JGISE  Vol. 6 No. 1 (2023), pp. 24 - 37     |     https://doi.org/10.22146/jgise.80670

## JGISE

## Journal of Geospatial Information Science and Engineering
ISSN: 2623-1182    |    https://jurnal.ugm.ac.id/jgise
Analitik Geovisual Pengaruh Pandemi COVID-19 Terhadap Pola Dan Kecenderungan Kriminalitas Di Daerah Istimewa Yogyakarta
(Geovisual Analysis of the Influence of the COVID-19  Pandemic on Patterns and Trends in Crime in the Special Region of Yogyakarta)
Zelin Resiana, Trias Aditya 2
1 Mahasiswa Magister Teknik Geomatika Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia 2 Staf pengajar Departemen Teknik Geodesi, Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia
Penulis Korespondensi: Zelin Resiana | Email: zelinresiana@mail.ugm.ac.id
Diterima ( Received ): 27/Dec/2022     Direvisi ( Revised ): 17/Jun/2023    Diterima untuk Publikasi ( Accepted ): 19/Jun/2023

## ABSTRAK
Angka kriminalitas pada pandemi COVID-19 saat ini terus meningkat. COVID-19 tidak hanya memicu kontraksi terhadap ekonomi tetapi juga peningkatan pengangguran secara besar-besaran hal ini dapat menjadi faktor peningkatan angka kriminalitas. Penelitian ini  bertujuan  untuk  melakukan  analisis  pola  distribusi  spasial,  tren  data  temporal  dan  analisis  pengaruh  pandemi  COVID-19 terhadap kriminalitas. Metode yang digunakan untuk memvisualisasikan distribusi spasial adalah clustering metode kernel density, data  spasio  temporal  divisualisasikan  dengan  menggunakan  visualisasi  time  series  (deret  waktu),  untuk  mengetahui  pengaruh variabel lain terhadap angka kriminalitas digunakan analisis statistik regresi dengan metode Geographically Weighted Regression (GWR). Hasil yang diperoleh dari penelitian ini adalah pada tahun 2019 pola distribusi spasial kriminalitas terjadi di Kecamatan Depok, Mlati, Ngaglik berada pada wilayah kriminalitas dengan kerapatan titik yang sangat tinggi, dan tahun 2020 yaitu Kecamatan Depok dan Mlati. Jenis kriminalitas yang banyak terjadi tahun 2019 adalah pencurian dan penganiayaan, sedangkan tahun 2020 jenis kriminalitas penipuan dan penipuan dengan penggelapan. Analisis spasiotemporal tindak kriminalitas paling sering terjadi antara pukul 07.00-13.00 dan 12.01-18.00 yaitu 69,00 % tahun 2019 dan 72,00% tahun 2020. Analisis berdasarkan kebijakan PSBB dan PSBB Transisi terjadi peningkatan rata-rata kriminalitas tiap bulan saat diberlakukannya kebijakan. Berdasarkan nilai predicted hasil analisis GWR wilayah dengan kerawanan tinggi ada pada Kecamatan Depok dengan nilai kerawanan  26,67 tahun 2019 dan 35,54 pada tahun 2020. Model dapat menjelaskan data mengenai kriminalitas di Provinsi DI. Yogyakarta yaitu sebesar 47% untuk tahun 2019 dan 52% tahun 2020. Hasil uji-t, pada data 2019 dan 2020 variabel yang berpengaruh signifikan terhadap kriminalitas adalah sama yaitu jumlah laki-laki, persentase datang dan pindah dan persentase remaja. Namun pada data 2020 variabel yang berpengaruh lainnya adalah variabel COVID-19 juga signifikan terhadap kriminalitas.
Kata Kunci: Kriminalitas, Analitik Geovisual, Kernel Density, Spasiotemporal, Geographically Weighted Regression (GWR).

## ABSTRACT
The crime rate during the current COVID-19 pandemic continues to increase. COVID-19 not only triggers a contraction in the economy but  also  a  massive  increase  in  unemployment,  this  can  be  a  factor  in  increasing  the  crime  rate.  This  study  aims  to  analyze  spatial distribution patterns, temporal data trends and analyze the influence of the COVID-19 pandemic on crime. The method used to visualize the spatial distribution is the kernel density clustering method. Spatio-temporal data are visualized using time series visualization. To determine  the  effect  of  other  variables  on  the  crime  rate,  statistical  regression  analysis  is  used  using  the  Geographically  Weighted Regression (GWR) method. The results obtained from this study are that in 2019 the pattern of spatial distribution of crime occurred in the Depok, Mlati, Ngaglik sub-districts which are in the crime area with a very high point density, and in 2020, namely the Depok and Mlati sub-districts. The types of crime that occurred a lot in 2019 were theft and assault, while in 2020 the types of crimes were fraud and fraud with embezzlement. Spatiotemporal analysis of crime most often occurs between 07.00-13.00 and 12.01-18.00, namely 69.00% in 2019 and 72.00% in 2020. Analysis based on the PSBB and Transitional PSBB policies saw an increase in the average crime every month when the policy was enacted. Based on the predicted value of the results of the GWR analysis, areas with high vulnerability are in Depok District with a vulnerability value of 26.67 in 2019 and 35.54 in 2020. The model can explain data regarding crime in the Province of DI. Yogyakarta, namely 47% for 2019 and 52% for 2020. The results of the t-test, in the 2019 and 2020 data the variables that have a significant  effect  on crime  are  the  same,  namely the  number  of  men,  the  percentage  of  arriving  and  moving  and  the percentage  of teenagers. However, in the 2020 data, another influential variable is the COVID-19 variable which is also significant for crime. Keywords: Criminality, Geovisual Analytics, Kernel Density, Spatiotemporal, Geographically Weighted Regression (GWR).
© Author(s) 2023.  This is an open access article under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License (CC BY-SA 4.0).

## Pendahuluan
Tingkat kriminalitas di Indonesia tergolong cukup tinggi. Menurut  pihak  Kepolisian  Republik  Indonesia  angka kriminalitas  (kejahatan)  dari  tahun  ke  tahun  terus mengalami  peningkatan  dengan  jenis  kriminalitas  yang beragam.  Berdasarkan  data  registrasi  Polri,  angka kriminalitas di Indonesia selama periode 2016 hingga 2018 cenderung  mengalami  sedikit  penurunan  namun persentase  penduduk  menjadi  korban  kejahatan  di Indonesia  selama  periode  tahun  2017 – 2018  mengalami peningkatan. Persentase penduduk korban kejahatan pada tahun  2017  sebesar  1,08  persen  dan  meningkat  menjadi 1,11 persen pada 2018 (Statistik, 2019).
Sejak  awal  2020  hampir  semua  negara  di  dunia terdampak  pandemi COVID-19 .  Berdasarkan  penjelasan World  Health  Organization  (WHO)  bahwa COVID-19 disebabkan oleh Coronaviruses (Cov). Coronaviruses (Cov) merupakan  virus  yang  menginfeksi  sistem  pernapasan yang  menyebabkan  penyakit  flu  biasa  sampai  penyakit yang lebih parah seperti Sindrom Pernafasan Timur Tengah (MERS-CoV)  dan  Sindrom  Pernafasan  Akut  Parah  (SARS- CoV).  Di  Amerika  sejak  diberlakukannya  perintah pemerintah untuk tinggal di rumah (Stay at home) akibat COVID-19 ,  hal  ini  berpengaruh  terhadap  tingkat kriminalitas  yang  mengalami  penurunan  yang  cukup drastis (Campedelli et al., 2020; Stickle & Felson, 2020).
