## EFEK SPASIAL JARINGAN JALAN DI KOTA JAMBI
THE ROADS SPATIAL EFFECT IN JAMBY CITY
Harmes 1 , Mohammad Zuhdi 2 , Muhammad Naswir 3 1 Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Jambi, Indonesia.
2 Fakultas Ilmu Keguruan dan Pendidikan Universitas Jambi, Indonesia.
3 Fakultas Pertanian, Universitas Jambi, Indonesia.
Email : harmesharmes@gmail.com, zuhdi67@yahoo.com , m.naswir@yahoo.com

## Abstrak
Substansi  pembangunan  berbasis  spasial  di  Indonesia diregulasikan  melalui  kebijakan  penataan  ruang,  tujuannya adalah  menata  aspek  struktur  dan  pola  ruang  wilayah. Struktur  ruang    fokus  pada  jaringan  infrastruktur  sedangkan pola  ruang  mengatur  penggunaan  lahan.    Kebijakan  ini diimplemetasikan  secara  massif  sejak  tahun  2007,    namun efek  spasial  setiap  aspeknya  belum  banyak  diteliti.  Hal  ini menyebabkan  Rencana  Tata  Ruang  Wilayah  propinsi  dan kabupaten/kota diimplementasikan cenderung tidak dilengkapi  dengan  kedalaman  analisis  yang  kuat  untuk mendukung  pengaturan  struktur  dan  pola  ruang  wilayah. Kajian  ini  bertujuan  menelaah  aspek  struktur  ruang  yakni jaringan  jalan  sebagai  indikator  aksessibilitas  wilayah sebagai  bentuk  output  pembangunan  yang  berdampak  luas pada kemajuan wilayah. Fokus penelitian adalah efek spasial jaringan  jalan  yang  diukur  dari  panjang  jalan  dan keterkaitannya  dengan  variabel  dirinya  secara  kontinyu  dan berketetanggaan  dengan  wilayah  sekitarnya.  Unit  amatan meliputi  seluruh  kecamatan  di  Kota  Jambi.  Statistik  yang digunakan adalah indeks moran, selanjutnya untuk penyelidikan  lokalitas  autokorelasi  spasial  diidentifikasi melalui  statistik  spasial  local  idenfitification  of  spatial autocorrelation  (LISA).  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa jaringan  jalan  tidak  memiliki  autokorelasi  spasial  yang  kuat atau  termasuk  kategori  random  dengan  nilai  indeks  moran sebesar  0.149.  Identifikasi  lebih  lanjut  dengan  LISA menunjukkan  adanya  autokorelasi  spasial  pada  tingkat signifikan  0.05.  Efek  spasial  lokal  jaringan  jalan  terjadi  pada kecamatan Kota Baru dan Jambi Selatan. Pola  spasial yang acak  pada  aspek  jaringan  wilayah  ini  menunjukkan  adanya heterogenitas  antara  satu  kecamatan  dengan  lainnya, sehingga  kebijakan  pembangunan  jalan  tidak  boleh disamakan secara menyeluruh, namun harus memperhatikan diferensiasi yang terjadi.

## Info Artikel
Diterima: 5 Agustus 2020 Disetujui:  20 Agustus  2020 Dipublikasikan: 31 Agustus 2020
Alamat Korespondensi: harmesharmes@gmail.com
Copyright © 2020 Jurnal
Engineering
This work is licensed under the
Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0)
Volume 2 Nomor  2,  Agustus  2020
P-ISSN:2461-0526 E-ISSN: 2623-1522

## 1. Pendahuluan
Regulasi  penataan  ruang  di  Indonesia  dimulai  tahun  1992  dengan  ditetapkannya undang-undang No. 24 tahun 1992 tentang penataan ruang, aturan ini  diperbaharui pada tahun  2007  yang  melahirkan  kembali  regulasi  nasional  bidang  penataan  ruang  berupa undang-undang  No.  26  tahun  2007  tentang  penataan  ruang.  Regulasi  ini  diikuti  dengan berbagai perangkat  aturan di bawahnya yang diimplementasikan secara masif di seluruh wilayah propinsi dan kabupaten/kota.
Penataan  ruang  memasuki  fase  revisi  rencana  tata  ruang  wilayah  (RTRW),  baik nasional,  propinsi maupun Kabupaten/kota.  Fase  ini merupakan  pengulangan  siklus  lima tahunan  kebijakan  penataan  ruang  untuk  memperbaiki  kualitas  perencanaan, pemanfaatan  dan  pengendalian  pemanfaatan  ruang  yang  dilaksanakan.  Selain  revisi substansi  RTRW,  pada  level  kabupaten/kota  banyak  ditindaklanjuti  penyusunan  rencana detail  tata  ruang  kota  (RDTR)  yang  muatan  teknisnya  mengatur  struktur  dan  pola  ruang sampai dengan peraturan zonasi ( zoning regulation ).
Salah  satu  fokus  regulasi  perencanaan  spasial  ini  adalah  pengaturan  kawasan perkotaan, yang mengamanatkan disusunnya rencana rinci atau rencana detail tata ruang (RDTR)  dan  peraturan  zonasi  ( zoning  regulation) yang  secara  eksplisit  mengatur penggunaan  lahan  yang  diperbolehkan/diizinkan,  pemanfaatan  diperbolehkan  bersyarat, pemanfaatan diperbolehkan bersyarat tertentu dan pemanfaatan yang tidak diperbolehkan.  Pengaturan  tata  ruang  seperti  ini  tentu  akan  berakibat  langsung  maupun tidak  langsung  pada  lingkungan  fisik,  ekonomi,  sosial  dan  politik  di  masyarakat  lokal, terutama yang berdomisili di lokasi kebijakan ini dilaksanakan.
Rustiadi et  al .  (2009)  menyebutkan  urgensi  penataan  ruang  timbul  sebagai  akibat tumbuhnya  kesadaran  akan  pentingnya  intervensi  publik  atau collective  action terhadap kegagalan  mekanisme  pasar  ( market  failure )  dalam  menciptakan  pola  dan  struktur  ruang yang  sesuai  dengan  tujuan  bersama.  Chung  (1994)  menyebutkan  zonasi  penggunaan lahan memiliki 3 (tiga) tujuan kunci yakni ;
1. Untuk  memisahkan  penggunaan  yang  inkompatibel,  yang  menyebabkan  eksternalitas negatif yang menggangu satu dengan lainnya
2. Untuk  mengintegrasikan  penggunaan  yang  kompatibel,  yang  menghasilkan eksternalitas positif, sehingga saling menguntungkan
3. Untuk  menempatkan  barang  publik  seperti  jalan  dan  ruang  terbuka  di  lokasi  yang sesuai.
Dampak  penataan  ruang    sering  didiskusikan  pada  forum-forum  perencanaan spasial,  namun  kajian dengan fokus  keterkaitan  spasial  antar aspek  perencanaan  jarang diungkapkan. Almanza (2008 ), mengatakan “ Cities used the Act as a zoning tool to exclude or segregate  the  poor  and  people  of  colour  from  certain  areas ”.  Penjelasan  ini  menggambarkan bahwa  aturan  tata  ruang  di  perkotaan  biasa  menjadi  alat  yang  menciptakan  adanya perbedaan antar kelompok masyarakat di suatu wilayah.
Khusus  pada  aspek  struktur  ruang  terdapat  fokus  perencanaan  jaringan  jalan  yang melayani  pola  ruang,  namun  pola  spasial  jaringan  jalan  dalam  konteks  keterkaitannya dengan  variabel  dirinya    masih  sangat  jarang  diteliti  dan  dikaji,  sedangkan  kebijakan penataan  ruang  sudah  berlangsung  lama  di  Indonesia.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk menjelaskan  bagaimana  effek  spasial  jaringan  jalan  yang  menunjukkan  tingkat aksessibilitas wilayah dibutuhkan sebagai bagian perwujudan kebijakan tata ruang wilayah yang aman, nyaman, produktif dan berkelanjutan.
Kata kunci :  struktur, pola, ruang, efek spasial, indeks morran.

## 2. Metode Penelitian

## Data
Penelitian dilakukan di kota Jambi  propinsi Jambi. Wilayah yang menjadi populasi sekaligus  unit  amatan  adalah  seluruh  kecamatan  sebagaimana  pada  tabel  1.  Lokus penelitian  yang  menyeluruh  pada  populasi  termasuk  dalam  kategori  sensus  dengan tingkatan wilayah yang diteliti adalah setiap kecamatan.
Tabel 1. Daftar Unit Amatan Penelitian
KECAMATAN Luas Wilayah Panjang Jalan Densitas Jalan Paal Merah 27,13 658,19 24,26 Jambi Timur 15,94 328,61 20,61 Jambi Selatan 11,41 264,53 23,18 Pelayangan 15,29 126,28 8,26 Danau teluk 15,70 156,76 9,98 Telanaipura 22,51 260,97 11,59 Alam Barajo 41,56 778,47 18,73 Kota Baru 36,11 686,85 19,02 Danau Sipin 7,88 189,80 24,08 Pasar jambi 4,02 51,01 12,68 Jelutung 7,92 274,71 34,68 Sumber : Kota Jambi dalam angka dan hasil analisis GIS, 2020
Ada 2 (dua) jenis data  geospasial yang digunakan yakni data spasial polygon dan data spasial garis. Data spasial poligon adalah data dasar administrasi kecamatan se Kota Jambi,  sedangkan  data  spasial  garis  adalah  data  dasar  jaringan  jalan.  Struktur  data atributnya  meliputi  nama  wilayah  kecamatan,  luas  wilayah,  panjang  jalan  dan  densitas jalan.    Luas  wilayah  diambil  dari  Kota  Jambi  Dalam  Angka  2020.  Panjang  jalan  dihitung dari  total  panjang  jalan  per  kecamatan  yang  diproses  menggunakan  sistem  informasi geografis (SIG). Densitas jalan merupakan kerapatan ketersediaan jalan di suatu wilayah kecamatan,  yang  diukur  dari  rasio  panjang  jalan  dibandingkan  dengan  luas  wilayah kecamatan.  Seluruh  data  spasial  dasar  dan  tematik  disiapkan  dengan  tingkat  kedetilan minimal  1:25.000  yang  diolah  dari  berbagai  sumber  seperti  RTRW  Kota  Jambi  dan  RBI wilayah Sumatera.

## 3. Teknik Analisis

## Uji Autokorelasi Spasial Indeks Morran
Uji yang biasa digunakan dalam mendeteksi adanya pola spasial sebuah variabel amatan adalah formula Morran Cofficient (MC) dengan rumus:
………………………………………...(1)        
    n 1 i 2 i n 1 i n 1 j ij n 1 i n 1 j j i ij ) x (x ) w ( ) x )(x x (x w N I
keterangan : I
: Indeks Moran ( Moran Coefisien ) N : Banyak lokasi amatan
X i : Jumlah kejadian variabel pada wilayah i X j : Jumlah kejadian variabel pada wilayah j
x : Re-rata dari jumlah kejadian variabel x
W ij : Elemen pada bobot matriks antara wilayah i dan j,
Menurut  Lee dan Wong  dalam  Syafitri  et.all  (2008) Koefisien Moran’s I  digunakan untuk  uji  dependensi  spasial  atau  autokorelasi  antar  amatan  atau  lokasi.  Hipotesis  yang digunakan adalah:
H 0 : I = 0 (tidak ada autokorelasi antar lokasi) H 1 : I  0 (ada autokorelasi antar lokasi) Statistik uji yang digunakan adalah sebagai berikut:
) 1 , 0 ( ~ ) I var( I - o N I Z hitung 

## ………………..………………………………  (2)
Pengambilan keputusan tolak Ho jika
2 /  Z Z hitung  . Nilai dari indeks I adalah antara  -1 dan 1. Apabila  I  >  I o maka  data  memiliki  autokorelasi  positif,  jika  I  <  I o maka  data  memiliki autokorelasi  negatif.  Vasiliev  dalam  Arlinghaus et  al .  (1995)  menjelaskan  ketika  indeks Moran  mendekati  1  menunjukkan  ada  autokorelasi  positif  yang  kuat,  sebaliknya  jika mendekati – 1 berarti terdapat autokorelasi yang negatif. Jika nilainya mendekati  -1/(n-1) menunjukkan adanya distribusi nilai variabel secara random.

## Moran Scatterplot
Moran Scatterplot digunakan untuk mengidentifikasi hubungan antara nilai pengamatan yang terstandarisasi dengan nilai rata-rata tetangga yang juga sudah terstandarisasi. Pola spasial yang akan diperoleh antara lain dijelaskan oleh Zhukov (2010) : 1.  Kuadran  I,  HH  ( High-High )  mengidentifikasi  wilayah  dengan  nilai  pengamatan  tinggi dikelilingi oleh wilayah yang mempunyai nilai pengamatan tinggi.
2.  Pada  kuadran  II,  LH  ( Low-High )  mengidentifikasi  wilayah  dengan  nilai  pengamatan rendah dikelilingi oleh wilayah yang mempunyai nilai pengamatan tinggi.
3.  Pada  kuadran  III,  LL  ( Low-low )  mengidentifikasi  wilayah  dengan  nilai  pengamatan rendah dikelilingi oleh wilayah yang mempunyai nilai pengamatan rendah.
4.  Pada  kuadran  IV,  HL  ( High-Low )  mengidentifikasi  wilayah  dengan  nilai  pengamatan tinggi dikelilingi oleh wilayah yang mempunyai nilai pengamatan rendah.

## Local Indicator of Spatial Autocorrelation (LISA)
Local  Indicator  of  Spatial  Autocorrelation (LISA)  digunakan  untuk  mengidentifikasi autokorelasi  spasial  secara  parsial  atau  untuk  mendeteksi  setiap  unit  amatan.  Lee  dan Wong  (2001)  menyebutkan  semakin  tinggi  nilai  lokal  maka  lokasi  yang  berdekatan memiliki nilai yang hampir sama atau membentukk suatu penyebaran yang mengelompok. Formula LISA adalah:
 
 n i j ij i z w z Ii 1 …………………………………………………………………. (3)
Ii adalah  nilai  koefisien  LISA, zi dan zj adalah  data  yang  terstandarisasi  dan wij merupakan  pembobot  antara  lokasi i dan j. Dalam  perhitungan  untuk  penelitian  ini j adalah  nilai  amatan  wilayah  kelurahan  yang  berlokasi  disekitar i (bukan i )  sejumlah n . Hipotesis uji terhadap parameter LISA adalah sebagai berikut :
0 : 0  i I H (tidak ada autokorelasi spasial)
0 : 1  i I H (ada autokorelasi spasial)
Uji  LISA  diperlukan  untuk  membuktikan  ada  tidaknya  ketergantunganspasial  atau efek spasial antar wilayah kelurahan secara parsial, yang pada analisis Morran’s I hanya memberikan hasil analisis untuk seluruh wilayah. Dalam hal tidak semua wilayah amatan memiliki  efek  spasial,  maka  uji  LISA  dibutuhkan  untuk  masing-masing  variabel  yang diteliti. Pada uji dependensi ini juga menggunakan matrik pembobotan spasial. Pemberian kode pembobot adalah dengan kode biner sebagai berikut :
    0 1 ij W

## Pembobot Spasial
Setiap obyek dipermukaan bumi berkaitan dengan obyek  lainnya, dan obyek yang jaraknya  lebih  dekat  berkaitan  lebih  erat  dibandingkan  obyek  yang  jaraknya  lebih  jauh. Kedekatan  ini  lebih  dikenal  dengan  istilah  ketetanggaan  ( contiquity )  yang  akan  memberi efek  pada  obyek  yang  menjadi  tetangganya.  Statistik  Morran  dan  LISA  menggunakan pendekatan  ketetanggaan  sebagai  pembobot  ketetanggaan.  Serupa  dengan  konsep  ini Anselin  (2002)  mengusulkan  3  (tiga)  pendekatan  untuk  mendefinisikan  matriks  W,  yaitu contiguity , distance , dan general . Pada matriks W berdasarkan persinggungan batas wilayah ( contiguity ),maka  interaksi  spasial  hanyamempertimbangkan  antar  wilayah  yang bertetangga,  yaitu  interaksi  yang  memiliki  persinggungan  batas  wilayah (common boundary ).  Sebuah  matrik  Wadalah  simetrik  dan  diagonal  utamanya  selalu  bernilai nol.Interaksiwilayah  ditentukan  dengan  beberapa  alternativeyaitu Rook  contiguity , Bishop contiguity dan Queen contiguity . 1. Rook  contiguity ialah    persinggungan  sisi  wilayah  satu  dengan  sisi  wilayah  yang  lain yang  bertetanggaan.  Pada  gambar  1,  wilayah  1  bersinggungan  dengan  wilayah  2 sehingga W 12 = 1 dan yang lain 0 atau pada wilayah 3 bersinggungan dengan wilayah 4 dan 5 sehingga W 34 = 1, W 35 = 1 dan yang lain 0. 2. Bishop  contiguity ialah  persentuhan  titik  vertek  wilayah  satu  dengan  wilayah  tetangga yang lain. Pada gambar 7 wilayah 2 bersinggungan titik dengan wilayah 3 sehingga W 23 = 1 dan yang lain 0.
3. Queen  contiguity ialah  persinggungan  sisi  ataupun  titik  vertek  wilayah  amatan  dengan wilayah tetangga, metode ini merupakan gabungan rook contiguity dan bishop contiguity.
untuk i dan j yang berdekatan
untuk lainnya untuk lainnya
Gambar 1 Ilustrasi ketetanggaan ( contiguity) Sumber : ( Lesage JP, 1998)
Tabel 2 Matrik Definisi Operasional Variabel Variabel Penelitian (kode) Definisi Operasional Teknik Analisis Aksessibilitas Wilayah Kerapatan jalan disetiap wilayah amatan Total  dan  rasio  panjang  jalan dengan luas wilayah. Statistik Deskriptif,  Analisis  Spasial  Morran Indeks,  autokorelasi  spasial  lokal (LISA)

## 3. Hasil dan Pembahasan

## Statistik Deskriptif
Gambar  2  berikut  menyajikan  grafis  aksesibilitas  wilayah  masing-masing kecamatan  se  kota  Jambi.  Jaringan  jalan  yang  diikutkan  dalam  kalkulasi  antara  lain berupa  jalan  lingkungan,  jalan  lokal,  jalan  kolektor,  dan  jalan  arteri.  Tingkat  aksesibilitas wilayah    dilihat  berdasarkan  panjang  jalan  dan  densitas  jalan  yang  tersedia.  Kecamatan yang  memiliki  panjang  jalan  paling  tinggi  adalah  Alam  Barajo,  sebaliknya  kecamatan dengan panjang jalan terendah adalah Pasar Jambi.
(4) (3) (5) (2) (1)
Gambar 2 grafik panjang jalan dan densitas jalan di Kota Jambi
Berbeda  dengan  data  panjang  jalan,  kondisi  densitas  yang  mengindikasikan aksessibilitas  untuk  setiap  lokasi  amatan  memperlihatkan  bahwa  kecamatan  berakses paling  tinggi  adalah  Jelutung  dan  terendah  adalah  Pelayangan.  Hasil  editasi  melalui digitasi,  interpretasi  dan  koreksi  geometrik  data  spasial  yang  digunakan  kemudian dilengkapi  dengan  data  atribut    secara  menyeluruh  untuk  kota  Jambi,  menunjukkan adanya perbedaan ekstrim antara luasnya lahan kosong dipusat kota dan pinggiran kota. Gambar  3a  menggambarkan  kerapatan  jalan,  sedangkan  gambar  3b  adalah  kartogram densitas jalan seluruh kecamatan di Kota Jambi.
Gambar 3 a peta densitas; 3b kartogram jaringan jalan di Kota Jambi
Serupa  dengan  grafik  pada  gambar  1,  densitas  jalan  di  Kota  Jambi  yang diperlihatkan  pada  gambar  3a  menunjukkan  ada  kecenderungan  wilayah  dengan
658.19 328.61 264.53 126.28 156.76 260.97 778.47 686.85 189.80 51.01 274.71 24.26 20.61 23.18 8.26 9.98 11.59 18.73 19.02 24.08 12.68 34.68 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 Panjang Jalan Densitas Jalan a b
aksessibilitas  tinggi  berlokasi  di  pusat  kota  dan  semakin  menurun  ke  arah  selatan  kota. Kontradiksi  faktual  terlihat  pada  arah  utara  dan  barat  Kota  Jambi  yang  menunjukkan tingkat aksessibilitas yang semakin rendah.

