Uji Multikolinearitas (skripsi dan tesis)

 Menurut Danang Sunyoto (2016:87) menjelaskan uji multikolinearitas sebagai berikut:

 “Uji asumsi klasik jenis ini diterapkan untuk analisis regresi berganda yang terdiri atas dua atau lebih variabel bebas atau independen variabel (X1,2,3,...,n) di mana akan di ukur keeratan hubungan antarvariabel bebas tersebut melalui besaran koefisien korelasi (r)". 

 Uji Multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah pada sebuah model regresi ditentukan adanya korelasi antar variabel independen. Jika terjadi korelasi, maka dinamakan terdapat problem multikolinearitas. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen. Jika terbukti ada multikolinearitas, sebaiknya salah satu dari variabel independen yang ada dikeluarkan dari model, lalu pembuatan model regresi diulang kembali (Santoso. 2012). Untuk mendeteksi ada tidaknya multikolinearitas dapat dilihat dari besaran variance inflation factor (VIF) dan Tolerance. Pedoman suatu model regresi yang bebas multikolinearitas adalah mempunyai angka tolerance mendekati 1. Batas VIF adalah 10, jika nilai VIF dibawah 10, maka tidak terjadi Multikolinearitas., 

Menurut Imam Ghozali (2013:105) menyatakan untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolinearitas di dalam model regresi adalah sebagai berikut: 

1. "Jika R 2 yang dihasilkan oleh suatu estimasi model regresi empiris sangat tinggi, tetapi secara individual variabel-variabel independen banyak yang tidak signifikan mempengaruhi variabel dependen. 

2. Menganalisis matrik korelasi variabel-variabel independen. Jika antar variabel independen ada korelasi yang cukup tinggi (umumnya diatas 0,90), maka hal ini mengindikasikan adanya multikolinearitas. Tidak adanya korelasi yang tinggi antar variabel independen tidak berarti bebas dari multikolinearitas. Multikolinearitas dapat disebabkan karena adanya efek kombinasi dua atau lebih variabel independen.

 3. Multikolinearitas juga dapat dilihat dari: 

   a) tolerance value dan lawanya 

  b) Variance Inflation Faktor (VIF). Tolerance mengukur variabilitas variabel independen yang terpilih yang tidak dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Jadi nilai tolerance yang rendah sama dengan nilai VIF tinggi (karena 52 VIF=1/tolerance). 

Pengujian multikolinearitas dapat dilakukan sebagai berikut: 

•  Tolerance value < 0,10 atau VIF > 10 : terjadi multikolinearitas.
•  Tolerance value > 0,10 atau VIF < 10 : tidak terjadi multikolinearitas".