PNLPNL
Jurnal PolimesinJurnal PolimesinModel pembelajaran mesin secara luas digunakan untuk memprediksi sifat mekanik logam aluminium. Namun, akurasinya sering terhambat oleh kekurangan data uji tarik berkualitas tinggi, karena pengumpulan data eksperimental mahal dan memakan waktu. Untuk mengatasi keterbatasan ini, penelitian ini menggunakan Jaringan Adversarial Generatif (GAN) untuk menghasilkan data sintetis uji tarik untuk paduan aluminium, meningkatkan akurasi model prediktif. Dataset terdiri dari 200 sampel nyata yang berisi komposisi sembilan unsur kimia dan dua sifat mekanik—Tegangan Yield (YS) dan Tegangan Tarik Maksimum (UTS). Model GAN yang dilatih digunakan untuk menghasilkan 1.000 sampel sintetis, yang kesamaan statistiknya dengan dataset asli divalidasi menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov (KS) dan analisis korelasi Pearson. Hasil menunjukkan bahwa semua variabel sintetis mempertahankan distribusi dan pola korelasi yang mirip dengan dataset asli. Untuk mengevaluasi dampak data sintetis terhadap akurasi prediksi, tiga algoritma pembelajaran mesin—Random Forest Regressor (RF), Gradient Boosting Regressor (GBR), dan Ada Boost Regressor (ABR)—diuji di bawah dua skema pelatihan: (1) data sintetis untuk pelatihan dan data nyata untuk pengujian, serta (2) data nyata untuk pelatihan dan pengujian. Model RF menunjukkan peningkatan terbesar dalam prediksi UTS, dengan penurunan 38,3% dan 46,3% dalam Mean Absolute Error (MAE) dan Root Mean Square Error (RMSE), masing-masing. Model GBR menunjukkan peningkatan signifikan dalam prediksi YS, dengan penurunan MAE dan RMSE sebesar 22,5% dan 28,3%. Hasil ini menunjukkan bahwa data sintetis yang dihasilkan oleh GAN sangat efektif dalam meningkatkan prediksi pembelajaran mesin sifat paduan aluminium, terutama ketika data eksperimental terbatas.
Penelitian ini menunjukkan bahwa GAN dapat secara efektif menghasilkan data uji tarik sintetis, secara signifikan meningkatkan akurasi model pembelajaran mesin untuk memprediksi sifat mekanik paduan aluminium.Data yang dihasilkan sangat mirip dengan dataset asli dalam distribusi statistik dan pola korelasi, seperti yang diverifikasi oleh uji KS dan analisis korelasi Pearson.Model pembelajaran mesin yang dilatih dengan data sintetis menunjukkan peningkatan akurasi yang signifikan, terutama pada prediksi UTS dan YS.Temuan ini menunjukkan potensi data sintetis yang dihasilkan oleh GAN untuk mengatasi tantangan kekurangan data dalam ilmu material, memungkinkan prediksi berbasis pembelajaran mesin yang lebih andal dan efisien.
Untuk mengembangkan penelitian lanjutan, pertama, peneliti dapat mengeksplorasi variasi arsitektur GAN lainnya, seperti Conditional GAN atau Wasserstein GAN, untuk meningkatkan kualitas data sintetis yang dihasilkan. Kedua, validasi data sintetis dengan eksperimen fisik harus dilakukan untuk memastikan bahwa prediksi berbasis data sintetis tetap akurat dalam konteks dunia nyata. Ketiga, pendekatan ini dapat diterapkan pada material lain selain paduan aluminium, seperti baja atau komposit, untuk memperluas penerapan metode ini dalam industri material. Dengan menggabungkan GAN dengan teknik optimisasi parameter lainnya, peneliti juga dapat mengidentifikasi kombinasi komposisi kimia yang optimal untuk mencapai sifat mekanik tertentu. Selain itu, penggunaan data sintetis dalam pengambilan keputusan desain material bisa dikembangkan lebih lanjut dengan integrasi ke dalam sistem otomasi industri.
