169
Submitted: 2023-10-06              Accepted: 2023-10-28
This work is licensed with Lisensi Internasional 4.0 Atribusi Creative Commons-NonCommercial-ShareAlike 4.0.

## MODEL REGRESI DATA PANEL PADA TINGKAT KRIMINALITAS DI PROVINSI NUSA TENGGARA BARAT DENGAN MENGGUNAKAN FIXED EFFECT MODEL

## Analysis Of Panel Data Regression Model on Criminality Levels in West Nusa Tenggara Province
Using Fixed Effect Model
Nurwahyuni 1 , Zulhan Widya Baskara 2 , Nur Asmita Purnamasari 3*
1,2,3 Universitas Mataram Jl. Majapahit No. 62, Mataram, 83115, Nusa Tenggara Barat, Indonesia
E-mail Corespponding Author : asmitapurnamasari@unram.ac.id
Abstrak: Kriminalitas  merupakan  salah  satu  permasalahan  yang  banyak  terjadi  di  lingkungan masyarakat.  Pada  tahun  2020,  Nusa  Tenggara  Barat  menempati  posisi  kedelapan  dengan  jumlah kejahatan  terbanyak  di  Indonesia.  Agar  angka  kriminalitas  tidak  mengalami  kenaikan  maka  perlu diketahui  faktor-faktor  yang  mempengaruhinya.  Dalam  penelitian  ini,  faktor  yang  digunakan  yaitu tingkat pengangguran, pendidikan dan jumlah penduduk di sepuluh kabupaten/kota di Nusa Tenggara Barat pada tahun 2016-2020. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui model regresi data panel dan bagaimana pengaruh faktor tingkat pengangguran, tingkat pendidikan dan jumlah penduduk terhadap angka kriminalitas. Metode analisis yang digunakan adalah Fixed Effect  Model dengan pendekatan Least  Square  Dummy  Variable (LSDV).  Faktor  pengangguran  dan  tingkat  pendidikan  memiliki pengaruh  yang  tidak  signifikan  terhadap  angka  kriminalitas.  Sedangkan  faktor  jumlah  penduduk berpengaruh  signifikan  terhadap  angka  kriminalitas.  Model  terbaik  dapat  dipilih  dengan memperhatikan nilai koefisien determinansi ( 𝑅 2 ) tertinggi. Model  terbaik yang terpilih yaitu model dengan menggunakan pendekatan efek individu karena variabilitas dari variabel bebas (pengangguran ( 𝑋 1 ), pendidikan ( 𝑋 2 ) dan jumlah penduduk ( 𝑋 3 ) yang digunakan dapat menjelaskan variabel terikat (angka kriminalitas ( 𝑌 ) sebesar 93,21%.
Kata Kunci: Fixed Effect  Model, Jumlah Penduduk,  Kriminalitas, Least  Square Dummy Variable (LSDV), Pengangguran, Tingkat Pendidikan.
Abstract: Crime is one of the problems that often occurs in society. In 2020, West Nusa Tenggara was in  eighth  place  with  the  highest  number  of  crimes  in  Indonesia.  So  that  the  crime  rate  does  not increase, it is necessary to know the factors that influence it. In this research, the factors used are the unemployment rate, education and population in ten districts/cities in West Nusa Tenggara in 2016- 2020. This research aims to determine the panel data regression model and how the unemployment rate, education level and population influence the crime rate. The analytical method used is the Fixed Effect Model with the Least Square Dummy Variable (LSDV) approach. The factors of unemployment and education level have an insignificant influence on the crime rate. Meanwhile, the population factor has a significant effect on the crime rate. The best model can be selected by paying attention to the highest value of the coefficient of determination (R^2). The best model chosen was the model using the individual effects approach because the variability of the independent variables (unemployment ( 𝑋 1 ), education  ( 𝑋 2 )  and  population  ( 𝑋 3 )  used  could  explain  the  dependent  variable  (crime  rate  (Y)  of 93.21%.
Keywords: Fixed  Effect  Model,  Least  Square  Dummy  Variable  (LSDV),  crime,  unemployment, education level, population.

## 1. PENDAHULUAN
Kriminologi  berasal  dari  dua  kata  yaitu crimen yang  berarti  kejahatan  dan logos yang  berarti  ilmu. Kriminologi merupakan ilmu tentang tindak kejahatan serta bertujuan untuk mencari tahu sesuatu yang berkaitan dengan kejahatan yang tidak sejalan dengan isi dari undang-undang serta dapat mengakibatkan kerugian [1].
Jumlah  kejahatan  yang  dilaporkan  menurut  Polda  pada  tahun  2020,  Nusa  Tenggara  Barat  (NTB) menempati peringkat delapan dengan jumlah kasus 8.591 crime total. Berdasarkan data yang diperoleh di Polda NTB  pada  tahun  2016  sampai  2020  secara  berturut-turut  terjadi  9.286,  8.400,  7.474,  6.507,  dan  6.093  kasus tindakan kriminal. Namun berdasarkan data BPS tahun 2020, Provinsi NTB masih menempati posisi delapan besar dengan provinsi yang memiliki tingkat kasus kejahatan tertinggi [2], [3].
Terdapat  beberapa  penelitian  yang  menggunakan  metode Fixed  Effect  Model. Salah  satunya  yaitu penelitian yang dilakukan oleh Siti Resnasari (2019) dengan menerapkan FEM guna mengatasi omitted variable dalam  model  regresi  tingkat  kriminalitas  di  Jawa  Barat.  Dalam  penelitian  ini,  dapat  disimpulkan  dari  hasil analisisnya  bahwa  kemiskinan,  pengangguran,  ketimpangan  ekonomi  tidak  berpengaruh  secara  signifikan terhadap tingkat kriminalitas di Jawa Barat. Namun tingkat kriminalitas dapat ditentukan dari karakter lain dari model yang dipresentasikan oleh variabel dummy dari masing-masing daerah [4].
Penelitian  lain  yaitu  penelitian  yang  dilakukan oleh  Ratna  Indah Sari  pada  tahun 2018, bertujuan  untuk mengetahui  hubungan  pengangguran,  pendidikan,  dan  distribusi  pendapatan  terhadap  angka  kriminalitas  di Sulawesi Selatan menggunakan analisis regresi data panel. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data time series dari tahun 2011-2015 dan cross section dari 24 kabupaten di Sulawesi Selatan. Model regresi diperoleh dari estimasi Ordinary Least Square (OLS) dengan pendekatan Fixed Effect Model menggunakan variabel dummy untuk mengetahui perbedaan intercept masing-masing kabupaten/kota yang menjelaskan efek perbedaan wilayah. Dalam  penelitian  ini  diperoleh  hasil  bahwa  variabel  pengangguran  berpengaruh  signifikan  terhadap  angka kriminalitas di Provinsi Sulawesi Selatan tahun 2011-2015 [5].
Dalam suatu penelitian, adakalanya peneliti tidak dapat menggunakan data time series atau cross section saja. Misalnya pada penelitian ini, model tingkat kriminalitas dapat diketahui peningkatan atau pertumbuhannya dengan menggunakan data time  series dan  data cross  section .  Dengan  menggunakan  data  panel,  peneliti  dapat mengetahui  bagaimana  tingkat  kriminalitas  pada  suatu  lokasi  dengan  periode  waktu  tertentu  dan  tingkat kriminalitas di beberapa lokasi dengan satu periode waktu [6].
Berdasarkan uraian-uraian di atas, peneliti tertarik untuk melakukan penelitian terkait tingkat kriminalitas yang terjadi di NTB dengan menitikberatkan beberapa faktor yaitu tingkat pengangguran, pendidikan dan jumlah penduduk. Pada penelitian ini, yang menjadi data cross section adalah data dari 10 kabupaten/kota di NTB dengan data time series -nya adalah data dalam periode waktu dari tahun 2016-2020 (tahunan).

## 2. METODOLOGI

## 2.1. Sumber Data
Dalam penelitian data yang digunakan adalah data sekunder berupa data kriminalitas pada tahun 2016-2020 di  10  kabupaten/kota  di  Provinsi  NTB  dengan  data  bersumber  dari  Polda  NTB.  Selain  data  kriminalitas,  juga dibutuhkan  data  pendidikan,  data  jumlah  penduduk  dan  data  tingkat  pengangguran  pada  10  kabupaten/kota  di Nusa Tenggara Barat pada tahun 2016-2020 bersumber dari BPS (Badan Pusat Statistik) NTB.

## 2.2. Analisis Data

## 2.2.1.Pengecekan Asumsi Multikolinearitas
Uji multikolinearitas dapat dilakukan dengan memperhatikan nilai VIF ( Variance Inflation Factor) . Apabila nilai 𝑉𝐼𝐹 > 10 maka terdapat multikolinearitas pada model regresi. Gujarati pada tahun 2006 dalam [7] nilai VIF dapat diperoleh dengan rumus:
𝑉𝐼𝐹 = 1 1−𝑅 𝑘 2
dengan,
𝑅 𝑘 2 : nilai koefisien determinasi pada variabel bebas.
Apabila  terjadi  multikolinearitas  pada  data,  maka  dapat  dilakukan  beberapa  cara  untuk  menangani multikolinearitas.  Diantaranya  yaitu  mengganti  atau  mengeluarkan  variabel  yang  tingkat  korelasinya  tinggi,
namun  dalam  mengganti  atau  mengeluarkan  variabel  harus  dilakukan  dengan  hati-hati  karena  hal  ini  dapat menyebabkan pengeluaran variabel yang secara teoritis penting. Keadaan ini biasa dikenal dengan Specification Bias .  Cara  lain  yaitu  dengan  menambahkan  jumlah  data  atau  observasi  yang  diharapkan  mampu  mengurangi multikolinearitas [8].

## 2.2.2. Fixed Effect Model
Salah  satu  metode  pendekatan  yang  dapat  digunakan  pada  model  regresi  data  panel  yaitu Fixed  Effect Models . Bentuk umum dari model regresi data panel dengan pendekatan Fixed Effect Models yaitu:
𝑌 𝑖𝑡 = 𝛽 0𝑖 + 𝛽 0𝑡 + ∑ 𝛽 𝑘 𝑋 𝑘𝑖𝑡 + 𝜀 𝑖𝑡 𝐾 𝑘=1 ; 𝑖 = 1,2, … , 𝑁 ; 𝑡 = 1,2, … , 𝑇
Metode  kuadrat  terkecil  dengan  pendekatan  biasa  merupakan  pendekatan  yang  mengasumsikan  koefisien regressor dan intersept untuk semua unit time series dan cross section dianggap konstan. Sedangkan pada metode pendekatan Fixed  Effect  Model mengasumsikan  bahwa intersept dan slope tidak  konstan.  Sehingga  digunakan dummy untuk memberikan nilai parameter yang berbeda baik untuk unit time series maupun unit cross section [9].
a. Fixed Effect Individu
𝑌 𝑖𝑡 = 𝛽 0𝑖 𝐷 𝑗𝑡 + ∑ 𝛽 𝑘 𝑋 𝑘𝑖𝑡 + 𝜀 𝑖𝑡 𝐾 𝑘=1 (1)
dengan mengikuti syarat 𝐷 𝑗𝑡 = { 1 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 = 𝑖 0 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 ≠ 𝑖
Secara keseluruhan 𝑁𝑇 dapat ditulis:
[ 𝒀 𝟏 𝒀 𝟐 ⋮ 𝒀 𝑵 ] = [ 𝒋 𝟎 ⋯ 𝟎 𝟎 𝒋 ⋯ 𝟎 ⋮ ⋮ ⋮ 𝟎 𝟎 ⋯ 𝒋 ] [ 𝜷 𝟎𝟏 𝜷 𝟎𝟐 ⋮ 𝜷 𝟎𝑵 ] + [ 𝑿 𝟏 𝑿 𝟐 ⋮ 𝑿 𝑵 ] [ 𝛽 1 𝛽 2 ⋮ 𝛽 𝑘 ] + [ 𝜺 𝟏 𝜺 𝟐 ⋮ 𝜺 𝑵 ]
dimana 𝒋 dan 𝟎 adalah vektor berukuran 𝑇 × 1 , maka matriks di atas dapat ditulis dalam bentuk
𝒀 = 𝑫𝜷 𝟎𝒊 + 𝑿𝜷 𝒌 + 𝜺 (2)
dengan:
𝒀 : vektor variabel terikat berukuran (𝑁𝑇 × 1)
𝑿 : vektor variabel bebas berukuran (𝑁𝑇 × 𝐾)
𝑫 : matriks variabel dummy berukuran (𝑁𝑇 × 𝑁)
𝜷 𝟎 : vektor koefisien intercept untuk keberagaman individu berukuran (𝑁 × 1)
𝜷 : vektor koefisien slope untuk berukuran (𝐾 × 1)
𝜺 : vektor error berukuran (𝑁𝑇 × 1)
Persamaan (2) dapat ditulis dalam bentuk berikut:
𝒀 = [𝑫 𝑿] [ 𝜷 𝟎𝒊 𝜷 𝒌 ] + 𝜺 (3)
Karena [𝑫 𝑿] = 𝑴 dan [ 𝜷 𝟎𝒊 𝜷 𝒌 ] = 𝜽 , maka diperoleh:
[𝑫 𝑻 𝑿 𝑻 ] [𝑫 𝑿] [ 𝜷 ̂ 𝟎𝒊 𝜷 ̂ 𝒌 ] = [𝑫 𝑻 𝑿 𝑻 ] 𝒀
[𝑫 𝑻 𝑫 𝑫 𝑻 𝑿 𝑿 𝑻 𝑫 𝑿 𝑻 𝑿 ] [ 𝜷 ̂ 𝟎𝒊 𝜷 ̂ 𝒌 ] = [𝑫 𝑻 𝑿 𝑻 ] 𝒀 𝑫 𝑻 𝑫 𝜷 ̂ 𝟎𝒊 + 𝑫 𝑻 𝑿𝜷 ̂ 𝒌 = 𝑫 𝑻 𝒀 (4)
𝑿 𝑻 𝑫 𝜷 ̂ 𝟎𝒊 + 𝑿 𝑻 𝑿𝜷 ̂ 𝒌 = 𝑿 𝑻 𝒀 (5)
Berdasarkan Persamaan (4) diperoleh bentuk estimasi dari parameter 𝜷 ̂ 𝟎𝒊 :
𝜷 ̂ 𝟎𝒊 = (𝑫 𝑻 𝑫) −𝟏 𝑫 𝑻 𝒀 − (𝑫 𝑻 𝑫) −𝟏 𝑫 𝑻 𝑿𝜷 ̂ 𝒌
1. Estimasi parameter 𝜷 ̂ 𝒌
Estimasi dari parameter 𝜷 ̂ 𝒌 bisa didapatkan dengan cara sbb:
𝑿 𝑻 𝑫𝜷 ̂ 𝟎𝒊 + 𝑿 𝑻 𝑿𝜷 ̂ 𝒌 = 𝑿 𝑻 𝒀 𝑿 𝑻 𝑫[(𝑫 𝑻 𝑫) −𝟏 𝑫 𝑻 𝒀 − (𝑫 𝑻 𝑫) −𝟏 𝑫 𝑻 𝑿𝜷 ̂ 𝒌 ] + 𝑿 𝑻 𝑿𝜷 ̂ 𝒌 = 𝑿 𝑻 𝒀 𝑿 𝑻 𝑫(𝑫 𝑻 𝑫) −𝟏 𝑫 𝑻 𝒀 − 𝑿 𝑻 𝑫(𝑫 𝑻 𝑫) −𝟏 𝑫 𝑻 𝑿𝜷 ̂ 𝒌 + 𝑿 𝑻 𝑿𝜷 ̂ 𝒌 = 𝑿 𝑻 𝒀 𝑿 𝑻 𝑫(𝑫 𝑻 𝑫) −𝟏 𝑫 𝑻 𝒀 + 𝑿 𝑻 [𝑰 − 𝑫(𝑫 𝑻 𝑫) −𝟏 𝑫 𝑻 ]𝑿𝜷 ̂ 𝒌 = 𝑿 𝑻 𝒀 (6)
Misalkan 𝑫(𝑫 𝑻 𝑫) −𝟏 𝑫 𝑻 = 𝑷 , maka diperoleh
𝑿 𝑻 𝑷𝒀 + 𝑿 𝑻 (𝑰 − 𝑷)𝑿𝜷 ̂ 𝒌 = 𝑿 𝑻 𝒀 𝑿 𝑻 (𝑰 − 𝑷)𝑿𝜷 ̂ 𝒌 = 𝑿 𝑻 𝒀 − 𝑿 𝑻 𝑷 Y
𝑿 𝑻 (𝑰 − 𝑷)𝑿𝜷 ̂ 𝒌 = 𝑿 𝑻 (𝑰 − 𝑷)𝒀
𝜷 ̂ 𝒌 = [𝑿 𝑻 (𝑰 − 𝑷)𝑿] −𝟏 𝑿 𝑻 (𝑰 − 𝑷)𝒀 (7)
Untuk mempermudah proses  estimasi  pada  data  maka  bentuk  estimator 𝜷 ̂ 𝒌 pada  Persamaan (7) dapat dijabarkan sebagai berikut:
𝜷 ̂ 𝒌 = [𝑿 𝑻 (𝑰 − 𝑷)𝑿] −𝟏 𝑿 𝑻 (𝑰 − 𝑷)𝒀
dimana (𝑰 − 𝑷) adalah matriks idempotent . Matriks idempotent merupakan matriks yang tidak berubah nilainya ketika dikalikan dengan dirinya sendiri. Sehingga diperoleh:
𝜷 ̂ 𝒌 = [𝑿 𝑻 (𝑰 − 𝑷)𝑿] −𝟏 𝑿 𝑻 (𝑰 − 𝑷)𝒀 = [𝑿 𝑻 (𝑰 − 𝑷) 𝑻 (𝑰 − 𝑷)𝑿] −𝟏 𝑿 𝑻 (𝑰 − 𝑷) 𝑻 (𝑰 − 𝑷)𝒀
= [((𝑰 − 𝑷)𝑿) 𝑻 (𝑰 − 𝑷)𝑿] −𝟏 ((𝑰 − 𝑷)𝑿) 𝑻 (𝑰 − 𝑷)𝒀

