UJI MULTIKOLINEARITAS TOLERANCE & VIF

KONSEP DASAR UJI MULTIKOLINEARITAS TOLERANCE & VIF

Uji multikolinearitas merupakan salah satu bagian dari uji asumsi klasik dalam analisis regresi linear berganda. Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen, model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi yang tinggi antar variabel independen. Salah satu cara yang paling akurat digunakan oleh peneliti untuk mendeteksi gejala dalam uji multikolinearitas yaitu menggunakan metode Tolerance dan VIF (Variance Inflation Factor). Asumsi uji multikolinearitas dinyatakan terpenuhi jika nilai Tolerance >0,10 dan VIF <10,00.

BERIKUT CARA UJI MULTIKOLINEARITAS TOLERANCE DAN VIF DI SPSS

Siapkan tabulasi data di Excel, lalu input data atau masukan data ke SPSS pada Page Data View

Jangan lupa isikan juga pada Page Variable View.

Selanjutnya lakukan analisis data, dengan cara pilih menu Analyze – Regression –Linear

Muncul kotak dialog, seperti ini

Masukan Variabel X (Independen) ke kolom Independent dan variabel Y (Dependen) masukan ke kolom Dependent – lalu pilih Statistics.

Muncul kotak dialog lagi, Hilangkan Ceklis pada Estimates dan Model Fit dan Ceklis pada Collinearity Diagnostics – Continue dan Ok

Keluar Output SPSS untuk Uji Multkolinearitas Tolerance dan VIF

Interpretasi Output Uji Multkolinearitas Tolerance dan VIF

Diketahui nilai Tolerance variabel independen yang masuk dalam model lebih dari 0,10 (>0,10) dan VIF kurang dari 10,00 (<10,00) maka berkesimpulan asumsi uji multikolinearitas telah terpenuhi atau lolos uji multikolinearitas.

LINK VIDEO TUTORIAL AS28 GROUP