Perbandingan Metode Partial Least Square (PLS) dengan Regresi Komponen Utama untuk Mengatasi Multikolinearitas

Publication Name : STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika
Publisher : Program Studi Statistika Unisba

DOI : DOI: 10.29313/jstat.v12i1.1059

Date : 14 October 2012


Dalam mengatasi multikolinearitas pada suatu data, ada beberapa metode yang dapat digunakan,diantaranya yaitu metode Partial Least Square (PLS) dan metode regresi komponen utama (RKU).Data yang digunakan dalam penulisan ini adalah data sekunder yang diperoleh dari JurnalTechnometrics (Naes, 1985). Hasilnya menunjukkan bahwa metode PLS lebih baik dari pada RKUberdasarkan nilai koefisien determinasi (R2) yang tinggi, nilai Mean Square Error Prediction (MSEP)dan nilai Root Mean Square Error Prediction (RMSEP) yang minimum.

Author Order
2 of 3
Year
2012
Source
Vol 12, No 1 (2012)
Page