Perbandingan Model Machine Learning Terbaik untuk Memprediksi Kemampuan Penghambatan Korosi oleh Senyawa Benzimidazole
Comparison of the Best Machine Learning Model to Predict Corrosion Inhibition Capability of Benzimidazole Compounds
Cornellius Adryan Putra Sumarjono 1 , Muhamad Akrom 2 , Gustina Alfa Trisnapradika 3 1,2,3 Prodi Teknik Informatika, Universitas Dian Nuswantoro E-mail: 1 111202012994@mhs.dinus.ac.id, 2 m.akrom@dsn.dinus.ac.id,
3 gustina.alfa@dsn.dinus.ac.id

## Abstrak
Penelitian ini merupakan studi eksperimen untuk melakukan penyelidikan inhibitor korosi oleh senyawa Benzimidazole dengan melakukan pendekatan machine learning (ML). Karena korosi menyebabkan banyak kerugian yang timbul karena kehilangan material konstruksi, keselamatan kerja  dan  pencemaran  lingkungan  akibat  produk  korosi  dalam  bentuk  senyawa  yang mencemarkan lingkungan. Melakukan pendekatan ML adalah untuk mendapatkan model akurasi yang terbaik sehingga dapat digunakan untuk memprediksi dengan relevan dan akurat terhadap suatu material. Dalam penelitian ini, kami mengevaluasi algoritma ML dengan metode linear dan nonlinear  dengan  menggunakan  metode k-fold  cross-validation untuk  membantu  dalam mengukur performa model ML. Mengacu pada metrik coefficient of determination (R 2 ) dan root mean  square  error (RMSE),  kami  menyimpulkan  bahwa  model  AdaBoost  regressor  (ADA) merupakan  model  dengan  performa  prediksi  terbaik  dari  eksperimen  yang  kami  lakukan  dari literatur untuk dataset senyawa benzimidazole. Keberhasilan model penelitian ini menawarkan perspektif  baru  tentang  kemampuan  model  ML  untuk  memprediksi  penghambat  korosi  yang efektif .
Kata Kunci: Machine learning , korosi , cross-validation , benzimidazole, adaboost regressor

## Abstract
This  research  is  an  experimental  study  to  investigate  corrosion  inhibitors  by  Benzimidazole compounds using a machine learning (ML) approach. Corrosion causes many losses arising from the  loss  of  construction  materials,  work  safety,  and  environmental  pollution  due  to  corrosion products in the form of compounds that pollute the environment. Taking an ML approach is to get  the  best  accuracy  model  so that it  can  be  used  to  make  relevant  and  accurate  predictions about a material. In this research, we evaluate ML algorithms with linear and non-linear methods using  the  k-fold  cross-validation  method  to  help  measure  the  performance  of  the  ML  model. Referring to the coefficient of determination (R 2 ) and root mean square error (RMSE) metrics, we  conclude  that  the  AdaBoost  regressor  (ADA)  model  is  the  model  with  the  best  predictive performance  from  the  experiments  we  conducted  from  the  literature  for  the  benzimidazole compound dataset. The success of this research model offers a new perspective on the ability of ML models to predict effective corrosion inhibitors.
Keywords: Machine learning, corrosion, cross-validation, benzimidazole, AdaBoost regressor

## 1. PENDAHULUAN
Korosi merupakan proses penurunan atau peluruhan material yang disebabkan oleh reaksi kimia  antara  logam  dan  lingkungan  dimana  terdapat  banyak  zat  korosif  yang  menyebabkan terjadinya korosi sekitarnya [1]. Proses korosi melibatkan oksidasi logam oleh oksigen di udara atau zat korosif lainnya, yang menghasilkan produk korosi seperti oksida, hidroksida, atau garam logam. Reaksi korosi ini dapat mempengaruhi kualitas dan kinerja material, mengurangi umur
pakai,  dan  menyebabkan  kerugian  ekonomi  yang  signifikan  [2],  [3].  Beberapa  faktor  yang mempengaruhi laju korosi meliputi jenis logam yang terlibat, sifat lingkungan korosif (misalnya, kelembaban, pH, suhu, konsentrasi zat korosif), dan faktor-faktor lain seperti tegangan mekanis atau keausan gesekan [4]. Proses korosi juga dapat dipercepat oleh adanya galvanik (kontak antara dua logam yang berbeda dalam elektrolit), interaksi oleh mikroorganisme (misalnya bakteri), atau korosi terinduksi oleh tegangan [5], [6]. Studi korosi melibatkan pemahaman mekanisme korosi, pengembangan metode pengendalian korosi, dan evaluasi performa material dalam lingkungan korosif [7]. Pengendalian proses korosi sangat bermanfaat bagi berbagai industri seperti industri minyak dan gas, industri kimia, industri otomotif, dan konstruksi [8].
Senyawa  benzimidazole  (C₇H₆N₂)  adalah  senyawa  organik  yang  terdiri  dari  cincin heterosiklik  dengan  struktur  inti  benzene  (C₆H₅)  dan  imidazole  (C₃H₃N₂)  [9].  Senyawa benzimidazole  memiliki  berbagai  turunan  yang  telah  diteliti  dan  ditemukan  memiliki  aktivitas molekuler  yang  beragam  [10]–[12],  sehingga  digunakan  dalam  berbagai  bidang,  termasuk farmasi, agrokimia, dan kimia material. Senyawa Benzimidazole digunakan dalam sintesis bahan kimia,  sebagai  pigmen  organik,  katalis,  dan  pengendali  laju  korosi  [13].  Studi  penggunaan benzimidazole  sebagai  penghambat  (inhibitor)  korosi  secara  eksperimental  memakan  banyak waktu, biaya, dan sumber daya yang intensif [14], [15].
Untuk mengatasi kesenjangan tersebut, baru-baru ini pendekatan machine learning (ML) berbasis model quantitative structure-property relationship (QSPR) digunakan dalam investigasi dan eksplorasi material baru antikorosi. Adanya hubungan antara struktur dan sifat molekuler dari senyawa, menjadikan QSPR efektif dan handal [16]. Lu Li dkk. [20] menggunakan algoritma ML yaitu support  vector  machine (SVM)  untuk  menginvestigasi  senyawa  benzimidazole  sebagai inhibitor korosi. Hasilnya adalah model SVM memiliki nilai coefficient of determination (R 2 ) dan root  mean  square  error (RMSE)  masing-masing  adalah  0.96  dan  6.79.  Akrom  dkk.  [18]  juga membandingkan  beberapa  model  untuk  melakukan  pendekatan  ML  pada  dataset  senyawa pirimidin, dimana dihasilkan bahwa model gradient boosting regressor (GBR) memiliki akurasi terbaik (R 2 = 0.92, RMSE = 0,95) daripada model support vector regression (SVR), dan k-nearest neighbor (KNN).
Pada  penelitian  ini,  kami  bertujuan  melakukan  pengembangan  model  ML  dalam memprediksi  efisiensi  penghambatan  korosi/ corrosion  inhibition  efficiency (CIE)  senyawa turunan benzimidazole [17]. Hal yang membedakan penelitian ini dengan penelitian sebelumnya adalah  implementasi  teknik  normalisasi  data  pada  saat preprocessing dan  teknik k-fold  cross- validation dalam  pengembangan  model  ML  untuk  meningkatkan  akurasi  prediksi.  Hasil penelitian  ini  dapat  memberikan  wawasan  dalam  pengembangan  model  ML  untuk  desain senyawa  inhibitor  korosi  potensial.  Penelitian  ini  diharapkan  juga  bisa  menjadi  refrensi  bagi peneliti lain dalam hal pengembangan model machine learning, terutama dalam meningkatkan akurasi performa model.

## 2. METODE PENELITIAN
Ilustrasi  pengembangan  model  ML  yang  diusulkan  dapat  dilihat  pada  Gambar  1. Penjelasan detail dapat dilihat pada subbagian 2.1 sampai 2.4.

## Gambar 1. Metode eksperimen model ML
2.1. Dataset
Dataset merupakan faktor mendasar untuk melakukan penelitian berbasis ML [19]. Pada penelitian ini, dataset yang digunakan diambil dari literatur yang telah dipublikasikan yang berisi 20  senyawa  benzimidazole  dengan  12  fitur  dan  1  target  [20].  Fitur-fitur  yang  digunakan merupakan  sifat  molekuler  senyawa  benzimidazole,  diantaranya  adalah  energy  of  highest occupied  molecular  orbital  (E-HOMO),  energy  of  lowest  unoccupied  molecular  orbital  (E- LUMO),  polarizability  (α),  total  natural  charges  (Qtotal),  molar  volume  (Vi),  the  adiabatic ionization potential (Ia), the adiabatic electron affinity (Aa), electrophilicity (ωa), the fraction electron  shared  (∆N),  indexes  of  aromaticity  in  the  benzene  (ΛNICS(1)B),  dan  indexes  of
aromaticity  in  the  imidazole  (ΛNICS(1)I)  yang  merupakan  variabel  independen.  Sementara targetnya adalah corrosion inhibition efficiency CIE (%) yang merupakan variabel dependen [21].

## 2.2. Normalisasi
Pada  tahap  preprocessing,  dilakukan  proses  normalisasi  data  dengan  teknik  MinMax scaling untuk menghindasi sensitifitas data pada fitur tertentu. Selanjutnya, menerapkan cross- validation (CV). Teknik k-fold dipilih sebagai model CV untuk mengatasi bias dan varian pada data dengan melatih model secara berulang hingga menemukan kesalahan statistik yang paling kecil [27]. Kami menggunakan nilai k = 10, berati 1 fold digunakan sebagai set pengujian (test) dan 9 fold lainnya sebagai set pelatihan (train). Pemilihan nilai k-fold bergantung pada data yang digunakan, namun niali k = 5 atau k = 10 umum digunakan [28]–[31].
2.3. Algortima ML
Pada  penelitian  ini,  kami  membandingkan  algoritma  linear  dan  non-linear  untuk mendapatkan model terbaik sebagai prediktor CIE senyawa benzimidazole. Model linear yang digunakan  yaitu  multilinear  regressor  (MLR),  ridge,  lasso,  dan  Elastic-Net  (EN).  Sedangkan model  non-linear  yang  digunakan  yaitu  random  forest  (RF),  k-nearest  neighbors  (KNN),  nu- support  vector  regressor  (NuSVR),  decision  tree  regressor  (DT),  gradient  boosting  regressor (GBR),  orthogonal  matching  pursuit  (OMP),  kernel  ridge  (KR),  partial  least  square  (PLS), adaboost regressor (ADA), dan bagging regressor (BR) [22], [23]. Penggunaan ML merupakan sebuah metode statistika untuk melakukan identifikasi hubungan antara variabel independen (x) dan variabel dependen (y) [24], [25], [26]. Analisis fitur penting juga dilakukan untuk mengetahui sejauh mana fitur-fitur yang digunakan bertanggungjawab terhadap kinerja model ML.
2.4. Evaluasi model
Untuk  mengukur  performa  model  prediksi,  digunakan  metrik  regresi  berupa  mean squared  error  (MSE),  root  mean  squared  error  (RMSE),  mean  absolute  error  (MAE),  dan coefficient of determination (R 2 ). Model terbaik adalah yang memiliki nilai MSE, RMSE, dan MAE terendah, serta R 2 mendekati 1.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Langkah  pertama  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  adalah  dengan  menguji  dataset Benzimidasole  menggunakan  algoritma  linear  yang  terdapat  pada  library  scikit-learn  dengan bahasa python. Performa masing-masing model diukur dengan nilai R 2 dan RMSE. Tabel 1 dan Tabel 2 berikut masing-masing menyajikan performa model linier dan nonlinier.
Tabel 1. Performa model linier Model MSE RMSE MAE R 2 MLR 3.664 1.914 1.498 0.984 Ridge 15.692 3.961 3.216 0.931 Lasso 20.763 4.557 3.939 0.909 EN 36.450 6.037 4.988 0.840

## Ridge
Lasso EN Gambar 2. Distribusi data poin model linier Tabel 2. Performa model nonlinier Model MSE RMSE MAE R 2 ADA 0.298 0.546 0.316 0.999 RF 5.130 2.265 1.859 0.979 BR 5.804 2.409 2.066 0.977 GBR 5.980 2.445 1.955 0.974 ADA
RF
BR
GBR
Gambar 3. Distribusi data poin model nonlinier
Berdasarkan Tabel 1, diantara model linier, MLR tampil sebagai model yang memiliki kinerja prediksi lebih bagus dibandingkan ridge, lasso, dan EN berdasarkan nilai R 2 , MAE, MSE, dan RMSE. MLR memiliki nilai R2 tertinggi (0.984), dan nilai MSE (3.664), RMSE (1.914), dan MAE (1.498) terendah. Hasil tersebut didukung oleh distribusi data pada Gambar 2, dimana data poin  prediksi  MLR  cenderung  paling  dekat  dengan  garis  prediksi  dibandingkan  model  linier lainnya. Pada model nonlinier (Tabel 2), ADA menunjukkan kinerja prediksi yang paling unggul dibandingkan RF, BR, dan GBR berdasarkan metrik evaluasi yang digunakan (R2 = 0.999, MSE = 0.298, RMSE = 0.546, dan MAE = 0.316). Hasil tersebut terkonfirmasi oleh ditribusi data poin model ADA yang paling dekat dengan garis prediksi. Secara keseluruhan, model ADA muncul sebagai  model  terbaik  dalam  memprediksi  nilai  CIE  senyawa  benzimidazole  sebagai  inhibitor korosi.  Selain  itu,  hasil  prediksi  ADA  juga  lebih  baik  dibandingkan  hasil  kajian  serupa  pada dataset yang sama dengan model SVR (RMSE = 6,79 dan R2 = 0.979) [20].

