I n d on e s i an   Jo u r n al   o El e c t r i c al   En gi n e e r i n g   an d   C o m p u te r   S c i e n c e   V o l .   1 7 ,   N o .   3 M a r c h   20 20 ,   pp.   1 3 7 1 ~ 1 3 7 6   IS S N :   2502 - 4752 ,   D O I :   10. 1 1591 / i j e e c s . v 1 7 .i 3 . pp 1 3 7 1 - 1 3 7 6              1371       Jou r n al   h o m e pa ge ht t p: / / i j e e c s . i a e s c or e . c om   Qu a d r a t i c   t u n e d   k e r n e l   p a r a m e t e r   i n   N o n - l i n e a r   su p p o r t   v e c t o r   m a c h i n e   ( S V M )   f o r   a g a r w o o d   o i l   c o m p o u n d   q u a l i t y   c l a ssi f i c a t i o n       M u h am ad   A d d i n   A k m al   Bi n   M o h d   R ai f 1 ,   N u r l a i l a   I s m ai l 2 N o r   A z ah   M o h d   A l i 3   M o h d   H e z r i   F az al u l   R ah i m an 4 ,   S a i fu l   N i z am   Taju d d i n 5 ,   M o h d   N as i r   Tai b 6   1 , 2 , 4 , 6 F a c ul t y   of   E l e c t r i c a l   E ng i n e e r i ng ,   U n i v e r s i t i   T e kno l o g i   M A R A   ( U i T M ) ,   M a l a y s i a   3 H e r ba l   o f   P r o duc t   D e v e l o pm e n t   P r o g r a m m e ,   N a t ur a l   P r o duc t   D i v i s i o n,     F o r e s t   R e s e a r c I ns t i t u t e   M a l a y s i a   ( F R I M ) ,   M a l a y s i a   5 B i o   A r om a t i c   R e s e a r c C e nt r e   o f   E xc e l l e n t ,   U n i v e r s i t i   M a l a y s i a   P a ha ng ,   M a l a y s i a       A r ti c l e   I n fo     A B S TR A C T   Ar t i c l e   h i s t or y :   R e c e i v e J un   2 3 ,   201 9   R e v i s e S e 25 ,   201 9   A c c e pt e O c t   9 ,   20 1 9       T hi s   pa pe r   p r e s e n t s   t h e   a na l y s i s   o f   a g a r w o o o i l   c o m po unds   qu a l i t y   c l a s s i f i c a t i o b y   t uni ng   qua d r a t i c   ke r ne l   pa r a m e t e r   i S uppo r t   V e c t o r   M a c hi n e   ( S V M ) .   T he   e x pe r i m e nt a l   w o r i nv o l v e o f   a g a r w o o o i l   s a m p l e s   f r o m   l o w   a nd  hi g qua l i t i e s .   T he   i n put   i s   a bun da n c e s   ( % )   o f   t he   a g a r w o o o i l   c om po unds   a nd  t h e   o ut pu t   i s   t h e   qua l i t y   of   t he   o i l   e i t he r   hi g o r   l o w .   T he   i npu t   a nd  o ut p ut   da t a   w e r e   pr o c e s s e by   f o l l o w i ng   t a s ks ;   i )   d a t a   pr o c e s s i ng   w hi c c ov e r s   no r m a l i z a t i o n,   r a ndo m i z a t i o a nd  da t a   s pl i t t i ng   i n t o   t w o   pa r t s   i w hi c t r a i ni ng   a nd  t e s t i ng   da t a b a s e   ( r a t i o   of   80% : 20% ) ,   a n i i )   da t a   a na l y s i s   w hi c c o v e r s   S V M   de v e l o pm e n t   by   t uni ng   qua d r a t i c   ke r ne l   pa r a m e t e r .   T he   t r a i n i ng   da t a s e t   w a s   u s e t o   be   t r a i t he   S V M   m o de l   a n t he   t e s t i ng   da t a s e t   w a s   u s e d   t o   t e s t   t he   d e v e l o pe S V M   m o de l .   A l l   t he   a na l y t i c a l   w o r ks   a r e   pe r f o r m e v i a   M A T L A B   s of t w a r e   v e r s i o R 201 3a .   T he   r e s u l t   s ho w e t ha t ,   qua d r a t i c   t u ne k e r n e l   p a r a m e t e r   i S V M   m o de l   w a s   s uc c e s s f ul   s i nc e   i t   pa s s e a l l   t he   p e r f o r m a nc e   c r i t e r i a ’ s   i w hi c a c c ur a c y ,   pr e c i s i o n,   c o n f us i o m a t r i x,   s e ns i t i v i t y   a nd   s p e c i f i c i t y .   T he   f i nd i ng   o bt a i n e i t h i s   pa pe r   i s   v i t a l   t o   t he   a g a r w o o o i l   a nd  i t s   r e s e a r c a r e a   e s pe c i a l l y   t t he   a g a r w o o o i l   c o m po unds   c l a s s i f i c a t i o s y s t e m .   Ke y w or ds :   SVM   Q ua d r a t i c   A ga r w oo o i l   Cl a s s i f i c a t i o n   O i l   qua l i t y   C opy r i gh t   Ā©   2020   I n s t i t ut e   o f   A dv anc e E ng i ne e r i ng   and   S c i e nc e .     A l l   r i gh t s   r e s e r v e d .   Cor r e s pon di n g   Au t h or :   N url a i l a   Is m a i l ,     F a c ul t y   of   E l e c t r i c a l   E n g i n e e ri n g,     U n i v e r s i t i   T e kn o l o gi   M A R A   (U i T M ) ,   M a l a y s i a .     E m a i l :   n u r l a i l a @ i e e e . o r g       1.   I N TR O D U C TI O N   T h e   A ga r w oo o r   ga h a ru  i s   t h e   p r o m i n e n t   n a m e   f o r   r e s i n o us   h e a rt w oo d,   w h e r e   i t   i s   p r e c i o us   n a t u r a l   o i l   a nd  f r o m   ā€˜w o un de d/ i n f e c t e d’  A qui l a ri a   t r e e s .   