## ANALISIS  FAKTOR.FAKTOR YANG MEMPENGARUHI TINGKAT  KRIMINALITAS DI INDONESIA DARI PENDEKATAN EKONOMI
Florentinus Nugro Hardianto Fakultas Ekonomi Universitas  Katolik Parahyangan
Abstract
Economic modelassumes  that an individual  committing  crimes rs rational  because the income which ts generated through illegal occupations has greater  expected utility than the legal. The  expected utility which is the result of cost-benefit analysis  will be weighted  whether if iltegal or legal occupations  committed  or not.  Therefore,  some experfs developed supply of offense function as economic model,  which indicates the factors affecting  the total number of crimes as empirical  study. The application of suppty of offense function suppofted with multiple linear regression function, the factors  affecting the total  number of crimes in lndonesia have following results: wage rate variables indicated a negative and significant result and government expenditure  variables indicated positive and significant result, but the imprisonment rate variables did not have significant result  with the total  number of crimes in Indonesia.
Key words: suply of offense, property crime, total number of crime, imprisonment rate, wage rate, government expenditure

## Pendahuluan
lstilah kriminal atau kejahatan  mempunyai  pengertian  secara yuridis-formal dan sosiologis (Kartini Kartono,1992). Secara yuridis- formal,  kejahatan  adalah bentuk tingkah  laku yang  bertentangan  dengan moral kemanusiaan, merugikan  masyarakat,  asosial  sifatnya, dan melanggar hukum serta undang-undang pidana.  Secara sosiologis, kejahatan adalah  semua  bentuk  ucapan, perbuatan, dan tingkah laku yang  secara ekonomis, politis, dan sosial-psikologis  sangat  merugikan masyarakat, melanggar norma-norma susila, dan menyerang keselamatan warga masyarakat. Secara umum, menurut Reksohadiprodjo dan Karseno  (1985),  ada empat  kelompok kejahatan. Pertama adalah kelompok kejahatan terhadap hak milik seperti perampokan,  pencurian,  pembegalan,  pembakaran  yang disengaja, dan penggelapan. Kedua adalah kelompok kejahatan  terhadap hak pribadi seperti  pembunuhan,  pemerkosaan, dan penganiayaan.  Ketiga adalah kelompok  perilaku  yang negatif  menurut  pandangan  masyarakat seperti perjudian,  pelacuran, dan narkotika.  Kemudian yang keempat adalah kelompok pelanggaran  seperti  kerusuhan, dan pelanggaran lalu-lintas.
Perbuatan yang mengarah kepada tindakan  kriminal atau kejahatan tidak dengan sendirinya muncul. Ada banyak faktor yang dapat mempengaruhi seseorang untuk melakukan tindakan tersebut.
Volume 13, Nomor  2, Agustus 2009
Kejahatan pada hakekatnya timbul  karena karakter manusia yang melakukan  kejahatan,  kemiskinan, kesempatan kerja, dan faktor lain yang membuka peluang seseorang untuk berbuat jahat  seperti sedikitnya patroli polisi, keadaan jalan & lingkungan, kepadatan penduduk, nilai harta penduduk,  frekuensi ronda,  dan efektivitas  lembaga  kejaksaan & kehakiman  (Reksohadiprodjo dan Karseno,lgBS). pendapat lain mengemukakan bahwa faktor personal, faktor sosial, dan faktor situasional dapat  menyebabkan munculnya kejahatan (separovic, 1985). Faktor personal  mencakup  faktor  biologis  (umur, jenis kelamin, mental, dan lain-lain), dan faktor psikologis (agresivitas,  kecerobohan, dan keterasingan).  Faktor sosial terkait dengan faktor  imigran, minoritas, dan pekerjaan. Kemudian faktor situasional antara lain situasi konflik, tempat, dan waktu. Bagi Sharp, et.al.(1996), faktor  utama  yang cenderung menimbulkan perilaku  kriminal adalah  nafsu dan emosi yang tidak terkendali,  kemiskinan, dan rendahnya standar nilai-nilai sosial masyarakat. Tentunya masih ada faktor lain yang juga dapat menjadi pemicu munculnya tindakan kriminal.
Berangkat dari masalah demikian,  penelitian ini akan menganalisis  sejumlah faktor yang dapat mempengaruhi tingkat kriminalitas di Indonesia dari pendekatan ekonomi. secara khusus, penelitian ini mempunyai tiga tujuan. Pertama adalah untuk menganalisis pengaruh probabilitas  jumlah  terdakwa/tertuduh  yang  dihukum penjara (imprisonment  rate) terhadap tingkat kriminalitas di Indonesia. Kedua adalah untuk menganalisis  pengaruh tingkat upah  (wage rate) terhadap tingkat kriminalitas di Indonesia. Ketiga adalah untuk menganalisis pengaruh  pengeluaran pembangunan pemerintah  daerah terhadap tingkat  kriminalitas di lndonesia. Bagi aparat hukum seperti kepolisian, dan masyarakat umum  yang tertarik masalah kriminalitas, hasil  penelitian ini diharapkan dapat  bermanfaat  sebagai bahan pertimbangan penting dalam  mengkaji  masalah  kriminalitas di Indonesia. Bagi kalangan akademik, hasil penelitian  diharapkan  dapat menambah  wawasan studi empiris tentang faktor-faktor  yang mempengaruhi tingkat  kriminalitas dari pendekatan atau model  ekonomi.
Tinjauan Literatur Becker (1968) pertama kali mengemukakan  suatu model fungsi kerugian sosial (socra/-/oss function) untuk menjelaskan kerugian masyarakat sebagai  akibat  adanya perbuatan  kriminal. Selengkapnya, fungsi kerugian sosial  yang dimaksud adalah sebagai berikut: L = D (O) + C (p,O)  + b pf O.......
..........(1) dimana:
L : fofal  socra/-/oss D(O)  . damage cost C(p,O) : conviction cosf bpfO  : social-loss from punishment
Bina  Ekonomi  Majalah llmiah Fakultas  Ekonomi  Unpar
29
number of offense ratio of offenses  cleared  by convictions to all offenses
(the overatl probability that an offense is cleared by conviction) number of offenses punished socra/-/oss per offense punished (cost of punishments) punishment per offense for those convicted nilai koefisien  yang  tergantung  jenis punr'shment (b=0 for fines, or b>1 for tofture, probation, parole, and
imprisonment)
Berdasarkan fungsi tersebut, Becker  berusaha menjelaskan bahwa  perbuatan  kriminal/ illegal yang terjadi  dalam masyarakat mengakibatkan  kerugian bagi masyarakat yang disebut sebagai  kerugian sosial (social-loss). Total kerugian sosial akibat perbuatan illegal merupakan  hasil penjumlahan  dari damage  cosf (D(O)), conviction  cost (C(p,O)), dan socraFloss  from  punishmenf (bpfO) yang muncul  akibat adanya  perbuatan illegal. Guna meminimumkan total kerugian sosial akibat adanya perbuatan  kriminal, upaya yang  dapat  dilakukan adalah mengendalikan nilai ratio of offenses cleared by convictions to all offenses (p), punishment per offense for fhose convicted  (f), dan number of offense  (O).
Selanjutnya, seorang  individu berpartisipasi dalam perbuatan kriminal/illegal apabila  expected utility yang diperoleh dengan menggunakan  waktu  dan  sumber  daya lain untuk  kegiatan illegal lebih besar  daripada expected utility yang  didapat  dengan menggunakan waktu dan sumber  daya tersebut  untuk  kegiatan  legal. Kemudian, beberapa  orang menjadi  kriminal  bukan karena motivasi  awal di antara mereka yang berbeda, namun karena  manfaat  (benefit) dan biayanya (cosf) yang berbeda (Becker, 1968).  Expected utility  yang dimaksud adalah sebagai berikut:
EUi - pruifi-f;) + (1- g) Uiffi) .......(2)
e EU; <0 <0 e EU1 -ETi "f Berdasarkan rumusan di atas, Becker (1968) kemudian mengembangkan suatu fungsi supply of offense. Fungsi ini menghubungkan antara number of offense  dengan probability of conviction, punishment if convicfed, dan variable-variabel lain seperti pendapatan dari aktivitas legal dan illegal, frekuensi  nuisance arresfs, dan kesediaan bertindak  illegal. Fungsi supply of offense yang dimaksud sebagai  berikut: oi= ot (pi, fi, ui)..... ..'. "......."(3)
o p pO: bf: t'. b: eQ <0 eQ <0 "J-- 30 epj Volume 13, Nomor  2, Agustus 2009
dimana: q  : jumlah tindakan  kriminal selama  periode tertentu (number of offense) pr : probabilitas tertangkapnya suatu tindakan kriminal (probability of conviction per offense) fi  : hukuman  suatu tindakan kriminal (punishment per offense) u; : variabel lain yang mempengaruhi  individu bertindak kriminal
Adanya peningkatan probabilitas  tertangkapnya suatu tindakan kriminal  (probability of conviction per offense, g) dan hukuman suatu tindakan  kriminal (punishment per  offense,  f;) akan mengurangi expected utility dari suatu tindakan kriminal (offense) yang pada akhirnya cenderung  mengurangi  number of offense. Komponen variabel uj antara lain peningkatan  pendapatan  dari aktivitas  yang legal atau peningkatan kesadaran hukum  yang akan mengurangi insentif untuk melakukan aktivitas illegal sehingga  cenderung  mengurangi number of offense. Komponen  lain seperti perubahan jenis hukuman dari hukuman denda menjadi  penjara juga cenderung mengurangi number of offense. Total number of offense  adalah jumlah seluruh q, dan dipengaruhi oleh himpunan variabel p;, f; , dan u; seperti  diulas di atas. Fungsi supply of offense di atas merupakan fungsi supply of offense untuk tiap  individu. Karena itu, ada kemungkinan bahwa nilai p;, f;, dan u; antar-individu dapat berbeda-beda karena perbedaan latar belakang intelegensi,  umur, pendidikan, pengalaman kejahatan,  kekayaan, kondisi keluarga, dan lain-lain. Untuk mendapatkan market offense function, Becker  menggunakan  nilai  rata-rata tertimbang  untuk variabel  p, f , dan u. Market  offense  function  yang  dibentuk  adalah sebagai berikut:
O = O (p, f, u).
.....(4) eO <0 -T- eO <0 ET dimana:
O  : jumlah  tindakan kriminal  selama periode  tertentu  (number of offense) P  : probabilitas tertangkapnya suatu tindakan kriminal (probability  of conviction per offense)
f  : hukuman  suatu tindakan kriminal  (punishment per offense) u  : variabel lain yang mempengaruhi  individu bertindak kriminal
Hubungan antara  variabel  number of offense  dengan variabel probabilitas  tertangkapnya suatu tindakan kriminal (probability  of conviction per offense, p), hukuman suatu tindakan  kriminal (punishment per offense, f), dan variabel  lain yang mempengaruhi  individu bertindak kriminal  (u) dalam  market offense function  (O) diasumsikan mempunyai hubungan  yang  sama  seperti  dalam  individual  offense function (O1).
Bina Ekonomi  Majalah llmiah Fakultas  Ekonomi  Unpar
3l
Dalam  perkembangannya,  dengan  berpedoman pada kerangka teori kerugian sosial dari  Gary S. Becker seperti diatas, Kenneth l.
Wolpin  (1b78) memperkenalkan pula suatu expected utility function.
Expected utility  function  yang  diperkenalkannya adalah sebagai be_rikut: . EU = 11-Pcl)U(Y) + Pcl(1-Pc/dU(Y-Cr)  + Pcl Pon Pvc U(Y-Cr-fr)
+ Pcl Pcra PR/G U(Y-Cr-fn) + Pcl P67a PF/G U(Y'Cr-fF) +Pcl Pon(1-Puc-Pnrc-PF/G) U(Y-C1-fo)' "" "'(5) dimana:
Cr
Pnrc d?n Prrg
f; , fp, fp
dimana: Pcl '. Pcre :
Prlo : Pnrc :
Puo :
: cosf of trial : probabitity of recognizance and fine given conviction '. monetary equivalents recognizance, fine, the imprisonment, residual Penalties the of and (assumed  to be the |east severe)
Setiap  individu diasumsikan  mengoptimumkan expected utility function  seperti di atas. Dengan mengamati fungsi tersebut, pengendalian Pcl, PorR,  PuG, Pnyc,  PF/c, f.v, fq, fp, dan fe dapat  mengurangi expected  utility.
Atas dasar  expected  utility funcfion  tersebut, wolpin (1978) mengembangkan  suatu fungsi  supply  of offense  untuk  menguji hipotesa model  ekonomi perilaku kriminal. Fungsi supply of offense yang dikembangkannya adalah seb^agai berikut: ojt: AiF.l)iir(Fo,o)o'i, (P'o)o'i,lP*,o)ooj,  (Prn)oui (L)our (E)oti, e'jt .'.'.(6)
clearance rate, the proportion of crimes  cleared by police conviction rate, the proportion of those arrested fine rate, the proportion of the guilty who are fined recognizance rate, the proportion of the guilty who placed on recognizance imprisonment rate, the proportion of the guilty who imprisoned L  i average sentence,  the average length of the sentence E  : vektor  variabel lingkungan seperti tingkat pengangguran, proporsi  pria berusia 10-25 tahun,  tingkat pendidikan, upah buruh manufaktur,  produk  domestik bruto  riel per kapita, jumlah  polisi per kapita,  dan  pengeluaran  pemerintah lokal per kaPita U  : komponen stokastik
sementara itu, penelitian empiris  mengenai perilaku kriminal dengan menggunakan  pendekatan atau  model  ekonomi sebenarnya telah menjadi  pokok  bahasan  dalam  penelitian yang dilakukan  sejumlah ahli. Umumnya penelitian tersebut menggunakan fungsi  supply of offense sebagai  model ekonomi perilaku  kriminal.
Volume 13, Nomor  2, Agustus 2009
Smigel dan Ehrlich  (dalam  Becker,  1968) meneliti perilaku kriminal dengan  mengestimasi fungsi  suppty of offense  yang dikembangkan oleh Becker. Hasil penelitiannya  menunjukkan  bahwa  ada  hubungan  negatif dan signifikan antara  variabel number of offense (O) dengan variabel probabilitas  tertangkapnya suatu  tindakan  kriminal (p), dan variabel hukuman  suatu tindakan kriminal  (f).
Selanjutnya,  Sjoquist (1973) melakukan studi empiris perilaku kriminalterhadap  hak milik pribadi  (property  crime) dengan mengestimasi fungsi supply of offense yang telah dibuatnya. Hasil risetnya menunjukkan bahwa variabel  probability of arrest,  conviction, and punishment (r) berpengaruh negatif dan signifikan terhadap  jumlah property crime, sedangkan variabel rata-rata masa sekolah, variabel persentase  penduduk kota yang berkulit  putih, dan variabel  jumlah penduduk berpengaruh  positif dan signifikan  terhadap  jumlah  propefty crime. Di sisi lain, variabel  wage rate  legal activity (g*) yang diukur dengan  pendapatan,  variabel  kepadatan  penduduk, dan penjualan retail tidak berpengaruh signifikan  terhadap jumlah property crime. Berikutnya, Wolpin (1978) dan Wong (1995) juga telah melakukan  penelitian sejenis. Hasil riset Wolpin menunjukkan bahwa variabef  clearance rate, recognizance rate, dan imprisonment rate berpengaruh negatif dan signifikan, dan variabel unemployment rate berpengaruh positif dan  signifikan  terhadap jumlah  total tindakan kriminal (all offenses).  Kemudian, Wong (1995) menemukan bahwa variabel probability  of apprehension and conviction dan variabel  average length of sentence berpengaruh negatif dan signifikan,  sedangkan variabel unemployment rate berpengaruh  positif dan signifikan terhadap crime rate. Variabel real wage rate for workmen of unchanged grade berpengaruh negatif dan  signifikan,  sedangkan  variabel real per capita net national income dan real wage rafe berpengaruh positif dan signifikan terhadap crime  rate.
Atas  dasar landasan  teoretis  dan riset sebelumnya  seperti telah diuraikan di atas, ada tiga hipotesis utama  yang akan diuji dalam penelitian ini. Pertama, probabilitas jumlah terdakwa/tertuduh yang dihukum  penjara (imprisonment rate) berpengaruh negatif terhadap tingkat kriminalitas di Indonesia. Kedua, tingkat upah (wage rate) berpengaruh  negatif terhadap tingkat  kriminalitas di Indonesia. Ketiga, pengeluaran  pembangunan  pemerintah daerah berpengaruh  negatif terhadap kriminalitas di lndonesia.
Metode Penelitian Terkait dengan penelitian  ini, data yang digunakan  adalah data yang bersifat kuantitatif,  sekunder, dan cross-section. Data tersebut berasal dari publikasi Badan  Pusat Statistik (BPS) dan publikasi lain yang terkait. Periode riset dalam penelitian ini ditentukan cross-secfion mencakup 26 propinsiwaktu itu yang  ada di lndonesia pada tahun 1997.
Bina  Ekonomi  Majalah llmiah Fakultas  Ekonomi  Unpar
JJ
Keterbatasan  data yang disediakan  BPS  membuat  penulis  hanya  dapat menggunakan  cakupan  data tersebut dengan harapan  dapat  diperbaiki padJ liset lain. Kemudian,  penelitian ini akan menggunakan metode analisis  regresi  linier  berganda.  Metode ini akan  mengestimasi  sejumlah faktor  yang OiOuga mempengaruhi  tingkat  kriminalitas di Indonesia dari pendekatan atau model  ekonomi  dengan  metode  ordinary  /easf  squares (Ot-S). Berdasarkan  kerangka teoretis  dan juga penelitian-penelitian sebelumnya, maka model dasar yang  akan dianalisa adalah sebagai berikut:
PPC = Bo + BllR  + B2WG + B.GOV  + e..... .......(7)
TNC = Oo + 6rlR + 62WG  + 6gGOV  + v...... ............(8) dimana: PPC : ProPertY  crime TNC : total number of crime lR : imPrisonment  rate
WG . wage rate GOV : pengeluaran pembangunan sektor hukum Definisi  operasional  untuk variabel  property  crime  (PPC) adalah jumlah kejahatan terhadap hak milik pribadi pada  tahun  1997 yang dikelompokkan  secara arb,riter dari data jenis-jenis  kejahatan. Variabel total number of crime (TNC) adalah jumlah  seluruh kejahatan  tahun 1997. Variabel imprisonment rate (lR) adalah rasio terdakwa yang dipenjara terhadap total terdakwa dalam perkara  pidana tahun 1997.
Ketiga  variabel di atas diperoleh  dari publikasi  dalam Statistik Kriminal Tahun  1997  yang dikeluarkan  oleh BPS. Kemudian  variabel  wage rate (WG) adalah upah minimum  regional tiap propinsi tahun 1997 yang dipublikasikan dalam Indikator  Tingkat  Hidup  Pekerja  1998-2000 oleh BPS.  Variabel terakhir adalah  pengeluaran pembangunan pemerintah daerah sektor  hukum (GOV) tahun 1997 yang berasal dari Statistik lndonesia 1998  BPS.
Deskripsi  Perkembangan Kriminalitas Periode 1993-1 997
Sepanjang periode  1993-1997, jumlah  terdakwa/tertuduh dalam perkara pidana menunjukkan  kecenderungan  relatif stabil  dengan rata- rata  71.037 orang tiap tahun.  Sekitar 76% terdakwa/tertuduh sudah berumur 21 tahun lebih. Secara  regional,  propinsi Jawa Timur, Jawa Barat, dan Jawa Tengah  merupakan propinsi yang menempati  kelompok tiga besar terbanyak rata-rata jumlah terdakwa/tertuduh  perkara pidana.
Rata'rata  jumlahnya di Propinsi Jawa Timur, Jawa  Barat, dan Jawa Tengah  berturut-turut sebesar 9.701 orang (13,6%),9.378 orang (13,2o/o), dan 8.571 orang (12,0o/o). Sebaliknya, Propinsi Bengkulu, Sulawesi Tenggara, dan Jambi dengan rata-rata jumlah terdakwa/tertuduh dalam perkara  pidana berturut-turut sebesar 650 orang (0,9%),  789  orang (1,1),  dan 863 orang (1,2o/o) menjadi propinsi yang menempati kelompok tiga besar  terendah.
Volume 13, Nomor  2, Agustus 2009
Tabel 1 Jumlah Terdakwa/Tertuduh  perkara Menurut  Propinsi (3 Propinsi  Terbesar  dan 3 Kejahatan Propinsi  Terkecil) (Sumber: Badan  Pusat  Statistik  (BPS), i997)
*Hasil analisis data BPS ** Persentase  terhadap  rata-rata  nasional 3 Propinsi terbesar jumlah terdakwa/tertuduh : Jawa Timur,  Jawa Barat, dan  Jawa  Tengah 3 Propinsi terkecil jumtah terdakwa/tertuduh:  Jambi,  surawesi  renggara, dan Bengkulu
Tabel 2
Jumlah Terdakwa/Tertuduh  perkara Kejahatan Menurut Kelompok  Umur  Periode 1993-1997
(Sumber: Badan  Pusat  Statistik (BPS), 1997) *Hasil analisis data BPS ** Persentase  terhadap  rata-rata  nasional selanjutnya,  laporan  statistik kriminal dari Badan pusat  statistik (BPS) menyajikan perkembangan 24 jenis kejahatan di Indonesia. sepanjang  periode 1993-1997, jenis kejahatan property  crime menduduki ranking  pertama tertinggi sekitar 55,60/o dari total rata-rata jenis kejahatan. Pencurian merupakan jenis property crime  yang  paring banyak terjadi. Diikuti oleh jenis kejahatan personal crime sekitar 2g9%. pada jenis personal crime, kejahatan penganiayaan merupakan yang tertinggi diantara lainnya.
Kemudian, dari sembilan jenis hukuman yang dilaporkan BpS, jenis hukuman penjara  menempati urutan pertama yang banyak diputuskan  hakim  dalam pengadilan.  Berdasarkan data tahun 1gg3 dan 1995-1997, rata-rata jumlah terdakwa  yang  mendapat  hukuman penjara adalah 60.662 orang atau sekitar  85,3%.
Periode 1993-1997 No Propinsi 1 993 1 994 1 995
1 996 1 997 Rata- Rata  * Rata- Rata  (%) 1 Jawa Timur 8.463 9.059 10.249 11.459 9.279 9.701 13,6 2 Jawa Barat 9.058 L711 8.307 9.318 10.496 9.378 13,2 Jawa  Tengah 8.805 7.980 7.774 9.380 8.917 8.571 12,A 4 Jambi 714, 932 930
924 816 863 1,2 5 Sulawesi  Tenggara 603 vzt 872 874 675 789 1,1 6 Bengkulu 668 768 617
782 418 650 0,9 7 Nasional 68.359 73.487 69.845 70.601 72.893 71.037 100 No Kelompok
Umur 1 993 1 994 1 995 1 996 1 997 Rata-Rata Rata-Rata (o/n\ '* 1 < 16 tahun 2.512 2.003 1.727 1.384 1.425 1 .810 2.5 2 1 6-20  tahun 14.307 15.377 14.958 14.491 15.367 14.900 20,9 ? 2 21 tahun 51.177 56.1 07 52.920 54.488 55.544 54.O47 76 4 Tidak ielas JOJ 0 240 238 557 279 0.3 Total 68.359 73.487 69.845 70.601 (2.693 71.037 100
Bina Ekonomi Majalah llmiah Fakultas  Ekonomi  Unpar
35
Sementara itu, terdakwa yang memperoleh putusan  bebas/lepas dari tuntutan adalah 1.139 orang atau sekitar 1,60/o. Jenis hukuman mati/seumur hidup sendiri'  mencapai 18 orang tahun 1996, dan meningkat menjadi 57 orang tahun 1997.
Tabel 3 Jumlah Terdakwaffertuduh Perkara  Keiahatan Menurut Jenis  Keiahatan  Periode 1993-1997
(Sumber:  Badan  Pusat  Statistik (BPS), 1997) *Hasilanalisis  data BPS ** Persentase  terhadap  rata-rata  nasional
Tabel 4 Jumlah Terdakwaffertuduh Perkara  Kejahatan Menurut Jenis  Hukuman Periode 1993-1997
(Sumber:  Badan  Pusat  Statistik  (BPS),  1997)
*Hasil analisis data BPS ** Persentase  terhadap  rata-rata  nasional
Selanjutnya dalam  rangka pembangunan sektoral, pemerintah mengalokasikan sejumlah dana untuk  sektor-sektor yang berkaitan dengan  masalah kriminalitas seperti  sektor  hukum, dan sektor pertahanan & keamanan  (hankam) dalam anggaran  pendapatan dan belanja negara (APBN). Pada APBN 1993/1994,  pengeluaran  sektor hukum sekitar 0,33%  dari total  pengeluaran  pembangunan,  dan  sekitar 0,13o/o dari total anggaran pemerintah;  sedangkan pengeluaran sektor hankam sekitar 4,54o/o dari total pengeluaran  pembangunan,  dan  sekitar 1,84o/o dari total anggaran pemerintah.
No. Jenis Kejahatan 1993 1994 1 995 1996 1997 Rata- Rata <ata- tata (%) 1 Property Crimes 3.8151 40.120 40.162 39.075 40.226 39.546 55,6 2 Personal Crimes 17.329 24.193 21.517 22.049 2',1.329 21.283 29,9 3 lllegal Transactions 270 473 551 417 405 423 0,5 4 Other  Crimes 12.609 8.701 7.615 9.060 10.933 9.783 13,7 No. Jenis Hukuman I 993 1 995 1 996
1 997 Rata-Rata Kata-Kata (o/"\ ** 1 Penjara 57.201 59.915 60.959 64.576 60.662 85,3 2 BersyaraUPercobaan 7.681 6.379 5.631 5.175 6.216 8,7 3 Denda 1.956 1.701 1.929 1.243 1.707 2,4 4 Bebas/Lepas  dari  Tuntutan 1.235 1.058 1.047 1.217 1 .139 1,6 5 Kurungan 197 693 907 485 570 0,8 6 Dikembalikan kepada nranotta 34 71 67 74
61
0,08 Diserahkan ke Pemerintah 49 21 41
59
42 0,05 8 Mati/Seumur Hidup 5 6 18 57
21
0,02 o Tambahan 1 1 2 7 2 0,002 Volume 13, Nomor  2, Agustus 2009
Pada APBN  1997/1998,  alokasi pengeluaran  sektor hukum meningkat, sedangkan untuk  sektor  hankam menurun. Namun demikian, proporsi pengeluaran sektor hukum dan hankam cenderung meningkat sepanjang tahun anggaran 1 993/ 1 994-1  997 / 1 998.
Tabel 5 Pengeluaran  Pembangunan  Pemerintah Untuk Sektor Hukum  dan Sektor Pertahanan  & Keamanan Periode  Tahun Anggaran 1993/1994-1997/1998 (Rp mitiar)
(Sumber: Badan  Pusat  Statistik  (BPS),  1997) *Hasil analisis data BPS
Hasil Analisis dan Pembahasan Ada dua model regresi linier berganda yang dianalisis. Model pertama  menggunakan  jumlah terdakwa/tertuduh  dalam perkara pidana kejahatan terhadap  hak milik pribadi atau property  crime (LPPC) sebagai variabel  dependen; dan probabilitas jumlah terdakwaitertuduh yang dihukum  penjara atau imprisonment  rafe (LlR), tingkat upah atau wage rate (LWG), serta pengeluaran pembangunan pemerintah daerah (LGOV) yang ketiganya sebagai variabel independen. Model kedua menggunakan jumlah terdakwa/tertuduh dalam  semua  perkara pidana (LTNC)  sebagai variabel dependen,  sedangkan variabel-variabel independennya sama seperti model  pertama. Selengkapnya, hasil  regresi  model I dan ll adalah sebagai berikut: Hasil Regresi Model I
LPPC  = 9,09 + 1,49LlR - 1,86LWG + 1,22LGOV......................(9) (1151) (2'22)  (-4'31) (9'18) R'= 0,84 F-stat.=40,06  S.E.=0,44 ( ): t-stat Hasil Regresi Model  ll
LTNC = 13,45 - 0,50LlR - 1,33LWG + 1,101GOV..................(10) (2,!B)
(-0,84)  (-3,41) (9,23)
R'= 0,80 F-stat.=30,70  S.E.=0,40 ( ): t-stat
No. Tahun Anggaran Sektor
Hukum
(A) Sektor Hankam
(B) Total  Anggaran Belanja Pembangunan (c) Total Anggaran (D) A/C (%)- A/D (%) ", B/C (%)' B/D (Yo) - 1 1 993/1 994 84 't.147 25.227 62.322 0,33 0,1  3 4,54 1,84 2 1 994/1 995 1't 1 1.155 27.398 69.749 0,40 0,1  5 4,2'l 1,65 3 1 995/1 996 139 1.317 30.783 78.024 0,45 0,17 4,27 1,68 4 1 996/1 997 173 1.532 34.503 90.616 0,50 0,19 4,44 1,69 4 1 997/1 998 195 1.727 38.928 101 .087 0,50 0,19 4.43 1,70
Bina  Ekonomi  Majalah llmiah Fakultas  Ekonomi  Unpar
5t
Hasil regresi  model I dan ll menunjukkan bahwa variabel probabilitas jumlah terdakwa/tertuduh yang dihukum  penjara atau imprisonment rate (LlR) sama-sama tidak berpengaruh signifikan terhadap tingkat kriminalitas di Indonesia. Variabel LIR sebenarnya mengukur resiko  suatu perbuatan illegal atau tindak pidana. Dalam risetnya, Sjoquist  (1973)  mengemukakan  bahwa resiko  perbuatan illegal yang diukur dengan  probability of arrest dan probability of conviction berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap  properiy  crime di Amerika Serikat.  Kemudian,  Smigel  dan Ehrlich  (dalam  Becker,1968)  dan Wong (1995) memberi hasil serupa bahwa probability of conviction berpengaruh negatif dan signifikan  terhadap total  crime rafe. Hasil yang  sama juga diperoleh  oleh Wolpin (1978).
Menurut teori  ekonomi, resiko perbuatan illegal atau kriminal berpengaruh  negatif  terhadap tingkat kejahatan sehingga  peningkatan resiko perbuatan  illegal cenderung  mengurangi tingkat  kejahatan karena peningkatan resiko  tersebut dapat meningkatkan expected cosf yang akhirnya akan mengurangi  expected utility from crime. Tanda positif koefisien variabel LIR dalam hasil regresi model I dapat dikatakan bahwa peningkatan  expected cosf  akibat  peningkatan  resiko  kejahatan masih lebih  kecil  daripada peningkatan  expected  benefit-nya sehingga masih tetap meningkatkan expected utility from crime.  Ketidaksesuaian hasil regresi model I dengan  teori tersebut dapat diduga karena  antara lain faktor kemiskinan dan kelemahan sistem  hukum di Indonesia. Bagi masyarakat miskin, mereka  cenderung  mengambil resiko dengan melakukan  perbuatan illegal demi mencukupi  kebutuhan sendiri dan keluarganya  untuk  bertahan  hidup.  Motivasi mencukupi  kebutuhan itulah yang menjadikan  peningkatan  expected  cosf  akibat peningkatan resiko kejahatan  masih  lebih  kecil  daripada  peningkatan  expected benefit-nya. Terkait faktor  sistem hukum, menurut penilaian sejumlah ahli dan praktisi hukum, sistem  hukum  yang  sedang  berjalan di Indonesia saat ini masih mempunyai banyak kelemahan. Salah satunya  adalah bahwa hasil proses  peradilan tidak selalu berlangsung  secara  adil karena  masih ada keputusan  hakim yang  dipengaruhi  intervensi pihak tertentu. Kelemahan demikian menjadi peluang bagi paru penjahat untuk cenderung hreneruskan atau  mengulang  perbuatan jahatnya, dan juga menjadikan mereka tidak khawatir terhadap resiko hukuman yang kemungkinan akan dihadapinya.  Dengan  memperhatikan faktor kelemahan sistem hukum tersebut, peningkatan  expected cosf akibat peningkatan  resiko kejahatan akan tetap masih  lebih  kecil daripada  peningkatan  expected benefit-nya sehingga masih tetap meningkatkan expected utility from crime. Selanjutnya, hasil regresi model I dan ll menunjukkan bahwa variabel tingkat  upah (LWG)  berpengaruh negatif dan signifikan terhadap tingkat kriminalitas di lndonesia. Hasil ini sesuai dengan  riset yang dilakukan  Sjoquist (1973) di Amerika  Serikat dan Wong (1995) di lnggris dan Wales.
38 Volume 13, Nomor  2, Agustus 2009
sjoquist (1973) menemukan  bahwa  variaber tingkat  upah berpengaruh negatif terhadap property crime  di Amerika Serikat meski tidak signiiikan. sementara itu, wong (1995) melaporkan  dalam risetnya bahwa variabel tingkat  upah  berpengaruh  negatif dan signifikan  terhadap total semua kejahatan di wilayah  Inggris dan wares. Variaber tingkat  upah ini sebenarnya  mengukur legal  gains. Peningkatan legal gains akan mengurangi  tingkat  kejahatan  karena peningkatan  legat gains tersebut dapat  mengurangi  expected benefit yang akhirnya mengurangi expected utility from crime.
Berikutnya, hasil regresi model I dan ll menunjukkan bahwa variabel  pengeluaran  pembangunan pemerintah (LGov) berpengaruh signifikan terhadap tingkat  kriminalitas di Indonesia.  Variabel LGov ini dimasukkan  dalam model dengan tujuan menghubungkan variabel peran pemerintah dan tingkat kriminalitas.  Diharapkan bahwa peningkatan pengeluaran  pembangunan  pemerintah dapat meningkatkan kesejahteraan masyarakat  sehingga pada akhirnya dapat mengurangi tingkat  kejahatan. Hubungan  antar-kedua  variabel tersebut diharapkan negatif.  Namun begitu ternyata  hasil regresi model I dan ll menghasilkan koefisien untuk variabel LGov bertanda  positif. Ketidaksesuaian tanda variabel LGov dalam  hasil regresi mengindikasikan  bahwa penurunan expected benefit akibat peningkatan pengeluaran pembangunan pemerintah masih belum mampu mengurangi expected utility from crime. Peningkatan  peran  pemerintah  dalam  pembangunan  masyarakat yang direpresentasikan dengan variabel pengeluaran pembangunan pemerintah belum mampu  mengurangi tingkat kejahatan. Dugaan penyebabnya  kemungkinan  besar  adanya faktor ketidakmerataan hasil- hasil pembangunan, dan rendahnya efisiensi & efektivitas penggunaan anggaran  pembangunan.  Dengan adanya kedua faktor tersebut, sebagian masyarakat masih ada yang belum menikmati hasil-hasil pembangunan  dan masih  rendah tingkat kesejahteraannya. Masyarakat kelompok ini akan cenderung  berani mengambil resiko untuk melakukan kejahatan  demi  mencukupi  kebutuhan pribadi dan  keluarganya. Motivasi untuk  mencukupi kebutuhan pribadi dan keluarga itulah yang mampu meningkatkan expected benefit yang akhirnya meningkatkan pula expected utility from crime sehingga mereka bersedia melakukan tindakan kriminal.
Selanjutnya, hasil estimasi di atas juga sudah diuji dengan sejumlah uji asumsi klasik. Berdasarkan uji normalitas  Jarque-Bera (JB test), nilai JB normality fesf statistik untuk  model I sebesar  1,05, dan modef f l sebesar 0,72 sehingga lebih  kecil daripada nilai Chi-squaretabel (0,05)  sebesar 9,48 yang berarti lolos uji asumsi  normalitas. Dengan Lagrange-Multiplier fesf (LM test) diketahui bahwa nilai Chr:sguare  hitung untuk model I sebesar 0,01 dan model ll sebesar 1,65 sehingga lebih kecil daripada nilai Chi-square tabel (0,05) sebesar 11,07 yang mengindikasikan terpenuhinya asumsi  linieritas.
Bina  Ekonomi  Majalah llmiah Fakultas  Ekonomi Unpar 39
Kemudian dilakukan uji asumsi homokedastisitas dengan  White fesf  yang menghasilkan nilai Chi-square  hitung untuk  model I sebesar 9,12, dan moOet ll sebesar 5,99 sehingga lebih  kecil daripada nilai Chi-square tabel
(0,05) sebesar 14,01 yang mengindikasikan terpenuhinya asumsi homokedastis.  Setelah  itu dilakukan  uji asumsi  non-autokorelasi  dengan ARCH fesf yang menghasilkan nilai Chi-square hitung untuk  model I sebesar  0,58 dan model ll sebesar 0,42 sehingga lebih  kecil daripada nifai Chr:sg uare tabel  (0,05)  sebesar  5,99 yang mengindikasikan sudah terpenuhinya asumsi non-autokorelasi. Terakhir dilakukan uji asumsi non-multikolinieritas  dengan  uji F sejumlah  regresi  parsial  yang  ternyata tebih kecil daripada nilai F-tabel (0,05) sebesar 3,05 sehingga mengindikasikan tidak terdapatnya  multikolinieritas  sempurna diantara variabel-variabel  independen  yang  dipakai dalam penelitian.

## Kesimpulan  dan  Saran
Berdasarkan  pendekatan  atau  model ekonomi, seorang individu melakukan  perbuatan  kriminal karena  expected utility yang akan diperoleh dari hasil perbuatan illegal yang dipilihnya lebih besar daripada expected  utitity yang  akan didapat  dari  hasil perbuatan  legal. Expected utitity tersebut merupakan  hasil  perhitungan  manfaat  (benefit)  dan biaya (coCt) yang  akan ditanggung baik ketika memilih  untuk melakukan perbuatan illegal maupun legat. Atas  dasar konsep  expected utility iersebut,  sejumlah  ahli mengembangkan  model suply  of offense sebagai suatu model ekonomi untuk menjelaskan faktor-faktor yang mempengaruhi  tingkat  kriminalitas,  dan  sekaligus  sebagai suatu model ekonomi untuk melakukan studi  empiris tingkat kriminalitas.
Dengan  menerapkan  model suply of offense dan menggunakan alat analisis regresi berganda, penelitian mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat kriminalitas di Indonesia memberi hasil seperti berikut ini. Variabel tingkat  upah berpengaruh negatif dan signifikan terhadap tingkat kriminalitas di lndonesia. Variabel pengeluaran pembangunan  pemerintah berpengaruh  positif dan signifikan  terhadap tingkat kriminalitas di Indonesia.  Kemudian, variabel probabilitas  jumlah terdakwa/tertuduh yang dihukum  penjara tidak berpengaruh signifikan terhadap tingkat kriminalitas.
Atas dasar hasil penelitian  seperti dikemukakan di atas,  saran- saran  yang  dapat  diajukan  adalah  seperti  berikut  ini. Untuk pemerintah, upaya yang  dapat dilakukan guna mengurangi tingkat l<riminalitas di Indonesia sedikitnya ada dua cara. Pertama adalah meningkatkan tingkat upah minimuni regional (UMR).  Kedua  adalah mengurangi ketidakefisienan,dan ketidakefektifan  penggunaan dana pengeluaran pembangunan pemerintah  sehingga  berhasil  membiayai program- program  pembangunan  yang  dapat  dinikmati  segala  lapisan  masyarakat ianpa menimbulkan masalah kesenjangan  sosial-ekonomi yang bisa menjadi  salah satu pemicu berkembangnya tingkat kriminalitas.
40 Volume 13, Nomor  2, Agustus 2009
Kemudian saran bagi pemilik dan pengelola badan usaha, upaya meningkatkan  kesejahteraan  karyawan  seperti meningkatkan upah/gaji dapat mengurangi  potensi  terjadinya  perbuatan  kriminal. Selanjutnya, bagi peneliti lain yang tertarik  riset sejenis, penelitian yang hendak dilakukan sebaiknya menggunakan data runtun waktu atau menggunakan data yang lebih baru sehingga  hasil risetnya  nanti dapat menjadi bahan perbandingan dengan riset  sebelumnya
Daftar Pustaka Becker, Gary S. (1968),"Crime and Punishment: An Economic Approach", The Journal of Political  Economy,  VoL7G, No.2, The University of Chicago, USA. Badan Pusat Statistik (BPS) (2000), Indikator Tingkat Hidup Pekerja 1998-2000.  Jakarta.
Badan  Pusat Statistik (BPS) (1997), Statistik Kriminal 1997,  Jakarta. Badan Pusat Statistik (BPS) (1998), Statistik Kriminal '1998, Jakarta. Departemen  Pendidikan dan Kebudayaan (1988),  Kamus  Besar Bahasa Indonesia, Cetakan l, Balai  Pustaka,  Jakarta. Kartono, Kartini (1992), Patologi  Sosial,  Jilid l, Edisi Baru, Cetakan lV, April, CV  Rajawali,  Jakarta. Merton (1938) dalam  Made  Drama Weda (1996),  Kriminologi, Edisi l, Cetakan l, November, PT Raja Grafindo Persada,  Jakarta. O'Sullivan  ('1996), Urban Economics, Third Edition,  Richard D. lrwin, USA. Reksohadiprodjo, Soekanto, dan A.R. Karseno (1985), Ekonomi Perkotaan, Edisi  Revisi, Cetakan l, Maret, BPFE,  Yogyakarta. Separovic, Paul  (1985) dalam  Made Drama Weda (1996), Kriminologi, Edisi l, Cetakan l, November,  PT Raja Grafindo Persada,  Jakarta. Sjoquist, David L. (1973),  "Property  Crime  and Economic Behavior:  Some Empirical Results",  The American Economic  Review,  Vol.63, No.3, June, USA.
Sharp, Ansel M, et al. (1996), Economics of Social Sigues, Twelf Edition, Richard D. Inryin, USA. Wong,  Yue-Chim  R, (1995), "An Economic Analysis  of the Crime Rate in England and Wales, 1857-1992", Economica, Vol.62, May, The London  School of Economics and Political Science, England. Wolpin,  Kenneth l. (1978), "An Economic Analysis of Crime and Punishment in England and Wales, 1894-1967", The Journal of Political Economy, Vol.86,  No.5, October, The University of Chicago, USA.
Bina Ekonomi Majalah llmiah Fakultas  Ekonomi  Unpar 4l