Survey Lapangan Pelanggan Produk UKM di Jakarta dan Surabaya

Survey Lapangan Pelanggan Produk UKM di Jakarta dan Surabaya

Pada kesempatan kali ini kita akan sharing pengalaman kita di lapangan, survey lapangan atau sebar kuesioner, yang berbeda dengan sharing pada kesempatan sebelumnya. Survey lapangan atau sebar kuesioner kali ini, hendak menggali informasi atau perspektif dari para customer loyal produk UKM berbasis Website dan Media Sosial (MedSos) di kota Jakarta dan Surabaya (penelitian lanjutan). Perihal pengalaman dan evaluasi para pelanggan produk UKM terhadap kelengkapan dan kemenarikan Website dan Medsos yang dimiliki UKM dalam menciptakan ketertarikan dan kemudahan dalam melakukan pembelian. Sekali lagi bahwa persiapan fisik maupun pengetahuan terhadap medan lapangan yang akan dijadikan sasaran pengambilan data haruslah diperhatikan. Karena banyak hal-hal yang tidak bisa kita prediksikan dapat terjadi dan menjadi tantangan tersendiri di lapangan.

Objek dari survey lapangan atau sebar kuesioner lapangan kali ini dalam kategori gampang-gampang susah. Target spesifik yang menjadi kriteria dari responden adalah para customer loyal produk UKM berbasis Website dan Media Sosial (MedSos) di kota Jakarta dan Surabaya. Kriteria objek yang cukup mudah pada awalnya karena seperti kita tahu bahwa tren penggunaan Website dan Media Sosial bagi para pedagang atau perusahaan untuk memasarkan produknya dapat sangat memudahkan dan menimbulkan daya tarik bagi para calon pembeli maupun pelanggan loyal. Realitanya diperlukan pengetahuan awal pada lokasi berkumpulnya calon responden (para buyer yang melek internet baik itu via website dan medsos) agar memudahkan dan effective dalam mendapatkan responden. Selain itu, kondisi pandemi Covid 19 menambah tantangan dalam mencari calon responden di lapangan.

Crew lapangan yang diturunkan pada survey lapangan kali ini sebanyak 4 orang untuk 2 kota yaitu Jakarta dan Surabaya. Rata-rata tenaga yang kita pakai berusia antara 20 s.d 25 tahun. Selain muda semangatnya pun OK untuk menjaga kualitas hasil survey yang kita lakukan. Selain itu, crew yang well educated (rata-rata sedang menempuh perkuliahan) memberikan nilai plus tersendiri, selain dari pola bahasa dalam komunikasi yang baik, yang terpenting behave yang menyenangkan bagi responden kita.

Meskipun relatif tidak ada kendala yang berarti di lapangan yang tim kita temui, planning dan strategi yang terukur dalam melakukan survey lapangan tetap perlu diperhatikan (kepatuhan terhadap protocol kesehatan di masa pandemic). Calon responden yang kita hadapi adalah responden yang tetap memiliki kecenderungan untuk menolak karena faktor benefit yang akan didapatkan oleh responden dan keengganan berinteraksi pada saat pandemic. Juga, perlu penjelasan yang persuasif dan ringan agar dapat meyakinkan calon responden atas tujuan survey yang dilakukan tidak menyentuh hal-hal yang sensitif tentang private information yang sangat dijaga kerahasiaanya oleh responden.

Easyness dari proses survey ini adalah jumlah populasi kriteria responden yang sangat banyak, sehingga memudahkan tim lapangan dalam memperoleh target sampel. Tools lain yang kita gunakan dalam mendapatkan target sampel tersebut adalah gimmick atau souvenir survey, hal sangat sepele tapi sangat bermanfaat dalam proses persuasif kepada calon responden. Meskipun perlu ada budget tambahan dalam RAB peneliti, akan tetapi hal ini worthed untuk dilakukan dalam mempercepat proses survey lapangan.

Sharing singkat ini, semoga bermanfaat dalam membantu rekan-rekan peneliti dalam membangun frame awal sebelum melakukan survey dilapangan. Kami akan share banyak pengalaman kami di lapangan pada kesempatan yang lain. SEMANGAT MENELITI!!!

—————————————————————————————————————————————————————–

1. Jika rekan peneliti memerlukan bantuan survey lapangan, data entry ataupun olahdata dapat menghubungi mobilestatistik.com :

2. Klik “Konsultasi Gratis” untuk mendapatkan informasi atau solusi terkait dengan pertanyaan-pertanyaan seputar metodologi penelitian.

  • “1st Kirim Pertanyaan, Pasti Kami Jawab . . . InsyaAllah”

—————————————————————————————————————————————————————–

Survey Lapangan Auditor KAP Jakarta Pusat

Survey Lapangan Auditor KAP Jakarta Pusat

Pada kesempatan kali ini kita akan sharing pengalaman kita di lapangan, survey lapangan atau sebar kuesioner, yang berbeda dengan sharing pada kesempatan sebelumnya. Survey lapangan atau sebar kuesioner kali ini, hendak menggali informasi atau perspektif dari para auditor dari KAP terdaftar di kementerian keuangan yang berada  di Kota Jakarta Pusat, tepatnya informasi atau perspektif dalam hal Pengalaman, Independensi dan Kualitas Audit. Sekali lagi bahwa persiapan fisik maupun pengetahuan terhadap medan lapangan yang akan dijadikan sasaran pengambilan data haruslah diperhatikan. Karena banyak hal-hal yang tidak bisa kita prediksikan dapat terjadi dan menjadi tantangan tersendiri di lapangan.

Objek dari survey lapangan atau sebar kuesioner lapangan kali ini dalam kategori sangat kompleks. Target spesifik yang menjadi kriteria dari responden adalah para auditor dari berbagai masa kerja di KAP yang berada di Kota Jakarta Pusat. Kategori kompleks di sini adalah dimulai dari prosedural, biaya dan waktu serta effort tim lapangan.

Crew lapangan yang diturunkan pada survey lapangan kali ini sebanyak 2 orang. Crew yang well educated, bermental OK, PeDe, memiliki komunikasi yang baik dan behave yang menyenangkan bagi responden. So, right person is a must.

Proses survey yang sangat challenging yang tim kita temui di lapangan, well  planning dan well strategy dalam melakukan survey lapangan kali ini sangat diperlukan sekali, sekali lagi cost and time effective dalam penelitian. Calon responden yang kita hadapi adalah responden memiliki kecenderungan untuk menolak sangat tinggi dikarenakan frame bermanfaatnya research dan traffic kerja di KAP menjadi tantangan tersendiri di lapangan.

Saran kita berdasarkan pengalaman di lapangan diperlukan extra time untuk melakukan penelitian dengan kriteria responden dari institusi private. Rencana time line research yang harus well planning dan well organized. Networking atau Offering Benefits mungkin bisa jadi instrumen yang dapat mempermudah dan mempercepat dalam proses pengambilan data lapangan.

Sharing singkat ini, semoga bermanfaat dalam membantu rekan-rekan peneliti dalam membangun frame awal sebelum melakukan survey di lapangan. Kami akan share banyak pengalaman kami di lapangan pada kesempatan yang lain. SEMANGAT MENELITI!!!

—————————————————————————————————————————————————————

1. Jika rekan peneliti memerlukan bantuan survey lapangan, data entry ataupun olahdata dapat menghubungi mobilestatistik.com :

2. Klik “Konsultasi Gratis” untuk mendapatkan informasi atau solusi terkait dengan pertanyaan-pertanyaan seputar metodologi penelitian.

  • “1st Kirim Pertanyaan, Pasti Kami Jawab . . . InsyaAllah”

—————————————————————————————————————————————————————

Online Survey Bikers Indonesia

Online Survey Bikers Indonesia

Pada kesempatan kali ini kita akan sharing pengalaman kita di lapangan, online survey atau sebar kuesioner online, yang berbeda dengan sharing pada kesempatan sebelumnya. Survey Online atau sebar kuesioner online kali ini, hendak menggali informasi atau perspektif dari para pengemudi motor atau bikers di Indonesia, perihal pola penggunaan sebelum adanya pandemic Covid-19 dan pola penggunaan setelah penerapan PSSB dilakukan. Sekali lagi bahwa persiapan fisik maupun pengetahuan terhadap medan lapangan yang akan dijadikan sasaran pengambilan data haruslah diperhatikan. Karena banyak hal-hal yang tidak bisa kita prediksikan dapat terjadi dan menjadi tantangan tersendiri di lapangan.

Objek dari survey lapangan atau sebar kuesioner lapangan kali ini dalam kategori gampang-gampang susah. Target spesifik yang menjadi kriteria dari responden adalah para pengemudi motor atau bikers di Indonesia. Kriteria objek yang cukup mudah pada awalnya karena seperti kita tahu bahwa para pengguna transportasi roda 2 (dua) sangat banyak sehingga untuk mendapatkan objek pengguna pun relatif lebih mudah pada awalnya. Realitanya diperlukan effort yang cukup lumayan dikarenakan dilakukan secara online.

Crew lapangan yang diturunkan pada survey lapangan kali ini sebanyak 2 orang. Rata-rata tenaga yang kita pakai berusia antara 20 s.d 25 tahun. Selain muda semangatnya pun OK untuk menjaga kualitas hasil survey yang kita lakukan. Selain itu, crew yang well educated (rata-rata sedang menempuh perkuliahan) memberikan nilai plus tersendiri, selain dari pola bahasa dalam komunikasi yang baik, yang terpenting behave yang menyenangkan bagi responden kita.

Meskipun relatif tidak ada kendala yang berarti di lapangan yang tim kita temui, planning dan strategi yang terukur dalam melakukan survey online tetap perlu diperhatikan. Calon responden yang kita hadapi adalah responden yang tetap memiliki kecenderungan untuk menolak karena faktor benefit yang akan didapatkan oleh responnden. Selain itu, perlu penjelasan yang persuasif dan ringan agar dapat meyakinkan calon responden atas tujuan survey yang dilakukan tidak menyentuh hal-hal yang sensitif tentang private information yang sangat dijaga kerahasiaanya oleh responden.