## 2. Estimasi parameter 𝜷 𝟎𝒊
Estimator dari parameter 𝜷 𝟎𝒊 dapat diperoleh dengan mensubstitusikan Persamaan (7) ke Persamaan (6) : 𝜷 𝟎𝒊 = (𝑫 𝑻 𝑫) −𝟏 𝑫 𝑻 𝒀 − (𝑫 𝑻 𝑫) −𝟏 𝑫 𝑻 𝑿𝜷 ̂ 𝒌 = (𝑫 𝑻 𝑫) −𝟏 𝑫 𝑻 𝒀 − (𝑫 𝑻 𝑫) −𝟏 𝑫 𝑻 𝑿[((𝑰 − 𝑷)𝑿) 𝑻 (𝑰 − 𝑷)𝑿] −𝟏 ((𝑰 − 𝑷)𝑿) 𝑻 (𝑰 − 𝑷)𝒀 (8)
b. Fixed Effect Waktu
𝑌 𝑖𝑡 = 𝛽 0𝑡 𝐷 𝑗𝑡 + ∑ 𝛽 𝑘 𝑋 𝑘𝑖𝑡 + 𝜀 𝑖𝑡 𝐾 𝑘=1 (9)
Dalam bentuk matriks, model efek waktu dapat dituliskan sebagai berikut:
[ 𝒀 𝟏 𝒀 𝟐 ⋮ 𝒀 𝑵 ] = [ 𝒋 𝟎 ⋯ 𝟎 𝟎 𝒋 ⋯ 𝟎 ⋮ ⋮ ⋮ 𝟎 𝟎 ⋯ 𝒋 ] [ 𝜷 𝟎𝟏 𝜷 𝟎𝟐 ⋮ 𝜷 𝟎𝑵 ] + [ 𝑿 𝟏 𝑿 𝟐 ⋮ 𝑿 𝑲 ] [ 𝛽 1 𝛽 2 ⋮ 𝛽 𝐾 ] + [ 𝜺 𝟏 𝜺 𝟐 ⋮ 𝜺 𝑵 ]
dimana
𝒀 𝒊 = [ 𝑌 𝑖1 𝑌 𝑖2 ⋮ 𝑌 𝑖𝑇 ]  𝑿 𝒊 = [ 𝑋 1𝑖1 𝑋 2𝑖1 ⋯ 𝑋 𝑘𝑖1 𝑋 1𝑖2 𝑋 2𝑖2 ⋯ 𝑋 𝑘𝑖2 ⋮ ⋮ ⋮ 𝑋 1𝑖𝑇 𝑋 2𝑖𝑇 ⋯ 𝑋 𝑘𝑖𝑇 ]  𝜺 𝒊 = [ 𝜺 𝒊𝟏 𝜺 𝒊𝟐 ⋮ 𝜺 𝒊𝑻 ]
dan [ 𝒋 𝟎 ⋯ 𝟎 𝟎 𝒋 ⋯ 𝟎 ⋮ ⋮ ⋮
𝟎 𝟎 ⋯ 𝒋 ] = 𝑫
dapat pula dituliskan dalam bentuk:
𝒀 = 𝑫𝜷 𝟎𝒕 + 𝑿𝜷 𝒌 + 𝜺 (10)
Persamaan (10) dapat ditulis dalam bentuk berikut:
𝒀 = [𝑫 𝑿] [ 𝜷 𝟎𝒕 𝜷 𝒌 ] + 𝜺 (11)
Karena [𝑫 𝑿] = 𝑼 dan [ 𝜷 𝟎𝒕 𝜷 𝒌 ] = 𝜽 , maka diperoleh:
[𝑫 𝑻 𝑿 𝑻 ] [𝑫 𝑿] [ 𝜷 ̂ 𝟎𝒕 𝜷 ̂ 𝒌 ] = [𝑫 𝑻 𝑿 𝑻 ] 𝒀 [𝑫 𝑻 𝑫 𝑫 𝑻 𝑿 𝑿 𝑻 𝑫 𝑿 𝑻 𝑿 ] [ 𝜷 ̂ 𝟎𝒕 𝜷 ̂ 𝒌 ] = [𝑫 𝑻 𝑿 𝑻 ] 𝒀 𝑫 𝑻 𝑫 𝜷 ̂ 𝟎𝒕 + 𝑫 𝑻 𝑿𝜷 ̂ 𝒌 = 𝑫 𝑻 𝒀 (12)
𝑿 𝑻 𝑫 𝜷 ̂ 𝟎𝒕 + 𝑿 𝑻 𝑿𝜷 ̂ 𝒌 = 𝑿 𝑻 𝒀 (13)
Berdasarkan Persamaan (12) diperoleh bentuk estimasi dari parameter 𝜷 ̂ 𝟎𝒕 :
𝑫 𝑻 𝑫 𝜷 ̂ 𝟎𝒕 + 𝑫 𝑻 𝑿𝜷 ̂ 𝒌 = 𝑫 𝑻 𝒀 𝑫 𝑻 𝑫 𝜷 ̂ 𝟎𝒕 = 𝑫 𝑻 𝒀 − 𝑫 𝑻 𝑿𝜷 ̂ 𝒌 (𝑫 𝑻 𝑫) −𝟏 𝑫 𝑻 𝑫 𝜷 ̂ 𝟎𝒕 = (𝑫 𝑻 𝑫) −𝟏 𝑫 𝑻 𝒀 − (𝑫 𝑻 𝑫) −𝟏 𝑫 𝑻 𝑿𝜷 ̂ 𝒌
𝜷 ̂ 𝟎𝒕 = (𝑫 𝑻 𝑫) −𝟏 𝑫 𝑻 𝒀 − (𝑫 𝑻 𝑫) −𝟏 𝑫 𝑻 𝑿𝜷 ̂ 𝒌 (14)

