Model peramalan harga beras dengan pendekatan generalized space time (GST) (Studi kasus di Provinsi DKI Jakarta, Jawa Barat, dan Banten)

Abstract

Harga beras yang fluktuatif memiliki unsur keterkaitan dengan kejadian pada waktu-waktu sebelumnya. Selain itu harga beras juga dipengaruhi oleh ketersediaan stok beras di suatu lokasi. Dalam memenuhi ketersediaan tersebut, setiap lokasi membutuhkan lokasi sekelilingnya untuk menyediakan komoditas beras yang tidak dapat dipenuhi sendiri oleh lokasi yang bersangkutan. Dengan demikian harga beras tidak hanya dipengaruhi oleh waktu melainkan dipengaruhi oleh keterkaitan antar lokasi. Model Peramalan yang dapat menggabungkan unsur ketergantungan waktu dengan lokasi adalah generalized space time (GST) yang ordo waktunya didekati dengan autoregressive integreted moving average (ARIMA). Model GST merupakan pengembangan dari space time yang memiliki kelamahan yaitu mengisyarakatkan nilai-nilai parameter untuk semua lokasi sama. Model GST lebih realistis, karena pada kenyataannya lebih banyak ditemui model dengan parameter model yang berbeda untuk lokasi yang berbeda. Model GST yang didapatkan pada data harga beras provinsi DKI Jakarta, Jawa Barat, dan Banten adalah GSTARI(3,1) dengan matriks pembobot seragam dan invers jarak. Model GST memiliki tingkat peramalan yang lebih baik daripada model ARIMA.