Metode Difference in Differences (DID)

Pengantar

• DID adalah metode evaluasi dampak.
• Membandingkan outcome penerima intervensi dan bukan penerima intervensi sebelum dan sesudah intervensi.

Perbedaan antara DID dan PSM

• Unsur Waktu: DID memasukkan unsur waktu dalam analisis, sedangkan PSM tidak.
• Unobserved Characteristic: DID memperlakukan karakteristik yang tidak teramati sebagai variabel yang tidak berubah (time invariant), sementara PSM hanya membandingkan perbedaan antara kelompok.
• Mengatasi Bias: DID mengatasi masalah bias dengan memasukkan unsur waktu.

Sejarah DID

• Pertama kali digunakan oleh John Snow pada tahun 1855 untuk studi kolera di London.
• Snow membandingkan tingkat kematian akibat kolera di dua daerah dengan sumber air yang berbeda.

Asumsi Paralel Trend

• Metode DID mengasumsikan bahwa tanpa intervensi, tren kelompok yang dibandingkan akan tetap sama.
• Kelompok Y (treated group) dan Z (control group) memiliki tren yang sama sebelum intervensi.

Pengukuran Dampak

• Dampak diukur sebagai selisih dari selisih nilai outcome antara control group dan treated group.

• Persamaan matematis dampak:

  [ ext{Dampak} = ( ext{Outcome}{Y, ext{sesudah}} - ext{Outcome}{Y, ext{sebelum}}) - ( ext{Outcome}{Z, ext{sesudah}} - ext{Outcome}{Z, ext{sebelum}}) ]

Variabel dalam DID

• T besar: Penanda kelompok (1 untuk treated group, 0 untuk control group).
• T kecil: Penanda periode waktu (1 untuk sesudah intervensi, 0 untuk sebelum).
• Variabel Interaksi: Dibentuk dari perkalian T besar dan T kecil, dibaca sebagai parameter terdampak.

Metode Triple Difference

• Metode triple difference menggunakan tiga aspek pembeda dalam analisisnya.

Kombinasi DID dan PSM

• Kombinasi ini memperkuat analisis: PSM untuk pemilihan sampel, DID untuk analisis dampak.

Kelebihan dan Kekurangan DID

Kelebihan

1. Dapat digunakan untuk evaluasi program tanpa acuan dasar yang jelas.
2. Kelompok terdampak dan kontrol tidak harus sama pada kondisi awal.
3. Mengasumsikan bahwa hanya faktor yang teramati yang mempengaruhi hasil.

Kekurangan

1. Menggunakan asumsi unobserved heterogeneity yang konstan, sulit diterapkan di negara berkembang.
2. Kondisi yang tidak stabil dapat mempengaruhi validitas hasil.