Optimasi Pemodelan Regresi Linier Berganda Pada Prediksi Jumlah Kecelakaan Sepeda Motor Dengan Algoritme Genetika

  Vol. 2, No. 5, Mei 2018, hlm. 1932-1939 http://j-ptiik.ub.ac.id

  

Optimasi Pemodelan Regresi Linier Berganda Pada Prediksi Jumlah

Kecelakaan Sepeda Motor Dengan Algoritme Genetika

_{1 2 3} Sema Yuni Fraticasari , Dian Eka Ratnawati , Randy Cahya Wihandika

  Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya _{1 2 3} Email: semayuni@gmail.com, dian_ilkom@ub.ac.id, rendicahya@gmail.com

  

Abstrak

  Kecelakaan lalu lintas dari tahun ke tahun semakin meningkat menurut catatan Badan Pusat Statistika dari tahun 1992 hingga tahun 2003. Menurut, World Health Organization (WHO) mencatatat bahwa hampir 3.400 orang per hari meninggal dunia karena kecalakaan lalu lintas. Kota Surabaya merupakan salah satu kota metropolitan yang ada di Indonesia. Pertumbuhan penduduk cukup pesat karena kota Surabaya juga sebagai ibu kota provinsi Jawa Timur. Sistem memprediksi daerah yang sering terjadi kecelakaan lalu lintas berdasarkan parameter yang digunakan antara lain panjang jalan, lebar badan volume, kecepatan, jumlah lajur, jumlah arah, pembatas/median, akses persil dan lebar bahu dengan menggunakan regresi linier berganda yang dioptimasi dengan algoritme genetika. Pada algoritme genetika menggunakan bilangan riil dengan panjang kromosom 10 gen. Metode crossover yang digunakan extended intermediate crossover sedangkan mutasi menggunakan random mutation, serta seleksi menggunakan elitism selection. Dari hasil uji coba yang dilakukan menghasilkan ukuran populasi yaitu 125, kombinasi cr dan mr yang terbaik yaitu 0,6:0,4 dan generasi terbaik sebanyak 700. Perbandingan tingkat error tanpa optimasi menunjukkan nilai error yang lebih rendah yaitu 0,5% dibandingkan dengan regresi yang menghasilkan nilai error sebesar 1,5 %.

  Kata kunci: kecelakaan, prediksi, regresi linier, algoritme genetika

Abstract

Traffic accidents are increasing from year to year according to the Badan Pusat Stastistika

record from 1992 to 2003. According to the World Health Organization (WHO), it noted that nearly

  

3,400 people per day died due to traffic accidents. Surabaya is one of the metropolitan cities in

Indonesia. Population growth is quite fast because the city of Surabaya is also the capital of East Java

province. The system predicts the area of frequent traffic accidents based on the parameters used such

as the length of the road, the width of the volume body, the velocity, the number of lanes, the number of

directions, the boundary / median, the plot access and the shoulder width by using linear regression

optimized with the genetic algorithm. The genetic algorithm uses real numbers with 10 of gene

chromosome lengths. The crossover method used by the extended intermediate crossover while the

mutation uses random mutation, and the selection uses elitism selection. From the results of the

experiments conducted to produce population is 125, the best combination of cr and mr is 0,6:0,4 and

the best generation is 700. Comparison of error rate by showing a lower error value of 0,5% compared

with regression Which results in an error value is 1,5%.

  Keywords: traffic accidents, prediction, linear regression, genetic algorithm

  pesat. Selain itu, banyak faktor yang 1.

