MANAJEMEN.CO.ID - Partial Least Square (PLS) adalah
metode statistik multivariat yang digunakan untuk menghubungkan satu set
variabel independen (X) dengan satu set variabel dependen (Y) dengan cara
membangun model linear antara mereka. PLS sering digunakan dalam analisis data
dalam berbagai disiplin ilmu, termasuk kimia, biologi, ekonomi, dan teknik. Beberapa
pendapat ahli tentang PLS antara lain:
Wold, S. (1975),
"Path models with latent variables: The PLS approach." In
Quantitative sociology: International perspectives on mathematical and
statistical modeling (pp. 307-357). Academic Press.
Wold adalah salah satu pendiri
PLS. Menurutnya, PLS adalah metode multivariat yang dirancang untuk
menyelesaikan masalah pengaruh berlebihan dalam analisis faktor dan regresi
linear berganda. Wold menekankan bahwa PLS dapat mengidentifikasi hubungan yang
kompleks antara variabel X dan Y, bahkan ketika hubungan tersebut tidak
terlihat dalam data.
Chin, W. W. (1998),
"The partial least squares approach for structural equation
modeling." In Modern methods for business research (pp. 295-336). Lawrence
Erlbaum Associates.
Chin adalah salah satu peneliti
yang menggunakan PLS dalam analisis data bisnis. Menurutnya, PLS dapat
digunakan untuk mengatasi masalah multi-kolinearitas yang sering muncul dalam
analisis faktor dan regresi. PLS juga dapat digunakan untuk membangun model
struktural yang kompleks dengan banyak variabel independen dan dependen.
Geladi, P., & Kowalski, B. R. (1986), "Partial least-squares regression: a
tutorial." Analytica Chimica Acta, 185, 1-17.
Geladi dan Kowalski mengembangkan
PLS sebagai metode alternatif untuk analisis regresi yang biasa digunakan dalam
kimia analitik. Menurut mereka, PLS dapat digunakan untuk mengatasi masalah
pengaruh berlebihan pada variabel X dan Y. PLS juga dapat digunakan untuk
membangun model yang dapat digunakan untuk memprediksi nilai variabel dependen
yang tidak terukur.
Secara umum, para ahli sepakat
bahwa PLS adalah metode yang berguna untuk analisis data multivariat. PLS dapat
digunakan untuk membangun model yang dapat mengidentifikasi hubungan kompleks
antara variabel independen dan dependen. Selain itu, PLS juga dapat digunakan
untuk memprediksi nilai variabel dependen yang tidak terukur.
