IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Pengujian Akar Unit Unit Root Test
Pengujian akar unit merupakan tahap awal sebelum melakukan estimasi model time series. Pemahaman tentang pengujian akar unit ini mengandung arti
bahwa setiap data time series yang akan dianalisis akan menimbulkan spurious dalam hasil analisisnya karena terkadang terdapat variabel yang memiliki unit
root . Oleh karena itu, pengujian akar unit dilakukan dengan tujuan mengetahui
kestasioneran data time series yang akan dianalisis. Stasioneritas merupakan prasyarat penting dalam model ekonometrika untuk data time series. Data
stasioner adalah data yang menunjukkan mean, varians, dan covarians pada variasi lag tetap sama pada waktu kapan saja data tersebut digunakan atau
dibentuk, hal ini berarti model time series yang stasioner dapat dikatakan lebih stabil.
Pengujian akar unit ini dilakukan dengan uji Augmented Dickey-Fuller dengan menggunakan taraf nyata sebesar 1, 5 atau 10. Stasioner atau
tidaknya data time series dapat dilihat dari nilai probabilitasnya yang kurang dari 1, 5 atau 10 tergantung dari taraf nyata yang digunakan dalam pengujian
akar unit, yang dalam penulisan ini menggunakan taraf nyata sebesar 5. Jika hasil uji pada tingkat level yang didapat dalam pengujian akar unit ini memiliki
nilai probabilitas yang lebih kecil daripada taraf nyatanya, maka data time series tersebut dapat dikatakan stasioner pada level dan selanjutnya analisis data hanya
menggunakan pendekatan VAR. Apabila nilai probabilitasnya lebih besar
dibandingkan taraf nyatanya, maka data tersebut dikatakan tidak stasioner pada level dan selanjutnya akan diuji pada tingkat first difference.
Hipotesis yang diuji adalah sebagai berikut : H
= Memiliki
unit root , tidak stasioner
H
1
= Tidak memiliki unit root, stasioner Melihat data Tabel 4.1 dibawah ini, menjelaskan bahwa hasil uji akar unit
dengan metode Augmented Dickey-Fuller pada tingkat level dengan nilai dari probabilitas yang lebih besar dari taraf nyata sebesar 5. Maka untuk semua
variabel yang dianalisis, hasil uji akar unit akan menolak H yaitu, data tidak
stasioner pada tingkat level atau memiliki unit root.
Tabel 4.1 Hasil Uji Akar Unit
No. Variabel Level
First Difference t-statistik Probabilitas t-statistik Probabilitas
1 VET -2.358328 0.3926 -7.021987 0.0000
2 NT -2.348203 0.3972 -5.842472 0.0002
3 PDB -2.223097 0.4610 -5.150748 0.0013
4 SBI -1.872760 0.6443 -4.365080 0.0085
5 Inflasi -3.210170 0.1022 -4.978900 0.0019 Sumber : diolah
Ket : signifikan pada taraf nyata 5 Selanjutnya tahap pengujian dengan metode Augmented Dickey-Fuller
dilakukan pada tingkat first difference. Nilai probabilitas pada tingkat first difference
, menunjukkan angka yang signifikan pada taraf nyata sebesar 5. Maka untuk semua variabel yang dianalisis, hasil uji dapat dikatakan stasioner
pada tingkat first difference.
4.2. Uji Optimum Lag
Kategori