Vol. 5, No. 1, Januari, 2024, Hal. 126-140 DOI: https://doi.org/10.20956/ejsa.v5i1.32128

## Pemodelan Data Panel dengan Pendekatan Least Square
Dummy Variable terhadap Faktor-Faktor yang Memengaruhi Kasus Kriminalitas di Sulawesi Selatan
Afifah Mutiah Nurdin 1* , Muh. Indirwan Arfan 2 , Siswanto 3 , Anisa Kalondeng 4 1,2,3,4 Departemen Statistika, Fakultas MIPA, Universitas Hasanuddin, Makassar, 90245, Indonesia
* Corresponding author, email: afifahmutiahnurdin@gmail.com

## Abstract
Crime is one of the challenges that often arises in the community environment. In the years 2020-2022, South Sulawesi ranked fourth with the highest reported crime cases in Indonesia. To avoid an increase in the crime rate, an understanding of the factors impacting these cases is necessary. This research aims to determine  the  fixed  effect  model  with  the  Least  Square  Dummy  Variable  approach  to  examine  the percentage  of  the  poor  population,  income  inequality,  population  density,  and  the  total  population's influence on crime cases in South Sulawesi during the years 2020-2022. The most suitable model is the Least  Square  Dummy  Variable  using  an  individual  effect  with  an  analysis  result  of 𝑅 ! of  99.9%.  The variables of the percentage of the poor population, population density, and the total population are proven to significantly influence crime cases in South Sulawesi.
Keywords : Fixed Effect Model, Crime Rate, Least Square Dummy Variable, Panel Data Regression.

## Abstrak
Kriminalitas adalah salah satu tantangan yang sering muncul dalam lingkungan masyarakat. Pada tahun 2020-2022 Sulawesi Selatan menempati urutan keempat dengan jumlah kasus kriminalitas yang dilaporkan terbanyak  di  Indonesia.  Hal  yang  dapat  dilakukan  untuk  menghindari  peningkatan  tingkat  kriminalitas, diperlukan  pemahaman  mengenai  faktor-faktor  yang  berdampak  pada  kasus  tersebut.  Penelitian  ini bertujuan untuk mengetahui model fixed effect dengan pendekatan Least Square Dummy Variable untuk mengkaji  persentase  penduduk  miskin,  ketimpangan  pendapatan,  kepadatan  penduduk,  dan  jumlah penduduk terhadap kasus kriminalitas di Sulawesi Selatan selama tahun 2020-2022. Model yang paling sesuai adalah Least Square Dummy Variable menggunakan efek individu dengan hasil analisis 𝑅 ! sebesar 99,9%.  Variabel  persentase  penduduk  miskin,  kepadatan  penduduk,  dan  jumlah  penduduk  terbukti berpengaruh signifikan terhadap kasus kriminalitas di Sulawesi Selatan.
Kata Kunci : Fixed Effect Model ¸ Kasus Kriminalitas, Least Square Dummy Variable , Regresi Data Panel.

## 1. Pendahuluan
Analisis  regresi  merupakan  suatu  pendekatan  statistik  yang  memungkinkan  untuk mengevaluasi  keterkaitan  antar  satu  atau  lebih  variabel  dependen  dengan  variabel independen. Tujuan utama analisis regresi adalah untuk menganalisis data dengan cermat dan mendapatkan kesimpulan yang signifikan tentang variabel dependen bergantung pada variabel  independen.  Analisis  regresi  memiliki  aplikasi  yang  luas  di  berbagai  bidang. Data yang diterapkan dalam analisis regresi dapat berupa data cross section ataupun data time series . Namun, dalam pengamatan perilaku unit ekonomi seperti negara, perusahaan,
Pemodelan Data Panel dengan Pendekatan Least Square Dummy Variable terhadap… Afifah Mutiah Nurdin, Muh. Indirwan Arfan, Siswanto Siswanto, Anisa Kalondeng
atau rumah tangga seringkali diperlukan data gabungan dari kedua jenis data ini, yang dikenal sebagai data panel atau data pooling [1].
Analisis regresi data panel adalah metode statistik yang mengintegrasikan pengaruh perubahan waktu kedalam struktur model. Penggunaan model data panel secara umum dianggap lebih informatif dibandingkan dengan hanya mengandalkan data cross section atau  data time  series secara  terpisah  [2].  Data  panel  merujuk  pada  data  yang menggabungkan  karakteristik  individu  serta  informasi  waktu.  Penelitian  terbaru  oleh Nurwahyuni (2023) memodelkan regresi data panel pada tingkat kriminalitas di Provinsi Nusa  Tenggara  Barat  tahun  2016-2020  menggunakan Fixed  Effect  Model dengan pendekatan Least Square Dummy Variable [3] . Penelitian tersebut menunjukkan bahwa hanya variabel jumlah penduduk secara kuat memengaruhi tingkat kriminalitas di NTB.
Kriminalitas  adalah  salah  satu  tantangan  yang  sering  muncul  dalam  lingkungan masyarakat.  Berdasarkan  Badan  Pusat  Statistik  dalam  bukunya  Statistik  Kriminal  dari tahun 2020-2022, jumlah kasus kriminalitas yang dilaporkan Polda pada tahun 2020 di Sulawesi  Selatan  menempati  peringkat  keempat  tertinggi  dengan  total  12.815  kasus. Angka tersebut mengalami peningkatan menjadi 14.636 kasus pada tahun 2021 dengan tetap  menduduki  peringkat  keempat  tertinggi  diantara  34  provinsi  di  Indonesia.  Pada tahun  2022  naik  dengan  jumlah  relatif  kecil  yakni  sebesar  14.935  kasus  dan  konstan berada diperingkat keempat teratas dari seluruh provinsi di Indonesia [4].
Penelitian  sebelumnya  oleh  Febrianti  (2023)  telah  mengkaji  mengenai  kasus kriminalitas  [5].  Hasilnya  menginterpretasikan  bahwa  Indeks  Pembangunan  Manusia (IPM),  Produk  Domestik  Regional  Bruto  (PDRB)  per  kapita,  Rata-rata  Lama  Sekolah (RLS),  persentase  penduduk  miskin  dan  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  (TPT) berpengaruh signifikan terhadap kasus kriminalitas yang terjadi di Indonesia. Penelitian serupa oleh Desinta (2022) yang menggunakan analisis regresi data panel [6]. Analisis dari  penelitian  ini  menghasilkan  IPM,  jumlah  penduduk,  persentase  penduduk  miskin, PDRB, dan TPT memberikan pengaruh yang signifikan secara simultan terhadap jumlah kasus kriminalitas di Provinsi Jawa Barat di tahun 2018-2020.
Data  panel  sangat  relevan  dalam  konteks  kasus  kriminalitas  karena  mencakup dimensi ruang dan waktu serta sesuai dengan data yang menggabungkan beberapa faktor. Adapun variabel dummy yang dapat digunakan untuk mengukur perbedaan intersep di tiap  Kabupaten/Kota  dan  tiap  tahun.  Hal  ini  yang  dapat  mencerminkan  pengaruh perbedaan wilayah dan waktu terhadap variabel independen [7]. Penggunaan regresi data panel  dengan  penambahan  variabel dummy berguna  untuk  menilai  besarnya  pengaruh berbagai  variabel  seperti  persentase  penduduk  miskin,  ketimpangan  pendapatan, kepadatan  penduduk,  dan  jumlah  penduduk  terhadap  kasus  kriminalitas  tiap Kabupaten/Kota di Sulawesi Selatan tahun 2020-2022. Tujuan analisis ini adalah untuk mengoptimalkan faktor-faktor tersebut melalui dukungan dan kebijakan dari pemerintah dan instansi terkait.
Pemodelan Data Panel dengan Pendekatan Least Square Dummy Variable terhadap… Afifah Mutiah Nurdin, Muh. Indirwan Arfan, Siswanto Siswanto, Anisa Kalondeng

## 2. Material dan Metode

## 2.1  Sumber Data
Penelitian ini menggunakan data sekunder kasus kriminalitas dilaporkan di Sulawesi Selatan dari tahun 2020 hingga 2022 dalam time series pada 24 Kabupaten/Kota dalam cross section yang diperoleh melalui situs resmi Badan Pusat Statistik (BPS) Provinsi Sulawesi Selatan [8]. Metode regresi data panel efek tetap yang diterapkan yaitu metode kuantitatif.  Ada  satu  variabel  dependen  dan  empat  variabel  independen  yang  menjadi objek pada penelitian ini. Kasus kriminalitas yang terlaporkan sebagai variabel dependen ( 𝑌 ),  kemudian  variabel  independennya  meliputi  persentase  penduduk  miskin  ( 𝑋 ! ), ketimpangan pendapatan ( 𝑋 " ), kepadatan penduduk ( 𝑋 # ), dan jumlah penduduk ( 𝑋 $ ).

## 2.2 Fixed Effect Model
Fixed  Effect  Model (FEM)  adalah  model  data  panel  yang  memperhitungkan perbedaan  intersep  pada  tiap  objek.  Model  ini  memiliki slope tiap  objek  yang  tidak berubah seiring berjalannya waktu. Model FEM dijabarkan dalam rumus berikut:
𝑌 %& =   α % + 𝑥 %& 𝛽 + 𝜀 %& ;    𝑖 = 1, 2, 3, … , 𝑁   ,   𝑡 = 1, 2, 3, … , 𝑇 (1)
Ada  dua  metode  yang  digunakan  dalam  model  FEM  yakni  model  FEM  dengan pendekatan Within  Group (WG)  dan  model  FEM  dengan  pendekatan Least  Square Dummy  Variable (LSDV).  Model  FEM  dengan  pendekatan  WG  mencoba  untuk menghapus  efek  lintas  individu  dalam  penelitian  dan  model  FEM  dengan  pendekatan LSDV  memanfaatkan  variabel dummy .  Metode  yang  umum  diterapkan  adalah  dengan pendekatan LSDV seperti yang dijelaskan di bawah ini [7]:

## 2.2.1 Model Efek Individu
Intersep dalam model ini dapat berbeda antar individu sedangkan parameter slope diasumsikan tetap pada tingkat individu dan waktu. Hal ini menyebabkan peran variabel dummy hanya  mengklasifikasikan  individu  kedalam  kelompok  yang  berbeda.  Model FEM  dengan  pendekatan  LSDV  pada  model  efek  individu  dijabarkan  dalam  rumus berikut:
𝑌 %& = 6 𝛼 ' 𝐷 '& ( ')! + 6 𝛽 * 𝑋 *%& + 𝜀 %& + *)! (2)
𝐷 '& adalah variabel dummy yang mengambil nilai satu untuk objek yang sama termasuk dalam individu ke- 𝑗 dan bernilai nol untuk objek yang termasuk dalam individu lain.
𝐷 '& = : 1,   𝑗 = 𝑖
0,   𝑗 ≠ 𝑖
Persamaan pada model efek individu dalam bentuk matriks sebagai berikut:
𝒀 = 𝑫 𝑵 𝜶 + 𝑿𝜷 + 𝜺 (3)
dengan,
𝒀 : vector variabel dependen (𝑁𝑇 × 1)
Pemodelan Data Panel dengan Pendekatan Least Square Dummy Variable terhadap… Afifah Mutiah Nurdin, Muh. Indirwan Arfan, Siswanto Siswanto, Anisa Kalondeng
𝑫 𝑵 : variabel dummy individu dalam bentuk matriks (𝑁𝑇 × 𝑁) 𝜶 : vector koefisien intersep individu (𝑁 × 1)
𝑿 : vector variabel independen (𝑁𝑇 × 𝐾) 𝜷 : vector koefisien slope (𝑁 × 1) 𝜺 : vector residual (𝑁𝑇 × 1)
Estimasi  parameter 𝜷 E didapatkan  dengan  mendefinisikan  sebuah  matriks 𝑴 𝑫 sebagai matriks idempotent :
𝑴 𝑫 = 𝑰 𝑵 − I𝑫 𝑵 𝑻 𝑫 𝑵 J /𝟏 𝑫 𝑵 𝑻
Matriks 𝑴 𝑫 didefinisikan  sebagai  hasil  perhitungan  deviasi  antara  rata-rata  individu dalam kelompok.
(𝑴 𝑫 𝑿) 𝒊𝒕 = 𝑿 𝒊𝒕 − 𝑿 K 𝒊 dan (𝑴 𝑫 𝒀) 𝒊𝒕 = 𝒀 𝒊𝒕 − 𝒀 K 𝒊 Maka OLS dari 𝜷 E dituliskan dalam bentuk:
𝜷 E = (𝑿 𝑻 𝑴 𝑫 𝑿) /𝟏 𝑿 𝑻 𝑴 𝑫 𝒀 (4)
Estimator 𝜶 M diperoleh sebagai berikut:
𝜶 M = I𝑫 𝑵 𝑻 𝑫 𝑵 J /𝟏 𝑫 𝑵 𝑻 N𝒀 − 𝑿((𝑿 𝑻 𝑴 𝑫 𝑿) /𝟏 𝑿 𝑻 𝑴 𝑫 𝒀)O (5)

## 2.2.2 Model Efek Waktu
Waktu  pada  model  ini  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap  model  sedangkan parameter  individu  dianggap  tidak  memiliki  signifikansi  yang  penting.  Hal  ini menyebabkan  peran  variabel dummy hanya  mengklasifikasikan  unit  waktu  ke  dalam kelompok yang berbeda. Model FEM dengan pendekatan LSDV pada model efek waktu dijabarkan dalam rumus berikut:
𝑌 %& = 6 𝜏 ' 𝐷 '& 3 ')! + 6 𝛽 * 𝑋 *%& + 𝜀 %& + *)! (6)
Persamaan model efek waktu dalam bentuk matriks dituliskan sebagai berikut:
𝒀 = 𝑫 𝑻 𝝉 + 𝑿𝜷 + 𝜺
(7)
dengan,
𝑫 𝑻 : variabel dummy waktu dalam bentuk matriks (𝑁𝑇 × 𝑁) 𝝉 : vector koefisien intersep waktu (𝑇 × 1)
Estimasi  parameter 𝜷 E diperoleh  melalui  MKT  dengan  mendefinisikan  matriks 𝑴 𝑫 sebagai matriks idempotent :
𝑴 𝑫 = 𝑰 𝑵 − 𝑫 𝑻 I𝑫 𝑻 𝑻 𝑫 𝑻 J /𝟏 𝑫 𝑻 𝑻
Maka OLS dari 𝜷 E dituliskan dalam bentuk persamaan (8) sedangkan estimator 𝝉U adalah [9]:
𝝉U = I𝑫 𝑻 𝑻 𝑫 𝑻 J /𝟏 𝑫 𝑻 𝑻 N𝒀 − 𝑿((𝑿 𝑻 𝑴 𝑫 𝑿) /𝟏 𝑿 𝑻 𝑴 𝑫 𝒀)O (8)
Pemodelan Data Panel dengan Pendekatan Least Square Dummy Variable terhadap… Afifah Mutiah Nurdin, Muh. Indirwan Arfan, Siswanto Siswanto, Anisa Kalondeng

## 2.3 Pengujian Persamaan Regresi

## 2.3.1 Uji Serentak
Uji serentak atau uji F dengan asumsi bahwa residual berdistribusi normal digunakan untuk mengevaluasi signifikansi dari FEM dalam analisis data panel. Statistik pengujian yang diterapkan pada model dengan efek individu identik dengan yang digunakan pada model dengan efek waktu. Uji F dijabarkan dalam rumus berikut:
𝐹 4%&567 = (𝑆𝑆𝐸 8 − 𝑆𝑆𝐸 9: )/(𝑁 − 1) (𝑆𝑆𝐸 9: )/(𝑁𝑇 − 𝑁 − 1) (9)
dengan 𝑆𝑆𝐸 ; merupakan  jumlah  kuadrat  residual  model  regresi  gabungan, 𝑆𝑆𝐸 9: merupakan  jumlah  kuadrat  residual  model  regresi dummy , 𝑁 yaitu  banyaknya  jumlah individu,  dan 𝑇 yaitu  banyaknya  waktu.  Adapun  kriteria  uji  F  yaitu  jika 𝐹 4%&567 > 𝐹 ((/!,(3/(/!) maka menolak hipotesis nol yang berarti bahwa pengaruh semua variabel independen secara bersama-sama setara dengan nol. Jika 𝐹 4%&567 < 𝐹 ((/!,(3/(/!) maka gagal tolak hipotesis nol berarti bahwa variabel independen secara bersama-sama tidak memiliki pengaruh terhadap variabel dependen.

## 2.3.2 Uji Parsial
Uji  parsial  (uji  t)  diterapkan  pengujian  hipotesis  terhadap  ada  tidaknya  pengaruh variabel  independen  terhadap  variabel  dependen.  Uji  ini  diasumsikan  bahwa  variabel independen  lainnya  tetap  konstan  sehingga  nilai 𝛽 ' = 0 .  Pengujian  pada  hipotesis mengenai koefisien regresi parsial ( 𝛽 ' ) menggunakan statistik uji t dengan 𝛽 ' yang diuji pula  sama  dengan  0  ( 𝐻 ? ∶   𝛽 ' = 0 ).  Nilai 𝛽 ' disubstitusi  dengan  0  yang  menghasilkan persamaan uji t sebagai berikut:
𝑡 = 𝛽` ' 𝑠𝑒I𝛽` ' J (10)
dengan 𝑗 = 0, 1, 2, … . , 𝑘 dan k adalah koefisien slope . Adapun kriteria keputusan uji t yaitu jika e𝑡 4%&567 e > 𝑡 ( " # ,63/6/+) maka hipotesis nol I𝛽 ' = 0J ditolak yang artinya bahwa tidak ada pengaruh variabel dependen terhadap variabel independen secara individu. Jika e𝑡 4%&567 e < 𝑡 ( " # ,63/6/+) maka gagal tolak hipotesis nol (𝛽 ' ≠ 0) yang berarti bahwa ada pengaruh variabel dependen terhadap variabel independen secara individu [10].

## 2.3.3 Koefisien Determinasi
Koefisien . determinasi  dikenal  juga  sebagai 𝑅 " adalah  suatu  parameter  yang signifikan  dalam  analisis  regresi  untuk  mengindikasikan  kemampuan  model.  Nilai 𝑅 " berkisar antara nol dan satu, yang mencerminkan tingkat kecocokan model dengan data yang diamati. Ketika 𝑅 " mendekati satu, hal ini menggambarkan bahwa model tersebut
Pemodelan Data Panel dengan Pendekatan Least Square Dummy Variable terhadap… Afifah Mutiah Nurdin, Muh. Indirwan Arfan, Siswanto Siswanto, Anisa Kalondeng
sangat  baik  dalam  menjelaskan hubungan yang kuat antara variabel  independen dan variabel dependen [11]. Nilai 𝑅 " dapat dinyatakan sebagai berikut:
𝑅 " = 1 − 𝜀 3 𝜀 (𝑦 − 𝑦h) 3 (𝑦 − 𝑦h) (11)

## 2.4  Pengujian Asumsi Regresi Data Panel
Hal yang dilakukan setelah pemilihan model regresi adalah uji asumsi klasik yang berguna agar data yang digunakan sudah memenuhi kriteria untuk diestimasi. Uji asumsi klasik yang dilakukan yaitu uji normalitas, uji multikolinieritas, uji autokorelasi, dan uji heteroskedastisitas [12]. Berikut penjelasan masing-masing pengujian asumsi klasik.

## 2.4.1 Uji Normalitas
Uji normalitas berguna untuk mengevaluasi distribusi dari nilai residual dalam model regresi  yang  menunjukkan  kemiripan  dengan  distribusi  normal  atau  tidak.  Evaluasi normalitas  tidak  diterapkan  pada  tiap  variabel  secara  individual,  melainkan  pada  total nilai residual yang dihasilkan oleh model regresi. [13]. Pemeriksaan normalitas asumsi residual  dapat  dilaksanakan  melalui  uji Jarque-Bera (JB).  Hipotesis  dalam  uji  JB menyatakan  bahwa  nol  hipotesis  ( 𝐻 ? )  akan  diterima  jika  residual  memiliki  distribusi normal, sementara hipotesis alternatif ( 𝐻 ! ) diterima jika residual tidak memiliki distribusi normal. Statistik uji dari uji JB dijelaskan sebagai berikut:
𝐽𝐵 = 𝑛 6 l𝑆 " + (𝐾 − 3) " 4 m (12)
dengan ukuran sampel diwakili oleh 𝑛 , kemencengan diwakili oleh 𝑆 , dan peruncingan diwakili oleh 𝐾 . Nilai statistik JB dapat dilihat dengan menggunakan tabel chi-square . Adapun kriteria keputusannya yaitu jika 𝐽𝐵 > 𝜒 &@ABC " dan p-value < 𝛼 maka 𝐻 ? ditolak.

## 2.4.2 Uji Multikolinearitas
Uji multikolinieritas merupakan sebuah prosedur yang digunakan untuk menentukan adanya korelasi atau hubungan yang signifikan antara dua atau lebih variabel independen dalam sebuah model regresi. Uji multikolinieritas menjadi relevan ketika analisis regresi melibatkan  lebih  dari  satu  variabel  independen.  Ketika  hanya  ada  satu  variabel independen  maka  kemungkinan  adanya  multikolinieritas  adalah  tidak  mungkin.  Jika koefisien korelasi antara dua variabel independen melebihi 0,8, hal ini mengindikasikan keberadaan multikolinieritas. Sebaliknya, jika koefisien korelasinya kurang dari 0,8, ini mengindikasikan bahwa multikolinieritas tidak terjadi [14].
Pemodelan Data Panel dengan Pendekatan Least Square Dummy Variable terhadap… Afifah Mutiah Nurdin, Muh. Indirwan Arfan, Siswanto Siswanto, Anisa Kalondeng

## 2.4.3 Uji Autokorelasi
Uji  autokorelasi  merujuk  pada  tingkat  korelasi  antara pengamatan pada suatu  titik waktu dengan pengamatan pada titik waktu berikutnya dalam data time series . Uji Durbin- Watson (dW) merupakan suatu metode untuk mengidentifikasi kemungkinan adanya pola autokorelasi dalam data time series yang mungkin terjadi. Adapun hipotesis uji dW yaitu terima 𝐻 ? berarti  residual  tidak  terdapat  autokorelasi  dan  terima 𝐻 ! berarti  residual terdapat autokorelasi. Adapun statistik uji dW sebagai berikut:
𝑑𝑊 = ∑ I𝜀̂ ' − 𝜀̂ '/! J " 6 ')" ∑ 𝜀̂ ' " 6 ')! (13)
Kriteria pengujian dW yaitu jika 𝑑𝑈 < 𝑑𝑊 < 4 − 𝑑𝑈 maka gagal tolak 𝐻 ? yang berarti autokorelasi tidak terjadi, jika 𝑑𝑊 < 𝑑𝐿 atau 𝑑𝑊 > 4 − 𝑑𝐿 maka tolak 𝐻 ? yang berarti autokorelasi terjadi, dan jika 𝑑𝐿 < 𝑑𝑊 < 𝑑𝑈 atau 4 − 𝑑𝑈 < 𝑑𝑊 < 4 − 𝑑𝐿 yang berarti tidak dapat disimpulkan secara pasti.

## 2.4.4 Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas berguna untuk uji perbedaan dalam variabilitas dari residual antar pengamatan dalam suatu model regresi. Homoskedastisitas terjadi jika variabilitas residual  tetap  konstan  di  seluruh  rentang  data,  sedangkan  heteroskedastisitas  terjadi ketika variabilitas ini berbeda-beda di berbagai titik data. Uji heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan menggunakan Lagrange Multiplier (LM). hipotesis 𝐻 ? diterima jika 𝜎 ! " = 𝜎 " " = ⋯ = 𝜎 ' " = 𝜎 " atau residual bersifat homogen dan 𝐻 ! diterima jika setidaknya ada satu 𝜎 ' " ≠ 𝜎 " , 𝑗 = 1,2, ⋯ , 𝑘 atau residual bersifat heterogen. Adapun statistik uji dari uji LM sebagai berikut:
𝐿𝑀 = 𝑇 2 6 x 𝜎 ' " 𝜎 " − 1y " ( ')! (14)
dengan banyaknya data time series diwakili oleh 𝑇 , banyaknya data cross section diwakili oleh 𝑁 , variance residual  persamaan  ke- 𝑗 diwakili  oleh 𝜎 ' " ,  dan variance residual persamaan  sistem  diwakili  oleh 𝜎 " .  Adapun  kriteria  keputusannya  yaitu  jika 𝐿𝑀 > 𝜒 (D,(/!) " atau p-value < 𝛼 maka tolak 𝐻 ? [15].

## 3. Hasil dan Diskusi

## 3.1 Deskriptif Statistik
Karakteristik  setiap  variabel  ditunjukkan  melalui  deskriptif  statistik.  Hal  ini mencakup  rata-rata,  nilai  maksimum,  dan  nilai  minimum.  Tabel  1  menampilkan karakteristik variabel-variabel tersebut.
Pemodelan Data Panel dengan Pendekatan Least Square Dummy Variable terhadap… Afifah Mutiah Nurdin, Muh. Indirwan Arfan, Siswanto Siswanto, Anisa Kalondeng
Tabel 1. Deskriptif statistik kasus kriminalitas ( 𝒀 ) serta faktor-faktor yang memengaruhinya di Sulawesi Selatan tahun 2020-2022 Variabel Deskriptif Statistik Tahun 2020 2021 2022 𝑌 Rata-rata Maksimum Minimum 5,979 8,108 4,205 5,974 8,459 4,094 6,419 9,301 4,844 𝑋 ! Rata-rata Maksimum Minimum 2,195 2,680 1,513 2,203 2,659 1,573 2,187 2,633 1,522 𝑋 " Rata-rata Maksimum Minimum -0,997 -0,904 -1,067 -0,996 -0,901 -1,103 -1,013 -0,929 -1,139 𝑋 # Rata-rata Maksimum Minimum 5,577 9,000 3,761 5,584 9,002 3,761 5,569 8,880 3,784 𝑋 $ Rata-rata Maksimum Minimum 12,683 14,172 11,835 12,694 14,175 11,843 12,705 14,178 11,852
Berdasarkan Tabel 1 menunjukkan bahwa selama tahun 2020-2022 terjadi kenaikan persentase kasus kriminalitas ( 𝑌 ) di Sulawesi Selatan. Pada tahun 2020 persentase kasus kriminalitas sebesar 5,979% kemudian menurun dengan rentang yang sangat kecil pada tahun  2021  yakni  5,974%  dan  di  tahun  2022  melonjak  naik  sebesar  6,419%. Kabupaten/Kota yang memiliki persentase kasus kriminalitas yang dilaporkan tertinggi sebesar 9,301% adalah Kota Makassar. Sedangkan kasus kriminalitas yang dilaporkan terendah berada di kabupaten Enrekang pada tahun 2021.
Persentase penduduk miskin ( 𝑋 ! ) di Sulawesi Selatan selama tahun 2020-2022 yaitu angka  tertinggi  tercatat  di  Kabupaten  Jeneponto  pada  tahun  2020,  sedangkan  Kota Makassar  memiliki  tingkat  terendah  pada  tahun  yang  sama,  hanya  sebesar  1,513%. Selanjutnya, ketimpangan pendapatan ( 𝑋 " ) dengan menggunakan data Gini ratio tercatat di Kabupaten Soppeng pada tahun 2021, dengan tingkat terendah di Kabupaten Bantaeng pada tahun 2022. Selain itu, kepadatan penduduk ( 𝑋 # ) juga mengalami fluktuasi, naik di tahun 2021 dan kemudian menurun pada tahun 2022. Kota Makassar mencatat kepadatan penduduk tertinggi pada tahun 2021, sementara Luwu Utara dan Luwu Timur memiliki tingkat kepadatan penduduk terendah sepanjang periode yaitu 3,761%. Jumlah penduduk ( 𝑋 $ )  Sulawesi  Selatan  terus  meningkat  selama  tiga  tahun  terakhir,  tercatat  di  Kota Makassar pada tahun 2022 dan jumlah penduduk terendah terdapat di Kepulauan Selayar pada tahun 2020.
Hasil yang mencakup data dari tahun 2020 hingga 2022 menunjukkan adanya variasi dalam  persentase  kasus  kriminalitas,  persentase  penduduk  miskin,  ketimpangan
Pemodelan Data Panel dengan Pendekatan Least Square Dummy Variable terhadap… Afifah Mutiah Nurdin, Muh. Indirwan Arfan, Siswanto Siswanto, Anisa Kalondeng
pendapatan,  kepadatan  penduduk,  dan  jumlah  penduduk  di  Sulawesi  Selatan.  Hal  ini dapat dikaitkan dengan faktor-faktor seperti perubahan sosial, ekonomi, atau kebijakan keamanan yang memengaruhi tingkat kriminalitas. Variasi tingkat persentase penduduk miskin  di  berbagai  kabupaten/kota  dapat  dipengaruhi  oleh  kebijakan  pembangunan ekonomi, tingkat pekerjaan, dan distribusi sumber daya. Fluktuasi dalam ketimpangan pendapatan  dan  kepadatan  penduduk  dapat  disebabkan  oleh  dinamika  ekonomi  dan perencanaan perkotaan. Pertumbuhan jumlah penduduk yang terus meningkat mungkin mencerminkan tren demografis regional. Selain itu, kondisi dari pandemi Covid -19 juga dapat menjadi faktor utama variasi dalam faktor-faktor tersebut.
3.2 Fixed Effect Model dengan Pendekatan Least Square Dummy Variable

## 3.2.1 Model Efek Individu
Variabel yang diperhitungkan pada model efek individu ini yaitu variabel unit-unit cross section . Hal ini berarti merepresentasikan 24 Kabupaten/Kota di Sulawesi Selatan dengan  kasus  kriminalitas  menggunakan  24  variabel dummy yang  secara  khusus menggambarkan setiap Kabupaten/Kota. Model efek individu menggunakan persamaan (2), diperoleh:
𝑌 %& = −183,397𝐷 ! − 183,725D " − 205,837D # − 196,119D $ − 187,492D E −204,797D F − 192,254D G − 178,043D H − 193,547D I − 194,937D !? −193,241D !! − 210,133D !" − 194,518D !# − 180,582D !$ − 191,601D !E −177,448D !F − 195,184D !G − 194,537D !H − 187,879D !I − 188,211D "? −189,183D "! − 190,298D "" − 188,511D "# − 195,855D "$ − 3,545𝑋 ! −0,952𝑋 " − 1,795𝑋 # − 16,890𝑋 $ Koefisien  negatif  pada  variabel dummy seperti 𝐷 ! hingga 𝐷 "$ mengindikasikan bahwa masing-masing Kabupaten/Kota di Sulawesi Selatan yang diwakili oleh variabel dummy tersebut  memiliki  pengaruh  negatif  dengan  tingkat  kriminalitas.  Artinya, keberadaan  setiap  Kabupaten/Kota  ini  cenderung  mengurangi  tingkat  kriminalitas dibandingkan  dengan  Kabupaten/Kota  yang  tidak  diwakili  oleh  variabel dummy . Sementara  itu,  koefisien  negatif  pada  variabel-variabel  kontinu  seperti 𝑋 ! hingga 𝑋 $ menunjukkan bahwa peningkatan persentase penduduk miskin, ketimpangan pendapatan, kepadatan  penduduk,  dan  jumlah  penduduk  masing-masing  berkontribusi  pada penurunan tingkat kriminalitas di Kabupaten/Kota tersebut.

## 3.2.2 Model Efek Waktu
Variabel yang diperhitungkan pada model efek waktu ini yaitu pengaruh unit-unit time series . Hal ini berarti pengaruh rentang waktu dari tahun 2020 hingga 2022 terhadap kasus kriminalitas dengan 3 variabel dummy yang secara khusus menggambarkan tiap 3 unit time series . Model efek individu menggunakan persamaan (6), diperoleh:
𝑌 %& = −9,214𝐷 ! − 9,228D " − 8,814D # − 0,643𝑋 ! − 0,582𝑋 " + 0,166𝑋 # + 1,190𝑋 $
Pemodelan Data Panel dengan Pendekatan Least Square Dummy Variable terhadap… Afifah Mutiah Nurdin, Muh. Indirwan Arfan, Siswanto Siswanto, Anisa Kalondeng
Koefisien negatif pada variabel dummy seperti 𝐷 ! hingga 𝐷 # mengindikasikan bahwa masing-masing  periode  waktu  selama  2020-2022  memiliki  pengaruh  negatif  terhadap tingkat  kriminalitas.  Artinya,  selama  periode  waktu  tertentu  terjadi  penurunan  tingkat kriminalitas.  Namun,  koefisien  positif  pada  variabel-variabel  kontinu 𝑋 ! hingga 𝑋 $ menunjukkan  bahwa  peningkatan  persentase  penduduk  miskin  selama  periode  waktu tertentu  berkontribusi  pada  penurunan  tingkat  kriminalitas  selama  periode  tersebut, sedangkan  peningkatan  ketimpangan  pendapatan,  kepadatan  penduduk,  dan  jumlah penduduk  selama  periode  waktu  tertentu  berkontribusi  pada  peningkatan  tingkat kriminalitas selama periode tersebut.

## 3.3  Uji Serentak
Uji serentak atau uji F berfungsi untuk mengetahui signifikan atau tidaknya model FEM dengan pendekatan LSDV pada data panel. Uji F dengan asumsi bahwa residual berdistribusi normal. Adapun hasil uji F dengan menggunakan persamaan (9) ditunjukkan pada Tabel 2 untuk model efek individu dan Tabel 3 untuk model efek waktu.
Tabel 2. Hasil Uji F pada Model Efek Individu 𝑭 𝒉𝒊𝒕𝒖𝒏𝒈 P-value 𝑭 𝒕𝒂𝒃𝒆𝒍 19,164 0,000 1,762 Berdasarkan Tabel 2, nilai 𝐹 4%&567 yaitu 19,164 sedangkan nilai 𝐹 &@ABC yaitu 1,762 sehingga 𝐹 4%&567 > 𝐹 &@ABC .  Adapun p-value yaitu  0,000  sehingga p-value < 𝛼 yang mengindikasikan bahwa 𝐻 ? ditolak sehingga model efek individu signifikan. Berdasarkan hal tersebut berarti variabel-variabel individu yang dimasukkan ke dalam model tersebut secara  simultan  memiliki  kontribusi  yang  signifikan  dengan  variasi  dalam  variabel dependen.
Tabel 3. Hasil Uji F pada Model Efek Waktu
𝑭 𝒉𝒊𝒕𝒖𝒏𝒈 P-value 𝑭 𝒕𝒂𝒃𝒆𝒍 5,791 0,000 3,195 Berdasarkan  Tabel  3,  nilai 𝐹 4%&567 yaitu  5,791  sedangkan  nilai 𝐹 &@ABC yaitu  3,195 sehingga 𝐹 4%&567 > 𝐹 &@ABC .  Adapun p-value yaitu  0,000  sehingga p-value < 𝛼 yang mengindikasikan bahwa 𝐻 ? ditolak sehingga model efek waktu signifikan. Berdasarkan hal tersebut berarti variabel-variabel waktu yang dimasukkan ke dalam model tersebut secara  simultan  memiliki  kontribusi  yang  signifikan  dengan  variasi  dalam  variabel dependen.

## 3.4  Uji Parsial
Uji  parsial  atau  uji  t  digunakan  untuk  menguji  signifikansi  dari  masing-masing variabel.  Uji  ini  berguna  agar  dapat  diketahui  variabel  yang  signifikan  dari  masing- masing  faktor  terhadap  kasus  kriminalitas.  Adapun  hasil  uji  t  melalui  persamaan  (10) ditunjukkan pada Tabel 4 untuk model efek individu dan Tabel 5 untuk model efek waktu.
Pemodelan Data Panel dengan Pendekatan Least Square Dummy Variable terhadap… Afifah Mutiah Nurdin, Muh. Indirwan Arfan, Siswanto Siswanto, Anisa Kalondeng
Tabel 4. Hasil Uji t Efek Individu Variabel 𝒕 𝒉𝒊𝒕𝒖𝒏𝒈 P-value 𝒕 𝒕𝒂𝒃𝒆𝒍 𝑋 ! -1,979 0,052 2,321 𝑋 " -0,801 0,426 2,321 𝑋 # -3,184 0,002 2,321 𝑋 $ -6,332 0,000 2,321
Berdasarkan Tabel 4, nilai 𝑡 4%&567 variabel persentase penduduk miskin ( 𝑋 ! ) yaitu −1,979 sehingga 𝑡 4%&567 < 𝑡 &@ABC . Adapun p-value yang diperoleh yaitu 0,052 sehingga p-value > 𝛼 .  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  tidak  terdapat  bukti  yang  cukup  untuk mendukung  hipotesis  bahwa  variabel  persentase  penduduk  miskin  memiliki  pengaruh signifikan terhadap variabel dependen.
Nilai 𝑡 4%&567 variabel  ketimpangan  pendapatan  ( 𝑋 " )  yaitu −0,801 sehingga 𝑡 4%&567 < 𝑡 &@ABC . Adapun p-value yang diperoleh yaitu 0,426 sehingga p-value > 𝛼 . Hal ini mengindikasikan bahwa tidak terdapat bukti yang cukup untuk mendukung hipotesis bahwa variabel ketimpangan pendapatan memiliki pengaruh signifikan terhadap variabel dependen.
Nilai 𝑡 4%&567 variabel  kepadatan  penduduk  ( 𝑋 # )  yaitu −3,184 sehingga 𝑡 4%&567 > 𝑡 &@ABC .  Adapun p-value yang  diperoleh  yaitu 0,002 sehingga p-value < 𝛼 .  Hal  ini mengindikasikan  bahwa  variabel  kepadatan  penduduk  memiliki  pengaruh  signifikan terhadap variabel dependen.
Nilai 𝑡 4%&567 variabel jumlah penduduk ( 𝑋 $ ) yaitu −6,332 sehingga 𝑡 4%&567 > 𝑡 &@ABC . Adapun p-value yang  diperoleh  yaitu 0,000 sehingga p-value < 𝛼 .  Hal  ini mengindikasikan  bahwa  variabel  jumlah  penduduk  memiliki  pengaruh  signifikan terhadap variabel dependen.
Tabel 5. Hasil Uji t Efek Waktu Variabel 𝑡 4%&567 P-value 𝑡 &@ABC 𝑋 ! -2,798 0,006 2,321 𝑋 " -0,446 0,657 2,321 𝑋 # 2,852 0,005 2,321 𝑋 $ 10,424 0,000 2,321
Berdasarkan Tabel 5, nilai 𝑡 4%&567 variabel persentase penduduk miskin ( 𝑋 ! ) yaitu - 2,798 sehingga 𝑡 4%&567 > 𝑡 &@ABC . Adapun p-value yang diperoleh yaitu 0,006 sehingga p- value < 𝛼 .  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  variabel  persentase  penduduk  miskin memiliki pengaruh signifikan terhadap variabel dependen.
Nilai 𝑡 4%&567 variabel ketimpangan pendapatan ( 𝑋 " ) yaitu -0,446 sehingga 𝑡 4%&567 < 𝑡 &@ABC .  Adapun p-value yang  diperoleh  yaitu  0,657  sehingga p-value > 𝛼 .  Hal  ini
Pemodelan Data Panel dengan Pendekatan Least Square Dummy Variable terhadap… Afifah Mutiah Nurdin, Muh. Indirwan Arfan, Siswanto Siswanto, Anisa Kalondeng
mengindikasikan  bahwa  tidak  terdapat  bukti  yang  cukup  untuk  menyatakan  variabel ketimpangan pendapatan memiliki pengaruh signifikan terhadap variabel dependen.
Nilai 𝑡 4%&567 variabel  kepadatan  penduduk  ( 𝑋 # )  yaitu  2,852  sehingga 𝑡 4%&567 > 𝑡 &@ABC .  Adapun p-value yang  diperoleh  yaitu  0,005  sehingga p-value < 𝛼 .  Hal  ini mengindikasikan  bahwa  variabel  kepadatan  penduduk  memiliki  pengaruh  signifikan terhadap variabel dependen.
Nilai 𝑡 4%&567 variabel jumlah penduduk ( 𝑋 $ ) yaitu 10,424 sehingga 𝑡 4%&567 > 𝑡 &@ABC . Adapaun p-value yang  diperoleh  yaitu  0,000  sehingga p-value <  𝛼 .  Hal  ini mengindikasikan  bahwa  variabel  jumlah  penduduk  memiliki  pengaruh  signifikan terhadap variabel dependen.

