Menghitung Koefisien Korelasi Antarvariabel Independent (Multikolinearitas) di Eviews 9

 

Gambar : Cover Artikel

Pengujian Asumsi Multikolinearitas

Ditulis oleh : Dimas Purbo Wicaksono Fenda Putra, S.E.

A.Penjelasan Pengujian Multikolinearitas

Dalam analisis regresi kita diminta untuk dapat memenuhi segala uji asumsi yang dipersyaratkan. Adapun uji asumsi yang dimaksud adalah : Multikolinearitas, Heteroskedastisitas, Otokorelasi, dan Normalitas.

Nah di video pembuka ini, saya akan membahas mengenai multikolinearitas. Tentunya setiap video yang saya buat memiliki dasar, tidak saya buat-buat sendiri.

Karena banyak diantara teman-teman yang menanyakan sumber dari video saya, maka untuk video ini dan seterusnya akan saya cantumkan di deskripsi video. Semoga bermanfaat.

Multikolinearitas merupakan sebuah kondisi adanya hubungan linear antar variabel independent. Karena melibatkan beberapa variabel independent maka multikolinearitas tidak akan terjadi pada persamaan regresi sederhana (yang terdiri atas satu variabel dependent dan satu variabel independent).

Kalau teman-teman mengikuti channel saya, teman-teman pasti pernah melihat video terkait pengujian multikolinearitas yang mana saya menggunakan analisis regresi linear sederhana menggunakan data panel. Saya tetap mengujinya karena untuk memberitahu bagaimana proses pengujian multikolinearitas data panel. Tapi secara teori untuk regresi linear sederhana tidak perlu dilakukan pengujian multikolinearitas karena tidak akan pernah terjadi.

Okey kita lanjut lagi ke pembahasannya.

Bagaimana kita mengetahui ada atau tidaknya indikasi multikolinearitas pada hasil kita ?

Cara untuk mengetahuinya ada 3 :

Pertama, jika nilai R² tinggi, tetapi variabel independent banyak yang tidak signifikan.

Kedua, dengan menghitung koefisien korelasi antarvariabel independent. Apabila koefisiennya rendah maka tidak terdapat multikolinearitas.

Ketiga, dengan melakukan regresi auxilary.

Di artikel ini akan saya ajarkan langkah-langkah menghitung koefisien korelasi antarvariabel independent.

B.Tahapan Pengolahan Data

Variabel yang dipergunakan :

X1       = Pengangguran Terbuka

X2       = Upah Minimum Regional (UMR)

X3       = Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Konstan

Sampel : 33 Provinsi (Gambar data terpotong karena terlalu banyak data).

Berikut adalah contoh data yang digunakan :

Gambar : Data Latihan

Cara menghitung koefisien korelasi antarvariabel independent adalah sebagai berikut.

Langkah 1 : Buka lembar kerja eviews 9 dan pilih Create a new Eviews workfile.

Gambar : Pengolah Data Eviews 9

Langkah 2 : Pada Workfile Create dibagian Workfile structure type pilih (Balanced Panel). Panel specification dibagian Frequency pilih Annual. Start date isikan 2008 (sebagai tahun awal data) dan End date isikan dengan 2016 (sebagai tahun akhir data). Klik ok.

Gambar : Pengolah Data Eviews 9

Langkah 3 : Menuju ke menu Quick dan pilih Empty Group (Edit Series).

Gambar : Pengolah Data Eviews 9

Langkah 4 : Copy paste data beserta variabelnya.

Gambar : Pengolah Data Eviews 9

Langkah 5 : Klik Yes.

Gambar : Pengolah Data Eviews 9

Langkah 6 : Menuju ke Quick => Group Statistics => Correlations. 

Gambar : Pengolah Data Eviews 9

Langkah 7 : Pada kotak Series List isikan dengan nama variabel independent. Ex. x1 x2.

Gambar : Pengolah Data Eviews 9

Langkah 8 : Berikut adalah hasilnya :

Gambar : Pengolah Data Eviews 9

Interpretasi Output :

Dari hasil ini dapat dilihat nilai untuk X1 dan X2 sebesar 0.165893. Tidak ada variabel yang memiliki koefisien lebih besar dari 0.8, sehingga tidak ada masalah multikolinearitas.

Informasi ekonometrika secara lengkap, silakan kunjungi channel youtube saya di : Dimas Channel

Note : Silakan bagi teman-teman yang ingin meng-copy artikel ini. Mohon sertakan sumber aslinya. Terima Kasih :-)