Pengertian Multikolinearitas

Multikolinearitas atau beberapa referensi menyebutnya dengan Kolinearitas Ganda (Multicollinearity) adalah adanya hubungan linear antara peubah bebas X di dalam Model Regresi Ganda. Ada juga istilah Kolinearitas Ganda Sempurna (Perfect Multicollinearity) apabila adanya korelasi sempurna antara peubah-peubah tersebut.

Pengaruh Multikolinearitas

Apabila model prediksi kita memiliki Multikolinearitas, akan memunculkan beberapa akibat yaitu sebagai berikut :

• Estimator masih bisa bersifat BLUE, tetapi memiliki varian dan kovarian yang besar. Sehingga ini akan sulit dipakai sebagai acuan untuk alat estimasi.
• Interval estimasi cenderung lebar dan nilai statistik uji t akan kecil. Hal ini menyebabkan variabel independen tidak signifikan secara statistik dalam mempengaruhi variabel independen.

Menghilangkan Multikolinearitas

Ada beberapa alternatif cara untuk menghilangkan atau menghadapi masalah multikolinearitas. Beberapa cara tersebut antara lain :

• Biarkan saja model kita memiliki multikolinearitas, karena estimatornya masih dapt bersifat BLUE. Sifat BLUE ini tidak terpengaruh oleh ada tidaknya korelasi antar variabel independen. Namun yang menjadi catatan adalah multikolinearitas akan menyebabkan standard error yang besar.
• Tambahkanlah jumlah datanya jika memungkinkan, seringkali multikolinearitas ini timbul karena jumlah observasi yang terlalu sedikit.
• Hilangkan salah satu variabel yang independen, terutama variabel yan gmemiliki hubungan linear yang kuat dengan variable lain.
• Transformasikan salah satu variabel. Jika satu variabel belum bisa, bisa beberapa variabel yang akan kita transformasi. Kita juga bisa mentransformasikan dengan melakukan diferensi.