d. Kuadran IV yaitu daerah relatif tertinggal low growth and low income merupakan daerah yang pertumbuhan ekonomi maupun pendapatan per
kapitanya lebih rendah dibanding provinsi.
Tabel 3.1. Klasifikasi Kabupatenkota menurut Klassen Typologi
j ij
Y Y
j ij
Y Y
j ij
R R
Kuadran I Daerah maju dan tumbuh cepat
Kuadran III Daerah berkembang cepat
j ij
R R
Kuadran II Daerah maju tapi tertekan
Kuadran IV Daerah relatif tertinggal
Keterangan: Rij adalah laju pertumbuhan PDRB ADHK tiap kabupatenkota di Provinsi.
Rj adalah rata-rata laju pertumbuhan PDRB ADHK Provinsi Banten. Yij adalah pendapatan per kapita tiap kabupatenkota di Provinsi.
Yj adalah rata-rata pendapatan per kapita Provinsi Banten.
3.2.4 Analisis Data Panel
Terdapat tiga metode pada teknik estimasi model menggunakan data panel, yaitu pooled Ordinary Least Square OLS, fixed effect, dan random effect.
Dari ketiga metode tersebut akan dipilih model terbaik yang menggunakan Chow test
.
3.2.4.1 Metode Pooled OLS
Metode pooled OLS merupakan suatu metode pengkombinasian sederhana antara data time-series dan cross-section, selanjutnya dilakukan estimasi model
R
yang mendasar menggunakan OLS. Metode pooled OLS dapat dispesifikasikan ke dalam model berikut:
it it
X Y
β α +
=
∧
dimana i menunjukkan urutan kabupatenkota yang diobservasi pada data cross- section
, sedangkan t menunjukkan periode pada data time-series. Namun, pada metode ini asumsi yang digunakan menjadi terbatas karena model tersebut
mengasumsikan bahwa intersep dan koefisien dari setiap variabel sama untuk setiap kabuaptenkota yang diobservasi. Hal ini menyebabkan variabel-variabel
yang diabaikan akan membawa perubahan pada intersep time-series dan cross- section
.
3.2.4.2 Metode Fixed Effect
Masalah yang timbul pada penggunaan metode pooled OLS yaitu adanya asumsi bahwa intersep dan koefisien dari setiap variabel sama pada setiap
KabupatenKota yang diobservasi. Untuk memperhitungkan individualitas dari setiap unit cross-section dapat dilakukan dengan cara menjadikan intersep
berbeda pada tiap kabupatenkota. Pada metode fixed effect ditambahkan variabel dummy
untuk mengubah intersep, tetapi koefisien-koefisien lainnya tetap sama bagi setiap kabupatenkota yang diobservasi. Metode ini dapat dispesifikasikan ke
dalam model berikut:
it it
T i
i NT
N t
t it
i it
Z Z
Z W
W W
X Y
ε δ
δ δ
γ γ
γ β
α +
+ +
+ +
+ +
+ +
+ =
∧
... ...
3 3
2 2
3 3
2 2
dimana W
it
= 1 untuk kabupatenkota ke-i, i = 2,…, N 0 untuk lainnya
Z
it
= 1 untuk kabupatenkota ke-t, t = 2,…, T 0 untuk lainnya
Variabel dummy N-1 + T-1 ditambahkan ke dalam model dan penambahan tersebut menghasilkan kolienaritas yang sempurna di antara variabel-variabel
penjelas. Koefisien dari variabel dummy akan mengukur perubahan intersep cross- section
dan time-series.
3.2.4.3. Metode Random Effect
Pada metode
random effect dimasukkan komponen galat error term ke
dalam model untuk menjelaskan variabel prediktor explanatory variable yang tidak dimasukkan ke dalam model, komponen nonlinearitas hubungan variabel
bebas dan variabel tak bebas, kesalahan ukur saat observasi dilakukan, serta kejadian yang sifatnya acak.
Metode random effect
dapat dispesifikasikan ke dalam model berikut:
it it
it
X Y
ε β
α +
+ =
∧
it t
i it
w v
u +
+ =
ε dimana u
i
~ N0,
2 u
σ = komponen galat cross-section v
t
~ N0,
2 v
σ = komponen galat time-series w
t
~ N0,
2 w
σ = komponen galat time-series dan cross-section i menunjukkan urutan kabupatenkota yang diobservasi pada data cross-section,
sedangkan t menunjukkan periode pada data time-series. Formulasi dari metode random effect diperoleh dari model fixed effect dengan mngasumsikan bahwa efek
rata-rata dari variabel-variabel time-series dan cross-section yang acak termasuk
dalam intersep, dan deviasi acak dari rata-rata tersebut sama dengan komponen galat, u
i
dan v
t
.
3.3. Metode Pemilihan Model
