estimasi VAR yang telah terbentuk, 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. Hasil pengujian stabilitas model VAR dapat dilihat pada Tabel 5.3. Dari
tabel dapat dilihat bahwa nilai modulusnya semuanya kurang dari 1 sehingga dapat ditarik kesimpulan bahwa model VAR tersebut sudah stabil.
Tabel 5.3 Hasil Uji Stabilitas VAR
Root Modulus
0.986120 - 0.017026i 0.986267
0.986120 + 0.017026i 0.986267
0.830870 0.830870
0.803402 0.803402
0.559217 - 0.142070i 0.576981
0.559217 + 0.142070i 0.576981
0.386278 - 0.203393i 0.436555
0.386278 + 0.203393i 0.436555
-0.219882 - 0.147202i 0.264606
-0.219882 + 0.147202i 0.264606
-0.030227 - 0.106995i 0.111183
-0.030227 + 0.106995i 0.111183
Sumber : Lampiran 3
5.4 Analisis Kointegrasi
Konsep kointegrasi ini dikemukakan oleh Engle 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 dengan membandingkan antara trace statistics
dengan critical value yang digunakan yaitu taraf nyata 5 persen. Jika trace statistics
lebih besar dari critical value, terdapat kointegrasi dalam sistem persamaan tersebut.
Terdapat lima asumsi deterministic trend dalam uji kointegrasi dan untuk menetukan pilihan trend yang akan dipakai bisa dilihat dari hasil summary, serta
pilihan lag yang digunakan adalah lag optimal. Berdasarkan hasil summary dapat dilihat bahwa deterministic trend yang tersedia untuk penelitian ini adalah no
intercept or trend 1 dan intercept no trend 2 yang didasarkan pada adanya
tanda bintang pada uji kointegrasi tersebut. Untuk penelitian ini akan digunakan pilihan trend yang model 2 yaitu intercept no trend.
Setelah mengetahui pilihan trend yang akan digunakan dan lag optimal yang akan dipakai, selanjutnya akan dlakukan uji kointegrasi. Hasil uji tersebut
disajikan dalam Tabel 5.4.
Tabel 5.4 Hasil Uji Kointegrasi
No Hipotesis Trace Statistics
Max-Eigen Statistics
1 Rank = 0
179.0905 74.04955
2 Rank = 1
105.0410 57.49217
3 Rank = 2
42.44013 18.14161 4
Rank = 3 24.29852 13.70013
5 Rank = 4
10.59839 7.115182 6
Rank = 5 3.483210 3.483210
Sumber : Lampiran 5 Cetak tebal menunjukkan Trace Statistics dan Max-Eigen Statistics 5 critical value
dan terjadi kointegrasi.
Tabel 5.4 menunjukkan bahwa dalam pengujian ini dengan model intercept no trend
dan lag optimal sebesar 2 terdapat dua 2 rank kointegrasi pada taraf nyata 5
persen. Artinya secara multivariate terdapat dua persamaan linear jangka panjang yang dikandung di dalam model. Dengan adanya kointegrasi, hasil estimasi selanjutnya
menggunakan model VECM.
5.5 Analisis Kausalitas dengan Granger Causality
