riil yang terjadi cenderung memiliki trend menurun. Nilai tukar riil bergerak dari rata-rata sekitar Rp 10 200US pada tahun 2000 menurun menjadi sekitar
Rp 7 300US. Nilai tukar riil tersebut diperoleh dari hasil kali nilai tukar nominal dengan rasio harga Mankiw, 2003. Rasio harga yang dimaksud adalah
perbandingan harga domestik dengan harga luar negeri. Perubahan yang terjadi pada nilai tukar riil mencerminkan apresiasi atau depresiasi dari nilai tukar.
Turunnya nilai tukar riil mencerminkan terjadinya apresiasi mata uang rupiah terhadap mata uang negara lain. Eksplorasi data nilai tukar riil ini konsisten
dengan devaluasi riil yang juga cenderung mengalami penurunan.
Gambar 24. Perkembangan Nilai Tukar Riil dan Nilai Tukar Nominal selama Periode Januari 2000-Desember 2009.
5.2. Spesifikasi Model ARCH-GARCH
Aplikasi model ARCH-GARCH untuk mengukur volatilitas harga dan data financial telah dilakukan oleh beberapa peneliti seperti Jordaan et al 2007
dan Podobnik et al 2004. Secara umum terdapat dua tahapan yang dilakukan
dalam spesifikasi model ARCH-GARCH yaitu tahap identifikasi dan penentuan model rataan mean equation dan tahap identifikasi dan penentuan model ARCH-
GARCH. Tahap identifikasi dan penentuan model ARCH-GARCH dilakukan jika model mean equation yang diperloeh mengandung efek ARCH. Jika model
mean equation mengandung efek ARCH maka model tersebut perlu melibatkan suatu persamaan conditional variance untuk mengakomodasi keberadaan efek
ARCH, sehingga dapat menghindari pelanggaran asumsi akibat adanya efek ARCH dan menghasilkan estimasi koefisien model yang lebih baik. Pengujian
terhadap efek ARCH tersebut dilakukan setelah memperoleh model mean equation terbaik. Pada bagian berikut akan diuraikan kedua tahapan tersebut.
5.2.1. Tahap Identifikasi dan Penentuan Model Rataan
Dalam tahapan ini langkah-langkah yang dilakukan pada dasarnya mengikuti apa yang dikembangkan oleh Box-Jenkins. Tahapan yang dilakukan
meliputi pengujian kestasioneran data, penentuan model tentatif ARIMA hingga pendugaan parameter dan pemilihan model terbaik.
a. Uji Stasioneritas Data
Pengujian terhadap stasioneritas data dilakukan dengan menggunakan uji The Augmented Dickey Fuller ADF. Uji tersebut dilakukan untuk mendeteksi
apakah data yang akan dianalisis mengandung akar unit. Apabila data mengandung akar unit maka data tersebut belum stasioner. Lebih lanjut dengan uji
The Augmented Dickey Fuller tersebut juga dapat diketahui derajat diferensiasi yang diperlukan sehingga data menjadi stasioner.
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.
