POLA KECENDERUNGAN PENYALAHGUNAAN NARKOBA DI …

v

v

TUGAS AKHIR – SS 145561

POLA KECENDERUNGAN PENYALAHGUNAAN

NARKOBA DI PROVINSI JAWA TIMUR

Lizza Hanifa Puspitasari

NRP 10611500000053

Pembimbing

Dra. Destri Susilaningrum M.Si

Program Studi Diploma III

Departemen Statistika Bisnis

Fakultas Vokasi

Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya 2018

iii

Surabaya 2018

ii

ii

TUGAS AKHIR – SS 145561




NRP 10611500000053

Pembimbing

Dra. Destri Susilaningrum M.Si

Program Studi Diploma III

Departemen Statistika Bisnis

Fakultas Vokasi

Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Surabaya 2018

ii

ii

iii

iii

FINAL PROJECT – SS 145561

PATTERN A TENDENCY DRUG ABUSE IN EAST JAVA


NRP 10611500000053 Supervisor

Dra. Destri Susilaningrum M.Si Programme Study of Diploma III

Departement of Business Statistics

Faculty of Vocations Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Surabaya 2018

iii

iii

iv

iv

vii

vii



Nama : Lizza Hanifa Puspitasari

NRP : 10611500000053

Departemen : Statistika Bisnis Fakultas Vokasi ITS

Dosen Pembimbing : Dra. Destri Susilaningrum, MSi

Abstrak

Kasus penyalahgunaan narkoba pada tahun 2016 sangat tinggi di

Jawa Timur yaitu terdapat 1238 tersangka penyalah-gunaan narkoba.

Kemudian meningkat pada tahun 2017 yaitu sebanyak 6013 tersangka

penyalahgunaan nakroba di Jawa Timur. Peningkatan ini merupakan

tugas besar untuk BNN khususnya BNNP Jawa Timur dalam mening-

katkan upayanya dalam mela-kukan tugasnya sebagai badan yang

bertanggung jawab dalam bidang pencegahan dan pemberdayaan masya-

rakat, bidang pem-berantasan dan bidang rehabilitasi. Upaya –upaya yang

biasanya dilakukan oleh BNNP Jawa Timur dalam hal pencegahan adalah

melakukan sosialisasi dan pelatihan keterampilan di berbagai wilayah di

Jawa Timur. Agar upaya – upaya yang dilakukan BNNP Jawa Timur tepat

pada sasaran maka pada penelitian ini dilakukan pemetaan pola kecen-

derungan penyalagunaan narkoba antara wilayah BNNP, BNNK/Kota di

Jawa Timur dengan Jenis narkoba yang digunakan, usia pengguna dan

pekerjaan pengguna. Dengan menggunakan analisis korespondensi, pada

penelitian dihasilkan bahwa jenis narkoba ganja cenderung terjadi pada

wilayah BNN Kediri, sedangkan pada wilayah BNN Kab. Nganjuk dan

BNN Kab. Tulungagung cenderung penyalahgunanya berusia kurang dari

sama dengan 15 tahun. Pada wilayah BNNP Jawa Timur cenderung

pekerjaan penyaahgunanya adalah wiraswasta.

Kata Kunci : BNNP, BNNK/Kota, Jenis Narkoba, Korespondensi,

Pekerjaan, Penyalahgunaan Narkoba, Usia

v

ix

THE TEDENCY PATERN OF DRUGS ABUSE

IN EAST JAVA

Student Name : Lizza Hanifa Puspitasari

NRP : 10611500000053

Department : Business Statistics Faculty of Vocations ITS

Supervisor : Dra. Destri Susilaningrum M.Si

Abstract

Drugs abusea cases on 2016 are very high in East Java, there

are about 1238 suspects drug abuse, and in 2017 increased become 6013

suspects drugs abuse. This increase is a big job for BNN especially

BNNP Jawa Timur in efforts doing their jobs as institution that be liabel

in prevention and people empowerments sector, eradication sector and

rehabilitation sector. The effort that alrady done is a promotion and skill

training in many distric in East Java. In order to the efforts has right on

target, so this research conducted to mapping of the pattern of a tendency

between dictric in East Jawa and types of drugs, the age of users and the

work of users. The corespondency analysis was resulted that ganja tend

to BNN Kediri. BNN Nganjuk, BNN Kab. Tulungagung tend to less than

fifteen years old for the age of users. BNNP Jawa Timur tend to

entrepreneur for the work of users.

Keyword : BNNP, BNN, Corespondency analysis, The age of users, The

work of users, Types of drugs

vi

vii

KATA PENGANTAR

Puji syukur kepada Allah SWT yang telah memberikan

rahmat dan ridho-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan

Tugas Akhir yang berjudul “Pola Kecenderungan

Penyalahgunaan Narkoba di Provinsi Jawa Timur”. Penulis

menyadari bahwa dalam penyusunan Tugas Akhir ini tidak

terlepas dari bantuan, bimbingan, dan dukungan dari berbagai

pihak. Oleh karena itu, penulis ingin menyampaikan terima kasih

sebesar-besarnya kepada:

1. Ibu Dra. Destri Susilaningrum, MT selaku dosen pembim-

bing yang selalu sabar dalam memberikan arahan, saran,

serta motivasi yang sangat besar bagi penulis hingga dapat

menyelesaikan Tugas Akhir ini.

2. Bapak Drs. Brodjol Sutijo Suprih Ulama M.Si selaku peng-

uji dan validator sekaligus sebagai Sekretaris Departemen

Statistika Bisnis yang telah memberikan saran dan masukan

untuk tugas akhir ini.

3. Ibu Mike Prastuti, S.Si., M.Si selaku dosen penguji yang

telah memberikan saran untuk kesempurnaan Tugas Akhir. 4. Bapak Dr. Wahyu Wibowo, S.Si, M.Si, selaku Kepala

Departemen Statistika Bisnis sekaligus sebagai dosen wali

yang telah memberi dukungan untuk menyelesaikan Tugas

Akhir ini.

5. Ibu Ir. Sri Pingit Wulandari, M.Si selaku Kepala Program

Studi Statistika Bisnis Fakultas Vokasi ITS yang tidak lepas

memberikan arahan dan motivasi untuk terus berusaha.

6. Bapak/Ibu seluruh dosen dan seluruh karyawan Departemen

Statistika Bisnis ITS yang telah membantu kelancaran dan

kemudahan dalam pelaksanaan kegiatan perkuliahan.

7. Bapak Dana selaku pembimbing lapangan di BNNP Jawa

Timur dan seluruh karyawan BNNP Jawa Timur yang tidak

dapat disebutkan satu persatu yang selalu memberikan saran

dan masukan serta kemudahan dalam tugas akhir ini

vii

viii

8. Ayah ibu dan keluarga yang selalu memberikan dukungan

finansial maupun spiritual dalam perjalanan kuliah saya.

9. Mbak Risma, Jul, Ines, Kek, Cepu dari keluarga SMANAM-

2K12 yang telah menjadi penyemangat pengerjaan tugas

akhir ini.

10. Rich, Hanief, Lucy dan teman–teman kabinet BAYANAKA

UKM TDC 2017 yang juga sebagai penginat dan semangat

mengerjakan TA.

11. Dinar, Feru, Galih2, Sholeh, Rima dari keluarga Cemara

PSDM BEM F.Vokasi 2018, Kabinet dan Fungsionaris

Integrasi Bermakna BEM F.Vokasi. Yang memberi

dukungan serta saling mengingatkan untuk mengerjakan

Tugas Akhir.

12. Heroes 2015. Yang saling memberikan dukungan dan

semangat selama perjalanan perkuliahan ini.

13. Alumni Mahasiswa Statistika Bisnis. Mas harun, mbak Ade

dan lain lain yang mau menjadi narasumber saya dan

membantu dalam menyelesaikan Tugas Akhir ini.

14. Semua Pihak yang terlibat atas dukungan, motivasi dan

segalanya untuk penulis.

Pembuatan laporan ini masih jauh dari kesempuraan, besar

harapan penulis atas kritik dan saran yang bersifat membangun

untuk perbaikan dimasa mendatang.

Surabaya, Juli 2018

Penulis

viii

ix

DAFTAR ISI

Halaman

HALAMAN JUDUL…………………………………….. ii

TITTLE PAGE…………………………………………… iii

LEMBAR PENGESAHAN…………………………....... iv

ABSTRAK……………………………………………...... v

ABSTRACT………………………………………………. vi

KATA PENGANTAR…………………………………… vii

DAFTAR ISI……………………………………………... ix

DAFTAR TABEL………………………………………... xi

DAFTAR GAMBAR…………………………………….. xiii

DAFTAR LAMPIRAN………………………………….. xv

BAB I PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang…………………………………... 1

1.2 Rumusan Masalah……………………………….. 3

1.3 Tujuan Penelitian………………………………... 3

1.4 Ruang Lingkup / Batasan Masalah……………… 3

1.5 Manfaat Penelitian………………………………. 4

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

2.1 Uji Independensi………………………………… 5

2.2 Analisis Korespondensi………………………….

2.2.1 Matriks Data……………………………….

2.2.2 Singular Value Decomposition (SVD)……..

2.2.3 Dekomposisi Inersia……………………….

2.2.4 Jarak Euclidean……………………………

6

6

9

10

11

2.3 Narkoba…………………………………………. 12

2.4 Badan Narkotika Nasional Provinsi Jawa Timur.. 12

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

3.1 Sumber Data ........................................................... 17

3.2 Variabel Penelitian ................................................. 17

3.3 Metode Analisis ...................................................... 18

ix

x

BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN

4.1 Karakteristik Pasien Rehabilitasi Penyalahgu-

naan Narkoba berdasarkan Usia ........................

23


naan Narkoba berdasarkan Pekerjaan ................

24


naan Narkoba berdasarkan Pendidikan ..............

24

4 4.4 Karakteristik Pasien Rehabilitasi Penyalahgu-

naan Narkoba berdasarkan Jenis Narkoba yang

digunakan……………………………………...

25


naan Narkoba berdasarkan Jenis Narkoba dan

Jenis Kelamin ....................................................

26

4.6 Uji Independensi BNNP,BNNK/Kota di Jawa

Timur dengan Jenis Narkoba, Usia dan Peker-

jaan Pengguna ...................................................

27

4.7 Analisis Korespondensi Jenis Narkoba dengan

BNNP, BNNK/Kota di Jawa Timur ..................

28

4.8 Analisis Korespondensi Usia Pengguna dengan

BNNP, BNNK/Kota di Jawa Timur ..................

35

4.9 Analisis Korespondensi Pekerjaan Pengguna

dengan BNNP, BNNK/Kota di Jawa Timur .....

43

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN

5.1 Kesimpulan ........................................................ 51

5.2 Saran .................................................................. 53

DAFTAR PUSTAKA ........................................................ 55

LAMPIRAN....................................................................... 57

BIODATA PENULIS ........................................................ 75

x

xi

DAFTAR TABEL

Halaman

Tabel 2.1 Tabel Kontingensi Dua dimensi……………. 5

Tabel 2.2 Bentuk UmumTabel Profi Baris……………. 7

Tabel 2.3 Bentuk UmumTabel Profil Kolom…………... 8

Tabel 3.1 BNNP, BNNK/Kota di JATIM……………… 17

Tabel 3.2 Variabel Penelitian…………………………... 17

Tabel 3.3 Struktur Data Jenis Narkoba………………… 18

Tabel 3.4 Struktur Data Usia Pengguna………………... 18

Tabel 3.5 Struktur Data Pekerjaan Pengguna………….. 18

Tabel 4.1 Uji Independensi Jenis Narkoba, Usia,

Pekerjaan……………………………………..

27

Tabel 4.2 Analisis Profil Baris Jenis Narkoba…………. 29

Tabel 4.3 Analisis Profil Kolom Jenis Narkoba……….. 30

Tabel 4.4 Nilai Proporsi Inersia Jenis Narkoba………... 30

Tabel 4.5 Kontribusi Profil Baris Jenis Narkoba……… 31

Tabel 4.6 Kontribusi Profil Kolom Jenis Narkoba……. 32

Tabel 4.7 Nilai Kontribusi Mutlak dan Relatif Jenis

Narkoba ...........................................................

33

Tabel 4.8 Jarak Euclidean Jenis Narkoba ....................... 34

Tabel 4.9 Analisis Profil Baris Usia Pengguna ............... 36

Tabel 4.10 Analisis Profil Kolom Usia Pengguna ............ 37

Tabel 4.11 Nilai Proporsi Inersia Usia Pengguna ............. 38

Tabel 4.12 Kontribusi Profil Baris Usia Pengguna ........... 38

Tabel 4.13 Kontribusi Profil Kolom Usia Pengguna ........ 39

Tabel 4.14 Nilai Kontribusi Mutlak dan Relatif Usia

Pengguna .........................................................

40

Tabel 4.15 Jarak Euclidean Usia Pengguna ...................... 41

Tabel 4.16 Analisis Profil Baris Pekerjaan Pengguna ...... 44

Tabel 4.17 Analisis Profil Kolom Pekerjaan Pengguna .... 45

Tabel 4.18 Nilai Proporsi Inersia Pekerjaan Pengguna ..... 45

Tabel 4.19 Kontribusi Profil Baris Pekerjaan Pengguna... 46

xi

xii

Tabel 4.20 Kontribusi Profil Kolom Pekerjan Pengguna.. 47

Tabel 4.21 Nilai Kontribusi Mutlak dan Relatif Peker-

jaan Pengguna .................................................

48

Tabel 4.22 Jarak Euclidean Pekerjaan Pengguna .............. 49

xii

xiii

DAFTAR GAMBAR

Halaman

Gambar 3.1 Diagram Alir………………………………... 21

Gambar 4.1 Karakteristik Berdasarkan Usia……………... 23

Gambar 4.2 Karakteristik Berdasarkan Pekerjaan……….. 24

Gambar 4.3 Karakteristik Berdasarkan Pendidikan……… 25

Gambar 4.4 Karakteristik Berdasarkan Jenis Narkoba…... 26

Gambar 4.5 Karakteristik Berdasarkan Jenis Kelamin

Setiap Jenis Narkoba………………………...

26

Gambar 4.6 Plot Korespondensi Jenis Narkoba………….. 35

Gambar 4.7 Plot Korespondensi Usia Pengguna………..... 42

Gambar 4.8 Plot Korespondensi Pekerjaan Pengguna….... 50

xiii

xiv

xiv

xv

DAFTAR LAMPIRAN

Halaman

Lampiran 1. Data Pasien Rehabilitasi Penyalahgunaan

Narkoba di Jawa Timur Tahun 2017 berdasar-

kan Jenis Narkoba ..........................................

57

Lampiran 2. Data Pasien Rehabilitasi Penyahgunaan Nar-

koba di Jawa timur Tahun 2017 berdasarkan

Usia Pengguna……………............................

