Hasil Uji Stasioner Hasil Pengolahan dan Estimasi Sistem Persamaan

183

VII. PENGARUH EKSPOR PRODUK PERTANIAN DAN INDUSTRI MANUFAKTUR TERHADAP KINERJA MAKROEKONOMI

INDONESIA

7.1. Hasil Pengolahan dan Estimasi Sistem Persamaan

Pengolahan data yang dilakukan disesuaikan dengan model ekonometrik yang akan dimanfaatkan untuk analisis ekonomi. Model-model ekonometrik tersebut mencakup uji stasioner data, uji ordo optimal VAR, dan uji rank kointegrasi, sehingga dapat menghasilkan persamaan kointegrasi VECM, serta alat peramalan IRF dan FEVD. Sebagaimana telah dijelaskan pada sub bab metode penelitian tentang prosedur ekonometrik, sebelum dilakukan pengolahan data lebih lanjut, terlebih dahulu data dari setiap variabel ditransformasikan kedalam bentuk log, kemudian dilakukan pengolahan secara bertahap dengan melakukan pengujian pada masing- masing tahapan yang dimulai dari uji stasioner data dari setiap variabel, uji lag optimal VAR, dan uji kointegrasi. Hasil-hasil pengolahan data yang dilakukan akan dijelaskan pada bagian berikut.

7.1.1. Hasil Uji Stasioner

Penggunaan data runtun waktu, sangat rentan terhadap kondisi tidak stasioner nonstationary. Oleh karena itu untuk menghindari masalah-masalah ekonometrik, perlu dilakukan pengujian terhadap kondisi data. Karena data yang digunakan dalam analisis harus bersifat stasioner terlebih dahulu Gujarati, 2003. Tujuannya agar rata-ratanya stabil dan random errornya menjadi nol. Sehingga diharapkan model estimasi yang dipergunakan dalam analisis ini memiliki nilai prediksi yang dapat dipercaya. Sebenarnya terdapat beberapa metode untuk 184 melakukan uji stasioner data variabel seperti yang telah dijelaskan pada bab II, namun dalam penelitian ini alat uji stasioner yang digunakan adalah Augmented Dickey Fuller ADF. Pengujian stasioner data pada setiap variabel dilakukan dengan uji unit root Augmented Dickey Fuller. Hasil Uji ADF pada tingkat level dan pada tingkat first difference I1 secara ringkas disajikan pada Tabel 18. Tabel 18. Hasil Uji Stasioner Variabel Penelitian Variabel Nilai ADF Nilai Kritis MacKinnon 0.05 Level First Difference Level First Difference LN_Produk Domestik Bruto PDB -1.79703 -4.10914 -2.89912 -2.89912 LN_Ballance Of Trade BOT -1.27511 -8.28210 -2.89862 -2.89912 Tingkat Inflasi Nasional INF -4.76721 -7.52491 -2.89912 -2.89912 LN_Nilai Tukar Rp US LER -1.09981 -12.36538 -2.89912 -2.89912 LN_Ekspor Pertanian XPT -2.40402 -6.22029 -2.89912 -2.89912 LN_Ekspor Non Agro Industri LXNAI 1.02432 -8.90972 -2.89912 -2.89912 LN_Ekspor Agro Industri LXAI 0.42290 -9.63359 -2.89912 -2.89912 Sumber : Lampiran 2. Dari Tabel 18 memperlihatkan bahwa, pada tingkat level hampir semua variabel memiliki data yang belum stasioner atau masih mengandung akar unit, kecuali variabel inflasi yang stasioner pada tingkat level. Oleh karena itu pengujian dilanjutkan pada tingkat turunan pertama first difference. Dari hasil pengujian dengan lag maksimum 11, menunjukkan bahwa semua data dari setiap variabel yang digunakan dalam model menjadi stasioner pada derajat kepercayaan 95 persen. Kriteria stasioner tersebut ditandai dengan hasil perhitungan nilai absolut ADF dari setiap variabel lebih besar dibandingkan dengan nilai kritis ADF pada nilai kritis MacKinnon 5 persen. Hasil ini dilakukan berdasarkan persamaan dengan intersep tanpa trend, dan uji hipotesis satu arah one-sided p-values. 185 Karena semua variabel penelitian telah stasioner pada ordo yang sama atau sering ditulis I 1, maka akan dilanjutkan dengan pengujian dalam menentukan jumlah lag optimal dari VAR. Biasanya dengan stasionernya data pada ordo yang sama dari setiap variabel yang digunakan dalam penelitian, menunjukkan bahwa terdapat peluang adanya kointegrasi yaitu hubungan jangka panjang antar variabel. Oleh karena itu perlu juga dilakukan uji kointegrasi. Tahapan pengujian dilakukan sebagai berikut.

7.1.2. Hasil Uji Ordo Optimal VAR