Pemetaan Jumlah Property Crime di Provinsi Jawa Timur Menggunakan Metode Geographically Weighted Negative Binomial Regression (GWNBR) dan Geographically Weighted Poisson Regression (GWPR)

Bagas Wahyu Yoga Priambodo, Irhamah Irhamah

Abstract


Kriminal merupakan suatu kegiatan yang melanggar hukum. Ada beberapa faktor yang mempengaruhi para kriminal melakukan tindakan kejahatan antara lain  kemiskinan, kesempatan kerja, dan karakter pelaku yang melakukan kejahatan. Selain itu ada pula faktor lain yang mempengaruhi timbulnya kejahatan yaitu kepadatan penduduk, jumlah patroli polisi, keadaan jalan dan lingkungan, frekuensi ronda siskamling, dan faktor lainnya. Property crime merupakan kategori kejahatan yang termasuk di dalamnya yaitu pencurian, pengambilan sesuatu yang melanggar hukum, perampokan, kejahatan dengan pembakaran, dan perusakan properti. Seringkali kejadian kriminalitas akan saling berdampak dari satu wilayah ke wilayah yang lainnya. Untuk menyelesaikan kasus tersebut diperlukan suatu pemodelan dengan metode spasial kerena memperhatikan kondisi geografis yang ada di provinsi Jawa Timur. Pemodelan dengan memperhatikan faktor spasial menggunakan GWNBR dan GWPR, dimana setiap wilayah pasti memiliki kondisi geografis yang berbeda sehingga menyebabkan adanya perbedaan jumlah Property crime antara wilayah satu dengan wilayah yang lainnya sesuai dengan karakteristik wilayah tersebut. Hasil pemodelan dengan metode GWNBR terbentuk dua kelompok kabupaten/kota menurut variabel yang berpengaruh signifikan terhadap jumlah kasus Property crime. Hasil pemodelan dengan metode GWPR menunjukkan bahwa kelompok kabupaten/kota menurut variabel yang berpengaruh signifikan terhadap jumlah kasus Property crime sebanyak 16 kelompok. Berdasarkan kriteria AIC terkecil menunjukkan bahwa metode GWNBR merupakan metode yang paling sesuai untuk memodelkan jumlah kasus Property crime setiap kabupaten/kota di Jawa Timur dibandingkan dengan metode regresi Poisson, regresi binomial negatif, dan GWPR.

Keywords


Geographically Weighted Negative Binomial Regression; Geographically Weighted Poisson Regression; Kejahatan; Property Crime

Full Text:

PDF

References


T. Santoso, Kriminologi, Jakarta: Raja Grafindo Persada, 2001.

L. Lochner, "Education, Work, and Crime: Theory and Evidence," University of Rochester Working Paper No. 465, pp. 1-34, 1999.

Soekanto and Soerjono, Hukum Adat Indonesia, Jakarta: PT. Raja Grafindo Persada, 2001.

G. S. Becker, "The Economic Way of Looking at Behavior," The Journal of Political Economy, pp. 385-409, 1993.

E. H. Nassarudin, Kriminologi, Bandung: Pustaka Setia, 2016.

Dobson, J. Annette and A. G. Barnett, An Introduction to Generalized Linear Models, Boca Raton, FL: Chapman & Hall/CRC Press, 2008.

A. S. Fotheringham, C. Brunsdon and M. Charlton, Geographically Weighted Regression, New York: John Wiley & Sonc. Inc, 2002.

A. Ricardo and T. Carvalho, Geographically Weighted Negative Binomial Regression-Incorporating Overdispersion, New York: Springer Science, 2013.

R. Soesilo, Kriminologi, Bandung: PT. Karya Nusantara, 1985.

A. O. Sullivan, Urban Economics. 5th Edition, New York: McGraw-Hill, 2003.

B. Barus and U. S. Wirarisastra, Sistem Informasi Geografi; Sarana Manajemen Sumbedaya, Bogor: Laboraturium Pengindraan Jauh dan Kartografi Jurusan Tanah Fakultas Pertanian IPB, 2000.

R. R. Hocking, Methods and Applications of Liner Models : Regression and the Analysis of Variance, New York: John Wiley and Sons, 1996.

R. Walpole, R. Myers, S. Myers and K. Ye, Probability & Statistics for Engineers & Scientists (9th Edition), Boston: Prentice Hall, 2012.

A. Agresti, An Introduction to Categorical Data Analysis (2nd Edition), Hoboken: John Wiley and Sons, 2007.

A. C. Cameron and P. K. Trivedi, Regression Analysis of Count Data, Cambridge: Cambridge University Press, 1998.

P. &. N. J. A. McCullagh, Generalized linear models, London: Chapman and Hall, 1989.

F. Famoye, J. T. Wulu and K. P. Singh, "On the Generalized Poisson Regression Model with an Application to Accident Data," Journal of Data Science 2 (2004), pp. 287-295, 2004.

W. Greene, Functional Forms for the Negative Binomial Model for Count Data, Foundation, and Trends in Econometrics, New York: New York University, 2008.

L. Anselin, Spatial Econometris : Methods and Models, Dordrecht: Kluwer Academic Publisher, 1988.

Badan Pusat Statistik, "Badan Pusat Statistik," 14 November 2017. [Online]. Available: https://www.bps.go.id/statictable/2009/02/21/1570/jumlah-tindak-pidana-menurut-kepolisian-daerah-2000---2016.html.




DOI: http://dx.doi.org/10.12962/j27213862.v2i2.6818

Refbacks

  • There are currently no refbacks.




Creative Commons License
Inferensi by Department of Statistics ITS is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Based on a work at https://iptek.its.ac.id/index.php/inferensi.

ISSN:  0216-308X

e-ISSN: 2721-3862

Web
Analytics Made Easy - StatCounter View My Stats