Analisis Autokorelasi Spasialtitik Panas Di Kalimantan Timur Menggunakan Indeks Moran dan Local Indicator Of Spatial Autocorrelation (LISA)

Transkripsi

1 Jural EKSPONENSIAL Volume 8, Nomor, Me 7 ISSN Aalss Autokorelas Spasalttk Paas D Kalmata Tmur Megguaka Ideks Mora da Local Idcator Of Spatal Autocorrelato (LISA) Aalyss Spatal Autocorrelato Hotspot East Kalmata Usg Idex Mora ad Local Idcator of Spatal Autocorrelato (LISA) Nurmala Purta Yuratar, Mem Nor Hayat,da Sr Wahyugsh 3 Laboratorum TerapaFMIPA Uverstas Mulaarma,3 Program Stud Statstka FMIPA Uverstas Mulaarma Emal: urmalapyuratar3@yahoo.com Abstract I the last fe decades has developed statstcal methods relatg to spatal scece, s the spatal statstcs. Spatal Statstcs ams to aalyze spatal data. The case studes ths study as the amout of hotspots East Kalmata by Regecy/Cty years 4-6. Ths study amed to aalyze the exstece of spatal autocorrelato the data the amout of hotspots as ell as determe the level of vulerablty to potetal areas of forest ad lad fres East Kalmata by Regecy/Cty 4-6. The method used to aalyze the global spatal autocorrelato s the Mora Idex method ad Local Idcators of Spatal Autocorrelato (LISA) for aalyze spatalautocorrelato locally. The results of the aalyss of global spatal autocorrelato usg the Mora dex thα = % shoed there spatal autocorrelato amout of hotspots East Kalmata 4, 5, ad 6. Meahle, the aalyss results locally usg LISA shoed that there spatal autocorrelato several Regecy/Cty East Kalmata 4, 5 ad 6. The aalyss results Regecy/Cty that belog to the vulerable category of forest ad lad fres s Botag Cty, Kuta Barat Regecy, Kuta Kartaegara Regecy, Mahakam Ulu Regecy, da Peajam Paser Utara Regecy ad Samarda Cty. Keyords: Spatal autocorrelato,mora Idex, forest ad lad fres, LISA, hotspot Pedahulua Statstka spasal adalah metode statstka yag dguaka utuk megaalss data spasal. Data spasal adalah data yag memuat formas lokas, jad tdak haya apa yag dukur tetap meujukka lokas dmaa data tu berada (Baerjee et al, 4). Autokorelas spasal adalah korelas atara varabel dega drya sedr berdasarka ruag atau bsa dkataka kemrpa objek dalam suatu ruag, bak jarak, aktu ataupu layah.besara autokorelas spasal dapat dguaka utuk megdetfkas hubuga spasal (Asel, 988). Ideks Mora bayak dguaka utuk megukur autokorelas spasal global da utuk peguja autokorelas spasal secara lokal dapat dguaka Ideks LISA yag megdetfkas bagamaa hubuga atara suatu lokas pegamata terhadap lokas pegamata la(lee da Wog, ). Idoesa merupaka egara yag memlk aktftas alam yag tgg, sehgga dapat meyebabka becaa alam terjad. Saat yag mejad fokus perhata adalah becaa kebakara huta da laha yag dsebabka oleh ttk ap d layah Kalmata pada Tahu 5. Tercatat baha Kalmata Tmur merupaka provs terbayak ttk ap yag terpatau lalu dlajutka oleh provs Kalmata Tegah, Kalmata Selata, Kalmata Utara, da Kalmata Barat (BNPB, 5). Kebakara yag dsebabka oleh ttk paas merupaka masalah yag serus, karea sela dampak berkuragya luasa huta da laha, dampak la sepert polus da keberlagsuga lgkuga hdup yag ada d dalamya.dega dampak yag dtmbulka, tetu sagat petg tetag pegaasa terhadap daerah ttk paas yag ada d Idoesa khususya Kalmata Tmur.Haya saja, dega huta da laha yag sagat luas megakbatka permasalaha dalam pegaasaya.melhat tggya jumlah kasus kebakara yag dsebabka oleh ttk paas d Kalmata Tmur, maka perlu dlakuka peelta yag berhubuga dega kasus tersebut.berdasarka latar belakag yag dpaparka, peuls aka membahas lebh jauh megea peelta dega judul: Aalss Autokorelas Spasal Ttk Paas d Kalmata Tmur Megguaka Ideks Mora da Local Idcator of Spatal Autocorrelato (LISA). Data Spasal Yag dmaksud dega data spasal meurut Lesage (999) adalah hasl pegukura yag meurut adaya dkas ketergatuga hasl observas d suatu tempat () terhadap hasl observas d tempat la yag berbeda (j), yag maa ( j). Bvad et al (8) meyataka baha terdapat tga tpe data spasal yatu data ttk, data geostatstk da data area. Pola Spasal Pola spasal mejelaska tetag bagamaa feomea geografs terdstrbus da bagamaa Program Stud Statstka FMIPA Uverstas Mulaarma 63

2 Jural EKSPONENSIAL Volume 8, Nomor, Me 7 ISSN perbadga dega feomea-feomea laya.pola spasal dapat dtujukka dega autokorelas spasal.autokorelas spasal adalah pelaa korelas atar pegamata pada suatu varabel. Jka pegamata X, X,,X meujukka salg ketergatuga terhadap ruag, maka data tersebut dkataka terautokorelas secara spasal. Sehgga autokorelas spasal dguaka utuk megaalss pola spasal dar peyebara ttk-ttk dega membedaka lokas da atrbutya atau varabel tertetu (Lee da Wog, ). Autokorelas Spasal Autokorelas spasal adalah korelas atara varabel dega drya sedr berdasarka ruag atau dapat juga dartka suatu ukura kemrpa dar objek d dalam suatu ruag (jarak, aktu da layah).jka terdapat pola sstematk d dalam peyebara sebuah varabel, maka terdapat autokorelas spasal. Adaya autokorelas spasal megdkaska baha la atrbut pada daerah tertetu terkat oleh la atrbut tersebut pada daerah la yag letakya berdekata atau bertetagga (Lembo, 6). Autokorelas spasal pada suatu ttk yatu sejauh maa suatu ttk salg berhubuga atau hal-hal yag terjad pada ttk-ttk mrp dega ttk la atau feomea apa yag terjad pada ttk tersebut. Autokorelas spasal postf meujukka adaya sgfkas pada ttk dstrbus memlk karakterstk yag sama, dmaa cederug dekat satu sama la. Jka autokorelas spasal egatf, ttk dstrbus yag berdekata cederug memlk karakterstk yag berbeda.apabla ttk berdstrbus acak maka tdak ada autokorelas spasal.secara vsual dapat dlhat dalam Gambar sampa Gambar 3 (Lembo, 6). Dalam peetua hubuga kedekata atar lokas dapat dyataka dalam matrks cotguty atau matrk pembobot spasal. Gambar 3. Tdak terdapat autokorelas Matrks Cotguty Matrks cotguty adalah matrks yag meggambarka hubuga atar daerah atau matrks yag meggambarka hubuga kedekata atar daerah. Jka daerah salg berdekata atau berbatasa lagsug dega daerah j, maka usur (,j) dber la. Jka daerah tdak salg berdekata dega daerah j, maka usur (,j) dber la. Matrks cotguty dotaska dega C, da c j merupaka la dalam matrks bars ke- da kolom ke-j(lee da Wog, ). c (). j cj dmaa: c. = total la bars ke- = la pada bars ke- kolom ke-j. c jj Matrks cotguty memlk grd umum kedekata/ketetaggaa yag dapat ddefska dalam beberapa cara (Lesage, 999): a. Persgguga ss (rook cotguty) b. Persgguga sudut (bhsop cotguty) c. Persgguga ss sudut (quee cotguty) Gambar 4. Ilustras cotguty Matrks pembobot megguaka quee cotgutyyag dapat terbetuk dar Gambar 4 adalah sebaga berkut (Lesage, 999). Gambar. Autokorelas postf C () Gambar. Autokorelas egatf Matrks Pembobot Spasal Dalam perhtuga matrks pembobot spasal atau matrks cotguty yag terstadarsas dperluka proses stadarsas terhadap matrks pembobot spasal utuk medapatka jumlah bars yag uty, yatu jumlah barsya sama dega satu. 64 Program Stud Statstka FMIPA Uverstas Mulaarma

3 Jural EKSPONENSIAL Volume 8, Nomor, Me 7 ISSN cj j (3) c Matrks pembobot spasal terstadarsas yag dapat terbetuk dar Gambar 4.adalah sebaga berkut (Lesage, 999). W / / 3. / / / / 3 / / 3 / (4) Ideks Mora Ideks mora megukur apakah varabel x da y salg berkorelas dalam satu varabel msal x (x da x j ) dmaa j, =,,..., j=,,..., dega bayak data sebesar, maka formula dar Ideks Mora adalah adalah pada persamaa 5. I j ( x x)( x j ( x x) j x) (5) Dega x merupaka rata-rata dar varabel x, da j merupaka eleme dar matrk pembobot. Nla dar deks I berksar atara - sampa. Nla- I < meujukka adaya autokorelas spasal egatf, sedagka la <I meujukka adaya autokorelas spasal postf. Idetfkas pola spasal megguaka krtera la deks I, jkai>e(i), maka mempuya pola megelompok da I<E(I) mempuya pola meyebar. E(I) merupaka la ekspektas dar I yag drumuska E(I) = /( ) (Lee ad Wog, ). Peguja hpotess terhadap parameter I dapat dlakuka sebaga berkut. H : I= (tdak ada autokorelas spasal) H : I (terdapat autokorelas spasal) Z htug I I I E (6) var Dega I adalah estmas Ideks Mora, adalah la statstk uj Ideks Mora, E(I) adalah la ekspektas Ideks Mora, da var(i) adalah la varas Ideks Mora. dega, S S var I j S S 3S [ E( I)] (7) ( ) S ( j j j ) j S (.. ),. j. j j Peguja aka meolak hpotess aal jka la Z htug >Z (α/) sedagka tolak H jka la P- value < α. Mora s Scatterplot Pada grafk Mora s scatterplot sumbu horzotal pada Mora s scatterplot meujukka rata-rata la pegamata pada suatu lokas da sumbu vertkal meujukka rata-rata la pegamata (dstadarsas) dar lokas-lokas yag bertetaggaa dega lokas yag bersagkuta (Lee da Wog, ). Utuk lebh jelasya, dapat dlhat pada lustras berkut. Gambar 5. Mora s Scatterplot Kuadra I (Hgh-Hgh), meujukka lokas yag mempuya la pegamata tgg d kellg oleh lokas yag mempuya la pegamata tgg. Kuadra II (Lo-Hgh), meujukka lokas yag mempuya la pegamata redah dkellg oleh lokas yag mempuya la pegamata tgg. Kuadra III (Lo-Lo), meujukka lokas yag mempuya la pegamata redah dkellg oleh lokas yag mempuya la pegamata redah. Kuadra IV (Hgh-Lo) meujukka lokas yag mempuya la pegamata tgg d kellg oleh lokas yag memlk la pegamata redah. Local Idcator of Spatal Autocorrelato (LISA) LISA megdetfkas bagamaa hubuga atara suatu lokas pegamata terhadap lokas pegamata laya (Lee da Wog, ). Adapu deksya adalah sebaga berkut: Dega: z ( x x) z j m ( x x) j ( x x) I z m j j z j (8) Program Stud Statstka FMIPA Uverstas Mulaarma 65

4 Jural EKSPONENSIAL Volume 8, Nomor, Me 7 ISSN Peguja terhadap parameter I dapat dlakuka sebaga berkut. H :I = (tdak terdapat autokorelas spasal) H : I (terdapat autokorelas spasal) Statstk uj: I EI Z htug (9) ( ) var I I merupaka deks LISA, Z ()htug merupaka la statstk uj deks LISA, E(I ) merupaka la ekspektas deks LISA, var(i ) merupaka la varas dar deks LISA. EI () var I dega: () m 4 m kh m /m 4 () j j, j ( kh ) k h 4 ( x x) j, j m4 j Peguja aka meolak hpotess aal jka la Z htug terletak pada Z htug > Z ( / ) atau P- value<. Peta Tematk Peta tematk yatu gambara dar sebaga permuka bum yag dlegkap dega formas tertetu, bak d atas maupu d baah permukaa bum yag megadug tema tertetu.peta tematk erat kataya dega SIG karea pada umumyaoutput dar proyek SIG adalah berupa peta tematk(barus da Wradsastra, ).Gambar 6meujukka cotoh peta tematk dega tema persebara ttk paas d Kalmata Tmur Tahu 5 yag terdr dar Kabupate/Kota. Gambar 6.Peta persebara ttk paas Tahu 5 k h Ttk Paas Ttk paas (hotspot) secara defs dapat dartka sebaga daerah yag memlk suhu permukaa relatf lebh tgg dbadgka daerah d sektarya berdasarka ambag batas suhu tertetu yag terpatau oleh satelt pegderaa jauh (Gglo et al, 3). Satelt pegderaa jauh yag dguaka utuk deteks ttk paas oleh Lembaga Peerbaga da Atarksa Nasoal (LAPAN) sebaga Lembaga Pemertah No KemeteraIdoesa yag melaksaaka tugas pemertaha d bdag peelta da pegembaga kedrgataraa da pemafaataya.satelt pegderaa jauh yag dguaka utuk deteks ttk paas oleh LAPAN adalah Terra/Aqua-MODIS da Suom NPP- VIIRS (LAPAN, 6). Berkut adalah cr-cr ttk paas yag bearbear terjad kebakara laha atau huta (LAPAN, 6):. Ttk paas bergerombol. Ttk paas dserta dega asap 3. Ttk paas terjad berulag Jumlah ttk paas bukalah jumlah kejada kebakara huta atau laha yag terjad, melaka dkator adaya kebakara huta da laha. Pegerta, Peyebab da Dampak Kebakara Huta da Laha MeurutPeraturaMeterKehutaa, kebakara huta da laha adalah suatu keadaa dmaa huta atau laha dlada ap sehgga megakbatka kerusaka huta atau laha yag membulka keruga ekooms da atau la lgkuga. Peyebab kebakara huta da lahabasaya dsebabka oleh persta alam da ulah mausa, sedagka beberapa dampakya adalahtempat tggal atau habtat hea mejad rusak da musah, sumber ar semak berkurag, meyebabka polus udara, keruga materl karea huta, da membulka peyakt pada mausa (LAPAN, 6). Hasl da Pembahasa Varabel yag dguaka dalam peelta adalah jumlah ttk paas Provs Kalmata Tmur Tahu 4-6 berdasarka Kabupate/Kota. Tekk aalss data yag dguaka dalam peelta adalah aalss spasal yatu megguaka Ideks Mora dalisa.dalam peelta, aalss data dlakuka dega lagkah-lagkah sebaga berkut :. Medeskrpska data jumlah ttk paas d Provs Kalmata Tmur Tahu Meetuka kedekata atar Kabupate/Kota d setap daerah d Kalmata Tmur dega membuat matrks cotguty. Utuk peetua kedekata atar Kabupate/Kota alat yag 66 Program Stud Statstka FMIPA Uverstas Mulaarma

5 Jural EKSPONENSIAL Volume 8, Nomor, Me 7 ISSN dguaka adalah peta Kalmata Tmur da cara yag dguaka dalam peetua kedekata megguaka quee cotguty. Provs Kalmata Tmur memlk Kabupate/Kota, maka matrks cotguty berukura x. Sepert yag telah dlustraska pada Gambar Meghtug matrks pembobot spasal yag dperoleh dar matrks cotguty berdasarka Persamaa (3) yag atya aka membetuk sebuah matrks yag telah dstadarsas. 4. Mecar la statstk Ideks Mora da melakuka peguja hpotessya dega megguaka Persamaa (6), kemuda membuat Mora s scatterplot. 5. Mecar la statstk Ideks LISA megguaka Persamaa (8). 6. Melakuka peguja terhadap parameter I da hpotessya adalah: H : I =, =,,..., (tdak ada autokorelas spasal pada daerah Provs Kalmata Tmur) H : I, =,,..., (terdapat autokorelas spasal padadaerah Provs Kalmata Tmur) 7. Membuat peta keraaa daerah-daerah yag berpotes kebakara huta da laha dega megguaka hasl peguja LISA. 8. Meympulka hasl aalss. Aalss Data Deskrptf Berkut hasl deskrps data jumlah ttk ap d Kalmata Tmur Tahu 4-6berdasarka Kabupate/Kota yatu Kota Balkpapa, Kabupate Berau, Kota Botag, Kabupate Kuta barat, Kabupate Kuta Kartaegara, Kabupate Kuta Tmur, Kabupate Mahakam Ulu, Kabupate Paser, Kabupate Peajam Paser Utara da Kota Samarda. Tabel. Statstka Deskrptf Tahu Mmum Maksmum Rata-Rata Stadar Devas Dar Tabel. dketahu rata-rata jumlah ttk paas tertgg d Kalmata Tmur sebesar 659 ttk pada Tahu 5 dega stadar devas 68. Rata-rata jumlah ttk paas teredah d Kalmata Tmur sebesar 67 ttk pada Tahu 4 dega stadar devas 49. Peguja Ideks Mora Data jumlah ttk paas yag dguaka pada Tahu 4-6 dasumska berdstrbus ormal. Tabel. Nla Ideks Mora Tahu 4-6 Tahu Ideks Mora (I) Keteraga 4 -, Autokorelas spasal egatf 5 -,47733 Autokorelas spasal egatf 6 -,4686 Autokorelas spasal egatf Tabel la Ideks Mora d atas meeragka karakterstk yag berbeda pada ttk dstrbus yag berdekata. BerdasarkaTabel.Dapat dketahu la Ideks Mora pada Tahu 4, 5 da 6 berada pada retag - I < yag meujukka adaya autokorelas spasal egatf. Sebelumya telah dperoleh la Ideks Mora ttk paas Tahu 4, 5 da 6 berada pada retag - I< maka megguaka H (Hpotess alteratf) Ideks Mora bersfat egatf. Peguja hpotess dar pemerksaa autokorelas spasal dsajka sebaga berkut: H :I = (Tdak terdapat autokorelas spasal/ tdak ada hubuga pada data jumlah ttk paas atar Kabupate/Kota d Provs Kalmata Tmur yag letakya berdekata) H :I < (Terdapat autokorelas spasal egatf/ ada hubuga pada data jumlah ttk paas atar Kabupate/Kota d Provs Kalmata Tmur yag letakya berdekata) peguja aka meolak hpotess aal jka la Z htug > Z α =,84. Tabel 3. Ideks Mora, E(I), Var(I), da Z htug Tahu 4-6 Tahu Ideks Mora (I) E(I) Var(I) Z htug 4 -, ,,58 -, , ,,58 -, ,4686 -,,58 -,3764 Berdasarka peguja terhadap adaya autokorelas spasal dega megguaka Ideks Mora yag dtujukka pada Tabel 3, Tahu 4, 5 da 6 sgfka pada α = % da memperoleh kesmpula baha pada Tahu 4, 5, da 6 ada hubuga pada data jumlah ttk paas atar Kabupate/Kota d Provs Kalmata Tmur yag letakya berdekata. Dapat dlhat pada Gambar 7, Gambar 8 da Gambar 9, Kabupate/Kota yag kosste berada pada Kuadra I yatu Kabupate Kuta tmur yag meujukka baha Kabupate Kuta tmur memlk jumlah ttk paas yag tgg da dkellg oleh Kabupate/Kota yag memlk jumlah ttk paas tgg juga. Kabupate/Kota yag kosste berada pada Kuadra II yatu Kota Balkpapa, Kota Botag, Kabupate Mahakam Ulu, Kabupate Peajam Paser Utara da Kota Samarda, yag meujukka baha Kabupate/Kota tersebut memlk jumlah ttk paas yag redah da dkellg oleh Program Stud Statstka FMIPA Uverstas Mulaarma 67

6 Jural EKSPONENSIAL Volume 8, Nomor, Me 7 ISSN Kabupate/Kota yag memlk jumlah ttk paas tgg. Kabupate/Kota yag kosste berada pada Kuadra IV yatu Kabupate Kuta Kartaegara yag meujukka baha Kabupate Kuta Kartaegara memlk jumlah ttk paas yag tgg da dkellg oleh Kabupate/Kota yag memlk jumlah ttk paas redah. Tahu 4-6 yag terdapat autokorelas spasal. Peguja hpotess secara lokal dega taraf sgfkas yag dguaka sebesarα = %pemerksaa autokorelas spasal dsajka sebaga berkut: H :I =, =,,..., (Tdak terdapat autokorelas spasal/ tdak ada hubuga pada Kabupate/Kota d Provs Kalmata Tmur dega Kabupate/Kota yag letakya berdekata) H :I, =,,..., (Terdapat autokorelas spasal/ ada hubuga pada Kabupate/Kota d Provs Kalmata Tmur dega Kabupate/Kota yag letakya berdekata) peguja aka meolak H jka la P-value<α = %. Gambar 7. Mora s scatterplot Tahu 4 Gambar. Peta sgfka Tahu 4 megguaka softare Arcve GIS Gambar 8. Mora s scatterplot Tahu 5 Gambar. Peta sgfka Tahu 5 megguaka softare Arcve GIS Gambar 9. Mora s scatterplot Tahu 6 Peguja LISA Setelah dlakuka peguja autokorelas spasal secara global megguaka Ideks Mora perlu dlakuka peguja secara lokal dega LISA utuk melhat lokas-lokas maa saja pada 68 Program Stud Statstka FMIPA Uverstas Mulaarma

7 Jural EKSPONENSIAL Volume 8, Nomor, Me 7 ISSN Gambar. Peta sgfka Tahu 6 megguaka softare Arcve GIS Peta Keraaa Daerah Berpotes Terjad Kebakara Huta da Laha Peta keraaa daerah berpotes terjad kebakara huta da laha d Kalmata Tmur dguaka utuk membuat prortas daerah yag perlu dperhatka utuk meeka kebakara huta da laha.letak dar daerah tersebut salg berdekata sehgga ketka satu kecamata terkea kebakara daerah yag ada d sektarya juga kut terbakar. Gambar 3. Peta keraaa Peta keraaa pada Gambar 3dbuat megguaka hasl peguja LISA Tahu 4-6 yag dbag mejad beberapa kategor yatu kategor ama, sedag da raa. Kesmpula Hasl yag ddapatka dar peguja secara global megguaka Ideks Mora yatu pada Tahu 4, 5 da 6terdapat autokorelas spasal pada data jumlah ttk paas atar Kabupate/Kota d Provs Kalmata Tmur yag letakya berdekata. Hasl yag ddapat dar peguja secara lokal megguaka LISA berdasarka perhtuga maual da megguaka softare meujukka pada Tahu 4 daerah yag terdapat autokorelas spasal adalah Kota Botag, Kabupate Kuta Barat, Kabupate Kuta Kartaegara, Kabupate Mahakam Ulu, Kabupate Peajam Paser Utara da Kota Samarda. Pada Tahu 5 yatukota Botag, Kabupate Kuta Barat, Kabupate Kuta Kartaegara, Kabupate Mahakam Ulu, Kabupate Peajam Paser Utara da Kota Samarda.Pada Tahu 6 yatu Kota Balkpapa, Kota Berau, Kota Botag, Kabupate Kuta Kartaegara, Kabupate Kuta Tmur, Kabupate Mahakam Ulu da Kota Samarda.Daerah yag termasuk kategor raa da sagat perlu dperhatka utuk meeka kejada kebakara huta da laha adalah Kota Botag, Kabupate Kuta Barat, Kabupate Kuta Kartaegara, Kabupate Mahakam Ulu, Kabupate Peajam Paser Utara da Kota Samarda. Daftar Pustaka Asel, L Spatal Ecoometrcs: Methods ad Models. Lodo: Kluer Academc Publshers. Bada Nasoal Peaggulaga Becaa.5. Jural Peaggulaga Becaa, Vol. 4 No., X. Baerjee, S., Carl, B.P. ad Gelfad, A.E. 4. Herarchcal Modelg ad Aalyss for Spatal Data. Boca Rato: Chapma ad Hall/CRC. Barus, B. da Wradsastra, U.S..Sstem Iformas Geograf: Saraa Maajeme Sumber daya. Bogor: Laboratorum Pegdraa Jauh da Kartograf Jurusa Taah Fakultas Pertaa IPB. Bvad, R.S., Pebesma, E.J. ad Gomez-Rubo, V. 8.Appled Spatal Data Aalyss th R. USA: Sprger Scece+Busess Meda, LLC. Gglo, L., Desclotres, J., Justce, C.O. ad Kaufma, Y.J.3.A Ehaced Cotextual Fre Detecto Algorthm for MODIS. Remote Sesg of Evromet, Vol. 87, Lee, J. ad Wog, D.W.S..Statstcal Aalyss th ArcveGIS.Uted Stated of Amerca: Joh Wley & Sos, Ic. Lembaga Peerbaga da Atarksa Nasoal (LAPAN).6. Iformas Ttk Paas (Hotspot) Kebakara Huta da Laha.ISBN Lembo, A.J.6.Spatal Autocorrelato.Corell Uversty. Lesage, J.P The Theory ad Practce of Spatal Ecoometrcs. Uversty of Toledo: Departmet of Ecoomcs Peratura Meter Kehutaa Nomor: P./Mehut-II/9 tetag Pegedala Kebakara Huta. Program Stud Statstka FMIPA Uverstas Mulaarma 69

8 Jural EKSPONENSIAL Volume 8, Nomor, Me 7 ISSN Program Stud Statstka FMIPA Uverstas Mulaarma