Validasi Model Kalibrasi Multivariat Partial Least Square PLS

B. Validasi Model Kalibrasi Multivariat Partial Least Square PLS

Salah satu kelemahan kalibrasi multivariat adalah terjadinya over-fitting yang mana model tampak sempurna dengan nilai korelasi yang baik dan kesalahan yang kecil, namun tidak mampu memberikan hasil yang baik pada set data yang berbeda. Cara mengatasi over-fitting ada 2 jenis yaitu validasi internal dan validasi eksternal Faber and Rajko, 2007. Validasi internal pada penelitian ini dilakukan menggunakan metode validasi silang leave one out. Pada metode ini digunakan data kalibrasi dengan mengeluarkan satu data dan memprediksi hasilnya menggunakan persamaan dari data yang tersisa. Proses tersebut diulangi sampai semua data kalibrasi dikeluarkan satu kali. Gambar 10, 11, dan 12 menunjukkan hasil validasi silang dari minitab. Gambar 10. Data dan parameter validasi silang leave one out parasetamol dengan metode spektrofotometri UV- PLS pada 220-270 nm Gambar 11. Data dan parameter validasi silang leave one out asetosal dengan metode spektrofotometri UV-PLS pada 220-280 nm Gambar 12. Data dan parameter validasi silang leave one out kafein dengan metode spektrofotometri UV- PLS pada 220-280 nm Validasi silang juga dapat menentukan jumlah komponen optimum yang mencirikan data Ardiyanti, 2014. Berdasarkan hasil validasi silang ini diketahui parasetamol mempunyai 8 komponen, asetosal mempunyai 3 komponen, dan kafein mempunyai 6 komponen optimum. Parameter validasi pada analisis multivariat adalah presisi dan akurasi. Presisi dideskripsikan dengan nilai RMSEC, RMSECV root mean squared error of cross validation , RMSEP root mean square error of prediction, dan PRESS predicted residual error sum of squares, yang mana semakin kecil nilainya semakin kecil kesalahan prediksi dan semakin baik kemampuan model untuk memprediksi atau semakin baik presisinya. Akurasi dinyatakan dalam koefisien determinasi R 2 . Semakin dekat R 2 dengan 1 menunjukkan hubungan antara nilai aktual dan nilai prediksi yang semakin baik atau semakin baik presisinya. Selain itu akurasi juga dapat dideskripsikan dengan persamaan garis y = Bx + A, yang mana x = kadar sebenarnya dan y = kadar terprediksi. Akurasi yang baik jika nilai A mendekati 0 dan B mendekati 1 Danzer et al, 2004. Hasil evaluasi untuk parasetamol diperoleh nilai PRESS 7,579 gmL, RMSECV 0,615 gmL, R 2 0,951; untuk asetosal diperoleh nilai PRESS 10,412 gmL, RMSECV 0.721 gmL, R 2 0,940; dan untuk kafein diperoleh nilai PRESS 0,4240 gmL, RMSECV 0,145 gmL, R 2 0,923. Gambar 15, 16, dan 17 menujukkan profil hubungan antara kadar aktual dan kadar prediksi. 12 10 8 6 4 2 12 10 8 6 4 2 Actual Response C a lc u la te d R e s p o n s e Fitted C rossv al Variable PLS Response Plot response is PCT 8 components Gambar 13. Kurva hubungan antara kadar aktual actual response vs kadar prediksi calculated response parasetamol hasil validasi silang leave one out dengan metode spektrofotometri UV- PLS pada 220-270 nm 10 8 6 4 2 10 8 6 4 2 Actual Response C a lc u la te d R e s p o n s e Fitted C rossv al Variable PLS Response Plot response is ASP 3 components Gambar 14. Kurva hubungan antara kadar aktual actual response vs kadar prediksi calculated response