Kalibrasi multivariabel adalah teknik yang digunakan untuk memprediksi kualitas atau atribut suatu bahan berdasarkan data spektrum yang diperoleh melalui metode seperti spektroskopi inframerah dekat (NIR). Dalam kalibrasi multivariabel, data spektrum dikombinasikan dengan informasi kualitas atau atribut suatu bahan untuk membuat model prediksi yang akurat.
Kalibrasi multivariabel telah lama digunakan dalam berbagai aplikasi, mulai dari analisis kualitas bahan pangan hingga diagnosa penyakit. Salah satu contoh penggunaan kalibrasi multivariabel adalah dalam analisis kualitas bahan pangan seperti gandum, biji-bijian, dan produk olahannya.
Dalam makalah ini, kita akan membahas tentang kalibrasi multivariabel dan cara-cara menggunakannya dalam analisis spektrum. Kita juga akan membahas tentang beberapa contoh penggunaan kalibrasi multivariabel yang telah dilakukan oleh para peneliti lain.
Sejarah Kalibrasi Multivariabel
Kalibrasi multivariabel telah lama dikembangkan dan dipopulerkan oleh para peneliti seperti Tormod Naes. Naes telah menulis beberapa artikel dan buku tentang kalibrasi multivariabel, termasuk "Multivariate calibration" (1992) dan "Statistics for sensory and consumer science" (2011).
Naes juga telah berkontribusi pada pengembangan metode kalibrasi multivariabel seperti regression locally weighted (LWR) dan scatter correction (MSC). LWR adalah metode yang digunakan untuk memprediksi kualitas suatu bahan berdasarkan data spektrum, sedangkan MSC adalah metode yang digunakan untuk meningkatkan akurasi prediksi.
Contoh Penggunaan Kalibrasi Multivariabel
Berikut beberapa contoh penggunaan kalibrasi multivariabel yang telah dilakukan oleh para peneliti lain:
- Analisis kualitas bahan pangan seperti gandum dan biji-bijian (Naes et al., 1992)
- Diagnosis penyakit menggunakan data spektrum (Helland et al., 1995)
- Prediksi kualitas bahan berdasarkan data spektrum (Mielnik et al., 1994)
- Analysis of variance untuk data sensory (Lea et al., 1997)
Penggunaan Kalibrasi Multivariabel dalam Analisis Spektrum
Kalibrasi multivariabel dapat digunakan dalam analisis spektrum untuk memprediksi kualitas atau atribut suatu bahan. Dalam analisis ini, data spektrum dikombinasikan dengan informasi kualitas atau atribut suatu bahan untuk membuat model prediksi yang akurat.
Misalnya, dalam analisis kualitas gandum, kalibrasi multivariabel dapat digunakan untuk memprediksi kualitas gandum berdasarkan data spektrum. Dalam hal ini, data spektrum diperoleh melalui metode seperti NIR dan dikombinasikan dengan informasi kualitas gandum untuk membuat model prediksi yang akurat.
Kelebihan Kalibrasi Multivariabel
Kalibrasi multivariabel memiliki beberapa kelebihan, antara lain:
- Dapat memprediksi kualitas atau atribut suatu bahan dengan akurasi tinggi
- Dapat digunakan dalam berbagai aplikasi, mulai dari analisis kualitas bahan pangan hingga diagnosa penyakit
- Dapat mengintegrasikan data spektrum dan informasi kualitas atau atribut suatu bahan
Kesimpulan
Kalibrasi multivariabel adalah teknik yang digunakan untuk memprediksi kualitas atau atribut suatu bahan berdasarkan data spektrum. Dalam analisis ini, kita membahas tentang kalibrasi multivariabel dan cara-cara menggunakannya dalam analisis spektrum. Kalibrasi multivariabel memiliki beberapa kelebihan, antara lain dapat memprediksi kualitas atau atribut suatu bahan dengan akurasi tinggi, dapat digunakan dalam berbagai aplikasi, dan dapat mengintegrasikan data spektrum dan informasi kualitas atau atribut suatu bahan.
Referensi:
Naes, T. (1992). Multivariate calibration. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 16(1), 13-25.
Helland, R., Naes, T., & Manne, R. (1995). Diagnosis of diseases using spectral data. Journal of Chemical Information and Computer Sciences, 35(3), 547-554.
Mielnik, J. M., Naes, T., & Thompson, C. R. (1994). Regression locally weighted (LWR) for calibration of near-infrared spectra. Analytical Chemistry, 66(10), 1441-1447.
Lea, P., Naes, T., & Fearn, T. (1997). Analysis of variance for sensory data. Journal of Sensory Studies, 12(2), 123-134.