Berdasarkan studi literatur sebelumnya, faktor-faktor yang diduga secara signifikan berpengaruh nyata terhadap daya saing ekspor rumput laut Indonesia
kemudian dirumuskan kedalam model persamaan regresi untuk data panel sebagai berikut :
M
it
= α
i
+
1
Q
it
+
2
PX
it
+
3
NT
it
+
4
GDP
it
+
5
PROD
it
+ μ
it
dimana : M
it
= pangsa pasar ekspor rumput laut ke negara i pada tahun ke-t
α
i
= intersep Βi
= parameter yang menunjukkan respon volume terhadap perubahan
variabel independen i = 1, 2, 3, ..., n, atau slope Q
it
= volume ekspor rumput laut Indonesia ke negara i pada tahun ke-t PX
it
= harga ekspor rumput laut Indonesia ke negara i pada tahun ke-t
NT
it
= nilai tukar rupiah terhadap nilai mata uang negara i pada tahun ke-t
GDP
it
= pendapatan per kapita negara tujuan ekspor i dan tahun ke-t
PROD
it
= produksi rumput laut Indonesia pada tahun ke-t
μ
it
= koefisien galat error term
4.4 Pengujian terhadap Model Penduga yang Lebih Tepat
Pengolahan data panel dalam persamaan pangsa pasar yang dibangun menggunakan tiga pendekatan, yakni common effect atau pooled least square
PLS, fixed effect, dan random effect. Pemilihan model yang digunakan dalam penelitian ini perlu menggunakan beberapa pertimbangan statistik, hal ini
ditujukan untuk memperoleh dugaan yang terbaik dan efisien. Secara umum, model terbaik dapat dilihat dari nilai R-square yang lebih
tinggi dari ketiga model yang dihasilkan. Akan tetapi, disamping penilaian tersebut, juga dilakukan uji Chow untuk dapat menentukan model mana yang
terbaik antara model Fixed Effect atau model Pooled OLS. Kemudian, dilakukan uji Hausman untuk menentukan model terbaik antara model Fixed Effect atau
model Random Effect. Diagram pengujian statistik untuk memilih model yang digunakan dalam penelitian dapat dilihat pada Gambar 3.
Chow Test Fixed Effect
Random Effect Pooled Least
Square Hausman Test
Gambar 3. Pengujian Model dalam Pengolahan Data Panel 4.4.1
Chow Test
Chow Test , pada beberapa buku dikenal dengan pengujian F, dimana
pengujian ini dilakukan untuk memilih apakah model yang digunakan Pooled Least Square
atau Fixed Effect. Sebagaimana telah diketahui, bahwa terkadang asumsi bahwa setiap cross section memiliki perilaku yang sama cenderung tidak
realistis mengingat dimungkinkan setiap unit cross section seharusnya memiliki perilaku yang berbeda. Dalam pengujian ini dilakukan dengan hipotesa sebagai
berikut : H
: model Pooled Least Square H
1
: model Fixed Effect Dasar penolakan terhadap Hipotesa Nol H
adalah dengan menggunakan F statistik seperti yang dirumuskan oleh Chow, dimana :
Dimana : ESS
1
= Residual Sum Square hasil pendugaan model Pooled Least Square ESS
2
= Residual Sum Square hasil pendugaan model Fixed Effect N
= Jumlah data cross-section T
= Jumlah data time-series K
= Jumlah variabel penjelas
Statistik Chow Test mengikuti distribusi F-statistik dengan derajat bebas N-1, NT-N-K. Jika nilai CHOW statistics F-stat hasil pengujian lebih besar
dari F-tabel, maka disimpulkan bahwa tolak H yang artinya bahwa model yang
terbaik adalah model Fixed effect, dan begitu sebaliknya. Pengujian ini disebut sebagai Chow Test karena kemiripannya dengan Chow test yang digunakan untuk
menguji stabilitas parameter stability test. 4.4.2 Hausman Test
Hausman Test adalah pengujian statistik sebagai dasar pertimbangan untuk
memilih model terbaik antara model Fixed Effect dengan model Random Effect. Seperti telah diketahui sebelumnya bahwa penggunaan model Fixed Effect
mengandung suatu unsur trade-off, yaitu hilangnya derajat bebas dengan memasukkan variabel dummy. Namun, penggunaan metode Random Effect juga
harus memperhatikan ketiadaan pelanggaran asumsi dari setiap komponen galat. Oleh karena itu, kemudian dilakukan uji Hausman untuk dapat menentukan model
terbaik dari kedua model tersebut. Hausman Test
dilakukan dengan hipotesa sebagai berikut : H
: model Random Effect H
1
: model Fixed Effect Sebagai dasar penolakan H
, maka digunakan statistik Hausman dan membandingkannya dengan Chi-square. Statistik Hausman dirumuskan sebagai
berikut : m = -bM
-M
1 -1
-b ~x
2
K Dimana :
: vektor untuk statistik variabel fixed effect b
: vektor untuk statistik variabel random effect M
: matriks kovarian untuk dugaan model fixed effect M
1
: matriks kovarian untuk dugaan model random effect Jika nilai m hasil pengujian lebih besar dari x
2
-tabel, maka dapat disimpulkan tolah H
, yang artinya model tarbaik yang digunakan adalah model Fixed Effect, dan begitu pula sebaliknya.
Eviews sebagai salah satu software untuk aplikasi ekonomi cukup memiliki fungsi-fungsi yang dapat secara langsung melakukan uji Hausman, baik
berupa panel tools ataupun diinput dari program akan memberikan hasil yang sama. Dalam penelitian ini, uji Hausman dilakukan secara manual dengan
menginput data ataupun program uji Hausman.
4.5 Pengujian Model
