Gambar 3.1 Tahapan Pembentukan Model VAR
3.5.1 Uji Stasioneritas
Ujiini digunakan untuk mengidentifikasi data stasioner atau tidak. Tes tersebut hanya merupakan pelengkap pada analisis VAR karena pada dasarnya
analisis VAR bukan bertujuan untuk tes pada data tetapi untuk menilai hubungan timbal balik diantara variabel-variabel yang diamati. Akan tetapi, ketika data yang
diamati stasioner, maka akan meningkatkan ketepatan dari analisis VAR. Suatu data time series dikatakan stasioner jika rata-rata variannya konstan sepanjang
waktu dan kovarian antara dua data time series hanya tergantung dari kelambanan antara dua periode waktu tersebut. Data time series yang tidak stasioner akan
menyebabkan hasil regresi yang lancung spurious regretion. Salah satu cara
Data Time Series Uji Stasioneritas Data
Uji Kausalitas Granger Estimasi Model VAR
Jika Tidak Terkointegrasi
Estimasi Model VECM Jika Terkointegrasi
Variance Decomposition Penentuan Lag Optimal
Uji Kointegrasi
Universitas Sumatera Utara
untuk melakukan uji stasioneritas adalah dengan menggunakan uji akar unit unit root test.
Uji akar unit akan menunjukkan apakah di dalam suatu data terdapat komponen tren yang berupa random walk dalam data. Salah satu metodenya
adalah dengan menggunakan metode Augmented Dickey-Fuller ADF pada derajat yang sama level atau difference, sehingga diperoleh suatu data yang
stasioner dengan melihat apakah terdapat akar unit di dalam model data integrated atau tidak.
Bentuk persamaan Uji Stasioneritas dengan model ADF adalah: ∆�
�
= � + �� + ��
�−1
+ ∑
∅
�
∆�
�−�
+ �
�
.
� � =1
…………… 3.1 Keterangan :
Y
t
= Bentuk dari first difference α
= Intercept Y
= Variabel yang diuji Ρ = Panjang lag
ϵ = Error term
Pengujian akar unit dilakukan dengan menguji hipotesis H :
ρ = 0 diterima, maka terdapat akar unit tidak stasioner. Apabila hipotesis H
1
: ρ = 0 diterima, maka tidak terdapat akar unit stasioner. Dalam menggunakan program
Eviews, maka ketentuan ada atau tidaknya akar unit dapat dilihat melalui Kriteria antara ADF
statistic
dan MacKinnon critical value MC
statistic
dimana: |ADF
statistik
| |MC
statistik
| maka data bersifat stasioner |ADF
statistik
| |MC
statistik
| maka data bersifat tidak stasioner Jika data yang diuji bersifat stasioner dan berkointegrasi satu sama
lainnya, maka model yang digunakan adalah model unrestricted VARvector auto regretion. Sedangkan apabila model yang diuji mengandung akar unit tetapi
Universitas Sumatera Utara
memiliki hubungan jangka panjang berkointegrasi satu sama lain, maka model yang digunakan adalah model VECM vector error correction modelrestricted
VAR.
3.5.2 Penentuan Lag Length
Kategori