BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Statistika merupakan salah satu alat pengambilan keputusan. Keputusan yang diambil yaitu untuk menjawab karakteristik populasi menggunakan sampel, menjawab distribusi variabel random populasi menggunakan estimasi distribusi berdasarkan sampel, serta menjawab parameter populasi menggunakan statistik sampel. Dalam pengambilan keputusan agar diperoleh hasil yang tidak bias atau tidak banyak menyimpang, maka diperlukan data yang akurat dan relevan dengan persoalan yang dihadapi. Berdasarkan waktu pengumpulannya data dapat dibagi menjadi tiga, yaitu data time series, data cross section, dan data panel. Data time series merupakan data yang diambil dari satu individu dan dikumpulkan berdasarkan urutan waktu. Data cross section merupakan data yang dikumpulkan pada satu titik waktu untuk sejumlah variabel dan sejumlah individu tertentu. Sedangkan data panel merupakan gabungan dari data time series dan data cross section, yaitu data yang dikumpulkan dalam kurun waktu tertentu untuk sejumlah variabel dan sejumlah individu tertentu. Data panel dapat menjelaskan dua macam informasi, yaitu informasi cross section pada perbedaan antar individu, dan informasi time series yang merefleksikan perubahan terhadap waktu. Jika kedua informasi tersebut dimiliki, maka analisis data panel dapat digunakan. Secara umum, bentuk model linear (yang disebut regression pooling) dapat digunakan untuk memodelkan data panel. Model data panel dapat dikelompokkan menjadi dua, yaitu model data panel efek tetap dan model data panel efek random. Perbedaannya terletak pada asumsi dari efek individu dan efek waktu. Pada model data panel efek tetap, efek individu dan efek waktu diasumsikan sebagai fixed parameter. Sedangkan pada model data panel efek random, 1
2 efek individu dan efek waktu diasumsikan sebagai variabel random. Dalam aplikasi, banyak perilaku ekonomi yang mempunyai hubungan dinamik, misalnya permintaan dinamik untuk gas alami, permintaan dinamik untuk komoditas adiktif seperti rokok, dan kebutuhan listrik pada beberapa rumah tangga. Analisis data panel untuk persoalan tersebut menggunakan model data panel dinamik. Sebagaimana pada model data panel secara umum, model data panel dinamik juga dibedakan menjadi dua, yakni model data panel dinamik efek tetap, dan model data panel dinamik efek random. Dalam mengestimasi parameter pada model data panel dinamik terdapat permasalahan, yakni adanya lag variabel dependen sebagai variabel independen yang berkorelasi dengan error. Hal ini menyebabkan estimator yang didapatkan dengan metode Ordinary Least Square (OLS) bersifat bias dan tidak konsisten. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, Anderson dan Hsiao (1982) menggunakan metode estimasi Instumental Variable (IV), yaitu dengan menginstrumenkan variabel yang berkorelasi dengan error. Tetapi metode ini hanya menghasilkan estimator yang tak bias dan konsisten, namun tidak efisien. Metode Anderson-Hsio ini kemudian dikembangkan oleh Arellano dan Bond, Arellano dan Bover, serta Blundell dan Bond. Pada tesis ini akan lebih lanjut dibahas mengenai estimasi parameter model data panel dinamik dengan kovariat yang dikembangkan oleh Arellano dan Bond. Estimasi ini menggunakan Generalized Method of Moments (GMM) dan menghasilkan estimator yang tak bias, konsisten, serta efisien. 1.2. Rumusan Masalah Berdasarkan uraian dalam latar belakang tersebut, penulis dapat merumuskan beberapa permasalahan yang menjadi kajian dalam penelitian ini, yaitu: 1. Bagaimana mengestimasi parameter model data panel dinamik dengan kovariat menggunakan metode Arellano-Bond. 2. Bagaimana menerapkan analisis data panel dinamik dengan kovariat meng-