58

Lampiran 3. Data Pasien Rehabilitasi Penyahgunaan Nar-

koba di Jawa timur Tahun 2017 berdasarkan

Pekerjaannya………………………………...

59

Lampiran 4. Data Pasien Rehabilitasi Penyahgunaan

Narkoba di Jawa timur Tahun 2017 berdasar-

kan Pendidikan……………………………….

60

Lampiran 5. Tabel Kontingensi Penyalahgunaan Narkoba

di Jawa Timur Tahun 2017 antara BNN

dengan Jenis Narkoba……………..................

61



dengan usia………………………..................

62



dengan Pekerjaan…………………………….

63

Lampiran 8. Nilai Chisquare Jenis Narkoba dengan BNN

di Jawa Timur…………………….................. 64

Lampiran 9. Row Profile Jenis Narkoba dengan BNN di

Jawa Timur………………………………….. 64

Lampiran 10. Column Profile Jenis Narkoba dengan BNN di

Jawa Timur…………………….................. 65

Lampiran 11. Summary Dimension Jenis Narkoba dengan

BNN di Jawa Timur…………….................... 65

Lampiran 12. Overview Row Jenis Narkoba dengan BNN di

Jawa Timur……………………..................... 66

xv

xvi

Lampiran 13. Overview Column Jenis Narkoba dengan BNN

di Jawa Timur…………………….................. 66

Lampiran 14. Nilai Chisquare Usia Pengguna dengan BNN

di Jawa Timur…………………….................. 66

Lampiran 15. Summary Dimension Usia Pengguna dengan

BNN di Jawa Timur……………..................... 67

Lampiran 16. Row Profile Usia Pengguna dengan BNN di

Jawa Timur………………………………….. 67

Lampiran 17. Column Profile Usia Pengguna dengan BNN

di Jawa Timur…………………….................. 68

Lampiran 18. Overview Row Usia Pengguna dengan BNN di

Jawa Timur……………………...................... 68

Lampiran 19. Overview Column Usia Pengguna dengan

BNN di Jawa Timur……………………......... 69

Lampiran 20. Nilai Chisquare Pekerjaan Pengguna dengan

BNN di Jawa Timur……………..................... 69

Lampiran 21. Row Profile Pekerjaan Pengguna dengan BNN

di Jawa Timur…………………….................. 70

Lampiran 22. Column Profile Pekerjaan Pengguna dengan

BNN di Jawa Timur……………..................... 70

Lampiran 23. Overview Row Pekerjaan Pengguna dengan

BNN di Jawa Timur……………..................... 71

Lampiran 24. Overview Column Pekerjaan Pengguna

dengan BNN di Jawa Timur……………........ 71

Lampiran 25. Summary Dimension Pekerjaan Pengguna

dengan BNN di Jawa Timur……………........ 71

Lampiran 26. Surat Permohonan Data……………………... 72

Lampiran 27. Surat Persetujuan Permohonan Data………... 73

Lampiran 28. Surat Pernyataan Keaslian Data…………….. 74

xvi

1

1

BAB I

PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang

Narkoba merupakan singkatan dari narkotika dan obat

berbahaya. Istilah ini sudah sangat popular di masyarakat. Istilah

lain yang dikenal oleh masyarakat adalah NAPZA atau narkotika,

psikotropika dan zat aditif lainnya. Narkoba merupakan zat atau

obat yang berasal dari tanaman atau bukan tanaman, baik sintetis

maupun semisintesis yang dapat menyebabkan perubahan kesa-

daran, mengurangi dan menghilangkan rasa sakit yang dapat me-

nimbulkan ketergantungan. Seperti yang dijelaskan pada undang –

undang No.22 tahun 1997 menetapkan bahwa narkotika

merupakan zat atau obat yang berasal dari tanaman atau bukan

tanaman baik buatan maupun semi buatan yang dapat menye-

babkan penurunan atau perubahan kesadaran, mengurangi sampai

menghilangkan nyeri dan dapat menimbulkan kecanduan. Pada

pasal 45 undang – undang No.22 tahun 1997 telah diatur bahwa

terdapat batasan bahwa orang dikatakan melakukan tindakan

penyalahgunaan narkotika adalah orang yang meng-gunakan

narkotika tanpa sepengetahuan dan pengawasan dari dokter

(Sofiyah, 2002).

Penyalahgunaan narkoba masih merupakan suatu masalah

yang dianggap penting dan mencemaskan di Indonesia. Jawa

Timur merupakan salah satu provinsi di Indonesia yang memiliki

permasalahan penyalahgunaan narkoba tertinggi kedua di

Indonesia setelah Yogyakarta (Trisilo,2016), terbukti dengan

terdapat 1.238 tersangka penyalahgunaan narkoba yang terdiri dari

1.217 warga negara Indonesia dan 21 warga negara asing

(ANTARANews , 2016). Pada narkoba terdapat zat yang menga-

kibatkan ketergantungan, jadi sekali pernah memakai narkoba

maka akan sulit untuk menjauhinya lagi. Cara mencegah orang

kembali menyentuh narkoba maka usaha yang dapat dilakukan

adalah melakukan rehabilitasi. Rehabilitasi merupakan program

pemulihan fisik dan mental bagi pecandu narkoba (Yoke, 2006).

2

Ada beberapa lembaga yang melakukan usaha untuk melakukan

rehabilitasi, salah satunya adalah BNN yang merupakan lembaga

pemerintah yang bertanggung jawab langsung terhadap presiden.

BNN membagi tugas berdasarkan lingkup provinsi dan

kabupaten/kota. Sesuai dengan peraturan kepala BNNP No. 3

tahun 2005 secara garis besar BNNP Jawa Timur memiliki hak dan

kewajiban dalam bidang pencegahan dan pem-berdayaan masya-

rakat, bidang pemberantasan dan bidang rehabilitasi. Upaya yang

dilakukan dalam pencegahan dan pember-dayaan masyarakat

dilakukan BNNP Jawa Timur dengan me-lakukan penyuluhan dan

pelatihan keterampilan terhadap ma-syarakat. Pada tahun 2016

tercatat telah melakukan kegiatan sosialisasi sebanyak 12.566 kali

dengan melibatkan sebanyak 9.177.785 orang dan melakukan

pelatihan keterampilan sebanyak 2.932 kegiatan dengan meli-

batkan 423.961 orang (ANTARA News,2016) . Dari usaha – usaha

yang dilakukan oleh BNNP Jawa Timur ternyata masih menun-

jukkan angka yang besar pada masalah penyalahgunaan narkoba.

Tercatat pada tahun 2017 terdapat 6.013 tersangka di Jawa Timur

yang dinilai masih tinggi (Detik, 2017). BNNP Jawa Timur dan

BNNK/ Kota yang ada di Jawa Timur harus melakukan upaya lebih

untuk menurunkan kem-bali masalah penyalahgunaan narkoba di

Jawa Timur. Permasalahan penyalahgunaan narkoba perlu dilaku-

kan pemetaan wilayah pada pelaku penyalahgunaan narkoba untuk

mengetahui pola kecenderungan diberbagai wilayah di Jawa

Timur. Pemetaan tersebut didasarkan pada wilayah di Jawa Timur

berdasarkan jenis narkoba yang digunakan, usia dan pekerjaan.

Penelitian ini diperlukan oleh BNNP Jawa Timur dan BNNK/Kota

di Jawa Timur untuk membantu memberikan informasi dalam

melakukan upaya pencegahan dan penanganan di berbagai wilayah

di Jawa Timur agar upaya yang dilakukan sudat tepat sasaran.

Penelitian sebelumnya dilakukan oleh BNN tahun 2015

dengan melalui survei di rumah tangga berbagai provinsi di

Indonesia menyatakan bahwa tingkat pengetahuan bahaya narkoba

telah cukup baik namun tingkat pemahaman tentang cara pen-

cegahan narkoba masih rendah, kecenderungan kenaikan angka

3

pada kelompok perempuan dan untuk usia bergeser ke lebih muda.

Pratiwi (2007) menyatakan behwa kendala yang didapat dari BNN

Aceh dalam menanggulangi penyalahgunaan narkotika di Banda

Aceh yaitu kurangnya peran masyarakat, kurang memahami tugas

dari BNN, pengguna narkoba masih menganggap tabu, kurangnya

tempat rehabilitasi dan kerjasama antara pihak pengguna dengan

BNN dalam melakukan rehabilitasi.

1.2. Rumusan Masalah

Berdasarkan latar belakang yang telah dijelaskan dapat

dirumuskan permasalahannya bagaimana karakteristika pengguna

narkoba di BNNP dan BNNK/Kota di Jawa Timur serta pola

kecenderungan untuk pemetaan penyalahgunaan narkoba di BNNP

dan BNNK/Kota di Jawa Timur.

1.3. Tujuan Penelitian

Tujuan yang ingin dicapai pada penelitian ini adalah sebagai

berikut.

1. Mengetahui karakteristik pengguna narkoba di wilayah Jawa

Timur tahun 2017

2. Mendapatkan pola kecenderungan penyalahgunaan narkoba

berdasarkan BNNP dan BNNK/Kota di Jawa Timur tahun

2017

1.4 Ruang lingkup / Batasan Masalah

Batasan masalah pada penelitian ini adalah data pasien

rehabilitasi pada tahun 2017 yang ada di BNNK/Kota yang ada di

Jawa Timur dengan variabel yang digunakan yaitu jenis narkoba,

usia, dan pekerjaan yang berasal dari BNNP Jawa Timur.

4

1.5 Manfaat Penelitian

Manfaat yang ingin diperoleh dari penelitian ini adalah

memperoleh hasil pemetaan terhadap kecenderungan pengguna

narkoba di Jawa Timur yang akan dijadikan acuan untuk dilakukan

usaha pencegahan seperti sosialisasi dan pelatihan keterampilan.

5

5

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA

2.1 Uji Independensi

Uji independensi dalam tabel kontingensi dua arah dalam

suatu tabel kontingensi I x J dengan hipotesis nol independen dan

secara metematis adalah jiijH ..0 : untuk semua i dan j.

Pengujian menggunakan 2 dengan nij pada .in dan jn. dengan

jiij n .. pada i dengan )( ijij nE .

Tabel 2.1 Tabel Kontingensi Dua Dimensi

Variabel II (Y)

Total 1 2 … J

Variabel I (X)

1 n11 n12 … n1J n1.

2 n21 n22 … n2J n2.

. . . . . .

I nI1 nI2 … nIJ nI.

Total n.1 n.2 … n.J n..

Hipotesis

H0 :Tidak ada hubungan antara dua variabel yang diamati

(independen)

H1 :Ada hubungan antara dua variabel yang diamati

(dependen)

Statistik uji 2 pada tabel kontingensi I x J adalah sebagai berikut.

I

i

J

j ij

ijijn

1 1 ˆ

2)ˆ(2

(2.1)

Tolak H0 apabila 2

,2

df dengan

df = (IJ – 1) – (I – 1) – (J – 1) = (I – 1)(J – 1)

Keterangan:

nij : Frekuensi untuk observasi baris ke-i, kolom ke-j

6

ij : nilai ekspektasi dari nij pada observasi baris ke-i, kolom ke-j

Dalam pengujian Chisquare, setiap observasi bersifat

independen dan kurang dari sama dengan 20% dari jumlah sel pada

tabel kontingensinya mempunyai nilai ekpektasi kurang dari sama

dengan 5 (Moore, 2009)

2.2 Analisis Korespondensi

Analisis korespondensi merupakan prosedur grafis yang

digambarkan dalam bentuk tabel frekuensi. Pada tabel kontingensi

memiliki baris I dan J kolom, plot yang dihasilkan oleh analisis

korespondensi berisi dua titik terpenting yaitu titik pertama

didasarkan pada baris dan titik kedua didasarkan pada kolom. Hasil

dari analisis korespondensi menunjukkan dimensi terbaik untuk

mempresentasikan data yang berupa peta persepsi (Johnson &

Wichern, 2007).

2.2.1 Matriks Data

Diberikan N dengan elemen nij, sebuah I x J tabel frekuensi

dua dimensi. Baris dan kolom dari tabel kontingensi N cocok untuk

kategori berbeda dari dua karakteristik berbeda. Jika n adalah total

frekuensi matriks N, yang pertama dilakukan adalah menyusun

matriks proporsi P = {pij} dengan membagi masing-masing elemen

dari N dengan n (Greenacre, 2017).

n..

ijn

ijp , i = 1, 2, …, I, j = 1, 2, …, J atau

)()(

1IxJIxJ

nNP (2.2)

dimana,

ijnnn

nnn

nnn

2.1.

.22221

.11211

N (2.3)

7

ijppp

ppp

ppp

2.1.

.22221

.11211

P (2.4)

Matriks P disebut matriks korespondensi. Kemudian mencari

vektor baris r dan kolom c, dan diagonal matriks Dr dan Dc dengan

elemen r dan c pada diagonal, sehingga

J

1j

ijJ

1jiji

n

npr

..

, i = 1, 2, …, I atau )1()()( JxIxJIxJ

1Pr (2.5)

I

1i .

jI

1ijj

n

inipc

., j = 1, 2, …, J atau

)1()()( IxJxIJxI1Pc (2.6)

Dimana ir adalah massa baris dan jc adalah massa kolom. Berikut

adalah vektor baris r dan kolom c.

JI c

c

c

r

r

r

2

1

2

1

c ,r (2.7)

Tabel 2.2 Bentuk Umum Tabel Profil Baris

Variabel II

1 2 … J

Variabel I

1 a11 a12 … a1J

2 a21 a22 … a2J

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

I aI1 aI2 … aIJ

Massa Kolom

c.1 c.2 … c.J

8

Tabel 2.3 Bentuk Umum Tabel Profil Kolom

.ija

in

ijn dan

jn

n

.

ijijb (2.8)

ija = Elemen profil baris pada baris ke- i dan kolom ke - j

ijb = Elemen profil kolom pada baris ke i dan kolom ke- j

Kemudian membentuk diagonal massa matriks baris dan kolom

dari matriks korespondensi yang dapat dilihat pada persamaan 2.9

Ir

r

r

00

0

020

0001

rD ;

Jc

c

c

00

0

020

0001

cD (2.9)

Menghitung diagonal massa matriks akar kuadrat adalah sebagai

berikut.

I1 r,...,rdiag1/2

rD

I1 r

1,...,

r

1diag

1/2-

rD (2.10)

J1 c,...,cdiag1/2

cD

J1 c

1,...,

c

1diag

1/2-

cD (2.11)

Variabel II Massa

Baris 1 2 … J

Variabel I

1 b11 b12 … b1J r1.

2 b21 b22 … b2J r2.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

I bI1 bI2 … bIJ rI.

