Abstrak—Spektrokmetri adalah studi dalam bidang optoelektronika  yang  mempelajari  tentang  relasi  antara  suatu zat  dengan  radiasi  elektromagnetik.  Namun,  berbagai  metode spektroskopi  seperti  UV-Vis  maupun  Raman  Spectroscopy tidak mampu untuk mendeskripsikan analisis bahan pada skala dinamika  elektron  yang  merupakan  hal  yang  esensial  dalam menganalisis  bahan  semikonduktor,  seperti  carbon  quantum dot.  Dalam  penelitian  ini  telah  dibuat  rancang  bangun  sistem pump-probe  spectroscopy  yang  dapat  memodelkan  dinamika struktur elektron pada suatu zat dalam skala waktu femtosekon ( 𝟏𝟎 −𝟏𝟓 sekon).  Sistem  dirancang  dalam  bentuk  simulasi berbasis  Lindbladian  Master  Equation  dan  setup  eksperimen. Sistem menggunakan cahaya laser dengan panjang gelombang 1064  nm  yang  dikenakan  pada  zat  uji.  Laser  dipisahkan menjadi  dua  beam  menggunakan  sebuah  beam  splitter,  yakni pump  dan  probe.  Cahaya  laser  pump  digunakan  untuk mengeksitasi  zat  yang  diujikan,  sedang  cahaya  laser  probe digunakan untuk  melakukan probing pada zat tersebut untuk ditangkap  oleh  photodetector.  Pengaturan  delay  stage  pada sistem  akan  membantu  dalam  menghasilkan  data  struktur elektron  yang  berubah  terhadap  waktu.  Kemudian  data diklasifikasi dengan recurrent neural network untuk memprediksi  jenis  bahan  uji.  Terdapat  hasil  berupa  nilai absorbansi  setinggi  0.3  unit  absorbansi  baik  untuk  sampel berupa larutan carbon quantum dot maupun quantum dot. Dari pengklasifikasi data didapatkan akurasi 90% untuk klasifikasi data pada sampel larutan quantum dot dan 81% untuk larutan carbon  quantum  dot.  Hal  tersebut  digunakan  untuk membuktikan  bahwa  hasil  dari  komputasi  simulator  sama dengan hasil setup eksperimen, serta pengklasifikasi yang telah dibuat dapat mencapai akurasi yang tinggi.
Kata  Kunci—Lindbladian  Master  Equation,  Optoelektronika, Recurrent Neural Network, Spektroskopi.

