## Pemodelan Tindak Pidana Kriminalitas di Kota Tangerang Menggunakan Metode Regresi Lasso
Diah Restu Ningsih 1 , Putroue Keumala Intan 2 , Dian Yuliati 3*
1 Mahasiswa Prodi Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sunan Ampel 2,3 Dosen Prodi Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sunan Ampel * Corresponding author, email: diahrestu2429a@gmail.com

## Abstract
Criminal acts are one indicator of social welfare for a sense of security. The higher the reporting of criminal cases  by  the  public,  it  indicates  that  the  level  of  security  in  the  area  is  getting  worse.  Crime  acts  in Tangerang City can be influenced by several factors, namely the poverty factor, the population factor and the population growth rate factor. If the rate of population growth experiences rapid growth, the population will  increase  and  it  is  undeniable  that  poverty  will  increase  in  the  city  of  Tangerang.  This  can  trigger criminal acts to meet unsatisfied needs. The purpose of this study is to determine the variables that influence criminal  acts  in  Tangerang  City  and  to  overcome  the  variables  that  occur  multicollinearity.  It  can  be concluded  that  all  variables  influence  crime  and  the  LASSO  (Least  Absolute  Shrinkage  And  Selection Operator) regression can simplify the model and indirectly overcome the problem of multicollinearity in this study. So that the government can make more efforts to overcome the population and poverty problems that occur and the police to increase security in the City of Tangerang in order to create even better security and minimize crime.
Keywords: criminality, crime, lasso regression .

## Abstrak
Tindak  kriminalitas  merupakan  salah  satu  indikator  kesejahteraan  masyarakat  akan  rasa  aman. Semakin tinggi pelaporan kasus tindak pidana kriminalitas oleh masyarakat menunjukkan bahwa tingkat keamanan di wilayah tersebut semakin buruk. Tindak kriminalitas di Kota Tangerang dapat dipengaruhi oleh beberapa faktor, yaitu faktor kemiskinan, faktor jumlah penduduk dan faktor laju pertumbuhan penduduk. Bila laju pertumbuhan  penduduk  mengalami  pertumbuhan  yang  begitu  pesat  maka  akan  bertambahnya  jumlah penduduk dan dapat dipungkiri akan bertambahnya kemiskinan di Kota Tangerang. Hal ini dapat memicu aksi  Kriminalitas  untuk  memenuhi  kebutuhan  yang  kurang  tercukupi.  Tujuan  penelitian  ini  yaitu  untuk menentukan  variabel-variabel  yang  berpengaruh  terhadap  tindak  pidana  kriminalitas  di  Kota  Tangerang dan  mengatasi  variabel  yang  terjadi  multikolinearitas.  Dapat  disimpulkan  seluruh  variabel  berpengaruh terhadap tindak pidana kriminalitas dan regresi LASSO (Least Absolute Shrinkage And Selection Operator) dapat menyederhanakan model dan secara tidak langsung dapat mengatasi masalah multikolinearitas dalam penelitian ini. Sehingga pemerintah dapat berusaha lebih untuk mengatasi jumlah penduduk dan masalah kemiskinan  yang  terjadi  serta  pihak  kepolisisan  lebih  meningkatkan keamanan  di Kota Tangerang demi menciptakan keamanan yang lebih baik lagi dan meminimalisirkan tindak kriminalitas.
Kata Kunci : kriminalitas, tindak pidana, regresi lasso.

## 1. Pendahuluan
Kriminalitas  menurut  harfiah  yaitu  berasal  dari  kata  crimen  yang  memiliki  arti kejahatan,  tindak  kriminal,  dan  dapat  diartikan  suatu  tindakan  kejahatan,  sehingga merupakan tindakan yang bersifat negatif atau tidak baik. Tindakan ini dapat merugikan banyak  pihak  dan  pelakunya  disebut  sebagai  seorang  kriminal.  Secara  sederhana, kriminalitas  ialah  setiap  tindakan  atau  sesuatu  perbuatan  yang  dapat  dilakukan  secara individu,  kelompok  atau  komunitas  yang  melanggar  hukum  atau  disebut  suatu  tindak kejahatan  yang  mengganggu  keseimbangan  atau  stabilitas  sosial  di  dalam  masyarakat. Kriminalitas  merupakan  kejahatan  yang  dapat  saja  dilakukan  oleh  perempuan  ataupun laki-laki.  Kejahatan  bukanlah  keturunan  atau  bawaan,  tetapi  tindakan  antisosial  yang dapat dilakukan secara sadar maupun secara tidak sadar yang merugikan orang lain. Tidak stabilnya  ekonomi,  jumlah  kemiskinan,  jumlah  pengangguran  dan  kesenjangan  sosial ialah merupakan faktor yang sering menimbulkan terjadinya kriminalitas [1].
Faktor-faktor  penyebab  kriminalitas  dapat  diawali  adanya  jumlah  penduduk  yang sangat  padat  dan  tidak  diimbangi  dengan  adanya  lapangan  pekerjaan  sehingga  banyak penduduk  yang  mengalami  pengangguran  sehingga  terjadilah  suatu  krisis  ekonomi. Jumlah penduduk yang sudah padat kemudian adanya pertumbuhan laju penduduk yang tidak  seimbang  ataupun  secara  berlebihan  dapat  memperkuat  faktor  penyebab  krisis ekonomi  yang  mengakibatkan  timbulnya  kemiskinan.  Tindakan  kriminalitas  dapat terjadinya kerena masyarakat tidak mampu untuk meningkatkan kesejahteraanya. Oleh karena itu, timbulah keinginan masyarakat untuk mencari cara instan  yaitu melakukan tindakan kejahatan dengan maksud mampu meningkatkan kesejahteraan dirinya. Seorang filsuf yang bernama Cicero berkata “Ubi Socitas, Ibi Lus, Ibi Crime” yang memiliki arti dimana ada masyarakat, maka dipastikan adanya hukum dan ada pula kejahatan [2].
Kota Tangerang menetapkan proses tindak pidana bagi para pelaku tindak kejahatan kriminalitas. Para pelaku tindak kriminalitas yang terjaring operasi akan dibawa beserta barang bukti ke tempat persidangan di Pusat Pemerintah Kota Tangerang untuk menjalani persidangan, setelah melakukan proses pengamatan dalam persidangan, tim Polres Kota Tangerang akan  mengamankan pelaku beserta barang bukti yang ada, hingga  akhirnya menunggu keputusan sah atau tidaknya untuk dilakukannya sanksi pidana oleh pelaku. Pada  dasarnya  hukum  tindak  pidana  memanglah  mengarah  kepada  pengaturan  tentang masalah  kejahatan  yang  banyak  terjadi  di  tengah  masyarakat.  Adanya  hukum  tindak pidana  untuk  para  pelaku  tindak  pidana  agar  masyarakat  terhindar  dari  kejahatan  dan membuat  efek  jera  bagi  para  pelakunya  sehingga  dapat  meminimalisirkan  terjadinya tindakan kriminalitas.
Umumnya faktor-faktor yang dapat mempengaruhi tindak pidana kriminalitas sangat saling berkaitan, hal ini dapat menyebabkan terjadinya suatu multikolinearitas diantara variabel-variabel  independen.  Maka  penelitian  ini  dapat  menggunakan  metode  regresi

## Pemodelan Tindak Pidana Kriminalitas di Kota Tangerang Menggunakan Metode Regresi Lasso
Diah Restu Ningsih, Putroue Keumala Intan, Dian Yuliati
Least  Absolute  Shrinkage  and  Selection  Operator  (LASSO)  dengan  studi  kasus  tindak pidana  kriminalitas  di  Kota  Tangerang.  Metode  regresi  LASSO  sangat  cocok  bila diterapkan  pada  data  yang  mengandung  multikolineritas.  Data  yang  akan  digunakan dalam penelitian ini sangat rentan terhadap masalah multikolineritas karena satu variabel dengan variabel lainnya memiliki keterkaitannya [3]. Metode LASSO merupakan metode penyusutan  yang  dapat  melakukan  pendugaan  koefiseien  regresi  dengan  cara meminimkan jumlah kuadrat galat dengan suatu kendala ∑ |𝛽 𝑗 | 𝑘 𝑗=1 ≤ 𝑠, dengan s adalah parameter tuning yang dapat mengontrol besarnya penyusutan. Karena keterbatasan ini, LASSO mengurangi jumlah koefisien menjadi ke arah nol atau bahkan nol untuk seleksi variabel prediktor. Dengan demikian, dapat menghasilkan model dengan metode LASSO menjadi lebih sederhana dan terhindar dari multikolinearitas[4].
Beberapa  penelitian  sebelumnya  yang  terkait  dengan  tindak  kriminalitas  yaitu, pengaruh kepadatan penduduk terhadap tindak kriminalitas yang menghasilkan bahwa, pengaruh  kepadatan  penduduk  memberikan  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  tindak kriminalitas[5].  Selanjutnya,  penelitian  tentang  pengaruh  kemiskinan  terhadap  tingkat kriminalitas menghasilkan bahwa terdapat pengaruh yang signifikan antara kemiskinan dan tindak kriminalitas[6]. Perbedaan penelitian ini dengan penelitian sebelumnya yaitu dalam  penelitian  ini  menggunakan  tiga  variabel  yang  bersignifikan  terhadap  tindak kriminalitas,  sedangkan  penelitian  terdahulu  hanya  menggunakan  satu  variabel  yang signifikan.
Berdasarkan  pemaparan  diatas,  dapat  dicermati  bahwa  jumlah  penduduk,  laju pertumbuhan  penduduk  serta  banyak  nya  persoalan  kemiskinan  berpengaruh  terhadap tingkat  jumlah  pidana  kriminalitas di  Kota  Tangerang.  Sehingga  penulis  tertarik  untuk melakukan  suatu  penelitian  lebih  lanjut  dengan  dituangkan  dalam  jurnal  dan menggunakan metode yang tepat dalam variabel yang digunakan dalam penelitian yaitu metode regresi LASSO dengan judul jurnal “Pemodelan Tindak Pidana Kriminalitas di Kota Tangerang menggunakan metode Regresi Lasso”.

