V. HASIL DAN PEMBAHASAN
5.2. Analisis Data Deret Waktu
5.2.6. Impulse response
Impulse response diperlukan dalam suatu estimasi VAR karena secara individual koefisien dalam model VAR sulit diinterpretasikan. Fungsi dari
impulse response adalah untuk melacak respon dari variabel endogen di dalam sistem VAR karena adanya gangguan atau perubahan di dalam variabel gangguan (e). Penggunaan impulse response akan membantu peneliti untuk melacak shock
untuk beberapa periode ke depan (Widarjono, 2007).
Analisis impulse response akan menjelaskan dampak dari guncangan (shock) pada satu variabel terhadap variabel lain, dimana dalam analisis ini tidak hanya dalam waktu pendek tetapi dapat menganalisis untuk beberapa horizon kedepan (kuartal) sebagai infomasi jangka panjang. Pada analisis ini dapat melihat respon dinamika jangka panjang setiap variabel apabila ada inovasi (shock)
tertentu sebesar satu standard error pada setiap persamaan. Sumbu horizontal merupakan periode dalam kuartal, sedangkan sumbu vertikal menunjukkan nilai respon dalam persentase.
Terdapat beberapa cara dalam menyajikan hasil dari impulse response dua diantaranya adalah dengan menggunakan grafik dan dengan menggunakan Tabel. Bila data impulse response disajikan dalam bentuk grafik maka untuk data penelitian dengan enam variabel ini akan disajikan 36 bentuk grafik. Dari 36 grafik tesebut hanya 30 grafik yang digunakan dalam analisis impulse response
karena enam sisanya hanya menjelaskan respon suatu variabel karena shock variabel itu sendiri.
112 -.02 .00 .02 .04 .06 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of LOG(ROT) to LOG(ROT)
-.02 .00 .02 .04 .06 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of LOG(ROT) to LOG(MAL)
-.02 .00 .02 .04 .06 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of LOG(ROT) to LOG(IND)
-.02 .00 .02 .04 .06 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of LOG(ROT) to LOG(KED)
Gambar 7. Grafik Impulse Response dari Nilai Logaritma Harga Crude Palm Oil Rotterdam terhadap Variabel Lain
Gambar 7 menunjukkan respon dari data harga CPO Rotterdam dalam bentuk logaritma karena adanya perubahan (shock) pada variabel harga CPO Malaysia dan Indonesia, dan harga minyak kedelai. Grafik 7a menggambarkan respon Rotterdam karena perubahan dirinya sendiri. Adanya shock pada harga CPO Malaysia berupa perubahan nilai dari nilai tengah, seperti yang ditunjukkan pada grafik 7b menyebabkan harga CPO Rotterdam mengalami penurunan pada awal periode dan setelah periode 2 mulai naik hingga periode 5 yang diikuti dengan penurunan sedikit kemudian stabil setelah periode 7. Adanya perubahan dari simpangan baku pada harga CPO Indonesia seperti pada garfik 7c direspon
a d c b bulan bulan bulan bulan persen persen persen persen
113
oleh harga CPO Rotterdam dengan melihat kurva yang naik dan kembali stabil mulai periode 7 hingga akhir periode. Begitu juga dengan respon Rotterdam terhadap Minyak Kedelai pada 6d akan naik sedikit hingga stabil kembali pada periode 8. .00 .01 .02 .03 .04 .05 .06 .07 .08 .09 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of LOG(MAL) to LOG(ROT)
.00 .01 .02 .03 .04 .05 .06 .07 .08 .09 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of LOG(MAL) to LOG(MAL)
.00 .01 .02 .03 .04 .05 .06 .07 .08 .09 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of LOG(MAL) to LOG(IND)
.00 .01 .02 .03 .04 .05 .06 .07 .08 .09 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of LOG(MAL) to LOG(KED)
Gambar 8. Grafik Impulse Response dari Nilai Logaritma Harga Crude Palm Oil
Malaysia terhadap Variabel Lain
Gambar 8 menunjukkan grafik respon harga CPO Malaysia dalam bentuk logaritma akibat adanya perubahan (shock) pada variabel Rotterdam, Indonesia, dan Minyak Kedelai. Perubahan yang terjadi pada harga Rotterdam seperti pada grafik 8a akan menyebabkan Malaysia mengalami kenaikan di awal periode kemudian akan menurun hingga periode ke empat dimana penurunannya lebih
a b c d bulan bulan bulan bulan persen persen persen persen
114
besar dibandingkan nilai awal kemudian kembali naik dan stabil kembali mulai periode 8. Perubahan pada variabel Indonesia (8c) menyebabkan pengaruh pada CPO Malaysia ditandai dengan grafik yang bergerak naik dan kemudian akan kembali stabil pada periode 8.
-.01 .00 .01 .02 .03 .04 .05 .06 .07 .08 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of LOG(IND) to LOG(ROT)
-.01 .00 .01 .02 .03 .04 .05 .06 .07 .08 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of LOG(IND) to LOG(MAL)
-.01 .00 .01 .02 .03 .04 .05 .06 .07 .08 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of LOG(IND) to LOG(IND)
-.01 .00 .01 .02 .03 .04 .05 .06 .07 .08 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of LOG(IND) to LOG(KED)
Gambar 9. Grafik Impulse Response dari Nilai Logaritma Harga Crude Palm Oil Indonesia terhadap Variabel Lain
Gambar 9 merupakan grafik yang menunjukkan respon dari variabel Indonesia dalam bentuk logaritma terhadap shock pada variabel Rotterdam, Indonesia, dan Malaysia. Bila terjadi shock pada Rotterdam maka pada awal periode Indonesia akan naik hingga periode dua dan kemudian akan menurun pada periode 4 dan akan naik perlahan hingga stabil pada periode 6. Sedangkan
a b c d bulan bulan bulan bulan persen persen persen persen
115
shock yang terjadi pada variabel Malaysia akan menyebabkan Indonesia bergerak
turun hingga periode dua pada periode tiga mulai bergerak naik melandai hingga pada periode 6 akan kembali stabil. Selanjutnya shock yang terjadi pada kedelai akan menyebabkan Indonesia bergerak naik hingga periode 3 dan akan mulai stabil kembali pada periode 5.
-.02 -.01 .00 .01 .02 .03 .04 .05 .06 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of LOG(KED) to LOG(ROT)
-.02 -.01 .00 .01 .02 .03 .04 .05 .06 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of LOG(KED) to LOG(MAL)
-.02 -.01 .00 .01 .02 .03 .04 .05 .06 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of LOG(KED) to LOG(IND)
-.02 -.01 .00 .01 .02 .03 .04 .05 .06 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of LOG(KED) to LOG(KED)
Gambar 10. Grafik Impulse Response dari Nilai Logaritma Harga Minyak Kedelai terhadap Variabel Lain
Gambar 10 merupakan grafik yang menunjukkan respon dari variabel Minyak Kedelai dalam bentuk logaritma terhadap shock pada variabel Rotterdam, Malaysia, dan Indonesia. Bila terjadi shock pada Rotterdam maka pada awal periode Minyak Kedelai akan naik hingga periode dua dan kemudian akan
c d
a bulan b bulan
bulan bulan
persen persen
116
kembali turun pada periode 4 dan akan naik perlahan dan stabil pada periode enam. Respon yang terjadi akibat adanya shock pada variabel Malaysia akan menyebabkan kedelai bergerak turun pada periode 2 dan mulai naik setelah periode 2 tersebut dan stabil pada periode 9. Selanjutnya shock yang terjadi pada Indonesia akan menyebabkan minyak kedelai bergerak naik hingga stabil pada periode enam.
Cara lain untuk membaca hasil impulse response adalah dengan melihat nilai impulse response tiap periode maupun secara kumulatif seperti yang dapat dibaca pada Lampiran 4. Bagian Tabel yang paling atas pada Lampiran 4 menunjukkan respon harga CPO Rotterdam karena adanya perubahan (shock) pada tiga variabel lainnya.
5.2.7. Forecast Error Variance Decomposition
Variance decomposition atau disebut juga dengan forecast error
decomposition of variance digunakan dalam estimasi untuk menggambarkan
sistem dinamis VAR. Berbeda dengan analisis impulse response yang digunakan untuk melacak dampak shock dari variabel endogen terhadap variabel lain di dalam sistem VAR, variance decomposition menggambarkan relatif pentingnya setiap variabel di dalam sistem VAR karena adanya shock. Variance decomposition berguna untuk memprediksi konstribusi persentase varian setiap variabel karena adanya perubahan variabel tertentu di dalam sistem var (Widarjono, 2007).
Fluktuasi setiap variabel akibat terjadinya suatu guncangan (shock) dapat dilakukan dengan menganalisis peranan setiap guncangan. Hal ini dipakai untuk
117
menjelaskan fluktuasi variabel-variabel makro ekonomi melalui analisis FEVD atau disebut juga sebagai analisis dekomposisi varians. Berdasarkan analisis ini kontribusi dari guncangan variabel dalam sistem terhadap perubahan variabel tertentu dapat diketahui.
Bagian atas Tabel menggambarkan prediksi konstribusi presentase varian variabel Rotterdam terhadap perubahan tiga variabel lainnya. Periode 1 (selang 1) varian harga CPO Rotterdam yang dijelaskan oleh variabel itu sendiri sebesar 100 persen. Periode 2 (selang 2) varian harga CPO Rotterdam dijelaskan oleh variabel itu sendiri sebesar 94.10 prsen dan sisanya dijelaskan masing-masing sebesar 1.06 persen oleh nilai harga malaysia, 4.57 persen oleh nilai harga CPO Indonesia, 0.78 persen oleh nilai harga CPO Rotterdam. Untuk lebih lengkap dapat dilihat pada Lampiran 5.
Berdasarkan Lampiran 5 maka dapat dilihat bahwa dalam jangka panjang variabel harga dari CPO di Rotterdam dipengaruhi oleh harga dari variabel harga CPO Malaysia dan Indonesia. Hal ini disebabkan karena produk CPO yang diperdagangkan di Rotterdam adalah berasal dari kedua negara tersebut dan kemudian 92 persennya di reekspor ke negara lainnya. Berdasarkan informasi tersebut maka perubahan harga yang terjadi di Indonesia dan Malaysia akan mempengaruhi pasokan CPO yang terdapat di Rotterdam sehingga juga akan berpengaruh terhadap harga yang terbentuk di Rotterdam.
Adapun variabel Malaysia dalam jangka panjang dipengaruhi oleh harga yang terjadi di Rotterdam, kemudian diikuti oleh harga di Malaysia sendiri. Hal ini disebabkan karena Rotterdam adalah pangsa ekspor kedua terbesar Malaysia sehingga dapat dikatakan bahwa dalam pergerakan harga di kedua pasar
118
sebenarnya saling berpengaruh satu dengan lainnya. Jika harga Malaysia bergerak naik maka penawaran di Rotterdam akan berkurang sehingga harga di Rotterdam akan mengikuti kenaikan harga di Malaysia. Sebaliknya jika harga di Rotterdam turun misalnya akibat penurunan permintaan maka akan terjadi over supply dari Malaysia sehingga akan banyak tersedia CPO di domestik dan akan menyebabkan harga di domestik akan turun juga.
Variabel yang mempengaruhi pergerakan harga CPO Indonesia dalam jangka panjang adalah harga di Rotterdam. Sebagaimana halnya dengan Malaysia yang menjadikan Rotterdam sebagai salah satu pangsa ekspornya maka perubahan harga yang terjadi di Rotterdam juga akan berefek terhadap harga yang terjadi di Indonesia.
119