Abstrak — Provinsi Jawa Timur menempati urutan pertama sebagai  provinsi  yang  mengalami  kecelakaan  lalu  lintas paling  banyak  di  Indonesia  pada  tahun  2011,  2012,  2013. Berdasarkan  fakta  dan  penelitian  terdahulu,  diketahui bahwa  kecelakaan  lalu  lintas  dipengaruhi  oleh  faktor  yang bervariasi  di setiap daerah,  sehingga  digunakan  pemodelan menggunakan  metode Geographically  Weighted  Regression . Variabel yang diduga mempengaruhi angka kecelakaan lalu lintas  di  38  kabupaten/kota  di  Jawa  Timur  adalah kepadatan  penduduk,  persentase  usia  remaja,  persentase kecelakaan  terjadi  di  kawasan  jalan  kabupaten/kota, persentase  pendidikan  terakhir  pelaku  kecelakaan  di  atas SMP, rasio jenis kelamin dan persentase kecelakaan terjadi pada  waktu  gelap.  Berdasarkan  hasil  analisis,  data  telah memenuhi  asumsi  heterogenitas  spasial  pada  pengujian Breusch  Pagan dengan  P- value sebesar  0,009.  dan  terdapat dependensi  spasial  berdasarkan  uji  Moran’s  I  dengan  P- value sebesar  0,03.  Fungsi  pembobot  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah  fungsi  pembobot Fixed  Bisquare dengan bandwidth sebesar  1,67  .  Terjadi  peningkatan  nilai R 2 menjadi 52,80 persen  pada  model GWR dan penurunan nilai  SSE  menjadi  14,22.  Sehingga,  pada  kasus  ini  model GWR lebih baik dalam memodelkan dibanding model OLS. Faktor  kepadatan  penduduk  dan  persentase  pendidikan terakhir  pelaku  kecelakaan  di  atas  SMP  menjadi  faktor yang  signifikan  mempengaruhi  kecelakaan  lalu  lintas  di setiap  kabupaten/kota  di  Jawa  Timur  dengan  taraf signifikansi sebesar 5 persen.
Kata  kunci — Dependensi  Spasial,  Heterogenitas  Spasial, GWR, Kecelakaan Lalu Lintas, R 2 , SSE

## I. PENDAHULUAN
Jawa  Timur  merupakan  salah  satu  provinsi  yang memiliki  kepadatan  penduduk  tertinggi  di  Indonesia. Kepadatan  penduduk  yang  tinggi  mengakibatkan  Jawa Timur  menghadapi  berbagai  masalah,  salah  satunya masalah transportasi. Transportasi merupakan sektor yang penting  bagi  seluruh  lapisan  masyarakat.  Adanya transportasi  yang  baik  akan  berpengaruh  terhadap pemerataan  ekonomi  dan  pertumbuhan  ekonomi  suatu daerah.  Namun,  ketergantungan  masyarakat  Jawa  Timur terhadap  sektor  transportasi,  ditambah  dengan  padatnya penduduk  di  Provinsi  Jawa  Timur  menyebabkan banyaknya  masalah  transportasi  terjadi  di  provinsi  ini. Salah satu masalah transportasi yang marak terjadi adalah kecelakaan  lalu  lintas.  Data  BPS  menunjukkan  bahwa selama tahun 2011-2013 Provinsi Jawa Timur menempati
urutan  pertama  sebagai  provinsi  dengan  jumlah kecelakaan lalu lintas tertinggi di Indonesia.
Faktor penyebab kecelakaan lalu lintas di Indonesia terbagi  menjadi  akibat  manusia,  mesin  atau  kendaraan, lingkungan  dan  keadaan  jalan  [1].  Secara  administratif, Provinsi Jawa Timur terdiri dari 29 kabupaten dan 9 kota yang  memiliki  karakteristik  berbeda  secara  geografis antara  daerah  satu  dan  daerah  lainnya,  karenanya permasalahan  lalu  lintas  termasuk  masalah  kecelakaan lalu lintas dapat dikaji dari prespektif geografi [2].
Pada  penelitian  ini  diharapkan  diketahui  hubungan antara  kecelakaan  lalu  lintas  di  setiap  kabupaten  di  Jawa Timur  dengan  faktor-faktor  yang  mempengaruhinya. Untuk  mengetahui  model  hubungan  antara  variabel respon  dan  variabel  prediktor  digunakan  metode  regresi. Salah satu metode regresi yang menggunakan pertimbangan  geografis  adalah  metode Geographically Weighted  Regression. Penelitian  tentang  kecelakaan menggunakan  GWR  pernah  dilakukan  di  Turki  yang menghasilkan GWR lebih baik dibanding OLS berdasarkan peningkatan nilai R 2 [3].
Selain  itu,  pernah  dilakukan  penelitian  terhadap kerugian  yang  terjadi  akibat  kecelakaan  lalu  lintas  di Hampton,  Virginia  serta  faktor-faktor  yang  signifikan mempengaruhi  kecelakaan  di  daerah  tersebut  yang menghasilkan  bahwa  metode  GWR  lebih  baik  dibanding metode OLS karena hasil pemodelan lebih sesuai dengan data yang digunakan [4].

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Statistika Deskriptif
Statistika  deskriptif  berfungsi  untuk  memberikan keterangan-keterangan mengenai suatu data atau kejadian atau fenomena seperti menerangkan keadaan, gejala, atau persoalan  sehingga  dapat  memberikan  informasi  yang bermanfaat  [5].  Statistika  deskriptif  digunakan  untuk mendeskripsikan karakteristik data angka kecelakaan lalu lintas  di  Provinsi  Jawa  Timur  dan  faktor-faktor  yang mempengaruhinya  serta  disajikan  dalam  bentuk  peta tematik sehingga dapat memberikan informasi yang jelas dan mudah dimengerti.

