Hani Khaulasari dan Purhadi Jurusan Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Jalan Arief Rahman Hakin, Surabaya 60111
E-mail : purhadi@statistika.its.ac.id,
Abstrak ―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 M GWRM. 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.
Kata  Kunci ―BOD,  COD,  GWRM,  MGWRM ,  Regresi Multivariat.

## I. PENDAHULUAN
ALI Surabaya adalah salah satu sungai di Jawa Timur yang  menjadi  sorotan  masyarakat  karena  tingkat pencemarannya  yang  tinggi.  Pemerintahan  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  rangkah  membantu program  tersebut,  pada  penelitian  ini  ingin  memodelkan
pencemaran  kualitas  COD  dan  BOD  di  Kali  Surabaya  dan mendapatkan faktor-faktor yang mempengaruhi pencemaran  air  kali  di  Surabaya  di  bulan  Juli,  September dan Nopember 2013.
Menurut  [1],  faktor-faktor  yang  mempengaruhi pencemaran  air  kali  di  Surabaya  pada  setiap  lokasi pengamatan  berbeda-beda  sehingga  diperlukan  metode yang  mempertimbangkan  adanya  faktor  lokasi,  metode tersebut  adalah Geographically  Weighted  Regression (GWR).  Pada  kenyataannya  tidak  semua  variabel  dalam model GWR mempunyai pengaruh secara spasial. Beberapa variabel  prediktor  berpengaruh  secara  global  sedangkan yang lain dapat mempertahankan pengaruh spasialnya. Oleh karena itu, dari model GWR dikembangkan menjadi model Mixed Geographically Weighted Regression (MGWR) Penelitian  dengan  menggunakan  metode  MGWR telah  dilakukan  oleh  [2]  dan  [3].  Model-model  yang  telah dijelaskan  pada  penelitian  sebelumnya  merupakan  model spasial univariate ,  dimana  dalam  pengamatannya  hanya memiliki  satu  variabel respon  yang  tergantung  pada  lokasi pengamatan. Pada penelitian ini terdiri atas variabel respon lebih  dari  satu  yang  tergantung  pada  lokasi  pengamatan, (model  spasial multivariate )  yaitu  pencemaran  kualitas  air sungai  secara  kimia  yang  diukur  dari  indicator  COD  dan BOD.  Oleh  karena  itu,  penelitian  yang  diadopsi  dari  [3] akan  dikembangkan  dengan  pendekatan  metode Mixed Geographically
Weighted
Regression Multivariate
(MGWRM).  Penelitian  dengan  menggunakan  metode MGWRM pernah dilakukan oleh [4].

## II. TINJAUAN PUSTAKA
Tinjauan yang digunakan adalah sebagai berikut. A..  Model GWR Multivariat (GWRM)
Sebelum  melakukan  pemodelan  GWR  Multivariat, dilakukan  pemodelan  regresi  multivariate.  Model  regresi multivariate ialah model linier dengan variabel respon lebih dari satu. Persamaan Modelnya adalah [4].
𝑦 ℎ = 𝑋𝛽 ℎ + 𝜀 ℎ (1)
Jika pada pemodelan  regresi  multivariate asumsi kehomogenitas  matriks  varians  kovarians  tidak  terpenuhi.

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

## di Kali Surabaya
K
Hal  ini  mengindikasikan  terjadinya  heterogenitas  spasial, sehingga dilanjutkan ke pemodelan GWRM.
GWRM merupakan pengembangan dari model regresi multivariate dengan penaksir parameter bersifat lokal untuk setiap  lokasi  pengamatan.  Pada  GWRM  vector error 𝜀 diasumsikan  berdistribusi  normal multivariate dengan mean nol  dan matriks  varian kovarian  pada  setiap lokasi 𝑢 𝑖 , 𝑣 𝑖 .  Dalam  GWRM  koordinat  lokasi 𝑢 𝑖 , 𝑣 𝑖 menjadi salah satu faktor penting dalam menentukan pembobot yang digunakan  untuk  menaksir  parameter  GWRM  [5]. Persamaan Model GWRM adalah sebagai berikut. 𝑦 𝑖ℎ = 𝛽 𝑜ℎ 𝑢 𝑖 , 𝑣 𝑖 + 𝛽 1ℎ 𝑢 𝑖 , 𝑣 𝑖 𝑥 𝑖1 + ⋯ . +𝛽 𝑝ℎ 𝑢 𝑖 , 𝑣 𝑖 𝑥 𝑖𝑝 + 𝜀 𝑖ℎ dengan h=1,2,..,q dan i=1,2,….,n (2)

## B. Model Mixed GWR Multivariat
Apabila  tidak  semua  variabel  prediktor  pada  GWRM mempunyai  pengaruh  secara  lokal,  sebagian  berpengaruh secara  global,  maka  model  yang  seperti  ini  disebut  model mixed  geographically  weighted  regression  multivariate. MGWRM  dengan  p  variabel  prediktor  dimana  b  variabel prediktor  bersifat  lokal  dan  p-b  variabel  prediktor  bersifat global,  serta  dengan  mengasumsikan  intersep  model bersifat lokal dapat dinyatakan sebagai berikut [4].
