## The Effect Of Socio-Economic Conditions On The Crime Rate In South Sulawesi Province

## Pengaruh Kondisi Sosial Ekonomi Pada Tingkat Kriminalitas Di Provinsi Sulawesi Selatan
Khoirun Nisa Nur Kusumawati 1* , Siti Aisyah 2 Universitas Muhammadiyah Surakarta 1.2 nisaksmwt@gmail.com 1 , sa150@ums.ac.id

## ABSTRACT
A person's socioeconomic condition is believed to influence criminal behavior, where the pressure to meet the increasing needs of life can encourage a person to commit criminal acts. This study aims to determine the  influence  of  socio-economic  conditions  on  the  crime  rate  in  South  Sulawesi  province.  This  type  of research is a quantitative research using panel data that combines time series data (data from 2018-2022) and  cross-section  (data  from  24  districts/cities)  in  South  Sulawesi  province.  Research  methods  using regression analysis techniques panel data and processed using the application Eviews8. The results showed that population density, unemployment rate, and gross regional domestic product had an effect on crime in districts/cities in South Sulawesi, while inequality had no effect on the number of crimes. In responding to the phenomenon of criminality that occurs, the government of South Sulawesi province must strive to improve the quality and quantity of police officers, prosecutors, and prison cells to provide firm punishment for criminals. In addition, the government must also create and strengthen crime prevention programs through education, socialization, and community empowerment in order to create a safe and conducive environment.
Keywords : population density, unemployment rate, gross regional domestic product, crime

## ABSTRAK
Kondisi sosial ekonomi seseorang diyakini dapat mempengaruhi perilaku kriminalitas, dimana tekanan untuk  memenuhi  kebutuhan  hidup  yang  semakin  meningkat  dapat  mendorong  seseorang  melakukan tindakan  kriminal.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  pengaruh  kondisi  sosial  ekonomi  pada tingkat kriminalitas di provinsi Sulawesi Selatan. Jenis penelitian ini adalah penelitian kuantitatif dengan menggunakan data panel yang menggabungkan antara data time series (data tahun 2018-2022) dan cross- section (data 24 kabupaten/kota) di provinsi Sulawesi Selatan. Metode penelitian menggunakan teknik analisis regresi data panel dan diolah menggunakan aplikasi Eviews8. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kepadatan penduduk, tingkat pengangguran, dan produk domestik regional bruto berpengaruh terhadap kriminalitas  di  kabupaten/kota  di  Sulawesi  Selatan,  sedangkan  ketimpangan  tidak  memiliki  pengaruh terhadap jumlah kriminalitas. Dalam merespon fenomena kriminalitas yang terjadi, pemerintah provinsi Sulawesi  Selatan  harus  berupaya  meningkat  kualitas  dan  kuantitas  petugas  polisi,    jaksa,  maupun  sel penjara untuk memberikan hukuman yang tegas bagi  pelaku kriminal. Selain itu, pemerintah juga harus membuat  dan  memperkuat  program  pencegahan  kejahatan  melalui  pendidikan,  sosialisasi,  dan pemberdayaan masyarakat agar menciptakan lingkungan yang aman dan kondusif.
Kata Kunci: kepadatan penduduk, tingkat pengangguran, produk domestik regional bruto, kriminalitas JEL classification: I31, J64, K42

## 1. Pendahuluan
Di era modern seperti saat ini masyarakat dituntut untuk dapat mengikuti perubahan pola  dan  gaya  hidup  sesuai  perkembangan  zaman.  Persaingan  untuk  memenuhi  kebutuhan sehari-hari menjadi semakin ketat yang dapat menimbulkan tekanan pada kehidupan seseorang sehingga menyebabkan dia kehilangan kendali bahkan hingga melakukan tindakan kriminal yang
melanggar  hukum  demi  memenuhi  kebutuhan  hidup.  Kriminalitas  dalam  arti  luas  yaitu perbuatan penyimpangan yang bertentangan dengan hukum (World Health Organization, 2015) atau  suatu  tindakan  yang  dilakukan  oleh  seseorang  atau  sekelompok  orang  dengan  cara melanggar peraturan, ketentuan, dan nilai-nilai sosial suatu negara (Yigzaw et al., 2023).
Ishak & Bani, (2017) menemukan kriminalitas sebagai permasalah sosial yang terjadi di lingkungan  masyarakat  dan  sering  menarik  perhatian  publik  karena  diberitakan  secara  luas, biasanya    melalui  media  cetak  maupun  elektronik.  Kriminalitas  mempunyai  dampak  buruk terhadap  kualitas  hidup  masyarakat  dan  diakui  sebagai  faktor  yang  dapat  menghancurkan masyarakat karena menyebabkan kecemasan ketakutan, dan tekanan psikologis (Kassem, et al., 2019). Selain itu peningkatan ekonomi masyarakat sering terhambat karena maraknya tindakan kriminal (Jeke et al., 2021).
Kriminalitas  masih  menjadi  masalah  sosial-ekonomi  yang  besar  bagi  pemerintah, terutama di negara-negara berkembang (Ukoji & Okolie 2016). Tuntutan kebutuhan hidup dan kondisi lingkungan mendorong individu atau kelompok masyarakat untuk melakukan tindakan kejahatan (Raj & Rahman, 2023). Penurunan tingkat kriminalitas merupakan faktor yang penting dalam  mendukung  tercapainya  Suistainable  Development  Goals  (SDGs)  yang  ke  16  yaitu “perdamaian,  keadilan  dan  kelembagaan  yang  tangguh”.  Dengan  menurunnya  angka kriminalitas dapat meningkatkan rasa aman dalam masyarakat, melindungi hak asasi manusia sehingga  bisa  meningkatkan  kepercayaan  masyarakat  terhadap  lembaga  hukum  dan  dapat mengurangi  ketidaksetaraan  untuk  mencapai  pembangunan  berkelanjutan.    Dijelaskan  pada Gambar  1,  tingkat  kriminalitas  di  Indonesia  pada  tahun  2018  cukup  tinggi.  Pada  tahun  2019 terjadi sedikit penurunan sebesar 8,5%, dan terus berlanjut sampai tahun 2021 sebesar 18,6%. Namun, pada tahun 2022 terjadi peningkatan yang cukup signifikan hingga mencapai 56% jauh melebihi jumlah kasus pada tahun 2018.

## Sumber: Badan Pusat Statistik (2023)
Gambar 1. Jumlah Kriminalitas di Indonesia Tahun 2018-2022.
Kriminalitas  terus  terjadi  hampir  di  seluruh  wilayah  Indonesia,  termasuk  provinsi Sulawesi  Selatan.  sejak  tahun  2018  hingga  tahun  2022,  provinsi  Sulawesi  Selatan  memiliki jumlah kriminalitas yang relatif tinggi karena selalu berada di peringkat lima besar di Indonesia dan  terlihat  masih  banyak  kasus  yang  belum  terselesaikan.  Beberapa  bentuk  tindak  kriminal yang terjadi di provinsi Sulawesi Selatan meliputi pembunuhan, penganiayaan, pemerkosaan, asusila,  penculikan,  pencurian,  perusakan  barang,  pembakaran,  narkotika,  penipuan, penggelapan, korupsi, dan kejahatan terhadap ketertiban umum.
294. 281 269. 324 247. 218 239. 481 372. 965 2 0 1 8 2 0 1 9 2 0 2 0 2 0 2 1 2 0 2 2 Jumlah Kasus
Sumber: Badan Pusat Statistik Provinsi Sulawesi Selatan (2023) Gambar 2. Jumlah Kriminalitas di Provinsi Sulawesi Selatan Tahun 2018-2022 Dari  Gambar  2  terlihat  bahwa  jumlah  kriminalitas  di  provinsi  Sulawesi  Selatan mengalami penurunan sebesar 37% tehitung dari tahun 2018 - 2021. Namun jumlah kasus yang dilaporkan kembali meningkat drastis pada tahun 2022 mencapai 74% dari tahun sebelumnya. Jenis  tindakan  kriminal  yang  paling  sering  terjadi  yaitu  pencurian  mencapai  30.306  kasus. Sedangkan  penculikan  paling  sedikit,  sebanyak  53  kasus.  Peningkatan  ini  disebabkan  oleh sejumlah  faktor,  salah  satunya  adalah  ketidakstabilan  ekonomi,  pertumbuhan  ekonomi  yang menurun sebesar 11%  yang berdampak langsung pada kondisi sosial dan ekonomi masyarakat (Badan Pusat Statistik Provinsi Sulawesi Selatan, 2023).  Terbatasnya jumlah anggota kepolisian juga berkontribusi pada kondisi ini, sebagai contoh rasio polisi terhadap penduduk di kecamatan Enlekan adalah 1:1.246 artinya 1 polisi berbanding 1.246 penduduk, jauh di bawah standar ideal sebesar 1:350. Kondisi ini menunjukkan bahwa, polisi membutuhkan sumber daya tambahan agar dapat melakukan pengawasan dengan baik, dalam  menjaga keamanan masyarakat dan menekan angka kriminal maupun aktivitas ilegal lainnya.
Tingkat  kriminalitas  di  suatu  daerah  dapat  disebabkan  oleh  berbagai  faktor,  seperti faktor  demografi  berupa  tingginya  pertumbuhan  penduduk,  maupun  faktor  ekonomi  yang meliputi  kemiskinan,  pengangguran,  dan  kepadatan  penduduk  (Dermawanti  et.al,  2015). Kepadatan penduduk disebabkan oleh jumlah penduduk yang besar atau pertumbuhan yang tinggi.  Ketika  suatu  kelompok  atau  individu  asing  masuk,  kontrol  sosial  menjadi  lebih  sulit, terutama  di  wilayah  perkotaan.  Kelompok  populasi  yang  besar  dapat  menghambat  integrasi sosial dan menyebabkan peningkatan kriminalitas. (Oliveira, 2021).  Daerah dengan kepadatan penduduk yang tinggi, seringkali mengalami kesulitan dalam menjaga keamanan dan ketertiban serta  mengatasi  masalah  kriminalitas  yang  di  sebabkan  oleh  berbagai  faktor  sosial  seperti, kemiskinan, kesenjangan sosial, dan pengangguran.
