## PENDEKATAN EKONOMI SPASIAL UNTUK KEJAHATAN HAK MILIK DI WILAYAH POLDA JAWA BARAT
1
Gelora Islami Putri 2 Universitas Katolik Parahyangan

## ABSTRACT
Property crime is a crime with economic motives. Research on crime from an economic perspective is needed in Indonesia because of the limited study of crime behavior associated with socio-economic conditions, even though the number of crimes related to the region can be related to social, economic, and spatial factors. Socio-economic factors such as income and unemployment can be used to explain differences in crime amounts. Crime is analyzed with spatial aspects because crime events in one region can be associated with crime events in other areas that intersect. The purpose of this study is to verify the spatial dependence in cases of property crime in the West Java Regional Police. The West Java  Regional  Police  are  among  the  three  regional  police  with  the  highest  property  crime  in Indonesia. Socio-economic factors such as income and unemployment have a positive correlation with the number of property crime in the West Java Regional Police. Through spatial analysis using the global Moran index, the results of this study found that the number of property crime cases in Jawa  Barat  Regional  Police  did  not  have  spatial  autocorrelation.  Through  LISA,  the  results  of research  in  the  period  2013-2015,  indicate  a  significant  increase  in  the  area  each  year.  In  20 regencies/cities  in  Jawa  Barat  Regional  Police,  only  five  regencies  have  significant  spatial correlations  with  their  neighbors,  namely  Majalengka  Regency,  Tasikmalaya  Regency,  Kuningan Regency, Sukabumi Regency, and Purwakarta Regency.
Keywords: property crime; socio-economic factors; spatial analysis; Jawa Barat Regional Police

## ABSTRAK
Kejahatan hak milik merupakan bentuk kejahatan dengan motif ekonomi. Penelitian mengenai kejahatan  dari  perspektif  ekonomi  diperlukan  di  Indonesia  karena  masih  terbatasnya  studi mengenai perilaku kejahatan dikaitkan dengan kondisi sosial-ekonomi, padahal jumlah tindakan kejahatan  hak  milik  di  suatu  wilayah  dapat  terkait  dengan  faktor  sosial,  ekonomi  dan  spasial. Faktor  sosial-ekonomi  seperti  pendapatan  dan  tingkat  pengangguran  dapat  digunakan  untuk menjelaskan  perbedaan  jumlah  kejahatan.  Kejahatan  dianalisis  dengan  aspek  spasial  karena kejadian kejahatan di suatu wilayah dapat terkait dengan kejadian kejahatan di wilayah lainnya yang berdekatan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memverifikasi ketergantungan spasial dalam kasus kejahatan hak milik di wilayah Polda Jawa Barat. Polda Jawa Barat termasuk pada tiga kepolisian daerah dengan kejahatan hak milik tertinggi di Indonesia. Faktor sosial-ekonomi seperti pendapatan dan pengangguran memiliki korelasi positif dengan jumlah tindak kejahatan hak  milik  di  wilayah  Polda  Jawa  Barat.  Hasil  analisis  spasial  melalui  indeks  Moran  global, menunjukkan bahwa jumlah kasus kejahatan hak milik di wilayah Polda Jawa Barat tidak memiliki autokorelasi  spasial.  Melalui  LISA,  hasil  penelitian  pada  periode  2013-2015,  menunjukkan bertambahnya wilayah yang signifikan setiap tahunnya. Dari 20 kabupaten/kota di wilayah Polda Jawa Barat, hanya ada lima kabupaten yang signifikan berkorelasi spasial dengan tetangganya, yaitu  Kabupaten  Majalengka,  Kabupaten  Tasikmalaya,  Kabupaten  Kuningan,  Kabupaten Sukabumi, dan Kabupaten Purwakarta.
Kata kunci: kejahatan hak milik; faktor sosial-ekonomi; analisis spasial; Polda Jawa Barat
1 Penulis mengucapkan terima kasih kepada Ibu Siwi Nugraheni, M. Env. atas segala bimbingan, diskusi dan masukannya pada penelitian ini. Penulis juga ingin mengucapkan terima kasih pada reviewer yang telah memberikan masukan sehingga artikel ini menjadi lebih baik.
2 Email : geloraislamiputri@gmail.com

## 2 | Bina Ekonomi
Klasifikasi JEL: A12; R1

## 1. LATAR BELAKANG PENELITIAN
Tindakan  kejahatan  atau  kriminalitas  merupakan  perbuatan  seseorang  yang  dapat diancam  hukuman  berdasarkan  Kitab  Undang-Undang  Hukum  Pidana  (KUHP)  atau  Undang- Undang  serta  peraturan  lainnya  yang  berlaku  di  Indonesia  (BPS,  2016).  Bentuk  tindakan kejahatan yang bermotif ekonomi disebut sebagai kejahatan hak milik. Kejahatan hak milik terdiri atas  tindakan  pencurian,  pencurian  dengan  pemberatan,  pencurian  kendaraan  bermotor, perusakan barang, pembakaran dengan sengaja, dan penadahan (BPS, 2016). Kejahatan hak milik pada umumnya dilakukan oleh golongan blue collar 3 .
Perilaku  kejahatan  berkaitan  dengan  faktor-faktor  sosial  dan  ekonomi  diawali  dengan penelitian  empiris  oleh  Becker  (1968).  Kemudian  Ehrlich  (1973)  mengembangkan Crime Economic  Model (CEM)  yang  digunakannya  untuk  melakukan  verifikasi  terhadap  hubungan antara tingkat kejahatan dan variabel-variabel sosial-ekonomi. Tindakan kejahatan merupakan bagian ekonomi karena termasuk perilaku individu yang membuat pilihan untuk mendapatkan pendapatan.  Tindakan  kejahatan  sebagai  pekerjaan  ilegal  dianggap  sebagai  substitusi  dari pekerjaan  legal.  Model  ekonomi  kejahatan  digambarkan  dalam  bentuk  kurva  penawaran  dan permintaan.  Penawaran  kejahatan  dibentuk  oleh  pelaku  kejahatan,  sedangkan  permintaan kejahatan dibentuk oleh masyarakat yang membutuhkan perlindungan dari kejahatan dan bentuk pencegahan kejahatan dari pemerintah (Becsi, 1999). Hukuman terhadap tindak kejahatan dapat dianggap  sebagai  disinsentif.  Semakin  berat  hukuman  penjara  bagi  pelaku  kejahatan,  akan semakin mengurangi jumlah individu yang terlibat dalam perbuatan kriminal, sehingga jumlah kejahatan berkurang. Keterkaitan antara faktor-faktor sosial-ekonomi dan tingkat kejahatan juga diperkuat  oleh  peneliti-peneliti  berikutnya  seperti  pengaruh  pendapatan  dan  tingkat pengangguran  dapat  menjelaskan  persistensi  tingkat  kejahatan  (Entorf  &  Spengler,  2000; O’Sullivan, 2007; Brueckner, 2011 ; Khan, Ahmad, Nawaz, & Zaman, 2015; dan Cerulli, Ventura, & Baum, 2018).
Tindak kejahatan juga berkaitan erat dengan isu keruangan (spasial). Terdapat hubungan antara  perbedaan  jumlah  kejahatan  dengan  beberapa  parameter  sosial-ekonomi.  Peneliti mungkin memerhatikan ketimpangan wilayah  dalam hal  pembangunan ekonomi, namun tidak memerhatikan  perbedaan  tingkat  kejahatan  antar-wilayah  (Hsieh  &  Pugh,  1993;  Kawachi, Kennedy, & Wilkinson, 1999). Analisis spasial terhadap kejahatan dilakukan berdasarkan pada anggapan  bahwa  kejadian  kejahatan  hak  milik  di  suatu  wilayah  biasanya  akan  terkait  dengan kejadian kejahatan di wilayah lain yang lokasinya berdekatan (bertetangga) (Nugroho & Harmadi, 2015).  Dengan  melakukan  analisis  spasial,  dapat  diketahui  identifikasi  tentang  lokasi  dari aktivitas pelaku kejahatan dan pergerakan pelaku kejahatan.
Jawa  Barat  sebagai  wilayah  kerja  Kepolisian  Daerah  (Polda)  Jawa  Barat  merupakan provinsi yang selalu masuk lima besar wilayah dengan jumlah kejahatan tertinggi se-Indonesia pada  tahun  2013-2015  (BPS,  2016).  Jumlah  kejahatan  yang dilaporkan  di wilayah  kerja  Polda Jawa Barat selama kurun waktu antara tahun 2013 dan 2015, memiliki trend yang  meningkat (Gambar 1).
3 Orang biasa yang berasal dari kalangan ekonomi rendah. Lihat
https://www.lectlaw.com/mjl/cl020.htm, diakses 17 Januari 2019.

## Sumber: Badan Pusat Statistik, berbagai tahun (diolah)
Gambar 1. Jumlah Kejahatan yang Dilaporkan ( Crime Total ) di Polda Jawa Barat Tahun 2013-2015
Berdasarkan klasifikasi kejahatan, Polda Jawa Barat termasuk tiga besar wilayah dengan jumlah kejadian kejahatan hak milik tertinggi se-Indonesia pada tahun 2013-2015 (BPS, 2016). Pada tahun 2013, jumlah kejahatan hak milik dengan kekerasan dan tanpa kekerasan di wilayah Polda Jawa Barat adalah 11.988 kasus, berada di urutan ketiga terbesar di Indonesia. Tahun 2014, jumlah kejahatan hak milik di Polda Jawa Barat meningkat menjadi 12,875 kasus, dan menduduki peringkat  kedua  terbesar  di  Indonesia.  Tahun  2015,  meskipun  jumlah  kejahatan  hak  milik  di Polda Jawa Barat menurun menjadi 10.910 kasus, tetapi peringkat Jawa Barat tidak berubah dari urutan kedua.
Penelitian mengenai kejahatan dari perspektif ekonomi diperlukan di Indonesia karena masih  terbatasnya  studi  mengenai  perilaku  kejahatan  dikaitkan  dengan  kondisi  sosial  dan ekonomi. Padahal, jumlah tindakan kejahatan hak milik di suatu wilayah dapat terkait dengan faktor  sosial-ekonomi  dan  spasial.  Faktor  sosial-ekonomi  seperti  pendapatan  dan  tingkat pengangguran dapat digunakan untuk menjelaskan perbedaan jumlah kejahatan. Kejahatan hak milik dianalisis dengan aspek spasial karena kejadian kejahatan hak milik di suatu wilayah dapat terkait dengan kejadian kejahatan hak milik di wilayah lainnya yang berdekatan. Berdasarkan hal tersebut, tujuan penelitian ini yaitu memverifikasi ketergantungan spasial dalam kasus kejahatan hak milik di wilayah Polda Jawa Barat.

## 2. ASPEK EKONOMI DAN SOSIAL DALAM KEJAHATAN
Kejahatan  atau  perilaku  kriminal  dapat  didefinisikan  dari  berbagai  sudut  pandang. Menurut Kartono (1992, dalam Hardianto, 2009), pendekatan psikologis menganggap, perilaku kriminal  sebagai  aspek  kepribadian  yang  kurang  atau  tidak  baik.  Pendekatan  sosiologis menganggap,  perilaku  kriminal  sebagai  kasus  khusus  dari  penyimpangan  norma  sosial  dalam konteks sanksi sosial dan penghargaan. Secara sosiologis, kejahatan adalah semua bentuk ucapan, perbuatan, dan tingkah laku secara  ekonomis, politik, sosial-psikologis yang sangat merugikan masyarakat,  melanggar  norma – norma  susila,  dan  menyerang  keselamatan  warga  masyarakat (Kartono, 1992 dalam Hardianto, 2009). Salah satu kelompok kejahatan yaitu kejahatan terhadap hak  milik  berupa:  perampokan,  pencurian,  pembegalan,  pembakaran  yang  disengaja,  dan penggelapan. Kejahatan pada hakikatnya timbul karena karakter manusia yang ingin melakukan
24,843 27,058 27,805 23,000 24,000 25,000 26,000 27,000 28,000 29,000 2013 2014 2015 Ka su s Tahun

## 4 | Bina Ekonomi
kejahatan.  Faktor  yang  memberi  peluang  seseorang  untuk  berbuat  jahat  yaitu  kemiskinan, kesempatan kerja,  sedikitnya patroli polisi, keadaan jalan & lingkungan, kepadatan penduduk, nilai  harta  penduduk,  frekuensi  ronda,  dan  efektivitas  lembaga  kejaksaan  dan  kehakiman (Reksohadiprodjo et al. , 1985 dalam Hardianto, 2009).
Kejahatan berkaitan erat dengan aspek sosial dan ekonomi. Di dalam melakukan analisis terhadap faktor-faktor sosial-ekonomi yang berpengaruh  pada tingkat kejahatan, para peneliti biasanya menggunakan asumsi dasar bahwa seorang individu membuat keputusan berdasarkan pemikiran  yang  rasional  untuk  memaksimumkan  utilitasnya.  Analisis  kejahatan  dengan pendekatan ekonomi biasanya menggunakan data kejahatan hak milik atau properti. Kejahatan hak milik dianggap memiliki kaitan erat dengan ekonomi dan menghasilkan kerugian langsung yang terukur secara materiil. Analisis kejahatan dengan pendekatan ekonomi diawali dari studi Becker (1968) yaitu Crime and Punishment yang menggunakan data kejahatan di Amerika Serikat. Individu yang rasional akan melakukan tindakan ilegal berdasarkan analisis biaya-manfaat. Teori ekonomi tentang kejahatan menganggap kriminal sebagai pelaku rasional yang memaksimalkan manfaat  dalam  kerangka  biaya  dan  peluang  (Haga,  1987;  Ehrlich,  1996).  Selain  itu,  tindak kejahatan merespon kondisi ekonomi dan insentif (Becsi, 1999). Berdasarkan hal tersebut banyak peneliti  yang  mulai  mengembangkan  pengaruh  variabel  sosial-ekonomi  terhadap  tindakan kejahatan.
Dari sisi makroekonomi terdapat keterkaitan erat antara makroekonomi dengan tingkat kejahatan.  Kondisi  makroekonomi  merupakan  faktor  penentu  yang  penting  untuk  tingkat kejahatan,  sehingga  ekonomi  dapat  menjelaskan  menurunnya  tingkat  kejahatan  (Donohue  & Levitt, 2000; Raphael & Winter-Ebmer, 2001; Machin & Meghir, 2004). Salah satu contohnya yaitu penurunan  Produk  Domestik  Bruto  (PDB)  akan  meningkatkan  pengangguran.  Meningkatnya pengangguran akan meningkatkan kejahatan (Ajimotokin, Haskins, & Wade, 2015). Yearwood dan Koinis (2011) mendukung hipotesis bahwa buruknya situasi perekonomian yang menyebabkan semakin terbatasnya jumlah pekerjaan legal akan mendorong lebih banyak individu melakukan kejahatan hak milik sebagai upaya pemenuhan kebutuhan hidup. Berkurangnya pengangguran akan mengurangi tingkat kejahatan (sebagai pekerjaan ilegal) karena bertambahnya pekerjaan legal.  Peningkatan peluang di pasar tenaga kerja yang legal  membuat kejahatan relatif kurang menarik  (Becker,  1968;  Levitt,  2004).  Prediksi  ini  lebih  relevan  terjadi  pada  jenis  kejahatan berdasarkan  motivasi  secara  materiil  seperti  perampokan  dan  pencurian  yang  ada  di  dalam kejahatan hak milik.
Dari sisi mikroekonomi, ekonom mengaitkan studi perilaku kriminal menggunakan alat mikroekonomi  seperti:  pendapatan,  biaya,  elastisitas, trade-off , returns  to  input  factors , penawaran, permintaan, dan tingkat keseimbangan (Haga, 1987). Ehrlich (1996) menganalisis opportunities dalam biaya dan manfaat antara kegiatan legal (pekerjaan sah) dan kegiatan ilegal (kejahatan).  Biaya  yang  dimaksud  adalah  hukuman  sebagai  biaya  yang  akan  ditanggung  oleh pelaku  kriminal.  Pendekatan  ini  menghubungkan  tingkat  kejahatan,  ketimpangan  pendapatan dan tingkat pencegahan kejahatan. Hal ini melihat kegiatan ilegal sebagai suatu keputusan untuk melihat alokasi sumber daya yang optimal dan berada dalam ketidakpastian ( uncertainty ).
Penawaran  kejahatan  terbentuk  karena  beberapa  faktor,  seperti  ekspektasi  harta rampasan,  biaya  langsung  dalam  memeroleh  harta  rampasan,  penghasilan  rata-rata  di  sektor legal,  peluang  ditangkap,  dan  selera  (keinginan)  tiap  individu  dalam  melakukan  kejahatan (Ehrlich, 1996). Faktor-faktor yang dapat mengakibatkan pergeseran kurva penawaran adalah faktor  demografi  (perubahan  proporsi  penduduk  usia  muda),  kesempatan  pekerjaan  dalam tingkat penghasilan tertentu, dan perubahan kebijakan hukuman penjara bagi pelaku kriminal
(Becsi, 1999). Sisi permintaan kejahatan terbagi menjadi dua  jenis yaitu permintaan langsung yang berasal dari barang rampasan hasil tindak kejahatan dan permintaan tidak langsung yang mempertimbangkan  permintaan  untuk  perlindungan  dan  asuransi  bagi  rumah  tangga  atau masyarakat.  Ketika  penawaran  kejahatan  semakin  tinggi,  permintaan  masyarakat  untuk perlindungan dari tindak kejahatan juga akan semakin tinggi.
Ehrlich (1996) menyatakan bahwa seorang individu berpartisipasi dalam kegiatan ilegal karena biaya dan manfaat (keuntungan) dari kegiatan tersebut. Kombinasi komponen tersebut menjadi keseluruhan net return yang diharapkan dari setiap kejahatan. Selain itu, Becker (1968) juga  merumuskan  fungsi supply  of  offense yang  dikembangkan  dari  motivasi  kriminal  untuk melakukan  tindak  kejahatan.  Seorang  individu  memilih  melakukan  tindak  kejahatan  apabila expected utility yang diperoleh dengan menggunakan waktu dan sumber daya lain untuk kegiatan ilegal lebih besar daripada waktu dan sumber daya yang sama untuk kegiatan legal. Beberapa orang  menjadi  kriminal  awalnya  bukan  karena  perbedaan  motivasi,  tetapi  karena  perbedaan manfaat dan biaya.
Beberapa peneliti atau ekonom menemukan bahwa kejahatan dipengaruhi oleh berbagai faktor  sosial-ekonomi.  Faktor  sosial-ekonomi  yang  biasanya  dipilih  oleh  para  peneliti  untuk menjelaskan  tingkat  kejahatan  yaitu  tingkat  pendapatan  dan  jumlah  pengangguran.  Berikut merupakan penjelasan setiap faktor sosial-ekonomi yang memengaruhi tindak kejahatan. Faktor pertama  adalah  pendapatan.  Menurut O’Sullivan  (2007 ),  pada  umumnya  para  pelaku  tindak kejahatan  melakukan  hal  ilegal  karena expected  utility yang  akan  mereka  dapatkan  jauh  lebih besar dibandingkan utility (kepuasan) dari  perbuatan legal. Menurut Brueckner (2011) dalam Nugroho dan Harmadi (2015), besarnya pendapatan dari pekerjaan yang sah (legal) berkorelasi terbalik  dengan  tingkat  kejahatan.  Semakin  tinggi  penghasilan  dari  pekerjaan  legal,  semakin rendah tingkat kejahatan. Seorang pelaku kejahatan yang rasional akan membandingkan antara expected income dari pekerjaan legal dengan pekerjaan ilegal (kejahatan). Expected income terkait dengan  probabilitas  atau  peluang  seseorang  tertangkap  karena  melakukan  kejahatan.  Jika pendapatan dari pekerjaan legal lebih besar dibanding expected income dari hasil kejahatan, maka seseorang  yang  rasional  akan  memilih  tidak  melakukan  kejahatan  hak  milik.  Sehingga hipotesisnya,  PDRB  per  kapita  digunakan  sebagai  proksi  dari  pendapatan  yang  sah  dan berhubungan negatif dengan tingkat kejahatan hak milik.
Faktor kedua adalah pengangguran yang dianggap sebagai penentu penting untuk tingkat kejahatan properti (Raphael dan Winter-Ebmer, 2001; Lee, 2017). Phillips, Votey dan Maxwell (1972) menjelaskan adanya hubungan yang kuat antara kejahatan dengan pengangguran. Kondisi pasar tenaga kerja yang baik ditandai oleh  ketersediaan lapangan kerja dan penghasilan yang tinggi,  dengan  asumsi ceteris  paribus ,  akan  mengurangi  kegiatan  ilegal  seperti  kejahatan (Bushway  &  Reuter,  2001).  Hal  ini  karena  pengangguran  mengukur  tingkat  kesempatan  kerja untuk  memperoleh  pendapatan  legal,  semakin  tinggi  pengangguran  berarti  semakin  rendah tingkat  kesempatan  kerja  legal  sehingga  meningkatkan  kejahatan.  Rendahnya  lapangan  kerja legal  menjadi  salah  satu  penyebab  meningkatnya  perilaku  ilegal  seperti  tindakan  kejahatan. Penjelasan  tersebut  sejalan  dengan  temuan  Levitt  (2004)  yaitu  adanya  hubungan  yang  positif antara pengangguran dan kejahatan properti atau hak milik.

## 3. ASPEK SPASIAL TINDAK KEJAHATAN
Tobler (1979) dalam Anselin (2003) mengemukakan bahwa semua hal saling berkaitan

## 6 | Bina Ekonomi
satu  dengan  yang  lainnya,  tetapi  sesuatu  yang  dekat  akan  lebih  berkaitan  daripada  hal  yang berjauhan. Hukum inilah yang menjadi pilar kajian sains regional. Dapat disimpulkan bahwa efek spasial  merupakan  hal  yang  wajar  terjadi  antara  satu  daerah  dengan  daerah  yang  lainnya (Wuryandari,  Hoyyi,  Kusumawardani,  &  Rahmawati,  2014).  Data  spasial  adalah  data  yang memuat informasi lokasi atau geografis dari suatu wilayah. Analisis spasial membutuhkan suatu data berdasarkan lokasi dan memuat karakteristik dari lokasi tersebut. Analisis spasial terdiri dari  tiga  kelompok  yaitu  visualisasi,  eksplorasi,  dan  pemodelan.  Visualisasi  adalah menginformasikan hasil analisis spasial. Eksplorasi adalah mengolah data spasial dengan metode statistika.  Sedangkan,  pemodelan  adalah  menunjukkan  adanya  konsep hubungan sebab-akibat dengan menggunakan metode dari sumber data spasial dan data non-spasial untuk memprediksi adanya pola spasial (Pfeiffer et al. , 2008).
Lokasi pada data spasial harus diukur untuk mengetahui adanya efek spasial yang terjadi. Menurut  Kosfeld  (2006),  informasi  lokasi  dapat  diketahui  dari  dua  sumber  yaitu  hubungan ketetanggaan ( neighborhood ) dan jarak ( distance ). Hubungan ketetanggaan mencerminkan lokasi relatif  dari  satu  unit  spasial  atau  lokasi  ke  lokasi  yang  lain  dalam  ruang  tertentu.  Hubungan ketetanggaan dari unit-unit spasial biasanya dibentuk berdasarkan peta. Ketetanggaan dari unit- unit spasial ini diharapkan dapat mencerminkan derajat ketergantungan spasial yang tinggi jika dibandingkan dengan unit spasial yang letaknya terpisah jauh. Informasi lokasi juga didapatkan dari suatu ruang tertentu dengan adanya garis lintang dan garis bujur untuk menghitung jarak antar-titik yang terdapat dalam ruang. Ketergantungan spasial akan berkurang jika jarak semakin jauh.  Setelah  mengetahui  lokasi,  matriks  pembobot  diperlukan  untuk  data  yang  berbasis  titik ataupun area. Misalnya untuk data yang berbasis area kita dapat menggunakan beberapa jenis pembobot area yaitu persingungan sisi ( rook contiguity ), persinggungan sudut (bishop contiguity) dan persinggungan sisi sudut ( queen contiguity ). Lokasi yang dekat dengan lokasi yang diamati diberi pembobot besar, sedangkan yang lokasi jauh diberi pembobot kecil (Dhewy, 2015).
Penelitian  mengenai  analisis  spasial  kejahatan  melalui  pendekatan  ekonomi  sudah banyak  dilakukan,  terutama  di  negara-negara  maju.  Ringkasan  dari  penelitian  dari  beberapa peneliti seperti Entorf dan Spengler (2000), Francesca dan Uberti (2008), dan Erdogan, Yalcin dan Dereli  (2013).  Penelitian-penelitian  tersebut  menemukan  variabel  sosial-ekonomi  yang memengaruhi  jumlah  tindak  kejahatan  dan  menunjukkan  hasil  analisis  spasial  pada  berbagai tindak kejahatan dengan beberapa metode.
Entorf  dan  Spengler  (2000)  meneliti  mengenai  hubungan  variabel  pencegahan,  sosial- ekonomi dan demografi dengan kejahatan di Jerman serta ingin menemukan daerah yang menjadi faktor penentu kejahatan di Jerman. Data yang digunakan adalah jumlah kejahatan di 16 negara bagian Jerman Timur dan 11 negara bagian Jerman Barat pada tahun 1975-1996. Alat analisis yang  digunakan  yaitu Error  Correction  Model (ECM).  Hasil  penelitisn  ini  yaitu  variabel pendapatan, penduduk usia muda dan pengangguran signifikan memengaruhi tingkat kejahatan properti, serta dapat diketahui bahwa tingkat kejahatan lebih tinggi di bagian Jerman Timur.
Penelitian oleh Francesca dan Uberti (2008) bertujuan untuk melihat hubungan antara kejahatan  dengan  variabel  pencegahan,  ekonomi  dan  demografi  di  Italia  dan  mengeksplorasi provinsi yang menjadi faktor penentu kejahatan di Italia. Data yang digunakan yaitu kejahatan pembunuhan, pemerasan, pencurian, dan penipuan di 103 provinsi di Italia dalam dua tahun yang berbeda  (tahun  1999  dan  2003).  Berbagai  alat  analisis  digunakan  pada  penelitian  ini,  seperti indeks Moran, Geary-C statistics , model OLS, dan model SAR. Hasil penelitian menunjukkan bahwa
Volume 23 No 2 Tahun 2019 | 7 variabel  pencegahan,  seperti unknown 4 dan severity 5 dan  beberapa  variabel  sosial-ekonomi, seperti share  of  industry 6 , young  male  unemployment dan presence of foreigners signifikan terhadap semua jenis kejahatan. Selain itu, didapatkan wilayah yang menjadi penentu kejahatan. Kejahatan pencurian dan penipuan berada di tersebar provinsi bagian utara Italia atau tersebar sepanjang  wilayah  Italia, sedangkan  kejahatan  pembunuhan  dan  pemerasan  berada  di  tempat kejahatan yang teroganisir oleh pelaku kriminal yaitu di bagian selatan Italia.
Penelitian  Erdogan et  al. (2013)  bertujuan  memeriksa  perbedaan  jumlah  kejahatan properti  di Turki  dengan  menggunakan  analisis  spasial.  Data  yang  digunakan  adalah  berbagai jenis  kejahatan  properti,  seperti  penipuan,  pencurian,  upaya  melawan  hukum,  pemalsuan- penggelapan,  dan  penyelundupan  di  tingkat  provinsi  tahun  1997-2009.  Alat  analisis  yang digunakan yaitu indeks Moran, Getis-Ord, General G tests , dan Geographically Weighted Regression (GWR). Hasil yang didapatkan yaitu variabel urbanisasi, pengangguran dan imigrasi signifikan dan  positif  memengaruhi  tingkat  kejahatan  properti.  Selain  itu,  tindakan  kriminal  tidak  acak dalam ruang dan waktu.

## 4. METODE PENELITIAN
Penelitian ini merupakan studi empiris untuk mengetahui apakah variabel sosial-ekonomi memiliki hubungan dengan tindakan kejahatan hak milik dan apakah ada ketergantungan spasial dalam  kasus  kejahatan  hak  milik  di  wilayah  Polda  Jawa  Barat.  Variabel  sosial-ekonomi  yang dipilih yaitu pendapatan (dihitung dengan PDRB per kapita) dan jumlah pengangguran (diwakili dengan jumlah pengangguran terbuka), berdasarkan sistesis penelitian yang telah diungkapkan sebelumnya, bahwa kedua faktor tersebut menjadi penentu tingkat kejahatan. Untuk mencapai tujuan tersebut, penelitian ini menggunakan metode: Exploratory Spatial Data Analysis (ESDA), Indeks Moran, Local Indicator of Spatial Autocorrelation (LISA) dan Moran Scatterplot
Faktor sosial-ekonomi yang menjadi penentu tindakan kejahatan hak milik akan dilihat hubungan  atau  korelasinya,  lalu  tindakan  kejahatan  hak  milik  akan  dilihat  pola  distribusi menggunakan exploratory spatial data analysis (ESDA) untuk memetakan fenomena kejahatan. ESDA dapat dilakukan dengan melihat kategori-kategori dari data kabupaten/kota, dalam hal ini, box map dari Anselin (1994) digunakan karena bisa melihat peta kuantil serta lower outliers dan upper outliers dari sebaran data. Box map adalah metode biasa digunakan untuk mengidentifikasi outlier 7 dan pola spasial yang luas dengan cara cepat dan efisien dalam satu set data.
Selanjutnya, akan dilihat autokorelasi spasial tindak kejahatan di masing-masing tahun tersebut  untuk  melihat  perbedaan  atau  perubahan  korelasi  spasial  yang  terjadi.  Autokorelasi spasial  didefinisikan  sebagai  penilaian  korelasi  antar-pengamatan  pada  suatu  variabel.  Jika pengamatan x 1 , x 2 , …, x n menunjukkan saling ketergantungan terhadap ruang, maka data tersebut dikatakan terautokorelasi secara spasial (Anselin, 1988)
Analisis spasial kejahatan hak milik di wilayah Polda Jawa Barat menggunakan pembobot
4 Jumlah kejahatan yang dilakukan oleh orang tak dikenal atas total jumlah kejahatan dalam setiap jenis kejahatan.
5 Waktu rata-rata dihabiskan di penjara.
6 Menunjukkan struktur perekonomian sebuah provinsi.
7 Outlier adalah suatu titik yang nilai-nilai atribut non-spasialnya berbeda nyata dari titik-titik yang lain. Adanya outlier mengakibatkan hasil estimasi parameter menjadi bias.

## 8 | Bina Ekonomi
atau sering disebut sebagai matriks pembobot spasial. Matriks pembobot spasial di dalam studi ini  menggunakan  peta  vektor  Polda  Jawa  Barat  (lihat  Gambar  4).  Matriks  pembobot  spasial digunakan  untuk  menentukan  bobot  antar-lokasi  yang  diamati  berdasarkan  hubungan ketetanggaan sumber lokasi. Dalam penelitian ini, daerah pengamatan spasial menggunakan cara rook  contiguity (bersinggungan  sisi). Rook  contiguity dipilih  karena  persinggungan  sisi memberikan  akses  yang  lebih  besar  terhadap  ketergantungan  atau  dependensi  spasial. Rook contiguity ditentukan  berdasarkan  sisi – sisi  yang  saling  bersinggungan  dan  sudut  tidak diperhitungkan. Cara memeroleh nilai matriks pembobot spasial berdasarkan persinggungan sisi antar-kabupaten/kota  dengan  nilai  1  (W ij =  1),  sementara  nilai  0  (W ij =  0)  untuk  antar- kabupaten/kota yang bersinggungan sudut atau tidak bersinggungan sama sekali.
Tahapan pertama untuk mengetahui hubungan antar-lokasi adalah dengan menentukan bobot  antar-wilayah  yang  diamati  berdasarkan  hubungan  ketetanggaan.  Setelah  dilakukan pembobotan  dengan  matriks,  maka  dilakukan  analisis  dengan  menilai  autokorelasi  spasial tindakan  kejahatan  hak  milik.  Autokorelasi  spasial  adalah  perkiraan  dari  korelasi  antar-nilai amatan yang berkaitan dengan lokasi spasial pada variabel yang sama. Autokorelasi spasial positif menunjukkan  adanya  kemiripan  nilai  dari  lokasi – lokasi  yang  berdekatan  dan  cenderung berkelompok.  Sedangkan  autokorelasi  spasial  yang  negatif  menunjukkan  bahwa  lokasi – lokasi yang berdekatan mempunyai nilai yang berbeda dan cenderung menyebar (Wuryandari et  al., 2014).
Beberapa pengujian dalam spasial  autokorelasi spasial  adalah  indeks Moran dan Local Indicator  of  Spatial Autocorrelation (LISA)  yang  dalam  perhitungannya  diperlukan  pembobot. Indeks Moran mengukur deviasi (penyimpangan) dari keacakan spasial. Apabila indeks Moran signifikan secara statistik, maka dapat dipastikan terdapat pola keacakan spasial.
Indeks  Moran  ( I )  adalah  metode  yang  paling  banyak  digunakan  untuk  menghitung autokorelasi spasial secara umum. Metode ini merupakan salah satu teknik analisis spasial yang dapat digunakan untuk mendeteksi keacakan spasial atau hubungan keterkaitan antar-daerah. Berikut perhitungan indeks Moran terstandardisasi menurut Kosfeld (2006):
𝐼 = 𝑛 ∑ ∑ 𝑊 𝑖𝑗 (𝑥 𝑗 𝑛 𝑗=1 − 𝑥̅)(𝑥 𝑗 𝑛 𝑖=1 − 𝑥̅) ∑ (𝑥 𝑖 − 𝑥̅) 2 𝑛 𝑖=1
Keterangan:
I : indeks Moran
n : banyaknya lokasi kejadian x i : nilai pada lokasi i x j : nilai pada lokasi j 𝑥̅ : rata-rata dari jumlah variabel atau nilai W ij : elemen pada pembobot terstandarisasi antara daerah i dan j
Keacakan spasial ini dapat mengindikasikan adanya pola-pola yang mengelompok atau membentuk trend terhadap ruang (Kosfeld, 2006). Rentang nilai dari indeks Moran dalam kasus matriks pembobot spasial adalah - 1 ≤ I ≤ 1. Nilai - 1 ≤ I < 0 menunjukkan adanya autokorelasi spasial negatif, sedangkan nilai 0 < I ≤ 1 menunjukkan adanya autokorelasi spasial positif, dan nilai indeks Moran bernilai nol mengindikasikan tidak berkelompok.
Hipotesis yang digunakan adalah:
H 0 : I = 0 (tidak ada autokorelasi antar-lokasi)
H 1 : I ≠ 0 (ada autokorelasi antar -lokasi)
Statistik uji disajikan pada persamaan berikut:
𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 𝑟√𝑛 − 2 √1 − 𝑟 2
Keterangan:
t : distribusi t r : koefisien korelasi r 2
: koefisien determinasi
n
: jumlah data
Pengambilan keputusan H 0 ditolak jika:
𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 ≥   𝑡 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙
Indeks Moran merupakan indeks autokorelasi spasial global dan hanya menghasilkan satu statistik untuk meringkas seluruh wilayah. Analisis global tersebut mengasumsikan homogenitas seluruh wilayah. Namun, apabila tidak ada autokorelasi global atau pengelompokan, maka klaster dapat tetap ditemukan di tingkat lokal (unit analisis yang lebih kecil). LISA digunakan sebagai indikator  lokal  asosiasi  spasial  yang  menyoroti  kelompok-kelompok  daerah  dengan  nilai-nilai serupa dan kelompok-kelompok daerah dengan nilai yang berbeda. Analisis lokal berdasarkan statistik  LISA  ditunjukkan  dalam  bentuk  signifikansi  peta  dan  klaster  (Erdogan et  al., 2013). Proses yang biasanya dilakukan untuk menilai autokorelasi spasial adalah melakukan tes untuk autokorelasi spasial dan menganalisis autokorelasi spasial lokal menggunakan LISA (Francesca & Uberti, 2008).
Moran  Scatterplot adalah  alat  yang  digunakan  untuk  melihat  hubungan  antara  nilai pengamatan yang terstandardisasi dengan nilai rata-rata tetangga yang sudah terstandardisasi. Jika digabungkan dengan garis regresi maka hal ini dapat digunakan untuk mengetahui derajat kecocokan  dan  mengidentifikasi  adanya outlier. Moran  Scatterplot dapat  digunakan  untuk mengidentifikasi  keseimbangan  atau  pengaruh  spasial  (Anselin,  1992).  Tipe-tipe  hubungan spasial dapat dilihat dari Gambar 2.
Kuadran II atau LH ( Low-High )
Kuadran I atau HH ( High-High ) Kuadran III atau LL ( Low-Low ) Kuadran IV atau HL ( High-Low )

## Gambar 2. Moran Scatterplot
Menurut  Zhukov  (2010),  pada  kuadran  I,  HH  ( High-High )  menunjukkan  bahwa  daerah yang mempunyai nilai pengamatan tinggi ( High ) dikelilingi oleh daerah yang mempunyai nilai pengamatan  tinggi  ( High );  pada  kuadran  II,  LH  ( Low-High )  menunjukkan  bahwa  daerah  yang mempunyai  nilai  pengamatan  rendah  ( Low )  dikelilingi  oleh  daerah  yang  mempunyai  nilai pengamatan  tinggi  ( High );  pada  kuadran  III,  LL  ( Low-Low )  menunjukkan  bahwa  daerah  yang mempunyai  nilai  pengamatan  rendah  ( Low )  dikelilingi  oleh  daerah  yang  mempunyai  nilai pengamatan rendah ( Low ); pada kuadran IV, HL ( High-Low ) menunjukkan bahwa daerah yang mempunyai  nilai  pengamatan  tinggi  ( High )  dikelilingi  oleh  daerah  yang  mempunyai  nilai

## 10 | Bina Ekonomi
pengamatan rendah ( Low ).

## 5. OBJEK DAN DATA PENELITIAN
Wilayah administrasi Provinsi Jawa Barat terdiri atas 18 kabupaten dan 9 kota (Gambar 3). Polda Jawa Barat adalah pelaksana tugas kepolisian di wilayah Provinsi Jawa Barat. Kabupaten Bekasi, Kota Bekasi, dan Kota Depok secara administratif termasuk pada wilayah Provinsi Jawa Barat,  tetapi  secara  wilayah  hukum  kepolisian  termasuk  kedalam  wilayah Polda  Metro  Jaya, karena  sebagai  daerah  penyangga  ibukota  negara  (Provinsi  DKI  Jakarta). Oleh  karena  itu,  tiga wilayah  kota/kabupaten  tersebut  tidak  termasuk  dalam  objek  penelitian  ini.  Wilayah  Polres Cimahi dan Polres Ciamis dikeluarkan dari objek penelitian sebab ada perbedaan wilayah hukum dengan  wilayah  administrasinya.  Cakupan  wilayah  hukum  Polda  Jawa  Barat  yang  berada  di wilayah administrasi Provinsi Jawa Barat dapat dilihat pada Lampiran 1.
Sumber: jabarprov.go.id, diakses 27 November 2018

## Gambar 3. Peta Jawa Barat Berdasarkan Wilayah Administrasi

## Gambar 4. Peta Vektor Wilayah Hukum Polda Jawa Barat Tanpa Polres Cimahi dan Polres Ciamis
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah jumlah tindak pidana umum per Polres atau  kabupaten/kota,  PDRB  per  kapita  atas  dasar  harga  konstan  2010  per  kabupaten/kota, jumlah  pengangguran  terbuka  per  kabupaten/kota.  Data  yang  digunakan  merupakan  data sekunder dengan bentuk cross-section dari 20 kabupaten/kota yang termasuk di wilayah hukum
Polda Jawa Barat, kecuali Polres Cimahi dan Polres Ciamis. Data cross-section ditampilkan setiap tahun  dari  tahun  2013  sampai  tahun  2015.  Pada  tahun  2013  sampai  dengan  2015,  tingkat kejahatan total di Provinsi Jawa Barat terus mengalami peningkatan, berbeda dengan tahun-tahun sebelumnya yang cenderung fluktuatif.
Direktorat Kriminal Reserse Umum (Ditreskrimum) Polda Jawa Barat mengklasifikasikan tindak pidana umum terdiri atas kejahatan properti dan kejahatan kekerasan. Kejahatan properti terdiri  dari  jenis  kejahatan  pencurian  dengan  kekerasan,  pencurian  dengan  pemberatan 8 , pencurian biasa, penipuan, pencurian ranmor (kendaraan bermotor). Kejahatan kekerasan terdiri dari pembunuhan, penganiayaan berat, perkosaan, penculikan. Mayoritas tindak pidana umum terdiri dari kejahatan properti yang biasanya bermotif ekonomi, namun tidak dapat dipungkiri bahwa sebagian kejahatan kekerasan dapat bermotif ekonomi juga. Data motif kejahatan di Polda Jawa Barat sulit diakses karena kerahasiaan data dan perlu wawancara ke setiap penyidik yang berbeda  untuk  setiap  kasusnya.  Maka  dari  itu,  jumlah  tindak  pidana  umum  merupakan proxy jumlah kejahatan hak milik. Jumlah tindak pidana umum dipilih untuk mewakili jumlah kejahatan hak milik karena mayoritas tindak pidana umum terdiri dari kejahatan properti yang biasanya bermotif ekonomi. Provinsi Jawa Barat sebagai wilayah hukum Polda Jawa Barat memiliki jumlah tindak pidana umum dengan trend yang meningkat setiap tahun dari 2013 hingga tahun 2015 (BPS,  2016).  Namun, trend jumlah  tindak  pidana  umum  yang  terjadi  pada  setiap  Polres  atau kabupaten/kota di Polda Jawa Barat tahun 2013-2015 cenderung fluktuatif.
PDRB  per  kapita  merupakan  pendapatan  regional  (PDRB)  yang  dibagi  dengan  jumlah penduduk yang tinggal di daerah  tersebut. PRDB atas dasar harga konstan 2010 menunjukkan nilai tambah barang dan jasa tersebut yang dihitung menggunakan harga yang berlaku pada satu tahun 2010 sebagai tahun dasar. PDRB per kapita Jawa Barat memiliki trend positif pada tahun 2013-2015 (BPS, 2016). Peningkatan PDRB per kapita terjadi setiap tahunnya dalam kurun waktu 2013 sampai tahun 2015 seiring dengan peningkatan jumlah penduduk. Trend PDRB per kapita yang positif juga terjadi pada setiap kabupaten/kota di Jawa Barat tahun 2013-2015.
Pengangguran terbuka terdiri atas: angkatan kerja yang tak punya pekerjaan dan mencari pekerjaan; angkatan kerja yang tak punya pekerjaan dan mempersiapkan usaha; angkatan kerja yang  tak  punya  pekerjaan  dan  tidak  mencari  pekerjaan,  karena  merasa  tidak  mungkin mendapatkan pekerjaan;  dan angkatan kerja  yang sudah  punya pekerjaan, tetapi belum mulai bekerja. 9 Provinsi Jawa Barat memiliki jumlah pengangguran terbuka dengan trend yang fluktuatif pada  tahun  2013-2015  (BPS,  2016).  Pada  tahun  2013  ke  tahun  2014  jumlah  pengangguran terbuka  Provinsi  Jawa  Barat  menurun,  selanjutnya  pada  tahun  2015  jumlah  pengangguran terbuka Provinsi Jawa Barat meningkat dari tahun 2014. Trend jumlah pengangguran terbuka yang berfluktuasi terjadi juga oleh kabupaten/kota di Jawa Barat.

## 6. HASIL PENGOLAHAN DATA
Hasil penelitian yang pertama berkaitan dengan tujuan untuk melihat keterkaitan tindak kejahatan  hak  milik  di  Polda  Jawa  Barat  dengan  dua  faktor  sosial-ekonomi  (pendapatan  dan jumlah pengangguran) yaitu dengan melihat hasil korelasi dari ketiga variabel tersebut. Korelasi
8 Pencurian biasa yang dalam pelaksanaannya disertai oleh keadaan tertentu yang memberatkan, seperti pencurian saat kondisi bencana, pencurian hewan ternak, pencurian dengan pakaian jabatan palsu, dll.
9 Lihat https://www.bps.go.id/subject/6/tenaga-kerja.html, diakses 24 Oktober 2018

## 12 | Bina Ekonomi
tindak kejahatan hak milik dengan PDRB per kapita dan jumlah pengangguran terbuka  positif setiap tahunnya (Tabel 1). Keterkaitan antara tindak kejahatan hak milik dengan faktor-faktor sosial-ekonomi  lumayan  tinggi  dilihat  dari  nilai  korelasi  lebih  dari  0,5  atau  50%  di  setiap tahunnya.

## Tabel 1. Hasil Korelasi Tindak Kejahatan dengan Faktor Sosial-Ekonomi di Wilayah Polda
Jawa Barat Tahun 2013-2015 Tahun 2013 2014 2015 PDRBKap Unmp PDRBKap Unmp PDRBKap Unmp Crime 0,602739   0,634877   0,585913   0,551053   0,572461   0,666058
Sumber: Hasil olahan penulis
Kedua,  untuk  membuktikan  faktor  sosial-ekonomi  seperti  pendapatan  dan  tingkat pengangguran dapat digunakan untuk menjelaskan perbedaan jumlah kejahatan, maka dilakukan identifikasi  kemungkinan  pola  autokorelasi  spasial  dengan  memetakan  fenomena  tindak kejahatan.  Analisis  ini  digunakan  oleh  Fransesca  dan  Uberti  (2008)  dengan  cara  eksplorasi analisis data spasial  (ESDA). Peta distribusi tindak kejahatan ditampilkan untuk menunjukkan lokasi dari masing-masing kabupaten/kota dalam keseluruhan distribusi kejahatan. Hal ini juga bertujuan untuk mendeteksi kemungkinan outlier .
Distribusi tindak kejahatan hak milik di tahun 2013, 2014 dan 2015 menunjukkan bahwa kejahatan yang lebih tinggi terjadi di bagian barat dan utara wilayah Polda Jawa Barat (Gambar 5- 7).  Distribusi  kejahatan  pada  tiap  tahun  cenderung  menunjukkan  pola  yang  sama.  Setelah menunjukkan ESDA untuk tindak kejahatan hak milik, selanjutnya adalah uji autokorelasi spasial menggunakan indeks Moran, Moran Scatterplot dan LISA untuk melihat ketergantungan spasial dalam kasus kejahatan hak milik di wilayah Polda Jawa Barat.
Gambar 5. Distribusi Tindak Kejahatan Hak Milik di Wilayah Polda Jawa Barat Tahun 2013
Gambar 6. Distribusi Tindak Kejahatan Hak Milik di Wilayah Polda Jawa Barat Tahun 2014
Gambar 7. Distribusi Tindak Kejahatan Hak Milik di Wilayah Polda Jawa Barat Tahun 2015
Hasil penelitian berikutnya berkaitan dengan pengujian Indeks Moran, Moran Scatterplot, dan Local Indicator of Spatial Autocorrelation (LISA). Untuk mengetahui jumlah kasus kejahatan hak milik di suatu wilayah Polres kota/kabupaten di Polda Jawa Barat memiliki korelasi dengan wilayah  Polres  kota/kabupaten  tetangganya,  pengujian  dilakukan  dengan  melihat  hasil  nilai indeks Moran global dan lokal. Indeks Moran (global) adalah nilai statistik uji yang digunakan untuk melakukan pengujian terhadap nilai autokorelasi spasial. Nilai indeks Moran berada pada rentang angka antara -1 dan 1. Pada tahun 2013 sampai tahun 2015. Nilai indeks Moran secara global menunjukkan arah autokorelasi spasial positif (Tabel 2), namun nilai itu tidak signifikan karena t hitung lebih rendah dari t tabel (Lampiran 8). Secara global, jumlah kasus kejahatan hak milik di wilayah Polda Jawa Barat tidak memiliki autokorelasi spasial dalam rentang waktu 2013- 2015.
Tabel 2. Hasil Indeks Moran Global Tindak Kejahatan Hak Milik di Polda Jawa Barat
Tahun Indeks Moran Global t hitung 2013 0,195635 0,84636 2014 0,171341 0,73785 2015 0,142705 0,61171 Sumber: Hasil olahan penulis

## 14 | Bina Ekonomi
Pada penelitian ini, selain indeks Moran, dilihat juga nilai Indeks Local Indicator of Spatial Autocorrelation (LISA). Indeks LISA merupakan nilai indikator lokal dari asosiasi spasial. Indeks Moran hanya mendeteksi autokorelasi spasial secara global atau umum, sedangkan indeks LISA dapat  mengidentifikasi  autokorelasi  spasial  dengan cluster atau  pengelompokkan kabupaten/kota (Francesca & Uberti, 2008). LISA cluster map menunjukkan informasi gabungan antara Moran  Scatterplot dan  LISA significance  map 10 . LISA cluster  map dapat  menunjukkan signifikansi lokasi dengan  klasifikasi asosiasi spasial. Terdapat empat tipe dengan warna yang berbeda. Warna merah gelap untuk kelompok high-high , biru gelap untuk kelompok low-low , biru muda  untuk  kelompok low-high ,  dan  merah  terang  untuk  kelompok high-low .  Selain  itu, kabupaten/kota yang tidak memiliki daerah tetangga ditunjukkan dengan warna abu.
Secara lokal, jumlah kasus kejahatan hak milik di wilayah Polda Jawa Barat menghasilkan keputusan  yang  berbeda  dengan  analisis  aukorelasi  spasial  global.  Nilai  indeks  Moran  lokal menunjukkan ada dua wilayah yang signifikan pada tahun 2013 yaitu Kabupaten Majalengka dan Kabupaten  Tasikmalaya.  Kedua  wilayah  yang  signifikan  tersebut  masuk  pada  tipe low-low (Gambar 8). Pada tahun 2014, terdapat penambahan satu wilayah yang signifikan, jadi wilayah yang signifikan yaitu Kabupaten Majalengka, Kabupaten Tasikmalaya dan Kabupaten Kuningan. Ketiga wilayah tersebut masuk pada tipe low-low (Gambar 9). Pada tahun 2015, terdapat lima wilayah dengan nilai indeks Moran lokal yang signifikan yaitu Kabupaten Majalengka, Kabupaten Tasikmalaya, Kabupaten Kuningan, Kabupaten Sukabumi, dan Kabupaten Purwakarta. Kabupaten Majalengka,  Kabupaten  Tasikmalaya  dan  Kabupaten  Kuningan  masuk  pada  tipe low-low. Kabupaten Sukabumi dan Kabupaten Purwakarta masuk pada tipe low-high (Gambar 10).
Gambar 8. Hasil LISA Cluster Map Tahun 2013
10 LISA significance map digunakan untuk melihat tingkat signifikansi terhadap terjadinya korelasi spasial pada setiap lokasi (kabupaten/kota) dari sampel yang diambil.
Gambar 9. Hasil LISA Cluster Map Tahun 2014
Gambar 10. Hasil LISA Cluster Map Tahun 2015

## 7. PEMBAHASAN
Kabupaten/kota  yang  termasuk  dalam  wilayah  kejahatan  yang  tinggi  termasuk  pada ‘kabupaten/kota besar’ atau wilayahnya yang berbatasan langsung dengan Provinsi DKI Jakarta atau wilayah hukum Polda Metro Jaya, sesuai dengan hasil penelitian Dona dan Setiawan (2015) bahwa tingkat  kejahatan pada kategori tinggi dan sangat tinggi didominasi oleh kota-kota  besar. ‘Kabupaten/k ota besar’ juga terkait dengan berkembangnya perekonomian di wilayahnya, seperti PDRB per kapita yang berkorelasi positif dengan jumlah tindak kejahatan hak milik. Distribusi kejahatan  dapat  dijelaskan  dengan  distribusi  pendapatan  per  kapita  terutama  pada ‘kabupaten/kota  besar’  seperti Kabupaten  Bogor,  Kabupaten  Karawang,  Kota  Bandung, Kabupaten Bandung dan Kabupaten Indramayu (lihat Gambar 5-7 dan Lampiran 2-4). Wang, Wan, dan  Zhang  (2017)  mengemukakan  bahwa  tingkat  kejahatan  yang  tinggi  terjadi  pada  wilayah dengan distribusi pendapatan yang tinggi. Hal ini juga sejalan dengan penelitian Masfiatun (2019) mengenai kejahatan di Indonesia, yaitu rata-rata jumlah kejahatan yang cukup tinggi terjadi di provinsi dengan aktivitas ekonomi yang tinggi atau  PDRB  wilayah tersebut yang  cukup besar, sedangkan  provinsi  dengan  nilai  PDRB  relatif  rendah  jumlah  kejahatannya  juga  relatif  lebih rendah. Variabel PDRB per kapita sebagai proksi dari pendapatan sah menunjukkan hasil yang tidak sesuai dengan hipotesis. Peningkatan PDRB per kapita justru berhubungan positif dengan kasus kejahatan hak milik  di wilayah  Polda  Jawa Barat.  Hal ini  sesuai dengan studi  O'Sullivan (2007),  Nugroho  dan  Harmadi  (2015),  dan  Brosnan  (2018).  Pada  studi  tersebut  diungkapkan bahwa  tidak  terjadi  kondisi  penurunan  kejahatan  seiring  dengan  peningkatan  pendapatan,

## 16 | Bina Ekonomi
sehingga kejahatan hak milik justru meningkat seiring dengan peningkatan pendapatan. Hal ini diduga  karena  adanya  keterkaitan  spasial  antar-kabupaten/kota  di  wilayah  Polda  Jawa  Barat. Peningkatan pendapatan akan meningkatkan ketertarikan para pelaku kejahatan hak milik untuk melakukan tindakan kejahatan. Brosnan (2018) menemukan bahwa peningkatan pendapatan per kapita  membuat  peluang  pada  kejahatan  lebih  menguntungkan.  Namun,  di  sisi  lain  tingginya tindak kejahatan di Kabupaten Bogor dan Kabupaten Karawang diduga juga karena wilayahnya berbatasan langsung Polda Metro Jaya sebagai pelaksana tugas kepolisian di wilayah Provinsi DKI Jakarta yang wilayahnya memiliki tindakan kejahatan tertinggi se-Indonesia.
Distribusi  pengangguran  di  wilayah  Polda  Jawa  Barat  cenderung  menyebar  (lihat Lampiran  5-7),  berbeda  dengan  distribusi  kejahatan  yang  dengan  jelas  menunjukkan  bahwa tingkat kejahatan yang lebih tinggi terjadi di bagian barat dan utara wilayah Polda Jawa Barat. Namun, apabila dikaitkan dengan beberapa wilayah kejahatan tertinggi yang berbatasan langsung dengan Provinsi DKI Jakarta, Kabupaten Bogor dan Kabupaten Karawang memang termasuk pada wilayah  dengan  jumlah  penganggruan  terbuka  yang  tinggi  (lihat  Lampiran  5-7).  Begitu  pula dengan Kota Bandung yang termasuk pada wilayah dengan kejahatan tertinggi ternyata tingkat pengangguran  termasuk  pada  kategori  yang  tinggi  (lihat  Lampiran  5-7).  Variabel  jumlah pengangguran terbuka di setiap tahunnya berkorelasi secara positif dengan jumlah kejahatan hak milik di wilayah Polda Jawa Barat. Bender dan Theodossiou (2016) membuktikan bahwa memang terdapat korelasi positif yang kuat antara pengangguran dengan hampir semua jenis kejahatan. Variabel  jumlah  pengangguran  terbuka  sesuai  dengan  hipotesis  karena  tingginya  tingkat pengangguran ternyata terkait dengan tingginya jumlah kejahatan hak milik sebagai pekerjaan ilegal.  Hasil  ini didukung  oleh  berbagai  penelitian  lainnya  yang membuktikan  bahwa  terdapat hubungan positif antara jumlah pengangguran dengan kejahatan (Phillips et al. , 1972; Becsi, 1999; Bushway & Reuter, 2001; Raphael & Winter-Ebmer, 2001; Levitt, 2004; Francesca & Uberti, 2008; Erdogan et al. , 2013; Nugroho & Harmadi, 2015). Rendahnya lapangan kerja legal menjadi salah satu penyebab meningkatnya perilaku ilegal seperti tindakan kejahatan.
Berdasarkan hasil indeks Moran global, nilai autokorelasi spasial dari tahun 2013 sampai 2015 selalu bernilai positif. Namun, melalui uji t, didapat hasil bahwa nilai indeks Moran global tidak signifikan secara statistik, sehingga jumlah kasus kejahatan hak milik di wilayah Polda Jawa Barat  tidak  memiliki  autokorelasi  spasial.  Berdasarkan  hasil  LISA  yaitu  analisis  autokorelasi spasial secara lokal, wilayah kabupaten yang berkorelasi spasial signifikan dengan tetangganya pada setiap tahunnya bertambah. Kabupaten Majalengka dan Kabupaten Tasikmalaya menjadi wilayah yang selalu signifikan setiap tahunnya. Secara geografis, wilayah Kabupaten Majalengka dan  Kabupaten  Tasikmalaya  bertetangga.  Kabupaten  Majalengka  dan  Kabupaten  Tasikmalaya termasuk  pada  tipe  hubungan low-low. Hal  ini  mengartikan  bahwa  terdapat  kecenderungan bahwa daerah yang mempunyai jumlah kejahatan rendah dikelilingi oleh daerah yang mempunyai jumlah  kejahatan  rendah.  Di  tahun  2014,  bukan  hanya  Kabupaten  Majalengka  dan  Kabupaten Tasikmalaya  yang  korelasi  spasialnya  signifikan,  tetapi  ditambah  Kabupaten  Kuningan  yang wilayahnya bertetangga langsung dengan Kabupaten Majalengka. Kabupaten Kuningan termasuk pada  tipe  hubungan low-low, sama  seperti  wilayah  lainnya  yang  signifikan  yaitu  Kabupaten Majalengka dan Kabupaten Tasikmalaya. Pada tahun 2015, terdapat lima wilayah yang korelasi spasialnya  signifikan.  Tiga  wilayah  yang  berdekatan  dengan  tipe  hubungan low-low yaitu, Kabupaten Majalengka, Kabupaten Tasikmalaya dan Kabupaten Kuningan. Dua wilayah dengan hubungan  lokasi low-high yaitu  Kabupaten  Sukabumi  dan  Kabupaten  Purwakarta.  Hal  ini mengartikan bahwa terdapat kecenderungan bahwa daerah yang mempunyai jumlah kejahatan rendah bertetangga dengan daerah yang mempunyai jumlah kejahatan tinggi.
Lokasi  dengan  hubungan low-low menunjukkan  kabupaten/kota  yang  satu  dan kabupaten/kota tetangganya aman dari tindakan kejahatan, sehingga kabupaten/kota tersebut memiliki jumlah kejahatan yang rendah. Tipe hubungan low-high adalah kabupaten/kota dengan tindakan kejahatan rendah, namun dikelilingi oleh kabupaten/kota dengan tindakan kejahatan tinggi.  Hal  ini  terjadi  karena  adanya  perpindahan  pelaku  kejahatan  ke  kabupaten/kota tetangganya,  sehingga  tindakan  kejahatan  kabupaten/kota  tetangganya  memiliki  jumlah kejahatan  yang  tinggi.  Adanya  keterkaitan  kejahatan  antar-daerah  yang  berdekatan  diduga karena adanya penyebaran kejahatan akibat kondisi sosial-ekonomi yang berbeda antar-daerah. Kejahatan menjadi bagian dari spillover negatif dari tingkat pembangunan atau kondisi ekonomi yang berbeda antar-daerah. Daerah dengan tingkat kejahatan yang tinggi cenderung berada di daerah  yang  memiliki  kondisi  pembangunan  ekonomi  baik,  salah  satu  cirinya  adalah  daerah tersebut  memiliki  tingkat  pendapatan  per  kapita  yang  tinggi.  Namun,  daerah  dengan pembangunan ekonomi yang tinggi seringkali juga menunjukkan ketimpangan pendapatan atau tingkat  pengangguran  yang  tinggi,  sehingga  orang-orang  yang  tidak  bisa  bersaing  dengan penduduk  daerah  tersebut  seringkali  terpaksa  melakukan  kejahatan.  Seiring  dengan spillover hasil pembangunan, dampak negatif berupa kesenjangan juga turut menyebar ke daerah-daerah lain yang pada akhirnya membuat tindak kejahatan pun menyebar ke daerah-daerah sekitarnya.

