Uji Stasioneritas Hasil Analisis

pada perusahaan, tetapi dengan jumlah yang relatif lebih kecil dibandingkan dengan permintaan dari customer process.

4.1.8 Pelayanan Terhadap Pelanggan

PT Saung Mirwan berupaya memberikan pelayanan yang terbaik kepada pelanggannya. Pelayanan yang diberikan salah satunya yaitu kesiapan setiap personil atau karyawan untuk dapat dihubungi setiap saat oleh pelanggan. Pelanggan dapat memesan dan membicarakan masalah yang terkait dengan pemesanan, pertanyaan yang diajukan oleh pelanggan, dan penjelasan yang dibutuhkan dari pihak perusahaan. Bentuk pelayanan lainnya yaitu seperti pengiriman pesanan produk yang terjadwal sesuai dengan permintaan pelanggan. Sayuran memiliki daya tahan yang tidak lama, maka sayuran yang telah dipanen harus segera diproses dan diantar atau didistribusikan ke tempat penerimaan pelanggan dalam waktu yang relatif singkat untuk menjaga agar sayuran yang diterima masih dalam keadaan segar dan baik. PT Saung Mirwan akan berusaha memenuhi spesifikasi sayuran sesuai dengan permintaan dari pelanggan misalnya dari bentuk, warna, ukuran, potongan, dan sebagainya. Menyiapkan spesifikasi produk yang diminta oleh pelanggan memiliki arti bahwa perusahaan akan berusaha memenuhi apa yang menjadi keinginan pelanggan agar pelanggan merasa puas dengan pelayanan yang diberikan oleh perusahaan. Hal tersebut boleh dilakukan selama tidak ada penyimpangan dari aturan- aturan kesepakatan yang sudah ditentukan sebelumnya dan itu merupakan prinsip bagi PT Saung Mirwan sendiri untuk menjaga loyalitas pelanggannya.

4.2 Hasil Analisis

4.2.1 Uji Stasioneritas

Uji stasioneritas dilakukan untuk analisis mengenai pola data atau sifat dari pergerakan data deret waktu yang akan menentukan metode peralaman yang sesuai dengan pola data tersebut. Plot deret waktu yang berfluktuasi dengan ragam yang konstan disekitar rataan yang konstan menunjukkan bahwa data deret waktu tersebut stasioner. Sedangkan plot deret waktu yang tidak berfluktuasi disekitar rataan yang konstan atau tidak berfluktuasi dengan ragam yang konstan mengindikasikan bahwa data deret waktu tersebut tidak stasioner. Apabila data deret waktu tersebut sudah stasioner maka metode peramalan yang digunakan adalah VAR, sedangkan bila data deret waktu tersebut semua atau salah satu tidak stasioner pada level nol 0 dan dilakukan pembedaan maka model yang dipilih adalah VECM. Artinya data stasioner harus pada pembedaan yang sama, karena seluruh variabel harus berada pada derajat yang sama. Uji kestasioneritasan dalam penelitian ini dilakukan dengan menggunakan Augmented Dickey Fuller ADF. Pemeriksaan kestasioneran data deret waktu pada setiap variabel dalam tingkat level dengan menggunakan uji ADF dapat dilihat pada Tabel 1. Tabel 1. Hasil Uji Stasioneritas pada Level Variability Test Critical Value 5 t-statistic Probability KKOL -2.967.767 -1.653.915 0.4432 LH -2.967.767 -1.106.343 0.6995 TR -2.971.853 -1.813.444 0.3666 Keterangan: KKOL = Kembang kol LH = Lettuce head TR = Tomat rianto Beef Tomato Tabel 1 terlihat bahwa uji stasioneritas pada level atau derajat nol I0 untuk komoditas kembang kol, lettuce head, dan tomat beef tidak stasioner. Hal ini terlihat dari nilai Test Critical Value pada derajat kepercayaan 5 persen. Jika nilai mutlak Test Critical Value lebih besar dari nilai mutlak t-statistic maka data tidak stasioner, sebaliknya jika nilai mutlak Test Critical Value lebih kecil dari nilai mutlak t-statistic maka data tersebut stasioner. Tabel 1 hasil uji stasioneritas di atas menunjukkan bahwa semua peubah atau variabel data yang digunakan dalam penelitian ini tidak stasioner, maka data perlu dilakukan uji stasioneritas lebih lanjut yaitu pada pembedaan pertama atau first difference. Hasil uji first difference dapat dilihat pada Tabel 2 berikut. Tabel 2. Hasil Uji Stasioner First Difference Variability Test Critical Value 5 t-statistic Probability KKOL -2.976.263 -5.241.454 0.0005 LH -2.976.263 -4.921.974 0.0002 TR -2.971.853 -2.644.743 0.0963 Pembedaan pertama kembang kol dan lettuce head sudah stasioner, tetapi tomat beef masih tidak stasioner yang terlihat pada Tabel 2, maka harus dilakukan uji stasioner lebih lanjut yaitu pada pembedaan kedua atau second difference. Hasil second difference untuk tomat beef dapat dilihat pada Tabel 3 berikut ini. Tabel 3. Hasil Uji Stasioner Second Difference Variability Test Critical Value 5 t-statistic Probability TR -2.976.263 -6.759.467 0.0000 Pembedaan kedua tomat beef sudah stasioner yang terlihat pada Tabel 3. Artinya data stasioner pada pembedaan kedua, karena seluruh peubah atau variabel harus berada pada derajat yang sama, pada penelitian ini yaitu pada derajat pembedaan kedua. Dari uji stasioneritas yang dilakukan sudah dapat menentukan model peramalan yang akan dipilih yaitu model VECM. Hasil uji stasioneritas pada setiap level dapat dilihat secara lengkap pada Lampiran 7, 8, dan 9.

4.2.2 Uji Kausalitas Granger