It   a l s o   know n   a s   O ud  o i l ,   A l o e s w oo o i l   a n E a gl e w oo d,   de pe n ds   o i t s   o r i g i n.   T h e   o r i g i na t e t r e e   i s   l o c a t e a t   N o r t E a s t e rn  I n d i a ,   B h ut a n   a n d   pa rt s   o f   S o ut h   E a s t   A s i a   –   e s pe c i a l l y   V i e t n a m ,   Ca m b o di a ,   P hi l i ppi n e s   a n I n do n e s i a   [1] .   T h e   a g a r w oo a nd  i t s   a ppl i c a t i o n   ha s   a   w i de   h i s t o r y   e s p e c i a l l y   i n   m e di c i na l   m a n uf a c t u r e ,   a s   a n   i n c e n s e ,   a n i n   pe r f um e r y   e l e m e n t s   [2] .   O t h e t ha t h a t ,   t h e   a g a r w oo o i l   a l s o   us e a s   a   s y m bo l   of   w e a l t h   e s p e c i a l l y   i n   t h e   M i ddl e   E a s t   Co unt r i e s ,   a n b e i n b urn t   du ri n r e l i g i o us   a s   w e l l   a s   w e ddi n g   c e r e m o n y   [2 - 5].     T h e   e n t h us i a s m   f o r   t h e   ut i l i z a t i o n   o f   t h e   a ga r w o o o i l   i s   e x pa n di ng  b e c a us e   of   i t s   s p e c i a l   s c e n t [3].   T h e   di s c o un t   c o s t   f o r   a m a z i n a ga r w o o o i l   i s   a r o u n U S $30, 000 –   U S $50, 000  pe r   l i t e r,   by   a l l ud i n t o   i t s   a r o m a   qu a l i t y ,   l i f e s pa n,   t a r   s ub s t a n c e ,   a n o i l   v i rt ue   [6 - 7] .   T h e   e xc h a nge c o s t   i n   v i e w   of   t h e   n a t u r e   o f   t h e   a ga r w o o o i l   w h i c i s   a   h i g h   c o s t   fo r   h i g c a l i b r e   a nd  l o w   c os t   fo r   l o w   qua l i t y .   E xpe c t e dl y ,   t h e   e v a l ua t i n t e c hn i q ue s   fo r   a ga r w o o o i l   i s   do n e   i n   l i g ht   o f   i t s   ph y s i c a l   p r o pe rt i e s ;   s h a d i n g ,   s c e n t ,   hi g h   f i xa t i v e   a n Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                 IS S N :   2502 - 4752   In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i ,   V o l .   1 7 ,   N o .   3 M a r c 20 20  :     1 3 7 1   -   1 3 7 6   1372   c us t o m e r   r e c o gn i t i o n.   N o r m a l l y ,   di m   s ha d i n a n de pe n d a b l e   s c e n t   a r e   de l e ga t e hi g h   c a l i b r e   a nd  s o l a t   a   c h i e f   c os t   [7].   A g a r w oo o i l   h a s   b e e n   f o un t b e   di ff e r e nt i a t e by   t w o   t e r m s .   A   f e w   c o un t r i e s   ut i l i z e   t h e   t e rm   o f   h i g h   a n l o w   qua l i t y   a n a n o t h e r   c o unt r i e s   ut i l i z e   t e rm   o f   gr a de ;   A ,   B ,   a nd  D .   E a c h   r e v i e w   i s   gr o upe i l i g ht   o f   a g a r w oo o i l   p h y s i c a l   p r o pe rt i e s   l i ke   s ha di n g ,   s c e nt   a n d   pu r c h a s e r   r e c o gn i t i o n   [2 ,   8].   T h e r e   a r e   s e v e r a l   t e c hni que s   pe r f o r m e t o   i de n t i fy   t h e   qua l i t y   of   t h e   a g a r w oo o i l   [9 - 10].   R e s e a r c h e r s   f r o m   J a p a n   ha v e   r e ga rde K a na n ko h   a s   t h e   hi g h e s t   a n d   J i n ko h   a s   t h e   l o w   qua l i t y   [12 - 14] .   T h e   r e l a t i o n s h i b e t w e e n   h i g a nd  l o w   qua l i t y   of   o i l   ha s   b e e n   w i de l y   i n v e s t i ga t e by   c o m pa r i ng  t h e i c h e m i c a l   c o m pos i t i o n s .   O n e   o f   t h e   t e c hn i que   i s   us e by   di s t i l l a t i o m e t h o w h e r e   i t   i s   t h e   e a rl i e s t   a n d   w i de l y   u s e i e xt ra c t i n e s s e n t i a l   o i l   s i n c e   i t   i s   e c o n o m i c a l l y   us a b l e   a n s a f e t y   i n   us e   [15].   B ut   t h i s   m e t h o ha s   s e ve r a l   di s a dv a n t a ge s   w h e r e   t h e   r e s e a r c c a m e   o ut   w i t h   l a c o d o c um e nt a t i o n   a n r e s e a r c h   pub l i c a t i o n .   S o m e t i m e ,   t h e   p r o c e s s   t o   ge t   t h e   r e s ul t   f o r   s t a nda r d   qu a l i t y   c o n t r o l   a nd   c ha r a c t e r i s t i c   f o r   a c t i v e   c o m po un i a ga r w o od   o i l   i s   di s r up t e b e c a us e   of   a dul t e r a t i o n   o c c ur   d u r i n g   m a nuf a c t u r i n g   s t a n d a r di z e   [15 ].   S V M   i s   a ddi t i o n a l l y   o n e   of   t h e   di r e c t e l e a rn i ng  t e c hni q ue s   ut i l i z e f o r   r e g r e s s i o n   a n o ut l i e r de t e c t i o n   [16] .   I n   t h i s   t e c hni que ,   o n e   m a ps   t h e   d a t a   i nt o   a   hi g h e r   di m e n s i o na l   i n f o   s pa c e   a n o n e   b ui l ds   a i de a l   i s o l a t i n h y pe r pl a n e   i n   t hi s   s pa c e .   