   PENDAHULUAN mempengaruhi terjadinya kecelakaan lalul

  lintas, seperti faktor lingkungan, anak dibawah Pada saat ini jumlah kecelakaan lalu lintas umur yang sudah mengendari kendaraan menjadi sorotan di Indonesia. Badan Pusat bermotor serta kurangnya kesadaran masyarakat Statistika telah mencatat angka kecelakaan lalu untuk mentaati rambu-rambu lalu lintas. lintas yang terjadi di Indonesia dari tahun 1992

  Kecelakaan lalu lintas di jalan raya merupakan hingga tahun 2013 mengalami kenaikan penyumbang angka kematian paling tinggi. (Statistika, 2014). Ini terjadinya karena seiring

  Menurut, World Health Organization (WHO) dengan pertumbuhan jumlah kendaraan semakin

  Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya

1932 mencatat bahwa hampir 3.400 orang per hari meninggal dunia karena kecelakaan lalu lintas. Selain itu, dari laporan kecelakaan kepaa polisi lalu lintas yang ditampilkan per triwulan rata jumlah kejadian laka masih diatas angka 20.000 kejadian bahkan hampir mencapai 30.000 kejadian.

  Angka kecelakaan lalu lintas yang terus meningkat membuat berbagai pihak mencari solusi untuk mencegah terjadinya kecelakaan lalu lintas. Agar terjadi relevan antara solusi yang dihasilkan dengan masalah yang ada, maka diperlukan informasi yang dapat menunjang dari data kecelakaan lalu lintas yang selama ini terjadi. Kepolisian Negara Republik Indonesia memiliki data-data kecelakaan lalu lintas lalu lintas yang telah terjadi. Dari data-data tersebut dapat digali untuk menghasilkan informasi- informasi yang ada di dalamnya. Untuk memudahkan pengolahan data diperlukan suatu metode komputasi data mining agar menghasilkan suatu model yang dapat digunakan untuk memprediksi suatu kejadiaan.

  Selain itu, penelitian yang juga menggunakan algoritme genetika untuk pemodelan persamaan regresi linear juga dilakukan oleh Fiki Azkiya untuk memprediksi berat badan ideal. Dari penelitian tersebut menghasilkan model persamaan regresi yang terbaik untuk menghitung berat badan sehingga menghasilkan berat badan ideal. Penelitian ini tersebut menggunakan pengkodean riil dengan panjang kromosom 5 dimana pada gen pertama sebagai konstanta dan gen kedua hingga kelima sebagai koefisien (Azkiya, 2015).

  Menurut Sir Francis Galton pada tahun 1886 telah mengemukakan pendapatnya melalui kajian yang dilakukan bahwa tinggi badan anak- anak mengikuti tinggi badan orangtua yang tinggi. Dari situ, Galton memperkenalkan regresi untuk memprediksi variable. Ada beberapa ahli statistik mengembangkan dengan istilah regresi berganda (multiple regression) untuk memproses beberapa variabel digunakan untuk memprediksi variable yang lainnya.

  2.2 Regresi Linier

  Dengan peristiwa yang tidak sengaja sehingga menimbulkan perasaan terkejut, heran dan mengalami trauma pada seseorang yang mengalami peristiwa tersebut (Fajar, 2015). Lain halnya pada peristiwa yang terjadi dengan disengaja dan telah direncanakan sebelumnya, maka peristiwa tersebut tidak termasuk pada kecelakaan lalu lintas. Tetapi termasuk dalam tindak kriminal.

  Kecelakaan lalu lintas menurut UU No. 22 Tahun 2009 menjelaskan bahwa suatu peristiwa yang terjadi di jalan yang tidak diduga dan tidak disengaja dengan melibatkan antara pengguna jalan yang mengakibatkan korban dan/atau kerugian harta benda (Undang-Undang, 2009). Pada suatu peristiwa kecelakaan pasti mengandung dilakukan dengan tidak sengaja.

  2.1. Kecelakaan Lalu Lintas

  2. DASAR TEORI

  akhir dari percobaan ini yaitu koefisien yang menjadi model regresi (Permatasari, 2015).

