Judul: Multilabel Classification: Methods Comparison, Performance Improvement, And Model Explainability
Abstrak: Optimizing tax revenues is difficult in Indonesia due to obstacles such as tax evasion and tax avoidance. It is closely related to an organization's compliance with tax regulations, known as the Taxpayers Risk Profile. However, this mechanism does not accurately detect tax avoidance and tax evasion risks. To overcome this limitation, we use a multilabel classification machine learning method in this study, which classifies a single observation into one or more labels at once. The approach involves Problem Transformation (Binary Relevance and Label Powerset), Algorithm Adaptation (ML-kNN and ML-ARAM)¸ and Ensemble (Label Space Partitioning and RAkELd). Based on the model performance comparisons, we discovered that the ML-ARAM method based on deep learning is the best, with an average F1-score of 95.5% and a hamming loss of 7.4%. We also examine the feature importance of the best model to reduce the dimensions of features so that we can identify the dominant factors that encourage a taxpayer entity to engage in tax avoidance or tax evasion. The findings of this study improve the accuracy of tax avoidance risk detection and tax evasion Risk Profiles using machine learning methods, ensuring maximum tax revenues in Indonesia. Multilabel classification modelling using deep learning-based methods is superior in the predictions' accuracy but is difficult for researchers to interpret and understand. This limitation is because deep learning-based methods use complex algorithms compared to probabilistic-based methods. Even though it has good prediction accuracy, the condition of the data also affects the model performance, such as class imbalance. These two things are challenges in implementing classification models, especially in the multilabel classification (MLC), which has a specific characteristic compared to other classification models. To overcome this limitation, in this study we offer a solution in addressing class imbalance using a combination of stratification and resampling methods, as well as applying the SHAP (SHapley Additive exPlanations) method to get an understandable interpretation of the deep learning-based MLC method. This study uses empirical tax avoidance and tax evasion data from the Indonesian Ministry of Finance from 2018 to 2022. We use the MLC method based on Deep Learning - ML-ARAM, applied on several combinations of stratification and resampling methods to address class imbalance. We measure model performance using F1-score and hamming loss, as well as model interpretation and explanation uses feature importance values based on the SHAP method. We found that the combination of the stratification and resampling methods increased the prediction accuracy on data indicated to have a class imbalance, compared to initial conditions without treatment or the use of one method alone. Furthermore, we successfully generate an understandable interpretation of the MLC model using the SHAP method, including identifying the dominant explanatory variables (features) and their influence on the prediction results for each observed value based on the Feature Importance value. The findings of this study provide benefits in the form of alternative methods for addressing class imbalance in MLC data using a combination of the stratification and resampling methods as well as an understandable interpretation of the MLC model. In this case, the interpretation of the deep learning-based model is
Keyword: Machine learning, deep learning, Multilabel classification method, class imbalance, feature importance, tax revenue

Judul: Perbandingan Kinerja CatBoost dan Double Random Forest untuk Klasifikasi Multi-kelas Menggunakan Data KBLI
