PERBANDINGAN METODE PARTIAL LEAST SQUARE (PLS) DENGAN REGRESI KOMPONEN UTAMA UNTUKMENGATASI MULTIKOLINEARITAS | ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION

Electronic Theses and Dissertation

Universitas Syiah Kuala

    SKRIPSI

PERBANDINGAN METODE PARTIAL LEAST SQUARE (PLS) DENGAN REGRESI KOMPONEN UTAMA UNTUKMENGATASI MULTIKOLINEARITAS


Pengarang

Rika Fitriyani - Personal Name;

Dosen Pembimbing



Nomor Pokok Mahasiswa

0608101010013

Fakultas & Prodi

Fakultas KIP / Pendidikan Matematika (S1) / PDDIKTI : 84202

Subject
-
Kata Kunci
-
Penerbit

Banda Aceh : FAKULTAS MATEMATIKA DAN PENGETAHUAN ALAM., 2011

Bahasa

No Classification

-

Literature Searching Service

Hard copy atau foto copy dari buku ini dapat diberikan dengan syarat ketentuan berlaku, jika berminat, silahkan hubungi via telegram (Chat Services LSS)

Multikolinearitas adalah suatu kondisi dimana terjadi korelasi antara variabel bebas atau antar variabel bebas tidak bersifat saling bebas. Masalah multikolinearitas pada regresi linear berganda mengakibatkan penduga model regresi yang berbias, tidak stabil, dan mungkin jauh dari nilai prediksinya. Salah satu besaran yang dapat digunakan untuk mendeteksi adanya multikolinearitas adaJah faktor inflasi ragam (Variance Inflation Factor / VIF). Dalam mendeteksi multikolinearitas pada suatu data. ada beberapa metode yang dapat digunakan,diantaranya metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu metode Partial
Least Square (PLS) dan metode regresi komponen utama (RKU). Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang diperoleh dari Jurnal Technometrics (Naes, 1985).Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode PLS lebih baik dari pada RKU berdasarkan nilai koefisien determinasi (R2) yang tinggi, nilai Mean Square Error Prediction (MSEP) dan nilai Root Mean Square Error Prediction (RMSEP) yang minimum. Hasil R2, MSEP, dan RMSEP yang diperoleh untuk metode PLS secara berturut-turut sebesar 0.93115, 0.93n, dan 0.9683, sedangkan untuk RKU secara berturut-turut sebesar 0.6429,5.2513, dan 2.2916.

Kata kunci : multtkolinearitas, metode Partial Least Square (PLS), regresi komponen utama (RKU), If, MSEP, RMSEP.



Tidak Tersedia Deskripsi

Citation



    SERVICES DESK