Analisis Faktor Faktor Tingkat Kriminalitas di Jawa Tengah dan DI.Yogyakarta dengan Geographically Weighted Regression (GWR)

Abstract

Tindak kriminal merupakan masalah struktural dan kultural dimana di dalamnya mencakup permasalahan politik, ekonomi, sosial, psikologi, sumber daya alam, dan lainnya. Pada publikasi Statistik Kriminal 2019 oleh BPS, Jawa Tengah dan DI Yogyakarta menjadi provinsi dengan jumlah kiriminalitas tertinggi pada tahun 2018, masing-masing pada urutan kesepuluh dan lima belas. Perbedaan kondisi, potensi, dan permasalahan masing-masing daerah mempengaruhi angka kriminalitas yang terjadi. Oleh sebab itu pada jurnal penelitian ini digunakan metode Geographically Weighted Regression (GWR) untuk memodelkan tingkat kriminalitas Provinsi Jawa Tengah dan DI.Yogyakarta tahun 2018 berserta faktor-faktor yang diduga mempengaruhi. Pada uji signifikansi parameter model GWR, hasil uncorrected test dibandingkan dengan corrected test oleh da Siva dan Fotheringham. Pada pengelompokan variabel signifikan terbentuk delapan kelompok dan setalah dilakukan corrected test menjadi enam kelompok. Hal tersebut disebabkan oleh menurunnya tingkat signifikansi, sehingga beberapa kota mengalami pengurangan variabel signifikan. Berdasarkan hasil penelitian didapatkan bahwa pemodelan angka kriminalitas di kedua provinsi tersebut menunjukkan adanya pengaruh spasial. Pembobot yang digunakan yaitu adaptive gaussian, dengan bandwidth optimum 0,17499. Model GWR memiliki nilai AIC yang lebih kecil dan koefisien determinasi (

) yang lebih besar dibandingkan dengan model OLS, sehingga disimpulkan bahwa GWR mampu memodelkan tingkat kriminalitas lebih baik.