JawaPos.com – Dunia ekonomi yang dinamis menuntut metode analisis yang akurat agar kebijakan yang diambil lebih tepat sasaran. Menjawab tantangan ini, guru besar ke-205 Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS), Prof. Setiawan, mengembangkan pendekatan berbasis statistika untuk meningkatkan ketepatan peramalan ekonomi.
Dalam orasi ilmiahnya berjudul Peran Statistika dalam Ekonometrika untuk Pengambilan Kebijakan Ekonomi secara Kuantitatif, profesor dari Departemen Statistika ITS itu menegaskan bahwa analisis ekonomi tidak hanya mengandalkan pendekatan kualitatif, tetapi juga harus diperkuat dengan metode kuantitatif. “Pendekatan kuantitatif berbasis statistika dapat memberikan bukti yang lebih kuat dalam pengambilan keputusan, sehingga meningkatkan akurasi hasil analisis,” paparnya di Surabaya.
Sejak menyelesaikan studi doktoralnya di Institut Pertanian Bogor (IPB) pada 2007, Setiawan terus meneliti korelasi antara statistika dan ekonomi. Ia berpendapat bahwa penerapan statistika dalam peramalan ekonomi dapat mendukung pencapaian Sustainable Development Goals (SDGs), khususnya tujuan kedelapan tentang pekerjaan layak dan pertumbuhan ekonomi.
Sebagai Ketua Laboratorium Analitika Data Ekonomi dan Finansial ITS, Setiawan menyoroti masa depan model ekonometrika, termasuk integrasi big data, pengembangan model yang lebih fleksibel, serta pemanfaatan machine learning. Menurutnya, pendekatan ini akan semakin relevan di era ekonomi digital. “Dengan semakin berkembangnya teknologi, metode statistika juga harus beradaptasi agar tetap relevan dan efektif,” ujarnya.
Dalam risetnya, Setiawan telah mengembangkan beberapa model yang dapat meningkatkan keakuratan prediksi ekonomi. Tiga di antaranya adalah Hybrid SSA-TBATS, Subset dan Dummy Variables pada model TSpVARX, serta Pendekatan Generalized Estimating Equation pada Model Persamaan Simultan Spasial Durbin Dinamis Data Panel.
Dalam penelitian pertamanya, ia mengembangkan Hybrid SSA-TBATS, sebuah metode kombinasi antara Singular Spectrum Analysis (SSA) dan TBATS untuk meningkatkan akurasi peramalan ekspor. “Hybrid SSA-TBATS mampu menghasilkan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) di bawah 10 persen, yang berarti peramalannya cukup akurat dalam jangka pendek,” jelasnya.
Sementara itu, dalam riset keduanya, Setiawan mengusulkan penambahan variabel Subset dan Dummy pada model TSpVARX untuk memperbaiki akurasi prediksi inflasi dan pergerakan uang keluar (money outflow). “Dengan metode ini, beberapa data pergerakan uang yang sebelumnya tidak bisa diprediksi oleh model konvensional, kini bisa terdeteksi,” terangnya.
Adapun pada penelitian ketiganya, ia mengembangkan pendekatan Generalized Estimating Equation (GEE) untuk menganalisis keterkaitan faktor ekonomi di berbagai negara serta dampak kebijakan dalam jangka pendek dan panjang. “Metode ini membantu memahami bagaimana kebijakan di satu negara dapat berpengaruh terhadap negara lainnya, terutama dalam skala ekonomi global,” tutur akademisi asal Gresik tersebut.
Sebagai lulusan Magister Statistika IPB, Setiawan berharap model yang dikembangkannya tidak hanya menjadi kajian akademik semata, tetapi juga dapat diterapkan dalam pengambilan kebijakan nyata. “Saya ingin hasil penelitian ini bisa digunakan oleh para pengambil kebijakan untuk membuat keputusan yang lebih presisi dan berdampak luas,” pungkasnya.