Ha : Model Fixed Effect Dasar penolakan terhadap hipotesa nol adalah apabila nilai Prob F
α .
2 Uji Breusch-Pagan LM Test
Untuk melihat apakah model yang akan dianalisa menggunakan metode random effect atau pooled least square dapat dilakukan
dengan Breusch-Pagan LM test dengan menggunakan hipotesa sebagai berikut :
Ho : Pooled Least Square Ha : Random Effect
Jika LM statistics lebih besar dari chi quare table maka Ho ditolak, sehingga model yang lebih tepat digunakan adalah random effect.
3 Uji Hausman
Pengujian ini dilakukan untuk melihat apakah pada model akan dianalisis menggunakan metode Fixed Effect atau Random
Effect. Hipotesa yang digunakan adalah sebagai berikut : Ho : Random Effect
Ha : Fixed Effect Dengan perbandingan terhadap chi square table, jika Hausman
statistics lebih besar dari chi square table maka hipotesa nol dapat ditolak sehingga model yang lebih sesuai untuk digunakan adalah
model fixed effect.
2. Uji Prasyarat a. Uji Asumsi Klasik
1 Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji kenormalan dalam model regresi, variabel dependen dan variabel independen
mempunyai distribusi normal atau tidak. Model regresi yang terbaik adalah yang terdistribusi secara normal atau mendekati
normal. Cara untuk melihat residual dalam regresi berdistribusi normal atau tidak adalah dengan uji Skewness Kurtosis, jika nilai
Probchi2 0,05 maka data berdistribusi normal, begitu pula sebaliknya. Karena distribusi tidak normal maka dilakukan regresi
robust pada model karena regresi robust resisten terhadap adanya pencilan outlier. metode ini dapat langsung diterapkan pada data
yang mengdung pencilan tanpa harus mentransformasi data terlebih dahulu Ryan, 1997.
Cara melakukan robust regression : a Pengujian regresi menggunakan OLS
b pengujian normalitas c pengujian regresi dengan robust
d membandingkan koefisien determinasi R2
2 Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas atau
independen Imam Ghozali, 2011:105. Cara untuk mendeketesi adanya multikolinearitas adalah dengan melihat nilai Correlation
Matrix antar variabel independent. Jika nilai korelasi 0,75 berarti tidak terdapat multikolinearitas pada masing – masing variabel.
Jika terjadi masalah multikolinearitas maka cara terbaik yang dapat dilakukan adalah dengan menghapus variable yang terkena
multikolinearitas.
3 Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi diartikan sebagai korelasi antara anggota serangkaian observasi yang diurutkan berdasarkan ruang pada
cross section, dan waktu pada time series. Cara mendeteksi adanya autokorelasi dengan menggunakan Stata 11 adalah dengan
Wooldridge Test. Jika nilai ProbF 0,05 berarti tidak terjadi masalah autokorelasi, begitu pula sebaliknya.
Cara untuk mengatasi autokorelasi adalah dengan melakukan regresi robust
pada model.
4 Uji Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas muncul apabila error atau residual yang diamati tidak memiliki variasi yang konstan dari satu pengamatan
ke pengamatan lain. Cara mendeteksi adanya heteroskedastisitas dengan Stata 11 adalah dengan Breusch-Pagan Cook-Weisberg
tes. Jika nilai chi-square tabel 0,05 maka tidak terjadi heteroskedastisitas, begitu pula sebaliknya. Untuk mengatasi