Easyness dari proses survey ini adalah jumlah populasi kriteria responden yang sangat banyak, sehingga memudahkan tim lapangan dalam memperoleh target sampel. Tools lain yang kita gunakan dalam mendapatkan target sampel tersebut adalah gimmick atau souvenir survey atau voucher survey, hal sangat sepele tapi sangat bermanfaat dalam proses persuasif kepada calon responden. Meskipun perlu ada budget tambahan dalam RAB peneliti, akan tetapi hal ini worthed untuk dilakukan dalam mempercepat proses survey lapangan.

Sharing singkat ini, semoga bermanfaat dalam membantu rekan-rekan peneliti dalam membangun frame awal sebelum melakukan survey dilapangan. Kami akan share banyak pengalaman kami di lapangan pada kesempatan yang lain. SEMANGAT MENELITI!!!

—————————————————————————————————————————————————————–

1. Jika rekan peneliti memerlukan bantuan survey lapangan, data entry ataupun olahdata dapat menghubungi mobilestatistik.com :

2. Klik “Konsultasi Gratis” untuk mendapatkan informasi atau solusi terkait dengan pertanyaan-pertanyaan seputar metodologi penelitian.

  • “1st Kirim Pertanyaan, Pasti Kami Jawab . . . InsyaAllah”

—————————————————————————————————————————————————————–

Survey Lapangan Auditor KAP Jakarta

Survey Lapangan Auditor KAP Jakarta

Pada kesempatan kali ini kita akan sharing pengalaman kita di lapangan, survey lapangan atau sebar kuesioner, yang berbeda dengan sharing pada kesempatan sebelumnya. Survey lapangan atau sebar kuesioner kali ini, hendak menggali informasi atau perspektif dari para auditor dari KAP terdaftar di kementerian keuangan yang berada  di Kota JAKARTA, tepatnya informasi atau perspektif dalam hal Independensi, Pengalaman Audit, Beban Kerja, dan Fee Audit terhadap Kualitas Audit. Sekali lagi bahwa persiapan fisik maupun pengetahuan terhadap medan lapangan yang akan dijadikan sasaran pengambilan data haruslah diperhatikan. Karena banyak hal-hal yang tidak bisa kita prediksikan dapat terjadi dan menjadi tantangan tersendiri di lapangan.

Objek dari survey lapangan atau sebar kuesioner lapangan kali ini dalam kategori sangat kompleks. Target spesifik yang menjadi kriteria dari responden adalah para auditor dari berbagai masa kerja di KAP yang berada di Kota JAKARTA. Kategori kompleks di sini adalah dimulai dari prosedural, biaya dan waktu serta effort tim lapangan.

Crew lapangan yang diturunkan pada survey lapangan kali ini sebanyak 2 orang. Crew yang well educated, bermental OK, PeDe, memiliki komunikasi yang baik dan behave yang menyenangkan bagi responden. So, right person is a must.

Proses survey yang sangat challenging yang tim kita temui di lapangan, well  planning dan well strategy dalam melakukan survey lapangan kali ini sangat diperlukan sekali, sekali lagi cost and time effective dalam penelitian. Calon responden yang kita hadapi adalah responden memiliki kecenderungan untuk menolak sangat tinggi dikarenakan frame bermanfaatnya research dan traffic kerja di KAP menjadi tantangan tersendiri di lapangan.

Saran kita berdasarkan pengalaman di lapangan diperlukan extra time untuk melakukan penelitian dengan kriteria responden dari institusi private. Rencana time line research yang harus well planning dan well organized. Networking atau Offering Benefits mungkin bisa jadi instrumen yang dapat mempermudah dan mempercepat dalam proses pengambilan data lapangan.

Sharing singkat ini, semoga bermanfaat dalam membantu rekan-rekan peneliti dalam membangun frame awal sebelum melakukan survey di lapangan. Kami akan share banyak pengalaman kami di lapangan pada kesempatan yang lain. SEMANGAT MENELITI!!!

—————————————————————————————————————————————————————

1. Jika rekan peneliti memerlukan bantuan survey lapangan, data entry ataupun olahdata dapat menghubungi mobilestatistik.com :

2. Klik “Konsultasi Gratis” untuk mendapatkan informasi atau solusi terkait dengan pertanyaan-pertanyaan seputar metodologi penelitian.

