MODEL REGRESI PARTIAL LEAST SQUARES (PLS) (Studi Kasus : Kinerja Satuan Kerja Sekretariat Daerah Kabupaten Tegal)

Imam Tahyudin

Abstract


Metode regresi kuadrat terkecil parsial atau Partial Least Squares (PLS) adalah
pemodelan ‘lunak’ yang bebas asumsi sebaran. PLS dilakukan secara iteratif
menggunakan algoritma NIPALS dan proses pendugaannya melibatkan variansi
variabel Y dan variansi variabel X pada setiap iterasinya. Berdasarkan hasil analisis
menggunakan bantuan Matlab versi 7 diperoleh model regresi PLS pada studi kasus
kinerja satuan kerja Sekretariat Daerah Kabupaten Tegal yaitu
'
ˆ
Y=TBQ
dengan
jumlah komponen maksimum delapan ( = 0.10). Model ini dapat memberikan
informasi bahwa total variansi variabel Y yaitu volume pekerjaan, produktivitas dan
kecepatan dapat dijelaskan oleh variabel X yaitu ketepatan, ketelitian, efektifitas,
kemitraan, kerja tim, pendelegasian, keuletan, kehandalan dan kemandirian sebesar
60,46%


Full Text:

Link Download

References


Anonim. 2006. Portal PLS – Smart Guide. http://www.bioss.sari.ac.uk/smart/

unixmplsgxe/slides/frames [25 Juli 2006].

Chin, W.W., 2000. Partial Least Squares for Researcher : An Overview and

Prosentation of Recent Advances Using The PLS Approach.

http://disc-nt.cba.uh.edu/chin/icis2000plstalk.pdf [9 juli 2006].

Geladi, P., B.R. Kowalski.,1986. Partial Least Squares Regression. A tutorial.

Analytica Chimica Acta. 185 : 1-17.

Hervé A., 2003. Partial Least Squares (PLS) Regression. http://www.utdallas.edu/ ~

Herve [9 juli 2006].

Irawan, B., 2002. Pendekatan Metode Kuadrat Terkecil Parsial dalam Pemodelan

Persamaan Struktural (Studi Kasus : Perusahaan Manufaktur yang Go

Publik di Indonesia). Tesis, Program Pascasarjana Institut Pertanian Bogor :

Bogor.

Jackson, E. J. 1991. A User Guide To Principal Components. John Willey & Sons :

New York.

Kreyszig, E., 2003. Advanced Engineering Mathematics. 8

th

edition. John Willey &

Sons : Singapore.

Supranto, J., 2000. Statistik Teori dan Aplikasi. Jilid 1 dan 2. Edisi keenam. Erlangga :

Jakarta

Wigena, H.A., Alamudi, A., 1997. Algoritma MKTP untuk Kalibrasi Peubah Ganda.

Institut Pertanian Bogor : Bogor.

Wold, S., A. Ruhe, A. Wold & W.J. Dunn III. 1984. The Co linearity Problem in

Linear Regression. The Partial Squares (PLS) Approach to Generalized

Inverses. SIAM J. SCL STAT Comput., vol.5 no.3 : 735-743.




DOI: http://dx.doi.org/10.35671/probisnis.v2i2.287

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Indexed by:

   

Jurnal Probisnis

ISSN 2442-4536 (Media Online)
Published by: Universitas Amikom Purwokerto
Jl. Let. Jend. POL SUMARTO Watumas, Purwonegoro - Purwokerto Telp (0281) 623321 Fax (0281) 621662
Email: probisnis@amikompurwokerto.ac.id