## B. Regresi Linier
Metode  regresi  adalah  metode  yang  digunakan untuk  menyatakan  pola  hubungan  antara  satu  variabel respon  dan  satu  atau  lebih  variabel  prediktor.  Regresi

## Pemodelan Faktor Penyebab Kecelakaan Lalu Lintas Berdasarkan Metode Geographically Weighted Regression di Jawa Timur
Putu Laksmita Ari Dewi dan Ismaini Zain Jurusan Statistika, Fakultas MIPA, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111
e-mail : mitaaridewi@gmail.com
linear  merupakan  metode  yang  memodelkan  hubungan antara  variabel  respon  ( 𝑦 )  dan  variabel  prediktor ( 𝑥 1 , 𝑥 2 , 𝑥 3 , … , 𝑥 𝑝 ) . Model regresi linier untuk 𝑝 variabel prediktor secara umum ditulis sebagai berikut [6].
𝑦 𝑖 =   𝛽 0 +   ∑ 𝛽 𝑘 𝑥 𝑖𝑘 +   𝜀 𝑖 𝑝 𝑘=1 dengan 𝑦 𝑖 : nilai observasi variabel respon ke- i 𝑥 𝑖𝑘 :  nilai  observasi  variabel  prediktor  ke- k pada pengamatan ke- i 𝛽 0 : nilai intercept model regresi 𝛽 𝑘 : koefisien regresi variabel prediktor ke- k 𝜀 𝑖 :error pada peengamatan ke- i dengan asumsi independen,  identik,  dan  berdistribusi  normal dengan mean nol dan varians konstan 𝜎 2
Untuk  mengetahui  variabel  prediktor  mana  yang berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  variabel  respon dilakukan pengujian parameter serentak dan parsial.
1. Uji Serentak Hipotesis: H 0 : 𝛽 1 =   𝛽 2 = ⋯ =   𝛽 𝑝 = 0 H 1: Minimal ada satu 𝛽 𝑘 ≠ 0 ; 𝑘 = 1,2, … , 𝑝
(1)
Statistik uji:
𝐹 ℎ𝑖𝑡 = ∑ (𝑦̂𝑖 𝑛 𝑖=1 −𝑦̅)2/𝑝 ∑ ( 𝑛 𝑖=1 𝑦𝑖−𝑦 ̂𝑖)2/(𝑛−𝑝−1) Daerah penolakan:
Tolak H 0 jika 𝐹 ℎ𝑖𝑡 > 𝐹 (𝛼;𝑝,𝑛−𝑝−1) atau jika 𝑃 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 <  𝛼 2. Uji Parsial Hipotesis: H 0 : 𝛽 𝑘 = 0 H 1: Minimal ada satu 𝛽 𝑘 ≠ 0 ; 𝑘 = 1,2, … , 𝑝 (2) Statistik uji:
𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 𝛽̂ 𝑘 𝑆𝐸 (𝛽̂ 𝑘 )
Daerah penolakan: Tolak H 0 jika |𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 | > 𝑡 ( 𝛼 2 ;𝑛−𝑝−1) atau 𝑃 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 <  𝛼

## C. Pengujian Asumsi Residual Berdistribusi Normal Regresi Linier Berganda
Pengujian  asumsi  residual  memiliki  tujuan  untuk mengetahui  kelayakan  suatu  model.  Salah  satu  syarat suatu data dapat dilakukan pemodelan dengan menggunakan  metode  GWR  adalah  memenuhi  asumsi residual  berdistribusi  Normal.  Hipotesis  yang  digunakan dalam pengujian ini sebagai berikut.
Hipotesis: (3)
H 0 : 𝐹 𝑛 (𝑦) =   𝐹 0 (𝑦) (residual berdistribusi Normal) H 1 : 𝐹 𝑛 (𝑦) ≠   𝐹 0 (𝑦) (residual tidak berdistribusi Normal) Statistik uji:
𝐷 = 𝑆𝑢𝑝 |𝐹 𝑛 (𝑥) − 𝐹 0 (𝑥)|
Daerah Penolakan: Tolak H 0 jika D>D α atau jika P- value < α

## D. Heterogenitas Spasial
Heterogenitas spasial merujuk pada adanya keberagaman  dalam  hubungan  secara  kewilayahan.  Pada hampir  setiap  kasus  dianggap  bahwa  kita  akan mendapatkan  hubungan  yang  berbeda  pada  setiap  lokasi pengamatan.  Akibatnya,  parameter  global  yang  diduga dari  data  geografis  tidak  menggambarkan  dengan  baik fenomena geografis pada lokasi tertentu [7].
Heterogenitas  spasial  dapat  diidentifikasi  menggunakan pengujian Breusch-Pagan.
Hipotesis yang digunakan adalah sebagai berikut. H 0 : σ 1 2 = σ 2 2 = ⋯ = σ i 2 (tidak  terdapat  heterogenitas spasial) H 1 : minimal ada satu σ i 2 ≠ σ 2 (terdapat heterogenitas
spasial) (4)
Statistik uji:
BP = 1 2 𝐟 T 𝐙(𝐙 T 𝐙) −1 𝐙 T 𝐟 dengan elemen vektor f adalah:
𝑓 𝑖 = 𝑒𝑖 2 𝜎2 − 1
dengan
𝐟 : (𝑓 1 , 𝑓 2 , . . . , 𝑓 𝑛 ) 𝑇 dengan ℎ 𝑖 = 𝑒𝑖 2 𝜎2 − 1 𝑒 𝑖 : 𝑦 𝑖 − 𝑦̂ 𝑖 , ( 𝑦̂ 𝑖 diperoleh dari metode Ordinary Least Square (OLS))
𝜎̂ 2 = ∑ 𝑢̂ 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 𝑛
Z: Matriks berukuran 𝑛 𝑥 (𝑘 + 1) yang berisi vektor yang sudah dinormal standarkan untuk setiap observasi Daerah penolakan: Tolak H 0 jika BP> 𝜒 2 (𝑝) atau jika P- value < α dengan p adalah banyaknya prediktor.

## E. Dependensi Spasial
Adanya  dependensi  spasial  menunjukkan  bahwa pengamatan  pada  lokasi  yang  satu  dipengaruhi  oleh pengamatan  di  lokasi  yang  lain.  Salah  satu  pengujian yang  dapat  digunakan  untuk  mengidentifikasi  adanya dependensi spasial yaitu dengan pengujian Moran’s I . Hipotesisnya adalah sebagai berikut. H 0: 𝜆 =0 (tidak ada dependensi spasial)
H 1: 𝜆 ≠0 (terdapat dependensi spasial) (5)
Statistik uji:
Z 𝐼 = 𝐼̂−E(𝐼̂) √var (𝐼̂) dengan Z 𝐼 : nilai statistik uji indeks Moran’s I E(𝐼̂): nilai ekspektasi dari indeks Moran’s I var (𝐼̂): nilai varians dari indeks Moran’s I Daerah penolakan: Tolak H 0 jika |𝑍 𝐼 | >   𝑍 𝛼 2 ⁄ atau P- value < α

## F. Geographically Weighted Regression (GWR)
Model Geographically Weighted Regression (GWR) adalah  pengembangan  dari  model  regresi  dimana  setiap parameter  dihitung  pada  setiap  lokasi  pengamatan, sehingga  setiap  lokasi  pengamatan  mempunyai  nilai pengamatan  regresi  yang  berbeda-beda.  Variabel  respon 𝑦 dalam  model  GWR  diprediksi  dengan  variabel prediktor  yang  masing-masing  koefisien  regresinya bergantung  pada  lokasi  dimana  data  tersebut  diamati. Model GWR dapat ditulis sebagai berikut [6]. 𝑦 𝑖 = 𝛽 0 (𝑢 𝑖 , 𝑣 𝑖 ) + ∑ 𝛽 𝑘 (𝑢 𝑖 , 𝑣 𝑖 ) 𝑝 𝑘=1 𝑥 𝑖𝑘 +   𝜀 𝑖 ; 𝑖 = 1,2, … , 𝑛 dengan
𝑦 𝑖
: Nilai observasi variabel respon untuk lokasi ke- 𝑖 (𝑢 𝑖 , 𝑣 𝑖 ) : Menyatakan koordinat letak geografis ( longitude, latitude ) dari lokasi pengamatan ke- 𝑖 𝛽 0 (𝑢 𝑖 , 𝑣 𝑖 ) : Nilai intercept model regresi GWR 𝛽 𝑘 (𝑢 𝑖 , 𝑣 𝑖 ) :  Koefisien  regresi  variabel  prediktor  ke- 𝑘 pada lokasi pengamatan ke- 𝑖
𝑥 𝑖𝑘
: Nilai observasi variabel prediktor ke- 𝑘 pada lokasi pengamatan ke- 𝑖 𝜀 𝑖 :  Error  pengamatan  ke- 𝑖 yang  diasumsikan identik, independen dan berdistribusi normal  dengan  mean  nol  dan  varian konstan 𝜎 2

## G. Estimasi Parameter Model GWR
Estimasi  parameter  model  GWR  dilakukan  dengan metode Weighted  Least  Square (WLS)  yaitu  dengan memberikan  penimbang/pembobot  yang  berbeda  pada setiap lokasi pengamatan. Berikut adalah bentuk estimasi parameter dari model GWR untuk setiap lokasi.
𝜷 ̂(𝑢 𝑖 , 𝑣 𝑖 ) = (𝑿 𝑇 𝑾(𝑢 𝑖 , 𝑣 𝑖 )𝑿) −1 𝑿 𝑇 𝑾(𝑢 𝑖 , 𝑣 𝑖 )𝒚

## H. Pembobotan Model GWR
Peran  pembobot  pada  model  GWR  sangat  penting karena  nilai  pembobot  ini  mewakili  letak  data  observasi satu  dengan  lainnya.  Fungsi  kernel  digunakan  untuk mengestimasi  parameter  dalam  model  GWR  jika  fungsi jarak  ( 𝑤 𝑗 ) adalah  fungsi  yang  kontinu.  Fungsi  Kernel yang  digunakan  dalam  penelitian  ini,  yaitu  fungsi Fixed Gaussian, fungsi Fixed  Bisquare, fungsi Fixed  Tricube, fungsi Adaptive  Gaussian, fungsi Adaptive  Bisquare dan fungsi Adaptive Tricube.
Pemilihan bandwidth optimum  menjadi  sangat penting  karena  akan  mempengaruhi  ketepatan  model terhadap  data,  yaitu  mengatur  varians  dan  bias  dari model.  Salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk menentukan bandwidth optimum  adalah  metode cross validation (CV).

## I. Pengujian Model GWR
Pengujian  model  GWR  terdiri  dari  dua  macam, yaitu  uji  kesesuaian  antara  model  regresi  linear  dengan model GWR dan uji parsial model GWR.
1. Uji  Kesesuaian  Antara  Model  Regresi  Linear  dengan Model GWR
Hipotesis:
H 0 : 𝛽 𝑘 (𝑢 𝑖 , 𝑣 𝑖 ) = 𝛽 𝑘 ; i =1,2,...,n; k=1,2,...p H 1 : 𝛽 𝑘 (𝑢 𝑖 , 𝑣 𝑖 ) ≠ 𝛽 𝑘 Statistik uji:
𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 𝑆𝑆𝐸 (𝑂𝐿𝑆)−𝑆𝑆𝐸 (𝐺𝑊𝑅)/(𝑣) 𝑆𝑆𝐸 (𝐺𝑊𝑅)/(𝛿1) (6)
Daerah penolakan: Tolak H 0 jika 𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 >   𝐹 (1−𝛼 ; 𝑑𝑓1; 𝑑𝑓2)
2. Uji Parsial Model GWR
Hipotesis:
H 0 : 𝛽 𝑘 (𝑢 𝑖 , 𝑣 𝑖 ) = 0
H 1 : 𝛽 𝑘 (𝑢 𝑖 , 𝑣 𝑖 ) ≠ 0; 𝑘 = 1,2, … , 𝑝
Statistik uji:
𝑇 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 𝛽𝑘 ̂ (𝑢𝑖,𝑣𝑖) 𝜎 ̂√𝑐𝑘𝑘 (7) Daerah penolakan: Tolak H 0 jika |𝑇 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 | > 𝑡 𝛼 2 ;𝑑𝑓 atau parameter
𝛽 𝑘 (𝑢 𝑖 , 𝑣 𝑖 ) signifikan terhadap model

## J. Angka Kecelakaan Lalu Lintas dan Faktor-faktor yang Diduga Mempengaruhi
Angka  kecelakaan  lalu  lintas  digunakan  untuk mengukur  tingkat  kecelakaaan  pada  satu  satuan  ruas jalan.  Berdasarkan  UU  No.  22  Tahun  2009  kecelakaan lalu  lintas  didefinisikan  sebagai  suatu  peristiwa  di  jalan
yang  tidak  diduga  dan  tidak  disengaja  melibatkan kendaraan  dengan  atau  tanpa  pengguna  jalan  lain  yang mengakibatkan  korban  manusia  dan/atau  kerugian  harta benda.  Kecelakaan  lalu  lintas  dapat  menyebabkan  luka- luka  hingga  kematian  pada  manusia.  Kecelakaan  lalu lintas dapat terjadi karena beberapa faktor, yaitu manusia, kondisi lingkungan, keadaan jalan dan kondisi kendaraan.
Kepadatan  penduduk  adalah  banyaknya  jumlah penduduk per satuan luas. Penelitian mengenai kecelakaan  lalu  lintas  dengan  pendekatan  spasial  di  kota besar di Indonesia pernah dilakukan dengan menggunakan metode berjenjang tertimbang dan menghasilkan  bahwa  kepadatan  penduduk  merupakan salah  satu  faktor  yang  memberikan  kontribusi  terhadap tingkat kecelakaan di kota besar [7].
Separuh  kecelakaan  lalu  lintas  yang  terjadi  berasal dari  pengemudi  yang  berada  pada  rentang  usia  18-24 tahun. Hal ini bisa terjadi karena pada usia dewasa muda terdapat  sikap  tergesa-gesa  dan  kecerobohan.  Selain  itu, kelompok  umur  tersebut  merupakan  pengemudi  pemula dengan  tingkat  emosi  yang  belum  stabil  serta  belum berhati-hati  dalam  mengendarai  kendaraannya  [8]. Penelitian  yang  bertujuan  menjelaskan  hubungan  spasial titik  rawan  kecelakaan  bagi  para  remaja  di  Houston, Texas pernah dilakukan menggunakan metode Getis Ord Gi  Star yang  menghasilkan  pengelompokkan  daerah- daerah  yang  menjadi  titik  rawan  kecelakaan  bagi  para pengendara remaja [9].
Terdapat  perbedaan  yang  signifikan  antara  pelaku kecelakaan yang pendidikan terakhirnya SD, SMP, SMA atau  Perguruan  Tinggi  yang  dipengaruhi  oleh  sikap disiplin  berlalu  lintas  yang  berbeda.  Selain  itu  tingkat pendidikan  sangat  berpengaruh  terhadap  program peningkatan  pengetahuan  secara  langsung  dan  secara tidak langsung terhadap perilaku berkendara [10].
Menurut Dinas Perhubungan Darat, angka kematian akibat  kecelakaan  lalu  lintas  pada  pria  lebih  tinggi daripada wanita. Hal ini dikarenakan jenis kelamin wanita sebagai  pengguna  sepeda  motor  jumlahnya  lebih  sedikit dibandingkan  dengan  jumlah  pengguna  sepeda  motor pria.
Keadaan lingkungan saat terang maupun gelap dapat menjadi  salah  satu  penyebab  terjadinya  kecelakaan  lalu lintas.  Waktu  kecelakaan  terbagi  menjadi  dua  jenis  yaitu pada  saat  terang  (pukul  06.00-18.00)  dan  saat  gelap (pukul 18.00-06.00). Hasil penelitian dengan
menggunakan  metode  spasial  elipsoida  di  Inggris menyimpulkan  bahwa  keadaan  lingkungan  berpengaruh secara  signifikan  terhadap  angka  kecelakaan  lalu  lintas yang  ditunjukkan  dengan  banyaknya  angka  kecelakaan lalu lintas pada waktu terang [11].
Status  jalan  terbagi  menjadi  jalan  nasional,  jalan provinsi, jalan kabupaten/kota, dan jalan desa. Berdasarkan data BPS, diketahui bahwa jalan kabupaten/kota  merupakan bagian terbesar  yaitu 415.788 kilometer  atau  81,85%  dari  total  panjang  jalan  di Indonesia,  namun  yang  memiliki  kondisi  baik  hanya 39,97%,  kondisi  sedang  22,08%,  rusak  22,33%  dan sisanya  dalam  kondisi  rusak  berat.  Kondisi  jalan  yang rusak  dapat  menyebabkan  kemacetan  bahkan  berujung pada kecelakaan lalu lintas [12].

## III. METODOLOGI PENELITIAN
A. Sumber Data
Data yang  digunakan dalam  penelitian  ini merupakan data sekunder yang diperoleh dari  Kepolisian Daerah  Jawa  Timur,  Dinas  Pekerjaan  Umum  Binamarga Provinsi Jawa Timur dan Badan Pusat Statistik.

## B. Variabel Penelitian
Dalam penelitian ini digunakan 6 variabel prediktor dan 1 variabel respon sebagai berikut.
Tabel 1. Sumber Data Penelitian No Variabel Tipe Variabel 1. Angka kecelakaan lalu lintas (Y) Kuantitatif 2. Kepadatan penduduk (X 1 ) Kuantitatif 3. Persentase usia remaja (X 2 ) Kuantitatif
4. Persentase kecelakaan terjadi di kawasan jalan kabupaten/kota (X
3 ) Kuantitatif
5. Persentase pendidikan terakhir pelaku kecelakaan adalah di atas SMP (X 4 ) Kuantitatif 6. Rasio jenis kelamin (X 5 ) Kuantitatif 7. Persentase Kecelakaan Terjadi Pada Waktu Gelap (X
6 )
Kuantitatif

## C. Langkah Analisis
Berikut  adalah  langkah-langkah  analisis  yang digunakan dalam melakukan penelitian ini sesuai dengan tujuan penelitian
1. Mendeskripsikan  angka  kecelakaan  lalu  lintas  dan faktor yang mempengaruhinya di
setiap kabupaten/kota di Jawa Timur
a. Mendeskripsikan  data  dengan menggunakan statistika  deskriptif  dan  peta  tematik  menjadi  5 kategori  (sangat  rendah,  rendah,  sedang,  tinggi, sangat  tinggi)  dengan  menggunakan  metode Natural  Break kecuali  untuk  variabel  rasio  jenis kelamin  hanya  dibagi  menjadi  2  kategori  sebagai gambaran  tentang  kecelakaan  lalu  lintas  yang terjadi  di  Jawa  Timur  dan  faktor-faktor  yang mempengaruhinya
2. Memodelkan  faktor  penyebab  kecelakaan  lalu  lintas di Provinsi Jawa Timur dengan menggunakan metode Geographically Weighted Regression
a. Menguji  multikolinearitas  pada  setiap  variabel prediktor dengan menggunakan nilai VIF
b. Memodelkan  menggunakan  regresi Ordinary Least Square
c. Memeriksa heterogenitas spasial dengan menggunakan statistik uji Breusch-Pagan
d. Memeriksa  dependensi  aspek  spasial  dengan menggunakan statistik uji Morans’I
e. Melakukan pemilihan pembobot terbaik
f. Melakukan pemodelan GWR
g. Mendapatkan  estimasi  parameter  untuk  model GWR pada masing-masing lokasi.
h. Melakukan perbandingan model GWR dan OLS.

## IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN
A. Karakteristik  Angka  Kecelakaan  Lalu  Lintas  dan Faktor-faktor yang Diduga Mempengaruhinya .
Sebelum
melakukan pemodelan
dengan
menggunakan  metode Ordinary  Least  Square dan Geographically  Weighted  Regression, terlebih  dahulu dilakukan  analisis  secara  deskriptif  untuk  mengetahui karakteristik variabel yang digunakan.
Tabel 2. Statistika Deskriptif Variabel dalam Analisis
Variabel Rata- rata Koefisisen Varians Minimum Maksimum Y 81,10 103,23 6,90 442,00 X 1 1817,00 2591,58 387,00 8562,00 X 2 16,29 0,15 14,48 21,40 X 3 38,46 12,99 0,00 100,00 X 4 66,81 5,44 15,45 90,80 X 5 97,09 0,07 90,65 101,20 X 6 36,18 1,46 16,48 48,25
Tabel  2  menunjukkan  bahwa  rata-rata  kecelakaan  lalu lintas  di  Jawa  Timur  cukup  tinggi  yaitu  setiap  100 kilometer  terjadi  rata-rata  81,10  atau  mendekati  82 kecelakaan lalu lintas pada tahun 2014.
.

## Gambar 1. Persebaran Angka Kecelakaan Lalu Lintas di Jawa Timur Tahun 2014 dan Faktor yang Mempengaruhinya
Gambar 1 menunjukkan pembagian angka kecelakaan lalu lintas di Jawa Timur menjadi 5 kategori yaitu sangat rendah,  rendah,  sedang,  tinggi  dan  sangat  tinggi. Berdasarkan Gambar 1 secara visual dapa terlihat bahwa angka  kecelakaan  lalu  lintas  menunjukkan  pola mengelompok.  Daerah-daerah  dengan  kategori  angka kecelakaan  lalu  lintas  sedang  hingga  tinggi  cenderung berada  di  barat  laut  Provinsi  Jawa  Timur.  Sementara dengan  kategori  angka  kecelakaan  sangat  rendah  hingga rendah saling berdekatan.
B. Pengujian Asumsi Residual Berdistribusi Normal
Pengujian  asumsi  residual  Normal  digunakan untuk  menguji  apakah  dalam  model  regresi,  data memiliki  distribusi  Normal.  Dalam  penelitian  dengan metode  GWR,  diperlukan  data  yang  memenuhi  asumsi residual  Normal.  Berdasarkan  uji  Kolmogorov  Smirnov, diperoleh  P- value sebesar  <  0,010  atau  tolak  H 0 yang berarti residual tidak berdistribusi normal. Oleh karena itu dilakukan  transformasi  terhadap  variabel  respon  menjadi ln(𝑦) .  Setelah  dilakukan  transformasi  terhadap  variabel respon, diperoleh P- value Kolmogorov Smirnov sebesar > 0,150.  Nilai  ini  lebih  besar  dari  nilai  α  sebesar  0,05 sehingga  diputuskan  gagal  tolak  H 0 atau  data  yang digunakan  memenuhi  asumsi  Residual  berdistribusi Normal.

## C. Pemodelan Regresi Ordinary Least Square (OLS) Angka Kecelakaan Lalu Lintas
Sebelum  melakukan  pemodelan,  terlebih  dahulu dilakukan deteksi multikolinearitas. Kriteria terjadi kasus multikolinearitas  pada  variabel  prediktor  dapat  dilihat dari nilai VIF.
Tabel 3. Nilai VIF Variabel Prediktor Variabel VIF
X 1 1,27 X 2 1,49 X 3 1,22 X 4 1,80 X 5 1,52 X 6 1,33
Tabel 3 menunjukkan nilai VIF yang kurang dari 10 artinya  tidak  terdapat  autokorelasi.  Diperoleh  model regresi OLS sebagai berikut.
ln(𝑦) = 3,62 + 0,000179 𝑥 1 + 0,101 𝑥 2 − 0,00607 𝑥 3 + 0,0247𝑥 4 − 0,0418 𝑥 5 + 0,0288 𝑥 6
Untuk  memudahkan dalam interpretasi, maka pemodelan dapat dituliskan sebagai berikut.
𝑌̂ =   𝑒 (g(x))
dimana: 𝑔(𝑥) = 3,62 + 0,000179 𝑥 1 + 0,101 𝑥 2 − 0,00607 𝑥 3 + 0,0247𝑥 4 − 0,0418 𝑥 5 +
0,0288 𝑥 6
Selanjutnya dilakukan pengujian signifikansi parameter secara seremtak. Berdasarkan analisis diperoleh  P- value sebesar  0,001  atau  kurang  dari  nilai  α (0,05) sehingga merujuk pada persamaan (1) disimpulkan tolak  H 0 yang  artinya  paling  sedikit  ada  satu  variabel prediktor  yang  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap variabel respon.
Untuk  mengetahui  variabel  mana  saja  yang berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  variabel  respon, dilakukan pengujian signifikansi parameter secara parsial. Hasil uji signifikansi dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Uji Signifikansi Parameter Secara Parsial
Variabel P- value X 1 0,006
X 2 0,273
X 3 0,296 X 4
0,005
X 5
0,459 X 6 0,125
Berdasarkan  Tabel  4,  dengan  taraf  signifikansi  0,05 diketahui  bahwa  variabel  yang  berpengaruh  secara signifikan  terhadap  angka  kecelakaan  lalu  lintas  atau tolak H 0 berdasarkan persamaan (2) adalah X 1 (kepadatan penduduk) dan X 4 (persentase pendidikan terakhir pelaku kecelakaan di atas SMP).

## D. Pengujian Heterogenitas Spasial
Diperoleh P- value pengujian Breusch Pagan sebesar 0,008775.  Dengan  menggunakan  taraf  signifikansi sebesar  0,05  maka  diputuskan  tolak  H 0 atau  berdasarkan persamaan  (4)  terdapat  heterogenitas  spasial  pada  data yang diamati.

## E. Pengujian Dependensi Spasial
Pengujian Moran’s  I merupakan  pengujian  yang dilakukan  untuk  melihat  apakah  pengamatan  di  suatu lokasi  berpengaruh  terhadap  pengamatan  di  lokasi  lain yang  letaknya  saling  berdekatan.  Diketahui  bahwa  pada penelitian ini diperoleh p- value sebesar 0,03 atau  kurang dari  α  sebesar  0,05  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa tolak  H 0 atau  terdapat  dependensi  spasial  pada pengamatan.

