PENERAPAN METODE KUADRAT TERKECIL UNTUK PERAMALAN (FORECASTING) TINGKAT KRIMINALITAS DI KOTA BOGOR

(1)

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

(2)

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.

Metode Kuadrat Terkecil

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.

(3)

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(θ}

1 – 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

(4)

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)

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

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.

Metode Kuadrat Terkecil 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.

(6)

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.

Tabel 4. Contoh forecasting 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 2015, untuk perhitungannya ialah:

a= b= y1= a+bx y1= 246,7+(-33)(2) y1= 246,7+(-66) y1= 180,67

Jadi, perkiraan jumlah penipuan pada tahun 2015 sebanyak 181 kasus.

(7)

7 Tabel 5. Contoh forecasting kasus

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 tahun 2015 sebanyak 125 kasus.

Tabel 6. Contoh forecasting kasus 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)

8 Tabel 7. Contoh forecasting kasus

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 2015, untuk perhitungannya ialah:

a= b= y1= a+bx y1= 124+(-40,5)(2) y1= 124+81 y1= 205

Jadi, perkiraan jumlah Narkoba pada tahun 2015 sebanyak 205 kasus.

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 Kriminal _PeramalanHasil

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)

9 1. home 2. profile 3. data kriminalitas 4. grafik data 5. keluar Start Web kriminalitas

Home Profile KriminalitasData Grafik Data

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 2 Pilih 3 Pilih 4

Tampil Tampil Tampil Tampil

A Keluar A A A 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)

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 2. Lihat, Simpan, Edit dan

Hapus Data Kriminal Berfungsi 3. Lihat, Simpan, Edit dan

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)

11

Tabel 21. Contoh forecasting kasus 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 ΣX 2 =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 2015, untuk perhitungannya ialah: 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.

Tabel 22. Contoh forecasting 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 2015, untuk perhitungannya ialah:

a= b= y1= a+bx y1= 246,7+(-33)(2) y1= 246,7+(-66) y1= 180,67

(12)

12 Sehingga dari perhitungan tersebut

dapat diramalkan pada tahun 2015 jumlah

kasus tindakan penipuan mencapai 181 kasus

Tabel 23. Contoh forecasting 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 2015, untuk perhitungannya ialah:

a= b= y1= a+bx y1= 101,7+11,5(2) y1= 101,7+23 y1= 124,7

Sehingga dari perhitungan tersebut dapat diramalkan pada tahun 2015 jumlah 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

Sehingga dari perhitungan tersebut dapat diramalkan pada tahun 2015 jumlah kasus tindakan Curanmor Roda 2 mencapai 99 kasus.

Tabel 25. Contoh forecasting 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)

13 Analisis Tren Peramalan Narkoba tahun

2015, untuk perhitungannya ialah: a= b= y1= a+bx y1= 124+(-40,5)(2) y1= 124+81 y1= 205

Sehingga dari perhitungan tersebut dapat diramalkan pada tahun 2015 jumlah 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

(14)

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