Pemodelan GSTARIMA untuk Peramalan Peningkatan Gross Domestic Product pada Empat Negara di Asia Timur - Hasnita; Arif Mubarok (Statistika, 2024)
ABSTRAK Data pertumbuhan GDP empat negara asia timur tidak hanya bergantung pada waktu (time), tetapi juga bergantung pada tempat (space). Model space time merupakan metode yang populer digunakan dalam peramalan untuk menganalisis data time series yang mempertimbangkan faktor time dan place secara bersamaan. Dalam hal pengambilan parameter, model untuk GSTARIMA dan model untuk STARIMA berbeda. Untuk model STARIMA, menggunakan lokasi penelitian yang sama, sementara model GSTARIMA digunakan untuk lokasi penelitian yang tidak sama (heterogen) dan ditunjukkan dalam matriks pembobot. Tujuan penelitian ini adalah untuk menemukan model terbaik antara GSTARIMA atau STARIMA guna memodelkan pertumbuhan GDP dari beberapa negara di Asia timur yakni Indonesia, China, Japan, dan Korea Selatan. Interval data dimulai dari tahun 1962 hingga tahun 2017. Karena terdapat hubungan yang signifikan, pemodelan menggunakan STARIMA dan GSTARIMA diperlukan untuk mengevaluasi pertumbuhan GDP. Kedua model ini dikembangkan melalui pendekatan VAR dengan orde spasial satu, yang mencakup konfigurasi STAR(1,1) dan GSTAR(1,1) masing-masing. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model terbaik untuk meramalkan peningkatan GDP di masa depan adalah STAR(1), dengan nilai RMSE terkecil. Melalui pemodelan ini dapat meramalkan kondisi GDP di masa mendatang dan mengevaluasi apakah hubungan internasional terutama dalam hal kerjasama ekonomi yang telah dijalankan pada ke empat negara berdampak positif terhadap pertumbuhan ekonomi. ABSTRACT  The GDP growth data of four East Asian countries depends not only on time but also on space. The space-time model is a popular method used in forecasting to analyze time series data while simultaneously considering both time and spatial factors. In terms of parameter selection, the models for GSTARIMA and STARIMA differ. The STARIMA model uses the same research location, while the GSTARIMA model is applied to heterogeneous research locations, as represented in the weighting matrix. The purpose of this study is to determine the best model between GSTARIMA and STARIMA to model GDP growth in several East Asian countries, namely Indonesia, China, Japan, and South Korea. ...