  • “1st Kirim Pertanyaan, Pasti Kami Jawab . . . InsyaAllah”

—————————————————————————————————————————————————————

Survey Lapangan Layanan Terminal 3 Bandara Soekarno-Hatta

Survey Lapangan Layanan Terminal 3 Bandara Soekarno-Hatta

Pada kesempatan kali ini kita akan sharing pengalaman kita di lapangan, survey lapangan atau sebar kuesioner, yang berbeda dengan sharing pada kesempatan sebelumnya. Survey lapangan atau sebar kuesioner kali ini, hendak menggali informasi atau perspektif dari para pengguna atau penumpang pesawat terbang di Terminal 3 bandara Seokarno-Hatta, Tangerang, tepatnya informasi atau perspektif dalam hal peningkatan kualitas jasa di Terminal 3 Bandara Soekarno Hatta (GAP Analysis). Sekali lagi bahwa persiapan fisik maupun pengetahuan terhadap medan lapangan yang akan dijadikan sasaran pengambilan data haruslah diperhatikan. Karena banyak hal-hal yang tidak bisa kita prediksikan dapat terjadi dan menjadi tantangan tersendiri di lapangan.

Objek dari survey lapangan atau sebar kuesioner lapangan kali ini dalam kategori sangat kompleks. Target spesifik yang menjadi kriteria dari responden adalah para pengguna atau penumpang pesawat terbang di Terminal 3 bandara Seokarno-Hatta, Tangerang. Kategori kompleks di sini adalah dimulai dari prosedural, biaya dan waktu serta effort tim lapangan. Terlebih lagi dimasa pandemi Covid 19, dimana protokol kesehatan sangat diperhatikan sekali.

Proses survey yang sangat challenging yang tim kita temui di lapangan, well  planning dan well strategy dalam melakukan survey lapangan kali ini sangat diperlukan sekali, sekali lagi cost and time effective dalam penelitian. Calon responden yang kita hadapi adalah responden memiliki kecenderungan untuk menolak sangat tinggi dikarenakan frame bermanfaatnya research dan resistensi calon responden yang tidak dikenal di masa pandemi Covid 19, menjadi tantangan tersendiri di lapangan.

Suasana Terminal 3 Dimasa Covid-19

Saran kita berdasarkan pengalaman di lapangan diperlukan extra time untuk melakukan penelitian dengan kriteria responden di lokasi bandara dengan kondsi pandemi Covid 19. Rencana time line research yang harus well planning dan well organized. Kepatuhan terhadap protokol kesehatan atau Offering Benefits mungkin bisa jadi instrumen yang dapat mempermudah dan mempercepat dalam proses pengambilan data lapangan.

Sharing singkat ini, semoga bermanfaat dalam membantu rekan-rekan peneliti dalam membangun frame awal sebelum melakukan survey di lapangan. Kami akan share banyak pengalaman kami di lapangan pada kesempatan yang lain. SEMANGAT MENELITI!!!

——————————————————————————————————————————————–

1. Jika rekan peneliti memerlukan bantuan survey lapangan, data entry ataupun olahdata dapat menghubungi mobilestatistik.com :

2, Klik “Konsultasi Gratis” untuk mendapatkan informasi atau solusi terkait dengan pertanyaan-pertanyaan seputar metodologi penelitian.

  • “1st Kirim Pertanyaan, Pasti Kami Jawab . . . InsyaAllah”

——————————————————————————————————————————————–

Online Survey Pengusaha UMKM Indonesia

Online Survey Pengusaha UMKM Indonesia

Pada kesempatan kali ini kita akan sharing pengalaman kita di lapangan, online survey atau sebar kuesioner online, yang berbeda dengan sharing pada kesempatan sebelumnya. Online survey atau sebar kuesioner online kali ini, hendak menggali informasi atau perspektif dari pengusaha Indonesia kaitannya dengan aplikasi penyedia jasa konsultasi perpajakan online melalui ponsel Android. Aplikasi ini dapat menghubungkan para pengusaha dengan konsultan pajak yang sudah terjamin profesionalitas, integritas, kejujuran, dan transparansinya. Sekali lagi bahwa persiapan fisik maupun pengetahuan terhadap medan lapangan yang akan dijadikan sasaran pengambilan data haruslah diperhatikan. Karena banyak hal-hal yang tidak bisa kita prediksikan dapat terjadi dan menjadi tantangan tersendiri di lapangan.

Objek dari survey lapangan atau sebar kuesioner lapangan kali ini dalam kategori gampang-gampang susah. Target spesifik yang menjadi kriteria dari responden adalah para pengusaha yang belum atau sudah pernah menggunakan jasa konsultan pajak.

Crew lapangan yang diturunkan pada survey lapangan kali ini sebanyak 3 orang. Rata-rata tenaga yang kita pakai berusia antara 20 s.d 25 tahun. Selain muda semangatnya pun OK untuk menjaga kualitas hasil survey yang kita lakukan. Selain itu, crew yang well educated (rata-rata sedang menempuh perkuliahan) memberikan nilai plus tersendiri, selain dari pola bahasa dalam komunikasi yang baik, yang terpenting behave yang menyenangkan bagi responden kita.

Meskipun relatif tidak ada kendala yang berarti di lapangan yang tim kita temui, planning dan strategi yang terukur dalam melakukan survey lapangan tetap perlu diperhatikan. Calon responden yang kita hadapi adalah responden yang tetap memiliki kecenderungan untuk menolak selain dikarenakan issue yang melatarbelakangi survey lapangan ini, yaitu tentang “Pajak”, juga perlu diperhatikan level usaha dari responden untuk memastikan bahwa calon responden memenuhi kriteria yang ditargetkan. Selain itu, perlu penjelasan yang persuasif dan ringan agar dapat meyakinkan calon responden atas tujuan survey yang dilakukan tidak menyentuh hal-hal yang sensitif tentang private information yang sangat dijaga kerahasiaanya oleh responden.

