## PENENTUAN JENIS TINDAKAN OPERASI LALU LINTAS BERDASARKAN TINGKAT KERAWANAN LALULINTAS MENGGUNAKAN METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS DAN VISUALISASI PEMETAAN DI WILAYAH KABUPATEN JEPARA
Ayu Riana Devi Aprilia
Fakultas Sains dan Matematika, Departemen Ilmu Komputer / Informatika Universitas Diponegoro Email: ayuriaanada15@gmail.com
Indra Waspada
Fakultas Sains dan Matematika, Departemen Ilmu Komputer / Informatika Universitas Diponegoro Email: indrawaspada@undip.ac.id

## ABSTRAK
Jumlah pelanggaran lalu lintas yang terjadi di Indonesia meningkat dari tahun ke tahun. Sejak 2012 hingga  2016,  angka  pelanggaran  melonjak  hingga  47  persen.  Untuk  meningkatkan  ketertiban  lalu  lintas disuatu daerah, aparatur kepolisian memiliki tiga jenis tindakan yaitu penyuluhan, patroli, dan razia. Pada awalnya  belum  ada  metode  tertentu  yang  digunakan  atasan  dalam  memutuskan  jenis  tindakan  disuatu wilayah, hanya berdasarkan pengamatan dari atasan saja, sehingga dalam pelaksanaannya dimungkinkan masih kurang akurat dalam aspek prioritas jenis tindakan yang diambil. Pada penelitian ini telah dibangun suatu sistem menggunakan metode Analytic Hierarchy Process (AHP) yang dapat memberikan informasi lebih cepat dan mudah dipahami dalam penentuan jenis tindakan operasi lalu lintas untuk tiap kecamatan di  kabupaten  Jepara.  Hasil  kalkulasi  AHP  berupa  urutan  prioritas  tindakan.  Data-data  yang  dibutuhkan dalam penghitungan AHP adalah usia pelanggar pelanggar dibawah 17 tahun, usia pelanggar 17 tahun ke atas,  dan  total  kejadian  kecelakaan.  Untuk  memudahkan  interaksi  dengan  pengguna  maka  hasil  urutan prioritas tersebut disajikan  dalam  bentuk peta yang dapat  menampilkan warna  merah untuk razia, warna kuning  untuk  patroli,  dan  warna  hijau  untuk  penyuluhan.  Hasil black  box  testing menunjukkan  bahwa fungsionalitas  yang  diterapkan  pada  sistem  sudah  sesuai,  sedangkan    hasil  dari usability  testing menunjukkan sistem dapat diterima oleh pengguna.
Kata kunci: pelanggaran lalu lintas, jenis tindakan, analytic hierarchy process.

## ABSTRACT
The number of traffic violations that occurred in Indonesia increased from year to year. From 2012 to  2016,  the  number  of  violations  jumped  to  47  percent.  To  improve  the  traffic  order  in  a  region,  the police  apparatus  has  three  types  of  actions:  counseling,  patrol,  and  raid.  Initially  there  is  no  specific method  used  by  superiors  in  deciding  the  type  of  action  in  a  region,  only  based  on  observations  from superiors only, so that in its implementation may be still less accurate in the priority aspects of the type of action taken. Therefore, the system has been built using Analytic Hierarchy Process (AHP) method  that can provide information more quickly and easily understood in determining the type of traffic operation action for each sub-district in Jepara district. AHP calculation results in the order of action priority. The data required in the calculation of AHP is the age of violator offenders under 17 years, age of violators 17 years and over, and total incidents of accidents. To facilitate interaction with the user then the order of priority results are presented in the form of maps that can display red for raids, yellow for patrols, and green for counselings. The results of black box testing indicate that the functionality applied to the system is appropriate, while the results of usability testing indicate the system accepted by the user .
Keywords: traffic violations, action types, analytic hierarchy process.

## 1. PENDAHULUAN
Pelanggaran  hukum  adalah    tindakan  yang  menyimpang  dari  peraturan  atau  hukum  yang  berlaku pada  suatu  Negara.  Menurut  UUD  1945  Pasal  1  ayat  3  menyebutkan  bahwa  Negara  Indonesia  adalah Negara hukum. Oleh karena itu, setiap pelanggaran yang terjadi harus diselesaikan secara hukum. Jumlah
pelanggaran lalu lintas yang terjadi di Indonesia meningkat dari tahun ke tahun. Sejak 2012 hingga 2016, angka pelanggarannya melonjak sampai 47 persen [1].
Berdasarkan hasil wawancara dengan Kepala Satuan Polisi Lalu Lintas (Kasatlantas) Polres Jepara , jumlah kasus pelanggaran lalu lintas dalam satu tahun terakhir di wilayah Polres Jepara mencapai 18.000 kasus.  Data-data  kasus  pelanggaran  tersebut  di  inputkan  polisi  ke  sistem  pusat  secara  online  untuk kemudian  dilanjutkan  ke  pengadilan  tanpa  adanya  pengolahan  data.  Oleh  karena  itu,  pihak  kepolisian masih  mengalami  kesulitan dalam  mengidentifikasi  beberapa  hal,  misalnya  lokasi dan  jenis pelanggaran lalu lintas yang sering terjadi di suatu wilayah. Tindakan yang dapat dilakukan untuk mengurangi jumlah kasus  pelanggaran  terbagi  menjadi  tiga  jenis  yaitu  penyuluhan,  patroli  dan  razia.  Menurut  Kasatlantas hingga  saat  ini  belum  ada  metode tertentu  yang  digunakan  atasan  dalam  pengambilan  keputusan  terkait jenis  tindakan  pada  lokasi  pelanggaran  lalu  lintas  disuatu  wilayah,  hanya  berdasarkan  pengamatan  dari atasan saja, maka dalam pelaksanaannya dimungkinkan  masih kurang akurat  dalam  aspek prioritas jenis tindakan  yang  diambil.  Oleh  karena  itu  diperlukan  metode  yang  tepat  untuk  mendukung  penentuan tindakan tersebut.
Metode  AHP  memiliki  beberapa  kelebihan  yaitu  memiliki  struktur  hirarki,  konsisten,  dan  dapat memperhitungkan  validitas  sampai  dengan  batas  toleransi  inkonsistensi  berbagai  kriteria  dan  alternatif [2][3]. Implementasi  AHP  telah banyak digunakan dalam  menyelesaikan  beberapa  jenis  masalah spasial seperti  perencanaan  penggunaan  lahan,  pemilihan  lokasi,  pemilihan  alternatif  keputusan,  kepuasan pelanggan  [4].  Oleh  karena  itu,  berdasarkan  kriteria  diatas  metode  AHP  dirasa  tepat  digunakan  sebagai pendukung keputusan penentuan tindakan Polres.
Kriteria  yang  digunakan  oleh  pimpinan  Polres  selama  ini  dalam  memutuskan  tindakan  di  suatu wilayah  adalah  berdasarkan  angka  kecelakaan  dan  angka  pelanggaran  .  Termasuk  disini  perlu diperhitungkan  pelanggaran  yang  dilakukan  oleh  anak  dibawah  17  tahun.  Berdasarkan  kriteria-kriteria tersebut, dibangun sistem pendukung keputusan menggunakan metode Analytic Hierarcy Process (AHP). Hasil  komputasi  AHP  kemudian  disajikan  dalam  bentuk  tabel,  peta  berwarna,  serta  grafik  yang  dapat memberikan informasi prioritas jenis tindakan yang sesuai pada tiap kecamatan di kabupaten Jepara.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi penelitian yang dilakukan mencakup metode pengambilan data dan pengembangan aplikasi.

## 2.1 Metode Pengambilan Data
Metode pengambilan data yang digunakan pada penelitian ini adalah  :

## 2.1.1 Wawancara
Data  yang  diperoleh  dari  hasil  wawancara  meliputi  kriteria-kriteria  yang  digunakan  untuk membangun sistem pengambilan keputusan  yang didukung oleh peraturan kapolri no. 80 tahun 2012 [5]. Kriteria  –  kriteria  yang  digunakan  untuk  menentukan  tindakan  yaitu  banyaknya  kecelakaan  dan banyaknya  pelanggaran  lalu  lintas  itu  yang  utama.  Akan  tetapi  menurut  Kasatlantas,  banyaknya pelanggaran  yang  dilakukan  oleh  anak  dibawah  17  tahun  juga  dapat  dijadikan  salah  satu  kriteria.  Oleh karena  itu,  untuk  kriteria  banyaknya  pelanggaran  akan  dibagi  menjadi  dua  kriteria  yaitu  kriteria banyaknya  Usia  Pelanggar  17  tahun  keatasyang  dilakukan  oleh  pelanggar  17  tahun  keatas  dan  usia pelanggar dibawah 17 tahun. Berdasarkan hasil wawancara   yang didukung oleh fungsi teknis lalu lintas yang  dikeluarkan  oleh  Markas  Besar  POLRI    [5],    dapat  diketahui  bahwa  tindakan  /  penegakan  hukum lalu  lintas  yang dilakukan kepolisian untuk mengurangi pelanggaran  lalu  lintas di suatu daerah ada tiga, yaitu  tindakan preventif yang  merupakan  tindakan  pengaturan,  penjagaan,  dan  patroli,  tindakan represif yang  merupakan  penindakan  hukum  terhadap  para  pelanggar  lalu  lintas  dan  penyidikan  kecelakaan  lalu lintas atau razia kepolisian dan tindakan preemptif yang merupakan sosialisasi / peyuluhan.

## 2.1.2 Data Pelanggaran dan Kecelakaan Lalu Lintas Kabupaten Jepara
Data pelanggaran dan data kecelakaan lalu lintas di  Kabupaten Jepara merupakan data berupa file / dokumen excel yang  didapatkan  dari  unit  pelayanan  tilang  /  razia  dan  admin  satlantas  untuk  data kecelakaannya. Pada data pelanggaran terdapat data – data seperti pada Gambar 1.
Gambar  19.  Data Pelanggaran Lalu Lintas (sumber: Polres jepara)
Data  yang  digunakan  pada  sistem  adalah  data  pelanggaran  lalu  lintas  menurut  usia  yaitu  usia dibawah 17 tahun dan 17 tahun keatas. Selain data pelanggaran, digunakan pula jumlah data kecelakaan yang diperoleh dari tabel data kecelakaan yang dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar  20. Data Kecelakaan (sumber: Polres jepara)
Pada data pelanggaran lalu lintas dapat terlihat bahwa satu nama jalan melintasi beberapa kecamatan demikian pula sebaliknya satu kecamatan terdapat beberapa nama jalan. Contoh data lokasi pelanggaran dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel  1. Contoh data lokasi pelanggaran
No Lokasi Pelanggaran Kecamatan 1. Jl. Batu Kali Kalinyamatan 2. Jl. Jepara-Bangsri Jepara 3. Jl. Mlonggo – Bondo Mlonggo 4. Jl. Jepara – Bangsri Bangsri

## 2.1.3 Data Lokasi
Data  lokasi  yang  didapatkan  merupakan  peta  Kabupaten  Jepara  yang  berekstensi  .jpg  [7]  dan  peta ini  dijadikan  acuan  pada  saat  melakukan  digitasi  peta  dengan  menggunakan  ArcGIS  10.3.    Peta  yang didapatkan memuat nama – nama kecamatan di Kabupaten Jepara.

## 2.2 Pengembangan Aplikasi
Pengembangan aplikasi dikerjakan sebagai berikut :

## 2.2.1 Sistem Informasi Geografis Daerah Rawan Pelanggaran
Berdasarkan  data  yang  telah  didapatkan  pada  tahap  pengambilan  data,  penentuan  daerah  rawan pelanggaran  lalu  lintas  di  Kabupaten  Jepara  diolah  dengan  menggunakan  metode  AHP  dan  kemudian dilakukan perangkingan dan divisualisasikan dengan sistem informasi geografis.
Data  pelanggaran  lalu  lintas  maupun  data  lokasi  yang  telah  dikumpulkan  sebelumnya,  dilakukan proses  AHP  untuk  menentukan  tindakan  terhadap  lokasi  pelanggaran  lalu  lintas  di  Kabupaten  Jepara. Sebelum  data  diproses  dengan  menggunakan  metode  AHP,  pertama  perlu  menginputkan  data  dari  tiap kriteria pada tiap alternatif yang kemudian akan dibentuk suatu matriks berpasangan.   Berdasarkan hasil wawancara yang telah dilakukan  yang didukung peraturan kapolri no 80 tahun 2012 [5] kriteria – kriteria yang digunakan untuk menentukan tindakan preventif, represif, dan preemptif [6] adalah:
a. Usia Pelanggar dibawah 17 tahun
Usia pelanggar dapat  sebagai salah satu penentu jenis tindakan  yang harus dilakukan. Misalnya saja  apabila  rata  –  rata  usia  pelanggar  kurang  dari  17  tahun  /  dibawah  umur  pada  suatu  lokasi banyak maka dapat dilakukan tindakan preemptif di sekolah – sekolah.
b. Usia Pelanggar 17 Tahun Keatas
Salah  satu  faktor  utama  yang  dapat  menentukan  jenis  tindakan  pada  pelanggaran  lalu lintas  disuatu  daerah  adalah  pada  banyaknya  pelanggaran  yang  terjadi  disuatu  daerah. Hal  ini  didukung  dengan  data  –  data  mengenai  tingkat/usia  pelanggar  17 tahun  keatas yang  telah  digunakan.  Karena  semakin  banyak  pelanggaran  yang  terjadi  maka  daerah tersebut  semakin  rawan.  Pada  kriteria  ini,  usia  17  tahun  diaggap  sudah  diperbolehkan mengendarai  kendaran  dan  memiki  SIM  (Surat  Izin  Mengemudi),  apabila  pelanggaran lalu  lintas  yang  dilakukan  pada  jenjang  usia  ini  sering  terjadi  disuatu  daerah  maka tindakn yag mungkin dlakkukan oleh kepolisian ialah razia.
c. Kejadian Kecelakaan
Selain  tingkat  kecelakaan  faktor  lain  yang  dapat  menentukan  jenis  tindakan  adalah banyaknya kecelakaan. Hal ini didukung dengan data – data mengenai tingkat/Kejadian Kecelakaan  yang  telah  digunakan.  Semakin  banyak  kecelakaan  yang  terjadi  di  suatu daerah maka makin rawan daerah tersebut.
Berdasarkan  kriteria  tersebut, tiap-  tiap  kriteria  akan  dilakukan  perbandingan  matriks  berpasangan dengan  menggunakan  skala  kepentingan  Saaty.  Perbandingan  kriteria  Usia  Pelanggar  17  tahun keatasdengan  kejadian  kecelakan  adalah  sama  pentingnya  (1),  perbandingan  kriteria  Usia  Pelanggar  17 tahun keatas dengan Usia Pelanggar dibawah 17 tahun adalah sedikit lebih penting (3), dan  perbandingan kriteria  kejadian  kecelakan  dengan  Usia  Pelanggar  dibawah  17  tahun  adalah  lebih  penting  dari  (5)  . Masing – masing perbandingan kriteria ini berdasarkan hasil wawancara pada Lampiran 5. Kemudian tiap – tiap matriks perbandingan kriteria berpasangan tersebut dilakukan normalisasi untuk menentukan nilai bobot  prioritasnya.  Apabila  nilai  CR-nya  lebih  dari  0.1  maka    proses  akan  mengulangi  dari  awal penginputan  kriteria.  Apabila  nilai  CR  kurang  dari  0.1  maka  perbandingan  kriteria  tersebut  konsisten. Kemudian  akan  dilakukan  pehitungan  pada  tiap  –  tiap  alternatif  untuk  mencari  nilai  bobot  prioritasnya. Lalu,  setelah  didapatkan  bobot  prioritas  masing  –  masing  alternatif,  dilakukan  perhitungan  hasil  akhir yang kemudian akan ditampilkan output berupa hasil akhir masing-masing alternatif. Alur proses metode Analytic Hierarchy Process (AHP) disajikan pada Gambar 3.

## Gambar  21. Flowchart Metode AHP

## 2.2.2 Digitasi Peta
Digitasi peta merupakan pembentukan peta digital dengan mengubah peta analog. Peta analog yang digitasi adalah peta Kabupaten Jepara yang berformat .jpg dengan bantuan aplikasi ArcGIS 10.3.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Perhitungan Metode AHP
Untuk mengetahui jalannya flowchart metode Analytic Hierarchy Process dapat dilihat pada Perhitungan Metode Analytic Hierarchy Process berikut:

## 3.1.1 Menentukan Kriteria
Sistem  Pendukung  Keputusan  Rekomendasi  Jenis  Tindakan  terhadap  Lokasi  Pelanggaran  Lalu Lintas  di  Kabupaten  Jepara  Menggunakan  Metode Analytic  Hierarchy  Process dan  Visual  Pemetaan dengan  GIS  terdapat  beberapa  kriteria  yang  digunakan  antara  lain  jumlah  pelanggaran,  jumlah kecelakaan,  dan  jumlah  pelanggar  dibawah  umur.  Pertama-tama  sebelum  dihasilkan  jenis rekomendasinya, dilakukan perangkingan daerah rawan pelanggaran lalu lintas. Hirarki penentuan daerah rawan pelanggaran lalu lintas dapat dilihat pada Gambar 4.

## Gambar  22. Hirarki Penentuan Daerah Rawan Pelanggaran Lalu Lintas
Sampel data yang digunakan pada contoh perhitungan metode AHP adalah sampel data pada tahun 2016. Sampel data yang digunakan untuk contoh perhitungan adalah berjumlah 10 sampel yang merupakan daerah – daerah yang paling sering terjadi pelanggaran lalu lintas.
No Lokasi Pelanggaran Kecamatan Data Kriteria 1 Jl. Batu Kali Kalinyamatan Usia Pelanggar 17 tahun keatas: 168 Usia Pelanggar dibawah 17 tahun: 32 Kejadian Kecelakaan : 100 2 Jl. Damaran- Pecangaan Pecangaan Usia Pelanggar 17 tahun keatas: 36 Usia Pelanggar dibawah 17 tahun: 18 Kejadian Kecelakaan : 32 3 Jl. Pasar-Batealit Batealit Usia Pelanggar 17 tahun keatas:28 Usia Pelanggar dibawah 17 tahun:42 Kejadian Kecelakaan : 25 4 Jl. Pemuda Kedung Usia Pelanggar 17 tahun keatas: 58 Usia Pelanggar dibawah 17 tahun: 7 Kejadian Kecelakaan : 80 5 Jl. Raya Pecangaan Pecangaan Usia Pelanggar 17 tahun keatas: 85 Usia Pelanggar dibawah 17 tahun: 35 Kejadian Kecelakaan : 78 6 Jl. Raya Purwogondo Kalinyamatan Usia Pelanggar 17 tahun keatas: 154 Usia Pelanggar dibawah 17 tahun: 87 Kejadian Kecelakaan : 110 7 Jl. Raya Margoyoso Mayong Usia Pelanggar 17 tahun keatas: 161 Kejadian Kecelakaan : 157 Usia Pelanggar dibawah 17 tahun: 54
No Lokasi Pelanggaran Kecamatan Data Kriteria 8 Jl. Ratu Kalinyamat Kalinyamatan Usia Pelanggar 17 tahun keatas: 66 Usia Pelanggar dibawah 17 tahun: 47 Kejadian Kecelakaan : 63 9 Tikungan Margoyoso Kalinyamatan Usia Pelanggar 17 tahun keatas: 149 Usia Pelanggar dibawah 17 tahun: 43 Kejadian Kecelakaan : 78 10 Jl. Tirto Samudro Jepara Usia Pelanggar 17 tahun keatas: 57 Usia Pelanggar dibawah 17 tahun: 43
Kejadian Kecelakaan : 132

## 3.1.2 Menetapkan Nilai Matriks Perbandingan Berpasangan
Setelah  menentukan  masalah  dan  kriteria,  langkah  selanjutnya  adalah  membentuk  matriks perbandingan  berpasangan  antar  kriteria.  Nilai  diagonal  matriks  untuk  perbandingan  berpasangan  suatu elemen  diisi  dengan  nilai  1  sedangkan  yang  lainnya  diisi  dengan  nilai  perbandingan  antara  1  sampai  9 kemudian  dijumlahkan  perkolom.    Kriteria  Usia  Pelanggar  17  tahun  keatassama  pentingnya  dengan Kejadian  Kecelakaan  dan  sedikit  lebih  penting  dari  usia  pelanggar  dibawah  17 tahun.  Kriteria  Kejadian Kecelakaan lebih penting dari usia pelanggar dibawah 17 tahun.

## Tabel  2. Matriks perbandingan kriteria
Kriteria Usia Pelanggar 17 tahun keatas Usia pelanggar dibawah 17 tahun Kejadian Kecelakaan Usia  Pelanggar  17 tahun keatas 1 3 1 Usia pelanggar dibawah 17 tahun 1/3 1 1/5 Kejadian Kecelakaan 1 5 1 Jumlah 2.3333333 9 2.2

## 3.1.3 Menghitung Bobot Prioritas Kriteria
Setelah terbentuk matriks perbandingan, maka langkah selanjutnya adalah dengan menghitung bobot prioritas kriteria yaitu dengan membagi isi matriks perbandingan dengan jumlah kolom bersesuaian.
Tabel  3. Matriks bobot kriteria Kriteria Usia Pelanggar  17 tahun keatas Usia  pelanggar dibawah 17 tahun Kejadian Kecelakaa n Bobot Prioritas Usia Pelanggar 17 tahun keatas 0.428571428 0.33333333333 333 0.4545454 54 0.405483 4 Usia pelanggar dibawah 17 tahun 0.142857142 0.11111111111 111 0.0909090 90 0.114959 1 Kejadian Kecelakaan 0.428571428 0.55555555555 556 0.4545454 54 0.479557 4

## 3.1.4 Menghitung Konsistensi Kriteria
Penghitungan  konsistensi  matriks  perbandingan  dilakukan  melalui  perkalian  seluruh  isi  kolom matriks  perbandingan  A  dengan  bobot  prioritas  kriteria  A,  isi  kolom  matriks  perbandingan  B  dengan bobot  prioritas  kriteria  B  dan  seterusnya.  Kemudian  dijumlahkan  barisnya  dan  dibagi  dengan  bobot prioritas. Formula yang digunakan dalam penghitungan konsistensi kriteria disajikan pada rumus (1) dan rasio konsistensi pada rumus (2).
(1)
Dengan :
CI
: Rasio penyimpangan konsistensi ( consistency index )
λ max : Nilai rata-rata eigen n : Orde matriks
(2) Dengan : CR = Rasio Konsistensi
RI  = Indeks Random
Dengan menggunakan rumus (1) maka diperoleh hasil penghitungan sebagai berikut:
Hitung = (2.333333333x 0.4054834) + (2.2 x 0.4795574) + (9 x0.1149591)   = 3.0357864 Hitung = = 0.01789
Mengacu pada nilai RI untuk n = 3 adalah 0,58 [4], maka dengan menggunakan rumus (2) dapat diperoleh hasil penghitungan sebagai berikut:
CR =    = = 0.03085
Dengan hasil yang menunjukkan bahwa CR < 0,1 artinya telah diperoleh preferensi pembobotan yang konsisten.