## 3.5  Koefisien Determinasi
Nilai koefisien determinasi ( 𝑅 " ) digunakan untuk menilai kualitas model pada data panel menggunakan model FEM dengan pendekatan LSDV. Nilai 𝑅 " diperoleh melalui persamaan  (11).  Adapun  hasil 𝑅 " pada  model  efek  individu  dan  model  efek  waktu ditunjukkan pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil 𝑹 𝟐 pada Model Efek Individu dan Waktu Model 𝑅 " Efek Individu 0,999 Efek Waktu 0,993 Berdasarkan Tabel 6, nilai 𝑅 " pada model efek individu yang diperoleh yaitu 0,999. Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  sekitar  99,9%  variasi  dalam  kasus  kriminalitas  dapat dijelaskan  oleh  variasi  dalam  variabel  independen.  Adapun  nilai 𝑅 " pada  model  efek waktu yang diperoleh yaitu 0,993. Hal ini mengindikasikan bahwa sekitar 99,3% variasi dalam  kasus  kriminalitas  dapat  dijelaskan  oleh  variasi  dalam  variabel  independen. Variabel  independen  yang  termasuk  yaitu  persentase  penduduk  miskin,  ketimpangan pendapatan, kepadatan penduduk, dan jumlah penduduk.

## 3.6 Asumsi Model Regresi Data Panel

## 3.6.1 Uji Normalitas
Uji normalitas bermanfaat untuk mengevaluasi sejauh mana distribusi nilai residual dalam  model  regresi  mendekati  distribusi  normal  atau  sebaliknya.  Pemeriksaan normalitas  asumsi  residual  dapat  dilaksanakan  melalui  uji Jarque-Bera (JB).  Tabel  7 memperlihatkan hasil pengujian normalitas menggunakan uji JB.
Tabel 7. Hasil Uji Normalitas pada Residual Nilai JB P-value 𝝌 𝒕𝒂𝒃𝒆𝒍 𝟐 2,038 0,361 5,992
Pemodelan Data Panel dengan Pendekatan Least Square Dummy Variable terhadap… Afifah Mutiah Nurdin, Muh. Indirwan Arfan, Siswanto Siswanto, Anisa Kalondeng
Berdasarkan Tabel 7, nilai JB yaitu 2,038 sehingga nilai JB <   𝜒 &@ABC " . Adapun nilai p-value yaitu 0,361 sehingga p-value >  𝛼 . Hal ini mengindikasikan bahwa 𝐻 ? ditolak artinya  data  yang  digunakan  dalam  model  regresi  data  panel  ini  berasal  dari  sampel dengan distribusi normal.

## 3.6.2 Uji Multikolinearitas
Uji  multikolinieritas  digunakan  untuk  menilai  ada  atau  tidaknya  korelasi  yang signifikan  antara  dua  atau  lebih  variabel  independen  dalam  suatu  model  regresi.  Pada penelitian  ini,  pengujian  untuk  mengidentifikasi  keberadaan  multikolinearitas  dalam model regresi dengan menguji korelasi antara variabel independen melalui pemeriksaan matriks. Hasil multikolinearitas dapat dilihat pada Tabel 8 berikut.
Tabel 8. Korelasi Antara Variabel Independen Variabel 𝑿 𝟏 𝑿 𝟐 𝑿 𝟑 𝑿 𝟒 𝑋 ! 1,000 -0,466 -0,584 -0,249 𝑋 " -0,466 1,000 0,207 0,317 𝑋 # -0,584 0,207 1,000 0,343 𝑋 $ -0,249 0,317 0,343 1,000
Berdasarkan Tabel 8 menunjukkan bahwa tidak terdapat indikasi multikolinearitas antar  variabel  independen.  Hal  ini  terjadi  karena  koefisien  korelasi  antar  variabel independen bernilai di bawah 0,8. Hal ini mengindikasikan bahwa model regresi tidak dipengaruhi oleh masalah multikolinearitas.

## 3.6.3 Uji Autokorelasi
Uji  autokorelasi  mengacu  pada  tingkat  korelasi  antara  observasi  pada  suatu  titik waktu  dengan  observasi  pada  titik  waktu  berikutnya  dalam  data time  series .  Uji autokorelasi  pada  model  regresi  dapat  dideteksi  menggunakan  uji  statistik Durbin- Watson (dW). Hasil autokorelasi dapat dilihat pada Tabel 9 berikut.
Tabel 9. Hasil Uji Autokorelasi dW 𝑑 C 𝑑 5 4 − 𝑑 C 4 − 𝑑 5 2,245 1,101 1,656 2,899 2,344
Tabel 9 menunjukkan hasil uji dW dengan nilai 2,245 kemudian membandingkannya dengan  batasan 𝑑 C dan 𝑑 5 yang  sesuai  dengan  ukuran  sampel  ( 𝑛 = 24 )  dan  jumlah variabel  independen  ( 𝑘 = 3 ).  Berdasarkan  hal  tersebut  dapat  kesimpulan  bahwa 𝑑 5 = 1,656 < nilai  uji = 2,245 ,  dan 𝑑 C = 1,101  > nilai  uji = 2,245 .  Ini  mengindikasikan bahwa data pada model regresi data panel tidak menunjukkan adanya autokorelasi pada residual artinya hipotesis 𝐻 ? dapat ditolak.
Pemodelan Data Panel dengan Pendekatan Least Square Dummy Variable terhadap… Afifah Mutiah Nurdin, Muh. Indirwan Arfan, Siswanto Siswanto, Anisa Kalondeng

## 3.6.4 Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas berguna untuk menguji perbedaan dalam variabilitas residual antar pengamatan dalam suatu model regresi. Uji Lagrange Multiplier (LM) digunakan untuk  menguji  struktur  varians-kovarians  residual  dalam  model  regresi  bersifat homoskedastik atau heteroskedastisitas. Hasil heteroskedastisitas dapat dilihat pada Tabel 10 berikut.
Tabel 10. Hasil Uji Heterokedastisitas Nilai LM P-value 𝝌 𝒕𝒂𝒃𝒆𝒍 𝟐 34,919 0,211 40,113 Tabel 10 menunjukkan nilai LM yaitu 34,919 sedangkan nilai 𝜒 &@ABC " yaitu 40,113 dengan p-value yaitu 0,211. Hal ini mengindikasikan bahwa nilai LM < 𝜒 &@ABC " dan p- value > 𝛼 . Berdasarkan hal tersebut dapat disimpulkan bahwa 𝐻 ? ditolak yang berarti variansi  residual  pada  model  regresi  data  panel  terpilih  konstan  atau  tidak  terjadi heteroskedastisitas.
Berdasarkan  uraian  di  atas,  dapat  dilihat  bahwa  model  regresi  panel  memenuhi keempat  asumsi  klasik,  yaitu  normalitas,  tidak  adanya  multikolinearitas,  tidak  adanya autokorelasi,  dan  tidak  terjadi  heteroskedastisitas.  Model  ini  dapat  dianggap  sebagai model  yang  baik  dan  dapat  diandalkan.  Estimasi  parameter  pada  model  regresi  panel menjadi Best Linear Unbiased Estimator (BLUE) karena terpenuhinya keempat asumsi klasik [16].

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  pembahasan  yang  telah  dilakukan,  diperoleh kesimpulan  bahwa  pendekatan  regresi  data  panel  yang  paling  tepat  untuk mengidentifikasi  faktor-faktor  yang  memengaruhi  tingkat  kriminalitas  di  Sulawesi Selatan selama periode 2020-2022 adalah LSDV menggunakan model efek individu. Hal ini disebabkan karena nilai 𝑅 " yang lebih tinggi pada model efek individu yakni mencapai 99,9%, dibandingkan dengan model efek waktu. Berdasarkan model yang diperoleh dapat diketahui  variabel  persentase  penduduk  miskin  ( 𝑋 " ),  kepadatan  penduduk  ( 𝑋 # )  dan jumlah  penduduk  ( 𝑋 $ )  di  Sulawesi  Selatan  tahun  2020-2022  berpengaruh  signifikan terhadap kasus kriminalitas ( 𝑌 ).

## Daftar Pustaka
[1] Nur, M. T., Khoirotunnisa, D., Widyaningsih, W., & Nohe, D. A. Regresi Data Panel untuk Memodelkan Persentase Kemiskinan di Kalimantan Timur. Prosiding
Seminar Nasional Matematika, Statistika, dan Aplikasinya , 2022.
[2] Kosmaryati, Handayani, C. A., Isfahani, R. N., & Widodo, E. Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kriminalitas di Indonesia Tahun 2011-2016 dengan Regresi Data Panel. Indonesian Journal of Applied Statistics , 2(1), 10–20, 2019.
Pemodelan Data Panel dengan Pendekatan Least Square Dummy Variable terhadap… Afifah Mutiah Nurdin, Muh. Indirwan Arfan, Siswanto Siswanto, Anisa Kalondeng
[3] Nurwahyuni,  N.  I.,  Baskara,  Z.  W.,  &  Purnamasari,  N.  A.  Model  Regresi  Data Panel  pada  Tingkat  Kriminalitas  di  Provinsi  Nusa  Tenggara  Barat  dengan Menggunakan  Fixed  Effect  Model. VARIANCE:  Journal  of  Statistics  and  Its Applications , 5(2), 169–184, 2023.
[4] BPS. Badan Pusat Statistik. Diakses: 26 November 2023. [Daring]. Tersedia pada: https://www.bps.go.id/
[5] Febrianti,  E.,  Susetyo,  B.,  &  Silvianti,  P.  Pemodelan  Tingkat  Kriminalitas  di Indonesia  Menggunakan  Analisis  Geographically  Weighted  Panel  Regression. Xplore: Journal of Statistics , 12(1), 91–109, 2023.
[6] Desinta,  D.  Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Kejadian  Kejahatan  di  Provinsi Jawa  Barat  Tahun  2018-2020. MEDIAN:  Jurnal  Ilmiah  Populer ,  5(1),  20–29, 2022.
[7] Alwi,  W.,  Rayyan,  I.,  &  Nurfadilah.  Analisis  Regresi  Data  Panel  pada  Faktor- Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Kemiskinan Provinsi Sulawesi Selatan Tahun 2011-2015. Jurnal MSA , 6(2), 2018.
[8] BPS. Badan Pusat Statistik Provinsi Sulawesi Selatan. Diakses: 28 Oktober 2023. [Daring]. Tersedia pada: https://sulsel.bps.go.id/
[9] Astuti, T. D., Maruddani, D. A. I. Analisis Data Panel untuk Menguji Pengaruh Risiko  terhadap  Return  Saham  Sektor  Farmasi  dengan  Least  Square  Dummy Variable. Media Statistika , 2(2), 71–80, 2009.
[10]  Indrasetianingsih, A., & Wasik, T. K. Model Regresi Data Panel untuk Mengetahui Faktor  yang  Mempengaruhi  Tingkat  Kemiskinan  di  Pulau  Madura. Jurnal Gaussian , 9(3), 355–363, 2020.
[11]  Mobonggi, I. D., Achmad, N., Resmawan, & Hasan, I. K. Analisis Regresi Data Panel  dengan  Pendekatan  Common  Effect  Model  dan  Fixed  Effect  Model  pada Kasus  Produksi  Tanaman  Jagung. INTERVAL:  Jurnal  Ilmiah  Matematika ,  2(2), 52–67, 2022.
[12]  Yulianto, S., & Kurniawan, D. A. Regresi Panel Tingkat Pengangguran Terbuka Kabupaten/Kota Provinsi Nusa Tenggara Barat. VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications , 3(1), 29–36, 2022.
[13]  Rahmadeni, & Yonesta, E. Analisis Regresi Data Panel pada Pemodelan Produksi Panen Kelapa Sawit di Kebun Sawit Plasma Kampung Buatan Baru. Jurnal Sains Matematika dan Statistik , 2(1), 2016.
[14]  Basuki,  A.  T.,  &  Prawoto,  N. Analisis  Regresi  dalam  Penelitian  Ekonomi  dan Bisnis . Depok: Rajawali Pers, 2015.
[15]  Sutikno,  B.,  Faruk,  A.,  &  Dwipurwani,  O.  Penerapan  Regresi  Data  Panel Komponen  Satu  Arah  untuk  Menentukan  Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi Indeks Pembangunan Manusia. Jurnal Matematika Integratif , 13(1), 1–10, 2017.
[16]  Alviani, L. O., Kurniati, E., & Badruzzaman, F. H. Penggunaan Regresi Data Panel pada Analisis Indeks Pembangunan Manusia. Jurnal Riset Matematika , 1(2), 99– 108, 2021.