Pendekatan Kointegrasi Dalam Pendugaan Model Ekonomi
PENDEKATAN KOINTEGRASI DALAM PENDUGAAN
MODEL EKONOMI
OLEH :
BRODJOL SUTIJO SUPRIH ULAMA
PROGRAM PASCASARJANA
INSTITUT PERTANiAN BOGOR
2002
ABSTRAK
BRODJOL SUTIJO SUPRIH ULAMA. Pendekatan Kointegrasi d a l a ~ nPendugaan
Model Ekonomi. (Dibawah bimbingan BAMBANG JLJANDA dan AJI HAMIM
WIGENA)
Umumnya peubah-peubah ekonomi tidak stasioner dan mungkin mempunyai
sifat kointegrasi atau nlempunyai hubungan keseimbangan jangka panjang. Model
pendekatan kointegrasi dapat diturunkan dari model VAR dan dapat diidentifikasi
hubungan keseimbangan jangka pendek dan jangka panjang.
Tujuan penelitian ini untuk nlenyusun dan membandingkan model VAR
struktural dan pendekatan kointegrasi dalarn pendugaan model ekonorni Indonesia.
Dalam penelitian ini perekonomian Indonesia dibagi ~nenjadisektor pe~taniandan
sektor non pertanian.
Model VAR struktural sektor pertanian menlpunyai nilai R~ sistem persamaan
99,56% sedangkan non pe~lanian93,81 %. Pada pendekatan kointegrasi nilai R~
sistem 63.18 O h untuk sektor pertanian dan 64,378 % untuk sektor non pertanian.
Untuk sektor pertanian nilai kelayakan model pendekatan kointegrasi lebih rendah
dari model VAR struktural. tetapi untuk sektor non pertanian persamaan pada model
pendekatan kointegrasi ada yang lebih baik dari model VAR struktural, yaitu pada
persainaan per~nintaantenaga kerja, in~porproduk antara dan investasi swasta.
Galat model pendekatan kointegrasi memenuhi asumsi galat sepeiti yang
diharapkan dalarn analisis regresi. Dalam analisis regresi apabila asulnsi galatnya
dipenul~iberi~npiikasiadanya hubungan jangka panjang. Akan tetapi pendekatan
kointegrasi menlpunyai kelebihan, yaitu pengaruh jangka panjang dari peubah
penjelasnya dapat diketahui.
SURAT PERNYATAAN
Dengan ini saya menyatakan bahwa tesis yang berjudul :
Pendekatan Kointegrasi Dalam Pendugaan Model Ekonomi
adalah benar hasil karya saya sendiri dan belum pernah dipublikasikan. Sumber data
dan informasi yang digunakan telah dinyatakan dengan jelas dan dapat diperiksa
kebenarannya.
Bogor, Desember 200 1
0
Brodjol Sutijo S U
PENDEKATAN KOINTEGRASI DALAM PENDUGAAN
MODEL EKONOMI
BRODJOL SUTIJO SUPRIH ULAMA
Tesis
sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar
Magister Sains pada
Program Studi Statistika
PROGRAM PASCASARJANA
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
2002
: PENDEKATAN KOINTEGRASI DALAM
Judul Tesis
PENDUGAAN MODEL EKONOMI
Nama
: Brodjoi Sutijo Suprih Ulama
Nomor Pokok
: 99152
Program Studi
: STATISTIKA
Menyetujui,
1. Komisi Pembimbing
Dr. Ir. Ba~nbangJuanda, MS
(Ketua)
Ir. H. Aii Hamiin Wigena, MSc
(Anggota)
Mengetahui,
2. Ketua Pr gram Studi Statistika
Dr. I
Budi
se
ram Pascasarjana
o
2 5 FEB 2332
RIWAYAT HIDUP
Penulis lahir di Malang Jawa Timur pada tanggal 25 Januari 1966 dari ibu
bernama Ngatijah dan ayah bemama Soetedjo, serta merupakan anak ketiga dari lima
bersaudara.
Pada tahun 1984 penulis lulus dari Sekolah Menengah Atas Negeri 3 Madiun,
kemudian melanjutkan ke Jurusan Statistika FMIPA, Institut Teknologi Sepuluh
Nopember (ITS) Surabaya dan lulus pada tahun 1989. Mulai tahun 1990 menjadi staf
pengajar di Jurusan Statistika FMIPA, Institut TeknoIogi Sepuluh Nopember (ITS)
Surabaya hingga saat ini.
