This Author published in this journals
All Journal Statistika
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Perbandingan Metode Partial Least Square (PLS) dengan Regresi Komponen Utama untuk Mengatasi Multikolinearitas Nurhasanah Nurhasanah; Muhammad Subianto; Rika Fitriani
STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 12, No 1 (2012)
Publisher : Program Studi Statistika Unisba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/jstat.v12i1.1059

Abstract

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.