error of calibration, RMSECV root mean square error of cross validation, , dan PRESS predicted residual 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 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. RMSECV menggambarkan kemampuan prediksi, nilai RMSECV
dapat ditentukan dari nilai PRESS, semakin kecil nilai RMSECV maka kemampuan model untuk memprediksi semakin baik El-Gindy et al.,
2006.
2. Validasi Eksternal
Validasi eksternal dilakukan dengan cara menetapkan konsentrasi 10 larutan validasi dengan hasil yang dapat dilihat pada Tabel VIII. Nilai
sebenarnya merupakan nilai yang dibuat pada proses penentuan konsentrasi larutan, sementara itu nilai terhitung merupakan nilai yang diperoleh dari
penetapan konsentrasi larutan dengan koefisien model kalibrasi yang telah melewati proses validasi internal.
Tabel VIII. Evaluasi nilai sebenarnya dan terhitung hasil kalibrasi PLS dari 10 larutan set validasi yang mengandung parasetamol PCT, propifenazon
PROPI, dan kafein KAF.
No Konsentrasi µgmL
PCT PROPI
KAF Sebenarnya
Terhitung Sebenarnya
Terhitung Sebenarnya
Terhitung
1 5,3
5,378 4,4
4,241 2,8
2,942 2
7,7 7,682
3 3,181
2,2 2,33
3 6,2
6,092 2,2
2,01 2,8
2,745 4
4,8 4,712
2,8 2,735
2 1,844
5 7,5
7,442 3,7
3,634 1,1
0,951 6
5,8 5,702
2,5 2,655
1,1 0,939
7 6,7
6,541 2,7
2,804 0,9
1,067 8
7,1 7,011
2,2 2,326
1,2 1,113
9 8,4
8,313 3,1
3,239 1
1,183 10
4,8 4,714
3,3 3,167
1,1 1,12
persamaan
y = 0,9946x - 0,0365 y = 0,9196x + 0,2496
y = 1,014x - 0,0194 R
2
R² = 0,9975 R² = 0,9564
R² = 0,967 RMSEP
0,0982 0,1454
0,1421
Data yang diperoleh dari Tabel VIII menjelaskan kemampuan prediksi dari model kalibrasi PLS yang diperoleh setelah tahap cross
validation. Kemampuan prediksi yang masih dapat diterima pada validasi eksternal terlihat dengan nilai R
2
yang diperoleh untuk parasetamol 0,9975, untuk propifenazon 0,956, dan untuk kafen 0,967 serta nilai RMSEP
parasetamol 0,0982, profipenazon 0,1454, dan kafein 0,1421. PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
Tabel IX. rekapitulasi evaluasi parameter validasi metode spektrofotometri UV- PLS
Tahap Parameter
Validasi PCT
PROPI KAFF
Kalibrasi RMSEC
0,027 0,082
0,043 R²
0,9994 0,9878
0,9919 a
0,0034 0,0426
0,0101 b
0,9994 0,9878
0,9919 Validasi Internal
RMSECV 0,062
0,095 0,063
cross validation R
2
0,997 0,983
0,982 PRESS
0,156 0,782
0,279 a
-0,071 0,0358
0,035 b
1,0125 0,9919
0,9718 Validasi
Eksternal RMSEP
0,0982 0,1454
0,1421 R
2
0,9975 0,9564
0,967 a
-0,0365 0,2496
-0,0194 b
0,9946 0,9196
1,014
Melihat parameter yang dihasilkan dari uji validasi silang dapat dilihat pada Tabel IX. dengan teknik leave one-out dan validasi eksternal
yang sudah dilakukan maka dapat disimpulkan bahwa model ini masih baik digunakan untuk penetapan kadar sampel sediaan farmasi, karena nilai R
2
0,9 , RMSEP dan RMSECV-nya kecil.
D. Penetapan kadar sampel sediaan farmasi
