## ANALISIS JALUR FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB KRIMINALITAS DI KOTA MANADO
Christian Y. Lumenta 1) , John S. Kekenusa 1) , Djoni Hatidja 1)
1) Program Studi Matematika FMIPA Universitas Sam Ratulangi Jl. Kampus Unsrat, Manado 95115 e-mail: tian007@gmail.com ;  johnskekenusa@yahoo.com;  dhatidja@yahoo.com

## ABSTRAK
Penelitian  dilakukan  untuk  mengetahui  pengaruh  faktor-faktor  penyebab  kriminalitas  di  Kota Manado,  dengan  membuat  paradigma  penelitian,  menguji  koefisien  jalur  dan  mencari  koefisien korelasinya,  mengetahui  hubungan  kausal  antar  variabel  eksogen  dengan  variabel  endogen,  dan melihat  faktor  yang  paling  berpengaruh  terhadap  kriminalitas.  Data  diperoleh  dari  Badan  Pusat Statistik  Kota  Manado  dan  Kepolisian  Resort  Kota  Manado  pada  bulan  November  2009.  Data tersebut  adalah  data  tahun  1990  sampai  2008  yang  dianalisis  menggunakan  analisis  jalur.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  yang  berpengaruh  langsung  terhadap  kriminalitas  ialah  jumlah penduduk  dan pengangguran, sedangkan banyaknya industri dan  kemiskinan berpengaruh secara tidak langsung terhadap kriminalitas.
Kata kunci: Kriminalitas, Analisis Jalur, Variabel Eksogen, Variabel endogen

## PATH ANALYSIS OF FACTORS CAUSE CRIME IN MANADO

## ABSTRACT
This research was conducted to know the effect the factors that cause crime in the city of Manado. Making  research  paradigms,  examining  path  coefficients  and  get  the  correlation  coefficient, knowing  causal  relationships  between  exogenous  variables  to  the  endogenous  variables,  and knowing  the  most  influential  factor  in  the  crime.  The  data  obtained  from  the  Central  Bureau  of Statistics  and  Police  Resort  Manado  City  in  November  2009.  Data  were  obtained  from  1990  to 2008  and  analyzed  using  path  analysis.  The  results  indicate  that  the  direct  effect  on  crime  and unemployment are residents, many industries and indirectly affects of poverty on crime
Keywords: Crime, Path Analysis, exogenous variables, endogenous variables

## PENDAHULUAN

## Latar Belakang
Kriminalitas  atau  tindak  kejahatan adalah  tingkah  laku  yang  melanggar  hukum dan melanggar norma-norma sosial, sehingga  masyarakat  menentangnya.  Dalam banyak  kasus  kejahatan  terjadi  karena beberapa  faktor.  Faktor  penyebab  kejahatan antara  lain  faktor  biologik,  sosiologik  yang terdiri  dari  faktor-faktor  ekonomi  (sistem ekonomi,  populasi,  perubahan  harga  pasar, krisis  moneter,  kurangnya  lapangan  kerja dan  pengangguran),  faktor-faktor  mental (agama, bacaan, harian-harian, film), faktor- faktor fisik: keadaan Iklim dan lain-lain, dan faktor-faktor pribadi (umur, ras dan nasionalitas,  alkohol,  perang)  (kartono,
1999).  Dalam  tulisan  ini,  akan  dilihat penyebab  terjadinya  tindak  kriminal  oleh karena  masalah  jumlah  penduduk,  jumlah industri,  jumlah  pengangguran  dan  jumlah kemiskinan  dalam  masyarakat.  Di  Kota Manado  pada  tahun  2008  terdapat  5.351 kasus  kejahatan  yang  dilaporkan  dan  naik 951 kasus dari tahun sebelumnya. (Kepolisian Resort Kota Manado, 2008).
Oleh karena itu analisis untuk mengetahui  bagaimana  pengaruh  langsung dan    pengaruh  tidak  langsung  dari  faktor- faktor penyebab kriminalitas di kota Manado sangat  diperlukan,  agar  dapat  memberikan informasi  alternatif  kepada  instansi  terkait untuk mengatasi masalah kriminalitas.
Dalam  hal  ini  analisis  yang  digunakan adalah Analisis Jalur.
Tujuan Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor apa yang
berpengaruh  langsung  dan    tidak  langsung dari  faktor-faktor  penyebab  kriminalitas  di kota Manado  dengan  menggunakan  Analisis jalur.

