Judul: Pereduksi data keluaran spektrometer near infrared NIR : studi kasus penerapan pada regresi komponen utama
Abstrak: Spektrometer Near Infrared (NIR) menghasilkan spektrum-spektrum dengan banyak puncak absorbsi dari berbagai panjang gelombang. Absorban yang dihasilkan dari banyak panjang gelombong cenderung mempunyai korelasi yang sangat tinggi sehingga antara absorban terjadi kolinear ganda (multicolinearity) (Naes, 1985). Analisis komponen utama dapat memecahkan masalah tersebut. Namun, software komputer yang tersedia seringkali tidak mampu melakukan analisis sebab banyaknya peubah bebas (panjang gelombang dari absorban) yang dihasilkan mencapai ribuan. Penelitian ini mencoba untuk menerapkan beberapa metode eksplorasi untuk pereduksian banyaknya peubah dan metode regresi komponen utama untuk data keluaran spektrometer NIR. Teknik eksplorasi yang dilakukan melalui penyekatan peubah menjadi kelompok-kelompok peubah yang sama banyak berdasarkan urutan peubah dengan jarak lompatan 2, 5, 10, 20, 30, 50, 75, dan 80. Dari setiap kelompok peubah akan 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. Setelah pereduksian peubah analisis dilanjutkan dengan menggunakan regresi komponen utama. Metode regresi komponen utama didahului dengan pereduksian peubah memberikan hasil: 1. Dua komponen utama pertama mampu menerangkan keragaman data asal sebesar lebih dari 75% dari keragaman total. 2. Tingkat ketelitian yang cukup dengan nilai R² dan R² (adj) tidak berbeda jauh dengan regresi komponen utama tanpa pereduksian peubah. Hal ini mengindikasikan bahwa model regresi yang dihasilkan sama baiknya dengan regresi komponen utama tanpa pereduksian peubah. 3. Penggunaan fungsi peubah pada ujung masing-masing sekatan dengan berbagai jarak lompatan lebih mudah dan sederhana dilakukan dari dua fungsi lainnya. 4. Penggunaan jarak lompatan kurang dari 10 dapat menggunakan salah satu dari ketiga macam fungsi pereduksian peubah, tetapi penggunaan jarak lompatan lebih dari 10 lebih baik menggunakan fungsi nilai rataan pada masing-masing sekatan atau peubah pada ujung masing- masing sekatan. 5. Jarak lompatan tergantung banyaknya peubah bebas. Semakin banyak peubah bebas, maka jarak lompatan masing-masing kelompok sekatan dapat semakin besar.
Keyword: 

Judul: Pemodelan Regresi Komponen Utama Fungsional Pada Data Spektroskopi.
Abstrak: Data Spektroskopi adalah data fungsional berupa pengamatan spektrum yang merupakan fungsi dari panjang gelombang. Data spektrum dapat digunakan dalam banyak bidang. Dalam industri farmasi analisis spektrum digunakan dalam mengendalikan mutu untuk menentukan kandungan peubah tertentu seperti jumlah senyawa aktif pada tanaman obat. Pada penelitian ini, data spektroskopi yang digunakan ialah data pengukuran senyawa aktif Kurkumin pada Temulawak. Data Kurkumin diperoleh dari tanaman Temulawak hasil pengamatan dua daerah sentral produksi tanaman obat yaitu Kulonprogo, D.I Yogyakarta dan Karanganyar, Jawa Tengah. Pada data variabel Y merupakan hasil pengukuran senyawa aktif Kurkumin dengan menggunakan HPLC (High Performance Liquid Chromatography) sedangkan variabel X merupakan hasil pengukuran senyawa aktif Kurkumin dengan menggunakan FTIR (Fourier Transform Infrared). Pada penelitian ini data di random kemudian dibagi menjadi dua bagian yaitu 70% data menjadi data untuk pemodelan dan 30 % untuk data validasi dan dilakukan pengulangan sebanyak 150 kali. Data spektroskopi umumnya berdimensi besar dan mengandung multikolinieritas karena biasanya data spektroskopi memiliki jumlah peubah bebas (p) lebih besar dari jumlah pengamatan (p>>n). Kedua masalah tersebut dapat diatasi dengan metode analisis komponen utama fungsional (AKUF). Metode ini merupakan perluasan dari metode analisis komponen Utama (AKU) dengan menggunakan pendekatan fungsional. Data sebelum direduksi dengan metode AKUF terlebih dahulu dilakukan transformasi menggunakan transformasi basis polinomial dan basis B-spline. Pola pada data spektroskopi sebelum dan sesudah ditransformasi akan memiliki pola yang sama namun pada data yang telah ditransformasi pola datanya lebih halus jika dibandingkan dengan sebelumnya. Pemilihan jumlah komponen utama yang digunakan ditentukan berdasarkan proporsi keragaman kumulatif. Pada penelitian ini digunakan 2 komponen dengan rata-rata proporsi keragaman kumulatif sebesar 95.33% pada AKU, 98.84% pada AKUF basis polinomial dan 94.93% pada AKUF basis B-spline. Pemodelan regresi komponen utama (RKU), regresi komponen utama fungsional (RKUF) polinomial dan regresi komponen utama fungsional (RKUF) B-spline menunjukkan bahwa pada data senyawa aktif kurkumin pola prediksi yang dihasilkan mendekati pola data aktual. Model RKUF B-spline memberikan hasil prediksi yang lebih akurat dan juga kosisten dibandingkan dengan model RKUF polinomial maupun RKU. Hal ini terlihat dari nilai simpangan baku RMSEP RKUF B-spline yang lebih kecil yakni 0.09 sedangkan pada RKUF polinomial simpangan baku RMSEP nya 0.13 yang sedikit lebih kecil dari pada RKU yaitu 0.15. Begitu pula jika dilihat dari nilai simpangan baku korelasi RKUF B-spline lebih kecil yakni 0.10 dibandingkan pada RKUF polinomial yaitu 0.22 dan RKU 0.26 . Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model RKUF B-spline sangat baik digunakan dalam memprediksi jumlah senyawa aktif kurkumin yang terkandung dalam tanaman obat temulawak dibandingkan dengan model RKUF polinomial ataupun RKU. Namun jika diperbandingkan antara model RKU dan RKUF polinomial maka model RKUF polinomal lebih baik dalam memprediksi jumlah senyawa aktif kurkumin yang terkandung dalam tanaman obat temulawak.
Keyword: analisis komponen utama fungsional (AKUF), B-spline, spektroskopi.

Judul: Optimization of Alginate-Chitosan Microcapsules Formation for Leydig Cells Encapsulation
Abstrak: Hypogonadism is a clinical condition characterized by low concentrations of testosterone. It is caused by malfunction of Leydig cells in producing testosterone. Encapsulation method will protect the transplanted cells from the immune system rejection. The aims of this study was to optimize the formation of microcapsules for Leydig cells encapsulation. The microcapsules were made of alginate and chitosan as the first and the second coating agents, respectively. The result showed that the minimum concentration of alginate was 1.5% (w/v) with a viscosity of 33.8 cPs, resulted spherical microcapsules with diameters of 230-270 µm. The optimum concentration of chitosan as the second coating agent was 0.5% (w/v), resulted spherical microcapsule with mechanical stability in 4 hours. Leydig cells can be trapped inside the capsule with a density that proportional with concentration of cells used in the encapsulation.
Keyword: