## FARABI Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika

## Penerapan Metode Backward untuk Menentukan Persamaan Regresi Linier Berganda pada Dugaan Tindak Pidana di Kota Binjai
Vira Nevriza Yulianti 1 ,  Pasukat Sembiring 2
1,2 Prodi Matematika, FMIPA, Universitas Sumatera Utara, Medan-Indonesia 20155 Email: 1 viranevriza98@gmail.com, 2 pasukat.sembiring366@gmail.com

## ABSTRAK
Tindak  pidana  pada  hakikatnya  adalah  perilaku  yang  bertentangan  dengan  hukum,  undang- undang,  norma-norma  sosial,  dan  nilai-nilai  dalam  masyarakat  yang  dapat  merugikan  dan mengancam  keselamatan dan jiwa orang lain baik secara material  maupun  immaterial. Adapun yang termasuk dalam tindak pidana adalah penganiayaan, pencurian dengan pemberatan, KDRT, pencurian  motor,  penggelapan  dokumen,  dan  penipuan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mencari hubungan  variabel-variabel  bebas  terhadap  dugaan  tindak  pidana  di  Kota  Binjai  sehingga diperoleh  persamaan  regresi  linier  berganda  dengan  menggunakan  Metode Backward .  Metode Backward adalah  metode  eliminasi  dimana  semua  variabel  bebas  diregresikan  dengan  variabel terikat.  Berdasarkan  hasil  analisis,  penduga  yang  diperoleh  adalah 𝑌̂ = 49,960 + 1,776𝑋 2 + 0,689𝑋 4 . Dengan Y merupakan jumlah dugaan tindak pidana, 𝑋 2 merupakan pencurian dengan pemberatan, 𝑋 4 merupakan  pencurian  motor.  Hasil  tersebut  menunjukkan  kedua  variabel berpengaruh  signifikan  terhadap  dugaan  tindak  pidana  di  Kota  Binjai,  sehingga  model  regresi yang digunakan cukup baik untuk menduga dugaan tindak pidana di Kota Binjai.
Kata kunci: Dugaan Tindak Pidana, Regresi Linier Berganda, Metode Backward

## ABSTRACT
Alleged crime is essentially an act that is contrary to law, legislation, social norms, and values in society that can harm and threaten the safety and lives of others, both materially and immaterially. The crimes included in the crime are persecution, vandalism, domestic violence, motorcycle theft, embezzlement  of  documents,  and  fraud.  This  research  aims  to  find  the  relationship  between independent variables on alleged criminal acts in Binjai City so that multiple linear regression equations were obtained using the Backward Method. Backward Method is an elimination method in which all independent variables are regressed with the dependent variable. Based on the results of  the  analysis,  the  estimator  obtained  is 𝑌̂ = 49,960 + 1,776𝑋 2 + 0,689𝑋 4 .  Where  Y  is  the number of suspected criminal acts, 𝑋 2 is a theft and weighting and 𝑋 4 is a motorcycle theft. These results indicate that the two variables have a significant effect on alleged criminal acts in Binjai City, the regression model used is good enough to predict suspected criminal acts in Binjai City.

## Keywords: Alleged Crime, Multiple Linear Regression, Backward Method

## A. Pendahuluan
Kota Binjai merupakan Kota di Sumatera Utara  yang  memiliki  catatan  tingkat  tindak pidana  yang  cukup  tinggi.  Tindak  pidana  dapat terjadi di beberapa tempat dengan jangka waktu yang  sama  atau  berbeda.  Seseorang  dalam melakukan  tindak  pidana  dipengaruhi  beberapa faktor, yaitu faktor ekonomi, faktor lingkungan, maupun  faktor  sosial.  Hal  mendasar  yang membuat  seseorang  melakukan  tindak  pidana
adalah  faktor  ekonomi.  Pada  umumnya,  para pelaku  merupakan  orang  yang  memiliki penghasilan  rendah  atau  penduduk  miskin, sehingga  memaksa  diri  agar  mendapatkan penghasilan  tambahan  dengan  pendidikan  dan keterampilan  yang  dimiliki.  Oleh  sebab  itu, langkah  yang  dipilih  adalah  melakukan  tindak
pidana seperti dengan cara mencuri, merampok, begal, penipuan dan sebagainya.
Tindak  pidana  pada  hakikatnya  adalah perilaku  yang  bertentangan  dengan  hukum, undang-undang,  norma-norma  sosial,  dan  nilai- nilai  dalam  masyarakat  yang  dapat  merugikan dan mengancam keselamatan dan jiwa orang lain baik secara material maupun immaterial. Orang yang  dinyatakan  terbukti  dalam  melakukan tindak  pidana  harus  mempertanggungjawabkan perbuatan tersebut dengan pidana.
Analisis  regresi  linier  berganda  adalah metode  statistika  yang  dipergunakan  dalam menemukan hubungan variabel terikat (dependent  variable)  dengan  lebih  dari  satu variabel  bebas  (independent  variable)  yang bertujuan untuk mengetahui besar variabel bebas mempengaruhi  variabel  terikat.  Selain  itu, analisis regresi linier berganda dapat meramalkan  nilai  variabel  terikat  jika  seluruh variabel bebas telah diketahui nilainya (Ningsih & Dukalang, 2019) .
Pada  analisis  regresi  linier  berganda terdapat beberapa metode yang digunakan dalam menentukan  persamaan  regresi  linier  berganda, salah satunya diantaranya menggunakan Metode Backward .  Metode Backward adalah  metode eliminasi langkah mundur dengan meregresikan seluruh  variabel  bebas  dengan  variabel  terikat (Sembiring,  1995). Metode Backward adalah salah  satu  metode  regresi  yang  baik  digunakan karena  menerangkan  perilaku  variabel  terikat dengan  sebaik-baiknya  yaitu  memilih  variabel bebas  dari  banyaknya  variabel  bebas  yang tersedia .

## 1. Uji Kecukupan Sampel
Agar  data  yang  diperoleh  dari  hasil pengamatan dapat diterima sebagai sampel maka diperlukan  uji  kecukupan  sampel.  Dalam menentukan  jumlah  data  yang  diperlukan, langkah  awal  yang  diambil  yaitu  menentukan tingkat  ketelitian  dan  tingkat  kepercayaan. Pengaruh dari tingkat ketelitian dan kepercayaan yaitu apabila tingkat kepercayaan semakin besar dan  tingkat  ketelitian  semakin  tinggi  maka pengukuran yang dibutuhkan semakin banyak.
Hipotesis yang diuji:
H 0 = Ukuran sampel telah memenuhi syarat H 1 = Ukuran sampel belum memenuhi syarat
Agar  mengetahui  kecukupan  sampel dapat menggunakan rumus berikut:
𝑁 ′ =   [ 𝑘 𝑠 √𝑁 ∑ 𝑌𝑡 2−(∑ 𝑌𝑡)2 ∑ 𝑌𝑡 ] 2
Data  dikatakan  telah  mencukupi  ( H 0 diterima) jika syarat N’ < N telah terpenuhi, artinya jumlah data  secara  spekulatif  lebih  kecil  daripada jumlah  data  pengamatan  sebenarnya.  Dan dikatakan  tidak  mencukupi  ( H 0 ditolak)  jika N’ ≥ N .

## 2. Pengantar Matriks
Matriks adalah bilangan-bilangan riil atau bilangan kompleks yang tersusun menurut baris dan  kolom  sedemikian  hingga  membentuk persegi  (Howard  Anton,  2004).  Bentuk  umum sebuah matriks adalah:
𝐴 = [ 𝑎 11 𝑎 12 ⋯ 𝑎 1𝑘 𝑎 21 𝑎 22 ⋯ 𝑎 2𝑘 ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ 𝑎 𝑛1 𝑎 𝑛2 ⋯ 𝑎 𝑛𝑘 ]
Determinan  adalah  nilai  skalar  yang terkandung  dari  suatu  matriks  persegi  yang dinotasikan  dengan det(A) atau  | A |.  Apabila determinan  bernilai  nol,  maka  matriks  persegi tersebut singulir, artinya matriks tidak memiliki invers.
Bila,
𝐴 = [ 𝑎 11 𝑎 12 𝑎 21 𝑎 22 ] maka, |𝐴| = 𝑎 11 𝑎 22 − 𝑎 12 𝑎 21
Bila,
𝐴 = [ 𝑎 11 𝑎 12 𝑎 13 𝑎 21 𝑎 22 𝑎 23 𝑎 31 𝑎 32 𝑎 33 ] maka, |𝐴| = 𝑎 11 𝑎 22 𝑎 33 + 𝑎 12 𝑎 23 𝑎 31 + 𝑎 13 𝑎 21 𝑎 32 − 𝑎 13 𝑎 22 𝑎 31 − 𝑎 11 𝑎 23 𝑎 32 − 𝑎 12 𝑎 21 𝑎 33
Transpose  matriks  adalah  mengubah komponen-komponen  dalam  matriks  dengan mengganti  posisi  elemen  pada  baris  menjadi posisi elemen pada kolom dan sebaliknya. Notasi matriks transpose A adalah 𝐴 ′ atau 𝐴 𝑡 .  Bila,
𝐴 = [ 𝑎 11 𝑎 12 𝑎 13 𝑎 21 𝑎 22 𝑎 23 𝑎 31 𝑎 32 𝑎 33 ]  maka, 𝐴 ′ = [ 𝑎 11 𝑎 21 𝑎 31 𝑎 12 𝑎 22 𝑎 32 𝑎 13 𝑎 23 𝑎 33 ]

## 3. Regresi Linier Berganda
Regresi  linier  berganda  adalah  metode yang  digunakan  dalam  memahami  suatu peristiwa  yang  mempengaruhi  dua  atau  lebih variabel. Analisis regresi linier berganda adalah regresi  yang  mempunyai  satu  variabel  terikat
dan  dua  atau  lebih  variabel  bebas  (R.  K. Sembiring, 1995).
Model  regresi  dengan  k  peubah  bebas sebagai berikut.
𝑌 𝑖 = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑋 1 + 𝛽 2 𝑋 2 + ⋯ + 𝛽 𝑘 𝑋 𝑘 + 𝜀 𝑖

## 4. Metode Backward
Metode Backward atau  metode  eliminasi langkah  mundur  adalah  salah  satu  metode dengan  memasukkan  seluruh  variabel  bebas  ke dalam model selanjutnya dikeluarkan secara satu persatu  dengan  menguji  terhadap  parameter- parameternya dan menggunakan F parsial . Metode Backward lebih praktis digunakan daripada  metode  kemungkinan  regresi  lainnya, ini  berarti  bahwa  metode  ini  hanya  memeriksa regresi  paling  baik  yang  memuat  sejumlah peubah  peramal  tertentu  (N.R.  Draper  &  H. Smith, 1992)
Langkah-langkah  melakukan  prosedur regresi menggunakan Metode Backward yaitu:
a. Membentuk persamaan regresi linier berganda variabel bebas, yaitu X 1 , X 2 , … , X k . Kemudian  membentuk  koefisien  korelasi ganda,  lalu  uji  keberartian  regresi  ganda, yaitu b 1 , b 2 , … ,b k . Jika antara variabel ( X dan Y )  memiliki skala pengukuran paling sedikit interval  dan  hubungannya  linier,  maka keeratan hubungan antara variabel ( X dan Y ) dapat  diperoleh  menggunakan  formulasi korelasi pearson sebagai berikut:
𝑟 = 𝑛  ∑ 𝑌 𝑖 𝑋 𝑖 − 𝑛 𝑖=1 ∑ 𝑌 𝑖 ∑ 𝑋 𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑛 𝑖=1 √𝑛 ∑ 𝑌 1 2 −(∑ 𝑌 1 2 ) 𝑛 𝑖=1 𝑛 𝑖=1 √𝑛 ∑ 𝑋 1 2 −(∑ 𝑋 1 2 ) 𝑛 𝑖=1 𝑛 𝑖=1
b. Menentukan nilai dari F parsial terkecil pertama keluar dari model regresi.
𝐹 𝑝𝑎𝑟𝑠𝑖𝑎𝑙 = 𝑎 𝑘 2 𝑠 𝑘 2
Uji hipotesa: H 0 : Tidak terdapat pengaruh signifikan antara Y i dengan X i H 1 : Terdapat pengaruh signifikan antara Y i dengan X i
Keputusan:
Jika F parsial ≤ F tabel , maka H 0 diterima Jika F parsial > F tabel , maka H 1 ditolak c. Membentuk persamaan regresi linier
berganda kedua
Jika  pada  langkah  sebelumnya H 0 ditolak, maka  proses  berhenti  dan  penduganya  yaitu persamaan  regresi  linier  berganda  lengkap. Sedangkan,  apabila H 0 diterima,  maka langkah berikutnya yaitu membentuk persamaan  regresi  linier  berganda  dengan memasukkan  seluruh  variabel X i (untuk  i  ≠
1). Sehingga prosedur yang digunakan sama dengan langkah pertama.
d. Pemilihan variabel kedua keluar dari model Dalam  menentukan  variabel  kedua  yang keluar  dari  model  dilandaskan  pada  nilai F parsial dari variabel bebas yang terdapat pada persamaan  regresi  linier  berganda  kedua (langkah sebelumnya).
Langkah  diatas  diulang  terus-menerus hingga  diperoleh  nilai F parsial terkecil  dari variabel bebas lebih besar dari F tabel .

## 5. Pembentukan Model Penduga
Jika langkah-langkah melakukan
prosedur regresi menggunakan Metode Backward telah  selesai,  maka  dibentuk  model penduga linier dari persamaan regresi.
a. Persamaan Penduga pada Metode Backward Bentuk  persamaan  penduga  yiatu  sebagai berikut:
Ŷ =  𝑎 +   ∑ 𝑏 0 𝑋 𝑖
b. Koefisien  Korelasi  Determinasi  (Indeks Determinasi)
Koefisien determinasi merupakan nilai statistik yang dipergunakan dalam mengetahui  hubungan  pengaruh  antara  dua variabel  (Algifari,  2000).  Nilai  koefisien determinasi  memperlihatkan  persentase  dari variasi nilai variabel terikat yang diterangkan dari hasil persamaan regresi. Untuk mengetahui  nilai R 2 dapat  menggunakan rumus berikut:
𝑅 2 = 𝑏 1 ∑ 𝑋 1 𝑌+ 𝑏 2 ∑ 𝑋 2 𝑌+ ⋯ +𝑏 𝑘 ∑ 𝑋 𝑘 𝑌 ∑ 𝑌 2
c. Pembuktian Asumsi
Asumsi  (i)  :  rata-rata  residu  bernilai  sama dengan nol (0)
Asumsi (ii) : variansi (ej) = variansi (ek) = 𝜎 2 Asumsi  ini  dibuktikan  menggunakan  uji  t, dengan  menghitung  koefisien  korelasi Rank Spearman (melakukan  perbandingan  nilai t hitung dengan t tabel ).
𝑟 𝑠 = 1 − 6 ∑ 𝑑 𝑖 2 𝑛(𝑛 2 −𝑛)
Kemudian lakukan pengujian dengan uji t:
𝑡 ℎ𝑖𝑡 = 𝑟 𝑠 √𝑛−2 √1−𝑟 𝑠 2
Selanjutnya  cari  nilai 𝑡 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 = 𝑡 (𝑛−2;1−𝛼) . Jika 𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 < 𝑡 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 maka varian 𝑒 𝑗 = varian 𝑒 𝑘 sehingga  semua  variansi  residu  memiliki nilai sama. Asumsi (iii): covarian ( 𝑒 𝑗 , 𝑒 𝑘 ) = 0, 𝑗 ≠ 𝑘 . Asumsi  ini  dibuktikan  menggunakan  plot residu (diagram pencar dari residu). Jika plot residu  memperlihatkan  pola  beraturan  (pola tertentu)  maka  asumsi  tidak  dipenuhi sehingga  covarian  ( 𝑒 𝑗 , 𝑒 𝑘 ) = 0 .  Dan sebaliknya, maka asumsi  dipenuhi  dan tidak terdapat autokorelasi antar residu.

## B. Metode Penelitian

## 1. Objek Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  di  Sat  Reskrim Polres Binjai di Jalan Sultan Hasanuddin No. 1, Satria, Kec. Binjai Kota, Kota Binjai, Sumatera Utara.  Penelitian  ini  bersifat  studi  kasus  dan melakukan  riset  (pengambilan  data  secara sekunder).  Objek  dalam  penelitian  ini  adalah jenis dugaan tindak pidana di Kota Binjai  yang terjadi di setiap bulannya.

## 2. Pengidentifikasian Masalah
Masalah pada penelitian ini adalah cukup tingginya  catatan  tingkat  tindak  pidana  yang terjadi  di  Kota  Binjai.  Seseorang  dalam melakukan  tindak  pidana  dipengaruhi  oleh beberapa  faktor,  baik  faktor  ekonomi,  faktor lingkungan,  maupun  faktor  sosial.  Di  Kota Binjai  terdapat  beberapa  variabel  tindak  pidana yang sering terjadi yaitu penganiayaan, pencurian dengan pemberatan, KDRT, pencurian  motor,  penggelapan  dokumen,  dan penipuan.  Oleh  karena  itu,  pada  penelitian  ini akan diketahui variabel yang paling berpengaruh terhadap  dugaan  tindak  pidana  di  Kota  Binjai sehingga  diperoleh  variabel  yang  paling signifikan.

## 3. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  pada  penelitian  ini adalah  penulis  melakukan  riset  yang  diperoleh dari Sat Reskrim Polres Binjai pada tahun 2019 dan 2020.
Berdasarkan data yang diperoleh, data dikelompokkan sebagai berikut.
Y = jumlah dugaan tindak pidana (kasus) X 1 = penganiayaan (orang)
X 2 = pencurian dengan pemberatan (barang) X 3 = KDRT (rumah tangga) X 4 = pencurian motor (unit)
X 5 = penggelapan dokumen (berkas) X 6 = penipuan (uang)
Tabel 1. Dugaan Tindak Pidana di Kota Binjai
No   Tahun Bulan Y X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 1 2019 Januari 89 15 17 3 5 16 4 2 Februari 72 8 18 4 6 1 9 3 Maret 76 11 15 5 11 11 10 4 April 84 11 14 5 7 9 16 5 Mei 85 9 22 4 13 7 11 6 Juni 114 16 23 8 17 5 6 7 Juli 89 15 20 2 9 13 5 8 Agustus 119 15 21 8 15 11 18 9 September 82 6 11 7 7 13 13 10 Oktober 82 14 11 2 3 21 8 11 November 72 14 15 2 7 10 5 12 Desember 52 10 11 3 2 5 5 13 2020 Januari 86 15 19 6 7 6 11
14 Februari 91 9 13 5 12 8 15 15
Maret 111 10 26 4 7 15 18 16 April 98 12 25 5 3 12 10 17 Mei 93 16 22 2 14 10 7 18 Juni 115 25 25 2 11 7 15 19 Juli 87 11 24 1 7 13 8 20 Agustus 108 17 28 4 11 15 7 21 September 95 8 15 2 15 20 11 22 Oktober 84 6 13 2 8 13 11 23
November 109 3 28 1 26 14 11 24 Desember 81 4 19 2 19 8 6
Total 2174 280 455 89 242 263 240

## C. Hasil dan Pembahasan
1. Uji Kecukupan Sampel Dengan menggunakan rumus uji kecukupan sampel, diperoleh:
𝑁 ′ = [ 𝑘 𝑠 √𝑁 ∑ 𝑌 𝑡 2 − (∑ 𝑌 𝑡 ) 2 ∑ 𝑌 𝑡 ] 2 = 11,943
Pada penelitian ini diperoleh nilai 𝑁 ′ =  11,943 dan 𝑁 ′ =  24 sehingga  terpenuhi 𝑁′ < 𝑁 sehingga  kesimpulan  yang  dapat  diambil  yaitu data memenuhi kriteria untuk dianalisis.
2. Persamaan  Regresi  Ganda  antara  Y dengan X 1 , X 2 , …, X k
a. Persamaan  Regresi  Ganda  antara  Y dengan X 1 , X 2 , X 3 , X 4 , X 5 , X 6 Untuk  mengetahui  koefisien  regresi ganda dapat digunakan aplikasi tambahan  yaitu  SPSS.  Dari  hasil  SPSS diperoleh koefisien regresi ganda, dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Koefisien Regresi Ganda antara Y dengan X 1 , X 2 , X 3 , X 4 , X 5 , X 6 Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized
Coefficients
B Std. Error Beta 1  (Constant) 9.675 6.495 Penganiayaan 1.096 .273 .334 Pencuriandenga nPemberatan 1.365 .260 .467 KDRT 1.963 .659 .255 PencurianMotor 1.051 .247 .370 PenggelapanDok umen 1.205 .261 .357 Penipuan 1.116 .309 .290
Sehingga bentuk dari persamaan regresi linier berganda adalah:
𝑌̂ =  9,675 + 1,096𝑋 1 + 1,365𝑋 2 + 1,963𝑋 3 + 1,051𝑋 4 + 1,205𝑋 5 + 1,116𝑋 6
Selanjutnya lakukan uji korelasi parsial, dapat dilihat pada Tabel 3
Tabel 3. ANOVA antara Y dengan X 1 , X 2 , X 3 , X 4 , X 5 , X 6 ANOVA
Sum of Squares  Df Mean Square F Sig.
Pengan iayaan Between Groups 482.833  19  25.412 1.626  .343 Within Groups 62.500 4  15.625 Total 545.333  23
Pencuri andeng anPem beratan
Between Groups 679.458  19  35.761  15.057  .009 Within Groups 9.500 4 2.375 Total 688.958  23 KDRT Between Groups 79.458  19 4.182 .858  .643 Within Groups 19.500 4 4.875 Total 98.958  23 Pencuri anMoto r Between Groups 712.833  19  37.518 8.828  .024 Within Groups 17.000 4 4.250 Total 729.833  23 Pengge lapanD okumen Between Groups 431.958  19  22.735 1.070  .535 Within Groups 85.000 4  21.250 Total 516.958  23 Penipu an Between Groups 364.500  19  19.184 2.291  .219
Within Groups 33.500 4 8.375 Total 398.000  23
Dengan taraf nyata 0,05 maka diperoleh 𝐹 𝑝𝑎𝑟𝑠𝑖𝑎𝑙 terkecil  =  0,858  (variabel X 3 ) dan 𝐹 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 = 𝐹 (6,23,0.05) = 2,53 . Karena 𝐹 𝑝𝑎𝑟𝑠𝑖𝑎𝑙 terkecil < 𝐹 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 maka variabel X 3 dengan 𝐹 𝑝𝑎𝑟𝑠𝑖𝑎𝑙 terkecil  keluar  dari model regresi.
b. Persamaan  Regresi  Ganda  antara  Y dengan X 1 , X 2 , X 4 , X 5 , X 6 Berikut  merupakan  hasil  dari  koefisien regresi ganda antara Y dengan X 1 , X 2 , X 4 , X 5 , X 6 yang dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Koefisien Regresi Ganda antara Y dengan X 1 , X 2 , X 4 , X 5 , X 6 Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients B Std. Error Beta 1  (Constant) 16.647 7.264 Penganiayaan 1.227 .323 .374 Pencuriandenga nPemberatan 1.250 .308 .428 PencurianMotor 1.055 .296 .372 PenggelapanDok umen .925 .292 .274 Penipuan 1.514 .335 .394
Sehingga bentuk dari persamaan regresi linier berganda adalah:
𝑌̂ = 16,647 + 1,227𝑋 1 + 1,250𝑋 2 + 1,055𝑋 4 + 0,925𝑋 5 + 1,514𝑋 6 Selanjutnya  lakukan  uji  korelasi  parsial, dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. ANOVA antara Y dengan X 1 ,
X 2 , X 4 , X 5 , X 6
ANOVA
Sum of
Squares  Df Mean Square F Sig.
Pengani ayaan Between Groups 482.833  19  25.412 1.626  .343 Within Groups 62.500 4  15.625 Total 545.333  23 Pencuri andeng anPemb eratan Between Groups 679.458  19  35.761  15.057  .009 Within Groups 9.500 4 2.375 Total 688.958  23 Pencuri anMotor Between Groups 712.833  19  37.518 8.828  .024 Within Groups 17.000 4 4.250 Total 729.833  23 Penggel apanDo kumen Between Groups 431.958  19  22.735 1.070  .535 Within Groups 85.000 4  21.250 Total 516.958  23
Penipua n Between Groups 364.500  19  19.184 2.291  .219 Within Groups 33.500 4 8.375 Total 398.000  23
Dengan taraf nyata 0,05 maka diperoleh 𝐹 𝑝𝑎𝑟𝑠𝑖𝑎𝑙 terkecil  =  1,070  (variabel X 5 ) dan 𝐹 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 = 𝐹 (5,23,0.05) = 2,64 . Karena 𝐹 𝑝𝑎𝑟𝑠𝑖𝑎𝑙 terkecil < 𝐹 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 maka variabel X 5 dengan 𝐹 𝑝𝑎𝑟𝑠𝑖𝑎𝑙 terkecil  keluar  dari model regresi.
c. Persamaan  Regresi  Ganda  antara  Y dengan X 1 , X 2 , X 4 , X 6 Berikut  merupakan  hasil  dari  koefisien regresi ganda antara Y dengan X 1 , X 2 , X 4 , X 6 yang dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Koefisien Regresi Ganda antara Y dengan X 1 , X 2 , X 4 , X 6
Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients B Std. Error Beta 1  (Constant) 27.752 7.725 Penganiayaan 1.154 .391 .352 Pencuriandenga nPemberatan 1.262 .374 .432 PencurianMotor 1.012 .359 .357 Penipuan 1.524 .406 .396
Sehingga bentuk dari persamaan regresi linier berganda adalah:
𝑌̂ = 27,752 + 1,154𝑋 1 + 1,262𝑋 2 + 1,012𝑋 4 + 1,524𝑋 6
Selanjutnya  lakukan  uji  korelasi  parsial, dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. ANOVA antara Y dengan X 1 , X 2 , X 4 , X 6
ANOVA Sum of Squares  Df
Mean Square F Sig.
Pengan iayaan Between Groups 482.833  19  25.412 1.626  .343 Within Groups 62.500 4  15.625 Total 545.333  23 Pencuri andeng anPem beratan Between Groups 679.458  19  35.761 15.05 7 .009 Within Groups 9.500 4 2.375 Total 688.958  23 Pencuri anMoto r Between Groups 712.833  19  37.518 8.828  .024 Within Groups 17.000 4 4.250 Total 729.833  23 Penipu an Between Groups 364.500  19  19.184 2.291  .219 Within Groups 33.500 4 8.375 Total 398.000  23
Dengan taraf nyata 0,05 maka diperoleh 𝐹 𝑝𝑎𝑟𝑠𝑖𝑎𝑙 terkecil  =  1,626  (variabel X 1 ) dan 𝐹 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 = 𝐹 (4,23,0.05) = 2,80 . Karena 𝐹 𝑝𝑎𝑟𝑠𝑖𝑎𝑙 terkecil < 𝐹 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 maka variabel X 1 dengan 𝐹 𝑝𝑎𝑟𝑠𝑖𝑎𝑙 terkecil  keluar  dari model regresi.
d. Persamaan  Regresi  Ganda  antara  Y dengan X 2 , X 4 , X 6 Berikut  merupakan  hasil  dari  koefisien regresi ganda antara Y dengan X 2 , X 4 , X 6 yang dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Koefisien Regresi Ganda antara Y dengan X 2 , X 4 , X 6 Coefficients a Model Unstandardized
Coefficients Standardized Coefficients B Std. Error Beta 1  (Constant) 37.247 8.264 Pencuriandenga nPemberatan 1.730 .398 .592 PencurianMotor .592 .388 .209 Penipuan 1.457 .477 .379
Sehingga bentuk dari persamaan regresi linier berganda adalah:
𝑌̂ = 37,247 + 1,730𝑋 2 + 0,592𝑋 4 + 1,457𝑋 6
Selanjutnya lakukan uji korelasi parsial, dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9. ANOVA antara Y dengan X 2 ,
X 4 , X 6 ANOVA Sum of
Squares  Df Mean Square F Sig. Pencuri andeng anPem beratan Between Groups 679.458  19  35.761 15.05 7 .009 Within Groups 9.500 4 2.375 Total 688.958  23 Pencuri anMoto r Between Groups 712.833  19  37.518 8.828  .024 Within Groups 17.000 4 4.250 Total 729.833  23 Penipu an Between Groups 364.500  19  19.184 2.291  .219 Within Groups 33.500 4 8.375 Total 398.000  23
Dengan taraf nyata 0,05 maka diperoleh 𝐹 𝑝𝑎𝑟𝑠𝑖𝑎𝑙 terkecil  =  2,291  (variabel X 6 ) dan 𝐹 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 = 𝐹 (3,23,0.05) = 3,03 . Karena 𝐹 𝑝𝑎𝑟𝑠𝑖𝑎𝑙 terkecil < 𝐹 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 maka variabel X 6 dengan 𝐹 𝑝𝑎𝑟𝑠𝑖𝑎𝑙 terkecil  keluar  dari model regresi.
e. Persamaan  Regresi  Ganda  antara  Y dengan X 2 , X 4 Berikut  merupakan  hasil  dari  koefisien regresi  ganda  antara Y dengan X 2 ,  X 4 , yang dapat dilihat pada Tabel 10.
Tabel 10. Koefisien Regresi Ganda antara Y dengan X 2 , X 4 , X 6 Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients B Std. Error Beta 1  (Constant) 49.960 8.433 Pencuriandengan Pemberatan 1.776 .470 .608 PencurianMotor .689 .457 .243
Sehingga bentuk dari persamaan regresi linier berganda adalah:
𝑌̂ = 49,960 + 1,776𝑋 2 + 0,689𝑋 4
Selanjutnya lakukan uji korelasi parsial, dapat dilihat pada Tabel 11.
Tabel 11. ANOVA antara Y dengan X 2 , X 4 , X 6 ANOVA Sum of
Squares  Df Mean Square F Sig. Pencuri andeng anPem beratan Between Groups 679.458  19  35.761 15.05 7 .009 Within Groups 9.500 4 2.375 Total 688.958  23 Pencuri anMoto r Between Groups 712.833  19  37.518 8.828  .024 Within Groups 17.000 4 4.250 Total 729.833  23
Dengan taraf nyata 0,05 maka diperoleh 𝐹 𝑝𝑎𝑟𝑠𝑖𝑎𝑙 terkecil  =  8,828  (variabel X 4 ) dan 𝐹 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 = 𝐹 (2,23,0.05) = 3,42 . Karena 𝐹 𝑝𝑎𝑟𝑠𝑖𝑎𝑙 terkecil > 𝐹 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 maka variabel X 4 dengan 𝐹 𝑝𝑎𝑟𝑠𝑖𝑎𝑙 terkecil tidak  keluar atau tetap dalam model regresi.
3. Pembentukan Penduga
a. Variabel Penduga
Dari  enam  variabel  bebas  yang  telah diteliti,  hanya  terdapat  dua  variabel  bebas  yang masuk ke dalam persamaan penduga yaitu X 2 dan X 4 .
b. Persamaan Penduga pada Metode
Backward
Bentuk persamaan penduga pada Metode Backward dari persamaan regresi linier berganda antara Y dengan X 2 dan X 4 adalah:
𝑌̂ = 𝑏 0 + 𝑏 2 𝑋 2 + 𝑏 4 𝑋 4 𝑌̂ = 49,960 + 1,776𝑋 2 + 0,689𝑋 4
c. Koefisien Korelasi Determinasi
Berikut  merupakan  koefisien  korelasi determinasi  yang  terbentuk  oleh  Metode Backward .
Tabel 12. Koefisien Determinasi pada variabel X 2 , X 4
Model Summary b
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .744 a .554 .483 11.500
a. Predictors: (Constant), PencuriandenganPemberatan, PencurianMotor b. Dependent Variable: JumlahDugaanTindakPidana
Besarnya  nilai  koefisien  determinasi  ( R 2 )  pada variabel X 2 , X 4 sebesar 0,554 atau sama dengan 55,4%.  Dari  hasil  tersebut  dapat  disimpulkan bahwa  variabel  bebas  dengan  bersama-sama (simultan) berpengaruh terhadap variabel terikat sebesar  55,4%,  sedangkan  sisanya  dipengaruhi variabel lain diluar persamaan regresi.
d. Analisa Residu
Dalam menganalisis residu dapat menggunakan  tabel  yang  dapat  dilihat  pada Tabel 13.
Tabel 13. Koefisien Korelasi Rank Spearman dan Residu
No Y 𝒀 ̂ 𝒆 𝒋 Rank 𝒀 ̂ Rank e D 𝒅 𝟐
1 89 83,597 5,403 17 10 7 49 2 72 86,062 -14,062 15 22 -7 49 3 76 84,179 -8,179 16 17 -1 1 4 84 79,647 4,353 20 11 9 81 5 85 97,989 -12,989 7 21 -14 196 6 114 102,521 11,479 3 3 0 0 7 89 91,681 -2,681 12 15 -3 9 8 119 97,591 21,409 8 1 7 49 9 82 74,319 7,681 22 8 14 196 10
82 71,563 10,437 23 4 19 361
11 72 81,423 -9,423 18 19 -1 1
12 52
70,874 -18,874 24 24 0 0
13 86 88,527 -2,527 13 14 -1 1
14 91 81,316 9,684 19 6 13 169
15 111 100,959 10,041 5 5 0 0
16 98 96,427 1,573 11 12 -1 1
17
93 98,678 -5,678 6 16 -10 100
18 115 101,939 13,061 4 2 2 4
19
87 97,407 -10,407 9 20 -11 121
20 108 107,267 0,733 2 13 -11 121
21
95 86,935 8,065 14 7 7 49 22 84 78,56 5,44 21 9 12 144 23
109 117,602 -8,602 1 18 -17 289
24 81
96,795 -15,795 10 23 -13 169 Total 2174 2173,858
0 300 300 0 2160
Penduga  yang  diperoleh  akan  dibuktikan  pada asumsi (i), (ii), (iii).
1) Asumsi  (i):  Rata-rata  residu (𝑒 𝑗 ) = 0 terpenuhi.
2) Asumsi (ii): Variansi (e) = variasi (ek) = 𝜎 2 . Karena N = 24 dan 𝛼 = 0,05 maka 𝑡 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 = 𝑡 (𝑛−2;1−𝛼) = 𝑡 (22;0,95) = 1,717 , dengan membandingkan 𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 dengan 𝑡 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 maka didapatkan 𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 < 𝑡 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 atau 0,286  < 1,717 .  Maka  dapat  diambil  kesimpulan bahwa  asumsi  variansi  (e j )  =  variansi  (e k )  = 𝜎 2 terpenuhi.
3) Asumsi (iii): Covarian (e j , e k ) = 0, 𝑗 ≠ 𝑘 .
Gambar 1. Uji Heteroskedastisitas
Pada  gambar  1  tampak  bahwa  titik-titik memencar  tidak  beraturan  atau  tidak  ada  pola tertentu yang terbentuk, artinya asumsi terpenuhi dan  tidak  ditemukan  heteroskedastisitas  pada model  regresi.  Artinya,  model  regresi  dapat digunakan  dalam  memprediksi  variabel  yang paling  berpengaruh  pada  peningkatan  dugaan tindak  pidana  di  Kota  Binjai  berdasarkan variabel bebasnya.

## D. Kesimpulan dan Saran
1. Kesimpulan
Berdasarkan pembahasan dan hasil pengolahan  data  dalam  menentukan  variabel yang paling berpengaruh terhadap dugaan tindak pidana  di  Kota  Binjai,  maka  dapat  diambil kesimpulan yaitu:
a. Terdapat dua variabel yang paling berpengaruh  terhadap  dugaan  tindak  pidana di  Kota  Binjai  yaitu  X 2 (pencurian  dengan pemberatan)  dan  X 4 (pencurian  motor).
Persamaan regresi linier berganda
menggunakan Metode Backward diperoleh: Y=49,960+1,776X 2 +0,689X 4
b. Korelasi  antara  variabel  terikat  dengan variabel  bebas  diperoleh  hubungan  paling kuat  adalah  jumlah  dugaan  tindak  pidana terhadap  pencurian  dengan  pemberatan dengan nilai 0,771.
c. Dari  pembahasan  penduga,  terlihat  bahwa model regresi yang dipergunakan cukup baik
dalam menduga dugaan tindak pidana di Kota Binjai.
2. Saran Terdapat saran penulis untuk pengembangan penelitian ini adalah:
a. Pada  penelitian  ini  menggunakan  enam variabel  yaitu  penganiayaan,  pencurian dengan  pemberatan,  KDRT,  pencurian motor, penggelapan dokumen  dan penipuan, maka  penelitian  selanjutnya  diharapkan menambahkan variabel-variabel seperti pencabulan, pembunuhan dan variabel lainnya.
b. Dapat  menggunakan  metode  lain  untuk menentukan  variabel  yang  paling  signifikan terhadap  jumlah  peningkatan  dugaan  tindak pidana  di  Kota  Binjai  seperti  Metode Stepwise dan Metode Forward .
c. Pihak  kepolisian  Sat  Reskrim  Polres  Binjai agar lebih memperhatikan dan memfokuskan penanganan dua kasus yang paling berpengaruh  terhadap  jumlah  dugaan  tindak pidana  berdasarkan  hasil  penelitian  ini  yaitu pencurian dengan pemberatan dan pencurian motor.

## E. Daftar Pustaka
Algifari. (2000). Analisis Regresi : Teori, Kasus, dan Solusi. Yogyakarta: BPFE.
Anton, Howard. (2004). Aljabar Linear
Elementer. Jakarta: Erlangga.
Desrina,  R,  Mardiningsih,  &  Bu’ulolo,  F. (2013).  Menentukan  Model  Persamaan Regresi Linier Berganda dengan Metode Backward (Kasus Penyalahgunaan Narkoba  di  Tanah  Karo).  Saintia Matematika, 1(3), 285-297.
Draper,  N.  R.,  &  Harry,  S.  (1992).  Analisis Regresi  Terapan.  Jakarta:  Gramedia Pustaka Utama.
Ghozali,  Imam.  (2005).  Aplikasi  Analisis Multivariate  Dengan  Program  SPSS Edisi  3.  Semarang:  Badan  Penerbit Universitas Diponegoro.
Retnaningsih,  E.,  &  Indrasetianingsih,  A. (2010).  Multikolinier  pada  Analisis
Tingkat Kejernihan Air Minum Menggunakan Metode Backward, Regresi  Komponen  Utama  dan  Regresi
Ridge. Stigma Journal of Science, 4(1), 35-41.
Ningsih,  S.,  &  Dukalang,  H.  H.  (2019). Penerapan  metode  Suksesif  Interval Pada  Analsis  Regresi  Linier  Berganda. Jambura  Journal  of  Mathematics,  1(1), 43-53.
Sembiring,  R.  K.  (1995).  Analisis  Regresi.
Bandung: Penerbit ITB. Sugiyono. (2016). Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D.
Bandung: Alfabeta.
Utama,  C.  (2009).  Dengan  Pendekatan  Matriks dalam  Regresi.  Bina  Ekonomi  Majalah Ilmiah Fakultas Ekonomi Unpar, 13(1), 96-104.