SISTEM REKOMENDASI PENGAMANAN WILAYAH TINDAK KEJAHATAN PENCURIAN KENDARAAN BERMOTOR MENGGUNAKAN METODE SIMULATED ANNEALING : Studi Kasus Polrestabes Bandung.

(1)

Gilang Pratomo Wibowo, 2013

Sistem Rekomendasi Pengamanan Wilayah Tindak Kejahatan Pencurian Kendaraan Bermotor Menggunakan Metode Simulated Annealing

SISTEM REKOMENDASI PENGAMANAN WILAYAH TINDAK

KEJAHATAN PENCURIAN KENDARAAN BERMOTOR MENGGUNAKAN METODE SIMULATED ANNEALING

(STUDI KASUS POLRESTABES BANDUNG)

SKRIPSI

Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian dari Syarat untuk Memperoleh Gelar Sarjana Komputer

Program Studi Ilmu Komputer

Oleh :

Gilang Pratomo Wibowo

1002866

PROGRAM STUDI ILMU KOMPUTER

FAKULTAS PENDIDIKAN MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA

BANDUNG

(2)

2

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu

LEMBAR PENGESAHAN

SISTEM REKOMENDASI PENGAMANAN WILAYAHTINDAK KEJAHATAN PENCURIAN KENDARAAN BERMOTOR MENGGUNAKAN METODE SIMULATED

ANNEALING (STUDI KASUS POLRESTABES BANDUNG)

Oleh:

Gilang Pratomo Wibowo

1002866

Disetujui dan Disahkan oleh

Pembimbing I

Jajang Kusnendar,MT

NIP. 197506012008121001

Pembimbing II

Asep Wahyudin, MT

NIP. 197112232006041001

Mengetahui

Ketua Program Studi Ilmu Komputer

Rasim, M.T

(3)

3

SURAT PERNYATAAN

“Saya menyatakan bahwa skripsi yang berjudul sistem rekomendasi pengamanan wilayah

tindak kejahatan pencurian kendaraan bermotor menggunakan metode simulated annealing studi kasus polrestabes Bandung adalah sepenuhnya karya saya sendiri. Tidak ada bagian

di dalamnya yang merupakan plagiat dari karya orang lain”.

Bandung, Juni 2013

(4)

4

SISTEM REKOMENDASI PENGAMANAN WILAYAH TINDAK

KEJAHATAN PENCURIAN KENDARAAN BERMOTOR MENGGUNAKAN METODE SIMULATED ANNEALING

(STUDI KASUS POLRESTABES BANDUNG)

Oleh

Gilang Pratomo Wibowo

Sebuah skripsi yang diajukan untuk memenuhi salah satu syarat memperoleh gelar Sarjana pada Fakultas Pendidikan Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam

Program Studi Ilmu Komputer

Juni 2013

(5)

5

(6)

[Type text]

ABSTRAK

Penentuan prioritas pengamanan wilayah pencurian kendaraan bermotor

atau biasa disebut dengan curanmor dapat didasarkan atas tingginya frekuensi

kejahatan pada suatu daerah dan padatnya informasi kejahatan pada suatu daerah

tertentu. Berdasarkan informasi tersebut maka perlu adanya suatu sistem yang

dapat membantu dalam penentuan pengamanan wilayah. Penelitian ini membahas

tentang penentuan wilayah prioritas pengamanan dengan cara memprediksi

jumlah tindak kejahatan curanmor menggunakan metode least square kemudian

hasil prediksi bisa digunakan untuk mencari kerapatan jumlah tindak kejahatan

curanmor antar wilayah pada tahun terakhir dengan tahun yang diprediksi

menggunakan metode square euclidean kemudian jumlah kerapatan tersebut

dicari nilai yang paling optimal menggunakan metode simulated annealing

dengan nilai stopping criteria sebesar <= 2000 dan temperatur sebesar 1000 untuk

menentukan wilayah prioritas. Hasil dari penelitian ini adalah nilai selisih wilayah

yang paling optimal yang diproyeksikan melalui peta digital yang menjadi

prioritas dalam pengamanan wilayah sebagai suatu bentuk antisipasi kepada

petugas kepolisian terhadap wilayah yang perlu menjadi prioritas dalam

pengamanan dan pengawasan terhadap tindak kejahatan curanmor.

