57
kesalahan pengganggu pada periode t-1. Salah satu cara yang dapat digunakan untuk mendeteksi keberadaan autokorelasi adalah dengan
menggunakan uji Durbin-Watson. Uji Durbin-Watson hanya digunakan untuk autokorelasi tingkat satu dan mensyaratkan adanya konstanta dalam
model regresi dan tidak ada variabel tumpang tindih lag di antara variabel independen.
56
Autokorelasi dapat diukur melalui nilai Durbin-Watson dengan melihat beberapa kriteria sebagai berikut:
1 Angka Durbin Watson di bawah 1,10 atau 1,10 berarti ada autokorelasi positif.
2 Angka Durbin Watson di antara 1,10 sampai 1,54 berarti tidak dapat diputuskan ada atau tidaknya otokorelasi.
3 Angka Durbin Watson di antara 1,54 sampai 2,46 berarti tidak mengandung otokorelasi.
4 Angka Durbin Watson di antara 2,46 sampai 2,90 berarti tidak dapat diputuskan ada atau tidaknya otokorelasi.
5 Angka Durbin Watson di atas 2,90 atau 2,90 berarti ada autokorelasi negatif.
57
56
Imam Ghazali, Aplikasi Analisis Multivariate Dengan Program SPSS Edisi 5, Semarang: Badan Penerbit UNDIP, 2011, h.110.
57
Wing Wahyu Winarno, Analisis Ekonometrika dan Statistika dengan EViews Edisi 3, Yogyakarta: UPP STIM YKPN, 2011, h.7.
58
3. Proses Pemilihan Regresi Data Panel Pooled data
Terdapat beberapa tahapan pengujian yang dilakukan untuk memilih model mana yang tepat digunakan untuk pengolahan data panel, antara lain:
a. Uji Chow
Uji Chow adalah pengujian untuk memilih apakah model common effect atau fixed effect yang lebih tepat digunakan dalam regresi data panel.
58
Dalam pengujian ini dilakukan dengan hipotesis sebagai berikut: Ho: Intersep dan koefisien slope konstan antar waktu dan individu
Ha: Intersep tidak konstan antar individu Pada software Eviews 8.1, uji Chow dilakukan dengan melihat nilai
probability F pada hasil output. Dasar pengambilan keputusannya adalah jika nilai probability
F ≥ 0.05, maka Ho diterima , yang berarti model yang lebih tepat digunakan adalah common effect, tetapi jika nilai probability F
0.05, maka Ho ditolak Ha diterima, yang berarti model yang lebih tepat digunakan adalah fixed effect, dan dilanjutkan dengan uji Hausman untuk
memilih apakah menggunakan model fixed effect atau random effect.
58
Agus Widarjono, Ekonometrika Pengantar dan Aplikasinya Edisi Ketiga, Yogyakarta: Ekonisia, 2009 h.238.
59
b. Uji Hausman
Hausman test adalah pengujian statistik untuk memilih apakah model fixed effect atau random effect yang lebih tepat digunakan dalam regresi data
panel.
59
Dalam pengujian ini dilakukan dengan hipotesis sebagai berikut: Ho: Random effect model REM
Ha: Fixed effect model FEM Dasar pengambilan keputusannya adalah dengan membandingkan nilai
chi square hitung dengan chi square tabel, jika nilai chi-square hitung chi-square tabel, maka Ho ditolak , yang berarti model yang lebih tepat
digunakan adalah fixed effect, tetapi jika nilai chi-square hitung chi-square tabel, maka Ho diterima , yang berarti model yang lebih tepat digunakan
adalah random effect.
4. Uji Signifikansi
a. Uji Koefisien Determinasi Adjusted R
2
Pengujian koefisien determinasi R
2
bertujuan untuk mengetahui seberapa besar kemampuan variabel independen menjelaskan variabel
dependen. Nilai adjusted R2 sebesar 1, berarti fluktuasi variabel dependen seluruhnya dapat dijelaskan oleh variabel independen dan tidak ada faktor
59
Agus Widarjono, Ekonometrika Pengantar dan Aplikasinya Edisi Ketiga, Yogyakarta: Ekonisia, 2009 h.240.
