Abstrak—Kejahatan atau kriminalitas merupakan perbuatan seseorang yang dapat diancam  hukuman berdasarkan KUHP atau undang-undang serta  peraturan lainnya di Indonesia.  Pada tahun 2010  Polda Jawa Timur menduduki peringkat keempat jumlah kriminalitas tertinggi di Indonesia setelah Polda Metro Jaya, Polda Sumatera Utara dan Polda Jawa Barat.  Perbedaan karakteristik geografis menyebabkan perbedaan atau keterikatan faktor ekonomi, sosial, budaya yang juga berpengaruh pada tindakan kriminalitas di setiap daerah. Karena itu penelitian ini akan memodelkan  persentase kriminalitas  dan faktor-faktor yang mempengaruhinya di Provinsi Jawa Timur dengan pendekatan Geographically Weighted  Regression  (GWR). Dari hasil penelitian ini didapatkan bahwa adanya pengaruh spasial dalam pemodelan persentase kriminalitas di Jawa Timur.  Pemilihan pembobot dilakukan dengan cara memilih pembobot yang memiliki nilai AIC terkecil yaitu fix gaussian. Wilayah yang berdekatan cenderung memiliki kesamaan faktor-faktor yang mempengaruhi persentase kriminalitas di Jawa Timur. Variabel kepadatan penduduk dan persentase penduduk migran berpengaruh signifikan pada sebagian besar kabupaten/kota di Jawa Timur.  Model GWR menghasilkan R2 sebesar 86,95 persen lebih besar dari model OLS yaitu 54,1 persen.
Kata Kunci— Kriminalitas,  fix Gaussian, GWR.

## I. PENDAHULUAN
riminalitas  merupakan perbuatan seseorang yang dapat diancam hukuman berdasarkan KUHP atau Undang-undang serta peraturan lainnya di Indonesia (Statistik Kriminal, 2012).  Peristiwa yang dilaporakan adalah setiap peristiwa yang dilaporkan masyarakat pada Polri, atau peristiwa dimana pelakunya tertangkap tangan oleh kepolisian. Laporan masyarakat ini akan dicatat dan ditindak-lanjuti oleh Polri jika dikategorikan memiliki cukup bukti.
Dalam  Statistik Kriminal yang dikeluarkan oleh Badan Pusat Statistik, pada tahun 2010  Polda Jawa Timur menduduki peringkat keempat jumlah kriminalitas tertinggi di Indonesia setelah Polda Metro Jaya, Polda Sumatera Utara dan Polda Jawa Barat.
Penelitian tentang kriminalitas jarang dilakukan dengan menggunakan metode statistika. Di dalam beberapa penelitian kriminalitas dengan menggunakan metode statistika, sangat sedikit yang menggunakan atau memperhatikan pengaruh dari aspek geografis wilayah. Perbedaan karakteristik geografis menyebabkan perbedaan
atau keterikatan faktor ekonomi, sosial, budaya yang juga berpengaruh pada tindakan kriminalitas di daerah tersebut. Sehingga dalam penelitian ini, peneliti juga menggunakan pengaruh spasial atau geografis untuk mendapatkan model yang terbaik. Analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah  metode Geographically Weighted Regression (GWR).

