PERAMALAN DERET WAKTU MULTIVARIAT SEASONAL PADA DATA PARIWISATA DENGAN MODEL VAR-GSTAR

Tujuan penelitian ini adalah untuk mengkaji pendekatan baru dengan model VAR-GSTAR (Vector Autoregressive-General Space-Time Autoregressive) untuk peramalan pada suatu data deret waktu multivariat yang mengandung pola seasonal. Proses estimasi parameter pada model ini dilakukan dengan metode Least Squares. Dalam penelitian ini dibahas sifat-sifat asimtotis dari estimator parameter model, yang menunjukkan sifat konsisten dan secara asimtotis berdistribusi multivariat normal. Dari sifat-sifat tersebut dikonstruksi prosedur untuk mendapatkan model terbaik pada time series seasonal, yang kemudian diterapkan pada data jumlah wisatawan mancanegara yang datang ke Yogyakarta dan Bali. Hasil yang diperoleh dari model VAR-GSTAR dibandingkan dengan hasil peramalan yang diperoleh dari model baku untuk time series multivariat VARMA. Hasil perbandingan menunjukkan bahwa secara prosedural model VARMA mempunyai kelemahan, karena tidak dapat mengakomodasi lag-lag seasonal pada orde model. Hal ini dapat diselesaikan dengan menggunakan pendekatan VAR-GSTAR. Interpretasi terhadap model VAR-GSTAR memberikan hasil yang lebih realistis, yaitu bahwa jumlah wisatawan mancanegara yang datang ke Yogyakarta dipengaruhi oleh jumlah wisatawan yang datang ke Bali, tetapi tidak sebaliknya, sedangkan dari model VARMA yang terjadi adalah sebaliknya. Ditinjau dari ketepatan ramalan, model VAR-GSTAR adalah model yang lebih baik untuk meramalkan data-data pariwisata di Yogyakarta dan Bali. Kata kunci: model VAR-GSTAR, model VARMA, musiman, data pariwisat