Kolinearitas dalam analisis regresi adalah fenomena dimana dua atau lebih variabel prediktor dalam model regresi berganda mempunyai korelasi yang tinggi, artinya variabel yang satu dapat diprediksi secara linier dari variabel yang lain dengan tingkat akurasi yang signifikan. Hal ini dapat disebabkan oleh berbagai faktor, termasuk kesalahan pengumpulan atau pengkodean data, fitur yang berlebihan, hubungan palsu, atau pengelompokan observasi yang alami.
Jika dua variabel dalam model regresi mempunyai korelasi yang tinggi, maka keduanya dikatakan kolinear. Hal ini dapat menyebabkan penurunan drastis pada performa prediktif model dan menyebabkan kesalahan standar estimasi menjadi lebih besar dibandingkan seharusnya. Akibatnya, variabel prediktor yang sangat kolinear dapat menyesatkan model regresi dan menghasilkan kesimpulan yang salah.
Banyak teknik yang digunakan untuk mendeteksi dan mengurangi pengaruh kolinearitas dalam model regresi. Ini termasuk menghitung koefisien korelasi berpasangan dan memeriksa faktor inflasi varians (VIF) untuk setiap variabel. Jika salah satu dari pengukuran ini melebihi batas yang direkomendasikan, maka terdapat bukti adanya kolinearitas dan model harus dimodifikasi sesuai dengan itu.
Singkatnya, kolinearitas dalam analisis regresi merupakan topik penting yang memerlukan perhatian. Kehadiran kolinearitas dalam model dapat menyebabkan kinerja prediksi yang buruk dan hasil yang menyesatkan, oleh karena itu model harus dideteksi dan disesuaikan untuk memperoleh kesimpulan yang dapat diandalkan.
