PEMODELAN FAKTOR PENYEBAB KECELAKAAN LALU LINTAS DI KALIMANTAN BARAT DENGAN METODE GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (GWR) - Selvy Putri Agustianto; Shantika Martha; Neva Satyahadewi (Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya, 2018)
Geographically Weighted Regression (GWR) merupakan metode yang dapat digunakan untuk membentuk analisis regresi yang bersifat lokal untuk setiap lokasi. Penaksiran parameter Model GWR diperoleh menggunakan Weighted Least Square (WLS). Tujuan penelitian ini menganalisis faktor-faktor yang berpengaruh dengan GWR dan mendapatkan model terbaik antara regresi linear dan GWR yang dapat diterapkan pada kasus kecelakaan lalu lintas di setiap Kabupaten/Kota Kalimantan Barat. Berdasarkan hasil penelitian penyebab kecelakaan lalu lintas tahun 2015, faktor yang berpengaruh terhadap kecelakaan lalu lintas tiap Kabupaten/Kota dengan GWR memiliki kesamaan di setiap lokasi yaitu jumlah pelanggaran lalu lintas. Model terbaik pada kasus kecelakaan lalu lintas adalah model GWR karena memiliki nilai AIC lebih kecil yaitu 130,8698 dan memiliki nilai SSE lebih kecil yaitu 24876,11 dari model regresi. Kata Kunci: Gaussian, Weighted Least Square, AIC