PENERAPAN MODEL GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY (GARCH) DALAM PERAMALAN NILAI EKSPORNONMIGAS INDONESIA

Abstract

Ekspor nonmigas adalah komoditas yang memberikan konstribusi besar terhadap total ekspor secara keseluruhan bagi Indonesia, yang secara langsung berperan terhadap pertumbuhan ekonomi. Pergerakan nilai ekspor nonmigas Indonesia dari waktu ke waktu mengalami kondisi fluktuatif, sehingga diperlukan adanya gambaran nilai ekspor nonmigas di masa yang akan datang sebagai bahan pertimbangan dalam menentukan kebijakan terkait ekspor di masa yang akan datang. Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis model GARCH terbaik dan menentukan hasil peramalan nilai ekspor nonmigas Indonesia untuk beberapa periode ke depan. Data yang digunakan yaitu nilai ekspor nonmigas Indonesia yang bersifat kuantitatif dengan metode peramalan yaitu model GARCH. Metode yang digunakan dalam penelitian ini dimulai dengan menentukan model ARIMA terbaik yang terdeteksi memiliki gejala heteroskedastisitas diuji dengan uji ARCH-LM, kemudian dilakukan pemodelan GARCH dengan tahapan identifikasi model, estimasi dan uji signifikansi parameter, dan penentuan model terbaik, kemudian dilakukan peramalan. Dari penelitian ini diperoleh bahwa model GARCH terbaik dalam peramalan nilai ekspor nonmigas Indonesia adalah GARCH(1,2) dengan ARIMA(0,1,1). Hasil peramalan menunjukkan nilai ekspor nonmigas Indonesia pada bulan Januari sampai dengan Desember 2023 cenderung mengalami peningkatan. Kata Kunci: Nilai Ekspor Nonmigas Indonesia, Heteroskedastisitas, GARCH