55
dengan Error Component Model ECM atau teknik Generalized Least SquareGLS.
2. Tahap Analisi Data
Dalam penelitian, harus dilakukan pemilihan antara tiga model yang ada yaitu metode kuadrat terkecil Pooled Least SquarePLS, metode efek
tetap fixed effect model, dan metode efek random random effect model. Pemilihan model dapat dilakukan dengan uji chow dan uji hausman.
a. Uji Chow
Uji Chow F statistik adalah pengujian yang dilakukan untuk mengetahui apakah model yang digunakan adalah common effect atau
fixed effect Nachrowi dan Usman, 2006 dalam Kartini, 2016. Dalam uji Chow hipotesisnya adalah sebagai berikut :
H0 : Common Effect H1 : Fixed Effect
Penguji uji Chow menggunakan software Eviews adalah dengan menggunakan uji likelihood ratio, lalu yang menjadi dasar
penolakan dalam hipotesis diatas adalah dengan membandingkan perhitungan F-hitung dengan F-tabel atau membandingkan nilai
probabilitasnya dengan α = 5. Perbandingan yang dimaksud adalah apabila F-hitung pada uji Chow lebih besar dari F-tabel, atau nilai
probabilitas lebih kecil dari 0.05 maka H0 ditolak artinya model yang lebih tepat digunakan adalah Fixed Effect, sebaliknya jika F hitung
56
lebih kecil dari F tabel atau nilai probability lebih besar dari 0.05 maka H0 diterima dan model yang lebih tepat digunakan adalah Common
Effect.
b.
Uji Hausman Uji
Hausman digunakan
untuk menentukan
apakah menggunakan model fixed effect atau model random effect yang paling
tepat Nachrowi dan Usman, 2006 dalam Kartini, 2016. Hipotesis dalam uji Hausman adalah sebagai berikut :
H0 : Random Effect H1 : Fixed Effect
Uji dikembangkan oleh Hausman dengan didasarkan pada ide bahwa Least Squares Dummy Variable
LSDV di dalam model fixed effect dan Generalized Least Squares GLS adalah efisien sedangkan
model OLS adalah tidak efisien, dilain pihak alternatifnya metode OLS efisien dan Generalized Least SquaresGLS tidak efisien.Statistik uji
Hausman ini mengikuti distribusi statistik chi-squares dengan degree of freedom sebanyak k, dimana k adalah jumlah variabel independen.
Hipotesis null pada uji Hausman adalah model random effect lebih baik, jika nilai Hausman lebih besar daripada nilai kritis chi-squares,
maka hipotesis null akan ditolak, yang berarti model estimasi yang yang tepat untuk regresi data panel adalah fixed effect. Sebaliknya
apabila nilai statistik hausman lebih kecil dari nilai kritis chi-squares
57
maka hipotesis null diterima yang artinya model yang tepat untuk regresi data panel adalah random effect.
3. Uji Dasar Asumsi Klasik
