22
n
1
j
ji
oi
w
w
keterangan :
x
i
=
data variabel lokasi ke-i ( i = 1, 2, ..., n)
x
j
= data variabel lokasi ke-j ( j = 1, 2, ..., n)
x
= rata-rata data
var (I)
= varians Moran’s I
E(I) = expected value Moran’s I
Pengambilan keputusan tolak Ho jika
2
/
Z
Z
hitung
. Nilai dari indeks I
adalah antara -1 dan 1. Apabila I > I
o
maka data memiliki autokorelasi positif, jika I
<
I
o
maka data memiliki autokorelasi negatif.
2.2.2
Local Indicator of Spatial Autocorrelation (LISA)
Local Indicator of Spatial Autocorrelation (LISA) dapat digunakan untuk
pengidentifikasian koefisien autocorrelation secara lokal (local autocorrelation) atau
korelasi spasial pada setiap daerah. Menurut Lee dan Wong (2011), “Semakin tinggi
nilai lokal maka akan memberikan informasi bahwa wilayah yang berdekatan
memiliki nilai yang hampir sama atau membentuk suatu penyebaran yang
mengelompok”. Untuk rumus dengan pengujian LISA sebagai berikut:
n
1
i
j
ij
z
w
z
i
i
I
(2.22)
dimana :
x
i
i
x
x
z
x
j
j
x
x
z
 |