## PENANGANAN MULTIKOLINEARITAS DENGAN MENGGUNAKAN ANALISIS REGRESI KOMPONEN UTAMA PADA KASUS IMPOR BERAS DI PROVINSI SULUT
Mega Sriningsih 1) , Djoni Hatidja 1*) , Jantje D. Prang 1)
1) Program Studi Matematika, FMIPA, Universitas Sam Ratulangi Manado
*) Coresponding author:  dhatidja@gmail.com

## 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 Y ̂ = 48258,1804  +  0,006739247 X 1 -  0,92939626 X 2 -  0,06475365 X 3 -  0,38551398 X 4 + 0,0001233267 X 5 +  5,365936 X 6 +  0,0006384361 X 7 +  0.0005029473 X 8 -  3,25379897 X 9 + 0,01069348 X 10 dan  koefisien  determinasi  (R 2 )  =  90,36%  dan  nilai  (R adj )  =  85,53%.  Semua variabel yaitu Produksi beras Sulawesi Utara (𝑋 1 ) , stok beras di Sulawesi Utara (𝑋 2 ) , luas panen padi  Sulawesi  utara (𝑋 3 ) ,  penerimaan  beras  dari  dalam  negeri  sulawesi  utara (𝑋 4 ) , devisa  impor paid pada  bea  dan  cukai  Bitung (𝑋 5 ) ,  produk  domestik  regional  bruto  atas  dasar  harga  berlaku menurut  lapangan  usaha  di  Sulawesi  Utara (𝑋 6 ) ,  pendapatan  pajak  daerah  Sulawesi  Utara (𝑋 7 ) , penggunaan  devisa  impor unpaid pada  bea  dan  cukai  Bitung (𝑋 8 ) ,  kurs (𝑋 9 ) ,  dan  jumlah penduduk Sulawesi Utara (𝑋 10 ) 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 X 1 -  0,92939626 X 2 - 0,06475365 X 3 -  0,38551398 X 4 +  0,0001233267 X 5 +  5,365936 X 6 +  0,0006384361 X 7 + 0.0005029473 X 8 -  3,25379897 X 9 +  0,01069348 X 10 and  coefficient  of  determination (R 2 ) = 90,36%  and  value (R adj ) =  85,53%.  All  variables  i.e  North  Sulawesi  rice  production  (X 1 ),  rice stock in North Sulawesi (X 2 ), harvested area of North Sulawesi (X 3 ), domestic rice revenues from north  Sulawesi  (X 4 ),  import  duty  paid  of Bitung’s  custom  duty  and  excise  (X 5 ),  gross  regional domestic product of current prices by business field in North Sulawesi (X 6 ), North  Sulawesi  tax
revenues  (X 7 ),  unpaid  import  duties  on  customs  duty  and  excise  (X 8 ),  exchange  rate  (X 9 ),  and population North Sulawesi (X 10 ) affects the import of rice in SULUT (Y).
Keywords  :  Multicolinearity, Principal Component Regression, Variance Inflation Factor (VIF), Rice Import.