  Kota Surabaya merupakan salah satu kota metropolitan yang ada di Indonesia. Pertumbuhan penduduk cukup pesat karena kota Surabaya juga sebagai ibu kota provinsi Jawa Timur. Sistem memprediksi daerah yang sering terjadi kecelakaan lalu lintas berdasarkan parameter yang digunakan antara lain panjang jalan, lebar badan volume, kecepatan, jumlah lajur, jumlah arah, pembatas/median, akses persil dan lebar bahu. Parameter tersebut digunakan untuk memberikan informasi, sehingga dapat di cari solusi pencegahan kecelakaan lalu lintas.

  error regresi linear sebesar 860685.5 dan tingkat error algoritme genetika sebesar 552476.2. Hasil

  0.8317476. Untuk perbandingan tingkat

  fitness

  pemodelan regresi linear menggunakan algoritme genetika untuk menyelesaikan suatu masalah. Salah satunya pada penelitian yang telah dilakukan Arini Indah Permatasari pada tahun 2015 dengan melakukan optimasi pemodelan regresi linear dengan menggunakan algoritme genetika untuk memprediksi jumlah pemakaian kWh listrik di kota Batu. Dari penelitian itu menghasilkan parameter tebaik yaitu ukuran populasi sebanyak 140, generasi terbaik sebanyak 1250 dengan kombinasi Cr dan Mr yaitu 0.7 dan 0.3 dan menghasilkan nilai

  error . Dari beberapa jurnal telah menggunakan

  Dari permasalahan yang ada maka dibuat model dengan persamaan regresi linear yang terdiri dari variabel terikat (Y) dan variabel bebas (X) yang dioptimasi dengan algoritme genetika. Alasan mengapa dilakukan optimasi? Karena hasil prediksi dari regresi linier masih menghasilkan error yang cukup tinggi, sehingga dilakukan optimasi pemodelan regresi linier yang diharapkan dapat mengurangi tingkat

  Pada umumnya pengertian regresi Fitness Kualitas penyelesaian

  merupakan suatu metode statistika yang menjelaskan tentang model antara dua variable

  Kromosom Kode / representasi penyelesaian

  atau lebih. Suatu model hubungan antara

  Gen Bagian dari representasi

  variabel terikat (dependen) yang dinotasikan

  penyelesaian

  dengan variabel Y dengan satu atau lebih

  Pertumbuhan Pengkodean representasi

  variabel bebas (independen) yang dinotasikan

  penyelesaian

  dengan variabel X, sehingga menghasilkan nilai

  Crossover Operator genetika

  estimasi serta memprediksi nilai rata-rata variabel terikat berdasarkan variabel bebas (Permatasari, 2015). Untuk mengetahui Mutasi Operator genetika hubungan antara variabel bebas dengan

  Seleksi Alam Menyeleksi penyelesaian

  menggunakan regresi linier dapat menggunakan

  masalah (sementara) berdasarkan kualitasnya

  dua bentuk, yaitu: Pada buku Algoritme Genetika mengutip 1. Analisis regresi sederhana (simple dari penelitian Cole pada tahun 1998, bahwa

  analysis regresi )

  dalam algoritme genetika proses untuk 2. Analisis regresi berganda (multiple kromosom-kromosom sebagai populasi oleh

  analysis regresi )

  operator genetika terjadi secara berulang. Awal Adapun perbedaan dari analisis regresi mulanya, menentukan populasi awal secara acak sederhana dengan analisis regresi berganda yaitu sesuai dengan masalah yang ada. Selanjutnya, terletak pada variabel bebas. Analisis regresi melakukan reproduksi dengan 2 cara yaitu sederhana hanya menggunakan satu variabel crossover dan mutasi. Setelah itu, mencari nilai bebas dan variabel tak bebas. Sedangkan, fitness dari masing-masing kromosom. analisis regresi berganda menggunakan dua atau Terdapat lima komponen yang utama untuk lebih variabel bebas dan satu variabel tak bebas. menyelesaikan algoritme genetika, yaitu sebegai berikut (Michalewicz, 2013):

2.3. Algoritme Genetika 1.

  Representasi Kromosom. Algoritme genetika merupakan cabang 2.

