Model Generalized Space Time Autoregressive Integrated Moving Average (GSTARIMA) merupakan model analisis data runtun waktu multivariat yang dipengaruhi oleh waktu dan lokasi, yang mengasumsikan bahwa tiap lokasi pengamatan memiliki karakteristik heterogen. Model GSTARIMA diterapkan pada data rata-rata bulanan suhu di Samarinda, Balikpapan, dan Berau. Tujuan penelitian untuk memperoleh model dan hasil peramalan data rata-rata bulanan suhu di Samarinda, Balikpapan, dan Berau. Pemeriksaan heterogenitas menggunakan Indeks Gini yang menunjukkan bahwa terjadi heterogenitas pada ketiga lokasi pengamatan. Pembobot lokasi menggunakan pembobot lokasi invers jarak dan normalisasi korelasi silang. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model GSTARIMA (1,1,1)1 dengan pembobot lokasi invers jarak memiliki nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 1,7245% dan model GSTARIMA (1,1,1)1 dengan pembobot lokasi normalisasi korelasi silang sebesar 1,7243%. Model terbaik yang diperoleh berdasarkan nilai MAPE terkecil adalah model GSTARIMA (1,1,1)1 dengan pembobot lokasi normalisasi korelasi silang. Hasil peramalan menunjukkan rata-rata bulanan suhu tertinggi diantara ketiga lokasi terjadi di Samarinda yaitu pada bulan April 2024 sebesar 28,210˚C, dengan ratarata hasil peramalan sebesar 28,080˚C.