51
terlalu besar dan mempunyai kecenderungan untuk mendekati nilai rata-rata.
Jika dalam uji stasioneritas ini menunjukan nilai ADF
STATISTIK
yang lebih besar dari pada Mackinnon critical value, maka dapat diketahui
bahwa data tersebut stasioner karena tidak mengandung unit root. Sebaliknya jika nilai ADF
STATISTIK
yang lebih kecil dari pada Mackinnon critical value
, maka dapat disimpulkan data itu tidak stasioner pada derajat level. Dengan demikian, diferrencing data untuk memperoleh
data yang stasioner pada derajat yang sama di first different 1 harus dilakukan, yaitu dengan mengurangi data tersebut dengan data periode
sebelumnya Ajija dkk, 2011: 165. Langkah-langkah pengujian akar unit sebagai berikut :
Hipotesis Ho : Data tersebut tidak stasioner pada tingkat Level. Ha : Data tersebut stasioner pada tingkat Level.
Pengambilan Keputusan dilakukan dengan criteria : Jika ADF
STATISTIK
Mackinnon critical valuecritical value = 5 maka Ho ditolak
Jika ADF
STATISTIK
Mackinnon critical valuecritical value = 5 maka Ho diterima
b. Uji Derajat integrasi
Seperti uji akar unit ADF, keputusan sampai pada derajat keberapa suatu data akan stasioner dapat dilihat dengan
membandingkan antara nilai ADF
STATISTIK
yang diperoleh dari koefisien
52
Y dengan nilai kritis distribusi statistik Mac Kinnon. Jika nilai absolut dari statistik ADF lebih besar dari nilai kritisnya pada diferensi tingkat
pertama, maka data dikatakan stasioner pada derajat satu.Akan tetapi jika dilanjutkan pada diferensiasi yang lebih tinggi sehingga diperoleh
data stasioner. Data time series pada umumnya adalah data yang tidak
stasioner. Untuk menghindari regresi lancung maka harus ditransformasikan data nonstasioner menjadi data stasioner.Menurut
Nachrowi 2006: 340 dalam berbagai studi ekonometrika, data time series
sangat banyak digunakan. Namun dibalik pentingnya data tersebut,
ternyata data
time series
„menyimpan’ berbagai permasalahan, salah satunya yaitu otokorelasi. Otokorelasi ini
merupakan penyebab yang mengakibatkan data menjadi tidak stasioner, sehingga bila data dapat distasionerkan maka otokorelasi
akan hilang dengan sendirinya, karena metode transformasi data untuk membuat data yang tidak stasioner sama dengan transformasi data
untuk menghilangkan otokorelasi. Dalam uji akar unit ADF bila menghasilkan kesimpulan bahwa
data tidak stasioner, maka diperlukan proses diferensiasi data. Uji stasioner data melalui proses diferensiasi ini disebut uji derajat
integrasi. Langkah-langkah pengujian stasioner sebagai berikut :
= Data tersebut tidak stasioner pada derajat 1, 2, …..dan seterusnya