S V M   c a n   b e   pa r t i t i o n e i nt o   t w o   ga t h e ri n gs ,   l i n e a r   S V M ,   a nd  n o n - l i n e a r   S V M .   T h e s e   t w o   ga t h e r i n gs   ha v e   a n   a l t e rna t e   s t ra t e g y   t i s o l a t e   t h e   i n f o r m a t i o n   by   ut i l i z i ng  h y pe r - pl a n e   a n po rt i o n   t ra p ,   s e pa ra t e l y .   O n e   of  t h e   f un da m e nt a l   e l e m e n t s   o S V M s   i s   t h e   pur po r t e ke rn e l   t ri c w h e r e   t h e   c a l c ul a t i o n   o d o t   pr o duc t s   i n   h i g h - di m e n s i o na l   c o m po n e n t   s pa c e s   ut i l i z i n g   b a s i c   c a pa c i t i e s   c h a ra c t e ri z e by   s e t s   of   i n f o r m a t i o n   de s i g n s .   T hi s   t r i c pe rm i t s   t h e   de f i ni t i o n   o f   a   n o n l i n e a r   e xa m p l e   of   a   c a l c ul a t i o t ha t   c a b e   t hr o w n   a s   f a a s   do t   p r o duc t s   [1 7 - 22] .     A s   m e nt i o n e b e fo r e ,   S V M   ha v e   t w o   gr o ups   w h i c i s   L i n e a S V M   a n d   N on - L i n e a S V M .   T h e   a ga r w o o o i l   c o m p o un i s   a   c o m pl e s i g na l   a n t h e   d a t a   c a nn o t   b e   di v i de by   l i n e a r   S V M   c l a s s i f i e r .   T h us ,   t h e r e   i s   a   n e e t o   us e   a   n o n - l i n e a r   S V M   t e c hn i q ue   fo r   ge t   t h e   be t t e r   c l a s s i f i c a t i o n   r e s ul t   [18].   T h e   w a y   i s   pr o j e c t i o n   t h e   da t a   o n   t o   a   hi g h e r   di m e n s i o na l   s pa c e   w i t h   a   ke rn e l   t ri c s o   t h e   da t a   c a n   b e   i s o l a t e ut i l i z i n g   h y pe r - pl a n e   ( n o n l i n e a r   s e pa ra t o r ).   I n   t h e   e v e n t   t ha t   w e   ut i l i z e   a   qu a d ra t i c   c a pa c i t y   t o   o ut l i n e   da t a   i n t o   t w m e a s u r e m e nt s ,   a t   t ha t   po i n t   w i l l   l e s s   de m a ndi n f o r   a   n o nl i n e a r   s e pa ra t o r   t o   c ha r a c t e r i z e   t h e   da t a   o n   t h e   o ff  c h a n c e   t h a t   w e   ut i l i z e   a   qu a d ra t i c   c a pa c i t y   t o   de l i n e a t e   d a t a   i n t o   t w o   m e a s ur e m e nt s   (a   po l a r   di r e c t i o n s   pr o j e c t i o n   w o ul b e   a n o t h e r   p r o b a b i l i t y ).   K e rn e l   f un c t i o n   i s   s uc h   a   c a p a c i t y ,   t o   t h e   po i n t   t h a t   r e l a t e s   t o   a   s pe c i t e m   i n   s o m e   e xt e n de c o m po n e nt   s pa c e   [19].   T h e   qu a d r a t i c   ke rn e l   i s   u n de r   f a m i l y   p o l y n o m i a l   i n   t w m e a s u r e m e nt s .   It   s i m i l a ri t y   i s   f o r   po l y n o m i a l   i f   = 1   t h e n   c a l l e a s   l i n e a r.   I n   t h e   e v e n t   t ha t   =   2,   a t   t ha t   po i n t   c a l l e qu a d ra t i c   w h e r e   i s   i t   n o rm a l l y   ut i l i z e d   Q ua d - ke rn e l   f o r   2 - di m e n s i o na l   v e c t o r s   a s   g i v e n   by   [19,   24 - 25 ],       āƒ— = (u_ (1  )   u_2 )   (1)     āƒ— = (v _(1  )   v _2)    (2)     Co n s i de r    ( ī‘ āƒ— āƒ— , ī’ āƒ—   ) = (   1 + ī‘ āƒ— āƒ— īÆ ī’ āƒ— ) 2   .   T o   s h o w   t h a t   t hi s   i s   a   ke rn e l ,   i . e . ,   t h a t    ( ī‘ āƒ— āƒ— , ī’ āƒ—   ) =   Ćø ī‘ āƒ— āƒ— īÆ Ćø ī’ āƒ—   a n d   Ćø ( ī‘ āƒ— āƒ— ) = ( 1   ī‘ 1 2   √ 2 ī‘ 1 ī‘ 2   ī‘ 2 2   √ 2 ī‘ 1   √ 2 ī‘ 2 )   [19]     T h e   pe r f o r m a n c e   m e a s u r e   us e i n   t h e   s t udy   i s   t h e   c o n f u s i o n   m a t r i x .   It   i s   i n c l ud i n a c c u r a c y ,   s e n s i t i v i t y ,   pr e c i s i o n   a n s pe c i f i c i t y .   T h e   c o n f us i o n   m a t r i di v i de i nt o   t w pa rt   w h i c h   t h e   m a t ri r o w   de n o t e s   t h e   a c t ua l   c l a s s   a n t h e   m a t r i c o l um n   s h o w s   t h e   p re di c t e c l a s s   [2].   F o ur   e l e m e n t s   t h a t   i n v o l v e d   i n   t h i s   m e a s u r e m e nt   a r e   t r ue   po s i t i v e s   ( ī īŒ ),   t r ue   n e ga t i v e s   ( ī īŠ ),   f a l s e   p o s i t i v e s   ( ī‚ īŒ a n f a l s e   n e ga t i v e s   ( ī‚ īŠ ).   A   c o n f us i o n   m a t r i i s   t a b ul a t e i T a b l e   1 .       T a b l e   1 .   A   Co n f us i o M a t ri x   [3]   D A T A   CL A S S   Cl a s s i fi e d   a s   P o s i t i v e   Cl a s s i fi e d   a s   N e g a t i v e   P o s i t i v e   (+ )   T ru e   p o s i t i v e   ( t p )   F a l s e   n e g a t i v e   ( f n )   N e g a t i v e   ( - )   F a l s e   p o s i t i v e   ( f p )   T ru e   n e g a t i v e   (t n )       i n   w h i c h;   t i s   t h e   n u m b e r   of   c o r r e c t l y   c l a s s i f i e t t h e   c l a s s   e xa m pl e s ,   t n   i s   t h e   n u m b e r   of   c o r r e c t l y   i de nt i f i e t o   t h e   n o t   c l a s s   e xa m p l e s ,   f i s   t h e   e xa m p l e   i n c o rr e c t l y   i de n t i f i e t o   t h e   c l a s s   e xa m pl e s   a n d   f n   i s   t h e   e xa m pl e s   i n c o rr e c t l y   i de nt i f i e t o   t h e   n o t   c l a s s   e xa m pl e s           Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i     IS S N :   2502 - 4752        Q uadr at i c   t un e k e r n e l   par am e t e r   i n   No n - l i ne ar   s uppor t   v e c t or …   ( Muham ad   A d di n   A k m al   B i n   Mohd   R ai f )   1373   2.   R ES EA R C H   M ET H O D   T h e   96  s a m pl e s   of   a ga r w oo o i l   fo r   t h e   pr o j e c t   w e r e   ob t a i n e f r o m   t h e   F o r e s t   R e s e a r c h   I n s t i t u t e   M a l a y s i a   (F R IM ),   M a l a y s i a   a nd  B i o   A r o m a t i c   R e s e a r c h   Ce nt r e   of   E xc e l l e n t   (B A R C),   U n i v e r s i t y   M a l a y s i a   P a h a n g ,   M a l a y s i a .   T h e n,   t h e   i de n t i f i c a t i o n   o f   t h e   a g a r w oo o i l   c h e m i c a l   c o m po un w a s   do n e   by   us i n S V M .   T h e   s a m pl e   p r e pa ra t i o n   a n d   c o m po un ds   e xt ra c t i o n   w e r e   do ne   by   t h e   p r e v i o us   r e s e a r c h e r   [ 6 - 7] .     F i gu r e   s h o w s   t h e   f l ow   c h a r t   f o r   pr e p a r a t o r y   pl a nn e i n   t h i s   pr o j e c t .   It   s t a r t   w i t h   t h e   d a t a   c o l l e c t i o n   f r o m   i nput   a nd  o ut put   da t a   t ha t   ha v e   be e n   do n e   by   pr e v i o us   r e s e a r c h e r   [6 - 7] .   T h e n,   f o l l ow   by   t h e   da t a   pr o c e s s i n g.   A t   t h i s   s t a ge ,   t h e   p r o c e s s   w a s   n o r m a l i z i n t h e   da t a ,   r a ndo m i z e   t h e   da t a   a n t h e n   s pl i t   t h e   da t a   t o   t r a i ni n g   a nd  t e s t i n g   da t a s e t   w i t t h e   ra t i o   o f   80%:   20%   r e s pe c t i v e l y .   N e xt   i s   t h e   S V M   m o de l   de v e l o pm e n t   us i n t ra i ni n g   da t a s e t   w a s   c a rr i e o ut   i n   t u ni n g   qua d r a t i c   ke rn e l   p a r a m e t e r   a nd  u n de r go   t h e   t e s t   f o r   S V M   m o de l   de v e l o pm e n t   by   us i n t e s t i ng  da t a s e t .   T h e   m o de l   s h o ul be   a b l e   t o   pa s s   a l l   t h e   pe r f o r m a n c e   c r i t e r i a   w h i c h   a r e   a c c ur a c y ,   c o n f us i o n   m a t r i x ,   s e n s i t i v i t y ,   pr e c i s i o a n s pe c i f i c i t y .   If   t h e   m o de l   pa s s e d,   t h e   m o de l   w i l l   b e   a c c e pt e a n i f   i t   i s   n o t ,   i t   w i l l   n e e t o   u nde r go   d a t a   p r e - p r o c e s s i n p r e c i s e   a s   s h o w n   i t h e   f i gu r e .           F i gu r e   1 .   F l o w c h a r t   o f   E xpe ri m e n t a l   S e t - up       D a t a   c o l l e c t i o n   us e i t hi s   s t udy   c o n s i s t s   o f   96  s a m pl e   o f   a ga r w oo o i l   i t e r m   o f   a b un da n c e s   (%) .   T h e   da t a   a r e   f r o m   h i g a nd  l o w   qua l i t y   of   t hr e e   o i l ,   a n a l s o   b e l o n gs   t o   s e ve n   c o m po un ds   w h i c h   a r e   c o de a s   C1  t o   C7.   It   i s   n o t e a s   C1  i s   β - a ga r o f ura n ,   C2  i s   α - a ga r o f ura n ,   C i s   10 - e pi - Ļ’ - e ude s m o l ,   C i s   Ļ’ e ude s m o l ,   C5  i s   l o n g i f o l o l ,   C6  i s   h e x a de c a n o l   a n d   C7  i s   e ude s m o l .   F i g ur e   2   s h o w s   t h e   c o di n f o r   p r e - p r o c e s s i n g.   A f t e r   l o a t h e   da t a   o f   t h e   s a m p l e   of   a ga r w oo o i l ,   t h e   da t a   i s   s pl i t t e i nt o   t r a i n i ng  a nd  t e s t i ng  da t a   s e t   w i t h   t h e   r a t i o   of   80%  a n 20% ,   r e s pe c t i v e l y .   Be fo r e   i t   i s   b e i n s pl i t t e d,   t he   da t a   h a s   go n e   n o r m a l i z a t i o n   a n r a ndo m i z a t i o pr o c e s s .   A f t e r   t ha t ,   t h e   da t a   i s   f e t o   S V M   fo r   m o de l l i n g   t h e m   i n t o   t w o   c l a s s e s   (h i g h   a nd  l o w   qua l i t y )     of   t h e   o i l .           F i gu r e   2 .   T h e   M a t l a b   S c r i pt   f o r   L o a a n d   A rra n ge   t h e   D a t a   i M a t l a b   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                 IS S N :   2502 - 4752   In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i ,   V o l .   1 7 ,   N o .   3 M a r c 20 20  :     1 3 7 1   -   1 3 7 6   1374   T h e   t ra i ni n d a t a   s e t   a n t e s t i n da t a   s e t   w e r e   s pl i t t e f r o m   t h e   da t a   c o l l e c t i o n   t ha t   c o n s i s t s   o f   9 6   s a m pl e s   w i t h   t h e   ra t i o   of   80%  a n 20 %,   r e s pe c t i v e l y .   It   m e a n s   t h a t   f o r   t r a i n i ng  d a t a   s e t   i t   ha s   77  s a m pl e s   w h i l e   f o r   t e s t i n d a t a   i t   ha s   19  s a m p l e s .   T h e   d i f fe r e nt   b e t w e e n   t h e s e   t w o   da t a   s e t s   i s   t r a i n i ng  d a t a   w a s   us e t c r e a t e   a   m o de l   w h i l e   t e s t i ng  da t a   s e t   w a s   us e d   t o   pr e di c t   t h e   o ut put   b a s e d   o n   t h e   m o de l .   T h i s   ra t i o   w a s   us e d   b e c a us e   t h e   b i gge da t a   t ra i i s   b e t t e t o   b ui l d   a   m o de l .     F i gu r e   s h o w s   t h e   c o di n f o r   S V M   m o de l   us i n qu a d ra t i c   ke rn e l   f un c t i o n.   A f t e r   de s i g n   i nt o   t r a i ni n a nd  t e s t i n da t a   s e t ,   S V M   m o de l   w a s   b ui l us i ng   t ra i ni n da t a   s e t .   B e c a us e   of   t h e   a ga r w oo o i l   c o m po un i s   a   c o m pl e s i g n a l ,   t h e   qua d ra t i c   ke rn e l   t r i c w a s   us e i n   t hi s   m e t h o d.   Q u a d ra t i c   ke rn e l   f un c t i o t r a n s f o r m s   t h e   d a t a   i n t o   hi g h e r   d i m e n s i o n a l   f e a t u r e   s p a c e   t o   pe r f o r m   t h e   l i n e a s e pa r a t i o n .             F i gu r e   3 .   T h e   M a t l a b   S c r i pt   f o r   S V M   m o de l   us i n g   Q ua d ra t i c   K e rn e l       F i gu r e   s h o w s   t h e   c o di n g   f o r   S V M   c l a s s i fy   t ha t   us i n g   t h e   i n f o r m a t i o i a   S V M   m o de l   t ha t   b ui l t   b e fo r e .   T hi s   s t e i s   t o   ge t   t h e   p r e d i c t e o ut put .   E a c h   r o w   of   t h e   t e s t i n d a t a   i s   t e s t   o t h e   m o de l   a n c l a s s i f i e t h e m   e i t h e g r o up  1(l o w   qua l i t y o r   g r o up  2   ( hi g qua l i t y a s   s h o w n   i t h e   T a b l e   3.           F i gu r e   4 .   T h e   M a t l a b   S c r i pt   f o r   S V M   C l a s s i fy       3.   R ES U LTS   A N D   A N A L Y S I S   T h e   f i n d i n f r o m   S V M   r e v e a l e 14  s uppo r t   v e c t o r s   f r o m   t he   t ra i ni n d a t a s e t   a n i t   i s   t a b ul a t e i T a b l e   2.   B a s i c a l l y ,   t h e   s uppo rt   v e c t o r   b e l o n gs   t o   s e v e n   c o m po un ds   c o de a s   C1  t o   C7.   It   i s   n o t i c e t ha t   t h e   v a l ue s   a r e   w i t hi n   - 1 . 38  t o   3. 66  f o r   C1  t o   C7.   S pe c i f i c a l l y ,   f o r   C1,   t h e   m i ni m um   v e c t o r   i s   - 0. 74  a nd  t h e   m a x i m u m   v e c t o r   i s   1. 08 .   F o r   C2,   t h e   m i n i m um   v e c t o r   i s   - 0. 76  a n t h e   m a x i m um   v e c t o r   i s   1. 57.   F o r   C3,   t h e   m i ni m u m   v e c t o r   i s   - 1. 16  a nd  t h e   m a x i m u m   v e c t o r   i s   0. 67 .   F o r   C4,   t h e   m i n i m u m   v e c t o r   i s   - 1. 38  a n t h e   m a x i m u m   v e c t o r   i s   1. 02 .   F o r   C5,   t h e   m i n i m um   v e c t o r   i s   - 0. 31  a n t h e   m a x i m um   v e c t o r   i s   3. 39.   F o r   C6,   t h e   m i ni m u m   v e c t o r   i s   - 0. 38  a nd  t h e   m a x i m u m   v e c t o r   i s   3. 66 .   F o r   C7,   t h e   m i n i m u m   v e c t o r   i s   - 0. 37  a n t h e   m a x i m u m   v e c t o r   i s   3 . 19 .   O v e r a l l ,   i t   c a b e   s e e n   t ha t   C6   h a s   t h e   hi g h e s t   v e c t o r   t ha t   i s   3 . 66 .       T a b l e   2 .   S uppo r t   V e c t o r   f o r   C1   t o   C 7   V e c t o r   C1   C2   C3   C4   C5   C6   C7   1   - 0 . 7 4   - 0 . 7 6   0 . 6 7   - 1 . 3 8   - 0 . 3 1   - 0 . 3 8   - 0 . 3 7   2   - 0 . 5 5   - 0 . 7 6   - 0 . 9 9   - 1 . 0 4   - 0 . 3 1   - 0 . 3 8   - 0 . 3 7   3   1 . 0 8   1 . 5 7   0 . 4 8   1 . 0 2   - 0 . 2 9   - 0 . 3 3   - 0 . 3 5   4   - 0 . 5 5   - 0 . 7 2   - 0 . 9 9   - 1 . 0 4   - 0 . 3 0   - 0 . 3 2   - 0 . 3 3   5   - 0 . 4 7   - 0 . 6 2   - 1 . 1 6   - 0 . 7 3   3 . 3 9   3 . 6 6   3 . 1 9   6   - 0 . 6 3   - 0 . 1 6   - 1 . 1 3   - 0 . 7 8   - 0 . 3 0   - 0 . 2 4   0 . 7 6   7   - 0 . 7 2   - 0 . 7 5   0 . 6 7   - 1 . 3 8   - 0 . 3 0   - 0 . 2 7   - 0 . 3 3   8   - 0 . 5 4   - 0 . 7 5   - 0 . 1 0   - 1 . 0 4   - 0 . 2 9   - 0 . 3 8   - 0 . 3 7   9   - 0 . 7 0   - 0 . 7 4   - 0 . 0 4   - 1 . 3 7   - 0 . 2 7   - 0 . 2 5   - 0 . 3 7   10   - 0 . 7 2   - 0 . 7 3   0 . 6 7   - 1 . 3 7   - 0 . 2 8   - 0 . 2 7   - 0 . 3 6   11   - 0 . 6 7   - 0 . 6 0   0 . 6 6   - 1 . 3 6   - 0 . 2 6   - 0 . 2 1   - 0 . 3 6   12   - 0 . 7 0   - 0 . 7 5   - 0 . 0 2   - 1 . 3 7   - 0 . 2 7   - 0 . 3 5   - 0 . 3 4   13   - 0 . 7 4   - 0 . 6 1   0 . 6 6   - 1 . 3 5   - 0 . 3 1   - 0 . 2 1   - 0 . 3 5       T a b l e   (a t a b ul a t e s   t h e   r e s ul t   a b o ut   t h e   pe r f o r m a n c e   m e a s u r e   us e i n   t h e   r e s e a r c h   t ha t   i s   qua d r a t i c   t u n e ke rn e l   p a r a m e t e r.   T h e   v a l ue   of   t r ue   po s i t i v e   i n   qua d ra t i c   i s   a n t h e   v a l ue   of  f a l s e   n e ga t i v e   i s   0.   In  o t h e s i de ,   t h e   v a l ue   f o r   f a l s e   po s i t i v e   i s   w h i l e   t rue   n e ga t i v e   i s   15 .   It   m e a n s   t ha t   f r o m   a l l   t h e   ni n e t e e n u m b e r s   o f   s a m pl e s ,   t h e r e   i s   f o ur   n u m b e r s   o s a m pl e s   ha s   s t r o ngl y   pr e di c t e t o   gr o up  (l o w   qua l i t y a n t h e   o t h e f i f t e e n   n um b e r s   o f   s a m p l e   h a s   s t r o n g l y   pr e di c t e t o   gr o up  2   ( h i g h   q ua l i t y ).   By   o bs e r v a t i o n   i n     T a b l e   (b ),   i t   i s   c l e a r l y   s h ow e t h a t   a l l   t h e   c l a s s i f i c a t i o be h a v i o ur   w h i c h   a r e   t h e   a c c ur a c y ,   s e n s i t i v i t y ,   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i     IS S N :   2502 - 4752        Q uadr at i c   t un e k e r n e l   par am e t e r   i n   No n - l i ne ar   s uppor t   v e c t or …   ( Muham ad   A d di n   A k m al   B i n   Mohd   R ai f )   1375   s pe c i f i c i t y   a n d   p r e c i s i o n   a c hi e v e 100%.   O v e r a l l ,   t h e   r e s ul t   s h o w s   h i g pe r f o r m a n c e   t h a t   r e l a t e t o   S V M   t e c hn i q ue   w a s   p r o v e n   a s   a   go o c l a s s i f i e f o r   a g a r w oo o i l   c l a s s i f i c a t i o n       T a b l e   3 .   P r e di c t e O u t pu t   D a t a   N o .   o f   s a m p l e s   G ro u p   1   2   2   1   3   2   4   2   5   1   6   2   7   2   8   2   9   2   10   1   11   2   12   2   13   2   14   2   15   1   16   2   17   2   18   2   19   2       T a b l e   4 T h e   C l a s s i f i c a t i o n   P e r f o r m a n c e   M e a s u r e s   f o r   T e s t i ng  D a t a ;   ( a c o n f us i o m a t ri x   a n d   (b A c c ura c y ,   S e n s i t i v i t y ,   S pe c i f i c i t y   a n P r e c i s i o n   D a t a   Cl a s s   P re d i c t e d   a s   p o s i t i v e   P re d i c t e d   a s   n e g a t i v e   L o w   q u a l i t y   4   (t p )   0   (fn )   H i g h   q u a l i t y   0   (fp )   1 5   (t n )     P a ra m e t e r   V a l u e   A c c u ra c y   ( A C C)   100%   S e n s i t i v i t y   ( S E N S )   100%   S p e c i f i c i t y   (S P E C )   100%   P re c i s i o n   ( P R E C)   100%     (a )   (b )       T a b l e   t a b ul a t e s   t h e   t e s t   t a rge t ,   p r e di c t e t e s t   t a rge t ,   p r e di c t i o e rr o r s   a nd  i t s   m . s . e .   I ge n e ra l ,   t h e   pr e di c t i o e rr o r s   f o r   t e s t   t a r ge t   a r e   z e r o   e rr o f o r   n i n e t e e n   t a rge t   da t a   t ha t   l e a ds   z e r o   e rr o f o r   m . s . e .       T a b l e   5 .   T e s t   T a r ge t ,   P r e di c t e d   T e s t   T a r ge t ,   P r e di c t i o n   E rr o rs   a n d   i t s   m . s . e   T e s t   T a rg e t   ( y t e s t )   P re d i c t e d   T e s t   T a rg e t   ( y h a t t e s t )   P re d i c t i o n   E rr o ( e rrT e s t )   M e a n   S q u a r e   E rro r   ( m . s . e )   2   2   0   0   1   1   0   2   2   0   2   2   0   1   1   0   2   2   0   2   2   0   2   2   0   2   2   0   1   1   0   2   2   0   2   2   0   2   2   0   2   2   0   1   1   0   2   2   0   2   2   0   2   2   0   2   2   0       4.   C O N C LU S I O N   T h e   s t udy   i n   t h i s   pa pe r   h a s   s uc c e s s f ul l y   e v a l ua t e t h e   a ga r w oo o i l   qua l i t y   t h i g h   a n l o w   us i n Q ua d r a t i c   K e rn e l   pa ra m e t e r.   