## 3.1.5 Menentukan Matriks Perbandingan Lokasi Masing – Masing Kriteria
a. Untuk Usia Pelanggar 17 tahun keatas
Karena  data  yang  digunakan  bukan  merupakan  matriks  berpasangan  melainkan  data  kuantitatif sehingga  untuk  menhasilkan  bobot  prioritas  dilakukan  dengan  cara  membagi  nilai  masing  – masing kandidat dengan jumlah totalnya[8].
Tabel  4. Matriks Perbandingan Usia Pelanggar 17 tahun Keatas
Usia  Pelanggar  17  tahun keatas Data Pelanggaran Bobot Prioritas Jl. Batu Kali 168 168 / 962 = 0.1746361 Jl. Damaran-Pecangaan 36 36/ 962 = 0.0374220 Jl. Pasar-Batealit 28 28/ 962 = 0.029106029 Jl. Pemuda 58 58/ 962 = 0.06029106 Jl. Raya Pecangaan 85 85/ 962 = 0.08835758 Jl. Raya Purwogondo 154 154/ 962 = 0.1600831 Jl. Raya Margoyoso 161 161/ 962 = 0.16735966 Jl. Ratu Kalinyamat 66 66/ 962 = 0.06860706 Tikungan Margoyoso 149 149 / 962 = 0.15488565 Jl. Tirto Samudro 57 57/ 962 = 0.059251559 Jumlah 962
b. Untuk kriteria Usia Pelanggar dibawah 17 tahun
Data yang digunakan bukan merupakan matriks berpasangan melainkan data kuantitatif sehingga untuk  menhasilkan  bobot  prioritas  dilakukan  dengan  cara  membagi  nilai  masing  –  masing kandidat dengan jumlah totalnya [8].
Tabel  5. Matriks perbandingan usia pelanggar dibawah 17 tahun Usia  Pelanggar  dibawah 17 tahun Data Pelanggaran Bobot Prioritas Jl. Batu Kali 32 0.078431373 Jl. Damaran-Pecangaan 18 0.044117647 Jl. Pasar-Batealit 42 0.102941176 Jl. Pemuda 7 0.017156863 Jl. Raya Pecangaan 35 0.085784314 Jl. Raya Purwogondo 87 0.213235294 Jl. Raya Margoyoso 54 0.132352941 Jl. Ratu Kalinyamat 47 0.115196078 Tikungan Margoyoso 43 0.105392157 Jl. Tirto Samudro 43 0.105392157 Jumlah 408
c. Untuk kriteria Kejadian Kecelakaan
Data yang digunakan bukan merupakan matriks berpasangan melainkan data kuantitatif sehingga untuk  menhasilkan  bobot  prioritas  dilakukan  dengan  cara  membagi  nilai  masing  –  masing kandidat dengan jumlah totalnya [8].
Tabel  6. Matriks perbandingan kejadian kecelakaan Kejadian Kecelakaan Data Pelanggaran Bobot Prioritas Jl. Batu Kali 100 0.116959064 Jl. Damaran-Pecangaan 32 0.037426901 Jl. Pasar-Batealit 25 0.029239766 Jl. Pemuda 80 0.093567251 Jl. Raya Pecangaan 78 0.09122807 Jl. Raya Purwogondo 110 0.128654971 Jl. Raya Margoyoso 157 0.183625731 Jl. Ratu Kalinyamat 63 0.073684211 Tikungan Margoyoso 78 0.09122807 Jl. Tirto Samudro 132 0.154385965 Jumlah 855

## 3.1.6 Menentukan Matriks Total Prioritas Global
Untuk  menentukan  skor  akhir  perhitungan  AHP  dengan  cara  perkalian  matriks  bobot  prioritas masing – masing kriteria terhadap kandidat lokasi rawan pelangaran  dengan bobot prioritas perbandingan berpasangan.
Tabel  7. Metriks total prioritas global Usia Pelanggar 17 tahun keatas Usia pelanggar dibawah 17 tahun Kejadian Kecelakaan Hasil Akhir Jl. Batu Kali 0.174636175 x 0.4054834 0.07843 x 0.1149591 0.116959 x 0.4795574 0.1359 17 Jl. Damaran- Pecangaan 0.037422037 x 0.4054834 0.04411764 x 0.1149591 0.0374269 x 0.4795574 0.0381 94 Jl. Pasar- Batealit 0.029106029 x 0.4054834 0.10294117 x 0.1149591 0.0292397 x 0.4795574 0.0376 58 Jl. Pemuda 0.06029106 x 0.4054834 0.01715686 x 0.1149591 0.0935672 x 0.4795574 0.0712 9 Jl. Raya Pecangaan 0.088357 x 0.4054834 0.08578431 x 0.1149591 0.0912280 x 0.4795574 0.0894 39 Jl. Raya Purwogondo 0.160083 x 0.4054834 0.21323529 x 0.1149591 0.1286549 x 0.4795574 0.1511 21
Usia Pelanggar 17 tahun keatas Usia pelanggar dibawah 17 tahun Kejadian Kecelakaan Hasil Akhir Jl. Raya Margoyoso 0.167359 x 0.4054834 0.13235294 x 0.1149591 0.1836257 x 0.4795574 0.1711 36 Jl. Ratu Kalinyamat 0.068607 x 0.4054834 0.11519607 x 0.1149591 0.0736842 x 0.4795574 0.0763 98 Tikungan Margoyoso 0.154885 x 0.4054834 0.10539215 x 0.1149591 0.0912280 x 0.4795574 0.1186 69 Jl. Tirto Samudro 0.059251 x 0.4054834 0.10539215 x 0.1149591 0.1543859 x 0.4795574 0.1101 79
Setelah  didapatkan  hasil  akhir,  kemudian  dapat  dilakukan  perangkingan  dari  yang  terbesar  hingga yang terkecil. Lokasi yang memiliki nilai terbesar merupakan daerah yang rawan pelanggaran lalu lintas begitupula  sebaliknya.  Sehingga  untuk  menentukan  rekomendasi  jenis  tindakan  yang  dilakukan  dapat dihasilkan dengan cara membandingkan hasil akhir lokasi dengan parameter tiap – tiap rekomendasi.

## 3.2 Perangkingan Daerah Rawan Pelanggaran
Melalui  SPK  AHP  diperoleh  hasil  akhir  perhitungan  metode  AHP  ,  kemudian  dari  hasil  tersebut akan dilakukan perangkingan masing – masing lokasi pelanggaran per tahun.

