## Pengaruh Perubahan Iklim dan Bencana Alam terhadap Kriminalitas di Indonesia

## Muhammad Maftuhin, Deni Kusumawardani
Received: 17 12 2021 / Accepted: 23 05 2022 / Published: 01 06 2022
Abstract This  study  aimed  to  obtain  of  the  effects  of  climate  change  and  natural  disasters  on  various criminalities that occur in Indonesia. The data sources used are the Village Potential Survey (Podes) 2018 from BPS, the others data sources from the Meteorology, Climatology and Geophysics Agency (BMKG) and the National Disaster Management Agency (BNPB). The sample in this study is 83.931 villages/sub-district in Indonesia. The analytical method used is Ordinary Least Square (OLS) to test and analyze the effect of climate  change  and  natural  disasters  on  crime.  The  climate  changes  factors  used  include  minimum temperature, maximum temperature, rainfall, water pollution, and air pollution. Meanwhile, natural disaster factors include landslides, floods, earthquakes, sea waves, hurricanes, forest fires, disaster victims, number of damaged homes, and number of damaged public facilities. In general, the maximum temperature has a negative and significant effect (1%) on conflict, but has a positive and significant effect (1%) on crime. Flood disaster has a positive and significant effect (1%) both conflict and crime in Indonesia.
Keywords: Climate; Disaster; Conflict; Crime
Abstrak Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melihat  efek yang  ditimbulkan  oleh  perubahan  iklim  dan  bencana alam terhadap berbagai kriminalitas yang terjadi di Indonesia. Sumber data yang digunakan adalah survei potensi  desa  (Podes)  2018  yang  bersumber  dari  BPS,  serta  sumber  data  lain  yang  berasal  dari  Badan Metereologi  Klimatologi  dan  Geofisika  (BMKG)  dan  Badan  Nasional  Penanggulangan  Bencana  (BNPB). Sampel dalam penelitian ini berjumlah 83.931 desa/kelurahan di Indonesia. Metode analisis yang digunakan adalah  Ordinary  Least  Square  (OLS)  untuk  menguji  dan  penganalisis  pengaruh  perubahan  iklim  dan bencana  alam terhadap  kriminalitas.  Faktor  perubahan  iklim yang  digunakan  antara  lain  suhu minimum, suhu  maksimum,  curah  hujan,  polusi  air,  dan  polusi  udara.  Sedangkan  faktor  bencana  alam  antara  lain tanah  longsor,  banjir,  gempa  bumi,  gelombang  laut,  angin  topan,  kebakaran  hutan,  korban  bencana, kerusakan rumah, dan kerusakan fasilitas umum. Secara umum suhu maksimum berpengaruh negatif dan signifikan  (1%)  terhadap  konflik,  namun  berpengaruh  positif  dan  signifikan  (1%)  terhadap  kejahatan. Bencana banjir berpengaruh positif dan signifikan (1%) terhadap konflik dan kejahatan di Indonesia.
Kata kunci : Iklim; Bencana; Konflik, Kejahatan
This is an open access article under the CC BY-SA license.
Copyright © 2022 by Author. Published by Universitas Pendidikan Ganesha.

## 1. Pendahuluan
Perubahan  iklim  merupakan suatu bentuk ancaman global yang akan memberikan dampak buruk bagi seluruh negara  di  dunia  tanpa  terkecuali Indonesia.  Mengantisipasi  efek  buruk dari perubahan iklim merupakan
tantangan penting bagi setiap negara di dunia.  Sulitnya  setiap  negara  dalam mengatasi  efek  dari  perubahan  iklim dikarenakan  oleh  ulah  manusia  itu sendiri  yang  secara  terus  menerus mengeksploitasi alam demi kepentingan pribadi  (Bliuc  et  al.,  2015).  Beberapa
P-ISSN 0216-8138 | E-ISSN 2580-0183 MKG Vol. 23, No.1, Juni 2022 (129 - 140) DOI: https://doi.org/10.23887/mkg.v23i1.42332
1 Muhammad Maftuhin, 1 Deni Kusumawardani
1 Universitas Airlangga, Indonesia
muhamadmaftuhin@gmail.com
efek perubahan iklim antara lain berupa peningkatan suhu rata - rata, perubahan pola curah hujan, peningkatan permukaan  air  laut,  peningkatan  suhu ekstrem seperti gelombang panas, serta berbagai bencana alam seperti kekeringan,  angin  topan,  banjir,  dan kebakaran hutan (Cullen, 2010; Henson, 2011). Menurut Agnew (2012) perubahan  iklim  akan  mendorong kejahatan dengan
meningkatkan ketegangan, mengurangi kontrol sosial, melemahkan  dukungan  sosial,  serta menumbuhkan sifat - sifat yang kondusif untuk  menimbulkan  kejahatan.  Suhu udara yang tinggi dan curah hujan yang rendah  dinilai  lebih  mudah  memicu emosi  seseorang  sehingga  dapat menimbulkan  konflik  antar  individu. Suhu  yang  panas  dinilai  dapat  dengan mudah munyulut api keributan di tengah masyarakat.  Hal  ini  berkaitan  dengan reaksi  psikologis  seseorang.  Suhu dalam  tubuh  yang  meningkat  karena cuaca panas mengakibatkan peningkatan denyut jantung,
testosteron,  dan  reaksi  metabolik  yang bisa memicu sistem saraf simpatik dan ‘mengaktifkan’  respon fight-or-flight yang  membuat  seseorang  cenderung untuk melawan (Hipp et al., 2004).
Curah hujan memberikan pengaruh  terhadap  kriminalitas  seperti pengaruh  yang  diberikan  oleh  suhu (Miró-Llinares,  2014).  Selain  itu,  teori aktivitas  rutin    menegaskan  bahwa dengan  curah  hujan  yang  tinggi  akan menyebabkan  orang  lebih  banyak berada di dalam rumah jika
dibandingkan di luar rumah. Hal tersebut menyababkan curah hujan akan menurunkan  tingkat  risiko  kejahatan (Field, 1992).
Selain  berdampak  buruk  bagi kesehatan,  polusi  udara  juga  dapat meningkatkan  suatu  tindak  kejahatan. Menurut  Pun  et  al.,  (2017)  udara  yang terpolusi menyebabkan tingkat kegelisahan  meningkat,  yang  akhirnya akan meningkatkan kemungkinan terjadinya  perilaku  kriminal  dan  tidak etis.  Pada  umumnya,  kota  dengan tingkat  polusi  lebih  tinggi  maka  tingkat kejahatan  nya  juga  tinggi.  Menurut Baysan et al., (2018) paparan terhadap kualitas  udara  yang  buruk  akan meningkatkan  hormon  stres  kortisol yang  bisa  mempengaruhi  persepsi risiko.  Tingkat  pengambilan  risiko  yang tinggi merupakan satu alasan mengapa peningkatan  tindakan  kejahatan  pada hari-hari yang tingkat polusinya tinggi.
Secara  umum  efek  besar  yang ditimbulkan  oleh  kerusakan  ligkungan berakibat pada bencana alam. Menurut Bhavnani, 2006) bencana alam merupakan  peristiwa  yang  berasal  dari atmoster, geologis, dan hidrologis yang dapat  menyebabkan  korban  jiwa, kerusakan  harta  benda,  dan  gangguan pada  lingkungan  sosial.  Efek  yang ditimbulkan oleh bencana alam memberikan  masalah  yang  besar seperti  kekurangan  sumber  makanan, tempat  tinggal  yang  rusak,  fasilitas umum  yang  hancur,  bahkan  timbulnya ketidakaturan  dalam  sistem  politik  dan sosial (Brancati, 2007).
Salah  satu  ketidakaturan  yang timbul  pasca  bencana  alam  adalah konflik  sosial  (Birkmann  et  al.,  2010). Ketidakaturan  tersebut  yang  membuat ketidaksetaraan dalam masyarakat dan memperkuat tingkat kemiskinan. Menurut    Xu  et  al  (2016)  dampak bencana alam terbesar adalah ketidakstabilan  di  tengah  masyarakat
yang  akan  mengarah  pada  kekerasan dan konflik bahkan peperangan.
Perubahan mendadak yang disebabkan oleh  bencana  alam  memperburuk permasalahan  individu  setiap  hari (Bhavnani, 2006). Menurut Frailing et al (2015) terdapat perubahan prilaku yang mengarah  pada  prilaku  antisosial sebagai  pemicu  terjadinya  konflik  yang terbentuk setelah terjadinya bencana.
Sebagian besar penelitian menunjukkan bahwa efek bencana alam akan  memperburuk  konflik  sosial ditengah  masyarakat.  Namun,  Kelman (2003)  menjelaskan  efek  lain  yang ditimbulkan  pasca  bencana  yang mengarah kepada perdamaian.
Bencana  alam  menciptakan  peluang untuk memfasilitasi kerjasama yang baik melalui  diplomasi  antar kelompok  yang tengah  bertikai.  Beberapa  bencana besar yang terjadi memberikan perdamaian dengan mengesampingkan kepentingan kelompok demi
kepentingan  bersama  untuk  segera keluar dari kondisi krisis pasca bencana (Uyangoda, 2005).
Bagi  para  korban  akan  terjadi perubahan yang sangat berbeda dalam menghadapi hari - hari kedepan. Tinggal di pengungsian akibat kerusakan tempat tinggal  dengan  kondisi  yang  sangat minim akan menimbulkan stress tersendiri  bagi  para  korban  yang selamat  (Ginting  &  Juliandi,  2017). Kondisi  pengungsian  yang  padat dengan  sanitasi  yang  buruk  serta kekurangan  harta  benda  akan  memicu timbulnya  pertikaian  diantara  sesama pengungsi.
Terdapat  tiga  teori  utama  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  antara lain  teori  ekonomi  kejahatan  (Becker, 1968),  teori  aktivitas  rutin,  dan  b roken
windows theory. Teori ekonomi kejahatan  Becker  menjelaskan  bahwa secara rasional penjahat akan membandingkan  unsur  manfaat  dari pelanggaran  hukum  yang  dia  lakukan dengan  kemungkinan  biaya  yang  di peroleh.  Sedangkan  menurut  teori aktivitas  rutin  terdapat  tiga syarat  yang diperlukan  untuk  terjadinya  kejahatan yang  pertama  adanya  pelaku,  kedua adanya target yang cocok dan menarik untuk menjadi korban, dan yang ketiga tidak  adanya  penjagaan  yang  baik. Berdasarkan broken  windows  theory suatu kejahatan yang kecil jika dibiarkan akan menimbulkan terjadinya kejahatan yang lebih besar bahkan lebih serius.
Beberapa permasalahan perubahan  iklim  yang  terjadi  di Indonesia  seperti kenaikan suhu memberikan  dampak  berarti  bagi negara beriklim tropis ini. Efek tersebut mengganggu  perubahan  iklim  serta berakibat  pada  kuantitas  serta  kualitas air,  habitat,  hutan,  kesehatan,  lahan pertanian, dan ekosistem di pesisir laut. Berdasarkan  data  BMKG  pada  tahun 2015  suhu  harian  Indonesia  telah mencapai  titik  39,5 0 C  yang  terjadi  di Kota  Semarang  Provinsi  Jawa  Tengah pada  tanggal  27  Oktober  2015.  Trend perubahan  iklim  di  Indonesia  sejak tahun 1981 - 2017 terlihat pada gambar 1. Pada gambar tersebut terlihat terjadi peningkatan suhu rata - rata tahunan di Indonesia  dengan  suhu  rata  rata tertinggi terjadi pada tahun 2014, 2015, dan  2017  sebesar  17,6 0 C.  Sedangkan suhu  rata  -  rata  terendah  di  Indonesia terjadi  pada  tahun  1985  yaitu  sebesar 26,5 0 C.  Secara  umum  telah  terjadi peningkatan suhu rata - rata tahunan di Indonesia sejak tahun 1981- 2017.
Gambar 1 Trend suhu rata - rata tahunan di Indonesia, Tahun 1981 - 2017
Berdasarkan latar belakang dan perasalahan  tersebut  maka  penulis tertarik untuk meneliti mengenai pengaruh perubahan iklim dan bencana alam terhadap kriminalitas di Indonesia. Penelitian  ini  sangat  penting  dengan melihat realita bahwa tingkat kejahatan di  Indonesia  berada  pada  posisi keempat  tertinggi  di  kawasan  ASEAN dibawah Negara Malaysia, Vietnam, dan Thailand,  sehingga  penelitian  ini  dinilai layak untuk di teliti. Dengan mengambil unit analisis desa/kelurahan di Indonesia, penelitian ini akan menganalisis berbagai faktor penyebab kriminalitas dari aspek lingkungan yang terdapat  di  lingkungan  pedesaan  atau kelurahan.
Beberapa penelitian sebelumnya memfokuskan  kriminalitas  di  Indonesia terhadap  faktor  ekonomi  dengan menggunakan  data  makro.  Namun, penelitian sebelumnya mengenai kriminalitas di indonesia jarang dilakukan  menggunakan  data  mikro.
Pada  penelitian  ini  menggunakan  data mikro  hasil  podes  2018  serta  sumber data lain yang relevan seperti BNPB dan BMKG.  Salain  itu,  sebagai  riset  gap yang membandingkan dengan penelitian  sebelumnya  adalah  pada penelitian  ini  mengaitkan  variabel kriminalitas terhadap variabel lain yang belum  pernah  digunakan  di  Indonesia seperti  suhu,  curah  hujan  dan  polusi. Adapun  tujuan  penelitian  ini  adalah untuk menguji dan menganalisis pengaruh  perubahan  iklim  terhadap kriminalitas di Indonesia, dan pengaruh bencana  alam  terhadap  kriminalitas  di Indonesia.

## 2. Metode
Data  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah data sekunder yaitu data  mikro  hasil  Survei  Potensi  desa (Podes) 2018 berupa data cross section yang  meliputi  83.931  desa/kelurahan seluruh  Indonesia.  Sumber  data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah
data  suhu  dan  curah  hujan  yang bersumber  dari  Badan  Metereologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG) serta data  terkait  bencana  alam  yang bersumber dari Badan Nasional Penanggunalan Bencana (BNPB). Penelitian menggunakan metode kuantitatif dengan analisis yang digunakan adalah menggunakan metode analisis deskriptif dan Ordinary Least  Square  (OLS). Variabel  bebas yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  variabel  perubahan  iklim  yang terdiri  atas  suhu  minimal,  suhu maksimal,  curah  hujan,  polusi  air,  dan polusi udara. Sedangkan variabel bebas yang  lain  adalah  bencana  alam  yang terdiri atas tanah longsor, banjir, gempa bumi,  gelombang  laut,  angin  topan, kebakaran  hutan,  korban  bencana, kerusakan  rumah,  dan  kerusakan fasilitas  umum.  Adapun  variabel  terikat yang dijadikan sebagai fokus penelitian ini  terdiri  atas  konflik  dan  kejahatan. Adapun  model  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
𝑦 𝑖 = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑥 1 + 𝛽 1 𝑥 1 +. . . 𝛽 13 𝑥 13 + 𝜇 𝑖 ...(1)
Dalam  persamaan  (1)  diatas 𝑦 𝑖 merupakan variabel terikat, 𝛽 0 , 𝛽 1 , 𝛽 2 , . . . 𝛽 13 merupakan  koefisien slope  dari  setiap  variabel, 𝑥 1 , 𝑥 2 , . . . 𝑥 13 merupakan variabel bebas,
𝜇 𝑖 merupakan  error,  dan i adalah desa/kelurahan

## Robust Standard Error
Bilamana  asumsi  -asumsi  yang diperlukan  untuk  memenuhi  kriteria suatu model regresi terlanggar, estimasi yang  diperoleh  tidak  akan  menjadi model  linier  yang  terbaik.  Salah  satu teknik yang digunakan untuk mengatasi
masalah tersebut yaitu "Robust
Standard Error".
