spesifikasi terjadi karena salah dalam menentukan variabel yang tepatbenar dalam suatu model regresi.
3. Analisis regresi komponen utama, pada analisis regresi komponen utama
semua peubah bebas masuk ke dalam model, tetapi sudah tidak terjadi multikolinieritas karena sudah dihilangkan pada tahap analisis komponen
utama.
Dari beberapa cara mengatasi masalah multikolinieritas, analisis regresi komponen utama merupakan cara yang sangat ampuh Drapper and Smith, 1981. Berdasarkan
hal tersebut maka peneliti tertarik untuk melakukan penelitian terhadap suatu kasus yang mengalami masalah multikolinieritas dan metode untuk mengatasi masalah
multikolinieritas ini, yaitu dengan menggunakan analisis regresi komponen utama. Penelitian ini dibuat berupa tulisan yang diberi judul
“Analisis Regresi Komponen Utama Untuk Mengatasi Masalah Multikolinierita
s”.
1.2 Perumusan Masalah
Multikolinieritas merupakan masalah yang serius dalam menduga parameter pada analisis regresi linier berganda. Multikolinieritas menyebabkan ketidakstabilan pada
parameter dugaan, pengujian hipotesis menjadi kurang kuat
less powerfull
, artinya yang seharusnya
ditolak menjadi diterima atau sebaliknya. Oleh karena itu pada penelitian ini akan dibahas bagaimana cara mengatasi masalah multikolinieritas
menggunakan analisis regresi komponen utama.
1.3 Pembatasan Masalah
Peneliti membatasi permasalahan yang akan membahas mengenai masalah multikolinieritas yang terjadi pada analisis regresi linier berganda dan menganggap
bahwa asumsi klasik yang lain tetap terpenuhi.
Universitas Sumatera Utara
1.4 Tinjauan Pustaka
Montgomery 1976 mengatakan pendugaan parameter regresi
dengan menggunakan metode kuadrat terkecil adalah dengan meminimumkan jumlah kuadrat
galat JKG dimana JKG dirumuskan sebagai berikut : ∑
∑
Supranto, J 1992 dalam bukunya mengatakan istilah multikolinieritas merupakan
hubungan linier yang sempurna atau pasti diantara variabel –variabel bebas dalam
model regresi linier berganda. Istilah kolinieritas sendiri berarti hubungan linier tunggal, sedangkan multikolinieritas menunjukkan adanya lebih dari satu hubungan
linier yang sempurna.
Gasperz 1991
dalam bukunya
mengatakan permasalahan
terjadinya multikolinieritas diantara penjelas yang banyak maka teknik pendugaan berdasarkan
metode kuadrat terkecil MKT menjadi tidak tepat karena akan menimbulkan konsekuensi yang serius. Maka analisis yang tepat adalah model regresi komponen
utama.
Drapper and Smith 1981 dalam bukunya mengatakan cara lain yang digunakan
untuk mengatasi masalah multikolinieritas dan merupakan cara yang sangat ampuh adalah dengan regresi komponen utama.
Haris 2008 dalam penelitiannya mengenai multikolinieritas pada data produk
domestik regional bruto PDRB seluruh wilayah propinsi di Indonesia, mengatakan analisis dengan regresi komponen utama cukup efektif dalam mengatasi
multikolinieritas.
Universitas Sumatera Utara
1.5 Tujuan penelitian
