Main Article Content
Abstract
Dalam bidang industri khususnya dalam pembangunan instalasi nuklir merupakan suatu hal yang penting untuk mengetahui kondisi bahan atau material yang digunakan. Terdapat beberapa macam perubahan dari bahan yang digunakan diantaranya akibat umur, temperatur serta efek radiasi. Pemodelan dan simulasi merupakan salah satu cara membantu mendukung suatu keputusan yang diberikan untuk mengetahui apakah perubahan suatu bahan diakibatkan pengaruh umur, temperatur tinggi maupun efek radiasi. Pengenalan pola dari perubahan bahan berbasis kecerdasan buatan diharapkan dapat membantu para ahli yang menekuni masalah instalasi nuklir. Terdapat bermacam-macam bahan yang digunakan dan terdapat pula beberapa jenis instalasi nuklir. Pengamatan bahan menggunakan beberapa alat laboratorium. Mikrostruktur bahan diperoleh diantaranya dengan Tranmission Electron Microscopy (TEM) dan struktur polanya dikonversi dengan pengolahan citra. Untuk menentukan karakteristik pola tersebut, dianalisis dengan prinsipal komponen. Pemodelan berbasis kecerdasan buatan merupakan pembelajaran dan adaptasi suatu obyek pada sistim jaringan syaraf. Metoda Perceptron dan Back Propagation merupakan salah satu metoda pembelajaran dengan pengawasan pada sistem jaringan syaraf. Dalam hal ini dipilih metoda perceptron yang sesuai dalam kasus ini. Diperlukan rancangan spesifikasi dalam sistim jaringan syaraf untuk identifikasi yang terdiri dari sekumpulan neuron dan input yang diperlukan. Spesifikasi digunakan untuk membedakan klasifikasi pada pengenalan pola perubahan bahan yang diakibatkan umur, temperatur, efek radiasi atau yang belum mengalami perubahan. Dalam pembelajaran dan pelatihan data diambil beberapa data contoh, kemudian dilakukan simulasi. Proses pengenalan pola secara keseluruhan menggunakan MATLAB.
Kata Kunci : Bahan, Efek Radiasi, Pengenalan Pola.