Kata kunci: Pencurian kendaraan bermotor, history,least square, square

(7)

Sistem Rekomendasi Pengamanan Wilayah Tindak Kejahatan Pencurian Kendaraan Bermotor Menggunakan Metode Simulated Annealing

ABSTRACT

Prioritization of vehicle theft security area or referred to curanmor can be

based on the high frequency of crime in an area and the density of crime

information on a particular area. Based on this information then it needs a system

that can help in the security area. This study discusses the determination of the

priority areas of security by predicting the number of crimes curanmor using the

least squares method and the prediction results can be used to find the density

curanmor number of crimes across the region in the last year to year predicted

using euclidean square and then the number density of the sought value the most

optimal use simulated annealing method with stopping criteria value <=2000 an

temperature value 1000 to determine the priority. The results of this study are

projection of priority areas on digital map in the security area as a form of

anticipation to the police officers to the area that needs to be a priority in the

security and surveillance of curanmor crime as a form of anticipation to the

police officers to the area that needs to be a priority in the security and

surveillance curanmor against crime.

Keywords: vehicle theft, history, least square, square euclidean, Simulated

(8)

Daftar isi

ABSTRAK ... Error! Bookmark not defined. ABSTRACT ... Error! Bookmark not defined. KATA PENGANTAR ... Error! Bookmark not defined. Daftar isi ... 1 Daftar tabel ... Error! Bookmark not defined. Daftar gambar... Error! Bookmark not defined. BAB I PENDAHULUAN ... Error! Bookmark not defined. 1.1. Latar Belakang ... Error! Bookmark not defined.

1.2. Rumusan Masalah ... Error! Bookmark not defined.

1.3. Batasan Masalah ... Error! Bookmark not defined.

1.4. Tujuan Penelitian ... Error! Bookmark not defined.

1.5. Manfaat Penelitian ... Error! Bookmark not defined.

1.6. Metodologi Penelitian ... Error! Bookmark not defined.

1.7. Sistematika Laporan ... Error! Bookmark not defined.

BAB II TINJAUAN PUSTAKA ... Error! Bookmark not defined. 2.1. Peramalan (forecasting) ... Error! Bookmark not defined.

2.2. Trend Analysis ... Error! Bookmark not defined.

2.3. Simulated annealing (SA)... Error! Bookmark not defined.

2.4. Algoritma SA ... Error! Bookmark not defined.

2.5. Squared Euclidean ... Error! Bookmark not defined.

BAB III METODOLOGI PENELITIAN... Error! Bookmark not defined. 3.1 Desain Penelitian ... Error! Bookmark not defined.

3.2 Metode Penelitian ... Error! Bookmark not defined.

3.2.1. Metode Pengumpulan Data ... Error! Bookmark not defined. 3.3 Metode Pengembangan Perangkat lunak. Error! Bookmark not defined.

(9)

3.3.2. Pemodelan Sistem informasi ... Error! Bookmark not defined. 3.4 Implementasi Program ... Error! Bookmark not defined.

3.5 Uji Coba dan Evaluasi ... Error! Bookmark not defined.

3.6 Metode Penyelesaian Masalah ... Error! Bookmark not defined.

3.7 Alat dan Bahan Penelitian ... Error! Bookmark not defined.

3.7.1 Bahan Penelitian ... Error! Bookmark not defined. BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN ... Error! Bookmark not

defined.

4.1 Batasan dalam perangkat lunak ... Error! Bookmark not defined.

4.2 Pengembangan Perangkat Lunak ... Error! Bookmark not defined.

4.2.1 Analisis Sistem ... Error! Bookmark not defined. 4.2.4 Analisis pencarian selisih... Error! Bookmark not defined. 4.2.5 Analisis simulated annealing ... Error! Bookmark not defined. 4.3 Pengujian Perangkat Lunak ... Error! Bookmark not defined.

4.4 Lingkungan Pengujian ... Error! Bookmark not defined.

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN ... Error! Bookmark not defined. 5.1. Kesimpulan ... Error! Bookmark not defined.

5.2. Saran ... Error! Bookmark not defined.

(10)

1

BAB I

PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang

Tindak kejahatan memiliki definisi yang menurut J.M. Bemmelem dalam (S. Husein 2003: 1) adalah suatu tindakan anti sosial yang menimbulkan kerugian ketidakpatutan dalam masyarakat, sehingga dalam masyarakat terdapat kegelisahan, dan untuk menentramkan masyarakat, negara harus menjatuhkan hukuman pada penjahat. M.A. Elliot dalam (S. Husein 2003: 1) mengatakan bahwa kejahatan adalah suatu masalah dalam masyarakat modern atau tingkah laku yang gagal dan melanggar hukum dapat dijatuhi hukuman penjara, hukuman mati dan hukuman denda dan seterusnya. Menurut Paul Moedikdo Moeliono dalam (S. Husein 2003: 1) kejahatan adalah perbuatan pelanggaran norma hukum yang ditafsirkan atau patut ditafsirkan masyarakat sebagai perbuatan yang merugikan, menjengkelkan sehingga tidak boleh dibiarkan (negara bertindak). Pencegahan tindak kejahatan dilakukan oleh masyarakat dan petugas kepolisian. pencegahan tindak kejahatan yang dilakukan oleh salah satu instansi pemerintah dilakukan salah satunya dengan kring reserse. Berdasarkan standar operasional prosedur revitalisasi kring reserse tahun 2012, kring reserse adalah wilayah reserse tertentu yang dinilai perlu dijadikan wilayah prioritas dalam rangka penangkalan, pencegahan, penyelidikan dan penyidikan terhadap kasus-kasus kejahatan yang terjadi maka perlu ditunjuk atau ditempatkan petugas khusus untuk menangani wilayah tersebut.

(11)

2

dengan cepat sebagai suatu tindakan pencegahan atau antisipasi kepolisian untuk mengurangi berbagai tindak kejahatan yang merugikan masyarakat.

B. Santosa & P. Willy (2011: 225) menjelaskan bahwa Simulated annealing atau SA merupakan salah satu metode untuk mencari solusi optimum

dari suatu permasalahan. Masalah yang menggunakan pendekatan simulated annealing merupakan masalah optimasi kombinasi, dimana ruang pencarian solusi yang ada terlalu besar sehinga hampir tidak mungkin ditemukan solusi terhadap permasalahan itu. SA memiliki kelebihan tersendiri diantara metode minimasi yang lain karena SA bekerja berdasarkan kemungkinan-kemungkinan yang ada, contohnya jika pada saat perbandingan terdapat kemungkinan yang baik dan buruk, maka metode minimasi yang lain pada umumnya membuang kemungkinan buruk dan menjadikan kemungkinan yang baik sebagai solusi yang kemudian dibandingkan dengan kemungkinan-kemungkinan baik yang lain, tetapi SA tidak membuang kemungkinan buruk tersebut, melainkan menghitung kembali kemungkinan terburuk tersebut dengan membandingkannya dengan suatu ukuran tertentu sampai kemungkinan buruk tersebut benar-benar pantas dibuang yang akhirnya menggunakan kemungkinan yang baik untuk selanjutnya dibandingkan dengan berbagai kemungkinan yang lain.

Informasi suatu wilayah yang terdiri dari data history tindak kejahatan yang kemudian dioptimasi menggunakan metode simulated annealing berfungsi sebagai suatu bentuk antisipasi kepada kepolisian terhadap wilayah yang perlu menjadi prioritas dalam pengamanan dan pengawasan terhadaphal-hal yang merugikan masyarakat yang salah satunya adalah tindakan pencurian kendaraan bermotor atau disingkat curanmor. Curanmor pada dasarnya merupakan kejadian yang tidak terduga sehingga mempersulit petugas kepolisian untuk memprediksi wilayah mana yang menjadi prioritas dalam pengamanan dan pengawasan atau kring reserse. Oleh karena itu pada penelitian ini akan dibuat suatu sistem yang bertujuan untuk keperluan penentuan prioritas pengamanan suatu daerah dengan menggunakan hasil prediksi tindak kejahatan curanmor yang menggunakan data history tindak kejahatan curanmo. Sistem ini menggunakan model analisa time

(12)

3

data pencurian kendaraan bermotor kota Bandung dari semua kecamatan kota Bandung dari tahun 2006 sampai tahun 2012.

1.2. Rumusan Masalah

Rumusan masalah pada skripsi ini adalah sebagai berikut

1. Bagaimana sistem rekomendasi mampu mendukung dalam pengamanan wilayah tindak kejahatan pencurian kendaraan bermotor?

2. Bagaimana melakukan prediksi jumlah tindak kejahatan curanmor pada semua wilayah kecamatan?

3. Bagaimana mengetahui selisih atau kerapatan jumlah tindak kejahatan tiap kecamatan berdasarkan hasil prediksi?

4. Bagaimana mengetahui prioritas pengamanan dan pengawasan di kota Bandung berdasarkan selisih atau kerapatan jumlah tindak kejahatan curanmor?

1.3. Batasan Masalah

Berikut beberapa batasan masalah dari penelitian ini

1. Data didapat dari Bagian operasi polrestabes Bandung.

2. Data yang digunakan hanya jumlah tindak kejahatan curanmor kota Bandung dari lima wilayah kecamatan dari tahun 2006 sampai tahun 2012. 3. Tidak membahas pelaku, motif dan modus yang berhubungan dengan

tindak kejahatan pencurian kendaraan bermotor.

4. Tidak membahas pencurian kendaraan bermotor berdasarkan merk kendaraan.

1.4. Tujuan Penelitian

Tujuan yang ingin dicapai dalam pengerjaan skripsi ini yaitu

1. Membangun sistem rekomendasi penentuan wilayah pengamanan wilayah tindak kejahatan pencurian kendaraan bermotor.

(13)

4

tindak kejahatan pencurian kendaraan bermotor pada tahun yang telah ditentukan dengan metode least square.

3. Mengetahui wilayah yang menjadi prioritas penanggulangan kejahatan curanmor berdasarkan hasil prediksi yang kemudian dioptimasi menggunakan Simulated Annealing dengan pendekatan Model Square Euclidian.

1.5. Manfaat Penelitian

Manfaat yang diperoleh dari hasil penelitian ini adalah hasil penelitian ini yaitu

1. Dapat dijadikan referensi untuk penelitian selanjutnya tentang prediksi tindak kejahatan.

2. Membantu petugas kepolisian dalam memproyeksikan wilayah yang menjadi prioritas dalam kring reserse terutama dalam tindak kejahatan curanmor.

3. Sedangkan bagi penulis, penelitian ini dapat menambah ilmu tentang metode simulated annealing.

1.6. Metodologi Penelitian

Tahapan yang akan dilalui pada skripsi ini adalah sebagai berikut

1. Studi Literatur, dilakukan pengkajian mengenai SA dari berbagai sumber.

2. Pengumpulan Informasi, dilakukan dengan wawancara pada beberapa

narasumber terkait dengan SA.

3. Analisa dan Perancangan Sistem, dilakukan analisa dan perancangan sistem

SA.

4. Implementasi Sistem, dilakukan implementasi berdasarkan hasil analisa dan

perancangan dengan menggunakan bahasa Basic sebagai bahasa pemogramannya.

5. Pengujian dan Evaluasi, dilakukan pengujian pada sistem yang telah dibuat

(14)

5

1.7. Sistematika Laporan

Laporan disusun secara sistematis sehingga mudah dibaca, ditelusuri, dievaluasi. Sistematika penulisan laporan skripsi ini terbagi menjadi lima bab sebagai berikut

BAB 1 Pendahuluan

Bab ini membahas latar belakang, rumusan masalah, batasan masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian, metodologi penelitian dan sistematika laporan.

BAB 2 Kajian Pustaka

Bab ini membahas teori-teori yang mendukung dalam penyusunan skripsi seperti peramalan,simulated annealing dansistem informasi geografis.

BAB 3 Metodologi Penelitian

Bab ini menjelaskan tahapan penelitian dan metode yang digunakan dalam penelitian secara rinci.

BAB 4 Hasil Penelitian dan Pembahasan

Bab ini menjelaskantahapan yang harus dilalui dari mulai peramalan data sampai pada optimasi lokasi tindak kejahatan. Tahapannya akan dijelaskan secara rinci.

BAB 5 Kesimpulan dan Saran

(15)

11

BAB III

METODOLOGI PENELITIAN

3.1 Desain Penelitian

Berikut ini adalah desain penelitian beserta tahapan yang digunakan pada proses rancang bangun aplikasi sistem rekomendasi pengamanan wilayah tindak kejahatan pencurian kendaraan bermotor (curanmor) kota Bandung dengan metode simulated annealing.

· Melakukan penentuan kebutuhan data yang akan digunakan

· Melakukan pengumpulan data yang digunakan

· Melakukan persiapan alat dan bahan

(16)

12

Gambar diatas merupakan desain penelitian beserta tahapan yang digunakan dalam membangun sistem rekomendasi pengamanan wilayah tindak kejahatan curanmor kota Bandung dengan metode simulated annealing.

Berikut ini adalah tahapan penelitian yang dilakukan

1. Melakukan penentuan kebutuhan data yang akan digunakan, Data tindak kejahatan pencurian kendaraan bermotor (curanmor) roda dua (R2) dan roda empat (R4) selama 6 tahun yaitu dari tahun 2006 sampai tahun 2012 pada masing-masing wilayah kecamatan kota Bandung.

2. Melakukan pengumpulan data yang digunakan, data yang sudah ditentukan di atas selanjutnya dikumpulkan untuk diproses. Berikut adalah tahapan dalam pemrosesan data

A. Prediksi

Prediksi dilakukan untuk mengetahui jumlah kejahatan roda dua (R2) dan roda empat (R4) dari masing-masing wilayah kecamatan di kota Bandung. Prediksi dilakukan dengan 3 tahap yaitu

A.1 Penyaringan data

Penyaringan data pada penelitian ini dilakukan dengan cara mengambil nilai pencurian kendaraan bermotor (curanmor) roda dua (R2) dan roda empat (R4) pada masing-masing kecamatan kota Bandung kemudian dihitung jumlahnya dan dikelompokan sesuai dengan tahunnya.

A.2 Analisis trend

Melakukan analisis trend dengan menggunakan data time series yang bertujuan untuk mendapatkan nilai ∑ ,nilai ∑ digunakan untuk memenuhi syarat mendapatkan nilai peramalan least square . analisis trend dilakukan denga rumus sebagai berikut

̅ = ∑ ...(3.1)

̅ (R2) = ∑

...

(3.2)

(17)

13

b(R2) = ∑ ̅ ̅

∑ ̅

...

(3.4)

b(R4) =∑ ̅ ̅

∑ ̅

...

(3.5)

a(R2) = ̅ - b ̅ ...(3.6)

a(R4) = ̅ - b(R4)̅ ...(3.7)

dimana

R2 = Roda dua. R4 = Roda empat. n = jumlah data.

y = jumlah nilai dari tahun. x = kode tahun.

A.3 Least square

Melakukan peramalan dengan metode least square guna mendapat nilai prediksi pencurian kendaraan bermotor (curanmor) roda dua (R2) dan roda empat (R4) yang dikelompokan berdasarkan wilayah kecamatan. Dengan rumus sebagai berikut

Y(R2) tahun 2013 = a(R2)+b(R2)x ...(3.9)

Y(R4) tahun 2013 = a(R4)+b(R4)x ...(3.10)

Dimana

Y = nilai variabel yang akan diprediksi a = persilangan sumbu y

b = tingkat perubahan di y untuk perubahan yang terjadi di x x = variabel bebas (dalam hal ini adalah waktu)

(18)

14

Pencarian selisih dilakukan guna mengetahui selisih nilai dari jumlah kejahatan roda dua (R2) dan roda empat (R4) antar masing wilayah. Pencarian selisih dilakukan dengan 3 tahap yaitu

B.1 Perbandingan data tahun terakhir dengan data prediksi

Nilai prediksi curanmor R2 dan R4 dari masing-masing wilayah dan curanmor R2 dan R4 dari tahun terakhir dari masing-masing wilayah merupakan nilai dimensi dari wilayah kemudian diproses dengan metode square euclidean sehingga mendapatkan nilai bebas dimensi R2 dan R4 dari masing-masing wilayah.

B.2 Pencarian titik tengah

Nilai perbandingan prediksi curanmor R2 dan R4 dari masing-masing wilayah dan curanmor R2 dan R4 dari tahun terakhir dari masing-masing wilayah kemudian dihitung titik tengah untuk mendapatkan nilai yang berguna sebagai salah satu syarat metode square euclidean.

Pencarian titik tengah dilakukan dengan rumus sebagai berikut

√ , √ ...(3.11)

Dimana

= titik tengah

= nilai kejahatan Roda 2 pada tahun terakhir

= nilai kejahatan Roda 2 pada tahun yang diprediksi

= nilai kejahatan Roda 4 pada tahun terakhir

= nilai kejahatan Roda 4 pada tahun yang diprediksi.

(19)

15

Nilai titik tengah dari masing-masing wilayah kemudian digunakan untuk mencari nilai selisih antar wilayah yang dinamakan square euclidean. Selisih tesebut sudah merupakan selisih bebas dimensi.

Pencarian selisih dilakukan rumus sebagai berikut

√ ...(3.12)

Dimana

= nilai titik tengah wilayah

= nilai titik tengah wilayah selanjutnya

C. Simulated annealing

Simulated annealing digunakan untuk mencari nilai optimal dari kombinasi kecamatan yang berguna untuk mencari wilayah prioritas. Simulated annealing dilakukan dengan 2 tahap yaitu

C.1 Pencarian energi

Nilai penjumlahan dari masing-masing wilayah (SUM) selanjutnya diproses kembali dengan metode simulated annealing guna mendapatkan kombinasi yang berisi wilayah-wilayah dan selanjutnya mendapatkan wilayah prioritas. Nilai penjumlahan dianggap sebagai energi (E). Pencarian solusi dilakukan dengan rumus sebagai berikut

P(E) = ...(3.13)

Dimana

T = temperatur

E = energi

∆E = energi sebelumnya

(20)

16

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu I = iterasi

P(E) = probabilitas energi

C.2 Pencarian solusi

Tahap terakhir adalah pencarian solusi dengan menggunakan nilai E yang didapat. Jika posisi s mencapai nilai E terkecil, maka pengurangan suhu dilakukan terus menerus sampai bernilai 0 dan iterasi akan terus bernilai sama, jika suhu sudah bernilai 0 maka hasil telah didapat, hasil yg didapat yaitu nilai kombinasi dari kombinasi ke n. Hasil yang keluar adalah solusi kombinasi yang paling optimal dari beberapa kombinasi yang ada, jumlah kombinasi sangat berpengaruh pada hasil yang didapat. Hasilnya adalah urutan wilayah dari nilai solusi yang paling optimal.

3. Melakukan persiapan alat dan bahan

Yang dimaksud alat pada skripsi ini adalah perangkat yang digunakan.Bahan adalah data-data yang telah dikumpulkan, untuk selanjutnya diolah kedalam kode program sedangkan program yang akan dibuat berbentuk aplikasi dekstop. Setelah ketiga proses selesai dijalankan maka data penelitian didapat dengan 2 cara, yaitu studi literatur dan wawancara. Kemudian data penelitian dikembangkan melalui pengembangan perangkat lunak, dengan menggunakan metode Blackbox, dimana dalam metode tersebut terdapat beberapa komponen yaitu Anaysis, Design, Code, Test dan untuk selanjutnya di implementasikan menjadi sebuah aplikasi.

3.2 Metode Penelitian

3.2.1. Metode Pengumpulan Data

Pada penelitian ini, data yang dikumpulkan adalah data yang dapat mendukung penelitian yang bertujuan untuk mendapatkan informasi. Berikut ini merupakan metode pengumpulan data yaitu

(21)

17

Studi literatur dilakukan dengan cara mempelajari literatur yang berkaitan dengan teori optimasi simulated annealing, teori prediksi least square dan teori kedekatan antara dua objek squared euclidean.

2. Metode Wawancara

Wawancara terhadap pihak-pihak yang terkait dilakukan untuk mendapatkan data yang dibutuhkan beserta penjelasan-penjelasan yang dapat membantu dalam menyelesaikan masalah dalam menentukan prioritas wilayah rawan curanmor kota Bandung. Dalam skripsi ini pihak-pihak yang terkait adalah reserse kriminal dan bagian operasi Polrestabes Bandung.

3.3 Metode Pengembangan Perangkat lunak

Dalam Pengembangan sistem informasi geografistindak kejahatan curanmor dengan metode simulated annealing ini menggunakan metode proses sekuensial linier sedangkan pemodelan sistem menggunakan model berorientasi

objek.

3.3.1. Metode Proses Sekuensial Linier

Metode ini menggunakan pendekatan terhadap perkembangan perangkat lunak yang sistematik dan sekuensial yang dimulai pada tingkatan dan kemajuan sistem pada seluruh analisis, desain, kode, pengujian dan pemeliharaan.

