model yang telah dipilih kurang sesuai dengan data yang digunakan. Model yang paling baik ditentukan pada langkah selanjutnya.
1. Estimasi Parameter dan Uji White Noise
Estimasi parameter merupakan tahapan untuk menentukan nilai koefisien p,d,q berdasarkan ordo maksimal tentatif, sedangkan uji white
noise adalah prosedur yang berfungsi sebagai filter ordo yang layak untuk digunakan sebagai model prediktif dari parameter yang diestimasi. Menurut
Widarjono, estimasi parameter merupakan tahapan untuk mengestimasi model tentatif ARIMA, dan uji white noise dilakukan dengan
membandingkan nilai Ljungbox Q-statistics dengan nilai tabel X
2
, serta correlogram yang tidak melampaui nilai tolerance yang dihitung dengan
formula ± 1.96 T
0.5
. Berikut adalah estimasi dan uji white noise untuk variabel jumlah BPRS di Indonesia pada α = 5 :
Berdasarkan pengujian sebanyak lag maksimal yaitu 12 lag, diperoleh model yang memenuhi uji Ljung-Box diantaranya :
Tabel 5.3.2 Hasil Uji Ljung-Box
Variabel Arima
p,d,q Probabilitas
Arp Probabilitas
Maq Ljung-Box
Jumlah BPRS 1.1.1
0.0000 0.0002
White Noise Jumlah Rek. DPK
3.2.1 0.0000
0.0000 White Noise
J. Rek. Pembiayaan 6.1.6 0.0278
0.1848 Tidak White
Jumlah DPK 2.2.2
0.0000 0.0000
White Noise J. Pemb. UMKM
2.1.1 0.0082
0.0166 White Noise
Sumber : Data Diolah Tabel 5.3.2 menunjukkan bahwa setiap variabel di nyatakan White
Noise kecuali variabel jumlah rekening pembiayaan. Variabel julah BPRS, jumlah rekening DPK, jumlah DPK dan jumlah pembiayaan UMKM
dinyatakan White Noise karena masing-masing variabel ini memiliki tingkat probabilitas kurang dari 5. Variabel jumlah rekening pembiayaan
digunakan sebagai model karena model pada ordo ini yang paling mendekati signifikansi dibandingkan dengan model yang lainnya.
2. Penentuan Best Arima
Ordo ARIMA yang parameternya sudah diestimasi dan lolos kriteria white noise, akan dipilih satu model saja yang terbaik. Menurut Gujarati,
untuk mendapatkan ARIMA dengan cara mengidentifikasi nilai Schwarz- Criterion SC, Akaike-Information Criterion AIC, Hannah- Quinnon
Criterion HQ, Root-Mean Squared Error RMSE, Mean Absolute Percentage Error MAPE, Mean-Absolute Error MAE. Keenam
indikator tersebut dipilih berdasarkan nilai yang paling kecil tiap-tiap indikator, karena memiliki nilai keakuratan prediksi yang lebih baik.
Hasil dari uji Ljung-Box hanya menunjukkan satu model dari setiap variabel. Maka tidak memungkinkan jika dilakukan pengujian kembali
untuk menentukan model terbaik. Sehingga model yang telah didapatkan dianggap sebagai model terbaik. Model ARIMA yang dimaksud
diantaranya: ARIMA1.1.1 untuk variabel jumlah BPRS, ARIMA3.2.1 untuk variabel jumlah rekening DPK, ARIMA6.1.6 untuk variabel jumlah
rekening pembiayaan, ARIMA2.2.2 untuk variabel jumlah DPK, dan ARIMA2.1.1 untuk variabel jumlah pembiayaan UMKM.
Kategori