MODEL SPASIAL PREDIKTIF BAHAYA BULLYING DI KOTA DEPOK

04 Desember 2024

By: Azhari Al Kautsar,S.Geo

Open Project

Lokasi Penelitian

Open Project

Generalize Boost Bullying Depok

Open Project

INLA Bullying Predicted Depok COPY

Masih dalam pengembangan

PENDAHULUAN

Salah satu dari penelitian model spasial prediktif dari Battista et al. (2023) adalah hubungan kesehatan jiwa usia pelajar dengan pemodelan decision tree. Hasil dari model decision tree menunjukkan tingkat risiko kesehatan jiwa pada usia sekolah. Maka dari itu, kerentanan perundungan (bullying) dapat dilihat dari tingkat risiko kesehatan jiwa pada individu anak maupun remaja. Kejahatan bullying dipaparkan dari Useche et al. (2023) sebagai ketimpangan gender atas relasi kekuasaan yang disebabkan oleh faktor intimidasi antar individu maupun individu dengan kelompok. Faktor ini sering kali terjadi pada usia remaja.

Kejadian prediksi bahaya bullying bisa melalui kejahatan berbasis siber. Eboy et al. (2024) merancang spatial modelling predictive menggunakan beberapa parameter seperti integrasi survei lapangan, statistik, dan SIG. Ketiga parameter itu menghasilkan tingkat risiko bullying seperti risiko koneten, risiko pengaturan, dan risiko persetujuan yang bersangkutan. Risiko bullying juga dipaparkan oleh Tramontano et al. (2020) yang menunjukkan adanya gradien tingkat bahaya perundungan di lingkungan sekolah sehingga perlu menginvestigasi agar menciptakan lingkungan belajar dan mengajar yang lebih humanis.

Perilaku bullying juga merambah pada skala media sosial. Menurut Al-Garadi et al. (2019) perundungan sering terjadi berbagai macam aplikasi media sosial. Untuk mengetahui tingkat bahaya bullying melalui model big data yang bisa menggali informasi perilaku perundung secara keruangan. Pemanfaatan model spasial prediktif bisa mengidentifikasi cara-cara usia pelajar melakukan kekerasan berbasis daring berbasis machine learning. Pengembangan machine learning dilanjutkan oleh Song & Song (2021)menggunakan pohon Keputusan (decision tree). Dari penggunaan decision tree menunjukkan adanya kesenjangan jumlah korban dengan pelaku perundungan di lingkungan sekolah melalui penggunaan media sosial.

Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memprediksi spasial tingkat bahaya bullying di Kota Depok. Kemudian tujuan lainnya adalah seberapa penggunaan data lokasi pendidikan terhadap potensi prediksi kekerasan bullying pada usia remaja di Kota Depok.

METODE PENELITIAN

Lokasi Penelitian

Lokasi penelitian ini berada di seluruh Kecamatan di Kota Depok dengan Koordinat….. . Kota Depok mempunyai sepuluh kecamatan, yaitu Beji, Bojongsari, Cilodong, Cimanggis, Cinere, Cipayung, Limo, Pancoran Mas, Sawangan, dan Tapos. Kota Depok berbatasan dengan Provinsi DKI Jakarta di sebelah utara, Kota Bekasi di sebelah timur, Kabupaten Bogor di sebelah selatan, dan Kota Tangerang Selatan di sebelah barat.

Gambar 1

Bahan Penelitian

Bahan pada penelitian merupakan berasal dari sumber data sekunder. Data tersebut akan di jelaskan pada tabel 1.

Tabel 1

Analisis Data

1. Kriging

Analisis spasial seperti kriging sangat penting dalam penelitian ini untuk memprediksi kejadian bullying di Kota Depok. Metode analisis kriging memainkan peran menjumlahkan atau memperluas objek agar dapat mampu mengvisualkan spasial. Dengan begitu, data kriging bersifat acak dan menyuluruh agar memperkuat koefisien dari prediksi pemodelan spasial. Konsep formulasi kriging dikemukakan oleh Hardiyanthy & Susanti (2019) adalah sebagai berikut :

Rumus 1

2. Analisis Multi-Kriteria

Pada metode analisis multi-kriteria bertujuan untuk mengkalkulasi skor dari terendah ke tertinggi pada parameter tertentu. Parameter untuk analisis multi-kriteria pada model spasial prediktif bahaya bullying adalah menggunakan data pendidikan, pemerintah, tempat ibadah, dan fasilitas kesehatan. Penulis akan merujuk dari Nur et al. (2024) dengan pengubahan nilai bobot agar bisa memudahkan dalam proses perhitungan. Berikut tabel 2 akan membahas skor bobot pada pemodelan spasial prediktif bahaya bullying.

Tabel 2

3. Analisis Regresi

Pada metode analisis penelitian ini menggunakan jenis pemodelan spasial regresi tertentu. Parameter pada analisis regresi ini adalah REML, LMS, OLS, PLS, dan Generilzed Boost.

HASIL PENELITIAN

Kriging

Kriging

Regression Linear Model (RELM)

RELM

RELMB Depok

Data Publikasi

Analisis Spasial Kelayakan Pembangunan Toko Bangunan di Kota Majene

Penelitian

07 Okt 2025

Wawan Firgiawan

Analisis Spasial Kelayakan Pembangunan Toko Bangunan di Kota Majene

Proyek ini bertujuan untuk menganalisis dan memetakan lokasi potensial pembangunan toko bangunan di wilayah Kota Majene dengan memanfaatkan teknologi Sistem Informasi Geografis (SIG/GIS) dan metode analisis spasial multi-kriteria. Kegiatan ini berangkat dari meningkatnya kebutuhan bahan bangunan akibat pertumbuhan permukiman, infrastruktur, serta renovasi pasca-bencana di Majene. Dengan pendekatan berbasis data spasial, penelitian ini akan mengidentifikasi zona strategis dan kelayakan lokasi berdasarkan kombinasi faktor permintaan pasar, aksesibilitas, persaingan usaha, daya beli masyarakat, kedekatan dengan pemasok, serta risiko bencana.

12 menit baca

24 dilihat

2 Proyek

Strategi Pemilihan Lokasi Kafe di Yogyakarta: Kunci Sukses Bisnis di Kota Pelajar dan Wisata

Barang Konsumsi

29 Sep 2025

Stevan Tarigan

Strategi Pemilihan Lokasi Kafe di Yogyakarta: Kunci Sukses Bisnis di Kota Pelajar dan Wisata

Analisis Pemilihan Lokasi di Kota Yogyakarta

9 menit baca

133 dilihat

2 Proyek

Estimasi Biaya Pembebasan Lahan Rencana Pembangunan Jalan Baru di Kecamatan Denpasar Selatan, Kota Denpasar

Perencanaan Kota

29 Sep 2025

Indra Adi Nagara

Estimasi Biaya Pembebasan Lahan Rencana Pembangunan Jalan Baru di Kecamatan Denpasar Selatan, Kota Denpasar

Artikel ini membahas objek pembebasan lahan dan estimasi biaya pembebasan lahan dalam rencana pembangunan jalan baru di Kecamatan Denpasar Selatan, Kota Denpasar

6 menit baca

116 dilihat

1 Proyek

Menghadapi Ancaman Sesar Lembang: Analisis Spasial Fasilitas Kesehatan Aman untuk Posko Pengungsian

Penelitian

29 Sep 2025

Fathunajah Elsha Christalianingsih

Menghadapi Ancaman Sesar Lembang: Analisis Spasial Fasilitas Kesehatan Aman untuk Posko Pengungsian

Artikel ini menganalisis zona bahaya gempabumi di Jawa Barat untuk menentukan fasilitas kesehatan yang aman sebagai posko bencana. Hasilnya, lokasi yang berada di zona intensitas rendah–menengah, jauh dari sungai, dan di luar sesar aktif direkomendasikan sebagai posko pengungsian maupun posko sementara.

15 menit baca

180 dilihat

1 Proyek

Syarat dan Ketentuan
Pendahuluan
  • MAPID adalah platform yang menyediakan layanan Sistem Informasi Geografis (GIS) untuk pengelolaan, visualisasi, dan analisis data geospasial.
  • Platform ini dimiliki dan dioperasikan oleh PT Multi Areal Planing Indonesia, beralamat