Partial Least Square (PLS) menghubungkan informasi yang ada dalam
dua variabel. Pertama kali dikembangkan pada akhir 1960-an sampai 1980-an
oleh ekonom, Herman Wold. Namun, awal pengembangan utamanya adalah
ekonometrika yang diprakarsai oleh anak laki-laki Herman Wold, Herman Svante,
dan evaluasi sensorik (Abdi & Williams, 2013).
Pendekatan asli Herman Wold adalah pengembangan algoritma least
square yang disebut NIPALS, digunakan untuk memperkirakan parameter dalam
model analisis jalur. Perdekatan pertama ini menghasilkan PLS Path Modeling
(PLS-PM) yang masih digunakan sampai sekarang dan sebagai alternatif dari
pemodelan persamaan struktural berbasis kovarian. Dari sudut pandang analisis
deskriptif multivariat, sebagian besar perkembangan awal PLS berkaitan dengan
penentuan pendekatan variabel laten terhadap analisis indikator-indikatornya yang
menggambarkan satu rangkaian pengamatan. Variabel laten adalah variabel baru
yang diperoleh sebagai kombinasi linier dari variabel asli (indikator). Jika
tujuannya yaitu mencari informasi bersama antara dua variabel, maka teknik yang
digunakan adalah PLS Correlation (PLSC). Terdapat dua variabel laten dan
memiliki kovarian yang maksimal. Jika tujuannya adalah memprediksi suatu
variabel berdasarkan variabel lain maka teknik yang digunakalan adalah PLS
Regression (PLSR) (Abdi & Williams, 2013).