Analisis Deskriptif Analisis Regresi Data Panel

3.9 Teknik Analisis Data

Teknik analisis data yang digunakan untuk menganalisis data-data yang telah dikumpulkan dalam penelitian ini adalah:

3.9.1 Analisis Deskriptif

Analisis deskriptif merupakan suatu metode dengan menggunakan data-data yang dikumpulkan, diklasifikasikan, dan diinterpretasikan secara objektif sehingga memberikan informasi dan gambaran mengenai topik yang dibahas. Hasil dari analisis biasanya berupa grafik atau tabel yang kemudian akan dijabarkan secara deskriptif.

3.9.2 Analisis Regresi Data Panel

Teknik analisis yang digunakan adalah analisis regresi linier data panel. Penelitian ini menggunakan program software EVIEWS untuk membantu mengolah data dan menyelesaikan penelitian ini. Analisis regresi linier data panel digunakan untuk menguji pengaruh dari variabel bebas terhadap variabel terikat. Menurut Pratomo 2010:167, data panel merupakan gabungan antara data berkala time series dan data individual cross section. Kelebihan data panel dibandingkan dengan data berkala dan data individual yaitu Gujarati dan Dawn, 2012:237 : 1. Data panel berhubungan dengan individu, perusahaan, negara, propinsi, dan lain- lain selama beberapa waktu dengan batasan heterogenitas dalam setiap unitnya. Universitas Sumatera Utara 2. Dengan mengombinasikan data berkala dan data individual, data panel memberikan data yang lebih informatif, lebih variatif, kurang korelasi antar variabelnya, lebih banyak derajat kebebasannya, dan lebih efisien. 3. Lebih sesuai untuk mempelajari perubahan secara dinamis, misalnya untuk mempelajari pengangguran, perpindahan pekerjaan, atau mobilitas tenaga kerja. 4. Data panel dapat mendeteksi dan mengukur efek suatu data yang tidak dapat diukur oleh data berkala dan data individual, misalnya pengukuran efek undang- undang upah minimum regional dapat dipelajari dengan lebih baik jika kita mengikutkan variabel gelombang kenaikan upah minimum regional dalam setiap wilayah. 5. Data panel juga dapat digunakan untuk mempelajari model-model perilaku, misalnya pembelajaran fenomena perubahan skala ekonomi dan teknologi dapat dilakukan dengan lebih baik oleh data panel daripada data berkala atau data individual. 6. Dengan membuat data untuk beberapa ribu unit, data panel dapat meminimalkan bias yang mungkin terjadi apabila membahasnya dalam bentuk agregat. Adanya keunggulan-keunggulan tersebut memiliki implikasi pada tidak harus dilakukan pengujian asumsi klasik dalam model data panel, karena penelitian yang menggunakan data panel memperbolehkan identifikasi parameter tertentu tanpa perlu membuat asumsi yang ketat atau tidak mengharuskan terpenuhinya semua asumsi klasik regresi linier seperti pada Ordinary Least Square OLS Ajija, 2011:52. Universitas Sumatera Utara Adapun model persamaan regresi linier data panel yang digunakan adalah: Capital Buffer BUFF = a + b1x1+ b2x2+b3x3 + b4x4 + b5x5 + E dimana, a = constant b1 – b5 = koefisien regresi tiap variabel x1 = Return on Equity ROEt-1 x2 = Non Performing Loan NPLt-1 x3 = Lag of Capital Buffer BUFFt-1 x4 = Loans to Total Assets LOTA x5 = Bank Size SIZE E = Error

3.9.3 Pemilihan Model Data Panel