JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2012) 1-6 1

JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2012) 1-6

1

Analisis Pengaruh Faktor Internal Dan Eksternal Penyebab Timbulnya Tindakan Kriminal Dengan Pendekatan Simulasi Sistem Dinamik Untuk Mengurangi Angka Kriminalitas Siti Maslichah, Erma Suryani Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Raya ITS, Sukolilo, Surabaya, 60115 E-mail: Erma.Suryani[at]its-sby.edu Abstrak— Data analisa dan evaluasi (anev) Polda Jatim menunjukkan bahwa angka kriminalitas di tahun 2011 mencapai 24.709 kasus. Jika dibuat dalam bentuk prosentase peningkatan tersebut mencapai angka 50% untuk Jawa Timur. Banyaknya kriminalitas yang terjadi tersebut disebabkan oleh berbagai faktor baik dari segi sosial, ekonomi, maupun politik. Dari permasalahan tingginya tingkat kriminalitas tersebut, lahirlah sebuah solusi untuk menurunkan tingkat kriminalitas tersebut dengan menggunakan sebuah model yang dapat menurunkan tingkat kriminalitas. Oleh karena itu dalam tugas akhir ini akan dibuat suatu model yang menggambarkan bagaimana tingkat kriminalitas yang terjadi saat ini. Selanjutnya, dari model tersebut akan dilakukan skenariosasi untuk menurunkan tingkat kriminalitas. Terkait dengan hal tersebut, pemilihan metode Sistem Dinamik diharapkan dapat melakukan studi yang komprehensif tentang kondisi serta upaya-upaya yang dapat dilakukan untuk menurunkan tingkat kriminalitas tersebut. Alasan dipilihnya Sistem Dinamik adalah tersedianya kerangka kerja bagi aspek kausalitas, nonlinearitas, dinamika dan perilaku endogen dari sistem. Hasil yang didapatkan dari simulasi yang telah dibangun, diketahui dari faktor internal dan eksternal yang paling mempengaruhi seseorang berbuat kriminal adalah pendapatan yang didapatkan, yaitu sebesar 89%. Faktor ke-2 yang mempengaruhi terjadinya tindak kriminal adalah kesempatan kerja, dalam hal ini pengangguran yang mencapai persentase sebesar 9%. Sedangkan kontribusi dari tingkat pendidikan dan pengaruh lingkungan merupakan penyebab paling kecil diantara faktor yang lain yaitu sebesar 5% untuk tingkat pendidikan dan 2% untuk pengaruh lingkungan. Kata kunci— Kriminalitas, Model Simulasi, Sistem Dinamik, Skenario Simulasi, Polda Jatim

I. PENDAHULUAN

K

riminalitas merupakan segala sesuatu baik tindakan maupun pemikiran yang mengarah pada pelanggaran hukum yang berlaku. Pelaku dari tindak kriminalitas disebut dengan kriminal. Dari tahun ke tahun tindak kriminalitas yang ada di indonesia semakin meningkat variasi dan jumlahnya. Dimulai dari pencurian, penganiayaan, pemalsuan, dan kasus lain ada telah membawa mayarakat pada keadaan yang tidak aman. Tercatat dari data Analisa dan Evaluasi (anev) Polda Jatim menunjukkan bahwa angka kriminalitas di tahun 2011 mencapai telah mencapai 24.709 kasus. Jika dibuat dalam

bentuk prosentase peningkatan tersebut mencapai angka 50% untuk daerah Jawa Timur saja. Angka kriminalitas yang terjadi disebabkan oleh berbagai faktor, baik dari internal atau ekstenal. Dari permasalahan diatas, dibutuhkan sebuah solusi untuk mengembangkan dan menerapkan model sistem dinamik pada keadaan kriminalitas saat ini dan membuat model skenario yang dapat menurunkan tingkat kriminalitas berdasarkan kondisi optimistic, most likely, dan pesimistic. Dengan tujuan dapat menganalisis pengaruh internal dan eksternal timbulnya tindak kriminal untuk menurunkan angka kriminalitas di Jawa Timur melalui skenario yang dikembangkan. Sehingga dapat bermanfaat bagi pihak kepolisian khususnya SATRESKRIM (Satuan Reserse Kriminalitas) dari tugas akhir ini adalah dapat menghasilkan model sistem dinamik dan model skenario yang dapat menurunkan angka kriminalitas saat ini. Sekaligus memberikan informasi target penyuluhan yang tepat. II. KAJIAN PUSTAKA A. Kriminalitas Secara hukum, kejahatan didefinisikan sebagai tindakan atau kelalaian yang dilarang oleh hukum yang dapat dihukum dengan pidana penjara dan / atau denda. Pembunuhan, perampokan, pencurian, pemerkosaan, mengemudi mabuk, pembuangan anak, dan tidak membayar pajak adalah semua contoh umum kriminalitas. Namun, karena beberapa kriminolog terkemuka Sampson [13], Hirschi [7] telah mencatat kunci untuk memahami kejahatan adalah fokus pada atribut fundamental semua perilaku kriminal bukan pada tindak kriminal yang tertentu saja. Menurut catatan Gottfredson and Hirschi [7] kriminalitas adalah gaya perilaku strategis yang ditandai oleh egoisme, ketidakpedulian terhadap penderitaan dan kebutuhan orang lain, dan rendahnya kontrol diri. Perilaku kriminal tersebut dapat menjerat seseorang dalam hukum pidana. Secara teorinya hukum pidana menurut C.S.T. Kansil [2] adalah hukum yang mengatur tentang pelanggaranpelanggaran dan kejahatan-kejahatan terhadap kepentingan umum, perbuatan mana diancam dengan hukum yang merupakan suatu penderitaan atau siksaan. Pada dasarnya setiap individu akan dipengaruhi oleh beberapa faktor baik

JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2012) 1-6 intern atau ekstern yang menyebabkan seseorang melakukan suatu tindakan kriminal, beberapa faktor tersebut adalah sebagai berikut [3]:  Motivasi Intrinsik (Intern) a) Faktor kebutuhan ekonomi yang terdesak b) Faktor ketenagakerjaan (Unemployment atau punya pekerjaan) c) Faktor taraf kesejahteraan  Motivasi Ekstrinsik (Ekstern) a) Faktor pendidikan b) Faktor pergaulan/ pengaruh lingkungan. B. Simulasi Dalam simulasi diperlukan perangkat komputer dengan perangakat lunak yang dapat memudahkan proses simulasi untuk mempelajari sistem secara numerik, dimana dilakukan pengumpulan data untuk memahami karakteristik asli dari sistem. Simulasi merupakan merupakan metode yang tepat dan murah untuk menentukan keputusan. khususnya untuk permasalah yang berhubungan dengan waktu. langkah pertama dalam melakukan pendekatan simulasi adalah pembangunan model sistem nyata. Model tersebut harus dapat menunjukkan bagaimana hubungan timbal balik antar komponen satu dengan komponen yang lainnya. Setelah model selesai dibanguan, selanjutnya adalah mengimplimentasikan model tersebut ke dalam perangkat lunak yang memungkinkan untuk dilakukan simulasi. C. Sistem Dinamik Sistem dinamik adalah suatu pendekatan untuk memahami perilaku sistem yang kompleks dari waktu ke waktu. Ini terkait dengan umpan balik internal dan penundaan waktu yang mempengaruhi perilaku seluruh sistem. sistem dinamik juga dikenal sebagai metodologi dan teknik pemodelan matematika untuk framing, pemahaman, mendiskusikan masalah komplek. Awalnya dikembangkan pada tahun 1950 untuk membantu manajer perusahaan meningkatkan pemahaman mereka tentang proses industri. Namun, saat ini sistem dinamika sudah digunakan di seluruh sektor publik dan swasta untuk analisa desain dan kebijakan [17]. Beberapa kontribusi Model Sistem Dinamik adalah sebagai berikut. a) Tersedianya kerangka kerja bagi aspek kausalitas, nonlinearitas, dinamika dan perilaku endogen dari sistem. b) Menciptakan pengalaman eksperimental bagi para pengambil kebijakan berdasarkan perilaku faktor–faktor pendukung sistem. c) Adanya kemudahan untuk mengatur skenario simulasi sesuai dengan yang dikehendaki d) Tersedianya sumber informasi dari yang sifatnya mental, tertulis, maupun numerik sehingga model yang dihasilkan lebih berisi dan representatif. e) Menghasilkan struktur model dari input-input manajerial dan mensimulasikannya lewat prosedur komputasi yang kuantitatif Objek yang dimodelkan dalam sistem dinamik berupa struktur sistem informasi yang dikaji.Sehingga model yang dihasilkan berisi faktor-faktor, sumber informasi, dan alur jaringan yang menghubungkan keduanya. Dari segi konsep, sistem yang berlaku mengacu pada sistem tertutup (closed system) atau sistem yang mempunyai unpan balik (feedback

2 system). Struktur yang terbentuk dari loop umpan balik tersebut akan menghubungkan sebuah keluaran pda suatu periode tertentu dengan memasukkan periode yang akan datang. Menurut Barlas [1] terdapat 2 macam umpan balik, yaitu:  Umpan Balik Positif (Reinforcing Loop)  Umpan Balik Negatif (Balancing Loop). D. Causal Loop Diagram (CLD) Causal Loop Diagram adalah sebuah diagram sebabakibat yang merepresentasi visual dari loop umpan balik dalam sebuah sistem. hubungan antar variabel pada diagram ini ditunjukkan dengan tanda panah yang menunjukkan pengaruh dari suatu variabel terhadap variabel yang lainnya. panah yang digunakan terdiri dari 2 macam yaitu panah bernilai positif dan panah bernilai negatif. Panah bernilai positif menjelaskan bahwa suatu kejadian akan mengakibatkan bertambahnya nilai ukuran pada variabel yang dituju [17]. Sedangkan panah bernilai negatif menjelaskan bahwa suatu variabel dapat merubah nilai variabel lain ke arah yang berlawanan dari variabel sebelumnya. Gambaran awal dari Causal Loop Diagram yang menunjukkan hubungan sebab-akibat antar variabel yang berhubungan dengan menurunkan tingkat kriminalitas di daerah Jawa Timur:

Gambar 1 Causal Loop Diagram

Pada gambar 1 menujukkan bahwa tingkat kriminalitas dipengaruhi oleh beberapa faktor, diantaranya adalah faktor-faktor penting yang secara langsung mempengaruhi tingkat kriminalitas. Faktor-faktor penting tersebut adalah Tingkat Pendidikan akhir yang diperoleh oleh pelaku kriminalitas [1], Kesejahteraan hidup yang berpengaruh pada terpenuhi atau tidaknya kebutuhan material dari pendapatan yang diperoleh [8], Pengaruh lingkungan oleh seperti keluarga dan teman sebaya juga menjadi salah satu faktor timbulnya tindak kriminalitas. Dan faktor penting penyebab kriminalitas yang terakhir adalah Unemployment [13]. Dari uraian diatas yang didapatkan dari studi literatur, maka dapat dibuat penghubung antar variabel dengan beberapa asumsi. Dimulai dari jumlah Labor Force (Angkatan Kerja) yang diasumsikan dapat meningkatkan jumlah Unemployment (Pengangguran). Selain Labor Force, variabel yang diasumsikan dapat meningkatkan jumlah pengangguran, terdapart variabel lain yang ditunjukkan pada gambar 2.1 diasumsikan dapat mengurangi jumlah pengangguran seperti tingkat pendidikan dari para angkatan kerja (Graduated Level of Labor Force). Dengan asumsi semakin tinggi pendidikan seseorang, maka pekerjaan akan mudah untuk didapatkan.

JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2012) 1-6 Pada akhirnya pengangguranpun dapat ditekan. Selain tingkat pendidikan dari para angaktan kerja,Prospority Live (Kesejahteraan Hidup) juga dapat mempengaruhi jumlah pengangguran, dengan asumsi kesejahteraan hidup yang dimaksudkan adalah keadaan dimana segala kebutuhan tiap individu tercukupi tiap harinya. Jika kebutuhan terpenuhi maka dapat dikatakan bahwa individu tersebut mempunyai penghasilan dari pekerjaannya (tidak termasuk pekerjaan kriminal seperti mencuri, merampok dan lainnya). Jika sebelumnya variabel kesejateraan hidup dapat menekan jumlah pengangguran, maka sebalikkny. Ketika jumlah pengangguran berkurang dapat diasumsikan kesejahteraan hidupnya pun juga meningkat, dengan terpenuhinya kebutuhan sehari-hari. Ketika seseorang mendapatkan pekerjaan dan tidak menjadi pengangguran maka otomatis seseorang tersebut akan menerima upah/gaji dari hasil kerjanya. Maka dapat disumsikan jika semakin meningkat upah/gaji (Salary Income Growth)/UMR satu individu, dapat meningkatkan kesejahteraan hidup seseorang. Selain berdampak pada meningkatnya kesejathetaan hidup, pada akhirnya kenaikan upah juga dapat dapat mempengaruhi jumlah kasus kriminalitas (Criminality Cases) seperti mencuri, mencopet, atau kasus lainnya. Selain dari kenaikan upah, variabel lain yang dimungkinkan dapat meningkatkan jumlah klriminalitas adalah populasi. Diasumsikan setiap penambahan penduduk dimungkinkan beberapa diantaranya adalah orang-orang yang berbuat kejahatan. Sehingga hal tersebut dapat meningkatkan jumlah kejahatan yang terjadi. Variabel lain yang dapat meningkatkan jumlah kasus kejahatan adalah adanya pengaruh dari lingkungan sekitar. Baik dari keluarga ataupun dari teman bermain atu sekolah. Jika seorang individu begaul dengan orang-orang yang baik, dampak terhadap individu tersebutpun juga akan baik. Namun jika individu tersebut bergaul dengan orangorang yang suka bertindak kriminal seperti mabukmabukan atau hanya tindak kriminalitas lainnya, maka dapat diasumsikan bahwa individu tersebut akan mendapatkan pengaruh yang buruk dari lingkungannnya. Variabel yang paling dapat dilihat untuk mengetahui bahwa kriminalitas saat ini meningkat atau menurun adalah dengan adanya 2 variabel independen yang mempengaruhi jumlah kasus kejahatan (Criminality Cases) di Jawa Timur yaitu banyakanya jumlah laporan tindak kejahatan baik kejahatan dengan senjata/ senpi atau tanpa senjata, pencurian, atau kejahatan yang didalamnya melibatkan benda baik sebagai senjata atau sebagai target (Number of Property Crime Cases) dan variabel independen ke-2 adalah banyaknya kejahatan yang diusut oleh kepolisian. Seperti tawuran, demo dengan indikasi kekerasan, kerusuhan, dan kegiatan lain yang dapat memicu kriminalitas (Number of Violent Crime Cases). E. Skenario Model Setelah model divalidasi dan validasi didapatkan sesuai ketentuan yaitu E1, untuk error Rataan (mean) adalah kurang dari sama dengan 5% dan E2, untuk error Simpangan Baku (Standart Deviasi) adalah kurang dari sama dengan 30%, langkah selanjutnya adalah membuat beberapa skenario (eksperimen) untuk memperbaiki kinerja

3 sistem sesuai dengan keinginan [16]. Menurut jenisnya skenario simulasi dibedakan menjadi 3, yaitu [16]:  Skenario parameter dilakukan dengan jalan mengubah nilai parameter model. Merupakan skenario yang relatif mudah dilakukan karena kita hanya melakukan perubahan terhadap nilai parameter model.  Skenario struktur dilakukan dengan jalan mengubah struktur model. Skenario jenis ini memerlukan pengetahuan yang cukup tentang sistem agar struktur baru yang diusulkan/dieksperimenkan dapat memperbaiki kinerja sistem Analisis skenario dilakukan untuk memperhitungkan arus kas yang mungkindihasilkan dari kegiatan operasional pada berbagai kondisi. Pada penelitian initerdapat 3 skenario yang akan diperhitungkan, yaitu kondisi pesimis (worst), moderat(most likely), dan kondisi optimis (best). III. PEMODELAN DAN IMPLEMENTASI A. Data Masukan Dalam merancang model simulasi sistem dinamik pada permasalahan tugas akhir ini, digunakan beberapa data masukan yang diperoleh dari hasil survei ke Polda Jatim dan studi literatur yang telah dilakukan oleh penulis. Berikut data masukan yang digunakan: - Pertumbuhan jumlah kasus yang tercatat di Polda Jatim - Pendapatan penduduk Jawa timur - Ketenagakerjaan di Jawa Timur - Pertumbuhan UMR Dengan data-data tersebut nantinya akan diproses menjadi suatu model dan skenario dengan menggunakan bantuan Vensim sebagai aplikasi simulasi. B. Data Prossesing Setelah data didapatkan, pada bagian ini akan dijelaskan bagaimana tahap pencarian relasi antar variabel sekaligus dilakukan pembuatan model dari data yang sudah didapatkan menggunakan tool simulasi sistem dinamik. Dari model yang telah dibuat nantinya akan diberikan formula pada setiap variabel. Setelah formula dimasukkan, dilakukan verifikasi model dengan cara memastikan bahwa model yang telah dibuat dapat disimulaiskan tanpa terjadi error.

Gambar 2 Simulasi Sitem Kriminalitas

Setelah dilakukan pembuatan model, selanjutnya adalah

JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2012) 1-6 memberikan formula untuk setiap variabel yang ada dalam model. Formula yang digunakan dapat dilakukan dengan membuat persamaan dari variabel yang berhubungan atau dengan operator yang ada di tool. Selain persamaan yang dibuat dari variabel yang saling berhubungan, persamaan juga dapat dibangun dari operator yang telah disediakan oleh vensim. Sehingga simulasi sistem dari data yang sudah diproses akan seperti gambar 2. C. Verifikasi Model Adalah sebuah proses menentukan apakah model simulasi merefleksikan model konseptual dengan tepat atau tidak. Verifikasi adalah pemerikasaan model simulasi konseptual (diagram alur dan asumsi) ke dalam bahasa pemrograman secara benar. Berikut adalah hasil penjalanan dari aplikasi dari base model yang ditunjukkan pada Gambar 3 sampai 4.

4 (2003) adalah proses menentukan apakah model konseptual merefleksikan sistem nyata dengan tepat. Dalam validasi model dapat dilakukan dengan 2 cara, yaitu menggunakan:  Nilai error rataan dari data aktual dan data simulasi, dimana nilai error rataan tersebut tidak boleh lebih 5%.  Nilai error simpangan baku dari data aktual dan data simulasi, dimana nilai error simpangan baku tersebut tidak boleh lebih 30%.

1. Validasi untuk variabel Criminality Cases

Untuk validasi model yang menggunakan perbandingan rata-rata (E1) menghasilkan nilai eror sebesar 0,00685. Dan nilai perhitungan tersebut untuk E1 adalah valid.

Gambar 3 Verifikasi Model 1

Pada gambar 3 menunjukkan bahwa model yang telah dibuat sudah dapat diketahui hasil Running-nya dan menghasilkan grafik. Dari grafik tersebut diketahui bahwa kondisi jumlah kriminalitas pada bulan 1 hingga bulan ke 14 adalah meningkat. (lihat garis warna biru).

Sedangkan untuk validasi model yang menggunakan perbandingan variasi amplitude (E2) nilai eror sebesar 0,22771. Dan nilai perhitungan tersebut untuk E2 adalah valid 2. Validasi Variabel Pengangguran

Untuk validasi model yang menggunakan perbandingan rata-rata (E1) menghasilkan nilai eror sebesar 0,031545. Dan nilai perhitungan tersebut untuk E1 adalah valid.

Gambar 4 Verifikasi Model 2

sedangkan pada gambar 4 menunjukkan jumlah pengangguran pada bulan 1 hingga bulan ke 14 adalah meningkat. Namun, peningkatan yang terjadi sangat sedikit sekali. Sehingga tidak nampak dalam gambar grafik 4. Hal tersebut terjadi karena jumlah kenaikan pada worker lebih sedikit dibandingkan dengan kenaikan pada Labor Force. Sehingga menyebabkan jumlah pengangguran akan meningkat meskipun hanya sedikit. D. Validasi Model Validasi Model menurut Harrell, Ghosh, & R.O. Bowden

Sedangkan untuk validasi model yang menggunakan perbandingan variasi amplitude (E2) nilai eror sebesar 0,101063. Dan nilai perhitungan tersebut untuk E2 adalah valid. IV. SKENARIO DAN ANALISIS Setelah Base Model yang telah kita buat valid, langkah selanjutnya yang akan dikerjakan adalah membuat skenario simulasi. Untuk membuat skenario, kita dapat merubah beberapa parameter yang memiliki pengaruh yang sangat

JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2012) 1-6 kuat terhadap keseluruhan base model. Dengan perubahan itu, nantinya akan diketahui dampak untuk variabel yang lain. Hal tersebut untuk menggambarkan berbagai kemungkinan yang akan terjadi di masa mendatang, baik secara optimis, pesimis, maupun rata-rata sering terjadi. (Lihat Gambar 5)

5 dilakukan berdasarkan nilai laju kriminalitas dari data aktual yang didapatkan dari jumlah kriminalitas pada bulan (t) dikurangi dengan jumlah kriminalitas pada bulan (t-1), hasilnya dibagi dengan jumlah kriminalitas pada bulan (t1). Dari hasil perhitungan tersebut didapatkan pula nilai minimum, maksimum, dan rata-rata dari laju kriminalitas. Nilai-nilai tersebut nantinya akan digunakan dalam skenario parameter untuk kondisi optimis, most likely, dan pesimis. C.

Analisis Base-Model dan Skenario-Model

Gambar 5 Alur Skenario Model

A. Skenario Struktur

Gambar 7 Perbandingan Nilai Kriminalitas antara Skenario Struktur dengan Base-Model

Dari beberapa sub-model yang telah dibuat, jika dihubungan dengan jumlah kriminalitas, pengaruh variabel dalam sub-model tersebut akan mengasilkan persentase yang berbeda-beda sebagai berikut. (Lihat Tabel 1) Tabel 1 Pengaruh Faktor Internal dan Eksternal

Gambar 6 Model Skenario Struktur

Dalam skenario struktur dilakukan perubahan struktur untuk memprediksiangka kriminalitas di masa depan.Skenario dilakukan dengan menambahkan beberapa variabel yang dapat mengontrol jumlah/angka kriminalitas yang dimungkinkan akan berpengaruh dimasa yang akan datang. Variabel yang akan ditambahkan adalah variabel Arres Rate (Laju Penangkapan) dan Imprisonment Rate (Hukuman Penjara). Hasil Skenario Struktur yang sudah dilakukan akan terlihat seperti pada gambar 6. Untuk membuktikan penurunan yang terjadi setelah diimplementasikan skenario struktur pada model kriminalitas, hasilnya dapat menurunkan jumlah kriminalitas seperti pada gambar 7. B. Skenario Parameter Setelah skenario struktur diverifikasi dengan menampilkan grafik seperti pada gambar 5.4 skenario selanjutnya adalah melakukan perubahan parameter atau skenario parameter berdasarkan model dari skenario struktur. Skenario ini dibuat untuk melihat seberapa besar pengaruh laju penangkapan kejahatan (Arrest Rate) dan laju hukuman penjara bagi pelaku kriminalitas (Imprisonmnet Rate) jika nilai na ditingkatkan. Untuk menyesuaikan dengan tujuan tugas akhir, yaitu menurunkan angka/jumlah kriminalitas, maka skenario parameter yang akan digunakan adalah skenario optimis, most likely, dan pesimis. Untuk perubahan nilai parameter

Setelah dilakukan skenario struktur dan parameter, selanjutnya adalah melakukan perbandingan atau membandingan hasil skenario yang telah didapatkan. Perbandingan yang dilakukan adalah membandingkan data hasil skenario struktur dan skenario parameter dengan 3 kondisi, yaitu Optimis, Most Likely, dan Pesimis. Untuk lebih jelasanya dapat dilihat ditabel 2. Tabel 2 menunjukkan bahwa laju penangkapan pelaku kriminalitas dan hukuman penjara terhadap pelaku kejahatan ternyata memberikan andil dalam menurunkan angka kriminalitas. Semakin tinggi nilai laju penangkapan pelaku kriminalitas dan hukuman penjara terhadap pelaku

JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2012) 1-6 kejahatan, maka jumlah kriminalitas yang terjad pun dapat berkurang atau menurun. Tabel 2 Perbandingan Skenario Parameter

Scenario Type Skenario Optimistis Skenario Most Likely Skenario Pesimistis

Laju data aktual Kriminalita s (%)

Rata-Rata Laju Criminality Cases (%)

RataRata Laju Arrest (%)

Rata-Rata Laju Imprisonm ent (%)

1,283

-1,528

0,107

0,192

-1,511

-0,03

-0,374

0,01

0,026

1,221

-0,174

-0,003

6 diskenario, hasil yang didapatkan untuk nilai laju kriminalitas dapat menurun hingga angka 0,289% pada bulan yang sama. Dan akan menurun hingga -0,388% pada bulan ke 24. 3. Dari hasil simulasi dengan skenario diketahui hubungan yang positif antara penangkapan dan hukuman bagi pelaku kejahatan. Sedangkan hubungan negatif terjadi antara jumlah kriminalitas dan 2 variabel tersebut. Dimana jumlah kriminalitas dapat terus menurun di masa depan dengan syarat jumla penangkapan pelaku kejahatan dan hukuman penjara bagi pelaku kejahatan dapat terus meningkat. Hal tersebut akan berbading terbalik dengan jumla kriminalitas, dimana kriminalitas dapat menurun ketika jumlah penangkapan dan hukuman penjara meningkat.

V. KESIMPULAN Adapun beberapa hal yang dapat disimpulkan terkait dengan pengerjaan Tugas Akhir ini : 1. Hasil simulasi model Sistem kriminalitas yang dibangun dapat menunjukkan seberapa besar pengaruh dari faktor internal dan eksternal yang terdapat dalam simulasi. Dimulai dari pengaruh jumlah kejahatan dengan atau tanpa senjata (Number of Property Crime Cases) yang memiliki pengaruh paling besar terhadap laju jumlah kriminalitas yaitu sebesar 61,63%. Diurutan ke-2 adalah jumlah kejahatan yang dapat dideteksi oleh polisi (Number of Violent Crime Incidents Recorded by Police), yaitu sebesar 36,73%. Pengaruh ke-3 yang berperan untuk menentukan laju jumlah kriminalitas adalah pengaruh lingkungan (Environment Effect) sebesar 1,11%. Sedangkan untuk pengaruh laju pendapatan (Income Rate) memiliki pengaruh sebesar 0,49%, dan variabel terakhir yang ternyata memiliki pengaruh paling kecil yang menentukan jumlah kriminalitas adalah laju pengangguran (Unemployment Rate) yaitu hanya sebesar 0,05%. Simulasi model sistem ini juga divalidasi menggunakan perhitungan perbandingan rata-rata (E1) dengan hasil <= 5% dan perbandingan standard deviasi (E2) dengan hasil <= 30 %. Berikut hasil validasi pada base model. (Lihat Tabel 3).

Penulis mengucapkan terima kasih kepada Tuhan Yang Maha Esa, orangtua dan keluarga penulis, dosen pembimbing, dosen dan kepala jurusan Sistem Informasi, teman-teman penulis, serta semua pihak yang telah membantu penulis dalam menyelesaikan Tugas Akhir ini. DAFTAR PUSTAKA [1] [2] [3] [4]

[5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12]

Tabel 3 Hasil Validasi Base Model

Validasi Base model No

UCAPAN TERIMA KASIH

Variabel

E1

E2

1

Criminality Cases

0,00685

0,22771

2

Total Unemployment

0,03155

0,10106

2. Pada proses skenario sistem dimasa yang akan datang, ditemukan 2 hal baru yang berperan penting dalam menurunkan kriminalitas. 2 hal baru tersebut adalah pertumbuhan kinerja kepolisian dengan laju penangkapan terhadap pelaku kejahatan (Arrest Rate). Hal baru yang ke-2 adalah laju tindakan selanjutnya setelah penangkapan dilakukan, yaitu dengan hukuman penjara (Imprisonment Rate). Dibandingakan pada simulasi dengan Base-Model nilai laju kriminalitas mencapai nilai kenaikan yang cukup tinggi yaitu 0,819% pada bulan ke 12. Sedangkan dengan model yang sudah

[13]

[14] [15]

Barlas, Y. (1989). Multiple test for validation of system dynamic type of simulation models. Europe Journal of Operational Research , 183-210. C.S.T, K. (1994). Pengantar Ilmu Hukum dan Tata Hukum Indonesia. Jakarta: Balai Pustaka. Cunneen, C. a. (2002). Juvenile Justice: Youth and Crime in Australia. Melbourne: Oxford University Press. Goldson, B. (2002). ‘New Punitiveness: the Politics of Child Incarceration’. In G. H. J. Muncie, Youth Justice: Critical Readings. London: Sage. Hagan, J. a. (1997). Mean Streets: Youth Crime and Homelessness. Cambridge: Cambridge University Press. Harrell, C., Ghosh, B., & R.O. Bowden, J. (2003). Simulation Using Promodel, 2nd ed. Singapore: McGraw-Hill. Hirschi, T. a. (1983). Age and the Explanation of Crime. American Journal of Sociology 89 , 552-584. Jamrozik, A. (2001). Social Policy in the Post-Welfare State. Krisberg, B. (2005). Juvenile Justice: Redeeming Our Children. Thousand Oaks, CA: Sage. Mustafa, M. (2007). Kriminologi. Depok: FISIP UI PRESS. Papps, K. L., & Winkelmann, R. (1999, December). Unemployment and crime: New evidence for an old question. Reiss, A. (1986). ‘Why Are Communities Important in Understanding Crime?’. In A. R. Tonry, Communities and Crime. Chicago: University of Chicago Press. Sampson, R. J. (1989). Community Structure and Crime: Testing Social-Disorganization Theory. American Journal of Sociology 94 , 774-802. Suryani, E. (2006). Pemodelan dan Simulasi. Yogyakarta: Graha Ilmu. Taylor, M. J. (2008). "Origin of System Dynamics: Jay W. Forrester and the History of System Dynamics". In U.S. Department of Energy's Introduction to System Dynamics