Data panel merupakan jenis data yang menggabungkan dimensi waktu dan dimensi penampang (individu, perusahaan, negara, dll.). Mengolah data panel secara efektif memerlukan pemahaman tentang struktur datanya dan pemilihan metode analisis yang tepat. EViews adalah salah satu perangkat lunak statistik yang sangat populer dan kuat untuk analisis data panel.
Artikel ini akan memandu Anda melalui langkah-langkah dasar dan beberapa teknik penting dalam mengolah data panel menggunakan EViews, mulai dari persiapan data hingga estimasi model.
1. Memahami Struktur Data Panel
Sebelum memulai pengolahan di EViews, penting untuk memahami dua dimensi utama data panel Anda:
Dimensi Penampang (Cross-Sectional Dimension): Ini mengacu pada unit-unit individu yang diamati. Misalnya, jika Anda menganalisis data perusahaan, maka setiap perusahaan adalah satu unit penampang.
Dimensi Waktu (Time-Series Dimension): Ini mengacu pada periode waktu di mana observasi dilakukan. Misalnya, data setiap kuartal selama 10 tahun akan memiliki 10 tahun sebagai dimensi waktu.
Kombinasi kedua dimensi ini menciptakan data panel. EViews dapat mengelola data dalam format:
Pooled OLS: Mengabaikan struktur panel dan memperlakukan semua observasi sebagai independen.
Fixed Effects (FE): Memperhitungkan heterogenitas unik yang tidak berubah seiring waktu untuk setiap unit penampang.
Random Effects (RE): Menganggap perbedaan antar unit penampang sebagai variabel acak.
2. Mempersiapkan Data untuk EViews
Data Anda harus disusun dalam format yang dapat dibaca oleh EViews. Cara paling umum adalah dalam bentuk:
Format Long (Stacked): Kolom data terdiri dari ID unit penampang, ID waktu, dan variabel-variabel Anda.
Format Wide: Setiap kolom mewakili satu variabel untuk satu unit penampang tertentu, dengan baris mewakili periode waktu.
EViews umumnya lebih mudah bekerja dengan format Long. Anda dapat mengimpor data dari berbagai format seperti Excel, CSV, atau database.
Setelah mengimpor data, Anda perlu memberitahu EViews bahwa data tersebut adalah data panel:
Buka workfile EViews Anda.
Pilih Object -> New Object -> Series Group.
Pilih Panel Data sebagai tipe workfile.
Tentukan jumlah unit penampang dan jumlah periode waktu.
Pilih metode penamaan ID (misalnya, ID_UNIT dan ID_TIME).
Masukkan nama variabel yang sesuai untuk ID unit dan ID waktu Anda.
3. Estimasi Model Panel Data di EViews
Setelah data Anda terstruktur sebagai data panel di EViews, Anda siap untuk melakukan estimasi model.
a. Pooled OLS
Meskipun seringkali bukan pilihan terbaik untuk data panel karena mengabaikan heterogenitas, Anda dapat melakukannya dengan cara:
Pilih variabel dependen dan independen Anda.
Pilih Open -> As Equation.
Di jendela spesifikasi persamaan, pastikan Anda tidak memilih opsi panel-spesifik seperti FE atau RE.
Klik OK.
b. Fixed Effects (FE) / Within Estimation
Model FE digunakan untuk mengontrol variabel yang tidak teramati tetapi konstan dari waktu ke waktu untuk setiap unit penampang.
Pilih variabel dependen dan independen Anda.
Pilih Open -> As Equation.
Di jendela spesifikasi persamaan, pada bagian "Panel Options", pilih Fixed Effects (Indiv.) atau Fixed Effects (Time) atau keduanya tergantung kebutuhan Anda.
Klik OK. EViews akan secara otomatis memasukkan dummy variabel untuk setiap unit (atau waktu) atau menggunakan estimasi within.
Anda juga bisa menentukannya langsung dengan mengetikkan kode di jendela persamaan, misalnya:
dep_var c indep_var1 indep_var2, fe(id_unit)
dep_var c indep_var1 indep_var2, fe(id_time)
dep_var c indep_var1 indep_var2, fe(id_unit id_time)
c. Random Effects (RE)
Model RE mengasumsikan bahwa perbedaan antar unit penampang bersifat acak dan tidak berkorelasi dengan variabel independen. Untuk mengestimasi model RE:
Pilih variabel dependen dan independen Anda.
Pilih Open -> As Equation.
Di jendela spesifikasi persamaan, pada bagian "Panel Options", pilih Random Effects.
Klik OK.
Kode singkatnya:
dep_var c indep_var1 indep_var2, re(id_unit)
4. Memilih Antara Fixed Effects dan Random Effects
Pemilihan antara FE dan RE seringkali didasarkan pada uji Hausman. Uji Hausman membandingkan koefisien estimasi dari model FE dan RE. Jika terdapat perbedaan yang signifikan (statistik uji Hausman signifikan), maka model FE lebih disukai karena asumsi RE yang lebih kuat mungkin tidak terpenuhi.
Di EViews, Anda dapat menjalankan uji Hausman:
Setelah mengestimasi model FE dan RE, buka kedua hasil estimasi.
Dari menu jendela hasil estimasi FE, pilih View -> Coefficient Diagnostics -> Hausman Test.
Dari menu jendela hasil estimasi RE, pilih View -> Coefficient Diagnostics -> Hausman Test.
Perhatikan nilai p-value dari statistik uji. Jika p-value kecil (misalnya, < 0.05), Anda menolak hipotesis nol dan cenderung memilih model Fixed Effects.
Catatan Penting:
Pastikan Anda selalu memeriksa asumsi model, heteroskedastisitas, autokorelasi, dan multikolinearitas setelah estimasi, baik untuk model FE maupun RE, dan gunakan robust standard errors jika diperlukan untuk mendapatkan hasil yang valid.
5. Analisis Lebih Lanjut
Setelah mendapatkan hasil estimasi, Anda dapat melakukan analisis lebih lanjut seperti:
Uji Signifikansi Koefisien: Periksa nilai p-value untuk setiap variabel independen.
R-squared: Evaluasi seberapa baik model menjelaskan variasi dalam variabel dependen (perhatikan jenis R-squared untuk data panel).
Diagnostic Tests: Jalankan uji untuk mendeteksi masalah seperti heteroskedastisitas (misalnya, View -> Coefficient Diagnostics -> Wald Test for Grouped Heteroskedasticity), autokorelasi (misalnya, View -> Residual Diagnostics -> Autocorrelation LM-test), dan spesifikasi model (misalnya, View -> Residual Diagnostics -> Stability Test).
Forecasting: Gunakan model yang telah diestimasi untuk membuat prediksi nilai di masa depan.
Mengolah data panel di EViews adalah proses yang iteratif. Memahami teori di balik model data panel dan bagaimana EViews mengimplementasikannya adalah kunci untuk mendapatkan hasil analisis yang akurat dan informatif.