54 H
1
: b β
i
0, bila p-value uji t α maka disimpulkan tolak H
H1: b
β
i
≠ 0, bila p-value uji t α2 maka disimpulkan tolak H Pada penelitian ini menggunakan uji satu arah dan taraf
α = 15 sehingga jika nilai peluang p-value uji statistik-t taraf
α = 15 maka tolak H
0.
Tolak H berarti suatuvariabel eksogen berpengaruh nyata terhadap variabel endogen.
4.4.5. Uji Statistik Durbin- h
Apabila dalam persamaan terdapat variabel bedakala lag endogenous variable
maka uji serial korelasi dengan menggunakan statistik d
w
Durbin- Waston Statistic
tidak valid untuk digunakan Pindyc dan Rubinfeld 1991 dalam Novindra 2011. Sebagai penggantinya untuk mengetahui apakah terdapat serial
korelasi autocorrelation atau tidak dalam setiap persamaan maka digunakan statistik d
h
Durbin-h statis h
hitung
= 1
…………………………................ 4.16 Keterangan:
d = d
w
statistik n = Jumlah observasi, dan
var β = varians koefisien regresi untuk lagged dependent variable.
Jika ditetapkan taraf α = 0.05, diketahui -1.96 ≤ h
hitung
≤ 1.96, maka disimpulkan persamaan tidak mengalami serial korelasi.selanjutnya jika diketahui
nilai h
hitung
-1.96, maka terdapat autokorelasi negatif, sebaliknya jika diketahui nilai h
hitung
1.96, maka terdapat autokorelasi positif Pindyc dan Rubinfeld 1991 dalam Novindra 2011.
4.4.6. Validasi Model
55 Untuk mengetahui apakah model cukup valid untuk membuat suatu
simulasi alternatif kebijakan atau non kebijakan dan peramalan, maka perlu dilakukan suatu validasi model, dengan tujuan untuk menganalisis sejauh mana
model tersebut dapat mewakili dunia nyata. Pada penelitian ini, kriteria statistik untuk validasi nilai pendugaan model ekonometrika yang digunakan adalah : root
Means Square Percent Error RMSPE dan Theil’s Inequality Coefficient U
Theil Pindyck and Rubinfield 1991 dalam Novindra 2011. Kriteria-kriteria
dirumuskan sebagai berikut :
RMSPE =
∑
……………………….................... 4.17
U Theil =
∑ ∑
∑
…………………….............. 4.18
Keterangan : = Nilai hasil simulasi dasar dari variabel observasi
= Nilai aktual variabel observasi n = Jumlah tahun observasi
Statistik RMSPE digunakan untuk mengukur seberapa jauh nilai-nilai variabel endogen hasil pendugaan menyimpang dari alur nilai-nilai aktualnya
dalam ukuran relatif persen, atau seberapa dekat nilai dugaan itu mengikuti perkembangan nilai aktualnya. Nilai statistik U Theil bermanfaat untuk
mengetahui kemampuan model untuk analisis simulasi peramalan. Nilai statistik U
Theil berkisar antara 1 dan 0. Jika U = 0 maka pendugaan model sempurna, jika U =1 maka pendugaan model naif.
56 Adapun untuk melihat keeratan arah slope antara aktual dengan hasil
yang disimulasi dilihat dari nilai koefisien determinasinya R
2
. Pada dasarnya makin kecil nilai RMSPE dan U Theil dan makin besar nilai R
2
, maka pendugaan model semakin baik.
4.4.7. Simulasi Historis
Simulasi historis dilakukan untuk menjawab tujuan kedua, yaitu mengevaluasi dampak kebijakan Bank Indonesia penurunan Suku Bunga Bank
IndonesiaSBI. Penurunan tingkat suku bunga Bank Indonesia domestik sebesar 20 persen. Dari sisi permodalan, dengan tingkat suku bunga pinjaman sekarang ini
16-17 persen per tahun dirasa masih kurang kondusif untuk usaha perkebunan, termasuk kelapa sawit. Suku bunga yang ideal untuk usaha perkebunan adalah
sekitar 12 persen per tahun. Melalui simulasi ini akan dianalisis dampak dari penurunan suku bunga BI terhadap industri kelapa sawit domestik Novindra
2011.
57
V. HASIL DAN PEMBAHASAN 5.1. Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Produksi Produk Turunan
Minyak Sawit di Indonesia
Model ekonometrika produk turunan minyak sawit dalam penelitian ini merupakan model simultan dinamis yang dibangun dari 14 model yang terdiri dari
11 persamaan struktural dan 3 persamaan identitas. Model tersebut sudah melalui beberapa tahapan respesifikasi model. Data yang digunakan adalah data deret
waktu time series dengan periode pengamatan tahun 1990 sampai dengan 2010.
5.1.1. Keragaan Umum Hasil Pendugaan Model
Berdasarkan hasil estimasi yang ditunjukkan Lampiran 4, dapat dijelaskan bahwa secara umum semua variabel penjelas sudah sesuai dengan tanda yang
diharapkan. Kriteria-kriteria statistik yang umum digunakan dalam mengevaluasi hasil estimasi model cukup meyakinkan. Sebagian besar 75 persen persamaan
perilaku memiliki koefisien determinasi R
2
di atas 0.5 dan hanya 25 persen persamaan yang memiliki nilai R
2
di bawah 0.4. Dilihat dari p-value uji F, hanya 3
persamaan yang memiliki nilai peluang uji statistik-F lebih tinggi dari taraf α
0.05. Berdasarkan hasil uji durbin-w dw didapatkan nilai dengan kisaran
0.7840 – 0.9674 dan hasil uji statistik durbin-h dh didapatkan kisaran nilai 0.0013 – 0.12335. Dari hasil tersebut diperoleh bahwa 8 persamaan tidak
memiliki masalah serial korelasi dan 3 persamaan memiliki masalah serial korelasi. Terlepas dari ada tidaknya masalah korelasi yang serius, Pindyck dan
Rubinfeld 1991 dalam Novindra 2011, membuktikan bahwa masalah serial korelasi hanya mengurangi efisiensi estimasi parameter dan serial korelasi tidak
menimbulkan bias parameter regresi. Berdasarkan kriteria-kriteria di atas, maka
