Peramalan Sisa Lebih Perhitungan Anggaran Dengan Model ARIMAX dan VARIMAX

Keterlambatan waktu penyusunan dan penetapan laporan rancangan anggaran keuangan seringkali dialami oleh tiap daerah. Hal ini berdampak pada realisasi APBD pada tahun berikutnya yang dapat menurunkan tingkat penyerapan daerah.
Penyerapan APBD ini sangat berkaitan erat dengan Sisa Lebih Perhitungan Anggaran (SiLPA). Nilai SiLPA di suatu daerah yang bernilai 0 (nol) akan mengindikasikan bahwa penyerapan anggaran di daerah tersebut 100 persen. SiLPA yang terjadi tiap tahun mengartikan banyak program yang belum terealisasikan. Hal ini berdampak pada hilangnya kesempatan untuk mewujudkan kesejahteraan masyarakat secara agresif. Di sisi lain, defisit APBD atau pengeluaran pembiayaan dapat ditutup dengan dana cadangan serta investasi yang merupakan SiLPA tahun
sebelumnya (t-1). Penelitian ini bertujuan untuk meramalkan SiLPA pada akhir tahun yang dapat digunakan untuk penyusunan APBD dengan variabel pagu dan realisasi anggaran belanja. Data yang diolah adalah data sekunder yang diperoleh dari kolaborasi dengan Badan Riset dan Inovasi Nasional (BRIN). Metode yang
digunakan dalam melakukan analisis adalah Vector Autoregressive Integrated Moving Average with exogenous Input (VARIMAX) dan Autoregressive Integrated Moving Average with exogenous Input (ARIMAX). Hal ini dikarenakan dalam meramalkan SiLPA perlu dipertimbangkan pengaruh dari variabel eksogen yang ingin diteliti. Data yang pada penelitian ini berupa data historikal APBD Kota Tangerang Selatan dan Kabupaten Situbondo pada tahun 2016-2017. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan didapatkan model terbaik untuk meramalkan SiLPA Kota Tangerang Selatan adalah model ARIMAX (1,1,2) tanpa Shifting dengan Backward Elimination menghasilkan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) yaitu 8.44%. Sedangkan untuk Kabupaten Situbondo didapatkan model terbaik yaitu model ARIMAX (2,1,2) Shifting 6 Lag dengan Backward Selection
menghasilkan nilai MAPE yaitu 12.16%. Kedua nilai MAPE ini dalam kategori yang dinilai mampu meramalkan nilai SiLPA dengan baik.