e-ISSN: 2623-0089 Website : jurnal.umj.ac.id/index.php/baskara Email : baskara@umj.ac.id

## MODEL ALTERNATIF NOWCASTING DI INDONESIA
Arianto Muditomo 1*
1 Sekolah Bisnis, Institut Pertanian Bogor, SB-IPB Building, Jl. Raya Pajajaran, Bogor West Java, Indonesia 16151 *Email: ariantomuditomo@apps.ipb.ac.id

## Abstrak
Kondisi  ketidakpastian  dan  volatilitas  perekonomian  di  awal  tahun  2020  diluar  perkiraan  dan perhitungan pelaku ekonomi. Wabah pandemi Covid-19 merubah wajah perekonomian global. Model- model  ekonomi  yang  telah  dikembangkan  sebelumnya  tidak  lagi  secara  independent  mampu memprediksi indikator-indikator perekonomian secara akurat. Salah satu indikator perekenomian yang patut  dicermati  kerena  mampu  memberikan  indikasi  kesejahteraan  bangsa  adalah  konsumsi  rumah tangga  dan  investasi.  Artikel  ini  bertujuan  untuk  menyajikan  sebuah  model  alternatif  indikator nowcasting  konsumsi  rumah  tangga  dan  investasi  yang  dapat  digunakan  sebagai  input  bagi  model makroekonomi  di  Indonesia.  Metodologi  penulisan  artikel  ini  adalah  tinjauan  kritis  atas  penelitian sebelumnya yang memberikan masukan model makroekonomi Indonesia sebagaimana rutin dilakukan Bank  Indonesia dan tinjauan pusataka dari penelitian lain terkait. Hasil tinjauan kritis ini merupakan penjelasan  atas  model  alternatif  konsumsi  rumah  tangga  dan  investasi  di  Indonesia  yaitu  berhasil membuktikan bahwa perbandingan akurasi model untuk nowcasting indikator konsumsi rumah tangga dan  indikator  investasi  menunjukkan  bahwa  kesalahan  perkiraan  yang  dihasilkan  Dynamic  Factor Model (DFM) adalah lebih kecil dari kesalahan perkiraan yang dihasilkan model Bridge Equation dan ARIMA.
Kata Kunci: nowcasting, dynamic factor model, household consumption, investment, Indonesia

## PENDAHULUAN
Kondisi  ketidakpastian  dan  volatilitas perekonomian  di  awal  tahun  2020  diluar perkiraan  dan  perhitungan  pelaku  ekonomi. Wabah  pandemi  Covid-19  merubah  wajah perekonomian  global.  Model-model  ekonomi yang telah dikembangkan sebelumnya tidak lagi secara independent mampu memprediksi indikator-indikator perekonomian secara akurat. Salah  satu  indikator  perekenomian  yang  patut dicermati  kerena  mampu  memberikan  indikasi kesejahteraan  bangsa  adalah  konsumsi  rumah tangga dan investasi. Artikel ini bertujuan untuk menyajikan  sebuah  model  alternatif  indikator nowcasting konsumsi  rumah  tangga  dan investasi  yang  dapat  digunakan  sebagai  input
bagi  model  makroekonomi  di  Indonesia. Dengan  semakin  dikembangkannya  model nowcasting , maka diharapkan dapat meningkatkan  akurasi  proyeksi  ekonomi  Bank Indonesia  dan  dapat  mendukung  penyusunan kebijakan moneter yang lebih tepat.
Sumber  rujukan  utama  penulisan  artikel ini  adalah  salah  satu  hasil  penelitian  tentang nowcasting konsumsi  rumah  tangga  dan investasi  di  Indonesia  (Tarsidin,  et  al.,  2018). Disebutkan  Tarsidin,  et  al.,  (2018)  bahwa modelling makroekonomi  di  Indonesia  yang digunakan  Bank  Indonesia  saat  ini  adalah ARIMBI core  model dan  beberapa  model satelitnya,  yaitu  SOFIE,  MODBI,  ISMA,  dan BIMA  yang  merupakan  model  fundamental
Pusat Inkubator Bisnis dan Kewirausahaan Universitas Muhammadiyah Jakarta Baskara : Journal of Business and Entrepreneurship Volume 2 No. 2 April 2020
untuk  pengukuran  indikator  makroekonomi jangka  pendek  (sampai  dengan  2  tahun)  dan jangka  menengah  (2  sampai  dengan  5  tahun). Model core BI yang dinamakan ARIMBI adalah model  semi dynamic  stochastic  general equilibrium (DSGE)  berbasis  New  Keynesian. Model  ini  melakukan  proyeksi  dalam  bentuk agregat.  Model  satellite  yang  dimiliki  oleh  BI adalah sebagai berikut:
a) SOFIE,  digunakan  untuk  proyeksi komponen  PDB  dan  inflasi  jangka pendek;
b) MODBI,  digunakan  untuk  proyeksi jangka menengah dan panjang;
c) BIMA, digunakan untuk proyek neraca pembayaran jangka pendek; dan
d) ISMA,  digunakan  untuk  proyek  PDB sektoral jangka pendek.
Model satelit BI menjabarkan dekomposisi hasil proyeksi model core ke dalam bentuk komponen masing-masing  (contoh:  dekomposisi  PDB  ke komponen  pengeluaran)  (Sahminan,  Ph.D., 2016). Selain itu Bank Indonesia juga memiliki beberapa  model  indikator,  meliputi  model inflasi,  GDP  dan  nilai  tukar,  yang  digunakan untuk  menghasilkan near-term  forecast (untuk kuartal  berjalan  dan  periode  selanjutnya) sebagaimana model nowcasting .
Dalam  penelitiannya  Tarsidin,  et  al., (2018) memilih model Analisa Dynamic Factor Model (DFM)  yang  dievaluasi  dengan  model Bridge  Equation dan  ARIMA,  setelah  penulis mempertimbangkan  model-model nowcasting yang disajikan pada penelitian-penelitian terdahulu,  yaitu Bridge  Equation , Mixed  Data Sampling (MIDAS), Mixed  Frequency  VAR (MF-VAR), Dynamic Factor Model (DFM), dan Mixed Frequency Factor Model (MFFM).
Disebutkan pula bahwa dasar pertimbangan memilih pendekatan factor model adalah  bahwa factor  model telah  umum digunakan  bank  sentral  dan  ADB  untuk memprediksi  GDP  terkini  dan  kemampuan untuk  mengakomodasi  bermacam  indikator. Untuk selanjutnya Tarsidin, et al., (2018) secara sepesifik  menggunakan Mixed  Frequency Dynamic  Factor  Model (disingkat  DFM),
sebagaimana telah digunakan, dimodifikasi dan disajikan pada penelitian-penelitian sebelumnya, dengan persamaan sebagai berikut:
𝑧 𝑡 =  Λ𝛽 𝑡 𝑢 𝑡 ~ 𝑁 (0, Σ 𝑢 ) (A.1) 𝛽 𝑡 = 𝐹𝛽 𝑡−1 + 𝜀 𝑡 𝜀 𝑡 ~ 𝑁(0, 𝜎 𝜀 2 (A.2)
Keterangan:
𝑧 𝑡 : consists  of  reference  series  ( 𝑦 𝑡 )  and monthly indicators ( 𝑥 𝑡 ) 𝑓 𝑡 : common factors Λ : factor loadings 𝑢 𝑡 : idiosyncratic component
𝛽 𝑡 : consists  of  common  factors  ( 𝑓 𝑡 )  and idiosyncratic component ( 𝑢 𝑡 )
𝐹 : autoregressive coefficients 𝜀 𝑡 : white noise error
Kedua  persamaan  A.1  dan  A.2  diatas digunakan  dalam  dua  tahap  ( two-step estimator ),  yaitu  pada  tahap  pertama persamaan digunakan untuk memperkirakan faktor-faktor umum, sedangkan tahap kedua faktor-faktor  umum  diperkirakan  kembali dengan menerapkan Kalman smoother .
Selanjutnya seri referensi (konsumsi rumah tangga dan investasi) diproyeksikan dengan melakukan  regresi  variabel  laten  dalam bentuk  pertumbuhan  konsumsi  rumah tangga  tahun-ke-tahun  dan  pertumbuhan investasi  tahun-ke-tahun  terhadap  faktor- faktor umum.
