November 2023

## Identifikasi Autokorelasi Spasial Warisan Budaya Tak Benda di Indonesia Menggunakan Indeks Moran
MARYANTO ROMPON 1,2 , HAMIM TSALIS SOBLIA 1,2 , PUTRI MONIKA 3 , ATJE SETIAWAN ABDULLAH 4 , BUDI NURANI RUCHJANA 5
1) Magister Statistika Terapan, Fakultas MIPA Universitas Padjadjaran, Indonesia
2) Badan Pusat Statistik
3) Program Doktor Matematika, Fakultas MIPA, Universitas Padjadjaran, Indonesia
4) Departemen Teknik Informatika, Fakultas MIPA, Universitas Padjadjaran, Indonesia
5) Departemen Matematika, Fakultas MIPA, Universitas Padjadjaran, Indonesia e-mail: budi.nurani@unpad.ac.id

## ABSTRAK
Perkembangan  peradaban  manusia  merupakan  bagian  dari  hasil  akulturasi  maupun  asimilasi kebudayaan. Indonesia adalah rumah bagi 1.340 suku bangsa dan memiliki 2.500 jenis bahasa. Ini juga memiliki ribuan benda dan tak benda warisan budaya. Oleh karena itu, kekayaan negara yang tidak ternilai ini harus dimanfaatkan sepenuhnya untuk menjadi kekuatan yang mendorong kemajuan Indonesia. Arah pembangunan seharusnya tidak hanya bertumpu pada peningkatan perekonomian semata, melainkan juga harus melibatkan unsur kebudayaan sebagai hal yang harus diperhatikan. penelitian  ini  bertujuan  melakukan  pemetaan  ICH  agar  dapat  diketahui  potensi  pembangunan berdasarkan  budaya  di  setiap  provinsi.  Selain  itu,  peneliti  juga  melakukan  pengujian  terkait ada/tidaknya  autokorelasi/hubungan  spasial  antarprovinsi.  Penghitungan  autokorelasi  spasial dilakukan dengan menggunakan indeks Moran dengan dua pendekatan bobot spasial. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ICH secara signifikan memiliki autokorelasi spasial
Kata Kunci: kebudayaan, ICH, autokorelasi spasial

## ABSTRACT
The  development  of  human  civilization  is  part  of  the  result  of  acculturation  and  cultural  assimilation. Indonesia is home to 1,340 ethnic groups with 2,500 types of languages and a wealth of cultural heritage, both tangible and intangible, which amounts to thousands. Therefore, the invaluable wealth of the country should be maximized into a force to encourage development in Indonesia. The direction of development should not only rely on increasing the economy, but should also involve elements of culture as a matter that  must  be  considered. This  study  aims  to  map  ICH  in  order  to  know  the  potential for development based  on  culture  in  each  province.  In  addition,  researchers  also  conducted  tests  related  to  the presence/absence  of  autocorrelation/spatial  relations  between  provinces.  Spatial  autocorrelation  was calculated using the Moran index with two spatial weight approaches. The results showed that ICH had a significant spatial autocorrelation.
Keywords: Culture, ICH, Spatial Autocorrelation