## Efek Spasial Aksesibilitas
Gambar  4  menjelaskan,  pada  model  ketetanggaan Queen  contiguity yang mempertimbangkan  singgungan  sisi  dan  vertex  antar  wilayah  amatan  diperoleh  Indeks Moran densitas jalan di Kota Jambi  sebesar -0,081. Nilai Z hitung sebesar 0,592 dengan nilai  p  value  sebesar  0,553.  Nilai  Z  hitung  lebih  kecil  dari  Z  tabel  pada  level  signifikansi 0,01 (2,58), 0,05 (1,96) maupun 0,10 (1,65).
Tabel 2 Ringkasan Hasil Analisis Autokorelasi Spasial Jaringan Jalan di Kota Jambi Moran's Index -0,081667 Expected Index -0,100000 Variance 0,000956 z-score 0,592924 p-value 0,553232
Hasil  perhitungan  autokorelasi  ini  menjelaskan  efek  spasial  yang  terjadi  pada aksessibilitas  di  Kota  Jambi  tergolong  tidak  memiliki  pola  yang  teratur  secara  signifikan. Hal  ini  mengambarkan  bahwa  jaringan  jalan  disuatu  kecamatan  tidak  membentuk keteraturan tertentu atau bias disebut polanya random.
Gambar 4 . Uji Statistik Indeks Morran Densitas Jalan di Kota Jambi

## 4. Kesimpulan
Penelitian ini membuktikan bahwa  jaringan jalan di Kota jambi, tidak  memiliki  efek spasial tertentu seperti adanya wilayah yang tingkat aksessibilitasnya tinggi dikelilingi oleh
wilayah  yang  juga  sama  atau  kondisi  sebaliknya  tingkat  aksessibilitas  yang  rendah  juga dikelilingi  oleh  wilayah  dengan  akses  yang  juga  rendah.  Pola  spasial  yang  tidak  teratur cenderung  menjelaskan  bahwa  pada  pembangunan  jaringan  jalan  tidak  ditentukan  oleh kondisi  wilayah  disekitarnya.  Indeks  Moran  hanya  menyimpulkan  adanya  autokorelasi spasial  atas  variabel  yang  diamati.  Kebijakan  penataan  ruang  wilayah  yang mengalokasikan  lahan  untuk  jaringan  jalan  seharusnya  saling  berkaitan  satu  dengan lainnya.  Namun  kontradiksi  fakta  di  Kota  Jambi,  perlu  telaah  yang  lebih  luas  agar kenyataan tidak teraturnya pola spasial ini dapat diketahui penyebabnya.

## Daftar Pustaka
[1]    Alamanza  S.  (2008). Removing  the  Poor  through  Land  Use  and  Planning . RP  &  E Journal . Vol. 15, No. 1. Spring.
[2]  Anselin L. 1992. Spatial Data Analysis with GIS: An Introduction to Application in The Social Sciences. Technical Report 92-10 National Center for Geographic Information and Analysis . University of CaliforniaUniversity of california Santa Barbara.
[3]  Chung LLW. 1994. The economic of land-use zoning: A literature review and analysis of the work coase, Town planning review . Edward Elgar Publishing, Inc. UK.
[4]  Lee,  J.  and  Wong,  S.D.  2001.  Statistical  Analysis  With  Arcview  GIS.  New  York: John Willey & Sons. Inc
[5]  LeSage, JP. 1998. Spatial Econometrics . Department of Economics University of Toledo.
[6]  Peraturan Pemerintah No. 15 Tahun 2010 tentang Penataan Ruang.
[7]    Rustiadi  E.  Saefulhakim  S.  Panuju  DR.  (2009). Perencanaan  Pengembangan  Wilayah . Jakarta: Crespent Press dan Yayasan Obor Indonesia.
[8]    Syafitri  UD,  Bagus  S,  Salamatuttanzil. (2008).  “Pengujian  Autokorelasi  terhadap Sisaan  Model  Spatial  Logistik ”. Seminar  Nasional  Matematika  dan Pendidikan Matematika di Universitas Negeri Yogyakarta .
[9] Vasilief,  IR.  (1995).  “ Visualization  of  Spatial  Dependence:  An  Elementary  View  of  Spatial Autocorrelation ,” in Practical Hand Book of Spatial Statistics. Arlinghaus, SL., pp. 17- 30 ch. 2. USA.
[10]  Zhukov  YM.  2010. Applied  Spatial  Statistics  in  R,  Spatial  Regression .  IQSS,  Harvard University.