penerapan metode kuadrat terkecil untuk peramalan ...perpustakaan.fmipa.unpak.ac.id/file/e-jurnal...

1

PENERAPAN METODE KUADRAT TERKECIL UNTUK

PERAMALAN (FORECASTING) TINGKAT KRIMINALITAS DI

KOTA BOGOR

(Studi Kasus: Polres Bogor Kota)

Sri Setyaningsih, Sufiatul Maryana, Aniko Puji Lestari

Program Studi Ilmu Komputer-FMIPA Universitas Pakuan

Jl. Pakuan PO BOX 452, Bogor

Telp/Fax (0251) 8375 547

E-mail: [email protected]

ABSTRAK

Peramalan digunakan memperkirakan berapa kebutuhan dimasa datang yang

meliputi kebutuhan dalam ukuran kuantitas, kualitas, waktu dan lokasi yang dibutuhkan

dalam rangka memenuhi permintaan barang ataupun jasa. Metode Peramalan antara lain

metode kuadrat terkecil. Metode kuadrat terkecil merupakan suatu metode yang digunakan

untuk menentukan hubungan linier dari suatu data agar dapat diprediksi nilai-nilainya yang

mana nilai tersebut tidak terdapat pada data-data yang kita miliki, terkadang proses yang

melibatkan metode kuadrat terkecil untuk menentukan hubungan dua variabel data berupa

fungsi linier disebut sebagai regresi linier.

Hal-hal yang perlu diketahui sebelum melakukan peramalan dengan metode regresi

adalah mengetahui terlebih dahulu kondisi- kondisi seperti adanya informasi masa lalu,

informasi yang ada dapat dibuatkan dalam bentuk data (dikuantifikasikan). Diasumsikan

bahwa pola data yang ada dari data masa lalu akan berkelanjutan dimasa yang akan datang.

Kata Kunci : Peramalan, Kuadrat Terkecil

PENDAHULUAN

Pidana atau tindak kriminal merupakan

segala sesuatu yang melanggar hukum

atau sebuah tindak kejahatan. Tindak

kriminal bisa dilakukan oleh siapapun

juga, baik wanita maupun pria dapat

berlangsung pada usia anak, dewasa

ataupun lanjut umur. Pelaku kriminalitas

disebut seorang kriminal. Biasanya yang

dianggap kriminal adalah seorang

pencuri, perampok, pembunuh, teroris.

Tingkah laku kriminal itu bisa dilakukan

oleh siapapun juga, baik wanita maupun

pria dapat berlangsung pada usia anak,

dewasa ataupun lanjut umur. Tindak

kejahatan bisa dilakukan secara tidak

sadar, yaitu difikirkan, direncanakan dan

diarahkan pada satu maksud tertentu

secara sadar. Namun bisa juga dilakukan

secara setengah sadar, misalnya didorong

oleh impuls-impuls yang hebat, didera

oleh dorongan-dorongan paksaan yang

sangat kuat (kompulsi-kompulsi), dan

oleh obsesi-obsesi, kejahatan bisa juga

dilakukan secara tidak sadar sama sekali.

Berdasarkan pertimbangan tersebut

maka dibutuhkan sistem untuk

memfokuskan pencegahan dan menekan

angka tindakan kriminal supaya

memudahkan Kepolisian Resor Bogor

Kota terkait dalam melaksanakan tugas

laporan suatu kegiatan atau laporan suatu

kejadian untuk dievaluasi peningkatan

pencegahan dan meningkatkan kualitas

kinerja kegiatan sehingga dibutuhkan

mailto:[email protected]

2

Penerapan Metode Kuadrat Terkecil

untuk Peramalan (Forecasting) Tingkat

Kriminalitas di Kota Bogor.

Tujuan

Merancang dan mengimplementasi

Aplikasi Penerapan Metode Kuadrat

Terkecil untuk Peramalan (Forecasting)

Tingkat Kriminalitas di Kota Bogor.

Ruang Lingkup

Ruang lingkup penelitian ini

dibatasi jenis tindakan kriminal secara

terperinci sehingga hanya di masukan

secara garis besarnya saja untuk wilayah

hukum Polres Bogor Kota dalam bentuk

data yang sudah dikomputerisasikan.

Data-data yang digunakan adalah data-

data tindakan kriminal sebelumnya

selama periode 1 tahun s.d 3 tahun.

Penelitian ini menggunakan metode

kuadrat terkecil.

Manfaat

Manfaat yang dapat diperoleh dari

penelitian ini meliputi :

1. Membantu pihak kepolisian dalam

pengolahan data hasil kejahatan

yang dilakukan di daerah sekitar

Kota Bogor.

2. Memberikan ramalan tentang

jumlah tindakan kriminal untuk

tahun selanjutnya.

DASAR TEORI

Peramalan

Peramalan adalah proses untuk

memperkirakan berapa kebutuhan dimasa

datang yang meliputi kebutuhan dalam

ukuran kuantitas, kualitas, waktu dan

lokasi yang dibutuhkan dalam rangka

memenuhi permintaan barang ataupun

jasa. (Nasution dan Prasetyawan, 2008).

Tahap-Tahap Peramalan

Ada sembilan langkah yang harus

diperhatikan yang digunakan untuk

menjamin efektivitas dan efisiensi dari

sistem peramalan sebagai berikut

(Gasperzs, 2005) :

1. Menentukan tujuan dari peramalan.

2. Memilih item yang akan diramalkan.

3. Menentukan horizon waktu

peramalan : Apakah jangka panjang

(lebih dari 1 tahun), jangka

menengah (1-12 bulan), atau jangka

pendek 1-30 hari).

4. Memilih model-model peramalan.

5. Memperoleh data yang dibutuhkan

untuk melakukan peramalan.

6. Validasi model peramalan.

7. Membuat peramalan.

8. Implementasikan hasil-hasil

peramalan.

9. Memantau keandalan hasil

peramalan.

Metode Kuadrat Terkecil

Metode Kuadrat Terkecil (Least

Square Method) linier adalah suatu

metode yang digunakan untuk

menentukan hubungan linier dari suatu

data agar dapat diprediksi nilai-nilainya

yang mana nilai tersebut tidak terdapat

pada data-data yang kita miliki,

terkadang proses yang melibatkan

metode kuadrat terkecil untuk

menentukan hubungan dua variabel data

berupa fungsi linier disebut sebagai

regresi linier.


ditemukan oleh Carl F. Gauss

(matematikawan dan fisikawan ternama

asal Jerman, abad ke-17) ketika ia masih

berumur 18 tahun, dan karyanya ini

masih dipakai sampai saat ini sebagai

metode yang paling baik untuk

menentukan hubungan linier dari dua

variabel data. Dengan metode kuadrat

terkecil, kita dapat menyajikan data

dengan lebih berguna.

http://scienceworld.wolfram.com/biography/Gauss.html

3

Metode ini merupakan cara lain

unuk menggambar garis regresi

menggunakan rumus garis linier

dengan perhitungan matematik.

Trend dengan metode kuadrat

terkecil diperoleh dengan menentukan

garis trend yang mempunyai jumlah

terkecil dari kuadrat selisih data asli

dengan data pada garis trend.

Apabila Y menggambarkan data

asli dan merupakan data trend, maka

metode terkecil dirumuskan dalam

persamaan 1 sebagai berikut:

Σ(Y – Y’)2.................................(1)

Trend dengan metode kuadrat terkecil

dapat dijelaskan sebagai berikut:

1. Nilai trend dilambangkan dengan θ1,

sedangkan data asli Y dilambangkan

dengan θ2, sehingga kuadrat terkecil

dirumuskan denga persamaan 2

sebagai berikut:

Σ(Y – Y’)2

= Σ(θ1 – θ2)2............(2)

2. Perlu diingat bahwa sifat dari nilai

rata-rata hitung Σ(Y – Y’) sama

dengan nol, sehingga nilai tersebut

dikuadratkan.

Rumus garis trend dengan metode

kuadrat terkecil dapat digambarkan

pada pesamaan 3 sebagai berikut:

Y’ = a + b X..............................(3)

Dimana:

Y’ : Nilai trend

a : Nilai konstanta yaitu nilai Y

pada saat nilai X = 0

b : Nilai kemiringan garis, yaitu

tambahan nilai Y, apabila X

bertambah satu satuan

X : Nilai periode tahun.

Untuk memperoleh nilai a dan b dapat

digunakan humus berikut;

a = ΣY / N.......................................(4)

b = Σ(XY )/ ΣX2.............................(5)

Studi Terdahulu

a. Studi Oleh Wahyu Wibowo (2009)

Penelitian yang dilakukan Wahyu

Wibowo (2009) berjudul Metode

Kuadrat Terkecil Untuk Estimasi

Kurva Regresi Semiparametrik Spline.

Pada regresi semiparametrik, untuk

memperoleh estimator spline pada

dasarnya terdapat dua pendekatan

optimasi,yaitu estimator spline yang

diperoleh berdasarkan optimasi

penalized least square (PLS) dan

estimator spline yang diperoleh

berdasarkan optimasi least square (LS)

dengan menggunakan fungsi keluarga

yang memuat titik-titik knots.

b. Studi Oleh Wiwik Aries Tanti

(2013)

Penelitian yang dilakukan Wiwik

Aries Tanti (2013) melakukan

penelitian berjudul Perbandingan

Metode Kuadrat Terkecil Dengan

Metode Regresi Komponen Utama

Pada Kasus Multikolinearitas. Pada

penelitian ini akan dilihat pengaruh

ukuran contoh dan penambahan

komponen pada metode RKU terhadap

hasil perbandingan kedua metode.

Hasil penelitian menunjukkan untuk

pengaruh ukuran contoh dan

penambahan komponen, metode RKU

merupakan metode yang lebih baik

digunakan dalam penanganan

multikolinearitas dengan melihat

kriteria-kriteria untuk melihat

kebaikan metode.

4

METODE PENELITIAN

Metode penelitian yang digunakan dalam

penelitian berjudul Penerapan Metode

Kuadrat Terkecil Untuk Peramalan

(Forecasting) Tingkat Kriminalitas Di

Kota Bogor adalah metode System

Development Life Cycle (SDLC). Tahap-

tahap pengembangan pada penelitian ini

dapat dilihat dalam Gambar 1.

Uji Coba Sistem

Pemakaian

Perencanaan

Perancangan Sistem

Analisa Sistem

Implementasi Sistem

Ya

Tidak

Gambar 1. System Development Life

Cycle (SDLC).

Tahap Perencanaan

Perencanaan sistem yang akan

dibahas yaitu dengan mengumpulkan

informasi awal tentang sistem yang sudah

berjalan secara manual. Tahap

perencanaan akan menghasilkan

identifikasi awal berupa pengenalan dan

definisi masalah yang menjelaskan

kebutuhan dari sistem yang akan

dibangun, sebab dan area

permasalahannya.

Dalam penelitian ini masalah yang

dihadapi yaitu membangun sebuah

Implementasi Penerapan Metode Kuadrat

Terkecil Untuk Peramalan (Forecasting)

Tingkat Kriminalitas di Kota Bogor

wilayah hukum Polres Bogor Kota

menggunakan bahasa pemrograman

Mysql sebagai databasenya. Pada tahapan

ini dilakukan proses identifikasi dan

perencanaan guna mengidentifikasi data

yang dibutuhkan berupa pengumpulan

informasi dan data untuk menentukan

batasan masalah terhadap objek

penelitian. Pengumpulan informasi dan

data yang digunakan dalam studi ini

sebagaimana dalam diagram alir diatas

dapat dijelaskan sebagai berikut :

1. Data primer

Data primer merupakan sumber

utama dari objek yang diamati, data

dalam penelitian ini diperoleh

dengan dari wawancara, studi

lapang, dan studi kepustakaan. Data

– data tersebut meliputi informasi

gangguan keamanan dan ketertiban

masyarakat.

