PENDEKATAN PARTIAL LEAST SQUARE REGRESSION UNTUK MENGATASI MULTIKOLINIERITAS DALAM REGRESI LOGISTIK ORDINAL
Abstract: Regresi logistik
ordinal dengan banyak peubah prediktor memiliki sensitivitas terhadap
multikolinieritas.Salah satumetode yang dapat digunakan jika data disifati
multikolinieritas adalah kombinasi antara regresi PLS dengan regresi
logistikordinal. Model PLSOLR ini diterapkan pada data komponen Indeks
Pembangunan Manusia (IPM). Dari hasil analisis PLSOLR diperoleh dua model
transformasi yang telah bebas multikolinieritas yaitu:
Logit P(y ≤ 1) = –22.37 + 0.26AHH + 0.26RLS + 0.19PPK – 0.26AKB
Logit P(y ≤ 2) = –0.20 + 0.26AHH + 0.26RLS + 0.19PPK – 0.26AKB
Penulis: Kartika Ayu Lestari,
Maria Bernadetha Mitakda, Rahma Fitriani
Kode Jurnal: jpmatematikadd130599
