## ESTIMASI MATRIKS TRANSAKSI ANTAR SEKTOR TAHUN 2020 DI PROVINSI BANTEN

## MATRIX ESTIMATION OF THE INTER-SECTORAL TRANSACTION 2020 IN BANTEN PROVINCE
(disubmit 14 Agustus 2021, direvisi 17 November 2021, diterima 23 November 2021)
Muhammad Fajar
BPS Provinsi Banten Jl. Syeh Nawawi Al Bantani Kav. H 1 - 2 Kawasan Pusat Pemerintahan Prov. Banten KP3B, Sukajaya, Kec. Serang, Kota Serang, Banten 42171
Corresponding Author: mfajar@bps.go.id

## ABSTRAK
Indikator  dan  data  ekonomi  terkini,  memerlukan  estimasi  yang  mencerminkan  kondisi perekonomian daerah dalam masa pandemi COVID-19. Oleh karena itu, tujuan artikel ini adalah untuk menghasilkan estimasi matriks transaksi antar sektor yang merupakan bagian dari tabel input- output. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah tabel input-output tahun 2016 dan PDRB tahun 2020  yang  bersumber  dari  Badan Pusat  Statistik  Provinsi  Banten. Metode  yang  digunakan untuk estimasi adalah matrix transformation technique . Hasil penelitian ini menunjukkan metode matrix  transformation  technique (MTT)  mudah  diterapkan  dengan  data  yang  terbatas.  Matriks transaksi  antar  sektor  hasil  estimasi  dengan  MTT  mampu  menyerap  informasi  terkini  walaupun masih  ada  informasi  lama  tentang  struktur  yang  termuat  didalamnya.  Berdasarkan  perbandingan antara matriks transaksi antar sektor tahun 2020 hasil estimasi terhadap matriks transaksi antar sektor tahun 2016, terlihat bahwa dampak COVID-19 menurunkan kinerja produksi pada berbagai sektor.
Kata Kunci: Input-Output, matriks, transaksi, Banten, ekonomi daerah.

## ABSTRACT
The  latest  economic  indicators  and  data  require  estimates  that  reflect  regional  economic conditions during the COVID-19 pandemic. Therefore, the purpose of this article is to produce an estimate of the inter-sectoral transaction matrix (as part of the input-output table). The data used in this study are input-output tables in 2016 and GRDP in 2020. Data source from the Badan Pusat  Statistik-Statistics  of  Banten  Province.  The  method  used  for  estimation  is  the  matrix transformation  technique.  The  results  of  this  study  that  the  matrix  transformation  technique (MTT) method is easy to apply with limited data. The inter-sector transaction matrix estimated by the MTT can absorb the latest information. Although, there is still old information about the structure  contained  therein.  Based  on  the  comparison  between  the  2020  inter-sectoral transaction  matrix  and  the  2016  inter-sector  transaction  matrix.  It  shows  that  the  impact  of COVID-19 has reduced production performance in various sectors.
Keywords: Input-Output, Matrix, Transaction, Banten, regional economic.

## PENDAHULUAN
Pada  tahun  2020,  dunia  dilanda  pandemi COVID-19,  termasuk  Indonesia.  Dalam  upaya pengendalian  penyebaran  COVID-19,  otoritas pemerintah  menjalankan  program  Pembatasan Sosial  Berskala  Besar  dan  Pemberlakuan
Pembatasan
Kegiatan Masyarakat, serta penerapan  sistem work  from  home untuk membatasi mobilitas masyarakat dan mencegah kerumunan  masyakat  sehingga  penyebaran COVID-19 dapat ditekan. Namun, ini berimplikasi pada menurunnya aktivitas perekonomian  yang  tercermin  pada  laju pertumbuhan  ekonomi  pada  tahun  2020  yang mengalami kontraksi -2.07 persen dibandingkan tahun sebelumnya, terlebih pada beberapa sektor yang mengalami kontraksi lebih dalam dibandingkan  pertumbuhan  ekonomi  agregat, seperti  pertumbuhan  pada  sektor  transportasi, akomodasi  dan  penyediaan  makan  minum, transportasi, dan industri pengolahan mengalami kontraksi  masing-masing  sebesar  15,04%, 10,22%,  dan  2,93%.  Hal  tersebut  juga  terjadi pada Provinsi  Banten, provinsi  yang terletak di sebelah barat Ibukota Negara RI ini mengalami kontraksi  ekonomi  sebesar  -3,38%  di  tahun 2020,  dimana  sektor  utama  penopang  Provinsi Banten yaitu industri pengolahan, perdagangan, dan konstruksi mengalami kontraksi yang lebih dalam  dibandingkan  keadaan  agregat  yaitu masing-masing  sebesar  4,67%,  2,86%,  dan 2,82%.  Laju  pertumbuhan  ekonomi  Banten terkontraksi lebih dalam dibandingkan
pertumbuhan  ekonomi  nasional.  Ini  disebabkan sektor penopang utama, yaitu industri pengolahan  dan  beberapa  sektor  lainnya mengalami kontraksi lebih dalam dibandingkan kontraksi nasional.
Efek
shock tertentu terhadap perekonomian,  seperti  krisis,  kenaikan  harga, pandemic  dan  kebijakan  tertentu  dapat  dikaji melalui  interaksi  antar  sektor  ekonomi  dengan menggunakan  tabel  Input  Output  (IO)  (Susilo dan Handoko, 2002; Chen et  al., 2021;  Zaidan, 2020;  Imansyah,  2014;  Haddad  et  al,  2020]. Tabel  IO  adalah  matriks  yang  menyajikan informasi  numerik  tentang  transaksi  dan  saling keterkaitan  antar  sektor  dalam  perekonomian, dimana  masing-masing  barisnya  menunjukkan bagaimana  output  suatu  sektor  dialokasikan untuk  memenuhi  permintaan  antara  dan permintaan  akhir,  sedangkan  masing-masing kolomnya menunjukkan pemakaian input antara dan input primer oleh suatu sektor dalam proses produksinya.
Pada  tahun  2020,  BPS  Provinsi  Banten telah  merilis  tabel  IO  tahun  2016,  tabel  IO tersebut  menggambarkan  perekonomian  pada kondisi tahun 2016, dimana kndisi perekonomian  dalam  keadaan  normal  (tidak mengalami  krisis  atau  pandemi),  sehingga diperlukan  estimasi  untuk  menyesuaikan  ke keadaan  perekonomian  2020  dan  hasil  estimasi tersebut  dapat  memberikan  informasi  bagi  para pembuat kebijakan dalam merumuskan program dan kebijakan.
Oleh  sebab  itu,  dalam  penelitian  ini penulis  melakukan  estimasi  matriks  transaksi antar  sektor  yang  terkandung  dalam  tabel  IO, sesuai  dengan  kondisi  perekonomian  tahun 2020,  dimana  kondisi  perekonomian  tahun tersebut terkontraksi akibat efek COVID-19.
Adapun  metode  yang  digunakan  dalam melakukan  estimasi  matriks  transaksi  antar sektor  dalam  penelitian  ini  adalah matrix transformation  technique (Wang  et  al,  2015;
Zheng  et  al.,  2018)  dengan  pertimbangan:  (1) analisis  time  series  dapat  diterapkan  untuk peramalan  komponen  IO  pada tahun  target,  (2) metode  dapat  diterapkan  pada  periode  yang sudah  tersedia  atau  belum  tersedia  pada  tahun target,  (3)  proses  kalkulasi  dalam  metode  ini lebih  sederhana dan tidak menggunakan  proses iterasi  dibandingkan  metode  lainnya,  seperti RAS  (Stone,  1961;  Stone  and  Brown,  1962),
GRAS (Günlük-Senesen and Bates,1988; Junius dan Oosterhaven, 2003), Cross entropy (Golan et al.  (1994).  Dalam  penelitian  ini,  karena  data tahun  2020  sudah  tersedia,  seperti  PDRB berdasarkan  lapangan  usaha  sudah  tersedia, maka  penulis  menggunakan  informasi  tersebut untuk  diterapkan  pada matrix  transformation technique (MTT).

## METODOLOGI

## Sumber Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian adalah  tabel  input-output  provinsi  Banten transaksi domestik atas dasar harga produsen (17
sektor/lapangan  usaha)  tahun  2016  (dalam  juta Rupiah) dan PDRB Provinsi Banten, tahun 2020 (dalam  juta  Rupiah).  Data  tersebut  bersumber dari  Badan  Pusat  Statistik.  Sektor  yang dimaksud adalah: A: Pertanian, Kehutanan, dan Perikanan; B: Pertambangan dan Penggalian; C: Industri  Pengolahan;  D:  Pengadaan  Listrik  dan Gas;  E:  Pengadaan  Air,  Pengelolaan  Sampah, Limbah  dan  Daur  Ulang;  F:  Konstruksi;  G: Perdagangan Besar dan Eceran; Reparasi Mobil dan  Sepeda  Motor;  H:  Transportasi  dan Pergudangan;  I  :  Penyediaan  Akomodasi  dan Makan Minum; J: Informasi dan Komunikasi; K: Jasa  Keuangan  dan  Asuransi;  L:  Real  Estate; MN: Jasa Perusahaan; O: Administrasi Pemerintahan,  Pertahanan  dan  Jaminan  Sosial Wajib;  P:  Jasa  Pendidikan;  Q:  Jasa  Kesehatan dan Kegiatan Sosial; RSTU: Jasa Lainnya
Matrix Transformation Technique (MTT)
Misalkan n sektor ekonomi dan interaksinya direpresentasikan dalam matrix IO, yaitu:
𝑿 = [ 𝑥 11 ⋯ ⋮ ⋱ 𝑥 1𝑛 𝑥 1(𝑛+1) ⋮ ⋮ 𝑥 𝑛1 ⋯ 𝑥 (𝑛+1)1 ⋯ 𝑥 𝑛𝑛 𝑥 𝑛(𝑛+1) 𝑥 (𝑛+1)𝑛 𝑥 (𝑛+1)(𝑛+1) ] = [ 𝒁 𝒇 𝒗′ 𝜇 ]  (1)
dimana 𝒁 adalah  matriks  transaksi  antar  sektor berelemen 𝑥 𝑖𝑗 , 𝑖 = 1, . . , 𝑛; 𝑗 = 1, . . , 𝑛 dengan 𝑛 × 𝑛 , 𝒇 = (𝑥 1(𝑛+1) , … , 𝑥 𝑛(𝑛+1) )′ , 𝒗 ′ = (𝑥 (𝑛+1)1 , … , 𝑥 (𝑛+1)𝑛 ) , dan 𝜇 = 𝑥 (𝑛+1)(𝑛+1) = 𝒇 ′ 𝐢 = 𝒗′𝐢 serta 𝐢 = (1, … ,1)′ . Elemen  dalam 𝑿 diretriksi  dan  tidak  dapat diprediksi  secara  bebas.  Retriksi  pada 𝑿 adalah penjumlahan  baris  sama  dengan  penjumlahan kolom, sehingga berlaku:
𝒁𝐢 + 𝒇 = 𝒁 ′ 𝐢 + 𝒗                           (2) 𝒇 ′ 𝐢 + 𝜇 = 𝒗 ′ 𝐢 + 𝜇                           (3)
Diasumsikan  bahwa 𝑥 𝑖(𝑛+1) ≠ 0 dan 𝜇 ≠ 0 , kemudian 𝑿 ditransformasi  kedalam  matriks 𝒀 , yaitu:
𝒀 = [ 𝑻 𝐢 𝒅′ 1 ]                            (4)
dengan:
𝑻 = 𝒇̃ −1 𝒁                                 (5) 𝒅 = 𝒗 𝜇 (6)
𝒇̃ = diag(𝒇)                           (7)
Penulis  menggunakan  retriksi  bahwa 𝜇 =
𝑥 (𝑛+1)(𝑛+1) adalah PDRB pada tahun target (dalam hal ini tahun 2020) dan 𝑥 (𝑛+1)1 … 𝑥 (𝑛+1)𝑛 masing- masing adalah nilai tambah bruto tiap sektornya pada tahun target. Kemudian dari persamaan (3) dapat  ditentukan  bahwa 𝒇′ = 𝒗 ′ ,  yang  berarti jumlah kolom pada sektor tertentu sama dengan jumlah baris pada sektor tertentu (sama dengan nilai  tambah  bruto  pada  sektor  tertentu).  Ini berimplikasi pada persamaan (1) – (4) dibawa ke tahun  target,  sehingga  dapat  direkonstruksi matriks transaksi antar sektor pada tahun target, berikut langkahnya:
1. Penulis  membentuk 𝒇̃ 2020 dan 𝒇̃ 2020 −1 dengan menggunakan  komponen  PDRB  menurut lapangan  usaha  (sektor)  atas  dasar  harga berlaku tahun 2020 dan persamaan (7).
2. Melakukan  proses  penghitungan 𝒁 2020
dengan:
𝒁 2020 = 𝒇̃ 2020 𝑻 2016 (8)
3. Lalu,  melakukan  evaluasi  koefisien  input dengan  membandingkan  koefisien  input
tahun  2016 berdasarkan tabel  IO  2016 dan koefisien  input  tahun  2020  berdasarkan hasil estimasi. Total input pada tahun 2020 masing-masing  sektor  dihitung  dengan menggunakan:
𝑇𝐼 2020 = 𝑇𝐼 2016 × 𝑁𝑇𝐵 2020 𝑁𝑇𝐵 2016 𝐾𝐼 2020 = 𝐾𝑜𝑙(𝒁 2020 ) 𝑇𝐼 2020
dengan:
𝑇𝐼 2020 adalah estimasi total input tiap sektor tahun 2020.
𝑇𝐼 2016 adalah  total  input  tiap  sektor  tahun 2016 dari tabel IO 2016.
𝑁𝑇𝐵 2020 adalah  nilai  tambah  bruto  tiap sektor  tahun  2020  dari  PDRB  atas  dasar harga berlaku.
𝐾𝐼 2020 adalah estimasi koefisien input tahun 2020.
𝐾𝑜𝑙 (𝒁 2020 ) adalah  tiap-tiap  elemen  dari kolom sektor-sektor dari 𝒁 2020 .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  proses  penghitungan  dengan menggunakan  prosedur  pada  bab  sebelumnya diperoleh matrik transisi antar sektor tahun 2020 yang  disajikan  pada  Tabel  1.  Matriks  transaksi antar  sektor  tahun  2020  ini  meminjam  struktur interaksi  antar  sektor  yang  terkandung  pada matriks  transaksi  tahun  2016  berdasarkan persamaan  (8),  namun  di-update  dengan informasi nilai tambah bruto setiap sektor tahun 2020  melalui 𝒇̃ 2020 , sehingga  informasi  yang
terkandung dalam matriks transaksi tahun 2020 mengandung mixed information . Matriks transaksi  antar  sektor  ini  mencerminkan transaksi  faktor  antara.  Misalkan  elemen 𝑥 14 , jika  dilihat  menurut  baris  maka  angka  tersebut menunjukkan  besarnya  output  sektor  1  yang
dialokasikan untuk memenuhi permintaan antara di sektor 4. Jika matris transaksi dilihat menurut kolom, 𝑥 14 menunjukkan  besarnya  input  yang digunakan  oleh  sektor  4  yang  berasal  dari sektor 1.
Tabel 1 Matriks transaksi antar sektor tahun 2020 hasil estimasi, Provinsi Banten (miliar Rp)
Kode Kategori sektor (lapangan usaha) A B C D E F G H I A 2414,444 0,033 19887,178 0,032 0,190 165,114 5,329 79,755 3529,493 B 0,000 287,081 2683,033 167,299 0,041 3048,017 1,905 6,744 0,113 C 1157,044 20,047 51531,551 63,955 25,918 14630,257 3170,024 9898,457 6326,612 D 6,907 3,370 5408,573 22316,617 139,046 137,788 550,074 473,918 95,790 E 0,120 0,069 144,942 1,081 102,623 15,855 42,852 23,163 1,886 F 54,088 713,145 1727,150 12,008 30,130 516,643 2521,626 1793,559 68,509 G 611,751 138,734 18361,315 1340,063 52,927 5704,780 1272,440 9105,028 2322,141 H 79,647 57,627 4179,387 247,156 17,445 1236,533 1428,196 11722,780 303,159 I 1,644 18,809 588,793 16,115 4,094 378,609 357,170 1724,978 20,168 J 1,974 10,540 1461,851 164,569 9,535 978,324 2228,184 5047,756 218,286 K 17,188 33,025 2530,214 527,964 10,422 657,784 3430,759 2197,813 107,011 L 0,002 43,964 588,240 0,024 11,125 145,437 1957,656 275,735 41,261 MN 0,512 38,486 1146,972 573,898 22,364 599,135 1033,266 3698,789 63,041 O 0,000 0,000 36,917 18,193 12,129 106,022 10,057 568,275 145,937 P 0,665 0,138 122,230 7,625 0,059 71,997 54,492 250,333 4,026 Q 1,174 4,083 261,187 2,963 0,125 12,043 85,904 117,992 4,860 RSTU 24,517 32,454 1721,270 16,749 82,923 133,033 185,307 525,089 259,232 Tabel 1 lanjutan
Kode Kategori sektor (lapangan usaha) J K
L MN
O
P Q RSTU A 0,000 0,232 0,000 0,000 85,122 6,893 168,843 79,916 B 0,758 0,843 0,523 0,255 0,989 0,640 0,167 0,160 C 1064,908 208,076 415,801 73,211 337,518 999,816 587,498 676,763 D 381,538 43,203 31,362 150,358 93,518 102,635 74,919 58,042 E 5,494 0,725 1,106 1,424 5,718 5,718 28,890 9,072 F 852,212 196,289 10103,302 159,255 315,584 286,807 59,565 62,293 G 374,017 98,187 183,780 326,398 205,375 317,034 396,361 281,736 H 385,702 117,003 493,401 925,052 1518,911 412,430 109,030 60,920 I 51,533 19,548 5,446 90,440 314,719 135,736 68,487 32,152 J 3851,896 450,509 463,477 610,617 228,668 1381,737 211,761 254,471 K 423,515 663,550 616,410 265,779 114,707 103,758 113,700 151,053 L 157,427 99,130 606,873 316,909 252,330 539,865 40,527 115,540 MN 410,089 456,053 281,380 138,331 527,720 346,686 90,492 86,896 O 231,605 114,045 2776,906 807,565 40,336 33,360 14,058 2,610 P 137,321 78,732 0,231 169,093 32,551 154,473 50,256 19,335 Q 0,900 20,526 32,304 95,160 1,297 232,725 58,885 28,002 RSTU 455,559 29,390 81,141 227,815 36,644 84,766 53,248 197,559
Jika  matriks  transaksi  dijumlahkan  per kolom  lapangan  usaha,  diperoleh  input  antara domestik  tiap  sektor.  Input  antara  domestik adalah  input  yang  digunakan  dalam  proses produksi (sekali habis terpakai) yang berasal dari ouput  sektor-sektor  lainnya  dalam  domestik wilayah tersebut.
Jika  matriks  transaksi  dilihat  input  antara domestik,  diketahui  bahwa  sektor  industri pengolahan membutuhkan input antara terbesar dari  domestik  untuk  menghasilkan  outputnya (lihat Tabel 2) sebesar Rp112,38 triliun, disusul sektor transportasi dan pergudangan, dan sektor konstruksi  masing-masing  sebesar  Rp47,51 triliun  dan  Rp28,54  triliun.  Pada  tahun  2020 (pada masa pandemi COVID-19), sektor industri
pengolahan  merupakan  sektor  penopang  utama bagi  perekonomian  Banten  dengan  kontribusi sebesar 31,21%, disusul sektor perdagangan dan sektor  konstruksi  masing-masing  berkontribusi pada perekonomian Banten sebesar 13,33% dan 11,43%.
Dari  matriks  transaksi  antar  sektor  pada Tabel  1  dapat  dihitung  koefisien  input  dengan menghitung  input  antara  impor  luar  negeri  dan impor  antar  provinsi  untuk  memperoleh  total input  antara,  serta  ditambah  komponen  nilai tambah  bruto  setiap  sektor,  yang  informasinya tersedia  secara  rutin  pada  PDRB  (Produk Domestik
Regional
Bruto) sehingga penjumlahan  dari  total  input  antara  dan  nilai tambah bruto adalah total input.
Dalam  artikel  ini,  penulis  mengestimasi dengan menggunakan proporsi atau struktur nilai tambah bruto dan total input antara terhadap total input  tahun  2020  dari  informasi  tabel  IO  2016 Provinsi  Banten  dan  PDRB  Banten,  sehingga dapat  diestimasi  total  input  (baik  penyusunnya input  antara  impor  luar  negeri  dan  impor  antar provinsi).  Matriks  koefisien input  (koefisien input  yang  dimaksud  adalah  elemen  matriks transaksi  antar  sektor  dibagi  dengan  total  input pada kolom sektor yang bersesuaian) tahun 2020 Provinsi Banten yang disajikan pada tabel 3.
Pada Tabel 3, nilai koefisien input berada dalam  range  [0,1].  Sebagai  contoh  interpretasi
Tabel 2 Input Antara Domestik tahun 2020 hasil estimasi, Provinsi Banten (miliar Rp)
Sektor Input Antara Domestik Share (%) A 4371,675 1,470 B 1401,603 0,471 C 112380,803 37,791 D 25476,312 8,567 E 521,096 0,175 F 28537,371 9,596 G 18335,239 6,166 H 47510,165 15,976 I 13511,526 4,544 J 8784,473 2,954 K 2596,041 0,873 L 16093,442 5,412 MN 4357,661 1,465 O 4111,706 1,383 P 5145,079 1,730 Q 2126,686 0,715 RSTU 2116,519 0,712 Total 297377,398 100,000
makna koefisien input pada kolom A (Pertanian, Perikanan, dan Kehutanan), adalah bahwa untuk menghasilkan  1  (satuan  nilai  moneter)  nilai output  sektor  A  (Pertanian,  Perikanan,  dan Kehutanan),  dibutuhkan  bahan  baku  (input antara) senilai 0,087155 (satuan nilai moneter); dengan rincian: 0,048135 (satuan nilai moneter) untuk  bahan  baku  dari  sektor  A  (Pertanian, Perikanan,  dan  Kehutanan),  0,023067  (satuan nilai  moneter)  untuk  bahan  baku  dari  sektor  C (Industri  Pengolahan),  0,002129  (satuan  nilai moneter)  untuk  bahan  baku  dari  sektor  D (Pengadaan  Listrik  dan  Gas),  dan  seterusnya.
Atas  dasar  itu,  koefisien  input  mencerminkan kombinasi penggunaan input untuk menghasilkan satu unit output.
