41 menunjukkan korelasi di antara anggota serangkaian observasi yang diurutkan
menurut waktu atau ruang. Untuk mendeteksi adanya autokorelasi, yaitu: pertama, memperhatikan nilai t-statistik, R
2
, uji F dan Durbin Watson statistik. Kedua,dengan melakukan uji LM metode Bruesch Godfery. Metode ini
didasarkan pada nilai F dan Obs R-Squared, dimana jika nilai profitabilitas dari Obs R-Squared melebihi tingkat kepercayaan, maka H
diterima. Artinya tidak ada masalah autokorelasi.
1. H
= Bebas dari Autokolerasi, jika P-Value Obs-Square 0,05. 2.
H
1
= Terdapat Autokolerasi, jika P-Value Obs-Square 0,05. 3.9. Teknik Analisis Data
Berdasarkan tujuan penelitian ini, maka beberapa metode analisis data yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :
3.9.1. Analisis Deskriptif
Pada tahap ini diperhitungkan masing-masing variabel yaitu variabel terikat dependen dan variabel bebas independen berdasarkan rumus yang telah
dikemukakan sebelumnya. Selanjutnya pada deskripsi variabel akan dijelaskan gambaran umum dari masing-masing variabel untuk mendapatkan gambaran awal
permasalahan yang menjadi objek dalam penelitian ini.
3.9.2. Pemilihan Model Data Panel
Terdapat beberapa pendekatan untuk mengestimasi parameter model dengan data panel, yaitu:
1. Common Effect Model
Universitas Sumatera Utara
42 Teknik ini mengasumsikan bahwa data gabungan yang ada, menunjukkan
kondisi yang sesungguhnya. Hasil analisis regresi dianggap berlaku pada semua objek pada semua waktu. Kelemahan asumsi ini adalah ketidaksesuaian model
dengan keadaan yang sesungguhnya. Kondisi tiap objek saling berbeda, bahkan satu objek pasa suatu waktu akan sangat berbeda dengan kondisi objek tersebut
pada waktu lain Winarno, 2015: 14. 2.
Fixed Effect Model Efek Tetap Model ini dapat menunjukkan perbedaan konstanta antar objek, meskipun
dengan koefisien regresor yang sama. Efek tetap di sini maksudnya adalah bahwa satu objek, memiliki konstanta yang tetap yang besarnya untuk berbagai periode
waktu dan juga koefisien regresinya Winarno, 2015:15. 3.
Random Effect Model Efek Random Efek random digunakan untuk mengatasi kelemahan metode efek tetap
yang menggunakan variabel semu, sehingga model mengalami ketidakpastian Winarno, 2015:17.
Langkah-langkah pemilihan model data panel: 1.
Estimasi dengan efek tetap Fixed Effect 2.
Uji Chow Common Effect atau Fixed Effect Dengan kriteria pengujian:
H = Common Effect, jika p-value nilai signifikansi 0,05.
H
1
= Fixed Effect, jika p-value nilai signifikansi 0,05. 3.
Estimasi dengan efek random Random Effect 4.
Uji Hausman Random Effect atau Fixed Effect
Universitas Sumatera Utara
43 Dengan kriteria pengujian:
H = Random Effect, jika p-value nilai signifikansi 0,05.
H
1
= Fixed Effect, jika p-value nilai signifikansi 0,05.
3.9.3. Analisis Regresi Linier Berganda
