Cara Uji Multikolinearitas dengan SPSS

Cara Uji Multikolinearitas dengan SPSS


Pengertian Uji Mutikolinearitas

Uji multikolinearitas adalah uji yang digunakan untuk mengetahui apakah terdapat hubungan linear yang kuat antara variabel bebas dalam model regresi.  Arti dari Multikolinearitas adalah terjadinya hubungan linear antara variabel bebas dalam suatu model regresi linear berganda. Hubungan linear pada multikolinearitas ini mendekati sempurna atau bahkan sempurna (koefisien korelasinya tinggi atau bahkan 1). 

Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi multikolinearitas. Uji multikolinearitas merupakan bagian uji asumsi klasik untuk regresi linear berganda.

Dampak dari multikolinearitas 

Lalu apakah dampak dari adanya multikolinearitas dalam model regresi? Berikut ini penjelasan tentang dampak dari adanya multikolinearitas:

  1. Pengaruh  masing-masing variabel bebas tidak dapat dideteksi atau sulit dibedakan.
  2. Kesalahan signifikansi yang digunakan untuk menolak hipotesis nol akan semakin besar.
  3. Probabilitas untuk menerima yang salah akan semakin besar.
  4. Kesalahan standar bagi masing-masing koefisien yang diduga sangat besar, sehingga nilai t menjadi sangat rendah.

Pedoman Pengambilan Keputusan Uji Multikolinearitas

Untuk mengetahui hasil dari uji multikolinearitas dapat dilihat dari beberapa cara, yaitu dengan melihat nilai tolerance dan melihat nilai VIF (variance inflation factor).

Melihat nilai tolerance

Apabila nilai tolerance > 0.10 maka dapat disimpulkan tidak terjadi gejala multikolinearitas.
Apabila nilai tolerance < 0.10 maka dapat disimpulkan terjadi gejala multikolinearitas.

Melihat nilai VIF

Apabila nilai VIF > 10, maka terjadi gejala multikolinearitas.
Apabila nilai VIF < 10, maka tidak terjadi gejala multikolinearitas.

Contoh Kasus Uji Multikolinearitas 

Seorang Manajer perusahaan akan melakukan peramalan atas besarnya jumlah penjualan berdasarkan variabel jumlah sales dan harga produk. Terdapat tiga variabel penelitian. Jumlah sales dan harga merupakan variabel independent dan penjualan merupakan variabel dependent. Berikut ini datanya:

Data total penjualan
Data Contoh Kasus Uji  Multikolinearitas SPSS

Data diatas akan kita olah menggunakan software SPSS. Sebelum melakukan analisis regresi berganda, maka terlebih dahulu melakukan uji asumsi klasik. Pada artikel kali ini, kita hanya akan melakukan uji asumsi klasik multikolinearitas dengan SPSS.

Artikel terkait uji asumsi klasik:

Cara Uji Multikolinearitas dengan SPSS

Berikut ini panduan langkah-langkah uji multikolinearitas SPSS:

1. Buka aplikasi IBM SPSS, langkah awal yaitu input data pada program SPSS dengan cara klik Variable View untuk membuat variabel. Pada kolom Name tulis jml_sales pada baris pertama, harga pada baris kedua, dan penjualan pada baris ketiga.

Pada kolom Label, beri keterangan nama variabel. Tulis jumlah sales pada baris pertama, harga produk-ribu pada baris kedua, dan penjualan pada baris ketiga.

Pada kolom Decimals, digunakan untuk menetapkan jumlah digit setelah koma. Untuk ketiga variabel ubah menjadi 0.

Pada kolom Measure, pilih Scale untuk ketiga variabel. Karena jenis data ini adalah data rasio (berupa data angka) maka pilih Scale.

Untuk kolom-kolom lainnya tidak perlu di ubah-ubah. Berikut ini tampilan variable view SPSS setelah di setting.

Tampilan variable view SPSS

2. Setelah sudah membuat variabel, lanjut input data SPSS dengan cara klik  Data View, lalu menuliskan langsung data pada SPSS. Apabila Anda sudah menyusun data di Microsoft Excel maka bisa dengan cara copy dan paste. Berikut ini tampilan Data View SPSS.

Tampilan data view SPSS

3. Selanjutnya melakukan uji multikolinearitas SPSS dengan klik Analyze, pilih Regression, lalu pilih Linear pada menu, sehingga muncul kotak dialog Linear Regression. 

Kotak dialog linear regression

4. Masukkan variabel jml_sales dan harga ke dalam kotak Independent(s), kemudian variabel penjualan ke dalam kotak Dependent.

input variabel pada Kotak dialog linear regression

5. Kemudian klik tab Statistics, sehingga akan muncul kotak dialog Linear Regression: Statstics.

Kotak dialog Linear regression: Statistics

6. Beri tanda centang pada Collinnearity diagnostics, selanjutnya klik Continue, maka akan kembali ke kotak dialog sebelumnya.

7. Terakhir klik OK, maka akan muncul output SPSS sebagai berikut:

 Interpretasi Hasil Uji Multikolinearitas SPSS

Output uji multikolinearitas dengan spss

Output tabel yang digunakan untuk analisis multikolinearitas adalah pada tabel Coefficients. Pada tabel Coefficients bagian Collinearity Statistics terlihat bahwa nilai Tolerance kedua variabel 0,971 dan nilai VIF 1,030. 

Berdasarkan pedoman pengambilan keputusan diatas, karena nilai Tolerance variabel harga produk dan jumlah sales 0,971 > 0,10 dan nilai VIF variabel harga produk dan jumlah sales 1,030 < 10, maka dapat diambil kesimpulan bahwa tidak terjadi gejala multikolinearitas antar variabel bebas.  

Info tambahan:

Ada beberapa cara untuk mengatasi adanya multikolinearitas pada model regresi berganda antara lain:

  1. Melakukan transformasi data penelitian (misalnya, Ln, Log, Lag, dan lain-lain).
  2. Membuang variabel yang mempunyai korelasi tinggi.
  3. Melakukan alternatif uji lain untuk mendeteksi adanya multikolinearitas, seperti uji kolerasi, uji eigenvalue dan membandingkan nilai koefisien determinasi individual (r2) dengan nilai determinasi secara serentak (R2).
  4. Membuang data outlier (data yang ekstrim). 

Anda juga dapat melihat tutorial uji asumsi klasik untuk regresi linear berganda dalam bentuk penjelasan video berikut ini:



Sekian artikel yang berjudul Cara Uji Multikolinearitas dengan SPSS. Saya berharap artikel ini mudah dipahami ya. Terima kasih sudah berkunjung di blog faqirilmu.com.


Referensi: 

Purnomo, R. A. 2016. Analisis Statistik Ekonomi dan Bisnis dengan SPSS. Ponorogo: Penerbit Wade Group.












Komentar

Posting Komentar

Postingan populer dari blog ini

Perbedaan Scale, Nominal dan Ordinal pada Measure di SPSS

Gambar
Perbedaan Scale, Nominal dan Ordinal pada Measure di SPSS      Measure merupakan salah satu kolom yang berada di variable view IBM SPSS. Kolom measure harus ditetapkan terlebih dahulu sebelum melakukan analisis data lebih lanjut. Terdapat 3 tipe variabel pada kolom measure SPSS yaitu scale, nominal dan ordinal . Ketiga variabel tersebut memberikan jenis nilai serta informasi analisis yang berbeda. Berikut ini pengertian dan perbedaan scale, nominal dan ordinal pada SPSS.      Penentuan measure merupakan hal dasar yang sangat penting untuk diketahui saat bekerja menggunakan SPSS. Misalnya kita tidak boleh membuat variabel nominal untuk melakukan perhitungan nilai rata-rata dan standar deviasi.  Pilihan untuk mengubah tipe variabel suatu variabel terdapat pada lembar kerja Variabel View SPSS. Gambar dibawah ini merupakan ilustrasinya. A.  Variabel Nominal pada SPSS      Variabel nominal merupakan tipe variabel yang digunakan hanya sebatas memberi label pembeda pada suatu data. Variabel
Read more »

Cara Membaca nilai R Tabel dan Download R Tabel (Tabel R)

