Anda disini: M Jurnal » Skripsi » Uji Asumsi Klasik untuk Regresi Data Panel

Uji Asumsi Klasik untuk Regresi Data Panel

Penting! Update Uji Asumsi Klasik untuk Regresi Data Panel (REM).
Saya dapat masukan dari pembaca. Katanya artikel ini tidak menjelaskan Uji Asumsi Klasik untuk Random Effect Model. Sebetulnya untuk Random Effect Model udah lengkap pembahasan di bagian komentar. Tapi biar enak, artikel ini Saya update aja. Tapi, Big Thanks buat yang ngasih saran 🙂

Pada Model Regresi Linier Data Time Series uji Heteroskedastisitas tidak perlu dilakukan tapi wajib dilakukan uji Autokorelasi.

Sedangkan pada Model Regresi Linier Data Cross Section uji Autokorelasi tidak perlu dilakukan tapi wajib dilakukan uji Heteroskedastisitas.

Lantas bagaimana dengan Model Regresi Linier Data Panel yang merupakan gabungan dari ke dua data tersebut (time series & cross section) ? Apakah kedua uji tersebut harus dilakukan ? Terus bagaimana dengan uji lainnya seperti Normalitas, Multikolinearitas dll ?

Panduan ini lah jawabannya! Saya akan bahas Uji Asumsi Klasik apa saja yang diperlukan untuk Model Regresi Data Panel.

Makna Model Regresi Linier Berganda Pada Data Panel

Uji Asumsi Klasik untuk Regresi Data Panel

Seperti yang telah kita pelajari sebelumnya, model regresi linier data panel merupakan gabungan dari data cross section dan time series. Maka model regresi linier pada data panel di tulis sbb:

Yit = α + β1X1it β2X2it  + … + βnXnit eit

dimana:

  • Yit            = variabel terikat (dependent)
  • Xit            = variabel bebas (independent)
  • i               = entitas ke-i
  • t               = periode ke-t

Persamaan di atas disebut juga dengan model regresi linier berganda dari 1 variabel terikat (Y) dan beberapa variabel bebas (X). Tujuan model regresi linier berganda adalah untuk memprediksi nilai konstanta (α) dan koefisien regresi (βi) atau disebut juga dengan parameter model regresi.

Konstanta (α) sering disebut juga dengan intercept sedangkan koefisien regresi (βi) disebut juga dengan slope. Naah, Regresi Data Panel juga memiliki tujuan yang sama dengan Regresi Linier Berganda untuk memprediksi nilai intercept dan slope.

Hanya saja, pada Data Panel akan menghasilkan intercept dan slope yang berbeda pada setiap objek (perusahaan/emiten/entitas) dan pada setiap periode waktu penelitian.

Penting! Ada teman yang sedang bingung mencari judul penelitian ? Coba beri tahu mereka konten ini: 200 Judul Skripsi Manajemen Keuangan Download PDF

Menurut Widarjono (2007), terdapat beberapa kemungkinan yang akan muncul atas adanya asumsi terhadap intercept, slope, dan variabel gangguannya (e). Untuk itu, model regresi data panel yang akan di estimeasi wajib membutuhkan asumsi terhadap intercept, slope, dan variabel gangguannya (e). Asumsi-asumsi tersebut sebagai berikut:

  1. Intercept dan slope di asumsikan tetap sepanjang periode waktu dan seluruh objek penelitian (perusahaan/entitas/emiten). Sehingga perubahan terhadap intercept dan slope telah dijelaskan oleh variabel gangguan (e) atau residual.
  2. Slope di asumsikan tetap tetapi intercept berbeda antara objek penelitian (perusahaan/entitas/emiten)
  3. Slope di asumsikan tetap tetapi intercept berbeda pada antar waktu dan individu.
  4. Intercept dan slope di asumsikan berbeda antar individu.
  5. Intercept dan slope di asumsikan berbeda antar waktu (periode) dan individu.

Dengan adanya beberapa asumsi tersebut, maka munculah beberapa kemungkinan model/teknik yang dapat mengestimasi Model Regresi Data Panel.

Seperti yang telah kita bahas sebelumnya, model/teknik pada Regresi Data Panel pada umumnya ada 3 yaitu Common Effect, Fixed Effect, dan Random Effect.

Uji Asumsi Klasik untuk Regresi Data Panel [Update]

Regresi data panel terdiri dari 3 model yaitu Common Effect Model (CEM), Fixed Effect Model (FEM) dan Random Effect Model (REM).

Common Effect Model (CEM) dan Fixed Effect Model (FEM) pada Regresi Data Panel menggunakan pendekatan Ordinary Least Squared (OLS) untuk mengestimasi model.

Sedangkan Random Effect Model (REM) menggunakan pendekatan Generalized Least Squared (GLS) untuk mengestimasi model.

Uji Asumsi Klasik Untuk pendekatan OLS (Common Effect Model & Fixed Effect Model) dan pendekatan GLS (Random Effect Model) berbeda. Untuk itu silahkan pahami terlebih tujuan masing-masing uji tersebut.

Note: Selanjutnya jika Saya menyebutkan OLS, artinya berlaku untuk model FEM dan CEM. Sementara GLS untuk model REM.

#1 Uji Normalitas

Uji Normalitas bertujuan untuk melihat apakah data pada penelitian berdistribusi normal atau tidak. Akan tetapi, uji normalitas bukan merupakan syarat BLUE (Best Linier Unbias Estimator) menurut Prof. Mudrajad Kuncoro.

Fyi, buku karangan Prof. Mudrajad Kuncoro (Judul: Metode Riset untuk Bisnis & Ekonomi) ini membahas uji Asumsi Klasik pada pendekatan OLS. Pada Regresi Data Panel, Model FEM dan CEM menggunakan pendekatan OLS.

Jadi uji normalitas tidak wajib pada pendekatan OLS, sementara wajib untuk pendekatan GLS.

#2 Uji Heteroskedastisitas

Uji Heteroskedastisitas bertujuan untuk melihat apakah data terjadi gejala heteroskedastisitas atau tidak. Uji ini hanya akan akurat jika Anda lakukan untuk data cross section.

Naah.. data panel memiliki ciri-ciri yang lebih dekat ke data cross section dari pada data time series. Sehingga Uji Heteroskedastisitas Wajib Anda lakukan untuk pendekatan OLS.

Sementara untuk pendekatan GLS, uji Heteroskedastisitas tidak Wajib.

Kenapa ? Karena pendekatan GLS berguna untuk menyembuhkan gejala heteroskedastisitas. Sehingga model REM diasumsikan terbebas dari gejala heteroskedastisitas.

#3 Uji Multikolinearitas

Uji Multikolinearitas bertujuan untuk melihat korelasi antara variabel bebas. Sudah jelas uji ini hanya dilakukan pada model regresi yang memiliki lebih dari 1 variabel bebas.

Jadi, jika penelitian Anda menggunakan lebih dari 1 variabel bebas, maka model apapun yang terpilih (FEM / CEM / REM) wajib dilakukan uji Multikolinearitas.

#4 Uji Autokorelasi

Uji Autokorelasi hanya akan terjadi pada model regresi linier data time series. Jika Anda gunakan pada data cross section maupun data panel maka hanya sia-sia saja.

Apa alasannya ?

Karena sifat Cross Section lebih mewakili data panel. Sementara sifat time series tidak begitu dominan.

Menurut Nachrowi dan Mahyus Eka, uji autokorelasi hanya memiliki satu nilai dalam 1 model regresi. Jika dalam satu model ada beberapa nilai (hasil) uji autokorelasi (misalnya DW) maka uji tersebut tidak lagi sah.

Hasil uji autokorelasi akan berubah jika urutan data diubah-ubah (dalam hal ini lebih mengarah ke cross section).

Sedangkan data time series hanya memiliki satu kemungkinan urutan data (urutan data bulanan / tahunan / periode lain tidak bisa diubah toh ?), sedangkan data cross section dan data panel memiliki kemungkinan urutan.

Apa itu benar ? Saya buktikan

Ilustrasinya begini, dalam data panel, data disusun berdasarkan urutan cross section kemudian time series untuk masing-masing variabel. Kurang lebih urutan tabulasi data tampak seperti gambar berikut:

Uji Asumsi klasik regresi data panel

Data Perusahaan adalah type cross section. Sedangkan data berdasarkan tahun adalah tipe Time Series.

Pada table pertama (susunan data 1), susunan data cross section di mulai dari PT A, PT B kemudian PT C. Sedangkan pada table kedua (susunan data 2). Data Cross section dimulai dari PT B, PT C, kemudian PT A.

Pembuktiannya, jika Anda melakukan uji autokorelasi, sudah pasti hasil dari kedua urutan data berbeda.

Misalnya, Saya menggunakan durbin watson untuk uji Autokorelasi. Saya olah kedua susunan data tersebut menggunakan EViews. Perhatikan hasil durbin Watson berikut:

uji autokorelasi tidak wajib untuk regresi linier data panel

Benar bukan ? Hasil Durbin Watson untuk kedua susunan data tidak sama.

Artinya apa ? Jika Anda melakukan uji autokorelasi pada Regresi linier data panel, maka hasil uji autokorelasi tersebut tidak akurat.

Atas dasar inilah kenapa uji Autokorelasi tidak wajib untuk pendekatan OLS maupun GLS.

Kesimpulan Uji Asumsi Klasik Untuk Regresi Data Panel

Dari penjelasan tersebut, Saya rangkum uji asumsi klasik yang wajib untuk regresi linier data panel untuk masing-masing model (FEM / CEM / REM) sebagai berikut:

Uji PrasyaratOLS (FEM & CEM)GLS (REM)
NormalitasTidakYa
HeteroskedastisitasYaTidak
MultikolinearitasYa, jika variabel bebas lebih dari 1Ya, jika variabel bebas lebih dari 1
AutokorelasiTidakTidak
Uji Asumsi Klasik Untuk Regresi Data Panel

Pintasan Panduan Regresi Data Panel

  1. Metode Analisis: Uji apa saja yang wajib pada Regresi data Panel ?
  2. Method Successive Interval: Lakukan Msi jika Anda menggunakan Quetioner dalam penelitian (abaikan jika tidak)
  3. Uji Asumsi Klasik: (Anda Disini)
  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: Cara memilih model Regresi data panel (CEM, FEM, atau REM) menggunakan Chow Test, Hausman Test, dan LM Test.
  6. Variable Dominan: Cara menentukan Variable Paling Dominan dalam Penelitian Regresi data Panel

122 tanggapan pada “Uji Asumsi Klasik untuk Regresi Data Panel”

  1. vani clessya sagala

    hallo, saya vani clessya sagala. saat ini sedang menyusun skripsi, utk data panel tidak diperlukan uji normalitas, apakah ada jurnal yang mendukung? terimakasih.

  2. siang pak, terima kasih atas ilmunya. saya ingin bertanya, untuk uji autokorelasi yang tidak harus dilakukan pada data panel itu, adakah referensinya?
    terima kasih, semoga berkenan menjawab.

  3. permisi admin, terkait data normalitas yang dikemukakan oleh mudrajad kuncoro. apakah saya bisa mendapatkan sumber tersebut?

  4. Bisa kak. Coba aja baca dari buku karangan beliau.
    Judulnya:
    Metode Riset Untuk Bisnis & Ekonomi
    Karangan Prof. Mudrajad Kuncoro

  5. Maaf pak. Metode yang saya gunakan adalah metode REM. Nah untuk diuji heteroskedstisitas apakah tetap menggunakan Model REM? Software yang saya gunakan eviews 10 pak.

  6. Halo kak Yusrin.
    Untuk model REM, tidak perlu dilakukan uji heteroskedastisitas.
    Karena, model REM menggunakan Generalized Least Squares (GLS) sebagai teknik estimasinya. Pendekatan GLS digunakan untuk menyembuhkan heteroskedastisitas. Artinya dapat dianggap REM sudah terbebas dari Heteroskedastisitas.

  7. selamat siang pak. saya ingin bertanya apakah pembahasan diatas mengacu kepada uji yang dilakukan eviews atau yang dilakukan stata pak? terimakasih pak

  8. Halo kak, diatas dikatakan bahwa uji autokorelasi hanya untuk data time series, tapi bukankan data panel merupakan gabungan dari cross section dan time series? Kenapa pada data panel tidak dibutuhkan uji autokorelasi?

  9. Halo kak Widya,
    Benar kak, uji autokorelasi pada data panel bisa di abaikan.
    Karena sifat cross section lebih mewakili sifat data panel, sedangkan sifat time series-nya tidak begitu dominan walaupun masih ada.

    Sebagai referensi tambahan, silahkan kakak baca buku Nachrowi dan Mahyus Eka. Dijelaskan tentang autokorelasi pada data panel bahwa secara logika uji autokorelasi itu hanya memiliki satu nilai dalam 1 model regresi. Jika dalam satu model ada beberapa nilai hasil uji autokorelasi (misalnya DW) maka uji tersebut tidak lagi sah.

    Hasil uji autokorelasi akan berubah jika urutan data diubah-ubah (dalam hal ini lebih mengarah ke cross section). Sedangkan data time series hanya memiliki satu kemungkinan urutan data (urutan data bulanan / tahunan / periode lain tidak bisa diubah toh ?), sedangkan data cross section dan data panel memiliki kemungkinan urutan.

    Kalo kakak masih penasaran nih, coba buktikan dengan data kakak sendiri. Lakukan regresi data panel dengan 2 urutan data berbeda (cross section nya). Lihat hasil uji autokorelasi (misal dw). Pasti berbeda antara kedua model.

    Atas dasar inilah saya simpulkan uji autokorelasi tidak lagi dibutuhkan, walaupun nilainya tetap bisa di uji. Jika dospem mewajibkan uji autokorelasi, kakak ada dua pilihan.

    • Mengikuti arahan pembimbing (manut manut wae, yg penting kelar 😀 )
    • Mempertahankan pendapat bahwa uji autokorelasi tidak begitu relevan untuk data panel (pastikan gunakan sumber referensi yg kuat, seperti buku)

    Kalo uji autokorelasi tetap dilakukan, tidak apa apa. Hanya hasilnya saja yg tidak bisa dijadikan acuan.

    Kalo saya pribadi, lebih suka mempertahankan pendapat berdasarkan sumber referensi yg kuat. Karna setiap orang akan punya pemahaman dan pendapat yg berbeda-beda.

  10. Saya sedang skripsi, saya uji autokorelasi data panel. Hasil regresi menggunakan fixed effect model. Dan ketika pada uji asumsi klasik terjadi autokorelasi. Saya sudah estimasi rumusnya menggunakan diferensiasi tetapi tetap terjadi autokorelasi dan di lihat dari nilai dw nya data saya tetap kena autokorelasi. Di lihat dari komentar di atas brarti tidak apa2 jika data panel tidak melakukan uji asumsi klasik? Dan hasil autokorelasi tidak di butuhkan pada data panel? Terima kasih.

  11. Bener kak. Uji autokorelasi tidak perlu dilakukan pada data panel.
    Silahkan cermati artikel di atas dan komentar – komentar sebelumnya ya.

  12. Halo kak saya sudah melakukan uji autokorelasi pada data panel dan ternyata terdapat gejala autokorelasi pada regresi data panel, saya sudah berusaha memyembuhkannya tapi tetap masih terdapat gejala autokorelasi,
    Kalau berdasarkan artikel diatas apakah saya tidak apa apa jika tidak menggunakan uji autokorelasi?
    Rujukan yg menyatakan autokorelasi tidak wajib digunakan pada regresi data panel darimana ya kak?
    Terimakasi sebelumnya saya sudah berusaha mencari jawaban pertanyaan tadi baru nemu disini 🙏

  13. Halo kak Ika.
    Itu komentar saya yg kakak balas tertera sumber referensi nya. Di komentar itu juga saya kutip isi buku nya.
    “Sebagai referensi tambahan, silahkan kakak baca buku Nachrowi dan Mahyus Eka. Dijelaskan tentang autokorelasi pada data panel bahwa secara logika…..”

    Data panel memang ga perlu uji autokorelasi.
    Kalo di paksa uji autokorelasi, juga ga bisa jadi patokan.

  14. Halo kak, mau nanya, di skripsi saya yg terpilih itu model REM, utk uji asumsi klasik yg perlu di lakukan itu uji apa saja ya kak? Dan boleh ga kak minta sumber referensi nya? Terimakasih kak sebelumnya

  15. Halo kak Khai.
    Cukup normalitas aja kak.
    Kalo variabel bebas lebih dari 1, wajib uji multikolinearitas.
    Untuk REM pada data panel pake GLS untuk model estimasi nya.
    Metode GLS digunakan untuk menyembuhkan heteroskedastisitas.
    Jadi hetero tidak wajib.
    Untuk autokorelasi, tidak wajib pada data panel (CEM, FEM atau REM).
    Selengkapnya bisa kakak baca di Uji Asumsi Klasik Regresi Data Panel
    Untuk referensi, bisa kakak baca2 buku Nachrowi dan Mahyus Eka.

  16. hai kak, mau tanya
    di penelitian saya yang terpilih adalah model REM dan hasilnya dua variabel x saya berpengaruh terhadap y (saya pakai 3 variabel x), tapi ketika di uji normalitas hasilnya tdk normal sehingga saya jadi pakai log untuk menormalkan data.
    Ketika dihitung ulang dengan log, hasil REM saya jadi tidak berpengaruh
    bagaimana yaa ? apa ada solusinya ?

  17. Transformasi log cuma untuk 1 variabel atau semua kak ?
    Lebih baik semua variabel
    Hasil asumsi klasik data yg sudah di log normal ga ?

    Kalo udah transformasi data, pemilihan model nya diulang lagi. Belum tentu REM yg terpilih.

    Kalo tidak signifikan juga, gapapa kak. Asalkan asumsi klasik udah terpenuhi.
    Coba cek konten saya tentang Apakah Penelitian Harus Signifikan? . Banyak contoh kasus dari kawan2 yang komentar disana. Mudah-mudahan membantu.

  18. permisi kak mau tanya, untuk referensi dari Prof. Mudrajat Kuncoro ini tentang uji normalitas tidak wajib dalam regresi data panel ini kalau boleh tau judul bukunya apa ya, kak? terimakasih

  19. saya transformasi log untuk semua variabel, dan data nya jadi normal
    saya sudah hitung ulang dan hasil pemilihan model tetap merujuk ke model REM, tapi hasilnya jadi tdk berpengaruh

  20. Kalo data udah normal tapi hasil tidak signifikan, gapapa kak. Emang itu hasilnya.
    Sampaikan aja hasilnya. Bahwa tidak signifikan.
    Hasil penelitian itu adalah fakta. Tidak signifikan tidak masalah.
    Saran saya, coba cari penelitin terdahulu yang memiliki hasil sama dengan penelitian kakak dan yang memiliki hasil berbeda dengan penelitian kk.
    Terus kakak bisa baca-baca konten saya tentang Apakah Penelitian Harus Signifikan ? Ini Jawaban dan Solusinya
    Disana udah dijelasi lebih detail tentang alasan kenapa penelitian tidak signifikan tidak apa2.
    Banyak juga kawan-kawan lain yang komentar untuk nanyain hasil penelitian mereka.
    Bisa kakak jadikan referensi ya.

  21. Halo kak, model penelitian saya yang terpilih REM, lalu uji asumsi klasik yang perlu adalah uji normalitas dan multikolinearitas. Saya sudah menguji dan hasilnya tidak normal dan ada multikolinearitas. Kira2 bagaimana cara memperbaikinya ya kak? Terimakasih banyak atas bantuannya

  22. Perbaiki normalitas bisa pake log. Ubah semua data menjadi log. Bisa pake Excel. Kemudian ulang lagi dari awal olah data eviews. Soalnya data nya berubah.
    Kalo perbaiki multikolinearitas sepengetahuan saya paling cepat ada 2 cara:

    <

    ul>

  23. Tambahkan variabel bebas minimal 1 aja. Tapi harus ada teori yang mendukung untuk menambahkan variabel tersebut ke dalam penelitian.
  24. Kurangi jumlah variabel bebas yang paling memiliki korelasi paling tinggi. Tapi mengurangi variabel bebas cenderung tidak disetujui dospem
  25. Sesuaikan aja dengan tipe dospem nya ya.
    Tapi, coba dulu dengan log. Kadang log bisa juga menyembuhkan multikolinearitas.

  26. Siap terimakasih, tapi kalau menggunakan STATA bagaimana cara transformasi log nya ya? terimakasih banyak

  27. mau bertanya, untuk yang di uji asumsi klasik itu semua variabel atau variabel yang signifikan aja?

  28. Kak untuk referensi bahwa metode REM tidak perlu uji heterokedastisitas lagi, baca referensj buku apa ya? Kebetulan data saya model REM.
    Jadi hanya perlu uji normalitas dan multikolinearlitas ?

  29. Maaf mau bertanya, jadi untuk model REM uji asumsi tidak wajib dilakukan mas? hanya untuk model FEM saja yang merujuk kepada OLS dilakukan uji asumsi? terima kasih

  30. Model FEM dan CEM menggunakan OLS. REM menggunakan GLS.
    Pada GLS, uji asumsi klasik yang wajib itu Uji Normalitas. Kalo variabel bebas lebih dari 1, maka wajib uji multikolinearitas.

  31. Hmm.. Saya bukan anak Sastra Indonesia sih.
    Tapi sepengetahuan Saya, Edisi secara umum bisa disebut Versi.
    Jadi jika pada buku terdapat Edisi ke 2, Edisi Ke 3, Edisi Ke 4 dst berarti buku tersebut diterbitkan ke sekian kalinya dengan perubahan pada bagian tertentu (isinya).
    Topik yang dibahas dalam buku setiap Edisi sama aja, namun ada perubahan (bisa penambahan / pengurangan / revisi) pada bagian tertentu.
    Kurang lebih gitu kak.

  32. “Uji Normalitas digunakan untuk melihat apakah data yang digunakan pada penelitian berdistribusi normal atau tidak. Akan tetapi, uji normalitas bukan merupakan syarat BLUE (Best Linier Unbias Estimator). Jadi uji normalitas tidak wajib dilakukan. Referensinya bisa Anda lihat di Buku karangan Prof. Mudrajat Kuncoro.”
    Maaf berarti ini merujuk kepada OLS ya bukan GLS?

  33. Selamat pagi pak mau tanya, dospem saya bilang dari Gujarati dan porter(12) sangat kecil untuk menguji kemungkinan multikolinearitas pd data panel, maka hanya menguji uji auto korelasi dan uji hetero, terimakasih. Adakah ebook untuk yg prof. Mu drajat kuncoro maupun nachrowi, terimakasih

  34. Hallo kak Bella. Saya jadi ingin apa pernyataan Gujarati dan Porter (12) tentang uji multikolinearitas pada data panel ini.
    Kalo emang ada 2 teori yang bertentangan, gunakan aja salah satu. Yang penting sumber nya valid kak.
    Kalo Saya menggunakan sumber dari Nachrowi.
    Untuk ebook, tidak ada kak. Hanya ada buku fisik.
    Coba aja cek di toko buku.

  35. Untuk buku fisik ada yg terbaru tentang penyataan ini ga pak? Terimakasih untuk nachrowi itu buku tahun brp ya pak, terimakasih

  36. Selamat siang Pak, mau tanya. Saat ini saya sedang melakukan penelitian regresi data panel dengan model regresinya CEM tapi menggunakan cross section weight (di kolom GLS weight). Sebenarnya saya sedikit bingung dengan penggunaan cross section weight ini pada model CEM yang termasuk kategori model OLS itu sebenarnya diperbolehkan atau tidak? dan jika penggunakan GLS weight pada model OLS memang diperbolehkan itu sebenarnya karena apa dan referensinya dari siapa? Mohon bantuannya ya pak

  37. Selamat siang pak, mau bertanya. Judul buku Nachrowi dan Mahyus Eka apa ya pak? Terima kasih.

  38. Hallo. Kak mau nanya. Buku Nachrowi dan Mahyus Eka itu tahun brp ya? Dan judulnya apa ya? Terima kasih.

  39. selamat malam pak, pak kalau untuk data cross section, uji asumsi klasik apa ya pak yg wajib dilakukan? serta apa referensi buku yang bisa saya baca? terima kasih pak

  40. Jika data panel menggunakan analisis korelasi Pearson, apakah harus melakukan uji asumsi klasik juga?

  41. Hallo admind, selamat sore
    Penelitian saya terdapat variabel moderasi, dimana saya menggunakan eviews untuk membantu penelitian saya

    Izin bertanya, di eviews 9 saya tidak ada pilihan GLS, adanya GMM dan GLM. Untuk itu bagaimana ya mint, mohon responnya
    Terima kasihh

  42. maaf kak mau nanya basic banget… CEM, FEM dan REM digunakan pada kondisi yang seperti apa ya?

  43. Di olah dulu data nya kak. Baru bisa tau bakal pake CEM / FEM / REM.
    Di akhir artikel ada Pintasan Panduan Olah Data Regresi Data Panel kak. Coba Pelajari 1 per 1 SUB-BAB Panduannya. Nanti kakak bakal paham bagaimana memilih model CEM, FEM atau REM.

  44. kak punya pdf ebook atau akses untuk buku Nachrowi dan Mahyus Eka gaa? plis banget kak butuh banget:( makasih banyak kakk

  45. Hallo kak,
    saya ingin bertanya. dalam penelitian saya menggunakan data panel. namun dari salah satu variabel bebas saya menggunakan variabel dummy. Saya pernah melihat di youtube jika input data panel di eviews jika salah satu variabel pengukuran menggunakan data dummy dan yang lain menggunakan rasio maka saat kita input ke eviews nya data kita input di perlakukan seperti data cross section. karena jika diiput diperlakukan data panel maka nanti tidak akan keluar hasil fixed effectnya. apa benar seperti itu kak?
    apakah ada referensi dari teori tersebut kak?
    terimakasih

  46. kak saya mau tanya, kalau pada uji multikoliniearitas salah satu nilai variabel melebihi dari 0,90 dan variabel yang lainnya kurang dari 0,90. apakah data panel tersebut terjadi multikolinearitas atau tidak?

  47. saya mau bertanya, boleh tahu referensi buku apa dari Prof Mudrajad Kuncoro yang menyatakan bahwa uji normalitas bukan merupakan syarat BLUE.

    Terima kasih

  48. Halo kak, saya sedang menyusun skripsi dan ingin bertanya. Model yang terpilih adalah FEM dengan pembobotan (GLS weight: cross-section weights). Apakah model FEM dengan pembobotan bisa menghilangkan masalah heteroskedastisitas? dan apa saja uji asumsi klasik yang harus diujikan? Terimakasih telah berkenan untuk membaca dan menjawab pertanyaan saya.

  49. Kalo case nya begini, jadi pake uji multikolinearitas aja (jika variabel bebas lebih dari 1).
    Uji Heteros ga perlu karena sudah menggunakan GLS.

  50. Ka uji heteroskedastisitas tidak perlu dalam model rem meskipunn didalam model rem nilai prob untuk variabel independennya kurang dari 0.05?

  51. Iya kak.Model REM menggunakan GLS jadi ga perlu uji hetero
    FYI, metode GLS ini dapat menyembuhkan gejala Heteroskedastisitas

  52. Nahh ka menentukan GLS ini kita tentukan sendiri atau memang dari model remnya sudah menggunakan teknik GLS ka?

  53. Iya, model REM udah pake GLS (default).
    Di tentukan sendiri juga bisa, itu dibagian GLS Weight (Khusus untuk model FEM dan CEM).

  54. Pembimbing ingin tetap pakai uji heteros dan autokorelasi ka, saya sudah pake cara resabs dan nlog tapi nilai prob f nya jadi tidak berpengaruh ka, bagaimana ya ka solusinya ada cara lain tidak ya ka? Soalnya pkai uji white dll dimenu heteroskedastisity test nya tidak muncul ka, ada cara manualnya tidak ya ka?

