4.5. Prosedur Analisis 4.5.1. Jenis dan Sumber Data
Data yang digunakan adalah data yang sifatnya dapat mewakili kondisi secara umum di Indonesia berupa data sekunder selama 26 tahun terakhir tahun
1980-2005 yang merupakan data deret waktu time series data dari berbagai sumber diantaranya adalah dari BPS, FAO, IMF, Statistik Peternakan dan lain
sebagainya, disamping data kualitatif yang dikumpulkan dari berbagai pihak terkait dengan kegiatan impor jagung dan daging ayam. Data kualitatif meliputi
identifikasi permasalahan, kendala, serta alternatif yang dapat direkomendasikan dalam rangka kebijakan impor jagung dan daging ayam
4.5.2. Identifikasi Model
Setelah menduga model persamaan simultan dilakukan identifikasi model. Rumus identifikasi model struktural berdasarkan order condition menurut
Koutsoyiannis 1977: K – M
≥ G – 1 .......................................................................... 61
dimana: K : Total peubah dalam model peubah endogen dan predetermine
M : Jumlah peubah endogen dan eksogen dalam persamaan yang diidentifikasi
G : Total persamaan jumlah peubah endogen dalam model Jika K – M = G – 1, persamaan dalam model exactly identified
K – M G – 1, pesamaaan dalam model unidentified K – M G – 1, pesamaaan dalam model over identified
Model analisis pasar jagung, pakan, dan daging ayam ras di Indonesia terdiri dari 15 persamaan struktural dan 8 persamaan identitas. Model terdiri dari
23 peubah current endogenous, 15 peubah lag endogenous, 36 peubah exogenous,
sehingga ada 51 peubah predetermine. Hasil identifikasi dalam model tersebut adalah over identified, dengan perhitungan 74-8 23-1.
4.5.3. Metode Pendugaan Model
Persamaan yang
over identified dapat diduga dengan menggunakan
metode pendugaaan 2SLS, 3SLS, LIML, atau FIML. Dalam penelitian digunakan metode pendugaan 2SLS, karena dapat manghasilkan hasil dugaan parameter
yang lebih efisien dengan asumsi: 1. Peubah-peubah pengganggu harus memenuhi asumsi stokastik.
2. Spesifikasi model dianggap benar. 3. Jumlah pengamatan contoh lebih besar dari jumlah peubah predetermined
dalam model. 4. Peubah penjelas tidak mengalami kolinearitas sempurna.
Penelitian ini menggunakan data urut waktu time series maka dilakukan uji Durbin-Watson untuk mengetahui ada tidaknya korelasi serial yang serius.
Namun uji ini tidak valid digunakan untuk persamaan yang mengandung peubah endogen bedakala, seperti pada model persamaan simultan pada penelitian ini.
Oleh sebab itu pengujian kondisi korelasi serialnya akan menggunakan statistika Durbin-h
Pindyck and Rubinfeld, 1991 h = [1- 0.5 DW] [T{1-t Var Bhat}]
0.5
.................................. 62
dimana : h : Angka Durbin h Statistik
T : Jumlah pengamatan contoh Var Bhat : Varians dari koefisien lagged endogenous variables
DW : Nilai statistik Durbin-Watson Uji
statistik Durbin-h
tidak valid apabila hasil kali T Var Bhat lebih besar dari nilai krisis distribusi normal, maka model tidak mengalami korelasi
