Peramalan Kejahatan Menggunakan Holt’s Double Exponential Smoothing
DOI:
https://doi.org/10.30595/sainteks.v16i2.7129Abstract
Keamanan suatu wilayah merupakan tanggungjawab bersama baik pemerintah maupun warga negara. Salah satu faktor yang mempengaruhi keamanan antara lain tercukupinya jumlah personil keamanan. Rasio penduduk per polisi belum memadai untuk mengatasi masalah tindak kejahatan di masyarakat. Data kejahatan yang dimiliki oleh kepolisian Kota Yogyakarta dari tahun 2012 hingga 2015 dapat dimanfaatkan untuk melakukan peramalan sehingga menghasilkan informasi yang dibutuhkan dalam merumuskan strategi pencegahan dan penindakan kejahatan yang efektif. Dengan demikian kepolisian dapat mengalokasikan petugas secara tepat guna sehingga perannya dalam mencegah terjadinya tindak kejahatan menjadi lebih optimal. Pola data kriminal pada umumnya memiliki trend (meningkat), sehingga pada penelitian ini bertujuan untuk meramalkan jumlah kejahatan menggunakan metode Holt’s Double Exponential Smoothing. Nilai persentase kesalahan peramalan menggunakan MAPE adalah 28,1%, sehingga akurasi hasil peramalan adalah 71,9%. Pemilihan konstanta pemulusan α dan γ sangat berpengaruh terhadap hasil peramalan tersebut. Hasil peramalan 3 bulan pertama di tahun 2016 tidak banyak berbeda dengan jumlah kejahatan di 3 bulan pertama pada tahun – tahun sebelumnya.
Kata kunci: Peramalan, Double Exponential Smoothing, KejahatanReferences
Abdulsyani (1987) Sosiologi Kriminalitas. Bandung: Remadja Karya CV.
BPS (2018) Statistik Kriminal 2018, Badan Pusat Statistik. Jakarta: Badan Pusat Statistik.
Hapsari, D. P. T. and Widodo, E. (2017) ‘Pengelompokan Daerah Rawan Kriminalitas di Indonesia Menggunakan Analisis K-Means Clustering’, Prosiding SI MaNIs (Seminar Nasional Integrasi Matematika dan Nilai Islami), 1(1), pp. 147–153. Available at: http://conferences.uin-malang.ac.id/index.php/SIMANIS/ article/view/52.
Makridakis, S., Wheelwright, S. C. and E.McGee, V. (1992) Metode dan Aplikasi Peramalan Edisi Kedua.
Rani, A. and Rajasree, S. (2014) ‘Crime Trend Analysis and Prediction Using Mahanolobis Distance and Dynamic Time Warping Technique’, International Journal of Computer Science and Information Technologies (IJCSIT), 5(3), pp. 4131–4135. Available at: http://ijcsit.com/docs/Volume 5/vol5issue03/ijcsit20140503323.pdf.
Ratnasari Panji Anugrah, V. S., Simamora, P. A. and Ratnasari, V. (2014) ‘Pemodelan Persentase Kriminalitas Dan Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Di Jawa Timur Dengan Pendekatan Geographically Weighted Regression (GWR)’, Jurnal Sains dan Seni ITS, 3(1), pp. D18–D23. Available at: http://ejurnal.its.ac.id/index.php/sains_seni/article/view/6107.Downloads
Published
Issue
Section
License
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access)
