IFLS: Mencari Variabel

-

RAND Indonesian Family Life Survey (IFLS). Sumber: Google


The Indonesia Family Life Survey (IFLS) merupakan sumber data longitudinal yang banyak digunakan peneliti untuk mengetahui kondisi sosioekonomi, kesehatan, pendidikan untuk rumah tangga dan individu di Indonesia serta kondisi komunitas dalam hal karakteristik, fasilitas pendidikan, dan kesehatan. 

IFLS pertama kali diselenggarakan tahun 1993 (IFLS1) yang menyurvei 7.224 rumah tangga yang tinggal di 321 Enumeration Area di 13 provinsi di Indonesia. Kemudian survei-survei berikutnya dilaksanakan di tahun 1997 (IFLS2), 2000 (IFLS3), 2007 (IFLS4), dan 2014 (IFLS5).

Berbeda dengan cross section survey yang mengumpulkan informasi responden pada suatu saat tertentu, longitudinal atau panel survey mengumpulkan informasi dari responden yang sama dari waktu ke waktu. 

Data, publikasi dan dokumentasi penunjang IFLS tersedia di website RAND


Identifier (ID) di IFLS


Ada berbagai macam identifier (ID) di IFLS, yakni ID untuk rumah tangga (household), individu, dan untuk community.

Karena IFLS menanyai responden yang sama untuk setiap wave, maka household dan individu  yang diinterview di IFLS1 akan menggunakan ID yang sama saat mereka berpartisipasi diinterview di IFLS gelombang-gelombang berikutnya.

Untuk household dan individu baru yang terbentuk setelah IFLS1, mereka akan mendapat ID tersendiri yang dapat menunjukkan asal muasal household dan individu mana di IFLS1 mereka berasal. 

Maka, peneliti dapat menentukan (lebih tepatnya pada IFLS wave berapa), rumah tangga atau individu baru ini terbentuk dan disurvei.

Misalnya, pada IFLS5 terdapat ID (variabel hhid14) rumah tangga 12400 yang menunjukkan rumah tangga ini adalah juga rumah tangga yang juga disurvei di IFLS1. Pada IFLS5, terdapat dua rumah tangga baru yang juga turut disurvei bersama rumah tangga 12400, yakni 12451 dan 12452. Pada IFLS1, kedua rumah tangga baru ini tidak ada.

  

Books in IFLS


Data IFLS tersusun di berbagai Books (buku) yang masing-masingnya mencakup informasi tentang household, individu, atau community. 

Informasi tentang rumah tangga (households) ada di Book T (Tracking Book), Book K (Control Book and Household Roster), Book 1 (Household expenditures and health facility knowledge), dan Book 2 (Household economy).  

Informasi tetang individu ada di Book 3A (Adult information (part 1)), Book 3B (Adult information (part 2)), Book 4 (Ever-married woman information), Book 5 (Child information), Book US (Health assesment), dan Book EK (Cognitive assesment).  

Sementara informasi tentang Community-Facility terbagi dalam beberapa bagian yakni bagian tentang Community Questionnaires yang berada di Book 1 (Community History and Characteristics), Book 2 (Community Statistics), Book PKK (Village Women’s Organization), Book SAR (Service Availability Roster), dan Book Informant (Community Informant).

Kemudian Bagian tentang Health Facility Questionnaires yang tersimpan di Book Puskesmas (for government health centers and sub centers), Book Private Practice (for private doctors, clinics, midwives/village midwives, nurses, and paramedics), Book Posyandu (for community health posts), Book Posyandu Lansia (for community health posts for the elderly), and Book Traditional practice (for traditional health practitioners). 

Terakhir ada Bagian School Questionnaires dan Mini–CFS Questionnaire


Mengumpulkan Variabel di IFLS


Terdapat setidaknya tiga tahap untuk mengumpulkan variabel di IFLS. Pertama, menentukan apakah variabel tersebut termasuk dalam data household, individu, atau community. Peneliti bisa menggunakan bantuan user guide IFLS untuk menentukan kategori variabel tersebut. 

Tahap kedua adalah menentukan variabel tersebut ada di Book mana dengan melihat pada kuisioner IFLS. 

Tahap ketiga adalah melihat variabel tersebut di file dta (Stata Dataset) di berbagai file dta yang tersedia karena satu Book bisa tersimpan dalam beberapa file dta.

Misalnya, peneliti ingin memilah household berdasarkan lokasi tempat tinggal, apakah di kota (urban) atau desa (rural) pada IFLS5 (2014). Pertama, peneliti perlu menentukan bahwa status kota dan desa ini adalah data untuk rumah tangga dan bukannya data individu. 

Kedua, variabel ini potensial berkaitan dengan karakteristik rumah tangga yang potensial ada di Book K dan bukan di Book 1 (Household expenditures and health facility knowledge) atau Book 2 (Household economy). Dengan merujuk pada kuisioner, informasi urban dan rural ini terdapat di Book K SECTION SC (SAMPLING DESCRIPTION AND INTERVIEW NOTES) dan dengan nama variabel SC05. AREA: 1. URBAN 2. RURAL. 

Ketiga, peneliti kemudian mencari file dta dengan nama file yang berisi identitas Book K dan section SC yakni file bk_sc1.dta. Maka, peneliti akan menemukan variabel SC05 di dalam file tersebut. 



Popular posts from this blog

Skewness dan Kurtosis

-
Image
Pada statistika, dikenal istilah skewness dan kurtosis. Skewness adalah ukuran ketidaksimetrisan dalam distribusi nilai. Skewness dapat bernilai positif, negatif, dan nol. Skewness yang bernilai positif berarti ekor distribusi berada di sebelah kanan nilai terbanyak. Berarti, sebagian besar distribusi berada di nilai rendah. Skewness yang bernilai negatif berarti ekor distribusi berada di sebelah kiri, menunjukkan bahwa sebagian besar nilai berada di sisi kanan kurva. Sementara skewness bernilai nol berarti nilai terdistribusi secara simetris, dengan jarak antara ekor distribusi sebelah kanan dan kiri sama besar. Sumber: https://en.wikipedia.org/wiki/Skewness Kurtosis adalah indikator untuk menunjukkan derajat keruncingan ( tailedness ). Semakin besar nilai kurtosis maka kurva semakin runcing. Nilai referensi kurtosis adalah 3. Jika nilai kurtosis lebih besar dari 3, maka kurva distribusi disebut leptokurtik. Sementara jika lebih rendah dari 3, maka disebut platikur
Read more

Siapa yang Menikmati Kenaikan Pendapatan Terbesar di Musim Mudik?

-
Image
Musim mudik ditandai dengan lonjakan jumlah pemudik dan wisatawan yang membanjiri jalanan, tempat-tempat wisata, dan tempat makan.   Saking ramainya, hal ini bisa membatasi ruang gerak warga setempat. Bahkan hal ini dibuat meme dimana warga lokal hendaknya stay at home saja dan memberi ruang bagi wisatawan untuk berwisata, seperti berikut: Jika macet dan padat adalah indikator paling sederhana untuk menggambarkan peningkatan aktivitas ekonomi saat musim mudik, siapakah yang paling banyak menikmati kenaikan aktivitas ekonomi tersebut? 80/20 Rule – The Pareto Principle 80/20 Rule atau The Pareto Principle menyatakan bahwa di berbagai kejadian, sekitar 80% dampak disebabkan oleh penyebab yang berjumlah 20%. Hubungan 80/20 ini pertama kali dicatat oleh ekonom Italia Vilfredo Pareto pada tahun 1896. Vilfredo Pareto menunjukkan bahwa sekitar 80% tanah di Italia dimiliki oleh 20% penduduknya. Menurut Prinsip Pareto, sejumlah kecil kontributor dalam sebuah kelompok berkontribusi terbesar ata
Read more