Pemerintah  Indonesia  juga  ikut  memberlakukan kebijakan stay at home dengan sebutan PSBB (pembatasan sosial  berskala  besar)  yang  mempunyai  dampak  masif terhadap  semua  faktor  ekonomi  maupun  sosial  di Indonesia  dengan  membatasi  aktivitas  sosial  yang mengakibatkan perlambatan perputaran roda ekonomi dan membuat  daya  beli  masyarakat  menjadi  rendah.  Banyak perusahaan yang tidak bisa berjalan melakukan produksi, menyebabkan  terhentinya  sektor  usaha-usaha  kelas  kecil sampai menengah dan hal ini berimbas pada PHK massal para pekerja di berbagai perusahaan (Taufiq, 2020) hingga mengakibatkan  sulit  dalam  mencari  lapangan  pekerjaan (Hanoatubun, 2020). Di Indonesia pandemi COVID-19 yang saat ini terus mengalami eskalasi, tidak hanya berpotensi mengakibatkan  kontraksi  pertumbuhan  ekonomi,  tetapi juga peningkatan jumlah pengangguran dalam skala besar (Mardiyah  dan  Nurwati,  2020).  Terjadinya  PHK  karena covid  menyebabkan  masyarakat  kesulitan  mencukupi kebutuhan  sehari-sehari,  akibatnya  memilih  jalan  pintas dengan  melakukan  pencurian,  perampokan  atau kriminalitas yang lain (Romlah, 2020).
Tingkat  kriminalitas  di  Indonesia  meningkat  selama masa  pandemi COVID-19 ,  Kepolisian  Republik  Indonesia (Polri) menyatakan tingkat kriminalitas meningkat selama pandemi  corona.  Karopenmas  Mabes  Polri,  menyatakan peningkatan kriminalitas sebesar 19,72 persen dari masa sebelum pandemi yaitu ada Februari ada 17.411 kasus dan maret ada 20.845 kasus. Naiknya tingkat kriminalitas salah satunya  disebabkan  banyak  orang  terdampak  secara ekonomi dan sosial di tengah pandemi.
Peningkatan  jumlah  kriminalitas  dapat  diteliti  dengan melihat berbagai aspek yang dapat mempengaruhi tingkat kriminalitas  salah  satunya  dengan  menggunakan  faktor sosio-ekonomi dan demografi (Durairaja et al., 2019; Entorf dan  Spengler,  1998;  Omotor,  2014).  Faktor  demografis seperti usia, jenis kelamin, dan ras bermain peran penting dalam  memahami  variasi  tingkat  kejahatan  melintasi waktu  dan  tempat  (Li  dan  Juhola,  2014).  Variabel  sosio- demografis yang mempengaruhi kriminalitas seperti usia, ras,  jenis  kelamin,  urbanisasi,  jumlah  pengangguran, jumlah remaja atau orang di bawah 21 tahun usia (Ehrlich’s (1973) dalam Entorf dan Spengler, (1998)).
Dalam  pengolahan  data  kriminalitas,  penentuan  lokasi rawan kriminal sebaiknya memperhatikan berbagai aspek sosial  dan  pengaruh  yang  dihasilkan  oleh  aspek  tersebut terhadap  kondisi  kriminalitas.  Berbagai  upaya  untuk menekan angka kriminalitas dapat dilakukan dengan cara pemanfaatan teknologi informasi yang makin berkembang saat ini. Melakukan analisis dan visualisasi yang baik juga akan membantu berbagai pihak untuk dapat meningkatkan kewaspadaan  dan  sebagai  upaya  preventif  untuk membantu kinerja kepolisian. Menurut Sahu dan Srivastava (2010)  kriminalitas  merupakan  fenomena  sosial  yang terdistribusi dan tidak bersifat acak. Oleh karena itu, pola dan  distribusi  spasial  serta  keterkaitan  variabel-variabel penyebab kriminalitas perlu dilakukan identifikasi. Selain itu  dapat  dilakukan  analisis  temporal  untuk  estimasi pergerakan  kejadian  kriminalitas.  Analisis  tersebut dilakukan  dengan  menggunakan  data  lokasi  kriminalitas yang telah melalui proses geocoding. Metode analisis pola spasial juga dapat digunakan untuk mengidentifikasi lebih lanjut  pola  kriminalitas  di  wilayah  studi  apakah kriminalitas di suatu lokasi terjadi secara acak, menyebar atau  mengelompok  di  wilayah  tertentu.  Parameter  yang digunakan  tidak  hanya  berbasis  pada  unit  spasial  juga mempertimbangkan  aspek  temporal.  Berdasarkan  hal tersebut  juga  dapat  disimpulkan  asosiasi  hubungan  pola yang  terbentuk  dan  variabel-variabel  penyebab  tindak kriminalitas terjadi di setiap lokasi (Mitchell, 2005).
Data yang telah dilakukan analisis dapat disajikan dalam bentuk  visualisasi  dengan  menampilkan  faktor  yang mempengaruhi pada muka peta, tujuannya agar pengguna dapat  mengetahui  kondisi  sosial  masyarakat  pada  suatu wilayah  rawan  kriminalitas.  Penyajian  suatu  data  perlu dilakukan  untuk  dapat  menyampaikan  informasi  dengan baik kepada masyarakat. Visualisasi kriminalitas pada saat pandemi COVID-19 dilakukan oleh Campedelli et al (2020) dengan  menggunakan  metode  Structural  Bayesian  Time- Series  untuk  melihat  trend  kriminalitas  dan  membuat model regresi untuk melihat korelasi yang terkait dengan pengurangan  kejahatan  yang  signifikan  di  chicago.  Model Seasonal  auto-regressive  integrated  moving  average (SARIMA) juga dapat digunakan untuk meramalkan berapa banyak kejahatan di setiap kategori akan terjadi di setiap kota dengan memilih jumlah periode yang akan digunakan dalam  menghitung  nilai  seasonal  and  non-seasonal  auto-
regressive (AR) and moving-average (MA) di setiap model (Ashby, 2020).
Teknik analitik Geovisual salah satu teknik yang sering digunakan dan dapat dijadikan alternatif dalam visualisasi data. Menurut Thomas, J. J., dan Cook (2005) analitik visual merupakan ilmu dan kegiatan yang menyangkut “analytical reasoning”  yang  mengkombinasikan  analisis  komputasi dan kemampuan kognitif manusia dengan tampilan visual yang  interaktif.  Analytical  reasoning  yang  dimaksud merupakan  proses  pengolahan  data  menjadi  informasi yang  kemudian  diterima  oleh  pengguna,  sehingga pengguna  mendapatkan  sesuatu  yang  baru  (ilmu pengetahuan) yang selanjutnya digunakan dalam berbagai keperluan  terkait  kegiatan  pengambilan  keputusan  dan kebijakan.
Perkembangan  pesat  teknologi  informasi  dengan berbagai macam aplikasi memungkinkan untuk menyajikan  analisis  kriminalitas  menggunakan  teknik visualisasi,  analitik  Geovisual,  automatisasi  dan  tersedia untuk diakses secara umum sebagai bagian dari tindakan preventif  untuk  ekstraksi  informasi  dan  identifikasi informasi  kriminalitas  dalam  upaya  penanggulangan kriminalitas di suatu wilayah. Untuk itu perlu adanya kajian lebih lanjut mengenai pola dan kecenderungan kriminalitas serta  mengidentifikasi  faktor  dan  variabel  apa  yang mempengaruhi kriminalitas pada masa pandemi COVID-19 ini.  Analisis  dilakukan  untuk  mengetahui  pola  dan kecenderungan  kriminalitas  menggunakan  Geovisual analitik yang ditampilkan dalam bentuk visualisasi dengan memperhatikan  data  temporal  kriminalitas.  Hasil  yang diharapkan adalah berupa informasi mengenai perbandingan  pola  dan  kecenderungan  kriminalitas sebelum  dan  selama  pandemi COVID-19 serta mengidentifikasi  faktor  apa  yang  mempengaruhi meningkatnya  jumlah  kriminalitas.  Mengidentifikasi  pola dan  kecenderungan  kriminalitas  merupakan  wujud berpartisipasi  dalam  tindakan  pencegahan  tindak kriminalitas  terutama  dalam  upaya  menciptakan keamanan dan ketertiban di masyarakat serta memberikan gambaran kepada pemerintah untuk melakukan perbaikan kebijakan  terutama  terhadap  faktor  sosial  dan  demografi yang mempengaruhi tingkat kriminalitas di masa pandemi COVID-19 .

## Data dan Metodologi
2.2. Data Penelitian
Lokasi yang dipilih dalam penelitian ini adalah Provinsi DI. Yogyakarta.
Data  yang dikumpulkan dibagi menjadi 2 jenis :
a. Data Primer, yaitu data yang didapat langsung dari lapangan.  Contoh  data,  yaitu  data  tekstual kriminalitas  berupa  alamat  kejadian  dari  Laporan Polisi (LP) yang diperoleh dari Polda DI. Yogyakarta.
b. Data  Sekunder,  yaitu  data  yang  diperoleh  dari berbagai instansi yang terkait dengan penelitian ini. Data yang dibutuhkan antara lain :
• Data  Jumlah  Penduduk  DI  Yogyakarta  Tahun 2019 dan 2020 diperoleh dari BPS.
• Data jumlah penduduk datang dan pindah tahun 2019  dan  2020  diperoleh  dari  Biro  Tapem  DI. Yogyakarta
• Data  jumlah  penduduk  tidak  sekolah,  jumlah remaja,  jumlah  pengangguran  2019  dan  2020 diperoleh dari Biro Tapem DI. Yogyakarta
• Data jumlah penduduk COVID-19 tahun 2020.
2.3. Metodologi
Tahapan  pelaksanaan  pada  penelitian  ini  terdiri  dari pengumpulan  data,  pengolahan  data,  perancangan visualisasi,  dan  uji  usabilitas  oleh  target  pengguna  Polda DIY dan masyarakat secara umum.

## 2.3.1. Persiapan
Tahap  persiapan  dimulai  dengan  melakukan  studi literatur  untuk  menambah  pemahaman  dan  referensi terkait  analisis  geovisual  dan  perancangan  konseptual penelitian.  Untuk  memperoleh  informasi,  proses  analitis pada  analitik  geovisual  dilakukan  dengan  melibatkan pengguna untuk melakukan suatu tugas (task) dari sistem visualisasi yang telah  dirancang.  Menurut oleh  Xia Li  dan Kraak  (2010).  Perancangan  konseptual  yang  diperlukan yaitu  kerangka  data,  kerangka  kueri,  dan  kerangka visualisasi.  Kueri  atau  tasks  merupakan  pertanyaan  yang menjadi jawaban dari permasalahan sekaligus kemungkinan  pertanyaan  yang  muncul  dari  kondisi  data dan  visualisasi  yang  dibuat.  Contoh  kerangka  level  dan kueri  yang  digunakan  untuk  penentuan  kerangka visualisasi dalam penelitian ini ditunjukkan oleh Tabel 2.1. sebagai berikut.
Tabel 1.  Contoh kerangka level dan kelas kueri penelitian analitik geovisual
Elementary tasks Lookup Jenis  Kriminalitas  apa  yang  paling  banyak  terjadi pada tahun A dan B? Comparison Apakah jumlah kriminalitas tahun B lebih besar dari tahun A? Relation Seeking Adakah  daerah  kecamatan  yang  mengalami kriminalitas yang tinggi pada kebijakan PSBB? Synoptic Task Pattern identification Bagaimana tren kriminalitas pada pukul X ke Y? Pattern Comparison Bagaimana  pola  kriminalitas  pada  pemberlakuan kebijakan pemerintah terkait COVID-19 ? Bagaimana  pengaruh  faktor  demografi  terhadap kriminalitas? Relation Seeking Bgaimana pengaruh dari faktor demografi terhadap kriminalitas di kecamatan A?
2.3.2. Pengolahan Data.
Pada tahapan pengolahan data dilakukan preprocessing data yaitu  proses  menyeleksi  data  spasial  maupun  data atribut  yang  dibutuhkan.  Selanjutnya  melakukan penyesuaian  format  data  agar  data  yang  divisualisasikan dapat  diidentifikasi  oleh  aplikasi  yang  digunakan. Selanjutnya data akan diolah dengan Microsoft Excel untuk perancangan visualisasi.
Tahapan  pengolahan  data  dimulai  dengan  pengolahan data  non  spasial  yaitu  data  tekstual  kriminalitas  berupa alamat  kejadian  dari  Laporan  Polisi  (LP)  yang  diperoleh dari Polda DI. Yogyakarta. Data tersebut dilakukan proses geocoding untuk memperoleh lokasi kejadian kriminalitas. Proses  geocoding  menggunakan  aplikasi  google  my  maps dilakukan  dengan  menginput  data  tabel  alamat  kriminal dalam  bentuk  *.xlxs  dan  kemudian  sistem  akan mengkonversi alamat tersebut menjadi koordinat latitude (Y) dan longitude (X) dari titik-titik kejadian kriminal.
Data  temporal  kriminalitas  juga  dilakukan  klasifikasi waktu kejadian berdasarkan pembagian waktu pagi, siang dan malam. Begitu juga dengan waktu kejadian kriminalitas yang diklasifikasikan berdasarkan pemberlakuan kebijakan  pemerintah  terkait  pembatasan  kegiatan  pada pandemi COVID-19 tahun 2020 seperti PSBB, PSBB transisi, dan  kebijakan  lainnya.  Untuk  format  waktu  juga disesuaikan berdasarkan format Tableau yaitu DD/MM/YYYY hh:mm. Hal ini diperlukan agar data waktu dikenali oleh Tableau untuk menyusun time series . Selanjutnya  pengolahan  data  spasial  dimulai  dengan data hasil geocoding yang dijadikan shapefile point (titik) kriminalitas menggunakan aplikasi ArcGIS. Sedangkan data sosial  demografi  dilakukan join  by  atribut terhadap shapefile kecamatan,  sehingga  tiap  kecamatan  memiliki informasi  atribut  sosial  demografi  yang  akan  dijadikan sebagai variabel untuk melihat pengaruh dari peningkatan kriminalitas  pada  masa  sebelum  dan  selama  pandemi COVID-19 .  Data  demografi  digunakan  sebagai  variabel analisis  korelasi  dan  regresi  yang  akan  diolah  dengan metode Geographically Weighted Regression (GWR) dengan menggunakan arcgis untuk menghasilkan model pengaruh dan model prediksi berdasarkan variabel pada tahun 2019 dan  tahun  2020  dengan  variabel  tambahan  yaitu  data COVID-19 tiap wilayah kecamatan.
2.3.3. Perancangan Desain Visualisasi Perancangan desain visualisasi data kriminalitas dimulai dengan desain tampilan dashboard . Tahapan perancangan desain visualisasi ini fungsinya adalah untuk mendefinisikan  interaksi  pengguna  terhadap  tampilan dashboard dalam melakukan task atau tugas analisis secara visual  berdasarkan  kerangka  konseptual  yang  dibuat sebelumnya.
Desain visualisasi  dirancang dalam bentuk representasi data spasial berupa tampilan peta, data temporal (waktu) dan  data  atribut  berupa  data  demografi  dalam  berbagai bentuk visualisasi seperti diagram, grafik, heat map, density dan narasi keterangan tentang tampilan .

## Dashboard Pola Distribusi  Spasial Kriminalitas
Untuk  mengetahui  pola  spasial  kriminalitas  dilakukan analisis pola spasial persebaran kriminalitas menggunakan clustering  dengan  metode  density.  (Cios  et  al.,  1998) mengemukakan  bahwa  “clustering  adalah  metode penganalisisan data yang sering disebut sebagai salah satu metode Data Mining yang bertujuan untuk mengelompokkan data dengan karakteristik yang sama ke suatu  wilayah  yang  sama  dan  data  dengan  karakteristik yang berbeda dikelompokkan ke wilayah yang lain. Analisis cluster  merupakan  suatu  analisis  yang  berguna  untuk meringkas  dan  mengelompokkan  data.  Dalam  meringkas data  ini  dapat  dilakukan  dengan  jalan  mengelompokkan objek-objek berdasarkan kesamaan karakteristik tertentu diantara objek-objek yang hendak diteliti.
Kernel  Density  banyak  digunakan  untuk  menganalisis pola persebaran kerapatan dalam suatu area, salah satunya adalah  kerawanan  kejahatan.  Pada  prinsipnya  Kernel Density  bertujuan  mengestimasi  persebaran  intensitas suatu  titik  dalam  bidang  dengan  menggunakan  radius tertentu.  Metode  kernel  density  ini  digunakan  untuk melihat pola spasial persebaran titik kriminalitas sehingga dapat  mengetahui  tingkat  kerawanan  suatu  wilayah berdasarkan  persebaran  titik  kriminalitas  yang  terjadi pada tahun 2019 dan 2020 pada Tableau.

## Dashboard Tren dan Visualisasi Temporal Kriminalitas
Melakukan  analisis  spasio  temporal  dengan  visualisasi Time  Series  menggunakan  data  waktu  kejadian kriminalitas bertujuan untuk dapat mengetahui kecenderungan  kriminalitas  pada  waktu  tertentu  seperti jam,  tanggal,  dan  bulan.  Dari  metode  tersebut  juga  dapat dilihat  dimana  lokasi  dan  kapan  kejadian  kriminalitas banyak  terjadi.  Hal  ini  juga  digunakan  untuk  melihat kondisi  tersebut  pada  masa  pandemi COVID-19 yaitu  di tahun 2020. Dari analisis ini dapat dilihat kecenderungan pada  masa  aturan  atau  kebijakan  pemerintah  terutama pada  masa  pandemi  seperti  contohnya  aturan  kebijakan PSBB  terhadap  tren  kriminalitas  di  DI.  Yogyakarta. Pembuatan  tampilan  pada  dasboard  ini  menggunakan metode visualisasi heat map pada tampilan waktu.

## Analisis Korelasi dan Regresi Kriminalitas
Peningkatan kriminalitas dapat dipengaruhi oleh banyak faktor atau variabel. Analisis regresi dapat digunakan untuk menganalisis  pengaruh  variabel  yang  mempengaruhi kriminalitas di DI. Yogyakarta tahun 2019 dan 2020. Model Geographically  Weighted  Regression  (GWR) adalah  salah satu  metode regresi yang digunakan untuk  mengestimasi data  yang  memiliki spatial  heterogeneity (keragaman spasial)  dengan  estimasi  menggunakan Weighted  Least Square (Fotheringham, 2002  dalam Nurhuda et al.,  2018; Pradana & Santosa, 2019). Pada model GWR, diasumsikan bahwa  masing-masing  lokasi  pengamatan  memiliki koordinat spasial dalam satu wilayah.
Dengan  analisis  ini  dapat  diketahui  nilai  signifikansi variabel terhadap kriminalitas dengan menggunakan uji-t,
sehingga dapat diketahui pengaruh apakah variabel COVID- 19 memiliki  pengaruh  signifikan  atau  tidak  terhadap tingkat  kriminalitas.  Kemudian  analisis  regresi  ini menghasilkan  model  berupa  nilai  estimasi (predicted) tingkat  kriminalitas  dengan  menggunakan  variabel berpengaruh  yang  diperoleh  dari  tahapan  sebelumnya. Model  atau  nilai  estimasi  ini  untuk  mengetahui  tingkat kerawanan  berdasarkan  pengaruh  variabel  pada  tiap lokasi.  Tampilan  pada  dasboard  ini  menggunakan visualisasi peta model pengaruh dan model prediksi hasil dari  pengolahan  GWR.  Visualisasi  pada  dasboard  ini  juga dilengkapi  dengan  tampilan  grafik,  diagram,  tools  untuk filter ing data dan keterangan untuk dashboard korelasi dan regresi kriminalitas.
Visualisasi analitik geovisual dapat memenuhi ketentuan yaitu dengan adanya unsur interaktif. Menurut Andirenko (2007)  bahwa  analitis  geovisual  merupakan  proses penalaran  analitis  berbasis  informasi  spasial  dengan didukung  oleh  perangkat  yang  interaktif.  Aplikasi  yang digunakan  dalam  perancangan  interaktivitas  visualisasi yaitu  Tableau,  dan  rancangan  aktivitas  halaman  web menggunakan  javascript.  Selanjutnya  semua  dashboard disatukan  ke  dalam  sebuah  halaman  web  agar  pengguna dapat  melakukan  akses  data  dan  informasi  kriminalitas pada website secara online.

## Hasil dan Pembahasan
Berdasarkan  data  tindak  kriminalitas  yang  diperoleh dari Polda DI. Yogyakarta selama tahun 2019 hingga 2020 berjumlah  628  kasus.  Jumlah  tersebut  terus  mengalami
peningkatan sekitar 15% pada tahun 2020 yaitu dari 265 kasus menjadi 363 kasus.
