Definisi Operasional Variabel Penelitian

30 2. Metode Estimasi Model Regresi Panel. Dalam metode estimasi model regresi dengan menggunakan data panel dilakukan melalui tiga pendekatan berikut Basuki dan Yuliadi, 2015 : a. Common Effect Model Common effect model merupakan pendekatan model data panel yang paling sederhana karena hanya mengkombinasikan data runtut waktu dan data silang. Pada model ini tidak diperhatikan dimensi waktu maupun individu, sehingga diasumsikan bahwa perilaku data perusahaan sama dalam berbagai kurun waktu. Metode ini bisa menggunakan pendekatan Ordinary Least Square OLS atau teknik kuadrat terkecil untuk mengestimasi data panel. b. Fixed Effect Model Model ini mengasumsikan bahwa perbedaan antar individu dapat diakomodasi dari perbedaan intersepnya. Untuk mengestimasi data panel model ini menggunakan teknik variable dummy untuk menangkap perbedaan intersep antar perusahaan, perbedaan intersep dapat terjadi karena perbedaan budaya kerja, manajerial, dan insentif. Namun demikian slopnya sama antar perusahaan. Model estimasi ini sering juga disebut dengan teknik Least Square Dummy Variable LSDV. c. Random Effect Model Model ini akan mengestimasi data panel dimana variable gangguan mungkin saling berhubung antar waktu dan antar individu. Pada model ini perbedaan intersep diakomodasi oleh error terms masing-masing 31 perusahaan. Keuntungan menggunakan model ini yakni menghilangkan heteroskedastisitas. Model ini juga disebut dengan Error Component Model ECM. 3. Pemilihan Model Untuk memilih model yang paling tepat dalam mengelola data panel, terdpapat beberapa pengujian sebagai berikut : a. Uji Chow Uji Chow yakni pengujian untuk mnentukan model fixed effect atau random effect yang paling tepat digunakan dalam mengestimasi data panel. Uji chow menggunakan hipotesis sebagai berikut : H : Model Common Effect H 1 : Model Fixed Effect Pegujian hipotesis di atas dengan membandingkan perhitungan F- htung dengan F-tabel. Jika F-hitung lebih kecil dari F-tabel maka H diterima dan model yang digunakan adalah common effect. Jika F-hitung lebih kecil dari F-tabel maka H ditolak dan model yang digunakan adalah fixed effect. b. Uji Hausman Uji Hausman adalah pengujian statistic untuk memilih apakah model fixed effect atau random effect yang paling tepat. Hipotesis untuk uji hausman, yaitu : H : Model Random Effect H 1 : Model Fixed Effect