61
R Square maka akan semakin baik bagi model regresi karena menandakan bahwa
kemampuan variabel bebas menjelaskan variabel terikat juga semakin besar.
3.11 Pemilihan model data panel
Untuk mengestimasi parameter model dengan data panel, terdapat beberapa teknik yang ditawarkan, yaitu OLS ordinary least square, fixed effect
model FEM, dan random effect model REM.
3.11.1 OLS
ordinary least square
Teknik ini tidak ada bedanya dengan membuat regresi dengan data cross section
atau time series, akan tetapi untuk data panel, sebelum membuat regresi kita arus gabungkan data cross-section dengan data time series pool data.
Kemudan data gabungan ini diperlakukan sebagai satu kesatuan pengamatan yang digunakan untuk mengestimasi model dengan metode OLS. Penggunaan estimasi
dengan metode ini tidak realistif. Misalkan dengan menggunakan OLS maka kita akan memperoleh nilai intercept dan koefisien parameter yang konstan untuk
seluruh daerah. apakah mungkin setiap daerah memiliki intercept yang sama? Oleh karena itu pengunaan dua metode lainnya yakni fixed effect model dan
random effect model lebih baik.
3.11.2 Fixed
Effect Model FEM
Model ini memiliki intercept persamaan yang tidak konstan atau terdapat perbedaan pada setiap individu cross section. Atau dengan kata lain, intercept ini
mungkin berubah untuk setiap individu dan waktu.
Universitas Sumatera Utara
62
3.11.3 Random Effect Model REM
Bila pada model ini, perbedaan antarindividu dan atau waktu dicerminkan lewat intercept, maka pada model REM, perbedaan tersebut diakomodasi lewat
error .
Oleh karena ada dua metode yang sesuai untuk data panel. Maka kita harus memilih salah satu dari keduanya untuk mencari model yang paling tepat.
Masing-masing model memiliki kelebihan. Metode REM mempunyai parameter yang lebih sedikit, sehingga model yang dibentuk akan memiliki derajat
kebebasan degree of freedom yang lebih banyak dibandingkan model dengan metode FEM. Sementara itu, metode FEM juga mempunyai keunggulan yaitu
metode ini dapat membedakan efek individual dan efek waktu dan FEM tidak perlu mengasumsikan bahwa komponen error tidak berkorelasi dengan variabel
bebas. Beberapa pakar ekonometrika membuat pembuktian untuk menentukan
metode apa yang paling sesuai untuk digunakan dalam data panel. Adapun kesimpulan dari pembuktian tersebut adalah:
1. Jika pada data panel, jumlah runtun waktu lebih besar dibandingkan jumlah
individu, maka disarankan untuk menggunakan metode FEM. 2.
Jika data panel, jumlah runtun waktu lebih sedikit dibandingkan jumlah individu, maka disarankan untuk menggunakan metode REM.
Universitas Sumatera Utara
63
BAB IV HASIL PENELITIAN
4.1 Gambaran Umum Perusahaan 4.1.1 Sejarah Bursa Efek Indonesia
