Birrul Walidain Primary Author mixed material bibliography Banda Aceh Fakultas MIPA Fisika 2025

Skripsi

Spektrum emisi merupakan cahaya yang terpancar dari elektron yang bertransisi antar tingkat energi atom atau ion. Struktur tingkat energi pada masing-masing atom atau ion membentuk pola unik yang memungkinkan analisis komposisi material secara presisi dalam metode Laser-Induced Breakdown Spectroscopy (LIBS). Namun, akurasi metode konvensional ini seringkali terhambat oleh kompleksitas spektrum emisi multi-elemen, efek matriks, dan fluktuasi plasma. Penelitian ini mengembangkan pendekatan analisis berbasis Deep Learning (DL) yang mempelajari spektrum emisi sintetis tersimulasi. Spektrum emisi sintetis disimulasikan menggunakan persamaan Saha dan distribusi Boltzmann, di mana setiap garis emisi dilebarkan menggunakan profil garis Gaussian dengan asumsi kondisi Local Thermal Equilibrium (LTE) dan memanfaatkan data transisi atom dari Atomic Spectra Database (ASD) NIST. Model Informer, sebuah arsitektur Transformer yang dioptimalkan dengan ProbSparse Self-Attention, Self-Attention Distilling, dan Generative-style Decoder, dipilih untuk mengatasi sekuens spektrum emisi yang panjang. Model dilatih dan dievaluasi menggunakan metrik F1-Score untuk mencapai keseimbangan optimal antara presisi dan recall dalam identifikasi elemen. Pendekatan ini menyajikan bukti konsep yang kuat untuk deteksi multi-elemen yang andal dalam metode LIBS, serta berkontribusi bagi kemajuan spektroskopi modern. 0 ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala 168263 2025-07-28 11:47:09 2025-07-28 12:29:14 machine generated