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.

Bahan Penelitian

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

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.

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

Regression Linear Model (RELM)