Part 17 — Vectorisasi & Efisiensi

Fundamental Series — Part 17 of 20

Stata secara default vectorized — perintah seperti generate dan replace sudah beroperasi pada seluruh observasi sekaligus. Part ini membahas kapan perlu loop dan tips efisiensi.

Stata Sudah Vectorized

sysuse auto, clear

* Ini sudah vectorized — operasi pada semua observasi
generate log_price = ln(price)
generate price_k = price / 1000
generate mahal = cond(price > 6000, 1, 0)

* Tidak perlu loop!

Kapan Perlu Loop?

* Loop diperlukan jika:
* 1. Operasi antar variabel (bukan antar observasi)
* 2. File processing
* 3. Multiple regresi

* Contoh: standarisasi banyak variabel
foreach var of varlist price mpg weight {
    quietly summarize `var'
    generate `var'_z = (`var' - r(mean)) / r(sd)
}

`egen` — Vectorized Aggregation

sysuse auto, clear

* Operasi agregat (tanpa collapse)
egen mean_price = mean(price)
egen sd_price = sd(price)
egen median_price = median(price)

* Per grup
bysort foreign: egen mean_price_grp = mean(price)

* Row-wise operations
egen total = rowtotal(price mpg weight)
egen row_mean = rowmean(price mpg weight)
egen row_min = rowmin(price mpg weight)

`gtools` — Versi Cepat

* Install gtools (lebih cepat dari egen untuk data besar)
* ssc install gtools

* gegen = egen versi cepat
gegen mean_price = mean(price), by(foreign)

* gcollapse = collapse versi cepat
preserve
gcollapse (mean) price mpg, by(foreign)
list
restore

Tips Performa

* 1. Hindari loop jika bisa pakai generate/replace
* LAMBAT:
forvalues i = 1/`=_N' {
    replace x = x^2 in `i'
}

* CEPAT:
replace x = x^2

* 2. Gunakan compress untuk hemat memori
compress

* 3. Gunakan in jika hanya perlu subset
summarize price in 1/100

* 4. Matikan output untuk kecepatan
quietly summarize price

Latihan

Latihan 17.1

sysuse auto, clear

* 1. Standarisasi price, mpg, weight (pakai loop + generate)
* 2. Buat row mean dari ketiga variabel asli (pakai egen rowmean)
* 3. Ranking berdasarkan price (ascending) — pakai egen rank

Ringkasan

Metode	Keterangan
`generate` / `replace`	Sudah vectorized
`egen`	Aggregasi vectorized
`foreach`/`forvalues`	Loop jika terpaksa
`gtools`	Versi cepat untuk data besar
`quietly`	Suppress output untuk speed
`compress`	Hemat memori

Sebelumnya: Part 16 — Reshape & Merge Selanjutnya: Part 18 — Debugging & Error Handling

--- title: "Part 17 — Vectorisasi & Efisiensi" description: "Operasi vectorized di Stata: generate vs loop, egen, gtools, dan tips performa." date: "2026-02-26" categories: [Fundamental, Apply] series: "Fundamental Programming" order: 17 --- ## Fundamental Series — Part 17 of 20 Stata secara default **vectorized** — perintah seperti `generate` dan `replace` sudah beroperasi pada seluruh observasi sekaligus. Part ini membahas kapan perlu loop dan tips efisiensi. --- ## Stata Sudah Vectorized ```stata sysuse auto, clear * Ini sudah vectorized — operasi pada semua observasi generate log_price = ln(price) generate price_k = price / 1000 generate mahal = cond(price > 6000, 1, 0) * Tidak perlu loop! ``` --- ## Kapan Perlu Loop? ```stata * Loop diperlukan jika: * 1. Operasi antar variabel (bukan antar observasi) * 2. File processing * 3. Multiple regresi * Contoh: standarisasi banyak variabel foreach var of varlist price mpg weight { quietly summarize `var' generate `var'_z = (`var' - r(mean)) / r(sd) } ``` --- ## `egen` — Vectorized Aggregation ```stata sysuse auto, clear * Operasi agregat (tanpa collapse) egen mean_price = mean(price) egen sd_price = sd(price) egen median_price = median(price) * Per grup bysort foreign: egen mean_price_grp = mean(price) * Row-wise operations egen total = rowtotal(price mpg weight) egen row_mean = rowmean(price mpg weight) egen row_min = rowmin(price mpg weight) ``` --- ## `gtools` — Versi Cepat ```stata * Install gtools (lebih cepat dari egen untuk data besar) * ssc install gtools * gegen = egen versi cepat gegen mean_price = mean(price), by(foreign) * gcollapse = collapse versi cepat preserve gcollapse (mean) price mpg, by(foreign) list restore ``` --- ## Tips Performa ```stata * 1. Hindari loop jika bisa pakai generate/replace * LAMBAT: forvalues i = 1/`=_N' { replace x = x^2 in `i' } * CEPAT: replace x = x^2 * 2. Gunakan compress untuk hemat memori compress * 3. Gunakan in jika hanya perlu subset summarize price in 1/100 * 4. Matikan output untuk kecepatan quietly summarize price ``` --- ## Latihan ::: {.callout-caution} ## Latihan 17.1 ```stata sysuse auto, clear * 1. Standarisasi price, mpg, weight (pakai loop + generate) * 2. Buat row mean dari ketiga variabel asli (pakai egen rowmean) * 3. Ranking berdasarkan price (ascending) — pakai egen rank ``` ::: --- ## Ringkasan | Metode | Keterangan | |--------|-----------| | `generate` / `replace` | Sudah vectorized | | `egen` | Aggregasi vectorized | | `foreach`/`forvalues` | Loop jika terpaksa | | `gtools` | Versi cepat untuk data besar | | `quietly` | Suppress output untuk speed | | `compress` | Hemat memori | --- *Sebelumnya: [Part 16 — Reshape & Merge](../2026_02_26_16_reshape_merge/index.qmd)* *Selanjutnya: [Part 18 — Debugging & Error Handling](../2026_02_26_18_debugging/index.qmd)*