87
diantaranya adalah : 1 Jika jumlah sampel besar, kita perlu menghilangkan nilai outliner
dari data. Kita bisa membuang nilai-nilai yang ekstrem, baik atas atau bawah. Nilai ekstrem ini disebut outliers. Pertama kita perlu
membuat grafik, dengan sumbu x sebagai frekuensi dan y sebagai semua nilai yang ada dalam data kita. Dari sini kita akan bisa
melihat nilai mana yang sangat jauh dari kelompoknya. Nilai inilah yang kemudian perlu dibuang dari data kita, dengan asumsi nilai ini
muncul akibat situasi yang tidak biasanya. 2Melakukan
transformasi data,
ada banyak
cara untuk
mentransformasi data kita, misalnya dengan mencari akar kuadrar dari data kita, dll.
3 Menggunakan alat analisis nonparametric, analisis ini disebut juga analisis yang distribusi free. Sayangnya analisis ini seringkali
mengubah data menjadi lebih rendah dari tingkatnya. Misal kalau sebelum data kita termasuk data interval dengan analisis ini akan
diubah menjadi data ordinal.
b. Uji Multikolinieritas
Uji Multikolonieritas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi yang terbentuk ada korelasi yang tinggi atau sempurna
diantara variabel bebas atau tidak. Jika dalam model regresi yang terbentuk terdapat korelasi yang tinggi atau sempurna diantara
variabel bebas maka model regresi tersebut dinyatakan mengandung
88
gejala multikolonier Suliyanto, 2011:81. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di
antara variabel bebas. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolonieritas di dalam model regresi dapat dilihat dari nilai
Tolerance dan Variance Inflation Factor VIF. Kedua ukuran ini menunjukkan setiap variabel bebas manakah yang dijelaskan oleh
variabel bebas lainnya. Dalam pengertian sederhana setiap variabel bebas menjadi variabel terikat dan diregres terhadap variabel bebas
lainnya. Tolerance mengukur variabilitas variabel bebas yang terpilih yang tidak dijelaskan oleh variabel bebas lainnya. Jadi, nilai tolerance
yang rendah sama dengan nilai VIF tinggi karena VIF = 1Tolerance. Nilai cut off yang umum dipakai untuk menunjukkan
adanya multikolonieritas adalah nilai Tolerance 0,10 atau sama dengan VIF 10, maka model dinyatakan tidak terdapat gejala
multikolonieritas Ghozali, 2012 : 105. Jika model mengandung multikolonieritas yang serius yakni
korelasi yang tinggi antar variabel independen, maka ada beberapa cara yang dapat dilakukan untuk menyembuhkannya:
1 Menghilangkan Variabel Independen Salah satu metode sederhana yang bisa dilakukan adalah
dengan menghilangkan salah satu variabel independen yang mempunyai hubungan linier kuat. Namun menghilangkan variabel
independen di dalam suatu model akan menimbulkan bias spesifikasi model regresi.
