Penerapan Time  Series  Forecasting untuk  Memprediksi  Pertumbuhan  Ekonomi Indonesia 2024 Azwar Muhtar 1)* , Debby Cynthia Ningrum 2) , Ruth Maharani Aquilia Hutagaol 3)
1,2,3) Politeknik Statistika STIS Received: 28 Nov 2023 Accepted:  15 Desember 2023 Published: 25 Desember 2023 *Penulis Koresponden Abstrak : Pertumbuhan ekonomi suatu daerah adalah indikator utama untuk mengukur  potensi  pembangunannya.  Pembahasan  awal  Asumsi  Dasar Makroekonomi RAPBN  2024,  pemerintah dan Komisi XI  DPR  menetapkan target pertumbuhan ekonomi antara 5,1% hingga 5,7%, sementara Gubernur Bank  Indonesia  (BI),  Perry  Warjiyo,  menyarankan  target  5,6%,  konsisten dengan perkiraan BI 4,7% hingga 5,5% untuk tahun 2024. Bank Dunia pada Global  Economic  Prospects  June  2023  memperkirakan  pertumbuhan ekonomi negara sebesar 4,9%. . Penelitian ini bertujuan untuk membuktikan asumsi  di  atas  yang  menyatakan  bahwasanya  pertumbuhan  ekonomi Indonesia tahun 2024 diproyeksikan berada direntang 4,7% – 5,7%. Analisis yang  digunakan  adalah  SARIMA (Seasonal  Autoregressive  Integrated Moving Average) , dengan data yang digunakan merupakan data Total PDB (Produk  Domestik  Bruto).  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah perekonomian Indonesia  akan  mengalami  perlambatan  pertumbuhan  ekonomi,  dengan angka estimasi 3,24%. Perlambatan pertumbuhan ekonomi yang diestimasi dapat  menjadi  tanda  ketidakpastian  dan  risiko  ekonomi  yang  mungkin dihadapi Indonesia.
Kata Kunci: Peramalan ,
Pertumbuhan Penduduk, PDB,

## ARIMA
DSI: Jurnal Data Science Indonesia is licensed under a Creative Commons Attribution- NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0).

## PENDAHULUAN
Pertumbuhan ekonomi adalah proses perbaikan keadaan perekonomian suatu negara secara terus-menerus dalam jangka waktu yang telah ditentukan. Apabila aktivitas perekonomian melampaui periode sebelumnya, suatu perekonomian dianggap mengalami kemajuan yang signifikan. Pertumbuhan ekonomi adalah perluasan kegiatan ekonomi yang meningkatkan produksi barang dan jasa masyarakat serta tingkat kesejahteraannya [21].
Laju pertumbuhan ekonomi suatu daerah dapat digunakan untuk mengukur potensi pembangunannya. Oleh karena itu, setiap daerah selalu menetapkan target pertumbuhan ekonomi tingkat tinggi dalam perencanaan dan tujuan pembangunan daerahnya. Pertumbuhan ekonomi yang tinggi dan berkelanjutan merupakan syarat utama bagi pembangunan ekonomi yang berkelanjutan.
Pertumbuhan ekonomi diartikan sebagai peningkatan pendapatan nasional atau kenaikan Produk Domestik Bruto (PDB) [22]. PDB merupakan indikator penting untuk mengetahui kondisi perekonomian suatu negara dalam kurun waktu tertentu. Nilai PDB akan memberikan gambaran mengenai kemampuan negara dalam mengelola dan menggunakan sumber daya yang dimilikinya.
Proyeksi pertumbuhan ekonomi melalui pendekatan Produk Domestik Bruto (PDB) merupakan langkah awal dalam menganalisis dan merencanakan perkembangan ekonomi negara dalam periode waktu tertentu. Proyeksi ini memiliki peran penting dalam membantu pemerintah, perusahaan, dan masyarakat umum untuk memahami arah dan potensi ekonomi di masa depan.
Dalam konteks proyeksi pertumbuhan ekonomi Indonesia tahun 2024, pendekatan melalui analisis Produk Domestik Bruto (PDB) menjadi landasan kritis untuk memahami dinamika perekonomian.  Dalam pembahasan awal Asumsi Dasar Makroekonomi RAPBN 2024, pemerintah dan Komisi XI DPR menetapkan target pertumbuhan ekonomi  sebesar  5,1%  hingga  5,7%.  Selanjutnya  Menteri  Keuangan,  Sri  Mulyani  Indrawati,  menyatakan  batas bawah target pertumbuhan ekonomi diturunkan dari semula 5,3 persen menjadi 5,1 persen. Lalu, Gubernur Bank Indonesia  (BI),  Perry Warjiyo,  menyarankan  penurunan  target  pertumbuhan  ekonomi  menjadi  5,6%.  Gagasan tersebut tetap konsisten dengan perkiraan pertumbuhan ekonomi BI sebesar 4,7% hingga 5,5% pada tahun 2024. Sementara itu, Bank Dunia dalam Global Economic Prospects June 2023 memperkirakan perekonomian negara akan tumbuh sebesar 4,9%.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membuktikan  asumsi  di  atas yang  menyatakan  bahwasanya  pertumbuhan ekonomi Indonesia tahun  2024 diproyeksikan  berada  di  rentang  4,7%  –  5,7%.  Dengan  peramalan yang akurat, diharapkan dapat digunakan untuk merancang kebijakan ekonomi, anggaran, dan strategi pembangunan untuk pemerintah dan meningkatkan kepercayaan investor serta mendorong investasi. Oleh karena itu, penulis tertarik untuk melakukan penelitian dengan judul “Penerapan Time Series Forecasting untuk Memprediksi Pertumbuhan Ekonomi  Indonesia  2024.” Adapun  rumusan  penelitian  ini  adalah  peramalan  pertumbuhan  ekonomi  Indonesia pada tahun 2024 berdasarkan PDB.

## TINJAUAN LITERATUR PDB
PDB adalah jumlah nilai yang dikeluarkan pada semua barang dan jasa yang dihasilkan di Indonesia pada suatu  periode  (umumnya  tahunan,  disusun  oleh  perhitungan  kuartal),  yang  digunakan  oleh  konsumen  secara langsung dan bukan untuk proses produksi selanjutnya. Dengan kata lain, PDB adalah nilai akhir suatu barang dan jasa yang dihasilkan suatu ekonomi dalam periode tertentu. PDB menjadi ukuran sentral dalam menilai seberapa baik suatu negara mengelola dan mengoptimalkan sumber daya ekonominya. Oleh karena itu, ketika nilai PDB meningkat,  dapat  diartikan  bahwa  negara  tersebut  mengalami  peningkatan  dalam  aktivitas  ekonomi  dan perekonomian secara keseluruhan [19]

## Pertumbuhan Ekonomi
Ekonomi  merupakan  bidang  ilmu yang  amat  terkait  dengan  kehidupan  manusia. Tanpa  ekonomi,  tatanan kehidupan  manusia  tidak  dapat  berjalan  dengan  baik,  karena  ekonomi  merupakan  jalur  untuk  memenuhi kebutuhan antar manusia. Seiring dengan perkembangan zaman, manusia memiliki semakin banyak barang dan jasa  untuk  memenuhi  kehidupan  sehari-hari.  Oleh  karena  itu,  ekonomi  secara  terus  menerus  mengalami pertumbuhan dan perubahan [10]. Perubahan yang secara umum terjadi pada perekonomian yang dialami suatu negara dapat dilihat dari beberapa indikator dan angka, seperti inflasi, kesempatan kerja, hasil produksi, potensi daerah, potensi nasional, dan lain lain. Jika ekonomi dari berbagai bidang diatur oleh program-program ekonomi yang  tepat,  maka  suatu  negara  akan  mengalami  keadaan  ekonomi  yang  stabil  dan  membantu  meningkatkan kesejahteraan kehidupan penduduk negara tersebut [20].
Pertumbuhan  ekonomi  adalah  salah  satu  indikator  penting  dalam  pembangunan  dan  perkembangan perekonomian  suatu  negara  yang  dapat  meningkatkan  kemakmuran  dan  kesejahteraan  masyarakat  pada pendapatan perkapita [18]. Salah satu indikator yang dapat digunakan untuk menghitung pertumbuhan ekonomi suatu negara adalah Produk Domestik Bruto (PDB). Produk Domestik Bruto (PDB) merupakan salah satu indikator penting untuk mengetahui kondisi ekonomi dan kinerja pembangunan, disuatu negara dalam periode tertentu, baik atas dasar harga berlaku maupun atas dasar harga konstan [18].

## Prediksi Pertumbuhan Ekonomi
Pertumbuhan  ekonomi  memiliki  peran  krusial  dalam  perencanaan  ekonomi.  Dengan  memiliki  prediksi pertumbuhan ekonomi di masa yang akan datang, pengguna data ekonomi terutama dalam hal ini pemerintah dapat memahami kondisi moneter negaranya, memberikan panduan kepada pelaku ekonomi dalam pengambilan keputusan terkait investasi, produksi, dan konsumsi. Angka pertumbuhan ekonomi juga memainkan peran penting bagi  pemerintah,  terutama  dalam  menentukan  penerimaan  dari  sektor  pajak  dan  menetapkan  besaran pengeluaran pemerintah [15]. Umumnya, prediksi pertumbuhan ekonomi dilaksanakan beberapa kali dalam satu tahun oleh pemangku kuasa (stakeholder) dalam suatu negara. Di Indonesia, hal ini disampaikan oleh Presiden lewat prediksi yang dilakukan oleh  Kementerian Keuangan, Menteri Koordinator Bidang Perekonomian dan Komisi XI  DPR. Tidak  hanya  pemangku  kuasa,  pihak  swasta  dan  organisasi yang  terdiri  atas  pengamat  ekonomi  juga secara rutin melakukan prediksi ini.
Bank Indonesia adalah salah satu lembaga yang rutin melakukan prediksi terhadap pertumbuhan ekonomi. Bank Indonesia memiliki kewajiban untuk menjaga pertumbuhan ekonomi dengan melaksanakan peran dan fungsi sebagai pelaksana kebijakan moneter. Kebijakan ini mempengaruhi suku bunga, tingkat kredit, dan jumlah uang yang beredar, tidak hanya berdampak pada pasar keuangan, tetapi juga mempengaruhi pertumbuhan ekonomi secara keseluruhan [16].

## Forecasting dengan SARIMA
Peramalan  time  series  merupakan  metode  kuantitatif  untuk  menganalisis  data  masa  lampau  yang  telah dikumpulkan secara teratur menggunakan teknik yang tepat. Hasilnya dapat dijadikan acuan untuk peramalan nilai di masa yang akan datang [17]. Salah satunya dengan peramalan dengan model SARIMA (Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average). Sarima adalah suatu metode pengembangan dari metode ARIMA yang dirancang khusus untuk meramalkan data yang mengikuti pola musiman [13]. Syarat dari data yang akan dimodelkan dengan SARIMA yaitu memiliki pola musiman dan stasioneritas sehingga sebelumnya perlu dilakukan pengecekan pola musiman dan kestasioneran data [12]
Model  SARIMA  (Seasonal  Autoregressive  Integrated  Moving  Average)  cukup  sering  digunakan  dalam memprediksi perekonomian, seperti Prediksi pada PDB triwulanan di Indonesia tahun 2021 dan tahun 2022 [12]. Literatur lainnya adalah Perbandingan Hasil Peramalan  Produk Domestik Bruto Nasional dan Fuzzy Time Series [13]. Satuan waktu yang dapat digunakan dalam pemodelan ini melibatkan rentang harian, mingguan, bulanan, kuartalan, dan tahunan.

## METODE PENELITIAN
Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data Total PDB (Produk Domestik Bruto) atas Harga Konstan 2010  periode 2014  – 2023  dalam  satuan  miliar  rupiah.  PDB  adalah indikator  utama pertumbuhan ekonomi  di
Indonesia. Data ini bersumber dari website Bank Indonesia dan Badan Pusat Statistik. Setelah data disiapkan dan selesai dibersihkan, dilakukan pemodelan data time series sebagai dasar melakukan forecasting. Pada penelitian ini, model ARIMA didapatkan dengan bantuan Automatic ARIMA Method yang melakukan penyeleksian  ketat terhadap  seluruh  kombinasi  dari  parameter  pada  interval yang disediakan  pengguna  untuk kemudian dipilih model dengan nilai Akaike Information Criterion (AIC) terkecil yang digunakan untuk melakukan peramalan. Kemudian, karena terdapat indikasi SARIMA ( Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average ). pada ACF dan PACFnya, dilakukan pembacaan model dengan grafik ACF dan PACF serta mengajukan beberapa model lainnya yang berkemungkinan terpilih.
SARIMA adalah metode analisis time series yang dirancang untuk mengurangi kesalahan dalam data yang berpola  musiman.  Metode  ini  merupakan  perluasan  dari  metode  ARIMA  (Box-Jenkins)  dan  digunakan  untuk mengatasi pola musiman dalam data waktu yang memiliki sifat stasioner. Karena data yang digunakan memiliki seri kuartal, maka data ini akan cocok dimodelkan dengan SARIMA.
Pembentukan model SARIMA dilakukan dalam beberapa tahap, yakni :
1. tentative identification ;
2. melakukan Automatic ARIMA Forecasting untuk mengetahui model ARIMA terbaik;
3. melakukan diagnostic check pada model ARIMA terpilih;
4. mengajukan beberapa model SARIMA dengan membaca grafik ACF dan PACF;
5. membandingkan beberapa model SARIMA dan memilih yang terbaik (berdasarkan nilai AIC dan SC value serta principle of parsimony );
6. melakukan diagnostic check pada model SARIMA terpilih ;
7. menuliskan model SARIMA terpilih;
8. melakukan forecasting (peramalan).
Principle  of  parsimony (prinsip  parsimoni)  dalam  analisis  deret  waktu  mengacu  pada  representasi struktur  sistematis  dari  deret tersebut  dengan  sejumlah  parameter yang  sedikit  mungkin. Artinya,  representasi yang lebih sederhana dari suatu proses deret waktu lebih diinginkan daripada yang lebih kompleks jika keduanya memadai. Hal ini mengarah pada penggunaan model ARMA campuran daripada hanya model AR atau MA saja. Prinsip parsimoni ini penting dalam pemilihan model yang efektif, tetapi sederhana dalam analisis dan peramalan deret waktu.

## HASIL PENELITIAN
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data pertumbuhan PDB dalam bentuk kuartal, yaitu dari kuartal 1  (Q1)  tahun  2014  sampai  kuartal  3  (Q3)  tahun  2023.  Data  ini  akan  dianalisis  untuk  meramalkan  proyeksi pertumbuhan ekonomi Indonesia 2024 berdasarkan PDB dengan menggunakan software Eviews 12.
Diketahui terdapat pola tren peningkatan pada data tersebut. Selanjutnya untuk menentukan metode yang akan digunakan dalam proses peramalan dilakukan perhitungan stasioner data (Bauman Moscow, 2019). Stasioneritas data  dapat  diuji  dengan  memplot  data  dan  menghitung ACF.  Data  mengalami  tren  naik,  turun,  atau  terdapat fluktuasi musiman dapat dilihat dengan melihat grafik data.

## 1. Tentative Identification
Tentative identification digunakan untuk menguji apakah data stasioner atau tidak. Data dikatakan stasioner jika nilai ACF mendekati 0 pada lag kedua atau ketiga. Plot ACF akan menampilkan nilai ACF yang signifikan dalam kelipatan  musiman  jika  data  menunjukkan  tren  musiman.  Untuk  mengetahui  stasioner  atau  tidaknya  suatu kumpulan  data time  series dapat  menggunakan  grafik  data,  seperti  grafik  deret waktu  atau  grafik ACF  (fungsi autokorelasi). Korelasi antar pengamat dalam suatu deret waktu yang diplot pada grafik untuk setiap lag dikenal sebagai ACF. Apabila data tidak stasioner maka harus dilakukan penyesuaian.
Grafik time series dan ACF di bawah ini menampilkan data pertumbuhan PDB Indonesia.
Gambar 2. Plot ACF dan PACF in Level
Data  pertumbuhan  PDB  Indonesia  belum  stasioner  dalam  hal  variasi  dan  mean.  Hal  itu  diperkuat  dengan  uji Augmented Dickey Fuller (ADF).
Tabel 1. ADF in Level No Metode t-value p-value F-value Prob(F-value) 1 ADF in Level -3.297378 0.0821 5.436645 0.008788
Terlihat bahwa p-value tidak signifikan yang artinya data tersebut belum stasioner.
Transformasi Box-Cox digunakan untuk menstasionerkan data dalam varians, sedangkan jika rata-rata data tidak stasioner, maka dilakukan diferensiasi.
Gambar 3. Plot ACF dan PACF in First Difference
Pola ACF  dan PACF di atas  menunjukkan  bahwa  data  stasioner terhadap  rata-rata  karena tidak  ada  pola yang melewati dari garis. Hal itu diperkuat dengan uji Augmented Dickey Fuller (ADF).
Tabel 2. ADF in First Difference No Metode t-value p-value F-value Prob(F-value) 1 ADF in 1 st Diff -8.323988 0.0000 25.24302 0.0000
Terlihat bahwa p-value signifikan yang artinya data tersebut stasioner.
Pola-pola  ini  menunjukkan  bahwa  data tersebut  bersifat  autoregresif  (AR)  dan  moving  average  (MA).  Namun, dapat pula dilihat bahwa terdapat pola yang berulang sesuai dengan periode yang digunakan (kuartal;  periode keempat, kedelapan, dan seterusnya). Hal ini menandakan data tetap harus dilihat dari sisi musiman, sehingga model yang akan digunakan adalah SARIMA ( Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average) .
2. Melakukan Estimasi Parameter dengan Automatic ARIMA Forecasting
Untuk menentukan model ARIMA terbaik dilakukan Automatic ARIMA Forecasting pada software Eviews.
Tabel 3 . Model ARIMA Terbaik No Type Coef SE t-value p-value 1 AR(1) 0,022607 0,050222 0,450147 0,6555 AR(2) -0,993108 0.018421 -53,91142 0.0000 MA(1) 0,106829 2,839066 0,037628 0,9702 MA(2) 0,999577 51,02623 0,019589 0,9845
Model ARIMA yang terbentuk adalah ARIMA(2,1,2) dengan Akaike Information Criterion (AIC) sebesar 24.73103.
3. Diagnostic Checking
Diagnostic checking untuk melihat apakah model tersebut memenuhi persyaratan residual atau tidak. Syarat yang harus dipenuhi adalah white noise (keacakan data) dan asumsi normalitas.

## Gambar 4. White Noise
Tujuan  dari  pengujian White  Noise  adalah  untuk  mengetahui  apakah  komponen  model yang  tersisa  tidak  lagi berkorelasi  satu  sama  lain.  Berdasarkan  gambar,  data  tersebut  memenuhi  asumsi  white  noise  yang  ditandai dengan semua nilai p-value lebih dari 0.05. Selain itu, asumsi lainnya yang harus dipenuhi oleh data adalah asumsi normalitas.

## Gambar 5. Uji Normalitas
Dapat diketahui bahwa data tersebut tidak berdistribusi normal. Namun, karena ukuran sampel yang digunakan lebih dari 30, maka data tersebut dapat diasumsikan berdistribusi normal.
4. Mengajukan beberapa model SARIMA dengan membaca grafik ACF dan PACF dan membandingkan beberapa model SARIMA untuk kemudian memilih model terbaik (berdasarkan nilai AIC & SC value serta principle of parsimony );
Gambar 3. Plot ACF dan PACF in First Difference
Melihat kembali pada pola musiman di gambar 3, dapat dikatakan bahwa grafik ACF menunjukkan pola dies down (menuju garis nol secara perlahan-lahan ) dan PACF menunjukkan pola cuts off after lag 1 (menuju garis nol secara drastis setelah lag ke 4 ). Hingga prosedur ini, dapat diambil kesimpulan bahwa model yang cocok digunakan untuk melakukan peramalan adalah SARIMA (2,1,2)(0,0,1)^4. Namun, peneliti tetap harus meyakinkan apakah model tersebut adalah yang terbaik di antara model SARIMA lainnya. Dengan demikian, dilakukan perbandingan antar model-model SARIMA yang mungkin dapat menjadi alternatif dengan indikator F- statistics , AIC, dan SC dengan mempertimbangkan principle of parsimony .
Tabel 4 . Pemilihan Model SARIMA Model Indikator F- statistics R-squared value AIC value SC value 𝑆𝐴𝑅𝐼𝑀𝐴 (2,1,2)(1,0,0) 4 0,00001 0,63606 24,46035 24,76201 𝑆𝐴𝑅𝐼𝑀𝐴 (2,1,2)(1,0,1) 4 0,00009 0,66676 24,46180 24,80655 𝑆𝐴𝑅𝐼𝑀𝐴 (2,1,2)(0,0,1) 4 0,00001 0,63268 24,46304 24,7647
Dengan memilih berdasarkan F-statistics yang nilainya <0,05 dan AIC serta SC value yang terkecil dan prinsip model paling sederhana, terpilihlah model terbaik yang akan digunakan untuk melakukan peramalan, yakni
𝑆𝐴𝑅𝐼𝑀𝐴 (2,1,2)(1,0,0) 4

## 5. Diagnostic check
Diagnostic checking untuk melihat apakah model tersebut memenuhi persyaratan residual atau tidak. Syarat yang harus dipenuhi adalah white noise (keacakan data) dan asumsi normalitas.

## Gambar 6. White Noise
Tujuan  dari  pengujian White  Noise  adalah  untuk  mengetahui  apakah  komponen  model yang  tersisa  tidak  lagi berkorelasi  satu  sama  lain.  Berdasarkan  gambar,  data  tersebut  memenuhi  asumsi  white  noise  yang  ditandai dengan semua nilai p-value lebih dari 0.05. Selain itu, asumsi lainnya yang harus dipenuhi oleh data adalah asumsi normalitas.

## Gambar 7. Uji Normalitas
Dapat diketahui bahwa data tersebut tidak berdistribusi normal. Namun, karena ukuran sampel yang digunakan lebih dari 30, maka data tersebut dapat diasumsikan berdistribusi normal.

## 6. Menuliskan model SARIMA
Dengan  memilih  berdasarkan  F-statistics yang  nilainya  <0,05  dan AIC  serta  SC value yang  terkecil,  terpilihlah model  terbaik  yang  akan  digunakan  untuk  melakukan  peramalan,  yakni  SARIMA  (2,1,2)(1,0,0)^4  yang  dapat dituliskan dalam persamaan:

## Tabel 5 . Model SARIMA Terbaik
No Type Coef SE t-value p-value 1 AR(1) 0.022932 0.062157 0.368937 0.7147 AR(2) -0.994784 0.026827 -0,3708212 0.0000 SAR(1) -0.236106 0.387839 -0.608773 0.5471 MA(1) 0.114638 0.463178 0.247503 0.8062 MA(2) 0.994597 0.450871 0.220595 0.8269

## 7. Forecasting
Data kuartal I tahun 2014 hingga kuartal III tahun 2023 digunakan untuk memproyeksikan pertumbuhan PDB untuk kuartal pertama tahun 2024. Hasil peramalan dari teknik 𝑆𝐴𝑅𝐼𝑀𝐴 (2,1,2)(1,0,0) 4 adalah sebagai berikut :
Tabel 6. Peramalan Pertumbuhan PDB Periode Forecast dari PDB (Milyar Rupiah) Kuartal 4 2023 3111273 Kuartal 1 2024 3205135 Kuartal 2 2024 3146260 Kuartal 3 2024 3215504 Kuartal 4 2024 3216055

