Perpustakaan Digital ITB

Model ekstrapolasi ruang-waktu umumnya terbatas pada beberapa titik lokasi pengamatan dan tidak memberikan informasi mengenai nilai-nilai di titik lokasi tak terobservasi. Dengan menggabungkan model tersebut dengan model interpolasi spasial, dapat diperoleh perubahan visual yang lebih informatif. Model Generalized Space-Time Autoregressive (GSTAR) sebagai model ekstrapolasi ruang-waktu multivariat sering digunakan karena bentuknya yang sederhana dan tidak memerlukan biaya yang besar untuk dilakukan. Salah satu komponen dalam model GSTAR adalah matriks bobot spasial yang berperan sebagai pembobot hubungan antarlokasi. Matriks tersebut dapat dikonstruksi dengan menggunakan teori graf, khususnya Minimum Spanning Tree (MST), sebagai pengembangan dari model. Selain itu interpolasi spasial dapat dilakukan dengan memanfaatkan metode kriging. Hasil gabungan kedua model tersebut menunjukkan performa yang lebih baik dibandingkan dengan model deret waktu univariat pada data perubahan tinggi muka air pada lahan gambut di Provinsi Riau sebagai basis dari pemetaan risiko.