antar variabel adalah dengan membandingkan F hitung dengan F tabel. Jika F hitung lebih besar dari F tabel maka signifikan, begitupun sebaliknya.
Tabel 5. Hasil uji kausalitas Grenger
Pairwise Granger Causality Tests Date: 061011 Time: 13:49
Sample: 2005M01 2009M09 Lags: 1
Null Hypothesis: Obs
F-Statistic Prob.
PASOKAN does not Granger Cause PENJUALAN 56
2.35442 0.1309
PENJUALAN does not Granger Cause PASOKAN 0.05907
0.8089
Dalam tabel 5 berdasarkan uji kausalitas Granger menunjukan bahwa pada lag 1 variabel-variabel yang digunakan yaitu Pasokan tidak berpengaruh
signifikan terhadap penjualan karena probabilitas lebih kecil daripada nilai kriti
snya yaitu α= 1 persen, sedangkan variabel Penjualan tidak signifikan berpengaruh
terhadap Pasokan yaitu α= 8 persen.Berdasarkan uji kaulitas Granger kedua hipotesis memiliki nilai-P alpha 5 persen artinya tidak ada
hubungan sebab akibat antara pasokan dan penjualan.
4.2.4 Uji lag optimum
Penentuan panjang lag menjadi tahap yang penting karena lag terlalu pendek berisiko terjadi kesalahan spesifikasi model, sedangkan lag terlalu
panjang banyak mengurangi derajat kebebasan. Untuk menghindari kesalahan spesifikasi, penentuan panjang lag dalam penelitian ini menggunakan
kriteriaAkaike AIC. Penentuan panjang lag digunakan untuk mengetahui lamanya periode keterpengaruhan suatu variabel terhadap variabel masa lalunya
maupun terhadap variabel endogen lainnya. Penentuan lag dapat digunakan dengan beberpa pendekatan antara lain Likelihood Ratio LR, Final Prediction
Error FPE, Akaike Information Criterion AIC, dan Schwarz Criterion SC. Hasil penentuan panjang lag secara lengkap dapat dilihat pada tabel.
Tabel 6. Hasil lag optimum
VAR Lag Order Selection Criteria Endogenous variables: PASOKAN PENJUALAN
Exogenous variables: C Date: 061011 Time: 13:49
Sample: 2005M01 2009M09 Included observations: 52
Lag LogL
LR FPE
AIC SC
HQ -14.70960
NA 0.006519
0.642677 0.717725
0.671448 1
109.6900 234.4453
6.36e-05 -3.988075
-3.762932 -3.901760
2 111.1647
2.665944 7.01e-05
-3.890951 -3.515712
-3.747093 3
113.3040 3.702610
7.55e-05 -3.819385
-3.294050 -3.617984
4 114.9980
2.801663 8.28e-05
-3.730694 -3.055264
-3.471750 5
116.7326 2.735321
9.08e-05 -3.643563
-2.818037 -3.327076
indicates lag order selected by the criterion LR: sequential modified LR test statistic each test at 5 level
FPE: Final prediction error AIC: Akaike information criterion
SC: Schwarz information criterion HQ: Hannan-Quinn information criterion
Berdasarkan hasil table di atas nilai LR, FPE, AIC dan SC menentukan panjang lag yang sama yaitu pada lag ke satu. Karena empat kriteria memberikan
hasil yang sama, maka dipilih panjang lag satu.
4.2.5 Uji kointegrasi
Uji kointegrasi dilakukan untuk melihat suatu hubungan ekulibrium jangka panjang anatara variable-variabel yang tidak stationer tetapi memliki kombinasi
linier yang stationer karena data yang digunakan berfluktuasi dengan asumsi tidak stasioner. Selanjutnya, untuk mengetahui keterkaitan jangka panjang antar
variabel-variabel penjualan dilakukan analisis dengan mengaplikasikan uji kointegrsi Johansen. Variabel-variabel yang akan diuji harus merupakan variabel
yang stasioner pada derajat yang sama. Hasilnya jika nilai Trace statistic lebih kecil dibandingkan dengan nilai Critical
Value maka variabel-variabel tidak terkointegrasi, sebaliknya jika nilai Trace Statistic nya lebih besar dibandingkan dengan nilai Critical Value maka variabel-
variabel terkointegrasi. Hasil uji kointegrasi dapat dilihat pada tabel.
Tabel 7. Hasil Uji kointegrasi
Date: 061011 Time: 13:53 Sample adjusted: 2005M07 2009M09
Included observations: 51 after adjustments Trend assumption: Quadratic deterministic trend
Series: PASOKAN PENJUALAN Lags interval in first differences: 1 to 5
Unrestricted Cointegration Rank Test Trace Hypothesized
Trace 0.05
No. of CEs Eigenvalue
Statistic Critical Value
Prob. None
0.299910 21.28805
18.39771 0.0192
At most 1 0.059051
3.104198 3.841466
0.0781 Trace test indicates 1 cointegrating eqns at the 0.05 level
denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level MacKinnon-Haug-Michelis 1999 p-values
Berdasarkan uji akar-akar unit diketahui bahwa semua data tidak stasioner pada derajat nol kecuali variabel Pasokan dan Penjualan, sementara hasil uji
derajat integrasi pada diferensi pertama terlihat bahwa variabel-variabel yang digunakan telah stasioner pada derajat kepercayaan 5. Dengan demikian dapat
dijelaskan bahwa seluruh variabel dalam penelitian ini telah stasioner pada derajat integrasi yang sama. Setelah mengetahui karakteristik masing-masing data yang
akan digunakan dalam penelitian, maka hubungan jangka panjang dari model analisis dapat diketahui melalui uji kointegrasi Johansen. Hubungan saling
mempengaruhi dapat di lihat dari kointegrasi yang terjadi antar variabel itu sendiri. Jika terdapat kointegrasi antar variabel maka hubungan saling
mempengaruhi berjalan secara menyeluruh dan informasi yang tersebar secara paralel.
Hasil Uji kointegrasi Johansen menunjukkan ada 1 vektor kointegrasi . Hal ini menunjukkan bahwa kedua data tersebut saling terintegrasi. Nilai-
P0.0192ALPHA 5 persen maka artinya terkoitegrasi seimbang jangka panjang.
4.2.6 Uji Stabilitas Model
