Perpustakaan Digital ITB

Model space-time adalah model yang dipengaruhi tidak hanya oleh observasi di waktu sebelumnya tetapi juga oleh observasi di lokasi sekitarnya. Salah satu model space-time yang sering digunakan oleh peneliti adalah model GSTAR. Model ini adalah hasil pengembangan dari model AR, VAR, dan STAR. Pembeda utama model GSTAR atau model space-time lainnya dengan model deret waktu adalah adanya matriks bobot spasial. Matriks bobot spasial biasanya dibangun dengan mempertimbangkan lokasi terdekat dan digunakan untuk menjelaskan hubungan antar sebuah lokasi dengan lokasi lainnya. Namun matriks bobot spasial dapat dibangun juga menggunakan Minimum Spanning Tree (MST) untuk lebih menekankan hubungan peluang antar lokasinya. Salah satu data space-time adalah traffic flow karena dipengaruhi tidak hanya oleh data di waktu sebelumnya melainkan juga oleh data di jalan sekitarnya. Sehingga pada Tugas Akhir ini akan dikaji model GSTAR dengan matriks bobot spasial MST menggunakan data traffic flow. Tujuan pemodelannya adalah memprediksi road occupancy di jalanan tertentu pada waktu mendatang yang dapat digunakan untuk kuantifikasi risiko sebuah jalan. Pemodelan dilakukan dengan membentuk terlebih dahulu matriks bobot spasial MST dan matriks bobot spasial konvensional. Kemudian dilakukan pemodelan ????????????????????(1;1) meliputi estimasi parameter dengan metode least square hingga prediksi. Dengan menggunakan kriteria AIC dan MAPE, dapat disimpulkan bahwa model ????????????????????(1;1) dengan matriks bobot spasial konvensional lebih baik ketimbang model dengan matriks bobot spasial MST.