Metode Least Absolute Shrinkage And Selection Operator (Lasso) Untuk Penanganan Masalah Multikolinearitas (Studi Kasus: Jumlah Kejahatan Yang Dilaporkan (Crime Total) Di Provinsi Sulawesi Tanggara Tahun 2022) - Irma Yahya; Indah Sahara; Muhammad Ihwal; Makkulau (Arus Jurnal Sains dan Teknologi, 2026)
Jumlah kejahatan yang dilaporkan di Provinsi Sulawesi Tenggara pada tahun 2022 mengalami peningkatan, sehingga perlu dianalisis faktor-faktor yang memengaruhinya. Namun, penerapan regresi linear berganda sering menghadapi masalah multikolinearitas antarvariabel independen yang dapat mengurangi keakuratan model. Penelitian ini bertujuan mengatasi multikolinearitas dengan menerapkan metode Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO). Data yang digunakan berupa data sekunder dari Badan Pusat Statistik dengan delapan variabel independen. Metode LASSO diterapkan dengan algoritma LARS dan Cross Validation (CV) 5-fold untuk menentukan parameter shrinkage optimum. Lambda optimum adalah parameter regulasi yang fungsinya untuk mengontrol seberapa besar penalti yang diberikan terhadap koefisien regresi yang diperoleh dari nilai CV MSE yang paling minimum. Hasil analisis menunjukkan metode LASSO berhasil mengatasi multikolinearitas dengan nilai R² sebesar 86,66% dan Variation Inflation Factor (VIF) variabel Rata-rata Lama Sekolah, Tingkat Pengangguran Terbuka, Kepadatan Penduduk, Gini Rasio, Jumlah Penduduk, dan Rasio Jenis Kelamin, masing-masing sebesar 4,74; 2,43; 4,68; 1,58; 1,48; dan 1,63, dalam model akhir lebih kecil dari 5. Berdasarkan nilai R² dan nilai VIF menunjukkan metode LASSO dapat menjadi metode yang efektif untuk membangun model regresi yang stabil pada kasus dengan multikolinearitas tinggi.