91
Dari tabel 4.4 dapat dilihat bahwa second difference dari variabel Aset, DPK dan Pembiayaan signifikan pada α = 5 dengan ADF Statistik,
sehingga dapat disimpulkan data tersebut telah menjadi series yang stasioner.
b. Pengujian Box-Jenkins ARIMA
Model ARIMA merupaka model yang menggunakan series-nya sendiri untuk melakukan peramalan. Model ARIMA ini sangat cocok untuk
forecasting jangka pendek. Ada beberapa tahapan dalam permodelan yaitu yang pertama adalah identifikasi model stasioneritas data. Kedua adalah
estimasi AR dan MA dalam model. Selanjutnya melakukan tes diagnostik untuk mengetahui model yang terpilih cocok dengan data atau tidak. Terakhir
melakukan peramalan untuk menentukan kondisi di masa yang akan datang
Annisa Arifiani, 2009:50.
Pengujian ARIMA yang dilakukan terhadap model-model tingkat pertumbuhan bank syariah dengan variabel-variabel yang mempengaruhi
tingkat pertumbuhan bank syariah, lalu dibandingkan dengan setiap model tingkat pertumbuhan bank syariah satu sama lain. Dengan melihat
kesignifikan variabel independen dengan variabel dependen. Dalam hal ini setiap model mempunyai variabel yang berbeda dengan variabel yang
terdapat di model lain.
92
Metode baku yang digunakan untuk pemilihan model ARIMA melalui correlogram, yaitu Autocorrelation Function ACF dan Partial
Autocorrelation PACF. Untuk menentukan ordo maksimal AR p dan MA q dapat dilihat dari banyaknya koefisien autokolerasi yang berbeda dari nol.
Dalam penelitian ini, ordo maksimal AR dan ordo maksimal MA untuk masing-masing variabel yang diestimasikan akan ditujukan dalam tabel
dibawah ini. Pengujian ARIMA yang dilakukan untuk masing-masing variabel yaitu aset, dana pihak ketiga DPK, pembiayaan dan laba tahun
berjalan. c.
Estimasi ARIMA
Langkah berikut adalah melakukan estimasi atau coba-coba. Untuk menentukan model ARIMA yang tepat dibutuhkan estimasi agar
mendapatkan model yang tepat, yang akan dipilih dalam penelitian ini. Masing-masing variabel diestimasi untuk mendapatkan model yang tepat
untuk peramalan. Pemilihan model ARIMA terbaik juga dapat dilihat dari nilai Akaike Info Criterion AIC dan Schwarz Criterion SIC. Model
dengan nilai AIC dan SIC yang lebih kecil , maka memiliki kualitas yang lebih baik dan model itulah yang sebaiknya kita pilih Wing Wahyu Winarno,
2009:7.31.
93
Tabel 4.5 Hasil Estimasi ARIMA Model Prediksi Aset
Model ARIMA
Parameter Koefisien
t-Statistic Prob.
AIC SIC
1,2,2 Constant
AR1 MA2
413985.5 -1.071793
-0.810984 2.217148
-8.507304 -3.538874
0.0437 0.0000
0.0033 32.29461
32.44164
2,2,1 Constant
AR2 MA1
728409.1 0.467389
-0.859883 1.209382
1.136983 -3.506073
0.2481 0.2761
0.0039 32.56112
32.70598 Sumber : Hasil data diolah
Dari hasil estimasi berbagai model yang dilakukan untuk mendapatkan model ARIMA yang terbaik agar mendapatkan model
peramalan yang tepat untuk aset. Dapat dilihat pada tabel 4.5 model ARIMA 1,2,2 nilai probabilitas AR1 dan MA2 sangat kecil kurang dari 5,
sehingga sudah signifikan pada α = 5. Dibandingkan dengan model
ARIMA 2,2,1 nilai probabilitas AR2 dan MA1 lebih besar dari 5 atau tidak signifikan pada α = 5.
Dilihat dari tabel 4.5 nilai AIC dan SIC untuk model ARIMA 1,2,2 lebih kecil dibandingkan model ARIMA 2,2,1. Maka telah
ditetapkan bahwa model ARIMA yang terbaik adalah 1,2,2. Dimana dapat dilihat bahwa semua koe
fisiennya signifikan secara statistik pada α = 5. Dapat dijelaskan bahwa H
ditolak, sehingga model ARIMA aset 1,2,2 dapat digunakan untuk peramalan. Persamaan untuk model ARIMA 1,2,2
yaitu :
94
t
=
1
+
1 t-1
–
1 t-2
+
t
+
1 t-1
Berdasarkan output, kita telah mengetahui bahwa: AR 1 =
1
= -1.071793 MA 2 =
1
= -0.810984 C = = 413985.5
Maka persamaan untuk model ARIMA 1,2,2 yaitu :
t
= 1 + 1.071793 413985.5 + 1 – 1.071793
t-1
+ 1.071793
t-2
- 0.810984
Tabel 4.6 Hasil Estimasi ARIMA Model Prediksi Dana Pihak Ketiga DPK
Model ARIMA
Parameter Koefisien
t-Statistic Prob.
AIC SIC
1,2,1 Constant
AR1 MA1
465583.3 -1.065671
0.928973 1.012658
-26.07126 16.90532
0.3284 0.0000
0.0000 32.03874
32.18578
3,2,2 Constant
AR3 MA2
381857.1 -1.132608
-0.994795 6.158794
-19.27012 -4.231382
0.0000 0.0000
0.0012 31.82334
31.96495 Sumber : Hasil data diolah
Dari hasil estimasi berbagai model yang dilakukan untuk mendapatkan model ARIMA yang terbaik agar mendapatkan model
peramalan yang tepat untuk dana pihak ketiga DPK. Dapat dilihat pada tabel 4.6 model ARIMA 1,2,1 nilai probabilitas AR1 dan MA1 sangat
