Text

Pemodelan Jumlah Tindak Kejahatan Pencurian dengan Pemberatan di Kota Semarang Menggunakan Spatial Autoregressive Poisson (SAR Poisson)

---

ABSTRAK

Regresi Poisson merupakan metode statistika yang digunakan untuk memodelkan hubungan variabel respon dan variabel penjelas, dengan variabel respon berupa data cacahan dan berdistribusi poisson. Jumlah pencurian dengan pemberatan suatu wilayah diduga dipengaruhi oleh wilayah sekitarnya dan berdistribusi poisson, sehingga model yang digunakan adalah Spatial Autoregressive Poisson (SAR Poisson). Penelitian ini bertujuan untuk membentuk model SAR Poisson serta menentukan faktor-faktor yang berpengaruh terhadap jumlah pencurian dengan pemberatan di Kota Semarang tahun 2016. Hasil penelitian menunjukkan bahwa berdasarkan uji Kolmogorov-Smirnov jumlah pencurian dengan pemberatan mengikuti distribusi poisson karena p-value sebesar 0.338 lebih besar dari taraf signifikansi α=5%, sehingga dapat digunakan untuk memodelkan regresi Poisson dan SAR Poisson. Variabel yang mempengaruhi jumlah pencurian dengan pemberatan adalah kepadatan penduduk dan banyaknya anak putus sekolah. Berdasarkan nilai Akaike Information Criteria (AIC) model terbaik adalah model regresi Poisson karena mempunyai nilai AIC terkecil.

Kata kunci : Pencurian dengan pemberatan, regresi Poisson, Spatial Autoregressive Poisson, Akaike Information Criteria

ABSTRACT

Poisson regression is a statistical method used to model the relationship of response variables and explanatory variables, with response variables in the form of count data and distributed poisson. The number of theft by weight an location thougt to be influenced by other location and distributed poisson, so the model used is Spatial Autoregressive Poisson (SAR Poisson). This research aims to form SAR Poisson model and determine the factors that influence the number of theft by weight in Semarang City 2016. The results showed that based on Kolmogorov-Smirnov test the number of theft by weight following the poisson distribution because p-value of 0.338 is greater than the significance level α= 5%, so it can be used to model Poisson regression and SAR Poisson. The variables that affect the number of theft by weight is the density of the population and the number of children drop out of school. Based on the value of Akaike Information Criteria (AIC) the best model is Poisson regression model because it has the smallest AIC value.
Keywords : Theft by Weight, Poisson Regression, Spatial Autoregressive Poisson, Akaike Information Criteria

---

Ketersediaan

575E17IV

519.536 RIZ p

Perpustakaan FSM Undip (Referensi)

Tersedia

Informasi Detail

Judul Seri

STATISTIKA

No. Panggil

519.536 RIZ p

Penerbit

: ., 2017

Deskripsi Fisik

-

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

1636

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

-

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

Riza Asmul Faizah

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar