Pengujian Kointegrasi HASIL DAN PEMBAHASAN

Hasil uji akar­akar unit menunjukkan bahwa variabel LER, LM2 dan LPDB tidak stasioner pada level, maka uji akar unit dilanjutkan pada first different. Berdasarkan hasil uji akar unit pada tingkat first different menunjukkan bahwa semua variabel telah stasioner pada tingkat tersebut.

5.2. Pengujian Lag Optimal

Penggunaan lag optimal sangat penting dalam menggunakan metode VECM karena lag dari variabel endogen dalam sistem persamaan akan digunakan sebagai variabel eksogen. Untuk melihat lag optimal dalam penelitian ini yaitu dengan menggunakan uji Likelihood Ratio LR test. Uji statistik dimulai dari nilai­p p­value tertinggi hingga lebih kecil dari nilai nyatanya. Ordo optimal adalah jumlah lag sebelum tercapai nilai­p pertama kali tidak nyata pada α=0,05. Berdasarkan hasil pengujian lag dengan menggunakan uji LR, maka diperoleh lag optimal yaitu 4 hasil Uji lag Optimal dapat dilihat pada Lampiran 5.

5.3. Pengujian Kointegrasi

Menurut Enders 2000 apabila ada kombinasi linear antara variabel non stasioner yang terintegrasi pada ordo yang sama, maka kondisi tersebut dinamakan kointegrasi. Untuk mengetahui informasi jangka panjang yang stabil, analisis dilakukan dengan menentukan rank kointegrasi untuk mengetahui berapa sistem persamaan yang dapat menerangkan dari keseluruhan sistem yang ada. Rank kointegrasi dilakukan melalui uji Johansen Maximum Likelihood test yaitu dengan mengurangi ordo VAR k menjadi k­1, maka diperoleh VECM k­1. Untuk menentukan berapa banyak rank yang terkointegrasi dalam jangka panjang maka dalam uji Johansen Maximum Likelihood test terutama dengan berdasarkan maximal eigenvalue dan trace of stochastic matrix. Apabila berdasarkan nilai ini menghasilkan rank kointegrasi yang berbeda maka digunakan asumsi tambahan yaitu berdasarkan selection criteria SBC dan HQC yang menunjukkan angka yang terbesar. Tabel 5.2. Hasil Uji Kointegrasi Johansen Uji Likelihood Ratio LR Tipe Pengujian H0 H1 LR­ test Nilai Kritis=0.05 r=0 r=1 103,51 49,32 r=1 r=2 64,77 43,61 r=2 r=3 41,94 37,86 r=3 r=4 27,23 31,79 r=4 r=5 23,09 25,42 r=5 r=6 6,86 19,22 Berdasarkan maximal eigenvalue of the stochastic matrix r=6 r=7 4,84 12,39 r=0 r=1 272,24 147,27 r=1 r=2 168,73 115,85 r=2 r=3 103,96 87,17 r=3 r=4 62,02 63,00 r=4 r=5 34,79 42,34 r=5 r=6 11,70 25,77 Berdasarkan trace of the stochastic matrix r=6 r=7 4,84 12,39 r=0 r=1 r=2 r=3 r=4 r=5 r=6 r=7 SBC ­ 137,48 ­ 114,51 ­ 106,79 ­ 106,37 ­ 109,20 ­ 109,99 ­ 114,78 ­ 116,47 HQC ­70,09 ­38,13 ­22,71 ­15,88 ­13,57 ­10,51 ­12,73 ­13,14 Sumber: Lampiran 6 Keterangan: SBC = Scwarz Bayesian Criteria; HQC = Hannan Quinn Criteria Berdasarkan pada maximal eigenvalue maupun trace of stochastic matrix hipotesis nol pada r=2 masih dapat ditolak karena nilai LR­test masih lebih besar jika dibandingkan dengan nilai kritis = 0,05, tetapi hipotesis nol pada r=3 tidak dapat ditolak, dalam hal ini dapat diartikan bahwa setidaknya minimal terdapat tiga persamaan yang terkointegrasi dalam jangka panjang. Selanjutnya berdasarkan selection criteria SBC dan HQC menunjukkan angka yang terbesar pada r=3 dan r=5. Berdasarkan hasil tersebut, maka rank yang terpilih adalah r=3 yang berarti bahwa terdapat tiga vektor yang terkointegrasi dalam jangka panjang.

5.4. Hasil Estimasi untuk Persamaan Jangka Pendek dan Jangka Panjang