Ruang Lingkup Penelitian Sumber Data dan Jenis data

pertama dalam pengujian ini adalah melakukan uji stasioner untuk mengetahui pada orde berapa variabel-variabel yang diuji stsioner. 1. Uji stasioner Masalah model regresi yang melibatkan data deret berkala kadang memberikan hasil-hasil yang semu, atau bernilai meragukan, permukaan hasilnya terlihat baik tapi setelah diteliti lebih lanjut terlihat mencurigakan. Masalah yang ditemukan dalam time series adalah masalah stsioneritas data. Masalah stasioneritas ini menjadi penting mengingat regresi yang dilakukan dalam kondisi yang tidak stasioner akan menghasilkan regresi lancung spurious regression . 29 Indikasi dari regresi lancung ini dapat dilihat dari R-squared yang tinggi dan t-statistik yang kelihatan signifikasn namun tidak memiliki arti jika dikaitkan dengan teori ekonomi. Tujuan uji stasioner ini adalah agar mean-nya stabil dan random errornya=0nol sehingga model regresi yang diperoleh mempunyai kemampuan prediksi yang andal dan tidak spurious. Jadi, jika kita menggunakan data deret berkala, kita harus memastikan bahwa deret berkala individualnya bersifat stasioner atau terintegrasi bersama. 30 Dalam melakukan uji stasioner ada dua tahap analisis yaitu: 29 Agus Widarjono, ekonometrika, Pengantar dan Aplikasinya, yogyakarta: Ekonisia Fakultas Ekonomi UII Yogyakarta,2009 h. 315 30 Damondar N. gujarati, Dasar-Dasar Ekonometrika, Penerbit Erlangga, Edisi ketiga, 2006 h.171 a. Uji akar-akar unit unit Root test Data time series dikatakan stasioner jika rata-rata varians dan kovariansnya konstan sepanjang periode waktu. Metode yang akhir-akhir ini banyak digunakan oleh ahli ekonometrika untuk menguji stasioneritas data adalah uji akar-akar unit unit root test. Uji akar-akar unit ini pertama kali dikembangkan oleh Dickey- Fuller. 31 Uji akar-akar unit dapat dipandang sebagai uji stasionaritas, karena pada intinya uji tersebut untuk mengamati apakah koefisien tertentu dari model otoregresif mempunyai nilai satu atau tidak. Pengujian dalam penelitian ini dilakukan dengan menggunakan model pengujian Philip peronPP yang diperkenalkan oleh Philips Peron1988 dan Augmented Dicky FullerADF yang diperkenalkan oleh Dickey Fuller1979. Adapun model ADF tes adalah Gujarat: ∆Y t = δβ1+ β2t + βt-1 + et Adapun β1 dan β2t adalah parameter, t adalah waktu dan tren variabel, δ menunjukkan drift et adalah murni noise error term. Jika hipotesis nolHo δ=0 makan terdapat unit root, berarti data time series tidak stasioner, atau jika nilai statistic ADF secara absolute lebih besar daripada nilai kritis MacKinnon maka hipotesis Ho ditolak, artinya time series stasioner. 31 Wing Wahyu Winarno, Analisis Ekonometrika dan Statistika dengan Eviews, UPP STIM YKPN, Edisi ketiga, 2011,h. 7.5