Penerapan Metode Geographically Weighted Regression (GWR) pada Kasus Kriminalitas di Provinsi Sumatera Utara Tahun 2020
Abstract
Jumlah kejahatan di wilayah kerja Polda Sumatera Utara menempati urutan tertinggi pada tahun 2020 dibandingkan wilayah kerja Polda lainnya di Indonesia. Angka kejahatan tersebut meningkat dari tahun 2019 dan Provinsi Sumatera Utara tetap menempati posisi teratas dari tahun ke tahun. Tingginya kasus kriminalitas tersebut dihubungkan dengan faktor ekonomi, sosial, dan demografi. Sehingga perlu dilakukan identifikasi lebih lanjut untuk mengetahui faktor-faktor yang memengaruhi semakin tingginya kasus kriminalitas guna menekan jumlah kejahatan di Provinsi Sumatera Utara. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk menganalisa faktor-faktor yang memengaruhi tingginya kasus kriminalitas di Provinsi Sumatera Utara adalah metode Geographically Weighted Regression (GWR) dimana metode ini dapat mempertimbangkan unsur spasial dari tiap daerah. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan penerapan model GWR dan menentukan faktor-faktor yang memengaruhi tingginya kasus kriminalitas di Provinsi Sumatera Utara pada tahun 2020. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model GWR dengan fungsi pembobot adaptive Gaussian kernel memiliki performa yang lebih baik dibandingkan dengan fungsi pembobot lain yang telah digunakan dengan AIC 58,683, RMSE 0,491, dan R^2 75%. Model GWR adaptive Gaussian kernel membentuk empat kelompok peubah signifikan berdasarkan wilayah hukumnya. Koefisien determinasi lokal yang diperoleh berkisar antara 50% sampai dengan 86% yang menandakan bahwa performa model yang diperoleh pada tiap wilayah hukum cukup baik. The number of reported crimes in the working area of the Regional Police of North Sumatera ranks highest compared to other working area of Regional Police in Indonesia in 2020. The number of figures has increased from 2019 and Regional Police of North Sumatera remains in the top position yearly. The high number of criminal cases is related to economic, social, dan demographic factors. So it is necessary to identify the factors which influence the increasing number of criminal cases in North Sumatera Province in order to reduce the number of crimes in North Sumatera Province. A method that can be used to analyze the factors that affect high crime rate in North Sumatera Province is Geographically Weighted Regression (GWR) method which can consider the spatial effects of each area. This study aims to apply the GWR model and determine the factors which affect high crime rate in North Sumatera Province in 2020. The results show that the GWR model with the best weighting function adaptive Gaussian kernel has better performance than the other weighted function with AIC 58,683, RMSE 0,491, and R^2 75%. The GWR model with adaptive Gaussian kernel forms four groups of significant variables based on the jurisdiction. The coefficient of local determination obtained ranges from 50% to 86% which indicates that the performance of the model performance in each jurisdiction is fairly good.