Penulis menikah pada tanggal 1 1 April 1993 dengan Ninit Prih Indahwati dan
hingga kini dikaruniai tiga orang puteri yaitu Amelia dan sikembar Citra dan Ratih.
Penulis
mengikuti
Program
Pendidikan Magister
Sains pada Program
Pascasarjana Institut Pertanian Bogor sejak tahun 1999 dengan bantuan dana dari
BPPS-Dikti.
KATA PENGANTAR
Dengan mengucapkan alhamdulillah, dan memanjatkan rasa puji syukur
kehadirat Allah SWT yang telah melimpahkan rahmat serta karunia-Nya, sehingga
penulis dapat menyelesaikan penyusunan tesis ini. Penyusunan tesis ini merupakan
salah satu syarat untuk tnemperoleh gelar Magister Sains pada Program Studi
Statistika, Program Pascasarjana-IPB.
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Dr. Ir. Bambang Juanda, MS dan
Ir. H. Aji Harnim Wigena. M.Sc selaku ketua dan anggota komisi pembimbing yang
memberi arahan dan bimbingan kepada penulis dalam penyusunan tesis ini. Terilna
kasih juga kepada Ir. Adqo Mardianto, MS yang telah melnberi kesempatan kepada
penulis untuk penggunaan data petlelitiannya. dan rekan-rekan STK Ailgkatan '99
khususnya P. Made, Ni Luh, Sri dan Arvy serta rekan-rekan dari ITS khususnya
Otok, Tikno dan Sjahid atas segala dorongan dan bantuannya. Tidak fupa kepada Istri
dan anak-anakku tercinta atas segala do'a dan pengorbanannya selama mengikuti
pendidikan di Bogor.
Penulis menyadari sepenuhnya bahwa tesis ini masih banyak kekurangannya
dan jauh dari sempurna. ole11 karena itu saran dan kritik dari pembaca sangat penulis
harapkan.
Bogor, Desember 2001
Brodjol Sutijo
DAFTAR IS1
Halaman
DAFTAR TABEL
ix
DAFTAR LAMPIRAN
X
BAB I PENDAHULUAN
1
1.1 Latar Belakang
1
1.2 Permasalahan
4
1.3 Tujuan dan Manfaat
4
BAB I1 TINJAUAN PUSTAKA
5
2.1 Pengujian Kestasioneran Data
5
2.2 Model Vektor AutoRegresi
7
2.3 Model Kointegrasi
9
2.4 Hubungan Keseimbangan Jangka Pal~jangdengan VAR
10
2.5 Estimasi
14
2.6 Kelayakan model
20
BAB 111 BAHAN DAN h4ETODOLOGI
21
3.1 Ballan Penelitian
21
3.2 Metode Penelitian
21
BAB IV PEMBAHASAN
27
4.1 Pengujian Kestasioneran Data
27
4.2 Model VAR Struktural
28
4.2.1 Sektor Pertanian
.
4.2.2 Sektor non Peitanian
4.3 Model Kointegrasi
4.3.1 Sektor Pel-tanian
4.3.2 Sektor non Pertanian
4.4 Perbandingan Model dan Pengujian Galat
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
5.2 Saran
DAFTAR PUSTAKA
LAMPIRAN
DAFTAR TABEL
Halaman
1. Koefisien kointegrasi persalnaan produksi pertanian
38
2. Koefisien kointegrasi persamaan pemakaian pupuk kilnia
39
3. Koefisien kointegrasi persamaan konsumsi produk pertanian
39
4.
40
Koefisien kointegrasi persamaan ekspor produk pertanian
5. Koefisien kointegrasi persamaan iinpor produk pertanian
41
6. Koefisien kointegrasi persalnaan produksi non pertanian
42
7. Koefisien kointegrasi persamaan tenaga kerja non pel-tanian
43
8. Koefisien kointegrasi persamaan impor produk antara
44
9.
45
Koefisien kointegrasi persamaan konsumsi produk non pertanian
10. Koefisien kointegrasi persalnaan ivestasi swasta
46
1 1. Koefisien kointegrasi persalnaan ekspor produk non pe~tanian
47
12. Koefisien kointegrasi persamaan iinpor non konsumsi
48
13. Koefisien kointegrasi persalnaan impor barang modal
49
14. Koefisien kointegrasi persamaan pendapatan nasional
49
15. Koefisien kointegrasi persamaan IHK non pertanian
50
16. Perbandingan Nilai kebaikan model untuk sektor pertanian
51
17. Perbandingan Nilai kebaikan model untuk sektor non pertallian
52
DAFTAR LAMPIRAN
Halaman
1 . Dafiar Peubah
58
2. Pengujian Kestasioneran data
60
3 . Plot Kestasioneran data (ACF)
67
4.
70
Plot kehomogenan ragaln
5. Plot normal
73
. BAB I
PENDAHULUAN
1.1 Latar BeIakang
Untuk mengkaji pertumbuhan ekonomi diperlukan suatu model yang dapat
mencerminkan keterkaitan peubah satu dengan yang lain, misalnya di sektor
pertanian peubah-peubah
yang perlu mendapatkan perhatian adalah produksi,
pemakaian pupuk kimia, jumlah tenaga kerja, rasio harga antara input dan output,
ekspor dan impor serta masih ada yang laimya, sedangkan untuk sektor non pertanian
peubah yang perlu mendapatkan perhatian adalah investasi swasta, cadangan
pemerintah, nilai tukar rupiah. GDP dan masih banyak lagi.
Umumnya
peubah-
peubah ekonomi bersifat nonstasioner dan dipengaruhi oleh pengamatan sebelumnya,
sehingga perlu ada perhatian terhadap peubah-peubah tersebut sebelum membuat
model.
Ketidakstasioneran peubah-peubah ekonomi mungkin mempunyai sifat
kointegrasi atau hubungan keseimbangan jangka panjang antar peubah nonstasioner.
sehingga model yang dibentuk hams dapat mencerminkan sifat tersebut.
Konsep
keseimbangan dalam kointegrasi berbeda dengan keseimbangan dalam teori ekonomi,
yaitu pada teori ekonomi keseimbangan mempunyai arti niIai transaksi yang
diinginkan sama dengan nilai aktualnya, sedangkan pada kointegrasi keseimbangan
jangka panjang merupakan hubungan jangka panjang dari peubah-peubah non
stasioner dimana galatnya stasioner. Menurut Granger dan Newbold dalam Enders
2
(1995) keberadaan peubah nonstasioner dalam model regresi ada kemungkinan
' tinggi d m DW
menyebabkan spuriow regression, yaitu model regresi dengan R
rendah yang berarti terdapat korelasi serial pada galat, sehingga asumsi antar galat
saling bebas tidak terpenuhi dan bahkan mungkin model yang dihasilkan tidak
mempunyai arti berdasarkan teori ekonomi.
Ada suatu perbedaan antara model regresi dengan model kointegrasi yaitu
pada model regresi mensyaratkan antar peubah penjelas saling bebas satu dengan
yang lain, sedangkan pada model kointegrasi antara peubah satu dengan yang lain
mempunyai sifat kointegrasi dan dapat diidentifikasi dan diestimasi hubungan
keseimbangan jangka pendek dan jangka panjang.
Pengujian model kointegrasi
ditekankan pada pengujian kestasioneran galat, sedangkan pengujian terhadap
koefisien peubah kurang mendapatkan perhatian dan untuk interpretasi koefisien
model kointegrasi dengan mengasumsikan kondisi yang lain tetap (ceteris paribus).
Dipihak lain apabila suatu model regresi dimana asumsi-asumsi tentang galat
dipenuhi secara implisit merupakan gambaran dari hubungan kointegrasi.
Pertumbuhan ekonomi biasanya didekati dengan model peramalan dimana
model yang banyak dipakai adalah model pertumbuhan, pemulusan dan ARIMA
untuk pubah tunggal, sedangkan untuk peubah ganda biasanya menggunakan model
Fungsi Transfer, State-space, VAR (Vector AufoRegression). Model VAR struktural
merupakan model yang melibatkan pengamatan saat ini dan periode sebelumnya,
sehingga pada model VAR struktural dapat diketahui pengaruh peubah pada periode
yang sama dan periode sebelumnya. Sedangkan model VAR bentuk tereduksi hanya
melibatkan pengamatan sebelumnya, sehingga model VAR struktural merupakan
model yang lebih besar dibandingkan dengan model VAR bentuk tereduksi (Enders,
1995).
Hsiao (1997) menunjukkan bahwa peubah-peubah yang mempunyai orde
ketidaksetasioneran sama pada model VAR struktural dapat diidentifikasi hubungan
keseimbangan jangka pendek dan keseimbangan jangka panjang yang berimplikasi
adanya kointegrasi.