## 8. KESIMPULAN
Penelitian mengenai kejahatan dari perspektif ekonomi diperlukan di Indonesia karena masih  terbatasnya  studi  mengenai  perilaku  kejahatan  dikaitkan  dengan  kondisi  sosial  dan ekonomi, padahal jumlah tindakan kejahatan hak milik di suatu wilayah berkaitan dengan faktor sosial-ekonomi dan spasial. Kejahatan hak milik dianalisis dengan aspek spasial karena kejadian kejahatan hak milik di suatu wilayah akan terkait dengan kejadian kejahatan di wilayah lainnya yang berdekatan. Polda Jawa Barat merupakan pelaksana tugas kepolisian di wilayah Provinsi Jawa Barat. Polda Jawa Barat termasuk pada tiga kepolisian daerah dengan kejahatan hak milik tertinggi di Indonesia.
Faktor-faktor  sosial-ekonomi  seperti  pendapatan  dan  jumlah  pengangguran  memiliki korelasi positif terhadap kejahatan hak milik di wilayah Polda Jawa Barat. Arah PDRB per kapita tidak sesuai dengan hipotesis awal karena peningkatan PDRB per kapita justru diikuti dengan peningkatkan  kasus  kejahatan  hak  milik  di  wilayah  Polda  Jawa  Barat.  Hal  ini  diduga  karena adanya keterkaitan spasial antar-kabupaten/kota di wilayah Polda Jawa Barat. Peningkatan PDRB per kapita akan meningkatkan ketertarikan para pelaku kejahatan hak milik untuk melakukan tindakan  kejahatan.  Peningkatan  PDRB  per  kapita  membuat  peluang  pada  kejahatan  lebih menguntungkan.  Faktor  jumlah  pengangguran  terbuka  sesuai  dengan  hipotesis  karena peningkatan  pengangguran  diikuti  oleh  meningkatnya  jumlah  kejahatan  hak  milik  sebagai pekerjaan ilegal.
Berdasarkan analisis spasial menggunakan indeks Moran global, jumlah kasus kejahatan hak  milik  di  wilayah  Polda  Jawa  Barat  tidak  memiliki  autokorelasi  spasial  karena  nilai autokorelasi spasial yang tidak signifikan secara statistik walaupun bertanda positif. Hasil LISA yaitu analisis autokorelasi spasial secara lokal, menunjukkan wilayah kabupaten yang berkorelasi spasial signifikan dengan tetangganya bertambah pada setiap tahunnya. Dari 20 kabupaten/kota di wilayah Polda Jawa Barat, hanya ada lima kabupaten yang signifikan berkorelasi spasial dengan tetangganya,  yaitu  Kabupaten  Majalengka,  Kabupaten  Tasikmalaya,  Kabupaten  Kuningan, Kabupaten  Sukabumi,  dan  Kabupaten  Purwakarta.  Kabupaten  Majalengka,  Kabupaten

## 18 | Bina Ekonomi
Tasikmalaya  dan  Kabupaten  Kuningan  termasuk  pada  tipe  hubungan low-low. Dua  wilayah dengan hubungan lokasi low-high yaitu Kabupaten Sukabumi dan Kabupaten Purwakarta.
Topik  penelitian  mengenai  mengenai  kejahatan  dari  perspektif  ekonomi  di  Indonesia masih  jarang  dilakukan  dan  menarik  untuk  dikembangkan.  Penelitian  mengenai  pendekatan ekonomi spasial kejahatan hak milik di wilayah Polda Jawa Barat masih belum sempurna karena adanya beberapa keterbatasan. Pertama, keterbatasan data menyebabkan data yang digunakan penulis kurang spesifik menjelaskan variabel. Contohnya adalah variabel jumlah kejahatan hak milik yang diwakili oleh jumlah tindak pidana umum. Kedua, untuk penelitian di masa yang akan datang, lebih baik menggunakan objek penelitian dengan ukuran wilayah yang lebih kecil, seperti penelitian di tingkat Polsek (Kepolisian Sektor) atau kecamatan; karena dinamika spasial akan lebih kuat terekam pada wilayah yang lebih kecil sehingga memungkinkan analisis korelasi antar- wilayah  yang  lebih  baik.  Lalu,  ambiguitas  mengenai  hubungan  pendapatan  dengan  tingkat kejahatan perlu digali lebih detail agar menghasilkan implikasi kebijakan yang lebih terarah. Hal ini bisa dilakukan jika penelitian ini membedakan antara distribusi pendapatan di perkotaan dan pedesaan,  begitu  pula  dengan  kejadian  kejahatannya.  Selain  itu,  perlu  ada  konsistensi  tingkat wilayah  yang  diteliti,  antara  cakupan  wilayah  faktor  penentu  sosial-ekonomi  dengan  cakupan wilayah kejadian kejahatan.

## DAFTAR PUSTAKA
Ajimotokin, S., Haskins, A., & Wade, Z. (2015). The effects of unemployment on crime rates in the U.S. Diambil kembali dari theeffectsofunemploymentoncimerates.pdf
Anselin,  L.  (1988). Spatial  econometrics:  Method  and  models. Dodrecht,  Netherland:  Kluwer Academic Publishers.
Anselin,  L.  (1992). Spatial  data  analysis  with  GIS:  An  introduction  to  application  in  the  social sciences. University  of  California.  Santa  Barbara:  National  Center  for  Geographic Information and Analysis.
Anselin, L. (1994). Exploratory spatial data analysis and geographic information systems. In New tools for spatial analysis , 17, 45-54.
Anselin, L. (2003). Spatial externalities, spatial multipliers, and spatial econometrics. International Regional Science Review, 26 (2), 153-166.
Badan Pusat Statistik. (2016). Provinsi Jawa Barat dalam angka 2016. Badan Pusat Statistik.
Badan Pusat Statistik. (2016). Statistik kriminal 2016. Badan Pusat Statistik.
Becker, G. S. (1968). Crime and punishment: An economic approach. Journal of Political Economy,
76 (2), 169-217.
Becsi, Z. (1999). Economics and crime in the states. Federal Reserve Bank of Atlanta - Economic Review, 84 (1), 38-56.
Bender, K. & Theodossiou, I. (2016). Economic fluctuations and crime: Temporary and persistent effects. Journal of Economic Studies, 43 (4), 609-623. doi:10.1108/JES-05-2015-0085
Brosnan, S. (2018). The socioeconomic determinants of crime in Ireland from 2003-2012. The Economic and Social Review, 49 (2), 127-143.
Bushway, S., & Reuter, P. (2001). Labor Markets and Crime. Dalam J. Q. Wilson, & J. Petersilia, Crime: Public policies for crime control (hal. 191-224). Oakland: Institute for Contemporary Studies Press.
Cerulli, G., Ventura, M., & Baum, C. F. (2018). The economic determinants of crime: An approach through responsiveness scores. Boston College Working Papers in Economics 948 . Diambil kembali dari http://fmwww.bc.edu/EC-P/wp948.pdf
Dhewy, R. C. (2015). Analisis spasial autokorelasi pada data persentase wanita pernah kawin dan tidak pernah menggunakan alat/cara KB di Provinsi Lampung. Jurnal Edukasi, 1 (2), 197- 203.
Dona,  F.  M.  &  Setiawan,  S.  (2015).  Pemodelan  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  tingkat kriminalitas di Jawa Timur dengan analisis regresi spasial. Jurnal Sains dan Seni ITS, 4 (1), 73-78
Donohue, J. J., & Levitt, S. D. (2000). The impact of legalized abortion on crime. NBER Working Paper No. 8004 . Diambil kembali dari https://www.nber.org/papers/w8004.pdf
Ehrlich, I. (1973). Participation in illegitimate activities: A theoretical and empirical investigation.
Journal of Political Economy, 81 (3), 521-565. Diambil kembali dari https://www.jstor.org/stable/1831025
Ehrlich,  I.  (1996).  Crime,  punishment,  and  the  market  for  offenses. The  Journal  of  Economic Perspectives, 10 (1), 43-67.
Entorf, H., & Spengler, H. (2000). Socioeconomic and demographic factors of crime in Germany: Evidence  from  panel  data  of  the  German  States. International  Review  of  Law  and Economics, 20 (1), 75-106. doi:10.1016/S0144-8188(00)00022-3
Erdogan,  S.,  Yalcin,  M.,  &  Dereli,  M.  A.  (2013).  Exploratory  spatial  analysis  of  crimes  against property in Turkey. Crime, Law, and Social Change, 59 (1), 63-78.
Francesca, M. C., & Uberti, T. E. (2008). Geographical distribution of crime in Italian Provinces: A spatial econometric analysis. Fondazione Eni Enrico Mattei, 29 (1), 1-28.
Haga,  W.  J.  (1987). A  survey  of  economics  models  of  criminal  behavior. Monterey:  Personnel Security Research and Education Center.
Hardianto, F. N. (2009, Agustus). Analisis faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat kriminalitas di Indonesia dari pendekatan ekonomi. Bina Ekonomi Majalah Ilmiah Fakultas Ekonomi Unpar, 13 (2), 28-41.
Hsieh, C.-C., & Pugh, M. D. (1993). Poverty, income inequality, and violent crime: A meta-analysis of recent aggregate data studies. Crime Justice Review, 18 (2), 182-202.
Kawachi, I., Kennedy, B. P., & Wilkinson, R. G. (1999). Crime: Social disorganization and relative deprivation. Social  Science  &  Medicine,  48 (6),  719-731.  doi:10.1016/S0277- 9536(98)00400-6
Khan, N., Ahmad, J., Nawaz, M., & Zaman, K. (2015).The socio-economic determinant of crime in Pakistan: New evidence on an old debate. Arab Economics and Bussiness Journal, 10 (2), 73- 81
Kosfeld,  R.  (2006).  Spatial  econometrics.  Diambil  kembali  dari  https://www.uni- kassel.de/fb07/fileadmin/datas/fb07/5- Institute/IVWL/Kosfeld/lehre/spatial/SpatialEconometrics1.pdf
Lee,  K.  (2017).  Crime  (Unemployment  and). Encyclopedia  of  Law  and  Economics ,  1-6. doi:10.1007/978-1-4614-7883-6_684-1.

## 20 | Bina Ekonomi
Levitt,  S.  D.  (2004).  Understanding  why  crime  fell  in  the  1990s:  Four  factors  that  explain  the decline and six that do not. Journal of Economic Perspectives, 18 (1), 163-190.
Machin, S., & Meghir, C. (2004). Crime and economic incentives. The Journal of Human Resources,
39 (4), 958-979. doi:10.2307/3559034
Masfiatun. (2019). Pengaruh faktor ekonomi terhadap jumlah kejahatan (crime total) di Indonesia (2015-2017). Jurnal Keamanan Nasional, 5 (2), 89-110
Nugroho,  A.  H.,  &  Harmadi,  S.  H.  (2015).  Analisis  spasial  kriminalitas  harta  benda  di  wilayah Jadetabek. Jurnal Ekonomi dan Pembangunan Indonesia, 15 (2), 158-172.
O'Sullivan, A. (2007). Urban economics, 6th edition. New York: McGraw-Hill.
Pfeiffer, D. U., Robinson, T. P., Steven, M., Stevens, K. B., Rogers, D. J., & Clements, A. C. (2008).
Spatial analysis in epidemiology. Oxford University Press.
Phillips,  L.,  Votey,  H.  L.,  &  Maxwell,  D.  (1972).  Crime,  youth,  and  the  labor  market. Journal  of Political Economy, 80 (3), 491-504.
Raphael,  S.,  & Winter-Ebmer,  R.  (2001). Identifying  the  effect of  unemployment  on crime. The Journal of Law and Economics, 44 (1), 259-283.
Wang,  C.,  G,  Wan,  &  X.  Zhang.  (2017).  Which  dimension  of  income  distribution  drives  crime? E vidence from the people’s Republic of China. ADBI Working Paper 704 . Diambil kembali dari https://www.adb.org/sites/default/files/publication/236561/adbi-wp704.pdf
Wuryandari, T., Hoyyi, A., Kusumawardani, D. S., & Rahmawati, D. (2014). Identifikasi autokorelasi spasial pada jumlah pengangguran di Jawa Tengah menggunakan indeks moran. Media Statistika, 7 (1), 1-10.
Yearwood,  D.  L.,  &  Koinis,  G.  (2011).  Revisiting  property  crime  and  economic  conditions:  An exploratory  study  to  identify  predictive  indicators  beyond  unemployment  rates. The Social Science Journal, 48 (1), 145-158. doi:10.1016/j.soscij.2010.07.015
Zhukov,  Y.  M.  (2010). Spatial  autocorrelation. Diambil  kembali  2  November  2018,  dari  IQQS, Harvard University.

## LAMPIRAN
Lampiran 1. Cakupan Wilayah Hukum Polda Jawa Barat Wilayah Hukum Polda Jawa Barat Wilayah Administrasi Polda Jawa Barat Polres Bogor Kabupaten Bogor Polres Sukabumi Kabupaten Sukabumi Polres Cianjur Kabupaten Cianjur Polres Bandung Kabupaten Bandung Polres Garut Kabupaten Garut Polres Tasikmalaya Kabupaten Tasikmalaya Polres Ciamis* Kabupaten Ciamis Kabupaten Pangandaran Polres Kuningan Kabupaten Kuningan Polres Cirebon Kabupaten Cirebon Polres Majalengka Kabupaten Majalengka Polres Sumedang Kabupaten Sumedang Polres Indramayu Kabupaten Indramayu Polres Subang Kabupaten Subang Polres Purwakarta Kabupaten Purwakarta Polres Karawang Kabupaten Karawang Polres Bogor Kota Kota Bogor Polres Sukabumi Kota Kota Sukabumi Polrestabes Bandung Kota Bandung Polres Cirebon Kota Kota Cirebon Polres Tasikmalaya Kota Kota Tasikmalaya Polres Banjar Kota Banjar Polres Cimahi* Kota Cimahi Kabupaten Bandung Barat
Lampiran 2. Distribusi PDRB per Kapita di Wilayah Polda Jawa Barat Tahun 2013

## 22 | Bina Ekonomi
Lampiran 3. Distribusi PDRB per Kapita di Wilayah Polda Jawa Barat Tahun 2014
Lampiran 4. Distribusi PDRB per Kapita di Wilayah Polda Jawa Barat Tahun 2015
Lampiran 5. Distribusi Jumlah Pengangguran Terbuka di Wilayah Polda Jawa Barat Tahun 2013
Lampiran 6. Distribusi Jumlah Pengangguran Terbuka di Wilayah Polda Jawa Barat Tahun 2014
Lampiran 7. Distribusi Jumlah Pengangguran Terbuka di Wilayah Polda Jawa Barat Tahun 2015
Lampiran 8. Penentuan Signifikansi Hasil Indeks Moran Global Tahun 2013-2015
Degree of Freedom Alfa (α) t tabel 14 1% 2,9768 5% 2,1448 10% 1,7613

## 24 | Bina Ekonomi
Lampiran 9. Hasil Moran Scatterplot Tindakan Kejahatan Hak Milik di Kabupaten/Kota
Jawa Barat Kabupaten/Kota Tahun 2012  2013  2014  2015 Kabupaten Bogor HL HL HH HH Kabupaten Sukabumi HH LH LH LH* Kabupaten Cianjur LH LH HH HH Kabupaten Bandung HH HH HH HH Kabupaten Garut LL LL LL LL Kabupaten Tasikmalaya LL** LL** LL** LL** Kabupaten Kuningan LL LL LL* LL* Kabupaten Cirebon LL LL LL LL Kabupaten Majalengka LL* LL* LL* LL* Kabupaten Sumedang LL LL LL LL Kabupaten Indramayu LL HL LL LL Kabupaten Subang LH LL LL LL Kabupaten Purwakarta LH LH LH LH* Kabupaten Karawang HH HH HH HH Kota Bogor LH LH LH LH Kota Sukabumi LH LL LL HL Kota Bandung HH HH HH HH Kota Cirebon LL LL LL LL Kota Tasikmalaya LL LL LL LL Kota Banjar Neighborless Keterangan: *signifikan pada α =  5%
** signifikan pada α = 1%
Lampiran 10. Tingkat Signifikansi Tindakan Kejahatan Hak Milik di Kabupaten/Kota Jawa

## Barat
LISA Significance Map Tingkat Signifikansi p = 0,05 p = 0,01 p = 0,001 Not Significant Neighborless Crime 2012 Kabupaten Majalengka Kabupaten Tasikmalaya - kabupaten/ kota lainnya Kota Banjar Crime 2013 Kabupaten Majalengka Kabupaten Tasikmalaya - kabupaten/ kota lainnya Kota Banjar Crime 2014 Kabupaten Majalengka, Kabupaten Kuningan Kabupaten Tasikmalaya - kabupaten/ kota lainnya Kota Banjar Crime 2015 Kabupaten Majalengka, Kabupaten Kuningan, Kabupaten Sukabumi, Kabupaten Purwakarta Kabupaten Tasikmalaya - kabupaten/ kota lainnya Kota Banjar