## Prediksi Sifat Mekanik Aluminium Berdasarkan Unsur Kimia Paduan Menggunakan Model Machine Learning
Prima Fierza Saputra 1 , Desmarita Leni 2 , Femi Earnestly 3 1,2,3 Jurusan Teknik Mesin, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Sumatera Barat
* Email: Prima.fierza@gmail.com

## Abstract
This  study  designs  and  compares  optimal  machine  learning  models  for  predicting  the  mechanical properties  of  alloyed  aluminum  with  code  1050  (A91050)  based  on  the  percentage  composition  of chemical elements using the software RapidMiner with decision tree and Random Forest algorithms. The aim  is  to  develop  a  data-driven  predictive  model  with  high  accuracy  to  minimize  the  need  for  physical testing on aluminum with various compositional variations. The machine learning modeling in this study involves nine input variables, comprising chemical elements such as Al, Mg, Zn, Ti, Cu, Mn, Cr, Fe, Si, and  two  output  or  target  variables,  YS  and  TS  (yield  strength  and  tensile  strength).  Additionally,  a Heatmap  correlation  is  employed  to  observe  the  correlations  between  the  chemical  elements  and  the mechanical properties of the alloyed aluminum. The comparison of these algorithms reveals that Random Forest (RF) outperforms other algorithms in predicting YS with a Mean Absolute Error (MAE) of 7.157, Root  Mean  Square  Error  (RMSE)  of  11.248,  and  a  coefficient  of  determination  (SC)  of  0.977.  On  the other  hand,  Random  Forest  (RF)  also  exhibits  better  performance  in  predicting  TS  with  an  MAE  of 29.296, RMSE of 42.382, and SC value of 0.443.
Keywords: Algorithm, Aluminium, Machine learning, Rapidminer, Tensile strength, Yield strength

## Abstrak
Studi  ini  merancang  dan  membandingkan  model  machine  learning  optimal  untuk  memprediksi  sifat mekanik aluminium paduan dengan kode 1050 (A91050) berdasarkan komposisi persentase unsur kimia aluminium  menggunakan  software  rapidminer  dengan  algoritma  decision  tree  dan  Random  Forest. Tujuannya  adalah  untuk  mengambangkan  model  prediksi  berbasis  data  yang  memiliki  akurasi  tinggi dalam  upaya  meminimalisir  pengujian  fisik  pada  aluminium  dengan  berbagai  jenis  komposisinya. Pemodelan  machine  learning  dalam  studi  ini  memiliki  sembilan  variabel  input  yang  terdiri  dari  unsur kimia  aluminium  seperti  Al,  Mg,  Zn,  Ti,  Cu,  Mn,  Cr,  Fe,  Si,  dan  dua  variabel  output  atau  target  yang terdiri  dari  YS  dan  TS.  Selain  itu,  Heatmap  correlation  digunakan  untuk  mengamati  korelasi  antara unsur-unsur  kimia  dan  sifat  mekanik  aluminium  paduan.Perbandingan  dari  algoritma-algoritma  ini menunjukkan  bahwa  Random  Forest  (RF)  memiliki  performa  lebih  baik  daripada  algoritma  lain  dalam memprediksi  YS  dengan  MAE  sebesar  7,157,  RMSE  sebesar  11,248,  dan  nilai  SC  sebesar  0,977.Di  sisi lain, Random Forest (RF) juga memiliki performa lebih baik dalam memprediksi TS dengan MAE sebesar 29,296, RMSE sebesar 42,382, dan nilai SC sebesar 0,443.