Penelitian-penelitian ekonomi yang berkaitan dengan masalah kointegrasi
misalnya Isukindro (1990) daIam Arief (1993) meneliti data ekonomi Indonesia
dalam kurun waktu 1969-1987, menunjukkan bahwa antara ekspor, impor, GDP,
cadangan pemerintah dan pengeluaran pemerintah saling berkointegrasi.
Radianto
(2000) melakukan pendekatan kointegrasi dan koreksi galat terhadap faktor yang
berpengaruh terhadap investasi swasta di Indonesia, dimana hasil yang di peroleh
adalah GDP, Suku bunga dan tenaga kerja mempunyai pengaruh jangka panjang
terhadap investasi swasta. Stem (1998) melakukan analisis kointegrasi peubah ganda
dimana ada kointegrasi pada hubungan antara GDP, modal, tenaga kerja pada
pemakaian energi di Amerika Serikat. Sedangkan penelitian tentang VAR dilakukan
oleh Mardianto (2000) tentang model dua sektor ekonomi
Indonesia dengan
pendekatan nonstruktural, dimana koefisien determinasi dari persamaan pembentuknya banyak yang mencapai 95%. Abadir, Kaddour dan Elias (1999) rnelakukan
kajian pengaruh dimensi VAR terhadap bias estimasi, Dufour (1998) melakukan
pendekatan teori tentang penyebab pengaruh jangka pendek dan jangka panjang pada
deret waktu.
1.2 Permasalahan
Permasalahan yang akan dibahas dalam penelitian ini adalah bagaimana
model VAR dari model dua sektor ekonomi Indonesia ditinjau dari model struktural
dan keberadaan kointegrasi, serta bagaimana peran dari hubungan kointegrasi
peubah-peubah tersebut dalam pembentukan model.
1.3 Tujuan dan Manfaat
Tujuan dari penelitian ini adalah menyusun dan membandingkan model
VAR struktural dan pendekatan kointegrasi dari model dua sektor ekonomi
Indonesia, serta menentukan kontribusi jangka pendek dan jangka panjang dari
peubah-peubah penyusunnya.
Sedangkan manfaat dari penelitian ini adalah memberikan altematif tentang
pemodelan peubah-peubah nonstasioner dan memberi gambaran tentang
pengaruh
jangka pendek dan jangka panjang dari peubah ekonomi dalam suatu sistem
persamaan.
.
BAB 11
TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Pengujian Kestasioneran Data
Dalam analisis data time series perlu dibedakan antara data stasioner dengan
data tidak stasioner. Shock atau gangguan pada data stasioner sifatnya hanya sesaat
dan kernbali pada keadaan sernula.
Disisi lain data tidak stasioner mempunyai
komponen bersifat permanen. yaitu pada rataan atau ragarn.
Sampel fungsi korelasi diri (ACF) adalah alat yang bermanfaat untuk
rnendeteksi keberadaan ketidakstasioneran data, tetapi masalah akan timbul bila nilai
ACF dekat dari akar satuan (ziilit root), yaitu keduanya akan mempunyai pola yang
sama, misaInya p(1)
Y , = alYi-l
kita dapat menguji
= 0,99
akan menunjukkan data tidak stasioner, bila dimodelkan :
(1)
+ El
a1
sama dengan no1 atau tidak dengan statistik uji t dan metode
OLS dapat dipakai untuk menduga nilai a,. Situasi sedikit berbeda jika ingin menguji
a , = 1. Berdasarkan asumsi bahwa y, dibangkitkan dari proses yang tidak stasioner :
jika a [
=
1 ragam akan tak hingga (infinite), sehingga uji statistik klasik
konstan) tidak berlaku dan estimasi a, akan bias.
(ragam
Uji Dickey-Fuller
Prosedur pengujian
a1 =
1 dalam persamaan (1) adalah dengan mengurangkan
+ E,.
Dengan
1 sama dengan menguji y=O.
