Setiawan, J. (2023) “Prediction of Depth of Nitride Layer in Iron During Gas Nitriding Using Neural Network”, Sebatik, 27(2).
Submitted: 2023-11-14 Accepted: 2023-11-26 Published: 2023-12-15
DOI:10.46984/sebatik.v27i2.2395

## PREDICTION OF DEPTH OF NITRIDE LAYER IN IRON DURING GAS NITRIDING USING NEURAL NETWORK
Jan Setiawan 1) 2)
1 Electrical Engineering, Pamulang University
2 Research Center for Advanced Materials, National Research and Innovation Agency
1 Jl.Raya Puspiptek, Buaran, Tangerang Selatan, 15310
2 Science Techno Park Building 224, Tangerang Selatan, 15310 E-mail: jansetiawan.lecturer@gmail.com 1) 2)

## ABSTRACT
Surface engineering of materials can add economic value to the material. Gas nitriding in iron is a typical thermochemical surface engineering process at eutectoid temperatures, where nitrogen diffuses to the surface to form nitride layers in the form of gamma phase and epsilon phase. In this study, a computational approach will be taken to predict the formation of the  nitriding  layer.  In  the  prediction,  a  backpropagation  neural  network  is  used  with  input  parameters  of  temperature, nitriding potential and time with an output of nitriding layer depth. This prediction does not distinguish the phase formed in the nitriding layer. The best results were obtained in the model of single hidden layer with 5 neurons and two hidden layers with the formation starting with 6 neurons followed by 5 neurons. The mean square error of the training data for the single hidden  layer  is  0.0027.  While  for  two  hidden  layers  the  value  is  higher  at  0.0032.  The  results  obtained  for  the  absolute mean  error  and  root  mean  square  values  for  the  single  hidden  layer  model  are  0.6117  and  0.9670.  For  the  two  hidden layers model, the absolute error and root mean square values are 0.5894 and 1.0472. It can be seen from the correlation coefficient that both models can only predict well at depths of more than 10 μm.
Keywords: Gas Nitriding, Eutectoid Temperature, Diffusion, Backpropagation, Neural Network.

## 1. PENDAHULUAN
Proses  nitridasi  gas  dipatenkan  pada  tahun  1913  dan 1921.  Pemanfaatan  proses  nitridasi  untuk  rekayasa permukaan telah digunakan di sektor industri sejak tahun 1920  dengan  tujuan  untuk  meningkatkan  daya  tahan komponen  terhadap  keausan,  kelelahan,  dan  korosi (Zhou  dkk,  2023; Huang  dkk,  2023).  Proses  ini dilakukan  pada  temperatur  yang  berkisar  antara  550 hingga  580  °C,  memanfaatkan  tungku  dalam  atmosfer amonia  yang  terdisosiasi.  Teknik  ini  menawarkan manfaat  untuk  mencapai  keseragaman  temperatur  di seluruh volume dan laju pemanasan yang cepat. Nitridasi gas  adalah  proses  termokimia  yang  umum  digunakan untuk  memodifikasi  permukaan  benda  kerja  pada temperatur  eutectoid.  Selama  proses  ini,  nitrogen ditransfer dari sumber  seperti gas amonia  ke permukaan benda  kerja,  menghasilkan  pembentukan  dua  fase:  fase gamma ( 𝛾 '-Fe 4 N) dan fase epsilon ( 𝜀 -Fe 3 N) (Funch dkk, 2022;  Korecka  dkk,  2023).  Nitridasi  biasanya  dilakukan di  bawah  temperatur  eutektoid  Fe-N,  yaitu  sekitar  590 °C.     Dilakukan pada temperatur tersebut  agar tidak ada perubahan  fasa  selama  proses  nitridasi  berlangsung. Selama proses nitridasi akan terjadi (Berladir dkk, 2023; Caballero,  2021),  interaksi  antara  media  nitridasi  dan permukaan  material  besi,  untuk  menghasilkan  nitrogen reaktif.  Nitrogen  akan  berdifusi  di  area  ini,  di  mana nitrogen  bereaksi  dengan  elemen  paduan  apa  pun  yang mungkin  ada.      Pembentukan  presipitat  nitrida  yang sangat  halus  dalam  reaksi  ini  akan  menyebabkan pengerasan.
Reaksi utama yang terlibat dalam nitridasi gas adalah dekomposisi  katalitik  amonia,  yang  menghasilkan pembentukan  unsur  nitrogen.  Reaksi  yang  terjadi  satu molekul  amonia  akan  terdekomposisi  menjadi  satu molekul nitrogen dan 3/2 gas hidrogen (Caballero, 2021). Parameter utama yang mengatur proses ini adalah waktu, temperatur,  dan  laju  pemisahan  gas.  Namun,  memantau konsentrasi  nitrogen  secara  akurat  dalam  teknik  ini menimbulkan  tantangan  yang  signifikan.  Melakukan estimasi  dan  replikasi  struktur  lapisan  nitrida  dan keseluruhan proses secara inheren memberikan tantangan.  Prosedur  nitridasi  gas  yang  disempurnakan dilakukan  dengan  menggunakan  campuran  gas  amonia dan  aditif  gas.  Perbedaan  utama  dengan  nitridasi  gas konvensional  selama  proses  nitridasi  berlansung  proses difusinya  tidak  dapat  diatur  oleh  tingkat  disosiasi. Parameter yang digunakan adalah potensial nitridasi dari atmosfer  tungku.  Potensi  nitridasi  didefinisikan  sebagai hasil bagi tekanan parsial amonia dan hidrogen. Manfaat dari penggunaan teknik ini adalah tercapainya permukaan  nitrida  yang  seragam  pada  bentuk  yang rumit.  Pada  temperatur  tinggi  akan  mempercepat  proses nitridasi  (Setiawan,  Riyanto  &  Banawa,  2021).  Namun, penting  untuk  dicatat  bahwa  tantangan  yang  melekat pada proses nitridasi gas, seperti kebutuhan untuk secara selektif  melindungi  daerah  tertentu  untuk  mencegah nitridasi, tetap ada dan tidak dapat dielakkan.
Untuk  mendapatkan  lapisan  nitrida  yang  memiliki komposisi  dan  kedalaman  yang  akurat  pada  permukaan material,  diperlukan  lingkungan  yang  berlimpah  dengan
nitrogen  yang  akan  meresap  sepenuhnya  ke  dalam permukaan  material.    Pengendalian  yang tepat  terhadap komposisi  media,  temperatur,  dan  durasi  sangat  penting untuk  keberhasilan  pelaksanaan  proses  termokimia (Ramezani dkk, 2023). Pengembangan aplikasi komputer telah  dikembangkan  untuk  membantu  mensimulasikan proses  termokimia.  Pengembangan  aplikasi  ini  adalah untuk  mendapatkan  lapisan  yang  sesuai  dengan persyaratan  yang  ditentukan  dan  sifat  fungsional  yang diinginkan (Li dkk, 2023).
Dalam mengembangkan rekayasa permukaan semakin  tertarik  untuk  menggunakan  teknik machine learning dan artificial  intellegence (AI).  Penggunaan model  dan  adanya  kumpulan  data  yang  besar,  teknologi ini  dapat  membantu  dalam  mendesain  dan  optimalisasi struktur  permukaan,  pelapisan,  dan  modifikasi.  Selain itu,  algoritma machine  learning dapat  digunakan  untuk membuat  material  baru  yang  memiliki  sifat  permukaan yang dimodifikasi; sehingga memungkinkan penyelesaian  proses  rekayasa  permukaan  menjadi  lebih cepat  dan  lebih  efisien. Backpropagation  Neural Network (BPNN)  adalah  model neural  network (NN) yang  biasa  digunakan  untuk  tujuan  pemecahan  masalah (Rashid  dkk,  2020;  Kuang  dkk,  2022).  Model  ini digunakan  karena  kemampuannya  untuk  secara  efektif mengenali pola esensial dan meramalkan terjadinya fakta atau  fenomena  sebelum  hal  tersebut  benar-benar  terjadi. Meskipun  arsitektur backpropagation network memiliki potensi  untuk  menyertakan  beberapa hidden  layer berdasarkan kebutuhan sistem, namun sebenarnya hanya terdiri dari hidden layer tunggal. Sebaliknya, jumlah pola input  dan  pola  output  menentukan  jumlah  simpul  yang terhubung  ke  lapisan  input  dan  lapisan  output.  Tujuan dari  pelatihan neural  network adalah  untuk  menentukan nilai pembobotan yang optimal (Yanto, Sovia, & Melati, 2020).  Beberapa  peneliti  telah  menggunakan  algoritma backpropagation ,  yang  berasal  dari neural  network , dalam  konteks  analisis  karakteristik  material.  Sebagai contoh,  dalam  referensi  Al-Jarrah  &  Al-Oqla  (2022), Wang  dkk  (2020)  dan  Lai  dkk  (2019),  menggunakan algoritma machine learning untuk  memprediksi perilaku material.
Penelitian  ini  akan  menggunakan backpropagation neural  network  (BPNN) untuk  memprediksi  ketebalan lapisan  nitrida  pada  besi  yang  diproses  dengan  gas nitridasi.      Prediksi  kedalaman  lapisan  nitrida  pada  besi ini  dilakukan  dengan  parameter  input  yang  terdiri  dari parameter  proses  proses  seperti  temperatur,  potensial nitridasi dan waktu proses nitridasi.

