berkorelasi dengan disturbances-nya. Instrumen ini yang menghilangkan korelasi antara right-handside variables dengan disturbance. Gujarati, 1999 mengatakan
bahwa dalam persamaan simultan sangat besar kemungkinan variabel endogen berkorelasi dengan error term, dalam hal ini variabel leverage berkorelasi dengan e2,
dan variabel dividen berkorelasi dengan e1. Dengan kondisi tersebut maka analisis dengan menggunakan regresi biasa OLS sangat potensial untuk menghasilkan
taksiran yang bias dan tidak konsisten. Selanjutnya dikatakan bahwa metode 2 SLS lebih tepat digunakan untuk analisis simultan, mengingat dalam analisis ini semua
variabel diperhitungkan sebagai suatu sistem secara menyeluruh. Two-stage-least-square 2SLS adalah alat khusus dalam instrumental
variables regression. Seperti namanya, metode ini melibatkan 2 tahap OLS.
Stage 1. Untuk menghilangkan korelasi antara variabel endogen dengan error
term, dilakukan regresi pada tiap persamaan pada variabel predetermined variables saja reduced form. Sehingga didapat estimated value tiap-tiap variabel endogen.
Stage 2. Melakukan regresi pada persamaan aslinya structural form, dengan
menggantikan variabel endogen dengan estimated value-nya yang didapat dari 1
st
stage.
3.4. Identifikasi Simultanitas
Untuk melihat hubungan antara variabel endogen maka langkah pertama dilakukan identifikasi persamaan. Identifikasi ini dimaksudkan untuk mengetahui
apakah persamaan tersebut berada dalam salah satu kondisi berikut ini: under
p d f Machine
A pdf w rit er t hat produces qualit y PDF files w it h ease
Produce quality PDF files in seconds and preserve the integrity of your original docum ents. Com patible across nearly all Windows platform s, if you can print from a windows application yo u can use pdfMachine.
Get yours now
Universitas Sumatera Utara
identified tidak bisa diidentifikasi, exactly-identified tepat diidentifikasi atau over- identified. Agar metode 2SLS dapat diaplikasikan pada sistem persamaan, maka
persyaratan identifikasi harus memenuhi kriteria tepat exactly identified atau over identified Koutsoyiannis, 1977. Di samping itu, metode 2SLS memiliki prosedur
lain, antara lain: tidak ada korelasi residual terms endogenous variables, Durbin- Watson test menyatakan tidak ada variabel di sisi kanan yang berkorelasi dengan
error terms. Akibat dari autokorelasi terhadap penaksiran regresi adalah: a.
Varian residual error term akan diperoleh lebih rendah daripada semestinya yang mengakibatkan R2 lebih tinggi daripada yang seharusnya.
b. Pengujian hipotesis dengan menggunakan statistik t dan statistik F akan
menyesatkan. Di samping itu harus dipastikan bahwa tidak ada heteroskedastisitas, untuk itu
dilakukan uji asumsi klasik untuk menemukan apakah ada autokorelasi dan heteroskedastisitas. Hasil uji asumsi klasik menyatakan bahwa korelasi nilai sisa
residual value antarvariabel endogen sangat kecil atau dapat dikatakan tidak ada autokorelasi serta dibuktikan bahwa tidak ada heteroskedastisitas, sehingga metode
2SLS diaplikasikan. Kondisi over identifikasi menyatakan bahwa untuk persamaan yang akan diidentifikasi selisih antara total variabel dengan jumlah variabel yang ada
dalam satu persamaan endogen dan eksogen, harus memiliki jumlah yang minimal sama dengan jumlah dari persamaan dikurangi satu.
Sebelum memasuki tahap analisis 2SLS, setiap persamaan harus memenuhi persyaratan identifikasi. Suatu persamaan dikatakan identified hanya jika persamaan
p d f Machine
A pdf w rit er t hat produces qualit y PDF files w it h ease
Produce quality PDF files in seconds and preserve the integrity of your original docum ents. Com patible across nearly all Windows platform s, if you can print from a windows application yo u can use pdfMachine.
