Penanggulangan Multikolinearitas dengan First Difference Delta

Penanggulanan gangguan multikolinearitas secara lengkap (tetapi singkat) telah dibahas pada naskah sebelumnya. Dari enam langkah tersebut (sebenarnya ada lebih dari 6 langkah) mungkin hanya ada satu langkah yang akan paling enak digunakan. Mengapa? Karena langkah yang lain berkaitan dengan penambahan sampel, atau pengubahan model penelitian. Hal tersebut akan terbatas sekali dilakukan karena berarti juga akan mengubah tinjauan teoretis yang telah dilakukan sebelumnya. Langkah yang mungkin tidak perlu mengganti model penelitian atau teori adalah langkah transformasi. Langkah menghilangkan salah satu variabel yang terkena gangguan multikolinearitas juga sering dilakukan, tetapi tidak akan dibahas di sini karena langkahnya cukup jelas. Yaitu cari VIF tertinggi, lalu keluarkan dari model penelitian.

Pelaksanaan transformasi variabel dilakukan dengan, misalnya ada model persamaan regresi seperti ini:

Y = Bi + B2 X1 + B3 X2 + e

Setelah dianalisis ternyata ada gangguan multikolinearitas serius antara X1 dan X2 maka dianalisis ulang dengan data transformasi sebagai berikut:

Y* = Yi – Yi – 1
X1* = X1 – X1(i-1)
X2* = X2 – X2(i-1)

Apakah anda bisa mengerti persamaan tersebut? He he pasti bisa lah. Gampang kok. Begini. Dalam satu variabel, kan ada urutan data dari 1 sampai katakanlah 100. Lalu begini, data kedua dikurangi data pertama. Bisa kan? Kurangi saja, mau pake kalkulator, atau Excel, atau pake manual juga boleh. Hasil pengurangan tersebut merupakan data pertama pada variabel transformasi. Kemudian data ketiga dikurangi data kedua, dan menjadi data kedua pada variabel transformasi. Demikian seterusnya sampai selesai. Berarti jika terdapat 100 data pada variabel awal, maka variabel transformasi akan menjadi 99 (berkurang 1). Yup???

Lakukan pada semua variabel sehingga model regresi seperti ini:

Y* = Bi + B2 X1* + B3 X2* + e

Lalu lakukan uji multikolinearitas lagi. Transformasi data tadi sering disebut dengan istilah gaul dengan First difference delta. Kalau dengan transformasi tadi masih terdapat gangguan multikolinearitas, maka kurangkanlah sekali lagi, sehingga data menjadi 98 yang sering disebut second difference delta. Dan jika masih terdapat gangguan multikolinearitas lagi, ya keluarkan saja variabel yang mempunyai nilai VIF tertinggi.

O ya, sebenarnya gangguan multikolinearitas harus dideteksi dari awal ketika menyusun model regresi. Misalnya pada penelitian Bursa Efek Indonesia (BEI) variabel yang akan terkena gangguan multikolinearitas misalnya ROA dan ROE karena sama-sama menggunakan earning after tax sebagai penyebut rasio. Tapi itu juga tidak mesti lho….hanya kecenderungan saja.

Kadang-kadang juga ada transformasi variabel menjadi variabel dummy. Dummy itu variabel yang datanya hanya berisi 0 dan 1. Caranya gampang, cari nilai tengahnya, lalu yang lebih kecil dari nilai tengah diganti dengan 0, yang lebih besar dari pada nilai tengah diganti dengan 1. Lalu coba cek nilai VIF lagi dengan regresi. Atau misanya jika variabel tersebut berisi data positif dan negatif, misalnya laba, bisa juga dilakukan 0 untuk perusahaan yang rugi dan 1 untuk perusahaan yang untung. Coba ya… ntar kalau ada masalah silahkan kontek lagi. Soalnya juga masih ada cara penanggulangan multikolinearitas lain tanpa menghilangkan salah satu variabel yaitu dengan Generalized Least Square (GLS). Ouw.. makanan apaan tuh?????

Baca Juga Artikel Menarik Lainnya :