## 2. RUANG LINGKUP
Dalam penelitian ini permasalahan mencakup:
1. Permodelan kedalaman lapisan nitrida pada pemukaan  besi  yang  diproses  dengan  gas  nitridasi. Data  yang  digunakan  sebagai input merupakan  data yang  berasal  dari  parameter  proses  temperatur, potensial nitridasi dan waktu proses nitridasi.
2. Data  yang  digunakan  sebagai input merupakan  data yang  berasal  dari  parameter  proses  temperatur, potensial  nitridasi  dan  waktu  proses  nitridasi.    Data pelatihan  diperoleh  dari  eksperimen  proses  nitridasi pada  baja.  Dalam  proses  pemodelan  dipilih  dua model  dengan  nilai mean  square  error (MSE)  yang terendah.  Kemudian  dibandingkan  nilai  sensitivitas model dalam melakukan prediksi.
3. Setelah  pelatihan  diimplementasikan  ke  model, kemudian  dilakukan  proses  prediksi  terhadap  data eksperimental.  Kemudian  dilakukan  proses  analisis sensitivitas model yang terdiri dari koefisien korelasi (CC)  dan  linearitasnya  dan  komparasi  nilai  prediksi dari dua model yang digunakan.  Diperoleh juga nilai mean  square  error (MSE)  dan root  mean  square error (RMSE) dari kedua model tersebut.

## 3. BAHAN DAN METODE
Penelitian  ini  menggunakan  dua  model hidden  layer dalam backpropagation neural network untuk memprediksi kedalaman lapisan  nitrida pada permukaan besi  selama  proses  nitridasi  gas.  Model  yang  digunakan adalah hidden layer tunggal dan dua hidden layer seperti yang diilustrasikan pada Gambar 1.(a) dan Gambar 1.(b) sebagai  arsitektur backpropagation neural  network .
Parameter input yang  digunakan  adalah  temperatur, potensial  nitridasi  dan  waktu  proses.  Kedua  model BPNN  pada  Gambar  1.(a)  dan  1.(b)  diimplementasikan\ dalam aplikasi Simbrain 3.07, dengan parameter learning rate yang  digunakan  adalah    0,25  dan  momentum    0,9. Fungsi  aktivasi  yang  digunakan  adalah  sigmoidal  biner. Fungsi  aktivasi  adalah  fungsi  logistik,  dan  dapat dibedakan  dengan  output  yang  bervariasi  sekitar  0 sampai 1.
Data  yang  digunakan  untuk  pelatihan  dan  prediksi diberikan  pada  Tabel  1.  Total  data  pelatihan  yang digunakan  pada  kedua  model  ini  adalah  112  data.  Data yang  diberikan  adalah  temperatur  proses  nitridasi  dalam satuan  derajat  Celcius,  potensial  nitridasi  merupakan bilangan  tanpa  satuan,  waktu  atau  lama  proses  nitridasi dalam  satuan  jam  dan  kedalaman  hasil  nitridasi  dalam satuan  mikrometer  yang diukur untuk  menyediakan data ini.  Dari  data  ini,  parameter  temperatur,  potensial nitridasi  dan  waktu  sebagai input dalam  model  BPNN. Temperatur untuk data latihan adalah 500, 550, 600, 650, 700,  750  dan  800  °C.  Untuk  potensial  nitridasi  nilai berada  pada  rentang  0  sampai  1.  Nilai  ini  menentukan seberapa besar kemungkinan terbentuknya lapisan nitrida dengan  struktur  yang  tertentu.  Semakin  tinggi  nilainnya akan  menghasilkan fase nitrida yang kaya akan nitrogen menjadi  lebih tinggi  lagi.  Struktur  dari  lapisan  nitida ini sebagai  fungsi  potensial  dan  temperatur  disajikan  dalam grafik  Lehrer.    Waktu  proses  nitridasi  memiliki fenomena  yang  serupa,  semakin  lama  kemungkinan terbentuk  lapisan  nitrida  yang  lebih  dalam.  Parameter output yang  diinginkan  adalah  ketebalan  lapisan  nitrida
© 2023, The Author(s). Authors retain all their rights to the published works, such as (but not limited to) the following rights; Copyright and other proprietary rights relating to the article, such as patent rights, The right to use the substance of the article in own future works, including lectures and books, The right to reproduce the article for own purposes, The right to self-archive the article
yang  terbentuk  pada  permukaan  baja  murni  yang  telah
melalui proses nitridasi gas.
