JURNAL RISET ILMU EKONOMI www.jrie.feb.unpas.ac.id ISSN 2776-4567
Analisis Pengaruh Indikator Sosial Ekonomi Terhadap Tingkat Kriminalitas:
Studi Pada 13 Kota Besar di Indonesia Tahun 2015- 2021
M.Ilham G Mubarok 1 * , Tete Saepudin 1
Afiliasi Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Pasundan 1,2 Email milhamgm5@gmail.com 1 * DOI
doi.org/10.23969/jrie.v3i2.68
Sitasi Mubarok, M. I. G. ., & Saepudin, T. (2023). Analisis Pengaruh Indikator Sosial Ekonomi Terhadap Tingkat Kriminalitas: Studi Pada 13 Kota Besar di Indonesia Tahun 2015-2021. Jurnal Riset Ilmu Ekonomi, 3(2), 101 – 117.
Copyright (c) 2023 Jurnal Riset Ilmu Ekonomi Creative Commons License This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

## ABSTRACT
This research aims to determine the influence of socio-economic indicators on crime rates in 13 large cities in Indonesia in 2015-2021. This research is quantitative research using the path analysis method. The results of the study show that partially, GRDP per capita and the open unemployment rate have a positive and significant effect on the poverty  rate.  Population  density  and  human  development  index  variables  have  a negative and significant effect on the level of poverty. Simultaneously the variables GRDP  per  capita,  population  density,  human  development  index,  and  open unemployment rate have a significant effect on the level of poverty. Partially the per capita GRDP variable has a negative and significant effect on the crime rate and the open unemployment rate variable has a positive and insignificant effect on the crime rate. The variables of population density, human development index, and poverty rate have a positive and significant effect on crime rates. Simultaneously the variables GRDP per capita, population density, human development index, open unemployment rate, and poverty rate have a significant effect on crime rates.
Keywords: Crime Rate, Poverty Rate, Population Density, Human Development Index and Open Unemployment Rate.

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  bagaimana  pengaruh  indikator  sosial ekonomi terhadap tingkat kriminalitas pada 13 kota besar di Indonesia tahun 2015- 2021. Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif dengan menggunakan metode analisis  jalur.  Hasil  penelitian  menunjukan  bahwa  secara  parsial  variabel  PDRB perkapita  dan  tingkat  pengangguran  terbuka  berpengaruh  positif  dan  signifikan terhadap tingkat kemiskinan. Variabel kepadatan penduduk dan indeks pembangunan manusia  berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap  tingkat  kemiskinan.  Secara simultan  variabel  PDRB  perkapita,  kepadatan  penduduk,  indeks  pembangunan manusia dan tingkat pengangguran terbuka berpengaruh signifikan terhadap tingkat kemiskinan. Secara parsial variabel PDRB perkapita berpengaruh negatif dan signifikan terhadap tingkat kriminalitas dan variabel tingkat pengangguran terbuka berpengaruh positif  dan  tidak  signifikan  terhadap  tingkat  kriminalitas.  Variabel  kepadatan penduduk, indeks pembangunan manusia dan tingkat kemiskinan berpengaruh positif dan signifikan terhadap tingkat kriminalitas. Secara simultan variabel PDRB perkapita, kepadatan penduduk, indeks pembangunan manusia, tingkat pengangguran terbuka dan tingkat kemiskinan berpengaruh signifikan terhadap tingkat kriminalitas.
Kata  Kunci  :  Tingkat  Kriminalitas,  Tingkat  Kemiskinan,  Kepadatan  Penduduk,  Indeks Pembangunan Manusia dan Tingkat Pengangguran Terbuka.

