Bisnis dan Sistem Ekonomi

Economic Graph (Sumber: Google Image)

Sebagaimana telah kita pahami bersama bahwa bisnis merupakan aktivitas-aktivitas dalam menyediakan barang/jasa untuk mendapatkan profit/keuntungan. Profit merupakan selisih antara pendapatan suatu bisnis dan beban-bebannya. Bisnis memerlukan sejumlah sumber daya yang cara pengaturannya tergantung dari sistem ekonomi yang dianut. Sistem ekonomi dalam hal ini berbeda dalam kepemilikan ataupun kendali atas sumber dayanya  atau yang lebih dikenal dengan istilah faktor produksi

Faktor-faktor Produksi

Pada setiap sistem ekonomi yang berlaku pada sebuah negara, ada perbedaan dalam cara bagaimana suatu negara mengelola faktor-faktor produksi yang digunakan. Faktor-faktor produksi dapat didefinisikan sebagai sumber daya-sumber daya yang digunakan dalam produksi barang dan jasa

Faktor-faktor produksi terdiri dari:

Pengantar Regresi Data Panel

Model persamaan regresi data panel yang merupakan gabungan dari data cross section dan data time series yakni sebagai berikut:

Yit = α + β1X1it + β2X2it + … + βnXnit + eit

di mana:

Yit = variabel terikat (dependent variable)

Xit = variabel bebas (independent variable(s))

i = entitas ke-i

t = periode ke-t

Uji model atau estimasi parameter model dengan data panel (OLS/Pooled/Common Effect, FIX, dan Random):

1. Common Effect

Teknik paling sederhana untuk mengestimasi parameter model data panel, yakni dengan mengkombinasikan antara data cross section dengan data time series sebagai satu kesatuan tanpa melihat adanya perbedaan waktu dan entitas (individu). Metode pendekatan yang digunakan pada Common Effect adalah metode Ordinary Least Square (OLS). Model Commen Effect ini mengabaikan adanya perbedaan dimensi individu maupun waktu

2. Fixed Effect

Pendekatan model Fixed Effect ini memiliki asumsi bahwa intercept dari setiap individu (entitas) adalah tidak sama (berbeda) sedangkan slope antar individu adalah tetap (sama). Teknik ini menggunakan variabel dummy untuk menangkap adanya perbedaan intercept antar individu (entitas).

3. Random Effect

Pendekatan yang digunakan pada Random Effect memiliki asumsi bahwa setiap individu memiliki perbedaan intercept (Intercept tersebut merupakan variabel random atau stokastik). Model ini sangat berguna apabila individu (entitas) yang ditetapkan sebagai sampel dipilih secara random representasi dari populasi. Teknik ini juga memperhitungkan bahwa error dimungkinkan berkorelasi sepanjang cross section dan time series.

Regresi Data Panel dengan GRETL

Halo rekan

Pada kesempatan kali ini saya ingin berbagi tips cara melakukan analisis regresi data panel dengan menggunakan GRETL. Artikel ini sebenarnya masih bersifat draft, namun tetap saya publikasikan dengan pertimbangan belajar dan berbagi manfaat. Selain itu, ide yang melintas di pikiran ini kalau tidak segera dituangkan dalam bentuk tulisan, dikhawatirkan menguap begitu saja :-)

Software GRETL dapat diunduh GRATIS di sini

Tahapan-tahapan analisis data regresi data panel dengan menggunakan GRETL adalah sebagai berikut:

1. File => Open Data => Import => Excel
2. Pilih file yang akan diolah (file latihan, silahkan unduh di sini)
3. "Do you want to give the data a time-series or panel interpretation?" klik Yes
4. Pilih opsi Panel, lalu Forward
5. Pilih Stacked time series, lalu Forward
6. Number of Cross-sectional units: 4 (karena ada 4 perusahaan) dan Number of Periods: 20 (karena masing-masing perusahaan terdiri dari data 20 periode/ 20 tahun)
7. Forward => Apply

A. Lakukan analisis OLS, klik Model => Ordinary Least Square

1. Pilih Model => Ordinary Least Squares 
2. Masukkan inv pada Dependent variable
3. Masukkan p dan m pada Regressors
4. Klik OK

Berikut ini hasilnya

Menelaah Usia Situs Berita Online dan Bagaimana Sebaiknya Bersikap Terhadap Gempuran Berita di Dunia Maya

Halo rekan

Pada kesempatan kali ini saya ingin mengajak rekan-rekan semua untuk belajar mengetahui kapan sebuah situs online dibuat dan kadaluwarsa (jika tidak diperpanjang domainnya), dengan menggunakan fitur/aplikasi dari Whois.net. Ketertarikan saya untuk mempelajari bagaimana caranya mengetahui usia sebuah situs online adalah berawal dari semakin maraknya para pengguna social media berbagi tauran (link) dari berbagai situs online. Apalagi sejak Pileg dan Pilpres pada Tahun 2014. lini masa social media semakin ramai dan tak pernah sepi.

