52
1. Sampel diambil secara acak random dari sebuah populasi 2. Data berskala interval atau data bersifat kuantitatif
3. Data berdistribusi normal 4. Ada hubungan linear antara variabel bebas dengan variabel
terikat 5. Tidak terjadi heteroskedastisitas
Analisis data panel juga dikenal dengan tiga macam pendekatan yaitu pendekatan kuadrat terkecil Pooled Least Square, pendekatan efek
tetap Fixed Effect, dan pendekatan efek acak Random Effect.
1. Pooled Least Square
Metode kuadrat terkecil biasa diterapkan dalam data yang berbentuk pool dan merupakan pendekatan yang paling sederhana
dalam pengolahan data panel. Dengan mengasumsikan komponen error dalam pengolahan kuadrat terkecil biasa, kita dapat
melakukan proses estimasi secara terpisah untuk setiap unit cross- section.
Untuk data panel, sebelum membuat regresi kita harus menggabungkan data cross-section dengan data time series pool
data. Kemudian data gabungan ini diperlakukan sebagai suatu kesatuan pengamatan untuk mengestimasi model dengan metode
PLS. Dalam pendekatan ini tidak memperhatikan dimensi individu maupun waktu.
53
2. Fixed Effect Model
Fixed Effect Model FEM adalah bahwa satu objek memiliki konstanta yang tetap besarannya untuk berbagai periode
waktu. Demikian pula halnya dengan koefisien regresi yang memiliki besaran tetap dari waktu ke waktu. Model ini
mengasumsikan bahwa perbedaan antara unit dapat diketahui dari perbedaan nilai konstannya.
Pada model fixed effect, estimasi dapat dilakukan tanpa pembobot no weighted atau Least Square Dummy Variable
LSDV dan dengan pembobotan cross section weight atau Generalized Least Square GLS. Pembobotan dilakukan agar
dapat mengurangi heterogenitas antar unit cross section.
3. Random Effect Model
Random effect digunakan untuk mengatasi kelamahan fixed effect yang menggunakan variabel semu, sehingga model
mengalami ketidakpastian. Tanpa menggunakan variabel semu, REM menggunakan residual, yang diduga memiliki hubungan
antar waktu dan antar objek Winarno, 2011: 9.17. Keuntungan menggunakan model Random Effect yaitu
menghilangkan heteroskedastisitas. Model ini juga disebut dengan Error Component Model ECM atau teknik Generalized Least
Square GLS.
54
Dalam penelitian terdapat lebih dari satu variabel bebas yaitu variabel tingkat pendidikan X
1
dan variabel Upah Minimum KabupatenKota X
2
, maka model yang digunakan disebut dengan regresi linier Berganda multiple regression. Adapun variabel
dependen dalam penelitian ini adalah penyerapan tenaga kerja Y. Variabel yang mempengaruhi sering disebut variabel bebas,
variabel independen atau variabel penjelas. Sedangkan variabel yang dipengaruhi sering disebut dengan variabel terikat atau
variabel dependen. Adapun persamaan umumnya adalah sebagai berikut:
Y = a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ b
n
X
n
Dimana : Y = tenaga kerja variabel dependen
X
1
= Tingkat Pendidikan X
2
= Upah Minimum KabupatenKota α = konstanta intersept
b = koefisien regresi pada masing-masing variabel bebas.
Alasan penggunaan regresi linear berganda dalam penelitian adalah untuk mengetahui pengaruh antara satu atau
beberapa variabel bebas terhadap variabel dependen. Regresi linear hanya dapat digunakan pada skala interval dan ratio.
55
E. Pengujian Model
