APLIKASI TEKNIK PEMBELAJARAN MESIN DALAM DIAGNOSIS DINI DAN PREDIKSI KEGAGALAN KOMPONEN REAKTOR

Abstract

Keselamatan operasional reaktor nuklir sangat bergantung pada pemantauan kondisi komponen secara real-time dan kemampuan untuk memprediksi potensi kegagalan sebelum terjadi. Metode diagnosis konvensional seringkali kurang efisien dalam mengidentifikasi anomali kompleks dari data operasional yang besar. Penelitian ini mengeksplorasi aplikasi teknik pembelajaran mesin, khususnya jaringan saraf tiruan dan hutan acak, dalam diagnosis dini dan prediksi kegagalan komponen reaktor nuklir. Metode yang digunakan adalah pengembangan model pembelajaran mesin menggunakan data operasional historis dari sensor reaktor, termasuk suhu, tekanan, aliran, dan getaran, serta validasi model dengan data anomali yang disimulasikan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model pembelajaran mesin mampu mengidentifikasi pola-pola halus yang mengindikasikan awal kegagalan komponen dengan akurasi tinggi, jauh lebih cepat daripada metode tradisional. Pembahasan lebih lanjut mengungkapkan bahwa sistem ini dapat memberikan peringatan dini kepada operator, memungkinkan tindakan korektif yang tepat waktu dan mencegah kecelakaan serius. Implikasi dari temuan ini adalah peningkatan signifikan dalam keselamatan operasional reaktor nuklir, pengurangan waktu henti yang tidak terencana, dan optimalisasi jadwal pemeliharaan, mempercepat adopsi teknologi cerdas dalam industri nuklir yang berorientasi pada keselamatan.