Pendekatan Regresi Spline Untuk Memprediksi Model Hubungan Temperatur Dengan Produksi Pythalic Anhydride Dalam Proses Reaksi Oksidasi

Abstract

Pemodelan Regresi apabila ada asumsi bahwa bentuk fungsional dan sebaran tertentu telah diketahui dikategorikan sebagai regresi parametrik, apabila tidak ada informasi atau tidak ada asumsi-asumsi dengan model sehingga dibiarkan mengikuti perilaku data maka dikelompokkan sebagai regresi nonparametrik. Kebutuhan aplikasi yang komplek dengan pemodelan non linier dan kemampuan kom- putasi salah satunya adalah pendekatan analisis data melalui melalui pemodelan non- parametrik yang mana menghasilkan pendekatan analisis yang mengkaji sruktur data tersem- bunyi lebih menyeluruh dan mereduksi bias pada pemodelan parametrik. Regresi Spline dapat digunakan untuk memperoleh solusi yang optimum dari pemodelan nonparametrik. Melalui pendekatan spline ini, diaplikasikan pada proses Oksidasi, yaitu menentukan pola hubungan temperatur dan produk Phytalic Anhydride dengan katalis Vanadium Pentoksida.