Evaluasi Model Regresi GWR dan NBR untuk Analisis Kriminalitas di Banten: Tantangan Sampel Terbatas - Puspa Nur Afifah; Sekar Ayu Permata; Wahyu Arjuna Saputra (Universitas Galuh, 2025)
Penelitian ini mengevaluasi tiga model regresi dalam menganalisis tingkat kriminalitas di Provinsi Banten, yaitu Regresi Poisson, Regresi Geographically Weighted Regression (GWR), dan Regresi Binomial Negatif (NBR). Data mencakup delapan wilayah administratif dengan variabel penjelas seperti kepadatan penduduk, rasio penduduk terhadap polisi, tingkat pengangguran terbuka, angka kemiskinan, rata-rata lama sekolah, dan Indeks Pembangunan Manusia. Hasil menunjukkan bahwa 1) model Poisson mengalami overdispersi berat dan gagal menangkap pengaruh variabel prediktor, 2) model GWR memiliki nilai AIC terendah, namun menghasilkan parameter yang identik di semua wilayah, mengindikasikan overfitting akibat keterbatasan jumlah wilayah, 3) Model NBR memberikan deviasi rendah dan AIC yang kompetitif, menunjukkan kinerja statistik yang lebih stabil pada data terbatas. Studi ini menyoroti pentingnya mempertimbangkan ukuran sampel dalam pemilihan model spasial, serta menyarankan penggunaan NBR sebagai alternatif yang layak untuk data count yang overdispersi dengan jumlah unit kecil.