Analisis Kebutuhan Tulangan Balok Beton Bertulang Menggunakan Metode Artificial Neural Network

Abstract

Indonesia merupakan negara dengan tingkat kerawanan gempa yang tinggi sehingga perencanaan struktur gedung bertingkat harus mempertimbangkan beban seismik secara menyeluruh. Analisis kebutuhan tulangan balok beton bertulang secara konvensional memerlukan prosedur yang panjang dan kompleks, sehingga dibutuhkan pendekatan yang lebih efisien. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model Artificial Neural Network (ANN) untuk memprediksi kebutuhan tulangan balok beton bertulang pada gedung bertingkat dengan Sistem Rangka Pemikul Momen Khusus (SRPMK) secara akurat dan efisien. Penelitian ini menggunakan 50 variasi konfigurasi bangunan gedung imajiner yang dianalisis menggunakan software ETABS, Microsoft Excel, dan AutoCAD dengan mengacu pada SNI 2847:2019, SNI 1726:2019, dan SNI 1727:2020. Analisis struktur dilakukan dengan metode Analisis Respons Spektrum (Modal Response Spectrum Analysis/MRSA) dan desain tulangan balok

meliputi tulangan longitudinal dan transversal. Dari 50 analisis diperoleh 866 pasangan data input- output yang terdiri dari 7 variabel input (SDS×Ie, SD1×Ie, jumlah lantai, tinggi balok, sisi pendek

kolom, mutu beton, dan bentang balok) serta 6 variabel output berupa luas tulangan balok (luas tulangan longitudinal tumpuan atas dan bawah, luas tulangan longitudinal lapangan atas dan bawah, serta luas tulangan transversal tumpuan dan lapangan). Dataset tersebut digunakan untuk melatih model ANN menggunakan MATLAB dengan pembagian data 70% pelatihan, 15% validasi, serta 15% pengujian. Hasil analisis menunjukkan seluruh tinjauan kinerja struktur terpenuhi, meliputi ketidakberaturan, simpangan antar tingkat, dan efek P-delta. Desain tulangan seluruh tipe balok memenuhi persyaratan lentur dan geser. Model ANN menghasilkan koefisien korelasi (R) sebesar 0,9671 untuk data pelatihan, 0,9600 untuk data validasi, dan 0,9589 untuk data pengujian, sehingga model dinyatakan memiliki akurasi dan kemampuan generalisasi yang baik dalam memprediksi kebutuhan tulangan balok beton bertulang.