Peramalan Jumlah Kejahatan Pada Poltabes Medan Dan Sekitarnya Tahun 2011

PERAMALAN JUMLAH KEJAHATAN PADA POLTABES

MEDAN DAN SEKITARNYA TAHUN 2011

TUGAS AKHIR

OLEH

VIVIN AGUSTINA SARAGIH

072407021

PROGRAM STUDI DIII STATISTIKA

DEPARTEMEN MATEMATIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN

2010

PERAMALAN JUMLAH KEJAHATAN PADA POLTABES

MEDAN DAN SEKITARNYA TAHUN 2011

TUGAS AKHIR

Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat memperoleh Ahli Madya

VIVIN AGUSTINA SARAGIH

072407021

PROGRAM STUDI DIII STATISTIKA

DEPARTEMEN MATEMATIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN

2010

PERSETUJUAN

Judul : PERAMALAN JUMLAH KEJAHATAN PADA

POLTABES MEDAN DAN SEKITARNYA PADA TAHUN 2011

Kategori : TUGAS AKHIR

Nama : VIVIN AGUSTINA SARAGIH

Nomor Induk Mahasiswa : 072407021

Program Studi : DIPLOMA-3 STATISTIKA

Departemen : MATEMATIKA

Fakultas : MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN

ALAM (FMIPA) UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

Diluluskan di Medan, Juni 2010 Diketahui/ Disetujui oleh

Departemen Matematika FMIPA USU Pembimbing Ketua,

Dr. Saib Suwilo, M.Sc. Drs. Pengarapen Bangun, M.Si. NIP. 19640109 198803 1 004 NIP. 19560815 198503 1 005

PERNYATAAN

PERAMALAN JUMLAH KEJAHATAN PADA POLTABES MEDAN DAN SEKITARNYA TAHUN 2011

TUGAS AKHIR

Saya mengakui bahwa tugas akhir ini adalah hasil kerja saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya.

Medan, Mei 2010

VIVIN AGUSTINA SARAGIH 072407021

PENGHARGAAN

Puji syukur penulis panjatkan kehadirat Tuhan Yesus Kristus yang telah memberikan kasih dan berkatnya dan juga atas penyertaannya sehingga penulis dapat menyelesaikan Tugas Akhir ini dengan baik,dimana Tugas Akhir ini merupakan salah satu syarat dalam menyelesaikan perkuliahan dalam program studi D-3 Statistika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sumatera Utara.

Penulis menyadari bahwa selesainya Tugas Akhir ini tidak terlepas dari bimbingan, dukungan, dan bantuan dari semua pihak. Untuk itu, pada kesempatan ini penulis ingin menyampaikan rasa terima kasih yang setulusnya dan tak terhingga dalamnya kepada:

1. Bapak Prof. Dr. Eddy Marlianto, M.sc,selaku Dekan Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sumatera Utara.

2. Bapak Dr. Saib Suwilo,M.sc,selaku Ketua Departemen Matemetika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sumatera Utara.

3. Bapak Drs. Pengarapen Bangun,M.si,selaku Dosen Pembimbing dalam menyelesaikan Tugas Akhir ini dan seruruh Staf POLTABES MS khususnya Satreskrim.

4. Seluruh Staf dan pegawai Departemen Matematika Fakultass Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Univerrsitas Sumatera Utara.

5. Teristimewa kepada kedua orangtuaku, Bapak G.Saragih dan Ibu R.Tondang dan seluruh adik-adikku,Hartati Juliana Saragih, William Bernando Saragih,Salomo Parulian Saragih, Bob Frans Five Saragih dan abang Erbin Purba dan seluruh keluarga yang telah memberikan dukungan moril maupun materil.

6. Rekan rekan mahasiswa Program Studi D-3 Statistika Fakultas Metematika dan Ilmu Pengetahun Alam Universitas Sumatera Utara,dan teman Blessing(K chris,Anita,Monika,Winda,Nopa,Yani)dan pihak yang lain yang tidak dapat disebutkan satu persatu,yang telah memberikan bantuan dan motivasi sehingga selesainya Tugas Akhir ini.

Penulis menyadari bahwa manusia tidak luput dari kesalahan,demikian juga dengan Tugas akhir ini masih memiliki banyak kekurangan walaupun penulis telah berusaha semaksimal mungkin. Oleh karena itu, dengan tangan terbuka dan hati yang tulus penulis akan memerima segala saran dan kritik demi perbaikan Tugas Akhir ini. Harapan penulis, semoga Tugas Akhir ini dapat memberikan manfaat bagi kita semua.

Medan, Mei 2010 Vivin A Saragih

DAFTAR ISI

Halaman Persetujuan

Pernyataan ii

Penghargaan iii

Daftar Isi iv

Daftar Tabel vi

Daftar Gambar vii

Bab 1 Pendahuluan 1

1.1 Latar Belakang 1

1.2 Rumusan Masalah 2

1.3 Batasan Masalah 3

1.4 Kegunaan dan tujuan 3

1.5 Metodologi Penelitian 3

1.6 Tinjauan Pustaka 5

1.7 Sistematika Penulisan 7

Bab 2 Tinjauan Teoritis 9

2.1 Peramalan 9

2.2 Jenis-Jenis Peramalan 9

2.3 Langkah-langkah Peramalan 12

2.4 Metode Peramalan 12

2.5 Metologi Penelitian 13

2.5.1 Metode Smoothing 13

2.5.2 Metode Averages 13

2.6 Ketepatan Peramalan 16

Bab 3 Analisis Data 19

3.1 Pengumpulan Data 19

3.2 Pengolahan Data 20

3.2.1 Proses Peramalan 23

3.2.2 Nilai Kesalahan Peramalan 25

Bab 4 Implementasi Sistem 28

4.1 Pengertian Implementasi Sistem 28

4.2 Tujuan Implementasi Sistem 28

4.5 Pengoperasian Microsoft Excel 29

4.6 Pemrosesan Data Dengan Excel 31

4.7 Prosedur Pembuatan Grafik dengan Software Excel 36

Bab 5 Kesimpulan Saran 42

5.1 Kesimpulan 42

5.2 Saran 42

Daftar Pustaka Lampiran

DAFTAR TABEL

Halaman Tabel 3.1 Data Jumlah kejahtan tahun 1998 sampai dengan 2009 19 Tabel 3.2 Hasil Perhitungan Menggunakan Metode Rata-rata bergerak 20 Tabel 3.3 Hasil Peramalan jumlah kejahatan pada POLTABES MS 24

DAFTAR GAMBAR

Halaman

Gambar 3.1 Grafik Data Aktual 19

Gambar 3.2 Grafik Perbandingan 22

Gambar 4.1 Tampilan saat membuka Excel pada windows 29 Gambar 4.2 Tampilan buku kerja (workbook) yang kosong excel 30

Gambar 4.3 Tampilan saat Menyimpan file 31

Gambar 4.4 Peramalan Rata-rata bergerak Ganda 32

Gambar 4.5 Perhitungan Nilai Kesalahan 35

Gambar 4.6 Tampilan saat Pemblokan Data 37

Gambar 4.7 Tampilan Chart Type 37

Gambar 4.8 Tampilan Kotak Dialog Chart Wizart 38

Gambar 4.9 Tampilan Kotak Dialog Chart Wizard 38

Gambar 4.10 Pengisian Series 39

Gambar 4.11 Tampilan Chart Option 40

Gambar 4.12 Tampilan Selanjutnya 40

BAB 1

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Saat ini kita dihadapkan pada suatu gejala yang sangat luas dan mendalam yang bersarang dalam tubuh masyarakat yaitu kejahatan, sehingga membahayakan kehidupan, sedikitnya efek yang dialami masyarakat adalah tidak adanya ketenangan dalam masyarakat. Kejahatan adalah perbuatan yang sangat anti-sosial yang memeperoleh tantangan dengan sadar dari negara berupa pemberian penderitaan(hukuman atau tindakan) dan akibat dari kejahatan tersebut banyak kerugian yang dialami oleh masyarakat dan negara.

Tidak ada satu pun negara yang sunyi akan kejahatan,negara berkembang maupun negara maju. Suatu ilusi belaka apabila diharapkan kejahatan akan lenyap dari muka bumi ini,namun tidak berarti bahwa sikap terhadap kejahatan tidak perlu dilaksanakan usaha-usaha tertentu untuk penanggulangannya. Kejahatan yang terjadi setiap tahunnya tidak terhitung di Indonesia, demikian juga halnya kota Medan. Banyak kejahatan yang terjadi misalnya pencurian,perampokan,penganiayaan,korupsi yang lagi mewarnai kehidupan social masyarakat Indonesia saat ini dan kasus-kasus lainnya jika dihitung setiap tahunnya. Jika diperhitungkan banyak kerugian yang kita alami,hal ini belum lagi kita perhitungkan untuk kepolisian ,kehakiman dan pekerja

Meningkatnya jumlah kejahatan saat ini juga didukung oleh keadaan stabilitas nasional yang jauh dari kesejahteraan. Keadan perekonomi saat ini tidak menjanjikan bagi mastyarakat Indonesia,demikian juga halnya perpolitikan saat ini,segalanya sarat akan masalah. Situasi ini diporak-porandakan oleh terjadinya krisis dimulti bidang yang merusak tatana kehidupan masyarakat,yang membuat kesempatan berbuat jahat meningkat ditambah dengan meningkatnya jumlah pengangguran dan kemiskinan yang mendorong tumbuh dan berkembangan kejahatan di masyarakat saat ini,kiranya para aparat yang berkaitan dan masyarakat bekerja sama dalam penuntasan dan penganggulangannya untuk meningkatkan kesejahteraan dan dapat menekan jumlah kejahatan setiap tahunnya.

Melihat dari banyak kejadian yang terjadi saat ini maka penulis tertarik untuk meramalkan jumlah kejahatan di kota Medan,tepatnya pada POLTABES MS tahun 2011 berdasarkan data tahun 1998 s/d tahun 2009.

1.2 Rumusan Masalah

Kejahatan saat ini slalu mewarnai kehidupan masyarakat kita apakah ini suatu penilaian buruk terhadap badaya Indonesia tapi ini bukan menjadi masalah utama saat ini,maka yang menjadi permasalahan adalah bagaimana memperkirakan jumlah kejahatan tahun 2011 dengan menggunakan metode peramalan, maka hal ini akan dapat dihitung jumlah kejahatan pada POLTABES MS yang akan datang tepatnya tahun 2011.

1.3 Batasan Masalah

Masalah yang akan di bahas adalah peramalan jumlah kejahatan pada POLTABES MS tahun 2011 berdasarkan data tahun 1998 s/d 2009.

1.4 Kegunaan dan Tujuan

Kegunaan dan tujuan penulisan tugas akhir ini adalah :

1. Untuk meramalkan jumlah kejahatan pada POLTABES MS tahun 2011 2. Diharapkan dapat memberikkan informasi bagi pemakai data serta bagi

kepentingan pemerintahan dan pihak kepolisian, yaitu seberapa besar jumlah kejahatan tahun 2011 untuk dipergunakan bagi pihak kepolisian sebagai alat untuk membantu dalam peningkatan kinerja kepolisian dalam penanggulangan kasus dan menekan jumlah kejahatan pada kota Medan

1.5 Metodologi Penelitian

Untuk mendukung penelitian ini maka penulis membutuhkan data-data yang di peroleh melalui serangkaian tinjauan, penelitian, riset maupun pengambilan data. Data di dalam riset tersebut, penulis menggunakan beberapa metode, diantaranya :

1. Pengumpulan Referensi

Dalam hal ini, pengumpulan data serta keterangan-keterangan dapat dilakukan dengan membaca serta mempelajari buku-buku ataupun

sumber informasi lainnya yang berhubungan dengan objek yang diteliti.

2. Metode pengumpulan Data

Pengumpulan data untuk keperluan riset ini penulis melakukan dengan menggunakan data sekunder yang diperoleh dari POLTABES MS tepatnya pada bagian SATRESKRIM.Data yang dikumpulkan tersebut kemudian diatur,sisusun dan disajikan dalam bentuk angka-angka dengan tujuan untuk mendapat gambaran yang jelas tentang data tersebut.

3. Metode Pengolahan Data

Adapun pengolahan data dalam meramalkan Jumlah kejahatan pada POLTABES MS berdasarkan data tahun 1998 s/d 2009.Menentukan smoothing pertama ( St)

St= X Xt t 1 Xt 2 ... Xt N 1

N

   

   

Dengan :

St= Smoothing pertama periode t

Xt = Nilai riil periode t

N = Jumlah periode

b. Menentukan Smoothing Kedua (St)

S t=

' ' ' '

1 2 ... 1

t t t t N

S S S S

N

   

   

S t =smoothing kedua periode t

c.Menentukan besarnya Konstanta (at)

at= S +(S -S t)= 2S-S t

Dengan :

at =Besar konstanta periode t

d. Menentukan Besarnya Slope (bt)

bt=

' ''

2( )

1 t t

S S N

  Dengan :

bt= Slope/nilai trend dari data yang sesuai

e. Menentukan besarnya Forecast Ft+m=at+bt(m)

Dengan :

Ft+m= Besarnya Forecast

m = Jangka Waktu Forecast

1.6 Tinjauan Pustaka

Metode peramalan adalah cara memperkirakan secara kuantitatif apa yang akan terjadi pada masa depan, berdasarkan data yang relevan di masa lalu. Metode peramalan akan membantu dalam mengadakan pendekatan analisa terhadap tingkah laku atau pola dari data masa lalu sehingga dapat memberikan cara pemikiran, pengerjaan dan

pemecahan yang sistematis dan pragmatis serta memberikan tingkat keyakinan yang lebih besar atas ketetapan hasil peramalan yang dibuat atau disusun.

(Assaury, sofian ; Teknik dan metode peramalan)

Peramalan merupakan suatu alat bantu yang penting pada perencanaan yang efektif dan efisien. Peramalan juga sangat penting dalam pengambilan suatu keputusan. Aspek-aspek yang menggunakan peramalan cukup luas, baik secara waktu, factor-faktor penentu kejadian seharusnya, jenis-jenis pola data dan beberapa hal lain.

(Manurung, Adler Hoymans ; Teknik Peramalan)

Peramalan adalah kegiatan yang memperkirakan atau memprediksi apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relatif lama, sedangkan waktu yang relative singkat tidak dibutuhkan peramalan. Pada umumya, peramalan adalah :

1. Untuk menentukan kebutuhan sumber daya di masa yang akan datang 2. Sebagai alat bantu perencanaan

3. Untuk membuat keputusan yang tepat

Makridakis, Spyros;Metode dan Aplikasi Peramalan)

Metode rata-rata begerak adalah metode yang banyak digunakan untuk menentukan trend dari suatau deret waktu.Dengan menggunakan metode rata-rata bergerak ini,deret berkala dari data asli dapat diubah menjadi deret rata-rata-rata-rata bergerak yang lebih mulus.Sebagai hasilnya fluktuasi tidak beraturan dapat dipermulus sehingga menunjukkan garis trend jangka panjang yang agak

konstan.Atas dasar hasil tersenut secara umum dapat ditelisuari bagaimana laju peningkatan dalam pola datanya.

(Sugiarto,Haryono; Peramalan Bisnis)

1.7 Sistematika Penulisan

Seluruh penulisan dari Tugas Akhir ini disusun dalam beberapa bab yang setiap bab tersebut berisikan sub-sub bab, disusun guna memudahkan pembaca untuk mengerti dan memahami ini penulisan ini. Adapun sistematika penulisannya adalah sebagai berikut :

BAB 1 : PENDAHULUAN

Bab ini menerangkan tentang latar belakang, perumusan masalah, tinjauan pustaka, tujuan penelitian, kontribusi penelitian, metodologi penelitian dan sistematika penulisan.

BAB 2 : LANDASAN TEORI

Bab ini menerangkan tentang segala sesuatu yang mencangkup terhadap penyelesaian masalah sesuai dengan judul yang dibuat secara teoritis.

BAB 3 : ANALISA DATA

BAB 4 : IMPLEMENTASI SISTEM

Bab ini membahas tentang software yang digunakan dalam analisa data serta cara penggunaan dari software yang dipakai.

BAB 5 : KESIMPULAN DAN SARAN

Bab ini memberikan beberapa kesimpulan dan saran dari hasil analisa yang telah penulis lakukan.

BAB 2

TINJAUAN TEORITIS

2.1 Peramalan

Dalam melakukan analisa ekonomi atau analisa kegiatan perusahaan haruslah diperkirakan apa yang akan terjadi dalam bidang ekonomi atau dalam dunia usaha pada masa yang akan datang dan hal ini juga dipakai dalam instansi lain salah satunya kepolisian. Kegiatan memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang, kita kenal dengan sebutan peramalan (forecasting). Setiap kebijakan ekonomi maupun kebijakan perusahaan atau pun instansi tersebut tidak terlepas dari usaha untuk meningkatkan kesejahteraan masyarakat atau meningkatkan keberhasilan untuk mencapai tujuan dimasa yang akan datang dimana kebijakan tersebut dilaksanakan. Usaha untuk melihat dan mengkaji situasi dan kondisi tersebut tidak terlepas dari kegiatan peramalan.

2.2 Jenis Jenis Peramalan

Pada umumnya peramalan dapat dibedakan dalam beberapa pembagian tergantung dilihat dari sisi mana, apabila dilihat dari sifat penyusunananya, maka peramalan dapat dibedakan atas 2 (dua) macam, yaitu :

1. Peramalan yang subjektif, yaitu peramalan yang didasarkan atas perasaan atau intuisi dari orang yang menyususnnya. Dalam hal ini dipandang atau judment dari orang yang menyususnnya sangat menentukan baik tidaknya hasil ramalan tersebut.

2. Peramalan yang objektif, peramalan yang didasarkan atas data yang relevan pada masa yang lalu, dengan menggunakan tehnik tehnik dan metode dalm menganalisa data tersebut.

Disamping itu, jika dilihat dari jangka waktu ramalan yang disusun, maka peramalan dapat dibedakan atas 2 (dua) macam, yaitu :

1. Peramalan jangka panjang, yaitu peramalan yang dilakukan untuk penyusunan hasil ramalan jangka waktulebih dari satu setengah tahun atau tiga semester. Peramalan yang seperti ini biasanya diperlukan dalam penyususunan rencana pembangunan suatu negara atau daerah, corporate planning, rencana investasi atau rencana ekspansi dari suatu perusahaan. 2. Peramalan jangka pendek, yaitu peramalan yang dilakukan untuk

penyusunan hasil ramalan dalam jangka waktu yang kurang dari satu setengah tahun atau tiga semester. Peramalan seperti ini diperlukan dalam penyusunan rencana tahunan,rencana kerja operasional,dan anggara. Contoh dalam penyusunan rencana produksi,rencana penjualan,rencana persediaan,anggaran produksi,dan anggaran perusahaan.

Berdasarkan sifat peramalan yang telah disusun, maka peramalan dapat dibedakan atas dua macam,yaitu :

orang yang menyusunnya. Hal ini penting karena hasil peramalan tersebut ditentukan berdasarkan pemikiran yang bersifat intuisi, judment atau pendapatan, dan pengetahuan serta pengalaman dari penyusunnya. Biasanya peramalan secara kualitatif ini didasarkan atas hasil penyelidikan.

2. Peramalan kuantitatif, yaitu peramalan yang didasarkan atas data kuantitatif pada masa lalu. Hasil eramalan yang dibuat tergantung kepada metode yang digunakan dalam peramalan tersebut. Dengan peramalan yang berbeda akan diperoleh hasil peramalan yang berbeda. Adapun yang perlu diperhatikan dari penggunaan metode metode peramalan tersebut adalah baik tidaknya metode yang dipergunakan, sangat ditentukan oleh perbedaan atau penyimpangan antara hasil ramalan dengan kenyataan yang terjadi. Metode yang baik adalah metode yang memberikan nilai nilai perbedaan atau penyiimpangan yang mungkin terjadi. Peramalan kuantitatif hanya dapat dugunakan apabila terdapat tiga kondisi sebagai berikut :

a. Adanya informasi tentang keadaan lain.

b. Informasi tersebut dapat dikuantifikasikan dalam bebtuk data.

c. Dapat diasumsikan bahwa pola yang lalu akan berkelanjutan pada masa yang akan datang.