## 2. Material

## 2.1 Jumlah Penduduk
Lembaga BPS menjabarkan Penduduk merupakan semua orang yang  tinggal di suatu wilayah geografis suatu negara dengan waktu selama 6 bulan atau lebih dan orang yang tinggal di wilayah kurang dari 6 bulan tetapi memiliki tujuan untuk ingin menetap [7]. Sedangkan Said mengatakan, yang dimaksud penduduk ialah jumlah orang yang sedang mendiami suatu wilayah pada waktu tertentu yang merupakan hasil dari proses demografi yaitu fertilitas, mortalitas, dan migrasi.
Dari kedua pendapat tersebut sehingga dapat disimpulkan bahwa penduduk adalah sekelompok  orang  yang  mendiami  suatu  wilayah  tertentu,  yang  sewaktu-waktu  dapat berubah  melalui  adanya  suatu  proses  kelahiran,  kematian  dan  proses  migrasi  dari  satu wilayah ke wilayah lain [8]. Berdasarkan data yang didapatkan dari Badan Pusat Statistika
Diah Restu Ningsih, Putroue Keumala Intan, Dian Yuliati
(BPS),  penduduk  di  Kota  Tangerang  berjumlah  1,7  juta  jiwa  yang  berada  dalam  13 kecamatan.

## 2.2 Jumlah Pertumbuhan Penduduk
Laju  Pertumbuhan  penduduk  adalah  angka  yang  menunjukkan  kecepatan pertumbuhan penduduk setiap kurun waktu tertentu dalam bentuk angka. Pertumbuhan penduduk  mengacu  pada  keseimbangan  antara  faktor-faktor  demografis  yang mempengaruhi baik penurunan maupun peningkatan perubahan jumlah penduduk pada suatu  wilayah[9].  Pertumbuhan  penduduk  dipengaruhin  oleh  adanya  empat  komponen yaitu  kelahiran,  kematian,  migrasi  masuk  dan  migrasi  keluar.  Laju  pertumbuhan penduduk  dapat  diasumsikan  mengikuti  deret  geometri,  maka  dari  itu  pertumbuhan penduduk dihitung secara sistematis dengan rumus sebagai berikut [10]:
𝑟 =   ( 𝑃𝑡 𝑃𝑜 ) 1 𝑛 − 1
Keterangan : r    = tingkat laju pertumbuhan penduduk Pt  = jumlah penduduk pada akhir periode Po = jumlah penduduk awal periode n   = jumlah tahun dalam periode tersebut

## 2.3 Jumlah Kemiskinan
Seseorang  dianggap  miskin  atau  hidup  dalam  kemiskinan  jika  pendapatan  atau ketersediaan  barang  dan  jasa  rata-rata  relatif  rendah  dibandingkan  dengan  orang  lain dalam  perekonomian.  Secara  absolut,  seseorang  dianggap  miskin  jika  pendapatan  atau taraf  hidupnya  pasti  di  bawah  taraf  hidup.  Ukuran  subsistensi  tersebut  dapat  diperoleh melalui garis kemiskinan. Jumlah penduduk miskin di Kota Tangerang yaitu 250 ribu jiwa. Maka dari itu perlu adanya penanganan khusus untuk meminimalisirkan.
Untuk  mengukur  kemiskinan,  Indonesia  menggunakan  pendekatan  kebutuhan dasar melalui BPS yang dapat diukur dengan jumlah atau indeks penduduk yaitu, jumlah persentase penduduk miskin di bawah garis kemiskinan. Menurut Badan Pusat Statistika (BPS) ada beberapa indikator kemiskinan. sebagai berikut [11]:
1. Ketidakmampuan untuk memenuhi kebutuhan dasar (sandang, pangan dan papan).
2. Kurangnya kebutuhan dasar hidup lainnya (kesehatan, pendidikan, sanitasi, air bersih dan transportasi).
3. Tidak ada jaminan masa depan.
4. Sumber daya manusia yang buruk dan terbatas sumber daya alam.
5. Kurangnya apresiasi terhadap kegiatan sosial.
6. Tidak ada akses terhadap pekerjaan dan mata pencaharian yang berkelanjutan.

## 2.4 Tindak Kriminalitas
Pidana merupakan perbuatan yang dilarang oleh suatu aturan hukum larangan dan disertai dengan ancaman atau hukuman yang berupa pidana tertentu bagi siapa saja yang melanggar  larangan  tersebut.  Unsur  yang  terkandung  dalam  suatu  tindak  pidana  yaitu terdiri dari:
a. Unsur melawan suatu hukum.
b. Unsur merugikan masyarakat sekitar.
c. Dilarang oleh aturan hukum tindak pidana.
d. Pelakunya dapat diancam tindak pidana.
Berdasarkan  uraian  di  atas  dapat disimpulkan bahwa penjabaran unsur tindak pidana    dilakukan    untuk    menjerat    seseorang    yang  melakukan  tindak  pidana kriminalitas. Pelaku tindak pidana   hanya   dapat   dipidana   karena   telah   melakukan suatu  tindak  pidana  apabila  jelas  telah  memenuhi  unsur-unsur  didalamnya  yaitu  unsur perbuatan, unsur melawan hukum, unsur kesalahan, dan bisa di pertanggung jawabkan [12].
Tindak  pidana  kriminalitas  merupakan  salah    satu  tindak  pidana  kejahatan  yang paling  banyak  terjadi  sehingga  memprihatinkan  masyarakat,  dimana  tindak  pidana tersebut terjadi hampir di seluruh wilayah Indonesia termasuk di kota Tangerang. Namun dengan kerjasama pihak terkait serta upaya dari penyidik, kejaksaan dan  masyarakat itu sendiri  dapat  menurunkan  statistik  tindak  pidana  kriminalitas  di  kota  Tangerang. Pencegahan  atau  tindakan  kepolisian  yaitu  melakukan  penyidikan  yang  meliputi penangkapan, penyidikan, penahanan sementara, penyitaan barang bukti, dan penyerahan bahan  perkara  yang  mencurigakan  ke  kejaksaan  dan  selanjutnya  dilimpahkan  ke pengadilan,  yang  akan  diproses  sembari  menunggu  putusan  pengadilan[13].  Kendala dalam  menanggulangi  kejahatan  salah  satunya  termasuk  kurangnya  kesadaran  perihal dampak  kejahatan  pada  diri  sendiri  dan    korban,  sifat  mementingkan  diri  sendiri  yang berlebihan serta menyepelehkan ketetapan hukum yang berlaku di Indonesia.

## 2.5 Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO)
Regresi  LASSO  diperkenalkan  oleh  Robert  Tibshirani.  Seperti  namanya,  regresi LASSO  merupakan  metode  regresi  berganda  yang  dapat  digunakan  untuk  shrinkage, yaitu  menyusutkan  koefisien  estimasi  menjadi  mendekati  angka  nol,  dan    selection operator  yang  memilih  variabel-variabel  independen  untuk  menghsilkan  sebuah  model dengan variabel yang terbaik. Selain itu, regresi LASSO dapat dipergunakan untuk data yang kontinu dan  membutuhkan variabel independen yang  memiliki distribusi normal baku [4].

## Pemodelan Tindak Pidana Kriminalitas di Kota Tangerang Menggunakan Metode Regresi Lasso
Diah Restu Ningsih, Putroue Keumala Intan, Dian Yuliati
Least absolute shrinkage and selection operator mengecilkan koefisien regresi  ( 𝛽𝑘 ) menjadi nol atau mendekati nol Jika berkorelasi sehingga menghasilkan estimator dengan varian yang lebih rendah serta model akhir yang lebih representatif. Estimasi parameter untuk metode LASSO adalah sebagai berikut:
𝛽̂ 𝑙𝑎𝑠𝑠𝑜 =   ∑ (𝑦 𝑖 − 𝛽̂ 0 −   ∑ 𝑥 𝑖𝑘 𝛽̂ 𝑘 𝑝 𝑘=1 ) 2 + 𝑁 𝑖=1 𝜆  ∑|𝛽̂ 𝑘 | 𝑝 𝑘=1
Dengan penjelasan, dimana 𝑦 𝑖 menyatakan sebagai variabel dependen pengamatan ke-i, 𝛽̂ 0 merupakan konstanta, 𝛽̂ 𝑘 merupakan koefisien dari variabel independen ke - 𝑖 , 𝑥 𝑖𝑘 merupakan  variabel  independen, 𝑁 menyatakan  banyaknya  observasi  dan 𝑝 merupakan banyaknya variabel independen dalam suatu model [14] .
2.6 Ordinary Least Square (OLS)
OLS dapat digunakan sebagai penduga koefisien regresi dengan cara meminimalkan jumlah kuadrat galat. Penaksir OLS dari 𝛽 diperoleh menggunakan [15]:
𝑌̂ =   𝛽̂0 +   𝛽̂ 1 𝑥 1𝑖 +   𝛽̂ 2 𝑥 2𝑖 +   𝛽̂ 3 𝑥 3𝑖 + ⋯ + 𝛽̂ 𝑘 𝑋 𝑘𝑖 + 𝑒 𝑖 yang dapat ditulis dengan singkat dalam suatu notasi matriks sebagai berikut:
𝑌 = 𝑋𝛽̂ + 𝑒 (1)
Keterangan:
𝑌 = vektor 𝑛 × 1 pengamatan pada variabel respon.
𝑋 = matriks 𝑛 × 𝑘 yang memberikan 𝑛 pengamatan atas 𝑘 -variabel prediktor. 𝛽 = suatu vektor kolom 𝑘 -unsur dari penaksiran OLS koefisien regresi.
𝑒 = vektor kolom 𝑁 × 1 dari 𝑁 residual.
Dari persamaan 1, didapatkan
𝑒 = 𝑌 − 𝑋𝛽̂
Oleh karena itu maka,
𝑒 𝑇 𝑒 =   (𝑌 − 𝑋𝛽̂) 𝑇 (𝑌 − 𝑋𝛽̂) = 𝑌 𝑇 𝑌 − 2𝛽̂ 𝑇 𝑋 𝑇 𝑌 + 𝛽̂ 𝑇 𝛽̂𝑋 𝑇 𝑋𝛽 (2)
Dari persamaan 2 dapat diturunkan 𝑒 𝑇 𝑒 terhadap 𝛽̂ yaitu:
𝛿𝑒 𝑇 𝑒 𝛿𝛽̂ = 𝛿(𝑌 𝑇 𝑌 − 2𝛽̂𝑋 𝑇 + 𝛽̂ 𝑋 𝑇 𝑋𝛽̂)
𝛿𝛽̂
Sehingga diperoleh
𝛽̂ = (𝑋 𝑇 𝑋) −1 𝑋 𝑇 𝑌

## 2.7 Least Angle Regression (LAR)
LAR (Least Angle Regression) adalah suatu metode regresi dengan algoritmanya dapat  dimodifikasi  menjadi  algoritma  perhitungan  komputasi  untuk  metode  LASSO. Mengubah  LAR  untuk  LASSO  dapat  menghasilkan  efisiensi  algoritme  dalam
memperkirakan  koefisien  LASSO  dengan  perhitungan  komputasi  yang  lebih  cepat daripada pemrograman kuadratik [14].
Algoritma Least Angle Regression (LAR) adalah sebagai berikut [16].
1. Standarisasikan variabel independen agar memiliki nilai tengah nol dan varians satu. Mulailah dengan residual.
2. Temukan variabel independen 𝑥𝑗 yang paling berkorelasi dengan 𝑟 .
3. Ubah nilai dari 0 menjadi koefisien kuadrat terkecil hingga korelasi kompetitor lain sama dengan korelasi dengan residual saat ini.
4. Ubah nilai dan bergerak ke arah yang ditentukan oleh koefisien kuadrat terkecil dari sisa saat ini (sampai kompetitor lain memiliki korelasi dengan sisa saat ini dengan ukuran yang sama.
5. Lanjutkan sampai semua 𝑝 variabel independen telah dimasukkan. Setelah langkah min (𝑁 − 1, 𝑝) solusi model untuk OLS diperoleh.
LAR selalu mengambil 𝑝 langkah untuk mendapatkan penaksir OLS secara penuh, sedangkan modifikasi LAR untuk metode LASSO mempunyai lebih dari 𝑝 langkah untuk mendapatkannya. Algoritma LASSO dengan memodifikasi LAR merupakan suatu cara yang  efisien  dalam  komputasi  solusi  persoalan  LASSO  khususnya  ketika 𝑝 >  N.  Pada hasil  algoritma  LAR,  akan  muncul  Plot  pergerakan  variabel-variabel  independen menggunakan  parameter  tuning  berbentuk  standar  ( 𝑠 ).  Nilai  parameter  tuning    bisa diperoleh dengan rumus sebagai berikut,
𝑠 = 𝑡 ∑|𝛽̂ 𝑗 𝑂𝐿𝑆 |
Dengan 𝑗 = 1,2,..., 𝑝 Jika nilai maka 𝑠 = 1 , maka didapatkan solusi regresi LASSO akan sama dengan solusi OLS. Nilai 𝑠 yang optimal dalam penelitian ini akan diperoleh melalui validasi silang lipat-10 [17].

## 2.8 Standarisasi
Standarisasi merupakan teknik dalam melakukan perubahan skala, dimana data yang dimiliki akan diubah sehingga mempunyai rata-rata = 0 (terpusat) dan standar deviasi = 1.
𝑥 𝑏𝑎𝑟𝑢 = 𝑥 𝑙𝑎𝑚𝑎 − 𝑥̅ 𝜎
Keterangan :
𝑥 𝑏𝑎𝑟𝑢 = Nilai data standarisasi 𝑥 𝑙𝑎𝑚𝑎 = Nilai data asli 𝑥̅          = Rata-rata 𝜎         = Nilai standar deviasi
Standarisasi  data  dilakukan  sebagai  menyeragamkan  nilai-nilai  data  yang  pada penginputan  formatnya  tidak  konsisten  menggunakan  suatu  format  tertentu,  sehingga
Pemodelan Tindak Pidana Kriminalitas di Kota Tangerang Menggunakan Metode Regresi Lasso Diah Restu Ningsih, Putroue Keumala Intan, Dian Yuliati
semua  data  menjadi  standar.  Menjaga  keseragaman  format  nilai  data  yang  diinputkan akan membantu memudahkan proses-proses data di tahap selanjutnya.

## 3. Metode
Metodologi penelitian dimulai dengan studi literatur tentang konsep dasar metode regresi Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO), lalu mengambil data sekunder dari suatu sumber terpercaya seperti Badan pusat Statistik  (BPS) dan menaksir model dengan variabel-variabel yang ada. seperti Jumlah tindak pidana sebagai variabel dependen dan  jumlah penduduk, laju pertumbuhan penduduk, serta jumlah kemiskinan sebagai  variabel  independen.  setelah  itu  melakukan  normalisasi  data  menggunakan software Excel. Selanjutnya
Gambar 1: Flowchart penelitian metode Lasso
Penelitian  ini  dilakukan  melalui  penelitian  pustaka,  yaitu  melalui  buku  teks pendukung  penelitian  serta  karya  tulis  ilmiah  yang  diterbitkan  di  jurnal.  Guna mempermudah  penghitungan  serta  memperoleh  hasil  yang  akurat,  penulis  melakukan interpretasi  dari  model  regresi  LASSO  terbaik  yang  telah  diperoleh  dengan  memakai aplikasi  RStudio  sampai  akhirnya  dapat  mengambil  kesimpulan  dari  hasil  akibat  yang didapatkan. Tahapan yang akan dilakukan ialah sebagai berikut:
1. Melakukan eksplorasi data diantara variabel independen dan variabel dependen.
2. Melakukan standarisasi data yang sudah didapatkan dan melakukan analisis regresi berganda.
3. Mendeteksi data yang mengandung multikolinieritas dengan menggunakan Variance Inflation Factor (VIF) dan melakukan uji asumsi klasik dalam regresi.
4. Melakukan analisis regresi dengan metode LASSO.
a) Menentukan  suatu  pendugaan  untuk  koefisien  regresi  LASSO  pada  setiap tahapan yang dilakukan .
b) Mencari dan memilih nilai s optimal dengan menggunakan proses validasi silang (CV).
Mulai Hasil Uji multikolineritas Standarisasi data Analisis LASSO dengan algoritma Lars Validasi Silang Selesai Input data
Diah Restu Ningsih, Putroue Keumala Intan, Dian Yuliati
c) Menduga  koefisien  model  terbaik  dengan  cara  melihat  nilai  minimum  yang diperoleh dari proses validasi silang.

## 4. Hasil dan Diskusi
Pada  penelitian  ini,  variabel  dependen  yang  digunakan  adalah  jumlah  pidana kriminalitas  di  Kota  Tangerang  pada  tahun  2018  yang  terjadi  disetiap  kecamatannya. Terdapat  tiga  variabel  independen  yang  dapat  diduga  berpengaruh  terhadap  variabel dependen yang diuraikan dalam tabel berikut.
Tabel 1 : Variabel Dependen dan independen
Data dari seluruh variabel dalam penelitian ini merupakan data pada tahun 2018 yang diambil  dari  Badan  Pusat  Statistika  (BPS)  Kota  Tangerang,  Pada  penelitian  ini  akan digunkan  metode  regresi  Least  Absolute  Shrinkage  and  Selection  Operator  (LASSO). Model persamaan linier dalam penelitian ini dapat ditulis sebagai berikut.
𝑌 =  𝛽0 +  𝛽1 𝑥 1 +  𝛽2 𝑥 2 +  𝛽3 𝑥 3 Dengan keterangan:
𝑌           = Variabel dependen 𝛽0        = Intersep atau nilai konstanta 𝛽1,2,3 = nilai koefisien regresi
Kecamatan Jumlah Penduduk (𝑋 1 ) Laju Pertumbuhan Penduduk (𝑋 2 ) Jumlah Kemiskinan (𝑋 3 ) Jumlah Tindak Pidana (𝑌) Ciledug 132663 3,82 19874 56 Larangan 142607 2,75 14513 0 Karangtengah 106835 2,34 13380 20 Cipondoh 200644 4,87 19156 57 Pinang 164235 3,45 25803 0 Tangerang 150279 2,32 18170 48 Karawaci 181329 0,65 29265 38 Jatiuwung 104900 0,44 13761 53 Cibodas 145780 1,04 16023 0 Periuk 133224 1,77 15399 0 Batuceper 89715 1,56 13024 0 Neglasari 111809 1,65 33939 27 Benda 78584 2,64 18057 28
Pemodelan Tindak Pidana Kriminalitas di Kota Tangerang Menggunakan Metode Regresi Lasso Diah Restu Ningsih, Putroue Keumala Intan, Dian Yuliati
𝑥 1,2,3 = Variabel independent
Berikut ini adalah deskriptif data yang sudah ternormalisasi dari setiap variabel pada kecamatan di Kota Tangerang pada tahun 2018.
Tabel 2 : Estimasi Parameter Variabel Estimasi Std,Eror t-value p-value Jumlah Penduduk 4.109e-01 8.142e-01 0.505 0.626 Laju Pertumbuhan Penduduk 4.623e-02 8.585e-02 0.538 0.603 Jumlah Kemiskinan 5.554e-01 8.128e-01 0.683 0.512 Tindak Pidana -4.273e-11 7.931e-02 0.000 1.000
Dari  tabel  didapakan  hasil  p-value  pada  seluruh  variabel  adalah  p-value ≤ 0.05 , sehingga  dapat  dikatakan  signifikan  berpengaruh  terhadap  jumlah  tindak  pidana. Berdasarkan estimasi parameter diperoleh model regresi sebagai berikut:
𝑌 =   −4.273e −11 +   4.109e −01 𝑋 1 + 4.623ee −02 𝑋 2 + 5.554e −01 𝑋 3 Setelah  melakukan  analisis  uji  signifikansi,  diperoleh  variabel  yang  signifikan terhadap Y adalah variabel 𝑋 1, X2, dan X3. Persamaan regresi mengunakan OLS telah diperoleh,  tahap  selanjutnya  yaitu  mendeteksi  adanya  suatu  multikolinearitas. Pendeteksian multikolinearitas dilakukan dengan melihat nilai VIF.

## Uji multikolinearitas
Uji multikolinearitas di penelitian ini memakai statistik uji Variance Inflation Factor (VIF). Bila nilai VIF yang diperoleh > 10, maka terjadi multikolinearitas antar variabel independen  tersebut.  Tabel  berikut  disajikan  hasil  dari  uji  VIF  yang  dibantu  software RStudio.
Tabel 3: Hasil uji VIF
Jumlah Penduduk ( 𝑋 1 )
Laju Pertumbuhan Penduduk ( 𝑋 2 ) Jumlah Kemiskinan ( 𝑋 3 ) 97.269719 1.081458 96.938161
Berdasar  output  pada  tabel  3,  hanya  variabel  laju  pertumbuhan  penduduk  yang memiliki nilai VIF < 10 yaitu. Sedangkan variabel yang lainnya, memiliki nilai VIF > 10 yang berarti terjadinya multikolinearitas terhadap variabel tindak pidana kejahatan pada model regresi tersebut.
Diah Restu Ningsih, Putroue Keumala Intan, Dian Yuliati

## Penaksiran Koefisien LASSO dengan algoritma LARS
Persoalan multikolinieritas seringkali terjadi pada analisis regresi linier berganda dan bisa  diatasi  salah  satunya  dengan  menggunakan  metode  LASSO.  Pada  penelitian  ini, untuk  dapat  menyelesaikan  regresi  LASSO  digunakan  software  RStudio  serta  dibantu dengan menggunakan package LAR. Dalam penyelesaian regresi LASSO ini digunakan pendekatan numerik memakai algoritma LAR. Berikut plot tahapan variabel independen yang masuk ke dalam model [18]:
Gambar 2 : Tahapan seleksi variabel penduga LASSO dengan algoritma LARS Gambar 2 merupakan hasil modifikasi algoritma LAR untuk LASSO. Secara bertahap dilakukan penduga koefisien LASSO dengan menetapkan semua koefisien awal bernilai nol. Kemudian, variabel independen yang memiliki korelasi tinggi dengan galat secara bertahap  masuk  ke  dalam  model.  Variabel  jumlah  penduduk  ( 𝑋 1 )  adalah  variabel independen  pertama  yang  masuk  pada  model,  artinya  variabel  tersebut  mempunyai korelasi tertinggi  dengan galat.  Variabel jumlah kemiskinan( 𝑋 3 )  adalah  variabel kedua yang masuk pada model. Proses berlanjut hingga semua variabel independen masuk pada model.
Dalam  pemilihan  modeI  terbaik  LASSO  dilakukan  proses  validasi  silang  k-fold dengan memakai mode step. Mode step dilakukan dengan menghitung nilai dari validasi silang  untuk  setiap  tahapan  dimana satu  variabel  masuk  ke dalam  model.  Nilai  s  ialah nilai vaIidasi silang yang dihitung berdasarkan ∑|𝛽 𝑗 | / max ∑|𝛽 𝑗 |
Pemodelan Tindak Pidana Kriminalitas di Kota Tangerang Menggunakan Metode Regresi Lasso Diah Restu Ningsih, Putroue Keumala Intan, Dian Yuliati
Gambar 3 : Nilai Validasi Silang menggunakan Fraction Mode Pada gambar 3 terlihat bahwa fraction ∑|𝛽 𝑗 | / max ∑|𝛽 𝑗 | adalah s = 0.04992991 merupakan nilai validasi silang yang minimum.
Tabel 4 : Koefisien Regresi Hasil LASSO Variabel LASSO Intercept −3.800880𝑒 −11 Jumlah Penduduk (𝑋 1 ) 0,4626638 Laju Pertumbuhan (𝑋 2 ) 0,03481348 Kemiskinan (𝑋 3 ) 0,4941149
Pada Tabel 4 dapat dilihat bahwa regresi LASSO menyusutkan koefisien hasil MKT sampai tepat nol kemudian secara otomatis variabel-variabel independen akan diseleksi dari model yang terpilih.
Berikut ialah model persamaan regresi LASSO menggunakan algoritma LAR:
𝑌̂ = −3.800880𝑒 −11 + 0,4626638𝑋 1 +  0,03481348𝑋 2 +  0,4941149𝑋 3 Berdasarkan  model  LASSO  yang  diperoleh,  disimpulkan  adanya  perubahan  pada koefisien variabel jumlah penduduk ( 𝑋 1 ) dari 97.269719 menjadi 0,4626638 dan variabel jumlah  kemiskinan  ( 𝑋 3 )  dari  96.938161  menjadi  0,4941149  sehingga  menghasilkan persamaan  regresi  yang  lebih  sederhana.  Sehingga,  metode  LASSO  dapat menyederhanakan  model  dan  secara  tidak  langsung  dapat  mengatasi  suatu  masalah multikolinearitas.  Sehingga  pemerintah  dapat  berusaha  lebih  untuk  mengatasi  jumlah penduduk  dan  masalah  kemiskinan  yang  terjadi  serta  pihak  kepolisisan  lebih meningkatkan keamanan di Kota Tangerang demi menciptakan keamanan yang lebih baik lagi dan meminimalisirkan tindak kriminalitas.

## Ucapan Terimakasih
Penulis mengucapkan terima kasih banyak kepada Bu Putroue Keumala Intan, M.Si dan  Bu  Dian  Yuliati,  M.Si,  yang  telah  membimbing  dan  memberikan  saran  sehingga tulisan ini dapat diselesaikan dengan baik.

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan  uraian  pembahasan mengenai  metode  Least  Absolute  Shrinkage  And Selection Operator (LASSO), maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut, Terdapat dua variable independen yang terindikasi masalah multikolinearitas karena memiliki nilai variance inflation factor (VIF) > 10, yaitu variabel jumlah penduduk ( 𝑋 1 ) dan variable jumlah kemiskinan ( 𝑋 3 ).
Multikolinearitas  yang  terjadi  terhadap  variabel 𝑋 1 dan 𝑋 3 telah  teratasi menggunakan  metode  regresi  LASSO.  Hal  ini  dapat  ditunjukkan  dengan  adanya  suatu perubahan  pada  koefisien  variabel 𝑋 1 dari  97.269719  menjadi  0,4626638  dan 𝑋 3 dari 96.938161  menjadi  0,4941149,  sehingga  dapat  menghasilkan  persamaan  regresi  yang lebih sederhana.
Berdasarkan penerapan metode regresi LASSO menggunakan algoritma LAR pada data  tindak  pidana  kriminalitas  di  Kota  Tangerang  terdapat  tiga  variabel  yang mempengaruhi  tindak  pidana  kriminalitas  tersebut  yaitu,  banyaknya  jumlah  penduduk, besarnya laju pertumbuhan penduduk dan banyaknya jumlah penduduk miskin.

## Daftar Pustaka
[1] R.  M.  Sabiq  dan  N.  C.  Apsari,  “Dampak  Pengangguran  Terhadap  Tindakan Kriminal Ditinjau dari Perspektif Konflik,” J. Kolaborasi Resolusi Konflik , vol. 3, no. 1, hal. 51, 2021, doi: 10.24198/jkrk.v3i1.31973.
[2] Irma  Suciaty  Shahar,  “Analisis  Determinan  yang  Mempengaruhi  Kriminalitas Provinsi Lampung Tahun 2009-2015,” hal. 14–43, 2019.
[3] F. Prabowo, Y. Wilandari, dan A. Rusgiyono, “Pemodelan pertumbuhan ekonomi Jawa  Tengah  menggunakan  pendekatan  least  absolute  shrinkage  and  selection operator (Lasso),” J. Gaussian , vol. 4, no. 4, hal. 855–864, 2015.
[4] R. Tibshirani, “Regression Shrinkage and Selection Via the Lasso,” J. R. Stat. Soc. Ser.  B ,  vol.  58,  no.  1,  hal.  267–288,  1996,  doi:  10.1111/j.2517- 6161.1996.tb02080.x.
[5] R. M. Sabiq dan N. Nurwati, “Pengaruh Kepadatan Penduduk Terhadap Tindakan Kriminal,” J.  Kolaborasi  Resolusi  Konflik ,  vol.  3,  no.  2,  hal.  161,  2021,  doi: 10.24198/jkrk.v3i2.35149.
[6] R.  M.  Sabiq,  N.  Nurwati,  M.  Dulkhan,  dan  Nurjanah,  “Pengaruh  kemiskinan terhadap  tingkat  tindak  kriminalitas  di  kota  bandung,” J.  Kolaborasi  Resolusi Konflik , vol. 8, no. 1, hal. 161, 2018, doi: 10.24198/jkrk.v3i2.35149.
[7] A.  Oktiani,  “Pengaruh  Jumlah  Penduduk  dan  Inflasi  Terhadap  Pendapatan  Asli Daerah (PAD),” J. Ilmu Ekon. dan Pembang. , vol. 1, no. 1, hal. 16–35, 2021.
[8] W.  Mayasari,  “Pengaruh  Tingkat  Kesehatan,  Jumlah  Penduduk  dan  Tingkat Pendidikan  Terhadap  Kemiskinan  di  Kabupaten  Tanggamus  dalam  Perspektif Ekonomi Islam Tahun 2009-2018,” skripsi , 2019.
[9] N. Suhandi, E. A. K. Putri, dan S. Agnisa, “Analisis Pengaruh Jumlah Penduduk terhadap  Jumlah  Kemiskinan  Menggunakan  Metode  Regresi  Linear  di  Kota Palembang,” J.  Ilm.  Inform.  Glob. ,  vol.  9,  no.  2,  hal.  77–82,  2018,  doi: 10.36982/jig.v9i2.543.
[10]  D.  Mahsunah,  “Analisis  Pengaruh  Jumlah  Penduduk,  Pendidikan  dan Pengangguran Terhadap Kemiskinan di Jawa Timur,” J. Pendidik. Ekon. , vol. 1, no. 3, hal. 1–17, 2013.
[11]  D. Ningsih dan P. Andiny, “Analisis Pengaruh Inflasi dan Pertumbuhan Ekonomi Terhadap Kemiskinan di Indonesia Desrini,” JABE (Journal Appl. Bus. Econ. , vol. 7, no. 2, hal. 271, 2021, doi: 10.30998/jabe.v7i2.7653.
[12]  I. Rahma, “Penerapan Teori dan Kebijakan Kriminal dalam Pertimbangan Hukum dalam Sistem Peradilan Pidana,” Vol. X1, hal. 51–70, 2018.
[13]  Irmawati, “Peran Kepolisian dalam Menanggulangi Tindakan Kejahatan Pencurian yang Dilakukan oleh Anak Dibawah Umur Dipolsek,” no. 1461040024, 2019.
[14]  N. A. Bahmid, “Metode Least Absolute Shrinkage and Selection Operator untuk Mengatasi Multikolinearitas pada Regresi Logistik Ordinal,” no. November, 2018.
[15]  I.  Sartika,  N.  N.  Debataraja,  dan  N.  Imro’ah,  “Analisis  Regresi  dengan  Metode Least  Absolute  Shrinkage  and  Selection  Operator  (Lasso)  dalam  Mengatasi Multikolinearitas,” Bimaster  Bul. Ilm. Mat. Stat. dan Ter. , vol. 9, no. 1, hal. 31– 38, 2020, doi: 10.26418/bbimst.v9i1.38029.
[16]  J. S. Clark, Model Assessment and Selection . 2020. doi: 10.2307/j.ctv15r5dgv.9.
[17]  M. Robbani, F. Agustiani, dan N. Herrhyanto, “Regresi Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (Lasso) pada Kasus Inflasi di Indonesia Tahun 2014-2017,” EurekaMatika , hal. 1–16, 2019.
[18]  T. T. Pardede, B. Sumargo, dan W. Rahayu, “Penerapan Regresi Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) untuk Mengidentifikasi Variabel yang Berpengaruh Terhadap Kejadian Stunting di Indonesia,” J. Stat. dan Apl. , vol. 6, no. 1, hal. 37–48, 2022, doi: 10.21009/jsa.06104.