Fitriyaningsih, Ike (2012) Perbandingan Bobot Lokasi Seragam, Invers Jarak, Dan Normalisasi Korelasi Silang Model Generalized Space Time Autoregressive (Gstar) (Studi Kasus: Harga Sayuran Pada Lima Pas. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Model Generalized Space Time Autoregressive (GSTAR) digunakan untuk memodelkan data deret waktu yang juga mempunyai keterikatan antar lokasi (space time). Matriks bobot lokasi pada model GSTAR menunjukkan hubungan antar lokasi. Terdapat lima cara menentukan matriks bobot lokasi dalam membentuk model GSTAR, tiga diantaranya adalah bobot seragam, invers jarak dan berdasarkan normalisasi korelasi silang. Tujuan penelitian ini yaitu mendapatkan model GSTAR terbaik bagi harga sayur (kol, kentang dan wortel) pada lima pasar di Kota Malang berdasarkan tiga bobot lokasi tersebut dan membandingkan ketiganya. Data yang digunakan adalah data hasil survey Disperindag Kota Malang dalam kurun waktu 7 Juli 2011 sampai 3 Maret 2012 dari Pasar Blimbing, Oro-Oro Dowo, Klojen, Tawangmangu dan Dinoyo. Berdasarkan hasil identifikasi model, model GSTAR berderajat autoregressive satu sesuai bagi ketiga data sehingga model yang dipakai adalah GSTAR(11). Pendugaan parameter dilakukan dengan metode kuadrat terkecil umum pada persamaan SUR (Seemingly unrelated Regression). Matriks bobot yang menghasilkan model terbaik adalah normalisasi, bobot seragam dan invers jarak berturut-turut untuk harga untuk harga kol, kentang dan wortel; artinya matriks bobot lokasi pada model GSTAR khususnya untuk harga sayur di Kota Malang menghasilkan ketepatan ramalan yang berbeda.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/MIPA/2012/420/051203327 |
| Subjects: | 500 Natural sciences and mathematics > 510 Mathematics |
| Divisions: | Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Matematika |
| Depositing User: | Endang Susworini |
| Date Deposited: | 21 Sep 2012 13:52 |
| Last Modified: | 24 Oct 2021 15:27 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/153256 |
Preview |
Text
051203327.pdf Download (4MB) | Preview |
Actions (login required)
 |
View Item |