Pemodelan Regresi Spline Untuk Menduga Kurva Data XRD Strontium Titanate
Date
2020Author
Bramadita, Bramadita
Wigena, Aji Hamim
Aidi, Muhammad Nur
Metadata
Show full item recordAbstract
Caracterization of ferroelectric material using X-Ray Diffraction tools (XRD) resulted in 2θ degree and intensity of diffraction data. The result of XRD caracterization showed that the relationship between 2θ degree and diffraction instensity formed spectrum pattern; fluctuation of diffraction intensity value along with the increasing of 2θ degree. The high fluctuation of diffraction intensity value affected the inconsistency of mean and variance value. Thus the model used to estimate curve shape could not be analysed by parametric method which is strict with assumptions. Spline regression is a polinomial model with segmented character that has high flexibility to generate regression curve estimation through data fitting method. This research used the truncated spline regression model to estimate regression curve of strontium titanate (SrTiO3) and SrTiO3 doping with 2 % of RuO2 (SrTiO3 + RuO2) XRD data. The best truncated spline regresion model to estimate regression curve of SrTiO3 was the model with 42 knots. This model has the smallest Akaike’s Information Criterion (AIC) value and the biggest R2, that is 13403.33 and 0.6503 respectively. Meanwhile, the best truncated spline regresion model to estimate regression curve of SrTiO3 + RuO2 was the model with 37 knots. This model has the AIC value of 13953.68 and R2 of 0.6302. Strontium Titanate (SrTiO3) memiliki sifat fisika, kimia dan optik yang
unggul. Material SrTiO3 banyak digunakan sebagai bahan termoelektrik, terutama
pada suhu tinggi. Beberapa jenis aplikasi yang menerapkan material SrTiO3 adalah
kapasitor, perangkat microwave, fotokatalis dan bahan keramik fungsional
elektronik lainnya. Material SrTiO3 sangat potensial ditumbuhkan menjadi lapisan
tipis (thin film) SrTiO3. Lapisan tipis SrTiO3 dianggap penting karena dibuat melalui
proses pengolahan berbiaya rendah dan penggunaan bahan yang minimal namun
tetap dapat memenuhi persyaratan yang dibutuhkan sebagai komponen elektronik.
Lapisan tipis SrTiO3 dan SrTiO3 yang didoping Rutenium Oksida (RuO2) 2%
(SrTiO3+RuO2) telah berhasil ditumbuhkan oleh Departemen Fisika, Institut
Pertanian Bogor untuk pembuatan sensor cahaya berkepekaan tinggi berbasis film
tipis SrTiO3. Sampel lapisan tipis SrTiO3 dan SrTiO3+RuO2 kemudian
dikarakterisasi menggunakan peralatan X-Ray Diffraction (XRD). Karakterisasi
lapisan tipis SrTiO3 dan SrTiO3+RuO2 menggunakan peralatan XRD memberikan
data sudut difraksi (2θ) dan intensitas difraksi. Tiap puncak yang muncul pada pola
XRD mewakili satu bidang kristal yang mewakili orientasi tertentu.
Hasil karakterisasi lapisan tipis SrTiO3 dan SrTiO3+RuO2 dengan
menggunakan peralatan XRD menunjukan bahwa hubungan antara sudut dan
intensitas difraksi membentuk pola spektrum. Hal ini dapat dilihat dari fluktuasi
nilai intensitas difraksi seiring dengan bertambahnya sudut difraksi. Fluktuasi nilai
intensitas difraksi yang besar dapat mengakibatkan nilai rata-rata dan ragam tidak
konstan sehingga pemodelan untuk menduga bentuk kurva tidak dapat diselesaikan
dengan metode parametrik yang ketat dengan asumsi. Oleh karena itu, perlu
dibentuk model untuk menduga bentuk kurva melalui pendekatan nonparametrik.
Salah satu model dengan pendekatan nonparametrik yang sering digunakan untuk
menduga bentuk kurva adalah regresi spline.
Regresi spline digunakan untuk mendapatkan dugaan kurva regresi melalui
metode pengepasan data. Metode ini merupakan model polinomial dengan sifat
tersegmen yang memberikan fleksibilitas tinggi. Sifat tersebut memungkinkan
model regresi spline dapat disesuaikan dengan karakteristik lokal data. Keunggulan
model dengan pendekatan spline adalah model yang dibentuk dapat
mempertimbangkan pola data yang naik atau turun tajam dengan bantuan titik knot,
serta kurva yang dihasilkan relatif mulus. Titik knot adalah titik pertemuan dari pola
perilaku spline pada selang berbeda.
Penelitian ini menerapkan analisis regresi spline untuk menduga kurva sudut
dan intensitas difraksi data XRD lapisan tipis SrTiO3 dan SrTiO3+RuO2. Data XRD
lapisan tipis SrTiO3 dan SrTiO3+RuO2 dimodelkan menggunakan regresi spline.
Model yang digunakan adalah model regresi spline linier dan model regresi spline
kuadratik. Selain itu, akan dilihat bagaimana penambahan doping RuO2 terhadap
lapisan tipis SrTiO3.
Hasil peneltian penelitian menunjukan bahwa penggunaan regresi spline
untuk mendapatkan dugaan kurva regresi data XRD SrTiO3 dan SrTiO3+RuO2
sudah dapat menghasilkan dugaan kurva regresi yang baik. Untuk bahan SrTiO3
dugaan model regresi spline terbaik adalah regresi spline linier dengan pendekatan
16 titik knot. Sedangkan untuk bahan SrTiO3+RuO2, dugaan model regresi spline
terbaik adalah regresi spline kuadratik dengan pendekatan 16 titik knot. Hal ini
dapat dilihat dari nilai Akaike’s Information Criterion (AIC) dan koefisien
determinasi (R
2
) yang lebih baik dibandingkan dengan model regresi spline
kuadratik pada kedua bahan.
Penambahan doping RuO2 2% pada bahan SrTiO3 memberikan perbedaan
pada intensitas difraksi. Dengan penambahan doping RuO2 2%, nilai intensitas
maksimum difraksi meningkat. Sedangkan puncak-puncak lainnya, nilai intensitas
difraksi maksimum berkurang dengan penambahan doping RuO2 2%