## Vol. 7, No.1,  23-33,  Juli  2010
Penggunaan Uji Kointegrasi pada Data Kurs IDR terhadap AUD
Anisa 1

## Abstrak
Penelitian  ini  mengkaji  penerapan  Statistika  pada  data  runtun  waktu  yang  mengkaji  uji kointegrasi  pada  data  tersebut.  Kointegrasi  adalah  suatu  uji  yang  digunakan  untuk  melihat kestasioneran dari kombinasi linier variabel pembangun struktur variansi model runtun waktu yang nonstasioner, dan bertujuan untuk mengetahui kestabilan jangka panjang dari variabel- variabel tersebut. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa kurs beli IDR terhadap AUD dapat mempengaruhi  kurs  jualnya,  atau  dengan  kata  lain  kedua  variabel  tersebut  saling berkointegrasi.  Sehingga  terdapat  kestabilan  jangka  panjang  antara  nilai  jual  dan  nilai  beli IDR terhadap AUD.
Kata Kunci: Kointegrasi, kestabilan jangka panjang, nonstasioner .

## 1. Pendahuluan
Analisis data runtun waktu adalah analisis data yang bergantung pada waktu. Dewasa ini analisis  data  runtun  waktu  telah  diterapkan  dalam  berbagai  bidang,  baik  di  bidang  bisnis  dan ekonomi  yaitu  prediksi  suku  bunga  bank  mingguan,  di  bidang  meteorologi  yaitu  prediksi kecepatan  angin  yang  akan  timbul,  di  bidang  biologi yaitu  aktivasi jantung  secara elektrik  pada interval  milidetik,  di  bidang  pemasaran  yaitu  penjualan  dengan  teknik  tertentu  per  bulan,  dan sebagainya.
Sesuai  dengan  teknis  analisis  data  runtun  waktu,  maka  diperlukan  adanya  pengujian kestasioneran  data  terlebih  dahulu.  Sebuah  data  runtun  waktu  dikatakan  stasioner  jika  tidak terdapat perubahan sistematik pada rata-rata atau tidak ada trend . Dengan kata lain, data memiliki variansi yang relatif homogen dan mempunyai kecenderungan untuk mendekati nilai rata-ratanya. Ide dasar dari stasioner adalah bahwa aturan peluang mengatur suatu proses tidak akan berubah seiring  dengan  waktu,  dan  proses  tersebut  berada  dalam  keseimbangan  secara  statistik  atau statistical equilibrium (Cryer,1986).
Pengabaian terhadap asumsi stasioneritas dapat menyebabkan munculnya regresi lancung ( spurious  regression ),  yang  ditandai  dengan  nilai R 2 yang  tinggi  namun  nilai  statistik  Durbin Watsonnya  rendah  (Nusantara  &  Astutik,  2001).  Statistik  Durbin-Watson  digunakan  untuk melihat apakah terjadi autokorelasi pada sisaan atau tidak.
Hal  menarik  dalam  ekonometrika  adalah  penaksir  dari  struktur  persamaan  atau  VAR ( Vector  Autoregressive )  memuat  variabel  nonstasioner.  Dalam  model  univariat,  terlihat  bahwa trend stokastik  dapat  dihilangkan  dengan differencing atau  penstasioneran.  Hasil  rangkaian stasioner  dapat  ditaksir  dengan  menggunakan  teknik  Box-Jenkins  univariat.  Namun,  cara membuktikan  anggapan  variabel  nonstasioner  tidak  sesederhana  dalam  konteks  multivariat, karena  adanya  kombinasi  linear  stasioner  dari  variabel-variabel  acak  nonstasioner.  Kombinasi variabel itu disebut berkointegrasi atau cointegration (Enders, 2004).
1 Jurusan Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Hasanuddin Makassar

## Anisa
Kointegrasi  menjadi  subjek  penelitian  intensif  setelah  Granger  (1983)  dan  Engle  & Granger  (1987)  memperkenalkan  konsepnya.  Dugaan  dari  kointegrasi  muncul  dari  soal kelancungan atau regresi semrawut dalam runtun waktu. Uji  kointegrasi merupakan uji terhadap model analisis terhadap persoalan regresi lancung. Selain itu, uji ini dapat juga digunakan untuk mengetahui  kemungkinan  terjadinya  keseimbangan  atau  kestabilan  jangka  panjang  diantara variabel-variabel  yang  diamati.  Jadi  sebelum  menggunakan  model  harus  diyakini  bahwa  data runtun  waktu  yang  digunakan  mempunyai  derajat  atau  orde  integrasi  yang  sama  (Nusantara  & Astutik, 2001).
Pada penelitian ini, masalah hanya dibatasi pada uji kointegrasi khususnya pada data kurs IDR  terhadap  AUD  untuk  mengetahui  kemungkinan  terjadinya  keseimbangan  atau  kestabilan jangka panjang di antara variabel-variabel yang diamati. Data kurs yang diamati adalah data dari tanggal 1 Januari 2004 sampai dengan 30 April 2008 yang diperoleh dari laporan Bank Indonesia (sumber : www.bi.go.id ).

## 2. Landasan Teori
Jika  ada  kombinasi  linear  stasioner  dari  variabel  acak  nonstasioner  maka  kombinasi variabel tersebut disebut berkointegrasi. Misalkan x t dan y t adalah variabel yang nonstasioner dan kombinasi  linear  dari  variabel-variabel  tersebut  adalah  stasioner  maka  akan  dilakukan  uji kointegrasi,  dimana  uji  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  kemungkinan  terjadinya  keseimbangan atau  kestabilan  jangka  panjang  di  antara  variabel-variabel  yang  diamati.  Namun  sebelum melakukan uji kointegrasi terlebih dahulu dilakukan uji akar unit dan uji derajat integrasi untuk melihat stasioner atau tidaknya data yang digunakan (Siagian, 2003).
Sebuah  runtun  waktu  dikatakan  stasioner  jika  tidak  terdapat  perubahan  sistematik  pada rata-rata  (tidak  ada trend ),  tidak  terdapat  perubahan  sistematik  pada  variansi  dan  periodik  total telah  disingkirkan.  Ide  dasar  dari  stasioner  adalah  bahwa  aturan  peluang  mengatur  suatu  proses tidak akan berubah seiring dengan waktu, dengan kata lain proses itu berada dalam keseimbangan secara statistik ( statistical equilibrium ). Secara spesifik, sebuah runtun waktu dikatakan stasioner lengkap/total  ( strictly  stationary )  jika  distribusi  gabungan  dari ) ( , ), ( ), ( 2 1 n t Z t Z t Z  adalah sama dengan distribusi gabungan dari ) ( , ), ( ), ( 2 1 k n k k t Z t Z t Z     untuk semua n t t t , , , 2 1  dan time lag k (Cryer, 1986). Perilaku data yang stasioner  memiliki varians yang tidak terlalu besar dan mempunyai kecenderungan untuk mendekati nilai rata-ratanya. Konsep terkini yang banyak dipakai  untuk  menguji  kestasioneran  data  runtun  waktu  adalah  Uji  Akar  Unit  ( Unit  Root  Test ) atau dikenal juga dengan uji Dickey Fuller (DF) dan uji Augmented Dickey Fuller (ADF).

## 2.1.   Uji Derajat Integrasi
Uji derajat integrasi dilakukan apabila data tidak stasioner pada waktu uji kestasioneran. Uji  ini  dimaksudkan  untuk  melihat  pada  derajat  keberapa  data  akan  stasioner.  Dalam  kasus dimana  data  yang  digunakan  tidak  stasioner,  Granger  &  Newbold  (1974)  berpendapat  bahwa regresi yang menggunakan data tersebut biasanya mempunyai nilai R 2 yang relatif tinggi namun memiliki  statistik Durbin-Watson yang  rendah.  Hal  ini  terjadi  karena  ekonomi  runtun  waktu didominasi oleh adanya trend yang berkepanjangan, dimana trend merupakan perubahan jangka panjang  dalam  level  rata-rata.  Hasil  ini  memberikan  indikasi  bahwa  terjadi  regresi  lancung ( spurious  regression ).  Secara  umum  apabila  suatu  data  memerlukan  diferensiasi  sampai  ke d supaya stasioner, maka dapat dinyatakan sebagai I ( d ). Uji ini dilakukan dengan penaksiran model autoregressive dengan OLS ( Ordinary Least Square ):
           p i t i t i t t x b x a a x 2 1 1 0 2  (1)
            p i t i t i t t x d x c T c c x 2 1 2 1 0 2  (2)
Jika  variabel  berintegrasi  pada  derajat  yang  berbeda,  maka  disimpulkan  bahwa  variabel  tidak berkointegrasi (Enders, 2004).