Tabel 1. Data Eksperimental Proses Nitridasi Gas Beserta Nilai Kedalaman Lapisan Nitrida
No Temperatur (℃) Potensial Nitridasi Waktu (jam) Kedalaman (μm) 1 500 0,62 2 5,69 2 500 0,52 1 7,73 3 500 0,44 1 9,40 4 500 0,53 2 10,86 5 550 0,60 1 11,69 6 550 0,30 2 12,32 7 550 0,79 1 12,73 8 550 0,69 1 12,94 9 600 0,34 2 13,15 10 600 0,50 1 13,47 11 600 0,42 1 13,57 12 600 0,43 2 13,78 13 650 0,60 1 13,99 14 650 0,47 2 14,30 15 650 0,43 1 14,41 16 650 0,32 1 14,82 17 700 0,52 1 15,14 18 700 0,62 2 15,34 19 700 0,78 2 15,45 20 700 0,77 1 15,76 21 750 0,67 1 16,05 22 750 0,80 2 16,28 23 750 0,42 2 16,60 24 750 0,59 1 16,81 25 800 0,33 2 17,01 26 800 0,43 1 17,33 27 800 0,56 1 17,54 28 800 0,34 2 18,06 29 500 0,44 2 6,37 30 500 0,33 2 7,83 31 500 0,30 2 10,20 32 500 0,63 2 10,86 33 550 0,56 2 11,69 34 550 0,50 2 12,42 35 550 0,30 2 12,73 36 550 0,40 2 12,94 37 600 0,51 2 13,15 38 600 0,31 2 13,47 39 600 0,75 2 13,57 40 600 0,44 2 13,88 41 650 0,35 2 14,09 42 650 0,70 2 14,30 43 650 0,35 2 14,61 44 650 0,62 2 14,93 45 700 0,60 2 15,14 46 700 0,31 2 15,34 47 700 0,69 2 15,45 48 700 0,65 2 15,76 49 750 0,44 2 16,08 50 750 0,49 2 16,39 51 750 0,69 2 16,60 52 750 0,55 2 16,81 53 800 0,35 2 17,22 54 800 0,50 2 17,33 55 800 0,62 2 17,85 56 800 0,69 2 18,48
No Temperatur (℃) Potensial Nitridasi Waktu (jam) Kedalaman (μm) 57 500 0,46 3 7,62 58 500 0,31 3 7,99 59 500 0,38 3 10,61 60 500 0,76 3 11,69 61 550 0,44 3 12,11 62 550 0,65 3 12,53 63 550 0,58 3 12,84 64 550 0,62 3 13,05 65 600 0,65 3 13,36 66 600 0,71 3 13,47 67 600 0,51 3 13,67 68 600 0,47 3 13,99 69 650 0,44 3 14,20 70 650 0,31 3 14,41 71 650 0,70 3 14,72 72 650 0,74 3 15,03 73 700 0,41 3 15,14 74 700 0,54 3 15,34 75 700 0,47 3 15,76 76 700 0,44 3 15,87 77 750 0,40 3 16,08 78 750 0,46 3 16,39 79 750 0,46 3 16,60 80 750 0,47 3 16,91 81 800 0,53 3 17,23 82 800 0,73 3 17,43 83 800 0,61 3 17,85 84 800 0,48 3 18,59 85 500 0,54 3 7,60 86 500 0,33 3 9,29 87 500 0,73 4 10,20 88 500 0,56 3 11,27 89 550 0,36 3 12,00 90 550 0,76 4 12,42 91 550 0,78 4 12,84 92 550 0,45 4 13,00 93 600 0,59 3 13,15 94 600 0,69 4 13,47 95 600 0,56 3 13,57 96 600 0,40 4 13,99 97 650 0,55 4 14,20 98 650 0,70 4 14,41 99 650 0,80 4 14,72 100 650 0,75 4 15,14 101 700 0,79 3 15,24 102 700 0,40 4 15,45 103 700 0,72 3 15,76 104 700 0,59 4 15,97 105 750 0,63 3 16,28 106 750 0,78 4 16,39 107 750 0,72 3 16,70 108 750 0,54 4 16,91 109 800 0,55 3 17,33 110 800 0,46 4 17,43 111 800 0,52 3 17,95 112 800 0,65 3 18,68
(a) (b)
Gambar 1. Arsitektur Backpropagation Neural Network (a) Hidden Layer Tunggal dan (b) Dua
Hidden Layer Untuk Memprediksi Kedalaman
Lapisan Nitrida. Tabel 2. Data Eksperimental Proses Nitridasi Gas

## Beserta Nilai Kedalaman Lapisan Nitrida
Koefisien Korelasi Interpretasi 0,9 – 1 Sangat Tinggi 0,7 – 0,899 Tinggi 0,4 – 0,699 Cukup 0,2 – 0,399 Rendah < 0,2 Sangat Rendah

## 4. PEMBAHASAN
Sebanyak  112  data  yang  terdiri  dari  temperatur, potensial  nitridasi  dan  waktu  proses  nitridasi  dengan output  kedalaman  lapisan  nitridasi  disediakan  sebagai data pelatihan untuk BPNN dengan hidden layer tunggal dan dua hidden layer . Proses pelatihan dilakukan hingga 20.000  iterasi.  Nilai  MSE  dari  pelatihan  dan  sensitivitas BPNN untuk nilai prediksi seperti MAE, RMSE dan CC menggunakan  Persamaan  1  hingga  3,  ditunjukkan    pada Tabel 3.
