Pengklasifikasian Jenis Tanah Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Dengan Algoritma Backpropagation

Abstract

Pengklasifikasian jenis tanah menggunakan alat sondir masih sulit mengenali beberapa jenis tanah yang berbeda-beda tapi mempunyai sifat yang serupa ke dalam kelompok-kelompok dan subkelompok-subkelompok berdasarkan pemakaiannya. Dalam penelitian tanah diklasifikasikan ke dalam jenis gravel, sand, slit/sloam, clay, heavy clay, dan peat. Variabel-variabel yang digunakan dalam klasifikasi ini adalah Kedalaman, qc, Jumlah Hambatan (JH), Perlawanan Gesek, Hambatan Pelekat (HP), Jumlah Hambatan Pelekat (JHP), Hambatan Setempat (HS), Friction Ratio (Rf) dan deskripsi tanah. Data dalam pengklasifikasian adalah data proyek Ruas Jalan Pontianak-Tayan . Ada 150 data yang terdiri dari data training dan data testing berdasarkan data penyelidikan lapangan dengan alat sondir. Dalam penelitian ini, klasifikasi dilakukan menggunakan jaringan syaraf tiruan Backpropagation dengan perangkat lunak (software) WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis) 3.5.7. Hasil terbaik yang diperoleh dengan parameter jumlah neuron hidden layer 10 ; learning rate 0,05 ; momentum 0,2 ; dan maksimum iterasi 5000 adalah 88 %.