Dickey
y,., pada kedua ruas, sehingga persamaan menjadi V y , = (a, -l)y,_,
mengambil nilai a , - 1= y, maka menguji a ,
=
dan Fuller membuat tiga model untuk menguji ketidakstasioneran data, yaitu :
VY, = W,-l + E ,
(3)
VY, = a, + W,-1 + E,
(4)
VY, = a. + w,.., + a2t+ E,
(5
jika y=O berarti mengandung akar satuan. Pada persamaan (1) bila proses stasioner
nilai lall
MODEL EKONOMI
OLEH :
BRODJOL SUTIJO SUPRIH ULAMA
PROGRAM PASCASARJANA
INSTITUT PERTANiAN BOGOR
2002
ABSTRAK
BRODJOL SUTIJO SUPRIH ULAMA. Pendekatan Kointegrasi d a l a ~ nPendugaan
Model Ekonomi. (Dibawah bimbingan BAMBANG JLJANDA dan AJI HAMIM
WIGENA)
Umumnya peubah-peubah ekonomi tidak stasioner dan mungkin mempunyai
sifat kointegrasi atau nlempunyai hubungan keseimbangan jangka panjang. Model
pendekatan kointegrasi dapat diturunkan dari model VAR dan dapat diidentifikasi
hubungan keseimbangan jangka pendek dan jangka panjang.
Tujuan penelitian ini untuk nlenyusun dan membandingkan model VAR
struktural dan pendekatan kointegrasi dalarn pendugaan model ekonorni Indonesia.
Dalam penelitian ini perekonomian Indonesia dibagi ~nenjadisektor pe~taniandan
sektor non pertanian.
Model VAR struktural sektor pertanian menlpunyai nilai R~ sistem persamaan
99,56% sedangkan non pe~lanian93,81 %. Pada pendekatan kointegrasi nilai R~
sistem 63.18 O h untuk sektor pertanian dan 64,378 % untuk sektor non pertanian.
Untuk sektor pertanian nilai kelayakan model pendekatan kointegrasi lebih rendah
dari model VAR struktural. tetapi untuk sektor non pertanian persamaan pada model
pendekatan kointegrasi ada yang lebih baik dari model VAR struktural, yaitu pada
persainaan per~nintaantenaga kerja, in~porproduk antara dan investasi swasta.
Galat model pendekatan kointegrasi memenuhi asumsi galat sepeiti yang
diharapkan dalarn analisis regresi. Dalam analisis regresi apabila asulnsi galatnya
dipenul~iberi~npiikasiadanya hubungan jangka panjang. Akan tetapi pendekatan
kointegrasi menlpunyai kelebihan, yaitu pengaruh jangka panjang dari peubah
penjelasnya dapat diketahui.
SURAT PERNYATAAN
Dengan ini saya menyatakan bahwa tesis yang berjudul :
Pendekatan Kointegrasi Dalam Pendugaan Model Ekonomi
adalah benar hasil karya saya sendiri dan belum pernah dipublikasikan. Sumber data
dan informasi yang digunakan telah dinyatakan dengan jelas dan dapat diperiksa
kebenarannya.
Bogor, Desember 200 1
0
Brodjol Sutijo S U
PENDEKATAN KOINTEGRASI DALAM PENDUGAAN
MODEL EKONOMI
BRODJOL SUTIJO SUPRIH ULAMA
Tesis
sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar
Magister Sains pada
Program Studi Statistika
PROGRAM PASCASARJANA
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
2002
: PENDEKATAN KOINTEGRASI DALAM
Judul Tesis
PENDUGAAN MODEL EKONOMI
Nama
: Brodjoi Sutijo Suprih Ulama
Nomor Pokok
: 99152
Program Studi
: STATISTIKA
Menyetujui,
1. Komisi Pembimbing
Dr. Ir. Ba~nbangJuanda, MS
(Ketua)
Ir. H. Aii Hamiin Wigena, MSc
(Anggota)
Mengetahui,
2. Ketua Pr gram Studi Statistika
Dr. I
Budi
se
ram Pascasarjana
o
2 5 FEB 2332
RIWAYAT HIDUP
Penulis lahir di Malang Jawa Timur pada tanggal 25 Januari 1966 dari ibu
bernama Ngatijah dan ayah bemama Soetedjo, serta merupakan anak ketiga dari lima
bersaudara.
Pada tahun 1984 penulis lulus dari Sekolah Menengah Atas Negeri 3 Madiun,
kemudian melanjutkan ke Jurusan Statistika FMIPA, Institut Teknologi Sepuluh
Nopember (ITS) Surabaya dan lulus pada tahun 1989. Mulai tahun 1990 menjadi staf
pengajar di Jurusan Statistika FMIPA, Institut TeknoIogi Sepuluh Nopember (ITS)
Surabaya hingga saat ini.