Kata kunci: Algoritma, Aluminium, Machine learning, Rapidminer, Tensile strength, Yield strength

## 1. Pendahuluan
Aluminium  merupakan  salah  satu  material yang  paling  sering  digunakan  dalam  berbagai industri  karena  memiliki  berbagai  keunggulan seperti  ringan,  tahan  korosi,  dan  mudah  diolah. Pengolahan aluminium dilakukan dengan pengecoran  dan  terbagi  menjadi  2  yaitu aluminium  murni  dan  aluminium  paduan. Perbedaannya terletak pada konsentrasi aluminiumnya  misal  aluminium  murni  bisa
memiliki  kandungan  aluminium  sampai  dengan 90%  dan  dipadu  dengan  material  lain  untuk menambah  kekuatan  mekaniknya.  Sedangkan pada  aluminium  paduan  komposisi  logam paduan  bisa  jadi  besar  pada  aluminium  itu sendiri.  Salah  satu  faktor  yang  mempengaruhi sifat  mekanik  dari  aluminium  adalah  komposisi kimia, kekuatan mekanik  pada alumunium dapat ditingkatkan  dengan  penambahan  unsur  pemadu seperti Cu, Mg, Zn, Mn, V, Fe, Si dan Ni.
Terdapat  beberapa  jenis  pengujian  mekanis untuk  menentukan  sifat  mekanik  aluminium, diantaranya  meliputi  pengujian  tarik  ( tensile test ),  pengujian  kekerasan  (hardness  test), pengujian  impak  ( impact  test )  dan  pengujian mekanik  lanjut  meliputi  pengujian  fatik  ( fatique test ),  pengujian  mulur  ( creep  test ),  pengujian frakture  ( fracture  test ),  dan  pengujian  keausan ( wear  test ).  Tujuan  uji  mekanis  pada  material adalah  untuk  mengukur  sifat-sifat  mekanis  dari material  tersebut,  seperti  kekuatan,  kekakuan, ketahanan,  dan  elastisitas.  Dengan  menguji  sifat mekanis  dari  material,  kita  dapat  menentukan apakah  material  tersebut  cocok  atau  tidak digunakan dalam aplikasi tertentu. Misalnya, jika material  diuji  dan  ditemukan  tidak  cukup  kuat, maka  material  tersebut  tidak  dapat  digunakan dalam  aplikasi  yang  membutuhkan  kekuatan tinggi.  uji  mekanis  juga  dapat  digunakan  untuk membandingkan  sifat  mekanis  dari  beberapa jenis  material  yang  berbeda,  sehingga  dapat membantu  dalam  memilih  material  yang  paling cocok  untuk  aplikasi  tertentu  sesuai  dengan manfaat dan kegunaannya. Pengujian mekanis ini tentunya  memakan  banyak  biaya  dan  waktu sehingga  mengurangi  keefisienan  dalam  proses manufaktur.
Dalam  perkembangan  yang  pesat  dari kecerdasan  buatan  (AI),  khususnya Machine Learning , banyak penelitian yang memanfaatkan data  untuk  mengurangi  pengujian  secara  fisik dan meningkatkan efisiensi dan efektivitas dalam berbagai bidang. Salah satu cara yang digunakan untuk mengolah data dan menganalisis informasi dari  berbagai  sumber  adalah  melalui platform analytics seperti RapidMiner ,  Weka,  SAS, Alteryx ,  KNIME,  dan  Python.  Dengan platform analytics tersebut, para peneliti dapat memproses data  besar  dan  menghasilkan  informasi  yang lebih  akurat,  serta  memprediksi  kemungkinan hasil  berbagai  situasi  dan  masalah.  Hal  ini membuka  peluang  baru  untuk  inovasi  dan kemajuan dalam bidang-bidang seperti manufaktur,  kesehatan,  keuangan,  dan  lain-lain.