## I. PENDAHULUAN
PEKTROMETRI  dari  spektroskopi  dapat  digunakan untuk  melakukan    pengukuran  subatomik  [1],  yang mempelajari tentang interaksi antara radiasi elektromagnetik dengan  zat  uji.  Pada  umumnya,  spektroskopi  kerap menggunakan  cahaya,  khususnya  yang  berasal  dari  laser, sebagai sumber radiasi elektromagnetik [2].
Pada  skala  pikosekon,  laser  dapat  digunakan  untuk mengukur absorbansi maupun emisi cahaya suatu bahan [3]. Hal  tersebut  masih  belum  dapat  menjelaskan  lebih  lanjut tentang sifat suatu material, seperti bagaimana sifat optis dari bahan  tersebut  dapat  dipelajari  lebih  lanjut  daripada  hanya sekadar sifat absorbansi maupun emisinya, serta perihal lain seperti  kemurnian  bahan  semikonduktor  dan  kestabilan  zat kimia. Guna mengatasi hal tersebut, maka digunakanlah pulsa
laser dalam waktu skala femtosekon ( 10 −15 sekon), sehingga laser  ini  dapat  digunakan  untuk  memodelkan  dinamika elektron dalam suatu atom.
Metode Pump-Probe ini  merupakan  metode  yang  paling sederhana  dari  semua  permodelan  dinamika  elektron  yang ada karena metode ini hanya menggunakan satu sumber laser yang  berkas  cahayanya  dibagi  menjadi  dua  bagian  untuk eksitasi ( pump ) dan pengukuran ( probe ) dengan menggunakan beam  splitter. Spektroskopi Pump-Probe diharapkan  mampu  untuk  mempelajari  zat  dalam  skala dinamika  elektron  yang  dapat  memiliki  dampak  besar terhadap  analisis  bahan  semikonduktor  dalam  segi kemurnian,  kestabilan  zat  kimia  setelah  melalui  reaksi tertentu,  serta  mengembangkan  akuisisi  data  yang  baik  dan benar dalam analisis zat yang diujikan.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Pump-probe Spectroscopy
Pump-probe  spectroscopy  masuk  ke  dalam  ranah  optik non-linier  yang  mempelajari  tentang  sifat  optis  dari  benda non-linier. Dalam hal tersebut, sifat optis dari sebuah material ditentukan oleh medan magnet cahaya yang datang ke dalam benda  tersebut.  Sebagai  contoh,  indeks  bias  dari  suatu material  dapat  bersifat  spesifik  terhadap  sifat  dari  cahaya datang [4].
Sistem pump-probe sendiri  merupakan  sistem  yang dinamis [5], dikarenakan pulsa laser  yang dipakai memiliki nilai  delay  yang  berbeda.  Hal  ini  memungkinkan  pengguna dari sistem ini untuk menganalisis dinamika struktur elektron dalam suatu sampel yang beraneka ragam, dari larutan biasa, quantum  dot ,  bahan  semikonduktor,  hingga alloy logam. Adapun  sistem pump-probe ini  perlu  diperturbasi  dari keadaan setimbang, dengan cara mendekatkan sumber laser pump kepada sampel agar berkas laser tersebut tiba terlebih dahulu daripada probe. Intensitas dari berkas laser pump akan selalu lebih besar daripada intensitas laser probe [6].
Merujuk pada gambar 1, sinyal pump bekerja pada tingkat dasar/ground  state  (g)  pada  waktu 𝑡 1 dan 𝑡 2 untuk membangkitkan vibrational coherence (|e, v>,<e, v'|) diantara tingkat  v  dan  v'  dalam  tingkat  yang  tereksitasi  (e).  Adapun sinyal  probe  yang  di-delay  pada  waktu 𝑡 3 juga  tiba  pada tingkat elektronik selanjutnya (d). Jika vibrational coherence masih ada pada saat waktu delay Dt = 𝑡 3 - 𝑡 2 , transimisi dari pulsa  probe  tersebut  dimodulasi  sesuai  dengan  pergerakan partikel yang koheren.

## Perancangan Sistem Pump-Probe Spectroscopy sebagai Metode Dalam Analisis Dinamika Elektron pada Larutan
Reynaldi Gilang Mulyawan 1 , Muhammad Rivai 1 dan Isnaeni 2
1 Departemen Teknik Elektro, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
2 Pusat Penelitian Fisika-Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia (PPF-LIPI), Tangerang Selatan, Banten e-mail : muhammad_rivai@ee.its.ac.id
S

## B. Lindbladian Master Equation
Lindblad  Master  Equation  merupakan  modifikasi  dari persamaan Schrödinger yang menggunakan matriks kepadatan/ density  matrix yang  merupakan  matriks  yang mendefinisikan statistika keadaan dari suatu sistem kuantum. Density matrix didefinisikan sebagai berikut [7]:
𝜌 =   ∑ 𝑝 𝑗 |𝜑 𝑗 >< 𝜑 𝑗 | 𝑗 (1)
Persamaan  Schrödinger  sendiri  merupakan  persamaan diferensial  parsial  (PDP)  yang  menjelaskan  tentang karakteristik  evolusi  suatu  sistem  dari  suatu  partikel subatomik terhadap waktu [8]:
𝑖ℏ 𝛿|𝜑> 𝛿𝑡 = 𝐻|𝜑 > (2)
dimana  H  merupakan  Hamiltonian,  yang  merupakan jumlahan  energi  kinetik  dan  potensial  dari  suatu  sistem kuantum.  Pada  Lindbladian  Master  Equation,  matriks  dari fungsi  gelombang/ wavefunction digantikan  dengan  matriks kepadatan/ density matrix . Sehingga persamaan (2) menjadi:
𝑖ℏ 𝛿𝜌(𝑡) 𝛿𝑡 = [𝐻 𝑡𝑜𝑡 , 𝜌 𝑡𝑜𝑡 ]
(3)
dimana  persamaan  ruas  kanan  merupakan  operasi komutator  pada  Hamiltonian  dan  matriks  kepadatan  sistem kuantum, yang dijelaskan pada persamaan berikut:
[𝐻 𝑡𝑜𝑡 , 𝜌 𝑡𝑜𝑡 ] = 𝐻 𝑡𝑜𝑡 𝜌 𝑡𝑜𝑡 − 𝜌 𝑡𝑜𝑡 𝐻 𝑡𝑜𝑡 (4)
Lindbladian Master Equation disimulasikan menggunakan bahasa  pemrograman  python,  dengan  library  Quantum Toolbox in Python (QuTiP).

## C. Quantum Dot
Quantum  dot (QD)  ialah  sebuah  bahan  semikonduktor memiliki ukuran pada skala nanometer dan bereksitasi pada skala tiga dimensi yang memiliki bahan utama yaitu senyawa semikonduktor.  QD  memiliki  sifat  optis  dan  elektris  yang dapat diatur dengan cara mengatur ukuran dari nanopartikel QD  tersebut  seperti  pada  gambar  2,  sehingga  QD  memiliki aplikasi yang luas dalam bidang nanoteknologi [9].
Band-gap  energy merupakan  lebar  antara  tingkat  energi satu  dengan  yang  lainnya.  Pada  QD, band-gap  energy didefinisikan melalui persamaan Brus [10]:
𝐸 𝑔(𝑄𝐷) = 𝐸 𝑏𝑢𝑙𝑘 ℎ 2 8𝑅 2 ( 1 𝑚 ∗ 𝑒 + 1 𝑚 ∗ ℎ ) − 1.76𝑒 2 4𝜋 𝜀 0 𝜀 𝑟 𝑅 2 (5)
dimana 𝐸 𝑔(𝑄𝐷) merupakan band  gap energy dari  bahan QD, 𝐸 𝑏𝑢𝑙𝑘 merupakan band  gap  energy dari  bahan bulk semiconductor , h merupakan konstanta Planck, R merupakan jari-jari  atom, e adalah  muatan  electron, 𝜀 0 dan 𝜀 𝑟 masing- masing merupakan permitivitas vakum dan bahan, dan 𝑚 ∗ 𝑒 dan 𝑚 ∗ ℎ masing-masing  merupakan  massa  efektif  dari eksitasi electron dan hole . Untuk mencari energi emisi bahan
1.  (a)  Skema  umum  pengukuran  pump-probe  pada  tiga  tingkat elektronik  yang berbeda,  (b)  menyatakan  emisi  pada 𝑡 1 dan  absorpsi pada 𝑡 2 dan 𝑡 3 ,  sedangkan  (c)  menyatakan  emisi  pada 𝑡 2 dan absorpsi pada 𝑡 1 dan 𝑡 3 .
Gambar  2.  Ukuran  quantum  dot  diurutkan  dari  yang  terkecil  (warna ungu) hingga terbesar (merah).
Gambar 3 Diagram blok sistem RNN.
Gambar 4. Visualisasi Sistem Pump-probe Spectroscopy.
QD, persamaan (5) dapat dimodifikasi sebagai berikut sesuai dengan band-gap  energy dari  bahan  semikonduktor  yang sesuai [11]:
∆𝐸 = 𝐸 𝑔 (𝑅) + ℎ 2 8𝑅 2 ( 1 𝑚 ∗ 𝑒 + 1 𝑚 ∗ ℎ ) (6)

## D. Recurrent Neural Network
Recurrent  Neural  Network  merupakan  arsitektur neural network yang  ditujukan  untuk  mengklasifikasi  data  secara berulang-ulang untuk memroses input yang biasanya adalah data  sekuensial  seperti  data time-series ,  yakni  data  yang berubah  terhadap  waktu  [12]–[17].  RNN  memroses  input secara  runtun.  Dalam  setiap  prosesnya,  output  yang dihasilkan  didasarkan  pada  pemrosesan  sampel-sampel sebelumnya.  Adapun  pemrosesan  ini  juga  dilakukan  pada sampel  setelahnya  pada  kasus bidirectional  RNN .  Ilustrasi algoritma RNN dapat dilihat pada gambar 3.
Input x merupakan input data time-series /sekuensial yang hendak diproses ke dalam RNN. Dalam sebuah sel RNN, data
sekuensial  dipecah  menjadi  beberapa  bagian.  Adapun  hasil pemrosesan  data  dalam  satu  sel  tersebut  akan  dikeluarkan sebagai  output y dan  umpan  balik s untuk  sel  RNN selanjutnya. Terdapat beberapa jenis arsitektur yang populer dalam RNN, yakni LSTM/Long Short Term Memory ataupun Gated  Recurrent  Unit.  LSTM  merupakan  salah  satu  dari arsitektur RNN yang terdiri atas sel, gerbang input, gerbang forget dan gerbang output . LSTM  memiliki  gerbang C(t-1) sebagai  input  data  dari waktu  sebelum C(t) yang  menjadi  input  untuk  LSTM selanjutnya. LSTM memiliki satu gerbang bernama gerbang forget yang mengeluarkan angka 0 atau 1 untuk menentukan data C(t-1) mana yang perlu disimpan berdasarkan input s(t- 1) dan x(t) [17].
Untuk  setiap  nilai C(t-1) yang  dilewatkan,  nilai  tersebut akan  diproses  bersamaan  dengan  input s dan t yang dimasukkan  ke  dalam  fungsi  aktivasi,  yang  secara  umum merupakan fungsi sigmoid ataupun tanh . Setelah pemrosesan tersebut, data akan dikeluarkan ke dua bagian, yakni output C(t) yang  dikeluarkan  tanpa  pemrosesan  lagi  seperti  output s(t) yang perlu diproses lagi dalam fungsi aktivasi tanah. C(t) digunakan untuk input sel LSTM selanjutnya beserta dengan s(t) ,  namun  nilai s(t) juga  digunakan  sebagai  output  yang ditampilkan dari sistem .

## III. PERANCANGAN SISTEM
Pada  bab  ini  dijelaskan  perancangan  sistem  secara keseluruhan.  Perangkat  yang  dirancang  bertujuan  untuk melakukan  simulasi  dari  interaksi  antara  laser  femtosekon
Gambar 5. Blok Diagram Sistem Pump-probe Spectroscopy.
Gambar 6. Diagram Alir Keseluruhan Sistem Akuisisi Data.
Gambar 7. Visualisasi Setup Eksperimen dan Pengambilan Data.
Gambar 8. Grafik Akuisisi data sistem pump-probe spectroscopy.
dengan senyawa yang dituju beserta akuisisi data dari sistem tersebut,  serta  klasifikasi  dari  data  sampel  yang  telah didapatkan. Simulator ini pun ditunjang dengan pengambilan data  eksperimental  yang  dilakukan  di  Laboratorium Femtosekon,  Pusat  Penelitian  Fisika  –  LIPI,  sebagai penghubung antara teori dan eksperimen sistem pump-probe spectroscopy .

## A. Prancangan Sistem Elektronik
Sistem ini terdiri atas tiga jenis sub-sistem, yakni akuisisi data,  simulator,  serta  klasifikasi  data.  Akuisisi  data  sendiri masuk ke dalam perancangan perangkat keras, simulator dan klasifikasi  data  masuk  ke  dalam  perancangan  perangkat lunak.  Visualisasi  dari  perancangan  perangkat  keras  serta diagram blok sistem dapat dilihat pada gambar 4 dan 5.
Pada  tahap  ini  dilakukan  perancangan  perangkat  keras berupa penyusunan setup laser pulsa skala femtosekon, yakni terdiri atas:
1) Laser
Sumber  laser  dengan  pulsa  pada  skala  femtosekon (10 −15 s) . Memiliki panjang gelombang 1064 nm.
2) Beam Splitter
Pemecah berkas laser menjadi dua bagian, yakni pump dan probe .]

## 3) Delay Stage Newport DL125
Delay  Stage  Newport  DL125  mengatur  besar delay dari berkas  laser probe dengan  menggerakan  cermin  pemantul menjauhi sumber laser.
4) Sampel
Bahan  uji  yang  akan  dianalisis.  Sinyal pump dikenakan pada  sampel  untuk  dieksitasi  dan  sinyal  probe  untuk menganalisis bahan tersebut.

## 5) Fotodetektor
Sebagai  alat  untuk  mengakuisisi  data  dari  berkas  laser probe dengan menggunakan spektrofotometer MayaPRO2000. 6) Komputer
Untuk  memroses  data  yang  telah  ditangkap  oleh fotodetektor.
Adapun tahap ini juga meliputi troubleshooting bila terjadi kesalahan desain.
Sistem  akuisisi  data  didesain  menggunakan  program  NI LabVIEW  2018  dengan  diagram  alir  sebagaimana ditunjukkan  pada  gambar  6.  Akuisisi  data  spektrofotometer ini  memiliki  dua  jenis  sistem,  yakni  sistem  akuisisi  data spektrofotometer dan penggerak delay stage untuk mengatur delay sinar laser probe yang masuk.
Adapun  dalam  setup  eksperimen  ini  digunakan  dua  jenis sampel  yakni  larutan carbon  dot lengkuas  dan  jahe.  Data diakusisi dengan acquisition time sebesar 0.5 detik dan move step sebesar 2 mm, setara dengan pergerakan stage dari delay 0 pikosekon hingga 13 pikosekon.

## B. Perancangan Simulator
Simulator dirancang dengan menggunakan library QuTiP pada  Python.  Pemrograman  simulator  dimulai  dengan mengimport  library yang  diperlukan untuk simulasi,  seperti contohnya  QuTiP  dan  Numpy.  Perlu  juga  mendefinisikan matriks-matriks utama, yakni matriks ground state bernama |g>,  excited  state  bernama  |e>,  dan  matriks  steady  state bernama |u> seperti pada persamaan (7) sampai (9)
|𝑔 > = ( 1 0 0 ) (7)
|𝑒 > = ( 0 1 0 ) (8)
Gambar  9.  Output  dari  simulator  pump-probe  spectroscopy  dari berbagai jenis quantum dot.
Gambar 10. Confusion matrix pada data untuk berbagai jenis quantum dot.
Gambar 11. Confusion matrix pada data untuk berbagai jenis larutan carbon dot.
|𝑢 > = ( 0 0 1 ) (9)
Kemudian dari sini dapat disusun Hamiltonian dari sistem. Terdapat  tiga  jenis  Hamiltonian,  yakni  Hamiltonian  yang tidak  terpengaruh  waktu  (H1)  yang  merupakan  persamaan Brus  untuk  merepresentasikan  energi  dari  larutan quantum dot , dan dua yang terpengaruh waktu (H2) dan (H3). Khusus untuk  Hamiltonian  terpengaruh  waktu  seperti  H2  dan  H3 akan dikalikan  dengan  koefisien  bergantung  waktu  lainnya. Persamaan  medan  listrik  dari  laser  dapat  didefinisikan sebagai bentuk Gaussian  beam.
𝐸 𝑝𝑢𝑚𝑝(𝜏 3 , 𝜏 2 ) = 𝐸 0 2 2𝜋𝜎 𝑎 2 𝑒 (𝜏3 −𝜏𝑎)2 𝜎𝑎 2 𝑒 (𝜏3 −𝜏3)2 𝜎𝑎 2 (10)
𝐸 𝑝𝑟𝑜𝑏𝑒(𝜏 2 , 𝜏 1 ) = 𝐸 0 2 2𝜋𝜎 𝑏 2 𝑒 (𝜏2 −𝜏𝑏) 2 𝜎𝑏 2 𝑒 (𝜏2 −𝜏1)2 𝜎𝑏 2 (11)
Setelah  semua  parameter  telah  didefinisikan,  system Hamiltonian  dapat  digabung  menjadi  satu  sebelum dimasukkan ke dalam fungsi mesolve().

## C. Perancangan Sistem Klasifikasi Data
Pada  tahap  perancangan  klasifikasi  sistem,  maka  perlu mendefinisikan  library  yang  akan  dipakai,  seperti  numpy tensorflow,  dan  pandas.  Kemudian  dengan  menggunakan pandas  kita  mengambil  dataset  yang  akan  dijadikan  acuan latihan  dari  RNN.  Tahap  yang  selanjutnya  dilakukan  ialah membangun  model  yang  diinginkan,  yakni  model  LSTM dengan 128 layer dan dilatih sebanyak 100 dan 12000 epochs untuk  data quantum  dot dan carbon  dot .  Setelah  LSTM tersebut  dipasangkan droupout  layer yang  digunakan  untuk mencegah overfitting.
Dense  layer  yang  berisi  masing-masing  fungsi  aktivasi ReLU dan Softmax. Langkah terakhir yang dapat dilakukan sebelum  melakukan  training  adalah  mengkonfigurasi  loss yang diperlukan dengan fungsi model.compile().
Visualisasi  prediksi  data  dilakukan  menggunakan confusion  matrix ,  dimana  perhitungan  akurasi  prediksi  dari pengklasifikasi yang telah dilatih dapat dirumuskan sebagai:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒+𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑝𝑒𝑟𝑐𝑜𝑏𝑎𝑎𝑛 (12)
dimana true  positive merupakan  nilai  di  mana  hasil prediksi benar sesuai dengan hasil yang benar, true negative adalah nilai di mana hasil prediksi salah sesuai dengan hasil yang salah.

## IV. HASIL DAN ANALISIS

## A. Pengujian Setup Eksperimen
Pada  pengujian  perangkat  keras,  digunakan  perangkat yang  tersedia  di  Laboratorium  Femtosekon  PPF  LIPI. Dokumentasi  dari  percobaan  yang  telah  dilakukan  dapat dilihat pada gambar 7. Gambar 8 menunjukkan hasil dari data yang  telah  diakuisisi.  Data  diambil  dengan  perekaman spektrofotometer  sekitar  0.5  sekon  dan  penambahan  waktu delay dari  0  sampai  13  pikosekon.  Dari  gambar  8  terlihat bahwa data yang diambil dari sistem akuisisi data memiliki
karakteristik yang cukup berbeda meski memiliki jenis yang kurang lebih sama. Grafik sumbu x merupakan waktu delay dari sampel yang terkena laser probe dalam satuan pikosekon, sedangkan  grafik  sumbu  y  menandakan  nilai  perubahan absorbansi  dari  sampel  yang  dibuat.  Terlihat  bahwa  larutan carbon  dot pada  lengkuas  memiliki  nilai  absorbansi  yang lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  larutan carbon  dot jahe. Data  yang  ditampilkan  pada  gambar  11  merupakan  7  data pertama  dari  40  data  yang  telah  diambil  dari  setup eksperimen, di mana masing-masing sampel terdapat 20 kali pengambilan data.

## B. Pengujian Simulator
Pada  tahap  ini,  implementasi  dari  persamaan  7  sampai  9 telah  dilakukan.  Persamaan  mekanika  kuantum  yang  telah didefinisikan  secara  teoretis  diimplementasikan  melalui fungsi  yang  disediakan  pada library QuTiP  dalam  Jupyter Notebook
Setelah  menjalankan  fungsi  mesolve()  pada  simulator, grafik dari hasil simulator dapat dilihat pada gambar 9 dengan cara  menggunakan library  matplotlib  untuk    keperluan penggambaran grafik.
Gambar 9 menunjukkan data yang dihasilkan dari sistem pump-probe  spectroscopy pada  suatu  sampel band  gap energy yang berbeda-beda, yakni larutan quantum dot CdS, CdSe,  CdTe,  PbSe,  InGaAs,  dan  CdAr.  Terlihat  bahwa perubahan  nilai  delay  mengubah  grafik  eksitasi  dari  zat tersebut, sebagaimana dari hasil eksperimen yang ditunjukkan  pada  gambar  8  dengan  penambahan  nilai absorbansi/ expectation  value dari  terhadap  perubahan band gap  energy .  Hal  ini  membuktikan  bahwa  simulator  sistem pump-probe spectroscopy yang dibuat terverifikasi oleh hasil eksperimen.

## C. Pengujian Sistem Klasifikasi Data
Tahap terakhir yang dilakukan dalam perancangan sistem pump-probe  spectroscopy ialah  mendesain  pengklasifikasi data  sistem  dengan  menggunakan  metode  pembelajaran mesin/ machine  learning .  Teknik machine  learning yang digunakan  pada  desain  sistem  ini  ialah recurrent  neural network yang  ditujukan  untuk  mengklasifikasi  data sekuensial  seperti  data  yang  berubah  terhadap  waktu. Training  sebanyak  100  dan  12000  epoch  telah  dilakukan. Pada waktu tertentu pasti terjadi lonjakan pada nilai loss dan accuracy pada  data,  namun  data  tersebut  cenderung berkurang semakin tingginya epoch yang digunakan dengan nilai loss yang dihasilkan mendekati 0%.
Akurasi  dari  model  yang  telah  dilatih  kemudian dimodelkan melalui confusion matrix yang dapat dilihat pada gambar 10 dan 11. Pada gambar 10, label yang diberikan dari angka 0 sampai 5 masing-masing merupakan jenis quantum dot . Pada gambar 11, 0 menandakan larutan carbon quantum dot lengkuas dan 1 adalah larutan carbon quantum dot jahe. Terlihat  jelas  bahwa  model  memiliki  akurasi  yang  cukup tinggi,  yakni  90%  untuk  prediksi  data  dari  keenam  jenis quantum dot dan 81% untuk prediksi data larutan carbon dot lengkuas dibandingkan jahe. Akurasi pada permodelan untuk larutan carbon dot tercatat lebih rendah karena adanya noise yang  terdapat  pada  pengambilan  data  sample,  sehingga klasifikasi  data  pada  larutan carbon  dot tidak  setinggi klasifikasi pada data quantum dot dari simulasi.

## V. KESIMPULAN
Dari  sistem pump  probe yang  telah  dibuat,  dapat disimpulkan  bahwa  sistem pump-probe  spectroscopy memiliki  kemampuan  dengan  potensial  yang  sangat  tinggi dalam  memodelkan  dinamika  elektron  pada  suatu  bahan. Pada hasil eksperimen didapatkan nilai  absorbansi terhadap perubahan  waktu  delay  pada  dua  jenis  sampel  dengan  nilai puncak  sekitar  0.35  satuan  absorbansi.  Hal  tersebut digunakan untuk membuktikan bahwa teori serta eksperimen dari  sistem pump-probe  spectroscopy berjalan  selaras, dengan hasil dari komputasi simulator mengalami fenomena yang sama dengan hasil yang didapatkan pada sampel dengan setup  eksperimen,  yakni  terdapat  pergeseran  grafik  dari waktu  delay  40  sekon  ke  60  sekon  dan  penambahan  nilai satuan  absorbansi  dari  0.01  ke  0.25.  Selain  itu,  program pengklasifikasi data sampel yang menggunakan metode RNN dapat menghasilkan model dengan akurasi yang sangat tinggi pada  angka  90%  pada  pelatihan  100  epoch  untuk  larutan quantum dot , dengan angka loss terakhir tercatat di bawah 2% dan  81%  untuk  larutan carbon  dot pada  pelatihan  12000 epoch.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M.  Fushitani,  “Applications  of  pump-probe  spectroscopy,” Annu. Reports  Sect.  C"(Physical  Chem. ,  vol.  104,  pp.  272–297,  2008,  doi: https://doi.org/10.1039/B703983M.
[2]  D.  J.  Griffiths, Introduction  to  Electrodynamics ,  4th  ed.  Cambridge: Cambridge University Press, 2018.
[3] Introduction  to  Laser  Technology .  Hoboken,  NJ:  NJ:  Wiley-IEEE Press, 2012.
[4]  C. Dorow, “An Introduction to the technique and applications of pump- probe spectroscopy,” Spec. Top. Pap. Phys. 211A , pp. 1–7, 2014.
[5]  P.-T.  Dong  and  J.-X.  Cheng,  “Pump  –  probe  microscopy :  theory  , instrumentation , and applications,” Spectroscopy , vol. 32, no. 4, pp. 2– 11, 2017.
[6]  S. A.  Miller,  “Systems and  Methods for  Pump-Probe Spectroscopy,” US 10,508,985 B2, 2019.
[7]  D. Manzano, “A short introduction to the Lindblad master equation,” AIP Adv. , vol. 10, no. 2, pp. 1–16, 2020, doi: 10.1063/1.5115323.
[8]  Z. Li, J.-Y. Fang, and C. C. Martens, “Simulation of ultrafast dynamics and  pump-probe  spectroscopy  using  classical  trajectories,” J.  Chem. Phys. , vol. 104, no. 18, pp. 6919–6929, 1996, doi: https://doi.org/10.1063/1.471407.
[9]  E.  M.  Boatman,  G.  C.  Lisensky,  and  K.  J.  Nordell,  “A  safer,  easier, faster synthesis for CdSe quantum dot nanocrystals,” J. Chem. Educ. , vol. 82, no. 11, pp. 1697–1699, 2005, doi: 10.1021/ed082p1697.
[10]  E.  O.  Chukwuocha,  M.  C.  Onyeaju,  and  T.  S.  Harry,  “Theoretical studies on the effect of confinement on quantum dots Using the brus equation,” Sci.  Res.  Publ. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  96–100,  2012,  doi: DOI:10.4236/wjcmp.2012.22017.
[11]  S. O. Kasap, Springer Handbook of Electronic and Photonic Material . New York: Springer, 2006.
[12]  Z. C. Lipton, J. Berkowitz, and C. Elkan, “A critical review of recurrent neural networks for sequence learning,” arXiv Prepr. arXiv1506.00019 , pp. 1–38, 2015, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1506.00019.
[13]  F.  Rivai,  Muhammad  Budiman  and  J.  Purwanto,  Djoko  Simamora, “Meat freshness identification system using gas sensor array and color sensor  in  conjunction  with  neural  network  pattern  recognition Recognition,” J. Theor. Appl. Inf. Technol. , vol. 96, no. 12, pp. 3861– 3872, 2018.
[14]  V. S. Kartika, “Spoiled Meat Classification Using Semiconductor Gas Sensors,  Image  Processing  and  Neural  Network,”  in International Conference  on  Information  and  Communications  Technology (ICOIACT)  Spoiled ,  2018,  pp.  417–422,  [Online].  Available: https://www.researchgate.net/publication/324956267_Spoiled_meat_c lassification_using_semiconductor_gas_sensors_image_processing_a nd_neural_network.
[15]  M. Rivai, A. Arifin, and E. I. Agustin,  “Mixed Vapour Identification Using  Partition  Column-  QCMs  and  Artificial  Neural  Network,”  in International Conference on Information, Communication Technology and System (ICTS) Mixed , 2016, pp. 172–177, doi:
10.1109/ICTS.2016.7910294.
[16]  M.  A.  Putra,  M.  Rivai,  and  A.  Arifin,  “Milk  Assessment  using Potentiometric and Gas Sensors in Conjunction with Neural Network,” in International Seminar on Intelligent Technology and Its Application, ISITIA 2018 , 2018, pp. 409–412, doi: 10.1109/ISITIA.2018.8710944.
[17]  M. Rivai, Misbah, M. Attamimi, M. H. Firdaus, Tasripan, and Tukadi,
“Fish  Quality  Recognition  using  Electrochemical  Gas  Sensor  Array and  Neural  Network,”  in International  Conference  on  Computer Engineering,  Network,  and  Intelligent  Multimedia,  CENIM  2019 , 2019, pp. 28–32, doi: 10.1109/CENIM48368.2019.8973369.