PERBANDINGAN ANALISIS REGRESI LINIER METODE ORDINARY LEAST SQUARE DAN PARTIAL LEAST SQUARE (Studi pada Kasus Pneumonia Balita di Kota Surabaya) - NUR FAUZIA LAILY MUBAROKAH, 101511133101 (2019)
Analisis regresi linier digunakan untuk membuat model pengaruh antara variabel dependen dengan variabel independen. Analisis Ordinary Least Square (OLS) merupakan perhitungan yang dapat memperkecil kesalahan pendugaan parameter model regresi. Hal tersebut dikarenakan adanya asumsi klasik regresi yang harus terpenuhi dalam perhitungan OLS. Sementara itu, analisis Partial Least Square (PLS) tidak membutuhkan asumsi untuk dapat menghasilkan model pendugaan regresi. Tujuan umum dari penelitian ini adalah untuk menganalisis perbandingan dari hasil uji regresi Ordinary Least Square dan Partial Least Square. Penelitian ini merupakan jenis penelitian deskriptif dengan metode komparatif karena membandingkan antara satu uji dengan uji lainnya. Data yang digunakan adalah data sekunder berupa Profil Kesehatan Kota Surabaya tahun 2017 yang bersumber dari Dinas Kesehatan Kota Surabaya. Unit analisis mencakup 63 puskesmas di Kota Surabaya. Analisis data yang digunakan yakni uji regresi OLS dengan PLS menggunakan pengolah data komputer (minitab). Hasil dari uji OLS menghasilkan nilai R-sq sebesar 10,52%. Sementara itu, hasil R-sq rata – rata pada uji PLS sebesar 5,07%. Nilai R-sq pada uji OLS lebih besar dibandingkan dengan uji PLS. Dari hasil tersebut, uji OLS dinilai lebih baik dalam menghitung parameter regresi pada kasus pneumonia balita di Kota Surabaya. Hal tersebut didukung dengan adanya pemenuhan asumsi klasik regresi sebelum dilakukannya uji OLS.