Penelitian  oleh  Stefanus  pada  tahun  2021 menunjukkan  bahwa  proses  rekayasa  sangat membutuhkan peran komputasi untuk memperoleh akurasi dan kehandalan yang tinggi. Kompetisi  yang ketat di dunia industri  menuntut siklus desain  yang pendek yang didasarkan pada simulasi  numerik  untuk  mengurangi  pengujian prototipe  secara  fisik  dan  dapat  memprediksi proses  pengujian  dengan  data  yang  telah dihasilkan dari pengujian sebelumnya. Komputasi engineering juga  diterapkan  pada ilmu  material,  dan  ada  beberapa  referensi  yang menyebutkan  penggunaan  teknologi  berbasis kecerdasan  buatan  di  bidang  pengolahan  dan
rekayasa  logam.  David  dalam  penelitiannya tentang  Prediksi  kurva  tegangan-regang  bilinear paduan  aluminium  menggunakan  kecerdasan buatan dan big  data juga menerapkan komputasi engineering . Dalam penelitian dengan judul “Perbandingan  Alogaritma Machine  Learning Untuk Prediksi Sifat Mekanik Pada Baja Paduan Rendah” meneliti tentang prediksi  sifat mekanik baja  paduan  rendah  menggunakan Machine Learning [1].  Studi  ini  membandingkan  tiga algoritma,  yaitu  pohon  keputusan  ( Decision tree /DT),  hutan  acak  ( random  forest /RF),  dan jaringan saraf tiruan ( artificial neural network /ANN), di mana algoritma ANN memiliki  performa  yang  lebih  baik  dengan menghasilkan  nilai  RMSE  sebesar  6,187  dengan pengaturan  parameter  siklus  pelatihan  30.000, tingkat  pembelajaran 0.007, momentum 0.9, dan ukuran lapisan tersembunyi sebanyak 9.
Pada  penelitian  dengan  judul  “ Prediction  of Physical and Mechanical Properties for Metallic Materials  Selection  Using  Big  Data  and Artificial Neural Networks ”,  hasil  studi menunjukan  sebuah  jaringan  saraf  tiruan  (ANN) dibangun dengan ribuan perceptron, topologi dan koneksi ANN telah dioptimalkan untuk mempercepat  pelatihan  dan  kapasitas  prediktif ANN.  Setelah  pelatihan  yang  sesuai,  sistem mampu  membuat  prediksi  tentang  densitas material dan modulus Young dengan kepercayaan rata-rata  lebih  dari  99%  dan  98%,  masing- masing[2].
Tujuan  Penelitian  ini  adalah  merancang sebuah  pemodelan  dengan Machine  Learning menggunakan aplikasi Rapidminer dengan tujuan mengambangkan    model  prediksi  berbasis  data yang  memiliki  akurasi  tinggi  dalam  upaya meminimalisir  pengujian  fisik  pada  aluminium dengan  berbagai  jenis  komposisinya.  Pada penelitian  ini  dibatasi  hanya  untuk  menghitung nilai  Sifat  mekanik  ( yield  strength dan tensile strength )  pada  aluminium  paduan  dengan  kode 1050  (A91050).  Dalam  penelitian  ini  algoritma yang  digunakan  adalah Random  forest dan Decision tree .

## 2. Methodologi
Penelitian  ini  menggunakan  metode  Prediksi Sifat  Mekanik  Aluminium  Berdasarkan  Unsur Kimia  Paduan  Menggunakan  Model Machine Learning . Tujuannya adalah untuk
mengidentifikasi  pola,  hubungan,  dan  anomali dalam  data  serta  mendapatkan  wawasan  yang berharga  sebelum  melakukan  analisis  lebih lanjut.
Gambar 1. Diagram alir penelitian
Data  penelitian  ini  diambil  pada  periode April  2023  dari website makeitfrom.com . makeitfrom.com adalah  sebuah  database  kurasi properti  material  teknik  yang  menekankan kemudahan  perbandingan.  Situs  ini  bukanlah sekedar kumpulan data mentah, melainkan setiap bahan  yang  terdaftar  di  dalamnya  adalah  bahan generik  yang  diakui  secara  internasional.  Data yang  ada  berasal  dari  standar  yang  telah diterbitkan,  literatur  akademik,  dan  dokumentasi dari pemasok bahan.
