4.2. Identifikasi Model
Menurut Koutsoyiannis 1977, identifikasi model mempunyai dua syarat, yaitu syarat order order condition dan syarat kondisi pangkat rank condition.
Berdasarkan syarat order condition, kondisi identifikasi dicapai jika : K – M
≥ G – 1 dimana :
K = Jumlah peubah di dalam model peubah endogen dan eksogen
M = Jumlah peubah endogen dan eksogen yang dimasukkan dalam
persamaan tertentu dalam model G
= Jumlah persamaan di dalam model jumlah peubah endogenus Jika K – M sama dengan G – 1 maka persamaan di dalam model tersebut
dikatakan exactly identified, jika K – M lebih kecil dari G – 1 dikatakan unidentified
, dan jika K – M lebih besar dari G – 1 maka persamaan tersebut dikatakan over identified. Rank condition ditentukan oleh determinan anak matrik
dari persamaan struktural ≠ 0.
Pada studi ini, model terdiri dari 22 peubah endogen dan 26 peubah eksogen dengan lag sebesar 14 peubah. Berdasarkan ketentuan kriteria identifikasi model
di atas maka semua persamaan struktural yang disusun dalam penelitian ini bersifat teridentifikasi berlebih overidentified.
4.3. Metode Pendugaan Model
Dari hasil identifikasi model, maka model dinyatakan over identified, dalam hal ini model ILS tidak dapat digunakan karena tidak memberikan hasil estimasi
yang unik. Sistem persamaan simultan juga membuat metode OLS tidak dapat diterapkan karena akan memberikan hasil estimasi yang bias dan tidak konsisten.
Sehingga metode 3SLS akan lebih cocok digunakan dalam estimasi, dengan alasan metode 3SLS umumnya memberikan hasil estimasi yang konsisten dan
secara asimtotik lebih efisien dibandingkan 2SLS, semua persamaan struktural over identified
, dan kovarian antar peubah pengganggu dari setiap persamaan tidak sama dengan nol.
Namun, metode 3SLS menuntut spesifikasi model yang akurat karena metode tersebut sangat peka terhadap kesalahan spesifikasi dan memerlukan data
yang besar Gujarati, 1999. Untuk itu dipilih metode 2SLS, karena metode ini cukup toleran terhadap kesalahan spesifikasi model, kesalahan spesifikasi satu
persamaan tidak ditransfer ke persamaan lain. Alasan lain penggunaaan 2SLS adalah cocok untuk estimasi persamaan simultan yang over identified, lebih
efisien dibandingkan OLS, cocok digunakan pada jumlah sampel yang sedikit, dan metode ini dapat menghindari estimasi yang bias dan penduga yang konsisten
serta tidak terlalu sensitif terhadap kesalahan spesifikasi model. Sehingga metode penggunaan model yang digunakan dalam studi ini adalaah 2SLS. Perhitungan
penduga parameter persamaan struktural dilakukan dengan menggunakan program computer SASETS versi 6.12 Statistical Analysis System Econometric Time
Series terhadap data sekunder time series periode 1981-2005.
Untuk mengetahui dan menguji apakah variabel penjelas secara bersama- sama berpengaruh nyata atau tidak terhadap variabel endogen, maka setiap
persamaan digunakan uji statistik F, dan untuk menguji apakah masing-masing variabel penjelas berpengaruh nyata atau tidak terhadap variabel endogen, maka
pada setiap persamaan digunakan uji statistik t.
Kategori