## F. Pemodelan GWR
Setelah  aspek  dependensi  spasial  dan  heterogenitas spasial  terpenuhi,  selanjutnya  dilakukan  pemilihan pembobot  optimum  yang  akan  dimasukan  dalam pemodelan GWR.
Tabel 5 Pemilihan Pembobot Optimum
Fungsi Pembobot CV minimum Bandwidth Fixed Gaussian 24,03484 3,551274 Adaptive Gaussian 23,88938 0,7368411 Fixed Bisquare 23,71636 1,673124 Adaptive Bisquare 24,89006 0,7631708 Fixed Tricube 23,81214 1,714153 Adaptive Tricube 25,28998 0,76316
Salah  satu  kriteria  pembobot  terbaik  adalah  dengan meminimumkan  nilai  CV.  Berdasarkan  Tabel  5,  dapat diketahui  bahwa  nilai  CV  paling  minimum  diperoleh dengan  menggunakan  fungsi  pembobot Fixed  Bisquare, yaitu  dengan  CV  minimum  sebesar  23,71636  dan bandwidth sebesar 1,673124.
Setelah  ditentukan  pembobot  yang  digunakan, selanjutnya  dilakukan  pemodelan  dengan  metode  GWR. Tabel  6  menunjukkan  hasil  estimator  pada  model  GWR berupa Bandwidth, R 2 dan SSE.
Tabel 6. Hasil Estimator Model GWR
Bandwidth 1,673124 R 2 52,7959 persen SSE 14,22316
Informasi  yang  didapatkan  dari  Tabel  6  yaitu  nilai koefisien  determinasi  (R 2 )  model  GWR  sebesar  52,7959 persen  yang  berarti  model  yang  terbentuk  dapat menjelaskan variabel angka kecelakaan lalu lintas sebesar 52,7959  persen  dan  sisanya  dijelaskan  oleh  variabel  lain yang tidak diamati dalam model.
G. Pengujian Kesesuaian Model GWR Berdasarkan  penghitungan  pada  persamaan  (8), diperoleh  nilai  F hitung sebesar  0,88984  yang  lebih  kecil dibanding F tabel(0,05;2,4103;28,5897) =3,34 sehingga dapat disimpulkan  gagal  tolak  H 0 artinya  tidak  ada  perbedaan yang signifikan antara model regresi OLS dan GWR
H. Pengujian Signifikansi Parameter Model GWR Pengujian  signifikansi  parameter  model  GWR secara  parsial  dilakukan  untuk  mengetahui  parameter mana  saja  yang  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap angka  kecelakaan  lalu  lintas  di  setiap  kabupaten/kota  di Jawa  Timur.  Hipotesis  yang  digunakan  dalam  pengujian model GWR secara parsial adalah sebagai berikut.
H 0 : 𝛽 𝑘 (𝑢 𝑖 , 𝑣 𝑖 ) = 0 H 1 : 𝛽 𝑘 (𝑢 𝑖 , 𝑣 𝑖 ) ≠ 0; 𝑘 = 1,2, … ,7
Jika  nilai |𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 | > 𝑡 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 =  t (0,05;28.5897) =  2,048407 maka  parameter  signifikan.  Berdasarkan  uji  parsial, diperoleh  bahwa  variabel  yang  signifikan  untuk  seluruh kabupaten/kota  di  Jawa  Timur  dengan  taraf  signifikansi sebesar 5 persen adalah variabel X 1 dan X 4 .
I. Interpretasi Model GWR
Pada  pemodelan  GWR,  daerah  satu  memiliki  model berbeda  dengan  model  lainnya.  Pemodelan  tiap kabupaten/kota  di  Jawa  Timur  dapat  dilihat  pada Lampiran.  Pada  pembahasan  ini  dilakukan  interpretasi model Kota Surabaya sebagai berikut.
𝑙𝑛 𝑌 ̂ = 3,3789 + 0,000174 X 1 + 0,1011 X 2 – 0,0066 X 3 + 0,0216 X 4 – 0,0061 X 5 + 0,0245 X 6
Untuk  memudahkan dalam interpretasi, maka pemodelan dapat dituliskan sebagai berikut.
𝑌̂ = 𝑒 g(x) 𝑔(𝑥) = 3,3789 + 0,000174 X 1 + 0,1011 X 2 – 0,0066 X 3 + 0,0216 X 4 – 0,0061 X 5 + 0,0245 X 6 Penjelasan  yang  diperoleh  berdasarkan  model  di atas  untuk  Kota  Surabaya,  yaitu  untuk  setiap  kenaikan kepadatan  penduduk  sebesar  1  jiwa/km 2 ,  maka  akan menaikkan  angka  kecelakaan  lalu  lintas/  100  kilometer sebesar 𝑒 0,000174 =1  kejadian  kecelakaan  lalu  lintas dengan asumsi variabel lain tetap. Untuk setiap kenaikan persentase  usia  remaja  sebesar  1  persen  maka  akan menaikkan  angka  kecelakaan  lalu  lintas/  100  kilometer sebesar 𝑒 0,1011 =1,10 ≈ 1  kejadian  kecelakaan  lalu  lintas dengan asumsi variabel lain tetap. Angka kecelakaan lalu lintas/  100  kilometer  akan  turun  sebesar 𝑒 0,0066 = 1,0066 ≈ 1 kejadian jika persentase kecelakaan terjadi di kawasan  jalan  kabupaten/kota  naik  sebesar  1  persen dengan  asumsi  variabel  lain  tetap.  Kenaikan  persentase pendidikan  terakhir  pelaku  kecelakaan  lebih  dari  SMP sebesar  1  persen  akan  meningkatkan  kecelakaan  lalu lintas/100  kilometer  sebesar 𝑒 0,0216 =  1,02 ≈ 1  kejadian kecelakaan  dengan  asumsi  variabel  lain  tetap.  Angka kecelakaan  lalu  lintas/  100  kilometer  akan  turun  sebesar 𝑒 0,0061 = 1,0061 ≈ 1 jika rasio jenis kelamin naik sebesar 1  persen  dengan  asumsi  variabel  lain  tetap.  Angka kecelakaan  lalu  lintas/  100  kilometer  akan  naik  sebesar 𝑒 0,0245 =1,02 ≈ 1  jika  persentase  kecelakaan  terjadi  saat waktu gelap naik sebesar 1 persen.

## J. Pemilihan Model Terbaik
Pemilihan model terbaik merupakan proses evaluasi dari  model  untuk  mengetahui  seberapa  besar  peluang masing-masing  model  yang  terbentuk  sudah  sesuai dengan  data.  Pada  penelitian  ini  dibandingkan  model OLS dan GWR berdasarkan kriteria R 2 dan SSE.
Tabel 7. Perbandingan Model OLS dan GWR Kriteria Model OLS Model GWR R 2 36,66 persen 52,7959 persen SSE 15,2898 14,22316
Berdasarkan  Tabel  7  diperoleh  informasi  bahwa berdasarkan  nilai  R 2 dan  nilai  SSE,  model  GWR  lebih baik  dibandingkan  model  OLS.  Model  GWR  terbukti mampu meningkatkan nilai R 2 dan menurunkan nilai Sum Square Error .

## V. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil  analisis  menunjukkan  karakteristik  angka kecelakaan  lalu  lintas  mengelompok  sesuai  kategori. Faktor-faktor  yang  secara  signifikan  mempengaruhi angka  kecelakaan  lalu  lintas  di  setiap  kabupaten/kota  di Jawa  Timur  secara  spasial  dengan  taraf  signifikansi sebesar  5%  adalah  kepadatan  penduduk  dan  persentase pendidikan  terakhir  pelaku  kecelakaan  lebih  dari  SMP. Pemodelan  dengan  GWR  meningkatkan  nilai  R 2 dan diperoleh  SSE  yang  lebih  kecil  dibanding  metode  OLS. Dengan  menggunakan  taraf  signifikansi  sebesar  5%, diperoleh  model  yang  sama  untuk  setiap  kabupaten/kota di Jawa Timur.
Sebaiknya  pemerintah  daerah  berfokus  kepada penanggulangan  kepadatan  penduduk  sehingga  dapat menekan  angka  kecelakaan  lalu  lintas.  Selain  itu, pendidikan terakhir pelaku kecelakaan terbukti signifikan
terhadap  peningkatan  angka  kecelakaan  lalu  lintas. Padahal  penelitian  ini  dilakukan  kepada  pelaku kecelakaan  yang  memiliki  pendidikan  terakhir  di  atas SMP  atau  kebanyakan  memiliki  surat  izin  mengemudi. Hal  ini  menunjukan  bahwa  kualitas  kepemilikan  SIM masih  rendah  sehingga  perlu  dilakukan  pengetatan terhadap pemberian SIM oleh pihak berwajib.
Untuk penelitian selanjutnya  diharapkan  menambah faktor-faktor lain sehingga lebih menggambarkan kondisi yang mempengaruhi angka kecelakaan lalu lintas di Jawa Timur,  selain  itu  bisa  dilakukan  pendekatan  area  untuk memodelkan angka kecelakaan lalu lintas secara spasial.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Warpani, S. 2002. Pengelolaan Lalu Lintas dan Angkutan Jalan. Bandung: Penerbit ITB.
[2]  Wijayanti,  L.A.  2014. Pemanfaatan  Citra  Quickbird  dan Sistem  Informasi  Geografis  Untuk  Identifikasi  Daerah Rawan  Kecelakaan,  Daerah  Kajian:  Kota Semarang,  Jawa Tengah. Yogyakarta: Universitas Gadjah Mada.
[3]  Erdogan,  Saffet.  2009.  Exploative  Spatial  Analysis  of Traffic  Accident  Statistics  and  Road  Mortality  among  The Provinces  of  Turkey .  Journal  of  Safety  Research. Vol  40: hal 341-351.
[4] Zheng, L., Robinson, R.M., Khattak,  A. & Wang, X. 2011. All  Accidents  are  Not  Equal:  Using  Geographically Weighted  Regressions  Models  to  Asses  and  Forecast Accident  Impacts ,  Indianapolis,  USA:  3 rd International Conference on Road Safety and Simulation
[5]  Walpole,  R.E.  1993. Pengantar  Statistika  Edisi  ke-3. Jakarta: PT Gramedia Pustaka Utama
[6]  Fotheringham,  A.S.,  Brundson,  C.,  &  Charlton,  M.  2002. Geographically  Weighted  Regression. Chichester,  UK:  Jhon Wiley & Sons.
[7] Gumawang, J. 2015. Kajian Tingkat Kerawanan Kecelakaan Lalu Lintas Sebagian Ruas Jalan di Kota Tangerang Secara Spasial. Yogyakarta: Universitas Gadjah Mada.
[8] Goodwin, G.C., Schoby, J., & Council W. 2014. A Hot Spot Analysis of Teenage Crashes: An Assessment of Crashes in Houston, Texas. Texas: Texas Southern University.
[9] Wahyuningtyas, F. 2013. Perbedaan Sikap Disiplin Berlalu Lintas  Ditinjau  dari  Tingkat  Pendidikan. Surakarta: Universitas Muhammadiyah Surakarta.
[10]  Wedagama,  D.M.P.  2010. Metode  Elipsoida  Kesalahan Sebagai  Metode  Alternatif  untuk  Analisis  Lokasi  Rawan Kecelakaan Lalu Lintas. Jurnal Ilmiah Teknik Sipil Vol. 14 No.1.
[11]  Soediono,  W.  &  Handoko,  D.  2004.  Pemodelan  dan Simulasi  Antrian  Kendaraan  di  Gerbang  Tol. Prosiding Semiloka  Teknologi Simulasi  dan  Komputasi  serta Aplikasi 2004.

## LAMPIRAN
Kabupaten/Kota Variabel Signifikan Model GWR Pacitan X 1 ,X 4 ln 𝑌 ̂ ̂ = 0,4862 + 0,000193 X 1 + 0,1011 X 2 -0,0066 X 3 + 0,0216 X 4 – 0,0061 X 5 + 0,0245 X 6 Ponorogo X 1 ,X 4 ln 𝑌 ̂ ̂ = 1,8906 + 0,000185 X 1 + 0,1064 X 2 – 0,0068 X 3 + 0,0243 X 4 – 0,0236 X 5 + 0,0259 X 6 Trenggalek X 1 ,X 4 ln 𝑌 ̂ ̂ = 1,1595 + 0,000187 X 1 + 0,1025 X 2 – 0,0066 X 3 + 0,0228 X 4 – 0,0140 X 5 + 0,0247 X 6
Tulungagung X 1 ,X 4 ln 𝑌 ̂ ̂ ̂ = 1,3301 + 0,000185 X 1 + 0,1025 X 2 – 0,0066 X 3 + 0,0230 X 4 – 0,0159 X 5 + 0,0247 X 6
Lumajang X 1 ,X 4 ln 𝑌 ̂ ̂ ̂ = 2,1167 + 0,000176 X 1 + 0,1025 X 2 – 0,0065 X 3 + 0,0241 X 4 – 0,0246 X 5 + 0,0248 X 6
Bondowoso X 1 ,X 4 ln 𝑌 ̂ ̂ ̂ = 2,6926 + 0,000177 X 1 + 0,1069 X 2 – 0,0067 X 3 + 0,0255 X 4 – 0,0326 X 5 + 0,0260 X 6
Pasuruan X 1 ,X 4 ln 𝑌 ̂ ̂ = 3,1575 + 0,000170 X 1 + 0,1054 X 2 – 0,0065 X 3 + 0,0259 X 4 – 0,0373 X 5 + 0,0259 X 6 Jombang X 1 ,X 4 ln 𝑌 ̂ ̂ ̂ = 4,0588 + 0,000154 X 1 + 0,0989 X 2 – 0,0059 X 3 + 0,0260 X 4 – 0,0455 X 5 + 0,0260 X 6
Nganjuk X 1 ,X 4 ln 𝑌 ̂ ̂ = 4,3349 + 0,000150 X 1 + 0,0974 X 2 – 0,0058 X 3 + 0,0260 X 4 – 0,0482 X 5 + 0,0263 X 6
Madiun X 1 ,X 4 ln 𝑌 ̂ ̂ = 6,0579 + 0,000134 X 1 + 0,0934 X 2 – 0,0051 X 3 + 0,0266 X 4 – 0,0665 X 5 + 0,0290 X 6
Magetan X 1 ,X 4 ln 𝑌 ̂ ̂ = 5,1798 + 0,000148 X 1 + 0,1014 X 2 – 0,0058 X 3 + 0,0275 X 4 – 0,0589 X 5 + 0,0273 X 6
Ngawi X 1 ,X 4 ln 𝑌 ̂ ̂ = 5,3983 + 0,000147 X 1 + 0,1019 X 2 – 0,0057 X 3 + 0,0278 X 4 – 0,0615 X 5 + 0,0275 X 6
Bojonegoro X 1 ,X 4 ln 𝑌 ̂ ̂ = 4,1308 + 0,000159 X 1 + 0,1039 X 2 – 0,0062 X 3 + 0,0268 X 4 – 0,0478 X 5 + 0,0264 X 6 Tuban X 1 ,X 4 ln 𝑌 ̂ ̂ ̂ = 3,9015 + 0,000163 X 1 + 0,1054 X 2 – 0,0063 X 3 + 0,0268 X 4 – 0,0457 X 5 + 0,0264 X 6
Lamongan X 1 ,X 4 ln 𝑌 ̂ ̂ ̂ = 3,5252 + 0,000170 X 1 + 0,1080 X 2 – 0,0066 X 3 + 0,0267 X 4 – 0,0423 X 5 + 0,0266 X 6
Bangkalan X 1 ,X 4 ln 𝑌 ̂ ̂ ̂ = 3,2453 + 0,000172 X 1 + 0,1078 X 2 – 0,0066 X 3 + 0,0263 X 4 – 0,0391 X 5 + 0,0264 X 6
Pamekasan X 1 ,X 4 ln 𝑌 ̂ ̂ ̂ = 2,9943 + 0,000175 X 1 + 0,1080 X 2 – 0,0067 X 3 + 0,0260 X 4 – 0,0364 X 5 + 0,0264 X 6
Kota Kediri X 1 ,X 4 ln 𝑌 ̂ ̂ ̂ = 1,9765 + 0,000186 X 1 + 0,1075 X 2 – 0,0069 X 3 + 0,0246 X 4 – 0,0250 X 5 + 0,0263 X 6
Kota Blitar X 1 ,X 4 ln 𝑌 ̂ ̂ = 1,5655 + 0,000191 X 1 + 0,1071 X 2 – 0,0070 X 3 + 0,0240 X 4 – 0,0204 X 5 + 0,0265 X 6
Kota Malang X 1 ,X 4 ln 𝑌 ̂ ̂ = 1,4076 + 0,000192 X 1 + 0,1065 X 2 – 0,0070 X 3 + 0,0237 X 4 – 0,0185 X 5 + 0,0264 X 6
Kota Probolinggo X 1 ,X 4 ln 𝑌 ̂ ̂ = 1,6600 + 0,000191 X 1 + 0,1079 X 2 – 0,0071 X 3 + 0,0242 X 4 – 0,0217 X 5 + 0,0268 X 6
Kota Pasuruan X 1 ,X 4 ln 𝑌 ̂ ̂ = 2,2254 + 0,000186 X 1 + 0,1096 X 2 – 0,0071 X 3 + 0,0252 X 4 – 0,0286 X 5 + 0,0271 X 6 Kota Mojokerto
X 1 ,X 4 ln 𝑌 ̂ ̂ ̂ = 3,4855 + 0,000180 X 1 + 0,1148 X 2 – 0,0071 X 3 + 0,0275 X 4 – 0,0444 X 5 + 0,0285 X 6
Kota Madiun X 1 ,X 4 ln 𝑌 ̂ ̂ = 3,3961 + 0,000174 X 1 + 0,1100 X 2 – 0,0067 X 3 + 0,0268 X 4 – 0,0416 X 5 + 0,0270 X 6
Kota Surabaya X 1 ,X 4 ln 𝑌 ̂ ̂ = 3,3789 + 0,000174 X 1 + 0,1098 X 2 – 0,0067 X 3 + 0,0267 X 4
– 0,0413 X 5 + 0,0270 X 6
Kota Batu X 1 ,X 4 ln 𝑌 ̂ ̂ = 3,7727 + 0,000170 X 1 + 0,1101 X 2 – 0,0066 X 3 + 0,0272 X 4 – 0,0458 X 5 + 0,0271 X 6 Blitar
X 1 ,X 4 ln 𝑌 ̂ ̂ = 4,9136 + 0,000156 X 1 + 0,1067 X 2 – 0,0061 X 3 + 0,0280 X 4 – 0,0575 X 5 + 0,0274 X 6 Kediri
X 1 ,X 4 ln 𝑌 ̂ ̂ = 5,1604 + 0,000154 X 1 + 0,1062 X 2 – 0,0060 X 3 + 0,0282 X 4 – 0,0602 X 5 + 0,0275 X 6 Mojokerto X 1 ,X 4 ln 𝑌 ̂ ̂ = 5,6522 + 0,000150 X 1 + 0,1057 X 2 – 0,0058 X 3 + 0,0286 X 4 – 0,0656 X 5 + 0,0279 X 6
Banyuwangi
X 1 ,X 4 ln 𝑌 ̂ ̂ = 2,6245 + 0,000177 X 1 + 0,1067 X 2 – 0,0067 X 3 + 0,0254 X 4 – 0,0318 X 5 + 0,0260 X 6
Gresik X 1 ,X 4 ln 𝑌 ̂ ̂ = 2,2605 + 0,000174 X 1 + 0,1023 X 2 – 0,0064 X 3 + 0,0243 X 4 – 0,0262 X 5 + 0,0248 X 6 Jember X 1 ,X 4 ln 𝑌 ̂ ̂ = 3,1836 + 0,000170 X 1 + 0,1055 X 2 – 0,0065 X 3 + 0,0259 X 4 – 0,0377 X 5 + 0,0259 X 6 Malang X 1 ,X 4 ln 𝑌 ̂ ̂ = 4,5878 + 0,000156 X 1 + 0,1040 X 2 – 0,0061 X 3 + 0,0273 X 4 – 0,0530 X 5 + 0,0268 X 6 Probolinggo X 1 ,X 4 ln 𝑌 ̂ ̂ = 3,6341 + 0,000167 X 1 + 0,1068 X 2 – 0,0065 X 3 + 0,0266 X 4 – 0,0431 X 5 + 0,0264 X 6 Sampang X 1 ,X 4 ln 𝑌 ̂ ̂ ̂ = 3,2301 + 0,000173 X 1 + 0,1082 X 2 – 0,0066 X 3 + 0,0263 X 4 – 0,0391 X 5 + 0,0265 X 6
Sidoarjo X 1 ,X 4 ln 𝑌 ̂ ̂ = 1,6003 + 0,000190 X 1 + 0,1070 X 2 – 0,0070 X 3 + 0,0240 X 4 – 0,0207 X 5 + 0,0264 X 6
Situbondo X 1 ,X 4 ln 𝑌 ̂ ̂ = 3,6709 + 0,000170 X 1 + 0,1090 X 2 – 0,0066 X 3 + 0,0270 X 4 – 0,0443 X 5 + 0,0269 X 6
Sumenep X 1 ,X 4 ln 𝑌 ̂ ̂ = 3,1272 + 0,000171 X 1 + 0,1062 X 2 – 0,0065 X 3 + 0,0259 X 4 – 0,0373 X 5 + 0,0260 X 6