Model Generalized Space-Time Autoregressive Integrated Moving Average (GSTARIMA) merupakan model data runtun waktu dan lokasi yang mengandung ketergantungan spasial antar lokasinya (space-time). Asumsi pada model ini setiap lokasi pengamatan bersifat heterogen, sehingga model ini dianggap lebih tepat digunakan sebagai generalisasi dari model space-time lainnya. Penggunaan model GSTARIMA dapat diaplikasikan pada bidang pertanian, khususnya pada subsektor tanaman holtikultura. Salah satu indikator untuk melihat tingkat daya beli petani tanaman holtikultura di pedesaan adalah Nilai Tukar Petani (NTP). Tujuan penelitian ini adalah untuk mendapatkan model GSTARIMA terbaik dan hasil peramalan NTP subsektor tanaman holtikultura di Provinsi Kalimantan Barat, Kalimantan Tengah, dan Kalimantan Timur. Nilai Indeks Moran digunakan untuk melihat adanya otokorelasi spasial. Estimasi parameter GSTARIMA dilakukan menggunakan metode Ordinary Least Square (OLS) dengan pembobot invers jarak dan normalisasi korelasi silang. Model terbaik yang diperoleh adalah model GSTARI(1,1)1 dengan pembobot invers jarak dan normalisasi korelasi silang. Nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) untuk kedua model sebesar 4,67% yang termasuk dalam kategori hasil peramalan yang sangat akurat. Hasil peramalan NTP sub sektor tanaman holtikultura untuk Provinsi Kalimantan Barat dan Kalimantan Timur mengalami kenaikan pada bulan Januari 2024 hingga Maret 2024, sedangkan Provinsi Kalimantan Tengah mengalami penurunan dari periode sebelumnya.