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: Robust Functional Continuum Regression Approach in Calibration
Modelling
Abstrak: Kalibrasi peubah ganda merupakan proses menghubungkan sekumpulan data hasil pengukuran yang relatif mudah dan murah diperoleh dengan sekumpulan data hasil pengukuran yang sukar dan mahal memperolehnya. Tujuan kalibrasi peubah ganda berdasarkan sudut pandang statistika adalah menemukan model ??(??) = ??(??), untuk prediksi Y dengan akurasi dan presisi yang tinggi. Salah satu penerapan kalibrasi dalam bidang kesehatan adalah pemodelan hubungan antara kadar glukosa darah yang diukur dengan teknik invasif dan noninvasif berupa spektrum yang menggambarkan sejauh mana cahaya inframerah atau elektromagnetik diserap oleh molekul-molekul glukosa dalam jaringan kulit. Data ini mencakup informasi tentang intensitas cahaya pada berbagai panjang gelombang. Pola spektrum diharapkan dapat menduga kadar glukosa darah. Teknik yang digunakan untuk mengukur glukosa darah pada alat non-invasif adalah spektroskopi. Hasil keluaran spektroskopi memungkinkan adanya pergeseran pencaran, karena objek yang sama diukur beberapa kali tidak tepat menghasilkan spektrum yang sama. Ukuran objek memiliki pengaruh yang nyata terhadap spektrum. Spektrum yang keluar sering kali tidak sesuai dengan semestinya, hal ini terjadi karena pencaran cahaya yang disebabkan sifat fisik dan kimiawi dari objek yang diamati. Pengaruh yang muncul akibat sifat fisik dan kimiawi objek dapat menyebabkan penyimpangan cahaya, ketidaklinieran pencaran, dan ketidakkonsistenan respon. Hal inilah yang mendasari dibutuhkannya suatu metode prapemrosesan, sehingga diperoleh data yang konsisten dan mulus (smooth). Berdasarkan hasil kajian literatur diperoleh metode Wavelet menunjukkan hasil pendugaan model yang lebih baik. Data fungsional muncul sebagai hasil dari pengukuran atau pengamatan dari fenomena yang berubah atau bervariasi sepanjang waktu, ruang, atau dimensi lainnya. Penyebab utama munculnya data fungsional adalah sifat alami dari fenomena atau proses yang diamati seperti pada teknik spektroskopi. Regresi kontinum fungsional (RKF) merupakan pengembangan dari regresi kontinum yang dapat digunakan untuk mengatasi bila jumlah peubah bebas (p) lebih besar daripada jumlah amatan (p»n) dan data berbentuk fungsional. Pengukuran memungkinkan adanya nilai-nilai pencilan (outlier) dalam data yang diperoleh, sedangkan RKF berdasarkan kajian simulasi maupun empirik tidak resisten terhadap pencilan, sehingga perlu dikembangkan RKF yang kekar (RKFK). Performa metode dalam mengatasi p»n dan data fungsional, dalam penelitian ini dieksplorasi terhadap kelima metode yang diklasifikasi menjadi dua bagian, metode fungsional dan non fungsional. Metode fungsional yang diterapkan yaitu RKF yang diterapkan dengan mengkombinasikan Wavelet (RKF-Wavelet) dan Regresi fungsional (RF), sedangkan metode non fungsional yaitu regresi komponen utama (RKU), regresi kuadrat terkecil parsial (RKTP), dan regresi kuadrat terkecil (RKT). Performa masing-masing metode dikaji menggunakan data simulasi, peubah bebas dibangkitkan dari fungsi sinus yang dikolaborasikan dengan distribusi seragam (uniform) dengan p = 365 dan jumlah pengamatan yang beragam (n) yaitu 50, 100, dan 200. Kelima metode juga dikaji kekekarannya, dengan teknik simulasi data, yang dibangkitkan besar persentase bobot pencilan dari 2% hingga 10%. Hasil kajian simulasi menunjukkan semakin bertambah jumlah data (n) performa dari kelima metode semakin baik, yang ditunjukkan dengan menurunnya nilai root mean squares error of prediction (RMSEP) dan mean absolute error (MAE), serta meningkatkan nilai korelasi antara peubah amatan dan peubah dugaan. Analisis secara menyeluruh disimpulkan bahwa RKF-Wavelet mempunyai ukuran kebaikan model yang lebih unggul dibandingkan dengan keempat metode lainnya. Penerapan pendekatan RKF-Wavelet pada data pengukuran glukosa darah memberikan hasil RMSEP 86,57, korelasi 0,1718, MAE 58,11, dan mean absolute percentage error (MAPE) 41,48. Nilai
Keyword: Kalibrasi Regresi, alat ukur non-invasif

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: