VECM mempunyai hubungan kointegrasi yang dibangun melalui spesifikasi perilaku jangka panjang dari variabel-variabel endogen untuk menuju converge
ke hubungan jangka panjangnya, serta memungkinkan dilakukan penyesuaian jangka pendek secara dinamik. Sebagai contoh, digunakan sistem dua variabel
yang memiliki suatu persamaan kointegrasi tanpa turunan dalam bentuk lag Subagjo, 2005.
2.9. Impulse Response Function IRF
Impulse resnponse function IRF adalah metode yang digunakan untuk menentukan respon suatu variabel endogen terhadap guncangan shocks variabel
tertentu. IRF menunjukkan respon dari setiap variabel endogen sepanjang waktu terhadap guncangan dari variabel itu sendiri dan variabel endogen lainnya. IRF
juga mengidentifikasikan suatu guncangan pada suatu variabel endogen sehingga dapat menetukan bagaimana suatu perubahan yang tidak diharapkan dalam
variabel mempengaruhi variabel lainnya sepanjang waktu. Hasil IRF sangat sensitif terhadap pengurutan ordering variabel yang
digunakan dalam perhitungan.pengurutan variabel yang didasarkan pada faktorisasi chelosky dilakukan dengan catatan variabel yang memiliki nilai
prediksi terhadap variabel lain yang diletakkan di depan berdampingan satu sama lainnya. Sedangkan, variabel yang tidak memiliki nilai prediksi terhadap variabel
lain diletakkan paling belakang, kemudian variabel lainnya diletakkan di antara kedua variabel tersebut berdasarkan nilai matriks korelasi yang menyatakan
tingkat korelasi paling besar. Selain itu, IRF juga digunakan untuk mengetahui berapa lama pengaruh shock dari satu variabel terhadap variabel lain tersebut
tejadi. IRF juga bertujuan untuk mengisolasi suatu guncangan agar lebih spesifik artinya variabel ekonomi hanya dipengaruhi oleh guncangan tertentu saja. Apabila
hal tersebut tidak dilakukan maka guncangan spesifik tersebut tidak dapat diketahui dan yang dapat diketahui adalah guncangan secara umum.
2.10. Forecast Error Variance Decompisition FEVD
Variance Decompotition atau disebut juga forecast error variance decompotition merupakan perangkat pada model VARVECM yang akan
memisahkan variasi dari sejumlah variabel yang diestimasi menjadi komponen-
komponen shock atau menjadi variabel innovation, dengan asumsi bahwa variabel-variabel innovation tidak saling berkorelasi. Kemudian, variance
decompotition akan memberikan informasi mengenai proporsi dari pergerakan pengaruh shock pada sebuah variabel terhadap shock variabel yang lain pada
periode saat ini dan periode ke depan. Forecast error variance decompotition menggambarkan proporsi pergerakan
dari σ
y
n
2
terhadap shock dari suatu variabel kepada variabel lainnya Enders, 2004.
Metode yang dapat dilakukan untuk melihat bagaimana perubahan dalam suatu variabel yang ditunjukkan oleh perubahan error variance dipengaruhi oleh
variabel-variabel lainnya adalah FEVD. Metode ini mencirikan suatu struktur dinamis dalam model VAR. Dimana dalam metode ini dapat dilihat kekuatan dan
kelemahan masing-masing variabel dalam mempengaruhi variabel lainnya dalam kurun waktu yang panjang.
FEVD mencirikan ragam dari peramalan galat menjadi komponen- komponen yang dapat dihubungkan dengan setiap variabel endogen dalam model.
Dengan menghitung persentase kuadrat prediksi galat k-tahap ke depan dari sebuah variabel akibat inovasi dalam variabel-variabel lain, maka akan dapat
dilihat seberapa besar perbedaan antara error variance sebelum dan sesudah terjadinya shock yang berasal dari dirinya sendiri maupun dari variabel lain
2.11. Penelitian Terdahulu
Pratama 2009 dalam skripsinya yang berjudul Integrasi Pasar Obligasi Negara Di Antara Negara-negara ASEAN+6. Dalam penelitian ini model yang
digunakan adalah model analisis Vector Autoregression VAR. Model VAR ini memiliki analisis lanjutan yaitu impulse response finction IRF dan forecasting
error variance decomposition FEVD. Dimana peneliti ingin menganalisis hubungan pasar obligasi diantara negara-negara ASEAN+6. Kesimpulan yang
telah di dapat yaitu berdasarkan hasil analisis VECM, pada analisis IRF terlihat bahwa adanya hubungan di antara pasar obligasi negara-negara ASEAN+6. Hal
ini dijelaskan dengan adanya respon yang dapat dilihat berupa fluktuasi yield yang terjadi dalam jangka pendek akibat guncangan yng terjadi dalam pasar
obligasi negara-negara ASEAN+6. Hal ini merupakan hubungan yang dinamis di antara negara-negara ASEAN+6. Sedangkan berdasarkan hasil analisis FEVD
untuk kawasan ASEAN+6 maupun dengan Amerika Serikat diketahui bahwa negara yang dominan dalam mempengaruhi fluktuasi yield obligasi negara dari
negara-negara ASEAN+6 maupun Amerika Serikat adalah Australia. Dari hasil analisis IRF dan FEVD juga diketahui bahwa hubungan yang terjadi di antara
masing-masing pasar obligasi negara ASEAN+6 adalah relatif sangat lemah. Julivanto 2009 dalam skripsinya yang berjudul Dinamika Ekspor Karet Alam
Indonesia. Dalam penelitiannya dinamika ekspor karet alam Indonesia dianalisis dengan menggunakan metode analisis Vector Autoregression VAR dan Vector
Error Correction Model VECM yang menyimpulkan bahwa faktor-faktor yang mempengaruhi volume ekspor karet alam Indonesia adalah produksi karet alam
Indonesia, harga karet alam Indonesia, harga minyak mentah dunia, dan nilai tukar Rupiah terhadap Dollar. Guncangan terhadap variabel produksi karet alam
paling mempengaruhi volume ekspor karet, hal ini dapat dilihat ketika terjadi guncangan respon volume ekspor karet terhadap variabel tersebut paling
signifikan. Volume ekspor karet alam Indonesia sangat dipengaruhi oleh produksi karet alam Indonesia. Pada jangka pendek volume ekspor karet alam Indonesia
dipengaruhi oleh volume ekspor dan produksi karet alam Indonesia. Namun pada jangka panjang volume ekspor karet alam lebih besar dipengaruhi oleh produksi
karet alam Indonesia sebesar 56 persen. Variabel produksi karet alam pada kenyataannya jarang mengalami guncangan karena sifat tanaman karet yang
merupakan tanaman tahunan. Variabel lain yang sering mengalami guncangan seperti harga karet dan harga minyak mentah tidak memiliki pengaruh yang
signifikan terhadap volume ekspor karet alam Indonesia. Dan dinamika ekspor karet Indonesia tidak terlalu besar pengaruhnya terhadap perubahan volume
ekspor Indonesia.
III. METODE PENELITIAN
