## HUBUNGAN KONDISI WILAYAH DENGAN KEJADIAN PENCURIAN KENDARAAN BERMOTOR DI KECAMATAN MANDONGA KOTA KENDARI
Yusuf Daimu 1) , Marsuki Iswandi 2) , Arifin Utha 3 )
1 ) Perencanaan Wilayah Pascasarjana UHO, 2014
2) Dosen Fakultas Pertanian UHO
3) Fakultas Ilmu Administrasi UHO

## ABSTRACT
The purpose of this research are : To know about the relation of the region’s condition with the theft of motor vehicles in mandonga’s subdistrict.  The region’s condition that we mean, namely  total  population,  population  density,  anccessibility,  the  lamp  stret  linghts,  the  trade  in goods and services, the ratio’s  police toward the total population and the ratio’s police toward the region’s wide. The analytical methods that used are statistical analysis use correlation test of chi-square, and spasial analysis with SIG.
The result of this research showed  that the variable of total population and the ratio’s police toword the total population have a relation with the theft of motor vehicles, while the varia- ble of population density, the lamp street lights, the trade in goods and services and also the ra- tio’s police toward the region’s wide don’t the have the relation with the theft of motor vehicles.
Key word: Region’s condition and The Theft Of Motor Vehicles

## ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan; untuk mengetahui hubungan kondisi wilayah dengan kejadian pencurian  kendaraan  bermotor  di  Kecamatan  Mandonga.  Kondisi  wilayah  yang  dimaksud  yaitu jumlah  penduduk,  kepadatan  penduduk,  aksesibilitas,  lampu  penerangan  jalan,  jumlah perdagangan barang dan jasa, rasio polisi terhadap jumlah penduduk dan rasio polisi terhadap luas wilayah.  Metode analisis yang digunakan adalah analisis statistik menggunakan korelasi, uji  Chi- Square, dan analisis spasial dengan SIG.
Hasil penelitian ini menunjukan bahwa variabel jumlah penduduk dan rasio polisi ter- hadap  jumlah  penduduk  mempunyai  hubungan  dengan  kejadian  pencurian  kendaraan  bermotor, sedangkan  variabel  kepadatan  penduduk,  aksesibilitas,  lampu  penerangan  jalan,  jumlah perdagangan barang dan jasa serta rasio polisi terhadap luas wilayah tidak mempunyai hubungan dengan kejadian pencurian kendaraan bermotor.
Kata Kunci : Kondisi Wilayah dan Kejadian Pencurian Kendaraan Bermotor

## PENDAHULUAN

## Latar Belakang
Kota  Kendari  merupakan  ibukota Provinsi  Sulawesi  Tenggara  dengan  luas 267,37  km 2 yang  memiliki  jumlah  penduduk pada  tahun  2010  sebesar  289.966  jiwa meningkat  menjadi  335.889  jiwa  pada  tahun 2014, dengan kepadatan penduduk 6.775 jiwa per  km 2 dan  tingkat  pertumbuhan  3,51%  per tahun.  Fakta  diatas  diikuti  dengan  angka kriminalitas pencurian kendaraana brmotor di Kota  Kendari  yang  menunjukan  peningkatan setiap  tahunnya  (Kota  Kendari  dalam  angka, 2015).
Tindak  kejahatan  pencurian  di  Kota Kendari,  merupakan  kasus  kriminal  yang paling  tinggi  terjadi  dibandingkan  dengan kasus-kasus  kriminal  lainnya.  Kepala  Polisi Resort  Kota Kendari  AKBP. Anjar  Wicaksa- na  di  Kendari,  Rabu  (20/8/2014)  menjelas- kan,  pencurian  yang  terjadi  di  Kota  Kendari terbagi  dalam  beberapa  jenis  di  antaranya pencurian  biasa,  pencurian  dengan  pembera- tan  serta  pencurian  kendaraan  bermotor.  Ka- sus  pencurian  kendaraan  bermotor  dinilai sangat  meresahkan  masyarakat  (Berita  Uta- ma, RRI.co.id).
Pada  tahun  2015  di  Kecamatan  Man- donga  mempunyai  kasus  tindak  kejahatan pencurian  kendaraan  bermotor  terbanyak sebesar  86  kasus  di  bandingkangkan  dengan kecamatan lain yang ada di Kota Kendari.
Feomena  tingginya  pelaporan  kasus pencurian  di  Kecamatan  Mandonga  ini  men- jadi  menarik  untuk  diteliti  dengan  kondisi wilayah  pembentuk  tindak  kriminal.  Hal  ini dilakukan  untuk  mendapatkan  sebuah  gam- baran  mengenai  hubungan  kondisi  wilayah dengan kejadian pencurian kendaraan bermo- tor  di  Kecamatan  Mandonga  berdasarkan dampak  dinamika  ruang  kota  dan  sosial masyarakat kota.
Berdasarkan  fakta  serta  fenomena  di atas,  maka  penelitian  ini  dilakukan  untuk mengetahui hubungan kondisi wilayah dengan kejadian pencurian kendaraan bermo- tor di Kecamatan Mandonga.

## Tujuan Penelitian
Tujuan dari penelitian ini adalah:
1. Untuk  mengetahui  hubungan  jumlah penduduk  dengan  kejadian  pencurian kendaraan  bermotor  di  Kecamatan  Man- donga.
2. Untuk  mengetahui  hubungan  kepadatan penduduk  dengan  kejadian  pencurian kendaraan  bermotor  di  Kecamatan  Man- donga.
3. Untuk  mengetahui  hubungan  aksesibili- tas dengan kejadian pencurian kendaraan bermotor di Kecamatan Mandonga.
4. Untuk mengetahui hubungan lampu pen- erangan jalan dengan kejadian pencurian kendaraan  bermotor  di  Kecamatan  Man- donga.
5. Untuk mengetahui hubungan
perdagangan barang dan jasa dengan ke- jadian  pencurian  kendaraan  bermotor  di Kecamatan Mandonga.
6. Untuk  mengetahui  hubungan rasio polisi terhadap  jumlah  penduduk  dengan  ke- jadian  pencurian  kendaraan  bermotor  di Kecamatan Mandonga.
7. Untuk  mengetahui  hubungan rasio polisi terhadap  luas  wilayah  dengan  kejadian pencurian  kendaraan  bermotor  di  Keca- matan Mandonga.

## TINJAUAN PUSTAKA

## Wilayah dan Aspek Kewilayahan
Haggett (2001) menyatakan bahwa re- gion  adalah  daerah  yang  dihubungkan  oleh suatu kriteria yang spesifik dan homogen atau kompak.
Rustiadi  et.al  (2009)  menyatakan aspek kependudukan dan interaksi kependudukan (mobilitas penduduk) merupa- kan  informasi  yang  mendasar  yang  terkait dengan perkembangan suatu wilayah.

