Uji Asumsi Klasik Eviews

Forum Penelitian Posts Facebook

PART 7: UJI ASUMSI KLASIK REGRESI DATA PANEL DENGAN EVIEWS (MULTIKOLINEARITAS)

Home » SKRIPSI » PART 7: UJI ASUMSI KLASIK REGRESI DATA PANEL DENGAN EVIEWS (MULTIKOLINEARITAS)

Uji multikolinearitas ini bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi panel ditemukan adanya korelasi antar variabel independen. Model yang baik adalah model yang tidak terjadi korelasi antar variabel independennya.

Multikolinearitas muncul jika diantara variabel independen memiliki korelasi yang tinggi dan membuat kita sulit untuk memisahkan efek suatu variabel independen terhadap variabel dependen dari efek variabel lainnya. Hal ini disebabkan perubahan suatu variabel akan menyebabkan perubahan variabel pasangannya karena korelasi yang tinggi.

Beberapa indikator dalam menditeksi adanya multikolinearitas, diantaranya (Gujarati, 2006):

1. Nilai R² yang terlampau tinggi, (lebih dari 0,8) tetapi tidak ada atau sedikit t-statistik yang signifikan.

2. Nilai F-statistik yang signifikan, namun t-statistik dari masing-masing variabel bebas tidak signifikan.

Untuk menguji masalah multikolinearitas dapat melihat matriks korelasi dari variabel bebas, jika terjadi koefisien korelasi lebih dari 0,80 maka terdapat multikolinearitas (Gujarati, 2006).

Langkah-langkah untuk mengetahui nilai koefisiensi korelasi antar variabel independen dapat dilakukan oleh software EViews melalui langkah berikut ini:

1. Inputlah dulu variabel yang kita pakai dalam penelitian, dalam hal ini kita akan memakai contoh pada Part 4. Download disini untuk mendapatkan variabel yang sudah diinput “Hasil Regresi EViews”

2. Dilanjutkan uji multikolinearitas dengan klick Quick + Group Statistics + Correlations

3. Akan muncul kotak dialog Series List, isikanlah dengan variabel independen (npl kurs) lalu Ok.

4. Maka muncul hasil uji multikolinearitas seperti gambar di bawah ini:

Uji Multikolinearitas

	NPL	KURS
NPL	1	0.104267
KURS	0.104267	1

Dari tabel diatas dapat dilihat nilai koefisien korelasinya antar variabel independen dibawah 0,80 dengan demikian data dalam penelitian ini tidak terjadi masalah multikolinearitas. Untuk melihat part 1-8 klik disini!