Easyness dari proses survey ini adalah jumlah populasi kriteria responden yang sangat banyak, sehingga memudahkan tim lapangan dalam memperoleh target sampel. Tools lain yang kita gunakan dalam mendapatkan target sampel tersebut adalah gimmick atau souvenir atau voucher survey, hal sangat sepele tapi sangat bermanfaat dalam proses persuasif kepada calon responden. Meskipun perlu ada budget tambahan dalam RAB peneliti, akan tetapi hal ini worthed untuk dilakukan dalam mempercepat proses survey lapangan.

Sharing singkat ini, semoga bermanfaat dalam membantu rekan-rekan peneliti dalam membangun frame awal sebelum melakukan survey dilapangan. Kami akan share banyak pengalaman kami di lapangan pada kesempatan yang lain. SEMANGAT MENELITI!!!

———————————————————————————————————————————————————————-

1. Jika rekan peneliti memerlukan bantuan survey lapangan, data entry ataupun olahdata dapat menghubungi mobilestatistik.com :

2. Klik “Konsultasi Gratis” untuk mendapatkan informasi atau solusi terkait dengan pertanyaan-pertanyaan seputar metodologi penelitian.

  • “1st Kirim Pertanyaan, Pasti Kami Jawab . . . InsyaAllah”

———————————————————————————————————————————————————————-

Survey Lapangan Founder & Co StartUp Indonesia

Survey Lapangan Founder & Co StartUp Indonesia

Pada kesempatan kali ini kita akan sharing pengalaman kita di lapangan, survey lapangan atau sebar kuesioner, yang berbeda dengan sharing pada kesempatan sebelumnya. Survey lapangan atau sebar kuesioner kali ini, hendak menggali informasi atau perspektif dari para Founder & Co-Founder pada perusahaan StartUp di Indonesia, tepatnya informasi atau perspektif dalam Entrepreneurial Leadership pada Start-up Digital di Indonesia. Sekali lagi bahwa persiapan fisik maupun pengetahuan terhadap medan lapangan yang akan dijadikan sasaran pengambilan data haruslah diperhatikan. Karena banyak hal-hal yang tidak bisa kita prediksikan dapat terjadi dan menjadi tantangan tersendiri di lapangan.

Objek dari survey lapangan atau sebar kuesioner lapangan kali ini dalam kategori sangat kompleks. Target spesifik yang menjadi kriteria dari responden adalah Founder & Co-Founder perusahaan StartUp di Indonesia. Kategori kompleks di sini adalah dimulai dari prosedural, biaya dan waktu serta effort tim lapangan.

survey, online, startup

Proses survey yang sangat challenging yang tim kita temui di lapangan, well  planning dan well strategy dalam melakukan survey lapangan kali ini sangat diperlukan sekali, sekali lagi cost and time effective dalam penelitian. Calon responden yang kita hadapi adalah responden memiliki kecenderungan untuk menolak sangat tinggi dikarenakan frame bermanfaatnya research dan traffic kerja di perusahaan menjadi tantangan tersendiri di lapangan.

Saran kita berdasarkan pengalaman di lapangan diperlukan extra time untuk melakukan penelitian dengan kriteria responden dari institusi bisnis besar. Rencana time line research yang harus well planning dan well organized. Networking atau Offering Benefits mungkin bisa jadi instrumen yang dapat mempermudah dan mempercepat dalam proses pengambilan data lapangan.

Sharing singkat ini, semoga bermanfaat dalam membantu rekan-rekan peneliti dalam membangun frame awal sebelum melakukan survey di lapangan. Kami akan share banyak pengalaman kami di lapangan pada kesempatan yang lain. SEMANGAT MENELITI!!!

———————————————————————————————————————————————————————

1. Jika rekan peneliti memerlukan bantuan survey lapangan, data entry ataupun olahdata dapat menghubungi mobilestatistik.com :

2. Klik “Konsultasi Gratis” untuk mendapatkan informasi atau solusi terkait dengan pertanyaan-pertanyaan seputar metodologi penelitian.