Penulis menikah pada tanggal 1 1 April 1993 dengan Ninit Prih Indahwati dan
hingga kini dikaruniai tiga orang puteri yaitu Amelia dan sikembar Citra dan Ratih.
Penulis
mengikuti
Program
Pendidikan Magister
Sains pada Program
Pascasarjana Institut Pertanian Bogor sejak tahun 1999 dengan bantuan dana dari
BPPS-Dikti.
KATA PENGANTAR
Dengan mengucapkan alhamdulillah, dan memanjatkan rasa puji syukur
kehadirat Allah SWT yang telah melimpahkan rahmat serta karunia-Nya, sehingga
penulis dapat menyelesaikan penyusunan tesis ini. Penyusunan tesis ini merupakan
salah satu syarat untuk tnemperoleh gelar Magister Sains pada Program Studi
Statistika, Program Pascasarjana-IPB.
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Dr. Ir. Bambang Juanda, MS dan
Ir. H. Aji Harnim Wigena. M.Sc selaku ketua dan anggota komisi pembimbing yang
memberi arahan dan bimbingan kepada penulis dalam penyusunan tesis ini. Terilna
kasih juga kepada Ir. Adqo Mardianto, MS yang telah melnberi kesempatan kepada
penulis untuk penggunaan data petlelitiannya. dan rekan-rekan STK Ailgkatan '99
khususnya P. Made, Ni Luh, Sri dan Arvy serta rekan-rekan dari ITS khususnya
Otok, Tikno dan Sjahid atas segala dorongan dan bantuannya. Tidak fupa kepada Istri
dan anak-anakku tercinta atas segala do'a dan pengorbanannya selama mengikuti
pendidikan di Bogor.
Penulis menyadari sepenuhnya bahwa tesis ini masih banyak kekurangannya
dan jauh dari sempurna. ole11 karena itu saran dan kritik dari pembaca sangat penulis
harapkan.
Bogor, Desember 2001
Brodjol Sutijo
DAFTAR IS1
Halaman
DAFTAR TABEL
ix
DAFTAR LAMPIRAN
X
BAB I PENDAHULUAN
1
1.1 Latar Belakang
1
1.2 Permasalahan
4
1.3 Tujuan dan Manfaat
4
BAB I1 TINJAUAN PUSTAKA
5
2.1 Pengujian Kestasioneran Data
5
2.2 Model Vektor AutoRegresi
7
2.3 Model Kointegrasi
9
2.4 Hubungan Keseimbangan Jangka Pal~jangdengan VAR
10
2.5 Estimasi
14
2.6 Kelayakan model
20
BAB 111 BAHAN DAN h4ETODOLOGI
21
3.1 Ballan Penelitian
21
3.2 Metode Penelitian
21
BAB IV PEMBAHASAN
27
4.1 Pengujian Kestasioneran Data
27
4.2 Model VAR Struktural
28
4.2.1 Sektor Pertanian
.
4.2.2 Sektor non Peitanian
4.3 Model Kointegrasi
4.3.1 Sektor Pel-tanian
4.3.2 Sektor non Pertanian
4.4 Perbandingan Model dan Pengujian Galat
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
5.2 Saran
DAFTAR PUSTAKA
LAMPIRAN
DAFTAR TABEL
Halaman
1. Koefisien kointegrasi persalnaan produksi pertanian
38
2. Koefisien kointegrasi persamaan pemakaian pupuk kilnia
39
3. Koefisien kointegrasi persamaan konsumsi produk pertanian
39
4.
40
Koefisien kointegrasi persamaan ekspor produk pertanian
5. Koefisien kointegrasi persamaan iinpor produk pertanian
41
6. Koefisien kointegrasi persalnaan produksi non pertanian
42
7. Koefisien kointegrasi persamaan tenaga kerja non pel-tanian
43
8. Koefisien kointegrasi persamaan impor produk antara
44
9.
45
Koefisien kointegrasi persamaan konsumsi produk non pertanian
10. Koefisien kointegrasi persalnaan ivestasi swasta
46
1 1. Koefisien kointegrasi persalnaan ekspor produk non pe~tanian
47
12. Koefisien kointegrasi persamaan iinpor non konsumsi
48
13. Koefisien kointegrasi persalnaan impor barang modal
49
14. Koefisien kointegrasi persamaan pendapatan nasional
49
15. Koefisien kointegrasi persamaan IHK non pertanian
50
16. Perbandingan Nilai kebaikan model untuk sektor pertanian
51
17. Perbandingan Nilai kebaikan model untuk sektor non pertallian
52
DAFTAR LAMPIRAN
Halaman
1 . Dafiar Peubah
58
2. Pengujian Kestasioneran data
60
3 . Plot Kestasioneran data (ACF)
67
4.
