Harga Ekspor Industri Tekstil

Berdasarkan plot grafik yang ditunjukan pada bagian terdahulu, secara umum diketahui bahwa beberapa data variabel ekonomi yang digunakan memiliki kecenderungan pola meningkat atau menurun. Data variabel ekonomi yang memiliki pola trend umumnya bersifat tidak stasioner. Untuk mengkonfirmasikan secara akurat stasioneritas data variabel ekonomi, hasil uji The Augmented Dickey Fuller disajikan pada Tabel 10. Tabel 10. Hasil Uji Augmented Dickey Fuller Variabel ADF Statistic Critical Value 95 1 Levels1 First Difference 2 3 Harga Minyak dunia -2.003195 -9.04689 -2.873492 Harga Ekspor Industri: a. Minyak dan Lemak -3.213367 -5.77486 -3.428049 b. Besi dan Baja -2.411566 -15.00511 -3.428049 c. Mesin dan Alat Listrik -5.747908 - -3.427975 d. Tekstil -3.509459 - -3.427975 e. Karet dan Plastik -1.577668 -13.18737 -3.428123 Suku Bunga Riil -1.868797 -9.83211 -3.466248 Keterangan: 1 Nilai mutlak ADF harus lebih besar dari critical value untuk menolak hipotesis nol 2 Seris data awal sebelum didiferensiasi 3 Series data setelah didiferensi satu kali Berdasarkan Tabel 10 diketahui bahwa sebagian data variabel ekonomi yang dianalisis telah stasioner pada level yaitu data harga ekspor industri mesin dan alat listrik dan harga ekspor industri tekstil. Sementara itu, untuk data variabel ekonomi lainnya tidak stasioner pada tingkat level tetapi stasioner setelah didiferensiasi satu kali. Stasioneritas data tersebut akan menetukan derajat integrasi dalam membangun mean equation. Hasil uji ADF secara lengkap disajikan pada Lampiran 9 sampai Lampiran 15.

b. Identifikasi Model ARIMA

Identifikasi model ARIMA dapat dilakukan terhadap data variabel ekonomi yang stasioner. Untuk menentukan model tentative ARMAARIMA dari suatu data ekonomi maka informasi dari correlogram menjadi dasar penentuan orde AR p dan orde MA q dari suatu model ARIMA p, d, q tentatif. Sementara itu untuk orde q ditentukan oleh stasioneritas data. Berdasarkan hasil simulasi terhadap sejumlah model ARIMA tentative dipilih satu model yang dinilai terbaik. Model ARIMA terbaik yang dipilih untuk masing-masing variabel ekonomi ditunjukan pada Tabel 11. Tabel 11. Model Rataan Terbaik Variabel Model ARIMA Terbaik Harga Minyak Dunia ARIMA 4,1,6 Harga Ekspor: a. Industri minyak dan lemak ARIMA 3,1,3 b. Industri Besi dan Baja ARIMA 1,1,1 c. Industri Mesin dan Alat Listrik ARIMA 1,0,1 d. Industri Tekstil ARIMA 1,0,1 e. Industri Karet dan Plastik ARIMA 2,1,3 Suku Bunga Riil ARIMA 2,1,0 Pemilihan model ARIMA terbaik tersebut didasarkan atas beberapa kriteria yaitu: galat error bersifat acak random, koefisien estimasinya signifikan, nilai AIC dan SIC terkecil dibandingkan model lainnya, Standar Error of Regression relatif kecil, Sum Square Residual relatif kecil, dan Adjusted R- Squared relatif besar. Secara lengkap hasil estimasi terhadap model ARIMA terbaik disajikan pada Lampiran 16 sampai Lampiran 22.

5.2.2. Tahap Identifikasi dan Penentuan Model ARCH-GARCH

Pada tahapan ini dilakukan pengujian terhadap adatidaknya efek ARCH yang kemudian dilanjutkan dengan estimasi dan penentuan model ARCH-