## IMPLEMENTASI PERAMALAN DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING PADA KASUS KEKERASAN ANAK DI PUSAT PELAYANAN TERPADU PEMBERDAYAAN PEREMPUAN DAN ANAK
Riyadhul Fajri 1 , Teuku Muhammad Johan 2
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Almuslim, Bireuen - Aceh Email : fajri071113@gmail.com, johantm@yahoo.com

## ABSTRACT
The high number of cases of violence in children today is increasing. Among the cases of child abuse are physical torture, sexual harassment and neglect. Every year violence in children increases with different patterns of behavior. Various efforts were made by the government to campaign for child protection legislation. To forecast an increase or decrease in child abuse patterns over the next 5 years, an inhalamanation-based forecasting system is needed. This inhalamanation system is expected to predict how many cases of child abuse that occur from the time in the future. Double expoential smoothing method is the most widely used method to determine the equation of second smoothing data trend through smoothing process. This forecasting system captures the pattern of past data then used to project future data. The purpose of this system is to provide an idea of the level of violence in children. The variables used in this system are the types of cases of domestic violence / Traumatic cases of Persecution, Kidnapping cases, Rape cases and Sodomy case types. The case of violence predicted for four years previous year is in 2012, 2013, 2014, 2015. Then processed using the method of double expnential smoothing by looking for the equation of the trend first and followed by looking for second smoothing and forecasting results of the type of violence in the next year that is 2016.
The  special  target  of  this  forecasting  system  is  to  project  a  pattern  of  child  abuse  that  is  still  frequent  and  predict patterns of violence in children for the next few years. This is done to prepare everything needed to handle cases of violence in the future. Long-term goal to predict the level of violence in children for the next 10 years. This is expected to anticipate the acts of violence that occur in children by looking at previous forecasting data.
Keywords: Double Exponential Smoothing, Forecasting, Type of Child Violence

## INTISARI
Tingginya  kasus  kekerasan  pada  anak  dewasa  ini  semakin  meningkat.  Diantara  kasus  kekerasan  pada  anak  yaitu penyiksaan fisik, pelecehan seksual, dan penelantaran. Setiap tahun kekerasan pada anak semakin meningkat dengan pola perilaku  yang  berbeda-beda.  Berbagai  upaya  dilakukan  pemerintah  untuk  mengkampanyekan  undang-undang perlindungan anak. Untuk meramalkan meningkat atau menurunnya pola kekerasan pada anak selama 5 tahun mendatang dibutuhkan  sebuah  peramalan  berbasis  system  inhalamanasi.  Sistem  inhalamanasi  ini  diharapkan  dapat  meramalkan seberapa banyak kasus kekerasan anak yang terjadi dari waktu pada masa yang akan datang. Metode Double expoential smoothing adalah suatu metode yang paling luas digunakan untuk menentukan persamaan trend data pemulusan kedua melalui proses smoothing . Sistem peramalan ini  menangkap pola dari data yang telah lalu kemudian digunakan untuk memproyeksikan data yang akan datang. Tujuan dari sistem ini adalah untuk memberikan gambaran tingkat kekerasan pada anak. Variabel  yang digunakan pada sistem  ini adalah jenis  kasus KDRT/Traumatis  kasus Penganiayaan,  kasus Penculikan,  kasus  Perkosaan  dan  Jenis  kasus  Sodomi.  Kasus  kekerasan  yang  diramalkan  selama  empat  tahun  tahun sebelumnya yaitu tahun 2012, 2013, 2014, 2015. Kemudian diproses menggunakan metode Double expnential smoothing dengan mencari persamaan trend terlebih dahulu dan dilanjutkan dengan mencari pemulusan kedua dan hasil peramalan yaitu jenis kekerasan pada tahun berikutnya yaitu 2016.
Target Khusus dari system peramalan  ini adalah untuk memproyeksikan pola kekerasan pada anak yang masih sering dan memprediksikan pola kekerasan pada anak untuk beberapa tahun kedepan. Hal ini dilakukan untuk  mempersiapkan segala hal yang dibutuhkan untuk menangani kasus kekerasan pada masa yang mendatang. Tujuan jangka panjang untuk dapat  memprediksikan  tingkat  kekerasan  pada  anak  untuk  masa  10  tahun  kedepan.  Hal  ini  diharapkan  dapat mengantisipasi tindak kekerasan yang terjadi pada anak dengan melihat data peramalan sebelumnya.
Kata Kunci : Double exponential Smoothing , Jenis Kekerasan Anak, Peramalan

## I. PENDAHULUAN
Anak adalah tumpuan dan harapan orang tua. Anak jugalah yang akan menjadi penerus bangsa ini. Sedianya, wajib dilindungi maupun diberikan  kasih  sayang.  Namun  fakta  berbicara lain. Maraknya kasus kekerasan pada anak sejak beberapa  tahun  ini  seolah  membalikkan pendapat  bahwa  anak  perlu  dilindungi.  Begitu banyak  anak  yang  menjadi  korban  kekerasan keluarga,  lingkungan  maupun  masyarakat dewasa ini. Pasal 28b ayat 2 menyatakan bahwa “Setiap  anak  berhak  atas  kelangsungan  hidup, tumbuh,  dan  berkembang  serta  berhak  atas perlindungan dari kekerasan dan diskriminas”.
Tingkat  kekerasan  terhadap  anak  di Indonesia  masih  tergolong  tinggi.  Komisi Perlindungan  Anak  Indonesia  (KPAI)  saat  ini mencatat  ada  1000  kasus  kekerasan  pada  anak dalam  kurun  waktu  selama  tahun  2016. Jumlahnya  bisa  meningkat  karena  ada  yang laporan di Polri dan jajarannya dan banyak dari pelaku kekerasan terhadap anak ini justru adalah orang tua dari anak itu sendiri. David Gill (dalam Sudaryono,  2007)  mengartikan  perlakuan  salah terhadap  anak  adalah  termasuk  penganiayaan, penelantaran  dan  ekspoitasi  terhadap  anak, dimana hal ini adalah hasil dari perilaku manusia yang  keliru  terhadap  anak.  Bentuk  kekerasan terhadap  anak  tentunya  tidak  hanya  berupa kekerasan  fisik  saja,  seperti  penganiayaan, pembunuhan,  maupun  perkosaan,  melainkan juga  kekerasan  non  fisik,  seperti  kekerasan ekonomi, psikis, maupun kekerasan religi.
Kekerasan  ini  bisa  terjadi    kapan  saja  dan dimana saja tak terkecuali di wilayah aceh utara sehingga  pihak  keamanan  atau  psikologi  harus selalu siap untuk  menangani setiap kriminalitas yang terjadi khususnya para polisi yang bertugas di satuan reserse kriminal. Oleh karena itu satuan reserse  kriminal  harus  bisa  memperhitungkan segala hal mengenai tindak kriminal yang sudah terjadi,  sedang  terjadi  dan  yang  mungkin  akan terjadi  agar  bisa  menanganinya  dengan  tepat guna memberikan rasa aman bagi masyarakat di wilayah  hukumnya.  Misalkan  saja  salah  satu kesiapan  satuan  reserse  kriminal  yaitu  dapat memperhitungkan tingkat jumlah krimanal yang akan terjadi berikutnya, sehingga satuan reserse kriminal dapat mempersiapkan segala hal untuk menanganinya  seperti  mempersiapkan  jumlah
personil yang diperlukan, senjata atau perlengkapan  lainnya  guna  mengatasi  tindak kriminal  di  wilayah  hukumnya  masing-masing, dan juga melakukan pencegahan sedini mungkin guna  meminimalisir  tingkat  jumlah  tindak kriminal  sehingga  memberikan  rasa  aman  bagi masyarakat.
Kemampuan  komputer  sebagai  perangkat yang membantu untuk mempermudah tugas atau kerja  seseorang  menjadi  lebih  mudah,  lebih efektif  dan  lebih  efisien  khususnya  dalam kecepatan  proses  dan  keakuratan  hasil  yang diberikan  diharapkan  dapat  membantu  untuk mempermudah dalam peramalan kasus kekerasan  anak  dengan  menggunakan  metode double exponential smoothing .
Selama ini, peramalan kasus kekerasan anak belum  dapat  di  lakukan  karena  sistem inhalamanasi  yang  tidak  mendukung.  Oleh karena itu dibutuhkan sebuah sistem yang dapat meramalkan  seberapa  banyak  kasus  kekerasan anak  yang  terjadi  dari  waktu  ke  waktu. Penyediaan  sistem  peramalan  kekerasan  anak yang menggunakan Tools apliaksi menggunakan sistem  pendukung  keputusan  memungkinkan peramalan data kekerasan anak.
Dalam  situasi  seperti  ini  pentingnya peramalan untuk menyelesaikan masalah mengenai  data-data  masa  lampau  yang  dapat diolah  untuk  membantu  dalam  pengambilan keputusan  di  masa  yang  akan  datang.  Dengan penerapan  suatu  teori  peramalan  dalam  melihat kasus  kekerasan,  akan  sangat  membantu meningkatkan  peluang  keuntungan  yang  lebih tinggi  di  masa  akan  datang.  Proses peramalan metode tersebut menangkap pola dari data yang telah lalu kemudian digunakan untuk memproyeksikan  data  yang  akan  datang. Variabel  data  yang  di input adalah  jenis-jenis kekerasan  pada  masa  lampau  dan  kemudian  di proses dalam trend data, Selanjutnya tahap hasil peramalan menggunakan metode double exponential smooting adalah hasil alpha dengan nilai error paling  minimum  yang  paling  baik untuk melihat jenis-jenis kekerasan yang paling sedikit.

## II. DASAR TEORI

## A. Peramalan
Peramalan  merupakan  suatu  usaha  untuk meramalkan keadaan di masa mendatang melalui
pengujian keadaan dimasa lalu. Esensi peramalan  adalah  perkiraan  peristiwa-peristiwa di waktu  yang akan datang atas dasar pola-pola di  waktu  yang  lalu,  dan  penggunaan  kebijakan terhadap proyeksi-proyeksi dengan pola-pola di waktu yang lalu. Peramalan adalah seni dan ilmu untuk  memperkirakan  kejadian  di  masa  depan. Hal  ini  dapat  dilakukan  dengan  melibatkan pengambilan data masa lalu dan menempatkannya  ke  masa  yang  akan  datang dengan suatu bentuk model matematis [5].
Peramalan  adalah  suatu  taksiran  atau perkiraan nilai-nilai sebuah variable berdasarkan kepada nilai yang diketahui dari variable tersebut atau variable yang berhubungan dengan bantuan perhitungan statistik dalam memperoleh gambaran kejadian dimasa mendatang [4].
Peramalan adalah suatu proses memperkirakan  secara  sistematis  tentang  apa yang mungkin  terjadi dimasa  yang akan datang berdasarkan  inhalamanasi  masa  lalu  dan sekarang yang dimiliki agar kesalahannya dapat diperkecil. Peramalan tidak memberikan jawaban  pasti  tentang  apa  yang  akan  terjadi, melainkan berusaha mencari pendekatan tentang apa  yang  terjadi  sehingga  dapat  memberikan kontribusi  dalam  menentukan  keputusan  yang terbaik.

## B. Tujuan Peramalan
Tujuan  peramalan  adalah  mendapatkan peramalan yang bisa  meminimumkan kesalahan meramal (forecast  error) yang  bisa  diukur dengan Mean  Absolute  Deviation (MAD) dan Mean  Square  Error  (MSE). Sehingga  dengan adanya peramalan produksi manajemen perusahaan akan mendapatkan gambaran keadaan produksi dimasa yang akan datang, dan akan  memberikan  kemudahan  manajemen perusahaan  dalam  menentukan  kebijakan  yang akan dibuat oleh perusahaan. Tujuan peramalan yang lain adalah untuk  meramalkan permintaan dari item-item independent demand dimasa yang akan datang [3].

## C. Horizon Waktu Dalam Peramalan
Peramalan  biasanya di klasifikasikan berdasarkan  horizon  waktu  masa  depan  yang terbagi atas beberapa kategori :
1. Peramalan Jangka Pendek
Peramalan  ini  mencakup  jangka  waktu hingga  satu  tahun,  tetapi  umumnya  kurang dari  tiga  bulan.  Peramalan  ini  digunakan untuk merencanakan
pembelian, penjadwalan  kerja,  jumlah  tenaga  kerja, penugasan kerja dan tingkat produksi. 2. Peramalan Jangka Menengah
Peramalan ini umumnya mencakup hitungan  bulanan  hingga  tiga  tahun. Peramalan ini digunakan untuk merencanakan  penjualan,  perencanaan  dan anggaran  produksi,  anggaran  kas,  dan menganalisis  bermacam-macam  rencana operasi.
3. Peramalan Jangka Panjang Peramalan ini umumnya untuk perencanaan masa  tiga  tahun  atau  lebih.  Peramalan  ini digunakan  untuk  merencanakan  produksi baru,  pembelanjaan  modal,  lokasi  atau pengembangan fasilitas, serta penelitian dan pengembangan.

