PENERAPAN METODE GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION PADA PEMODELAN KUALITAS AIR DI KOTA PONTIANAK - Fitriani, Siti (Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya, 2020)
Model Geographically weighted regression (GWR) merupakan pengembangan dari model regresi global dimana setiap parameter dihitung pada setiap titik lokasi pengamatan, sehingga setiap lokasi pengamatan memiliki nilai parameter regresi yang berbeda-beda. Metode untuk mengestimasi parameter model GWR menggunakan weighted least square (WLS). Dalam penelitian ini, model GWR diterapkan untuk menentukan model sebaran Total Dissolved Solid (TDS) pada kualitas air di Kota Pontianak. Variabel dependen yang digunakan adalah Total Dissolved Solid (TDS) dan variabel independennya yaitu Chemical Oxygen Demand (COD), Biological Oxygen Demand (BOD), pH, kesadahan dan warna. Metode yang digunakan untuk memilih bandwidth optimum menggunakan cross validation (CV). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model GWR dengan pembobot Fixed Bisquare Kernel lebih baik dibandingkan model regresi global karena memiliki nilai AIC terkecil sebesar 346,45 dan nilai MAPE sebesar 22,52%. Kata Kunci: Pencemaran Air, Spasial, Regresi Global.