## PEMETAAN SOSIAL SEBARAN KRIMINALITAS DI KOTA SAMARINDA BERBASIS SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING DAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS
Indah Fitri Astuti 1) , Ekky Fardinan 2) , Addy Suyatno 3)
1,2,3 Ilmu Komputer, Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Mulawarman
1,2,3 Jl. Barong Tongkok Kampus Gunung Kelua, Samarinda, 75121 E-mail : indahfitriastuti@gmail.com 1) , ekky_fardinan@yahoo.com 2) , addyshadisuwito@gmail.com 3)

## ABSTRAK
Kriminalitas adalah bentuk perbuatan sosial yang melanggar norma hukum yang berkaitan dengan perbuatan merampas hak milik  orang  lain,  mengganggu  ketertiban  masyarakat,  dan  pembunuhan  satu  maupun  sekelompok  orang.  Tindak kriminalitas  terjadi  karena  adanya  kepincangan  sosial,  kebencian,  tekanan  mental,  ataupun  perubahan  lingkungan  yang terjadi di masyarakat. Samarinda merupakan salah satu kota terpadat di Provinsi Kalimantan Timur yang memiliki rentetan kasus  kriminalitas  yang sangat tinggi  menurut Kepolisian  Negara Republik Indonesia Resor Kota Samarinda dan  tercatat 2.783  laporan  kriminal  terjadi  pada  tahun  2016.  Sistem  Informasi  Geografis  (SIG)  merupakan  sistem  informasi  berbasis komputer  yang  digunakan  untuk  mengolah,  menyimpan,  mengumpulkan,  menimbun,  dan  mengambil  kembali  data  yang diinginkan dan penayangan data keruangan yang berasal dari kenyataan dunia.
Tujuan penelitian ini adalah memodifikasi peta Samarinda dengan informasi sebaran daerah perseberan kriminal agar dapat menjadi peringatan bagi para penduduk maupun pendatang tentang daerah rawan, daerah berbahaya, maupun daerah yang jarang terjadi kriminalitas.
Studi  ini  menggunakan  metode Single  Exponential  Smoothing yang  merupakan  salah  satu  metode  peramalan    kuantitatif dengan  menambahkan  parameter  α  dalam  modelnya  untuk  mengurangi  faktor  acak  dalam  menghitung  data  akan  datang berdasarkan perhitungan data sebelumnya. Hasil yang dicapai dari penelitian ini menerapkan metode peramalan dalam SIG yang dapat memberikan informasi mengenai kriminalitas yang ada di 10 Kecamatan Kota Samarinda sebagai acuan untuk meningkatkan kewaspadaan masyarakat dalam menghadapi bahaya kriminalitas di Kota Samarinda.
Kata Kunci: Kriminalitas, Pemetaan, Sebaran, Sistem Informasi Geografis, Single Exponential Smoothing

## 1. PENDAHULUAN
Kriminalitas  adalah  sebuah  bentuk  perbuatan  sosial yang  melanggar  norma  hukum  yang  berkaitan  dengan perbuatan  merampas  hak  milik  orang  lain,  mengganggu ketertiban  masyarakat,  dan  pembunuhan  satu  maupun sekelompok  orang.  Tindak  kriminalitas  terjadi  karena adanya  kepincangan  sosial,  kebencian,  tekanan  mental, ataupun perubahan lingkungan yang terjadi di masyarakat.
Samarinda  merupakan  Ibukota  Provinsi  Kalimantan Timur  dengan  jumlah    penduduk  laki  laki  sebanyak 435.959 jiwa dan perempuan 407.497 jiwa menurut data Badan  Pusat  Statistik  Provinsi  Kalimantan  Timur.  Kota Samarinda  memiliki  10  kecamatan  yang  terdiri  dari  59 kelurahan  yang  tidak  sedikit  memiliki  rentetan  kasus kriminalitas setiap harinya.
Badan Reserse Kriminal (Bareskrim) Kota Samarinda mencatat 3.416 laporan yang diterima pada jangka waktu Januari 2016 sampai dengan Maret 2017, sebagian besar adalah  tindak  kriminal  curanmor  (pencurian  kendaraan
bermotor),  pencurian  biasa,  penggelapan,  dan  lain sebagainya. Kurangnya informasi untuk masyarakat akan lingkungan  sekitar  adalah  salah  satu  penyebabnya, dengan tidak  waspadanya  masyarakat dengan  mudahnya para pelaku kriminal melakukan aksinya.
Berdasarkan latar belakang tersebut maka dibutuhkan sebuah  sistem  informasi  untuk  memberikan  informasi untuk  masyarakat  Kota  Samarinda  dimana  masyarakat dapat  mengetahui  tentang  wilayah  wilayah  yang  rawan akan kriminalitas beserta jenis-jenis kriminal yang sering terjadi dalam berapa bulan terakhir.
Tujuan  dibuatnya  sistem  informasi  ini  untuk mencegah  terjadinya  tindak  kriminal  dan  dapat meningkatkan kewaspadaan masyarakat Kota Samarinda terhadap  kondisi  kriminalitas  di  kota.  Penulis  dalam perancangannya  akan  membangun  sebuah  sistem informasi  tentang  pemetaan  kriminalitas  yang  berbasis web sehingga dapat memberikan informasi dan pemetaan wilayah yang menggambarkan persebaran kriminalitas di kota Samarinda.

## 2. RUANG LINGKUP PENELITIAN
Ruang lingkup alam penelitian ini dibatasi pada:
1. Sebaran  peta  kriminalitas  mencakup  wilayah  kota Samarinda.
2. Masukan  sistem  adalah  data  Kepolisian  Negara Republik Indonesia Resor Kota Samarinda.
3. Visualisasi peta menggunakan Google Map.
4. Keluaran sistem adalah perhitungan untuk menentukan  daerah  rawan,  daerah  berbahaya,  dan daerah  jarang  terjadinya  kasus  dalam  batasan kecamatan-kecamatan yang ada di kota Samarinda.

## 3. BAHAN DAN METODE
Metode-metode  dan  bahan  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah:

## 3.1 Sistem Informasi Geografis
Sistem Informasi Geografis atau SIG atau yang lebih dikenal  dengan  GIS  mulai  dikenal  pada  awal  1980-an. Sejalan  dengan  berkembangnya  perangkat  komputer, baik  perangkat  lunak  maupun  perangkat  keras,  SIG mulai berkembang sangat pesat pada era 1990an dan saat ini  semakin  berkembang.    Sistem  Informasi  Geografis (SIG)  atau Geographic  Information  Syste m  (GIS) merupakan  sistem  informasi  berbasis  komputer  yang digunakan  untuk  mengolah  dan  menyimpan  data  atau informasi geografis (Robi’in, 2008).
SIG  merupakan  alat  yang  bermanfaat  untuk pengumpulan,  penimbunan,  pengambilan  kembali  data yang  diinginkan  dan  penayangan  data  keruangan  yang berasal  dari  kenyataan  dunia.  Secara  umum  pengertian SIG  adalah  Suatu  komponen  yang  terdiri  dari  perangkat keras,  perangkat  lunak,  sumberdaya  manusia  dan  data yang  bekerja  bersama  secara  efektif  untuk  memasukan, menyimpan,  memperbaiki,  memperbaharui,  mengelola, memanipulasi,  mengintegrasikan,  menganalisa  dan menampilkan  data  dalam  suatu  informasi  berbasis geografis. Komponen SIG disajikan pada gambar 1.

## Gambar 1. Komponen SIG
SIG  mempunyai  kemampuan  untuk  menghubungkan berbagai  data  pada  suatu  titik  tertentu  di  bumi, menggabungkannya, menganalisa dan akhirnya memetakan  hasilnya.  Data  yang  akan  diolah  pada  SIG merupakan  data  spasial  yaitu  sebuah  data  yang berorientasi  geografis  dan  merupakan  lokasi  yang memiliki  sistem  koordinat  tertentu,  sebagai  dasar referensinya.  Sehingga  aplikasi  SIG  dapat  menjawab beberapa  pertanyaan  seperti;  lokasi,  kondisi,  trend,  pola dan  pemodelan.  Kemampuan  inilah  yang  membedakan SIG dari sistem informasi lainnya.

## 3.2 Single Exponential Smoothing
Metode Single  Exponential  Smoothing sebenarnya merupakan  perkembangan  dati  metode Moving  Average sederhana (Prayuda, 2013), yang dijelaskan pada rumus:
….. (1) dan ….(2) Perbedaan antara S t+1 dan S t adalah:
a. Pada  S t+1 terdapat Error!  Reference source  not  found. sedangkan  pada  S t tidak terdapat.
b. Pada  S t terdapat Error!  Reference source  not  found. sedangkan  pada  S t+1 tidak terdapat.
Jika  nilai  S t sudah  diketahui  maka  nilai  S t+1 dapat dicari berdasarkan nilai S t tersebut.
……(3) Jika Error!  Reference  source  not  found. diganti dengan  nilai  peramalan  pada  tahun  t  (yaitu  S t ),  maka persamaan tersebut berubah menjadi:
Dapat dirubah lagi menjadi:
…….(4) Metode Exponential  Smoothing dengan  nilai Error! Reference  source  not  found. diganti  dengan  α, sehingga rumus peramalannya menjadi:
…….(5)
S t+1 = nilai peramalan satu periode kedepan X t = data aktual pada periode ke t
S t = nilai peramalan pada periode ke t α = nilai konstanta parameter
Ketepatan dalam banyak situasi peramalan dipandang sebagai  kriteria  penolakan  untuk  memilih  suatu  metode peramalan.  Bagi  pemakai  ramalan,  ketepatan  ramalan yang  akan  datang  sangat  penting.  Ketepatan  metode ramlan  dilihat  dari  kesalahan  peramalan.  Kesalahan peramalan  merupakan  ukuran  ketepatan  dan  menjadi dasar  untuk  membandingkan  kinerja.  Dalam  penelitian ini digunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) untuk  pemilihan  metode  terbaik  serta  mengetahui ketepatan  peramalan  (Utami,  2015).  Adapun  rumus MAPE adalah:
n adalah banyaknya periode dan PE t adalah kesalahan persentase.
…….(7) X t
= observasi pada periode ke t. F t = ramalan pada periode ke t.
Semakin  kecil  nilai  MAPE  berarti  nilai  taksiran semakin mendekati nilai sebenarnya.

## 3.3. Bentuk Tindakan Kriminal
Tindakan  kriminal  umumnya  dilihat  bertentangan dengan  norma  hukum,  norma  sosial  dan  norma  agama yang berlaku di masyarakat (Maslichah, 2012).
Bentuk-bentuk  tindak  kriminal  adalah  pencurian, tindak  asusila,  pencopetan,  penjambretan,  penodongan dengan  senjata  tajam/api,  penganiayaan,  pembunuhan, penipuan, dan korupsi.

## 4. RANCANGAN SISTEM
Pelaksanaan  penelitian  dilakukan  di  Kantor  Polisi Resor Kota Samarinda divisi khusus Bareskrim.
Tahap awal perancangan penelitian ini menggunakan UML.  UML  adalah  sebuah  bahasa  yang  telah  menjadi standar  dalam  industri  untuk  visualisasi,  merancang  dan mendokumentasikan sistem piranti lunak. UML menawarkan  sebuah  standar  untuk  merancang  model sebuah  sistem  (Nugroho,  2009).  Tahap  ini  merupakan tahap  perancangan  logis  aplikasi,  termasuk  didalamnya proses  aturan  yang  digunakan, user  interface ,  susunan pilihan menu, database dan masukan yang dibutuhkan. Perancangan  sistem  yang  dilakukan  diawali  dengan menyusun studi literatur tentang  kriminalitas, peramalan dan sistem informasi geografis. Tahap perancangan dapat menemukan  masalah,  tujuan,  dan  manfaat  dalam penelitian yang dilakukan.
Aplikasi  yang  akan  dirancang  membutuhkan  studi tentang  pemrograman  berbasis  web. Tools yang  akan digunakan adalah PHP, CSS, MySQL, dan JavaScript .
Perancangan  sistem  adalah  rencana  sistematis  dalam proses  pengembangan  sistem  setelah  data  cukup  untuk menunjang  kegiatan  pengembangan  sistem.  Dalam perancangan  sistem  ini  menggunakan  diagram  UML yaitu use case.
Use case diagram untuk Super Admin memiliki aktor yaitu super  admin ,  dimana  admin  dapat  mengolah  data admin,  data  kriminal,  dan  mengolah  hasil  data  kriminal. Seorang  super  admin  dapat  menambah  atau  mengubah data  admin  dan  memasukkan  data  aktual  data  kriminal namun  sebelum  melakukan  perhitungan  terlebih  dahulu pengguna diharuskan memasukkan nilai data aktual yang telah  dihitung  lalu  akan  diproses  untuk  pemetaan  yang dilakukan oleh sistem, seperti disajikan pada gambar 2.

