Language
Country/Area
No result found
Rahasia Kuadrat Terkecil Parsial: Bagaimana Teknik Ini Mengungkap Hubungan Tersembunyi dalam Data?
Dalam dunia ilmu data, terdapat aliran teknik analisis data yang tiada habisnya, dan salah satu alat yang semakin banyak mendapat perhatian adalah Partial Least Squares (PLS). Teknik ini tidak hanya dapat mengungkap korelasi antar data, tetapi juga menangani tantangan seperti lebih banyak variabel daripada observasi dan multikolinearitas. Berbeda dari metode regresi tradisional, PLS mencari hubungan tersembunyi dengan memetakan variabel prediktor dan variabel dependen ke dalam ruang baru.
Partial least squares adalah metode statistik yang sangat cocok untuk memecahkan masalah kompleks dalam data.
Ide di balik PLS adalah menemukan hubungan mendasar antara dua matriks, matriks variabel independen X dan matriks variabel dependen Y. Misalnya, dalam kemometrika, teknik ini banyak digunakan untuk menganalisis data kimia guna menetapkan korelasi antara karakteristik senyawa kimia dan sifatnya. Dengan memetakan data ini ke dimensi baru, PLS dapat meningkatkan daya prediksi model regresi dan mengungkap struktur tersembunyi dalam data.
PLS tidak hanya dapat menangani data yang sangat berkorelasi, tetapi juga meningkatkan kinerja model dengan menemukan kovariansi maksimum.
Pengembangan teknik ini dapat ditelusuri kembali ke ahli statistik Swedia Herman O. A. Wold, yang bersama putranya Svante Wold, mengembangkan lebih lanjut PLS. Meskipun aplikasi awalnya sebagian besar terkonsentrasi di bidang ilmu sosial, cakupan aplikasinya kini telah meluas ke banyak bidang seperti bioinformatika, ilmu saraf, metrologi sensorik, dll.
Prinsip kerja PLS melibatkan pencarian arah dalam matriks variabel independen yang memaksimalkan variasi matriks variabel dependen. Dalam proses ini, PLS akan secara berulang mencari arah proyeksi terbaik dan akhirnya membentuk model prediksi. Ketika lebih banyak variabel disertakan, metode ini dapat secara efektif mengurangi dimensi dan menemukan hubungan tersembunyi dalam data.
Metode partial least squares tidak hanya mengungkap korelasi permukaan data, tetapi juga struktur mendalam di baliknya.
Dalam banyak aplikasi, PLS digunakan untuk memprediksi hasil yang tidak diketahui, seperti prediksi perilaku konsumen, studi asosiasi gen-penyakit, dll. Dalam kasus ini, PLS mengoptimalkan kinerja prediktifnya dengan menganalisis dan memaksimalkan kovariansi antara data terkait.
Dengan kemajuan ilmu data dan teknologi komputasi, PLS juga telah mengalami banyak perluasan, seperti pengenalan metode baru seperti OPLS (Orthogonal Projection to Latent Structure) dan L-PLS. Teknologi ini sangat berguna dalam menganalisis hubungan data dan meningkatkan interpretabilitas model. Teknologi ini telah menunjukkan potensi yang lebih besar.
Meskipun teknik-teknik baru ini dirancang untuk meningkatkan interpretabilitas, tujuan utamanya adalah untuk meningkatkan akurasi prediktif model.
Di era big data saat ini, keunggulan PLS terletak pada kemampuannya untuk memproses data berdimensi tinggi secara efisien, menganalisis hubungan yang kompleks seperti penanda genetik dan fitur pencitraan, serta menemukan aplikasi di berbagai bidang ilmiah. Melalui teknologi ini, para peneliti dapat menemukan wawasan dan pola yang berharga dalam sejumlah besar data.
Seiring dengan kemajuan teknologi dan perluasan aplikasinya, PLS akan terus memainkan peran penting dalam penelitian dan keputusan bisnis di masa mendatang. Menghadapi tantangan data yang akan datang, kita harus memikirkan hubungan potensial apa yang belum terungkap?
