Pemodelan Tingkat Kriminalitas di Indonesia Menggunakan Analisis Geographically Weighted Panel Regression

Abstract

Kriminalitas merupakan salah satu masalah sosial ekonomi yang sampai saat ini belum terselesaikan di Indonesia. Meski Indonesia masuk kategori negara yang aman dikunjungi, kenyataannya masih banyak masyarakat Indonesia yang mengalami tindak kriminalitas. Penyelesaian masalah sosial ekonomi ini menjadi sangat penting karena menyangkut keamanan dan kenyamanan masyarakat. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi tingkat kriminalitas di Indonesia dan menentukan model terbaik dari setiap provinsi dengan membandingkan antara model regresi data panel dan model Geographically Weighted Panel Regression (GWPR). Data penelitian ini terdiri atas 34 provinsi di Indonesia dari tahun 2016 sampai 2020. Analisis yang digunakan adalah analisis regresi data panel dan GWPR. Hasil analisis menunjukkan model adaptive kernel gaussian GWPR merupakan model terbaik dengan  sebesar 69,89% dan AIC sebesar 167,4585. Pemodelan GWPR menghasilkan persamaan model dan peubah berpengaruh signifikan untuk setiap provinsi. Secara umum terdapat lima peubah yang berpengaruh signifikan terhadap tingkat kriminalitas, yaitu persentase penduduk miskin, tingkat pengangguran terbuka, Produk Domestik Regional Bruto atas dasar harga konstan per kapita, indeks pembangunan manusia, dan rata-rata lama sekolah.