## Gambar 2. Use Case Diagram Super Admin Sistem
Use  case  diagram  untuk Admin memiliki  aktor  yaitu admin , dimana admin dapat mengolah data kriminal, dan mengolah  hasil  data  kriminal.  Seorang admin dapat melakukan  perhitungan  peramalan  namun  sebelum melakukan  perhitungan  terlebih  dahulu  pengguna diharuskan memasukkan nilai data peramalan yang telah dikonversikan  pada  sistem  lalu  akan  diproses  untuk pemetaan yang dilakukan oleh sistem.

## Gambar 3. Use Case Diagram Admin Sistem
Kerangka  kerja  penelitian  dapat  dilihat  pada  gambar 4.  Tahap  awal  dilakukan  studi  literatur  terhadap penelitian yang akan dilakukan untuk memahami batasan batasan  dan  cakupan  penelitian  agar  tujuan  penelitian tercapai.  Selain  itu  juga  mencari  penelitian  penelitian sejenis  yang  sesuai  dengan  topik  penelitian  untuk menambah  wawasan  dan  pemahaman  terhadap  topik yang  dibahas  pada  penelitian.  Observasi  data  terkait dilakukan  di  Badan  Reserse  Kriminal  Kepolisian  Resor Kota  Samarinda,  untuk  mendapat  data  yang  diperlukan dalam melakukan penelitian. Selain melakukan observasi juga dilakukan survei data kepada pihak kepolisian untuk melengkapi data yang dibutuhkan.
Tabulasi  data  merupakan  bagian  dalam  analisis masalah  untuk  merinci  data  agar  dapat  diolah  dalam sistem  yang  akan  dibangun.  Perancangan  perhitungan juga dibutuhkan dalam analisa sistem seperti perhitungan nilai  nilai  peramalan,  penentuan  konstanta  peramalan, dan analisis metode single exponential smoothing . Tahap  terakhir  ialah  implementasi  sistem  dimana perhitungan  dan  data  dikumpulkan  lalu  diubah  menjadi sebuah  sistem  informasi  geografis.  Sehingga,  dapat
ditemukan  temuan  dan  bahasan  hasil  penelitian  yang dilakukan.

## Gambar 4. Kerangka Kerja Penelitian

## 5. IMPLEMENTASI
Sistem informasi  geografis pemetaan kriminalitas ini adalah  peramalan Single  Exponential  Smoothing yaitu pengolahan data kriminal dari pihak kepolisian per bulan yang  telah  dimasukkan  ke  dalam  sebuah  rumus peramalan  dengan  menghitung  secara  deret  laporan kriminal  pada  setiap  wilayah  Samarinda  sehingga  dapat diramalkan jumlah laporan kriminal di bulan berikutnya.
Peramalan pemetaan sosial kriminalitas ini menggunakan  metode Single  Exponential  Smoothing , memiliki berberapa konstanta peramalan (α) berdasarkan setiap  kecamatan  di  Kota  Samarinda.  Konstanta peramalan  ini  didapatkan  dengan  cara  melakukan perhitungan  terhadap  setiap  sampel  data  kriminalitas  di setiap  kecamatan  perbulannya.  Penentuan  konstanta peramalan  di  setiap  wilayahnya,  hasil  peramalan  lalu diterapkan kepada peta GoogleMapsAPI untuk
memperlihatkan  wilayah  wilayah  yang  telah  diramalkan bedasarkan perhitungan yang telah dilakukan.
Sistem  ini  memiliki  satu super  admin yaitu  kepala bidang Divisi Bareskrim Resor Kota Samarinda dan satu admin yaitu    pegawai  dari  Divisi  Bareskrim  Resor  Kota Samarinda.  Ada  berberapa  alur  aktifitas  yang  dapat dilakukan  oleh  kepala  bidang  seperti,  mengelola user , mengelola  data  laporan  kriminalitas  per  bulan,  dan mengelola  data  kriminalitas  per  wilayahnya  dan  untuk pegawai  hanya  dibatasi  dalam  mengelola  data  laporan kriminal  perbulan.  Setelah  semua  proses  selesai super admin maupun admin dapat keluar dari sistem. Sistem informasi geografis pemetaan sosial kriminalitas ini menggunakan metode single exponential smoothing yang dapat menghasilkan informasi pemetaan yang  sesuai  dengan  data  kriminal  dari  Kepolisian Republik Indonesia Resor Kota Samarinda . 5.1. Analisis Algoritma Analisis algoritma dilakukan selama proses implementasi  untuk  mengetahui  apakah  sistem  mampu melakukan  fungsinya  sesuai  yang  diharapkan.  Sistem pengujian  dilakukan  dengan  menganalisis  data  kriminal yang telah didapat dari Kepolisian Resor Kota Samarinda divisi  Bareskrim,  berikutnya  menerapkan  perhitungan peramalan dengan metode Single Exponential Smoothing dengan  menentukan  konstanta  peramalan  terlebih dahulu.  Tahap  berikutnya  adalah  proses output dimana diterapkan dalam peta GoogleMap dimana menggunakan GoogleFusionTables . Data Gangguan Kamtibmas(Keamanan dan Ketertiban  Masyarakat)  berdasarkan  Kantor  Polres  Kota
Samarinda  dan  seluruh  Kantor  Polsek  Kota  Samarinda bulan Januari – Mei Tahun 2017 disajikan pada tabel 1:

## Tabel 1. Kamtibmas Kota Samarinda Januari 2017–
Mei 2017
L S L S L S S L S
Kebakaran 6 6 5 5 8 8 1 1 1 Pemalsuan 1 0 1 0 0 1 1 1 0
Perzinahan 1 1 0 0 0 0 1 1 1 Cabul 1 1 1 2 3 2 2 1 4 Perkosaan 1 1 0 0 0 0 0 1 0 Perjudian 12 12 3 3 11 11 3 5 5 Penganiyaan ringan 4 2 1 0 1 0 3 1 0 Penganiayaan berat 22 21 29 19 25 22 19 27 19 Pengeroyokan 21 12 11 9 15 8 4 5 11 Pembunuhan 1 1 0 0 1 1 0 2 2 Pencurian biasa 6 4 8 7 16 6 3 13 9
Pencurian pemberatan 35 15 20 11 15 10 6 27 6
Pencurian kekerasan 0 1 0 1 1 1 1 3 2 Curanmor r2 34 17 33 15 45 16 20 31 21 Curanmor r4 1 0 0 0 1 0 0 0 0 Keterangan palsu 1 0 0 0 0 0 0 0 0 Mar Apr 1 43 2 0 5 21 5 0 6 10 1 2 1 2 0 3 Jenis kejahatan Jan Feb Mei
L
Penipuan 14 10 9 5 11 7 9 5 5 Penggelapan 29 15 33 22 37 13 12 19 10 Peras / ancam 2 0 1 0 1 4 1 5 2 Pengancaman 2 1 3 2 1 1 2 1 1
KDRT 11 11 6 5 4 6 1 6 6
Perlindungan anak 13 13 2 3 7 5 6 8 7 Sajam 2 2 3 3 3 3 6 3 3 Penyerobotan tanah 0 1 0 0 0 0 0 1 1
Membawa lari anak 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Pengrusakan
3 3 2 0 7 3 0 0 0 Miras 1 1 0 0 0 0 0 0 0 Penghinaan / ITE 1 1 2 0 1 0 0 0 1 Penadahan 0 1 0 3 0 4 2 0 0 Masuk rumah tanpa izin 1 0 0 0 0 0 0 1 0 Lain lain / temu mayat, ketertiban umum dll 4 3 8 8 8 8 7 8 8 7 0 0 0 0 0 1 2 2 4 6 6 0 14 25 Keterangan :
L = Kasus yang dilaporkan, S = Kasus yang telah diselesaikan.
Berdasarkan  tabel  1,  kota  Samarinda  memiliki  8 kantor  Polres  dan  Polsek  yang  tersebar  di  seluruh  Kota Samarinda.  Hal  ini  tidak  sesuai  dengan  jumlah Kecamatan  yang  ada  pada  wilayah  administratif  Kota Samarinda dengan 10 Kecamatan.
Analisis data dilakukan dengan melakukan wawancara  terhadap  pihak  Kepolisian  Resor  Kota Samarinda Divisi Bareskrim Kepala Urbin Ops sehingga data Kamtibmas dapat disesuaikan dengan 10 Kecamatan yang ada di Kota Samarinda.
5.2. Single Exponential Smoothing dan Pengujian Perhitungan peramalan Single Exponential Smoothing yang  akan  dihitung  harus  memiliki  data  aktual  dari kecamatan yang berdasarkan data kamtibmas Kepolisian Resor  Kota  Samarinda.  Dengan  penjabaran  data  maka perhitungan  dimulai  dari  perhitungan  bulan  ke-1  hingga bulan terakhir berdasarkan data aktual.
Perhitungan  akan  dilakukan  menggunakan  konstanta peramalan dengan range 0-1 maka perhitungan konstanta peramalan dimulai dari (α = 0,1), (α = 0,2), (α = 0,3), (α = 0,4), (α = 0,5), (α = 0,6), (α = 0,7), (α = 0,8), dan (α = 0,9).  Perhitungan yang  akan  dilakukan  dengan menggunakan  data  Kecamatan  Palaran  sedangkan perhitungan 9 kecamatan lainnya akan di lampirkan.
Data  Kecamatan  Palaran  yang  akan  dihitung peramalannya disajikan pada tabel 3.

## Tabel 3. Data Aktual Kecamatan Palaran
Bulan Data Januari 6 Februari 4 Maret 3 April 0 Mei 8
Dilakukan  perhitungan  menggunakan  rumus Single Exponential  Smoothing terhadap  data  setiap  bulannya dengan  menggunakan  konstanta  peramalan  (α  =  0,1),  (α = 0,2), (α = 0,3), (α = 0,4), (α = 0,5), (α = 0,6), (α = 0,7), (α  =  0,8),  dan  (α  =  0,9).  Pada  saat  t  =  1,  nilai  S 1 (peramalan  pada  periode  pertama)  belum  tersedia,  maka untuk  mengatasi  masalah  ini  dapat  dilakukan  dengan menetapkan  nilai  S 1 sama  dengan  nilai  data  periode pertama (X 1 ) yaitu S 1 = 6. Perhitungan dilanjutkan dengan menemukan persentase kesalahan dengan menghitung hasil peramalan  dikurang  dengan  data  aktual  lalu  dihitung persentase  kesalahannya,  dengan  menghitung  rata  rata keseluruhan  persentase  kesalahan,  maka  nilai  MAPE dapat ditemukan.
a) Perhitungan Konstanta α = 0,1
S 2 = αX 1 + (1 – α) S 1
S 2 = (0,1*Data Kriminal Bulan Januari) + (1- 0,1)*S 1
S 2 = (0,1*6) + (1-0,1)6
S 2 = 6
S 3 = αX 2 + (1 – α) S 2 S 3 = (0,1*Data Kriminal Bulan Februari) + (1- 0,1)*S 2 S 3 = (0,1*4) + (1-0,1)6
S 3 = 5,8
S 4 = αX 3 + (1 – α) S 3 S 4 = (0,1*Data Kriminal Bulan Maret) + (1- 0,1)*S 3
S 4 = (0,1*3) + (1-0,1)5,8
S 4 = 5,52
S 5 = αX 4 + (1 – α) S 4 S 5 = (0,1*Data Kriminal Bulan April) + (1- 0,1)*S 4
S 5 = (0,1*0) + (1-0,1)5,5
S 5 = 4,97
S 6 = αX 5 + (1 – α) S 5 S 6 = (0,1*Data Kriminal Bulan Mei) + (1- 0,1)*S 5
S 6 = (0,1*8) + (1-0,1)4,97
S 6 = 5,27
b) Perhitungan Konstanta α = 0,2 S 2 = αX 1 + (1 – α) S 1 S 2 = (0,2*Data Kriminal Bulan Januari) + (1- 0,2)*S 1 S 2 = (0,2*6) + (1-0,2)6
S 2 = 6
S 3 = αX 2 + (1 – α) S 2 S 3 = (0,2*Data Kriminal Bulan Februari) + (1- 0,2)*S 2
S 3 = (0,2*4) + (1-0,2)6 S 3 = 5,6 S 4 = αX 3 + (1 – α) S 3 S 4 = (0,2*Data Kriminal Bulan Maret) + (1- 0,2)*S 3 S 4 = (0,2*3) + (1-0,2)5,6 S 4 = 5,08
S 5 = αX 4 + (1 – α) S 4 S 5 = (0,2*Data Kriminal Bulan April) + (1- 0,2)*S 4 S 5 = (0,2*0) + (1-0,2)5,08 S 5 = 4,06 S 6 = αX 5 + (1 – α) S 5 S 6 = (0,2*Data Kriminal Bulan Mei) + (1- 0,2)*S 5
S 6 = (0,2*8) + (1-0,2)4,06
S 6 = 4,85
Demikian dihitung sampai dengan konstanta 0,8 dan 0,9
Perhitungan Konstanta α = 0,8 S 2 = αX 1 + (1 – α) S 1 S 2 = (0,8*Data Kriminal Bulan Januari) + (1- 0,8)*S 1
S 2 = (0,8*6) + (1-0,8)6
S 2 = 6
S 3 = αX 2 + (1 – α) S 2
S 3 = (0,8*Data Kriminal Bulan Februari) + (1- 0,8)*S 2
S 3 = (0,8*4) + (1-0,8)6
S 3 = 4,4
S 4 = αX 3 + (1 – α) S 3 S 4 = (0,8*Data Kriminal Bulan Maret) + (1- 0,8)*S 3 S 4 = (0,8*3) + (1-0,8)4,4 S 4 = 3,28 S 5 = αX 4 + (1 – α) S 4 S 5 = (0,8*Data Kriminal Bulan April) + (1- 0,8)*S 4 S 5 = (0,8*0) + (1-0,8)3,28 S 5 = 0,66
S 6 = αX 5 + (1 – α) S 5 S 6 = (0,8*Data Kriminal Bulan Mei) + (1- 0,8)*S 5 S 6 = (0,8*8) + (1-0,8)0,66 S 6 = 6,53
Perhitungan Konstanta α = 0,9 S 2 = αX 1 + (1 – α) S 1 S 2 = (0,9*Data Kriminal Bulan Januari) + (1- 0,9)*S 1
S 2 = (0,9*6) + (1-0,9)6
S 2 = 6
S 3 = αX 2 + (1 – α) S 2 S 3 = (0,9*Data Kriminal Bulan Februari) + (1- 0,9)*S 2 S 3 = (0,9*4) + (1-0,9)6 S 3 = 4,2
S 4 = αX 3 + (1 – α) S 3 S 4 = (0,9*Data Kriminal Bulan Maret) + (1- 0,9)*S 3 S 4 = (0,9*3) + (1-0,9)4,2 S 4 = 3,12
S 5 = αX 4 + (1 – α) S 4 S 5 = (0,9*Data Kriminal Bulan April) + (1- 0,9)*S 4
S 5 = (0,9*0) + (1-0,9)3,12 S 5 = 0,31 S 6 = αX 5 + (1 – α) S 5 S 6 = (0,9*Data Kriminal Bulan Mei) + (1- 0,9)*S 5 S 6 = (0,9*8) + (1-0,9)0,31 S 6 = 7,23
Hasil perhitungan dari 1 sampai dengan 9 dapat dilihat di tabel 2.
Tabel 2. Hasil perhitungan MAPE Konstanta Peramalan MAPE α = 0,1 60,41% α = 0,2 61,96% α = 0,3 63,02% α = 0,4 63,64% α = 0,5 63,89% α = 0,6 63,80% α = 0,7 63,43% α = 0,8 62,82% α = 0,9 62,03% 5.3. Output Hasil  Peramalan  menggunakan  Peta GoogleMap
Peta  yang  diolah  dibuat  parameter  untuk  mengetahui wilayah mana yang memiliki tingkat kriminalitas rendah, sedang,  maupun  tinggi.  Berdasarkan  hasil  wawancara terhadap  Kepolisian  Resor  Kota  Samarinda  divisi Bareskrim  ada  berberapa  parameter  yang  telah ditentukan.

