analisis pengembangan model splitting dan …
Post on 24-Mar-2022
2 Views
Preview:
TRANSCRIPT
ANALISIS
PENGEMBANGAN MODEL SPLITTING
DAN FORECASTING
Nilai Tambah Industri Bahan Kimia
Industri Barang Dari Bahan Kimia,
Industri Peralatan Listrik, Dan Industri
Mesin Dan Perlengkapan
TAHUN 2019
TIM PENYUSUN
1. Dr. Djoni Hartono, S.Si, M.E, Staf Pengajar Departemen
Ilmu Ekonomi FEB UI
2. Nurkholis, S.E, M.SE, Staf Pengajar Departemen Ilmu
Ekonomi FEB UI
3. Dr. Indra, S.Si, M.Si, Staf Pengajar Departemen Ilmu
Ekonomi FEM IPB
4. Tim ADPI, Pusat Data dan Informasi - Kementerian
Perindustrian
i
KATA PENGANTAR
Segala puji dan syukur kami panjatkan kepada Tuhan Yang Maha
Esa yang telah melimpahkan rahmat serta karunia-Nya sehingga Buku
Pengembangan Model Splitting dan Forecasting Nilai Tambah Industri
Bahan Kimia, Industri Barang dari Bahan Kimia, Industri Peralatan dan
Listrik, dan Industri Mesin dan Peralatan ini dapat diselesaikan pada
waktunya.
Buku ini memuat pemisahan (splitting) nilai PDB dari sektor
industri yang tidak muncul pada data yang dirilis oleh BPS secara
triwulanan dan sekaligus melakukan peramalan (forecasting) terhadap
nilai PDB sektor industri yang telah di-split dikarenakan rilis data nilai
PDB yang rinci hanya sampai pada tahun 2015 melalui Statistik Industri
Besar dan Sedang (SIBS).
Semoga buku ini dapat memberikan gambaran tentang kinerja
industri pengolahan, yang dapat bermanfaat bagi pembina industri
sebagai bahan masukan dalam pengambilan keputusan maupun
pelaku industri dan stakeholders lainnya.
Selanjutnya kami mengharapkan Bapak/Ibu dapat
menyampaikan usulan kebutuhan analisis, sehingga terjadi sinergi dan
kolaborasi dalam mengembangkan industri nasional.
Jakarta, Desember 2019
Kepala Pusat Data dan Informasi
Ni Nyoman Ambareny
ii
RINGKASAN EKSEKUTIF
Dalam metode splitting terdapat dua sumber data berbeda yang
digunakan. Pertama, data PDB nasional menurut lapangan usaha
(KBLI 2 digit) yang dikumpulkan sepanjang Triwulan I 2010 sampai
Triwulan-1 2019. Kedua, data nilai tambah industri yang lebih rinci yang
bersumber dari Statistik Industri Besar Sedang (SIBS) BPS yang
dikumpulkan sepanjang periode 2010-2015. Metode splitting dilakukan
dengan terlebih dahulu melakukan interpolasi data series nilai tambah
Industri KBLI 3-5 digit, dari tahunan ke triwulan dengan menggunakan
metode cubic spline. Hasil interpolasi akan memberikan estimasi
Triwulanan industri KBLI 3-5 digit sepanjang Triwulan I 2011 – Triwulan
IV 2015. Tahap selanjutnya adalah menghitung pangsa (share) nilai
tambah Industri KBLI 3-5 digit terhadap total PDB (current price)
Industri KBLI 2 digit sepanjang Triwulan I 2011 – Triwulan IV 2015.
Berdasarkan data ini, selanjutnya dilakukan forecast pangsa (share)
nilai tambah Industri KBLI 3-5 digit sampai Triwulan IV 2024. Metode
forecasting yang digunakan pada kajian ini adalah model ekonometrika
univariate seperti ARIMA beserta varian-variannya. Model yang
digunakan untuk forecasting dipilih berdasarkan kriteria pemilihan
model terbaik.
Kajian ini bertujuan melakukan peramalan (forecasting) nilai PDB
dari sektor industri dan pemisahan (splitting) terhadap sektor industri
strategis yang tidak muncul secara khusus dalam PDB nasional. Fokus
kajian adalah pemisahan dan peramalan nilai PDB pada:
1. Industri Bahan Kimia dan Barang dari Bahan Kimia (KBLI 20)
dengan split industri kimia dasar organik yang bersumber dari hasil
pertanian (KBLI 20115), industri cat dan tinta cetak (KBLI 20221),
industri sabun dan bahan pembersih keperluan rumah tangga
iii
(KBLI 20231), serta industri bahan kosmetik dan kosmetik
termasuk pasta gigi (KBLI 20232).
2. Industri Peralatan Listrik (KBLI 27) dengan split industri pengubah
tegangan (transformator), pengubah arus (rectifier) dan pengontrol
tegangan (voltage stabilizer) dengan kode KBLI 27113
3. Industri Mesin dan Perlengkapan (KBLI 28) dengan split industri
mesin penambangan, penggalian, dan konstruksi (KLBI 28240).
INDUSTRI KIMIA DAN BARANG DARI BAHAN KIMIA
Untuk industri bahan kimia dan barang dari bahan kimia, splitting
dilakukan dengan prosedur sebagai berikut: (i) melakukan splitting
PDB industri bahan kimia (KBLI 201); (ii) splitting PDB barang dari
bahan kimia (KBLI 202); (iii) splitting PDB industri serat buatan (KBLI
203); (iv) splitting PDB industri kimia dasar organik yang bersumber
dari hasil pertanian (KBLI 20115) dari PDB industri bahan kimia (KBLI
201); (v) splitting PDB industri cat dan tinta cetak (KBLI 20221); (vi)
splitting PDB industri sabun dan bahan pembersih keperluan rumah
tangga (KBLI 20231); dan splitting PDB industri bahan kosmetik dan
kosmetik termasuk pasta gigi (KBLI 20232) dari PDB barang dari
bahan kimia (KBLI 202).
Gambar 1. menyajikan proyeksi triwulanan PDB riil industri bahan
kimia sepanjang Triwulan-1 2016 sampai Triwulan-4 2024. Nilai PDB
riil industri bahan kimia diperkirakan akan meningkat hingga Triwulan-
4 2024. Nilai PDB riil industri bahan kimia pada Triwulan-1 2016
diperkirakan sebesar Rp 23.390 Milyar, meningkat menjadi Rp 33.568
Milyar pada Triwulan-4 2024. Pada periode tersebut rata-rata
pertumbuhan per triwulannya diperkirakan mencapai 0,04 persen
(yoy). Secara umum dapat dilihat bahwa PDB riil industri bahan kimia
iv
cenderung meningkat hingga Triwulan-IV 2024 mengikuti tren jangka
panjangnya.
Gambar 1. Proyeksi PDB riil dan Pertumbuhan PDB Riil Industri Bahan Kimia
Gambar 2. menyajikan proyeksi triwulanan PDB riil industri
barang dari bahan kimia sepanjang Triwulan I 2016 sampai Triwulan
IV 2024. Dapat dilihat bahwa nilai PDB riil barang dari bahan kimia
diperkirakan akan meningkat hingga Triwulan IV 2024 seiring
meningkatnya perkiraan PDB riil industri bahan kimia dan barang dari
bahan kimia pada periode yang sama. Pada Triwulan I 2016
diperkirakan nilai PDB riil industri barang dari bahan kimia sebesar Rp
4.050 Milyar, meningkat menjadi Rp 5.496 Milyar pada Triwulan IV
2024. Pada periode tersebut rata-rata pertumbuhan per triwulannya
diperkirakan mencapai 0.03 persen (y-o-y).
-15%
-10%
-5%
0%
5%
10%
15%
20%
25%
0,00
5000,00
10000,00
15000,00
20000,00
25000,00
30000,00
35000,00
40000,00
TW
1T
W3
TW
1T
W3
TW
1T
W3
TW
1T
W3
TW
1T
W3
TW
1T
W3
TW
1T
W3
TW
1T
W3
TW
1T
W3
TW
1T
W3
TW
1T
W3
TW
1T
W3
TW
1T
W3
TW
1T
W3
20112012201320142015201620172018201920202021202220232024
PDB IBK Rill (Rp. Milyar) Growth IBK (%, Sb Sb Kanan)
Forecast
v
Gambar 2. Proyeksi PDB riil dan Pertumbuhan PDB Riil Industri Barang
dari Bahan Kimia
Gambar 3. Proyeksi PDB riil dan Pertumbuhan PDB Riil Industri Kimia
Dasar Organik dari Pertanian
-0,3
-0,2
-0,1
0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,00
1000,00
2000,00
3000,00
4000,00
5000,00
6000,00
7000,00
TW
1T
W3
TW
1
TW
3T
W1
TW
3
TW
1T
W3
TW
1
TW
3T
W1
TW
3
TW
1T
W3
TW
1
TW
3T
W1
TW
3
TW
1T
W3
TW
1
TW
3T
W1
TW
3
TW
1T
W3
TW
1
TW
3
20112012201320142015201620172018201920202021202220232024
PDB IBBK Rill (Rp. Milyar) Growth IBBK (%, Sb Sb Kanan)
-2,00
0,00
2,00
4,00
6,00
8,00
10,00
12,00
14,00
0,0
500,0
1000,0
1500,0
2000,0
2500,0
3000,0
3500,0
4000,0
TW
1T
W3
TW
1T
W3
TW
1T
W3
TW
1T
W3
TW
1T
W3
TW
1T
W3
TW
1T
W3
TW
1T
W3
TW
1T
W3
TW
1T
W3
TW
1T
W3
TW
1T
W3
TW
1T
W3
TW
1T
W3
20112012201320142015201620172018201920202021202220232024
PDB Industri Kimia Dasar Organik dari Pertanian (Rp. Milyar)
Growth Industri Kimia Dasar Organik dari Pertanian (%, Sb Kanan)
Forecast
Forecast
vi
Gambar 3. menyajikan proyeksi triwulanan PDB riil industri
Industri Kimia Dasar Organik dari Pertanian sepanjang Triwulan I 2016
sampai Triwulan IV 2024. Dapat dilihat bahwa nilai PDB riil industri
bahan kimia yang bersumber dari pertanian diperkirakan akan
meningkat hingga Triwulan IV 2024. Nilai PDB riil industri bahan kimia
yang bersumber dari pertanian pada Triwulan I 2016 diperkirakan
sebesar Rp 115,7 Milyar, meningkat menjadi Rp 424,1 Milyar pada
Triwulan IV 2024. Pada periode tersebut rata-rata pertumbuhan per
triwulannya diperkirakan mencapai 0,12 persen (yoy). Secara umum
dapat dilihat bahwa PDB riil industri bahan kimia yang bersumber dari
pertanian mengalami penurunan yang substansial sejak tahun 2012
hingga tahun 2015.
Gambar 4. Proyeksi PDB riil dan Pertumbuhan PDB Riil Industri Cat dan
Tinta Cetak
Gambar 4. menyajikan proyeksi triwulanan PDB riil industri cat dan
tinta cetak sepanjang Triwulan I 2016 sampai Triwulan IV 2024. Dapat dilihat
-0,60
-0,40
-0,20
0,00
0,20
0,40
0,60
0,80
1,00
0,0
200,0
400,0
600,0
800,0
1000,0
1200,0
TW
1
TW
3T
W1
TW
3
TW
1T
W3
TW
1
TW
3T
W1
TW
3
TW
1T
W3
TW
1
TW
3T
W1
TW
3
TW
1T
W3
TW
1
TW
3T
W1
TW
3
TW
1T
W3
TW
1
TW
3T
W1
TW
3
20112012201320142015201620172018201920202021202220232024
PDB Industri Cat dan Tinta Cetak Rill (Rp. Milyar)
Growth Industri Cat dan Tinta Cetak Rill (%, Sb Kanan)
Forecast
vii
bahwa nilai PDB riil industri cat dan tinta cetak diperkirakan akan meningkat
hingga Triwulan IV 2024. Nilai PDB riil industri cat dan tinta cetak pada
Triwulan I 2016 diperkirakan sebesar Rp 578,1 Milyar, meningkat menjadi Rp
607,2 Milyar pada Triwulan IV 2024. Pada periode tersebut rata-rata
pertumbuhan per triwulannya diperkirakan mencapai 6,5 persen (yoy).
Secara umum dapat dilihat bahwa PDB riil industri cat dan tinta cetak
cenderung berfluktuasi mengikuti pola yang terjadi pada periode sebelumnya.
Gambar 5. Proyeksi PDB riil dan Pertumbuhan PDB Riil Industri Sabun dan
Bahan Pembersih Keperluan RT
Gambar 5. menyajikan proyeksi triwulanan PDB riil industri Sabun
dan Bahan Pembersih Keperluan RT sepanjang Triwulan I 2016
sampai Triwulan IV 2024. Dapat dilihat bahwa nilai PDB riil industri
sabun dan bahan pembersih keperluan RT diperkirakan akan
meningkat hingga Triwulan IV 2024. Nilai PDB riil industri sabun dan
bahan pembersih keperluan RT pada Triwulan I 2016 diperkirakan
sebesar Rp 592,81 Milyar, meningkat menjadi Rp 1.737 Milyar pada
Triwulan IV 2024. Pada periode tersebut rata-rata pertumbuhan per
-1,00
-0,50
0,00
0,50
1,00
1,50
2,00
2,50
0,0
500,0
1000,0
1500,0
2000,0
2500,0
TW
1
TW
3T
W1
TW
3
TW
1T
W3
TW
1
TW
3T
W1
TW
3
TW
1T
W3
TW
1
TW
3T
W1
TW
3
TW
1T
W3
TW
1
TW
3T
W1
TW
3
TW
1T
W3
TW
1
TW
3T
W1
TW
3
20112012201320142015201620172018201920202021202220232024
PDB Industri Sabun dan Bahan Keperluan RT (Rp. Milyar)
Growth Industri Sabun dan Bahan Keperluan RT (%, Sb. Kanan)
Forecast
viii
triwulannya diperkirakan mencapai 15,3 persen (yoy). Secara umum
dapat dilihat bahwa PDB riil industri sabun dan bahan pembersih
keperluan RT cenderung berfluktuasi mengikuti pola yang terjadi pada
periode sebelumnya.
Gambar 6. Proyeksi PDB riil dan Pertumbuhan PDB Riil Industri
Kosmetik termasuk Pasta Gigi
Gambar 6. menyajikan proyeksi triwulanan PDB riil industri
Kosmetik termasuk Pasta Gigi sepanjang Triwulan I 2016 sampai
Triwulan-4 2024. Dapat dilihat bahwa nilai PDB riil industri bahan
kosmetik dan kosmetik termasuk pasta gigi diperkirakan akan
meningkat hingga Triwulan IV 2024. Nilai PDB riil industri bahan
kosmetik dan kosmetik termasuk pasta gigi pada Triwulan I 2016
diperkirakan sebesar Rp 1.061,3 Milyar, meningkat menjadi Rp 1.354,5
Milyar pada Triwulan IV 2024. Pada periode tersebut rata-rata
pertumbuhan per triwulannya diperkirakan mencapai 2,6 persen (yoy).
-0,6
-0,5
-0,4
-0,3
-0,2
-0,1
0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,0
200,0
400,0
600,0
800,0
1000,0
1200,0
1400,0
1600,0
1800,0
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
20112012201320142015201620172018201920202021202220232024
PDB Industri Kosmetik Termasuk Pasta Gigi (Rp. Milyar)
Growth Industri Kosmetik Termasuk Pasta Gigi (%, Sb. Kanan)
Forecast
ix
INDUSTRI PERALATAN LISTRIK
Untuk splitting Industri Peralatan Listrik menggunakan dua
sumber data berbeda. Pertama, data PDB industri Peralatan Listrik
yang dikumpulkan sepanjang Triwulan I 2010 sampai Triwulan I 2019.
Kedua, data nilai tambah industri Peralatan Listrik yang bersumber dari
Statistik Industri Besar Sedang (SBIS) BPS, yang dikumpulkan
sepanjang periode 2010-2015.
Gambar 7. Nilai Aktual dan Forecasting PDB Rill dan Pertumbuhan PDB Riil
Industri Pengubah Tegangan, Pengubah Arus, dan Pengontrol Tegangan
Gambar 7. menyajikan forecasting PDB Riil dan Pertumbuhan
PDB Riil Industri Pengubah Tegangan, Pengubah Arus, dan
Pengontrol Tegangan sepanjang periode Triwulan I 2016 – Triwulan IV
2024. Dapat dilihat bahwa nilai PDB riil industri pengubah tegangan,
pengubah arus, dan pengontrol tegangan diperkirakan akan meningkat
hingga Triwulan IV 2024. Nilai PDB riil industri pengubah tegangan,
pengubah arus, dan pengontrol tegangan pada Triwulan I 2016
diperkirakan sebesar Rp 266,6 Milyar, meningkat menjadi Rp 362,9
-80,0%
-60,0%
-40,0%
-20,0%
0,0%
20,0%
40,0%
60,0%
80,0%
0,0
100,0
200,0
300,0
400,0
500,0
600,0
700,0
800,0
900,0
TW1
TW4
TW3
TW2
TW1
TW4
TW3
TW2
TW1
TW4
TW3
TW2
TW1
TW4
TW3
TW2
TW1
TW4
TW3
2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024
Industri PTAPT Riil Growth (%, Sb Kanan)
Forecast
x
Milyar pada Triwulan IV 2024. Pada periode tersebut, rata-rata
pertumbuhan per triwulannya diperkirakan sebesar -0.04 persen (yoy).
Secara umum dapat dilihat bahwa PDB riil industri pengubah
tegangan, pengubah arus, dan pengontrol tegangan cenderung
stagnan hingga Triwulan IV 2024.
Gambar 8. Proyeksi PDB riil dan Pertumbuhan PDB Riil Industri Peralatan
Listrik Lainnya
Gambar 8. menyajikan forecasting PDB Riil dan Pertumbuhan
PDB Rill Industri Peralatan Listrik lainnya sepanjang periode Triwulan
I 2016 – Triwulan IV 2024. Nilai PDB riil industri peralatan listrik lainnya
diperkirakan akan meningkat hingga Triwulan IV 2024. Nilai PDB riil
industri peralatan listrik lainnya pada Triwulan I 2016 diperkirakan
sebesar Rp 9.877,6 Milyar, meningkat menjadi Rp 13.578,9 Milyar
pada Triwulan IV 2024. Pada periode tersebut rata-rata pertumbuhan
per triwulannya diperkirakan sebesar 3,39 persen (yoy). Secara umum
dapat dilihat bahwa PDB riil industri peralatan listrik lainnya cenderung
meningkat hingga Triwulan IV 2024 mengikuti tren jangka panjangnya.
-0,1
-0,05
0
0,05
0,1
0,15
0,2
0,25
0,0
2000,0
4000,0
6000,0
8000,0
10000,0
12000,0
14000,0
16000,0
TW
1T
W3
TW
1T
W3
TW
1T
W3
TW
1T
W3
TW
1T
W3
TW
1T
W3
TW
1T
W3
TW
1T
W3
TW
1T
W3
TW
1T
W3
TW
1T
W3
TW
1T
W3
TW
1T
W3
TW
1T
W3
20112012201320142015201620172018201920202021202220232024
Industri Peralatan Listrik Lainnya Growth (%, Sb Kanan)
Forecast
xi
INDUSTRI MESIN DAN PERLENGKAPAN
Untuk splitting Industri Mesin dan Perlengkapan menggunakan
dua sumber data berbeda. Pertama, data PDB industri Mesin dan
Perlengkapan yang dikumpulkan sepanjang Triwulan I 2010 sampai
Triwulan I 2019. Kedua, data nilai tambah industri Mesin dan
Perlengkapan yang bersumber dari Statistik Industri Besar Sedang
(SBIS) BPS yang dikumpulkan sepanjang periode 2010-2015.
Gambar 9. Proyeksi PDB riil dan Pertumbuhan PDB Riil Industri Mesin
Penambangan, Penggalian dan Konstruksi
Gambar 9. menyajikan forecasting PDB riil dan Pertumbuhan
PDB Riil Industri Mesin Penambangan, Penggalian, dan Konstruksi
sepanjang periode Triwulan I 2016 – Triwulan IV 2024. Nilai PDB riil
industri mesin penambangan, penggalian dan konstruksi diperkirakan
akan meningkat hingga Triwulan IV 2024. Nilai PDB riil industri mesin
penambangan, penggalian dan konstruksi tegangan pada Triwulan I
2016 diperkirakan sebesar Rp 339,55 Milyar, meningkat menjadi Rp
402,38 Milyar pada Triwulan IV 2024. Pada periode tersebut rata-rata
-50,0%
0,0%
50,0%
100,0%
150,0%
200,0%
0,00
50,00
100,00
150,00
200,00
250,00
300,00
350,00
400,00
450,00
TW
1T
W3
TW
1T
W3
TW
1T
W3
TW
1T
W3
TW
1T
W3
TW
1T
W3
TW
1T
W3
TW
1T
W3
TW
1T
W3
TW
1T
W3
TW
1T
W3
TW
1T
W3
TW
1T
W3
TW
1T
W3
20112012201320142015201620172018201920202021202220232024
PDB Rill IMPPK Growth (%, Sb Kanan)
Forecast
xii
pertumbuhan per triwulannya diperkirakan sebesar 5,38 persen (yoy).
Secara umum dapat dilihat bahwa PDB riil industri mesin
penambangan, penggalian dan konstruksi cenderung meningkat
hingga Triwulan IV 2024.
Gambar 10. Proyeksi PDB riil dan Pertumbuhan PDB Riil Industri Mesin
dan Perlengkapan Lainnya
Gambar 10. menyajikan forecasting PDB riil dan Pertumbuhan
PDB Riil Industri Industri Mesin dan Perlengkapan Lainnya sepanjang
periode Triwulan I 2016 - Triwulan IV 2024, nilai PDB riil industri mesin
dan perlengkapan lainnya diperkirakan akan meningkat hingga
Triwulan IV 2024. Nilai PDB riil industri mesin dan perlengkapan
lainnya pada Triwulan I 2016 diperkirakan sebesar Rp 8.637,02 Milyar,
meningkat menjadi Rp 10.653,84 Milyar pada Triwulan IV 2024. Pada
periode tersebut rata-rata pertumbuhan per triwulannya diperkirakan
sebesar 4,45 persen (yoy). Secara umum dapat dilihat bahwa PDB riil
industri mesin dan perlengkapan lainnya cenderung meningkat hingga
Triwulan IV 2024 mengikuti tren jangka panjangnya.
-0,2
-0,15
-0,1
-0,05
0
0,05
0,1
0,15
0,2
0,00
2000,00
4000,00
6000,00
8000,00
10000,00
12000,00
TW
1T
W3
TW
1T
W3
TW
1T
W3
TW
1T
W3
TW
1T
W3
TW
1T
W3
TW
1T
W3
TW
1T
W3
TW
1T
W3
TW
1T
W3
TW
1T
W3
TW
1T
W3
TW
1T
W3
TW
1T
W3
20112012201320142015201620172018201920202021202220232024
PDB Rill Industri Mesin Lainnya Growth (%, Sb Kanan)
Forecast
xiii
DAFTAR ISI
KATA PENGANTAR ............................................................................ i
RINGKASAN EKSEKUTIF ................................................................. ii
DAFTAR ISI ..................................................................................... xiii
DAFTAR TABEL.............................................................................. xiv
DAFTAR GAMBAR .......................................................................... xv
I. PENDAHULUAN ........................................................................ 1
1.1. Latar Belakang ............................................................................ 1
1.2. Tujuan ......................................................................................... 2
1.3. Ruang Lingkup ............................................................................ 3
1.4. Keluaran ..................................................................................... 3
II. TINJAUAN PUSTAKA ............................................................... 4
2.1. Konsep Peramalan (Forecasting) ............................................... 4
2.2. PDB Sektor Industri Pengolahan ................................................ 7
III. METODOLOGI ......................................................................... 13
3.1. Data dan Variabel ..................................................................... 13
3.2. Strategi Pemodelan untuk Splitting dan Forecasting ................ 13
3.3. Metode Splitting ........................................................................ 16
3.4. Metode Forecasting .................................................................. 17
IV. HASIL FORECASTING DAN ANALISIS .................................. 23
4.1. Forecasting PDB Industri Bahan Kimia dan Barang dari Bahan
Kimia ......................................................................................... 23
4.2. Forecasting PDB Industri Peralatan Listrik ............................... 41
4.3. Forecasting PDB Industri Mesin dan Perlengkapan ................. 50
V. PENUTUP ................................................................................. 58
LAMPIRAN
xiv
DAFTAR TABEL
Tabel 4.1. Hasil Estimasi Model Log ARIMA (0,1,2) + Seasonal
Dummies ........................................................................ 24
Tabel 4.2 Forecasting Nilai dan Pertumbuhan PDB Riil Industri
Bahan Kimia dan Barang dari Bahan Kimia ................... 26
Tabel 4.3. Hasil Estimasi Model ARIMA (3,1,0) (2,0,2) + Seasonal
Dummies ........................................................................ 44
Tabel 4.4. Forecasting Nilai dan Pertumbuhan PDB Riil Industri
Peralatan Listrik ............................................................. 44
Tabel 4.5. Hasil Estimasi PDB Riil Industri Mesin dan Perlengkapan
....................................................................................... 51
Tabel 4.6. Forecasting Nilai dan Pertumbuhan PDB Riil Industri
Mesin dan Perlengkapan ................................................ 52
xv
DAFTAR GAMBAR
Gambar 2.1. Tahapan Peramalan Umum dengan Pemodelan Kuantitatif ... 6
Gambar 3.1. Prosedur Splitting dan Forecasting Data Nilai Tambah Industri
Bahan Kimia dan Barang dari Bahan Kimia .......................... 14
Gambar 3.2. Prosedur Splitting dan Forecasting Data Nilai Tambah Industri
Peralatan Listrik .................................................................... 15
Gambar 3.3. Prosedur Splitting dan Forecasting Data Nilai Tambah Industri
Mesin dan Perlengkapan ....................................................... 15
Gambar 4.1. Nilai Aktual dan Forecasting PDB Rill dan Pertumbuhan PDB
Rill Industri Bahan Kimia dan Barang dari Bahan Kimia........ 24
Gambar 4.2. Hasil AIC untuk 20 Model Terbaik ......................................... 25
Gambar 4.3. Share PDB Industri Bahan Kimia dan Barang dari Bahan Kimia
.............................................................................................. 28
Gambar 4.4. Proyeksi Share Industri Bahan Kimia dan Barang dari Bahan
Kimia ..................................................................................... 29
Gambar 4.5. Proyeksi PDB Riil dan Pertumbuhan PDB Riil Industri Bahan
Kimia ..................................................................................... 31
Gambar 4.6. Proyeksi PDB Riil dan Pertumbuhan PDB Riil Industri Barang
dari Bahan Kimia ................................................................... 32
Gambar 4.7. Proyeksi Share PDB Industri Bahan Kimia ............................ 33
Gambar 4.8. Proyeksi PDB Riil dan Pertumbuhan PDB Riil Industri Kimia
Dasar Organik dari Pertanian ................................................ 34
Gambar 4.9. Proyeksi PDB Riil dan Pertumbuhan PDB Riil Industri Bahan
Kimia Lainnya ........................................................................ 35
Gambar 4.10. Proyeksi Share PDB Industri Barang dari Bahan Kimia ........ 36
Gambar 4.11. Proyeksi PDB Riil dan Pertumbuhan PDB Riil Industri Cat dan
Tinta Cetak ............................................................................ 38
xvi
Gambar 4.12. Proyeksi PDB Riil dan Pertumbuhan PDB Riil Industri Sabun
dan Bahan Pembersih Keperluan RT .................................... 39
Gambar 4.13a.Proyeksi PDB Riil dan Pertumbuhan PDB Riil Industri Kosmetik
termasuk Pasta Gigi .............................................................. 40
Gambar 4.13b.Proyeksi PDB riil dan Pertumbuhan PDB Riil Industri Barang
dari Bahan Kimia Lainnya ..................................................... 40
Gambar 4.14. Nilai Aktual dan Forecasting PDB Rill dan Pertumbuhan PDB
Rill Industri Peralatan Listrik .................................................. 42
Gambar 4.15. Hasil AIC untuk 20 Model Terbaik ......................................... 43
Gambar 4.16. Share PDB Industri Peralatan Listrik ..................................... 46
Gambar 4.17. Proyeksi Share PDB Industri Peralatan Listrik ...................... 47
Gambar 4.18. Proyeksi PDB Riil dan Pertumbuhan PDB Riil Industri
Pengubah Tegangan, Pengubah Arus, dan Pengontrol
Tegangan .............................................................................. 48
Gambar 4.19. Proyeksi PDB Riil dan Pertumbuhan PDB Riil Industri Peralatan
Listrik Lainnya ....................................................................... 49
Gambar 4.20. Proyeksi PDB Riil dan Pertumbuhan PDB Riil Industri Mesin
dan Perlengkapan ................................................................. 50
Gambar 4.21. Share PDB Industri Mesin dan Perlengkapan ....................... 53
Gambar 4.22. Proyeksi Share PDB Industri Mesin dan Perlengkapan ........ 55
Gambar 4.23. Proyeksi PDB Riil dan Pertumbuhan PDB Riil Industri Mesin
Penambangan, Penggalian dan Konstruksi .......................... 56
Gambar 4.24. Proyeksi PDB Riil dan Pertumbuhan PDB Riil Industri Mesin
dan Perlengkapan Lainnya .................................................... 57
1
I. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Perencanaan sektoral merupakan sesuatu yang penting dan
menjadi suatu keharusan dalam pengambilan kebijakan yang bersifat
sektoral. Salah satu hal yang penting untuk diperhatikan adalah
perhitungan dan pemantauan terhadap salah satu kinerja industri,
dalam hal ini adalah nilai Produk Domestik Bruto (PDB). Namun
sayangnya, ketersediaan data yang ada di Badan Pusat Statistik (BPS)
hanya terbatas pada jenis industri tertentu, yang tidak menyediakan
informasi pada sektor yang lebih rinci, misalnya saja informasi nilai
PDB untuk jenis industri kimia dasar organik, industri cat dan tinta
cetak, industri sabun, industri kosmetik, industri pengubah tegangan,
pengubah arus, dan pengontrol tegangan, dan industri mesin
pertambangan, penggalian dan konstruksi.
Nilai PDB dari industri kimia dasar organik, industri cat dan tinta
cetak, industri sabun, industri kosmetik masih menjadi satu bagian
dengan nilai PDB industri bahan kimia dan barang dari bahan kimia.
Sedangkan PDB industri pengubah tegangan, pengubah arus, dan
pengontrol tegangan masih tergabung di dalam PDB industri peralatan
listrik. Begitu juga industri mesin pertambangan, penggalian dan
konstruksi masih tergabung dalam industri mesin dan perlengkapan
ytdl. Oleh karenanya, diperlukan suatu teknik analisis untuk melakukan
pemisahan nilai PDB dari satu jenis industri tertentu dari nilai PDB
industri induknya, misalnya saja nilai PDB industri pengubah tegangan,
pengubah arus, dan pengontrol tegangan masih tergabung dari PDB
industri peralatan listrik
2
Selain soal pemisahan (splitting) data PDB, pentingnya
perencanaan sektoral juga harus mampu melakukan peramalan nilai
PDB itu sendiri. Dengan adanya peramalan diharapkan kebijakan tidak
hanya mempertimbangkan keadaan saat ini, namun juga
mempertimbangkan perkiraan keadaan di masa yang akan datang.
Mengingat pentingnya informasi terkait nilai PDB sektoral khususnya
industri kimia dasar organik, industri cat dan tinta cetak, industri sabun,
industri kosmetik, industri pengubah tegangan, pengubah arus, dan
pengontrol tegangan, dan industri mesin pertambangan, penggalian
dan konstruksi, diperlukan pula kajian atau studi mengenai peramalan
terkait nilai PDB untuk industri-industri tersebut. Oleh karena itu, studi
ini ingin melakukan estimasi nilai PDB dari jenis-jenis industri tersebut
dan untuk selanjutnya dilakukan peramalan yang dapat digunakan
untuk membantu perumusan kebijakan di masa yang akan datang.
1.2. Tujuan
Adapun tujuan dari kajian ini adalah melakukan peramalan
(forecasting) nilai PDB dari sektor industri dan pemisahan (splitting)
terhadap sektor industri strategis yang tidak muncul secara khusus
dalam PDB nasional dengan fokus kajian adalah pada pemisahan dan
peramalan nilai PDB pada:
• Industri bahan kimia (split kimia dasar organik) dan industri
barang dari bahan kimia (split cat dan tinta cetak, sabun, dan
kosmetik)
• Industri peralatan listrik (split industri pengubah tegangan,
pengubah arus, dan pengontrol tegangan)
• Industri mesin dan perlengkapan ytdl. (split industri mesin
pertambangan, penggalian dan konstruksi)
3
1.3. Ruang Lingkup
Ruang lingkup dari kajian ini adalah kegiatan pemisahan nilai
PDB dan melakukan peramalan. Peramalan nilai PDB dari sektor
industri dan pemisahan (splitting) dilakukan terhadap sektor industri
strategis yang memang tidak muncul secara spesifik dalam PDB
nasional. Kajian ini membatasi pada pemisahan dan peramalan nilai
PDB industri bahan kimia dan barang dari bahan kimia, PDB industri
peralatan listrik, dan PDB industri mesin dan perlengkapan ytdl.
1.4. Keluaran
Adapun keluaran dari kajian ini adalah:
a. Metode dan hasil splitting data PDB:
• Industri bahan kimia (split kimia dasar organik) dan
industri barang dari bahan kimia (split cat dan tinta cetak,
sabun, dan kosmetik)
• Industri peralatan listrik (split industri pengubah
tegangan, pengubah arus, dan pengontrol tegangan)
• Industri mesin dan perlengkapan ytdl. (split industri mesin
pertambangan, penggalian dan konstruksi)
b. Metode dan hasil forecasting data PDB:
• Industri bahan kimia (split kimia dasar organik) dan
industri barang dari bahan kimia (split cat dan tinta cetak,
sabun, dan kosmetik)
• Industri peralatan listrik (split industri pengubah
tegangan, pengubah arus, dan pengontrol tegangan)
• Industri mesin dan perlengkapan ytdl. (split industri mesin
pertambangan, penggalian dan konstruksi)
4
II. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Konsep Peramalan (Forecasting)
Peramalan (forecasting) adalah kegiatan memperkirakan atau
memprediksikan kemungkinan terjadinya suatu kondisi pada masa
yang akan datang, baik yang bersifat jangka pendek maupun jangka
panjang. Sedangkan ramalan adalah suatu situasi atau kondisi yang
akan diperkirakan akan terjadi pada masa yang akan datang. Untuk
memprediksi hal tersebut umumnya diperlukan data yang akurat di
masa lalu, sehingga dapat dilihat prospek situasi dan kondisi di masa
yang akan datang berdasarkan perilaku historis data tersebut.
Setidaknya terdapat 3 (tiga) kegunaan peramalan, yakni: (i)
sebagai alat bantu dalam perencanaan yang efektif dan efisien; (ii)
untuk menentukan kebutuhan sumber daya di masa mendatang; dan
(iii) untuk membuat keputusan yang tepat.
Kegunaan peramalan terlihat pada suatu pengambilan keputusan.
Keputusan yang baik adalah keputusan yang didasarkan atas
pertimbangan apa yang akan terjadi pada waktu keputusan dalam
berbagai kegiatan. Baik tidaknya hasil suatu penelitian sangat
ditentukan oleh ketetapan ramalan yang dibuat. Walaupun demikian
perlu diketahui bahwa ramalan selalu ada unsur kesalahannya,
sehingga yang perlu diperhatikan adalah usaha untuk memperkecil
kesalahan dari ramalan tersebut.
Dalam literatur, setidaknya terdapat 2 (dua) pendekatan yang
dapat digunakan untuk melakukan peramalan. Pertama, peramalan
kualitatif. Peramalan kualitatif adalah peramalan yang didasarkan atas
data kualitatif pada masa lalu. Hasil peramalan yang dibuat sangat
bergantung pada orang yang menyusunnya. Hal ini penting karena
5
hasil peramalan tersebut ditentukan berdasarkan pendapat dan
pengetahuan serta pengalaman penyusunnya. Kedua, peramalan
kuantitatif Peramalan kuantitatif adalah peramalan yang didasarkan
atas data kuantitatif masa lalu. Hasil peramalan yang dibuat sangat
tergantung pada metode yang digunakan dalam peramalan tersebut.
Baik tidaknya metode yang digunakan ditentukan oleh perbedaan atau
penyimpangan antara hasil ramalan dengan kenyataan yang terjadi.
Semakin kecil penyimpangan antara hasil ramalan dengan kenyataan
yang terjadi maka semakin baik pula metode yang digunakan.
Peramalan kuantitatif dapat diterapkan bila terdapat kondisi berikut: (i)
tersedia informasi (data) tentang masa lalu; (ii) informasi (data)
tersebut dapat dikuantitatifkan dalam bentuk data numerik; dan (iii)
dapat diasumsikan bahwa beberapa aspek pola masa lalu akan terus
berlanjut pada masa yang akan datang.
Sebagaimana diuraikan pada bagian terdahulu, fokus utama
kajian ini adalah melakukan peramalan (forecasting) terhadap data
nilai tambah (PDB) industri bahan kimia (split kimia dasar organik) dan
industri barang dari bahan kimia (split cat dan tinta cetak, sabun, dan
kosmetik), industri peralatan listrik (split industri pengubah tegangan,
pengubah arus, dan pengontrol tegangan), dan industri mesin dan
perlengkapan ytdl. (split industri mesin pertambangan, penggalian dan
konstruksi). Karena informasi utama yang digunakan untuk melakukan
forecasting adalah data historis kuantitatif, maka pendekatan
peramalan yang akan digunakan adalah pendekatan kuantitatif.
6
Gambar 2.1. Tahapan Umum Peramalan dengan Pemodelan
Kuantitatif
Dalam konteks peramalan kuantitatif, umumnya terdapat dua
pendekatan yang dapat digunakan: model ekonometrika univariate dan
model ekonometrika multivariate. Pendekatan univariate model
digunakan untuk menduga prilaku historis sebuah variabel dengan
hanya memanfaatkan sepenuhnya informasi atau data masa lalu dari
variabel tersebut. Beberapa model ekonometrika yang umumnya
digunakan antara lain: Autoregressive (AR), Moving Average (MA),
ARMA/ARIMA, Seasonal ARIMA, dan lain-lain. Sementara pendekatan
multivariate model digunakan selain untuk proyeksi, juga digunakan
7
untuk melakukan simulasi untuk mengetahui dampak dari perubahan
variabel-variabel eksogenus eksternal terhadap variabel yang
diobservasi. Di sini multivariate model menggunakan beberapa
indikator eksogenus eksternal, seperti variabel makro yang dianggap
relevan mempengaruhi prilaku historis suatu variabel target yang
diobservasi. Secara umum tahapan pemodelan dengan menggunakan
pendekatan kuantitatif disajikan pada Gambar 2.1.
2.2. PDB Sektor Industri Pengolahan
Produk Domestik Bruto (PDB) merupakan salah satu indikator
penting untuk mengetahui perkembangan perekonomian di suatu
negara dalam suatu periode tertentu, baik atas dasar harga berlaku
maupun atas dasar harga konstan. PDB pada dasarnya merupakan
jumlah nilai tambah yang dihasilkan oleh seluruh unit usaha di suatu
negara tertentu dalam periode tertentu. Jumlah nilai barang dan jasa
akhir yang disediakan dari produksi harus sama dengan nilai barang
yang digunakan. PDB atas dasar harga berlaku menggambarkan nilai
tambah barang dan jasa yang dihitung menggunakan harga yang
berlaku pada setiap tahun, sedang PDB atas dasar harga konstan
menunjukkan nilai tambah barang dan jasa tersebut yang dihitung
menggunakan harga yang berlaku pada satu tahun tertentu sebagai
tahun dasar. PDB menurut harga berlaku digunakan untuk mengetahui
pergeseran, dan struktur ekonomi suatu negara. Sementara itu, PDB
konstan digunakan untuk mengetahui kemampuan sumber daya dalam
mendorong pertumbuhan ekonomi secara riil dari tahun ke tahun atau
pertumbuhan ekonomi yang tidak dipengaruhi oleh faktor harga. PDB
juga dapat digunakan untuk mengetahui perubahan harga dengan
menghitung deflator PDB (perubahan indeks implisit). Indeks harga
8
implisit merupakan rasio antara PDB menurut harga berlaku dan PDB
menurut harga konstan.
Setidaknya terdapat 3 (jenis) pendekatan yang dapat digunakan
dalam perhitungan PDB secara konseptual, yaitu: pendekatan
produksi (nilai tambah), pendekatan pengeluaran, dan pendekatan
pendapatan.
1. Pendekatan Produksi. Dalam pendekatan produksi, PDB
adalah jumlah nilai tambah atas barang dan jasa yang
dihasilkan oleh berbagai unit produksi di wilayah suatu negara
dalam jangka waktu tertentu (umumnya triwulan dan
tahunan). Dalam pendekatan produksi, BPS menghitung
aktivitas produksi dari 17 lapangan usaha, yaitu: (1) pertanian,
kehutanan dan perikanan, (2) pertambangan dan penggalian,
(3) industri pengolahan, (4) pengadaan listrik, (5) pengadaan
air, pengelolaan sampah, limbah dan daur ulang, (6)
konstruksi, (7) perdagangan besar dan eceran, reparasi mobil
& sepeda motor, (8) transportasi dan pergudangan, (9)
penyediaan akomodasi dan makan minum, (10) informasi dan
komunikasi, (11) jasa keuangan dan asuransi, (12) real estate,
(13) Jasa Perusahaan, (14) administrasi pemerintahan,
pertahanan dan jaminan sosial wajib, (15) jasa pendidikan,
(16) jasa kesehatan dan kegiatan lainnya dan (17) jasa
lainnya
2. Pendekatan Pengeluaran. Dalam pendekatan pengeluaran,
PDBI dihitung dengan menjumlahkan komponen-komponen
pengeluaran berikut: (1). Pengeluaran Konsumsi Rumah
tangga (2). Pengeluaran Konsumsi LNPRT (3). Pengeluaran
Konsumsi Pemerintah (4) Pembentukan modal tetap domestik
9
bruto (5). Perubahan inventori, (6) Ekspor Barang dan Jasa
(7) (Dikurang) impor barang dan jasa.
3. Pendekatan Pendapatan. Dalam pendekatan pendapatan,
PDB merupakan jumlah balas jasa yang diterima oleh
faktorfaktor produksi yang ikut serta dalam proses produksi di
suatu negara dalam jangka waktu tertentu (biasanya satu
tahun). Balas jasa yang dimaksud adalah upah dan gaji, sewa
tanah, bunga modal dan keuntungan; semuanya sebelum
dipotong pajak penghasilan dan pajak langsung lainnya.
Dalam definisi ini, PDB mencakup juga penyusutan dan pajak
tidak langsung neto (pajak tak langsung dikurangi subsidi)
Kajian ini berfokus pada peramalan sub sektor industri bahan
kimia dan barang dari bahan kimia; industri peralatan listrik; serta
industri mesin dan perlengkapan ytdl. Ketiganya merupakan bagian
atau sub sektor dari lapangan usaha industri pengolahan. Dengan
demikian, kajian ini akan berfokus pada perhitungan PDB dari sisi
produksi (nilai tambah) menurut lapangan usaha. PDB lapangan usaha
industri pengolahan meliputi kegiatan ekonomi di bidang perubahan
secara kimia atau fisik dari bahan, unsur atau komponen menjadi
produk baru. Bahan baku industri pengolahan berasal dari produk
pertanian, kehutanan, perikanan, pertambangan atau penggalian
seperti produk dari kegiatan industri pengolahan lainnya. Perubahan,
pembaharuan atau rekonstruksi yang pokok dari barang secara umum
diperlakukan sebagai industri pengolahan. Unit industri pengolahan
digambarkan sebagai pabrik, mesin atau peralatan yang khusus
digerakkan dengan mesin dan tangan.
Menurut BPS, termasuk Lapangan Usaha Industri Pengolahan
adalah perubahan bahan menjadi produk baru dengan menggunakan
10
tangan, kegiatan maklon atau kegiatan penjualan produk yang dibuat
di tempat yang sama dimana produk tersebut dijual dan unit yang
melakukan pengolahan bahan-bahan dari pihak lain atas dasar
kontrak. Untuk Industri bukan Migas yaitu: Industri Makanan dan
Minuman sampai dengan Industri Pengolahan Lainnya, Jasa Reparasi,
dan Pemasangan Mesin dan Peralatan terdiri dari: Produksi/Indikator
Produksi yang dibagi menjadi dua kelompok besar yaitu Indeks
Produksi Industri Besar Sedang (IBS) dan Indeks Produksi Industri
Mikro dan Kecil (IMK) diperoleh dari Direktorat Statistik Industri-BPS.
Data Harga/Indikator Harga diperoleh dari Direktorat Statistik Harga-
BPS. Data Struktur Biaya diperkirakan dari Hasil Survei Tahunan IBS
dan Hasil Survei Tahunan IMK-BPS ditambah dengan berbagai Survei
Khusus yang dilakukan Direktorat Neraca Produksi.
Data Produksi Industri Makanan dan Minuman sampai dengan
Industri Pengolahan Lainnya, Jasa Reparasi, dan Pemasangan Mesin
dan Peralatan terdiri dari: Produksi/Indikator Produksi yang dibagi
menjadi dua kelompok besar yaitu Indeks produksi Industri Besar
Sedang (IBS) dan indeks produksi Industri Mikro dan Kecil (IMK)
diperoleh dari Direktorat Statistik Industri-BPS. Data Harga/Indikator
Harga diperoleh dari Direktorat Statistik Harga BPS. Data Struktur
Biaya diperkirakan dari Hasil Survei Tahunan IBS dan Hasil Survei
Tahunan IMK-BPS ditambah dengan berbagai Survei Khusus yang
dilakukan Direktorat Neraca Produksi-BPS.
2.2.1. PDB Subsektor Industri Bahan Kimia dan Barang dari
Bahan Kimia
Industri bahan kimia dan barang dari bahan kimia memiliki kode
KBLI 2 (dua) digit 20. Industri ini terdiri industri bahan kimia yang
11
memiliki kode KBLI 201 yang meliputi industri bahan kimia yang di
antaranya mencakup industri kimia dasar anorganik, industri kimia
dasar organik, industri pupuk dan industri barang dari kimia yang
memiliki kode KBLI 202 yang di antaranya mencakup berbagai produk
dari bahan kimia seperti cat, sabun, bahan kosmetik dan lain-lain.
Industri yang juga tercakup dalam industri bahan kimia dan barang dari
bahan kimia adalah industri serat buatan dengan kode KBLI 203. Pada
kasus industri ini akan dilakukan splitting secara bertahap: pertama,
splitting PDB industri bahan kimia (KBLI 201), splitting PDB barang dari
bahan kimia (202), dan splitting PDB industri serta buatan (KBLI 203)
dari PDB industri bahan kimia dan barang dari bahan kimia memiliki
kode KBLI 20. Kedua, splitting PDB industri kimia dasar organik yang
bersumber dari hasil pertanian (KBLI 20115) dari PDB industri bahan
kimia (KBLI 201), splitting PDB industri cat dan tinta cetak (KBLI
20221), splitting PDB industri sabun dan bahan pembersih keperluan
rumah tangga (KBLI 20231), dan splitting PDB industri bahan kosmetik
dan kosmetik termasuk pasta gigi (KBLI 20232) dari PDB barang dari
bahan kimia (KBLI 202).
2.2.2. PDB Mesin dan Perlengkapan YTDL
Industri yang tercakup dalam subkategori industri mesin dan
perlengkapan (KBLI 28) adalah pembuatan mesin dan peralatan yang
dapat bekerja bebas baik secara mekanik atau yang berhubungan
dengan pengolahan bahan-bahan, termasuk komponen mekaniknya
yang menghasilkan dan menggunakan tenaga dan komponen utama
yang dihasilkan secara khusus. Subkategori ini juga mencakup
pembuatan mesin untuk keperluan khusus untuk angkutan penumpang
atau barang dalam dasar pembatasan, peralatan tangan, peralatan
12
tetap atau bergerak tanpa memperhatikan apakah peralatan tersebut
dibuat untuk keperluan industri, pekerjaan sipil, dan bangunan,
pertanian dan rumah tangga. Pada kasus ini akan dilakukan splitting
PDB industri mesin penambangan, penggalian, dan konstruksi (KLBI
28240) dari PDB industri mesin dan perlengkapan (KBLI 28).
2.2.3. PDB Subsektor Industri Peralatan Listrik
Industri peralatan listrik memiliki kode KBLI 2 (dua) digit 27.
Industri ini meliputi berbagi industri peralatan listrik di antaranya:
industri motor dan pembangkit listrik, industri pengubah tegangan
(transformator), pengubah arus (rectifier) dan pengontrol tegangan
(voltage stabilizer), industri peralatan penerangan, dll. Pada kasus
industri ini akan dilakukan splitting PDB industri pengubah tegangan
(transformator), pengubah arus (rectifier) dan pengontrol tegangan
(voltage stabilizer) dengan kode KBLI 27113 dari PDB industri
peralatan listrik (KBLI 27)
13
III. METODOLOGI
3.1. Data dan Variabel
Kajian ini menggunakan dua struktur data yang berbeda.
Pertama, data PDB nasional menurut lapangan usaha (KBLI dua digit)
yang dikumpulkan sepanjang Triwulan-1 2010 sampai Triwulan-1
2019. Secara khusus lapangan usaha yang diobservasi adalah industri
bahan kimia dan barang dari bahan kimia (KBLI 20), industri peralatan
listrik (KBLI 27), dan industri mesin dan perlengkapan ytdl (KBLI 28).
Kedua, data nilai tambah industri yang bersumber dari Statistik Industri
Besar Sedang (SBIS) BPS, yang dikumpulkan sepanjang periode
2010-2015. Penggunaan data SBIS dikarenakan tidak tersedianya
publikasi data PDB menurut lapangan usaha (KBLI 3-5 digit) untuk
industri kimia dasar organik yang bersumber dari pertanian, industri cat
dan tinta cetak, sabun, dan kosmetik, industri pengubah tegangan,
pengubah arus, dan pengontrol tegangan, serta industri mesin
pertambangan, penggalian dan konstruksi. Data nilai tambah ini
kemudian digunakan sebagai dasar untuk melakukan splitting PDB
industri-industri tersebut dari data PDB lapangan usaha industri
manufaktur dengan KBLI dua digit.
3.2. Strategi Pemodelan untuk Splitting dan Forecasting
Kajian ini berfokus pada dua hal: pertama, melakukan splitting
PDB industri bahan kimia (KBLI 201), splitting PDB barang dari bahan
kimia (KBLI 202), dan splitting PDB industri serat buatan (KBLI 203)
dari PDB industri bahan kimia dan barang dari bahan kimia (KBLI 20).
Splitting PDB industri kimia dasar organik yang bersumber dari hasil
pertanian (KBLI 20115) dari PDB industri bahan kimia (KBLI 201),
14
splitting PDB industri cat dan tinta cetak (KBLI 20221), splitting PDB
industri sabun dan bahan pembersih keperluan rumah tangga (KBLI
20231), splitting PDB industri bahan kosmetik dan kosmetik termasuk
pasta gigi (KBLI 20232) dari PDB barang dari bahan kimia (KBLI 202).
Splitting PDB industri mesin penambangan, penggalian, dan konstruksi
(KLBI 28240) dari PDB industri mesin dan perlengkapan (KBLI 28).
Splitting PDB industri pengubah tegangan (transformator), pengubah
arus (rectifier) dan pengontrol tegangan (voltage stabilizer) dengan
kode KBLI 27113 dari PDB industri peralatan listrik (KBLI 27). Kedua,
melakukan forecasting data nilai tambah dari industri-industri tersebut
sampai akhir triwulan tahun 2024.
Data PDB Industri
Bahan Kimia dan
Barang Kimia
Data PDB Industri
Bahan Kimia
Data PDB Industri
Barang Kimia
Penyusunan
Struktur Data Time
Series (Triwulanan)
Pemodelan
Ekonometrika
Evaluasi Model
Forecasting
Splitting
Data
Interpolasi Data
(Tahunan →
Triwulanan)
Seasonal
Adjustment
Data PDB Menurut Sektor
(Tw I 2010- Tw I 2019)
Data Statistik Industri
Tahunan (2010-2015)
Data PDB Industri
Kimia Dasar Organik
Data PDB Industri
Bahan Kimia Lainnya
Data PDB Industri Cat
dan Tinta Cetak
Data PDB Industri
Sabun dan Bahan
Pembersih Keperluan
RT
Data PDB Industri
Barang Kimia Lainnya
Data PDB Industri
Serat Buatan
Data PDB Industri
Bahan Kosmetik dan
Kosmetik termasuk
Pasta Gigi
Gambar 3.1. Prosedur Splitting dan Forecasting Data Nilai Tambah
Industri Bahan Kimia dan Barang dar Bahan Kimia
15
Gambar 3.2. Prosedur Splitting dan Forecasting Data Nilai Tambah
Industri Peralatan Listrik
Gambar 3.3. Prosedur Splitting dan Forecasting Data Nilai Tambah
Industri Mesin dan Perlengkapan ytdl
Secara ringkas, prosedur splitting dan forecasting yang akan
dilakukan pada kajian ini disajikan pada Gambar 3.1- 3.3. Gambar 3.1
menyajikan prosedur splitting dan forecasting untuk data nilai tambah
(PDB) industri bahan kimia dan barang dari bahan kimia. Gambar 3.2
Data PDB Industri
Peralatan Listrik
Data PDB Industri
Pengubah Tegangan,
Pengubah Arus, Dan
Pengontrol Tegangan
Data PDB Industri
Peralatan Listrik
Lainnya
Penyusunan
Struktur Data Time
Series (Triwulanan)
Pemodelan
Ekonometrika
Evaluasi Model
Forecasting
Splitting
Data
Interpolasi Data
(Tahunan →
Triwulanan)
Seasonal
Adjustment
Data PDB Menurut Sektor
(Tw I 2010- Tw I 2019)
Data Statistik Industri
Tahunan (2010-2015)
Data PDB Industri
Mesin Dan
Perlengkapan Ytdl
Data PDB Industri
Mesin Pertambangan,
Penggalian Dan
Kontruksi
Data PDB Industri
Mesin Dan
Perlengkapan Ytdl
lainnya
Penyusunan
Struktur Data Time
Series (Triwulanan)
Pemodelan
Ekonometrika
Evaluasi Model
Forecasting
Splitting
Data
Interpolasi Data
(Tahunan →
Triwulanan)
Seasonal
Adjustment
Data PDB Menurut Sektor
(Tw I 2010- Tw I 2019)
Data Statistik Industri
Tahunan (2010-2015)
16
menyajikan prosedur splitting dan forecasting untuk data nilai tambah
(PDB) industri peralatan listrik. Dan Gambar 3.3 menyajikan prosedur
splitting dan forecasting untuk data nilai tambah (PDB) industri mesin
dan perlengkapan ytdl.
3.3. Metode Splitting
Tahapan splitting data nilai tambah (PDB) Industri manufaktur
KBLI 2 (dua) digit menjadi nilai tambah (PDB) industri manufaktur KBLI
3-5 digit, dilakukan dengan menggunakan prosedur sebagai berikut:
1. Menyiapkan struktur data time series triwulanan PDB Industri
KBLI dua digit sepanjang Triwulanan I 2010 – Triwulan II 2018.
Data PDB tersebut dikumpulkan dalam bentuk harga konstan
(constant price) dan harga berlaku (current price).
2. Menghitung Deflator PDB industri KBLI dua digit dengan
menggunakan formulasi sebagai berikut:
22
2
harga berlaku
harga konstan
KBLI DigitKBLI Digit tt KBLI Digit
t
PDBDeflatorPDB
PDB=
3. Menyiapkan struktur data time series tahunan nilai tambah
industri KBLI 3-5 digit sepanjang Tahun 2010 – 2015
berdasarkan data SIBS.
4. Melakukan interpolasi data series nilai tambah Industri KBLI 3-
5 digit yang diobservasi berdasarkan data SIBS, dari tahunan
ke triwulan dengan menggunakan metode cubic spline. Metode
spline adalah salah satu metode numerik yang dapat digunakan
untuk pencarian interpolasi, yakni mengestimasi nilai-nilai di
antara dua nilai yang tersedia secara aktual. Interpolasi spline
merupakan polinom sepotong-sepotong. Suatu fungsi f(x) yang
sudah diketahui nilainya pada selang a x b dihampiri
17
dengan sebuah fungsi lain g(x) dengan cara menyekat selang
a x b menjadi beberapa anak selang
1 2 na x x x b= = . Fungsi g(x) yang disebut sebagai
spline, dan jika g(x) mengambil bentuk fungsi cubic, maka
pendekatan interpolasi ini disebut sebagai cubic spline. Hasil
dari cubic spline akan memberikan nilai estimasi Triwulanan
industri KBLI 3-5 digit yang diobservasi sepanjang Tw I 2011-
Tw IV 2015.
5. Menghitung masing-masing pangsa (share) nilai tambah
Industri KBLI 3-5 digit terhadap Total PDB (current price) KBLI
2 digit selama Tw I 2011 – Tw IV 2015.
6. Melakukan forecast pangsa (share) nilai tambah Industri KBLI
3-5 Digit sampai Triwulan IV 2024.
7. Melakukan forecast PDB (constant dan current price) Industri
KBLI 2 digit sampai Triwulan IV 2024.
8. Berdasarkan hasil Langkah 7 dan 8, selanjutnya dapat dihitung
estimasi nilai tambah (PDB) Industri KBLI 3-5 Digit selama TwI
2016– TwIV 2024.
3.4. Metode Forecasting: Pendekatan Ekonometrika dan
Exponential Smoothing
3.4.1. Model ARMA/ARIMA
Salah satu metode peramalan yang cukup baik dan seringkali
digunakan untuk menjelaskan prilaku data univariate time series
adalah metode Box-Jenkins, yang dikenal juga sebagai model
Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). Model ini
merupakan model linier yang mampu menggambarkan prilaku data
time series, baik yang bersifat stasioner maupun non-stasioner.
18
Dengan demikian model ARIMA tidak mensyaratkan adanya asumsi
tertentu terhadap pola historis suatu data time series untuk melakukan
suatu peramalan. Karena model ARIMA dibangun berdasarkan data
univariate time series, maka model ini hanya mengandalkan satu
variabel saja (tidak melibatkan penggunaan variabel lainnya) dalam
mencocokkan prilaku historis sebuah data time series. Dengan kata
lain, model ini menggambarkan bagaimana suatu variabel dipengaruhi
oleh prilaku variabel itu sendiri, namun pada time lag yang berbeda.
Model Box-Jenkins sangat baik digunakan untuk peramalan
jangka pendek, akan tetapi untuk peramalan dalam jangka panjang
ketepatannya kurang baik karena nilai proyeksinya cenderung
konstan. Metodologi Box-Jenkins umumnya mengacu pada
sekumpulan prosedur yang bertujuan untuk mengidentifikasi pola time
series (identifying), mencari model yang mampu menggambarkan
prilaku pergerakan data time series (fitting), mengecek akurasi dan
asumsi model (checking), dan meramal dari model yang diperoleh
(forecasting) (Hanke, 2001 & Enders, 2004). Selanjutnya, karena
model Box-Jenkins atau ARIMA merupakan model yang melibatkan
fungsi autoregressive dan moving average, maka untuk memahami
konsep model tersebut, berikut akan dibahas mengenai model
autoregressive dan model moving average.
1) Model Autoregressive (AR)
Model Autoregressive adalah model yang menggambarkan
bahwa variabel tak bebas (dependent) dipengaruhi oleh lag variabel
tak bebas itu sendiri pada periode-periode waktu sebelumnya (time
lag). Model autoregressive orde-p dinotasikan dengan AR(p)
mempunyai bentuk:
19
𝑌𝑡 = 𝜑0 + 𝜑1𝑌𝑡−1 + 𝜑2𝑌𝑡−2 +⋯+ 𝜑𝑝𝑌𝑡−𝑝 + 𝜀𝑡 ...................... (3.1)
dengan
▪ 𝑌𝑡 = variabel tak bebas (dependent) pada waktu
t
▪ 𝑌𝑡−1, 𝑌𝑡−2, ⋯𝑌𝑡−𝑝 = lag variabel tY pada masing-masing selang
waktu
▪ 𝜑0, 𝜑1, 𝜑2, ⋯𝜑𝑝 = parameter yang akan diestimasi
▪ 𝜀𝑡 = error term
2) Model Moving Average (MA)
Model moving average orde-q dapat dinyatakan sebagai
berikut:
𝑌𝑡 = 𝜇 + 𝜀𝑡 − 𝜔1𝜀𝑡−1 − 𝜔2𝜀𝑡−2 −⋯− 𝜔𝑞𝜀𝑡−𝑞 .................. (3.2)
dengan
▪ 𝑌𝑡 = variabel tak bebas (dependent) pada waktu t
▪ 𝜇 = konstanta mean
▪ 𝜔1, 𝜔2, ⋯ , 𝜔𝑞 = parameter yang akan diestimasi
▪ 𝜀𝑡 = error term
▪ 𝜀𝑡−1, 𝜀𝑡−2, ⋯ , 𝜀𝑡−𝑞 = lag dari error term
Perbedaan model moving-average dengan autoregressive ter-
letak pada jenis variabel independen. Bila variabel independen pada
autoregressive adalah nilai sebelumnya (lag) dari variabel tY itu
sendiri, maka pada model moving-average, variabel independennya
adalah nilai residual (error) pada periode sebelumnya. Walaupun
koefisien mempunyai tanda negatif, nilai koefisien tersebut bisa
saja bernilai positif ataupun negatif.
20
3) Model Autoregressive Integrated Moving Average
(ARIMA)
Model ARIMA merupakan kombinasi antara model AR dan model
MA. Secara umum model Box-Jenkins (ARIMA) dinotasikan sebagai
berikut:
ARIMA (p,d,q)
dengan
• p Menunjukkan orde autoregressive (AR)
• d Menunjukkan orde differencing
• q Menunjukkan orde moving average (MA)
Bila orde differencing (pembedaan) sama dengan nol, maka model
ARIMA disebut juga sebagai model ARMA. Model ARMA (p,q) sendiri
dapat dituliskan sebagai berikut:
𝑌𝑡 = 𝜑0 + 𝜑1𝑌𝑡−1 + 𝜑2𝑌𝑡−2 +⋯+ 𝜑𝑝𝑌𝑡−𝑝 + 𝜀𝑡 − 𝜔1𝜀𝑡−1 − 𝜔2𝜀𝑡−2⋯−
𝜔𝑞𝜀𝑡−𝑞 ............................................................................................ (3.3)
Sedangkan model ARIMA (p,d,q) untuk d=1dituliskan sebagai berikut:
𝛥𝑌𝑡 = 𝜑0 + 𝜑1𝛥𝑌𝑡−1 + 𝜑2𝛥𝑌𝑡−2 +⋯+ 𝜑𝑝𝛥𝑌𝑡−𝑝 + 𝜀𝑡 − 𝜔1𝜀𝑡−1 −
𝜔2𝜀𝑡−2⋯−𝜔𝑞𝜀𝑡−𝑞 ......................................................................... (3.4)
4) Model Seasonal ARIMA
Seasonal ARIMA merupakan pengembangan dari model ARIMA
pada data runtun waktu yang memiliki pola musiman. Model Seasonal
ARIMA terdiri atas dua jenis, yaitu model dengan hanya komponen
seasonal saja dan model ARIMA multiplikatif dengan komponen
musiman dan non musiman. Spesifikasi Model Seasonal ARIMA:
ARIMA (p,d,q) (P,D,Q)S ............................................................................... (3.5)
dengan:
21
o p, d, q : order AR, MA yang non-musiman dari model
o P, D, Q : order AR, MA yang musiman dari model
o s : jumlah periode per musim
3.4.2. Exponential Smoothing
Metode exponential smoothing pada dasarnya mirip dengan
metode time trend, namun metode exponential smoothing
mencocokan (fitting) data aktual dengan menggunakan skema
smoothing melalui pembobotan yang menurun secara geometris
seiring perjalanan waktu ke belakang (go backward in time).
Peramalan dengan menggunakan metode exponential smoothing
menggunakan metode time trend dimana trend ini mengacu pada
observasi terbaru dan bukannya melihat observasi secara
keseluruhan. Seberapa baik metode exponential smoothing digunakan
untuk proyeksi, bergantung pada pembobotan yang dipilih. Single
exponential smoothing menghasilkan peramalan dengan trend
konstan (tidak ada trend). Double exponential smoothing
menghasilkan peramalan dengan trend linier.
3.4.3. Statistics of Fit Model
Statistics of fit digunakan untuk melihat kebaikan dari model yang
digunakan dalam mem-fit prilaku historis suatu data time series.
Dengan kata lain statistics of fit dapat digunakan untuk melakukan
evaluasi terhadap model yang digunakan dengan tujuan untuk
mendapatkan model yang lebih baik. Beberapa kriteria statistics of fit
yang tersedia dan dapat digunakan dalam TSFS antara lain:
1. Sum of Squares Error (SSE): ( )2
1ˆ
n
t ttSSE y y
== −
22
2. Mean Square Error (MSE): ( )2
1
1ˆ
n
t ttMSE y y
n == −
3. Root Mean Square Error (RMSE): ( )2
1
1ˆ
n
t ttRMSE y y
n == −
4. Mean Absolute Error (MAE): 1
1ˆ
n
t ttMAE y y
n == −
5. Mean Absolute Percent Error (MAPE):
( )1
ˆ100 n t t
tt
y yMAPE
n y=
−=
6. R-Square: ( )
2
2 1
2
1
ˆ1
n
t tt
n
tt
y yR
y
=
=
−= −
7. Adjusted R-Square: ( )2 211 1
nR R
n k
− = − −
−
8. Amemiya’s Adjusted R-Square : Amemiya
( )2 21 1n k
R Rn k
+ = − −
−
9. Akaike’s Information Criterion (AIC): ln( ) 2AIC n MSE k= +
10. Schwarz Bayesian Information Criterion (SBIC):
( ) ( )ln lnSBIC n MSE k n= +
23
IV. HASIL FORECASTING DAN ANALISIS
4.1. Forecasting PDB Industri Bahan Kimia dan Barang dari
Bahan Kimia
Gambar 4.1 menyajikan nilai aktual dan pertumbuhan PDB riil
industri bahan kimia dan barang dari kimia serta nilai proyeksinya
hingga Triwulan-4 2024. Forecasting tersebut dilakukan dengan
menggunakan basis data aktual PDB riil industri bahan kimia dan
barang dari bahan kimia sepanjang Triwulan-1 2011 sampai Triwulan-
1 2019. Sementara itu, nilai proyeksi PDB riil industri bahan kimia dan
barang dari bahan kimia periode Triwulan-2 2019 sampai Triwulan-4
2024 diperoleh berdasarkan model univariat Log ARIMA (0,1,2) +
Seasonal Dummies. Model tersebut diperoleh berdasarkan tahapan
pemilihan model ARIMA terbaik sebagaimana dijelaskan pada bagian
metodologi. Hasil estimasi parameter untuk model tersebut disajikan
pada Tabel 4.1. Sementara kriteria pemilihan model terbaik
berdasarkan metode Akaike Information Criterion (AIC) disajikan pada
Gambar 4.2.
Gambar 4.1 memperlihatkan pergerakan nilai aktual PDB riil
industri bahan kimia dan barang dari bahan kimia yang cenderung
meningkat sepanjang periode Triwulan-1 2011 sampai Triwulan-1
2019. Pada Triwulan-1 2011, PDB riil industri bahan kimia dan barang
dari bahan kimia tercatat sebesar Rp. 21.774 Milyar, meningkat
menjadi Rp. 31.334 Milyar pada Triwulan-1 2019. Meski memiliki tren
yang meningkat, namun pertumbuhan PDB riil industri bahan kimia dan
barang dari bahan kimia pada periode tersebut cenderung berfluktuasi,
dengan rata-rata pertumbuhan mencapai 5,03% (y-o-y) per Triwulan.
24
Gambar 4.1. Nilai Aktual dan Forecasting PDB Rill dan Pertumbuhan
PDB Rill Industri Bahan Kimia dan Barang dari Bahan Kimia
Dependent Variable: DLOG(PDB_BKBBK_RIIL)
Method: ARMA Maximum Likelihood (BFGS)
Sample: 2011Q2 2019Q1
Included observations: 32 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.011429 0.039710 0.287806 0.7759
D2 0.007881 0.040801 0.193151 0.8484
D3 0.003965 0.061953 0.063992 0.9495
D4 -0.011456 0.045127 -0.253875 0.8017
MA(1) 0.325997 2820.099 0.000116 0.9999
MA(2) -0.673999 8417.407 -8.01E-05 0.9999
SIGMASQ 0.001400 1.311975 0.001067 0.9992 R-squared 0.283979 Mean dependent var 0.011375
Adjusted R-squared 0.112134 S.D. dependent var 0.044923
S.E. of regression 0.042330 Akaike info criterion -3.199269
Sum squared resid 0.044795 Schwarz criterion -2.878639
Log likelihood 58.18830 Hannan-Quinn criter. -3.092989
F-statistic 1.652529 Durbin-Watson stat 2.109158
Prob(F-statistic) 0.174471
Tabel 4.1. Hasil Estimasi Model Log ARIMA (0,1,2) + Seasonal
Dummies
-15%
-10%
-5%
0%
5%
10%
15%
20%
25%
30%
0
5000
10000
15000
20000
25000
30000
35000
40000
45000
50000
TW1
TW3
TW1
TW3
TW1
TW3
TW1
TW3
TW1
TW3
TW1
TW3
TW1
TW3
TW1
TW3
TW1
TW3
TW1
TW3
TW1
TW3
TW1
TW3
TW1
TW3
TW1
TW3
2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024
PDB BKBBK Riil (Rp. Milyar) Growth BKBBK(%, Sb Kanan)
Forecast
25
-3.20
-3.19
-3.18
-3.17
-3.16
-3.15
-3.14
(0,2
)(0,0
)
(0,2
)(1,1
)
(0,2
)(1,0
)
(2,0
)(0,1
)
(2,0
)(1,1
)
(3,0
)(1,1
)
(0,2
)(0,1
)
(2,1
)(1,1
)
(2,0
)(1,0
)
(3,0
)(0,1
)
(0,3
)(1,1
)
(1,1
)(0,0
)
(0,2
)(1,2
)
(4,3
)(2,1
)
(2,1
)(1,2
)
(3,0
)(1,0
)
(0,2
)(2,0
)
(2,1
)(0,1
)
(3,2
)(1,0
)
(1,2
)(0,0
)
Akaike Information Criteria (top 20 models)
Gambar 4.2. Hasil AIC untuk 20 Model Terbaik
Fluktuasi data aktual PDB riil industri bahan kimia dan barang dari
bahan kimia setiap tahunnya juga menunjukkan adanya komponen
seasonal. Secara umum dapat dilihat bahwa pergerakan PDB riil
industri bahan kimia dan barang dari bahan kimia konsisten meningkat.
Hal ini mengindikasikan bahwa pergerakannya di masa mendatang
juga diperkirakan akan meningkat.
Selanjutnya, berdasarkan model Log ARIMA (0,1,2) + Seasonal
Dummies, diperkirakan nilai PDB riil industri bahan kimia dan barang
dari bahan kimia pada Triwulan-2 2019 akan sebesar Rp. 31.734 Milyar,
dan nilai ini diperkirakan akan meningkat hingga Triwulan-4 2024,
konsisten dengan pergerakan tren jangka panjangnya. Hingga Triwulan-
4 2024 diperkirakan nilai PDB riil industri bahan kimia dan barang dari
bahan kimia meningkat sebesar Rp. 40.618 Milyar, dengan rata-rata
26
pertumbuhan sebesar 4,79 persen (y-o-y) per Triwulannya. Nilai
proyeksi dan pertumbuhan PDB riil industri bahan kimia dan barang dari
bahan kimia disajikan pada Tabel 4.2.
Periode PDB
(Rp. Milyar) Growth Periode
PDB (Rp. Milyar)
Growth
2019 TW1 31333.67 13.42% 2022 TW1 35777.92 4.72%
TW2 31734.29 4.88% TW2 36475.48 4.72%
TW3 32256.62 6.41% TW3 37041.30 4.72%
TW4 32255.72 5.01% TW4 37040.27 4.72%
2020 TW1 32626.47 4.13% 2023 TW1 37466.02 4.72%
TW2 33262.59 4.82% TW2 38196.49 4.72%
TW3 33778.57 4.72% TW3 38789.01 4.72%
TW4 33777.63 4.72% TW4 38787.93 4.72%
2021 TW1 34165.88 4.72% 2024 TW1 39233.76 4.72%
TW2 34832.01 4.72% TW2 39998.71 4.72%
TW3 35372.34 4.72% TW3 40619.18 4.72%
TW4 35371.35 4.72% TW4 40618.05 4.72%
Sumber: Hasil Estimasi
Tabel 4.2. Forecasting Nilai dan Pertumbuhan PDB Riil Industri
Bahan Kimia dan Barang dari Bahan Kimia
Salah satu tujuan utama kajian ini adalah melakukan proyeksi
terhadap nilai PDB riil industri bahan kimia, split PDB riil kimia dasar
organik yang bersumber dari pertanian dan PDB riil industri barang dari
bahan kimia, split PDB riil industri cat dan tinta cetak, sabun, dan
kosmetik. Sebagaimana telah diuraikan pada bagian terdahulu, data
statistik PDB riil industri bahan kimia, PDB riil kimia dasar organik yang
bersumber dari pertanian, PDB riil industri barang dari bahan kimia, dan
PDB riil industri cat dan tinta cetak, sabun, dan kosmetik tidak tersedia
dalam format publikasi PDB menurut lapangan usaha atau sektor.
27
Untuk itu, nilai PDB dari industri-industri tersebut akan diekstraksi dari
PDB industri bahan kimia dan barang dari bahan kimia (KBLI dua digit)
dengan menggunakan prosedur splitting yang telah dijelaskan
sebelumnya. Dengan prosedur ini, selanjutnya juga dapat diproyeksi
nilai PDB riil dari industri-industri tersebut hingga Triwulan-4 Tahun
2024.
Data PDB riil industri bahan kimia, PDB riil kimia dasar organik
yang bersumber dari pertanian, PDB riil industri barang dari bahan
kimia, dan PDB riil industri cat dan tinta cetak, sabun, dan kosmetik
diperoleh dari publikasi Statistik Industri Besar Sedang (SIBS). Namun,
publikasi tersebut hanya menyediakan data nilai tambah dalam format
tahunan, bukan triwulanan seperti halnya data PDB menurut lapangan
usaha yang dipublikasikan secara luas oleh BPS. Namun di sisi lain,
data SIBS yang dipublikasikan sejauh ini hanya tersedia hingga tahun
2015. Oleh karena itu, data SIBS yang digunakan pada kajian ini
terbatas pada periode 2010-2015. Atas alasan ini dan untuk keperluan
forecasting, maka data nilai tambah industri-industri tersebut pada
periode 2010-2015 akan diinterpolasi dengan menggunakan metode
cubic spline untuk mendapatkan perkiraan triwulanannya. Harapannya
adalah periode observasi yang digunakan untuk pemodelan untuk
keperluan forecasting dapat bertambah, sehingga mencukupi
keperluan pemodelan ekonometrika.
Selanjutnya, berdasarkan data SIBS periode 2010-2015,
diperoleh rata-rata pangsa PDB industri bahan kimia terhadap PDB
industri bahan kimia dan barang dari bahan kimia sepanjang periode
tersebut adalah sebesar 78,28% per tahun. Sementara rata-rata
pangsa PDB industri barang dari bahan kimia terhadap PDB industri
bahan kimia dan barang dari bahan kimia sepanjang periode tersebut
28
adalah sebesar 17,42% per tahun. Sementara sisanya, pangsa PDB
industri serat buatan hanya mencapai rata-rata sebesar 4,31 persen
per tahun (lihat Gambar 4.3).
Gambar 4.3. Share PDB Industri Bahan Kimia dan Barang dari
Bahan Kimia
Berbeda dengan data PDB industri bahan kimia dan barang dari
bahan kimia yang memiliki data aktual hingga periode Triwulan-1 2011,
data PDB riil industri bahan kimia dan PDB riil industri barang dari
bahan kimia hanya tersedia hingga akhir tahun 2015. Dengan
demikian, periode proyeksi bagi PDB riil bahan kimia dan PDB riil
industri barang dari bahan kimia akan dimulai pada Triwulan-1 2016
hingga Triwulan-4 2024. Prosedur proyeksi yang dilakukan secara
umum sama dengan kasus sebelumnya. Pada kasus ini akan
digunakan hasil interpolasi data aktual share PDB industri bahan kimia
(KBLI 201) dan PDB industri barang dari bahan kimia (KBLI 202)
terhadap total PDB industri barang kimia dan bahan dari barang kimia
70,93%77,80% 75,65%
81,97% 81,52% 81,80%
20,43%15,94% 21,82%
17,03% 14,87% 14,41%8,64% 6,25% 2,53%
1,00%3,61% 3,80%
2010 2011 2012 2013 2014 2015
Industri Bahan Kimia Industri Barang dari Kimia Industri Serat Buatan
29
(KBLI 20). Berdasarkan tahapan pemodelan, diperoleh model yang
sesuai adalah Model ETS Exponential Smoothing. Model ini dipilih
berdasarkan kriteria pemilihan model terbaik, dan untuk kasus pangsa
industri bahan kimia dan barang dari bahan kimia hasil model ETS
Exponential Smoothing menghasilkan nilai proyeksi yang lebih baik.
Berdasarkan model tersebut, hasil proyeksi pangsa PDB untuk kedua
industri tersebut disajikan pada Gambar 4.4. Dapat dilihat bahwa
perkiraan rata-rata pangsa PDB untuk industri-industri tersebut relatif
tidak jauh berbeda dengan pangsa aktualnya pada periode 2011-2015.
Gambar 4.4 Proyeksi Share PDB Industri Bahan Kimia dan Barang
dari Bahan Kimia
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024
Industri Bahan Kimia Industri Barang dari Bahan Kimia Industri Serat Buatan
Forecast
30
Berbeda dengan prosedur forecasting sebelumnya, forecasting
PDB riil industri bahan kimia diperoleh dengan memanfaatkan hasil
forecasting pangsa nilai tambah industri bahan kimia terhadap total
PDB industri bahan kimia dan barang dari bahan kimia. Selanjutnya
dengan memanfaatkan hasil forecasting PDB industri bahan kimia dan
barang dari bahan kimia dan PDB deflatornya sepanjang Triwulan-1
2016 sampai Triwulan-4 2024, dapat ditentukan nilai proyeksi PDB riil
industri bahan kimia sepanjang periode tersebut. Berdasarkan
pendekatan tersebut, nilai PDB riil industri bahan kimia diperkirakan
akan meningkat hingga Triwulan-4 2024. Nilai PDB riil industri bahan
kimia pada Triwulan-1 2016 diperkirakan sebesar Rp 23.390 Milyar,
meningkat menjadi Rp 33.568 Milyar pada Triwulan-4 2024 (lihat
Gambar 4.5). Pada periode tersebut rata-rata pertumbuhan per
triwulannya diperkirakan mencapai 0,04 persen (yoy). Secara umum
dapat dilihat bahwa PDB riil industri bahan kimia cenderung meningkat
hingga Triwulan-IV 2024 mengikuti tren jangka panjangnya.
Selanjutnya Gambar 4.6 menyajikan proyeksi triwulanan PDB riil
industri barang dari bahan kimia sepanjang Triwulan-1 2016 sampai
Triwulan-4 2024. Seperti halnya kasus industri bahan kimia, PDB riil
industri barang dari bahan kimia diproyeksi dengan memanfaatkan
hasil forecast share nilai tambah PDB industri barang dari bahan kimia
terhadap total PDB industri bahan kimia dan barang dari bahan kimia.
Kemudian dengan memanfaatkan hasil forecast PDB industri bahan
kimia dan barang dari bahan kimia dan PDB deflatornya sepanjang
Triwulan-1 2016 sampai Triwulan-4 2024, dapat ditentukan nilai
proyeksi PDB riil industri barang dari bahan kimia sepanjang periode
tersebut.
31
Gambar 4.5 Proyeksi PDB riil dan Pertumbuhan PDB Riil Industri
Bahan Kimia
Pada Gambar 4.6 dapat dilihat bahwa nilai PDB riil barang dari
bahan kimia diperkirakan akan meningkat hingga Triwulan-4 2024
seiring meningkatnya perkiraan PDB riil industri bahan kimia dan
barang dari bahan kimia pada periode yang sama. Pada Triwulan-1
2016 diperkirakan nilai PDB riil industri barang dari bahan kimia
sebesar Rp 4.050 Milyar, meningkat menjadi Rp 5.496 Milyar pada
Triwulan-4 2024. Pada periode tersebut rata-rata pertumbuhan per
triwulannya diperkirakan mencapai 0.03 persen (y-o-y). Secara umum,
dapat dilihat bahwa PDB riil industri barang dari bahan kimia akan
cenderung meningkat hingga Triwulan-4 2024 mengikuti tren jangka
panjangnya.
-15%
-10%
-5%
0%
5%
10%
15%
20%
25%
0,00
5000,00
10000,00
15000,00
20000,00
25000,00
30000,00
35000,00
40000,00
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024
PDB IBK Rill (Rp. Milyar) Growth IBK (%, Sb Sb Kanan)
Forecast
32
Gambar 4.6 Proyeksi PDB riil dan Pertumbuhan PDB Riil Industri
Barang dari Bahan Kimia
Seperti pada kasus sebelumnya, proyeksi PDB riil industri kimia
organik yang bersumber dari pertanian akan diproyeksi dengan
memanfaatkan hasil interpolasi data aktual share PDB industri kimia
organik yang bersumber dari pertanian (KBLI 20115) terhadap total
PDB industri bahan kimia (KBLI 201). Berdasarkan tahapan
pemodelan, diperoleh model yang sesuai adalah Model Log ARIMA
(0,1,2). Model ini dipilih berdasarkan kriteria pemilihan model ARIMA
terbaik. Berdasarkan model tersebut, hasil proyeksi pangsa PDB untuk
industri kimia organik yang bersumber dari pertanian dan industri
bahan kimia lainnya selama periode Triwulan-1 2016 -Triwulan-4 2024
disajikan pada Gambar 4.7.
-0,3
-0,2
-0,1
0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,00
1000,00
2000,00
3000,00
4000,00
5000,00
6000,00
7000,00
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024
PDB IBBK Rill (Rp. Milyar) Growth IBBK (%, Sb Sb Kanan)
Forecast
33
Gambar 4.7 Proyeksi Share PDB Industri Bahan Kimia
Seperti pada kasus sebelumnya, forecasting PDB riil industri
bahan kimia yang bersumber dari pertanian diperoleh dengan
memanfaatkan hasil forecasting pangsa nilai tambah industri tersebut
terhadap total PDB industri bahan kimia. Selanjutnya dengan
memanfaatkan hasil forecasting PDB industri bahan kimia dan barang
dari bahan kimia dan PDB deflatornya sepanjang Triwulan-1 2016
sampai Triwulan-4 2024, dapat ditentukan nilai proyeksi PDB riil
industri bahan kimia yang bersumber dari pertanian sepanjang periode
tersebut. Berdasarkan pendekatan tersebut, nilai PDB riil industri
bahan kimia yang bersumber dari pertanian diperkirakan akan
meningkat hingga Triwulan-4 2024. Nilai PDB riil industri bahan kimia
yang bersumber dari pertanian pada Triwulan-1 2016 diperkirakan
sebesar Rp 115,7 Milyar, meningkat menjadi Rp 424,1 Milyar pada
Triwulan-4 2024 (lihat Gambar 4.8). Pada periode tersebut rata-rata
pertumbuhan per triwulannya diperkirakan mencapai 0,12 persen
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024
Industri Kimia Dasar Organik dari Pertanian Industri Bahan Kimia Lainnya
Forecast
34
(yoy). Secara umum dapat dilihat bahwa PDB riil industri bahan kimia
yang bersumber dari pertanian mengalami penurunan yang
substansial sejak tahun 2012 hingga tahun 2015. Namun demikian,
meski masih relatif rendah dibandingkan periode sebelumnya, hasil
forecasting industri bahan kimia yang bersumber dari pertanian
diperkirakan akan kembali mengalami peningkatan Triwulan-4 2024.
Gambar 4.8 Proyeksi PDB riil dan Pertumbuhan PDB Riil Industri
Kimia Dasar Organik dari Pertanian
Forecasting PDB riil industri bahan kimia lainnya juga diperoleh
dengan memanfaatkan hasil forecasting pangsa nilai tambah industri
tersebut terhadap total PDB industri bahan kimia. Selanjutnya dengan
memanfaatkan hasil forecasting PDB industri bahan kimia dan barang
dari bahan kimia dan PDB deflatornya sepanjang Triwulan-1 2016
sampai Triwulan-4 2024, dapat ditentukan nilai proyeksi PDB riil
industri bahan kimia lainnya sepanjang periode tersebut. Berdasarkan
-2,00
0,00
2,00
4,00
6,00
8,00
10,00
12,00
14,00
0,0
500,0
1000,0
1500,0
2000,0
2500,0
3000,0
3500,0
4000,0
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024
PDB Industri Kimia Dasar Organik dari Pertanian (Rp. Milyar)
Growth Industri Kimia Dasar Organik dari Pertanian (%, Sb Kanan)
Forecast
35
pendekatan tersebut, nilai PDB riil industri bahan kimia lainnya
diperkirakan akan meningkat hingga Triwulan-4 2024. Nilai PDB riil
industri bahan kimia lainnya pada Triwulan-1 2016 diperkirakan
sebesar Rp 23.274,4 Milyar, meningkat menjadi Rp 33.144,5 Milyar
pada Triwulan-4 2024 (lihat Gambar 4.9). Pada periode tersebut rata-
rata pertumbuhan per triwulannya diperkirakan mencapai 0,04 persen
(yoy). Secara umum dapat dilihat bahwa PDB riil industri bahan kimia
cenderung meningkat hingga Triwulan-4 2024 mengikuti tren jangka
panjangnya.
Gambar 4.9 Proyeksi PDB riil dan Pertumbuhan PDB Riil Industri
Bahan Kimia Lainnya
Seperti pada kasus sebelumnya, proyeksi PDB riil industri cat dan
tinta cetak (KBLI 20221), industri sabun dan bahan pembersih
-0,15
-0,10
-0,05
0,00
0,05
0,10
0,15
0,20
0,25
0,30
0,35
0,0
5000,0
10000,0
15000,0
20000,0
25000,0
30000,0
35000,0
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024
PDB Industri Bahan Kimia Lainnya (Rp. Milyar)
Growth Industri Bahan Kimia Lainnya (%, Sb Kanan)
Forecast
36
keperluan RT (KBLI 20231), dan industri bahan kosmetik dan kosmetik
termasuk pasta gigi (KBLI 20232) akan diproyeksi dengan
memanfaatkan hasil interpolasi data aktual share PDB industri-industri
tersebut terhadap total PDB industri barang dari bahan kimia (KBLI
202). Forecast pangsa PDB industri cat dan tinta cetak diperoleh
dengan menggunakan Model Log ARIMA (2,0,4) (2,0,0). Forecast
pangsa PDB industri bahan kosmetik dan kosmetik termasuk pasta gigi
diperoleh dengan menggunakan Model Log ARIMA (4,0,2). Forecast
pangsa PDB barang dari bahan kimia lainnya diperoleh dengan
menggunakan Model ARIMA (2,0,1) (1,0,0). Sementara forecast
pangsa PDB industri sabun dan bahan pembersih keperluan rumah
tangga diperoleh dari hasil residu forecast pangsa PDB ketiga industri
sebelumnya.
Gambar 4.10 Proyeksi Share PDB Industri Barang dari Bahan Kimia
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024
Industri Cat dan Tinta Cetak Industri Sabun dan Bahan Pembersih
Indutri Bahan Kosmetik dan Kosmetik Industri BBK Lainnya
Forecast
37
Forecasting PDB riil industri cat dan tinta cetak diperoleh dengan
memanfaat hasil forecasting pangsa nilai tambah industri tersebut
terhadap total PDB industri barang dari bahan bahan kimia (lihat
Gambar 4.11). Selanjutnya dengan memanfaatkan hasil forecasting
PDB industri bahan kimia dan barang dari bahan kimia dan PDB
deflatornya sepanjang Triwulan-1 2016 sampai Triwulan-4 2024, dapat
ditentukan nilai proyeksi PDB riil industri cat dan tinta cetak sepanjang
periode tersebut. Berdasarkan pendekatan tersebut, nilai PDB riil
industri cat dan tinta cetak diperkirakan akan meningkat hingga
Triwulan-4 2024. Nilai PDB riil industri cat dan tinta cetak pada
Triwulan-1 2016 diperkirakan sebesar Rp 578,1 Milyar, meningkat
menjadi Rp 607,2 Milyar pada Triwulan-4 2024 (lihat Gambar 4.11).
Pada periode tersebut rata-rata pertumbuhan per triwulannya
diperkirakan mencapai 6,5 persen (yoy). Secara umum dapat dilihat
bahwa PDB riil industri cat dan tinta cetak cenderung berfluktuasi
mengikuti pola yang terjadi pada periode sebelumnya.
Forecasting PDB riil industri sabun dan bahan pembersih
keperluan RT diperoleh dengan memanfaatkan hasil forecasting
pangsa nilai tambah industri tersebut terhadap total PDB industri
barang dari bahan kimia (lihat Gambar 4.12). Selanjutnya dengan
memanfaatkan hasil forecasting PDB industri bahan kimia dan barang
dari bahan kimia dan PDB deflatornya sepanjang Triwulan-1 2016
sampai Triwulan-4 2024, dapat ditentukan nilai proyeksi PDB riil
industri sabun dan bahan pembersih keperluan RT sepanjang periode
tersebut. Berdasarkan pendekatan tersebut, nilai PDB riil industri
sabun dan bahan pembersih keperluan RT diperkirakan akan
meningkat hingga Triwulan-4 2024.
38
Gambar 4.11 Proyeksi PDB riil dan Pertumbuhan PDB Riil Industri
Cat dan Tinta Cetak
Nilai PDB riil industri sabun dan bahan pembersih keperluan RT
pada Triwulan-1 2016 diperkirakan sebesar Rp 592,81 Milyar,
meningkat menjadi Rp 1.737 Milyar pada Triwulan-4 2024 (lihat
Gambar 4.12). Pada periode tersebut rata-rata pertumbuhan per
triwulannya diperkirakan mencapai 15,3 persen (yoy). Secara umum
dapat dilihat bahwa PDB riil industri sabun dan bahan pembersih
keperluan RT cenderung berfluktuasi mengikuti pola yang terjadi pada
periode sebelumnya.
Forecasting PDB riil industri bahan kosmetik dan kosmetik
termasuk pasta gigi diperoleh dengan memanfaatkan hasil forecasting
pangsa nilai tambah industri tersebut terhadap total PDB industri
barang dari bahan bahan kimia (lihat Gambar 4.13a).
-0,60
-0,40
-0,20
0,00
0,20
0,40
0,60
0,80
1,00
0,0
200,0
400,0
600,0
800,0
1000,0
1200,0
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024
PDB Industri Cat dan Tinta Cetak Rill (Rp. Milyar)
Growth Industri Cat dan Tinta Cetak Rill (%, Sb Kanan)
Forecast
39
Gambar 4.12 Proyeksi PDB riil dan Pertumbuhan PDB Riil Industri
Sabun dan Bahan Pembersih Keperluan RT
Selanjutnya dengan memanfaatkan hasil forecasting PDB
industri bahan kimia dan barang dari bahan kimia dan PDB deflatornya
sepanjang Triwulan-1 2016 sampai Triwulan-4 2024, dapat ditentukan
nilai proyeksi PDB riil industri bahan kosmetik dan kosmetik termasuk
pasta gigi sepanjang periode tersebut. Berdasarkan pendekatan
tersebut, nilai PDB riil industri bahan kosmetik dan kosmetik termasuk
pasta gigi diperkirakan akan meningkat hingga Triwulan-4 2024. Nilai
PDB riil industri bahan kosmetik dan kosmetik termasuk pasta gigi
pada Triwulan-1 2016 diperkirakan sebesar Rp 1.061,3 Milyar,
meningkat menjadi Rp 1.354,5 Milyar pada Triwulan-4 2024 (lihat
Gambar 4.13a). Pada periode tersebut rata-rata pertumbuhan per
triwulannya diperkirakan mencapai 2,6 persen (yoy). Secara umum
dapat dilihat bahwa PDB riil industri bahan kosmetik dan kosmetik
termasuk pasta gigi cenderung berfluktuasi mengikuti pola yang terjadi
pada periode sebelumnya.
-1,00
-0,50
0,00
0,50
1,00
1,50
2,00
2,50
0,0
500,0
1000,0
1500,0
2000,0
2500,0
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024
PDB Industri Sabun dan Bahan Keperluan RT (Rp. Milyar)
Growth Industri Sabun dan Bahan Keperluan RT (%, Sb. Kanan)
Forecast
40
Gambar 4.13a Proyeksi PDB riil dan Pertumbuhan PDB Riil Industri
Kosmetik termasuk Pasta Gigi
Gambar 4.13b Proyeksi PDB riil dan Pertumbuhan PDB Riil Industri
Barang dari Bahan Kimia Lainnya
-0,6
-0,5
-0,4
-0,3
-0,2
-0,1
0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,0
200,0
400,0
600,0
800,0
1000,0
1200,0
1400,0
1600,0
1800,0
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
20112012201320142015201620172018201920202021202220232024
PDB Industri Kosmetik Termasuk Pasta Gigi (Rp. Milyar)
Growth Industri Kosmetik Termasuk Pasta Gigi (%, Sb. Kanan)
-0,6
-0,4
-0,2
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
1,2
0,0
500,0
1000,0
1500,0
2000,0
2500,0
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024
PDB Industri BBK Lainnya (Rp. Milyar)
Growth Industri BBK Lainnya (%, Sb. Kanan)
Forecast
Forecast
41
Forecasting PDB riil barang dari bahan kimia lainnya diperoleh
dengan memanfaatkan hasil forecasting pangsa nilai tambah industri
tersebut terhadap total PDB industri barang dari bahan bahan kimia
(lihat Gambar 4.13a). Selanjutnya dengan memanfaatkan hasil
forecasting PDB industri bahan kimia dan barang dari bahan kimia dan
PDB deflatornya sepanjang Triwulan-1 2016 sampai Triwulan-4 2024,
dapat ditentukan nilai proyeksi PDB riil barang dari bahan kimia lainnya
sepanjang periode tersebut. Berdasarkan pendekatan tersebut, nilai
PDB riil industri barang dari bahan kimia lainnya diperkirakan akan
meningkat hingga Triwulan-4 2024. Nilai PDB riil industri barang dari
bahan kimia lainnya pada Triwulan-1 2016 diperkirakan sebesar Rp
1.818,5 Milyar, meningkat menjadi Rp 1.797,4 Milyar pada Triwulan-4
2024 (lihat Gambar 4.13a). Pada periode tersebut rata-rata
pertumbuhan per triwulannya diperkirakan mencapai 0,8 persen (yoy).
Secara umum dapat dilihat bahwa PDB riil industri barang dari bahan
kimia lainnya cenderung berfluktuasi mengikuti pola yang terjadi pada
periode sebelumnya.
4.2. Forecasting PDB Industri Peralatan Listrik
Gambar 4.14 menyajikan nilai aktual PDB riil industri peralatan
listrik dan pertumbuhannya, beserta nilai ramalannya hingga Triwulan-
4 2024. Forecasting tersebut dilakukan dengan menggunakan basis
data aktual PDB riil industri peralatan listrik sepanjang periode
Triwulan-1 2011 sampai Triwulan-1 2019. Sementara itu, nilai proyeksi
PDB riil industri peralatan listrik periode Triwulan-2 2019 sampai
Triwulan-4 2024 diperoleh berdasarkan model univariat ARIMA (3,1,0)
(1,0,1) + Seasonal Dummies. Model tersebut diperoleh berdasarkan
tahapan pemilihan model ARIMA terbaik sebagaimana dijelaskan pada
42
bagian metodologi. Hasil estimasi parameter untuk model tersebut
disajikan pada Tabel 4.3. Sementara kriteria pemilihan model terbaik
berdasarkan metode Akaike Information Criterion (AIC) disajikan pada
Gambar 4.15.
Gambar 4.14. Nilai Aktual dan Forecasting PDB Rill dan
Pertumbuhan PDB Rill Industri Peralatan Listrik
Gambar 4.14 memperlihatkan pergerakan nilai aktual PDB riil
industri peralatan listrik yang cenderung meningkat sepanjang periode
Triwulan-1 2011 sampai Triwulan-1 2019. Pada Triwulan-1 2011 PDB
riil industri peralatan listrik tercatat sebesar Rp. 7.014 Milyar,
meningkat menjadi Rp. 11.362 Milyar pada Triwulan-1 2019. Meski
trennya cenderung meningkat, namun pertumbuhan PDB riil industri
peralatan listrik pada periode tersebut cenderung berfluktuasi dengan
rata-rata pertumbuhan mencapai 5,48% (y-o-y) per triwulan. Fluktuasi
data aktual PDB riil industri peralatan listrik setiap tahunnya juga
mengindikasikan adanya komponen seasonal. Di sisi lain, fakta bahwa
-0,1
-0,05
0
0,05
0,1
0,15
0,2
0
2000
4000
6000
8000
10000
12000
14000
16000
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024
PDB Peralatan Listrik Riil (Rp. Milyar)
Growth PDB Peralatan Listrik (%, Sb. Kanan)
Forecast
43
pergerakan PDB riil industri peralatan listrik konsisten meningkat,
mengindikasikan bahwa pergerakannya di masa mendatang juga akan
meningkat.
14.70
14.71
14.72
14.73
14.74
14.75
14.76
14.77
(3,0
)(1,1
)
(3,0
)(0,0
)
(2,1
)(0,0
)
(0,2
)(0,0
)
(4,0
)(0,1
)
(3,0
)(0,2
)
(4,3
)(2,1
)
(4,2
)(0,1
)
(3,0
)(1,0
)
(2,3
)(0,0
)
(3,0
)(0,1
)
(4,0
)(0,0
)
(3,0
)(2,1
)
(3,1
)(0,0
)
(0,3
)(0,0
)
(4,1
)(0,0
)
(2,0
)(0,0
)
(2,2
)(0,0
)
(3,0
)(1,2
)
(3,1
)(1,1
)
Akaike Information Criteria (top 20 models)
Gambar 4.15. Hasil AIC untuk 20 Model Terbaik
Dependent Variable: D(PDB_PL_RIIL)
Method: ARMA Maximum Likelihood (BFGS)
Sample: 2011Q2 2019Q1
Included observations: 32 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -60.85608 78.23035 -0.777909 0.4449
D2 699.9343 84.53470 8.279846 0.0000
D3 133.4981 170.4595 0.783166 0.4419
D4 -73.58110 144.9609 -0.507593 0.6168
AR(1) 0.202941 0.309364 0.655995 0.5186
AR(2) -0.474637 0.216772 -2.189564 0.0395
AR(3) 0.430393 0.203783 2.112015 0.0463
SAR(4) 0.502363 0.536270 0.936772 0.3590
MA(4) -0.999996 4555.991 -0.000219 0.9998
SIGMASQ 63185.53 1.47E+08 0.000431 0.9997 R-squared 0.661446 Mean dependent var 135.8831
Adjusted R-squared 0.522946 S.D. dependent var 438.9234
S.E. of regression 303.1604 Akaike info criterion 14.70189
Sum squared resid 2021937. Schwarz criterion 15.15993
44
Log likelihood -225.2303 Hannan-Quinn criter. 14.85372
F-statistic 4.775796 Durbin-Watson stat 1.936679
Prob(F-statistic) 0.001324
Tabel 4.3. Hasil Estimasi Model ARIMA (3,1,0) (2,0,2) + Seasonal
Dummies
Selanjutnya, berdasarkan model ARIMA (3,1,0) (2,0,2) +
Seasonal Dummies, diperkirakan nilai PDB riil industri peralatan listrik
pada Triwulan-2 2019 akan sebesar Rp. 12.392 Milyar, dan nilai ini
diperkirakan akan cenderung meningkat hingga Triwulan-4 2024,
konsisten dengan pergerakan tren jangka panjangnya. Hingga
Triwulan-4 2024 diperkirakan nilai PDB riil industri peralatan listrik akan
meningkat sebesar Rp. 14.636 Milyar, dengan rata-rata pertumbuhan
sebesar 5,05 persen (y-o-y) per Triwulannya. Nilai proyeksi dan
pertumbuhan PDB riil industri peralatan listrik disajikan pada Tabel 4.4.
Periode PDB
(Rp. Milyar) Growth Periode
PDB (Rp. Milyar)
Growth
2019 TW1 11362.30 17.17% 2022 TW1 13090.04 3.54%
TW2 12391.71 18.45% TW2 13699.73 3.40%
TW3 12275.18 10.58% TW3 13754.96 3.86%
TW4 12044.06 9.03% TW4 13632.95 3.78%
2020 TW1 12168.46 7.10% 2023 TW1 13563.52 3.62%
TW2 12864.17 3.81% TW2 14194.38 3.61%
TW3 12756.37 3.92% TW3 14266.87 3.72%
TW4 12620.48 4.79% TW4 14130.36 3.65%
2021 TW1 12642.77 3.90% 2024 TW1 14062.26 3.68%
TW2 13249.16 2.99% TW2 14704.25 3.59%
TW3 13243.73 3.82% TW3 14776.06 3.57%
TW4 13135.87 4.08% TW4 14635.83 3.58%
Sumber: Hasil Estimasi
Tabel 4.4. Forecasting Nilai dan Pertumbuhan PDB Riil Industri
Peralatan Listrik
45
Selanjutnya hasil proyeksi nilai PDB riil industri peralatan listrik
akan dipisahkan menjadi PDB riil industri pengubah tegangan,
pengubah arus, dan pengontrol tegangan dan PDB industri peralatan
listrik lainnya. Sebagaimana telah diuraikan pada bagian terdahulu,
data statistik PDB riil industri pengubah tegangan, pengubah arus, dan
pengontrol tegangan tidak tersedia dalam format publikasi PDB
menurut lapangan usaha atau sektor. Untuk itu, nilai PDB dari industri
tersebut akan diekstraksi dari PDB industri peralatan listrik (KBLI 2
digit) dengan menggunakan prosedur splitting yang telah dijelaskan
sebelumnya. Dengan prosedur ini, selanjutnya juga dapat diproyeksi
nilai PDB riil industri pengubah tegangan, pengubah arus, dan
pengontrol tegangan dan PDB industri peralatan listrik lainnya hingga
Triwulan-4 Tahun 2024.
Data PDB riil industri pengubah tegangan, pengubah arus, dan
pengontrol tegangan dan PDB industri peralatan listrik lainnya
diperoleh dari publikasi Statistik Industri Besar Sedang (SIBS). Seperti
pada kasus sebelumnya, publikasi tersebut hanya menyediakan data
nilai tambah tahunan, bukan triwulanan seperti halnya data PDB
menurut lapangan usaha. Di sisi lain, data terbaru publikasi SIBS
sejauh ini hanya tersedia hingga tahun 2015. Dengan demikian, data
SIBS yang digunakan pada kasus ini juga terbatas pada periode 2010-
2015. Atas alasan ini dan untuk keperluan forecasting, maka data nilai
tambah industri-industri tersebut pada periode 2010-2015 akan
diinterpolasi dengan menggunakan metode cubic spline untuk
mendapatkan perkiraan triwulanannya.
46
Gambar 4.16. Share PDB Industri Peralatan Listrik
Selanjutnya, berdasarkan data aktual nilai tambah industri
peralatan listrik periode 2010-2015, diperoleh rata-rata pangsa PDB
industri pengubah tegangan, pengubah arus, dan pengontrol tegangan
sebesar 6,16% per tahun. Sementara itu, rata-rata pangsa PDB
industri peralatan listrik lainnya tercatat sebesar 93,84% per tahun
(lihat Gambar 4.16).
Berbeda dengan data PDB industri peralatan listrik yang memiliki
data aktual hingga periode Triwulan-1 2011, data PDB industri
pengubah tegangan, pengubah arus, dan pengontrol tegangan hanya
tersedia hingga akhir tahun 2015. Dengan demikian, periode proyeksi
bagi PDB industri pengubah tegangan, pengubah arus, dan pengontrol
tegangan dan PDB industri peralatan listrik lainnya akan dimulai pada
Triwulan-1 2016 hingga Triwulan-4 2024. Prosedur proyeksi yang
dilakukan secara umum sama dengan kasus sebelumnya. Pada kasus
ini akan digunakan hasil interpolasi data aktual share PDB industri
pengubah tegangan, pengubah arus, dan pengontrol tegangan (KBLI
6,37% 7,36% 9,09% 5,54% 5,93% 2,69%
93,63% 92,64% 90,91% 94,46% 94,07% 97,31%
2 0 1 0 2 0 1 1 2 0 1 2 2 0 1 3 2 0 1 4 2 0 1 5
Industri Peralatan Listrik Lainnya
Industri Pengubah Tegangan, Pengubah Arus, dan Pengontrol Tegangan
47
27113) terhadap total PDB industri peralatan listrik (KBLI 27).
Berdasarkan tahapan pemodelan, diperoleh model yang sesuai adalah
Model Log ARIMA (0,1,2). Hasil proyeksi pangsa PDB industri
pengubah tegangan, pengubah arus, dan pengontrol tegangan dan
industri peralatan listrik lainnya disajikan pada Gambar 4.17. Dapat
dilihat bahwa perkiraan rata-rata pangsa PDB untuk industri-industri
tersebut relatif tidak jauh berbeda dengan pangsa aktualnya pada
periode 2010-2015.
Gambar 4.17 Proyeksi Share Industri Peralatan Listrik
Forecasting PDB riil industri pengubah tegangan, pengubah arus,
dan pengontrol tegangan diperoleh dengan memanfaatkan hasil
forecasting pangsa nilai tambah industri pengubah tegangan,
pengubah arus, dan pengontrol tegangan terhadap total PDB industri
peralatan listrik. Selanjutnya dengan memanfaatkan hasil forecasting
PDB industri peralatan listrik dan PDB deflatornya sepanjang Triwulan-
1 2016 sampai Triwulan-4 2024, dapat ditentukan nilai proyeksi PDB
riil industri pengubah tegangan, pengubah arus, dan pengontrol
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
32011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024
IPTPAPT Industri Peralatan Listrik Lainnya
Forecast
48
tegangan sepanjang periode tersebut. Berdasarkan pendekatan
tersebut, nilai PDB riil industri pengubah tegangan, pengubah arus,
dan pengontrol tegangan diperkirakan akan meningkat hingga
Triwulan-4 2024. Nilai PDB riil industri pengubah tegangan, pengubah
arus, dan pengontrol tegangan pada Triwulan-1 2016 diperkirakan
sebesar Rp 266,6 Milyar, meningkat menjadi Rp 362,9 Milyar pada
Triwulan-4 2024 (lihat Gambar 4.18). Pada periode tersebut, rata-rata
pertumbuhan per triwulannya diperkirakan sebesar -0.04 persen (yoy).
Secara umum dapat dilihat bahwa PDB riil industri pengubah
tegangan, pengubah arus, dan pengontrol tegangan cenderung
stagnan hingga Triwulan-4 2024.
Gambar 4.18 Proyeksi PDB riil dan Pertumbuhan PDB Riil Industri
Pengubah Tegangan, Pengubah Arus, dan Pengontrol Tegangan
Seperti kasus sebelumnya, forecasting PDB riil industri peralatan
listrik lainnya diperoleh dengan memanfaatkan hasil forecasting
pangsa nilai tambah industri tersebut terhadap total PDB industri
peralatan listrik. Selanjutnya dengan memanfaatkan hasil forecasting
-80,0%
-60,0%
-40,0%
-20,0%
0,0%
20,0%
40,0%
60,0%
80,0%
0,0
100,0
200,0
300,0
400,0
500,0
600,0
700,0
800,0
900,0
TW1
TW3
TW1
TW3
TW1
TW3
TW1
TW3
TW1
TW3
TW1
TW3
TW1
TW3
TW1
TW3
TW1
TW3
TW1
TW3
TW1
TW3
TW1
TW3
TW1
TW3
TW1
TW3
2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024
Industri PTAPT Riil Growth (%, Sb Kanan)
Forecast
49
PDB industri peralatan listrik dan PDB deflatornya sepanjang Triwulan-
1 2016 sampai Triwulan-4 2024, dapat ditentukan nilai proyeksi PDB
riil industri peralatan listrik lainnya sepanjang periode tersebut. Nilai
PDB riil industri peralatan listrik lainnya diperkirakan akan meningkat
hingga Triwulan-4 2024. Nilai PDB riil industri peralatan listrik lainnya
pada Triwulan-1 2016 diperkirakan sebesar Rp 9.877,6 Milyar,
meningkat menjadi Rp 13.578,9 Milyar pada Triwulan-4 2024 (lihat
Gambar 4.19). Pada periode tersebut rata-rata pertumbuhan per
triwulannya diperkirakan sebesar 3,39 persen (yoy). Secara umum
dapat dilihat bahwa PDB riil industri peralatan listrik lainnya cenderung
meningkat hingga Triwulan-4 2024 mengikuti tren jangka panjangnya.
Gambar 4.19 Proyeksi PDB riil dan Pertumbuhan PDB Riil Industri
Peralatan Listrik Lainnya
-0,1
-0,05
0
0,05
0,1
0,15
0,2
0,25
0,0
2000,0
4000,0
6000,0
8000,0
10000,0
12000,0
14000,0
16000,0
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024
Industri Peralatan Listrik Lainnya Growth (%, Sb Kanan)
Forecast
50
4.3. Forecasting PDB Industri Mesin dan Perlengkapan
Gambar 4.20 menyajikan nilai aktual PDB riil industri mesin dan
perlengkapan, beserta nilai ramalannya hingga Triwulan-4 2024.
Forecasting tersebut dilakukan dengan menggunakan basis data
aktual PDB riil industri mesin dan perlengkapan sepanjang Triwulan-1
2011 sampai Triwulan-1 2019. Sementara itu, nilai proyeksi PDB riil
industri mesin dan perlengkapan periode Triwulan-2 2019 sampai
Triwulan-4 2024 diperoleh berdasarkan model ETS Exponential
Smoothing. Model tersebut diperoleh berdasarkan tahapan pemilihan
model terbaik sebagaimana dijelaskan pada bagian metodologi. Hasil
estimasi parameter untuk model tersebut disajikan pada Tabel 4.5.
Gambar 4.20 Proyeksi PDB riil dan Pertumbuhan PDB Riil Industri
Mesin dan Perlengkapan
-0,15
-0,1
-0,05
0
0,05
0,1
0,15
0,2
0
2000
4000
6000
8000
10000
12000
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024
PDB Industri Mesin da Peralatan YTDL Growth (%, Sb Kanan)
Forecast
51
Model selection: Average Mean Squared Error Convergence achieved after 1 iteration
Parameters Alpha: 0.600821
Beta: 0.000000 Gamma: 0.000000 Phi: 1.000000
Initial Parameters Initial level: 6377.934
Initial trend: 1.010659 Initial state 1: -155.8657 Initial state 2: 11.70379 Initial state 3: 88.18822 Initial state 4: 55.97374
Compact Log-likelihood -248.6320
Log-likelihood -237.7646 Akaike Information Criterion 515.2639 Schwarz Criterion 528.7325 Hannan-Quinn Criterion 519.7957 Sum of Squared Residuals 3501156. Root Mean Squared Error 325.7232 Average Mean Squared Error 142124.3
Forecast Evaluation RMSE MAE MAPE SMAPE Theil U1 Theil U2 325.7232 270.2509 3.860534 3.857080 0.022809 0.838708
Tabel 4.5. Hasil Estimasi PDB Riil Industri Mesin dan Perlengkapan
Periode PDB
(Rp. Milyar) Growth Periode
PDB (Rp. Milyar)
Growth
2019 TW1 8722.82 1.29% 2022 TW1 10033.77 4.31%
TW2 8967.57 7.41% TW2 10172.34 4.29%
TW3 8985.73 7.56% TW3 10203.34 4.33%
TW4 8913.82 -0.76% TW4 10144.41 4.40%
2020 TW1 9222.33 5.73% 2023 TW1 10466.04 4.31%
TW2 9352.25 4.29% TW2 10609.21 4.29%
TW3 9374.52 4.33% TW3 10644.87 4.33%
52
TW4 9306.75 4.41% TW4 10590.64 4.40%
2021 TW1 9619.45 4.31% 2024 TW1 10917.03 4.31%
TW2 9753.60 4.29% TW2 11065.02 4.30%
TW3 9780.14 4.33% TW3 11105.54 4.33%
TW4 9716.70 4.40% TW4 11056.22 4.40%
Sumber: Hasil Estimasi
Tabel 4.6. Forecasting Nilai dan Pertumbuhan PDB Riil Industri Mesin dan Perlengkapan
Sementara itu, Gambar 4.20 memperlihatkan pergerakan nilai
aktual PDB riil industri mesin dan perlengkapan yang cenderung
meningkat sepanjang Triwulan-1 2011 sampai Triwulan-1 2019. Pada
Triwulan-1 2011 nilai aktual PDB riil industri mesin dan peralatan
tercatat sebesar Rp. 6.435 Milyar, meningkat menjadi Rp. 8.723 Milyar
pada Triwulan-1 2019. Meski pergerakannya cenderung meningkat,
namun pertumbuhan PDB riil industri mesin dan perlengkapan pada
periode tersebut cenderung berfluktuasi dengan rata-rata
pertumbuhan mencapai 4,35% (y-o-y) per triwulan. Selanjutnya, fakta
bahwa pergerakan PDB riil industri mesin dan perlengkapan yang
cenderung meningkat, mengindikasikan bahwa pergerakannya di
masa mendatang juga cenderung meningkat mengikuti tren jangka
panjangnya. Selanjutnya, berdasarkan model ETS Exponential
Smoothing, diperkirakan nilai PDB riil industri mesin dan perlengkapan
pada Triwulan-2 2019 akan sebesar Rp. 8.968 Milyar, dan nilai ini
diperkirakan meningkat hingga Triwulan-4 2024 sebesar Rp. 11.056
Milyar. Sepanjang periode tersebut, pergerakan PDB riil industri mesin
dan perlengkapan juga cenderung berfluktuasi dengan rata-rata
pertumbuhan sebesar 4,45 persen (y-o-y) per Triwulannya. Nilai
proyeksi dan pertumbuhan PDB riil industri mesin dan perlengkapan
disajikan pada Tabel 4.6.
53
Selanjutnya hasil proyeksi nilai PDB riil industri mesin dan
perlengkapan akan dipisahkan menjadi PDB riil industri mesin
penambangan, penggalian dan konstruksi dan PDB industri mesin dan
perlengkapan lainnya. Seperti pada kasus sebelumnya, data statistik
PDB riil industri mesin penambangan, penggalian dan konstruksi tidak
tersedia dalam format publikasi PDB menurut lapangan usaha atau
sektor. Untuk itu, nilai PDB dari industri tersebut akan diekstraksi dari
PDB industri mesin dan perlengkapan (KBLI 2 digit) dengan
menggunakan prosedur splitting yang telah dijelaskan sebelumnya.
Dengan prosedur ini, selanjutnya juga dapat diproyeksi nilai PDB riil
mesin penambangan, penggalian dan konstruksi dan PDB industri
mesin dan perlengkapan lainnya hingga Triwulan-4 Tahun 2024.
Gambar 4.21. Share PDB Industri Mesin dan Perlengkapan
Data PDB riil industri mesin penambangan, penggalian dan
konstruksi tegangan dan PDB industri mesin dan perlengkapan lainnya
diperoleh dari publikasi Statistik Industri Besar Sedang (SIBS). Seperti
pada kasus sebelumnya, publikasi tersebut hanya menyediakan data
nilai tambah tahunan, bukan triwulanan seperti halnya data PDB
2,88% 1,74% 2,47% 5,79% 4,11% 3,56%
97,1% 98,3% 97,5% 94,2% 95,9% 96,4%
2010 2011 2012 2013 2014 2015
Industri Mesin dan Perlengkapan
Industri Mesin Penambangan, Penggalian, dan Konstruksi
54
menurut lapangan usaha. Dan data terbaru publikasi SIBS sejauh ini
hanya tersedia hingga tahun 2015. Dengan demikian, data SIBS yang
digunakan pada kasus ini juga terbatas pada periode 2010-2015. Atas
alasan ini dan untuk keperluan forecasting, maka data nilai tambah
industri-industri tersebut pada periode 2010-2015 akan diinterpolasi
dengan menggunakan metode cubic spline untuk mendapatkan
perkiraan triwulanannya.
Berbeda dengan data PDB industri mesin dan perlengkapan yang
memiliki data aktual hingga periode Triwulan-1 2011, data PDB industri
mesin penambangan, penggalian dan konstruksi hanya tersedia
hingga akhir tahun 2015. Dengan demikian, periode proyeksi bagi PDB
industri mesin penambangan, penggalian dan konstruksi dan PDB
industri mesin dan perlengkapan lainnya akan dimulai pada Triwulan-
1 2016 hingga Triwulan-4 2024. Prosedur proyeksi yang dilakukan
secara umum sama dengan kasus sebelumnya. Pada kasus ini akan
digunakan hasil interpolasi data aktual share PDB industri mesin
penambangan, penggalian dan konstruksi (KBLI 28240) terhadap total
PDB industri mesin dan perlengkapan (KBLI 28). Berdasarkan tahapan
pemodelan, diperoleh model yang sesuai adalah Model ETS
Exponential Smoothing. Hasil proyeksi pangsa PDB industri mesin
penambangan, penggalian dan konstruksi dan industri mesin dan
perlengkapan lainnya disajikan pada Gambar 4.22. Dapat dilihat
bahwa perkiraan rata-rata pangsa PDB untuk industri-industri tersebut
relatif tidak jauh berbeda dengan pangsa aktualnya pada periode
2010-2015.
Forecasting PDB riil industri mesin penambangan, penggalian
dan konstruksi diperoleh dengan memanfaatkan hasil forecasting
pangsa nilai tambah industri mesin penambangan, penggalian dan
55
konstruksi terhadap total PDB industri mesin dan perlengkapan.
Selanjutnya dengan memanfaatkan hasil forecasting PDB industri
mesin dan perlengkapan dan PDB deflatornya sepanjang Triwulan-1
2016 sampai Triwulan-4 2024, dapat ditentukan nilai proyeksi PDB riil
industri mesin penambangan, penggalian dan konstruksi sepanjang
periode tersebut. Berdasarkan pendekatan tersebut, nilai PDB riil
industri mesin penambangan, penggalian dan konstruksi diperkirakan
akan meningkat hingga Triwulan-4 2024. Nilai PDB riil industri mesin
penambangan, penggalian dan konstruksi pada Triwulan-1 2016
diperkirakan sebesar Rp 339,55 Milyar, meningkat menjadi Rp 402,38
Milyar pada Triwulan-4 2024 (lihat Gambar 4.23). Pada periode
tersebut rata-rata pertumbuhan per triwulannya diperkirakan sebesar
5,38 persen (yoy). Secara umum dapat dilihat bahwa PDB riil industri
mesin penambangan, penggalian dan konstruksi cenderung
meningkat hingga Triwulan-IV 2024.
Gambar 4.22 Proyeksi Share Industri Mesin dan Peralatan YTDL
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024
Industri MPPK Industri Mesin Lainnya
Forecast
56
Seperti kasus sebelumnya, forecasting PDB riil industri mesin dan
perlengkapan lainnya diperoleh dengan memanfaatkan hasil
forecasting pangsa nilai tambah industri tersebut terhadap total PDB
industri mesin dan perlengkapan. Selanjutnya, dengan memanfaatkan
hasil forecasting PDB industri mesin dan perlengkapan dan PDB
deflatornya sepanjang Triwulan-1 2016 sampai Triwulan-4 2024, dapat
ditentukan nilai proyeksi PDB riil industri mesin dan perlengkapan
lainnya sepanjang periode tersebut. Berdasarkan pendekatan
tersebut, nilai PDB riil industri mesin dan perlengkapan lainnya
diperkirakan akan meningkat hingga Triwulan-4 2024
Gambar 4.23 Proyeksi PDB riil dan Pertumbuhan PDB Riil Industri
Mesin Penambangan, Penggalian dan Konstruksi
-50,0%
0,0%
50,0%
100,0%
150,0%
200,0%
0,00
50,00
100,00
150,00
200,00
250,00
300,00
350,00
400,00
450,00
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024
PDB Rill IMPPK Growth (%, Sb Kanan)
Forecast
57
. Nilai PDB riil industri mesin dan perlengkapan lainnya pada
Triwulan-1 2016 diperkirakan sebesar Rp 8.637,02 Milyar, meningkat
menjadi Rp 10.653,84 Milyar pada Triwulan-4 2024 (lihat Gambar
4.24). Pada periode tersebut rata-rata pertumbuhan per triwulannya
diperkirakan sebesar 4,45 persen (yoy). Secara umum dapat dilihat
bahwa PDB riil industri mesin dan perlengkapan lainnya cenderung
meningkat hingga Triwulan-IV 2024 mengikuti tren jangka panjangnya.
Gambar 4.24 Proyeksi PDB riil dan Pertumbuhan PDB Riil Industri
Mesin dan Perlengkapan Lainnya
-0,2
-0,15
-0,1
-0,05
0
0,05
0,1
0,15
0,2
0,00
2000,00
4000,00
6000,00
8000,00
10000,00
12000,00
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
3
TW
1
TW
32011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024
PDB Rill Industri Mesin Lainnya Growth (%, Sb Kanan)
Forecast
58
V. PENUTUP
Kajian ini bertujuan melakukan peramalan (forecasting) nilai PDB
dari sektor industri dan pemisahan (splitting) terhadap sektor industri
strategis yang tidak muncul secara khusus dalam PDB nasional.
Fokus kajian adalah melakukan pemisahan dan peramalan nilai PDB
pada industri bahan kimia (split kimia dasar organik) dan industri
barang dari bahan kimia (split cat dan tinta cetak, sabun, dan
kosmetik), industri peralatan listrik (split industri pengubah tegangan,
pengubah arus, dan pengontrol tegangan), dan Industri mesin dan
perlengkapan (split industri mesin pertambangan, penggalian dan
konstruksi). Secara umum metode forecasting yang digunakan adalah
model ekonometrika univariate, yakni model ARMA/ARIMA beserta
variannya dan model ETS Exponential Smoothing.
Kajian ini menggunakan dua struktur data yang berbeda.
Pertama, data PDB nasional menurut lapangan usaha (KBLI dua digit)
yang dikumpulkan sepanjang Triwulan I 2010 sampai Triwulan 1 2019.
Secara khusus lapangan usaha yang diobservasi adalah industri
bahan kimia dan barang dari bahan kimia (KBLI 20), industri peralatan
listrik (KBLI 27), dan industri mesin dan perlengkapan ytdl (KBLI 28).
Kedua, data nilai tambah industri yang bersumber dari Statistik Industri
Besar Sedang (SBIS) BPS, yang dikumpulkan sepanjang periode
2010-2015. Penggunaan data SBIS dikarenakan tidak tersedianya
publikasi data PDB menurut lapangan usaha (KBLI lima digit) untuk
industri kimia dasar organik yang bersumber dari pertanian, industri cat
dan tinta cetak, sabun, dan kosmetik, industri pengubah tegangan,
pengubah arus, dan pengontrol tegangan, serta industri mesin
pertambangan, penggalian dan konstruksi. Data nilai tambah ini
59
kemudian digunakan sebagai dasar untuk melakukan splitting PDB
industri-industri tersebut dari data PDB lapangan usaha industri
manufaktur dengan KBLI dua digit.
Kajian ini menghasilkan nilai-nilai peramalan variabel-variabel
berikut hingga akhir tahun 2024:
1) PDB Rill dan Pertumbuhan PDB Rill Industri Bahan Kimia dan
Barang dari Bahan Kimia
2) Share PDB Industri Bahan Kimia dan Barang dari Bahan Kimia
3) PDB riil dan Pertumbuhan PDB Riil Industri Bahan Kimia
4) PDB riil dan Pertumbuhan PDB Riil Industri Barang dari Bahan
Kimia
5) Share PDB Industri Bahan Kimia
6) PDB riil dan Pertumbuhan PDB Riil Industri Kimia Dasar
Organik dari Pertanian
7) PDB riil dan Pertumbuhan PDB Riil Industri Bahan Kimia
Lainnya
8) Share PDB Industri Barang dari Bahan Kimia
9) PDB riil dan Pertumbuhan PDB Riil Industri Cat dan Tinta
Cetak
10) PDB riil dan Pertumbuhan PDB Riil Industri Sabun dan Bahan
Pembersih Keperluan RT
11) PDB riil dan Pertumbuhan PDB Riil Industri Kosmetik termasuk
Pasta Gigi
12) PDB riil dan Pertumbuhan PDB Riil Industri Barang dari Bahan
Kimia Lainnya
13) PDB Rill dan Pertumbuhan PDB Rill Industri Peralatan Listrik
14) Share Industri Peralatan Listrik
60
15) PDB riil dan Pertumbuhan PDB Riil Industri Pengubah
Tegangan, Pengubah Arus, dan Pengontrol Tegangan
16) PDB riil dan Pertumbuhan PDB Riil Industri Mesin dan
Perlengkapan
17) Share Industri Mesin dan Perlengkapan
18) PDB riil dan Pertumbuhan PDB Riil Industri Mesin
Penambangan, Penggalian dan Konstruksi
19) PDB riil dan Pertumbuhan PDB Riil Industri Mesin dan
Perlengkapan Lainnya
LAMPIRAN 1. Hasil Splitting dan Forecasting Industri Bahan Kimia dan Barang dari bahan Kimia
Periode
Share PDB (%) PDB BKBBK (Rp Milyar)
PDB Nominal (Rp Milyar) PDB
BKBBK Deflator
PDB Riil (Rp Milyar) Growth (%)
Bahan Kimia
Barang dari
bahan Kimia
BKBBK Lainnya
Riil Nominal Bahan Kimia
Barang dari
bahan Kimia
BKBBK Lainnya
Bahan Kimia
Barang dari
bahan Kimia
BKBBK Lainnya
Bahan Kimia
Barang dari
bahan Kimia
BKBBK Lainnya
Mar-11 70.93% 20.43% 8.64% 21773.5 22530.0 15980.6 4602.9 1946.6 1.0347 15443.95 4448.33 1881.23 Jun-11 73.39% 18.47% 8.14% 22307.3 23071.6 16931.7 4260.6 1878.4 1.0343 16370.80 4119.47 1816.17 Sep-11 75.55% 16.84% 7.60% 21702.9 22722.3 17166.5 3826.5 1727.7 1.0470 16396.38 3654.78 1650.19 Dec-11 77.12% 15.89% 6.99% 22360.8 23532.8 18148.2 3738.3 1644.1 1.0524 17244.34 3552.16 1562.17 Mar-12 77.80% 15.94% 6.25% 22684.4 24732.2 19241.7 3942.3 1545.8 1.0903 17648.50 3615.90 1417.78 14.27% -18.71% -24.64%
Jun-12 77.45% 17.17% 5.37% 23032.0 25385.1 19661.3 4357.4 1364.2 1.1022 17838.80 3953.46 1237.77 8.97% -4.03% -31.85%
Sep-12 76.55% 19.03% 4.41% 25170.6 26740.2 20471.0 5087.6 1180.1 1.0624 19269.32 4788.98 1110.82 17.52% 31.03% -32.69%
Dec-12 75.74% 20.81% 3.44% 27787.3 29224.9 22135.7 6082.9 1005.5 1.0517 21046.82 5783.67 956.06 22.05% 62.82% -38.80%
Mar-13 75.65% 21.82% 2.53% 27029.0 29028.7 21960.2 6334.1 734.4 1.0740 20447.41 5897.72 683.83 15.86% 63.11% -51.77%
Jun-13 76.71% 21.54% 1.76% 26714.8 28999.5 22244.2 6246.7 509.0 1.0855 20491.69 5754.61 468.86 14.87% 45.56% -62.12%
Sep-13 78.51% 20.30% 1.19% 27164.8 30930.2 24284.0 6278.2 368.5 1.1386 21327.69 5513.91 323.60 10.68% 15.14% -70.87%
Dec-13 80.47% 18.62% 0.91% 26917.7 31579.0 25411.0 5879.6 288.7 1.1732 21660.14 5011.69 246.11 2.91% -13.35% -74.26%
Mar-14 81.97% 17.03% 1.00% 27214.9 33090.6 27124.3 5635.3 330.9 1.2159 22308.06 4634.70 272.15 9.10% -21.42% -60.20%
Jun-14 82.57% 15.95% 1.48% 27727.8 34332.8 28350.0 5474.8 507.8 1.2382 22895.94 4421.50 410.15 11.73% -23.17% -12.52%
Sep-14 82.47% 15.33% 2.20% 27385.2 34387.5 28358.9 5270.6 757.6 1.2557 22584.26 4197.34 603.31 5.89% -23.88% 86.44%
Dec-14 82.00% 15.02% 2.98% 28607.4 37011.4 30350.0 5558.9 1102.2 1.2938 23458.60 4296.67 851.90 8.30% -14.27% 246.15%
Mar-15 81.52% 14.87% 3.61% 30086.0 40006.8 32613.6 5949.0 1444.2 1.3297 24526.11 4473.79 1086.10 9.94% -3.47% 299.08%
Jun-15 81.30% 14.75% 3.95% 28743.5 39007.9 31713.1 5754.0 1541.6 1.3571 23368.21 4239.89 1135.92 2.06% -4.11% 176.95%
Sep-15 81.33% 14.64% 4.04% 29113.3 40643.1 33054.0 5948.2 1642.6 1.3960 23677.08 4260.77 1176.61 4.84% 1.51% 95.02%
Dec-15 81.52% 14.52% 3.96% 27908.8 38838.4 31661.9 5640.1 1539.1 1.3916 22751.85 4052.91 1105.97 -3.01% -5.67% 29.82%
Mar-16 82.04% 14.21% 3.76% 28067.4 39022.2 32012.3 5543.9 1466.0 1.3686 23390.06 4050.67 1071.18 -4.63% -9.46% -1.37%
Jun-16 82.17% 14.21% 3.61% 29470.2 40325.6 33137.5 5731.2 1456.9 1.3783 24041.47 4158.04 1057.01 2.88% -1.93% -6.95%
Sep-16 82.38% 14.03% 3.59% 30573.9 41836.1 34464.4 5869.0 1502.7 1.3837 24908.17 4241.69 1086.06 5.20% -0.45% -7.70%
Dec-16 82.40% 13.83% 3.77% 31814.7 43541.2 35876.0 6023.7 1641.4 1.3806 25986.53 4363.26 1188.97 14.22% 7.66% 7.50%
Periode
Share PDB (%) PDB BKBBK (Rp Milyar)
PDB Nominal (Rp Milyar) PDB
BKBBK Deflator
PDB Riil (Rp Milyar) Growth (%)
Bahan Kimia
Barang dari
bahan Kimia
BKBBK Lainnya
Riil Nominal Bahan Kimia
Barang dari
bahan Kimia
BKBBK Lainnya
Bahan Kimia
Barang dari
bahan Kimia
BKBBK Lainnya
Bahan Kimia
Barang dari
bahan Kimia
BKBBK Lainnya
Mar-17 82.47% 13.83% 3.70% 31542.7 43078.1 35527.6 5957.1 1593.3 1.3778 25785.80 4323.66 1156.44 10.24% 6.74% 7.96%
Jun-17 82.50% 13.91% 3.59% 32200.0 44285.6 36534.3 6160.8 1590.5 1.3801 26472.36 4464.09 1152.45 10.11% 7.36% 9.03%
Sep-17 82.62% 13.79% 3.59% 32367.2 44547.4 36803.8 6144.4 1599.2 1.3805 26659.24 4450.75 1158.41 7.03% 4.93% 6.66%
Dec-17 82.57% 13.65% 3.78% 27989.5 38504.3 31793.4 5255.8 1455.1 1.3797 23042.96 3809.29 1054.60 -
11.33% -12.70% -11.30%
Mar-18 82.60% 13.68% 3.72% 27626.7 38214.3 31565.8 5228.6 1419.9 1.3795 22881.40 3790.09 1029.29 -
11.26% -12.34% -11.00%
Jun-18 82.59% 13.79% 3.61% 30256.4 42136.4 34801.5 5812.6 1522.3 1.3800 25218.90 4212.11 1103.14 -4.74% -5.64% -4.28%
Sep-18 82.69% 13.70% 3.61% 30313.6 42598.2 35223.4 5836.4 1538.4 1.3799 25525.18 4229.42 1114.82 -4.25% -4.97% -3.76%
Dec-18 82.62% 13.58% 3.80% 30716.1 43943.4 36307.3 5966.6 1669.5 1.3798 26313.41 4324.23 1209.96 14.19% 13.52% 14.73%
Mar-19 82.64% 13.62% 3.73% 31333.7 45121.5 37288.6 6147.8 1685.2 1.3798 27024.30 4455.51 1221.31 18.11% 17.56% 18.66%
Jun-19 82.62% 13.75% 3.63% 31734.3 43789.7 36179.3 6020.6 1589.7 1.3799 26219.08 4363.13 1152.09 3.97% 3.59% 4.44%
Sep-19 82.71% 13.66% 3.63% 32256.6 44509.7 36813.3 6082.2 1614.2 1.3799 26678.93 4407.84 1169.84 4.52% 4.22% 4.94%
Dec-19 82.64% 13.55% 3.81% 32255.7 44507.8 36780.4 6030.6 1696.7 1.3798 26655.56 4370.50 1229.66 1.30% 1.07% 1.63%
Mar-20 82.65% 13.60% 3.75% 32626.5 45019.7 37209.5 6123.8 1686.4 1.3799 26966.30 4437.98 1222.19 -0.21% -0.39% 0.07%
Jun-20 82.63% 13.73% 3.64% 33262.6 45897.7 37924.8 6302.2 1670.7 1.3799 27484.54 4567.26 1210.80 4.83% 4.68% 5.10%
Sep-20 82.71% 13.65% 3.63% 33778.6 46609.5 38552.8 6362.5 1694.1 1.3799 27939.79 4611.01 1227.76 4.73% 4.61% 4.95%
Dec-20 82.64% 13.54% 3.82% 33777.6 46608.1 38518.2 6310.0 1779.9 1.3799 27914.77 4572.94 1289.92 4.72% 4.63% 4.90%
Mar-21 82.65% 13.59% 3.75% 34165.9 47143.9 38966.8 6408.5 1768.6 1.3799 28239.79 4644.34 1281.75 4.72% 4.65% 4.87%
Jun-21 82.63% 13.72% 3.64% 34832.0 48063.1 39715.3 6596.1 1751.8 1.3799 28782.20 4780.28 1269.54 4.72% 4.66% 4.85%
Sep-21 82.72% 13.65% 3.64% 35372.3 48808.7 40372.7 6660.0 1775.9 1.3799 29258.71 4826.59 1287.03 4.72% 4.68% 4.83%
Dec-21 82.64% 13.53% 3.82% 35371.4 48807.3 40336.4 6605.6 1865.4 1.3799 29232.34 4787.15 1351.86 4.72% 4.68% 4.80%
Mar-22 82.66% 13.59% 3.75% 35777.9 49368.3 40805.8 6709.2 1853.3 1.3799 29572.57 4862.22 1343.12 4.72% 4.69% 4.79%
Jun-22 82.63% 13.72% 3.65% 36475.5 50330.8 41589.5 6905.9 1835.5 1.3799 30140.48 5004.80 1330.20 4.72% 4.70% 4.78%
Sep-22 82.72% 13.64% 3.64% 37041.3 51111.6 42277.9 6973.1 1860.6 1.3799 30639.42 5053.51 1348.37 4.72% 4.70% 4.77%
Dec-22 82.64% 13.53% 3.82% 37040.3 51110.2 42239.7 6916.3 1954.1 1.3799 30611.75 5012.38 1416.14 4.72% 4.70% 4.75%
Periode
Share PDB (%) PDB BKBBK (Rp Milyar)
PDB Nominal (Rp Milyar) PDB
BKBBK Deflator
PDB Riil (Rp Milyar) Growth (%)
Bahan Kimia
Barang dari
bahan Kimia
BKBBK Lainnya
Riil Nominal Bahan Kimia
Barang dari
bahan Kimia
BKBBK Lainnya
Bahan Kimia
Barang dari
bahan Kimia
BKBBK Lainnya
Bahan Kimia
Barang dari
bahan Kimia
BKBBK Lainnya
Mar-23 82.66% 13.59% 3.76% 37466.0 51697.6 42731.3 7025.0 1941.3 1.3799 30968.00 5091.12 1406.90 4.72% 4.71% 4.75%
Jun-23 82.63% 13.72% 3.65% 38196.5 52705.6 43551.9 7231.2 1922.6 1.3799 31562.67 5240.52 1393.30 4.72% 4.71% 4.74%
Sep-23 82.72% 13.64% 3.64% 38789.0 53523.2 44272.8 7301.6 1948.7 1.3799 32085.13 5291.61 1412.27 4.72% 4.71% 4.74%
Dec-23 82.64% 13.53% 3.82% 38787.9 53521.7 44232.8 7242.3 2046.6 1.3799 32056.14 5248.61 1483.18 4.72% 4.71% 4.73%
Mar-24 82.66% 13.59% 3.76% 39233.8 54136.9 44747.5 7356.2 2033.2 1.3799 32429.18 5331.11 1473.47 4.72% 4.71% 4.73%
Jun-24 82.63% 13.72% 3.65% 39998.7 55192.4 45606.8 7572.1 2013.5 1.3799 33051.91 5487.61 1459.19 4.72% 4.71% 4.73%
Sep-24 82.72% 13.64% 3.64% 40619.2 56048.5 46361.7 7646.0 2040.8 1.3799 33599.01 5541.14 1479.02 4.72% 4.72% 4.73%
Dec-24 82.64% 13.53% 3.82% 40618.0 56047.0 46319.8 7583.9 2143.3 1.3799 33568.65 5496.14 1553.26 4.72% 4.72% 4.72%
LAMPIRAN 2. Hasil Splitting dan Forecasting Industri Bahan Kimia
Periode
Share PDB (%) PDB Nominal (Rp. Milyar) PDB Riil (Rp. Milyar) Growth (%)
Kimia Organik Pertanian
Bahan Kimia Lainnya
Bahan kimia Kimia Organik
Pertanian Bahan Kimia
Lainnya Kimia Organik
Pertanian Bahan Kimia
Lainnya
Kimia Organik
Pertanian
Bahan Kimia
Lainnya
Mar-11 1.63% 98.37% 15980.55 260.5 15720.1 251.7 15192.2 Jun-11 7.13% 92.87% 16931.7 1207.9 15723.8 1167.9 15202.9 Sep-11 12.11% 87.89% 17166.5 2078.5 15088.0 1985.3 14411.1 Dec-11 16.02% 83.98% 18148.2 2907.9 15240.3 2763.1 14481.2 Mar-12 18.35% 81.65% 19241.7 3530.8 15710.8 3238.5 14410.0 11.86% -5.15%
Jun-12 18.73% 81.27% 19661.3 3681.8 15979.5 3340.6 14498.2 186.04% -4.64%
Sep-12 17.46% 82.54% 20471.0 3574.4 16896.5 3364.6 15904.7 69.48% 10.36%
Dec-12 15.03% 84.97% 22135.7 3327.0 18808.7 3163.3 17883.5 14.48% 23.49%
Mar-13 11.91% 88.09% 21960.2 2615.5 19344.8 2435.3 18012.1 -24.80% 25.00%
Jun-13 8.55% 91.45% 22244.2 1902.9 20341.2 1753.0 18738.7 -47.52% 29.25%
Sep-13 5.33% 94.67% 24284.0 1293.9 22990.1 1136.4 20191.3 -66.22% 26.95%
Dec-13 2.57% 97.43% 25411.0 653.8 24757.2 557.3 21102.9 -82.38% 18.00%
Mar-14 0.63% 99.37% 27124.3 170.9 26953.5 140.5 22167.5 -94.23% 23.07%
Jun-14 4.27% 95.73% 28350.0 1211.0 27139.0 978.0 21917.9 -44.21% 16.97%
Sep-14 3.20% 96.80% 28358.9 907.7 27451.3 722.8 21861.4 -36.39% 8.27%
Dec-14 2.67% 97.33% 30350.0 810.0 29540.1 626.1 22832.5 12.34% 8.20%
Mar-15 0.46% 99.54% 32613.6 150.0 32463.5 112.8 24413.3 -19.72% 10.13%
Jun-15 0.76% 99.24% 31713.1 240.7 31472.4 177.4 23190.8 -81.86% 5.81%
Sep-15 0.88% 99.12% 33054.0 290.5 32763.5 208.1 23469.0 -71.21% 7.35%
Dec-15 0.88% 99.12% 31661.9 278.4 31383.5 200.1 22551.8 -68.04% -1.23%
Mar-16 0.49% 99.51% 32012.3 158.4 31853.9 115.7 23274.4 2.56% -4.67%
Jun-16 0.58% 99.42% 33137.5 191.6 32945.9 139.0 23902.5 -21.64% 3.07%
Sep-16 0.54% 99.46% 34464.4 184.9 34279.5 133.6 24774.6 -35.80% 5.56%
Dec-16 0.80% 99.20% 35876.0 287.0 35589.0 207.9 25778.6 3.93% 14.31%
Mar-17 0.81% 99.19% 35527.6 288.3 35239.3 209.3 25576.5 80.87% 9.89%
Periode
Share PDB (%) PDB Nominal (Rp. Milyar) PDB Riil (Rp. Milyar) Growth (%)
Kimia Organik Pertanian
Bahan Kimia Lainnya
Bahan kimia Kimia Organik
Pertanian Bahan Kimia
Lainnya Kimia Organik
Pertanian Bahan Kimia
Lainnya
Kimia Organik
Pertanian
Bahan Kimia
Lainnya
Jun-17 0.82% 99.18% 36534.3 300.8 36233.5 217.9 26254.4 56.80% 9.84%
Sep-17 0.84% 99.16% 36803.8 307.4 36496.5 222.6 26436.6 66.65% 6.71%
Dec-17 0.85% 99.15% 31793.4 269.3 31524.1 195.2 22847.8 -6.12% -11.37%
Mar-18 0.86% 99.14% 31565.8 271.2 31294.6 196.6 22684.8 -6.05% -11.31%
Jun-18 0.87% 99.13% 34801.5 303.3 34498.1 219.8 24999.1 0.86% -4.78%
Sep-18 0.88% 99.12% 35223.4 311.4 34911.9 225.7 25299.5 1.37% -4.30%
Dec-18 0.90% 99.10% 36307.3 325.6 35981.7 236.0 26077.4 20.90% 14.14%
Mar-19 0.91% 99.09% 37288.6 339.3 36949.3 245.9 26778.4 25.05% 18.05%
Jun-19 0.92% 99.08% 36179.3 333.9 35845.4 242.0 25977.1 10.08% 3.91%
Sep-19 0.94% 99.06% 36813.3 344.6 36468.6 249.8 26429.2 10.66% 4.47%
Dec-19 0.95% 99.05% 36780.4 349.3 36431.2 253.1 26402.4 7.25% 1.25%
Mar-20 0.96% 99.04% 37209.5 358.4 36851.1 259.8 26706.5 5.65% -0.27%
Jun-20 0.98% 99.02% 37924.8 370.6 37554.3 268.6 27216.0 10.99% 4.77%
Sep-20 0.99% 99.01% 38552.8 382.1 38170.7 276.9 27662.9 10.88% 4.67%
Dec-20 1.01% 98.99% 38518.2 387.3 38131.0 280.7 27634.1 10.88% 4.67%
Mar-21 1.02% 98.98% 38966.8 397.4 38569.4 288.0 27951.8 10.88% 4.66%
Jun-21 1.03% 98.97% 39715.3 410.9 39304.4 297.8 28484.4 10.88% 4.66%
Sep-21 1.05% 98.95% 40372.7 423.7 39949.1 307.0 28951.7 10.87% 4.66%
Dec-21 1.06% 98.94% 40336.4 429.4 39907.0 311.2 28921.2 10.87% 4.66%
Mar-22 1.08% 98.92% 40805.8 440.6 40365.2 319.3 29253.3 10.87% 4.66%
Jun-22 1.10% 98.90% 41589.5 455.5 41133.9 330.1 29810.3 10.87% 4.65%
Sep-22 1.11% 98.89% 42277.9 469.7 41808.2 340.4 30299.0 10.87% 4.65%
Dec-22 1.13% 98.87% 42239.7 476.1 41763.7 345.0 30266.7 10.87% 4.65%
Mar-23 1.14% 98.86% 42731.3 488.5 42242.8 354.0 30614.0 10.87% 4.65%
Jun-23 1.16% 98.84% 43551.9 505.1 43046.8 366.0 31196.6 10.87% 4.65%
Sep-23 1.18% 98.82% 44272.8 520.8 43752.0 377.4 31707.7 10.87% 4.65%
Dec-23 1.19% 98.81% 44232.8 527.8 43705.0 382.5 31673.6 10.87% 4.65%
Periode
Share PDB (%) PDB Nominal (Rp. Milyar) PDB Riil (Rp. Milyar) Growth (%)
Kimia Organik Pertanian
Bahan Kimia Lainnya
Bahan kimia Kimia Organik
Pertanian Bahan Kimia
Lainnya Kimia Organik
Pertanian Bahan Kimia
Lainnya
Kimia Organik
Pertanian
Bahan Kimia
Lainnya
Mar-24 1.21% 98.79% 44747.5 541.6 44205.9 392.5 32036.7 10.87% 4.65%
Jun-24 1.23% 98.77% 45606.8 560.0 45046.8 405.8 32646.1 10.87% 4.65%
Sep-24 1.25% 98.75% 46361.7 577.4 45784.3 418.5 33180.5 0.1 0.0
Dec-24 1.26% 98.74% 46319.8 585.2 45734.6 424.1 33144.5 0.1 0.0
LAMPIRAN 3. Hasil Splitting dan Forecasting Industri Barang dari Bahan Kimia
Periode
Share PDB (%) PDB Nominal (Rp. Milyar) PDB Riil (Rp. Milyar) Growth (%) Cat dan
Tinta Cetak
Sabun dll
Kosmetik dll
Barang dari BK Lainnya
Cat dan
Tinta Cetak
Sabun dll
Kosmetik dll
Barang dari BK Lainnya
Cat dan
Tinta Cetak
Sabun dll
Kosmetik dll
Barang dari BK Lainnya
Cat dan Tinta Cetak
Sabun dll
Kosmetik dll
Barang dari BK Lainnya
Mar-11 11.75% 9.94% 35.98% 42.33% 540.8 457.5 1656.1 1948.4 522.7 442.2 1600.5 1883.0 Jun-11 13.01% 11.30% 38.68% 37.01% 554.3 481.7 1647.9 1576.8 535.9 465.7 1593.3 1524.6 Sep-11 14.21% 12.96% 40.52% 32.32% 543.8 495.7 1550.3 1236.7 519.4 473.5 1480.8 1181.2 Dec-11 15.30% 15.18% 40.64% 28.89% 571.9 567.4 1519.1 1080.0 543.4 539.2 1443.5 1026.2 Mar-12 16.21% 18.26% 38.18% 27.35% 639.0 719.9 1505.2 1078.2 586.1 660.3 1380.6 988.9 12.1% 49.3% -13.7% -47.5%
Jun-12 16.90% 22.31% 32.73% 28.05% 736.4 972.3 1426.2 1222.3 668.2 882.2 1294.0 1109.0 24.7% 89.4% -18.8% -27.3%
Sep-12 17.35% 26.77% 25.65% 30.23% 882.8 1361.7 1304.9 1537.9 831.0 1281.8 1228.3 1447.6 60.0% 170.7% -17.1% 22.6%
Dec-12 17.56% 30.87% 18.73% 32.83% 1068.0 1877.8 1139.4 1997.2 1015.5 1785.4 1083.3 1899.0 86.9% 231.1% -25.0% 85.0%
Mar-13 17.51% 33.88% 13.78% 34.82% 1109.1 2146.0 872.8 2205.5 1032.7 1998.1 812.7 2053.6 76.2% 202.6% -41.1% 107.7%
Jun-13 17.20% 35.22% 12.11% 35.45% 1074.4 2200.4 756.7 2214.7 989.8 2027.0 697.1 2040.2 48.1% 129.8% -46.1% 84.0%
Sep-13 16.62% 35.02% 13.12% 35.24% 1043.3 2198.8 823.4 2212.4 916.3 1931.1 723.1 1943.0 10.3% 50.7% -41.1% 34.2%
Dec-13 15.75% 33.57% 15.68% 34.99% 926.3 1973.6 922.1 2057.4 789.6 1682.2 786.0 1753.7 -22.2% -5.8% -27.4% -7.6%
Mar-14 14.60% 31.15% 18.72% 35.53% 822.8 1755.4 1054.9 2002.2 676.7 1443.7 867.6 1646.7 -34.5% -27.7% 6.8% -19.8%
Jun-14 13.19% 28.09% 21.31% 37.41% 722.2 1537.6 1166.9 2048.1 583.3 1241.8 942.4 1654.1 -41.1% -38.7% 35.2% -18.9%
Sep-14 11.76% 24.76% 23.32% 40.15% 619.9 1305.2 1229.3 2116.4 493.6 1039.4 979.0 1685.4 -46.1% -46.2% 35.4% -13.3%
Dec-14 10.58% 21.59% 24.79% 43.03% 588.4 1200.4 1378.2 2392.0 454.8 927.9 1065.3 1848.8 -42.4% -44.8% 35.5% 5.4%
Mar-15 9.94% 18.99% 25.77% 45.30% 591.3 1129.7 1533.1 2694.9 444.7 849.6 1152.9 2026.6 -34.3% -41.2% 32.9% 23.1%
Jun-15 10.03% 17.25% 26.31% 46.41% 576.9 992.6 1514.0 2670.4 425.1 731.4 1115.6 1967.7 -27.1% -41.1% 18.4% 19.0%
Sep-15 10.72% 16.24% 26.52% 46.51% 637.6 966.0 1577.5 2766.8 456.7 692.0 1130.0 1981.9 -7.5% -33.4% 15.4% 17.6%
Dec-15 11.82% 15.72% 26.51% 45.95% 666.6 886.5 1495.0 2591.6 479.0 637.1 1074.3 1862.3 5.3% -31.3% 0.8% 0.7%
Mar-16 14.27% 14.63% 26.20% 44.89% 791.2 811.3 1452.5 2488.8 578.1 592.8 1061.3 1818.5 30.0% -30.2% -7.9% -10.3%
Jun-16 15.26% 14.65% 25.98% 44.12% 874.6 839.5 1488.7 2528.4 634.5 609.0 1080.1 1834.4 49.3% -16.7% -3.2% -6.8%
Sep-16 16.22% 14.73% 25.57% 43.48% 952.1 864.5 1500.8 2551.6 688.1 624.8 1084.7 1844.1 50.7% -9.7% -4.0% -7.0%
Dec-16 17.08% 15.35% 24.87% 42.70% 1028.9 924.7 1498.2 2572.0 745.3 669.8 1085.2 1863.0 55.6% 5.1% 1.0% 0.0%
Periode
Share PDB (%) PDB Nominal (Rp. Milyar) PDB Riil (Rp. Milyar) Growth (%) Cat dan
Tinta Cetak
Sabun dll
Kosmetik dll
Barang dari BK Lainnya
Cat dan
Tinta Cetak
Sabun dll
Kosmetik dll
Barang dari BK Lainnya
Cat dan
Tinta Cetak
Sabun dll
Kosmetik dll
Barang dari BK Lainnya
Cat dan Tinta Cetak
Sabun dll
Kosmetik dll
Barang dari BK Lainnya
Mar-17 17.82% 16.58% 23.89% 41.71% 1061.7 987.6 1422.9 2484.9 770.6 716.8 1032.7 1803.5 33.3% 20.9% -2.7% -0.8%
Jun-17 18.18% 19.10% 22.76% 39.95% 1120.2 1177.0 1402.4 2461.4 811.7 852.8 1016.1 1783.5 27.9% 40.0% -5.9% -2.8%
Sep-17 17.89% 22.72% 21.71% 37.68% 1099.5 1395.7 1333.8 2315.4 796.5 1011.0 966.1 1677.2 15.7% 61.8% -10.9% -9.1%
Dec-17 17.11% 26.68% 20.89% 35.32% 899.3 1402.2 1098.1 1856.2 651.8 1016.3 795.9 1345.3 -12.5% 51.7% -26.7% -27.8%
Mar-18 16.02% 30.47% 20.42% 33.09% 837.4 1593.1 1067.9 1730.3 607.0 1154.8 774.1 1254.2 -21.2% 61.1% -25.0% -30.5%
Jun-18 14.83% 33.15% 20.32% 31.70% 861.9 1927.0 1181.3 1842.4 624.6 1396.4 856.0 1335.1 -23.0% 63.7% -15.8% -25.1%
Sep-18 13.73% 34.65% 20.56% 31.06% 801.1 2022.3 1200.1 1812.9 580.5 1465.5 869.7 1313.8 -27.1% 45.0% -10.0% -21.7%
Dec-18 12.69% 35.25% 21.08% 30.98% 757.2 2103.1 1257.9 1848.4 548.8 1524.2 911.7 1339.6 -15.8% 50.0% 14.5% -0.4%
Mar-19 11.72% 35.11% 21.81% 31.36% 720.7 2158.4 1340.6 1928.0 522.3 1564.3 971.6 1397.3 -13.9% 35.5% 25.5% 11.4%
Jun-19 10.94% 34.72% 22.65% 31.69% 658.7 2090.2 1363.8 1908.0 477.3 1514.7 988.3 1382.7 -23.6% 8.5% 15.5% 3.6%
Sep-19 10.45% 33.94% 23.53% 32.08% 635.5 2064.5 1431.1 1951.1 460.5 1496.2 1037.1 1414.0 -20.7% 2.1% 19.3% 7.6%
Dec-19 10.36% 32.57% 24.35% 32.72% 624.7 1964.4 1468.3 1973.1 452.7 1423.7 1064.1 1429.9 -17.5% -6.6% 16.7% 6.7%
Mar-20 10.78% 30.56% 25.02% 33.65% 660.0 1871.2 1532.0 2060.6 478.3 1356.1 1110.2 1493.3 -8.4% -13.3% 14.3% 6.9%
Jun-20 11.65% 27.64% 25.45% 35.25% 734.5 1741.9 1604.1 2221.7 532.3 1262.4 1162.5 1610.1 11.5% -16.7% 17.6% 16.4%
Sep-20 12.87% 24.21% 25.60% 37.32% 818.7 1540.5 1628.8 2374.5 593.3 1116.4 1180.4 1720.8 28.8% -25.4% 13.8% 21.7%
Dec-20 14.26% 20.76% 25.44% 39.54% 899.8 1310.0 1605.4 2494.7 652.1 949.4 1163.5 1808.0 44.0% -33.3% 9.3% 26.4%
Mar-21 15.57% 17.72% 25.01% 41.70% 997.6 1135.7 1602.8 2672.5 723.0 823.0 1161.6 1936.8 51.1% -39.3% 4.6% 29.7%
Jun-21 16.67% 15.65% 24.37% 43.31% 1099.6 1032.3 1607.8 2856.5 796.9 748.1 1165.2 2070.1 49.7% -40.7% 0.2% 28.6%
Sep-21 17.53% 14.48% 23.63% 44.36% 1167.6 964.4 1573.9 2954.1 846.2 698.9 1140.6 2140.9 42.6% -37.4% -3.4% 24.4%
Dec-21 18.04% 14.12% 22.88% 44.96% 1191.6 932.5 1511.4 2970.1 863.6 675.8 1095.3 2152.5 32.4% -28.8% -5.9% 19.1%
Mar-22 18.17% 14.47% 22.21% 45.16% 1218.7 970.8 1490.1 3029.6 883.2 703.5 1079.9 2195.6 22.2% -14.5% -7.0% 13.4%
Jun-22 17.81% 15.24% 21.69% 45.26% 1230.0 1052.2 1497.8 3125.9 891.4 762.5 1085.5 2265.4 11.9% 1.9% -6.8% 9.4%
Sep-22 16.95% 16.50% 21.36% 45.19% 1182.0 1150.3 1489.4 3151.4 856.6 833.7 1079.4 2283.9 1.2% 19.3% -5.4% 6.7%
Dec-22 15.77% 18.18% 21.24% 44.80% 1091.0 1257.7 1469.2 3098.5 790.7 911.4 1064.7 2245.5 -8.4% 34.9% -2.8% 4.3%
Mar-23 14.48% 20.13% 21.34% 44.05% 1017.3 1414.1 1499.0 3094.6 737.2 1024.8 1086.4 2242.7 -16.5% 45.7% 0.6% 2.1%
Jun-23 13.26% 22.42% 21.63% 42.69% 959.0 1621.0 1564.1 3087.1 695.0 1174.8 1133.5 2237.3 -22.0% 54.1% 4.4% -1.2%
Periode
Share PDB (%) PDB Nominal (Rp. Milyar) PDB Riil (Rp. Milyar) Growth (%) Cat dan
Tinta Cetak
Sabun dll
Kosmetik dll
Barang dari BK Lainnya
Cat dan
Tinta Cetak
Sabun dll
Kosmetik dll
Barang dari BK Lainnya
Cat dan
Tinta Cetak
Sabun dll
Kosmetik dll
Barang dari BK Lainnya
Cat dan Tinta Cetak
Sabun dll
Kosmetik dll
Barang dari BK Lainnya
Sep-23 12.25% 24.79% 22.08% 40.88% 894.5 1809.9 1612.3 2985.0 648.2 1311.6 1168.5 2163.3 -24.3% 57.3% 8.3% -5.3%
Dec-23 11.47% 27.03% 22.64% 38.86% 830.6 1957.6 1639.8 2814.3 601.9 1418.7 1188.4 2039.6 -23.9% 55.7% 11.6% -9.2%
Mar-24 10.92% 29.04% 23.25% 36.79% 803.4 2136.0 1710.3 2706.5 582.2 1548.0 1239.4 1961.4 -21.0% 51.1% 14.1% -12.5%
Jun-24 10.65% 30.45% 23.83% 35.07% 806.1 2306.1 1804.5 2655.5 584.2 1671.2 1307.7 1924.5 -15.9% 42.3% 15.4% -14.0%
Sep-24 10.67% 31.29% 24.32% 33.72% 816.0 2392.6 1859.1 2578.2 591.3 1734.0 1347.4 1868.5 -8.8% 32.2% 15.3% -13.6%
Dec-24 11.05% 31.60% 24.64% 32.70% 837.8 2396.8 1869.0 2480.2 607.2 1737.0 1354.5 1797.4 0.9% 22.4% 14.0% -11.9%
LAMPIRAN 4. Hasil Splitting dan Forecasting Industri Peralatan Listrik
Periode
Pangsa PDB (%) PDB Nominal (Rp. Milyar) PDB Riill (Rp. Milyar) Growth (%)
PTPAPT Peralatan
Listrik Lainnya
Peralatan Listrik
PTPAPT Peralatan
Listrik Lainnya
Peralatan Listrik
PTPAPT Peralatan
Listrik Lainnya
PTPAPT Peralatan
Listrik Lainnya
Mar-11 6.46% 93.54% 6383.7 412.4 5971.3 7014.0 453.1 6560.9 Jun-11 6.61% 93.39% 7374.2 487.7 6886.5 8095.3 535.4 7559.9 Sep-11 6.89% 93.11% 7270.1 501.1 6769.0 7759.2 534.8 7224.4 Dec-11 7.36% 92.64% 7029.3 517.4 6511.9 7435.6 547.3 6888.3 Mar-12 8.03% 91.97% 11012.5 884.0 10128.4 8117.0 651.6 7465.4 43.79% 13.79%
Jun-12 8.70% 91.30% 11840.0 1030.2 10809.8 8681.5 755.4 7926.1 41.09% 4.84%
Sep-12 9.14% 90.86% 11636.6 1063.2 10573.4 8460.9 773.1 7687.8 44.55% 6.42%
Dec-12 9.09% 90.91% 12170.6 1106.3 11064.3 8770.2 797.2 7973.0 45.67% 15.75%
Mar-13 8.41% 91.59% 12774.3 1074.9 11699.4 8947.6 752.9 8194.6 15.55% 9.77%
Jun-13 7.36% 92.64% 13800.6 1016.2 12784.4 9561.3 704.1 8857.2 -6.79% 11.75%
Sep-13 6.29% 93.71% 13679.2 860.2 12819.1 9147.2 575.2 8572.0 -25.60% 11.50%
Dec-13 5.54% 94.46% 13265.4 734.9 12530.5 9042.4 501.0 8541.5 -37.16% 7.13%
Mar-14 5.36% 94.64% 13515.2 724.7 12790.4 9206.6 493.7 8712.9 -34.43% 6.32%
Jun-14 5.57% 94.43% 14860.2 827.2 14033.0 10022.1 557.9 9464.2 -20.77% 6.85%
Sep-14 5.85% 94.15% 15578.9 912.1 14666.8 10437.8 611.1 9826.7 6.24% 14.64%
Dec-14 5.93% 94.07% 15917.5 943.9 14973.6 10642.5 631.1 10011.4 25.98% 17.21%
Mar-15 5.57% 94.43% 15207.6 846.5 14361.1 10138.7 564.3 9574.3 14.31% 9.89%
Jun-15 4.82% 95.18% 16091.0 775.6 15315.5 10664.4 514.0 10150.4 -7.86% 7.25%
Sep-15 3.82% 96.18% 16363.5 624.9 15738.6 10710.8 409.0 10301.8 -33.07% 4.83%
Dec-15 2.69% 97.31% 15853.5 426.5 15427.0 10259.2 276.0 9983.3 -56.27% -0.28%
Mar-16 2.63% 97.37% 15423.8 405.3 15018.5 10144.2 266.6 9877.6 -52.76% 3.17%
Jun-16 2.68% 97.32% 15948.9 428.0 15521.0 10454.3 280.5 10173.7 -45.43% 0.23%
Sep-16 2.69% 97.31% 16121.2 432.9 15688.3 10538.3 283.0 10255.3 -30.82% -0.45%
Dec-16 2.60% 97.40% 15903.9 413.9 15490.0 10392.8 270.5 10122.3 -1.98% 1.39%
Mar-17 2.63% 97.37% 15443.8 405.9 15037.9 10116.9 265.9 9851.1 -0.27% -0.27%
Periode
Pangsa PDB (%) PDB Nominal (Rp. Milyar) PDB Riill (Rp. Milyar) Growth (%)
PTPAPT Peralatan
Listrik Lainnya
Peralatan Listrik
PTPAPT Peralatan
Listrik Lainnya
Peralatan Listrik
PTPAPT Peralatan
Listrik Lainnya
PTPAPT Peralatan
Listrik Lainnya
Jun-17 2.68% 97.32% 15695.1 421.2 15274.0 10271.4 275.6 9995.8 -1.75% -1.75%
Sep-17 2.69% 97.31% 16185.3 434.6 15750.7 10588.0 284.3 10303.7 0.47% 0.47%
Dec-17 2.60% 97.40% 15968.3 415.6 15552.7 10447.9 271.9 10176.0 0.53% 0.53%
Mar-18 2.63% 97.37% 14816.6 389.4 14427.2 9697.3 254.8 9442.5 -4.15% -4.15%
Jun-18 2.68% 97.32% 15988.3 429.0 15559.3 10461.9 280.7 10181.2 1.85% 1.85%
Sep-18 2.69% 97.31% 16964.4 455.5 16508.9 11100.2 298.1 10802.2 4.84% 4.84%
Dec-18 2.60% 97.40% 16881.1 439.4 16441.7 11046.4 287.5 10758.9 5.73% 5.73%
Mar-19 2.63% 97.37% 17363.4 456.3 16907.1 11362.3 298.6 11063.7 17.17% 17.17%
Jun-19 2.68% 97.32% 19034.7 510.8 18523.9 12455.4 334.2 12121.2 19.05% 19.05%
Sep-19 2.69% 97.31% 18313.4 491.8 17821.7 11983.5 321.8 11661.7 7.96% 7.96%
Dec-19 2.60% 97.40% 18087.8 470.8 17617.0 11836.0 308.1 11527.9 7.15% 7.15%
Mar-20 2.63% 97.37% 18886.5 496.3 18390.1 12358.6 324.8 12033.8 8.77% 8.77%
Jun-20 2.68% 97.32% 19943.5 535.2 19408.4 13050.2 350.2 12700.1 4.78% 4.78%
Sep-20 2.69% 97.31% 19521.6 524.2 18997.4 12774.1 343.0 12431.1 6.60% 6.60%
Dec-20 2.60% 97.40% 19754.8 514.2 19240.7 12926.8 336.4 12590.3 9.22% 9.22%
Mar-21 2.63% 97.37% 19877.2 522.4 19354.9 13006.9 341.8 12665.1 5.25% 5.25%
Jun-21 2.68% 97.32% 20660.8 554.4 20106.4 13519.6 362.8 13156.8 3.60% 3.60%
Sep-21 2.69% 97.31% 20649.1 554.5 20094.7 13512.0 362.8 13149.2 5.78% 5.78%
Dec-21 2.60% 97.40% 20339.7 529.4 19810.3 13309.5 346.4 12963.1 2.96% 2.96%
Mar-22 2.63% 97.37% 19979.3 525.0 19454.2 13073.7 343.6 12730.1 0.51% 0.51%
Jun-22 2.68% 97.32% 20745.8 556.7 20189.1 13575.3 364.3 13211.0 0.41% 0.41%
Sep-22 2.69% 97.31% 20924.4 561.9 20362.5 13692.1 367.7 13324.5 1.33% 1.33%
Dec-22 2.60% 97.40% 20604.2 536.3 20067.9 13482.6 350.9 13131.7 1.30% 1.30%
Mar-23 2.63% 97.37% 20085.3 527.8 19557.4 13143.0 345.4 12797.6 0.53% 0.53%
Jun-23 2.68% 97.32% 20592.0 552.6 20039.4 13474.6 361.6 13113.0 -0.74% -0.74%
Sep-23 2.69% 97.31% 21033.6 564.8 20468.8 13763.6 369.6 13394.0 0.52% 0.52%
Dec-23 2.60% 97.40% 20879.0 543.4 20335.6 13662.4 355.6 13306.8 1.33% 1.33%
Periode
Pangsa PDB (%) PDB Nominal (Rp. Milyar) PDB Riill (Rp. Milyar) Growth (%)
PTPAPT Peralatan
Listrik Lainnya
Peralatan Listrik
PTPAPT Peralatan
Listrik Lainnya
Peralatan Listrik
PTPAPT Peralatan
Listrik Lainnya
PTPAPT Peralatan
Listrik Lainnya
Mar-24 2.63% 97.37% 20242.2 532.0 19710.2 13245.7 348.1 12897.6 0.78% 0.78%
Jun-24 2.68% 97.32% 20974.2 562.8 20411.4 1.5282082 368.3 13356.4 1.86% 1.86%
Sep-24 2.69% 97.31% 21519.3 577.8 20941.5 1.5282082 378.1 13703.3 2.31% 2.31%
Dec-24 2.60% 97.40% 21305.9 554.5 20751.3 1.5282082 362.9 13578.9 2.04% 2.04%
LAMPIRAN 5. Hasil Splitting dan Forecasting Industri Mesin dan Perlengkapan Ytdl
Periode
Pangsa PDB (%) PDB Nominal (Rp. Milyar) PDB Riill (Rp. Milyar) Growth (%)
MPPK Mesin dan
Perlengkapan Lainnya
Mesin dan Perlengkapan
MPPK Mesin dan
Perlengkapan Lainnya
Mesin dan Perlengkapan
MPPK Mesin dan
Perlengkapan Lainnya
MPPK Mesin dan
Perlengkapan Lainnya
Mar-11 2.54% 97.46% 5809.4 147.84 5661.58 6435.5 163.77 6271.72 Jun-11 2.23% 97.77% 6172.2 137.62 6034.60 6917.2 154.23 6762.92 Sep-11 1.95% 98.05% 5869.1 114.73 5754.35 6476.9 126.61 6350.31 Dec-11 1.74% 98.26% 5525.7 96.15 5429.59 5964.9 103.79 5861.14 Mar-12 1.61% 98.39% 6799.5 109.79 6689.76 6923.4 111.79 6811.64 -31.74% 8.61%
Jun-12 1.64% 98.36% 6376.8 104.87 6271.97 6509.6 107.06 6402.58 -30.59% -5.33%
Sep-12 1.90% 98.10% 6151.1 117.16 6033.94 6239.8 118.85 6120.98 -6.13% -3.61%
Dec-12 2.47% 97.53% 5504.7 135.97 5368.70 5763.9 142.37 5621.50 37.17% -4.09%
Mar-13 3.36% 96.64% 5868.5 197.23 5671.25 6078.3 204.29 5874.06 82.74% -13.76%
Jun-13 4.38% 95.62% 5754.1 252.00 5502.08 5888.0 257.86 5630.09 140.87% -12.07%
Sep-13 5.27% 94.73% 6535.0 344.61 6190.40 6062.6 319.70 5742.89 169.00% -6.18%
Dec-13 5.79% 94.21% 7346.6 425.37 6921.23 6134.9 355.21 5779.67 149.50% 2.81%
Mar-14 5.76% 94.24% 8194.2 471.68 7722.47 6604.0 380.15 6223.86 86.09% 5.96%
Jun-14 5.32% 94.68% 8305.0 441.52 7863.46 6600.7 350.91 6249.76 36.08% 11.01%
Sep-14 4.69% 95.31% 8237.5 386.59 7850.92 6501.3 305.11 6196.22 -4.56% 7.89%
Dec-14 4.11% 95.89% 8342.1 342.86 7999.26 6553.7 269.36 6284.33 -24.17% 8.73%
Mar-15 3.74% 96.26% 8322.4 311.43 8010.93 6417.4 240.14 6177.27 -36.83% -0.75%
Jun-15 3.57% 96.43% 9023.4 322.29 8701.14 6867.5 245.28 6622.22 -30.10% 5.96%
Sep-15 3.53% 96.47% 9900.5 349.78 9550.73 7467.5 263.82 7203.71 -13.53% 16.26%
Dec-15 3.56% 96.44% 10041.2 357.47 9683.70 7498.1 266.93 7231.16 -0.90% 15.07%
Mar-16 3.651% 96.349% 9975.5 364.17 9611.35 7441.4 271.66 7169.78 13.12% 16.07%
Jun-16 3.660% 96.340% 10177.0 372.45 9804.57 7538.0 275.87 7262.14 12.47% 9.66%
Sep-16 3.621% 96.379% 10231.2 370.47 9860.70 7536.7 272.90 7263.79 3.44% 0.83%
Dec-16 3.623% 96.377% 9785.8 354.57 9431.27 7160.5 259.45 6901.01 -2.80% -4.57%
Mar-17 3.674% 96.326% 10243.5 376.34 9867.13 7456.4 273.94 7182.43 0.84% 0.18%
Periode
Pangsa PDB (%) PDB Nominal (Rp. Milyar) PDB Riill (Rp. Milyar) Growth (%)
MPPK Mesin dan
Perlengkapan Lainnya
Mesin dan Perlengkapan
MPPK Mesin dan
Perlengkapan Lainnya
Mesin dan Perlengkapan
MPPK Mesin dan
Perlengkapan Lainnya
MPPK Mesin dan
Perlengkapan Lainnya
Jun-17 3.678% 96.322% 11000.4 404.55 10595.85 8013.0 294.69 7718.29 6.82% 6.28%
Sep-17 3.635% 96.365% 11044.0 401.41 10642.61 8013.8 291.27 7722.51 6.73% 6.32%
Dec-17 3.634% 96.366% 10805.1 392.63 10412.43 7841.8 284.96 7556.87 9.83% 9.50%
Mar-18 3.682% 96.318% 11893.5 437.93 11455.55 8611.8 317.09 8294.69 15.75% 15.49%
Jun-18 3.684% 96.316% 11553.8 425.63 11128.16 8348.9 307.56 8041.33 4.37% 4.19%
Sep-18 3.639% 96.361% 11713.8 426.31 11287.53 8354.1 304.04 8050.04 4.38% 4.24%
Dec-18 3.637% 96.363% 12718.5 462.63 12255.86 8982.5 326.73 8655.74 14.66% 14.54%
Mar-19 3.685% 96.315% 12381.9 456.27 11925.66 8722.8 321.43 8401.39 1.37% 1.29%
Jun-19 3.686% 96.314% 12602.7 464.54 12138.14 8967.6 330.55 8637.02 7.47% 7.41%
Sep-19 3.641% 96.359% 12676.5 461.55 12214.94 8985.7 327.17 8658.56 7.61% 7.56%
Dec-19 3.639% 96.361% 12594.1 458.26 12135.86 8913.8 324.35 8589.47 -0.73% -0.77%
Mar-20 3.686% 96.314% 13023.0 480.02 12542.98 9222.3 339.93 8882.41 5.75% 5.73%
Jun-20 3.687% 96.313% 13189.2 486.26 12702.96 9352.3 344.80 9007.45 4.31% 4.29%
Sep-20 3.642% 96.358% 13232.1 481.86 12750.27 9374.5 341.38 9033.13 4.34% 4.33%
Dec-20 3.639% 96.361% 13138.2 478.12 12660.13 9306.7 338.69 8968.06 4.42% 4.41%
Mar-21 3.686% 96.314% 13576.8 500.48 13076.36 9619.4 354.60 9264.85 4.32% 4.31%
Jun-21 3.687% 96.313% 13764.4 507.51 13256.92 9753.6 359.62 9393.98 4.30% 4.29%
Sep-21 3.642% 96.358% 13804.2 502.72 13301.46 9780.1 356.17 9423.97 4.33% 4.33%
Dec-21 3.639% 96.361% 13714.5 499.11 13215.40 9716.7 353.62 9363.08 4.41% 4.40%
Mar-22 3.686% 96.314% 14161.4 522.04 13639.36 10033.8 369.88 9663.88 4.31% 4.31%
Jun-22 3.687% 96.313% 14356.9 529.37 13827.55 10172.3 375.07 9797.26 4.30% 4.29%
Sep-22 3.642% 96.358% 14401.1 524.47 13876.61 10203.3 371.59 9831.75 4.33% 4.33%
Dec-22 3.639% 96.361% 14317.8 521.08 13796.71 10144.4 369.19 9775.21 4.40% 4.40%
Mar-23 3.686% 96.314% 14771.6 544.54 14227.08 10466.0 385.82 10080.21 4.31% 4.31%
Jun-23 3.687% 96.313% 14973.7 552.11 14421.62 10609.2 391.18 10218.03 4.30% 4.29%
Sep-23 3.642% 96.358% 15024.1 547.16 14476.96 10644.9 387.67 10257.20 4.33% 4.33%
Dec-23 3.639% 96.361% 14947.6 544.00 14403.56 10590.6 385.43 10205.21 4.40% 4.40%
Periode
Pangsa PDB (%) PDB Nominal (Rp. Milyar) PDB Riill (Rp. Milyar) Growth (%)
MPPK Mesin dan
Perlengkapan Lainnya
Mesin dan Perlengkapan
MPPK Mesin dan
Perlengkapan Lainnya
Mesin dan Perlengkapan
MPPK Mesin dan
Perlengkapan Lainnya
MPPK Mesin dan
Perlengkapan Lainnya
Mar-24 3.686% 96.314% 15408.2 568.01 14840.19 10917.0 402.45 10514.58 4.31% 4.31%
Jun-24 3.687% 96.313% 15617.1 575.84 15041.24 11065.0 407.99 10657.02 4.30% 4.30%
Sep-24 3.642% 96.358% 15674.3 570.84 15103.43 11105.5 404.45 10701.08 4.33% 4.33%
Dec-24 3.639% 96.361% 15604.7 567.91 15036.74 11056.2 402.38 10653.84 4.40% 4.40%
top related