PRE-PROCESSING PADA DATA KALIBRASI RIMPANG JAHE UNTUK MENINGKATKAN KEBAIKANMODEL

Arnita Arnita
Asep Saefuddin,
Khairil Anwar Notodiputro

Statistika
Vol 4, No 2 (2004)

Gejala-gejala aneh dan tidak diharapkan sering terjadi pada dunia nyata. Hal ini juga terjadi pada kemometrik khususnyapada data kalibrasi. Ketidak sesuaian model yang akan mencerminkan respon aslinya dapat disebabkan oleh adanya outlier, bentuk data yang sangat tidak linier, multikolinier, dan lain-lain. Dalam tulisan ini akan ditunjukkan teknik untukmengatasi permasalahan-permasalahan tadi dengan melakukan reduksi peubah, pendeteksian outlier dan transformasispektroskopi. Dapat ditunjukkan bahwa dengan melakukan pengendalian terhadap permasalahan-permasalahan di atasdapat mereduksi KTG (Kuadrat Tengah Galat) dan meningkatkan ketepatan model sampai 30 %.