## 1. Estimasi parameter 𝜷 ̂ 𝒌
Estimasi dari parameter 𝜷 ̂ 𝒌 bisa didapatkan dengan mensubtitusikan Persamaan (12) ke Persamaan (11)
𝑿 𝑻 𝑫𝜷 ̂ 𝟎𝒕 + 𝑿 𝑻 𝑿𝜷 ̂ 𝒌 = 𝑿 𝑻 𝒀 𝑿 𝑻 𝑫[(𝑫 𝑻 𝑫) −𝟏 𝑫 𝑻 𝒀 − (𝑫 𝑻 𝑫) −𝟏 𝑫 𝑻 𝑿𝜷 ̂ 𝒌 ] + 𝑿 𝑻 𝑿𝜷 ̂ 𝒌 = 𝑿 𝑻 𝒀 𝑿 𝑻 𝑫(𝑫 𝑻 𝑫) −𝟏 𝑫 𝑻 𝒀 − 𝑿 𝑻 𝑫(𝑫 𝑻 𝑫) −𝟏 𝑫 𝑻 𝑿𝜷 ̂ 𝒌 + 𝑿 𝑻 𝑿𝜷 ̂ 𝒌 = 𝑿 𝑻 𝒀 𝑿 𝑻 𝑫(𝑫 𝑻 𝑫) −𝟏 𝑫 𝑻 𝒀 + 𝑿 𝑻 [𝑰 − 𝑫(𝑫 𝑻 𝑫) −𝟏 𝑫 𝑻 ]𝑿𝜷 ̂ 𝒌 = 𝑿 𝑻 𝒀 (15)
Misalkan 𝑫(𝑫 𝑻 𝑫) −𝟏 𝑫 𝑻 = 𝑷 , maka diperoleh
𝑿 𝑻 𝑷𝒀 + 𝑿 𝑻 (𝑰 − 𝑷)𝑿𝜷 ̂ 𝒌 = 𝑿 𝑻 𝒀
𝑿 𝑻 (𝑰 − 𝑷)𝑿𝜷 ̂ 𝒌 = 𝑿 𝑻 𝒀 − 𝑿 𝑻 𝑷 Y 𝑿 𝑻 (𝑰 − 𝑷)𝑿𝜷 ̂ 𝒌 = 𝑿 𝑻 (𝑰 − 𝑷)𝒀
𝜷 ̂ 𝒌 = [𝑿 𝑻 (𝑰 − 𝑷)𝑿] −𝟏 𝑿 𝑻 (𝑰 − 𝑷)𝒀 (16)
Untuk mempermudah proses estimasi pada data maka bentuk estimator 𝜷 ̂ 𝒌 pada Persamaan (16) dapat dijabarkan sebagai berikut:
𝜷 ̂ 𝒌 = [𝑿 𝑻 (𝑰 − 𝑷)𝑿] −𝟏 𝑿 𝑻 (𝑰 − 𝑷)𝒀
dimana (𝑰 − 𝑷) adalah matriks idempotent . Matriks idempotent merupakan matriks yang tidak berubah nilainya ketika dikalikan dengan dirinya sendiri. Sehingga diperoleh:
𝜷 ̂ 𝒌 = [𝑿 𝑻 (𝑰 − 𝑷)𝑿] −𝟏 𝑿 𝑻 (𝑰 − 𝑷)𝒀 = [𝑿 𝑻 (𝑰 − 𝑷) 𝑻 (𝑰 − 𝑷)𝑿] −𝟏 𝑿 𝑻 (𝑰 − 𝑷) 𝑻 (𝑰 − 𝑷)𝒀
= [((𝑰 − 𝑷)𝑿) 𝑻 (𝑰 − 𝑷)𝑿] −𝟏 ((𝑰 − 𝑷)𝑿) 𝑻 (𝑰 − 𝑷)𝒀

## 2. Estimasi parameter 𝜷 𝟎𝒕
Estimator  dari  parameter 𝜷 𝟎𝒕 dapat  diperoleh  dengan mensubstitusikan  Persamaan (16) ke  Persamaan (15) :
𝜷 ̂ 𝟎𝒕 = (𝑫 𝑻 𝑫) −𝟏 𝑫 𝑻 𝒀 − (𝑫 𝑻 𝑫) −𝟏 𝑫 𝑻 𝑿𝜷 ̂ 𝒌 = (𝑫 𝑻 𝑫) −𝟏 𝑫 𝑻 𝒀 − (𝑫 𝑻 𝑫) −𝟏 𝑫 𝑻 𝑿[((𝑰 − 𝑷)𝑿) 𝑻 (𝑰 − 𝑷)𝑿] −𝟏 ((𝑰 − 𝑷)𝑿) 𝑻 (𝑰 − 𝑷)𝒀 (17)
2.2.3. Uji Signifkansi

## 1. Uji Serentak (Uji- 𝐅 )
Uji  serentak  (uji F )  merupakan  uji  yang  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  variabel  bebas  memiliki pengaruh  yang  bermakna  terhadap  variabel  terikat  dan  uji  dilakukan  secara  bersamaan.  Uji  serentak  (uji F ) dilakukan dengan cara membandingkan nilai dari nilai F statistik dengan F tabel. Adapun hipotesisnya sebagai berikut:
𝐻 0 : 𝛽 𝑖 = 0 (variabel bebas tidak berpengaruh terhadap variabel terikat secara serentak)
𝐻 1 : 𝛽 𝑖 ≠ 0 (variabel bebas berpengaruh terhadap variabel terikat secara serentak)
Kriteria  pengambilan  keputusannya  apabila 𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 > 𝐹 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 maka 𝐻 0 ditolak.  Artinya,  variabel  bebas berpengaruh terhadap variabel terikat secara bersama-sama atau simultan.
Statistik ujinya adalah:
𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = (𝑆𝑆𝐸𝑝−𝑆𝑆𝐸𝐷𝑉) (𝑁−1) (𝑆𝑆𝐸𝐷𝑉) (𝑁𝑇−𝑁−1) (18)
dengan:
𝑆𝑆𝐸 𝑝 : jumlah Kuadrat Eror ( Sum Square Error ) model regresi gabungan
𝑆𝑆𝐸 𝐷𝑉 : jumlah Kuadrat Eror ( Sum Square Error ) model regresi dummy
𝑁 : banyaknya jumlah individu
𝑇
: banyaknya waktu
2. Uji Parsial (Uji 𝐭 )
Uji t (uji parsial) merupakan uji yang dilakukan untuk  mengetahui apakah variabel bebas mempengaruhi variabel terikat secara individu. Uji parsial dapat dilakukan dengan cara membandingkan nilai t statitistik dengan nilai t pada tabel. Uji parsial dilakukan pengujian dengan menggunakan uji dua sisi dimana tingkat kepercayaan yang digunakan 95% dengan hipotesisnya sebagai berikut [10]:
𝐻 0 : 𝛽 𝑖 = 0 untuk semua 𝑖 tertentu; 𝑖 = 1,2,3, … , 𝑝 (tidak ada pengaruh variabel terikat terhadap variabel bebas secara individu)
𝐻 1 : 𝛽 𝑖 ≠ 0 untuk semua 𝑖 tertentu; 𝑖 = 1,2,3, … , 𝑝 (ada pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat secara individu)
Adapun statistik uji dari uji parsial (uji t) adalah
𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 𝛽 ̃ 𝑖 𝑆𝐸(𝛽 ̃ 𝑖 ) ; 𝑖 = 1,2, … , 𝑝 (19)
Kriteria  pengambilan  keputusan,  apabila 𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 > 𝑡 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙(𝛼;𝑛−1) maka 𝐻 0 ditolak.  Artinya,  variabel  bebas berpengaruh terhadap variabel terikat secara signifikan (Sari, 2018).

## 3. Uji Determinansi ( 𝐑 𝟐 )
Koefisien  Determinasi  ( 𝑅 2 ) merupakan  cara  yang  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  model  mampu menjelaskan  variasi  dari  koefisien  variabel  terikat.  Apabila  nilai  koefisisen  determinasi  semakin  kecil  maka semakin  sedikit  pula  kemampuan  variabel  bebas dalam  menjelaskan  variabel  terikat.  Begitu  pula  sebaliknya, apabila  nilai  koefisien  determinasi  semakin  besar  maka  semakin  besar  pula  kemampuan  variabel  bebas dalam menjelaskan  variabel  terikat.  Dengan  demikian  dapat  disimpulkan  bahwa  nilai  determinasi  berada  diantara  nol dan satu [10]. Untuk mencari nilai koefisien determinasi ( 𝑅 2 ) dapat menggunakan statistik uji sebagai berikut:
𝑅 2 = 1 − 𝜀 𝑇 𝜀 (𝑦−𝑦̃) 𝑇 (𝑦−𝑦̃) (20)

## 2.2.4. Uji Asumsi Regresi Data Panel
Model  regresi  akan  menjadi  bias  apabila  asumsi-asumsi  residual  tidak  terpenuhi.  Sehingga  ketika melakukan  analisis  regresi  maka  perlu  untuk  melakukan  pengujian  asumsi  residual.  Adapun  asumsi-asumsi residual tersebut antara lain sebagai berikut:

## 1. Uji Normalitas
Uji  normalitas  merupakan  uji  yang  digunakan  untuk  mendeteksi  apakah  data  yang  digunakan  dalam pengujian  hipotesis  merupakan  data  yang  bersifat  empirik  dengan  memenuhi  hakikat  data  yang  naturalistik. Maksudnya yaitu peristiwa yang terjadi dan berlangsung di alam merupakan hal yang wajar sehingga cenderung berpola. Apabila tidak terpenuhinya asumsi normalitas ini maka dapat menurunkan nilai koefisien regresi yang mengakibatkan kualitas model regresi yang diperoleh kurang cocok sehingga perlu dilakukan penanganan. Salah satu cara yang digunakan untuk menanganinya yaitu dengan mentransformasi data [11].
Salah satu uji normalitas yang dapat digunakan adalah Uji Jarque Bera ( JB ). Uji ini adalah uji dari sampel besar yang dilandasi atas residu Ordinary Least Square ( OLS ). Hipotesis yang digunakan dalam uji JB ini adalah:
𝐻 0 : 𝜀 𝑖 = 0 (residual berdistribusi normal)
𝐻 1 : 𝜀 𝑖 ≠ 0 (residual tidak berdistribusi normal)
Statistik Uji:
𝐽𝐵 = 𝑛 [ 𝑠 2 6 + (𝐾−3) 2 24 ] (21)
dengan,
𝑛 : ukuran sampel
𝑆 : s kewness (kemencengan)
𝐾 : kurtosis (keruncingan)
dimana:
𝐾 = 𝜇 ̃ 4 𝜇 ̃ 2 2 = 1 𝑛 ∑ (𝑥 𝑖− 𝑥̃) 4 𝑛 𝑖=1 ( 1 𝑛 ∑ (𝑥 𝑖− 𝑥̃) 2 𝑛 𝑖=1 ) 2 (22)
𝑆 = 𝜇 ̃ 4 𝜇 ̃ 2 3 2 = 1 𝑛 ∑ (𝑥 𝑖− 𝑥̃) 3 𝑛 𝑖=1 ( 1 𝑛 ∑ (𝑥 𝑖− 𝑥̃) 2 𝑛 𝑖=1 ) 3 2 (23)
Asumsi  normalitas  mengikuti  distribusi Chi-Square yang  disimbolkan  dengan 𝐽𝐵 𝑎𝑠𝑦 ~𝑋 2 ,  dengan  asy bermakna asimtosis. Dimana kriteria pengambilan kesimpulan 𝐻 0 ditolak apabila 𝐽𝐵 𝑎𝑠𝑦 < 𝜒 2 (𝛼,2) berarti residual tidak berdistribusi normal [5].

## 2. Uji Heterokedastisitas
Uji hoterokedastisitas merupakan uji yang dilakukan dalam sebuah penelitian dengan tujuan menguji model regresi apakah terjadi ketidaksamaan varian dari satu residual pengamatan ke pengamatan lainnya. Suatu model regresi  dikatakan  baik  apabila  model  regresi  bersifat  heterokedastisitas.  Namun,  pada  data cross  section sulit memiliki varian yang konstan.
Uji heterokedastisitas dapat dilakukan menggunakan uji Breusch-Pagan-Godfrey. Uji ini dilakukan untuk mendeteksi terjadinya heterokedastistas dalam model penyempurnaan uji Goldfeld-Quandt. Menurut (Winarno, 2009)  dalam  [7]  Uji G-Q mempunyai  kelebihan  yang  bisa  diterapkan  pada  sampel  kecil  sedangkan  uji B-P-G dapat diterapkan pada sampel besar saja. Adapun hipotesisnya adalah:
𝐻 0 : 𝜎 𝑖 2 = 0 (MEU memiliki struktur yang homokedastik); 𝑖 = 1,2, … , 𝑁
𝐻 1 : 𝜎 𝑖 2 ≠ 0 (MEU memiliki struktur yang heterokedastik); 𝑖 = 1,2, … , 𝑁
Statistik uji
𝐿𝑀 = 𝑁𝑇 2(𝑡−1) ∑ [ [∑ 𝜀 𝑖𝑡 𝑇 𝑡=1 ] 2 ∑ 𝜀 𝑖𝑡 𝑇 𝑡=1 2 − 1] 2 𝑛 𝑖=1 (24)
dengan,
𝑁 : jumlah individu
𝑇 : jumlah periode waktu
𝜀 : residual
Kriteria pengambilan keputusan, apabila LM > 𝑋 2 (𝑡𝛼;𝑁−1) atau 𝑃 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 < 𝛼 maka 𝐻 0 ditolak sehingga residual pada model bersifat heterokedastisitas [7]. Pada data cross section rentan terjadi heterokedastisitas. Ada beberapa penanganan  yang  dapat  dilakukan  yaitu  mentransformasi  dengan  membagi  model  regresi  dengan  salah  satu variabel bebas, melakukan transformasi model dalam bentuk Log.

## 3. Uji Autokorelasi
Uji Autokorelasi merupakan uji yang memiliki tujuan untuk menguji sebuah model apakah terjadi korelasi antara  variabel  yang  diurutkan  baik menurut waktu  atau  ruang. Uji  autokorelasi  salah  satunya dapat  dilakukan dengan menggunakan Uji Durbin Watson [12].
Adapun Hipotesisnya adalah:
𝐻 0 : 𝜌 = 0 (tidak terjadi autokorelasi);
𝐻 1 : 𝜌 ≠ 0 (terdapat autokorelasi);
Nilai Durbin Watson dapat diperoleh dengan rumus:
𝐷𝑊 = ∑ (𝜀 𝑡 −𝜀 𝑡−1 ) 𝑛 𝑡=2 2 ∑ 𝜀 𝑡 𝑛 𝑡=1 2 (25)
Kriteria pengambilan keputusannya adalah sebagai berikut:
4 − 𝑑 𝑖 < 𝐷𝑊 < 4 ; autokorelasi Negatif
4 − 𝑑 𝑢 < 𝐷𝑊 < 4 − 𝑑 𝑖 ; daerah tak tentu
𝑑 𝑖 < 𝐷𝑊 < 4 − 𝑑 𝑢 ; tidak ada autokorelasi
𝑑 𝑖 < 𝐷𝑊 < 𝑑 𝑢 ; daerah tak tentu
0 < 𝐷𝑊 < 𝑑 𝑢 ; autokeraslassi positif Nilai 𝑑 𝑖 merupakan  batas  bawah dari  nilai  kritis  dan 𝑑 𝑢 merupakan batas  atas  dari  nilai  kritis  yang  bisa  dicari menggunakan tabel Durbin Watson yang dilihat berdasarkan nilai 𝑘 (variabel bebas) dan 𝑛 (banyak sampel) yang berkaitan. Untuk mengetahui ada atau tidaknya autokorelasi dapat dilihat dari nilai yang terletak antara 2 < 𝐷𝑊 < 4 − 𝑑 𝑢 [5]. Apabila terjadi autokorelasi maka prediksi OLS ( Ordinary Least Square ) yang diperoleh tidak bias dan  tidak  efisien.  Sehingga  apabila  terjadi  autokorelasi  maka  dapat  dilakukan  beberapa  penanganan  yaitu melakukan evaluasi pada model yang diperoleh, menggunakan metode GLS ( Generalized Least Square ).