## P EMBAHASAN
PDB  (Produk  Domestik  Bruto)  adalah  nilai  total  dari  semua  barang  dan  jasa  yang  diproduksi  dalam perbatasan negara dalam periode tertentu. Di Indonesia, periode yang digunakan adalah kuartal dan tahunan. PDB di  Indonesia  dihitung  dengan  tiga  pendekatan,  yaitu  produksi,  pendapatan,  dan  pengeluaran,  dengan  konsep ketiga pendekatan akan menghasilkan angka yang sama. PDB merupakan indikator penting dari ekonomi suatu negara[9].  Kinerja  perekonomian  Indonesia  digambarkan  oleh  perkembangan  PDB Atas  Harga  Konstan,  dalam kasus ini berdasarkan tahun 2010. Estimasi pertumbuhan ekonomi penting dilakukan untuk mengevaluasi hasil dari program-program terkait perekonomian dan mengetahui program apa yang kemudian dapat dirancang untuk menumbuhkan, atau paling tidak menstabilkan kondisi perekonomian. Kemudian yang terpenting dari melakukan estimasi  adalah  untuk  memotivasi  seluruh  perangkat  penggerak  ekonomi  agar  dapat  mencapai,  bahkan melampaui target perekonomian yang tercipta dari estimasi tersebut.
Dalam  skala  nasional, terdapat  banyak  pihak,  baik  swasta  maupun  stakeholder  di  pemerintahan yang menyampaikan estimasi pertumbuhan ekonomi menurut standar masing-masing. Presiden Republik Indonesia, Joko Widodo,  menyampaikan  bahwa  dengan  pertimbangan yang  dilandaskan  menurut  potensi  ekonomi yang dimiliki  dan  risiko-risiko yang  akan dihadapi  kedepannya,  dinyatakan  bahwa  pertumbuhan ekonomi Indonesia 2024 akan berada pada angka 5,2% [7]. Pemerintah dan Komisi XI DPR dalam pembahasan pendahuluan Asumsi Dasar Ekonomi Makro RAPBN 2024 menetapkan target pertumbuhan ekonomi 5,1 persen  – 5,7 persen, setelah menurunkan batas bawah dari 5,3% menjadi 5,1% [11]. Menurut Menko Indonesia Airlangga ,untuk tahun 2024, peningkatan  risiko  global  diperkirakan  juga  akan  mempengaruhi  pertumbuhan  ekonomi  Indonesia  yang ditargetkan  mampu  mencapai  5,2%  [8].  Kemudian  Gubernur  Bank  Indonesia  (BI),  Perry Warjiyo,  memprediksi pertumbuhan ekonomi Indonesia akan berada pada kisaran 4,5% – 5,3% [5].
Tidak hanya dalam skala nasional, organisasi yang berkonsentrasi di bidang perekonomian pada skala internasional juga turut melakukan prediksi pertumbuhan ekonomi di Indonesia. World Bank, lembaga keuangan internasional  yang  dirancang  untuk  membantu  pembiayaan  program  negara-negara  di  dunia,  dalam  Global
Economic Prospects June 2023  memasang proyeksi yang lebih realistis perihal ekonomi nasional, yakni tumbuh sebesar  4,9  persen  [1].  Organisation  for  Economic  Cooperation  and  Development  (OECD),  organisasi  yang mendiskusikan  pertumbuhan  ekonomi  dalam  berbagai  skala  dan  kebijakan  sosial,  dalam  Economic  Outlook Volume 2023, Issue 1, turut memprediksi pertumbuhan ekonomi Indonesia akan tumbuh 5,1 persen pada 2024 [2].
Dari forecast yang dilakukan, diketahui bahwa perekonomian Indonesia akan mengalami perlambatan pertumbuhan ekonomi, dengan angka estimasi 3,24%. Angka ini berada cukup jauh di bawah estimasi yang telah disampaikan  oleh  para stakeholder dan  organisasi  terkait  ekonomi  di  atas,  bahkan  tidak  masuk  pada range manapun  dari  pendapat-pendapat  yang  tersedia.  Meskipun  mengkhawatirkan,  penelitian  ini  melihat  angka prediksi pertumbuhan ekonomi 2024 ini dari dua sudut pandang.
Di satu sisi, apabila prediksi ini benar, hal ini dapat terjadi karena beberapa hal yang darurat, salah satunya adalah  resesi  ekonomi.  Menurut  Kementerian  Keuangan,  resesi  ekonomi  adalah  suatu  kondisi  dimana perekonomian negara sedang memburuk, dapat dilihat dari PDB yang turun drastis bahkan negatif, pengangguran yang  meningkat,  dan  pertumbuhan  ekonomi  riil yang  bernilai  negatif  selama  2  periode  tertentu.  Resesi  dapat diakibatkan oleh dampak kondisi global maupun kondisi negara itu sendiri yang tidak terduga dan tidak stabil, seperti pandemi, perang, tingginya inflasi, dan kenaikan suku bunga acuan [6]. Mengetahui hal ini, dapat dikatakan bahwa Indonesia tidak bisa dipastikan lepas dari kemungkinan jeratan resesi tahun 2024. Menteri Keuangan, Sri Mulyani, menyatakan bahwa ancaman ini sudah ada dari tahun 2023 dan akan berlanjut ke 2024, terutama karena exposure  pada  beberapa  negara yang  sulit  diselesaikan  [4].  Negara  ekonomi  terbesar  dunia, Amerika  Serikat, bahkan diprediksi akan terkena badai resesi pada kuartal I/2024 [3].
Di sisi lain, penelitian ini juga memiliki keterbatasannya sendiri. Perlu diingat bahwa angka ini adalah nilai hasil prediksi dari pertumbuhan PDB empat kuartal ke depan dengan dasar data 10 tahun terakhir. Tidak menutup kemungkinan bahwa akan ada perubahan yang dinamis, mempertimbangkan risiko penyesuaian operasi ekonomi, bersamaan dengan keberlangsungan regulasi serta program-program di bidang ekonomi, berikut implikasi sosial ekonomi.  Hal-hal  ini,  terutama  bila  terjadi  secara  signifikan,  dapat  menghasilkan  perubahan  ekonomi,  baik penurunan  maupun  pertumbuhan  yang  drastis,  yang  kemudian  dapat  mengubah  prediksi  yang  telah  dibuat. Namun, situasi yang Indonesia harapkan tentu saja adalah situasi yang stabil dan pertumbuhan yang signifikan sehingga dapat membantu meningkatkan kesejahteraan rakyat Indonesia. Untuk saat ini, yang dapat dilakukan adalah  terus  menjaga  stabilitas  perekonomian  dan  membuka  potensi-potensi  perekonomian  Indonesia  untuk terus mendukung pertumbuhannya di periode-periode mendatang.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  analisis  mengenai  proyeksi  pertumbuhan  ekonomi  Indonesia  2024  berdasarkan  PDB,  dapat disimpulkan:
1. Dengan menggunakan model SARIMA pada data PDB Atas Harga Konstan Tahun 2010, hasil peramalan menunjukkan adanya perlambatan pertumbuhan ekonomi Indonesia untuk tahun 2024 dengan estimasi sekitar 3,24%. Angka ini berada dibawah prediksi yang disampaikan oleh para pemangku kepentingan dan organisasi ekonomi baik di tingkat nasional maupun internasional.
2. Perlambatan  pertumbuhan  ekonomi  yang  diestimasi  dapat  menjadi  tanda  ketidakpastian  dan  risiko permasalahan ekonomi yang mungkin akan dihadapi Indonesia. Adanya potensi resesi ekonomi menjadi salah satu skenario yang diakui sebagai ancaman, terutama dengan adanya faktor global seperti pandemi, perang, inflasi tinggi, dan kenaikan suku bunga.
3. Prediksi berdasarkan data historis 10 tahun terakhir dapat mengalami perubahan yang dinamis. Faktor- faktor seperti perubahan kebijakan, regulasi, dan program ekonomi, serta perubahan kondisi global, dapat memberikan dampak signifikan terhadap perkiraan pertumbuhan ekonomi.

