PENGELOMPOKKAN STASIUN HUJAN UNTUK MODEL GENERALIZED SPACE TIME AUTOREGRESSIVE (GSTAR) PADA PERAMALAN CURAH HUJAN KABUPATEN JEMBER DENGAN TIGA PEMBOBOTAN

Abstract

Model GSTAR merupakan salah satu model yang dapat digunakan dalam mengatasi data deret waktu dan lokasi. Model GSTAR lebih fleksibel sebagai generalisasi dari model STAR. Berbeda dengan model STAR, model GSTAR tidak mensyaratkan bahwa nilai-nilai parameter sama untuk semua lokasi. Oleh karena itu model GSTAR lebih realistis, karena pada kenyataannya lebih banyak ditemui model dengan parameter model berbeda untuk lokasi yang berbeda. Perbedaan antar lokasi ini ditunjukkan dalam bentuk matriks pembobot. Permasalahan utama pada model GSTAR terletak pada penentuan dan pemilihan bobot lokasi. Pemodelan pada GSTAR ini dilakukan dengan tiga bobot lokasi yaitu bobot lokasi seragam (uniform), invers jarak, dan normalisasi korelasi silang. Penelitian ini dilakukan berdasarkan pengelompokkan stasiun hujan Kabupaten Jember dengan empat wilayah yang terbentuk dari analisis kelompok (cluster analysis) untuk mengetahui hubungan keterkaitan antar lokasi stasiun hujan. Data yang digunakan dalam penelitian yaitu data curah hujan bulanan empat kelompok wilayah Kabupaten Jember periode bulan Januari 2005 sampai Desember 2014 (data insample) dan data out-sample periode bulan Januari 2015 sampai Desember 2015. Penelitian ini pertama meliputi beberapa tahapan berikut pengelompokkan wilayah, identifikasi model, penentuan orde model, penentuan bobot lokasi, pendugaan parameter, uji kelayakan dan pemilihan model terbaik berdasarkan nilai RMSE terkecil.