Beberapa nama situs (nama domain) yang kerap di-share beritanya oleh rekan-rekan di social media... rasanya baru saya mendengar nama situs online tersebut sehingga untuk memastikannya saya pun browsing di internet bagaimana caranya mengetahui usia sebuah situs. Dari hasil browsing tersebut akhirnya saya mengetahui caranya adalah memanfaatkan aplikasi dari Whois.net

Postingan saya kali ini tidak bermaksud menilai maupun menjustifikasi kebenaran maupun validitas isi artikel dari situs-situs yang saya tampilkan. Postingan kali ini MURNI hanya ingin memberikan informasi kepada rekan-rekan tentang bagaimana caranya mengetahui usia sebuah situs online, sehingga informasi yang diperoleh dapat dijadikan sebagai salah satu bahan pertimbangan dalam bersikap. Saya ingin mengajak rekan-rekan untuk berpikir jernih dan selalu cek dan ricek akan suatu pemberitaan, khususnya di social media. Sehingga dengan demikian untuk menjaga nama baik dari situs online yang bersangkutan, saya tidak menampilkan seluruh nama domainnya (disensor). 

Langkah-langkahnya adalah sebagai berikut:

Analisis Statistik Deskriptif dengan Menggunakan GRETL

Halo rekan...

Pada kesempatan kali ini saya ingin berbagi cara melakukan analisis statistik deskriptif dari data volume penjualan per bulan sebuah perusahaan (Januari 2013 - Juni 2015), dengan menggunakan software opensource GRETL (Gnu Regression, Econometrics and Time-series Library). Sesuai namanya, maka software ini dapat digunakan secara gratis untuk keperluan analisis regresi, ekonometrika dan runtun waktu. Meski demikian dapat pula dilakukan analisis statistik lainnya seperti analisis deskriptif, asosiatif (korelasi Pearson), dan komparatif, seperti yang saya sampaikan pada tulisan ini dan beberapa tulisan lain pada kesempatan berikutnya.

Oke tanpa perlu bertele-tele, kita mulai saja:

E-book Gratis: Teknik Hitung Manual Analisis Regresi Linear Berganda Dua Variabel Bebas

Sekapur Sirih

Alhamdulillahirobbil alamiin… segala puji dan syukur ke hadirat Allah SWT, e-book ini dapat saya tulis dan pada akhirnya sampai ke tangan anda semua. Pada e-book ini saya menulis secara singkat mengenai teknik hitung manual analisis regresi linear berganda (2 variabel bebas). Motivasi saya menulis e-book ini adalah dalam upaya belajar dan berbagi dan sebagai ikhtiar saya agar sedikit ilmu yang dimiliki dapat bermanfaat bagi orang lain. Selain itu, e-book ini juga sebagai koreksi kesalahan teknis cetak yang terdapat pada buku saya yang pertama.  

  

Analisis regresi linear berganda yang dilakukan secara manual sebagaimana dijelaskan pada e-book ini oleh sebagian orang dianggap sulit. Hal ini tidaklah salah, mengingat diperlukan pemahaman perhitungan matematika yang baik, misalnya dalam menghitung nilai matriks determinan dan menyelesaikan persamaan normal dengan menggunakan metode eliminasi. Itulah mengapa pada aplikasinya kita membutuhkan bantuan software olahdata statistik, agar data statistik yang ada dapat diolah secara cepat dan tepat. Banyak tersedia software olahdata statistik, dari mulai yang berbayar hingga yang gratis (open source). Namun demikian pemahaman dasar tentang teknik analisis regresi linear berganda (yang dibahas pada e-book ini) secara manual akan sangat membantu kita dalam memahami output hasil analisis data dengan menggunakan software. 

Modul Distribusi Frekuensi

Bagi rekan-rekan yang membutuhkan modul praktis penyusunan tabel distribusi frekuensi, dapat diunduh di blog ini secara GRATIS. Modul atau lebih tepatnya slide power point ini saya gunakan dalam proses belajar mengajar pada mata kuliah Statistika Deskriptif maupun Statistika Bisnis dan Ekonomi.
Untuk mengunduh silahkan klik di sini
Semoga bermanfaat

Salam
Budi Setiawan
Belajar dan Berbagi bersama Budi Setiawan
@budisetiawan999