PEMODELAN GENERALIZED SPACE TIME AUTOREGGRESSIVE (GSTAR) DENGAN MENGGUNAKAN 4 JENIS PEMBOBOT LOKASI
Abstract: Dalam kehidupan
sehari-hari seringkali data yang kita dapatkan tidak hanya diamati berdasarkan
deret waktu, namun juga berdasarkan lokasi yang diamati. Model Generalized
Space Time Autoregressive (GSTAR) adalah salah satu pemodelan multivariate time
series yang memperhatikan adanya efek spasial. Penelitian ini diterapkan pada
inflasi Jakarta-Bogor-Depok-Tangerang-Bekasi (Jabodetabek) dengan menggunakan 4
jenis pembobot lokasi yaitu bobot lokasi seragam, invers jarak, biner dan
normalisasi korelasi silang. Daerah Jabodetabek merupakan salah satu daerah metropolitan dengan DKI Jakarta sebagai pusatnya dan
keempat kota satelit yang mengelilingi adalah sebagai penopang dari DKI
Jakarta, sehingga inflasi yang terjadi di Jabodetabek berkaitan satu sama lain.
Dari keempat penerapan bobot lokasi pada model GSTAR, model yang terbaik yang
sesuai dengan data inflasi adalah GSTAR (1;5) dengan penerapan bobot lokasi
invers jarak. Hasil peramalan data inflasi Jabodetabek pada Bulan Januari dan
Februari 2014 menunjukkan berbeda jauh dari aktualnya, sehingga dapat
disimpulkan bahwa Model GSTAR kurang cocok diterapkan pada data inflasi.
Penulis: Fathiatul Husna
Kode Jurnal: jpmatematikadd141109
