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

Judul: Pemodelan Klasifikasi Obat Bahan Alam dengan Metode Partial Least Squares Discriminant Analysis (Studi Kasus: Reflektans Daun Jati Belanda).
Abstrak: Umur memengaruhi kadar senyawa aktif di dalam tumbuhan. Apabila komponen senyawa aktif yang terkandung dalam tumbuhan telah dipastikan keseragamannya, obat bahan alam terjamin keamanan dan khasiatnya. Salah satu cara untuk mengidentifikasi komponen senyawa aktif dari ekstrak tumbuhan secara cepat dan efisien adalah dengan menggunakan spektrofotometer reflektans sinar tampak yang dikombinasikan dengan analisis multivariat. Analisis yang digunakan dalam penelitian ini yaitu Partial Least Squares Discriminant Analysis (PLS-DA) karena metode ini tepat digunakan pada data metabolomik yang cenderung berdimensi tinggi, terdapat data hilang, derau, dan multikolinearitas. Kombinasi keduanya digunakan untuk mengklasifikasikan daun jati belanda (Guazuma ulmifolia Lamk.) berumur satu bulan, dua bulan, dan tiga bulan yang digunakan sebagai peubah respon. Nilai akurasi yang diperoleh dari model PLSDA dalam melakukan klasifikasi dan prediksi masing-masing sebesar 95% dan 86.67%. Selain itu, masih terdapat misklasifikasi yang disebabkan oleh pola spektrum dan nilai rataan reflektansnya.
Keyword: daun jati belanda, klasifikasi, PLS-DA, spektrofotometer reflektans sinar tampak

Judul: Konsumsi Pangan dan Status Gizi Ibu Hamil di Kecamatan Danurejan, Kodya Yogyakarta, Daerah Istimewa Yogyakarta
Abstrak: Hasil penelitian menunjukkan bahwa rata-rata konsumsi energi per orang per hari adalah 1 525 Kalori, konsumsi protein 45,l g, konsumsi zat besi 12,8 mg dan konsumsi vitamin A 2 264 SI. Rata-rata kecukupan energi per orang per hari adalah 2 213 Kalori, kecukupan protein 75,6 g, kecukupan zat besi 29,O mg dan kecukupan vitamin A 4 500 SI.
Keyword: