## ANALISIS KAUSALITAS KRIMINALITAS, PENDIDIKAN DAN KEMISKINAN DI INDONESIA

## Nadya Centia Sari, Zul Azhar
Jurusan Ilmu Ekonomi Fakultas Ekonomi Universitas Negeri Padang Jl. Prof. Dr. Hamka Air Tawar Padang nadyacentia1004@gmail.com zulazhar@fe.unp.ac.id
Abstract: This study aims to examine the causality of crime, education and poverty in Indonesia. The data used is panel data during the period 2013-2017, with the technique of collecting documentation data  and  library  studies  obtained  from  relevant  institutions  and  agencies.  The  variables  used  are Crime (Y1), Education (Y2), Poverty (Y3). The research methods used are: Granger Causality Test Panel and Vector Autoregression (PVAR) Panel. This study found that crime does not have a causal relationship to education, and vice versa. Crime does not have a causal relationship to poverty and vice versa. And poverty has a one-way relationship to education. The results of the PVAR found that crime in a given  year period was significantly influenced by crime in the previous period. Likewise, it was also with education and poverty.
Keywords: Crime,  Education,  Poverty,  Panel  Granger  Causality  Test  and  Panel  Vector Autoregression (PVAR).
Abstrak :  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menguji  hubungan  kausalitas  kriminalitas,  pendidkan  dan kemiskinan di indonesia. Data yang digunakan adalah data panel selama periode 2013-2017, dengan teknik  pengumpulan  data  dokumentasi  dan  studi  kepustakaan  yang  diperoleh  dari  lembaga  dan instansi  yang  terkait.  Variabel  yang  digunakan  adalah  Kriminalitas  (Y1),  Pendidikan  (Y2), Kemiskinan (Y3). Metode  Penelitian yang dipakai  yaitu:  Panel Granger Causality Test dan Panel Vector  Autoregression  (PVAR).  Penelitian  ini  menemukan  bahwa  kriminalitas  tidak  memiliki hubungan  kausalitas  terhadap  pendidikan,  begitupun  sebaliknya.  Kriminalitas  tidak  memiliki hubungan kausalitas terhadap kemiskinan begitupun sebaliknya. Dan kemiskinan memiliki hubungan satu  arah  terhadap  pendidikan.  Hasil  PVAR  menemukan  bahwa  kriminalitas  pada  periode  tahun tertentu  secara  sigifikan  dipengaruhi  oleh  kriminalitas  pada  periode  sebelumnya.begitupun  juga dengan pendidikan dan kemiskinan.
Kata  Kunci :  Kriminalitas,  Pendidikan,  Kemiskinan,Panel      Granger  Causality  Test dan Panel  Vector Autoregression (PVAR) .
Kriminalitas  merupakan  suatu  tindakan  yang  tidak  sesuai  dengan  aturan  dan  norma  yang ada, sehingga mengakibatkan ketidak selarasan dalam kehidupan. Kriminalitas sendiri selalu terkait dengan permasalahan sosial lainnya. Kriminalitas di suatu negara merupakan fenomena yang masih dianggap  menakutkan.  Tak  terkecuali  di  Indonesia,  tidak  sedikit  masyarakat  yang  melakukan tindakan kriminal. Saat ini kriminal bukan lagi menjadi hal yang tabu bagi masyarakat Indonesia. Jika kita lihat, angka kriminalitas setiap tahun semakin meningkat dan semakin beragam. Berbagai laporan menyebutkan, meningkatnya tindak kriminalitas disebabkan oleh berbagai persoalan seperti, ekonomi, sosial, konflik dan rendahnya kesadaran hukum.
Banyak yang memberikan penilaian, kenapa angka kriminalitas terus meningkat. Terlepas dari apa yang menjadi penyebabnya, angka kriminalitas di Indonesia masih tinggi. Sepanjang tahun 2016  tingkat  kriminalitas  di  Indonesia  sebanyak  357.197  ribu  kasus.  Sementara  itu,  dari  100.000 orang di Indonesia, 140 orang diantaranya berkemungkinan terkena tindak kejahatan ( crime rate ). Angka-angka ini didasarkan pada laporan yang masuk ke-kepolisian. Besar nya angka kriminalitas akan lebih besar bila ditambah dengan kejahatan-kejahatan yang terjadi tetapi tidak dilaporkan.
Menurut  Sullvian  (2009)  Kriminalitas  merupakan  salah  satu  permasalahan  yang  dihadapi bangsa  Indonesia,  suksesnya  pembangunan  yang  diusahakan  pemerintah  disetiap  negara  sangat bergantung  terhadap  besar  kecilnya  hambatan  dari  kriminalitas,  baik  pembangunan  sumber  daya manusia itu sendiri maupun infrastruktur. Peran aktif  dari masyarakat sangat dibutuhkan terhadap proses laju pembangunan akan maksimal jika tingkat kriminalitas berkurang. Tidakan kriminal telah
banyak  merugikan,  diantaranya  yaitu  kerugin  moral,  fisik,  ekonomi  dan  psikologis.  Dari  sisi ekonomi, akibat dari tindakan kriminal adalah harus mengeluarkan biaya untuk menutupi kerugian tersebut. Biaya tersebut tidak hanya ditanggung korban, namun oleh masyarakat, dunia usaha, dan juga negara atau pemerintah daerah.
Pendidikan adalah suatu hak dan kewajiban yang harus didapatkan setiap manusia. Dengan adanya pendidikan, seseorang akan memiliki karakter yang baik dan berilmu pengetahuan. Saat ini kualitas pendidikan di Indonesia sangat memprihatinkan. Memasuki abad ke- 21 dunia pendidikan di Indonesia heboh. Kehebohan tersebut bukan disebabkan oleh kehebatan mutu pendidikan nasional tetapi  lebih  banyak  disebabkan  karena  kesadaran  akan  bahaya  keterbelakangan  pendidikan  di Indonesia.  Kemajuan  teknologi  dan  perubahan  yang  terjadi  memberikan  kesadaran  baru  bahwa Indonesia tidak lagi berdiri sendiri. Indonesia berada di tengah-tengah dunia yang baru, dunia terbuka sehingga  orang  bebas  membandingkan  kehidupan  dengan  negara  lain.  Oleh  karena  itu,  kita seharusnya dapat meningkatkan sumber daya manusia Indonesia yang tidak kalah bersaing dengan sumber daya manusia di negara-negara lain.
Menurut (Todaro M. P., 2004) permintaan akan pendidikan dipengaruhi oleh dua hal, yaitu harapan  bagi  seorang  siswa  yang  lebih  terdidik  untuk  mendapatkan  pekerjaan  dengan  hasil  yang lebih baik pada sektor modern di masa yang akan datang bagi siswa itu sendiri maupun keluarganya serta  biaya-biaya  pendidikan  baik  yang  bersifat  langsung  maupun  tidak  langsung  yang  harus dikeluarkan atau ditanggung oleh siswa dan atau keluarganya. Dari sisi penawaran, jumlah sekolah di tingkat sekolah dasar, menengah, dan universitas lebih banyak ditentukan oleh proses politik, dan sering kali tidak berkaitan dengan kriteria ekonomi.
Masalah  pendidikan  dan  kemiskinan  semacam  ini  sebelumnya  memang  telah  dilakukan penelitian oleh Mihaela Mihai yang berjudul “Education and Poverty” (2015) membahas hubungan pendidikan dan kemiskinan yang cukup serius. Ada banyak penyebab kemiskinan yang beragam dan saling berhubungan, dan kita tidak bisa mengurangi kemiskinan itu secara langsung. Tapi, kita dapat menggunakan  pendidikan  sebagai  elemen  pengurangan  kemiskinan  yang  tinggi,  yang  dapat mencegah  terjadinya  generasi  selanjutnya  jauh  lebih  miskin.  Hubungan  antara  kemiskinan  dan kurangnya pendidikan adalah topik penelitian yang semakin umum dalam dekade terakhir.

## TINJAUAN LITERATUR

## Kriminalitas
Menurut Rahayu (2010:16) secara yuridis formal , kejahatan adalah bentuk tingkah laku yang bertentangan  dengan  moral  kemanusian  ( immoril ),  merugikan  masyarakat,  sifatnya  asosial  dan melanggar hukum serta undang-undang pidana. Secara sosiologis , kejahatan adalah semua bentuk ucapan,  perbuatan  dan  tingkah  laku  yang  secara  ekonomis,  politis  dan  sosial  psikologis  sangat merugikan  masyarakat,  melanggar  norma-norma  asusila,  dan  menyerang  keselamatan  warga masyarakat (baik yang telah tercakup dalam undang-undang, maupun yang belum tercantum dalam undang-undang pidana).
Menurut  Kartini  Kartono  (1992)  istilah  kriminal  atau  kejahatan  mempunyai  pengertian secara  yuridis-formal  dan  sosiologis.  Secara  yuridisformal,  kejahatan  adalah  bentuk  tingkah  laku yang  bertentangan  dengan  moral  kemanusiaan,  merugikan  masyarakat,  asosial  sifatnya,  dan melanggar hukum serta undang- undang pidana. Secara sosiologis, kejahatan adalah semua bentuk ucapan,  perbuatan,  dan  tingkah  laku  yang  secara  ekonomis,  politis,  dan  sosial-psikologis  sangat merugikan  masyarakat,  melanggar  norma-norma  susila,  dan  menyerang  keselamatan  warga masyarakat.
Menurut Goulas (2015) Meskipun pentingnya kejahatan dalam menentukan kemajuan suatu negara  telah  lama  diakui  dalam  literatur  ekonomi-kebijakan,  studi  empiris  belum  menghasilkan kesimpulan  yang  pasti  mengenai  efek  kejahatan  terhadap  pertumbuhan.  Temuan  yang  ada  saling bertentangan, dengan beberapa penelitian menunjukkan efek buruk yang kuat dari kejahatan terhadap pertumbuhan ekonomi. Dan sementara di sebagian besar tingkat kejahatan di dunia kenyataannya lebih rendah dibandingkan dengan yang dicatat beberapa dekade lalu, sebagian besar dari populasi di banyak negara masih mengalami kejahatan setiap tahun.