70
Plot kehomogenan ragaln
5. Plot normal
73
. BAB I
PENDAHULUAN
1.1 Latar BeIakang
Untuk mengkaji pertumbuhan ekonomi diperlukan suatu model yang dapat
mencerminkan keterkaitan peubah satu dengan yang lain, misalnya di sektor
pertanian peubah-peubah
yang perlu mendapatkan perhatian adalah produksi,
pemakaian pupuk kimia, jumlah tenaga kerja, rasio harga antara input dan output,
ekspor dan impor serta masih ada yang laimya, sedangkan untuk sektor non pertanian
peubah yang perlu mendapatkan perhatian adalah investasi swasta, cadangan
pemerintah, nilai tukar rupiah. GDP dan masih banyak lagi.
Umumnya
peubah-
peubah ekonomi bersifat nonstasioner dan dipengaruhi oleh pengamatan sebelumnya,
sehingga perlu ada perhatian terhadap peubah-peubah tersebut sebelum membuat
model.
Ketidakstasioneran peubah-peubah ekonomi mungkin mempunyai sifat
kointegrasi atau hubungan keseimbangan jangka panjang antar peubah nonstasioner.
sehingga model yang dibentuk hams dapat mencerminkan sifat tersebut.
Konsep
keseimbangan dalam kointegrasi berbeda dengan keseimbangan dalam teori ekonomi,
yaitu pada teori ekonomi keseimbangan mempunyai arti niIai transaksi yang
diinginkan sama dengan nilai aktualnya, sedangkan pada kointegrasi keseimbangan
jangka panjang merupakan hubungan jangka panjang dari peubah-peubah non
stasioner dimana galatnya stasioner. Menurut Granger dan Newbold dalam Enders
2
(1995) keberadaan peubah nonstasioner dalam model regresi ada kemungkinan
' tinggi d m DW
menyebabkan spuriow regression, yaitu model regresi dengan R
rendah yang berarti terdapat korelasi serial pada galat, sehingga asumsi antar galat
saling bebas tidak terpenuhi dan bahkan mungkin model yang dihasilkan tidak
mempunyai arti berdasarkan teori ekonomi.
Ada suatu perbedaan antara model regresi dengan model kointegrasi yaitu
pada model regresi mensyaratkan antar peubah penjelas saling bebas satu dengan
yang lain, sedangkan pada model kointegrasi antara peubah satu dengan yang lain
mempunyai sifat kointegrasi dan dapat diidentifikasi dan diestimasi hubungan
keseimbangan jangka pendek dan jangka panjang.
Pengujian model kointegrasi
ditekankan pada pengujian kestasioneran galat, sedangkan pengujian terhadap
koefisien peubah kurang mendapatkan perhatian dan untuk interpretasi koefisien
model kointegrasi dengan mengasumsikan kondisi yang lain tetap (ceteris paribus).
Dipihak lain apabila suatu model regresi dimana asumsi-asumsi tentang galat
dipenuhi secara implisit merupakan gambaran dari hubungan kointegrasi.
Pertumbuhan ekonomi biasanya didekati dengan model peramalan dimana
model yang banyak dipakai adalah model pertumbuhan, pemulusan dan ARIMA
untuk pubah tunggal, sedangkan untuk peubah ganda biasanya menggunakan model
Fungsi Transfer, State-space, VAR (Vector AufoRegression). Model VAR struktural
merupakan model yang melibatkan pengamatan saat ini dan periode sebelumnya,
sehingga pada model VAR struktural dapat diketahui pengaruh peubah pada periode
yang sama dan periode sebelumnya. Sedangkan model VAR bentuk tereduksi hanya
melibatkan pengamatan sebelumnya, sehingga model VAR struktural merupakan
model yang lebih besar dibandingkan dengan model VAR bentuk tereduksi (Enders,
1995).
Hsiao (1997) menunjukkan bahwa peubah-peubah yang mempunyai orde
ketidaksetasioneran sama pada model VAR struktural dapat diidentifikasi hubungan
keseimbangan jangka pendek dan keseimbangan jangka panjang yang berimplikasi
adanya kointegrasi.