y ih = β oh u i , v i +   β kh u i , v i b k=1 x ik +   β kh x ik p k=b+1 + ε ih ,
i = 1,2, … , n dan h = 1,2, … , q
(3)
Penaksir parameter model linier multivariat pada respon ke- h bersifat global adalah [4]. β gh =  β b+1 ,h β b+2 ,h … β p,h T =  X g T I − S l ) T I − S l X g −1 X g T I − S l ) T I − S l y h (4)
Penaksir koefisien lokal pada lokasi u i , v i pada respon ke- h adalah [4]. β lh u i , v i =  X l T W u i , v i X l −1 X l T W u i , v i (y h − X g β gh ) (5)
Penaksir  parameter  matriks  varians  kovarians  error  (  ) MGWRM adalah [4].
 MGWMR = SSPE n−rank (X) = YT I−S T I−S Y tr ( I−S T  I−S ) (6)
Uji  kesesuaian  model  MGWRM  dengan  model  regresi multivariate adalah [4].
H 0 ∶   β kh u i , v i = β kh H 1 ∶  minimal ada satu β kh u i , v i ≠ β kh untukk = 1,2, … , pdanh = 1,2, … , q Statistik Uji :
(7)
F ′ (1) = YT  I−H Y− YT (I−S T (I−S)Y n −p −u 1 YT ((I−S)T (I−S)Y u 12 u 2
Daerah kritis : Tolak  H 0 jika  nilai  dari F ′ 1  > F ∝, n−p−u1 , u 12 u 2 atau P-Value<α
Uji  serentak  pada  MGWRM  dilakukan  dengan hipotesis sebagai berikut [4].
H 0 ∶  β 1h u i , v i = β 2h u i , v i = ⋯ = β bh u i , v i =   β b+1 ,h = β b+2 ,h = ⋯ = β ph = 0 H 1 ∶  minimal ada satu β bh u i , v i = ⋯ = β ph ≠ 0 Statistik Uji :
F ′ (2) = YT  I−Slω T I−Slω  Y u 1ω 2 u 2ω YT  I−S T  I−S Y u 12 u 2
(8)
Daerah kritis : Tolak H 0 jika nilai dari F ′ 2  > F α, u 1ω 2 u 2ω , u 12 u 2 Pengujian  signifikansi  variabel  global  secara  parsial x k (b + 1 ≤ k ≤ p) dilakukan  dengan  hipotesis  sebagai berikut [4].
H 0 ∶ β kh = 0 H 1 ∶  β kh ≠ 0 untuk  h = 1,2, . . , q dan (b + 1 ≤ k ≤ p)
Statistik Uji :
t (g) = β kh SE  (β kh ) (9)
Daerah kritis:
Tolak H 0 jika nilai dari t (g) > t ∝ 2 ,(n−rank  Xg  ) Pengujian  signifikansi  variabel  lokal x k (1 ≤ k ≤ b) dilakukan dengan hipotesis sebagai berikut [4]. H 0 : β kh u i , v i = 0 H 1 :  β kh u i , v i ≠ 0,    untuk  h = 1,2, . . , q dan (1 ≤ k ≤ b)
Statistik Uji :
t (l) = β kh  ui,vi SE  (β kh  ui ,vi  ) (10)
Daerah kritis:
Tolak H 0 jika nilai dari t (l) > t ∝ 2 ,(n−rank  X l )
Metode  dalam  pemilihan  MGWRM  terbaik,  salah satunya  adalah Akaike  Information  criterian  (AIC) yang didefinisikan sebagai berikut.
AIC =  MGWRM + 2p n n−p−1 (11)
Model  dikatakan  semakin  baik,  apabila  nilai  AICnya semakin kecil [4].

## III. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder,  yang diperoleh  dari  Badan  Lingkungan  Hidup  Kota  Surabaya. Unit penelitian dilakukan di 30 titik lokasi kali di Surabaya yang berupa kali, saluran air dan boezem di Surabaya.Data diambil pada bulan Juli, September, Nopember 2013.Variabel  penelitian  yang  digunakan  yaitu  variabel respon  Y 1 (COD)  dan  Y 2 (BOD)  kemudian  variabel prediktor  yaitu  X 1 (lebar  sungai)¸  X 2 (kedalaman  sungai),
X 3 (kecepatan  air),  X 4 (debit  air),  X 5 (fosfat),  X 6 (Nitrat), X 7 (Amonia), X 8 (Nitrit), X 9 (Suhu air) dan X 10 (deterjen). Dimana  variabel  panjang,  lebar,  kedalaman,  kecepatan, debit  air dan  suhu  berasal  dari kondisi  fisik kali  kemudian fosfat  adalah  sumber  pencemaran  yang  diidentifikasi  dari limbah  peternakan,  nitrat  dan  deterjen  adalah  sumber pencemaran  yang  diidentifikasi  dari  limbah  domestic  serta ammonia  dan  nitrit  adalah  sumber  pencemaran  yang diidentifikasi dari limbah industri.
Tahapan  dalam  analisis  data  meliputi  melakukan deskriptif data, melakukan uji multikolinieritas, melakukan uji  korelasi  variabel  respon,  melakukan  pemodelan  regresi multivariate, melakukan pemodelan Geographically Weighted  Regression  Multivariate (GWRM)  jika  terjadi heterogenitas  spasial,  melakukan  pemodelan Mixed
Geographically
Weighted Multivariate Regression
(MGWRM)  jika  ada  varaibel  lokal  dan  variabel  global, menentukan  model  terbaik  dengan  menggunakan  AIC terkecil, kesimpulan dan saran

## IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN

## A. Deskriptif Data Kondisi Kali di Surabaya
Hasil deskripsi data kondisi kali Surabaya pada Tabel 1 ,  menggambarkan  bahwa  nilai  minimum  pada  COD  dan BOD  melebihi  batas  spesifikasi  maksimum  kelas  I  (kelas air  minum).  Pencemaran  air  kali  di  Surabaya  yang  diukur dari  indicator  kadar  COD  dan  BOD  tertinggi  terjadi  pada bulan  Nopember  2013,  kadar  COD  tertinggi  terjadi  di lokasi Kalimas di Jembatan Ngagel sedangkan kadar BOD tertinggi  terjadi  di  lokasi  Kalimas  di  Jembatan  Keputran Selatan.  Jika  dilihat  dari  titik  pengamatan  antara  nilai minimum  dan  nilai  maksimum  pada  sumber  pencemaran (Fosfat,  Nitrat,  Amonia,  Nitrit  dan  Deterjen)  maka  kadar sumber  pencemaran  air  kali  di  Surabaya  tersebut  berada diluar  batas  spesifikasi  maksimum  kelas  I  (kelas  air minum).  Kadar  fosfat  yang  berasal  dari limbah  peternakan tertinggi  terjadi  pada  bulan  September  2013  di  lokasi  kali Pegirian  di  Jl  Pegirian.  Kadar  nitrat  yang  berasal  dari limbah  domestik  tertinggi  terjadi  pada  bulan  Nopember 2013  di  lokasi  boezem  Morokrembangan.  Kadar  ammonia yang  berasal  dari  limbah  industri  tertinggi  terjadi  pada bulan  September  2013  di  lokasi  saluran  di  pompa  air Tambak  Wedi.  Kadar  nitrit  yang  berasal  dari  limbah industri tertinggi terjadi pada bulan Juli 2013 di lokasi kali Wonorejo di Jembatan Kedung Baruk. Kadar deterjen yang berasal  dari  limbah  domestic  tertinggi  terjadi  pada  bulan Juli 2013 di lokasi kali Pegirian di Jl Pegirian. Kali banyu urip  di  jembatan  Balongsari  Tama  adalah  kali  yang lebarnya  terpendek.  Boezem  kedurus  merupakan  lokasi yang  terlebar.Saluran  Dinoyo  merupakan  lokasi  dengan kedalaman  terkecil.  Kali  Surabaya  di  Kedurus  adalah  kali dengan  kedalaman  terbesar.Kali  Wonokromo  di  jembatan Merr II merupakan lokasi dengan kecepatan airnya terbesar sedangkan  Kali  Jeblokan  di  Kedung  Cowek  merupakan lokasi  dengan  kecepatan  airnya  terkecil  dan  kecepatan  air terbesar  terjadi  pada  bulan  September  dan  Nopember
2013.Kali  Bokor  di  jembatan  Pucang  merupakan  lokasi dengan  debit  air terkecil  sedangkan  kali  Makmur  di  Lidah Kulon  Jl  Bangkingan  merupakan  lokasi  kali  dengan  debit air  terbesar  dan  debit  air  terbesar  terjadi  pada  bulan Nopember 2013.
Tabel 1.
Nilai Minimum, Maksimum Kondisi Kali di Surabaya Pada Bulan Juli (1), September (2), Nopember (3) Tahun 2013
simbol variabel bulan minimum maksimum batas spesifikasi maksimum Y 1 COD 1
10,52 97,48
10 mg/l
2 10,09 97.31 3 10,05 99,41
Y 2 BOD 1 3,52
17,90
2 mg/l
2 2,03 19,53 3 4,22 23,42
X 1 Lebar 1 4,00 65,00 2 4,00 65,00 3 4,00 65,00 - X 2 1 0,20 6,30
-
Kedalaman 2 0,20 6,30 3 0,20 6,30
X 3 Kecepatan air 1 0,03 3,00 2 0,11 3,08 - 3 0,11 3,08 X 4 Debit air 1 0,02 1087,54 2 0,05 1087,56 - 3 0,10 1087,61 X 5 1 0,00 1,37 0,2 mg/l Fosfat 2 0,00 34,14 3 0,03 20,80 X 6 1 0,76 98,79 10 mg/l Nitrat 2 0,99 146,39 3 0,42 160,00 X 7 1 0,10 99,00 0,5 mg/l Ammonia 2 0,00 244,00 3 0,04 186,00 X 8 1 0,00 154,00 0,05 mg/l Nitrit 2 0,00 85,00 3 0,00
57,89 X 9 1 28,00 29,00 27 0 C Suhu 2 28,00 28,00 3 28,00 28,00 X 10 Deterjen 1 91,46 189,00 200 mg/l
B. A nalisis  Mixed  GWR  Multivariate  (MGWRM) Pada  Pencemaran  Kualitas  Air  Kali  Surabaya Bulan Juli 2013
Tahapan  awal  dalam  melakukan  analisis  pemodelan MGWRM  adalah  melakukan  uji  korelasi  antara  respon COD  dan  BOD,  diketahui  dari  hasil  uji  korelasi  terdapat hubungan  antara  COD  dan  BOD  kemudian melakukan  uji multikolinieritas.  Hasil  uji  multikolinieritas  disimpulkan bahwa variabel (X 1 ) hingga (X 10 ) tidak terjadi multikolinieritas sehingga layak digunakan dalam pemodelan.  Setelah  melakukan  uji  multikoliniertas, melakukan  analisis  pemodelan  regresi  multivariat.  Hasil penaksiran  parameter  model  regresi  multivariat  dengan tingkat signifikan ( ∝= 5%) diketahui bahwa variabel yang berpengaruh  terhadap  pencemaran  kualitas  air  COD  kali Surabaya  adalah  kecepatan  air  sedangkan  variabel  yang berpengaruh  terhadap  pencemaran  kualitas  air  BOD  kali
Surabaya  adalah  kadar  nitrit.  Pada  pemeriksaan  asumsi regresi multivariate, residual telah berdistribusi multivariate normal  akan  tetapi  matriks  varians  kovarians  tidak homogen karena nilai p-value statistic uji Box’M 0.00 lebih kecil  dari  tingkat  signifikan  (α=5%).  Hal ini  menunjukkan bahwa pada kasus pencemaran kualitas air COD dan BOD kali  Surabaya  terjadi  kasus  heterogenitas  spasial.  Oleh karena  itu,  akan  lebih  baik  jika  digunakan  model  yang mempertimbangkan  faktor  lokasi  pengamatan  sebagai variabel  dalam  penelitian  untuk menggambarkan  pengaruh variabel  prediktor  terhadap  variabel  respon  yaitu  dengan model GWRM.
Hasil GWRM  menunjukkan bahwa variabel prediktor X 3 ,  X 6 ,  X 7 ,  X 8 ,  X 10 berpengaruh  pada  seluruh  lokasi  kali (berpengaruh  secara  global)  baik  terhadap  respon  COD maupun  BOD  sedangkan  X 1 ,  X 2 ,  X 4 ,  X 5 ,  X 9 berpengaruh hanya berpengaruh pada beberapa lokasi saja (berpengaruh secara  lokal),  variabel  tersebut  dibentuk  model  MGWRM untuk  mengetahui  faktor-faktor  yang  mempengaruhi pencemaran  kualitas  air  COD  dan  BOD  kali  Surabaya. Analisis  model  MGWRM  menggunakan  matlab  7.9.0 didapatkan  nilai bandwidth optimum  dari  data  sebesar 10,047.  Pada  penelitian  ini  digunakan  fungsi  jarak  kernel Gaussian untuk  penentuan  pembobotnya.  Setelah  mencari penaksir  parameter  beta  COD  dan  BOD  dari  MGWRM selanjutnya  akan  dilakukan  pengujian  hipotesis  kesesuaian model  MGWRM  yang  dilakukan  dengan  membandingkan antara model  regresi  multivariat  dengan  MGWRM  dengan hipotesis sebagai berikut.
H 0 ∶ β kh u i , v i = β kh , k = 0,1,2, … 10 dan h = 1,2 H 1 ∶  minimal ada satu β kh u i , v i ≠ β kh Berdasarkan  hasil  uji  kesesuaian  model  MGWRM dengan  model  regresi  multivariat,  diperoleh  nilai  F hitung sebesar 7,123, yang nilainya lebih besar dari F tabel ( 𝐹 (0,05;1,19) = 4,389) sehingga model  MGWRM  layak untuk  menggambarkan  faktor-faktor  yang  mempengaruhi pencemaran kualitas air Kali Surabaya.
Berdasarkan  hasil  uji  serentak  pada  MGWRM, diperoleh nilai F hitung 3,5125 yang nilainya lebih besar dari F tabel (F hitung > F 0,05 ;29,19 = 2,07) sehingga  parameter MGWRM secara serentak berpengaruh signifikan terhadap variabel respon pada tiap lokasi.
Pengujian signifikansi variabel global  X 3 , X 6 , X 7 , X 8 , X 10 dilakukan dengan hipotesis sebagai berikut:
H 0 ∶ β kh = 0 H 1 ∶ β kh ≠ 0,   k = 3,6,7,8,10   dan h = 1,2
Tabel 2. Penaksir Parameter Global Model MGWRM Juli 2013
Variabel respon Variabel prediktor Global Penaksir 𝜷 𝒕 𝒉𝒊𝒕𝒖𝒏𝒈 P-Value
Y 1
X 3 33,691 2,753* 0,012* X 6 0,022 0,072 0,393 X 7 0,066 0,348 0,373 X 8 0,148 0,758 0,293 X 10 0,033 0,117 0,392 Y 2 X 3 -2,116 -2,091* 0,048* X 6 -0,058 -2,355* 0,029*
X 7 0,038 2,469* 0,023* X 8 0,047 2,952* 0,008* X 10 0,049 2,148* 0,043*
Ket : *)variabel signifikan pada α=5%
Berdasarkan  Tabel  2,  dapat  disimpulkan  bahwa  pada respon  COD,  variabel  prediktor  global  yang  berpengaruh signifikan  yaitu  X 3 sedangkan  untuk  variabel  respon BOD,variabel prediktor global yang berpengaruh X 3, X 6, X 7, X 8 dan X 10 karena nilai t hitung > t 0,025,25 =2,06 . Pengujian signifikansi suatu variabel lokal X 1 , X 2 , X 3 , X 6 , X 7 , X 9 dilakukan dengan hipotesis sebagai berikut: H 0 ∶ β kh u i , v i = 0 H 1 ∶ β kh u i , v i ≠ 0, untuk h = 1,2 dan k = 1,2,3,6,7,9
Berdasarkan nilai  Statistik  uji  t  variabel  respon  COD dan  BOD  dengan  tingkat  signifikan  (α=5%)  jika  nilai 𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 > 𝑡 0,025,24 =2,064 didapatkan  variabel  prediktor yang  berpengaruh  terhadap  variabel  respon  di  tiap  lokasi pengamatan  (bersifat  lokal)  di  bulan  Juli  2013.  Pada variabel  respon  COD,  tidak  ada  variabel  prediktor  lokal yang  berpengaruh  sehingga  untuk  kasus  pencemaran kualitas  COD  hanya  dipengaruhi  oleh  variabel  prediktor global  yaitu  kecepatan  air  (X 3 ).  sedangkan  untuk  kasus pencemaran  kualitas  air  BOD,  selain  dipengaruhi  oleh variabel  prediktor  global  yaitu  kecepatan  air  (X 3 ),  nitrat (X 6 ),  amonia  (X 7 ),  nitrit  (X 8 )  dan  deterjen  (X 10 )  juga dipengaruhi  oleh  variabel  prediktor  lokalnya  dengan variabel lokal yang berpengaruh adalah kedalaman (X 2 ) dan fosfat (X 5 ). Pengelompokan kali berdasarkan variabel yang berpengaruh pada BOD dapat ditunjukkan pada Tabel 3
Tabel 3.
Pengelompokan Kali Pada BOD Model MGWRM di Bulan Juli 2013
Variabel lokasi kali Variabel yang berpengaruh BOD Kali Surabaya di Kedurus, Kali
Surabaya di jembatan Wonokromo, Kalimas di Jembatan Ngagel, Kalimas di jembatan Keputran Selatan, Kalimas di jembatan kebon rojo, Kali jeblokan di Petojo, Kali Jeblokan di Kedung cowek, Kali Pegirian di Jl Undaan, Kali Pegirian di Jl Pegirian, Kali Banyu Urip di Jembatan Balongsari Tama, Kali Greges di jembatan Jl dupak, Kalidami di jemabatan Kalidami, Kali bokor di jembatan pucang, kali wonorejo di jembatan kedung baruk, kali kepiting di Jl Sutorejo, Kali kebon agung di rungkut industry, kali wonokromo di jemabatan Merr II, saluran dinoyo di pompa air dinoyo, , saluran kenari di pompa air kenari,boezem kalidami, boezem morokrembangan, boezem kedurus, kali makmur di lidah kulon Jl Bangkingan, saluran margomulyo di Jl kalianak, Kali krembangan di jembatan Jl dumar Industri, Saluran Tambak wedi di pompa air tambak wedi, saluran tambak wedi di Jl Kenjeran makam WR. Supratman.
