Base Effect: Pengertian, Kegunaan, dan Penerapannya

Base effect adalah efek yang memilih titik referensi berbeda untuk membedakan antara dua titik data yang memiliki hasil perbandingan. Base effect sering melibatkan penggunaan beberapa jenis rasio atau nilai indeks antara dua titik dalam kumpulan data deret waktu. Namun demikian, base effect juga dapat diterapkan pada jenis data cross-sectional atau lainnya.

Memikirkan base effect dalam membandingkan angka atau potongan data yang berbeda berarti mempertimbangkan pertanyaan, "Dibandingkan dengan apa?"

Pilihan dasar untuk perbandingan dapat memiliki efek yang besar pada hasil perbandingan yang tampak. Jika diabaikan atau disalahpahami, base effect atau efek dasarnya dapat menyebabkan distorsi besar dan kemungkinan kesimpulan yang keliru.

Baca Juga: Backlog: Pengertian, Kegunaan, dan Penerapannya

Namun, jika dipertimbangkan dengan hati-hati, kehadiran base effect dapat dimanfaatkan untuk meningkatkan pemahaman analis tentang data dan proses mendasar yang menghasilkannya.

Base effect atau efek dasar terjadi setiap kali dua titik data dibandingkan sebagai rasio di mana titik data saat ini atau tempat menarik dibagi atau dinyatakan sebagai persentase dari titik data lain, dasar atau titik perbandingan. Karena angka dasar membentuk penyebut dalam perbandingan, perbandingan menggunakan nilai dasar yang berbeda dapat menghasilkan hasil yang sangat bervariasi. Jika basis memiliki nilai tinggi atau rendah yang tidak normal, hal itu dapat sangat mendistorsi rasio, menghasilkan perbandingan yang berpotensi menipu.

Efek dasar paling sering ditunjukkan saat membahas perbandingan menggunakan data deret waktu di mana nilai data mentah pada satu titik waktu dibandingkan dengan titik lain yang dipilih. Memilih dasar yang tidak tepat untuk perbandingan atau mengabaikan efek dasar dalam indeks waktu dapat menyebabkan persepsi yang menyimpang dari besaran atau tingkat perubahan titik saat ini dalam rangkaian data.

Misalnya, efek dasar dapat menyebabkan pernyataan angka yang terlalu rendah atau terlalu tinggi seperti tingkat inflasi atau tingkat pertumbuhan ekonomi jika titik yang dipilih untuk perbandingan memiliki nilai relatif tinggi atau rendah yang tidak biasa terhadap periode saat ini atau keseluruhan data.

Di sisi lain, memahami efek dasar dan memilih basis yang sesuai untuk perbandingan yang ingin dibuat dapat menghasilkan pemahaman yang lebih baik tentang data atau bahkan proses yang mendasarinya. Misalnya, membandingkan poin data bulanan dengan nilai sebelumnya 12 bulan sebelumnya dapat membantu menyaring efek musiman. Alternatifnya, membandingkan titik data dengan rata-rata pergerakan jangka panjang dari nilainya sendiri dapat membantu mengungkapkan apakah datum saat ini menunjukkan nilai tinggi atau rendah yang anomali.

Inflasi sering dinyatakan sebagai angka bulan ke bulan atau angka tahun ke tahun. Biasanya, para ekonom dan konsumen ingin mengetahui berapa harga yang lebih tinggi atau lebih rendah saat ini dibandingkan satu tahun yang lalu. Tapi bulan di mana lonjakan inflasi dapat menghasilkan efek sebaliknya setahun kemudian, pada dasarnya menciptakan kesan bahwa inflasi telah melambat.

Distorsi dalam angka inflasi bulanan yang dihasilkan dari tingkat inflasi tinggi atau rendah yang tidak normal pada bulan tahun lalu adalah contoh dari efek dasar. Efek dasar dapat mempersulit penilaian tingkat inflasi secara akurat dari waktu ke waktu. Ini berkurang dari waktu ke waktu jika tingkat inflasi relatif konstan, tanpa nilai outlier yang kuat.

Inflasi dihitung berdasarkan tingkat harga yang terangkum dalam suatu indeks. Indeks mungkin melonjak pada bulan Juni, misalnya, mungkin karena lonjakan harga bensin. Selama 11 bulan berikutnya, perubahan bulan ke bulan dapat kembali normal, tetapi ketika Juni tiba lagi di tahun berikutnya, tingkat harganya akan dibandingkan dengan tahun sebelumnya ketika indeks mencerminkan lonjakan harga bensin satu kali. .

Dalam hal ini, karena indeks untuk bulan itu tinggi, perubahan harga bulan Juni ini akan berkurang, menyiratkan bahwa inflasi telah melemah padahal, sebenarnya, perubahan kecil dalam indeks hanyalah cerminan dari efek dasar—hasilnya dari nilai indeks harga yang lebih tinggi setahun sebelumnya.

Kenaikan tajam inflasi harga konsumen yang terungkap dalam data bulanan terbaru pasti telah memicu spekulasi tentang apa yang akan terjadi. Namun, untuk memahami sepenuhnya angka-angka baru, penting untuk diingat bahwa kita baru saja melewati peringatan pertama pandemi. Seperti yang dijelaskan Grant Fitzner, efek statistik dari tengara tersebut perlu diurai sebelum jalur inflasi yang sebenarnya dan statistik ekonomi lainnya menjadi jelas.

Saran standar yang diberikan saat melihat statistik bulanan adalah jangan terlalu fokus pada perubahan jangka pendek yang seringkali tidak stabil, melainkan pada tren jangka panjang seperti tingkat pertumbuhan 12 bulan.