2. Data sekunder

Data sekunder adalah kumpulan

data yang diperoleh dari pencarian

internet.

Tahap Analisis

Pada tahap analisis dilakukan tiga

proses, yaitu pengolahan data analisis

evaluasi gangguan keamanan dan

ketertiban masyarakat, perhitungan

peramalan jumlah tindakan kriminal,

simulasi perhitungan.

a. Pengolahan data analisis evaluasi

gangguan keamanan dan

ketertiban masyarakat yaitu

proses pemilihan data tindakan

kriminal dari Polres Bogor Kota.

b. Perhitungan peramalan jumlah

tindakan kriminal yaitu proses

perhitungan untuk meramalkan

jumlah tindakan kriminal pada

tahun berikutnya.

5

c. Simulasi perhitungan yaitu proses

untuk menampilkan peramalan

tindak kriminal di aplikasi.

Umum Admin

Mulai

Tampilan

forntend web

Selesai

Input Data

Kriminalitas

Basis data

Kriminalitas

Selesai

Output hasil

input data

Kriminalitas di

backend

Flowchart Analisis Sistem yang akan

dikembangkan

Analisis Perhitungan menggunakan


Metode Kuadrat Terkecil (Least

Square Method) linier adalah suatu

metode yang digunakan untuk

menentukan hubungan linier dari suatu

data agar dapat diprediksi nilai-nilainya

yang mana nilai tersebut tidak terdapat

pada data-data yang kita miliki;

terkadang proses yang melibatkan

metode kuadrat terkecil untuk

menentukan hubungan dua variabel data

berupa fungsi linier disebut sebagai

regresi linier.


ditemukan oleh Carl F. Gauss

(matematikawan dan fisikawan ternama

asal Jerman, abad ke-17) ketika ia masih

berumur 18 tahun, dan karyanya ini

masih dipakai sampai saat ini sebagai

metode yang paling baik untuk

menentukan hubungan linier dari dua

variabel data. Dengan metode kuadrat

terkecil, kita dapat menyajikan data

dengan lebih berguna.

Metode ini merupakan cara lain

unuk menggambar garis regresi

menggunakan rumus garis linier

dengan perhitungan matematik.

Rumus umum garis linier yaitu

Dimana :

Pt : Jumlah tindakan kriminalitas yang

di selidiki pada tahun t.

X : Nilai yang diambil dari variable

bebas.

a, b : Konstanta

Nilai a dan b dapat dicari dengan

metode selisih kuadrat minimum yaitu :

Perhitungan untuk forecasting

tindakan kriminalitas menggunakan

metode kuadrat terkecil

Pada proses perhitungan untuk

peramalan tindakan kriminalitas

menggunakan metode kuadrat terkecil,

dihitung berdasarkan jumlah

perbandingan 5 (lima) jenis tindakan

kriminalitas dari tahun 2012 sampai

dengan tahun 2014.

http://scienceworld.wolfram.com/biography/Gauss.html

6

Tabel 2. Tabel Jenis Tindakan

Kriminalitas

No Jenis

Kejahatan

Jumlah tindakan pada

tahun

2103 2014 2015

1. Pencurian 36 31 46

2. Penipuan 277 252 211

3. Penganiayaan 94 94 117

4. Curanmor R.2 172 185 114

5. Narkoba 91 109 172

Tabel 3. Contoh forecasting kasus

Pencurian pada tahun 2015

Tahun Jumlah

Pencurian

(y)

Xy X2 Data

Asli

x

(tahun)

2012 -1 36 -36 1

2013 0 31 0 0

2014 1 46 46 1

Total 2 113 10 2

Analisis Tren Peramalan Pencurian tahun

2015, untuk perhitungannya ialah:

a=

b=

y1= a+bx

y1= 38+5(2)

y1= 38+10

y1= 48

Jadi, perkiraan jumlah pencurian pada

tahun 2015 sebanyak 48 kasus.


Penipuan pada tahun 2015

Tahun Jumlah

Penipuan

(y)

Xy X2 Data

Asli

x

(tahun)

2012 -1 277 -277 1

2013 0 252 0 0

2014 1 211 211 1

Total 2 740 -66 2

Analisis Tren Peramalan Penipuan tahun


a=

b=

y1= a+bx

y1= 246,7+(-33)(2)

y1= 246,7+(-66)

y1= 180,67

Jadi, perkiraan jumlah penipuan pada


7


Penganiayaan pada tahun 2015

Tahun Jumlah

Penganiayaan

(y)

Xy X2 Data

Asli

x

(tahun)

2012 -1 94 -94 1

2013 0 94 0 0

2014 1 117 117 1

Total 2 305 -23 2

Analisis Tren Peramalan Penganiayaan

tahun 2015, untuk perhitungannya ialah:

a=

b=

y1= a+bx

y1= 101,7+11,5(2)

y1= 101,7+23

y1= 124,7

Jadi, perkiraan jumlah penipuan pada



Curanmor Roda 2 pada tahun 2015

Tahun Jumlah

Curanmor

Roda 2 (y)

Xy X2 Data

Asli

x

(tahun)

2012 -1 172 -172 1

2013 0 185 0 0

2014 1 114 114 1

Total 2 471 -58 2

Analisis Tren Peramalan Curanmor Roda

2 tahun 2015, untuk perhitungannya

ialah:

a=

b=

y1= a+bx

y1= 157+(-29)(2)

y1= 157+58

y1= 215

Jadi, perkiraan jumlah Curanmor Roda 2

pada tahun 2015 sebanyak 215 kasus.

8


Narkoba pada tahun 2015

Tahun Jumlah

Narkoba

(y)

Xy X2 Data

Asli

x

(tahun)

2012 -1 91 -91 1

2013 0 109 0 0

2014 1 172 172 1

Total 2 372 81 2

Analisis Tren Peramalan Narkoba tahun


a=

b=

y1= a+bx

y1= 124+(-40,5)(2)

y1= 124+81

y1= 205

Jadi, perkiraan jumlah Narkoba pada


Grafik Peramalan Tindakan

Kriminalitas untuk tahun 2015

Gambar 3. Grafik Peramalan Tindakan

Kriminalitas untuk tahun 2015

RANCANGAN DAN IMPLEMENTASI

Tahap ini berisi perancangan sistem yang

akan dibangun yaitu meliputi proses

peramalan menggunakan metode kuadrat

terkecil, perancangan secara umum,

perancangan secara rinci, perancangan ini

lebih dekat dengan perancangan

antarmuka (User Interface) sesuai dengan

tujuan dan kebutuhannya.

Rancangan Struktur Navigasi

Struktur navigasi website digunakan

untuk menggambarkan secara garis besar

isi dari seluruh situs web dan

menggambarkan bagaimana hubungan

antara tampilan dari halaman tersebut.

Berikut ini Gambar 2 mengenai struktur

navigasi aplikasi peramalan.

Halaman

Utama

Home Profil Data KriminalHasil

Peramalan

Gambar 2. Struktur Navigasi Aplikasi

Flowchart Sistem

Flowchart sistem adalah alur

program pada aplikasi peramalan

menggunakan metode kuadrat terkecil

terlihat pada Gambar 3.

0 50

100 150 200 250 300

Jumlah Kasus Pencurian

Jumlah Kasus Penipuan

9

1. home

2. profile

3. data kriminalitas

4. grafik data

5. keluar

Start

Web

kriminalitas

Home Grafik DataProfileData

Kriminalitas

Tampilan Data

Kriminalitas

Menampilkan data

grafik kriminalitas

di Kota Bogor

untuk tahun

berikutnya

Sekilas tentang

Polres Bogor Kota

dan Pengertian

Kriminalitas

Tampilan awal

halaman utama

web Kriminalitas

Kota Bogor

Pilih 1 Pilih 4Pilih 3Pilih 2

Tampil Tampil Tampil Tampil

A

Keluar

AAA

A

Gambar 3. Flowchart Aplikasi Peramalan

HASIL DAN PEMBAHASAN

Tampilan Halaman Utama

Pada halaman Utama ini terdapat menu

home, profile, data kriteria, data kriminalitas,

grafik. Tampilan halaman home dapat dilihat

pada gambar 24.

Gambar 24.Tampilan Halaman Utama

Tampilan Halaman Profil

Pada halaman ini admin dapat

melakukan proses. Admin dapat menambah

data profil, dapat mengedit, dan dapat

menghapus data profil. Pada halaman ini

dapat terlihat data profil. Tampilan halaman

profil dapat dilihat pada gambar 25.

Tampilan Halaman Profil

Tampilan Halaman Kriteria

Pada halaman ini admin dapat

melakukan proses manipulasi data kriteria

yang dijadikan sebagai acuan jenis tindakan

dalam peramalan. Tampilan halaman input

data kriteria dapat dilihat pada gambar 26.

Tampilan Halaman Data Kriteria

Tampilan Halaman Peramalan Data

Kejadian

Pada from peramalan terdiri dari

jenis-jenis data kejadian kriminal , from

peramalan digunakan untuk melakukan

peramalan pada from ini admin dapat

menginputkan data kejadian kriminal dengan

memilih nama kejadian dan tahun yang akan

menjadi parameter sebagai data yang akan

dicari hasil prediksi jumlah data kriminal

pada tahun berikutnya, Tampilan halaman

data kejadian dapat dilihat pada gambar 27.

10

Tampilan Halaman Data Kejadian

Pembahasan

Uji Coba Struktural Sistem

Uji coba struktural bertujuan untuk

mengetahui apakah sistem yang dibuat sudah

sesuai dengan rancangan. Hasil uji coba

struktural aplikasi peramalan tindak kriminal

ini dapat dilihat pada tabel 19.

Tabel 19. Uji Coba Struktural.

No Uji Coba Hasil

1. Tampilan Halaman Login Sesuai

2. Tampilan Halaman Profil Sesuai

3. Tampilan Halaman Data

Kriminal Sesuai

4. Tampilan Halaman Grafik Sesuai

5. Tampilan Halaman Hasil

Peramalan Sesuai

Berdasarkan hasil uji coba pada tabel

19 dinyatakan bahwa halaman-halaman

sistem sudah sesuai dengan tampilan halaman

pada tahap perancangan.

Uji Coba Fungsional Sistem

Uji coba fungsional merupakan tahap

uji coba yang bertujuan untuk mengetahui

apakah bagian dari proses sistem berjalan

sesuai dengan fungsi masing-masing. Hasil

uji coba fungsional sistem ini dapat dilihat

pada tabel 20.

Tabel 20. Uji Coba Fungsional.

No Uji Coba Hasil

1. Lihat, Simpan, Edit dan

Hapus Data Kriteria Berfungsi


Hapus Data Kriminal Berfungsi


Hapus Data User Berfungsi

4. Hitung dan Hasil

Peramalan Berfungsi

5. Proses LogOut Berfungsi

Berdasarkan hasil uji coba pada tabel

20 dinyatakan bahwa semua proses dari

proses menampilkan data, proses simpan

data, proses update data, proses hapus data,

proses perhitungan dan hasil peramalan

semua proses sudah berhasil sesuai dengan

fungsinya masing-masing.

Uji Coba Validasi Sistem

Uji coba ini merupakan uji coba

untuk mengetahui keakuratan hasil data yang

telah dimasukkan ke dalam sistem.Uji coba

ini dilakukan dengan mencocokan hasil

peramalan menggunakan metode kuadrat

terkecil secara manual dan dengan hasil dari

sistem.

1. Uji Coba Secara Manual

Hitung ramal menggunakan metode

kuadrat terkecil untuk peramalan kejadian

kriminalitas pada tahun 2015

11


Pencurian untuk tahun 2015

Tahun Jumlah

Pencurian =

Y

XY X2

Data

Asli X

2012 -1 36 -36 1

2013 0 31 0 0

2014 1 46 46 1

Total

(Σ) 0 ΣY = 113

Σ(XY) =

10 ΣX2=2

Keterangan :

Kondisi negative (-) : Mengansumsikan

tahun (x) kebelakang dari sekarang

Kondisi 0 : Mengansumsikan

tahun saat ini

Kondisi positif (+) : Mengansumsikan

tahun (x) kedepan dari sekarang

Analisis Tren Peramalan Pencurian tahun


a=

b=

y1= a+bx

y1= 38+5(2)

y1= 38+10

y1= 48

Sehingga dari perhitungan tersebut

dapat diramalkan pada tahun 2015 jumlah

kasus tindakan pencurian mencapai 48

kasus.


Penipuan pada tahun 2015

Tahun Jumlah

Penipuan

= Y

XY X2

Data

Asli X

2012 -

1 277 -277 1

2013 0 252 0 0

2014 1 211 211 1

Total

(Σ) 0 ΣY = 740

Σ(XY)

= -66

ΣX2

=2

Analisis Tren Peramalan Penipuan tahun


a=

b=

y1= a+bx

y1= 246,7+(-33)(2)

y1= 246,7+(-66)

y1= 180,67

12



kasus tindakan penipuan mencapai 181

kasus


Penganiayaan pada tahun 2015

Tahun Jumlah

Penganiay

aan = Y

XY X2

Data

Asli X

2012 -1 94 -94 1

2013 0 94 0 0

2014 1 117 117 1

Total

(Σ) 0 ΣY = 305

Σ(XY) =

23

ΣX2=

2

Analisis Tren Peramalan Penganiayaan tahun


a=

b=

y1= a+bx

y1= 101,7+11,5(2)

y1= 101,7+23

y1= 124,7



kasus tindakan penganiayaan mencapai 125

kasus.

Analisis Tren Peramalan Curanmor Roda 2

tahun 2015, untuk perhitungannya ialah:

a=

b=

y1= a+bx

y1= 157+(-29)(2)

y1= 157-58

y1= 99



kasus tindakan Curanmor Roda 2 mencapai

99 kasus.


Narkoba pada tahun 2015

Tahun Jumlah

Narkoba =

Y

XY X2

Data

Asli X

2012 -1 91 -91 1

2013 0 109 0 0

2014 1 172 172 1

Total

(Σ) 0 ΣY = 372

Σ(XY) =

81

ΣX2=

2

Tahun Jumlah

Curanmor

Roda 2 = Y

XY X2

Data

Asli X

2012 -1 172 -172 1

2013 0 185 0 0

2014 1 114 114 1

Total

(Σ) 0 ΣY = 471

Σ(XY) =

23

ΣX2=

2

13

Analisis Tren Peramalan Narkoba tahun


a=

b=

y1= a+bx

y1= 124+(-40,5)(2)

y1= 124+81

y1= 205



tindakan Narkoba mencapai 99 kasus.

2. Uji Coba Dengan Sistem

Berdasarkan hasil uji coba yang

dilakukan secara manual dan uji coba dengan

menggunakan sistem dapat disimpulkan

bahwa hasil perhitungan peramalan dengan

menggunakan metode kuadrat terkecil yang

dilakukan secara manual dan secara sistem

sudah sesuai dan akurat.

Tampilan Hasil Peramalan

Grafik Hasil Peramalan

14

KESIMPULAN DAN SARAN

Kesimpulan

Dari hasil pengamatan selama tahap

perencanaan, implementasi aplikasi

penerapan metode kuadrat terkecil untuk

peramalan tingkat kriminalitas di Kota

Bogor, dapat diambil beberapa

kesimpulan. Hasil peramalan tindakan

kriminal pada tahun 2015 adalah:

Berdasarkan perhitungan ramalan

kejadian pencurian dengan metode

kuadrat terkecil menghasilkan nilai

sebanyak 48 kasus, berdasarkan

perhitungan ramalan kejadian penipuan

dengan metode kuadrat terkecil

menghasilkan nilai sebanyak 181 kasus,

berdasarkan perhitungan ramalan

kejadian penganiayaan dengan metode

kuadrat terkecil menghasilkan nilai

sebanyak 125 kasus, berdasarkan

perhitungan ramalan kejadian pencurian

kendaraan bermotor roda 2 dengan

metode kuadrat terkecil menghasilkan

nilai sebanyak 205 kasus, berdasarkan

perhitungan ramalan kejadian narkoba

dengan metode kuadrat terkecil

menghasilkan nilai sebanyak 48 kasus.

Dari hasil peramalan tingkat kejadian

kriminalitas dengan menggunakan

metode kuadrat terkecil dalam

menganalisis data, berfungsi sebagai

alternatif untuk pihak kepolisian dalam

menanggulangi tingkat kejadian

kriminalitas per- tahun sehingga bisa

diminimalisir tingkat kejadian nya.

Saran Aplikasi penerapan metode

kuadrat terkecil untuk peramalan tingkat

kriminalitas di kota Bogor ini masih

dapat dikembangkan dengan studi kasus

lain seperti menghitung populasi

kepadatan penduduk, dan lain-lain. Untuk

penelitian selanjutnya dapat digunakan

metode lain. Untuk memelihara

keakuratan data maka perlu dilakukan

proses update basis pengetahuan secara

berkala.

DAFTAR PUSTAKA

Abdullah. 2005. Teknis Analisis

Tendensi Posisi.

Arniati J. Kalatasik. 2009. Aplikasi

Regresi Kuadrat Terkecil

Parsial Dan Model Resiko

Proporsional Cox Untuk Data

Microarray DNA.

Fakultas Matematika dan Ilmu

Pengetahuan Alam

UNPAK. 2014. Buku

Panduan Skripsi dan Tugas

Akhir. Program Studi S1 Ilmu

Komputer dan D3 Komputer

FMIPA UNPAK, Bogor.

Gaspersz, Vincent. 2005. Production

Planing and Inventory

Control, Gramedia Pustaka

Utama, Jakarta.

Jay Heizer dan Barry Render. (2009).

Operation Management , 7th

edition .

( ManajemenOperasi edisi 7, Buku 1 )

Penerbit Salemba Empat.

Jakarta.

Nasution, Hakim dan Prasetyawan,

2008. Perencanaan dan

Pengendalian Produksi,

Graha Ilmu, Yogyakarta.

Nurhasanah, dkk. 2012. Perbandingan

Metode Partial Least Square

(PLS) dengan Regresi

Komponen Utama untuk

Mengatasi Multikolinearitas.

Subagyo, Pangestu (2002). Forecasting :

Konsep dan Aplikasi. BPFE -

Yogyakarta

penerapan metode kuadrat terkecil untuk peramalan ...perpustakaan.fmipa.unpak.ac.id/file/e-jurnal...

Documents