## Faktor-Faktor yang Memengaruhi Tingkat Kriminalitas di Indonesia Tahun 2018
Andrian Dwi Putra 1 , Gracilia Stevi Martha 2 , Muhammad Fikram 3 , Risni Julaeni Yuhan 4 Politeknik Statistika STIS
1 andrian.dwi1@gmail.com, 4 julaenirisni@gmail.com
Abstract. Crime still often occurs easily in daily life in Indonesia. This study aims to determine factors that influence the level of crime in Indonesia in 2018 and the magnitude  of  the  influence  of  each  factor.  The  data  used  in  this  study  are secondary data obtained from the Statistics Indonesia (BPS). The method used in this  study  is  path  analysis,  and  the  variables  used  are  population,  education, unemployment  rate, poverty  rate,  and  crime.  As  a  result,  population  and  poverty influenced crime while education influenced poverty significantly.
Keywords: crime, path coefficient, path analysis

## 1. Pendahuluan
Pada era globalisasi, dinamika pertumbuhan budaya dan pesatnya perkembangan ilmu  pengetahuan  dan  teknologi,  melahirkan  persaingan  dalam  berbagai  hal  dalam kehidupan manusia, seperti ideologi, sosial, ekonomi, seni, etika, maupun moral. Banyak perubahan  yang  terjadi  pada  nilai-nilai  yang  terkandung  didalamnya,  seperti materialisme,  hedonisme  dan  lain  sebagainya.  Hal  ini  juga  mengakibatkan  perubahan nilai  yang  terdapat  dalam  kemasyarakatan.  Perubahan  tersebut  juga  berdampak  pada perilaku manusia. Perubahan positif tentu saja sangat menguntungkan masyarakat, tetapi perubahan  negatif  dapat  menyebabkan  keresahan  dalam  kehidupan  masyarakat  sebagai akibat manusia yang berperilaku negatif, seperti melakukan tindakan kejahatan.
Tindak  kejahatan  atau  krimininalitas  di  Indonesia  marak  terjadi.  Namun, pemerintah  cukup  tanggap  dalam  menyikapi  tindak  kejahatan  di  masyarakat.  Hal  ini ditunjukkan  dengan  menurunnya  tingkat  kejahatan  ( crime  rate )  di  Indonesia  periode tahun 2016-2018. Berdasarkan data dari Badan Pusat Statistik, persentase penduduk yang menjadi  korban  kejahatan  di  Indonesia  selama  periode  2016-2018  cenderung  fluktuatif, terjadi perubahan menurun sebesar 0,14 persen dari tahun 2016 menuju tahun 2017, dan meningkat  kembali  menjadi  1,11  persen  pada  tahun  2018.  Hal  ini  juga  diikuti  dengan meningkatnya  jumlah  desa/kelurahan  yang  menjadi  ajang  konflik  desa  selama  periode tahun 2011-2018.
Volume 3  No. 2 November 2020
Kejahatan  masih  menjadi  ancaman  terbesar  bagi  rasa  aman  manusia  untuk berkehidupan  dalam  perubahan-perubahan  yang  terjadi  pada  nilai-nilai  kemasyarakatan. Rasa  aman  juga  merupakan  salah  satu  hak  asasi  manusia,  sehingga  baik  pemerintah maupun  masyarakat  itu  sendiri  harus  saling  berkerja  sama  untuk  mengurangi  jumlah kejahatan  di  Indonesia.  Oleh  karena  itu,  penulis  tertarik  untuk  melakukan  penelitian mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah kejahatan di Indonesia tahun 2018.
Menurut  Moeliono  dalam  Dirdjosisworo  [1]  kejahatan  adalah  perbuatan pelanggaran  norma  hukum  yang  ditafsirkan  atau  patut  ditafsirkan  masyarakat  sebagai perbuatan  yang  merugikan  sehingga  tidak  boleh  dibiarkan.  Adapun  faktor-faktor  yang mempengaruhi  kriminalitas  dapat  berasal  dari  berbagai  macam  bidang  kehidupan manusia.
Penelitian  sebelumnya  yang  terkait  faktor  yang  memengaruhi  jumlah  tingkat kriminalitas  di  Indonesia,  akan  digunakan  analisis  jalur  ( path  analysis )  terhadap  tingkat kejahatan ( crime rate ) di Indonesia. Menurut Muhidin dan Abdurahman [2], analisis jalur ( path  analysis) adalah  alat  analisis  statistik  yang  digunakan  untuk  menganalisis  pola hubungan kausal antar variabel dengan tujuan untuk mengetahui pengaruh langsung dan tidak  langsung,  baik  secara  serempak  maupun  secara  sendiri-sendiri  beberapa  variabel penyebab  terhadap  sebuah  variabel  akibat.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengetahui  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  tingkat  kriminalitas  di  Indonesia  tahun 2018 dan besarnya pengaruh dari masing-masing faktor.
2. Landasan Teori
2.1. Kriminalitas. 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 [3].
2.2. Faktor  yang  Mempengaruhi  Terjadinya  Kriminalitas. Pada  dasarnya  setiap individu  akan  dipengaruhi  oleh  beberapa  faktor  baik  intern  maupun  ekstern  yang  dapat menyebabkan  seseorang  melakukan  tindakan  kriminal  [4].  Faktor  tersebut  diantaranya faktor  internal  yang  meliputi  faktor  kebutuhan  ekonomi  yang  mendesak,  faktor ketanagakerjaan (pengangguran atau memiliki pekerjaan), dan faktor taraf kesejahteraan.
Volume 3  No. 2 November 2020
Faktor  eksternal  meliputi  faktor  pendidikan,  dan  faktor  pergaulan  atau  pengaruh lingkungan.
Menurut  Handayani  [5],  jumlah  penduduk  yang  tinggi  pada  suatu  daerah  dapat dikaitikan dengan angka kejahatan yang tinggi pada daerah tersebut. Hal ini juga diikuti dengan  angka  Penyandang  Masalah  Kesejahteraan  Sosial  (PMKS)  yang  tinggi.  Tak jarang PMKS menjadi pelaku kejahatan jika tidak diatasi dengan baik.
Pengangguran  adalah  jumlah  tenaga  kerja  dalam  perekonomian  yang  aktif mencari  pekerjaan,  tetapi  belum  memperolehnya.  Pengangguran  dapat  menjadi  dampak buruk bagi perekonomian individu maupun masyarakat [6]. Sejalan dengan hal tersebut, penelitian Dermawanti [7] di Kabupaten Batang menyatakan bahwa faktor pengangguran memiliki  pengaruh  terbesar  terhadap  kriminalitas.  Tingginya  angka  pengangguran  juga akan  mengakibatkan  peningkatan  angka  kemiskinan.  Menurut  Bank  Dunia  salah  satu penyebab  kemiskinan  adalah  karena  kurangnya  pendapatan  dan  aset  untuk  memenuhi kebutuhan  dasar  seperti  makanan,  pakaian,  perumahan  dan  tingkat  kesehatan  dan pendidikan yang dapat diterima.
Pendidikan masih menjadi salah satu sarana penting untuk meningkatkan sumber daya  manusia.  Menurut  Lochner  [8],  partisipasi  sekolah  yang  tinggi  pada  masyarakat dapat  menurunkan  tingkat  kriminalitas  karena  waktu  mereka  akan  habis  untuk bersekolah.
2.3. Analisis Jalur. Analisis jalur  adalah suatu teknik untuk menganalisis hubungan sebab  akibat  yang  terjadi  pada  regresi  berganda  jika  variabel  bebasnya  mempengaruhi variabel tergantung tidak hanya secara langsung tetapi juga secara tidak langsung [9]. Istilah-istilah yang digunakan dalam analisis jalur adalah sebagai berikut:
1. Model  jalur  adalah  suatu  diagram  yang  menghubungkan  antara  variabel  bebas, perantara dan tergantung yang ditunjukkan dengan menggunakan anak panah.
2. Variabel exogenous merupakan  semua  variabel  yang  dalam  diagram  tidak  ada anak-anak panah yang menuju ke arahnya.
3. Variabel endogenous merupakan  variabel  yang  mempunyai  anak  panah  yang menuju ke arahnya.
4. Koefisien  jalur  ( ρ )  adalah  koefisien  regresi  standar  yang  menunjukkan  pengaruh langsung dari suatu variabel bebas terhadap variabel tergantung dalam suatu model jalur tertentu.
5. Direct Effect (DE) adalah pengaruh langsung yang dapat dilihat dari koefisien jalur dari variabel eksogen ke variabel endogen.
6. Indirect Effect (IE) adalah urutan jalur melalui satu atau lebih variabel perantara.
7. Gangguan atau residue mencerminkan adanya varian yang tidak dapat diterangkan atau pengaruh dari semua variabel yang tidak terukur ditambah dengan kesalahan pengukuran  yang  merefleksikan  penyebab  variabilitas  yang  tidak  diketahui  pada hasil analisis.
Asumsi analisis jalur menurut Dillon dan Goldstein [10]:
1. Hubungan  antar  variabel  endogen  dengan  variabel  eksogen  bersifat  linier,  aditif, dan sebab akibat.
2. Error tidak saling berkorelasi satu sama lain.
3. Hanya terdapat hubungan kausal satu arah dalam model, yaitu model rekursif.
4. Variabel endogen minimal terukur dalam skala interval.
5. Variabel yang diamati diasumsikan diukur tanpa kesalahan.
6. Model  yang  di  analisis  diidentifikasi  dengan  benar  berdasarkan  teori  dan  konsep yang relevan.

## 3. Metodologi
3.1. Sumber Data. Data yang digunakan dalam penelitian adalah data sekunder yang berasal dari Badan Pusat Statistik, dengan observasi berupa seluruh provinsi yang ada di Indonesia. Data didapatkan dari publikasi dan website Badan Pusat Statistik [11,12].
3.2. Variabel  Penelitian. Variabel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah kriminalitas yang dilihat dari crime rate menurut provinsi tahun 2018, jumlah penduduk, pendidikan yang dilihat dari rata-rata lama sekolah, pengangguran, dan kemiskinan yang dilihat dari persentase penduduk miskin menurut provinsi tahun 2018 [13].
Variabel  eksogen  dalam  penelitian  ini  adalah  jumlah  penduduk,  pendidikan,  dan pengangguran.  Variabel  endogen  yang  digunakan  adalah  kriminalitas  dan  kemiskinan dimana kemiskinan merupakan variabel mediator.
3.3. Metode  Analisis. Langkah  menghitung  dan  menguji  koefisien  jalur  dengan pendekatan korelasi sederhana :
1. Membentuk model jalur
2. Menghitung matriks korelasi
R = | 1 𝑟 12 𝑟 21 1 ⋯ 𝑟 1𝑘 ⋯ 𝑟 2𝑘 ⋮ ⋮ 𝑟 𝑘1 𝑟 𝑘2 ⋮ ⋮ ⋯ 1 |
3. Menentukan invers matriks eksogen
R -1 = | 𝐶 11 𝐶 12 𝐶 21 𝐶 22 ⋯ 𝐶 1𝑘 ⋯ 𝐶 2𝑘 ⋮ ⋮ 𝐶 𝑘1 𝐶 𝑘2 ⋮ ⋮ ⋯ 𝐶 𝑘𝑘 | 4. Menghitung semua koefisien jalur
| 𝑝𝑋 𝑢 𝑋 1 𝑝𝑋 𝑢 𝑋 2 ⋯ 𝑝𝑋 𝑢 𝑋 𝑘 | = | 𝐶 11 𝐶 12 𝐶 21 𝐶 22 ⋯ 𝐶 1𝑘 ⋯ 𝐶 2𝑘 ⋮ ⋮ 𝐶 𝑘1 𝐶 𝑘2 ⋮ ⋮ ⋯ 𝐶 𝑘𝑘 | | 𝑟𝑋 𝑢 𝑋 1 𝑟𝑋 𝑢 𝑋 2 ⋯ 𝑟𝑋 𝑢 𝑋 𝑘 |
5. Menentukan harga koefisien determinasi ganda
R 2 Xu(X1X2…Xk) = (pX u X 1 pX u X 2 …pX u X k ) | 𝑝𝑋 𝑢 𝑋 1 𝑝𝑋 𝑢 𝑋 2 ⋯ 𝑝𝑋 𝑢 𝑋 𝑘 |
6. Pengujian Koefisien Jalur
Hipotesis:
H 0 : p = 0 (Tidak terdapat pengaruh variabel eksogen terhadap variabel endogen)
H 1 : p ≠ 0 (Terdapat pengaruh variabel eksogen terhadap variabel endogen)
Statistik Uji:
𝑡 = 𝑝𝑋 𝑢 𝑋 1 √[1 − 𝑅 𝑋 𝑢 (𝑋 1 𝑋 2 …𝑋 𝑘 ) 2 ]𝐶 𝑖𝑖 /(𝑛 − 𝑘 − 1)
dengan: i = 1, 2, …, k
k : banyak variabel eksogen dalam sub-struktur yang sedang diuji keputusan:
H 0 ditolak jika t hitung > t tabel(α/2,n-k-1) atau nilai signifikansi < α
7. Perhitungan pengaruh tak langsung dan pengaruh total.

## 4. Hasil dan Pembahasan
4.1. Pembentukan  Model  Jalur. Berdasarkan  uraian  dalam  tinjauan  pustaka  dan hasil  penelitian  oleh  Harlik  dkk.  [14]  diketahui  bahwa  tingkat  kemiskinan  ( X 4 )  di pengaruhi  oleh  jumlah  penduduk  ( X 1 ),  pendidikan  ( X 2 ),  dan  pengangguran  ( X 3 ). Sedangkan  kriminalitas  ( X 5 )  di  pengaruhi  oleh  jumlah  penduduk  ( X 1 ),  pendidikan  ( X 2 ), pengangguran ( X 3 ), dan tingkat kemiskinan ( X 4 ). Model struktural yang terbentuk adalah
𝑋 4 =   𝑝 41 𝑋 1 + 𝑝 42 𝑋 2 + 𝑝 43 𝑋 3 + 𝑒 4 𝑋 5 =   𝑝 51 𝑋 1 + 𝑝 52 𝑋 2 + 𝑝 53 𝑋 3 +   𝑝 54 𝑋 4 + 𝑒 5 dan diagram jalur yang dihasilkan dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Diagram Jalur Model
4.2. Perhitungan  Koefisien  Jalur. Hasil  penghitungan  dari  5  variabel  yang digunakan dalam penelitian ini, dihasilkan matriks korelasi:
R = | | 1 −0,167 0,251 −0,119 −0,393 −0,167 1 0,518 −0,376 0,186 0,251 0,518 1 −0,213 0,103 −0,119 −0,376 −0,213 1 0,331 −0,393 0,186 0,103 0,331
1 | |
Hubungan kemiskinan dengan jumlah penduduk, pendidikan dan pengangguran adalah
| 𝑝 41 𝑝 42 𝑝 43 | = 𝑅 3 −1 | 𝑟𝑋 4 𝑋 1 𝑟𝑋 4 𝑋 2 𝑟𝑋 4 𝑋 3 | = | −0,213 −0,449 0,073 | e 4 e 5 Jumlah penduduk ( X 1 )
Pengangguran
( X 3 )
Pendidikan ( X 2 )
Kemiskinan
( X 4 )
Kriminalitas ( X 5 )
Volume 3  No. 2 November 2020
Berdasarkan  hasil  perhitungan  koefisien  jalur  model  struktural  kemiskinan  ( X 4 ) didapatkan  pengaruh  langsung  dari  variabel  jumlah  penduduk  sebesar  -0,213,  variabel pendidikan  sebesar  -0,449,  dan  variabel  pengangguran  sebesar  0,073.  Hasil  uji signifikansi  menunjukkan  nilai- p untuk  pengaruh  kemiskinan  oleh  variabel  jumlah penduduk  sebesar  0,255  (nilai- p ≥  0,05),  variabel  pendidikan  sebesar  0,038  (nilai- p < 0,05),  dan  variabel  pengangguran  sebesar  0,732  (nilai- p ≥  0,05).  Dapat  disimpulkan bahwa  variabel  pendidikan  ( X 2 )  signifikan  mempengaruhi  kemiskinan  ( X 4 ),  sedangkan variabel  jumlah  penduduk  ( X 1 )  dan  pengangguran  ( X 3 )  tidak  signifikan  mempengaruhi kemiskinan ( X 4 ) di Indonesia tahun 2018. Model yang dihasilkan memiliki nilai R-Square sebesar  0,178  yang  artinya  bahwa  variabel  eksogen  (variabel  bebas)  dalam  penelitian dapat  menjelaskan  variabel  kemiskinan  sebanyak  17,8%  ,dan  82,2%  lainnya  dijelaskan oleh variabel lainnya, serta dihasilkan variabel sisanya ( 𝑒 4 ) sebesar 0,907.
Hubungan kriminalitas dengan jumlah penduduk, pendidikan, pengangguran, dan kemiskinan dinyatakan dengan
| 𝑝 51 𝑝 52 𝑝 53 𝑝 54 | = 𝑅 4 −1 | 𝑟𝑋 5 𝑋 1 𝑟𝑋 5 𝑋 2 𝑟𝑋 5 𝑋 3 𝑟𝑋 5 𝑋 4 | = | −0,363 0,176 0,187 0,394 |
Berdasarkan  hasil  perhitungan  koefisien  jalur  model  struktural  kriminalitas  ( X 5 ) didapatkan  pengaruh  langsung  dari  variabel  jumlah  penduduk  sebesar  -0,363,  variabel pendidikan sebesar 0,176, variabel pengangguran sebesar 0,187, dan variabel kemiskinan sebesar  0,394.  Hasil  uji  signifikansi  menunjukkan  nilai- p untuk  pengaruh  kriminalitas oleh variabel jumlah penduduk sebesar 0,044 (nilai- p < 0,05), variabel pendidikan sebesar 0,398 (nilai- p ≥ 0,05), variabel pengangguran sebesar 0,345 (nilai- p ≥ 0,05), dan variabel kemiskinan  sebesar  0,026  (nilai- p <  0,05).  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  variabel jumlah  penduduk  ( X 1 )  dan  kemiskinan  ( X 4 )  signifikan  mempengaruhi  kriminalitas  ( X 5 ), sedangkan  variabel  pendidikan  ( X 2 )  dan  pengangguran  ( X 3 )  tidak  signifikan mempengaruhi  kriminalitas  ( X 5 )  di  Indonesia  tahun  2018.  Model  yang  dihasilkan memiliki  nilai R-Square sebesar  0,325  yang  artinya  bahwa  variabel  eksogen  (variabel bebas)  dalam  penelitian  dapat  menjelaskan  variabel  kriminalitas  sebanyak  32,5%  ,dan 77,5%  lainnya  dijelaskan  oleh  variabel  lainnya,  serta  dihasilkan  variabel  sisanya  ( 𝑒 5 ) sebesar 0,822.
4.3. Pengaruh  Tidak  Langsung  dan  Pengaruh  Total. Tabel  1  menunjukkan pengaruh  langsung,  pengaruh  tidak  langsung,  dan  pengaruh  total  variabel  jumlah penduduk  ( X 1 ),  pendidikan  ( X 2 ),  pengangguran  ( X 3 ),  dan  kemiskinan  ( X 4 )  terhadap
Volume 3  No. 2 November 2020
variabel  kriminalitas  ( X 5 ).  Berdasarkan  model  yang  terbentuk,  variabel  kemiskinan  ( X 4 ) hanya memiliki pengaruh langsung terhadap kriminalitas ( X 5 ).
Tabel 1. Koefisien Jalur Tidak Langsung Dan Total
koefisien jalur pengaruh langsung  pengaruh tidak langsung pengaruh total (1) (2) (3) (4) p 51 -0,363 -0,143 -0,506 p 52 0,176 0,069 0,245 p 53 0,187 0,074 0,261 p 54 0,394 0,394
Dapat diketahui juga bahwa kemiskinan mempunyai pengaruh total paling besar terhadap  kriminalitas  yang  terjadi  yaitu  sebesar  0,394.  Pendidikan  memiliki  pengaruh yang  paling  kecil  terhadap  tingkat  kriminalitas  di  Indonesia  dengan  pengaruh  langsung 0,176 dan pengaruh tidak langsung 0,069.

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  jumlah penduduk dan kemiskinan secara parsial signifikan memengaruhi tingkat kriminalitas di Indonesia,  sedangkan  variabel  pendidikan  dan  pengangguran  secara  parsial  tidak signifikan berpengaruh terhadap tingkat kriminalitas di Indonesia pada 2018. Berdasarkan model  yang  dihasilkan,  didapatkan  bahwa  nilai R-Square yang  masih  rendah,  sehingga pada  penelitian  selanjutnya  diperlukan  modifikasi  pada  model  atau  dengan  menambah variabel penjelas, sehingga dapat menunjukkan hasil yang lebih baik.

## Daftar Pustaka
[1]   Dirdjosisworo, S. Doktrin-Doktrin Kriminologi . Alumni Bandung. Bandung. 1969.
[2]   Muhidin,  S.  A.,  dan  Abdurahman,  M. Analisis  korelasi,  regresi,  dan  jalur  dalam penelitian . Pustaka Setia. Bandung. 2007.
[3]   Kartono, K. Patologi Sosial, jilid I . PT Raja Grafindo Persada. Jakarta. 1999.
[4]   Kansil, C. S. T., dan Kansil, C. Hukum Pidana Untuk Perguruan Tinggi . PT Sinar Grafika. Jakarta. 1994.
[5]   Handayani,  R.  Analisis  Dampak  Kependudukan  terhadap  Tingkat  Kriminalitas  di Provinsi Banten. Jurnal Administrasi Publik , 8 (2). Banten. 2017.
[6]   Sukirno,  S. Makroekonomi  Teori  Pengantar  Edisi  Ketiga. Raja  Grafindo  Persada. Jakarta. 2004.
[7]   Dermawanti, D., Hoyyi, A., dan Rusgiyono, A. Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kriminalitas  di  Kabupaten  Batang  Tahun  2013  dengan  Analisis  Jalur. Jurnal Gaussian , 4 (2), 247-256. Semarang. 2015.
[8]   Lochner,  L.  Individual  perceptions  of  the  criminal  justice  system. American Economic Review , 97 (1), 444-460. 2007.
[9]   Sarwono. Analisis  Jalur  Untuk  Riset  Bisnis  dengan  SPSS .  Andi  Offset. Yogyakarta. 2007.
[10]   Dilon, W. R., dan Goldstein, M. Multivariate Analyses . John Willey & Sons. New York. 1984
[11]   Badan  Pusat  Statistik  RI. Statistik  Kriminal  2018 .  Jakarta.  Badan  Pusat  Statistik. 2018.
[12]   Badan  Pusat  Statistik  RI. Statistik  Kriminal  2019 .  Jakarta:  Badan  Pusat  Statistik. 2019.
[13]   Irhamni,  I.  Pengaruh  Jumlah  Penduduk,  Pengangguran,  dan  Pengeluaran Pemerintah  Terhadap  Kemiskinan  di  Indonesia  Tahun  1986-2015. Jurnal Pendidikan dan Ekonomi , 7 (1), 88-97. Yogyakarta. 2018.
[14]  Harlik,  H.,  Amir,  A.,  dan  Hardiani,  H.  Faktor-faktor  yang  mempengaruhi kemiskinan  dan  pengangguran  di  Kota  Jambi. Jurnal  Perspektif  Pembiayaan  dan Pembangunan Daerah , 1 (2), 109-120. Jambi. 2013.