3.3. Model Analisis
Untuk mengetahui seberapa besar pengaruh GDP Riil, harga karet alam, harga karet sintetis dan kurs US Dolar terhadap ekspor karet alam Indonesia ke Negara
Amerikat Serikat, Jepang, China, Jerman, Inggris, Perancis Belanda dan Italia dianalisis dengan menggunakan fungsi persamaan:
EKSPOR = f GDP, HargaA, HargaS, Kurs....................................... 3.1
Selanjutnya fungsi tersebut dispesifikasikan ke dalam model ekonometrik sebagai berikut:
EKSPOR
it
=
á
+
á
1
GDP
it
+
á
2
HargaA
it
+á
3
HargaS
it
+á
4
Kurs
it
+
µ
it
.........
3.2
Di mana: EKSPOR
= Ekspor Karet Indonesia Ribu Ton GDP
= GDP Riil negara tujuan ekspor Milyar US HargaA
= Harga karet alam US HargaS
= Harga karet sintetis US Kurs
= Nilai US dolar terhadap uang rupiah
µ
= Kesalahan Pengganggu á
= Konstanta á
1
, á
2,
á
3
, á
4
= Koefisien Regresi i
= Jumlah Observasi 8 Negara t
= Banyaknya waktu 1999 – 2008 N x T
= Banyaknya data panel 8 x 10 = 80
p d f Machine
A pdf w rit er t hat produces qualit y PDF files w it h ease
Produce quality PDF files in seconds and preserve the integrity of your original docum ents. Com patible across nearly all Windows platform s, sim ply open the docum ent you want to convert, click “print”, select the
“ Broadgun pdfMachine printer” and that’s it Get yours now
Universitas Sumatera Utara
3.4. Metode Analisis
Metode yang digunakan untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi ekspor karet alam Indonesia dilakukan dengan model regresi least squares pooled
data dengan teknik:
3.4.1. Model Efek Tetap Fixed Effect Model
Penaksiran model regresi data panel Fixed Effect bergantung pada asumsi titik potong, koefesien slope, dan error term. Ada beberapa kemungkinan dari fixed effect
yakni: 1 Semua koefesien konstan antarwaktu dan anggota panel, 2 Koefesien slope konstan tetapi titik potong bervariasi antaranggota panel, 3 Koefesien slope konstan
tetapi titik potong bervariasi antaranggota panel dan waktu, 4 Semua koefisien bervariasi antaranggota panel, dan 5 Semua koefisien bervariasi antaranggota panel
dan waktu Manurung, Manurung dan Saragih, 2005. Pendekatan metode kuadrat terkecil biasa adalah asumsi intercept dan slope
dari persamaan regresi model yang dianggap konstan baik antarkomoditas maupun antarwaktu all coefficients constant across time and individuals. Adanya variabel-
variabel yang tidak semuanya masuk dalam persamaan model memungkinkan adanya intercept yang tidak konstan. Atau dengan kata lain, intercept ini mungkin akan
berubah untuk setiap individu dan waktu. Pendekatan ini dalam literatur dikenal
dengan sebutan model efek tetap fixed effect modelFEM. Pemikiran inilah yang menjadi dasar pemikiran pembentukan model tersebut. Model ini selain dapat
membedakan efek individual dan efek waktu juga memiliki kelebihan seperti tidak
p d f Machine
A pdf w rit er t hat produces qualit y PDF files w it h ease
Produce quality PDF files in seconds and preserve the integrity of your original docum ents. Com patible across nearly all Windows platform s, sim ply open the docum ent you want to convert, click “print”, select the
“ Broadgun pdfMachine printer” and that’s it Get yours now
Universitas Sumatera Utara
mengasumsikan bahwa komponen error tidak berkorelasi dengan variabel bebas yang mungkin sulit dipenuhi.
3.4.2. Model Efek Random Random Effect Model
Penaksiran model regresi data panel Random Effect akan menghasilkan model regresi dengan error term yang terdiri dari dua komponen, yaitu komponen cross
section spesifik perusahaan dan komponen error. Komponen error merupakan kombinasi time series error dan cross section error. Asumsi error component model
atau random effect model adalah komponen error tidak berkorelasi satu sama lain dan tidak autokorelasi antara cross section dan time series. Perbedaan penting antara fixed
effect model FEM dan random effect model REM adalah pada FEM setiap unit cross section mempunyai nilai titik potong tetap dari semua observasi N, sedangkan
pada REM nilai titik potong b menjelaskan nilai rata-rata semua titik potong cross
section dan komponen error menjelaskan deviasi titik potong anggota panel dari nilai rata-rata. Komponen error ini tidak diamati atau unobservable or latent variable.
Oleh sebab itu asumsi di atas harus mengikuti: EE
it
= 0 dan varE
it
= ó
2
å + ó
2
e dan ó
2
e = 0. Asumsi homoskedastisitas dari E
it
menunjukkan korelasi antara Eå
it
å
js
, yaitu:
corr E
it
, E
is
=
2 2
2
ó e
ó e
ó
............................................................................ 3.3 Ada dua sifat dari koefisien korelasi ini: 1 pada unit time series tertentu, nilai
korelasi antara error pada dua waktu yang berbeda tetap sama, tidak masalah berapa
p d f Machine
A pdf w rit er t hat produces qualit y PDF files w it h ease
Produce quality PDF files in seconds and preserve the integrity of your original docum ents. Com patible across nearly all Windows platform s, sim ply open the docum ent you want to convert, click “print”, select the
“ Broadgun pdfMachine printer” and that’s it Get yours now
Universitas Sumatera Utara
besar jarak antar dua periode waktu tersebut, 2 struktur korelasi tetap sama untuk semua unit cross section dan identik untuk semua anggota panel.