3 gunakan metode Arellano-Bond dalam kasus ekonometrika. 1.3. Pembatasan Masalah Batasan masalah sangat diperlukan untuk menjamin keabsahan dalam kesimpulan yang diperoleh. Agar tidak terjadi penyimpangan dari tujuan semula dan pemecahan masalah lebih terkonsentrasi, maka pembahasan akan difokuskan pada estimasi model data panel dinamik dengan kovariat efek random satu arah. 1.4. Maksud dan Tujuan Penelitian Pada konteks akademik penelitian ini dimaksudkan untuk memenuhi salah satu syarat dalam meraih gelar Master bidang Matematika pada program studi S2 Matematika FMIPA UGM, sedangkan pada konteks praktis penelitian ini dimaksudkan untuk memperkaya khazanah riset ilmu Statistika di Indonesia. Tujuan dari penulisan tesis ini adalah sebagai berikut: 1. Mempelajari bagaimana mengestimasi parameter model data panel dinamik dengan kovariat menggunakan metode Arellano-Bond. 2. Mempelajari bagaimana menerapkan analisis data panel dinamik dengan kovariat menggunakan metode Arellano-Bond dalam kasus ekonometrika. 1.5. Tinjauan Pustaka Analisis data panel dinamik menjadi semakin populer penggunaannya, terutama dalam bidang ekonometrika. Dasar-dasar mengenai bidang ilmu ekonometrika dan analisis data panel dibahas oleh Arellano (2003) dan Greene (2012). Kepopuleran analisis data panel dinamik sendiri disebabkan karena banyaknya perilaku ekonomi yang memiliki hubungan dinamik. Namun model data panel yang melibatkan variabel lag memiliki beberapa hal yang tidak sesuai dengan asumsi klasik. Salah satu diantaranya adalah adanya autokorelasi akibat keberadaan lag variabel dependen sebagai variabel independen. Menurut Hsiao (2003), hal ini menyebabkan estimator OLS menjadi bias dan tidak konsisten.
4 Untuk mengatasi permasalahan tersebut, Anderson dan Hsiao (1982) menggunakan metode estimasi IV. Namun metode estimasi ini hanya menghasilkan estimator yang tak bias dan konsisten, tetapi tidak efisien. Terdapat beberapa pengembangan dari metode Anderson-Hsio ini, salah satunya adalah yang dikembangkan oleh Arellano dan Bond (1991). Metode ini menggunakan prinsip GMM dalam mengestimasi parameter dalam model data panel dinamik. Harris dan Mátyás (1999) memberikan penjelasan dan tahapan dalam GMM. Metode estimasi Arellano- Bond ini menghasilkan estimator yang tak bias, konsisten, serta efisien. Bain dan Engelhardt (1992), Casella dan Berger (1990), Subanar (2013a), dan Subanar (2013b) menjadi pedoman penulis dalam menjelaskan teori-teori statistika matematika sebagai dasar dalam mengestimasi parameter. Sementara bahasan tentang aljabar matriks bersumber pada Schott (1997). Penelitian tentang model data panel dinamik sebelumnya juga telah dilakukan oleh Purwanto (2006) dengan menggunakan metode estimasi OLS. Sedangkan metode Arellano-Bond untuk model data panel dinamik sederhana tanpa kovariat juga sebelumnya telah dibahas oleh Nismawati (2010). Dalam studi kasus tesis ini, dilakukan penelitian yang mengacu pada penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Dahlberg dan Johansson (2000) dan Indraningrum (2011). 1.6. Sistematika Penulisan Tesis ini disusun dengan sistematika penulisan sebagai berikut: BAB I PENDAHULUAN Bab ini berisi tentang Latar Belakang Masalah, Rumusan Masalah, Pembatasan Masalah, Maksud dan Tujuan Penelitian, Tinjauan Pustaka, serta Sistematika Penulisan. BAB II DASAR TEORI Bab ini membahas beberapa definisi, teorema-teorema yang menunjang pembahasan pada bab-bab berikutnya. BAB III PEMBAHASAN
5 Bab ini akan membahas tentang pokok permasalahan utama yaitu estimasi parameter model data panel dinamik dengan kovariat menggunakan metode Arellano- Bond. BAB IV STUDI KASUS Bab ini membahas tentang penerapan analisis data panel dinamik dengan menggunakan metode Arellano-Bond. BAB V KESIMPULAN Bab ini membahas tentang kesimpulan yang diperoleh dan saran berdasarkan pembahasan yang telah dibahas sebelumnya.