Senin, 02 Oktober 2017

Analisis Runtun Waktu, Sebuah Pengantar (bag.1)

Sebagai awalan sebelum menyinggung analisis data runtun waktu lebih jauh, kali ini kita akan mengobrol soal jenis data menurut waktunya terlebih dahulu. Data menurut waktu mendapatkannya dibagi menjadi tiga jenis, yaitu data cross section, data runtun waktu (time series) dan data panel.

Data cross section merupakan data mengenai informasi variabel atau karakter suatu objek tertentu pada satu titik waktu. Dikatakan satu titik karena relevansi analisis dari data jenis ini hanya berlaku untuk menduga parameter populasi tertentu hanya pada satu waktu kapan data tersebut diperoleh. Beberapa contoh data jenis ini misalnya data jumlah penduduk tahun 2018, data jumlah kasus kekerasan dalam rumah tangga (KDRT) tahun 2017, data rasio jumlah guru terhadap murid jenjang Sekolah Dasar (SD) tahun 2019. Hanya satu waktu, tidak terdapat selang waktu di dalamnya.

Data runtun waktu (time series) merupakan data yang memuat informasi variabel atau karakteristik suatu objek tertentu selama periode atau selang waktu tertentu. Di dalam analisisnya, seringkali kita temui sebuah data semisal Rasio Gini Indonesia tahun 2000-2017, satu waktu dipandang sebagai sebuah ukuran diskrit, misalkan tahun 2000 saja. Namun, kediskritan dari waktu dapat menjadi sebuah ukuran kontinu apabila waktu pengambilan data dilakukan pada titik waktu yang sama selama selang waktu tertentu. Dalam arti lain, sebuah data tahunan dapat dikatakan sebuah data yang kontinu jika ia dilaksanakan secara kontinu pula, misalkan pada bulan yang sama setiap tahunnya. Ini mengartikan bahwa adanya perubahan sifat dari diskrit ke kontinu data runtun waktu sebenarnya menunjukkan adanya kekonsistenan. Pada kondisi lain, sebuah data yang diskrit dapat dipandang sebagai data seris apabila frekuensi untuk mendapatkannya teratur dan beruntun untuk setiap periodenya, apakah harian, mingguan, triwulanan, semesteran atau tahunan. Misalnya kita ingin punya data Survei Sosial Ekonomi Nasional (Susenas) dari tahun 2007 - 2017. Data ini dapat dipandang sebagai data time seris karena setiap tahunnya, Susenas selalu dilakukan sehingga datanya tersedia.

Berbeda bila kita bertujuan menganalisis data Susenas tahun 2010 saja, maka itu artinya kita menggunakan data cross section. Sebaliknya, bila seluruh data kita gunakan maka itu artinya sudah memakai data runtun waktu.

Lantas apa yang dimaksud dengan data panel? Namanya saja data panel. Data jenis ini merupakan perpaduan antara data cross section  dan data runtun waktu. Data panel dipandang lebih kompleks karena selain memerhatikan selang waktu data, kita juga fokus pada analisis setiap titik data untuk setiap variabelnya. Seringkali dalam praktiknya, analisis data cross section ditengarai banyak gangguan heteroskedastisitasnya alias ragam data tidak konstan. Begitu pula halnya dengan analisis untuk data runtun waktu, di dalamnya biasa kita temukan gangguan korelasi serial atau autokorelasi. Data panel memiliki kemampuan untuk mengeliminasi gangguan dari masing-masing jenis data tersebut. Meskipun lebih rumit dan analisisnya lebih kompleks. Beberapa contoh data panel adalah data Indeks Kemahalan Konstruksi (IKK) menurut provinsi di Indonesia tahun 2007-2017. Informasi data menurut provinsi ini kita pandang sebagai identitas cross sectionnya, sedangkan rentang tahun 2007-2017 kita padang sebagai identitas runtun waktu atau time serisnya. Mudah bukan?