Dari uraian diatas dapatlah diketahui bahwa jenis jenis peramalan sangat tergantung dari segi mana kita memandangnya.

2.3 Langkah Langkah Peramalan

Kualitas atau mutu dari hasil suatu peramalan yang disusun, sangat ditentukan oleh proses pelaksanaan penyusunnya. Peramalan yang baik adalah peramalan yang dilakukan dengan mengikuti langkah langkah atau prosedur penyusunan yang baik. Pada dasarnya ada tiga langkah peramalan yang penting,yaitu :

1. Menganalisa data yang lalu. Tahap ini berguna untuk pola yang terjadi pada masa lalu. Analisa ini dilakukan dengan cara menbuat tabulsi data maka dapat diketahui pola data tersebut.

2. Menentukan metode yang digunakan. Masing-masing metode akan memberikan hasil peramalan yang berbeda. Dimana metode yang menghasilkan penyimpangan antara hasil peramalan dengan nilai kenyataan yang sekecil mungkin.

3. Memproyeksi data yang lalu dengan menggunakan metode yang dipergunakan, dan mempertimbangkan adanya beberapa faktor perubahan.Faktor faktor perubahan tersebut antara lain terdirir dari perubahan kebijakan-kebijakan yang terjadi,termasuk kebijakan pemerintah.

2.4 Metode Peramalan

Peramalan adalah kegiatan memeperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang. Sedangkan ramalan adalah suatu situasi atau kondisi yang diperkirakan akan terjadi pada masa yang akan datang. Metode Peramalan adalah cara

memperkirakan secara kuantitatif apa yang akan terjadi pada masa depan, berdasarkan data yang relevan pada masa lalu. Oleh Karena metode peramalan didasarkan atas data yang relevan pada masa lalu, maka metode peramalan ini dipergunakan dalam peramalan objektif. Perlu diketahui bahwa,keberhasilan peramalan didasarkan atas :

1. Pengetahuan teknik tentang informasi yang lalu yang dibutuhkan 2. Teknik dan metode Peramalan

2.5 Metodologi Penelitian 2.5.1 Metode Smoothing

Metode Smoothing merupakan teknik meramalkan dengan cara mengambil rata-rata dari beberapa periode yang lalu untuk menaksir nilai pada masa atau periode yang akan datang. Dalam metode ini data historis digunakan untuk memeperoleh angka yang akan dilicinkan atau diratakan.

Metode Smoothing ini dibagi menjadi dua,yaitu : 1. Moving Averages (MOVA)/ rata- rata bergerak 2. Eksponensial

2.5.2 Metode Averages

Metode ini dilakukan dengan mengmbil sekelompok nilai pengamatan,mencari rata ratanya kemudian menggunakan rata rata tersebut sebagai ramalan untuk periode yang akan datang.Metode ini disebut rata rata bergerak karena setiap kali data observasi baru tersedia, maka angka rata rata baru dihitung dan dugunakan sebagai ramalan (Foercast).

1. Rata rata Bergerak Tunggal (Single Moving Averages) Metode ini mempunyai karakteristik khusus,yaitu :

a. untuk menentukan ramalan pada periode yang akan datang memerlukan data historis selama jangka waktu tertentu. Misalnya dengan 4 bulan moving average,maka ramalan bulan kelima baru bisa dibuat setelah bulan ke 4 selesai.jika 6 bulan moving averages,ramalan bulan ke 7 baru bisa dibuat setelah bulan 6 selesai.

b. Semakin panjang jangka waktu moving average, efek pelicin semakin terlihat dalam ramalan atau menghasilkan moving average yang semakin luas. 2. Rata rata bergerak Ganda (doube Movingf Average)

Dasar dari metode ini adalah menghitung rata rata bergerak ganda yang kedua.Rata rata bergarak ganda ini merupakan rata rata bergerak dari rata rata bergerak, dan menurut simbol ditulis sebagai MA (M x N ) dimana artinya adalah MA M periode dari MA N periode.

Adapun prosedur peramalan rata- rata bergerak linier meliputi tiga aspek : 1. Penggunaan rata-rate bergerak tunggal pada waktu t ditulis (S't)

2. Penyesuaian,yang merupakan perberbedaan antara rata rata bergerak tunggal dan ganda pada waktu t ditulis (S't S"t),dan

3. Penyesuaian untuk kecenderungan dari periode t ke periode t+1 (atau ke periode t+m jika kita meramalkan M periode kemuka).

Secara umum pembahasan tersebut dapat dilakukan sebagai berikut : Prosedur rata-rata bergerak linier secara umum dapat diterangkan melalui persamaan berikut :

a. Menentukan smoothing pertama (St), persamaan ini mempunyai asumsi

bahwa saat ini kita bead pada periode waktu t dan mempunyai nilai masa lalu sebanyak N,sebagai berikut :

St= X Xt t 1 Xt 2 ... Xt N 1

N

   

   

Dengan :

St= Smoothing pertama periode

Xt = Nilai riil periode t

N = Jumlah periode

b. Menemtukan smoothing kedua (S t), persamaan ini menganggap

bahwa semua rata-rata bergerak tunggal (St) telah dihitung. Persamaan

ini kita menghitung rata-rata bergerak N periode dari nilai-nilai St

tersebut. S t=

' ' ' '

1 2 ... 1

t t t t N

S S S S

N

   

   

Dengan :

S t =smoothing jedua periode t

c Menentukan besarnya konstanta (at), persamaan ini mengacu terhadap

penyesuaian MA tunggal,Stdengan persamaan sebagai berikut :

at= S +(S -S t)= 2S-S t

Dengan :

d. Menentukan besarnya slope (bt) persamaan ini menentukan taksiran

kecenderungan dari periode waktu yang satu ke periode waktu berikutnya :

bt=

' ''

2( )

1 t t

S S N

  Dengan :

bt= Slope/nilai trend dari data yang sesuai

e. Menentukan besarnya forecast, persamaan ini menunjukkan bagaimana memperoleh peramalan untuk m periode ke muka dari t. Ramalan untuk m perode ke muka adalah at dimana merupakan nilai rata-rata yang

disesuaiakan untuk periode t ditambah m kali komponene kecenderungan bt, persamaannya sebagai berikut:

Ft+m=at+bt(m)

Dengan :

Ft+m= Besarnya Forecast

m = Jangja Waktu Forecast

2.6. Ketepatan Peramalan

Ketepatan Peramalan adalah salah satu hal yang mendasar didalam peramalan, yaitu bagaimana mengukur kesesuaian suatu kumpulan data yang diberikan. Ketepatan dipandang sebagai criteria penolakan untuk memilih suatu peramalan. Dalam pemodelan pemulusan (smoothing), dari data masa lalu dapat diramalkan situasi yang

akan terjadi dimasa yang akan datang. Untuk menguji kebenaran ini digunakan ketepatan peramalan.

Untuk hasil yang akurat adalah ramalaan yang bisa meminimalkan kesalahan meramal (forecast error).besarnya Forecast Error dihitung sebagai berikut :

t t

t X F

e   Dimana :

Xt= Data nilai impor periode ke-i

Ft= Ramalan periode ke-i

Suatu ukuran ketepatan peramalan, maka digunkan ukuran-ukuran alternatif yang diantaranya menyangkut kesalahan persentase. Empat ukuran sebagai berikut :

1. Persentage Error

Adalah suatu kesalahan persentase 100 x X F X PE t t t t        

2. Absolut Persentage Error

Adalah kesalahan persentase absolute 100 x X F X APE t t t  

3. Mean Persentage Error

Adalah nilai tengah kesalahan



  n i t n PE MPE 1

4. Mean Absolute persentage Error

Adalah nilai tengah kesalahan persentase absolute





 n

i

t

n APE MAPE

BAB 3 ANALISIS DATA

3.1 Pengumpulan Data

Pengambilan data dilakukan di POLTABES Medan dan sekitarnya tepatnya di bagian Satreskrim POLTABES MS data yang tersedia mulai tahun 1998 s/d 2009.

Tabel 3.1 Data Jumlah kejahtan tahun 1998 sampai dengan 2009.

Tahun KejahatanJumlah

1998 1018 1999 1118 2000 1254 2001 1206 2002 1690 2003 1390 2004 2134 2005 1946 2006 2211 2007 2024 2008 1261 2009 1349

Gambar 3.1 Grafik Data Aktual

G r a fik D a ta Ak tu a l

0 5 0 0 1 0 0 0 1 5 0 0 2 0 0 0 2 5 0 0

1998 2000 2002 2004 2006 2008

T A HUN

J U M L A H

3.2 Pengolahan Data

Untuk menganalisa data diatas, penulis harus memperoleh nilai m kedepan sebagai perbandingannya terhadap data tahun sebelumnya (data masa lalu). Dalam hal ini penulis menggunakan data jumlah kejahatan yang diperoleh dari Satreskrim POLTABES MS.Adapun data yang diambil adalah jumlah kejahatan yang terjadi setiap tahunnya mulai tahun 1998 s/d tahun 2009.

Pengolahan ini bertujuan untuk mendapatkan nilai peramalan 2 periode kedepan dari periode terakhir data yang diperoleh, sehingga data tersebut dapat ditabulasikan kembali ke dalam tabel berikut :

Tabel 3.2 Hasil Perhitungan Menggunakan Metode Rata-rata bergerak.

Tahun Periode Nilai Aktual Rata-ratabergerak tunggal ( s' )

Rata-rata bergerak

ganda ( s'' ) Selisih s'-s'' Nilai a Nilai b

Peramalan F=a+b(m) m=1

1 2 3 4 5 6 7 8 9

1998 1 1018

1999 2 1118

2000 3 1254 1130.0000

2001 4 1206 1192.6667

2002 5 1690 1383.3333 1235.3333 148.0000 1531.3333 97.6667

2003 6 1390 1428.6667 1334.8889 93.7778 1522.4444 61.5185 1629.0000

2004 7 2134 1738.0000 1516.6667 221.3333 1959.3333 146.5556 1583.9630

2005 8 1946 1823.3333 1663.3333 160.0000 1983.3333 105.6667 2105.8889

2006 9 2211 2097.0000 1886.1111 210.8889 2307.8889 139.5926 2089.0000

2007 10 2024 2060.3333 1993.5556 66.7778 2127.1111 43.5185 2447.4815

2008 11 1261 1832.0000 1996.4444 -164.4444 1667.5556 -110.6296 2170.6296

2009 12 1349 1544.6667 1812.3333 -267.6667 1277.0000 -179.4444 1556.9259

2010 13 1097.5556

Gambaran data tersebut adalah : Grafik 3.2

Grafik P erbandingan

0 500 1000 1500 2000 2500 3000

1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010

Ta hun

Ju

m

la

h

Data A k tual

Rata-rata bergerak tunggal

Rata-Rata B ergerak ganda Data Ram alan

1. Kolom 4 merupakan rata-rata 3 tahun terakhir dari data , pada kolom 3, kemudian dimasukkan pada kolom 4 pada kolom terakhir, dihitung dengan menggunakan rumus N X X X X t

S_{' } t  t1 t2 ... tN1

2. Kolom ke 5 adalah rata-rata 3 tahun terakhir dari kolom ke 4 ( ), kemudian dimasukkan pada kolom ke 5 pada tahun terakhir , dihitung dengan menggunakan rumus : N S S S S t

S_{" } 't 't1 't2... 'tN1

3. Kolom 6 adalah selisih rata-rata bergerak yaitu rata-rata bergerak pertama dikurangi rata-rata bergerak kedua dihitung dengan rumus :

4. Kolom ke 7 adalah besarnya konstanta ( ) untuk persamaan peramalan yang akan dibuat, dapat dihitung dengan rumus berikut :

t t t

t

t S S S S

S

at ' ( '  " )2 '  "

Tiap pergantian tahun forecast, nilai a selalu berubah.

5. Kolom 8 adalah b (slope) untuk persamaan peramalan. Dapat dihitung dengan rumus. ) " ' ( 1 2 t t S S N bt   

6. Kolom 9 adalah ramalan yang dihitung dengan rumus. )

(m bt at Ftm  

3.2.1 Proses Peramalan

a. Ramalan untuk periode 12

Kolom 4 adalah rata-rata bergerak pertama

3

' 10 11 12

12 X X X

S   

3 1349 1261 2024 12 ' _   S 6667 . 1544 '12 S

Kolom 5 rata-rata bergerak kedua 10 11 12

12 ' ' '

"

3

S S S

S   

3 1544.6667

1832 3333 . 2066

;'12  

S

3333 . 1812 ''12 S

Kolom 7 besar nilai a 12 2 '12 "12 a  S S

0000 . 1277 12  a

Kolom 8 besar komponen kecenderungan 12 12

12 2( 'S _{3 1}S" )

b  



1

3) 1812.3333 6667 . 1544 ( 2 12 _   b 4444 . 179 12  b

Kolom 9 nilai ramalan 12 11 11(1) F a b

12 1667.5556 ( 110.6296)(1)

F   

9259 . 1556 12  F

Untuk mengetahui ramalan periode 13 sampai dengan periode 14 maka digunakan persamaan sebagai berikut :

b.Peramalan periode 13 ) 1 ( t t m

t a b

F_   ) 1 ( 12 12 1

12 a b

F _  

) 1 )( 4444 . 179 ( 000 . 1277 1

12   

F

1097.5556 1

12 

F

Nilai at danbt didapat dari periode 13 c. Ramalan untuk periode 14

) 2 ( 12 12 2

12 a b

F   

)(2) (-179.4444 1277.000  1111 . 918 14  F

Setelah angka-angka peramalanmperiode kedepan diperoleh yaitu sebanyak 2 (dua) tahun kedepan, maka selanjutnya nilai peramalan yang diperoleh tersebut akan ditabulasikan dalam tabel khusus yaitu :

Tabel 3.3 Hasil Peramalan jumlah kejahatan pada POLTABES MS

Periode Tahun Nilai Ramalan

1 2010 1097.5556

2 2011 918.1111

Dari nilai-nilai peramalan pada tabel diatas dapat disimpulkan bahwa pada tahun 2010 dan 2011 terjadi penurunan jumlah kejahatan pada POLTABES MS maka dapat kita lihat kinerja kepolisian dengan adanya penurunan jumlah kejahatan ini.

3.2.2 Nilai Kesalahan dari Peramalan

Untuk mengetahui nilai kesalahan dari peramalan diatas dapat dilihat dalam tabel berikut: Tahun Periode Nilai aktual (Xi) Ramalan(Fi) Kesalahan Xi-Fi Kesalahan Persentase (PE) Kesalahan persentase Absolut ( APE)

1 2 3 4 5 6 7

1998 1 1018

1999 2 1118

2000 3 1254

2001 4 1206

2002 5 1690

2003 6 1390 1629.0000 -239.0000 -17.1942 17.1942

2004 7 2134 1583.9630 550.0370 25.7749 25.7749

2005 8 1946 2105.8889 -159.8889 -8.2163 8.2163

2006 9 2211 2089.0000 122.0000 5.5179 5.5179

2007 10 2024 2447.4815 -423.4815 -20.9230 20.9230

2008 11 1261 2170.6296 -909.6296 -72.1356 72.1356

2009 12 1349 1556.9259 -207.9259 -15.4133 15.4133

13 1097.5556

14 918.1111

JUMLAH 18601 -1267.8889 -102.5896 165.1752

Tabel 3.4 Perhitungan Nilai Kesalahan

Keterangan dari tabel diatas dapat dijelaskan sebagai berikut : Kolom 5 Nilai kesalahan

Error = Nilai observasi Ramalan

Kolom 6 Kesalahan yang dihitung secara persentase 0

Kolom 7 Nilai kesalahan persentase absolute

.

Sebagai contoh perhitungan diambil dari periode 15 yang telah dihitung pada tabel diatas :

1) Kesalahan 12 12

12 X F

e  

1556.9259 -1349  -207.9259 

2) Kesalahan persentase 100 12 12 12 _         X F X PE 100 10681556.9259

-1349 _

      -15.4133  PE

3) Kesalahan persentase absolute 100

12 12 12 _  X F X APE 100 10681556.9259 -1068 _  15.4133  APE

Bedasarkan hasil penjumlahan nilai PE (Percentage Error) dan APE (Absolute Percentage Error) maka diperoleh nilai sebagai berikut :

1. Nilai tengah kesalahan persentase (Mean Percentage Error) n X F X MPE t t t



_        100 7 12 6





 i PE

MPE 7 102.5896 - 14.6557  MPE

2. Nilai tengah kesalahan persentase absolute (Mean Absolute Percentage Error)

n X F X MAPE t t t



_        100 7 12 6





 i APE

MAPE 7 165.1752  23.5965  MAPE

BAB 4

IMPLEMENTASI SISTEM

4.1 Pengertian Implementasi Sistem

Implementasi sistem adalah langkah-langkah atau prosedur-prosedur yang dilakukan dalam menyelesaikan desain sistem yang telah disetujui, untuk menginstal, menguji dan memulai sistem baru atau sistem yang diperbaiki.

4.2 Tujuan Implementasi Sistem

Tujuan dari implementasi sistem ini adalah sebagai berikut :

1. Menyelesaikan desain sistem yang telah disetujui sebelumnya. 2. Memastika bahwa pemakai (user) dapatmengoperasikan sistem baru. 3. Menguji apakah sistem baru tersebut sesuai dengan pemakai.

4. Memastikan bahwa konversi ke sistem baru berjalan yaitu dengan membuat rencana, mengontrol dan melakukan instalasi baru secara benar.

4.3 Pengertian Microsoft Excel

Microsoft excel adalah generasi porpose electronic spreadsheet yang dapat digunakan untuk mengorganisir, menghitung, menyediakan maupun menganalisa data serta mempresentasikan ke dalam grafik atau diagram. Microsoft excel dapat membantu penyelesaian tugas-tugas mulai dari penyiapan invoice sederhana atau budget,

pembuatan grafik 3-dimensi sampai me-manage buku besar akuntansi untuk sebuah perusahaan tingkat menengah.

4.4 Sruktur Microsoft Excel

Tampilan Microsoft excel berupa bentuk standar dari menu bar, toolbars, formula bar, status badan sebuah buku kerja (workbook) baru. Workbook memuat minimum (1) atau maksimum (225) worksheet (kertas kerja) jumlah worksheet dalam keadaan default ada tiga (3) dan worksheet yang aktif bernama sheet 1 alamat sel kiri atas dan alamat sel kanan bawah. Sedangkan pointer adalah penunjuk sel yang aktif.

4.5 Pengoperasian Microsoft Excel

Cara mengakifkan Microsoft excel sama dengan pengaktifan program-program aplikasi lainnya yang ada dalam Microsoft Office yaitu :

1. Klik tombol start yang ada pada taskbar

2. Bawa pointer mouse keProgram folder, kemudian

3. Klik ikonMicrosoft Officekemudian pilihMicrosoft exceluntuk memulai program.

Gambar 4.1 Tampilan saat membuka Excel pada windows

Selanjutnyaexcelakan menampilkan buku kerja (workbook) yang kosong

Gambar 4.2 Tampilan buku kerja (workbook) yang kosong excel

Setelah Microsoft Excel aktif maka akan ditampilkan lembar kerja baru yang tersusun atas sel-sel yang terbentuk dalam baris dan kolom. Sebuah lembar kerja (worksheet) dapat memuat 65.536 baris dan 256 kolom (kolom A-IV), sedangkan satu sel dapat memuat 32.000 karakter.

Sel aktif memiliki border gelap disekelilingnya dan alamat sel aktif ditampilkan pada kotak di atas tepi kiri lembar kerja. Sewaktu mengetik teks atau rumus, karakter akan terlihat pada formula bar. Tanda + (plus) yang terlihat pada lembar kerja menandakan keberadaan mouse.

Untuk mengetik rumus maka dimulai dengan tanda = ( sama dengan menjumlahkan), misalnya =sum(range) digunakan untuk menjumlahkan range tertentu, nilai yangdihasilkan apabila rangkaian nilai dalam rumus tertentu.

a. tempatkan penunjuk sel pada sel tempat yangdiinginkan b. Ketik data yang akan dimasukkan

c. Untuk mengakhiri tekan enter atau tanda panah pada keyboard, untuk berpindah sel yaitu dengan menggerakkan mouse ke sel yang diinginkan. 5. Penyimpanan Data

Setelah lembar kerja diisi dalam Microsoft Excel disimpan dengan nama file data ramalan kejahatan . Adapun langkah-langkah dalam menyimpan lembar kerja adalah sebagai berikut :

a. KlikFile b. Save asdata c. Ketik nama file d. Klik save

Eksistensi penyimpanan data akan tersimpan secara otomatis sehingga nama file data akan bertambah menjadi Microsoft Excel-data ramalan kejahatan.

Gambar 4.3 Tampilan saat Menyimpan file

4.6 Pemrosesan Data Dengan Excel

Prosedur Perhitungan Peramalan Rata-rata Bergerak Ganda dengan Periode 2 Tahun MenggunakanSoftware Excel

Gambar 4.4 Peramalan Rata-rata bergerak Ganda 1. Langkah perhitungan kolom D

a) Klik sel D7

b) Ketiklah rumus =(C5+C6+C7)/3 . c) Klik enter

d) Untuk mengetahui nilai sel berikutnya (sel D8 s/d D16) arahkan pointer ke ujung bawah sel D7 sehingga berubah menjadi lambang plus (+). Draglah mouse (tombol mouse sebelah kiri ditekan dan ditahan kemudian digeser) kebawah sampai sel D16, kemudian lepaskan tombol mouse.

b) Ketiklah rumus =(D7+D8+D9)/3 . c) Klik enter

d) Untuk mengetahui nilai sel berikutnya (sel E10 s/d E16) arahkan pointer ke ujung bawah sel E9 sehingga berubah menjadi lambang plus (+). Draglah mouse (tombol mouse sebelah kiri ditekan dan ditahan kemudian digeser) kebawah sampai sel E16, kemudian lepaskan tombol mouse.

3. Langkah perhitungan kolom F a) Klik sel F9

b) Ketiklah rumus =D9-E9 . c) Klik enter

d) Untuk mengetahui nilai sel berikutnya (sel F10 s/d F16) arahkan pointer ke ujung bawah sel F9 sehingga berubah menjadi lambang plus (+). Draglah mouse (tombol mouse sebelah kiri ditekan dan ditahan kemudian digeser) kebawah sampai sel F16, kemudian lepaskan tombol mouse.

4. Langkah perhitungan kolom G a) Klik sel G9

b) Ketiklah rumus =(2*D9)-E9 . c) Klik enter

d) Untuk mengetahui nilai sel berikutnya (sel G10 s/d G16) arahkan pointer ke ujung bawah sel G9 sehingga berubah menjadi lambang plus (+). Draglah mouse (tombol mouse sebelah kiri ditekan dan ditahan kemudian digeser) kebawah sampai sel G16, kemudian lepaskan tombol mouse.

5. Langkah perhitungan kolom H a) Klik sel H9

c) Klik enter

d) Untuk mengetahui nilai sel berikutnya (sel H10 s/d H16) arahkan pointer ke ujung bawah sel H9 sehingga berubah menjadi lambang plus (+). Draglah mouse (tombol mouse sebelah kiri ditekan dan ditahan kemudian digeser) kebawah sampai sel H16, kemudian lepaskan tombol mouse.

6. Langkah perhitungan kolom I a) Klik sel I10

b) Ketiklah rumus =G9+(H9*1) c) Klik enter

d) Untuk mengetahui nilai sel berikutnya (sel I11 s/d I16) arahkan pointer ke ujung bawah sel I10 sehingga berubah menjadi lambang plus (+). Draglah mouse (tombol mouse sebelah kiri ditekan dan ditahan kemudian digeser) kebawah sampai sel I20, kemudian lepaskan tombol mouse.

e) Untuk mengetahui nilai sel I17 adalah dengan cara : a. Klik sel I17

b. Ketiklah rumus =G16+(H16*1)

f) Untuk mengetahui nilai sel I22 adalah dengan cara : c. Klik sel I18

d. Ketiklah rumus =G16+(H16*2)

Prosedur Perhitungan PE dan MPE Rata-rata Bergerak Ganda dengan Period 2 Tahun denganSofware Excel

Gambar 4.5 Perhitungan Nilai Kesalahan

1. Langkah perhitungan kolom D telah dijelaskan pada Prosedur Perhitungan peramalan diatas

2. Langkah perhitungan kolom E a. Klik sel E11

b. Ketiklah rumus =C11-D11 c. Klik enter

d. Untuk mengetahui nilai sel berikutnya (sel E12 s/d E17) arahkan pointer ke ujung bawah sel E11 sehingga berubah menjadi lambang plus (+). Draglah mouse (tombol mouse sebelah kiri ditekan dan ditahan kemudian digeser) kebawah sampai sel E17, kemudian lepaskan tombol mouse.

3. Langkah perhitungan kolom F a. Klik sel F11

b. Ketiklah rumus =(E11/C11)*100 c. Klik enter

d. Untuk mengetahui nilai sel berikutnya (sel F12 s/d F17) arahkan pointer ke ujung bawah sel F11 sehingga berubah menjadi lambang plus (+). Draglah mouse (tombol mouse sebelah kiri ditekan dan ditahan kemudian digeser) kebawah sampai sel F17, kemudian lepaskan tombol mouse.

4. Langkah perhitungan kolom G a. Klik sel G11

b. Ketiklah rumus =IF(F11<=0;F11*(-1);F11*1) c. Klik enter

d. Untuk mengetahui nilai sel berikutnya (sel G12 s/d G17) arahkan pointer ke ujung bawah sel G11 sehingga berubah menjadi lambang plus (+). Draglah mouse (tombol mouse sebelah kiri ditekan dan ditahan kemudian digeser) kebawah sampai sel G17, kemudian lepaskan tombol mouse.

4.7 Prosedur Pembuatan Grafik dengan Software Excel

Langkah-langkah membuat grafik :

Gambar 4.6 Tampilan saat Pemblokan Data

b. Setelah data diblok, klik insert lalu pilih chart maka akan muncul tampilan seperti di bawah ini

c.Pada Standart Tipe pilih line

Gambar 4.8 Tampilan Kotak Dialog Chart Wizart

d. Kemudian klik next maka akan muncul tampilan :

Gambar 4.10 Pengisian Series

Pada series1 ketik nilai actual pada kategori name , pada kategori value blok data nilai aktual

Pada series2 ketik Rata-rata bergerak tunggal pada kategori name , pada kategori value blok data Rata-rata bergerak tunggal

Pada series3 ketik Rata-rata bergerak ganda pada kategori name , pada kategori value blok data Rata-rata bergerak ganda

Pada series4 Peramalan pada kategori name , pada kategori value blok data Peramalan pada tabel hasil ramalan

Gambar 4.11 Tampilan Chart Option Pada chart title ketik Grafik

Pada Category (X) axis ketik Periode Pada Value (Y) ketik Jumlah

g.Klik Next

h.Klik Finish.

Maka akan muncul tampilan berikut:

Grafik Perbandingan

0 500 1000 1500 2000 2500 3000

1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010

Tahun

Ju

m

la

h

Data Aktual Rata-rata bergerak tunggal

Rata-Rata Bergerak ganda Data Ramalan

BAB 5 PENUTUP

5.1 Kesimpulan

Dari hasil penelitian dan pembahasan di atas dapat diperoleh kesimpulan sebagai berikut :

1. Penggunaan metode rata-rata bergerak ganda (double moving average) untuk peramalan jumlah kejahatan dilakukan melalui analisis data sebagai berikut :

a) Menghitung nilai ramalan

b) Menghitung kesalahan peramalan

c)Membuat grafik sebagai perbandingan antara nilai sebenarnya dengan nilai peramalan.

2. Dari hasil analisis diperoleh ramalan jumlah kejahatan untuk 2 periode berikutnya :

Periode Tahun Nilai Ramalan Nilai Ramalan(Pembulatan)

1 2010 1097.5556 1098

2 2011 918.1111 918

Dari tabel hasil peramalan diatas terlihat bahwa jumlah kejahatan akan menurun jumlahnya pada tahun 2011

5.2 Saran

Melihat hasil peramalan yang didapat dari hasil analisis dengan menggunakan metode rata rata bergerak tersebut didapat jumlah kejahatan yang semAkin menurun,kiranya

yang terjadi saat ini. Untuk itu pula diperlukan data statistic yang lebih lengkap, akurat dan lebih bermutu agar dapat mengikuti dan mengetahui perkembangan jumlah kejahatan setiap tahunnya untuk analisis kedepannya.

DAFTAR PUSTAKA

Assauri Sofyan. 1984.Teknik dan Metode Peramalan. Jakarta: Universitas Indonesia. Manurung, Adler. Haymans. 1990.Teknik Peramalan Bisnis dan Ekonomi. Jakarta: Rineka Cipta.

Makridakis, S. Wheelwright, S, C, McGee, V, E, 1999. Metode dan Aplikasi Peramalan. Edisi Kedua. Jakarta: Binarupa Aksara.

Aritonang, L.R.2002.Peramalan Bisnis, Jakarta Ghalia Indonesia.

Bonger. W. A.1982:Pengantar Tentang Kriminologi, Jakarta: Ghalia Indonesia

Widiyanti, Dra.ninik dan Anoraga, Drs Danji, 1987. Perkembangan Kejahatan dan Masalahnya. Jakarta: PT Drannya Damarnya.

Ir.Sugiarto,Msc dan Haryono,SE.2000.Peramalan Bisnis.Jakarta: PT.Gramedia Pustaka Utama

Gambar 4.10 Pengisian Series

Pada series1 ketik nilai actual pada kategori name , pada kategori value blok data nilai aktual

Pada series2 ketik Rata-rata bergerak tunggal pada kategori name , pada kategori value blok data Rata-rata bergerak tunggal

Pada series3 ketik Rata-rata bergerak ganda pada kategori name , pada kategori value blok data Rata-rata bergerak ganda

Pada series4 Peramalan pada kategori name , pada kategori value blok data Peramalan pada tabel hasil ramalan

Gambar 4.11 Tampilan Chart Option Pada chart title ketik Grafik

Pada Category (X) axis ketik Periode Pada Value (Y) ketik Jumlah

g.Klik Next

Gambar 4.12 Tampilan Selanjutnya

h.Klik Finish.

Maka akan muncul tampilan berikut:

Grafik Perbandingan 0 500 1000 1500 2000 2500 3000

1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010

Tahun Ju m la h Data Aktual Rata-rata bergerak tunggal Rata-Rata Bergerak ganda Data Ramalan

BAB 5 PENUTUP

5.1 Kesimpulan

Dari hasil penelitian dan pembahasan di atas dapat diperoleh kesimpulan sebagai berikut :

1. Penggunaan metode rata-rata bergerak ganda (double moving average) untuk peramalan jumlah kejahatan dilakukan melalui analisis data sebagai berikut :

a) Menghitung nilai ramalan

b) Menghitung kesalahan peramalan

c)Membuat grafik sebagai perbandingan antara nilai sebenarnya dengan nilai peramalan.

2. Dari hasil analisis diperoleh ramalan jumlah kejahatan untuk 2 periode berikutnya :

Periode Tahun Nilai Ramalan Nilai Ramalan(Pembulatan)

1 2010 1097.5556 1098

2 2011 918.1111 918

Dari tabel hasil peramalan diatas terlihat bahwa jumlah kejahatan akan menurun jumlahnya pada tahun 2011

5.2 Saran

Melihat hasil peramalan yang didapat dari hasil analisis dengan menggunakan metode rata rata bergerak tersebut didapat jumlah kejahatan yang semAkin menurun,kiranya POLRI tetap dapat meningkatkan prestasi kerjanya dalam memberantas kejahatan

yang terjadi saat ini. Untuk itu pula diperlukan data statistic yang lebih lengkap, akurat dan lebih bermutu agar dapat mengikuti dan mengetahui perkembangan jumlah kejahatan setiap tahunnya untuk analisis kedepannya.

DAFTAR PUSTAKA

Assauri Sofyan. 1984.Teknik dan Metode Peramalan. Jakarta: Universitas Indonesia. Manurung, Adler. Haymans. 1990.Teknik Peramalan Bisnis dan Ekonomi. Jakarta: Rineka Cipta.

Makridakis, S. Wheelwright, S, C, McGee, V, E, 1999. Metode dan Aplikasi Peramalan. Edisi Kedua. Jakarta: Binarupa Aksara.

Aritonang, L.R.2002.Peramalan Bisnis, Jakarta Ghalia Indonesia.

Bonger. W. A.1982:Pengantar Tentang Kriminologi, Jakarta: Ghalia Indonesia

Widiyanti, Dra.ninik dan Anoraga, Drs Danji, 1987. Perkembangan Kejahatan dan Masalahnya. Jakarta: PT Drannya Damarnya.

Ir.Sugiarto,Msc dan Haryono,SE.2000.Peramalan Bisnis.Jakarta: PT.Gramedia Pustaka Utama

Sianipar Pandapotan.2004.Menggunakan Microsoft Excel 2003.Jakarta:PT. Gramedia