51 Dimana:
Y = Variabel Dependen
X = Variabel Independen
v
it
= e
it
+
it
2. Tahap Analisis Data
Tahap ini bertujuan untuk menentukan teknik yang tepat untuk mengestimasi data panel. Ada beberapa teknik yang bisa digunakan yaitu
Widarjono, 2013:362: a. Uji Chow
Uji chow digunakan untuk memilih model manakah yang paling baik diantara model Common Effect atau Fixed Effect. Hipotesis dalam
uji ini adalah sebagai berikut: H
o
: Common effect Model H
a
: Fixed Effect Model. Dasar pengambilam keputusan dalam uji ini adalah dengan
membandingkan nilai F hitung dengan F kritis. Jika F hitung F kritis maka menolak hipotesis nol dan model yang terbaik adalah Fixed Effect
Model. Sebalinya jika F hitung F kritis maka menerima hipotesis nol dan model yang terbaik adalah Common Effect Model Widarjono,
2013:362. Rumus untuk mencari F
hitung
Baltagi, 2005:13 dalam Ali, 2013:57 adalah sebagai berikut:
LnY
it
=
o
+
1
LnX
1it
+
2
LnX
2it
+ v
it
52 Dimana:
SSE
1
: Sum squared Error metode Common Efect SSE
2
: Sum squared Error metode Fixed Effect. n
: Jumlah individual cross section nt
: Jumlah cross section x time series. K
: Jumlah variabel independen. Menurut Putranto 2014:11 dapat disimpulkan bahwa dalam
pengambilan keputusan uji ini bisa dilihat dari nilai Cross Section F dan Chi Square, jika nilainya kurang dari 0,05 sehingga menolak hipotesis
nol yang berarti model yang terbaik dalam uji ini adalah mengikuti model Fixed Effect.
b. Uji Hausman Uji Hausman dapat didefinisikan sebagai pengujian untuk
memilih apakah model fixed effect atau random effect yang paling tepat digunakan. Uji ini dikembangkan oleh Hausman dengan didasarkan pada
ide bawha kedua metode OLS dan GLS konsisten tapi OLS tidak efisien di dalam hipotesis nol. Dilain pihak, hipotesis alternatifnya metode OLS
konsisten dan GLS tidak konsisten. Sehingga uji hausman bisa dilakukan dengan berdasarkan estimasi tersebut. Hipotesis uji ini adalah sebagai
berikut: H
o
: Random effect model H
a
: Fixed effect model.
53 Uji Hausman akan mengikuti distribusi chi-square sehingga
rumus uji Hauman adalah sebagai berikut:
Dimana:
Statistik uji Hausman ini mengikuti distribusi statistik Chi Square dengan degree of freedom sebanyak k dimana k adalah jumlah variabel
independen. Jika nilai statistik Hausman dari nilai kritis maka menolak hipotesis nol dan model yang baik adalah Fixed Effect. Sebaliknya jika
nilai statistim Hausman dari nilai kritis maka menerima hipotesis nol dan model yang baik adalah model Random Effect Widarjono,
2013:365. Menurut Putranto 2014:12 dapat disimpulkan bahwa dalam
pengambilan keputusan uji ini dilihat dari nilai random cross-section tidak signifikan pada level 5, sehingga keputusannya adalah menolak
hipotesis nol dan menerima hipotesis alternatif. c. Uji Lagrange Multiplier LM
Uji ini untuk mengetahui apakah model Random Effect atau metode OLS. Uji signifikasi random effect ini dikembangkan oleh
Breusch-Pagan. Uji ini didasarkan pada nilai residual dari metode OLS. Hipotesis yang digunakan dalam uji ini adalah:
H
o
: Model mengikuti Common Effect H
a
: Model mengikuti Random Effect
54 Nilai statistik LM dihitung berdasarkan formula sebagai berikut :
Dimana: n : Jumlah individu
F : Jumlah periode waktu dan adalah residual metode OLS. Uji LM didasarkan pada distribusi chi-squares dengan degree of
freedom sebesar jumlah variabel independen. Jika nilai LM statistik dari nilai kritis statistic chi-squares maka menolak hipotesis nol dan
model yang terbaik adalah model random effect. Sebaliknya jika nilai LM statistik nilai statistic chi-squares maka menerima hipotesis nol
dan model yang terbaik adalah OLS common effect. Widarjono, 2013:363.
3. Uji Asumsi Klasik
Kategori