Model Generalized Space Time Autoregressive Integrated Moving Average (GSTARIMA) merupakan model yang digunakan untuk memodelkan data runtun waktu yang mengandung ketergantungan spasial antar lokasinya (space time).
Model GSTARIMA bisa digunakan pada data ekonomi yaitu data ekspor-impor, data nilai tukar (kurs), data produksi dan data inflasi. Inflasi merupakan proses meningkatnya harga-harga barang secara umum. Perkembangan inflasi di Jawa Timur dipantau melalui perkembangan perekonomian di beberapa kota besar diantaranya, Surabaya, Malang dan Kediri. Inflasi selain dipengaruhi oleh waktu sebelumnya, juga memiliki keterkaitan antara satu kota dengan kota lainnya.
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendapatkan model GSTARIMA yang terbaik dan hasil peramalan untuk inflasi Kota Surabaya, Malang dan Kediri.
Estimasi parameter dilakukan menggunakan metode kuadrat terkecil (OLS) dengan bobot kebalikan jarak dan normalisasi korelasi silang. Model terbaik inflasi di kota Surabaya, Malang dan Kediri adalah GSTARIMA(2,0,0)1 dengan pembobot kebalikan jarak. Hasil peramalan inflasi untuk ketiga kota tersebut pada periode 2017 secara umum mengalami trend yang menurun. Hal ini dapat terlihat dari nilai inflasi yang berada disekitar 0,3 sampai dengan hampir mendekati nilai nol.
Kata Kunci: Bobot kebalikan jarak, Bobot normalisasi korelasi silang,GSTARIMA, Inflasi