Konsep Dan Jenis Data Ekonometrika


Dalam ekonometrika, kita kenal terdapat 3 kelompok data yaitu data runtun waktu (time series), data silang (cross section), dan data panel (pooled data). Data-data tersebut tentunya sangat diperlukan dalam penelitian, maupun pengambilan keputusan. Pengumpulan data biasanya memerlukan waktu yang lama karena dapat melibatkan banyak aktivitas seperti mendatangi responden, menginput data, menyunting data, maupun menampilkannya dengan suatu alat analisis tertentu. Berikut akan dibahas beberapa jenis data yang telah kita bahas di atas.

  1. Data runtun waktu (time series)

Time series merupakan data yang terdiri atas satu objek tetapi meliputi beberapa periode waktu misalnya harian, bulanan, mingguan, tahunan, dan lain-lain. Kita dapat melihat contoh data time series pada data harga saham, data ekspor, data nilai tukar (kurs), data produksi, dan lain-lain sebagainya. Jika kita amati masing-masing data tersebut terkait dengan waktu (time) dan terjadi berurutan. Misalnya data produksi minyak sawit dari tahun 2000 hingga 2009, data kurs Rupiah terhadap dollar Amerika Serikat dari tahun 2000 – 2006, dan lain-lain. Dengan demikian maka akan sangat mudah untuk mengenali jenis data ini.

Data time series juga sangat berguna bagi pengambil keputusan untuk memperkirakan kejadian di masa yang akan datang. Karena diyakini pola perubahan data runtun waktu beberapa periode masa lampau akan kembali terulang pada masa kini. Data time series juga biasanya bergantung kepada lag atau selisih. Katakanlah pada beberapa kasus misalnya produksi dunia komoditas kopi pada tahun sebelumnya akan mempengaruhi harga kopi dunia pada tahun berikutnya. Dengan demikian maka akan diperlukan data lag produksi kopi, bukan data aktual harga kopi. Tabel berikut ini akan memperjelas konsep lag yang mempengaruhi data time series.

Tabel 1. Produksi dan lag produksi kopi dunia tahun 200 – 2005

Tahun

Produksi Kopi Dunia

(Ton)

Lag Produksi Kopi

2000

7.562.713

2001

7.407.986

-154.727

2002

7.876.893

468.907

2003

7.179.592

-697.301

2004

7.582.293

402.701

2005 7.276.333

-305.960

Data lag tersebut kemudian dapat digunakan untuk melihat pengaruh lag produksi terhadap harga kopi dunia.

  1. Data Silang (cross section)

Data silang terdiri dari beberapa objek data pada suatu waktu, misalnya data pada suatu restoran akan terdiri dari data penjualan, data pembelian bahan baku, data jumlah karyawan, dan data-data relevan lainnya. Ilustrasinya seperti pada table di bawah ini.

Tabel 2. Perbandingan antara penjualan, pembelian bahan baku, dan jumlah karyawan pada restoran A, B, dan C pada bulan Januari 2009

Restoran

Penjualan Pembelian bahan baku Jumlah Karyawan

A

19.587.200 10.300.100

10

B

23.584.000 16.200.589

15

C 17.211.000 13.300.251

7

Sumber: FAO (2009)

Dari data tersebut dapat maka dapat dilihat produktivitas pada restoran A, B, dan C.

  1. Data Panel (pooled data)

Data panel adalah data yang menggabungkan antara data runtun waktu (time series) dan data silang (cross section). Karena itu data panel akan memiliki beberapa objek dan beberapa periode waktu. Contoh data panel dapat dilihat pada table berikut ini.

Tabel 3. Data panel ekspor dan impor kopi Indonesia dan Malaysia pada periode tahun 2005 – 2007

Negara

Periode Ekspor (ton)

Impor (ton)

Indonesia

2005 443.366

1.654

Indonesia

2006 411.721

5.092

Indonesia

2007 320.600

47.937

Malaysia

2005 666

23.826

Malaysia

2006 1.490

35.368

Malaysia

2007 984

42.165

Sumber: FAO (2009)

Setelah jelas konsep data, maka kita dapat melakukan dan menerapkan alat analisis yang  sesuai.

Beli buku referensi lengkap, disertai contoh kasus dan penyelesaiannya dengan software eviews:

  1. Ekonometrika Pengantar dan Aplikasinya; Disertai Panduan Eviews, oleh Agus Widarjono Ph.D; lihat buku >>>
  2. Analisis Ekonometrikan dan Statistika Dengan Aplikasi Eviews, oleh Wing Wahyu Winarno, lihat buku >>>
  3. Peramalan Bisnis oleh Lerbin R. Aritonang, lihat buku >>>

Tinggalkan Balasan

Isikan data di bawah atau klik salah satu ikon untuk log in:

Logo WordPress.com

You are commenting using your WordPress.com account. Logout / Ubah )

Gambar Twitter

You are commenting using your Twitter account. Logout / Ubah )

Foto Facebook

You are commenting using your Facebook account. Logout / Ubah )

Foto Google+

You are commenting using your Google+ account. Logout / Ubah )

Connecting to %s