5.2 Penentuan Lag Optimal
Penentuan lag optimal sangat penting dalam pendekatan VAR karena lag dari variabel endogen dalam sistem persamaan akan digunakan sebagai variabel
eksogen. Pengujian panjang lag optimal ini sangat berguna untuk menghilangkan masalah autokorelasi dalam sistem VAR. Sehingga dengan digunakannya lag
optimal diharapkan tidak muncul lagi masalah autokorelasi. Penetapan lag optimal digunakan nilai dari likelihood ratio LR, final prediction error FPE,
Akaike information criterion AIC, Schwarz information criterion SC, dan Hannan-Quin criterion HQ. Besarnya lag yang dipilih berdasarkan lag
terpendek. Berdasarkan kriteria informasi yang tersedia maka lag yang dipilih untuk masing-masing negara adalah lag pertama sebagai lag optimal. Masing-
masing lag ini yang akan digunakan pada persamaan VAR sebagai lag optimal. Hasil penentuan lag optimal terdapat pada Lampiran 2.
5.3 Pengujian Stabilitas VAR
Stabilitas VAR perlu diuji sebelum melakukan analisis lebih jauh, karena jika hasil estimasi VAR yang dikombinasikan dengan model koreksi kesalahan
tidak stabil, maka impulse response function IRF dan forecasting error variance decomposition FEVD menjadi tidak valid. Pengujian stabil atau tidaknya
estimasi VAR yang telah dibentuk, maka dilakukan VAR stability condition check berupa roots of characteristic polynomial. Suatu sistem VAR dikatakan stabil jika
seluruh roots-nya memiliki modulus lebih kecil dari 1 Lukepohl dalam Eviews 6 User’s Guide 2007. Ringkasan pengujian stabilitas VAR dapat dilihat pada
Lampiran 3. Hasil pengujian menunjukkan bahwa persamaan VAR di masing- masing negara memiliki nilai modulus kurang dari satu, sehingga dapat
disimpulkan bahwa model VAR yang dibentuk sudah stabil pada lag optimalnya.
5.4 Analisis Kointegrasi
Konsep kointegrasi ini dikemukakan oleh Engle dan Granger pada tahun 1987 sebagai fenomena kombinasi linier dari dua atau lebih variabel yang tidak
stasioner akan menjadi stasioner. Kombinasi linier ini dikenal dengan istilah persamaan kointegrasi dan dapat diinterpretasikan sebagai hubungan
keseimbangan jangka panjang diantara variabel. Metode pengujian kointegrasi didasarkan pada metode Johansen.
Terdapat lima asumsi deterministic trend dalam uji kointegrasi, untuk menentukan pilihan trend yang digunakan bisa dilihat dari hasil summary, serta
pilihan lag yang digunakan adalah lag optimal. Pemilihan asumsi dengan summary disesuaikan berdasarkan kriteria informasi AIC dan SC, dipilih salah
satu. Setelah dilakukan uji kointegrasi, maka untuk hubungan antara keenam variabel yang digunakan terjadi kointegrasi, artinya secara multivariate terdapat
persamaan linier jangka panjang yang dikandung dalam model. Berdasarkan Tabel 5.1 terlihat bahwa Negara Indonesia, Malaysia dan
Singapura dengan nilai trace statistic terdapat dua rank kointegrasi pada taraf 5. Negara Thailand terdapat lima rank kointegrasi. Negara Philipina ada tiga rank
kointegrasi, Korea Selatan terdapat satu rank kointegrasi, sedangkan Negara Jepang terdapat empat rank kointegrasi pada taraf 5. Jumlah rank ini digunakan
sebagai model koreksi kesalahan yang akan dimasukkan kedalam model VAR menjadi VECM.
Tabel 5.1 Analisis Kointegrasi
No
Hipotesis
Trace Statistics Ina Mal Sgp Thai Phil Kor Jpn
1 Rank= 0 162.84 180.11 177.30 194.63 224.79 141.38 241.62
2 Rank=1 105.76 122.39 127.09 140.65 149.29 87.78 157.32
3 Rank=2
67.59 83.78 84.50 98.21 88.66 56.02 97.87
4 Rank=3
37.75 56.94 50.46 64.87 49.27 33.89 66.92
5 Rank=4
21.63 34.06 31.82 37.94 24.85 18.55 40.62
6 Rank=5
9.412 20.12 18.73 17.01 14.37 7.23 21.18 7
Rank=6 1.56 7.69 7.18 2.72 6.81 0.49 9.21
Sumber: lampiran Cetak tebal menunjukkan Trace statistics 5 critical value dan terjadi kointegrasi