Hasil belajar Data IFLS di Pusat Kependudukan UGM

Oleh : Ki Hariyadi

Nara Sumber Pak Jefri (Peneliti Tetap Kependudukan UGM)

Alamat email : j_tanjung@yahoo.com

Karena sulitnya mempelajari isi dari IFLS berbekal ijin dan fasilitas dari PMPK FK UGM tempat saya bernaung selama ini, akhirnya saya dapat kontak person untuk mempelajari IFLS4. Berikut ini adalah hasil kegiatan saya belajar IFLS4/Sakerti 2007 yang semoga dapat saya Share dengan Para Pecinta Data Sekunder.

Hasil-hasilnya adalah

1. Penjelasan Responden Terkait IFLS

Dari kuesioner sebagai bahan baku menggabung /merge data atau merge file dengan ID khusus yaitu:

1. ID Responden dengan variable IDRT

2. ID Individu dengan variable AR00

2. Kejelian membaca daftar pertanyaan terkait pertanyaan looping di IFLS

Perlu di baca secara jeli mengenai pertanyaan roster (looping), contoh kasus pengeluaran non pangan di variable Biaya pendidikan di rumah tangga hanya berlaku dengan kriteria:

  1. Memiliki Anak (usia < 15 thn)
  2. Berstatus Sekolah Saat ini

Jadi rumah tangga yang tidak memiliki kriteria tersebut pengeluaran pendidikan tidak terisi/ missing data artinya apabila data tersebut digabung dengan yang lain harus beri perlakukan khusus. Penjumlahan langsung “interpretasnya dijumlahkan : (sebuah nilai + missing) dihasilkan nilai missing”.  Dalam perhitungan /meringkas harus memperhatikan hal tersebut khusus tersebut.

3. Pusat Kependudukan tidak siap syntax yang siap dipakai oleh siapapun

Tidak memiliki syntax (command) yang siap pakai karena setiap kasus tetap harus di buat pemrograman sesuai dengan tabel dummy yang diperlukan dan jenis kasus yang diselesaikan. Contoh syntax yang sudah siap pakai tidak dapat kita akses.

4. Perbedaan IFLS 3 dan IFLS 4

Dari sisi roster/looping IFLS 3 lebih berat dari IFLS 4. Looping nya lebih dasyat lagi sehingga untuk mengolah IFLS3 perlu kejelian yang lebih lagi. untuk IFLS 4 sudah lebih di sederhanakan.

5. Ada Kode Khusus di IFLS (sehingga dapat merancukan pengolahan apabila tidak di filter)

Kode dengan akhiran (digit)

95 : Tidak Cukup

96 : Tidak Berlaku

97 : Menolak Menjawab

98 : Tidak Tahu

99 : Lupa ditanyakan

Dari info tersebut setiap isian dengan kode khusus harus di chek dengan prosedur yang  tepat /seleksi.

6. Struktur Data yang sangat berbeda antara Susenas dengan IFLS

Struktur Susenas misal jika ada 4 variabel akan di buat 4 kolom sebagai tempat menyimpan data, di Sakerti /IFLS 4 variabel tersebut cukup dibuat dalam 2 kolom. Hal ini berakibat bagi pengolah data pemula atau yang mediate akan dapat melakukan kesalahan dalam komputasi apabila tidak memahami struktur data IFLS.

6. Support team Demografi UGM

Pak Jefry siap mensupport untuk teknis dan  manajemen data IFLS karena beliau terlibat secara langsung dalam pengumpulan data . Dan sekarang ini sebagai nara sumber untuk IFLS, nara sumber lain yang lebih Expert adalah pak Elang.

Kemampuan pemahaman IFLS terkait kuesioner (proses looping/roster) menjadi modal baku dalam pemrograman dengan bahasa program statistik (stata)

Demikian share saya terkait informasi memahami data IFLS4, mengingat tingkat kesulitan yang cukup tinggi mengenai struktur data nya..sangat perlu untuk kita dapat menguasai isi data yang memiliki banya kelebihan ini. Tidak lupa penulis sampaikan terima kasih kepada Prof. Laksono atas kesempatan untuk belajar ini, mbak Dewi.. Mas Deni di PMPK yang sudah mensupport (oh ya mbak Ega sudah mencetakkan Surat ijin dan terutama bagian keuangan yang sudah membiayaan honor nara sumber).. sukses untuk kita semua

Wassalam

Ki Hariyadi

0818 267 286