65
3.6 Metode Analisis Data Panel
Data panel merupakan suatu model yang menggabungkan antara data deret waktu time series dengan data kerat lintang cross section. Oleh sebab itu pada data
panel terdapat deret waktu T 1 dan kerat lintang N 1 Nachrowi, 2006: 310-311. Dalam menganalisis data pada skripsi ini , penulis menggunakan metode
analisis data panel. Dimana data panel merupakan data campuran cross section dan time series Wahyu A. Pratomo, 2007. Penggunaan data panel didasarkan pada
kenyataan bahwa data yang tersedia, seriesnya tidak mencukupi untuk dilakukan analisis.
Dengan menggunakan data panel, jumlah observasi yang dilakukan menjadi sebesar 200 data, yaitu jumlah data time series sebanyak 8 tahun dikalikan dengan
banyaknya kabupatenkota yang diobservasi 25 kabupatenkota. Dengan data panel dapat pula ditangkap dinamika yang lebih baik dari hubungan antara penduduk yang
bekerja dan pengeluaran pemerintah terhadap pertumbuhan ekonomi. Menurut Nachrowi 2006, yang menemukan bahwa mengestimasi jenis data
panel dengan metode OLS tidak konsisten dan efisien, sehingga disarankan untuk menggunakan metode Generalized Least Square GLS. Dimana dalam metode ini
dapat dianalisis dengan tiga pendekatan yaitu:
a. Pendekatan Kuadrat Terkecil Pooled Least Square
Pada metode ini, penggunaan data panel dilakukan dengan mengumpulkan semua data cross section dan time series dan selanjutnya dilakukanlah pendugaan.
Pada metode ini, model mengasumsikan bahwa nilai intersep dari masing – masing variable adalah sama dan slope koefisien dari variable – variable yang digunakan
adalah identik untuk semua unit cross section. Persamaan yang digunakan adalah :
EG
it
= α +β
1
Labor
it
+ β
2
Gov
it
Universitas Sumatera Utara
66
b. Pendekatan Model Least Square Dummy Variable dan Fixed Effect Model
Salah satu cara untuk memperhatikan unit cross section atau unit time series adalah dengan memasukkan variable dummy untuk mengizinkan terjadinya nilai
parameter yang brbeda – beda, baik lintas unit cross section maupun antar time series. Pendekatan yang paling sering dilakukan adalah mengizinkan intercept bervariasi
antar unit cross section namun tetap mengasumsikan bahwa slope koefisien adalah konstan antar unit cross section. Apabila persamaan regresi memiliki sedikit unit
cross section maka dapat digunakan Least Square Dummy Variabel Model LSDV dengan persamaan:
EG
it
= α
1
+ α
2
D
2i
+ α
3
D
3i
+β
1
Labor
it
+ β
2
Gov
it
+e
it
Dimana D
2i
= 1 jika observasi adalah unit ke 2 dari cross section, 0 jika lainnya; D
3i
jika observasi adalah unit ke3 dari cross section , 0 jika lainnya. α
1
merepresentasikan intercept unit ke 1 dari cross se ction dan α
2
, α
3
adalah differential intercept coefficients, yaitu sebeerapa besar intercept unit ke 2 dan 3 dari cross section
berbeda dari intercept unit ke 1. Jika menggunakan banyak unit cross section maka penggunaan LSDV model
akan mengurangi derajat kebebasan yang pada akhirnya akan mengurangi efisiensi dari parameter yang akan diestimasi. Istilah fixed effect datang dari kenyataan bahwa
walaupun intercept mungkin berbeda antar individu, namun intercept unit cross section tersebut tidak bervariasi sepanjang waktu. Persamaan FEM mengasumsikan
bahwa koefisien dari regresor tidak bervariasi baik antar waktu maupun antar individu. Persamaan FEM adalah :
EG
it
= α +β
1
Labor
it
+ β
2
Gov
it
+ µ
i
+ e
it
Dimana µ
i
adalah unobservable individual effect yang berkorelasi dengan regressor X atau dengan kata lain µ
i
tidak bersifat random.
Universitas Sumatera Utara
67
c. Pendekatan Random Effect Model REM Dalam penggunaan FEM melalui tehnik variable dummy menunjukkan
ketidakpastian model yang kita gunakan, maka untuk mengatasinya digunakanlah REM. Jika dalam FEM e
i
diasumsikan berkorelasi dengan regressor X maka dengan REM e
i
tidak berkorelasi dengan regressor, dengan persamaan :
EG
it
= α +β
1
Labor
it
+ β
2
Gov
it
+ µ
i
+ e
it
EG
it
= α +β
1
Labor
it
+ β
2
Gov
it
+E
it
Ada beberapa hasl terkait output estimasi REM, yaitu : 1. Penjumlahan dari nilai random effect adalah 0, karena komponen error E
it
merupakan penjumlahan dari time series error dan cross section error. 2. Nilai R
2
diperoleh dari transformasi regresi Generalized Least Square GLS Beberapa ahli ekonometrika yang telah membuktikan secara matematis yakni:
a. Jika data panel yang dimiliki mempunyai jumlah waktu lebih besar dibandingkan jumlah individu maka disarankan untuk menggunakan Fixed
Effect Model atau metode efek tetap b. Jika data panel yang dimiliki mempunyai jumlah waktu lebih kecil
dibandingkan jumlah individu maka disarankan untuk menggunakanRandom Effect Model atau metode efek random Nachrowi, 2006.
3.7 Test of Goodness Fit Uji Kesesuaian
Kategori