Pemodelan Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Tingkat Kriminalitas di Provinsi Jawa Timur Tahun 2019-2022 Menggunakan Metode Regresi Data Panel

Endiana, Anandya (2025) Pemodelan Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Tingkat Kriminalitas di Provinsi Jawa Timur Tahun 2019-2022 Menggunakan Metode Regresi Data Panel. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 2043211100-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 1 April 2027. Download (14MB) | Request a copy

Abstract

Kriminalitas adalah tindakan ilegal yang dapat mengancam keamanan dan ketentraman masyarakat, mencakup perbuatan seperti pencurian, perampokan, dan kekerasan. Berbagai faktor baik internal maupun eksternal dapat mempengaruhi tingkat kriminalitas di suatu daerah. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat kriminalitas di Provinsi Jawa Timur dari tahun 2019 hingga 2022 dengan menggunakan metode regresi data panel. Faktor-faktor yang akan dianalisis meliputi faktor pendidikan menggunakan rata-rata lama sekolah, faktor ekonomi menggunakan persentase penduduk miskin, gini rasio, dan tingkat pengangguran terbuka, serta faktor demografi menggunakan kepadatan penduduk. Data yang digunakan mencakup 38 Kabupaten/Kota dengan kombinasi data cross section dan time series, sehingga memungkinkan untuk mendapatkan hasil analisis yang lebih akurat mengenai faktor-faktor tersebut terhadap tingkat kriminalitas. Hasil penelitian menggunakan regresi data panel diperoleh hasil bahwa berdasarkan pendekatan Fixed Effect Model dengan efek individu dari lima variabel yang digunakan, dua diantaranya berpengaruh signifikan terhadap tingkat kriminalitas di Provinsi Jawa Timur. Variabel yang berpengaruh positif dan signifikan adalah rata-rata lama sekolah dan persentase penduduk miskin. Kedua variabel tersebut dapat menjelaskan tingkat kriminalitas sebesar 76,07% dan sisanya 23,93% lainnya dijelaskan oleh variabel lain di luar model.
===================================================================================================================================
Crime is an illegal act that can threaten the security and peace of society, including acts such as theft, robbery, and violence. Various factors both internal and external can affect the crime rate in an area. This study aims to analyze the factors that influence the crime rate in East Java Province from 2019 to 2022 using the panel data regression method. The factors to be analyzed include educational factors using the average length of schooling, economic factors using the percentage of poor people, gini ratio, and open unemployment rate, and demographic factors using population density. The data used covers 38 districts/cities with a combination of cross section and time series data, making it possible to obtain more accurate analysis results regarding these factors on crime rates. The results of the study using panel data regression showed that based on the Fixed Effect Model approach with individual effects of the five variables used, two of them had a significant effect on the crime rate in East Java Province. The variables that have a positive and significant effect are the average length of schooling and the percentage of poor people. Both variables can explain the crime rate by 76,07% and the remaining 23,93% is explained by other variables outside the model.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Jawa Timur, Kemiskinan, Kriminalitas, Pendidikan, Regresi Data Panel, Criminality, East Java, Education, Panel Data Regresssion, Proverty.
Subjects:	H Social Sciences > HA Statistics > HA29 Theory and method of social science statistics H Social Sciences > HA Statistics > HA31.3 Regression. Correlation. Logistic regression analysis. H Social Sciences > HB Economic Theory > Economic forecasting--Mathematical models.
Divisions:	Faculty of Vocational > 49501-Business Statistics
Depositing User:	Anandya Endiana
Date Deposited:	11 Feb 2025 05:32
Last Modified:	11 Feb 2025 05:32
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/118639

Actions (login required)

View Item