## PENDAHULUAN
Kurang  lebih  95  persen  dari  jumlah penduduk  Indonesia  mengkonsumsi  beras setiap  tahunnya.  Selain  karena  faktor  tradisi dan  kebiasaan  dari  penduduk,  berbagai kandungan  di  dalam  beras  seperti  glukosa, protein,  mineral  dan  vitamin  yang  dapat meningkatkan metabolisme tubuh, menjadikan  beras  sebagai  makanan  layak konsumsi.
Pada  hasil  penelitian  terkadang  tidak sengaja  dijumpai  data  multikolinier  dimana variabel  bebas  saling  berhubungan,  sehingga menjadi  masalah  yang  cukup  serius  dalam melakukan  analisis  data  penelitian.  Apabila terdapat  multikolinearitas  diantara  variabel bebas  maka  penaksiran  parameter  model regresi dengan menggunakan metode kuadrat terkecil akan menghasilkan penaksir yang tak bias.  Pendeteksian  multikolinearitas  dapat dilakukan  secara  informal  salah  satunya dengan  koefisien  korelasi  linear  antar variabel  bebas  maupun  dengan  cara  formal dengan faktor inflasi ragam.
Istilah multikolinearitas pertama-
tama  ditemukan  oleh  Ragnar  Frisch  pada tahun  1934  yang  berarti  terdapat  hubungan antara variabel bebas.
Terjadinya multikolinearitas  diantara  variabel-variabel bebas  dapat  mengakibatkan  konsekuensi penting  bagi  penafsiran  dan  penggunaan model regresi dugaan, karena dapat menyebabkan  tanda  dari  koefisien  regresi menjadi  salah  atau  keputusan  menjadi  tidak signifikan (Sembiring,1995).
Analisis komponen utama merupakan teknik  statistik  yang  digunakan  untuk menjelaskan  struktur  variansi-kovarians  dari sekumpulan variabel melalui beberapa variabel baru, dimana variabel baru ini saling bebas  dan  merupakan  kombinasi  linear  dari variabel asal. Analisis komponen utama pada dasarnya  bertujuan  untuk  menyederhanakan peubah yang diamati dengan cara menyusutkan  (mereduksi)  dimensinya.  Hal ini  dilakukan  dengan  jalan  menghilangkan korelasi di antara peubah melalui transformasi  peubah  asal  kepeubah  baru
(merupakan  kombinasi  linear  dari  peubah- peubah asal) yang tidak saling berkorelasi.
Sebelumnya  penelitian  oleh  Wohon, et. al., (2017) dengan judul “Penentuan model regresi terbaik menggunakan metode stepwise”  menggunakan  data  impor  beras  di Sulawesi  Utara  tahun  2006-2015.  Dalam penelitian ini terdapat masalah multikolinearitas  pada  data  impor  beras  di Sulawesi  Utara.  Oleh  karena  itu  dengan menggunakan  regresi  komponen  utama  pada penelitian  ini  kita  dapat  mengatasi  data  yang terdapat masalah multikolinearitas.
Berdasarkan  uraian  diatas  maka tujuan dari penelitian ini yakni: 1) mengetahui cara mengatasi multikolinearitas; 2)  menentukan  model  persamaan  regresi komponen  utama;  dan  3)  mengetahui variable-variabel  yang  mempengaruhi  impor beras di SULUT.

## TINJAUAN PUSTAKA

## Multikolinearitas
Multikolinearitas adalah suatu kondisi  dimana  terjadi  korelasi  antara variabel bebas atau antar variabel bebas tidak bersifat  saling  bebas.  Besaran  ( quality )  yang dapat  digunakan  untuk  mendeteksi  adanya multikolinearitas  adalah  faktor  inflasi  ragam ( Variance  Inflation  Factor /  VIF).  VIF digunakan  sebagai  kriteria  untuk  mendeteksi multikolinearitas  pada  regresi  linier  yang melibatkan  lebih  dari  dua  variabel  bebas. Nilai VIF lebih besar dari 10 mengidentifikasi adanya masalah
multikolinearitas  yang  serius  (Ryan,  1997).
VIF untuk koefisien
regresi-j diidentifikasikan sebagai berikut:
𝑉𝐼𝐹 𝑗 = 1 1 − 𝑅 𝑗 2
Dengan  : 𝑅 𝑗 2 adalah  koefisien  determinasi antara X j dengan variable bebas  lainnya pada persamaan  /  model  dugaan  ;  dimana  j  = 1,2,…, p.

## Analisis Komponen Utama
Analisis komponen utama merupakan  teknik  statistik  yang  dapat digunakan  untuk  menjelaskan  struktur variansi-kovariansi dari sekumpulan variabel  baru  dimana  variabel  baru  ini saling  bebas,  dan  merupakan  kombinasi linier  dari  variabel  asal.  Selanjutnya variabel  baru  ini  dinamakan  komponen utama  ( principal  component ).  Secara umum  tujuan  dari  analisis  komponen utama adalah mereduksi dimensi data dan untuk kebutuhan interpretasi.

## Kriteria Pemilihan Komponen Utama
Salah  satu  tujuan  dari  analisis komponen  utama  adalah  mereduksi  dimensi data  asal  semula  terdapat p variabel  bebas menjadi k komponen  utama  (dimana k  <  p ). Kriteria pemilihan k yaitu :
Menurut (Suryanto, 1988) banyaknya komponen  utama  yang  digunakan  dalam membentuk model ditentukan dengan mengambil  akar  ciri  yang  lebih  besar  dari satu.  Kriteria  ini  digunakan  apabila  analisis faktor didasarkan pada matriks korelasi.
Tidak  semua  komponen  utama  dapat digunakan.  (Morrison,  1978)  menyarankan agar  memilih  komponen-komponen  utama sampai  komponen-komponen  utama  tersebut mempunyai  keragaman  kumulatif  75%. Namun  sebagian  ahli  menyarankan  agar memilih  komponen  utama  yang  mempunyai akar  ciri  (nilai  eigen)  lebih  dari  satu  karena jika akar ciri kurang dari satu keragaman data yang dapat diterangkan kecil sekali.

## Uji Keberartian Model Regresi Komponen Utama
Keberartian model regresi  komponen utama  dapat  diuji  dengan  hipotesis  uji sebagai berikut:
𝐻 0 ∶ 𝜕 𝑘 = 0 ( 𝑚𝑜𝑑𝑒𝑙 𝑟𝑒𝑔𝑟𝑒𝑠𝑖 𝑠𝑒𝑐𝑎𝑟𝑎 𝑘𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ𝑎𝑛 𝑡𝑖𝑑𝑎𝑘 𝑏𝑒𝑟𝑎𝑟𝑡𝑖 )
𝐻 1 ∶ 𝜕 𝑘 ≠ 0 ( 𝑚𝑜𝑑𝑒𝑙 𝑟𝑒𝑔𝑟𝑒𝑠𝑖 𝑠𝑒𝑐𝑎𝑟𝑎 𝑘𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ𝑎𝑛 𝑏𝑒𝑟𝑎𝑟𝑡𝑖 )

## Tabel 1. ANOVA
Sumber Variasi DB JK KT Regresi k 𝛽̂ ′ 𝑋 ′ 𝑌 − (∑ 𝑌) 2 𝑛 SS (Regresi)/ k Error n-k-1 SS (Total)- SS(Regresi) SS (Residu)/n -k-1 Total n-1 𝑌 ′ 𝑌 − (∑ 𝑌) 2 𝑛 SS
(Regresi) + SS (Residu)

## 𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 𝑀𝑆 (𝑅𝑒𝑔𝑟𝑒𝑠𝑖) 𝑀𝑆 (𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟)
Kriteria  Uji  :  Tolak H 0 jika F hitung >  F α . (Antono et al . 2014)

## Analisis  signifikansi  koefisien  regresi komponen utama
Uji  signifikansi  koefisien  terhadap masing-masing  variabel  baku  dilakukan untuk  melihat  terdapat  pengaruh  atau  tidak dari  masing-masing  variabel  baku  (Mariana, 2013).
Langkah  pertama  yaitu  menentukan nilai S* 2 terlebih  dahulu  menggunakan rumus:
𝑆 ∗2 = 𝑆 2 ∑(𝑦 − 𝑦̅) 2
Dimana:  S 2 adalah  kuadrat  tengah  eror; ∑(𝑦 − 𝑦̅) 2 adalah jumlah kuadrat total.
Selanjutnya  akan  diperoleh  ragam koefisien regresi utama dengan rumus :
𝑉𝑎𝑟(𝛾 𝑛 ) = 𝑆 ∗2 ∑ 𝛼 𝑖𝑗 𝜆 𝑖 𝑚 𝑔=1 ; 𝑖 = 1,2, … , 𝑝 ; 𝑗 = 1,2, … , 𝑚
Pengujian signifikansi terhadap koefisien  regresi  secara  parsial  untuk mengetahui  pengaruh  dari  setiap  peubah bebas digunakan uji t, yaitu:
𝑡(𝛾 1 ) = 𝛾 1 𝑆(𝛾 1 )

## METODE PENELITIAN

## Waktu dan Tempat Penelitian
Penelitian  berlangsung  selama  4 bulan  yaitu  pada  bulan  September  2017 sampai  bulan  Januari  2018,  dari  persiapan sampai  penyusunan  proposal  penelitian.
Penelitian dilaksanakan di Fakultas
Matematika  dan  Ilmu  Pengetahuan  Alam Universitas Sam Ratulangi Manado.

## Data dan Variabel
Data dalam penelitian ini menggunakan  data  sekunder  yang  diperoleh dari  Badan  Pusat  Statistik  Provinsi  Sulawesi Utara. Data yang diambil berupa data untaian waktu (time series) dari tahun 2006-2015.

## Metode Analisis Data
Metode  analisis  yang  digunakan untuk  mencapai  tujuan  adalah  dengan menggunakan  Analisis  Komponen  Utama untuk  memperbaiki  data  yang  ada  dengan langkah-langkah sebagai berikut:
1. Mendefenisikan  variabel  terikat Y dan variabel  bebas X .  Variabel  terikat Y adalah Impor beras di Sulawesi Utara dan variabel X adalah  faktor-faktor  yang mempengaruhi  impor  beras  di  Sulawesi Utara.
2. Melakukan analisis regresi untuk menentukan model regresi.
3. Melakukan  uji  asumsi  klasik  yaitu  uji multikolinearitas  dengan  cara  melihat nilai-nilai  VIF  dan  nilai  korelasi  antar variabel bebas.
4. Menangani  multikolinearitas  yang  terjadi pada  data  menggunakan  metode  PCA (Principal Component Analysis) / Analisis Komponen Utama. Tahapan-tahapan  Analisis  Komponen Utama :
a. Membakukan peubah bebas X menjadi Z.
b. Mencari akar ciri dan vektor ciri dari matriks korelasi.
c. Menghitung  skor  komponen  utama dari vektor ciri.
5. Lakukan regresi dengan komponen utama terpilih yaitu dengan meregresikan peubah respon Y terhadap skor komponen utama W . 6. Mentransformasi  balik  peubah  baku Z menjadi X .
7. Melakukan  uji  keberartian  model  regresi komponen utama.
8. Menghitung  standar  error  untuk  masing- masing  koefisien  regresi,  pengujian koefisien regresi dan melakukan pengujian dengan menggunakan uji-t.
Berikut  adalah  persamaan  regresi  dalam bentuk  peubah  asal X setelah  di  transformasi dari bentuk baku :
𝑌 = 𝛼 0 + 𝛼 1 𝑋 1 + 𝛼 2 𝑋 2 + ⋯ + 𝛼 𝑘 𝑋 𝑘

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Analisis Regresi
Dari  hasil  minitab  diatas  dapat diketahui jika persamaan regresinya adalah Y =  866695  + 0.367 X1  - 1.27 X2  - 0.063 X3  - 0.511 X4 + 0.000431 X5 + 0.000732 X8
+ 6.71 X9  - 0.486 X10  ;  dengan  R-Sq  = 99,17% dan R-Sq(adj) = 92,52%.

## Uji Multikolinearitas
Untuk menguji ada tidaknya multikolinearitas,  kita  dapat  menggunakan nilai  VIF  ( Variance  Inflation  Factor ).    Jika nilai  VIF  melebihi  10  maka  hal  tersebut menunjukan  bahwa  multikolinearitas  adalah masalah  yang  pasti  terjadi  antar  variabel bebas.  Dengan  bantuan  minitab,  kita  dapat memperoleh  nilai  VIF  pada  hasil  regresi linear berganda.
Berdasarkan  hasil  analisis  di  atas, terlihat  bahwa  terdapat  beberapa  variabel
yang  memiliki  nilai  VIF  lebih  dari  10  yaitu variabel X 1 ,  X 2 ,  X 5 ,  X 9 , dan X 10 .  Oleh  karena itu,  dapat  dipastikan  bahwa  ada  masalah multikolinearitas  antar  vatiabel  bebas  pada data.

## Analisis Komponen Utama
Berikut  merupakan  tahapan-tahapan dalam analisis komponen utama :
1. Pembakuan peubah bebas X menjadi Z Langkah pertama pada analisis regresi komponen utama adalah
mentransformasikan  variabel-variabel  bebas ke  dalam  variabel  baku Z ,  langkah  ini  di lakukan pada Ms. Excel dengan menggunakan rumus
𝑍 𝑛 = 𝑋 𝑛 − 𝑋̅ 𝑛 𝑠𝑡 𝑑𝑒𝑣 2. Mencari  akar  ciri  dan  vector  ciri  dari matriks R
Langkah  berikutnya  pada  analisis  regresi komponen utama dalam menangani
multikolinearitas  yaitu  mencari  akar  ciri  dan vektor  ciri  dari  matriks  R  /  matriks  korelasi. Untuk  mendapatkan  komponen  utama W beberapa  ahli  menyarankan  agar  memilih komponen  utama  yang  mempunyai  akar  ciri lebih  dari  satu  agar  keragaman  data  yang diterangkan tidak kecil.
Dan  hasil  uji  terlihat  bahwa  komponen PC1, PC2 dan PC3 yang memiliki nilai eigen lebih dari 1 yaitu 6,1063 , 1,6093 dan 1,0700. Komponen PC1 ini dapat menjelaskan 61,1% keragaman  data,  PC2  dapat  menjelaskan 16,1%  keragaman  data  dan  PC3  dapat menjelaskan 10,7% keragaman data.
Sehingga  nilai  untuk  komponen  dapat dihitung dengan melihat nilai koefisien untuk masing-masing variabel sebagai berikut : W1 = 0,391 Z1 + 0,216 Z2 + 0,310 Z3 + 0,100 Z4 +  0,349 Z5 + 0,393 Z6 + 0,394 Z7 – 0,024 Z8 + 0,324  Z9 + 0,398 Z10 W2 = 0,076 Z1 - 0,473 Z2 + 0,005 Z3 -0.533 Z4 +
0,241  Z5  +  0,150  Z6  +  0,077  Z7  –  0,024  Z8  -
0,253 Z9 + 0,116 Z10 W3 = -0,046 Z1 - 0,351 Z2 + 0,079 Z3 – 0,559 Z4 -  0,222  Z5  +  0,102  Z6 +  0,089 Z7  –  0,624  Z8 + 0,312 Z9 + 0,029 Z10

## Tabel 2. Vektor Ciri
Dan  berikut  merupakan  vektor  ciri  dari  hasil uji principal component analysis.
3. Menghitung skor komponen utama dari
vektor ciri
Langkah selanjutnya dalam analisis regresi  komponen  utama  yaitu  menghitung skor  komponen  utama  dengan  menggunakan nilai  vektor  ciri  yang  telah  diketahui  dari langkah  sebelumnya.  Untuk  mencari  skor komponen  utama  kita  dapat  menggunakan bantuan minitab.
4. Regresi  peubah  respon  (Y)    dengan komponen utama terpilih (W)
Selanjutnya dengan menggunakan metode  kuadrat  terkecil  diperoleh  persamaan regresi komponen utama sebagai berikut :
Dari  analisis  di  atas  dapat  dilihat  bahwa VIF bernilai 1 menunjukan tidak ada korelasi antar  variabel  komponen  utama.  Sehingga diperoleh persamaan regresi :
Y = 19258 – 2263a W1 + 16460 W2
– 2453 W3
5. Transformasi  balik  peubah  baku  Z menjadi X
Substitusikan  persamaan  W1,  W2,  W3 dalam persamaan regresi di atas, sehingga :
Y = 19258  – 2263 (0,391 Z1 + 0,216 Z2 + 0,310
Z3 + 0,100 Z4 + 0,349 Z5 + 0,393 Z6 + 0,394 Z7 –  0,024  Z8  +  0,324    Z9  +  0,398  Z10)  +  16460
(0,076  Z1  -  0,473  Z2  +  0,005  Z3  -0.533  Z4  + 0,241  Z5  +  0,150  Z6  +  0,077  Z7  –  0,024  Z8  -
0,253 Z9 + 0,116 Z10) – 2453 (-0,046 Z1 - 0,351
Z2 + 0,079 Z3  –  0,559 Z4 - 0,222 Z5 + 0,102 Z6 + 0,089 Z7 – 0,624 Z8 + 0,312 Z9 + 0,029 Z10)
Maka diperoleh persamaan regresi sebagai berikut :
Y  =  19258  +  478,965  Z1  –  7413,385  Z2  – 813,017  Z3  -  7628,253  Z4  +  3721,639  Z5  + 1329,435 Z6 + 157,481 Z7 + 10934,264 Z8 – 5662,928 Z9 + 937,549 Z10
Karena  persamaan  regresi  tersebut  masih dalam  bentuk  data  yang  dibakukan,  maka persamaan  harus  diubah  kembali  menjadi persamaan  dengan  variabel  asal  sebagai berikut :
Y  =  19258  +  478,965 ( 𝑋 1 −575856,4
71070,99649 ) –
7413,385 ( 𝑋 2 −22683,5 7976,56 ) – 813,017 ( 𝑋 3 −121595,5 12555,54 ) -  7628,253 ( 𝑋 4 −40540,1 19787,22 ) +  3721,639 ( 𝑋 5 −50372362 30177067 ) +  1329,435 ( 𝑋 6 −52295310 24775452 ) +  157,481 ( 𝑋 7 −457822 246666,8 ) + 10934,264 ( 𝑋 8 −24036227
21740379 ) – 5662,928
( 𝑋 9 −10494,2 1740,405 ) +  937,549 ( 𝑋 10 −2286052
87674,85 )
Sehingga model akhir persamaan yang di peroleh adalah sebagai berikut :
𝑌̂ =  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
Dari  model  tersebut  dapat  kita  lihat bahwa  variabel  Y  dapat  diterangkan  oleh regresi skor komponen utama terpilih sebesar 90,36% dan sisanya dterangkan oleh variabel lain  diluar  model.  Berdasarkan  pemilihan model  dari  persamaan  W1,  W2,  dan  W3 dengan  keragaman  data  87,9%  maka  faktor dominan  yang  mempengaruhi  impor  beras  di Sulawesi  Utara  yaitu:  produksi  beras  di SULUT,  stok  beras  di  SULUT  dan  luas panen padi di SULUT.

## Uji  keberartian  model  regresi  komponen utama
Keberartian  model  regresi  komponen utama  dapat  diuji  dengan  hipotesis  uji sebagai berikut :
H 0 : ∂ k =  0  (semua  variabel  tidak  mempengaruhi impor beras di SULUT)
H 1 : ∂ k ≠  0  (minimal  ada  satu  variabel  yang mempengaruhi impor beras di SULUT)

## Tabel 3. ANOVA
𝐹ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 𝑀𝑆 (𝑟𝑒𝑔𝑟𝑒𝑠𝑖)
𝑀𝑆 (𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟) = 1421114342 75848715
= 18,736169
Ftabel = 5,143
Fhitung > Ftabel = 18,736169 > 5,143 maka tolak H 0 atau berarti minimal ada satu variabel yang mempengaruhi impor beras di SULUT.
Analisis  signifikansi  koefisien  regresi komponen utama
Uji signifikansi koefisien terhadap masing-masing  variabel  baku  dilakukan untuk  melihat  terdapat  pengaruh  atau  tidak dari masing-masing variabel baku.
Tentukan  nilai  S* 2 terlebih  dahulu menggunakan rumus :
𝑆 ∗2 = 𝑆 2 ∑(𝑦 − 𝑦̅) 2 = 75848715 4718435314 = 0,0160749719 Selanjutnya akan diperoleh ragam koefisien regresi utama dengan rumus :
𝑉𝑎𝑟(𝛾 𝑛 ) = 𝑆 ∗2 ∑ 𝛼 𝑖𝑗 𝜆 𝑖 𝑚 𝑔=1 ; 𝑖 = 1,2, … , 𝑝 ; 𝑗
= 1,2, … , 𝑚
karena  komponen  utama  yang  terlibat dalam  regresi  komponen  utama  pertama  ada tiga  komponen  utama,  jadi  m  =  3.  Dengan demikian diperoleh :
𝑉𝑎𝑟(𝛾 𝑛 ) = 𝑆 ∗2 ( (𝛼 1𝑗 ) 2 𝜆 1 + (𝛼 2𝑗 ) 2 𝜆 2 + (𝛼 3𝑗 ) 2 𝜆 3 )
dimana i = 1,2,3 dan 𝛼 𝑖𝑗 adalah koefisien komponen  utama  (vektor  ciri), 𝜆 adalah  akar ciri,  sehingga  dapat  ditentukan  ragam (varians)  dari  koefisien  regresi 𝛾 𝑛 , 𝑛 =
1,2,3, … , 10 .
Sumber Variasi Df SS MS Regresi 3 4263343027 1421114342 Error 6 455092287 75848715 Total 9 4718435314
Tabel  4.  Analisis  signifikansi  koefisien regresi komponen utama
Nilai  t-tabel=2,262  dengan  derajat bebas  (9),  karena |t − hitung| seluruh koefisien  >  t-tabel  maka  dapat  disimpulkan koefisien  masing-masing  variabel  signifikan.
Sehingga disimpulkan semua variabel mempengaruhi impor beras di SULUT.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
1. Analisis  regresi  komponen  utama  dapat mengatasi masalah multikolinearitas pada data  impor  beras  di  Sulawesi  Utara.  Ini terlihat  dimana  nilai  VIF  pada  regresi komponen  utama  bernilai  satu  untuk semua variabel komponen utama.
2. Model  penduga  yang  diperoleh 𝑌̂ =
48258,1804 + 0,006739247 X 1 – 0,92939626  X 2 –  0,06475365  X 3 – 0,38551398  X 4 +  0,0001233267  X 5 + 5,365936  X 6 +  0,0006384361  X 7 + 0,0005029473  X 8 –  3,25379897  X 9 +
0,01069348 X 10 , nilai
koefisien
determinasi  (R 2 )  =  90,36%  dan  nilai (R adj ) = 85,53%.
3. Semua  variabel  yaitu  Produksi  beras Sulawesi  Utara (𝑋 1 ) ,  stok  beras  di Sulawesi  Utara (𝑋 2 ) ,  luas  panen  padi Sulawesi  utara (𝑋 3 ) ,  penerimaan  beras dari  dalam  negeri  sulawesi  utara (𝑋 4 ) , devisa  impor paid pada  bea  dan  cukai Bitung (𝑋 5 ) ,  produk  domestik  regional bruto  atas  dasar  harga  berlaku  menurut lapangan  usaha  di  Sulawesi  Utara (𝑋 6 ) , pendapatan  pajak  daerah  Sulawesi  Utara
(𝑋 7 ) ,  penggunaan  devisa  impor unpaid pada  bea  dan  cukai  Bitung (𝑋 8 ) ,  kurs (𝑋 9 ) ,  dan  jumlah  penduduk  Sulawesi Utara (𝑋 10 ) mempengaruhi  impor  beras di SULUT (Y).
Saran
Dalam menangani multikolinearitas peneliti  hanya  menggunakan  metode  analisis regresi komponen utama. Dan untuk penelitian selanjutnya mungkin dapat menggunakan  metode-metode  lain  dalam menangani multikolinearitas agar bisa dibandingkan hasilnya.

## DAFTAR PUSTAKA
Antono,  H.  T.,  M.  Lutfi.  2014.  Variabel- Variabel yang Berpengaruh Terhadap Swabakar  Batubara  Menggunakan Regresi  Komponen  Utama. Jurnal Statistika . 14(1) : 25-30.
Mariana.  2013.  Analisis  Komponen  Utama. Jurnal  Matematika  dan  Pembela- jarannya. 2(2) : 112-113.
Morrison, D. F. 1978. Multivariate Statistical Methods  Series  in  Probability  and Statistics . Mc Graw Hill. Singapore. Ryan,  T.  P.  1997. Modern  Regression Methods .  John  Wiley  &  Sons.  New York.
Sembiring,  R.  K.  1995.  Analisis  Regresi.
ITB. Bandung.
Suryanto.  1988.  Metode  Statistik  Multivariat I. P2LPTK. Jakarta.
Wohon,  S.  C.,  D.  Hatidja.,  dan  N.
Nainggolan.  2017.  Penentuan  Model Regresi Terbaik Menggunakan Metode  Stepwise. Jurnal  Ilmiah Sains . 17(2) : 1-9. Peubah Zi Koefisien (Yi) Simpangan Baku S(Yi) t-hitung Z1 478.965 0.02218 21594.45 Z2 -7413.39 0.064873 -114275.35 Z3 -813.017 0.018628 -43644.889 Z4 -7628.25 0.08694 -87741.58 Z5 3721.639 0.040512  91865.1017 Z6 1329.435 0.028065  473699.855 Z7 157.481 0.024226  6500.49534 Z8 10934.26 0.095257  114786.987 Z9 -5662.93 0.048766 -116124.51 Z10 937.549 0.02375  39475.7474