## PENGARUH KUALITAS SUMBER DAYA MANUSIA TERHADAP TINGKAT KRIMINALITAS DI INDONESIA

## Ryan Pratama Audey dan Ariusni
Jurusan Ilmu Ekonomi Fakultas Ekonomi Universitas Negeri Padang Jl. Prof. Dr. Hamka Air Tawar Padang ryanaudey10@gmail.com , ariusni.fe.unp@gmail.com
Abstract :  This  study aims  to analyze  the  effect  of  factor  (X1)  on human development  index, (X2) unemployment, (X3) population density on crime, in Indonesia. This type of research is descriptive and associative. Data type is secondary data. This study uses panel data with 31 provinces in Indonesia using the Fixed Effect Model (FEM) approach. The results of the study show that (1) the human development index has a significant effect on crime. (2) Unemployment does not have a significant effect on crime. (3) Population density has a significant effect on criminality (4) Taken together there is a significant influence between the human development index, unemployment and population density on crime in Indonesia. Therefore, the government and the authorities are expected to disseminate information to the community about the laws and  regulations  on  criminal  offenders  and  the  need  to  improve  education  as  an  effort  to improve the quality of Indonesian human resources .
Keywords: Crime, Human Development Index, Unemployment, Population Density
Abstrak :  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  pengaruh  faktor  (X 1 )  indeks pembangunan manusia, (X 2 ) pengangguran, (X 3 ) kepadatan penduduk terhadap kriminalitas, di  Indonesia.  Jenis  penelitian  ini  adalah  deskriptif  dan  asosiatif.  Jenis  data  adalah  data sekunder.  Penelitian  ini  menggunakan  data  panel  dengan  31  provinsi  di  Indonesia  dengan menggunakan pendekatan  Fixed Effect  Model  (FEM).  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa (1)  Indeks  pembangunan  manusia  berpengaruh  signifikan  terhadap  kriminalitas.  (2) Pengangguran tidak berpengaruh signifikan terhadap kriminalitas. (3) Kepadatan penduduk berpengaruh  signifikan  terhadap  kriminalitas  (4)  Secara  bersama-sama  terdapat  pengaruh yang  signifikan  antara    indeks  pembangunan  manusia,  pengangguran  dan  kepadatan penduduk terhadap kriminalitas di Indonesia.Oleh karena itu pemerintah dan pihak berwajib diharapkan agar melakukan sosialisasi kepada lingkungan masyarakat mengenai peraturan perundang-undangan terhadap pelaku tindak kriminal dan perlunya meningkatkan pendidikan sebagai upaya dalam perbaikan kualitas sumber daya manusia Indonesia.
Kata kunci: Kriminalitas,  Indeks  Pembangunan  Manusia,  Pengangguran,  Kepadatan Penduduk
Kriminalitas  atau  tindakan  pidana  merupakan  suatu  perbuatan  maupun rangkaian  perbuatan  manusia  yang  berlawanan  dengan  undang-undang  atau peraturan-peraturan yang berlaku, dimana harus diadakan penghukuman terhadap pelanggaran yang dilakukan (Bawengan, 1997).
Berdasarkan data yang dikeluarkan badan pusat statistik Indonesia jumlah tindak  kriminal  di  Indonesia  berfluktuasi akan  tetapi cendrung  meningkat.  Pada tahun 2010 terjadi 332.490 kasus hingga tahun 2017 terjadi 336.652 kasus. Akan tetapi  jika  dilihat  dari crime  rate ,  tingkat  resiko  terkena  kriminal  dari  rentang waktu  2010  hingga  2017  berdasarkan  data  badan  pusat  statistik  Indonesia cendrung menurun.
Dalam  ilmu  ekonomi  kriminalitas,  faktor  financial  merupakan menyebabkan  individu  cendrung  melakukan  tindakan  kriminal  agar  dapat keuntungan dengan mudah dan cepat dibandingkan dengan melakukan pekerjaan yang  legal  atau  bekerja  pada  sektor  formal  tanpa  memikirkan  dan mempertimbangkan  efek  negatif  yang  ditimbulkan  dari  perilaku  tersebut (Becker,1968).
Hamzah(1989)  menyebutkan  pendidikan  merupakan  salah  satu  syarat untuk  memperoleh  pekerjaan  yang  mapan.  Dengan  demikian  seseorang  dapat mempunyai penghasilan untuk memenuhi kebutuhan hidupnya dari segi ekonomis. Sehingga apabila seseorang memiliki pendidikan yang rendah hal tersebut dapat mendorong melakukan tindak kriminal.
Indeks komposit yang dihitung sebagai rata-rata sederhana dari tiga indeks yang  menggambarkan  kemampuan  dasar  manusia  dalam  memperluas  pilihan merupakan  tolak  ukur  dalam  menghitung  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM), yaitu: Indeks Harapan Hidup, Indeks Pendidikan dan Indeks Standar Hidup Layak. Indeks  Pembangunan  Manusia  dapat  memberikan  gambaran  bagaimana  standar kehidupan masyarakat di Indonesia. Standar kehidupan yang baik memberikan arti bahwa masalah ekonomi pada masyarakat tergolong rendah.
Prakoso, D.B (2016) mengungkapkan dalam penelitiannya bahwa variabel tingkat  kemiskinan,  pendapatan  domestik  regional  bruto,  kepadatan  penduduk, tingkat  ketidakamanan  dan  laju  pertumbuhan  memberikan  pengaruh  signifikan pada tingkat kriminalitas. Dalam penelitiannya, Dermawanti (2015) mengungkapkan  bahwa  pendidikan,  moral  dan  pengangguran  memberikan pengaruh positif yang signifikan terhadap kriminalitas.
Badan  pusat  statisktik  Indonesia  mengungkapkan  indeks  pembangunan manusia  terus  membaik.  Dari  tahun  2010  indeks  pembangunan  manusia  di Indonesia  66,53  hingga  2017  indeks  pembangunan  manusia  selalu  meningkat menjadi 70,81.
Menurut  Ananta(2013)seseorang  yang  tidak  bekerja  atau  kehilangan pendapatan menimbulkan masalah dalam kejahatan, dimana mereka tidak mampu memenuhi  kebutuhan  sehari-hari  sehingga  menimbulkan  kegiatan  kejahatan. Terdapat  kaitan  yang  sangat  erat  diantara  kejahatan  dan  pegangguran.  Dengan demikian  usaha  mengatasi  pengangguran  secara  tak  langsung  menyebabkan pengurangan dalam kejahatan
Akan  tetapi,  Rahman(2018)  dalam  penelitiannya  menemukan  bahwa pengangguran  tidak  selalu  berpengaruh  signifikan  terhadap  kriminalitas. Pengangguran di Indonesia lebih suka menunggu pekerjaan ketimbang melakukan tindak kriminal.
Data  badan  pusat  statistik  Indonesia  menjelaskan  bahwa  tingkat pengangguran  di  Indonesia  menurun  setiap  tahunnya.  Dari  tahun  2010  tingkat pengangguran 7,14 persen menurun hingga 2017 menjadi 5,50 persen.
Mantra  (2007)  menjelaskan  bahwa  kepadatan  penduduk  merupakan perbandingan  jumlah  penduduk  dengan  wilayah  yang  dihuninya.  Berdasarkan harta  korban,  lebih  besar  melakukan  tindak  kriminal  didaerah  yang  padat penduduknya. Disamping itu kemungkinan tertangkap pelaku kriminal lebih kecil
di daerah yang penduduknya lebih padat. Sehingga lebih menarik untuk melakukan tindak kriminal(Todotua,2016)

## TINJAUAN LITERATUR

## Crime Rate
Kriminalitas  merupakan  segala  macam  bentuk  tindakan  dan  perbuatan yang  merugikan  secara  ekonomis  dan  psikologis  yang  melanggar  hukum  yang berlaku  dalam  Negara  Indonesia  serta  norma-norma  sosial  dan  agama.  Dapat diartikan  bahwa,  tindak  kriminalitas  adalah  segala  sesuatu  perbuatan  yang melanggar  hukum  dan  melanggar  norma-norma  sosial,  sehingga  masyarakat menentangnya (Kartono, 1999:122).
Dalam  ilmu  ekonomi  kriminalitas,  faktor  financial  merupakan menyebabkan  individu  cendrung  melakukan  tindakan  kriminal  agar  dapat keuntungan dengan mudah dan cepat dibandingkan dengan melakukan pekerjaan yang  legal  atau  bekerja  pada  sektor  formal  tanpa  memikirkan  dan mempertimbangkan efek negatif yang ditimbulkan dari perilaku tersebut (Becker, 1968).
Crime rate merupakan risiko penduduk terjadi tindak pidana per 100.000 penduduk  mengindikasikanpeluang  penduduk  berisiko  terkena  tindak  pidana. Biasanya dinyatakan dalam 100.000 penduduk. Adapun rumusnya sebagai berikut (Statistik Indonesia,2018):
Crime rate = Jumlah peristiwa tindak pidana tahun t
Jumlah penduduk tahun t X 100.000 (1)

## Indeks Pembangunan Manusia
UNDP  (United  Nation  Development  Programme)  menjelaskan  bahwa pembangunan manusia merupakan proses dalam memperluas pilihan-pilihan bagi penduduk.  Semakin  cepat  pembangunan  manusia  maka  pertumbuhan  penduduk akan mencapai peningkatan produktivitas.
Indeks pembangunan manusia digunakan untuk mengukur seberapa besar dampak  yang  di  timbulkan  dari  upaya  peningkatan  kemampuan  modal  dasar manusia.  Pembangunan  manusia  merupakan  komponen  pembangunan  melalui pemberdayaan penduduk yang menitikberatkan pada peningkatan dasar manusia. Pembangunan  yang  dihitung  menggunakan  ukuran  besar  kecilnya  angka pendidikan, kesehatan dan daya beli. Semakin tinggi angka yang diperoleh maka semakin  tercapai  tujuan  dari  pembangunan.  Pembangunan  merupakan  sebuah proses untuk melakukan perubahan kearah yang lebih baik (Baeti, ,2013).
Syaifullah(2017), mengungkapkan bahwa Indeks komposit yang dihitung sebagai  rata-rata  sederhana  dari  tiga  indeks  yang  menggambarkan  kemampuan dasar  manusia  dalam  memperluas  pilihan  merupakan  tolak  ukur  dalam menghitung Indeks Pembangunan Manusia (IPM), yaitu: Indeks Harapan Hidup, Indeks Pendidikan dan Indeks Standar Hidup Layak. Rumus umum yang dipakai adalah sebagai berikut (BPS,2017):
𝐼𝑃𝑀 = 1 3 (𝑋 1 + 𝑋 2 + 𝑋 3 ) (2)
Dimana:  X 1 merupakan  indeks  harapan  hidup,  X 2 merupakan  indeks pendidikan dan X 3 merupakan indeks standart hidup layak.
Untuk  harapan  hidup  digambarkan  oleh  angka  harapan  hidup  saat  lahir yaitu  jumlah  tahun  yang  diharapkan  dapat  ditempuh  oleh  bayi  yang  baru  lahir untuk hidup dengan asumsi bahwa pola angka kematian menurut umur pada saat kelahiran  sama  sepanjang  usia  bayi.  Untuk  penghitungan  pendidikan,  dihitung melalui indikator rata-rata lama sekolah dan harapan lama sekolah. Rata-rata lama sekolah adalah rata-rata lamanya (tahun) penduduk usia 25 tahun ke atas dalam menjalani  pendidikan  formal.  Harapan  lama  sekolah  didefinisikan  sebagai lamanya  (tahun)  skolah  yang  diharapkan  akan  dirasakan  oleh  anak  pada  umur tertentu di masa mendatang. Standar hidup layak digambarkan oleh pengeluaran per  kapita  disesuaikan  dari  nilai  pengeluaran  per  kapita  disesuaikan,  yang ditentukan dari nilai pengeluaran perkapita dan paritas daya beli.

## Pengangguran
BPS  (2018)  menjelaskan  bahwa  Sejak  sakernas  2001,  konsep pengangguran diperluas, yaitu disamping mencakup penduduk yang aktif mencari pekerjaan,  juga  mencakup  kelompok  penduduk  yang  sedang  mempersiapkan usaha atau pekerjaan yang baru, kelompok penduduk yang tidak mencari pekerjaan karena merasa tidak mungkin mendapatkan pekerjaan, serta kelompok penduduk yang  tidak  aktif  mencari  pekerjaan  dengan  alasan  sudah  memiliki  pekerjaan, sedangkan belum mulai bekerja.
Seseorang yang tidak bekerja atau kehilangan pendapatan menimbulkan masalah  dalam  kejahatan,  dimana  mereka  tidak  mampu  memenuhi  kebutuhan sehari-hari  sehingga  menimbulkan  kegiatan  kejahatan.  Terdapat  kaitan  yang sangat  erat  diantara  kejahatan  dan  pegangguran.  Dengan  demikian  usaha mengatasi  pengangguran  secara  tak  langsung  menyebabkan  pengurangan  dalam kejahatan (Ananta,2013).

## Kepadatan Penduduk
Mantra  (2007)  menjelaskan  bahwa  kepadatan  penduduk  merupakan perbandingan masyarakat dengan daerah yang dihuninya.Pesatnya perkembangan dan pembangunan disuatu daerah memicu banyaknya penduduk disekitar hijrah ke daerah  tersebut.Migrasi  ini  dilakukan  dengan  mengharapkan  daerah  tujuannya memiliki lapangan pekerjaan yang luas.Akan tetapi pada kenyataannya lapangan pekerjaan yang tersedia tidak sebanding dengan banyaknya penduduk.
Kepadatan  penduduk  ada  tiga  jenis,  yaitu  (BPS,2018):  (a) Crude Population  Density ,menunjukan  jumlah  penduduk  dalam  satu  kilometre  persegi wilayah.  (b) Physiological  Density ,menunjukan  jumlah  penduduk  untuk  satu kilometre  persegi  wilayah  lahan  yang  ditanami.  (c) Agriculture  Density , menunjukan jumlah penduduk petani terhadap lahan yang memberikan gambaran efisiensi teknologi pertanian dan intensitas tenaga kerja pertanian
Ukuran  persebaran  penduduk  yang  umum  digunakan  adalah  kepadatan penduduk kasar karena selain data dan cara penghitungannya sederhana, ukuran ini sudah distandarisasi denga  luas wilayah (BPS,2018).
𝐾𝑒𝑝𝑎𝑑𝑎𝑡𝑎𝑛 𝑃𝑒𝑛𝑑𝑢𝑑𝑢𝑘 = 𝑃 𝐴 (3)
Dimana: P merupakan jumlah penduduk dan A merupakan luas wilayah yang dihuni dalam kilometre persegi.
Kepadatan  penduduk  mempengaruhi  kualitas  hidup  penduduknya.Akan lebih  sulit  usaha  dalam  meningkatkan  kualitas  hidup  penduduk  pada  daerah dengan kepadatan penduduk tinggi dibanding meningkatkan kualitas hidup pada daerah  dengan  kepadatan  penduduk  yang  rendah.Hal  ini  selanjutnya  akan menimbulkan  berbagai  masalah  sosial  ekonomi,  kesejahteraan  dan  keamanan. Semakin  padatnya  penduduk  disuatu  daerah  akan  semakin  tinggi  kemungkinan terjadinya tindak kriminal.(Todotua,2016)

## METODE PENELITIAN
Pengaruh Kualitas Sumber Daya Manusia Terhadap Tingkat Kriminalitas Di Indonesia Metode Analisis
Berdasarkan  permasalahan  yang  dihadapi  dan  didukung  dengan  kerangka berpikir yang menentukan variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian ini maka metode penelitian yang digunakan dalam analisis data adalah model regresi panel. Dengan analisis model regresi panel akan dihasilkan koefisien dari variabel bebas  (Indeks  pembangunan  manusia,  pengangguran  dan  kepadatan  penduduk) dengan variabel terikat ( Kriminalitas).
Pada penelitian ini akan dipergunakan model yang dituliskan sebagai berikut:
Yi t = β 0 + β 1 X it + β 2 X 2it + β 3 X 3it + Ui t (4)
Dimana:Yit  merupakan  Crime  rate,  X1itmerupakanIndeks  pembangunan manusia,  X2it  merupakan  Tingkat  pengangguran  terbuka,  X3it  merupakan kepadatan  penduduk,  Uit  merupakan  Error  term  data  periode  tertentu,  β₀ merupakan Konstantan bila X sama dengan 0, β merupakan koefisen regresi.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  estimasi  statistic  dengan  menggunakan  model  regresi  panel,  ditemukan model fixed  effect  model yang  dapat  menjelaskan  bagaimana  pengaruh  indeks pembangunan  manusia,  pengangguran  dan  kepadatan  penduduk  terhadap kriminalitas disbanding common effect model dan random effect model.
Berdasarkan tabel, hasil pengolahan data sekunder dengan menggunakan Eviews8, diperoleh persamaan regresi panel sebagai berikut.
𝑌 𝑖𝑡 = 676,2066 − 0,055516(𝑋1 𝑖𝑡 ) − 2,096924(𝑋2 𝑖𝑡 ) −  0,120230 (𝑋3 𝑖𝑡 ) (5)
Berdasarkan  hasil  penelitian  persamaan  menujukkan  IPM  (X1) berpengaruh  negatif  terhadap  kriminalitas  (Y)  di  Indonesia  melalui  data  31 provinsi  dengan  koefisien  regresi  sebesar  0,0555.  Hal  ini  berarti  apabila  IPM
meningkat sebesar satu persen maka  Kriminalitas  akan menurun sebesar 0,0555 persen.  Artinya,  semakin  meningkat  IPM  maka  kriminalitas  akan  semakin menurun di Indonesia dengan asumsi cateris paribus.
Pada  model  regresi  terlihat  bahwa  pengangguran  terbuka  (X2) berpengaruh  negatif  terhadap  kriminalitas  (Y)  di  Indonesia  melalui  data  31 provinsi  dengan  koefisien  regresi  sebesar  -2,0969.  Hal  ini  berarti  apabila pengangguran terbuka meningkat sebesar satu persen maka kriminalitas juga akan menurun  sebesar  -2,0969  persen.  Artinya,  semakin  meningkat  pengangguran terbuka maka kirminalitasakan semakin turun di Indonesia dengan asumsi cateris paribus.
Pada model regresi terlihat bahwa kepadatan penduduk (X3) berpengaruh negatif  terhadap  kriminalitas(Y)  di  Indonesia  melalui  data  31  provinsi  dengan koefisien  regresi  sebesar  -0,1202.  Hal  ini  berarti  apabila  kepadatan  penduduk meningkat  sebesar  satu  persen  maka  kriminlitas  akan  menurun  sebesar  0,1202 persen. Artinya, semakin meningkat kepadatan penduduk maka kriminalitas akan semakin menurun di Indonesia dengan asumsi cateris paribus.
Berdasarkan  Uji  Chow  dengan  menggunakan  Eviews9,  didapat probability  cross  section  random  sebesar  0,000.  Di  dalam  pengujian  tingkat kesalahan yang digunakan adalah 0,05. Maka hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa nilai probabilitas 0,000 < 0,05 maka model digunakan adalah Fixed Effect Model.
Berdasarkan  Uji  Hausman  dengan  menggunakan  Eviews9,  didapat probability  cross  section  random  sebesar  0,000.  Di  dalam  pengujian  tingkat kesalahan yang digunakan adalah 0,05. Maka hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa nilai probabilitas 0,000< 0,05 maka model digunakan adalah Fixed Effect Model
Berdasarkan uji normalitas didapatkan hasil probabilitas variabel berada diatas 0,08 sehingga dapat diketahui bahwa nilai residual yang telah ditetapkan pada model berdistribusi normal.
Dari Tabel  3  di  atas  terlihat  bahwa  pengujian  multikolinearitas  dengan melihat  korelasi  antar  variabel  bebas  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  tidak terdapat masalah multikolinearitas karena koefisien variabelnya <0,8.
Berdasarkan  Uji  heteroskedastisitas  didapatkan  hasil  probabilitas variabel  berada  di  atas  derajat  kesalahan  yaitu  0,05  sehingga  dapat  diketahui bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada penelitian ini.

## Koefisien Determinasi
Nilai koefisien determinasi bertujuan untuk mengetahui kontribusi yang dapat  diberikan  oleh  variabel  independen  dalam  mempengaruhi  variabel dependen yang diukur dengan persentase. Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan  diperoleh  nilai  R-Squared  sebesar  0,919821.  Hal  ini  berarti  sebesar 91,98%  pertumbuhan  ekonomi  Indonesia  dipengaruhi  oleh  tingkat  pendidikan dari  penduduk  Indonesia  dan  Tingkat  teknologi  dan  sisa  nya  8,02%  dijelakasn oleh variabel lain diluar penelitian.

## Pengujian Hipotesis Uji T-Statistik
Berdasarkan  hasil  estimasi  tabel  dapat  diketahui  nilai  t-hitung  masing- masing variabel. Untuk mengetahui nilai t-tabel maka dicari pada α = 0,05 dengan derajat kebebasan (df) n – k, dimana n adalah jumlah data dan k adalah jumlah variabel  bebas  atau  212  -  3  =  209.  Dengan  pengujian  signifikan  0,05  maka diperoleh  nilai  t-tabel  sebesar  1,6521.Sesuai  dengan  hasil  pengujian  hipotesis pertama  dengan  menggunakan  variabel  IPM  diperoleh  nilai  t-statistik  sebesar  - 3,401108 yang berarti t-hitung ≤ t-tabel (3,401108 < -1,6521) dengan α = 0,05 maka H0 ditolak dan Ha diterima sehingga hipotesis pertama yang diajukan dalam penelitian  ini  diterima.  Artinya,  terdapat  pengaruh  yang  signifikan  antara  IPM terhadap  kriminalitas.Pada  tahapan  hipotesis  kedua  dengan  menggunakan variabel pengangguran diperoleh nilai t-statistik sebesar -0,946894 yang berarti t- hitung ≥ t-tabel (-0,946894 < -1,6521) dengan α = 0,05 maka H0 diterima dan Ha ditolak  sehingga  hipotesis  kedua  yang  diajukan  dalam  penelitian  ini  ditolak. Artinya, tidak terdapat pengaruh yang signifikan antara pengangguran terhadap kriminalitas.Pada  tahapan  hipotesis  ketiga  dengan  menggunakan  variabel kepadatan penduduk diperoleh nilai t-statistik sebesar -4,372739 yang berarti -t- hitung ≤ -t-tabel (-4,372739< -1,6521) dengan α = 0,05 maka H0 ditolak dan Ha diterima sehingga hipotesis ketiga yang diajukan dalam penelitian ini diterima. Artinya, terdapat pengaruh yang signifikan antara kepadatan penduduk terhadap kriminalitas.

## Pengujian Hipotesis Uji T-Statistik
Nilai  probabilitas  F-statistik  adalah  0,0000.  Nilai  ini  lebih  kecil  dari tingkat kesalahan 0,05 yang berarti variabel bebas yaitu  IPM, pengangguran dan kepadatan penduduk berpengaruh secara signifikan terhadap variabel bebas yaitu kriminalitas.

## Pengaruh IPM Terhadap Tingkat Kriminalitas Di Indonesia
Berdasarkan hasil estimasi pada Tabel 3terlihat bahwa IPM berpengaruh signifikan dan negatif terhadap kriminalitas di Indonesia. Nilai koefisien regresi dari  variabel  ini  sebesar  -0,0555  yang  berarti  jika  IPM  meningkat  sebesar  satu persen  maka  kriminalitas  di  Indonesia  mengalami  penurunan  sebesar 0,0555persen.
Pengaruh  IPM  terhadap  kriminalitas  memiliki  pengaruh  yang  negatif karena  IPM  merupakan  salah  satu  indikatoryang  digunakan  untuk  menurunkan tingkat terkena kejahatan. Melalui peningkatan IPM maka kualitas sumber daya manusia  secara  langsung  juga  ikut  meningkat  sehingga  dapat  membantu masyarakat  untuk  memperoleh  pekerjaan  yang  layak  dengan  pendapatan  yang tinggi.Dengan  demikian  kesejahteraan  masyarakat  juga  mengalami  peningkatan yang artinya semua kebutuhan hidup individu dapat terpenuhi secara keseluruhan, hal ini menyebabkan tuntutan hidup seseorang menjadi berkurang yang berdampak terhadap penurunan tindakan kriminalitas.
Melihat fenomena ini, sejalan dengan penelitian Astuti, N.W (2014)yaitu mengenai analisis tingkat kriminal di kota semanrang dengan pendekatan ekonomi
tahun  2010-2014  dengan  menggunakan  pendidikan  sebagai  indikator  variabel IPM. Penelitian tersebut menunjukan bahwa pendidikan memiliki pengaruh yang signifikan  dan  negatif  terhadap  tingkat  kriminalitas.  Yang  artinya  ketika pendidikan masyarakat meningkat dalam suatu periode maka tingkat kriminalitas akan menurun.
Hubungan  indeks  pembangunan  manusia  dimana  pendidikan  menjadi indikatornya dan tingkat kriminalitas sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh Becker  dan  Mullign  (1997)  yang  menyatakan  bahwa  indeks  pembangunan manusia  dapat  mengajarkan  individu  untuk  emnjadi  lebih  baik.  Hal  ini  akan mencegah  terjadinya  kejahatan,  karena  pendidikan  dapat  mempengaruhi  orang- orang  yang  berinteraksi  setiap  harinya  baik  disekolah,  tempat  bekerja  atau dilingkungan mereka. Dengan asumsi kualitas sumber daya yang baik akan mampu berpikir logis dan cenderung tidak terlibat dalam tindakan kriminal.
Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  indeks  pembangunan  manusia memiliki pengaruh negatif terhadap kriminalitas namun masih dalam tahap yang kecil  dan  berpengaruh  secara  signifikan.  Dengan  kata  lain,  peningkatan  indeks pembangunan  manusia  memberi  dampak  yang  berarti  terhadap  kriminalitas  di Indonesia.

## Pengaruh Pengangguran Terhadap Tingkat Kriminalitas Di Indonesia
Berdasarkan  hasil  estimasi  pada  Tabel  3  terlihat  bahwa  pengangguran terbuka  berpengaruh  negatif  dan  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  tingkat kriminalitas di Indonesia. Nilai koefisien regresi dari variabel ini sebesar -2,0969 yang  berarti  jika  pengangguran  meningkat  satu  persen  maka  kriminalitas  akan menurun  sebesar  2,0969  persen.  Dengan  kata  lain  semakin  berkurangnya  orang yang menganggur maka terjadinya peningkatan pada kriminalitas.
Hal  diatas  disebabkan  karena  orang  yang  mengganggur  memiliki pengetahuan  untuk  tidak  terjun  langsung  dalam  tindak  kriminal.  Meningkatnya kriminalitas  bisa  disebabkan  atas  dasar  faktor  lain  yang  tidak  dijelaskan  pada penelitian  ini.Hasil  penelitian  ini  sesuai  dengan  pendapat  Firdaus  (2016)  bahwa tingkat  pengangguran  tidak  berpengaruh  dengan  kejahatan  karena  pada  saat individu menganggur mereka masih memiliki kemampuan untuk mencoba usaha lain sehingga  mencegah mereka untuk terlibat dalam  tindak kriminal. Penelitian ini  juga  sejalan  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Harahap  (2014)  yang menyatakan bahwa tingkat pengangguran tidak berpengaruh terhadap kriminalitas yang  mana  orang  yang  tidak  bekerja  tidak  seketika  untuk  berpikir  melakukan tindakan melawan hukum atau tindakan kriminal.

## Pengaruh  Kepadatan  Penduduk  Terhadap  Tingkat  Kriminalitas  Di Indonesia
Berdasarkan  hasil  estimasi  pada  Tabel  3  terlihat  bahwa  kepadatan penduduk  berpengaruh negatif dan signifikan terhadap kriminalitas di Indonesia. Nilai koefisien regresi dari variabel ini sebesar -0,1202 yang berarti jika kepadatan penduduk  naik  sebesar  satu  persen  maka  kriminal  di  Indonesia  mengalami penurunan sebesar 0,1202 persen.
Secara teoritis kepadatan penduduk bisa memberikan dampak yang negatif dan positif terhadap kriminalitas. Terutama jika yang terjadi hanyalah kepadatan penduduk  yang  disebabkan  oleh  banyaknya  pengujung  yang  datang  ke  wilayah tersebut namun hanya bertujuan untuk bersekolah atau berbelanja saja. Fenomena yang  demikian  menyebakan  kepadatan  penduduk  berpengaruh  negatif  terhadap kriminalitas.  Namun  sering  kali  kepadatan  penduduk  yang  ditemui  memberikan dampak  positif  terhadap  kriminalitas  karena  mengakibatkan  kenaikan  tingkat angka  ketergantungan  hidup  secara  umum  sehingga  dorongan  untuk  memenuhi kebutuhan hidup akan menjalar kepada kenaikan tingkat tindak kriminal.
Penelitian ini selaras dengan penelitian yang dilakukan oleh Boivin (2018) yang  menjelaskan  bahwa  kepadatan  penduduk  berpengaruh  negative  terhadap kriminalitas.  Hal  ini  disebabkan  karena  kenaikan  jumlah  kepadatan  penduduk terjadi karena banyak nya jumlah orang yang berkunjung kedaerah tersebut dengan tujuan  hanya  untuk  bersekolah  atau  berbelanja.  Dengan  demikian  kepadatan penduduk tidaklah berdampak pada kenaikan tingkat kriminalitas.
Selanjutnya  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Prakoso  (2016)  terkait hubungan kriminalitas dengan variabel makroekonomi dan variabel demografi di Indonesia  menjelaskan  bahwa  kepadatan  penduduk  dapat  berpengaruh  negatif terhadap tingkat kriminalitas jika kepadatan penduduk tersebut terjadi di provinsi yang memiliki ketimpangan pendapatan yang rendah.
Sehingga dapat disimpulkan bahwa kepadatan penduduk tidak selamanya berpengaruh positif terhadap kriminal karena terkadang pada satu kondisi tertentu kepadatan penduduk dapat berpengaruh negatif terhadap kriminal dikarenakan ada faktor lain yang mempengaruhi kenaikan jumlah kepadatan penduduk tersebut.

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  Analisis  Regresi  Model  Panel  menggunakan Fixed Effect  Model dan  pembahasan  terhadap  hasil  penelitian  antara  variabel  bebas terhadap  variabel  terikat  seperti  yang  telah  dijelaskan,  maka  dapat  diambil kesimpulan  sebagai  berikut:  (1)  Indeks  Pembangunan  Manusia  berpengaruh signifikan negatif terhadap kriminalitas di Indonesia. Artinya, semakin meningkat indeks  pembangunan  manusia  di  Indonesia  maka  tingkat  kriminalitas  akan menurun  begitu  juga  sebaliknya.(2)  Pengangguran  terbuka  berpengaruh  negatif dan  tidak  signifikan  terhadap  kriminalitas  di  Indonesia  artinya,  tidak  terdapat hubungan apapun antara pengangguran terbuka terhadap kriminalitas di Indonesia. (3) Kepadatan penduduk berpengaruh signifikan negatif terhadap kriminalitas di Indonesia. Artinya, semakin meningkat jumlah kepadatan penduduk di Indonesia maka tingkat kriminalitas akan menurun begitu juga sebaliknya. Hasil empiris ini bertentangan  dengan  teori  yang  ada  yang  menyatakan  bahwa  semakin  tinggi kepadatan  penduduk  di  suatu  wilayah  maka  tingkat  kriminalitas  akan  semakin meningkat dan sebaliknya.
.

