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.

LATAR BELAKANG

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?

TUJUAN

Menjawab Permasalahan yang sedang diteliti

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.

Analisis data

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

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

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

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.

Thank you !!!!!!!!

Any question ???