## Gambar  23. Alur SPK
Hasil akhir dari perhitungan AHP dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel  8. Perangkingan hasil akhir
No  Lokasi Pelanggaran Hasil Akhir Rangking 1. Jl. Batu Kali 0.135917 3 2. Jl. Damaran-Pecangaan 0.038194 9 3. Jl. Pasar-Batealit 0.037658 10 4. Jl. Pemuda 0.07129 8 5. Jl. Raya Pecangaan 0.089439 6 6. Jl. Raya Purwogondo 0.151121 2 7. Jl. Raya Margoyoso 0.171136 1 8. Jl. Ratu Kalinyamat 0.076398 7 9. Tikungan Margoyoso 0.118669 4 10.  Jl. Tirto Samudro 0.110179 5

## 3.3 Pemetaan Rangking Berdasar Kecamatan
Setelah  dilakukan  perangkingan  masing-  masing  lokasi  per  tahun,  hasil  akhir  tersebut  digunakan untuk  melakukan  perangkingan  per  kecamatan.  Kemudian  untuk  mendapatkan  rekomendasi  jenis tindakan  di  suatu  wilayah,  maka  nilai  pada  peringkat  tiap  –  tiap  kecamatan  akan  ditentukan  batas rentangnya  ( range )  yang  menunjukkan  jenis  tindakan  yang  bersesuaian  yaitu  warna  merah  untuk  razia, warna kuning untuk patroli dan warna hijau untuk penyuluhan.
Gambar  24. Alur Pemetaan Rangking Berdasar Kecamatan
Contoh perangkingan berdasarkan kecamatan ini dapat dilihat pada  Tabel  9. yang merupakan data sampel pada tahun 2016.
Tabel  9. Perangkingan per kecamatan No  Rangking Kecamatan Hasil Akhir 1. 1 Kalinyamatan 0.58052763063 2. 2 Pecangaan 0.112273938266 3. 3 Jepara 0.095915646022 4. 4 Kedung 0.062695863637 5. 5 Pakis Haji 0.050619871870
Kecamatan  pada  posisi  rangking  1  adalah  kecamatan  Kalinyamatan,  memiliki  lima  jalan  yaitu  Jl. Batu kali, Jl. Raya Purwogondo, Jl. Raya Margoyoso, Jl. Ratu kalinyamat, dan tikungan Margoyoso yang masing – masing jalan memiliki data – data yang dapat dilihat pada Tabel 10. Berdasarkan data tersebut, dapat  dianalisa  bahwa  rata-rata  pelanggaran  yang  dilakukan  oleh  kelompok  usia  17  tahun  keatas  dan kejadian  kecelakaan  menunjukkan  angka  yang  jauh  lebih  tinggi  dibandingkan  pelanggar  dibawah  17 tahun.
Tabel  10. Data kecamatan kalinyamatan No. Lokasi Pelanggaran Usia pelanggar 17 tahun keatas Usia pelanggar dibawah 17 tahun Kejadian Kecelakaan 1. Jl. Batu kali 168 32 100 2. Jl. Raya Purwogondo 154 87 110 3. Jl. Raya Margoyoso 161 54 157 4. Jl. Ratu kalinyamat 66 47 63 5. Tikungan Margoyoso 149 43 78
Sebaliknya, pada kecamatan Pakis Haji yang berada pada posisi  rangking 5, memiliki 2 jalan yaitu Jl. Kawak – Lb dan Perempatan Slagi yang masing – masing jalan memiliki data – data yang dapat dilihat pada  Tabel  11.  Berdasarkan  data  tersebut,  dapat  dianalisa  bahwa  secara  umum  angka  pelanggaran  dan kejadian kecelakaan rendah.
Tabel  11. Data kecamatan pakis haji
No. Lokasi Pelanggaran Usia pelanggar 17 tahun keatas Usia pelanggar dibawah 17 tahun Kejadian Kecelakaan 1. Jl. Kawak – Lb 20 20 21 2. Perempatan Slagi 10 12 44
Tindakan  razia  biasanya  dilakukan  apabila  angka  pelanggaran  usia  17  tahun  keatas  dan  kejadian kecelakaan  cukup  tinggi  dibanding  pelanggar  dibawah  17  tahun.  Sedangkan  tindakan  penyuluhan dilakukan apabila angka pelanggaran usia dibawah 17 tahun relatif menonjol dibandingkan pelanggar 17 tahun keatas.
Berdasarkan  analisa  tersebut,  hasil  akhir  yang  bernilai  lebih  dari  0.2  akan  menghasilkan  warna merah sebagai rekomendasi tindakan razia sedangkan hasil akhir yang bernilai antara 0.01 hingga  kurang dari 0.08  diberi  warna hijau  sebagai rekomendasi  tindakan penyuluhan. Untuk range antara 0.08 hingga 0.2 adalah warna kuning yaitu rekomendasi jenis tindakan patroli.

