Anda disini: M Jurnal » Skripsi » Penggunaan EViews – Memilih Model Regresi Data Panel

Penggunaan EViews – Memilih Model Regresi Data Panel

regresi data panel

Pada Sub Bab sebelumnya, kita sudah ketahui bahwa model regresi data panel terdiri dari 3 model, yaitu Common Effect (CE), Fixed Effect (FE), dan Random Effect (RE). Untuk menginterpretasikan hasil analisis, ke tiga model tersebut (CE, FE, dan RE) harus dipilih salah satu yang paling tepat.

Bagaimana cara memilih model regresi data panel ?, Anda tidak perlu khawatir, EViews dapat menyelesaikan semuanya dengan mudah. Perhatikan dan simak langkah-langkah memilih model regresi data panel dibawah ini.

Regresi Data Panel – Persiapan Model

Pertama-tama, persiapkan ketiga model yang telah diestimasi yaitu Common Effect (CE), Fixed Effect (FE), dan Random Effect (RE) pada workfile EViews seperti gambar berikut:

regresi data panel
Image: M Jurnal

Pada Sub Bab sebelumnya kita sudah Mengestimasi Model Regresi Data Panel seperti yang terlihat pada gambar di atas.

Regresi Data Panel – Pemilihan Model

Dari ketiga model yang telah di-estimasi akan dipilih model mana yang paling tepat/sesuai berdasarkan karakteristik data untuk menjawab tujuan penelitian. Ketiga uji tersebut adalah F Test (Chow Test), Hausman Test, dan Langrangge Multiplier (LM) Test. Ketiga uji ini dapat dilakukan pada workfile EViews yang telah kita buka.

Tahap 1 – F Test (Chow Test)

Uji ini dilakukan untuk membandingkan model mana yang terbaik antara CE dan FE. Langkah-langkah uji Chow Test sebagai berikut:

regresi data panel
Image: M Jurnal
  1. Double Click pada Estimation Model FE. Kemudian jendela Equation FE akan terbuka.
  2. Klik View.
  3. Pilih Fixed/Random Effects Testing
  4. Terakhir klik Redundant Fixed Effects – Likelihood Ratio.

Kemudian jendela Equation FE akan menunjukkan hasil pengujiannya. Seperti gambar berikut ini:

Regresi Data Panel
Image: M Jurnal

Baca Juga:
Judul Skripsi Manajemen Keuangan
Uji Asumsi Klasik Menggunakan EViews

Dari gambar di atas, perhatikan tabel yang Saya lingkari. Perhatikan nilai Probabilitas (Prob.) pada Cross-section F. Bandingkan nilai Prob. dengan α (0.05 : ditentukan di awal sebagai tingkat signifikansi penelitian). Pengambilan keputusannya sebagai berikut:

Keterangan Model Terpilih
Prob > α CE
Prob < α FE

Berdasarkan contoh ini, terlihat nilai Prob. < α  yaitu sebesar 0.0000 < 0.05, maka dapat disimpulkan berdasarkan Chow Test, model FE lebih tepat dibandingkan model CE.

Tahap 2 – Hausman Test

Hausman Test dilakukan untuk membandingkan model mana yang paling tepat antara FE dan RE. Langkah pengujian Hausman Test pada EViews sebagai berikut:

Regresi Data Panel
Image: M Jurnal
  1. Double Click pada Estimation Model RE. Kemudian jendela Equation RE akan terbuka;
  2. Klik View;
  3. Pilih Fixed/Random Effects Testing;
  4. Terakhir klik Correlated Random Effects – Hausman Test.

Kemudian jendela Equation RE akan menunjukkan hasil pengujiannya. Seperti gambar berikut ini:

Regresi Data Panel
Image: M Jurnal

Dari gambar di atas, perhatikan tabel yang Saya lingkari. Perhatikan nilai Probabilitas (Prob.) untuk Cross-section random. Bandingkan nilai Prob. dengan α (0.05 : ditentukan di awal sebagai tingkat signifikansi penelitian). Pengambilan keputusannya sebagai berikut:

KeteranganModel Terpilih
Prob > α RE
Prob < α FE

Berdasarkan contoh ini, terlihat nilai Prob. < α  yaitu sebesar 0.0000 < 0.05, maka dapat disimpulkan berdasarkan Chow Test, model FE lebih tepat dibandingkan model RE.

*)Catatan:

Jika pada contoh ini, model FE telah terpilih sebanyak 2 (dua) kali. Dengan demikian pemilihan selanjutnya tidak perlu dilakukan. Karena sudah pasti model FE yang terbaik untuk menjawab tujuan penelitian. Namun jika pada Hausman Test model yang terpilih adalah RE, maka Anda mesti melanjutkan pengujian ketiga.

Tahap 3 – Langrangge Multiplier (LM) Test

LM-Test dilakukan untuk membandingkan model mana yang paling tepat antara CE dan RE. Langkah pengujian LM-Test pada EViews sebagai berikut:

Image: M Jurnal
  1. Double Click pada Estimation Model CE. Kemudian jendela Equation CE akan terbuka;
  2. Klik View;
  3. Pilih Actual, Fitted, Residual;
  4. Terakhir klik Actual, Fitted, Residual Table.

Kemudian jendela Equation CE akan menunjukkan hasil pengujiannya. Seperti gambar berikut ini:

Image: M Jurnal

Pada jendela Equation CE, terdapat kolom obs, Actual, Fitted, Residual, dan Residual Plot. Untuk LM-Test, kita membutuhkan program Ms. Excel untuk analisa lebih lanjut. Dengan demikian, copy data obs, Actual, Fitted, Residual, dan Residual Plot dengan cara klik kolom obs. Lalu tekan ctrl + c (untuk copy data).

Kemudian muncul jendela Copy Option. Sesuaikan data berikut:
Format             : Text
Copy Number : Using Highest Precision
Lalu klik OK untuk melanjutkan.

Tahap 4 – Olah Data Langrange Multiplier (LM)

Selanjutnya, buka program Ms. Excel, lalu paste saja di sembarang cell seperti yang terlihat pada gambar berikut:

Image: M Jurnal

LM-Test hanya membutuhkan data obs dan residual untuk dianalisis lebih lanjut. Dengan demikian, hapus data Actual, Fitted, dan Residual Plot.

  1. Obs merupakan observasi data penelitian. Dengan kata lain, 1 – 07 merupakan data perusahaan pertama (1) tahun 2007, sedangkan 2 – 07 merupakan data perusahaan kedua (2) tahun 2007 dan seterusnya.
  2. Residual merupakan residual setiap perusahaan di setiap tahunnya.

Langkah selanjutnya, susun data residual per perusahaan seperti yang terlihat pada gambar di bawah ini:

Image: M Jurnal

Tabel yang Saya lingkari merupakan residual yang telah disusun per perusahaan. Kemudian, dari data residual tersebut akan dilakukan LM-Test dengan cara menghitung nilai LMhitung dengan rumus berikut ini:

LM_{hitung}=\frac{nT}{2(T-1))}\left [ \frac{\sum_{i-1}^{n}(\sum_{t=1}^{T}\bar{e})^{2}}{\sum_{i-1}^{n}\sum_{t=1}^{T}e^{2}} -1\right ]^{2}

Disederhanakan menjadi:

LM_{hitung}=\frac{nT}{2(T-1)}\left [ \frac{T^{2}\sum \bar{e}^{2}}{\sum e^{2}}-1 \right ]^{2}

Dimana:
n          = Jumlah Perusahaan
T          = Jumlah Periode
\sum \bar{e}^{2}= Jumlah rata-rata residual kuadrat
\sum e^{2}= Jumlah residual kuadrat

Guna memudahkan hitungan dari rumus di atas, gunakan alat bantu Ms. Excel dengan mengikuti langkah-langkah berikut:

Image: M Jurnal
  1. Pada tabel Residual yang telah disusun sebelumnya, hitung nilai Rerata Residual dengan rumus Average pada excel.
    Kemudian, hitung Residual Kuadrat dengan rumus Rerata^2.
    Hitung Jumlah Rerata Residual Kuadrat dengan rumus SUM pada Excel. (Baris berwarna kuning)
  2. Buatlah tabel baru dengan judul Residual Kuadrat. Pada tabel ini, seluruh residual perusahaan pada setiap tahunnya di kuadratkan. 
  3. Hitung Jumlah residual kuadrat per perusahaan (baris berwarna hijau) dan Jumlah Residual Kuadrat seluruh perusahaan (baris berwarna kuning).
  4. Selanjutnya, cari LMhitung dengan menggunakan rumus yang telah disedernakan di atas. Pada contoh ini, LMhitung sebagai berikut:

LM_{hitung}=\frac{4(9)}{2(9-1)}\left [ \frac{9^{2}(1.3575)}{16.5443}-1 \right ]^{2}

LMhitung = 71.7306

Tahap 5 – Membandingkan Nilai LMhitung dengan Chi Squared Table

Nilai LMhitung akan dibandingkan dengan nilai Chi Squared Table dengan derajat kebebasan (degree of freedom) sebanyak jumlah variabel independen (bebas atau X) dan alpha atau tingkat signifikansi sebesar 5% (0.05) yang ditentukan dari awal penelitian. Pengambilan kesimpulannya sebagai berikut:

Keterangan Model Terpilih
LMhitung > Chi Squared Table RE
LMhitung < Chi Squared Table CE

Pada contoh ini, LMhitung > Chi Squared Table, dengan demikian model RElebih tepat dibandingkan dengan model CE.

Kesimpulan Regresi Data Panel

Berdasarkan pengujian di atas, model FE telah terpilih 2 (dua) kali yaitu pada Chow Test dan Hausman Test. Sedangkan model RE hanya terpilih pada LM-Test. Sementara itu, model CE pada pengujian tidak terpilih sama sekali.

Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa dari ketiga model (CE, FE, dan RE), model FE (Fixed Effetc) lebih baik dalam menginterpretasikan regresi data panel untuk menjawab tujuan penelitian.

Baca Juga:
Portofolio Optimal Menggunakan Excel

Saya rasa cukup sekian artikel Memilih Model Regresi Data Panel, semoga bermanfaat bagi kita semua dan jangan lupa bagikan tulisan ini kepada teman-teman yang membutuhkan dengan cara klik tombol sosmed di bawah ini.

Pintasan Panduan Olah Data Skripsi Regresi Data Panel

  1. Metode Analisis: Uji apa saja yang wajib dilakukan pada Regresi data Panel ?
  2. Method Successive Interval: Lakukan Msi jika Anda menggunakan Quetioner dalam penelitian (abaikan jika tidak)
  3. Uji Asumsi Klasik : Uji Asumsi Klasik apa saja yang Wajib dilakukan pada Data Panel
  4. Estimasi Model: Cara Estimasi Model Regresi Data Panel (CEM, FEM, dan REM) untuk melihat hasil uji t, uji F, dan R2
  5. Memilih Model: (Anda Disini)
  6. Variable Dominan: Cara menentukan Variable Paling Dominan dalam Penelitian Regresi data Panel

Panduan Nyusun Skirpsi

List Artikel Terbaru

37 tanggapan pada “Penggunaan EViews – Memilih Model Regresi Data Panel”

  1. Kak, saya mau tanya..
    Untuk model CEM dan FEM saya angka sama apakah tidak apa2 ? angkanya sudah oke semua dan sudah normal.

    Mohon pencerahannya kak

      1. Terus yg di tanya apa kak ?
        Maksud angka sama, sudah oke, sudah normal dari model CEM dan REM apa kak ? Angka yg mana ?

        1. Angka adjusted, probability (f-statistic) dan prob normalnya kak. Jadi angkanya sama di model CEM dan REM, apakah gapapa ?

          1. Selagi proses Estimasi model (FEM, CEM dan REM) dilakukan dengan benar, ya ga apa2 kok kak.
            Selanjutnya lakukan pemilihan model (Chow, Hausman dan LM) seperti Panduan di atas.
            Feeling Saya nih.. nilai prob CEM dan REM dari hasil estimasi model mungkin hanya terlihat sama saja. Tapi tidak betul2 sama.
            Saya ga tau persis nya hasil estimasi model kakak seperti apa.. bisa jadi hasilnya cuma beda tipis… beberapa angka dibelakang koma…
            Di EViews kan data yg tampil hanya beberapa angka di belakang koma (hasil pembulatan). Kadang ada hasil 0.0000. Itu belum tentu 0
            Bisa jadi 0.000001285 atau lebih kecil lagi..
            Kalo mau liat nilai detail nya (hasil dari EViews), copas aja ke Excel terus ubah format number yg semula scientific menjadi number.. terus tambahin deh beberapa angka di belakang koma.
            Tapi secara keseluruhan, setau Saya belum ada case seperti ini terjadi. Kalo pun betul2 sama, menurut Saya ga masalah selama proses estimasi model dilakukan dengan benar.

  2. Assallamuallaikum kak, mau tanya kan model estimasi saya yang kepilih itu common effect tapi di uji normalitas datanya tidak normal padahal sudah di log juga. Nah kalo pake random effect datanya malah normal. Jadinya bagaimana ya kak

    1. Wa’alaikum salam kak Cici
      Jangan berpikir bakal pake Random Effect kak 😀
      Tetap pake model yang terpilih aja dan ga perlu di log kalo ga dibutuhkan.
      FYI, uji normalitas hanya wajib untuk RE, itu pun kalo periode data nya kecil. Kalo periode besar, ga begitu wajib.
      Sedangkan model FE dam CE ga wajib uji normalitas
      Jadi hasil normalitas di abaikan aja.

      1. Jadi nanti di hasil uji normalitasnya saya tulis di skripsi datanya tidak berdisribusi normal ga apa kak?

        1. Bisa juga gitu.. Tapi dikasih keterangan bahwa hasil uji normalitas tersebut tidak digunakan dalam model regresi. Karena model yang terpilih adalah CE.

  3. Rijal Pirmansyah

    Ka saya mau nanya, misal saya punya 3 variabel independen, nah dari ketiga tersebut dua variabel saya ln dulu di excel dan yg satunya lagi data asli. Ketika ketiga variabel tersebut diolah eviews apakah akan menghasilkan data yg valid? Soalnya satu variabel tidak saya log natural. Terimakasih ka

    1. Selagi semua variabel bisa transformasi pake ln, transformasi semua aja kak. Tapi kalo ga bisa.. ya ga apa apa..
      Soalnya angka negatif tidak bisa transformasi menggunakan ln.

  4. Korinatul Latifah

    Terimakasih tutorial dan penjelasannya sudah sangat membantu. Jika boleh bertanya:
    Apabila terdapat warning “near singular matrix” itu karena apa ya?
    Dan misal di chow test sudah menunjukkan p > 0,05 atau memilih CEM, apakah masih harus melanjutkan untuk melakukan Hausman dan LM test? Jika harus, kemudian hasil Hausman dan LM test sama-sama menunjukkan untuk memilih REM, maka lebih baik memilih CEM atau REM? Terimakasih banyak.

    1. Untuk pemilihan model CEM, FEM atau REM, ketiga jenis uji (Chow, dll) harus dilakukan.
      Model mana yang terpilih sebanyak 2x, itu yang digunakan kak.
      Kalo masalah terkait “near singular matrix”, biasanya terjadi karena jumlah Cross section sama banyak atau lebih banyak dari pada jumlah time series… Data kakak gimana (jumlah cross section dan time seriesanya) ?

  5. hallo kak selamat siang, saya mau bertanya dan memastikan untuk membandingkan LM hitung dengan chi squared table itu dalam menentukan derajat kebebasannya itu berdasarkan variable independentnya ya kak? semisal variable independentnya itu : x1 x2 x3 x4 = 4 variable independent = derajat kebebasannya 4? terima kasih kak sebelumnya

    1. Umumnya gitu kak.
      Tapi ada juga tabel chi squared lain yg disusun berbeda.
      Kalo pada table chi squared ada keterangan yg menjelaskan menggunakan seluruh variabel, jadi pake jumlah semua variabel independen dan dependen kak.
      Tapi kalo ga ada, pake jumlah variabel independen aja.

  6. Halo selamat siang kak, terimakasih atas tulisannya sangat membantu. Saya izin bertanya lagi, saat pengujian F test yang muncul adalah error message “positive or non-negative argument to function expected”. Apakah ada solusi untuk permasalahan ini kak? Terimakasih

    1. Pastikan jumlah time series lebih banyak daripada jumlah cross section kak.
      Misalnya,
      time series: 2010 – 2019 = ada 10.
      Cross Section: 5 Emiten = Ada 5.

      1. Maaf kak, bertanya lagi.. untuk LM kan dibandingkan dengan chi squared table.. angka chi squarenya dilihat dimana ya kak? Terimakasih

  7. Selamat pagi, izin bertanya, apakah melakukan pemilihan model adalah sebuah kewajiban untuk data panel? dalam kasus ini data saya merupakan data panel dengan dua dari tiga variabel X nya merupakan variabel dummy, bolehkan saya langsung memilih common effect saja? jika boleh saya harus mengutip dari sumber mana ya? terima kasih

  8. Ass.Wr.Wb. Pak R Mardani.
    Ijin konsultasi. Kajian saya ttg hubungan 6 variabel Good Governance dari Bank Dunia ( bebas pendapat/bp; politik stabil/ps; pem.efektif/pe; kualitas peraturan/kp, supremasi hukum/sh; kontrol korupsi/ks) terhadap Y (PDB). Hsl views 10, CEM dan FEM tidak menunjukkan adanya hubungan ( prob > 0.05). Prob hHsil uji chow 0.0000. Hsl REM ada dua variabel yang berhubungan ( prob < 0.05). Prob Uji hausman 0.0000. Utk kasus REM yang berpengaruh, apakah boleh pilih REM, mengingat FEM tdk menunjukkan adanya pengaruh var Independent thd Y (PDB). Apakah lanjut uji LM??? Tks atas advicenya , salam

  9. Yolanda Wijayanti

    Selamat siang, mau tanya kalau uji data panel dengan hanya 1 variabel independen ketika sudah dapat model regresi tapi hasil uji t dan uji F menunjukkan hasil yang berbeda
    gimana ya? apakah kalau hanya 1 variabel cukup liat uji t saja atau gimana
    Terimakasih

  10. Andhika Kurniawan

    Terima kasih sudah sangat membantu isi blognya. Namun saya menemui kendala. Saat ini saya sedang menghitung Uji LM dan sudah input nila residual di Ms. Excel. Namun ketika menghitung rerata residual, hasilnya selalu #DIV/0!. Ketika saya coba jumlahkan hasil residual saya juga hasilnya 0. Itu kenapa ya? Apa ada yg salah dengan data saya? Mohon bantuannya. Terima kasih.

  11. mukhbitah jainudin

    kenapa ya ketika mau saya mau uji chow ada tulisan error massage “test requires equation estimated with fixed effects” ? padahal sudah mengikuti step yang ada

  12. ILham Noerrachman

    untuk fixed effect model dan random effect model apakah asumsi klasik itu dipakai dalam penelitian semacam heteros maupun autokorelasi . bisa gak untuk lanjutkan lagi artikel ini mengenai mencari asumsi klasik serta regresi data panel, uji deskriptifnya juga.terimakasih

  13. Amalia Intan Pratiwi

    Terimakasih banyak atas artikelnya, sangat membantu penelitian saya.
    Apakah saya bisa tau referensi dari tulisan Bp/Ibu?

    1. Ibu bisa baca buku
      Baltagi, Bagi (2005). Econometric Analysis of Data Panel. Third Edition.
      Selanjutnya bisa juga baca buku
      Widarjono, Agus (2007). Ekonometrika: Teori dan Aplikasi untuk Ekonomi dan Bisnis. Edisi Kedua. Penerbitnya Ekonosia FE UII.
      Selamat membaca yaa..

Komentar Paling Lambat di Balas Pukul 23:59 :)