“1st Kirim Pertanyaan, Pasti Kami Jawab . . . InsyaAllah”

———————————————————————————————————————————————————————

Uji Lagrange Multipliers Pada Pool Data

Uji Lagrange Multipliers Pada Pool Data

Artikel sebelumnya sudah kita bahas analisis regresi dengan menggunakan Eviews pada rumpun analisis pada data pool. Dari artikel-artikel sebelumnya kita dapati setidaknya 3 model pokok yang dapat dihasilkan dari pool data dengan pengolahan menggunakan Eviews yakni model regresi dengan Common Effect, Fixed Effect dan Random Effect. Pertanyaan selanjutnya ketika kita mempunyai ketiga model tersebut adalah model manakah yang paling cocok atau paling baik bagi data yang kita miliki. Salah satu kriteria umum yang kita tahu bersama adalah dengan mengevaluasi R Square atau koefisien determinasi dari model, akan tetapi ternyata beberapa uji yang dapat dilakukan untuk menguji kebaikan dari 3 (tiga) model tersebut. Diantara uji-uji tersebut diantaranya uji Chow, Uji Hausman dan Uji Lagrange Multipliers. Dimana ketiga uji tersebut merupakan uji urutan dimana menguji komparasi kombinasi dari ketiga model yang dihasilkan.

Pada kesempatan ini kita akan coba uraikan uji Lagrange Multipliers yang tujuan utamanya adalah untuk menetukan apakah data fit dengan menggunakan model common effect atau dengan model random effect.

Berikut akan disajikan langkah-langkah uji Lagrange Multipliers dengan menggunakan Eviews untuk mendapatkan model terbaik pada data pool yang kita miliki dari ketiga model yang kita hasilkan dari pengolahaan data pool.

Pembentukan Model Regresi Common Effect

1. Sedikit berbeda dengan uji sebelumnya (uji Chow dan uji Hausman), pada uji Lagrange Multipliers jendela Eviews mengharuskan pada jendela equation biasa (bukan entry seperti pada data pool), hal ini karena yang diperbandingakan adalah pada model common effect (regresi OLS biasa). Sehingga tampilan jendela data pada Eviews merupakan jendela data panel. Seperti tampak pada gambar berikut.

Lagrangian Multiplier, Eviews

2. Selanjutnya kita bentuk model Common Effect dengan mengklik Proc – Make Equation, yang merupakan intruksi untuk membuat model regresi common effect. Seperti tampak pada gambar berikut.

Lagrangian Multiplier, Eviews

Gambar 1. Menu Proc – Equation

Lagrangian Multiplier, Eviews

Gambar 2. Membuat Model Regresi Common Effect

Gambar 3. Outout Model Regresi Common Effect

Men-download Add-In Lagrangian Multiplier Test

3. Langkah selanjutnya adalah menambahkan menu Lagrange Multipliers Test pada menu perhitungan Eviews dengan men-download pada popup Add-In. Umumnya menu Add-In terdapat pada Eviews 9 atau 10 (penulis menggunakan Eviews 9), umumnya default hasil instalasi Eviews hanya mennyediakan pengujian regresi pool data hanya untuk uji Chow dan uji Hausman. Sedangkan untuk menu Lagrange Multipliers Test harus telebih dahulu mendownload dan menginstal langsung pada software Eviews, tahapannya tampak seperti gambar berikut.

Lagrangian Multiplier, Eviews

Gambar 1. Menu Add-In Mendownload Lagrange Multipliers Test (BP Test)

Lagrangian Multiplier, Eviews

Gambar 2. Hasil Instalasi Lagrange Multipliers Test

Gambar 3. Default Lagrange Multipliers Test Pada Jendela Proc Equation

Melakukan Lagrange Multipliers Test

4. Setelah memastikan menu Lagrange Multipliers Test  telah masuk pada menu perhitungan Eviews seperti dijelaskan pada langkah sebelumnya. Untuk melakukan perhitungan kembali pada jendela hasil Regresi Common Effect. Untuk melakukan test klik pada menu Proc AddIns Breush Pagan Random (BP Test) seperti tampak pada gambar berikut.

Gambar 1. Menu Lagrange Multipliers Test (Add Ins – BP Test)

Lagrangian Multiplier, Eviews

Gambar 2. Menu Lagrange Multipliers Test

Lagrangian Multiplier, Eviews

Gambar 3. Output Lagrange Multipliers Test

5. Kriteria uji nilai p-value dari crosssectionBreush Pagan lebih besar 0.05 (alpha : 5 %) maka dapat disimpulkan bahwa data fit dengan model common effect. Sedangkan jika sebaliknya maka data fit dengan model random effect.

Yang perlu diperhatikan oleh peneliti atau data master untuk semua proses yang sudah kita paparkan di atas diantaranya, pertama adalah tata cara menginput data dari format excel ke dalam Eviews dan kedua adalah pemilihan objek yang dijadikan sebagai pool data pada metode yang dipilih dalam analisis. Hal ini perlu diperhatikan agar tidak terjadi error ketika import data (data tidak muncul) dan model yang dihasilkan sesuai teori yang mendasari analisis. Dan yang paling utama bagi para peneliti atau data master adalah tahu tujuan dan dasar teori yang mengharuskannya menggunakan metode regresi dengan pool data. SEMANGAT MEMPELAJARI!!!

—————————————————————————————————————————————————————————-

1. Jika rekan peneliti memerlukan bantuan survey lapangan, data entry ataupun olahdata dapat menghubungi mobilestatistik.com :

2. Klik “Konsultasi Gratis” untuk mendapatkan informasi atau solusi terkait dengan pertanyaan-pertanyaan seputar metodologi penelitian

  • “1st Kirim Pertanyaan, Pasti Kami Jawab . . . InsyaAllah”

—————————————————————————————————————————————————————————-

Uji Chow Pada Pool Data

Uji Chow Pada Pool Data

Artikel sebelumnya sudah kita bahas analisis regresi dengan menggunakan Eviews pada rumpun analisis pada data pool. Dari artikel-artikel sebelumnya kita dapati setidaknya 3 model pokok yang dapat dihasilkan dari pool data dengan pengolahan menggunakan Eviews yakni model regresi dengan Common Effect, Fixed Effect dan Random Effect. Pertanyaan selanjutnya ketika kita mempunyai ketiga model tersebut adalah model manakah yang paling cocok atau paling baik bagi data yang kita miliki. Salah satu kriteria umum yang kita tahu bersama adalah dengan mengevaluasi R Square atau koefisien determinasi dari model, akan tetapi ternyata beberapa uji yang dapat dilakukan untuk menguji kebaikan dari 3 (tiga) model tersebut. Diantara uji-uji tersebut diantaranya uji Chow, Uji Hausman dan Uji Lagrange Multipliers. Dimana ketiga uji tersebut merupakan uji urutan dimana menguji komparasi kombinasi dari ketiga model yang dihasilkan.

Pada kesempatan ini kita akan coba uraikan uji Chow yang tujuan utamanya adalah untuk menetukan apakah data fit dengan menggunakan model fixed effect atau dengan model common effect.

Berikut akan disajikan langkah-langkah uji Chow dengan menggunakan Eviews untuk mendapatkan model terbaik pada data pool yang kita miliki dari ketiga model yang kita hasilkan dari pengolahaan data pool.

1. Buka file Eviews yang berisi workfile data pool. Sepeti tampak pada gambar berikut. (pastikan peneliti atau data master paham tipe data apakah itu data panel atau data pool. Jika belum memahami dapat mempelajari pada artikel kita sebelumnya terkait penjelasan tentang data panel dan data pool)

chow, eviews, pool

2. Buka file kerja dengan meng-klik tanda huruf [ P ] pada jendela workfile. Pada jendela pool [ P ] nantinya semua proses estimasi model dilakukan. Jendela pool [ P ] akan tampak seperti gambar berikut.

chow, eviews, pool

3. Cek data pool yang sudah ter-entry pada lembar kerja (workfile) dengan mengklik tombol Sheet. Pastikan data yang kita masukan ter-enrty dengan benar. (kasus import file dari file excel error – pastikan pada file excel terdapat hanya SATU sheet data peruntukan data Eviews).

chow, eviews, pool

4. Jika sudah betul hasil data entry yang kita masukan pada workfile, selanjutnya kita klik menu Estimate. Isikan pada menu ini pengujian untuk Fixed Effect (baca artikel sebelumnya tentang Fixed Effect). Dan masukan variabel dependen dan independent pada kolom yang tersedia, dengan mengetikan nama variabel diakhiri dengan tanda “?”. Seperti tampak pada gambar berikut.

chow, eviews, pool

5. Jika sudah benar isian kita pada menu Estimate – Model Fixed Effect maka akan muncul hasil seperti gambar berikut.

6. Selanjutnya untuk pengujian Chow Test, klik menu View pada jendela pool [ P ] dan arahkan kursor pada pengujian Fixed/Random Effect Testing dan pilih pada pengujian Likelihood Ratio Test. Setelah di klik maka akan muncul output baru seperti pada gambar berikut.

Menu View Fixed/Random Effect Testing
Output Hasil Uji Chow

7. Kriteria uji nilai p-value dari cross section – F / Chi-Square lebih kecil 0.05 (alpha : 5 %) maka dapat disimpulkan bahwa data fit dengan model fixed effect. Sedangkan jika sebaliknya maka data fit dengan model common effect.

Yang perlu diperhatikan oleh peneliti atau data master untuk semua proses yang sudah kita paparkan di atas diantaranya, pertama adalah tata cara menginput data dari format excel ke dalam Eviews dan kedua adalah pemilihan objek yang dijadikan sebagai pool data pada metode yang dipilih dalam analisis. Hal ini perlu diperhatikan agar tidak terjadi error ketika import data (data tidak muncul) dan model yang dihasilkan sesuai teori yang mendasari analisis. Dan yang paling utama bagi para peneliti atau data master adalah tahu tujuan dan dasar teori yang mengharuskannya menggunakan metode regresi dengan pool data. SEMANGAT MEMPELAJARI!!!

