134 5.
Data panel membantu studi untuk menganalisis perilaku yang lebih kompleks, misalnya fenomena skala ekonomi dan perubahan teknologi.
6. Data panel dapat meminimalkan bias yang dihasilkan oleh agregasi individu atau
perusahaan karena unit data lebih banyak.
3.4.2. Metode Panel Least Square PLS
Model ini sama seperti model regresi sederhana biasa. Di mana data cross section dan time series digabungkan dalam bentuk data panel dan kemudian data
tersebut diregresikan dengan menggunakan metode OLS. Walaupun penggabungan ini akan menghasilkan data pengamatan yang lebih banyak sehingga hasil regresi
cenderung akan lebih baik dibandingkan regresi yang hanya menggunakan data cross section atau time series saja. Akan tetapi, dengan menggabungkan data, maka kita
tidak dapat melihat perbedaan baik antar individu maupun antar waktu. Hal ini tentunya kurang sesuai dengan tujuan digunakannya data panel. Di samping itu,
berdasarkan persamaan di bawah terlihat bahwa intercept maupun slope tidak berubah baik antar individu maupun antar waktu. Secara sistematis model PLS
dinyatakan sebagai berikut: Y
it
= ȕ
+ ȕ
1
X
1it
+ ȕ
2
X
2 it
+ ... + İ
it
............................................................. 3.3 Untuk mengatasi permasalahan tersebut, ada dua buah teknik yang biasanya
digunakan untuk membuat model dari data panel, yaitu model efek tetap the fixed effect model dan model efek random the random effect model.
3.4.3. Metode Efek Tetap The Fixed Effect Model
Telah dinyatakan di atas bahwa asumsi pembuatan model yang menghasilkan α konstan untuk setiap individu i dan waktu t kurang realistis. Dalam metode efek
Universitas Sumatera Utara
135 tetap FEM kita dapat mengatasi hal tersebut, karena metode ini memungkinkan
adanya perubahan α pada setiap i dan t.
Secara sistematis model FEM dinyatakan sebagai berikut: Y
it
= ȕ
+ ȕ
1
X
i
+ Ȗ
2
W
2t
+ Ȗ
3
W
3t
+ . + Ȗ
N
W
Nt
+ į
2
Z
i2
+ į
3
Z
i3
+ . + į
T
Z
iT
+ İ
it
. 3.4 Di mana:
Y
it
= Variabel terikat untuk individu ke-i dan waktu ke-t X
it
= Variabel bebas untuk individu ke-i dan waktu ke-t W
it
dan Z
it
merupakan variabel dummy yang dapat didefinisikan sebagai berikut: W
it
= 1 ; untuk individu i ; i = 1, 2, ..., N W
it
= 0 ; lainnya. Z
it
= 1 ; untuk periode t ; t = 1, 2, ..., T Z
it
= 0 ; lainnya. Dari model di atas terlihat bahwa sesungguhnya FEM adalah sama dengan
regresi yang menggunakan Dummy Variable sebagai variabel bebas, sehingga dapat diestimasi dengan Ordinary Least Square OLS. Dengan estimasi tersebut, maka
akan diperoleh estimator yang tidak bias dan konsisten. Bila kita memperhatikan model 4 di atas, maka kita akan mempunyai parameter untuk N individu dan T waktu
sebanyak: 1.
N-1 buah parameter 2.
T-1 buah parameter 3.
Sebuah parameter α dan
3.4.4. Metode Efek Random The Random Effect Model
