Mengenal Metode OLS Ordinary Least Square

Dalam dunia perhitungan matematika, terdapat berbagai metode perhitungan yang digunakan. Dunia matematika tentu tidak terbatas pada pelajaran berhitung yang dipelajari selama bangku sekolah. Ilmu matematika digunakan secara luas sebagai dasar perhitungan data-data penting dalam berbagai bidang.

Luasnya jangkauan penggunaan ilmu matematika inilah yang membuat ilmu matematika memiliki banyak metode yang digunakan dalam praktiknya. Salah satu metode tersebut adalah metode OLS ordinary least square.

Metode OLS adalah metode yang terdapat dalam analisis regresi berganda. Metode ini digunakan untuk meminimalisir jumlah kuadrat kesalahan dengan mengestimasi suatu garis regresi. Metode OLS termasuk jenis metode ekonometrik dengan 2 variabel yaitu variabel independen dan variabel dependen.

Hasil akhir yang dimiliki oleh metode OLS adalah fungsi regresi populasi yang akan digunakan untuk estimasi data. Untuk menghasilkan estimasi menggunakan metode OLS, diperlukan empat asumsi dasar yang bersifat BLUE. BLUE sendiri merupakan singkatan dari best, linear, unbiased, dan estimator. Berikut ini beberapa penjelasan dari asumsi dasar tersebut.

Best : hasil model regresi yang terbaik serta minim error
Linear : model dalam regresi sesuai dengan kaidah OLS
Unbiased : nilai yang diharapkan sesuai dengan nilai yang benar
Estimator : model regresi yang terbentuk memiliki varians dengan nilai terkecil

Metode OLS ordinary least square juga memiliki kriteria operasi yaitu line of best fit dengan jumlah kuadrat deviasi antara titik observasi dengan garis regresi adalah minimum. Hasil estimasi dalam metode OLS memiliki sifat yang BLUE. Hasil estimasi tersebut juga cenderung lebih efisien, konsisten.

Selain itu, hasil estimasi pada metode OLS juga cenderung memiliki koefisien regresi dengan distribusi yang normal. Intercept nilai dependent dari estimasi metode OLS juga cenderung memiliki distribusi yang normal jika nilai independent-nya nol.

Dalam metode OLS juga terdapat beberapa jenis uji asumsi seperti uji asumsi klasik, uji signifikansi, serta koefisien determinasi. Dalam uji asumsi klasik juga terdapat beberapa asumsi berdasarkan metode OLS ordinary least square diantaranya :

Asumsi normalitas
Asumsi heterogenitas
Asumsi non multikolinieritas

Dalam uji signifikansi juga terdapat beberapa jenis pengujian diantaranya :

Pengujian secara parsial
Pengujian secara serentak

Setiap jenis asumsi dan pengujian memiliki variabel dependent dan independent yang cukup beragam dengan hipotesis yang beragam. Dengan menggunakan metode OLS, data analisis regresi berganda yang dilakukan bisa memberikan hasil yang sesuai dengan kebutuhan.

Metode OLS juga bisa mengukur prediksi terhadap variabel dependent melalui pegamatan variabel independent. Metode OLS menggunakan metode kuadrat terkecil (MKT) untuk melakukan pendugaan parameter.

Metode OLS sering digunakan pada perhitungan berbagai bidang seperti perhitungan indeks pembangunan manusia (IPM). Dengan menggunakan metode OLS ordinary least square, setiap langkah perhitungan yang dilakukan dapat diselesaikan dengan mudah. Hasil perhitungan yang ada juga bisa memberikan hasil yang lebih akurat dan sesuai dengan kebutuhan.