Generalized Space Time Autoregressive Moving Average (GSTARMA) adalah model peramalan yang dapat digunakan untuk meramalkan data. Sehingga memiliki keterkaitan waktu dan lokasi. GSTARMA merupakan pengembangan dari model Autoregressive Moving Average (ARMA) yang menambahkan dimensi spasial ke dalam model. Berikut ini ada penjelasan lengkap mengenai metode GSTARMA.
Prinsip Kerja Generalized Space Time Autoregressive Moving Average
Metode GSTARMA bekerja dengan cara memprediksi nilai data pada titik waktu dan lokasi tertentu berdasarkan nilai data pada titik waktu dan lokasi sebelumnya. Metode GSTARMA menggunakan dua jenis bobot untuk menghitung prediksi, yaitu bobot waktu dan bobot lokasi.
Bobot waktu berfungsi untuk menghitung pengaruh nilai data pada titik waktu sebelumnya terhadap nilai data pada titik waktu saat ini. Sedangkan bobot lokasi, berguna untuk menghitung pengaruh nilai data pada lokasi sebelumnya terhadap nilai data pada lokasi saat ini.
Keunggulan Metode GSTARMA
Setelah Anda memahami bagaimana cara kerjanya, metode GSTARMA memiliki beberapa keunggulan, apalagi jika Anda bandingkan dengan model ARMA (Autoregressive Moving Average). Adapun keunggulannya, dapat menangani data yang memiliki keterkaitan spasial, seperti data cuaca, data transportasi, dan data penjualan.
Bahkan, metode GSTARMA dapat memberikan hasil prediksi yang lebih akurat daripada model ARMA, terutama untuk data yang memiliki keterkaitan spasial. Dari segi fleksibilitasnya, metode GSTARMA lebih fleksibel daripada model ARMA. Hal ini karena dapat disesuaikan dengan berbagai jenis data.
Kekurangan Metode GSTARMA
Selain keunggulan, faktanya metode ini juga memiliki beberapa kekurangan. Adapun kekurangannya, metode GSTARMA dapat membutuhkan waktu pelatihan yang lama untuk data besar dan kompleks. Selain itu, metode GSTARMA sulit untuk diinterpretasikan karena melibatkan banyak parameter.
Kesimpulannya, metode GSTARMA adalah metode peramalan yang powerful dan fleksibel, sehingga dapat Anda gunakan untuk meramalkan data. Bahkan, metode Generalized Space Time Autoregressive Moving Average GSTARMA) juga memiliki keterkaitan waktu dan lokasi. Metode GSTARMA dapat memberikan hasil prediksi yang lebih akurat daripada model ARMA, terutama untuk data yang memiliki keterkaitan spasial.
Baca Juga:
Penjelasan Metode Mixed Geographically Temporally Weighted Regression (MGTWR)