pemetaan jenis kriminalitas dan tingkat kecelakaan di...
TRANSCRIPT
Pemetaan Akibat Kecelakaan dan Jenis Kriminalitas di Wilayah
Surabaya Menggunakan Pendekatan korespondensi
ANDREW NOFENESIA
DOSEN PEMBIMBING
M. SJAHID AKBAR,S.SI,M.SI
PROGRAM STUDI DIPLOMA III
JURUSAN STATISTIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER
SURABAYA 2013
LATAR BELAKANG
Pengaruh era globalisasi di segala bidang kehidupan
masyarakat di saat ini tidak dapat dihindarkan dan sudah
dirasakan akibatnya hampir disemua Negara, terutama di
Negara berkembang.
RUMUSAN MASALAH
Bagaimana karakteristik akibat kecelakaan
lalu lintas dan jenis kriminalitas berdasarkan
wilayah di Surabaya tahun 2012?
Bagaimana pola kecenderungan akibat
kecelakaan lalu lintas dan jenis kriminalitas
berdasarkan wilayah di Surabaya tahun
2012?
MANFAAT
Dapat mengetahui karakteristik dan pola kecenderungan jenis
kejahatan dan akibat kecelakaan berdasarkan wilayah di Surabaya
tahun 2012. Manfaat lainnya dapat memberikan masukan kepada
pihak Kepolisian dan Dinas Perhubungan untuk mengadakan
tindakan pengamatan dan pencegahan dalam meng-atasi masalah
kriminalitas di wilayah Surabaya serta dapat di jadikan informasi
untuk masyarakat agar lebih berpartisipasi dan berhati-hati dalam
masalah tersebut.
BATASAN MASALAH
Batasan masalah dalam penelitian ini data
yang digunakan adalah data dari rekap
kejadian kriminalitas yang tercatat pada
Direktorat Reserse Kriminal Umum
Kepolisian Daerah provinsi Jawa Timur 2012
serta rekap data dari Satuan Lalu Lintas
(Satlantas) Polrestabes Surabaya.
STATISTIKA DESKRIPTIF
Statistika Deskriptif adalah cabang ilmu statistika yang
berkaitan dengan prosedur-prosedur yang digunakan untuk
menjelaskan karakteristik data secara umum. Walpole (1995)
PENELITIAN SEBELUMNYA
Penelitian mengenai kriminalitas telah dilakukan oleh Yati
Jurusan Statistika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan
Alam, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS), Surabaya
(2001) mengenai Analisis Regresi Logistik Data Kriminalitas
Polres Jember.
Selain itu penelitian mengenail kecelakaan telah dilakukan
kembali oleh Wahyu Wulan Fitriah, Muhammad Mashuri, dan
Irhamah Jurusan Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu
Pengetahuan Alam, Institut Teknologi Sepuluh Nopember
(ITS), Surabaya (2011) mengenai faktor-faktor yang
mempengaruhi keparahan korban kecelakaan lalu lintas di kota
surabaya degan pendekatan bagging regresi logistik ordinal.
TABEL KONTINGENSI
Tabel kontingensi atau yang disebut tabulasi silang adalah tabel yang berisi data jumlah
atau frekuensi atau beberapa klasifikasi (kategori).
Tabel 2.1 Bentuk Umum Tabel Kontingensi Dua Arah
Var 1Var 2
Total1 2 3 .. p
1 X11 X12 X13 .. X1p X1.
2 X21 X22 X23 .. X2p X2.
3 X31 X32 X33 .. X3p X3.
… .. .. .. .. .. ..
… .. .. .. .. .. ..
n Xn1Xn2 Xn3 .. Xnp Xn.
Total X.1 X.2 X.3 .. X.p X..
UJI INDEPENDENSI
Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui apakah diantara variabel memiliki
hubungan atau tidak. Semakin banyak katagori dari variabel maka semakin banyak
pula sampel yang dibutuhkan karena tabel kontingensi mensyaratkan nilai harapan
yang bernilai kurang dari 5 maksimum ada 20% dari seluruh sel.
Uji independensi ini digunakan untuk mengetahui hubungan antara dua
variabel (Agresti, 2002). Setiap level dari variabel-variabel tersebut harus
memenuhi syarat sebagai berikut.
