## Analisis Pengaruh Komposisi Kimia dan Suhu Perlakuan Panas Terhadap Sifat Mekanik Baja Tahan Karat untuk Aplikasi Konstruksi
Ade Usra Berli 1 , Desmarita Leni 2* , Helga Yermadona 3
1,3 Teknik sipil, Fakultas Teknik , Universitas Muhammadiyah Sumatera Barat
2 Teknik Mesin, Fakultas Teknik , Universitas Muhammadiyah Sumatera Barat E-mail : desmaritaleni@gmail.com

## Abstract
A deep understanding of the mechanical properties of stainless steel is crucial for designing constructions that meet the requirements. However, to comprehensively understand the mechanical properties of stainless steel, sufficient testing is needed to gather data regarding its characteristics. In this research, an analysis was conducted on the Effect of Chemical Composition and Heat Treatment on the Mechanical Properties of Stainless Steel, using data from the Material Algorithm Project (MAP), which is a material database. The data  was analyzed using  descriptive  statistics and Pearson correlation  to  observe the  relationships between these variables. The research results indicate that chemical elements such as Cu and Ni  have a positive correlation with elongation, indicating that higher concentrations of these elements lead to higher elongation  of  stainless  steel.  Furthermore,  it  was  also  found  that  temperature  has  a  strong  negative correlation with yield strength (YS) and ultimate tensile strength (UTS), with correlation values of -0.71 and -0.86, respectively. Further analysis revealed that water quenching resulted in better ultimate tensile strength  compared  to  air  quenching.  This  research  demonstrates  that  experimental  material  testing datasets not  only validate experiments but  can also actively be used in  the analysis and design  of  more effective materials.

## Keywords: chemical composition, temperature, mechanical properties, stainless steel

## Abstrak
Pemahaman yang mendalam tentang sifat mekanik baja tahan karat sangat penting dalam perancangan konstruksi yang sesuai dengan kebutuhan. Namun, untuk memahami sifat mekanik baja tahan karat secara komprehensif, diperlukan pengujian yang cukup untuk mengumpulkan data mengenai sifat-sifatnya. Dalam penelitian  ini,  dilakukan  analisis  mengenai  Pengaruh  Komposisi  Kimia  dan  Perlakuan  Panas  terhadap Sifat  Mekanik  Baja  Tahan  Karat,  dengan  menggunakan  sumber  data  dari  Material  Algorithm  Project (MAP),  yang  merupakan  database  material.  Data  ini  dianalisis  menggunakan  statistik  deskriptif  dan korelasi Pearson untuk melihat hubungan antara variabel-variabel tersebut. Hasil penelitian menunjukkan bahwa unsur kimia seperti Cu dan  Ni memiliki korelasi positif terhadap elongation, yang mengindikasikan bahwa semakin tinggi konsentrasi unsur-unsur ini, semakin tinggi elongation baja tahan karat. Selain itu, juga ditemukan bahwa suhu memiliki korelasi negatif yang kuat terhadap yield strength (YS) dan ultimate tensile strength (UTS), dengan nilai korelasi masing-masing sebesar -0.71 dan -0.86. Analisis lebih lanjut menunjukkan  bahwa  water  quenched  menghasilkan  nilai  ultimate  tensile  strength  yang  lebih  baik dibandingkan  air  quenched.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  dataset  pengujian  material eksperimental  tidak  hanya  memvalidasi  eksperimen,  tetapi  juga  dapat  digunakan  secara  aktif  dalam analisis dan perancangan material yang lebih efektif.
Kata kunci: komposisi kimia, suhu, sifat mekanik, baja tahan karat

## 1. Pendahuluan
Jembatan, jalan, dan infrastruktur lainnya yang dibutuhkan untuk  memenuhi  kebutuhan manusia [1].  Konstruksi  melibatkan  penerapan  prinsip- prinsip  teknik  sipil,  arsitektur,  dan  manajemen
proyek  untuk  menciptakan  struktur  yang  aman serta  tahan  lama  [2].  Pesatnya  perkembangan desain  kontruksi  di  era  modern  tidak  hanya menuntut  estetika  bangunan,  namun  juga keamanan dan keselamatan pengguna. Salah satu aspek utama kontruksi yang menuntut keamanan
dan  ketahanan  mendorong  pelaku  industri  baja untuk  menyesuaikan  sifat  mekanik  baja  dengan kontruksi modern. Salah satu material yang sering digunakan  dalam  konstruksi  bangunan  adalah baja tahan karat. Baja ini memiliki sifat mekanik yang kuat dan tahan terhadap korosi, yang secara signifikan mempengaruhi keandalan dan ketahanan struktur konstruksi. Kekuatan tarik dan batas  elastis  yang  tinggi  dari  baja  tahan  karat memungkinkan  struktur  untuk  menahan  beban yang  diterapkan,  seperti  beban  gravitasi,  angin, dan  gempa.  Dengan  demikian,  baja  tahan  karat memberikan  tingkat  keamanan  yang lebih  tinggi terhadap  kegagalan  struktural  yang  dapat membahayakan pengguna [3]. Sifat mekanik baja tahan  karat    dipengaruhi  oleh  beberapa  faktor seperti  unsur  kimia  paduan,  struktur  mikro  dan suhu perlakuan panas [4],[5]. Menurut Nurhakim [6],  sifat  mekanik  baja  tahan  karat  dapat ditingkatkan  dengan  cara  menambahkan  atau mengurangkan  unsur  kimia  tertentu  sesuai kebutuhan,  seperti  penambahan  unsur  nikel  (Ni) untuk  meningkatkan  kekuatan  rekat  pengelasan pada  baja  tahan  karat  .  Hal  ini  mengindikasikan bahwa,  apabila  ditambahkan  satu  unsur  kimia pada  komposisi  baja  tahan  karat  maka  nilai kekuatan tarik pada baja tahan karat tersebut akan ikut berubah sehingga perlu dilakukan pengujian ulang.  Pengujian  sifat  mekanik  baja  tahan  karat seperti  yield  strength  (YS),  ultimate  tensile strength  (UTS),  elongation  (EL),  dan  reduction area  (RA)  biasanya  masih  dilakukan  secara manual  menggunakan  mesin  uji  tarik.  Proses pengujian  secara  manual  membutuhkan  biaya yang  besar,  waktu  yang  lama,  dan  keahlian khusus,  sehingga  perlu  dilakukan  analisis mendalam untuk memperoleh sifat mekanik baja tahan  karat  sesuai  kebutuhan  kontruksi.  Proses analisis yang mendalam dan komperhensif dapat didukung  dengan  memanfaatkan  data  historis pengujian  material  yang  dapat  diperoleh  dari database material.
Pemahaman yang mendalam tentang komposisi  kimia  dan  struktur  mikro  baja  tahan karat  sangat  penting  dalam  aplikasi  konstruksi. Dengan  memahami  hubungan  antara  komposisi kimia, perlakuan panas, struktur mikro, dan sifat mekanik, insinyur konstruksi dapat memilih baja tahan karat yang tepat untuk memenuhi kebutuhan kekuatan,  ketangguhan,  dan  ketahanan  korosi yang diperlukan dalam berbagai aplikasi konstruksi.  Pesatnya  pertumbuhan  data  sifat material yang dihasilkan dari pengujian experimental  hingga  simulasi  komputer  selama bertahun-tahun,  memberikan  efek  positif  bagi peneliti  dalam  melakukan  sebuah  analisis  sifat mekanik  baja  tahan  karat  berbasis  data.  Hal  ini
dapat  dilihat  dari  banyaknya  database  material seperti open quantum material database, material project,  computational  materials  repository, harvard  clean  energy  project,  anorganic  crystal structure  database,  matmach,  matweb,  dan aflowlib [7][8].  Fenomena  ini  memunculkan paradigma  keempat  dalam  ilmu  material  dan rekayasa,  yang  menggabungkan  tiga  paradigma pertama  yaitu  eksperimen,  teori,  dan  simulasi menjadi  ilmu  pengetahuan  yang  didorong  oleh data [6].
Banyak  penelitian  terkait  sifat  mekanik material  berbasis  data  yang  sudah  dilakukan seperti Porro.dkk [9] menganalisis sifat  mekanik berbasis data untuk baja tahan karat 17-4 PH yang dibuat  oleh  manufaktur  aditif.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  mempelajari  hubungan  antara mikrostruktur dan sifat mekanik  pada komponen logam yang diproduksi dengan metode manufaktur  aditif.  Hasil  analisis  sifat  mekanik baja  tahan  karat  berbasis  data  ini  menunjukkan tingkat  korelasi  yang  sangat  baik  antara  data prediksi  dan data eksperimental. Model  prediktif yang  dikembangkan  mampu  memprediksi  sifat mekanik  dengan  tingkat  akurasi  yang  tinggi  . Penelitian  lain  yang  dilakukan  Gunoglu  [10] tentang    analisis  sifat  mekanik  baja  tahan  karat berbasis database material, dimana penelitian ini memanfaatkan  database  material  yang  besar untuk  menganalisis  sifat  mekanik  baja  tahan karat. Database material yang mencakup informasi komposisi kimia, perlakuan panas, dan sifat  mekanik  digunakan  untuk  mengidentifikasi pola, hubungan, dan tren dalam sifat mekanik baja tahan  karat.  Analisis  statistik  dan  teknik  data mining digunakan untuk menggali informasi yang berharga  dari  database  material  tersebut.  Hasil analisis  dalam  penelitian  ini  dapat  dijadikan sebagai  landasan  dalam  merancang  sebuah material yang sesuai dengan kebutuhan aplikasi.
Berdasarkan permasalahan yang telah diuraikan  sebelumnya  dan  kesadaran  akan pentingnya penggunaan database material sebagai alat bantu dalam merancang material yang sesuai dengan  persyaratan  konstruksi,  penelitian  ini bertujuan  untuk  melakukan  analisis  tentang pengaruh  komposisi  kimia  dan  suhu  perlakuan panas  terhadap  sifat  mekanik  baja  tahan  karat dalam  konteks  aplikasi  konstruksi.  Dalam penelitian ini, database material tersebut dijadikan sumber  data  yang  relevan  dan  kredibel  untuk memperoleh  informasi  tentang  komposisi  kimia serta  suhu  perlakuan  panas  yang  berpengaruh pada  sifat  mekanik  baja  tahan  karat.  Dengan menggunakan data yang terkumpul dari  sumber- sumber  tersebut,  penelitian  ini  bertujuan  untuk
menganalisis  dan  menggambarkan  hubungan antara  variabel-variabel  tersebut  dengan  sifat mekanik yang diukur, seperti yield strength (YS), ultimate tensile strength (UTS), elongation (EL), dan reduction area (RA). Selain itu, hasil analisis dari  database  material  ini  dibandingkan  dengan hasil pengujian experimental.

## 2. Methodologi
Penelitian ini menggunakan metode Exploratory Data Analysis (EDA), yang merupakan  suatu  pendekatan  analisis  data  untuk menggali  informasi  dari  data  secara  visual  dan deskriptif.
Tujuannya
adalah untuk mengidentifikasi  pola,  hubungan,  dan  anomali dalam  data  serta  mendapatkan  wawasan  yang berharga sebelum melakukan analisis lebih lanjut [11].  Penelitian  ini  terdiri  dari  beberapa  tahap seperti yang dapat dilihat pada gambar  1.
Gambar 1. Skema Penelitian

## 2.1 Studi literatur
Studi  literatur  merupakan  langkah  awal dalam penelitian ini. Pada tahap ini, literatur yang relevan  telah  dicari  untuk  memahami  latar belakang penelitian dan konteksnya. Penelitian ini fokus  pada  sifat  mekanik  baja  tahan  karat  untuk aplikasi konstruksi. Informasi yang terkait dengan baja tahan karat, komposisi kimia, suhu perlakuan panas, dan pengaruhnya pada sifat mekanik telah diidentifikasi  dari  sumber-sumber  yang  relevan. Hasil  penelitian  terdahulu  juga  diperiksa  untuk memahami apa yang telah diketahui  sebelumnya dalam bidang ini.

## 2.2 Pengumpulan data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini berasal dari dataset Materials Algorithms Project yang  dikelola  oleh  Cambridge  University  [12]. Dataset  ini  berisi  informasi  tentang  komposisi kimia  paduan,  suhu  perlakuan  panas  dan  sifat mekanik baja tahan karat.
2.3 Data preprocessing
Data preprocessing adalah tahap awal dalam analisis data yang bertujuan untuk membersihkan, mempersiapkan, dan mengorganisasi data mentah sehingga  dapat  digunakan  dengan  lebih  efektif dalam analisis statistik atau pemodelan [3]. Pada tahap ini, dilakukan Identifikasi  dan penanganan nilai-nilai  yang  hilang  atau  tidak  valid  dalam dataset,  seperti  penggantian  nilai  yang  hilang, penghapusan baris atau kolom yang tidak relevan, atau  penanganan  outlier  yang  signifikan.  Selain itu,  juga  dilakukan  pemilihan  variabel  untuk menentukan variabel mana yang akan digunakan dalam  analisis  .  Terkadang,  dataset  dapat mengandung banyak variabel, dan  perlu memilih variabel yang paling relevan untuk tujuan analisis Anda.

## 2.4 Analisis data
Analisis data dilakukan dengan tujuan untuk memahami pola, hubungan, dan karakteristik dari data hasil uji tarik baja tahan karat austenitik. Data yang telah melalui proses preprocessing
kemudian dianalisis menggunakan metode statistik  deskriptif  dan  analisis  hubungan  antar variabel  input  dengan  terget  menggunakan pearson correlation yang dapat dihitung menggunakan persamaan 2.
(1)
Dimana  r_xy  adalah  koefisien  korelasi Pearson, Σxy adalah jumlah perkalian x dan y, n adalah  ukuran  sampel,  x  adalah  variabel independen,  y  adalah  variabel  dependen,  dan  S adalah  standar  deviasi  [13].  Nilai  koefisien korelasi  berkisar  dari  -1  hingga  1.  Nilai  -1 menunjukkan  korelasi  negatif  yang  kuat  antara kedua  variabel,  nilai  0  menunjukkan  tidak  ada korelasi, dan nilai 1 menunjukkan korelasi positif yang kuat [14].
2.5 Interpretasi dan Kesimpulan
Informasi yang ditemukan melalui EDA dan analisis  sifat  mekanik  akan  digunakan  untuk memahami  hubungan  antara  komposisi  kimia paduan, suhu perlakuan panas, dan sifat mekanik baja  tahan  karat.  Kesimpulan  dari  penelitian  ini akan  memberikan  pemahaman  yang  lebih mendalam tentang faktor-faktor yang
mempengaruhi  sifat  mekanik  material  dan  dapat digunakan  sebagai  dasar  untuk  pengembangan material yang lebih optimal. Studi literatur Pengumpulan data Data preprocessing
Analisis data
Interpretasi dan Kesimpulan

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Pengumpulan data
Dataset yang digunakan dalam penelitian ini adalah hasil uji tarik dari beberapa jenis baja tahan karat austenitik (ASS) seperti SUS 304, SUS 316, SUS  321,  SUS  347,  dan  NCF  800H.  Dataset  ini berjumlah  2180  sampel  yang  terdiri  dari  sifat mekanik  baja tahan  karat austenitik, unsur kimia paduan,  suhu  perlakuan  panas  dan  metode pendinginan.  Data  diperoleh  dari  Creep  Data Sheet  of  Steel  (No.4B,  5B,  6B,  14B,  15B,  26B, 27B,  28B,  32A,  42,  dan  45)  yang  merupakan sumber  data  dari  NIMS  MatNavi  serta  BSCC High  Temperature  Data  dari  The  British Steelmakers Creep Committee [15]. Data tersebut telah  dikumpulkan  oleh  Material  Algorithm Project (MAP) [12] yang merupakan proyek yang dilakukan  oleh  University  of  Cambridge  dan dapat digunakan untuk kepentingan penelitian dan pendidikan.

## 3.2 Data preprocesing
Dataset  baja  tahan  karat  austenitik  ini berjumlah 2180 sampel, namun setelah dilakukan preprocesing data terdapat 1194 sampel data yang memiliki informasi yang tidak diperlukan seperti nilai  yang  hilang  dan  tidak  valid  sehingga  tidak digunakan  dalam  penelitian  ini.  Dalam  database asli  terdapat  beberapa  fitur  lain  seperti  jenis peleburan,  ukuran  butir,  dan  bentuk  produk, namun  data-data  tersebut  tidak  lengkap  dan memiliki korelasi yang sangat rendah dengan sifat mekanik  baja  tahan  karat  sehingga  tidak digunakan  dalam  penelitian  ini.  Data  yang memiliki  informasi  yang  lengkap  dan  relevan dengan penelitian ini hanya berjumlah 986 sampel yang terdiri dari variabel independen dan variabel dependen.  Variabel  independen  adalah  unsur kimia dan suhu perlakuan panas yang berjumlah 20 variabel seperti yang dapat dilihat pada tabel 2, sedangkan  variabel  dependen  adalah  sifat mekanik  baja  tahan  karat  yang  terdiri  dari  Yield strength  (YS),  Ultimate  tensile  strength  (UTS) dan Elongation (EL).
Tabel 1. Variabel Input No Variable Name Category Min Max Mean 1 Chromium (Cr, wt%) Input 15,90 21,06 17,90 2 Nickel (Ni, wt%) Input 8,40 34,45 13,41 3 Molybdenum (Mo, wt%) Input 0,00 2,72 0,70 4 Manganese (Mn, wt%) Input 0,79 1,75 1,43 5 Silicon (Si, wt%) Input 0,29 0,84 0,53 6 Niobium (Nb, wt%) Input 0,00 0,90 0,08 7 Titanium (Ti, wt%) Input 0,00 0,56 0,24 8 Vanadium (V, wt%) Input 0,00 0,06 0,00 9 Copper (Cu, wt%) Input 0,00 0,35 0,06 10 Nitrogen (N, wt%) Input 0,00 0,08 0,01 11 Carbon (C, wt%) Input 0,01 0,10 0,06 12 Boron (B, wt%) Input 0,00 0,00 0,00 13 Phosphorus (P, wt%) Input 0,00 0,04 0,02 14 Sulfur (S, wt%) Input 0,00 0,05 0,01 15 Cobalt (Co, wt%) Input 0,00 0,54 0,05 16 Aluminum (Al, wt%) Input 0,00 0,52 0,05 17 Solution treatment temperature (Ts, K) Input 1293,00 1473,00 1365,31 18 Solution treatment time (ts, s) Input 0,00 7200,00 1859,27
19 Water-quenched or Air-quenched Input 0,00 1,00 0,42 20 Test temperature (Tt, K) Input 0,00 1,00 0,58 3.3 Analisis Data
Data  hasil  uji  tarik  pada  baja  tahan  karat austenitik  dianalisis  menggunakan  korelasi Pearson  untuk  melihat  hubungan  antara  unsur kimia  ,  suhu  perlakuan  panas,  lama  waktu perlakuan  panas,  dan  metode  pendinginan terhadap  sifat  mekanik.  Korelasi  Pearson memungkinkan  pengukuran  kekuatan  dan  arah hubungan  linier  antara  dua  variabel  [13].  Dalam penelitian ini, fokus diamati pada unsur kimia dan suhu  perlakuan  panas  sebagai  faktor  yang mempengaruhi sifat mekanik baja tahan karat.
Analisis  korelasi  Pearson  bertujuan  untuk memberikan  pemahaman  mendalam  mengenai faktor-faktor  yang  berkontribusi  terhadap  sifat mekanik  baja  tahan  karat  austenitik.  Gambar  2 menampilkan visualisasi dari ketiga sifat mekanik tersebut,  di  mana  (a)  menggambarkan  yield strength  (YS),  (b)  menggambarkan  ultimate tensile  strength  (UTS),  dan  (c)  menggambarkan elongation (EL).
Gambar 2 . Hubungan antara unsur kimia dan suhu perlakuan panas terhadap sifat mekanik baja tahan karat
Berdasarkan  hasil  analisis  korelasi  Pearson, terlihat  bahwa  suhu  ( Temperature )  memiliki korelasi  negatif  yang  sangat  kuat  terhadap  yield strength (YS) dan ultimate tensile strength (UTS), dengan  nilai  korelasi  masing-masing  sebesar  - 0.71  dan  -0.86.  Di  sisi  lain,  elongation  (EL)
memiliki  korelasi  positif  yang  sangat  lemah terhadap suhu, dengan nilai korelasi sebesar 0.07. Korelasi  negatif  yang  kuat  antara  Temperature dengan    YS  dan  UTS  menunjukkan  bahwa peningkatan suhu perlakuan panas akan menurunkan kekuatan dan keuletan material. Hal
ini  sesuai  dengan  fenomena  struktural  dan transformasi  fasa  yang  terjadi  saat  perlakuan panas  pada  baja  tahan  karat  austenitik  [16]. Peningkatan  suhu  perlakuan  panas  pada  baja tahan  karat  austenitik  dapat  menyebabkan pengerasan  struktural  dengan  pembentukan  fasa baru yang memiliki sifat mekanik  yang berbeda. Dalam hal ini, suhu yang tinggi dapat mengurangi kekuatan material dengan mengurangi kandungan elemen  penyusun  struktural  atau  mempengaruhi distribusi  atom  dalam  kristal.  Selain  itu,  suhu perlakuan  panas  juga  dapat  mempengaruhi
transformasi  fasa  seperti  pengendapan  karbida, yang  dapat  mengurangi  keuletan  dan  elastisitas material  [17].  Korelasi  positif  yang  sangat  kecil antara EL dan suhu perlakuan panas menunjukkan bahwa pengaruh suhu terhadap elongation relatif rendah, yang mengindikasikan bahwa perubahan suhu  cenderung  memiliki  sedikit  dampak  pada tingkat deformasi atau keuletan material tersebut. Hubungan  sifat  mekanik  baja  tahan  karat austenitik  terhadap  temperature  dapat  dilihat dengan jelas pada gambar 3.
Gambar 3. hubungan antara tempratur dengan sifat mekanik
Unsur kimia seperti Copper (Cu) dan Nickel (Ni) memiliki korelasi positif terhadap EL, hal ini mengindikasikan  bahwa  semakin  tinggi  nilai unsur  kimia  tersebut  maka  semakin  tinggi  pula nilai  EL.  Berdasarkan  hasil  penelitian Niu  et  al.
[18] tentang pengaruh tembaga dalam meningkatkan  efek  plastisitas  yang  terinduksi oleh  transformasi  (TRIP)  pada  baja  tahan  karat ditemukan  bahwa  penambahan  Cu  memiliki pengaruh  yang  signifikan  terhadap  elongation (perpanjangan)  dalam  baja  tahan.  Temuan tersebut  menunjukkan  bahwa  Cu  mempercepat kinetika reversion austenit, yaitu transformasi dari austenit  kembali  menjadi  bentuk  aslinya.  Cu berperan  sebagai  pengkristal  heterogen  dan menyediakan  kondisi  kimia  yang  diperlukan melalui segresi antar muka dengan meningkatkan pembentukan austenit. kandungan unsur Ni dalam baja  tahan  karat  dapat  mengurangi  tingkat martensitik  transformasi,  yang  pada  gilirannya dapat  meningkatkan elongation dan  formability [18].
Metode pendinginan seperti water quanched (pendinginan  dengan  air)  dan  air  quanched (pendinginan  dengan  udara)  juga  memainkan peranan  penting  dalam  sifat  mekanik  baja  tahan karat  terutama  elongation.  Berdasarkan  hasil analisis  dengan  korelasi  pearson  dapat  dilihat bahwa  elongation  memiliki  korelasi  positif dengan  water  quanched  sebesar  0.34  dan berkorekasi  negatif dengan air quanched sebesar –0.34. Peningkatan elongation yang terjadi akibat water  quenching  pada  baja  tahan  karat  dapat dijelaskan  oleh  proses  pendinginan  yang  cepat. pendinginan cepat dapat mencegah atau meminimalkan  presipitasi  fasa  yang  tidak diinginkan,  seperti  karbida  atau  nitrida,  yang dapat  menghambat  pergerakan  dislokasi  dan mengurangi  deformasi  plastis  pada  material. Dengan mencegah terbentuknya fasa-fasa tersebut,  water  quenching  dapat  membantu meningkatkan  deformasi  plastisitas  pada  baja tahan karat [19]. Selain itu, water quenching juga dapat  menghasilkan  struktur  mikro  yang  lebih homogen  dan  bebas  dari  ketidaksempurnaan
struktural.  Proses  pendinginan  yang  cepat memungkinkan atom-atom dalam material untuk terkunci  dalam  posisi  yang  lebih  teratur, mengurangi dislokasi dan cacat struktural. Hal ini dapat  menghasilkan  material  dengan  kekuatan yang  lebih  baik  dan  deformabilitas  yang  lebih tinggi,  yang  berkontribusi  pada  peningkatan elongation. Sedangkan pendinginan dengan udara mengakibatkan  proses  pendinginan  lebih  lambat jika dibandingkan dengan air, hal ini mengakibatkan  terjadinya  pembentukan  struktur mikro  yang  lebih  kompleks  dan  tidak  seragam. Struktur  mikro  yang  terbentuk  dapat  mencakup fasa-fasa  yang  tidak  diinginkan  atau  cacat
struktural,  seperti  karbida  atau  nitrida  yang terbentuk selama pendinginan [20, 21].
Perbandingan jumlah baja tahan karat dengan perlakuan water quanched dan Air quanched pada dataset  dapat  dilihat  pada  gambar  4  (a)  dan perbandingan rata-rata sifat mekanik antara kedua perlakuan  ini  dapat  dilihat  pada  gambar  4  (b). Walaupun  air  quanched  memiliki  jumlah  data yang lebih banyak yaitu 676 sampel dibandingkan water quanched 410 sampel, namun  berdasarkan rata-rata nilai  sifat  mekanik  terutama UTS dapat dilihat bawa water quanched memiliki nilai yang lebih tinggi dibandingkan air quanched.
