Laju inflasi adalah perubahan inflasi dari periode ke periode sesuai urutan
waktu. Data laju inflasi memiliki efek lokasi dan waktu. Oleh karena itu, laju
inflasi dapat diterapkan dalam model ruang waktu seperti generalized space time
autoregressive (GSTAR). Model GSTAR memiliki orde spasial 1 dan orde autore-
gressive yang ditentukan dari orde model vector autoregressive (VAR). Penentuan
orde model VAR menggunakan nilai Akaike’s information criterion (AIC). Model
GSTAR memiliki asumsi lokasi heterogen. Penggunaan pembobot lokasi pada
model GSTAR menyatakan hubungan antar lokasi.
Tujuan penelitian ini menerapkan model GSTAR pada laju inflasi Kota
Surakarta, Yogyakarta, dan Surabaya dengan pembobot invers jarak dan normalisasi
korelasi silang. Setelah itu, memilih model GSTAR yang lebih baik untuk
data laju inflasi tersebut.
Hasil dari penelitian ini dengan menerapkan data laju inflasi diperoleh model
GSTAR (21). Karena model GSTAR (21) dengan pembobot normalisasi korelasi
silang memiliki nilai root mean square error (RMSE) yang lebih kecil dari
model GSTAR (21) dengan pembobot invers jarak, model dengan pembobot normalisasi
korelasi silang lebih baik dibandingkan dengan pembobot invers jarak.
Kata kunci: laju in
asi, GSTAR, invers jarak, normalisasi korelasi silang.
