Akses terbuka Jurnal SINTA 3
MODELLING CRIME RATES IN INDONESIA USING TRUNCATED SPLINE ESTIMATOR
BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan · Vol. 18 No. 2 (2024) · hlm. 1201–1216
- ISSN
- 2615-3017, 1978-7227
- Terbit
- 2024-05-25
- Penerbit
- PATTIMURA UNIVERSITY
- Bahasa
- eng
Abstrak
Criminal acts are actions that violate the law and can arise from various factors such as emotions, psychological pressure, and others. Crime rate is a number that indicate the level of crime vulnerability in a certain area at a certain time. Higher crime rates correspond to increased vulnerability in an area, and vice versa. Among various forms of criminal acts, the number of criminal acts and narcotics crimes in Indonesia tends to increase in 2020 and 2021. The aim of the research is to identify the characteristics of crime rate data based on the number of decency and narcotics incidents in Indonesia using a nonparametric regression approach. This research uses a nonparametric regression method spline truncated and linear regression as comparison. It was found that West Papua Province has the highest crime rate, based on a comparison between linear regression model and truncated spline nonparametric regression model, it can be concluded that the best model is the truncated spline nonparametric regression model with a Generalized Cross Validation (GCV) of 2468.487 and a coefficient of determination of 0.7389091, indicating that approximately 73% of the variability of the dependent variable can be explained by the independent variables included in the model.
Jaringan kolaborasi para penulis
40 penulis · 112 tautan kepenulisan bersama · 3 lintas organisasi · menampilkan 40 yang paling banyak terhubung
Arahkan kursor atau ketuk sebuah nama untuk menyorot rekan penulisnya. Klik dua kali untuk membuka halaman penulis.
- Universitas Airlangga
- Universitas Wijaya Kusuma Surabaya
- Afiliasi tidak diketahui
- Organisasi berbeda
- Organisasi sama
- Afiliasi tidak diketahui
- Garis lebih tebal = lebih banyak artikel bersama · lingkaran lebih besar = lebih banyak artikel
Tampilkan sebagai tabel
| Rekan penulis | Organisasi | Artikel bersama |
|---|---|---|
| Toha Saifudin | Universitas Airlangga | 7 |
| Juan Krisfigo Prasetyo | Afiliasi tidak diketahui | 2 |
| Berliani Larasati | Afiliasi tidak diketahui | 2 |
| Bagas Shata Pratama | Afiliasi tidak diketahui | 2 |
| Dita Amelia | Afiliasi tidak diketahui | 2 |
| Rien Recylia | Afiliasi tidak diketahui | 2 |
| Belindha Ayu Ardhani | Universitas Airlangga | 1 |
| Nia Saurina | Universitas Wijaya Kusuma Surabaya | 1 |
| Riries Rulaningtyas | Universitas Airlangga | 1 |
| Aryati Aryati | Universitas Airlangga | 1 |
| Rizky Ismaul Uyun Hidayat | Afiliasi tidak diketahui | 1 |
| Mutiara Aisharezka | Afiliasi tidak diketahui | 1 |
| Naufal Ramadhan Al Akhwal Siregar | Afiliasi tidak diketahui | 1 |
| Muhammad Fikry Al Farizi | Afiliasi tidak diketahui | 1 |
| Atikah Faiza | Afiliasi tidak diketahui | 1 |
| Muhammad Hilmi Fibryan | Afiliasi tidak diketahui | 1 |
| Alda Fuadiyah Suryono | Afiliasi tidak diketahui | 1 |
| Nina Auliyah | Afiliasi tidak diketahui | 1 |
| Alfi Nur Nitasari | Afiliasi tidak diketahui | 1 |
| Andini Sa'idah | Afiliasi tidak diketahui | 1 |
| Nurin Faizun | Afiliasi tidak diketahui | 1 |
| Kezia Eunike Darmawan | Afiliasi tidak diketahui | 1 |
| Marfa Audilla Fitri | Afiliasi tidak diketahui | 1 |
| Nadhira Safa Kamiilah | Afiliasi tidak diketahui | 1 |
| Putu Eka Andriani | Afiliasi tidak diketahui | 1 |
| Cynthia Anggelyn Siburian | Afiliasi tidak diketahui | 1 |
| Muhammad Rizaldy Baihaqi | Afiliasi tidak diketahui | 1 |
| Salma Bethari Andjani S | Afiliasi tidak diketahui | 1 |
| Alma Khalisa Rahma | Afiliasi tidak diketahui | 1 |
| Qumadha Zaenal Abidin | Afiliasi tidak diketahui | 1 |
| Steven Soewignjo | Afiliasi tidak diketahui | 1 |
| Ni Wayan Widya Septia Sari | Afiliasi tidak diketahui | 1 |
| Andini Putri Mediani | Afiliasi tidak diketahui | 1 |
| M. Aqil Zaidan Kamil | Afiliasi tidak diketahui | 1 |
| Ardana Tegar Hendrawan | Afiliasi tidak diketahui | 1 |
Afiliasi berasal dari OpenAlex; metadata OAI-PMH jurnal tidak memuatnya. Penulis tanpa ID OpenAlex dicocokkan berdasarkan nama, sehingga dua orang bisa tergabung atau satu orang bisa terpisah.