Pemodelan jumlah kriminalitas di Jawa Timur menggunakan pendekatan Regresi Semiparametrik Spline Truncated

Tingginya tingkat kriminalitas dapat menyebabkan keresahan dan kerugian bagi masyarakat. Jawa Timur merupakan salah satu provinsi dengan angka kriminalitas yang tinggi, dengan total sebanyak 21.046 kasus kejahatan yang dilaporkan pada tahun 2023. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang berpengaruh terhadap tingkat kriminalitas di Jawa Timur serta mengevaluasi kebaikan model melalui regresi semiparametrik spline truncated. Regresi semiparametrik spline truncated merupakan kombinasi antara metode parametrik dan nonparametrik yang mampu mencari estimasi sendiri serta menyesuaikan perubahan pola data melalui adanya titik knot. Data yang digunakan dalam penelitian ini bersumber dari Badan Pusat Statistik, dengan variabel-variabel yang diduga memengaruhi meliputi jumlah penduduk miskin, rata-rata lama sekolah, produk domestik regional bruto, jumlah penduduk, gini rasio, pengeluaran per kapita, dan tingkat pengangguran terbuka. Hasil analisis dari penelitian menunjukkan bahwa secara serentak minimal satu variabel prediktor berpengaruh secara signifikan terhadap jumlah kejahatan sedangkan secara parsial variabel yang berpengaruh terhadap jumlah kejahatan di Provinsi Jawa Timur adalah rata-rata lama sekolah, jumlah penduduk, gini rasio, pengeluaran per kapita, dan tingkat pengangguran terbuka. Model regresi terbaik yang diperoleh menggunakan titik knot kombinasi (4,2,4,3) knot dengan nilai GCV minimum sebesar 49636,60. Nilai koefisien determinasi yang diperoleh adalah 93,60% yang berarti variabel prediktor dapat menjelaskan jumlah kejahatan sebesar 93,60% sedangkan sisanya sebesar 6,40% dijelaskan oleh variabel diluar penelitian.