Pola distribusi spasial cenderung sama pada tahun 2019 dan  2020  dengan  kerapatan  titik  kriminalitas  berada  di dipusat  Kota  Yogyakarta,  sedangkan  daerah  pinggir  kota cenderung  jauh  lebih  sedikit  dan  hampir  tidak  ada  kasus kriminalitas.
3.1. Dashboard Pola Distribusi Spasial Kriminalitas
3.1.1. Pola Distribusi Spasial Berdasarkan Lokasi Hasil  dari  analisis  geovisual  pola  distribusi  spasial persebaran  titik  kriminalitas  DI.  Yogyakarta  berdasarkan lokasi  digambarkan  dalam  Peta  menggunakan  metode Kernel  Density.  Pemetaan  daerah  kriminalitas  yang dihasilkan  dari  metode  Kernel  Density  ini  adalah berdasarkan  persebaran  titik  kriminalitas  untuk menggambarkan  tingkat  kerapatan  titik  kriminalitas  di wilayah kecamatan.
Berdasarkan  data  kriminalitas  tahun  2019  Kecamatan Depok,  Mlati,  Ngaglik  berada  pada  wilayah  kriminalitas dengan  kerapatan  titik  yang  sangat  tinggi.  Kecamatan Tegalrejo,  Gondokusuman,  Jetis,  Danurejan  yaitu  pada kerapatan kriminalitas sedang. Sedangkan kecamatan yang berada  di  tingkat  kriminalitas  dengan  kerapatan  rendah yaitu
Kecamatan Pakualaman,
Gondomanan, Gedongtengen,  Kraton,  Mantrijeron,  Sewon,  Mergangsan Umbulharjo,  Banguntapan.  Pada  tahun  2020  wilayah kecamatan  dengan  kerapatan  titik  paling  tinggi  yaitu Kecamatan Depok dan Mlati. Kecamatan yang berada pada kerapatan sedang yaitu Gondokusuman, Kasihan, Gamping, Ngemplak, Ngaglik, Banguntapan, Umbulharjo dan Kalasan. Kecamatan  yang  berada  cukup  jauh  dari  pusat  kota memiliki kerapatan titik kriminalitas sedang.
(b)
(c)
(d)
Gambar 1. Visualisasi Pola Distribusi Spasial Berdasarkan Lokasi, (a) Kerapatan titik kriminalitas (Density), 2019; (b) Kerapatan titik kriminalitas Density, 2020; (c) Berdasarkan Jumlah Kriminalitas tiap lokasi Kecamatan 2019;
(d) Berdasarkan Jumlah Kriminalitas tiap lokasi Kecamatan 2020
Sumber : Penelitian, 2022
Dalam  visualisasi  pola  distribusi  spasial  kriminalitas, visualisasi  kerapatan  titik  (density)  digunakan  untuk memvisualisasikan gambaran umum kriminalitas. Visualisasi  kepadatan  kriminalitas  digunakan  untuk memberikan gambaran tingkat kerawanan wilayah seperti pada  gambar  Gambar  1  (a)  dan  (b)  Kerapatan  titik kriminalitas  ini  ditentukan  pada  tahun  2019  dan  2020 menggunakan warna untuk memvisualisasikan kerapatan: Warna  merah  berarti  sebarannya  paling  terkonsentrasi atau  kerapatan  paling  tinggi;  warna  kuning  berarti  lebih sedikit atau kerapatan sedang; warna hijau mewakili paling sedikit atau kerapatan rendah.
Pengguna  juga  dapat  memilih  tumpang  tindih  poin peristiwa  kejahatan  di  peta  density,  dengan  memilih  klik pada  titik  kriminalitas  tertentu  untuk  mendapatkan informasi lebih detil tentang kriminalitas yang dilengkapi dengan atribut kriminalitas.
Selain  itu  dasboard  ini  dilengkapi  dengan filter lokasi kecamatan  yang  dapat  digunakan  oleh  pengguna  untuk menentukan  tampilan  peta  dan  data  sesuai  wilayah kecamatan yang dipilih Gambar 1 (c) dan (d).
3.1.2. Pola Distribusi Spasial Berdasarkan Jenis Kriminalitas
Hasil distribusi spasial pola persebaran titik kriminalitas DI. Yogyakarta berdasarkan jenis kasus kriminalitas pada tahun  2020  cukup  mengalami  peningkatan.  Jenis kriminalitas  yang  terjadi  paling  banyak  juga  berbeda
dengan  tahun  sebelumnya.  Gambar  2  menunjukkan bar chart (diagram  batang)  dengan  jenis horizontal  bar menunjukkan  jumlah  kriminalitas  pada  tahun  sebelum pandemi COVID-19 (2019) dan selama pandemi COVID-19 (2020)  menunjukkan  peningkatan  jumlah  dari  tiap  jenis kriminalitas.
Kasus  yang  paling  banyak  terjadi  pada  tahun  2019 adalah kasus pencurian dan penganiayaan. Pengguna dapat melakukan filter pada  tahun  dan filter pada  jenis kriminalitas  pencurian  atau  penganiayaan  untuk mengetahui  pola  distribusi  spasial  pada  wilayah kecamatan. Berdasarkan visualisasi Gambar 3 (a) diperoleh informasi  tingkat  pencurian  paling  banyak  terjadi  pada tahun 2019 adalah di Kecamatan Depok yaitu sebanyak 7 kasus  pencurian,  sedangkan  penganiayaan  berada  pada Kecamatan  Depok  dan  Ngaglik  dengan  masing-masing sebanyak 19 dan 7 kasus kriminalitas.
Pada tahun 2020, jenis kriminalitas yang banyak terjadi yaitu penipuan dan jenis kriminalitas pasal berlapis yaitu penipuan dan penggelapan dengan jumlah masing-masing yaitu 82 dan 72 kasus pada Gambar 2 (b). Sedangkan pola distribusi  spasial  kriminalitas  dengan  jenis  penipuan Gambar  3  (b)  banyak  terjadi  di  Kecamatan  Depok  dan Gondokusuman  yaitu  20  dan  9  kasus,  sedangkan  jenis penipuan dan penggelapan juga di Kecamatan Depok dan Gamping dengan jumlah 15 dan 7 kasus.
(a)
(b)
Gambar 2. Jumlah Jenis Kriminalitas (a) Tahun 2019 dan (b) Tahun 2020 Sumber : Penelitian, 2022
(a)
(b)
Gambar 3. Visualisasi Pola Distribusi Spasial Berdasarkan Jenis Kriminalitas Tahun 2019 (a) Pencurian, (b) Penganiayaan Sumber : Penelitian, 2022
(a)
(b)
Gambar 4. Visualisasi Pola Distribusi Spasial Berdasarkan Jenis Kriminalitas Tahun 2020
(a) Penipuan, (b) Penipuan dan Penggelapan
Sumber : Penelitian, 2022
3.2. Dashboard  Tren  dan  Visualisasi  Data  Temporal Kriminalitas
Pada bagian ini merupakan hasil analisis geovisual data temporal kejadian kriminalitas pada tahun 2019 dan 2020.
Tren  dan  visualisasi  data  temporal  kriminalitas  dibagi berdasarkan interval waktu dalam jam, hari, bulan, tahun dan  berdasarkan  kebijakan  pemerintah  sebelum  PSBB, PSBB  dan  PSBB  transisi.  Tampilan  tren  kriminalitas menggunakan  visualisasi time  slider, grafik    batang  dan heatmap.  Tampilan  dasboard  ini  dilengkapi  dengan  peta dan  dapat  berubah  sesuai  informasi  yang  dibutuhkan dengan cara menggunakan filter data yang disediakan.
3.2.1. Tren Kriminalitas Berdasarkan Interval Waktu
a. Tren Berdasarkan Waktu
Visualisasi  kriminalitas  dilengkapi  dengan  tampilan visualisasi berdasarkan jam., hari/tanggal, bulan dan tahun. Pada tampilan visualisasi jam dikelompokkan menjadi tiga kelas interval yaitu pukul Pagi (06.00-10.00) warna oranye, Siang-sore  (11.00-18.00)  warna  kuning,  Malam  (19.00- 05.00)  warna  ungu.  Berdasarkan  hasil  analitik  geovisual, tren  kriminalitas  banyak  terjadi  pada  kelompok  waktu siang-sore.  Tampilan  jam  kejadian  di  visualisasikan Gambar 5 menggunakan bar chart (diagram batang) untuk tahun 2019 dan 2020.
(a) (b)
Gambar 5. Tren Kriminalitas Berdasarkan Interval Waktu Jam. (a) Tahun 2019, (b) Tahun 2020 Sumber : Penelitian, 2022
Pengguna  juga  dapat  menggunakan filter hari  atau tanggal  untuk  memperoleh  informasi  banyaknya
kriminalitas  berdasarkan  hari  atau  tanggal  kejadian kriminalitas.  Tren  kriminalitas  berdasarkan  hari
divisualisasikan dalam bentuk bar chart (diagram batang) dan  visualisasi  heat  map  dalam  tanggal  dan  bulan, dilengkapi  dengan  label  jumlah  kriminalitas  yang  terjadi pada tanggal tersebut pada Gambar 6.
(a)
(b)
Gambar 6. Tren Kriminalitas Berdasarkan Interval Waktu Tanggal. (a) Tahun 2019, (b) Tahun 2020 Sumber : Penelitian, 2022
Informasi  berdasarkan  bulan  dapat  diperoleh  oleh pengguna  dengan  memilih  bulan  yang  ingin  ditampilkan dengan  menggunakan filter bulan  pada  dashboard. Tampilan  jumlah  kriminalitas  dalam  hari  atau  tanggal divisualisasikan menggunakan bar chart (diagram batang). Pada bagian visualisasi tabel heat map memvisualisasikan banyaknya kriminalitas berdasarkan hari dalam satu bulan. Semakin  tua  warna  pada  tabel  maka  jumlah  kriminalitas juga semakin tinggi.
Pengguna  juga  dapat  memilih  tahun  pada filter tahun. Pada Gambar 7 , visualisasi data temporal tahun 2019 angka
kriminalitas  pada  bulan  februari  dan  april  cukup meningkat  dan  kembali  turun  hingga  akhir  tahun. Sedangkan  tahun  2020,  angka  kriminalitas  cukup meningkat  pada  awal  tahun,  mengalami  penurunan  pada bulan  mei  hingga  agustus  dan  meningkat  lagi  hingga oktober dan turun lagi pada akhir tahun 2020. Kriminalitas tahun 2020 mengalami peningkatan jumlah dimungkinkan karena imbas dari kebijakan pandemi COVID-19 yaitu PSBB (Bulan  april  hingga  oktober)  dan  PSBB  Transisi  (oktober hingga desember).
(a) (b) Gambar 7. Tren Kriminalitas Berdasarkan Interval Waktu (Bulan), (a) Tahun 2019, (b) Tahun 2020
Sumber : Penelitian, 2022
3.2.2. Tren  Kriminalitas  Berdasarkan  Kebijakan  PSBB dan PSBB Transisi
Pada  dashboard  ini  pengguna  juga  dapat  melakukan filter data  sesuai  dengan  informasi  yang  dibutuhkan. Pengguna  dapat  melakukan filter ketika  masa
diberlakukannya kebijakan PSBB dan PSBB transisi seperti Gambar  8  yang  ditampilkan  dengan  bar  chart  (diagram batang). Pada masa sebelum diberlakukan kebijakan PSBB (Januari  2019  hingga  Maret  2020)  rata-rata  kriminalitas perbulan adalah 23,5 kejadian. Sedangkan pada masa PSBB
(april  hingga  september  2020)  mengalami  peningkatan jumlah  kriminalitas  rata-rata  jumlah  kriminalitas  yaitu 26,83  kejadian.  Sedangkan  pada  masa  PSBB  Transisi
(oktober hingga desember 2020) memiliki rata-rata jumlah kriminalitas yaitu 30 kejadian tiap bulannya.
Gambar 8. Tren Kriminalitas Harian Berdasarkan Kebijakan Pemerintah (Sebelum PSBB, PSBB dan PSBB Transisi)
Sumber : Penelitian, 2022
3.2.3. Tren Berdasarkan Jenis Kriminalitas
Pada dashboar tren dan visualisasi temporal, pengguna dapat  memperoleh  informasi  bagaimana  tren  untuk  jenis kriminalitas  tertentu.  Pada  gambar  ..  dan  gambar  ..  dari filter jenis  kriminalitas  penipuan  diperoleh  informasi wilayah yang banyak tindak kriminalitas penipuan, banyak kejadian berdasarkan jam, hari, dan bulan.
Pada  dashboard  tren  dan  visualisasi  data  temporal kriminalitas  juga  dilengkapi  dengan  tampilan  peta  untuk memvisualisasikan sebaran informasi kriminalitas
berdasarkan  wilayah  kecamatan  sesuai  filter  yang  dipilih oleh pengguna.
Visualisasi peta dapat dijadikan acuan untuk mengetahui titik  kejadian  yang  sering  terjadi  kriminalitas  dengan menggunakan  filter  data  temporal  waktu  yang  lebih spesifik.  Data  dalam  satu  dashboard  saling  terhubung sehingga  memudahkan  pengguna  melakukan  analisis secara visual dengan tampilan peta, diagram batang, tabel heat  map  sehingga  memudahkan  pengguna  untuk memperoleh informasi yang dibutuhkan.
(b)
Gambar 9. Visualisasi Trend Kriminalitas Berdasarkan Jenis Kriminalitas (a) Penipuan 2019, (b) Penipuan 2020
Sumber : Penelitian, 2022
3.3. Dasboard  Pengaruh COVID-19 terhadap  data kriminalitas
3.3.1. Analisis Korelasi
Pada  dashboard  ini  berisi  informasi  korelasi  variabel sosial demografi dengan kriminalitas. Korelasi kriminalitas dapat dilihat dari angka korelasi yang dihasilkan masing- masing  variabel,  jika  koefisien  korelasi  mendekati  0.80- 1.00 maka memiliki tingkat hubungan (sangat kuat) dengan
variabel  kriminalitas.  Sedangkan  jika  nilai  koefisien korelasi  0.60-0.79  (kuat),  0.40-0.59  (sedang),  0.20-0.39 (rendah), 0.00-0.19 (sangat rendah).
Pada dashboard, variabel dengan tingkat korelasi sangat kuat  ditandai  dengan  warna  merah  pekat,  korelasi  kuat dengan  warna  merah  muda,  hingga  merah  muda  paling terang untuk tingkat hubungan sangat rendah.
Gambar 10. Korelasi Variabel dengan Kriminalitas Tahun 2019 Sumber : Penelitian, 2022
Berdasarkan  Gambar  10  merupakan  hasil  analisis korelasi  dari  data  tahun  2019.  Variabel  yang  mempunyai tingkat hubungan atau korelasi kuat terhadap kriminalitas
adalah jumlah penduduk datang (datang_19), jumlah laki- laki  (lk_lk19),  jumlah  penduduk  pindah  (pindah_19)  dan jumlah remaja (Rmj19).
Gambar 11. Korelasi Variabel dengan Kriminalitas Tahun 2020 Sumber : Penelitian, 2022
Hasil analisis korelasi dari data tahun 2020 pada Gambar 11  memvisualisasikan  variabel  yang  mempunyai  tingkat hubungan  atau  korelasi  kuat  terhadap  kriminalitas  ada sebanyak 8 variabel dari 16 variabel yang digunakan yaitu jumlah  penduduk  umur  produktif  (15-64),  jumlah penduduk  (Jml_pddk),  jumlah  laki-laki  (lk_lk19),  jumlah penduduk  perempuan  (perempuan),  jumlah  penduduk datang (datang_20), jumlah penduduk pindah (pindah_19) dan jumlah remaja (Rmj19) dan jumlah penduduk COVID-
19 (covid_19).
3.3.2. Model  Regresi  (Metode Geographically  Weighted Regression (GWR) )
Pada  dasboard  ini  memvisualisasikan  model  prediksi kriminalitas  dengan  menggunakan  hasil  analisis  dari metode  regresi  yaitu Geographically  Weighted  Regression (GWR) .  Model  ini  dapat  memvisualisasikan  prediksi kriminalitas  dengan  menggunakan  nilai  pengaruh  dari variabel lain. Hasil analisis yang diperoleh divisualisasikan dalam bentuk visualisasi peta.
(a) (b) (c) (d)
Gambar 12. Hasil Analisis Geographically Weighted Regression (GWR)
(a) Model GWR Tahun 2019, (b) Model GWR 2020, (c) Nilai Prediksi model GWR Kecamatan Depok tahun 2019,
(d) Nilai Prediksi model GWR Kecamatan Depok tahun 2020.
Sumber : Penelitian, 2022
Wilayah kecamatan dengan warna merah gelap memiliki angka prediksi yang sangat tinggi, sedangkan yang warna merah yang lebih terang memiliki angka prediksi yang lebih rendah. Model prediksi GWR pada Gambar 12 (a) dan (b) menunjukkan  pola  prediksi  kriminalitas  tidak  banyak terjadi pada pusat Kota Yogyakarta namun pada Kecamatan yang  berbatasan  dengan  Kota  Yogyakarta  memiliki  nilai preksi  yang  lebih  tinggi  yaitu  Kecamatan  Depok, Banguntapan, Sewon, Kasihan, Gamping, Mlati dan Ngaglik.
Pola  prediksi  yang  sama  juga  terjadi  pada  tahun  2020 seperti pola prediksi tahun 2019. Namun dari nilai prediksi kerawanan  hasil  GWR  tahun  2020  menghasilkan  nilai prediksi kerawanan lebih tinggi dari tahun 2019 contohnya pada  Gambar  12  (c)  dan  (d)  merupakan  nilai  prediksi kerawanan hasil model GWR Kecamatan Depok tahun 2019 yaitu 26,67 dan tahun 2020 yaitu 35,54.
Dari    dua  model  GWR  tahun  2019  dan  tahun  2020 Kecamatan  Depok  merupakan  wilayah  dengan  nilai prediksi kerawanan paling tinggi.
3.3.3. Koefisien determinasi (R 2 )
Nilai R 2 digunakan sebagai informasi untuk mengetahui kecocokan
sebuah
model. Dalam regresi, angka R 2 dijadikan  sebagai  pengukuran  seberapa  baik model regresi mendekati nilai data asli yang dibuat melalui model. Berikut summary dari model GWR 2019 dana GWR 2020.
Tabel 2. Summary Model GWR Tahun 2019 dan 2020
2019 2020 VARNAME VARIABLE VARNAME VARIABLE Bandwidth 7.600024 Bandwidth 7.600024 ResidualSquares 3655.505 ResidualSquares 4468.652 EffectiveNumber 7.01215 EffectiveNumber 8.013529 Sigma 7.175987 Sigma 7.990634 AICc 539.5446 AICc 557.7735 R 2 0.469894 R 2 0.521695 R 2 Adjusted 0.424998 R 2 Adjusted 0.473763
Berdasarkan  tabel  diatas  dapat  diketahui  bahwa  nilai koefisien determinasi (R 2 ) yang diperoleh dari hasil analisis GWR  adalah  sebesar  0.469  (2019)  dan  0.521  (2020). Artinya,  dalam  selang  kepercayaan  95%,  kemampuan model  dapat  menjelaskan  data  mengenai  kriminalitas  di Provinsi  DI.  Yogyakarta  yaitu  sebesar  47%  untuk  data tahun 2019 dan 52% untuk data tahun 2020.
Dalam hal ini dapat dikatakan pula bahwa dari model ini sebesar  53%  (2019)  dan  48%  (2020)  kriminalitas  di Provinsi DI. Yogyakarta dijelaskan oleh variabel lain yang tidak masuk dalam analisis.
3.3.4. Uji Signifikansi (Uji-t)
Uji  signifikansi  merupakan  identifikasi  nilai  pengaruh variabel terhadap model (GWR). Tahapan sudah melalui uji multikolinearitas dengan nilai VIF tiap variabel sudah >10. Berdasarkan  hasil  uji-t  data  tahun  2019  variabel  yang digunakan  dalam  analisis  regresi  metode  GWR  adalah jumlah  laki-laki  (LK_LK19),  jumlah  persentase  penduduk datang  dan  pindah  (DTG_PNDH),  kepadatan  penduduk (KEPADATAN1), presentase tidak sekolah (PRS_TKSKLH), jumlah  persentase  remaja  (PRS_REMAJA)  dan  jumlah pengangguran  (PGGRN19)  dan  untuk  2020  ditambah dengan variabel COVID-19 (COVID_19).
Uji signifikansi dilakukan dengan Uji-t dan dapat dilihat pada Tabel 3 untuk data 2019 dan tabel 3 untuk data 2020.
