View Item 
      •   IPB Repository
      • Dissertations and Theses
      • Undergraduate Theses
      • UT - Faculty of Mathematics and Natural Sciences
      • UT - Statistics and Data Sciences
      • View Item
      •   IPB Repository
      • Dissertations and Theses
      • Undergraduate Theses
      • UT - Faculty of Mathematics and Natural Sciences
      • UT - Statistics and Data Sciences
      • View Item
      JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

      Identifikasi Faktor-Faktor yang Berpengaruh terhadap Banyaknya Kejahatan dengan Pendekatan Analisis Spasial (Studi Kasus: 42 Kecamatan di DKI Jakarta Tahun 2011)

      Thumbnail
      View/Open
      fulltext (1.235Mb)
      Date
      2012
      Author
      Sudarsono, De Budi
      Djuraidah, Anik
      Angraini, Yenni
      Metadata
      Show full item record
      Abstract
      Jakarta adalah ibukota negara yang memiliki aktifitas kegiatan yang tinggi. Namun Jakarta menyimpan berbagai masalah yang kompleks. Salah satu dampak yang ditimbulkan adalah kriminalitas. Beberapa faktor pendorong kriminalitas adalah kepadatan penduduk, latar belakang pendidikan yang tidak memadai, dan angka pengangguran yang terus melonjak. Kedekatan antar lokasi diduga berpengaruh terhadap terjadinya kriminalitas. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi lokasi yang menjadi hotspot dan menentukan faktor-faktor yang mempengaruhi banyaknya kejahatan di Jakarta. Data yang digunakan terdiri dari data tindak pidana dari lima Polres di DKI Jakarta dan data PODES dari BPS tahun 2011, yang mencangkup 42 kecamatan. Metode yang digunakan adalah analisis asosiasi spasial, analisis regresi klasik, analisis regresi kekar, dan analisis regresi spasial. Hasil penelitian menunjukkan wilayah hotspot di DKI Jakarta adalah Cilincing, Koja, Sawah Besar, Tamansari, dan Tanjung Priok. Wilayah tersebut mampu memberikan dampak buruk (rawan kejahatan) terhadap wilayah tetangganya. Sedangkan wilayah coldspotnya adalah Cilandak, Mampang Prapatan, dan Pasar Minggu. Wilayah tersebut berpotensi dipengaruhi kejahatan oleh wilayah tetangganya. Secara eksplorasi pada regresi klasik dan kekar terjadi pelanggaran asumsi kehomogenan ragam. Untuk mengatasinya ditambahkan pembobot spasial ke dalam model regresi. Model regresi spasial terbaik adalah Model Galat Spasial (SEM). Faktor-faktor yang berpengaruh terhadap banyaknya kejahatan di DKI Jakarta adalah keberadaan tempat prostitusi, rasio industri terhadap banyaknya kelurahan, persentase penerima jamkesda, rasio restoran terhadap banyaknya kelurahan dan rasio tempat berkumpulnya anak jalanan terhadap banyaknya kelurahan.
      URI
      http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/60559
      Collections
      • UT - Statistics and Data Sciences [2260]

      Copyright © 2020 Library of IPB University
      All rights reserved
      Contact Us | Send Feedback
      Indonesia DSpace Group 
      IPB University Scientific Repository
      UIN Syarif Hidayatullah Institutional Repository
      Universitas Jember Digital Repository
        

       

      Browse

      All of IPB RepositoryCollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjects

      My Account

      Login

      Application

      google store

      Copyright © 2020 Library of IPB University
      All rights reserved
      Contact Us | Send Feedback
      Indonesia DSpace Group 
      IPB University Scientific Repository
      UIN Syarif Hidayatullah Institutional Repository
      Universitas Jember Digital Repository