## D. Metode Single Exponential Smoothing
Penghalusan exponential adalah  teknik peramalan rata-rata bergerak dengan pembobotan  dimana  data  diberi  bobot  oleh sebuah fungsi exponential . Penghalusan exponential merupakan  metode  peramalan  rata- rata  bergerak  dengan  pembobotan  canggih, namun  masih  mudah  digunakan.  Metode  ini sangat sedikit pencatatan data masa lalu [3].
Rumus untuk Single Exponential Smoothing adalah sebagai berikut :
F t+1 = α X t + (1-α) F t-1 (2.1)
keterangan :
F t+1
= Ramalan untuk periode ke t+1 α = Bobot yang menunjukkan konstanta penghalus ( 0 < α < 1 )
X t
= Nilai riil periode ke t F t- 1 = Ramalan untuk periode ke t-1
Metode  ini  membutuhkan  nilai  alpha  (α) sebagai nilai parameter pemulusan. Bobot nilai α lebih  tinggi  di  berikan  kepada  data  yang  lebih baru,  sehinggan  nilai  parameter  α  yang  sesuai akan memberikan ramalan yang optimal dengan nilai kesalahan ( error ) terkecil. Untuk mendapatkan nilai  α  yang tepat pada umumnya dilakukan  dengan trial and error (coba-coba
tingkat  kepastian  dalam  meramal)  untuk menentukan nilai kesalahan terendah.

## E. Metode Double Exponential Smoothing
Dasar  pemikiran  dari  metode exponential smoothing tunggal maupun ganda adalah bahwa nilai  pemulusan  akan  terdapat  pada  waktu sebelum  data  sebenarnya  apabila  pada  data tersebut  terdapat  komponen  trend.  Oleh  karena itu  untuk  nilai-nilai  pemulusan tunggal perlu  di tambahkan  nilai  pemulusan  ganda  untuk menyesuaikan trend. Metode exponential smoothing  ganda yang  dapat  digunakan  untuk menyelesaikan  trend  linier  adalah  metode  dua parameter dari Holt. Pada metode Holt nilai trend tidak  di  muluskan  dengan  pemulusan  ganda secara  langsung,  tetapi  proses  pemulusan  trend dilakukan dengan menggunakan parameter yang berbeda dengan parameter yang digunakan pada pemulusan data asli. Metode Double Exponential Smoothing digunakan  ketika  data  menunjukkan adanya trend [1].
Rumus Double  Exponential  Smoothing dapat ditunjukkan sebagai berikut :
S t = α X t + (1 – α) (S t-1 + T t-1 )                    (2.2)
T t = β (S t – S t-1 ) + (1 – β) T t-1 (2.3)
F t+m = S t + T t . m (2.4)
keterangan :
St         = Nilai pemulusan tunggal Xt        = Data sebenarnya pada waktu ke t Tt = Pemulusan trend
F(t+m) = Nilai ramalan m = Periode masa mendatang
α         = Koefisien pemulusan ( smoothing ) ( 0 < α < 1 )
β = Koefisien pemulusan ( smoothing ) untuk trend ( 0 < β < 1 )

## F. Ukuran Kesalahan Peramalan
Ukuran kesalahan peramalan adalah penyimpangan  antara  aktual  demand  dengan hasil peramalan. Peramalan adalah hasil taksiran kita  akan  suatu  nilai  dimasa  yang  akan  datang, karena  masih  berupa  taksiran  maka  besar kemungkinan adanya kesalahan pada peramalan. Evaluasi  hasil  peramalan  digunakan  untuk mengetahui  keakuratan  hasil  peramalan  yang telah dilakukan terhadap data yang sebenarnya.

## G. Ukuran  Ketepatan  Peramalan  dengan Mean Squred Error (MSE)
Hasil ramalan tidak selalu akurat atau sering berbeda  dengan  keadaan  sesungguhnya  (data aktual).  Perbedaan  antara  ramalan  dengan keadaan sesungguhnya disebut dengan kesalahan ramalan (forecast  error) .  Menilai  ketepatan suatu periode peramalan dapat dilakukan dengan cara  mencari  selisih  besaran  (ukuran  kesalahan peramlan)  data  peramalan  terhadap  data  aktual [8].
Dengan  membandingkan  ukuran  kesalahan terkecil,  sehingga  nilai  peramalan  dapat digunakan  sebagai  acuan  dalam  menentukan kebutuhan-kebutuhan dimasa yang akan datang. Dalam statistik untuk menguji ukuran kesalahan peramalan bisa menggunakan beberapa metode. Salah  satu  cara  yang  digunakan  yaitu  MSE ( Mean Squred Error ). Mean Squred Error (MSE) merupakan suatu perhitungan jumlah dari selisih data  peramalan  dengan  data  yang  sebenarnya. Pada umumnya, semakin kecil nilai MSE maka ramalan semakin akurat.
Berikut  ini  merupakan  rumus  MSE (Mean Squred Error) yaitu :
MSE = ∑ ( –  ) (2.5)
keterangan :
MSE    = Kesalahan peramalan MSE ( Mean Squred Error )
Xt = Nilai aktual pada periode t Ft = Nilai peramalan pada periode t n = Banyaknya data

