Lum'atul Qomariyah Primary Author mixed material bibliography Bandung Magister Statistika Terapan 2017 id Indonesia

xv,;82hlm,;29 cm Generalized Space Time Autoregressive (GSTAR) merupakan salah satu model time series yang digunakan untuk meramal data yang mengandung unsur ruang (space) dan waktu (time). Model ini terbatas pada data yang bersifat stasioner dan tidak mengandung moving average. Generalized Space Time Autoregressive Integrated Moving Average (GSTARIMP_J adalah pengembangan model GSTAR yang mengakomodir data non stasioner dan mengandung moving average. Dalam penelitian ini, model diaplikasikan pada data ekspor perikanan dan komoditas laut lainnya dari Provinsi DKI Jakarta, Jawa Tengah dan Jawa Timur pada periode Juli 2007 sampai dengan Desember 2015. Identifikasi orde dari auto regressive dan moving average dilakukan dengan menggunakan plot STACF dan STPACF. Orde Spasial dipilih pada orde pertama karena semua lokasi dalam penelitian ini berada pada satu pulau. Bobot spasial yang digunakan adalah bobot seperjarak dan normalisasi korelasi silang pada lag yang bersesuaian, model terbaik yang diperoleh berdasarkan AIC dan SIC minimum untuk kedua pembobot spasial adalah GST ARIMA(1 ,0,1,1). Sedangkan model peramalan terbaik dengan MAPE outsample terkecil adalah model dengan bobot normalisasi korelasi silang. Hasil peramalan menunjukkan bahwa pada 5 periode berikutnya volume ekspor perikanan dan komoditas laut lainnya cenderung meningkat. LUM'ATUL QOMARIYAH GSTARIMA 2. Ekspor Perikanan dan Komoditas Laut 519.5 Perpustakaan Universitas Padjadjaran Kementerian Riset Teknologi dan Pendidikan Tinggi 519.5 Lum p/R.14.49.2 010030007647 Perpustakaan Pusat 519.5 Lum p/R.14.49.2 20%252Fscan0001.jpg.jpg 10545 2017-04-01 15:42:30 2019-03-04 08:56:43 machine generated