## Saran
1. Untuk pemerintah dan pelaku ekonomi
a. Meningkatkan  kewaspadaan  dan  mempersiapkan  langkah-langkah  antisipatif  dan  kebijakan ekonomi yang responsif untuk mengatasi potensi dampak negatif resesi terhadap pertumbuhan ekonomi, untuk mengurangi ketergantungan pada sektor-sektor tertentu yang mungkin rentan terhadap kondisi global.
b. Mempersiapkan  penguatan  ketahanan  ekonomi yang  dilakukan  dengan  meningkatkan  sektor- sektor  yang  memiliki  daya  saing  tinggi  dan  kontribusi  besar  terhadap  PDB,  dan  melakukan pemantauan dan evaluasi berkala terhadap prediksi pertumbuhan ekonomi untuk memastikan kesesuaian dengan perubahan kondisi ekonomi.
2. Untuk penelitian yang akan datang
Para  peneliti  di  masa  yang  akan  datang  dapat  menggunakan  metode time  series lainnya  dalam memprediksi pertumbuhan ekonomi.

## REFERENCES
[1] World Bank, “A WB Group Flagship Report : Global Economic Prospects,”, ISBN: 978-1-4648-1951-3; DOI: 10.1596/978-1-4648-1951-3
[2] OECD,  “OECD  Economic  Outlook,”OECD  Publishing,  Paris,  doi  :  https://doi.org/10.1787/ce188438- en.doi:10.1596/978-1-4648-1951-3. License: Creative Commons Attribution CC BY 3.0 IGO
[3] Bisnis.com,  “Ngeri!  Resesi  Amerika  Bakal  Terjadi  Mulai  Kuartal  I/2024,”  ekonomi.bisnis.com, 2023.https://ekonomi.bisnis.com/read/20230711/620/1673748/ngeri-resesi-amerika-bakal-terjadi- mulai-kuartal-i2024 (accessed November 17, 2023).
[4] Ekonomi Republika, “Sri Mulyani: Ancaman Resesi akan Berlanjut Hingga 2024,” ekonomi.republika.com, 2023  .https://ekonomi.republika.co.id/berita/rjzm27383/sri-mulyani-ancaman-resesi-akan-berlanjut- hingga-2024 (accessed November 17, 2023).
[5] CNN  Indonesia,  “Bos  BI  Prediksi  Ekonomi  RI  Tetap  Kuat  pada  2024,”cnnindonesia.com,  2023 .https://www.cnnindonesia.com/ekonomi/20231019190353-532-1013560/bos-bi-prediksi-ekonomi-ri- tetap-kuat-pada-2024 (accessed November 17, 2023).
[6] Kementerian  Keuangan,  “Fiskal  Pedia  Badan  Kementerian  Keuangan,”    kemenkeu.go.id.,  2023. https://fiskal.kemenkeu.go.id/fiskalpedia/2022/11/10/19-resesi (accessed November 17, 2023)..
[7] Sekretariat Kabinet Republik Indonesia, “Asumsi Dasar Ekonomi Makro 2024: Pertumbuhan Ekonomi 5,2 Persen, Inflasi 2,8 Persen,” set.kab.go.id, 2023. https://setkab.go.id/asumsi-dasar-ekonomi-makro-2024- pertumbuhan-ekonomi-52-persen-inflasi-28-persen/ (accessed November 16, 2023).
[8] Kementrian Koordinator Bidang Perekonomian RI, “Kejar Capaian Pertumbuhan Ekonomi di 2024, Menko Airlangga Tegaskan Pentingnya Sinergi dan Kontribusi untuk Membangun Optimisme Ekonomi Indonesia,” ekon.go.id (SIARAN PERS HM.4.6/407/SET.M.EKON.3/10/2023), 2023.
https://www.ekon.go.id/publikasi/detail/5437/kejar-capaian-pertumbuhan-ekonomi-di-2024-menko- airlangga-tegaskan-pentingnya-sinergi-dan-kontribusi-untuk-membangun-optimisme-ekonomi- indonesia (accessed November 16, 2023).
[9] Badan  Pusat  Statistik  NTT,  “Berita  Resmi  Statistik:Pertumbuhan  Ekonomi  Nusa  Tenggara  Timur,”,  Berita Resmi Statistik No. 55/08/Th. XVI, 2 Agustus 2013
