Implementasi Discrete Wavelet Transform Untuk Prediksi Kandungan Kurkumin Pada Temulawak Dengan Menggunakan Pendekatan Kalibrasi - Radhinka Bagaskara (Indonesia Symposium on Computing, 2016)
Dalam mendeteksi kualitas kandungan senyawa pada temulawak, metode yang sering digunakan adalah High-Performance Liquid Chromatography (HPLC) dan Fourier Transform Infrared Spectroscopy (FTIR). Metode HPLC terbukti akurat dalam mendeteksi kandungan senyawa pada temulawak tetapi biaya yang dikeluarkan relatif mahal, sedangkan FTIR lebih murah tetapi data keluarannya berdimensi tinggi dan antar peubah saling berkorelasi. Salah satu cara untuk mengatasi permasalahan data berdimensi tinggi adalah dengan melakukan reduksi antar dimensi yang memiliki multikolinearitas tinggi. Metode Discrete Wavelet Transformation (DWT) mampu mereduksi dimensi data dan mengurangi multikolinearitas data sehingga menghasilkan suatu peubah baru dengan dimensi yang lebih kecil. Selanjutnya dilakukan proses pemodelan prediksi data yang sudah direduksi dengan menggunakan pendekatan metode kalibrasi linier. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa DWT bisa mengurangi nilai korelasi data secara signifikan, dengan korelasidata awal sebesar 0.72001 menjadi 0.06715 dengan metode DWT Haar. Model prediksi HPLCdengan DWT Haar menghasilkan RMSEP untuk testing sebesar 1.47497. Sedangkan untuk modelprediksi HPLC dengan data DWT Daubechies dan PCA menghasilkan nilai RMSEP lebih baik,dengan rata-rata RMSEP untuk testing sebesar 0.95254.