VOL .07 NO .01, PP . 15-20 P -ISSN : 2548-9534 | E -ISSN : 2548-9550

## Artificial Intelligence Berbasis QSPR Dalam Kajian Inhibitor Korosi
Muhamad  Akrom a ,  Usman  Sudibyo b ,  Achmad  Wahid  Kurniawan c ,  Noor  Ageng    Setiyanto d ,  Wise Herowati e , Ayu Pertiwi f , Aprilyani Nur Safitri g , Novianto Hidayat h , Harun Al Azies i
a,b,c,d,e,f,g,h,i Universitas Dian Nuswantoro

## I NFORMASI A RTIKEL

## ABSTRACT
Sejarah Artikel: Diterima Redaksi: 20 Mei 2023 Revisi Akhir: 24 Juni 2023 Diterbitkan Online : 15 Juli 2023
[Diisi oleh penerbit]
Baja termasuk material yang memiliki ketahanan rendah terhadap serangan korosi  Ketika  berada  pada  lingkungan  korosif.  Inhibitor  organik  mampu menghambat  korosi  dengan  efisiensi  inhibisi  yang  tinggi.  Tinjauan komparatif  penting  bagi  pengembangan  metode  evaluasi  kinerja  inhibitor disajikan  dalam  karya  ini.  Kami  mereview  perkembangan  artificial intelligence  berbasis  mesin  learning  dengan  model  QSPR  dalam  kajian penghambatan  korosi.  Makalah  ini  menjelaskan  bagaimana  metode pembelajaran  mesin  berbasis  data  dapat  menghasilkan  model  yang menghubungkan  sifat-aktivitas  molekuler  dengan  penghambatan  korosi oleh  inhibitor  berbasis  bahan  alam  (green  inhibitor).  Teknik  ini  dapat digunakan untuk memprediksi kinerja senyawa yang belum disintesis atau diuji.  Keberhasilan  model  ini  memberikan  paradigma  untuk  penemuan senyawa baru yang cepat, penghambat korosi yang efektif untuk berbagai logam dan paduan.
DOI: https://doi.org/10. 46961/jommit.v7i1

## K ATA K UNCI
Artificial intelligence, machine  learning, QSPR, inhibitor korosi, baja

## K ORESPONDENSI
Muhamad Akrom Program  Studi  Teknik  Informatika,  Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro, Semarang 50131, Indonesia Email: m.akrom@dsn.dinus.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Besi ataupun paduan baja memiliki kualitas mekanis yang baik, tingkat  ketersediaan  yang  tinggi,  dan  dapat  diproduksi  dengan mudah  dan  terjangkau,  sehingga  banyak  digunakan  dalam berbagai tujuan, termasuk sektor industri dan manufaktur [1], [2]. Meskipun  demikian,  ketahanan  baja  terhadap  korosi  ketika berada pada lingkungan korosif dianggap rendah [3], [4]. Korosi menyebabkan  kerugian  yang  sangat  besar  di  berbagai  sektor, termasuk ekonomi, lingkungan, masyarakat, industri, keamanan, keselamatan, dan lainnya [5], [6]. Biaya global untuk penanganan korosi sekitar 3,4% dari PDB global, atau sekitar US$ 2,5 triliun per  tahun  [7].  Biaya  tersebut  terus  meningkat  selama  beberapa tahun  terakhir  [8].  Oleh  karena  itu  korosi  harus  dikendalikan. Teknologi inhibitor masih menjadi salah metode yang tepat untuk menghambat korosi. Sekitar 875 miliar dolar per tahun atau 35% konsumsi  biaya  dapat  dihemat  dengan  penggunaan  inhibitor korosi  [9].  Telah  dikaji  selama  bertahun-tahun  penggunaan ekstrak  tanaman  sebagai  inhibitor  korosi  berbasis  bahan  alam (green  inhibitor),  sehingga  pencarian  green  inhibitor  terus berkembang.
Umumnya,  metode  seperti  analisa  gravimetri,  polarisasi potensiodinamik,  dan  spektroskop  impedansi  elektrokimia digunakan  sebagai  evaluasi  secara  eksperimental.  Akan  tetapi, metode eksperimen ini biasanya mahal, memakan banyak waktu, dan  membutuhkan  sumber  daya  yang  intensif  [10],  [11]. Kemajuan  teknologi  komputasi  saat  ini  dapat  dikombinasikan dengan  penerapan  algoritma  mekanika  kuantum,  sehingga membuka  jalan  bagi  percepatan  desain  dan  pencarian  material baru.  Bidang  kecerdasan  buatan  memungkinkan  proses pembelajaran  mesin,  termasuk  pengelompokan,  klasifikasi,  dan penciptaan  model  prediktif,  untuk  beragam  topik  yang  luas, termasuk  bidang  korosi.  Baru-baru  ini,  metode  pembelajaran mesin  (ML)  berbasis  quantitative  structure-properties  (QSPR) atau quantitative structure-activity relationship (QSAR) menjadi metode  yang  efektif  dan  efisien  dalam  pengembangan  dan penelusuran  kandidat  inhibitor  korosi.  Karena  sifat-sifat elektronik dan reaktivitas kimiawi dapat dikuantifikasi terhadap struktur kimia senyawa, maka metode QSPR atau QSAR berbasis ML dapat digunakan lebih lanjut dalam menginvestigasi beragam senyawa kandidat inhibitor. Korelasi antara karakteristik struktur molekuler dan sifat kimianya membuat teknik QSPR berbasis ML
menjadi metode yang murah, cepat, dan andal dalam eksplorasi inhibitor baru [12]–[14].
Beragam algoritma ML seperti genetic algorithm (GA), multiple linear regression (MLR), partial  least  squares  (PLS),  ordinary least squares regression (OLS), artificial neural network (ANN), k-nearest  neighbors  (KNN),  adaptive  neural  fuzzy  inference system  (ANFIS),  random  forest  (RF),  support  vector  machines (SVM), autoregressive with exogenous inputs (ARX), dan lain- lainnya  telah  banyak  digunakan  dan  dikombinasikan  dalam pengembangan  model  QSPR  untuk  mengevaluasi  performa inhibitor.  Zhao  et  al.  [15]  menggunakan  teknik  nonlinear  SVM dari 19 asam amino dan melaporkan nilai RMSE dan R 2 masing- masing adalah 1.48 dan 0,97. Liu et al. [16] menggunakan model SVM  dengan  11  deskriptor  untuk  mengevaluasi  20  turunan benzimidazole, dimana dilaporkan nilai RMSE sekitar 4.45. Studi QSPR  lain  juga  dikembangkan  untuk  memprediksi  senyawa- senyawa turunan piridin dan kuinolin dengan 20 deskriptor kimia kuantum  menggunakan  kombinasi  teknik  linier  GA-PLS  dan non-linier GA-ANN. Model GA-PLS menunjukkan hasil RMSE 14.90, sementara model GA-ANN menunjukkan RMSE sebesar 8.80  [17].  Model  linier  MLR  dan  non-linier  ANN  digunakan untuk  mengevaluasi  20  turunan  senyawa  piridazin  dengan  5 deskriptor oleh Quadri et al. [18]. Hasilnya menunjukkan bahwa model ANN memberikan hasil lebih optimal dengan nilai RMSE sebesar  10.56.  Dalam  studi  terpisah,  Quadri  et  al.  [19]  juga mengembangkan  model  linier  OLS  dan  non-linier  ANN  untuk memprediksi  40  senyawa  turunan  kuinoksalin  dengan  5 deksriptor  terseleksi.  Hasilnya  dilaporkan  bahwa  model  non- linier ANN menunjukkan prediksi yang lebih baik dengan nilai RMSE  sebesar  5.42.  Anadebe  et  al.  [20]  melaporkan  performa model  ANN  dan  ANFIS  Kedua  metode  non-linier  tersebut menghasilkan  nilai  R 2 dan  RMSE  sebesar  0.91  dan  4.35  untuk ANN, sementara R 2 dan RMSE untuk ANFIS sebesar 1.37 dan 0.99. Hasil tersebut menunjukkan bahwa model ANFIS lebih baik dari  model  ANN  dalam  mengevaluasi  15  molekul  obat salbutamol  kadaluarsa  sebagai  inhibitor.  Selain  itu,  laporan terbaru  dengan  mengembangkan  model  ARX  untuk  250  obat komersial yang digunakan sebagai inhibitor korosi diperoleh nilai RMSE sebesar 7.03 [14].
Karya  ini  merupakan  ikhtisar  dan  dapat  menjadi  literatur komparatif penting tentang penerapan ML dalam kajian bidang inhibitor korosi. Fokus utama dari tinjauan ini adalah penggunaan model QSPR/QSAR untuk menginvestigasi sifat penghambatan korosi senyawa organik. Model tersebut dapat digunakan untuk memahami  hubungan  antara  struktur  kimia  inhibitor  dan kemampuannya dalam mengghambat korosi, serta memungkinkan  untuk  mengevaluasi  senyawa  baru  yang  belum disintesis atau diuji. Teknik tersebut juga dapat digunakan untuk mendesain  inhibitor  korosi  baru  dengan  beberapa  sifat  yang diinginkan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Dataset, Fitur, dan Target
Pada metode ML, ketersediaan dataset menjadi hal yang sangat  mendasar.  Dataset  berisi  tentang  informasi  fitur  sebagai
variabel independen dan target sebagai variabel dependen. Pada kajian  QSPR  berbasis  ML  untuk  bidang  inhibitor  korosi, umumnya fitur yang digunakan adalah deskriptor kimia kuantum yang  merupakan  sifat  dan  aktivitas  molekuler  inhibitor, sedangkan  targetnya  adalah  performa  penghambatan  korosi (efisiensi  inhibisi)  dari  inhibitor.  Berbagai  deskriptor  kimia kuantum  dari  senyawa  inhibitor  digunakan  untuk  membangun model QSPR yang tervalidasi secara statistik untuk dipertimbangkan,  dianalisis,  dan  dimodelkan  dalam  memandu desain  penghambatan  korosi  berbasis  ML.  Deskriptor  kimia kuantum  dari  inhibitor  merupakan  faktor  kunci  dalam penghambatan  korosi.  Penghambatan  korosi  sangat  bergantung pada  reaktivitas  kimiawi  dari  molekul  inhibitor  yang direpresentasikan dalam beragam deskriptor kimia kuantum [17], [18], [21]. Deskriptor kimia kuantum yang umumnya digunakan sebagai  fitur  dalam  dataset  untuk  mengevaluasi  korelasinya terhadap  efisiensi  inhibisi  korosi  diantaranya  energi  HOMO, energi  LUMO,  energi  gap  (∆E),  potensial  ionisasi  (I),  afinitas elektron  (A),  global  hardness  (η),  global  softness  (σ), elektronegativitas (χ), momen dipol (μ), elektrofilisitas (ω), fraksi elektron yang ditransfer (∆N), energi total (TE), dan lain-lainnya. Deskriptor diatas dapat dihitung melalui metode teori fungsional kerapatan  dan  juga  teori  Koopman.  Deskriptor  lain  yang  juga dapat digunakan adalah konsentrasi inhibitor, suhu, polarisabilitas,  dan  lain-lainnya  yang  diperoleh  melalui eksperimental.

