Hipotesis dari metode Johansen adalah sebagai berikut Enders, 2004: : r = 0
: 0 r g : r = 0
: 0 r g : r = 0
: 0 r g ...
... : r = g-1
: r = g Pengujian pertama menyebutkan hipotesis nol dengan tidak adanya vektor
kointegrasi. Jika hipotesis ini gagal ditolak, dapat disimpulkan bahwa tidak ada vektor kointegrasi dan pengujian telah diselesaikan. Namun jika hipotesis tersebut
ditolak, maka pengujian akan dilakukan terus menerus dan begitu seterusnya sampai nilai dari r akan meningkat sampai hipotesis tersebut gagal ditolak.
3.4.6 Uji Stabilitas Model
Metode yang digunakan untuk melakukan analisis pengaruh terhadap pasokan dan penjulan gas di Perusahaan energi XYZ adalah analisis impuls
respons IRF dan analisis peramalan dekomposisi ragam dahulu FEDV. Namun kedua analisis di uji harus di uji stabilitas VAR dilakukan dengan characteristic
poliminal. Jika semua akar dari fungsi polinominal tersebut berada didalam unit circle atau jika nilai absolutnya 1 maka model var tersebut dianggap stabil
sehingga IRF dan FEVD yang dihasilkan dianggap valid Windarti, 2004.
3.4.7 Analisis Impuls Respon Function IRF
VAR adalah metode yang digunakan untuk menentukan sendiri struktur dinamisnya dari suatu model. Setelah melakukan uji VAR, dibutuhkan adanya
metode yang dapat mencirikan struktur dinamis yang dihasilkan oleh VAR secara jelas. Pengujian ini dilakukan untuk menguji sturktur dinamis dari sistem variabel
dalam model yang dicerminkan oleh variabel inovasi innovation variable. Salah satu bentuk dari test ini adalah Impuls Respon Function IRF.
IRF dapat menunjukan respon dari setiap variable endogen sepanjang waktu terhadap kejutan dari variabel itu sendiri dan variabel endogen lainnya. IRF
dapat juga mengindetifikasikan suatu kejutan pada satu variabel endogen sehingga dapat menentukan bagaimana suatu perubahan yang tidak diharapkan dalam
variabel mempengaruhui variabel lainnya sepanjang waktu. Maka, IRF digunakan untuk melihat pengaruh kontemporer dari sebuah variabel dependen jika
mendapatkan guncangan atau inovasi dari variabel independen sebesar satu standard deviasi. Hasil IRF tersebut sangat peka terhadap pengurutan ordering
variabel yang digunakan dalam perhitungan. Pengurutan variabel yang didasarkan pada faktorisasi cholesky 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 diantara kedua variabel tersebut berdasarkan nilai matriks korelasi yang menyatakan
tingkat korelasi paling besar. Kebutuhan ordering ini bisa melalui uji kausalitas Grenger, dimana urutan
variabel berdasarkan pada variabel yang paling banyak signifikan mempengaruhi variabel lain. IRF juga digunakan untuk mengetahui berapa lama pengaruh shock
dari satu variabel terhadap variabel yang lain terhadap variabel yang lain tersebut terjadi. IRF berfungsi untuk mengisolasi suatu guncangan agar lebih spesifik
artinya variabel ekonomi hanya dipengaruhui oleh shock atau guncangan tertentu saja. Apabila hal tersebut tidak dilakukan, maka shock spesifik tersebut tidak
dapat diketahui dan yang dapat diketahui adalah shock secara umum.
3.4.8 Analisis Forecast Error Decomposition Of Variance FEDV
