@misc{eprints59272,
           title = {ANALISIS DATA DERET WAKTU YANG SALING BERKOINTEGRASI
DENGAN MENGGUNAKAN MODEL ECM
(ERROR CORRECTION MODEL) },
          author = {1417031055 HILDA MAHARANI},
         address = {UNIVERSITAS LAMPUNG},
       publisher = {FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM},
            year = {2019},
             url = {http://digilib.unila.ac.id/59272/},
        abstract = {Analisis data deret waktu sering digunakan dalam bidang ekonomi dan bisnis
untuk meramalkan nilai suatu variabel di masa yang akan datang. Jika suatu data
deret waktu tidak stasioner, maka peramalan akan sulit untuk dilakukan. Selain
itu, akan muncul masalah regresi palsu (spurious regression). Namun, jika galat
yang dihasilkan oleh regresi ini bersifat stasioner, maka data tersebut dikatakan
berkointegrasi. Tujuan dari penelitian ini yaitu menerapkan model ECM (Error
Correction Model) pada data deret waktu yang saling berkointegrasi.
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data makroekonomi
US 1970-1991 yang terdiri dari 2 variabel, yaitu Product Domestic
Income (PDI) dan Personal Consumption Expenditures (PCE). Hasil uji stasioner
menunjukkan bahwa kedua variabel tidak stasioner, namun galat yang dihasilkan
oleh regresi antara kedua variabel tersebut bersifat stasioner. Sehingga, PDI dan
PCE dikatakan saling berkointegrasi. Artinya, terdapat keseimbangan jangka
panjang antara kedua variabel waktu tersebut. Dari pendugaan model ECM, dapat
disimpulkan bahwa terdapat keseimbangan jangka pendek antara kedua variabel
dengan model ECM sebagai berikut:
?PCE = 11,6918 + 0,2906 ?PDI ? 0,0867{\ensuremath{\epsilon}} . hasil pengujian terhadap galat model dapat disimpulkan bahwa galat bersifat white
noise. Hal tersebut ditunjukkan dengan galat yang berdistribusi normal, tidak
terdapat autokorelasi, dan tidak terdapat gejala heteroskedastisitas.
Kata kunci: Deret waktu, Kointegrasi, ECM, White noise}
}