PERBANDINGAN METODE PARTIAL LEAST SQUARE (PLS) DAN PRINCIPAL COMPONENT REGRESSION (PCR) UNTUK MENGATASI MULTIKOLINEARITAS PADA MODEL REGRESI LINEAR BERGANDA - Supriyadi, Eko; mariani, scolastika; sugiman, sugiman (Unnes Journal of Mathematics, 2017)
Salah satu asumsi analisis regresi linear berganda yaitu tidak terjadi masalah multikolinearitas. Apabila terjadi masalah multikolinearitas, metode Partial Least Square (PLS) dan Principal Component Regression (PCR) merupakan dua metode yang dapat digunakan untuk mengatasi masalah multikolinearitas tersebut. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Partial Least Square (PLS) dan Principal Component Regression (PCR) dengan data anggaran pendapatan Daerah Provinsi Jawa Tengah 2013. Hasil dari penelitian ini diperoleh model persamaan regresi dengan metode Partial Least Square (PLS) yaitu dan model persamaan regresi dengan metode Principal Component Regression (PCR) yaitu . Selanjutnya dipilih metode terbaik dengan menggunakan kriteria nilai tertinggi dan MSE terkecil. Pemilihan metode terbaik adalah dengan melihat nilai tertinggi dan MSE terkecil. Dapat disimpulkan bahwa metode yang lebih baik adalah Partial Least Square dengan nilai = 0,7752 dan nilai MSE yang dihasilkan Partial Least Square = 3,660671E16. One of analysis assumptions of bifilar linier regression is there is no multikolinearity problem occurs. If there is a multikolinearity problem occurs, Partial Least Square (PLS) and Principal Component Regression (PCR) methods are can used to solve the multikolinearity problem. The method that was used in this research were Partial Least Square (PLS) and Principal Component Regression (PCR) by using the data of budgeting income of Central Java in 2013. The result of this research was gotten a model of regression equation by using Partial Least Square (PLS) method it was and a model of regression equation by using Principal Component Regression (PCR) it was . After that choose the best method selection criteria was by seeing at the highest score and the lowest MSE. The best method selection was by seeing at the highest score and the lowest MSE. Thus, it could be concluded that Partial Least Square with the score of = 0,7752 and the MSE score that was resulted by Partial Least Square = 3,660671E16.