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: Study Of Interactions and Important Variables of Machine Learning Classification Models in Food Insecurity, Study Of Interactions and Important Variables of Machine Learning Classification Models in Food Insecurity
Abstrak: Klasifikasi merupakan suatu proses untuk menemukan sebuah model yang dapat membedakan antar kelas data, dengan tujuan model yang didapatkan berguna untuk memprediksi kelas yang belum diketahui dari objek pengamatan. Penggunaan pembelajaran mesin terarah (supervise machine learning) dalam analisis klasifikasi memiliki kelebihan salah satunya menghasilkan nilai evaluasi model yang tinggi. Namun demikian, secara umum model yang dihasilkan oleh pembelajaran mesin tidak mudah dinyatakan dalam bentuk pernyataan matematis sederhana. Kerumitan ini sering membuat model pembelajaran mesin disebut sebagai black box, yang selanjutnya memunculkan berbagai metodologi untuk mencoba memberikan interpretasi terhadap model tersebut. Metodologi interpretasi dapat dikategorikan dalam beberapa kelompok diantaranya identifikasi tingkat kepentingan peubah prediktor dalam model, dan identifikasi interaksi pola hubungan antara peubah prediktor. Penelitian ini akan menggunakan Support Vector Machine (SVM) dan Extreme Gradient Boosting (XGBoost) sebagai pemodelan analisis klasifikasi pembelajaran mesin terarah dan Shapley Additive Explanation (SHAP) sebagai metode untuk menginterpretasikan model black box yang didapatkan. SVM adalah salah satu metode klasifikasi pembelajaran mesin terarah berbasis linear yang dikembangkan oleh Boser, Guyon, dan Vapnik pada tahun 1992. Ide SVM yaitu mencari hyperplane terbaik yang dapat memisahkan setiap kelas dengan baik. XGBoost merupakan salah satu metode ensemble yang dikembangkan berdasarkan gradient boosting dan pohon keputusan. Penelitian terdahulu telah membuktikan penggunaan model SVM dan XGBoost dapat menghasilkan nilai akurasi yang tinggi. Shapley Additive Explanation (SHAP) merupakan salah satu metode yang dapat dijadikan pilihan untuk menjelaskan model pembelajaran mesin terarah. SHAP dapat menghasilkan peubah penting dan peubah yang saling berinteraksi pada suatu model. Data yang digunakan pada penelitian ini merupakan data kejadian rawan pangan. Berdasarkan hasil Survei Sosial Ekonomi Nasional (Susenas) yang dilakukan oleh BPS persentase rawan pangan di Indonesia belum terjadi penurunan yang signifikan. Maka dari itu kejadian rawan pangan masih menjadi hal penting yang harus diperhatikan. Dalam rangka mengatasi kendala materi, waktu dan komputasi saat mengolah data seluruh provinsi di Indonesia, maka penelitian ini akan menggunakan data pada dua daerah yang memiliki karakteristik yang berbeda sebagai perwakilan daerah untuk melihat faktor yang mencirikan kejadian rawan pangan, yaitu Provinsi Aceh dan Jawa Barat. Tujuan penelitian ini adalah (i) mengkaji kinerja model klasifikasi SVM dan XGBoost pada kejadian rawan pangan Provinsi Aceh dan Jawa Barat, (ii) mengkaji peubah penting yang mengindikasikan kejadian rawan pangan pada Provinsi Aceh dan Jawa Barat menggunakan analisis peubah penting SHAP, (iii) mengkaji interaksi peubah pada kejadian rawan pangan di Provinsi Aceh dan Jawa Barat menggunakan analisis interaksi SHAP. Berdasarkan nilai evaluasi model pada masing-masing provinsi memperlihatkan kinerja model XGBoost lebih baik dibandingkan model SVM. Interpretasi model XGBoost menggunakan SHAP menghasilkan urutan peubah penting penciri kejadian rawan pangan Provinsi Aceh yaitu luas lantai, jenis bahan bakar untuk memasak, tingkat pendidikan kepala rumah tangga, jenis dinding, sanitasi layak dan sumber air minum. Sementara itu, urutan peubah penting pada Provinsi Jawa Barat yaitu luas lantai, tingkat pendidikan kepala rumah tangga, asset tanah, sumber air minum, jumlah penabung, dan air minum layak. Analisis interaksi SHAP menghasilakan lima nilai interaksi tertinggi Provinsi Aceh diantaranya, luas lantai dengan bahan bakar memasak, luas lantai dengan jenis dinding, luas lantai dengan pendidikan kepala rumah tangga, luas lantai dengan sumber air minum dan luas lantai dengan sanitasi layak.
Keyword: Classification, food insecurity, , support vector machine (SVM), extreme gradient boosting (XGBoost), shapley additive explanation (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: