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 /
PNLPNL Proses dalam kegiatan belajar-mengajar bukanlah suatu pekerjaan yang mudah. Seorang guru di Sekolah akan memberikan materi pembelajarannya dengan sebaikProses dalam kegiatan belajar-mengajar bukanlah suatu pekerjaan yang mudah. Seorang guru di Sekolah akan memberikan materi pembelajarannya dengan sebaik
POLMAN BABELPOLMAN BABEL Tahap perancangan pisau pemangkas tersebut antara lain mendesain gambar dua dan tiga dimensi menggunakan AutoCAD versi 2017, membubut besi (bahan pisau)Tahap perancangan pisau pemangkas tersebut antara lain mendesain gambar dua dan tiga dimensi menggunakan AutoCAD versi 2017, membubut besi (bahan pisau)
PUBMEDIAPUBMEDIA Evaluasi dari lebih dari 80 studi yang telah melalui proses peer-review menunjukkan bahwa PEMFC mencapai 0,85 A/cm² pada 0,6V, sementara SOFC mencapaiEvaluasi dari lebih dari 80 studi yang telah melalui proses peer-review menunjukkan bahwa PEMFC mencapai 0,85 A/cm² pada 0,6V, sementara SOFC mencapai
ITNITN Hasil penelitian komposit serat pelepah salak menunjukkan kekuatan bending dan kekuatan impact mengalami peningkatan pada perlakuan alkali serat pelepahHasil penelitian komposit serat pelepah salak menunjukkan kekuatan bending dan kekuatan impact mengalami peningkatan pada perlakuan alkali serat pelepah
ITNITN Total produksi gula pada tahun 2023 diproyeksikan sebesar 79.805 ton, dengan rata-rata produksi per bulan dengan jangka waktu produksi 8 bulan dari bulanTotal produksi gula pada tahun 2023 diproyeksikan sebesar 79.805 ton, dengan rata-rata produksi per bulan dengan jangka waktu produksi 8 bulan dari bulan
ITNITN Proses pengeringan kemiri masih tradisional, membutuhkan waktu hingga 2 hari pada musim panas dan lebih dari 4 hari pada musim hujan untuk kapasitas 100Proses pengeringan kemiri masih tradisional, membutuhkan waktu hingga 2 hari pada musim panas dan lebih dari 4 hari pada musim hujan untuk kapasitas 100
ITNITN Efisiensi tertinggi dicapai pada jam 13.00 WITA dengan nilai 35,64% untuk stainless steel, 34,47% untuk galvanis, dan 32,11% untuk aluminium. PenelitianEfisiensi tertinggi dicapai pada jam 13.00 WITA dengan nilai 35,64% untuk stainless steel, 34,47% untuk galvanis, dan 32,11% untuk aluminium. Penelitian
ITNITN Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan metode eksperimental nyata, yaitu melakukan pengamatan langsung di lapangan untuk mencari data sebab akibatPenelitian ini dilakukan dengan menggunakan metode eksperimental nyata, yaitu melakukan pengamatan langsung di lapangan untuk mencari data sebab akibat
Useful /
ITNITN Penelitian ini membuktikan bahwa penambahan katalis zeolit pada gasifikasi sekam padi berpengaruh nyata terhadap karakteristik gas hasil gasifikasi (CO,Penelitian ini membuktikan bahwa penambahan katalis zeolit pada gasifikasi sekam padi berpengaruh nyata terhadap karakteristik gas hasil gasifikasi (CO,
GOMITGOMIT Kegiatan ini dilaksanakan pada bulan November 2023. Hasil menunjukkan bahwa siswa dapat memahami materi fisika abstrak dengan menggunakan bahasa yang sederhanaKegiatan ini dilaksanakan pada bulan November 2023. Hasil menunjukkan bahwa siswa dapat memahami materi fisika abstrak dengan menggunakan bahasa yang sederhana
UNIMALUNIMAL Sementara itu, untuk trafo yang diberi beban 90%, trafo akan mengalami penyusutan umur sebesar 1,44 p. u/hari sehingga memiliki sisa umur untuk beroperasiSementara itu, untuk trafo yang diberi beban 90%, trafo akan mengalami penyusutan umur sebesar 1,44 p. u/hari sehingga memiliki sisa umur untuk beroperasi
UNIMALUNIMAL Kehilangan energi pada jaringan distribusi umumnya terbagi menjadi dua, yaitu kehilangan teknis dan non‑teknis. Perhitungan kehilangan teknis pada jaringanKehilangan energi pada jaringan distribusi umumnya terbagi menjadi dua, yaitu kehilangan teknis dan non‑teknis. Perhitungan kehilangan teknis pada jaringan