Pemodelan kriminalitas di Sulawesi Selatan menggunakan model Geographically Weighted Regression (GWR)

This item is published by Universitas Islam Negeri Sunan Ampel Surabaya

Sulistiani, Diah Ayu (2022) Pemodelan kriminalitas di Sulawesi Selatan menggunakan model Geographically Weighted Regression (GWR). Undergraduate thesis, UIN Sunan Ampel Surabaya.

Text Diah Ayu Sulistiani_H92218041.pdf Download (4MB)

Abstract

Sulawesi Selatan merupakan salah satu Provinsi di Indonesia yang menjadi pintu masuk kawasan timur Indonesia, yang juga dianugerahi sumber daya alam yang melimpah, dan beragam potensi wisata. Besarnya potensi yang dimiliki Sulawesi Selatan seharusnya sejalan dengan kondisi perekonomian masyarakatnya. Namun ternyata hal tersebut tidak sejalan dengan kriminalitas di Sulawesi Selatan yang masih termasuk sebagai salah satu Provinsi dengan kriminalitas tertinggi di Indonesia. Sehingga pihak pemerintah provinsi terus berupaya untuk meminimalisir terjadinya kriminalitas. Penelitian ini dilakukan untuk memodelkan dan menganalisis kriminalitas di Sulawesi Selatan menggunakan model Geographicaly Weighted Regression (GWR). Dalam pemodelan GWR diperlukan matriks pembobot yang diperoleh setelah menghitung jarak antar lokasi pengamatan dengan pembobot fungsi kernel fixed Gaussian, fungsi kernel fixed Bisquare, dan fungsi kernel fixed Tricube. Data yang digunakan merupakan data kriminalitas dan faktor pengaruhnya, yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik Provinsi Sulawesi Selatan tahun 2020. Pemodelan GWR menghasilkan model yang berbeda pada setiap lokasi pengamatan. Perbandingan model GWR dengan tiga jenis fungsi pembobot yang berbeda berdasarkan nilai AIC dan SSE terkecil, serta nilai R2 terbesar. Berdasarkan hasil perhitungan, diperoleh model terbaik yaitu model GWR dengan fungsi pembobot kernel fixed Gaussian, dengan nilai AIC 291.9572, nilai SSE 137805.3, dan nilai R2 sebesar 98.84%. Pemetaan wilayah dengan pembobot kernel fixed Gaussian menghasilkan sebelas kelompok wilayah berdasarkan variabel yang berpengaruh signifikan pada setiap wilayah, variabel yang berpengaruh signifikan terhadap kriminalitas adalah kepadatan penduduk (X1), jumlah pengangguran (X2), jumlah penduduk miskin (X3), PDRB (X4), pengeluaran perkapita (X5), dan IPM (X6), serta diperoleh variabel yang memiliki pengaruh terbesar pada kriminalitas di Sulawesi Selatan adalah Jumlah Penduduk miskin.

Statistic

Downloads from over the past year. Other digital versions may also be available to download e.g. from the publisher's website.

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Creators:	Creators Email NIM Sulistiani, Diah Ayu diahayusulistiani1100@gmail.com H92218041
Contributors:	Contribution Name Email NIDN Thesis advisor Farida, Yuniar yuniar_farida@uinsby.ac.id 2027057901 Thesis advisor Hakim, Lutfi lutfihakim@uinsby.ac.id 197312252006041001
Subjects:	Masalah sosial Statistik
Keywords:	Kriminalitas; spasial; Geographically Weighted Regression (GWR); fungsi pembobot; Kernel Fixed
Divisions:	Fakultas Sains dan Teknologi > Studi Matematika
Depositing User:	Diah Ayu Sulistiani
Date Deposited:	21 Sep 2022 08:39
Last Modified:	21 Sep 2022 08:39
URI:	http://digilib.uinsa.ac.id/id/eprint/54553

Actions (login required)

View Item