nW B
W n
R +
− =
1 ˆ
2.2 W adalah within sequence variance dan B adalah between sequence variance.
Konvergensi diperoleh bila
Rˆ
1.2. Pendekatan Bayes dengan menggunakan MCMC merupakan suatu
pendekatan yang cukup menjanjikan. Namun demikian diperlukan kehati-hatian dalam pemilihan sebaran prior. West 2001 menggunakan pendekatan Bayes dan
MCMC untuk penyusunan model kalibrasi pada pn, hasil yang diperoleh sangat baik dengan R
2
sebesar 99.995.
BAB III PEMAMPATAN DATA KELUARAN Fourier Tansform Infrared FTIR
MENGGUNAKAN PENDEKATAN REGRESI TERPENGGAL Segmented Regression
A. Pendahuluan
Spektrum keluaran FTIR merupakan data dalam dua dimensi yang merupakan data berpasangan antara persen transmitan Y dan bilangan
gelombang X. Data spektrum yang dihasilkan oleh FTIR tersebut adalah data kuantitatif yang umumnya berdimensi besar. Sehingga bila ingin dilakukan
analisis data akan dijumpai permasalahan dalam penggunaan paket program pengolah data dan kemampuan hardware yang dimiliki. Oleh karena itu
diperlukan suatu metode pendekatan untuk mereduksi data tanpa menghilangkan pola spektrum awal. Bila pendekatan ini diperoleh akan mempermudah untuk
melakukan analisis statistika selanjutnya, seperti dalam hal pengelompokan senyawa dan penentuan senyawa yang dianggap memberikan hasil respons
terbaik. Erfiani et al. 2004a mencoba pereduksian data keluaran FTIR
menggunakan Pendekatan Metode Titik Balik untuk data pengukuran senyawa
aktif gingerol dan kurkumin. Hasil yang diperoleh menunjukkan metode pendekatan ini cukup baik dilakukan untuk mereduksi dimensi data. Penggunaan
metode pendekatan titik balik dapat mereduksi dimensi vektor titik persentase transmitan dari 1869 menjadi 27.
Teknik pereduksian data keluaran Near Infrared NIR, yang diterapkan pada Regresi Komponen Utama, dicobakan pada Erfiani et al. 2004b. Hasil
yang diperoleh menunjukkan terdapat banyak metode eksploratif yang relatif sederhana namun memberikan ketepatan pendugaan model yang tinggi. Beberapa
metode pendekatan yang digunakan yaitu penyekatan peubah menjadi kelompok- kelompok peubah dengan jumlah peubah pada setiap kelompok sama. Jarak
lompatan antara kelompok dicobakan pada beberapa jarak lompatan yaitu 2, 5, 10, 20, 30, 50, 75, dan 80. Dari setiap kelompok peubah diambil satu peubah baru
yang merupakan fungsi dari peubah-peubah di dalam kelompok tersebut. Fungsi yang digunakan adalah nilai rataan, maksimum, dan peubah pada ujung sekatan.
Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa penggunaan fungsi peubah pada ujung masing-masing sekatan dengan berbagai jarak lompatan lebih mudah dan
sederhana dilakukan dari dua fungsi lainnya. Penggunaan jarak lompatan kurang dari 10 dapat menggunakan salah satu dari ketiga macam fungsi pereduksian
banyak peubah, tetapi penggunaan jarak lompatan lebih dari 10 lebih baik jika menggunakan fungsi nilai rataan pada masing-masing sekatan atau peubah pada
ujung masing-masing sekatan. Jarak lompatan tergantung banyaknya peubah bebas. Semakin banyak peubah bebas, maka jarak lompatan masing-masing
kelompok sekatan dapat semakin besar. Besaran nilai R
2
dan R
2
adj yang dihasilkan oleh regresi dengan menggunakan data hasil reduksi dengan
pendekatan lompatan dan Regresi Komponen Utama relatif sama. Oleh karena itu metode pendekatan ini cukup baik penggunaannya dalam mereduksi data keluaran
Infrared. Metode pendekatan pereduksian yang dicobakan pada Erfiani et al. 2004a
dan Erfiani et al. 2004b meski memberi hasil yang cukup baik namun menggunakan pendekatan eksploratif, sehingga hasil yang diperoleh sangat
bersifat subyektif. Oleh karena itu masih diperlukan kajian pendekatan- pendekatan lain yang dapat digunakan untuk pereduksian data keluaran Infrared.
Pada tulisan ini akan dilakukan kajian penerapan pendekatan Regresi Terpenggal Segmented Regression untuk pereduksian data keluaran FTIR.
B. Sumber Data