Pada  pendekatan  model robust standard error, Metode OLS digunakan untuk  menghitung  koefisien  regresi, namun  matriks  kovariansi  dari  matriks koefisien yang di hitung dengan:
𝑐𝑜𝑣(𝛽) = (𝑋 𝑇 𝑋) −1 𝑋 𝑇 𝑆𝑋(𝑋 𝑇 𝑋) −1 ......(2)
di  mana  S  yaitu  kovarian  matriks  dari residual,  yang  berada  dibawah  asumsi yang  menyatakan  bahwa  residual memiliki rata-rata serta tidak berautokorelasi.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pada  gambar  2  menunjukkan persentase  terjadinya  konflik  menurut jenis  konflik  di  Indonesia  pada  tahun 2017.  Sebagian  besar  konflik  terbesar yang  terjadi  di  Indonesia  merupakan konflik  antar  kelompok  yaitu  sebesar 51%.  Sedangkan  konflik  antar  desa merupakan konflik terbesar kedua yang terjadi di Indonesia yaitu sebesar 26%. Tingginya  konflik  dikalangan  remaja menempatkan  konflik  antar  pelajar merupakan  konflik  tertinggi  ketiga setelah  konflik  antar  kelompok  dan konflik  antar  desa  dengan  persentase konflik  antar  pelajar  sebesar  14%. Konflik  antara  masyarakat  dengan aparat pemerintah sebesar 4%. Sedangkan  konflik  antar  suku  yang terjadi  pada  tingkat  desa/kelurahan  di
Indonesia  sebesar  3%.  Adapun  konflik antara  masyarakat  dengan  aparat keamanan  merupakan  konflik  dengan persentase  terendah  yang  terjadi  di desa/kelurahan  dengan  persentase desa/kelurahan yang
mengalami kejadian konflik tersebut sebesar 2%.
Gambar 2. Persentase konflik menurut jenisnya di Indonesia tahun 2017
Dengan hasil tersebut
menunjukkan  bahwa  pada  tingkat desa/kelurahan  di  indonesia  masih rentan  terhadap  terjadinya  berbagai macam  konflik.  Bahkan  konflik  terkait SARA  (suku,  agama,  ras,  dan  antar golongan)  masih  terjadi  di  Indonesia walaupun  dengan  persentase  yang kecil. Akan tetapi, sesuai dengan broken windows theory berawal dari konflik kecil itu  akan  menimbulkan  konflik  yang sangat  besar  ketika  tidak  segera  di tangani oleh aparat keamanan.
Gambar 3. Jumlah desa berdasarkan jenis kasus kejahatan Tahun 2017
Pada  gambar  3  menunjukkan jumlah  desa  yang  terdapat  kasus kejahatan  berdasarkan  jenis  kejahatan di  Indonesia  pada  tahun  2017.
Kejahatan pencurian merupakan kejahatan yang mendominasi di Indonesia.  Sebanyak  37.778  desa  di Indonesia  terdapat  kasus  pencurian.
Kasus  perjudian  menempatkan  tingkat kejahatan  ini  dengan  kasus  terbesar kedua setelah pencurian yaitu sebanyak 12.842  desa  terdapat  kasus  perjudian. Jenis  kejahatan  terbesar  ketiga  adalah narkoba.  Sebanyak  12.579  desa terdapat kasus ini. Sedangkan
kejahatan terendah berada pada kasus perdagangan orang yaitu sebanyak 124 desa  di  Indonesia  terdapat  kasus perdagangan orang
Gambar 4. Jumlah desa berdasarkan kondisi pencemaran Tahun 2017
Gambar  4  menunjukkan  kondisi pencemaran air dan udara pada tingkat desa/kelurahan di Indonesia pada tahun 2017.  Sebanyak  16.847  desa  di Indonesia  berada  pada  kondisi  air tercemar  atau  sekitar  20%  desa  di Indonesia  berada  pada  kondisi  air tercemar. Sedangkan sisanya 80% atau sekitar 67.804 desa di Indonesia berada pada  kondisi  air  yang  tidak  tercemar. Selain  itu,  sejumlah  desa  di  Indonesia mengalami pencemaran yang di akibatkan  oleh  polusi  udara.  Sebanyak 8.882 desa di Indonesia telah tercemar udaranya  atau  sekitar  10%  desa  di Indonesia mengalami kondisi
51% 26% 2% 4% 14% 3% Konflik antar kelompok konflik  antar desa konflik  masyarakat aparat keamanan konflik  masyarak at aparat pemerintah konflik  antar pelajar konflik  antar suku 124 1050 1799 2821 2851 5092 8620 12579 12842 37778 0 5000 10000 15000 20000 25000 30000 35000 40000 perdagangan orang pembakaran pembunuhan pencurian kekerasan perkosaan penganiayaan penipuan narkoba perjudian pencurian Jumlah Desa Je n is K e ja h a ra n 16847 8882 67804 75049 0% 20% 40% 60% 80% 100% Air Udara Desa tercemar Desa tidak tercemar
pencemaran udara. Kedua hal tersebut menunjukkan  bahwa  efek  perubahan iklim  di  Indonesia  sudah  sangat mengkhawatirkan  sehingga  berakibat pada  kerusakan  yang  terjadi  pada barang publik yaitu air dan udara yang seharusnya dapat dikonsumsi bersama oleh masyarakat, akan tetapi akibat dari terjadinya  pencemaran  air  dan  udara pada  suatu  wilayah  menyebabkan  air dan udara bersih sangat sulit ditemukan.
