Hutan merupakan sumber daya alam yang berperan penting pada lini kehidupan, baik dari ekonomi, sosial, budaya, dan lingkungan. Areal hutan yang semakin berkurang tentunya menjadi masalah bagi lingkungan. Salah satu penyebab terjadinya hal tersebut adalah adanya deforestasi pada hutan atau yang sering dikenal sebagai penggundulan hutan. Faktor pemicu deforestasi tergantung pada karakteristik setiap wilayah dan dipengaruhi oleh perbedaan letak geografis antar wilayah. Pemodelan Geographically Weighted Panel Regression (GWPR) akan menghasilkan dugaan parameter yang berbeda-beda untuk setiap lokasinya. Penelitian ini bertujuan untuk mengkonstruksi model Geographically Weighted Panel Regression (GWPR) pada kasus deforestasi hutan pada setiap provinsi di Indonesia serta mengidentifikasi faktor apa saja yang berpengaruh signifikan terhadap kasus deforestasi hutan pada setiap provinsi di Indonesia. Pemodelan GWPR pada penelitian ini menggunakan metode Weighted Least Square Square (WLS) dalam proses penaksiran parameter modelnya dengan memberikan unsur pembobot yang berbeda untuk setiap Lokasi dan waktu pengamatan. Fungsi pembobot yang digunakan dalam penelitian ini adalah adaptive gaussian kernel dan didapatkan hasil bahwa variabel luas kebakaran hutan dan lahan (X1) berpengaruh signifikan terhadap luas deforestasi hutan pada setiap provinsi di Indonesia. Hasil penelitian ini menunjukkan model GWPR lebih baik dibandingkan Regresi Panel dengan menggunakan kriteria Akaike Information Criterion (AIC) dan RMSE terkecil serta koefisien determinasi (????2) terbesar.