## 1.  PENDAHULUAN
Perkembangan peradaban manusia merupakan bagian dari hasil akulturasi maupun asimilasi kebudayaan  (Badan  Pusat  Statistik,  2018).  Hal  ini  terjadi  di  seluruh  dunia,  termasuk  di Indonesia.  Menurut  Nahak  (2019),  kebudayaan  Indonesia  mencakup  kebudayaan  lokal  dari setiap  daerah  di  Indonesia.  Menurut  Jenks  (1993),  empat  kategori  dapat  digunakan  untuk mendefinisikan budaya:
1. Budaya sebagai kategori yang kita rayakan atau tepatnya sebagai kategori kognitif: budaya didefinisikan sebagai pernyataan umum tentang cara kita berpikir.
157
2. Budaya  sebagai  sesuatu  yang  melekat  dan  suatu  kategori  kolektif:  budaya  mendorong kondisi perkembangan intelektual dan/atau moral dalam masyarakat.
3. Budaya sebagai kategori konkret dan deskriptif: budaya dipandang sebagai kesatuan kolektif karya seni dan intelektual dalam suatu masyarakat yang telah diciptakan.
4. Budaya sebagai kategori sosial: cara hidup manusia dilihat sebagai bagian dari budaya.
Indonesia memiliki 1.340 suku bangsa dan 2.500 jenis bahasa. Itu juga memiliki ribuan benda dan warisan budaya tak benda/ Intangible Cultural Heritage (ICH) (Badan Pusat Statistik, 2018). Pada Sidang Umum UNESCO XXXIX tahun 2017 di Paris, Fransesco Bandarin, Asisten Direktur Jendral  Bidang  Budaya  UNESCO,  menyatakan  bahwa  Indonesia  adalah  negara  budaya  yang sangat  kuat.  Akibatnya,  kekayaan  yang  tidak  ternilai  dari  negara  ini  harus  dimanfaatkan sepenuhnya untuk mendorong kemajuan Indonesia.
Arah pembangunan seharusnya tidak hanya bertumpu pada peningkatan perekonomian semata, melainkan juga harus melibatkan unsur kebudayaan sebagai hal yang harus diperhatikan. Hal tersebut  sejalan  dengan  Tujuan  Pembangunan  Berkelanjutan  (SDGs)  pada  poin  11.4  yaitu memperkuat upaya untuk melindungi dan menjaga warisan budaya dan alam dunia.
Pemerintah membuat UU Nomor 17 tahun 2007 tentang Rencana Pembangunan Jangka Panjang Nasional  (RPJPN)  tahun  2005 – 2025,  yang  menetapkan  bahwa  pembangunan  bidang  sosial budaya dan keagamaan terkait erat dengan kualitas hidup manusia dengan tujuan mewujudkan masyarakat  yang  berakhlak  mulia,  bermoral,  beretika,  berbudaya,  dan  beradab.  Selain  itu, kemajuan  kebudayaan  juga  ditujukan  untuk  meningkatkan  kesejahteraan  masyarakat  dan memengaruhi arah perkembangan peradaban dunia, sehingga kebudayaan Menurut (UNESCO, 2003), ICH terbagi atas lima domain yaitu:
1. Tradisi lisan dan ekspresi;
2. Seni pertunjukan;
3. Adat istiadat masyarakat, ritual, dan perayaan-perayaan;
4. Pengetahuan dan kebiasaan perilaku mengenai alam dan semesta;
5. Keterampilan dan kemahiran kerajinan tradisional. Sejak tahun 2013 – 2021, Indonesia telah memiliki 1.528 (ICH) (Kemdikbud, 2018).Potensi yang besar tersebut tentunya harus dilestarikan dan ditingkatkan dalam mewujudkan pembangunan berazaskan  kebudayaan.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan  melakukan  pemetaan  ICH agar dapat diketahui potensi pembangunan berdasarkan budaya di setiap provinsi. Selain itu, peneliti  juga  melakukan  pengujian  terkait  ada/tidaknya  autokorelasi/hubungan  spasial antarprovinsi. Kedua hal tersebut menjadi penting karena pemerintah perlu untuk mengetahui bagaimana  potensi  pembangunan  berazaskan  budaya  (ICH)  yang  ada  di  setiap  provinsi.  Di samping  itu  juga  penelitian  kuantitatif  yang  berkaitan  dengan  ICH  masih  sangat  terbatas sehingga penelitian ini diharapkan menjadi dasar dalam pengambilan kebijakan pembagunan dalam konteks kebudayaan.

## 2.  METODE PENELITIAN
Dalam penelitian ini, digunakan dua data sekunder. Pertama, data dari Kementerian Pendidikan dan  Kebudayaan  (Kemendikbud)  terkait  penetapan  ICH  tahun  2013 – 2021  di  34  provinsi  di Indonesia. Kedua, data dari Badan Pusat Statistik (BPS) hasil Survei Sosial Ekonomi Nasional (Susenas) modul sosial budaya dan pendidikan.
Peneliti  menggunakan  dua  metode  analisis  yaitu  deskriptif  dan  inferensia.  Analisis  deskriptif dilakukan untuk melihat pemetaan ICH di tiap provinsi, sedangkan analisis inferensia dilakukan dengan  metode  spasial  untuk  melakukan  pengujian  ada/tidaknya  autokorelasi/hubungan spasial antarprovinsi terkait ICH.
Dalam  literatur  tentang  Sistem  Informasi  Geografis  (SIG),  analisis  spasial  adalah  kumpulan teknik dan model yang menggunakan referensi spasial yang terkait dengan setiap nilai data atau objek yang ditentukan dalam sistem yang diteliti (Haining, 2003). Pengujian korelasi spasial pada data wilayah adalah salah satu bentuk clustering untuk data area dimana nilai berukuran serupa ditemukan berdekatan (Haining, 2003). Autokorelasi antara jumlah atau proporsi kejadian dapat mencerminkan  hubungan  nyata  antara  kasus  atau  hubungan  yang  dirasakan  berdasarkan agregasi spasial dari nilai yang sama (Waller & Gotway, 2004).
Maryanto Rompon, et al
158

## Autokorelasi Spasial
Gambar 1 menunjukkan tiga tipe autokorelasi spasial. Misalkan setiap area berwarna hitam (B) atau putih (W). Jika ada kecenderungan nilai-nilai yang sama untuk ditemukan bersama-sama (autokorelasi spasial positif) maka jumlah gabungan dimana pewarnaan yang berdekatan adalah sama  (BB  atau  WW)  akan  menjadi  besar.  Dalam  kasus  autokorelasi  spasial  negatif  di  mana kecenderungan untuk nilai-nilai yang berbeda ditemukan bersama, jumlah gabungan BB dan WW akan menjadi kecil (Haining, 2003).

## Gambar 1. Tipe autokorelasi spasial
Tujuan  dari  indeks  autokorelasi  spasial  adalah  untuk  meringkas  sejauh  mana  pengamatan serupa cenderung terjadi di dekat satu sama lain. Biasanya, nilai indeks yang ekstrem dalam satu arah menunjukkan autokorelasi spasial positif, sedangkan nilai ekstrim dalam arah yang berlawanan menunjukkan autokorelasi spasial negatif (Waller & Gotway, 2004). Uji yang paling banyak digunakan dan paling kuat secara statistik untuk mendeteksi spatial independence of residuals adalah statistik autokorelasi spasial, Moran’s I (Fischer & Arthur, 2010).

## Indeks Moran
Menurut  Waller  &  Gotway  (2004), Moran’s  I untuk  indeks  autokorelasi  spasial  global  dengan kesamaan antara wilayah i dan j didefinisikan sebagai perkalian dari perbedaan masing-masing antara 𝑌 𝑖 dan 𝑌 𝑗 dengan rata-rata keseluruhan:
𝑠𝑖𝑚 𝑖𝑗 = (𝑌 𝑖 − 𝑌̅)(𝑌 𝑗 − 𝑌̅) … (1)
dimana 𝑌̅ = ∑ 𝑌 𝑖 𝑁 ⁄ 𝑁 𝑖=1 .  Selanjutnya,  bentuk  dasar  pada  persamaan  (1)  dibagi  dengan  varians sampel yang diamati di 𝑌 𝑖 sehingga menghasilkan rumusan pada persamaan (2) sebagai berikut:
𝐼 = ( 1 𝑠 2 ) ∑ ∑ 𝑤 𝑖𝑗 (𝑌 𝑖 −𝑌̅)(𝑌 𝑗 −𝑌̅) 𝑁 𝑗=1 𝑁 𝑖=1 ∑ ∑ 𝑤 𝑖𝑗 𝑁 𝑗=1 𝑁 𝑖=1
… (2) dimana
𝑠 2 = 1 𝑁 ∑ (𝑌 𝑖 − 𝑌̅) 2 𝑁 𝑖=1 … (3)
Jadi, I merupakan variabel acak yang memiliki distribusi yang didefinisikan oleh interaksi antara 𝑌 𝑖 . Ketika wilayah yang bertetanggaan cenderung memiliki kesamaan nilai, I akan bernilai positif, sedangkan jika wilayah yang bertetangga cenderung berbeda, nilai I akan menjadi negatif. Ketika tidak ada korelasi antara wilayah tertentu dengan tetangganya, expected value dari I yaitu:
𝐸(𝐼) = − 1 𝑁−1 … (4)
159
mendekati  nol  saat N meningkat.  Tidak  seperti  koefisien  korelasi,  nilai  indeks  Moran  tidak terbatas pada interval -1 s.d 1. Biasanya, nilai I akan | I |< 1, kecuali wilayah dengan nilai ekstrem 𝑌 𝑖 − 𝑌̅ dengan bobot yang tinggi.
Pengujian  signifikansi  untuk  autokorelasi  spasial  dilakukan  dengan  membandingkan  nilai I amatan dengan expected value dari I . Hipotesis nol (𝐻 0 ) adalah tidak ada autokorelasi spasial dan hipotesis alternatif (𝐻 1 ) adalah terdapat autokorelasi spasial (Wagesho & Jain, 2013). Dengan memanfaatkan distribusi normal baku, kita membandingkan z-score dimana:
𝑧 = 𝐼−𝐸(𝐼) √𝑣𝑎𝑟(𝐼) … (5)
𝑣𝑎𝑟(𝐼) = 𝑁 2 𝑆 1 −𝑁𝑆 2 +3𝑆 0 2 (𝑁−1)(𝑁+1)𝑆 0 2 − ( 1 𝑁−1 ) 2 … (6)
dengan 𝑆 0 = ∑ ∑ 𝑤 𝑖𝑗 𝑁 𝑗=1 𝑁 𝑖=1 , 𝑆 1 = 1 2 ∑ ∑ (𝑤 𝑖𝑗 + 𝑤 𝑗𝑖 ) 2 𝑁 𝑗=1 𝑁 𝑖=1 , dan 𝑆 2 = ∑ (𝑤 𝑖+ + 𝑤 +𝑗 ) 2 𝑁 𝑖=1 ; 𝑤 𝑖+ = ∑ 𝑤 𝑖𝑗 𝑁 𝑖=1 dan 𝑤 +𝑗 = ∑ 𝑤 𝑖𝑗 𝑁 𝑗=1 .
Nilai indeks Moran diuji secara statistik dengan menggunakan z-score , hipotesis nol (𝐻 0) ditolak jika z-score bernilai lebih besar dari critical level yaitu 0,05. Secara umum, nilai Indeks Moran yang  mendekati  +1  mengindikasikan  adanya clustering ,  sedangkan  nilai  yang  mendekati  -1 mengindikasikan adanya dispersion (Wagesho & Jain, 2013).

## Bobot Spasial
Menurut Huang et al. (2020), terdapat dua jenis matriks bobot spasial, yaitu matriks berdasarkan jarak geografis dimana 𝑤 𝑖𝑗 berarti jarak antara wilayah i dan j ; matriks ketetangaan biner yang elemen baris i dan kolom j diekspresikan sebagai berikut :
𝑤 𝑖𝑗 1; ilayah i dan j berbatasan ( share a boundary )
… (7)
0; lainnya
Menurut  (Waller  &  Gotway,  2004),  beberapa  matriks  bobot  spasial  biner  lainnya  yang  dapat dipilih untuk digunakan yaitu sebagai berikut:
𝑤 𝑖𝑗 1; jika pusat wilayah j merupakan salah satu q terdekat ke pusat wilayah i
… (8) 0; lainnya
Wilayah dengan 𝑤 𝑖𝑗 = 1 pada persamaan (8) disebut sebagai q tetangga terdekat dari wilayah i . Selain itu, kita juga dapat mendefinisikan tetangga dengan beberapa fungsi jarak. Misalnya, jika 𝑑 𝑖𝑗 adalah jarak (Euclidean, city block atau jarak lainnya) antara pusat wilayah i dan j maka kita dapat menentukan sebagai berikut:
𝑤 𝑖𝑗
1 ; jika 𝑑 𝑖𝑗 <  𝛿
… (9)
0; lainnya
Terakhir,  matriks  bobot  spasial  biner  yang  dapat  digunakan  yaitu  dengan  mendefinisikan struktur  ketetanggaan  berdasarkan  fraksi  perbatasan  wilayah i yang  dibagi  dengan  wilayah j sebagai berikut:
Maryanto Rompon, et al
160
𝑤 𝑖𝑗 𝑙 𝑖𝑗 𝑙 𝑖 ; jika wilayah i dan j berbatasan ( share a boundary )
… (10)
0; lainnya
dimana 𝑙 𝑖𝑗 adalah panjang batas bersama antara wilayah i dan j dan 𝑙 𝑖 adalah keliling wilayah i . Dalam penelitian ini, matriks bobot spasial yang digunakan yaitu seperti yang dijelaskan pada persamaan (7). Secara spesifik, penelitian ini menggunakan Queen Contiguity . Matriks Contiguity adalah  matriks  yang  menggambarkan  hubungan  atau  kedekatan  antar daerah. Daerah 𝑖 dan 𝑗 akan diberi nilai 1 jika mereka berdekatan atau berbatasan langsung satu sama lain. Sebaliknya, jika daerah 𝑖 dan 𝑗 tidak berdekatan atau berbatasan, mereka akan diberi nilai 0.
Misalkan provinsi i terletak di dekat provinsi 𝑗 dan diberi nilai 1. Sebaliknya, provinsi 𝑖 dan 𝑗 tidak terletak di dekat satu sama lain dan diberi nilai 0 . Studi ini mendefinisikan pendekatan berdasarkan langkah ratu pada Queen’s moves . Di mana provinsi berhimpitan atau berdekatan ke arah kiri, kanan, atas, bawah, atau diagonal disebut sebagai provinsi yang berdekatan. Fokus penelitiannya  adalah  34  provinsi  di  Indonesia,  yang  masing-masing  memiliki  kedekatan  yang berbeda  berdasarkan  letak  geografis  antar  wilayah,  sehingga  matriks contiguity berukuran 34 × 34 akan  dibuat.  Distibusi  kedekatan  setiap  provinsi  di  Indonesia  dengan  menggunakan konsep contiguity disajikan pada Gambar 2.
Gambar 2. Hubungan kedekatan antarprovinsi berdasarkan konsep contiguity
Selain itu, penulis juga menggunakan pendekatan ukuran ketetanggan lain yaitu dengan invers jarak dengan tujuan membandingkan hasil yang diperoleh dengan dua pendekatan tersebut. Matriks  pembobot  yang  menggunakan  inverse  jarak  sering  menggunakan  pembobotan berdasarkan invers dari jarak euclidean antar lokasi. Menurut Fotheringham et al. (2000), jika diberikan dua buah lokasi. Jika diberikan dua buah lokasi dengan koordinat ( x i , y i ) dan ( x j , y j ) maka jarak euclidean antar lokasi tersebut adalah :
𝑑 𝑖,𝑗 = √(𝑥 𝑖 − 𝑥 𝑗 ) 2 + (𝑦 𝑖 − 𝑦 𝑗 ) 2 …(11)
Menurut Cliff & Ord (1975), invers dari jarak Euclidean antar lokasi adalah (1 + 𝑑 𝑖,𝑗 ) −𝛼 , dimana d i,j merupakan jarak lokasi i ke j, dan c , α sembarang konstanta positif (Borovkova et al. , 2008). Selanjutnya,  untuk  menentukan  bobot  inverse  jarak  dilakukan  dengan  normalisasi  nilai-nilai
161
invers dari jarak euclidean antar lokasi yang diperboleh menggunakan Persamaan (11). Sehingga dapat diperoleh persamaan untuk bobot inverse jarak sebagai berikut :
𝑊 𝑖,𝑗 = 𝑐 (1+𝑑 𝑖,𝑗 ) −𝛼 ∑ 𝑐(1+𝑑 𝑖,𝑗 ) −𝛼 𝑗≠𝑖 …(12)
Dimana i ≠ j, dan memenuhi ∑ 𝑊 𝑖𝑗 = 1 𝑗≠𝑖 .

