Optimasi Dimensi Balok Beton Prategang Profil I untuk Jembatan Kelas B dengan Pemodelan Artificial Neural Network

RIZKA FEBRINAWATI, Akhmad Aminullah S.T., M.T., Ph.D.

2016 | Skripsi | S1 TEKNIK SIPIL

Analisis penampang awal jembatan dibutuhkan dalam perencanaan suatu jembatan. Sehingga, dibutuhkan suatu metode untuk melakukan prediksi analisis awal secara lebih cepat. Penelitian ini dilakukan untuk mendapatkan model persamaan pendekatan penampang girder I pada jembatan prategang dengan menggunakan pemodelan Artificial Neural Network. Jembatan prategang direncanakan dengan variasi bentang jembatan (L), jarak antar girder (s), kuat tekan beton (fc'), serta dimensi penampang dengan acuan tabel klasifikasi bentuk dan ukuran PCI girder PT. Wijaya Karya Beton yang digunakan sebagai input. Perhitungan ini dilakukan untuk mendapatkan nilai kapasitas momen, geser serta lendutan yang kemudian dijadikan output pada Artificial Neural Network. Penelitian menghasilkan 3 persamaan pendekatan yaitu persamaan kapasitas momen, kapasitas geser serta lendutan untuk memprediksi penampang dari bentang 20 m hingga 50 m melalui pemodelan Artificial Neural Network. Oleh karena itu, dimensi yang didapatkan melalui penelitian ini dapat digunakan sebagai perkiraan awal penampang girder.

Pre-analysis of the cross-section of the bridge is needed in the planning of a bridge. Therefore, we need a method to predict the analysis more quickly. This study was carried out to obtain an equation model approach of girder I section on a prestressed bridge using Artificial Neural Network modeling. Prestressed bridge planned in variation of bridge spans (L), the distance between girders (s), concrete compressive strength (fc'), and cross-sectional dimensions referenced by the classification table of shapes and sizes PCI girder PT. Wijaya Karya Beton and then used as input. This calculation is performed to obtain the value of the moment capacity, shear capacity and deflection which is then used as an output in Artificial Neural Network. The study resulted in three model equations, there are moment capacity, shear capacity and deflection to predict cross-section of the span of 20 m to 50 m through Artificial Neural Network modeling. Therefore, the dimensions obtained through this study can be used as an estimation of a girder cross section.

Kata Kunci : Penampang, Artificial Neural Network, Persamaan empiris, Girder