Tabel  1  menunjukkan  bahwa bencana  alam  dengan  intensitas tertinggi  yaitu  banjir  dengan  total sebanyak  28.499  kejadian.  Bencana banjir telah memakan korban sebanyak 3.849  baik  korban  mengungsi  maupun korban  jiwa.  Sedangkan  bencana gunung  meletus  merupakan  bencana alam  yang  paling  rendah  intensitasnya yaitu  sebanyak  893  kejadian  dan  telah memakan  korban  sebanyak  5  orang  di tahun 2018.
Tabel 1. Jumlah Kejadian dan Korban
Bencana Menurut Jenis Bencana di
Indonesia Tahun 2018 Bencana Kejadian  Korban Banjir 28499 3849 Gempa & Tsunami 18094 240 Tanah longsor 12044 499 Puting Beliung 5439 551 Gunung Meletus 893 5 Sumber: Podes 2018 (diolah)
Pada  tabel  2  hasil  uji  regresi menunjukkan  bahwa  suhu  minimum tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap terjadinya  konflik  pada  desa/kelurahan di Indonesia. Sedangkan suhu minimum berpengaruh positif  dan  signifikan  10% terhadap  peningkatan  kasus  kejahatan
yang  terjadi  pada  desa/kelurahan  di Indonesia. Peningkatan 1 0 C pada suhu mininum  akan  meningkatkan  resiko bertambahnya  jenis  kejahatan  yang terjadi  di  desa  sebesar  0,00368. Menurut Mullins & White (2019) bahwa suhu  yang  dingin  dapat  mengurangi kesehatan  mental,  bunuh  diri,  dan aktivitas  penuh  kekerasan  sedangkan suhu  yang  panas  dapat  memicu meningkatkannya. Pengaruh suhu maksimum pada suatu daerah
berpengaruh secara signifikan terhadap peningkatan  konflik  dan  kejahatan. Perubahan 1 0 C yang terjadi pada suhu maksimum  akan  meningkatkan  resiko terjadinya konflik sebesar 0,00441 pada tingkat  signifikansi  1%.  Begitupun  juga ketika  terjadi  peningkatan  1 0 C  suhu maksimum  akan  meningkatkan  jenis kejahatan  di  desa/kelurahan  pada tingkat  signifikansi  1%.  Hasil  ini  sesuai dengan penelitian Baysan et al., (2018) bahwa  suhu  yang  lebih  tinggi  akan meningkatkan resiko terjadinya
kejahatan yang lebih tinggi.
Pengaruh curah  hujan  terhadap konflik di tingkat desa/kota di Indonesia berpengaruh  negatif  signifikan  1%.  Hal ini  sesuai  dengan  teori  aktifitas  rutin yang berarti ketika individu berdiam diri di  rumah  akan  mengurangi  terjadinya tindakan kriminalitas. Hasil yang berbeda terdapat pada pengaruh curah hujan  dan  kejahatan  berkorelasi  positif dan signifikan 1%. Hal ini berarti ketika terjadi  peningkatan  curah  hujan  maka akan meningkatkan terjadinya kejahatan.  Menimbang  kejahatan  yang terjadi  di  Indonesia  sebagian  besar merupakan  kejahatan  pencurian  yang tidak mengenal waktu dan tempat
Tabel 2 Hasil Uji Regresi Variabel Perubahan Iklim dan Bencana Alam Terhadap

## Konflik dan Kejahatan di Indonesia
Nama Variabel Simbol konflik kejahatan Perubahan Iklim Tmin 𝑥 1 0.00116 0.00368* (0.000759) (0.00220) Tmax 𝑥 2 0.00441*** 0.0189*** (0.000974) (0.00301) Curahhujan 𝑥 3 -8.67e-08*** 1.08e-06*** (2.19e-08) (1.25e-07) d_polusiair        1=Terdapat polusi air 𝑥 4 0.0154** 0.437*** 0= Tidak terdapat polusi (0.00610) (0.0172) d_polusiudara   1= Terdapat polusi udara 𝑥 5 0.0245*** 0.464*** 0= Tidak terdapat polusi (0.00494) (0.0129) Bancana Alam tanahlongsor 𝑥 6 0.0166*** -0.00213 (0.00338) (0.00720) banjir 𝑥 7 0.0185*** 0.0428*** (0.00259) (0.00551) gempabumi 0.00644*** -0.0329*** 𝑥 8 (0.00184) (0.00436) gelombanglaut 0.0144** 0.0256 𝑥 9 (0.00583) (0.0174) angintopan 0.00817* 0.216*** 𝑥 10 (0.00468) (0.0178) kebakaranhutan 0.00296 0.102*** 𝑥 11 (0.00573) (0.0227) korban_bencana -3.11e-07*** 2.18e-06*** 𝑥 12 (4.03e-08) (1.81e-07) kerusakan_rumah 0.000365*** 0.00187*** 𝑥 13 (3.09e-05) (0.000157) Kerusakan_fasilitasumum -0.000368*** -0.00187*** (3.04e-05) (0.000154) Constant -0.121*** 0.117 (0.0261) (0.0861) Observations 83,931 83,931 R-squared 0.004 0.048 Robust standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 peristiwa itu terjadi. Temuan ini berbeda dari penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh  Burke et al (2015) yang menjelaskan bahwa curah hujan
berpengaruh negatif signifikan terhadap terjadinya kriminalitas.
