Penerapan Model Structural Vector Autoregressive (SVAR) dalam Menganalisis Pengaruh Pengeluaran Konsumsi Rumah Tangga (KRT) terhadap Inflasi di Provinsi Jawa Barat Tahun 2013-2022 - Tasya Apriany Hamba; Teti Sofia Yanti (Bandung Conference Series: Statistics, 2023)
Abstract. The VAR model can be said to be a non-structural model because it is atheoristic or does not make use of previous information or theory. This VAR model is used if the variable is stationary and does not contain a trend. This model has the weakness that it does not have the ability to describe the contemporaneous (simultaneous) relationship of shocks between the variables analyzed. Because of the importance of knowing the contemporary effects of shocks on the economy, an alternative is used to overcome this problem, namely by using the Structural Vector Autoregressive (SVAR) model where the SVAR model can show the relationship between contemporary variables. The SVAR method uses the Impulse Response Function and Forecast Error Variance Decomposition through the application of restrictions with a matrix to identify and investigate shocks. In this study, multivariate time series data analysis was conducted to determine the impact of household consumption expenditure shocks on inflation by applying the SVAR model. Based on the research results, it was found that the SVAR model (5) is the best SVAR model. From the best model, it can be seen that the household consumption response to inflationary shocks tends to be stable from January to October 2023. Meanwhile, the inflation response to household consumption shocks in early January to March 2023 will decrease, then increase the following month and move steadily until October 2023. Abstrak. Model VAR dapat dikatakan sebagai model non-struktural karena bersifat ateoritik atau tidak memanfaatkannya informasi atau teori terdahulu. Model VAR ini digunakan jika variabel bersifat stasioner dan tidak mengandung trend. Model ini memiliki kelemahan yaitu tidak memiliki kemampuan untuk menggambarkan hubungan kontemporer (simultan) dari guncangan (shock) antara variabel yang dianalisis. Karena pentingnya dalam mengetahui efek kontemporer dari guncangan (shock) terhadap perekonomian, digunakanlah alternatif untuk mengatasi masalah tersebut yaitu dengan menggunakan model Structural Vector Autoregressive (SVAR) dimana pada model SVAR dapat memperlihatkan hubungan antara variabel kontemporer. Metode SVAR menggunakan Impuls Response Function dan Forecast Error Variance Decomposition melalui penerapan pembatasan dengan matriks untuk mengidentifikasi dan menyelidiki guncangan (shocks). Dalam penelitian ini dilakukan analisis data multivariate time series untuk mengetahui dampak shocks Pengeluaran Konsumsi Rumah Tangga terhadap inflasi dengan menerapkan model SVAR. Berdasarkan hasil penelitian diperoleh hasil bahwa model SVAR (5) merupakan model SVAR terbaik. Dari model terbaik dapat diketahui bahwa respon Konsumsi Rumah Tangga terhadap shocks Inflasi cenderung stabil dari mulai bulan Januari hingga bulan Oktober 2023. Sedangkan respon Inflasi terhadap shock Konsumsi Rumah Tangga di awal bulan Januari hingga Maret tahun 2023 mengalami penurunan, kemudian mengalami kenaikan pada bulan berikutnya dan bergerak stabil hingga bulan Oktober tahun 2023.