Abstrak: Asumsi Regresi Linear Klasik, yang juga dikenal sebagai Asumsi Gauss-Markov, adalah serangkaian asumsi yang harus dipenuhi dalam analisis regresi linear untuk memastikan keabsahan dan keandalan estimasi koefisien regresi. Asumsi-asumsi tersebut meliputi linearitas, independensi, homoskedastisitas, ketidakterikatan linier, normalitas residual, serta tidak adanya heteroskedastisitas dan multikolinearitas yang signifikan. Memenuhi asumsi-asumsi ini penting agar hasil regresi dapat diinterpretasikan dengan benar dan digunakan untuk pengambilan keputusan yang tepat. Dalam kasus ketika asumsi-asumsi tidak terpenuhi, langkah-langkah seperti transformasi data atau penggunaan metode regresi alternatif perlu dipertimbangkan. Pengujian asumsi regresi linear klasik adalah langkah penting dalam analisis regresi untuk memastikan validitas hasil.Artikel ini akan membahas secara rinci asumsi-asumsi regresi linear klasik dan bagaimana menguji serta mengatasi asumsi-asumsi tersebut menggunakan RStudio.
Asumsi ini menyatakan bahwa hubungan antara variabel independen dan dependen adalah linier. Dalam konteks regresi linear, ini berarti model regresi yang digunakan adalah model linier yang memadai untuk menggambarkan hubungan antara variabel-variabel tersebut.
Asumsi ini menyatakan bahwa pengamatan terhadap variabel dependen tidak saling tergantung satu sama lain. Dalam kata lain, tidak ada hubungan sistematis (autokorelasi) antara residual (sisa) model regresi.
Asumsi ini menyatakan bahwa varians residual adalah konstan di semua tingkat nilai variabel independen. Artinya, variasi residual tidak terpengaruh oleh nilai-nilai variabel independen.
Asumsi ini menyatakan bahwa residual (sisa) model regresi mengikuti distribusi normal. Dengan kata lain, residual harus berdistribusi secara simetris di sekitar nilai rata-rata nol.
Asumsi ini menyatakan bahwa tidak ada hubungan linier sempurna antara variabel independen. Multikolinearitas terjadi ketika ada korelasi yang tinggi antara dua atau lebih variabel independen.
Dapat disimpulkan bahwa Jika asumsi-asumsi regresi linear klasik tidak terpenuhi, langkah-langkah seperti transformasi data atau penggunaan metode regresi alternatif harus dipertimbangkan. Pengujian asumsi regresi linear klasik adalah langkah penting dalam analisis regresi untuk memastikan validitas hasil.
Dalam praktiknya, penting untuk memeriksa asumsi-asumsi ini sebelum mengandalkan hasil regresi. Jika salah satu atau beberapa asumsi tidak terpenuhi, interpretasi hasil harus dilakukan dengan hati-hati dan pertimbangan lebih lanjut perlu dilakukan untuk mengatasi masalah yang muncul.
Dengan memenuhi asumsi regresi linear klasik, analisis regresi linear dapat memberikan wawasan yang berharga tentang hubungan antara variabel independen dan dependen, serta memungkinkan prediksi dan estimasi nilai dependen berdasarkan variabel independen yang diberikan.