Update explanation_builder.py

explanation_builder.py

@@ -9,7 +9,7 @@ from typing import List, Dict, Any
 from .recommendation_builder import generate_recommendation_paragraph
 
 # ======================================================================
-# 1. BANK TEMPLATE (Faktor / Poin-Poin) - Dibuat lebih netral
+# 1. BANK TEMPLATE (Faktor / Poin-Poin) - Dibuat lebih spesifik
 # ======================================================================
 EXPLANATION_TEMPLATES = {
     "pembuka": {
@@ -58,7 +58,7 @@ EXPLANATION_TEMPLATES = {
             "tinggi_kuat": "🚀 Tren Menanjak: Grafik nilai Anda menunjukkan tren kenaikan yang kuat."
         },
         "Rentang_IPS": {
-            "rendah": "⚖️ Performa Stabil: Fluktuasi nilai Anda kecil, menunjukkan konsistensi.",
+            "rendah": "⚖️ Performa Stabil: Fluktuasi nilai Anda kecil ({value:.2f}), menunjukkan konsistensi.",
             "tinggi": "🎢 Nilai Fluktuatif: Terdeteksi rentang nilai yang lebar ({value:.2f}) (tidak stabil)."
         },
         "Total_SKS_Gagal": {
@@ -95,14 +95,15 @@ def _get_explanation_text(rule: Dict[str, Any]) -> str:
     # 1. Fitur OHE
     if feature in ["Tren_Menaik", "Tren_Menurun", "Tren_Stabil"]:
         key = "ya" if condition == "tinggi" else "tidak"
-        return templates[feature].get(key, "") # Akan return None jika 'tidak' tidak didefinisi
+        # Kita hanya definisikan 'ya', jadi jika 'tidak' akan di-skip (return None)
+        return templates.get(feature, {}).get(key)
 
     # 2. Fitur Numerik (Sanity Check)
     chosen_template_key = ""
     if feature == "IPS_Terakhir":
         if condition == "tinggi":
             if value < 2.75: chosen_template_key = "cukup" # Untuk 2.62
-            elif value < 3.25: chosen_template_key = "baik"
+            elif value < 3.25: chosen_template_key = "baik" # Untuk 2.92
             else: chosen_template_key = "tinggi"
         else:
             if value < 2.0: chosen_template_key = "rendah_parah"
@@ -111,15 +112,15 @@ def _get_explanation_text(rule: Dict[str, Any]) -> str:
     elif feature == "IPK_Terakhir":
         if condition == "tinggi":
             if value < 2.75: chosen_template_key = "cukup" # Untuk 2.15
-            elif value < 3.25: chosen_template_key = "baik"
+            elif value < 3.25: chosen_template_key = "baik" # Untuk 2.78
             else: chosen_template_key = "tinggi"
         else:
             if value < 2.0: chosen_template_key = "rendah_parah"
             else: chosen_template_key = "rendah"
 
     elif feature == "Jumlah_MK_Gagal":
-        if condition == "rendah":
-            chosen_template_key = "rendah" # (value 0 atau 1)
+        if condition == "rendah": # (value 0)
+            chosen_template_key = "rendah" 
         else: # tinggi
             if value <= 3: chosen_template_key = "tinggi_sedikit"
             else: chosen_template_key = "tinggi_banyak" # Untuk 4
@@ -127,7 +128,7 @@ def _get_explanation_text(rule: Dict[str, Any]) -> str:
     elif feature == "Tren_IPS_Slope":
         if condition == "tinggi":
             if value < 0.1: chosen_template_key = "tinggi_sedikit" # Untuk 0.066
-            else: chosen_template_key = "tinggi_kuat"
+            else: chosen_template_key = "tinggi_kuat" # Untuk 0.125
         else:
             chosen_template_key = "rendah"
     
@@ -161,6 +162,10 @@ def _get_explanation_text(rule: Dict[str, Any]) -> str:
     if isinstance(template_str, list):
         template_str = random.choice(template_str)
 
+    # Pastikan string tidak None sebelum di-format
+    if not template_str:
+        return None # Skip jika template tidak ditemukan
+
     return template_str.format(
         feature_name=feature, 
         value=value, 
@@ -174,14 +179,16 @@ def _get_explanation_text(rule: Dict[str, Any]) -> str:
 
 def build_full_response(structured_rules: List[Dict[str, Any]], prediction_val: str) -> Dict[str, Any]:
     """
-    Merakit respons lengkap: Poin Faktor + Paragraf Rekomendasi
+    [DIUBAH] Merakit respons lengkap: Poin Faktor + Paragraf Rekomendasi
     """
     try:
         # --- BAGIAN 1: BUAT POIN FAKTOR (Logika DIPERBARUI) ---
         opening_templates = EXPLANATION_TEMPLATES["pembuka"].get(prediction_val)
         
         if not opening_templates:
-            opening_line = EXPLANATION_TEMPLATES["pembuka"]["default"].format(prediction_val=prediction_val)
+            # Fallback jika key prediksi (misal 'Resiko Sedang') tidak ada
+            default_template = EXPLANATION_TEMPLATES["pembuka"].get("default", "Analisis Faktor:")
+            opening_line = default_template.format(prediction_val=prediction_val)
         elif isinstance(opening_templates, list):
             opening_line = random.choice(opening_templates)
         else:
@@ -198,7 +205,7 @@ def build_full_response(structured_rules: List[Dict[str, Any]], prediction_val:
             # [DIUBAH] Panggil helper baru
             chosen_template = _get_explanation_text(rule)
             
-            if chosen_template:
+            if chosen_template: # Hanya tambahkan jika string tidak None/Kosong
                 factors_list.append(chosen_template)
         
         # --- BAGIAN 2: BUAT PARAGRAF REKOMENDASI (Logika Impor) ---