## Pemodelan Jalur pada Faktor yang Mempengaruhi Kriminalitas di Sulawesi Selatan Tahun 2021

## Sukarna
Jurusan Matematika, FMIPA Universitas Negeri Makassar *Correspondent: sukarna@unm.ac.id

## Ahmad Zaki
Jurusan Matematika, FMIPA Universitas Negeri Makassar

## Muh. Ilham
Jurusan Matematika, FMIPA Universitas Negeri Makassar
ABSTRAK. Sulawesi  Selatan  memiliki  banyak  rekam  jejak beragam dalam tindak kejahatan, diantaranya pencurian. Faktor penyebab kriminal selayaknya dideteksi dan ditemukan secara ilmiah untuk membantu secara profesional dan akademik semua pihak dalam mengurangi atau menghindari akibatnya dan/atau bertambahnya. Tujuan penelitian ini adalah membangun model kriminalitas pencurian  di  Sulawesi  Selatan berdasarkan  faktor yang  mempengaruhinya.  Model  yang  dibangun  bernaung dibawah model regresi simultan yang dibentuk melalui analisis jalur. Sumber data diperoleh dari BPS Sulawesi Selatan berupa jumlah  penduduk,  pendidikan,  kemisikinan,  pengangguran, kriminal  pencurian.  Hasil  penelitian  menawarkan  dua  model rekomendasi  solusi  yang  mengaitkan  antara  mendeteksi pengaruh  jumlah  penduduk,  pendidikan,  kemiskinan  dan pengangguran terhadap tingkat kriminalitas pencurian. Variabel yang dominan mempengaruhi kriminal tersebut secara langsung adalah jumlah penduduk (sebesar 2.149) dan yang paling kecil pengaruhnya adalah pendidikan sebesar 0,158 . Kata Kunci: Analisis jalur, jumlah penduduk, pengangguran, kriminalitas
ABSTRACT. South Sulawesi has many diverse track records in crimes,  including  theft.  The  causal  factors  of  crime  should  be detected  and  found  scientifically  to  assist  professionally  and academically all parties in reducing or avoiding the consequences and/or  increasing  them.  The  purpose  of  this  study  is  to  build  a model of theft crime in South Sulawesi based on the factors that influence it. The model built is under the simultaneous regression model  which  is  formed  through  path  analysis.  Sources  of  data obtained  from  BPS  South  Sulawesi  in  the  form  of  population, education, poverty, unemployment, criminal theft. The results of the study offer two models of recommended solutions that detect the  effect  of  population,  education,  poverty  and  unemployment on  the  crime  rate  of  theft.  The  dominant  variable  that  directly affects  the  crime  is  the  population  (by  2,149)  and  the  smallest influence is education at 0.158.
Keywords: Path analysis, population, unemployment, crime

## 1. PENDAHULUAN
Sulawesi  selatan  merupakan  provinsi terbesar  di  Kawasan  Timur  Indonesia  (KTI). Sehingga, hampir semua lintasan darat dan udara dari barat melalui daerah Sulawesi Selatan. Oleh karena  itu,  Sulawesi  Selatan  sudah  ditakdirkan menjadi  provinsi  teramai  dan  terpadat  di  KTI. Hal  ini  mempengaruhi  banyak  hal,  diantaranya
kriminalitas.  Tingkat  kriminal  di  Sulawesi Selatan  telah  mencapai  angka  1.067  kasus kejahatan 543 kasus yang terselesaikan dan 524 kasus  belum  rampung  di  meja  polisi  sepanjang tahun 2020 [5].
Analisis  jalur  adalah  salah  satu  analisis statistik yang banyak digunakan pada penelitian kuantitatif. Analisis jalur biasanya menggunakan istilah  pengaruh  langsung  dan  pengaruh  tidak langsung, dikarenakan adanya variabel perantara,  interverning,  control,  atau  variabel mediasi.  Analisis  jalur  merupakan  bentuk terapan, dari analisis multiregresi yang membantu memudahkan pengujian hipotesis dari hubungan-hubungan  antar  variabel  yang  cukup rumit.  Dalam  analisis  jalur,  korelasi  antar variabel  dihubungkan  dengan  parameter  dari model  yang  dinyatakan  dengan  diagram  jalur atau  path  diagram[9].  Analisis  jalur  memiliki kedekatan  dengan  regresi  berganda,  sehingga regresi  berganda  adalah  bentuk  khusus  analisis jalur.  Teknik  ini  dikenal  sebagai  model  sebab- akibat ( causing modeling ) [10].
Analisis  Jalur  memiliki  kelebihan  atau keuntungan diantaranya: (1) Kemampuan menguji  model  keseluruhan  dan  parameter- parameter individual. (2) Kemampuan pemodelan beberapa variabel mediator/perantara. (3) Kemampuan
mengestimasi  dengan  menggunakan  persamaan yang  dapat  melihat  semua  kemungkinan hubungan  sebab  akibat  pada  semua  variabel dalam  model.  (4)  Kemampuan  melakukan dekomposisi  korelasi  menjadi  hubungan  yang bersifat  sebab  akibat  ( causal  relation ),  seperti pengaruh  langsung  ( direct  effect )  dan  pengaruh tidak langsung ( indirect effect ) dan bukan sebab
akibat ( non-causal association ), seperti komponen semu ( spurious )[11].
Kriminalitas  atau  tindak  kejahatan  adalah tingkah  laku  yang  melanggar  hukum  dan melanggar norma-norma sosial, sehingga masyarakat menentangnya [12]. Dapat diartikan bahwa, tindak kriminalitas adalah segala sesuatu perbuatan yang melanggar hukum dan melanggar norma-norma  sosial,  sehingga  masyarakat menentangnya [4]. Menurut catatan pada Badan Pusat  Statistik  (BPS)  Kota  Makassar  selama periode 2017–2018 tercatat bahwa jumlah tindak pidana  atau  tindak  kriminalitas  di  Provinsi Sulawesi  Selatan  menunjukkan  kecenderungan yang semakin meningkat.
Menurut Simandjuntak[13], tindak kejahatan  atau  kriminalitas  dapat  diketahui dengan melalui pendekatan beberapa faktor yaitu faktor  demografis  (pertambahan  penduduk), faktor ekologis (penyebaran ruang pemukiman), faktor geograpis (tempratur, kelembaban, pertukaran  iklim),  faktor  ekonomi  (kemiskinan, pengangguran), faktor sosial (ekonomi, keluarga, pendidikan,  politik,  dan  agama).  Akan  tetapi, penelitian  ini  akan  digunakan  beberapa  faktor yang  mempengaruhi  kriminalitas,  yaitu  jumlah penduduk, pendidikan, kemiskinan, dan pengangguran.  Salah  satu  bentuk  tindakan kriminalitas  adalah  pecurian,  pencurian  adalah orang  yang  mengambil  milik  orang  lain  secara sembunyi-sembunyi atau diam-diam degan jalan yang tidak sah [8].
Selain  analisis  regresi,  analisis  korelasi merupakan dasar dalam membentuk analisis jalur ( path  analysis )[1]. Meskipun  model regresi  dan model  analisis  jalur  sama-sama  merupakan analisis  regresi  tetapi  penggunaan  kedua  model tersebut  adalah  berbeda.  Hal  ini  diperjelas  oleh Al-Rasyid [2] bahwa pola hubungan bagaimana yang ingin diungkapkan, apakah pola hubungan
yang  bisa  digunakan  untuk  meramalkan  atau menduga  nilai  sebuah  variabel-respon  Y  atas dasar  nilai  tertentu  beberapa  variabel-prediktor 𝑋 1 , 𝑋 2 , … , 𝑋 𝑘 atau pola hubungan yang mengisyaratkan  besarnya  pengaruh  variabel penyebab 𝑋 1 , 𝑋 2 , … , 𝑋 𝑘 , terhadap sebuah variabel akibat 𝑌 ,  baik  pengaruh  yang  langsung  secara sendiri-sendiri maupun secara bersamaan.
Persamaan  struktural  atau  juga  disebut model  struktural  atau  lebih  dikenal  dengan Structural  Equation  Modeling (SEM)  yaitu apabila setiap variabel terikat/endogen ( 𝑌 ) secara unik  keadaannya  ditentukan  oleh  seperangkat variabel  bebas/ eksogen ( 𝑋 )  (Haryono Wardoyo,  2015).  Suatu  model  yang  diusulkan dikatakan  cocok  dengan  data  bila  matriks korelasi  model  teoritis  sama  dengan  matriks korelasi empiris (Reproduced). Pengujian kecocokan  model  (model  fit)  dapat  digunakan statistik  Chi-Square  yang  dianjurkan  oleh Pedhazur (1997)
Menurut  Pasiza  (2013)  menggambarkan konsep koefisien jalur sebagai berikut. Misalkan ada  variabel  bebas,  yakni  sebagai  variabel  tak bebas.  merupakan  notasi  untuk  variabel  sisa (residual) dan semua variabel saling berkorelasi kecuali variabel sisa.

## 2. METODE PENELITIAN
Data yang digunakan adalah data sekunder yang  diperoleh  dengan  cara  mengambil  data mengenai  kriminalitas  yang  terjadi  pada  tahun 2020  di  Provinsi  Sulawesi  Selatan  ke  Badan Pusat  Statistika.  Penelitian  ini  menggunakan model dua persamaan jalur ( two equation paths model )  yang  mempunyai  dua  persamaan struktural seperti pada Gambar 1.
Diagram  jalur  tersebut  (Gambar  1)  terdiri atas dua persamaan struktural, yaitu X 1 , X 2 , dan
X3  (variabel  eksogen)  serta  Y  dan  Z  (variabel endogen).  Diagram  di  atas,  bisa  terbentuk  2 persamaan struktural, yaitu.
Model I adalah
𝑌 = 𝜌 𝑦𝑥 1 𝑋 1 + 𝜌 𝑦𝑥 2 𝑋 2 + 𝜌 𝑦𝑥 3 𝑋 3 + 𝜀 2 (1)
Model II adalah
𝑍 = 𝜌 𝑦 Y + 𝜌 𝑦𝑥 1 𝑋 1 + 𝜌 𝑦𝑥 2 𝑋 2 + 𝜌 𝑦𝑥 3 𝑋 3 + 𝜀 1 (2)
Keterangan: X 1 = Jumlah Penduduk X 2 = Tingkat Pendidikan X 3 = Jumlah Kemiskinan Y = Jumlah Pengangguran Z = Jumlah Kriminalitas
Langkah  penelitian:  (1)  Merumuskan persamaan model struktural yang mencerminkan hipotesis lengkap dengan persamaan strukturalnya,  (2)  Menghitung  koefisien  jalur yang  didasarkan  pada  koefisien  regresi  untuk setiap  persamaan  model  yang  teah  dirumuskan, (3) Menghitung koefisien jalur secara keseluruhan dan secara individu, (4) Menganalisis  data  yang  diperoleh  dari  hasil penelitian  dengan  analisis  jalur  menggunakan Software R , (5) Memaknai dan menyimpulkan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  metode  penelitian  dan  data yang  diperoleh,  maka  yang  harus  dilakukan adalah menganalisis data yang sudah ada dengan menggunakan  software  R  pada  taraf  signifikan sebesar  5%  atau  0,05.  Hasil  analisis  data diperlihatkan pada tabel 1
Besarnya R  square (R 2 )  adalah  0,938 yang  berarti  bahwa  besarnya  variasi  pengaruh jumlah  penduduk,  pendidikan,  dan  kemiskinan terhadap pengangguran yang bisa dijelaskan oleh Model I. Dengan kata lain, pengangguran dapat diterangkan dengan jumlah penduduk, pendidikan,  dan  kemiskinan  sebesar  0,938  atau
93,8%,  sedangkan  sisanya  diperoleh  dengan rumus
𝜀 𝑌 = 1 − 𝑅 Y (𝑥1,𝑥2,𝑥3) 2 = 1 − 0,938 = 0,062
= 6,2%
adalah variabel-variabel lain diluar model ini.

## Hasil uji
a) Terlihat  bahwa  pada  kolom p-value pada Tabel  1,  nilai  p  untuk  variabel  penduduk adalah 0,000. Kemudian nilai p = 0,000 lebih kecil dari nilai alpa 0,05, karena nilai p lebih kecil  dari  alpa  maka 𝐻 1 diterima,  artinya Jumlah  penduduk  ( 𝑋 1 )  berpengaruh  secara signifikan  terhadap  pengangguran  ( 𝑌 ), dengan  koefisien  analisis  jalurnya  adalah 1,172.
b) Terlihat  bahwa  pada  kolom p-value pada Tabel  1,  nilai  p  untuk  variabel  pendidikan adalah 0,008. Kemudian nilai p = 0,008 lebih kecil dari nilai alpa 0,05, karena nilai p lebih kecil  dari  alpa  maka 𝐻 1 diterima,  artinya pendidikan ( 𝑋 2 ) berpengaruh secara signifikan  terhadap  pengangguran  ( 𝑌 ), dengan  koefisien  analisis  jalurnya  adalah 0,154.
c) Terlihat  bahwa  pada  kolom p-value pada Tabel  1,  nilai  p  untuk  variabel  kemiskinan adalah 0,000. Kemudian nilai p = 0,000 lebih kecil dari nilai alpa 0,05, karena nilai p lebih kecil  dari  alpa  maka 𝐻 1 diterima,  artinya kemiskinan ( 𝑋 3 ) berpengaruh secara signifikan  terhadap  pengangguran  ( 𝑌 ), dengan  koefisien  analisis  jalurnya  adalah 0,378.

## Hasil uji
a) Terlihat bahwa pada kolom p-value pada Tabel 3, nilai p untuk variabel penduduk adalah  0,000.  Kemudian  nilai  p  =  0,000 lebih  kecil  dari  nilai  alpa  0,05,  karena nilai  p  kecil  dari  alpa  maka 𝐻 1 diterima artinya Jumlah penduduk ( 𝑋 1 )
Tabel 1 . Analisis Regresi Model I Variabel P-Value Koefisien Jalur R Square Jumlah penduduk 0,000 1,172 0,938 Pendidikan 0,008 0,154 Kemiskinan 0,000 -0,378
Tabel 2. Analisis Korelasi Model I
Penduduk Pendidikan Kemiskinan Penduduk - 0,303 0,800 Pendidikan 0,303 - 0,013 Kemiskinan 0,800 0,013 - Tabel 3. Analisis Regresi Model II Variabel p-value Koefisien Jalur R Square Jumlah penduduk 0,000 2,149 0,792 Pendidikan 0,192 -0,158 Kemiskinan 0,273 -0,242 Pengangguran 0,000 -1,306
berpengaruh  secara  signifikan  terhadap kriminalitas ( 𝑍 ), dengan koefisien analisis jalurnya adalah 2,149.kecil dari alpa maka 𝐻 1 diterima, artinya Jumlah penduduk ( 𝑋 1 ) berpengaruh  secara  signifikan  terhadap kriminalitas ( 𝑍 ), dengan koefisien analisis jalurnya adalah 2,149.
b) Terlihat  bahwa  pada  kolom p-value pada Tabel 3, nilai p untuk variabel pendidikan adalah  0,192.  Kemudian  nilai p =  0,192 lebih besar dari nilai alpa 0,05, karena nilai p  lebih  besar  dari  alpa  maka 𝐻 0 diterima, artinya pendidikan ( 𝑋 2 ) tidak berpengaruh secara signifikan terhadap kriminalitas ( 𝑍 ), dengan  koefisien  analisis  jalurnya  adalah -0,158.
c) Terlihat  bahwa  pada  kolom p-value pada
Tabel 3, nilai p untuk variabel kemiskinan adalah 0,273. Kemudian nilai p = 0,273
d) lebih besar dari nilai alpa 0,05, karena nilai p lebih  besar  dari  alpa  maka 𝐻 0 diterima,  artinya  kemiskinan  ( 𝑋 3 ) tidak  berpengaruh  secara  signifikan terhadap  kriminalitas  ( 𝑍 ),  dengan koefisien  analisis  jalurnya  adalah -0,242.
d) Terlihat  bahwa  pada  kolom p-value pada  Tabel  3,  nilai p untuk  variabel pengangguran adalah 0,000. Kemudian  nilai  p  =  0,000  lebih  kecil dari nilai alpa 0,05, karena nilai p lebih kecil  dari  alpa  maka 𝐻 1 diterima, artinya Pengangguran ( 𝑌 ) berpengaruh secara signifikan terhadap kriminalitas ( 𝑍 ), dengan koefisien analisis jalurnya adalah -1,06.
Dengan demikian, model kausal dua persamaan  jalur  dapat  dilihat  sebagai berikut:
Gambar 2. Diagram Jalur dari Faktor yang Mempengaruhi Kriminalitas
Y X 1 X 2 X 3 Z 0,800 0,303 0,013 0,172 0,154 -0,378 -0,242 2,149 -0,158 -1,306 0,208 0,062

## 4. KESIMPULAN
Analisis  jalur  terhadap  faktor-faktor  yang mempengaruhi  tingkat  kriminalitas  di  Sulawesi Selatan dengan model dua persamaan jalur, maka persamaan strukturalnya yaitu:
𝑌 = 0,172𝑋 1 + 0,154𝑋 3 − 0,378𝑋 3 + 𝜀 2 𝑍 = 2,149𝑋 1 − 0,158𝑋 3 − 0,242𝑋 3 − 1,306𝑌 + 𝜀 1 Dengan  besar  pengaruh  masing-masing faktor  yang  mempengaruhi  kriminalitas  di Provinsi Sulawesi Selatan sebagai berikut:
1. Pengaruh langsung ( direct effect )
- Jumlah  penduduk  (X1)  berpengaruh secara signifikan terhadap kriminalitas (Z) sebesar 2,149. - Pendidikan  (X2)  tidak  berpengaruh secara signifikan terhadap kriminalitas (Z) sebesar 0,158. - Kemiskinan  (X3)  tidak  berpengaruh secara signifikan terhadap kriminalitas (Z) sebesar -0,242. - Pengangguran (Y) berpengaruh secara signifikan terhadap kriminalitas (Z) sebesar -1,306.
2. Pengaruh tidak langsung ( indirect effect )
- Jumlah  penduduk  (X1)  berpengaruh secara signifikan terhadap kriminalitas (Z) sebesar -1,531.
- Pendidikan  (X2)  berpengaruh  secara signifikan  terhadap  kriminalitas  (Z) sebesar -0,201.
- Kemiskinan (X3) berpengaruh secara signifikan  terhadap  kriminalitas  (Z) sebesar 0,494.
3. Variabel  yang  lebih  dominan  atau  besar mempengaruhi  kriminalitas  di  Sulawesi Selatan  secara  langsung  adalah  Jumlah Penduduk  (X1)  sebesar  2,149  dan  total pengaruh paling besar adalah Pengangguran sebesar -1,306.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
[1] Agus,  W.  2010. Analisis  Statistika Multivariat Terapan . Yogyakarta: Sekolah  Tinggi  Ilmu  Manajemen
YKPN.
[2] Al-Rasyid,  H.  1994. Teknik  Penarikan Sampel dan Penyusunan Skala . Bandung: Universitas Padjajaran.
[3] Haryono,  S.    Wardoyo,  P.  2015. Structural  Equation  Modeling:  Untuk Penelitian  Manajemen  Menggunakan Amos 18.00 .
[4] Kartono, K. 2014. Patologi  Sosial  Jilid 1. Jakarta: PT. Raja Grafindo .
[5] Mustafa,  F.  2020.  524  Kasus  di Polrestabes Makassar Belum Rampung Pada  2020. SindoNews.com  Makassar . https://makassar.sindonews.com/read/2 84262/710/524-kasus-di-polrestabes- makassar-belum-rampung-pada-2020- 1609251125.
[6] Pasiza,  R.,  Nugroho,  S.    Faisal,  F. 2013.  Analisis  Jalur  Faktor-faktor Penyebab  Kriminalitas  di  Indonesia.  :
1–8.
[7] Pedhazur, E.J. 1997. Multiple
Regression  in  Behavioral  Research; Explanation  and  Prediction. Journal  of the American Statistical Association .
[8] Poerwadarminta.  2005.  Kamus  Umum Bahasa Indonesia. Jakarta: Balai Pustaka. Muhibbin Syah .
[9] Riduwan  Kuncoro, E.A. 2007. Cara menggunakan  dan  memaknai  analisis jalur (path analysis) . Bandung.
[10] Sarwono,  J.  2007.  Analisis  Jalur  untuk Riset  Bisnis  dengan  SPSS. Jurnal JIBEKA .
[11] Sarwono, J. 2014. Path Analysis dengan SPSS. Elex Media Komputindo .
[12] Sianturi,  Y.I.  2020.  Faktor-faktor  yang
Mempengaruhi Kriminalitas di
Sumatera  Utara  Tahun  2019  dengan Analisis Jalur. Skripsi .
[13] Simandjuntak,  B.  1981. Pengantar Kriminologi  dan  Patologi  Sosial . Jakarta: Raja Grafindo Persada.
Lampiran. Simulasi Analisis Jalur Menggunakan Software R .
library(lavaan) Data.penelitian-read.table(file.choose(),header=T,sep=";") data.scale=scale(Data.penelitian) model - ' pengangguran~a1*jumlah.penduduk+a2*pendidikan+a3*kemiskinan kriminalitas~b1*jumlah.penduduk+b2*pendidikan+b3*kemiskinan+b4*pengangguran ##korelasi jumlah.penduduk~~pendidikan jumlah.penduduk~~kemiskinan pendidikan~~kemiskinan ##pengaruh tidak langsung x1_Y_Z:=a1*b4 x2_Y_Z:=a2*b4 x3_Y_Z:=a3*b4 ##pengaruh Total TE.X1:=b1+x1_Y_Z TE.X2:=b2+x2_Y_Z TE.X3:=b3+x3_Y_Z ' fit - sem(model, data=data.scale , sample.nobs = 24) ##fit - sem(model, data = efikasidiri, estimator = "MLR", bootstrap = 5000) summary(fit, standardized=T, fit = T, rsquare = T) library(semPlot) semPaths(fit,'std',layout='tree') semPaths(fit,'std',layout='spring')
Output software R Uji Kelayakan Model Uji korelasi antar X1, X2, dan X3
Koefesien jalur X1,X2, dan X3 terhadap Y
Koefesien Jalur X1,X2,X3, dan Y terhadap Z
R-Square
Uji Pengaruh tidak langsung dan total pengaruh