## AUTOKORELASI SPASIAL PRODUKSI PERIKANAN TANGKAP LAUT DI KALIMANTAN TIMUR
( Spatial Autocorelation of Catch Fisheries Production in East Kalimantan )
Erwan Sulistianto, Wahyu Fahrizal, Freddy Maryanto Jurusan Sosial Ekonomi Perikanan, FPIK, Unmul (erwan.listianto@gmail.com)

## ABSTRAK
Jumlah produksi perikanan tangkap di Kalimantan Timur menurut Kabupaten/Kota 2016 merupakan studi kasus dalam penelitian ini. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis keberadaan  autokorelasi  spasial  dalam  data  jumlah  produksi  perikanan  tangkap  di Kalimantan Timur menurut Kabupaten/Kota pada Tahun 2016. Metode yang digunakan untuk  menganalisis  autokorelasi  spasial  global  adalah  metode  Indeks  Moran  dan Indikator Lokal Spasial Autokorelasi (LISA) untuk menganalisis spatial autocorrelation secara lokal. Hasil analisis terdapat auto korelasi spasial pada produksi perikanan tangkap di Kalimantan Timur pada Tahun 2016. Angka Indeks Moran’s yang diperoleh adalah - 0,322304 yang menunjukkan ada autokorelasi negatif atau pola yang menyebar dan tidak memiliki  kesamaan  karakteristik  pada  lokasi  yang  berdekatan.  Sementara  itu  melalui LISA,  didapat  kesimpulan  bahwa  tidak  ada  pengelompokan  kabupaten/kota  yang signifikan. Dimana hanya terdapat  1 daerah  yang dipengaruhi oleh daerah lain dengan nilai signifikan pada 0,1%, yaitu Kabupaten Berau.
Kata kunci : Autokorelasi spasial, Moran’s I, LISA, perikanan tangkap.

## ABSTRACT
The amount of catch fisheries production in East Kalimantan according to district/city 2016  is  a  case  study  in  this  study.  This  paper  aims  to  analyze  the  existence  of  spatial autocorrelation in capture fisheries production data in East Kalimantan by the district /city in  2016. The method  used to  analyze global spatial autocorrelation is  the Moran Index method and the Local Spatial Autocorrelation (LISA) indicator to analyze spatially automated correlations local. The results of the analysis are automatic spatial correlation of  capture  fisheries  production  in  East  Kalimantan  in  2016.  The  Moran  index  score obtained is - 0.322304 which indicates that there is a negative autocorrelation or spread pattern  and  does  not  have  similar  characteristics  in  adjacent  locations.  Meanwhile, through  LISA,  it  was  concluded  that  there  were  no  significant  district/city  groupings. Where there is only Berau affected by other regions with a significant value of 0.1%
Key words; Spatial autocorrelation , Moran’s I , LISA , catch fisheries.

## PENDAHULUAN
Provinsi Kalimantan Timur
memiliki  luas  sekitar  127.346,92  km 2 , yang terdiri dari 7 kabupaten dan 3 kota. Tujuh dari total kabupaten/kota berada di wilayah  pesisir.  Posisi  geografis  yang berada  di  wilayah  pesisir  dengan  garis pantai sepanjang 2.079 km dan luas laut 25.656  km 2 (Dinas  Kelautan  dan Perikanan, 2017). Keuntungan geografis menjadikan Kalimantan Timur memiliki potensi  yang  begitu  besar  dengan keanekaragaman  sumberdaya  hayati yang  tinggi  seperti  hutan  mangrove, terumbu  karang,  padang  lamun  dan rumput  laut,  ikan,  udang,  dan  lainnya. Selain  berada  memiliki  sumberdaya pesisir, Kalimantan Timur juga memiliki potensi  perairan  umum  yang  tinggi. Kalimantan Timur memiliki sekitar 156 sungai dan anak sungai, termasuk Sungai Mahakam  sebagai  sungai  terpanjang. Selain  sungai,  Kalimantan  Timus  juga memiliki  18  danau,  dua  diantranya merupakan  danau  terluas  yaitu  Danau Semayang dan Danau Melintang. Dengan  potensi  yang  dimiliki  tersebut, sektor  perikanan  mampu  memberikan sumbangsih yang besar bagi perekonomian Kalimantan Timur, terutama  dari  perikanan  tangkap  baik laut maupun perairan umum. Jumlah produksi perikanan tangkap  di  suatu  kabupaten/kota  di Kalimantan Timur diperkirakan
dipengaruhi oleh jumlah produksi perikanan tangkap di daerah sekitarnya. Hal tersebut dapat terjadi karena adanya faktor  kedekatan  atau  berdampingan dengan daeah lainnya. Untuk melihat ada atau  tidak  adanya  keterkaitan  daerah dalam hal produksi perikanan tangkap di Kalimantan Timur, maka akan dilakukan analisis statistika spasial.
Statistika spasial merupakan metode statistika  yang digunakan untuk menganalisis data spasial (Yuriantari, et
al , 2017). Menurut Banerjee et al (2004), data  spasial  merupakan  data  yang memuat  informasi  “lokasi”,  sehingga tidak hanya mengukur “apa” tetapi juga menunjukkan  lokasi  dimana  data  itu berada.  Autokorelasi  spasial  adalah korelasi  antara  variabel  dengan  dirinya sendiri  berdasarkan  ruang  atau  bisa dikatakan  kemiripan  objek  dalam  suatu ruang,  baik  jarak,  waktu  ataupun wilayah.  Besaran  autokorelasi  spasial dapat digunakan untuk mengidentifikasi hubungan  spasial  (Anselin,  1988). Indeks  Moran  banyak  digunakan  untuk mengukur  autokorelasi  spasial  global dan untuk pengujian autokorelasi spasial secara  lokal  dapat  digunakan  Indeks LISA  yang mengidentifikasi  bagaimana hubungan antara suatu lokasi pengamatan terhadap lokasi pengamatan lain  (Lee  dan  Wong,  2001).  Tujuan penelitian ini untuk menganalisis keberadaan  autokorelasi  spasial  dalam data jumlah produksi perikanan tangkap di Kalimantan
Timur menurut Kabupaten/Kota pada Tahun 2016.

## METODOLOGI
Metode penelitian yang digunakan adalah  metode  deskriptif  kuantitatif. Data  yang  digunakan  dalam  penelitian ini adalah data skunder yang berasal dari
Badan Pusat Statistik Provinsi Kalimantan  Timur.  Data  sekunder  yang digunakan adalah total produksi perikanan tangkap setiap kabupaten/kota yang  terdapat  di  Provinsi  Kalimantan Timur. Data yang digunakan adalah data priode  Tahun  2016.  Analisis  data  akan menggunakan analisis autokorelasi spasial  dengan  Indeks  Morans  (Morans scatterplot dan Local Indicator of Spatial Autocorrelation (LISA).  Analisis  data akan  dibantu  dengan  menggunakan bantuan  software  Arcview  GIS  dan GeoDa  untuk  menganalisis  secara spasial.

## Indeks Moran’s (Moran’s I)
Moran’s  I adalah  sebuah  tes statistik  lokal  untuk  mengetahui  nilai autokorelasi  spasial,  yang  digunakan untuk mengidentifikasi suatu lokasi dari pengelompokkan spasial atau autokorelasi spasial. Autokorelasi
spasial  adalah  korelasi  antara  variabel dengan  dirinya  sendiri  berdasarkan ruang (Lembo, 2006). Formula  Indeks  Moran’s  (Lee  dan Wong, 2001)
𝐼 = 𝑛 ∑ ∑ 𝑤 𝑖𝑗 (𝑥 𝑖 − 𝑥)(𝑥 𝑗 − 𝑥) 𝑛 𝑗=1 𝑛 𝑖=1 (∑ ∑ 𝑤 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑛 𝑖=1 ) ∑ (𝑥 𝑖 𝑛 𝑖=1 − 𝑥) 2
dimana,
𝑥 :  rata-rata variabel x 𝑤 𝑖𝑗 :  elemen dari matriks pembobot Nilai ekspektasi dari Indeks Moran’s adalah (Lee dan Wong, 2001):
𝐸(𝐼) =   𝐼 𝑜 =   − 1 𝑛 − 1
Jika I > 0 maka nilai autokorelasi bernilai positif,  hal  ini  berarti  pola  data membentuk kelompok ( cluster ), jika I = 0  artinya  tidak  terdapat  autokorelasi spasial,  dan  jika  I  <  0  artinya  nilai autokorelasi  bernilai  negatif,  hal  ini berarti pola berpencar ( disperse ).
Hiptesis yang digunakan pada uji Indeks Moran’s adalah
H 0 : I = 0  tidak ada autokorelasi antar lokasi H 1 : I ≠ 0  terdapat autokorelasi antar lokasi Statistik uji (Lee dan Wong, 2001)
𝑍 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 𝐼 − 𝐸(𝐼) √𝑣𝑎𝑟(𝐼)
dimana, I :  Indeks Moran’s E (I) :  nilai ekspektasi Indeks Moran’s
Var (I)   :  varians Indeks Moran’s
Pola pengelompokan dan
penyebaran  antar  lokasi  dapat  disajikan
dengan  Indeks  Moran’s Scatterplot , yang  menunjukkan  hubungan  antara nilai amatan pada suatu lokasi (distandarisasi)  dengan  rata-rata  nilai amatan dari lokasi-lokasi yang bertetanggaan  dengan  lokasi yang bersangkutan  (Lee  dan  Wong,  2001). Menurut  Perobelli  dan  Haddad  (2003), scatterplot tersebut  terdiri  atas  empat kuadran, yaitu:
1. Kuadran I ( High-High ), menunjukkan lokasi  yang mempunyai  nilai  amatan tinggi  dikelilingi  oleh  lokasi  yang mempunyai nilai amatan tinggi.
2. Kuadran II ( Low-High ), menunjukkan lokasi yang mempunyai  nilai  amatan  rendah dikelilingi oleh lokasi yang mempunyai nilai amatan tinggi. 3. Kuadran III ( Low-Low ), menunjukkan lokasi yang mempunyai  nilai  amatan  rendah dikelilingi oleh lokasi yang mempunyai nilai amatan rendah. 4. Kuadran IV ( High-Low ), menunjukkan lokasi yang mempunyai  nilai  amatan  tinggi dikelilingi oleh lokasi yang mempunyai nilai amatan rendah.
Kuadran II
Kuadran I Kuadran III Kuadran IV
Local Indicator of Spatial Autocorrelation (LISA)
LISA  merupakan  metode  yang dikembangkan  oleh  Anselin  (1995), metode  ini  merupakan  suatu  eksplorasi data (area) untuk menguji kestationeran, dan  mendeteksi hotspot/coldspot ,  serta mampu  menyajikannya  dalam  bentuk visual. Hotspot merupakan suatu wilayah yang memiliki nilai pengamatan
Gambar 1. Kuadran Moran’s Scatterplot (Lee dan Wong, 2001)
dengan pengukuran tertinggi, sedangkan coldspot sebaliknya,  jika  dibandingkan dengan area sekitarnya pada suatu gugus data  berbasis  area.  Tujuan  analisis  ini akan menghasilkan pengelompokan
wilayah ( clustering ) berdasarkan identifikasi  terhadap  wilayah hotspot dan  menemukan  pola  hubungan  spasial yang  berbasis  lokal  area.  Maksud  dari basis  lokal  area  adalah  menguji  setiap area  dan  pengaruhnya  terhadap  aspek globalnya  melalui Indeks  Local  Moran . Nilai ini merupakan penguraian dari nilai global spasial ( Indeks Global Moran ).
Menurut  Lee  dan  Wong  (2001), Indeks Moran’s dapat meningdentifikasi koefisien autokorelasi secara lokal ( local autocorrleation )  pada  setiap  daerah. Identifikasi  Indeks  Moran’s  tersebut adalah Local  Indicator  of  Spatial Autocorrelation (LISA),  persamaannya adalah:
𝐼 𝑖 =   𝑍 𝑖 ∑ 𝑤 𝑖𝑗 𝑍 𝑗 𝑛 𝑖=1
Dimana,
𝑍 𝑖 = (𝑥 𝑖 −𝑥) 𝜎 𝑥 𝑍 𝑗 = (𝑥 𝑗 −𝑥) 𝜎 𝑥
σ x  : nilai standar deviasi dari variabel x. Pengujian terhadap parameter I i dilakukan sebagai berikut: H 0 : I i = 0  tidak ada autokorelasi antar lokasi H 1 : I i ≠ 0  terdapat autokorelasi antar lokasi Uji statistik:
𝑍 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 𝐼 𝑖 − 𝐸(𝐼 𝑖 ) √𝑣𝑎𝑟(𝐼 𝑖) dimana,
w :  Matrix pembobot var (I)   :  Varians Indeks Moran’s E (I) :  Expected value Indeks Moran’s
𝑉𝑎𝑟(𝐼 𝑖 )
= 𝑤 𝑖 (2) (𝑛 − 𝑚 4 𝑚 2 2 ) 𝑛 − 1 − 2𝑤 𝑖(𝑘ℎ) (2𝑚 4 𝑚 2 2 ⁄ − 𝑛) (𝑛 − 1)(𝑛 − 2) − 𝑤 𝑖 2 (𝑛 − 1) 2 𝑤 𝑖 (2) = ∑ 𝑤 𝑖𝑗 2 𝑛 𝑗=1 𝑤 𝑖 2 = (∑ 𝑤 𝑖𝑗 2 𝑛 𝑗=1 ) 2 𝑤 𝑖(𝑘ℎ) = ∑ 𝑛 𝑘≠𝑖 ∑ 𝑤 𝑖𝑘 𝑤 𝑖ℎ 𝑛 ℎ≠1 𝐸(𝐼 𝑖 ) = − 𝑤 𝑖 𝑛 − 1
Pengujian  ini  akan  menolak  Ho jika |𝑍 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 | >  Z α/2 atau  P value <
α(0,1%).  Positif  autokorelasi  spasial mengindikasikan  bahwa  antar  lokasi pengamatan memiliki keeratan hubungan Sebaliknya negatif autokorelasi  spasial  mengindikasikan bahwa antar lokasi pengamatan memiliki keeratan hubungan, ketika menerima Ho jika |𝑍 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 | <  Z α/2 atau  P value > α(0,1%).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Produksi Perikanan Tangkap Kalimantan Timur Provinsi Kalimantan Timur terdiri dari  10  kabupaten/kota,  dimana  7 diantaranya  merupakan  kabupaten/kota pesisir, sedangkan lainnya bukan, karena letak  geografisnya  yang  lebih  berada  di daratan.  Secara  geografi,  Kalimantan Timur dapat dilihat pada Gambar 2. Kota Samarinda  merupakan  salah  satu  kota bukan  kota  pesisir,  tetapi  akses  menuju ke perairan laut lebih dekat dibandingkan  Kabupaten  Kutai  Barat dan  Kabupaten  Mahakam  Ulu.  Hal tersebut  yang  menjadi  alasan  Kota Samarinda  juga  memiliki  produksi
perikanan  tangkap  laut,  selain  itu  juga Kota Samarinda memiliki PPI yang siap menampung  produksi  tangkapan  ikan. (Dinas  Perikanan  Kota  Samarinda, 2017).
Produksi  perikanan  tangkap  per kabupaten/kota  Provinsi  Kalimantan Timur dapat dilihat pada Tabel 1. Jumlah produksi  perikanan  tangkap  tertinggi dihasilkan oleh Kabupaten Kutai Kartanegara  (65.896.6  ton),  kemudian
Kabupaten  Berau  dan  Kota  Bontang dengan masing-masing jumlah produksi 17.919,9  ton  dan  16.881,5  ton.  Jumlah produksi  perikanan  tangkap  Kabupaten Mahakam  Ulu  masih  kosong,  karena kabupaten tersebut merupakan kabupaten baru pemekaran dari Kabupaten  Kutai  Barat,  sehingga  data masih  tergabung  dengan  Kabupaten Kutai Barat.
Gambar 2. Peta Provinsi Kalimantan Timur menggunakan Arc GIS
Jumlah produksi per kabupaten/kota yag terlihat pada Tabel 1, menjadi  dasar  untuk  melihat  sebaran produksi perikanan tangkap di Kalimantan Timur. Berdasarkan analisis yang  dilakukan  dengan  menggunakan
Software  GeoDa,  terdapat  3  status sebaran  produksi  perikanan  tangkap, yaitu  rendah,  sedang,  dan  tinggi.
Kabupaten/kota  yang  termasuk  rendah adalah  Kutai  Barat,  Mahakam  Ulu,  dan Balikpapan.  Produksi  sedang  adalah Kutai Timur, Samarinda, Penajam Paser Utara, dan Paser. Produksi tinggi adalah Bontang,  Berau,dan  Kutai  Kartanegara. Lebih jelasnya lihat Gambar 3 dan Tabel
2. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

## Tabel 1. Jumlah Produksi Perikanan Tangkap Provinsi Kalimantan Timur 2016
No Kabupaten/kota Produksi Perikanan Tangkap (ton) Laut Umum Jumlah 1 Paser 10.660,7 112,3 10.773,0 2 Kutai Barat 0 1.202,6 1.202.6 3 Kutai Kartanegara 33.233,4 32.663,2 65.896.6 4 Kutai Timur 5.394,5 928,5 632,3 5 Berau 16.634,7 1.285,2 17.919,9 6 Penajam Paser Utara 4.552,4 288,1 4.840,5 7 Mahakam Ulu 0 0 0 8 Balikpapan 4.725,8 0 4.725,8 9 Samarinda 9.635,2 4.982,4 14.617,6 10 Bontang 16.881,5 0 16.881,5 Sumber : BPS Kaltim, 2017.
Gambar 3. Sebaran Produksi Perikanan Tangkap Provinsi Kalimantan Timur
Tabel 2. Pola Sebaran Produksi Perikanan Tangkapan Laut Kalimantan Timur
No Sebaran Produksi Perikanan
Tangkapan Laut Kabupaten/Kota 1 Rendah Kutai Barat, Mahakam Ulu, Balikpapan 2 Sedang Kutai Timur, Samarinda, Penajam Paser Utara, Paser. 3 Tinggi Berau, Bontang, Kutai Kartanegara
Sumber: data skunder diolah, 2018.
Indeks Moran’s Autokorelasi spasial adalah taksiran dari korelasi  antar nilai  amatan
yang  berkaitan  dengan  lokasi  spasial pada variabel yang sama (Wuryandari, et al ,  2014). Berdasarkan  hasil  pengujian
5 4 3 7 1 2 6 8 9 10
autokorelasi  spasial  dengan  Indeks Moran’s  diketahui  bahwa  terdapat autokorelasi spasial negatif pada produksi  perikanan  tangkapan  laut  di Provinsi  Kalimantan  Timur,  dimana hasil  yang  diperoleh  untuk  Moran’s Index sebesar -0,322304.
Nilai  Indeks  Moran’s  yang diperoleh  berada  pada  -1  <  I  <  0,  hal
tersebut menunjukkan adanya
autokorelasi  negatif.  Hal  ini  berarti bahwa  lokasi-lokasi  yang  berdekatan mempunyai  nilai  yang  berbeda  dan cenderung  menyebar,  selain  itu  juga tidak  memiliki  kesamaan  karakteristik pada lokasi yang berdekatan.
Gambar 4. Moran’s scatterplot
Tabel 3. Kuadran Scatterplot
Kuadran Kabupaten/Kota I Samarinda, Bontang II Kutai Barat, Kutai Timur, Penajam Paser Utara, Mahakam Ulu, Balikpapan III Paser IV Kutai Kertanegara, Berau
Sumber: data skunder diolah, 2018.
Berdasarkan  Gambar  4  dan  Tabel 3,  diketahui  daerah  kabupaten/kota berdasarkan kuadrannya, yaitu: 1. Kuadran I yaitu Kota Samarinda dan Kota  Bontang.  Menunjukkan  bahwa Kota  Samarinda  dan  Kota  Bontang memiliki  jumlah  produksi  perikanan
I II III IV
tangkap  yang  tinggi  dan  dikelilingi oleh  Kabupaten/Kota  yang  memiliki jumlah  produksi  perikanan  tangkap tinggi juga.
2. Kuadran  II  yaitu  Kutai  Barat,  Kutai Timur, Penajam Paser Utara, Mahakam  Ulu,  Balikpapan,  yang menunjukkan bahwa Kabupaten/Kota tersebut  memiliki  jumlah  produksi perikanan  tangkap  yang  rendah  dan dikelilingi oleh Kabupaten/Kota yang memiliki  jumlah  produksi  perikanan tangkap yang tinggi.