Keberadaan  polusi  baik  polusi air  maupun  polusi  udara  berpengaruh positif dan signifikan terhadap
peningkatan  terjadinya  konflik  maupun kejahatan.  Hasil  ini  sesuai  dengan penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan oleh  (Burkhardt  et  al.,  2020)  yang menunjukkan bahwa polusi berpengaruh secara signifikan terhadap peningkatan  terjadinya  kekerasan  dan kriminalitas.  Hasil  ini  juga  mendukung penelitian  yang  dilakukan  sebelumnya yang dilakukan oleh Bondy et al (2020) bahwa peningkatan tingkat polusi udara memiliki  dampak  positif  dan  signifikan terhadap  kejahatan,  serta  dengan mengurangi  polusi  udara  di  daerah perkotaan merupakan tindakan menghemat biaya dalam hal mengurangi tindak kejahatan. Faktor  bencana  alam  tanah longsor  berpengaruh  positif  signifikan 1% terhadap kriminalitas. Peningkatan 1 kejadian kriminalitas akan meningkatkan  resiko  terjadinya  konflik sebesar 0,0166 pada tingkat desa/kelurahan  di  Indonesia.  Hal tersebut sesuai dengan riset sebelumnya  yang  dilakukan oleh  Xu et al.,  (2016)  yang  menunjukkan  bahwa bencana akan
menimbulkan kelumpuhan  sosial  dan  kelangkaan sumber  daya  yang  dapat  memicu terjadinya  konflik.  Namun,  tidak  ada pengaruh  signifikan  antara  bencana tanah  longsor  terhadap  kejahatan  di Indonesia.
Bencana  gempa  bumi  memiliki pengaruh yang berbeda - beda terhadap kedua  variabel  dependen  tersebut. Bencana  gempa  bumi  berpengaruh positif  dan  signifikan  1%  terhadap
meningkatnya  kejadian  konflik  di masyarakat.
Sedangkan bencana gempa  bumi  berpengaruh  negatif  dan signifikan terhadap terjadinya kejahatan di  masyarakat.  Hasil  ini  sesuai  dengan riset  oleh  Uyangoda  (2005)  bahwa disatu  sisi  bencana  alam  akan memperburuk  terjadinya  konflik  namun bencana  juga  dapat  menimbulkan terjadinya  kedamaian  diantara  pihak pihak yang bertikai.
Beberapa  bencana  alam  yang lain seperti banjir, gelombang laut, dan angin  topan  berpengaruh  positif  dan signifikan  terhadap  konflik  pada  tingkat desa/kelurahan  di  Indonesia.  Begitu juga  bencana  banjir,  angin  topan,  dan kebakaran  hutan  berpengaruh  positif dan  signifikan  terhadap  peningkatan terjadinya  kriminalitas  pada  tingkat desa/kelurahan  di  Indonesia.  Temuan ini  sesuai  dengan  penelitian  yang dilakukan  oleh  Houghton  et  al  (2010) bahwa  tindakan  kekerasan  dalam rumah tangga meningkat seiring dengan terjadinya  peristiwa  banjir  dan  angin topan di USA.
Dampak  yang  dihasilkan  pasca bencana alam yang terjadi tidak terlepas dari  korban,  kerusakan  rumah,  dan kerusakan  fasilitas  umum.  Salah  satu efek yang  ditimbulkan  pasca  terjadinya bencana  alam  adalah  korban  yang selamat.  Pengaruh  korban  terhadap konflik  yang  terjadi  pada  tingkat desa/kelurahan  adalah  negatif  dan signifikan  1%.  Sedangkan  pengaruh korban  bencana  alam  terhadap  tingkat kejahatan  berpengaruh  positif  dan signifikan.  Hal  ini  berarti  ketika  terjadi peningkatan  1  orang  korban  bencana akan menimbulkan penurunan terjadinya  konflik,  namun  akan  terjadi peningkatan  terjadinya  kejahatan.  Hal
tersebut  sesuai  dengan  penelitian Lemieux  (2014)  bahwa  pasca  konflik korban yang selamat akan meningkatkan jiwa altruisme sosial agar bersama  sama  keluar  dari  masa  sulit.
Sedangkan  menurut  Parkinson  &  Zara (2021)  pasca  terjadinya  bencana  alam akan meningkatkan terjadinya
kriminalitas  diantara  korban  yang selamat  terutama  kekerasan  dalam rumah tangga.
Efek  lainnya  yang  ditimbulkan pasca  terjadinya  bencana  alam  adalah kerusakan rumah. Pengaruh kerusakan rumah baik terhadap konflik dimasyarakat maupun kejahatan
keduanya  berpengaruh  positif  dan signifikan  1%  terhadap  peningkatan konflik dan kejahatan di desa/kelurahan. Hal  ini  sesuai  dengan  penelitian  yang dilakukan  oleh  Bhavnani  (2006)  bahwa semakin  besar  tingkat  keparahan bencana maka akan semakin besar efek yang  ditimbulkan  berupa  kerusakan tempat  tinggal  dan  potensi  terjadinya konflik dan kriminalitas semakin meningkat. Rekonstruksi dan pemulihan pasca bencana sering membuat
beberapa  konflik  terhadap  pemangku jabatan yaitu timbulnya trade -off antara variabel  ekonomi,  lingkungan,  sosial, dan budaya (Fayazi & Lizarralde, 2018) . Berbeda dari efek yang ditimbulkan  berupa  kerusakan  rumah terhadap konflik dan kejahatan, pengaruh  kerusakan  fasilitas  umum terhadap terjadinya tindakan kriminalitas berpengaruh negatif dan signifikan. Hal ini  berarti  bahwa  semakin  parah  efek kerusakan yang timbul terhadap kerusakan fasilitas umum akan
menurunkan  terjadinya  konflik  dan kejahatan.  Hal  tersebut  sesuai  dengan penelitian yang dilakukan oleh Lemieux
(2014)  bahwa  altruisme  sosial  dalam bentuk  dukungan  sektor  publik  yang dihasilkan  oleh  gotong  royong  dan solidaritas antar warga akan bersama - sama menurnkan terjadinya kriminalitas

## 4. Penutup
Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa suhu maksimum, polusi air, dan polusi  udara  berpengaruh  positif  dan signifikan  terhadap  peningkatan  konflik yang terjadi di desa/kelurahan.
Sedangkan  curah  hujan  berpengaruh negatif dan signifikan terhadap konflik di desa/kelurahan.  Hasil  yang  berbeda ditunjukkan pada pengaruh curah hujan terhadap  kejahatan  yang  terjadi  di desa/kelurahan yang justru
berhubungan positif dan signifikan. Efek yang  ditimbulkan  pasca  terjadinya bencana  alam  berupa  ketidakaturan yang  terjadi  dimasyarakat.  Kondisi  ini sangat berpeluang terhadap munculnya konflik  dan  kejahatan  di  daerah  yang terjadi  bencana.  Namun  bencana  alam juga dapat meningkatkan jiwa solidaritas antar sesama yang mendukung terjadinya perdamaian di tengah masyarakat.  Hasil  lain  menunjukkan bahwa pengaruh bencana alam sebagian besar meningkatkan terjadinya konflik. Efek bencana seperti tanah  longsor,  banjir,  gempa  bumi, gelombang  laut,  dan  angin  topan, berpengaruh  positif  dan  signifikan terhadap peningkatan konflik di masyarakat. Sedangkan bencana banjir, angin  topan,  dan  kebakaran  hutan berpengaruh  positif  dan  signifikan terhadap meningkatnya jenis kejahatan di  desa/kelurahan.  Terdapat  hasil  yang berbeda yang ditimbulkan oleh bencana alam  yang  justru  berhubungan  negatif dan  signifikan  terhadap  kejahatan  di
masyarakat.  Hal  tersebut  menunjukkan solidaritas  antar  sesama  di  lingkungan desa/kelurahan  masih  sangat  kuat dalam  menghadapi  bencana  gempa bumi.  Kerusakan  rumah  berpengaruh positif dan signifikan terhadap peningkatan  konflik  dan  kejahatan, sedangkan  kerusakan  fasilitas  umum berpengaruh  negatif  terhadap  konflik dan kejahatan di lingkungan desa/kelurahan. Penelitian  lebih  lanjut  dapat dilakukan mengenai pengaruh perubahan  iklim  dan  bencana  alam terhadap kriminalitas yakni
menggunakan  metode  analisis  yang berbeda  seperti  analisis  deret  waktu (time series) atau menggunakan analisis data panel. Selain itu pengukuran polusi udara  yang  digunakan  agar  lebih spesifik kepada emisi CO 2 , CO, NO 2 dan emisi  gas  yang  berbahaya  bagi lingkungan.

## Daftar Pustaka
Agnew,  R.  (2012).  Dire  forecast:  A theoretical  model  of  the  impact  of climate change on crime. Theoretical Criminology , 16 (1), 21 – 42. https://doi.org/10.1177/1362480611 416843 Baysan,  C.,  Burke,  M.,  González,  F., Hsiang,  S.,  &  Miguel,  E.  (2018a). Economic and Non-Economic Factors  in  Violence:  Evidence  from Organized  Crime,  Suicides  and Climate  in  Mexico .  National  Bureau of Economic Research. http://www.nber.org/papers/w24897. pdf Baysan,  C.,  Burke,  M.,  González,  F.,
Hsiang,  S.,  &  Miguel,  E.  (2018b).
Economic and Non-Economic
Factors  in  Violence:  Evidence  from Organized  Crime,  Suicides  and Climate  in  Mexico (p.  w24897). National  Bureau  of  Economic Research.
http://www.nber.org/papers/w24897.
pdf Becker,  G.  S.  (1968).  Crime  and Punishment: An Economic Approach. Journal  of  Political Economy , 76 (2), 169 – 217. http://www.jstor.org/stable/1830482
Bhavnani,  R.  (2006). Natural  Disaster Conflicts . Birkmann,  J.,  Buckle,  P.,  Jaeger,  J., Pelling, M., Setiadi, N., Garschagen, M., Fernando, N., & Kropp, J. (2010). Extreme  events  and  disasters:  a window  of  opportunity  for  change? Analysis of organizational,
institutional  and  political  changes, formal  and  informal  responses  after mega-disasters. Natural  Hazards , 55 (3). https://doi.org/10.1007/s11069-008- 9319-2 Bliuc, A.-M., McGarty, C., Thomas, E. F., Lala, G., Berndsen, M., & Misajon, R. (2015). Public division about climate change  rooted  in  conflicting  socio- political  identities. Nature  Climate
Change , 5 (3). https://doi.org/10.1038/nclimate2507 Bondy,  M.,  Roth,  S.,  &  Sager,  L.  (2020). Crime Is in the Air: The Contemporaneous Relationship between  Air  Pollution  and  Crime. Journal  of  the  Association  of Environmental and Resource Economists , 7 (3).
https://doi.org/10.1086/707127
Brancati, D. (2007). Political Aftershocks: The  Impact  of  Earthquakes  on Intrastate Conflict. Journal of Conflict Resolution , 51 (5). https://doi.org/10.1177/0022002707 305234
Burke,  M.,  Hsiang,  S.  M.,  &  Miguel,  E.
(2015). Climate and Conflict. Annual Review  of  Economics , 7 (1),  577 – 617. https://doi.org/10.1146/annurev- economics-080614-115430 Burkhardt,  J.,  Bayham,  J.,  Wilson,  A., Berman,  J.  D.,  O’Dell,  K.,  Ford,  B., Fischer, E. v, & Pierce, J. R. (2020). The relationship between monthly air pollution and violent crime across the
United States. Journal of Environmental Economics and Policy , 9 (2), 188 – 205. https://doi.org/10.1080/21606544.20
19.1630014 Cullen,  H.  (2010).  The  Weather  of  the Future:  Heat  Waves,  Extreme Storms,  and  Other  Scenes  from  a Climate-Changed  Planet. AGU  Fall
Meeting Abstracts . Fayazi,  M.,  &  Lizarralde,  G.  (2018). Conflicts between recovery objectives:  The  case  of  housing reconstruction after the 2003 earthquake in Bam, Iran. International Journal of Disaster Risk Reduction , 27 . https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2017.1 0.017 Field,  S.  (1992).  THE  EFFECT  OF
TEMPERATURE  ON  CRIME. The British Journal of Criminology , 32 (3),
340 – 351. https://doi.org/10.1093/oxfordjournal
s.bjc.a048222
Frailing,  K.,  Harper,  D.  W.,  &  Serpas,  R.
(2015).  Changes  and  Challenges  in Crime  and  Criminal  Justice  After Disaster. American Behavioral Scientist , 59 (10). https://doi.org/10.1177/0002764215 591184 Ginting, S. M., & Juliandi. (2017). Peranan Komunikasi Dalam Mencegah Konflik Horizontal Sesama Pengungsi Erupsi Sinabung di Posko Pengungsian  Brastagi  Kabupaten Karo. Jurnal Lensa Mutiara Komunikasi . Henson,  R.  (2011). The  rough  guide  to climate change . Rough Guides. Hipp, J. R., Curran, P. J., Bollen, K. A., & Bauer,  D.  J.  (2004).  Crimes  of Opportunity  or  Crimes  of  Emotion?
Testing Two Explanations of Seasonal  Change  in  Crime. Social Forces , 82 (4). https://doi.org/10.1353/sof.2004.007 4
Houghton,  R.,  Wilson,  T.,  Smith,  W.,  & Johnston, D. (2010). If There Was a Dire  Emergency,  We  Never  Would Have  Be en  Able  to  Get  in  There”:
Domestic  Violence  Reporting  and Disasters. International  Journal  of Mass  Emergencies  and  Disasters , 28 (2), 270 – 293. Kelman,  I.  (2003). Beyond  disaster, beyond diplomacy .
Lemieux,  F.  (2014).  The  impact  of  a natural disaster on altruistic behaviour  and  crime. Disasters ,
38 (3).
https://doi.org/10.1111/disa.12057 Miró-Llinares,  F.  (2014). Routine  Activity Theory (pp. 1 – 7). https://doi.org/10.1002/9781118517 390/wbetc198
Mullins,  J.  T.,  &  White,  C.  (2019). Temperature  and  mental  health: Evidence  from  the  spectrum  of mental  health  outcomes. Journal  of Health  Economics , 68 ,  102240.
https://doi.org/10.1016/j.jhealeco.20 19.102240
Parkinson,  D.,  &  Zara,  C.  (2021).  The hidden disaster: Domestic violence in the aftermath of natural disaster. The Australian  Journal  of  Emergency Management .
https://doi.org/10.3316/informit.3645
19372739042 Pun,  V.  C.,  Manjourides,  J.,  &  Suh,  H. (2017).  Association  of  Ambient  Air Pollution  with  Depressive  and Anxiety  Symptoms  in  Older  Adults: Results  from  the  NSHAP  Study. Environmental  Health  Perspectives , 125 (3). https://doi.org/10.1289/EHP494
Uyangoda,  J.  (2005).  Ethnic  conflict,  the state and the tsunami disaster in Sri Lanka. Inter-Asia  Cultural  Studies ,
6 (3).
https://doi.org/10.1080/1464937050 0169979 Xu, J., Wang, Z., Shen, F., Ouyang, C., & Tu, Y. (2016). Natural disasters and social conflict: A systematic literature review. International  Journal  of Disaster Risk Reduction , 17 . https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2016.0 4.001