## 2.2.   Uji Kointegrasi ( Cointegration Test )
Konsep  kointegrasi  diperkenalkan  pertama  kali  oleh  Granger  (1981),  dimana  berkaitan dengan  masalah  penentuan  hubungan  keseimbangan  ekonomi  jangka  panjang.  Kointegrasi merupakan  implikasi  secara  statistik  tentang  adanya  hubungan  jangka  panjang  antara  variabel- variabel ekonomi. Adapun tujuan utama dari uji kointegrasi adalah untuk menguji apakah sisaan regresi kointegrasi stasioner atau tidak (Istiqomah & Mansoer, 2005).
Jika pada uji derajat integrasi, variabel terintegrasi pada derajat yang sama maka langkah selanjutnya menduga hubungan keseimbangan jangka panjang dalam bentuk
n t e X Y t t t , , 2 , 1 ; 1 0        (3)
dimana:
Y t = variabel tak bebas X t = variabel bebas e t = kesalahan (error)
Dari persamaan di atas diperoleh sisaan regresi kointegrasi yaitu,
) ( 1 0 t t t X Y e               n t n t t t t X Y e 1 2 1 1 0 2 ) (   (4)
dan untuk menentukan nilai 0  dan 1  maka dilakukan metode OLS untuk memperoleh  2 t e minimum, yaitu
             n t t t n t t X Y e 1 1 0 0 1 2
0 ) 1 ( ) ( 2           n t n t t t X n Y 1 1 1 0  
(5)
             n t t t t n t t X X Y e 1 1 0 1 1 2 0 ) ( ) ( 2             n t n t t n t t t t X X Y X 1 1 2 1 1 0   (6)
Jika persamaan (5) dibagi dengan n maka diperoleh
Anisa
X Y 1 0     selanjutnya substitusi 0  ke persamaan (6) maka diperoleh
2 1 1 2 1 1 1 2 1 1 2 1 1 1 1 ) ( / ) ( /                           n t t n t t n t n t t n t t t t n t t n t t n t n t t n t t t t X X n Y X Y X n n X X n Y X Y X 
yang selanjutnya dilakukan penaksir terhadap sisaan dengan OLS:
t t t e a e D       1 1
(7)
dimana:
1     t t t e e e D
Jika sisaan dari persamaan (7) tidak nampak seperti white noise , maka model augmented pada uji dapat digunakan sebagai gantinya, yaitu:
t i t n i i t t e a e a e D             1 1 1 1 (8)
Apabila  variabel-variabel  yang  digunakan  berintegrasi  pada  derajat  yang  sama  dan  residual regresi kointegrasi stasioner, dalam arti variabel  bebas ( independent  variable )  dan  variabel  tidak bebas ( dependent variable ) berkointegrasi maka kestabilan data jangka panjang dapat dilihat.

## 3.   Metodologi Penelitian
Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder berupa data kurs IDR terhadap  AUD  yang  diambil  dari  laporan  Bank  Indonesia  (sumber  : www.bi.go.id ).  Data  ini berupa  data  harian  dari  tanggal  1  Januari  2004  sampai  dengan  30  April  2008,  sehingga  jumlah data t adalah 1057 data. Hal ini mengingat transaksi yang terjadi untuk IDR terhadap AUD hanya berlangsung dari hari Senin sampai Jumat kecuali hari libur.
Langkah-langkah  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  diuraikan  dalam  bentuk  prosedur kerja berikut:
1. Mengidentifikasi data pada masing-masing variabel bebas ( independent ) dan variabel tak bebas ( dependent ).
2. Menguji  kestasioneran  data.  Apabila  data  tidak  stasioner  maka  dilakukan  uji  derajat integrasi.
3. Jika  diperoleh  derajat  integrasi  yang  sama  pada  masing-masing  variabel  maka  dapat dilanjutkan dengan uji sisaan kointegrasi.
4. Uji sisaan dilakukan untuk menguji apakah sisaan regresi yang dihasilkan stasioner atau tidak,  dan  jika  sisaannya  stasioner  maka  variabel  bebas  dan  variabel  tak  bebas berkointegrasi sehingga kestabilan data jangka panjang dapat dilihat.

## 4. Hasil dan Pembahasan

## 4.1.   Deskripsi Data
Plot  data  runtun  waktu  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  diberikan  pada  gambar berikut.
Gambar 1.
Plot Data Kurs Jual IDR Terhadap AUD Transaksi 1 Januari  2004–
30 April 2008.
Dari  gambar  di  atas  terlihat  bahwa  data  kurs  jual  menunjukkan  pola  yang  tidak  stasioner, sehingga untuk dapat lanjut ke uji kointegrasi perlu dilihat bahwa data kurs jual ini akan stasioner pada suatu orde tertentu. Proses ini disebut dengan proses penstasioneran dengan uji Augmented Dickey  Fuller .  Selanjutnya,  ringkasan  statistik  data  kurs  jual  yang  digunakan  diberikan  pada Tabel 1 berikut.
Tabel 1.    Ringkasan Statistik Data Kurs Jual IDR Terhadap AUD  Transaksi 1 Januari 2004 –30
April 2008. Statistik Nilai Mean 7624.495 Maximum 9940.270 Minimum 6474.020 Standar Deviasi 624.500

## 4.2.   Uji Akar Unit dan Derajat Integrasi
Untuk memperkuat deskripsi bahwa data yang digunakan tidak stasioner, maka dilakukan pengujian  akar  unit Augmented  Dickey  Fuller (ADF),  baik  menggunakan trend maupun  tanpa menggunakan trend .  Untuk  pengujian  kestasioneran,  sebuah  data  runtun  waktu  dikatakan stasioner apabila nilai mutlak ADF test statistic lebih kecil dari nilai mutlak MacKinnon critical values dengan  besaran α yang  sudah  ditentukan  (Kurniawan,  2004).  Hasil  pengujian  akar-akar unit pada kurs jual IDR terhadap AUD dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 2. ADF Unit Root Test Kurs Jual Tanpa Trend pada Lag 0.
6000 7000 8000 9000 10000 200 400 600 800 1000 KURS_JUAL
ADF Test Statistic -1.306942 1%   Critical Value* -3.4393 5%   Critical Value -2.8647 10% Critical Value -2.5685
* MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root .
Tabel 3 . ADF Unit Root Test Kurs Jual Tanpa Trend pada Lag 4. ADF Test Statistic -0.570790 1%   Critical Value* -3.4393 5%   Critical Value -2.8647 10% Critical Value -2.5685
* MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root .
Berdasarkan  hasil  uji  ADF  tanpa trend pada  lag  0  terlihat  bahwa  data  tidak  stasioner,  yang ditandai dengan nilai mutlak ADF test statistic 1.306942 lebih kecil dari nilai mutlak MacKinnon critical values 3.4393 pada taraf   1% . Begitupun dengan uji ADF tanpa trend pada lag 4 nilai mutlak ADF test statistic 0.570790 lebih kecil dari nilai mutlak MacKinnon critical values 3.4393 pada taraf   1%. Jadi data tidak stasioner pada lag berapapun pada uji ADF tanpa trend . Maka selanjutnya dilakukan uji ADF dengan trend , dan hasilnya diberikan pada tabel berikut.
Tabel 4. ADF Unit Root Test Kurs Jual dengan Trend pada Lag 0. ADF Test Statistic -2.607611 1%   Critical Value* -3.9718 5%   Critical Value -3.4164 10% Critical Value -3.1302
* MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root .
Berdasarkan  tabel  di  atas,  data  kurs  jual  IDR  terhadap  AUD  memiliki  nilai  mutlak  ADF test statistic 2.607611 yang lebih kecil dari nilai mutlak MacKinnon critical values 3.9718 pada taraf 1%. Hal ini berarti kurs jual IDR terhadap AUD tidak stasioner pada lag 0.
Tabel 5. ADF Unit Root Test Kurs Jual dengan Trend pada Lag 4. ADF Test Statistic -1.680421 1%   Critical Value* -3.9718 5%   Critical Value -3.4165 10% Critical Value -3.1302
* MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root .
Uji  akar  unit  dengan trend pada  lag  4  juga  dilakukan,  dan  berdasarkan  Tabel  5  di  atas  terlihat bahwa  nilai  mutlak  ADF test  statistic 1.680421 yang  lebih  kecil  dari  nilai  mutlak MacKinnon critical  values 3.9718.  Hal  ini  berarti  data  belum  stasioner  baik  pada  lag  0  maupun  lag  4. Sehingga dapat dinyatakan bahwa pada uji akar unit ADF dengan trend data tidak stasioner pada lag berapapun juga.
Begitu pula halnya dengan data kurs beli IDR terhadap AUD yang pada pengujian akar- akar unit, datanya tidak stasioner dimana hasil plot data kurs beli IDR terhadap AUD dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 2. Plot Data Kurs Beli IDR Terhadap AUD Transaksi 1 Januari 2004– 30 April 2008.
Dari gambar di atas terlihat bahwa data kurs beli juga menunjukkan pola yang tidak stasioner, dan ringkasan statistik data kurs beli yang digunakan diberikan pada Tabel 6 berikut.
Tabel  6.    Ringkasan  Statistik  Data  Kurs  Beli  IDR  terhadap  AUD  Transaksi  1  Januari  2004–30
April 2008. Statistik Nilai Mean 6836.901 Maximum 8261.080 Minimum 5765.280 Standar Deviasi 570.1247
Pernyataan bahwa data kurs beli IDR terhadap AUD tidak stasioner, diperkuat dengan melakukan uji ADF, yang hasilnya diberikan pada tabel berikut.
Tabel 7. ADF Unit Root Test Kurs Beli Tanpa Trend pada Lag 0.
ADF Test Statistic -0.984864 1%   Critical Value* -3.4393 5%   Critical Value -2.8647 10% Critical Value -2.5685 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Tabel 8. ADF Unit Root Test Kurs Beli Tanpa Trend pada Lag 4. ADF Test Statistic -0.647989 1%   Critical Value* -3.4393 5%   Critical Value -2.8647 10% Critical Value -2.5685
5500 6000 6500 7000 7500 8000 8500 200 400 600 800
1000
KURS_BELI

## Anisa
*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.
Berdasarkan  hasil  yang  terlihat  pada  Tabel  7  dan  8  di  atas  dengan  menggunakan  uji  akar  unit ADF tanpa trend baik pada lag 0 maupun lag 4, terlihat bahwa data belum stasioner dimana pada Tabel 7 terlihat bahwa nilai mutlak ADF test statistic 0.984864 yang lebih kecil dari nilai mutlak MacKinnon  critical  values 3.4393.  Begitu  juga  yang  terlihat  pada  Tabel  8  dimana  nilai  mutlak ADF test statistic 0.647989 yang lebih kecil dari nilai mutlak MacKinnon critical values 3.4393. Jadi  dapat  dinyatakan  bahwa  data  kurs  beli  IDR  terhadap  AUD  pada  uji  akar  unit  ADF  tanpa trend , datanya belum stasioner pada lag berapa pun.
Selanjutnya dilakukan uji akar unit ADF dengan trend pada lag 0 dan lag 4, yang hasilnya diberikan pada tabel berikut.
Tabel 9. ADF Unit Root Test Kurs Beli dengan  Trend pada Lag 0.
ADF Test Statistic -2.101411 1%   Critical Value* -3.9718 5%   Critical Value -3.4164 10% Critical Value -3.1302
*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.
Pada Tabel 9 terlihat bahwa nilai mutlak  ADF test statistic 2.101411 yang lebih kecil dari  nilai mutlak MacKinnon  critical  values 3.9718,  sehingga  dikatakan  bahwa  data  tidak  stasioner.  Dan untuk  memperkuat  pernyataan  bahwa pada  uji akar  unit  ADF  dengan trend data  kurs  beli  tidak stasioner,  maka  dilakukan  kembali  uji  akar  unit  ADF  dengan trend pada lag 4,  dan  diperoleh hasilnya sebagai berikut.
Tabel 10. ADF Unit Root Test Kurs Beli dengan Trend pada Lag 4.
ADF Test Statistic -1.650441 1%   Critical Value* -3.9718 5%   Critical Value -3.4165 10% Critical Value -3.1302
*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.
Tabel  10  memperlihatkan  bahwa  data  kurs  beli  tidak  stasioner,  dimana  nilai  mutlak  ADF test statistic 1.650441 yang lebih kecil dari nilai mutlak MacKinnon critical values 3.9718.
Dari uji ADF baik menggunakan trend maupun tanpa menggunakan trend diperoleh nilai mutlak ADF test statistic yang lebih kecil dari nilai mutlak MacKinnon critical values pada taraf 1%, dan ini menandakan bahwa data kurs beli tidak stasioner pada lag berapa pun. Untuk  itu  dilakukan  uji  derajat  integrasi  untuk  melihat  pada  integrasi  berapa  data  akan stasioner. Hasilnya diberikan pada tabel berikut.
Tabel 11. ADF Unit Root Test Kurs Jual Differencing 1 pada Lag 0. ADF Test Statistic -40.14099 1%   Critical Value* -3.9718 5%   Critical Value -3.4164 10% Critical Value -3.1302
*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.

## Anisa
Tabel 12. Augmented ADF Unit Root Test Kurs Beli Differencing 1 pada Lag 0. ADF Test Statistic -36.86100 1%   Critical Value* -3.9718 5%   Critical Value -3.4164 10% Critical Value -3.1302
*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.
Tabel  11  memperlihatkan  bahwa  nilai  mutlak  ADF test  statistic 40.14099  lebih  besar  dari  nilai mutlak MacKinnon critical value 3.9718 pada taraf 1%. Begitu pula halnya pada Tabel 12 nilai mutlak  ADF test  statistic 36.86100 juga  lebih  besar dari  nilai  mutlak MacKinnon  critical  value 3.9718 pada taraf 1%. Hal itu menandakan bahwa variabel sudah stasioner, baik kurs jual maupun kurs beli berintegrasi pada derajat  atau orde satu ( I (1)).

## 4.3.   Uji Kointegrasi
Setelah  diketahui  bahwa  variabel-variabel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini mempunyai  derajat  integrasi  yang  sama  yaitu  berintegrasi  pada  derajat  1  ( I (1)),  maka  langkah selanjutnya  adalah  melakukan  uji  kointegrasi.  Pada  uji  ini,  untuk  melihat  apakah  sisaan  dari regresi kointegrasi stasioner atau tidak, maka dilakukan plot data terhadap sisaan, yang hasilnya diberikan pada gambar berikut.
Gambar 3. Plot Data Sisaan Kointegrasi.
Dari hasil plot data sisaan kointegrasi di atas, terlihat bahwa sisaan telah stasioner  yang ditandai dengan  sebaran  data  yang  telah  mendekati  nilai  rata-rata.  Dan  hal  itu  pun  diperkuat  dengan melakukan uji kestasioneran pada data sisaan tersebut, dimana hasilnya diperoleh sebagai berikut.
Tabel 13.  Uji Sisaan Kurs Jual IDR terhadap AUD Transaksi 1 Januari 2004 –           30
April 2008. ADF Test Statistic -18.62325 1%   Critical Value* -3.4393 5%   Critical Value -2.8647 10% Critical Value -2.5685
-200 0 200 400 600 800 1000 1200 200 400 600 800 1000 RESID01
*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit   root.
Karena nilai mutlak ADF test statistic 18.62325 lebih besar dari nilai mutlak MacKinnon critical value pada taraf 1% yaitu 3.4393, maka sisaan kointegrasi dikatakan stasioner. Oleh karena sisaan kointegrasinya  stasioner  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  data  kurs  jual  dan  kurs  beli berkointegrasi,  dan  dengan  demikian  akan  diperoleh  persamaan  dari  uji  kointegrasi  sebagai berikut, yang hasil lengkapnya diberikan pada Tabel 14.
Tabel 14.  Uji Kointegrasi Kurs Jual IDR Terhadap AUD Transaksi 1 Januari 2004–30 April
2008. Variabel Koefisien Std. Error t-Statistic Prob. KURS_BELI 1.092650 0.002377 459.6782 0.0000 C 154.1535 16.30759 9.452866 0.0000
Berdasarkan tabel di atas, maka persamaan dari uji kointegrasi yang diperoleh adalah
KURS_JUAL = 1.092650172*KURS_BELI + 154.1534962
Koefisien C = 154.1534962, menunjukkan apabila kurs beli bernilai nol maka kurs jual bernilai 154.1534962  dalam  jangka  panjang.  KURS_BELI  =  1.092650,  menunjukkan  apabila  kurs  beli mengalami kenaikan sebesar 1 satuan maka kurs jual akan mengalami kenaikan sebesar 1.092650 persen dalam jangka panjang.
Model  tersebut  dapat  dianggap  valid  karena  nilai R 2 =  0.995032,  dimana  nilainya mendekati 1. Dengan demikian dapat diperoleh kesimpulan bahwa kurs beli dapat mempengaruhi kurs jual atau terdapat kestabilan data jangka panjang antara nilai jual dan nilai beli IDR terhadap AUD.

## 5. Kesimpulan dan Saran
Dari  hasil  penelitian  ini  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  berdasarkan  uji  kestasioneran data,  dengan  menggunakan  uji  ADF  baik  pada  data  kurs  jual  maupun  kurs  beli  IDR  terhadap AUD,  diperoleh  bahwa  data  tidak  stasioner,  meskipun  kombinasi  dari  kedua  variabel  data tersebut,  sisaannya  telah  stasioner.  Pada  uji  kointegrasi  diperoleh  bahwa  kurs  beli  dapat mempengaruhi  kurs  jual,  atau  dengan  kata  lain  kedua  variabel  berkointegrasi  sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  terdapat  kestabilan  data  jangka  panjang  antara  nilai  jual  dan  nilai  beli  IDR terhadap AUD.
Kajian lanjut bisa dilakukan dengan menggunakan Error Correction Model (ECM) untuk mengetahui keseimbangan jangka pendek di antara variabel-variabel yang diamati.

## Daftar Pustaka
Cryer, J.D., 1986. Time Series Analysis . PWS KENT, United States of America.
Enders, W., 1948. Applied Econometric Time Series, 2 nd edition. John Wiley & Sons Inc., United States of America.
Isnowati,  S.,  2002. Analisis  Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Nilai  Tukar  Rupiah  terhadap Dollar Amerika. STIE Stikubank, Semarang.
Istiqomah,  N.  dan  Mansoer,  F.W.,  2005. Kausalitas  Pengeluaran  Energi  dan  Pertumbuhan Ekonomi  di  Indonesia  Tahun  1972-2000. Fakultas  Ekonomi  Universitas  Gadjah  Mada, Yogyakarta.
Kurniawan, T., 2004. Determinan Tingkat Suku Bunga Pinjaman di Indonesia Tahun 1983–2002. Fakultas Ekonomi Universitas Negeri Sebelas Maret, Surakarta.
Nusantara,  A.  dan  Astutik,  E.P.,  2001. Analisis  Peranan  Modal  Asing  terhadap  Pertumbuhan Ekonomi Indonesia . STIE Stikubank, Semarang.
Pindyck, R.S., 1998. Econometric Models And Economic Forecasts . McGraw-Hill, Singapore.
Siagian, V., 2003. Analisa Sumber-sumber Pertumbuhan Ekonomi Filipina Periode 1994–2003 . Fakultas Ekonomi Universitas Trisakti, Jakarta.