Data  yang  tersedia  seperti  sifat  mekanik material,  komposis  kimia  ,  korosi  ,  perlakuan panas, sifat termal dan masih banyak lagi, namun pada penelitian ini data yang diambil adalah data komposisi  kimia  aluminium,  nilai  uji  tarik aluminium  (TS)  dan  kekuatan  luluh  aluminium (YS).  Data  kompoisisi  kimia  aluminium  yang diambil  pada  penelitian  ini  adalah  presentase kadar Aluminium (Al), Manganese (Mg), Zinc (Zn), Titanium (Ti), Copper (Cu), Manganese (Mn), Chromium (Cr), Ferrum (Fe), Silicium (Si) yang  dapat  dilihat  pada  tabel  1.  Pada  penelitian ini  menggunakan  dataset Aluminium  Alloy
AA1000  dengan  kode  AL  1050  dan  1060    yang berjumlah  237  data  dengan  9  data  input  serta  2 data output atau target.
Tabel 1. Statistik dataset aluminium Keterangan Tipe data Min Max Mean Mg (%) Input 0,03 0,05 0,039 Zn (%) Input 0,05 0,05 0,05 Ti (%) Input 0,03 0,03 0,03 Cu (%) Input 0,05 0,05 0,05 Mn (%) Input 0,03 0,05 0,03842 Cr (%) Input 0,05 0,05 0,05 Fe (%) Input 0,35 0,4 0,3725 Si (%) Input 0,25 0,25 0,25 Al (%) Input 99,5 99,6 99,555 YS (Mpa) Output 17 120 73,4 TS (Mpa) Output 67 140 101,45
Pada  penelitian  ini  digunakan  algoritma Decision  tree dan Random  forest menggunakan perbandingan rasio data training dan data testing sebesar  60:40,  70:30  dan  80:20.  Kemudian performa  model  yang  dilatih  dievaluasi  dengan menghitung Root Mean Squared Error (RMSE),
Mean  Absolute  Error (MAE),  dan Correlation Coefficient (R),  dari  nilai  aktual  dan  nilai prediksi dari data uji.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pemodelan dilakukan menggunakan perangkat  lunak RapidMiner .  Pemodelan  ini melibatkan  9  variabel  input  yang  mencakup unsur kimia paduan, serta 2 variabel output, yaitu YS  dan  TS.  Selanjutnya  analisis  data  dilakukan dengan  menggunakan heatmap  correlation yang terdapat  pada  gambar  2. Heatmap  correlation adalah  sebuah  visualisasi  grafik  yang  digunakan untuk  menampilkan  tingkat  korelasi  antara  dua set data atau variabel. Dalam heatmap correlation , setiap sel pada matriks dipresentasikan dengan warna yang menunjukkan  tingkat  korelasi  antara  variabel- variabel tersebut. Visualisasi
heatmap correlation menunjukkan  bahwa  unsur  Mg memiliki  korelasi  positif  tertinggi  dengan  YS, yakni  sebesar  0,620.  Kemudian,  unsur  Ti memiliki  korelasi  sebesar  0,600,  dan  unsur  Zn sebesar  0,371.  Hal  ini  menandakan  bahwa semakin tinggi kadar Mg dalam komposisi kimia paduan  aluminium  maka,  dapat  meningkatkan kekuatan yield  strength (YS).  Terkait  dengan kekuatan tensile  strength (TS),  unsur  Mg memiliki  korelasi  paling  kuat,  yaitu  0,879.  Pada urutan  kedua,  unsur  Ti  memiliki  korelasi  positif sebesar  0,752,  diikuti  oleh  unsur  Cr  sebesar 0,688,  dan  unsur  Zn  sebesar  0,450.  Hal  ini
menandakan  bahwa  semakin  tinggi  kadar  Mg dalam komposisi kimia paduan aluminium maka, dapat  meningkatkan  kekuatan Tensile  strength (TS).
