Prediction of Wave-induced Liquefaction using Artificial Neural Network and Wide Genetic Algorithm - Kristianto, Dwi; Fatichah, Chastine; Amaliah, Bilqis; Sambodho, Kriyo (Lontar Komputer : Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi, 2017)
Kerumitan solusi analitis dan numerik untuk pemodelan likuafaksi, pengujian laboratorium yang berulang dan observasi lapangan yang mahal, telah membuka peluang untuk mengembangkan pemodelan prediksi likuafaksi induksi gelombang yang sederhana, praktis, murah dan valid. Dalam studi ini, pemodelan regresi Artificial Neural Network (ANN) digunakan untuk memprediksi kedalaman likuafaksi. Pelatihan ANN menggunakan Genetic Algorithm (GA) yang telah dimodifikasi yang disebut sebagai Wide GA (WGA). WGA bertujuan untuk meningkatkan akurasi prediksi ANN dan terhindar dari kelemahan Back Propagation seperti konvergensi dini dan local optimum. WGA juga bertujuan untuk menghindari kelemahan GA yaitu keragaman populasi yang rendah dan cakupan pencarian sempit. Operasi kunci WGA yang Wide Tournament Selection, Multi-Parent BLX-? Crossover, Agregate Mate Pool Mutation dan Direct Fresh Mutation-Crossover. Akurasi prediksi ANN diukur dengan Median APE (MdAPE). Solusi global optimum WGA adalah konfigurasi bobot koneksi ANN yang terbaik dengan MdAPE terkecil.
Keywords: Wave-induced Liquefaction, Prediction of Soil Liquefaction, Wide Genetic Algorithm, Artificial Neural Network, Back Propagation