Judul: Penerapan Metode Geographically Weighted Regression (GWR) pada Kasus Kriminalitas di Provinsi Sumatera Utara Tahun 2020
Abstrak: Jumlah kejahatan di wilayah kerja Polda Sumatera Utara menempati urutan tertinggi pada tahun 2020 dibandingkan wilayah kerja Polda lainnya di Indonesia. Angka kejahatan tersebut meningkat dari tahun 2019 dan Provinsi Sumatera Utara tetap menempati posisi teratas dari tahun ke tahun. Tingginya kasus kriminalitas tersebut dihubungkan dengan faktor ekonomi, sosial, dan demografi. Sehingga perlu dilakukan identifikasi lebih lanjut untuk mengetahui faktor-faktor yang memengaruhi semakin tingginya kasus kriminalitas guna menekan jumlah kejahatan di Provinsi Sumatera Utara. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk menganalisa faktor-faktor yang memengaruhi tingginya kasus kriminalitas di Provinsi Sumatera Utara adalah metode Geographically Weighted Regression (GWR) dimana metode ini dapat mempertimbangkan unsur spasial dari tiap daerah. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan penerapan model GWR dan menentukan faktor-faktor yang memengaruhi tingginya kasus kriminalitas di Provinsi Sumatera Utara pada tahun 2020. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model GWR dengan fungsi pembobot adaptive Gaussian kernel memiliki performa yang lebih baik dibandingkan dengan fungsi pembobot lain yang telah digunakan dengan AIC 58,683, RMSE 0,491, dan R^2 75%. Model GWR adaptive Gaussian kernel membentuk empat kelompok peubah signifikan berdasarkan wilayah hukumnya. Koefisien determinasi lokal yang diperoleh berkisar antara 50% sampai dengan 86% yang menandakan bahwa performa model yang diperoleh pada tiap wilayah hukum cukup baik., The number of reported crimes in the working area of the Regional Police of North Sumatera ranks highest compared to other working area of Regional Police in Indonesia in 2020. The number of figures has increased from 2019 and Regional Police of North Sumatera remains in the top position yearly. The high number of criminal cases is related to economic, social, dan demographic factors. So it is necessary to identify the factors which influence the increasing number of criminal cases in North Sumatera Province in order to reduce the number of crimes in North Sumatera Province. A method that can be used to analyze the factors that affect high crime rate in North Sumatera Province is Geographically Weighted Regression (GWR) method which can consider the spatial effects of each area. This study aims to apply the GWR model and determine the factors which affect high crime rate in North Sumatera Province in 2020. The results show that the GWR model with the best weighting function adaptive Gaussian kernel has better performance than the other weighted function with AIC 58,683, RMSE 0,491, and R^2 75%. The GWR model with adaptive Gaussian kernel forms four groups of significant variables based on the jurisdiction. The coefficient of local determination obtained ranges from 50% to 86% which indicates that the performance of the model performance in each jurisdiction is fairly good.
Keyword: spatial effect, GWR, criminality, regression

Judul: Modeling the Crime Rate in Indonesia Using Geographically Weighted Panel Regression Analysis
Abstrak: Kriminalitas merupakan salah satu masalah sosial ekonomi yang sampai saat ini belum terselesaikan di Indonesia. Meski Indonesia masuk kategori negara yang aman dikunjungi, kenyataannya masih banyak masyarakat Indonesia yang mengalami tindak kriminalitas. Penyelesaian masalah sosial ekonomi ini menjadi sangat penting karena menyangkut keamanan dan kenyamanan masyarakat. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi tingkat kriminalitas di Indonesia dan menentukan model terbaik dari setiap provinsi dengan membandingkan antara model regresi data panel dan model Geographically Weighted Panel Regression (GWPR). Data penelitian ini terdiri atas 34 provinsi di Indonesia dari tahun 2016 sampai 2020. Analisis yang digunakan adalah analisis regresi data panel dan GWPR. Hasil analisis menunjukkan model adaptive kernel gaussian GWPR merupakan model terbaik dengan R^2 sebesar 69,89% dan AIC sebesar 167,4585. Pemodelan GWPR menghasilkan persamaan model dan peubah berpengaruh signifikan untuk setiap provinsi. Secara umum terdapat lima peubah yang berpengaruh signifikan terhadap tingkat kriminalitas, yaitu persentase penduduk miskin, tingkat pengangguran terbuka, Produk Domestik Regional Bruto atas dasar harga konstan per kapita, indeks pembangunan manusia, dan rata-rata lama sekolah., Crime is one of the socio-economic problems that Indonesia has not yet resolved. Although Indonesia is categorized as a safe country to visit, in reality, there are still many Indonesian people who experience crime. The resolution of this socio-economic problem is very important because it involves the safety and comfort of the community. This study aims to identify the factors that influence the crime rate in Indonesia and determine the best model for each province by comparing the panel data regression model and the Geographically Weighted Panel Regression (GWPR) model. This research data consists of 34 provinces in Indonesia from 2016 to 2020. The analysis used is panel data regression analysis and GWPR. The result is that the adaptive kernel gaussian GWPR is the best model with R^2 of 69,89% and AIC of 167,4585. The GWPR modeling produces model equations and significant variables for each province. In general, five variables have a significant effect on the crime rate, namely percentage of poor population, open unemployment rate, Gross Regional Domestic Product at the constant price per capita, human development index, and mean years of schooling.
Keyword: crime, GWPR, panel data regression, spatial heterogeneity

Judul: Mempelajari cara pembuatan kecap ikan secara fermentasi dengan penambahan kultur Lactobacillus bulgarius, Lactobacillus plantarum dan Saccharomyces rouxii
Abstrak: Hasil penelitian menunjukan bahwa untuk mendapatkan kecap ikan dengan sifat-sifat kimia yang baik dan organoleptik yang disukai, diperlukan inokulum L. plantarum dengan lama fermentasi 30 hari pada ikan kembung.
Keyword: