http://ejournal.undip.ac.id/index.php/media_statistika

## PENENTUAN SEBARAN SPASIAL PENCEMARAN AIR DI KOTA PONTIANAK MENGGUNAKAN ANALISIS DISKRIMINAN DUA KELOMPOK

## Muhammad Fikri, Naomi Nessyana Debataraja, Dadan Kusnandar
Department of Statistics, Tanjungpura University
e-mail : dkusnand@untan.ac.id
DOI: 10.14710/medstat.12.2.226-235
Article Info: Received: 27 February 2019 Accepted: 21 December 2019 Available Online: 30 December 2019

## Keywords:
Dependence Method, Pollution Index, Apparent Error Rate, Mapping.
Abstract: Clean  water  is  one  point  of  sustainable Development  Goals  (SDGs),  so  to  keep  indicator  water quality must be determine every period. The Discriminant analysis  is  an  analysis  of  dependence  that  is  used  to classify  objects  into  several  categories.  The  purpose  of this  study  were  to  determine  the  discriminant  model  that consist  of  dominant  factors  of  water  pollution.  Samples were  taken  from  42  locations  in  the  surrounding  area  of Pontianak  City.  The  sample  were  analyzed  in  the laboratory  for  the  contents  of  ferrum  (Fe),  dissolved oxygen  (DO),  biochemical  oxygen  demand  (BOD). Width of the river were also considered is an independent variable.  The  methodology  includes  determining  the pollution  index  that  will  be  used  as  dependent  variable, testing  the  assumption  of  multivariate  normality  and similarity  of  the  covariance  variance,  conducting  the discriminant  analysis  classification  process  using  the Apparent Error Rate method. The pollution level of each location  was  visualized  in  a  map.  The  resulting discriminant model has an accuracy rate of 69%.

## 1. PENDAHULUAN
Pontianak  merupakan  salah  satu  kota  yang  dilalui  oleh  sungai  terpanjang  di Indonesia  (1.086  km).  Aktivitas  sungai  yang  dilakukan  sangat  banyak  seperti  aktivitas masyarakat  untuk  keperluan  sehari-hari  dan  sebagai  penunjang  sarana  transportasi. Berdasarkan  Peraturan  Pemerintah  No  82/2001  Kelas  II  tentang  kriteria  mutu  air,  status kualitas  air  sungai  di  Kalimantan  Barat,  khususnya  Sungai  Kapuas,  sudah  mencapai kisaran  cemar  ringan  hingga  cemar  sedang  (Badan  Pusat  Statistik,  2018).  Standar  baku mutu  kesehatan  lingkungan  untuk  keperluan  higiene  sanitasi  meliputi  indikator  fisik, biologi,  dan kimia.  Indikator tersebut  terdiri dari  indikator  wajib dan  indikator tambahan. Indikator  wajib  merupakan  indikator  yang  harus  diperiksa  secara  berkala  sesuai  dengan ketentuan  peraturan  perundang-undangan,  sedangkan  indikator  tambahan  hanya diwajibkan  untuk  diperiksa  jika  kondisi  geohidrologi  mengindikasikan  adanya  potensi pencemaran  berkaitan  dengan  parameter  tambahan.  Salah  satu  langkah  yang  dilakukan adalah dengan pemantauan dan intepretasi data indikator kualitas air mana saja yang paling
berpengaruh. Air untuk keperluan higiene sanitasi tersebut digunakan untuk pemeliharaan kebersihan  perorangan  seperti  mandi  dan  sikat  gigi,  serta  untuk  keperluan  cuci  bahan pangan,  peralatan  makan,  dan  pakaian  maupun  sebagai  air  baku  air  minum.  Berdasarkan hasil  pengamatan  di  lapangan,  pengambilan  variabel  ditentukan  dengan  melihat  keadaan lingkungan sekitar dan kondisi air sungai yang mengacu pada Peraturan Menteri Kesehatan Republik  Indonesia  Nomor  32  Tahun  2017  tentang  standar  baku  mutu  kesehatan lingkungan dan persyaratan kesehatan air untuk keperluan higiene sanitasi.
Dalam  penelitian  ini,  metode  Analisis  Diskriminan  digunakan  untuk  menganalisis faktor-faktor yang memberikan sumbangan terbesar terhadap terjadinya pencemaran air di kawasan permukiman Kota Pontianak. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menentukan model diskriminan dan memetakan tingkat pencemaran air yang kemudian divisualisasikan dalam  bentuk  pemetaan.  Sebelumnya  analisis  diskriminan  telah  dilakukan  oleh  Atti  & Dodo  (2017)  dalam  penelitiannya  mengidentifikasi  kelayakan  rumah  di  Kabupaten Kupang.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  terdapat  perbedaan  yang  signifikan  antara responden  yang  mempunyai  rumah  dengan  kualitas  layak  huni  (LH),  kurang  layak  huni (KLH),  dan  tidak  layak  huni  (TLH),  dimana  variabel  yang  membedakan  adalah pendidikan,  daerah  tempat  tinggal,  status  perkawinan,  lapangan  usaha  dan  pekerjaan. Selain  itu  dalam  penelitian  Annas  &  Irwan  (2015)  melakukan  analisis  diskriminan pengelompokan desa yang tergolong miskin di seluruh desa/kelurahan di Kabupaten Wajo. Perbedaan  yang  sangat  signifikan  dalam  penelitian  ini  dengan  sebelumnya  yaitu pembaharuan mengenai hasil luarannya. Hasil yang ditampilkan sebelumnya hanya model dan ketepatannya saja, namun dipenelitian ini hasilnya juga divisualisasikan melalui peta. Selain  itu,  Kusnandar,  Debataraja  dan  Dewi  (2019)  melakukan  penelitian  mengenai analisis diskriminan kuadratik dengan variabel dependen diambil dari indikator kimia dan variabel  independen  diambil  dari  indikator  fisik  air.  Berdasarkan  penelitian  diperoleh model  diskriminan  kuadratik  dengan  tingkat  kesalahan  klasifikasi Apparent  Error  Rate (APER) mencapai 21,43% data tidak tepat diklasifikasikan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Dalam Johnson  dan Wichern (2007) dijelaskan bahwa  fungsi  diskriminan pertama kali diperkenalkan oleh Ronald A. Fisher pada tahun 1936 dengan menggunakan beberapa kombinasi  linier  dari  pengamatan  yang  cukup  mewakili  populasi.  Menurut  Fisher,  untuk mencari  kombinasi  linier  dari p variabel  bebas  dapat  dilakukan  dengan  pemilihan koefisien-koefisiennya  yang  menghasilkan  hasil  bagi  maksimum  antara  matrik  peragam antar  kelompok  ( between-group )  dan  matrik  peragam  dalam  kelompok  ( within-group ). Berikut model persamaan diskriminan.
0 1 1 2 2 3 3       i i i i j ij p ip
D b b X b X b X b X b X (1)
Keterangan:
i D : nilai diskriminan ke- i ; 1,..., i k 
p b : nilai koefisien fungsi diskriminan ke- p ; 1,..., p n 
ip X : Variabel pada baris ke- i kolom ke- p
Menurut  Johnson  &  Wichern  (2007),  jika terdapat  dua  kelompok  populasi  yang bebas. Dari populasi  1 diambil secara  acak sampel berukuran 𝑛 1 dan mempelajari 𝑝 buah sifat dari sampel tersebut, demikian pula ditarik sampel acak berukuran 𝑛 2 dari populasi 2 serta  mempelajari 𝑝 buah  sifat  dari  sampel  tersebut.  Dengan  demikian  ukuran  sampel
secara keseluruhan dari populasi 1 dan populasi 2 adalah 𝑛 = 𝑛 1 + 𝑛 2 , dimana 𝑛 1 + 𝑛 2 − 2 ≥ 𝑝
Misalkan 𝑝 buah  sifat  dipelajari  itu  dinyatakan  dalam  variabel  acak  berdimensi ganda melalui vektor   ' 1 2 , , , P X X X   X dalam bentuk catatan matriks dapat dinyatakan sebagai berikut :
1 1 2 2 (1) 11 12 1 ( ) (2) 21 22 2 ( ) ( , , , ) ( , , , ) n p n n p n x x x x x x    

## X X
Populasi  induk  diasumsikan  memiliki  kovarians  yang  sama  yaitu ∑ ,  maka  matriks kovarians 𝑺 𝟏 dan 𝑺 𝟐 dapat digabung ( pooled) untuk memperoleh matriks gabungan sebagai penduga tak bias bagi ∑ melalui rata-rata terbobot berikut :
1 2 1 2 1 2 1 1 ( 1) ( 1) ( 1) ( 1)
n n n n n n                      
Pooled 1
2 S S S (2)
Setelah  ditentukan  nilai  dari Pooled S maka  akan  diestimasi  fungsi  diskriminan  linear  faktor berdasarkan dari persamaan berikut:
2 1 (1 2) 1 ln 2 (2 1) c p c p                       -1 -1 1 2 Pooled 0 1 2 Pooled 1 2 (x - x )'S x (x - x )'S (x + x ) (3)
Variabel 𝑿 1 , 𝑿 𝟐 , … , 𝑿 𝑝 dikatakan  berditribusi  normal multivariate dengan parameter μ dan Σ jika mempunyai probability density function :
' 1 1 ( ) ( ) 2 2 2 1 ( ) (2 ) X X p p f e           1 2,…, p X , X X (4)
Jika 𝑿 𝟏 , 𝑿 𝟐 , … , 𝑿 𝑷 berdistribusi  normal multivariate maka     ' 1     X μ X μ
berdistribusi 2 p  .  Berdasarkan  sifat  ini  maka  pemeriksaan  distribusi  normal multivariate dapat dilakukan dengan cara membuat q-q plot dari nilai
    ' 2 1 , 1, 2, , i i i d
X X X X i n       S
Untuk  menguji  asumsi  kesamaan  varian  kovarian  dapat  dipergunakan  statistik  uji Box’s-M. Statistik uji Box’s-M adalah
2 1 1 1 1 2(1 ) ln ln 2 2 k k hitung i i i pooled i i i c v v                S S (5)
Kriteria pengambilan keputusan gagal tolak hipotesis nol jika nilai 𝜒 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 2 > 𝜒 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 2 yang  berarti  matriks  varians-kovarians  bersifat  homogen.  Berdasarkan  Dewi,  Kusnandar dan Debataraja (2019), Jika 𝐶 𝑖𝑗 menyatakan nilai hasil penelitian pada variabel ke- i lokasi ke- j dan 𝐿 𝑖𝑗 menyatakan  nilai  baku  mutu  pada  variabel  ke- i lokasi  ke- j ,  maka  indeks pencemaran  yang  digunakan  untuk  proses  estimasi  dari  nilai  dari  variabel  terikat  dapat dilihat pada persamaan di bawah ini.
𝑃𝐼 𝑗 = √ 𝑀 𝑗 2 +𝑅 𝑗 2 2 (6)
Keterangan:
𝑃𝐼 𝑗 : indeks pencemaran pada lokasi ke-j
𝑅 𝑗 : nilai rata-rata rasio i ij C L pada lokasi ke-j
𝑀 𝑗 : nilai maksimum rasio i ij C L pada lokasi ke-j
Nilai indeks pencemaran  dilihat berdasarkan indikator kimia dan fisik  diantaranya variabel BOD, besi (Fe), COD, kekeruhan dan warna. Setelah ditentukan estimasi variabel dependen, kemudian masing-masing nilai 𝑃𝐼 𝑗 dikategorikan indeks pencemarannya, seperti yang disajikan pada Tabel 1. Hal ini dilakukan karena data yang digunakan untuk variabel independennya  berupa  data  kategori  dan  pengkategoriannya  terdapat  dua  kategori  yang dihasilkan  yaitu,  cemar  sedang  dan  cemar  ringan.  Tabel  1  menyajikan  kriteria  indeks pencemaran.
Tabel 1 Kriteria Indeks Pencemaran Kelas Indeks Pencemaran Keterangan 0 1, 0   IP Memenuhi baku mutu 1, 0 5, 0   IP Tercemar ringan 5, 0 10   IP
Tercemar sedang 10  IP Tercemar berat
Sumber: Keputusan Menteri Negara Lingkungan Hidup Nomor 115 Tahun 2003
Analisis  diskriminan  bertahap  ( stepwise  discriminant  analysis )  bisa  dianalogikan seperti  regresi  berganda  bertahap  ( stepwise ),  dimana  variabel  bebas  atau  prediktor dianalisis secara berurutan ( sequentially ) berdasarkan kemampuannya untuk mendiskriminasi  antar  kelompok.  Suatu  rasio  F  dihitung  untuk  setiap  prediktor  dengan jalan melakukan analisis varian univariat, dimana kelompok diperlakukan sebagai kategori (non  metrik)  dan  prediktor  sebagai  variabel  kriteria  atau  variabel  dependen  (Supranto, 2004).
Setelah  dilakukan  proses  analisis  diskriminan  kemudian  dilakukan  proses cutting score yang  mana  proses  ini  merupakan  melakukan  pemisahan  hasil  diskriminan  yang didapat, disini ditentukan proses penentuan kategori tiap hasil yang didapat dengan rumus;
1 2 1 2 1 ( ) 2 m y y    -1 1 2 Pooled 1 2
(x - x )'S (x + x )
(7)
Setelah  fungsi  diskriminan  diestimasi,  selanjutnya  dilakukan  proses  pengklasifikasian kelompok/kasus. Berdasarkan Johnson A dan Wichern W, (2007) kriteria pengklasifikasian yaitu:
Jika 𝑦̂ ≥ 𝑚, maka 𝑥 0 masuk kelompok 𝜋 1 , dan Jika 𝑦̂ < 𝑚, maka 𝑥 0 masuk kelompok 𝜋 2 , dimana
1 y  -1 1 2 Pooled 1 1 (x - x )'S x = a'x dan 2 y  -1 1 2 Pooled 2 2 (x - x )'S x = a'x
Apparent  Error  Rate (APER)  didefinisikan  sebagai  nilai  dari  besar  kecilnya jumlah observasi yang salah diklasifikasikan oleh fungsi klasifikasi (Johnson & Wichern, 2007). Berikut persamaan yang digunakan dalam penentuan APER.
;    ij n APER i j N (8)
dengan,
 ij n Z : jumlah dari nilai pada kelompok aktual keterhadap nilai pada kelompok prediksi ke- j
N : Jumlah seluruh sampel yang diteliti.

## 3. METODE PENELITIAN
Pengambilan  sampel  dilakukandi  Kota  Pontianak  dengan  menggunakan  metode stratified  random  sampling ,  dimana  populasi  dikelompokan  menjadi  masing-masing  sub populasi  dengan  memperhatikan  strata  (tingkatan)  di  dalam  populasi.  Sub-sub  populasi dibentuk  berdasarkan  kriteria  daerah  yang  dialiri  oleh  anak  sungai  dan  sumber  air  yang sama merupakan daerah homogen (Debataraja, Kusnandar, & Nusantara, 2018). Sampel air yang diambil  adalah sampel air permukaan  yang mengalir, kemudian dari masing-masing subpopulasi diambil titik-titik lokasi menjadi sampel. Terdapat 42 titik lokasi pengambilan sampel.
Pengumpulan  data  dilakukan  ketika  air  sungai  dalam  keadaan  surut.  Hal  ini  agar mendapatkan hasil sesuai yang diharapkan dengan mengamati kondisi keadaan lingkungan dan kondisi air pada setiap lokasi. Saat pengambilan sampel dilakukan observasi mengenai keadaan deskriptif dari lingkungan sekitar lokasi sampel yaitu waktu pengambilan sampel, lebar  sungai,  kecepatan  air,  kedalaman  sungai.  Selain  memperhatikan  keadaan  kondisi sekitar,  keadaan  cuaca  sebelum  pengambilan  sampel  dan  saat  pengambilan  sampel  juga diperhatikan.  Penelitian  dilakukan  ketika  cuaca  tidak  hujan  baik  sebelum  pengambilan maupun ketika pengambilan sampel. Observasi juga dilakukan terhadap kondisi fisik jenis saluran air, keadaan sekitar dan aktivitas manusia di tempat pengambilan sampel.
Pengambilan sampel air dilakukan pada pagi hari dari tanggal 13 Mei 2018 hingga 20  Mei  2018.  Gambar  2  menyajikan  titik  lokasi  sampel.  Titik  lokasi  sampel  tersebar  di enam  kecamatan  di  Kota  Pontianak,  yaitu  sembilan  sampel  di  Kecamatan  Pontianak Tenggara,  delapan  sampel  di  Kecamatan  Pontianak  Timur,  enam  sampel  di  Kecamatan Pontianak  Selatan,  enam  sampel  di  Kecamatan  Pontianak  Barat,  dan  tujuh  sampel  di Kecamatan  Pontianak  Kota,  serta  tujuh  sampel  lainnya  dari  Kecamatan  Pontianak  Utara. Variabel yang digunakan dalam analisis diskriminan meliputi variabel yang sudah diolah di laboratorium  dan  variabel  fisik  dari  sungai/parit  diantaranya;  variabel  ferrum  (Fe), dissolved oxygen (DO), biochemical oxygen demand (BOD), dan lebar sungai.
Gambar 1 Peta Lokasi Pengambilan Sampel
Proses analisis diskriminan pada penelitian ini meliputi beberapa langkah yaitu,
a. Menentukan variabel-variabel yang diamati menjadi variabel terikat dan variabel bebas. Variabel  terikat  pada penelitian ini  adalah keadaan  kondisi air  yaitu  cemar ringan dan cemar  sedang.  Variabel  terikat  yang  diamati  dari  parameter  fisik  dan  kimia  adalah kekeruhan  (NTU),  warna  (Pt.Co),  besi  (Fe)  (mg/l),  BOD  (mg/l),  COD  (mg/l) menggunakan  rumus  penentuan  indeks  pencemaran  pada  persamaan  (6)  (Dewi  et  al, 2019).
b. Melakukan  uji  asumsi  yaitu  uji  normal multivariate dan  kesamaan  varians  kovarians untuk  variabel  bebas,  setelah  dilakukan  uji  terdapat  empat  variabel  yang  memenuhi asumsi yaitu DO (mg/l), BOD (mg/l), besi (mg/l) dan lebar sungai (cm).
c. Mengestimasi fungsi diskriminan menggunakan metode stepwise estimation
d. Menguji signifikansi dari fungsi diskriminan yang telah terbentuk.
e. Menguji  ketepatan  klasifikasi  dari  fungsi  diskriminan  dan  mengetahui  ketepatan klasifikasi secara individual dengan Apparent Error Rate .
f. Melakukan interpretasi terhadap fungsi diskriminan

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahapan  awal  dalam  analisis  diskriminan  adalah  dengan  melakukan  beberapa  uji asumsi  yaitu  uji  asumsi  normalitas multivariate dan  uji  asumsi  kesamaan  varians kovarians.  Hal  ini  dimaksudkan  agar  hasil  yang  didapat  sesuai  dengan  yang  diharapkan (valid). Uji normalitas multivariate dengan hipotesis pengujiannya sebagai berikut.
𝐻 0 : Data berdistribusi Normal Multivariat
𝐻 1 : Data tidak berditribusi Normal Multivariat Berdasarkan perhitungan dengan pendekatan yang dilakukan pada Persamaan (4) diperoleh nilai  dari  Jarak  Mahalanobis   2 2 0,05;4 0 9 ( ) ,5 5    i d dan  hasil  perhitungan  disajikan  pada Gambar  2.  Dengan  menggunakan 0, 05   ,  lebih  dari  50%  nilai  dari  jarak  mahalanobis
  2 2 0,05;4 ) (   i d maka terima 𝐻 0 (Supartini et al ., 2017)
Gambar 2 Scatter Plot Liniear dari Distribusi Normal Multivariate
Selanjutnya  adalah  menguji  kesamaan  varian  kovarian  dari  variabel  yang  akan diuji. Uji ini digunakan untuk menguji apakah kategori pencemaran air mempunyai varian yang sama diantara anggota group tersebut. Uji varian kovarian dilakukan dengan hipotesis sebagai berikut:
0 : H Grup  kovarians  relatif  sama  (kedua  kategori  variabel  terikat  mempunyai matrik varians-kovarian yang sama pada group-group yang ada)
1 : H Grup  kovarian  relatif  berbeda  (kedua  kategori  variabel  terikat  mempunyai matrik varians-kovarian yang berbeda pada grup-grup yang ada)
Hasil  perhitungan  dalam  pengujian  Box’s  M  diperoleh  nilai  Box’s  M  sebesar  3,389 dengan  nilai  signifikansinya  sebesar  0,363(>0,05),  sehingga  dapat  disimpulkan,  grup kovarians  matriks  relatif  sama  dengan  kata  lain  kedua  kategori  variabel  dependen  (cemar ringan  dan  cemar  sedang)  mempunyai  matriks  varians-kovarians  yang  sama  pada  grup- grup yang ada.
Identifikasi  variabel  bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  variabel-variabel penelitian  dapat  digunakan  untuk  menguji  perbedaan  antar  kelompok.  Pada  tahap  ini diidentifikasi  apakah  empat  variabel  bebas  berbeda  secara  signifikan  untuk  menguji perbedaan  antar  kedua  kategori  pencemaran  air  hingga  variabel  layak  digunakan  untuk analisis diskriminan. Tabel 2 menyajikan hasil uji signifikansi variabel bebas.
Tabel 2 Uji Signifikansi Variabel Bebas Wilk’s Lambda F Sig. Besi 1 ( ) x 0,995 0,191 0,665 DO 2 ( ) x 0,871 5,919 0,020 BOD 3 ( ) x 0,995 0,181 0,673 Lebar_sungai 4 ( ) x 0,889 4,973 0,031
Berdasarkan  Tabel  2  hanya  terdapat  dua  variabel  yaitu  DO  dan  lebar  sungai  yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi perbedaan antar kategori, hal ini terlihat dari nilai
signifikansi  kedua  variabel  tersebut  yang  kurang  dari  0,05.  Jadi  variabel  yang  layak  dan dapat  digunakan  untuk  analisis  diskriminan  hanya  variabel  DO  dan  lebar  sungai.  Tabel  3 menyajikan hasil koefisien variabel analsisi diskriminan dua kelompok.
Tabel 3 Hasil Koefisien variabel Analisis Diskriminan dua kelompok Variabel Koefisien Variabel DO 0,632 Lebar Sungai 0,002 Konstanta -2,873
Menurut Santoso (2002), kegunaan fungsi diskriminan yang telah terbentuk adalah untuk menentukan sebuah case (dalam hal ini adalah pencemaran) masuk pada grup yang satu  ataukah  tergolong  pada  grup  yang  lainnya.  Dalam  pembentukan  fungsi  diskriminan terdapat variabel DO 2 ( ) x dan variabel lebar sungai 4 ( ) x yang masuk kedalam model hasil dapat  dilihat  pada  Tabel  3  uji  signifikan  variabel  bebas.  Persamaan  fungsi  diskriminan yang terbentuk berdasarkan hasil perhitungan dituliskan sebagai berikut.
2 2 4 4 ˆ     D b x b x
Dengan memasukan nilai koefisien fungsi diskriminan menjadi:
2 4 2,873   0, 632 ˆ 0, 002    D x x
Persamaan fungsi diskriminan yang terbentuk hanya memasukkan variabel DO dan lebar  sungai.  Ketika  model  diskriminan  sudah  diketahui  maka  hal  yan  selanjutnya  yaitu proses  pengukuran  ketepatan  pengklasifikasian  dengan  menentukan  terlebih  dahulu  nilai cutting  score dengan  memperhatikan  nilai centroid atau  rata-rata  dari  masing-masing kelompok  data  kualitas  pencemaran.  Hasil  dari  perhitungan cutting  score sebagai  berikut yang mana persamaan dapat dilihat pada persamaan (5):
    1 1 2 2 1 2 26 0, 400 16 0, 649
0, 0003 26 16 ˆ          n y n y m n n
Cutting  score digunakan  untuk  menjadi  acuan  dalam  proses  pembagian  kelas  dari persamaan-persamaan yang sudah ditentukan sebelumnya, hasil yang diperoleh dari proses ketepatan pengklasifikasian ini dapat dilihat pada Tabel 4.

## Tabel 4 Klasifikasi dari Model Diskriminan
y Prediksi dari anggota Grup Total cemar ringan cemar sedang cemar ringan 17 (65,4%) 9 (34,6%) 26 (100%) cemar sedang 4 (25,0%) 12 (75,0%) 16 (100%)
Penilaian jumlah pada Tabel 4 tersebut didasarkan pada nilai dari hasil model yang didapat  kemudian  dibandingkan  dengan  nilai cutting  score, maka  didapat  untuk  data pencemaran  air  jumlah  data  yang  diprediksi  dan  memang  seharusnya  berada  pada klasifikasi pertama (cemar ringan) adalah sebanyak 17 data, sedangkan yang tidak berada pada klasifikasi pertama adalah sebanyak 9 data. Jumlah data yang diprediksi dan memang seharusnya  berada  pada  klasifikasi  kedua  (cemar  sedang)  adalah  sebanyak  12  data, sedangkan  yang  tidak  berada  pada  klasifikasi  kedua  adalah  sebanyak  4  data.  Dari  hasil
analisis diperoleh total data yang tidak sesuai dengan klasifikasi adalah sebanyak 13 data, maka  ketepatan  klasifikasi  untuk  kelompok  data  indeks  pencemaran adalah  sebesar  69%. Berdasarkan pembahasan di atas, kemudian dari hasil pengklasifikasian model diskriminan dilakukan  proses  pemvisualisasikan  kategori  pencemaran  dalam  bentuk  peta  seperti  pada Gambar 3.
Gambar 3 Penentuan Titik Lokasi Pencemaran Berdasarkan Model Diskriminan

## 5. KESIMPULAN
Hasil  dari  penelitian  menunjukan  bahwa  faktor-faktor  terbesar  yang  menyebabkan terjadinya  pencemaran  air  sungai  di  Kota  Pontianak  adalah  faktor  DO  ( dissolved  oxygen ) dan lebar sungai yang mana nilai korelasinya mencapai 0,737 dan 0,675, sedangkan untuk dua  faktor  lainnya  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  indeks  pencemaran  (IP)  air  di Kota  Pontianak.  Model  diskriminan  yang  terbentuk  berdasarkan  metode stepwise adalah
2 4
2,873   0, 63 ˆ 2 0, 002    D x x ,  berdasarkan  model  tersebut  hasil  ketepatan  klasifikasi antara  data  indeks  pencemaran  (IP)  dengan  hasil  analisis  diskriminan  mencapai  69% dimana data terklasifikasi secara tepat sebanyak 29 data dan 13 sisanya terklasifikasi secara tidak tepat.

## DAFTAR PUSTAKA
Andara, D. R., Haeruddin, dan Suryanto, A. 2014. Kandungan Total Padatan Tersuspensi, Biochemical  Oxygen  Demand  dan  Chemical  Oxygen  Demand  Serta  Indeks Pencemaran  Sungai  Klampisan  di  Kawasan  Industri  Candi,  Semarang. Diponegoro Journal of Maquares , Vol. 3, No. 3, hal. 177–187.
Annas, S. dan Irwan. 2015. Penerapan Analisis Diskriminan Dalam Pengelompokan Desa Miskin Di Kabupaten Wajo. Scientific Pinsi , Vol. 1, No. 1, hal. 34–43.
Atti,  A.  dan  Dodo,  D.  O.  2017.  Analisis  Diskriminan  Untuk  Status  Kualitas  Kelayakan Rumah Tinggal Di Kab. Kupang. Seminar Nasional Matematika Dan Aplikasinya, 21 Oktober 2017 , hal. 230–237.
Badan  Pusat  Statistik.  2017. Kota  Pontianak  Dalam  Angka  2017 .  Badan  Pusat  Statistik Kota Pontianak.
Badan Pusat Statistik. 2018. Statistik Indonesia 2018 . Badan Pusat Statistik.
Dewi,  P.  R.,  Kusnandar,  D.,  dan  Debataraja,  N.  N.  2019.  Indeks  Pencemaran  Air  di Kawasan  Permukiman  Kota  Pontianak:  Indikator  Fisik  dan  Kimia. Buletin  Ilmiah Math. Stat. dan Terapannya (Bimaster) , Vol. 08, No. 4, hal. 927-932.
Debataraja, N. N., Kusnandar, D., dan Nusantara, R. W. 2018. Identifikasi Lokasi Sebaran Pencemaran  Air  di  Kawasan  Permukiman  Kota  Pontianak. Jurnal  Matematika, Statistika, & Komputasi , Vol. 15, No. 1, hal. 37–41.
Johnson  A,  R.,  &  Wichern  W,  D.  2007. Applied  Multivariate  Statistical  Analysis 6 th Edition . New Jersey. Pearson Education, Inc.
Kusnandar, D., Debataraja, N. N., dan Dewi, P.R. 2019. Classification of Water Quality in Pontianak  City  Using  Multivariate  Statistical  Technique. Applied  Mathematical Sciences , Vol. 13, No. 22, hal. 1069–1075.
Republik  Indonesia,  2017.  Peraturan  Menteri  Kesehatan  Nomor  32  Tahun  2017  Tentang Standar  Baku  Mutu  Kesehatan  Lingkungan  dan  Persyaratan  Kesehatan  Air  untuk Keperluan Higiene Sanitasi, Kolam Renang, Solus per Aqua dan Pemandian Umum. Sekretariat Negara. Jakarta.
Republik  Indonesia,  2001.  Peraturan  Pemerintah  Republik  Indonesia  Nomorr  82  Tahun 2001  Tentang  Pengelolaan  Kualitas  Air  dan  Pengendalian  Pencemaran  Air. Sekretariat Negara. Jakarta.
Republik  Indonesia.  Peraturan  Menteri  Lingkungan  Hidup  Nomor  115  Tahun  2003 Tentang Pedoman Penentuan Status Mutu Air. Sekretariat Negara. Jakarta.
Santoso  S.  2002. Buku  Latihan  SPSS  Statistik  Multivariat. Jakarta.  PT  Elex  Media Komputindo.
Supartini, I. A. M., Sukarsa, I. K. G., dan Srinadi, I. G. A. M. 2017. Analisis Diskriminan Pada  Klasifikasi  Desa  di  Kabupaten  Tabanan  Menggunakan  Metode  K-Fold  Cross Validation. E-Jurnal Matematika , Vol. 6, No. 2, hal. 106.
Supranto J. 2004. Analisis Multivariat Arti dan Intepretasi . Jakarta. Rineka Cipta.