  Populasi Awal. dari algortima evolusi dengan tujuan untuk mendapatkan nilai yang optimum. Algoritme

  3. Evaluasi mengurutkan berdasarkan genetika merupakan cabang yang paling popular nilai fitness yang ditentukan. dan dapat diterapkan pada masalah yang 4.

  Operator genetika yang dapat kompleks (Mahmudy, 2015). Teknik pencarian mengubah komposisi genetika dari algoritme genetika diadopsi dari proses evolusi

  offspring selama reproduksi.

  alam dengan proses seleksi makhluk hidup 5. dalam sebuah populasi (Zukhri, 2014). Nilai-nilai parameter algoritme genetika.

  Seperti halnya makhluk hidup, dalam algortima genetika terdiri atas beberapa individu

  3. METODOLOGI yang berkumpul sehingga membentuk populasi.

  Pada metodologi penelitian ini dapat dilihat Individu-individu yang ada pada algoritme

  Algoritme dan tahap-tahap yang akan digunakan genetika disebut kromosom. Kromosom untuk menyelesaikan penelitan ini dengan studi merupakan representasi dari suatu malasah yang kasus optimasi persamaan regresi linier akan diselesaikan yang berbentuk kode. berganda untuk prediksi jumlah kecelakaan

  Pemetaan proses alamiah ke dalam proses dengan algoritme genetika. Adapun tahapan komputasi dapat dilihat pada Tabel 1 (Zukhri, 2014):

  Tabel 1. Pemetaan Proses Alamiah ke Proses Komputasi Proses Alamiah Proses Komputasi Individu Penyelesaian masalah Populasi Himpunan penyelesaian

  (2) Kromosom yang dibangkitkan sepanjang 10 gen. Contoh dari representasi kromosom dari penelitian ini dijelaskan pada Tabel 2.

  Kesimpulan dilakukan setelah semua tahap sebelumnya selesai. Isi dari kesimpulan merupakan jawaban dari pertanyaan yang ada pada subbab rumusan masalah. Selain itu, kesimpulan berisi saran untuk pengembang supaya menghasilkan penelitian yang lebih baik.

  1

  (1) =

  2

  − )

  ′

  = ∑(

  fitness pada persamaan 2.

  penelitian ini menggunakan kromosom dengan representasi pengkodean riil (real code). Pengkodean riil bisa mengatasi kelemahan pada algoritme genetika dengan menggunakan pengkodean biner untuk optimasi fungsi. Kromosom yang digunakan dibangkitkan secara acak dengan interval yang berbeda pada setiap gen. Lalu untuk menghitung nilai error menggunakan persamaan 1 dan menghitung

  4.1. Representasi Kromosom

  4. ALUR PENYELESAIAN MASALAH MENGGUNAKAN ALGORITME GENETIKA

  3.6. Kesimpulan

  penelitian yang akan digunakan untuk menyelesaikan penelitian ini seperti Gambar 1.

  Pengujian bertujuan untuk mengetahui hasil dari kerja sistem berdasarkan data yang digunakan untuk menguji. Tahap pertama yang dilakukan pada pengujian yaitu menguji parameter yang digunakan untuk optimasi. Selanjutnya, dilakukan pengujian hasil metode yang digunakan dan dibandingkan dengan hasil sebelum di optimasi.

  3.5. Pengujian Sistem

  Implementasi merupakan kegiatan membangun sistem informasi dengan mengacu kepada perancangan sistem informasi. Fase-fase pada implementasi, antara lain pembuatan user interface dengan menggunakan software netbeans dan bahasa pemrograman Java serta pembangunan sistem basis data menggunakan DBMS MySQL pada server localhost (XAMPP) yang bertujuan untuk mempermudah dalam pengolahan data.

  3.4. Implementasi

  Bertujuan untuk memudahkan proses implementasi dan pengujian. Pada penelitian ini, perancangan dilakukan dengan merancangan antarmuka dan perancangan pengujian yang akan dilakukan.

  3.3. Perancangan Sistem

  Analisis kebutuhan dilakukan untuk menunjang penelitian. Dari analisis kebutuhan ini diharapkan dapat membantu pengaplikasian dari algortima yang telah dipilih untuk menyelesaikan masalah yang ada.