9

2.2.2 Singular Value Decomposition (SVD)

Singular value decomposition (SVD) adalah satu dari ba-

nyak cara pada algoritma matriks dan terdiri atas konsep

dekomposisi eigen value atau eigen vektor (Johnson & Wichern,

2007). Analisis korespondensi dapat dirumuskan dengan kuadrat

terkecil terboboti (Weighted Least Squares) untuk ijpˆ P ,

sebuah matriks dilakukan spesifikasi untuk direduksi. Berikut

menghitung banyaknya dimensi dan nilai inersia.

K = min[(I-1),(J-1) (2.12)

0 IP (2.13)

Dimana:

K = banyaknya dimensi terbentuk

P = matriks korespondensi

I = matriks identitas

Langkah pertama yang dilakukan untuk mendapatkan

nilai dari SVD adalah dengan menentukan matriks A yaitu

21

21

' cr DrcPD . Didapatkan nilai singular k yang merupakan

hasil akar kuadrat dari eigenvalue matriks A. Didapatkan juga

vektor ku dengan ukuran I x 1 dan vektor kv dengan ukuran J x 1

merupakan singular vektor korespondensi matriks yang berukuran

I x J pada matriks A. (Johnson & Wichern, 2007).

Berikut merupakan cara mendapatkan koordinat profil baris

dan kolom (Greenacre, 2017).

Koordinat profil baris: krk uDF 21

(2.14)

Koordinat profil kolom: kck vDG 21

(2.15)

10

2.2.3 Dekomposisi Inersia

Total inersia adalah ukuran dari variasi data dan ditentukan dengan

jumlah kuadrat terboboti (Johnson & Wichern, 2007).

1

1

22

'

Inersia

'' Inersia 21

21

21

21

J

k

k

i j ji

jiij

crcr

cr

crp

DrcPDDrcPDtr

(2.16)

Dimana k adalah nilai singular yang diperoleh dari penguraian

nilai singular (SVD) matriks A . Total inersia adalah hubungan dari

chi-square yang berasal dari tabel kontingensi dua dimensi pada

persasamaan 2.1

Total inersia =

I

i

J

j ji

jiij

..ncr

crp

1 1

22

(2.17)

Berikut adalah nilai inersia baris dan kolom (Greenacre, 2017).

Inersia baris

i

ic'

ii cr~Dcr~r1 (2.18)

Inersia kolom

j

jr'

jj rc~Drc~c1 (2.19)

Kontribusi baris/kolom menuju dimensi inersia atau korelasi

baris ke-i atau kolom ke-j dengan dimensi k adalah kontribusi axis

ke inersia baris ke-i atau kolom ke-j, dinyatakan dalam persentase

inersia baris ke-i atau kolom ke-j.

Kontribusi baris ke-i menuju inersia =

k

2

iki fr

(2.20)

Kontribusi kolom ke-j menuju inersia =

k

jkj gc

2

(2.20)

Dimana: 2

ikf = koordinat profil baris ke-i menuju axis dengan dimensi ke-k

11

2

jkg = koordinat profil kolom ke-j menuju axis dengan dimensi

ke-k

k = inersia dimensi ke-k

Kontribusi dimensi ke inersia baris/kolom adalah proporsi

keragaman yang diterangkan masing-masing inersia terhadap

sumbu utamanya (Greenacre, 2017). Berikut adalah kontribusi dari

axis menuju inersia baris ke-i atau kolom ke-j.

Kontribusi dari axis menuju inersia baris ke-i

k

2

ik

2

ik

f

f (2.21)

Kontribusi dari axis menuju inersia kolom ke-j

k

2

jk

2

jk

g

g (2.22)

2.2.4 Jarak Euclidean

Salah satu pengukuran untuk mengukur seberapa jauh dari

dua titik yang terpisah jaraknya adalah dengan jarak garis lurus

antara dua titik. Jarak garis lurus dari dua titik ditunjukkan sebagai

jarak Euclidean antara dua titik. Teorema pytharoras dapat digu-

nakan untuk menghitung jarak Euclidean antara dua titik (Sharma,

1996). Secara umum jarak Euclidean antara dua titik dalam suatu

k adalah banyaknya solusi dimensi (k = 1,2,…K) dengan rumus

jarak Euclidean diberikan pada persamaan berikut

K

1k

2

kk GFd GF, (2.23)

dimana:

F merupakan nilai koordinat titik profil baris untuk membuat plot

korespondensi dan G menunjukkan nilai koordinat titik profil

kolom untuk membuat plot korespondensi.

d(F, G) = jarak euclidean antara titik koordinat profil baris dengan

titik koordinat profil kolom.

12

Fk = nilai koordinat profil baris pada dimensi ke-k

Gk = nilai koordinat profil kolom pada dimensi ke-k

2.3 Narkoba

Narkoba merupakan bahan / zat yang bila masuk ke dalm

tubuh akan mempengaruhi tubuh terutama susunan syaraf pusat /

otak sehingga bilamana disalahgunakan akan menyebabkan gang-

guan fisik, psikis/jika dan fungsi sosial. Oleh karena itu pemerintah

memberlakukan undang – undang untuk penyalah-gunaan narkoba,

yaitu UU No.22 tahun 1997 tentang narkotika. Disana dijelaskan

bahwa narkoba ditetapkan sebagai zat atau obat yang berasal dari

tanaman atau bukan tanaman baik buatan maupun semi buatan

yang dapat menyebabkan penurunan atau prubahan kesadara,

mengurangi sampai menghilangkan nyeri dan dapat menimbulkan

ketergantungan atau kecanduan. Undang – undang ini memberi

batasan penyalahgunaan narkotika adalah orang yang menggu-

nakan narkotika tanpa sepengetahuan dan pengawasan dokter.

Dalam pasal 45 dinyatakan bahwa pecandu narkotika wajib

menjalankan pengobatan dan atau perawatan (Sofiyah, 2002).

2.4 Badan Narkotika Nasional Provinsi Jawa Timur

Badan Narkotika Nasional yang selanjutnya dalam peraturan

Kepala Badan Narkotika Nasional disebut BNN adalah lembaga

pemerintah non kementrian yang berkedudukan di bawah dan

bertanggung jawab kepada Presiden melaui koordinasi Kepala

Kepolisian Negara Republik Indonesia (BNN, 2017). Berdasarkan

UU Nomor 35 Tahun 2009 yang mengatur bahwa pecandu dan

korban penyalahgunaan narkotika wajin menjalani rehabilitas

medis dan sosial (Setiyono, 2010). Dari peraturan undang undang

tersebut maka jawa timur membentuk Badan Narkotika Nasional

Provinsi Jawa Timur yang selanjutnya disebut BNNP Jawa Timur.

Berikut ini merupakan tugas pokok dan fungsi dari BNNP Jawa

Timur sesuai dengan perka No.3 Tahun 2015 pasal 2:

13

1. Pelaksanaan koordinas penyusunan rencana strategis da

rencana kerja tahunan di bidang pencegahan dan pembe-

rantasan penyalahgunaan dan [eredaran gelap narkotika,

psikotropika, precursor dan bahan aditif lainnya kecuali

bahan aditif untuk tembakau dan alcohol yang selanjutnya

disebut P4GN dalam wilayah provinsi.

2. Pelaksanaan kebijakan teknis di bidang pencegahan, pem-

berdayaan masyarakat, rehabilitasi dan pemberantasan da-

lam wilayah provinsi

3. Pelaksanaan pembinaan teknis dan supervise P4GN kepada

BNNK/Kota dalam wilayah Provinsi

4. Pelaksanaan layanan hokum dan kerja sama dalam wilayah

provinsi

5. Pelaksanaan koordinasi dan kerja sama P4GN dengan

instansi pemerintah terkait dan komponen masyarakat dalam

wilayah provinsi

6. Pelayanan administrasi BNNP

7. Pelaksanaan evaluasi dan Pelaporan BNNP

Tugas pokok bidang Pencegahan dan Pemberdayaan

Masyarakat sesuai perka No. 3 Tahun 2015 dalam melaksanakan

tugas sebagaimana dimaksud dalam Pasal 11 , menyeleggarakan

fungsi (BNNP JATIM, 2017).

a. Penyiapan pelaksanaan koordinasi penyusunan rencana

strategis, dan rencana kerja tahunan P4GN di bidang

pencegahan dan emberdayaan masyarakat dalam wilayah

provinsi

b. Penyiapan pelaksanaan diseminasi informasi dan advokasi

P4GN di bidang pencegahan dalam wilayah provinsi

c. Penyiapan pelaksanaan peran serta masyarakat dan pem-

berdayaan alternatif P4GN di bidang pemberdayaan masya-

rakat dalam wilayah provinsi

d. Penyiapan pelaksanaan pembinaan teknis dan supervise

P4GN di bidang pencegahan dan pemberdayaan masyarakat

kepada BNNK/Kota dalam wilayah Provinsi

14

e. Penyiapan pelaksanaan evaluasi dan pelaporan P4GN di

bidang pencegahan dan pemberdayaan masyarakat dalam

wilayah provinsi

Tugas pokok bidang pemberantasan sesuai perka No. 3

Tahun 2015 dalam melaksanakan tugas sebagaimana dimaksud

dalam Pasal 18 , menyeleggarakan fungsi (BNNP JATIM, 2017).

a. Penyiapan pelaksanaan koordinasi penusunan rencana stra-

tegis dan rencana kerja tahunan P4GN di bidang pem-beran-

tasan dalam wilayah provinsi

b. Penyiapan pelaksanaan pemberantasan dan pemutusan

jaringan kejahatan terorganisasi penyalahgunaan peredaran

gelap narkotika dalam wilayah povinsi

c. Penyiapan pelaksanaan pembangunan dan pemanfaatan

intelijen teknologi dan intelijen taktis, operasional dan

produk dalam rangka P4GN di bidang pemberantasan dalam

wilayah provinsi

d. Penyiapan pelaksanaan administrasi penyelidikan dan pe-

nyelidikan terhadap tindak pidana narkotika, psikotoprika,

precursor dan bahan adiktif lainnya kecuali bahan adiktif

untuk tembakau dan alkohol dalam wilayah provinsi

e. Penyiapan pelaksanaan administrasi penyidikan tindak pida-

na pencucian uang yang berasal dari tindak pidana narkotika

dalam wilayah provinsi

f. Penyiapan pelaksanaan pengawasan distriusi prekursor sam-

pai pada pengguna akhir dalam wilayah Provinsi.

g. Penyiapan pelkasanaan pengawasa tahanan dan barang bukti

dalam wilayah provinsi

h. Penyiapan pelaksanaan pembinaan teknis dan supervise

P4GN di bidang pemberantasan kepada BNNK/Kota dlam

wilayah Provinsi

i. Penyiapan pelaksanaan evaluasi dan pelaporan P4GN di

bidang pemberantasan dalam wilayah Provinsi

Tugas pokok bidang rehabilitasi sesuai perka No. 3 Tahun

2015 dalam melaksanakan tugas sebagaimana dimaksud dalam

Pasal 14 , menyeleggarakan fungsi (BNNP JATIM, 2017)

15

a. Penyiapan pelaksanaan koordinasi penyusunan rencana

strategis, dan rencana kerja tahunan P4GN di bidang reha-

bilitasi dalam wilayah provinsi

b. Penyiapan pelaksanaan asesmen peyalahgunaan dan atau

pecandu narkotika dalam wilayah Provinsi

c. Penyiapan pelaksanaan peningkatan kemampuan lembaga

rehabilitasi medis dan rehabiltasi sosial penyalahgunaan dan

atau pecandu narkotika, baik yang diselenggarakan oleh

pemerintah maupun masyarakat dalam wilayah Provinsi

d. Penyiapan pelaksanaan peningkatan kemampuan layanan

pascarehabilitasi dan pendampingan bagi mantan penyalah-

guna dan atau pecandu narkotika dalam wilayah Provinsi

e. Penyiapan pelaksanaan penyatuan kembali ke dalam masya-

rakat dan perawaran lanjut bagi mantan penyalaguna dan

atau pecandu narkotika dalam wilayah Provinsi

f. Penyiapan pelaksanaan pembinaan tekis dan supervise

P4GN di bidang rehabilitasi kepada BNNK/Kota dalam

wilayah Provinsi

g. Penyiapan pelaksanaan evaluasi dan pelaporan P4GN di

bidang rehabilitasi dalam wilayah Provinsi

16

Halaman ini sengaja dikosongkan

17

17

BAB III

METODOLOGI PENELITIAN

3.1 Sumber Data

Data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu data sekun-

der yang diperoleh dari BNNP Jawa Timur berupa data pasien

rehabilitasi di BNNK/Kota yang ada di Jawa Timur berdasarkan

jenis narkoba, usia dan perijinan pada Lampiran 26, Lampiran 27

dan Lampiran 28.

3.2 Variabel Penelitian

Berikut variabel yang digunakan pada penelitian ini adalah

jenis narkoba, usia dan pekerjaan pada pasien di BNNP dan

BNNK/Kota di Jawa Timur pada tahun 2017. Daftar BNNP dan

BNNK/ Kota di Jawa timur ditunjukkan pada Tabel 3.1

Tabel 3.1 BNNP, BNNK/Kota di JATIM

Tabel 3.2 Variabel Penelitian Variabel Definisi Operasional Kategori

Jenis Narkoba

(X1)

Narkoba yang digunakan oleh pasien

rehabilitasi yang tercatat di BNNP maupun BNNK/Kota

1: Ganja

2: Psikotropika

3: Narkotika Lainnya

Usia (X2) Usia pasien rehabilitasi yang tercatat di BNNP maupun di BNNK/Kota

1: <15 Tahun

2: 16 – 19 Tahun

3: 20 – 24 Tahun

4: 25 – 29 Tahun

5: >30 Tahun

Pekerjaan (X3)

Pekerjaan pasien rehabilitasi yang

tercatat di BNNP maupun di BNNK/Kota

1: Swasta / Buruh

2: Wiraswasta

3: Mahasiswa / Pelajar

4: Dll

No. Nama BNNK/Kota No. Nama BNNK/Kota

1 BNNP Jatim 9 BNN Kab. Nganjuk

2 BNN Kota Surabaya 10 BNN Kab. Malang

3 BNN Kota Kediri 11 BNN Kab. Kediri

4 BNN Kota Batu 12 BNN Kab. Sidoarjo

5 BNN Kota Mojokerto 13 BNN Kab. Trenggalek

6 BNN Kota Malang 14 BNN Kab. Tulungagung

7 BNN Kab. Gresik 15 BNN Kab. Sumenep

8 BNN Kab. Lumajang 16 BNN Kab. Blitar

18

Tabel 3.2 menunjukkan variabel penelitian yang digunakan

dengan definisi operasionalnya. Struktur data BNNP Jawa Timur

dan BNNK/Kota berdasarkan jenis narkoba, usia dan pekerjaan

pengguna ditunjukkan pada Tabel 3.3, Tabel 3.4, dan Tabel 3.5.