Pengangguran  adalah  istilah  yang  digunakan  untuk  menggambarkan  seseorang  yang dapat  dipekerjakan  dan  sedang  berusaha  mencari  pekerjaan,  namun  tidak  dapat menemukannya. Terlebih lagi, mereka adalah orang-orang yang berada dalam angkatan kerja atau  sekelompok  orang  yang  bersedia  bekerja  namun  tidak  memiliki  pekerjaan  yang  sesuai (Godfrey  et  al.,  2023).  Secara  global,  pengangguran  tentu  mempunyai  banyak  dampak  yang merugikan  bagi  masyarakat  di  seluruh  dunia.  Menurut  Schleimer  et  al.,  (2022),  Tingkat pengangguran  dapat  menyebabkan  tidak  terpenuhinya  kebutuhan  yang  dapat  mendorong orang untuk terlibat dalam kegiatan kriminalitas.
Faktor  lain  yang  dapat  memengaruhi  tingkat  kriminalitas  yaitu  ketimpangan. Ketimpangan adalah kondisi dimana individu pada umunya tidak mempunyai tingkat kekayaan
22. 804 16. 051 14. 774 14. 397 25. 002 12. 100 11. 387 9. 464 8. 708
14. 777 2 0 1 8 2 0 1 9
2 0 2 0 2 0 2 1 2 0 2 2 Dilaporkan Diselesaikan
atau  kehidupan  yang  sama.  Ada  dua  jenis  ketimpangan  di  negara  berkembang  yaitu ketimpangan  distribusi  pendapatan  dan  ketimpangan  wilayah  (Amrullah  et  al.,  2020). Ketimpangan biasanya mencakup pendapatan, pendidikan, kesehatan dan gizi. Salah satu cara mengukur  ketimpangan  adalah  dengan  rasio  gini  (Inoua,  2023).    Ketimpangan  dapat mengakibatkan adanya masyarakat yang diremehkan dan merasa dirugikan melakukan tindakan perlawanan. Ketimpangan yang tinggi dapat menciptakan ketidak adilan dalam masyarakat. Hal ini menunjukan bahwa ketimpangan berdampak positif terhadap tindakan kriminalitas (Hendri, 2014).
Selain itu tingkat pendapatan daerah yang dicerminkan oleh Produk Domestik Regional Bruto  (PDRB)  juga  memengaruhi  tingkat  kriminalitas,  karena  PDRB  menjadi  indikator  dalam perekonomian.  PDRB  yang  rendah  dapat  mengakibatkan  tingkat  kemiskinan  yang  tinggi  dan peningkatan  PDRB  di  masyarakat  akan  menyebabkan  penurunan  tingkat  kriminalitas (Nurfatmawati  &  Nurhayati,  2023).  Semakin  tinggi  perekonomian  masyarakat  kemungkinan mereka melakukan tindakan kriminal semakin kecil.
Menyelesaikan masalah kriminalitas adalah tugas yang sulit. Perbaikan dapat dilakukan melalui program pemerintah yang mencakup pendidikan berkualitas, penciptaan lapangan kerja yang  memadai,  peningkatan  keselamatan,  dan  meningkatan  kualitas  individu  dalam  bidang sosial  dan  keagamaan  (Millah,  2020).  Peran  lembaga  penegak  hukum  sangat  penting  dalam menanggulangi masalah ini, harus lebih tegas dan adil dalam menegakkan hukum agar dapat memberi efek jera terhadap pelaku kriminal, kemudian penegak hukum perlu meningkatkan kualitas  sumberber  daya  manusianya  agar  mampu  menghadapi  perkembangan  kasus kriminalitas yang terjadi (Anatolii et al., 2024).
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  pengaruh  kepadatan  penduduk, pengangguran,  ketimpangan,  dan  PDRB  per  kapita  terhadap  tingkat  kriminalitas  di kabupaten/kota  provinsi  Sulawesi  Selatan  pada  tahun  2018  sampai  tahun  2022.  penelitian sebelumnya  telah  mengekplorasi  pengaruh  beberapa  variabel  serupa  terhadap  tingkat kriminalitas,  namun  penelitian  tersebut  memberikan  hasil  yang  beragam.  Oleh  karena  itu, diperlukan penelitian lebih lanjut khususnya di provinsi Sulawesi Selatan.

## 2. Metode Penelitian
Jenis penelitian ini adalah penelitian kuantitatif dengan menggunakan data panel yang menggabungkan  antara  data  time  series  (data  tahun  2018-2022)  dan  cross-section  (data  24 kabupaten/kota) di provinsi Sulawesi Selatan. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data  sekunder  yaitu  data  yang  diperoleh  secara  tidak  langsung.  Sumber  dari  penelitian  ini didapat dari webbsite Badan Pusat Statistik (BPS) provinsi Sulawesi Selatan dan Badan Pusat Statistik (BPS) Republik Indonesia tahun 2018 sampai tahun 2022.
Metode dalam penelitian ini menggunakan teknik analisis regresi data panel dan diolah menggunakan  aplikasi  Eviews  dengan  tiga  pendekatan: Common  Effect  Model (CEM ),  Fixed Effect Model (FEM), dan Random Effect Model (REM), dan pemilihan model estimasi terbaik menggunakan uji Hausman dan uji Chow; uji kebaikan model yang meliputi uji efisiensi model (uji  F),  interpretasi  koefisien  determinasi  ( R 2 )  dan  uji t .  Adapun  persamaan  estimasi  yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
𝐽𝐾 #$ =   𝛽 ( + 𝛽 * 𝐾𝑃 #$ + 𝛽 , 𝑇𝑃 #$ + 𝛽 . 𝐾 #$ + 𝛽 / 𝑃𝐷𝑅𝐵 #$ + εit
Dimana  JK  menunjukkan  Jumlah  Kriminalitas  (kasus),  KP  menunjukan Kepadatan  Penduduk  (jiwa/km 2 ),  TP  menunjukan  Tingkat  Pengangguran  (%),  K  menunjukan Ketimpangan, dan PDRB menunjukan Produk Domestik Regional Bruto (Juta Rupiah). Adapun simbol-simbol seperti β 0 yang menunjukan konstanta, β 1, β 2, β 3, β 4 menunjukan koefisien regresi,
i Menunjukan Kabupaten/kota di Provinsi Sulawesi, t Menunjukan Tahun, 𝜀 Menunjukan Error Term .

## 3.  Hasil dan Pembahasan Hasil Estimasi
Hasil estimasi model ekonometrik dengan pendekatan Pooled Least Square ( PLS ), Fixed Effect  Model ( FEM )  dan Random  Effect  Model ( REM )  beserta  hasil  uji  pemilihan  modelnya terangkum pada Tabel 1.
Tabel 1 . Hasil Estimasi Model Ekonometrik Regresi Data Panel - Cross section Variabel Koefisien Regresi PLS FEM REM C 92,80080 5450,254 406,1593 KP 0,68129 -2,412320 0,668617 TP -21,56307 -264,3459 -47,38377 GINI 1008,773 1452,098 -6,018007 PDRB -0,339982 -28,76233 3,158821 R 2 0,63731 0,79788 0,46889 Adjusted. R 2 0,62447 0,73724 0,45009 Statistik F 49,64036 13,1582 24,94061 Prob. Statistik F 0,00000 0,00000 0,00000 Uji Pemilihan Model (1) Chow
Cross- Section F (23,90) = 3,108463; Prob. F (13,36) = 0,0001
(2) Hausman
Cross-Section random χ 2 (4) = 26,318563; Prob. χ 2 = 0,0000 Sumber : BPS, diolah.
Uji  Chow  dan  uji  Hausman  memperlihatkan  bahwa  ( FEM )  terpilih  sebagai  model terestimasi terbaik, terlihat dari probabilitas atau signifikansi empirik statistik F dan statistik c 2 yang masing-masing bernilai 0,0000 (< 0,01). Hasil estimasi lengkap dari model terestimasi FEM , terlihat pada Tabel 2 dan Tabel 3.
Tabel 2. Model Estimasi Fixed Effect Model (FEM) 𝐽𝐾 4$ 5 = 5450,254 − 2,412320 KP #$ −  264,3459 𝑇𝑃 #$ − 1452,098 𝐾 #$ − 28,76233 𝑃𝐷𝑅𝐵 #$
(0,0032)*        (0,0005)*           (0,7033)           (0,0554)** R 2 = 0,797875 ; DW = 1,769445; F. = 13,15815 ; Prob. F = 0,00000
Sumber : Lampiran 1. Keterangan: * Signifikan pada α = 0,01; ** Signifikan pada α = 0,05; *** Signifikan pada α = 0,10; Angka di dalam kurung adalah probabilitas nilai statistik t.
Dari Tabel 2 terlihat model terestimasi FEM eksis dengan probabilitas atau signifikansi empirik  statistik F bernilai  0,00000  (<0,01),  dengan  nilai  koefisiensi  determinasi  ( R 2 )  sebesar 0,797875  atau  79,8%  memiliki  daya  ramal  yang  sangat  tinggi.  Namun,  daya  ramal  ini  harus dimaknai secara kritis, karena dari empat variabel terdapat tiga variabel yang memiliki pengaruh terhadap  tingkat  kriminalitas,  yakni  kepadatan  penduduk  dengan  nilai  probabilitas  atau
signifikansi  empirik  statistik t sebesar  0,0032  (<  0,05),  tingkat  pengangguran  dengan  nilai probabilitas atau signifikansi empirik statistik t sebesar 0,0005 (<0,05), dan PDRB dengan nilai probabilitas  atau  signifikansi  empirik  statistik t sebesar  0,0554  (<0,10).  Sedangkan  secara terpisah, variabel ketimpangan tidak memiliki pengaruh terhadap tingkat kriminalitas karena memiliki nilai probabilitas atau signifikansi empirik statistik t sebesar 0,7848 (>0,10). Variabel kepadatan penduduk memiliki nilai koefisien regresi sebesar - 2,412 artinya, apabila kepadatan penduduk mengalami kenaikan sebesar 1 Jiwa/Km 2 , maka jumlah kriminalitas akan mengalami penurunan sebesar 2,412 kasus. Variabel tingkat pengangguran memiliki nilai koefisien regresi sebesar - 264,346 artinya, apabila tingkat pengangguran mengalami kenaikan sebesar 1 persen, maka jumlah kriminalitas akan mengalami penurunan sebesar 264,346 kasus. Variabel PDRB memiliki nilai koefisien regresi sebesar - 28,762 artinya, apabila PDRB mengalami kenaikan sebesar 1 juta rupiah, maka jumlah kriminalitas akan mengalami penurunan sebesar 28,762 kasus.
Tabel 3. Efek dan Konstanta Wilayah No Wilayah Effect Konstanta 1 Kepulauan Selayar -2499,889 2950,365 2 Bulukumba -1289,887 4160,367 3 Bantaeng -1274,528 4175,726 4 Jeneponto -1851,969 3598,285 5 Takalar -1055,234 4395,020 6 Gowa -3210,808 2239,446 7 Sinjai -1886,352 3563,902 8 Maros -4245,482 1204,772 9 Pangkajene dan Kepulauan -3036,152 2414,102 10 Barru -1468,976 3981,278 11 Bone -1042,505 4407,749 12 Soppeng -1857,827 3592,427 13 Wajo -1358,255 4091,999 14 Sidenreng Rappang -1534,762 3915,492 15 Pinrang -1186,545 4263,709 16 Enrekang -2931,597 2518,657 17 Luwu -1521,685 3928,569 18 Tana Toraja -2804,871 2645,383 19 Luwu Utara -2328,076 3122,178 20 Luwu Timur -1346,589 4103,665 21 Toraja Utara -2377,491 3072,763 22 Makassar 27582,60 33032,854 23 Pare Pare 2324,825 7775,079 24 Palopo 1518,888 6969,142 Sumber: BPS, Diolah
Pada Tabel 3 terlihat bahwa nilai konstanta tertinggi adalah kota Makassar yakni sebesar 33032,854. Hal ini menunjukkan bahwa, terkait dengan kepadatan penduduk, pengangguran, ketimpangan, dan PDRB di kota Makassar cenderung memiliki tingkat kriminalitas yang lebih tinggi  dibandingkan  dengan  daerah  lainnya  di  provinsi  Sulawesi  Selatan.  Sebaliknya,  nilai konstanta  terendah  dimiliki  oleh  kabupaten  Maros,  dengan  angka  sebesar  1204,772.  Ini
mengindikasi  bahwa,  terkait  pengaruh  variabel  kepadatan  penduduk,  pengangguran, ketimpangan, dan PDRB kabupaten Maros cenderung memiliki tingkat kriminalitas yang relatif rendah dibandingkan dengan kabupaten/kota lainnya di provinsi Sulawesi Selatan

## Pembahasan
Jumlah  kriminalitas  di  berbagai  Kabupaten/Kota  di  Sulawesi  Selatan  selama  periode 2018-2022 ternyata dipengaruhi oleh kepadatan penduduk, tingkat pengangguran, dan Produk Domestik Regional Bruto. Sementara ketimpangan tidak memiliki pengaruh terhadap jumlah kriminalitas. Pengaruh negatif kepadatan penduduk terhadap jumlah kriminalitas di Sulawesi Selatan  karena  pada  Umumnya,  di  kawasan  yang  jauh  dari  keramaian,  angka  kejahatan cenderung meningkat karena pelaku tidak perlu berjaga-jaga dan lebih leluasa dalam melakukan aksinya. Oleh karena itu, kawasan ini dianggap lebih aman dibandingkan kawasan yang padat penduduk. Daerah berpenduduk padat memiliki kontrol lingkungan yang lebih kuat dan tingkat pemantauan  keamanan  yang  lebih  tinggi,  sehingga  masyarakat  yang  tinggal  di  lingkungan tersebut  merasa  lebih  aman  dari  kejahatan.  Secara  teoritis  kepadatan  penduduk  dapat memberikan dampak yang negatif dan positif terhadap kriminalitas. Terutama jika kepadatan penduduk tersebut disebabkan oleh banyaknya pengunjung yang datang ke daerah tersebut hanya untuk menempuh pendidikan atau bekerja untuk waktu yang sementara saja. Fenomena yang demikian menyebabkan kepadatan penduduk berpengaruh negatif terhadap kriminalitas.
Temuan dari penelitian Edwart & Azhar (2019); Hariyantia et al., (2021); dan Liamanu et al., (2023) mendukung hasil dari penelitian ini yaitu kepadatan penduduk berpengaruh negatif terhadap jumlah kriminalitas. Sedangkan studi dari Ishak & Bani (2017) menemukan hasil yang berbeda yaitu kepadatan penduduk berpengaruh positif terhadap kriminalitas di Malaysia.
Pengangguran  berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap  kriminalitas  di  Provinsi Sulawesi  Selatan.  Menurut  Wulansari  (2017)  secara  makro,  penyebab  terjadinya  kejahatan adalah  meningkatnya  angka  pengangguran.  banyaknya  jumlah  pengangguran  dapat menimbulkan  dampak  negatif  bagi  masyarakat  dan  negara.  Berdasarkan  teori  yang  telah jelaskan  tidak  sesuai  dengan  hasil  yang  telah  peneliti  dapatkan  dalam  penelitian  ini,  bahwa peningkatan angka pengangguran menyebabkan penurunan angka kriminalitas.
Atmadi et al., (2024); Harun et al., (2021) dan Rahmalia et al., (2019) menemukan hasil yang  sama  yaitu  pengangguran  berpengaruh  negatif  terhadap  tingkat  kriminalitas.  karena tingginya pengangguran dapat disebabkan oleh berbagai faktor, salah satunya adalah banyaknya masyarakat yang berpendidikan selalu bersikap selektif dalam mencari pekerjaan. Mereka akan menolak pekerjaan yang dianggap tidak sesuai dengan latar belakang Pendidikan yang ditempuh maupun  kompetensi  yang  mereka  miliki.  Akibatnya  mereka  tidak  memiliki  pekerjaan  atau menganggur.  Namun  meskipun  demikian,  mereka  masih  berpikir  rasional  untuk  tidak melakukan tindakan yang melawan hukum. Schleimer et al., (2022) menemukan hasil bahwa pengangguran  tidak  berpengaruh  terhadap  kriminalitas  di  Amerika  Serikat.  Sedangkan Blomquist & Westerlund (2014) menemukan hasil bahwa tidak ada hubungan yang signifikan antara pengangguran dan tingkat kriminalitas di Swedia.
Ketimpangan ekonomi tidak berpengaruh terhadap tingkat kriminalitas. Artinya, setiap peningkatan atau penurunan ketimpangan yang terjadi tidak mempengaruhi jumlah kejahatan di Provinsi Sulawesi Selatan. Penelitian ini didukung oleh temuan dari Aranthya et al., (2018); Ikhsan & Amri (2023); dan Kuciswara ey al., (2021) yang mengatakan ketimpangan yang terjadi di  masyarakat  tidak  selalu  menimbulkan  tindakan  kriminalitas  dan  meningkatnya  angka kriminalitas bisa disebabkan oleh faktor lain. Schargrodsky & Freira, (2023) memperoleh hasil yang berbeda yaitu ketimpangan berpengaruh positif terhadap tingkat kriminalitas di Amerika PDRB  memiliki  pengaruh  negatif  terhadap  kriminalitas  yang  ada  di  Sulawesi  Selatan. Dimana  ketika  PDRB  mengalami  kenaikan,  angka  kriminalitas  mengalami  penurunan.  Hal  ini
karena daerah-daerah dengan pendapatan tinggi cenderung memiliki akses yang lebih baik ke layanan  kesehatan  dan  pendidikan,  yang  menghasilkan  masyarakat  yang  lebih  produktif  dan lebih  kecil  kemungkinannya  terlibat  dalam  tindakan  kriminalitas.  Peningkatan  PDRB mencerminkan peningkatan kesejahteraan atau kemampuan seseorang selama 1 tahun. Hasil tersebut sesuai dengan keadaan PDRB per kapita masing-masing Kabupaten/ Kota di Sulawesi Selatan selalu mengalami peningkatan dari tahun ke tahun selama kurun waktu 2018 hingga 2022. Konsep benefit and cost yang dikemukakan oleh Omotor (2014) menunjukkan bahwa peningkatan pendapatan per kapita berdampak negatif terhadap tindakan kriminalitas. Dengan meningkatnya  pendapatan  per  kapita,  Ekspektasi  gaya  hidup  masyarakat  juga  meningkat, sehingga  mengurangi  keinginan  mereka  untuk  melakukan  kejahatan.  Hasil  penelitian  ini didukung  oleh  penelitian  dari  Fajri  &  Rizki  (2019);  Purwanti  &  Widyaningsih  (2019);  dan Nurfatmawati & Nurhayati, (2023) yang menemukan hasil bahwa PDRB berpengaruh negatif terhadap jumlah kriminalitas. Tingginya PDRB cenderung menghasilkan lebih banyak peluang ekonomi  dan  lapangan  kerja,  yang  memberikan  insentif  bagi  setiap  orang  untuk  mencapai tujuan ekonominya dibandingkan melakukan aktivitas ilegal, sehingga dapat mengurangi tingkat kriminalitas.

## 4. Penutup
Hasil penelitian menunjukkan bahwa kepadatan penduduk, tingkat pengangguran, dan produk  domestik  regional  bruto  berpengaruh  terhadap  kriminalitas  di  kabupaten/kota  di Sulawesi Selatan, sedangkan ketimpangan tidak memiliki pengaruh terhadap jumlah kriminalitas di provinsi Sulawesi Selatan. Kepadatan penduduk berpengaruh negatif terhadap kriminalitas karena tingkat kejahatan cenderung lebih tinggi di daerah yang kurang padat penduduk, dimana pelaku kejahatan merasa lebih leluasa dalam melakukan aksinya. Kemudian pengaruh negatif dari tingkat pengangguran disebabkan oleh banyaknya pengangguran yang masih memilih-milih pekerjaan yang sesuai dengan latar belakang pendidikan dan kemampuan yang mereka miliki. Peningkatan  PDRB  berpengaruh  negatif  terhadap  kriminalitas,  mencerminkan  bahwa peningkatan  kesejahteraan  masyarakat  dapat  menurunkan  dorongan  untuk  melakukan tindakan  kriminal.  Penelitian  ini  memiliki  keterbatasan,  yaitu  masih  sedikit  pembahasan mengenai variabel bebas terutama ketimpangan karena  terbatasnya literatur yang membahas topik yang sama. Penelitian ini dapat digunakan sebagai referensi oleh pemerintah dan pihak terkait dalam perumusan kebijakan untuk mengambil langkah mengurangi tingkat kriminalitas di provinsi Sulawesi Selatan.

## Daftar Pustaka
Anatolii,  D.,  Sergii,  M.,  Olena,  D.,  Dmytro,  T.,  Oksana,  R.,  &  Katerina,  H.  (2024).  Combating Economic  Crime  In  Ukraine  In  Conditions  Of  Sustainable  Development. Revista  de Gestao Social e Ambiental , 18 , 1–20.
Aranthya, P. D., Prihanto, P. H., & Parmadi, P. (2018). Analisis Faktor-faktor yang Mempengaruhi Tingkat  Kriminalitas  pada  Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Jambi  (Suatu  Pendekatan Ekonomi). E-Jurnal  Ekonomi  Sumberdaya  Dan  Lingkungan , 7 (2),  68–82. https://doi.org/10.22437/jels.v7i2.11931
Atmadi, A., Tarigan, N. R., Negara, I. P. A. B. P. C., Syalaisa, N., & Ismail, M. I. A.-B. (2024). Linear mixed model approach: The effect of poor people & unemployment rate on various types  of  crime  in  34  provinces  in  Indonesia. International  Journal  of  Applied Mathematics,  Sciences,  and  Technology  for  National  Defense , 2 (1),  37–48. https://doi.org/10.58524/app.sci.def.v2i1.350
Badan Pusat Statistik Provinsi Sulawesi Selatan. (2023). Statistik Politik dan Keamanan Provinsi Sulawesi Selatan Tahun 2022 .
Blomquist,  J.,  &  Westerlund,  J.  (2014).  A  non-stationary  panel  data  investigation  of  the unemployment-crime  relationship. Social  Science  Research , 44 ,  114–125. https://doi.org/10.1016/j.ssresearch.2013.11.007
Dita  Kuciswara,  Fivien  Muslihatinningsih,    dan  E.  S.  (2021).  Pengaruh  Urbanisasi,  Tingkat Kemiskinan, Dan Ketimpangan Terhadap Kriminalitas Di Jawa Timur. Jurnal Akuntansi Dan Ekonomi , 6 (1) , 1–9.
Edwart,  A.  O.,  &  Azhar,  Z.  (2019).  Pengaruh  Tingkat  Pendidikan,  Kepadatan  Penduduk  dan Ketimpangan Pendapatan terhadap Kriminalitas di Indonesia. Jurnal Kajian Ekonomi Dan Pembangunan , 1 (3), 759. https://doi.org/10.24036/jkep.v1i3.7703 Fajri, R. E., & Rizki, C. Z. (2019). Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi, Kepadatan Penduduk dan Pengangguran  terhadap  Kriminalitas  Perkotaan  Aceh. Jurnal  Ilmiah  Mahasiswa , 4 (3),
255–263.
Godfrey, S., Matovu, K., & Ismail, L. (2023). Effect Of Youth Unemployment And Crime Rates In Uganda  ,  A  Case  Study  Of  Mityana  Distrist  . Metropolitan  Journal  of  Business  & Economics (MJBE) , 7 (3), 325–334.
Hariyantia, F. N., Purtomo S, R., & Wilantari, R. N. (2021). the Effect of Economic Growth and Demographic Condition on Criminality in East Java Province. Jurnal Ekonomi Dan Bisnis Airlangga , 31 (1), 28. https://doi.org/10.20473/jeba.v31i12021.28-39 Harun,  N.  H.,  Shaari,  M.  S.,  &  Ahmad,  T.  S.  T.  (2021).  An  empirical  study  of  socioeconomic determinants  of  crime  in  Malaysia. AIP  Conference  Proceedings , 2339 (May). https://doi.org/10.1063/5.0044629
Hendri, D. (2014). Criminality: A dark side of income distribution inequality. Journal of Economics and Public Policy , 5(2) (Criminality: A dark side of income distribution inequality.), 239– 252.