  3.2. Analisis Kebutuhan

  Pada tahap ini dilakukan pendalaman mengenai algoritme yang digunakan dalam penelitian. Algoritme ini digunakan sesuai dengan sumber yang telah ada seperti jurnal, buku, e-book, dan situs web yang dapat dipertanggung jawabkan. Algoritme yang digunakan untuk menunjang penelitian ini adalah regresi linier dan dioptimasi dengan algoritme genetika.

  3.1. Studi Literatur

  Gambar 1. Tahapan Metodologi Penelitian

• 1

4.2. Crossover

   Mutasi

  Uji Coba Banyaknya Populasi

  Grafik pada Gambar 2 dapat dilihat bahwa semakin banyak populasi yang digunakan maka akan menghasilkan nilai fitness yang cenderung mengalami kenaikan. Pada grafik ditunjukkan bahwa nilai fitness terendah yaitu populasi 25, ^{0,00005 0,0001 0,00015 0,0002 0,00025 R 25 50 75 100 125 150 175 200 225 250 275 300 325 a ta -r a ta F itn es s Banyaknya Populasi}

  Gambar 2. Grafik Hasil Uji Coba Ukuran Populasi

  Pengujian yang pertama dilakukan yaitu menguji ukuran populasi untuk menghasilkan ukuran yang paling optimal untuk menghasilkan persamaan regresi linier. Pengujian dilakukan dengan ukuran dari kelipatan 25. Setiap ukuran populasi diuji sebanyak 10 kali percobaan, sehingga didapatkan nilai rata-rata fitness yang paling optimal. Hasil dari percobaan yang telah dilakukan ditunjukkan pada Gambar 2.

  5. HASIL DAN PEMBAHASAN 5.1. Hasil dan Analisis Pengujian Ukuran Populasi

  Pada tahap evaluasi dilakukan proses penghitungan fitness pada setiap kromosom (Mahmudy, 2013). Proses evaluasi meliputi induk serta offspring yang terbentuk dari proses reproduksi. Untuk kromosom yang terpilih sebagai generasi selanjutnya yaitu kromosom yang mempunyai nilai fitness lebih baik, semakin besar nilai fitness yang dihasilkan maka semakin baik pula kromosom tersebut untuk masuk pada generasi selanjutnya (Mahmudy, 2013). Pada proses seleksi bertujuan untuk menghasilkan individu yang akan bertahan untuk lolos pada generasi selanjutnya. Proses seleksi menggunakan elitism selection dimana dilakukan dengan cara mengambil individu dengan nilai fitness terbaik pada semua individu induk dan offspring untuk masuk pada generasi selanjutnya. Individu yang terambil sebanyak nilai popSize yang telah ditentukan sebelumnya.

   Evaluasi dan Seleksi

  dihasilkan sebanyak 0,2 x 5 = 1. Individu yang terpilih secara acak akan mengalami mutasi pada setiap gen yang terpilih secara acak juga. Sebelum masuk pada perhitungan menentukan maksimum dan mininimum pada rentang kromosom yang telah dibuat digunakan sebagai minimum = -100 dan maksimum = 100. Dimana : r = 0,021 Perhitungan dari proses mutasi: x ^{1 = x 1 + r (max}

  offspring . Pada proses mutasi ini menentukan mutation rate (mr) yaitu 0,2 maka offspring yang

  induk secara acak dari populasi. Dari satu individu yang terpilih akan menghasilkan satu

  random mutation dengan memilih satu individu

  Proses mutasi menggunakan metode

  C2 = P2+ α(P1-P2) =13,217+0,319(17,298-13,217) = 14,520 4.3.

  Tabel 2. Representasi Kromosom _{17,2 98 0,0 08 - 0,2 49 0,0 01 0,3 83 0,5 15 0,8 68 0,0 43 0,6 47 0,4 55}

  = P1+ α(P2-P1) =17,298+0,319(13,217-17,298) = 15,995

  C1 dan C2 pada kolom 1: α = 0,319 C1

  2. Jumlah offspring dihasilkan dari Cr x popSize. Seperti yang sudah dijelaskan di atas dari dua parent yang dipilih secara acak akan menghasilkan dua offspring. Jika offspring ganjil, maka pada crossover yang terakhir hanya akan mengambil satu offspring dari dua induk. Nilai α pada kolom pertama digunakan untuk menghitung semua individu hanya pada kolom pertama. Perhitungan dari proses crossover:

  offspring sebanyak

  0,4. Jika popSize =5 maka akan menghasilkan

  Crossover rate (Cr) yang digunakan yaitu

  kedua parent. Dari dua parent itu akan menghasilkan offspring sebanyak dua.

  offspring yang bervariasi dari kombinasi nilai

  bertujuan untuk menghasilkan

  crossover

  dengan memilih dua parent secara acak dari populasi. Penggunaan metode extended intermediate

  extended intermediate crossover

  Proses crossover menggunakan metode

• – min) = 1,982 + 0,021 (100
• – (-100)) = 6,182 4.4.

itu disebabkan karena daerah eksplorasi terlalu sempet dan optimasi yang dihasilkan kurang baik. Namun dilihat dari grafik pada populasi sebanyak 125 hingga 250 tidak mengalami kenaikan yang signifikan, hal seperti itu juga terjadi pada penelitian Saputro dengan kasus optimasi penggunaan lahan pertanian(Saputro, et al., 2015). Sehingga pada kasus ini didapatkan populasi yang dengan hasil konvergen pada populasi 300.

  5.2. Hasil dan Analisis Pengujian Kombinasi Cr dan Mr

  5.3. Hasil dan Analisis Pengujian Banyaknya Generasi

  Uji Coba Banyaknya Generasi 0,0002 ^{0,0004 0,0006 0,0008 0,001} _{0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 R a ta -r} ^{a ta N il a i F itn es s} _{Cr Mr}

  Pada pengujian yang terakhir ini yaitu membandingkan hasil dari perhitungan regresi linier dengan algoritme genetika untuk memprediksi jumlah kecelakaan sepeda motor. Hasil dari pengujian sebelumnya dijadikan parameter yaitu hasil uji coba populasi terbaik 125 popSize, hasil terbaik dari uji coba kombinasi cr dan mr 0,6:0,4 dan hasil terbaik ^{7,20E-04 7,25E-04 7,30E-04 7,35E-04 7,40E-04 7,45E-04 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 Ra ta -r a ta Fi tn e ss Banyak Generasi}

  5.4. Analisa Perbandingan Hasil Regresi Dengan Algoritme Genetika

  , karena setelah generasi 700 tidak terdapat kenaikan yang signifikan. Kondisi tersebut dibilang konvergensi, dimana generasi selanjutnya akan menghasilkan nilai yang tidak terpaut jauh sehingga sulit untuk menghasilkan kromosom yang lebih (Mahmudy, 2013). Pada grafik dilihat bahwa semakin banyak jumlah generasi maka nilai fitness juga mengalami kenaikan yang cukup signifikan. Namun, pada titik tertentu pada jumlah generasi nilai fitness yang dihasilkan mengalami kenaikan yang hanya sedikit bahkan tidak terlihat.

  Grafik pada Gambar 4 menunjukkan bahwa semakin banyak jumlah generasi mempengaruhi nilai fitness yang dihasilkan. Pada Gambar 6.3 menunjukkan bahwa jumlah generasi 100 menghasilkan nilai fitness paling rendah yaitu sebesar 7,22x10

• ^-4 . Sedangankan, generasi yang optimal yaitu pada jumlah generasi 700 dengan nilai fitness sebanyak 7,41x10 ^-4

  Gambar 4. Grafik Hasil Uji Coba Banyaknya Generasi

  Pegujian pada ukuran banyaknya generasi bertujuan untuk mendapatkan ukuran generasi yang paling optimal. Ukuran generasi yang digunakan pada uji coba yaitu kelipat dari 100 yang dimulai dari 100 hingga 1000. Setiap ukuran generasi dilakukan percobaan sebanyak 10 kali. Hasil percobaan yang dilakukan ditunjukkan pada Gambar 4.

  crossover (Mahmudy, 2013).

