PRE-PROCESSING PADA DATA KALIBRASI RIMPANG JAHE UNTUK MENINGKATKAN KEBAIKANMODEL

Abstract

Gejala-gejala aneh dan tidak diharapkan sering terjadi pada dunia nyata. Hal ini juga terjadi pada kemometrik khususnya
pada 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 untuk
mengatasi permasalahan-permasalahan tadi dengan melakukan reduksi peubah, pendeteksian outlier dan transformasi
spektroskopi. Dapat ditunjukkan bahwa dengan melakukan pengendalian terhadap permasalahan-permasalahan di atas
dapat mereduksi KTG (Kuadrat Tengah Galat) dan meningkatkan ketepatan model sampai 30 %.