3. Kuadran  III  yaitu  Kabupaten  Paser, menunjukan  baha  Kabupaten  Paser memiliki  jumlah  produksi  perikanan tangkap  rendah  dan  dikelilingi  oleh kabupaten/kota yang memiliki jumlah produksi  perikanan  tangkap  yang rendah.
4. Kuadran  IV  yaitu  Kabupaten  Kutai Kartanegara  dan  Kabupaten  Berau yang menunjukkan bahwa Kabupaten
Kutai  Kartanegara  dan  Kabupaten Berau  memiliki  jumlah  produksi perikanan  tangkap  yang  tinggi  dan dikelilingi oleh Kabupaten/Kota yang memiliki  jumlah  produksi  perikanan tangkap rendah.

## Nilai Local Indicator of Spatial Autocorrelation (LISA)
Berdasarkan  hasil  analisis  data Lisa  Significant  Map,  diperoleh  bahwa hanya  terdapat  satu  daerah  saja  yang memiliki  produksi  perikanan  tangkap laut  dengan  pengaruh  dari  daerah  atau
Kabupaten/kota tetangga. Daerah
tersebut  adalah  Kabupaten  Berau,  yang merupakan  satu-satunya  kota  yang dipengaruhi  oleh  daerah  lain  dengan nilai  signifikan  pada  0,1%,  sedangkan untuk  9 kabupaten/kota tidak signifikan dipengaruhi oleh kabupaten/kota
lainnya. Lebih jelas lihat Gambar 5.
Gambar 5. Pola Signifikansi pengujian LISA Produksi Perikanan Tangkap Kalimantan Timur

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  dan pembahasan  melalui  Indeks  Moran’s didapat  kesimpulan  bahwa  terdapat autokorelasi  spasial  pada  produksi perikanan tangkap di Kalimantan Timur pada  Tahun  2016.  Angka  Indeks Moran’s  yang  diperoleh  menunjukkan terdapat  autokorelasi  negatif  atau  pola yang  menyebar  dan  tidak  memiliki kesamaan karakteristik pada lokasi yang berdekatan. Sementara itu melalui LISA, didapat  kesimpulan  bahwa  tidak  ada pengelompokan  kabupaten/kota  yang signifikan. Kabupaten Berau merupakan satu-satunya  daerah  yang  dipengaruhi oleh  daerah  lain  dalam  hal  produksi perikanan tangkap secara siginifikan.

## DAFTAR PUSTAKA
Anselin, L. 1988. Spatial Econometrics: Methods  and  Models.  London: Kluwer Academic Publishers.
Anselin, L. 2005. Exploring Spatial Data with GeoDa : A Workbook. Center for  Spatially  Integrated  Social Science.
Banerjee, S., Carlin, B.P., Gelfand, A.E. 2004.  Hierarchical  Modeling  and
Analysis  for  Spatial  Data.  Boca Raton: Chapman and Hall/CRC.
Bekti, R.D.  2012. Autokorelasi Spasial
Untuk Identifikasi Pola Hubungan
Kemiskinan  Di  Jawa  Timur.
ComTech Vol. 3 No. 1.
BPS  Kaltim.  2017.  Kalimantan  Timur Dalam Angka. BPS Kaltim.
Lee,  J.  and  Wong,  D.W.S.  2001. Statistical  Analysis  with  Arcview
GIS.  United  Stated  of  America: John Wiley & Sons, Inc. Lembo, A.J. 2006. Spatial Autocorrelation. Cornell University. Perobelli,  F.S.,  Haddad,  E.  2003. Brazilian Interregional Trade (1985-1996): An Exploratory Spatial Data Analysis. www.anpec.org .  [diverifikasi  29 maret 2018]. Wuryandi, T., Hoyyi, A., Kusumaswardani, D. S., Rahmawati, D. 2014.  Identifikasi Autokorelasi Spasial Pada Jumlah Pengangguran  Di  Jawa  Tengah Menggunakan Indeks Moran. Media Statistika Vol. 7 No. 1. Yuriantari, N.P., Hayati, M.N., Wahyuningsih,  S.  2017.  Analisis Autokorelasi Spasial titik Panas Di Kalimantan  Timur  Menggunakan
Indeks Moran dan Local Indicator Of Spatial Autocorrelation (LISA). Jurnal  Eksponensial  Volume  8 No.1.