## P EMODELAN DAN E VALUASI T REND F ORECASTIN G PADA K ONDISI K ORBAN K ECELA KAAN L ALU L INTAS M ENGGUNAKAN T REND M OMENT DAN L EAST S QUARE
Sancaka Prana W isesa 1 , Aditya Singgi Prayogi 2 ,
Tresna Maulana Fahrudin 3 Program Studi Teknik Informatika Universitas Narotama sancakapranaw@gmail.com 1 , adityasinggiprayogi@gmail.com 2 , tresna.maulana@narotama.ac.id 3
Abstrak — Kecelakaan lalu lintas merupakan salah satu resiko yang dihadapi oleh setiap pengendara  bermotor.  Bertumbuh  pesatnya  produksi  dan  pembelian  kendaraan  bermotor roda dua dan roda em pat semakin menambah padatnya aktifitas di jalan raya serta arus lalu lintas.  Hal  tersebut  mengakibatkan  peluang  terjadinya  kecelakaan  di  jalan  raya  yang dipengaruhi beberapa faktor antara lain kualitas jalan, kelayakan kendaraan bermotor, dan kondisi  pengendara  bermotor.  Satuan  Lalu  Lintas  Kepolisian  telah  membuat  kategori kondisi  korban  kecelakaan  berdasarkan  kejadian  laka,  korban  meninggal  dunia,  korban luka  berat,  korban  luka  ringan  dan  kerugian  materiil.  Kategorisasi ini  menjadi salah satu cara untuk membangun  kewaspadaan terjadinya kecelakaan melalui pengolahan data dan informasi dengan membuat model prediksi kecelakaan menggunakan Metode Forecasting. Data kecelakaan lalu lintas yang digunakan pada penelitian ini didapatkan dari Satuan Lalu Lintas Polres Gresik periode tahun 2006-2013. Penelitian ini membandingkan pemodelan data untuk memprediksi terjadinya kecelakaan di tahun 2014 menggunakan Metode Trend Moment dan Least  Square dimana  kedua  metode  ini  akan  dinilai  rasio  erornya menggunakan  perhitungan  nilai  MAPE  ( Mean  Absolute  Percentage  Error ).  Hasil pemodelan  prediksi  data  menggunakan  Metode Trend  Moment mendapatkan  rasio  eror terkecil berdasarkan kategori korban meninggal  dunia sebesar 22.8% , sedangkan Metode Least Square mendapatkan rasio eror terkecil sebesar 29.4%.
Kata kunci— Kecelakaan Lalu Lintas, Forecasting, Trend M oment, Least Square, M APE

## I. P ENDAHULUAN
Kecelakaan merupakan fenomena yang sering terjadi di Indonesia, seiring bertumbuh pesatnya  penggunaan  kendaraan  bermotor  di  jalan  raya.  Berbagai  faktor  yang memungkinkan  terjadinya  kecelakaan  di  jalan  raya  ant ara  lain  kualitas  jalan,  kelayakan kendaraan  bermotor,  kondisi  pengendara  bermotor,  dan  tingkat  kepadatan  kendaraan bermotor.  Kualitas  jalan  raya  menjadi  faktor  penting  dalam  berlangsungnya  kelancaran arus lalu lintas. Kecelakaan lalu lintas dapat terjadi kapanpun dan dimanapun, namun sulit diprediksi peluang terjadi kecelakaan tersebut. Hal ini semakin membuat kasus kecelakaan lalu  lintas  membutuhkan  penanganan  serius  karena  besarnya  kerugian  yang diakibatkannya.  Menurut  data  yang  telah  diperoleh  dari  Komite  Nasional  Keselamatan Transportasi  Tahun  2007-2016  seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  1,  Jawa  Timur merupakan salah satu penyumbang kecelakaan kedua terbanyak  di Indonesia [1].
Gambar 1. Data kecelakaan tiap Provinsi berdasarkan data Komite Nasional Keselamatan Transportasi Tahun 2007-2016 [1]
Tingginya tingkat kecelakaan di Jawa Timur merupakan hasil akumulasi perhitungan jumlah kecelakaan yang terjadi di berbagai kota, salah satunya adalah  Kota Gresik. Kota Gresik  merupakan  salah  kota  industri  dimana  terdapat  kepadatan  aktifitas  masyarakat, termasuk padatnya kendaraan  bermotor  roda dua dan rodat empat beserta kendaraan truk bermuatan  berat,  baik  di  jalur  tengah  kota  dan  jalur  pelabuhan  wilayah  utara.  Dengan padatnya  aktifitas  kendaraan  tersebut  di  jalan  raya,  mengakibatka n  peluang  terjadinya kecelakaan  kapanpun  waktunya  dan  dimanapun  lokasinya.  Satuan  Lalu  Lintas  Polres Gresik  telah  mencatat  terjadinya  kecelakaan  di  wilayah  Kota  Gresik   tahun  2006-2013 berdasarkan  kondisi  korban  antara  lain  jumlah  korban  meninggal  dunia  tercatat  1.234 korban, jumlah korban dengan luka berat tercatat 811 korban,  jumlah luka ringan tercatat 3.216  korban,  dan  jumlah  kerugian  materiil  tercatat  mencapai  Rp.  3.368.270.000. Berdasarkan  data  kecelakaan  tersebut,  perlu  dilakuka n  usaha  untuk  mengurangi  jumlah kecelakaan  yang  terjadi  di  Kota  Gresik  baik  melalui  pendekatan  sosial,  hukum,  maupun pemanfaatan teknologi di bidang IT.
Salah satu upaya pencarian solusi atas terjadinya kecelakaan lalu li ntas dapat melalui penelitian  yang  berkelanjutan  dengan  menggunakan  pendekatan  matematik  dan  statistik serta pengembangan sistem komputasi cerdas. Seperti halnya pada penelitian ini, dimulai dari  membuat  pemodelan  data  menggunakan  data  lampau  dari  beberapa   tahun  lalu  yang bertujuan  memprediksi  jumlah  total  korban  dan  kerugian  mater iil  dari  kecelakaan  lalu lintas di tahun berikutnya guna membuat suatu kebijakan ataupun solusi yang tepat untuk mengurangi  jumlah  kecelakaan  di  Kota  Gresik.  Metode Forecasting merupakan  metode yang  dapat  diterapkan  untuk  membuat  pemodelan  data  dengan  cara  memprediksi  atau meramalkan peristiwa-peristiwa yang akan terjadi dengan menggunakan data lampau dan memproyeksikannya ke masa depan dengan beberapa bentuk model matemati k [4]. M etode Forecasting sering diterapkan oleh beberapa  peneliti  dikarenakan cepatnya mendapatkan hasil  prediksi,  penelitian  ini  membandingkan  beberapa  jenis  Metode Forecasting yakni Trend  Moment dan Least  Square dengan  harapan  mendapatkan  MAPE   ( Mean  Absolute Percentage  Error )  yang  kecil  sehingga  model  data  yang  terbentuk  semakin  presisi. Penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  pandangan  berbeda  bahwa  pemanfaatan keilmuan  di  bidang  matematik,  statistik  dan  teknologi  informasi  dapat  membantu  untuk memperkirakan  terjadinya  kecelakaan  pada  suatu  waktu,  sehingga  pihak  yang  berwajib dapat segera mengambil tindakan dan himbauan kepada pengguna kendaraan bermotor.

## II. P ENELITIAN T ERKAIT
Beberapa peneliti lain telah mencoba untuk menyelesaikan pembuatan model prediksi kecelakaan lalu lintas pada studi kasus masing-masing beserta pendekatan yang  berbeda. Pertama, Penelitian  yang  berjudul  “Peramalan  Jumlah  Kecelakaan  di  Kota  Semarang Tahun  2017  Menggunakan  Runtun  Waktu”  telah  dilakukan  oleh  Iantazar  Rezqitullah Maharsi, dkk [2]. Pada penelitian tersebut, peneliti mengolah data kecelakaan yang terjadi
di  Semarang  pada  periode  bulan  Januari  2012-Desember  2016  yang  diperoleh  dari Polrestabes  Kota  Semarang.  Data  tersebut  dianalisis  dan  diolah  menggunakan  uji Augmented  Dicky  Fuller (ADF)  dan Box  Cox yang  termasuk  salah  satu  teknik  dalam M etode Autoregressive Moving Average (ARMA) untuk mengetahui data tersebut apakah sudah  stasioner  atau  belum.  Hasil  yang  di  dapat  dari  penelitian  ini  adalah  menguji kestabilan rata-rata data kecelakaan dan terdapat hasil peramalan 12 bulan ke depan m ulai dari periode bulan Januari 2017-Desember 2017 dengan hasil jumlah prediksi pada rentang 93.2 - 97.3 yang mendekati nilai trennya.
Kedua, Penelitian  yang  berjudul  “Perbandingan  Metode  Trend  Projection  dan Metode  Backpropagation  Dalam  Meramalkan  Jumlah  Korban  Kecelakaan  Lalu  Lintas yang  Meninggal  Dunia  di  Kabupaten  Timor  Tengah  Utara,  Nusa  Tenggara  Timur”  telah dilakukan  oleh  Aleksius  Madu  [3].  Pada  penelitian  tersebut,  peneliti  mengolah  data kecelakaan  lalu  lintas  berdasarkan  korban  meninggal  dunia  yang  terjadi  di  Kabupaten Timur Tengah Utara, Nusa Tenggara Timur pada tahun 2000 -2013, data tersebut diperoleh dari Polres Kabupaten Timur Tengah Utara. Pemodelan data dibuat menggunakan Metode Backpropagation dan Trend Projection , lalu hasil pemodelan dari kedua metode  tersebut dibandingkan  untuk  menemukan  peramalan  kecelakaan  5  tahun  kedepan.  Hasil  yang didapat  dari  penelitian  tersebut  adalah  Metode Backpropagation lebih  baik  dalam meramalkan jumlah kecelakaan korban yang meninggal dunia di Kabupaten Timur Tengah Utara untuk periode 2014-2018.

## III. D ESAIN S ISTEM
Pada  bagian  ini  membahas  tentang  bagaimana  desain  sistem  pada  penelitian  ini, populasi dan sampel, teknik pengumpulan data dan pengembangan instrumen, serta teknik analisis data.

## A. Rancangan Penelitian
Pembuatan  model  peramalan  yang  diterapkan  pada  data  jumlah  kecelakaan berdasarkan kondisi korban (Jumlah Kejadian, Meninggal Dunia, Luka Ringan, Luka Berat dan Kerugian Materiil) menggunakan 2 metode yang berbeda yaitu Metode Trend M oment dan  Metode Least  Square .  Periode  data  yang  digunakan  untuk  meramalkan  jumlah kecelakaan  di  tahun  2014  yakni  sepanjang  8  tahun  menggunakan  data  mulai  dari  tahun 2006-2013. Kedua metode ini pada akhirnya dibandingkan untuk mencari model peramalan jumlah kecelakaan berdasarkan 5 kondisi korban dengan harapan mendapatkan pemodelan data  yang  memiliki  tingkat  eror  yang  kecil.  Salah  satu  cara  untuk  mengevaluasi  model peramalan  data  yang  telah  terbentuk  yakni  menggunakan  MAPE  ( Mean  Absolute Percentage  Error ),  sehingga  diharapkan  bahwa  model  data  yang  diramalkan  mendekati akurasi yang tepat. Berikut Gambar 2 mengilustrasikan desain sistem  pada penelitian ini.
Gambar 2. Desain sistem pembuatan model data kecelakaan lalu lintas menggunakan Metode Trend Moment dan Least Square Sistem model peramalan data yang akan dibuat menggunakan 2 metode yaitu Metode Trend Moment dan Metode Least Square , kedua metode tersebut diterapkan menggunakan data  jumlah  korban  kecelakaan  di  Kota  Gresik  berdasarkan jumlah  kejadian,  jumlah meninggal  dunia,  jumlah  luka  ringan,  jumlah  luka  berat  dan  jumlah  kerugian  materiil, kemudian dilakukan proses perhitungan menggunakan suatu persamaan atau formula pada masing-masing  metode.  Metode Trend  Moment melakukan  perhitungan  pada  data  yang didapat  dengan  menggunakan  persamaan  ke -1  yaitu ∑ 𝑌  = 𝑎 ∗ 𝑛 + 𝑏 ∗ ∑ 𝑋 .  Setelah mendapatkan  hasil  dari  persamaan  1,  maka  dapat  dilanjutkan  melakukan  perhitungan persamaan ke-2 yaitu ∑ 𝑋𝑌 = 𝑎 ∗   ∑ 𝑋 + 𝑏 ∗ ∑ 𝑋 2 . Hasil perhitungan dari persamaan ke-1 dan  persamaan  ke-2  yakni  mendapatkan  nilai a dan b ,  lalu  pada  akhirnya  kedua  nilai tersebut diproyeksikan ke dalam  persamaan prediksinya yakni 𝑌 = 𝑎 + 𝑏𝑥 . Metode Least Square mempunyai perhitungan persamaan ke-1 dan ke-2 yang berbeda dibandingkan Metode Trend Moment, dikarenakan Least Square mencari langsung nilai a dan b tanpa mencari nilai eliminasi dari keduanya. Data diproses menggunakan persamaan ke-1  yaitu 𝑎 =   ∑ 𝑌 𝑛 ⁄ .  Setelah  mendapatkan  hasil  dari  persamaan  ke-1  maka  dapat dilanjutkan  perhitungan  persamaan  ke-2  yaitu 𝑏 =   ∑ 𝑋𝑌 /    ∑ 𝑋 2 .  Hasil  dari  persamaan ke-1 (nilai a ) dan ke-2 (nilai b ) diproyeksikan ke dalam  persamaan prediksinya yakni 𝑌 = 𝑎 + 𝑏𝑥 .

## B. Populasi dan Sampel
Terdapat  5  kategori  pada  data  kecelakaan  lalu  lintas  di  Kota  Gresik  dalam penelitian ini yakni data aktual berdasarkan jumlah kejadian kecelakaan (frekuensi kasus), korban  meninggal  (frekuensi  kasus),  korban  luka  berat  (frekuensi  kasus),  korban  luka ringan  (frekuensi  kasus),  dan  kerugian  materiil  (rupiah).  Pada  Tabel  1  terlihat  bahwa terdapat  peningkatan  tajam  sebanyak  70.7%  jumlah  kejadian  kecelakaan  pada  rentang tahun 2010 (245 kasus) ke 2011 (839 kasus).
Tabel 1. Data jumlah kejadian kecelakaan di Kota Gresik Tahun Data Aktual Tahun 2006 219 Tahun 2007 220 Tahun 2008 317 Tahun 2009 237 Tahun 2010 245 Tahun 2011 839 Tahun 2012 787 Tahun 2013 475
Pada  Tabel  2  menunjukkan  ada  kenaikan  sebesar  51.3%  pada  data  jumlah  korban meninggal  dunia   yang  disebabkan  oleh  kecelakaan  lalu  lintas  di  Kota  Gresik  dari  tahun 2010 (112 kasus) ke tahun 2011 (233 kasus).
Tabel 2. Data jumlah korban meninggal dunia di Kota Gresik
Tahun Data Aktual Tahun 2006 96 Tahun 2007 100 Tahun 2008 114 Tahun 2009 106 Tahun 2010 112 Tahun 2011 233 Tahun 2012 284 Tahun 2013 189
Berbeda  dengan  data  jumlah  korban  luka  berat,  Tabel  3  menunjukkan  justru  terjadi penurunan  kasus  kecelakaan  sebesar  25.7%  dari  tahun  2010  (163  kasus)  ke  tahun  2011 (121  kasus),  lalu  semakin  turun  pada  tahun  2012  yakni  terjadi  33  kasus  kec elakaan  dan pada tahun 201 3 turun menjadi 7 kasus kecelakaan.
Tabel 3. Data jumlah korban luka berat di Gresik Tahun Data Aktual Tahun 2006 144 Tahun 2007 92 Tahun 2008 107 Tahun 2009 144 Tahun 2010 163 Tahun 2011 121 Tahun 2012 33 Tahun 2013 7
Tabel 4 menunjukkan adanya peningkatan yang cukup tinggi kasus kecelakaan berdasarkan jumlah korban luka ringan sebesar 84.3% dari tahun 2010 (139 kasus) ke tahun 2011 (888 kasus).  Terdapat  kemungkinan  bahwa  terdapat  kecelakaan  luka  ringan  yang  terjadi  Kot a Gresik  yang  tidak  terdata  oleh  Satuan  Lalu  Lintas  Polres  Gresik,  dikarenakan  kasus kecelakaan tersebut sudah diselesaikan dengan baik oleh korban di tempat kejadian.
Tabel 4. Data jumlah korban luka ringan di Kota Gresik
Tahun Data Aktual Tahun 2006 164 Tahun 2007 173 Tahun 2008 294 Tahun 2009 136 Tahun 2010 139 Tahun 2011 888 Tahun 2012 888 Tahun 2013 534
Tabel  5  menunjukkan  data  jumlah  kerugian  materiil  dari  korban  kecelakaan  lalu  lintas dimana  terjadi  peningkatan  sebesar  43.2%  dari  tahun  2010  (Rp.  346.700.000)  ke  tahun 2011 (Rp. 611.450.000) dan semakin meningkat di tahun 2012 sebesar Rp. 708.750.000.
Tabel 5. Data jumlah kerugian materiil di Kota Gresik
Tahun Data Aktual Tahun 2006 Rp. 283.200.000 Tahun 2007 Rp. 154.850.000 Tahun 2008 Rp. 352.195.000 Tahun 2009 Rp. 464.975.000 Tahun 2010 Rp. 346.700.000 Tahun 2011 Rp. 611.450.000 Tahun 2012 Rp. 708.750.000 Tahun 2013 Rp. 446.150.000

## C. Teknik Pengumpulan Data dan Pengembangan Instrumen
Teknik  pengumpulan  data  pada  penelitian  ini  dilakukan  melalui  proses  permintaan data ke bagian Petugas Administrasi  Satuan Lalu Lintas Polres Gresik, dimana data yang diberikan berupa file Microsoft.Excel yang terdiri dari beberapa sheet dan berisi berbagai data  kecelakaan  lalu  lintas  di  Kota  Gresik.  Data  yang  diperoleh  adalah  data  mengenai jumlah  kecelakaan  berdasarkan  kondisi  korban  di  Kota  Gresik  periode  tahun  2006-2013. Data  tersebut  difilter  berdasarkan  kebutuhan  pada  penelitian  ini,  lalu  ditentukan  va riabel apa saja yang tepat untuk dilakukan forecasting, sehingga terbentuk 5 variabel yang akan diprediksi  kejadian  di  tahun  selanjutnya  yaitu  jumlah  kejadian,  Meninggal  Dunia  (MD), Luka Ringan (LR), Luka Berat (LB) dan Kerugian Materiil (Kermat). Kami menilai bahwa masih  terdapat  variabel  lain  yang  sebenarnya  dapat  membantu  penelitian  ini  agar  lebih mendalam, namun dari sisi data masih belum memungki nkan untuk  diolah. Variabel lain yang  kami  maksud  tersebut  adalah  variabel  lokasi  kecelakaan,  dimana  lokasi  tersebut seharusnya  mengandung  informasi  alamat  atau  nama  jalan  atau  lebih  ringkasnya  adalah nama umum yang  diketahui oleh masyarakat pada titik lokasi terjadinya kecelakaan. Jika data  tersebut  memungkinkan  ter- record, maka  penelitian  ini  akan  semakin  informatif dengan  sajian  sistem  berupa  kombinasi  antara  Sistem  Informasi  Geografis  dengan tambahan Komputasi Cerdas menggunakan metode forecasting untuk memprediksi lokasi mana  saja  yang  memungkinkan  terjadi  peningkatan  kecelakaan  di  desa  atau  wilayah tersebut.

## D. Teknik Analisis Data
Teknik analisis data yang digunakan pada penelitian ini yakni dengan memanfaatkan 2  Metode Forecasting yakni  Metode Trend  Moment dan  Metode Least  Square ,  serta evaluasi  model  menggunakan  MAPE  ( Mean  A bsolute  Percentage  Error ).  Berikut penjelasan pada masing-masing metode:
1) Metode Trend Moment
Metode Trend  Moment adalah  sebuah  metode  yang  digunakan  untuk  mencari  garis lurus dengan perhitungan statistika dan matematika tertentu untuk mengetahui fungsi garis lurus  yang  dibentuk  oleh  data  historis  atau  lampau.  Persamaan  rumus  yang  digunakan untuk metode ini menurut S ugiarto dan Dergibson [5] adalah
𝑌 = 𝑎 + 𝑏𝑥 (1) Dimana :
Y = nilai variabel yang akan diramalkan a = bilangan konstan
b = koefisien garis tren
X = indeks waktu (dimulai dari 0,1,2,…n)
Namun perlu diingat bahwa untuk mencari nilai a dan b pada Metode Trend Moment harus melakukan eliminasi dari persamaan 2 dan 3 di bawah ini , dimana n adalah jumlah periode. ∑ 𝑌     = 𝑎 ∗ 𝑛 + 𝑏 ∗ ∑ 𝑋 (2) ∑ 𝑋𝑌 = 𝑎 ∗   ∑ 𝑋 + 𝑏 ∗ ∑ 𝑋 2 (3)

## 2) Metode Least Square
Metode Least  Square adalah  metode  berupa  deret  berkala  yang  digunakan  untuk melihat trend dari  data  deret  waktu  [6].    Data  yang  dibutuhkan  untuk  melakukan  proses peramalan adalah data di masa lampau yang pada akhirnya data dimasa mendatang dapat ditentukan hasilnya. Persamaan rumus yang digunakan untuk metode ini adalah
𝑌 = 𝑎 + 𝑏𝑥 (4) Dimana :
Y = nilai variabel yang akan diramalkan
a = bilangan konstan
b = koefisien garis tren
X = indeks waktu (dimulai dari 0,1,2,…n)
Berlaku juga untuk Metode Least Square, harus mencari nilai a dan b namun tidak perlu melakukan eliminasi, cukup menghitung rumus pada persamaan 5 dan 6 berikut ini, dimana n adalah jumlah periode . 𝑎 =   ∑ 𝑌 𝑛 ⁄ (5) 𝑏 =   ∑ 𝑋𝑌 /    ∑ 𝑋 2 (6)
Dari perbandingan metode tersebut, diharapkan dapat membentuk model peramalan yang tepat dengan kondisi data kecelakaan lalu lintas di Kota Gresik menggunakan data lampau tahun 2006-2013.

## 3) Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
MAPE adalah metode yang digunakan untuk menghitung  persentase eror (kesalahan) dari  data  yang  sebenarnya  dengan  data  yang  akan  diramalkan.  MAPE  dihitung  dengan menggunakan kesalahan absolut tiap periode yang didapatkan dari selisih antara data aktual dan  hasil forecasting, lalu  dibagi  dengan  nilai  data  aktualnya.  Kemudian  hasil  dari perhitungan  tersebut  di  hitung  nilai  rata-rata  persentase  absolutnya  [7].  Persamaan  yang digunakan untuk mencari MAPE adalah :
𝑀 𝐴𝑃𝐸 = ( 100% 𝑛 ) ∑ [𝑋𝑡 −𝐹𝑡] 𝑋𝑡 𝑛 𝑡 =1
(7)
Dimana : Xt = Data aktual pada periode t Ft = Nilai forecasting pada periode t n = jumlah data
Sebuah pemodelan data dikategorikan baik jika memiliki nilai MAPE yang berada ambang batas pada 10%  x  25%.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Dalam  penelitian  ini  dibandingkan  2  cara  pembuatan  model  menggunakan  Metode Forecasting yaitu Metode Trend Moment (Garis Lurus) dan Metode Least Square . Setiap metode  diterapkan  untuk  membuat  model  prediksi  serta  meramalkan  5  kategori  kondisi korban kecelakaan yakni jumlah kejadian, korban meninggal dunia, luka berat, luka ringan dan  kerugian  materiil  yang  akan  terjadi  pada  tahun  berikutnya,  sehing ga  didapatkan  10 pemodelan data.

## A. Hasil Peramalan menggunakan Metode Trend Moment (Garis Lurus)
Tabel 6. Data hasil perhitungan Forecasting untuk memprediksi kejadian di tahun 2014 menggunakan  Metode Trend Moment
Kategori Tahun 2014 MAPE (%) Jumlah Kejadian 749.6 35.6 Meninggal Dunia 257.9 22.8 (M APE terkecil) Luka Berat 37.5 113.3 (M APE terbesar) Luka Ringan 827.9 70.1 Kerugian Materiil Rp. 665.835.892,90 28.3
Hasil peramalan tahun 2014 menggunakan model data tahun 2006-2013 sesuai kategori jumlah kejadian kecelakaan, korban meninggal dunia, luka berat, luka ringan dan kerugian materiil  pada  data  kecelakaan  di  Kota  Gresik  menggunakan  M etode Trend  Moment ditunjukkan pada Tabel 6, MAPE terkecil dimiliki oleh model kategori korban meninggal dunia yakni sebesar 22.8%, sedangkan MAPE terbesar dimiliki oleh model kategori korban luka  berat  sebesar  113.3%.  Gambar  3-7  menunjukkan  jarak  kedekatan  antara  data  aktual dan hasil forecasting setiap kategori , dimana jika setiap titik data aktual berdekatan dengan titik forecasting maka model tersebut merupakan model data yang bagus dan layak, karena nilai forecasting mendekati nilai aktualnya, dan begitu sebaliknya.
Gambar  3.  Grafik  hasil  perhitungan forecasting menggunakan  M etode Trend  M oment pada  data kecelakaan berdasarkan jumlah kejadian di Kota Gresik.
Gambar  4.  Grafik  hasil  perhitungan forecasting menggunakan M etode Trend M oment pada data kecelakaan berdasarkan jumlah korban meninggal dunia di Kota Gresik.
Gambar  6.  Grafik  hasil  perhitungan forecasting menggunakan M etode Trend M oment pada data  kecelakaan berdasarkan jumlah korban luka ringan di Kota Gresik.
Gambar  5.  Grafik  hasil  perhitungan forecasting menggunakan M etode Trend M oment pada data kecelakaan berdasarkan jumlah korban luka berat di Kota Gresik.
Gambar  7.  Grafik  hasil  perhitungan forecasting menggunakan  M etode Trend  M oment pada  data  kecelakaan berdasarkan jumlah kerugian materiil di Kota Gresik.
Gambar  4  menunjukkan  kepresisian  model  prediksi  pada  kondisi  korban  kecelakaan berdasarkan  kategori  meninggal  dunia  dengan  rasio  eror  sebesar  22.8%,  titik  nilai  aktual berdekatan  dengan  titik  nilai forecasting, walaupun  masih  terdapat  4  titik  lain  yang berjauhan.  Gambar  7  menunjukkan  pula  kepresisian  model  prediksi  pada  kondisi  korban kecelakaan berdasarkan kategori kerugian materiil dengan rasio eror sebesar 28.3%.

## B. Hasil Peramalan menggunakan Metode Least Square
Hasil peramalan tahun 2014 menggunakan model data tahun 2006-2013 sesuai kategori jumlah kejadian kecelakaan, korban meninggal dunia, luka berat, luka ringan dan kerugian materiil  pada  data  kecelakaan  di  Kota  Gresik  menggunakan  M etode Least  Square ditunjukkan pada Tabel 7, MAPE terkecil dimiliki oleh model kategori korban meninggal dunia yakni sebesar 29.3%, sedangkan MAPE terbesar dimiliki oleh model kategori korban luka berat sebesar 194.6%. Gambar 8-12 menunjukkan jarak kedekatan antara data aktual dan  hasil forecasting setiap  kategori , model  data  kategori  korban  meninggal  dunia  dan kategori kerugian materiil memiliki kedekatan nilai aktual dan hasil forecasting yang baik. Gambar  9  dan  Gambar  12  menunjukkan  model  prediksi  yang  baik  pada  data  kecelakaan berdasarkan  kategori  korban  meninggal  dunia  (rasio  eror  29.3%)  dan  kategori  kerugian materiil  (rasio  eror  29.8%)  masing-masing,  dimana  titik  nilai  aktual  dan  nilai foreasting saling berdekatan.
Tabel 7. Data hasil perhitungan Forecasting untuk memprediksi kejadian di tahun 2014 menggunakan Metode Least Square
Kategori Tahun 2014 MAPE (%) Jumlah Kejadian 831.7 42 Meninggal Dunia 293.9 29.3 (M APE terkecil) Luka Berat 91.5 194.6 (M APE terbesar) Luka Ringan 889.4 77.4 Kerugian Materiil 772.035.892,9 29.8
Gambar  8.  Grafik  hasil  perhitungan forecasting menggunakan  M etode Least  Square pada  data kecelakaan berdasarkan jumlah kejadian di Kota Gresik.
Gambar 9. Grafik hasil perhitungan forecasting menggunakan  M etode Least  Square pada  data    kecelakaan berdasarkan jumlah korban meninggal dunia di Kota Gresik.
Gambar 12. Grafik hasil perhitungan forecasting menggunakan M etode Least Square pada data  kecelakaan berdasarkan kerugian materiil di Kota Gresik.

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  perumusan  masalah  dan  hasil  eksperimen  pada  penelitian  yang  telah dilakukan, maka dapat disimpulkan bahwa:
1. Kategori  jumlah  kejadian  kecelakaan  tidak  menentukan  berapa  banyak  jumlah korban  kecelakaan,  sehingga  terdapat  asumsi  bahwa  jumlah  korban  ditentukan berdasarkan dimana lokasi kejadian kecelakaan tersebut terjadi.
2. Perhitungan  dengan  menggunakan  Metode Least  Square memiliki  tingkat  eror lebih tinggi.
3. Menurut hasil forecasting pada tahun 2014 menggunakan  Metode Trend Moment dan  Metode Least  Square ,  jumlah  kejadian  kecelakaan  akan  terus  meningkat, sehingga  akademisi,  peneliti,  dan  pihak  berwajib  sebaiknya  segera  melakukan evaluasi faktor apa saja yang memungkinkan terjadinya kece lakaan di jalan raya.
4. Menurut hasil forecasting pada tahun 2014 menggunakan  Metode Trend Moment dan Metode Least Square, jumlah kerugian materiil para korban kecelakaan akan terus  meningkat,  sehingga  Pemerintah  dapat  memberikan  perhatian  lebih  pada layanan asuransi kecelakaan.
5. Semua  kategori  kondisi  korban  kecelakaan  yang  telah  dilakukan forecasting menggunakan  Metode Trend  Moment dan  Metode Least  Square menunjukkan bahwa  tahun  2014  kecelakaan  berdasarkan  jumlah  kejadian,  kerugian  materiil, korban  meninggal  dunia  dan  korban  luka  ringan  akan  semakin  meningkat, sedangkan jumlah kecelakaan berdasarkan korban luka berat semakin menurun.
Gambar  10.  Grafik  hasil  perhitungan forecasting menggunakan M etode Least Square pada data  kecelakaan berdasarkan jumlah korban luka berat di Kota Gresik.
Gambar  11.  Grafik  hasil  perhitungan forecasting menggunakan M etode Least Square pada data  kecelakaan berdasarkan jumlah korban luka ringan di Kota Gresik.
6. Pengukuran  rasio  eror  menggunakan  MAPE  ( Mean  Absolute  Percentage  Error ) pada  model  data  menggunakan  Metode Trend  Moment yakni  kategori  kejadian kecelakaan  memiliki  MAPE  =  35.6%,  kategori  korban  luka  ringan  memiliki MAPE = 22.8%, kategori  korban luka berat memiliki MAPE = 113.3%, kategori meninggal  dunia  memiliki  MAPE  =  70.1%,  dan  kategori  kerugian  materiil mempunyai MAPE = 28.3%.
7. Pengukuran rasio eror pada m odel data menggunakan Metode Least Square , pada kategori kejadian kecelakaan memiliki MAPE = 42%, kategori korban luka ringan memiliki MAPE = 29.3%, kategori korban luka berat memiliki MAPE = 194.6%, kategori meninggal dunia memiliki MAPE = 77.4%, dan kategori kerugian materiil mempunyai MAPE = 29.8%.
8. Faktor-faktor  yang  memungkinkan  berpengaruh  terhadap  hasil forecasting pada penelitian ini yaitu jumlah data dan human error saat pengumpulan data, sehingga dibutuhkan data dengan rentang periode yang lebih panjang ( time series ).

## R EFERENSI
[1] A.  D.  Saputra,  “Studi  Tingkat  Kecelakaan  Lalu  Lintas  Jalan  di  Indonesia Berdasarkan Data KNKT (Komite Nasional Keselamatan Transportasi) Dari Tahun 2007-2016,” Warta Penelitian Perhubungan, vol. 29, no. 2, pp. 179–190, 2017.
[2] I.  Maharsi  Rezqitullah,  M.  Abdul  Mukid,  and  Y.  Wilandari,  “ Peramalan  Jumlah Kecelakaan  di  Kota Semarang  Tahun  2017  Menggunakan  Metode  Runtun  Waktu (Studi  Kasus :  Data  Jumlah  Kecelakaan  Lalu  Lintas  di  Kota  Semarang  Periode Januari 2012 - Desember 2016),” Gaussian , vol. 6, no. 3, pp. 355 –364, 2017.
[3] A.  Madu,  “Perbandingan  Metode  Trend  Projection  dan  Metode  Backpropagation dalam Meramalkan Jumlah Korban Kecelakaan Lalu Lintas yang Meninggal Dunia di  Kabupaten  Timor  Tengah  Utara,  Nusa  Tenggara  Timur,”  Jurnal  Mercumatika, vol. 1, no. 1, pp. 44–57, 2016.
[4] B. Heizer, Jay dan Render, Manajemen Operasi, Buku 1 Edisi 9 . Jakarta: Salemba Empat, 2009.
[5] Sugiarto and S. Dergibson, Metode Statistika Untuk Bisnis dan Ekonomi . Jakarta: PT.Gramedia Pustaka Utama, 2002.
[6] S. Assauri, Teknik dan Metode Peramalan . Jakarta: LPFE UI, 1991.
[7] F.  Pakaja,  A.  Naba,  and  Purwanto,  “Peramalan  Penjualan  Mobil  Menggunaka n Jaringan Syaraf Tiruan dan Certainty Factor,” EECCIS , vol. 6, no.1, pp.23-28, 2012.