## PENDAHULUAN
Sustainable Development Goals (SDGs) merupakan suatu rencana aksi secara global yang menyeluruh sehingga tidak akan ada seorang pun yang terlewatkan. Menurut United Nations Development Programme (2023) SDGs mempunyai 17 tujuan dan 169 target yang di harapkan mampu dicapai pada tahun 2030 nanti. Pada tujuan ke-16 SDGs terdapat beberapa target yaitu: (1) Secara signifikan mengurangi semua macam kekerasan  terhadap  siapapun;  (2)  Mengakhiri  perlakuan  kejam,  ekploitasi  dan perdagangan;  (3)  Mendukung  lembaga  hukum  pada  tingkat  nasional  dan  keadilan yang  merata;  (4)  Di  tahun  2030,  mampu  mengurangi  aliran  dana  gelap,  senjata terlarang dan meminimalisir semua jenis tindak kejahatan kriminal yang terorganisir secara signifikan.
Perkembangan  zaman  ataupun  perkembangan  teknologi  yang  terus  maju  akan mengakibatkan  perilaku  kriminalitas  mengalami  perubahan,  baik  pada  segi  jenis kejahatan ataupun cara melakukannya. Kriminalitas merupakan bagian dari kehidupan masyarakat  karena  kriminalitas  atau  kejahatan  merupakan  masalah  yang  sangat lumrah terjadi pada masyarakat di negara manapun termasuk Indonesia. Dilihat dari tempat  dan  jangka  waktunya  tindakan  kriminalitas  dapat  saja  terjadi  di  berbagai wilayah  dalam  jangka  waktu  yang  sama  ataupun  berbeda.  Pada  wilayah  kota-kota besar  biasanya  memiliki  beberapa  masalah  sosial  seperti  tingginya  angka  kejadian
kejahatan.  Bahkan,  masalah  yang  ada  pada  kota-kota  besar  dapat  berujung  pada tindakan kriminalitas.
Tabel 1. 10 Kota Dengan Tingkat Kriminalitas Tertinggi Di Indonesia
No Nama Kota Jumlah Kejahatan 1. Jakarta 8112 2. Medan 7726 3. Makassar 3240 4. Palembang 2833 5. Bandung 2481 6. Surabaya 2108 7. Pekanbaru 1450 8. Tangerang Selatan 1402 9. Bekasi 1365 10. Padang 1300
Sumber : Badan Pusat Statistika dan Polresta tahun 2020 dan 2021.
Banyaknya kejadian kejahatan pada kota-kota besar perlu menjadi perhatian penting, ada  beberapa  anggapan  bahwa  tatanan  sosial  pada  daerah  perkotaan  dapat memunculkan kriminalitas. Kemajuan kota tidak terlepas dari adanya konflik yang akan menimbulkan  kriminalitas  pada  wilayah  perkotaan  itu  sendiri  (Tutrianto,  2018). Banyaknya  kejadian  kejahatan  yang  terjadi  pada  suatu  wilayah  dapat  memberikan gambaran  bagaimana  kondisi  tingkat  kriminalitas  pada  wilayah  tersebut.  Kota-kota besar  yang  dimasukan  dalam  penelitian  ini  yaitu  kota-kota  yang  mewakili  provinsi pada lima pulau yaitu Pulau Sumatera, Pulau Jawa, Pulau Kalimantan, Pulau Sulawesi dan Pulau Bali dengan kriteria jumlah penduduk lebih dari 500.000 jiwa. Pada Pulau Sumatera dipilih Kota Medan, Kota Palembang, Kota Batam, Kota Bandar Lampung dan  Kota  Padang.  Pada  Pulau  Jawa  dipilih  Kota  Surabaya,  Kota  Bandung,  Kota Tangerang dan Kota Semarang. Pada Pulau Kalimantan dipilih Kota Samarinda dan Kota  Banjarmasin.  Pada  Pulau  Sulawesi  dipilih  Kota  Makassar  dan  pada  Pulau  Bali dipilih Kota Denpasar.
Kriminalitas dapat dipengaruhi oleh kondisi sosial ekonomi, kriminalitas terjadi karena adanya tekanan ekonomi atau dikarenakan adanya peluang yang didukung dengan adanya  faktor  internal  berupa  kebutuhan  ekonomi,  kesejahteraan,  dan  sebagainya. Faktor ekonomi menjadi salah satu motif seseorang melakukan kriminalitas, biasanya para  pelaku  tindak  kriminalitas  adalah  individu  dengan  pendapatan  yang  rendah. Kemiskinan identik dengan kondisi ketidakmampuan suatu individu dilihat dari aspek ekonomi (Kurniawan et al., 2023; Nurhayati et al., 2023; Safitri et al., 2023). Individu yang termasuk golongan miskin memiliki pendapatan yang rendah dan memiliki taraf hidup  dibawah  rata-rata.  Kondisi  serba  kekurangan  tersebut  menjadikan  suatu individu  yang  tergolong  miskin  rentan  melakukan  tindakan  kriminal  dengan didasarkan  adanya  motif  ekonomi  seperti  untuk  memenuhi  kebutuhan  hidup  dan menaikkan taraf hidup (Djulius et al., 2022; Rostiana et al., 2022; Setiawan et al., 2021). Dalam  menurunkan  kemiskinan  dapat  dilakukan  dengan  cara  berfokus  pada
peningkatan akses layanan kesehatan, pendidikan dan daya beli pada kelompok yang mempunyai penghasilan rendah (Djulius et al., 2022).
Kemudian  PDRB  perkapita  dapat  mempengaruhi  kriminalitas,  hal  itu  dikarenakan ketika  terjadi  kenaikan  PDRB  perkapita  akan  membuat  penduduk  menjadi  serba berkecukupan dan sejahtera sehingga akan mencegah seseorang untuk ikut pada aksi kriminalitas seperti melakukan pencurian. Menurut (Azis et al., 2022; Che Arshad & Irijanto,  2023;  Hamijaya  &  Suryaman,  2023;  Susanto,  2018)  pada  konteks  ekonomi makro, PDRB perkapita atau pendapatan perkapita dapat digunakan sebagai indikator dalam melihat bagaimana tingkat  kemakmuran  masyarakat dan  digunakan  sebagai pengukuran kinerja perekonomian suatu wilayah.
Kepadatan penduduk juga dapat mempengaruhi tindakan kriminalitas atau kejahatan. Menurut (Sabiq & Nurwati, 2021) menjelaskan bahwa kepadatan penduduk di suatu daerah  akan  berdampak  buruk  bagi  kehidupan  masyarakat,  salah  satu  dampak tersebut adalah bertambahnya kasus kejahatan. Banyaknya penduduk di suatu wilayah akan menambah banyaknya opsi target aksi kejahatan dan ruang gerak para pelaku kriminal  akan  semakin  luas.  Selain  itu,  kepadatan  penduduk  akan  mengakibatkan penurunan kualitas penduduk sehingga rentan terjadinya persaingan dan konflik sosial yang berujung pada tindakan kriminalitas.
Indeks Pembangunan Manusia (IPM) dapat mempengaruhi kriminalitas, IPM terbentuk dari tiga dimensi dasar yaitu: kesehatan, pendidikan dan standar hidup layak. Menurut (Audey  &  Ariusni,  2019)  berpendapat  bahwa  indeks  pembangunan  manusia  dapat mendorong  individu  untuk  menjadi  lebih  baik,  dengan  demikian  hal  ini  akan mencegah  terjadinya  tindakan  kriminal,  karena  dengan  pendidikan  akan  membuka kesadaran masyarakat terhadap perbuatan yang tidak benar seperti mencuri sehingga hal  itu  akan  mencegah  perbuatan  kriminal.  Dengan  anggapan  bahwa  kualitas penduduk yang baik dapat berpikir logis dan mampu mengaplikasikan pengetahuan dan  keterampilan  yang  dimiliki  dengan  benar  sehingga  cenderung  tidak  ikut  serta dalam kegiatan kriminal.
Kemudian kondisi individu atau kelompok yang sedang tidak memiliki pekerjaan atau pengangguran berpotensi dapat menjadi seorang pelaku kriminalitas karena kondisi pengangguran akan memberikan tekanan psikologis dan tekanan ekonomi sehingga akan  menghalalkan  semua  cara  untuk  memenuhi  keperluan  hidupnya.  Jika  suatu individu  terus  menerus  berada  dalam  kondisi  pengangguran,  untuk  memenuhi kebutuhannya individu tersebut akan terdorong untuk melakukan pencurian.  Menurut (Ismah, 2015) menjelaskan kondisi individu yang sedang menganggur ataupun iklim pekerjaan  yang  tidak  kondusif  dan  pendapatan  yang  tidak  sesuai  akan  memicu seseorang melakukan tindakan illegal.
Sesuai dengan apa yang sudah diuraikan, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui bagaimana pengaruh indikator sosial ekonomi terhadap tingkat kriminalitas pada 13 kota besar di Indonesia tahun 2015-2021.

## METODE
Jenis  penelitian  ini  merupakan  penelitian  kuantitatif.  Data  yang  digunakan  pada penelitian  ini  merupakan  jenis  data  sekunder  yang  diperoleh  dari  dokumen  yang diterbitkan oleh Badan  Pusat  Statistika  Indonesia seperti  provinsi dalam angka dan dokumen statistik politik dan keamanan atau dokumen yang diterbitkan oleh setiap daerah.
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  analisis  jalur  dengan menggunakan data panel pada rentang waktu 7 tahun dari tahun 2015 sampai tahun 2021 serta menggunakan 13 objek kota besar di Indonesia. Kota-kota tersebut adalah Kota  Bandung,  Kota  Surabaya,  Kota  Semarang,  Kota  Tangerang,  Kota  Medan,  Kota Palembang,  Kota Batam, Kota Bandar  Lampung, Kota Padang,  Kota Makassar,  Kota Samarinda,  Kota  Banjarmasin  dan  Kota  Denpasar.  Adapun  variabel-variabel  yang digunakan pada penelitian ini sebagai berikut:

## Tabel. 2 Definisi Dan Operasional Variabel
Jenis Variabel Nama Variabel Definisi Operasional Variabel Satuan Sumber Data Dependen Tingkat Kriminalitas (Z) Jumlah kasus kejahatan pada 13 kota  besar  di  Indonesia  tahun 2015-2021. Kasus Badan Pusat Statistika (BPS) Intervening Tingkat Kemiskinan (Y) Persentasi  penduduk  yang memiliki pengeluaran di bawah garis  kemiskinan  pada  13  kota besar di Indonesia tahun 2015-
2021.
𝑃 0 = 1 𝑛 ∑ [ 𝑧  −   𝑦 𝑖 𝑧 ] 𝑞 𝑖=1 Persen Badan
Pusat Statistika (BPS) Independen PDRB perkapita (X1) Rata-rata  pendapatan  yang diterima oleh setiap satu orang penduduk pada 13 kota besar di Indonesia tahun 2015-2021. 𝑷𝑫𝑹𝑩 𝑷𝒆𝒓𝒌𝒂𝒑𝒊𝒕𝒂 = 𝑃𝐷𝑅𝐵 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑒𝑛𝑑𝑢𝑑𝑢𝑘 Juta Rupiah Badan Pusat Statistika (BPS) Independen Kepadatan Penduduk (X2) Perbandingan jumlah penduduk dengan luas wilayah yang  di  tempatinya  pada  13
kota  besar  di  Indonesia  tahu 2015-2021.
𝑲𝒆𝒑𝒂𝒅𝒂𝒕𝒂𝒏 𝑷𝒆𝒏𝒅𝒖𝒅𝒖𝒌 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑒𝑛𝑑𝑢𝑑𝑢𝑘 (𝑗𝑖𝑤𝑎) 𝐿𝑢𝑎𝑠 𝑊𝑖𝑙𝑎𝑦𝑎ℎ (𝑘𝑚2) Jiwa/ Km2 Badan Pusat Statistika (BPS)
Independen Indeks Pembangunan Manusia (X3) Jumlah  yang  dihasilkan  dari perhitungan  angka  harapan hidup,  rata-rata  lama  sekolah, angka  harapan  lama  sekolah dan  pengeluaran  perkapita pada 13 kota besar di Indonesia tahun 2015-2021.
𝑰𝑷𝑴
=   √ 𝐼 𝑘𝑒𝑠𝑒ℎ𝑎𝑡𝑎𝑛 𝑥  𝐼 𝑝𝑒𝑛𝑑𝑖𝑑𝑖𝑘𝑎𝑛 𝑥 𝐼 𝑝𝑒𝑛𝑔𝑒𝑙𝑢𝑎𝑟𝑎𝑛
3 Indeks Badan Pusat
Statistika (BPS) Independen Tingkat Pengangguran Terbuka (X4) Persentase  jumlah  individu yang  termasuk  angkatan  kerja tetapi  tidak  memiliki  pekerjaan pada 13 kota besar di Indonesia tahun 2015-2021.
𝑻𝑷𝑻 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑃𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑔𝑔𝑢𝑟𝑎𝑛 𝐴𝑛𝑔𝑘𝑎𝑡𝑎𝑛 𝐾𝑒𝑟𝑗𝑎 𝑥100 Persen Badan Pusat Statistika (BPS)
Pada penelitian ini metode analisis data yang digunakan dalam mengolah data yaitu menggunakan metode analisis jalur (Manik et al., 2023). Adapun diagram jalur yang digunakan pada penelitian ini digambarkan sebagai berikut:

## Gambar 1. Diagram Jalur
Berdasarkan diagram di atas dibuat beberapa persamaan model sebagai berikut :
Persamaan jalur sub-struktur I:
𝒀 𝒊𝒕 = −𝑷 𝒚𝒙𝟏 𝑳𝒐𝒈_𝑿𝟏 𝒊𝒕 +   𝑷 𝒚𝒙𝟐 𝑿𝟐 𝒊𝒕 − 𝑷 𝒚𝒙𝟑 𝑿𝟑 𝒊𝒕 + 𝑷 𝒙𝒚𝟒 𝑿𝟒 𝒊𝒕 + 𝜺𝟏

## Persamaan jalur sub-struktur II:
𝑳𝒐𝒈_𝒁 𝒊𝒕 = −𝑷 𝒛𝒙𝟏 𝑳𝒐𝒈_𝑿𝟏 𝒊𝒕 +   𝑷 𝒛𝒙𝟐 𝑿𝟐 𝒊𝒕 − 𝑷 𝒛𝒙𝟑 𝑿𝟑 𝒊𝒕 + 𝑷 𝒛𝒚𝟒 𝑿𝟒 𝒊𝒕 + 𝑷 𝒛𝒚 𝑳𝒐𝒈_𝒀 𝒊𝒕 + 𝜺𝟐
Keterangan :
Z = Tingkat Kriminalitas (Kasus). Y = Tingkat Kemiskinan (Persen). X1 = PDRB perkapita (Juta Rupiah). X2 = Kepadatan Penduduk (Jiwa/km2). X3 = Indeks Pembangunan Manusia (Indeks). X4 = Tingkat Pengangguran Terbuka (Persen). P = Koefisien masing-masing variabel. r (X1, X2, X3, X4) = Koefisien korelasi antar variabel bebas. i =  Kota Bandung, Kota Surabaya, Kota Tangerang, Kota Semarang,  Kota  Medan,  Kota  Makassar,  Kota Palembang, Kota Batam, Kota Bandar Lampung, Kota Padang,  Kota  Samarinda,  Kota  Denpasar  dan  Kota
Banjarmasin.
t = Periode tahun (2015-2021). ε 1, ε 2 = Error Term pada sub struktur I dan II.
P (yX1, yX2, yX3, yX4, zX1,
zX2, zX3, zX4, zy) =  Koefisien  jalur  variabel  independen,  variabel intervening dan variabel dependen.

## HASIL
Berdasarkan  estimasi  yang  sudah  dilakukan  maka  hasil  estimasi  yang  didapat dijelaskan sebagai berikut:
Tabel 3 . Hasil Matriks Korelasi Log_X1 X2 X3 X4 Log_X1 Pearson Correlation 1 0.431 0.169 0.111 N 91 91 91 91 X2 Pearson Correlation 1 -0.052 0.025 N 91 91 91 X3 Pearson Correlation 1 -0.002 N 91 91 X4 Pearson Correlation 1 N 91
Sumber: Hasil Analisis, 2023
Adapun kriteria nilai korelasi yang bisa digunakan sebagai berikut :
• 0 - 0,25 : Korelasi Sangat Lemah.
• 0,26 - 0,50 : Korelasi Cukup Kuat.
• 0,51 - 0,75 : Korelasi Kuat.
• 0,76 - 1 : Korelasi Sangat Kuat.
Berdasarkan  pada  tabel  3  diatas  mengenai  korelasi  pada  variabel  bebas,  dapat disimpulkan  bahwa  korelasi  antara  variabel  PDRB  perkapita  (X1)  dengan  variabel kepadatan penduduk (X2) cukup kuat.  Korelasi antara variabel  PDRB perkapita (X1) dengan indeks pembangunan manusia (X3) sangat lemah. Sedangkan korelasi variabel
PDRB  perkapita  (X1)  dengan  variabel  tingkat  pengangguran  terbuka  (X4)  sangat lemah.
Korelasi  antara  variabel  kepadatan  penduduk  (X2)  dengan  variabel  indeks pembangunan  manusia  (X3)  sangat  lemah  dan  korelasi  antara  variabel  kepadatan penduduk (X2) dengan variabel tingkat pengangguran terbuka (X4) sangat lemah.
Korelasi  variabel  indeks  pembangunan  manusia  (X3)  dengan  variabel  tingkat pengangguran terbuka (X4) sangat lemah.
Berdasarkan estimasi yang  sudah dilakukan maka  hasil estimasi yang didapat pada sub-struktur I dijelaskan sebagai berikut:

## Tabel 4. Hasil Uji t Sub-struktur I
Model Standardized Coefficients t Sig. Beta (Constant) 8.942 0.000 Log_X1 0.215 2.500 0.014 X2 -0.280 -3.313 0.001 X3 -0.633 -8.181 0.000 X4 0.302 3.972 0.000

## Sumber: Hasil Analisis, 2023
Berdasarkan tabel 4 di atas mengenai hasil uji t pada sub-struktur I, diketahui variabel PDRB  perkapita  memperoleh  koefisien  jalur  sebesar  0,215  dengan  nilai  signifikansi lebih kecil dari taraf signifikansi (0,014 < 0,05) maka dari itu H1 diterima, sehingga disimpulkan  bahwa  PDRB  perkapita  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap tingkat  kemiskinan  pada  13  kota  besar  di  Indonesia  tahun  2015-2021.  Variabel kepadatan  penduduk  memperoleh  koefisien  jalur  sebesar  -0,280  dengan  nilai signifikansi lebih kecil dari taraf signifikansi (0,001 < 0,05) maka dari itu H1 diterima, sehingga  disimpulkan  bahwa  kepadatan  penduduk  berpengaruh  negatif  dan signifikan terhadap tingkat kemiskinan pada 13 kota besar di Indonesia tahun 2015- 2021. Variabel indeks pembangunan manusia memperoleh koefisien jalur sebesar  - 0,633 dengan nilai signifikansi lebih kecil dari taraf signifikansi (0,000 < 0,05) maka dari itu  H1  diterima,  sehingga  disimpulkan  bahwa  indeks  pembangunan  manusia berpengaruh negatif dan signifikan terhadap tingkat kemiskinan pada 13 kota besar di Indonesia tahun 2015-2021. Variabel tingkat pengangguran terbuka memperoleh koefisien jalur sebesar 0,302 dengan nilai signifikansi lebih kecil dari taraf signifikansi (0,001  <  0,05)  maka  dari  itu  H1  diterima,  sehingga  disimpulkan  bahwa  tingkat pengangguran  terbuka  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  tingkat kemiskinan pada 13 kota besar di Indonesia tahun 2015-2021.
Kemudian berikut ini hasil persamaan model sub-struktur I :
𝒀 𝒊𝒕 = −𝑷 𝒚𝒙𝟏 𝑳𝒐𝒈_𝑿𝟏 𝒊𝒕 +   𝑷 𝒚𝒙𝟐 𝑿𝟐 𝒊𝒕 − 𝑷 𝒚𝒙𝟑 𝑿𝟑 𝒊𝒕 + 𝑷 𝒙𝒚𝟒 𝑿𝟒 𝒊𝒕 + 𝜺𝟏
𝒀 𝒊𝒕 = 𝟎, 𝟐𝟏𝟓𝑳𝒐𝒈_𝑿𝟏 𝒊𝒕 − 𝟎, 𝟐𝟖𝟎𝑿𝟐 𝒊𝒕 − 𝟎, 𝟔𝟑𝟑𝑿𝟑 𝒊𝒕 + 𝟎, 𝟑𝟎𝟐𝑿𝟒 𝒊𝒕 + 𝟎, 𝟕𝟎
Tabel 5 Hasil Uji f Sub-Struktur I
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 7.566 4 1.891 22.419 0.000 b Residual 7.256 86 .084 Total 14.821 90
Sumber : SPSS 23 (Data diolah)
Berdasarkan  tabel  5  di  atas,  dapat  diketahui  bahwa  hasil  uji  f  pada  sub-struktur  I mempunyai  nilai  signifikansi  lebih  kecil  dari  taraf  signifikansi  (0,00  <  0,05)  dengan begitu  dinyatakan  bahwa  H1  diterima.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  secara simultan  variabel  PDRB  perkapita,  kepadatan  penduduk,  indeks  pembangunan manusia dan tingkat pengangguran terbuka berpengaruh signifikan terhadap tingkat kemiskinan pada 13 kota besar di Indonesia tahun 2015-2021.
Tabel 6. Hasil Uji Koefisien Determinasi (R2) Sub-Struktur I
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 0.714 a 0.510 0.488 0.29046
Sumber: Hasil Analisis, 2023
Berdasarkan tabel 6 di atas mengenai hasil Uji R2 pada sub-struktur I, diperoleh nilai koefisien determinasi sebesar 0,510 sehingga dapat disimpulkan bahwa kemampuan semua  variabel  independen  dalam  model  ini  mampu  menjelaskan  variasi  variabel tingkat kemiskinan pada 13  kota besar di  Indonesia tahun  2015-2021  sebesar 51% adapun  sisanya  sebesar  49%  dijelaskan  oleh  variabel  lain  yang  tidak  dimasukkan kedalam model penelitian. Adapun nilai residual pada sub-struktur I ini sebesar 0,70.
Berdasarkan estimasi yang  sudah dilakukan maka  hasil estimasi yang didapat pada sub-struktur II dijelaskan sebagai berikut :

## Tabel 7. Hasil Uji t Sub-struktur II
Model Standardized Coefficients t Sig. Beta 1 (Constant) -.971 0.334 Log_X1 -0.220 -2.136 0.036 X2 0.247 2.383 0.019 X3 0.395 3.317 0.001 X4 0.135 1.416 0.160 Log_Y 0.692 5.563 0.000

## Sumber: Hasil Analisis, 2023
Berdasarkan tabel 7 di atas mengenai hasil uji t pada sub-struktur II, diketahui variabel PDRB perkapita memperoleh koefisien jalur sebesar -0,220 dengan nilai signifikansi lebih kecil dari taraf signifikansi (0,036 < 0,05) maka dari itu H1 diterima, sehingga disimpulkan  bahwa  PDRB  perkapita  berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap tingkat  kriminalitas  pada  13  kota  besar  di  Indonesia  tahun  2015-2021.  Variabel kepadatan  penduduk  memperoleh  koefisien  jalur  sebesar  0,247  dengan  nilai
signifikansi lebih kecil dari taraf signifikansi (0,019 < 0,05) maka dari itu H1 diterima, sehingga disimpulkan bahwa kepadatan penduduk berpengaruh positif dan signifikan terhadap  tingkat  kriminalitas  pada  13  kota  besar  di  Indonesia  tahun  2015-2021. Variabel  indeks  pembangunan  manusia  memperoleh  koefisien  jalur  sebesar  0,395 dengan nilai signifikansi lebih kecil dari taraf signifikansi (0,001 < 0,05) maka dari itu H1  diterima,  sehingga  disimpulkan  bahwa  indeks  pembangunan  manusia berpengaruh positif dan signifikan terhadap tingkat kriminalitas pada 13 kota besar di Indonesia  tahun  2015-2021.  Variabel  tingkat  pengangguran  terbuka  memperoleh koefisien jalur sebesar 0,135 dengan nilai signifikansi lebih besar dari taraf signifikansi (0,160  >  0,05)  maka  dari  itu  H1  ditolak,  sehingga  disimpulkan  bahwa  tingkat pengangguran  terbuka  berpengaruh  positif  dan  tidak  signifikan  terhadap  tingkat kriminalitas  pada  13  kota  besar  di  Indonesia  tahun  2015-2021.  Variabel  tingkat kemiskinan memperoleh koefisien jalur sebesar 0,692 dengan nilai signifikansi lebih kecil  dari  taraf  signifikansi  (0,000  <  0,05)  maka  dari  itu  H1  diterima,  sehingga disimpulkan bahwa tingkat kemiskinan berpengaruh positif dan signifikan terhadap tingkat  kriminalitas  pada  13  kota  besar  di  Indonesia  tahun  2015-2021.  Kemudian berikut ini hasil persamaan model sub-struktur II :
𝑳𝒐𝒈_𝒁 𝒊𝒕 = −𝑷 𝒛𝒙𝟏 𝑳𝒐𝒈_𝑿𝟏 𝒊𝒕 +   𝑷 𝒛𝒙𝟐 𝑿𝟐 𝒊𝒕 − 𝑷 𝒛𝒙𝟑 𝑿𝟑 𝒊𝒕 + 𝑷 𝒛𝒚𝟒 𝑿𝟒 𝒊𝒕 + 𝑷 𝒛𝒚 𝑳𝒐𝒈_𝒀 𝒊𝒕 + 𝜺𝟐 𝑳𝒐𝒈_𝒁 𝒊𝒕 = −𝟎, 𝟐𝟐𝟎𝑳𝒐𝒈 𝑿𝟏 𝒊𝒕 +  𝟎, 𝟐𝟒𝟕𝑿𝟐 𝒊𝒕 + 𝟎, 𝟑𝟗𝟓𝑿𝟑 𝒊𝒕 + 𝟎, 𝟏𝟑𝟓𝑿𝟒 𝒊𝒕 + 𝟎, 𝟔𝟗𝟐𝑳𝒐𝒈 𝒀𝒊𝒕 + 𝟎, 𝟖𝟎 Tabel 8. Hasil Uji f Sub-Struktur II Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1  Regression 16.116 5 3.223 9.397 0.000 b Residual 29.156 85 .343 Total 45.272 90

## Sumber: Hasil Analisis, 2023
Berdasarkan  tabel  8  di  atas,  dapat  diketahui  bahwa  hasil  uji  f  pada  sub-struktur  II mempunyai  nilai  signifikansi  lebih  kecil  dari  taraf  signifikansi  (0,00  <  0,05)  dengan begitu  dinyatakan  bahwa  H1  diterima.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  secara simultan  variabel  PDRB  perkapita,  kepadatan  penduduk,  indeks  pembangunan manusia,  tingkat  pengangguran  terbuka  dan  tingkat  kemiskinan  berpengaruh signifikan terhadap tingkat kriminalitas pada 13 kota besar di Indonesia tahun 2015- 2021.
Tabel 9. Hasil Uji Koefisien Determinasi (R2) Sub-Struktur II
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 0.597 a 0.356 0.318 0.58568
Sumber: Hasil Analisis, 2023
Berdasarkan tabel 9 di atas mengenai hasil Uji R2 pada sub-struktur II, diperoleh nilai koefisien determinasi sebesar 0,356 sehingga dapat disimpulkan bahwa kemampuan semua  variabel  independen  dan  variabe  intervening  dalam  model  ini  mampu menjelaskan variasi variabel tingkat kriminalitas pada 13 kota besar di Indonesia tahun 2015-2021 sebesar 35,6% adapun sisanya sebesar 64,4% dijelaskan oleh variabel lain
yang  tidak dimasukkan kedalam  model penelitian.  Adapun  nilai  residual pada  sub- struktur II ini sebesar 0,80.
Dari hasil estimasi pada sub-struktur I dan sub-struktur II dapat diperolah koefisien jalur yang di ilustrasikan sebagai berikut :
Gambar 2. Hasil Koefisien Jalur Sub-Struktur I dan II
Kemudian dari diagram diatas dapat diketahui pengaruh langsung, tidak langsung dan total pengaruh semua variabel indipenden terhadap variabel tingkat kriminalitas yang dijelaskan sebagai berikut :
Tabel 10. Pengaruh Langsung, Tidak Langsung Dan Total Pengaruh
Hubungan Variabel Pengaruh Total Pengaruh Langsung Tidak Langsung PDRB perkapita terhadap tingkat kriminalitas 0,220 0,149 0,369 Kepadatan penduduk terhadap tingkat kriminalitas 0,247 0,194 0,441 Indeks Pembangunan Manusia terhadap tingkat kriminalitas 0,395 0,438 0,833 Tingkat pengangguran terbuka terhadap tingkat kriminalitas 0,135 0,209 0,344 Tingkat kemiskinan terhadap tingkat kriminalitas 0,692 - 0,692
Sumber: Hasil Analisis, 2023
Berdasarkan  dari  tabel  10  diatas,  dilihat  dari  besarnya  pengaruh  langsung  dapat diketahui  bahwa  variabel  tingkat  kemiskinan  mempunyai  nilai  pengaruh  langsung terbesar  yaitu  sebesar  0,692  atau  69,2%  sedangkan  variabel  tingkat  pengangguran terbuka mempunyai pengaruh langsung terkecil dengan nilai pengaruh sebesar 0,135 atau 13,5%.
Kemudian  dilihat  dari  besarnya  pengaruh  tidak  langsung  dapat  diketahui  bahwa variabel indeks pembangunan manusia mempunyai pengaruh tidak langsung terbesar yaitu  sebesar  0,438  atau  43,8%  sedangkan  variabel  PDRB  perkapita  mempunyai pengaruh tidak langsung terkecil dengan pengaruh sebesar 0,149 atau 14,9%.
Lalu dilihat dari besarnya total pengaruh pada semua variabel, dapat diketahui bahwa variabel indeks pembangunan manusia  merupakan variabel dengan total pengaruh terbesar  yaitu  sebesar  0,833  atau  83,3%  sedangkan  variabel  tingkat  pengangguran terbuka merupakan variabel dengan total pengaruh terkecil yaitu sebesar 0,344 atau 34,4%.

## PEMBAHASAN
Berdasarkan pada hasil uji statistik sub-struktur I dan sub-struktur II dapat diperoleh beberapa analisa PDRB perkapita memperoleh koefisien jalur sebesar 0,215 dengan nilai  signifikansi  lebih  kecil  dari  taraf  signifikansi  (0,014  <  0,05).  Sehingga  dapat disimpulkan bahwa pengaruh PDRB perkapita dengan tingkat kemiskinan ialah positif dan signifikan pada 13 kota besar di Indonesia tahun 2015-2021.
Hasil penelitian tersebut sesuai dengan penelitian (Susilowati & Tsaniya, 2022) yang menyatakan  bahwa  PDRB  perkapita  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap kemiskinan.  Kenaikan  PDRB  perkapita  memberikan  gambaran  bahwa  terjadi peningkatan pendapatan yang diterima oleh penduduk, di sisi lain harga barang dan jasa  pada  wilayah  kota  jauh  lebih  mahal  dibandingkan  wilayah  desa  dan  pada umumnya biaya hidup di kota-kota besar lebih tinggi dan terus mengalami kenaikan. Ketika  peningkatan  pendapatan  yang  diterima  penduduk  lebih  rendah  daripada peningkatan harga barang dan jasa, kondisi tersebut malah akan membuat penduduk menjadi miskin karena pada akhirnya mereka memiliki taraf hidup dibawah rata-rata. Sehingga oleh karena itu kenaikan pendapatan tidak selamanya dapat menurunkan kemiskinan tetapi dari sudut pandang lain kenaikan pendapatan dapat meningkatkan kemiskinan.
Kepadatan  penduduk  memperoleh  koefisien  jalur  sebesar  -0,280  dengan  nilai signifikansi lebih kecil dari taraf signifikansi (0,001 < 0,05). Hal tersebut memiliki arti bahwa  kepadatan  penduduk  berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap  tingkat kemiskinan pada 13 kota besar di Indonesia tahun 2015-2021.
Hasil  penelitian  tersebut  sesuai  dengan  penelitian  (Azizah  et  al.,  2022)  yang mendapatkan hasil penelitian bahwa kepadatan penduduk berpengaruh negatif dan signifikan  terhadap  kemiskinan.  Hal  itu  terjadi  karena  wilayah  dengan  kepadatan penduduk  yang  tinggi  akan  mendorong  aglomerasi  ekonomi  atau  menjadi  sentral ekonomi, dilihat dari sisi permintaan barang dan jasa wilayah padat penduduk yang tinggi cenderung mempunyai permintaan terhadap barang dan jasa yang signifikan hal itu dapat memicu pertumbuhan ekonomi dan mendorong prospek iklim investasi yang  sangat  potensial  sehingga  nantinya  akan  berkontribusi  menekan  angka
kemiskinan  maka  dari  itu  ketika  terjadi  kenaikan  kepadatan  penduduk  akan menurunkan tingkat kemiskinan.
Indeks pembangunan manusia memperoleh koefisien jalur sebesar -0,633 dengan nilai signifikansi lebih kecil dari taraf signifikansi (0,000 < 0,05) hal tersebut memiliki arti bahwa indeks pembangunan manusia berpengaruh negatif dan signifikan terhadap tingkat kemiskinan pada 13 kota besar di Indonesia tahun 2015-2021.
Hasil  penelitian  tersebut  sesuai  dengan  penelitian  (Abda  &  Cahyono,  2022)  yang menemukan  bahwa  IPM  berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap  kemiskinan. Nilai indeks pembangunan manusia (IPM) yang tinggi memberikan gambaran bahwa terjadi peningkatan kualitas penduduk. Penduduk yang berkualitas akan mendorong produktivitas  sehingga  akan  meningkatkan  pendapatan  dan  taraf  hidup  yang  lebih baik sehingga akhirnya akan terhindar dari kemiskinan. Oleh karena itu semakin tinggi nilai  IPM  maka  semakin  tinggi  produktivitas  penduduknya  sehingga  tingkat pendapatan yang diterima akan jauh lebih baik sehingga ketika terjadi kenaikan IPM akan menurunkan tingkat kemiskinan.
Tingkat pengangguran terbuka memperoleh koefisien jalur sebesar 0,302 dengan nilai signifikansi lebih kecil dari taraf signifikansi (0,000 < 0,05) hal tersebut memiliki arti bahwa  tingkat  pengangguran  terbuka  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap tingkat kemiskinan pada 13 kota besar di Indonesia tahun 2015-2021.
Hasil penelitian tersebut sesuai dengan penelitian (Purboningtyas et al., 2020) yang menyatakan adanya pengaruh positif dan signifikan pengangguran terhadap tingkat kemiskinan.  Kondisi  masyarakat  yang  menganggur  memberikan  gambaran  bahwa masyarakat  tersebut  tidak  memiliki  pendapatan,  ketika  seseorang  tidak  memiliki pendapatan hal tersebut akan menurunkan tingkat konsumsi atau tingkat pengeluaran sehingga pada akhirnya akan terjebak pada kondisi miskin. Maka dari itu ketika terjadi kenaikan tingkat pengangguran terbuka akan meningkatkan tingkat kemiskinan.
PDRB perkapita memperoleh koefisien jalur sebesar -0,220 dengan nilai signifikansi lebih kecil dari taraf signifikansi (0,036 < 0,05) hal tersebut memiliki arti bahwa PDRB perkapita berpengaruh negatif dan signifikan terhadap tingkat kriminalitas pada 13 kota besar di Indonesia tahun 2015-2021.
Hasil penelitian tersebut sesuai dengan penelitian  (Purwanti & Widyaningsih, 2019) yang menyatakan bahwa PDRB perkapita berpengaruh negatif dan signifikan terhadap kriminalitas.  Hal  itu  dikarenakan  ketika  terjadi  kenaikan  PDRB  perkapita  akan meningkatkan pendapatan penduduk, saat pendapatan naik akan membuat penduduk menjadi serba berkecukupan dan makmur sehingga akan mencegah seseorang untuk ikut  pada  aksi  kriminalitas  seperti  mencuri  sehingga  ketika  terjadi  kenaikan  PDRB perkapita akan menurunkan tingkat kriminalitas suatu kota.
Kepadatan  penduduk  memperoleh  koefisien  jalur  sebesar  0,247  dengan  nilai signifikansi lebih kecil dari taraf signifikansi (0,019 < 0,05) hal tersebut memiliki arti
bahwa  kepadatan  penduduk  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  tingkat kriminalitas pada 13 kota besar di Indonesia tahun 2015-2021.
Hasil  penelitian  tersebut  sesuai  dengan  penelitian  (Dari  &  Asnidar,  2022)  yang mendapatkan  hasil  bahwa  kepadatan  penduduk  berpengaruh positif dan  signifikan terhadap kriminalitas. Hal itu dikarenakan pada wilayah yang memiliki penduduk yang tinggi  rentan  terjadi  konflik  sosial  dan  cenderung  memiliki  masalah  keamanan  lalu wilayah  dengan  penduduk  yang  padat  akan  menyebabkan  target  aksi  kriminalitas semakin  banyak  dan  gerak  gerik  pelaku  akan  semakin  luas  sehingga  ketika  terjadi kenaikan  kepadatan  penduduk  akan  meningkatkan  tingkat  kriminalitas  pada  suatu kota.
Indeks pembangunan manusia memperoleh koefisien jalur sebesar 0,395 dengan nilai signifikansi lebih kecil dari taraf signifikansi (0,001 < 0,05) hal tersebut memiliki arti bahwa indeks pembangunana manusia berpengaruh positif dan signifikan terhadap tingkat kriminalitas pada 13 kota besar di Indonesia tahun 2015-2021.
Hasil  penelitian  tersebut  sesuai  dengan  penelitian  (Jamaliah  &  Elyta,  2022)  yang menemukan bahwa IPM berpengaruh positif dan signifikan terhadap kejahatan. Indeks pembangunan  manusia  (IPM)  terbentuk  dari  dimensi  kesehatan,  pendidikan  dan standar hidup layak.  Indeks pembangunan manusia yang  tinggi dapat  memberikan gambaran  bahwa  ketiga  dimensi  tersebut  sangat  bagus,  dengan  pendidikan  yang bagus akan memperoleh pengetahuan dan keterampilan yang memiliki kemungkinan digunakan  pada  hal  yang  tidak  benar  tetapi  individu  ataupun  kelompok  yang mempunyai pengetahuan dan keterampilan ketika menjadi seorang kriminal, mereka mempunyai  kemungkinan  keberhasilan  yang  tinggi  dalam  melakukan  aksinya  dan relatif sulit untuk ditangkap. Bahkan ada beberapa jenis kejahatan yang dilakukan oleh orang-orang  dengan  pendidikan  tinggi  seperti  korupsi,  pencucian  uang  dan pemalsuan laporan.
Tingkat pengangguran terbuka memperoleh koefisien jalur sebesar 0,135 dengan nilai signifikansi lebih besar dari taraf signifikansi (0,160 > 0,05) hal tersebut memiliki arti bahwa  tingkat  pengangguran  terbuka  berpengaruh  positif  dan  tidak  signifikan terhadap tingkat kriminalitas pada 13 kota besar di Indonesia tahun 2015-2021.
Hasil  penelitian  tersebut  sesuai  dengan  penelitian  (Hachica  &  Triani,  2022)  yang menemukan  hasil  bahwa  pengangguran  berpengaruh  positif  dan  tidak  signifikan terhadap kriminalitas. Hal tersebut terjadi karena ketika suatu individu dalam kondisi tidak  memiliki  pekerjaan  atau  pengangguran,  mereka  tidak  akan  langsung  menjadi seorang kriminal tetapi mereka akan berpikir kedepan dan memikirkan opsi lain seperti mencari pekerjaan lain ataupun mencoba merintis usaha baru.
Tingkat kemiskinan memperoleh koefisien jalur sebesar 0,692 dengan nilai signifikansi lebih kecil dari taraf signifikansi (0,000 < 0,05) nilai tersebut bermakna bahwa tingkat kemiskinan berpengaruh positif dan signifikan terhadap tingkat kriminalitas pada 13 kota besar di Indonesia tahun 2015-2021. Sehingga dapat disimpulkan bahwa ketika terjadi peningkatan tingkat kemiskinan maka akan berakibat pada peningkatan tingkat
kriminalitas.  Individu  yang  termasuk  golongan  miskin  memiliki  pendapatan  yang rendah dan memiliki taraf hidup dibawah rata-rata. Kondisi serba kekurangan tersebut menjadikan suatu individu yang tergolong miskin rentan melakukan tindakan kriminal dengan didasarkan adanya motif ekonomi seperti untuk memenuhi kebutuhan hidup dan menaikkan taraf hidup sehingga ketika terjadi kenaikan tingkat kemiskinan maka akan meningkatkan tingkat kriminalitas.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  yang  sudah  dijelaskan  maka  dapat  diambil kesimpulan bahwa PDRB perkapita dan tingkat pengangguran terbuka berpengaruh positif dan signifikan terhadap tingkat kemiskinan kemudian kepadatan penduduk dan indeks pembangunan manusia berpengaruh negatif dan signifikan terhadap tingkat kemiskinan pada 13 kota besar di Indonesia tahun 2015-2021.
PDRB  perkapita  berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap  tingkat  kriminalitas kemudian  kepadatan  penduduk,  indeks  pembangunan  manusia  dan  tingkat kemiskinan  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  tingkat  kriminalitas sedangkan  tingkat  pengangguran  terbuka  berpengaruh  positif  dan  tidak  signifikan terhadap tingkat kriminalitas pada 13 kota besar di Indonesia tahun 2015-2021.
Dalam hal mengenai kriminalitas pada kota-kota besar rasanya masih harus dilakukan penelitian lebih lanjut, disarankan melakukan pengembangan model yang sudah ada pada  penelitian  ini  seperti  dengan  cara  memasukan  variabel-variabel  kunci  dan penjelas pada model selanjutnya dengan harapan akan mendapatkan hasil R-square yang lebih baik dan dapat mendapatkan hasil penelitian lebih kuat terkait faktor-faktor apa saja penyebab terjadinya kriminalitas pada kota-kota besar.
Bagi praktisi, agar mampu menyelesaikan masalah kriminalitas yang terjadi pada kota- kota besar, dengan merujuk pada hasil penelitian ini sebaiknya membuat kebijakan yang  berfokus  pada segala sesuatu yang  bertujuan untuk menurunkan kemiskinan, menurunkan  pengangguran  dan  mencegah  dampak  negatif  dari  kepadatan penduduk.

## REFERENSI
Abda,  S.  A.,  &  Cahyono,  H.  (2022).  Apakah  IPM,  Pengangguran,  Dan  Pendapatan Perempuan  Berpengaruh  Dalam  Menurunkan  Kemiskinan  Di  Kota  Surabaya? INDEPENDENT: Journal of Economics, 2(1), 61 – 76.
Audey, R. P., & Ariusni, A. (2019). Pengaruh Kualitas Sumber Daya Manusia Terhadap Tingkat Kriminalitas di Indonesia. Jurnal Kajian Ekonomi Dan Pembangunan, 1(2),
653 – 666.
Azis, Y. M.  A., Rendra Permana, R. P., & Gugum, G. (2022). Analysis of the Housing Benefit Policy for the Chairman and Members of the District Council Sumedang Regency. AYER., 27(2), 148 – 166.
Azizah, S. P. N., Pratiwi, L. S., Amaliah, I., & Fitriyana, F. (2022). Sanitasi Dan Kepadatan Penduduk Sebagai  Dinamika  Kemiskinan  Kota  Studi Kasus  Provinsi  Jawa  Barat. Nuansa Akademik: Jurnal Pembangunan Masyarakat, 7(1), 55 – 70.
Che Arshad,  N., & Irijanto, T. T. (2023). The creative  industries effects on economic performance in the time of pandemic. International Journal of Ethics and Systems,
39(3), 557 – 575.
Dari,  S.  W.,  &  Asnidar,  A.  (2022).  Pengaruh  Kepadatan  Penduduk,  Kemiskinan  Dan Pertumbuhan Ekonomi Terhadap Kriminalitas. Niagawan, 11(1), 68 – 79.
Djulius, H., Lixian, X., Lestari, A. N., & Eryanto, S. F. (2022). The Impact of a Poor Family Assistance Program on Human Development in Indonesia. Review of Integrative Business and Economics Research, 11(4), 59 – 70.
Hachica, E., & Triani, M. (2022). Pengaruh Pendidikan, Pengangguran dan Kepadatan Penduduk  Terhadap  Kriminalitas  di  Indonesia. Ecosains:  Jurnal  Ilmiah  Ekonomi Dan Pembangunan, 11(1), 63 – 70.
Hamijaya, M. W., & Suryaman, R. A. (2023). Determinan Minat Beli KPR Generasi Urban Milenial DI Kota Bandung. Jurnal Riset Ilmu Ekonomi, 3(1), 47 – 63.
Ismah, U. (2015). Pengaruh Pengangguran terhadap Kriminalitas di Kabupaten Solok. JURNAL FAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN, 4(9).
Jamaliah,  J.,  &  Elyta,  E.  (2022).  The  Effect  of  Human  Development  Index  (HDI)  on Poverty and Crime in West Kalimantan, Indonesia. Khazanah Sosial, 4(1), 119 – 130. Kurniawan,  B.,  Kusdiana,  D.,  Suryaman,  R.,  &  Priadana,  M.  (2023).  The  Influence  of Macroeconomic  Factors  and  Corruption  on  Human  Development  in  ASEAN-7. Proceedings  of  the  6th  International  Conference  of  Economics,  Business,  and Entrepreneurship,  ICEBE  2023,  13-14  September  2023,  Bandar  Lampung, Indonesia.
Manik,  E.,  Affandi,  A.,  Priadana,  S.,  Hadian,  D.,  &  Puspitaningrum,  D.  A.  (2023). Comparison of normality testing with chi quadrat calculations and tables for the statistical  value  departement  of  elementary  school  education  student  at  the University of Jember. AIP Conference Proceedings, 2679(1), 020018.
Nurhayati, S., Kusdiana, D., & Suryaman, R. A. (2023). Does The Minimum Wage Policy Have an Effect on Welfare?(Case Study in West Java Province). Proceedings of the 5th International Public Sector Conference, IPSC 2023, October 10th-11th 2023, Bali, Indonesia.
Purboningtyas,  I., Sari,  I.  R.,  Guretno,  T.,  Dirgantara,  A.,  Agustina,  D.,  &  Al  Haris,  M.
(2020).  Analisis  Pengaruh  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  Dan  Indeks Pembangunan  Manusia  Terhadap  Kemiskinan  Di  Provinsi  Jawa  Tengah. Jurnal Saintika Unpam: Jurnal Sains Dan Matematika Unpam, 3(1), 81.
Purwanti, E. Y., & Widyaningsih, E. (2019). Analisis faktor ekonomi yang mempengaruhi kriminalitas di Jawa Timur. Jurnal Ekonomi-QU, 9(2).
Rostiana, E., Djulius, H., & Sudarjah, G. M. (2022). Total Factor Productivity Calculation of  the  Indonesian  Micro  and  Small  Scale  Manufacturing  Industry. Ekuilibrium: Jurnal Ilmiah Bidang Ilmu Ekonomi, 17(1), 54 – 63.
Sabiq, R. M., & Nurwati, N. (2021). Pengaruh kepadatan penduduk terhadap tindakan kriminal. Jurnal Kolaborasi Resolusi Konflik, 3(2), 161 – 167.
Safitri, S., Saepudin, T., Suryaman, R., Priadana, M., & Kusdiana, D. (2023). The Role of Community  Welfare  Indicators  in  the  Quality  of  Human  Development  and Economic  Growth  in  West  Java  Province. Proceedings  of  the  6th  International Conference  of  Economics,  Business,  and  Entrepreneurship,  ICEBE  2023,  13-14 September 2023, Bandar Lampung, Indonesia.
Setiawan, M., Indiastuti, R., Hidayat, A. K., & Rostiana, E. (2021). R&D and Industrial Concentration  in  the  Indonesian  Manufacturing  Industry. Journal  of  Open Innovation: Technology, Market, and Complexity, 7(2), 112.
Susanto,  D.  (2018).  ANALISIS  KEBIJAKAN  BELANJA  DAERAH,  PERTUMBUHAN EKONOMI DAN KRIMINALITAS DI JAWA TIMUR TAHUN 2010-2016.(Studi Kasus 38 Kabupaten/Kota di Jawa Timur). Jurnal Ilmiah Mahasiswa FEB, 6(2).
Susilowati,  A.,  &  Tsaniya,  N.  (2022).  Pengaruh  IPM,  PDRB  Perkapita,  dan  Tingkat Pengangguran Terhadap Persentase Penduduk Miskin Di Sulawesi Utara. Journal of Statistics, Economics, Finance, Human Resources, and Information Technology, 1(1).
Tutrianto,  R.  (2018).  Munculnya  Wilayah  Kejahatan  di  Perkotaan  (Studi  Pada  Kota Pekanbaru). Jurnal Kriminologi Indonesia, 14(1).