(a) (b)
Gambar 4. Perbandingan water Quenched dan air Quenched

## 4. Simpulan
Berdasarkan hasil analisis pengaruh komposisi kimia  dan  suhu  perlakuan  panas  terhadap  sifat mekanik  baja  tahan  karat,  dapat  disimpulkan bahwa  dataset  yang  diperoleh  dari  database terbuka  seperti Material  Algorithm  Project (MAP) dapat digunakan sebagai alat bantu dalam melakukan sebuah analisis sifat mekanik material. Pada  penelitian  ini,  data  yang  diperoleh  dari databse  dibersihkan  sesuai  kebutuhan  dan dianalisis  menggunakan  statistik  deskriptif  dan korelasi pearson. Hasil analisis ditemukan bahwa unsur kimia seperti Copper (Cu) dan Nickel (Ni) memiliki korelasi positif terhadap elongation, hal ini  mengindikasikan  bahwa  semakin  tinggi  nilai unsur  kimia  tersebut  maka  semakin  tinggi  pula nilai  elongation  baja  tahan  karat.  selain  itu,  juga ditemukan bahwa temperature memiliki korelasi negatif  yang  sangat  kuat  terhadap yield  strength (YS) dan ultimate tensile strength (UTS), dengan nilai  korelasi  masing-masing  sebesar  -0.71 dan  - 0.86.  Di  sisi  lain, elongation (EL)  memiliki korelasi positif yang sangat lemah terhadap suhu,
dengan  nilai  korelasi  sebesar  0.07.  analisis  lebih lanjut ditemukan bahwa water quanched memiliki nilai ultimate  tensile  strangth lebih  baik dibandingkan dari air quanched . Hasil penelitian ini,  mengindikasikan  bahwa  dataset  pengujian experimental material tidak hanya perperan pasif dalam  memvalidasi  sebuah  experimen,  tetapi dapat  dimanfaatkan  secara  aktif  dalam  analisis dan  merancang  sebuah  material  dengan  lebih efektif.

## Ucapan Terimakasih
Terimakasih kepada LPPM Universitas
Muhammadiyah  Sumatera  Barat  dan  Pimpinan Pusat  Muhammadiyah dalam Pelaksanaan Hibah Internal  Tahun  2023  yang  telah  mendanai penelitian  ini  nomor:  09/LPPM.UMSB/K.P- HBI/08/2023. Serta tidak lupa juga kepada semua pihak  yang  telah  membantu  penelitian  ini  bisa berlangsung dan berjalan dengan lancar.

## Daftar Pustaka
[1]  Dak,  G.,  &  Pandey,  C.  (2020).  A  critical review  on  dissimilar  welds  joint  between martensitic  and  austenitic  steel  for  power plant application. Journal  of Manufacturing Processes, 58, 377-406.
[2]  Vishwakarma,  V.  (2020).  Impact  of environmental biofilms: Industrial components  and  its  remediation.  Journal  of basic microbiology, 60(3), 198-206.
[3]  Leni,  D.,  Earnestly,  F.,  Sumiati,  R., Adriansyah,  A.,  &  Kusuma,  Y.  P.  (2023). Evaluasi  sifat  mekanik  baja  paduan  rendah bedasarkan  komposisi  kimia  dan  suhu perlakuan  panas  menggunakan  teknik exploratory data analysis (EDA). Dinamika Teknik Mesin, 13(1), 74-83.
[4] Plaut, R. L., Herrera, C., Escriba, D. M., Rios, P.  R.,  &  Padilha,  A.  F.  (2007).  A  short review on wrought austenitic stainless steels at high temperatures: processing, microstructure, properties and performance. Materials Research, 10, 453-460.
[5] Isfahany, A. N., Saghafian, H., & Borhani, G. (2011).  The  effect  of  heat  treatment  on mechanical properties and corrosion behavior  of  AISI420  martensitic  stainless steel.  Journal  of  alloys  and  compounds, 509(9), 3931-3936.
[6]  Nurhakim,  B.,  Nikitasari,  A.,  Sunardi,  S.,  & Mabruri,  E.  (2017).  Pengaruh  Suhu  dan Waktu  Pemanasan  terhadap  Karakteristik Lapisan  Elektroles  Ni-p  pada  Baja  Tahan Karat  Martensitik  Ss  420.  Indonesian Journal of Materials Science, 18(4), 223376.
