nilai p-value dari nilai t-statistik lebih dari taraf nyata konvensional maka dapat disimpulkan data deret mengandung unit root tidak stasioner.
3.3.2 Penentuan Lag Optimal
Tahap kedua dalam GDP adalah dengan menentukan panjang lag yang optimal. Pengujian panjang lag yang optimal dapat memanfaatkan beberapa
informasi yaitu dengan menggunakan Akaike Information Criterion AIC, Schwatz Criterion
SC dan Hannan-Quinn Criterion HQ Firdaus 2011
3.3.3 Uji Kointegrasi Johannsen Cointegration Test
Uji kointegrasi bertujuan untuk menentukan apakah variabel-variabel yang tidak stasioner terkointegrasi atau tidak. Konsep kointegrasi dikemukakan oleh
Engel dan Granger 1987 sebagai kombinasi linear dari dua atau lebih variabel yang tidak stasioner akan menghasilkan variabel yang stasioner. Kombinasi linear
ini dikenal dengan istilah persamaan kointegrasi dan dapat diinterpretasikan sebagai hubungan keseimbangan jangka panjang di antara variabel Firdaus
2011.
Jika trace statistic lebih dari critical value, persamaan tersebut terkointegrasi. Dengan demikian H
o
: non-kointegrasi dengan hipotesis alternatifnya H
1
: terkointegrasi. Jika trace statistic lebih dari critical value, maka tolak H
o
atau tidak terima H
1
yang artinya telah terjadi kointegrasi.
3.3.4 Penyusunan Model Penelitian
Konstruksi awal model yang akan dibentuk menjadi model SVAR penelitian ini mengadaptasi penelitian dari Setiyanto 2011 yang mengadaptasi dari
McCarthy 2000 dengan penyesuaian. Penelitian ini berangkat dari dugaan bahwa produksi yang melebihi permintaan komoditas pada negara-negara
eksportir pangan dunia menyebabkan harga dunia menjadi lebih murah dibandingkan dengan harga domestik. Posisi Indonesia sebagai negara importir
pangan dengan volume yang cukup besar secara langsung maupun tidak langsung memberikan akses transmisi harga dunia tersebut dalam memengaruhi harga
konsumen dan harga produsen domestik Indonesia Setiyanto 2011.
Perubahan volume impor dan harga impor menyebabkan kondisi banjir impor di Indonesia, yang memicu perubahan permintaan dan penawaran domestik
yang kemudian menyebabkan perubahan harga yang diterima oleh produsen domestik. Penurunan harga impor akan diteruskan kepada harga komoditas pasar
domestik, dimana harga produsen dan harga konsumen domestik juga akan terpicu untuk turun Setiyanto 2011. Berangkat dari adaptasi pemikiran inilah
kemudian penelitian ini akan melihat fenomena banjir impor yang terjadi pass- through effect
dari kondisi tersebut yang kemudian dimodelkan dalam analisis SVAR.
3.3.4.1 Kerangka Model Dasar
Berdasarkan Setiyanto 2011, Konstruksi model untuk menganalisis banjir impor dibangun dengan tiga tahapan. Pertama, supply dan demand shock dari
pasar dunia dapat menyebabkan banjir impor dapat diidentifikasikan dengan perubahan harga komoditas dunia. Kedua, adanya shock tersebut akan mengubah
harga dan volume impor, kemudian tertransmisikan ke dalam pasar domestik dengan perubahan harga konsumen pasar domestik. Ketiga, perubahan harga
konsumen di pasar domestik kemudian memicu perubahan permintaan dan penawaran pasar domestik antara produksi dan konsumsi sehingga kemudian
terjadi perubahan harga produsen.
Ketiga tahapan ini kemudian dirumuskan kembali ke dalam model dasar, dengan penjabaran sebagai berikut:
t t-n
t it
t t-n
t i
it it
t t-n
t i
it i
it it
t t-n
t i
it i
it 3i
it it
t t-n
t i
it i
it 3i
it i
it it
25 26
27
28
29 Dimana:
i dan j = variabel j alias i
t = periode waktu bulan
n = panjang lag
PW
t
= harga dunia pada waktu t PM
t
= harga impor pada waktu t QM
t
= volume impor pada waktu t PC
t
= harga konsumen pada waktu t PF
t
= harga produsen pada waktu t
-
= lag variabel i pada n periode sebelumnya
ij
= restriksi variabel i terhadap variabel j
it j
= vector orthogonal shocks variabel j yang diakibatkan oleh variabel i pada waktu t
Dari kerangka di atas, kemudian disusunlah kemungkinan penggunaan dua model berdasarkan pada data time series yang digunakan. Model SVAR akan
digunakan apabila data-data penelitian stasioner pada level, apabila data tersebut tidak stasioner pada level namun tidak terkointegrasi, maka akan digunakan
model VAR first difference. Opsi lain adalah menggunakan model VECM apabila data-data penelitian yang digunakan tidak stasioner pada level dan
terkointegrasi. 3.3.4.2 Model Restriksi SVAR
Berdasarkan McCarthy 2000, Khan dan Ahmed 2009, dan Setiyanto 2011. Penggunaan model SVAR dalam penelitian ini bertujuan untuk
memperoleh non-recursive ortogonal dari error term untuk analisis impulse respons
. Maka model SVAR akan memasukkan sejumlah restriksi untuk mengidentifikasi komponen struktural ortogonal dari error term. Restriksi yang
harus dimasukkan ke dalam model SVAR adalah sebanyak
n n
dengan n = jumlah variabel restriksi jangka pendek. Maka pada penelitian ini diberikan
restriksi sebanyak 15 buah. Asumsi awal sebelum menyusun model restriksi adalah Indonesia sebagai
negara small open economy sehingga fenomena yang terjadi adalah dampak ketika ada perubahan harga domestik yang disebabkan oleh harga perubahan harga