Tabel 3.3 Struktur data Jenis Narkoba

BNN Jenis Narkoba

Ganja Psikotropika Narkotika Lainnya

BNNP n11 n12 n13

BNN Surabaya n21 n22 n23

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

BNN Kab.Blitar n161 n162 n163

Tabel 3.4 Struktur Data Usia Pengguna

BNN

Usia

<15 Tahun 16 – 19

Tahun

20 – 24

Tahun

25 – 29

Tahun

>30 Tahun

BNNP n11 n12 n13 n14 n15

BNN Surabaya n21 n22 n23 n24 n25

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

BNN Kab.Blitar n161 n162 n163 n164 n165

Tabel 3.5 Struktur Data Pekerjaan BNN Pekerjaan

Swasta / Buruh

Wiraswasta Mahasiswa / Pelajar

Dll

BNNP n11 n12 n13 n14

BNN Surabaya n21 n22 n23 n24

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

BNN Kab.Blitar n161 n162 n163 n164

3.3 Metode Analisis

Metode analisis yang digunakan untuk menjawab tujuan

penelitian ini adalah metode analisis korespondensi yang digu-

nakan untuk mengetahui pola kecenderungan pelaku penyalah-

gunaan narkoba di Jawa Timur, berdasarkan jenis narkoba yang

digunakan, usia dan pekerjaan.

19

Langkah-langkah analisis yang dilakukan pada penelitian ini

adalah sebagai berikut.

1. Mengumpulkan data pasien rehabilitasi di BNNK/Kota yang

ada di Jawa Timur tahun 2017 berdasarkan jenis narkoba

yang digunakan, usia dan pekerjaan.

2. Melakukan analisis korespondensi jumlah pengguna nar-

koba di Jawa Timur tahun 2017 berdasarkan jenis narkoba

a. Menyusun matriks korespondensi dengan membagi

elemen baris dan kolom

b. Menyusun matriks profil baris dan profil kolom

c. Menentukan nilai Singular Decomposition (SVD) se-

hingga didapatkan k profil

d. Menghitung koordinat profil baris dan kolom

e. Menghitung nilai inersia

f. Menghitung kontribusi relatif dan kontribusi mutlak

g. Menentukan jarak euclidean

h. Visualisasi plot antara profil vektor baris dan profil

vektor kolom data jenis narkoba dan wilayah dengan 2

dimensi

3. Melakukan analisis korespondensi jumlah pengguna nar-

koba di Jawa Timur tahun 2017 berdasarkan usia




c. Menentukan nilai Singular Decomposition (SVD)

sehingga didapatkan k profil






vektor kolom data usia pengguna dan wilayah dengan 2

dimensi

4. Melakukan analisis korespondensi jumlah pengguna

narkoba di Jawa Timur tahun 2017 berdasarkan pekerjaan

20




c. Menentukan nilai Singular Decomposition (SVD)

sehingga didapatkan k profil






vektor kolom data pekerjaan dan wilayah dengan 2

dimensi

5. Menarik kesimpulan dan saran.

Langkah – langkah analisis diatas dapat digambarkan dalam

bentuk diagram alir yang ditunjukkan pada Gambar 3.1

21

Gambar 3.1 Diagram Alir

22


23

23

BAB IV

ANALISIS DAN PEMBAHASAN

4.1 Karakteristik Pasien Rehabilitasi Penyalahgunaan

Narkoba berdasarkan Usia

Berdasarkan data pengguna penyalahgunaan narkoba

dengan usia pasien rehabilitasi pada Lampiran 2 dapat disajikan

dalam bentuk diagram lingkaran pada Gambar 4.1

Gambar 4.1 Karakteristik Berdasarkan Usia

Gambar di atas menunjukkan bahwa pasien rehabilitasi

paling banyak di kelompok usia lebih dari sama dengan 30 tahun

dengan presentase 30% dan tertinggi kedua yang tidak jauh berbe-

da adalah kelompok usia 16 tahun sampai 19 tahun dengan presen-

tase sebesar 23%. Selanjutnya pada kelompok usia 20 tahun sampai

24 tahun dengan presentase 19% dan pada kempok usia 25 tahun

sampai 29 tahun dan kelompok usia kurang dari sama dengan 15

tahun dengan presentase yang sama yaitu sebesar 14%.

14%

23%

19%14%

30%

<15 16-19 20-24 25-29 >30

24


Narkoba berdasarkan Pekerjaan

Berdasarkan data pasien rehabilitasi penyalahgunaan

narkoba dengan pekerjaan pasien rehabilitasi pada Lampiran 3

dapat disajikan Gambar 4.2.

Gambar 4.2 Karakteristik Berdasarkan Pekerjaan

Gambar di atas menunjukkan bahwa pasien rehabilitasi

penyalahgunaan narkoba paling banyak pada status pekerjaan

karyawan swasta dengan presentase 32,25%, selanjutnya pada

kelompok pelajar dengan presentase 27,80%. Pada kelompok

pekerjaan lainnya tergolong rendah dengan yang paling rendah

adalah kelompok pekerjaan PNS dengan pesentase 0,20%.


Narkoba berdasarkan Pendidikan

Berdasarkan data pengguna penyalahgunaan narkoba

dengan pendidikannya dari Lampiran 4 dapat disajikan dalam ben-

tuk diagram lingkaran pada gambar 4.3 yang menunjukkan bahwa

pasien rehabilitasi paling banyak dari kelompok pendidikan SLTA

dengan presentase 42,65%. Selanjutnya pada kelompok pen-

didikan SLTP dengan presentase 30,77% dan pada kelompok

1.55% 0.20%

32.25%

14.30%

2.36%3.31%

27.80%

2.09% 16.13%

PNS POLISISWASTA WIRASWASTATANI MAHASISWAPELAJAR BURUH

25

pendidikan Perguruan Tinggi memiliki presentase terendah yaitu

sebesar 3,98%.

Gambar 4.3 Karakteristik Berdasarkan Pendidikan


Narkoba berdasarkan Jenis Narkoba Yang Digunakan

Berdasarkan data pengguna penyalahgunaan narkoba degan

jenis naroba yang digunakan pada Lampiran 1 disajikan dalam

bentuk diagram ligkaran pada Gambar 4.4, yang menunjukkan

bahwa pasien rehabilitasi penyalahgunaan narkoba paling banyak

pada jenis narkoba shabu dengan presentase sebesar 38,80%

selanjutnya pada jenis narkoba benzodiazepine dengan presentase

26,92% kemudian pada jenis narkoba Daftar G dengan presentase

19,84%. Jenis narkoba yang paling sedikit adalah Barbiturat

sebesar 0,27% dan heroin sebesar 0,07%.

22.60%

30.77%42.65%

3.98%

SD SLTP SLTA PT

26

Gambar 4.4 Karakteristik Berdasarkan Jenis Narkoba

4.5 Karakteristik Pasien Rehabilitasi Penyalagunaan

Narkoba berdasarkan Jenis Narkoba dan Jenis Kelamin

Berdasarkan data pengguna penyalahgunaan jenis narkoba

dengan jenis kelamin pada Lampiran 1 dapat disajikan dalam

bentuk diagram lingkaran pada gambar berikut ini.

Gambar 4.5 Karakteristik Berdasarkan Jenis Kelamin Setiap Jenis Narkoba

Gambar 4.5 diketahui bahwa pasien rehabilitasi penyalah-

gunaan narkoba di wilayah Jawa Timur pada tahun 2017 paling

8.37%

0.07%

38.80%

5.74%

26.92%

0.27%19.84%

GANJA HEROIN SHABU

EXCTASI BENZODIAZEPINE BARBITURAT

DAFTAR G

27

banyak berjenis kelamin laki – laki dari setiap jenis narkoba yang

digunakan. Pada jenis narkoba Ganja, jenis kela-min laki – laki

89,52% dibandingkan dengan perempuan sebesar 10,48%. Pada

jenis narkoba Shabu, jenis kelamin laki – laki 82,99% diban-

dingkan dengan perempuan sebesar 17,01%, untuk jenis narkoba

Exctasi sebesar 70,59% berjenis kelamin laki – laki dan sisanya

sebesar 29,41% berjenis kelamin perempuan. Jenis narkoba Benzo-

diazepine sebesar 82,46% berjenis kelamin laki – laki sedangkan

sisanya 17,54%. Jenis narkoba Barbiturat, pada jenis kelamin laki

– laki sebanyak 100% dibandingkan perempuan yaitu 0%, untuk

jenis narkoba Daftar G

4.6 Uji Independensi BNNP, BNNK/Kota di Jawa Timur

dengan Jenis Narkoba, Usia dan Pekerjaan Pengguna

Uji Independensi dilakukan untuk mengujji apakah ada

hubungan antar dua variabel yang digunakan yaitu wilayah atau

BNNP, BNNK/Kota Jawa Timur dengan Jenis Narkoba yang di-

gunakan, usia pengguna dan pekerjaan pengguna pada data pasien

rehabilitasi Jawa Timur tahun 2017 dengan tabel konti-ngensi pada

Lampiran 5.

Hipotesis

0H : Tidak ada hubungan antara variabel wilayah Jawa Timur

dengan variabel jenis narkoba, usia dan pekerjaan

1H : Ada hubungan antara variabel wilayah Jawa Timur dengan

variabel jenis narkoba, usia dan pekerjaan 05,0 : Signifikan Taraf

Statistik uji dapat dilihat pada persamaan ( 2.1).

0H ditolak jika 4J 5,J 3,J 16,Iuntuk 2)1)(1(

2 JI

Tabel 4.1 Uji Independensi Jenis Naroba, Usia, Pekerjaan

Variabel 2

2)1)(1( JI P-Value Keputusan

Jenis Narkoba 519,667 18,492 0,000 Tolak H0

Usia Pengguna 656,614 43,187 0,000 Tolak H0

Pekerjaan Pengguna 506,034 30,6122 0,000 Tolak H0

28

Tabel 4.1 dan berdasarkan output Lampiran 8, Lampiran 14

dan Lampiran 20 menunjukkan bahwa dari semua variabel yaitu

jenis narkoba, usia pengguna dan pekerjaan pengguna menunjuk-

kan nilai 2 lebih besar dari nilai

2)1)(1( JI dan nilai p-value

sebesar 0,000 kurang dari nilai taraf signifikan α sehingga

diperoleh keputusan tolak H0 yang artinya terdapat hubungan

antara wilayah BNNP dan BNNK/Kota di Jawa Timur dengan jenis

narkoba yang digunakan, usia pengguna dan pekerjaan pengguna.

4.7 Analisis Korespondensi Jenis Narkoba dengan BNNP,

BNNK/Kota di Jawa Timur

Berdasarkan hasil uji independensi pada 4.6 dihasilkan

bahwa terdapat hubungan antara jenis narkoba dengan wilayah

BNNP dan BNNK/Kota di Jawa Timur. Kemudian dilakukan

analisis korepondensi untuk mengetahui kecenderungan jenis

narkoba yang digunakan terhadap wilayah BNNP, BNNK/Kota di

Jawa Timur.

a. Analisis Profil Baris

Berikut ini adalah analisis profil baris pada penyalagunaan

narkoba berdasarkan jenis narkoba yang digunakan dan BNNP,

BNNK/Kota di wilayah Jawa Timur. Berdasarkan Output 9 yang

disajikan pada Tabel 4.2 dapat diketahui bahwa pasien rehabilitasi

pada BNN Kediri, BNN Mojokerto, BNN Malang, BNN Kab.

Lumajang, BNN Kab. Nganjuk, BNN Kab. Malang, BNN Kab.

Kediri, BNN Kab. Sidoarjo, BNN Kab.Tulungagung, BNN Kab.

Blitar penyalahgunaan cenderung dengan jenis narkoba psiko-

tropika dan pada BNNP Jawa Timur, BNN Surabaya, BNN Batu,

BNN Kab.Gresik, BNN Kab. Trenggalek dan BNN Kab. Sumenep

penyalahgunaan cenderung dengan jenis narkoba nar-kotika

lainnya.

29

Tabel 4.2 Analisis Profil Baris Jenis Narkoba

BNN

Jenis Narkoba

Ganja Psikotropika Narkotika

Lainnya

Active

Margin

Provinsi 0,122 0,234 0,644 1

Surabaya 0,030 0,426 0,544 1

Kediri 0,052 0,646 0,302 1

Batu 0,052 0,379 0,569 1

Mojokerto 0,037 0,593 0,370 1

Malang 0,107 0,679 0,214 1

Kab. Gresik 0,000 0,377 0,623 1

Kab. Lumajang 0,018 0,545 0,436 1

Kab. Nganjuk 0,025 0,800 0,175 1

Kab. Malang 0,033 0,793 0,174 1

Kab. Kediri 0,388 0,488 0,125 1

Kab. Sidoarjo 0,158 0,585 0,257 1

Kab. Trenggalek 0,167 0,083 0,750 1

Kab. Tulungagung 0,164 0,574 0,262 1

Kab. Sumenep 0,000 0,000 1 1

Kab. Blitar 0,014 0,944 0,042 1

Mass 0,084 0,470 0,446

b. Analisis Profil Kolom

Analisis profil kolom digunakan untuk mengetahui kecen-

derungan jenis narkoba yang digunakan dengan wilayah BNNP,

BNNK/Kota yang ada di Jawa Timur. Berikut ini adalah analisis

profil kolom pada penyalahgunaan narkoba berdasarkan jenis

narkoba dan BNNP, BNNK/Kota di wilayah Jawa Timur. Ber-

dasarkan Ouput Lampiran 10 dan disajikan pada Tabel 4.3 dengan

melihat proporsi terbesar dari setiap kolomnya diketahui bahwa

jenis narkoba Ganja penyalahgunaan cenderung berasal dari BNN

Kab.Kediri, sedangkan penyalahgunaan dengan jenis narkoba

Psikotropika cenderung berasal dari BNN Surabaya, dan jenis

narkotika lainnya penyalahgunaan cenderung berasal dari BNN

Surabaya.

30

Tabel 4.3 Analisis Profil Kolom Jenis Narkoba

BNN Jenis Narkoba

Ganja Psikotropika Narkotika Lainnya Mass

Provinsi 0,202 0,069 0,200 0,138

Surabaya 0,073 0,181 0,244 0,200

Kediri 0,040 0,089 0,044 0,065

Batu 0,024 0,032 0,050 0,039

Mojokerto 0,008 0,023 0,015 0,018

Malang 0,024 0,027 0,009 0,019

Kab. Gresik 0,000 0,037 0,065 0,047

Kab. Lumajang 0,008 0,043 0,036 0,037

Kab. Nganjuk 0,008 0,046 0,011 0,027

Kab. Malang 0,024 0,105 0,024 0,062

Kab. Kediri 0,250 0,056 0,015 0,054

Kab. Sidoarjo 0.218 0,143 0,067 0,115

Kab. Trenggalek 0,032 0,003 0,027 0,016

Kab. Tulungagung 0,081 0,050 0,024 0,041

Kab. Sumenep 0,000 0,000 0,165 0,074

Kab. Blitar 0,008 0,096 0,005 0,048

Active Margin 1 1 1

c. Nilai Proporsi Inersia

Nilai inersia merupakan jumlah kuadrat nilai singular yang

menunjukkan kontribusi dari wilayah Jawa Timur dan jenis

narkobanya Berikut adalah nilai proporsi inersia dari variabel jenis

narkoba dengan BNNP, BNNK/Kota di Jawa Timur.

Tabel 4.4 Nilai Proporsi Inersia Jenis Narkoba

Dimensi Nilai

Singular Inersia

Proporsi Inersia Standar Deviasi Nilai Proporsi Proporsi Kumulatif

1 0,499 0,249 0,709 0,709 0,018

2 0,319 0,102 0,291 1 0,033

Total 0,351 1 1

Berdasarkan Ouput Lampiran 11 disajikan pada tabel di atas

menunjukkan terbentuk 2 dimensi dari nilai kumulatif proporsi

inersia yaitu 1 atau 100% yang berarti 100% dari dimensi tersebut

dapat menjelaskan keragaman jenis narkoba dengan BNNP,

BNNK/Kota di Jawa Timur.

31

d. Kontribusi Profil Baris

Kontribusi profil baris digunakan untuk mengetahui

kontribusi baris menuju dimensi inersia disetiap profil baris untuk

megetahui pola kecenderungan antara jenis narkoba yang digu-

nakan dengan BNNP, BNNK/Kota di Jawa Timur. Berikut

merupakan hasil dari kontribusi profil barisnya.

Berdasarkan Ouput Lampiran 12 disajikan pada Tabel 4.5

diketahui bahwa penyalahgunaan narkoba yang terbesar pada

dimensi 1 adalah BNN Kab.Sumenep sebesar 36,7%, BNN Kab.

Blitar sebesar 13,4%, BNNP Jawa Timur sebesar 9,3%, BNN

Kab.Malang sebesar 7,9% sehingga dapat disimpulkan nilai total

kontribusi BNN di wilayah Jawa Timur pada dimensi 1 adalah

sebesar 67,3%. Pada dimensi 2 adalah BNN Kab.Kediri sebesar

51,4%

Tabel 4.5 Kontribusi Profil Baris Jenis Narkoba

BNN

Kontribusi Baris ke

DimensiInersia

Kontribusi Dimensi ke

Inersia Baris

Dimensi 1 Dimensi 2 Dimensi 1 Dimensi 2

Provinsi 0,093 0,077 0,747 0,253

Surabaya 0,029 0,046 0,608 0,392

Kediri 0,023 0,022 0,718 0,282

Batu 0,009 0,001 0,941 0,059

Mojokerto 0,002 0,008 0,370 0,630

Malang 0,017 0,000 0,998 0,002

Kab. Gresik 0,022 0,024 0,696 0,304

Kab. Lumajang 0,000 0,023 0,015 0,985

Kab. Nganjuk 0,034 0,032 0,721 0,279

Kab. Malang 0,079 0,063 0,754 0,246

Kab. Kediri 0,079 0,514 0,272 0,728

Kab. Sidoarjo 0,064 0,040 0,796 0,204

Kab. Trenggalek 0,026 0,033 0,658 0,342

Kab. Tulungagung 0,022 0,018 0,741 0,259

Kab. Sumenep 0,367 0,002 0,998 0,002

Kab. Blitar 0,134 0,097 0,771 0,229

e. Kontribusi Profil Kolom

Kontribusi profil kolom digunakan untuk mengetahui kon-

tribusi kolom menuju dimensi inersia di setiap profil kolom untuk

32

mengetahui pola kecenderungan antara BNNP, BNNK/Kota Jawa

Timur dengan jenis narkoba. Berdasarkan Ouput Lampiran 13 di-

sajikan pada Tabel 4.6 diketahui bahwa kontribusi jenis narkoba

yang tersebsar pada dimensi 1 adalah jenis narkotika lainnya

sebesar 55,3% kemudian jenis psikotropika sebesar 39,9% se-

hingga dapat disimpulkan nilai total kontribusi dimensi 1 adalah

sebesar 95,2%. Kontribusi tersebsar pada dimensi 2 adalah jenis

narkoba ganja yaitu sebesar 88,2% sehingga dapat diketahui

bahawa total kontribusi dimensi 2 adalah 88,2%.

Tabel 4.6 Kontribusi Profil Kolom Jenis Narkoba

Jenis Narkoba

Kontribusi Kolom ke

DimensiInersia


Inersia Kolom


Ganja 0,048 0,869 0,118 0,882

Psikotropika 0,399 0,130 0,882 0,118

Nsrkotika Lainnya 0,553 0,001 0,999 0,001

f. Nilai Kontribusi Mutlak dan Kontribusi Relatif

Berikut ini merupakan nilai kontribusi mutlak dan kontribusi

relatifnya. Berdasarkan Ouput Lampiran 12 disajikan pada Tabel

4.7 menunjukkan bahwa BNN yang memiliki kontribusi mutlak

dan kontribusi rlatif terbesar pada dimensi 1 yaitu BNN Sumenep

dengan nilai kontribusi mutlak sebesar 0,367dan nilai kontribusi

relatif sebesar 0,998 yang berarti BNN Sumenep memberikan

kontribusi mutlak sebesar 36,7% pada dimensi 1 dan memberikan

kontribusi relatif sebesar 99,8% pada dimensi 1. Sedangkan pada

dimensi 2 BNN yang memberikan kontribusi besar adalah BNN

Kab. Kediri dengan nilai kontribusi mutlak sebesar 0,514 dan kon-

tribusi relatif sebesar 0,728 artinya BNN Kab.Kediri memberikan

kontribusi mutlak sebesar 51,4 % pada dimensi 2 dan memberikan

kontribusi relatif sebesar 72,8 % pada dimensi 2

33

Tabel 4.7 Nilai Kontribusi Mutlak dan Relatif Jenis Narkoba

BNN

Mass

Inersia

Kontribusi

Mutlak Relatif

Dimensi

1

Dimensi

2

Dimensi

1

Dimensi

2

Provinsi 0,138 0,031 0,093 0,077 0,253 0,253

Surabaya 0,200 0,012 0,029 0,046 0,608 0,392

Kediri 0,065 0,008 0,023 0,022 0,718 0,282

Batu 0,039 0,002 0,009 0,001 0,941 0,059

Mojokerto 0,018 0,001 0,002 0,008 0,370 0,630

Malang 0,019 0,004 0,017 0,000 0,998 0,002

Kab. Gresik 0,047 0,008 0,022 0,024 0,696 0,304

Kab. Lumajang 0,037 0,002 0,000 0,023 0,015 0,985

Kab. Nganjuk 0,027 0,012 0,034 0,032 0,721 0,279

Kab. Malang 0,062 0,026 0,079 0,063 0,754 0,246

Kab. Kediri 0,054 0,072 0,079 0,514 0,272 0,728

Kab. Sidoarjo 0,115 0,020 0,064 0,040 0,796 0,204

Kab. Trenggalek 0,016 0,010 0,026 0,033 0,658 0,342

Kab. Tulungagung 0,041 0,007 0,022 0,018 0,741 0,259

Kab. Sumenep 0,074 0,091 0,367 0,002 0,998 0,002

Kab. Blitar 0,048 0,043 0,134 0,097 0,771 0,229

Total 1 0,351 1 1

g. Jarak Euclidean

Jarak euclidean digunakan untuk mengukur seberapa jauh

dari dua titik yang terpisah jaraknya jadi pada kasus ini jarak

euclidean digunakan untuk mengetahui jarak antar karakter untuk

mengetahui informasi kecenderungan BNN dengan jenis narkoba

yang digunakan. Berdasarkan Tabel 4.8 menunjukkan bahwa jenis

narkoba ganja penyalahgunaan cenderung pada wilayah BNN

Kab.Kediri, jenis narkoba psikotropika penyalahgunaan cenderung

pada wilayah BNN Kediri, BNN Mojokerto, BNN Malang, BNN

Kab. Lumajang, BNN Kab.Nganjuk, BNN Kab.Malang, BNN

Kab. Sidoarjo, BNN Kab.Tulungagung, BNN Kab. Blitar. Pada

kasus penyalahgunaan jenis narkotika lainya penyalahgunaan

cenderung di wilayah BNNP Jawa Timur, BNN Surabaya, BNN

Batu, BNN. Gresik, BNN Kab. Trenggalek, BNN Kab. Sumenep.

34

Tabel 4.8 Jarak Euclidean Jenis Narkoba

BNN Jenis Narkoba

Ganja Psikotropika Narkotika lainnya

BNN PROVINSI JAWA TIMUR 1.7882026 1.424405271 0.494258435

BNN KOTA SURABAYA 2.2403403 0.920687477 0.570828002

BNN KOTA KEDIRI 2.1547274 0.230956594 1.245857739

BNN KOTA BATU 2.1202713 1.015306361 0.446704925

BNN KOTA MOJOKERTO 2.2150299 0.428485722 1.072290457

BNN KOTA MALANG 1.8652339 0.257815876 1.448517623

BNN KAB. GRESIK 2.4505669 1.146658972 0.479330212

BNN KAB. LUMAJANG 2.3158309 0.624555479 0.927307883

BNN KAB. NGANJUK 2.4527368 0.351331715 1.687514806

BNN KAB. MALANG 2.4036225 0.307446743 1.672105265

BNN KAB. KEDIRI 0.3292286 2.051764264 2.414395364

BNN KAB. SIDOARJO 1.4878541 0.642649948 1.361258149

BNN KAB. TRENGGALEK 1.7519755 1.900225615 0.84209905

BNN KAB. TULUNGAGUNG 1.4437506 0.689170635 1.358581542

BNN KAB. SUMENEP 2.8449209 2.237301784 0.792709312

BNN KAB. BLITAR 2.7017134 0.731390402 2.113144273

h. Plot Korespondensi Jenis Narkoba dengan BNNP,


Berikut ini adalah visualisasi plot korempondensi atara jenis

narkoba dengan BNNP, BNNK/Kota yang ada di wilayah Jawa

Timur. Urutan penomoran BNN dapat dilihat pada Tabel 3.1.

Gambar 4.6 menunjukkan bahwa kecenderungan jenis narkoba

yang digunakan pada pasien penyelahgunaan narkoba di BNNP,

BNNK/Kota di wilayah jawa timur. Dapat dilihat bahwa jenis

narkoba ganja penyalahgunaan cenderung pada BNN Kab. Kediri.

Pada jenis psikotropika penyalahgunaan cenderung pada Pada

BNN Kediri, BNN Mojokerto, BNN Malang, BNN Kab.

Lumajang, BNN Kab. Nganjuk, BNN Kab.Malang, BNN Kab.

Sidoarjo, BNN Kab.Tulungagung, BNN Kab. Blitar. Jenis nar-

kotika lainnya penyalahgunaan cenderung digunakan pada BNN

Batu, BNN Surabaya, BNN Kab. Gresik, BNNP Jawa Timur, BNN

Kab. Trenggalek dan BNN Kab. Sumenep.

35

Gambar 4.6 Plot Korespondensi Jenis Narkoba

4.8 Analisis Korespondensi Usia Pengguna dengan BNNP,


Setelah diketahui ada hubungan antara variabel usia

pengguna dengan BNNP, BNNK/Kota di wilayah Jawa Timur

selanjutnya dilakukan analisis korepondensi, untuk mengetahui

kecenderungan usia pengguna terhadap BNNP, BNNK/Kota

wilayah di Jawa Timur.

36


Berikut ini adalah analisis profil baris pada penyalahgunaan

narkoba berdasarkan usia pengguna dan BNNP, BNNK/Kota di

wilayah Jawa Timur.

Tabel 4.9 Analisis Profil Baris Usia Pengguna

BNN Kategori Usia Pengguna

<15 16-19 20 - 24 25 - 29 >30 Active Margin

Provinsi 0,024 0,122 0,224 0,215 0,415 1

Surabaya 0,277 0,226 0,226 0,095 0,176 1

Kediri 0,052 0,021 0,177 0,313 0,438 1

Batu 0,086 0,172 0,190 0,034 0,517 1

Mojokerto 0,185 0,519 0,296 0,000 0,000 1

Malang 0,071 0,643 0,036 0,036 0,214 1

Kab. Gresik 0,188 0,203 0,145 0,174 0,290 1

Kab. Lumajang 0,164 0,218 0,236 0,182 0,200 1

Kab. Nganjuk 0,350 0,175 0,300 0,100 0,075 1

Kab. Malang 0,141 0,663 0,098 0,022 0,076 1

Kab. Kediri 0,000 0,125 0,188 0,225 0,463 1

Kab. Sidoarjo 0,023 0,298 0,240 0,105 0,333 1

Kab. Trenggalek 0,125 0,208 0,292 0,125 0,250 1

Kab. Tulungagung 0,689 0,082 0,049 0,131 0,049 1

Kab. Sumenep 0,000 0,101 0,110 0,128 0,661 1

Kab. Blitar 0,099 0,394 0,211 0,042 0,254 1

Mass 0,141 0,229 0,194 0,133 0,303


diketahui bahwa penyalahgunaan narkoba pada wilayah BNN

Surabaya, Kab. Nganjuk dan Kab. Tulungagung penyalahgunaan

cenderung pada kategori usia <15 tahun, pada BNN Mojokerto,

BNN Malang, BNN Kab. Malang dan BNN Kab. Blitar penyalah-

gunaan cenderung pada kategori usia 16 – 19 tahun. Pada BNN

Kab. Lumajang, BNN Kab.Trenggalek penyalahgunan cenderung

dari kategori usia 20 – 24 tahun, pada BNNP, BNN Kediri, BNN

Batu, BNN Kab.Gresik, BNN Kab.Kediri, BNN Kab.Sidoarjo,

BNN Kab.Sumenep penyalahgunaan cenderung usia lebih dari 30

tahun.

37


Analisis profil kolom digunakan untuk mengetahui kecen-

derungan BNNP, BNNK/Kota yang ada di Jawa Timur dengan usia

pengguna. Berikut ini adalah analisis profil kolom pada

penyalahgunaan narkoba berdasarkan usia pengguna dan BNNP,

BNNK/Kota di wilayah Jawa Timur.

