Text

Pemetaan Tindak Kejahatan Dengan Memperhitungkan Keadaaan Data Tidak Terlapor

---

Penelitian ini mengkaji cara menyusun peta tindak kejahatan terhadap anak
yang mengalami underreporting counts. Tujuan penelitian ini adalah untuk
menaksir risiko relatif tindak kejahatan terhadap anak yang sebenarnya terjadi,
peluang sebuah tindak kejahatan terhadap anak dilaporkan dan jumlah tindak
kejahatan terhadap anak yang sesungguhnya di Kota Ambon. Penaksiran
parameter model dilakukan melalui pendekatan Bayes dan simulasi Markov
Chain Monte Carlo menggunakan algoritma gibbs sampling dan metropolis
hasting, Penentuan konvergensi algoritma dilakukan melalui pemeriksaan trace
plot, auto correlation plot, dan ergodic mean plot. Taksiran parameter model
diperoleh dari rata-rata nilai sampel hasil simulasi yang dihitung dari iterasi
setelah burn in period sampai dengan iterasi yang terakhir. Hasil penelitian
menunjukan bahwa taksiran parameter empirical dan hierarchical bayes untuk
pemetaan tindak kejahatan dengan memperhitungkan keadaan data tidak terlapor
secara keseluruhan menghasilkan nilai yang hampir sama, namun pendekatan EB
menghasilkan taksiran nilai parameter dengan simpanga baku yang lebih kecil
dibandingkan yang simpangan baku taksiran parameter yang dihasilkan melalui
pendekatan HB.

---

Availability @Perpustakaan Pusat

No copy data

Detail Information

Series Title

-

Call Number

519.5 Her p/R.14.35.1

Publisher

Bandung : FMIPA Pascasarjana UNPAD., 2018

Collation

xv, 78 hlm. ; il. ; 29 cm

Language

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Classification

519.5

Content Type

-

Media Type

-

Carrier Type

-

Edition

-

Subject(s)

-

Specific Detail Info

Reference

Statement of Responsibility

-

Other version/related

File Attachment

Comments

---

You must be logged in to post a comment