Last Updated on July 11, 2026 by Zona Ekonomi

Cara Membaca Output Estimasi Volatilitas ARCH dan GARCH di Software Statistik

Bagi mahasiswa tingkat akhir, dosen, maupun peneliti ekonomi, menganalisis data runtun waktu (time series) finansial sering kali menghadirkan tantangan tersendiri. Volatilitas yang tinggi dan tidak konstan—atau yang dikenal sebagai heteroskedastisitas—membuat model regresi linier biasa (OLS) tidak lagi valid. Di sinilah model ARCH (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) dan GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) hadir sebagai penyelamat akademis Anda. Namun, tantangan terbesar berikutnya adalah bagaimana cara membaca output estimasi volatilitas ARCH dan GARCH di software statistik seperti EViews, Stata, atau RStudio tanpa terjebak dalam kebingungan interpretasi.

Secara psikologis, kepanikan saat melihat tumpukan angka pada layar software statistik adalah hal yang wajar. Anda mungkin khawatir analisis Anda ditolak oleh dosen pembimbing atau reviewer jurnal bereputasi. Artikel investigatif ini disusun secara sistematis untuk mengubah kecemasan tersebut menjadi rasa percaya diri, dengan membedah setiap komponen output estimasi volatilitas secara praktis dan mendalam.

Baca selengkapnya Cara analisis volatilitas return saham menggunakan model GARCH di R

Mengapa Model ARCH dan GARCH Berbeda dari Regresi Biasa?

Sebelum masuk ke teknis pembacaan angka, kita harus memahami intuisi di balik model ini. Pada regresi klasik, kita mengasumsikan bahwa varians dari error bersifat konstan (homoskedastisitas). Namun, dalam realitas pasar keuangan—seperti pergerakan harga saham, nilai tukar, atau harga komoditas—volatilitas sering kali mengelompok (volatility clustering). Artinya, periode volatilitas tinggi akan diikuti oleh volatilitas tinggi, dan sebaliknya.

Model ARCH (diperkenalkan oleh Robert Engle) dan GARCH (dikembangkan oleh Tim Bollerslev) memodelkan varians kondisional ini secara dinamis. Saat Anda menjalankan estimasi ini di software statistik, output akan dipecah menjadi dua bagian utama: Mean Equation (Persamaan Rata-rata) dan Variance Equation (Persamaan Varians). Kegagalan membedakan kedua bagian ini adalah kesalahan fatal yang paling sering dilakukan oleh peneliti pemula.

Panduan Langkah Demi Langkah Membaca Output Estimasi

Saat Anda menekan tombol “OK” pada menu estimasi ARCH/GARCH di EViews atau mengetikkan command di Stata, sebuah jendela besar berisi tabel koefisien akan muncul. Mari kita bedah tabel tersebut satu per satu.

1. Menganalisis Mean Equation (Persamaan Rata-rata)

Bagian pertama dari output biasanya menampilkan estimasi untuk rata-rata return variabel Anda. Di sini Anda akan melihat koefisien untuk variabel independen atau lag dari variabel dependen itu sendiri (jika Anda menggunakan model ARMA-GARCH).

• Koefisien (Coefficient): Menunjukkan arah dan kekuatan hubungan antara variabel independen terhadap return aset.
• P-Value (Probabilitas): Fokuskan mata Anda pada kolom ini. Jika nilai p-value < 0,05 (atau tingkat signifikansi yang Anda pilih, misalnya 1% atau 10%), maka variabel tersebut berpengaruh signifikan terhadap rata-rata return.

2. Membedah Variance Equation (Persamaan Varians)

Ini adalah jantung dari analisis ARCH/GARCH. Di bagian inilah fenomena volatilitas dijelaskan. Pada model GARCH(1,1) standar, Anda akan menemukan tiga parameter utama:

• C (Konstanta/Omega): Nilai varians jangka panjang yang konstan. Nilai ini harus positif dan signifikan secara statistik.
• RESID(-1)^2 atau ARCH Term (Alpha/$alpha$): Menunjukkan pengaruh berita atau guncangan (shock) dari periode sebelumnya terhadap volatilitas saat ini. Jika koefisien ini signifikan dan bernilai besar, artinya volatilitas sangat sensitif terhadap gejolak pasar yang baru saja terjadi.
• GARCH(-1) atau GARCH Term (Beta/$beta$): Menunjukkan persistensi volatilitas. Jika koefisien beta ini signifikan dan mendekati angka 1, ini mengindikasikan bahwa volatilitas membutuhkan waktu yang lama untuk mereda setelah terjadi guncangan di pasar (efek memori jangka panjang).

3. Syarat Stabilitas Model (Kondisi Stationeritas Varians)

Sebagai akademisi yang kritis, Anda tidak boleh hanya melihat signifikansi. Anda wajib melakukan validasi matematis ini: Jumlahkan nilai koefisien ARCH ($alpha$) dan koefisien GARCH ($beta$).

• Nilai penjumlahan ($alpha + beta$) harus kurang dari 1 (misalnya 0,95).
• Jika $alpha + beta < 1$, maka model bersifat stasioner secara varians (mean-reverting). Volatilitas yang melonjak pada akhirnya akan kembali ke rata-rata jangka panjangnya.
• Jika jumlahnya sama dengan atau lebih dari 1, model Anda tidak stabil (mengindikasikan adanya Integrated GARCH atau IGARCH), yang berarti guncangan volatilitas bersifat permanen.

Uji Diagnostik: Memastikan Model Anda Bebas dari Bias

Setelah angka-angka di atas tampak sempurna, jangan terburu-buru menulis kesimpulan. Anda harus meyakinkan penguji skripsi atau reviewer jurnal bahwa model Anda bebas dari masalah statistik. Lakukan dua uji diagnostik wajib berikut:

• Uji ARCH-LM (Lagrange Multiplier): Uji ini dilakukan pada sisaan (residuals) model GARCH Anda. Tujuannya adalah memastikan tidak ada lagi efek ARCH yang tersisa pada residual. Output yang Anda harapkan adalah p-value dari F-statistic atau Obs*R-squared lebih besar dari 0,05 (tidak signifikan), yang berarti model GARCH Anda telah sukses menangkap seluruh heteroskedastisitas.
• Uji Korelasi Serial (Ljung-Box Q-Statistic): Pastikan residual standar tidak memiliki autokorelasi. Nilai p-value yang tidak signifikan pada lag-lag awal menunjukkan model Anda sudah bersih dan valid untuk digunakan dalam peramalan (forecasting).

Aplikasi Praktis: Bagaimana Menerjemahkannya ke dalam Narasi Skripsi atau Jurnal?

Dosen penguji tidak hanya ingin melihat Anda menyalin angka dari software ke lembar MS Word. Mereka ingin membaca interpretasi ekonomi yang logis. Sebagai contoh, jika Anda meneliti volatilitas saham perbankan:

“Hasil estimasi GARCH(1,1) menunjukkan nilai koefisien ARCH ($alpha$) sebesar 0,15 dan GARCH ($beta$) sebesar 0,80. Hal ini mengindikasikan bahwa volatilitas return saham tidak hanya dipengaruhi oleh informasi baru di pasar (efek ARCH), tetapi juga sangat dipengaruhi oleh volatilitas masa lalu (efek GARCH). Dengan nilai total $alpha + beta = 0,95$, volatilitas bersifat persisten namun tetap akan kembali ke titik keseimbangan jangka panjangnya (mean-reverting).”

Gaya penulisan yang objektif, investigatif, dan berbasis data seperti ini akan langsung meningkatkan kredibilitas akademis Anda di mata para penguji.

Kesimpulan dan Langkah Selanjutnya

Membaca output estimasi volatilitas ARCH dan GARCH sebenarnya tidak seseram yang dibayangkan jika Anda memahami struktur pemisahan antara persamaan rata-rata dan persamaan varians. Kunci utamanya terletak pada signifikansi parameter, pemenuhan syarat stabilitas ($alpha + beta < 1$), serta kelulusan dalam uji diagnostik ARCH-LM.

Untuk memperdalam pemahaman Anda mengenai analisis ekonometrika, kebijakan moneter, dan fenomena ekonomi makro lainnya secara tajam dan tepercaya, pastikan Anda terus memperbarui referensi akademis Anda di Zona Ekonomi.

FAQ (Frequently Asked Questions) Tentang Model ARCH/GARCH

1. Apa perbedaan mendasar antara model ARCH dan GARCH?

Model ARCH mengasumsikan volatilitas saat ini hanya dipengaruhi oleh guncangan (error kuadrat) di masa lalu. Sementara model GARCH merupakan pengembangan yang lebih efisien, di mana volatilitas saat ini juga dipengaruhi oleh volatilitas (varians) di masa lalu, sehingga menghemat jumlah parameter (lag) yang harus diestimasi.

2. Bagaimana jika nilai ARCH atau GARCH term bernilai negatif?

Secara teoritis, varians tidak boleh bernilai negatif. Jika software Anda menghasilkan koefisien negatif yang signifikan, ini menunjukkan adanya kesalahan spesifikasi model atau masalah pada data Anda (seperti adanya outlier ekstrem). Anda mungkin perlu melakukan cleaning data atau menggunakan variasi model lain seperti EGARCH atau TARCH.

3. Mengapa uji ARCH-LM saya tetap signifikan setelah pemodelan GARCH?

Jika uji ARCH-LM masih signifikan (p-value < 0,05), artinya masih ada efek heteroskedastisitas yang belum tertangkap oleh model. Solusinya adalah mencoba meningkatkan order model (misalnya dari GARCH(1,1) menjadi GARCH(2,1)), mengubah asumsi distribusi error (misalnya dari Normal ke Student-t), atau menggunakan model GARCH asimetris.