IDN
ENG 
Dalam proses riset atau penelitian, ada yang dikenal dengan multikolinearitas. Melansir laman Research Connections, multikolinearitas adalah suatu situasi di mana dua atau lebih variabel prediktor (independen) dalam suatu sampel memiliki hubungan sangat erat satu sama lain.
Saat menggunakan analisis regresi, hal ini dapat menyebabkan perkiraan yang salah mengenai pengaruh masing-masing variabel tersebut terhadap variabel hasil (dependen).
Multikolinearitas melanggar asumsi dasar regresi bahwa setiap variabel prediktor (independen) mempunyai dampak independen terhadap variabel hasil (dependen).
Apa Itu Uji Multikolinearitas?
Multikolinearitas terjadi ketika variabel independen dalam model regresi berkorelasi. Korelasi ini menjadi masalah karena variabel independen seharusnya ‘independen’.
Jika derajat korelasi antar variabel cukup tinggi, hal ini dapat menimbulkan masalah saat Anda menyesuaikan model dan menginterpretasikan hasilnya.
Mengutip situs Statistics by Jim, tujuan utama analisis regresi adalah untuk mengisolasi hubungan antara setiap variabel independen dan variabel dependen.
Interpretasi dari koefisien regresi adalah menyatakan perubahan rata-rata dalam variabel terikat untuk setiap 1 unit perubahan dalam variabel bebas jika semua variabel bebas lainnya tetap konstan.
Idenya adalah Anda dapat mengubah nilai satu variabel independen, dan bukan variabel lainnya. Namun, jika variabel independen dikorelasikan, hal ini menunjukkan bahwa perubahan pada satu variabel berhubungan dengan pergeseran variabel lain.
Semakin kuat korelasinya, semakin sulit mengubah satu variabel tanpa mengubah variabel lainnya. Model menjadi sulit memperkirakan hubungan antara masing-masing variabel independen dan variabel dependen secara independen karena variabel independen cenderung berubah secara serempak.
Baca juga: Ukuran Penyebaran: Definisi, Jenis, Contoh dalam Penelitian
Jenis Multikolinearitas
Melansir laman Investopedia, ada 4 jenis multikolinearitas, yakni:
1. Multikolinearitas Sempurna
Multikolinearitas sempurna menunjukkan adanya hubungan linier yang eksak antara beberapa variabel independen. Hal ini biasanya terlihat pada grafik yang titik datanya berada di sepanjang garis regresi.
Dalam analisis teknikal, hal ini terlihat ketika Anda menggunakan dua indikator yang mengukur hal yang sama, misalnya volume. Jika Anda melapisi satu sama lain, tidak akan ada perbedaan di antara keduanya.
2. Multikolinearitas Tinggi
Multikolinearitas yang tinggi menunjukkan adanya korelasi antara beberapa variabel independen, tetapi tidak seketat multikolinearitas sempurna.
Tidak semua titik data berada pada garis regresi, tetapi hal ini tetap menunjukkan bahwa data berkorelasi terlalu erat untuk digunakan.
Dalam analisis teknis, indikator dengan multikolinearitas tinggi mempunyai hasil yang sangat mirip.
3. Multikolinearitas Struktural
Multikolinearitas struktural terjadi ketika Anda menggunakan data untuk membuat fitur baru. Misalnya, jika Anda mengumpulkan data lalu menggunakannya untuk melakukan perhitungan lain dan menjalankan regresi pada hasilnya, maka hasilnya akan berkorelasi karena berasal dari satu sama lain.
4. Multikolinearitas Berbasis Data
Eksperimen atau proses pengumpulan data yang dirancang dengan buruk, seperti menggunakan data observasi, umumnya menghasilkan multikolinearitas berbasis data, yaitu data berkorelasi karena sifat cara pengumpulannya. Beberapa atau seluruh variabel berkorelasi.
Baca juga: Reduksi Data: Pengertian, Teknik, Manfaat, Contoh
Tujuan Uji Multikolinearitas
Tujuan uji multikolinearitas dalam sebuah penelitian adalah untuk mengidentifikasi adanya masalah multikolinearitas dalam model regresi.
Multikolinearitas terjadi ketika dua atau lebih variabel independen dalam model regresi sangat erat hubungannya, sehingga sulit untuk membedakan efek individu dari masing-masing variabel terhadap variabel dependen.
Beberapa tujuan uji multikolinearitas di antaranya:
1. Identidikasi Masalah
Uji multikolinearitas membantu mengidentifikasi apakah terdapat masalah multikolinearitas dalam model regresi. Ini penting karena multikolinearitas dapat menyulitkan interpretasi hasil analisis regresi dan mengakibatkan ketidakpastian dalam estimasi parameter.
2. Meningkatkan Stabilitas Model
Mengatasi masalah multikolinearitas dapat meningkatkan stabilitas model dan membuat hasil regresi lebih dapat diandalkan. Dengan mengurangi tingkat multikolinearitas, penelitian dapat meningkatkan efisiensi estimasi parameter dan menghasilkan prediksi yang lebih akurat.
3. Menilai Variabel
Dengan mengidentifikasi variabel yang menyebabkan masalah multikolinearitas, penelitian dapat mempertimbangkan apakah variabel tersebut benar-benar diperlukan dalam model.
Jika variabel tersebut tidak memberikan kontribusi yang signifikan atau memiliki korelasi tinggi dengan variabel lain, mungkin pertimbangan untuk menghapus atau menggantinya perlu dipertimbangkan.
4. Mengoptimalkan Interpretasi
Mengatasi multikolinearitas membantu dalam mengoptimalkan interpretasi efek variabel independen terhadap variabel dependen.
Dengan kata lain, tujuan ini adalah agar kita dapat membuat pernyataan yang lebih pasti tentang bagaimana perubahan dalam suatu variabel dapat memengaruhi variabel dependen.
Uji multikolinearitas dapat dilakukan dengan berbagai metode, seperti melalui nilai Variance Inflation Factor (VIF) atau uji toleransi.
Jika nilai VIF tinggi atau toleransi rendah, ini dapat menjadi indikator adanya multikolinearitas. Jika multikolinearitas terdeteksi, langkah-langkah seperti menghapus variabel yang berkorelasi tinggi atau menggabungkan variabel dapat diambil untuk mengatasi masalah tersebut.
***
Uji multikolinearitas memainkan peran krusial dalam meningkatkan kualitas riset.
Dengan mengidentifikasi dan mengatasi masalah multikolinearitas, riset yang dilakukan dapat menjadi lebih akurat dan dapat diandalkan, membuka pintu lebar bagi pemahaman yang mendalam terhadap dinamika populasi.
