Jambura Geoscience Review (2019) Vol. 1 (2): 40-49 DOI: 10.34312/jgeosrev.v1i2.1756

## Jambura Geoscience Review
P-ISSN: 2623-0682, E-ISSN: 2656-0380 Journal homepage: http://ejurnal.ung.ac.id/index.php/jgeosrev

## INTERAKSI SPASIAL KONDISI SOSIAL-EKONOMI TERHADAP KERAWANAN KEJAHATAN DI KOTA BANDUNG (STUDI KASUS SUMUR BANDUNG)
Moh. Dede a , Dede Sugandi a , Iwan Setiawan a
a Departement Pendidikan Geografi, FPIPS, Universitas Pendidikan Indonesia, Jalan Dr. Setiabudhi no. 229, Bandung, Jawa Barat, Indonesia (40154)

## INFO ARTIKEL

## ABSTRACT
Status artikel: Diterima: 14 Desember 2018 Disetujui: 1 Juli 2019 Tersedia online: 9 Juli 2019 Crime  is  an  unplanned  change  due  to  the  process  of  urban  development.  The geographical  approach  is  able  to  analyze  spatial  interactions  of  criminogenic factors  into  crime  phenomenon.  This  study  aims  to  explain  the  spatial interaction between socio-economic conditions and crime risk in Bandung City.
The  crime  risk  is  obtained  through  Kernel  Density Estimation  (KDE)  method based on The Annual Crime Data from Bandung Police Department, whereas the  socio-economic  condition  data  is  revealed  from  interview  and  questioner with  176  respondents  who  determined  by  multistage  random  sampling  in  37 hamlets. Variable interactions are analysed based on Geographically Weighted Regression (GWR) with Gaussian Distance Function type of cross validation as optimum weight. The results show the socio-economic conditions has a positive and  significant  effect  on  crime  risk.  This  model  shows  that  the  independent variable acts as a crime attractor. Partially its known that economic conditions have a stronger interaction with crime risk than the social climate. The strongest interaction between variables are concentrated in the southern of Kebon Pisang Urban  Village,  precisely  in  the  area  passed  by  arterial  roads  at  southern  of Sumur  Bandung.  Crime  prevention  efforts  are  conducted  using  environmental interventions  by  the  formal  security  personnels  and  strengthening  the  social climate of the community.
Copyright © 2019 JGeosREV-UNG
This open access article is distributed under a Creative Commons Attribution (CC-BY) 4.0 International license
Kata kunci: Crime risk; Spatial interaction; Sosio-economic conditions
Penulis korespondensi: Moh. Dede Universitas Pendidikan Indonesia, Bandung, Indonesia Email: desa96@student.upi.edu

## 1. Pendahuluan
Kejahatan  diartikan  sebagai  tindakan  (perilaku)  pelanggaran  aturan  hukum  yang  menimbulkan berbagai  kerugian  bagi  manusia  baik  secara  individu  maupun  kelompok,  seperti  kehilangan  harta benda, munculnya rasa takut (trauma), bahkan menyebabkan hilangnya nyawa (Gosita, 2015). Tindak kejahatan didasari atas beragam motif yang erat kaitannya dengan aspek lingkungan dan psikis pelaku (Dede & Widiawaty, 2017). Dalam satu dasawarsa terakhir jumlah kejahatan di Indonesia mengalami peningkatan sebanyak 17,97 persen dengan crime rate sebesar 140 (BPS, 2018). Kondisi ini menjadikan Indonesia  berada  pada  posisi  keempat  dari  sepuluh  negara  di  Asia  Tenggara  perihal  kerawanan kejahatan dengan aglomerasinya berada di kawasan perkotaan, seperti Jakarta, Surabaya, Medan, dan Bandung (Erizal, 2017).
Kota Bandung merupakan wilayah dengan angka tindak kejahatan tertinggi di Jawa Barat dengan kontribusi tahunannya mencapai 16 hingga 20 persen atas crime total pada tingkat provinsi, meskipun dari  segi crime  rate masih  lebih  rendah  dari  Kota  Sukabumi  dan  Kota  Cirebon.  Sebagian  besar kerawanan  kejahatan  di  Kota  Bandung  memiliki  pola  spasial  memusat  pada  bagian  pusat  dan  barat yang  mana  kawasan  ini  dikenal  sebagai  wilayah  pusat  kegiatan  atau  CBD  (Dede  et  al.,  2017). Kejahatan  dengan  tipologi  harta  benda (property  crime )  yang  meliputi  pencurian  kendaraan  bermotor ( curanmor ),  pencurian  biasa  ( cubis ),  pencurian  dengan  pemberatan  ( curat ),  dan  pencurian  dengan
kekerasan  ( curas )  dominan  terjadi  yang  menandakan  perilaku  kriminal  dilatarbelakangi  motif  sosial- ekonomi sering terjadi (Satreskrim Polrestabes Bandung, 2018).
Di kawasan perkotaan, kausalitas kejahatan tidak dapat dilepaskan dari berbagai kondisi lingkungan urban yang berperan sebagai faktor pendorong ( crime generator ) maupun penarik ( crime attractor ) (Alam dan Ilyas, 2010). Pada kajian geography of crime, berbagai faktor kondisi lingkungan seperti penggunaan lahan, morfologi perkotaan, sosio-ekonomi, dan intervensi sosial dikenal sebagai criminogenic agents yang  perlu  dikaji  agar  tindakan  pencegahan  kejahatan  berjalan  efektif,  karena  tidak  hanya  mengacu pada tipologinya semata (Matthews, 2013; Heath, 2015).  Bila dibandingkan dengan lingkungan fisik, criminogenic  agent yang  berasal  dari  lingkungan  sosial  terutama  aspek  sosio-ekonomi  memainkan peranan yang lebih dinamis (Kusumah, 2017).
Motif  ekonomi  merupakan  latar  belakang  utama  individu  untuk  bertindak  kejahatan.  Menurut Bonger (2015), rendahnya kondisi ekonomi membuat seseorang putus asa dan memilih untuk menjadi pelaku  kriminal,  karena  minimnya  kesempatan  mencari  nafkah,  terlebih  bila  keterampilan  dan self control tidak dimilikinya. Di sisi lain, kondisi ekonomi yang tinggi dapat menjadi target sesuai ( suitable targets ) bagi pelaku karena tersedianya berbagai benda atau barang berharga, sehingga terjadilah property crime (Kitchen, 2015). Kondisi ekonomi yang berperan sebagai crime generator dan crime attractor dapat terjadi bila kesempatan untuk berbuat kejahatan tersedia. Mengacu pada teori determinisme ekonomi, kehidupan  sosial  umumnya  sangat  dipengaruhi  oleh  sistem  ekonomi  yang  ada,  sehingga  kondisi ekonomi tidak dapat dilepaskan dari situasi sosialnya. Menurunnya intensitas  dan kualitas hubungan sosial  merupakan  variabel  dapat  menjelaskan  individu  melakukan  tindakan  kejahatan  baik  secara langsung maupun criminogenic agent (Koentjoro, 2013).
Rendahnya  intervensi  terhadap  lingkungan  serta  rendahnya  kepedulian  masyarakat  perkotaan terhadap  sekitarnya  dapat  memberikan  peluang  untuk  terjadinya  kejahatan,  bahkan  hal  ini  dapat bertambah  bila  suatu  lingkungan  tidak  mempunyai  keamanan  dan  kewaspadaan  yang  mumpuni (Drianda  et  al.,  2015).  Kejahatan  terjadi  karena  adanya  kesempatan  dan  niat  pelaku  yang  dikuatkan oleh aspek sosial-ekonomi di lingkungan perkotaan merupakan fenomena menarik untuk dikaji dalam perspektif spasial, khususnya melalui geography of crime . Oleh sebab itu, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui interaksi spasial kondisi sosial-ekonomi terhadap kerawanan kejahatan di Kota Bandung, khususnya  Kecamatan  Sumur  Bandung  yang  memiliki  tingkat  kerawanan  kejahatan  tertinggi    ( crime total dan crime  rate )  sekaligus  berperan  sebagai  CBD  bagi  kota  ini.  Analisis  interaksi  spasial  dipilih karena  berbagai  data  sosial-ekonomi  tersebut  bersifat  kuantitatif  yang  memiliki  keterkaitan  dan heterogenitas spasial, serta berlaku secara lokal di tiap titik pengamatan (Nugroho & Harmadi, 2015). Analisis  interaksi  spasial  dapat  diterima  bila  memiliki  nilai  yang  lebih  baik  dari  model  konvensional (Mulyadi et al., 2019).

## 2. Metodologi

## 2.1. Wilayah Kajian
Penelitian  ini  dilakukan  di  Kecamatan  Sumur  Bandung,  Kota  Bandung,  Provinsi  Jawa  Barat. Sumur  Bandung  terdiri  atas  4  (empat)  kelurahan  yakni  Braga,  Babakan  Ciamis,  Kebon  Pisang,  serta Merdeka  yang  terbagi  atas  37  rukun  warga  (RW).  Secara  geografis,  wilayah  ini  terletak  pada  posisi 107° 36’ 14,20” BT – 107 o 37’ 48,06” BT dan 6° 55’ 20,56” LS – 6 o 54’23,39” LS dengan luas men capai 345,5  Ha.  Berdasarkan  sistem  pusat  pelayanan  wilayah  berhirarki  Kota  Bandung,  Sumur  Bandung berada  pada  wilayah  Subpusat  Pelayanan  Kota  (SPK)  Sadang  Serang  dan  Pusat  Pelayanan  Sub Wilayah Kota (SWK) Cibeunying.
Sumur Bandung memiliki penduduk sebanyak 35.572 jiwa dengan kepadatannya mencapai 101,27 jiwa/ha.  Wilayah  ini  dikenal  sebagai  pusat  Kota  Bandung,  karena  berperan  sebagai  pusat pemerintahan,  ekonomi,  dan  pariwisata  yang  dibuktikan  dari  banyaknya  perkantoran,  hotel,  taman, dan pusat perbelanjaan. Dalam beberapa tahun terakhir, Sumur Bandung merupakan wilayah di Kota Bandung yang memiliki tingkat kerawanan kejahatan tertinggi dengan crime total 341 kasus dan crime rate 190,77 yang didominasi oleh kejahatan properti dan street crime (Satreskrim Polrestabes Bandung, 2018; Setiawan et. al., 2018).

## 2.2. Data Penelitian
Penelitian ini menggunakan dua sumber data, baik primer maupun sekunder. Data primer diperoleh hasil pengamatan, keusioner dan wawancara dengan 176 responden di Sumur Bandung yang terpilih berdasarkan formula Glenn D. Israel (Setiawan, et. al., 2018). Sementara itu, data sekunder diperoleh dari  studi  dokumentasi  terhadap  berbagai  sumber  resmi  seperti  Polrestabes  Bandung,  Polsek  Sumur
Bandung,  Monografi  Sumur  Bandung,  dan  BPS  Kota  Bandung.  Jumlah  responden  untuk  tiap  RW ditentukan dengan dan multistage random sampling .
Data  sosial-ekonomi  diperoleh  dari  penjabaran  operasional  dari  beberapa  parameter  dari  variabel iklim sosial dan kondisi ekonomi masyarakat yang diwakili oleh 176 kepala keluarga (KK) di Sumur Bandung melalui kegiatan pengisian kuesioner dan wawancara (lihat Gambar 1). Iklim sosial mampu mencegah individu untuk melakukan tindak kejahatan bila hubungan antar individu maupun lembaga- lembaga sosial yang ada berlangsung dengan baik (Hirschi, 2011). Dalam kajian kejahatan, iklim sosial dapat  difokuskan  pada  parameter fear  of  crime (kecemasan  terhadap  kejahatan), social  bond (rasa kebersamaan masyarakat), dan pengendalian sosial kejahatan (Kennedy, 2012). Sementara itu, kondisi ekonomi  diartikan  sebagai  posisi  individu  maupun  kelompok  yang  berkaitan  dengan  pemenuhan kebutuhan  dan  kepemilikan  sejumlah objek yang dianggap berharga, sehingga terbagi atas rendah, sedang, serta tinggi (Koentjaraningrat, 2014). Menurut Fajriawati (2016), kondisi ekonomi masyarakat dapat diamati dari pendapatan, tanggungan, dan kepemilikan sumber daya. Oleh sebab itu, pengkajian kondisi ekonomi terhadap kejahatan diukur dari parameter pendapatan, besarnya pengeluaran, beban tanggungan, dan kepemilikan asset.
Berbeda  dengan  sosial-ekonomi,  kerawanan  kejahatan  merupakan  persebaran  potensi  terjadinya tindakan kejahatan yang akan menimpa seseorang atau kelompok pada suatu lokasi dan waktu tertentu (Fahmi, 2014). Pada penelitian ini kerawanan kejahatan diperoleh berdasarkan data laporan tahunan yang  berasal  dari  Polrestabes  Bandung  dan  Polsek  Sumur  Bandung  pada  tahun  2017.  Data  tersebut juga  ditinjau  kembali  melalui  kegiatan  wawancara  dengan  sejumlah  responden  pada  seluruh  RW  di Sumur  Bandung.  Data  kejahatan  umumnya  dibagi  dalam  beberapa  kategori  berdasarkan  arahan  dari Kepolisian Republik Indonesia (Polri), meski begitu penelitian ini hanya berfokus pada blue collar crime yakni  kejahatan  yang  dilakukan  atas  motif  sosial-ekonomi  dan  dilakukan  orang-orang  biasa  seperti tindakan  pencurian,  penjambretan,  pencopetan,  dan street  crime lainnya  (Galih,  2015).  Dalam  kajian spasial,  lokasi  tindak  kejahatan  (TKP)  merupakan  fokus  utama  dan  dapat  diolah  lebih  lanjut  untuk menghasilkan  informasi  berupa crime  hotspot .  Data  TKP  kejahatan  yang  bersifat  diskrit  harus  diubah agar sifatnya berubah menjadi kontinu dan memudahkan analisis interaksi spasial dengan variabel lain.

## 2.3. Analisis Data
Kondisi sosial-ekonomi merupakan faktor eksternal yang menyebabkan individu maupun kelompok untuk  berbuat  kejahatan,  keduanya  dapat  menjadi  faktor  pendorong  sekaligus  penarik  yang  dapat dipelajari (Prayetno, 2013). Berbeda dengan penelitian tentang geography of crime di Kota Bandung yang menggunakan  statistika  konvensional  untuk  mengkaji  interaksi  antara  kondisi  lingkungan  dan
Gambar 1. Lokasi dan distribusi sampel penelitian
kejahatan,  kajian  ini  berusaha  untuk  mengungkap  interaksi  spasial  antara  lingkungan  yang  diwakili oleh kondisi sosial-ekonomi dengan kerawanan kejahatan.
Kerawanan  kejahatan  diperoleh  dari  hasil  analisis  geostatistik  menggunakan  data  kejahatan eksisting menggunakan Kernel Density Estimation (KDE), karena KDE dapat melakukan interpolasi dan menghasilkan  distribusi  spasial  yang  lebih  baik  dari line maupun point  density .  KDE  juga  mampu mengindentifikasi crime  hotspot berdasarkan  data  kejahatan  pada  periode  sebelumnya,  karena  tindak kejahatan pada waktu yang akan datang sering terjadi di sekitar lokasi sebelumnya (Dede et al., 2018). Pada  penelitian  ini,  analisis  KDE  dilakukan  dengan software QGIS  dan  divalidasi  berdasarkan mean error (ME), root mean square error (RMSE), dan koefesien korelasi (R2) (Widiawaty et al., 2018). KDE dapat dilakukan dengan mengikuti metode Epanechnikov seperti pada Persamaan 1.
(1)
dimana K adalah nilai ekstrapolasi hasil KDE, sedangkan t merupakan nilai densitas, d mewakili jarak antar titik dalam dataset spasial, dan h adalah nilai bandwith .
Guna mengetahui interaksi spasial kondisi sosial-ekonomi terhadap kerawanan kejahatan di Sumur Bandung,  pemilihan  metode  harus  didasari  pada  Hukum  Geografi  I  bahwa  segala  sesuatu  saling berinteraksi satu sama lain, tetapi kedekatan secara geografis akan memberikan interaksi lebih kuat dari berpengaruh  daripada  sesuatu  yang  lebih  jauh  (Rahmawati,  dkk.,  2015).  Interaksi  spasial  ini  lazim terjadi pada setiap data cross section yang memiliki heterogenitas. Pada penelitian ini, interaksi diantara dua  fenomena  tersebut  dapat  diketahui  melalui  analisis Geographically  Weighted  Regression (GWR) dengan menggunakan Persamaan 2.
(2)
dimana Y i adalah nilai observasi variabel terikat di lokasi ke- i, u i v i yang menyatakan lokasi geografis fenomena i, β 0 (u i , v i ) merupakan koefisien prediktor ke- k untuk lokasi ke- i , dan ε i sebagai konstanta.
Peranan  pembobot  dan  bandwith  pada  model  GWR  sangatlah  penting.  Pada  penelitian  ini, pembobot yang digunakan mengacu pada kriteria Gaussian Distance Function dengan bandwith optimum metode cross validation (CV). Kriteria ini memiliki kelebihan dari segi ketepatan model terhadap data, menghasilkan nilai bandwith optimum, nilai CV yang minimum (Marina & Budiantara, 2013). Model interaksi ini dapat menunjukkan fenomena kerawanan kejahatan dipengaruhi oleh keberadaan kondisi
sosial-ekonomi  pada  wilayah  secara  geografis.  Lebih  jelasnya  mengenai  penelitian  ini  tersaji  pada Gambar 2.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Kondisi Sosial-Ekonomi
Salah satu penyusun variabel kondisi sosial-ekonomi pada kajian ini adalah iklim sosial. Mayoritas iklim  sosial  di  Sumur  Bandung  dinyatakan  moderat/sedang.  Sebanyak  18  RW  dengan  iklim  sosial moderat terkonsentrasi di Kelurahan Merdeka dengan 7 RW, sedangkan 11 RW dengan kondisi sosial yang tinggi, sebagian besar berada di Kelurahan Babakan Ciamis dan Kelurahan Braga yang dikenal. Sementara  itu,  terdapat  7  RW  di  wilayah  ini  yang  memiliki  iklim  sosial  rendah  dengan  sebarannya berada  dekat  dengan  jalan  arteri  yang  berperan  sebagai  pembatas  antara  Sumur  Bandung  dengan kecamatan lain (Gambar 3a). Hal ini disebabkan pemanfaatan ruang di sekitar jalan arteri umumnya berupa lahan komersial, dimana hubungan antara warga bersifat transaksional (Hapsari, 2011).
Iklim  sosial  di  Sumur  Bandung  dominan  dibentuk  oleh  parameter fear  of  crime dan social  bond . Tingkat fear of crime masyarakat Sumur Bandung terbentuk akibat tindak kejahatan yang pernah terjadi di sekitarnya seperti pencurian maupun property crime lainnya. Bila mengacu pada Gambar 3b terlihat bahwa sebagian besar fear of crime di wilayah ini berada pada level tinggi dan sangat tinggi. Fear of crime yang  lebih  tinggi  ditemukan  pada  Kelurahan  Babakan  Ciamis  dan  Kelurahan  Braga,  terutama  pada wilayah yang memiliki kepadatan penduduk yang tinggi. Meski begitu, tingkat fear of crime yang tinggi tidaklah berarti bila tidak memunculkan reaksi dan adaptasi masyarakat (Evans dan Herbert, 2014). Pada  parameter social  bond diketahui  bahwa  hubungan  antar  masyarakat  Sumur  Bandung  terjalin dengan baik. Tingkat social bond yang lebih tinggi ditemukan pada area yang relatif kecil serta memiliki populasi penduduk yang besar. Kondisi ini memperlihatkan kepadatan penduduk selaras dengan social bond di lingkungan sosialnya. Social Bond tertinggi dimiliki oleh penduduk yang tinggal di bagian barat Kelurahan  Babakan  Ciamis  yang  dikenal  sebagai  pemukiman  padat  penduduk.  Gambar  3  juga menegaskan bahwa tingkat social bond di Kelurahan Merdeka lebih rendah dari kelurahan lainnya. Hal ini terjadi karena minimnya kesempatan bersosialisasi secara impersonal, karena sebagian besar warga di daerah tersebut bekerja pada sektor formal (Setiawan, et. al., 2018).
Gambar 4. Kondisi ekonomi di Sumur Bandung
Berbeda dengan fear of crime dan social bond yang memiliki level yang berbeda untuk tiap wilayah, pengendalian  sosial  kejahatan  di  Sumur  Bandung  mempunyai  nilai  yang  hampir  seragam.  Upaya pengendalian  sosial  yang  dimaksud  menekankan  pada  upaya  non  formal  yang  dilakukan  oleh masyarakat  secara  swadaya  dan  swakarsa  dalam  bentuk  siskamling,  linmas,  maupun  satpam pemukiman (Yani, 2015). Di Sumur Bandung upaya ini telah dilakukan di semua wilayah, meskipun terdapat  beberapa  RW  yang  efektivitasnya  masih  rendah.    Iklim  sosial  pada  tiap  RW  di  Sumur Bandung umumnya berada pada tingkat menengah.  Iklim sosial yang lebih tinggi / kuat berada pada bagian  barat  Sumur  Banung.  Gambar  3d  menunjukkan  wilayah  dengan  kepadatan  penduduk  yang rendah cenderung memiliki iklim sosial yang lebih rendah.  Pola pemukiman yang berpagar  juga  turut menciptakan gated  community ,  sehingga  iklim  sosial  yang  terbangun  berbasis  pada  solidaritas  organik (Widhyharto, 2009).
Kondisi  ekonomi  masyarakat  yang  diamati  dari  tingkat  pendapatan,  beban  tanggungan,  dan kepemilikan  aset.  Dari  ketiga  parameter  tersebut  diketahui  bahwa  masyarakat  Sumur  Bandung  rata- rata berada pada taraf ekonomi sedang, yakni mereka yang memiliki pendapatan antara Rp3.000.000,- hingga  Rp4.000.000,-  dan  memiliki  kendaraan  bermotor  berjumlah  satu  atau  dua  unit  per  keluarga. Masyarakat Sumur Bandung dengan tingkat ekonomi sedang juga memiliki rasio income-outcome yang rendah,  hal  ini  terbukti  dari  jumlah  beban  tanggungan  (ekonomi)  yang  hanya  mampu  menyisakan sedikit pendapatan (Ismail & Bakar, 2012).
Distribusi  penghasilan  masyarakat  Sumur  Bandung  memiliki  pola  memusat,  dimana  golongan berpenghasilan tinggi berada di Kelurahan Merdeka dan sekitarnya (lihat Gambar 4a). Wilayah dengan pendapatan  masyarakatnya  yang  tinggi,  gejala gated  community telah  nampak  seperti  adanya  pagar hunian,  portal  /  gerbang  untuk  tiap entries ,  bahkan  pos  keamanan  lingkungan  (Hartanto,  2017). Kondisi  seperti ini tidak dijumpai pada  masyarakat dengan tingkat ekonomi rendah  maupun sedang, karena memerlukan sejumlah biaya yang telah dikurangi beban tanggungan untuk tiap periode tertentu. Nilai beban tanggungan di tiap wilayah memiliki pola yang hampir serupa dengan jumlah pendapatan masyarakat.  Hal  tersebut  menandakan  bahwa  tingkat  konsumsi  akan  semakin  meningkat  tatkala pendapatan juga turut naik seperti yang ditunjukkan oleh Gambar 4b.
Bila jumlah pendapatan dan beban tanggungan memiliki pola yang hampir serupa, keadaan berbeda teramati  pada  kepemilikan  aset  berupa  kendaraan  bermotor  yang  mana  distribusinya  terpusat  pada bagian timur Sumur Bandung (lihat Gambar 4c). Di wilayah ini rasio kepemilikan kendaraan bermotor
mencapai  8:2  yang  berarti  tiap  100  keluarga,  80  diantaranya  memilikinya  baik  itu  sepeda  motor maupun  mobil.  Masyarakat  menilai  keberadaan  kendaraan  bermotor  merupakan  kebutuhan  pokok bagi tiap keluarga guna menunjang mobilitas harian (Petersen, 2011).
Berdasarkan ketiga  parameter tersebut diketahui bahwa sebanyak 54,05 persen masyarakat Sumur Bandung  berada  pada  kondisi  ekonomi  level  menengah,  masyarakat  dengan  kondisi  ekonomi  yang tinggi  berjumlah  29,73  persen  dengan  sebarannya  dominan  berada  di  Kelurahan  Merdeka, selengkapnya tersaji pada Gambar 4d. Sementara  itu, masyarakat kondisi ekonomi  rendah di  Sumur Bandung  mencapai  16,22  persen,  dimana  jumlah  ini  mendekati  presentasi  rumah  tangga  miskin  di Kota Bandung yang mencapai 17,76 persen (Aminah & Istiqomah, 2018).

## 3.2. Kerawanan Kejahatan
Penentuan  lokasi  rawan  tindak  kejahatan  kejahatan  tergolong  dalam crime  mapping ,  karena menganalisis konsentrasi spasial kejahatan ( crime hotspot ) di wilayah tertentu secara kuantitatif. Guna memenuhi  kaidah spatial  continuous  data dalam  analisis  regresi  spasial, crime  hotspot yang  berasal  dari data  TKP  kejahatan  di  Sumur  Bandung  diolah  dengan  KDE.  Metode  ini  menghasilkan  densitas kejahatan  pada  radius  tertentu  yang  mencerminkan  nilai  kerawanan  kejahatan  di  suatu  wilayah (Gerber, 2014). Kerawanan kejahatan di Sumur Bandung yang terbagi menjadi tiga kelas yakni rendah, sedang, dan tinggi. Sebagai salah satu model geostatistik, hasil estimasi KDE yang baik harus memiliki nilai ME dan RMSE yang mendekati nol serta memiliki nilai korelasi (R 2 ) antara Ž dan Z yang tinggi, sehingga  mampu  mewakili real  world (Johansson  et  al.,  2015;  Xiao,  et  al.,  2016).  Oleh  sebab  itu, reklasifikasi ini dipilih karena memiliki nilai validitas yang lebih baik dari hasil reclass lima kelas (lihat Tabel  1).  Model  ini  menunjukkan  pola  konsentris  kerawanan  kejahatan  di  bagian  timur  Kelurahan Braga  dan  utara  Kelurahan  Babakan  Ciamis  yang  dikenal  sebagai  area  komersial  utama  bagi  Kota Bandung seperti yang tersaji pada Gambar 5.
Kerawanan  kejahatan  di  Sumur  Bandung  didominasi  oleh  wilayah  dengan  tingkat  kerawanan kejahatan rendah (62,94 persen), kemudian disusul oleh wilayah dengan tingkat kerawanan kejahatan sedang  (30,50)  dan  tinggi  (6,85  persen).  Secara  spasial,  kerawanan  kejahatan  level  sedang  umumnya berada cukup dekat dengan wilayah kerawanan  kejahatan tinggi. Fenomena ini menunjukkan bahwa kejahatan  di  wilayah  ini  cenderung  berada  di  lokasi  yang  saling  berdekatan  satu  sama  lain  secara spasial,  serta  sebaran suitable  targets yang  terbatas  (Sherman,  1995).    Di  wilayah  ini, suitable  targets banyak dijumpai di jalanan, area komersial, dan fasilitas publik.
Tabel 1. Uji validitas pemodelan kerawanan kejahatan
Tipe Reklasfifikasi ME RMSE R 2 Lima klasifikasi -0,75 6,29 0,93 Tiga klasifikasi -0,22 1,26 0,96
Sumber : Hasil Penelitian, 2018.

## 3.3. Interaksi Spasial Kondisi Sosial – Ekonomi Terhadap Kerawanan Kejahatan
Kondisi  sosial-ekonomi  secara  simultan  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  kerawanan kejahatan  di  Sumur  Bandung.  Interaksi  spasial  diantara  keduanya  mencapai  0,566  dengan  taraf signifikansi satu persen dan efek determinasinya sebesar 32,01 persen. Nilai yang bersifat positif  r > 0 menandakan kondisi sosial – ekonomi di wilayah ini berperan sebagai crime attractor atau penarik tindak kejahatan  (Lu  &  Tang,  2011).  Interaksi  spasial  antarvariabel  memiliki  iterasi  sebesar  0,012  dan  CV sebesar  180,99.  Model  ini  juga  memiliki  ketepatan  AICc  sebesar  301,06  dan  F  hitung  sebesar  7,44 dengan  nilai  residual  regresi  sebesar  5345,73  yang  mana  nilainya  lebih  rendah  dari  residual ordinary least square (OLS) yang mencapai 6076,72. Menurut Lestari (2015), model GWR dinyatakan valid bila nilai  residual  regresi  lebih  rendah  dari  OLS  serta  memiliki  nilai  F  hitung  yang  lebih    tinggi    dari    F tabel  (7,44    >    2,39).  Dengan  demikian,  model  GWR  interaksi  kondisi  sosial – ekonomi  terhadap kerawanan kejahatan dinyatakan valid seperti pada Persamaan 3.
(3)
Adanya  konstanta  sebesar  76,55  pada  persamaan  3  menunjukkan  adanya  faktor  lain  yang  lebih dominan  terhadap  kerawanan  kejahatan  di  Sumur  Bandung,  seperti  kondisi  lingkungan  fisik,  faktor demografis,  maupun  niat  dari  pelaku  kejahatan  itu  sendiri.  Interaksi  spasial  antara  kondisi  sosial – ekonomi terhadap kejahatan memiliki pola memusat serta dominan terjadi di Kelurahan Kebon Pisang, terutama pada beberapa wilayah yang dilintasi oleh jalan  arteri seperti RW 01, RW 05, RW 07, RW 08,  RW  09,  dan  RW  11  (lihat  Gambar  6).  Keberadaan  jalan  arteri  membuat  pemanfaatan  ruang  di sekitarnya menjadi area komersial yang diketahui memiliki kondisi ekonomi mumpuni, sekaligus bebas akses dan rendah pengawasan lingkungan oleh masyarakat (Anggraeni & Sunaryo, 2015). Fenomena ini  memperlihatkan  wilayah  yang  berdekatan  cenderung  memiliki  faktor criminogeni c  yang  hampir serupa, sehingga turut mempengaruhi konsentrasi kerawanan kejahatan di Sumur Bandung. Informasi selengkapnya  mengenai  hasil  penelitian  ini  tersaji  secara  secara  daring  ( online )  pada https://bit.ly/2UxgbFU.

## 4. Kesimpulan
Di Sumur Bandung, interaksi spasial kondisi sosial – ekonomi terhadap kerawanan kejahatan terjadi secara positif dan signifikan. Kondisi sosial – ekonomi berperan sebagai crime attractor yang memusat di bagian selatan Kelurahan Kebon Pisang. Model geographically weighted regression (GWR) menunjukkan kondisi  ekonomi  memiliki  pengaruh  parsial  yang  lebih  tinggi  dari  pada  iklim  sosial.  Oleh  sebab  itu, penguatan iklim sosial dapat terus dilakukan sebagai salah satu cara mencegah kejahatan di lingkungan sekitar. Kedepannya diharapkan  terdapat kajian untuk  mengetahui daya intervensi lingkungan secara
Gambar  6. Interaksi spasial kondisi sosial – ekonomi terhadap kerawanan kejahatan
formal oleh kepolisian terhadap kejahatan, karena ancaman keamanan dapat muncul akibat uncapable guardian .

## 5. Ucapan Terima Kasih
Penelitian ini didukung oleh Polrestabes Bandung (khususnya Satuan Reserse Kriminal dan Bagian Operasi)  Polsek  Sumur  Bandung  (Bapak  Ade).  Tak  lupa  pula  kepada  tim  lapangan  terutama  M.  A Widiawaty,  Agus  Anwar,  Bayu  Ansharim  dan  Sellina  Aprilia  yang  berjasa  tanpa  lelah  menemui responden. Selain itu, ucapan terima kasih juga ditujukkan kepada UPI dan pihak pengelola beasiswa Bidikmisi atas kesempatan empat tahun berkuliah bagi penulis.

## 6. Referensi
Alam, A. S. & Ilyas, A. (2010). Pengantar Kriminologi. Makassar: Pustaka. Refleksi Books. Aminah,  A.  N.  &  Z.  Istiqomah.  (2018).  444  Ribu  Jiwa  di  Kota  Bandung  Masuk  Kategori  Warga Miskin . Citing  Internet  sources  URL  https://www.republika.co.id/berita/nasional/daerah/ 18/03/30/p6dok5384-444-ribu-jiwa-di-kota-bandung-masuk-kategori-warga-miskin.
Anggraeni, N. & Sunaryo, B. (2015). Hubungan perubahan fisik ruang dengan kondisi sosial ekonomi masyarakat di kawasan koridor aglomerasi  Mertoyudan, Kabupaten Magelang. Jurnal Wilayah dan Lingkungan, 3 (2): 79 – 94.
Bonger, W. A. (2015). An Introduction to Criminology.London: Routledge. BPS. (2018). Statistik  Kriminal 2018. Jakarta: Sub Direktorat Statistik Politik dan Keamanan, Badan Pusat Statistik.
Dede, M. & Widiawaty, M. A. (2017). Mewujudkan Pemanfaatan Sistem Informasi Geografis  untuk Pencegahan
Kriminalitas
di Indonesia.
Citing Internet sources URL
https://osf.io/preprints/inarxiv/hx3mf/.
Dede, M., Setiawan, I., & Mulyadi, A. (2017). Application GIS to analyse crime risk in Bandung. In Proceedings  of  The  2 nd International  Conference  of  Sociology  Education,  4  October  2017. Bandung. Stubal: Scitepress. doi 10.5220/0007102605970602.
Dede,  M.,  Sugandi,  D.,  &  Setiawan,  I.  (2018).  Pengaruh  kondisi  lingkungan  terhadap  kerawanan kejahatan di kawasan perkotaan (studi kasus di  Kecamatan Sumur Bandung, Kota Bandun g)”. An  article  of Seminar  Nasional  Geomatika  2018:  Penggunaan  dan  Pengembangan  Produk Informasi  Geospasial  Mendukung  Daya  Saing  Nasional,  5 – 6  October  2018.  Bogor:  Badan Informasi Geospasial.
Drianda, R. P., I. Kinoshita, & Deviana, F. (2015). Perencanaan lingkungan perkotaan yang aman dari ancaman kriminalitas terhadap anak: sebuah studi kasus dari negeri Jepang. Jurnal Perencanaan Wilayah dan Kota, 26 (1), 7 – 17.
Erizal, M. E. (2017). Analisis faktor-faktor yang mempengaruhi 'crime rate' di  Indonesia tahun 2011- 2015. Master Thesis, Fakultas Ekonomi, Universitas Andalas.
Galih, Y. S. (2015). Kejahatan tingkat tinggi. Jurnal Ilmiah Galuh Justisi, 3 (2): 257 – 270. Gerber, M. S. (2014). Predicting crime using twitter and kernel density estimation.  Decision Support Systems, 61: 115 – 125.
Gosita, A. (2015). Masalah Korban dan Kejahatan. Jakarta: Penerbit Universitas Trisakti. Hapsari,  H.  D.  (2011).  Kaitan  pola  neighbourhood  pada  interaksi  sosial  penghuni.  Undergraduated Thesis, Fakultas Teknik, Universitas Indonesia.
Hartanto, T. (2017). Gated Community: Studi Kasus: Perumahan Casa Grande di Yogyakarta. Citing Internet sources URL https://media.neliti.com/media/publications/141836-ID-gated- community-studi-kasus-perumahan-ca.pdf.
Heath, R. (2015). RGS Innovative Teaching Grant Resources – Investigating The Geography of Crime. Royal Geographical Society. London.
Hirschi, T. (2011). Causes of Delinquency. New Jersey: Transaction Publishers.
Ismail,  R.  &  Bakar,  N.  T.  A.  (2012).  The  relationship  between  income,  expenditure  and  household savings in peninsular malaysia. Malaysian Journal of Consumer and Family Economics, 15 (1): 168 – 189.
Johansson,  E.,  Gåhlin,  C.,  &  Borg,  A.  (2015).  Crime  hotspots:  an  evaluation  of  the  KDE  spatial mapping  technique.  In  Proceeding  of  the  2015  European  Intelligence  and  Security  Informatics Conference, Manchester, UK. Manchester: IEEE.
Kennedy,  D.  M.  (2012).  Deterrence  and  Crime  Prevention:  Reconsidering  the  Prospect  of  Sanction. New Jersey: Routledge.
Kitchen,  P.  (2015).  Exploring  the  Link  between  Crime  and  Socio-Economic  Status  in  Ottawa  and Saskatoon:  A  Small-Area  Geographical  Analysis.  Ottawa:  Department  of  Justice  Canada, Research and Statistics Division.
Koentjoro.  (2013).  Kriminologi  dalam  Perspektif  Psikologi  Sosial.  Yogyakarta:  Universitas  Negeri Yogyakarta.
Kusumah,  M. W. (2017). Peta  kejahatan  di Indonesia. Jurnal Hukum  dan Pembangunan , 19 (4): 333 – 338.
Lestari,  W.  S.,  Pawitan,  G.  &  Jaya,  M.  (2015).  Analisis  Data  Spasial  Menggunakan  Metode Geographically  Weighted  Regression  (Studi  Kasus  Data  PDRB  per  Kapita  di  Provinsi  Jawa Timur). Citing Internet sources URL http://pustaka.unpad.ac.id/wp-
content/uploads/2015/01/paper-Semnas-Wahyu-Sri-estari.pdf.
Lu,  J.  &  Tang,  G.  (2011).  The  spatial  distribution  cause  analysis  of  theft  crime  rate  based  on  GWR Model.  In  Proceeding  of  The  2011  International  Conference  on  Multimedia  Technology. Hangzhou:  IEEE.
Marina, S. M. T. & Budiantara, I. N. (2013). Pemodelan faktor-faktor yang mempengaruhi persentase kriminalitas di  Jawa Timur dengan  pendekatan regresi semiparametrik spline. Jurnal Sains dan Seni Pomits, 2 (2): 2337 – 3520.
Matthews,  S.  (2013).  Geoprofiling  crime:  engaging  students  with  lessons  from  applied  geography.  In Proceeding of AGTA 2013 Perth Geography’s New Frontier , 7 – 10 January 2013. Perth: AGTA. Mulyadi,  A.,  Dede,  M.  &  Widiawaty,  M.  A.  (2019).  Spatial  interaction  of  groundwater  and  surface topographic using geographically weighted regression in built-up area. An article in Sustainable Urban Water International Seminar 24 January 2019, Bogor, Indonesia. Bogor: IOP Publishing. Nugroho,  A.  H.  &  Harmadi,  S.  H.  B.  (2015).  Analisis  spasial  kriminalitas  harta  benda  di  wilayah Jadetabek. Jurnal Ekonomi dan Pembangunan Indonesia. 15 (2): 158 – 172.
Petersen,  R.  (2011).  Transportasi  berkelanjutan:  panduan  bagi  pembuat  kebijakan  di  kota-kota berkembang.  Perencanaan  Tata  Ruang  Kota  dan  Transportasi  Perkotaan.  Eschborn:  Deutsche Gesellschaft für Internationale Zusammenarbeit (GIZ) GmbH.
Prayetno. (2013). Kausalitas kemiskinan terhadap perbuatan kriminal (pencurian). Media Komunikasi FIS, 12 (1): 30 – 45.
Rahmawati,  R.,  Safitri,  D.,  &  Fairuzdhiya,  O.  U.  (2015).  Analisis  spasial  pengaruh  tingkat pengangguran  terhadap  kemiskinan  di  Indonesia  (studi  kasus  Provinsi  Jawa  Tengah).  Media Statistika, 8 (1): 23 – 30.
Satreskrim  Polrestabes  Bandung.  (2018).  Data  Tindak  Pidana  Tahun  2017.  Bandung:  Polrestabes Bandung.
Setiawan, I., Dede, M., Sugandi, D. & Widiawaty, M. A. (2018). Investigating urban crime pattern and accessibility  using  geographic  information  system  in  Bandung  City.  In  Proceeding  of  The  5 th International Seminar on Tropical Eco Settlements (ISTEcS) 2018, 14 th – 15 th November 2018 Bali, Indonesia. Dubai: Knowledge-E.
Sherman,  L.  W.  (1995).  Hot  spots  of  crime  and  criminal  careers  of  places.  Crime  and  Place:  Crime Prevention Studies 4. Missouri: Willow Tree Press.
Weisburd, D. (2018). Hot spots of crime and place ‐ based prevention. Criminology & Public Policy, 17 (1): 5 – 25.
Widhyharto, D. S. (2009). Komunitas berpagar antara inovasi sosial dan ketegangan sosial (studi kasus di komunitas berpagar di D.I. Yogyakarta, Indonesia. Jurnal Ilmu Sosial dan Ilmu Politik, 13 (2): 204 – 230.
Widiawaty,  M.,  Dede,  M.,  &  Ismail,  A.  (2018).  “Kajian  Komparatif  Pemodelan  Air  Tanah Menggunakan  Sistem  Informasi  Geografis  di  Desa  Kayuambon,  K abupaten  Bandung  Barat”. Jurnal Geografi Gea, 18 (1): 63 – 71.
Xiao, Y., Gu, X, Yin, S., Shao, C., Cui, Y., Zhang, Q., & Niu, Y. (2016). Geostatistical interpolation model selection based on ArcGIS and spatio-temporal variability analysis of groundwater level in Piedmont Plains, Northwest China. Journal SpringerPlus, 5 (425): 2 – 15.
Yani,  M.  M.  (2015).  Pengendalian  sosial  kejahatan:  suatu  tinjauan  terhadap  masalah  penghukuman dalam perspektif sosiologi. Jurnal Cita Hukum, 2 (1), 76 – 9.