PERAMALAN CURAH HUJAN DENGAN MENGGUNAKAN MODEL GSTAR DI KALIMANTAN BARAT - Khotimah, Husnul; Yundari, Yundari; Huda, Nur’ainul Miftahul (Faculty of Mathematics and Natural Sciences Tanjungpura University, 2026)
Model Generalized Space Time Autoregressive (GSTAR) diterapkan supaya menganalisis data deret waktu yang menunjukkan hubungan antara waktu dan tempat (space time). Dalam model GSTAR terdapat karakteristik khusus yang menggambarkan keterkaitan antar lokasi melalui matriks bobot. Untuk penelitian ini, Matriks bobot yang digunakan adalah berdasarkan invers jarak. Penelitian ini adalah menganalisasis penggunaan model Generalized Space Time Autoregressive (GSTAR) dalam memprediksi hujan yang turun di lima tempat berbeda yang ada di wilayah Kalimantan Barat. Studi kasus yang digunakan yaitu data jumlah setiap bulan di area Kota Pontianak, Kabupaten Sintang, dan Kabupaten Mampawah, kota Singkawang, dan Kabupaten Melawi Selama Rentang Waktu dari Januari 2013 Sampai Desember 2023. Pada model ini, ordo GSTAR dibatasi pada GSTAR (1.1). Proses yang dilakukan meliputi pengujian stasioneritas data, estimasi parameter, dan pemilihan model yang mana paling sesuai dalam kerangka GSTAR. Temuan dari penelitian menunjukkan bahwa model untuk data curah hujan di waktu lalu dan juga dipengaruhi oleh data curah hujan dari lokasi stasiun yang berbeda. Mengacu pada nilai MAPE, hasil peramalan dengan menggunakan model GSTAR (1.1) ternyata menunjukkan bahwa lokasi stasiun Manpawah memiliki akurasi peramalan yang baik sementara itu hasil prediksi stasiun Pontianak dan Singkawang dianggap cukup memadai. Namun, untuk stasiun Sintang dan Melawi peramalan curah hujan tidak dapat dilakukan karena nilai MAPE yang sangat tinggi menunjukkan bahwa model memiliki kinerja yang buruk