Uji Unit Root ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI EKSPOR TEKSTIL DAN PRODUK TEKSTIL INDONESIA

VI. ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI EKSPOR TEKSTIL DAN PRODUK TEKSTIL INDONESIA

KE PASAR AMERIKA SERIKAT Bab ini akan membahas mengenai hubungan antara volume ekspor Tekstil dan Produk Tekstil Indonesia ke Amerika Serikat dengan harga ekspor, harga domestik, nilai tukar rupiah terhadap dollar, produksi domestik serta kebijakan penghapusan kuota dalam perdagangan Tekstil dan Produk Tekstil di pasar internasional. Untuk melihat seberapa besar faktor-faktor tersebut dalam mempengaruhi volume ekspor Tekstil dan Produk Tekstil ke Amerika Serikat dapat dianalisis dengan metode Vector Error Correction Model. Dalam membentuk model hubungan tersebut, terdapat prosedur analisis yang harus dilakukan terlebih dahulu. Langkah awal yang harus dilakukan adalah menguji kestasioneran unit root test data variabel-variabel yang dimasukkan ke dalam sistem. Kemudian dilanjutkan dengan pemilihan tingkat lag optimal. Setelah seluruh variabel stasioner dan lag optimal diperoleh, maka selanjutnya dilakukan uji kointegrasi. Uji kointegrasi tersebut dilakukan untuk mengetahui persamaan kointegrasi yang terbentuk sehingga dapat membentuk model VEC Vector Error Correction.

6.1 Uji Unit Root

Pengujian kestasionerisan dalam data time series merupakan syarat utama dalam melakukan uji kointegrasi. Bila suatu data time series tidak stasioner maka data tersebut menghadapi persoalan unit root, sehingga untuk mengatasinya dilakukan unit root test. Metode pengujian unit root yang digunakan dalam penelitian ini adalah Augmented Dickey Fuller ADF. Variabel yang memiliki nilai ADF lebih kecil dibandingkan dengan nilai kritis McKinnon-nya, maka variabel tersebut telah stasioner. Pada Tabel 6.1 dapat disimpulkan bahwa variabel-variabel dalam fungsi ekspor Tekstil dan Produk Tekstil yang terdiri dari komoditi pakaian jadi, kain dan benang Indonesia ke Amerika Serikat tidak stasinoer pada tingkat level. Dikarenakan nilai ADF dari seluruh variabel lebih besar dari nilai kritis McKinnon 5 persen. Hal ini menandakan bahwa seluruh variabel tersebut tidak terkointegrasi pada derajat integrasi I0. Oleh sebab itu pengujian perlu dilanjutkan pada uji unit root di tingkat first difference. Pengujian pada tingkat first difference dilakukan sebagai konsekuensi dari tidak terpenuhinya asumsi stasioneritas pada tingkat level atau derajat nol atau I0. Tabel 6.1 Uji Unit Root Variabel-Variabel dalam Fungsi Ekspor Pakaian Jadi, Kain lembaran dan Benang Indonesia ke Amerika Serikat level. Pakaian Jadi Kain dan Benang Variabel Nilai ADF McKinnon 5 Nilai ADF McKinnon 5 Ket. Ekspor ke AS lnXt -0.903266 -3.473447 -2.782770 -3.465548 Tidak Stasioner Harga Ekspor lnHEt -1.473900 -3.473447 -1.354257 -3.466966 Tidak Stasioner Nilai Tukar lnERt -3.374929 -3.465548 -3.374929 -3.465548 Tidak Stasioner Harga Domestik lnHDt -1.266823 -3.465548 -0.773509 -3.465548 Tidak Stasioner Produksi Domestik lnQt -1.358851 -3.466248 -1.297331 -3.465548 Tidak Stasioner Dummy lnDt -1.928897 -3.464865 -1.928897 -3.464865 Tidak Stasioner Pada Tabel 6.2 terlihat bahwa semua variabel yang digunakan dalam penelitian ini sudah stasioner pada tingkat first difference, atau dengan kata lain variabel tersebut telah stasioner pada uji derajat integrasi satu atau I1. Dimana nilai ADF seluruh variabel lebih kecil dari nilai kritis McKinnon 5 persen. Hal ini menunjukkan bahwa semua variabel mempunyai sifat integrated of order one I1. Tabel 6.2 Uji Unit Root Variabel-Variabel dalam Fungsi Ekspor Pakaian Jadi, Kain lembaran dan Benang Indonesia ke Amerika Serikat First Difference. Pakaian Jadi Kain dan Benang Variabel Nilai ADF McKinnon 5 Nilai ADF McKinnon 5 Ket. Ekspor ke AS lnXt -3.125228 -1.945456 -7.841444 -1.944915 Stasioner Harga Ekspor lnHEt -3.512658 -1.945456 -8.728042 -1.944915 Stasioner Nilai Tukar lnERt -7.917067 -1.944811 -7.917067 -1.944811 Stasioner Harga Domestik lnHDt -6.660396 -1.944811 -4.745946 -1.944862 Stasioner Produksi Domestik lnQt -9.157751 -1.944862 -13.31755 -1.944811 Stasioner Dummy lnDt -9.000000 -1.944811 -9.000000 -1.944811 Stasioner 6.2 Penetapan Tingkat Lag Optimal Tahap berikutnya adalah penetapan lag optimal. Penetapan lag optimal sangat penting, karena variabel independent yang digunakan tidak lain adalah lag dari variabel endogennya. Penetapan lag optimal didasarkan pada nilai Akaike Information Criteria AIC. Besarnya lag yang dipilih adalah lag yang menghasilkan nilai AIC paling kecil Tabel 6.3. Perhitungan nilai AIC untuk setiap lag mengindikasikan bahwa nilai minimum AIC didapat saat lag 1 baik untuk variabel-variabel dalam fungsi ekspor komoditi pakaian jadi Indonesia ke Amerika Serikat, maupun untuk variabel-variabel dalam fungsi ekspor kain dan benang Indonesia ke Amerika Serikat. Tabel 6.3 Perhitungan lag optimal Variabel-variabel dalam Fungsi Ekspor Pakaian Jadi, Kain dan Benang Indonesia ke Amerika Serikat. AIC Lag Pakaian Jadi Kain dan benang 0 -6.970197 -9.099238 1 -14.29001 -16.60923 2 -13.93914 -16.54045 3 -13.52433 -16.07129 4 -13.62635 -15.80073 5 -13.89264 -15.52953 6 -13.88422 -15.49717 7 -13.86235 -15.92575

6.3 Uji Kointegrasi