Abstrak: Klasifikasi multi-kelas adalah pemodelan prediktif untuk peubah respon kategori atau kelas dengan kelas lebih dari dua. Untuk menghasilkan prediksi yang baik pada klasifikasi multi-kelas cenderung lebih kompleks dibandingkan pada klasifikasi dua kelas. Salah satu hal yang mempengaruhi sulitnya prediksi adalah pola interaksi yang menjadi semakin rumit antara peubah bebas dan peubah respon seiring dengan penambahan jumlah kelas. Metode ensemble merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk mengatasi permasalahan klasifikasi multi-kelas. Dibandingkan menggunakan satu pohon tunggal, metode ensemble bekerja dengan menggabungkan beberapa pohon tunggal untuk melakukan prediksi seperti pada CatBoost dan Double Random Forest (DRF). CatBoost dikembangkan berbasis gradient boosting, dan DRF adalah pengembangan dari Random Forest (RF) yang dapat menghasilkan prediksi yang lebih baik dari RF ketika model yang dihasilkan RF underfit. Penerapan klasifikasi multi-kelas salah satunya adalah untuk klasifikasi industri. Klasifikasi industri dapat diartikan sebagai kaidah atau prinsip untuk mengelompokkan suatu perusahaan berdasarkan kegiatan ekonominya ke dalam kelas tertentu. Badan Pusat Statistik (BPS) menerbitkan Klasifikasi Baku Lapangan Usaha Indonesia (KBLI) sebagai pedoman untuk mengklasifikasikan perusahaan. Pada pedoman KBLI, setiap perusahaan dapat diklasifikasikan ke dalam lima digit angka kelompok KBLI menurut rincian berupa data teks kegiatan utama dan produk utama yang dihasilkan. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari kinerja CatBoost dan DRF pada permasalahan klasifikasi multi-kelas menggunakan data simulasi dan empiris. Kinerja model akan dievaluasi berdasarkan nilai balanced akurasi, false positive rate, presisi makro, F1 makro dan imbalanced accuracy metrics. Pada data simulasi, dibentuk skenario klasifikasi multi-kelas dengan peubah respon sebanyak 27 kelas, fitur atau peubah bebas sebanyak 300, dan total data sebanyak 800. Proporsi jumlah data per-kelas pada data simulasi dibuat mendekati data empiris yang dibagi menjadi lima tingkat yaitu 1%, 5%, 6%, 10%, dan 30% dari total data. Terdapat tiga skenario pada data simulasi berdasarkan jarak antar kelas: dekat, sedang, dan jauh. RF juga dapat menghasilkan model yang underfit pada data simulasi skenario jarak dekat dan sedang. Pembentukan data yang underfit pada RF tersebut dilakukan berdasarkan hasil trial dan error tanpa pengaturan parameter tertentu. Pembangkitan data pada masing-masing skenario akan menghasilkan 100 data. Model CatBoost dan DRF juga diterapkan pada data empiris menggunakan data KBLI 2015. Data KBLI yang digunakan bersumber dari hasil listing sensus ekonomi 2016 dan berfokus pada kategori I yaitu penyediaan akomodasi dan penyediaan makan minum. Peubah respon pada data empiris adalah sebanyak 26 kelas berdasarkan kelompok KBLI lima digit. Rincian yang digunakan untuk membentuk peubah bebas adalah rincian teks deskripsi kegiatan utama dan produk utama perusahaan. Ekstraksi fitur menggunakan TF-IDF digunakan pada kedua rincian tersebut untuk mentransformasi data teks menjadi data numerik supaya dapat diolah pada model. Hasil ekstraksi fitur adalah kolom-kolom berupa kata-kata unik dari seluruh deskripsi kegiatan utama dan produk utama pada perusahaan. Pada data empiris terdapat rasio ketidakseimbangan data sebesar 78, sehingga dilakukan penyeimbangan data menggunakan SMOTE. Terdapat dua model yang dibentuk pada data empiris, yaitu model tanpa SMOTE dan model dengan SMOTE. Penelitian ini juga melakukan interpretasi hasil model CatBoost menggunakan LIME. LIME merupakan metode yang dapat menjelaskan fitur yang berkontribusi dalam melakukan prediksi dari data individu. Berdasarkan beberapa data individu yang digunakan untuk interpretasi, LIME menjelaskan fitur-fitur yang menjadi pembeda atau
Keyword: catboost, double random forest, kbli, klasifikasi multi-kelas

Judul: Hydrothermal Synthesis of Biphasic Calcium Posphate
Abstrak: Biphasio calsium phosphate (BCP), which was a mixture of hydroxypatite (HA) and tricalcium phosphate (TCP), was synthesized by hydrothermal method followed by sintering process. Hydroxyapatite was produced by using natural calcium source CaO from hen's eggshell and (NH4)2HPO4 as phosphate souce, other hydroxyapatite sample was produce by using synthetic calcium source Ca(OH) and H3PO4 as phosphate source.
Keyword: