Regresi data panel adalah salah satu metode analisis regresi yang digunakan untuk menggabungkan data waktu cross-sectional dan time series dalam satu model. Metode ini berguna untuk menganalisis perubahan variabel dependen yang disebabkan oleh perubahan variabel independen pada unit-unit observasi dalam rentang waktu tertentu.
Pada umumnya, data panel terdiri dari dua jenis data, yaitu data cross-sectional dan data time-series. Regresi data panel seringkali digunakan dalam studi ekonomi, sosial, dan kesehatan untuk mengukur pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen dalam jangka waktu tertentu. Dengan memanfaatkan data panel, analisis regresi dapat memberikan hasil yang lebih akurat karena memperhitungkan pengaruh waktu juga.
Regresi Data Panel adalah salah satu metode analisis regresi yang digunakan untuk menghubungkan variabel dependen dan independen dalam satu model untuk unit pengamatan yang sama (dalam satu waktu) dan terus menerus dalam waktu. Regresi Data Panel juga dikenal sebagai analisis regresi longitudinal.
Variabel dependen adalah variabel yang ingin dijelaskan oleh variabel independen. Variabel dependen pada regresi data panel dapat berupa variabel kuantitatif maupun kualitatif. Contohnya, variabel pendapatan rumah tangga sebagai variabel dependen pada regresi data panel.
Variabel independen adalah variabel yang digunakan untuk menjelaskan variasi pada variabel dependen. Variabel independen pada regresi data panel dapat berupa variabel kuantitatif maupun kualitatif. Contohnya, variabel jumlah anggota keluarga, jenis kelamin kepala keluarga, dan tingkat pendidikan kepala keluarga.
Regresi Cross-Sectional digunakan untuk menganalisis data pada satu waktu tertentu, sedangkan regresi time-series digunakan untuk menganalisis data dalam satu unit pengamatan dalam periode waktu yang berbeda-beda. Regresi Data Panel berbeda dengan keduanya karena menggunakan data dalam satu unit pengamatan dalam periode waktu yang berbeda-beda.
Model regresi data panel biasanya terdiri dari dua komponen yaitu efek tetap (fixed effect) dan efek acak (random effect). Efek tetap menunjukkan pengaruh dari faktor-faktor yang konstan pada setiap unit pengamatan, sedangkan efek acak menunjukkan pengaruh dari faktor-faktor yang berubah-ubah pada setiap unit pengamatan.
Persamaan umum dari model regresi data panel adalah sebagai berikut:
Yit = β1X1it + β2X2it + … + βkXkit + αi + uit
dimana:
Koefisien determinasi pada regresi data panel juga dapat dihitung seperti pada regresi cross-sectional atau time-series. Namun, karena data panel mempunyai sumber variasi dari dua dimensi yaitu unit pengamatan dan waktu, maka perhitungan koefisien determinasi pada regresi data panel dapat dilakukan dengan menggunakan koefisien determinasi multivariat.
Beberapa asumsi dalam model regresi data panel antara lain:
Berikut ini adalah beberapa jenis regresi data panel yang umum digunakan:
Pada analisis regresi data panel, terdapat beberapa jenis model yang dapat digunakan, antara lain model efek tetap, model efek acak, dan model campuran. Untuk memilih jenis model yang paling tepat digunakan, dapat dilakukan uji statistik dengan beberapa metode, diantaranya:
Uji LM digunakan untuk membandingkan model CEM vs REM. Uji ini dilakukan dengan menguji hipotesis nol bahwa model CEM lebih tepat digunakan daripada model REM. Jika hipotesis nol ini ditolak, maka model REM lebih tepat digunakan dibandingkan CEM.
Uji Hausman juga digunakan untuk membandingkan model REM vs FEM. Uji ini dilakukan dengan membandingkan estimasi koefisien model efek tetap dengan estimasi koefisien model efek acak. Hipotesis nol bahwa model REM lebih tepat digunakan daripada model FEM.
Uji Chow digunakan untuk membandingkan model CEM vs FEM. Uji ini dilakukan dengan menguji hipotesis nol bahwa model CEM lebih tepat digunakan daripada model FEM. Jika hipotesis nol ini ditolak, maka model FEM lebih tepat digunakan dibandingkan CEM.
Setelah melakukan estimasi regresi data panel, hasil yang dihasilkan perlu diinterpretasikan dengan benar agar dapat mengambil kesimpulan yang tepat. Berikut adalah beberapa hal yang perlu diperhatikan dalam interpretasi hasil regresi data panel:
Koefisien regresi pada regresi data panel dapat diinterpretasikan seperti pada regresi linier berganda pada umumnya. Satu unit peningkatan pada variabel independen yang bersangkutan akan mengakibatkan peningkatan sebesar koefisien pada variabel dependen. Namun, pada regresi data panel, koefisien regresi dapat bervariasi pada setiap individu dalam panel.
Pada regresi data panel, uji signifikansi dilakukan untuk menguji apakah setidaknya satu variabel independen memiliki pengaruh signifikan terhadap variabel dependen. Jika nilai probabilitas (p-value) pada uji signifikansi kurang dari tingkat signifikansi yang ditentukan, maka dapat disimpulkan bahwa setidaknya satu variabel independen berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen.
Setelah anda memahami konsep dasar dan cara interpretasi regresi data panel. Selanjutanya kita akan belajar langkah-langkah pengolahan menggunakan regresi data panel beserta aplikasinya pada artikel berikut (coming soon)
Punya masalah analisis data? Konsultasikan Sekarang