Metode Penentuan Sampel METODOLOGI PENELITIAN

65 Analisis dengan menggunakan data panel juga berguna untuk alasan teknis-pragmatis. Dalam sebuah penelitian, terkadang kita menemukan suatu persoalan mengenai ketersediaan data data availability untuk mewakili variabel yang kita gunakan dalam penelitian.dalam kondisi demikian pendekatan data panel dapat memberikan penyelesaian yang memuaskan. Dengan menggabungkan data time-series dan cross-section kita mampu menambah jumlah observasi secara signifikan tanpa melakukan treatment apapun terhadap data. Terdapat beberapa keuntungan dari penggunaan panel data. Baltagi, 1995, dikutip dalam Modul Data Panel Laboraturium FE UI, 2006: 2, penggunaan panel data telah memberikan banyak keuntungan secara statistik maupun menurut teori ekonomi. Manfaat dari penggunaan data panel antara lain adalah :  Memberikan data yang informatif, lebih bervariasi, menambah derajat bebas, lebih efisien dan mengurangi kolinieritas antar variabel.  Memungkinkan analisis terhadap sejumlah permasalahan ekonomi yang krusial yang tidak dapat dijawab oleh analisis data runtun waktu atau kerat lintang saja.  Memperhitungkan derajat heterogenitas yang lebih besar yang menjadi karakteristik dari individual antar waktu.  Adanya fleksibilitas yang lebih tinggi dalam memodelkan perbedaan perilaku antar individu dibandingkan data kerat lintang.  Dapat menjelaskan dynamic adjustment secara lebih baik. 66

a. Estimasi Model Data Panel

Dalam analisa model data panel dikenal tiga macam pendekatan estimasi, yaitu : 1. Pendekatan Pooled Least Square PLS. Pada metode ini, penggunaan data panel dilakukan dengan mengumpulkan semua data cross section dan time series dan selanjutnya dilakukanlah pendugaan. Pada metode ini, model mengasumsikan bahwa nilai intersep dari masing – masing variabel adalah sama dan slope koefisien dari variabel – variabel yang digunakan adalah identik untuk semua unit cross section. Persamaan yang digunakan adalah : Yit = α + β 1 X 1 it + β 2 X 2 it + β 3 X 3 it + β 4 X 4 it + εit Untuk i = 1, 2,...., N dan t = 1, 2........T. Dimana N adalah jumlah unit cross section daerah dan T adalah jumlah periode waktunya. Dengan mengasumsikan komponen error dalam pengolahan kuadrat terkecil biasa, kita dapat melakukan proses estimasi secara terpisah untuk setiap unit cross sectionnya. Dapat dilihat bahwa metode PLS diatas, terlihat bahwa model mengasumsi bahwa nilai intercept antar Cross-section adalah sama. Model juga mengasumsikan bahwa slope koefisien dari varaiabel bebas identik untuk semua cross-section. Tentu ini asumsi yang sangat ketat. Sehingga meskipun metode PLS menawarkan kemudahan,