Gambar
Pengertian R Tabel Apa yang dimaksud R Tabel? R tabel merupakan sebuah tabel angka yang biasa dipakai untuk melakukan uji validitas suatu instrumen penelitian.  Fungsi R Tabel Berdasarkan definisi di atas, maka dapat diambil kesimpulan bahwa r tabel ini mempunyai fungsi untuk melakukan suatu pengujian terhadap instrumen penelitian agar mengetahui apakah instumen penelitian tersebut valid atau tidak.  Dibawah ini merupakan R tabel. Gambar Tabel R ( R Tabel) Mau mendownload R tabel? Silahkan melalui link dibawah ini.  DOWNLOAD R Tabel Cara Membaca Nilai r Tabel dalam Uji Validitas Pearson Ada beberapa cara dalam mengambil keputusan uji validitas. Cara yang pertama dengan menggunakan r tabel dan cara kedua dengan menggunakan nilai signifikansi . Berikut ini pedoman pengambilan keputusan uji validitas SPSS: Membandingkan Nilai r Hitung dengan Nilai r Tabel Jika nilai r hitung > r tabel, maka item pertanyaan kuesioner valid Jika nilai r hitung < r tabel, maka item pertanyaan kuesione
Read more »

Cara Analisis Regresi Linear Berganda dengan SPSS

Gambar
Analisis Regresi Linear Berganda dengan SPSS Pengertian Analisis Regresi Linear Berganda Analisis regresi linear berganda adalah analisis yang digunakan untuk mengetahui pengaruh dua atau lebih variabel independen terhadap variabel dependen . Selain itu analisis regresi linear berganda juga digunakan untuk meramalkan suatu variabel dependen berdasarkan beberapa variabel independen. Regresi linear berganda disebut juga dengan regresi berganda . Pada regresi linear, variabel independen disimbolkan dengan X dan variabel dependen disimbolkan dengan Y.  Perbedaan regresi linear berganda dengan regresi linear sederhana  Apakah Anda tahu perbedaan regresi linear berganda dengan regresi linear sederhana ?  Perbedaan regresi linear berganda dengan regresi linear sederhana terletak pada jumlah variabel independen. Apabila pada regresi linear sederhana hanya terdapat satu variabel independen , sedangkan pada regresi linear berganda terdapat dua atau lebih variabel independen yang mempengaruhi
Read more »

Pengertian Uji T dan Uji F serta Cara Analisis dengan SPSS

Gambar
Pengertian Uji T dan Uji F pada Regresi Linear Berganda serta Cara Analisis dengan SPSS Pada artikel ini kita akan mempelajari cara uji t dan uji f pada regresi linear berganda dengan SPSS, serta cara interpretasi output uji t dan uji f. Kita mulai dari pengertian uji t Pengertian Uji T Uji t adalah uji yang digunakan untuk mengetahui ada tidaknya pengaruh secara parsial variabel independent (variabel X) terhadap variabel dependent (variabel Y). Maksud pengaruh parsial yaitu pengaruh sendiri-sendiri oleh variabel independent. Pada kasus uji regresi linear berganda dengan dua variabel independent, berarti kita akan melihat pengaruh variabel independent pertama (X1) terhadap variabel dependent (Y) dan melihat pengaruh variabel independent kedua (X2) terhadap variabel dependent (Y). Pada paragraf sebelumnya Saya menyebutkan regresi linear berganda. Apa itu uji regresi linear berganda ? Uji regresi linear berganda merupakan uji yang digunakan untuk mengetahui ada tidaknya pengaruh dari du
Read more »

Analisis Crosstab dengan SPSS [Uji Chi-Square dan Correlation]

Gambar
Cara Analisis Crosstab Menggunakan SPSS  Pada artikel ini, Kita akan belajar analisis crosstabs menggunakan SPSS. Silahkan baca artikel ini sampai selesai ya, agar paham apa itu analisis crosstabs. Pada SPSS, analisis crosstab merupakan bagian dari statistik deskriptif . Lalu apa kegunaan analisis crosstabs? Analisis crosstab merupakan alat analisis untuk mendeskripsikan data dalam bentuk kolom dan baris. Selain itu digunakan untuk memeriksa hubungan antar variabel kategori (nominal atau ordinal). Analisis crosstab ini dibagi menjadi 2 bagian: Analisis Crosstab – Chi Square Analisis Crosstab – Correlations Lalu apa perbedaannya? Ok, kita langsung ke yang pertama, analisis Crosstab – Chi Square A. Analisis Crosstab Chi-Square Analisis Crosstab Chi-Square ini merupakan teknik analisis untuk melihat hubungan antar variabel data nominal. Syarat uji chi-squre ini variabel yang akan kita uji harus data nominal. Langsung aja ke contoh kasus, Suatu perusahaan mengamati apakah pelayanan karya
Read more »