Pendekatan Model Rata-Rata Sebagai Metode Alternatif Dalam Penanganan Regresi Berdimensi Tinggi

Abstract

Pendekatan model rata-rata mengatasi kekurangan pada regresi berdimensi tinngi dengan jumlah peubah penjelas (𝑝��) lebih banyak dari jumlah amatannya (𝑛��). Kondisi 𝑛�� < 𝑝�� memberikan pengaruh matriks rancangan peubah penjelas tidak mempunyai matriks kebalikan yang bersifat unik sehingga tidak dapat menggunakan metode kuadrat terkecil untuk pendugaan parameter regresi. Tujuan penelitian ini adalah menduga respon dengan merata-ratakan nilai dugaan respon setiap kelompok model yang terboboti. Data yang digunakan adalah data spektrum FTIR (Fourier Transform Infrared) serbuk tanaman obat yang memiliki komposisi utama berupa temulawak dan komposisi campuran berupa bangle dan kunyit. Penelitian ini hanya berfokus pada pendugaan persentase temulawak sajayang diperoleh dari pengukuran spektroskopi FTIR pada bilangan gelombang 4000-650 cm-1. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengelompokan peubah penjelas yang lbaik adalah kelompok dengan model yang lebih sedikit dengan peubah penjelas yang lebih banyak pada setiap kelompoknya. Pembobot model yang terbesar adalah model yang memiliki nilai korelasi antara nilai dugaan respon kelompokdanpeubah responnya terkuat.