How to cite: Jaka  Fajar  Fatriansyah,  Donanta  Dhaneswara,  Muthia  Hanifa,  Fernanda  Hartoyo,  Agrin  Febrian Pradana,  Muhammad  Anis,  Andrian  Fauzi  (2023) Perancangan  Program  Pengestimasi  Probabilitas Kegagalan Peralatan Penukar Panas Akibat Korosi Seragam Berbasis Deep Neural Network , 8 (3), http://dx.doi.org/10.36418/syntax-literate.v8i3.11486
E-ISSN: 2548-1398 Published by: Ridwan Institute
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia p–ISSN: 2541-0849 e-ISSN: 2548-1398
Vol. 8, No.03, Maret 2023

## PERANCANGAN PROGRAM PENGESTIMASI PROBABILITAS KEGAGALAN PERALATAN PENUKAR PANAS AKIBAT KOROSI SERAGAM BERBASIS DEEP NEURAL NETWORK
Jaka Fajar Fatriansyah, Donanta Dhaneswara, Muthia Hanifa, Fernanda Hartoyo, Agrin Febrian Pradana, Muhammad Anis, Andrian Fauzi
Department  of  Metallurgical  and  Materials  Engineering,  Faculty  of  Engineering,  Universitas Indonesia, Indonesia
Kedeputian Bidang Pembangunan Manusia dan Kebudayaan Sekretariat Kabinet RI, Jl. Veteran No.18, Gambir, Jakarta Pusat, 10110, Indonesia Corresponding author: donanta.dhaneswara@ui.ac.id

## Abstrak
Meningkatnya standar keamanan dan ketatnya persaingan antar perusahaan meningkatkan kebutuhan bagi suatu perusahan untuk mengendalikan kegagalan pada peralatan. Inspeksi secara  teratur  dilakukan  sebagai  bagian  dari  rangkaian  pemeliharaan  dan  manajemen integritas  peralatan.  Dalam  merencanakan  dan  melakukan  inspeksi,  diperlukan  strategi yang tepat agar inspeksi yang dilakukan tepat sasaran dan sesuai dengan kebutuhan. Risk- based  inspection merupakan  teknik  pengambilan  keputusan  dalam  perencanaan pemeliharaan  yang  berdasar  pada  risiko.  Pada  saat  ini,  penggunaan  metode-metode kecerdasan  buatan  untuk  kegiatan  penilaian  risiko,  pemodelan  konsekuensi,  dan perencanaan pemeliharaan telah dilakukan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan suatu  program  yang  memanfaatkan  pembelajaran  mesin  dan  kecerdasan  buatan  untuk melakukan penilaian salah satu komponen risiko yaitu probabilitas kegagalan ( Probability of Failure , PoF) pada bagian cangkang dalam peralatan penukar panas menggunakan deep learning . Model ini dapat membantu operator yang bekerja di bidang minyak dan gas untuk menentukan tingkatan  risiko sehingga inspeksi dapat dilakukan dengan  lebih  efisien dan terarah.  Penelitian  ini  menghasilkan  sebuah  program  dan  disain  program  pembelajaran mesin berbasis deep learning yang digunakan untuk memprediksi risiko kegagalan akibat korosi seragam pada peralatan sisi dalam cangkang peralatan penukar panas cangkang dan buluh ( shell-and-tube heat exchanger ) berdasarkan standar API 581 dengan akurasi sebesar 89%  yang  didapatkan  dengan  parameter-parameter  diantaranya learning  rate sebesar 0.001, epoch sebesar 150, random state sebesar 60, tiga hidden layer , dan test size sebesar 0.2 .
Kata kunci: Inspeksi, Inspeksi Berbasis Risiko, pembelajaran mendalam, penukar panas, korosi seragam

## Abstract
Increasing  regulations  and  safety  standards  along  with  competition  among  companies increase  the  need  for  a  company  to  control  and predict  failure  on  equipments.  Planned inspections  are  carried  out  as  a  part  of  equipments’  maintenance  and  integrity management. Appropriate strategies are needed in planning and performing inspections so that the inspections are performed in an efficient manner according to the equipments’
needs.  Risk-based  inspection  is  a  decision-making  technique  in  maintenance  planning which is based on the risk of each equipment. In recent years, incorporation of artificial intelligence  methods  for  risk  assessment,  consequence  modelling,  and  maintenance planning  has  been  carried  out.  This  research  aims  to  develop  a  program  which  utilizes machine  learning  and  artificial  intelligence  to  perform  assessment  on  one  of  the components  of  risk,  namely  the  Probability  of  Failure  (PoF),  of  a  shell-and-tube  heat exchanger’s inner shell component by using deep learning methods. This model may help operators working in oil and gas field to determine risk levels so that inspections can be done efficiently. This research produced a deep learning-based machine learning program and program design used to predict the risk of failure caused by uniform corrosion on the inner shell component in shell-and-tube heat exchangers based on API RBI 581 standards, yielding  accuracy  of  89%  which  is  obtained using  the  following  parameters;  a  learning rate of 0.001, an epoch of 150, random state of 60, three hidden layers, and a test size of 0.2.