Tabel 3. Hasil Uji-t (Data Tahun 2019)
Variable T hitung Keterangan Intercept -1.538893 LK_LK19 5.897837 Signifikan DTG_PNDH -1.824766 Signifikan KEPADATAN1 0.944464 PRS_TKSKLH 0.678374 PRS_REMAJA 1.8354 Signifikan PGGRN19 -0.540634 Tabel 4. Hasil Uji-t (Data Tahun 2020) Variable T hitung Keterangan Intercept -0.26563 LK_LK20 3.588117  Signifikan DTG_PNDH20 -1.93767  Signifikan KEPADATAN2 -0.2924 PRS_TKSKLH -0.50117 PRS_REMAJA 1.771162  Signifikan PGGRN20 -0.96615 COVID_19 1.802464  Signifikan
Untuk  mengetahui  variabel  yang  berpengaruh menggunakan  uji  t,  dengan  nilai  t  tabel  yaitu  1,667.  Uji dikatakan signifikan bila t hitung > t tabel. Maka dari hasil uji  t  data  tahun  2019,  variabel  yang  berpengaruh  secara signifikan  terhadap  jumlah  kriminalitas  adalah  LK_LK19, DTG_PNDH  dan  PRS_REMAJA.  Sedangkan  hasil  uji-t  pada data  tahun  2020,  variabel  yang  berpengaruh  yaitu LK_LK19, DTG_PNDH dan PRS_REMAJA dan COVID_19.

## Kesimpulan
Hasil  yang  diperoleh  dari  penelitian  ini  adalah  pada tahun  2019  pola  distribusi  spasial  kriminalitas  terjadi  di
Kecamatan  Depok,  Mlati,  Ngaglik  berada  pada  wilayah kriminalitas dengan kerapatan titik yang sangat tinggi, dan tahun 2020 yaitu Kecamatan Depok dan Mlati.
Jenis kriminalitas yang banyak terjadi tahun 2019 adalah pencurian dan penganiayaan, sedangkan tahun 2020 jenis kriminalitas penipuan dan penipuan dengan penggelapan.
Analisis  spasiotemporal  tindak  kriminalitas  paling sering  terjadi  antara  pukul  07.00-13.00  dan  12.01-18.00 yaitu 69,00 % tahun 2019 dan 72,00% tahun 2020. Analisis berdasarkan  kebijakan  PSBB  dan  PSBB  Transisi  terjadi peningkatan  rata-rata  kriminalitas  tiap  bulan  saat diberlakukannya kebijakan.
Berdasarkan  nilai predicted hasil  analisis GWR wilayah dengan  kerawanan  tinggi  ada  pada  Kecamatan  Depok dengan nilai kerawanan 26,67 tahun 2019 dan 35,54 pada tahun  2020.    Model  dapat  menjelaskan  data  mengenai kriminalitas di Provinsi DI. Yogyakarta yaitu sebesar 47% untuk tahun 2019 dan 52% tahun 2020.
Hasil  uji-t,  pada  data  2019  dan  2020  variabel  yang berpengaruh signifikan terhadap kriminalitas adalah sama yaitu  jumlah  laki-laki,  persentase  datang  dan  pindah  dan persentase  remaja.  Namun  pada  data  2020  variabel  yang berpengaruh  lainnya  adalah  variabel COVID-19 juga signifikan terhadap kriminalitas.

## Pernyataan Konflik Kepentingan
Penulis  menyatakan  tidak  ada  konflik  kepentingan dalam  artikel  ini  ( The  authors  declare  no  competing interest ).

## Referensi
Ashby, M. P. J. (2020). Initial evidence on the relationship between the coronavirus pandemic and crime in the United  States.
Crime Science , 9 (1),  1 – 16. https://doi.org/10.1186/s40163-020-00117-6
Campedelli,  G.  M.,  Favarin,  S.,  Aziani,  A.,  &  Piquero,  A.  R. (2020).  Disentangling  community-level  changes  in crime  trends  during  the COVID-19 pandemic  in Chicago. Crime
Science , 9 (1), 1 – 18. https://doi.org/10.1186/s40163-020-00131-8 Cios, K. J., Pedrycz, W., & Swiniarski, R. W. (1998). Clustering BT  - Data Mining Methods for Knowledge Discovery (K. J. Cios, W. Pedrycz, & R. W. Swiniarski (eds.); pp. 375 – 429).  Springer  US.  https://doi.org/10.1007/978-1- 4615-5589-6_8
Durairaja,  S.,  Ayu  Mat  Saat,  G.,  &  Rahim  Kamaluddin,  M.
(2019). Exploring  Demography  and  Sociological Factors  Underlying  Decisions  to  Join  Gangs  among Indians . 89 (April), 33 – 43. Entorf,  H.,  &  Spengler,  H.  (1998). Socio-economic  and
demographic  factors  of  crime  in  Germany:  evidence from panel data of the German states (No. 98 – 16). Hanoatubun,  S.  (2020).  Dampak  Covid – 19  terhadap Prekonomian  Indonesia. EduPsyCouns:  Journal  of Education, Psychology and Counseling , 2 (1), 146 – 153. Li,  Xia,  &  Kraak,  M.  J.  (2010).  A  temporal  visualization concept: A new theoretical analytical approach for the visualization  of  multivariable  spatio-temporal  data. 2010 18th International Conference on Geoinformatics,
Geoinformatics 2010 . https://doi.org/10.1109/GEOINFORMATICS.2010.5
567529
Li,  Xingan,  &  Juhola,  M.  (2014).  Country  crime  analysis using the self-organizing map, with special regard to demographic  factors. AI  and  Society , 29 (1),  53 – 68. https://doi.org/10.1007/s00146-013-0441-7 Mardiyah 1 ,  R.  A.,  &  Nurwati,  R.  N.  (2020). DAMPAK PANDEMI  COVID-19    TERHADAP  PENINGKATAN ANGKA PENGANGGURAN DI INDONESIA . Mitchell, A. (2005). Spatial measurements & statistics . ESRI Press.
Nurhuda, I., Nyoman, I. G., & Jaya, M. (2018). PEMODELAN KRIMINAL  DI  JAWA  TIMUR  DENGAN  METODE GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION ( GWR ) . 4 (2), 150 – 158.
Omotor,  D.  (2014).  Demographic  and  Socio-Economic Determinants  of  Crimes  in  Nigeria  (  A  Panel Demographic  and  Socio-Economic  Determinants  of Crimes in Nigeria ( A Panel Data Analysis ). Journal of Applied Business and Economics , May . Pradana,  K.  A.  &  Santosa,  P.  B.  (2019).  Spatial autocorrelation analysis of tuberculosis cases (2016- 2018) in Kebumen. KnE Engineering . 4 (3), 150 – 157. https://doi.org/10.18502/keg.v4i3.584
Romlah,  S.  (2020). COVID-19 Dan  Dampaknya  Terhadap Buruh di Indonesia. ’ADALAH , 4 (1). Srivastava, S. (2010). Effective crime control using GIS . Statistik,  B.  P.  (2019).  Statistik  Kriminal  2019.  In Cover statistik kriminal 2019 . Stickle, B., & Felson, M. (2020). Crime Rates in a Pandemic: the  Largest  Criminological  Experiment  in  History. American Journal of Criminal Justice , 45 (4), 525 – 536. https://doi.org/10.1007/s12103-020-09546-0
Taufiq,  Z.  F.  (2020).  Covid  19  Dan  Angka  Kriminalitas  Di
Indonesia: Penerapan Teori-Teori Kriminologi. Jurnal Ilmu Sosial Dan Pendidikan , 4 (4). http://ejournal.mandalanursa.org/index.php/JISIP/i ndex
Thomas,  J.  J.,  &  Cook,  K.  A.  (2005).  The  Ilumninating  the Path:  the  Research  amd  Development  Agenda  for Visual Analytics. In IEE Computer Society Press .