## Analisis Panel Data Web Scraping Artikel Kekerasan Dalam Rumah Tangga Tahun 2019- 2020 di DKI Jakarta
Tiara Dameani BPS Provinsi Sulawesi Utara dame.simamora@bps.go.id

## ABSTRAK
Kekerasan Dalam Rumah  Tangga adalah tindak kejahatan oleh individu yang terjadi pada lingkup yang kecil dan oleh orang yang di kenal oleh korban. Pada penelitian ini data tindak Kekerasan dalam Rumah Tangga melalui data yang di peroleh dengan metode web scraping artikel di media online tahun 2019- 2020 pada lima kota di Provinsi DKI Jakarta. Selain data scraping penelitian ini juga menggunakan dua sumber data tambahan (1) data Survei Sosial Ekonomi Nasional dalam mengukur tingkat konsumsi alkohol dan rata- rata harga alkohol pada kota-kota di jakarta. (2) Data publikasi resmi pada website Badan Pusat Statistik dalam mengukur tingkat pengangguran dan pengeluaran per kapita. Hasil dari penelitian ini (1) Mengambarkan bagaimana cara Scraping media online menggunakan aplikasi Kapow (2) Pemodelan data Panel Pooled Least square hubungan KDRT dengan lingkungan pada level kota. Kesimpulan dari penelitian ini (1)bahwa dengan metode web scraping peneliti dapat  dengan mudah mendapat data dan lebih real time  dibandingkan  harus  menunggu  laporan  resmi  pengadilan,  (2)  konsumsi  alkohol,  harga,  tingkat pengangguran,  pengeluaran  per  kapita  tidak mengidentifikasi  berpengaruh terhadap  tindak Kekerasan Dalam  Rumah  tangga,  hal  ini  mungkin  disebabkan  oleh  faktor  psikologi  dibandingkan  dengan  faktor lingkungan.  Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  lebih  memperluas  lagi  faktor  penyebab  KDRT  dan memperluas periode data panel yang tidak hanya terbatas pada dua periode saja.

## Kata kunci : Web Scraping, Kapow, KDRT

## ABSTRACT
Domestic Violence is a crime by individuals that occurs in a small scope and by people known to the victim. In this study, data on Domestic Violence was obtained using the web scraping method for articles in online media for 2019-2020 in five cities in DKI Jakarta Province. In addition to scraping data, this study also uses two additional data sources (1) the National Socio-Economic Survey data in measuring the level of alcohol consumption  and  the  average  price  of  alcohol  in  cities  in  Jakarta.  (2)  Official  publication  data  on  the website  of  the  Central  Bureau  of  Statistics  in  measuring  the  unemployment  rate  and  per  capita expenditure. The results of this study (1) Describe how to scrap online media using the Kapow application (2) Modeling data panel Pooled Least Square relationship of domestic violence with the environment at the city level. The conclusions of this study are (1) that with the web scraping method researchers can easily  get  data  and  are  more  real  time  than  having  to  wait  for  official  court  reports,  (2)  alcohol consumption, prices, unemployment rates, per capita expenditures do not identify an effect on Internal Violence.  Bulk  stairs,  this  may  be  caused  by  psychological  factors  rather  than  environmental  factors. Suggestions for further research are to further expand the factors that cause domestic violence and expand the panel data period which is not only limited to two periods.
Keywords: Web Scraping, Kapow, KDRT

## 1. PENDAHULUAN
Kemajuan teknologi memungkinkan penelitian untuk  mendapatkan  data  terkini  yang  lebih cepat  dan  murah.  Salah  satu  metode  yang dapat  digunakan  untuk  mengumpulkan  data ialah dengan cara mengambil data di website. Salah satu caranya adalah dengan metode web scraping .  Metode web  scraping adalah personalisasi robot web yang diciptakan untuk membantu pengguna didasarkan ketertarikan pengguna  kepada  konten  spesifik  pada halaman web, mengekstraknya dan menyimpannya  dalam  sistem  file  maupun database untuk pemanggilan kembali ataupun analisis.[1].  Teknik  ini  memberikan  pengguna cara  mengumpulkan  data  secara  otomatis pada  website  daring  ( online )  dimana  cara tersebut  lebih  efektif,  efisien  dan  ekonomis dibandingkan  cara  yang  digunakan  secara tadisional  [2].  Metode  ini  dapat  dikatakan memberikan  harapan  besar  untuk  peneliti dalam  mengumpulkan  data  di  bidang  tindak pidana  hukum.  Web  scraping  juga  dapat digunakan sebagai alat untuk penelitian tindak kejahatan  [3].  Salah  satu  situs  penyedia informasi yang dapat dilakukan ekstraksi data ( scraping )  dan  yang  sangat  sering  dikunjungi adalah  situs  berita    [4].  Pengambilan  data melalui metode web scraping dalam penelitian ini  dibatasi  adalah  artikel  kekerasan  dalam rumah tangga (KDRT) di media elektronik yang terjadi di Jakarta.
Menurut
Catatan
Tahunan Komnas
Perempuan Tahun 2020 (CATAHU) setidaknya ada  sebanyak  299,911  Kasus  kekerasan terhadap  perempuan  selama  tahun  2019  di Indonesia,  Dimana  menurut  CATAHU  Jakarta pada  tahun  2020  adalah  provinsi  tertinggi kasus  KDRT  sebanyak  2,461  kasus  kekerasan terhadap perempuan, itu hanya tercatat yang terjadi pada perempuan. Beberapa penelitian menunjukkan adanya hubungan positif perilaku  konsumsi  minuman  keras  terhadap tindak  kekerasan  seperti  [5]  mengatakan bahwa konsumsi alkohol memberikan sumbangsih  sebesar  25%  sampai  50% terjadinya kekerasan di lingkungan sekitar ,
Penelitian  sebelumnya  menemukan  bahwa penyalahgunaan alkohol berpengaruh
signifikan  dalam  mempengaruhi  kekerasan yang terjadi di rumah tangga  [6] – [10].  Roizen
(2002)  merangkum  beberapa  kejahatan  yang terjadi  karena  konsumsi  alkohol  sebagai berikut: (1) 86% pelaku pembunuhan, (2) 37% Pelaku  kekerasan  ,(3)  60%  pelaku  kekerasn seksual,  dan  (4)  13%  pelaku  kekerasan terhadap  anak  .  Berbagai  Perilaku  kekerasan tersebut  adalah  dampak  dari  mengkonsumsi alkohol  yang  dapat  merusak  otak  dan mengganggu  baik  secara  fisik  dan  mental  ( Barnes;2014).
Markowitch: 2000 juga menemukan
bahwa ada hubungan
peningkatan harga alkohol terhadap penurunan tindak kekerasan pada lingkungan [11]. Dari beberapa penelitian tersebut dapat di  katakan  alkohol  mempengaruhi  perilaku individu  dalam  melakukan  tindak  kekerasan. Penelitian  mengatakan  akses  pembelian alkohol  yang  semakin  dekat  berpengaruh positif terhadap terjadinya tindak kekerasan di lingkungan [12] – [15].
Dalam  Kasus  di  Indonesia  alkohol  sangat mudah  di  dapat  baik  itu  berupa  minuman bermerek  ataupun  minuman  daerah  yang mengandung  alkohol,  untuk  daerah  yang memiliki tingkat konsumsi alkohol yang tinggi dapat  mempengaruhi  individu  lain  untuk  ikut mengkonsumsi  ataupun  berperilaku  yang sama,  lingkungan  mempengaruhi  perilaku individu  melalui  proses  pengamatan  [16],  hal ini  lah  yang  mendorong  peneliti  melakukan penelitian dan untuk mendapat data yang real time peneliti  menggunakan  metode web scraping sehingga  menulis  artikel  penelitian ini.
2. METODE

## 2.1 Metode Web Scraping
Pengambilan  data  jumlah  KDRT  hanya dilakukan  pada  satu  situs  berita  saja  untuk menghindari adanya duplikasi berita pada situs yang  berbeda.  Metode  pengambilan  data jumlah  KDRT  menggunakan  metode  web scraping pada situs detik.com. Pemilihan pada
situs  detik.com  dikarenakan  selain  memiliki struktur  halaman  web  yang  lebih  teratur  dan cukup  mudah  untuk  diekstrak  datanya,  juga merupakan salah satu website berita nasional yang  cukup  banyak  diakses  oleh  penduduk Indonesia  berdasarkan Alexa  Traffic  Rank (ATR).
Aplikasi  yang  digunakan  untuk  pelaksanaan scraping adalah aplikasi dari perusahaan Kofax yang bernama Kapow.
Aplikasi ini menyediakan  integrasi  otomatis  dari  data terstruktur  maupun  tidak  terstruktur  dari berbagai  sumber  data  seperti web  interface , database , spreadsheet ,  aplikasi  desktop  dan lainnya. Dengan aplikasi Kapow ini, kita dapat
membuat  sebuah robot  untuk mengautomasi dan  mengintegrasikan  pekerjaan  manusia. Pemilihan  aplikasi  ini  dikarenakan  aplikasi  ini cukup  mudah  digunakan  untuk  melakukan scraping dengan menjalankan suatu algoritma tertentu tanpa harus melakukan coding syntax . Aplikasi ini juga dapat digunakan secara penuh (  bukan trial )  karena  Badan  Pusat  Statistik (BPS) sudah memiliki ijin penggunaan  aplikasi tersebut.
Kata  pencarian  untuk    melakukan  ekstraksi web  data  pada  penelitian  ini    adalah ‘Kekerasan  Dalam  Rumah  Tangga’.  Hasil ekstraksi data  disortir sesuai tanggal rilis sejak tahun 2020 sampai dengan  tahun 2019.
Gambar 1. Tampilan algoritma pada aplikasi Kapow
Adapun gambaran/Output hasil dari web scraping pada aplikasi Kapow terlihat seperti gambar 2.
Gambar 2 tampilan output pada pada aplikasi Kapow
Hasil  dari web  scraping ini  adalah    data  yang terstruktur berupa tabel dengan format excel (.CSV),  terdiri  dari  tanggal terbit  artikel,  judul dan isi artikel seperti gambar 3. Hasil dari excel
tersebut dilakukan sort dan filter hanya untuk artikel  yang  terjadi  di  wilayah  Jakarta  dan membahas kejadian terjadinya KDRT.
Gambar 3 tampilan hasil scraping pada excel (.CSV)

## 2.2 Metode Empiris

## 2.2.1 Data
Sampel  dari  penelitian  ini  adalah  lima  kota yang ada di provinsi DKI jakarta yaitu: Jakarta Utara,  Jakarta  Selatan,  Jakarta  Timur,  Jakarta Barat dan Jakarta pusat. Data KDRT di peroleh pada  media  online https://www.detik.com tahun  2019  dan  2020,  dimana  data  tersebut merupakan  artikel  berita  yang  diperoleh melalui metode web scraping dan kemudian di agregasi pada level kota.
Pengukuran data tingkat konsumsi alkohol dan tingkat harga ialah agregat dari konsumsi dan pembelian  alkohol  dalam  rumah  tangga  pada kota  di  jakarta  yang  didapatkan  dari  data Survei Sosial Ekonomi Nasional, dan untuk data tingkat  pengangguran  dan  pengeluaran  per kapita  adalah  data  publikasi  resmi  dari halaman web Badan Pusat Statistik.