- Prediction Modeling of Low Alloy Steel Based on Chemical Composition and Heat Treatment Using Artificial... doi.org/10.30811/Jpl.V21i5.3896Prediction Modeling of Low Alloy Steel Based on Chemical Composition and Heat Treatment Using Artificial doi 10 30811 Jpl V21i5 3896
- Fake It Till You Make It: Guidelines for Effective Synthetic Data Generation. fake till guidelines effective... mdpi.com/2076-3417/11/5/2158Fake It Till You Make It Guidelines for Effective Synthetic Data Generation fake till guidelines effective mdpi 2076 3417 11 5 2158
| File size | 896.36 KB |
| Pages | 10 |
| DMCA | Report |
Related /
LLDIKTI10LLDIKTI10 Penelitian ini menggunakan pendekatan studi kasus. Proses perancangan aplikasi dimulai dengan menganalisis serta mempelajari transaksi yang ada pada mitraPenelitian ini menggunakan pendekatan studi kasus. Proses perancangan aplikasi dimulai dengan menganalisis serta mempelajari transaksi yang ada pada mitra
PELITABANGSAPELITABANGSA Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa sistem PerpusPinjam.id mampu meningkatkan efisiensi pengelolaan perpustakaan, meminimalkan kesalahan pencatatan,Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa sistem PerpusPinjam.id mampu meningkatkan efisiensi pengelolaan perpustakaan, meminimalkan kesalahan pencatatan,
UNISMUH PALUUNISMUH PALU Studi ini menggunakan desain quasi-eksperimental post-test control group yang dilakukan di berbagai pengaturan perawatan kesehatan primer di Sulawesi selamaStudi ini menggunakan desain quasi-eksperimental post-test control group yang dilakukan di berbagai pengaturan perawatan kesehatan primer di Sulawesi selama
PELITABANGSAPELITABANGSA Penerapan zonasi terstruktur, orientasi bangunan terhadap angin dan laut, penggunaan material lokal, serta strategi ventilasi alami menjadi elemen utamaPenerapan zonasi terstruktur, orientasi bangunan terhadap angin dan laut, penggunaan material lokal, serta strategi ventilasi alami menjadi elemen utama
PANDAWANPANDAWAN Disarankan agar penelitian lanjutan mensimulasi atau menguji coba model ini untuk evaluasi dan implementasi praktis. Penelitian ini mengembangkan kerangkaDisarankan agar penelitian lanjutan mensimulasi atau menguji coba model ini untuk evaluasi dan implementasi praktis. Penelitian ini mengembangkan kerangka
UMUSUMUS Sistem dikembangkan menggunakan Python untuk tahap pra-pemrosesan. Proses analisis mencakup seleksi data, pembersihan, transformasi, klasifikasi denganSistem dikembangkan menggunakan Python untuk tahap pra-pemrosesan. Proses analisis mencakup seleksi data, pembersihan, transformasi, klasifikasi dengan
LLDIKTI10LLDIKTI10 Teknik pengumpulan datanya dilakukan dengan wawancara dan kuisioner dengan narasumber yang telah ditentukan sesuai dengan domain dan Control ObjectiveTeknik pengumpulan datanya dilakukan dengan wawancara dan kuisioner dengan narasumber yang telah ditentukan sesuai dengan domain dan Control Objective
UNIKOMUNIKOM Pada lingkungan narrow metode hybrid sampling menghasilkan waktu komputasi 24,52 detik lebih cepat bila dibandingkan dengan metode random sampling. PadaPada lingkungan narrow metode hybrid sampling menghasilkan waktu komputasi 24,52 detik lebih cepat bila dibandingkan dengan metode random sampling. Pada
Useful /
PANDAWANPANDAWAN Hasilnya mengungkapkan bahwa platform cloud tradisional memberikan kinerja yang stabil, latensi rendah, dan ketersediaan tinggi, sehingga cocok untuk aplikasiHasilnya mengungkapkan bahwa platform cloud tradisional memberikan kinerja yang stabil, latensi rendah, dan ketersediaan tinggi, sehingga cocok untuk aplikasi
PANDAWANPANDAWAN The study employs a literature review and technical architecture design for a blockchain-integrated FL system. The results indicate that blockchain implementationThe study employs a literature review and technical architecture design for a blockchain-integrated FL system. The results indicate that blockchain implementation
PANDAWANPANDAWAN The results reveal that blockchain implementation significantly improves data transparency, reduces information asymmetry, and enhances trust across differentThe results reveal that blockchain implementation significantly improves data transparency, reduces information asymmetry, and enhances trust across different
LLDIKTI10LLDIKTI10 Dalam suatu instansi atau perusahaan diperlukan pengelolaan surat yang baik, teratur, terarah, terstruktur dan tertata dengan baik. Banyaknya surat masukDalam suatu instansi atau perusahaan diperlukan pengelolaan surat yang baik, teratur, terarah, terstruktur dan tertata dengan baik. Banyaknya surat masuk