Piramida Distribusi Kekayaan Masyarakat Indonesia

-
Image
Menarik mencermati pemberitaan detikcom (19/10) yang berisi pernyataan bahwa hanya 1% masyarakat Indonesia yang menikmati kekayaan sementara 99% sisanya hidup pas-pasan bahkan sangat sulit. Sontak, berita ini menjadi perhatian publik.  Pertanyaan yang muncul berikutnya adalah bagaimana sebenarnya kondisi kehidupan mereka yang tidak termasuk dalam kelompok elit 1% ini. Apakah semuanya hidup pas-pasan? Tentu saja, pengamatan atas kondisi mereka sangat sulit. Akan lebih mudah mengamati atau mengukur orang-orang yang berada di kelompok ekstrem atas (orang yang sangat kaya) atau ektrem bawah (orang yang paling miskin).  Orang-orang yang masuk ke dalam 1% orang terkaya di Indonesia adalah mereka memiliki harta atau aset yang sangat banyak.  Artikel ini difokuskan pada kekayaan, dan bukannya pendapatan. Kekayaan rumah tangga lebih mampu merefleksikan kondisi kesejahteraan rumah tangga tersebut.  Kamus Besar Bahasa Indonesia juga memberi definisi kaya adalah mempunyai banyak ha
Read more

KKN di Desa Penari

-
Image
KKN di Desa Penari is a horror story that goes viral recently in Indonesia. This story is believed based on the real story of KKN programme in one village in East Java Province in 2009. The KKN is an abbreviation of Kuliah Kerja Nyata or translated as practical experience of community service conducted by university students. While Desa Penari is translated as a village of dancers.  The story was originally published in a serial tweet by SimpleMan in his Twitter account @SimpleM81378523, uploaded on the 24th of June 2019. The tweets are written in the local language (Javanese with eastern Java dialect) with translation in the Indonesian language.  The story focuses on six (out of 14) students who did the KKN programme in a remote village, known with traditional dance as its tradition. When they arrived at the village, they realised that the village is also inhabited by ancient spirits, with traditional dance as their tradition.  The story culminated when a couple did an unacceptabl
Read more

Bodoh (?)

-
Image
Artikel mojok.co (31/03) menampilkan cerita tentang murid yang dicap bodoh di sekolah, yang selalu berada di peringkat 10 terendah di kelas, yang diterima di Universitas Brawijaya (UB) melalui jalur SNBP (dahulu SNMPTN) (Sumber: mojok.co ). Bukannya pujian, namun malah cemooh yang datang dari guru-guru di sekolah. Tidak ada sambutan apapun karena tidak ada yang menyangka ia justru bisa masuk UB dan menyingkirkan nama-nama lain yang digadang-gadang lolos SNBP. Tentu saja akan ada pembelaan yang muncul: tidak ada murid yang bodoh; semua murid pintar.  Kita harus berpikir lebih jernih mengingat bodoh dan pintar itu relatif.  Seseorang akan disebut bodoh jika ia memiliki nilai lebih rendah dibanding kebanyakan teman-temannya. Sebaliknya, ia akan disebut pintar jika memiliki nilai lebih tinggi dibanding dengan kebanyakan teman-temannya. Ini adalah posisi relatif seseorang terhadap kelompoknya. Dalam statistik, posisi bodoh bisa dilambangkan dengan nilai ekstrim terendah yang lebih rendah da
Read more

Perkembangan Rata-rata Bulanan Kurs Rupiah terhadap Dolar Amerika Serikat

-
Image
Bagaimana perkembangan kurs Rupiah terhadap Dolar Amerika Serikat dari masa ke masa? Data berikut menunjukkan perkembangan rata-rata bulanan kurs Rupiah terhadap Dolar Amerika Serikat untuk periode 1967-2020. Data diambil dari Bank Indonesia via CEIC   Gambar 1. Perkembangan Rata-rata Bulanan Kurs Rupiah terhadap Dolar Amerika Serikat, 1967-2020 Gambar 2. Perkembangan Rata-rata Bulanan Kurs Rupiah terhadap Dolar Amerika Serikat, 1993-2014 Terlihat perubahan kurva yang sangat dramatis pada sekitar tahun 1997 hingga tahun 2000.  Gambar 3. Perkembangan Rata-rata Bulanan Kurs Rupiah terhadap Dolar Amerika Serikat, 1997-2000 Perkembangan kurs untuk setiap tahun sebagai berikut: Gambar 4. Perkembangan Rata-rata Bulanan Kurs Rupiah terhadap Dolar Amerika Serikat, 1997 Gambar 5. Perkembangan Rata-rata Bulanan Kurs Rupiah terhadap Dolar Amerika Serikat, 1998 Gambar 6. Perkembangan Rata-rata Bulanan Kurs Rupiah terhadap Dolar Amerika Serikat, 1999 Gambar 7. Perkembangan Rata-rata Bulanan
Read more