Please use this identifier to cite or link to this item: http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/113738
Title: Pendugaan Kadar Glukosa Darah Non-Invasif Menggunakan Metode Generalized Ridge Regression dengan Peringkasan luas
Authors: Erfiani, Erfiani
Wigena, Aji Hamim
Mujtahid, Mohammad Kautsar Fathan Arief
Issue Date: 2022
Publisher: IPB University
Abstract: Diabetes Melitus (DM) merupakan suatu penyakit yang dapat menimbulkan kompilasi penyakit – penyakit berbahaya lainnya hingga kematian. Pendeteksian dini penting dilakukan sebagai upaya pencegahan bagi non penderita maupun pengendalian kadar glukosa dalam darah bagi penderita. Tim Non-Invasive Biomarking IPB mengembangkan suatu alat pengukur glukosa darah non-invasif. Alat tersebut menggunakan prinsip spektroskopi dan memiliki keluaran berupa nilai residu intensitas cahaya, sehingga diperlukan suatu pemodelan kalibrasi untuk menduga kadar glukosa darah melalui keluaran alat tersebut. Permasalahan yang sering terjadi pada pemodelan kalibrasi adalah multikolinieritas. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk mengatasi hal tersebut adalah metode generalized ridge regression. Metode ini merupakan sebuah pengembangan dari analisis regresi ridge dengan tetapan bias yang berbeda untuk setiap peubah bebas. Pendekatan peringkasan data yang baik sebagai tahap prapemrosesan data juga diperlukan demi memberikan pendugaan yang baik. Terdapat beberapa metode peringkasan yang telah digunakan pada penelitian sebelumnya. Peringkasan luas merupakan metode peringkasan terbaik karena dapat memanfaatkan keseluruhan informasi data. Penelitian ini menggunakan metode regresi generalized ridge sebagai metode pendugaan kadar glukosa dalam darah dengan pendekatan peringkasan luas. Pendugaan dengan generalized ridge regression menghasilkan nilai RMSEP yang lebih kecil dibandingkan dengan pemodelan menggunakan RKTP, RKU, dan SVR tetapi lebih besar dibandingkan pemodelan menggunakan regresi ridge robust-MM. Hasil pendugaan dengan data keluaran alat 2017 lebih baik dibandingkan dengan data keluaran alat 2019.
URI: http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/113738
Appears in Collections:UT - Statistics and Data Sciences

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Cover, Lembar Pengesahan, Prakata, Daftar Isi.pdf
  Restricted Access
Cover284.42 kBAdobe PDFView/Open
G14170065_Mohammad Kautsar Fathan Arief Mujtahid.pdf
  Restricted Access
Full Text834.39 kBAdobe PDFView/Open
Lampiran.pdf
  Restricted Access
Lampiran195.03 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.