## DAFTAR RUJUKAN
Akhirmen. 2004. Statistika. Universitas Negeri Padang Ananta, Firdaus. 2013. Analisis Pengaruh Tingkat Pemgangguran Terbuka, PDRB Perkapita,  Jumlah  Penduduk,  dan  Indeks  Williamson  terhadap  Tingkat Kriminalitas.  Jurnal  Ekonomi.  Fakultas  Ekonomi  dan  Bisnis  Universitas Brawijaya. Malang Jawa Timur Badan Pusat Statistik. 2018. Statistik Publikasi. http://www.bps.go.id Baeti, N. 2013. Pengaruh Pengangguran, Pertumbuhan Ekonomi , dan Pengeluaran Pemerintah  terhadap  Pembangunan  Manusia  Kabupaten/Kota  di  Provinsi Jawa  Tengah  tahun  2007-2011.  Jurnal  Ekonomi  dan  Studi  Pembangunan. Vol.2
Bawengan, G.W. 1997. Pengantar Psikologi Kriminal. Depdikbud. Jakarta Becker, Gary S. 1968. Crime and Punishment: An Economic Approach. The Journal  of  Political  Economy.  Vol.76,  No.2,  The  University  of  Chicago, USA
Bulatao. 1997. Determinants of Fertility in Developping. Demographic an Healt Survey. Bangladesh
Deliarnov. 2003. Perkembangan Pemikiran Ekonomi. Rajawali Pers. Depok Dermawanti. 2015. Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kriminalitas di Kabupaten Batang Tahun 2013 dengan Analisis Jalur. Vol 4. No.2. UNDIP. Semarang Eka, D. 2011. Metode Penelitian Sosial. UMY. Yogyakarta Greene, W. H. 2008. Econometric Analysis. Edisi Keenam. New York University Gujarati,  N.D.  dan  Porter  C.D.  2010.  Dasar-dasar  Ekonometrika.  Edisi  Kelima.
Salemba Empat. Jakarta Hakim. 2009. Pengaruh Kemiskinan, Kepadatan Penduduk, Tingkat Penyelesaian
Kasus, dan Jumlah Polusi terhadap Tingkat Kejahatan Properti DKI Jakarta.
UNDIP. Semarang
Hatmadji. 2004. Dasar-Dasar Demografi. Edisi 2004. Ghalia Indonesia. Jakarta Hurwitz, Stephan. 1986. Kriminologi. Bina Aksara. Jakarta Kartono. 2009. Patologi Sosial. Grafindo Persada. Jakarta Mantra. 2003. Demografi Umum. Pustaka Pelajar. Yogyakarta Prakoso,  DB.  2016.  Keterkaitan  Antara  Angka-Angka  Kriminalitas  Dengan Variabel-Variabel  Makroekonomi  Dan  Variabel  Demografi  Di  Indonesia. IPB. Bogor
Rahman, YA. 2018. Economic and Crime Rate in Indonesia. Journal of Economic and Policy. Semarang
Santoso, Topo, dkk. 2001. Kriminologi. Raja Grafindo Persada. Jakarta Todaro, M. P. 2006. Pembangunan Ekonomi. Edisi Kesembilan. Erlangga. Jakarta Widarjono,  A.  2009.  Ekonometrika  Pengantar  dan  Aplikasinya.  Edisi  Ketiga.
Ekonosia.Yogyakarta
Winarno,  W.  2009.  Analisis  Ekonometrika  dan  Statistika  dengan  Eviews.  Edisi Kedua.Yogyakarta

## Lampiran

## Lampiran 1
Tabel 1 Pengaruh Kualitas Sumber Daya Manusia Terhadap Tingkat Kriminalitas Di Indonesia Variabel Definisi Kriminalitas Merupakan angka yang menunjukkan tingkat kerawanan suatu kejahatan pada suatu wilayah atau secara sederhana Crime Rate dapat diartikan sebagai tingkat resiko terkena tindak  kriminal  atau  tindakan  melawan  hukum.Berikut tabel  Jumlah  di  31  provinsi  di  Indonesia  tahun  2010  – 2017. IPM Indeks  Pembangunan  Manusia  adalah  Indeks  komposit yang dihitung sebagai rata-rata sederhana dari tiga indeks yang  menggambarkan  kemampuan  dasar  manusia  dalam memperluas pilihan.Indeks Pembangunan Manusiadiukur dari tahun 2010 sampai tahun 2017. Pengangguran Tingkat  pengangguran  adalah  persentase  mereka  yang ingin  bekerja,  namun  tidak  memiliki  pekerjaan.  Tingkat pengangguran  yang  digunakan  dalam  variabel  ini  adalah tingkat  pengangguran  terbuka  di  Indonesia  diukur  dari tahun  2010  sampai  tahun  2017  diukur  dengan  satuan persen Kepadatan Penduduk Kepadatan  Penduduk  adalah  perbandingan  jumlah penduduk  dengan  wilayah  yang  dihuni.Kepadatan Penduduk  diukur  dari  tahun  2010  sampai  tahun  2017 dengan satuan per kilometer persegi.

