Judul: Metode Global Surrogate dan Shapley Additive Explanations (SHAP) untuk Menjelaskan Model Klasifikasi Industri Pelaku Litbang
Abstrak: Belanja litbang menjadi salah satu indikator Indeks Daya Saing Bangsa yaitu persentase belanja litbang terhadap PDB atau Gross Expenditure on Research and Development (GERD). Nilai persentase Business Expenditure on Research and Development (BERD) terhadap PDB di Indonesia tahun 2018 adalah 7.34%. Salah satu penyebab hal ini terjadi karena pengumpulan data litbang pada sektor industri di Indonesia masih belum dapat dilakukan secara optimal. Berdasarkan data BPS tahun 2020, jumlah industri besar (manufaktur) di Indonesia dapat mencapai 10289 industri. Sementara itu, setiap tahun target pengumpulan data litbang di sektor industri hanya 500-600 industri dan diperoleh hasil industri yang melakukan litbang di setiap tahun hanya 40%-50% dari data yang dikumpulkan. Oleh karena itu, diperlukan pembuatan model klasifikasi pada industri pelaku litbang untuk mendapatkan data industri yang rutin melakukan litbang sebagai target dalam pengumpulan data sehingga data industri pelaku litbang yang diperoleh dapat lebih optimal. Model klasifikasi yang biasa digunakan adalah pohon gabungan. Beberapa metode yang berbasis pohon gabungan adalah Random Forest dan XGBoost. Kedua metode tersebut akan menghasilkan model black-box, dimana model yang dihasilkan tidak diketahui mekanisme di dalamnya karena sangat kompleks sehingga tidak mudah dijelaskan. Pada bidang-bidang tertentu, misalnya pemerintahan, tidak hanya diperlukan akurasi yang cukup baik tetapi juga dibutuhkan penjelasan dari sebuah model klasifikasi yang diperoleh. Global Surrogate dan Shapley Additive Explanations (SHAP) merupakan metode yang digunakan untuk menjelaskan model black-box. Penelitian ini membandingkan metode klasifikasi Random Forest dan XGBoost untuk mendapatkan model terbaik klasifikasi industri pelaku litbang, serta menggunakan metode Global Surrogate dan SHAP untuk menjelaskan model terbaik sehingga mendapatkan informasi lebih dalam. Data yang digunakan adalah data industri pelaku litbang di Indonesia tahun 2015 sampai dengan 2018. Terdapat tiga tahap analisis yaitu tahap persiapan data, pembuatan model klasifikasi dan penjelasan model terbaik. Pada pembuatan model klasifikasi, dilakukan perulangan sebanyak 100 kali untuk mendapatkan model terbaik. Pada penjelasan model terbaik dengan Global Surrogate, model pengganti yang digunakan adalah pohon klasifikasi, dengan tujuan agar mendapatkan infromasi karakteristik dari industri pelaku litbang serta lebih mudah dijelaskan dan dipahami oleh pengguna. Sementara itu, penjelasan dengan SHAP digunakan Plot SHAP Summary dan Plot SHAP Feature Dependence. Pada perbandingan model klasifikasi industri pelaku litbang, XGBoost menghasilkan ukuran kebaikan yang terbaik bila dibandingkan dengan Random Forest berdasarkan rata-rata ukuran kebaikan dari 100 kali perulangan. Model terbaik XGBoost yang akan dijelaskan menggunakan metode Global Surrogate dan Shapley Additive Explanations (SHAP) adalah model yang menghasilkan akurasi 91.29%, F1-score 92.91%, dan AUC 0.7967. Global surrogate yang menggunakan model pengganti pohon klasifikasi dapat menjelaskan karakteristik dari industri pelaku litbang berdasarkan prediktor yang digunakan dalam pembuatan model black-box. Berdasarkan model pengganti, diperoleh hasil bahwa pohon klasifikasi yang dihasilkan disusun dari 5 prediktor. Berdasarkan hasil tersebut, diperoleh karakteristik dari industri yang memiliki peluang besar dalam melakukan litbang secara rutin. Diketahui bahwa industri yang memiliki karakteristik rata-rata jumlah peneliti lebih dari 2 orang, bukan perusahaan multinasional, dan rata-rata pertumbuhan belanja litbang lebih dari atau sama dengan 0.16 memiliki peluang sebesar 0.95 untuk melakukan litbang secara rutin setiap tahun. Sementara itu industri yang memiliki karakteristik rata-rata pertumbuhan belanja litbang antara -0.03 dan 0.031, rata-rata jumlah peneliti kurang dari 7 orang hanya memiliki peluang sebesar 0.063 yang
Keyword: explained black-box, industrial R&D actors, SHAP, surrogate model, XGBoost

Judul: Boruta-SHAP Algorithm on XGBoost and Random Forest for  Analysis of Food Insecurity Household Events in West Java
Abstrak: Machine learning yang digunakan untuk pemodelan big data sulit ditangani menggunakan metode pembelajaran tradisional karena akan menghasilkan pembelajaran tidak sesuai dan menyebabkan metode tidak berfungsi dengan baik. Namun adanya sifat black box pada pemodelan machine learning membuat hasil pemodelan sulit dipahami dan diinterpretasikan. Sehingga digunakan algoritma Shapley Additive Explanation (SHAP) yang diusulkan oleh Lundberg, untuk menafsirkan black box pada machine learning sebagai white box. Menggunakan peubah yang tidak penting terhadap pemodelan, seringkali memengaruhi waktu komputasi dan menyebabkan hasil prediksi kurang akurat. Feature selection merupakan komponen penting dalam proses machine learning ketika peubah yang tidak relevan dan tidak berkaitan dengan peubah respons tidak diikutsertakan dalam pemodelan namun dalam prosesnya tetap menjaga akurasi. Boruta merupakan wrapping feature selection yang mampu memilih peubah penting melalui penambahan peubah bayangan dengan algoritma pengerjaan mirip dengan klasifikasi random forest. Pengembangan dari metode Boruta adalah Boruta-SHAP yang menggabungkan antara feature selection Boruta dengan nilai-nilai Shapley. Kerawanan pangan adalah masalah serius, baik di dunia maupun di Indonesia. Mengakhiri kelaparan dan mencapai ketahanan pangan dan gizi yang lebih baik masuk pada tujuan kedua SDGs yang ditargetkan tercapai pada 2030. Organisasi Pangan dan Organisasi Pertanian Perserikatan Bangsa-Bangsa melaporkan melalui The State of Food Security and Nutrition in the World bahwa sekitar 750 juta orang (sekitar 9,7% dari populasi dunia) terkena kerawanan pangan parah dan hampir 690 juta orang di dunia (8,9% dari populasi dunia) diperkirakan kekurangan gizi pada tahun 2019 (Food and Agriculture Organization, 2020). Indonesia berada di peringkat 65 dari 113 negara di dunia, 12 di Asia Pasifik, dan 4 di Asia Tenggara berdasarkan skor ketahanan pangan (Police Brief FAO 2006). Sementara prevalensi kerawanan pangan sedang atau berat di Indonesia pada 2020 adalah 5,12%, turun dari 5,42% pada 2019. Beberapa penelitian terkait rawan pangan antara lain penelitian dengan menggunakan pemodelan ordinary forest dan regresi logistik ordinal, memperoleh bahwa penerima Kartu Perlindungan Sosial (KPS), banyaknya anggota rumah tangga yang memiliki rekening tabungan, persentase pengeluaran untuk makanan, pendidikan kepala rumah tangga, dan penerima program beras miskin adalah peubah terpenting yang memengaruhi kerawanan pangan (Irawan 2019). Cordero-Ahiman telah menganalisis rawan pangan untuk melihat faktor-faktor yang menentukan kerawanan pangan rumah tangga di daerah pedesaan Lembah Sungai Paute, Provinsi Azuay, Ekuador dan menemukan bahwa faktor yang paling berpengaruh adalah ukuran rumah dan akses informasi ketahanan pangan (2020). Terkait berbagai permasalahan yang telah dipaparkan, maka penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kerawanan pangan rumah tangga di Provinsi Jawa Barat menggunakan algoritma SHAP dan Boruta-SHAP dengan model random forest dan XGBoost. Adanya ketidakpastian urutan peubah penting dari skor SHAP dan Boruta SHAP dari model akan dianalisis menggunakan boxplot yang dibangun menggunakan data berbeda bentukan algoritma bootstrap. Model random forest dan XGBoost cocok dengan data yang akan digunakan; data memuat banyak peubah, berukuran besar (big data), dan dapat diterapkan pada algoritma Boruta-SHAP. Boruta-SHAP akan menentukan subsampel terkecil pada setiap iterasi dengan membandingkan distribusi yang dihasilkan oleh skor SHAP dari model random forest dan XGBoost. Algoritma metode ini dimulai dengan membuat peubah bayangan dan memberi peringkat peubah menggunakan skor SHAP untuk tiap-tiap model random forest dan XGBoost. Selanjutnya, seleksi peubah dilakukan dengan menghilangkan peubah yang memiliki skor kepentingan lebih rendah dari
Keyword: Boruta-SHAP, pembelajaran mesin, peubah penting, bootstrap, SHAP

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: