PENERAPAN VECTOR ERROR CORRECTION MODEL (VECM) UNTUK PERAMALAN NILAI EKSPOR NONMIGAS INDONESIA - Pramesti, Surya Adinda Fitria; Imro’ah, Nurfitri; Martha, Shantika (BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya, 2025)
Vector Error Correction Model (VECM) adalah pengembangan dari Vector Autoregressive (VAR) yang digunakan untuk menganalisis data yang tidak stasioner namun memiliki hubungan kointegrasi atau keterkaitan jangka panjang. VECM digunakan pada data time series yang menjadi stasioner setelah differencing pertama dan telah lolos uji kointegrasi. Dalam penelitian ini, data time series yang dianalisis adalah data ekspor dan nilai tukar mata uang rupiah. Ekspor adalah kegiatan perdagangan internasional yang menjadi elemen vital dalam pembentukan fondasi ekonomi suatu bangsa. Salah satu aspek utama yang berperan dalam memengaruhi besarnya nilai ekspor adalah nilai tukar mata uang atau kurs yang berperan dalam menentukan tingkat daya saing produk domestik di pasar internasional. Penelitian ini menggunakan nilai tukar terhadap dolar Amerika Serikat (USD), karena USD masih menjadi standar nilai tukar internasional dan menjadi acuan utama dalam sistem nilai tukar internasional. Ekspor menunjukkan perubahan yang tidak stabil dari waktu ke waktu, sehingga diperlukan upaya peramalan untuk dapat membantu memprediksi kondisi ekonomi mendatang. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan model VECM untuk meramalkan nilai ekspor nonmigas Indonesia. Data yang dianalisis berupa data periodik bulanan dari Januari 2013 hingga Desember 2024 yang diunduh melalui situs Satu Data Kementerian Perdagangan. Data yang digunakan telah memenuhi syarat stasioneritas pada tingkat first difference. Lag optimum yang dipilih adalah lag 3 sehingga model yang digunakan adalah VECM(2). Dalam uji kointegrasi Johansen menghasilkan adanya hubungan kointegrasi, sehingga pada setiap periode jangka pendek terjadi penyesuaian secara bersamaan dan saling memengaruhi guna mencapai keseimbangan dalam jangka panjang. Perhitungan menghasilkan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 5,99%, sehingga kinerja model dinilai sangat baik.