@article{UNY12195,
           title = {PENDEKATAN REGRESI KUADRAT TERKECIL PARSIAL ROBUST MULTIRESPONS DALAM MODEL KALIBRASI},
           month = {May},
          author = {- Ismah and Hamim Wigena Aji and Djuraidah Anik},
         journal = {Seminar Nasional Penelitian, Pendidikan, dan Penerapan MIPA 2009},
            year = {2009},
        keywords = {RKTP, SIMPLS, regresi robust, regresi MCD, regresi ROBPCA.},
             url = {http://eprints.uny.ac.id/12195/},
        abstract = {Regresi Kuadrat Terkecil Parsial (RKTP) merupakan sebuah tehnik prediktif yang mampu mengatasi peubah bebas yang berdimensi besar, khususnya ketika terdapat masalah multikolinearitas. Skor dalam RKTP dihitung dengan memaksimalkan kriteria koragam antara peubah x dan y sehingga dalam teknik ini respons telah dilibatkan dalam analisis sejak awal. SIMPLS merupakan salah satu algoritma RKTP yang dikenalkan oleh De Jong (1993). Karena SIMPLS didasari dari matriks koragam silang empirik antara peubah respon dan peubah bebas dan dalam regresi linier kuadrat terkecil, maka SIMPLS tidak resisten terhadap pengamatan pencilan (outlier). Untuk mengatasi masalah pencilan diperlukan suatu metode penduga yang tegar terhadap pencilan yang disebut sebagai metode robust. Dua metode RKTP robust, RSIMCD dan RSIMPLS, yang dibangun dari matriks koragam robust untuk data berdimensi besar dan regresi linier robust, mampu mengatasi pengaruh pengamatan pencilan. Selanjutnya nilai RMSECV robust diperoleh untuk membangun model kalibrasi dan RMSEP robust digunakan untuk validasi model. Diagnosa plot akan dibuat sebagai visualisasi dan klasifikasi pencilan.}
}