———————————————————————————————————————————————————————

1. Jika rekan peneliti memerlukan bantuan survey lapangan, data entry ataupun olahdata dapat menghubungi mobilestatistik.com :

2. Klik “Konsultasi Gratis” untuk mendapatkan informasi atau solusi terkait dengan pertanyaan-pertanyaan seputar metodologi penelitian

  • “1st Kirim Pertanyaan, Pasti Kami Jawab . . . InsyaAllah”

———————————————————————————————————————————————————————

Uji Hausman Pada Pool Data

Uji Hausman Pada Pool Data

Artikel sebelumnya sudah kita bahas analisis regresi dengan menggunakan Eviews pada rumpun analisis pada data pool. Dari artikel-artikel sebelumnya kita dapati setidaknya 3 model pokok yang dapat dihasilkan dari pool data dengan pengolahan menggunakan Eviews yakni model regresi dengan Common Effect, Fixed Effect dan Random Effect. Pertanyaan selanjutnya ketika kita mempunyai ketiga model tersebut adalah model manakah yang paling cocok atau paling baik bagi data yang kita miliki. Salah satu kriteria umum yang kita tahu bersama adalah dengan mengevaluasi R Square atau koefisien determinasi dari model, akan tetapi ternyata beberapa uji yang dapat dilakukan untuk menguji kebaikan dari 3 (tiga) model tersebut. Diantara uji-uji tersebut diantaranya uji Chow, Uji Hausman dan Uji Lagrange Multipliers. Dimana ketiga uji tersebut merupakan uji urutan dimana menguji komparasi kombinasi dari ketiga model yang dihasilkan.

Pada kesempatan ini kita akan coba uraikan uji Hausman yang tujuan utamanya adalah untuk menetukan apakah data fit dengan menggunakan model fixed effect atau dengan model random effect.

Berikut akan disajikan langkah-langkah uji Hausman dengan menggunakan Eviews untuk mendapatkan model terbaik pada data pool yang kita miliki dari ketiga model yang kita hasilkan dari pengolahaan data pool.

1. Buka file Eviews yang berisi workfile data pool. Sepeti tampak pada gambar berikut. (pastikan peneliti atau data master paham tipe data, apakah itu data panel atau data pool. Jika belum memahami dapat mempelajari pada artikel kita sebelumnya terkait penjelasan tentang data panel dan data pool)

hausman, pool, eviews

2. Buka file kerja dengan meng-klik tanda huruf [ P ] pada jendela workfile. Pada jendela pool [ P ] nantinya semua proses estimasi model dilakukan. Jendela pool [ P ] akan tampak seperti gambar berikut.

pool, eviews, hausman

3. Cek data pool yang sudah ter-entry pada lembar kerja (workfile) dengan mengklik tombol Sheet. Pastikan data yang kita masukan ter-entry dengan benar. (kasus import file dari file excel error – pastikan pada file excel terdapat hanya SATU sheet data peruntukan data Eviews).

hausman, pool, eviews

4. Jika sudah benar hasil data entry yang kita masukan pada workfile, selanjutnya kita klik menu Estimate. Isikan pada menu ini pengujian untuk Random Effect. Dan masukan variabel dependent dan independent pada kolom yang tersedia, dengan mengetikan nama variabel diakhiri dengan tanda “?”. Seperti tampak pada gambar berikut.

hausman, pool, eviews

5. Jika sudah benar isian kita pada menu Estimate – Model Random Effect dengan klik OK, maka akan muncul hasil seperti gambar berikut. (Karena kita akan memperbandingan model Random dengan model Fixed, maka pastikan kita berkerja pada jendela pool [ P ] dengan estimasi model Random)

hausman, pool, eviews

6. Selanjutnya untuk pengujian Hausman Test, klik menu View pada jendela pool [ P ] dan arahkan kursor pada pengujian Fixed/Random Effect Testing dan pilih pada pengujian Hausman Test. Setelah di klik maka akan muncul output baru seperti pada gambar berikut.

hausman, pool, eviews
Menu View Fixed/Random Effect Testing
hausman, pool, eviews
Output Hasil Uji Hausman

7. Kriteria uji nilai p-value dari crosssection-random lebih besar 0.05 (alpha : 5 %) maka dapat disimpulkan bahwa data fit dengan model random effect. Sedangkan jika sebaliknya maka data fit dengan model fixed effect.

…..

Yang perlu diperhatikan oleh peneliti atau data master untuk semua proses yang sudah kita paparkan di atas diantaranya, pertama adalah tata cara menginput data dari format excel ke dalam Eviews dan kedua adalah pemilihan objek yang dijadikan sebagai pool data pada metode yang dipilih dalam analisis. Hal ini perlu diperhatikan agar tidak terjadi error ketika import data (data tidak muncul) dan model yang dihasilkan sesuai teori yang mendasari analisis. Dan yang paling utama bagi para peneliti atau data master adalah tahu tujuan dan dasar teori yang mengharuskannya menggunakan metode regresi dengan pool data. SEMANGAT MEMPELAJARI!!!

———————————————————————————————————————————————————————–

  1. Jika rekan peneliti memerlukan bantuan survey lapangan, data entry ataupun olahdata dapat menghubungi mobilestatistik.com :

2. Klik “Konsultasi Gratis” untuk mendapatkan informasi atau solusi terkait dengan pertanyaan-pertanyaan seputar metodologi penelitian

“1st Kirim Pertanyaan, Pasti Kami Jawab . . . InsyaAllah”

———————————————————————————————————————————————————————–