Cara Melakukan Uji Asumsi Klasik Multikolinieritas Dengan SPSS

16 November 2020 - Eko Wahyu Adhi

Hello Audiens. Uji Asumsi Klasik Multikolinieritas merupakan sebuah uji yang di lakukan untuk membuat analisa apakah terdapat hubungan yang kuat diantara variabel-variabel independent dalam sebuah model regressi.

Selain itu Uji Asumsi Klasik Multikolinieritas merupakan salah satu syarat yang perlu dilakukan sebelum melakukan Uji Regressi Linier, Jika data dinyatakan terdapat Multikolinieritas maka data tersebut tidak dapat di lanjutkan ke pengujian selanjutnya.

Dengan melihat kasus diatas menjelaskan bahwa Uji Asumsi Klasik Multikolinieritas bukanlah sebuah hal yang dapat diabaikan, Jika data diketahui terdapat Multikolinieritas maka data tersebut dapat segera di atasi dengan metode lain.

1. Berikut adalah data yang sudah saya miliki dan saya ingin mengetahui apakah terdapat Multikolinieritas atau tidak.


2. Buka software spps, Lalu pilih Variable View.


3. Berikutnya lakukan hal yang sama seperti gambar yang tertera dibawah, Pastikan pada kolom Label tidak tertukar antara variable X dengan variable Y. Lalu pergi ke Data View.


4. Salin seluruh data yang sudah dimiliki, Lalu pergi ke tab Analyze.


5. Pilih Regression - Linear.


6. Kemudian pindahkan variabel X ke kolom Independent dan variabel Y ke kolom Dependent.


7. Usai seluruh variabel berhasil di pindahkan ke masing-masing kolom, Pilih Statistics.


8. Beri ceklis pada Estimates, Model Fit dan Collinearity Diagnostics lalu klik Continue.


9. Klik OK.


10. Kemudian perhatikan pada output Coefficients.


DASAR PENGAMBILAN KEPUTUSAN

Jika nilai yang dihasilkan dari VIF berada diantara 1-10 maka dapat dikatakan jika data tersebut tidak terjadi Multikolinieritas.

Berdasarkan hasil output dari VIF sebesar 1.331 masih berada dalam urutan 1-10 maka dapat dinyatakan bahwa hasil dari uji klasik data diatas tidak terdapat Multikolinieritas.

Jika kamu mengalami kendala saat mengikuti langkah-langkah diatas. Baiknya kamu memberikan pertanyaan pada kolom komentar kami akan senantiasa membantu untuk mengatasi kendala yang kamu hadapi saat ini.


KOMENTAR

Jika komentar berisi kata - kata negatif maka tidak akan di tampilkan.