82 Terdapat dua informasi yang harus diperoleh dari hasil uji kointegrasi, yaitu
asumsi tren deterministik yang digunakan dan jumlah hubungan kointegrasinya. Ada lima asumsi tren deterministik dalam uji kointegrasi, untuk menentukan
pilihan tren yang digunakan dapat didasarkan pada hasil summary. Pemilihan asumsi dengan summary dapat disesuaikan berdasarkan kriteria informasi AIC
atau SC. Pada penelitian ini pemilihan asumsi disesuaikan berdasarkan kriteria informasi AIC. Dari hasil summary didapatkan bahwa asumsi yang digunakan
adalah linear intercept trend untuk model beras dan linear intercept no trend untuk model gula Lampiran 3 dan Lampiran 4.
A. Analisis Kointegrasi Model Beras
Tabel 17 menunjukkan hasil analisis kointegrasi model beras. Berdasarkan trace test
mengindikasikan adanya satu kointegrasi pada rank=0 none sedangkan max-eigenvalue test
mengindikasikan tidak adanya kointegrasi. Hal ini dilihat dari nilai trace statistic yang lebih besar dari critical value sebesar 5 persen, serta nilai
probability kurang dari 5 persen. Pada model beras, untuk rank=1 at most 1 dan
rank =2 at most 2 tidak terdapat kointegrasi, artinya dari model ini hanya ada
satu persamaan linier dalam jangka panjang. Tabel 17. Hasil Analisis Kointegrasi Model Beras
Hipotesis Trace
Max-Eigenvalue Trace-Stat
CV=5 Prob
. Max-Eigen
Stat CV=5
Prob .
None 45.24898
42.91525 0.0287
23.87654 25.82321
0.0885 At most 1
21.37244 25.87211
0.1642 19.99165 19.38704
0.0408 At most 2
1.380794 12.51798
0.9940 1.380794
12.51798 0.9940
Trace test indicates 1 cointegrating eqns at the 0.05 level Max-eigenvalue test indicates no cointegrating eqns at the 0.05 level
denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level MacKinnon-Haug-Michelis 1999 p-values
83 Pada model beras dikatakan bahwa ada satu persamaan linier dalam jangka
panjang. Karena ada satu vektor kointegrasi Vector Autoregression atau kombinasi linier yang stasioner pada pasar beras, maka analisis vektor kointegrasi
jangka panjang dapat dispesifikasikan untuk harga beras di negara produsen atau eksportir yaitu Thailand. Hal ini dikarenakan beras yang dihasilkan oleh Thailand
sebagian besar diekspor, sehingga harga beras domestik dipengaruhi oleh harga di negara konsumen atau importir.
B. Analisis Kointegrasi Model Gula
Berdasarkan trace test dan max-eigenvalue test pada model gula menunjukkan adanya dua kointegrasi pada rank=0 none dan rank=1 at most 1
untuk taraf nyata 5 persen. Hal ini dilihat dari nilai trace statistic dan nilai maximum eigenvalue
yang lebih kecil dari critical value sebesar 5 persen, serta nilai probability lebih besar dari 5 persen. Tabel 18 memperlihatkan hasil analisis
kointegrasi model gula. Tabel 18. Hasil Analisis Kointegrasi Model Gula
Hipotesis Trace
Max-Eigenvalue Trace-Stat
CV=5 Prob
. Max-Eigen
Stat CV=5
Prob .
None 38.30037
29.79707 0.0042
21.25374 21.13162 0.0481
At most 1 17.04663
15.49471 0.0290
15.79526 14.26460 0.0284
At most 2 1.251371
3.841466 0.2633
1.251371 3.841466
0.2633 Trace test indicates 2 cointegrating eqns at the 0.05 level
Max-eigenvalue test indicates 2 cointegration at the 0.05 level
denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level MacKinnon-Haug-Michelis 1999 p-values
Pada model gula diketahui bahwa berdasarkan trace test dan max-eigenvalue test
ada dua persamaan linier dalam jangka panjang. Karena ada dua vektor
84 kointegrasi Vector Autoregression atau kombinasi linier yang stasioner pada
pasar gula, maka analisis vektor kointegrasi jangka panjang dapat dispesifikasikan untuk harga gula di negara-negara produsen atau eksportir, yaitu Thailand dan
Filipina. Hal ini dikarenakan gula yang dihasilkan oleh dua negara produsen utama tersebut sebagian besar diekspor, sehingga harga gula domestik
dipengaruhi oleh harga di negara konsumen atau importir. Adanya kointegrasi pada model beras dan model gula dapat diartikan bahwa
ada hubungan atau keseimbangan jangka panjang antara masing-masing variabel pada kedua model tersebut, dalam jangka pendek mungkin saja ada
ketidakseimbangan disequilibrium. Ketidakseimbangan inilah yang sering ditemui dalam perilaku ekonomi. Artinya, bahwa apa yang diinginkan pelaku
ekonomi belum tentu sama dengan apa yang terjadi sebenarnya. Adanya perbedaan apa yang diinginkan dengan apa yang terjadi maka diperlukan adanya
penyesuaian adjustment. Model yang memasukkan penyesuaian untuk melakukan koreksi bagi ketidakseimbangan disebut sebagai model koreksi
kesalahan Error Correction ModelECM Widarjono, 2007. Pada penelitian ini dikarenakan data time series yang digunakan tidak stasioner pada level, tetapi
stasioner pada data diferensi dan terkointegrasi, maka selanjutnya dilakukan analisis VECM.
5.3. Pembentukan Sistem VECM
Spesifikasi VECM merestriksi hubungan perilaku jangka panjang antarvariabel yang ada agar konvergen ke dalam hubungan kointegrasi namun
tetap membiarkan perubahan-perubahan dinamis di dalam jangka pendek. Koreksi
