Judul: Perbandingan Mother Wavelet untuk Transformasi Wavelet Kontinu pada Pemodelan Kalibrasi Peubah Ganda (Studi Kasus Data Kadar Gingerol dan Kurkuminoid)
Abstrak: Pemanfaatan tanaman obat jahe dan temulawak yang cukup besar sebagai bahan baku di industri jamu dan minuman mengharuskan penjaminan mutu yang memenuhi standar. Penentuan kualitas dari bahan baku dapat dilakukan dengan mengukur kadar senyawa aktif yang terkandung di dalamnya. Metode umum yang biasa digunakan dengan High Performance Liquid Chromatography (HPLC) memerlukan waktu dan biaya yang cukup besar. Pemodelan kalibrasi yang menghubungkan data pengukuran HPLC dengan pengukuran FTIR yang relatif lebih murah menjadi cara alternatif untuk menduga kadar senyawa aktif. Pemodelan kalibrasi memiliki dua masalah utama yaitu dimensi peubah bebas jauh lebih besar dibandingkan banyaknya pengamatan, dan adanya kasus multikolinearitas. Metode pra pemrosesan dengan Transformasi Wavelet Kontinu (TWK) merupakan metode yang menjanjikan untuk mereduksi dimensi data dalam pemodelan kalibrasi. Proses TWK memerlukan suatu mother wavelet untuk membangun fungsi basis. Perbedaan mother wavelet yang dipilih dalam TWK memberikan hasil analisis yang berbeda. Mother wavelet yang digunakan dalam penelitian ini adalah Mexican Hat dan Daubechies dengan beberapa pertimbangan. Senyawa aktif jahe yang diteliti adalah gingerol, sedangkan senyawa aktif temulawak adalah kurkuminoid. Penelitian ini bertujuan untuk : (1) menentukan mother wavelet yang memberikan hasil lebih baik dalam analisis TWK sebagai metode pra pemrosesan dalam pemodelan kalibrasi data gingerol dan kurkuminoid; (2) menentukan banyaknya komponen utama yang memberikan hasil paling baik dalam pemodelan kalibrasi data gingerol dan kurkuminoid. Penanganan masalah dimensi peubah bebas dalam penelitian ini diatasi dengan metode pra pemrosesan menggunakan TWK. Analisis TWK dilakukan dengan mother wavelet Daubechies dan Mexican hat menggunakan skala 1, 2, .., 6. Reduksi dimensi dilakukan pada koefisien TWK hasil dari proses transformasi. Pemeriksaan multikolinearitas dilakukan dengan menghitung nilai Variance Inflation Factor (VIF). Apabila masih terdapat korelasi antar peubah, pemodelan dilakukan dengan menggunakan Regresi Komponen Utama (RKU). Hasil analisis menunjukkan bahwa mother wavelet Daubechies memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan Mexican Hat baik pada data gingerol maupun kurkuminoid. Nilai Root Mean Square Error of Prediction (RMSEP) terkecil sebesar 0.209 pada data gingerol diperoleh dengan mother wavelet Daubechies 10 skala 3 menggunakan 3 komponen utama. Pada data kurkuminoid nilai RMSEP terkecil sebesar 0.5494 diperoleh dengan mother wavelet Daubechies 9 skala 5 menggunakan 3 komponen utama. Upaya untuk mendapatkan ukuran kebaikan yang lebih bagus dilakukan dengan menggunakan nilai parameter skala kontinu dengan penambahan nilai 0.1. Nilai RMSEP data kurkuminoid berhasil diperkecil menjadi 0.5475 dengan skala 4.9 menggunakan 3 komponen utama. Penerapan TWK sebagai metode pra pemrosesan dalam pemodelan kalibrasi memerlukan nilai skala yang kontinu. Hasil analisis data kurkuminoid membuktikan dengan menggunakan parameter skala yang kontinu memberikan RMSEP yang lebih bagus. Dengan demikian penerapan parameter skala dengan penambahan nilai (increment) kecil memungkinkan kita untuk mendapatkan hasil yang lebih baik.
Keyword: transformasi wavelet kontinu, kalibrasi peubah ganda, regresi komponen utama, reduksi dimensi

Judul: Pendekatan Regresi Kontinum dalam Model Kalibrasi
Abstrak: Pada pemodelan regresi ganda (nx1) (nxp) (px1) (nx1) y =X β +ε permasalahan serius akan muncul jika di antara peubah bebas saling berkorelasi (dikenal sebagai masalah ill conditioned) dan banyaknya pengamatan jauh lebih kecil dari pada banyaknya peubah bebas (n<< p dan disebut masalah singularitas). Regresi kontinum (RK) merupakan pendekatan yang dapat digunakan untuk mengatasi masalah ill conditioned, tetapi bila n << p akan mengalami kendala komputasi, sehingga diperlukan metode prapemrosesan dalam bentuk pereduksian dimensi peubah bebas. Terdapat beberapa metode prapemrosesan di antaranya : analisis komponen utama, transformasi Fourier, dan transformasi wavelet. Dari hasil kajian empiris dan pustaka dapat ditunjukkan bahwa transformasi wavelet diskret (TWD) memberikan hasil pendugaan model regresi yang lebih baik dibandingkan dengan metode prapemrosesan yang lain. Pada penelitian ini akan dikaji kombinasi antara RK dengan TWD sebagai metode prapemrosesan untuk mengatasi masalah ill conditioned dan singularitas. Kajian dilakukan secara empiris maupun teoritis. Kedua masalah tersebut sering terjadi pada pemodelan kalibrasi peubah ganda. Salah satu penerapan kalibrasi di bidang kimia adalah pemodelan hubungan antara konsentrasi zat aktif yang diukur oleh High Performance Liquid Chromatography dengan absorbans spektrum Fourier Transform Infrared. Pola spektrum diharapkan dapat menduga nilai konsentrasi zat aktif. Eksplorasi terhadap tiga metode, yaitu : RK, regresi komponen utama (RKU), dan regresi kuadrat terkecil parsial (RKTP) yang dilakukan terhadap data simulasi pada berbagai struktur korelasi matriks peubah bebas menunjukkan bahwa RK mempunyai kinerja yang lebih unggul dibanding metode lainnya. Jika ketiga metode tersebut masing-masing dikombinasikan dengan TWD menunjukkan bahwa RK-TWD mempunyai ukuran kebaikan model yang lebih unggul dibandingkan dengan metode RKU-TWD maupun RKTP-TWD. Aplikasi pendekatan RK-TWD pada data konsentrasi senyawa gingerol dan senyawa kurkuminoid memberikan hasil root mean squares error of prediction (RMSEP) 0.0453 dan 0.0867. Nilai ini lebih kecil dibandingkan dengan hasil pendekatan RKU-TWD maupun RKTP-TWD.
Keyword: Temulawak, Jahe, Spektroskopi Fourier Transform Infrared, Kromatografi, Transformasi wavelet

Judul: Embriogenesis ikan buta (Astyanax fasciatus)
Abstrak: Ikan buta Astyanax fasciatus adalah spesies ikan unik dari famili Characidae yang menempati perairan dalam gua di Wilayah La Cueva Chica-San Luis Potasi-Mexico. Ikan ini memiliki mata yang tereduksi (Blind Cavefish) dan warna kulit merah muda, pucat serta mengkilap.
Keyword: