menentukan lag optimal. Model diestimasi dengan lag yang berbeda-beda lalu dibandingkan nilai kriterianya. Lag optimal yang umumnya dipilih berdasarkan nilai
kriteria yang terkecil.
3. Uji Kointegrasi
Kestasioneran data melalui diferensiasi dinilai masih belum cukup apabila peneliti meneruskan uji VECM. Model harus memiliki kointegrasi atau hubungan
jangka pendek dan jangka panjang. Pendeteksian ini dapat dilakukan dengan Metode Johansen. Pengujian kointegrasi dalam penelitian ini dilaksanakan dengan derajat
kepercayaan 5 dengan cara membandingkan trace statistic atau max eigen statistic dengan critical value-nya
15
.
Hipotesis: H
= terdapat hubungan jangka panjang antara variabel independen dan variabel dependen H
1
= tidak terdapat hubungan jangka panjang antara variabel independen dan variabel dependen
Dengan mengikuti pernyataan bahwa: 1 Jika nilai trace statistic nilai critical value
maka H
diterima, model terkointegrasi 2 Jika nilai trace statistic nilai critical value
maka H
1
diterima, model tidak terkointegrasi
15
Moch. Deddy Ariefianto, Ekonometrika: Esensi dan Aplikasi dengan Menggunakan Eviews. Jakarta: Erlangga. 2012, h. 113.
Jika terdapat hubungan kointegrasi, model unrestricted VAR dapat diaplikasikan, tetapi bila terdapat hubungan kointegrasi antar variabel, Vector Error Correction
Model VECM yang dipergunakan.
4. Uji Vector Error Correction Model VECM
Kontov dan lingard dalam Shocrul
16
VECM merupakan suatu model analisis ekonometria yang digunakan untuk mengetahui tingkah laku jangka pendek dari
suatu variabel jangka panjangnya. Gujarati berpendapat VECM ini dinilai kurang cocok jika digunakan dalam menganalisis suatu kebijakan. Hal ini dikarenakan
analisis VECM yang ateori dan terlalu menekankan pada forecasting atau peramalan pada suatu ekonometrika
17
. Dalam VECM terdapat speed of adjustment dari jangka pendek ke jangka
panjang. Menurut Firdaus dalam Syahfitri
18
model VECM secara umum adalah sebagai berikut:
y
t
=
0x 1x
t α y
t-1
∑
k
y
t-1 t
k-1 i=1
3.4 Dimana:
y
t
: vector yang berisi variabel yang dianalisis dalam penelitian
16
Shochrul R, Ajija, dkk. Cara cerdas Menguasai Eviews. Jakarta: Salemba Empat. 2011, h. 180
17
Damodar N. Gujarati, Basic Econometric’s 4
th
Edition. New York: Mgraw-Hill. 2003, h. 853
18
Ika Syahfitri, “Analisis Kredit Perbankan dan Pertumbuhan Ekonomi di Indonesia” Skripsi Institut Pertanian Bogor. 2013, h. 25
0x
: vector intercept
1x
: vector koefisien regresi t
: time trend α
: koefisien speed of adjustment : vector kointegrasi
y
t-1
: variabel in-level
k
: matriks koefisien regresi k-1
: ordo VECM dari VAR k
: lag
t
: error term Apabila variabel-variabel tidak terkointegrasi pada stasioner atau ordo yang sama,
maka VECM tidak dapat diterapkan. Sebagai gantinya peneliti dapat menggunakan VAR standar yang hasilnya identik dengan Ordinary Least Square OLS. Pelaku
dinamis VECM dapat dilihat dari respon dari setiap variabel terikat terhadap shock pada variabel tersebut mauun terhadap variabel bebas lainnya. Ada dua cara untuk
melihat karakteristik dinamis VECM melalui Impuls Response Funtion IRF dan Variance Decompotion VD.
a. Impuls Response Funtion IRF Untuk menentukan respon suatu variabel endogen terhadap guncangan tertentu
makan digunakan metode Impuls Response Funtion IRF. Analisis IRF data melacak respon dari variabel terkait di dalam sistem VECM karena adanya shock dari
