Ahmad Ansori Mattjik
FMIPA IPB

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

PEMODELAN KALIBRASI PEUBAH GANDA DENGAN PENDEKATAN REGRESI SINYAL P-SPLINE . Tonah; Ahmad Ansori Mattjik; Khairil Anwar Notodiputro
FORUM STATISTIKA DAN KOMPUTASI Vol. 14 No. 2 (2009)
Publisher : FORUM STATISTIKA DAN KOMPUTASI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (936.118 KB)

Abstract

Model kalibrasi peubah ganda merupakan suatu fungsi hubungan antara satuan pengukuran yang dapat diperoleh melalui proses yang relatif mudah atau murah dengan satuan pengukuran yang memerlukan waktu lama dan biaya mahal. Secara umum data kalibrasi memiliki multikolinearitas yang tinggi antar peubah penjelas dan dimensinya jauh lebih besar daripada banyaknya contoh yang dimiliki. Oleh karena itu, sebagian besar pendekatan model kalibrasi memerlukan pereduksian data terlebih dulu. Solusi alternatif bagi pemodelan kalibrasi adalah regresi sinyal P-spline (RSP). RSP merupakan salah satu pendekatan nonparametrik yang mensyaratkan bahwa koefisien regresi berada dalam ruang fungsi mulus. Hal ini dilakukan dengan cara merepresentasikan koefisien regresi sebagai kombinasi linear dari basis B-spline. Penambahan penalti dilakukan untuk mengatasi multikolinearitas pada model serta meningkatkan kemulusan koefisien regresi. Indeks dari bilangan gelombang yang terukur oleh FTIR digunakan sebagai domain B-spline. Spektra gingerol diidentifikasi memiliki pengaruh pencaran multiplikatif, sehingga perlu dilakukan koreksi pencaran. Model RSP dengan koreksi pencaran multiplikatif pada senyawa aktif gingerol memberikan hasil prediksi yang lebih baik. Hal ini ditunjukkan oleh nilai RMSEP dan R2y vs ŷ masing-masing sebesar 0.06867 dan 95.73 %. Nilai-nilai tersebut jauh lebih kecil dari hasil yang diberikan oleh model regresi komponen utama dengan pra-pemrosesan koreksi pencaran maupun transformasi wavelet.
PENGARUH PEMILIHAN ARAH ACUAN 00 DAN ARAH ROTASI PADA ANALISIS KORELASI DAN REGRESI LINIER-SIRKULAR (STUDI KASUS: PETA KAWASAN RAWAN BENCANA LETUSAN GUNUNG Abdul Aziz Nurussadad; I Made Sumertajaya; Ahmad Ansori Mattjik
FORUM STATISTIKA DAN KOMPUTASI Vol. 16 No. 1 (2011)
Publisher : FORUM STATISTIKA DAN KOMPUTASI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (560.395 KB)

Abstract

The measurement results doesn't only consist of data with linear attributes, but also data with circular attributes. The circular data has a uniqueness that is not owned by the linear data, circular data is independent of the choice of 0o reference and rotation direction. The uniqueness of circular data analysis is tested in linear circular correlation and linear circular regression. The results of correlation analysis proved that the selection of the reference direction 0o can be done subjectively because the linear circular correlation results show the same value 0.899 for all possible selection of 0o reference and rotation direction. For linear circular regression, the model constructed has a same coefficient of determination that is 0.808 and the same b0, which is 5.231 for all possible selection of 0o reference and rotation direction. Similarly, statistics from the error of linear circular regression analysis have the same value, minimum = -2.693, quartile 1 = -0.835, median = -0.171, quartile 3 = 0.548, maximum = 8.421. Alleged circular linear regression parameters, namely b1 and b2, forming a cycle that each has in common b1 = -1.226 E-07-2.728 cos (α) - 2.655 sin (α) and b2 = 3.061 E-07-2.655 cos (α ) + 2.728 sin (α) where α is the position of the 0o reference direction in degrees on each model.   Keywords :  Directional Statistics, Circular Statistics, Linear-Circular Regression, Linear Circular Correlation