## Lampu Penerangan Jalan
Asnal  dan  Asep  (2013)  menjelaskan bahwa Lampu penerangan jalan adalah lampu yang  digunakan  untuk  penerangan  jalan  di- malam  hari  sehingga  mempermudah  pejalan kaki,  pesepeda  dan  pengendara  kendaraan dapat melihat dengan  lebih  jelas  jalan/medan yang  akan dilalui pada  malam  hari, sehingga dapat  meningkatkan  keselamatan  lalu  lintas dan  keamanan  dari  para  pengguna  jalan  dari kegiatan aksi kriminal.
Clarke (2008)  mengatakan  bahwa bet- ter  lighting  will  deter  offenders  who  benefit from  the  cover  of  darkness atau  penerangan (jalan)  yang  lebih  baik  akan  menghalangi penyerang  yang  mengambil  manfaat  dari kegelapan  malam.  Lampu  penerangan  jalan umum  ini  bermanfaat  untuk  meningkatkan
keamanan,  terutama  terhadap  kriminalitas dan  meningkatkan  jarak  pandang  ketika berkendara pada malam hari.

## Kriminalitas
Elliot  (1952)  dalam  Purnianti  dan Darmawan  (1994)  mengartikan  kejahatan sebagai  keseluruhan  kelakuan  yang  dilarang dan  dipidana  oleh  negara.  Bonger  dalam bukunya “ Inleiding tot de Criminologie ” (da- lam Purnianti dan Darmawan, 1994) menam- bahkan  bahwa  kejahatan  adalah  sebagian besar  perbuatan-perbuatan  im-moral  (tanpa susila)  atau  bisa  dikatakan  bahwa  kejahatan adalah  suatu  perbuatan  yang  anti  sosial  di- mana  negara  beraksi  secara  sadar  dengan memberikan penderitaan.

## Kejahatan Pencurian
Poerwardarminta  (1984)  menyatakan bahwa  pencurian  adalah  mengambil  milik orang  lain  secara  sembunyi-sembunyi  atau diam-diam dengan jalan yang tidak sah.
Pengertian  pencurian  dalam  rumusan Pasal  362  KUH  Pidana  adalah  barang  siapa mengambil  suatu  barang,  yang  seluruhnya atau  sebagian  kepunyaan  orang  lain,  dengan maksud memilikinya secara melawan hukum, diancam  karena  pencurian  dengan  pidana penjara  paling  lama  lima  tahun  atau  pidana denda paling banyak sembilan ratus rupiah.

## Pencurian Kendaraan Bermotor
Kusuma (2005) menyatakan pencurian dan  perampasan  kendaraan  bermotor  sendiri dapat digolongkan dalam kejahatan  yang ter- jadi  di  jalanan.  Pencurian  kendaraan  bermo- tor dapat digolongkan dalam kejahatan jalan- an  mengingat  tempat  dan  peristiwa  kejata- hatan ini umumnya wilayah publik.
Meliala  (2004)  menyatakan  istilah  ke- jahatan  jalan  secara  logis  sebenarnya  lebih tepat  adalah  segala  jenis  kejahatan  yang terkait  dengan  situasi  jalan  ( street related criminalities ). Ada pun situasi-situasi tersebut adalah;  (1)  Kondisi  sesak  dan  berkerumun ( densed  and  crowded  situation ),  (2)  Kondisi mudahnya  perhatian  teralih  karena  berbagai hal  ( diverted  attention  due  to  multiple  fac- tors ), dan (3) Kondisi anomaly serta ikutann- ya,  yakni  individualitas (anonymity  and  its following individualitas ).
Teori-Teori Sebab Kejahatan
Teori-teori  sebab  kejahatan  menurut Alam (2010) dikelompokkan menjadi 3 bagi- an  yaitu;  (1) Anomie (ketiadaan  norma)  atau strain (ketegangan),  (2) Cultural  Deviance (penyimpangan  budaya),  dan  (3) Social  Con- trol (kontrol sosial).
Faktor-faktor  yang  menyebabkan  tim- bulnya  kejahatan  di  negara-negara  yang  se- dang  berkembang dikemukakan oleh Lunden dalam  Alam  (2010)  anatara  lain;  (1)  Gelom- bang urbanisasi remaja dari desa ke kota-kota jumlahnya cukup besar dan sukar dicegah, (2)
Terjadi  konflik  antara  norma  adat pedesaan  tradisional  dengan  norma-norma baru  yang  tumbuh  dalam  proses  dan pergeseran  sosial  yang  cepat,  terutama  di kota-kota  besar,  (3)  Memudarkan  pola-pola kepribadian  individu  yang  terkait  kuat  pada pola  kontrol  sosial  tradisionalnya,  sehingga anggota  masyarakat  terutama  remajanya menghadapi “samarpola‟ (ketidaktaatan pada pola) untuk menentukan prilakunya .

## Perkembangan Kota dan Kriminalitas
Bintarto  (1983)  menyatakan  kota  ada- lah  suatu  sistem  jaringan  kehidupan  manusia yang  ditandai  dengan  kepadatan  penduduk yang  tinggi  dan  strata  sosial  ekonomi  yang heterogen dan coraknya yang materialistis.
Kota  mengandung  empat  hal  utama (Freeman, 1974) yaitu:  menyediakan fasilitas perdagangan  bagi  penduduk,  menyediakan lahan  usaha  bagi  penduduk,  membuka kemungkinan  munculnya  usaha  jasa  dan mempunyai  kegiatan  industri.  Empat  hal  ini membuat  kota  menarik  sebagai  tempat kegiatan penduduk dan pendatang.
Gosita  (2004)  menulis  seiring  dengan perkembangan  kota,  kejahatan  berkembang secara  kualitas  dan  kuantitas,  perkembangan ini  mengakibatkan  keresahan  pada  masyara- kat  dan  pemerintah.  Miethe  dan  Robert (1994)  menyebutkan  ada  dua  hal  yang  men- jadi  pertimbangan  bagi  pelaku  kejahatan, perspektif  pilihan  rasional  ( rational  choice perspective ) dan aktivitas rutin ( routine activ- ity ).

## METODE PENELITIAN

## Jenis Penelitian
Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  penelitian  deskripsi kuantitatif. Penelitian kuantitatif ini bertujuan mengetahui hubungan kondisi wilayah
dengan kejadian pencurian kendaraan bermo- tor di Kecamatan Mandongan.

## Lokasi Penelitian
Penelitian  dilaksanakan  di  Kecamatan Mandonga  Kota  Kendari.  Pemilihan  lokasi ini didasarkan pada pertimbangan- pertimbangan bahwa kejadian pencurian ken- daraan  bermotor  yang  paling  banyak  terjadi berada di Kecamatan Mandonga.

## Variabel Penelitian
Variabel  dalam  penelitian  ini  terdiri dari  variabel  Y  dan  X.  Variabel  Y  adalah kejadian  pencurian  kendaraan  bermotor  di Kecamatan  Mandonga.  Variabel  X  adalah jumlah  penduduk  (X1),  kepadatan  penduduk (X2),  aksesibilitas  (X3),  lampu  penerangan jalan  (X4),  perdagangan  barang  dan  jasa (X5),  rasio  polisi  terhadap  jumlah  penduduk (x6),  dan  rasio  polisi  terhadap  luas  wilayah (X7).

## Teknik Pengumpulan Data
Pengumpulan data dalam penelitian ini dilakukan  untuk  mendapatkan  data  primer dan  sekunder.  Pengumpulan  data  primer  dil- aksanakan  dengan  melakukan  observasi lapangan  dan  wawancara,  sedangkan  data sekunder  diperoleh  dari  instansi-  instansi terkait  atau  lembaga  lain  yang  terkait  dalam penelitian.

## Teknik Analisis Data
Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan pengolahan  data  denga  menggunakan  dua metode,  yaitu  analisa  spasial  dengan  Sistem Informasi  Geografi  (SIG),  analisis  statistik dengan  menggunakan  korelasi,  dan  uji  Chi- Square.
1. Analisis Spasial dengan SIG Teknik  analisis  data  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  menggunakan  teknik analisis  SIG  yang  meliputi  teknik  klasifikasi dan teknik overlay.
Klasifikasi  pada  dasarnya  merupakan pemetaan suatu besaran  yang  memiliki  inter- val-interval ( domain ) tertentu ke dalam inter- val-interval yang lain berdasarkan batas-batas atau kategori yang ditentukan.
Proses  penilaian  menggunakan  kate- gorikan kedalam:
1) Kategori Tinggi atau 3. 2) Kategori Sedang atau 2. 3) Kategori Rendah atau 1. Teknik klasifikasi dihitung menggunakan rumus sebagai berikut : Ada  pun  penggunaan  metode  spasial dilakukan dengan langkah-langkah:
1)   Pembuatan  peta  penelitian  yaitu  peta administrasi Kecamatan Mandonga.
2)   Pembuatan  peta  penyebaran  kejadian pencurian kendaraan bermotor.
3)   Pembuatan  peta  kategori  spasial  dan jumlah  kejadian  pencurian  kendaraan bermotor.
2. Analisis korelasi Analisis  korelasi  digunakan  untuk
mengetahui  derajat  hubungan  antara  jumlah penduduk,  kepadatan  penduduk,  kerapatan jalan,  jumlah  lampu  penerangan  jalan, perdagangan  barang  dan  jasa,  rasio  polisi terhadap  jumlah  penduduk  dan  rasio  polisi terhadap  luas  wilayah  dengan  jumlah  kejadi- an pencurian kendaraan bermotor di Kecama- tan  Mandonga.  Adapun  rumus  koefisien  ko- relasi yaitu:
√

## √
3. Uji Chi-Square
Untuk  mengetahui  hubungan  antara variabel  X  dan  Y,  maka  dibandingan  Chi- Square tabel dengan Chi-Square hitung:
1) Jika  Chi-Square  tabel  <  Chi-Square  hi- tung  maka  Ho  ditolak  (terdapat  berhub- ungn) .
2) Jika  Chi-Square  tabel  >  Chi-Square  hi- tung  maka  Ho  diterima  (tidak  terdapat hubungan).
Statistik uji Chi Square yang digunakan adalah (Hayter, 2007):
∑

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Gambaran Umum Wilayah Kondisi Fisik
Secara  geografi  Kecamatan  Mandon- ga,  sebelah  Utara  berbatasan  dengan  Kabu- paten  Konawe,  sebelah  Selatan  berbatasan dengan  Kecamatan  Kambu  dan  Kec.  Kadia, sebelah Timur berbatasan dengan Kecamatan Kendari  Barat  dan  Teluk  Kendari,  sebelah Barat  berbatasan  dengan  Kecamatan  Puu- watu.
Luas  wilayah  daratan  Kecamatan Mandonga  sebesar  20,77  km2  atau  8  %  dari luas daratan Kota Kendari, Sulawesi Tengga- ra.

## Pencurian Kendaraan Bermotor
Berdasarkan  Tabel  2  sebaran  kejadian pencurian  kendaraan  bermotor  di  Kecamatan Mandongan tahun 2015 memperlihatkan seb- aran  lebih  banyak  berada  di  Kelurahan Korumba.
Tabel 2. Kejadian  Pencurian  Kendaraan Bermotor  di  Kecamatan  Mandon- ga, 2015 No. Kelurahan Pencurian Ken- daraan Bermo- tor 1. Mandonga 36 2. Korumba 43 3. Anggilowu 3 4. Alolama 3 5. Wawombalata 0 6. Labibia 1 Jumlah 86 Sumber : Polsek Mandonga 2015 Berdasarkan  Tabel  diatas  menunjukan bahwa  Kelurahan  Korumba  mempunyai  43 atau  50,00%  kejadian  pencurian  kendaraan bermotor,  diikuti  oleh  Kelurahan  Mandonga dengan  36  atau  41,86%  kejadian.  Sedangkan kelurahan  yang  tidak  ada  pencurian  ken- daraan  bermotor  adalah  Kelurahan  Wawom- balata.
1. Waktu Kejadian waktu  kejadian  pencurian  kendaraan bermotor  di  Kecamatan  Mandongan  tahun 2015.
Tabel 3.   Waktu  Kejadian  Pencurian  Ken- daraan Bermotor, 2015 Waktu Kejadian Jam Jumlah (%) Malam 00.01 - 06.00 38 44.19 Pagi 06.01 - 12.00 10 11.63 Siang 12.01 - 18.00 14 16.28 Sore 18.01 - 00.00 24 27.91 Sumber : Hasil Olahan Data Primer
Berdasarkan  Tabel  3,  waktu  kejadian pencurian  kendaran  bermotor  di  Kecmatan Mandonga  pada  tahun  2015  adalah  Malam atau  pukul  00.01  –  06.00  sebesar  44,19%, sedangkan  yang kedua terbesar adalah waktu Sore  atau  pukul  18.01–  24.00  sebesar 27,91%.
2. Bulan Kejadian
Bulan  kejadian  pencurian  ken- daraan  bermotor  di  Kecamatan  Mandongan tahun 2015 dapat diliat pada Tabel 4.
Tabel  4.  Bulan  Kejadian  Pencurian  Ken-
daraan Bermotor, 2015 No. Bulan Jumlah Bulan (%) Hari Kejadian 1 Januari 4 5 5.26 2 Februari 5 5 6.58 3 Maret 7 7 9.21 4 April 12 15 15.79 5 Mei 10 12 13.16 6 Juni 2 2 2.63 7 Juli 4 5 5.26 8 Agustus 6 6 7.89 9 September 7 8 9.21 10 Oktober 5 6 6.58 11 November 8 8 10.53 12 Desember 6 7 7.89 Jumlah 76 86 100.00 Sumber : Polsek Mandonga, 2015,
Berdasarkan  tabel  di  atas  terlihat  bah- wa  bulan  yang  paling  tinggi  presentasenya adalah bulan April, dimana 15.79%   hari ada kejadian pencurian kendaraan bermotor.
3. Hari Kejadian
Hari-hari  kejadian  pencurian  ken- daraan  bermotor  di  Kecamatan  Mandongan tahun 2015.
Tabel 5.   Hari-Hari Kejadian Pencurian Kendaraan Bermotor, 2015 Hari Kejadian Pencurian Kendaraan Bermotor Senin 9 Selasa 13 Rabu 11 Kamis 17 Jum'at 13 Sabtu 12 Minggu 11 Jumlah 86 Sumber : Polsek Mandongan, 2015 Berdasarkan  tabel  diatas  hari  Kamis adalah  hari  dimana  tingkat  pencurian  ken- daraan  bermotor  menunjukkan  angka  yang lebih banyak dari hari-hari yang  lain. Jumlah kejadian  pada  hari  Kamis  sebanyak  17  atau 19,77% kejadian dalam tahun 2015.

## Penduduk
Kota  Kendari  Khususnya  Kecamatan Mandonga dengan perkembangan perdagangan dan jasa, membuat pertumbuhan kependudukan juga meningkat. Tabel 6.  Jumlah  Penduduk  di  Kecamatan Mandonga pada, 2015 No. Kelurahan Jumlah Penduduk (jiwa) 1. Mandonga 15.659 2. Korumba 13.874 3. Anggilowu 5.549 4. Alolama 2.825 5. Wawombalata 3.093 6. Labibia 2.338 Jumlah 43.338 Sumber:  Kantor  Kelurahan  Se-Kecamatan Mandongan, 2015
Berdasarkan  tabel  diatas  Kelurahan yang mempunyai penduduk terbanyak adalah Kelurahan  Mandonga  dengan  penduduk 15.659  jiwa.  Sedangkan  Kelurahan  dengan jumlah penduduk tersedikit adalah Kelurahan Labibia dengan penduduk 2.338 jiwa.
Tabel 7. Kepadatan  Penduduk  di  Kecama- tan Mandonga, 2015 No. Kelurahan Kepadatan Penduduk (per km²) 1. Mandonga 10.439 2. Korumba 6.139 3. Anggilowu 5.186 4. Alolama 2.124 5. Wawombalata 505 6. Labibia 276 Jumlah 24.669 Sumber: Kantor  Kelurahan  Se-Kecamatan Mandongan
Berdasarkan  tabel  di  atas  kepadatan penduduk  tertinggi  adalah  Kelurahan  Man- donga  dengan  kepadatan  10.439  jiwa/  km 2 . Terpadat  kedua  adalah  Kelurahan  Korumba dengan  kepadatan  penduduk  6.139  jiwa/km 2 . Sedangkan  Kelurahan  yang  mempunyai kepadatan  penduduk  terendah  adalah  Ke- lurahan Labibia dengan 276 jiwa/ km 2 .

## Kerapatan Jalan
Kerapatan  jalan  tertinggi  terdapat  di Kelurahan  Mandonga    dengan  5,22,  se- dangkan kerapatan  jalan terendah adalah Ke- lurahan Wawombalata dengan 0,72.
Tabel 8. Kerapatan Jalan di Kecamatan Man-
donga,  2015 No. Kelurahan Kerapatan Jalan 1. Mandonga 5,22 2. Korumba 3,68 3. Anggilowu 2,19 4. Alolama 1,14 5. Wawombalata 0,72 6. Labibia 0,96 Jumlah 13,93
Sumber : BAPPEDA Kota Kendari, 2015

## Lanpu Penerangan Jalan
Pada  tahun  2015  di  Kecamatan  Man- donga  tercatat  jumlah  penggunaan  listrik PLN untuk lampu penerangan jalan sebanyak 109.500  watt,  pengguna  dengan  jumlah  titik lampu  sebanyak  519  lampu  .  Adapun  jenis penerangan  jalan  untuk  semua  kelurahan  di Kecamatan  Mandonga  pada  tahun  2015 menggunakan listrik pemerintah.
Tabel 9.   Penggunaan  Listrik  di Kecamatan Mandonga, 2015 No. Kelurahan Penggunaan Listrik (watt) 1. Mandonga 24.000 2. Korumba 73.500 3. Anggilowu 45.00 4. Alolama 2.000 5. Wawombalata 1.250 6. Labibia 4.250 Jumlah 109.500 Sumber: Kantor SDA Kota Kendari, 2015
Berdasarkan  tabel  di  atas  bahwa penggunaan  listrik  terbanyak  untuk  lampu penerangan  jalan  umum    pada  tahun  2015 terdapat  di  kelurahan  korumba  sebesar 73.500  watt,  sedangkan  penggunaan  listrik terendah  berada  di  Kelurahan  Wawombalata yaitu 1.250 watt.

## Perdagangan Barang Dan Jasa
Ketersediaan  fasilitas  dan  aktifitas perdagangan  barang  dan  jasa  di  Kecamatan Mandonga  hingga  tahun  2015  dapat  dilihat pada Tabel 10.
Tabel 10.  Jumlah  Perdagangan  Barang  dan
Jasa  di  Kecamatan  Mandonga, 2015 No. Kelurahan Perdagangan Barang dan Jasa 1. Mandonga 173 2. Korumba 442 3. Anggilowu 154 4. Alolama 43 5. Wawombalata 59 6. Labibia 67 Jumlah 932 Sumber:  Kantor  Diperindagkop  Kota  Ken- dari, 2015
Berdasarkan  tabel  di  atas  bahwa jumlah  perdagangan  barang  dan  jasa  yang ada  di  Kecamatan Mandonga  pada  Tahun
2015 sebanyak 932 unit. Jumlah perdagangan barang dan jasa terbanyak terdapat dikelurahan  Kelurahan  Korumba  sebanyak 442 unit.
Rasio Polisi terhadap Jumlah Penduduk
Adapun  rasio  polisi  terhadap  jumlah penduduk  di  Kecamatan  Mandongan  dapat diliat pada Tabel 11.
Tabel 11.  Rasio  Polisi  Terhadap  Jumlah Penduduk  di  Kecamatan  Man- dongan, 2015 No. Kelurahan Rasio (poli- si/penduduk) 1. Mandonga 23 2. Korumba 21 3. Anggilowu 8 4. Alolama 4 5. Wawombalata 5 6. Labibia 4 Jumlah 65 Sumber : Polres Kendari 2015
Berdasarkan  tabel    rasio  polisi  ter- hadap  jumlah  penduduk  per  Kelurahan  di Kecamatan  Mandonga  Tahun  2015,  Ke- lurahan  Mandonga  yang  mempunyai  rasio tertinggi  yaitu  23  polisi  per  penduduk,  se- dangkan  Kelurahan  Mandonga  dan  Ke- lurahan  Labibia  mempunyai  ratio  terendah dengan 4 polisi per penduduk.

## Rasio Polisi terhadap Luas Wilayah
Adapun  rasio  polisi  terhadap  rasio polisi terhadap luas Keluarahan di Kecamatan Mandongan tahun 2015.
Tabel 12.   Rasio Polisi Terhadap Luas Wilayah di
Kecamatan Mandongan,  2015 No. Kelurahan Rasio (poli- si/km 2 ) 1. Mandonga 5 2. Korumba 7 3. Anggilowu 3 4. Alolama 4 5. Wawombalata 19 6. Labibia 27 Jumlah 65 Sumber : Polres Kendari 2015 Berdasarkan tabel rasio polisi terhadap luas  wilayah  per  Kelurahan  di  Kecamatan Mandonga  Tahun  2015,  Kelurahan  Labibia mempunyai ratio tertinggi, yaitu 27 polisi per km 2 ,  sedangkan  ratio  terendah  adalah  Ke- lurahan Anggilowu dengan 3 polisi per km 2 .
Jumlah  Penduduk  dan  Pencurian  Ken- daraan Bermotor
Hasil  analisis pada  bagian  ini  menyam- paikan  gambaran  tentang  hubungan  jumlah penduduk  (X1)  dengan  pencurian  kendaraan bermotor (Y) di Kecamatan Mandonga tahun 2015.
Tabel 13. Jumlah  Penduduk  dan  Pencuri- an Kendaraan Bermotor No. Kelurahan Kelas (X1) Kelas (Y) 1. Mandonga Tinggi Tinggi 2. Korumba Tinggi Tinggi 3. Anggilowu Rendah Rendah 4. Alolama Rendah Rendah 5. Wawombalata Rendah Tidak ada kejadian 6. Labibia Rendah Rendah Sumber : Hasil Analisis Tabel  tersebut  menunjukan  adanya kesesuaian kelas antara jumlah penduduk dan jumlah kejadian pencurian kendaraan  bermo- tor.  Ada  33,33%  Kelurahan  dengan  kelas jumlah  penduduk  tinggi  dan  kelas  jumlah kejadian  pencurian  kendaraan  bermotor ting- gi.  Ada  50,00%  Kelurahan  dengan  kelas jumlah  penduduk  rendah  dan  kelas  jumlah kejadian  pencurian  kendaraan  bermotor  ren- dah. Presentase kesesuaiannya adalah
83,33%.
Berdasarkan  tabel  di  atas  menunjukan bahwa  terdapat  kecenderungan  semakin  ban- yak jumlah penduduk, maka semakin banyak pencurian  kendaraan  bermotor.  Berdasarkan hasil  observasi  lapangan  bahwa  pencurian kendaraan  bermotor  disebabkan  oleh  kondisi berkerumun,  serta  kondisi  mudahnya  per- hatian teralih karena berbagai hal .
Kepadatan  Penduduk  dan  Pencurian Kendaraan Bermotor
Hasil analisis pada bagian ini menyampaikan  gambaran  tentang  hubungan kepadatan  penduduk  (X2) dengan  pencurian kendaraan  bermotor  (Y)  di  Kecamatan  Man- donga tahun 2015.
Tabe 14. Kepadatan  Penduduk  dan  Pencurian Kendaraan Bermotor No. Kelurahan Kelas (X2) Kelas (Y) 1. Mandonga Tinggi Tinggi 2. Korumba Sedang Tinggi 3. Anggilowu Sedang Rendah 4. Alolama Rendah Rendah 5. Wawombalata Rendah Tidak ada kejadian 6. Labibia Rendah Rendah

## Sumber : Hasil Analisis
Tabel  tersebut  menunjukan  adanya kesesuaian  kelas  antara  kepadatan  penduduk dan  jumlah  kejadian  pencurian  kendaraan bermotor.  Ada  16,67%  Kelurahan  dengan kelas  kepadatan  penduduk tinggi  dan  kelas jumlah kejadian pencurian kendaraan  bermo- tor  tinggi.  Ada  33,33%  Kelurahan  dengan kelas  kepadatan  penduduk rendah  dan  kelas jumlah kejadian pencurian kendaraan  bermo- tor  rendah.  Presentase  kesesuaiannya  adalah 50,00%.
Berdasarkan  tabel  di  atas  menunjukan bahwa terdapat kecenderungan semakin ting- gi kepadatan penduduk, maka semakin tinggi pencurian  kendaraan  bermotor.  Berdasarkan hasil  observasi  lapangan  bahwa  pencurian kendaraan bermotor disebabkan oleh penduduk  yang  padat  dan  terletak  di  daerah yang banyak perdagangan barang dan jasa.

## Kerapatan  Jalan  dan  Pencurian Kendaraan Bermotor
Hasil  analisis  spasial  pada  bagian  ini menyampaikan  gambaran  tentang  hubungan kerapatan  jalan  (X3) dengan  pencurian  ken- daraan  bermotor (Y)  di  Kecamatan  Mandon- ga tahun 2015.
Tabel 15.  Kerapatan  Jalan  dan  Pencurian
Kendaraan Bermotor No Kelurahan Kelas (X3) Kelas (Y) 1. Mandonga Tinggi Tinggi 2. Korumba Sedang Tinggi 3. Anggilowu Rendah Rendah 4. Alolama Rendah Rendah 5. Wawombalata Rendah Tidak ada ke- jadian 6. Labibia Rendah Rendah Sumber : Hasil Analisis
Tabel  tersebut  menunjukan  adanya kesesuaian  kelas  antara  kerapatan  jalan  dan jumlah kejadian pencurian kendaraan  bermo- tor.  Ada  16,67%  Kelurahan  dengan  kelas kerapatan  jalan tinggi  dan  kelas  jumlah  ke- jadian  pencurian  kendaraan  bermotor  tinggi. Ada  50,00%    Kelurahan  dengan  kelas  ke- rapatan jalan rendah dan kelas jumlah kejadi- an  pencurian  kendaraan  bermotor  rendah. Presentase kesesuaiannya adalah 66,67%.
Berdasarkan  tabel  di  atas  menunjukan bahwa  terdapat  kecenderungan  bahwa  se- makin  tinggi  kerapatan  jalan  maka  semakin tinggi  pula  pencurian  kendaraan  bermotor. Berdasarkan hasil observasi lapangan diketahui bahwa di Kelurahan Mandonga dan Kelurahan  Korumba  memiliki  tingkat  ke- rapatan  jalan  yang  tinggi  dan  memudahkan pencurian  untuk  berpindah  dari  satu  tempat ke  tempat  lainya,  sehingga  memudahkan pencuri untuk beroperasi dan melarikan diri.
Intensitas  Pencahayaan dan  Pencurian Kendaran Bermotor
Hasil  analisis  pada  bagian  ini menyampaikan  gambaran  tentang  hubungan intensitas pencahayaan (X4) dengan pencuri- an  kendaraan  bermotor  (Y)  di  Kecamatan Mandonga tahun 2015.
Tabel 16. Intensitas Pencahayaan dan Pencurian Kendaraan Bermotor No. Kelurahan Kelas (X4) Kelas (Y) 1. Mandonga Rendah Tinggi 2. Korumba Tinggi Tinggi 3. Anggilowu Rendah Rendah 4. Alolama Rendah Rendah 5. Wawombalata Rendah Tidak ada kejadian 6. Labibia Rendah Rendah Sumber: Hasil Analisis
Tabel  tersebut  menunjukan  adanya kesesuaian  kelas  antara  intensitas  pencaha- yaan  dan  jumlah  kejadian  pencurian  ken- daraan  bermotor.  Ada  16,67%  Kelurahan dengan  kelas  intensitas  pencahayaan  tinggi dan  kelas  jumlah  kejadian  pencurian  ken- daraan  bermotor  tinggi.  Ada  50,00%  Ke- lurahan  dengan  kelas  intensitas  pencahayaan rendah  dan  kelas  jumlah  kejadian  pencurian kendaraan  bermotor  rendah.  Presentase  kes- esuaiannya adalah 66,67%.
Tetapi  jika  melihat  sebaliknya  ada 16,67%  Kelurahan  dengan  kelas  intensitas pencahayaan  rendah  dan  kelas  pencurian kendaraan  bermotor tinggi.  Ada  50,00%  Ke- lurahan  dengan  kelas  intensitas  pencahayaan rendah dan kelas pencurian kendaraan bermo- tor  rendah.  Presentase  kesesuaiannya  adalah 66,67%.
Berdasarkan  tabel  di  atas  menunjukan bahwa  intensitas  pencahayaan  dan  pencurian kendaraan  bermotor  menunjukkan  kesamaan kekuatan  antara  semakin  tinggi  intensitas pencahayaan  maka  makin  tinggi  pencurian kendaraan bermotor. Dengan semakin rendah intensitas  pencahayaan  maka  makin  tinggi pencurian kendaraan bermotor.
Perdagangan  Barang  dan  Jasa,  dan  Pen- curian Kendaraan Bermotor
Hasil analisis pada bagian ini menyampaikan  gambaran  tentang  hubungan perdagangan barang dan jasa (X5) dan pencu- rian  kendaraan  bermotor  (Y)  di  Kecamatan Mandonga tahun 2015.
Tabel 17.  Jumlah  Perdagangan  Barang  dan
Jasa,  dan  Pencurian  Kendaraan Bermotor No. Kelurahan Kelas (X5) Kelas (Y) 1. Mandonga Rendah Tinggi 2. Korumba Tinggi Tinggi 3. Anggilowu Rendah Rendah 4. Alolama Rendah Rendah 5. Wawombal- ata Rendah Tidak ada kejadian 6. Labibia Rendah Rendah

## Sumber : Hasil Analisis
Tabel  tersebut  menunjukan  adanya kesesuaian  kelas  antara  jumlah  perdagangan barang  dan  jasa,  dan  jumlah  kejadian  pencu- rian  kendaraan  bermotor.  Ada  16,67%    Ke- lurahan  dengan  kelas  jumlah  perdagangan barang  dan  jasa  tinggi  dan  kelas  pencurian kendaraan  bermotor tinggi.  Ada  50,00%  Ke- lurahan  dengan  kelas  jumlah  perdagangan barang dan  jasa  rendah dan kelas  jumlah ke- jadian pencurian kendaraan bermotor rendah. Presentase kesesuaiannya adalah 66,67%.
Tetapi  jika  melihat  sebaliknya  ada 16,67%  Kelurahan  dengan  kelas  jumlah perdagangan  barang  dan  jasa  rendah  dan  ke-
las pencurian kendaraan bermotor tinggi. Ada 50,00%  Kelurahan  dengan  kelas  jumlah perdagangan  barang  dan  jasa  rendah  dan  ke- las  pencurian  kendaraan  bermotor  rendah. Presentase kesesuaiannya adalah 66,67%.
Berdasarkan  tabel  di  atas  menunjukan bahwa  jumlah  perdagangan  barang  dan  jasa dan  pencurian  kendaraan  bermotor  menun- jukkan  kesamaan  kekuatan  antara  semakin tinggi  jumlah  perdagangan  barang  dan  jasa maka  makin  tinggi  pencurian  kendaraan  ber- motor.  Dengan  semakin  rendah  jumlah perdagangan  barang  dan  jasa  maka  makin tinggi pencurian kendaraan bermotor.
Berdasarkan  hasil  observasi  lapangan diketahui bahwa pencurian kendaraan bermo- tor  di  sebabkan  karna  kurang  kewaspadaan dan  kehati-hatian  pada  saat  seseorang  ber- belanja  dan  selalu  memarkirkan  kendaraann- ya  tanpa  menggunakan  kunci  ganda.  Hal  ini menyebabkan  para  pelaku  pencurian  dapat dengan  mudah  mencuri  kendaraan  bermotor yang sedang diparkirkan tersebut.
Rasio  Polisi  Terhadap  Jumlah  Penduduk dan Kejadian  Pencurian  Kendaraan  Ber- motor
Hasil spasial pada bagian ini menyam- paikan  gambaran  tentang  hubungan  Rasio Polisi  Terhadap  Jumlah  Penduduk  (X6)  dan pencurian  kendaraan  bermotor    (Y)di  Keca- matan Mandonga tahun 2015.
Tabel 18.   Rasio  Polisi  Terhadap  Jumlah
Penduduk  dan  Jumlah  kejadian Pencurian Kendaraan Bermotor No. Kelurahan Kelas (X6) Kelas (Y) 1. Mandonga Tinggi Tinggi 2. Korumba Tinggi Tinggi 3. Anggilowu Rendah Rendah 4. Alolama Rendah Rendah 5. Wawombalata Rendah Tidak ada kejadian 6. Labibia Rendah Rendah Sumber : Hasil Analisis
Tabel  tersebut  menunjukan  adanya kesesuaian kelas antara kelas rasio polisi ter- hadap  jumlah  penduduk dan  jumlah kejadian pencurian  kendaraan  bermotor.  Ada  33,33% Kelurahan dengan kelas rasio polisi terhadap jumlah penduduk tinggi dan kelas dan jumlah
kejadian  pencurian  kendaraan  bermotor ting- gi. Ada 50,00% Kelurahan dengan kelas rasio polisi  terhadap  jumlah  penduduk  rendah  dan kelas  jumlah  kejadian  pencurian  kendaraan bermotor  rendah.  Presentase  kesesuaiannya adalah 83,33%.
Berdasarkan tabel di atas menunjukkan bahwa terdapat kecenderungan semakin ting- gi  rasio  polisi  terhadap  jumlah  penduduk maka  semakin  tinggi  jumlah  pencurian  ken- daraan bermotor.
Rasio  Polisi  Terhadap  Luas  Wilayah  dan Kejadian Pencurian Kendaraan Bermotor
Hasil analisis pada bagian ini menyampaikan  gambaran  tentang  hubungan Rasio  Polisi  Terhadap  Luas  Wilayah  (X7) dan  pencurian  kendaraan  bermotor  (Y)  di Kecamatan Mandonga tahun 2015.
Tabel 19.  Rasio  Polisi  Terhadap  Luas  Wila-
yah dan Jumlah kejadian Pencurian Kendaraan Bermotor No. Kelurahan Kelas (X7) Kelas (Y) 1. Mandonga Rendah Tinggi 2. Korumba Rendah Tinggi 3. Anggilowu Rendah Rendah 4. Alolama Rendah Rendah 5. Wawombalata Sedang Tidak ada kejadian 6. Labibia Tinggi Rendah Sumber : Hasil Analisis
Tabel  tersebut  menunjukan  adanya kesesuaian  kelas  antara  rasio  polisi  terhadap luas  wilayah,  dan  pencurian  kendaraan  ber- motor. Ada 33,33%  Kelurahan dengan kelas rasio polisi terhadap luas wilayah rendah dan kelas  pencurian  kendaraan  bermotor  tinggi. Ada  33,33%  Kelurahan  dengan  kelas  rasio polisi terhadap luas wilayah rendah dan kelas pencurian kendaraan bermotor rendah. Presentase kesesuaiannya adalah 66,67%.
Berdasarkan tabel di atas menunjukkan bahwa  terdapat  kecenderungan  semakin  ren- dah  rasio  polisi  terhadap  luas  wilayah  maka semakin  tinggi  jumlah  pencurian  kendaraan bermotor dan  semakin tinggi rasio polisi ter- hadap  luas  wilayah  maka  semakin  rendah jumlah  pencurian  kendaraan  bermotor.    Ini mengindikasikan  bahwa  kedua  variabel mempunyai  kesesuaian  tetapi  berbanding terbalik.

## Analisis Korelasi
Pada  analisis  kolerasi  pertama  antara jumlah  penduduk  (X1)  dengan  kejadian  pen- curian  kendaraan  bermotor  (Y)  diperoleh korelasinya  adalah  0,965  (sangat  kuat) dengan  tanda  positif  (+).  Hasil  ini  menun- jukan  bahwa  semakin  tinggi  kepadatan penduduk  maka  akan  semakin  tinggi  jumlah pencurian kendaraan bermotor.
Pada  analisis  kolerasi  kedua  antara kepadatan  penduduk  (X2)  dengan  kejadian pencurian  kendaraan  bermotor  (Y)  diperoleh korelasinya  adalah  0,800  (sangat  kuat) dengan  tanda  positif  (+).  Hasil  ini  menun- jukan  bahwa  semakin  tinggi  kepadatan penduduk  maka  akan  semakin  tinggi  jumlah pencurian kendaraan bermotor.
Pada analisis kolerasi ketiga antara ke- rapatan  jalan (X3) dengan kejadian  pencuri- an  kendaraan  bermotor  (Y)  diperoleh  ko- relasinya  adalah  0,895  (sangat  kuat)  dengan tanda positif (+). Hasil ini menunjukan bahwa semakin  tinggi  kerapatan  jalan  maka  akan semakin  tinggi  jumlah  pencurian  kendaraan bermotor.
Pada  analisis  kolerasi  keempat  antara intensitas pencahayaan  (X4) dengan kejadian pencurian  kendaraan  bermotor  (Y)  diperoleh korelasinya  adalah  0,866  (sangat  kuat) dengan  tanda  positif  (+).Hasil  ini  menun- jukan  bahwa  semakin  tinggi  intensitas  pen- cahayaan  maka  akan  semakin  tinggi  jumlah pencurian kendaraan bermotor.
Pada analisis kolerasi kelima anta- ra perdagangan  barang dan  jasa (X5) dengan kejadian  pencurian  kendaraan  bermotor  (Y) diperoleh  korelasinya  adalah  0,846  (sangat kuat)    dengan  tanda  positif  (+).Hasil  ini menunjukan  bahwa  semakin  bertambah perdagangan  barang  dan  jasa  maka  akan  se- makin  bertambah  jumlah  pencurian  ken- daraan bermotor.
Pada  analisis  kolerasi  kelima  antara polisi terhadap jumlah penduduk (X6) dengan kejadian  pencurian  kendaraan  bermotor  (Y) diperoleh  korelasinya  adalah  0,971  (sangat kuat)    dengan  tanda  positif  (+).  Hasil  ini menunjukan bahwa semakin tinggi rasio poli- si  terhadap  jumlah  penduduk  maka  akan  se- makin  tinggi  jumlah  pencurian  kendaraan bermotor.
Pada analisis kolerasi kelima anta- ra  rasio  polisi  terhadap  luas  wilayah  (X7) dengan kejadian pencurian kendaraan bermo- tor  (Y)  diperoleh  korelasinya  adalah  0,846
(sangat kuat)  dengan tanda positif (+). Hasil ini  menunjukan  bahwa  semakin  tinggi  rasio polisi  terhadap  luas  wilayah  maka  akan  se- makin  rendah  jumlah  pencurian  kendaraan bermotor  dan  semakin  rendah  rasio  polisi terhadap  luas  wilayah  maka  akan  semakin tinggi jumlah pencurian kendaraan bermotor.

## Analisis Chi Square
Berdasarkan hasil Uji Chi-Square anta- ra  jumlah  penduduk  dengan  jumlah  kejadian pencurian  kendaraan  bermotor  menunnjukan bahwa Chi-Square tabel < Chi-Square hitung (5,99  <  6,00),  maka  Ho  ditolak  yang  berarti terdapat  hubungan  antara  jumlah  penduduk dengan  jumlah kejadian pencurian kendaraan bermotor.
Berdasarkan hasil Uji Chi-Square anta- ra  hubungan  antara  kepadatan  penduduk dengan  jumlah kejadian pencurian kendaraan bermotor  menunnjukan  bahwa  Chi-Square tabel  >  Chi-Square  hitung  (9,49  >  4,16), maka Ho diterima yang berarti tidak terdapat hubungan antara kepadatan penduduk dengan jumlah kejadian pencurian kendaraan  bermo- tor.
Berdasarkan hasil Uji Chi-Square anta- ra  hubungan  antara  kerapatan  jalan  dengan jumlah kejadian pencurian kendaraan  bermo- tor  menunnjukan  bahwa  Chi-Square  tabel  > Chi-Square  hitung  (9,49  >  6,00),  maka  Ho diterima yang berarti tidak terdapat hubungan antara kerapatan  jalan dengan  jumlah kejadi- an pencurian kendaraan bermotor.
Berdasarkan hasil Uji Chi-Square anta- ra  hubungan  antara  intensitas  pencahayaan dengan  jumlah kejadian pencurian kendaraan bermotor  menunnjukan  bahwa  Chi-Square tabel  >  Chi-Square  hitung  (5,99  >  2,40), maka Ho diterima yang berarti tidak terdapat hubungan  antara  intensitas  pencahayaan dengan  jumlah kejadian pencurian kendaraan bermotor.
Berdasarkan hasil Uji Chi-Square anta- ra  hubungan  antara  perdagangan  barang  dan jasa  dengan  jumlah  kejadian  pencurian  ken- daraan  bermotor  menunnjukan  bahwa  Chi- Square  tabel  >  Chi-Square  hitung  (5,99  > 2,40),  maka  Ho  diterima  yang  berarti  tidak terdapat  hubungan  antara  perdagangan  ba- rang dan jasa dengan  jumlah kejadian pencu- rian kendaraan bermotor.
Berdasarkan hasil Uji Chi-Square anta- ra  hubungan  antara  rasio  polisi  terhadap jumlah  penduduk  dengan  jumlah  kejadian
pencurian  kendaraan  bermotor  menunnjukan bahwa Chi-Square tabel < Chi-Square hitung (5,99  <  6,00),  maka  Ho  ditolak  yang  berarti terdapat  hubungan  antara  rasio  polisi  ter- hadap  jumlah  penduduk  dengan  jumlah  ke- jadian pencurian kendaraan bermotor.
Berdasarkan  hasil  Uji  Chi-Square antara  hubungan  antara  polisi  terhadap  luas wilayah dengan  jumlah  kejadian  pencurian kendaraan  bermotor  menunnjukan  bahwa Chi-Square tabel > Chi-Square hitung (9,49 > 7,00),  maka  Ho  diterima  yang  berarti  tidak terdapat  hubungan  antara  rasio  polisi  ter- hadap  luas  wilayah  dengan  jumlah  kejadian pencurian kendaraan bermotor.

## Analisis Spasial dengan SIG
Hasil  analisis  spasial  pada  bagian  ini menyampaikan  gambaran  tentang  hubungan kondisi  wilayah  dengan pencurian kendaraan bermotor dalam bentuk tabel dan peta spasial.
Tabel 20. Hubungan  Kategori Spasial dan Jumlah kejadian Pencurian Kendaraan Bermotor No Kelurahan Kelas Kate- gori Spasial Kelas Pen- curian Ken- daraan Ber- motor 1. Mandonga Tinggi Tinggi 2. Korumba Tinggi Tinggi 3. Anggilowu   Rendah Rendah 4. Alolama Rendah Rendah 5. Wawom- balata Rendah Tidak ada kejadian 6. Labibia Rendah Rendah Sumber : Hasil Analisis
Berdasarkan  hasil  analisis  spasial  di atas  menunjukkan  bahwa  terdapat  kecender- ungan  semakin  tinggi  kelas  kategori  spasial maka semakin tinggi   jumlah pencurian ken- daraan  bermotor.  Adapun  peta  spasial  dapat disajikan pada gambar berikut:
Gambar 1. Peta  Kategori  Spasial  di  Kecama- tan Mandonga Tahun 2015

## PENUTUP

## Kesimpulan
Berdasrkan  hasil  penelitian  disimpul- kan bahwa:
1. Terdapat hubungan antara jumlah penduduk  dengan  kejadian  pencurian kendaraan  bermotor  di  Kecamatan  Man- donga. 2. Tidak terdapat hubungan antara kepadatan  penduduk  dengan  kejadian pencurian  kendaraan  bermotor  di  Keca- matan Mandonga.
3. Tidak  terdapat  hubungan  antara  aksesi- bilitas  dengan  kejadian  pencurian  ken- daraan  bermotor di  Kecamatan Mandon- ga.
4. Tidak  terdapat  hubungan  antara  lampu penerangan jalan dengan kejadian pencu- rian  kendaraan  bermotor  di  Kecamatan Mandonga.
5. Tidak terdapat hubungan antara perdagangan barang dan jasa dengan ke- jadian  pencurian  kendaraan  bermotor  di Kecamatan Mandonga.
6. Terdapat  hubungan  antara  rasio  polisi terhadap  jumlah  penduduk  dengan  ke- jadian  pencurian  kendaraan  bermotor  di Kecamatan Mandonga.
7. Tidak  terdapat  hubungan  antara  rasio polisi  terhadap  luas  wilayah  dengan  ke- jadian  pencurian  kendaraan  bermotor  di Kecamatan Mandonga.

## Saran
Berdasarkan  kesimpulan  tersebut  di atas, maka disarankan agar:
1) Dilakukan  penelitian  lebih  mendalam terhadap  hubungan  kondisi  wilayah dengan  kejadian  pencurian  kendaraan bermotor  serta  menambahkan  variabel kondisi wilayahnya dengan menggunakan pendekatan lain. 2) Pemerintah  Kota  Kendari  dapat  mencip- takan  kondisi  wilayah  yang  aman  dan menetapkan  suatu  kebijakan  tata  ruang terkait  dengan  penyebab  kriminalitas khususnya di Kecamatan Mandonga.

## DAFTAR PUSTAKA
Abidin,  A.  Zainal.  1987. Hukum  PidanaI, Sinar Grafika: Jakarta.
Alam,  A.S.  2010. Pengantar  Kriminologi. Makassar: Pustaka Refleksi Books. Asnal,  Effendi  dan  Asep,  Suryana .  2013. Evaluasi  Sistem  Pencahayaan  Lampu Jalan  Di  Kecamatan  Sungai  Bahar . Jurnal  Teknik  Eletro  ITP,  Volume  2 No. 2. Badan  Pusat  Statistik.  2015. Kendari  Dalam Angka 2015 . Kota Kendari.
Clark,  D.  1982. Urban  Geography .  London: Croom Helm Ltd. Clarke,  Ronald,  V.  1977. Situasional  Crime Prevention  :  successful  Case  Studies
(2nd) New  York:  Harrow  and  Heston, USA. Freeman,  T.W.  1974. Geography  and  Plan- ning .  Hutchinson  University  Library. London. Gosita,  Arif.  2004. Masalah  Korban  Keja- hatan. Jakarta:  Bhuana  Ilmu  Komput- er.
Haggett,  Peter.  2001. Geography  a  Global Synthesis .  Pearson  Education,  Eng- land. Kusuma,  Nugrahadi.  2005. Pola  Pencurian Sepeda Motor di Lampung . Fisip, Uni- versitas Indonesia. Depok. Meliala,  Adrianus.  2004. Pencurian  Ken- daraan  Bermotor,  Motif,  Trend  dan Solusi, Jurnal Kriminologi UI No. II Poerwadarminta, W.J.S. 1984. Kamus Umum Bahasa  Indonesia .  Jakarta:  Balai Pustaka. Purnianti  dan  M.K.  Darmawan.  1994. Mashab  dan  Penggolongan  Teori  da- lam  Kriminologi .  PT.  Citra  Aditya Bakti: Jakarta. Rustiadi, Ernan, et.al. 2009. Perencanan dan
Pengembangan Wilayah. Jakarta:
Crestpent Press dan Yayasan Obor In-
donesia. Tulloch,  John  dan  Deborah,  Lupton.  2001. Fear  of  Crime. Center  Cultural  Risk Research. New South Wales., Austral- ia