ISSN 2776-7574 , Vol 1, No 2, 2022, 129-142

## Pengaruh  Faktor  Ekonomi,  dan  Penyelesaian  Tindak Pidana  Terhadap  Tingkat  Kejahatan  Pencurian  di  Pulau Sumatera
Heru Wahyudi 1 , Abdirrohman 2 Universitas Lampung 1,2 heru.wahyudi@feb.unila.ac.id 1

## Abstract
Purpose: This study aims to analyze the effect of economic inequality, open unemployment rate, poverty line, and crime clearence  on  criminal  property  rate  in  the  provinces  of Sumatra.
Research methodology: The analytical method used in this study is OLS (Ordinary Least Square). This study uses panel data from 2010 - 2019 in 10 provinces in Sumatra using the FEM (Fixed Effect Model) model.
Results: The results showed that the variables of economic inequality and proverty line had a positive significant effect on criminal property rate in Sumatera. Meanwhile, the open unemployment rate variable has a positive but not significant effect on criminal property rate in Sumatera, and the crime clearence  has  a  significant  negative  effect  on  criminal property rate in Sumatera.
Limitations: The limitation in this study is the use of a less specific poverty line variable.
Contribution: The  results  obtained  from  this  study  are expected  to  be  one  of  the  references  in  making  policy directions  based  on  the  data  presented  to  adjust  the  right policies, especially to reduce the crime rate of theft on the island of Sumatra.
Keywords: Economic inequality, Unemployment, Poverty, Crime theft, Panel data How  to  cite: Wahyudi,  H.,  Abdirrohman,  A.  (2022). Pengaruh Faktor Ekonomi, dan Penyelesaian Tindak Pidana Terhadap Tingkat Kejahatan Pencurian di Pulau Sumatera.
Jurnal Studi Ilmu Sosial dan Politik , 1(2), 129-142.

## Riwayat Artikel
Diterima pada 31 Agustus 2022 Revisi 1 pada 7 September 2022 Revisi 2 Pada 15 September 2022
Disetujui pada 24 September 2022

## 1. Pendahuluan
Kesenjangan atau ketimpangan antar daerah merupakan konsekuensi logis dari proses pembangunan yang merupakan suatu tahap perubahan dalam pembangunan itu sendiri. Perbedaan tingkat kemajuan antar  daerah  yang  berlebihan  akan  menyebabkan  pengaruh  yang  merugikan  terhadap  pertumbuhan daerah. Selain pertumbuhan ekonomi dan ketimpangan ekonomi, proses pembangunan juga bertujuan untuk menghapus dan mengurangi tingkat kemiskinan, ketimpangan pendapatan dan pengangguran.
Berbagai studi telah menunjukkan hubungan dan kaitan yang kuat antara kesenjangan dan ketimpangan dengan tingkat tindak pidana kriminalitas. Lederman (2002) menjelaskan bahwa semakin timpang suatu wilayah maka akan menyebabkan semakin tingginya tingkat kriminalitas. Ketimpangan ekonomi pada umumnya  diukur  dengan  melihat  distribusi  pendapatan  perorangan  menggunakan  indeks  gini rasio.Beberapa  studi  empiris  menyatakan,  bahwa  faktor–faktor  yang  mempengaruhi  besaran  jumlah pendapatan seseorang diantaranya pendidikan dan kesehatan.
Selain itu, dalam indikator pertumbuhan ekonomi di suatu wilayah garis kemiskinan menjadi salasatu faktor pembentuknya. Sebagaimana yang dikemukakan oleh Todaro & Smith (2014)kemiskinan adalah seseorang yang sama sekali atau hampir tidak memiliki jaminan dan tidak bisa memperoleh pinjaman
untuk memulai usaha karena tidak sempurnanya pasar modal yang menyebabkan mereka terjebak dalam pekerjaan subsisten atau pekerjaan berupah rendah, meskipun mereka dapat berbuat jauh lebih baik jika distribusi  pendapatan  yang  lebih  adil.  Kemiskinan  absolut  diukur  berdasarkan  jumlah  atau  hitungan perorangan dari orang-orang yang pendapatannya berada di bawah garis kemiskinan (Todaro & Smith, 2014).
Gambar 1. Grafik Tingkat Kejahatan Pencurian, Ketimpangan Ekonomi, Tingkat Pengangguran, Penyelesaian Tindak Pidana dan Garis Kemiskinan di Pulau Sumatera tahun 2010-2019 Sumber: Badan Pusat Statistik (2022)
Dapat dilihat pada Gambar 1, bahwa secara umum peningkatan tingkat ketimpangan ekonomi, tingkat pengangguran, garis kemiskinan dan penurunan persentase penyelesaian tindak pidana diikuti dengan meningkatnya kejahatan pencurian. Seperti pada tahun 2012 variabel ketimpangan ekonomi 3,586 poin , pengangguran 39,11%, garis kemiskinan 302.142 rupiah perkapita dan persentase penyelesaian tindak pidana 44,6%, mengalami peningkatan di tahun 2013 untuk variabel ketimpangan ekonomi 3,592 poin, pengangguran  39,43%,  garis  kemiskinan  339.365  rupiah  perkapita  dan  penurunan  persentase penyelesaian  tindak  pidana  37,89%  selaras  dengan  peningkatan  tingkat  kejahatan  pencurian  yang sebelumnya pada tahun 2012 sebanyak 50.873 kasus meningkatkan pada tahun 2013 sebanyak 52.789 kasus. Begitu juga pada saat trend menurun.
Upaya memenuhi dan menciptakan rasa aman pada masyarakat merupakan langkah strategis yang turut memengaruhi  keberhasilan  pembangunan  nasional  dengan  mengurangi  kesenjangan  intra  dan antarnegara  serta  meningkatkan  pertumbuhan  ekonomi  yang  inklusif  dan  berkelanjutan,  kesempatan kerja yang produktif dan menyeluruh dan pekerjaan yang layak untuk semua.
Terciptanya dan terpenuhinyakeamanan pada masyarakat akan membangun suasana yang kondusifbagi masyarakat  untuk  melakukan  berbagai  aktivitas  termasuk  aktivitasekonomi  sehingga  pembangunan berkelanjutan dapat direalisasikan. Kondisi ini pada skala makro akan menciptakan stabilitasnasional yang  merupakan  salah  satu  prasyarat  bagi  tercapainyapembangunan  berkelanjutan  dalam  rangka mewujudkan masyarakat yang adil danmakmur.
Sehingga  analisis  variabel  tingkat  kejahatan  pencurian  digunakan  dalam  penelitian  ini  dikarenakan variabel tersebut dapat menciptakan stabilitas nasional yang merupakan salah satu syarat pembangunan ekonomi.  Oleh  karena  itu  penulis  mengambil  judul  penelitian  “Pengaruh  Ketimpangan  Ekonomi, Tingkat Pengangguran Terbuka, Garis Kemiskinan dan Penyelesaian Tindak Pidana terhadap Tingkat Kejahatan Pencurian di Pulau Sumatera”.

## 2. Tinjauan Pustaka dan Pengembangan Hipotesis

## Landasan teori

## Teori permintaan dan penawaran kejahatan
Permintaan kejahatan terbentuk karena adanya peluang dan kesempatan melakukan tindak kejahatan, sehingga  faktor-faktor  yang  dapat  menyebabkan  bergesernya  kurva  permintaan adalah jumlah  kasus kejahatan yang dapat diselesaikan, ketimpangan ekonomi di tengah masyarakat dan tingkat keamanan. Keseimbangan  kejahatan  terbentuk  dari  penawaran  dan  permintaan  kejahatan.  Penawaran  kejahatan diperoleh  dari  pelaku  kejahatan  yang  melakukan  kejahatan  sedangkan  permintaan  kejahatan  didapat dari permintaan masyarakat, kemudian pemerintah mempengaruhi keduanya (Becsi, 1999).

## Teori tingkah laku konsumen: teori nilai guna (utilitas)
Menurut Sukirno(2016)nilai guna dapat diartikan sebagai jumlah seluruh kepuasan yang diperoleh dari mengkonsumsi sejumlah barang tertentu. Di dalam kenyataannya, konsumen tidak dapat memperoleh semua barang yang diinginkannya, sebab ia dibatasi oleh pendapatan yang dapat dibelanjakan untuk memenuhi kebutuhannya. Dengan demikian, Sir John R. Hicks telah mengembangkan satu pendekatan baru untuk mewujudkan prinsip pemaksimuman kepuasan oleh konsumen yang mempunyai pendapatan terbatas  dengan  analisis  kurva  kepuasan  sama  ( indifference  curve )  dan  garis  anggaran  pengeluaran (budget  line ).  Berdasarkan  analisis  itu,  dapat  disimpulkan  bahwa  seorang  konsumen  akan  mencapai kepuasan yang maksimum apabila ia mencapai titik di mana garis anggaran pengeluaran menyinggung kurva kepuasan sama. Artinya apabila kurva kepuasan sama menunjukan kebutuhan yang diinginkan berada  di  atas  garis  anggaran  pengeluaran,  maka  konsumen  akan  meningkatkan  utilitas  dengan memperbesar  pendapatan,  apabila  terdapat  keterbatasan  kemampuan  dalam  memenuhi  peningkatan pendapatan  maka  seorang  konsumen  dapat  melakukannya  melalui  aktivias  illegal  seperti  tindak kejahatan.  Menurut  Fauziah(2019)dalam  penelitiannya  keputusan  melakukan  kejahatan  adalah keputusan yang rasional karena didasarkan atas maksimisasi utilitas.

## Pengembangan hipotesis
Menurut Sullivan (2012) dalam meningkatkan utilitas seseorang melakukan kejahatan adalah keputusan yang rasional karena didasarkan atas maksimisasi utilitas pendapatan untuk memenuhi kebutuhan rasa aman  berada  pada  tingkatan  kedua,  sehingga  permasalahan  dari  pembangunan  ekonomi  seperti ketimpangan,  pengangguran  dan  kemiskinan  yang  tidak  dapat  dikendalikan  akan  menyebabkan gangguan  pada  pemenuhan  kebutuhan  dasar  manusia  yang  menimbulkan  permasalahan  keamanan dengan munculnya tindak kejahatan pencurian dalam rangka pemenuhan kebutuhan dasar ekonomi.
Berdasarkan Becker (1968)menjelaskan bahwa faktor ketimpangan ekonomi menempatkan orang yang mendapatkan upah rendah dari sektor legal dengan orang yang memiliki harta berharga sangat tinggi pada suatu daerah. (Mehanna, 2004; Mehlum et al., 2006) Hal tersebut akan meningkatkan return dari aksi kejahatan sehingga tingkat kejahatan akan tinggi di daerah tersebut.
Menurut  Melick  (2003)  orang  yang  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,  sehingga  pengangguran memiliki hubungan positif dengan kejahatan properti atau pencurian. Tindakan kriminalitas didominasi oleh penduduk miskin yang tidak mampu  memenuhi biaya hidupnya menurut (Mehlum et al., 2006; Melick,  2003)  meneliti  bahwa  seseorang  yang  hidup  di  bawah  garis  kemiskinan  lebih  berpotensi melakukan tindakan ilegal karena tidak mendapatkan kesempatan berusaha dibandingkan dengan orang normal  yang  melakukan  tindakan  legal  sehingga  garis  kemiskinan  berpengaruh  positif  terhadap peningkatan kejahatan pencurian.
Menurut  Ehrlich(1996)  yang  dapat  menggeser  kurva  permintaan  dari  keseimbangan  kejahatan diantarnya adalah tingkat penyelesaian tindak pidana pada suatu daerah, sehingga secara teori variabel penyelesaian  tindak  pidana  memiliki  hubungan  negatif  dengan  tingkat  kejahatan  pencurian.
Berdasarkan uraian di atas secara sederhana kerangka pemikiran dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
Gambar 2. Kerangka Pemikiran

## 3. Metode penelitian
Penelitian  ini  adalah  penelitian  deskriptif  dan  kuantitatif.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  variabel terikat (dependent) yaitu  tingkat  kejahatan  pencurian  di  10  provinsi  di  Pulau  Sumatera.  Sedangkan variabel  bebas (independent) yaitu  ketimpangan  ekonomi,  tingkat  pengangguran  terbuka,  garis kemiskinan dan penyelesaian tindak pidana. Dalam penelitian ini jenis data yang dibutuhkan yakni data sekunder, berupa time series data dan cross section yang disebut juga sebagai data panel . Berikut adalah persamaan regresi berganda yang digunakan dalam penelitian ini.
𝑙𝑜𝑔𝑃 N 𝐶𝑖𝑡 = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝐺𝐼𝑁𝐼 𝑖𝑡 + 𝛽 2 𝑇𝑃𝑇 𝑖𝑡 + 𝛽 3 𝑙𝑜𝑔𝐺𝐾 𝑖𝑡 − 𝛽 4 𝑃𝑇𝑃 𝑖𝑡 + 𝜀 𝑖𝑡 (1)
Keterangan: PNC it = Tingkat Kejahatan Pencurian GINI it = Tingkat ketimpangan distribusi pendapatan TPT it = Tingkat pengangguran terbuka GK it = Garis kemiskinan PTP it = Penyelesaian Tindak Pidana Β 0 = Konstanta β 1,2,3,4 = Koefisien i = Provinsi
𝜀
= Residual (error term) t = Waktu
Data cross section dalam penelitian inimerupakan data 10 provinsi di Pulau Sumatera dan data time series merupakan data dari 10 tahun terakhir yakni 2010 – 2019.Sumber data sekunder dalam penelitian ini diperoleh dari data Badan Pusat Statistik (BPS).
Tabel 1. Definisi Operasional Variabel Variabel Definisi Pengukuran Tingkat Kejahatan Pencurian Tingkat  kejahatan  pencurian  ini  sebagai variabel  terikat  yang  diukur  menggunakan data jumlah tindak kejahatan pencurian yang dilaporkan dengan satuan jumlah kasus. TKP = Jumlah Kejahatan Setahun Jumlah Penduduk Tahun t x 100.000 Ketimpangan Ekonomi Ketimpangan  ekonomi  ini  sebagai  variabel bebas  yang  mempengaruhi  variabel  terikat untuk  mengetahui  tingkat  ketimpangan distribusi pendapatan di setiap Provinsi. KE = 1 – Penerima Pendapatan (Jumlah kumulatif pendapatan – Jumlah kumulatif pendapatan t-1 ) Tingkat Pengangguran Terbuka Tingkat pengangguran terbuka adalah persentase  jumlah  pengangguran  terhadap jumlah  angkatan  kerja.  Angkatan  kerja adalah penduduk usia kerja (15 tahun ke atas) yang  bekerja  atau  punya  pekerjaan  namun sementara tidak bekerja, dan pengangguran.
TPT= Jumlah Pengangguran Jumlah Angkatan Kerja x 100%
Garis Kemiskinan  Garis  kemiskinan  dalam  penilitian  ini
diperolah dari penjumlahan garis kemiskinan makanan  dengan  garis  kemiskinan  non makanan  dalam  bentuk  satuan  rupiah  (Rp) per kapita. GK = Garis Kemiskinan Makanan  +  Garis  Kemiskinan Non Makanan Penyelesaian Tindak Pidana Penyelesaian  tindak  pidana  ini  merupakan data yang menunjukan banyak jumlah kasus kriminalitas yang dapat diselesaikan di suatu daerah. PTP  =  Jumlah  Kejahatan  yang dapat diselesaikan oleh kepolisian dengan tindak pidana yang dilaporkan x 100%

## 4. Hasil dan Pembahasan

## Analisis statistik deskriptif
Dalam menjelaskan hasil penelitian dari suatu objek dapat dilakukan dengan menggunakan alat analisis salah satunya deskriptif statistik. Deskriptif statistik terdari dari nilai rata-rata ( mean), nilai paling kecil (minimum), nilai  paling  tinggi (maximum) serta  nilai  deviasi  sebagai  indikator  yang  menjelaskan penyebaran data pada penelitian.
Nilai  Kejahatan  Pencurian  terkecil  adalah  680  kasus  di  Provinsi  Bangka  Belitung  pada  tahun  2018. Kemudian  niai  terbesar  diperoleh  Provinsi  Sumatera  Utara  sebesar  18.034  kasus  pada  tahun  2013. Sedangkan  nilai  rata-ratanya  sebesar  4.535,940  kasus  dan  nilai  deviasinya  sebesar  3.971,724  kasus. Nilai Ketimpangan ekonomi terkecil adalah 0,262 di Provinsi Kepulauan Bangka Belitung pada tahun 2019.  Kemudian  nilai  terbesar  diperoleh  Provinsi  Kepulauan  Riau  sebesar  0,437  pada  tahun  2014. Sedangkan nilai rata-ratanya sebesar 0,337 dan nilai deviasinya sebesar 0,029.
Nilai  pengangguran  terkecil  adalah  2,6%  di  Provinsi  Bengkulu  pada  tahun  2016.  Kemudian  nilai terbesar diperoleh Provinsi Aceh sebesar 10,12% pada tahun 2013. Sedangkan nilai rata-ratanya sebesar 5,6527% dan nilai deviasinya sebesar 1,626211%. Nilai garis kemiskinan terkecil berada pada angka 238768.0  ribu  perkapita  di  Provinsi  Lampung  pada  tahun  2010.  Kemudian  nilai  terbesar  diperoleh Provinsi Kepulauan Bangka Belitung sebesar 677716.0 ribu perkapita pada tahun 2019. Sedangkan nilai rata-ratanya sebesar 379925.5 ribu perkapita dan nilai deviasinya sebesar 92191.55 ribu perkapita.
Persentase penyelesaian tindak pidana terkecil berada pada angka 11.72% di Provinsi Lampung pada tahun 2013. Kemudian nilai terbesar diperoleh Provinsi Bengkulu sebesar 83.59% pada tahun 2018. Sedangkan nilai rata-ratanya sebesar 49,475% dan nilai deviasinya sebesar 14.14835%. Penelitian ini melalui  tahapan  pengujian  asumsi  klasik  diantaranya  Uji  Normalitas,  Uji  Heteroskedastisitas,  Uji Multikolinieritas dan Uji Autokorelasi.

## Pemilihan model regresi data panel
Terdapat tiga pendeketan untuk memilih model dalam estimasi data panel diantaranya: Common Effect Model, Fixed Effect Model, dan Random Effect Model. Dalam menentukannya dapat dilakukan dengan melakukan pengujian Chow, Hausman dan Lagrange Multiplier sebagai berikut:

## Sumber: Data diproses menggunakan Eviews (2022)
Sumber: Data diproses menggunakan Eviews (2022)
Berdasarkan hasil estimasi uji chow dan hausman yang telah dilakukan Model Fixed Effect lebih tepat digunakan dalam penelitian ini dibandingkan dengan model Random Effect dan Common Effect, tanpa peneliti  harus  melakukan  pengujian  selanjutnya  yakni  Uji  Lagrange  Multiplier . Dengan  dipilihnya model fixed  effect sebagai model  regresi,  maka  hasil estimasi  regresi linier  berganda  dengan  bentuk semi-log sebagai berikut:
Berdasarkan hasil estimasi pada tabel 6, maka didapatkan persamaan regresi sebagai berikut:
LOG_PNC it =  2.283221 + 5.108495 GINI it +  0.020495 TPT it + 0.331812 (LOG_GK it ) – 0.005501
PTP it (2) Tabel 2. Uji Chow Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 59.034969 (9,86) 0.0000* Cross-section Chi-square 197.103168 9 0.0000 Tabel 3 Uji Hausman Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 10.488970 4 0.0329* Tabel 4. Hasil Estimasi Data Panel Pendekatan Fixed Effect Variabel Koefisien Std. Error t-Statistic Probabilitas C 2.283221 2.489333 0.917202 0.3616 GINI 5.108495 1.588487 3.215949 0.0018* TPT 0.020495 0.032389 0.632782 0.5286 LOG_GK 0.331812 0.170241 1.949066 0.0545* PTP -0.005501 0.002346 -2.345224 0.0213* R-squared 0.882395 F-statistik 49.63570
*Signifikan pada level 5% **Signifikan pada level 10% Sumber: Data diproses menggunakan Eviews (2022)

## Uji asumsi klasik Uji normalitas
Uji  normalitas  dilakukan  untuk  melihat  apakah  variabel  bebas  terdistribusi  normal  atau  tidak.  Data dalam penelitian ini tidak normal, dikarenakan nilai probabilitas jarque-bera kurang dari α 5%. Menurut Widarjono  (2018)  apabila  nilai  proababilitas  lebih  besar  dari  α  5%  maka  data  terdistribusi  normal. Dengan  demikian  penelitian  ini  menggunakan winsorising.  Winsorising adalah  teknik  di  mana pengamatan dengan nilai ekstrem (outlier) diganti dengan persentil tertentu (Abbas & Badshah, 2015). Sebelum  melakukan winsorizing ,  peneliti  terlebih  dahulu  mengidentifikasi  nilai outlier dengan menggunakan boxplot , dan  hasilnya  menunjukkan  bahwa  beberapa  pengamatan  dalam  penelitian ini mengandung outlier , sebagaimana yang ditunjukkan gambar berikut.
0 4,000 8,000 12,000 16,000 20,000 Y .24 .28 .32 .36 .40 .44 X1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 X2 200,000 300,000 400,000 500,000 600,000 700,000 X3
Gambar 3. Boxplot sebelum winsorizing
Sumber: Data diproses menggunakan Eviews (2022)
Berdasarkan outputboxplot tersebut  dapat  dilihat  bahwa  di  dalam  variabel  Y(Tingkat  Kejahatan Pencurian), X1(Ketimpangan Ekonomi), X2(Tingkat Pengangguran Terbuka), X3(Garis Kemiskinan) dan X4(Penyelesaian Tindak Pidana) terdapat nilai ekstrem (outlier) . Oleh karena itu perlu dilakukan winsorizing data pada kelima variabel tersebut. Dalam penelitian, peneliti me- winsorize 5% setiap ekor (tail) untuk variabel X1, X2 dan X3, sedangkan untuk variabel Y1 peneliti me- winsorize 10% setiap ekor ( tail) dan variabel X4 peneliti me- winsorize 0,25% setiap ekor (tail).
Berdasarkan output  boxplot setelah  dilakukan winsorizing kelima  variabel  sudah  terbebas  dari  nilai ekstrim  ( outlier). Kemudian  menguji  ulang  data  penelitian  berdasarkan  asumsi  normalitas,  dan didapatkan hasil sebagai berikut:
0 2 4 6 8 10 12 14 -0.6 -0.4 -0.2 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 Series: Standardized Residuals Sample 2010 2019 Observations 100
Mean 2.00e-17 Median -0.005344 Maximum 0.779229 Minimum -0.617874 Std. Dev. 0.235189 Skewness 0.103758 Kurtosis 3.609651 Jarque-Bera 1.728074 Probability 0.421457
Gambar 4. Hasil Uji Normalitas

## Sumber: Data diproses menggunakan Eviews (2022)
Berdasarkan hasil uji normalitas yang terlihat pada Gambar 4bahwa nilai P-value Jarque-Bera sebesar 0,421457 dimana lebih besar dari pada (α) 5 persen (0,05). Maka dapat disimpulkan bahwa pada model penelitian ini data terdistribusi normal.

## Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas dilakukan untuk melihat konstan atau tidaknya residual dari suatu model. Suatu model yang dikatakan terbebas dari masalah heteroskedastisitas apabila varians dari setiap residualnya bersifat konstan. Untuk menguji heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan melakukan uji Glesjer yaitu dengan  meregresikan  nilai  mutlaknya  dengan  variabel  independen.  Berikut  adalah  output  hasil  uji heteroskedastisitas.
*Signifikan pada level 5% Sumber: Data diproses menggunakan Eviews (2022)
Berdasarkan  hasil  estimasi  uji  heteroskedastisitas  yang  telah  dilakukan  pada  Tabel  2,  didapatkan probabilitas  masing-masing  variabel  lebih  besar  dari nilai  α  5%.  Yang  mana  nilai  probabilitas  GINI sebesar 0,2081 lebih besar dari 0,05, kemudian TPT sebesar 0,0876 lebih besar dari 0,05, GK sebesar 0,7939 lebih besar dari 0,05 dan PTP sebesar 0,8820 lebih besar dari 0,05.  Nilai probabilitas lebih besar dari α 5% maka data penelitian terbebas dari masalah heteroskedastisitas (Widarjono, 2018). Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa penelitian terbebas dari masalah heteroskedastisitas.

