Tips Mudah Penanganan Multikoliniaritas Pada Kasus Regresi Linier Berganda

Mahasiswa semester akhir yang sedang menyelesaikan skripsi tentu tidak asing dengan uji asumsi klasik, salah satunya penanganan multikoliniaritas pada kasus regresi linier berganda. Multikoliniaritas adalah uji kelayakan yang dilakukan pada tahap awal penelitian kuantitatif. 

Uji asumsi klasik wajib dilakukan pada penelitian kuantitatif. Bila penelitian tidak dapat melampaui pengujian ini, artinya model regresi yang diujikan tidak memenuhi syarat, dan dianggap tidak sesuai dengan peruntukannya.

Kasus seperti ini kerap terjadi, bahkan menjadi kekhawatiran mahasiswa dalam memilih metode statistik karena takut tidak mampu memenuhi syarat dalam pengujiannya. 

Ketika model regresi tidak lolos pengujian multikoliniaritas, ada beberapa langkah penanganan yang bisa Anda lakukan. Apa saja langkah tersebut? Mari simak penjelasannya berikut ini.

Langkah Penanganan Multikoliniaritas Kasus Regresi Linier Berganda

Uji multikloniaritas adalah bagian dari metode pengujian asumsi klasik yang tujuannya adalah menghitung apakah terdapat hubungan atau korelasi antara variabel independen dengan model regresi linier berganda. 

Apabila terdapat korelasi signifikan antara dua atau lebih variabel independen, artinya model regresi linier berganda belum bekerja dengan optimal. Model cenderung tidak stabil karena korelasi tersebut akan menyebabkan masalah dalam interpretasi hasil regresi, dan mengurangi keandalan estimasi parameter. 

Lantas bagaimana cara penanganan multikloniaritas supaya model menunjukkan hasil yang optimal? Ada beberapa pendekatan yang membantu penanganan multikloniaritas, antara lain sebagai berikut.

1.     Menghapus Variabel yang Berkorelasi

Penanganan multikloniaritas yang pertama adalah menghapus variabel yang saling berkolerasi. Misalkan terdapat dua variabel, maka menghilangkan salah satunya dapat menjadi solusi.

Namun, memilih variabel mana yang dihilangkan tidak boleh asal. Harus berdasarkan pemahaman dan pengujian statistik yang mendalam. 

2.     Menggabungkan Variabel Independen

Jika terlalu sulit memutuskan untuk menghapus salah satu variabel, maka penanganan yang kedua adalah menggabungkannya menjadi variabel baru yang lebih bermakna. 

3.     Menerapkan Regularisasi

Cara lain yang dapat Anda lakukan adalah menerapkan regularisasi seperti ridge atau lasso. Regularisasi bertujuan untuk mengurangi koefisien (bobot) variabel sehingga efektif dalam penanganan multikloniaritas, dan mengurangi dampak variabel yang kurang penting.

4.     Mengumpulkan Data yang Lebih Banyak

Ketika cara sebelumnya tidak bekerja dalam masalah yang Anda hadapi, mengumpulkan lebih banyak data dapat membantu. Jumlah data yang lebih banyak akan menciptakan variasi yang tinggi, sehingga korelasi antara variabel independen dapat berkurang.

5.     Menggunakan Metode Regresi Lainnya

Pada beberapa kasus, regresi linier berganda tidak cukup baik sebagai model sehingga menimbulkan masalah multikloniaritas. Apabila hal ini terjadi, solusi sebelumnya mungkin saja tidak bekerja.

Sehingga pilihan yang dapat Anda lakukan adalah mengganti metode regresi yang lebih tepat. Contohnya menggunakan regresi logistik, ataupun nonparametrik. 

Pilihan penanganan multikloniaritas tergantung dari masalah, data dan konteks spesifik yang Anda temukan. Penting untuk melakukan pengujian setiap metode penanganan tadi untuk menemukan cara penyelesaian yang efektif.