< prev

Page 1Page 2Page 3Page 4Page 5Page 6Page 7Page 8Page 9Page 10

Page 6 of 10
next >

Majalah Ilmiah UNIKOM

Vol.7, No. 2

228

H a l a m a n

nan variabel tak bebas (PDB riil

(-1)

) terle-

tak 0 <

6

< 1 dan

6

harus signifikan se-

cara statistik dengan tanda koefisien ada-

lah positif.

HASIL DAN ANALISIS DATA

Pengujian Tingkat Stasioneritas Data (Uji

Akar Unit)

Dari pengujian akar unit terlihat bahwa

data belum stasioner pada tingkat level

(diferensi tingkat nol). Oleh karena itu

perlu dilakukan uji derajat integrasi

melalui proses diferensi data yaitu pada

tingkat satu (diferensi tingkat pertama).

Hasil uji akar unit pada diferensi tingkat

pertama menunjukkan bahwa data sudah

stasioner untuk semua variabel karena

nilai absolut dari statistik ADF lebih besar

dari nilai kritisnya, sehingga kita katakan

bahwa data stasioner pada derajat satu.

Uji Kointegrasi

Uji

kointegrasi

hanya

bisa

dilakukan ketika data yang digunakan

dalam penelitian berintegrasi pada derajat

yang sama. Uji kointegrasi dilakukan pada

residual dari persamaan. Jika nilai

statistiknya lebih besar dari nilai kritisnya

maka variabel-variabel yang diamati saling

berkointegrasi atau mempunyai hubungan

jangka panjang. Dari hasil regresi

terhadap residual PDB riil diperoleh hasil

yang menunjukkan bahwa nilai absolut

dari statistik ADF (-3,580074) lebih besar

dari nilai kritis pada semua

-nya (-

2,5868 ; -1.9434 ; -1,6174) artinya bahwa

variabel-variabel yang diamati saling

berkointegrasi atau mempunyai hubungan

jangka panjang.

Eva Ervani

Partial Adjustment Model

Hasil estimasi jangka pendek dari pengujian PAM diperoleh hasil sebagai berikut :

PDB riil = 188,6453 + 0,091086 INV riil + 0,000210 HC - 254,0487 RD riil

(1,280226) (2,190849) (0,770673) (-1,789976)

+ 1,70 FD riil – 0,004029 X riil + 0,983572 PDB riil

(-1)

(0,732984) (-0,431389) (68,82454)

Berdasarkan hasil persamaan di

atas, terlihat bahwa koefisien kelambanan

variabel tak bebas PDB riil

(-1)

adalah

terletak 0 <

6

< 1 dan signifikan secara

statistik dengan tanda koefisien adalah

positif, sehingga kriteria model PAM

terpenuhi

maka

model

PAM

dapat

digunakan dalam penelitian ini.

speed of adjustment

6

)

= 1 - 0,983572 = 0,016428 yang berarti

bahwa sekitar 1,64 % ketidaksesuaian

antara PDB riil yang aktual dengan yang

diinginkan

akan

dieliminasi

atau

dihilangkan dalam waktu satu kwartal.

Pengujian Asumsi Klasik

Uji Multikolinieritas

Dalam penelitian ini, metode yang

digunakan untuk mendeteksi masalah

multikolinieritas adalah Metode Deteksi

Klien. Klien menyarankan untuk mendeteksi

masalah multikolinieritas dengan hanya

membandingkan

koefisien

determinasi

auxiliary dengan koefisien determinasi (R

2

)

model regresi aslinya yaitu Y dengan

variabel independen X (Gujarati, 2003).

Menurut Klien, multikolinieritas terjadi jika

koefisien determinasi regresi auxiliary lebih

besar dari koefisien determinasi model

aslinya (R

2

auxiliary > R

2)

.

Dari hasil regresi persamaan asli

diperoleh nilai koefisien determinasi (R

2

)