Kinerja  BPNN  dievaluasi  dengan mean  absolute error (MAE), root  mean  square  error (RMSE)  dan koefisien  korelasi  (CC)  yang  diberikan  oleh  persamaan berikut (Zhang & Xu, 2020),
(1) (2) (3)
di mana n adalah jumlah total data, adalah data eksperimen  ke-i  untuk  kedalaman  lapisan  nitrida,  dan
nilai  rata-ratanya  adalah .  Nilai  prediksi  ke-i  untuk kedalaman  lapisan  nitrida  dilambangkan  dengan , dan  nilai  rata-ratanya  adalah .  Interpretasi  untuk koefisien  korelasi  diberikan  pada  Tabel  2  (Daru  dkk,
2021),

## Tabel 3. Nilai sensitivitas Backpropagation Neural Network
Model hidden layer dan Jumlah Neuron MSE pelatihan saat 20,000 iterasi Prediksi CC MAE RMSE < 10μm > 10 μm Hidden layer tunggal (5 neuron) 0,0027 0,3994 0,9775 0,6117 0,9670 Dua hidden layer (6 – 5 neuron) 0,0032 0,3948 0,9760 0,5894 1,0472
Seperti  yang  dapat  diamati, hidden  layer tunggal dengan  5  neuron  memiliki  nilai  pelatihan  MSE  saat mencapai  20.000  iterasi  sebesar  0,0027.  Hasil  ini  lebih rendah  dibandingkan  dengan  nilai  pelatihan  MSE  dari dua hidden layer sebesar  0,0032 pada iterasi yang sama. Dari  jumlah  neuron  yang  diberikan  pada hidden  layer tunggal,  penambahan  atau  pengurangan  jumlah  neuron menghasilkan nilai pelatihan MSE yang lebih rendah dari nilai ini. Nilai MAE dan RMSE untuk prediksi terhadap data  uji  sangat  besar.  Distribusi  data  prediksi  dengan
kedalaman  percobaan  lapisan  nitrida  diberikan  pada Gambar 2.
Distribusi  data  pada  Gambar  2  dapat  dibagi  menjadi dua  bagian  yang  dapat  didekati  dengan  garis  lurus. Fungsi polinomial hingga orde keempat dapat digunakan jika  perkiraan  diberlakukan  untuk  keseluruhan  data. Pendekatan  garis  lurus  dapat  ditentukan  dengan  batas pada kedalaman eksperimental lapisan nitrida sebesar 10 μm.  Untuk hidden  layer tunggal  dapat  dilihat  pada Gambar 2.(a), koefisien korelasi pendekatannya memiliki
© 2023, The Author(s). Authors retain all their rights to the published works, such as (but not limited to) the following rights; Copyright and other proprietary rights relating to the article, such as patent rights, The right to use the substance of the article in own future works, including lectures and books, The right to reproduce the article for own purposes, The right to self-archive the article
nilai yang sedikit lebih tinggi daripada koefisien korelasi yang diperoleh dari dua hidden layer seperti yang terlihat pada  Gambar  2.(b).  Meskipun  perbedaan  nilai  koefisien korelasi  untuk  kedua  model  ini  masih  masuk  dalam kategori  yang  sama.  Kedalaman  lapisan  nitrida eksperimental yang nilainya kurang dari 10 μm memiliki korelasi  yang  rendah  dan  bertokal  belakang  nilainya menjadi  korelasi  yang  sangat  tinggi  pada  kedalaman lapisan  nitrida  yang  lebih  dari  10  μm.  Berdasarkan temuan  ini,  dapat  disimpulkan  bahwa  model  BPNN dengan  data  pelatihan  yang  ada  sangat  baik  dalam memprediksi  nilai  kedalaman  lapisan  nitrida  lebih  dari
10  μm.  Hal  ini  kemungkinan  besar  disebabkan  oleh jumlah  data  pelatihan  untuk  kedalaman  lapisan  nitrida kurang  dari  10  μm  terbatas.  Koefisien  korelasi  yang memiliki  interpretasi  sangat  tinggi  diantara  data kedalaman lapisan nitrida prediksi dan eksperimen, serta kinerja  model  yang  stabil  menunjukkan  pemodelan BPNN  berguna  dalam  memahami  hubungan  antara variabel input dan output (Varshini  dkk,  2021).  Hasil prediksi  kedalaman  lapisan  nitrida  berdasarkan  nilai yang diuji pada kedua model BPNN disajikan pada Tabel 4.
