37
suatu negara dengan negara lain, maka semakin besar pula biaya transportasi pada
perdagangan diantara keduanya. Walaupun
demikian, adanya
perkembangan teknologi transportasi dapat meminimisasi perbedaan waktu tempuh dan biaya pada perbedaan jarak antar negara.
Biaya transportasi memberikan pengaruh langsung pada perdagangan internasional dengan cara meningkatkan harga komoditi yang diperdagangkan
baik untuk negara pengekspor maupun negara pengimpor. Biaya transportasi meliputi ongkos pengapalan, biaya bongkar muat di pelabuhan, premi asuransi,
serta aneka pungutan pada saat transit Salvatore, 1997. Penelitian ini menggunakan jarak ekonomi sebagai variabelnya. Jarak
ekonomi merupakan perkalian antara jarak kedua negara dengan share GDP negara pengimpor. Sehingga, selain ditentukan oleh jauh dekatnya Indonesia
dengan negara pengimpor, jarak ekonomi juga dipengaruhi oleh share GDP negara pengimpor.
3.2.3. Panel Data
Analisis menggunakan data panel adalah kombinasi antara data deret waktu dan kerat lintang. Jika T adalah jumlah observasi dan n adalah jumlah unit
kerat lintang, maka panel data terjadi jika T 1 dan n
1. Jika observasi untuk setiap unit kerat lintang sama banyaknya disebut balance Panels sedangkan jika
tidak sama banyak disebut unbalance panels Johnston, 2000. Proses mengkombinasi data kerat lintang dan deret waktu untuk membentuk panel
disebut pooling. Keuntungan menggunakan panel data adalah karena fleksibilitasnya lebih
tinggi dalam memodelkan perbedaan prilaku antar individu dibandingkan kerat lintang Grenee, 2003. Jumlah data yang besar menambah derajat kebebasan
dan mengurangi kolinearitas diantara variabel bebasnya sehingga meningkatkan efisiensi dari estimasi ekonometrika dan dapat dilakukan analisa yang tidak
mungkin dilakukan jika menggunakan kerat lintang atau deret waktu Hsiao dalam Sibarani, 2002. Secara matematis, bentuk panel data dapat dinotasikan
Jonhston, 2000 seperti yang terlihat dalam bentuk matrik di bawah ini, dimana makna notasi tersebut adalah:
Y
it
= Nilai variabel bebas untuk unit kerat lintang i pada waktu t; dimana i= 1, …,n dan t = 1,…, T
X
it j
= Nilai variabel terikat ke-j untuk unit i pada waktu t. K merupakan indeks variabel terikat j = 1,…,K
38
Berikut bentuk matriknya dan cara umum dalam mengelompokkan data dalam unit-unit yaitu :
Dimana ∈
it
berarti disturbance term untuk unit ke-i pada waktu t. Seringkali data tersebut mempunyai bentuk sebagai berikut :
Dimana y = nT x 1, X = nT x k, dan ∈
= nT x 1. Sehingga Model linear standar dapat diperlihatkan sebagai berikut :
dimana Pada persamaan di atas secara sederhana dapat dilakukan perhitungan
dengan mengasumsikan bahwa ∈
it
~ iid0, σ
2
untuk semua i dan t. Untuk semua individual yang ditentukan, observasi tidak terjadi serial korelasi. Dan lintas
individu dan waktu terjadi homokedastisitas pada galatnya. Dalam penggunaan data gabungan tersebut timbul masalah perumusan
model yang mampu memisahkan variasi data antar individu maupun variasi data dari waktu ke waktu.
Bila kita kembali menulis suatu model regresi berganda: .............3.10
dimana i = 1, 2,…………………. N terkandung asumsi bahwa koefesien- koefesien
1
β
dan
k
β
adalah tetap dan nilainya sama untuk seluruh N contoh. Asumsi ini tentu hanya sekedar penyederhanaan dari kenyataan yang kompleks.
Namun penyederhanaan ini semakin tampak tidak mengena bila kita menggunakan data gabungan dari N individu masing-masing selama T tahun.
=
iT i
i i
y y
y y
2 1
=
K iT
iT iT
K i
i i
K i
i I
i
X X
X X
X X
X X
X X
2 1
2 2
2 1
2 1
2 1
1 1
∈ ∈
∈ =
∈
iT i
i i
2 1
=
n
y y
y y
2 1
=
n
X X
X X
2 1
∈ ∈
∈ ∈=
n 2
1
∈ +
=
β
X y
=
k
β β
β β
2 1
...…….3.7 ……..3.6
………..3.8
.………3.9
1 2
K i
K Ki
it K
y X
e β
β
=
= +
+
∑
