Perpustakaan Digital ITB

Paduan baja tahan karat austenitik merupakan jenis baja tahan karat yang paling banyak digunakan karena memiliki ketahanan korosi yang baik, perayapan pada suhu tinggi, impact resistance pada suhu rendah, dan workability yang baik. Paduan ini biasanya digunakan pada reaktor kimia, heat exchanger, serta pemanfaatan lainnya. Kegagalan material pada salah satu pemanfaatannya dapat disebabkan oleh kombinasi paparan suhu tinggi dan beban mekanik. Tantangan saat ini adalah bagaimana mendesain sifat baja yang diinginkan untuk meringankan waktu eksperimen dan biaya pengembangan paduan. Sebagai alternatif, digunakan metode artificial intelligence. Dalam penelitian ini, pengaruh unsur pemadu dan suhu pengujian terhadap sifat mekanik paduan berbasis Fe-18Cr-12Ni-Nb dipelajari dengan metode pemodelan artificial neural network. Serangkaian pemodelan artificial neural network telah dilakukan untuk mempelajari pengaruh unsur pemadu (16 unsur) dan suhu pengujian sebagai input terhadap sifat mekanik paduan berbasis Fe-18Cr-12Ni-Nb berupa Yield Strength, Ultimate Tensile Strength, %Elongation, dan %Reduction of Area sebagai output. Tahap pemodelan diawali dengan pencarian database sifat mekanik paduan berbasis Fe-18Cr-12Ni-Nb yang diperoleh dari NIMS (Jepang), lalu data tersebut dibagi menjadi train data dan test data. Pemodelan dilakukan pada software MATLAB R2019b dengan parameter pemodelan tertentu lalu jumlah neuron dan lapisan tersembunyi optimalnya ditentukan. Importansi dari tiap variabel input (i) unsur pemadu dan (ii) suhu operasi ditentukan dengan metode index of relative importance (IRI). Program Graphical User Interface (GUI) sederhana dibuat untuk memudahkan pengguna melakukan simulasi penentuan sifat mekanik paduan Fe- 18Cr-12Ni-Nb berdasarkan input tertentu. Dari hasil pemodelan menunjukkan bahwa model arsitektur ANN yang optimal untuk penentuan sifat mekanik YS dan %RA adalah 17-13-13-1 dan untuk penentuan sifat mekanik UTS dan %EL adalah 17-12-12-1. Nilai MAPE rata-rata yang diperoleh untuk penentuan sifat mekanik YS, UTS, %EL, dan %RA berturutturut adalah 2,9977; 0,7879; 2,9528; 1,8297 dan tergolong pada kategori highly accurate. Pengaruh unsur pemadu terhadap sifat mekanik menggunakan metode IRI belum dapat ditentukan karena masih membutuhkan data yang lebih data untuk memvalidasi korelasinya. Pengaruh suhu pengujian terhadap sifat mekanik dengan pemodelan ANN sudah cukup baik trennya sesuai data sebenarnya walaupun masih terdapat galat. Prediksi nilai sifat mekanik dapat dilakukan secara lebih cepat pada program Graphical User Interface sehingga dianggap lebih time efficiency.