Uji Stasioner Analisis Kointegrasi

Dalam menganalisa stasioneritas, tingkat signifikansi yang digunakan adalah pada tingkat signifikan 5 persen. Data penjualan yang dianalisis adalah data penjualan bulanan City Car, Sedan dan MPV yang diperoleh dari tahun 2008 sampai 2011.

4.2.1 Uji Stasioner

Uji stasioner merupakan tahap yang penting dalam menganalisis data time series untuk melihat ada atau tidaknya unit root yang terkandung diantara variabel. Apabila dalam data tersebut terdapat banyak data akar unit maka data tersebut tidak stationer. Hal ini menyebabkan hubungan antara varibael dalam persamaan menjadi tidak valid. Karena pengujian stationer sangat penting dalam analisis runtut waktu, maka pengujian ini bertujuan untuk menganalisa suatu variabel stasioner atau tidak, data bersifat stationer akan memiliki ragam yang tidak terlalu besar dan mempeunyai kecenderungan untuk mendekati nilai rata- ratnya. Pengujian pada penelitian ini menggunakan taraf 5 persen atau dengan tingkat kepercayaan 95 persen, hasil pengujian stationer dapat dilihat pada Tabel 2 berikut ini. Tabel 2. Hasil Uji Stationer Variabel Test Critical Values 5 t-statistic Probability City car -2.935001 -3.375812 0.0177 MPV -2.935001 -3.942564 0.0040 Sedan -2.935001 -4.970755 0.0002 Pengujian tingkat kestasioneritas pada penelitian ini dilakukan dengan menggunakan uji Augmented Dickey-Fuller Test ADF dengan perangkat lunak Eviews 6. Jika nilai Test Critical Values lebih besar dari nilai t-statistic berarti data tidak stasioner, sebaliknya jika nilai Test Critical Values lebih kecil dari nilai t-statistic berarti data stasioner. Berdasarkan hasil Tabel 1 tersebut menunjukan bahwa semua variabel yang digunakan dalam penelitian ini telah stationer hal ini karena nilai ADF test semua varibael lebih kecil daripada nilai kritis pada taraf 5 persen. Uji stasioneritas yang sudah dilakukan kita sudah dapat menentukan model yang akan dipilih, apabila semua variabel stasioner pada level maka digunakan model VAR, dan apabila semua atau salah satu tidak stasioner pada level dan dilakukan pembedaan maka model yang dipilih adalah VECM. Dalam penelitian ini dapat disimpulkan bahwa terdapat hubungan diantara variabel-variabel tersebut dalam jangka panjang.

4.2.2 Uji Kausalitas Granger