1. ECM adalah salah satu model autoregresif yang mengikut sertakan pengaruh
pertimbangan lag dalam analisisnya sehingga model ini sesuai diterapkan dalam penelitian yang menggunakan data time series.
2. Kemampuan ECM dalam menganalisis berbagai variabel dapat digunakan
untuk memperkirakan fenomena ekonomi baik dalam jangka pendek maupun jangka panjang.
3. Dengan menggunakan ECM dapat dianalisis secara teoritik dan emiprik
apakah model yang dihasilkan konsisten dengan teori atau tidak.
3.5.1 Uji Stasionaritas
3.5.1.1 Uji Akar Unit Unit Root Test
Gujarati 1995 mengungkapkan bahwa teori ekonometri berlandaskan pada asumsi bahwa data adalah stationer. Data yang stationer ini tidak memiliki variasi
yang terlalu besar selama periode observasi dan memiliki kecenderungan untuk mendekati nilai rata-ratanya. Stasioner merupakan salah satu prasyarat penting dalam
model ekonometrika untuk data time series. Data stasioner adalah yang menunjukkan mean, varian dan autokovarians pada variasi lag tetap sama pada waktu kapan saja
data itu dipakai, artinya dengan data yang stasioner model time series dapat dikatakan lebih stabil. Uji stasioner bertujuan untuk mengetahui apakah data stasioner dapat
langsung diestimasi ataukah tidak stasioner karena mengandung unsur
trend random walk
yang perlu dilakukan penanganan tertentu yaitu dengan
differencing.
Jika
sebagaimana umumnya data tidak stasioner, maka proses
differencing
harus dilakukan beberapa kali sehingga tercapai data yang stasioner Daryono, 2007.
Stasioner atau tidaknya sebuah data dapat dianalisis dengan menggunakan uji akar-akar unit. Pengujian stasionaritas ini dilakukan terhadap semua data time series
variabel yang akan digunakan. Uji akar-akar unit untuk setiap variabel dalam model dilakukan untuk mengetahui apakah statsioneritas terjadi pada bentuk aras, turunan
pertama ataupun turunan kedua. Prosedur uji akar unit diestimasi dalam tiga persamaan autoregresif Gujarati,
2003 berikut : Y
t
= ρ Y
t-1
+ µ
t
tanpa intersep Y
t
= β
1
+ ρY
t-1
+ µt dengan intersep
Y
t
= β
1
+ β
2
T + ρY
t-1
+ µt dengan intersep dan trend
Dalam statistik dan ekonometrik, uji akar unit digunakan untuk menguji adanya anggapan bahwa sebuah data time series tidak stasioner. Uji yang biasa
digunakan adalah uji
Augmented Dickey
–
Fuller
. Uji lain yang serupa yaitu Uji
Phillips
–
Perron
. Keduanya mengindikasikan keberadaan akar unit sebagai hipotesis null. Perlu diketahui bahwa data yang dikatakan stasioner adalah data yang bersifat
flat, tidak mengandung komponen trend, dengan keragaman yang konstan, serta tidak terdapat fluktuasi periodik.
Kesimpulan hasil uji akar unit diperoleh dengan membandingkan nilai ADF statistik dengan nilai kritis
Mac Kinnon.
Apabila nilai ADF statistik lebih kecil
daripada nilai
Mac Kinnon
pada tabel dengan tingkat signifikansi tertentu, maka data time series tersebut tidak stasioner dan jika sebaliknya maka data stasioner.
3.5.1.2 Derajat Integrasi
