Statistika
Vol 12, No 1 (2012)

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

Nurhasanah Nurhasanah (Unknown)
Muhammad Subianto (Unknown)
Rika Fitriani (Unknown)

Article Info

Publish Date
14 Oct 2012

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.

Copyrights © 2012




Citation Download
RIS
EndNote, Reference Manager, ProCite
BibTex
Latex, Jabref
Original Source
Download Original
Google Scholar
Check in Google Scholar
Journal Info
Statistika
Website

Abbrev

statistika

Publisher

Universitas Islam Bandung

Subject

Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Industrial & Manufacturing Engineering Mathematics

Description

STATISTIKA published by Bandung Islamic University as pouring media and discussion of scientific papers in the field of statistical science and its applications, both in the form of research results, discussion of theory, methodology, computing, and review ...