Estimasi Parameter Model Regresi Nonparametrik Birespon berdasarkan Penalized Spline Pada Data Tindak Kriminal di Indonesia (Studi Kasus Jumlah Kejadian Kejahatan terhadap Kesusilaan dan Jumlah Kejadian Kejahatan terhadap Fisik di Indonesia Tahun 2020) - Nurul Gusriani; Kankan Parmikanti; Reffa Ayu Anggraeni (Department of Matematics, Universitas Padjadjaran, 2022)
Untuk mencapai terciptanya kehidupan bermasyarakat yang aman dan damai, tindak kriminal menjadi salah satu hal yang sangat diperhatikan. Pada tahun 2020, di Indonesia terjadi 6.872 kejadian kejahatan terhadap kesusilaan dan 36.672 kejadian kejahatan terhadap fisik. Salah satu upaya yang bisa dilakukan untuk menekan jumlah kejadian kejahatan terhadap kesusilaan dan jumlah kejadian kejahatan terhadap fisik di Indonesia adalah dengan memodelkan hal tersebut atas faktor-faktor yang memengaruhinya sehingga dapat diperoleh prediksinya. Pada penelitian ini, dilakukan estimasi parameter model regresi nonparametrik birespon berdasarkan estimator penalized spline menggunakan pendekatan metode Weighted Least Square (WLS) untuk memprediksi jumlah kejadian kejahatan terhadap kesusilaan dan jumlah kejadian kejahatan terhadap fisik di Indonesia dengan variabel prediktor kepadatan penduduk (X1), rasio jenis kelamin (X2), persentase penduduk miskin (X3) dan rata-rata upah bersih buruh/karyawan/pegawai (X4). Estimator penalized spline digunakan untuk memperhitungkan titik knot dan parameter penghalus secara bersamaan sehingga menghasilkan ketepatan dan kehalusan bentuk kurva secara simultan. Model terbaik bergantung pada penentuan titik knot dan parameter pemulus optimal yaitu dengan nilai Generalized Cross Validation (GCV) minimum. Model terbaik diperoleh saat banyaknya titik knot untuk X1 adalah satu, X2 adalah tiga, X3 adalah tiga, dan X4 adalah satu serta lambda=0,000000171 dengan GCV sebesar 568359 dan nilai koefisien determinasi sebesar 0,652.