## Pendidikan
Menurut Mulyadi (2014) pendidikan merupakan suatu bentuk investasi dalam sumber daya manusia. Pendidikan memberikan sumbangan langsung terhadap pertumbuhan pendapatan nasional melalui peningkatan keterampilan dan produktivitas kerja. Pendidikan diharapkan dapat mengatasi keterbelakangan  ekonomi  lewat  efeknya  pada  peningkatan  kemampuan  manusia  dan  motivasi manusia  dalam  berprestasi.  Pendidikan  berfungsi  menyiapkan  salah  satu  input  dalam  proses produksi, yaitu tenaga kerja, agar dapat bekerja dengan produktif karena kualitasnya.
Menurut Becker dan Mulligan: (1997) dalam Randi Hjalmarsson dan Lance Loncer (2012) pendidikan juga mengajarkan individu untuk menjadi lebih baik Hal ini akan mencegah kejahatan, karena individu menempatkan hal yang lebih besar pada masa hukuman setiap yang terkait dengan kegiatan  kriminal  mereka.  Untuk  preferensi  waktu  dipengaruhi  oleh  pendidikan  kejahatan  yang terkait  dengan  hukuman  penjara  yang  lama  (atau  konsekuensinya  jangka  panjang  lainnya). Pendidikan  juga  dapat  mempengaruhi  preferensi  terhadap  risiko.  Jika  sekolah  lebih  membuat individu berisiko, maka harus mencegah kejahatan dengan tersebarnya efek pada pelanggaran yang memerlukan  ketidakpastian  yang  cukup  besar  dalam  pengembalian  atau  hukuman.  Sekolah  dapat mempengaruhi orang-oraang berinteraksi setiap hari di sekolah, pekerjaan atau lingkungan mereka.
Lochner  (2004)  menekankan  peran  pendidikan  sebagai  inevestasi  modal  manusia  yang meningkatkan masa depan peluang kerja yang sah, yang enggan berpartisipasi dalam kejahatan. Jika modal manusia meningkatkan keuntungan dari pekerjaan lebih dari kejahatan, maka investasi modal manusia dan sekolah harus mengurangi kejahatan. Dengan demikian, kebijakan yang meningkatkan pendidikan atau efisiensi sekolah harus mengurangi sebagian besar jenis kejahatan jalanan di antara orang tua dewasa. Namun, beberapa jenis kejahatan kerah putih (misalnya penggelapan, penipuan) dapat meningkatkan pendidikan jika mereka cukup keterampilan yang dipelajari di sekolah.

## Kemiskinan
Menurut  Todaro  dalam  Todotua  (2016)  menyatakan  bahwa  semakin  miskin  seseorang  maka akan semakin jauh jangkauannya untuk mendapat fasilitas yang dapat menyejahterakan penduduk. Hal  ini  cenderung  untuk  tidak  mampu  menyediakan  pendidikan  yang  layak,  dengan  rendahnya tingkat pendidikan dan lemahnya pengetahuan tentang hukum maka hal ini yang memiliki peluang besar untuk melakukan kejahatan. Dimana dengan keterbatasan ekonomi dan mereka masih harus memenuhi kebutuhan untuk bertahan hidup.
Kerangka Konseptual
Gambar 1. Kerangka Konseptual Kausalitas Kriminalitas, Pendidikan dan Kemiskinan

## METODE PENELITIAN
Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data yang bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS)  Indonesia  dari  tahun  2013  -  2017.  Kriminalitas  yang  diukur  dengan  satuan  ribu/kasus.
Kriminalitas (Y1)
Pendidikan (Y2)
Kemiskinan (Y3 )
Pendidikan  diukur  dengan  jumlah  rata-rata  lama  sekolah  dengan  satuan  tahun,  selanjutnya Kemiskinan diukur dengan persentase dengan satuan (%).
Untuk  mendapatkan  hasil  yang  diinginkan  maka  langkah  pertama  adalah  melakukan  uji Stasioneritas dengan memiliki 3 tingkatan yaitu Level, Frist Diference dan Second Diference . Setelah mendapatkan  data  pada  tingkatan  tertentu,  maka  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  Uji kointegrasi Kao (Panel Cointegration Test) , dimana pada uji tersebut untuk melihat pengaruh jangka panjang  antar  variabel,  jika  nilai  probabilitas  dari  kointegritas  data  panel  kao  (ADF)<  0.05  maka memiliki  pengaruh  jangka  panjang    sehingga  menggunakan Vector  Error  Corellation  Model (VECM).
Langkah  selanjutnya  adalah  menentukan  Lag  Optimum  untuk  menentukan  lag  pada  Uji causalitas  Granger.  Setelah  menentukan  Lag  dan  uji  kausalitas  maka  langkah  selanjutnya  adalah melakukan  uji  VAR  dan  uji  berikutnya  adalah  uji  stabilitas,  jika  data  tidak  stabilitas  maka  dapat disimpulkan  bahwa analisis Impluse  Response  Function  (IRF) dan Variance  Decomposition  (VD) tidak dapat dipercaya. Begitupun sebaliknya.

## Defenisi Operasional
Tabel 1 Analisis Kausalitas Kriminalitas, Pendidikan dan Kemiskinan di Indonesia
Variabel Definisi Kriminalitas Tindak kejahatan adalah bentuk tingkah laku yang bertentangan dengan  moral (immoril) .  Tindak  kejahatan  merupakan  perilaku yang  dilarang  oleh  undang-undang.  Dimana  indikatornya merupakan kejahatan yang dilaporkan ke-kepolisian. Ukuran dari variabel  ini  adalah  jumlah  kejahatan  yang  dilaporkan  ke- kepolisian dengan  satuan ribu kasus. Data diperoleh dari Badan Pusat Statistik. Pendidikan Indikator yang digunakan untuk variabel pendidikan yaitu jumlah rata-rata  lama  sekolah  di  Indonesia.  Data  diperoleh  dari  Badan Pusat Statistik (BPS) Indonesia. Kemiskinan Adalah suatu  gejala yang terjadi disekitar lingkungan penduduk miskin  dan  biasanya  dikaitkan  dengan  masalah  kekurangan pendapatan. Ukuran dari variabel ini adalah persentase penduduk miskin.  Data  diperoleh  dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS) Indonesia.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Uji Stasioner
Salah satu syarat penting dalam analisis Vector Autoregression (VAR) ataupun Panel Vector Autoregression (PVAR), adalah bahwa data dari variabel harus stationer atau tidak memiliki akar unit.  Langkah  pertama  yang  dilakukan  adalah  melakukan  uji  akar  unit  ( unit  root  test ).  Dalam penelitian ini menggunakan metode Levin,Lin & Chu t* , Im, Pesaran and Shin W-stat , ADF - Fisher Chi-square dan PP - Fisher Chi-square.
Untuk melihat penggunaan apakah data berada pada tingkat Level, Frist Dieferance maupun Second Diferance , dapat dilihat dari nilai Probabilitas dari metode Levin,Lin & Chu t* , Im, Pesaran and Shin W-stat , ADF - Fisher Chi-square dan PP - Fisher Chi-square. Jika nilai Probabilitas dari semua uji tersebut < 0.05 maka variabel dinyatakan stasioner atau tidak memiliki akar unit. Namun jika salah satu nilai probabilitas dari uji tersebut < 0.05 di tingkat level maka dapat dikatakan bahwa variabel dinyatakan tidak stasioner pada pada tingkat tersebut, sehingga diwajibkan untuk menguji data pada tingkat Frist Diferance maupun Second Diferance sampai data dinyatakan stasioner. Dari hasil  pengolahan  data  pada  tabel  2  menunjukan  bahwa  data  stasioner  berada  pada  tingkat Frist Dieferance. Hal tersebut dilihat pada nilai Prob.** pada metode Levin,Lin & Chu t* , Im, Pesaran and Shin W-stat , ADF - Fisher Chi-square dan PP - Fisher Chi-square < 0.05 pada tingkat Firts Diferent .
Tabel 2. Hasil Uji Akar Unit Menggunakan Levin, Lin & Chu t*, Im, Pesaran and Shin W-stat, ADF - Fisher Chi-square dan PP - Fisher Chi-square
Kriminalitas Level Method Statistic Prob.** Levin, Lin & Chu t* -10. 7256 0.0000 Im, Pesaran and Shin W-stat -1.95598 0.0252 ADF - Fisher Chi-square 71.8681 0.1835 PP - Fisher Chi-square 98. 0867 0.0024 Pendidikan Method Levin, Lin & Chu t* -7. 36027 0.0000 Im, Pesaran and Shin W-stat 0.24896 0.5983 ADF - Fisher Chi-square 51.7203 0.7679 PP - Fisher Chi-square 75.6825 0.0833 Kemiskinan Method Levin, Lin & Chu t* -5.59046 0.0000 Im, Pesaran and Shin W-stat -0.77986 0.2177 ADF - Fisher Chi-square 61.2637 0.5026 PP - Fisher Chi-square 68.1356 0.2765 Sumber: Olahan Data Eviews 8 ,2019

## Uji Kointegrasi
Langkah selanjutnya adalah melakukan uji kointegrasi. Uji kointegrasi. Pada penelitian ini uji  kointegrasi  menggunakan  metode Kao  Residual  Cointegration  Test. Dikatakan  terkointegrasi didasarkan pada nilai Probability yang di hasilkan oleh Uji kointegrasi Kao (Panel Cointegration Test) ,  dimana  pada  uji  tersebut  untuk  melihat  pengaruh  jangka  panjang  antar  variabel,  jika  nilai probabilitas dari kointegritas data panel kao (ADF) 0.000 < 0.05 maka memiliki pengaruh jangka panjang  sehingga menggunakan Vector Error Corellation Model (VECM).

## Lag Optimum
Setelah melakukan uji Kointegrasi pada metode Kao Tests ,maka langkah selanjutnya adalah menentuka Lag Optimum, yatitu periode waktu pengaruh suatu variabel terhadap variabel lain yang memberikan  hasil  optimal.  Dalam  proses  penentuan  Lag  optimum  adalah  dengan  melihat Aike Information Criterion (AIC) dan Schwarz Criterion (SC) yang memiliki nilai terkecil dan hasil yang memiliki tanda (*) terbanyak. Pada tabel 4. Terlihat bahwa lag optimum berada pada pada Lag ke 2, yang dihasilkan oleh uji Lag Lenght Criteria yang dibuktikan dengan nilai AIC dan SC yang paling terkecil, serta tanda (*) terbanyak berada pada Lag 2.
Tabel 3. Hasil Uji Lag Optimum
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 0 -973.9818 NA 267461.8 21.01036 21.09206 21.04335 1 -511.8868 884.4398 15.68824 11.26638 11.59317 11.39833 2 -463.3829 89.70618* 6.713103* 10.41684* 10.98871* 10.64774*
Sumber: Olahan data eviews 8,2019

## Causalitas Granger Test
Langkah  selanjutnya  dalam  analis  data  PVAR  untuk  menganalisis  hubungan  fungsional antara Kriminalitas, Pendidikan dan Kemiskinan diformulasikan sebagai berikut :
KRt = α 10 + ∑ 𝑖=0 𝑛 α 11 KRt-1 + ∑ 𝑖=0 𝑛 α 12 Pt-1+ ∑ 𝑖=0 𝑛 α 13 K t-1 +ε it Pt = α 20 + ∑ 𝑖=0 𝑛 α 21 KRt-1 + ∑ 𝑖=0 𝑛 α 22 Pt-1+ ∑ 𝑖=0 𝑛 α 23 K t-1 +ε it
Seperti  yang  dijelaskan  sebelumnya  bahwa  data  stasioner  pada  tingkat First  Diference sehingga untuk pengolahan data harus menggunakan Delta ( ∆ ) pada awal variabel. Sehingga data
640 Jurnal Kajian Ekonomi dan Pembangunan ,  Volume 1, Nomor 2, Mei 2019, Hal 635 - 644
yang dioperasionalkan dengan menggunakan PVAR Langkah selanjutnya adalah menguji hubungan kausalitas dengan menggunakan Granger Causality Test yang dapat dilhat pada Tabel 5.
Tabel 5 menjelaskan tidak adanya hubungan kausalitas antara kriminalitas dan pendidikan. Hal  tersebut  dapat  dilihat  pada  nilai  probabilitas  >  0.05  yaitu  sebesar  0.59  dan  0.95.  begitu  pun dengan  hubungan  antara  kriminalitas  dan  kemiskinan,  menjelaskan  tidak  adanya  hubungan kausalitas  antara  kriminalitas  dan  kemiskinan.  serta  tidak  adanya  hubungan  kausalitas  antara pendidikan  dan  kemiskinan  namun  hanya  memiliki  hubungan  searah  yaitu  kemiskinan  terhadap pendidikan yang dilihat dari nilai probabilitas 0.03< 0.05.
Tabel 4. Hasil Granger Causality Test Null Hypothesis: Obs F-Statistic Prob. PENDIDIKAN does not Granger Cause KRIMINALITAS 93 0.04347 0.9575 KRIMINALITAS does not Granger Cause PENDIDIKAN 0.51978 0.5965 KEMISKINAN does not Granger Cause KRIMINALITAS 93 0.22914 0.7957 KRIMINALITAS does not Granger Cause KEMISKINAN 0.10214 0.9030 KEMISKINAN does not Granger Cause PENDIDIKAN 93 3.51231 0.0341 PENDIDIKAN does not Granger Cause KEMISKINAN 1.73213 0.1829

## Sumber: Olahan data eviews 8,2019
Dari hasil kausalitas diatas, seperti halnya temuan dari Damrul, dkk (2018) bahwa adanya hubungan  satu  arah  antara  pendidikan  dan  kemiskinan.  Berdasarkan  hasil  uji Granger  Causality dapat  diketahui  bahwa  kemiskinan  mempengaruhi  tingkat  pendidikan.  Ini  diakibatkan  oleh ketidakmampuan  masyarakat  miskin  dalam  membiayai  biaya  pendidikan  sehingga  kondisi kemiskinan  menjadi  faktor  penyebab  rendahnya  tingkat  pendidikan,  Artinya  kondisi  tingkat pendidikan yang ada di Kabupaten/ Kota di Sumatera Barat di sumbangkan oleh faktor kemiskinan karena ketidakmampuan dalam membiayai biaya pendidikan.

## Panel Vector Auto Regression (PVAR)
Hasil analisis yang ditunjukan pada tabel 6. Bahwa kriminalitas pada periode tetentu dapat dipengaruhi oleh kriminalitas pada priode sebelumnya, dengan kata lain, kriminalitas pada periode tertentu berpengaruh positif signifikan terhadap kriminalitas pada tahun berikutnya. Hal ini dilihat dari  koefesien  regresi    0.934928  dan  nilai  t-statistik  8.53017  pada  lag  2.  Seterusnya  dampak kriminalitas terhadap dirinya sendiri adalah signifikan negatif yang dilihat dari Koefesien Regresi dan t-statistik < t-tabel. Pendidikan memiliki pengaruh terhadap dirinya sendiri pada lag 1 dan lag 2 hal ini dapat dilihat pada nilai koefisien dan t-tabel. Kemiskinan berpengaruh dan memiliki pengaruh terhadap  dirinya  sendiri  dan  terhadap  pendidikan  pada  lag  1  hal  tersebut  dapat  dilihat  pada  nilai koefesien dan t-tabel. Pada lag ke 2 kemiskinan memiliki pengaruh negatif terhadap pendidikan dan berpengaruh positif terhadap dirinya sendiri. Haltersebut dapat dilihat dengan koefesien regresi dan t-tabel. Hal ini dapat dilihat pada Tabel 5 (lampiran).

## Uji Stabilitas
Langkah selanjutnya adalah melakukan uji stabilitas dalam menggunakan model penelitian PVAR.  Uji  stabilitas  merupakan  syarat  untuk  melanjutkan  pada  metode  berikutnya  yaitu Impulse Respon Function (IRF) dan Variance Decomposition . jika data tidak stabil maka IFR dan VD tidak dapat dipercaya, begitupun sebaliknya. Hal tersebut dapat dilihat pada gambar 3 Dari gambar tersebut dapat  dilihat  bahwa  titik Invers  Roots  Of  Characteristic  Polynominal semuanya  berada  didalam lingkaran  sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  model  PVAR  stabil.  Sehingga  hasil  untuk  pengujian Impluse Reson Function (IRF) dan Variance Decomposition (VD) dapat dipercaya.

## Gambar 2. Uji Stabilitas
Sumber : Olahan data Eviews 8, 2019
Uji Impluse Respon Function (IRF)
IRF  menunjukan  respon  suatu  variabel  endogen  terhadap  perubahan  yang  terjadi  pada variabel  endogen  lainnya  yang  ada  dalam  suatu  sistem  dinamis  VA.  IRF  dapat  digunakan  untuk meneliti  pengaruh  suatu  standar  deviasi  dari    suatu  variabel  inovasi.  Variabel  inovasi  yang dimaksudkan  dalam  peneltian ini  adalah  kriminalitas,  pendidikan  dan  kemiskinan.  Dari  gambar  3 meperlihatkan  IRF  kriminalitas,  pendidikan  dan  kemiskinan.  Dari  gambar  tersebut  dapat  dilihat respon kriminalitas terhadap pendidikan cenderung mengalami kestabilan karena pada tahun pertama hingga tahun kesepuluh berada pada garis keseimbangan. Respon kriminalitas terhadap kemiskinan dapat dilihat pada tahun pertama pertama sampai tahun kelima cenderung stabil karena berada pada garis keseimbangan, namun pada tahun keenam dan seterusnya mengalami fluktuasi karena ada yang berada  dibawah  garis  keseimbangan.  Selanjutnya  respon  pendidikan  terhadap  kriminalitas  yang cenderung mengalami fluktuasi dari tahun pertama hingga tahun kesepuluh.
Hal  yang  sama  terjadi  kepada  respon  pendidikan  terhadap  kemiskinan  yakni  pada  tahun pertama  sampai  tahun  ketiga  mengalami  kenaikan,  namun  pada  tahun  keempat  dan  seterusnya cenderung stabil karena dekat dengan garis keseimbangan. Selanjutnya respon kemiskinan terhadap kriminalitas  yakni  pada  tahun  pertama  hingga  tahun  kelima  mengalami  penurunan  karena  berada dibawah  garis  keseimbangan  dan  pada  tahun  keenam  dan  seterusnya  mengalami  kenaikan  karena berada  sejajar  dan  diatas  garis  keseimbangan.  Respon  kemiskinan  terhadap  pendidikan  di  tahun pertama  hingga  tahun  ketiga  mengalami  kenaikan,  pada  tahun  keempat  hingga  tahun  kesepuluh mengalami kestabilan kerena mendekati garis keseimbangan.
Gambar 4. Impluse Responese Function (IRF)
642 Jurnal Kajian Ekonomi dan Pembangunan ,  Volume 1, Nomor 2, Mei 2019, Hal 635 - 644

## Variance Decomposition (VD)
Vaiance Decomposition (VD) menunjukan proporsi pergerakan suatu variabel akibat schok variabel itu sendiri terhadap dampaknya pada pergerakan lain secara berurutan, dengan kata lain VD menjelaskan  variabel  variabel  aman  yang  shocknya  mempunyai  peranan  dalam  menjelaskan perubahan suatu variabel. Hal tersebut dapat dilihat pada tabel 7.
Tabel 6. Variance Decomposition (VD)
Variance Decomposition of KRIMINALITAS: Period S.E. KRIMINALITAS  PENDIDIKAN KEMISKINAN 1 86.92960 100.0000 0.000000 0.000000 2 86.97899 99.98367 0.007007 0.009327 3 119.2296 99.99023 0.004373 0.005398 4 119.3507 99.97198 0.007855 0.020169 5 141.8176 99.97710 0.006356 0.016545 6 142.0189 99.95749 0.008296 0.034219 7 159.2327 99.96072 0.007414 0.031870 8 159.5154 99.93965 0.008596 0.051755 9 173.3061 99.94105 0.008091 0.050855 10 173.6673 99.91864 0.008858 0.072504 Variance Decomposition of PENDIDIKAN: Period S.E. KRIMINALITAS  PENDIDIKAN KEMISKINAN 1 0.045173 3.335168 96.66483 0.000000 2 0.057696 2.122225 94.10577 3.772007 3 0.069238 2.387216 94.45793 3.154854 4 0.078150 1.916887 94.82957 3.253547 5 0.086273 1.827348 95.12243 3.050221 6 0.093430 1.734609 95.34914 2.916251 7 0.099944 1.562237 95.68948 2.748280 8 0.106039 1.689702 95.72060 2.589701 9 0.111570 1.526644 96.03880 2.434557 10 0.116950 1.794307 95.92351 2.282178 Variance Decomposition of KEMISKINAN: Period S.E. KRIMINALITAS  PENDIDIKAN KEMISKINAN 1 0.612859 3.539223 0.013027 96.44775 2 0.766652 3.306578 0.829888 95.86353 3 0.915091 2.688980 0.731538 96.57948 4 1.029650 2.357393 0.772255 96.87035 5 1.132344 1.978696 0.745371 97.27593 6 1.222539 1.722451 0.728335 97.54921 7 1.304575 1.518660 0.701758 97.77958 8 1.379296 1.362102 0.675911 97.96199 9 1.448659 1.295202 0.647851 98.05695 10 1.512785 1.233357 0.620690 98.14595 Cholesky Ordering: KRIMINALITAS PENDIDIKAN

## KEMISKINAN

## Sumber: Olahan Data Eviews 8, 2019
Pada  tabel  tersebut  menginformasikan  untuk  kriminalitas  dapat  dilihat  bahwapada  priode pertama, perkiraan error variance seluruhnya 100 % dijelaskan oleh variabel kriminalitas itu sendiri
yang  artinya  dapat  dilihat  bahwa  tingkat  probabilitas  kriminalitas  dipengaruhi  tinggi  oleh  dirinya sendiri dibanding shock yang terjadi dari pendidikan dan kemiskinan. serta yang mengguncang atau memberikan  perubahan/shock  adalah  kemiskinan    yang  mana  nilai  pada Variance  Decomposition pada variabel Kriminalitas berfluktuasi.
Selain itu Variance Decomposition dari variabel pendidikan dapat diketahui bahwa tingkat probabilitas pendidikan dipengaruhi tinggi oleh dirinya sediri dibandingkan Shock yang terjadi dari kriminalitas  dan  kemiskinan  serta  yang  mengguncang  atau  memberikan  perubahan/ shock adalah kemiskinan  yang  mana  nilai  kemiskinan  pada Variance  Decomposition pada  variabel  pendidikan berfluktuasi.  Sedangkan  untuk Variance  Decomposition dari  variabel  kemiskinan  mengalami kenaikan dari setiap priodenya hal tersebut diakibatkan oleh adanya goncangan/shock yang terjadi pada kriminalitas.