## Gambar 5. Peta Kecamatan di kota Samarinda
dengan GoogleFusionTable
Sedangkan  untuk  memudahkan  pembacaan  peta, maka dibuatlah pembagian warna untuk daerah-daerah di peta berdasarkan keterangan pada tabel 3.
Tabel 3. Pembagian Keterangan Warna di Peta untuk Tingkat Kriminalitas
Jumlah Kasus Tingkat Kriminalitas Keterangan Warna 0 – 15 Rendah / Jarang Hijau 16 - 30 Sedang / Rawan Kuning 30 keatas Tinggi / Berbahaya Merah
Pembagian  tersebut  diimplementasikan  terhadap  peta berdasarkan  hasil  perhitungan  peramalan  yang  telah dilakukan  terhadap  10  Kecamatan  Kota  Samarinda. Pembagian  keterangan  terhadap  hasil  peramalan  dapat dilihat pada tabel 4.

## Tabel 4. Hasil Pemetaan Sebaran Kriminalitas
Kecamatan Hasil Peramalan Bulan Terakhir Terhadap Jumlah Kasus Tingkat Kriminalitas Ket. Warna Palaran 5,27 Rendah / Jarang Hijau Samarinda Seberang 32,75 Tinggi / Berbahaya Merah Samarinda Ulu 34,52 Tinggi / Berbahaya Merah Samarinda Ilir 9,06 Rendah / Jarang Hijau Samarina Utara 16,69 Sedang / Rawan Kuning Sungai Kunjang 35,63 Tinggi / Berbahaya Merah Sambutan 10,06 Rendah / Jarang Hijau Sungai Pinang 8,26 Rendah / Jarang Hijau Samarinda Kota 14,16 Sedang / Rawan Hijau Loa Janan Ilir 8,26 Rendah / Jarang Hijau
Gambar  peta  akan  muncul  dengan  wilayah  wilayah yang  telah  diberi  warna  berdasarkan  hasil  peramalan. Dimana  warna  hijau  adalah  wilayah  jarang  terjadi kriminalitas,  warna  kuning  mewakili  wilayah  yang tingkat  kriminalitasnya sedang, sedangkan  merah adalah wilayah yang berbahaya akan kriminalitas.

## Gambar 6. Halaman Utama Website

## 6. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  ditarik  dari  penelitan  ini adalah  telah  dihasilkan  sebuah  sistem  informasi geografis  yang  mampu  memetakan  dan  memberikan informasi tentang sebaran kriminalitas di kota Samarinda dengan  menerapkan  peramalan Single  Exponential Smoothing dan  menemukan  bahwa  terdapat  3  wilayah berbahaya, 1 wilayah rawan dan 6 wilayah jarang terjadi kejahatan.

## 7. SARAN
Saran  yang  dapat  diberikan  untuk  penelitian selanjutnya  adalah  memperkecil  wilayah  sebaran menjadi per kelurahan dengan menggunakan metode lain seperti Single  Moving  Average dan Double  Exponential Smoothing.

## 8. DAFTAR PUSTAKA
Maslichah,  S.,  2012, Analisis  Pengaruh  Faktor  Internal dan  Eksternal  Penyebab  Timbulnya  Tindakan Kriminal , Surabaya:Institut  Teknologi  Sepuluh Nopember.
Nugroho,  B.,  2008, Panduan  Lengkap  Menguasai Perintah SQL, Jakarta:MediaKita. Robi’in,  B.,  2008,  Sistem  Informasi  Geografis  Sumber Daya  Alam  Indonesia  Berbasis  Web . Yogyakarta: Jurnal Informatika, Vol 2, No. 2, Juli 2008. Utami,  I.,  2015,  Analisis  Pengendalian  Persediaan Produk  Dengan  Metode  EOQM  Menggunakan Algoritma  Genetika  untuk  Mengefisienkan  Biaya Persediaan  Hasil  Peramalan  Berbasis  Exponential Smoothing, Samarinda:Universitas Mulawarman.