Analisis Regresi PLS Sebagai Alternatif Dari Regresi Linear Berganda: Studi Kasus Pengaruh Luas Lahan dan Luas Panen Terhadap Produksi Padi di Kabupaten Manokwari - Esther Ria Matulessy; Agnes Uliarta Tambunan (Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai, 2023)
Analisis regresi linier berganda merupakan suatu metode yang dapat menganalisis pengaruh variabel bebas dengan variabel terikat. Dalam melakukan analisis regresi linier berganda harus dibuat asumsi berupa uji normalitas, uji autokorelasi, uji heteroskedastisitas, dan uji multikolinearitas. Jika uji multikolinearitas tidak terpenuhi, dapat diatasi dengan metode Partial Least Square Regression (PLS). Regresi Univariate Partial Least Square (PLS) adalah model yang menghubungkan variabel respon Y dengan sekumpulan variabel prediktor X. Tujuan dari PLS adalah untuk membentuk komponen yang dapat menangkap informasi dari variabel prediktor untuk memprediksi variabel responpk. Berdasarkan hasil dan pembahasan dapat disimpulkan bahwa dengan menggunakan metode PLS, luas lahan dan luas panen berpengaruh positif terhadap produksi padi. Nilai RMSE adalah 1242,6784, nilai MAE adalah 1014,8091. Nilai Rkuadrat metode Partial Least iv Square (PLS) memberikan nilai yang sangat besar yaitu 0,911 atau 91,1%, artinya 91,1% keragaman variabel produksi dapat dijelaskan oleh variabel luas lahan dan luas panen. Artinya metode Partial Least Square (PLS) memberikan akurasi model yang lebih baik.