PEMODELAN SPATIAL AUTOREGRESSIVE (SAR) UNTUK MENGANALISIS PENGARUH SPASIAL DAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMENGARUHI TINGKAT KRIMINALITAS DI PROVINSI JAWA TIMUR

Thoriq Abdul Aziz, 2025. Pemodelan Spatial Autoregressive (SAR) untuk Menganalisis Pengaruh Spasial dan Faktor-Faktor yang Memengaruhi Tingkat Kriminalitas di Provinsi Jawa Timur. Skripsi, Program Studi Statistika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Nahdlatul Ulama Sunan Giri. Pembimbing I: Alif Yuanita Kartini, M.Si. dan Pembimbing II: Jauhara Rana Budiani, M.Stat. Kriminalitas merupakan isu sosial yang kompleks, tidak hanya dipengaruhi oleh faktor sosial ekonomi tetapi juga oleh karakteristik spasial wilayah sekitar. Penelitian ini bertujuan menganalisis pengaruh faktor sosial ekonomi terhadap Tingkat Kriminalitas di Provinsi Jawa Timur menggunakan model Spatial Autoregressive (SAR). Variabel yang digunakan meliputi Tingkat Kriminalitas, Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT), Persentase Penduduk Miskin, Indeks Pembangunan Manusia (IPM), Rasio Gini, dan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB). Hasil statistik deskriptif menunjukkan rata-rata Tingkat Kriminalitas sebesar 1.581,053 kasus, dengan Pacitan sebagai wilayah dengan kategori sangat rendah dan Surabaya sangat tinggi. Uji Moran’s I menunjukkan adanya autokorelasi spasial positif, mendukung penggunaan model Spatial Autoregressive (SAR). Estimasi menunjukkan bahwa hanya Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) yang berpengaruh signifikan terhadap Tingkat Kriminalitas. Nilai Spatial Pseudo R-Squared sebesar 86,6% menunjukkan model cukup baik dalam menjelaskan variasi spasial, namun nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 50,925% menandakan bahwa akurasi prediksi masih rendah. Model Spatial Autoregressive (SAR) efektif digunakan karena mampu menangkap efek spasial antarwilayah terhadap Tingkat Kriminalitas di Provinsi Jawa Timur. Nilai Moran’s I sebesar 0,023 dengan p-value < α menunjukkan autokorelasi spasial positif yang signifikan.