DIGITAL LIBRARY



JUDUL:PEMODELAN GENERALIZED SPACE TIME AUTOREGRESSIVE (GSTAR) PADA PERTUMBUHAN EKONOMI DI PROVINSI KALIMANTAN SELATAN
PENGARANG:TOMI
PENERBIT:UNIVERSITAS LAMBUNG MANGKURAT
TANGGAL:2023-08-16


ABSTRAK

PEMODELAN GENERALIZED SPACE TIME AUTOREGRESSIVE (GSTAR) PADA PERTUMBUHAN EKONOMI DI PROVINSI KALIMANTAN SELATAN

(Oleh: Tomi; Pembimbing: Yuana SukmawatydanDiyang Gita Cendekia2023; 62 Halaman)

ModelGeneralized Space Time Autoregressive (GSTAR) merupakan model yang lebih fleksibel karena parameter autoregressive pada model ini berbeda setiap lokasi, sehingga dapat digunakan pada lokasi yang memiliki karakteristik heterogen yang memiliki perbedaan dengan model STAR. Model GSTAR merupakan analisis statistika yang tepat untuk menggambarkan data deret waktu yang juga berfokus pada aspek lokasi atau spasial seperti data pertumbuhan ekonomi. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan gambaran perkembangan, mengidentifikasi model GSTAR dan menentukan model dugaan terbaik dengan pembobot lokasi invers jarak pada pertumbuhan ekonomi di Provinsi Kalimantan Selatan. Hasil analisis menggunakan data pertumbuhan ekonomi Wilayah Banjarbakula di Provinsi Kalimantan Selatan menunjukan bahwa pola data pada setiap kota relatif berbeda. Dari plot time series yang terbentuk dapat diketahui bahwa pola data membentuk pola horizontal dalam periode 1994-2022 dengan data yang berfluktuasi. Model dugaan GSTAR terbaik untuk data pertumbuhan ekonomi di Provinsi Kalimantan Selatan adalah model GSTAR (4;1) yang diperoleh dari nilai AIC terkecil pada lag ke-4 sebesar -240,357, menggunakan pembobot lokasi inves jarak yang memiliki nilai RMSE yaitu 3,94. Hasil analisis menunjukan bahwa model GSTAR (4;1) menggunakan bobot lokasi invers jarak bisa diterapkan pada data pertumbuhan ekonomi Wilayah Banjarbakula di Provinsi Kalimantan Selatan.

Kata Kunci:  GSTAR, Invers Jarak, Pertumbuhan Ekonomi

 

 

ABSTRACT

GENERALIZED SPACE TIME AUTOREGRESSIVE (GSTAR) MODELING IN ECONOMIC GROWTH IN SOUTH KALIMANTAN PROVINCE

(By: Tomi; Advisor: Yuana Sukmawaty and Diyang Gita Cendekia 2023; 62 Pages)

The Generalized Space Time Autoregressive (GSTAR) model is a more flexible model because the autoregressive parameters in this model are different for each location, so it can be used in locations that have heterogeneous characteristics which differ from the STAR model. The GSTAR model is an appropriate statistical analysis for describing time series data which also focuses on locational or spatial aspects such as economic growth data. This study aims to provide an overview of developments, identify the GSTAR model and determine the best guess model with inverse distance location weights on economic growth in South Kalimantan Province. The results of the analysis using economic growth data for the Banjarbakula Region in South Kalimantan Province show that the data pattern for each city is relatively different. From the time series plot formed, it can be seen that the data pattern forms a horizontal pattern in the period 1994-2022 with fluctuating data.. The best GSTAR predictive model for data on economic growth in South Kalimantan Province is the GSTAR model (4; 1) which is obtained from the smallest AIC value at the 4th lag of -240.357, using a weighted distance investment location which has an RMSE value of 3.94. The results of the analysis show that the GSTAR (4;1) model using distance inverse location weights can be applied to economic growth data for the Banjarbakula Region in South Kalimantan Province.

Keywords: GSTAR, Distance Inverse,  Economic Growth

 

Berkas PDF
NODOWNLOAD LINK
1FILE 1



File secara keseluruhan dapat di unduh DISINI