| dc.description.abstract | Dalam pemodelan secara umum, permasalahan muncul jika banyak peubah p lebih besar dari jumlah amatan n dan antar peubah saling berkorelasi. Pemodelan akan menghasilkan dugaan parameter model yang tidak unik karena berasal dari sistem persamaan yang tidak konsisten. Hal ini diatasi antara lain dengan melakukan reduksi data sehingga diperoleh peubah baru p yang lebih kecil dari p serta menghilangkan kolinearitas antar peubah. Masalahnya kemudian adalah pada implementasi perangkat lunak. Dimensi peubah yang besar menyebabkan model terlalu rumit dan sulit dijadikan model umum, serta berakibat pada proses komputasi yang memakan waktu lama sehingga tejadi kendala proses (hang). Secara umum, hingga kini belum terdapat perangkat lunak yang khusus menangani permasalahan data besar dengan solusi model lengkap. | en |
