Robustness check seringkali menjadi upaya justifikasi peneliti bahwa model dan pemilihan variabel di penelitiannya adalah secara struktural valid. Namun, sebaliknya, bila robustness check tidak dilaksanakan dengan baik, ia akan menjadi tidak informatif dan bisa jadi membawa persepsi yang keliru. Satu artikel lama namun masih relevan membahas bagaimana core dan non-critical core variables dapat diuji untuk mendukung robustness check. White, H. & Lu, X. (2010) Robustness Checks and Robustness Tests in Applied Economics. https://www.economics.uci.edu/files/docs/micro/s11/white.pdf
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 plat...
Koefisien Gini secara luas digunakan sebagai pengukuran kondisi ketimpangan. Hal ini didasari bahwa koefisien Gini merupakan salah satu metode pengukuran ketimpangang yang paling tua, diajukan oleh Corrado Gini pada tahun 1912. Koefisien Gini memiliki nilai dalam rentang 0 dan 1. Semakin tinggi nilai Gini maka kondisi ketimpangan semakin parah. Maka, satu negara/ daerah yang memiliki koefisien Gini lebih tinggi daripada negara/ daerah lain dianggap memiliki tingkat ketimpangan lebih tinggi. Namun koefisien Gini ternyata tidak mampu melihat lebih ke dalam bagaimana distribusi yang terjadi di setiap kelas masyarakat. Misalnya ada negara A dan B memiliki koefisien Gini yang sama. Namun bagian pendapatan yang diterima oleh masyarakat termiskin di negara A lebih sedikit daripada pendapatan yang diterima oleh kelompok yang sama di negara B. Maka, kondisi ketimpangan di negara A seharusnya lebih parah daripada negara B. Untuk mengatasi kondisi di atas, diperlukan satu indikator lain, ...
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 ...
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 tan...
Penggunaan media pembayaran non-tunai di Indonesia sampai kini hanya berpusat di kota-kota besar. Penyebaran informasi tentang manfaat dan keunggulan menggunakan non-tunai masih belum menyentuh kawasan perdesaan. Penelitian ini dilaksanakan oleh mahasiswa S1 Ekonomi Pembangunan FE UM mengenai tantangan yang dihadapi dalam penyebarluasan informasi mengenai transaksi non-tunai di perdesaan. Artikel lengkap dapat diunduh di sini . (Thomas Soseco)
Perkembangan uang elektronik di Indonesia membutuhkan dukungan semua pihak. Masyarakat selaku pengguna uang elektronik diharapkan memiliki pengetahuan yang memadai tentang kelebihan dan manfaat uang elektronik tersebut. Termasuk juga penggunaan uang elektronik di kalangan mahasiswa. Temuan peneliti Fakultas Ekonomi Universitas Negeri Malang menunjukkan hanya sebagian kecil mahasiswa Fakultas Ekonomi Universitas Negeri Malang yang terbiasa menggunakan kartu BRIZZI yang terintegrasi dengan KTM. Terlebih frekuensi transaksi dan volume transaksi juga terhitung kecil. Meski demikian, sebagian besar dari mereka telah memiliki pengetahuan yang memadai tentang uang elektronik. Untuk selengkapnya, artikel dapat diunduh di sini . (Thomas Soseco)