Kali ini kita akan mencoba melakukan uji multikolinearitas dengan SPSS Versi 23. Data yang akan digunakan dalam simulasi ini bisa Anda download di sini dengan menggunakan akun Gmail Anda karena disimpan di Google Drive. Data yang digunakan hanya simulasi saja, jadi mohon untuk tidak fokus ke variabelnya. Jumlah variabel bebas (X) ada 7 dengan 1 variabel terikat yaitu Piutang. Jumlah data yang dipergunakan adalah 102 jadi dianggap cukup untuk analisis ini.
Lakukan analisis regresi linear berganda dan pada Statistics berilah tanda centang pada Descriptives, Part and partial correlations dan Colinearity diagnostics seperti pada gambar di bawah:
![]() |
Menu Statistics pada Regresi |
![]() |
Output Statistik Deskriptif |
![]() |
Output Korelasi |
Korelasi antar variabel bebas memang kadang dijadikan deteksi adanya multikolinearitas atau tidak. Tapi sebenarnya deteksi dengan menggunakan korelasi hanya disarankan jika menggunakan 2 variabel bebas saja. Untuk variabel bebas lebih dari 2, deteksi dengan korelasi tidak disarankan.
Output yang berikutnya adalah sebagai berikut:
![]() |
Output Uji Multikolinearitas |
Pada kolom Zero-order, sebenarnya itu sama persis dengan output correlations pada tabel sebelumnya. Hanya yang ditampilkan adalah korelasi antara masing-masing variabel bebas dengan variabel terikatnya. Misalnya Utang akan bernilai 0,311 yang sama persis dengan output Correlations antara Utang dengan variabel terikatnya. Juga dengan variabel bebas yang lain.
Untuk kolom Partial, ini adalah output korelasi antara variabel bebas dengan variabel terikat jika dikontrol oleh variabel bebas yang lain. Kita juga dapat mendapatkan output ini dengan menu Correlation sebagai berikut:
![]() |
Menu Correlation Partial |
![]() |
Memasukkan Variabel |
![]() |
Output Korelasi Parsial |
Tampak bahwa nilai korelasi parsial relatif rendah dengan nilai tertinggi adalah sebesar 0,207 untuk variabel profit. Sebagai perbandingan, maka di kolom paling kanan adalah output Collineary diagnostics yang memuat nilai VIF dan Tolerance. Tampak bahwa tidak ada nilai VIF yang di atas 10, tertinggi adalah 2,329 untuk variabel Profit. Hasil ini selaras dengan hasil pengujian dengan korelasi parsial. Silahkan dicoba untuk melihat nilai Tolerance dan juga nilai Condition Index.
Korelasi parsial memang jarang dipergunakan sebagai identifikasi multikolinearitas. Sebenarnya bisa dipergunakan sebagai alternatif pengugjian multikolinearitas. Ingat uji multikolinearitas sebenarnya tidak mengukur ada atau tidaknya suatu multikolinearitas. Multikolinearitas pasti ada. Jadi sebenarnya kita mengukur seberapa tinggi multikolinearitas yang ada sehingga tidak mengganggu model regresi yang kita bangun.
Tidak ada komentar:
Posting Komentar
Baca dulu sebelum tulis komentar:
Sebelum menuliskan pertanyaan, mohon disimak tanya jawab yang ada terlebih dahulu. Pertanyaan yang sama atau senada biasanya tidak terjawab. Untuk pengguna Blogger mohon profil diaktifkan agar tidak menjadi dead link. Atau simak dulu di Mengapa Pertanyaan Saya Tidak Dijawab?
Simak juga Channel kami di Statistik TV
Komentar akan kami moderasi dulu sebelum ditampilkan. Aktifkan Akun Google Anda.
Terima kasih.