keseluruhan tetapi juga hubungan-hubungan individu yang menyusun model tersebut.
3.2.4.1 Pengertian dan Bentuk Regresi Data Panel
Data panel panel data merupakan gabungan data cross section dan data time series atau dengan kata lain, data panel merupakan unit-unit individu yang
sama yang diamati dalam kurun waktu tertentu Nachrowi dan Usman, 2006. Secara umum, data panel dicirikan oleh T periode waktu t = 1,2,...,T yang kecil
dan n jumlah individu i = 1,2,...,n yang besar. Namun demikian tidak menutup kemungkinan terjadi sebaliknya, yakni data panel terdiri atas periode waktu yang
besar dan jumlah individu yang kecil. Regresi dengan menggunakan data panel disebut dengan model regresi data panel.
Analisis secara terpisah, apakah menggunakan cross section saja atau time series saja, akan memberikan beberapa kelemahan. Sebagai ilustrasi, untuk
analisis pertumbuhan ekonomi suatu wilayah yang dilihat dari pertumbuhan PDRB, tingkat investasi dan tingkat konsumsi. Jika hanya menggunakan data
cross section, yang diamati hanya pada satu titik waktu, maka perkembangan ekonomi wilayah-wilayah tersebut antar waktu tidak dapat dilihat. Di sisi lain,
penggunaan model time series juga menimbulkan persoalan tersendiri melalui variabel-variabel yang diobservasi secara agregat dari satu unit individu sehingga
mungkin memberikan hasil estimasi yang bias. Pendekatan data panel menggunakan informasi dari gabungan kedua pendekatan tersebut cross section
dan time series sehingga akan meminimalisir kelemahan masing-masing pendekatan.
Baltagi 2005 mengemukakan bahwa penggunaan data panel memberikan banyak keuntungan, diantaranya:
1. Mampu mengontrol heterogenitas individu. Dengan menerapkan metode ini,
estimasi yang dilakukan dapat secara eksplisit memasukkan unsur heterogenitas individu.
2. Dapat memberikan data yang informatif, mengurangi kolinearitas antar
peubah, meningkatkan derajat bebas dan lebih efisien.
3. Lebih baik untuk studi dynamics of adjustment. Karena berkaitan dengan
observasi cross section yang berulang, maka data panel lebih baik dalam mempelajari perubahan dinamis.
4. Lebih baik dalam mengidentifikasi dan mengukur efek yang secara sederhana
tidak dapat diatasi dalam data cross section saja atau data time series saja. Selain keuntungan yang diperoleh dari penggunaan data panel, metode ini
juga memiliki keterbatasan, yaitu: 1.
Masalah dalam desain survei panel, pengumpulan dan manajemen data. Masalah yang sering dihadapi diantaranya adalah cakupan coverage,
nonresponse, kemampuan daya ingat responden recall, frekuensi dan waktu wawancara.
2. Distorsi kesalahan pengamatan measurement errors yang pada umumnya
terjadi karena respon yang tidak sesuai. 3.
Masalah selektivitas selectivity yang mencakup: a.
Self-selectivity: permasalahan yang muncul karena data-data yang dikumpulkan untuk suatu penelitian tidak sepenuhnya dapat menangkap
fenomena yang ada. b.
Nonresponse: permasalahan yang muncul dalam panel data ketika ada ketidaklengkapan data atau jawaban yang diberikan oleh responden.
c. Attrition: jumlah responden yang cenderung berkurang pada survei
lanjutan yang biasanya terjadi karena responden pindah, meninggal dunia, atau biaya menemukan responden yang terlalu tinggi.
4. Dimensi waktu time series yang pendek.
5. Cross-section dependence. Sebagai contoh, apabila macro panel dengan
analisis negara atau wilayah dengan deret waktu yang panjang mengabaikan cross-country dependence akan mengakibatkan inferensi yang salah
misleading inference. Analisis data panel dibedakan menjadi dua, yaitu statis dan dinamis. Pada
analisis data panel dinamis, regressor-nya mengandung variabel lag dependent- nya, sedangkan pada analisis data panel statis tidak demikian.
Pada analisis data panel statis, secara umum terdapat dua pendekatan yaitu Fixed Effect Model FEM dan Random Effect Model REM. Kedua pendekatan
Kategori