## 3.4 Hasil Implementasi
Pada  bagian  ini  disajikan  hasil  implementasi  sistem  yang  meliputi  antarmuka  halaman  hasil  akhir, antarmuka halaman pemetaan per kecamatan, dan antarmuka peta rekomendasi jenis tindakan.
a. Antarmuka Halaman Hasil Akhir
Pada antarmuka ini disajikan tabel hasil perangkingan data – data pelanggaran lalu lintas di tiap- tiap  lokasi/jalan  yang  dapat  dipilih  berdasarkan  tahunnya.  Implementasi  antarmuka  halaman hasil akhir dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar  6. Antarmuka Halaman Hasil Akhir
b. Antarmuka Halaman Pemetaan Per Kecamatan
Pada antarmuka ini disajikan tabel hasil perangkingan data – data pelanggaran lalu lintas di tiap- tiap kecamatan yang dapat dipilih berdasarkan tahunnya. Implementasi antarmuka pemetaan per kecamatan dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar  7. Antarmuka Halaman Pemetaan Per Kecamatan
c. Antarmuka Peta Rekomendasi
Antarmuka  ini  menampilkan peta rekomendasi  jenis tindakan  operasi  lalu  lintas di tiap wilayah kecamatan berdasarkan warna, yaitu warna merah untuk razia, kuning untuk patroli, hijau untuk penyuluhan  dan  abu  –  abu  untuk  tanpa  tindakan.  Implementasi  antarmuka  halaman  peta rekomendasi dapat dilihat pada Gambar 8.

## Gambar  8. Antarmuka Peta Rekomendasi

## 3.5 Pengujian
Pada  sistem  yang  dibangun  diberikan  dua  jenis  pengujian  yaitu  pengujian  fungsional  secara blackbox dan pengujian penerimaan pengguna usability testing . Hasil dari blackbox testing menunjukkan semua butir pengujian terpenuhi dan tidak menunjukkan adanya kesalahan atau error. Hasil dari usability testing adalah Learnability memperoleh  jawaban  “Ya”  untuk  tiap  pertanyaan. Efficiency memperoleh jawaban  “Ya”  untuk  tiap  pertanyaan. Memorability memperoleh  jawaban  “Ya”  untuk  tiap  pertanyaan. Error memperoleh  jawaban  “Ya”  untuk  pertanyaan  1  dan  2  sedangkan  untuk  pertanyaan  3  pengguna menjawab  “Tidak”. Satisfaction memperoleh  jawaban  “Ya”  untuk  tiap  pertanyaan,  dengan  demikian secara keseluruhan menunjukkan bahwa sistem dapat diterima oleh pengguna.

## 4. KESIMPULAN
Sistem  penentuan  jenis  tindakan  operasi  lalulintas  untuk  Polres  Jepara  telah  dibangun  untuk membantu  kasatlantas  /  kapolres  dalam  memutuskan  jenis  tindakan  yang  dilakukan    berdasarkan  hasil penghitungan  metode  AHP  yang  divisualisasikan  dalam  peta  wilayah  kabupaten  Jepara.  Sistem  yang dibangun telah  melalui blackbox testing dengan  hasil  memenuhi  semua  fungsionalitas  yang disyaratkan. Dari hasil usability testing menunjukkan sistem dapat diterima oleh pengguna.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Saragih,  FA.,  2017.    Angka  Pelanggaran  Lalu  Lintas  Tidak  Pernah  Turun.  [Online]  Available  at: http://otomotif.kompas.com/read/2017/10/22/153700315/angka-pelanggaran-lalu-lintas-tidak- pernah-turun [Accessed 2017 Oktober 29].
[2] Saaty,  T.L.,  1990.  How  to  make  a  decision  :  The  Analytic  Hierarchy  Process.  European  Journal  of Operational Research, 48, pp.9-26.
[3] Velasquez, Mark. 2013. "An Analysis of Multi-Criteria Decision Making Methods." International Journal of Operation Research Vol. 10, No. 2, 56-66
[4] Saaty, T.L., 2008. "Decision making with the analytic hierarchy process." International Journal of Services Sciences Vol. 1, No. 1, 83-98.
[5] Polri, 2012. Peraturan Kapolri No 80 Tahun 2012 Tentang Tata Cara Pemeriksaan Kendaraan Bermotor Di Jalan Dan Penindakan Pelanggaran Lalu Lintas Dan Angkutan Jalan.
[6] Markas  Besar  Kepolisian  Negara  Republik  Indonesia  Akademi  Kepolisian,  Fungsi  Teknis  Lalu  Lintas, Kompetensi Utama, Semarang, 2009, hlm. 14
[7] Kota,  P.,  2012.  Peta  Kabupaten  Jepara.  [Online]  Available  at:  http://peta-kota.blogspot.co.id/2012/01/peta- kabupaten-jepara.html [Accessed 21 February 2017].
[8] Marimin, M.S.P..D..I. (2004). Teknik dan Aplikasi Pengambilan Keputusan Kriteria Majemuk. Jakarta: PT. Gramedia Widiasarana.