(a)
(b)
Gambar. 2. Korelasi Linear Antara Nilai Prediksi dan Eksperimen Kedalaman Lapisan Nitrida Pada Model hidden layer (a) Tunggal dan (b) Dua.
Tabel 4. Data Uji Proses Nitridasi Gas Beserta Nilai Kedalaman Lapisan Nitrida Hasil Prediksi
Temperatur (℃) Potential Nitridasi Waktu Nitridasi (jam) Kedalaman (μm) Hidden layer tunggal Dua hidden layers 550 0,44 2 11.98442 11.89399 580 0,34 1 12.70112 12.84013 600 0,39 1 13.29854 13.27822 650 0,39 1 14.58588 14.31623
Hasil  pengujian  untuk hidden  layer tunggal  dan  dua hidden  layer menunjukkan  perbedaan  nilai  yang  serupa. Dari  eksperimen  yang  dilakukan  oleh  Sun  dkk  (2019) dengan  proses  nitridasi  dua  tahap  diperoleh  pada temperatur 280 ℃ selama 2 jam yang dilanjutkan dengan nitridasi pada temperatur 550 ℃ selama 6 jam diperoleh kedalaman  lapisan  nitrida  sebesar  25  μm.    Biasanya, kedalaman  lapisan  nitrida  lebih  besar  pada hidden  layer tunggal  dibandingkan  dengan  dua hidden  layer . Parameter  temperatur  proses  nitridasi  memiliki  dampak yang  signifikan  dalam  meningkatkan  kedalaman  lapisan nitrida,  seperti  yang  terlihat  dari  ketiga  parameter masukan. Prediksi kedalaman lapisan nitrida dari Tabel 4 disandingkan  dalam  Gambar  3  terlihat  korelasi  positif antara  temperatur  dan  kedalaman  lapisan  nitrida. Melakukan  percobaan  dengan  dua  model  menunjukkan korelasi  yang  signifikan  antara  temperatur  proses nitridasi  dan  kedalaman  lapisan  nitrida.  Selain  prediksi hasil  proses  nitridasi  dengan  pendekatan  BPNN merupakan  pilihan  yang  tepat  juga  dalam  memprediksi struktur  mikro  dan  profil  kekerasan  sebagai  fungsi  dari proses  nitridasi.  Parameter  proses  yang  dapat  digunakan antara  lain  waktu,  temperatur  dan  tingkat  unsur  paduan dalam proses nitridasi. Model BPNN dapat dikembangkan  dan  digunakan  untuk  mengkorelasikan parameter proses dan komposisi paduan untuk mendapatkan sifat yang diinginkan untuk tujuan tertentu.

## Gambar 3. Prediksi Kedalaman Lapisan Nitrida yang Diberikan Data Dari Tabel 4.

## 5. KESIMPULAN
Investigasi ini mengungkapkan bahwa lapisan nitrida kedalaman selama nitridasi besi dapat ditentukan dengan menggunakan  BPNN.  Data  pelatihan  dan  ketepatannya dalam  menentukan  parameter  memiliki  dampak  yang signifikan terhadap analisis BPNN, meskipun efektivitasnya  tinggi  dalam  menghasilkan  prediksi. Kedalaman  lapisan  nitrida  telah  diprediksi  dengan menggunakan  tiga  variabel:  temperatur,  potensial nitridasi,  dan  waktu  untuk  proses  nitridasi  besi.  Nilai RMSE  pelatihan  model hidden  layer tunggal  adalah 0,0027,  yang  lebih  kecil  dari  nilai  RMSE  pelatihan
model  dua hidden  layer 0,0032.  Model hidden  layer tunggal  memprediksi  bahwa  nilai  MAE  dan  RMSE masing-masing  adalah  0,6117  dan  0,9670.  Sebaliknya, model  dua hidden  layer menghasilkan  prediksi  nilai MAE  dan  RMSE  masing-masing  sebesar  0,5894  dan 1,0472.    Nilai  MAE  dan  RSME  ini  masih  relatif  tinggi (Kassaymeh  dkk, 2021) sehingga  sangat  memungkinkan dilakukan    modifikasi  dengan  melakukan  hibridisasi terhadap  estimator  dalam  BPNN  untuk  mengoptimalkan parameternya  guna  mengurangi  kesalahan  estimasi secara  keseluruhan,  yang  akan  meningkatkan  akurasi estimasi  (Kassaymeh  dkk,  2022).  Dari  analisis  korelasi terlihat  bahwa  terdapat  hubungan  yang  lemah  untuk kedalaman  eksperimen  lapisan  nitrida  di  bawah  10  μm, dan  korelasi  yang  kuat  untuk  kedalaman  di  atas  10  μm. Mengingat  ketepatan  hasil,  BPNN  memiliki  banyak harapan untuk digunakan dalam memprediksi karakteristik kedalaman lapisan nitrida sebelum melakukan eksperimen. Kemampuan untuk memperkirakan kedalaman lapisan nitrida yang diinginkan  ini  diharapkan  dapat  mendorong  desain permukaan  material  dengan  kedalaman  lapisan  nitrida yang sesuai dan biaya yang lebih rendah terkait proses.

