Penerapan Modifikasi Metode Spatial K’luster Analysis by Tree Edge Removal (SKATER) pada Tingkat Kriminalitas di Kabupaten Way Kanan, Provinsi Lampung

Analisis kelompok pada data spasial disebut analisis pengelompokan spasial. SKATER adalah salah satu metode regionalisasi khusus untuk pengelompokan spasial yang menggunakan data sebagai satu set poligon dengan kumpulan data menggambarkan lokasi penelitian. Modifikasi SKATER merupakan pengembangan dari metode SKATER yang dimodifikasi pada perhitungan bobot dan proses partisi untuk mengakomodir kehomogenan dalam kelompok dan keheterogenan antar kelompok. Covariance Normalized Distance (CND) merupakan bobot tepi untuk pembentukan Minimum Spanning Tree (MST) menggunakan algoritma Prim`s yang menghubungkan setiap lokasi penelitian. Setelah MST terbentuk, prosedur berikut adalah partisi MST secara berurutan disebut Between Cluster Dissimilarity (Cluster Stretch) yang menghasilkan kelompok dengan individu terhubung pada MST. Hasil pengelompokan SKATER didasarkan pada jumlah kuadrat deviasi (SSD), semakin kecil nilai SSD maka semakin baik partisi yang digunakan. Tujuan penelitian adalah identifikasi autokorelasi dan pola penyebaran spasial serta menerapkan modifikasi metode SKATER pada tingkat kriminalitas di Kabupaten Way Kanan, Provinsi Lampung. Penelitian ini menggunakan data sekunder dari 14 kecamatan yang diperoleh dari Kepolisian Resort (Polres) Kabupaten Way Kanan. Hasil penelitian menunjukkan 14 kecamatan di Kabupaten Way Kanan berautokorelasi dan memiliki pola penyebaran spasial serta menghasilkan empat kelompok (?) bertingkat dengan rata-rata; ?1 (Bumi Agung, 12.73%) ≥ ?2 (Blambangan Umpu, 10.9%) ≥?3 (Gunung Labuan, Baradatu, Kasui dan Rebang Tangkas, 7.83%) ≥?4 (Way Tuba, 7.81%)