Tahap-tahap dalam analisis regersi
panel meliputi tahap uji asumsi klasik, tahap pemilihan model regresi panel dan
tahap estimasi model regresi panel.
A.
Uji
Asumsi Klasik Analisis Regresi Model
Uji asumsi yang terdapat
dalam analisis regresi panel terdiri dari uji normalitas, uji
heteroskedastisitas, uji multikolinearitas dan uji autokorelasi.
(1)
Uji
Normalitas
Uji normalitas dalam
regresi data panel dapat dilakukan dengan melihat nilai probabilitas hasil uji
normalitas residual hasil regresi. Apabila nilai probabilitas yang diperoleh
> 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa residual hasil regresi berdistribusi
normal, sedangkan jika nilai probabilitas yang diperoleh < 0,05, maka
disimpulkan bahwa residual hasil regresi tidak berdistribusi normal.
(2)
Uji
Multikolinearitas
Uji multikolinearitas
dilakukan dengan melihat nilai VIF masing-masing variabel. Model regresi
dinyatakan terbebas dari kasus multikolinearitas jika nilai VIF masing-masing
variabel < 10.
(3)
Uji
Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas
dapat dilakukan dengan menggunakan uji White. Dalam pengujian ini model
dinyatakan memuat heteroskedastisitas jika probabilitas Obs*R-squared < 0,05, sedangkan jika probabilitas
Obs*R-squared > 0,05 maka dinyatakan
model tidak memuat heteroskedastisitas.
(4)
Uji
Autokorelasi
Uji Autokorelasi dapat
dilakukan dengan menggunakan uji LM.
Dalam pengujian ini, model regresi dinyatakan tidak memuat autokorelasi jika
nilai probabilitas hasil pengujian > 0,05.
B. Pemilihan
Model Regresi
Dalam analisis regresi
data panel, terdapat 3 pendekatan model regresi, yaitu Common Effect Model (Pooled
Least Square), Fixed Effect Model (FE) dan Random Effect Model (RE). Untuk
menentukan pendekatan model regresi terbaik yang sesuai dengan data penelitian
harus dilakukan beberapa uji, yaitu uji Chow, uji Hausman dan Uji Lagrang
Multiplier., uji Hausman digunakan untuk menentukan model terbaik di antara RE
dan FE, sedangkan uji Lagrange Multiplier digunakan sebagai uji lanjutna jika
tidak diperoleh kesimpulan yang konsisten dari uji chow dan uji hausman terkait
model regresi yang tepat untuk data penelitian.
(1) Uji
Chow
Uji Chow digunakan untuk
menentukan model terbaik di antara model CE dan FE. Hipotesis yang digunakan
dalam pengujian ini adalah sebagai berikut :
Ho : Common Effect (PLS)
merupakan pendekatan model terbaik
Ha : Fixed Effect (FE)
merupakan pendekatan model terbaik
Pengujian dilakukan
dengan melihat nilai probabilitas cross section F hasil pengujian, jika nilai
probabilitas > 0,05 maka Ho diterima dan disimpulkan bahwa model PLS yang
terbaik, sedangkan jika nilai probabilitas < 0,05 maka Ho ditolak dan
disimpulkan bahwa model FE yang terbaik.
(2) Uji
Hausman
Uji Hausman digunakan
untuk menentukan model terbaik di antara model RE dan FE. Hipotesis yang
digunakan dalam pengujian ini adalah sebagai berikut:
Ho : Random Effect (RE)
merupakan pendekatan model terbaik
Ha : Fixed Effect (FE)
merupakan pendekatan model terbaik
Pengujian dilakukan
dengan melihat nilai probabilitas Chi Square hasil pengujian, jika nilai
probabilitas > 0,05 maka Ho diterima dan disimpulkan bahwa model RE yang
terbaik, sedangkan jika nilai probabilitas < 0,05 maka Ho ditolak dan
disimpulkan bahwa model FE yang terbaik.Namun demikian, pengujian ini tidak
dapat dilakukan karena jumlah cross section tidak lebih besar dari jumlah
variabel bebas (cross section = kabupaten ).
Apabila hasil uji
Chow dan Hausman telah menghasilkan kesimpulan yang konsisten maka uji Lagrange
Multiplier tidak perlu dilakukan, selain itu oleh karena terpilih random effect
maka tidak dipenuhinya asumsi normalitas dan autokorelasi dapat diabaikan.
C. Hasil
Analisis Regresi Model
Hasil analisis regresi
panel meliputi hasil uji pengaruh parsial (uji t), hasil uji pengaruh simultan
(uji F) dan perhitungan Koefisien Determinasi.
a.
Uji
t
Dalam analisis regresi data
panel, uji t digunakan untuk menguji pengaruh variabel bebas secara parsial
terhadap variabel terikat. Hipotesis pengujian yang digunakan dalam uji pasrial
ini adalah sebagai berikut :
Ho : Variabel bebas tidak
berpengaruh terhadap cost of debit
Ha : Variabel bebas
berpengaruh terhadap cost of debit
Denga taraf signifikan
0,05 maka Ho ditolak jika nilai probabilitas < 0,05 dan Ho akan diterima
jika nilai probabilitas > 0,05.
b.
Uji
F
Uji pengaruh simultan
dalam analisis regresi data panel digunakan untuk menguji pengaruh simultan
variabel bebas terhadap variabel terikat. Dalam penelitian ini, hipotesis
pengujian yang digunakan adalah sebagai berikut :
Ho : Variabel secara
simultan tidak berpengaruh terhadap cost of debit
Ha : Variabel bebas
secara simultan berpengaruh terhadap cost of debit
Dengan taraf signifikan
0,05 maka Ho siterima jika nilai signifikan hasil pengujian > 0,05 dan Ho
ditolak jika nilai signifikan hasil pengujian < 0,05
c.
Koefisien
Determinasi
Koefisien determinasi
dalam analisis regresi panel digunakan untuk mengetahui besar kontribusi yang
diberikan variabel bebas terhadap variabel terikat.
0 Komentar