## TINJAUAN PUSTAKA Regresi Spasial
Regresi Spasial adalah salah satu metode statistik yang digunakan untuk mengetahui hubungan antara variabel respon dan prediktor dengan mempertimbangkan keterkaitan lokasi atau spasial. Segala sesuatu saling berhubungan satu dengan yang lainnya, tetapi sesuatu yang dekat lebih mempunyai pengaruh dari  pada sesuatu yang jauh (hukum Tobler I, 1976).  Masing-masing  wilayah memiliki karakteristik yang berbeda, parameter yang berbeda,  juga  bentuk fungsi yang berbeda  yang membuktikan adanya heterogenitas spasial.
Pengujian Moran’s I merupakan pengujian  yang dilakukan untuk melihat apakah pengamatan disuatu lokasi berpengaruh terhadap pengamatan dilokasi lain yang letaknya  saling  berdekatan.  Hipotesisnya adalah sebagai berikut :
H 0 : 0 = λ (tidak ada dependensi spasial)
H 1 : 0 ≠ λ (terdapat dependensi spasial)
Statistik uji :                                      (1)
Dengan :
Dimana :
e : Residual regresi Ordinary Least Square (OLS)
W : Matriks penimbang spasial Pengujujian Breusch-Pagan digunakan untuk melihat heterogenitas spasial  setiap lokasi. Hipotesisnya adalah sebagai berikut.
H 0 : i σ σ σ = = = ... 2 2 2 1 (homokedastisitas)
H 1 : minimal ada satu
2 2 σ σ ≠ i (heterokedastisitas)
Statistik uji :                                 (2)

## Pemodelan Persentase Kriminalitas Dan Faktor- Faktor Yang Mempengaruhi Di Jawa Timur Dengan Pendekatan Geographically Weighted Regression (GWR)
Panji Anugrah Simamora dan Vita Ratnasari
Jurusan Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia e-mail : panji_simamora@yahoo.com
K ( ) Ι Ι − Ι = var 0 hitung Z e e We e T T = Ι f A A A A f T T T BP 1 ) ( 2 1 − =
Dengan : 1 2 2 − = σ i i e f Dimana :
:  Error dari metode Ordinary Least Square (OLS)
A :   Matriks berukuran n × (k+1) yang berisi vektor yang sudah di normal standarkan untuk setiap observasi
Daerah penolakannya adalah tolak H 0 jika BP > 2 i χ
Jika terdapat efek heterogenitas spasial maka kasus tersebut dapat diselesaikan dengan menggunakan pendekatan titik.

## A. Geographically Weighted Regression (GWR)
Geographically Weighted Regression (GWR) merupakan pengembangan dari model regresi global dimana ide dasarnya diambil dari regresi non paramterik (Mei, 2005). Variabel respon bergantung pada lokasi daerah. Model GWR dapat dirumuskan sebagai berikut.

## (3)

## Dengan :
i y : Titik koordinat ( longitude, latitude ) lokasi
ke- i ( ) i i k v u , β : Koefisien regresi, k = 1,..., p
ik x : Nilai observasi  prediktor k pengamatan ke- i
i ε
: Error ke- i
Pembobot spasial merupakan pembobot yang menjelaskan letak data yang satu dengan yang lainnya. Wilayah yang dekat dengan wilayah yang sedang diteliti diberikan nilai pembobot yang besar sedangkan yang jauh diberikan nilai pembobot yang kecil.  Fungsi kernel merupakan cara yang digunakan untuk menentukan besarnya pembobot masing-masing lokasi yang berbeda pada model GWR.  Fungsi pembobot dapat ditulis sebagai berikut :
1. Gaussian :
              − = 2 2 1 exp ) , ( h d v u w ij i i j
2. Adaptive Gaussian :
3. Bisquare :
      > ≤               − = h d h d h d v u w ij ij ij i i j untuk , 0 untuk , 1 ) , ( 2 2
4. Adaptive Bisquare :
      > ≤               − = i ij i ij i ij i i j h d h d h d v u w untuk , 0 untuk , 1 ) , ( 2 2 5. Tricube :
6. Adaptive Tricube :

