Pendugaan Kadar Glukosa Darah Non-Invasif Menggunakan Regresi Kuadrat Terkecil Parsial dengan Beberapa Pendekatan Peringkasan

Abstract

Diabetes Melitus (DM) dikenal sebagai silent killer dengan banyak penderita diperkirakan akan terus meningkat selama bertahun-tahun ke depan. Perlu adanya kontrol serius terhadap kadar glukosa darah bagi penderita DM. Alat pemantauan kadar glukosa darah secara non-invasif dikembangkan untuk mempermudah proses tersebut. Alat ini memanfaatkan konsep spektroskopi yang memberikan keluaran berupa grafik residu intensitas cahaya, sehingga diperlukan pemodelan kalibrasi untuk menduga kadar glukosa darah dari keluaran alat non-invasif. Permasalahan multikolinearitas yang kerap muncul dari pemodelan kalibrasi dapat diatasi menggunakan Regresi Kuadrat Terkecil Parsial (RKTP). Pendekatan peringkasan data yang baik sebagai tahap prapemrosesan data juga diperlukan demi memberikan pendugaan yang baik. Ada beberapa pendekatan peringkasan yang sering digunakan dalam penelitian-penelitian sebelumnya, di antara yang memberikan hasil pemodelan kalibrasi terbaik adalah peringkasan simpangan baku. Meskipun begitu, pendekatan peringkasan yang sudah diterapkan sebelumnya memiliki beberapa kekurangan, yaitu tidak dapat memanfaatkan keseluruhan komponen dari data serta tidak dapat menerapkan time domain yang konsisten antar amatan. Ide baru yang diterapkan dalam penelitian ini untuk mengatasi kekurangan tersebut adalah melakukan pendekatan peringkasan luas grafik. Hasil yang diperoleh adalah secara garis besar pendekatan peringkasan luas memberikan pendugaan yang lebih baik dibandingkan peringkasan simpangan baku.