EViews vs Stata vs R untuk Regresi Data Panel Skripsi Akuntansi 2026: Uji Chow, Hausman, LM, dan Perangkat Mana yang Dipilih

Untuk regresi data panel skripsi akuntansi, keempat perangkat di bawah ini sama-sama mampu menjalankan Common Effect, Fixed Effect, dan Random Effect beserta uji Chow, uji Hausman, dan uji Lagrange Multiplier. Perbedaannya ada pada harga, cara kerja (klik menu atau menulis skrip), dan seberapa mudah hasilnya dipertanggungjawabkan di sidang. Tabel berikut merangkum penilaian kami; penjelasan, peringkat, dan rekomendasi per tipe mahasiswa menyusul di bawahnya.

Kriteria penilaian yang dipakai artikel ini

Kami menilai lima hal dengan urutan bobot sebagai berikut. Pertama, harga dalam rupiah yang sungguh dibayar mahasiswa, bukan harga lisensi institusi. Kedua, kelengkapan uji pemilihan model: apakah Chow, Hausman, dan Lagrange Multiplier tersedia tanpa menghitung manual. Ketiga, kemudahan mengulang analisis ketika pembimbing meminta menambah satu variabel kontrol atau memangkas satu tahun pengamatan, karena pada skripsi akuntansi permintaan itu hampir pasti datang. Keempat, ketersediaan tutorial berbahasa Indonesia. Kelima, penerimaan penguji, yang kami ukur dari seberapa sering perangkat itu muncul pada skripsi akuntansi berbasis data emiten di repositori kampus.

Harga diambil dari laman resmi masing-masing pengembang pada 30 Agustus 2026 dan dinyatakan dalam dolar Amerika karena laman tersebut tidak memuat harga rupiah; kurs berubah, jadi periksa lagi sebelum membeli. Kami sengaja tidak menilai kecanggihan fitur lanjutan seperti GMM dinamis atau panel dengan ketergantungan lintas seksi, karena hampir tidak ada skripsi S1 akuntansi yang memerlukannya.

Sebelum memilih perangkat: apa yang sebenarnya diputuskan pada regresi data panel?

Skripsi akuntansi berbasis data emiten hampir selalu berbentuk panel: beberapa perusahaan diamati selama beberapa tahun, misalnya 40 emiten sektor barang konsumen primer pada 2020 sampai 2024, sehingga terkumpul 200 observasi perusahaan-tahun. Cara mengumpulkan dan menyaring data itu dibahas pada panduan data perusahaan IDX untuk skripsi akuntansi; artikel ini mulai dari titik ketika tabel panel sudah rapi.

Ada tiga model yang harus dipilih satu, mengikuti pembagian yang dipakai Gujarati dan Porter dalam Basic Econometrics (edisi 5) dan Widarjono dalam Ekonometrika: Pengantar dan Aplikasinya disertai Panduan EViews, dua rujukan yang paling sering diminta pembimbing akuntansi:

1. Common Effect Model (CEM) atau pooled OLS: seluruh observasi dianggap satu kumpulan tanpa membedakan perusahaan maupun tahun.
2. Fixed Effect Model (FEM): setiap perusahaan memiliki intersep sendiri yang menangkap karakteristik tetap yang tidak diamati, misalnya budaya manajemen atau struktur kepemilikan yang jarang berubah.
3. Random Effect Model (REM): perbedaan antarperusahaan diperlakukan sebagai komponen galat acak dan diestimasi dengan generalized least squares.

Tiga uji memutuskan model mana yang dipakai. Uji Chow (uji F untuk efek tetap yang berlebihan) membandingkan CEM dengan FEM; bila nilai p kurang dari 0,05, FEM dipilih. Uji Hausman (Hausman, 1978, Econometrica) membandingkan FEM dengan REM; bila nilai p kurang dari 0,05, FEM dipilih, bila tidak, REM. Uji Lagrange Multiplier Breusch-Pagan (Breusch dan Pagan, 1980) membandingkan CEM dengan REM dan hanya diperlukan bila uji Chow atau uji Hausman mengarah ke REM. Urutan ini yang ditanyakan penguji, dan keempat perangkat menjalankannya, hanya dengan cara yang berbeda.

Peringkat dan alasannya

Peringkat 1: EViews 14, perangkat yang paling dikenal penguji akuntansi

EViews menang bukan karena paling canggih, melainkan karena paling sedikit menimbulkan pertanyaan di sidang dan paling banyak tutorialnya dalam bahasa Indonesia. Alurnya sepenuhnya lewat menu: buat workfile berstruktur panel (Dated Panel, dengan pengenal perusahaan dan tahun), estimasi persamaan lewat Quick → Estimate Equation, lalu pada tab Panel Options pilih None untuk CEM, Fixed untuk FEM, atau Random untuk REM. Tiga uji pemilihan model ada di jendela persamaan yang sama: View → Fixed/Random Effects Testing → Redundant Fixed Effects untuk uji Chow, Correlated Random Effects – Hausman Test untuk uji Hausman, dan Omitted Random Effects – Lagrange Multiplier untuk uji Breusch-Pagan.

Kelemahannya dua. Versi penuh berbayar dan mahal bagi perorangan, sehingga sebagian mahasiswa memakai salinan tidak resmi, sesuatu yang sebaiknya tidak Anda lakukan pada karya yang akan diuji secara formal. Student Version Lite yang gratis memerlukan nomor seri dari pengembang dan berlaku satu tahun sejak permintaan, cukup untuk satu skripsi, tetapi periksa batas ukuran berkas kerjanya sebelum mengandalkannya untuk panel yang besar. Kelemahan kedua, setiap pengulangan analisis harus diklik ulang dari awal kecuali Anda belajar menulis program EViews, sehingga permintaan revisi kecil memakan waktu.

Peringkat 2: Stata, paling efisien bila revisi datang berkali-kali

Di Stata, seluruh analisis panel skripsi akuntansi muat dalam enam baris yang bisa disimpan sebagai do-file dan dijalankan ulang dalam hitungan detik: xtset kode tahun untuk mendeklarasikan panel, regress untuk CEM, xtreg ... , fe untuk FEM, xtreg ... , re untuk REM, hausman fe re untuk uji Hausman, dan xttest0 setelah estimasi REM untuk uji Lagrange Multiplier. Uji Chow tidak perlu perintah tersendiri: pada keluaran FEM, baris terakhir F test that all u_i = 0 adalah uji yang sama. Galat baku klaster per perusahaan, yang semakin sering diminta penguji, tinggal ditambah dengan vce(cluster kode).

Harga pelajar dari laman resmi Stata per 30 Agustus 2026: Stata/BE US$48 untuk enam bulan, US$94 per tahun, US$298 permanen; Stata/SE US$95, US$179, dan US$485 untuk pilihan yang sama. Untuk panel skripsi dengan ratusan observasi, Stata/BE lebih dari cukup. Kekurangannya, Anda harus terbiasa membaca keluaran berbentuk teks dan memasang perangkat pada nama sendiri dengan bukti status mahasiswa; tutorial berbahasa Indonesia ada, tetapi jauh lebih sedikit daripada EViews.

Peringkat 3: R dengan paket plm, gratis dan paling mudah diaudit

Paket plm (versi 2.6-7, dirilis 13 November 2025 di CRAN) menyediakan semua yang diperlukan: plm(..., model = "pooling"), "within", dan "random" untuk ketiga model; pFtest untuk uji Chow, phtest untuk uji Hausman, plmtest(..., type = "bp") untuk uji Lagrange Multiplier; serta vcovHC untuk galat baku robust. Karena seluruh proses berupa skrip, pembimbing atau penguji bisa memeriksa tiap langkah, dan skripsi Anda bisa dilampiri kode yang menghasilkan setiap tabel di BAB IV.

Harganya nol dan itu menjadi alasan utama kami menempatkannya di atas gretl. Kekurangannya adalah kurva belajar: Anda perlu memahami bentuk data long, tipe faktor, dan cara mengekspor tabel ke Word (paket seperti stargazer atau modelsummary). Penguji akuntansi yang tidak terbiasa dengan R kadang meminta tangkapan layar yang lebih panjang sebagai lampiran. Bila Anda sudah terbiasa dengan R untuk mata kuliah statistik, ini pilihan yang paling masuk akal.

Peringkat 4: gretl, gratis dan lewat menu, tetapi jarang dikenal

gretl (versi 2026b, dirilis 30 April 2026) berlisensi GNU GPL, berjalan di Windows, macOS, dan Linux, dan memiliki penaksir data panel bawaan. Alurnya mirip EViews: Model → Panel → Fixed or random effects. Saat Anda memilih Random Effects, keluarannya langsung memuat uji signifikansi bersama perbedaan rerata kelompok (padanan uji Chow), uji Breusch-Pagan, dan uji Hausman, sehingga tiga uji pemilihan model selesai dalam satu jendela. Ini perangkat gratis yang paling ramah bagi mahasiswa yang tidak mau menulis kode.

Ia berada di peringkat terbawah semata karena penerimaan: sangat sedikit skripsi akuntansi Indonesia yang memakainya, tutorial berbahasa Indonesia jarang, dan penguji mungkin meminta Anda menjelaskan perangkatnya lebih dulu sebelum membahas hasil. Bila pembimbing Anda terbuka, gretl adalah kompromi terbaik antara EViews dan R.

Rekomendasi per tipe mahasiswa

• Kampus menyediakan EViews di laboratorium atau pembimbing memintanya: pakai EViews. Jangan berdebat soal perangkat; simpan energi untuk argumen ekonomi di BAB IV.
• Pembimbing sering meminta model diulang dengan variabel berbeda: Stata/BE lisensi enam bulan. Do-file menghemat berjam-jam klik ulang.
• Tidak punya anggaran dan sudah kenal R: R dengan plm. Lampirkan skrip di lampiran skripsi.
• Tidak punya anggaran, tidak mau menulis kode, dan pembimbing terbuka: gretl. Sertakan satu paragraf di BAB III yang menjelaskan perangkatnya.
• Berencana lanjut S2 akuntansi atau keuangan: mulai dengan Stata atau R sekarang, karena keduanya yang dipakai pada tesis dan artikel jurnal.

Contoh utuh: dari tiga uji menjadi satu paragraf BAB IV

Misalkan skripsi Anda menguji pengaruh profitabilitas (ROA), leverage (DER), dan ukuran perusahaan (logaritma natural total aset) terhadap nilai perusahaan (PBV) pada 40 emiten sektor barang konsumen primer periode 2020 sampai 2024. Hasil tiga uji pemilihan model bisa dilaporkan dalam satu tabel:

Angka di atas adalah ilustrasi, bukan hasil penelitian nyata. Narasinya cukup satu paragraf: “Uji Chow menghasilkan nilai p sebesar 0,000 sehingga Fixed Effect Model lebih baik daripada Common Effect Model. Uji Hausman menghasilkan nilai p sebesar 0,249 (lebih dari 0,05) sehingga Random Effect Model dipilih daripada Fixed Effect Model. Uji Lagrange Multiplier menghasilkan nilai p sebesar 0,000 sehingga Random Effect Model lebih baik daripada Common Effect Model. Dengan demikian, model yang digunakan dalam penelitian ini adalah Random Effect Model.” Setelah itu barulah tabel koefisien REM dibaca, dengan cara yang sama seperti membaca keluaran regresi berganda pada umumnya; panduannya ada pada artikel cara membaca hasil regresi linear berganda.

Di BAB III, subbab teknik analisis data memuat urutan yang sama dalam bentuk rencana: statistik deskriptif, pemilihan model dengan tiga uji, uji asumsi yang relevan, lalu uji hipotesis (uji t, uji F, koefisien determinasi). Sebutkan juga perangkat dan versinya, misalnya “Pengolahan data menggunakan EViews 14”, karena penguji sering menanyakannya.

Uji asumsi klasik pada data panel: mana yang wajib?

Ini pertanyaan yang paling sering memecah pendapat pembimbing. Uji multikolinearitas (matriks korelasi antarvariabel bebas atau VIF) dan uji heteroskedastisitas lazim diminta pada ketiga model. Uji autokorelasi relevan karena data panel memuat dimensi waktu. Uji normalitas residual sering diminta secara selingkung, meskipun pada sampel ratusan observasi pelanggarannya tidak mengubah kesimpulan uji t dan uji F. Pada REM, yang diestimasi dengan GLS, sebagian pembimbing menganggap uji heteroskedastisitas dan autokorelasi tidak lagi diperlukan; sebagian lain tetap memintanya. Tanyakan sejak awal dan tuliskan jawabannya di BAB III agar tidak ada kejutan saat sidang.

Bila heteroskedastisitas atau autokorelasi ditemukan, jalan yang diterima luas adalah memakai galat baku robust atau klaster per perusahaan, bukan membuang variabel. Keempat perangkat menyediakannya, seperti tercantum pada tabel di atas. Prosedur menu demi menu untuk masing-masing uji asumsi, meski ditulis untuk SPSS, prinsipnya sama dan dijelaskan pada panduan uji asumsi klasik.

Di mana Tesify berdiri, dan di mana tidak

Tesify tidak menjalankan regresi dan tidak menggantikan satu pun dari empat perangkat di atas; angka di BAB IV Anda harus berasal dari EViews, Stata, R, atau gretl yang Anda jalankan sendiri. Yang dilakukan Tesify adalah bagian setelahnya: menyusun draf subbab teknik analisis data di BAB III dari daftar variabel dan model yang Anda tetapkan, mengubah tabel uji Chow, Hausman, dan LM yang Anda tempel menjadi paragraf narasi seperti contoh di atas, dan menjaga agar istilah CEM, FEM, REM, serta nama variabel konsisten dari BAB I sampai BAB V. Untuk skripsi berbasis data emiten yang meminjam kerangka dari puluhan skripsi terdahulu, fitur cek plagiarisme Tesify berguna untuk memastikan paragraf definisi variabel dan rumus tidak terlalu mirip dengan sumbernya. Kelemahannya: Tesify tidak memeriksa apakah angka yang Anda tempel benar, jadi kesalahan pembacaan keluaran tetap tanggung jawab Anda. Mulai susun BAB III dan BAB IV skripsi akuntansi Anda di Tesify, gratis untuk bab pertama.

Memutuskan hari ini, bukan setelah data terkumpul

Pilih perangkat sebelum mulai mengunduh laporan keuangan, karena bentuk tabel yang Anda susun (satu baris per perusahaan-tahun) dan nama kolom yang Anda pakai sebaiknya langsung mengikuti kebiasaan perangkat itu. Bila kampus Anda mempunyai EViews, berhentilah membandingkan dan pakai EViews. Bila tidak, dan Anda ingin analisis yang bisa diulang tanpa mengklik ulang, Stata atau R. Pertimbangan yang sama berlaku ketika model Anda bukan regresi panel melainkan persamaan struktural; untuk itu kami sudah membandingkan SmartPLS, Amos, dan LISREL untuk skripsi. Apa pun perangkatnya, yang dinilai penguji adalah apakah Anda bisa menjelaskan mengapa REM dipilih, bukan tombol mana yang Anda tekan.

Pertanyaan yang Sering Diajukan

Apakah skripsi akuntansi wajib memakai regresi data panel?

Tidak wajib, tetapi bila data Anda terdiri dari beberapa perusahaan yang diamati beberapa tahun, regresi berganda biasa mengabaikan struktur itu dan penguji hampir pasti menanyakannya. Regresi panel adalah standar untuk data emiten multi-tahun.

Uji mana yang dijalankan lebih dulu: Chow, Hausman, atau Lagrange Multiplier?

Urutan yang lazim adalah Chow, lalu Hausman. Uji Lagrange Multiplier hanya diperlukan bila salah satu uji sebelumnya mengarah ke Random Effect Model, untuk memastikan REM memang lebih baik daripada Common Effect Model.

Bagaimana bila uji Chow memilih FEM tetapi uji Hausman memilih REM?

Itu situasi yang normal, bukan kontradiksi. Chow hanya membandingkan CEM dengan FEM. Keputusan akhir mengikuti Hausman, lalu dikonfirmasi uji Lagrange Multiplier; bila LM juga mengarah ke REM, model yang dipakai adalah REM.

Apakah EViews Student Version cukup untuk menyelesaikan skripsi?

Untuk panel berukuran skripsi, umumnya cukup. Lisensinya berlaku satu tahun sejak permintaan dan memerlukan nomor seri dari pengembang. Periksa batasan ukuran berkas kerja pada laman resminya sebelum mengandalkannya.

Apakah hasil EViews, Stata, R, dan gretl akan sama?

Untuk CEM dan FEM, koefisiennya identik sampai pembulatan. Untuk REM, angka bisa sedikit berbeda karena metode estimasi komponen varians yang berbeda (misalnya Swamy-Arora dan Wallace-Hussain); sebutkan metodenya di BAB III bila pembimbing menanyakannya.

Berapa jumlah perusahaan dan tahun minimal untuk regresi data panel?

Tidak ada angka baku. Kebiasaan skripsi akuntansi Indonesia adalah lima tahun pengamatan dengan sampel yang menghasilkan sekurang-kurangnya sekitar 100 observasi perusahaan-tahun, agar uji Hausman dan uji F memiliki daya yang memadai.

Apakah uji normalitas wajib pada regresi data panel?

Bergantung pada pedoman fakultas. Secara statistik, dengan ratusan observasi pelanggaran normalitas residual tidak mengubah kesimpulan uji t dan uji F, tetapi banyak pembimbing tetap memintanya. Jalankan bila diminta dan laporkan apa adanya.

Bolehkah memakai data panel tidak seimbang, misalnya ada emiten yang delisting di tengah periode?

Boleh, keempat perangkat menangani panel tidak seimbang. Namun kebanyakan skripsi akuntansi memakai purposive sampling yang menghasilkan panel seimbang, dan Anda harus menjelaskan pilihan itu di BAB III.

Apakah salinan EViews tidak resmi boleh dipakai untuk skripsi?

Sebaiknya tidak. Selain masalah lisensi, versi tidak resmi sering berbeda perilaku dan menyulitkan Anda menuliskan versi perangkat secara jujur di BAB III. Student Version Lite, gretl, dan R adalah pilihan gratis yang sah.

Perlukah melampirkan keluaran perangkat di skripsi?

Hampir semua fakultas ekonomi dan bisnis mewajibkannya. Lampirkan keluaran lengkap ketiga model dan ketiga uji, bukan hanya model terpilih, karena penguji ingin melihat dasar keputusan Anda.