3.4.3. Uji Chow Chow Test
Untuk mengetahui model Pooled Least Square PLS atau Fixed Effect Model FEM yang akan dipilih untuk estimasi data dapat dilakukan dengan uji F-test atau
uji Chow Test. Pooled Least Square PLS adalah restricted model di mana ia menerapkan intercept yang sama untuk seluruh individu. Seperti yang telah ketahui,
terkadang asumsi bahwa setiap unit cross section memiliki perilaku yang sama cenderung tidak realistis mengingat dimungkinkan saja setiap unit cross section
memiliki perilaku yang berbeda. Untuk itu dipergunakan Chow Test. Dasar penolakan terhadap hipotesa nol tersebut adalah dengan menggunakan F Statistik seperti yang
dirumuskan oleh Chow sebagai berikut: RSSS-URSS N-1
CHOW = ………………………
.................... 3.4
URSS NT – N –K Di mana:
RRSS = Restricted Residual Sum Square merupakan Sum of Square Residual yang diperoleh dari estimasi data panel dengan model pooled least
squarecommon intercept URSS = Unrestricted Residual Sum Square merupakan Sum of Square Residual
yang diperoleh dari estimasi data panel dengan model fixed effect N
= Jumlah data cross section T
= Jumlah data time series
p d f Machine
A pdf w rit er t hat produces qualit y PDF files w it h ease
Produce quality PDF files in seconds and preserve the integrity of your original docum ents. Com patible across nearly all Windows platform s, sim ply open the docum ent you want to convert, click “print”, select the
“ Broadgun pdfMachine printer” and that’s it Get yours now
Universitas Sumatera Utara
K = Jumlah variabel penjelas
Pengujian ini mengikuti distribusi F statistik yaitu FN-1, NT-N-K. Jika nilai CHOW Statistics F Stat hasil pengujian lebih besar dari F Tabel, maka cukup bukti
untuk melakukan penolakan terhadap hipotesa nol sehingga model yang akan digunakan adalah model fixed effect, begitu juga sebaliknya.
3.4.4. Uji Haussman Haussman Test
Pengujian ini dilakukan untuk menentukan apakah model fixed effect atau random effect yang dipilih. Pengujian ini dilakukan dengan hipotesa sebagai berikut:
H
o
: Model Random Effect
H
1
: Model Fixed Effect
Dasar penolakan H adalah dengan menggunakan pertimbangan statistik Chi Square.
Jika Chi Square statistik Chi Square table maka H ditolak model yang digunakan
adalah Fixed Effect, dan sebaliknya. Menurut Judge ada empat pertimbangan pokok untuk memilih FEM dan
REM, yaitu: 1.
Jika jumlah time series T besar dan jumlah cross section N kecil maka nilai taksiran parameter berbeda kecil, sehingga pilihan didasarkan pada kemudahan
perhitungan, yaitu FEM. 2.
Bila N besar dan T kecil penaksiran dengan FEM dan REM menghasilkan perbedaan yang signifikan. Pada REM diketahui bahwa
á
0i
=
á
+
å
i
, di mana
å
i
adalah komponen acak cross section, pada FEM diperlakukan
á
adalah tetap
p d f Machine
A pdf w rit er t hat produces qualit y PDF files w it h ease
Produce quality PDF files in seconds and preserve the integrity of your original docum ents. Com patible across nearly all Windows platform s, sim ply open the docum ent you want to convert, click “print”, select the
“ Broadgun pdfMachine printer” and that’s it Get yours now
Universitas Sumatera Utara
atau tidak acak. Bila diyakini bahwa individu atau cross section tidak acak maka FEM lebih tepat, sebaliknya jika cross section acak maka REM lebih tepat.
3. Jika komponen error å
i
individu berkorelasi maka penaksir REM adalah bias dan penaksir FEM tidak bias.
4. Jika N besar dan T kecil serta asumsi REM dipenuhi maka penaksir REM lebih
efisien dari penaksir FEM Manurung, Manurung dan Saragih, 2005. Apabila pada model efek tetap, perbedaan individu dan atau antarwaktu
dicerminkan melalui intercept, maka pada model efek random, perbedaan tersebut diakomodasi lewat error. Tehnik ini juga memperhitungkan bahwa error
mungkin berkorelasi sepanjang time series dan cross section.
3.5. Uji Kesesuaian Test Goodness of Fit
Estimasi terhadap model dilakukan dengan menggunakan model yang tersedia pada program statistik Eviews versi 4.1. Koefisien yang dihasilkan dapat dilihat pada
out put regresi berdasarkan data yang dianalisis untuk kemudian diinterpretasikan serta dilihat signifikansi tiap-tiap variabel yang diteliti.
a. R² koefisien determinasi bertujuan untuk mengetahui kekuatan variabel bebas
independent variable menjelaskan variabel terikat dependent variabel. b.
Uji serempak F-test, dimaksudkan untuk mengetahui signifikansi statistik koefisien regresi secara serempak. Jika F
hit
F
tabel
, maka H ditolak dan H
1
diterima
.
p d f Machine
A pdf w rit er t hat produces qualit y PDF files w it h ease
Produce quality PDF files in seconds and preserve the integrity of your original docum ents. Com patible across nearly all Windows platform s, sim ply open the docum ent you want to convert, click “print”, select the
“ Broadgun pdfMachine printer” and that’s it Get yours now
Universitas Sumatera Utara
c. Uji parsial t-test, dimaksudkan untuk mengetahui signifikansi statistik koefisien
regresi secara parsial. Jika t
hit
t
tabel,
maka H ditolak dan H
1
diterima
.
3.6. Definisi Operasional