BAB III. METODE PENELITIAN
3.1 Data
Analisis penelitian ini menggunakan data yang dikumpulkan dari data sekunder 26 propinsi di Indonesia dalam bentuk data panel, yaitu gabungan time
series dan cross section tahunan periode tahun 1993 sampai tahun 2008 untuk
mendapatkan tujuan penelitian. Propinsi-propinsi yang baru terbentuk pada tahun 2000 dan setelahnya, tidak diikutkan dalam penelitian ini. Periode ini dipilih
untuk mendapatkan gambaran faktor-faktor yang mempengaruhi penanaman modal asing langsung di sektor manufaktur pada periode setelah krisis ekonomi.
Berbagai data yang dibutuhkan dalam penelitian ini diperoleh dari berbagai sumber yang credible dan terpercaya, diantaranya Badan Pusat Statistik BPS,
Badan Koordinasi Penanaman Modal BKPM dan Departemen Perindustrian. Selain melakukan analisis dengan menggunakan data statistik yang
diperoleh dari sumber-sumber tersebut, penulis juga melakukan studi pustaka, baik yang bersumber dari buku, jurnal ilmiah, artikel internet, dan bahan bacaan
lain yang relevan dengan permasalahan penelitian ini. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini meliputi :
a. Market Size b. Upah
c. Tingkat Pendidikan d. Inflasi
e. Infrastruktur f. Stabilitas Sosial
Penelitian ini akan dikhususkan untuk mengkaji faktor-faktor yang berpengaruh terhadap penanaman modal asing langsung di sektor industri
manufaktur non migas. Maksud dari penekanan pada sektor industri manufaktur non migas adalah untuk benar-benar melihat sektor industri kreatif yang
prospektif dan layak dikembangkan sebagai basis industri nasional. Sebagian data dalam penelitian ini dirubah ke dalam bentuk logaritma
natural ln. Hal ini dilakukan untuk mengurangi kemungkinan adanya permasalahan heteroscedasticity. Dengan melakukan transformasi data ke dalam
bentuk logaritma natural, akan menekan skala yang akan membuat variabel- variabel itu menjadi measured.
3.2 Metode Analisis Data
Faktor-faktor yang mempengaruhi penanaman modal asing langsung di sektor industri manufaktur non migas akan diuji dengan melakukan analisis data
panel.
3.2.1 Penentuan Metode Estimasi
Prosedur dalam penelitian ini akan diawali dengan terlebih dulu melakukan penentuan metode estimasi data panel yang paling tepat untuk
mendapatkan hasil yang paling baik. Penentuan dilakukan melalui pengujian statistik. Secara grafis pengujian dilakukan dengan prosedur sebagai berikut :
Gambar. 3.1 Pengujian penentuan model dalam pengolahan data panel Keterangan Gambar :
1. Untuk menentukan pilihan antara model PLS atau fixed effect, dilakukan dengan Chow Test. Hipotesis yang dibangun dalam uji ini sebagai berikut :
Pooled Least Square
Fixed Effect
Random Effect Chow Test
Hausman Test LM Test
H = Model PLS restricted
H
1
= Model fixed effect Unrestricted. Sebagai dasar untuk menolak H
adalah dengan melihat nilai Chow Statistik dengan nilai F tabel. Jika Chow Statistik F Statistik lebih besar dari F
tabel, maka H ditolak, sehingga yang dipilih model fixed effect, dan sebaliknya.
Penentuan model terbaik juga dapat menggunakan nilai probabilitas F hitung, jika nilainya lebih kecil dari alpha 0,05 maka tolak H
,artinya model fixed effect lebih baik daripada PLS.
2. Untuk menentukan pilihan antara fixed effect atau random effect, dilakukan dengan menggunakan Uji Hausmann.
Uji Hausman dilakukan dengan terlebih dahulu membangun hipotesis sebagai berikut:
H : Model Random effect
H
1
: Model Fixed effect. Sebagai dasar untuk menolak hipotesa nol, statistik Hausman akan
diperbandingkan dengan nilai Chi Square. Jika statistik Hausman ˃ Chi Square
Table maka hipotesis nol ditolak, berarti lebih baik menggunakan model fixed
effect . Selain dengan membandingkan Statistik Hausman, dasar menolak hipotesis
nol juga dapat menggunakan nilai probabilitas p-value. Jika p-value ˂ tingkat
kritis α, maka hipotesis nol ditolak. 3. Untuk menentukan pilihan antara PLS dengan random effect dilakukan dengan
lagrange multiplier test LM Test.
Hipotesis yang dibangun dalam uji ini sebagai berikut : H
: Model PLS H
1
: Model random effect Sebagai dasar untuk menolak H
, nilai statistik LM diperbandingkan dengan nilai kritis statistik chi square. Jika nilai LM statistik lebih besar dari nilai
kritis statistik chi square, maka H ditolak, sehingga model yang digunakan
adalah random effect. Walaupun demikian, dasar untuk menentukan pemilihan model
sebenarnya tidak hanya dengan uji statistik saja. Tetapi juga dapat diidentifikasi dengan beberapa guidance berikut Judge, 1985 :
1. Jika T banyaknya unit time series besar, sedangkan N jumlah unit cross section
kecil, maka hasil fixed effect dengan random effect tidak akan jauh berbeda, sehingga dapat dipilih pendekatan yang lebih
mudah, yaitu fixed effect. 2. Jika N besar dan T kecil, hasil estimasi pendekatan fixed effect dengan
random effect akan berbeda jauh. Jadi apabila diyakini bahwa unit cross
section yang kita pilih dalam penelitian diambil secara acak, maka
random effect yang lebih baik digunakan. Sebaliknya, jika diyakini
bahwa unit cross section yang dipilih dalam penelitian tidak diambil secara acak, maka model fixed effect yang lebih baik digunakan.
3. Jika komponen error individual ε
i
berkorelasi dengan variabel bebas X, parameter yang diperoleh dengan model fixed effect akan bias,
sementara parameter yang diperoleh dengan model fixed effect tidak bias. Oleh karena itu model fixed effect lebih tepat untuk digunakan.
Sebaliknya, jika ε
i
dan variabel bebas X tidak berkorelasi maka model random effect
yang lebih tepat untuk dipilih. 4. Jika N besar dan T kecil, dan jika asumsi yang mendasari model
random effect dapat terpenuhi, maka model random effect lebih efisien
untuk digunakan jika dibandingkan dengan model fixed effect.
3.3 Model Penelitian
Kategori