X 3 , X 6 , X 7 , X 8 , X 10
Saluran dinoyo di pompa air dinoyo, boezem wonorejo X 2 , X 3 , X 5 ,  X 6 , X 7 , X 8 , X 10
Saluran darmo di pompa air darmo, Kali Banyu urip di pompa air gunung sari
X 3 , X 5 , X 6 , X 7 , X 8 , X 10
Persamaan  model  untuk  variabel  respon  COD  pada  lokasi ke-1 (Kali Kedurus) adalah
y 1 1 = 1905,852 + 33,691X 3 Persamaan  model  untuk  variabel  respon  BOD  pada  lokasi ke-1 (Kali Kedurus) adalah y 2 1 = −167,327 − 2,11603X 3 −  0,0584 X 6 + 0,03842 X 7 + 0,0475 X 8 + +0,0496 X 10
Pada  lokasi  ke-1  (Kali  Kedurus)  apabila  terjadi kenaikan kadar nitrit (X 8 ) sebesar 1 mg/l maka pencemaran kualitas  air  BOD  kali  Surabaya  akan  meningkat  sebesar 0,0475 mg/l dengan asumsi variabel prediktor lainnya tetap. Apabila  terjadi  kenaikan  kecepatan  air  (X 3 )  sebesar  1 m/detik  maka  pencemaran  kualitas  air  BOD  kali  Surabaya akan  menurun  sebesar  2,116  mg/l  dengan  asumsi  variabel prediktor  lainnya  tetap.  Apabila  terjadi  kenaikan  kadar amonia  (X 7 )  sebesar  1  mg/l  maka  pencemaran  kualitas  air BOD  kali  Surabaya  akan  meningkat  sebesar  0,03482  mg/l dengan  asumsi  variabel  prediktor  lainnya  tetap.  Apabila terjadi  kenaikan  kadar  deterjen  (X 10 )  sebesar  1  mg/l  maka pencemaran  kualitas  air  BOD  kali  Surabaya  akan meningkat  sebesar  0,0496  mg/l  dengan  asumsi  variabel prediktor  lainnya  tetap.  Apabila  terjadi  kenaikan  kadar nitrat  (X 6 )  sebesar  1  mg/l  maka  pencemaran  kualitas  air BOD  kali  Surabaya  akan  meningkat  sebesar  0,0584  mg/l dengan asumsi variabel prediktor lainnya tetap
Berikut  ini  adalah  perbandingan  nilai  AIC  model regresi multivariat, GWRM dan MGWRM, pada Tabel 4.
Tabel 4. Nilai AIC Dari Model Regresi Multivariat, GWRM dan MGWRM
Statistic Metode Regresi GWRM MGWRM AIC 3933.2 1525.3 391,9*
Ket : *) Pemilihan Model Terbaik
Tabel  4,  menunjukkan  bahwa  nilai  AIC  model MGWRM  lebih  kecil  dari  model  regresi  multivariate  dan GWRM,  sehingga  model  MGWRM  lebih  tepat  digunakan untuk memodelkan pencemaran kualitas air COD dan BOD di  Kali  Surabaya  bulan  Juli  2013  dibandingkan  dengan model regrsi multivariat dan GWRM.

## C. Analisis  Mixed  GWR  Multivariate  (MGWRM)
Pada  Pencemaran  Kualitas  Air  Kali  Surabaya Bulan September2013
Langkah  dalam  melakukan  pemodelan  MGWRM seperti  pada Sub  Bab  B. Hasil  Pemodelan  MGWRM disimpulkan  bahwa  pada  variabel  respon  COD,  tidak  ada variabel  prediktor  lokal  yang  berpengaruh  sehingga  untuk kasus  pencemaran  kualitas  COD  hanya  dipengaruhi  oleh variabel  prediktor  global  yaitu  kecepatan  air  (X 3 )
sedangkan  untuk  kasus  pencemaran  kualitas  air  BOD, selain  dipengaruhi  oleh  variabel  prediktor  globalnya  yaitu kecepatan  air  (X 3 )  dan  nitrit  (X 8 )  juga  dipengaruhi  oleh variabel  prediktor  lokalnya  dengan  variabel  lokal  yang berpengaruh  adalah  deterjen  (X 10 ).  Pengelompokan  kali berdasarkan  variabel  yang  berpengaruh  pada  BOD  dapat ditunjukkan pada Tabel 5.