## SIMPULAN
Simpulan penelitian ini menunjukan bahwa: (1) Berdasarkan hasil output uji Kausalitas Granger didaptkan  hasil  bahwa  kriminalitas  dan  pendidikan  tidak  memiliki  hubungan  kausalitas  maupun hubungan  satu  arah.  (2)  Berdasarkan  hasil  output  uji  Kausalitas  Granger  didapatkan  hasil  bahwa kriminalitas dan kemiskinan tidak memiliki hubungan kausalitas ataupun hubungan satu arah. (3) Berdasarkan  uji  Kausalitas  Granger  didaptkan  hasil  bahwa  pendidikan  dan  kemiskinan  tidak memiliki  hubngan  kausalitas,  namun  memiliki  hubungan  satu  arah  antara  kemiskinan  terhadap pendidikan.

## DAFTAR RUJUKAN
Ahmad, Damrul, Mike Triani. 2018. Analisis Kausalitas Antara Kemiskinan, Ketimpangan Pendapat dan Tingkat Pendidikan di Provinsi Sumatera Barat . Padang Badan Pusat Statistik (BPS) Statistik Indonesia 2017. Cremin, Peadar and Mary Gorreti Nakabugo. 2012. Education, Development and Poverty Reduction: A Literature Critique. University of KwaZulu-Natal, South Africa. Dulkiah, Muhammad, Nurjanah. 2018 . Pengaruh Kemiskinan Terhadap Tingkat Tindak Kriminalitas di Kota Bandung .
Estrada, Mario AR and Ibrahim Ndoma. 2014. How Crime Effect Economic Performance : The Case of Guatemala. University of Malaya, Kuala Lumpur, Malaysia.
Goulas,  Eleftherios  and  Athina  Zervoyianni.  2015. Economic  Growth  and  Crime:  Is  There  an Asymmetric Relationship. Department of Economics, University of Patras, Greece. Intan,  Rahayu  PS.  2014. Fakto-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Tingkat  Kriminalitas  Di  Provinsi Sumatera Barat . Skripsi.
Kansil, C.S.T. 1994. Pengantar Ilmu Hukum dan Tata Hukum Indonesia, Balai Pustaka: Jakarta. Kartono, Kartini. 1992. Patologi Sosial, jilid 1, Edisi Baru, Cetakan IV, CV Rajawali: Jakarta. Lochner (2004) dalam Hjalmarsson, Randi and Lance Lochner. 2012. “ The Impact of Education on Crime: International Evidence ”. Research Report. Hlm. 49-50. Rahmi, Maulidya. 2018. Pengaruh Tingkat Putus Sekolah, Kemiskinan dan Pengangguran Terhadap Kriminalitas di Indonesia . Skripsi.
Mihai,  Mihaela,  Emilia  Titan  and  Daniela  Manea.  2015. Education  and  Poverty. The  Bucharest University of Economic Studies, Bucharest, Romania.
Sullivan, A . 2009. Urban Economics, Seventh Edition. NewYork.
Subri, Mulyadi. 2014. Ekonomi Sumber Daya Manusia, Edisi Revisi. Rajawali Pers. Jakarta. Todaro,  P  Michael,  Stephen  C.  Smith.  2004. Pembangunan  Ekonomi  di  Dunia  Ketiga,  Edisi Kedelapan . Erlangga. Jakarta. Todotua, David Stepanus. 2016. Pengaruh Kemiskinan, Kepadatan Penduduk, Tingkat Penyelesaian Kasus, dan Jumlah Polisi Terhadap Tingkat Kejahatan Properti DKI Jakarta . Skripsi.
644 Jurnal Kajian Ekonomi dan Pembangunan ,  Volume 1, Nomor 2, Mei 2019, Hal 635 - 644

## Lampiran 1
Tabel 5. Hasil Estimasi Panel Vector Autoregression ( PVAR) Kriminalitas, Pendidikan dan Kemiskinan
KRIMINALITAS PENDIDIKAN KEMISKINAN KRIMINALITAS(-1) -0.031469 7.87E-05 0.000224 (0.11167) (5.8E-05) (0.00079) [-0.28180] [ 1.35596] [ 0.28485] KRIMINALITAS(-2) 0.934928 -4.71E-05 0.000242 (0.10960) (5.7E-05) (0.00077) [ 8.53017] [-0.82653] [ 0.31313] PENDIDIKAN(-1) 16.61333 0.763947 1.447243 (136.062) (0.07070) (0.95925) [ 0.12210] [ 10.8048] [ 1.50873] PENDIDIKAN(-2) -16.89549 0.227964 -1.522026 (135.591) (0.07046) (0.95592) [-0.12461] [ 3.23539] [-1.59220] KEMISKINAN(-1) -1.395628 0.018618 0.745238 (13.7556) (0.00715) (0.09698) [-0.10146] [ 2.60456] [ 7.68463] KEMISKINAN(-2) 0.273808 -0.019568 0.240889 (13.6690) (0.00710) (0.09637) [ 0.02003] [-2.75488] [ 2.49971] C 23.76455 0.194459 0.396488 (111.028) (0.05770) (0.78276) [ 0.21404] [ 3.37042] [ 0.50653]
Sumber : Olahan Data Eviews 8. 2019