Perpustakaan Digital ITB

Paduan Mo-Si-B merupakan material temperatur tinggi yang dapat menjadi salah satu kandidat material penyusun turbine jet engine karena memiliki ketahanan oksidasi yang baik. Penelitian terkait perilaku oksidasi temperatur tinggi paduan Mo-Si-B sudah banyak dilakukan secara eksperimental yang membutuhkan waktu dan biaya tidak sedikit dalam pengembangannya. Diperlukan metode untuk mempercepat pengembangan paduan Mo-Si-B sebagai material penyusun turbine jet engine. Untuk itu penelitian ini berfokus kepada prediksi laju oksidasi paduan Mo-Si-B menggunakan pembelajaran mesin yang akan menjadi acuan dalam melakukan eksperimen pengujian oksidasi paduan Mo-Si-B. Pembelajaran mesin ini menggunakan algoritma random forest regressor dengan library lolopy learners dan dioptimasi menggunakan feature engineering. Hasil dari penelitian ini didapatkan akurasi model pembelajaran mesin menggunakan random forest regressor dengan R-squared dan MAE sebesar 0,912 dan 1,02. Prediksi laju oksidasi Mo-Si-B menggunakan model tersebut juga mendekati tren aktualnya yaitu terdapat penurunan laju oksidasi seiring bertambahnya komposisi B dan Si. Didapatkan juga fitur baru yang memiliki pengaruh terhadap laju oksidasi paduan Mo-Si-B yaitu entropi pencampuran.