Homogen
Mutually exclusive dan mutually exhaustive
Skala nominal dan skala ordinal
UJI INDEPENDENSI
Langkah-langkah dari pengujian independensi sebagai berikut.
Hipotesis :
H0 : Tidak ada hubungan antara variabel 1 dan 2 (Independen).
H1 : Terdapat hubungan antara variabel 1 dan 2 (Dependen).
Statistik Uji :
Keterangan :
= Total Frekuensi untuk masing-masing baris ke-i dan kolom ke-j
= Taksiran nilai harapan (expected value)
= 1,2,3………………………….n (banyaknya baris
= 1,2,3…………………………..p (banyaknya kolom)
ijx
ijm̂
ij
I
i
J
j ij
ijij
m
mx
1 1
2
2
ˆ
ˆ
ANALISIS KORESPONDENSI
Analisis korespondensi adalah bagian analisis multivariat
yang mempelajari hubungan antara dua atau lebih variabel
dengan memperagakan baris dan kolom secara serempak
dari tabel kontingensi dua arah dalam ruang vektor
berdimensi rendah (dua). (Greenacre, 1984)
ANALISIS KORESPONDENSI
Matriks P adalah matriks korespondensi
Kemudian mencari vektor baris dan kolom r dan c, dan diagonal matriks Dr dan Dc
dengan elemen r dan c pada diagonal, sehingga :
Dimana 1n adalah vektor nx1 dan 1p adalah vektor px1 matriks identitas dan
Dr = diag(r1,r2,...,rI) dan Dc = diag(c1,c2,...,cJ) (2.8)
Dimana : ri adalah massa baris
ci adalah massa kolom
Menghitung matriks akar kuadrat :
1111
1111
atau.,...,2,1,
atau.,...,2,1,
IxI
JxIJx
I
i
ijI
i
iji
JxJ
IxJIx
J
j
ijJ
j
iji
pjn
xpc
nin
xpr
1Pc
1Pr
J
rJc
I
rIr
cccc
rrrr
1,...,
1diag,...,diag
1,...,
1diag,...,diag
1
211
21
1
211
21
DD
DD
ANALISIS KORESPONDENSI
Penguraian nilai singular / Singular Value Decomposition (selanjutnya ditulis SVD)
merupakan satu dari banyak cara pada algoritma matriks dan terdiri dari konsep
dekomposisi eigenvalue atau eigenvektor (biasa disebut eigen dekomposisi). Nilai
singular dicari untuk memperoleh koordinat baris dan kolom sehingga hasil
Analisis Korespondensi dapat divisualisasikan dalam bentuk grafik. Banyak axis: d
= min[(I – 1),(J – 1)].Banyak axis: d = min[(I – 1),(J – 1)]. (Greenacre, 1984)
Analisis korespondensi dapat dirumuskan dengan kuadrat terkecil terboboti.
dimana P – rc’ adalah nilai singular dekomposisi (SVD), adalah nilai singular,
vektor uk Ix1 dan vektor vk Jx1 merupakan si-ngular vektor korespondensi matriks
yang be-rukuran IxJ, dan rank K>1.
K
k
kckrk
1
2121vDuDcrP
k
2121 cr DcrPD
ANALISIS KORESPONDENSI
Koordinat profil baris :
Koordinat profil kolom :
Profil baris dan kolom matriks P didapatkan dari vektor baris dan kolom matriks P
dibagi dengan jumlahnya sendiri (Greenacre, 1984).
Matriks profil baris Matriks profil kolom
krk uDF21
kck vDG21
I
1
r
.
.
.
r
PDR
~
~
1r
J
1
c
.
.
.
c
PDC
~
~
1
c
ANALISIS KORESPONDENSI
Total inersia adalah ukuran variasi data dan ditentukan dengan jumlah kuadrat
terboboti
Dimana adalah nilai singular dari nilai singular dekomposisi matriks
. k adalah banyaknya solusi dimensi sehingga k = 1,2 (Johnson,
2002).
Inersia baris (Greenacre,1984):
K
k
k
i j ii
jiij
cr
crptr
1
2
2
21c
21r
21c
21r DcrPDDcrPD
k
2121 cr DcrPD
TT
c
T
r
i ic
T
iir
1cRD1cRD
crDcr
1
1
tracein(I)
atau~~in(I)
ANALISIS KORESPONDENSI
Inersia kolom:
Kontribusi relatif atau korelasi baris ke-i atau kolom ke-j dengan komponen k
adalah kontribusi axis ke inersia baris ke-i atau kolom ke-j, dinyatakan dalam
persen inersia baris ke-i atau kolom ke-j.
Korelasi axis ke k dan baris ke i =
Korelasi axis ke k dan kolom ke j =
Dimana adalah koordinat profil baris ke i pada axis ke k, adalah koordinat
profil kolom ke j pada axis ke k.
TT
r
T
c
j jr
T
jjc
1rCD1rCD
rcDrc
1
1
tracein(J)
atau~~in(J)
ikebarisinersia
ikebarismassa ikf
jkekolominersia
jkekolommassa jkf
ikf ikf
ANALISIS KORESPONDENSI
Kontribusi baris ke i atau kolom ke j ke axis k (kontribusi mutlak), dinyatakan
dengan persen inersia axis ke k.
Kontribusi baris ke i dan axis ke k =
Kontribusi kolom ke j dan axis ke k =
kkeaxisinersia
ikebarismassa ikf
kkeaxisinersia
jkekolommassa jkf
ANALISIS KORESPONDENSI
yang merupakan jarak kuadrat antara vector p dari frekuensi relative observasi
dan vector dari ekspektasi frekuensi relatif, n merupakan total frekuensi
observasi [Greenacre, 1983]. Nilai dapat dituliskan dalam rumus sebagai
berikut:
Total adalah
dimana elemen ke j dari dapat dituliskan sebagai berikut :
Maka jarak Chi-Square dapat dicari dengan rumus sebagai berikut:
atau
2p
2
pppp ii 12
p
T
ii Dn2 i i
22
p
i ii ii npnp Tijiii pppp ...321ip
pppp ii 12
p
T
i Dd
frekuensiekspektasi
frekuensiekspektasiobservasi2
2
PENGANTAR KRIMINALITAS
Kriminalistik/kriminologis disebut dengan istilah
“kejahatan”. Oleh karena itu, dari sekian banyak batasan
kejahatan,memiliki definisi yang dirumuskan oleh SEELIG,
yang menyebutkan kejahatan adalah suatu tingkah laku
atau perbuatan manusia yang salah baik secra rohani
maupun secara jasmani.
PENGANTAR LALU LINTAS
Lintas merupakan gabungan dua kata yang masing-masing
dapat diartikan tersendiri. Menurut Djajoesman (1976) Lalu
mengemukakan bahwa secara harfia lalu lintas diartikan
sebagai gerak (bolak balik) manusia atau barang dari satu
tempat ketempat lainnya dengan menggunakan sarana jalan
umum.
SUMBER DATA
Direktorat Reserse Kriminal Umum
Kepolisian Daerah Provinsi Jawa Timur
secara kumulatif pada tahun 2012
data tingkat kecelakaan lalu lintas yang
tercatat dalam Satuan Lalu Lintas
(Satlantas) pada tahun 2012.
VARIABEL PENELITIAN
Variabel Akibat Kecelakaan
Variabel Jenis Kriminalitas
Variabel Wilayah Surabaya
IDENTIFIKASI VARIABEL
No Wilayah Kecamatan
1 Surabaya Pusat
Tegal Sari
Simokerto
GentengBubutan
2 Surabaya Timur
Gubeng
Gunung Anyar
Sukolilo
Tambak Sari
Mulyorejo
RungkutTenggilis Mejoyo
3 Surabaya Barat
Benowo
Pakal
Asem Rowo
Suko
Manunggal
Tandes
SambikerepLakar Santri
4 Surabaya Utara
Bulak
Kenjeran
Semampir
Pabean
CantikanKrembangan
5Surabaya Selatan
Wonokromo
Wonocolo
Wiyung
Karang Pilang
Jambangan
Gayungan
Dukuh PakisSawahan
No Tingkat Kecelakaan
1 Meninggal Dunia
2 Kecelakaan Berat
3 Kecelakaan Ringan
No Jenis Kriminalitas
1 Pencurian Kendaraan Bermotor
(Curanmor)
2 Perampokan
3 Penipuan
4 Perjuadian
5 Pemerkosaan
6 Pembunuhan
7 Penyelundupan
8 Pencopetan/Penjambretan
9 Lainnya
ANALISIS DATA
Melakukan analisis Statistika deskriptif berupaprosentase jenis kriminalitas dan tingkat kecelakaanberdasarkan wilayah di Surabaya pada tahun 2012 dengan menampilkan bar chart pada tiap-tiap prosentaseyang dihasilkan.
