PEMODELAN FLUX NEUTRON 2D UNTUK BAHAN BAKAR U-235, Th-232, Pu-239 DAN PREDIKSI METODE REGRESI LINEAR BERBASIS PYTHON 3

Penelitian ini membahas pemodelan distribusi fluks neutron dalam bahan bakar nuklir seperti Uranium-235 (U-235), Thorium-232 (Th-232), dan Plutonium-239 (Pu-239) serta penerapan metode regresi linear berbasis Python 3 untuk prediksi perilaku fluks neutron di masa depan. Model didasarkan pada persamaan difusi neutron yang mencakup parameter difusi (𝐷), absorpsi (Σ𝑎), dan sumber neutron (𝑆). Pendekatan numerik menggunakan metode finite difference diterapkan pada domain dua dimensi untuk memetakan distribusi fluks neutron secara spasial dan temporal. Regresi linear diterapkan untuk memprediksi nilai fluks berdasarkan data simulasi, dengan evaluasi performa dilakukan melalui nilai Mean Squared Error (MSE) dan koefisien determinasi (𝑅^2). Hasil menunjukkan bahwa model regresi linear mampu memprediksi fluks neutron dengan akurasi tinggi pada semua jenis bahan bakar. Bahan bakar Th-232 memberikan performa terbaik dengan MSE sebesar 5186,11 dan 𝑅^2=0,9994, diikuti oleh U-235 (𝑀𝑆𝐸 =36837,50; 𝑅^2 = 0,9939) dan Pu-239 (𝑀𝑆𝐸 = 90182,49; 𝑅^2 = 0,9735). Simulasi juga mengungkapkan bahwa setiap bahan bakar memiliki karakteristik distribusi fluks unik yang dipengaruhi oleh parameter fisik masing-masing bahan bakar. Penelitian ini membuktikan efektivitas metode regresi linear dalam mendukung analisis distribusi fluks neutron, serta memberikan wawasan penting dalam pengembangan dan optimalisasi reaktor nuklir. Hasil penelitian dapat menjadi acuan dalam perancangan sistem reaktor berbahan bakar U-235, Th-232, dan Pu-239, serta menjadi dasar untuk implementasi metode prediksi berbasis pembelajaran mesin di bidang teknologi nuklir.