## TINJAUAN PUSTAKA

## Kriminalitas
Kriminalitas  atau  tindak  kejahatan adalah  tingkah  laku  yang  melanggar  hukum dan melanggar norma-norma sosial, sehingga masyarakat
menentangnya (anonim). Tindakan kriminal sangat berdampak  negatif  terhadap  kehidupan bermasyarakat  antara  lain  menimbulakan rasa  tidak  aman,  kecemasan,  ketakutan  dan kepanikan.  Disamping  itu  banyak  materi yang terbuang sia-sia (Kartono, 1999).

## Analisis Jalur (Path Analysis)
Analisis  jalur  atau Path  Analysis pertama kali diperkenalkan pada tahun 1920- an oleh seorang ahli genetika Sewall Wright (Riduwan  dan  Sunarto,  2007).  Lebih  lanjut, analisis  jalur  mempunyai  kedekatan  dengan regresi  berganda.  Dengan  kata  lain,  regresi berganda  merupakan  bentuk  khusus  dari analisis jalur. Dalam perkembangannya, saat ini analisis jalur diperluas dan dikembangkan  ke  dalam  bentuk  analisis ”Structural  Equation  Modeling” yang dikenal  dengan  dengan  singkatan  SEM.
(Sarwono, 2007)
David Garson dari North Carolina State University mendefinisikan  analisis  jalur sebagai  “Model  perluasan  regresi  yang digunakan untuk menguji keselarasan matriks  korelasi  dengan  dua  atau  lebih model hubungan sebab akibat yang dibandingkan oleh peneliti.

## Asumsi-Asumsi Analisis Jalur
Sebelum melakukan analisis, maka perlu diperhatikan beberapa asumsi yang
mendasari analisis jalur dibawah ini (Riduwan dan Sunarto, 2007) :
1. Pada  model  analisis  jalur,  hubungan antar  variabel  adalah  bersifat  linear  dan aditif.
2. Hanya  sistem  aliran  kausal  ke  satu  arah artinya  tidak  ada  arah  kausalitas  yang berbalik.
3. Variabel  endogen  minimal  dalam  skala ukur interval.
4. Variabel-variabel residualnya tidak berkorelasi  dengan  variabel  sebelumnya dan  tidak  berkorelasi  satu  dengan  yang lain.
5. Variabel  yang  diteliti  dapat  diobservasi secara langsung.
6. Model  yang    dianalisis  dispesifikasikan dengan  benar  berdasarkan  teori-teori yang  relevan  yang  mampu  menjelaskan hubungan  kausalitas  antar  variabel  yang diteliti.
Secara sistematik analisis jalur mengikuti  pola  model  struktural  yang ditentukan  dengan    persamaan  berikut (Supranto, 2004)
n nk n n n n k k k X X X X Y X X X X Y X X X X Y X X X X Y                                  3 2 1 3 3 33 32 31 3 2 2 23 22 21 2 1 1 13 12 11 1
Sebelum melakukan analisis jalur, maka terlebih  dahulu  menggambarkan  secara diagramatik struktur hubungan  kausal antara variabel  eksogen  dan  variabel  endogen. (Somantri dan Sambas, 2006)

## Koefisien Jalur
Menurut  Somantri  dan  Sambas  (2006), untuk  menghitung  koefisien  jalur  bisa dilakukan  dengan  dua  cara,  yaitu  melalui metode  kuadrat  terkecil  dan  metode  sistem persamaan rekursif.
a.  Metode Kuadrat Terkecil
Langkah kerjanya ialah sebagai berikut:
1. Menggambar  diagram  jalur  lengkap dengan  persamaan  strukturalnya  dan menjelaskan hipotesis penelitian, sehingga  bisa  nampak  jelas  variabel eksogen dan variabel endogennya.
2. Menghitung  matriks  korelasi  antar variabel.
       
         1 1 1 1 1 2 1 2 1 2 2 1 2 1 1 2 1 2 1 k k k k k k yx yx yx y x x x x x y x x x x x y x x x x x k r r r r r r r r r r r r R Y X X X
        

## Koefisien korelasi yang digunakan ialah
Product  Moment  Coefficient (r)  dari Karl Pearson. Rumus  koefisien  korelasi sebagai berikut:
                      2 2 2 2 Y Y N X X N Y X XY N r
3. Mengidentifikasi  struktur  dari  persamaan yang  akan  dihitung  koefisien  jalurnya. Misalkan terdapat k variabel eksogen (X) dan  sebuah  variabel  endogen  (Y)  dapat dinyatakan oleh persamaan:      y k yx yx yx X X X Y k       2 1 2 1
Kemudian dihitung matriks korelasi antar variabel eksogen yang menyusun struktur tersebut.
               1 1 1 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1        x x x x x x x x x x x x k k k k k r r r r r r R X X X
4. Menghitung  matriks  invers  korelasi variabel eksogen dengan rumus:
              kk k k k k k C C C C C C C C C R X X X         2 1 2 22 21 1 12 11 1 1 2 1 5. Menghitung semua koefisien jalur i yx 
dimana k i  , 2 , 1  dengan rumus:
                 


      
              k k yx yx yx kk k k k k yx yx yx r r r C C C C C C C C C          2 1 2 1 2 1 2 22 21 1 12 11   
b.  Metode Sistem Persamaan Rekursif
Metode  sistem  persamaan  rekursif menurut Sudjana (Somantri dan Sambas,
2007), ialah sebagai berikut:
1. Menggambar  diagram  jalur  lengkap dengan persamaan strukturalnya.
2.  Menghitung matriks korelasi antar
variabel. Koefisien korelasi yang digunakan ialah Product Moment Coefficient dari Karl Pearson.
3.  Membuat  sistem  persamaan  rekursif, yaitu  “bahwa  tiap  residual  tidaklah berkorelasi dengan variabel-variabel yang terdapat dalam persamaan, dan juga antar residual  sendiri  tidak  terdapat  korelasi. Koefisien jalur dapat dihitung,
dinyatakan  oleh  koefisien  korelasi . ij r karena  variabelnya  dinyatakan  dalam angka  baku,  maka  untuk  n  buah pengamatan berlaku:   j i ij Z Z n r 1
Dimana: Z : Persamaan  rekursif berdasarkan diagram jalur.
4.  Menghitung semua koefisien jalur   yxi 