  55. Kalo uji F ga signifikan ya ga apa-apa kak.
    Yang penting prosedur analisis udah benar.
    Terus soal uji auto di data panel. Referesin yang Saya gunakan (khususnya di web ini) mengatakan tidak perlu uji auto baik itu model CEM, FEM maupun REM.
    Kalo dospem mewajibkan uji autokorelasi, mungkin beliau punya referensi lain yang mengatakan uji autokorelasi di data panel bersifat wajib.
    Coba tanyakan sumber referensi nya. Dan kalo udah dapat, cari referensi nya itu kak. Bakal ada tutorialnya.
    Terus tentang uji hetero…
    Ini tidak wajib jika model yang terpilih itu REM. Kalo FEM dan CEM wajib uji hetero…

  56. Maaf ka mau tanya lagi, untuk uji koefisien determinasi korelasi, uji f dan t nya bagaimana ya ka jika datanya sudah hasil diobati untuk yg heteroskedastisitas tadi ka

  57. Maksudnya apa nih ?
    Apa maksud kakak untuk hasil uji t, F, determinasi dll yang dipakai setelah penyembuhan heteros ?
    Kalo iya, tergantung cara kakak menyembuhkan heteros.
    Misal, kalo penyembuhan heteros pake transformasi data, jadi hasil uji t, F dll yang digunakan ya hasil dari data yang baru (setelah transformasi).

  58. Iya ka itu, jadi pakai data yang baru yah ka yang sudah diperbaiki untuk uji f, t, determinasi, dll

  59. OOO iya kak, uji resabs itu kita fokus pada nilai prob variabel independen nya saja kan ya ka, jika lebih dari 0.05 maka terbebas dari heteroskedastisitas kan ya ka? Untuk hasil output yang lain dari uji resabs tidak berpengaruh kan ka?

  60. Maaf pak, ini ada di bab berapa ya? Bagian apa? Yg menyatakan bahwa uji normalitas tidak diperlukan pada metode OLS. Kebetulan saya sudah beli bukunya setelah baca artikel dan komen ini 🙏 terima kasih

  61. Sekarang Saya ga pegang bukunya kak. Di baca aja buku nya. Kalo ga salah di bagian pembahasan Regresi Linier.

  62. Sore kak, saat ini saya sedang melakukan penelitian, data yg saya gunakan adalah data panel .

    data saya bersifat bulanan , bagaimana jika saya mengambil nilai akhir rata2 tahunan untuk dianalisis dari data bulanan tersebut ?
    Katakanlah seperti data bulanan Ntp (nilai tukar petani) di satu provinsi/ daerah dgn sampel 8 Kabupaten.

    Karena Observasi N sampel penelitian saya ada = 8 dan waktu penelitian sya ambil 6 tahun apakah data itu cukup untuk data panel?

  63. Jadi banyak data time series = 6 dan cross section = 8 kak ?
    Kalo iya, coba upayakan data time series lebih banyak dari pada data cross section.
    Misal, jika data time series 6, maka cross section maksimal 5.

  64. Pak izin bertanya model trbaik data panel saya CEM, brrti hrus llos ujia hetero.
    Tpi data saya terkena maasalah hetero pak, bagaimana mengatasinya ya pak?

  65. Pak data saya terkena masalah heteros dg model trbaiik cem. Ini data sudah saya ubah ke log, tpi msih terkna heteros itu bgaimana langkahnya ya pak? Mohon bantuannya

  66. Maaf sebelumnya kak, untuk penulisan kakak mengenai asumsi klasik ini bersumber dari buku apa ya?
    terimakasih

  67. Hi, I found this article so helpful, many thanks kak! Btw kak, saya mau nanya, untuk ketiga model FEM CEM REM, apakah uji linearitas dan uji outlier diperlukan? Terima kasih kak.

  68. Sejauh ini Saya belum menemukan teori yg mengatakan uji linieritas dan outlier wajib untuk regresi data panel.
    Mungkin kakak nemuin teori tsb ?
    Kalo iya, selanjutnya terserah kakak mau ikuti yg mana.
    Karna memilih landasan teori bukan atas dasar 1+1=2

  69. halo ka, kalo misalnya menggunakan GLS berarti yang herus diuji itu hanya nirmalitas dan multikolinaeritas saja ya

  70. ya, sesuai penjelasan di atas kak.
    Note: Multikolinearitas wajib kalo pake lebih dari 1 variabel bebas

  71. Halo kak, mau tanya dong buku dari Nachrowi dan Mahyus Eka, Prof. Mudrajad Kuncoro itu yang judulnya apa dan tahun berapa ya? Apakah ada referensi terbaru di atas 2016? Terimakasih

