Vol. 9, No. 2 , Okt 2019
p-ISSN: 2089-4473        e-ISSN: 2541-1314

## ANALISIS FAKTOR EKONOMI YANG MEMPENGARUHI KRIMINALITAS DI JAWA TIMUR
Evi Yulia Purwanti, email: eviyulia2013@gmail.com Jurusan Ilmu Ekonomi Studi Pembangunan FEB Undip
Eka Widyaningsih, email: ekawidyaningsih.eka@gmail.com Jurusan Ilmu Ekonomi Studi Pembangunan FEB Undip

## ABSTRACT
East  Java's  economic  growth  always  increase,  but  undistributed  of  income  still  exist,  so  it causes inequality. People who can not to suffice their necessities in high competition will cause friction that leads to conflict and are encouraged to do criminal. This research is purpose to find out the relation which  factors that influence crime rates in East Java. Dependent variable used is  the  level  of  crime  while  the  independent  variable  used  are  GDP  per  capita,  population density, poverty, and unemployment. The type of data used is secondary data from the Central Statistics  Agency  (BPS).  The  method  used  in  this  study  is  panel  data  with  fixed  effect  model. The  results  showed  that  the  variable  GDP  per  capita,  population  density,  poverty,  and unemployment significantly influenced the variable crime rate in East Java. So the factors that influence the level of crime in East Java can be explained by economic variables.
Key Words : Criminality , GDRP perkapita, population density, poverty, unemployment

## PENDAHULUAN
Kriminalitas  di  Indonesia  masih  marak  terjadi,  tuntutan  kebutuhan  hidup  dan kondisi lingkungan menjadi pendorong seorang individu atau sekelompok orang melakukan  tindakan  kriminalitas.  Pengetahuan  tentang  kriminalitas  di  pelajari dalam  ilmu  kriminologi,  dalam  ilmu  tersebut  kecenderungan  individu  untuk melakukan  tingkat  kriminalitas  dapat  dilihat  dari  perspektif  biologis,  sosiologis, dan  lainya.  Ilmu  ini  juga  memberikan  dua  arti  untuk  istilah  kejahatan  yakni secara  yuridis  dan  sosiologis  (Bonger,  1982)  .  Secara  sosiologis,  kejahatan merupakan suatu perilaku manusia yang diciptakan oleh masyarakat. Umumnya para  pelaku  tindak  kejahatan  melakukan  hal  ilegal  karena  perkiraan  kepuasan yang  akan  mereka  dapatkan  jauh  lebih  besar  dibandingkan  kepuasan  yang pasti  mereka  dapatkan  apabila  mengikuti  hukum  yang  berlaku  atau  perbuatan legal.
Kejahatan  adalah  bentuk  tingkah  laku  yang  bertentangan  dengan  moral kemanusiaan,  merugikan  masyarakat  dan  melanggar  hukum  serta  undang- undang  pidana  (Kartono,  1999).  Secara  aggregate  tingkat  kriminalitas  di Indonesia  mengalami  fluktuatif,  yaitu  dari  tahun  2015-2017  yang  terdiri  dari jumlah  kejadian  kejahatan  atau  tindak  kriminalitas.  Data  polri  memperlihatkan jumlah  kejadian  kejahatan  (crime  total)  pada  tahun  2015  sebanyak  352.936 kasus,  meningkat  menjadi  sebanyak  357.197  kasus  pada  2016  dan  menurun pada tahun 2017 menjadi 336.652 kasus (BPS, 2018).
Apabila  dilihat  dari  segi  jumlah  kejahatan  untuk  level  provinsi/  polda  selama tahun  2017  Polda  Sumatera  Utara  mencatat  jumlah  kejahatan  terbanyak (39.867 kasus), disusul oleh Polda Metro Jaya (34.767 kasus), dan Polda Jawa Timur  (34.598  kasus).  Indikator  yang  biasa  digunakan  untuk  mengukur kejahatan  adalah  angka  jumlah  kejahatan  (crime  total),  angka  kejahatan  per 100.000  penduduk  ( crime  rate ),  dan  selang  waktu  terjadinya  suatu  tindak kejahatan ( crime clock ). Meski demikian perlu kehatian-hatian dalam memaknai angka  kejahatan  secara  umum  karena  merupakan  aritmetika  sederhana  yang menggabung semua jenis kejahatan dalam perhitungan tanpa mempertimbangkan tingkat keseriusannya (Savitz dalam BPS, 2018).
Sumber: Badan Pusat Statistik

## Gambar 1
Jumlah Kejahatan (Crime Total) yang Dilaporkan Provinsi Jawa Timur Tahun 2008-2017
Gambar 1 menjelaskan bahwa crime total Jawa Timur mengalami fluktuasi. Dari tahun 2008-2017 crime total  tertinggi  terjadi pada tahun 2008 sebesar 40.598 tindakan kejahatan, kemudian pada tahun 2009 mengalami penurunan menjadi 37.337 tindakan kejahatan. Tahun 2011 mengalami peningkatan kembali yaitu sebesar  28.392  tindakan  kejahatan.  Begitu  pula  pada  tahun  2015-2017
4 0 .5 9 8 3 7 .3 3 7 1 6 .9 4 8 2 8 .3 9 2 8 .9 8 7 1 6 .9 1 3 1 4 .1 0 2 3 5 .4 3 7 2 8 .9 0 2 3 4 .5 9 8 0 10.000 20.000 30.000 40.000 50.000 2 0 0 8 2 0 0 9 2 0 1 0 2 0 1 1
2 0 1 2 2 0 1 3 2 0 1 4 2 0 1 5 2 0 1 6 2 0 1 7 Crime Total
mengalami  fluktuasi  masing-  masing  sebesar  35.437,  28.902,  34.598. Peningkatan  angka  kejahatan  yang  terjadi  akan  berdampak  pada  kehidupan orang,  kebutuhan  akan  rasa  aman  akan  cenderung  berkurang  karena  orang akan  merasa  terancam  apabila  keuar  dari  lingkungan  yang  mereka  anggap aman.  Kriminalitas  atau  kejahatan  adalah  suatu  perbuatan  yang  dapat mengakibatkan  timbulnya  masalah-  masalah  dan  keresahan  bagi  kehidupan masyarakat (Abdulsyani, 1987).
Angka  kriminalitas  yang  masih  tergolong  tinggi  tersebut  sangat  memerlukan perhatian  dari  pemerintah  dan  aparat  penegak  hukum.  Belum  lagi  apabila  kita melihat  angka  kriminalitas  tersebut  tentu  akan  lebih  besar  bila  ditambah dengan kasus kejahatan- kejahatan yang tidak dilaporkan atau tidak terpantau (Tamin, 2018).
Aspek  kehidupan  manusia  di  dalam  masyarakat  terdiri  dari  (i)  mobilitas  sosial, (ii) persaingan dan pertentangan kebudayaan, (iii) ideologi politik, (iv) ekonomi, (v)  kuantitas  penduduk,  (vi)  agama,  dan  (vii)  pendapatan  dan  pekerjaan (Cressey dalam Abdulsyani, 1987).
Peningkatan  jumlah  kriminalitas  diduga  dipengaruhi  oleh  beberapa  faktor ekonomi  seperti  pertumbuhan  ekonomi,  pengangguran,  kemiskinan,  dan kepadatan  penduduk.  Ketimpangan yang terjadi  di Provinsi Jawa Timur terjadi peningkatan  di  semester  kedua  pada  tahun  2017  dari  yang  sebelumnya  0,396 menjadi  0,415,  hal  ini  tidak  sesuai  dengan  tinggingnya  PDRB  perkapita  yang dimiliki  Provinsi  Jawa  Timur  yang  tertinggi  kedua  setelah  DKI  Jakarta.  Tingkat PDRB  yang  tinggi  ternyata  tidak  menjamin  adanya  pemerataan,  DKI  Jakarta dengan  PDRB  yang  tinggi  mampu  menurunkan  angka  kriminalitas,  sedangkan Jawa Timur angka kriminalitas mengalami peningkatan.
Tidak  hanya  PDRB  Perkapita,  jumlah  penduduk  miskin  di  Jawa  Timur  sangat tinggi bila dibandingkan provinsi lain di Pulau Jawa yaitu sebesar 4.405,27 ribu jiwa  pada  tahun  2017.  Jumlah  penduduk  miskin  yang  masih  harus  ditekan dengan pemerataan distribusi pendapatan dan penyediaan lapangan pekerjaan. Thomas  Van  Aquino  dalam  Abdulsyani  (1987)  mengatakan  bahwa  kemiskinan memberikan kesempatan untuk berbuat jahat.
Jumlah  penduduk  miskin  di  Jawa  Timur  masih  sangat  tinggi  apabila dibandingkan dengan provinsi lain, terutama di Pulau Jawa. Kabupaten Malang merupakan  wilayah  dengan  kemiskinan  tertinggi  di  Jawa  Timur,  pada  tahun 2012  jumlah  penduduk  miskinnya  sebesar  275,50  ribu  jiwa,  di  tahun  2017 menjadi  sebesar  283,96  ribu  jiwa.  Keadaan  ketika  orang  berada  dalam kemiskinan  seringkali  mendapatkan  perilaku  yang  tidak  adil  dari  sebagian orang, sehingga para kriminolog mengungkapkan bahwa munculnya rasa tidak
adil  mampu  memicu  tindakan  kejahatan  (Imran,  Hosen,  &  Chowdhury,  2018). Perserikatan  Bangsa-  Bangsa  (PBB)  menempatkan  program  pengentasan kemiskinan  sebagai  tujuan  pertama  dalam Sustainable  Development  Goals (SDG’s) untuk periode 2015-2030
Penduduk  miskin  adalah  bagian  dari  kependudukan.  Bertambahnya  kepadatan penduduk dari 786 per km2 tahun 2010 menjadi 822 km2 di tahun 2017 maka lahan  pemukiman  akan  berkurang  sedangkan  lahan  untuk  membuka  lapangan pekerjaan akan mahal padahal angkatan kerja terus bertambah, sehingga akan terjadi persaingan untuk memperoleh pekerjaan. Kepadatan penduduk memiliki andil  dalam  menentukan  pertumbuhan  ekonomi,  sehingga  banyaknya penduduk  yang  menempati  suatu  wilayah  akan  mendorong  munculnya slum area yang  identik  dengan  ketidakamanan  dan  kesejahteraan  rendah.  Hal  ini akan  diperparah  ketika  seseorang  tidak  memiliki  pekerjaan  tetap  atau berpenghasilan  tetap.  Kondisi  di  mana  orang  tidak  memiliki  pekerjaan  dan sedang  mencari  pekerjaan  adalah  definisi  dari  pengangguran  (Adioetomo, 2010).
Banyaknya  pengangguran  di  suatu  wilayah  merupakan  masalah  yang  tidak hanya  mencakup  bidang  perekonomian  saja,  masalah  pengangguran  juga mempunyai hubungan erat dengan bidang sosial. Di zaman saat ini tidak hanya masyarakat dengan latar belakang keluarga dengan finansial yang rendah yang menjadi  pengangguran,  tetapi  masyarakat  yang  latar  belakang  finansialnya bagus  pun  masih  ada  yang  menganggur.  Brush  (2007)    mendapatkan  fakta bahwa individu yang berpenghasilan tinggi secara signifikan berkorelasi dengan kejahatan, walaupun individu tersebut dikategorikan sebagai pengangguran.
Data pengangguran menurut Badan Pusat Statistik (2018) menunjukkan adanya perbedaan tingkat pengangguran terbuka per Kabupaen/Kota yang ada di Jawa Timur.  Presentase  tingkat  pengangguran  terbuka  tertinggi  berada  di  Kota Malang  dan  Kota  Surabaya  pada  tahun  2017  masing-  masing  sebesar  7,22 persen dan 5,98 persen, sedangkan tahun 2015 tingkat pengangguran terbuka tertinggi  adalah  Kota  Kediri  sebesar  8,46  persen.  Setiap  individu  memiliki kehidupan  yang  berbeda,  seperti  orang  yang  tidak  memiliki  pekerjaan (pengangguran).  Orang  menganggur  dan  tidak  berpenghasilan  berarti  tidak memiliki  ekspektasi  keuntungan  dari  pekerjaan  legal,  karena  itulah kecenderungan  melakukan  kejahatan  orang  yang  menganggur  lebih  besar dibandingkan dengan orang yang bekerja (Wulansari, 2017).
Perilaku masyarakat yang secara alami tidak memiliki rasa puas akan suatu hal yang  dimiliki  mampu  mendorong  untuk  berbuat  segala  cara.  Setiap perekonomian  tidak  selalu  mencapai  keadaan  full  empolyment  dan pertumbuhan  ekonomi  yang  tangguh,  sehingga  muncul  lah  masalah
perekonomian.  Jawa  Timur  dengan  PDRB  perkapita  tinggi  belum  mampu mengurangi  ketimpangan,  pada  akhirnya  kasus  kriminalitas  di  Jawa  Timur mengalami  peningkatan.  Bermula  dari  permasalahan  yang  telah  dijabarkan maka  muncul  rumusan  masalah  yaitu  bagaimana  pengaruh  PDRB  perkapita, pengangguran,  kepadatan  penduduk,  dan  kemiskinan  terhadap  tingkat kriminalitas di Jawa Timur.
Penelitian  ini  memiliki  tujuan  untuk  menganalisis  kondisi  kriminalitas  dan ekonomi  di  Jawa  Timur.  Menganalisis  pengaruh  komponen  perekonomian seperti  PDRB  perkapita,  pengangguran,  kepadatan  penduduk,  dan  kemiskinan terhadap  angka  kriminalitas  di  Jawa  Timur.  Sehingga  penelitian  ini  dapat berguna  bagi  pemerintah  selaku  pengambil  kebijakan,  berguna  untuk  para ekonom  sebagai  rujukan  dalam  mengkritisi  topik  yang  berkaitan,  sedangkan bagi  masyarakat  penelitian  ini  dapat  dijadikan  sumber  informasi  dan  sarana pencerdasan.

## TINJAUAN LITERATUR

## Pertumbuhan Ekonomi
Teori  Sollow  menjelaskan  bagaimana  tingkat  tabungan  dan  investasi, pertumbuhan  populasi  dan  kemajuan  teknologi  mempengaruhi  tingkat  output perekonomian  dan  pertumbuhannya  sepanjang  waktu  (Mankiw,  2007), sedangkan  Harrod-Dommar  yang  menyebutkan  bahwa  semakin  banyak  porsi PDB  yang  ditabung  akan  menambah  capital  stock  sehingga  meningkatkan pertumbuhan  ekonomi.  Model  Sollow  menunjukkan  bahwa  tingkat  tabungan adalah determinan penting dari persediaan modal pada kondisi mapan. Menurut teori  Sollow  ada  beberapa  hal  yang  dilakukan  untuk  memacu  pertumbuhan ekonomi.  Meningkatkan  porsi  tabungan  akan  meningkatkan  akumulasi  modal dan  mempercepat  pertumbuhan  ekonomi.  Selain  itu  meningkatkan  investasi yang sesuai dalam perekonomian baik dalam bentuk fisik maupun non-fisik.
Membahas tentang investasi dan pembangunan terhadap perekonomian melalui MPS  (Marginal  Propensity  to  Save).  MPS  (∆S/∆Y)  merupakan  rasio  perubahan tabungan  karena  adanya  perubahan  pendapatan.  Ekonomi  tumbuh  hingga mencapai  keadaan  stabil  atau  steady  state  dimana  pendapatan  tinggi  telah dicapai.  Ketika  sudah  mencapai  steady  state  kemudian  tingkat  pertumbuhan ekonomi  lebih  tinggi  lagi  dilakukan  melalui  pengembangan  teknologi.  Stok modal  per  kapita  akan  terus  menerus  bertambah,  pertumbuhan  ekonomi berlaku dan pendapatan per kapita meningkat (Sadono Sukirno, 2000).
C D H A B E F G y=f(k) dk s=i=(1-b)f(k)
Sumber: Sadono Sukirno

## Gambar 2
Pertumbuhan Ekonomi dan Keadaan Steady State
Pertumbuhan  ekonomi  berlaku  dan  steady  state  tercapai  ditunjukkan  dalam Gambar  2.  Terdapat  3  kurva  dalam  grafik  tersebut,  yaitu  (i)  fungsi  y=f(k),  (ii) fungsi  investasi  yang  serentak  juga  menggambarkan  fungsi  tabungan  s=i=(1- b)f(k), dan (iii) fungsi depresiasi dk.
Pendekatan  pengeluaran  PDRB  adalah  jumlah  semua  pengeluaran  untuk konsumsi rumah tangga dan lembaga swasta nirlaba (C), konsumsi pemerintah (G), investasi (I), net ekspor (X-M), dituliskan dalam persamaan berikut:
Y=C+I+G+(X-M)
(2.1)
Sedangkan  untuk  menghitung  PDRB  per  kapita  digunakan  rumus  sebagai berikut:
y 2
y s y 1 y 0 k 0 k 1 k s k 2 ∆k 1 Stok modal per kapita P e n d a p a ta n , in v e st a si , d a n d e p re si a si p e r k a p it a
= ∑ (2.1.1)

## Kependudukan
Menurut Undang Undang Dasar 1945 pasal 26 ayat (2) penduduk adalah warga negara  Indonesia  dan  orang  asing  yang  bertemoat  tinggal  di  Indonesia. Sementara  yang  bukan  penduduk  adalah  orang  asing  yang  tinggal  dalam negara  bersifat  sementara  sesuai  dengan  visa.  Kepadatan  penduduk  adalah perbandingan  antara  jumlah  penduduk  dengan  luas  wilayah  yang  dihuni (Mantra,  2007).  Kepadatan  penduduk  dapat  mempengaruhi  kualitas  hidup penduduknya. Pada  daerah dengan kepadatan yang tinggi, usaha  peningkatan kualitas penduduk akan lebih sulit dilakukan.
Perhitungan  teknis  untuk  kepadatan  penduduk  adalah  perbandingan  antara jumlah penduduk dengan luas wilayah (BPS, 2019).
= (2.2)
Dimana:
P = Jumlah Penduduk
A
= Luas Wilayah (km 2 )

## Kemiskinan
Tingkat  kemiskinan  adalah  presentase  penduduk  yang  berada  dibawah  Garis Kemiskinan.  Garis  Kemiskinan  (GK)  merupakan  penjumlahan  dari  Garis Kemiskinan  Makanan  (GKM)  dan  Garis  Kemiskinan  Non  Makanan  (GKNM). Masyarakat miskin umumnya lemah dalam kemampuan berusaha dan terbatas aksesnya terhadap kegiatan ekonomi sehingga akan tertinggal dari masyarakat lainnya  yang  memiliki  potensi  lebih  tinggi  (Nurwati,  2008).  Berikut  ini merupakan perhitungan teknis untuk menentukan presentase penduduk miskin:
= 1 ∑ −" # $ −1 (2.3)
Dimana:
α = 0
z = Garis kemiskinan
y i =  Rata-  rata  pengeluaran  per  kapita  sebulan  penduduk  yang  berada  di bawah garis kemiskinan (i=1,2,3,..,q), y i < z
q = Banyaknya penduduk yang berada di bawah garis kemiskinan
n = Jumlah penduduk

## Pengangguran
Menurut  Adioetomo  (2010)  yang  dimaksud  dengan  pengangguran  adalah bagian  dari  angkatan  kerja  yang  pada  saat  pencacahan  sedang  aktif  mencari pekerjaan,  biasanya  pengertian  ini  digunakan  untuk  menjelaskan  tentang pengangguran  terbuka.  Untuk  mengetahui  angka  pengangguran  dapat melakukan  perhitungan  TPT  (Tingkat  Pengangguran  Terbuka)  dengan  formula sebagai berikut.
% & & && '%) = * + ,100 (2.4)
Dimana  U  adalah  jumlah  pengangguran  dan  L  adalah  jumlah  tenaga  kerja (angkatan kerja).

## Kriminalitas
Kriminalitas berasal berasal dari kata crime yang artinya kejahatan. Bisa disebut kriminalitas  karena  ia  menunjukkan  suatu  perbuatan  atau  tingkah  laku kejahatan.  Seperti  diartikan  dalam  kamus  terjemahan  bahwa  crime  adalah kejahatan dan criminal dapat diartikan jahat ataau penjahat, maka kriminalitas dapat diartikan sebagai perbuatan kejahatan (Abdulsyani, 1987). Soesilo (1988) menyatakan bahwa kejahatan adalah yang memiliki dua macam pengertiannya yaitu  secara  yuridis  dan  sosiologi.  Secara  yuridis  formal,  kejahatan  adalah tingkah  laku  kejahatan  yang  melanggar  hukum  pidana  yang  ada.  Pengertian secara  sosiologis  adalah  meliputi  segala  tingkah  laku  manusia,  walaupun  tidak atau belumnya ditentukan dengan undang- undang.
Klasifikasi  kriminalitas  telah  dijelaskan  kemudian,  terdapat  bentuk-  bentuk tindakan kriminalitas. Tindakan kriminal umumnya dilihat bertentangan dengan norma  hukum,  norma  sosial  dan  norma  agama  yang  berlaku  di  masyarkat. Bentuk- bentuk tindakan kriminal menurut BPS antara lain:

## Tabel 1

## Bentuk- Bentuk Tindakan Kejahatan
No Klasifikasi Kejahatan Jenis Kejahatan 1 Kejahatan terhadap nyawa Pembunuhan 2 Kejahatan terhadap fisik/ badan Penganiayaan Berat Penganiayaan Ringan Kekerasan dalam Rumah Tangga 3 Kejahatan terhadap kesusilaan Perkosaan Pencabulan 4 Kejahatan terhadap kemerdekaan orang Penculikan Mempekerjakan anak dibawah umur 5 Kejahatan  terhadap  hak/  barang  dengan penggunaan kekerasan Pencurian dengan Kekerasan Pencurian menggunakan senjata api Pencurian menggunakan senjata tajam 6 Kejahatan terhadap hak milik/ barang Pencurian Pencurian dengan pemberatan Pengrusakan/ penghancuran barang Pembakaran dengan sengaja Penadahan 7 Kejahatan terkait narkotika Narkotika dan Psikotropika 8 Kejahatan  terkait  penipuan,  penggelapan, dan korupsi Penipuan/ perbuatan curang Penggelapan Korupsi
Sumber: Badan Pusat Statistik

## Pengaruh Variabel Dependen dan Independen

## Pengaruh PDRB perkapita terhadap kriminalitas
Hubungan  antara  pendapatan  perkapita  dan  kriminalitas  dalam  konsep  benefit and  cost  yang  dikemukakan  oleh  (Omotor,  2014)  menunjukkan  bahwa peningkatan  pendapatan  perkapita  memberikan  hubungan  negatif  pada tindakan  kriminalitas.  Ekspektasi  gaya  hidup  masyarakat  dengan  adanya peningkatan  pendapatan  perkapita  akan  meningkat,  sehingga  komitmen melakukan  kejahatan  akan  menurun.    Penurunan  kesejahteraan  menimbulkan banyak  konflik  yang  mendorong  orang  melakukan  kejahatan,  artinya  apabila PDRB  perkapita  menurun  maka  konflik  akan  terjadi  dan  meningkatkan  kasus kriminalitas (Simandjuntak, 1984).

## Pengaruh pengangguran terhadap kriminalitas
Menurut  Hurwitz  (1986)  tindakan  kriminal  disebabkan  oleh  orang  yang  masuk dalam  kategori  produktif  namun  tidak  sedang  bekerja  atau  pengangguran. Pengangguran merupakan keadaan dimana orang tidak memiliki pekerjaan dan sedang  mencari  pekerjaan  (Adioetomo,  2010).  Ketika  seorang  individu  lebih lama menjadi pengangguran maka peluang untuk melakukan tindakan kriminal akan semakin tinggi (Bender, 2016).

## Pengaruh kepadatan penduduk terhadap kriminalitas
Kepadatan  penduduk  menjadi  salah  satu  hal  yang  menimbulkan  masalah keamanan,  karena  kesempatan  mengambil  barang  orang  lain  terbuka  lebar (Prakoso, 2016). Sejalan dengan  penelitian (Amin, 2017) kepadatan penduduk memiliki  pengaruh  positif  pada  kasus  kejahatan  terutama  adalah  pencurian properti.  Kepadatan  penduduk  mendukung  terbentuknya  tindakan  kriminalitas karena  dua  hal  yaitu,  meningkatkan  supply  korban  yang  potensial  tidak mengetahui kriminalitas dan mengurangi kesempatan pelaku tertangkap (Kelly, 2000).

## Pengaruh kemiskinan terhadap kriminalitas
Tindakan  kriminalitas  didominasi  oleh  penduduk  miskin  yang  tidak  mampu memenuhi  biaya  hidupnya  (Mehlum,  Miguel,  &  Torvik,  2006).  Penelitian  yang dilakukan di Malaysia oleh (Tang, 2015) menunjukkan bahwa adanya pengaruh secara  positif  dan  signifikan  dalam  jangka  panjang  maupun  jangka  pendek, perihal adanya kemiskinan sangat mempengaruhi tindakan kejahatan. Faktanya individu  yang  berada  di  bawah  tekanan  hidup  yang  serba  kekurangan  atau dalam  hal  ini  adalah  orang  miskin,  mendorong  untuk  melakukan  tindakan pencurian,  sehingga  tingkat  kemiskinan  yang  meningkat  atau  tumbuh  positif mendorong seseorang berbuat tindakan kriminal.

## METODE

## Variabel
Dalam  penelitian  ini  membahas  mengenai  kriminalitas  yang  terdiri  atas  satu variabel  terikat  dan  empat  variabel  bebas.  Variabel  terikat  atau  dependen veriable  adalah  angka  kriminalitas.  Sementara  itu,  variabel  bebas  atau independen  variable  meliputi  variabel  PDRB  perkapita,  kepadatan  penduduk, kemiskinan, dan pengangguran.

## Jenis dan Sumber Data
Penelitian  ini  seluruhnya  menggunakan  data  sekunder.  Data  sekunder  adalah data  yang  telah  dikumpulkan  oleh  lembaga  pengumpul  data  yang  resmi  dan dipublikasikan  kepada  masyarakat  sebagai  pengguna  data.  Data  sekunder  ini dikumpulkan  melalui  identifikasi  informasi  spesifik  yang  diperoleh  terkait dengan  variabel-variabel  penelitian  untuk  menghasilkan  kesimpulan  yang obyektif.  Keseluruhan  data  sekunder  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini diperoleh  dari  Kantor  Polda  Jawa  Timur,  BPS  tingkat  Pusat,  Provinsi  Jawa Timur,  dan  BPS  masing-  masing  Kabupaten/  Kota  di  Jawa  Timur.  Dalam penelitian  ini  juga  menggunakan  jurnal-jurnal  yang  mempunyai  relevansi dengan masalah yang sama diangkat.

## Metode Analisis

## Analisis regresi data panel
Data panel adalah data yang merupakan hasil dari pengamatan pada beberapa individu  atau  ( unit  cross-sectional )  yang  merupakan  masing-masing  diamati dalam  beberapa  periode  waktu  yang  berurutan  (unit  waktu)  (Baltagi,  2005). Analisis  kuantitatif  dalam  penelitian  ini  digunakan  untuk  menganalisis keterkaitan  antara  angka  kriminalitas  dengan  variabel-  variabel  makroekonomi di  Jawa  Timur.  Analisis  data  panel  dengan  taraf  nyata  5  persen.  Pengolahan data  menggunakan  teknik  estimasi  data  panel  dengan  metode Ordinary  Least Square (OLS) dan menggunakan teknik Pooled Least Square (PLS), Fixed Effect Model (FEM)  dan Random  Effect  Model (REM).  Kemudian  dari  ketiga  model tersebut  ditentukan  model  terbaik  untuk  menjelaskan  keterkaitan  antara variabel  dependenden  dengan  varibel  independen  menggunakan Chow  Test dan Hausman Test.
a. Pendekatan Pooled Least Square (PLS)
Pendekatan  ini  merupakan  pendekatan  yang  menggunakan  gabungan dari  seluruh  data  (pooled)  sehingga  terdapat  N  x  T  observasi,  N menunjukkan jumlah unit cross section dan T menunjukkan jumlah unit tahun  atau time  series yang  digunakan.  Model  yang  digunakan  adalah sebagai berikut:
. =
+ 0 + 1 + 2 (3.1)
Dari  model  3.1,  i  merupakan  kabupaten/kota  pada  data  cross  section, sedangkan  t  merupakan  tahun  atau time  series .  Kombinasi  dari  kedua data  tersebut  mampu  meningkatkan  derajat  kebebasan  yang  dapat meningkatkan  efisiensi.  Namun  dalam  pendekatan  PLS  terdapat kelemahan  yaitu  dugaan  paameter 1 bias  karena  tidak  dapat membedakan  observasi  pada  periode  yang  sama  atau  membedakan observasi pada periode yang berbeda.
b. Pendekatan Fixed Effect Model (FEM)
Pendekatan  FEM  merupakan  pendekatan  yang  muncul  karena  diantara efek  individu  dan  perubah  penjelas  memiliki  pola  yang  sifatnya  tidak acak. Asumsi ini membuat komponen error dari efek individu dan waktu dapat  menjadi  bagian  dari  intersep.  Nilai  intersep  pada  metode  FEM berbeda-  beda  antar  individu  karena  karakteristik  tersendiri  yang terdapat  pada  setiap  individu  tersebut.  Sebagai  pembedanya dimasukkan dummy  variable .  Pendekatan  menggunakan dummy variable dikenal  dengan Least  Square  Dummy  Variable (LSDV). Modelnya digambarkan pada persamaan 3.2 sebagai berikut
. = 1 0 + 1 1 0 1 + 1 2 0 2 + ⋯+ 1 0 +2 (3.2)
Berdasarkan  model  3.2, 1 0 merupakan  intersep  dan 1 1 , 1 2 merupakan slope .
c. Pendekatan Random Effect Model (REM)
Pendekatan  REM  merupakan  pendekatan  yang  muncul  karena  efek individu  dan  regressor  tidak  memiliki  korelasi. Asumsi  ini  menyebabkan komponen error dari  efek  individu  dan  waktu  dimasukkan  ke  dalam error . Hal tersebut menyebabkan pendekatan REM disebut juga sebagai model  komponen error ( error  component  model ).  Nilai  intersep  pada metode REM dari masing- masing individu adalah sebagai berikut:
1 0 = â 0 + , dengan i = 1,2, ... , n (3.3)
Berdasarkan  nilai  intersep  model  3.3,   merupakan  sisaan  acak  ( error term ) dengan rata- rata = 0 dan ragam = 0.

## Metode Pemilihan Model
a. Uji Chow
Uji  Chow  ini  bertujuan  untuk  menentukan  bagaimana  model  yang digunakan apakah menggunakan Pooled Least Square atau Fixed Effects Model , dengan hipotesis sebagai berikut:
H 0 : Model Pooled Least Square
H 1 : Model Fixed Effects
Dalam  menolak  maupun  menerima  hipotesis  di  atas  maka  dilakukan  penilaian terhadap nilai Chi Square. Apabila Chi Square lebih dari 0,05 maka H 0 diterima dan  H 1 di  tolak,  dengan  demikian  model  yang  digunakan  adalah Pooled  Least Square sedangkan jika Chi Square kurang dari 0,05 maka H 0 ditolak dan model yang digunakan adalah Fixed Effects Model.
b.       Uji Hausman Uji  Hausman  merupakan  uji  lanjutan  dalam  memilih  model  regresi data panel. Uji ini dilakukan ketika hasil yang ditunjukkan oleh Uji Chow Model Fixed Effects lebih bagus, dalam Uji Hausman akan dipilih lagi mana yang lebih cocok  digunakan  antara Fixed  Effects dan Random  Effects ,  Uji  Hausman menggunakan hipotesis sebagai berikut:
H 0 : Model Fixed Effects
H 1 : Model Random Effects
Dalam menolak maupun menerima hipotesis maka dilakukan penilaian terhadap nilai probabilitas Chi Square statistik. Apabila probabilitas Chi Square lebih dari 0,05 maka H 0 diterima dan H 1 di tolak, dengan demikian model yang digunakan adalah Fixed  Effect  Model. Jika  probabilitas  Chi  Square  statistik  kurang  dari 0,05, maka H 0 ditolak dan model yang digunakan adalah Random Effects Model .

## Uji asumsi klasik
Ordinary Least Square merupakan metode regresi dengan keunggulan sebagai estimator  terbaik  yang  tidak  bias.  Sebagai  estimator  terbaik,  terdapat  istilah BLUE ( Best Linear Unbiased Estimator ), sehingga hasil perhitungan dalam OLS dapat dijadikan sebagai dasar pengambilan keputusan kebijakan.
Gujarati  (2013)  menyatakan  terdapat  sepuluh  asumsi  yang  harus  dipenuhi. Pertama,  parameter  model  regresi  yaitu  linear.  Kedua,  nilai  regresor  atau variabel  independen  tetap.  Ketiga,  nilai  rata-rata  gangguan  adalah  nol. Keempat,  homoskedastisitas.  Kelima,  tidak  terdapat  autokorelasi.  Keenam, jumlah  observasi  harus  lebih  besar  dari  jumlah  parameter  yang  diestimasi. Ketujuh,  nilai covariance sama  dengan  nol.  Kedelapan,  tidak  terdapat kolinearitas.  Kesembilan,  model  regresi  harus  memiliki  bentuk  yang  jelas. Kesepuluh,  faktor  gangguan  (stokastik)  terdistribusi  secara  normal.  Dengan terpenuhinya  semua  asumsi  tersebut,  maka  hasil  regresi  memiliki  derajat kepercayaan yang tinggi.

## Pengujian hipotesis
Pengujian hipotesis atau uji statistik dilakukan untuk mengkur ketepatan model regresi  dengan  nilai  aktualnya.  Uji  statistik  di  dalam  penelitian  ini  dilakukan dengan pengujian koefisien regresi secara individual (uji t), pengujian koefisien regresi secara serentak (uji F) dan koefisien determinasi (R2).

## HASIL dan ANALISIS

## Uji Chow
Uji  Chow  dilakukan  untuk  menentukan  model  terbaik  diantara Pooled  Least Square (PLS)  dengan Fixed  Effect  Model (FEM).  Keputusan  pemilihan  model dengan menggunakan uji chow dilakukan dengan melihat nilai probabilitas Chi- Square. Apabila nilai probabilitas Chi-Square  < α 0,05 maka model yang  tepat digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah Fixed  Effect  Model .  Sebaliknya  jika  nilai probabilitas  Chi-Square  >  α  0,05  maka  model  yang  tepat  digunakan  yaitu Pooled Least Square .

## Tabel 2
Hasil Uji Chow
Redundant Fixed Effects Tests
Equation: FEM Test cross-section fixed effects Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 94.946391 (37,186) 0.0000
Berdasarkan  tabel  1  Diketahui  bahwa  hasil  dari  Uji  Chow  menunjukkan  nilai probabilitas Chi-Square sebesar 0,0000 atau lebih kecil daripada α 0,05, artinya model terbaik yang digunakan yaitu fixed effect model .

## Uji Hausman
Uji hausman dilakukan untuk menentukan model terbaik diantara random effect model dengan fixed  effect  model .  Keputusan  pemilihan  model  dengan menggunakan  uji  hausman  dilakukan  dengan  melihat  nilai  probabilitas  Chi- Square. Apabila nilai probabilitas Chi-Square  < α 0,05 maka model yang  tepat digunakan dalam penelitian ini adalah random effect model . Sebaliknya jika nilai probabilitas  Chi-Square  >  α  0,05  maka  model  yang  tepat  digunakan  adalah fixed effect model .

## Tabel 3

## Hasil Uji Hausman
Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: Untitled Test cross-section random effects
Test Summary Chi-Sq. Statistic  Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 3.657481 4 0.4543
Berdasarkan tabel 2 diketahui bahwa hasil dari uji hausman menunjukkan nilai probabilitas  Chi-Square  sebesar  0,4543  atau  lebih  besar  dari  α  0,05.  Artinya model terbaik yang digunakan yaitu fixed effect model .

## Uji Asumsi Klasik

## Uji Nomalitas
Uji normalitas dilakukan untuk melihat apakah data  terdistribusi secara normal atau  tidak.  Selain  itu,  dapat  diketahui  pula  dalam  model  regresi  terdapat residual  yang  terdistribusi  normal  atau  tidak.  Uji  normalitas  dapat  dilakukan dengan melihat Normal Probability Plot (NPP), jika variabel berasal dari populasi normal  maka  NPP  akan  mendekati  sebuah  garis  lurus  (Gujarati,  2013). Pengujian normalitas di dalam penelitian ini menggunakan Jarque-Bera test (J-B test) untuk melihat distribusi data.
Gambar 3 Uji Normalitas
0 4 8 12 16 20 24 -0.6 -0.4 -0.2 0.0 0.2 0.4 0.6 Series: Standardized Residuals Sample 2012 2017 Observations 228 Mean -1.61e-17 Median -0.028400 Maximum 0.554651 Minimum -0.585432 Std. Dev. 0.264534 Skewness 0.022808 Kurtosis 2.232154 Jarque-Bera 5.620853 Probability 0.060179
Dalam  melakukan  uji  normalitas  menggunakan  Jarque-Bera,  e-views menggunakan  uji  residual  diagnotics  lalu  memilih  histogram  normality  test. Hasil  uji  normalitas  menunjukkan  bahwa  data  penelitian  terdistribusi  secara
normal,  hal  ini  dibuktikan  dengan  nilai  probabilitas  dari  Jarque-Bera  sebesar 0,060179  dan  nilai  tersebut  lebih  besar  dari  derajat  kesalahan  yang  sudah ditetapkan sebesar 0,05.

## Uji Autokorelasi
Hasil  estimasi  nilai  D-W  statistik  yang  didapatkan  sebesar  1,670347  pada degree  of  freedom  228.  Model  dalam  penelitian  ini  didapati  mengandung masalah  autokorelasi  positif  karena  nilai  d  statistik  berada  diantara  0  dan  dL. Permasalahan  autokorelasi  akibat  adanya  data  time  series  perlu  tetap diminimalkan,  regresi  data  panel  yang  menggunakan  pendekatan  FEM  tidak membutuhkan  asumsi  terbebas  dari  serial  korelasi  (Kuswantoro,  2009).  Oleh karena  itu,  pemilihan  metode  estimasi  data  panel  dengan  menggunakan Generalized  Least  Square  (cross  section  weight) digunakan  untuk meminimalkan permasalahan autokorelasi ini.

## Uji Heteroskedastisitas
Dalam  penelitian  digunakan  uji  Glejser  untuk  melihat  apakah  dalam  penelitian terdapat  masalah  heteroskedastisitas.  Penelitian  dikatakan  memiliki  masalah heteroskedastisitas apabila eror atau residual yang diamati tidak memiliki varian yang  konstan  dari  satu  observasi  ke  observasi  lainnya.  Hipotesis  yang digunakan  dalam  penelitian  membuktikan  bahwa  tidak  terkena  masalah heteroskedastisitas,  karena  nilai  probabilitas  lebih  dari  0,05.  Dalam  uji  Glejser apabila koefisien parameter signifikan secara statistik memandakan bahwa data dari model empiris yang diestimasi terdapat masalah heteroskedastisitas.

## Uji Multikolinearitas
Berdasarkan  hasil  uji  multikolinearitas  menunjukkan  nilai  koefisien  korelasi antar  regressor  yang  berbeda  tidak  ada  yang  nilai  nya  melebihi  dari  rule  of tumb  sebesar  0,8.  Korelasi  antarvariabel  independen  tidak  terbukti  terjadi sehingga data dalam penelitian tidak terjadi masalah multikolinearitas.

## Hasil Estimasi
Analisis  di  dalam  penelitian  ini  menggunakan  analisis  estimasi  model ekonometrika  dan  statistika  dengan  menggunakan  metode  regresi  data  panel. Berdasarkan  hasil  uji  pemilihan  model  yang  telah  dilakukan  dengan menggunakan  uji  chow  dan  uji  hausman  dapat  diketahui  bahwa  model  yang tepat  digunakan  di  dalam  penelitian  yaitu  Model  Efek  Tetap  atau fixed  effect model dengan persamaan regresi sebagai berikut:
Y it = β 0i + β 1 X 1it + β 2 X 2it + ⋯ + β n X nit +U it (4.1)
LNCRIME it = β 0 + β 1 LNPDRB it + β 2 DENSITY it + β 3 POV it + β 4 TPT it + U it (4.2)

## Tabel 4
Hasil Estimasi Fixed Effect Model Variabel Dependen : LNCRIME Variabel Independen Koefisien t-Statistic Prob LNPDRB -0,313609 -3,724201 0.0003* DENSITY 0,000122 2,148329 0,0330* POV 0,026582 2,781114 0,0060* TPT 0,051781 8,958600 0,0000* R 2 0,963626 Adjusted R 2 0,955608 F-statistic 120,1836 D-W 1,670347
* Signifikansi pada level 5%

## Interpretasi Hasil

## Pengaruh PDRB Perkapita terhadap Tingkat Kriminalitas
Tabel  4  sesuai  dengan  uji  dan  estimasi  yang  telah  dilakukan,  variabel  PDRB perkapita  signifikan  sebesar  0,0003  dan  lebih  kecil  dari  α  (0,05)  yang  artinya variabel  PDRB  perkapita  berpengaruh  signifikan  secara  parsial  atau  individual terhadap  tingkat  kriminalitas.  Korelasi  antara  PDRB  perkapita  dengan  tingkat kriminalitas  menunjukkan  koefisien  yang  negatif,  artinya  apabila  PDRB perkapita  naik  1  persen  maka  tingkat  kriminalitas  akan  turun  sebesar  0,31 persen.
Hasil  tersebut  sesuai  dengan  keadaan  PDRB  perkapita  masing  masing Kabupaten/  Kota  selalu  mengalami  peningkatan  dari  tahun  ke  tahun  selama kurun  waktu  2012  hingga  2017.  Konsep  benefit  and  cost  yang  dikemukakan oleh  (Omotor,  2014)  menunjukkan  bahwa  peningkatan  pendapatan  perkapita memberikan  hubungan  negatif  pada  tindakan  kriminalitas.  Ekspektasi  gaya hidup  masyarakat  dengan  adanya  peningkatan  pendapatan  perkapita  akan meningkat, sehingga komitmen melakukan kejahatan akan menurun.
Pengaruh  PDRB  perkapita  secara  langsung  mempengaruhi  seseorang  dalam melakukan  tindakan  kriminalitas,  namun  hanya  mempengaruhi  beberapa  jenis kriminalitas  seperti  pencurian  properti,  perampokan  rumah,  perampasan, penjambretan  (Bender,  2016).  Penelitian  yang  dilakukan  (Amin,  2017)
menemukan  bahwa  pendapatan  perkapita  mempengaruhi  tingkat  kriminalitaas utamanya adalah pencurian properti.

