EKONOMETRIKA (PENGERTIAN, METODOLOGI EKONOMETRIKA)

 

1.      Ekonometrika adalah ilmu yang membahas masalah pengukuran hubungan ekonomi.

Ekonometrika terdiri dari beberapa elemen yaitu:

a.       Ilmu yang mencakup teori ekonomi.

b.      Ilmu yang mencakup matematika.

c.       Ilmu yang mencakup statistika.

Ekonometrika digunakan sebagai alat analisis ekonomi yang bertujuan untuk menguji kebenaran model ekonometrika yang berupa hubungan antarvariabel ekonomi dengan data empiris. Bagian paling penting dari ekonometrika adalah analisis regresi. Analisis ini digunakan untuk mengetahui kaitan antara satu variabel dengan variabel yang lain.

Analisis ekonometrika berdasarkan data yang digunakan:

1.      Analisis runtun waktu (Time Series) à Perilaku variabel sepanjang waktu berturut-turut.

2.      Antar-wilayah (Cross Section) à beberapa daerah dalam satu waktu tertentu (snapshot).

3.      Analisis data panel à menggabungkan data time series dengan data cross section.

 

2.      Posisi ekonometrika dalam ekonomi Islam adalah sebagai cabang ilmu pengetahuan yang menguji data sebagai pembuktian fakta. Seperti yang dijelaskan diawal bahwa pasar, perusahaan, manusia mempunyai proporsi masing-masing. Dalam prosesnya dapat menimbulkan Gap antara data actual dengan fakta di lapangan, oleh karena itu dibutuhkan ekonometrika sebagai evaluasi dan mengambil keputusan untuk menemukan strategi.

 

3.      Perbedaan model matematika dan ekonometrika.

Model Matematika

-          Bersifat deterministic, pasti, exact.

Model Ekonometrika

-          Bersifat stokastik karena terdapat variabel error/disturbance term (e atau u) yang bersifat stokastik.

Stokastik?

-          Konsumsi dipengaruhi oleh besarnya pendapatan.

-          Konsumsi = f(pendapatan).

Apakah konsumsi hanya dipengaruhi pendapatan? Tidak, ada variabel lain yang mempengaruhi.

Ilustrasi

Ani dan Dena berpendapatan Rp 5.000.000. Saat pendapatan mereka naik 1 juta, peningkatan konsumsi Ani Rp 500.000 sedangkan Dena hanya Rp 200.000.

Dengan peningkatan pendapatan yang sama, peningkatan konsumsi antarindividu tidak selalu sama à konsumsi bersifat stokastik, ada hal lain yang mempengaruhinya selain pendapatan.

 à Deterministik

 à Stokastik

4.      Error

Dalam ekonometrika terdapat suatu hal penting yang dinamakan galat atau error. Hal ini disebut penting karena yang menjadi fokus untuk membedakan antara ekonomi biasa dan ekonometrika. Ekonometrika lebih konsen dengan error term (disturbance term).

 

Ekonomi à C = f(Y), berarti konsumsi merupakan fungsi dari pendapatan.

Ekonometrika à C = f(Y)+e

 

Pada ekonometrika perubahan menjadi lebih fundamental karena konsumsi bukan hanya fungsi dari pendapatan saja. Fungsi “e” memastikan konsumsi 100% dipengaruhi pendapatan/ada faktor lain. Tanda adanya error (disturbance error) seolah-olah fungsi C dan Y eksak (pasti). Namun, jika dengan e hubungan C dan Y menjadi stokastik.

Disturbance error (e) disebut penting karena:

-          Penghilangan pengaruh kejadian yang penting

-          Kesalahan pengukuran

-          Perilaku manusia

 

5.      Pendugaan statistik adalah suatu statistik (harga sampel) yang digunakan untuk menduga suatu parameter. Dengan pendugaan, dapat diketahui seberapa jauh suatu parameter populasi yang tidak diketahui berada disekitar sampel.

Jenis pendugaan statistik:

a.       Pendugaan titik/pendugaan atas dasar nilai tunggal (point estimation) adalah pendugaan nilai populasi atas dasar suatu nilai dari sampel.

Contoh: Rata-rata sampel Rp 100.000, maka kita akan menduga nilai rata-rata populasi Rp 100.000.

b.      Pendugaan interval (interval estimation) adalah suatu pendugaan terhadap parameter berdasarkan suatu interval, di dalam interval mana kita harapkan dengan keyakinan tertentu parameter itu akan terletak. Hasil dari pendugaan interval ini diharapkan akan lebih objektif.

c.       Interval keyakinan adalah interval dimana diharapkan parameter populasi terletak. Interval keyakinan yang sering digunakan yaitu interval keyakinan 95% dan 99%.

Ciri-ciri suatu penduga yang baik:

1.      Tidak bias, artinya statistic sampel yang digunakan sebagai penduga harus sama atau mendekati populasi yang diduga.

2.      Konsisten, artinya jika ukuran sampel meningkat maka statistic sampel akan semakin mendekati parameter populasinya, atau jika n (jumlah sampel) membesar maka S (standar deviasi) mengecil, dan jika n= ~ maka S= 0.

3.      Efisien, artinya statistic sampel memiliki standar deviasi yang kecil.

 

6.      Parameter dalam populasi biasanya tidak diketahui, maka dari itu perlu dilakukan estimasi (pendugaan) terhadap parameter melalui data dari sampel untuk mengetahuinya. Berikut beberapa metode estimasi:

a.       Metode Momen, metode ini merupakan yang tertua. Dasar dari metode ini adalah mendapatkan estimasi parameter populasi dengan menyamakan momen-momen populasi dengan momen-momen sampel.

b.      Metode Least Square (Kuadrat Terkecil), merupakan metode yang mengestimasi parameter dengan cara meminimalkan jumlah kuadrat errornya.

c.       Metode Maximum Likelihood Estimator, merupakan metode yang paling sering digunakan. Dalam metode ini adalah bagaimana cara mendapatkan estimasi parameter dengan cara memaksimalkan fungsi Likelihood. Fungsi ini adalah fungsi probabilitas bersama dari x1, x2, …, xn, ɵ1, ɵ2, …, ɵn yang dianggap sebagai fungsi parameter ɵ.

 

Metodologi Ekonometrika

 

1.      Pernyataan Teori/Hipotesis

-          Misal : ingin meneliti permintaan barang ada dua pertanyaan yang muncul dalam penelitian ini. Pertama apakah penelitian ini dengan data sampel mampu membuktikan kebenaran teori permintaan yaitu adanya hubungan (-) antara harga dan permintaan. Kedua, apakah sepeda motor termasuk barang normal atau barang mewah dengan melihat tingkat elastisitasnya

-          Teori permintaan (pernyataan teori)

Teori permintaan : menyatakan bahwa permintaan dipengaruhi harga

-          Hubungan antara jumlah permintaan dan harga dalam teori permintaan itu bisa dilihat digambar 1.1.2. kurva permintaan pada modul 1 Ekonometrika.

-          Slope kemiringan (-) menunjukkan adanya hubungan (-) antara harga dan jumlah permintaan

 

2.      Spesifikasi Model Matematika dari Teori

Teori permintaan terdapat hubungan negatif tetapi tidak menjelaskan hubungan linear atau nonlinear. Hubungan nonlinear terjadi jika setiap penurunan (kenaikan) harga akan tidak selalu menyebabkan kenaikan (penurunan) jumlah permintaan barang dengan tingkat kenaikan yang tetap dan sebaliknya jika hubungan linear. Bisa dilihat gambar 1.1.3. yaitu kurva permintaan linier dan non linier dan gambar 1.1.4. yaitu model matematika permintaan di dalam modul 1 Ekonometrika. Maka model matematikanya adalah Q = B₀ + B₁P   B₁<0 karena (-) dengan keterangan : Q : permintaan jumlah barang, P : harga, B₀ dan B₁ : intersep atau konstanta dan slope

 

3.      Spesifikasi Model Ekonometrika (=model statistika)

-          Hubungan antara variabel ekonomi umumnya tidak tepat. Selain penghasilan, variabel lainnya juga dapat mempengaruhi pengeluaran konsumsi

-          Spesifikasi model matematika menunjukkan hubungan yang pasti (exact) atau deterministic antara variabel dependen dan independent

-          Maka dari itu, perlunya persamaan rumus agar sesuai dengan perilaku ekonomi dengan membentuk model ekonometrika menjadi :

Yi = b0 + b1Xi + ei

Keterangan :

Yi : Jumlah permintaan barang

Xi : Harga barang

i : Observasi ke 1, 2, 3….., n

e : Variabel error atau kesalahan

b0 : Intersep atau konstanta

b1 : Slope atau kemiringan garis regresi

 

-          Pada variabel Y yang ada disebelah kiri persamaan disebut variabel dependen yaitu variabel yang dipengaruhi. X disebut variabel independen yaitu variabel yang mempengaruhi besar kecilnya variabel dependen. e yaitu variabel error atau kesalahan yang merupakan variabel random. Kita memasukan variabel error ini karena faktor yang mempengaruhi jumlah permintaan suatu barang tidak hanya harga barang tersebut tetapi juga dipengaruhi oleh variabel lain seperti harga barang lain.

 

4.      Pengumpulan Data

Data pekerjaan ekonometrika dapat diperoleh dari dua sumber yaitu data eksperimen dan data non eksperimen. Data eksperimen berasal dari hasil suatu percobaan yang kita lakukan, sedangkan data non eksperimen adalah data yang kita peroleh dari hasil observasi atau pengamatan perilaku actual agen ekonomi. Sebagian besar data ekonomi dan bisnis adalah data non eksperimen sehingga pekerjaan ekonometrika berdasarkan jenis data ini. Data non eksperimen dapat diklasifikasikan sebagai data primer dan sekunder. Data primer yaitu data yang diperoleh secara langsung dari objek. Baik melalui metode wawancara, kuisioner, telepon dan lainnya. Sedangkan data sekunder yaitu data yang kita peroleh dari sumber kedua dan biasanya data ini sudah siap pakai. Dengan berkembangnya zaman, data elektronik siap pakai dapat mudah diakses melalui situs di internet. Misalnya data-data ekonomi Indonesia bisa diakses melalui situs BPS : www.bps.go.id

 

5.      Estimasi Parametrik

Setelah data dikumpulkan,langkah berikutnya adalah melakukan estimasi terhadap parameter fungsi konsumsi. Dengan menggunakan alat analisis regresi maka diperoleh persamaan berikut:

Ŷ         = β1 + β2X 

Ŷ         = merupakan nilai estimasi konsumsi berdasarkan persamaan regresi.

 

β1        = merupakan intercept atau konstanta, yang berarti bahwa jika pendapatan sebesar 0 maka rata-rata konsumsi akan sebesar β1.

β2        = merupakan slope.

X         = pendapatan

 

 

 

Contoh :

Dari data didapatkan fungsi sebagai berikut :

 

Ŷ = 1,870 + 0,616 X

t = 22,150      R²  = 0,978

Sig. 0,000

 

Angka 1,870 merupakan intercept atau konstanta, yang berarti bahwa jika pendapatan sebesar 0 maka rata-rata konsumsi akan sebesar 1,870. Angka 0,616 merupakan slope yang berarti jika rata-rata pendapatan naik sebesar 1 milyar rupiah maka rata-rata konsumsi akan naik sebesar 0,616 milyar rupiah. R²  sebesar 0,978 merupakan koefisien determinasi, artinya variasi perubahan konsumsi 97,8 persen ditentukan oleh variasi perubahan pendapatan, sedangkan sisanya dipengaruhi oleh variasi variable lain yang diteliti.

 

 

6.      Pengujian Hipotesis

-          Pengujian Hipotesis bertujuan untuk mengetahui apakah estimasi persamaan regresi yang diperoleh sudah sesuai dengan teori yang sedang di uji atau belum.

-          Hasil uji hipotesis ini bertujuan juga untuk memberikan informasi, seberapa besar perbahan yang terjadi akibat faktor tertentu

-          Konfirmasi atau verifikasi hasil regresi sampel berdasarkan bukti didasarkan pada cabang teori statistic yang dikenal sebagai inferensi statistic. Tambahan, dalam teori Keynes, Keynes mengharapkan MPC menjadi positif tetapi kurang dari 1. Contohnya sekitar 0,70

 

7.      Peramalan/Prediksi

Model yang sesuai hipotesis telah dipilih, kemudian langkah yang dilakukan adalah melakukan peramalan dan pengambilan kebijakan. Peramalan digunakan untuk mengetahui seberapa besar nilai variabel dependen atas dasar nilai harapan di mana mendatang dari variabel independen. Misalkan harga di masa mendatang Rp 10 juta maka besarnya permintaan barang tersebut dengan memasukkan angka ke persamaan. Seperti di bawah ini.

𝑃𝑒𝑟𝑚𝑖𝑛𝑡𝑎𝑎𝑛 𝑑𝑖 𝑚𝑎𝑛𝑎 𝑚𝑒𝑛𝑑𝑎𝑡𝑎𝑛𝑔 = 150 − 2(10)

𝑃𝑒𝑟𝑚𝑖𝑛𝑡𝑎𝑎𝑛 𝑑𝑖 𝑚𝑎𝑠𝑎 𝑚𝑒𝑛𝑑𝑎𝑡𝑎𝑛𝑔 = 130

Dengan demikian jika harga 10 juta maka jumlah permintaan di masa mendatang sebesar 130 unit sesuai dengan prediksi pada model persamaan tersebut.

 

8.      Penggunaan Model untuk Kontrol atau Tujuan Kebijakan

Setelah model didapatkan maka model tersebut dapat digunakan sebagai dasar untuk merumuskan kebijakan. Misalkan, jika pengeluaran 40 milyar maka akan mengurangi pengangguran 4 persen. Berapa tingkat pendapatan yang diperlukan untuk mencapai target pengeluaran 40 milyar?

40 = 1,870 + 0,616 X

0,616 X = 40 – 1,870

X = 38,130/0,616

X = 61,899

Dengan demikian jika pemerintah hendak mengurangi pengangguran sampai 4 persen, pemerintah harus mendorong pendapatan hingga mencapai 61,899 milyar. Oleh sebab itu untuk mengurangi pengangguran sebesar 4 persen, pemerintah dapat merumuskan kebijakan untuk meningkatkan pendapatan sehingga pada gilirannya dapat mengurangi pengangguran.

Program Komputer untuk Olah Data

Regresi sebagai alat perhitungan utama ekonometrika memerlukan alat bantu supaya pekerjaan ekonometrika dapat dikerjakan dengan cepat dan efisien. Beberapa program komputer telah didesain untuk membantu pekerjaan ekonometrika. Paket-paket software regresi telah tersedia seperti EViews, STATA, LIMDEP, SHAZAM, RATS, MINITAB, SPSP, TSP, dll.