Melakukan analisis independensi untuk mengetahuihubungan antar variabel.
Membentuk tabel kontingensi, kemudian menentukanprofil baris dan kolom setelah itu dilakukan penguraiannilai singular untuk mengetahui nilai variabilitas data yang dijelaskan oleh setiap dimensi atau faktor yang dihasilkan.
ANALISIS DATA
Melakukan analisis korespondensi untuk mengetahuipengelompokkan jenis kriminalitas dan tingkat kecelakaanberdasarkan wilayah di Surabaya tahun 2012.
Menyusun matrik korespondensi atau matrik proporsi (P) denganmembagi masing-masing elemen pada baris dan kolom dengan total frekuensi (n).
Menyusun matrik profil baris dan profil kolom.
Menetukan nilai singular dekomposisi (SVD).
Menghitung profil baris dan profil kolom
Menentukan nilai inersia.
Menentukan nilai kontribusi relative dan kontribusi mutlak.
Menentukan nilai similarity atau jarak Ecludian
Visualisasi menggunakan plot.
Karakteristik Akibat Kecelakaan Lalu
Lintas Tahun 2012
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
Pusat Timur Barat Utara Selatan
Meninggal Dunia 24% 17% 19% 15% 18%
Luka Berat 29% 33% 34% 28% 35%
Luka Ringan 47% 49% 46% 57% 47%
Pro
sen
tase
Ke
ce
laka
an Kecelakaan Lalu Lintas Tahun 2012
Karakteristik KriminalitasTahun
2012
Pusat Timur Barat Utara Selatan
Curanmor 20% 21% 22% 21% 21%
Perampokan 12% 16% 14% 15% 16%
Penipuan 13% 14% 12% 14% 14%
Perjudian 11% 12% 9% 11% 10%
Pemerkosaan 8% 5% 4% 5% 3%
Pembunuhan 4% 5% 4% 5% 6%
Penyelundupan 6% 3% 4% 5% 5%
Pecopetan/Penjambretan 14% 15% 18% 14% 16%
Lainnya 12% 10% 13% 10% 9%
0%
5%
10%
15%
20%
25%
Pro
sen
tase
Krim
ina
lita
s Kriminalitas Tahun 2012
Uji Independensi Akibat
KecelakaanHipotesis :
H0 : Akibat kecelakaan dengan wilayah Independen.
H1 : Akibat kecelakaan dengan wilayah bersifat Dependen.
α : 0.1
Daerah Kritis : Tolak H0 Jika 𝑋2 hitung > 𝑋2 tabel
Keputusan : Tolak H0
𝑿𝟐 Hitung 𝑿𝟐 Tabel Db
13,928 13,362 (n-1)(p-1) = 8
Uji Independensi Jenis
KriminalitasHipotesis :
H0 : Jenis Kriminalitas dengan wilayah Independen.
H1 : Jenis Kriminalitas dengan wilayah bersifat Dependen.
α : 0.1
Daerah Kritis : Tolak H0 Jika 𝑋2 hitung > 𝑋2 tabel
Keputusan : Tolak H0
𝑿𝟐 Hitung 𝑿𝟐 Tabel Db
54,695 42,566 (n-1)(p-1) = 32
Analisis Korespondensi Akibat
Kecelakaan
Dimensi Inersia
Proporsi Inersia
Nilai
Proporsi
Kumulati
f
1 0,005 0,640 0,640
2 0,003 0,360 1
Total 0,008 1 1
wilayah MassInersi
a
Mutlak Relatif
Dim
1 Dim 2 Dim 1 Dim 2
Pusat 0,155 0,003 0,301 0,498 0,518 0,482
Timur 0,172 0,000 0,037 0,015 0,811 0,189
Barat 0,235 0,000 0,055 0,042 0,700 0,300
Utara 0,118 0,003 0,606 0,199 0,844 0,156
Selatan 0,320 0,001 0,001 0,246 0,007 0,993
Total 1 0,008 1 1
Akibat
kecelakaanMass
Inersi
a
Mutlak Relatif
Dim 1
Dim
2
Dim
1 Dim 2
Luka Ringan 0,484 0,004 0,612 0,201 0,844 0,156
Luka Berat 0,329 0,002 0,021 0,650 0,055 0,945
Meninggal
Dunia0,187 0,002 0,367 0,149 0,814 0,186
Total 1.000 0,008 1.000 1.000
Analisis Korespondensi Akibat
KecelakaanAkibat
Kecelakaan Pusat Timur Barat Utara Selatan
Meninggal dunia 0.05 0.17 0.12 0.28 0.16
Luka Berat 0.18 0.08 0.05 0.22 0.03
Luka Ringan 0.17 0.05 0.11 0.10 0.10
Analisis Korespondensi Jenis
Kriminalitas
Dimensi Inersia
Proporsi Inersia
Nilai
Proporsi
Kumulati
f
1 0,008 0,538 0,538
2 0,004 0,260 0,798
3 0,003 0,199 0,996
4 0,000 0,004 1
Total 0,045 1 1
wilayah Mass InersiaMutlak Relatif
Dim 1 Dim 2
Dim
1
Dim
2
Pusat 0,154 0,006 0,745 0,041 0,974 0,026
Timur 0,251 0,003 0,100 0,021 0,313 0,032
Barat 0,174 0,003 0,002 0,814 0,005 0,992
Utara 0,182 0,000 0,000 0,078 0,007 0,852
Selatan 0,240 0,003 0,153 0,046 0,457 0,523
Total 1 0,015 1 1
Kriminalitas Mass InersiaMutlak Relatif
Dim 1 Dim 2 Dim 1 Dim 2
Curanmor 0,210 0,000 0,004 0,039 0,174 0,771
Perampokan 0,149 0,001 0,113 0,018 0,915 0,071
Penipuan 0,133 0,001 0,022 0,118 0,253 0,658
Perjudian 0,105 0,001 0,001 0,185 0,005 0,670
Pemerkosaan 0,049 0,005 0,531 0,031 0,901 0,025
Pembunuhan 0,049 0,001 0,083 0,034 0,730 0,143
Penyelundupan 0,043 0,004 0,183 0,062 0,406 0,067
Pencopetan 0,154 0,001 0,010 0,185 0,088 0,769
Lainnya 0,108 0,002 0,052 0,328 0,238 0,720
Total 1 0,015 1 1
Analisis Korespondensi Jenis
KriminalitasJenis
Kriminalitas
Wilayah Surabaya
Pusat Timur Barat Utara Selatan
Curanmor 0.22 0.06 0.11 0.07 0.08
Perampokan 0.27 0.02 0.18 0.08 0.01
Penipuan 0.23 0.04 0.20 0.04 0.05
Perjudian 0.21 0.08 0.22 0.04 0.08
Pemerkosaan 0.10 0.35 0.34 0.30 0.36
Pembunuhan 0.31 0.07 0.22 0.11 0.05
Penyelundupan 0.04 0.24 0.27 0.19 0.26
Pecopetan/Penj
ambretan 0.24 0.09 0.07 0.11 0.11
Lainnya 0.19 0.17 0.06 0.16 0.19
Kesimpulan
Karakteristik bahwa dari kelima wilayah tersebut, wilayah
Surabaya pusat memiliki prosentase cukup besar dalam akibat
kecelakaan yang berakibatkan meninggal dunia yaitu sebesar
24%, wilayah Surabaya selatan memiliki prosentase yang cukup
besar dalam akibat kecelakaan yang berakibatkan luka berat
yaitu sebesar 35% dan wilayah Surabaya utara memiliki
prosentase yang cukup besar dalam akibat kecelakaan yang
berakibatkan luka ringan yaitu sebesar 57%.
Dari hasil analisis untuk akibat kecelakaan diperoleh titik
wilayah Surabaya Pusat cenderung berdekatan dengan titik
meninggal dunia, untuk titik wilayah Surabaya Selatan cenderung
berdekatan dengan titik luka berat. Pada titik wilayah Surabaya
timur memiliki kecenderung berdekatan dengan titik luka ringan
Kesimpulan
Karakteristik bahwa dari kelima wilayah tersebut, wilayah Surabaya barat, Surabaya timur,
Surabaya utara dan Surabaya selatan memiliki prosentase yang cukup tinggi terjadinya curanmor
yaitu sebesar 22% dan 21%, wilayah Surabaya timur dan Surabaya selatan memiliki prosentase
cukup tinggi terjadinya perampokan yaitu sebesar 16%, wilayah Surabaya timur, Surabaya utara dan
Surabaya selatan memiliki prosentase cukup tinggi terjadinya penipuan yaitu sebesar 14%, wilayah
Surabaya timur memiliki prosentase cukup tinggi terjadinya perjudian yaitu sebesar 12%, wilayah
Surabaya pusat memiliki prosentase cukup tinggi terjadinya pemerkosaan yaitu sebesar 8%, wilayah
Surabaya selatan memiliki prosentase cukup tinggi terjadinya pembunuhan yaitu sebesar 6%,
wilayah Surabaya pusat memiliki prosentase cukup tinggi terjadinya penyelundupan yaitu sebesar
6%, wilayah Surabaya barat memiliki prosentase tertinggi terjadinya pencopetan atau penjambretan
yaitu sebesar 18% dan terakhir wilayah Surabaya barat memiliki prosentase cukup tinggi terjadinya
lainnya yaitu sebesar 13%.
Dari hasil analisis untuk kriminalitas diperoleh titik wilayah Surabaya pusat cenderung
berdekatan dengan titik penyelundupan dan titik pemerkosaan, untuk titik wilayah Surabaya timur
cenderung berdekatan dengan titik curanmor, untuk wilayah Surabaya barat cenderung berdekatan
dengan titik pencopetan atau penjambretan dan titik lainnya, untuk wilayah Surabaya utara
cenderung berdekatan dengan titik penipuan dan titik perjudian dan untuk wilayah Surabaya selatan
cenderung berdekatan dengan titik pembunuhan dan titik perampokan.
Daftar pustaka
Agresti, A. 1996, Categorical Data Analyis. John Wiley&Sons, Inc New York.
Atmasasmita, Romli. 1995, Pengantar Hukum Pidana Internasional. Eresco. Bandung.
Djajoesman, H.S. 1976, Polisi dan Lalu Lintas. Dinas Hukum Polri. Jakarta.
Greenacre, M.J, 1983, Theory and Application of Correspondance Analysis, Academic Press, Inc, New York.
Juergen, Reinwart. 1992, Kriminal Heuptkommisar. Pusat Pendidikan Reserse Polri. Mega Bandung.
Mashuri, dkk. 2011, Faktor-faktor yang Mempengaruhi Keparahan korban Kecelakaan Lalu Lintas di Kota
Surabaya dengan Pendekatan Bagging Regresi Logistik Ordinal. Surabaya : Institut Teknologi Sepuluh
Nopember.
Poerwadarminta, W.J.S. 1978, Kamus Umum Bahasa Indonesia Cet. IV. Balai Pustaka. Jakarta
Poerwadarminta, W.J.S. 1993, Kamus Umum Bahasa Indonesia, Erlangga. Jakarta.
Walpole, R. E., 1995, Ilmu Peluang Dan Statistika Untuk Insinyur Dan Imuwan, Edisi keempat, ITB, Bandung.
Yati, (1303109026), Skripsi. Analisis Regresi Logistik Data Kriminalitas Polres Jember. Surabaya : Institut
Teknologi Sepuluh Nopember.
Zaiah Daradjat. 1985, Membina Nilai-Nila Moral di Indonesia. Cet. IV, PT. Bulan Bintang. Jakarta.