Proses-proses yang meliputi model ini adalah seperti gambar berikut

Sistem information enginering

analisis desain kode tes

Gambar 3.2 Pemodelan sistem sekuensial linier (Pressman, 2002)

Model diatas meliputi proses-proses sebagai berikut

(22)

18

Pemodelan sistem informasi harus dilakukan terlebih dahulu sebelum mulai melakukan implementasi program atau pengkodean program. Pemodelan sistem rekomendasi ini bertujuan untuk menemukan batasan-batasan masalah pada penerapan sistem. Pemodelan sistem informasi ini terdiri dari 2 tahap yaitu

a) Analisis

Analisis dilakukan dengan cara mengumpulkan semua kebutuhan seperti penyaringan data dan perhitungan karena data yang digunakan merupakan data mentah yang harus disaring guna mendapatkan data yang lebih spesifik sehingga memudahkan dalam tahap desain dan implementasi.

b) Desain

Proses ini bermaksud untuk mengubah hasil analisis kebutuhan ke dalam penggambaran perangkat lunak. Adapun hal-hal yang difokuskan dalam proses ini yaitu struktur data, arsitektur, perangkat lunak, penggambaran interface dan detail.

3.4 Implementasi Program

Implementasi Program adalah proses pengubahan desain sistem informasi ke dalam bentuk bahasa pemrograman yang dimengerti oleh mesin. Implementasi program tidak boleh melebihi dari apa yang telah ditentukan dalam desain perangkat lunak.

3.5 Uji Coba dan Evaluasi

Uji coba dan evaluasi sistem berfokus pada logika internal sistem informasi. Proses uji coba sistem dilakukan dengan cara blackbox testing.

(23)

19

Menurut beberapa sumber, model berorientasi objek merupakan metode analisis yang memeriksa syarat keperluan yang harus dipenuhi dari sudut pandang kelas-kelas dan objek-objek yang ditemui dalam ruang lingkup perusahaan.

Terdapat beberapa konsep dasar dalam model berorientasi objek , yaitu

1. Objek

Objek adalah benda secara fisik dan konseptual yang ada, beberapa contoh objek misalnya hardware, software, dokumen, manusia, konsep dan lainnya. Sebuah objek mempunyai keadaan sesaat yang disebut state. State dari sebuah objek adalah kondisi dari objek atau keadaan yang menggambarkan objek tersebut, state dinyatakan dengan nilai dari atribut objeknya. Atribut adalah nilai internal suatu objek yang mencerminkan karakteristik objek, kondisi sesaat, koneksi dengan objek lain dan identitas, perubahan state dicerminkan oleh perilaku objek tersebut. Perilaku sebuah objek mendefinisikan bagaimana sebuah objek bertindak dan memberi reaksi. Perilaku ditentukan oleh semua atau beberapa operasi yang dapat dilakukan oleh objek itu sendiri, perilaku dari sebuah objek dicerminkan oleh interface, service dan method dari objek tersebut. Interface adalah pintu untuk

mengakses service dari sebuah objek. Service adalah fungsi yang dapat dikerjakan oleh sebuah objek. Method adalah mekanisme internal objek yang mencerminkan perilaku objek.

2. Kelas

Kelas adalah definisi umum (pola, template atau cetak biru) dari himpunan objek yang sejenis. Kelas menetapkan spesifikasi perilaku dan atribut-atribut dari objek tersebut. Kelas adalah abstraksi dari entitas.

3. Asosiasi dan agregasi

(24)

20

3.6 Metode Penyelesaian Masalah

3.6.1 Metode Least square

Metode ini merupakan metode yang berfungsi untuk memprediksi berdasarkan data time series, metode ini mengharuskan data yang banyak sehingga bisa diproses. Data yang diprediksi adalah data tindak kejahatan curanmor roda dua(R2) dan roda empat (R4) selama 6 tahun dari semua kecamatan yang ada di kota Bandung yaitu dari tahun 2006 sampai tahun 2012 yang bertujuan untuk mengetahui prediksi kejahatan curanmor roda dua (R2) dan roda empat (R4) pada tahun berikutnya. Hasil dari metode ini adalah angka curanmor R2 dan R4 pada masing-masing kecamatan yang ada di kota Bandung.

3.6.2 Metode Square Euclidean

Metode ini merupakan metode yang digunakan untuk mencari jarak kedekatan atau selisih diantara dua objek. Square eulidean pada penelitian ini berutgasa dengan menggunakan nilai hasil prediksi dan nilai dari data tahun terakhir pada masing-masing kecamatan kota Bandung yang bertujuan untuk mencari garis miring pada objek, yang dimaksud objek disini adalah nilai tahun terakhir dan nilai prediksi pada setiap kecamatan kota Bandung. Dalam metode ini garis miring disebut dengan selisih antara dua objek. Hasil dari metode ini adalah angka yang mewakili selisih nilai curanmor R2 dan R4 antara kecamatan yang satu dengan kecamatan yang lain.

3.6.3 Metode Simulated Annealing

Metode ini bekerja dengan menggunakan hasil selisih dari metode square euclidean, metode ini bekerja dengan lebih memprioritaskan solusi yang

sebenarnya buruk untuk memastikan bahwa solusi tersebut merupakan solusi yang pantas dibuang sehingga solusi tersebut bisa diganti dan dibandingkan dengan solusi yang lebih baik. Simulated annealing menggunakan jumlah dari semua selisih masing-masing kecamatan untuk mencari solusi optimal.

(25)

21

3.7.1 Alat penelitian

Penelitian ini menggunakan perangkat keras dan perangkat lunak sebagai berikut

1. Perangkat keras berupa personal computer dengan spesifikasi berikut a. Processor Intel(R) Pentium(R) D CPU 3.00GHz(2

CPUs),~3.00GHz. b. RAM 4 GB. c. Harddisk 250 GB.

d. Graphic intel(R) Graphic Media Accelerator HD. e. Koneksi Internet up to 512kbps.

f. Mouse dan Keyboard..

2. Sistem operasi Microsoft Windows 7 Profesional 32-bit.

3. Perangkat lunak untuk perancangan sistem, diantarannya sebagai berikut

a. XAMPP 5.5.27 (PhPMyadmin,Apache,MySql). b. Visual Studio 2010 (Visual Basic.Net 2010). c. MapWindowGIS 4.8.6.42.

3.7.1 Bahan Penelitian

(26)

42

BAB V

KESIMPULAN DAN SARAN

5.1. Kesimpulan

Setelah merancang dan membuat sistem rekomendasi penentuan prioritas

wilayah tindak kejahatan pencurian kendaraan bermotor berbasis sistem

rekomendasi pengamanan wilayah tindak kejahatan pencurian kendaraan

bermotor menggunakan metode simulated annealing dapat disimpulkan bahwa

1. Sistem rekomendasi yang menggunakan data jumlah tindak kejahatan

pencurian kendaraan bermotor yang kemudian diprediksi dan dibandingkan

dengan data tahun terakhir dan dioptimasi menggunakan jumlah kerapatan

nilai antar wilayah mampu mendukung dalam kegiatan pengamanan wilayah

tindak kejahatan pencurian kendaraan bermotor.

2. Metode Least square mampu memprediksi jumlah tindak kejahatan pencurian

kendaraan bermotor setiap kecamatan pada tahun yang dikehendaki seperti

yang ditunjukan pada nilai Y(R2) untuk roda dua dan Y(R4) untuk roda

empat pada halaman (32-33)

3. Metode square euclidean mempu mencari kerapatan nilai pencurian

kendaraan bermotor dari setiap kecamatan antara tahun terakhir dan tahun

yang diprediksi dengan metode least square seperti pada halaman (34-37).

4. Penentuan daerah prioritas penanganan dengan metode simulated annealing

tergantung pada nilai stopping kriteria, semakin tinggi nilai stopping kriteria

maka hasil dari pengujian semakin baik dikarenakan nilai probabilitas energi

yang semakin rendah, jika nilai probabilitas energi semakin rendah, maka

(27)

43

probabilitas energi semakin rendah karena temperatur yang juga semakin

turun, sedangkan probabilitas energi tergantung dari bilangan random yang di

generasi oleh sistem seperti pada lampiran A.

5.2. Saran

Setelah merancang dan membuat sistem rekomendasi penentuan prioritas

wilayah tindak kejahatan pencurian kendaraan bermotor berbasis sistem informasi

geografis dengan metode simulated annealing ada beberapa saran dari penulis

yang berhubungan dengan perangkat lunak ini, yaitu

1. Agar perangkat lunak ini dapat digunakan dengan optimal, maka perlu adanya

dukungan hardware dan software yang memadai, seperti sistem operasi

windows 7,Net framework 4, software mapwindow gis dan mysql.

2. Sistem ini dapat ditambah dan dikembangkan lagi agar kebutuhan petugas

dalam menentukan daerah prioritas penanganan tindak kejahatan rawan