  Pengujian dilakukan pada kombinasi nilai

  Grafik pada Gambar 3 menjelaskan bahwa terdapat nilai fitness yang berbeda pada setiap kombinasi nilai Cr dan Mr. Kombinasi yang tepat dapat menghasilkan solusi yang optimal karena terjadi eksplorasi dan eksplotasi yang seimbang. Jika nilai crossover rate yang dihasilkan lebih rendah sehingga algoritme genetika bergantung pada proses mutasi. Sebaliknya, jika nilai mutasi lebih rendah maka algoritme genetika bergantung pada proses

  Gambar 3. Grafik Hasil Uji Coba Kombinasi Crossover rate dan Mutation rate

  Hasil percobaan yang dilakukan ditunjukkan pada Gambar 3.

  dan mutation rate dilakukan pengujian sebanyak 10 kali percobaan. Pada masalah ini menghasilkan nilai fitness yang tertinggi pada kombinasi cr dan mr yaitu 0,6 dan 0,4 dengan nilai fitness sebesar 7,87x10 ^-4 .

  extended intermediate crossover dan random mutation . Setiap kombinasi dari crossover rate

  mendapatkan kombinasi yang paling tepat supaya dapat digunakan pada masalah ini. Dari masing-masing Cr dan Mr menggunakan metode

  crossover rate dan mutation rate bertujuan untuk

  Uji Coba Kombinasi Nilai Cr Dan Mr dari uji coba banyaknya generasi yaitu 700. Dari hasil sistem dilakukan perbandingan dengan hasil dari perhitungan manual dengan regresi linier berganda pada excel manual. Data sampel yang digunakan untuk perbandingan sebanyak 15 data dari keseluruhan data. Dari kedua persamaan menghasilkan nilai error yang ditunjukkan pada Tabel 3.

  Tabel 3. Hasil Perbandingan Regresi dengan Regresi+GA _{No Jumlah Kecelakaan Prediksi Regresi Prediksi Regresi+Ga Error Regresi Error Regresi+GA 1 28 35 23 7 5}

  metode random mutation. Sedangkan, proses seleksi menggunakan metode

  Prediksi Persediaan Ikan Teri Menggunakan

  Khotimah, B. K., Laili, M. & Satoto, B. D., 2014.

  Semarang: Universitas Negeri Semarang. Harahap, G., 1995. Masalah Lalu Lintas dan Pengembangan Jalan (DPU). Bandung: s.n.

  Lintans Jalan Raya Di Kota Semarang Menggunakan Metode K-Means Clustering,

  Fajar, M. S., 2015. Analisis Kecelakaan Lalu

  (Surabaya in Figures 2014). Surabaya: Badan Pusat Statistik Kota Suarabaya.

  BPS, 2014. Surabaya Dalam Angka 2014

  Regresi Linier Berganda Dalam Memprediksi Berat Badan Ideal Menggunakan Algoritma Genetika, Malang: Universitas Brawijaya.

  Azkiya, F., 2015. Pemodelan Persamaan

  7. DAFTAR PUSTAKA

  3. Persamaan yang dihasilkan dari sistem algoritme genetika ini menunjukkan hasil yang lebih bagus dari pada persamaan regresi, dengan menunjukkan nilai error yang lebih rendah yaitu 0,5% dibandingkan dengan regresi yang menghasilkan nilai error sebesar 1,5%.

  elitism .

  intermediate dan mutasi menggunakan

  2 ^{10 21 7 11 3} _{3 15 24 10 9 5 4 7 21 6 14 1 5 10 1 10 1}

  Proses reproduksi pada crossover menggunakan metode extended

  2. Pada proses algoritme genetika menggunakan parameter yang dapat mempengaruhi hasil optimasi. Parameter yang digunakan tidak selalu menghasilkan yang baik. Pada penelitian ini mendapatkan hasil ukuran populasi sebanyak 125 popSize dengan rata-rata nilai fitness 1,87x10 ^-4 , hasil dari kombinasi nilai Cr dan Mr yaitu 0,6:0,4 dengan rata-rata nilai fitness 7,87x10 ^-4 , dan banyaknya generasi 700 dengan rata-rata nilai fitness 7,41x10

• ^-4 .

  1. Algoritme genetika menggunakan panjang kromosom 10 gen untuk menyelesaikan masalah ini, kromosom tersebut berisi gen yang nantinya akan digunakan untuk persamaan. Gen pertama sebagai koefisien dan yang kesembilan selanjutnya sebagai variabel.

  Kesimpulan yang dihasilkan dari penelitian yang telah dilakukan mengenai optimasi persamaan regresi linier berganda untuk prediksi jumlah kecelakaan sepeda motor dengan algoritme genetika dapat dijelaskkan sebagai berikut:

  Berdasarkan Tabel 3 menunjukkan hasil perbandingan nilai error pada regresi dengan persentase sebanyak 1,5% pada error regresi dan sebesar 0,5% pada error regresi yang telah dioptimasi dengan algoritme genetika.

  Error regresi = (793/496)*100% = 1,5% Error regresi + GA = (250/469)*100% = 0,5%

  … … … … … _{72 3 9 8 6 5 Total Error 793 250}

  … … … … … …

  … … … …

  14 ^{1 7 -1 6 2} _{15 1 10 5 9 5} … … …

  10 ^{1 8 7 1} _{11 -1 -4 1 4 12 25 30 17 5 8 13 13 35 20 22 7}

  6 ^{59 58 51 1 8} _{7 9 33 23 24 14 8 13 20 16 7 3 9 5 16 6 11 1}

6. KESIMPULAN

  Exponential Smoothing Berbasis Ordered Weighted Aggregation. Jurnal Ilmia NERO, Volume 1.

  Mahmudy, W. F., 2013. Algoritma Evolusi.

  Malang: Program Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer. Universitas Brawijaya. Mahmudy, W. F., 2015. Dasar-dasar Algoritma

  Evolusi. Malang: Program Teknologi

  Informasi dan Ilmu Komputer (PTIIK) Universitas Brawijaya. Margi, K. & Pendawa, S., 2015. Analisa dan

  Penerapan Metode Single Exponential Smoothing untuk Prediksi Penjualan Pada Periode Tertentu. Jakarta, s.n.

  Michalewicz, Z., 2013. Genetic Algorithms +

  Data Structure = Evolution Program. USA: Spring Science & Business Media.

  Permatasari, A. I., 2015. Pemodelan Regresi

  Linear Dalam Konsumsi KWH Listrik Di Kota Batu Menggunakan Algoritma Genetika, Malang: Universitas Brawijaya.

  Saputro, H. A., Mahmudy, W. F. & Dewi, C., 2015. Implementasi Algoritma Genetika Untuk Optimasi Penggunaan Lahan Pertanian. Doro: Repository Jurnal

  Mahasiswa PTIIK Univeristas Brawijaya, Volume 12.

  Statistika, B. P., 2014. Jumlah Kecelakaan,

  Koban Mati, Luka Berat, Luka Ringan, dan Kerugian Materi yang Diderita Tahun 1992- 2013. [Online] [Accessed 5 Mei 2017].

  Undang-Undang, 2009. Undang-Undang

  Republik Indonesia Nomor 22 Tahun 2009 Tentang Lalu Lintas dan Angkutan Jalan.

  Pemerintah Republik Indonesia: s.n. Zukhri, Z., 2014. Algoritma Genetika Metode

  Komputasi untuk Menyelesaikan Masalah Optimasi. Yogyakarta: Andi Yogyakarta.