PERAMALAN CURAH HUJAN MENGGUNAKAN SPACE TIME AUTOREGRESSIVE (STAR) DENGAN BOBOT KERNEL - Ningrum, Runi Aisyah Diyah; Yundari, Yundari; Huda, Nur’ainul Miftahul (FMIPA Universitas Tanjungpura, 2024)
Model Space Time Autoregressive (STAR) dimanfaatkan untuk memetakan data tidak hanya ditentukan oleh waktu, tetapi juga oleh tempat. Salah satu karakteristik unik dari model STAR adalah penggunaan matriks bobot yang menjelaskan hubungan geografis. Dalam penelitian ini, matriks bobot yang digunakan yaitu bobot gaussian kernel, bisquare kernel, dan tricube kernel. Studi kasus yang digunakan adalah data curah hujan di tiga lokasi di Kalimantan Barat, yaitu Pontianak, Sambas, dan Kubu Raya, selama periode Januari 2019 sampai dengan Desember 2023. Perkembangan curah hujan di setiap kota tidak hanya dipengaruhi oleh kondisi di waktu sebelumnya tetapi juga oleh kondisi di lokasi lainnya. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja tiga jenis bobot lokasi yang berbeda dan menentukan model STAR terbaik berdasarkan nilai MAPE, AIC, dan RMSE paling kecil. Model STAR yang digunakan dibatasi pada orde STAR (1;1). Tahapan-tahapan yang dilakukan meliputi uji stasioneritas data, estimasi parameter, dan uji diagnostik untuk masing-masing model STAR. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model dengan bobot tricube kernel merupakan model yang terbaik, karena memiliki nilai MAPE, AIC, dan RMSE paling kecil. Kata Kunci: residual, stasioner, uji diagnostik