Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal FORUM STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Ismah .
FMIPA IPB
Mathematics

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Aplikasi model kalibrasi di bidang kimia adalah pemodelan hubungan antara kandungan senyawa aktif yang ditentukan dari High Performance Liquid Chromatography (HPLC) dengan bentuk spektrum  dari spektrometer Fourier Transform Infrared (FTIR). Permasalahan utama dalam kalibrasi adalah multikolinear dan pengamatan pencilan. Regresi Kuadrat Terkecil Parsial (RKTP)  merupakan sebuah teknik prediktif yang mampu mengatasi masalah multikolinearitas.. SIMPLS (Straightforward Implementation PLS) adalah al Ismah .; Aji Hamim Wigena; Anik Djuraidah
FORUM STATISTIKA DAN KOMPUTASI Vol. 14 No. 1 (2009)
Publisher : FORUM STATISTIKA DAN KOMPUTASI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Aplikasi model kalibrasi di bidang kimia adalah pemodelan hubungan antara kandungan senyawa aktif yang ditentukan dari High Performance Liquid Chromatography (HPLC) dengan bentuk spektrum  dari spektrometer Fourier Transform Infrared (FTIR). Permasalahan utama dalam kalibrasi adalah multikolinear dan pengamatan pencilan. Regresi Kuadrat Terkecil Parsial (RKTP)  merupakan sebuah teknik prediktif yang mampu mengatasi masalah multikolinearitas.. SIMPLS (Straightforward Implementation PLS) adalah algoritma pendugaan RKTP yang  tidak resisten terhadap pengamatan pencilan. Hubert and Brande (2003) mengemukakan algoritma RSIMPLS yang bersifat resisten terhadap pencilan. RSIMPLS dibentuk dari matriks ragam-peragam robust dan regresi linear robust. Pada penelitian ini dilakukan modifikasi fungsi bobot pada  RSIMPLS dengan penduga-M Huber dimana setiap pengamatan akan diberikan nilai bobot kecil  jika jarak robust dan jarak ortogonal pengamatan ke-i melebihi nilai batas yang ditentukan, dan  untuk lainnya. Dengan demikian besar  tidak hanya 0 dan 1, melainkan . Hasil penelitian menunjukkan RMSEP (root mean square error) pada metode modifikasi bobot lebih kecil dibandingkan RSIMPLS
Co-Authors Aji Hamim Wigena Anik Djuraidah