## 3. KONSEP PERANCANGAN
Model  ML  dapat  dibangun  menggunakan  beragam  algoritma, misalnya ANN, KNN, RF, SVR, dan lain-lain. Model yang telah dibangun dapat digunakan untuk mengevaluasi korelasi fitur dan target  dari  suatu  dataset,  sebagaimana  ilustrasi  pada  Gambar  1. Umumnya, dataset akan dibagi menjadi data pelatihan (train set) dan  data  pengujian  (test  set).  Pada  tahap  preprosesing,  dapat dilakukan proses normalisasi pada train set maupun test set untuk menghindari  masalah  sensitifitas  fitur  tertentu  terhadap  target. Beberapa  teknik  normalisasi  yang  dapat  digunakan  diantaranya standar sacler, min-max scaler, dan robust scaler [22].

## Gambar 1. Ilustrasi model ML
Untuk  menentukan  stabilitas  model  dari  algoritma  ML,  dapat diterapkan  teknik  cross-validation  (CV)  melalui  pelatihan berulang  (iterasi)  hingga  tercapai  nilai  kesalahan  statistik minimum. Beberapa Teknik CV yang biasa digunakan antara lain hold-out, k-fold, stratified k-fold, leave-one-out, dan leave-p-out [23], [24]. Metode hiperparameter juga umum diterapkan untuk
mencari parameter yang sesuai dengan karakteristik model yang digunakan  sehingga  mendapatkan  akurasi  prediksi  yang  tinggi. Pendekatan  ini  adalah  yang  paling  mudah  untuk  menemukan parameter ideal model karena mengevaluasi setiap kemungkinan kombinasi  dalam  ruang  parameter  diskrit  yang  disediakan. Beberapa teknnik yang digunakan antara lain grid, random, dan bayesian-search [25], [26].
Metrik yang kuat seperti koefisien determinasi (R 2 ) dan root mean square error (RMSE) digunakan untuk menilai kinerja model. R 2 menunjukkan  kecocokan  algortima  ML  yang  digunakan  untuk mengevaluasi  dataset.  RMSE  menghitung  selisih  antara  nilai aktual dan nilai prediksi. Model prediksi yang baik ditunjukkan oleh nilai RMSE yang rendah dan R 2 yang mendekati 1. Metrik kesalahan  statistik  ini  digunakan  untuk  menilai  keakuratan model,  dimana  kesalahan  statistik  yang  lebih  rendah menunjukkan prediktabilitas model yang lebih baik [18], [27].

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Green Inhibitor Korosi
Investigasi  inhibitor  korosi  berbasis  ekstrak  bahan  alam  (green inhibitor)  terus  berkembang  karena  bersifat  ramah  lingkungan, renewable,  biodigradable,  tidak  menimbulkan  polutan,  tidak beracun,  mudah  diproduksi,  murah,  dan  memiliki  efisiensi  anti korosi yang tinggi [28], [29]. Green inhibitor yang dalam struktur senyawanya mengandung cincin aromatik dan gugus heteroatom (seperti  O,  N,  S,  P)  dianggap  sebagai  inhibitor  yang  efekif  dan efisien [30]–[32].

## Tabel 1. Contoh performa green inhibitor
Inhibitor Efisiensi inhibisi (%) Ref. Artichoke 98.7 [33] Chamomile flower 97.0 [34] Pineapple stem 95.5 [35] Thymus vulgaris 95.0 [36] Primula vulgaris 94.4 [37] Juglans regia 94.2 [38] Cassia occidentalis 93.0 [39] Mangifera indica 92.2 [40]
Efisiensi penghambatan (inhibisi) merupakan tingkat penurunan aktivitas  korosi  akibat  performa  inhibitor  dalam  melindungi logam. Berikut ini disajikan contoh hasil studi tentang performa beberapa  green  inhibitor  pada  baja  dalam  medium  asam berdasarkan  efisiensi  inhibisinya  pada  Tabel  1.  Dapat  dilihat bahwa  secara  umum  inhibitor  berbasis  bahan  alam  memiliki performa yang sangat baik untuk digunakan sebagai penghambat korosi pada baja, hingga pada rentang 92 – 98%.
Pada  kajian  inhibitor  korosi  berbasis  ML,  performa  inhibisi korosi  berkaitan  dengan  sifat-aktivitas  molekuler  senyawan
inhibitor  yang  diwakili  oleh  descriptor  kimia  kuantum, sebagaimana  disebutkan  pada  bagian  sebelumnya.  HOMO (highest  occupied  molecular  orbital)  adalah  orbital  molekul tertinggi  yang  berisi  elektron,  sedangkan  LUMO  (lowest unoccupied  molecular  orbital) merupakan  orbital  terendah  yang tidak  berisi  elektron.  HOMO  menggambarkan  kemampuan molekul inhibitor sebagai pendonor elektron, sedangkan LUMO merupakan  sifat  molekul  inhibitor  sebagai  akseptor  elektron. Perpindahan  elektron  dapat  dipelajari  melalui  kondisi  orbital HOMO-LUMO  berdasarkan  nilai  energinya.  Molekul  inhibitor tidak  hanya  bersifat  sebagai  pendonor  elektron  ke  permukaan logam,  namun  juga  bersifat  sebagai  akseptor  elektron  dari permukaan  logam.  Energi  gap  (ΔE gap )  merupakan  perbedaan energi  antara  LUMO  dan  HOMO,  yang  mana  menunjukkan tingkat kemampuan berikatan molekul inhibitor pada permukaan logam.  Potensial  ionisasi  (I)  dan  afinitas  electron  (A)  juga menjelaskan tingkat
reaktivitas molekul inhibitor. Elektronegativitas  ( χ) berkaitan  dengan  kemampuan  molekul inhibitor untuk menarik elektron sehingga tercapai kesetimbangan  elektron.  Global  hardness  (η)  menunjukkan ketahanan  suatu  molekul  untuk  mentransfer  muatan,  sementara global softness (σ) menunjukkan kapasitas suatu molekul untuk menerima  muatan.  Momen  dipol  (µ)  molekul  menggambarkan tentang kemampuan (dipol ikatan) molekul berinteraksi dengan dipol permukaan logam. Ini berkaitan dengan area kontak antara molekul inhibitor dengan permukaan logam yang mengarah pada kemampuan penghambatan korosi yang lebih baik [41]–[43].
Polarisabilitas  (δ)  molekul  mempertimbangkan  distribusi kerapatan  elektron  di  sekitar  molekul.  Elektrofilisitas  (ω)  juga menggambarkan  kemampuan  suatu  molekul  untuk  menyerap elektron.  Ketika  molekul  inhibitor  dan  permukaan  logam berinteraksi,  maka  akan  terjadi  aliran  elektron  dari  molekul inhibitor ke atom permukaan logam (ΔN). Perpindahan elektron terjadi karena perbedaan nilai elektronegativitas antara molekul inhibitor dengan permukan logam. Elektron akan berpindah dari molekul inhibitor (elektronegativitas rendah) menuju permukaan logam  (elektronegativitas  tinggi)  hingga  potensial  kimianya setimbang.  Energi  total  berkaitan  dengan  kemampuan  molekul inhibitor  untuk  teradsorpsi  pada  permukaan  logam.  Kapasitas donor elektron (ω − ) menjelaskan kecenderungan molekul untuk mendonorkan  muatan,  sedangkan  kapasitas  penerima  elektron (ω + )  menjelaskan  kecenderungan  molekul  untuk  menerima muatan.  Analisis  terhadap  muatan  yang  berinteraksi  dapat melalui  penggunaan  analisis  populasi  Orbital  Ikatan  Alami (NBO).  Ini  dapat  menunjukkan  nilai  kenegatifan  muatan  atom. Selain itu, juga dapat dianalisa muatan atom positif yang menjadi pusat  akseptor  elektron  dari  permukaan  logam.  Secara  umum mekanisme  penghambatan  korosi  berkaitan  dengan  interaksi antara  molekul  inhibitor  dengan  permukaan  logam.  Inhibitor korosi  dapat  teradsorpsi  pada  permukaan  logam  melalui kemisorpsi  ataupun  fisisorpsi.  Oleh  karena  itu,  energi  adsorpsi (ΔE ads ) termasuk deskriptor molekuler yang penting. Hidrofobisitas  (log  P)  berkaitan  dengan  kemampuan  molekul untuk  membentuk  lapisan  teradsorpsi  melalui  mekanisme hidrofobik  untuk  menghambat  korosi.  Luas  permukaan  van  der Waals  (VSA)  dan  volume  van  der  Waals  (VV),  serta  luas
permukaan yang dapat diakses pelarut (SASA) dipertimbangkan untuk  mengukur  kemampuan  molekul  untuk  mencegah  akses agen korosif ke permukaan logam [17], [44], [45].

## 4.2. Performa Model Prediksi
Berikut adalah contoh hasil prediksi efisiensi inhibisi dari dataset 41  inhibitor  berbasis  piridin-kuinolin  dengan  menggunakan  20 deskriptor  kimia  kuantum.  Hasil  kinerja  model  prediksi  dari  2 algoritma (NuSVR dan GA-ANN) disajikan pada Tabel 2. Dan ilustrasi sebaran data prediksi terhadap data actual disajikan pada Gambar  2.  Pada  Gambar  3,  disajikan  plot  dari  nilai  logaritmik efisiensi inhibisi antara nilai aktual terhadap nilai hasil prediksi model GA-ANN dan Nu-SVR.
Tabel 2. Hasil evaluasi model Nu-SVR dan GA-ANN Model RMSE (%) R 2 GA-ANN 14.98 0.80 Nu-SVR 12.22 0.87 Gambar 2. Sebaran data prediksi vs data aktual
Gambar 3. Plot nilai log IE antara  nilai aktual vs nilai prediksi
model
Dapat dilihat pada Tabel 2 bahwa performa model prediksi dari NuSVR  lebih  baik  dibandingkan  GA-ANN  berdasarkan  nilai RMSE dan R 2 . Hal tersebut juga didukung oleh visualisasi data pada  Gambar  2,  dimana  sebaran  titik  data  model  Nu-SVR (berwarna  merah)  relatif  lebih  dekat  ke  garis  prediksi dibandingkan  dengan  model  GA-ANN  (berwarna  biru).  Hal tersebut karena karakteristik kernel yang terdapat pada Nu-SVR mampu  memetakan  pola  data  nonlinier  pada  ruang  berdimensi lebih  tinggi,  sehingga  membentuk  pola  data  baru  yang  relatif lebih  linier  dari  pola  data  sebelumnya  [29,30-nusvr], menyebabkan  model  Nu-SVR  memiliki  kinerja  yang  unggul daripada model GA-ANN untuk kumpulan data ini. Dari Gambar
3,  dapat  dilihat  bahwa  hasil  plot  menunjukkan  model  Nu-SVR memiliki pola yang relative lebih mirip dengan pola data aktual dibanding  model  GA-ANN.  Ini  menunjukkan  bahwa  nilai prediksi model Nu-SVR lebih mendekati nilai actual disbanding nilai  prediksi  model  GA-ANN.  Hal  ini  mempertegas  bahwa model  Nu-SVR  menunjukkan  performa  model  prediksi  yang lebih baik dibanding GA-ANN.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Karya  ini  menunjukkan  penggunaan  kecerdasan  buatan  dalam memprediksi  kemampuan  penghambatan  korosi  oleh  inhibitor meggunakan metodologi pembelajaran mesin. Pendekatan mesin learning  untuk  mengevaluasi  kinerja  senyawa  inhibitor  organik sebagai penghambat korosi dapat dikembangkan melalui teknik QSPR/QSAR berdasarkan sifat dan aktivitas molekuler senyawa inhibitor.  Hasil  prediksi  nilai  efisiensi  inhibisi  korosi  melalui pendekatan  mesin  learning  dapat  sesuai  dengan  hasil  metode eksperimen.  Pengembangan  dalam  model  mesin  learning  akan mengarah  pada  peningkatan  besar-besaran  dalam  kemampuan dan  keandalan  metode  untuk  desain  inhibitor  korosi  organik  di masa  mendatang.  Untuk  itu,  kami  menyarankan  agar  teknik  ini dijadikan sebagai tahap awal screening sejumlah besar inhibitor potensial  sehingga  mempercepat  penemuan  inhibitor  baru  dan untuk  mendesain  inhibitor  dengan  beberapa  sifat  yang diinginkan, sebelum sintesis secara eksperimental.
DAFTAR PUSTAKA .
[1] D. I. Njoku, Y. Li, H. Lgaz, and E. E. Oguzie, “Dispersive adsorption of Xylopia aethiopica constituents on carbon steel in acid-chloride medium: A combined experimental and theoretical approach,” J Mol Liq , vol. 249, pp. 371– 388, Jan. 2018, doi: 10.1016/j.molliq.2017.11.051.
[2] R.  Hsissou et  al. ,  “Evaluation  of  corrosion  inhibition performance of phosphorus polymer for carbon steel in [1
M]  HCl:  Computational  studies  (DFT,  MC  and  MD simulations),” Journal  of  Materials  Research  and Technology ,  vol.  9,  no.  3,  pp.  2691–2703,  2020,  doi: 10.1016/j.jmrt.2020.01.002.
[3] E.  Gutiérrez,  J.  A.  Rodríguez,  J.  Cruz-Borbolla,  J.  G. Alvarado-Rodríguez, and P. Thangarasu, “Development of a predictive model for corrosion inhibition of carbon steel  by  imidazole  and  benzimidazole  derivatives,” Corros  Sci ,  vol.  108,  pp.  23–35,  Jul.  2016,  doi: 10.1016/j.corsci.2016.02.036.
[4] I.  Ichchou,  L.  Larabi,  H.  Rouabhi,  Y.  Harek,  and  A. Fellah, “Electrochemical evaluation and DFT
calculations  of  aromatic  sulfonohydrazides  as  corrosion inhibitors for XC38 carbon steel in acidic media,” J Mol Struct , vol. 1198, Dec. 2019, doi: 10.1016/j.molstruc.2019.126898.
[5] D.  K.  Verma,  “Density  Functional  Theory  (DFT)  as  a Powerful  Tool  for  Designing  Corrosion  Inhibitors  in Aqueous  Phase,”  in Advanced  Engineering  Testing , InTech, 2018. doi: 10.5772/intechopen.78333.
[6] A.  Sedik et  al. , “Dardagan  Fruit extract as eco-friendly corrosion  inhibitor  for  mild  steel  in  1  M  HCl: Electrochemical  and  surface  morphological  studies,” J
Taiwan Inst Chem Eng , vol. 107, pp. 189–200, Feb. 2020, doi: 10.1016/j.jtice.2019.12.006.
[7] M.  C.  Groenenboom et  al. ,  “Doped  Amorphous  Ti Oxides  to  Deoptimize  Oxygen  Reduction  Reaction Catalysis,” Journal of Physical Chemistry C , vol. 121, no.
31, pp. 16825–16830, Aug. 2017, doi: 10.1021/acs.jpcc.7b04210.
[8] H.  DorMohammadi,  Q.  Pang,  L.  Árnadóttir,  and  O. Burkan  Isgor,  “Atomistic simulation of initial stages  of iron  corrosion  in  pure  water  using  reactive  molecular dynamics,” Comput  Mater  Sci ,  vol.  145,  pp.  126–133, Apr. 2018, doi: 10.1016/j.commatsci.2017.12.044.
[9] S.  Marzorati,  L.  Verotta,  and  S.  P.  Trasatti,  “Green corrosion  inhibitors  from  natural  sources  and  biomass wastes,” Molecules ,  vol.  24,  no.  1,  2019,  doi: 10.3390/molecules24010048.
[10] M.  A.  Quraishi,  D.  S.  Chauhan,  and  V.  S.  Saji, “Heterocyclic  biomolecules  as  green  corrosion inhibitors,” Journal  of  Molecular  Liquids ,  vol.  341. Elsevier B.V., Nov. 01, 2021. doi: 10.1016/j.molliq.2021.117265.
[11] R.  Singh,  D.  Prasad,  Z.  Safi,  N.  Wazzan,  and  L.  Guo, “De-scaling,  experimental,  DFT,  and  MD-simulation studies  of  unwanted  growing  plant  as  natural  corrosion inhibitor  for  SS-410  in  acid  medium,” Colloids  Surf  A Physicochem  Eng  Asp ,  vol.  649,  Sep.  2022,  doi: 10.1016/j.colsurfa.2022.129333.
[12] M. E. Belghiti et al. , “Performance of triazole derivatives as potential corrosion in-hibitors for mild steel in a strong phosphoric  acid  medium:  Combining  experimental  and computational (DFT, MDs & QSAR) approaches,” J Mol
Struct , vol. 1256, May 2022, doi: 10.1016/j.molstruc.2022.132515.
[13] T.  L.  P.  Galvão,  G.  Novell-Leruth,  A.  Kuznetsova,  J. Tedim,  and  J.  R.  B.  Gomes,  “Elucidating  Structure- Property  Relationships  in  Aluminum  Alloy  Corrosion Inhibitors  by  Machine  Learning,” Journal  of  Physical Chemistry C , vol. 124, no. 10, pp. 5624–5635, Mar. 2020, doi: 10.1021/acs.jpcc.9b09538.
[14] C.  Beltran-Perez et  al. ,  “A  General  Use  QSAR-ARX Model to Predict the Corrosion Inhibition Efficiency of Drugs in Terms of Quantum Mechanical Descriptors and Experimental Comparison for Lidocaine,” Int J Mol Sci , vol. 23, no. 9, May 2022, doi: 10.3390/ijms23095086.
[15] H. Zhao, X. Zhang, L. Ji, H. Hu, and Q. Li, “Quantitative structure-activity  relationship  model  for  amino  acids  as corrosion inhibitors based on the support vector machine and molecular design,” Corros Sci , vol. 83, pp. 261–271, 2014, doi: 10.1016/j.corsci.2014.02.023.
[16] Y. Liu et al. , “A Machine Learning-Based QSAR Model for Benzimidazole Derivatives as Corrosion Inhibitors by Incorporating  Comprehensive  Feature  Selection,” Interdiscip Sci , vol. 11, no. 4, pp. 738–747, Dec. 2019, doi: 10.1007/s12539-019-00346-7.
[17] C.  T.  Ser,  P.  Žuvela,  and  M.  W.  Wong,  “Prediction  of corrosion  inhibition  efficiency  of  pyridines  and quinolines  on  an  iron  surface  using  machine  learning-
powered  quantitative  structure-property  relationships,” Appl Surf Sci , vol. 512, May 2020, doi: 10.1016/j.apsusc.2020.145612.
[18] T.  W.  Quadri et  al. ,  “Development  of  QSAR-based (MLR/ANN)  predictive  models  for  effective  design  of pyridazine corrosion inhibitors,” Mater Today Commun , vol. 30, Mar. 2022, doi: 10.1016/j.mtcomm.2022.103163.
[19] T.  W.  Quadri et  al. ,  “Computational  insights  into quinoxaline-based  corrosion  inhibitors  of  steel  in  HCl: Quantum  chemical  analysis  and  QSPR-ANN  studies,” Arabian Journal of Chemistry , vol. 15, no. 7, Jul. 2022, doi: 10.1016/j.arabjc.2022.103870.
[20] V. C. Anadebe et al. , “Multidimensional insight into the corrosion inhibition of salbutamol drug molecule on mild steel  in  oilfield  acidizing  fluid:  Experimental  and computer aided modeling approach,” J Mol Liq , vol. 349, Mar. 2022, doi: 10.1016/j.molliq.2022.118482.
[21] M. Akrom et al. , “DFT and microkinetic investigation of oxygen  reduction  reaction  on  corrosion  inhibition mechanism  of  iron  surface  by  Syzygium  Aromaticum extract,” Appl  Surf  Sci ,  vol.  615,  Apr.  2023,  doi: 10.1016/j.apsusc.2022.156319.
[22] M.  Ahsan,  M.  Mahmud,  P.  Saha,  K.  Gupta,  and  Z. Siddique, “Effect of Data Scaling Methods on Machine Learning  Algorithms  and  Model  Performance,” Technologies (Basel) , vol. 9, no. 3, p. 52, Jul. 2021, doi: 10.3390/technologies9030052.
[23] T. T. Wong and P. Y. Yeh, “Reliable Accuracy Estimates from k-Fold Cross Validation,” IEEE Trans Knowl Data Eng ,  vol.  32,  no.  8,  pp.  1586–1594,  Aug.  2020,  doi: 10.1109/TKDE.2019.2912815.
[24] X.  Yuan,  Z.  Ge,  and  Z.  Song,  “Soft  sensor  model development  in  multiphase/multimode  processes  based on  Gaussian  mixture  regression,” Chemometrics  and Intelligent  Laboratory  Systems ,  vol.  138,  pp.  97–109, Nov. 2014, doi: 10.1016/j.chemolab.2014.07.013.
[25] L. Yang and A. Shami, “On hyperparameter optimization of  machine  learning  algorithms:  Theory  and  practice,” Neurocomputing , vol. 415, pp. 295–316, Nov. 2020, doi: 10.1016/j.neucom.2020.07.061.
[26] Z. M. Alhakeem, Y. M. Jebur, S. N. Henedy, H. Imran, L.  F.  A.  Bernardo,  and  H.  M.  Hussein,  “Prediction  of Ecofriendly  Concrete  Compressive  Strength  Using Gradient  Boosting  Regression  Tree  Combined  with GridSearchCV
Hyperparameter-Optimization
Techniques,” Materials , vol. 15, no. 21, Nov. 2022, doi: 10.3390/ma15217432.
[27] F.  Pedregosa  FABIANPEDREGOSA et  al. ,  “Scikit- learn:  Machine  Learning  in  Python  Gaël  Varoquaux Bertrand  Thirion  Vincent  Dubourg  Alexandre  Passos PEDREGOSA,  VAROQUAUX,  GRAMFORT  ET  AL. Matthieu Perrot,” 2011. [Online]. Available: http://scikit- learn.sourceforge.net.
[28] L.  T.  Popoola,  “Organic  green  corrosion  inhibitors (OGCIs): A critical review,” Corrosion Reviews , vol. 37, no.  2.  De  Gruyter,  pp.  71–102,  Apr.  01,  2019.  doi: 10.1515/corrrev-2018-0058.
[29] V.  Vorobyova  and  M.  Skіba,  “APRICOT  POMACE EXTRACT AS A NATURAL CORROSION INHIBITOR OF MILD STEEL CORROSION IN 0.5 M NaCl  SOLUTION:  A  COMBINED  EXPERIMENTAL AND THEORETICAL APPROACH,” 2020.
[30] M. Akrom, “Investigation Of Natural Extracts As Green Corrosion  Inhibitors  In  Steel  Using  Density  Functional Theory,” 2022.
[31] R.  S.  Oguike,  A.  M.  Kolo,  A.  M.  Shibdawa,  and  H.  A. Gyenna,  “Density  Functional  Theory  of  Mild  Steel Corrosion  in  Acidic  Media  Using  Dyes  as  Inhibitor: Adsorption  onto  Fe(110)  from  Gas  Phase,” ISRN Physical Chemistry , vol. 2013, pp. 1–9, Apr. 2013, doi: 10.1155/2013/175910.
[32] C. Verma, E. E. Ebenso, and M. A. Quraishi, “Alkaloids as green and environmental benign corrosion inhibitors: An  overview,” International  Journal  of  Corrosion  and Scale  Inhibition ,  vol.  8,  no.  3,  pp.  512–528,  2019,  doi: 10.17675/2305-6894-2019-8-3-3.
[33] A.  Salmasifar,  M.  Edraki,  E.  Alibakhshi,  B. Ramezanzadeh, and G. Bahlakeh, “Combined electrochemical/surface  investigations  and  computer modeling  of  the  aquatic  Artichoke  extract  molecules corrosion inhibition properties on the mild steel surface immersed  in  the  acidic  medium,” J  Mol  Liq ,  vol.  327, Apr. 2021, doi: 10.1016/j.molliq.2020.114856.
[34] M.  H.  Shahini,  M.  Keramatinia,  M.  Ramezanzadeh,  B. Ramezanzadeh,  and  G.  Bahlakeh,  “Combined  atomic- scale/DFT-theoretical  simulations  &  electrochemical assessments of the chamomile flower extract as a green corrosion inhibitor for mild steel in HCl solution,” J Mol Liq , vol. 342, Nov. 2021,
doi: 10.1016/j.molliq.2021.117570.
[35] M.  Mobin,  M.  Basik,  and  J.  Aslam,  “Pineapple  stem extract  (Bromelain)  as  an  environmental  friendly  novel corrosion  inhibitor  for  low  carbon  steel  in  1 M  HCl,” Measurement (Lond) , vol. 134, pp. 595–605, Feb. 2019, doi: 10.1016/j.measurement.2018.11.003.
[36] S.  M.  Lashgari,  G.  Bahlakeh,  and  B.  Ramezanzadeh, “Detailed  theoretical  DFT  computation/molecular simulation  and  electrochemical  explorations  of  Thymus vulgaris  leave  extract  for  effective  mild-steel  corrosion retardation in HCl solution,” J  Mol  Liq ,  vol.  335,  Aug.
2021, doi: 10.1016/j.molliq.2021.115897.
[37] M.  T.  Majd,  S.  Asaldoust,  G.  Bahlakeh,  B. Ramezanzadeh,  and  M.  Ramezanzadeh,  “Green  method of carbon steel effective corrosion mitigation in 1 M HCl medium  protected  by  Primula  vulgaris  flower  aqueous extract via experimental, atomic-level MC/MD simulation and electronic-level DFT theoretical elucidation,” J Mol Liq , vol. 284, pp. 658–674, Jun. 2019, doi: 10.1016/j.molliq.2019.04.037.
[38] A. E. A. S. Fouda, S. M. Rashwan, M. M. Kamel, and E. A. Haleem, “Juglans regia extract (JRE) as eco-friendly inhibitor  for  aluminum  metal  in  hydrochloric  acid medium,” Biointerface Res Appl Chem , vol. 10, no. 5, pp. 6398–6416,
Oct. 2020, doi: 10.33263/BRIAC105.63986416.
[39] C.  O.  Akalezi,  C.  K.  Enenebaku,  and  E.  E.  Oguzie, “Application  of  aqueous  extracts  of  coffee  senna  for control of mild steel corrosion in acidic environments,” International Journal of Industrial Chemistry , vol. 3, no. 1, pp. 1–12, Dec. 2012, doi: 10.1186/2228-5547-3-13.
[40] K.  Karattu  Veedu,  T.  Peringattu  Kalarikkal,  N. Jayakumar,  and  N.  K.  Gopalan,  “Anticorrosive Performance of Mangifera indica L. Leaf Extract-Based Hybrid Coating on Steel,” ACS Omega , vol. 4, no. 6, pp. 10176–10184, Jun. 2019, doi: 10.1021/acsomega.9b00632.
[41] M.  Akrom,  “Investigasi  DFT  pada  Ekstrak  Tanaman Cengkeh  dan  Tembakau  sebagai  Inhibitor  Korosi  Hijau DFT  Investigation  of  Syzygium  Aromaticum  and Nicotiana Tabacum Extracts as Corrosion Inhibitor.”
[42] L.  G.  Marni,  E.  Emriadi,  S.  Syukri,  and  I.  Imelda, “Mempelajari  inhibisi  korosi  senyawa  khellin  dan visnagin  pada  atom  besi  menggunakan  metode  DFT (density functional theory),” Jurnal Litbang Industri , vol.
9, no. 2, p. 111, Dec. 2019, doi: 10.24960/jli.v9i2.5403.111-118.
[43] N.  Arrousse et  al. ,  “The  inhibition  behavior  of  two pyrimidine-pyrazole  derivatives  against  corrosion  in hydrochloric solution: Experimental, surface analysis and in  silico  approach  studies,” Arabian  Journal  of Chemistry , vol. 13, no. 7, pp. 5949–5965, Jul. 2020, doi: 10.1016/j.arabjc.2020.04.030.
[44] D.  K.  Kozlica,  A.  Kokalj,  and  I.  Milošev,  “Synergistic effect of 2-mercaptobenzimidazole and octylphosphonic acid as corrosion inhibitors for copper and aluminium  – An electrochemical, XPS, FTIR and DFT study,” Corros
Sci , vol. 182, Apr. 2021, doi: 10.1016/j.corsci.2020.109082.
[45] A.  Kokalj,  “Corrosion  inhibitors:  physisorbed  or chemisorbed?,” Corros  Sci ,  vol.  196,  Mar.  2022,  doi: 10.1016/j.corsci.2021.109939.