Daftar isi
- Pengertian data cross section dan contohnya.
- Pengertian data time series dan contohnya.
- Contoh tabel data cross section, time series, dan panel
- 1. Data cross section: banyak pasar, satu waktu (Januari 2026)
- 2. Data time series: satu pasar, banyak waktu (Pasar A)
- 3. Data panel: banyak pasar, banyak waktu
- 5 contoh data cross section dan time series
- Data panel seimbang, tidak seimbang, dan pooled data
- Pertanyaan yang sering diajukan
- Data cross section adalah apa?
- Apa perbedaan data time series dan cross section?
- Apakah data kuesioner termasuk data cross section?
- Apa perbedaan data panel dan time series?
- Berapa jumlah observasi data panel?
Jawaban singkatnya: data cross section adalah data dari banyak objek pada satu waktu (misalnya harga cabai di 20 pasar pada Januari 2026). Data time series adalah data dari satu objek pada banyak waktu (harga cabai di satu pasar tahun 2010–2025). Data panel adalah gabungan keduanya: banyak objek pada banyak waktu (harga cabai di 20 pasar tahun 2010–2025).
| Aspek | Cross section | Time series | Data panel |
|---|---|---|---|
| Jumlah objek | Banyak | Satu | Banyak |
| Jumlah periode waktu | Satu | Banyak | Banyak |
| Contoh | Pendapatan 100 petani tahun 2025 | Inflasi Indonesia 2000–2025 | PDRB 34 provinsi 2015–2025 |
| Masalah asumsi yang sering muncul | Heteroskedastisitas | Autokorelasi, data tidak stasioner | Keduanya, tergantung struktur data |
| Alat analisis umum | Regresi OLS, korelasi, uji beda | ARIMA, SARIMA, VAR, peramalan | Regresi data panel (CEM, FEM, REM) |
Berikut adalah penjelasan contoh data cross section dan data panel. Sebagai seorang mahasiswa atau peneliti, tentu tidak asing dengan kumpulan data. Data merupakan salah satu input penting untuk menghasilkan atau membuktikan hipotesis awal guna menjawab tujuan penelitian. Oleh sebab itu, peneliti pemula atau mahasiswa tingkat akhir yang sedang belajar penelitian perlu memahami jenis-jenis data.
Berdasarkan sumbernya, kita dapat membedakan data menjadi data panel dan data cross section. Berdasarkan skalanya, kita dapat membedakan data menjadi data nominal, ordinal interval dan rasio. Artikel berikut: Mempelajari kerangka statistik menjelaskan data berdasarkan skalanya. Selamat membaca!.
Pengertian data cross section dan contohnya.
Data cross section adalah data yang dikumpulkan dari beberapa objek dalam satu periode waktu. Contoh data cross section adalah data harga dari komoditas tertentu dari beberapa pasar pada waktu yang sama (hari, bulan atau tahun). Misalnya, kita ingin membahas perbedaan harga komoditas cabai di berbagai pasar dalam kota di bulan tertentu, maka kumpulan data yang kita dapatkan adalah data harga cabai di berbagai pasar.
Contoh lain dari data cross section adalah data makro ekonomi di berbagai kabupaten dalam provinsi di tahun yang sama. Misal kita ingin meneliti hubungan PDRB dengan indikator makro lainnya di periode yang sama.
Contoh lain dari data cross section adalah data kinerja bank di periode yang sama.Misalnya, kita ingin meneliti tentang berbagai indeks dan membandingkan indeks tersebut antar bank di periode yang sama.
Kelebihan dari data cross section adalah kita tidak pusing dengan kehadiran unsur trend. Unsur trend ini sering menyebabkan terjadinya autokorelasi dan mempengaruhi uji asumsi klasik. Contohnya: Kita tidak perlu memusingkan adanya faktor inflasi pada data harga komoditas cabai (data cross section). Hal ini karena semua data harga cabai tersebut bergerak pada waktu yang sama dan tidak ada deret waktu yang mempengaruhi dalam variabel harga. Hal ini menyebabkan data cross section sangat bagus untuk menganalisis hubungan antar variabel dan menggunakan alat analisis korelasi, regresi, dan lainnya.
Pada intinya, data cross section adalah: objek penelitiannya banyak, periode waktunya hanya satu.
Pengertian data time series dan contohnya.
Berbeda dengan data crossection, data time series memiliki objek hanya satu, tetapi periode waktunya lebih dari satu. Contoh data time series adalah data pergerakan harga cabai dari tahun 2000 hingga 2022 di pasar A. Data ini menyatakan data harga di berbagai waktu dalam kurun tahun tetapi memiliki satu objek, yakni pasar A.
Contoh lain dari data time series adalah data pergerakan saham. Data tersebut menyatakan informasi harga saham dari satu periode ke periode lainnya, tetapi hanya menerangkan satu entitas saham.
Data time series sangat cocok digunakan untuk melakukan peramalan bisnis, yang berisikan tentang prediksi kenaikan atau penurunan harga suatu komoditas ataupun suatu entitas saham, atau variabel lainnya sesuai tujuan penelitian. Alat analisis yang cocok untuk mengolah data time series adalah analisis peramalan baik itu analisis trend musiman ataupun siklus.
Selain data cross section dan data time series, terdapat data campuran keduanya, biasa disebut sebagai data panel. Data panel adalah data yang berisikan cross section dan time series. Panel memiliki beberapa objek penelitian dan beberapa deret waktu. Contoh data panel adalah data harga komoditas cabai di berbagai pasar rentang tahun 2000 hingga 2022. Data ini memiliki beberapa objek, yakni beberapa pasar, dan beberapa deret waktu yakni periode 2000 hingga 2022.
Contoh lain dari data panel adalah data makro ekonomi dari berbagai Kabupaten. periode tahun A ke tahun B. Data panel memiliki kelebihan, yakni memiliki jumlah sample yang banyak. Misalnya dalam satu Kabupaten terdapat 20 kecamatan. Sedangkan data yang dikumpulkan selama 5 tahun. Maka setiap tahunnya terdapat 20 data. Sehingga total data bisa mencapai 100 data. Kita tidak menjumpai kelebihan ini jika menggunakan data cross section saja atau data time series saja.
Regresi panel merupakan alat analisis yang biasa kita gunakan untuk mengolah data panel. Dalam regresi panel ini, kita bisa menganalisis hubungan suatu variabel independen ke variabel dependen berdasarkan waktu ataupun berdasarkan tempat. Artikel berikut: data panel dengan eviews, menjelaskan secara detil tentang regresi panel.
Terima kasih selamat belajar.!
Contoh tabel data cross section, time series, dan panel
Agar perbedaannya terlihat jelas, berikut bentuk ketiga jenis data dengan topik yang sama: harga cabai rawit (Rp/kg). Angka di bawah hanya ilustrasi.
1. Data cross section: banyak pasar, satu waktu (Januari 2026)
| Pasar | Harga (Rp/kg) |
|---|---|
| Pasar A | 52.000 |
| Pasar B | 48.500 |
| Pasar C | 55.000 |
| Pasar D | 50.000 |
2. Data time series: satu pasar, banyak waktu (Pasar A)
| Tahun | Harga (Rp/kg) |
|---|---|
| 2022 | 41.000 |
| 2023 | 45.500 |
| 2024 | 47.000 |
| 2025 | 50.500 |
3. Data panel: banyak pasar, banyak waktu
| Pasar | Tahun | Harga (Rp/kg) |
|---|---|---|
| Pasar A | 2024 | 47.000 |
| Pasar A | 2025 | 50.500 |
| Pasar B | 2024 | 44.000 |
| Pasar B | 2025 | 46.500 |
| Pasar C | 2024 | 49.000 |
| Pasar C | 2025 | 53.000 |
Perhatikan bahwa data panel disusun “memanjang” (long format): setiap baris adalah kombinasi satu objek dan satu periode. Format inilah yang dibaca oleh EViews, Stata, R, maupun Python.
5 contoh data cross section dan time series
| Data cross section | Data time series |
|---|---|
| Hasil kuesioner 150 mahasiswa (sekali survei) | Kurs rupiah terhadap dolar harian 2020–2025 |
| Produktivitas padi 50 desa pada musim tanam yang sama | Produksi padi nasional per tahun 1990–2025 |
| Rasio keuangan 30 bank tahun 2024 | Harga saham satu perusahaan per bulan |
| PDRB seluruh kabupaten di satu provinsi tahun 2025 | Curah hujan bulanan di satu stasiun cuaca |
| Pendapatan rumah tangga hasil Susenas satu tahun | Jumlah wisatawan bulanan ke Bali |
Data panel seimbang, tidak seimbang, dan pooled data
- Panel seimbang (balanced panel): setiap objek memiliki data di semua periode, misalnya 20 pasar × 5 tahun = 100 observasi lengkap.
- Panel tidak seimbang (unbalanced panel): ada objek yang datanya hilang di periode tertentu. Regresi panel tetap bisa dijalankan, tetapi perlu dicatat di metodologi.
- Pooled data: data cross section dari beberapa periode yang digabung, tetapi objeknya tidak harus sama di setiap periode (misalnya survei petani tahun 2023 dan 2025 dengan responden berbeda).
Untuk mengolah data panel, lihat tutorial regresi panel di EViews dan cara mengolah regresi data panel. Untuk data time series, mulai dari uji stasioneritas dan jumlah data minimal analisis time series.
Pertanyaan yang sering diajukan
Data cross section adalah apa?
Data cross section adalah data yang dikumpulkan dari banyak objek (individu, perusahaan, wilayah) pada satu titik atau periode waktu yang sama.
Apa perbedaan data time series dan cross section?
Cross section membandingkan banyak objek pada satu waktu, sedangkan time series mengamati satu objek dari waktu ke waktu. Cross section cocok untuk melihat hubungan antarvariabel, time series cocok untuk melihat tren dan peramalan.
Apakah data kuesioner termasuk data cross section?
Ya. Hasil kuesioner yang dikumpulkan sekali pada sekelompok responden adalah data cross section. Jika kuesioner yang sama diulang pada responden yang sama di beberapa periode, datanya menjadi data panel.
Apa perbedaan data panel dan time series?
Time series hanya punya satu objek, sedangkan data panel punya banyak objek yang masing-masing diamati di beberapa periode. Data panel memberi jumlah observasi yang jauh lebih banyak.
Berapa jumlah observasi data panel?
Jumlah observasi panel seimbang = jumlah objek × jumlah periode. Contoh: 20 kecamatan × 5 tahun = 100 observasi.
Diskusi
Belum ada komentar. Punya pertanyaan tentang materi ini? Tulis di bawah — saya usahakan menjawab.