Pemilihan Model Panel Data

Dalam analisis model data panel dikenal tiga macam pendekatan estimasi yaitu pendekatan kuadrat terkecil (pooled least square), pendekatan efek tetap (fixed effect) dan pendekatan efek acak (random effect). Pada bagian ini akan dijelaskan bagaimana memilih satu dari tiga pendekatan yang ada. Pemilihan ini bertujuan agar pendekatan yang dipilih cocok dengan tujuan penelitian dan karakteristik data sehingga proses estimasi memberikan hasil yang lebih tepat. 

Menurut Hsiao (1986), penggunaan data panel memberikan dua keuntungan, yaitu: 1) Data panel memberikan jumlah observasi atau data yang lebih besar bagi peneliti, sehingga akan meningkatkan derajat kebebasan (degree of freedom), mengurangi kolinieritas diantara variabel bebas, dan akan menghasilkan estimasi ekonometrik yang lebih efisien. 2) Dengan menggunakan data panel, memungkinkan bagi peneliti untuk menganalisis sejumlah pertanyaan penting yang tidak bisa diselesaikan bila hanya menggunakan data time series atau cross section.

Gujarati (2004) juga mengemukakan beberapa keunggulan yang dimiliki oleh data panel dibanding data time series atau cross section, yaitu:

1. Teknik estimasi menggunakan data panel akan menghasilkan keanekaragaman secara tegas dalam  perhitungan dengan melibatkan variabel-variabel individual secara lebih spesifik.
2. Mengkombinasikan pengamatan time series dan cross section akan memberikan informasi yang lebih banyak, variabilitas yang lebih baik, mengurangi hubungan antar variabel bebas, memberikan lebih banyak derajat kebebasan, dan lebih efisien.
3. Data panel lebih cocok digunakan jika akan melakukan studi tentang perubahan dinamis.  
4. Data panel dapat mendeteksi dan mengukur efek yang tidak bisa dilakukan oleh data time-series atau cross section. 
5. Data panel memungkinkan peneliti untuk mempelajari model perilaku yang lebih kompleks.
6. Data panel dapat meminimalkan bias.

Dalam analisis model data panel dikenal tiga macam pendekatan estimasi yaitu pendekatan kuadrat terkecil (pooled least square), pendekatan efek tetap (fixed effect) dan pendekatan efek acak (random effect). Pada bagian ini akan dijelaskan bagaimana memilih satu dari tiga pendekatan yang ada. Pemilihan ini bertujuan agar pendekatan yang dipilih cocok dengan tujuan penelitian dan karakteristik data sehingga proses estimasi memberikan hasil yang lebih tepat. Metode OLS (Pooled Least Square) terlalu sederhana untuk mendeskripsikan fenomena yang ada, sehingga pilihan selanjutnya adalah memilih di antara Fixed Effect Model (FEM) atau Random Effect Model (REM). Penentuan atas dua model tersebut dapat ditentukan secara teoritis. Jika diasumsikan bahwa error antar individu tidak berkorelasi dengan regressor  X, maka random effect yang dipilih. Kemudian, jika diasumsikan bahwa error antar individu berkorelasi dengan X (error mempunyai pengaruh tetap/ dianggap sebagai bagian dari intersep), maka fixed effect yang dipilih.


Jika secara teoritis tidak dapat ditentukan model mana yang akan dipilih, maka dasar pemilihan model selanjutnya dapat didasarkan pada sampel penelitian. Jika data diambil dari sampel individu atas suatu populasi yang besar secara acak, maka random effect yang dipilih. Namun jika sampel merupakan seluruh populasi yang dipilih, maka fixed effect merupakan metode yang lebih tepat (Hsiao, 1986).
Read more....

Tweet