Setelah dilakukan pada uji akar unit first difference, semua variabel RIDOM, RIPHI, RITHA, RIVIE telah stasioner, hal ini ditunjukkan oleh nilai
mutlak ADF pada masing-masing variabel lebih besar dibandingkan nilai kritisnya critical value. Data yang sudah stasioner sudah dapat diuji dengan
metode VAR. Apabila terdapat satu variabel stasioner pada level sedangkan variabel
lainnya stasioner pada first difference, maka harus menggunakan analisis vector auto regression VAR.
4.2.2. Penentuan Ordo VAR dengan Uji Lag Optimal
Uji lag merupakan salah satu prosedur penting yang harus dilakukan dalam pembentukan model kointegrasi, VAR dan VECM sebagai uji lanjutan
sangat peka terhadap panjang lag. Pemilihan lag seringkali dilakukan secara arbiter trial and error untuk mendapatkan hasil yang optimal. Tahapan
berikutnya dalam pendugaan model VAR integrasi pasar adalah menentukan lag optimal yang akan digunakan. Penentuan lag optimal atau ordo vektor autoregresi
berdasarkan pada uji Likelihood Ratio LR, Final Prediction Error FPE, Akaike information criterion
AIC, Schwarz Information Criterion SC, dan Hannan- Quinn Information Criterion
HQ. Hasil uji lag optimum dibawah ini menunjukkan kemungkinan model
VAR yang akan digunakan adalah model VAR berordo dua atau VAR 2 ditunjukkan tanda bintang paling banyak.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.4. Uji Lag Optimum Selection Criteria Lag
LogL LR
FPE AIC
SC HQ
0 -4003,146 NA
1,38e+23 64,63139
64,72237 64,66835
1 -3392,851 1171,373 9,47e+18
55,04599 55,50087 55,23077
2 -3363,568 54,31530 7,65e+18 54,83175 55,65054 55,16436 3 -3349,003 26,07713
7,85e+18 54,85488
56,03758 55,33532
4 -3338,414 18,27328 8,59e+18
54,94217 56,48877
55,57044 5 -3330,063 13,87396
9,78e+18 55,06553
56,97605 55,84163
6 -3316,882 21,04804 1,03e+19
55,11099 57,38541
56,03492 7 -3305,454 17,51010
1,13e+19 55,18474
57,82307 56,25649
8 -3293,423 17,65873 1,22e+19
55,24875 58,25099
56,46833
Sumber: Lampiran 4.9. Hasil Olahan Eviews 6.0
4.2.3. Penentuan Model Integrasi Pasar
Penentuan model integrasi pasar dilakukan melalui uji signifikansi masing-masing variabel endogen yang sudah mempertimbangkan besarnya lag
optimum, selanjutnya adalah output model VAR Substituted Coefficient dan sampai kepada uji kausalitas untuk pembentukan model VAR VAR in difference.
Setelah melakukan uji lag length criteria, maka akan menghasilkan output variabel signifikansi dengan dua lag.
VAR Model: ===============================
RIDOM = C1,1RIDOM-1 + C1,2RIDOM-2 + C1,3RIPHI-1 +
C1,4RIPHI-2 + C1,5RITHA-1 + C1,6RITHA-2 + C1,7RIVIE-1 + C1,8RIVIE-2 + C1,9
RIPHI = C2,1RIDOM-1 + C2,2RIDOM-2 + C2,3RIPHI-1 + C2,4RIPHI-2 + C2,5RITHA-1 + C2,6RITHA-2 +
C2,7RIVIE-1 + C2,8RIVIE-2 + C2,9
RITHA = C3,1RIDOM-1 + C3,2RIDOM-2 + C3,3RIPHI-1 + C3,4RIPHI-2 + C3,5RITHA-1 + C3,6RITHA-2 +
C3,7RIVIE-1 + C3,8RIVIE-2 + C3,9
RIVIE = C4,1RIDOM-1 + C4,2RIDOM-2 + C4,3RIPHI-1 + C4,4RIPHI-2 + C4,5RITHA-1 + C4,6RITHA-2 +
C4,7RIVIE-1 + C4,8RIVIE-2 + C4,9
Universitas Sumatera Utara
4.2.4. Pendugaan Koefisien
