PENANGANAN MULTIKOLINEARITAS DENGAN MENGGUNAKAN ANALISIS REGRESI KOMPONEN UTAMA PADA KASUS IMPOR BERAS DI PROVINSI SULUT

Abstract

PENANGANAN MULTIKOLINEARITAS DENGAN

MENGGUNAKAN ANALISIS REGRESI KOMPONEN UTAMA

PADA KASUS IMPOR BERAS DI PROVINSI SULUT

                  

ABSTRAK

Multikolinearitas adalah suatu kondisi dimana terjadi korelasi antara variabel bebas atau antar variabel bebas tidak bersifat saling bebas. Besaran yang dapat digunakan untuk mendeteksi adanya multikolinearitas adalah faktor inflasi ragam (Variance Inflation Factor / VIF). Tujuan dari penelitian ini yakni untuk mengetahui cara mengatasi multikolinearitas, menentukan model persamaan regresi komponen utama, dan mengetahui variabel-variabel yang mempengaruhi impor beras di SULUT. Penelitian menggunakan data impor beras di Sulawesi Utara pada tahun 2006-2015. Data akan di analisis menggunakan analisis regresi komponen utama. Analisis regresi komponen utama dapat mengatasi masalah multikolinearitas pada data impor beras di Sulawesi Utara dimana terlihat nilai VIF pada regresi komponen utama bernilai satu untuk semua variabel komponen utama. Berdasarkan hasil analisis regresi komponen utama diperoleh model  = 48258,1804 + 0,006739247 X₁ - 0,92939626 X₂ - 0,06475365 X₃ - 0,38551398 X₄ + 0,0001233267 X₅ + 5,365936 X₆ + 0,0006384361 X₇ + 0.0005029473 X₈ - 3,25379897 X₉ + 0,01069348 X₁₀ dan koefisien determinasi (R²) = 90,36% dan nilai (R_adj) = 85,53%. Semua variabel yaitu Produksi beras Sulawesi Utara , stok beras di Sulawesi Utara , luas panen padi Sulawesi utara , penerimaan beras dari dalam negeri sulawesi utara , devisa impor paid pada bea dan cukai Bitung , produk domestik regional bruto atas dasar harga berlaku menurut lapangan usaha di Sulawesi Utara , pendapatan pajak daerah Sulawesi Utara , penggunaan devisa impor unpaid pada bea dan cukai Bitung , kurs , dan jumlah penduduk Sulawesi Utara  mempengaruhi impor beras di SULUT (Y).

Kata Kunci :  Multikolinearitas, Regresi Komponen Utama, Variance Inflation Factor (VIF), Impor Beras.

MULTICOLLINEARITY HANDLING USING PRINCIPAL COMPONENTS

REFRESSION ON IMPORTED RICE CASE IN

NORTH SULAWESI PROVINCE

ABSTRACT          

Multicolinearity is a condition where there is correlation between independent variables or between independent variables that are not mutually free. The quantity that can be used to detect the presence of multicollinearity is Variance Inflation Factor (VIF). The purpose of this research is to determine the equation model of regression principal component, and to know the variables that influence on rice import in SULUT. The study used data of rice imports in North Sulawesi in 2006-2015. The data will be analyzed using regression analysis of principal components. Regression analysis of principal component can overcome the problem of multicollinearity in rice import data in North Sulawesi  where seen VIF value at regression of principal component is one for all principal component variable. Based on the analysis results of regression principal component, has obtained the model Y = 48258,1804 + 0,006739247 X₁ - 0,92939626 X₂ - 0,06475365 X₃ - 0,38551398 X₄ + 0,0001233267 X₅ + 5,365936 X₆ + 0,0006384361 X₇ + 0.0005029473 X₈ - 3,25379897 X₉ + 0,01069348 X₁₀  and coefficient of determination (R²) = 90,36% and value (R_adj) = 85,53%. All variables i.e North Sulawesi rice production (X₁), rice stock in North Sulawesi (X₂), harvested area of North Sulawesi (X₃), domestic rice revenues from north Sulawesi (X₄), import duty paid of Bitung’s custom duty and excise (X₅ ), gross regional domestic product of current prices by business field in North Sulawesi (X₆), North Sulawesi tax revenues (X₇), unpaid import duties on customs duty and excise (X₈), exchange rate (X₉), and population North Sulawesi (X₁₀) affects the import of rice in SULUT (Y).

Keywords  :  Multicolinearity, Principal Component Regression, Variance Inflation Factor (VIF), Rice Import.