## B. Pengujian Hipotesis Model (GWR)
Pengujian kesesuaian model GWR ( goodness of fit ) dilakukan dengan hipotesis sebagai berikut.
H 0 : ( ) k i i k v u β β = , (  tidak ada perbedaan OLS  dengan
GWR)
H 1 : sedikitnya ada satu ( ) k i i k v u β β ≠ , (ada perbedaan OLS dengan GWR) Statistik uji : ( ) i GWR GWR OLS hitung RSS v RSS RSS F δ − = (4)
Daerah penolakan : tolak H 0 , ( ) 2 ; 1 ; df df hitung F F α >
Pengujian signifikansi parameter pada setiap  lokasi dilakukan dengan menguji parameter secara parsial. Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui signifikansi ( ) i i v u , β terhadap variabel respon secara parsial pada model Geographically Weighted Regression . Hipotesisnya adalah sebagai berikut.
H 0 : ( ) 0 , = i i k v u β H 1 : ( ) 0 , ≠ i i k v u β ; i =1,2,…,n; k =1,2,…, p
Penaksiran parameter ( ) i i k v u , ˆ β akan mengikuti distribusi normal multivariate.
Statistik uji : ( ) kk i i k g v u T σ β ˆ , ˆ = (5)
tolak H 0 jika nilai
) ; 2 / ( db t T α > yang artinya parameter ( ) i i k v u , β signifikan terhadap model.

## C. Kriminalitas
Kriminalitas  atau  tindak kejahatan atau pelanggaran merupakan perbuatan seseorang yang dapat diancam hukuman berdasarkan KUHP atau Undang-Undang serta peraturan  lainnya yang berlaku di Indonesia. Peristiwa yang dilaporakan adalah setiap peristiwa yang dilaporkan masyarakat pada Polri, dimana pelakunya tertangkap tangan oleh kepolisian. Laporan masyarakat ini akan dicatat dan ditindak-lanjuti oleh Polri jika dikategorikan memiliki cukup bukti.
( ) ( ) ∑ = + + = m k i ik i i k i i i x v u v u y 1 0 , , ε β β i e               − = 2 2 1 exp ) , ( i ij i i j h d v u w       > ≤               − = i ij i ij i ij i i j h d h d h d v u w untuk , 0 untuk , 1 ) , ( 3 3       > ≤               − = h d h d h d v u w ij ij ij i i j untuk , 0 untuk , 1 ) , ( 3 3
Pelaku kejahatan adalah:
1. Orang yang melakukan kejahatan
2. Orang yang turut melakukan kejahatan.
3. Orang yang menyuruh melakukan kejahatan
4. Orang yang membujuk orang lain untuk melakukan kejahatan
5. Orang yang membantu melakukan kejahatan
Tahanan adalah tersangka pelaku tindak kejahatan  atau pelanggaran yang ditahan oleh pihak kepolisian sebelum diteruskan kepada Kejaksaan atau masih dalam proses pengusutan lebih lanjut. Lamanya ditahan kurang dari 20 hari. Kerugian adalah hilang rusak atau musnahnya harta benda yang ditimbulkan akibat suatu peristiwa kejahatan atau  pelanggaran dan tidak termasuk korban jiwa atau badan. Korban kejahatan adalah seseorang atau harta bendanya yang selama setahun terakhir mengalami atau terkena tindak kejahatan atau usaha  atau  percobaan kejahatan. (Kriminalitas Indonesia, 2012).

## II. METODOLOGI PENELITIAN

## a. Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder, data sekunder yang digunakan adalah data Hasil Survey Sosial Ekonomi Nasional  Jawa Timur 2010, Laporan Eksekutif Angkatan Kerja   Jawa Timur 2010, Publikasi  Jawa Timur Dalam Angka 2011. Dalam penelitian ini juga menggunakan letak titik lintang dan titik bujur sebagai faktor pembobot georgrafis. Unit penelitian yang diteliti adalah 29 kabupaten dan 9 kota di Jawa Timur.

## b. Variabel Penelitian
Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Variabel dependen yaitu persentase kriminalitas per Kabupaten/Kota di Jawa Timur.
2. Variabel independen yaitu adalah kepadatan penduduk, pengangguran terbuka, penduduk miskin, penduduk yang tidak pernah sekolah,  penduduk yang merupakan korban penyalahgunaan NAPZA, keluarga bermasalah, persentase penduduk migran, indeks pembangunan manusia.

## c. Langkah Analisis
Langkah analisis yang akan dilakukan dalam untuk mencapai tujuan pada penelitian ini adalah sebagai berikut.
1. Mendeskripsian data dengan menggunakan peta tematik sebagai gambaran keadaan persentase kriminalitas  di Provinsi Jawa Timur dan faktor-faktor yang diduga mempengaruhinya.
2. Mengidentifikasi pola hubungan antar variabel prediktor terhadap varaibel persentase kriminalitas dengan menggunakan scatterplot .
3. Menguji multikolinieritas pada setiap varaibel prediktor dalam penelitian ini, dengan menggunakan nilai VIF untuk mengidentifikasi kasus multikolinieritas.
4. Mendapatkan model regresi linier berganda persentase kriminalitas  di Provinsi Jawa Timur dengan langkah sebagai berikut.
a. Melakukan estimasi parameter untuk memodelkan variabel respon dan variabel prediktor dengan
menggunakan metode Ordinary Least Square (OLS).
b. Melakukan uji signifikansi parameter regresi linier berganda secara serentak dan secara parsial.
c. Melakukan pengujian terhadap residual yang didapat dari model regresi linier berganda, diantaranya adalah pengujian asumsi residual identik, residual independen, dan residual berdistribusi normal.
5. Memeriksa dependensi aspek spasial dengan menggunakan statistik uji Morans’I dan pengujian heterogenitas spasial dengan menggunakan statistik uji Breusch-Pagan .
6. Menganalisis model GWR dengan langkah-langkah analisis sebagai berikut.
a. Menentukan u i dan v i berdasarkan garis lintang selatan dan garis bujur utara untuk setiap kabupatan/kota di Provinsi Jawa Timur.
b. Menghitung jarak eucliden antar lokasi i terhadap lokasi j yang terletak pada koordinat ) , ( i i v u .
Perhitungan  dilakukan untuk seluruh lokasi pengamatan i= 1,..,38.
c. Matriks pembobot dibentuk dengan menggunakan fungsi kernel fungsi Gaussian , fungsi Bisquare , dan fungsi Tricube baik Fix dan Adaptive .
d. Nilai AIC dari masing-masing pembobot fungsi kernel digunakan untuk menentukan fungsi kernel yang akan digunakan dalam pemodelan dengan menggunakan kriteria nilai AIC yang paling minimum.
e. Mendapatkan matriks pembobot pada masing- masing lokasi.
f. Mendapatkan estimasi parameter untuk model GWR di setiap lokasi.
g. Melakukan pengujian parameter model GWR secara serentak dan individu.
h. Mendapatkan model regresi terbaik untuk persentase kriminalitas di Provinsi Jawa Timur.

## III. ANALISIS DAN PEMBAHASAN

## A. Penyebaran persentase kriminalitas di Jawa Timur
Gambar  1  menunjukkan persentase kriminalitas Jawa Timur pada tahun 2010. Persentase Kriminalitas dibagi menjadi lima kategori, yaitu sangat tinggi, tinggi,  sedang, rendah, sangat rendah. Rata-rata persentase kriminalitas di Jawa Timur adalah sebesar 8,81 persen, ini berarti dari 10.000 orang penduduk di Jawa Timur terdapat 8 orang yang melakukan tindakan kriminalitas.
Berdasarkan Gambar  2 diketahui bahwa tedapat 3 varaibel prediktor yang memiliki pola negatif terhadap variabel persentase kriminalitas (Y) yaitu variabel persentase penduduk miskin (X 3 ), persentase penduduk tidak sekolah (X 4 ), dan persentase keluarga bermasalah (X 6 ), korelasi negatif ini berarti apabila terjadi kenaikan pada variabel X 3 , X 4 , dan X 6 maka persentase kriminalitas akan mengalami penurunan. Variabel prediktor yang memiliki pola positif terhadap variabel persentase kriminalitas (Y) yaitu variabel persentase kepadatan penduduk (X 1 ), persentase pengangguran terbuka (X 2 ), persentase penduduk korban penyalahgunaan NAPZA (X 5 ), persentase penduduk migran(X 7 ), indeks pembangunan manusia(X 8 ), korelasi positif berarti apabila
MALANG JEMBER TUBAN BANYUWANGI BLITAR KEDIRI NGAWI LUMAJANG PACITAN BOJONEGORO LAMONGAN MADIUN SITUBONDO GRESIK PASURUAN NGANJUK SAMPANG PONOROGO SUMENEP PROBOLINGGO BONDOWOSO JOMBANG BANGKALAN TRENGGALEK MOJOKERTO MAGETAN SIDOARJO PAMEKASAN
SURABAYA (KOTA)
MALANG (KOTA)
Jatim.shp 0.003 - 0.006 0.006 - 0.046
0.046 - 0.063 0.063 - 0.082 0.082 - 0.195

## Gambar 1 Persentase Kriminalitas Jawa Timur

## B. Regresi OLS
2000 8000 0. 00 0. 05 0. 10 0. 15 0. 20 kepadatan Y 2 6 0. 00 0. 05 0. 10 0. 15 0. 20 penganggur Y 5 15 25 0. 00 0. 05 0. 10 0. 15 0. 20 kemiskinan Y 5 15 25 0. 00 0. 05 0. 10 0. 15 0. 20 tidaksekolah Y 0.00 0.06 0. 00 0. 05 0. 10 0. 15 0. 20 napza Y 0.0 1.5 0. 00 0. 05 0. 10 0. 15 0. 20 keluargaberm Y 0 4 8 0. 00 0. 05 0. 10 0. 15 0. 20 Migran Y 60 70 80 0. 00 0. 05 0. 10 0. 15 0. 20 IPM Y
Gambar 2 Pola Hubungan Antar Variabel Prediktor dan Variabel
Respon Tabel 1.
Nilai VIF Variabel Prediktor Persentase Kriminalitas
Variabel X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 X 7 X 8 VIF 2,6 3,4 3,8 5,5 1,2 1,4 2,2 1,7
terjadi kenaikan pada variabel X 1 ,  X 2 ,X 5, X 7 dan X 8 maka persentase kriminalitas akan mengalami kenaikan.
Berdasarkan Tabel 1 didapat bahwa nilai VIF setiap variabel prediktor lebih kecil dari 10 sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi multikolinieritas antar variabel prediktor maka asumsi multikolinieritas dipenuhi sehingga analisis metode regresi linear berganda dapat dilakukan.
Variabel yang signifikan terhadap persentase kriminalitas digunakan regresi OLS.
8 7 6 5 4 3 2 1 0.00139 0.00850 0.0333 0.167 0.00260 0.00316 - 0.00068 0.000006 0.148 ˆ X X X X X X X X Y − + + + + − + =
Persentase kriminalitas akan mengalami kenaikan sebesar 0.000006  jika kepadatan penduduk menigkat sebesar satu persen dengan syarat variabel prediktor yang lain konstan, sebaliknya persentase kriminalitas akan mengalami penurunan sebesar 0.00316  jika persentase penduduk miskin meningkat sebesar satu persen dengan syarat variabel prediktor yang lain konstan. Berlaku sama pula untuk setiap variabel dalam model regresi. Nilai R 2 yang dihasilkan adalah 54.1, ini berarti variabel prediktor mampu menjelaskan data sebesar 54,1 persen.
Asumsi residual identik, independen, dan berdistribusi normal serta pengujian multikolinieritas antar variabel
Tabel 2. Pengujian Aspek Spasial Pengujian Nilai Signifikansi Keputusan Moran's I 0,6373292 Gagal Tolak H 0 Breusch-Pagan 0,002414 Tolak H 0 Tabel 3. Nilai AIC Fungsi Kernel GWR Gaussian Bisquare Tricube Fix Adaptive Fix Adaptive Fix Adaptive -197.11 -175.96 -164.76 -178.89 -164.86 -178.24
Tabel 4 Estimasi parameter di setiap lokasi
Estimasi parameter Maksimum Minimum 0 ˆ β 3.385e-01 -2.606e-01 1 ˆ β 2.214e-05 -1.149e-06 2 ˆ β 1.352e-02 -8.991e-03 3 ˆ β 2.746e-03 -5.555e-03 4 ˆ β 5.071e-03 -7.561e-04 5 ˆ β 7.451e-01 -1.627e-01 6 ˆ β 2.920e-02 -7.548e-03 7 ˆ β 1.809e-02 -4.595e-03 8 ˆ β 3.514e-03 -3.515e-03
SSE 0.006743806 R 2 0.8695801 Tabel 5. Perbandingan Model OLS dan GWR Kriteria Regresi OLS GWR R 2 54,1%. 86,95% SSE 0,0286 0,0067
harus dipenuhi dalam analisis regresi OLS.  Dari hasil pengujian  Kolmogorov-Smirnov diperoleh nilai p_value lebih  dari  0,15  dengan  menggunakan  α  sebesar  5% diputuskan untuk gagal tolak H 0 disimpulkan residual model regresi telah berdistribusi normal. Durbin Watson sebesar  2.54549  dengan nilai d L sebesar 1,0292 maka diputuskan untuk gagal tolak H 0 karena nilai statistik uji d>d L hal ini berarti bahwa tidak terjadi korelasi antar residual.  Pengujian asumsi residual identik menggunakan uji Glejser dengan meregresikan absolute residual dari regresi OLS didapatkan p-value < α maka residual identik terpenuhi.

## C. Pengujian Aspek Spasial
Pengujian Moran’s I digunakan untuk pengujian dependensi spasial. Pengujujian Breusch-Pagan digunakan untuk melihat heterogenitas spasial setiap lokasi.
Breusch-Pagan <  0,05  tolak Ho, menyimpulkan aspek spasial terpenuhi yaitu terdapat efek heterogenitas spasial maka kasus tersebut dapat diselesaikan dengan menggunakan pendekatan titik. Selanjutnya akan dilakukan analisis dengan menggunakan metode Geographically Weighted Regression .
Tabel 6. Signifikansi Parameter Setiap Lokasi Kabupaten/Kota Signifikan Kab. Banyuwangi - Kab. Pacitan X7 Kab. Ponorogo X7
Kab. Trenggalek X7
Kab. Tulungagung X7 Kab. Nganjuk X7 Kab. Madiun X7 Kab. Magetan X7 Kab. Ngawi X7 Kota Madiun X7 Kab. Jember X1 Kab. Bondowoso X1 Kab. Situbondo X1 Kab. Sumenep X1 Kota Blitar X7,X8 Kab. Blitar X7,X8 Kab. Lumajang X1,X6 Kab. Bojonegoro X3,X4,X7 Kab. Sampang X1,X3,X8 Kab. Pamekasan X1,X3,X8 Kab. Sidoarjo X1,X2,X3,X6,X7,X8 Kota Pasuruan X1,X2,X3,X6,X7,X8 Kota Surabaya X1,X2,X3,X6,X7,X8 Kota Batu X1,X2,X3,X6,X7,X8 Kab. Mojokerto X1,X2,X3,X6,X7,X8 Kota Malang X1,X2,X3,X6,X7,X8 Kab. Malang X1,X2,X3,X6,X7,X8 Kab. Lamongan X1,X3,X6,X7,X8 Kab. Gresik X1,X3,X6,X7,X8 Kab. Bangkalan X1,X3,X6,X7,X8 Kota Kediri X1,X3,X7,X8 Kab. Kediri X1,X3,X7,X8 Kota Probolinggo X1,X3,X6,X8 Kab. Probolinggo X1,X3,X6,X8 Kab. Pasuruan X1,X2,X3,X6,X8 Kab. Jombang X1,X2,X3,X7,X8 Kab. Tuban X1,X3,X4,X7,X8 Kota Mojokerto X1,X2,X3,X4,X6,X7,X8

## D. Pemodelan Persentase Kriminalitas dengan GWR
Matriks pembobot dipilih dengan menggunakan kriteria AIC yang paling minimum. Hasil perhitungan AIC dari masing-masing pembobot dapat dilihat pada Tabel 3. Berdasarkan kriteria AIC minimum adalah pembobot fix Gaussian . Estimasi parameter di setiap lokasi berbeda menghasilkan rentang nilai estimasi pada Tabel 4.
MALANG JEMBER TUBAN BANYUWANGI BLITAR KEDIRI NGAWI LUMAJANG PACITAN BOJONEGORO LAMONGAN MADIUN SITUBONDO GRESIK PASURUAN NGANJUK SAMPANG PONOROGO SUMENEP PROBOLINGGO BONDOWOSO JOMBANG BANGKALAN TRENGGALEK MOJOKERTO MAGETAN SIDOARJO PAMEKASAN SURABAYA (KOTA) MALANG (KOTA)
Gambar 3 Persebaran Variabel Signifikan Menurut Kabupaten/Kota di Jawa Timur
Pemodelan persentase kriminalitas di Jawa Timur dengan menggunakan pendekatan Geographically Weighted Regression merupakan model yang lebih baik jika dibandingkan dengan model regresi OLS, hal ini dapat dilihat dari nilai SSE yang lebih kecil yaitu 0,0067 dan R 2 yang lebih besar yaitu sebesar 86,95% yang berarti bahwa model tersebut mampu menjelaskan data sebesar 86,95%.
Pengujian kesesuain model GWR diharapkan lebih baik jika dibandingkan dengan pemodelan menggunakan regresi OLS. Hipotesis yang digunakan dalam pengujian kesesuaian model yaitu :
H 0 : ( ) k i i k v u β β = , (tidak ada perbedaan OLS dan GWR)
H 1 : Sedikitnya ada satu ( ) k i i k v u β β ≠ , (ada perbedaan
OLS dan GWR)
Nilai F hitung yang dihasilkan adalah 3,519 dengan nilai p_ value 0,017, dan F Tabel sebesar 2,28 sehingga diputuskan untuk tolak H 0 yang berarti bahwa terdapat perbedaan yang signifikan antara model global dan model GWR.
Pengujian signifikansi parameter secara parsial dilakukan untuk mengetahui variabel yang signifikan di setiap lokasi. Hipotesis yang digunakan adalah sebagai berikut.
H 0 : ( ) 0 , = i i k v u β H 1 : ( ) 0 , ≠ i i k v u β ; i =1,2,…,38 ; k =1,2,…,8
Tabel  6  menjelaskan variabel yang signifikan mempengaruhi persentase kriminalitas di setiap kabupaten/kota di Jawa Timur. Wilayah yang tidak memiliki variabel yang signifikan adalah Kabupaten Banyuwangi. Model GWR Kabupaten Sampang  adalah sebagai berikut.

## Y
ˆ =0,297290+0.0000116X1-0,004978X3+ 0,003062X8
Persentase kriminalitas akan mengalami kenaikan sebesar  0,0000116  jika kepadatan penduduk menigkat sebesar satu persen dengan syarat variabel prediktor yang lain konstan. Berlaku sama pula untuk setiap variabel dalam model regresi.
Pemodelan persentase kriminalitas memiliki perbedaan di setiap kabupaten/kota di Jawa Timur, sehingga kabupaten/kota yang memiliki kesamaan signifikansi terhadap model dikelompokkan.  Pengelompokan dapat dilihat dari Gambar 3.
Gambar 3 menunjukkan beberapa wilayah yang berdekatan memiliki kesamaan variabel yang signifikan yang menjelaskan adanya pengaruh spasial dalam pemodelan persentase kriminalitas di Jawa Timur 2010.

## IV. KESIMPULAN DAN SARAN
A. Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisis yang telah dilakukan, diperoleh kesimpulan sebagai berikut : 1. Berdasarkan pendeskripsian variabel respon dan variabel prediktor yang diteliti, dapat disimpulkan bahwa setiap wilayah memiliki karakteristik yang berbeda-beda atau memiliki unsur spasial. Persentase Kriminalitas dibagi menjadi lima kategori, yaitu sangat tinggi, tinggi, sedang, rendah, sangat rendah untuk memudahkan dalam klasifikasi. Persentase kriminalitas yang tertinggi di Jawa Timur terdapat di Kota Blitar, sedangkan persentase kriminalitas yang terendah di Jawa Timur adalah Kota Batu. Kepadatan penduduk yang terendah di Jawa Timur adalah kabupaten pacitan, sedangkan kepadatan penduduk yang tertinggi di Jawa Timur adalah Kota Surabaya. Tingkat pengangguran yang tertinggi di Jawa Timur terdapat di Kota Madiun, sedangkan tingkat pengangguran yang terendah di Jawa Timur adalah Kabupaten pacitan. Persentase penduduk miskin yang tertinggi di Jawa Timur terdapat di Kabupaten Sampang, sedangkan persentase penduduk miskin yang terendah di Jawa Timur adalah Kota Batu. Persentase penduduk tidak sekolah yang tertinggi di Jawa Timur terdapat di Kabupaten Sumenep, sedangkan persentase penduduk tidak sekolah yang terendah di Jawa Timur adalah Kota Surabaya. Persentase penduduk korban penyalahgunaan NAPZA yang tertinggi di Jawa Timur terdapat di Kabupaten Blitar, sedangkan persentase penduduk korban  penyalahgunaan NAPZA yang terendah di Jawa Timur terdapat beberapa daerah sebesar 0 persen yang berarti tidak ada korban penyalahgunaan di daerah tersebut. Persentase penduduk keluarga bermasalah yang tertinggi di Jawa Timur terdapat di Kabupaten Tuban, sedangkan persentase penduduk keluarga bermasalah yang terendah di Jawa Timur di Kabupaten Jember. Persentase penduduk penduduk migran yang tertinggi di Jawa Timur terdapat di Kota Malang, sedangkan persentase penduduk  migran yang terendah di Jawa Timur di Kabupaten Sumenep. Indeks pembangunan manusia penduduk migran yang tertinggi di Jawa Timur terdapat di Kabupaten Tulungagung, sedangkan indeks pembangunan manusia yang terendah di Jawa Timur di Kabupaten Blitar.
2. Model GWR persentase kriminalitas di Jawa Timur lebih baik dibandingkan model OLS. R 2 yang didapatkan dengan pemodelan GWR lebih besar yaitu sebesar 86,95%, dan SSE yang lebih kecil yaitu 0,0067 sehingga tedapat pengaruh aspek spasial pada pemodelan persentase kriminalitas di Jawa Timur. Variabel yang signifikan berbeda-beda setiap kabupaten/kota di Jawa Timur, beberapa daerah yang berdekatan memiliki signifikansi variabel yang sama.

## B. Saran
Dari permasalahan yang dirasakan peneliti  bahwa untuk pemilihan variabel independen  yang digunakan sebaiknya dikaji kembali sesuai dengan keilmuan kriminalitas sehingga akan didapatkan hasil analisis yang lebih baik.  Kemudian dicoba menggunakan metode statistika yang lain untuk memodelkan persentase
kriminalitas di Jawa Timur untuk mendapatkan hasil analisis yang lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
Anselin, L. (1988). Spatial Econometrics Methods and Models , Kluwer Academic Publishers: Dordrecht. Draper, N,. & Smith, R. (1998). Analisis Regresi Terapan .
Gramedia Pustaka Utama: Jakarta.
Rancher, A.C, Schalce,G.B.(2007). Linear Models in Statistics, Wiley Interscience : United States.
Sari.D.M. (2013). Pemodelan Tindak Pidana Di Kota Surabaya Dengan Pendekatan Regresi Spasial.
Yasin, H. (2011). Pemilihan Variabel Pada Model Geographically Weighted Regression . Universitas Diponegoro: Semarang.
Walpole (1995). Pengantar Statistika . Gramedia Pustaka Utama: Jakarta.