Tabel 4 merupakan hasil matriks transaksi antar sektor tahun 2020 hasil estimasi dikurangi matriks  transaksi  antar  sektor  tahun  2016  dari tabel  input  output.  Terdapat  nilai  negatif  di sepanjang baris sektor B, C, D, E, F, G, H, I, dan MN yang tersebar pada semua kolom. Ini berarti semua  sektor  terkena  imbas  COVID-19  yang mewujud dalam penurunan proses produksi pada berbagai sektor dan yang terkena efek signifikan terjadi  pada  sektor  B,  C,  D,  E,  F,  G,  H,  I,  dan
Tabel 3 Matriks Koefisien Input tahun 2020 hasil estimasi, Provinsi Banten
A B C D E F G H I J A 0,048135 0,000004 0,043977 0,000000 0,000109 0,001437 0,000055 0,000431 0,080199 0,000000 B 0,000000 0,039449 0,005933 0,002297 0,000024 0,026526 0,000020 0,000036 0,000003 0,000022 C 0,023067 0,002755 0,113953 0,000878 0,014817 0,127322 0,032696 0,053454 0,143756 0,031315 D 0,000138 0,000463 0,011960 0,306399 0,079491 0,001199 0,005673 0,002559 0,002177 0,011220 E 0,000002 0,000010 0,000321 0,000015 0,058668 0,000138 0,000442 0,000125 0,000043 0,000162 F 0,001078 0,097995 0,003819 0,000165 0,017225 0,004496 0,026008 0,009686 0,001557 0,025060 G 0,012196 0,019064 0,040603 0,018399 0,030258 0,049647 0,013124 0,049169 0,052765 0,010998 H 0,001588 0,007919 0,009242 0,003393 0,009973 0,010761 0,014730 0,063306 0,006889 0,011342 I 0,000033 0,002585 0,001302 0,000221 0,002341 0,003295 0,003684 0,009315 0,000458 0,001515 J 0,000039 0,001448 0,003233 0,002259 0,005451 0,008514 0,022982 0,027259 0,004960 0,113270 K 0,000343 0,004538 0,005595 0,007249 0,005958 0,005724 0,035385 0,011869 0,002432 0,012454 L 0,000000 0,006041 0,001301 0,000000 0,006360 0,001266 0,020191 0,001489 0,000938 0,004629 MN 0,000010 0,005288 0,002536 0,007879 0,012785 0,005214 0,010657 0,019974 0,001432 0,012059 O 0,000000 0,000000 0,000082 0,000250 0,006934 0,000923 0,000104 0,003069 0,003316 0,006811 P 0,000013 0,000019 0,000270 0,000105 0,000034 0,000627 0,000562 0,001352 0,000091 0,004038 Q 0,000023 0,000561 0,000578 0,000041 0,000071 0,000105 0,000886 0,000637 0,000110 0,000026 RSTU 0,000489 0,004460 0,003806 0,000230 0,047406 0,001158 0,001911 0,002836 0,005890 0,013396 Jumlah 0,087155 0,192598 0,248510 0,349780 0,297905 0,248352 0,189110 0,256566 0,307015 0,258319 Tabel 3 Lanjutan K L
MN
O P Q RSTU A 0,000011 0,000000 0,000000 0,005142 0,000302 0,015612 0,006327 B 0,000042 0,000008 0,000014 0,000060 0,000028 0,000015 0,000013 C 0,010256 0,006660 0,003930 0,020390 0,043763 0,054322 0,053584 D 0,002129 0,000502 0,008072 0,005650 0,004492 0,006927 0,004596 E 0,000036 0,000018 0,000076 0,000345 0,000250 0,002671 0,000718 F 0,009675 0,161825 0,008549 0,019065 0,012554 0,005508 0,004932 G 0,004840 0,002944 0,017522 0,012407 0,013877 0,036649 0,022307 H 0,005767 0,007903 0,049661 0,091760 0,018052 0,010081 0,004823 I 0,000963 0,000087 0,004855 0,019013 0,005941 0,006332 0,002546 J 0,022205 0,007424 0,032780 0,013814 0,060480 0,019580 0,020148 K 0,032705 0,009873 0,014268 0,006930 0,004542 0,010513 0,011960 L 0,004886 0,009720 0,017013 0,015244 0,023630 0,003747 0,009148 MN 0,022478 0,004507 0,007426 0,031880 0,015175 0,008367 0,006880 O 0,005621 0,044478 0,043353 0,002437 0,001460 0,001300 0,000207 P 0,003881 0,000004 0,009078 0,001966 0,006761 0,004647 0,001531 Q 0,001012 0,000517 0,005109 0,000078 0,010187 0,005445 0,002217 RSTU 0,001449 0,001300 0,012230 0,002214 0,003710 0,004923 0,015642 Jumlah 0,127955 0,257769 0,233937 0,248395 0,225205 0,196639 0,167578
MN.  Oleh  karena  itu,  koefisien  input  yang diturunkan  dari  matriks  transaksi  tahun  2020 hasil  estimasi  setidaknya  telah  menyerap informasi efek COVID-19 yang mempengaruhi
kinerja  produksi  berbagai  sektor.  Walaupun demikian, perlu tambahan informasi perihal laju pertumbuhan  per  sektor  tahun  2020  yang berguna  untuk  mendapatkan  gambaran  yang
Tabel 4 Hasil Selisih antara Matriks Transaksi antar sektor tahun 2020 hasil estimasi dan Matriks Transaksi antar sektor tahun 20216, Provinsi Banten
A B C D E F G H A 957,3845602 0,0128942 7885,7414093 0,0128641 0,0754475 65,4717314 2,1129113 31,6247651 B -0,0000027 -38,0704823 -355,8030462 -22,1859235 -0,0054688 -404,2044146 -0,2525862 -0,8943660 C -46,9064500 -0,8126937 -2089,0844238 -2,5927247 -1,0507260 -593,1092847 -128,5124725 -401,2825574 D -2,0843683 -1,0168873 -1632,1249764 -6734,4031698 -41,9595227 -41,5798971 -165,9937659 -143,0124653 E -0,0296422 -0,0171908 -35,8664737 -0,2676202 -25,3944246 -3,9234229 -10,6038210 -5,7317997 F 13,1415232 173,2707882 419,6405405 2,9174609 7,3206002 125,5270987 612,6717969 435,7756825 G 103,1732052 23,3977552 3096,6798875 226,0048263 8,9262184 962,1248142 214,6000360 1535,5848842 H -76,8236550 -55,5844117 -4031,2494819 -238,3959336 -16,8262642 -1192,7040495 -1377,5741562 -11307,2677280 I -0,5035235 -5,7598331 -180,3088990 -4,9349888 -1,2538468 -115,9432423 -109,3777788 -528,2481017 J 0,2389523 1,2759508 176,9658378 19,9220150 1,1542403 118,4320015 269,7349946 611,0610417 K 3,3085654 6,3570436 487,0467702 101,6289512 2,0061502 126,6183776 660,3948120 423,0621586 L 0,0002418 6,1148370 81,8174577 0,0033477 1,5473586 20,2286496 272,2874435 38,3516195 MN -0,2510732 -18,8670818 -562,2870830 -281,3454010 -10,9637291 -293,7174861 -506,5440991 -1813,2801453 O 0,0000000 0,0000000 13,2650874 6,5371027 4,3583428 38,0961801 3,6135818 204,1935193 P 0,2619642 0,0543971 48,1530438 3,0040725 0,0231335 28,3635882 21,4675084 98,6199799 Q 0,4460700 1,5516522 99,2635146 1,1260082 0,0475271 4,5769198 32,6476020 44,8425356 RSTU 5,7451603 7,6048616 403,3443773 3,9248830 19,4312143 31,1734845 43,4229752 123,0438082 Tabel 4 Lanjutan I J K L MN O P Q RSTU A 1399,5283829 0,0000788 0,0920212 0,0000000 0,0000000 33,7527713 2,7332605 66,9504630 31,6887617 B -0,0149732 -0,1004577 -0,1117773 -0,0693653 -0,0337785 -0,1311439 -0,0848829 -0,0220991 -0,0212362 C -256,4802640 -43,1712739 -8,4353765 -16,8565276 -2,9679721 -13,6829439 -40,5324427 -23,8171272 - 27,4359025 D -28,9063041 - 115,1351853 -13,0373338 -9,4640771 -45,3728655 -28,2205318 -30,9718780 -22,6080369 - 17,5151083 E -0,4666402 -1,3594555 -0,1794642 -0,2735905 -0,3523756 -1,4148529 -1,4149990 -7,1490128 -2,2449721 F 16,6454113 207,0592859 47,6918576 2454,7689700 38,6936282 76,6763882 69,6847302 14,4723180 15,1351377 G 391,6346583 63,0787901 16,5595019 30,9950022 55,0478197 34,6370605 53,4685026 66,8472010 47,5155105 H -292,4140126 - 372,0310658 - 112,8558718 -475,9128717 - 892,2640753 - 1465,0729477 - 397,8114883 - 105,1650841 - 58,7602787 I -6,1761629 -15,7812871 -5,9861667 -1,6676987 -27,6958806 -96,3777239 -41,5670034 -20,9730042 -9,8461638 J 26,4248264 466,2949830 54,5368322 56,1066306 73,9188060 27,6816818 167,2675233 25,6349137 30,8052577 K 20,5987594 81,5234424 127,7282261 118,6541149 51,1603472 22,0802394 19,9725595 21,8863232 29,0764678 L 5,7389702 21,8963249 13,7878307 84,4090057 44,0783574 35,0961535 75,0890733 5,6368989 16,0702367 MN -30,9051963 - 201,0406441 - 223,5735991 -137,9426841 -67,8148708 -258,7073926 - 169,9581331 -44,3624326 - 42,5993440 O 52,4384621 83,2208575 40,9787328 997,8034372 290,1757671 14,4937589 11,9868749 5,0515066 0,9378065 P 1,5860156 54,0981596 31,0170268 0,0909348 66,6152995 12,8237893 60,8553372 19,7985983 7,6170633 Q 1,8470589 0,3421216 7,8007675 12,2769180 36,1653420 0,4928052 88,4466264 22,3789615 10,6420088 RSTU 60,7456074 106,7509405 6,8869997 19,0137069 53,3837313 8,5867599 19,8632195 12,4774706 46,2939560
komprehensif, ketika menggunakan hasil estimasi  matriks  transaksi  antar  sektor  dan matriks koefisien input yang tersaji pada Tabel 1 dan 3.

## KESIMPULAN DAN REKOMENDASI

## Kesimpulan
Berdasarkan  pembahasan  sebelumnya dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  metode  matrix
transformation technique (MTT) mudah diterapkan  dengan  data  yang  terbatas  dalam menghasilkan  estimasi  matriksi  transaksi  antar sektor  yang  disajikan  pada  Tabel  1.  Adapun matriks  transaksi  antar  sektor  hasil  estimasi dengan MTT mampu menyerap informasi terkini walaupun,  masih  ada  informasi  lama  tentang struktur yang termuat didalamnya. Berdasarkan perbandingan  antara  matriks  transaksi  antar sektor  tahun  2020  hasil  estimasi  terhadap matriks  transaksi  antar  sektor  tahun  2016, terlihat dampak COVID-19 menurunkan kinerja produksi pada berbagai sektor.

## Rekomendasi
Baik  matriks  transaksi  antar  sektor maupun  matriks  koefisien  input,  meminjam struktur pada kondisi perekonomian tahun 2016 dengan  diretriksi  oleh  nilai  tambah  bruto  dan strukturnya yang merupakan kondisi perekonomian  2020.  Tentu  saja  idealnya  juga pada struktur matriks transaksi antar merujuk ke kondisi  perekonomian  2020  yang  memerlukan
survei, namun cara estimasi tersebut merupakan metode mixed  information dengan  keterbatasan data  yang  tersedia  sehingga  menghasilkan estimasi  yang  dapat  dipertanggungjawabkan secara ilmiah.

## DAFTAR PUSTAKA
Chen,  R.,  Chaiboonsri,  C.  &  Wannapan,  S.
(2021).  The  Perspective  of  Thailand Economy After the Effect of Coronavirus- 19 Pandemics: Explication by Dynamic I-
O  Models  and  Agent-Based  Simulations.
SAGE Open , 11, pp: 1-17.
Golan,  A.,  Judge,  G.,  &  Robinson,  S.  (1994).
Recovering  information  from  incomplete or partial multisectoral economic data. The Review  of  Economics  and  Statistics ,  76, pp: 541–549.
Günlük-Senesen, G. & Bates, J.M. (1988). Some experiments  with  methods  of  adjusting unbalanced  data  matrices. Journal  of  the Royal Statistical Society , Series A,151, pp: 473–490.
Haddad,  E.A.,  Perobelli,  F.S.  &  Araujo,  I.F. (2020). Input-output analysis of Covid-19: methodology for assessing the impacts of lockdown  measures.  Working  Papers  TD NEREUS 01-2020.
Imansyah,  M.H.,  Suryani,  S.,  Siregar,  S., Muttaqin,  H.,  Muzdalifah,  M.  (2014). Impact  of  global  financial  crises  on  the Indonesian  economy:  an  input-output analysis. China-USA  Business  Review ,
Vol. 13, No. 9, pp: 573-591.
Junius,  T.  &  Oosterhaven,  J.  (2003).  The Solution  of  Updating  or  Regionalizing  a Matrix  with  both  Positive  and  Negative Entries. Economic  Systems  Research ,  15, pp:87–96.
Najmuddin,  Z.  (2020).  The  Impact  of Government  Expenditure  on  Banten Economic Growth in 2010 – 2017. Jurnal Perencanaan Pembangunan: The

## Indonesian  Journal  of  Development
Planning , 4 (1), pp: 54-64.
Simatupang, P. & Friyatno, S. (2016). Dampak
perubahan  harga  bahan  bakar  minyak terhadap kinerja sektor
pertanian (pendekatan  analisis  input-ouput). Jurnal Agro Ekonomi , Vol. 34 No. 1, pp: 1-15.
Sri Susilo, Y. S. & Handoko, S. (2002). Dampak krisis  ekonomi  terhadap  kinerja  sektor industri: pendekatan model keseimbangan umum  terapan  Indorani. Jurnal  Ekonomi dan Bisnis Indonesia, Vol. 17, No. 3, pp: 243 – 257.
Stone,  R.  (1961). Input—Output  and  National Accounts . Paris, Organization for
European Economic Cooperation. Stone, R.A. & Brown, A. (1962). A Computable Model of Economic Growth, A Programme for Growth . London,
Chapman and Hall
Wang, H., Wang, C., Zheng, C., Feng, H., Guan, R.,  &  Long,  W.  (2015).  Updating  input– output tables with benchmark table series.
Economic Systems Research , 27(3), pp:1-
19.
Zheng,  H.,  Fang,  Q.,  Wang,  C.,  Jiang,  Y.    & Ruoen, R. (2018). Updating China's input- output  tables  series  using  MTT  method and its comparison. Economic Modelling , 74, pp: 186-193.