Uji Stasioneritas Unit Root Test

struktural. Uji kausalitas Granger melihat pengaruh masa lalu terhadap kondisi sekarang. Dalam konsep kausalitas Granger, dua perangkat data time series yang linier berkaitan dengan variabel X dan Y yang diformulasikan dalam dua bentuk model regresi. Hasil-hasil regresi pada kedua bentuk model regresi linier tersebut akan menghasilkan empat kemungkinan mengenai nilai koefisien regresi masing- masing sebagai berikut. a. ∑ β ≠ 0 dan ∑ δ = 0, terdapat kausalitas satu arah dari Y ke X b. ∑ β = 0 dan ∑ δ ≠ 0, terdapat kausalitas satu arah dari X ke Y c. ∑ β ≠ 0 dan ∑ δ ≠ 0, terdapat kausalitas dua arah antara X Y d. ∑ β = 0 dan ∑ δ = 0, tidak terdapat kausalitas dua arah antara X Y

5. Uji Kointegrasi

Uji ini dilakukan setelah uji stasioneritas dan telah berintegrasi pada derajat yang sama. Uji kointegrasi dilakukan dengan cara menguji stasioneritas dari residual, jika ternyata residual tidak mangandung akar unit atau data stasioner I0 maka variabel-variabel didalam model terkointegrasi pada tingkat level. Sedangkan jika pada tingkat level tidak stasioner, maka dapat diuji stasioner pada tingkat diferensi yang sama yaitu Y adalah Id dan X adalah Id dimana d adalah tingkat diferensi yang sama maka kedua data adalah terkointegrasi. Uji ini dilakukan untuk mengetahui kemungkinan terjadinya keseimbangan jangka panjang antar variabel- variabel yg diamati. Dalam penelitian ini uji kointegrasi menggunakan uji Engle-Granger dan uji kointegrasi Johansen. Uji Engle-Granger diawali dengan melakukan regresi persamaan dan kemudian mendapatkan residualnya. Dari residual ini kemudian kita uji dengan uji stasionary Phillips-Perron. Kemudian dari hasil estimasi nilai statistik Phillips-Perron dibandingkan dengan nilai kritisnya. Nilai statistik Phillips-Perron diperoleh dari koefisien β 1 . Jika nilai statistiknya lebih besar dari nilai kritisnya maka variabel-variabel yang diamati saling berkointegrasi atau mempunyai hubungan jangka panjang dan jika sebaliknya, maka variabel yang diamati tidak berkointegrasi, artinya tidak mempunyai hubungan jangka panjang Widarjono, 2009. Sedangkan uji kointegrasi lainnya adalah Johansen, yakni melihat ada tidaknya kointegrasi didasarkan pada uji likelihood ratio LR. Jika nilai LR lebih besar dari nilai kritis LR maka dapat diterima adanya kointegrasi sejumlah variabel. Nilai kritis LR diperoleh dari tabel yang dikembangkan oleh Johansen-Juselius dan Johansen juga menyediakan uji statistik alternatif yang dikenal dengan trace test dan maximum eigenvalue statistic Mardani, 2013.

6. Vector Error Correction Model VECM

Model VECM digunakan di dalam model VAR non struktural apabila data time series tidak stasioner pada level, tetapi stasioner pada data diferensi dan terkointegrasi sehingga menunjukan adanya hubungan teoritis antar variabel. Adanya kointegrasi ini maka model VECM yang merupakan model VAR non struktural ini disebut model VAR yang terestriksi. Spesifikasi VECM merestriksi hubungan perilaku jangka panjang antar variabel yang ada agar konvergen ke dalam hubungan kointegrasi namun tetap membiarkan perubahan-perubahan dinamis di dalam jangka pendek. Terminologi kointegrasi ini dikenal sebagai kesalahan error correction karena bila terjadi deviasi terhadap keseimbangan jangka panjang akan dikoreksi secara bertahap melalui penyesuaian parsial jangka pendek secara bertahap. Model ekonomi dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: - Model ekonomi pada kebijakan moneter konvensional Inf = f RBI, rSBI, rDepk, rKMK, LOAN, PDB 3.1 - Model ekonomi pada kebijakan moneter syari’ah Inf = f RBI, SBIS, rDeps, PLS, FINC, PDB 3.2 Dimana, Inf = Tingkat inflasi berdasarkan IHK persen RBI = BI Rate persen rSBI = Suku bunga Sertifikat Bank Indonesia persen SBIS = Tingkat Imbal Hasil Sertifikat Bank Indonesia Syariah persen rDepk = Suku bunga deposito bank konvensional persen rDeps = Tingkat bagi hasilImbalan Deposito mudharabah bank syariah persen rKMK = Suku bunga kredit modal kerja bank konvensional persen PLS = Tingkat bagi hasil pembiayaan modal kerja bank syariah persen LOAN = Logaritma Natural Total kredit bank bank konvensional milyar FINC = Logaritma Natural Total pembiayaan bank syariah milyar PDB = Produk Domestik Bruto milyar Model VARVECM secara umum adalah sebagai berikut: Y nt = β 01 + ∑ i2 Y 1t-i + ∑ i2 Y 2t-i + …. + ∑ in Y nt-i + e nt 3.3 Penanaman model VAR ini karena disebelah kanan persamaan hanya terdiri dari kelambanan variabel di sebelah kiri sehingga disebut dengan autoregressive. Sedangkan kata vector karena kita berhubungan dengan dua atau lebih variabel di dalam model. Derajat kointegrasi menunjukkan berapa panjang hubungan jangka panjang di antara peubah Y t dari model. Salah satu syarat agar model VECM