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN

## Data ICH
Gambar 3. Data Penetapan ICH di Indonesia tahun 2013 – 2021
Data ICH yang ditetapkan oleh Kemendikbud dari tahun 2013 hingga 2021 digunakan dalam penelitian  ini.  Gambar  3  menunjukkan  bahwa  Provinsi  DI  Yogyakarta  memiliki  jumlah  ICH tertinggi dengan 130, diikuti oleh Provinsi Jawa Tengah dan Jawa Barat. Sebagian besar provinsi di  Pulau  Jawa  memiliki  jumlah  ICH  tertinggi  dibandingkan  dengan  pulau  lainnya.  Provinsi Kalimantan Tengah memiliki jumlah ICH paling sedikit, yaitu 7.
Gambar 4. ICH di Indonesia tahun menurut domain
Maryanto Rompon, et al
162
Gambar 4 menunjukkan bahwa adat istiadat dan seni pertunjukkan menjadi domain ICH yang paling  banyak  ditetapkan  di  Indonesia.  Sementara  itu,  tradisi  lisan  dan  pengetahuan  dan kebiasaan  perilaku  mengenai  alam  dan  semesta  menjadi  dua  domain  terendah  yang  telah ditetapkan pemerintah.

## Indeks Moran
Tabel 1 . Nilai Indeks Moran berdasarkan Queen Contiguity dan Inverse jarak Domain ICH Queen Contiguity Inverse Jarak Moran I P-Value Moran I P-Value (1) (2) (3) (4) (5) ICH 0.43827705 0.006557 0.4567734 0.00595 Adat Istiadat 0.46219773 0.004566 0.48089441 0.004165 Keterampilan Tradisional 0.07767122 0.5189 0.10535672 0.4355 Pengetahuan dan Kebiasaan Perilaku 0.249183 0.104 0.24245821 0.1221 Seni Pertunjukkan 0.48292635 0.002359 0.48739111 0.002817 Tradisi dan Ekspresi Lisan -0.04009735 0.9861 -0.0529549 0.9298
Tabel 1 menunjukkan perbandingan nilai indeks Moran dengan pendekatan Queen dan invers Jarak.  Berdasarkan  Tabel  1,  dapat  dilihat  bahwa  secara  umum  nilai  indeks  moran  memiliki hubungan/autokorelasi  spasial  yang  signifikan.  Selain  itu,  indeks  Moran  dengan  pendekatan invers jarak menghasilkan nilai yang lebih tinggi dibandingkan dengan Queen. Oleh karena itu, penghitungan indeks Moran dengan pendekatan invers jarak dapat dikatakan lebih baik karena lebih  sensitif  atau  lebih  bisa  mendapatkan  informasi  lebih  baik  terkait  hubungan  spasial. Apabila  dilihat  berdasarkan  domain,  hanya adat  istiadat  dan  seni pertunjukan  yang  terdapat autokorelasi spasial secara signifikan dimana nilai p-value nya kurang dari 0.05.

## Moran Scatter Plot
Scatterplot  Moran digunakan  untuk  melihat  karakteristik  setiap  provinsi  dan  kecederungan pengelompokan umum. Scatterplot Moran terdiri dari empat kuadran untuk setiap unit analisis yang  dihitung,  menunjukkan  empat  pengelompokan  yang  mungkin  terjadi.  Hubungan  antara setiap  provinsi  dengan  satu  sama  lain  digambarkan  pada  Gambar  4.  Hubungan  ini  disusun berdasarkan indeks moran masing-masing provinsi.
Gambar 5. Hubungan kedekatan antarprovinsi berdasarkan konsep contiguity
163
Gambar 5 menunjukkan bahwa Provinsi DI Yogyakarta dan Jawa Tengah berada di Kuadran I (sisi kanan atas), yang menunjukkan bahwa kedua provinsi tersebut adalah wilayah dengan ICH tinggi  yang  dikelilingi  oleh  wilayah  dengan  ICH  tinggi.  Sebaliknya,  Provinsi  Banten  berada  di Kuadran II (sisi kiri atas), yang menunjukkan bahwa Provinsi Banten adalah wilayah dengan ICH rendah yang dikelilingi oleh wilayah dengan ICH tinggi.

## 4.  SIMPULAN DAN SARAN
Hasil penelitian menunjukkan bahwa Provinsi D.I. Yogyakarta adalah daerah dengan ICH tertinggi dan Sebagian besar provinsi di Pulau Jawa memiliki ICH yang tinggi dibandingka pulau lainnya. Apabila dilihat berdasarkan domain, Seni pertunjukkan dan adat istiadat menjadi domain ICH yang tertinggi.
Penggunaan matriks bobot spasial dengan pendekatan invers jarak lebih direkomendasikan dalam menghitung autokorelasi spasial pada data ICH. ICH secara signifikan memilki autokorelasi spasial artinya  ICH  memiliki  hubungan  secara  kewilayahan  antarprovinsi  yang  berdekatan.  Domain  ICH yang juga memiliki hubungan spasial yang signifikan yaitu adat istiadat dan seni pertunjukan.
Penulis  juga  memberikan  saran  berkaitan  dengan  hasil  penelitian  ini  yaitu  pemerintah  melalui Kemendikbud  agar  memberikan  perhatian  lebih  dalam  meningkatkan  ICH  di  luar  Pulau  Jawa sehingga  perlu  adanya  suatu  wadah  atau  komunitas  di  tiap  wilayah  yang  bertujuan  dalam peningkatan ICH.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Rektor Universitas Padjadjaran yang telah membantu dalam  diseminasi  hasil  penelitian  dosen  dan  mahasiswa  melalui  Hibah  Internal Academic Leadership Grant (ALG) dengan Nomor 1549/UN6.3.1/PT.00/2023. Penulis mengucapkan terima kasih atas diskusi mengenai analisis media sosial melalui proyek RISE_SMA didanai oleh Uni Eropa tahun 2019-2024.

## DAFTAR PUSTAKA
Badan Pusat Statistik. (2018). Statistik Sosial Budaya . BPS. Borovkova, S., Lopuhaä, H. P., & Ruchjana, B. N. (2008). Consistency and asymptotic normality of least squares estimators in generalized STAR models . Statistica Neerlandica , 62 (4), 482 – 508. https://doi.org/10.1111/j.1467-9574.2008.00391.x Cliff,  A.  D.,  &  Ord,  J.  K.  (1975). Model  Building  and  the  Analysis  of  Spatial  Pattern  in  Human Geography. Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Methodological) , 37 (3), 297 – 328. https://doi.org/10.1111/j.2517-6161.1975.tb01548.x
Fischer, M. M., & Arthur, G. (2010). Handbook of applied spatial analysis: software tools, methods and applications . Springer. Fotheringham, A. S., Brunsdon, C., & Charlton, M. (2000). Quantitative geography: perspectives on spatial data analysis . Sage.
Haining, R. P. (2003). Spatial data analysis: theory and practice . Cambridge University Press. Huang, R., Liu, M., & Ding, Y. (2020). Spatial-temporal distribution of COVID-19 in China and its prediction: A data-driven modeling analysis . The Journal of Infection in Developing Countries
, 14 (03), 246 – 253.
Jenks, C. (1993). Culture  (Konsep  Budaya)  Oleh:  CHRIS  JENKS  Penerjemah: Arie  Setyaningrum Pamungkas Editor: Novi Kurnia BUDAYA . Kemdikbud. (2018). Warisan Budaya Takbenda Indonesia. https://warisanbudaya.kemdikbud.go.id/?tentang&active=pengertian%20dan%20domain %20warisan%20budaya%20takbenda Nahak, H. M. (2019). Upaya melestarikan budaya indonesia di era globalisasi. Jurnal Sosiologi Nusantara , 5 (1), 65 – 76.
UNESCO.  (2003). What  is  Intangible  Cultural  Heritage? https://ich.unesco.org/en/what-is- intangible-heritage-00003
Wagesho, N. N. K. G., & Jain, M. K. (2013). Temporal and spatial variability of annual and seasonal rainfall over Ethiopia. Hydrological Sciences Journal , 58 (2), 354 – 373.
Waller, L. A., & Gotway, C. A. (2004). Applied spatial statistics for public health data . John Wiley & Sons.