�
��
= Variabel boneka dummy dimana �
��
=1 ; untuk individu i ; i=1,2,...,N dan bernilai 0 untuk lainnya
�
��
= Variabel boneka dummy dimana �
��
=1 ; untuk periode t ; t=1,2,...,T dan bernilai 0 untuk lainnya.
3. Pendekatan efek acak random effect approach
Pada model ini, perbedaan antar individu terletak di error term dari persamaan. Model ini memperhitungkan bahwa error term mungkin
berkorelasi sepanjang time series dan cross section Pratomo dan Hidayat, 2010. Pendekatan ini menyatakan bahwa perbedaan antar waktu dan antar
individu dimasukkan ke dalam komponen error pada persamaan persamaan regresi. Error dalam pendekatan ini terbagi menjadi error untuk komponen
individu, error komponen waktu dan error gabungan. Model ini mengasumsikan bahwa intercept dari individual effect terdistribusi secara
acak dengan rata-rata yang konstan, error secara individual tidak saling berkorelasi, begitu pula halnya dengan error gabungannya. Pendekatan ini
dapat menghemat penggunaan degree of freedom sehingga parameter yang menjadi hasil estimasi menjadi lebih efisien.
Secara matematis, model fixed effect dinyatakan sebagai berikut Nachrowi dan Usman, 2006:
�
��
= � + ��
��
+ �
��
; �
��
= �
�
+ �
�
+ �
��
Dimana: �
�
= komponen error cross-section
Universitas Sumatera Utara
�
�
= komponen error time-series �
��=
komponen error gabungan Untuk menentukan pendekatan mana yang akan digunakan dalam
melakukan pengolahan data pada metode regresi maka perlu dilakukan beberapa pengujian agar diperoleh model yang valid. Agar dalam
pengolahan data yang dilakukan lebih sistematis, peneliti menggunakan kedua uji ini sehingga pada akhirnya model yang dipilih adalah model yang
paling dominan menjelaskan hasil dari penelitian ini. Pengujian tersebut meliputi:
1. Uji Chow Chow Test Uji Chow atau disebut juga dengan uji F–Statistic adalah pengujian
yang dilakukan untuk mengetahui apakah model yang digunakan berbentuk Pooled Least Square atau Fixed Effect. Hipotesis dari Chow Test atau F–
Statistic adalah sebagai berikut: �
= Model Pooled Least Square �
1
= Model Fixed Effect Pengujian ini mengikuti distribusi F–Statistic dimana jika F–Statistic
nilai Chow lebih besar dari F tabel maka Ho ditolak yang berarti model yang digunakan adalah model Fixed Effect.
Universitas Sumatera Utara
2. Uji Haussman Haussman test Haussman test adalah suatu uji statistik yang menjadi dasar
pertimbangan dalam menentukan pemilihan model yang akan digunakan, apakah menggunakan model fixed effect atau model random effect.
Hipotesis dari pengujian ini adalah sebagai berikut : �
= Random effect model �
1
= Fixed model effect Pertimbangan statistik chi-square dipergunakan untuk menetukan
penolakan terhadap hipotesis nol H dimana jika probabilitas Haussman
lebih kecil dari α hasil Haussman test signifikan maka H ditolak dan
model fixed effect digunakan
3.9.2 Pengujian Hipotesis
Untuk menganalisis besarnya pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen, penelitian ini menggunakan persamaan regresi linear
berganda. Pengujian hipotesis secara statistik yang digunakan meliputi uji koefisien determinasi R
2
, uji signifikansi simultan F-test dan uji signifikansi parsial T-test.
1. Uji Koefisien Determinasi R
