Regresi Data Panel EViews: Memilih CEM, FEM, atau REM dengan Uji Chow, Hausman, dan LM

Kalau skripsimu memakai data sekunder berupa beberapa perusahaan atau daerah selama beberapa tahun, misalnya 15 perusahaan manufaktur periode 2019–2023, hampir pasti kamu akan bertemu regresi data panel. Software yang paling sering dipakai untuk analisis ini adalah EViews.

Data panel menggabungkan dua dimensi: cross-section (banyak entitas) dan time series (beberapa periode). Karena itu ada tahap khusus yang tidak ada di regresi biasa, yaitu memilih model estimasi terbaik.

Tiga model estimasi data panel

1. Common Effect Model (CEM) atau pooled least squares. Semua data digabung seolah-olah tidak ada perbedaan antar entitas dan antar waktu. Paling sederhana.
2. Fixed Effect Model (FEM). Mengasumsikan setiap entitas punya intercept berbeda yang tetap. Cocok jika karakteristik tiap perusahaan memang berbeda.
3. Random Effect Model (REM). Perbedaan antar entitas dianggap sebagai bagian dari error yang acak. Diestimasi dengan metode GLS.

Alur memilih model

1. Uji Chow: CEM vs FEM

Jalankan model FEM terlebih dahulu (di EViews: Estimate Equation → Panel Options → Cross-section: Fixed). Lalu pilih View → Fixed/Random Effects Testing → Redundant Fixed Effects – Likelihood Ratio.

• Prob. Cross-section F < 0,05 → pilih FEM, lanjut ke uji Hausman.
• Prob. ≥ 0,05 → pilih CEM, lanjut ke uji LM.

2. Uji Hausman: FEM vs REM

Estimasi model REM (Cross-section: Random), lalu View → Fixed/Random Effects Testing → Correlated Random Effects – Hausman Test.

• Prob. Cross-section random < 0,05 → pilih FEM.
• Prob. ≥ 0,05 → pilih REM.

3. Uji Lagrange Multiplier (LM): CEM vs REM

Uji LM dipakai jika uji Chow memilih CEM, atau jika uji Chow dan Hausman memberi hasil yang berbeda arah. Estimasi model CEM (tanpa efek), lalu jalankan Lagrange Multiplier Tests for Random Effects. Letak menunya sedikit berbeda antar versi EViews; pada versi terbaru umumnya ada di View → Residual Diagnostics. Lihat baris Breusch-Pagan.

• Prob. Breusch-Pagan < 0,05 → pilih REM.
• Prob. ≥ 0,05 → pilih CEM.

Ringkasan keputusan

Bagaimana dengan uji asumsi klasik?

Ini sering jadi perdebatan. Banyak rujukan ekonometrika menyebut bahwa model REM diestimasi dengan GLS sehingga sebagian asumsi klasik sudah tertangani, dan uji yang umum dilakukan pada data panel adalah multikolinearitas dan heteroskedastisitas. Namun, banyak kampus tetap meminta keempat uji asumsi klasik.

Saran terbaik: ikuti arahan dosen dan tuliskan dasar rujukannya di Bab 3. Penjelasan umum uji asumsi klasik ada di artikel uji asumsi klasik regresi.

Contoh interpretasi pemilihan model

Hasil uji Chow menunjukkan nilai probabilitas Cross-section F sebesar 0,0000 < 0,05 sehingga model yang lebih tepat adalah Fixed Effect Model. Selanjutnya, hasil uji Hausman menunjukkan probabilitas Cross-section random sebesar 0,1842 > 0,05 sehingga model yang lebih tepat adalah Random Effect Model. Karena hasil uji Chow dan uji Hausman berbeda, dilakukan uji Lagrange Multiplier dengan probabilitas Breusch-Pagan sebesar 0,0000 < 0,05. Dengan demikian, model terbaik yang digunakan dalam penelitian ini adalah Random Effect Model.

Tips menyiapkan data panel di Excel

• Susun data dalam format stacked: satu baris = satu entitas pada satu tahun.
• Siapkan kolom kode entitas dan tahun secara konsisten.
• Pastikan satuan seragam (misalnya semua rasio dalam desimal, bukan campuran persen).
• Pertimbangkan logaritma natural untuk variabel bernilai sangat besar seperti total aset.
• Cek data yang hilang. Panel yang tidak lengkap (unbalanced) tetap bisa dianalisis, tetapi sebaiknya kamu tahu sejak awal.

Bingung data sekundermu cocok dianalisis dengan apa? Coba Roadmap Bab 4 untuk melihat urutan uji dari judulmu, atau Cek Kesehatan Data untuk memeriksa kondisi data panelmu.

Pertanyaan yang sering ditanyakan

Apa bedanya data panel dengan data time series?

Data time series berisi satu entitas yang diamati selama beberapa periode, misalnya inflasi Indonesia 2010–2023. Data panel berisi banyak entitas yang diamati selama beberapa periode, misalnya 20 bank selama 5 tahun.

Apakah data panel bisa diolah dengan SPSS?

SPSS bisa menjalankan regresi pada data yang digabung (setara CEM), tetapi tidak menyediakan pemilihan FEM/REM secara langsung. Untuk regresi data panel yang lengkap, EViews atau Stata lebih tepat.

Berapa minimal jumlah observasi data panel?

Tidak ada angka tunggal, tetapi jumlah observasi (entitas × tahun) sebaiknya jauh lebih besar dari jumlah variabel. Untuk model FEM, jumlah entitas yang terlalu sedikit dengan periode yang pendek bisa membuat derajat bebas kecil.