Melakukan Uji Multikolinearitas dengan SPSS dan Cara Membacanya

Saat melakukan analisis data statistik, uji multikolinearitas adalah salah satu syarat yang harus dipenuhi. Sebab pengujian ini dilakukan untuk memastikan apakah dalam model regresi terdapat interkorelasi antarvariabel bebas atau tidak. Oleh sebab itu, uji multikolinearitas dengan SPSS wajib dikuasai oleh seseorang yang sedang melakukan penelitian dan mengolah data statistik.

Untuk melakukan uji multikolinearitas dengan SPSS, pastikan seluruh data sudah dimasukkan ke dalam variable view dan data view. Ingat, variabel independent minimal dua, sedangkan variabel dependent harus satu. Kalau sudah, klik “Analyze”, pilih “Regression”, lalu “Linear” untuk memunculkan jendela “Linear Regression”.

Tempatkan masing-masing data sesuai dengan jenis variabelnya. Klik “Statistic”, jangan lupa untuk mencentang “Estimates”, “Model Fit”, dan “Collinearity Diagnostics”. Terakhir, klik “Continue” dan “OK”. Saat itu muncullah output data yang dapat dibaca dengan dua cara berikut:

1. Melihat Nilai VIF dan Tolerance

Ada dua jenis hasil yang bisa didapat dengan melihat nilai VIF (Variance Inflation Factor), yaitu terjadi multikolinearitas dan tidak ada multikolinearitas. Data dianggap tidak memiliki multikolinearitas apabila nilai VIF-nya lebih kecil dari 10,00. Sebaliknya, data terjadi multikolinearitas jika nilai VIF sama dengan atau lebih besar dari 10,00.

Sama seperti membaca nilai VIF, saat membaca nilai Tolerance pun ada dua macam. Jika nilai Tolerance lebih dari 0,10, maka data tersebut tidak terjadi multikolinearitas. Jika nilainya sama dengan 0,10 atau lebih besar, maka dalam data tersebut terjadi multikolinearitas.

2. Deteksi dengan Eigenvalue dan Condition Index

Saat sudah mendapatkan output, perhatikan kolom bagian Eigenvalue dan Condition Index. Nilai Eigen (Eigen Value) digunakan jika ada faktor baru yang akan dianalisis. Apabila nilainya sama dengan satu atau lebih besar, maka faktor tersebut layak digunakan. Namun jika nilainya kurang dari satu, maka faktor tersebut harus dikeluarkan atau tidak digunakan.

Untuk nilai index (condition index), pastikan nilainya kurang dari 30 agar faktor baru tersebut bisa dianalisis. Kalau nilainya lebih dari 30, maka jangan digunakan. Jadi dapat dikatakan kalau Eigenvalue sama dengan satu atau lebih dari satu dan nilai index kurang dari 30, artinya faktor baru tersebut bisa digunakan.

Jika ingin mendapatkan hasil yang terpercaya atau reliable, bisa menggunakan jasa konsultasi dari Patra Statistika. Kami tidak hanya melayani uji multikolinearitas dengan SPSS saja, tetapi juga mulai dari desain penelitian awal, pemilihan instrumen penelitian, hingga analisis datanya. Aplikasi-aplikasi yang digunakan untuk mengolah data pun beragam, seperti SAS, Phyton, SPSS, Lisrel, EViews, dan masih banyak lagi.

Jika membutuhkan bantuan untuk tugas akhir, kami pun melayani jasa pembuatan peta digital serta terjemahan abstrak untuk kebutuhan jurnal. Hubungi admin melalui kontak yang tersedia dan dapatkan hasil penelitian berkualitas yang bermanfaat untuk banyak orang.