Dalam  penelitian  ini  Tarsidin,  et  al., (2018)  menggunakan  data  periode  2003- 2015 dari data publikasi Biro Pusat Statistik Indonesia.  Estimasi  didasarkan  pada  data dari  2003-2015  dan  pengujian pseudo  out- of-sample menggunakan  data  2015.  Seri referensi adalah konsumsi rumah tangga dan investasi,  sedangkan  seri  komponen  adalah berbagai indikator representatif yang dipilih dari  berbagai  indikator  kandidat,  yaitu indikator yang mewakili besarnya konsumsi rumah tangga (penjualan kendaraan
bermotor  dan  indeks  penjualan  ritel); indikator  yang  mencerminkan  pendapat konsumen  tentang  kondisi  ekonomi  yang mendasari  keputusan  konsumsi  (indeks kepercayaan konsumen, indeks kecenderungan konsumen); indikator kinerja  ekonomi  yang  berdampak  pada tingkat  pendapatan  dan  konsumsi  rumah tangga  (indeks  produksi  industri,  ekspor YTD, impor YTD, bongkar / muat kargo dan indeks  harga  saham  di  Bursa  Efek Indonesia);  dan  indikator  yang  terkait dengan  perbankan,  likuiditas  ekonomi,  dan nilai  tukar,  yang  memengaruhi  keputusan konsumsi konsumen (total simpanan, kredit, suku  bunga  deposito  berjangka  1,  3  dan  6 bulan, suku bunga kredit konsumen, M1, M2 serta  nilai  tukar  Rupiah  terhadap  dolar  AS dan nilai tukar efektif, baik nominal maupun riil).

## METODE PENELITIAN
Metodologi  penulisan  artikel  ini adalah  tinjauan  kritis  atas  hasil  penelitian Tarsidin,  et  al.,  (2018)  yang  memberikan masukan  model  makroekonomi  Indonesia sebagaimana rutin dilakukan Bank Indonesia dan ditambahkan dengan tinjauan pusataka  dari  penelitian  lain  terkait  untuk memperkaya model.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Tinjauan kritis terhadap jurnal Tarsidin,  et  al.,  (2018)  ini  dilakukan berdasarkan aspek review sebagai berikut:
1) Review Aspek Teoritis Peneliti  lebih  menitikberatkan  pada landasan teoritis berbasiskan ekonometrika  yang  akan  digunakan untuk membentuk model dibandingkan dengan eksplorasi landasan  teori  pemilihan  proksi estimator atas
indikator makroekonomi yang akan diprediksi.
Dan  dalam  hal  ini  peneliti  telah menyatakan  bahwa  dalam  proses pemodelan  tidak  dilakukan  analisa hubungan  sebab  akibat  ( causality ) antara  seri  komponen  dan  seri referensi,  (meskipun)  ini  tidak menyiratkan bahwa sembarang indikator  dapat  dimasukkan  ke model  (Tarsidin,  et  al.,  2018). Penulis  mengutip  artikel  OECD System of Composite Leading Indicators (2012)  terkait  bahwa pemilihan  indikator  harus  memiliki hubungan dekat dengan seri referensinya  (dalam  hal  ini  adalah konsumsi rumah tangga dan investasi).
Dalam  penelitian  lain  (Verbaan,  et al., 2017) ditemukan bahwa konsumsi rumah tangga dapat diperkirakan  secara  lebih  akurat menggunakan data debit card payments dan  juga  didukung  hasil penelitian  lain  yang  menyatakan bahwa  data  sistem  pembayaran (Aprigliano,  et  al.,  2019)  dan  data pembayaran  elektronik  (León  &
Ortega, 2018) dapat
dipertimbangkan  sebagai  indikator penting  untuk  mengukur  aktivitas ekonomi.  Ditemukan pula indikator transaksi  kartu  kredit  sebagai  salah satu  proksi  konsumsi  rumah  tangga (Pérez,  et  al.,  2018).  Disamping  itu ditemukan pula nowcasting konsumsi  rumah  tangga  dengan menggunakan  analisa  runtun  waktu dan  trend  ((Stoyanova  &  Tonkin, 2016),  (Druba,  et  al.,  2018)  dan (Fasulo, et al., 2017))
Sedangkan  terkait  indikator  yang dipilih untuk memperkirakan indikator  investasi,  ditemukan  pada penelitian  dahulu  bahwa  salah  satu
Pusat Inkubator Bisnis dan Kewirausahaan Universitas Muhammadiyah Jakarta Baskara : Journal of Business and Entrepreneurship Volume 2 No. 2 April 2020
data  pergerakan  harga  saham blue-
chip dapat digunakan untuk memprediksi indikator investasi (Higgins, 2014).
2) Review Aspek Metodologi Tahapan nowcasting yang digunakan dapat digambarkan pada Gambar1.
Gambar  1.  Tahapan nowcasting (Tarsidin, et al., 2018)
a) Indikator dipilih dari indikator  kandidat  dengan menggunakan beberapa kriteria  untuk  mengamati korelasinya dengan seri referensi (berdasarkan koefisien korelasi) dan kesamaan faktor-faktor umum  dengan  seri  referensi (berdasarkan Principal Component Analysis ). Tahapan  ini  menghasilkan indikator terpilih yang secara statistik  memiliki  korelasi relatif  besar  dan  kesamaan faktor-faktor umum terhadap seri referensi dengan mengeliminir indikator kandidat yang tidak memenuhi kriteria dimaksud.
b) Selanjutnya  data  disaring menggunakan penyesuaian
musiman dengan X-12 (ARIMA) atau
TRAMO/SEATS.  Tahapan ini akan menghilangkan gangguan seasonal data yang selanjutnya atas data tersebut di-standar-kan  (data  dalam bentuk  level,  indeks,  unit ditransformasikan  ke  dalam bentuk year-on-year  growth sedangkan data dalam bentuk prosentase ditransformasikan ke  dalam  bentuk  beda  data dengan periode (tahun) sebelumnya).
c) Dengan menggunakan DFM, pelaksanaan
nowcasting exercise dilakukan  secara sistematis dengan menggunakan berbagai kombinasi rangkaian komponen,  yaitu  terdiri  dari 4,  5,  dan  6  indikator  dari berbagai  indikator  kandidat yang dipilih untuk menghasilkan kombinasi terbaik  untuk  setiap  seri referensi. Model dengan
RMSE terkecil, yang menunjukkan  bahwa  model prediksi  lebih  akurat,  dipilih sebagai  model  terbaik  untuk setiap seri referensi.
d) Evaluasi kinerja model
dilakukan selanjutnya dengan  memperbandingkan model terbaik terpilih dengan model benchmark , yaitu Bridge  Equation dan  model ARIMA.
Tahapan dalam metodologi ini dapat dikatakan  telah  lengkap  dilakukan penulis  dengan  pemilihan statistic tools yang sesuai, yaitu korelasi dan PCA  untuk  pemilihan  indikator,  X-
a) pemilihan indikator b) penyaringan & transformasi c) nowcasting exercise d) evaluasi kinerja model
12  (ARIMA)  atau  TRAMO/SEAT untuk  penyesuaian  efek  musiman, DFM  untuk  menemukan  kombinasi indikator terbaik (menghasilkan RMSE terkecil) dan evaluasi kinerja model  dengan  memperbandingkan hasil nowcasting yang  diperoleh terhadap  hasil  yang  diperoleh  dari model benchmark model Bridge Equation dan model ARIMA.
3) Review Atas Hasil Penelitian Hasil penelitian ini berhasil membuktikan  bahwa  perbandingan akurasi  model  untuk nowcasting indikator  konsumsi  rumah  tangga dan indikator investasi menunjukkan bahwa  kesalahan  perkiraan  yang dihasilkan dynamic  factor  model (DFM)  adalah lebih  kecil dari kesalahan perkiraan yang dihasilkan model Bridge Equation dan ARIMA. Kombinasi model terbaik ditemukan dengan  indikator  terpilih  yang digunakan untuk nowcasting
konsumsi  rumah  tangga  adalah penjualan kendaraan bermotor, total simpanan,
tingkat pinjaman konsumen,  M1,  dan  nilai  tukar Rupiah, sedangkan indikator terpilih yang  digunakan  untuk nowcasting investasi  adalah  penjualan  semen, produksi kendaraan bermotor, konsumsi listrik, total kredit dan M1.

## KESIMPULAN
Penelitian  Tarsidin,  et  al.,  (2018)  ini merupakan upaya peneliti untuk memberikan kontribusi pada pengembangan model  indikator nowcasting konsumsi rumah  tangga  dan  investasi  dalam  model makroekonomi  umum  untuk  meningkatkan akurasi  proyeksi  ekonomi  Bank  Indonesia dan dapat mendukung penyusunan kebijakan  moneter  yang  lebih  tepat.  Dalam
penelitian ini, peneliti menunjukkan konsistensi dalam menetapkan tujuan penelitian, pemilihan metodologi  penelitian dan  pengambilan  kesimpulan  dari  hasil penelitiannya.
Model yang dihasilkan dalam penelitian ini merupakan kombinasi pemilihan  indikator  dan  modifikasi  model ekonometrik  sebagaimana  telah  dilakukan pada  penelitian  terdahulu.  Dalam  hal  ini peneliti berhasil memberikan justifikasi atas model nowcasting yang telah dilakukan pada penelitian terdahulu dengan menerapkannya pada obyek dan data penelitian di Indonesia. Dengan  latar  belakang  peneliti  yang merupakan staf Bank Indonesia, maka hasil penelitian  ini  dapat  memberikan  masukan yang  bermanfaat  untuk  meningkatkan akurasi proyeksi ekonomi Indonesia di masa yang akan datang.
Secara khusus  pada tinjauan kritis ini dapat  disampaikan  bahwa  penelitian  yang akan  datang  dapat  dikembangkan  dengan lebih  memperhatikan  hal  terkait  pemilihan indikator, yaitu bahwa selanjutnya pemilihan indikator dapat dilakukan dengan melakukan  tinjauan  kepustakaan  atas  buku referensi dan/atau hasil penelitian-penelitian terdahulu  yang lebih spesifik telah menguji estimator  yang  berpengaruh  signifikan secara  statistik  (korelasi)  dan  memiliki hubungan  sebab-akibat  logis  ( causality ) tinggi untuk menjadi best-predictor bagi seri referensi  yang  dipilih.  Contoh  beberapa penelitian terdahulu ditemukan telah menguji best-predictor konsumsi  rumah tangga  berdasarkan  transaksi  dan  sistem pembayaran secara spesifik ((Aprigliano, et al.,  2019)  (León  &  Ortega,  2018)  dan (Verbaan,  et  al.,  2017)).  Sedangkan  terkait indikator yang dipilih untuk memperkirakan indikator investasi, ditemukan pada penelitian  dahulu  bahwa  salah  satu  data pergerakan  harga  saham blue-chip dapat
Pusat Inkubator Bisnis dan Kewirausahaan Universitas Muhammadiyah Jakarta Baskara : Journal of Business and Entrepreneurship Volume 2 No. 2 April 2020
digunakan  untuk  memprediksi  indikator investasi (Higgins, 2014).
Hal  ini  membuka  peluang  untuk dilakukan penelitian lanjutan dengan metodologi yang sama dengan menyempurnakan tahapan pemilihan kandidat  indikator  yang  menjadi best- predictor untuk  memastikan  keakuratan nowcasting makroekonomi Indonesia sebagaimana  telah  dikembangkan  dalam penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Tarsidin, Idham & Nur Rakhman, R., 2018.
Nowcasting Household Consumption  and  Investment  in Indonesia. Buletin Ekonomi Moneter  dan  Perbankan  /  Bulletin of Monetary Economics and Banking, 20(3).
Sahminan, Ph.D., 2016. Seminar Riset OJK - Prosiding: "Modeling Policy Mix
Di Bank Indonesia". Bali,
Indonesia, Otoritas Jasa Keuangan.
Verbaan,  R.,  Bolt,  W.  &  van  der  Cruijsen,
C., 2017. Using debit card payments  data  for  nowcasting Dutch household  consumption. De
Nederlandsche  Bank  NV  Working Paper, Volume 571.
Aprigliano, V., Ardizzi, G. & Libero , 2019. Using  Payment  System  Data  to Forecast Economic Activity.
International  Journal  of  Central Banking, 15(4).
León,  C.  &  Ortega,  F.,  2018.  Nowcasting economic  activity  with  electronic payments data: A predictive modeling approach. Borradores de Economia, Issue 1037.
Higgins,  P.,  2014.  GDPNow:  A  model  for
GDP "nowcasting". Working
Paper,  Federal  Reserve  Bank  of Atlanta,  Atlanta,  GA, Volume 2014-7.
Hood,  C.  C.,  2002. Comparison  of  Time Series Characteristics for Seasonal Adjustments from SEATS and X-12- ARIMA. Alexandria,  VA,  ASA proceedings, business and economic statistics section.
Abdi, H. & Williams, L. J., 2010. Principal component analysis. s.l.:Wiley interdisciplinary reviews:
computational statistics.
Barratt,  S.  &  Boyd,  S.,  2019.  Fitting  a Kalman  Smoother  to  Data. arXiv preprint arXiv:1910.08615. .
Pérez,  G.  M.,  Sánchez-Fuentes,  J.  A.  J.  & Urta,  2018. Nowcasting  private consumption: traditional indicators,  uncertainty  measures, and  the  role  of  internet  search query  data  (No.  1842).  Working Paper.. s.l., s.n.
Stoyanova,  S.  &  Tonkin,  R.,  2016.
Nowcasting  household  income  in the  UK:  financial  year  ending 2015. s.l., 34th International Association for Research on Income and Wealth General Conference.  http://www.  iariw. org/dresden/stoyanova. pdf.
Druba,  H.,  Castle,  J.  L.  &  Henry,  D.  F., 2018.  Explaining  nowcast  errors. EURONA, 2017(2).
Fasulo, A., Guandalini, A. & Terribili, M. D.
T.,  2017.  Google  Trends  For Nowcasting  Quarterly  Household Consumption  Expenditure. Rivista Italiana di Economia Demografia e Statistica, 71(4), p. 5.