| dc.description.abstract | Model autoregressive integrated moving average (ARIMA) merupakan salah
satu pendekatan yang sering digunakan dalam menganalisis data deret waktu.
Seiring berkembangnya ilmu pengetahuan, diperkenalkan kelas model yang dapat
memodelkan data deret waktu yang memiliki keterkaitan antar lokasi, yakni space
time autoregressive (STAR) dan generalized space time autoregressive (GSTAR).
Tujuan penelitian ini adalah mencari model peramalan terbaik produk domestik
regional bruto (PDRB) berdasarkan pendekatan ARIMA, space time, dan
generalized space time. Data yang digunakan adalah nilai PDRB berdasarkan
pendekatan pengeluaran di provinsi DKI Jakarta, Jawa Barat, dan Jawa Timur.
Hasilnya menunjukkan berturut-turut model ARIMA untuk provinsi DKI Jakarta,
Jawa Barat, dan Jawa Timur adalah ARIMA(0,2,2), ARIMA(1,2,0), dan
ARIMA(2,2,0). Selanjutnya, model space time dan generalized space time yang
dapat memodelkan ketiga provinsi tersebut, diantaranya STMA(21), STAR(11),
STAR(21), GSTMA(21), GSTAR(11), dan GSTAR(21). Berdasarkan nilai root
mean square error (RMSE) terkecil, diperoleh bahwa model GSTAR(21) memiliki
ketepatan yang paling baik pada peramalan nilai PDRB dua periode berikutnya. | id |
