65
Jika suatu variabel didistribusikan secara normal maka nilai koefisien S = 0 dan K=3. Oleh karena itu, jika residual terdistribusi secara normal maka
diharapkan nilai statistik JK akan sama dengan nol. Nilai statistik JB ini didasarkan padadistribusi Chi Squares dengan derajat kebebasan df 2. Jika nilai
probabilitas ρ dari statistik JB besar atau dengan kata lain jika nilai statistik JB ini tidak signifikan maka diterima hipotesis bahwa residual mempunyai distribusi
normal karena nilai statistik JB mendek eti nol. Sebaliknya jika nilai probabilitas ρ
dari statistik JB kecil atau signifikan maka ditolak hipotesis bahwa residual mempunyai distribusi normal karena nilai statistik JB tidak sama dengan nol.
4. Pengujian Model
Untuk memilih model mana yang paling tepat digunakan untuk pengolah data panel, terdapat beberapa pengujian yang dapat dilakukan, antar lain
17
: c. Uji Chow
Uji chow adalah pengujian untuk memilih apakah model digunakan pooled least square model atau fixed effect model. Dalam pengujian ini dilakukan dengan
hipotesis sebagai berikut : H
= Pooled Least Square PLS H
1
= Fixed Effect Model FEM Dasar penolakan terhadap hipotesis di atas adalah dengan membandingkan
nilai probabilitas α = 5 jika nilai probabilitas lebih kecil dari 0.05 maka H ditolak artinya model yang lebih tepat digunakan adalah fixed effect dan
sebalikanya. Atau dengan membandingkan perhitungan F hitung dengan F tabel.
17
Agus Widarjono, Ekonometrika Pengantar dan Aplikasinya : Disertai Panduan Eviews,h. 362.
66
Perabandingan dipakai apabila hasil F hitung lebih besar dari F tabel, maka H ditolak yang berarti model yang lebih tepat digunakan adalah fixed effect model.
Begitu sebalinya, jika F hitung lebih kecil dari F tabel, maka H diterima
model yang lebih tepat digunakan adalah common effect model
18
. Perhitungan F statstic dengan Uji Chow dapat dilakukan dengan rumus :
Dimana : RRSS = Restricted Residual Sums of Square error dari model common
effect URSS = Unrestricted Residual Sums of Squares dari model fixed effect
N = Junlah individual cross section
T = Jumlah seris waktu time series
K = Jumlah variabel independen dan dependen
Sedangkan F
tabel menggunakan
rumus =
FINV Prob;deg_freedom1;deg_freesom2
d. Uji Hausman Uji hausman adalah pengujian statistik untuk memilih apakah model fixed
effect atau random effect lebih tepat digunakan dalam regresi data panel. Uji ini
18
Gujarat, N Damodor dan Dawn C Porter, Basic Econometrics, h.278
67
dikembangkan oleh Hausman dengan didasarkan pada ide waktu LSDV di dalam model fixed effect dan GLS adalah efisien sedangkan OLS adalah tidak efisien, di
lain pihak alternatifnya metode OLS efisien dan GLS tidak efisien. Karen itu uji hipotesis nolnya adalah hasil estimasi keduanya tidak berbeda sehingga uji
hausman dilakukan berdasarkan perbedaan estimasi tersebut. Pengujian dilakukan dengan hipotesis berikut
19
. H
= Random effect model H
1
= Fixed effect model Uji ini menggunakan distribusi chi square diman jika probabilitas dari
hausman lebih kecil dari α hasil hausman tes signifikan maka H
ditolak dan model fixed effet digunakan dan dengan membandingakan nilai chi square hitung
dan chi square tabel jika chi square hitung lebih kecil dari chi square tabel maka model yang tepat adalah random effect, dan sebalilknya.
5. Uji Signifikansi
