Spatial Analysis of Child Violence in West Java Using a Geographically Weighted Negative Binomial Regression Approach

Suliyanto Suliyanto, Dita Amelia, Lisa Amanda Putri, Aurellia Calista Anggakusuma

Abstract


Kekerasan terhadap anak tetap menjadi isu kritis di Indonesia, dengan Jawa Barat secara konsisten melaporkan jumlah kasus yang tinggi. Studi ini meneliti faktor-faktor sosioekonomi yang memengaruhi jumlah kasus kekerasan terhadap anak di 27 kabupaten dan kota, dengan fokus pada tingkat kemiskinan, rata-rata tahun sekolah, tingkat perceraian, Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja (PFPR), dan Tingkat Pengangguran Terbuka (OUR). Tes diagnostik mengidentifikasi heterogenitas spasial dan overdispersi, yang mendukung penggunaan model Regresi Binomial Negatif Berbobot Geografis (GWNBR). Model GWNBR mengungguli model Poisson dan Binomial Negatif global, yang ditunjukkan oleh nilai Akaike Information Criterion (AIC) terendah sebesar 193,23, yang menunjukkan kemampuannya untuk menangani data hitungan spasial yang overdispersi. Hasil penelitian mengungkapkan variasi spasial yang substansial dalam pengaruh faktor-faktor sosioekonomi. Rata-rata tahun sekolah dan tingkat perceraian signifikan di sebagian besar wilayah, sementara Kota Bandung adalah satu-satunya wilayah di mana kelima prediktor tersebut signifikan. Temuan ini menunjukkan struktur risiko yang bervariasi secara geografis yang tidak dapat ditangkap oleh model global. Studi ini menyoroti pentingnya pemodelan adaptif spasial dalam analisis sosial dan demografis serta menyarankan agar karakteristik spesifik wilayah dipertimbangkan dalam perumusan kebijakan. Temuan ini mendukung strategi perlindungan anak yang terarah dan selaras dengan SDG 3, SDG 4, dan SDG 16.

Keywords


Child Violence; Spatial Analysis; West Java; GWNBR

Full Text:

PDF

References


Republik Indonesia. (2014). Undang-Undang Nomor 35 Tahun 2014 tentang Perlindungan Anak.

World Health Organization. (2022). Violence against children. World Health Organization.

SNPHAR. (2024). Kekerasan fisik. Sistem Nasional Pemantauan Hak Anak.

Kementerian Pemberdayaan Perempuan dan Perlindungan Anak. (2024). SIMFONI PPA. Available online.

Sutarya, Y. (2025). Jawa Barat darurat kekerasan anak dan perempuan.

Yob, Z., et al. (2022). The impacts of poverty, unemployment, and divorce on child violence in Malaysia. Economies, 10(11). https://doi.org/10.3390/economies10110285

Farooq, B., Allen, K., Russell, A. E., Howe, L. D., & Mars, B. (2024). The association between poverty and longitudinal patterns of adverse childhood experiences. Child Abuse & Neglect, 156, 107014. https://doi.org/10.1016/j.chiabu.2024.107014

Mehta, D., et al. (2023). Child maltreatment and long-term physical and mental health outcomes. Child Psychiatry and Human Development, 54(2), 421–435.

Chen, J., Liu, L., Xiao, L., Xu, C., & Long, D. (2020). Integrative analysis of spatial heterogeneity and overdispersion of crime with a geographically weighted negative binomial model. ISPRS International Journal of Geo-Information, 9(1), 60. https://doi.org/10.3390/ijgi9010060

UNICEF. (2021). The State of the World’s Children 2021. UNICEF.

Open Data Jabar. (2024). Data kekerasan terhadap anak di Jawa Barat. Available online.

Gujarati, D. N. (2012). Econometrics by example. Palgrave Macmillan.

Myers, R. H. (1990). Classical and modern regression with applications (2nd ed.). PWS-Kent Publishing.

McCullagh, P., & Nelder, J. A. (1989). Generalized linear models (2nd ed.). Chapman & Hall.

Hilbe, J. M. (2011). Negative binomial regression (2nd ed.). Cambridge University Press.

Lee, J., & Wong, D. W. S. (2001). Statistical analysis with ArcView GIS. John Wiley & Sons.

Breusch, T. S., & Pagan, A. R. (1979). A simple test for heteroskedasticity and random coefficient variation. Econometrica, 47(5), 1287–1294. https://doi.org/10.2307/1911963

Su, Z., et al. (2019). Geographically weighted negative binomial regression model predicts wildfire occurrence. Forests, 10(5), 377. https://doi.org/10.3390/f10050377

Fotheringham, A. S., Brunsdon, C., & Charlton, M. (2002). Geographically weighted regression: The analysis of spatially varying relationships. John Wiley & Sons.

Brunsdon, C., Fotheringham, A. S., & Charlton, M. (1998). Geographically weighted regression: Modelling spatial non-stationarity. Journal of the Royal Statistical Society: Series D (The Statistician), 47(3), 431–443.

Nakaya, T., Fotheringham, A. S., Brunsdon, C., & Charlton, M. (2005). Geographically weighted Poisson regression for disease association mapping. Statistics in Medicine, 24(17), 2695–2717. https://doi.org/10.1002/sim.2129

Akaike, H. (1974). A new look at the statistical model identification. IEEE Transactions on Automatic Control, 19(6), 716–723. https://doi.org/10.1109/TAC.1974.1100705

Hurvich, C. M., & Tsai, C.-L. (1989). Regression and time series model selection in small samples. Biometrika, 76(2), 297–307. https://doi.org/10.1093/biomet/76.2.297

Hyndman, R. J., & Koehler, A. B. (2006). Another look at measures of forecast accuracy. International Journal of Forecasting, 22(4), 679–688. https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2006.03.001

Gracia, E., López-Quílez, A., Marco, M., & Lila, M. (2017). Mapping child maltreatment risk: A spatial analysis. International Journal of Health Geographics, 16(1). https://doi.org/10.1186/s12942-017-0111-y

da Silva, A. R., & Rodrigues, T. C. V. (2016). A SAS macro for geographically weighted negative binomial regression. SAS Global Forum Proceedings.




DOI: https://doi.org/10.18860/cauchy.v11i1.40390

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2026 Suliyanto Suliyanto, Dita Amelia, Lisa Amanda Putri, Aurellia Calista Anggakusuma

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Editorial Office
Mathematics Department,
Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang
Gajayana Street 50 Malang, East Java, Indonesia 65144
Faximile (+62) 341 558933
e-mail: cauchy@uin-malang.ac.id

Creative Commons License
CAUCHY: Jurnal Matematika Murni dan Aplikasi is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.