Pemodelan Vector Autoregressive Integrated Moving Average dan Generalized Space Time Autoregressive Integrated Moving Average Berbasis Matriks Invers Jarak dan Normalisasi Korelasi Silang pada Kasus Suhu Udara di Nusa Tenggara Barat = Modeling of Vector Autoregressive Integrated Moving Average and Generalized Space Time Autoregressive Integrated Moving Average Based on Inverse Distance Matrix and Cross Correlation Normalization in the Case of Air Temperature in West Nusa Tenggara

Suhu udara merupakan salah satu variabel penting dalam kajian klimatologi dan lingkungan yang bersifat dinamis, dipengaruhi oleh waktu dan lokasi geografis. Model VARIMA dapat menganalisis data suhu multivariat, namun belum mempertimbangkan pengaruh spasial secara eksplisit. Model GSTARIMA dikembangkan untuk mengatasi hal ini, dengan memasukkan bobot spasial antar lokasi, sehingga mampu memodelkan data suhu udara secara lebih akurat dalam konteks ruang dan waktu. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan suhu udara rata-rata bulanan di Provinsi Nusa Tenggara Barat menggunakan VARIMA dan GSTARIMA berbasis pembobot invers jarak dan normalisasi korelasi silang, serta menganalisis hasil prediksi kedua metode dalam meramalkan suhu udara di wilayah NTB. Penelitian ini mengkaji penerapan metode VARIMA dan GSTARIMA dalam meramalkan suhu udara. Hasil penelitian menghasilkan model VARIMA dengan orde (3,1,1) dan terdapat 23 parameter yang signifikan. Meskipun model ini memberikan prediksi suhu rata-rata yang konsisten, VARIMA kurang mampu menangkap lonjakan ekstrem dalam data aktual. Sementara itu, model GSTARIMA (3,1,1)1 dengan pembobot invers jarak dan korelasi silang menghasilkan peramalan yang mirip, namun lebih akurat dengan pembobot invers jarak, karena memiliki nilai RMSE terkecil sebesar 0,873. Model GSTARIMA pembobot invers jarak mampu memprediksi suhu udara dengan baik mendekati data out-sample. Dengan demikian, model yang dihasilkan dapat diandalkan sebagai alat bantu dalam peramalan suhu udara di stasiun BMKG NTB di masa mendatang.