## Pengujian Koefisian Jalur
Menurut  Somantri  dan  Sambas (2007), untuk menguji kebermaknaan ( test of significance )  setiap  koefisien  jalur,  baik secara sendiri-sendiri maupun secara
bersama-sama,  serta  menguji  perbedaan besarnya  pengaruh  masing-masing  variabel eksogen terhadap variabel endogen, dilakukan seperti berikut:
1.    Menyatakan  hipotesis  statistik  yang akan diuji
0 : 0  i yx H  ; 0 : 1  i yx H 
dimana i = 1, 2, ... , k 2.  Menggunakan statistik uji yang tepat. Untuk  menguji  setiap  koefisien  jalur menggunakan formula:
1 1 ( ) , , ( 2 2 1     k n C R t ii x x x y yx k i  
Dimana: i = 1,2,..., k;  k = banyaknya variabel  eksogen; C ii =  matriks  invers korelasi; i yx  = koefisien jalur; R 2 = koefisien determinasi, t = distribusi t, dengan derajat bebas n-k-1 kriteria  pengujian  :  Tolak H 0 jika nilai t hitung lebih besar dari t tabel ( t 0 >t tabel (n-k-1) )
Untuk  menguji  koefisien  jalur  secara keseluruhan (simultan)
) 1 ( ) )( 1 ( ) , , ( 2 ) , , ( 2 2 1 2 1 k k x x x y x x x y R k R k n F      
dimana: i = 1,2,..., k;  k = banyaknya variabel eksogen; F = distribusi F, dengan derajat bebas k dan n-k-1; kriteria pengujian : Tolak H 0 jika nilai F hitung lebih besar dari F tabel
( F 0 >F tabel (k, n-k-1) )
Untuk menguji perbedaan besarnya pengaruh  masing-masing  variabel  eksogen terhadap variabel endogen
1  2 1 x y  1 2 1 ( ) , , ( 2 2 1       
k n C C C R t ij jj ii x x x y yx yx k j i   
Dimana: i,  j =  1,2,..., k (untuk  variabel eksogen); C ii, C ij, C jj = matriks  invers korelasi k = banyaknya variabel eksogen; t = distribusi t, dengan derajat bebas n-k-1 kriteria  pengujian  :  Tolak H 0 jika  nilai t hitung lebih besar dari t tabel ( t 0 >t tabel (n-k-1) )
Pengaruh  Variabel  Eksogen  terhadap Variabel Endogen
Menghitung besarnya pengaruh langsung,  pengaruh  tidak  langsung  serta pengaruh  total  variabel  eksogen  terhadap variabel  endogen  secara  parsial  dapat dilakukan dengan menghitung:
1. Besarnya  pengaruh  langsung  variabel eksogen  (X i )  terhadap  variabel endogen i yx 
2. Besarnya  pengaruh  tidak langsung variabel  eksogen  (X i ,X j )  terhadap variabel endogen j i yx yx X   3. Besarnya pengaruh total variabel
eksogen  terhadap  variabel  endogen adalah  penjumlahan  besarnya  pengaruh langsung  dengan  besarnya  pengaruh tidak langsung ) ( ) ( j i i yx yx yx X    
Pada analisis jalur jika terdapat korelasi antar variabel bebas, dapat dihitung besarnya pengaruh  tidak  langsung  variabel  bebas terhadap  variabel  tidak  bebas  melalui hubungannya dengan variabel bebas lainnya. (Suliyanto, 2005).
Secara sederhana
analisis jalur
mengestimasi  suatu  seri,  akan  tetapi  saling terkait ( interdependent ). (Supranto, 2004)

## METODOLOGI PENELITIAN
Data Penelitian ini menggunakan data sekunder yang diambil dari beberapa sumber dari  tahun  1990  sampai  2008.  Data kriminalitas  diambil  dari  kepolisian  kota Manado, data pengangguran, jumlah penduduk,  jumlah  kemiskinan,  dan  jumlah industri dari Badan Pusat Statistik Manado. Dimana: X 1 :  Jumlah  penduduk;  X 2 :  Banyaknya Industri;  X 3 :  Jumlah  Pengangguran;  Y 1 : Jumlah
Kemiskinan; Y 2 ::
Jumlah Kriminalitas

## Analisis Data
Data  yang  diperoleh  akan  dianalisis dengan  menggunakan  analisis  jalur  ( Path Analisis) dengan  menggunakan  software SPSS  20.  Adapun  langkah-langkah  menguji analisis jalur ( Path Analysis ).
Berdasarkan paradigma  hubungan antar variabel  maka  model  diagram  jalur  yang dilengkapi  dengan  koefisien  jalurnya  serta persamaan strukturalnya.
Persamaan Strukturalnya adalah: 1 1 3 2 1 1 . 1 3 1 2 1 1 1       y x y x y x y X X X Y     2 2 1 3 2 1 2 2 1 2 3 2 2 2 1 2        y y y x y x y x y Y X X X Y     

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis  data  diawali  dengan  pengujian asumsi  normalitas  dan  linieritas  terhadap data pada masing-masing substruktur, dengan  menggunakan  bantuan  software SPSS  20  dan  hasil  analisis  data  ,  maka diperoleh hasil sebagai berikut :

## Pengujian Koefisien Jalur Substruktur 1
Model Diagram Jalur Substruktur 1
Persamaan Strukturalnya: 1 1 3 2 1 1 . 1 3 1 2 1 1 1       y x y x y x y X X X Y     X 2 Y 1 X 3 X 1 X 1 X 2 X 3 Y 1 Y 2

## a.  Pengujian Secara Simultan
Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 ,737 a ,543 ,451 12299,279
a.  Predictors:  (Constant),  Jumlah  Kemiskinan,  Jumlah  Penduduk,
Jumlah Industri ANOVA a Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig. 1 Regression 2692171441,976  3 897390480,659  5,932 ,007 b Residual 2269083796,971  15 151272253,131 Total 4961255238,947  18
a. Dependent Variable: Jumlah Pengangguran b.  Predictors:  (Constant),  Jumlah  Kemiskinan,  Jumlah  Penduduk,  jumlah industry
Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) -85890,720 32418,578 -2,649 ,018 Jumlah Penduduk ,201 ,079 ,478 2,536 ,023 Jumlah Industri 3,288 7,516 ,084 ,437 ,668 Jumlah Kemiskinan 2,062 ,960 ,440 2,148 ,048 a. Dependent Variable: Jumlah Pengangguran

## Hipotesisnya adalah:
0 H :  jumlah  penduduk,  jumlah  industri dan jumlah kemiskinan secara bersama  tidak  jumlah  berpengaruh terhadap pengangguran.
1 H :  minimal  ada  satu  variabel  yang mempunyai hubungan linier
Dari  tabel  anova  diperoleh  nilai  F hitung  sebesar  5,932  dengan  mencari  nilai pada  tabel  F,  dengan  dbR=3  dan  dbG=15 diperoleh  nilai F tabel 3,29. Dengan  kondisi dimana nilai F hitung lebih dari nilai F tabel (5,932  >  3,29)  ,  maka  kesimpulannya  tolak
0 H dan  terima 1 H .  Artinya  ada  hubungan linear.

## b.  Pengujian Secara Parsial
Dari table, nilai signifikan untuk jumlah penduduk  terhadap  jumlah  pengangguran ialah  0,023.  Nilai  signifikan  lebih  kecil  dari taraf  signifikan  0,05  (0,023  <  0,05)  maka kesimpulannya  tolak  H 0 dan  terima  H 1 artinya  ada  hubungan.  Besarnya  pengaruh jumlah  penduduk  terhadap  pengangguran ialah  sebesar  0,478  (koefisien  standarisasi beta).
Dari table, nilai signifikan untuk jumlah industri terhadap jumlah pengangguran ialah 0,668.  Nilai  signifikan  lebih  besar  dari  taraf signifikan  0,05  (0,668  >  0,05)  maka kesimpulannya  terima  H 0 dan  tolak  H 1 artinya  tidak  ada  hubungan  linier.  Besarnya pengaruh  jumlah  industri  terhadap  jumlah pengangguran ialah sebesar 0,084 (koefisien standarisasi beta).
Dari tabel, nilai signifikan untuk jumlah kemiskinan  terhadap  jumlah  pengangguran ialah  0,048.  Nilai  signifikan  lebih  kecil  dari taraf  signifikan  0,05  (0,048  <  0,05)  maka kesimpulannya  tolak  H 0 dan  terima  H 1 artinya  ada  hubungan  linier.  Besarnya pengaruh  jumlah  kemiskinan    terhadap jumlah  pengangguran  ialah  0,440  (koefisien standarisasi beta).
Berdasarkan hasil analisis jalur substruktur 1, maka
persamaan substrukturnya menjadi:
3 2 1 1 440 , 0 0,084 0,478 X X X Y   

## Pengujian Koefisien Jalur Substruktur 2
Analisis  data  diawali  dengan  pengujian asumsi  yaitu  uji  normalitas  dan  linieritas antar  variabel.  Dengan  bantuan  software spss 20.
2  3  Model Diagram Jalur Substruktur 2  Persamaan Strukturalnya: 2 2 1 3 2 1 2 2 1 2 3 2 2 2 1 2        y y y x y x y x y Y X X X Y     
a.  Pengujian Secara Simultan
Pengaruh bersama jumlah penduduk, industri dan pengangguran, kemiskinan terhadap kriminalitas secara  simultan dapat dilihat pada table berikut.
Model Summary (substruktur 2) Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 ,944 a ,892 ,861 402,304 ANOVA a Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig. 1 Regression 18618233,483 4 4654558,371 28,759 ,000 b Residual 2265882,306  14 161848,736 Total 20884115,789  18 a. Dependent Variable: Jumlah Kriminalitas

## b.  Pengujian Secara Parsial
Koefisien (substruktur 2)
Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) -4366,119 1284,774 -3,398 ,004 Penduduk ,020 ,003 ,734 6,463 ,000 Industri -,322 ,247 -,127 -1,302 ,214 Kemiskinan -,023 ,036 -,077 -,651 ,525 Pengangguran ,019 ,008 ,299 2,299 ,037 a. Dependent Variable: Jumlah Kriminalitas
Dari  tabel  Koefisien  (substruktur  2), nilai  signifikan  untuk  jumlah  penduduk terhadap  jumlah  kriminalitas  ialah  0,000. Nilai  signifikan  lebih  kecil  dari  taraf signifikan  0,05  (0,00  <  0,05)  maka kesimpulannya  tolak  H 0 dan  terima  H 1 artinya  ada  hubungan  linier.  Besarnya pengaruh  jumlah  penduduk  terhadap  jumlah kriminalitas ialah 0,734 (koefisien
standarisasi beta).
Dari  tabel  Koefisien  (substruktur  2), nilai  signifikan  untuk  jumlah  industri terhadap  jumlah  kriminalitas  ialah  0,214.
Nilai  signifikan  lebih  besar  dari  taraf signifikan  0,05  (0,214  >  0,05)  maka kesimpulannya  terima  H 0 dan  tolak  H 1 artinya  tidak  ada  hubungan  linier.  Besarnya
pengaruh  jumlah  industri  terhadap  jumlah kriminalitas ialah -0,127
(koefisien standarisasi beta).
Dari  tabel  Koefisien  (substruktur  2), nilai  signifikan  untuk  jumlah  kemiskinan terhadap  jumlah  keriminalitas  ialah  0,525. Nilai  signifikan  lebih  besar  dari  taraf signifikan  0,05  (0,525  >  0,05)  maka kesimpulannya  terima  H 0 dan  tolak  H 1 artinya  tidak  ada  hubungan  linier.  Besarnya pengaruh jumlah kemiskinan terhadap jumlah kriminalitas sebesar -0,077 (koefisien standarisasi beta).
Dari  tabel  Koefisien  (substruktur  2), signifikan  untuk jumlah  pengangguran terhadap  kriminalitas  ialah  0,037.  Nilai signifikan  lebih  kecil  dari  taraf  signifikan
X 1 X 3 Y 2 Y 1 X 2
0,05  (0,037  <  0,05)  maka  kesimpulannya tolak H 0 dan terima H 1 artinya ada hubungan linier. Besarnya pengaruh jumlah pengangguran  terhadap  kriminalitas  ialah 0,299 (koefisien standarisasi beta).
Berdasarkan  hasil  analisis  jalur  substruktur 2, maka persamaan substrukturnya menjadi:
1 3 2 1 2 299 , 0 077 , 0 127 , 0 734 , 0 Y X X X Y    
Persamaan  diatas  menunjukkan  bahwa
pengaruh jumlah penduduk terhadap kriminalitas  ialah  0,734,  pengaruh  jumlah industri  terhadap  kriminalitas    ialah  -0,127, pengaruh jumlah kemiskinan terhadap kriminalitas  ialah  -0,077,  dan  pengaruh jumlah  pengangguran  terhadap  kriminalitas ialah 0,299.
3.  Perhitungan pengaruh langsung (direct effect), pengaruh tidak langsung (indirect effect) dan pengaruh total (total effect).
Pengaruh variabel Pengaruh kausal Total Langsung Melalui Y 1
X 1 →Y 1 0,478 0,478 X 2 →Y 1 0,084 0,084 X 3 → Y 1 0,440 0,440 X 1 →Y 2 0,734 0,350852 1,08485 X 2 →Y 2 -0,127 -0,01067 -0,13767 X 3 → Y 2 -0,077 -0,03388 -0,11088 Y 1 →Y 2 0,299 0,299
Ket:  X 1 =  jumlah  penduduk;  X 2 =  jumlah  industry;  X 3 =  jumlah  kemiskinan;  Y 1 =  jumlah pengangguran; Y 2 = jumlah kriminalitas

## KESIMPULAN
Jumlah kriminalitas dapat dipengaruhi  secara  tidak  langsung  oleh jumlah  penduduk,  jumlah  industri  dan jumlah kemiskinan melalui jumlah pengangguran  dengan  persamaan  struktural dari jumlah pengangguran  yang  didapat dari analisis ini yaitu:
Pengangguran = 0,478 penduduk + 0,084 industri + 0,440 kemiskinan
Jumlah kriminalitas dapat dipengaruhi  secara  langsung  oleh  jumlah penduduk, jumlah industri, jumlah kemiskinan dan jumlah pengangguran dengan  persamaan  struktural  dari  jumlah kriminalitas  yang  didapat  dari  analisis  ini yaitu:
Kriminalitas = 0,734 penduduk – 0,127 industri – 0,077 kemiskinan + 0,299 pengangguran.

## DAFTAR PUSTAKA
Anonimus. http://translate.google.co.id/transl ate?hl=id&langpair=en|id&u=http://la w. jrangk.org/pages/12004/Causes- Crime.html [26 maret 2010]
Hadi,  W.  2009.  Hubungan  Antara  Self-
Efficacy Dengan Penyesuaian Akademik  Dan  Prestasi  Akademik  ( Studi Pada Mahasiswa
FIP Universitas Negeri Surabaya ). Jurnal Ilmiah Ilmu Pendidikan Vol. 9 No. 1 .
Kartono. 1999. Patologi Sosial. Jakarta: Raja grafindo Persada.
Riduwan  dan  Sunarto  H.  2007.  Pengantar statistik  untuk  penelitian  (pendidikan, sosial,  ekonomi,  komunikasi,  dan bisnis). Alfabeta. Bandung.
Sarwono, J. 2007. Analisis Jalur untuk Riser
Bisnis dengan SPSS. Andi. Yogyakarta.
Somantri,  A  dan  Sambas.  2006.  Aplikasi
Statistika  Dalam  Penelitian.  Pustaka
Setia. Bandung
Suliyanto.  2005.  Analisis  Data  Dalam Aplikasi Pemasaran. Ghalia Indonesia. Bogor.
Supranto.  2004.  Analisis  Multivariant  Arti dan Interpretasi. Rineka Cipta. Jakarta.