KAJIAN ANALISIS REGRESI DENGAN DATA PANEL

I Gede, Nyoman Mindra Jaya and Neneng, Sunengsih (2009) KAJIAN ANALISIS REGRESI DENGAN DATA PANEL. Seminar Nasional Penelitian, Pendidikan, dan Penerapan MIPA 2009. ISSN 978-979-96880-5-7

[img]
Preview
Text
M_Stat_6_GEDE NYOMAN.pdf

Download (104kB) | Preview

Abstract

Data set yang merupakan kombinasi data cross section dan time series sering sekali ditemukan dalam kajian ekonomi, disebut sebagai data panel. Dalam pemodelan data panel kita dihadapkan pada komponen stokastik yang relatif kompleks. Analisis regresi data panel adalah analisis regresi dengan struktur data merupakan data panel. Umumnya pendugaan parameter dalam analisis regresi dengan data cross section dilakukan menggunakan pendugaan metode kuadrat terkecil (MKT). Metode ini akan memberikan hasil pendugaan yang bersifat Best Linear Unbiased Estimation (BLUE) jika semua asumsi Gauss Markov terpenuhi diantaranya adalah non-autcorrelation. Kondisi terakhir ini tentunya sulit terpenuhi pada saat kita berhadapan dengan data panel. Sehingga pendugaan paramter tidak lagi bersifat BLUE. Jika data panel dianalisis dengan pendekatan model-model time series seperti fungsi transfer, maka ada informasi keragaman dari unit cross section yang diabaikan dalam pemodelan. Salan satu keuntungan dari analisis regresi data panel adalah mempertimbangkan keragamaan yang terjadi dalam unit cross section. Dalam penelitian ini penulis menerapkan analisis regresi data panel untuk melakukan pemodelan penyerapan tenaga kerja industri kecil di wilayah Jawa Barat dan mengetahui faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi penyerapan tenaga kerja di Jawa Barat.

Item Type: Article
Uncontrolled Keywords: Regresi Data Panel, Fixed Model, Random Model
Subjects: Prosiding > Seminar Nasional Penelitian, Pendidikan, dan Penerapan MIPA 2009
Divisions: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Jurusan Pendidikan Matematika
Depositing User: Eprints
Date Deposited: 04 Mar 2015 02:24
Last Modified: 04 Mar 2015 02:24
URI: http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/12187

Actions (login required)

View Item View Item