Harga Riil Gula Impor

2. The Rank Condition of Identifiability The Rank Condition of Identifiability digunakan untuk mengidentifikasi persamaan setelah dilakukan uji Order Condition sehingga menghasilkan kesimpulan yang dapat diidentifikasi, selanjutnya dilihat apakah persamaan tersebut exactly identified atau overidentified. Langkah-langkah The Rank Condition of Identifiability adalah : 1. Jadikan persamaan simultan yang ada menjadi persamaan yang ruas kanannya nol. 2. Susun matriks koefisien dari semua variabel yang ada untuk persamaan- persamaan tersebut. 3. Jika ingin mengidentifikasi persamaan ke-i, maka coret baris dan kolom pada persamaan yang semua koefisien dalam persamaan tersebut tidak sama nol. 4. Dari matriks sisanya, cari semua determinasi yang mungkin dapat dihitung. 5. Jika paling sedikit ada satu determinasi yang tidak sama dengan nol, maka untuk melihat apakah persamaan tersebut exactly identified atau overidentified cukup digunakan order condition K- M ≥ G-1. Tabel 7. Hasil Identifikasi Model dari Masing-masing Persamaan Variabel K M G K-M G-1 Keterangan LATR 51 6 20 45 19 Overidentified LATN 51 6 20 45 19 Overidentified LATS 51 6 20 45 19 Overidentified YGTR 51 6 20 45 19 Overidentified YGTN 51 6 20 45 19 Overidentified YGTS 51 4 20 47 19 Overidentified QDGR 51 4 20 47 19 Overidentified QDGI 51 5 20 46 19 Overidentified MGTT 51 4 20 47 19 Overidentified PMGR 51 4 20 47 19 Overidentified PKGR 51 4 20 47 19 Overidentified PBGR 51 3 20 48 19 Overidentified PPGR 51 3 20 48 19 Overidentified Berdasarkan hasil identifikasi pada Tabel 6, terlihat bahwa model yang telah dirumuskan dalam penelitian ini terdiri dari 20 variabel endogen G dan 31 predetermined variable . Dengan demikian jumlah variabel yang terdapat dalam model adalah sebanyak 51 variabel. Jumlah variabel endogen dan eksogen dalam satu persamaan tertentu maksimal adalah enam variabel sehingga diperoleh hasil K-M G-1. Oleh karena itu dapat disimpulkan bahwa persamaan struktural yang terdapat dalam penelitian ini adalah overidentified.

4.4. Metode Estimasi Model

Pengolahan data dalam penelitian ini dilakukan dengan menggunakan program komputer Microsoft Excel 2007 dan Statistical Analysis Software Econometric Time Series SAS ETS versi 9.3 for Windows dengan prosedur SYSLIN untuk estimasi dan prosedur SIMNLIN untuk simulasi model Sitepu dan Sinaga, 2006. Identifikasi model menghasilkan kesimpulan bahwa model dinyatakan overidentified. Hasil ini memungkinkan persamaan untuk diestimasi dengan metode Two-Stages Least Squares 2SLS, Three-Stages Least Squares 3SLS, Limited Information Maximum Likelihood LIML, atau Full Information Maximum Likelihood FIML. Metode yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah Two-Stages Least Squares 2SLS. Menurut Koutsoyiannis 1977, beberapa alasan digunakan metode 2SLS ini adalah : 1. Metode ini lebih cocok digunakan jika jumlah contoh kecil. 2. Metode ini menghindari estimasi yang bias dan tidak konsisten. 3. Metode ini merupakan salah satu metode yang cocok untuk digunakan dalam estimasi parameter model ekonometrika simultan, terutama untuk persamaan simultan. 4. Metode ini lebih efisien digunakan pada kondisi tidak semua persamaan dalam sistem akan diestimasi parameternya. Metode estimasi digunakan untuk mengestimasi parameter luas areal, produktivitas, permintaan, impor, dan harga gula. Selanjutnya dilakukan simulasi model yang berguna untuk menganalisis dampak kebijakan ekonomi komoditas gula terhadap kesejahteraan masyarakat Indonesia.

4.4.1. Uji Kesesuaian Model Uji F

Uji statistik F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel penjelas yang dimasukkan dalam model memiliki pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel endogen. Hipotesis nol H yang hendak diuji adalah apakah semua