[10] Usman, Ahmadi,  Tjambolang,  Tjare Anugerah,  Zainiar, Yayu  Meiniza,  dan  Syamsudin.  2023.  “Buku Ajar Pengantar Ilmu Ekonomi Teori dan Aplikasi,” Penerbit : PT. Nas Media Indonesia, Anggota IKAPI; Klaten, Jawa Tengah. ISBN 978-979-3373-25-6
[11] Indonesia.go.id,  “Menetapkan  Pertumbuhan  Ekonomi  Rasional  di  2024,”  indonesia.go.id,  2023. https://indonesia.go.id/kategori/indonesia-dalam-angka/7236/menetapkan-pertumbuhan-ekonomi- rasional-di-2024?lang=1  (accessed November 17, 2023).
[12] Khaulasari,  Hani,  et  al.  "Prediksi  Produk  Domestik  Bruto  Triwulan  Atas  Dasar  Harga  Berlaku  Menurut Pengeluaran Konsumsi Rumah Tangga Menggunakan SARIMA dan Winter Exponential Smoothing." Jurnal Mahasiswa Matematika ALGEBRA, Vol. 02, No. 02 (2021), pp. 96-104, e-ISSN 2774-8677
[13] Lolyvich, Richo. (2022). "Perbandingan Hasil Peramalan Produk Domestik Bruto Nasional Menggunakan Model SARIMA dan Fuzzy Time Series Metode Chen dan Cheng." Skripsi. Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Padang.
[14] Saputra, T.S, “Dampak Kurs Dan Pdb Terhadap Profitabilitas Perusahaan Pembiayaan Di Provinsi Sumatera Selatan Dengan Npl Sebagai Variabel Intervening Tahun 2015,”Jurnal Ecoment Global, vol. 7, no. 1, pp. 68- 74, 2022, doi: https://doi.org/10.35908/jeg.v7i1.2335
[15] Erlangga,  S.  N.  Endah,  and  E.  A.  Sarwoko,  "Pengembangan  Aplikasi  Prediksi  Pertumbuhan  Ekonomi Indonesia dengan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation," Jurnal Masyarakat Informatika, vol. 6, no. 11, pp. 1, 2014, ISSN 2086 – 4930.
[16] A. Fauzi et al., "Analisis Status dan Kedudukan Bank Indonesia Sebagai Pelaksana Kebijakan Moneter dalam Menangani Inflasi Menggunakan Penerapan ITF (Inflation Targeting Framework)," Jurnal Ekonomi Keuangan dan Manajemen Akuntansi (JEKMA), vol. 2, no. 2, pp. 76–85, Juni 2023, ISSN: 2828-6928, eISSN: 2828- 6898.
[17] M. Makridakis, J. Wheelwright, and R. MacGee, "Metode dan Aplikasi Peramalan," Jakarta: Binarupa Aksara, 1999.
[18] D. Rapiko, "Pertumbuhan Ekonomi Provinsi Riau Sebelum Dan Dimasa Pandemi Covid – 19" [Riau Province Economic  Growth  Before  And  During  The  Covid-19  Pandemic],  Jurnal  Ekonomi,  Volume  7,  Nomor  3, September 2022, Halaman 83-97, ISSN: 2503-3093
[19] Badan Pusat Statistik.  "Produk Domestik Bruto Indonesia Menurut Penggunaan (dan Agregat-Agregatnya) Tahun 2000 – 2005: Triwulan III." Jakarta: Badan Pusat Statistik. 2005.
[20] Arsyad,  Lincoln.  2014.  “Ekonomi  Pembangunan  Lanjutan,”  Penerbit  :  Universitas  Terbuka;  Tengerang Selatan, Banten. ISBN 978-979-011-874-4
[21]       Mankiw, N.G. Principles of economics. 8th ed. Boston: Cengage Learning, 2018.
[22]   Sari, S., & Ratno, F. A. "Analisis utang luar negeri, sukuk, inflasi dan tingkat suku bunga terhadap pertumbuhan ekonomi Indonesia: Tahun 2014-2019." Jurnal Riset Pendidikan Ekonomi (JRPE) , Volume 5(2), Halaman 92,
2020. e-ISSN: 2540-9247