Keywords: Inspection, Risk-Based Inspection, deep learning, heat exchanger, uniform corrosion

## Pendahuluan
Peralatan Penukar panas adalah alat yang digunakan untuk memindahkan energi termal  melalui  suatu  permukaan  perpindahan  panas  dari  satu  fluida  ke  fluida  kedua dengan  temperatur  yang  lebih  rendah  (Faes,  et  al.,  2019).  Peralatan  Penukar  panas memiliki aplikasi industri dan domestik yang luas. Berbagai jenis peralatan penukar panas telah  dikembangkan  untuk  penggunaan  dalam  pembangkit  listrik  tenaga  uap,  pabrik- pabrik pemrosesan kimia, sistem AC dalam bangunan, sistem energi kendaraan, dan unit pendingin (Zohuri, 2017).
Kegagalan  yang  umum  dijumpai  pada  dalam  industri  minyak  dan  gas  korosi. Korosi  merupakan  suatu  kegagalan  yang  dijumpai  akibat  pengikisan  pada  dinding peralatan  penukar  panas  hingga  dapat menyebabkan  kebocoran.  Meningkatnya  standar keamanan dan ketatnya persaingan antar perusahaan meningkatkan kebutuhan bagi suatu perusahan  untuk  mengendalikan  kegagalan  pada  peralatan  (Bhatia,  Khan,  Patel,  & Abbassi,  2019).  Kegagalan  peralatan  merupakan  salah  satu  penyebab  terjadinya kecelakaan dan hal-hal tidak diinginkan lainnya, seperti ledakan, kebakaran, dan lain-lain (Rachman & Ratnayake, 2019).
Salah  satu  cara  untuk  menanggulangi  kegagalan  adalah  dengan  melakukan inspeksi pada peralatan. Inspeksi yang dilakukan membutuhkan biaya dan sumber daya yang  tidak  sedikit,  sehingga  bersamaan  dengan  meningkatnya  kepentingan  inspeksi, muncul juga kebutuhan untuk melakukan manajemen inspeksi. Sebagai salah satu bentuk manajemen  inspeksi,  dilakukan  Risk-based  Inspection  (RBI).  Risk  Based  Inspection (RBI) merupakan metode yang digunakan untuk melakukan inspeksi berbasis risiko yang dilakukan  berdasarkan  prioritas  risiko  sehingga  mempermudah  dalam  melakukan inspeksi  yang  optimal  sehingga  perhitungan  dapat  dilakukan  secara  efektif  dan efisien (Bertolini et,al., 2009) tanpa mempengaruhi lingkungan (Ratnayake & Markeset, 2011).
Namun pada saat ini program yang digunakan untuk melakukan estimasi risiko memiliki harga yang cukup mahal, waktu yang lama dan dilakukan dengan cara kualitatif. Untuk  mengatasi  masalah  ini  dilakukan  proses  pemeriksaan  dengan  menggunakan algoritma pembelajaran mesin.  Deep learning adalah salah satu bagian dari pembelajaran mesin yang menyerupai kemampuan dari otak manusia dengan mempelajari tingkat tinggi dalam  data  menggunakan  ilmu  arsitektur  dalam  pembangunan  modelnya  menjadi beberapa  layer  (Rere,  2017;  Fatriansyah,  Surip,  &  Hartoyo,  Mechanical  Property
Prediction  of  Poly(Lactic  Acid)  Blends  Using  Deep  Neural  Network,  2022;  Arunika, Fatriansyah, & Ramadheena, 2022).
Penelitian ini bertujuan untuk melakukan risk assessment dengan model penilaian risiko  kegagalan  bejana  tekan  minyak  dan  gas  akibat  korosi  seragam  dengan menggunakan deep learning untuk  melakukan  proses  peningkatan  level  risiko, mempersingkat waktu, meningkatkan akurasi, efisiensi pengolahan data, dan lebih murah dibandingkan dengan penilaian risiko cara konvensional.

