Konsep dan Jenis Data

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.

2. 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.

3. 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.