condition G-1 dari parameter struktural peubah yang tidak termasuk dalam
persamaan tersebut Koutsoyiannis, 1977. Pada penelitian ini, model yang telah dirumuskan terdiri dari 6 persamaan
atau 6 variabel endogen G, dan 14 predetermined variable terdiri dari 10 variabel eksogen dan 4 lag endogenous variable, sehingga total variabel dalam
model K adalah 20 variabel. Kemudian diketahui bahwa jumlah variabel endogen dan eksogen yang termasuk dalam persamaan tertentu dalam model M
adalah maksimum 5 variabel. Berdasarkan kriteria order condition disimpulkan setiap persamaan struktural yang ada dalam model adalah over identified.
4.4.2. Metode Pendugaan Model
Berdasarkan hasil identifikasi model, maka model dinyatakan over identified
, dalam hal ini untuk pendugaan model dapat digunakan dengan 2SLS Two-Stages Least Squares. Untuk mengetahui dan menguji apakah variabel
penjelas secara bersama-sama berpengaruh nyata atau tidak terhadap variabel endogen, maka pada setiap persamaan digunakan uji statistik F, dan untuk
menguji apakah masing-masing variabel penjelas berpengaruh nyata atau tidak terhadap variabel endogen, maka pada setiap persamaan digunakan uji statistik t.
4.4.3. Uji Statistik-F
Uji statistik-F adalah persamaan yang digunakan untuk mengetahui dan menguji apakah variabel penjelas secara bersama-sama mampu menjelaskan
keragaman variabel endogennya dengan baik Koutsoyiannis, 1977.
Hipotesis: H
:
1
=
2
...... =
i
= 0 H
1
: minimal ada satu
i
≠ 0
Keterangan: i = banyaknya variabel bebas dalam suatu persamaan
Apabila nilai peluang P-value uji statistik-F taraf α = 10 persen maka
tolak H . Tolak H
berarti variabel penjelas secara bersama-sama mampu menjelaskan keragaman variabel endogennya dengan baik.
4.4.4. Uji Statistik-t
Uji statistik-t adalah uji statistik yang digunakan untuk mengatahui dan menguji apakah masing-masing variabel penjelas berpengaruh nyata terhadap
variabel endogen Koutsoyiannis, 1977. Hipotesis:
H :
i
= 0 H
1
: Uji satu arah a
i
0; b
i
Kriteria uji: Jika H
1
: a
i
0, bila p-value uji t α maka disimpulkan tolak H
H
1
: b
i
0, bila p-value uji t α maka disimpulkan tolak H
H1: b
i
≠ 0, bila p-value uji t α2 maka disimpulkan tolak H Pada penelitian ini menggunakan uji satu arah dan taraf
α = 25 persen sehingga jika nilai peluang p-value uji statistik-t taraf
α = 25 persen maka tolak H
0.
Tolak H berarti suatu variabel penjelas berpengaruh nyata terhadap variabel
endogen.
4.4.5. Uji Masalah Autocorrelation
Autocorrelation adalah adanya korelasihubungan antara kesalahan error
term pada tahun sekarang dengan kesalahan pada tahun sebelumnya. Guna
mengetahui ada atau tidaknya masalah autocorrelation pada setiap persamaan maka perlu dilakukan uji autocorrelation dengan menggunakan statistik DW
Durbin-Watson statistic.
Tabel 12. Range Statistik Durbin Watson
Nilai DW Hasil
4 – dl DW 4 Tolak H0, terjadi masalah autocorrelation negatif
4 – du DW 4 – dl masalah autocorrelation tidak dapat disimpulkan
2 DW 4 – du Terima H0, tidak terjadi masalah autocorrelation
du DW 2 Terima H0, tidak terjadi masalah autocorrelation
dl DW du masalah autocorrelation tidak dapat disimpulkan
0 DW dl Tolak H0, terjadi masalah autocorrelation positif
Sumber: Pindyck dan Rubinfeld 1998
Apabila model mengandung persamaan simultan dan variabel lag, maka untuk mengetahui apakah terdapat autocorrelation atau tidak dalam persamaan
digunakan statistik dh durbin-h statistic. Nilai Durbin-h diperoleh dari perhitungan sebagai berikut Pindyck dan Rubinfeld, 1998:
1 ...................................................................... 49
dimana: d
= d
w
statistik, n
= jumlah observasi, dan var
= varians koefisien regresi untuk lagged dependent variable. Jika ditetapkan taraf
α = 0.05, diketahui -1.96 ≤ h
hitung
≤ 1.96, maka disimpulkan persamaan tidak mengalami serial korelasi. Selanjutnya jika diketahui nilai
h
hitung
-1.96, maka terdapat autokorelasi negatif, sebaliknya jika diketahui nilai h
hitung
1.96, maka terdapat autokorelasi positif Pindyck dan Rubinfeld, 1998.
4.4.6. Validasi Model
