Pemodelan Mixed Geographically Weighted Regression Multivariate Pada Pencemaran Kualitas Air Chemical Oxygen Demand (COD) dan Biological Oxygen Demand (BOD)

Hani Khaulasari, Purhadi Purhadi
Submission Date: 2014-08-24 22:33:59
Accepted Date: 2014-09-14 11:50:42

Abstract


Kali Surabaya adalah salah satu sungai di Jawa Timur yang menjadi sorotan masyarakat karena tingkat pencemarannya yang tinggi. Pemerintah Kota Surabaya sejak tahun 2005 menggalakkan program peduli lingkungan “Surabaya Green and Clean”, akan tetapi hingga tahun ini program tersebut belum tercapai secara maksimal. Oleh karena itu, dalam penelitian ini ingin mendapatkan model pencemaran kualitas air COD dan BOD di Kali Surabaya serta mendapatkan faktor-faktor yang berpengaruh pada pencemaran air kali Surabaya dengan menggunakan metode MGWRM. Data diambil di 30 titik lokasi Kali di Surabaya. Faktor global yang mempengaruhi pencemaran kualitas air COD di bulan Juli 2013 yaitu kecepatan air sedangkan untuk respon BOD yaitu kecepatan air, nitrat, amonia, nitrit dan deterjen. Faktor lokal yang mempengaruhi pencemaran kualitas air COD di bulan Juli 2013 tidak ada sedangkan faktor lokal yang mempengaruhi pencemaran kualitas air BOD adalah kedalaman dan fosfat. Faktor global yang mempengaruhi pencemaran kualitas air COD di bulan September 2013 yaitu kecepatan air sedangkan untuk respon BOD yaitu kecepatan air dan nitrit. Faktor lokal yang mempengaruhi pencemaran kualitas air COD di bulan September 2013 tidak ada sedangkan faktor lokal yang mempengaruhi pencemaran kualitas air BOD adalah deterjen. Faktor global yang mempengaruhi pencemaran kualitas air COD di bulan Nopember 2013 yaitu kecepatan air sedangkan untuk respon BOD yaitu kecepatan air dan nitrit. Faktor lokal yang mempengaruhi pencemaran kualitas air COD di bulan Nopember 2013 tidak ada sedangkan faktor lokal yang mempengaruhi pencemaran kualitas air BOD adalah amonia.

Keywords


BOD;COD;GWRM;MGWRM;Regresi Multivariat

References


Koesnariyanto, R. 2012. Pemodelan Indikator Pencemaran Air Secara Kimia (BOD) Dengan Geographically Weighted Regression. Surabaya: Program Magister Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Airlangga.

Yasin, H. 2011. Model Mixed Geographically Weighted Regression, Studi Kasus : Persentase Rumah Tangga Miskin di Kabupaten Mojokerto Tahun 2008. Program Magister Jurusan Statistika FMIPA-ITS.

Lumaela, A.K. 2013. Pemodelan Chemical Oxygen Demand (COD) Sungai di Surabaya Dengan Metode Mixed Geographically Weighted Regression. Surabaya: Program Sarjana Jurusan Statistika-FMIPA ITS.

Hayati, Memi Noor. 2013. Mixed Geographically Weighted Multivariate linier Model. Surabaya: Program Magister Jurusan Statistika-FMIPA ITS.

Harini, S. 2012. Regresi Spasial Multivariat Dengan Pembobot Geografis. Surabaya: Program Doktor Jurusan Statistika-FMIPA ITS.


Full Text: PDF

CC Licencing


Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Lembaga Penjaminan Mutu, Pengelolaan dan Perlindungan Kekayaan Intelektual (LPMP2KI) ITS
Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.