SOFTWARE EVIEWS Penjelasan PROC

1. Konsep Dasar PROC dalam EViews

Dalam arsitektur berbasis objek EViews, setiap Object (seperti Series, Group, Equation, VAR, atau Workfile) memiliki dua dimensi fungsional utama: Views dan Procedures (PROC).

Views berfungsi untuk menampilkan atau memvisualisasikan data dan informasi yang ada di dalam objek tanpa mengubah isi data dasar maupun membuat objek baru (sifatnya read-only/pasif).
PROC (Procedures) berfungsi untuk melakukan tindakan, manipulasi, transformasi, kalkulasi, atau pengujian statistik aktif terhadap objek tersebut.

Eksekusi suatu PROC dapat mengubah isi data dari objek yang bersangkutan, menghasilkan variabel/objek baru di dalam Workfile, atau mengubah struktur Workfile secara keseluruhan.

2. Karakteristik Utama PROC

Aksi Aktif dan Transformasi Data:
Berbeda dengan View yang hanya mengubah format tampilan, PROC menjalankan algoritma perhitungan. Misalnya, jika View pada objek Series hanya menampilkan tabel angka, maka PROC pada objek Series dapat mengubah seri tersebut menjadi bentuk logaritma, melakukan diffing (diferensiasi), atau mengisi nilai data yang hilang (missing values).
Penggenerasian Objek Baru:
Banyak perintah PROC yang secara otomatis menghasilkan objek baru di dalam Workfile. Sebagai contoh, menjalankan PROC peramalan (forecast) pada objek Equation akan menghasilkan objek Series baru yang berisi nilai hasil prediksi dan nilai standar error-nya.
Keterikatan Kontekstual (Context-Specific):
Daftar menu PROC yang tersedia bersifat dinamis dan tergantung pada jenis objek yang sedang dibuka. Menu PROC untuk objek Series akan berbeda total dengan menu PROC untuk objek Equation atau System.
Eksekusi Ganda (GUI dan Command Line):
PROC dapat diakses melalui antarmuka grafis dengan mengklik tombol Proc di bagian atas jendela objek, atau dieksekusi melalui baris perintah (Command Window) dan skrip program EViews.

3. Rincian PROC Berdasarkan Jenis Objek Utama

Berikut adalah penjabaran fungsi-fungsi PROC paling krusial yang dikategorikan berdasarkan jenis objek tempat PROC tersebut berada:

A. PROC pada Objek Workfile

PROC di tingkat Workfile digunakan untuk mengelola struktur data global dan ruang kerja.

Proc $\rightarrow$ Structure/Resize Current Page:
Digunakan untuk mengubah struktur dasar Workfile. Misalnya, mengubah tipe data dari Unstructured/Undated menjadi Dated - Regular Frequency (seperti bulanan atau tahunan), mengubah rentang tahun observasi, atau mengonversi data menjadi struktur Panel Data (Cross-Section dan Time Series).
Proc $\rightarrow$ New Page:
Membuat halaman baru di dalam Workfile yang sama, baik berupa halaman kosong maupun halaman hasil link data dari halaman lain.
Proc $\rightarrow$ Resample:
Melakukan resampling atau pemfilteran observasi berdasarkan kondisi logika tertentu.
Proc $\rightarrow$ Import / Export:
Digunakan untuk memasukkan data dari sumber eksternal (seperti file Excel, CSV, atau Stata) atau mengekspor objek-objek dalam Workfile ke format file lain.

B. PROC pada Objek Series (Seri Data Tunggal)

PROC pada objek Series berfokus pada pengolahan, pembersihan, dan transformasi satu variabel.

Proc $\rightarrow$ Generate Continuous / Seasonal adjustment:
Melakukan penyesuaian musiman (seasonal adjustment) pada data time series untuk menghilangkan faktor musiman menggunakan metode standar ekonometrika seperti X-12, X-13ARIMA-SEATS, Tramo/Seats, atau Census SA.
Proc $\rightarrow$ Exponential Smoothing:
Menerapkan metode pemulusan eksponensial (seperti Holt-Winters atau Single/Double Exponential Smoothing) untuk meratakan fluktuasi data dan membuat tren peramalan sederhana.
Proc $\rightarrow$ Interpolate:
Mengestimasi nilai-nilai observasi yang hilang (missing values) atau mengonversi frekuensi data dari frekuensi rendah ke frekuensi tinggi (misalnya data tahunan menjadi data triwulanan) menggunakan algoritma linier, spline, atau Chow-Lin.
Proc $\rightarrow$ Rescale / Normalize:
Mengubah skala variabel, seperti melakukan standarizasi (mencari nilai $Z$ -score) atau melakukan indexing (mengubah rentang nilai data menjadi basis angka 100).

C. PROC pada Objek Group (Kumpulan Seri Data)

PROC pada objek Group digunakan untuk manipulasi kolektif dari beberapa variabel sekaligus.

Proc $\rightarrow$ Make Vector/Matrix:
Mengonversi kumpulan variabel dalam objek Group menjadi matriks aljabar linier independen untuk pemrosesan matematika tingkat lanjut.
Proc $\rightarrow$ Make System:
Menggabungkan beberapa persamaan yang menggunakan variabel-variabel di dalam Group menjadi satu objek System untuk diestimasi secara simultan.
Proc $\rightarrow$ Resample Group / Drop Missing Values:
Membersihkan seluruh observasi pada semua variabel di dalam grup yang memiliki baris data kosong.

D. PROC pada Objek Equation (Persamaan Regresi)

Ini adalah salah satu kategori PROC paling vital dalam analisis ekonometrika, di mana peneliti mengambil tindakan pasca-estimasi model.

Proc $\rightarrow$ Forecast:
Menjalankan fungsi peramalan (forecasting) nilai variabel dependen ke periode mendatang berdasarkan nilai parameter koefisien yang telah diestimasi. Pengguna dapat memilih metode Dynamic Forecast atau Static Forecast.
Proc $\rightarrow$ Make Residual Series:
Mengekstrak nilai sisaan (residual) dari persamaan regresi dan menyimpannya sebagai objek Series baru di Workfile. Jenis residual yang dapat dibuat meliputi residual mentah (ordinary), residual terstandarisasi, atau residual terpelajar (studentized).
Proc $\rightarrow$ Make Regressor Group:
Secara otomatis membuat objek Group baru yang berisi seluruh variabel independen (penjelas) yang dipakai dalam persamaan tersebut.
Proc $\rightarrow$ Specify/Estimate:
Membuka kembali kotak dialog spesifikasi model untuk mengubah variabel, menambah variabel kontrol, atau mengganti metode estimasi (misalnya dari OLS ke TSLS atau ARCH).
Proc $\rightarrow$ Make Model:
Mengubah objek Equation tunggal menjadi objek Model, yang memungkinkan persamaan tersebut dihubungkan dengan persamaan lain untuk simulasi sistemik.

E. PROC pada Objek VAR / VEC (Vector Autoregression)

PROC pada pemodelan VAR/VEC digunakan untuk analisis hubungan kausalitas dan dinamika jangka panjang.

Proc $\rightarrow$ Make Endogenous Group:
Membuat objek Group baru yang secara khusus menampung seluruh variabel endogen yang ada dalam model VAR.
Proc $\rightarrow$ Make Model:
Mengonversi seluruh matriks persamaan VAR/VEC menjadi satu kesatuan objek Model untuk simulasi dampak skenario kebijakan (policy shock simulation).
Proc $\rightarrow$ Vector Error Correction / System Conversion:
Mengonversi struktur estimasi VAR menjadi VECM jika terbukti terdapat kointegrasi antarvariabel.

4. Cara Kerja PROC via Command Line (Pemrograman EViews)

Selain melalui antarmuka visual (menu klik pada jendela EViews), seluruh perintah PROC dapat dieksekusi secara otomatis melalui kode skrip program. Sintaks umum penulisan perintah PROC pada baris perintah adalah:

nama_objek.nama_proc(opsi) argumen

Contoh Penerapan Sintaks PROC:

Membuat Seri Residual dari Persamaan (Equation):
- Nama Objek Equation: EQ01
- Perintah PROC: makeresid
- Sintaks: EQ01.makeresid res_eq01
  (Perintah ini mengeksekusi PROC pada persamaan EQ01 untuk membuat objek Series baru bernama res_eq01).
Melakukan Peramalan (Forecast):
- Nama Objek Equation: REGRESI1
- Perintah PROC: forecast
- Sintaks: REGRESI1.forecast y_hat y_se
  (Perintah ini mengeksekusi PROC peramalan untuk menghasilkan dua objek Series baru: y_hat sebagai nilai prediksi dan y_se sebagai nilai standar error).
Penyesuaian Musiman pada Data Seri:
- Nama Objek Series: PENJUALAN
- Perintah PROC: seas
- Sintaks: PENJUALAN.seas(m) penjualan_sa
  (Perintah ini mengeksekusi PROC penyesuaian musiman metode rasio terhadap rata-rata bergerak pada seri PENJUALAN dan menyimpannya di seri penjualan_sa).

5. Perbedaan Mendasar antara VIEW dan PROC

Untuk menghindari kekeliruan dalam penggunaan EViews, berikut adalah perbandingan karakter mendasar antara View dan Proc:

Dimensi Perbandingan	VIEW	PROC (Procedure)
Tujuan Utama	Menampilkan/memeriksa informasi data dan statistik.	Melakukan aksi, kalkulasi, atau manipulasi data.
Sifat Operasi	Pasif (Read-Only).	Aktif (Read-Write / Execute).
Dampak terhadap Workfile	Tidak mengubah data; tidak membuat objek baru.	Dapat mengubah data; sering menghasilkan objek baru.
Contoh Hasil	Histogram, grafik garis, tabel korelasi, tabel koefisien regresi.	Seri data teramalkan, seri residual, variabel ter-filter, penyesuaian struktur Workfile.

6. Ringkasan Peran Bab PROC dalam EViews

Pemahaman terhadap bab PROC sangat penting karena PROC merupakan "mesin penggerak" utama dalam pemrosesan data di EViews. Tanpa pemanfaatan PROC, analisis ekonometrika di EViews akan terbatas pada tahap eksplorasi awal saja. PROC memungkinkan peneliti melakukan otomatisasi alur kerja, mengekstrak variabel turunan penting (seperti residual dan peramalan), serta melakukan manipulasi struktur data yang diperlukan sebelum dan sesudah estimasi model dilakukan.

Search This Blog

Anta Kuna Lutfi sholiha