[7] Leni, D., & Sumiati, R. (2022). Perbandingan
Alogaritma Machine Learning Untuk Prediksi  Sifat  Mekanik  Pada  Baja  Paduan Rendah. Jurnal Rekayasa Material, Manufaktur dan Energi, 5(2), 167-174.
[8] Martinez, W. L., Martinez, A. R., & Solka, J. (2017).  Exploratory  data  analysis  with MATLAB. Crc Press.
[9] Porro, M., Zhang, B., Parmar, A., & Shin, Y. C.  (2022).  Data-driven  modeling  of mechanical properties for 17-4 PH stainless steel  built  by  additive  manufacturing. Integrating  Materials  and  Manufacturing Innovation, 11(2), 241-255.
[10] Gunoglu, K., Özkavak, H. V., & Akkurt, İ. (2021). Evaluation of gamma ray attenuation properties  of  boron  carbide  (B4C)  doped AISI  316  stainless  steel:  Experimental,
XCOM  and  Phy-X/PSD  database  software. Materials  Today  Communications,  29, 102793.
[11]  Leni,  D.  (2023).  Pemilihan  Algoritma
Machine  Learning  Yang  Optimal  Untuk Prediksi  Sifat  Mekanik  Aluminium. Jurnal Engine: Energi, Manufaktur, dan Material , 7 (1), 35-44.
[12] Materials  Algorithms  Project.  Available online: https://www.phase- trans.msm.cam.ac.uk/map  (accessed  on  11 April 2022).
[13] Adler, J., & Parmryd, I. (2010). Quantifying colocalization  by  correlation:  the  Pearson correlation  coefficient  is  superior  to  the Mander's  overlap  coefficient.  Cytometry Part A, 77(8), 733-742.
[14] Leni, D. (2023). Analisis Heatmap Korelasi dan  Scatterplot  untuk  Mengidentifikasi Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Pelabelan  AC  efisiensi  Energi. Jurnal Rekayasa Material, Manufaktur dan Energi , 6 (1).
[15] The  British  Steelmakers  Creep  Committee: BSCC High Temperature Data; The Iron and Steel Institute: London, UK, 1973.
[16]  Zhang,  S.,  Jiang, Z.,  Li, H., Zhang, B., Fan,  S.,  Li,  Z.,  ...  &  Zhu,  H.  (2018).
Precipitation behavior and phase transformation  mechanism  of  super austenitic  stainless  steel  S32654  during isothermal aging. Materials characterization, 137, 244-255.
[17]  Moniruzzaman,  F.  M.,  Shakil,  S.  I., Shaha,  S.  K.,  Kacher,  J.,  Nasiri,  A., Haghshenas,  M.,  &  Hadadzadeh,  A. (2023).  Study  of  direct  aging  heat treatment  of  additively  manufactured PH13–8Mo  stainless  steel:  role  of  the manufacturing process, phase transformation kinetics, and microstructure  evolution.  Journal  of
Materials Research and Technology, 24, 3772-3787.
[18] Niu, M. C., Yang, K., Luan, J. H., Wang, W., &  Jiao,  Z.  B.  (2022).  Cu-assisted  austenite reversion  and  enhanced  TRIP  effect  in maraging  stainless  steels.  Journal  of Materials  Science  &  Technology,  104,  52- 58.
[19]  Bleck,  W.,  Guo,  X.,  &  Ma,  Y. (2017).  The TRIP  effect  and  its  application  in  cold formable  sheet  steels.  Steel  Research International, 88(10), 1700218.
[20]  Cronemberger,  M.  E.  R.,  Mariano,  N.  A., Coelho, M. F., Pereira, J. N., Ramos, É. C., de  Mendonça,  R.,  ...  &  Maestrelli,  S.  C. (2014,  December).  Study  of  cooling  rate influence on SAF 2205 duplex stainless steel
solution annealed. [21] In Materials Science Forum (Vol. 802, pp. 398-403). Trans Tech Publications Ltd.
[21]  Ding,  C.,  Cao,  X.  J.,  &  Næss,  P.  (2018). Applying gradient boosting decision trees to examine  non-linear  effects  of  the  built environment  on  driving  distance  in  Oslo. Transportation Research Part A: Policy and
Practice, 110, 107-117.