5.2.3 Pemilihan Model Estimasi Data Panel
Pemilihan jenis model estimasi data panel terbaik yang digunakan dalam analisis didasarkan pada dua uji, yakni uji Chow dan uji Haussman. Uji Chow
digunakan untuk memutuskan apakah menggunakan common effect atau fixed effect. Sedangkan keputusan untuk menggunakan fixed effect atau random effect
ditentukan oleh uji Haussman.
Tabel 5.10 Hasil Uji Chow
Redundant Fixed Effects Tests Equation: Untitled
Test cross-section fixed effects Effects Test
Statistic d.f.
Prob.
Cross-section F 3.220657
18,92 0.0001
Cross-section Chi-square 55.707116
18 0.0000
Sumber : Hasil Pengolahan dengan EViews 6.0.
Keputusan dalam pengujian ini menolak H jika
atau jika nilai Prob α. Jika H
ditolak maka Model Fixed Effect lebih baik daripada Common Effect. Dari tabel 5.10 diperoleh nilai
sebesar 3,220657 yang lebih besar dari nilai
sebesar 2,69. Demikian halnya dengan probabilitas 0,0001 yang lebih kecil dari
α = 0,05. Karena menolak H maka Model Fixed Effect
lebih baik daripada Common Effect. Langkah selanjutnya adalah membandingkan model fixed effect atau
random effect dengan melakukan uji Haussman. Keputusan menolak H dilakukan
dengan membandingkannya dengan Chi square. Jika nilai maka H
ditolak sehingga model yang digunakan adalah fixed effect, sebaliknya jika penolakan H
tidak signifikan maka yang digunakan adalah random effect.
Tabel 5.11 Hasil Uji Haussman
Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: Untitled
Test cross-section random effects Test Summary
Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f.
Prob.
Cross-section random 17.323482
3 0.0006
Sumber : Hasil Pengolahan dengan EViews 6.
Hasil penghitungan uji Hausman diperoleh nilai sebesar
17,323482. Nilai ini lebih besar dari nilai yang hanya 7,814. Jika dilihat
nilai probabilitas sebesar 0.0006 lebih rendah dari α = 0,05. Dengan penolakan H
maka model estimasi data panel yang digunakan adalah fixed effect.
5.2.4 Analisis Model Regresi Penyerapan Tenaga Kerja Data Panel
Kategori