Gambar 2. Heatmap correlation

## 3.1 Pemodelan Machine Learning
Untuk  memprediksi  kekuatan  tarik  dan kekuatan luluh material aluminium secara akurat, dilakukan  variasi  pengaturan  parameter  berupa maximal  depth untuk  algoritma decision  tree serta maximal  depth dan number  of  trees untuk algoritma random  forest .  Informasi  tentang variasi  parameter  pada  setiap  algoritma  dapat dilihat  pada  Tabel  2,  tabel  tersebut  mencakup dua  kolom  utama,  yaitu  kolom  pertama  yang berisi nama algoritma (DT dan RF), kolom kedua yang berisi nama parameter yang akan diberikan, dan  kolom  ketiga  yang  berisi  pengaturan parameter pada masing-masing algoritma.

## Tabel 2.
Pengaturan parameter untuk mencari algoritma terbaik No Algoritma Nama Prameter Pengaturan parameter 1. Decision tree Criterion Least square Maxima l depth 1,2,3,4,5,6,7,8,9 ,10,11,12 Ratio 60:40, 70:30, 80:20 2. Random forest Number of trees 20,40,60,80,100,120 ,140,160,180,200 Criterio n Least square Maxima l depth 1,2,3,4,5,6,7,8,9 ,10,11,12 Ratio 60:40, 70:30, 80:20
Hasil  pencarian  parameter  terbaik  ditentukan dengan  nilai  RMSE  dan  MAE  terkecil  dengan nilai SC tertinggi. Berikut adalah hasilnya:
a. Decision tree Berdasarkan hasil pemodelan Machine Learning didapatkan  nilai  maksimum  of  depth sebesar 6 dengan nilai RMSE 14,074, nilai MAE 8,629  dan  nilai  SC  0,976.  Hal  ini  dikarenakan
setelah  kenaikan  nilai  maksimum  of  depth  lebih dari 6, tidak ada kenaikan nilai RMSE, MAE dan penurunan  nilai  SC.  Dengan  begitu  dalam pengujian  algoritma Decision  tree selanjutnya diambil nilai maxsimum of depth sebesar 6.
Gambar 3. Grafik perbandingan hasil uji variasi nilai maksimum of depth algoritma Decision tree
b. Random forest
Berdasarkan hasil pemodelan Machine Learning didapatkan  nilai  maksimum  of  depth sebesar  10  dan number  of  trees sebesar  160 dengan nilai RMSE 11,327, nilai MAE 7,455 dan nilai  SC  0,984.  Dengan  begitu  dalam  pengujian algoritma Random  forest selanjutnya  diambil nilai maximum  of  depth sebesar  10  dan  nilai number of trees sebesar 160.
Gambar 4. Grafik perbandingan hasil uji variasi nilai maksimum of depth algoritma random forest
Gambar 5. Grafik perbandingan hasil uji variasi nilai number of trees algoritma random forest

## 3.2 Cross Validation
Cross Validation merupakan salah satu teknik dalam melakukan validasi model yang melibatkan  pembagian  data  menjadi  beberapa subset  atau fold [3].  Pada  setiap  iterasinya,  satu fold digunakan  sebagai  data  validasi,  sementara fold yang  lain  menjadi  data  latih.  Dalam penelitian  ini,  digunakan Cross  Validation dengan K-fold 5,  yang  berarti  data  dibagi menjadi  5  subset  yang  berbeda  dan  dilakukan  5 iterasi. Setiap iterasi menggunakan subset  secara bergantian  sebagai  data  uji  dan  subset  lainnya sebagai  data  latih.  Performa  model  dihitung menggunakan  metrik  evaluasi  seperti  MAE, RMSE,  dan  R-squared.  Setelah  5  iterasi, performa  model  pada  setiap fold diambil  rata- ratanya untuk memperoleh performa model yang konsisten  dan  stabil.  Metode K-fold    Cross Validation ini memungkinkan pengujian validitas model  prediksi  dengan  lebih  akurat  dan  reliabel karena memperhitungkan variasi data pada setiap fold .