## 2.2.2 Metode
Penelitian  ini  menggunakan  data  panel  2019  dan  2020  dengan  level  agregat  kota  faktor  yang mempengaruhi KDRT dengan Model:
𝑌𝑖𝑡 = 𝛼 + 𝛽1𝑋1𝑖𝑡 + 𝛽2𝑋2𝑖𝑡 + 𝛽3𝑋3𝑖𝑡 + 𝛽4𝑋4𝑖𝑡 + 𝑒                                                        (1)
Dimana Y  adalah  kekerasan  rumah  tangga  yang  terjadi  pada  kota  I  dan  tahun  t,  X1  adalah  tingkat konsumsi    alkohol kota  I  pada  tahun  t,    X2  rata-rata harga  alkohol  kota  I  pada tahun  t,  X3  tingkat penganguran kota I pada tahun t dan X4 adalah pengeluaran per kapita kota I pada tahun t.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Tabel  1  menunjukkan summary dari   variabel dependen  dan  variabel  kontrol  dalam penelitian  ini.    Dalam  penelitian  ini menggunakan  data  tahun  2019  dan  2020, dimana  variabel  utama  penelitian  ini  yaitu banyaknya jumlah artikel yang memuat berita kekerasan  dalam  rumah  tangga  yang  di
peroleh  melalui  metode  web  scraping  pada lima  kota  di  jakarta.,  diantaranya  adalah Jakarta  Timur,  Jakarta  Barat,  Jakarta  Utara, Jakarta Selatan dan Jakarta Pusat
Rata-rata  artikel  KDRT  pada  sampel  ada sebanyak  5  artikel  per  kota  dimana  yang terendah  ada  3  artikel  dan  tertinggi  ada  15 artikel dalam satu kota. Konsumsi alkohol rata-
rata individu per kota selama tahun 2019 -2020 adalah sebesar 1,1 L dan terbesar sebesar 1.8 L dalam  satu  minggu.    Harga  rata-rata  alkohol adalah  sebesar  RP.  33,737  per  Liter  dengan harga tertinggi Rp. 81,630 per Liter. Rata- rata persentase  pengangguran  terbuka  sebesar
8.71 %    dengan  persentase  terendah  sebesar 5.21  %  dan  tertinggi  sebesar  12.27%. Pengeluaran  per  kapita  rata-  rata  selama setahun  adalah  sebesar  Rp.  19,534.9  juta dengan  nilai  minimal  sebesar  Rp.  17.180  juta dan nilai tertinggi sebesar Rp. 23,851 juta.

## Tabel 1
Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max Jumlah artikel KDRT 10 5.9 3.84 3 15 Konsumsi Alkohol 10 1.1 0.60 0 1.8 Harga 10 33737.08 26315.09 0 81,630 Pengangguran Terbuka 10 8.714 2.61 5.21 12.27 Pengeluaran Per Kapita 10 19534.9 2545.22 17,180 23,851
Analisis
Tabel 2
kdrt kdrt kdrt kdrt alkohol -3.263 -4.021 -3.316 -1.620 (-1.70) (-2.00) (-1.30) (-0.72) harga 0.005 0.004 -0.001 (1.12) (0.80) (-0.12) Penganguran 0.280 0.554 (0.49) (1.15) pengeluaran 0.001 (2.02) _cons 9.535** 8.625* 5.730 -14.589 (3.96) (3.44) (0.89) (-1.29) N 10 10 10 10 t statistics in parentheses ="* p<0.05 ** p<0.01 *** p<0.001"
Dari  hasil  analisis  data  panel  dengan menggunakan  model pooled  least  square keempat variabel penjelas penelitian ini yaitu, konsumsi alkohol, harga, tingkat
pengangguran  dan  pengeluaran  per  kapita kota di Jakarta tidak memberikan adanya hasil yang  signifikan,  hal  ini  menunjukkan  adanya faktor  lain  yang  menyebabkan  terjadinya
kekerasan dalam rumah tangga yang mungkin disebabkan  oleh  faktor  psikologis,  namun setidaknya tujuan dari penelitian ini memperlihatkan  bahwa  dengan  metode web scraping peneliti  bisa  mendapat  data  terbaru dengan cepat dan mudah.

## 4. Kesimpulan dan Saran
Metode  web  scraping  memudahkan  peneliti mendapat data dengan lebih cepat dan mudah didamping  terdapat  beberapa  kelemahan dalam  metode  web  scraping  pada  media elektronik  yaitu  tidak  semua  tindak  KDRT termuat  dalam  media  tersebut.  Dari  hasil analisis  statistik  yang  dilakukan  juga  belum dapat  menjelaskan  bahwa  konsumsi  alkohol,
harga, tingkat pengangsuran dan pengeluaran per kapita berpengaruh terhadap KDRT dalam rumah  tangga,  sehingga  untuk  penelitian selanjutnya  mungkin  dapat  dicari  faktor  lain yang mempengaruhi terjadinya KDRT mungkin faktor  kesehatan  mental  ataupun  tingkat kenyamanan  pada  lingkungan  tempat  tinggal dan  untuk  hasil  yang  lebih  baik  dengan memperbesar periode tahun penelitian.

## REFERENCES
[1] B. Amil et al. , “No 主観的健康感を中
心とした在宅高齢者における 健康
関連指標に関する共分散構造分析
Title,” J. Chem. Inf. Model. , vol. 21, no.
1, pp. 1 – 9, 2020, [Online]. Available: https://doi.org/10.1016/j.tmaid.2020.
101607%0Ahttps://doi.org/10.1016/j.ij su.2020.02.034%0Ahttps://onlinelibrar y.wiley.com/doi/abs/10.1111/cjag.122 28%0Ahttps://doi.org/10.1016/j.ssci.2 020.104773%0Ahttps://doi.org/10.101 6/j.jinf.2020.04.011%0Ahttps://doi.o.
[2] T. Karthikeyan, K. Sekaran, D. Ranjith, V. Vinoth kumar, and J. M. Balajee,
“Personalized content extraction and text classification using effective web scraping techniques,” Int. J. Web Portals , vol. 11, no. 2, pp. 41 – 52, 2019, doi: 10.4018/IJWP.2019070103.
[3] R. A. Irizarry, “Web scraping,” Introd. to Data Sci. , pp. 407 – 414, 2020, doi: 10.1201/9780429341830-23.
[4] A. co. Company, “Alexa Traffic Rank (ATR),” 2021. https://www.alexa.com/siteinfo.
[5] L. T. W. Liana and L. L. ADOLF, “Penyalahgunaan Ko nsumsi Alkohol
Pada Minuman Keras Bagi Remaja
Terhadap Kesehatan,” 2019, doi: 10.31219/osf.io/2j795.
[6] E. Rodriguez, K. E. Lasch, P. Chandra,
and J. Lee, “Family violence,
employment status, welfare benefits,
and alcohol drinking in the United States: Wh at is the relation?,” J. Epidemiol. Community Health , vol. 55, no. 3, pp. 172 – 178, 2001, doi:
10.1136/jech.55.3.172.
[7] M. Livingston, S. Matthews, M. J. Barratt, B. Lloyd, and R. Room,
“Diverging trends in alcohol consumption and alcohol-related harm in Victoria,” Aust. N. Z. J. Public Health , vol. 34, no. 4, pp. 368 – 373, 2010, doi:
10.1111/j.1753-6405.2010.00568.x.
[8] J. Roizen, “Related Violence,” vol. 13, pp. 7 – 40.
[9] K. C. Klostermann and W. Fals-Stewart, “Intimate partner violence and alcohol use: Exploring the role of drinking in partner violence and its implications for intervention,” Aggress. Violent Behav. , vol. 11, no. 6, pp. 587 – 597,
2006, doi: 10.1016/j.avb.2005.08.008.
[10] P. C. McKenry, T. W. Julian, and S. M. Gavazzi, “Toward a Biopsychos ocial Model of Domestic Violence,” J.
Marriage Fam. , vol. 57, no. 2, p. 307, 1995, doi: 10.2307/353685.
[11] S. Markowitz, “The Price of Alcohol, Wife Abuse, and Husband Abuse,”
South. Econ. J. , vol. 67, no. 2, p. 279,
2000, doi: 10.2307/1061471.
[12] M. Livingston, “A longitudinal analysis of alcohol outlet density and domestic violence,” Addiction , vol. 106, no. 5,
pp. 919 – 925, 2011, doi:
10.1111/j.1360-0443.2010.03333.x.
[13] L. Zhu, D. M. Gorman, and S. Horel, “Alcohol outlet d ensity and violence: A geospatial analysis,” Alcohol Alcohol. , vol. 39, no. 4, pp. 369 – 375, 2004, doi: 10.1093/alcalc/agh062.
[14] R. Laranjeira and D. Hinkly, “Avaliação da densidade de pontos de vendas de álcool e sua relação com a violência,” Rev. Saude Publica , vol. 36, no. 4, pp.
455 – 461, 2002, doi: 10.1590/S0034- 89102002000400011.
[15] H. R. Britt, B. P. Carlin, T. L. Toomey, and A. C. Wagenaar, “Neighborhood level spatial analysis of the relationship between alcohol outlet density and criminal violen ce,” Environ. Ecol. Stat. , vol. 12, no. 4, pp. 411 – 426, 2005, doi:
10.1007/s10651-005-1518-3.
[16] Albert Bandura, “Social Cognitive Theory of Mass Communication,”
Media Psychol. , vol. Volume 3(3, no. 3, pp. 265 – 299, 2001, doi: https://doi.org/10.1207/S1532785XME P0303_03.