| dc.description.abstract | Diabetes Mellitus (DM) merupakan suatu gangguan metabolisme akibat ketidaknormalan sekresi insulin. Penerapan pola hidup sehat dan pendeteksian dini sangat diperlukan sebagai upaya pencegahan DM. Pendeteksian glukosa darah dapat dilakukan menggunakan metode invasif dan non-invasif. Metode invasif mendeteksi kadar glukosa darah dengan cara melukai pasien, sedangkan metode non-invasif dapat mendeteksi kadar glukosa darah tanpa melukai pasien.
Pemodelan kalibrasi merupakan salah satu cara yang dapat menganalisis hubungan kadar glukosa darah invasif dan non-invasif. Permasalahan yang sering terjadi pada pemodelan kalibrasi adalah multikolinieritas dan pencilan. Multikolinieritas dapat menyebabkan nilai selang kepercayaan koefisien regresinya melebar, sehingga cenderung menerima H0 atau tidak ada koefisien regresi yang siginifikan secara statistik. Pencilan dapat membuat segala uji statistika menyimpang, namun jika pencilan dihilangkan dikhawatirkan pencilan tersebut mengandung informasi penting untuk menduga model lebih baik.
Analisis regresi ridge robust-MM merupakan salah satu analisis yang dapat mengatasi masalah multikolinieritas dan pencilan dalam pemodelan kalibrasi glukosa darah non-invasif. Analisis ini merupakan gabungan dari regresi robust dengan penduga MM yang kekar terhadap pencilan dan regresi ridge yang dapat mengatasi multikolinieritas. Penelitian ini bertujuan untuk menyusun model kalibrasi untuk alat non-invasif yang dikembangkan tim non-invasif biomarking IPB menggunakan analisis regresi ridge robust-MM.
Data penelitian yang digunakan adalah data glukosa darah invasif dan non-invasif tahun 2017 dan 2019. Data penelitian tahun 2017 dikumpulkan di Departemen Gizi Masyarakat, IPB dan terdiri dari 118 responden. Pengambilan data tahun 2019 bertempat di Kebon Pedes, Kota Bogor dan terdiri dari 74 responden. Peubah respon merupakan kadar glukosa darah invasif yang diperoleh dari laboratorium Prodia. Peubah bebas merupakan hasil pengukuran glukosa darah non-invasif yang berupa residu intensitas.
Hasil penelitian yang diperoleh adalah model modulasi 50 sampai 90 menggunakan instrumen alat non-invasif tahun 2017 lebih baik dibandingkan model lainnya dalam penelitian ini. Nilai SSE, RMSEadj, dan RMSEP model modulasi 50 sampai 90 menggunakan instrumen alat non-invasif tahun 2017 secara berurut sebesar 0.918, 0.115, dan 0.034. Pemodelan kalibrasi menggunakan regresi ridge robust-MM menghasilkan nilai RMSE dan RMSEP lebih kecil dibandingkan analisis regresi komponen utama (RKU), regresi kuadrat terkecil parsial (RKTP) dan support vector regression (SVR) yang telah diperoleh pada penelitian terdahulu. Hal ini menunjukkan bahwa regresi ridge robust-MM lebih baik dari analisis RKU, RKTP, dan SVR dalam mengatasi masalah dalam pemodelan kalibrasi alat non-invasif glukosa darah. | id |