Tabel 4.10 Analisis Profil Kolom Usia Pengguna BNN

Kategori Usia Pengguna

<15 16-19 20 - 24 25 - 29 >30 Mass

Provinsi 0,024 0,074 0,160 0,223 0,189 0,138

Surabaya 0,392 0,197 0,233 0,142 0,116 0,200

Kediri 0,024 0,006 0,059 0,152 0,094 0,065

Batu 0,024 0,029 0,038 0,010 0,067 0,039

Mojokerto 0,024 0,041 0,028 0,000 0,000 0,018

Malang 0,010 0,053 0,003 0,005 0,013 0,019

Kab. Gresik 0,062 0,041 0,035 0,061 0,045 0,047

Kab. Lumajang 0,043 0,035 0,045 0,051 0,024 0,037

Kab. Nganjuk 0,067 0,021 0,042 0,020 0,007 0,027

Kab. Malang 0,062 0,179 0,031 0,010 0,016 0,062

Kab. Kediri 0,000 0,029 0,052 0,091 0,082 0,054

Kab. Sidoarjo 0,019 0,150 0,143 0,091 0,127 0,115

Kab. Trenggalek 0,014 0,015 0,024 0,015 0,013 0,016

Kab. Tulungagung 0,201 0,015 0,010 0,041 0,007 0,041

Kab. Sumenep 0,000 0,032 0,042 0,071 0,160 0,074

Kab. Blitar 0,033 0,082 0,052 0,015 0,040 0,048

Active Margin 1 1 1 1 1


diketahui bahwa pasien rehabilitasi dengan kategori usia kurang

dari 15, kategori usia 16 sampai 19 tahun, kategori 20- 24 tahun

penyalahgunaan cenderung berasal dari BNN Surabaya, sedangkan

untuk kategori usia 25 sampai 29 tahun dan lebih dari sama dengan

30 tahun cenderung berasal dari BNNP Jawa Timur.



menunjukkan kontribusi dari wilayah Jawa Timur dan usia

pengguna. Berikut adalah nilai proporsi inersia dari variabel usia

pengguna dengan BNNP, BNNK/Kota di Jawa Timur. Ber-

38

dasarkan Ouput Lampiran 15 disajiakn pada Tabel 4.12 menun

jukkan terbentuk 4 dimensi dari nilai kumulatif proporsi inersia

yaitu 100% dan pada pembentukan 2 dimensi didapatkan nilai

kumulatif proporsi sebesar 0,891 yang berarti pada pembentukan 2

dimensi 89% dapat menjelaskan keragaman usia pengguna dengan

BNNP, BNNK/Kota di Jawa Timur.

Tabel 4.11 Nilai Proporsia Inersia Usia Pengguna

Dimensi Nilai

Singular Inersia

Proporsi Inersia Standar

Deviasi Nilai Proporsi Proporsi Kumulatif

1 0,503 0,253 0,572 0,572 0,021

2 0,376 0,142 0,319 0,891 0,026

3 0,171 0,029 0,066 0,957

4 0,137 0,019 0,043 1

Total 0,443 1 1


Berikut ini merupakan kontribusi profil baris disajikan pada

Tabel 4.13 merupakan hasil dari kontribusi profil baris dari Ouput

Lampiran 18.

Tabel 4.12 Kontribusi Profil Baris Usia Pengguna

BNN

Kontribusi Baris ke DimensiInersia

Kontribusi Dimensi ke Inersia Baris


Provinsi 0,119 0,010 0,898 0,042

Surabaya 0,134 0,028 0,846 0,100

Kediri 0,083 0,071 0,589 0,283

Batu 0,014 0,000 0,337 0,005

Mojokerto 0,033 0,043 0,521 0,382

Malang 0,007 0,101 0,096 0,753

Kab. Gresik 0,001 0,007 0,086 0,469

Kab. Lumajang 0,002 0,002 0,167 0,087

Kab. Nganjuk 0,040 0,019 0,669 0,178

Kab. Malang 0,090 0,309 0,325 0,624

Kab. Kediri 0,068 0,002 0,950 0,018

Kab. Sidoarjo 0,017 0,072 0,273 0,640

Kab. Trenggalek 0,000 0,000 0,001 0,000

Kab. Tulungagung 0,242 0,274 0,586 0,371

Kab. Sumenep 0,148 0,002 0,760 0,006

Kab. Blitar 0,004 0,059 0,097 0,855

39

Berdasarkan Tabel 4.13 dijelaskan bahwa penyalah-gunaan

narkoba yang terbesar pada dimensi 1 adalah BNN Kab.

Tulungagung sebesar 24,2%, BNN Kab.Sumenep sebesar

14,8%,sehingga dapat disimpulkan nilai total kontribusi BNN di

wilayah Jawa Timur pada dimensi 1 adalah sebesar 39%. Pada

dimensi 2 adalah BNN Kab.Malang sebesar 30,9% sehingga dapat

disimpulkan nilai total kontribusi dimensi 2 BNN sebesar 30,9%.


Kontribusi profil kolom digunakan untuk mengetahui

kontribusi kolom menuju dimensi inersia di setiap profil kolom

untuk mengetahui pola kecenderungan antara BNNP, BNNK/Kota

Jawa Timur dengan usia pasien penyalahgunaan narkoba. Tabel

4.13 menunjukkan nilai dari kontribusi profil kolom dari Ouput

Lampiran 19

Tabel 4.13 Kontribusi Profil Kolom Usia Pengguna

Jenis Nsrkoba

Kontribusi Kolom ke

DimensiInersia


Inersia Kolom


<=15 tahun 0,511 0,284 0,755 0,235

16 – 19 tahun 0,100 0,601 0,277 0,761

20 – 24 0,001 0,000 0,014 0,000

24 – 29 0,063 0,106 0,348 0,326

>=30 0,325 0,009 0,877 0,014

Berdasarkan Tabel 4.14 diketahui bahwa kontribusi usia

pengguna yang terbesar pada dimensi 1 adalah kategori usia kurang

dari sama dengan 15 tahun sebesar 51,1% kemudian kategori lebih

dari sama dengan 30 tahun sebesar 32,5%, sehingga dapat

disimpulkan nilai total kontribusi dimensi 1 adalah sebesar 83,6%.

Kontribusi terbesar pada dimensi 2 adalah kategori usia pengguna

16 sampai 19 tahun yaitu sebesar 60,1% sehingga dapat diketahui

bahawa total kontribusi dimensi 2 adalah 60,1%.

40


Nilai kontribusi mutlak dan kontribusi relatif menunjukkan

kontribusi yang diberikan pada dimensi yang terbentuk.

Tabel 4.14 Nilai Kontribusi Mutlak dan Relatif Usia Pengguna

BNN Mass Inersia

Kontribusi

Mutlak Relatif

Dimensi

1

Dimensi

2

Dimensi

1

Dimensi

2

Provinsi 0,138 0,034 0,119 0,010 0,898 0,042

Surabaya 0,200 0,040 0,134 0,028 0,846 0,100

Kediri 0,065 0,036 0,083 0,071 0,589 0,283

Batu 0,039 0,010 0,014 0,000 0,337 0,005

Mojokerto 0,018 0,016 0,033 0,043 0,521 0,382

Malang 0,019 0,019 0,007 0,101 0,096 0,753

Kab. Gresik 0,047 0,002 0,001 0,007 0,086 0,469

Kab. Lumajang 0,037 0,002 0,002 0,002 0,167 0,087

Kab. Nganjuk 0,027 0,015 0,040 0,019 0,669 0,178

Kab. Malang 0,062 0,070 0,090 0,309 0,325 0,624

Kab. Kediri 0,054 0,018 0,068 0,002 0,950 0,018

Kab. Sidoarjo 0,115 0,016 0,017 0,072 0,273 0,640

Kab. Trenggalek 0,016 0,001 0,000 0,000 0,001 0,000

Kab. Tulungagung 0,041 0,105 0,242 0,274 0,586 0,371

Kab. Sumenep 0,074 0,049 0,148 0,002 0,760 0,006

Kab. Blitar 0,048 0,010 0,004 0,059 0,097 0,855

Total 1 0,443 1 1

Berdasarkan Tabel 4.15 menunjukkan bahwa BNN ya-ng

memiliki kontribusi mutlak dan kontribusi relatif terbesar pada

dimensi 1 yaitu BNN Kab. Tulungaung dengan nilai kontribusi

mutlak sebesar 0,242 dan nilai kontribusi relatif sebesar 0,586 yang

berarti BNN Kab.Tulungagung memberikan kontribusi mutlak

sebesar 24,2% pada dimensi 1 dan memberikan kontribusi relatif

sebesar 58,6% pada dimensi 1. Sedangkan pada dimensi 2 BNN

yang memberikan kontribusi besar adalah BNN Kab.Malang

dengan nilai kontribusi mutlak 0,309 dan kontribusi relatif 0,624

artinya BNN Kab.Blitar memberikan kontri-busi mutlak sebesar

62,4 % pada dimensi 2.

41

g. Jarak Euclidean Usia Pengguna



euclidean digunakan untuk mengetahui kecenderungan BNN

dengan usia penggunanya.

Tabel 4.15 Jarak Euclidean Usia Pengguna

BNN Kelompok Usia

<15 16-19 20-24 25-29 >30

BNN PROVINSI JAWA TIMUR 2.130 1.615 0.627 0.419 0.096

BNN KOTA SURABAYA 1.000 1.229 0.676 1.115 1.322

BNN KOTA KEDIRI 2.164 2.071 0.987 0.328 0.541

BNN Kota Batu 1.997 1.287 0.368 0.609 0.358

BNN Kota Mojokerto 1.855 0.482 1.373 2.066 1.981

BNN KOTA MALANG 2.464 0.427 1.501 2.173 1.924

BNN KAB. GRESIK 1.414 1.286 0.274 0.654 0.832

BNN KAB. LUMAJANG 1.415 1.162 0.237 0.764 0.884

BNN KAB. NGANJUK 0.603 1.559 1.052 1.352 1.650

BNN KAB. MALANG 2.295 0.539 1.643 2.339 2.168

BNN KAB. KEDIRI 2.272 1.690 0.754 0.520 0.066

BNN KAB. SIDOARJO 2.116 0.899 0.533 1.054 0.750

BNN KAB. TRENGGALEK 1.601 1.085 0.066 0.747 0.756

BNN KAB. TULUNGAGUNG 0.801 2.863 2.376 2.438 2.863

BNN KAB. SUMENEP 2.478 1.840 0.959 0.679 0.272

BNN KAB. BLITAR 1.932 0.414 0.724 1.405 1.220

Berdasarkan Tabel 4.16 menunjukkan bahwa pada BNN

Kab. Nganjuk dan BNN Kab. Tulungagung pengguna penyalah-

gunaan narkoba cenderung pada kelompok usia kurang dari sama

dengan 15 tahun. Pada BNN Mojokerto, BNN Malang, BNN Kab.

Malang dan BNN Kab. Blitar pengguna penyalahgunaan narkoba

cenderung pada kelompok usia 16 sampai dengan 19 tahun. Pada

BNN Surabaya,BNN Kab. Gresik, BNN Kab. Lumajang,BNN

Kab. Sidoarjo dan BNN Kab. Trenggalek pengguna penyalah-

gunaan narkoba cenderung pada kelompok usia 20 sampai dengan

24 tahun. Pada BNN Kediri pengguna penyalahgunaan narkoba

cenderung pada kelompok usia 25 sampai dengan 29 tahun. Pada

BNNP Jawa Timur, BNN Batu, BNN Kab. Kediri dan BNN Kab.

Sumenep pengguna penyalahgunaan narkoba cenderung pada

kelompok usia lebih dari sama dengan 30 tahun.

42

h. Plot Korespondensi

Berikut ini adalah visualisasi plot korempondensi atara usia

pengguna dengan BNNP, BNNK/Kota yang ada di wilayah Jawa

Timur. Urutan penomoran BNN dapat dilihat pada Tabel 3.1.

Gambar 4.7 Plot Korespondensi Usia Pengguna

Gambar 4.7 menunjukkan bahwa BNN Kab. Nganjuk, BNN

Kab. Tulungagung penyalahgunaan narkoba cenderung pada

kelompok usia kurang dari sama dengan 15 tahun. Pada BNN

Mojokerto, BNN Malang, BNN Kab. Malang dan BNN Kab. Blitar

penyalahgunaan narkoba cenderung pada kelompok usia 16 sampai

dengan 19 tahun. Pada BNN Surabaya, BNN Kab. Gresik, BNN

43

Kab. Lumajang, BNN Kab. Sidoarjo dan BNN Kab. Trenggalek

penyalahgunaan narkoba cenderung pada kelompok usia 20 sampai

dengan 24 tahun. Pada BNN Kediri penyalahgunaan narkoba cen-

derung pada kelompok usia 25 sampai dengan 29 tahun. Pada

BNNP Jawa Timur, BNN Batu, BNN Kab. Kediri dan BNN Kab.

Sumenep penyalah-gunaan narkoba cenderung pada kelompok

usia lebih dari sama dengan 30 tahun.

4.9 Analisis Korespondensi anatara Pekerjaan Pengguna

dengan BNNP,BNNK/Kota di Jawa Timur

Setelah diketahui ada hubungan antara variabel pekerjaan

pengguna dengan BNNP, BNNK/Kota di wilayah Jawa Timur

selanjutnya dilakukan analisis korepondensi. Analisis korespon-

densi dilakukan untuk mengetahui kecenderungan pekerjaan peng-

guna terhadap BNNP, BNNK/Kota wilayah di Jawa Timur.


Berikut ini adalah analisis profil baris pada penyalah-

gunaan narkoba berdasarkan pekerjaan pengguna dan BNNP,

BNNK/Kota di wilayah Jawa Timur. Berdasarkan Ouput Lampiran

21 disajikan pada Tabel 4.18 diketahui bahwa pasien rehabilitasi

pada BNN Kediri, BNN Mojokerto, BNN Kab.Gresik, BNN Kab.

Kediri, BNN Kab.Sidoarjo, BNN Kab.Trenggalek, BNN Kab.

Sumenep penyalahgunaan narkoba cenderung pada kategori

pekerjaan Swasta/Buruh, pada BNNP dan Kab. Blitar penyalah-

gunaan cenderung pada kategori pekerjaan wiraswasta. Pada BNN

Surabaya, BNN Malang, BNN Kab.Lumajang, BNN Kab.

Nganjuk, BNN Kab.Malang penyalahgunaan narkoba cende-rung

dari kategori mahasiswa/pelajar, pada BNN Batu dan BNN

Kab.Tulungagung penyalahgunaan narkoba cenderung pekerjaan

yang lainnya.

44

Tabel 4.16 Analisis Profil Baris Pekerjaan Pengguna

BNN

Kategori Pekerjaan Pengguna

Swasta,

Buruh

Wiraswasta Mahasiswa

, Pelajar

DLL Active

Margin

Provinsi 0,244 0,273 0,137 0,346 1

Surabaya 0,419 0,051 0,426 0,105 1

Kediri 0,689 0,063 0,073 0,167 1

Batu 0,138 0,190 0,310 0,362 1

Mojokerto 0,444 0,185 0,370 0,000 1

Malang 0,000 0,107 0,821 0,071 1

Kab. Gresik 0,493 0,087 0,348 0,072 1

Kab. Lumajang 0,255 0,255 0,382 0,109 1

Kab. Nganjuk 0,100 0,075 0,475 0,350 1

Kab. Malang 0,065 0,054 0,739 0,141 1

Kab. Kediri 0,575 0,288 0,050 0,088 1

Kab. Sidoarjo 0,404 0,058 0,287 0,251 1

Kab. Trenggalek 0,458 0,083 0,417 0,042 1

Kab. Tulungagung 0,000 0,164 0,410 0,426 1

Kab. Sumenep 0,486 0,193 0,101 0,220 1

Kab. Blitar 0,155 0,310 0,254 0,282 1

Mass 0,343 0,143 0,311 0,202


Analisis profil kolom digunakan untuk mengetahui

kecenderungan BNNP, BNNK/Kota yang ada di Jawa Timur

dengan usia pengguna. Berikut ini adalah analisis profil kolom

pada penyalahgunaan narkoba berdasarkan usia pengguna dan

BNNP, BNNK/Kota di wilayah Jawa Timur. Berdasarkan Tabel

2.10 dari Ouput Lampiran 22 diketahui bahwa pada penyalah-

gunaan narkoba dengan pekerjaan swasta/buruh cenderung berasal

dari wilayah BNN Surabaya, sedangkan penyalahgunaan dengan

pekerjaan wiraswasta cenderung berasal dari wilayah BNNP.Jawa

timur. Penyalahgunaan pada mahasiswa atau pelajar cenderung

berasal dari wilayah BNN Surabaya dan penyalahgunaan pada

pekerjaan lainnya cenderung di wilayah BNNP Jawa Timur.

45

Tabel 4.17 Analisis Profil Kolom Usia Pengguna

BNN

Kategori Usia Pengguna

Swasta,

Buruh

Wiraswasta Mhs, Pelajar DLL Mass

Provinsi 0,098 0,264 0,061 0,237 0,138

Surabaya 0,244 0,071 0,273 0,103 0,200

Kediri 0,132 0,028 0,015 0,053 0,065

Batu 0,016 0,052 0,039 0,070 0,039

Mojokerto 0,024 0,024 0,022 0,000 0,018

Malang 0,000 0,014 0,050 0,007 0,019

Kab. Gresik 0,067 0,028 0,052 0,017 0,047

Kab. Lumajang 0,028 0,066 0,046 0,020 0,037

Kab. Nganjuk 0,008 0,014 0,041 0,047 0,027

Kab. Malang 0,012 0,024 0,148 0,043 0,062

Kab. Kediri 0,090 0,108 0,009 0,023 0,054

Kab. Sidoarjo 0,136 0,047 0,106 0143 0,115

Kab. Trenggalek 0,022 0,009 0,022 0,003 0,016

Kab. Tulungagung 0,000 0,047 0,054 0,087 0,041

Kab. Sumenep 0,104 0,099 0,024 0,080 0,074

Kab. Blitar 0,022 0,104 0,039 0,067 0,048

Active Margin 1 1 1 1



menunjukkan kontribusi dari wilayah Jawa Timur dan pekerjaan

pengguna. Berikut adalah nilai proporsi inersia dari variabel usia

pengguna dengan BNNP, BNNK/Kota di Jawa Timur menjelaskan

keragaman pekerjaan pengguna dengan BNNP, BNNK/Kota di

Jawa Timur dari Output Lampiran 25.

Tabel 4.18 Nilai Proporsia Inersia Pekerjaan Pengguna

Dimensi Nilai

Singular Inersia

Proporsi Inersia Standar

Deviasi Nilai Proporsi Proporsi Kumulatif

1 0,415 0,172 0,504 0,504 0,021

2 0,368 0,135 0,396 0,900 0,024

3 0,185 0,034 0,100 1

Total 0,341 1 1

Berdasarkan tabel di atas menunjukkan terbentuk 3 dimensi

dari nilai kumulatif proporsi inersia yaitu 100% dan pada

pembentukan dimensi 2 didapatkan nilai kumulatif proporsi

sebesar 0,9 yang berarti pada dimensi 2, 90% dapat menjelaskan

46

keragaman usia pengguna dengan BNNP, BNNK/Kota di Jawa

Timur.


Kontribusi profil baris digunakan untuk mengetahui

kontribusi baris menuju dimensi inersia disetiap profil baris untuk

megetahui pola kecenderungan antara usia pengguna yang digu-

nakan dengan BNNP, BNNK/Kota di Jawa Timur. Berikut

merupakan hasil dari kontribusi profil barisnya.

Tabel 4.18 Kontribusi Profil Baris Pekerjaan Pengguna

BNN

Kontribusi Baris ke

DimensiInersia


Inersia Baris


Provinsi 0,054 0,286 0,195 0,805

Surabaya 0,032 0,203 0,168 0,831

Kediri 0,140 0,087 0,621 0,304

Batu 0,005 0,067 0,076 0,870

Mojokerto 0,000 0,015 0,001 0,428

Malang 0,129 0,000 0,924 0,003

Kab. Gresik 0,000 0,058 0,007 0,962

Kab. Lumajang 0,003 0,002 0,079 0,052

Kab. Nganjuk 0,038 0,016 0,608 0,205

Kab. Malang 0,316 0,003 0,988 0,006

Kab. Kediri 0,143 0,003 0,780 0,015

Kab. Sidoarjo 0,001 0,009 0,019 0,141

Kab. Trenggalek 0,001 0,024 0,045 0,875

Kab. Tulungagung 0,043 0,121 0,287 0,637

Kab. Sumenep 0,094 0,000 0,997 0,002

Kab. Blitar 0,000 0,104 0,003 0,862

Berdasarkan Tabel 4.21 Output Lampiran 23 dijelaskan

bahwa penyalahgunaan narkoba yang terbesar pada dimensi 1

adalah BNN Kab.Malang sebesar 31,6%, BNN Kab.Kediri sebesar

14,3%,sehingga dapat disimpulkan nilai total kontribusi BNN di

wilayah Jawa Timur pada dimensi 1 adalah sebesar 45,9%. Pada

dimensi 2 adalah BNNP Jawa Timur sebesar 28,6% dan BNN

Surabaya 20,3% sehingga dapat disimpulkan nilai total kontribusi

dimensi 2 BNN sebesar 48,9%.

47


Kontribusi profil kolom digunakan untuk mengetahui

kontribusi kolom menuju dimensi inersia di setiap profil kolom

untuk mengetahui pola kecenderungan antara BNNP, BNNK/Kota

Jawa Timur dengan pekerjaan pengguna. Berikut ini adalah

kontribusi profil kolom berdasarkan Output Lampiran 24.

Tabel 4.20 Kontribusi Profil Kolom Pekerjaan Pengguna

Pekerjaan

Pengguna

Kontribusi Kolom ke

DimensiInersia


Inersia Kolom


Swasta, Buruh 0,300 0,349 0,522 0,475

Wiraswasta 0,069 0,264 0,182 0,545

Mhs/Pekerjaan 0,628 0,041 0,946 0,049

DLL 0,002 0,346 0,006 0,754

Berdasarkan Tabel 4.22 dapat diketahui bahwa kontribusi

pekerjaan pengguna yang terbesar pada dimensi 1 adalah kateg-

gori mahasiswa/pelajar sebesar 62,8%sehingga dapat disimpulkan

nilai total kontribusi dimensi 1 adalah sebesar 62,8%. Kontribusi

terbesar pada dimensi 2 adalah kategori pekerjaan swasta/buruh

yaitu sebesar 34,9% sehingga dapat diketahui bahawa total

kontribusi dimensi 2 adalah 34,9%


Nilai kontribusi mutlak dan kontribusi relatif menunjukkan

kontribusi yang diberikan pada dimensi yang terbentuk. Berikut ini

merupakan nilai kontribusi mutlak dan kontribusi relatif pada

BNNP, BNNK/Kota di Jawa Timur berdasarkan Output Lampiran

23. Tabel 4.23 menunjukkan bahwa BNN yang memiliki

kontribusi mutlak dan kontribusi relatif terbesar pada dimensi 1

yaitu BNN Kab. Malang dengan nilai kontribusi mutlak sebesar

0,316 dan nilai kontribusi relatif sebesar 0,988 yang berarti BNN

Kab.Malang memberikan kontribusi mutlak sebesar 31,6% pada

dimensi 1 dan memberikan kontribusi relatif sebesar 98,8% pada

dimensi 1. Sedangkan pada dimensi 2 BNN yang memberikan

48

kontribusi besar adalah BNNP Jawa Timur dengan nilai kontribusi

mutlak sebesar 0,286 dan kontribusi relatif sebesar 0,805 artinya

BNNP Jawa Timur memberikan kontribusi mutlak sebesar 80,5 %

pada dimensi 2

Tabel 4.21 Nilai Kontribusi Mutlak dan Relatif Usia Pengguna

BNN Mass Inersia

Kontribusi

Mutlak Relatif

Dimensi 1

Dimensi 2

Dimensi 1

Dimensi 2

Provinsi 0,138 0,048 0,054 0,286 0,195 0,805

Surabaya 0,200 0,033 0,032 0,203 0,168 0,831

Kediri 0,065 0,039 0,140 0,087 0,621 0,304

Batu 0,039 0,010 0,005 0,067 0,076 0,870

Mojokerto 0,018 0,005 0,000 0,015 0,001 0,428

Malang 0,019 0,024 0,129 0,000 0,924 0,003

Kab. Gresik 0,047 0,008 0,000 0,058 0,007 0,962

Kab. Lumajang 0,037 0,006 0,003 0,002 0,079 0,052

Kab. Nganjuk 0,027 0,011 0,038 0,016 0,608 0,205

Kab. Malang 0,062 0,055 0,316 0,003 0,988 0,006

Kab. Kediri 0,054 0,032 0,143 0,003 0,780 0,015

Kab. Sidoarjo 0,115 0,009 0,001 0,009 0,019 0,141

Kab. Trenggalek 0,016 0,004 0,001 0,024 0,045 0,875

Kab. Tulungagung 0,041 0,026 0,043 0,121 0,287 0,637

Kab. Sumenep 0,074 0,016 0,094 0,000 0,997 0,002

Kab. Blitar 0,048 0,016 0,000 0,104 0,003 0,862

Total 1 0,341 1 1

g. Jarak Euclidean Pekerjaan



euclidean digunakan untuk mengetahui jarak antar karakter untuk

mengetahui informasi kecenderungan BNN dengan pekerjaan

penggunanya. Berdasarkan Tabel 4.24 diketahui bahwa BNN

Kediri, BNN Mojokerto, BNN Kab. Gresik, BNN Kab. Kediri,

BNN Kab.Sidoarjo, BNN Kab. Trenggalek, BNN Kab. Sumenep

pengguna penyalahgunaan narkoba cenderung pada kelompok

pekerjaan swasta atau buruh. Pada BNNP Jawa Timur cenderung

pada kelompok pekerjaan wiraswasta. Pada BNN Surabaya, BNN

Malang, BNN Kab. Nganjuk, BNN Kab. Malang pengguna

penyalahgunaan narkoba cenderung pada kelompok mahasiswa

49

atau pelajar. Pada BNN Batu, BNN Kab. Lumajang, BNN Kab.

tulungagung pengguna penyalahgunaan narkoba cenderung pada

kelompok pekerjaan lainnya.

Tabel 4.24 Jarak Euclidean Pekerjaan Pengguna

BNN Pekerjaan

Swasta/Buruh Wiraswasta Mhs/Pelajar DLL

BNN PROVINSI JAWA TIMUR 1.496 0.066 1.713 0.346

BNN KOTA SURABAYA 0.861 1.601 0.764 1.442

BNN KOTA KEDIRI 0.357 1.607 1.924 1.736

BNN KOTA BATU 1.625 0.670 1.227 0.288

BNN KOTA MOJOKERTO 0.578 1.432 0.998 1.339

BNN KOTA MALANG 2.344 2.324 0.779 1.965

BNN KAB. GRESIK 0.552 1.551 1.071 1.469

BNN KAB. LUMAJANG 1.094 0.918 0.825 0.685

BNN KAB. NGANJUK 1.744 1.263 0.709 0.892

BNN KABUPATEN MALANG 2.113 2.126 0.547 1.776

BNN KAB. KEDIRI 0.640 1.146 1.966 1.363

BNN KAB. SIDOARJO 0.701 1.067 0.974 0.962

BNN KAB. TRENGGALEK 0.769 1.672 0.917 1.544

BNN KAB. TULUNGAGUNG 2.078 1.127 1.287 0.766

BNN KAB. SUMENEP 0.661 0.834 1.663 1.002

BNN KAB. BLITAR 1.603 0.408 1.471 0.102

h. Plot Korespondensi

Berikut ini adalah visualisasi plot korempondensi antara

pekerjaan pengguna dengan BNNP, BNNK/Kota yang ada di

wilayah Jawa Timur. Urutan penomoran BNN dapat dilihat pada

Tabel 3.1. Gambar diatas menunjukkan bahwa BNN Kediri, BNN

Mojokerto, BNN Kab. Gresik, BNN Kab. Kediri, BNN Kab.

Sidoarjo, BNN Kab. Trenggalek, BNN Kab. Sumenep peng-guna

penyalahgunaan narkoba cenderung pada kelompok peker-jaan

swasta atau buruh. Pada BNNP Jawa Timurpenyalahgunaan cen-

derung pada kelompok pekerjaan wiraswasta. Pada BNN

Surabaya, BNN Malang, BNN Kab. Nganjuk, BNN Kab. Malang

pengguna penyalahgunaan narkoba cenderung pada kelompok

mahasiswa atau pelajar. Pada BNN Batu, BNN Kab. Lumajang,

BNN Kab. Tulungagung pengguna penyalahgunaan narkoba cen-

derung pada kelompok pekerjaan lainnya.

50

Gambar 4.8 Plot Korespondensi Pekerjaan Pengguna

51

51

BAB V

KESIMPULAN DAN SARAN

5.1 Kesimpulan

Berdasakan analisis dan pembahasan didapatkan kesimpuan

sebagai berikut.

1. Penyalahgunaan narkoba di Jawa Timur pada tahun 2017

untuk jenis narkoba yang paling banyak digunakan ada-

lah jenis shabu sebesar 38,80%, 82,99% diantaranya

berjenis kelamin laki-laki.

Kelompok usia yang paling banyak menggunakn nar-

koba adalah pada kelompok usia 30 tahun ke atas dengan

presentase sebesar 30% sedangkan yang paling sedikit

adalah kelompok usia kurang dari 15 tahun dan kelom-

pok usia 25 – 29 tahun dengan presentase masing –

masing sebesar 14%.

Penyalahgunaan narkoba dengan pekerjaan sebagai

pegawai swasta adalah yang paling banyak yaitu sebesar

32,25% sedangkan yang paling sedikit adalah pada

kelompok pekerjaan sebagai PNS yaitu sebesar 0,20%.

Penyalahguna narkoba dengan pendidikan terakhir

SLTA adalah pengguna yang paling banyak yaitu sebe-

sar 42,65% sedangkan yang paling sedikit adalah pada

pendidikan terakhir perguruan tinggi sebesar 3,98%.

2. Pola kecenderungan penyalahgunaan narkoba di BNNP,

BNNK/Kota di Jawa Timur tahun 2017 dibagi menurut

jenis narkoba, usia dan pekerjaan.

a. Pemetaan pola kecenderungan penyalahgunaan nar-

koba di BNNP, BNNK/Kota di wilayah jawa timur

berdasarkan jenis narkoba yang digunakan diperoleh

jenis narkoba ganja penyalahgunaannya cenderung di

wilayah BNN Kab. Kediri. Pada jenis psikotropika

penyalahgunaannya cenderung di wilayah BNN

Kediri, BNN Mojokerto, BNN Malang, BNN Kab.

52

Lumajang, BNN Kab. Nganjuk, BNN Kab. Malang,

BNN Kab.Sidoarjo, BNN Kab. Tulungagung, BNN

Kab. Blitar. Jenis narkotika lainnya penyalahgunaan-

nya cenderung di wilayah BNN Batu, BNN Sura-

baya, BNN Kab. Gresik, BNNP Jawa Timur, BNN

Kab. Trenggalek dan BNN Kab. Sumenep

b. Pemetaan pola kecenderungan penyalahgunaan nar-

koba di BNNP, BNNK/Kota di wilayah Jawa Timur

berdasarkan usia pengguna diperoleh bahwa BNN

Kab. Nganjuk dan BNN Kab. Tulungagung penggu-

nanya cenderung pada kelompok usia kurang dari

sama dengan 15 tahun. Pada BNN Mojokerto, BNN

Malang, BNN Kab. Malang dan BNN Kab. Blitar

pengguna penyalahgunaan narkoba cenderung pada

kelompok usia 16 sampai dengan 19 tahun. Pada BNN

Surabaya, BNN Kab. Gresik, BNN Kab. Lumajang,

BNN Kab. Sidoarjo dan BNN Kab. Trenggalek peng-

guna cenderung pada kelompok usia 20 sampai

dengan 24 tahun. Pada BNN Kediri pengguna penya-

lahgunaan narkoba cenderung pada kelompok usia 25

sampai dengan 29 tahun. Pada BNNP Jawa Timur,

BNN Batu, BNN Kab. Kediri dan BNN Kab.

Sumenep pengguna penyalahgunaan nar-koba cende-

rung pada kelompok usia lebih dari sama dengan 30

tahun .

c. Pemetaan pola kecenderungan penyalahgunaan nar-

koba di BNNP, BNNK/Kota di wilayah jawa timur

berdasarkan pekerjaan pengguna diperoleh bahwa

BNN Kediri, BNN Mojokerto, BNN Kab. Gresik,

BNN Kab. Kediri, BNN Kab.Sidoarjo, BNN Kab.

Trenggalek, BNN Kab. Sumenep pengguna penyalah-

gunaan narkoba cenderung pada kelompok pekerjaan

swasta atau buruh. Pada BNNP Jawa Timur cende-

rung pada kelompok pekerjaan wiraswasta. Pada

BNN Surabaya, BNN Malang, BNN Kab. Nganjuk,

53

BNN Kab. Malang pengguna penyalahgunaan nar-

koba cenderung pada kelompok mahasiswa atau

pelajar. Pada BNN Batu, BNN Kab. Lumajang, BNN

Kab.Tulungagung pengguna penyalahgunaan nar-

koba cenderung pada kelompok peke-rjaan lainnya .

5.2 Saran

Saran untuk BNNP,BNNK/Kota yang ada di Jawa Timur

untuk memperhatikan lebih kecenderungan jenis narkoba di

wilayahnya dan melakukan penanganan yang lebih dari jenis

narkoba yang lainnya. BNN Kab.Nganjuk dan BNN Tulungangung

agar lebih memperhatikan dan mensosialisasikan dampak buruk

narkoba di sekolah - sekolah karena pada BNN tersebut kecende-

rungan penyalahgunaan rentan di kelompok usia 15 tahun ke-atas.

Saran untuk BNN Surabaya, BNN Malang, BNN Kab. Nganjuk

dan BNN Kab.Malang agar memperhatikan edukasi penyalah-

gunaan narkoba terhadap kelompok mahasiswa atau pelajar.

54


55

55

DAFTAR PUSTAKA

AntaraNews. 2016. Strategi Terintegrasi BNN untuk Perang

Melawan Narkoba, < https://www.antaranews.com /beri

ta/603985/strategi-terintegrasi-bnn-untuk-perang-melawan-

narkoba>.

Agresti, A. 2002 . Categorical Data Analysis Second Edition.

Canada: John Wiley& Sons, Inc.

Budi, T. 2016. <http://www.wartabromo.com/2016/04/20/jumlah-

penya lahguna-narkoba-di-jatim-urutan-kedua-se-indonesia/>

BNN. 2017. Badan Narkotika Nasional Republik Indonesia,

<http://www.bnn.go.id/>.

BNNP Jawa Timur . 2017. Badan Narkotika Nasional Provinsi

Jawa Timur, <http://www.jatim.bnn.go.id/>.

DetikNews. 2017. Kasus NArkoba di JAtim Gawat, Kapolda

Instruksi Tembak Mati, <

https://news.detik.com/berita-jawa-timur/d-3792352/kasus-

narkoba-di-jatim-gawat-kapolda-instruksikan-tembak-

mati>.

Greenacre, M. 2017 . Correspondence Analysis in Practice. US:

CRC Press.

Johnson, R. A., & Wichern, D. W. 2007 . Applied Multivariate

Statistical Analysis (6th ed.). New Jersey: Prentice-Hall.

Moore, David S dkk. 2009. Introduction to the Practice of

Statistics. New York : W.H Freeman and Company

Sharma, S. 1996 . Applied Multivariate Techniques. Canada: John

Wiley & Sons, Inc.

Sofiyah. 2002. Mengenal NAPZA dan Bahayanya. Bogor: Be

Champion

Yoke, W. 2006. Kamus Narkoba. Jakarta : BNN RI

https://news.detik.com/berita-jawa-timur/d-3792352/kasus-narkoba-di-jatim-gawat-kapolda-instruksikan-tembak-mati



56


57

LAMPIRAN

Lampiran 1. Data Pasien Rehabilitasi Penyahgunaan Narkoba di

Jawa timur Tahun 2017 berdasarkan Jenis Narkoba

57

58


Jawa timur Tahun 2017berdasarkan Usia Pengguna

59


Jawa timur Tahun 2017 berdasarkan Pekerjaannya

60


Jawa timur Tahun 2017 berdasarkan Pendidikan

61

Lampiran 5. Tabel Kontingensi Penyahgunaan Narkoba di Jawa

Timur Tahun 2017 antara BNN dengan Jenis

Narkoba.

N

O SATKER

JENIS NARKOBA

GANJA Narkotika

Lainnya

PSIKOTRO

PIKA

1 BNN PROVINSI JAWA

TIMUR 25 132 48

2 BNN KOTvA SURABAYA 9 161 126

3 BNN KOTA KEDIRI 5 29 62

4 BNN KOTA BATU 3 33 22

5 BNN KOTA MOJOKERTO 1 10 16

6 BNN KOTA MALANG 3 6 19

7 BNN KAB. GRESIK 0 43 26

8 BNN KAB. LUMAJANG 1 24 30

9 BNN KAB. NGANJUK 1 7 32

10 BNN KAB. MALANG 3 16 73

11 BNN KAB. KEDIRI 31 10 39

12 BNN KAB. SIDOARJO 27 44 100

13 BNN KAB. TRENGGALEK 4 18 2

14 BNN KAB. TULUNGAGUNG 10 16 35

15 BNN KAB. SUMENEP 0 109 0

16 BNN KAB. BLITAR 1 3 67

TOTAL 124 661 697

62


timur Tahun 2017 antara BNN dengan Usia.

NO SATKER

KELOMPOK USIA

<15 16-19 20-24 25-29 >30

1 BNN PROVINSI JAWA TIMUR 5 25 46 44 85

2 BNN KOTA SURABAYA 82 67 67 28 52

3 BNN KOTA KEDIRI 5 2 17 30 42

4 BNN Kota Batu 5 10 11 2 30

5 BNN Kota Mojokerto 5 14 8 0 0

6 BNN KOTA MALANG 2 18 1 1 6

7 BNN KAB. GRESIK 13 14 10 12 20

8 BNN KAB. LUMAJANG 9 12 13 10 11

9 BNN KAB. NGANJUK 14 7 12 4 3

10 BNN KAB. MALANG 13 61 9 2 7

11 BNN KAB. KEDIRI 0 10 15 18 37

12 BNN KAB. SIDOARJO 4 51 41 18 57

13 BNN KAB. TRENGGALEK 3 5 7 3 6

14 BNN KAB. TULUNGAGUNG 42 5 3 8 3

15 BNN KAB. SUMENEP 0 11 12 14 72

16 BNN KAB. BLITAR 7 28 15 3 18

TOTAL 209 340 287 197 449

63


timur Tahun 2017 antara BNN dengan Pekerjaan.

N

O SATKER

PEKERJAAN

SWAS

TA,

Buruh

WIRASWA

STA

MAHASI

SWA,Pela

jar

DLL

1 BNN PROVINSI JAWA TIMUR

50 56 28 71

2 BNN KOTA

SURABAYA 124 15 126 31

3 BNN KOTA KEDIRI 67 6 7 16

4 BNN KOTA BATU 8 11 18 21

5 BNN KOTA

MOJOKERTO 12 5 10 0

6 BNN KOTA MALANG 0 3 23 2

7 BNN KAB. GRESIK 34 6 24 5

8 BNN KAB. LUMAJANG

14 14 21 6

9 BNN KAB. NGANJUK 4 3 19 14

10 BNN KABUPATEN MALANG

6 5 68 13

11 BNN KAB. KEDIRI 46 23 4 7

12 BNN KAB. SIDOARJO

69 10 49 43

13 BNN KAB.

TRENGGALEK 11 2 10 1

14 BNN KAB. TULUNGAGUNG

0 10 25 26

15 BNN KAB. SUMENEP 53 21 11 24

16 BNN KAB. BLITAR 11 22 18 20

TOTAL 509 212 461 300

64

Lampiran 8. Nilai Chisquare Jenis Narkoba dengan BNN di

Jawa Timur

Lampiran 9. Row Profile Jenis Narkoba dengan BNN di Jawa

Timur

65

Lampiran 10. Column Profile Jenis Narkoba dengan BNN di

Jawa Timur

Lampiran 11. Summary Dimension Jenis Narkoba dengan BNN

di Jawa Timur

66

Lampiran 12. Overview Row Jenis Narkoba dengan BNN di

Jawa Timur

Lampiran 13. Overview Column Jenis Narkoba dengan BNN di

Jawa Timur

Lampiran 14. Nilai Chisquare Usia Pengguna dengan BNN di

Jawa Timur

67

Lampiran 15. Summary Dimension Usia Pengguna dengan BNN

di Jawa Timur

Lampiran 16. Row Profile Usia Pengguna dengan BNN di Jawa

Timur

68

Lampiran 17. Column Profile Usia Pengguna dengan BNN di

Jawa Timur

Lampiran 18. Overview Row Usia Pengguna dengan BNN di

Jawa Timur

69

Lampiran 19. Overview Column Usia Pengguna dengan BNN di

Jawa Timur

Lampiran 20. Nilai Chisquare Pekerjaan Pengguna dengan

BNN di Jawa Timur

70

Lampiran 21. Row Profile Pekerjaan Pengguna dengan BNN di

Jawa Timur

Lampiran 22. Column Profile Pekerjaan Pengguna dengan BNN

di Jawa Timur

71

Lampiran 23. Overview Row Pekerjaan Pengguna dengan BNN

di Jawa Timur

Lampiran 24. Overview Column Pekerjaan Pengguna dengan

BNN di Jawa Timur

Lampiran 25. Summary Dimension Pekerjaan Pengguna dengan

BNN di Jawa Timur

72

Lampiran 26. Surat Permohonan Data

73

Lampiran 27. Surat Persetujuan Permohonan Data

74

Lampiran 28. Surat Pernyataan Keaslian Data

59

59

BIODATA PENULIS

Lizza Hanifa Puspitasari yang biasa

dikenal dengan Lizza lahir di Kediri,

23 September 1997. Lizza Lahir dan

berkembang di kota Sidoarjo tak

terkecuali pada riwayat pendidikan.

Saat SD tahun 2002 menempuh pendi-

dikan di MI Darul Ulum Sarirogo

Sidoarjo kemudian mela-njutkan pada

jenjang SMPN 3 Buduran Sidoarjo

dan lanjut pada jenjang SMAN 2

Sidoarjo. Sejak mene-mpuh

pendidikan dari MI sampai SMA, Lizza tidak secara aktif dalam

kegiatan organisasi sekolah. Pada tingkat Perguruan Tinggi tahun

2015 tepatnya di Statistika Bisnis Institut Teknologi Sepuluh

Nopember, Lizza mulai mengikuti dan aktif dalam kegiatan

kampus karena penulis ingin memegang teguh Peran Fungsi

Mahasiswa (PFM) selama di kampus, mulai organisasi maupun

kepanitiaan kegiatan kampus. Dimulai menjadi staff Departemen

Pengembangan Sumber Daya Mahasiswa HIMADATA –ITS

16/17, Pejuang Tangguh Rumah Perjuangan IECC BEM-ITS

15/16, Koordinator Acara Data Analysis Competition 2017, Staff

Corp UKM TDC 16/17, Maba Store UKM TDC ITS 2016/2017

dan 2017/2018, Manajer Corp UKM TDC ITS 2017, AdHoc SAW

2018 HIMADATA-ITS dan Kepala Departemen Pengembangan

Sumberdaya Mahasiswa BEM Faultas.Vokasi ITS 2018 dan masih

ada lagi pengalaman kepanitiaan yang tidak dapat disebutkan satu

persatu.

Contact Person : 082245714687

Email : [email protected]

Motto : “ Melihat Kemungkinan Buruk disetiap Kejadian “

75

mailto:[email protected]

59

59

POLA KECENDERUNGAN PENYALAHGUNAAN NARKOBA DI …

Documents

Transcript of POLA KECENDERUNGAN PENYALAHGUNAAN NARKOBA DI …