Kadar Sukrosa IDF 35:2004, 2004 Prosedur Analisis

32

b. Standard Error of Cross Validation SECV EMEA 2012

Standard Error of Cross Validation SECV adalah perhitungan statistik yang menghitung perbedaan antara nilai prediksi NIRS dengan nilai hasil pengukuran menggunakan metode konvensional untuk pembuatan validasi silang. Cross Validation merupakan teknik validasi internal yang digunakan untuk optimasimemilih model kalibrasi. Validasi merupakan tahap untuk meyakinkan model kalibrasi yang telah terbentuk. Validasi internal dilakukan dengan melakukan sampling ulang data statistik secara acak 13 data dari keseluruhan sampel yang digunakan untuk kalibrasi dan diberlakukan berbagai macam proses statistik untuk mengidentifikasi model kalibrasi dilakukan oleh software yang sesuai dengan data yang ada EMEA 2012. SECV 1 menunjukkan model yang semakin baik. Standard Error of Cross Validation SECV diperoleh dengan menggunakan persamaan sebagai berikut: √ ∑ - 12 dimana: Y lab = nilai hasil analisis metode konvensional Y NIR = nilai hasil analisis metode NIR n = jumlah sampel

c. Koefisien Determinasi Kalibrasi R

2 dan Cross Validation 1-VR Wahyono 2010 Koefisien determinasi menunjukkan kemampuan model menerangkan keragaman nilai peubah tak bebas. Semakin besar nilai R 2 dan 1-VR maka model semakin mampu menerangkan perilaku peubah tidak bebas. Data yang digunakan untuk perhitungan nilai R 2 adalah data yang digunakan untuk perhitungan pada tahap kalibrasi, sedangkan data yang digunakan untuk perhitungan nilai 1-VR adalah data untuk perhitungan validasi silang cross validation. Kisaran nilai R 2 dan 1-VR mulai dari 0 hingga 1 Wahyono 2010. Koefisien determinasi diperoleh dengan menggunakan persamaan sebagai berikut: Koefisisen Determinasi ∑ - ̅ - ̅ √∑ - ̅ ∑ - ̅ 13 R 2 = 1- SECSD 2 14 1-VR = 1- SECVSD 2 15 dimana: Y lab = nilai hasil analisis metode konvensional Y NIR = nilai hasil analisis metode NIR ̅ = rata-rata hasil analisis metode konvensional ̅ = rata-rata hasil analisis metode NIR R 2 = koefisien determinasi kalibrasi 1-VR = koefisien determinasi cross validation