MODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHTED LOGISTIC REGRESSION DENGAN FUNGSI PEMBOBOT ADAPTIVE TRICUBE (Studi Kasus: Indikator Pencemaran Air Dissolve Oxygen di Daerah Aliran Sungai Mahakam Kalimantan Timur Tahun 2018)

Abstract

Model Geographically Weighted Logistic Regression (GWLR) merupakan model lokal dari model regresi logistik yang diaplikasikan pada data spasial. Penaksiran parameter model GWLR dilakukan di setiap lokasi pengamatan menggunakan pembobot spasial. Pembobot spasial dihitung menggunakan fungsi pembobot Adaptive Tricube dan bandwidth optimum diperoleh berdasarkan kriteria Generalized Cross Validation (GCV). Tujuan penelitian ini adalah mendapatkan model GWLR pada data Dissolve Oxygen (DO) di Daerah Aliran Sungai Mahakam dan mengetahui faktor-faktor yang berpengaruh terhadap peluang air Sungai Mahakam tidak tercemar berdasarkan indikator DO. Data penelitian adalah data sekunder yang diperoleh dari Dinas Lingkungan Hidup Provinsi Kalimantan Timur. Metode penaksiran parameter model GWLR adalah Maximum Likelihood Estimation (MLE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa penaksir parameter eksak (closed-form) untuk mendapatkan model GWLR tidak dapat diperoleh secara analitik dan hampiran penaksir ML diperoleh menggunakan metode iterasi Newton-Raphson. Faktor-faktor yang berpengaruh terhadap peluang air Sungai Mahakam tidak tercemar berdasarkan indikator DO berdasarkan pengujian parsial model GWLR berbeda-beda di setiap lokasi pengamatan. Faktor-faktor yang berpengaruh berbeda-beda di setiap lokasi pengamatan tersebut adalah konsentrasi fosfat dan konsentrasi nitrit. Faktor-faktor yang berpengaruh secara global adalah Total Dissolved Solid.