Pengujian Stationaritas Penentuan Lag Optimal Lag Lenght Variance Decomposition Dekomposisi Varian

d. ��� = � 4 + � 4 � ∑ ��� �−� � �=1 + � 4 � ∑ ��� �−� � �=1 + � 4 � ∑ ��� �−� � �=1 + � 4 � ∑ ��� �−� � �=1 + � 4 � ∑ ��� �−� � �=1 + � 4 e. ��� = � 5 + � 5 � ∑ ��� �−� � �=1 + � 5 � ∑ ��� �−� � �=1 + � 5 � ∑ ��� �−� � �=1 + � 5 � ∑ ��� �−� � �=1 + � 5 � ∑ ��� �−� � �=1 + � 5

2. Mekanisme Transmisi kebijakan moneter melalui jalur nilai tukar

a. �� = � 1 + � 1 � ∑ �� �−� � �=1 + � 1 � ∑ ��� �−� � �=1 + � 1 � ∑ ��� �−� � �=1 + � 1 � ∑ ��� �−� � �=1 + � 1 � ∑ ��� �−� � �=1 + � 1 � ∑ ��� �−� � �=1 + � 1 b. �������� = � 2 + � 2 � ∑ �� �−� � �=1 + � 2 � ∑ ��� �−� � �=1 + � 2 � ∑ ��� �−� � �=1 + � 2 � ∑ ��� �−� � �=1 + � 2 c. ��� = � 4 + � 4 � ∑ �� �−� � �=1 + � 4 � ∑ ��� �−� � �=1 + � 4 � ∑ ��� �−� � �=1 + � 4 � ∑ ��� �−� � �=1 + � 4 � ∑ ��� �−� � �=1 + � 4 � ∑ ��� �−� � �=1 + � 4 d. ��� = � 5 + � 5 � ∑ �� �−� � �=1 + � 5 � ∑ ��� �−� � �=1 + � 5 � ∑ ��� �−� � �=1 + � 5 � ∑ ��� �−� � �=1 + � 5 � ∑ ��� �−� � �=1 + � 5 � ∑ ��� �−� � �=1 + � 5 e. ��� = � 6 + � 6 � ∑ �� �−� � �=1 + � 6 � ∑ ��� �−� � �=1 + � 6 � ∑ ��� �−� � �=1 + � 6 � ∑ ��� �−� � �=1 + � 6 � ∑ ��� �−� � �=1 + � 6 � ∑ ��� �−� � �=1 + � 6 Keterangan: SBP = Interest Rate on Loan SBR = Real Interest Rate INF = Inflation NT = Exchange rate GDP = GDP EKSNetto = Eksport netto SBD = Interest Rate on Deposito

3.7.2 Pengujian Stationaritas

Dalam pengujian stationaritas data dilakukan dengan uji akar unit. Dalam penelitian ini menggunakan uji akar unit Augmented Dickey Fuller. Untuk mengetahui apakah data stasioner Universitas Sumatera Utara atau tidak, dengan membandingkan antara nilai statistik ADF dengan nilai kritis statistik Mackinnon. Nilai statistik ADF ditunjukkan oleh nil ai t statistik koefisien γYt-1. Jika nilai absolut statistik ADF lebih besar dari nilai statistik Mackinnon, maka data yang diamati menunjukkan stationer dan jika sebaliknya nilai absolut statistic ADF lebih kecil dari nilai statistik Mackinnon maka data tidak stationer. Widarjono 2007 menjelaskan bentuk persamaan uji stasioner dengan ADF dalam persamaan berikut : ΔΥ=ao+ a1+ a1 T+ γYt-1+∑ � � �= β1ΔYt-1+1 +e t Dimana: Y = variabel yang diamati ΔΥ = Yt-Yt-1 a = intercept T = trend waktu P = panjang lag Et = error term

3.7.3 Penentuan Lag Optimal Lag Lenght

Salah satu dalam permasalahan yang terjadi dalam uji stationeritas adalah penentuan lag optimal. Haris 1995:65 dalam Martha Simbolon menjelaskan bahwa jika lag yang digunakan dalam uji stationeritas terlalu sedikit, maka residual dari regresi tidak akan menampilkan proses white noise sehingga model tidak dapat mengestimasi actual error secara tepat. Akibatnya, γ dan standar kesalahan tidak diestimasi secara baik. Namun demikian, jika memasukkan terlalu banyak lag, maka dapat mengurangi kemampuan untuk menolak karena H0 karena tambahan parameter yang terlalu banyak akan mengurangi derajat bebas.

3.7.4 Variance Decomposition Dekomposisi Varian

Variance decomposition merupakan analisis yang digunakan untuk melihat seberapa besar kontribusi setiap variabel karena adanya perubahan variabel tertentu di dalam sistem VAR. Varians decomposition menguraikan inovasi pada sebuah variabel endogen terhadap komponen goncangan shock dari variabel endogen lainnya.

3.7.5 Impulse Response Function IRF