## Metode Penelitian
Penelitian  ini  memiliki  tujuan  utama  mengembangkan  rancang  bangun  aplikasi pengolah  data  untuk  melakukan  penilaian  risiko  yang  berpedoman  pada  RBI  berbasis pendekatan deep learning , untuk memfasilitasi transfer pengetahuan dan menggunakan kembali data penilaian RBI yang telah lalu (Rachman & Ratnayake, 2019). Tugas model deep  learning yang  dibuat  adalah  memprediksi  nilai  PoF  berdasarkan  beberapa  fitur terkait  kondisi  desain  dan  operasional.  Permasalahan  ini  termasuk  masalah  klasifikasi yang  diarahkan  ( supervised classification ).  Selain itu,  dilakukan  juga  analisis  terhadap performa model deep learning . Diagram alir penelitian dapat dilihat pada Gambar 1 di bawah ini.

## Hasil dan Pembahasan

## Data Desain dan Kondisi Operasional Peralatan Penukar Panas
Pada  penelitian  ini  data  yang  digunakan  mengenai  peralatan  penukar  panas cangkang-buluh  kelas  R  dalam  standar  TEMA  ( Tubular  Exhanger  Manufacturers Association ) yang terbuat dari baja karbon dan umum digunakan dalam industri minyak dan gas dengan melakukan pembuatan data melalui pemanfaatan function RAND dan IF pada Micrososft Excel hingga mendapatkan data 446 nilai risiko yang akan di input pada program deep learning. Data yang didapatkan adalah data desain dan kondisi operasional peralatan penukar panas.
Pengaruh Parameter Pada Kinerja Model Deep Learning Dataset yang telah diinputkan dapat dibagi menjadi dua yaitu training dataset dan testing  dataset. Pada  percobaan  ini  dilakukan  percobaan  beberapa  variasi  untuk menemukan  parameter  optimum  yang  dapat  menghasilkan  nilai  akurasi  model  yang paling maksimal. Parameter test size yang digunakan sebagai presentase testing dataset yang menentukan jumlah data yang digunakan untuk melakukan pengujian pada model. Test size yang kecil dapat menghasilkan akurasi yang besar, namun nilai tersebut tidak valid karena berasal dari pembelajaran yang banyak dan ukuran testing data yang tidak mencerminkan  variasi  yang  terdapat  di  keseluruhan  dataset.  Pada  Gambar  2. menunjukkan  pengaruh  variasi  parameter test  size terhadap  kinerja  model  yang dihasilkan.
Gambar 2. Grafik Pengaruh Test Size Terhadap Akurasi Model Deep Learning
Gambar  2 menunjukkan  bahwa  berdasarkan  hasil  percobaan,  didapati  bahwa akurasi  yang  lebih  tinggi  dihasilkan  dengan test  size sebesar  0.15  hingga  0.25  (15%  – 25%)  dari  keseluruhan  dataset . dengan  nilai  akurasi  sebesar  88%  untuk  klasifikasi kategori probabilitas. Selain test size pada tahap pre-processing terdapat parameter lain yang mempengaruhi kinerja model yaitu random state yang digunakan untuk mengatasi masalah  pada training yang  memilih  data  secara  random,  sehingga  dapat  menghindari kesalahan  dimana training tidak  menghasilkan  akurasi  yang  berubah-ubah.  Mengubah random  state dapat  mengubah  akurasi,  sehingga  akurasi  yang  fluktuatif  namun  tidak terlalu  jauh  dalam  satu  rentang random  state tertentu  dapat  menggambarkan  kinerja model. Dari Tabel 1. dapat terlihat bahwa parameter optimum adalah saat random state menggunakan nilai 60 dengan akurasi sebesar 89% dalam menentukan kategori of failure .
Data ini didapatkan nilai random state berbeda dalam rentang 60-65 memberikan nilai akurasi yang berbeda-beda.
Tabel 1 Pengaruh Parameter Random State Pada Akurasi Model Deep Learning Random State Akurasi (%) 60 89 61 77 62 81 63 80 64 79 65 77
Pada penelitian tahapan selanjutnya adalah melakukan training pada model. Epoch merupakan jumlah berapa kali seluruh dataset dimasukkan ke dalam model. Bobot yang diinisialisasi di awal akan mengalami perubahan ketika siklus simulasi dataset berikutnya ( epoch berikutnya)  dimulai.    (Tran,  Taesam,  &  Jong-Suk,  2020).  Optimisasi epoch dilakukan untuk mengurangi dua masalah, yaitu overfitting dan underfitting . Epoch pada umumnya memiliki pengaruh yang cukup besar pada model. Nilai epoch yang semakin tinggi  umumnya  akan  menghasilkan  akurasi  yang  lebih  tinggi  karena  model  memiliki kesempatan  belajar  yang  lebih  banyak,  namun  rentan  terhadap overfitting dan membutuhkan  waktu training yang  lebih  lama.  Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan percobaan  pengaruh  jumlah epoch terhadap  akurasi.  Dapat  terlihat  bahwa  akurasi tertinggi  didapatkan  dengan  menggunakan  jumlah epoch 150  dengan  akurasi  sebesar 89%.  Hal  ini  dapat  dilihat  pada  Gambar  3.  dapat  terlihat  bahwa  peningkatan  akurasi diiringi dengan peningkatan jumlah epoch dan cenderung fluktuatif pada variasi epoch.
Gambar 3. Pengaruh Jumlah Epoch Pada Akurasi Deep Learning
Sepanjang percobaan epoch , akurasinya bersifat fluktuatif dan tidak pernah benar- benar  turun  secara  signifikan.  Hal  ini  dapat  berarti  keseluruhan  nilai  yang  dicobakan masih  berada  dalam  rentang  optimal epoch .  Selain  penentuan  parameter epoch ,  pada
penelitian  ini  juga  dilakukan  penentuan  parameter learning  rate. Learning  rate merupakan parameter yang memiliki pengaruh signifikan dalam proses trainng. Apabila learning rate terlalu besar maka langkah pembelajaran (step size) akan semakin besar dan algoritma  menjadi  tidak  stabil,  namun  apabila learning  rate terlalu  kecil,  progres pembelajaran  akan  semakin  lambat  untuk  mencapai  titik  optimalnya.  Oleh  karena  itu, nilai learning  rate harus  dipilih  dengan  tepat.  Dapat  terlihat  pada  Gambar  4.  adanya pengaruh variasi learning rate terhadap akurasi model deep learning dalam menentukan kategori PoF.
Gambar 4. Pengaruh Parameter Learning Rate Terhadap Akurasi Deep Learning
Berdasarkan grafik di atas, didapatkan bahwa akurasi yang tertinggi dihasilkan oleh learning rate sebesar 10 -3 dengan nilai 88 persen dan akurasi terendah dihasilkan oleh learning rate sebesar 10 -6 dengan nilai 16 persen. Sehingga ditunjukkan bahwa learning rate yang  optimal  adalah  antara  10 -2 dan  10 -3 .  Hal  ini  serupa  dengan  hasil  penelitian Rathore et al. (2018) yang menemukan nilai akurasi pada learning rate 10 -1 , 10 -2 , dan 10 - 3 berkisar diantara 83-91%.
Layer merupakan jumlah lapisan yang menjadi penyusun pada deep neural network yang  terdiri  dari layer  input yang  menerima  input  dari  luar, hidden  layer merupakan lapisan tersembunyi dan tidak dapat diamati secara langsung, dan layer output yang berisi keluaran dari deep neural network . Sedangkan dense merupakan jumlah node dalam layer yang digunakan untuk dapat mengetahui lebar dari model berdasarkan jumlah perceptron dalam  satu layer model  sehingga  dapat  mengetahui  kemampuannya  untuk  melakukan prediksi (Iskand & Welly, 2016). Seperti yang ditunjukkan pada grafik, perbedaan jumlah hidden  layer menunjukkan  efek  yang  tidak  begitu  signifikan  terhadap  akurasi  model. akurasi  tertinggi  ditunjukkan  oleh  model  dengan  tiga hidden  layer ,  dengan  akurasi sebesar 82 persen, sementara akurasi terendah ditunjukkan oleh model dengan 4 hidden layer , dengan akurasi sebesar 67 persen. Berdasarkan hal ini, maka model dengan tiga layer dianggap sebagai model dengan akurasi tertinggi dari percobaan ini dan digunakan untuk percobaan-percobaan berikutnya untuk mengetahui pengaruh parameter-parameter lain terhadap nilai akurasi. Hal ini sejalan dengan yang ditemukan oleh Uzair dan Jamil (2020)  bahwa  tiga layer adalah  jumlah hidden  layer optimal  untuk  model-model yang digunakan dalam berbagai masalah.

## Gambar 5. Pengaruh Jumlah Layer Pada Akurasi Deep Learning

## Hasil Evaluasi Kinerja Deep Learning
Evaluasi  model  dilakukan  dengan  menggunakan confusion  matrix.  Confusion matrix menyajikan matriks dengan gambaran mengenai tingkat kesalahan serta kualitas hasil prediksi dari program deep learning (Novakovic, Veljovic, Ilic, Zeljko, & Tomovic, 2017). Pada penelitian ini didapatkan hasil confusion matrix dengan model program deep learning yang dapat terlihat pada Gambar 6 . untuk confusion matrix kategori probability of  failure yang  terdiri  dari  5  kelas  kategori probability  of  failure yang  menunjukkan matriks dua dimensi dengan membandingkan hasil kelas data sebenarnya dengan kelas yang  didapatkan  dari  model  yang  telah  dibuat.  Hasil  dari confusion  matrix yang didapatkan pada Gambar 6. akurasi tertinggi didapatkan dengan menggunakan parameter dengan  nilai  t est  size 20%, layer berjumlah  3  dengan dense 64,  32,  16, j umlah epoch sebesar 150, dan nilai learning rate sebesar 1x10 -3 dengan nilai random state sebesar 60.
Gambar 6. Confusion Matrix Kategori Probability Of Failure
Sedangkan  perhitungan  parameter  terkait  yang  didapatkan  dari classification report dari confusion  matrix yang  dapat  dilihat  dari  pada  Tabel  2. Dari classification report didapatkan data hasil berupa precision, recall, F-1 score dan juga accuracy yang didukung  oleh support yang  dianalisis  berdasarkan rata-rata  weight dan  nilai  rata-rata makro  dengan  akurasi  tertinggi  sebesar  89%  untuk  klasifikasi  kategori probability  of failure .
Tabel 2 Classification Report Untuk Klasifikasi Kategori Probability Of Failure Precision Recallz F1-score Support 0 1,00 1,00 1,00 14 1 0,97 0,90 0,94 41 2 0,67 0,67 0,67 6 3 0,62 0,91 0,74 11 4 0,94 0,83 0,88 18 Accuracy 0,89 90 Macro avg 0,84 0,85 0,85 90 Weighted avg 0,91 0,93 0,89 90

## Pembahasan
Analisis Pengaruh Parameter terhadap Kinerja Program Parameter test size yang baik berdasarkan percobaan yang telah dilakukan adalah persentase test size yang rendah. Hal ini terjadi karena pada saat dataset yang digunakan untuk testing semakin besar maka dataset yang digunakan untuk training akan semakin sedikit  sehingga  akan  menurunkan  kinerja algoritma model deep  learning karena program  yang  digunakan  untuk  belajar  mengenali output yang  diinginkan  tidak  cukup untuk mendukung kinerja program menjadi tidak optimal dan menyebabkan underfitting, begitu juga sebaliknya saat testing dataset semakin kecil maka data yang digunakan untuk training  dataset akan  semakin  besar  dan  dapat  menyebabkan  adanya overfitting atau bahkan tidak mengalami perubahan akurasi (Chollet, 2018) . Parameter random  state yang  digunakan  untuk  mengatasi  permasalahan  yang ditimbulkan pada proses training dataset (SciPay.org, 2020) menghasilkan nilai akurasi yang  fluktuatif  menggambarkan  kinerja  dari  model  yang  telah  dibagun. Random  State bekerja  pada  model  bergantung  pada  ukuran  dataset  yang  digunakan  dan  tidak  terlalu mempengaruhi akurasi model secara signifikan, namun random state dapat memberikan gambaran kinerja model yang baik sehingga jika perubahan random state menghasilkan perubahan  akurasi  yang  besar  maka  dapat  terindikasi  bahwa  model  yang  dibuat  tidak memiliki performa yang optimal (Han, 2019). Hal ini umumnya ditemukan pada sistem kompleks (Fatriansyah & Orihara, 2015; Fatriansyah, Sasaki, & Orihara, 2014).
Jumlah epoch mempengaruhi akurasi yang dihasilkan oleh model . Dari percobaan yang  telah  dilakukan,  terlihat  bahwa  peningkatan  akurasi  diiringi  dengan  peningkatan jumlah epoch dan cenderung fluktuatif untuk menunjukkan pengaruh epoch pada akurasi model dan memiliki titik optimum yang dapat meningkatkan akurasi. Peningkatan akurasi akan  diiringi  dengan  peningkatan  jumlah epoch dikarenakan  jumlah epoch yang  kecil menyebabkan  iterasi  menjadi  terbatas,  sehingga  parameter  yang  digunakan  belum maksimal  dalam  melakukan  peningkatan  kinerja  pada  model  sehingga  akurasinya menjadi  (Danshi,  et  al.,  2017),  namun  untuk  jumlah epoch diperbesar  akan  terjadi peningkatan kinerja parameter secara bertahap sehingga dapat menghasilkan hasil yang lebih  optimal  dengan  adanya  titik  optimum  yang  bergantung  pada  data,  jumlah  data,
network dan problem yang ada digunakan. Jumlah epoch juga mempengaruhi overfitting dan underfitting yang terjadi pada model deep learning serta lamanya waktu training pada model deep  learning dimana  semakin  besar  nilai epoch yang  digunakan  maka  akan semakin  besar  waktu  yang  diperlukan  untuk  melakukan training model  dengan  iterasi yang semakin besar.
Untuk  parameter learning  rate, adanya  peningkatan  nilai learning  rate akan menyebabkan nilai loss yang besar pada saat proses running dalam melakukan training sehingga dapat terlihat bahwa semakin besar nilai learning akan mengalami penurunan akurasi karena adanya loss yang semakin besar. Sedangkan untuk nilai learning rate yang semakin kecil menunjukkan adanya penurunan akurasi yang disebabkan karena adanya perlambatan  konvergensi  pada  nilai loss yang  terjadi  selama  proses running sehingga memperlambat  prosesnya,  karena  jika learning  rate semakin  kecil  maka  waktu  yang dibutuhkan untuk training model akan semakin lama (Thohari & Hertantyo, 2018). Untuk itu nilai dari learning rate memiliki titik optimum yang apabila kurang dari atau lebih dari titik optimum akan menyebabkan penurunan akurasi yang disebabkan karena adanya pengaruh dari loss yang dihasilkan.
Pembuatan  model deep  learning dengan  variasi  jumlah hidden layer yang ditentukan  untuk  dapat  mengetahui  pengaruh  parameter  jumlah layer untuk  dapat mengoptimasi kinerja model deep learning . Jumlah layer yang digunakan pada penelitian ini adalah 1 hidden layer, 2 hidden layer, 3 hidden layer dengan adanya variasi pada dense yang digunakan. Parameter jumlah layer dan dense dapat mempengaruhi fluktuasi eror pada  kinerja  model. Hidden  layer merupakan layer dapat  mempengaruhi  akurasi yang dihasilkan,  dimana  semakin  besar  jumlah hidden  layer maka  akurasi  yang  didapatkan akan semakin besar. Peningkatan jumlah layer yang diiringi peningkatan jumlah akurasi terjadi  karena  pada  jumlah  layer  yang  lebih  banyak  akan  mampu  untuk  mendukung kinerja model yang lebih baik karena memiliki kompleksitas model yang baik untuk dapat mengatasi  masalah  yang  ada  sehingga  menghasilkan  efisiensi  model  yang  baik  (Tran, Taesam, & Jong-Suk, 2020).
Analisis Kinerja Program  Deep Learning  dalam Melakukan Prediksi  Risiko  Pada Bejana Tekan
Kinerja  model deep  learning dapat  diketahui  dengan  evaluasi  model  yang sebelumnya  sudah  dilakukan training dengan  menggunakan metrics  evaluation berupa confusion  matrix untuk  dapat  mengetahui  hasil  prediksi  dari  model  yang  telah  dibuat dalam  bentuk accuracy,  precision, dan recall (Novakovic,  Veljovic,  Ilic,  Zeljko,  & Tomovic,  2017) .  Confusion  matrix menyajikan  matriks  dengan  gambaran  mengenai tingkat  kesalahan  serta  kualitas  hasil  prediksi  dari  program deep  learning . Confusion matrix mengevaluasi akurasi dari klasifikasi data yang dilakukan oleh model . Perhitungan akurasi dapat dilakukan dengan persamaan.1 berikut ini :
Akurasi = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑎𝑚𝑝𝑒𝑙 𝑑𝑎𝑡𝑎  𝑑𝑖𝑘𝑙𝑎𝑠𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖𝑘𝑎𝑛 𝑑𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑠𝑎𝑚𝑝𝑒𝑙 𝑑𝑎𝑡𝑎 (1)
Dari hasil perhitungan akurasi yang dilakukan untuk beberapa percobaan parameter pada model deep learning dihasilkan akurasi optimum untuk melakukan prediksi kelas probabilitas kegagalan adalah sebesar 89%.  Nilai akurasi yang didapatkan menyatakan bahwa  pada  prediksi  kategori  probabilitas  dapat  dikatakan  bahwa  dari  446  dataset terdapat 396 data yang dapat diprediksi dengan benar.
Nilai  akurasi  yang  dihasilkan  juga  memiliki  kelemahan  yang  disebabkan  karena tidak meratanya distribusi data untuk setiap kelas yang ada. Hal ini dapat menyebabkan bias  yang  besar  pada  kelas  dengan  data  yang  lebih  banyak  meskipun  akurasi  yang dihasilkan tetap besar (Tharwat, 2018). Hal ini dapat dilihat pada data kelas 2 yang dapat ditebak dengan benar lebih besar dibandingkan dengan kelas lainnya yaitu sebanyak 37 data  dikarenakan  jumlah  data  kelas  kategori  probabilitas  2  lebih  banyak  pada  dataset dibandingkan dengan data kategori kelas lainnya. Karena adanya bias dalam melakukan klasifikasi  kategori  probabilitas  dapat  menyebabkan  kesalahan  klasifikasi  yang  dapat berakibat fatal apabila terjadi kesalahan dalam mengklasifikasikan kategori probabilitas tinggi  ke  dalam  kategori  probabilitas  rendah  yang  dapat  mempengaruhi  jangka  waktu inspeksi  selanjutnya  dan  biaya  yang  dikeluarkan  untuk  pemiliharaan  komponen (Rachman  &  Ratnayake,  2019).  Sehingga  untuk  mengatasi  kelemahan  perhitungan akurasi ini dilakukanlah perhitungan presisi dan recall.
Presisi  membantu  kekurangan  hasil  akurasi  dengan  menggambarkan  prediksi positif  dengan  hasil  prediksi  positif  yang  akurat  untuk  setiap  kelasnya  dengan menggunakan Persamaan 2. berikut ini:
Presisi = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑠𝑒𝑠𝑢𝑎𝑖 𝑑𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑡𝑎𝑟𝑔𝑒𝑡 𝑑𝑖 𝑠𝑎𝑡𝑢 𝑘𝑒𝑙𝑎𝑠 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑠𝑒𝑠𝑢𝑎𝑖 𝑡𝑎𝑟𝑔𝑒𝑡 (2)
Presisi ditentukan untuk setiap kelas PoF, nilai parameter presisi dapat ditentukan dengan memprediksi setiap kelas PoF yang benar dari seluruh prediksi pada kelas tersebut untuk  mendapatkan  presisi  setiap  kelas. Recall digunakan  untuk  dapat  mengatasi kelemahan dalam perhitungan presisi yang tidak selalu menghasilkan prediksi yang baik dengan  menentukan  data  dengan  kelas  positif,  dimana recall dapat  dihitung  dengan menggunakan rasio sampel positif yang diklasifikasikan dengan benar pada suatu kelas dengan jumlah total sampel positif pada suatu kelas dengan menggunakan Persamaan 3. berikut :
Recall = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑠𝑒𝑠𝑢𝑎𝑖 𝑑𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑡𝑎𝑟𝑔𝑒𝑡 𝑑𝑖 𝑠𝑎𝑡𝑢 𝑘𝑒𝑙𝑎𝑠
𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑑𝑖 𝑠𝑎𝑡𝑢 𝑘𝑒𝑙𝑎𝑠 (3)
Recall ditentukan  untuk  setiap  kelas  PoF  dan  CoF  karena  penelitian  ini  dibatasi untuk kelas CoF hanya untuk 1 kelas hanya untuk 1 kelas sehingga nilai presisi bernilai 1,00 maka nilai parameter presisi dapat ditentukan dengan memprediksi setiap kelas PoF yang benar pada suatu kelas dengan jumlah total sampel positif pada suatu kelas untuk mendapatkan recall setiap kelas.

## Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan, maka telah dibuat program prediksi nilai  PoF  untuk  memprediksi  risiko  kegagalan  pada  sisi  dalam  cangkang  peralatan penukar panas akibat korosi uniform menggunakan metode pembelajaran mesin berbasis deep  learning ,  yang  diharap  bisa  mempermudah  pengguna  dalam  memprediksi  risiko pada  sisi  dalam  cangkang  peralatan  penukar  panas  yang  berpedoman  pada  RBI.  Dari penelitian ini, dapat diambil kesimpulan untuk menjawab rumusan masalah yang terdapat pada  bagian  awal  studi literatur ini.  Kesimpulan  yang  telah  didapatkan  adalah  sebagai berikut:  1)  Telah  diperoleh  sebuah  disain  program  pembelajaran  mesin  berbasis deep learning yang  digunakan  untuk  memprediksi  risiko  pada  peralatan  penukar  panas cangkang  dan  buluh  (shell-and-tube  heat  exchanger)  berdasarkan  standar  API  581.  2)
Telah diperoleh program pembelajaran mesin berbasis deep learning untuk memprediksi risiko  pada  peralatan  penukar  panas  cangkang  dan  buluh  dengan  akurasi  sebesar  89% menggunakan  parameter-parameter  diantaranya learning  rate sebesar  0.001,  epoch sebesar 150, random state sebesar 60, tiga hidden layer , dan test size sebesar 0.2.

## BIBLIOGRAFI
Arunika,  A.,  Fatriansyah,  J.  F.,  &  Ramadheena,  V.  A.  (2022).  Detection  of  Asphalt Pavement Segregation Using Machine Learning Linear and Quadratic Discriminant Analyses. Evergreen, 9 (1), 213-218.
Bhatia,  K.,  Khan,  F.,  Patel,  H.,  &  Abbassi,  R.  (2019).  Dynamic  risk-based  inspection methodology. Journal of Loss Prevention in the Process Industries, 62 , 103974.
Chollet,  F.  (2018). Deep  Learning  with  Python,  Second  Edition. Shelter  Island,  NY: Manning Publications.
Danshi,  W.,  Zhang,  M.,  Li,  J.,  Li,  Z.,  Li,  J.,  Song,  C.,  &  Chen,  X.  (2017).  Intelligent constellation  diagram  analyzer  using  convolutional  neural  network-based  deep learning. Optics Express, XXV (15), 17150.
Faes, W., Lecompte, S., Ahmed, Z. Y., Van Bael, J., Salenbien, R., Verbeken, K., & De Paepe,  M.  (2019).  Corrosion  and  corrosion  prevention  in  heat  exchangers. Corrosion Reviews, 37 (2), 131-155.
Fatriansyah, J.  F., & Orihara, H. (2015). Electric-field-induced flow-aligning state in a nematic liquid crystal. Physical Review E, 91 (4), 042508.
Fatriansyah, J. F., Sasaki, Y., & Orihara, H. (2014). Nonequilibrium steady-state response of  a  nematic  liquid  crystal  under  simple  shear  flow  and  electric  fields. Physical Review E - Statistical, Nonlinear, and Soft Matter Physics, 90 (3), 032504.
Fatriansyah, J. F., Surip, S. N., & Hartoyo, F. (2022). Mechanical Property Prediction of Poly(Lactic Acid) Blends Using Deep Neural Network. Evergreen , 141-144.
Han, L. W. (2019). Manipulating machine learning results with random state . (Toward Data Science) Retrieved Desember 15, 2021, from https://towardsdatascience.com/manipulating-machine-learning-results-with- random-state-2a6f49b31081
Iskand,  F.  N.,  &  Welly,  I.  S.  (2016).  Implementasi  Pengenalan  Citra  Wajah  Dengan Algoritma Eigen face Pada Metode Principal Component Analysis ( PCA ).
Novakovic, J. D., Veljovic, A., Ilic, S. S., Z. P., & Tomovic, M. (2017). Evaluation of Classification  Models  in  Machine  Learning. Theory  and  Applications  of Mathematics & Computer Science, VII (1), 39-46.
Rachman,  A.,  &  Ratnayake,  C.  C.  (2019).  Machine  learning  approach  for  risk-based inspection  screening  assessment. Reliability  Engineering  and  System  Safety,
CLXXXV , 518-532.
Ratnayake,  R.  C.,  &  Markeset,  T.  (2011).  Strategy,  Technical  Integrity  Management: Measuring  HSE  Awareness  Using  AHP  in  Selecting  a  Maintenance. Journal  of Quality in Maintenance Engineering (16), 44-63.
Rere,  L.  M.  (2017). Strategi  Metaheuristik  Ssingle  Solution  Optimasi  Deep  Learning.
Depok: Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Indonesia.
SciPay.org. (2020). numpy.random.RandomState . (Scipay.org ) Retrieved Desember 12,
2021,
from https://numpy.org/doc/1.16/reference/generated/numpy.random.RandomState.htm l
Tharwat,  A.  (2018).  Classification  Assessment  Methods. Applied  Computing  and Informatics, 17 (1), 168-192.
Thohari, A. N., & Hertantyo, G. B. (2018). Implementasi Convolutional Neural Network untuk  Klasifikasi  Pembalap  MotoGP  Berbasis  GPU. Conference  on  Electrical Engineering, Telematics, Industrial Technology, and Creative Media , 50-55.
Tran, T. T., Taesam, L., & Jong-Suk, K. (2020). Increasing Neurons or Deepening Layers in  Forecasting  Maximum  Temperature  Time  Series? Atmosphere,  XI (10),  1072. doi:10.3390/atmos11101072
Zohuri,  B.  (2017). Compact  Heat  Exchanges:  Selection,  Application,  Design  and Evaluation. Switxerland: Springer International Publishing.

## Copyright holder:
Jaka Fajar Fatriansyah, Donanta Dhaneswara,a, Muthia Hanifa, Fernanda Hartoyo, Agrin Febrian Pradana, Muhammad Anis, Andrian Fauzi (2022)

## First publication right:
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: