PENERAPAN MODEL VECTOR AUTOREGRESSIVE WITH EXOGENOUS VARIABLES – GENERALIZED SPACE TIME AUTOREGRESSIVE PADA DATA INFLASI ANTARPROVINSI DI PULAU JAWA TAHUN 2015–2024

Latar belakang. Pemodelan data deret waktu spasial memerlukan metode yang dapat menggambarkan hubungan antarwaktu dan antarwilayah secara bersamaan. Ketepatan model umumnya dinilai menggunakan nilai Root Mean Square Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), dan koefisien korelasi antara hasil peramalan dengan data aktual. Model Vector Autoregressive with Exogenous Variables (VARX) digunakan untuk mempertimbangkan pengaruh variabel eksogen, sedangkan Generalized Space Time Autoregressive (GSTAR) digunakan untuk menangkap keterkaitan spasial antarwilayah. Penggabungan kedua metode tersebut menghasilkan model Vector Autoregressive with Exogenous Variables–Generalized Space Time Autoregressive (VARX-GSTAR) yang mampu mempertimbangkan hubungan temporal, spasial, dan variabel eksogen secara bersamaan sehingga diharapkan memberikan hasil peramalan yang lebih baik. Tujuan. Penelitian ini bertujuan menganalisis estimasi parameter model Vector Autoregressive with Exogenous Variables–Generalized Space Time Autoregressive (VARX-GSTAR) serta mengevaluasi kemampuan model tersebut dalam melakukan peramalan tingkat inflasi bulanan pada enam provinsi di Pulau Jawa. Metode. Data yang digunakan berupa data inflasi bulanan, BI-Rate, indeks harga energi, dan indeks harga pangan pada enam provinsi di Pulau Jawa periode 2015–2024. Data dibagi menjadi data training (2015–2022) untuk pembentukan model dan data testing (2023–2024) untuk evaluasi. Analisis dilakukan melalui uji stasioneritas, pembentukan matriks bobot spasial, pemodelan menggunakan VARX, GSTAR, dan VARX-GSTAR, estimasi parameter dengan metode Ordinary Least Squares (OLS), uji asumsi white noise, serta evaluasi hasil peramalan menggunakan nilai RMSE, MAE, dan koefisien korelasi. Hasil. Model VARX-GSTAR(1,1) menghasilkan kinerja peramalan terbaik pada data testing dengan nilai RMSE sebesar 0,0823, MAE sebesar 0,0643%, dan koefisien korelasi sebesar 0,9422. Hasil peramalan menunjukkan bahwa rata-rata inflasi enam provinsi di Pulau Jawa selama periode 2025–2028 berada pada kisaran 0,22% hingga 0,33%. Kesimpulan. Model VARX-GSTAR memberikan kinerja peramalan yang lebih baik dibandingkan model VARX dan GSTAR. Hal tersebut ditunjukkan oleh nilai RMSE dan MAE yang lebih kecil serta koefisien korelasi yang lebih tinggi pada data pengujian.