## Pengaruh Kepadatan Penduduk terhadap Tingkat Kriminalitas
Berdasarkan  tabel  4  dengan  uji  dan  estimasi  yang  telah  dilakukan,  variabel kepadatan penduduk berpengaruh signifikan sebesar 0,0330 dan lebih kecil dari α  (0,05)  yang  artinya  variabel  kepadatan  penduduk  mempengaruhi  tingkat kriminalitas  secara  individual.  Koefisien  korelasi  dari  variabel  kepadatan penduduk  menghasilkan  tanda  positif,  hal  tersebut  sudah  sesuai  dengan hipotesis  yang  dirumuskan.  Koefisien  kepadatan  penduduk  bertanda  positif, artinya ketika terjadi kenaikan  jumlah penduduk per 1 km2 maka akan terjadi peningkatan pada kasus kriminalitas sebesar 0,01 persen.
Kepadatan  penduduk  mendukung  terbentuknya  tindakan  kriminalitas  karena dua  hal  yaitu,  meningkatkan  supply  korban  yang  potensial  tidak  mengetahui kriminalitas  dan  mengurangi  kesempatan  pelaku  tertangkap  (Kelly,  2000). Penelitian yang dilakukan oleh (Parhiz, Zarrabi, & Meshkini, 2017) menghasilkan bahwa  peningkatan  jumlah  populasi  di  12  kota  yang  ada  di  Tehran menimbulkan  lebih  banyak  tindakan  kejahatan.  Kepadatan  penduduk berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  tingkat  kejahatan  properti  (Todotua, 2016).

## Pengaruh Kemiskinan terhadap Tingkat Kriminalitas
Hasil estimasi dari fixed effect model menunjukkan bahwa variabel kemiskinan berpengaruh signifikan terhadap peningkatan jumlah kriminalitas. Pada tabel 4 probabilitas variabel kemiskinan sebesar 0,0060 yang artinya signifikan pada α (0,05).  Koefisien  variabel  kemiskinan  adalah  positif  yang  artinya  setiap peningkatan  persentase  penduduk  miskin  sebesar  satu  persen  akan meningkatkan kasus kriminalitas sebesar 0,02 persen.
Bonger  (1982)  sebagai  salah  satu  ahli  sosiolog  yang  beraliran  ekonomi mengatakan  bahwa  penyebab  penyimpangan  pada  perkembangan  anak  dan remaja  adalah  kemiskinan  di  rumah,  ketidaksamaan  sosial  dan  keadaan keadaan ekonomi lain yang merugikan dan bertentangan. Sesuai dengan model teoritis  yang  dibangun  oleh  (Chiu  &  Madden,  1998)  menemukan  hubungan antara  keadaan  kemiskinan  yang  semakin  memburuk  atau  dalam  arti meningkatnya  kemiskinan  menimbulkan  peningkatan  keiminalitas  utamanya pada tindak perampokan. (Mehanna, 2004) meneliti bahwa tingkat kemiskinan berpengaruh positif terhadap peningkatan kriminalitas. Seseorang yang hidup di bawah garis kemikinan lebih berpotensi melakukan tindakan ilegal karena tidak mendapatkan  perhatian  dari  orang  normal  yang  melakukan  tindakan  legal (Freeman, 1999).

## Pengaruh Pengangguran terhadap Tingkat Kriminalitas
Hipotesis yang dirumuskan untuk mengestimasi pengaruh variabel pengangguran  terhadap  tingkat  kriminalitas  adalah  tingkat  pengangguran terbuka  berpengaruh  secara  positif  terhadap  tingkat  kriminalitas.  Hasil  yang diperoleh  dari  estimasi  dan  uji  statistik  menunjukkan  bahwa  probabilitas variabel  pengangguran  bernilai  sebesar  0,0000  artinya  variabel  independen berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel  dependen  pada  α  (0,05).  Hubungan yang  dihasilkan  dari  koefisien  tingkat  pengangguran  terbuka  adalah  positif, artinya  ketika  tingkat  pengangguran  terbuka  naik  1  persen  maka  kasus kriminalitas akan naik sebesar 0,05 persen.
Anata  mengungkapkan  bahwa  pengaruh  tingkat  pengangguran  terhadap tingkat kriminalitas berpengaruh signifikan (Anata, 2013). (Becker, Journal, Apr, &  Becker,  2005)  mengatakan  bahwa  pengangguran  berhubungan  positif dengan kejahatan karena ketika individu menganggur, waktu produktifnya tidak digunakan pada kegiatan yang menghasilkan uang. (Buonanno & Vargas, 2019) melakukan penelitian mengenai tingkat kriminalitas dan tingkat pengangguran, hasil  penelitiannya  adalah  tingkat  pengangguran  mempengaruhi  secara  positif tindakan  kriminalitas,  dan  dapat  menjadi  kebiasaan  bertindak  dengan melanggar  hukum.  Pengangguran  dapat  menimbulkan  ketidakstabilan  sosial dan  politik,  kegiatan  ekonomi  yang  lesu  dan  pengangguran  tinggi  akan mendorong  kegiatan  kriminal  seperti  pencurian  dan  perompakan  (Sukirno, 2000).

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
1. Kondisi  angka  kriminalitas  di  Provinsi  Jawa  Timur  mengalami  fluktuasi dan  pada tahun 2017 mengalami peningkatan. PDRB Perkapita Jawa Timur mengalami  peningkatan  sejalan  dengan  peningkatan  jumlah  penduduk. Pengangguran  dan  kemiskinan  Jawa  Timur  mengalami  penurunan  namun partisipasi angkatan kerja menurun.
2. Pengaruh  PDRB  perkapita  terhadap  angka  kriminalitas  di  Jawa  Timur adalah  negatif  dan  terbukti  signifikan.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  adanya peningkatan PDRB perkapita mampu menurunkan tingkat kriminalitas.
3. Pengaruh  pengangguran  terhadap  angka  kriminalitas  di  Jawa  Timur adalah  positif  dan  signifikan.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  pengembalian marginal  waktu  produktif  lebih  rendah  dari  sebelumnya,  dan  orang
pengangguran tidak memperoleh pendapatan untuk memenuhi kebutuhannya.
4. Pengaruh  kepadatan  penduduk  terhadap  angka  kriminalitas  di  Jawa Timur  adalah  positif  dan  signifikan.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa pertambahan  jumlah  penduduk  menimbulkan  persaingan  antarindividu untuk bertahan hidup.
5. Pengaruh  kemiskinan terhadap  angka  kriminalitas di  Jawa  Timur  adalah positif  dan  signifikan.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  adanya  cost  of  living yang tidak mampu dipenuhi oleh orang miskin.

## Saran
1. PDRB  perkapita  sebaiknya  dapat  dikelola  dengan  baik,  meningkatkan nilai tambah unit produksi yang menjadi sektor unggulan Jawa Timur.
2. Kepadatan penduduk yang semakin bertambah akan menyebabkan lahan tempat tinggal semakin berkurang, sehingga pertumbuhan penduduk dapat ditekan  dengan  meningkatkan  partisipasi  masyarakat  untuk  mengikuti keluarga berencana dan transmigrasi ke daerah yang jarang penduduknya.
3. Kemiskinan  dapat  menghambat  tujuan  pembangunan  dan  menjadi pendorong timbulnya masalah sosial, oleh karena itu sebaiknya pemerataan pembangunan melalui pemberdayaan masyarakat yang tepat sasaran.
4. Pengangguran  yang  meningkat  menandakan  bahwa  masih  terdapat tenaga  kerja  yang  tidak  terserap  pada  lapangan  pekerjaan.  Sehingga sebaiknya  dilakukan  perbaikan  sistem  dalam  penyerapan  tenaga  kerja, serta  menambah  lapangan  pekerjaan  yang  dibutuhkan  oleh  industri. Mengoptimalkan balai latihan kerja setiap Kabupaten/Kota.

## Ucapan Terima Kasih
Ucapan  terimakasih  dan  penghargaan  yang  setinggi-tingginya  penulis sampaikan kepada pihak-pihak yang telah banyak membantu dan  memberikan bantuan  serta  dukungan  baik  moril  maupun  materil  terutama  keluarga,  BPS Jawa Timur  dan Evi Yulia Purwanti, S.E.,M.Si serta  pihak-pihak lain yang tidak dapat penulis sebutkan satu persatu.

## REFERENSI
Abdulsyani. (1987). Sosiologi Kriminalitas . Bandung: Remaja Rosda Karya Adioetomo, S.M, dkk. (2010). Dasar-Dasar Demografi Edisi 2. Jakarta: Salemba Empat
Amin, S. (2017). Ethnic Diversity , Social Exclusion and Economic Determinants of Crimes : A Case Study of Pakistan. Social Indicators Research .
https://doi.org/10.1007/s11205-017-1774-2
Anata, F. (2013). PENGARUH TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA, PDRB PERKAPITA, JUMLAH PENDUDUK DAN INDEX WILLIAMSON TERHADAP TINGKAT KRIMINALITAS (STUDI PADA 31 PROVINSI DI INDONESIA
TAHUN 2007-2012) .
Becker, G. S., Journal, T., Apr, N. M., & Becker, G. S. (2005). Crime and Punishment : An Economic Approach . 76 (2), 169–217.
Bender, K. (2016). Economic fluctuations and crime: temporary and persistent effects. Journal of Economic Studies , 43 (99990000084826), 609–623. https://doi.org/DOI 10.1108/JES-05-2015-0085
Bonger, W.A. (1982). Pengantar Tentang Kriminologi (terjemahan). Semarang:
Ghalia Indonesia
Buonanno, P., & Vargas, J. F. (2019). Inequality, crime, and the long run legacy of slavery. Journal of Economic Behavior and Organization , 159 , 539–552. https://doi.org/10.1016/j.jebo.2017.12.022
Chiu, W. H., & Madden, P. (1998). Burglary and income inequality . 69 (July 1997), 123–141.
Freeman, R. B. (1999). T h e e c o n o m i c s of c r i m e . 3 , 3529–3571.
Gujarati, D. N dan D. C. Porter. (2013). Dasar-dasar Ekonometrika. . Edisi 5 Buku 2 (Terj). Raden Carlos Mangunsong. Jakarta : Salemba Empat
Imran, M., Hosen, M., & Chowdhury, M. A. F. (2018). Does poverty lead to crime? Evidence from the United States of America. International Journal of Social Economics , 45 (10), 1424–1438. https://doi.org/10.1108/IJSE-04- 2017-0167
Kelly, M. (2000). Inequality and crime. Review of Economics and Statistics ,
82 (4), 530–539. https://doi.org/10.1162/003465300559028
Kuswantoro, D. P. (2009). PEMBANGUNAN EKONOMI DAN DEFORESTASI HUT AN TROPIS (Mengkaji Kembali Hipotesis Environmental Kuznets Curve Menggunakan Analisis Antar Negara). Tesis .
Mankiw, G. (2007). Makroekonomi Edisi ke enam. Jakarta: Erlangga
Mantra, I. B. (2007). Demografi Umum Edisi kedua . Yogyakarta : Pustaka Pelajar.
Mehanna, R. (2004). Poverty and economic development : not as direct as it may seem . 33 , 217–228. https://doi.org/10.1016/j.socec.2003.12.013
Mehlum, H., Miguel, E., & Torvik, R. (2006). Poverty and crime in 19th century Germany. Journal of Urban Economics , 59 (3), 370–388. https://doi.org/10.1016/j.jue.2005.09.007
Nurwati, N. (2008). Kemiskinan : Model Pengukuran , Permasalahan dan
Alternatif Kebijakan . 10 (1), 1–11.
Omotor, D. (2014). Demographic and Socio-Economic Determinants of Crimes in Nigeria ( A Panel Demographic and Socio-Economic Determinants of Crimes in Nigeria ( A Panel Data Analysis ) . (January 2010).
Parhiz, F., Zarrabi, A., & Meshkini, A. (2017). Analyzing the Relationship between Crime and Population Intensity ( 12 th Municipality Area of Tehran as a Case Study ) . 6 (1), 180–189.
Prakoso, D. B. (2016). Keterkaitan antara angka kriminalitas dengan variabel- variabel makroekonomi dan variabel demografi di indonesia diky bintang prakoso .
Soesilo, R. (1988). Pokok-Pokok Hukum Pidana Peraturan Umum dan Delik Khusus . Bogor: Politeia
Sukirno, S. (2000). Makroekonomi Modern . Edisi ketiga. Jakarta: Rajawali Pers
Tamin, B. Y. (2018). Tingkat Kriminalitas di Indonesia dan Resiko Penduduk Terkena Tindak Pidana . (Februari).
Tang, C. F. (2015). Penentu Makroekonomi Kadar Jenayah di Malaysia . 49 (2), 53–60.
Todotua, D. S. (2016). PENGARUH KEMISKINAN, KEPADATAN PENDUDUK, TINGKAT PENYELESAIAN KASUS, DAN JUMLAH POLISI TERHADAP
TINGKAT KEJAHATAN PROPERTI DKI JAKARTA (2006-2013) .
Wulansari, F. A. (2017). Analisis pengaruh pengangguran dan distribusi pendapatan terhadap kriminalitas dan investasi di indonesia tahun 2011- 2015 . 89.