Get yours now
Universitas Sumatera Utara
tersebut dinyatakan dalam bentuk statistik unik, dan menghasilkan taksiran parameter yang unik Sumodiningrat, 2001. Berdasarkan hal ini Gujarati, 1999 mengatakan
bahwa untuk memenuhi syarat tersebut maka suatu variabel pada persamaan satu harus tidak konsisten dengan persamaan lain. Dalam hal ini identifikasi persamaan
dapat dilakukan dengan memasukkan atau menambah, atau mengeluarkan beberapa variabel eksogen atau endogen ke dalam persamaan Sumodiningrat, 2001. Kondisi
identified dibagi menjadi dua yaitu: exactly identified dan over identified. Penentuan kondisi exactly identified maupun over identified dilakukan dengan rumus sebagai
berikut: K-k m-1 : disebut under identification
K-k = m-1 : disebut exact identification K-k m-1 : disebut over identification
Di mana; K
= jumlah variabel eksogen predetermined dalam model m
= jumlah variabel eksogen predetermined dalam persamaan k
= jumlah variabel endogen dalam persamaan. Berdasarkan kriteria di atas maka identifikasi persamaan dalam penelitian ini
adalah sebagai berikut: Q
= Q
D
+ Q
E
3.2.1 K = 5, k = 0, dan m = 3
Q
D
= f P, W IHK, R 3.2.2
K = 5, k = 3, dan m = 2
p d f Machine
A pdf w rit er t hat produces qualit y PDF files w it h ease
Produce quality PDF files in seconds and preserve the integrity of your original docum ents. Com patible across nearly all Windows platform s, if you can print from a windows application yo u can use pdfMachine.
Get yours now
Universitas Sumatera Utara
Q
E
= f PE, E P
E
, IHK 3.2.3
K = 5, k = 3, dan m = 2 P = f P
E
, Q, E 3.2.4
K = 5, k = 2, dan m = 2 Berdasarkan formula di atas, keempat persamaan dapat diuji identifikasinya
sebagai berikut: Q
= Q
D
+ Q
E
Q
D
= f P, WIHK, R Q
E
= f PE, EP
E
, IHK P = f P
E
, Q, E Variabel Endogen: Q, Q
D,
Q
E,
dan P dan Variabel Eksogen: W, IHK, R, E, dan P
E
Tabel 3.1. Uji Identifikasi Persamaan
Persamaan K-k
m-1 Hasil
Identifikasi
Q 5 – 0
3 – 1 5 2
over identification Q
D
5 – 3 2 – 1
2 1 over identification
Q
E
5 – 3 2 – 1
2 1 over identification
P 5 – 2
2 – 1 3 1
over identification
Dalam analisis simultan 2SLS, ada dua tahap yang harus dilakukan, tahap pertama dilakukan analisis regresi OLS untuk setiap persamaan, dengan tujuan
menghilangkan korelasi antara variabel endogen dengan error term. Pada tahap ini akan dihasilkan nilai predicted masing-masing persamaan. Nilai predicted dalam hal
ini berfungsi sebagai variabel instrumental, yaitu suatu variabel yang menjelaskan
p d f Machine
A pdf w rit er t hat produces qualit y PDF files w it h ease
Produce quality PDF files in seconds and preserve the integrity of your original docum ents. Com patible across nearly all Windows platform s, if you can print from a windows application yo u can use pdfMachine.
Get yours now
Universitas Sumatera Utara
variabel endogen sedemikian rupa sehingga menyerupai variabel endogen yang asli namun tidak berkorelasi dengan error term Gujarati, 1999. Tahap pertama analisis
2SLS dalam penelitian ini dapat dirumuskan sebagai berikut:
Reduce Form Equation:
LOG Q = C10 +C11 x LOGW + C12 x LOGR + C13 x LOGIHK + C14 x LOGPE + C15 x LOGE + e
1
3.3.1 LOG QD = C20 +C21 x LOGW + C22 x LOGR + C23 x LOGIHK +
C24 x LOGPE + C25 x LOGE + e
2
3.3.2 LOG QE = C30 +C31 x LOGW + C32 x LOGR + C33 x LOGIHK +
C34 x LOGPE + C35 x LOGE + e
3
3.3.3 LOG P = C40 +C41 x LOGW + C42 x LOGR + C43 x LOGIHK +
C44 x LOGPE + C45 x LOGE + e
4
3.3.4 Q, Q
D
, Q
E
dan P merupakan taksiran predicted nilai masing-masing Q, Q
D,
Q
E,
dan P atas semua variabel eksogen, yang menunjukkan bahwa Q, Q
D
, Q
E
dan P tidak berkorelasi dengan error term.
Tahap kedua analisis 2SLS adalah melakukan regresi pada masing-masing persamaan dengan menggunakan variabel Q, Q
D
, Q
E,
dan P dengan nilai predicted- nya. Persamaan Q, Q
D
, Q
E
dan P akan berubah menjadi: Q
= Q
D
+ Q
E
3.4.1 LOG QD = C50+C51xLOGP+C52xLOG100WIHK+C53x
LOGR + e
5
3.4.2
p d f Machine
A pdf w rit er t hat produces qualit y PDF files w it h ease
Produce quality PDF files in seconds and preserve the integrity of your original docum ents. Com patible across nearly all Windows platform s, if you can print from a windows application yo u can use pdfMachine.
Get yours now
Universitas Sumatera Utara
LOG QE = C60+C61xLOGPE+C62xLOGEPE+C63x LOGIHK + e
6
3.4.3 LOG P =
C71 x LOGPE + C72 x LOGQ + C73 x LOGE +e
7
3.4.4
3.5. Metode Analisis
