PENERAPAN MODEL GENERALIZED SPACE TIME AUTOREGRESSIVE (GSTAR) PADA DATA NILAI TUKAR PETANI 3 PROVINSI DI PULAU SUMATERA

Abstract

Peranan sektor pertanian cukup besar untuk pertumbuhan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB). Sektor pertanian telah menjadi sektor andalan, oleh karena itu sektor pertanian perlu diperhatikan. Kesejahteraan petani juga perlu diperhatikan, salah satu cara untuk mengukur tingkat kesejahteraan petani yaitu dengan menggunakan nilai tukar petani. Nilai tukar petani memiliki keterkaitan waktu sebelumnya dan juga memiliki keterkaitan lokasi. Salah satu cara untuk menyusun model runtun waktu dan lokasi yaitu menggunakan Generalized Space Time Autoregressive (GSTAR). GSTAR merupakan metode permalan yang digunakan untuk data yang mengandung runtun waktu dan keterkaitan lokasi dengan asumsi bahwa data memiliki karakteristik yang heterogen. Tujuan penelitian ini untuk memodelkan nilai tukar petani dengan GSTAR menggunakan pembobot normalisasi korelasi silang di tiga provinsi yaitu Provinsi Sumatera Barat, Bengkulu dan Jambi. Model GSTAR terbaik yaitu (1_1 )-I(1) dengan menggunakan pembobot normalisasi korelasi silang karena asumsi white noise dan multivariat normal terpenuhi dengan nilai RMSE sebesar 1.161063 dan nilai MAPE sebesar 0.82%