Ikhsan, I., & Amri, A. (2023). Exploration of Macroeconomic Effects on Criminality in Indonesia. Cogent Social Sciences , 9 (1). https://doi.org/10.1080/23311886.2023.2206678 Inoua, S. (2023). Beware the Gini Index ! A New Inequality Measure Beware the Gini Index ! A New Inequality Measure . October 2021 .
Ishak, S., & Bani, Y. (2017). Determinants of crime in Malaysia: Evidence from developed states. International Journal of Economics and Management , 11 (3 Special Issue), 607–622. Jeke, L., Chitenderu, T., & Moyo, C. (2021). Crime and Economic Development in South Africa: A Panel Data Analysis. International Journal of Economics and  Business Administration ,
IX (Issue 2), 424–438. https://doi.org/10.35808/ijeba/712
Liamanu, S., Sukarniati, L., Ramadhona, F., & Lubis, A. (2023). Analisis Pengaruh Sosial Ekonomi Terhadap Tingkat Kriminalitas di Indonesia (Studi Kasus 32 Provinsi di Indonesia). Jurnal HUMMANSI , 06 (2), 1–11.
Millah, I. A. (2020). Penanggulangan Kejahatan Di Masa Pandemi Covid-19 (Dalam Perspektif Kriminologi Dan Viktimologi). Jurnal Komunikasi Hukum (JKH) , 6 (2), 497–513.
Mohammad Kassem, Amjad Ali,  dan M. A. (2019). Unemployment Rate , Population Density and Crime Rate in Punjab ( Pakistan ): An Empirical Analysis. Munich Personal RePEc Archive ,
8 (95964), 92–104.
Muhammad  Amrullah,  Setyo  Tri  Wahyudi,  M.  E.  (2020).  Mitigating  Income  Inequality  in  Bali Province  ,  Indonesia. Jurnal  Ekonomi  Pembangunan :  Kajian  Masalah  Ekonomi  dan Pembangunan , 21 (2), 71–80. https://doi.org/10.23917/jep.v21i2.
Nurfatmawati,  Y.  D.,  &  Nurhayati,  S.  F.  (2023).  Analisis  Faktor-faktor  Ekonomi  yang Mempengaruhi  Kejahatan  di  Provinsi  Sumatera  Barat  pada  tahun  2018-2021. Utidar.Ac.Id , 2 , 409–416. Oliveira, M. (2021). More crime in cities ? On the scaling laws of crime and the inadequacy of per capita rankings — Crime Science , 1–13. https://doi.org/10.1186/s40163-021-00155-8
Omotor, D. (2014). Demographic and Socio-Economic Determinants of Crimes in Nigeria ( A Panel Demographic  and  Socio-Economic  Determinants  of  Crimes  in  Nigeria  (  A  Panel  Data Analysis ) .
Purwanti,  E.  Y.,  &  Widyaningsih,  E.  (2019).  Analisis  Faktor  Ekonomi  yang  Mempengaruhi Kriminalitas di Jawa Timur. Jurnal Ekonomi-QU , 9 (2), 154–177.
Raj, P., & Rahman, M. M. (2023). Revisiting the economic theory of crime A state-level analysis in India. Cogent Social Sciences , 9 (1). https://doi.org/10.1080/23311886.2023.2170021 Schargrodsky, E., & Freira, L. (2023). Inequality and Crime in Latin America and the Caribbean : New  Data  for  an  Old  Question. Economia  LACEA  Journal , 22 (1),  175–202. https://doi.org/10.31389/eco.413
Schleimer, J. P., Pear, V. A., McCort, C. D., Shev, A. B., De Biasi, A., Tomsich, E., Buggs, S., Laqueur,
H.  S.,  &  Wintemute,  G.  J.  (2022).  Unemployment  and  Crime  in  US  Cities  During  the Coronavirus Pandemic. Journal of Urban Health , 99 (1), 82–91. https://doi.org/10.1007/s11524-021-00605-3
Suci  Rahmalia,  Ariusni,    dan  M.  T.  (2019).  Pengaruh  Tingkat  Pendidikan,  Pengangguran,  Dan Kemiskinan  Terhadap  Ktiminalitas  Di  Indonesia. Jurnal  Kajian  Ekonomi  Dan Pembangunan , 1 , 21–26.
World Health Organization. (2015). Preventing youth violence: an overview of the evidence. In WHO Library . https://bit.ly/2IYPQLx
Wulansari, F. A. (2017). Analisis Pengaruh Pengangguran dan Distribusi Pendapaan terhadap Kriminalitas dan Investasi di Indonesia tahun 2011-2015. Skripsi , Universitas Hasanuddin Makasar. http://digilib.unhas.ac.id/opac/detail-opac?id=35784
Yigzaw, Y., Mekuriaw, A., & Amsalu, T. (2023). Analyzing physical and socio-economic factors for property  crime  incident  in  Addis  Ababa,  Ethiopia. Heliyon , 9 (2),  e13282. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e13282