : I0118039
Tahun : 2022
Judul : PENGGUNAAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK (ANN) UNTUK MEMPREDIKSI LOAD-SETTLEMENT CURVE PADA FONDASI TIANG
Edisi :
Imprint : Surakarta - Fak. Teknik - 2022
Program Studi : S-1 Teknik Sipil
Kolasi :
Sumber :
Kata Kunci : ANN, CPT, fondasi tiang, load-settlement curve, penurunan
Jenis Dokumen : Skripsi
ISSN :
ISBN :
Link DOI / Jurnal : -
Status : Public
Pembimbing : 1. Raden Harya Dananjaya H. I., S.T, M.Eng.
2. Sutrisno, S.T., M.Sc., Ph.D.
Penguji : 1. Dr. Galuh Chrismaningwang, S.T, M.T.
2. Raymundus Lulus Lambang Govinda Hidayat, 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.