Kamis, 27 Juli 2017

Haruskah Regresi Tanpa Diawali Korelasi?


Garis Regresi, sumber: https://www.google.com/amp/s/hafidzf.wordpress.com/2012/10/09/korelasi-regresi-dan-regresi-logistik/amp/

Kita mengetahui bahwa yang sebenarnya kita "aduk" dalam ekonometrika adalah bagaimana mengaitkan teori-teori ekonomi yang ada. Berawal dari hal tersebut, dengan bekal informasi atau data variabel-variabel, kita mencoba untuk menerjemahkan teori ekonomi itu. Ini merupakan restriksi bahwa teori merupakan pernyataan yang tidak spesifik menunjukkan hubungan fungsional antar variabel ekonomi.
Lantas, apakah relevan bila kita menghubungkan variabel-variabel ekonomi itu sesuai teorinya tanpa diawali dengan mengkalkulasi korelasinya terlebih dulu?. Dalam konteks regresi linier maupun non-linier, kesalahan model ekonometris begitu jelas diulas oleh Gujarati (2004) dan baltagi (2008), bahwa spesifikasi model ekonometris yang terbentuk dari penelitian kita bisa salah. Kendati error term merupakan "tameng" satu-satunya untuk menjelaskan kelemahan model ekonometris, setidaknya dengan pemodelan yang tepat, kita bisa menyempurnakan model ekonometrisnya.

Kebiasaan yang seringkali terjadi dalam kajian ilmiah adalah secara langsung (directly) kita meregresikan secara linier atau secara non-linier antara variabel biaya iklan terhadap volume produksi. Kalau pun "jatuhnya" model ekonometris yang terbentuk tepat, mungkin tidak memberi dampak apa-apa. Tetapi, sebaliknya, jika model yang terbentuk terbilang "buruk" tentu menimbulkan beragam masalah yang harus diselesaikan. Mulai dari transformasi variabel yang pada ujungnya "memaksa" kita mengkonfigurasi ulang bentuk model sehingga mudah diinterpretasikan, hingga upaya maintenance model dengan cara membuang amatan.

Sebenarnya, dalam menyusun sebuah model ekonometris, yang diperlukan di awal adalah strategi bagaimana hubungan fungsional yang terbentuk merupakan hubungan yang tepat. Teori pada umumnya tak sampai menerangkan secara khusus, bahwa biaya iklan berpengaruh secara positif atau negatif terhadap volume penjualan. Teori hanya sampai pada tataran bahwa terdapat hubungan antara kedua variabel itu.

Terkait hal tersebut, kita seyogyanya perlu mengetahui terlebih dulu soal bagaimana hubungan antar variabel sebelum meregresikannya. Salah satu toolnya adalah dengan melihat korelasi antar variabel dalam model ekonometris. Korelasi secara grafis dalam hal ini dapat digunakan sebagai early warning hubungan antar variabel sebelum melakukan kalkulasi matematis besaran korelasinya.

Dengan adanya korelasi terlebih dulu sebelum peregresian, diharapkan kesalahan model ekonometris secara tepat diperoleh. Karena, spesifikasi model ekonometris yang terbentuk telah sesuai dengan kondisi "kasaran" keterkaitan antar variabel. Sebagai contoh kasus tadi, akan relatif tepat bila pemodelan ekonometris dari biaya iklan terhadap volume penjualan menggunakan regresi linier saat hasil korelasi kedua variabel tersebut linier, atau sebaliknya menggunakan regresi non-linier saat korelasi yang didapatkan menunjukkan hubungan yang nonlinier.