ANALISIS METODE SPASIAL UNTUK MENENTUKAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KRIMINALITAS  PADA PROVINSI JAWA TIMUR TAHUN 2022

Tantri Novita Sari Sari; Safaat Yulianto

doi:10.38043/jids.v8i2.5326

Authors

Tantri Novita Sari Sari Institut Teknologi Statistika dan Bisnis Muhammadiyah Semarang
Safaat Yulianto Institut Teknologi Statistika dan Bisnis Muhammadiyah Semarang

DOI:

https://doi.org/10.38043/jids.v8i2.5326

Keywords:

Kriminalitas, Spatial Autoregressive, Spatial Error Model

Abstract

Suatu tindak kejahatan yang mana perbuatannya perlu untuk diberi hukuman atau pidana biasa disebut dengan kriminalitas. Kriminalitas diartikan sebagai segala aktivitas yang tidak mendapat persetujuan masyarakat karena melanggar norma sosial, agama, dan hukum serta merugikan masyarakat. Jumlah kejadian kejahatan secara nasional juga turun secara konsisten setiap tahun sejak 2017, mencapai level terendahnya pada tahun 2021 namun terjadi peningkatan pada tahun 2022. Sepanjang 2022 terjadi 276.507 kejahatan di Indonesia dengan tingkat penyelesaiannya sebanyak 200.147 atau 73, 38 persen.. Jawa Timur menduduki tingkat ketiga untuk daerah dengan jumlah kejahatan tertinggi di Indonesia. Jawa Timur memiliki angka kejahatan sebesar 17.642 dengan tingkat penyelesaiannya hanya sebesar 52.74 persen di tahun 2022. Terjadinya suatu tindak kejahatan kriminalitas dapat dipengaruhi oleh keterkaitan wilayah, seperti lokasinya yang dekat atau karakteristiknya yang serupa. Metode analisis statistik untuk mempelajari fenomena kejadian yang memiliki aspek kewilayahan diartikan juga sebagai analisis metode spasial. Penelitian ini bertujuan membentuk model spasial dan mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi kriminalitas pada Provinsi Jawa Timur dengan digunakannya variabel total kejahatan/kasus kriminalitas yang dilaporkan (Y), tingkat pengangguran terbuka (X₁), total masyarakat (X₂), persentase penduduk > 15 tahun tidak bisa membaca menulis (X₃), dan total masyarakat miskin (X₄) dengan pembobot queen contiguity. Matriks pembobot spasial (queen contiguity) adalah jenis pendekatan bobot area yang melihat area pengamatan berdasarkan sisi-sisi yang saling bersinggungan dan memperhitungkan sudut. Pemodelan yang dihasilkan dalam penelitian ini adalah model SEM dan persamaan yang didapat adalah . Di Prov. Jawa Timur pada tahun 2022, variabel total masyarakat signifikan memiliki korelasi positif dengan kriminalitas, sedangkan variabel total masyarakat miskin signifikan memiliki korelasi negatif. Total masyarakat dan total masyarakat miskin adalah faktor independen yang signifikan yang mempengaruhi kriminalitas di Prov. Jawa Timur pada 2022. Oleh karena itu, pemerintah perlu mengadopsi kebijakan yang mencakup edukasi keluarga berencana, subsidi dan insentif pajak bagi keluarga kecil, serta pelatihan keterampilan yang sesuai dengan kebutuhan pasar kerja. Selain itu, bantuan langsung berupa tunjangan bulanan, subsidi pangan, dan program pemberdayaan ekonomi untuk keluarga miskin sangat penting. Dengan implementasi kebijakan ini, diharapkan dapat mencegah peningkatan jumlah masyarakat dan menekan angka kemiskinan, sehingga membangun ketahanan sosial dan menciptakan lingkungan yang lebih aman.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Asmita Tumanggor, & Elmanani Simamora. (2023). Pemodelan Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Indeks Pembangunan Manusia Di Sumatera Utara Menggunakan Regresi Spasial. Jurnal Riset Rumpun Matematika Dan Ilmu Pengetahuan Alam, 2(2), 0116. https://doi.org/10.55606/jurrimipa.v2i2.822

Dona, F. M., & Setiawan. (2015). Pemodelan Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Tingkat Kriminalitas di Jawa Timur dengan Analisis Regresi Spasial. JURNAL SAINS DAN SENI ITS, 4(1), 23373520.

Dwi, Y., & Ningtias, A. (2021). ANALISIS SPATIAL AUTOREGRESSIVE (SAR) MODEL PADA DATA KEMISKINAN DI PROVINSI JAWA BARAT.

Febrianti, E., Susetyo, B., & Silvianti, P. (2023). Pemodelan Tingkat Kriminalitas di Indonesia Menggunakan Analisis Geographically Weighted Panel Regression. Xplore: Journal of Statistics, 12(1), 91109. https://doi.org/10.29244/xplore.v12i1.950

Hadiyatullah, & Dkk. (2019). Algoritma Fuzzy C-Means Dengan Metode Elbow Untuk Mengelompokkan Kepolisian Provinsi Di Indonesia Berdasarkan Jumlah Kasus ( Crime Total , Crime Cleared , Creime Rate , Clearance Rate ). (JASIE) Jurnal Aplikasi Sistem Informasi Dan Elektronika, 1(1), 118.

Hasan, Z., AS, D. A., Febriyanti, A., & Mariska, S. (2023). Kriminalitas Pencurian Sepedah Motor Di Desa Gandri Kecamatan Penengahan Kabupaten Lampung Selatan. JURNAL RECTUM: Tinjauan Yuridis Penanganan Tindak Pidana, 5(3), 245. https://doi.org/10.46930/jurnalrectum.v5i3.3501

Himo, J. T., Rotinsulu, D. C., & Tolosang, K. D. (2022). Analisis Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia dan Angkatan Kerja terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka di 4 Kabupaten di Provinsi Maluku Utara Tahun 2010-2019. Jurnal Berkala Ilmiah Efisiensi, 22(4), 124135.

M. Yudy Rachman, Ali Sadikin, Dahniar, D., Yohana Yustika Sari, Diah Fitriaty, & Novita Weningtyas Respati. (2023). Pendirian Pojok Baca Sebagai Cara Meningkatkan Minat Baca Pada Anak. Joong-Ki: Jurnal Pengabdian Masyarakat, 2(3), 629635. https://doi.org/10.56799/joongki.v2i3.2044

Mahroji, D., & Nurkhasanah, I. (2019). Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia Terhadap Tingkat Pengangguran Di Provinsi Banten. Jurnal Ekonomi-Qu, 9(1). https://doi.org/10.35448/jequ.v9i1.5436

Martias, L. D. (2021). Statistika Deskriptif Sebagai Kumpulan Informasi. Fihris: Jurnal Ilmu Perpustakaan Dan Informasi, 16(1), 40. https://doi.org/10.14421/fhrs.2021.161.40-59

Maun, M.Y., Kaleka, M. U. (2024). Penerapan pertanian ramah lingkungan guna menyediakan pangan sehat dan aman di indonesia. Agrotek Tropis: Jurnal Ilmu Pertanian, 1(1), 14-17.

Mayona, Y., Buaton, R., & Simanjutak, M. (2022). Data Mining Clustering Tingkat Kejahatan Dengan Metode Algoritma K-Means (Studi Kasus: Kejaksaan Negeri Binjai). Jurnal Informatika Kaputama (JIK), 6(3), 25489739.

Novitasari, D., & Khikmah, L. (2019). Penerapan Model Regresi Spasial pada Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di Jawa Tengah. Statistika, 19(2), 123134.

Nugroho, A. H., & Harmadi, S. H. B. (2016). Analisis Spasial Kriminalitas Harta Benda di Wilayah Jadetabek. Jurnal Ekonomi Dan Pembangunan Indonesia, 15(2), 158. https://doi.org/10.21002/jepi.v15i2.575

Polri, P. B. (2022). No Title. Pusiknas Bareskim Polri.

Prayogo, I., & Indira Hasmarini, M. (2022). SEIKO: Journal of Management & Business Analisis Pengaruh IPM, Upah Minimum, PDRB dan Jumlah Penduduk Terhadap Penyerapan Tenaga Kerja Di Yogyakarta Tahun 2018-2021. SEIKO: Journal of Management & Business, 5(2), 7785. https://doi.org/10.37531/sejaman.vxix.3455

Purba, C. R., Tambunan, P., Herlina, R., & Angin, P. (2024). BACAAN PADA SISWA KELAS V SEKOLAH DASAR THE EFFECT OF RE-TELLING READING CONTENT WHAT HAS BEEN READ ON THE ABILITY TO COMPREHEND READING IN. 3, 110.

Putra, A. D., Stevi Martha, G., Fikram, M., Yuhan, R. J., & Stis, P. S. (2020). Faktor-Faktor yang Memengaruhi Tingkat Kriminalitas di Indonesia Tahun 2018.

Rahmalia, S., Ariusni, & Triani, M. (2019). PENGARUH TINGKAT PENDIDIKAN, PENGANGGURAN, DAN KEMISKINAN TERHADAP KRIMINALITAS DI INDONESIA. Jurnal Kajian Ekonomi Dan Pembangunan, 1(1), 2136.

Rahmatullah, S., Juningsih, E. H., & Rachmawati, S. (2023). Prediksi nilai akademik peserta didik di masa pandemi covid-19 dengan regresi linier berganda. JISAMAR (Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research), 7(1), 112123. https://doi.org/10.52362/jisamar.v7i1.1012

Sabiq, R. M. (2020). DAMPAK PENGANGGURAN TERHADAP TINDAKAN KRIMINAL DITINJAU DARI PERSPEKTIF KONFLIK. Kolaborasi Resolusi Konflik, 3, 5164.

Samadi, H., Asdi, Y., & Matematika, J. (n.d.). PENERAPAN MODEL REGRESI SPASIAL DALAM MENENTUKAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA DI KABUPATEN/KOTA PROVINSI SUMATERA BARAT. Jurnal Matematika UNAND, 4, 8089.

Setiawan, P., Muchtar, M., & Sihombing, P. R. (2024). Determinan Tingkat Kemiskinan Di Indonesia. Journal of Law, Administration, and Social Science, 4(1), 161171. https://doi.org/10.54957/jolas.v4i1.688

Yulianto, S., & Ayuwida, C. A. (2021). Model tingkat kemiskinan Provinsi Jawa Timur dengan analisis regresi spasial. Seminar Nasional Matematika Dan Pendidikan Matematika (6 Th SENATIK), 6, 121127.

Yuspira, P., Sugara, I., Bukit, R., Suprayetno, E., & Rangkuty, D. (2023). Studi Kajian Garis Kemiskinan dan Penduduk Miskin di Kabupaten Deli Serdang. Jurnal Mahasiswa Kreatif, 1(4), 228234.