69
Adapun tahapan dalam melakukan analisis VARVECM adalah uji stasioneritas, penentuan lag optimal, analisis model, uji kausalitas granger, uji
IRF, dan uji Variance Decomposition.
1. Uji stasioneritas
Uji stasioneritas merupakan langkah pertama dalam membangun model VAR guna memastikan bahwa data yang digunakan adalah data yang stasioner
sehingga hasil regresi yang dihasilkan tidak menggambarkan hubungan variabel yang nampaknya signifikan secara statistik namun dalam kenyataannya tidak
demikian spurious. Stasioneritas data dilihat dengan menggunakan uji formal, yakni Uji Akar Unit unit root test yang diperkenalkan oleh David Dickey dan
Wayne Fuller, dengan tujuan untuk mengetahui apakah data time series stasioner atau tidak, mengingat studi terhadap data yang tidak stasioner hanya dapat
dilakukan pada waktu yang bersangkutan saja. Uji kestasioneran data dapat dilakukan melalui pengujian terhadap ada
tidaknya unit root dalam varibel dengan Augmented Dickey Fuller ADF, dengan adanya unit root akan menghasilkan persamaan atau model regresi lancung.
Adapun persamaan uji stasioner dengan anilisis ADF sebagai berikut :
∆�
�
= + �
�−
+ ∑ ∆�
�−�+
+
� �
�−
Di mana : �
�
: bentuk dari first difference : intersep
Y : variabel yang diuji stasioneritasnya P : panjang lag yang digunakan dalam model
: error term Hipotesis nol ditolak jika nilai statistik ADF memiliki nilai kurang lebih
negatif dibandingkan dengan nilai daerah kritik, maka jika hipotesis nol ditolak data bersifat stasioner.
77
Dengan kata lain dalam persamaan tersebut
77
Dedi Rosadi, Analisis Ekonometrika dan Runtun Waktu Terapan dengan R, Yogyakarta : Penerbit Andi, 2011, h. 62.
70
menunjukkan adanya unit root akar unit dan menunjukkan tidak adanya unit
root akar unit. Jika dalam uji stasioneritas ini menunjukkan nilai ADF statistik lebih kecil lebih negatif dari Mackinnon critical Value, maka dapat diketahui
bahwa data tersebut stasioner karena tidak mengandung akar unit. Sebaliknya jika jika nilai ADF statistik lebih besar tidak lebih negatif dari Mackinnon critical
value maka dapat disimpulkan bahwa data tersebut tidak stasioner.
2. Penentuan lag optimal
