PEMODELAN REGRESI DATA PANEL TIDAK SEIMBANG MENGGUNAKAN METODE FEASIBLE GENERALIZED LEAST SQUARE PADA DATA PERUSAHAAN MANUFAKTUR DI BURSA EFEK INDONESIA

Data panel tidak seimbang adalah data panel yang memiliki jumlah pengamatan waktu berbeda disetiap objek. Dalam analisis data panel tidak seimbang terdapat beberapa model analisis data, salah satunya adalah model efek acak (MEA) yang perbedaan karakteristik objek dan waktu pada model ini diakomodasikan pada galat dari model sehingga jumlah pengamatan waktu berbeda yang diamati pada setiap objek dan jumlah objek berbeda pada setiap periode waktu yang biasanya disebut komponen galat dua arah. Pada data yang tidak seimbang galat dua arah, perlu dilakukan pendugaan terhadap nilai yang tidak ada dengan salah satunya menggunakan metode yates. Metode yates merupakan metode pendugaan data tidak seimbang pada rancangan percobaan dengan meminimumkan jumlah kuadrat galatnya yang kemudian nilai dugaan tersebut dimasukkan dalam model dan dianalisis seperti menganalisis data lengkap. Salah satu metode untuk menaksirkan koefisien regresi data panel tidak seimbang adalah feasible generalized least square (FGLS). Metode FGLS digunakan ketika terjadi pelanggaran asumsi klasik seperti heteroskedastisitas dan autokorelasi. Pada data panel tidak seimbang perlu dilakukan pendugaan menggunakan metode yates sebelum dilakukan penaksiran estimasi parameter. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membentuk model regresi data panel tidak seimbang pada data perusahaan manufaktur di Bursa Efek Indonesia dan mengetahui hubungan linear antara return saham dengan debt to equity ratio (DER) dan net profit margin (NPM). Metode FGLS menghasilkan nilai parameter β ̂_0, β ̂_1,dan β ̂_2 berturut-turut yaitu 0.2637843,-0.350742,dan 0.1171152. berdasarkan model yang dibentuk diperoleh pengaruh linear antara return saham dengan nilai der dan npm. jika nilai der meningkat maka nilai return saham akan menurun dan jika nilai npm meningkat maka nilai return saham akan meningkat.