  72. halo kak izin bertanya. kan sebetulnya cem dan fem itu dasarnya metode estimasi ols. namun di buku gujarati/baltagi itu jika terlanggar homoskedastisnya jatuhnya dapat menggunakan cross-sectional weight atau SUR. Untuk cross-sectional weight dan SUR sendiri berarti metode estimasinya sudah GLS ya?
    Terima kasih sebelumnya

  73. Iya…
    Tapi relatif juga.. ada teori yang mengatakan kalo data sangat banyak, maka ga perlu uji normalitas.

  74. Hallo kak, saya ingin bertanya. Dalam penelitian saya model terbaik yang digunakan yaitu REM. Tetapi stlh saya coba uji normalitasnya ternyata data saya tidak normal dan software yg saya gunakan ada Rstudio. Untuk mengatasi data normal tsb apa yg harus saya lakukan? Dan untuk syntax nya seperti apa ya kak? Terimakasih

  75. Tita Anjarningsih

    terima kasih Pak/Kak artikel nya sangat membantu dan mudah dipahami!!😭😭🙏

  76. Selamat siang kak. Mau bertanya saat pengujian data uji normalitas dan autokorelasinya tidak lolos solusinya gimana ya kak, padahal saya juga udah transformasi datanya kak. Data saya panel model yg terpilih REM kak. Terimakasih sebelumnya

  77. Di baca lagi artikel di atas kak. Uji autokorelasi ga perlu dilakukan untuk data panel.
    Terkait normalitas, coba pake transformasi data yang lain.
    Atau tambah periode penelitian.

  78. kak saya mau bertanya, jika model FEM yang terpilih d artikel dijelaskan bahwa tidak perlu dilakukan asumsi normaltas? untuk alasan apa ya kak? apakah referensi lain yang menyatakan hal tersebut?

  79. Di artikel sudah Saya jelaskan.
    Dibaca lagi artikelnya yaa… Lihat bagian #1 Uji Normalitas.

  80. Judul buku dr prof. M. Kuncoro itu apa kak? saya cari tidak ketemu, atau mungkin ada jurnal yang menjelaskan tentang itu?
    Terimakasih banyak sebelumnya 😉

  81. Baca lagi artikel nya kakak…
    Apa yang kakak tanya, jawabannya udah ada disitu… bagian #1 Uji Normalitas

  82. Rosa Viana Nur Addini

    Saya mau tanya buku karangan Prof. Mudrajad Kuncoro Judul: Metode Riset untuk Bisnis & Ekonomi itu edisi berapa ya kak? Soalnya saya punya edisi ke-4 tpi gak menemukan yang membahas asumsi klasik utk data panel

  83. Hmmm… Saya lupa edisi berapa.. Seperti nya emang edisi ke 4.
    Kalo ga salah sebelum-sebelumnya ada juga yang nannyain…

    Buku itu ngebahas uji asumsi klasik dengan pendekatan OLS. (Bukan GLS).
    Model FEM dan CEM menggunakan pendekatan ini.
    Itu sudah dijelaskan di atas kak.

  84. Haloo kak, plis banget jawab. Saya mau cari buku yang Nachrowi dan Mahyus, tapi ko gak ada ya. Bukunya terpisah atau gimana ya kak? Itu bukunya edisi berapa/ tahun berapa ya kak? Saya butuh bukunya. Terimakasih kak

  85. Assalamualaikum kak.
    Mau tanya. Kalau syarat harus dilakukannya uji asumsi klasik seperti yang telah kakak rangkum diatas, boleh dikasih buku referensinya kak?
    Terimakasih.

  86. Hallo kak mau ijin bertanya, kenapa dalam data penel Uji Linieritas tdak wajib ya kak? bisa dijelaskan lebih detail kak, terima kasih kak sebelumnya

  87. Halo kak mau tanya untuk referensi buku dari Mahyus Ekananda mengenai tidak menggunakan autokorelasi terdapat di bab atau bahasan atau halaman berapa ya? thanks in advance

  88. Izin kak mau tanya jugabuntuk referensi buku dari Mahyus Ekananda mengenai tidak menggunakan autokorelasi tercantun di bab dan halaman berapa ya? Makasih banyak kak…

  89. Ijin bertanya Kak,
    1. Pada regresi data panel, Jika asumsi klasik tidak lolos uji heterokedastisitas apakah tepat mengajukan model regresi dengan menggunakan Robust Least Square?
    2. Jika asumsi klasik pada regresi data panel tidak lolos uji multikolinearitas dan heterokedastisitas apakah bisa juga digunakan model regresi dengan menggunakan Robust Least Square atau menggunakan quantile regression?
    Mohon bantuannya ya Kak .. karena Pembimbing saya tidak terlalu menjelaskan dan saya diminta mencari sendiri artikel terkait dimana rujukannya kebanyakan jurnal statistik yang saya sendiri masih kurang terlalu paham.
    Terima kasih.

Komentar Paling Lambat di Balas Pukul 23:59.