## Gambar 5. Fitur Penting
Fitur  penting  merupakan  fitur  dalam  dataset  yang  paling  berpengaruh  terhadap kemampuan  interpretasi  dan  kestabilan  algoritma,  fitur  penting  juga  dapat  diketahui  dengan memiliki  korelasi  yang  tinggi  [32],  [33].  Dari  Gambar  5  merupakan  grafik  hasil  analisis  fitur penting  pada  dataset  Benzimidazole.  Terlihat  bahwa  total  natural  charges  (Qtotal)  dan  the adiabatic ionization potential (Ia) merupakan 2 fitur paling penting yang mempengaruhi performa model  Adaboost  Regressor.  Namun  pada  grafik  menunjukkan  korelasi  yang  positif  terhadap variabel y (CIE), maka dari itu semua fitur mendukung hasil dari performa kinerja model prediksi.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Investigasi model terbaik untuk memprediksi nilai CIE senyawa benzimidazole berbasis pendekatan  ML  telah  dilakukan  dengan  membandingkan  model  linier  dan  nonlinier.  Model nonlinier  ADA  terkonfirmasi  sebagai  model  paling  akurat  dibandingkan  4  model  linier  dan  3 model nonlinier lainnya dengan nilai R 2 = 0.999 paling tinggi dan nilai MSE = 0.298, RMSE = 0.546,  dan  MAE  =  0.316  paling  rendah.  Penelitian  ini  memberikan  wawasan  penting  dalam pengembangan  metode  eksplorasi  material  secara  efektif  dan  efisien  sehingga  dapat  menjadi pertimbangan industri dalam perancangan material inhibitor korosi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] AS Ariyanto, "Corrosion in Reinforcing Steel and its Prevention (Case Study of the Yos Sudarso Square Ruko Building, Semarang)," vol. 6, 2022.
[2] M.  Sugeng,  FM  Ismail,  and  JP  Utomo,  "ANALYSIS  OF  DIFFERENCES  IN CORROSION RATES FROM WEIGHT LOSS AND POLARIZATION TESTING ON PIPE WITH ASTM G59 AND ASTM G31 STANDARD CORROSION TESTING," Tera Journal , vol. 2, no. 1, Art. no. 1, March 2022.
[3] “Aesculus  hippocastanum  seeds  extract  as  eco-friendly  corrosion  inhibitor  for desalination  plants:  Experimental  and  theoretical  studies  -  ScienceDirect.” https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0167732222011321 (accessed 23 August 2023).
[4] A.  MA'RUF,  ““OPTIMIZATION  OF  MAIN  DECK  HANDLING  AGAINST CORROSION ON BOARD THE SHIP MV. BELIC MAS," diploma, POLYTECHNIC OF  SEALING  SCIENCES  SEMARANG,  2022.  Accessed:  3  July  2023.  [Online]. Available at: https://library.pip-semarang.ac.id
[5] M. Akrom, "INVESTIGATION OF NATURAL EXTRACTS AS GREEN CORROSION INHIBITORS  IN  STEEL  USING  DENSITY  FUNCTIONAL  THEORY," Journal  of Physics Theory and Applications , vol. 10, no. 1, Art. no. 1, Jan 2022.
[6] MAS  ISLAM,  "ANALYSIS  OF  THE  INFLUENCE  OF  VARIATIONS  OF  NICKEL COATING HOLDING TIME ON THE THICKNESS AND RATE OF CORROSION IN ASTM A36 STEEL," undergraduate_(S1), Nahdlatul Ulama Sunan Giri University, 2022. Accessed: 3 July 2023. [Online]. Available at: https://repository.unugiri.ac.id/id/eprint/1774/
[7] R.  Napitupulu,  J.  Daely,  R.  Manurung,  and  C.  Manurung,  "EFFECT  OF  CHROM ELECTROPLATING  TIME  ON  LOW  CARBON  STEEL  ON  HARDNESS, CORROSION RATE AND LAYER THICKNESS," Citra Science Technology , vol. 1, no. 2, Art. no. 2, Jan. 2022, doi: 10.2421/cisat.v1i2.38.
[8] A. Husodo, "OPTIMIZING THE PAINTING PROCESS ON SHIP DECKS TO SLOW DOWN CORROSION," JPB: Jurnal Patria Bahari , vol. 3, no. 1, Art. no. 1, May 2023, doi: 10.54017/jpb.v3i1.76.
[9] Bihan  Musab,  "ANALYSIS  OF  NITRO-BENZIMIDAZOLE  SENSORS  WITH CYANIDE ANIONS:  CHEMISTRY  MAGAZINE  FOR  SMA/MA AS A  LEARNING SUPPLEMENT  ON  CHEMICAL  BONDING  MATERIALS,"  thesis,  Mataram University,  2023.  Accessed:  21  August  2023.  [Online].  Available  at: http://eprints.unram.ac.id/41978/
[10] S. Maharani, NY Haryono, and BD Mariana, "Analysis of the Effect of Concentration of Benomil Fungicide on Sterilization of Tawangmangu Citrus Plant Stem Tissue Culture," Proceedings of Life and Applied Sciences , vol. 1, no. 0, Art. no. 0, 2022, Accessed: 21 August 2023. [Online]. Available at: http://conference.um.ac.id/index.php/LAS/article/view/7846 [11] 2027011005  FENDI  SETIAWAN,  "ISOLATION  AND  CHARACTERIZATION  OF
BIOACTIVE  COMPOUNDS  RESULTING  FROM  FERMENTATION  OF  MARINE BIOTA  ASSOCIATE  ACTINOMYTETES  AS  FUNGICIDES,"  masters,  LAMPUNG UNIVERSITY,  2022.  Accessed:  23  August  2023.  [Online].  Available  at: http://digilib.unila.ac.id/64940/
[12] I.  Panduwiguna,  I.  Hardiana,  SA  Ogiuma,  and  MS  Latief,  "GERD  DISEASE PRESCRIBING  PATTERNS  IN  THE  INPATITION  INSTALLATION  OF  XYZ HOSPITAL JAKARTA," KRYONAUT PHARMACY JOURNAL , vol. 2, no. 1, Art. no. 1, Jan. 2023, doi: 10.59969/jfk.v2i1.21.
[13] 1717011070  By  MITA  SEPTIANI,  "SYNTHESIS,  CHARACTERIZATION,  AND APPLICATION  OF  SCHIFF  BASE  COMPLEX  COMPOUNDS  OF  4- (DIMETYLAMINO)BENZALDEHYDE AND ANYLYNE WITH  Mn(II)  COMPLEX AS  SENSITIZER  IN  DYE  SENSITIZED  SOLAR  CELL  (DSSC)  (Thesis),"  2021 http://digilib.unila.ac.id/60959/ (accessed 27 August 2023).
[14] MA Quraishi, DS Chauhan, and VS Saji, “Heterocyclic biomolecules as green corrosion inhibitors,” Journal  of  Molecular  Liquids ,  vol.  341,  p.  117265,  Nov  2021,  doi: 10.1016/j.molliq.2021.117265.
[15] D. Prasad, R. Singh, 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 and Surfaces A: Physicochemical and Engineering Aspects , vol. 649, p. 129333, Jun 2022, doi: 10.1016/j.colsurfa.2022.129333.
[16] M.  Akrom et  al. ,  "QSPR-Based  Artificial  Intelligence  in  the  Study  of  Corrosion Inhibitors," JoMMiT : Journal of Multi Media and IT , vol. 7, no. 1, p. 015–020, Jul 2023, doi: 10.46961/jommit.v7i1.721.
[17] "Machine  Learning  Understanding  and  How  it  Works  -  Nurdin  Hamzah  University." https://unh.ac.id/?p=1322 (accessed 26 December 2022).
[18] M. Akrom and T. Sutojo, “Investigation of QSPR-Based Machine Learning Models in Pyrimidine  Corrosion  Inhibitors,” Exergy ,  vol.  20,  no.  2, Art.  no.  2,  Jul  2023,  doi: 10.31315/e.v20i2.9864.
[19] D. Leni, YP Kusuma, R. Sumiati, Muchlisinalahuddin, and Adriansyah, "Comparison of Machine Learning Algorithms for Predicting Mechanical Properties of Low Alloy Steel,"
Journal of Materials, Manufacturing and Energy Engineering , vol. 5, no. 2, Art. no. 2, Sep 2022, doi: 10.30596/rmme.v5i2.11407.
[20] L. Li et al. , “The discussion of descriptors for the QSAR model and molecular dynamics simulation of benzimidazole derivatives as corrosion inhibitors,” Corrosion Science , vol. 99, p. 76–88, Oct 2015, doi: 10.1016/j.corsci.2015.06.003.
[21] 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,” International Journal of Molecular Sciences , vol. 23, no. 9, Art. no. 9, Jan. 2022, doi: 10.3390/ijms23095086.
[22] D.  Leni,  "Selection  of  Optimal  Machine  Learning  Algorithms  for  Predicting  the Mechanical Properties of Aluminum," Journal of Engines: Energy, Manufacturing, and Materials , vol. 7, no. 1, Art. no. 1, May 2023, doi: 10.30588/jeemm.v7i1.1490.
[23] T. Sutojo, S. Rustad, M. Akrom, A. Syukur, GF Shidik, and HK Dipojono, “A machine learning approach for corrosion small datasets,” npj Mater Degrad , vol. 7, no. 1, Art. no. 1, Mar 2023, doi: 10.1038/s41529-023-00336-7.
[24] LS Ihzaniah, "Comparison of the K-Nearest Neighbor Regression Method and Multiple Linear Regression Method on Boston Housing Data," Thesis, 2023. Accessed: 22 August 2023. [Online]. Available at: https://repository.uksw.edu//handle/123456789/29040 [25] D.  Rahmawati,  T.  Kristanto,  BFS  Pratama,  and  DB Abiansa,  "Prediction  of  Foreign Travelers During the COVID-19 Pandemic Using Simple Linear Regression Methods,"
Journal of Information Systems Research (JOSH) , vol. 3, no. 3, Art. no. 3, Apr. 2022, doi: 10.47065/josh.v3i3.1507.
[26] HD Panduwinata, S. Suyitno, and MN Huda, "Weibull Regression Model on Classified Continuous Data," EXPONENTIAL , vol. 13, no. 2, Art. no. 2, November 2022.
[27] “10  Fold-Cross  Validation,” MTI .  https://mti.binus.ac.id/2017/11/24/10-fold-cross- validation/ (accessed 29 May 2023).
[28] S. Bates, T. Hastie, and R. Tibshirani, “Cross-Validation: What Does It Estimate and How Well Does It Do It?,” Journal of the American Statistical Association , vol. 0, no. 0, p. 1– 12, Apr 2023, doi: 10.1080/01621459.2023.2197686.
[29] L. Leng et al. , “Machine learning predicting and engineering the yield, N content, and specific surface area of biochar derived from pyrolysis of biomass,” Biochar , vol. 4, no. 1, p. 63, Nov 2022, doi: 10.1007/s42773-022-00183-w.
[30] T.  Zhu,  S.  Li,  L.  Li,  and  C.  Tao,  “A  new  perspective  on  predicting  the  reaction  rate constants of hydrated electrons for organic contaminants: Exploring molecular structure characterization methods and ambient conditions,” Science of the Total Environment , vol. 904, p. 166316, Dec 2023, doi: 10.1016/j.scitotenv.2023.166316.
[31] M. Akrom, S. Rustad, AG Saputro, A. Ramelan, F. Fathurrahman, and HK Dipojono, "A combination of machine learning model and density functional theory method to predict corrosion inhibition performance of new diazine derivative compounds," Materials Today Communications , vol. 35, p. 106402, Jun 2023, doi: 10.1016/j.mtcomm.2023.106402.
[32] U. M. Khaire and R. Dhanalakshmi, “Stability of feature selection algorithms: A review,” Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences , vol. 34, no. 4, p. 1060–1073, Apr 2022, doi: 10.1016/j.jksuci.2019.06.012.
[33] “Benchmark of filter methods for feature selection in high-dimensional gene expression survival data | Briefings in Bioinformatics | Oxford Academic.”
https://academic.oup.com/bib/article/23/1/bbab354/6366322  (accessed  11  September 2023).