Aplikasi Dynamic Factor Model untuk Nowcasting Pertumbuhan Ekonomi Regional Menggunakan Data Google Trends di Indonesia

Data mengenai aktvitas ekonomi dibutuhkan secara cepat untuk mengambil berbagai kebijakan, namun data tersebut mengalami keterlambatan publikasi, terutama pada level regional. Data Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) dirilis dalam waktu lima minggu sejak triwulan berakhir. Upaya yang dapat dilakukan untuk menyediakan data tersebut adalah melalui nowcasting, yaitu peramalan pada periode berjalan menggunakan variabel berfrekuensi lebih tinggi. Data Google Trends merupakan data berfrekuensi tinggi yang tersedia pada waktu yang sebenarnya. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan nowcasting pertumbuhan PDRB menggunakan data Google Trends. Metode nowcasting yang digunakan adalah Dynamic Factor Model (DFM). Hasil nowcasting menunjukkan bahwa model mampu menangkap penurunan aktivitas ekonomi sejak masa pandemi COVID-19. Hasil evaluasi pada dua rentang data menunjukkan bahwa DFM lebih baik pada rentang data yang tidak memasukkan periode adanya guncangan ekonomi.