48 4.
Data panel lebih baik digunakan untuk studi dynamics of adjusment karena terkait dengan observasi pada cross section yang sama secara berulang.
5. Mampu menguji dan mengembangkan model perilaku yang lebih kompleks.
Estimasi model dengan menggunakan data panel dapat dilakukan dengan tiga metode, yaitu metode kuadrat terkecil pooled least square, metode efek tetap
fixed effect, dan metode efek random random effect.
3.10 Metode Analisis Data Panel 3.10.1 Pooled Least Square Common Effect Model
Metode kuadrat terkecil yaitu mengestimasi data panel dengan Metode Pooled least square PLS. Metode ini merupakan metode yang paling sederhana dalam
pengolahan data panel yaitu dengan menggabungkan seluruh data time series dan data silang. Dengan N sebagai jumlah unit cross section individu dan T adalah
jumlah periode waktunya. Dengan mengansumsi komponen error dalam pengolahan kuadrat terkecil biasa, kita dapat melakukan proses estimasi secara
terpisah untuk setiap unit cross section.
3.10.2 Metode Efek Tetap Fixed Effect Model
Kesulitan terbesar dalam pendekatan metode kuadrat terkecil adalah adanya asumsi intersep dan slope dari persamaan regresi yang dianggap konstan, baik
antar daerah maupun antar waktu yang kurang sesuai dengan tujuan penggunaan data panel. Untuk mengatasi hal ini dapat digunakan pendekatan model efek tetap
fixed effect yaitu dengan menambahkan model dummy pada data panel, sehingga model efek tetap disebut juga dengan Least Square Dummy Variable. Metode efek
tetap memper-hitungkan kemungkinan bahwa peneliti menghadapi masalah
Universitas Sumatera Utara
49 omitted variables, yang mungkin membawa perubahan pada intercept time series
atau cross-section . Pada metode efek tetap estimasi dapat dilakukan dengan tanpa pembobot no
weighted atau Least Square Dummy LSDV dan dengan pembobot crosssection weight atau General Least Square GLS. Tujuan dilakukan pembobotan ini
adalah untuk mengurangi heterogenitas antar unit cross section Gujarati 2006 : 639.
3.10.3 Metode Efek Acak Random Effect Model
Pendekatan Metode efek acak memperbaiki efisiensi proses least square dengan memperhitungkan error dan cross-section dan time series. Model efek acak adalah
variasi dari estimasi generalized least square GLS. Model efek acak disebut juga sebagai error component model karena dalam model ini, parameter yang
berbeda antar individu maupun antar waktu dimasukkan ke dalam error. Asumsi yang digunakan dalam model ini adalah error secara individual tidak
saling berkorelasi, begitu pula dengan error kombinasinya. Penggunaan model efek acak dapat menghemat derajat kebebasan dan tidak mengurangi jumlahnya
seperti pada model fixed effect. Hal ini berimplikasi kepada parameter hasil estimasi akan menjadi efisien. Semakin efisien maka model yang akan didapat
semakin baik. Dengan demikian adanya gangguan asumsi klasik dalam model ini telah terdistribusi secara normal sehingga tidak diperlukan lagi treatmen terhadap
model bagi pelanggaran asumsi klasik yaitu asumsi adanya autokorelasi, multikoliniearitas dan heterokedastisitas.
Universitas Sumatera Utara
50
3.10.4 Pemilihan Model Data Panel
