MODEL NONPARAMETRIC GWR UNTUK IDENTIFIKASI FAKTOR YANG MEMPENGARUHI COD DAS MAHAKAM - Clemensius Arles; Sifriyani Sifriyani; Fidia Deny Tisna Amijaya (STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika, 2021)
ABSTRAKModel Regresi Spline Nonparametrik dengan Pembobot Geografis merupakan pengembangan model regresi nonparametrik untuk data spasial dengan estimator parameter bersifat lokal untuk setiap pengamatan yang di aplikasikan pada data spasial. Data penelitian ini merupakan data sekunder yang diperoleh dari Dinas Lingkungan Hidup Provinsi Kalimantan Timur Samarinda. Tujuan penelitian ini adalah menentukan model pada data Chemical Oxygen Demand (COD) di Daerah Aliran Sungai Mahakam Kalimantan Timur dan untuk mengetahui faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi COD di 28 titik pengambilan sampel pada DAS Mahakam tahun 2018. Pada Metode Regresi Spline Nonparametrik dengan Pembobot Geografis terdapat pemilihan titik knot optimum dengan menggunakan kriteria Generalized Cross-Validation (GCV) yang terkecil. Pembobot spasial yang digunakan adalah fungsi kernel bisquare. Hasil penelitian menunjukkan bahwa faktor-faktor yang berpengaruh terhadap COD di DAS Mahakam adalah Dissolved Oxygen (DO), Nitrit, dan tingkat keasaman pH. Kata Kunci: Chemical Oxygen Demand, Pembobot Geografis, GCV, Knot dan Spline