Penerapan Metode Generalized Space Time Autoregressive (GSTAR) Untuk Memprediksi Sebaran Covid-19 di Pulau Jawa - Wea, Maria Dominggo; aswi; Aidid, Muhammad Kasim (Journal of Mathematics, Computations and Statistics, 2024)
Virus Corona merupakan keluarga besar virus (antara hewan dan manusia) yang ditularkan secara zoonik dan menimbulkan gejala ringan hingga berat. Kasus COVID-19 terus bertambah secara global dan berfluktuasi, termasuk di Indonesia dan sebaran kasus infeksi virus terbesar di Pulau Jawa. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi sebaran kasus COVID-19 di Pulau Jawa dengan data spasial yaitu 6 provinsi sehingga menggunakan model ruang waktu yaitu Model Generalized Space Time Autoregressive (GSTAR). Matriks pembobot yang digunakan adalah invers jarak dan queen contiguity. Tahapan pembentukan model terdiri dari uji stasioneritas data, penentuan urutan ruang-waktu, penggunaan kedua matriks pembobot, estimasi parameter dengan Ordinary Least Square, uji kesesuaian model dengan uji asumsi white noise dan uji asumsi normalitas, perhitungan Root Mean Square Error (RMSE), pemilihan model terbaik dengan matriks pembobotan queen contiguity yang menghasilkan nilai RMSE terkecil, peramalan berdasarkan model GSTAR terbaik, dan pemetaan total hasil peramalan. Model GSTAR terbaik yang dihasilkan adalah GSTAR (1;1) I(1) dengan menggunakan matriks pembobotan queen contiguity dengan nilai RMSE terkecil. Hasil peramalan dan pemetaan berdasarkan hasil ramalan total kasus COVID-19 di Pulau Jawa pada tanggal 1 April 2022 – 7 April 2022 menunjukkan bahwa hampir semua provinsi mendekati nilai pada data aktual dilihat dari plot dan peta sebaran.