Smoothly Clipped Absolute Deviation (Scad) Sebagai Metode Alternatif Dalam Menangani Analisis Regresi Pada Data Berdimensi Tinggi

Abstract

Data berdimensi tinggi ialah data dengan banyaknya peubah penjelas lebih besar daripada banyaknya amatan. Pendugaan koefisien regresi pada data berdimensi tinggi tidak dapat menggunakan metode kuadrat terkecil. Hal ini memerlukan teknik analisis tertentu dalam pendekatannya. Salah satu metode alternatif dalam menangani kasus tersebut ialah metode SCAD. Penelitian ini menggunakan data komposisi campuran temulawak, kunyit, dan bangle yang diperoleh dari Pusat Studi Biofarmaka LPPM IPB. Selanjutnya data tersebut dianalisis menggunakan alat ATR-FTIR (Attenuated Total Reflectance Fourier Transform Infra Red) hingga mendapatkan nilai absorban yang dijadikan sebagai peubah penjelas pada interval bilangan gelombang - - . Persentase temulawak dijadikan sebagai peubah respon dalam penelitian ini. Metode validasi silang digunakan untuk menentukan parameter terbaik. Peubah penjelas yang berpengaruh sebanyak delapan peubah penjelas pada minimum 0.009. optimal yang terpilih sebesar 0.0106 dengan nilai cross validation error minimum 0.0201.