Optimalisasi Beton Prategang PCI Girder pada Jembatan Perning Kloji, Mojokerto menggunakan Metode Artificial Neural Network
Abstract
Jembatan adalah sarana infrastruktur transportasi yang menghubungkan antardaerah,
sehingga dapat mempercepat waktu dan jarak tempuh dan dapat menunjang pembangunan nasional.
Jembatan Perning Kloji di Kabupaten Mojokerto Provinsi Jawa Timur berada di ruas jalan batas
Kabupaten Gresik-Mlirip. Jembatan tersebut dianggap sudah tidak layak pakai karena tergesernya
salah satu pilar akibat robohnya dinding penahan tanah, sehingga perlu dilakukan penggantian
jembatan. Jembatan eksisting Perning Kloji dengan bentang 50 meter memiliki bangunan atas
dengan tipe beton konvensional yang terdiri dari 3 (tiga) bentang dan 2 (dua) abutment akan diganti
dengan gelagar tipe Prestressed Concrete I Girder (PCI Girder). Penggantian jembatan
menggunakan PCI girder telah dilakukan oleh penyedia jasa dengan biaya Rp1.133.300.230,21.
Dari hal tersebut diperlukan metode yang tepat untuk menentukan biaya yang lebih efisien.
Perencanaan PCI girder eksisting dengan mutu beton f’c 68,60 MPa, bentang 50 m, tinggi
girder 2,1 m, dan berjumlah 8 girder. Perencanaan struktur jembatan dalam penelitian ini hanya
mencakup perhitungan PCI girder. Proses analisis dilakukan dengan software Microsoft Excel.
Dengan menggunakan beban yang sama, dilakukan pemodelan eksisting dan 150 trial sesuai dengan
syarat desain, di antaranya adalah lendutan, tegangan momen, dan tegangan geser. Kemudian
dilanjutkan dengan pemrograman ANN dengan variabel input yang digunakan, antara lain panjang
bentang, mutu beton, mutu baja, diameter strand, jumlah strand, jumlah gelagar, dan jarak antar
gelagar. Sedangkan output yang digunakan untuk pemrograman ANN adalah tinggi girder, momen,
gaya geser, dan biaya. Hasil percobaan tersebut dilanjutkan dengan pemrograman Artificial Neural
Network (ANN).
Hasil prediksi ANN dilakukan validasi kembali dan telah memenuhi syarat desain, yaitu
lendutan, tegangan momen, dan tegangan geser. Dalam penelitian ini, ANN telah digunakan untuk
memprediksi perencanaan PCI girder yang optimum terhadap respons dan biaya. Hal tersebut
dibuktikan dengan membandingkan antara hasil optimasi dengan program ANN dan desain
eksisting. Biaya desain eksisting sebesar Rp1.133.300.230,21 dan setelah dilakukan optimasi
dengan pemrograman ANN menjadi sebesar Rp 905.184.683,36 dengan selisih 20,13% lebih murah
dari jembatan eksisting. Perbandingan antara prediksi ANN dengan hasil prediksi berdasarkan
rumus empiris didapatkan error sebesar 7,56% dan dari hasil tersebut masih dalam batas aman
karena < 10%., sehingga dapat disimpulkan bahwa hasil pemodelan dari prediksi ANN lebih
optimum dibandingkan dengan eksisting.
Collections
- Civil Engineering [4247]