Penelitian-penelitian ekonomi yang berkaitan dengan masalah kointegrasi
misalnya Isukindro (1990) daIam Arief (1993) meneliti data ekonomi Indonesia
dalam kurun waktu 1969-1987, menunjukkan bahwa antara ekspor, impor, GDP,
cadangan pemerintah dan pengeluaran pemerintah saling berkointegrasi.
Radianto
(2000) melakukan pendekatan kointegrasi dan koreksi galat terhadap faktor yang
berpengaruh terhadap investasi swasta di Indonesia, dimana hasil yang di peroleh
adalah GDP, Suku bunga dan tenaga kerja mempunyai pengaruh jangka panjang
terhadap investasi swasta. Stem (1998) melakukan analisis kointegrasi peubah ganda
dimana ada kointegrasi pada hubungan antara GDP, modal, tenaga kerja pada
pemakaian energi di Amerika Serikat. Sedangkan penelitian tentang VAR dilakukan
oleh Mardianto (2000) tentang model dua sektor ekonomi
Indonesia dengan
pendekatan nonstruktural, dimana koefisien determinasi dari persamaan pembentuknya banyak yang mencapai 95%. Abadir, Kaddour dan Elias (1999) rnelakukan
kajian pengaruh dimensi VAR terhadap bias estimasi, Dufour (1998) melakukan
pendekatan teori tentang penyebab pengaruh jangka pendek dan jangka panjang pada
deret waktu.
1.2 Permasalahan
Permasalahan yang akan dibahas dalam penelitian ini adalah bagaimana
model VAR dari model dua sektor ekonomi Indonesia ditinjau dari model struktural
dan keberadaan kointegrasi, serta bagaimana peran dari hubungan kointegrasi
peubah-peubah tersebut dalam pembentukan model.
1.3 Tujuan dan Manfaat
Tujuan dari penelitian ini adalah menyusun dan membandingkan model
VAR struktural dan pendekatan kointegrasi dari model dua sektor ekonomi
Indonesia, serta menentukan kontribusi jangka pendek dan jangka panjang dari
peubah-peubah penyusunnya.
Sedangkan manfaat dari penelitian ini adalah memberikan altematif tentang
pemodelan peubah-peubah nonstasioner dan memberi gambaran tentang
pengaruh
jangka pendek dan jangka panjang dari peubah ekonomi dalam suatu sistem
persamaan.
.
BAB 11
TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Pengujian Kestasioneran Data
Dalam analisis data time series perlu dibedakan antara data stasioner dengan
data tidak stasioner. Shock atau gangguan pada data stasioner sifatnya hanya sesaat
dan kernbali pada keadaan sernula.
Disisi lain data tidak stasioner mempunyai
komponen bersifat permanen. yaitu pada rataan atau ragarn.
Sampel fungsi korelasi diri (ACF) adalah alat yang bermanfaat untuk
rnendeteksi keberadaan ketidakstasioneran data, tetapi masalah akan timbul bila nilai
ACF dekat dari akar satuan (ziilit root), yaitu keduanya akan mempunyai pola yang
sama, misaInya p(1)
Y , = alYi-l
kita dapat menguji
= 0,99
akan menunjukkan data tidak stasioner, bila dimodelkan :
(1)
+ El
a1
sama dengan no1 atau tidak dengan statistik uji t dan metode
OLS dapat dipakai untuk menduga nilai a,. Situasi sedikit berbeda jika ingin menguji
a , = 1. Berdasarkan asumsi bahwa y, dibangkitkan dari proses yang tidak stasioner :
jika a [
=
1 ragam akan tak hingga (infinite), sehingga uji statistik klasik
konstan) tidak berlaku dan estimasi a, akan bias.
(ragam
Uji Dickey-Fuller
Prosedur pengujian
a1 =
1 dalam persamaan (1) adalah dengan mengurangkan
+ E,.
Dengan
1 sama dengan menguji y=O.
Dickey
y,., pada kedua ruas, sehingga persamaan menjadi V y , = (a, -l)y,_,
mengambil nilai a , - 1= y, maka menguji a ,
=
dan Fuller membuat tiga model untuk menguji ketidakstasioneran data, yaitu :
VY, = W,-l + E ,
(3)
VY, = a, + W,-1 + E,
(4)
VY, = a. + w,.., + a2t+ E,
(5
jika y=O berarti mengandung akar satuan. Pada persamaan (1) bila proses stasioner
nilai lall