PPPNR
t
= Harga Pembelian Pemerintah NTB Riil Tahun t RpKg LPSGTNR
t
= Harga Jual Gabah Tingkat Petani NTB Riil Tahun t-1 RpKg
U
12t
= Variabel Pengganggu Persamaan 12 Tanda parameter estimasi yang diharapkan:
l
2
, l
3
0; l
1
0 dan 0 l
4
1 Daftar keterangan variabel endogen dan eksogen dalam Model Penawaran
dan Permintaan Beras disajikan dalam Lampiran 1.
4.3. Identifikasi dan Estimasi Model
Identifikasi model adalah syarat yang diperlukan untuk mengestimasi parameter sistem persamaan simultan. Identifikasi model persamaan struktural
menggunakan order condition Koutsoyiannis, 1977 sebagai berikut: K-M , =, G-1
dimana: K
= total variabel di dalam model variabel endogen dan predetermined
M = jumlah variabel endogen dan eksogen yang dimasukkan dalam
suatu persamaan G
= total persamaan di dalam model jumlah variabel endogen Jika K-M lebih kecil G-1 maka persamaan underidentified dan tidak
dapat diestimasi. K-M sama dengan G-1 maka persamaan exactly identified, dapat diestimasi menggunakan metode Indirect Least Squares. K-M lebih besar
dari G-1 maka persamaan dinyatakan teridentifikasi secara berlebih overidentified dan dapat diestimasi menggunakan berbagai metode.
Model Penawaran dan Permintaan Beras di Propinsi NTB yang dibangun terdiri dari 15 persamaan 12 persamaan struktural dan tiga persamaan identitas.
Model ini terdiri dari 15 variabel endogen G dan 22 variabel predetermined, sehingga terdapat 37 total variabel K. Jumlah variabel yang paling banyak dalam
suatu persamaan adalah tujuh variabel M. Berdasarkan kriteria order condition K-M G-1 maka dapat disimpulkan bahwa semua persamaan struktural dalam
model adalah overidentified, sehingga parameter dapat diestimasi menggunakan metode Two Stages Least Squares 2SLS. Program komputer dan Hasil estimasi
model Penawaran dan Permintaan Beras disajikan dalam Lampiran 3 dan Lampiran 4.
Pengolahan data dilakukan dengan menggunakan program komputer Statistical Analysis SystemEconometric Time Series
SASETS versi 9.1. Statistik-F digunakan untuk menguji apakah variabel penjelas dalam setiap
persamaan struktural secara bersama-sama mampu menjelaskan variabel endogennya dengan baik. Statistik-t digunakan untuk menguji apakah masing-
masing variabel penjelas pada setiap persamaan struktural berpengaruh atau tidak berpengaruh terhadap variabel endogen Koutsoyiannis, 1977. Selanjutnya
karena dalam model terdapat variabel lag endogen, maka untuk mengetahui apakah terdapat serial korelasi serial correlation dalam persamaan struktural
digunakan uji statistik durbin-h DH Pindyck dan Rubinfeld, 1998, seperti berikut:
H =
�1 −
1 2
�� �
n 1−n[var �]
........................................................ 16 dimana:
h = Angka statistik durbin-h
d = dw statistik
n = Jumlah observasi, dan
var β = Varian koefisien regresi untuk lagged dependent variabel
standar error
4.4. Validasi Model
Validasi model dilakukan untuk mengetahui apakah model cukup baik digunakan untuk simulasi. Indikator statistik yang digunakan untuk validasi model
adalah Root Mean Squares Percent Error RMSPE dan Theil’s Inequality Coefficient
U-Theil Pindyck dan Rubinfeld, 1998. Validasi model dilakukan pada periode historis tahun 2005-2009. Indikator RMSPE :
RMSPE = �
1 �
∑ �
�
� �
−�
� �
�
� �
�
2 �
�=1
x 100
U-Theil =
�
1 �
∑ ��
� �
−�
� �
�
2 �
�=1
�
1 �
∑ ��
� �
�
2 �
�=1
+ �
1 �
∑ ��
� �
�
2 �
�=1
