Judul: Discrimination Centella asiatica from Hyrocotyle verticillata using Partial Least Square-Discriminant Analysis (PLS-DA) and The Combined Approach
Abstrak: Diskriminasi atau pembedaan kelompok merupakan masalah yang cukup rumit untuk data hasil pengukuran berupa absorbansi dari spektrofotometer Ultraviolet-visible (UV-Vis) karena data yang memiliki karakteristik data berdimensi tinggi (n«p) dan banyak memiliki noise. Metode yang telah banyak digunakan dalam menganalisis pembedaan kelompok pada data spektrum adalah Partial Least Squares-Analysis Diskriminant (PLS-DA), yang memberikan hasil yang baik dan akurat. Perkembangan metode diskriminan melalui machine learning mencakup Orthogonal Partial Least Squares-Analysis Diskriminant (OPLS-DA) dan Artificial Neural Netrwok (ANN), kedua metode ini menawarkan peningkatan akurasi dan efisiensi dalam analisis spektrum. Metode OPLS-DA yang menggunakan tambahan komponen ortogonal untuk mengidentifikasi variabilitas yang tidak relavan dan PLS-ANN metode campuran dari PLS dan ANN yang mengatasi masalah non-linier, keduanya diharapkan dapat meningkatkan akurasi dan efisiensi model. Penelitian ini bertujuan untuk membandingan performa metode diskriminan PLS-DA, OPLS-DA dan PLS-ANN pada penerapan data empiris yang memiliki karakteristik rumit. Data empiris yang digunakan, yaitu data spektrum UV-Vis dari tumbuhan Centella asiatica merupakan data dari tumbuhan yang sering ditemui dalam berbagai bidang kehidupan sehari-hari seperti bidang pengobatan tradisional, kosmetik, dan pangan. Tumbuhan C. asiatica merupakan tumbuhan yang berpotensi dipalsukan yang memiliki arti diganti dengan tumbuhan yang memiliki kemiripan, tumbuhan tersebut yaitu Hydrocotyle verticillata. Diskriminasi data spektrum UV-Vis dari kedua kelompok C. asiatica dan H. verticillata dilakukan dengan menggunakan ketiga metode diskriminan yaitu PLS-DA, OPLS-DA dan PLS-ANN. Berdasarkan data empiris yang digunakan, sampel C. asiatica dan H. verticillata sebagai peubah respon dan panjang gelombang dari spketrofotometer UV-Vis sebagai peubah bebas dengan panjang gelombang total digunakan yaitu 200-800nm sehingga terdapat total 600 peubah bebas. Sampel C. asiatica dan H. verticillata berasal dari daerah yang berbeda yaitu sampel tumbuhan C. asiatica dari lima lokasi yaitu Garut, Malang, Tasikmalaya, Tawangmangu dan Magetan, kemudian tumbuhan H. verticillata dari empat lokasi yaitu Malang, Bogor, Gunung Kidul dan Pati, dengan setiap sampel tersebut diteliti dengan enam kali perulangan sehingga total amatan sebanyak 54 amatan. Pembedaan kelompok C. asiatica dan H. verticillata dengan pemodelan diskriminan PLS-DA, OPLS-DA dan PLS-ANN melalui tahapan awal pra-pengolahan data yang perlu dilakukan pada data spektrum. Metode pra-pengolahan yang digunakan yaitu Standar Normal Variate (SNV) dan Smoothing Savizky-Golay (SG), pra-pengolahan sangat perlu dilakukan untuk menyiapkan data yang konsisten sebelum memasukin analisis selanjutnya. Hasil analisis yang diperoleh menunjukkan bahwa model PLS-ANN memiliki performa yang lebih baik jika dibandingkan dengan metode PLS-DA dan OPLS-DA dalam memisahkan antara kelompok C. asiatica dan kelompok H. verticillata. Performa model yang di evaluasi dengan menggunakan metrik-metrik dari tabel ketepatan klasifikasi seperti sensitivitas, spesifisitas, presisi, F-1 score dan akurasi model. Hasil evaluasi model terbaik PLS-ANN diperoleh memiliki rata-rata nilai diatas 80% menunjukkan bahwa model mampu melakukan pembedaan kelompok dengan sangat baik, akurat, efisien dan juga tepat, Discrimination is challenging problem for data obtained from ultraviolet-visible (UV-Vis) spectrophotometers because it has the characteristics of high-dimensional data (n«p) and the presence of considerable noise. The method that has been commonly used for discriminant sample using spectrum like UV-Vis is partial least squares-discriminant analysis (PLS-DA), yield robust and accurate results. The development of discriminant method through machine learning namely orthogonal partial least squares-discriminant analysis (OPLS-DA) and artificial neural network (ANN) is also widely used, these two methods
Keyword: Diskriminasi, PLS-DA, OPLS-DA, PLS-ANN