Gambar 6. Perbandingan performa algoritma Random forest dan Decision tree pada prediksi TS
Gambar 7. Perbandingan performa algoritma Random forest dan Decision tree pada prediksi YS

## 3.3 Evaluasi model
Evaluasi  model  bertujuan  untuk  menilai sejauh  mana  kualitas  model  yang  dihasilkan dalam  melakukan  prediksi.  Berdasarkan  hasil pemodelan dengan membandingkan dua algoritma,  ditemukan  bahwa  algoritma Random forest dengan  perbandingan  70:30  menunjukkan performa  yang  lebih  baik  dalam  memprediksi nilai yield  strength dan tensile  strength dibandingkan dengan algoritma Decision tree .
Gambar 8. Grafik perbandingan data prediksi nilai tensile strength dengan data aktual menggunakan algoritma Random forest rasio 70:30
Gambar 9. Grafik perbandingan data prediksi nilai tensile strength dengan data aktual menggunakan algoritma Decision tree rasio 70:30
Gambar 10. Grafik perbandingan data prediksi nilai yield strength dengan data aktual menggunakan algoritma Random forest rasio 70:3
Gambar 11. Grafik perbandingan data prediksi nilai yield strength dengan data aktual menggunakan algoritma
Decision tree rasio 70:30

## 4. Simpulan
Dari penelitian yang telah dilakukan mengenai  prediksi  sifat  mekanik  aluminium berdasarkan  unsur  kimia  paduan  menggunakan model Machine  Learning dapat  disimpulkan sebagai berikut:
1. Heatmap  correlation mampu  memberikan informasi  hubungan  korelasi  antara  unsur kimia  paduan  aluminium  dengan  sifat mekanik  aluminium  seperti Yield  strength (YS) dan Tensile strength (TS).
2. Hasil  prediksi  nilai yield  strength terbesar diperoleh dari hasil pengujian model algoritma Random  forest dengan  parameter maximum  of  depth sebesar  10, number  of trees sebesar  160  dan  rasio  perbandingan sebesar  70:30.  Diikuti  dengan  nilai  RMSE sebesar  11,248,  MAE  sebesar  7,157  dan  SC sebesar 0,977.
3. Hasil  prediksi  nilai tensile  strength terbesar diperoleh dari hasil pengujian model algoritma Random  forest dengan  parameter maximum  of  depth  sebesar  10, number  of trees sebesar  160  dan  rasio  perbandingan sebesar  70:30.  Diikuti  dengan  nilai  RMSE sebesar 42,382, MAE sebesar 29,296 dan SC sebesar 0,443.

## Daftar Pustaka
[1] A.  Desmarita  leni,  Yuda  perdana kusuma, Ruzita sumiati, Muchlisinalahuddin, “Perbandingan Alogaritma  Machine  Learning  Untuk
Prediksi  Sifat  Mekanik  Pada  Baja Paduan  Rendah,” J.  Rekayasa  Mater.
Manufaktur dan Energi , vol. 2, no. 2, pp.
131–139, 2019.
[2] D.  Merayo,  A.  Rodriguez-Prieto,  and  A. M. Camacho, “Prediction of Physical and
Mechanical Properties for Metallic Materials  Selection  Using  Big  Data  and Artificial  Neural  Networks,” IEEE Access ,  vol.  8,  pp.  13444–13456,  2020,
doi: 10.1109/ACCESS.2020.2965769.
[3] A.  I.  Kusumarini,  P.  A.  Hogantara,  M. Fadhlurohman,  and  S.  K.  .  M.  K.  Nurul
Chamidah,  “Perbandingan  Algoritma
Random  Forest,  Naive  Bayes,  Dan Decision  Tree  Dengan  Oversampling Untuk  Klasifikasi  Bakteri  E.Coli,” Pros. Semin. Nas. Mhs. Bid. Ilmu Komput. dan Apl. , vol. 2, no. 1, pp. 792–799, 2021.