30 Sedangkan hipotesis yang diuji adalah:
H : tidak ada autokorelasi sisaan sampai beda kala ke-h
H
1 :
terdapat autokorelasi sisaan sampai beda kala ke-h Uji portmanteau pada Lampiran 4 menunjukkan bahwa sampai
beda kala ke-36 tidak ada komponen autokorelasi yang signifikan pada a =5 nilai-p a=5 atau dengan kata lain asumsi kebebasan sisaan
telah terpenuhi, sehingga dapat ditarik kesimpulan bahwa model tersebut layak.
4.2.6 Respon impuls
Respon impuls menginformasikan pengaruh perubahan shock suatu peubah terhadap peramalan peubah lain. Lampiran 5 menunjukkan
bagaimana keempat peubah dalam sistem VAR merespon ketika terjadi shock sebesar 1 satuan pada produksi. Ketika terjadi shock
pada produksi pada waktu ke-t, maka seluruh peubah dalam sistem VAR akan segera merespon shock tersebut pada waktu ke-
t+1
,
t+2
, ...,
t+n
.
31 Tabel 4.3 Response of DPERGERAKAN_PESAWAT:
Periode DPERGERAKAN_PESAWAT
DPENUMPANG DBAGASI DKARGO
1 46.64144
0.000000 0.000000
0.000000 2
-1.012396 8.599704
-7.161935 14.32776
3 14.81116
13.48326 -5.838779
8.729723 4
10.91999 9.671043
-9.754744 5.358550
5 12.45475
11.80908 -2.516926
9.735785 6
11.97165 8.202074
-9.437906 8.453351
7 11.61722
12.38959 -6.014560
7.893305 8
11.95867 10.00155
-6.316459 8.041026
9 12.10277
10.34215 -6.779835
8.689469 10
11.74271 10.57959
-6.950574 8.091520
Menurut Tabel 4.3 Shock sebesar 1 satuan pada pergerakan pesawat pada waktu ke-1 akan mengakibatkan kenaikan sebesar
46.64144 satuan pada pergerakan pesawat untuk peramalan satu periode ke depan sedangkan untuk peubah lainnya tidak terjadi
perubahan pengaruhnya 0 satuan. Shock sebesar 1 satuan pada pergerakan pesawat pada waktu ke-2
akan mengakibatkan penurunan sebesar 1,123 satuan pada pergerakan pesawat sedangkan untuk peubah penumpang 8,59 satuan, bagasi turun
sebesar 7,16 satuan, dan kargo naik 14,32 satuan, begitu seterusnya. Fungsi respon impuls untuk, penumpang, bagasi dan kargo
terhadap shock dari masing-masing variabel selama beberapa periode dapat dilihat pada Lampiran 5.
32
4.2.7 Dekomposisi Ragam
Dekomposisi ragam menginformasikan proporsi keragaman galat suatu peubah yang dijelaskan oleh galat masing-masing peubah dan
galat peubah lain. Tabel 4.4 Variance Decomposition of
DPERGERAKAN_PESAWAT:
Period S.E.
DPERGERAKAN_PESAWAT DPENUMPANG DBAGASI DKARGO 1
46.64144 100.0000
0.000000 0.000000
0.000000 2
50.06977 86.81550
2.949958 2.046018
8.188521 3
54.94042 79.37251
8.472995 2.828758
9.325741 4
57.92317 74.96259
10.41050 5.381061
9.245847 5
61.24369 71.18998
13.03023 4.982273
10.79752 6
64.20216 68.25723
13.48912 6.694667
11.55898 7
67.14803 65.39275
15.73597 6.922453
11.94883 8
69.68827 63.65706
16.66943 7.248523
12.42499 9
72.32818 61.89500
17.51940 7.607716
12.97789 10
74.79951 60.33717
18.38136 7.976773
13.30470
Dekomposisi ragam dari pergerakan pesawat pada Tabel 4.4 menunjukkan bahwa dalam jangka pendek untuk peramalan 1 periode ke
depan, keragaman pergerakan pesawat hanya dijelaskan oleh shock pergerakan pesawat itu sendiri 100. Akan tetapi seiring dengan
bertambahnya waktu, ketiga variabel yang lain mulai memberikan kontribusi, walaupun kecil.
Masing-masing peubah saling mempengaruhi setelah periode ke-t, misalkan pada Tabel 4.4, dekomposisi ragam pergerakan pesawat. Pada
periode pertama seperti penjelasan sebelumnya bahwa pergerakan pesawat
33 hanya dipengaruhi oleh pesawat itu sendiri, namun setelah periode ke-10
dapat dilihat dengan jelas bahwa pengaruh pesawat semakin turun dan memiliki pola kecenderungan turun, peubah lain seperti penumpang mulai
mempengaruhi dengan pola kecenderungan semakin meningkat. Pada Lampiran 6 diperlihatkan dekomposisi ragam sampai beberapa
periode dari keempat peubah secara lengkap.
4.2.8 Peramalan