## 2.3. Kriminalitas
Kriminalitas  merupakan  suatu  tindak  kejahatan  yang  dilakukan  dimasyarakat  dan  disebabkan  oleh beberapa faktor. Kriminalitas juga diartikan sebagai tindakan yang menyebabkan kerugian, ketidakpatuhan dalam masyarakat menyebabkan kegelisahan. Ahli kriminologi (Hagan, 2013) dalam [13] mendefinisikan kriminalitas sebagai suatu perbuatan yang secara sadar dilakukan dalam melanggar hukum, tidak dilakukan untuk pembelaan diri  maupun  mencari  kebenaran  serta  ditetapkan  negara  sebagai felony (kejahatan  serius)  atau misdemenor (kejahatan  ringan).  Kejahatan  yang dilakukan  dapat  berupa perbuatan  atau  ucapan  yang dapat  merugikan  serta menyimpang dari norma susila [13].

## 2.4. Pengangguran
Menurut (Nanga, 2001) dalam [14] pengangguran merupakan suatu gambaran keadaan dimana seseorang termasuk  dalam  angkatan  kerja  namun  tidak  memiliki  pekerjaan  dan  masih  secara  aktif  mencari  pekerjaan. Pengangguran memiliki dampak negatif bagi perekonomian, individu maupun masyarakat. Salah satu akibat dari pengangguran yaitu sulitnya meningkatkan kesejahteraan bagi masyarakat [14].

## 2.5. Pendidikan
Salah satu upaya yang dilakukan dalam meningkatkan ekonomi suatu daerah yaitu dengan memperhatikan pendidikan pada wilayah tersebut. Karena apabila tingkat pendidikan semakin tinggi maka sumber daya manusia akan  semakin  tinggi  pula.  Hal  tersebut  akan  menyebabkan  ekonomi  dari  suatu  wilayah  akan  meningkat. Meningkatnya  minat  dibidang  pendidikan  dipengaruhi  oleh  bebrapa  faktor.  Salah  satu  faktornya  yaitu  adanya harapan untuk memperoleh pekerjaan yang lebih baik [5].

## 2.6. Jumlah Penduduk
Penduduk adalah semua orang yang berdomisili disuatu tempat atau wilayah tertentu selama 6 bulan atau lebih.  Orang  yang  berdomisili  kurang  dari  6  bulan  dapat  dikatakan  penduduk  juga  apabila  memiliki  tujuan menetap [15].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Pengecekan Multikolinearitas
Tabel 1. Pengecekan Multikolinearitas Statistik Kolinearitas Model 𝑿 𝟏 𝑿 𝟐 𝑿 𝟑 Tolerance 0,925 0,669 0,707 VIF 1,081 1,494 1,414
Berdasarkan  Tabel  1,  terlihat  nilai 𝑉𝐼𝐹 < 10 untuk  setiap 𝑋 1 , 𝑋 2 ,  dan 𝑋 3 sehingga  dapat  disimpulkan bahwa tidak terjadi multikolinearitas antar variabel bebas.

## 3.2.  Fixed Effect Model dengan Pendekatan Least Square Dummy Variable (LSDV)

## 3.2.1. Fixed Effect Individu
Tabel 2. Fixed Effect Individu Koefisien Estimasi 𝛽 1 −1,076 × 10 𝛽 2 1,092 × 10 −1 𝛽 3 −1,142 × 10 −2 𝛽̂ 01 8,578 × 10 3 𝛽̂ 02 11,685 × 10 3 𝛽̂ 03 14,937 × 10 3 𝛽̂ 04 6,280 × 10 3 𝛽̂ 05 3,778 × 10 3 𝛽̂ 06 1,861 × 10 3 𝛽̂ 07 5,908 × 10 3 𝛽̂ 08 2,634 × 10 3 𝛽̂ 09 6,540 × 10 3 𝛽̂ 010 2,717 × 10 3
Berdasarkan  nilai  estimasi  koefisien  pada  Tabel  2,  diperoleh  persamaan  untuk  setiap  Kabupaten/Kota  di Provinsi NTB yaitu sebagai berikut:
𝑌̂ 1𝑡 = 8,578 × 10 3 − (1,076 × 10 )𝑋 11𝑡 + (1,092 × 10 −1 )𝑋 21𝑡 − (1,142 × 10)𝑋 31𝑡 𝑌̂ 2𝑡 = 11,685 × 10 3 − (1,076 × 10 )𝑋 12𝑡 + (1,092 × 10 −1 )𝑋 22𝑡 − (1,142 × 10)𝑋 32𝑡 ⋮
𝑌̂ 10𝑡 = 2,717 × 10 3 − (1,076 × 10 )𝑋 110𝑡 + (1,092 × 10 −1 )𝑋 210𝑡 − (1,142 × 10)𝑋 310𝑡
Persamaan 𝑌̂ 1𝑡 menunjukkan  angka  kriminalitas  di  kabupaten  Lombok  barat  pada  tshun  2016.  Apabila  tingkat pengangguran, pendidikan dan jumlah penduduk bernilai nol maka tingkat kriminalitas akan bernilai 8,578 × 10 3 . Apabila tingkat pengangguran dan jumlah penduduk bernilai tetap maka setiap peningkatan 1 persen pendidikan akan  meningkat  sebesar (1,076 × 10 ) .  Apabila  pendidikan  dan  jumlah  penduduk  bernilai  tetap  maka  setiap peningkatan  1  persen  tingkat  pengangguran  akan  meningkat  sebesar (1,092 × 10 −1 ) .  Apabila  tingkat pengangguran dan pendidikan bernilai tetap maka setiap peningkatan 1 satuan jumlah penduduk akan meningkat sebesar (1,142 × 10) .
Berdasarkan  persamaan  di  atas  dapat  diperoleh  persamaan  model  regresi Fixed  Effect untuk  10 kabupaten/kota di provinsi Nusa Tenggara Barat yaitu sebagai berikut:
𝛾 𝑖𝑡 = 8,578 × 10 3 𝐷 1𝑡 + 11,685 × 10 3 𝐷 2𝑡 + 14,937 × 10 3 𝐷 3𝑡 + 6,280 × 10 3 𝐷 4𝑡 + 3,778 × 10 3 𝐷 5𝑡 + 1,861 × 10 3 𝐷 6𝑡 + 5,908 × 10 3 𝐷 7𝑡 + 2,634 × 10 3 𝐷 8𝑡 + 6,540 × 10 3 𝐷 9𝑡 + 2,717 × 10 3 𝐷 10𝑡 − (1,076 × 10 )𝑋 1𝑖𝑡 + (1,092 × 10 −1 )𝑋 2𝑖𝑡 − (1,142 × 10)𝑋 3𝑖𝑡
Model tersebut merupakan model gabungan dari fixed effect individu. Dummy akan bernilai satu apabila lokasi sama dengan observasi maka dummy akan bernilai satu. Untuk observasinya bernilai nol.

## 3.2.2. Fixed Effect Waktu
Tabel 3. Fixed Effect Waktu Koefisien Estimasi 𝛽 1 −1,586 × 10 𝛽 2 1,817 × 10 2
Koefisien Estimasi 𝛽 3 1,097 × 10 −3 𝛽 01 −1,079 × 10 3 𝛽 02 −1.133 × 10 3 𝛽 03 −1.224 × 10 3 𝛽 04 −1.270 × 10 3 𝛽 05 −1.323 × 10 3
Berdasarkan nilai estimasi koefisien pada Tabel 3, maka dapat diperoleh persamaan untuk setiap periode waktu yaitu sebagai berikut:
𝑌̂ 𝑖1 = −1,079 × 10 3 − (1,586 × 10 )𝑋 1𝑖1 + (1,817 × 10 2 )𝑋 2𝑖1 + (1,097 × 10 −3 )𝑋 3𝑖1
𝑌̂ 𝑖2 = −1.133 × 10 3 − (1,586 × 10 )𝑋 1𝑖2 + (1,817 × 10 2 )𝑋 2𝑖2 + (1,097 × 10 −3 )𝑋 3𝑖2
⋮
𝑌̂ 𝑖5 = −1.323 × 10 3 − (1,586 × 10 )𝑋 1𝑖5 + (1,817 × 10 2 )𝑋 2𝑖5 + (1,097 × 10 −3 )𝑋 3𝑖5
Persamaan 𝑌̂ 𝑖1 menunjukkan  angka  kriminalitas  di  kabupaten/kota  di  Provinsi  NTB  pada  tahun  2016.  Apabila tingkat pengangguran, pendidikan dan jumlah penduduk bernilai nol maka tingkat kriminalitas  akan bernilai = −1,079 × 10 3 .  Apabila  tingkat  pengangguran  dan  jumlah  penduduk  bernilai  tetap  maka  setiap  peningkatan  1 persen  pendidikan  akan  meningkat  sebesar (1,817 × 10 2 ) .  Apabila  pendidikan  dan  jumlah  penduduk  bernilai tetap  maka  setiap  peningkatan  1  persen  tingkat  pengangguran  akan  meningkat  sebesar (1,586 × 10 ) .  Apabila tingkat  pengangguran  dan  pendidikan  bernilai  tetap  maka  setiap  peningkatan  1  satuan  jumlah  penduduk  akan meningkat sebesar (1,097 × 10 −3 ) .
Berdasarkan persamaan di atas diperoleh persamaan regresi Fixed Effect waktu untuk periode waktu 2016- 2020 dengan nilai estimasi 𝛽 0𝑡 yang terlihat pada Tabel 3 yaitu sebagai berikut:
𝑌 𝑖𝑡 = −1,079 × 10 3 𝐷 1𝑡 − 1.133 × 10 3 𝐷 2𝑡 − 1.224 × 10 3 𝐷 3𝑡 − 1.270 × 10 3 𝐷 4𝑡 − 1.323 × 10 3 𝐷 5𝑡 − (1,586 × 10 )𝑋 1𝑖𝑡 + (1,817 × 10 2 )𝑋 2𝑖𝑡 + (1,097 × 10 −3 )𝑋 3𝑖𝑡
Model tersebut merupakan model gabungan dari fixed effect waktu. Dummy akan bernilai satu apabila lokasi sama dengan observasi maka dummy akan bernilai satu. Untuk observasinya bernilai nol.

## 3.3.  Uji Signifikansi
3.3.1. Uji Serentak (Uji 𝐅 )
a. Fixed Effect Individu
Tabel 4. Hasil Uji Serentak Fixed Effect Individu
Berdasarkan  hasil  pada  Tabel  4,  dapat  diketahui  bahwa  nilai 𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 adalah 42,32 sedangkan  nilai 𝐹 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 adalah 2,025 sehingga dapat disimpulkan bahwa nilai 𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 > 𝐹 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 . Artinya, 𝐻 0 ditolak dan 𝐻 1 diterima. Hal ini bermakna bahwa model yang diperoleh signifikan.
b. Fixed Effect Waktu
Tabel 5. Hasil Uji Serentak Fixed Effect Waktu 𝑭 𝒉𝒊𝒕𝒖𝒏𝒈 𝑷 − 𝒗𝒂𝒍𝒖𝒆 𝑭 𝒕𝒂𝒃𝒆𝒍 10,56 1,417 × 10 −7 2,237
Pada  Tabel  5  terlihat  bahwa  nilai 𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 10,56 dan  nilai 𝐹 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 = 2,237 .  Sehingga  nilai 𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 > 𝐹 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 , artinya 𝐻 0 ditolak dan 𝐻 1 diterima. Hal ini berarti model yang diperoleh signifikan.
𝑭 𝒉𝒊𝒕𝒖𝒏𝒈 𝑷 − 𝒗𝒂𝒍𝒖𝒆 𝑭 𝒕𝒂𝒃𝒆𝒍 42,32 2,2 × 10 −16 2,025
3.3.2. Uji Parsial (Uji 𝐭 )
a. Fixed Effect Individu
Tabel 6. Hasil Uji Parsial Fixed Effect Individu Variabel 𝒕 𝒉𝒊𝒕𝒖𝒏𝒈 𝑷 − 𝒗𝒂𝒍𝒖𝒆 𝒕 𝒕𝒂𝒃𝒆𝒍 𝑋 1 −0,707 0,4841654 2,012 𝑋 2 0,001 0,999174 2,012 𝑋 3 −3,586 0,000966 2,012
Berdasarkan  Tabel  6,  terlihat  untuk  variabel 𝑋 1 dan 𝑋 2 tidak  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  variabel terikat. Sedangkan untuk variabel 𝑋 3 berpengaruh secara signifikan terhadap variabel terikat.
b. Fixed Effect Waktu
Tabel 7. Hasil Uji Parsial Fixed Effect Waktu Variabel 𝒕 𝒉𝒊𝒕𝒖𝒏𝒈 𝑷 − 𝒗𝒂𝒍𝒖𝒆 𝒕 𝒕𝒂𝒃𝒆𝒍 𝑋 1 −0,412 0,6825 2,012 𝑋 2 4,488 5,50 × 10 −5 2,012 𝑋 3 7,743 1,28 × 10 −4 2,012
Berdasarkan  Tabel  7,  terlihat  untuk  variabel 𝑋 1 tidak  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  variabel  terikat. Sedangkan untuk variabel 𝑋 2 dan 𝑋 3 berpengaruh secara signifikan terhadap variabel terikat.

## 3.3.3. Uji Determinansi
a. Fixed Effect Individu
Tabel 8. Hasil Uji Determinasi Fixed Effect Individu
Koefisien determinansi ( 𝑹 𝟐 ) Nilai koefisien 𝑅 2 0,9321
Berdasarkan  Tabel  8,  dapat  diketahui  bahwa  nilai 𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 adalah 42,32 sedangkan  nilai 𝐹 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 adalah 2,025 sehingga dapat disimpulkan bahwa nilai 𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 > 𝐹 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 .
b. Fixed Effect Waktu
Tabel 9. Hasil Uji Determinasi Fixed Effect Individu
Koefisien determinansi ( 𝑹 𝟐 ) Nilai koefisien 𝑅 2 0,6377
Pada  Tabel  9  terlihat  bahwa  nilai 𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 10,56 dan  nilai 𝐹 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 = 2,237 .  Sehingga  nilai 𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 > 𝐹 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 , artinya 𝐻 0 ditolak dan 𝐻 1 diterima. Hal ini berarti model yang diperoleh signifikan.

## 3.4.  Uji Asumsi Klasik Residual

## 3.4.1. Uji Normalitas
𝐻 0 : Residual berdistribusi normal
𝐻 1 : Residual tidak berdistribusi normal
Tabel 10. Hasil Uji Normalitas Nilai Jarque-Bera 𝑷 − 𝒗𝒂𝒍𝒖𝒆 𝒙 𝟐 (𝟎,𝟎𝟓;𝟐) 0,5769 0,7494 5,9915
Berdasarkan  Tabel  10,  dapat  dilihat  bahwa  nilai 𝐽𝑎𝑟𝑞𝑢𝑒 − 𝐵𝑒𝑟𝑎 = 0,5769 < 𝑥 2 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 = 5,9915 dan  nilai 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 = 0,7494 > 𝛼 = 0,05 maka  dapat  disimpulkan  bahwa 𝐻 1 ditolak  dan 𝐻 0 diterima.  Artinya,  residual berdistribusi normal.

## 3.4.2. Uji Heterokedastisitas
𝐻 0 : 𝜎 𝑖 2 = 0 (MEU memiliki struktur yang homokedastik); 𝑖 = 1,2, … , 𝑁
𝐻 1 : 𝜎 𝑖 2 ≠ 0 (MEU memiliki struktur yang heterokedastik); 𝑖 = 1,2, … , 𝑁
Tabel 11. Hasil Uji Heterokedastisitas Nilai Breusch-Pagan-Godfrey 𝑷 − 𝒗𝒂𝒍𝒖𝒆 𝒙 𝟐 (𝟎,𝟎𝟓;𝟏𝟐) 11,731 0,4675 21,026
Berdasarkan  Tabel  11,  terlihat  bahwa  nilai 𝐵𝑟𝑒𝑢𝑠𝑐ℎ − 𝑃𝑎𝑔𝑎𝑛 − 𝐺𝑜𝑑𝑓𝑟𝑒𝑦 = 11,731 < 𝑥 2 (0,05;2) = 21,026 sehingga 𝐻 0 diterima dan 𝐻 1 ditolak. Artinya, residual memiliki struktur yang homokedastik.
3.4.3. Uji Autokorelasi
𝐻 0 ∶  𝜌 = 0 (tidak terjadi autokorelasi)
𝐻 1 ∶ 𝜌 ≠ 0 (terjadi autokorelasi)
Tabel 12. Hasil Uji Autokorelasi Durbin-Watson 𝒅 𝒊 𝒅 𝒖 𝟒 − 𝒅 𝒊 𝟒 − 𝒅 𝒖 1,4671 0,5253 2,0163 3,4747 1,9837
Berdasarkan  Tabel  12,  dapat  dilihat  bahwa  nilai Durbin-Watson adalah 1,4671 dan  nilai 𝑑 𝑖 adalah 0,5253 sedangkan nilai 𝑑 𝑢 adalah 2,0163. Nilai 𝑑 𝑖 dan 𝑑 𝑢 dilihat pada tabel Durbin-Watson dengan 𝑛 = 24 dan 𝑘 = 3 . Berdasarkan nilai tersebut dapat disimpulkan bahwa 0 < 𝐷𝑊 < 𝑑 𝑢 maka terjadi autokorelasi positif.
Pendekatan dengan menggunakan Fixed Effect Model dapat menggunakan model efek individu dan model efek waktu. Model terbaik dapat dipilih dengan memperhatikan nilai koefisien determinansi ( 𝑅 2 ). Model dengan nilai koefisien ( 𝑅 2 ) tertinggi akan menjadi model terbaik. Hal ini dikarenakan pendekatan dengan nilai 𝑅 2 yang tinggi mampu menjelaskan variabel terikat dengan sangat baik. Karena Fixed Effect Individu memiliki nilai 𝑅 2 yang lebih tinggi maka Fixed Effect Individu menjadi model terbaik yang terpilih.

## 4. KESIMPULAN
Model terbaik yang terpilih yaitu Fixed Effect Model dengan persamaan yaitu sebagai berikut:
𝛾 𝑖𝑡 = 8,578 × 10 3 𝐷 1𝑡 + 11,685 × 10 3 𝐷 2𝑡 + 14,937 × 10 3 𝐷 3𝑡 + 6,280 × 10 3 𝐷 4𝑡 + 3,778 × 10 3 𝐷 5𝑡 + 1,861 × 10 3 𝐷 6𝑡 + 5,908 × 10 3 𝐷 7𝑡 + 2,634 × 10 3 𝐷 8𝑡 + 6,540 × 10 3 𝐷 9𝑡 + 2,717 × 10 3 𝐷 10𝑡 − (1,076 × 10 )𝑋 1𝑖𝑡 + (1,092 × 10 −1 )𝑋 2𝑖𝑡 − (1,142 × 10)𝑋 3𝑖𝑡 Berdasarkan model regresi data panel dengan pendekatan Fixed Effect Model menggunakan metode Least Square Dummy Variable (LSDV) menunjukkan bahwa Pengangguran (𝑋 1 ) dan tingkat pendidikan (𝑋 2 ) tidak berpengaruh secara  signifikan  terhadap  angka  kriminalitas (𝑌) .  Sedangkan  jumlah  penduduk (𝑋 3 )  memiliki  pengaruh  yang signifikan terhadap angka kriminalitas.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   M. Mustofa, Kmininologi Kajian Sosiologi Terhadap Kriminalitas, Perilaku Menyimpang, dan Pelanggaran Hukum, Jakarta: Kencana, 2021.
[2]   Badan Pusat Statistik, Statistik Kriminal, Jakarta: BPS RI, 2021.
[3]   Badan Pusat Statistik, Statistik Kriminal, Jakarta: BPS RI, 2020.
[4]  Resnasari, S., 2019, Analisis Regresi Data Panel Pada Tingkat Kriminalitas Di Jawa Barat Pada Tahun 2013- 2017,  Skripsi,  Program  Studi  Statistika  Fakultas  Matematika  dan  Ilmu  Pengetahuan  Alam  Universitas Padjadjaran, Jawa Barat.
[5]   Sari,  R.I.,  2018,  Hubungan  Pengangguran,  Pendidikan  dan  Distribusi  Pendapatan  Terhadap  Angka Kriminalitas  di  Sulawesi  Selatan  Menggunakan  Analisis  Regresi  Data  Panel,  Skripsi,  Program  Studi Matematika Fakultas SAINS dan Teknologi Universitas Islam Negeri (UIN) Alauddin Makassar, Makassar.
[6]  Pangestika, S., 2015, Analisis Estimasi Model Regresi Data Panel Dengan Pendekatan Common Effect Model (CEM), Fixed Effect Model (FEM), Dan Random Effect Model (REM), Skripsi, Program Studi Matematika Fakultas Matematika Dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri Semarang, Semarang.
[7]   Rahayu,  T.,  2021,  Pemodelan  Regresi  Data  Panel  Dengan  Pendekatan  Model  Efek  Umum  Menggunakan Metode  Kuadrat  Terkecil  Pada  Laju  Inflasi  di  Sulawesi,  Skripsi,  Program  Studi  Statistika  Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Hasanuddin, Makassar.
[8]   R. Kurniawan, Y. Budi, Analisis Regresi Dasar dan Penerapannya Dengan R, Jakarta: Kencana, 2018.
[9]   R.E. Caraka, Spatial Data Panel, Jawa Timur: Wade Group,  2017,.
[10] A. Munandar, "Analisis Regresi Data Panel Pada Pertumbuhan Ekonomi di Negara-Negara ASIA", Jurnal Ilmiah ekonomi Global Masa Kini , vol. 8, no. 1, pp. 59-67, 2017.
[11]  Riswan, Khairudin, Statistika Multivariate, Bandar Lampung: AURA, 2001.
[12]  M.I. Hasan, Pokok-Pokok Materi Statistik 2 (Statistik Inferensif), Jakarta: PT Bumi Aksara, 2010.
[13] R.R. Utami, M.K. Asih, "Faktor-Faktor Determinasi Perilaku Kejahatan", Jurnal Psibernetika , vol 14, no. 1, pp. 11-16, 2021.
[14] R.E. Fajri, C.Z. Rizki, "Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi, Kepadatan Penduduk dan Pengangguran Terhadap Kriminalitas Perkotaan Aceh", Jurnal Ilmiah Mahasiswa (JIM) , vol 4, no. 3, pp. 255-263, 2019.
[15]  Badan Pusat Statistik, Provinsi Nusa Tenggara Barat Dalam Angka, Mataram: BPS Nusa Tenggara Barat, 2022.