Tutorial Analisis Data Regresi Data Panel dengan EViews

 

Tutorial Analisis Data Regresi Data Panel dengan EViews

📌 Pendahuluan

Regresi data panel adalah metode analisis yang menggabungkan data time series (runtut waktu) dan data cross section (lintas individu/objek). Dengan pendekatan ini, peneliti dapat memperoleh hasil yang lebih akurat karena mampu menangkap dinamika waktu sekaligus perbedaan antar unit. Metode ini banyak digunakan dalam penelitian ekonomi, keuangan, dan sosial 

EViews merupakan salah satu software populer untuk mengolah data panel karena tampilannya yang user-friendly dan dukungan berbagai model regresi panel seperti Common Effect, Fixed Effect, dan Random Effect 

---

🛠️ Persiapan Data

Sebelum melakukan analisis, pastikan data sudah siap dalam format Excel atau CSV dengan struktur:

• Kolom pertama: identitas unit (misalnya nama perusahaan, negara, atau individu).
• Kolom kedua: periode waktu (tahun, kuartal, bulan).
• Kolom berikutnya: variabel penelitian (variabel dependen dan independen).

Data kemudian diimpor ke EViews melalui menu File → Open → Foreign Data as Workfile 

---

🔎 Langkah Analisis Regresi Panel di EViews

1. Membuat Workfile Panel

   • Pilih menu File → New → Workfile.
   • Tentukan struktur data panel: cross section (jumlah unit) dan time series (periode waktu).
   • Import data ke dalam workfile.

2. Menentukan Model Regresi Panel

   • Klik kanan pada workfile → New Object → Equation.
   • Masukkan persamaan regresi, misalnya:

     Y C X1 X2
     

     di mana Y adalah variabel dependen, C konstanta, dan X1, X2 variabel independen.

3. Memilih Estimasi Model

   • Common Effect Model (CEM): mengasumsikan tidak ada perbedaan antar unit maupun waktu.
   • Fixed Effect Model (FEM): mengakomodasi perbedaan antar unit dengan menambahkan dummy.
   • Random Effect Model (REM): menganggap perbedaan antar unit bersifat acak.

   Pilih metode estimasi melalui menu Options → Panel Options.

4. Uji Pemilihan Model

   • Uji Chow: membandingkan CEM dengan FEM.
   • Uji Hausman: membandingkan FEM dengan REM.
   • Uji LM (Lagrange Multiplier): membandingkan CEM dengan REM.

   Hasil uji ini membantu menentukan model panel terbaik sesuai karakteristik data 

---

📊 Interpretasi Output

EViews akan menampilkan hasil berupa:

• Koefisien regresi: menunjukkan arah dan besarnya pengaruh variabel independen terhadap dependen.
• Probabilitas (p-value): digunakan untuk menguji signifikansi variabel.
• R-squared: mengukur seberapa baik model menjelaskan variasi data.
• Uji F dan t: menguji signifikansi model secara keseluruhan maupun per variabel.

Interpretasi dilakukan dengan membandingkan hasil uji terhadap hipotesis penelitian.

---

🎯 Kesimpulan

Analisis regresi data panel dengan EViews memberikan keunggulan dalam menangkap dinamika waktu dan perbedaan antar unit. Dengan langkah-langkah mulai dari persiapan data, pemilihan model, uji pemilihan model, hingga interpretasi output, peneliti dapat memperoleh hasil yang lebih robust dan relevan untuk mendukung penelitian akademik maupun praktis.

Contoh Kasus Penelitian: Analisis Pengaruh Rasio Keuangan terhadap Profitabilitas Bank

🎯 Latar Belakang

Seorang peneliti ingin mengetahui faktor-faktor yang memengaruhi profitabilitas bank (ROA) dengan menggunakan data panel dari 10 bank di Indonesia selama periode 2015–2022. Variabel independen yang digunakan antara lain:

• CAR (Capital Adequacy Ratio)
• NPL (Non Performing Loan)
• LDR (Loan to Deposit Ratio)
• BOPO (Biaya Operasional terhadap Pendapatan Operasional)

🛠️ Langkah Analisis di EViews

1. Persiapan Data

   • Data dikumpulkan dari laporan keuangan bank.
   • Disusun dalam format panel: kolom bank, tahun, ROA, CAR, NPL, LDR, BOPO.

2. Membuat Workfile Panel

   • Struktur: Cross-section = 10 bank, Time series = 2015–2022.

3. Menentukan Model Regresi
   Persamaan yang digunakan:
   [ ROA_{it} = \alpha + \beta_1 CAR_{it} + \beta_2 NPL_{it} + \beta_3 LDR_{it} + \beta_4 BOPO_{it} + \varepsilon_{it} ]

4. Estimasi Model

   • Estimasi dengan Common Effect, Fixed Effect, dan Random Effect.
   • Lakukan uji Chow, Hausman, dan LM untuk memilih model terbaik.

5. Interpretasi Output
   Misalnya hasil FEM menunjukkan:

   • CAR berpengaruh positif signifikan terhadap ROA → semakin tinggi kecukupan modal, semakin baik profitabilitas.
   • NPL berpengaruh negatif signifikan terhadap ROA → kredit bermasalah menurunkan profitabilitas.
   • LDR tidak signifikan → penyaluran kredit relatif stabil antar bank.
   • BOPO berpengaruh negatif signifikan terhadap ROA → efisiensi operasional sangat menentukan profitabilitas.

---

📊 Kesimpulan

Dengan analisis regresi data panel menggunakan EViews, peneliti dapat:

• Mengidentifikasi variabel keuangan yang paling memengaruhi profitabilitas bank.
• Menentukan model panel terbaik (misalnya FEM) untuk menangkap perbedaan karakteristik antar bank.
• Memberikan rekomendasi praktis: bank perlu menjaga efisiensi operasional dan menekan kredit bermasalah untuk meningkatkan profitabilitas.

---

Sumber:
StatistikianStatistikian – Tutorial Regresi Data Panel dengan EViews
YouTubeYouTube – Analisis Regresi Data Panel Menggunakan EViews 13
educativa.idEducativa – Tutorial Olah Data Regresi Panel dengan EViews

---