Regresi Partial Least Squares (PLSR) adalah metode statistik multivariat yang digunakan untuk memodelkan hubungan antara sekumpulan variabel independen dan variabel dependen. Ini banyak digunakan di berbagai bidang termasuk matematika dan statistik.
Memahami PLSR
PLSR adalah teknik ampuh yang dapat menangani situasi ketika Anda memiliki sejumlah besar variabel independen yang berkorelasi dan observasi yang relatif sedikit. Hal ini bertujuan untuk mencari variabel laten dalam ruang variabel independen yang memaksimalkan kovarians dengan variabel dependen.
Landasan Matematika
Pada intinya, PLSR berupaya menciptakan sekumpulan variabel baru yang tidak berkorelasi, yang dikenal sebagai variabel atau komponen laten, yang merupakan kombinasi linier dari variabel asli. Komponen-komponen ini dibangun sedemikian rupa sehingga dapat menjelaskan sebanyak mungkin kovarians dengan variabel terikat.
Secara matematis, PLSR melibatkan pembaruan berulang untuk menemukan komponen-komponen ini, memanfaatkan kovarians antara variabel asli dan variabel terikat. Proses berulang bertujuan untuk memaksimalkan kovarians antara komponen dan variabel terikat, sekaligus melakukan ortogonalisasi komponen terhadap satu sama lain.
Aplikasi PLSR
PLSR telah menemukan aplikasi di berbagai bidang seperti kemometri, biologi, ekonometrik, dan pemasaran. Dalam kemometri, ini dapat digunakan untuk menganalisis data spektroskopi, sedangkan dalam biologi, dapat membantu menganalisis kumpulan data biologis yang kompleks. Dalam pemasaran, PLSR digunakan untuk memprediksi perilaku konsumen dan tren pasar.
Keuntungan dari PLSR
- Menangani multikolinearitas: PLSR kuat dalam situasi di mana variabel prediktor berkorelasi tinggi.
- Berurusan dengan dimensi tinggi: Ia bekerja dengan baik dengan kumpulan data yang memiliki jumlah prediktor yang besar dibandingkan dengan jumlah observasi.
- Efektif untuk ukuran sampel kecil: PLSR cocok untuk kumpulan data dengan ukuran sampel terbatas.
Kesimpulan
Regresi Partial Least Squares (PLSR) adalah alat yang berharga dalam analisis statistik multivariat. Kemampuannya untuk menangani multikolinearitas, dimensi tinggi, dan ukuran sampel yang kecil menjadikannya metode yang serbaguna dan ampuh untuk menganalisis data yang kompleks.