Tabel 5. Pengelompokan Kali Pada BOD Model MGWRM di Bulan September Variabel lokasi kali Variabel yang berpengaruh BOD Kali Surabaya di Kedurus, Kali Surabaya di jembatan Wonokromo, Kalimas di Jembatan Ngagel, Kalimas di jembatan Keputran Selatan, Kalimas di jembatan kebon rojo,
Kali jeblokan di Petojo, Kali Jeblokan di Kedung cowek, Kali Pegirian di Jl Undaan, Kali Pegirian di Jl Pegirian, Kali Banyu Urip di Jembatan Balongsari Tama, Kali Greges di jembatan Jl dupak, Kalidami di jembatan Kalidami, Kali bokor di jembatan pucang, kali wonorejo di jembatan kedung baruk, kali kepiting di Jl Sutorejo, Kali kebon agung di rungkut industry, kali wonokromo di jemabatan Merr II, saluran dinoyo di pompa air dinoyo, boezem wonorejo,boezem morokrembangan, boezem kedurus, kali makmur di lidah kulon Jl Bangkingan, Kali banyu urip di pompa air Gunung sari, saluran margomulyo di Jl kalianak, Kali krembangan di jembatan Jl dumar Industri, Saluran Tambak wedi di pompa air tambak wedi
X 3 , X 8
Saluran Darmo di pompa air Darmo, saluran kenari di pompa air kenari,boezem kalidami dan saluran tambak wedi di Jl Kenjeran makam WR. Supratman.
X 3 , X 8 X 10
Persamaan  model  untuk  variabel  respon  COD  pada lokasi ke-1 (Kali Kedurus) adalah y 1 1 = 6,6994 + 25,561 X 3 Persamaan  model  untuk  variabel  respon  BOD  pada lokasi ke-1 (Kali Kedurus) adalah y 2 1 = 9,7037 + 0,5117 X 3 +  0,0277 X 8

## D. Analisis  Mixed  GWR  Multivariate  (MGWRM)
Pada  Pencemaran  Kualitas  Air  Kali  Surabaya Bulan Nopember 2013
Langkah  dalam  melakukan  pemodelan  MGWRM seperti  pada Sub  Bab  B .  Hasil  pemodelan  MGWRM disimpulkan  bahwa  variabel  prediktor  yang  berpengaruh pada  variabel  respon  COD,  tidak  ada  variabel  prediktor lokal  yang  berpengaruh  sehingga  untuk  kasus  pencemaran kualitas  COD  hanya  dipengaruhi  oleh  variabel  prediktor global  yaitu  kecepatan  air  (X 3 )  sedangkan  untuk  kasus pencemaran  kualitas  air  BOD,  selain  dipengaruhi  oleh variabel  prediktor  globalnya  yaitu  kecepatan  air  (X 3 )  dan nitrit  (X 8 )  juga  dipengaruhi  oleh  variabel  prediktor lokalnya,  dengan  variabel  lokal  yang  berpengaruh  adalah amonia  (X 7 )  sehingga  pada  kasus  pencemaran  air  kali Surabaya  pada  bulan  Nopember  2013  dipengaruhi  oleh
limbah industri, yang diidentifikasi dari kadar ammonia dan nitrit.  Berdasarkan  variabel  yang  berpengaruh  pada  BOD terdapat  2  pengelompokan  kali.  Kelompok  ke-1,  faktor yang mempengaruhi pencemaran adalah kecepatan air (X 3 ) dan  nitrit  (X 8 )  kemudian  kelompok  ke-2,  faktor  yang mempengaruhi  pencemaran  adalah  kecepatan  air  (X 3 ), amonia  (X 7 )  dan  nitrit  (X 8 ).  Persamaan  model  untuk variabel  respon  COD  pada  lokasi  ke-1  (Kali  Kedurus) adalah
y 1 1 = −12,238 + 25,561 X 3
Persamaan  model  untuk  variabel  respon  BOD  pada  lokasi ke-1 (Kali Kedurus) adalah y 2 1 = 9,7037 + 0,709 X 3 + 0,038 X 7 + 0,0071 X 8

## V. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  pembahasan,  dapat diambil kesimpulan adalah sebagai berikut.
1. Pada bulan Juli 2013, faktor global yang mempengaruhi  pencemaran  kualitas  air  COD  yaitu kecepatan  air  (X 3 )    sedangkan  untuk  respon  BOD yaitu kecepatan air (X 3 ), nitrat (X 6 ), amonia (X 7 ), nitrit (X 8 )  dan  deterjen  (X 10 ).  Faktor  lokal  yang mempengaruhi  pencemaran  kualitas  air  COD  tidak ada  sedangkan  sedangkan  untuk  respon  BOD  adalah kedalaman  (X 2 )  dan  fosfat  (X 5 ).  Pada  repon  COD terbentuk 1 kelompok dengan dipengaruhi oleh faktor global  yaitu  kecepatan  sedangkan  untuk respon  BOD terbentuk  3  kelompok  dengan  dipengaruhi  faktor global  (kecepatan  air,  nitrat,  amonia,  nitrit,  deterjen) dan  lokal  (kedalaman  dan  fosfat).  Persamaan  model untuk  COD  dan  BOD  di  lokasi  ke-1  (Kali  Kedurus) adalah y 1 1 = 1905,852 + 33,691X 3 y 2 1 = −167,327 − 2,11603X 3 −  0,0584 X 6 + 0,03842 X 7 + 0,0475 X 8 + +0,0496 X 10
2. Pada  bulan  September  2013,  faktor  global  yang mempengaruhi  pencemaran  kualitas  air  COD  yaitu kecepatan  air  (X 3 )    sedangkan  untuk  respon  BOD yaitu  kecepatan  air  (X 3 )  dan  nitrit  (X 8 ).  Faktor  lokal yang  mempengaruhi  pencemaran  kualitas  air  COD tidak  ada  sedangkan  untuk  respon  BOD  adalah deterjen (X 10 ). Pada repon COD terbentuk 1 kelompok dengan dipengaruhi oleh faktor global yaitu kecepatan sedangkan  untuk  respon  BOD  terbentuk  2  kelompok dengan  dipengaruhi  faktor  global  (kecepatan  air, nitrat)  dan  lokal  (deterjen).  Model  untuk  COD  dan BOD di lokasi ke-1 (Kali Kedurus) adalah y 1 1 = 6,6994 + 25,561 X 3 y 2 1 = 9,7037 + 0,5117 X 3 +  0,0277 X 8
3. Pada  bulan  Nopember  2013,  faktor  global  yang mempengaruhi  pencemaran  kualitas  air  COD  yaitu kecepatan air (X 3 ) sedangkan untuk respon BOD yaitu kecepatan  air  (X 3 )  dan  nitrit  (X 8 ).  Faktor  lokal  yang mempengaruhi  pencemaran  kualitas  air  tidak  ada
sedangkan  untuk  respon  BOD  adalah  amonia  (X 8 ). Pada  repon  COD  terbentuk  1  kelompok  dengan dipengaruhi  oleh  faktor  global  yaitu  kecepatan sedangkan  untuk  respon  BOD  terbentuk  2  kelompok dengan  dipengaruhi  faktor  global  (kecepatan  air, nitrat)  dan  lokal  (amonia).  Model  untuk  COD  dan BOD di lokasi ke-1 (Kali Kedurus) adalah y 1 1 = −12,238 + 13,6891 X 3 y 2 1 = 9,7037 + 0,709 X 3 + 0,038 X 7 + 0,0071 X 8 Saran yang diberikan pada penelitian selanjutnya adalah menambahkan variabel yang lebih mampu menggambarkan kondisi  kali  Surabaya  yang  sebenarnya  misalnya  jumlah saluran  yang  dialirkan  ke  kali,  jumlah  rumah  yang  tidak ramah lingkungan, penggolongan wilayah, jumlah bangunan  illegal  disekitar  sungai  kemudian  menggunakan pembobot  fungsi  jarak  kernel  yang  lain  (Exponensial, Bisquare  dan  Tricube)  dan  mencoba  menggunakan  fungsi kernel  adaptive  yang  memiliki bandwidth yang  berbeda pada  masing-masing  lokasi  pengamatan  serta  menambah jumlah lokasi.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  kepada  Direktorat  JenderalPendidikan Tinggi (DIKTI) yang telah memberikan dukungan finansial melalui Program Kreativitas Mahasiswa Penelitian (PKMP) tahun 2013-2014 dan BAKESBANGPOLINMAS Surabaya yang  telah  mengijinkan  untuk  pengambilan  data  ke  BLH serta pihak yang terkait lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Koesnariyanto,  R.  2012. Pemodelan  Indikator  Pencemaran  Air Secara Kimia (BOD) Dengan Geographically Weighted Regression . Surabaya:  Program  Magister  Fakultas  Kesehatan  Masyarakat Universitas Airlangga.
[2] 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.
[3] 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.
[4] Hayati,  Memi  Noor.  2013. Mixed  Geographically  Weighted Multivariate  linier  Model. Surabaya:  Program  Magister  Jurusan Statistika-FMIPA ITS.
[5]    Harini,  S.  2012. Regresi  Spasial  Multivariat  Dengan  Pembobot Geografis. Surabaya:  Program  Doktor    Jurusan  Statistika-FMIPA ITS.