Pemodelan Klasifikasi Obat Bahan Alam dengan Metode Partial Least Squares Discriminant Analysis (Studi Kasus: Reflektans Daun Jati Belanda).

Abstract

Umur memengaruhi kadar senyawa aktif di dalam tumbuhan. Apabila komponen senyawa aktif yang terkandung dalam tumbuhan telah dipastikan keseragamannya, obat bahan alam terjamin keamanan dan khasiatnya. Salah satu cara untuk mengidentifikasi komponen senyawa aktif dari ekstrak tumbuhan secara cepat dan efisien adalah dengan menggunakan spektrofotometer reflektans sinar tampak yang dikombinasikan dengan analisis multivariat. Analisis yang digunakan dalam penelitian ini yaitu Partial Least Squares Discriminant Analysis (PLS-DA) karena metode ini tepat digunakan pada data metabolomik yang cenderung berdimensi tinggi, terdapat data hilang, derau, dan multikolinearitas. Kombinasi keduanya digunakan untuk mengklasifikasikan daun jati belanda (Guazuma ulmifolia Lamk.) berumur satu bulan, dua bulan, dan tiga bulan yang digunakan sebagai peubah respon. Nilai akurasi yang diperoleh dari model PLSDA dalam melakukan klasifikasi dan prediksi masing-masing sebesar 95% dan 86.67%. Selain itu, masih terdapat misklasifikasi yang disebabkan oleh pola spektrum dan nilai rataan reflektansnya.