asetosal hasil validasi silang leave one out dengan metode spektrofotometri UV-PLS pada 220-280 nm 3.0 2.5 2.0 1.5 1.0 0.5 3.0 2.5 2.0 1.5 1.0 0.5 Actual Response C a lc u la te d R e s p o n s e Fitted C rossv al Variable PLS Response Plot response is CAF 6 components Gambar 15. Kurva hubungan antara kadar aktual actual response vs kadar prediksi calculated response kafein hasil validasi silang leave one out dengan metode spektrofotometri UV- PLS pada 220-280 nm Validasi eksternal dilakukan dengan menghitung kadar prediksi dari 10 campuran sintetik baku Tabel II menggunakan koefisien yang diperoleh dari set kalibrasi. Gambar 16 menunjukkan overlay spektra 10 campuran sintetik baku untuk model validasi. Gambar 16. Overlay 10 spektra UV campuran sintetik baku parasetamol PCT, asetosal ASP, dan kafein CAF yang dikenai scanning pada panjang gelombang 210-350 nm Gambar 17, 18 dan 19 menunjukkan persamaan garis diperoleh melalui plot hubungan antara nilai sebenarnya dan nilai. Parameter kebaikan validasi dinyatakan dengan nilai R 2 , PRESS, dan RMSEP Tabel IV. Gambar 17. Kurva hubungan antara kadar aktual vs kadar prediksi parasetamol PCT hasil validasi eksternal dengan metode spektrofotometri UV-PLS pada 220-270 nm Gambar 18. Kurva hubungan antara kadar aktual vs kadar prediksi asetosal ASP hasil validasi eksternal dengan metode spektrofotometri UV-PLS pada 220-280 nm. Gambar 19. Kurva hubungan antara kadar aktual vs kadar prediksi kafein CAF hasil validasi eksternal dengan metode spektrofotometri UV-PLS pada 220-280 nm Tabel IV. Hasil validasi eksternal parasetamol, asetosal, dan kafein dengan kalibrasi PLS Nomor campuran Konsentrasi gmL PCT ASP CAF Aktual Prediksi Aktual Prediksi Aktual Prediksi 1 5,0 4,79520 2,0 2,91075 1,4 1,26631 2 2,0 1,54559 4,0 5,40104 1,3 1,00163 3 8,0 6,18872 5,0 5,09501 1,3 1,03330 4 10,2 10,75373 8,8 7,66039 0,4 0,29092 5 8,6 8,69745 6,4 6,79072 2,5 2,37609 6 13,6 8,17879 10,3 10,53600 3,0 2,92519 7 5,1 4,75546 6,0 6,00633 2,6 2,90963 8 12,0 12,43869 8,2 8,07083 2,2 2,08582 9 3,9 2,49220 3,3 2,87993 2,5 2,34018 10 11,0 8,19067 5,9 4,11552 2,4 2,11368 Persamaan: y = 0,8002x + 0,4502 Persamaan: y = 0,8736x + 0,7137 Persamaan: y = 1,0726x - 0,261 R 2 = 0,7696 R 2 = 0,8714 R 2 = 0,9664 RMSEP = 2,084 gmL RMSEP = 0,877 gmL RMSEP = 0,207 gmL PRESS = 43,4200 PRESS = 7,6860 PRESS = 0,4273 Tabel V. Rekapitulasi hasil evaluasi parameter validasi metode spektrofotometri UV-PLS untuk penetapan kadar parasetamol PCT, asetosal ASP, dan kafein CAF Tahap Parameter PCT ASP CAF Kalibrasi RMSEC 0,107 0,210 0,040 R 2 0,9986 0,9952 0,9945 a 0,00878 0,02417 0,00687 b 0,9986 0,9952 0,9945 Validasi internal validasi silang RMSECV 0,615 0,721 0,145 R 2 0,9514 0,9405 0,9233 PRESS 7,579 10,412 0,4240 a 0,2384 0,2380 0,05301 b 0,9593 0,9500 0,9607 Validasi eksternal RMSEP 2,084 0,877 0,207 R 2 0,7696 0,8714 0,9664 PRESS 42,42 7,686 0,4273 a 0,4502 0,7137 -0,261 b 0,8002 0,8736 1,0726 Berdasarkan hasil evaluasi parameter, pada validasi silang menggunakan teknik leave one out maupun validasi eksternal diperoleh nilai R 2 0,99 dan nilai PRESS, RMSECV, dan RMSEP yang besar menunjukkan akurasi dan presisi yang diperoleh untuk ketiga senyawa kurang baik.

C. Penetapan Kadar Sampel Sediaan Farmasi