## 6. SARAN
Beberapa  model  matematis  telah  dikembangkan untuk  memprediksi  ketebalan  lapisan  nitrida  yang terbentuk  pada  permukaan  material.  Secara  umum prediksi  ketebalan  lapisan  hasil  rekayasa  permukaan dapat  didekati  dengan  hukum  Fick  I  dan  Fick  II mengenai  difusi.  Pada  saat  ini  data  eksperimen  sudah banyak diperoleh, pendekatan secara statistik menggunakan machine  learning menjadi  lebih  diminati. Tentunya kebutuhan data pelatihan yang memadai sangat diperlukan  agar  dapat  memprediksi  pada  rentang  yang relatif  lebar.  Tentunya  pengumpulan  data  eksperimen yang  dibutuhkan  memiliki  tingkat  kesulitan  tersendiri. Pemilihan  metode  dan  model  pendekatan  menjadi  kunci penentu untuk memperoleh nilai pendekatan yang sesuai dengan hasil perolehan dari eksperimen.

## 7. DAFTAR PUSTAKA
Al-Jarrah,  R.,  &  Al-Oqla,  F.  M.  (2022).  A  novel integrated BPNN/SNN artificial neural network for predicting  the  mechanical  performance  of  green fibers for better composite manufacturing. Composite Structures , 289 , 115475. https://doi.org/10.1016/j.compstruct.2022.115475
Berladir,  K.,  Hovorun,  T.,  Ivanov,  V.,  Vukelic,  D.,  & Pavlenko, I. (2023). Diffusion  Nitride Coatings  for Heat-Resistant  Steels. Materials , 16 (21),  6877. https://doi.org/10.3390/ma16216877
Caballero  (Ed.).  (2021). Encyclopedia  of  Materials . Elsevier.
Daru,  A.  F.,  Hanif,  M.  B.,  &  Widodo,  E.  (2021). Improving  Neural  Network  Performance  with
© 2023, The Author(s). Authors retain all their rights to the published works, such as (but not limited to) the following rights; Copyright and other proprietary rights relating to the article, such as patent rights, The right to use the substance of the article in own future works, including lectures and books, The right to reproduce the article for own purposes, The right to self-archive the article
Feature  Selection  Using  Pearson  Correlation
Method  for  Diabetes  Disease  Detection. JUITA: Jurnal Informatika , 9 (1), 123. https://doi.org/10.30595/juita.v9i1.9941
Funch,  C.  V.,  Christiansen,  T.  L.,  &  Somers,  M.  A.
(2022). Gaseous nitriding of additively manufactured maraging steel; nitriding kinetics and microstructure  evolution. Surface  and  Coatings Technology , 432 , 128055.
https://doi.org/10.1016/j.surfcoat.2021.128055
Huang,  N.,  Wang,  Y.,  Zhang,  Y.,  Liu,  L.,  Yuan,  N.,  &
Ding,  J.  (2023).  Multifunctional  coating  on magnesium  alloy:  Superhydrophobic,  self-healing, anti-corrosion  and  wear-resistant. Surface  and
Coatings Technology , 463 , 129539.
https://doi.org/10.1016/j.surfcoat.2023.129539
Kassaymeh,  S.,  Abdullah,  S.,  Alweshah,  M.,  &
Hammouri,  A.  I.  (2021).  A  Hybrid  Salp  Swarm Algorithm  with  Artificial  Neural  Network  Model for Predicting the Team Size Required for Software Testing Phase. In 2021 International Conference on Electrical  Engineering  and  Informatics (ICEEI). https://doi.org/10.1109/iceei52609.2021.9611128
Kassaymeh,  S.,  Al-Laham,  M.,  Al-Betar,  M.  A., Alweshah,  M.,  Abdullah,  S.,  &  Makhadmeh,  S.  N. (2022). Backpropagation Neural Network optimization  and  software  defect  estimation modelling  using  a  hybrid  Salp  Swarm  optimizer- based Simulated Annealing Algorithm. Knowledge-
Based Systems, 244, 108511. https://doi.org/10.1016/j.knosys.2022.108511
Korecka, E.W., Michalski, J., & Januszewicz, B. (2023). The Stability of the Layer Nitrided in Low-Pressure Nitriding Process. Coatings , 13 (2), 257. https://doi.org/10.3390/coatings13020257
Kuang,  F.,  Long,  Z.,  Kuang,  D.,  Liu,  X.,  &  Guo,  R.
(2022).  Application  of  back  propagation  neural network to the modeling of slump and compressive strength  of  composite  geopolymers. Computational Materials
Science , 206 ,
111241. doi:
https://doi.org/10.1016/j.commatsci.2022.111241
Lai,  C.-Y.,  Santos,  S.,  &  Chiesa,  M.  (2019).  Machine learning assisted quantification of graphitic surfaces exposure to defined environments. Applied Physics Letters , 114 (24). https://doi.org/10.1063/1.5095704 Li, H., Ai, Z., Yang, L., Zhang, W., Yang, Z., Peng, H.,
&  Leng,  L.  (2023).  Machine  learning  assisted predicting and engineering specific surface area and total  pore  volume  of  biochar. Bioresource
Technology , 369 , 128417.
https://doi.org/10.1016/j.biortech.2022.128417
Ramezani,  M.,  Mohd  Ripin,  Z.,  Pasang,  T.,  &  Jiang,  C. P.  (2023).  Surface  Engineering  of  Metals:
Techniques,  Characterizations  and  Applications.
Metals, 13 (7), 1299. https://doi.org/10.3390/met13071299
Rashid, J., Nisar, M. W., Mahmood, T., Rehman,  A.,  & Arafat,  S.  Y.  (2020).  Study  of  software development  cost  estimation  techniques  and models. Mehran  University  Research  Journal  of Engineering & Technology, 39 (2), 413-431.
Setiawan,  J.,  Riyanto,  S.,  &  Banawa,  S.  G.  (2021).
Characteristics of surface roughness and microhardness  of  nitrided  pure  iron. FLYWHEEL: Jurnal  Teknik  Mesin  Untirta,  7 (1),  7-11.  doi: http://dx.doi.org/10.36055/fwl.v0i0.10198
Sun,  J.,  Mei,  L.,  Li,  Y.,  Lei,  Y.,  Du,  X.,  &  Wu,  Y. (2019).  Two‐Step  Nitriding  Behavior  of  Pure  Iron with  a  Nanostructured  Surface  Layer. Advanced Engineering Materials, 21 (10). https://doi.org/10.1002/adem.201900359
Varshini,  A.  G.  P.,  Anitha  Kumari,  K.,  Janani,  D.,  & Soundariya,  S.  (2021).  Comparative  analysis  of Machine learning and Deep learning algorithms for Software  Effort  Estimation. Journal  of  Physics:
Conference Series , 1767 (1), 012019.
https://doi.org/10.1088/1742-6596/1767/1/012019 Wang,  Y.,  Wu,  X.,  Li,  X.,  Xie,  Z.,  Liu,  R.,  Liu,  W., Zhang, Y., Xu, Y., & Liu, C. (2020). Prediction and Analysis  of  Tensile  Properties  of  Austenitic Stainless  Steel  Using  Artificial  Neural  Network.
Metals , 10 (2), 234. https://doi.org/10.3390/met10020234
Yanto,  M.,  Sovia,  R.,  &  Melati,  P.  (2020).  Analisis Forecasting  Jumlah  Kunjungan  Tamu  Hotel  Di Kota  Bukititinggi. Sebatik,  24 (1),  8-13. Available at:
https://jurnal.wicida.ac.id/index.php/sebatik/article/ view/857
Zhang,  Y.,  &  Xu,  X.  (2020).  Machine  learning  the magnetocaloric  effect  in  manganites  from  lattice parameters. Applied Physics A , 126 (5). https://doi.org/10.1007/s00339-020-03503-8
Zhou, Y., Xia, F., Xie, A., Peng, H., Wang, J., & Li,  Z. (2023). A Review—Effect of Accelerating Methods on  Gas  Nitriding:  Accelerating  Mechanism, Nitriding Behavior, and Techno-Economic Analysis. Coatings , 13 (11),
1846–1846.
https://doi.org/10.3390/coatings13111846

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Universitas Pamulang atas dukungannya. Kegiatan ini dibiayai melalui dana hibah penelitian internal Universitas Pamulang tahun 2021/2022 dengan nomor kontrak 1174/D5/SPKP/LPPM/UNPAM/XI/2021.