T h e   t e c hn i q ue   w a s   c h o s e n   be c a us e   i t   w a s   o n e   o t h e   m o s t   i de a l   t e c hn i q ue s   fo r   c l a s s i f i c a t i o n   s y s t e m   of  a ga r w oo o i l   by   i m pl e m e nt i ng   t h e   a b un da n c e s   of  s i gn i f i c a nt   c h e m i c a l   c o m po un a s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                 IS S N :   2502 - 4752   In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i ,   V o l .   1 7 ,   N o .   3 M a r c 20 20  :     1 3 7 1   -   1 3 7 6   1376   t h e   i nput   a nd  a g a r w oo o i l   qua l i t y   a s   o ut put .   T h e   da t a   w a s   e xt ra c t e us i n S uppo rt   V e c t o r   M a c h i n e   (S V M ).   T h e   r e s ul t   s h o w e t h a t   t h i s   t e c hni que   c o m e s   w i t h   100 a c c ur a c y   a n pa s s e o t h e r   pe r f o r m a n c e   m e a s ur e s ;   s e n s i t i v i t y ,   s pe c i f i c i t y ,   pr e c i s i o n   a n c o n f us i o n   m a t r i x .   T h e   f i n di ng  i t hi s   s t udy   w a s   s i gni f i c a n c e   t hus   i t   w i l l   b e n e f i t   o t h e f ut u r e   w o r e s pe c i a l l y   i n   a ga r w o o o i l   c l a s s i f i c a t i o n   s y s t e m .         R EF ER EN C ES   [ 1]   E . B o t a n i c a l s .   ( 20 17) .   A g a r w o o E s s e nt i a l   O i l .   A v a i l a b l e :   ht t p s : / / w w w . e d e nbo t a n i c a l s . c o m / a g a r w o o d - o i l - o ud - a l o e s w o o d. ht m l   [ 2]   R .   N a e f ,   " T h e   v o l a t i l e   a nd  s e m i ‐ v o l a t i l e   c o ns t i t u e nt s   o f   a g a r w o o d,   t h e   i nf e c t e d   he a r t w o o o f   A qui l a r i a   s p e c i e s :   a   r e v i e w , "   F l av o ur   an F r ag r anc e   J ou r na l ,   v o l .   26 ,   p p.   73 - 87 ,   201 1.     [ 3]   T a ke m o t o ,   H i r o a k i ,   I t o ,   M i c h i ho ,   S hi r a k i ,   T o m o hi r o ,   Y a g ur a ,   T o r a nd  H o nda ,   G i s ho ,   ā€œ S e da t i v e   e f f e c t s   o f   v a po r   i nha l a t i o o f   a g a r w o o o i l   a nd  s p i ke na r e xt r a c t   a nd   i de n t i f i c a t i o o f   t he i r   a c t i v e   c o m po ne nt s ā€ ,   J our nal   o f   N a t u r a l   M e di c i ne s ,   V o l .   2 ,   I s s ue   1,   pg .   41 - 46 ,   2008 .     [ 4]   C he n,   H ua i ‐ Q i o ng ,   W e i ,   J i a n ‐ H e ,   Y a ng ,   J un ‐ S ha n,   Z ha ng ,   Z he ng ,   Y a ng ,   Y u n,   G a o ,   Z h i ‐ H u i ,   S u i ,   C hun ,   G o ng ,   ā€œ C he m i c a l   c o ns t i t u e nt s   o f   a g a r w o o o r i g i na t i ng   f r o m   t he   e n d e m i c   g e nus   A qui l a r i a   p l a n t s ā€ ,   C he m i s t r y   &   B i od i v e r s i t y ,   Vo l .   9 ,   I s s ue   2 ,   pp .   236 - 250 ,   201 2.     [ 5]   N   S ul a i m a n ,   M   I da   I da y u,   a nd  A Z   R a m l a n,   ā€œ E f f e c t s   O f   E xt r a c t i o M e t ho ds   o Y i e l a n C he m i c a l   C o m po unds   of   G a ha r ( A qui l a r i a   M a l a c c e ns i s ) ,   J our n al   o f   T r op i c a l   F or e s t   Sc i e nc e   ( J T F S ) ,   V o l .   27,   N o .   3,     pp.   41 3 - 419,   2 015 .     [ 6]   W .   H i da y a t ,   A .   Y .   M .   S ha ka f f ,   M .   N .   A hm a d,   a n A .   H .   A dom ,   " C l a s s i f i c a t i o o f   a g a r w oo o i l   us i ng   a e l e c t r o ni c   no s e , "   Se ns or s ,   v o l .   1 0,   pp .   467 5 - 4685 ,   2010 .     [ 7]   B a r de n,   N .   A .   A na k,   T .   M u l l i k e n ,   a nd  M .   S o ng ,   " H e a r t   o f   t he   m a t t e r :   a g a r w oo us e   a nd  t r a d e   a nd  C I T E S   i m pl e m e n t a t i o f o r   A qui l a r i a   m a l a c c e ns i s , "   T R A F F I C   I nt e r na t i o na l ,   C a m br i dg e ,   U K ,   2 000 .     [ 8]   G .   A .   P e r s o o a nd  H .   H .   B e e k,   " G r o w i ng   ā€˜ t he   w o o o f   t he   g o ds ’ :   a g a r w oo pr o duc t i o i n   s o ut h e a s t   A s i a , "   S m a l l ho l de r   T r e e   G r o w i ng   f o r   R ur a l   D e v e l o pm e n t   a nd   E nv i r o nm e n t a l   S e r v i c e s ,   pp .   2 45 - 262 ,   2008 .     [ 9]   M .   N o r   A z a h,   Y .   C ha ng ,   J .   M a i l i n a ,   S .   S a i da t u l   H us n i ,   H .   N o r   H a s n i da ,   a nd  Y .   N i Y a s m i n,   " C o m pa r i s o o f   c he m i c a l   p r o f i l e s   o f   s e l e c t e g a ha r o i l s   f r o m   P e n i n s u l a r   M a l a y s i a , "   M a l ay s i a J o ur n al   of   A na l y t i c al   Sc i e nc e s ,   v o l .   12,   pp .   338 - 34 0,   20 08.     [ 10]   N .   A .   B .   S i d i k ,   " C o m pa r i s o o f   G a ha r ( A qui l a r i a   M a l a c c e ns i s )   E s s e n t i a l   O i l   C o m po s i t i o B e t w e e E a c C o unt r y , "   U M P ,   2 008 .     [ 11]   M .   I s hi h a r a ,   T .   T s un e y a ,   M .   S hi g a ,   a nd  K .   U n e y a m a ,   " T hr e e   s e s qu i t e r p e ne s   f r o m   a g a r w o o d, "   P hy t oc he m i s t r y ,   v o l .   30,   p p .   563 - 56 6,   19 91.     [ 12]   B .   S c ho l ko pf   a nd  A .   J .   S m o l a ,   ā€œ L e a r n i ng   w i t ke r ne l s :   s uppo r t   v e c t o r   m a c hi ne s ,   r e g ul a r i z a t i o n,   o pt i m i z a t i o n,   a nd   be y o nd :   M I T   pr e s s ā€ ,   2001 .     [ 13]   M .   I s hi ha r a ,   T .   T s un e y a ,   a nd  K .   U ne y a m a ,   " F r a g r a nt   s e s q ui t e r pe n e s   f r o m   a g a r w oo d, "   P hy t oc he m i s t r y ,   v o l .   33,   p p.   1147 - 115 5,   19 93.     [ 14]   M .   I s hi h a r a ,   T .   T s un e y a ,   a nd  K .   U ne y a m a ,   " C o m po ne nt s   o f   t he   a g a r w o o s m o ke   o he a t i ng , "   J o ur n al   of   E s s e nt i a l   O i l   R e s e ar c h ,   v o l .   5 ,   pp.   4 19 - 423 ,   1993 .     [ 15]   M .   I s hi h a r a ,   T .   T s une y a ,   a nd  K .   U ne y a m a ,   " C o m po ne nt s   o f   t he   vo l a t i l e   c o nc e nt r a t e   o f   a g a r w oo d, "   J our n al   of   E s s e nt i a l   O i l   R e s e ar c h ,   v o l .   5 ,   pp .   2 83 - 289 ,   199 3.     [ 16]   S .   F .   A R a hm a n ,   " A na l y s i s   o f   a g a r w o o o i l   c o m p o s i t i o v i a   pr e pa r a t i v e   t h i l a y e r   c hr o m a t o g r a phy , "     U M P ,   2 009 .   [ 17]   N .   C r i s t i a n i ni   a n J .   S h a w e - T a y l o r ,   ā€œ A i n t r o duc t i o t o   s uppo r t   v e c t o r   m a c hi ne s   a n o t he r   k e r n e l - b a s e l e a r ni ng   m e t ho ds ā€ ,   C a m b r i dg e   un i v e r s i t y   pr e s s ,   2000 .     [ 18]   B .   S c hĆØ o l ko pf ,   C .   J .   B u r g e s ,   a nd  A .   J .   S m o l a ,   " A dv a nc e s   i ke r n e l   m e t ho ds   s uppo r t   v e c t o r   l e a r ni ng , "   e d:   C a m br i dg e ,   M a s s . ,   M I T   P r e s s ,   1999 .   [ 19]   S hi n ,   K y ung - S hi k,   L e e ,   T a i S o o   a nd  K i m ,   H y un - j ung   ā€œ A a ppl i c a t i o o f   s uppo r t   v e c t o r   m a c hi ne s   i ba nkr up t c y   pr e d i c t i o n   m o de l ā€ ,   E x pe r t   s y s t e m s   w i t app l i c at i o ns ,   V o l   8,   I s s ue   1 ,   pp .   127 - 135 ,   200 5.     [ 20]   S uy ke ns   a nd  J o ha A K   ,   ā€œ N on l i ne ar   m ode l l i ng  a nd  s uppo r t   v e c t or   m ac hi ne s ā€ ,   i P r o c e e di ng s   o f   t he   18 t I E E E   i ns t r um e n t a t i o a nd   m e a s u r e m e n t   t e c hno l o gy   c o nf e r e nc e   ( I M T C   2 0 01) ,   V o l .   1,   pp .   287 - 29 4,   20 01.     [ 21]   Q i a ng   W a nd   D i ng - X ua Z ho u,   ā€œ S V M   S o f t   M a r g i n   C l a s s i f i e r s :   L i ne a r   P r o g r a m m i ng   v e r s u s   Q ua dr a t i c   P r o g r a m m i ng ā€ ,   N e ur al   C om p ut a t i on ,   V o l .   17,   I s s ue   5 ,   p p. 1160 - 11 8 7, 20 05 .     [ 22]   T a ku  K udo ,   ā€œ F as t   m e t h ods   f o r   k e r ne l - bas e t e x t   a nal y s i s ā€ ,   i n   P r o c e e di ng s   o f   t he   4 1s t   A nnua l   M e e t i ng   o A s s oc i a t i o n   f o r   C o m put a t i o na l   L i ng ui s t i c s ,   V o l .   1 ,   pp .   2 4 - 31,   20 03 .     [ 23]   X i a o f e i   Z ho ua ,   W e nh a J i a ng ,   Y i ng j i e   T i a n a   a nd  Y o ng   S hi ,   ā€œ K e r n e l   s u bc l a s s   c o nv e hul l   s a m p l e   s e l e c t i o m e t ho d   f o r   S V M   o f a c e   r e c o g ni t i o nā€ ,   N e ur oc om put i ng ,   V o l .   73 ,   pp .   2 234 – 2246 ,   2010 .     [ 24]   B .   G .   L i nds a y ,   M .   M a r ka t o u,   a nd  S .   R a y ,   " K e r ne l s ,   de g r e e s   o f   f r e e do m ,   a nd  po w e r   pr o pe r t i e s   o f   qua dr a t i c   di s t a nc e   g oo dne s s - of - f i t   t e s t s , "   J o ur n al   o f   t he   A m e r i c an   S t a t i s t i c a l   A s s oc i a t i on ,   v o l .   1 09,   p p.   39 5 - 410 ,   2 014 .     [ 25]   J .   A .   S uy ke ns   a n J .   V a nde w a l l e ,   " L e a s t   s qua r e s   s uppo r t   v e c t o r   m a c hi ne   c l a s s i f i e r s , "   N e ur a l   p r oc e s s i n l e t t e r s ,   v o l .   9,   pp .   29 3 - 300 ,   199 9.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.