Application Of Truncated Spline Nonparametric Regression In Modeling Traffic Accident Rate In Palopo City

Penerapan Regresi Nonparametrik Spline Truncated Dalam Memodelkan Angka Kecelakaan Lalu Lintas Di Kota Palopo

Abstract

Kecelakaan lalu lintas merupakan suatu peristiwa yang terjadi di jalan raya sehingga dapat menimbulkan berbagai kerugian bagi pelaku maupun kerusakan terhadap benda. Kecelakaan lalu lintas dapat disebabkan oleh faktor yang diduga berpengaruh. Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh estimasi parameter model regresi nonparametrik Spline truncated, memperoleh metode untuk mencari titik knot optimal, dan memodelkan angka kecelakaan lalu lintas di Kota Palopo menggunakan regresi nonparametrik Spline truncated. Pada penelitian ini, variabel yang diduga adalah kepadatan penduduk (x). Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah regresi nonparametrik Spline truncated. Regresi nonparametrik Spline truncated merupakan salah satu model dengan pendekatan nonparametrik yang merupakan modifikasi dari fungsi polinomial tersegmen. Hasil dari penelitian ini diperoleh estimasi parameter model regresi nonparametrik Spline truncated menggunakan metode kuadrat terkecil. Pemilihan titik knot pada model Spline mampu menginterprestasikan pola data (kurva regresi) sehingga diperoleh model regresi terbaik berdasarkan pemilihan titik knot optimal dengan nilai GCV minimun. Model regresi Spline truncated yang memiliki nilai GCV terendah yaitu 136,7351. Berdasarkan hasil analisis  tersebut dapat disimpulkan variabel kepadatan penduduk mempengaruhi angka kecelakaan lalu lintas di Kota Palopo.