## Deteksi Multikolinieritas
Multikolinieritas  digunakan  untuk  mendekeksi  korelasi  antar  variabel  bebas  yang  digunakan  dalam penelitian.  Pada  penelitian  ini  untuk  mendeteksi  multikolinieritas  menggunakan  pengujian  Pearson Correlation. Dengan kriterianya adalah jika nilai koefisien antar variabelnya melebihi 0,8 maka bisa dikatakan terjadi koefisien korelasi antar variabel dalam model (Gujarati, 2009).
Sumber: Data diproses menggunakan Eviews (2022)
Berdasarkan  hasil  estimasi  deteksi  multikolinieritas  yang  telah  dilakukan  pada  Tabel  6,  didapatkan koefisien antar variabelnya lebih kecil dari 0,8 maka bisa dikatakan tidak terjadi koefisien korelasi antar variabel dalam model.

## Tabel 5 Uji Heteroskedastisitas
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.499521 1.655951 0.301652 0.7636* GINI -1.340102 1.056691 -1.268205 0.2081* TPT -0.037231 0.021546 -1.727958 0.0876* LOG_GK 0.029678 0.113248 0.262065 0.7939* PTP -0.000232 0.001560 -0.148830 0.8820*

## Tabel 6 Deteksi Multikolinieritas
GINI TPT GK PTP GINI 1.000000 -0.041841 -0.335092 0.035300 TPT -0.041841 1.000000 -0.148277 -0.318581 LOG_GK -0.335092 -0.148277 1.000000 0.250543 PTP 0.035300 -0.318581 0.250543 1.000000

## Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi merupakan uji asumsi klasik yang digunakan untuk mengetahui apakah ada tidaknya korelasi antar variabel. Dalam penelitian ini menggunakan uji Durbin-Watson.
Gambar 5. Uji Durbin-Watson
Sumber: Data diproses menggunakan Eviews (2022)
Berdasarkan  Gambar  5  menunjukkan  bahwa  nilai  Durbin-Watson  2,140199.  Hal  ini  mengindikasi bahwa  variabel  tersebut  tidak  ada  autokorelasi  negatif  maupun  positif  (dU<  d  <  4-dU).  Pengujian autokorelasi ini dilakukan sudah dalam bentuk variabel persamaan logaritma.

## Pengujian Statistik

## Uji t
Uji  t  digunakan  untuk  menguji  secara  parsial  masing-masing  variabel  apakah  ada  pengaruh  yang signifikan  antara  variabel  bebas  terhadap  variabel  terikatnya.  Pengaruh  ini  dapat  dillihat  dari probabilitasnya  terhadap  α  dengan  tingkat  kepercayaan  95%  atau  0,05  dan  derajat  kebebasan  (df). Pengujian ini berdasarkan pada nilai positif dan negatif. Hasil pengujian regresi secara parsial masing- masing variabel bebas terhadap variabel terikat sebagai berikut:
Tabel 7 Hasil Uji t-statistik Variabel t-statistik t-tabel (α=5%) Keterangan GINI 3,215949 1,661 Signifikan TPT 0,632782 1,661 Tidak Signifikan LOG_GK 1,949066 1,661 Signifikan PTP -2,345224 1,661 Signifikan
Sumber: Data diproses menggunakan Eviews (2022)
Berdasarkan  hasil  uji  t-statistik  variabel  ketimpangan  ekonomi,  garis  kemiskinan  dan  penyelesaian tindak pidana berpengaruh secara signifikan terhadap tingkat kejahatan pencurian. Sedangkan variabel tingkat pengangguran terbuka tidak berpengaruh secara signifikan terhadap tingkat kejahatan pencurian.

## Uji F
Uji statistik F dilakukan untuk mengetahui apakah variabel independenberpengaruh secara signifikan terhadap  variabel  dependen  secara  bersama-sama.  Hasil  pengujian  F  –  statistik  dapat dilihat  sebagai berikut:
Tabel 8 Hasil Uji F -  Statistik
df (k-1;n-k) α F – statistik F – tabel Keterangan 4 ; 95 5% 49,63570 2,47 Signifikan
Sumber: Data diproses menggunakan Eviews (2022)
Berdasarkan tabel diatas didapatkan hasil uji F-stastistik sebesar 49,63570. Nilai tersebut lebih besar dibandingkan  dengan  nilai  t-tabel  yaitu  sebesar  2,47  pada  tingkat  signifikansi  5%  dan  tingkat kepercayaan atau df (degree of freedom) = 4; 95. Hal ini dapat diartikan bahwa H 0 ditolak dan menerima H a .  Dengan  demikian  dapat  disimpulkan  bahwa  variabel  bebas  secara  bersama  sama  berpengaruh terhadap variabel terikat yaitu tingkat kejahatan pencurian di Pulau Sumatera.
4-dL 4-dU Autokorelasi Negatif Tidak Ada
Autokorelasi
AutokorelasiP ositif dL dU
2.140199 1. 5922 2.4078 2.2418 1.7582
Koefisien determinasi (R 2 )
Nilai koefisien determinasi yang kecil dalam arti mendekati nilai nol maka kemampuan variabel bebas dalam variabel terikat cukup terbatas. Dan sebaliknya nilai yang mendekati satu berarti variabel bebas memberikan  informasi  dengan  baik  terhadap  variabel  terikat.  Berdasarkan  hasil  perhitungan  regresi model fixed  effect yang  telah  dipaparkan  sebelumnya  pada  tabel,  bahwa  koefisien  determinasinya sebesar  0,880176.  Hal  ini  dapat  diartikan  bahwa  88,23%  variabel  bebas  dapat  menjelaskan  tingkat pencurian di Pulau Sumatera. Sedangkan sisanya yaitu sebesar 11,77% dijelaskan oleh variabel diluar penelitian.

## Pembahasan

## Pengaruh tingkat pengangguran terbuka terhadap kejahatan pencurian di Pulau Sumatera
Pada variabel pengangguran ini hubungannya dengan kejahatan pencurian dikatakan inelastis karena nilai elastisitasnya sebesar 0,020495 yakni < 1. Artinya ketika tingkat pengangguran terbuka mengalami kenaikan  maka  tingkat  kejahatan  pencurian  tidak  naik  sebesar  tingkat  pengangguran  terbuka  yang berarti jumlah tenaga kerja mengalami kenaikan sehingga jumlah orang yang menganggur berkurang.
Dapat  diartikan  pula  perubahan  yang  terjadi  pada  variabel  kejahatan  pencurian  akan  lebih  kecil dibandingkan perubahan yang terjadi pada variabel pengangguran. Tidak signifikannya suatu variabel bukan berarti variabel pengangguran tidak berpengaruh terhadap variabel kejahatan pencurian. Hanya saja  sampel  penelitian  tidak  berhasil  membuktikan  teori  yang  ada.  Teori  mengatakan  pengangguran memiliki hubungan yang positif dan signifikan terhadap kejahatan pencurian.
Menurut  Teori  Permintaan  dan  penawaran  kejahatan  yang  dikemukakan  oleh  Becsi(1999)  tingkat pengangguran  yang  bersifat  positif  terhadap  kejahatan  pencurian  bisa  disebabkan  karena  peluang seseorang  dalam  melakukan  pencurian  terbuka  lebar  karena  didukungnya  kebutuhan  yang  perlu dipenuhi dan peluang melakukan kejahatan karena tidak ada resiko pekerjaan yang perlu dikorbankan.
Menurut  Sabiq  &  Apsari,  (2021)  dampak  dari  pengangguran  yang  dapat  menyebabkan  tindakan kriminal. Biaya pemenjaraan berupa opportunity cost pendapatan legal yang hilang juga sangat kecil bagi seorang pengangguran. Hal ini menimbulkan insentif bagi orang tersebut untuk melakukan tindak kejahatan.  Pengangguran  berpengaruh  positif  terhadap  tingkat  kejahatan  pencurian  menurut  Priatna (2016)bisa dikarenakan persentase pengangguran terbuka didominasi oleh fresh graduation atau para lulusan  baru  yang  telah  menamatkan  pendidikannya  pada  jenjang-jenjang  tertentu  sehingga  mereka belum mendapatkan pekerjaan terlebih lagi di setiap tahun para lulusan baru ini terus bertambah dan banyak  dari  mereka  yang  masih  tinggal  bersama  orang  tuanya  sehingga  walapun  belum  mendapat pekerjaan,  kehidupan  ekonomi  mereka  masih  dapat  terpenuhi  melalui  orang  tuanya.  Selain  itu, dimungkinkan  tingkat  pengangguran  tersebut  merupakan  pengangguran  yang  termasuk  dalam pengangguran  friksional  di  mana  pengangguran  ini  bukanlah  wujud  dari  ketidakmampuan  untuk mendapatkan pekerjaan, tetapi sebagai akibat keinginan untuk mencari pekerjaan yang lebik baik.
Selain itu, tingkat pengangguran bersifat positif terhadap tingkat kejahatan pencurian juga diperkuat jumlah  angka  partisipasi  sekolah  dengan  rentang  umur  19-24  yang  tinggi  menyebabkan  tingkat pengangguran  rendah  sehingga  menurunkan  jumlah  kejahatan  pencurian.  Berikut  grafik  kejahatan pencurian, angka partisipasi sekolah dan pengangguran di Pulau Sumatera tahun 2010-2019.
Gambar 6. Grafik kejahatan pencurian, angka partisipasi sekolah dan pengangguran di Pulau Sumatera tahun 2010-2019 Sumber: Badan Pusat Statistik (2022)
Berdasarkan Gambar 6 dapat kita simpulkan meningkatnya angka partisipasi sekolah dalam kategori umur  19-24  menyebabkan  tingkat  pengangguran  rendah  sehingga  menurunkan  jumlah  kejahatan pencurian. Selain kedua faktor tersebut tidak signifikannya pengaruh pengangguran terhadap kejahatan pencurian dapat dikarenakan adanya variabel lain yang mempengaruhi tingkat kejahatan pencurian di luar penelitian ini. Implikasi kebijakan yang bisa dilakukan oleh pemerintah, yakni meningkatkan angka partisipasi  sekolah  dengan  memenuhi  fasilitas  pendidikan  dan  pemerataannya  di  setiap  daerah  dan menciptakan lapangan pekerjaan untuk menyerap para lulusan pendidikan sehingga menekan tingkat pengangguran yang akan menurunkan tingkat kejahatan pencurian.

## Pengaruh garis kemiskinan terhadap kejahatan pencurian di Pulau Sumatera
Pada variabel garis kemiskinan ini hubungannya dengan kejahatan pencurian dikatakan inelastis karena nilai elastisitasnya sebesar 0,331812 yakni < 1. Artinya ketika garis kemiskinan mengalami kenaikan maka tingkat kejahatan pencurian tidak naik sebesar garis kemiskinan yang berarti pengeluaran orang miskin  juga  mengalami  kenaikan  sehingga  jumlah  kemiskinan  berkurang.  Dapat  diartikan  pula perubahan  yang  terjadi  pada  variabel  kejahatan  pencurian  akan  lebih  kecil  dibandingkan  perubahan yang terjadi pada variabel garis kemiskinan.
Menurut Hendri(2014) dalam konteks penurunan jumlah penduduk miskin, yang berarti ada kenaikan proporsi penduduk dengan jumlah pendapatan di atas ambang garis kemiskinan, tidak cukup menjadi pemicu penurunan jumlah kejahatan pencurian, sehingga pengaruh garis kemiskinan terhadap tingkat kejahatan  pencurian  sangat  dimungkinkan  dengan  melihat  distribusi  pendapatan.  Karena  garis kemiskinan  yang  tinggi  akan  menyebabkan  tingginya  kejahatan  pencurian  apabila  diikuti  dengan tingginya indeks gini atau ketimpangan distirbusi pendapatan dan tingginya PDRB perkapita.
Becsi (1999) mendalilkan bahwa keputusan individu apakah menjadi kriminal atau tidak didasarkan pada  target tingkat  konsumsi  yang  dicita-citakan  setiap  individu untuk  mencapainya.  Jika  seseorang tidak  dapat  mencapai  tingkat  konsumsi  yang  diinginkan  melalui  jalur  hukum,  ia  mungkin  dapat melakukannya dengan kegiatan kriminal. Peningkatan garis kemiskinan yang disebabkan oleh PDRB perkapita  yang  tinggi  namun  tidak  diiringi  dengan  lapangan  pekerjaan  yang  terbuka  dan  rendahnya indeks gini pendapatan akan menyebabkan tingkat kejahatan pencurian yang tinggi karena target tingkat konsumsi tidak dapat tercapai. Artinya dari temuan analisis diatas dapat diimplikasikan dalam kebijakan yang  bisa  dilakukan  oleh  pemerintah,  yakni  pengentasan  kemiskinan  dengan  meningkatkan  fasilitas
41,01 60 50,873 52,789 51,471 51,08 49,093 42,3
35,865 34,138
32,56 34,29 35,86 35,2 34,99 33,65 33,72 33,17 32,49 31,96 32,5 33,8 35,3 36,9 37,9 37,7 38,6 39,3 40,3 39 0 10 20 30 40 50 60 70 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 Kejahatan Pencurian Rasio gini PDRB perkapita
pendidikan dan membuka lapangan pekerjaan agar angka pengangguran dapat ditekan lalu distribusi pendapatan dapat lebih merata sehingga jumlah penduduk miskin dapat menurun dan tingkat kejahatan pencurian mengalami penurunan.

## Pengaruh penyelesaian tindak pidana terhadap tingkat kejahatan pencurian di Pulau Sumatera
Pada  variabel  penyelesaian  tindak  pidana  ini  hubungannya  dengan  kejahatan  pencurian  dikatakan inelastis karena nilai elastisitasnya sebesar (-0,005501) yakni < 1. Artinya ketika penyelesaian tindak pidana mengalami kenaikan maka tingkat kejahatan pencurian tidak turun sebesar kenaikan persentase penyelesaian tindak pidana yang berarti bertambahnya pelaku kejahatan yang ditangkap mengakibatkan meningkatnya  ketimpangan  ekonomi,  pengangguran  dan  garis  kemiskinan  yang  disebabkan tertangkapnya  seseorang  menjadikan  anggota  keluarga  lainnya  tidak  dapat  memenuhi  kebutuhan hidupnya  secara  sempurna  dan  merata.  Dapat  diartikan  pula  perubahan  yang  terjadi  pada  variabel kejahatan pencurian akan lebih kecil dibandingkan perubahan yang terjadi pada variabel penyelesaian tindak pidana.
Dengan nilai probabilitas garis kemiskinan terbuka sebesar 0,0213 dengan taraf nyata 5%, penyelesaian tindak  pidana  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  tingkat  kejahatan  pencurian.  Artinya  setiap perubahan  yang  terjadi  pada  tingkat  ketimpangan  ekonomi  akan  mengakibatkan  perubahan  yang signifikan terhadap tingkat kejahatan pencurian di Pulau Sumatera. Dengan demikian, hasil penelitian yang diperoleh telah sesuai dengan hipotesis penelitian sehingga hipotesis diterima.
Merujuk  pada  penelitian  Becsi(1999)  dalam  kerangka  sederhana,  keseimbangan  kejahatan  terbentuk dari penawaran dan permintaan kejahatan. Penawaran kejahatan diperoleh dari pelaku kejahatan yang melakukan kejahatan sedangkan permintaan kejahatan didapat dari permintaan masyarakat, kemudian pemerintah  mempengaruhi  keduanya.  Artinya  dari  temuan  analisis  diatas  dapat  diketahui  bahwa variabel  penyelesaian  tindak  pidana  merupakan  bagian  dari  faktor  pendorong  dari  sisi  permintaan kejahatan, sehingga dapat diimplikasikan dalam kebijakan yang bisa dilakukan oleh pemerintah, yakni peningkatan kualitas aparat keamanan dalam melakukan penyelesaian tindak pidana, sehingga tingkat kejahatan pencurian dapat ditekan.

## Pengaruh  ketimpangan  ekonomi,  pengangguran  terbuka  dan  garis  kemiskinan  terhadap  kejahatan pencurian di Pulau Sumatera
Dalam  penelitian  ini,  didapatkan  hasil  uji  F-stastistik  sebesar  49,63570  nilai  tersebut  lebih  besar dibandingkan  dengan  nilai  t-tabel  yaitu  sebesar  2,47  pada  tingkat  signifikansi  5%  dan  tingkat kepercayaan  atau df  (degree  of  freedom) =  96.  Dapat diartikan  bahwa  H 0 ditolak  dan  menerima  H a . Dengan  demikian  dapat  disimpulkan  bahwa  variabel  ketimpangan  ekonomi,  pengangguran  terbuka, garis kemiskinan dan penyelesaian tindak pidana secara bersama-sama berpengaruh secara signifikan terhadap variabel tingkat kejahatan pencurian.
Hal  ini  diperkuat  oleh  penelitian  Hendri(2014)  secara  bersama-sama  ketimpangan  ekonomi  yang ditunjukkan  dengan  ketimpangan  distribusi  pendapatan  dapat  menjadi  pemicu  penurunan  jumlah kejahatan pencurian dengan diikuti perubahan pada garis kemiskinan serta adanya efek pengangguran yang secara signifikan mempengaruhi angka kejahatan pencurian.
Dari  simpulan  temuan  penelitian  di  atas  dapat  diimplikasikan  dalam  kebijakan  pemerintah  yang mempengaruhi  penawaran  dan  permintaan  kejahatan,  yakni  menjalankan  program Sustainable Development  Goals (SDGs)dari United  Nations  Development  Programme (UNDP)  untuk mengentaskan  kemiskinan  dan  ketimpangan  yang  terjadi,  dengan  negara  –  negara  yang  tergabung dalam program SDGs ini.
Apabila  kemiskinan  dan  ketimpangan  yang  dituntaskan  akan  berdampak  pada  tingkat  kejahatan pencurian  yang  dapat  dikendalikan,  karena  kemiskinan  dan  ketimpangan  merupakan  permasalahan dalam  pembangunan  yang  dapat  memicu  terjadinya  tindak  kejahatan  pencurian.  Apabila  tindak
kejahatan  pencurian  dapat  dikendalikan  maka  akan  memenuhi  upaya  untuk  menciptakan  rasa  aman pada  masyarakat  yang  merupakan  langkah  strategis  dalam  memengaruhi  keberhasilan  pembangunan berkelanjutan atau sustainable development goals (SDGs) .

## 5. Kesimpulan
Ketimpangan ekonomi, garis kemiskinan berpengaruh positif secara signifikan dan penyelesaian tindak pidana  berpengaruh  negatif  terhadap  tingkat  kejahatan  di  Pulau  Sumatera  tahun  2010-2019.  Serta ketimpangan ekonomi, pengangguran terbuka, garis kemiskinan dan penyelesaian tindak pidana secara bersama-sama  berpengaruh secara signifikan terhadap variabel tingkat  kejahatan pencurian di Pulau Sumatera tahun 2010-2019.

## Limitasi dan Studi Lanjutan
Limitasi  atau  kekurangan  dalam  penelitian  ini  adalah  penggunaan  variable  garis  kemiskinan  yang kurang  spesifik.  Pada  penelitan  selanjutnya  apabila  ingin  menggunakan  variabel  garis  kemiskinan diharapkan dapat melakukan estimasi dengan menggunakan sampel data kemiskinan yang lebih spesifik agar diperoleh hasil yang lebih akurat, karena garis kemiskinan belum  menggambarkan kemampuan seseorang dalam memenuhi kebutuhan sehari-hari.

## Ucapan Terima Kasih
Puja dan puji syukur ke Hadirat Allah SWT. Tuhan Yang Maha Esa yang mana telah memberikan kami segala kemudahan dalam menyelesaikan penelitian ini dalam waktu yang sesingkat-sesingkatnya. Tak lupa ucapan terima kasih kami haturkan dengan tulus kepada jurusan Ekonomi Pembangunan Fakultas Ekonomi  dan  Bisnis.  Meskipun  Artikel  saya  masih  jauh  dari  kata  sempurna,  Semoga  hasil  yang didapatkan sebaik kerja keras yang telah saya berikan untuk pembuatan artikel ini. Sekian dan Terima kasih.

## Referensi
Abbas,  M.,  &  Badshah,  I.  (2015).  Preferences of  Institutional  Investors  at  Karachi  Stock  Exchange.
Int’l  Conference  on  Business,  Marketing  &  Information  System  Management , 2004 ,  1–4. https://doi.org/10.15242/icehm.ed1115006
Becker,    gary  s.  (1968).  Crime  and  Punishment:  An  Economic  Approach. The American  Journal  of Surgery . Becsi, Z. (1999). Economics and Crime in the States . Ehrlich, I. (1996). Crime, Punishment, and the Market for Offenses. Journal of Economic Perspectives . Fauziah,  R.  (2019).  Analisis  Pengaruh  Kemiskinan,  Disparitas  Pendapatan,  Pendidikan  dan  Tingkat Pengangguran  Terbuka  terhadap  Jumlah  Kriminalitas  Properti  di  Provinsi  Jawa  Timur  Tahun 2013-2017. Jurnal Ilmiah , 9–11.
https://www.google.com/url?sa=t&source=web&rct=j&url=https://jimfeb.ub.ac.id/index.php/jim feb/article/download/5731/5032&ved=2ahUKEwjQwcPFh- ryAhXzIbcAHYqCBUwQFnoECAQQAQ&usg=AOvVaw3JLLFmUVHTYyB6UTdN80En Gujarati, D. (2009). Basic Econometrics (Noelle Fox (ed.); 5th Editio). McGraw-Hill.
Hendri, D. (2014). Kriminalitas : Sebuah Sisi Gelap dari Ketimpangan Distribusi Pendapatan ( Crime :
A Dark Side of Income Inequality ). Jurnal Ekonomi Dan Kebijakan Publik . Lederman, D., Fajnzylber, P., & Loayza, N. (2002). Inequality and violent crime. Journal of Law and Economics , 45(1 I), 1–40. https://doi.org/10.1086/338347
Mehanna, R.-A. (2004). Poverty and Economic Development: Not as Direct as It May Seem. Journal of Socio-Economics .
Mehlum,  Halvor,  Miguel,  E.,  &  Torvik,  R.  (2006).  Poverty  and  Crime  in  19th  Century  Germany. Journal of Urban Economics .
Melick, M. (2003). The Relationship between Crime and Unemployment. The Park Place Economist . Priatna,  Y.  Y. (2016). Analisis  Pengaruh  Sosial  Ekonomi  terhadap  Tingkat  Kejahatan  Pencurian  di Daerah Istimewa Yogyakarta Tahun 2010- 2015 . Universitas Muhamadiyah Yogyakarta.
Sabiq, R. M., & Apsari, N. C. (2021). Dampak Pengangguran Terhadap Tindakan Kriminal Ditinjau
Dari Perspektif Konflik. Jurnal Kolaborasi Resolusi Konflik , 3(1), 51.
https://doi.org/10.24198/jkrk.v3i1.31973 Sukirno, S. (2016). Makroekonomi: teori pengantar . PT. Raja Grafindo Persada. Sullivan, A. (2012). "Urban Economics . McGraw-Hill. Todaro, M. . P., & Smith, S. C. (2014). Pembangunan Ekonomi (11th ed.). Erlangga. Widarjono, A. (2018). Ekonometrika Pengantar dan Aplikasinya Disertasi Panduan EViews (5th ed.). UPP STIM YKPN.