Forecasting of Indonesia's Gross Domestic Product Amid Covid-19 Pandemic

  • Nurul Izzah Institut Agama Islam Negeri Padangsidimpuan
Abstract views: 653 , PDF downloads: 557
Keywords: ARIMA, Covid-19, Forecasting, Gross Domestic Product

Abstract

The Indonesian economy since the first quarter of 2020 has declined. The Covid-19 pandemic has suppressed Indonesia's economic growth. The Ministry of Finance stated that the Indonesian economy in 2020 is estimated to reach minus 1.7 percent to 0.6 percent. The purpose of this study is to determine the prediction of Indonesia's GDP amid Covid-19 pandemic. This type of research is a quantitative study using secondary data with a sample size of 22 samples. The data analysis technique used is the ARIMA method. The results showed stationary data at the second level. Identification of the Bob-Jenkins model selected the ARIMA model (4,2,1). The forecast results show that Indonesia's GDP in the second quarter of 2020 until the second quarter of 2023 will continue to decline. Therefore, policies to promote economic recovery are required. This policy must support the improvement of the health system to reduce the impact of the Covid-19 pandemic on activities and community works. Long-term impacts can be maintained by improving administration, facilitating a more investor-friendly business environment, and increasing budgets to improve education and health facilities.

Perekonomian Indonesia sejak triwulan IV-2020 telah mengalami penurunan. Pandemi Covid-19 telah menekan pertumbuhan ekonomi Indonesia. Kementerian Keuangan menyatakan, perekonomian Indonesia pada 2020 diperkirakan mencapai minus 1,7 persen hingga 0,6 persen. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui prediksi PDB Indonesia. Jenis penelitian ini adalah kuantitatif dengan menggunakan data sekunder dengan jumlah sampel sebanyak 22 sampel. Teknik analisis data yang digunakan adalah metode ARIMA. Hasil penelitian menunjukkan bahwa data stasioner pada tingkat kedua. Identifikasi model Bob-Jenkins terpilih model ARIMA (4,2,1). Hasil peramalan menunjukkan bahwa PDB Indonesia triwulan II-2020 smpai dengan triwulan II-2023 terus mengalami penurunan. Oleh karena itu, diperlukan kebijakan yang mendorong pemulihan ekonomi. Kebijakan tersebut harus mendukung peningkatan sistem kesehatan untuk mengurangi dampak pandemi Covid-19 pada aktivitas dan pekerjaan masyarakat. Dampak jangka panjang dapat dikurangi dengan perbaikan tata kelola, lingkungan bisnis yang lebih ramah kepada investor dan meningkatkan anggaran untuk memperbaiki fasilitas pendidikan dan kesehatan.  

References

Afrina, D. (2020). MANAJEMEN ZAKAT DI INDONESIA SEBAGAI PEMBERDAYAAN EKONOMI UMAT. EkBis: Jurnal Ekonomi Dan Bisnis, 2(2), 201–212. https://doi.org/10.14421/EkBis.2018.2.2.1136

Amalia, A., & Mahalli, K. (2012). Potensi dan peranan zakat dalam mengentaskan kemiskinan di Kota Medan. Ekonomi Dan Keuangan, 1(1).

Bappenas. (2008). Sistem Ekonomi. Www.Bappenas.Go.Id. https://www.bappenas.go.id/files/2113/6082/9893/sistem-ekonomi-__20081123060340__1001__0.pdf

Bastomi, H. (2018). OPTIMALISASI POTENSI ZAKAT: SEBUAH UPAYA PENINGKATAN KESEJAHTERAAN UMMAT. Jurnal MD, 4(2), 167–186. https://doi.org/10.14421/jmd.2018.42-04

BI. (2020). SEKI BI. https://www.bi.go.id/id/statistik/sski/Pages/SSKI_Oktober_2020.aspx

BPS. (2020). Ekonomi Indonesia Triwulan II 2020 Turun 5,32 Persen. https://www.bps.go.id/pressrelease/2020/08/05/1737/-ekonomi-indonesia-triwulan-ii-2020-turun-5-32-persen.html

Desvina, A. P., & Rahmah, N. (2017). Penerapan Metode ARCH/GARCH Dalam Peramalan Indeks Harga Saham Sektoral. Jurnal Sains Matematika Dan Statistika, 2(1), 1–10. https://doi.org/10.24014/jsms.v2i1.3093

Desy Yuliana Dalimunthe. (2017). 84666-ID-peran-negara-dalam-pengembangan-sistem-e.pdf. https://media.neliti.com/media/publications/84666-ID-peran-negara-dalam-pengembangan-sistem-e.pdf

Hadiwardoyo, W. (2020). KERUGIAN EKONOMI NASIONAL AKIBAT PANDEMI COVID-19. BASKARA : Journal of Business & Entrepreneurship, 2(2), 83–92. https://doi.org/10.24853/baskara.2.2.83-92

Hanke J. E, & Wichers DW. (2005). Business Forecasting Eight Edition. Pearson Prentice Hall.

Hartati, H. (2017). PENGGUNAAN METODE ARIMA DALAM MERAMAL PERGERAKAN INFLASI. Jurnal Matematika Sains Dan Teknologi, 18(1), 1–10. https://doi.org/10.33830/jmst.v18i1.163.2017

Haryanto, T. (2020). EDITORIAL: COVID-19 PANDEMIC AND INTERNATIONAL TOURISM DEMAND. JDE (Journal of Developing Economies), 5(1), 1–5. https://doi.org/10.20473/jde.v5i1.19767

Hilde, C. B., & Thorsrud, L. A. (2014). Applied Time Series for Macroeconomics (1st ed.). Gyldendal Akademisk.

Iskandar, A., Possumah, B. T., & Aqbar, K. (2020). Peran Ekonomi dan Keuangan Sosial Islam saat Pandemi Covid-19. Jurnal Sosial & Budaya Syar’i FSH UIN Syarif Hidayatullah Jakarta, 7(7), 625–638.

Luthfiana, P. S., & Nasrudin, N. (2018). Disaggregation and Forecasting of the Monthly Indonesian Gross Domestic Product (GDP). Buletin Ekonomi Moneter Dan Perbankan, 20(4), 529–556. https://doi.org/10.21098/bemp.v20i4.905

Makridakis, S., SC, W., & RJ, H. (1999). Forecasting: Methods and Applications. John Wiley & Sons, Inc.

Mankiw, N. G. (2011). Makroeconomics (7th ed.). Worth Publishers.

Nadhira Salsabila. (2020). Perubahan yang Terjadi Dalam Masyarakat Sebagai Dampak dari COVID-19 | Fakultas Ilmu Sosial dan Ilmu Politik (FISIP) Universitas Brawijaya. https://fisip.ub.ac.id/?p=10282&lang=id

Nurul Huda, Handi Risza Idris, Mustafa Edwin Nasution, & Ranti Wiliasih. (2018). Ekonomi Makro Islam: Pendekatan teoritis. Prenada Media.

Pitaloka, H., Umar, A. U. A. A., Hartati, E. R., & Fitria, D. (2020). The economic impact of the COVID-19 outbreak: Evidence from Indonesia. Jurnal Inovasi Ekonomi, 5(02), Article 02. https://doi.org/10.22219/jiko.v5i3.11833

Premraj, P. (2019). Forecasting GDP growth: A comprehensive comparison of employing machine learning algorithms and time series regression models. https://openaccess.nhh.no/nhh-xmlui/handle/11250/2644655

Sukirno, S. (2010). Makroekonomi. Teori Pengantar. PT. Raja Grasindo Persada.

Sutomo, S. (2016). Sistem Data dan Perangkat Analisis EKonomi Ekonomi Makro. CorBooks.

Syahputra, D., Hamzah, A., & Nasir, M. (2017). PENGARUH PRODUK DOMESTIK BRUTO, SUKU BUNGA RIIL, DAN PARTISIPASI ANGKATAN KERJA TERHADAP INVESTASI SWASTA DI INDONESIA (Pendekatan Error Correction Model). JURNAL PERSPEKTIF EKONOMI DARUSSALAM, 3(1), 1–16. https://doi.org/10.24815/jped.v3i1.6988

Syarif, A. (2014). Pemodelan dan Peramalan Penutupan Harga Saham Harian Jakarta Islamic Index Model Garch. Ekbisi, 9(1), Article 1. http://ejournal.uin-suka.ac.id/syariah/Ekbisi/article/view/363

Terminanto, A. A., & Rama, A. (2017). Pengaruh belanja pemerintah dan pembiayaan bank syariah terhadap pertumbuhan ekonomi: Studi kasus data panel provinsi di Indonesia. Iqtishadia: Jurnal Kajian Ekonomi Dan Bisnis Islam STAIN Kudus, 10(1), 97–129.

Triantini, Z. E. (2015). Urgensi Regulasi Zakat dalam Pertumbuhan Ekonomi di Indonesia. Istinbath: Jurnal Hukum Islam IAIN Mataram, 14(1), 41812.

Wing Wahyu Winarno. (2009). Analisis Ekonometrika dan Statistika dengan Eviews. UPP STIM YKPN.

Worldbank. (2020a). Lasting Scars of the COVID-19 Pandemic | Global Economic Prospects, June 2020. Global Economic Prospects. https://doi.org/10.1596/978-1-4648-1553-9_ch3

Worldbank. (2020b). The Global Economic Outlook During the COVID-19 Pandemic: A Changed World. World Bank. https://www.worldbank.org/en/news/feature/2020/06/08/the-global-economic-outlook-during-the-covid-19-pandemic-a-changed-world

PlumX Metrics

Published
2021-06-24
Section
Articles