## Lampiran 2 Hasil Olahan Data
Tabel 2 Hasil Estimasi Common Effect Model (CEM) Dependent Variable: Y Method: Panel Least Squares Date: 05/21/19   Time: 23:41 Sample: 2010 2017 Periods included: 8 Cross-sections included: 31
Total panel (unbalanced) observations: 212 Variable Coefficient Std, Error t-Statistic Prob,
C 124,1783 106,4309 1,166751 0,2446 X1 0,009629 0,015917 0,604924 0,5459 X2 -1,123037 2,610577 -0,430187 0,6675 X3 -0,000629 0,002418 -0,260062 0,7951 R-squared 0,002365     Mean dependent var 182,6321 Adjusted R-squared -0,012024     S,D, dependent var 84,42589 S,E, of regression 84,93196     Akaike info criterion 11,74027 Sum squared resid 1500395,     Schwarz criterion 11,80360 Log likelihood -1240,468     Hannan-Quinn criter, 11,76586 F-statistic 0,164330     Durbin-Watson stat 0,214656 Prob(F-statistic) 0,920298

## Sumber : Hasil Olahan Data eviews8, 2019
Tabel 3 Hasil Estimasi Fixed Effect Model (FEM) Dependent Variable: Y Method: Panel Least Squares Date: 05/21/19   Time: 23:41 Sample: 2010 2017 Periods included: 8 Cross-sections included: 31 Total panel (unbalanced) observations: 212
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 676.2066 117.4794 5.755960 0.0000 X1 -0.055516 0.016323 -3.401108 0.0008 X2 -2.096924 2.214529 -0.946894 0.3450 X3 -0.120230 0.027496 -4.372729 0.0000 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) R-squared 0.919821     Mean dependent var 182.6321 Adjusted R-squared 0.904956     S.D. dependent var 84.42589 S.E. of regression 26.02785     Akaike info criterion 9.502163 Sum squared resid 120585.9     Schwarz criterion 10.04048 Log likelihood -973.2293     Hannan-Quinn criter. 9.719740 F-statistic 61.87946     Durbin-Watson stat 1.350417 Prob(F-statistic) 0.000000

## Sumber : Hasil Olahan Data eviews8, 2019
Tabel 4 Hasil Estimasi Random Effect Model (REM) Dependent Variable: Y Method: Panel EGLS (Cross-section random effects) Date: 05/21/19   Time: 23:43 Sample: 2010 2017 Periods included: 8 Cross-sections included: 31 Total panel (unbalanced) observations: 212 Swamy and Arora estimator of component variances
Variable Coefficient Std, Error t-Statistic Prob, C 522,0753 107,5274 4,855278 0,0000 X1 -0,050429 0,015005 -3,360929 0,0009 X2 1,934991 1,954585 0,989975 0,3233 X3 -0,002354 0,005836 -0,403426 0,6870 Effects Specification S,D, Rho Cross-section random 84,89102 0,9141 Idiosyncratic random 26,02785 0,0859 Weighted Statistics R-squared 0,081444     Mean dependent var 21,41925 Adjusted R-squared 0,068195     S,D, dependent var 28,53579 S,E, of regression 27,22558     Sum squared resid 154176,3 F-statistic 6,147447     Durbin-Watson stat 1,105047 Prob(F-statistic) 0,000504 Unweighted Statistics R-squared -0,108974     Mean dependent var 182,6321 Sum squared resid 1667843,     Durbin-Watson stat 0,218834

## Sumber : Hasil Olahan Data eviews8, 2019

## Tabel 5 Hasil Pengujian Uji Chow
Redundant Fixed Effects Tests Equation: Untitled Test cross-section fixed effects Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 67.892426 (30,178) 0.0000 Cross-section Chi-square 534.477767 30 0.0000
Sumber : Hasil Olahan Data eviews8, 2019

## Tabel 6 Hasil Pengujian Uji Hausman
Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: Untitled Test cross-section random effects
Test Summary Chi-Sq. Statistic  Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 23.391942 3 0.0000
Sumber : Hasil Olahan Data eviews8, 2019

## Tabel 7 Hasil Pengujian Uji Normalitas
0 4 8 12 16 20 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10 20 30 40 50 60 70 Series: Standardized Residuals Sample 2010 2017
Observations 212 Mean 2.87e-15 Median 0.464229 Maximum 71.78863 Minimum -63.15750 Std. Dev. 23.90601 Skewness 0.088353 Kurtosis 2.900436 Jarque-Bera 0.363383 Probability 0.833859

## Sumber : Hasil Olahan Data eviews8, 2019
Tabel 8 Hasil Pengujian Uji Multikolinearitas X1 X2 X3 X1 1,000000 0,261161 0,466360 X2 0,261161 1,000000 0,277180 X3 0,466360 0,277180 1,000000
Sumber : Hasil Olahan Data eviews8, 2019

## Tabel 9 Hasil Pengujian Uji Heterokedastisitas
Dependent Variable: RESABS Method: Panel Least Squares Date: 05/21/19   Time: 23:49 Sample: 2010 2017 Periods included: 8 Cross-sections included: 31
Total panel (unbalanced) observations: 212 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 103.9968 57.23901 1.816887 0.0709 X1 -0.014114 0.007953 -1.774640 0.0777 X2 1.001570 1.078976 0.928259 0.3545 X3 0.006242 0.013397 0.465969 0.6418 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) R-squared 0.332593     Mean dependent var 19.14380 Adjusted R-squared 0.208860     S.D. dependent var 14.25746 S.E. of regression 12.68144     Akaike info criterion 8.064109 Sum squared resid 28625.79     Schwarz criterion 8.602429 Log likelihood -820.7955     Hannan-Quinn criter. 8.281685 F-statistic 2.687995     Durbin-Watson stat 2.076312 Prob(F-statistic) 0.000017
Sumber : Hasil Olahan Data eviews8, 2019