## III. METODE PENELITIAN

## A. Pengumpulan Data
Dalam  penelitian  ini  data  yang  digunakan adalah jenis data sekunder yaitu berupa data jenis kasus  kekerasan  pada  tahun  2013-2016  dan jenis-jenis  kekerasan  pada  tahun  2017.  Adapun langkah-langkah  dalam  pengumpulan  data adalah sebagai berikut:
1. Metode Studi Literatur
2. Metode Observasi
3. Metode Wawancara
4. Pemeriksaan Dokumen

## B. Analisa Data
Data yang diperoleh pada penelitian ini ada dua  yaitu  data  data  kuantitatif  yaitu  data  yang berupa angka didapatkan dari data primer dalam penelitan  pada  data  peramalan  yang  akan dimasukkan kedalam metode double exponential smoothing pada jenis tindak kekerasan.

## C. Sumber Data
Sumber  data  dalam  penelitian  ini  adalah data primer yaitu Data yang diperoleh dilembaga data anak. kemudian Data berupa data kuantitatif untuk  jenis  kekerasan  pada  tahun  2013-2015. Data yang diramalkan dapat berupa data 2016.

## D. Model yang Digunakan
Model untuk aplikasi peramalan untuk jenis kekerasan  menggunakan double  exponential smoothing, perancangan  diagram  menggunakan model Data Flow Diagram .

## E. Rancangan Penelitian
Data yang diperoleh pada penelitian ini ada dua  yaitu  data kualitatif  yaitu  data  yang berupa inhalamanasi dari hasil data kuantitatif yaitu data yang  berupa  angka  didapatkan  dari  data  primer dalam penelitan pada data peramalan yang akan dimasukkan kedalam metode Double Exponential  Smoothing .  Dari  data  tersebut dilakukan  pengolahan  analisis  data  pada langkah-langkah  penelitian  adalah  sebagai berikut :
1. Tahap Perencanaan
Pada  tahap  ini  Penelitian  melakukan perencanaan  data  yang  akan  diramal  pada tahun  2015  menggunakan  metode double exponential smoothing .
2. Pengambilan data Pada  tahap  ini  penelitian  memilih  data jumlah  kekerasan  anak  setiap  tahun  yang dibatasi hanya data kekerasan anak.
3. Penyusunan data Tahap ini data yang disusun oleh Penelitian terdiri dari data tahun 2012, data tahun 2013, data tahun 2014.
4. Pembukuan data Dari tahap ini Penelitian dapat melihat dan mengambil  kesimpulan  bahwa  peramalan jumlah  tindak  kekerasan  anak  yang  akan diramal adalah tahun 2015.
5. Tahap perancangan aplikasi
Pada  tahap  ini  Penelitian  merancang  dan mendesain  aplikasi  basis  data  berupa relationship data yang dapat menghasil data yang  akurat  dengan  menggunakan  metode dekomposisi.
6. Pengujian Pengujian  dilakukan  dengan  mencoba secara  detail  pada  aplikasi  peramalan  jenis kekerasan
7. Laporan Pada tahap ini penelitian merancang laporan terdiri  dari  laporan  peramalan  tingkat jumlah kriminal tahun 2015, berupa laporan maupun grafik.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Analisa Sistem
Kekerasan  terhadap  anak  adalah  tindak kekerasan  secara  fisik,  seksual,  penganiyaan emosional,  atau  pengabaian  terhadap  anak. Dalam  penelitian  ini  dibahas  empat  kategori utama  tindak  kekerasan  terhadap  anak  yaitu traumatik, kekerasan fisik, pelecehan emosional/psikologis,  dan  pelecehan  seksual anak.  Selama  ini,  peramalan  kasus  kekerasan anak  belum  dapat  di  lakukan  karena  sistem inhalamanasi  yang  tidak  mendukung.  Oleh karena itu dibutuhkan sebuah sistem inhalamanasi  yang  dapat  meramalkan  seberapa banyak  kasus  kekerasan  anak  yang  terjadi  dari waktu  ke  waktu  dan  meramalkan  kondisi  – kondisi  tersebut  pada  masa  yang  akan  datang. Metode double  expoential  smoothing adalah suatu metode yang paling luas digunakan untuk menentukan  persamaan  trend  data  pemulusan kedua  melalui  proses smoothing .  Sistem peramalan  ini  menangkap  pola  dari  data  yang telah lalu kemudian digunakan untuk memproyeksikan data yang akan datang.

## B. Hasil Perancangan Sistem
Perancangan  Sistem  merupakan    kejadian dari  suatu  diagram  alir  data,  dimana  satu lingkaran mempresentasikan seluruh sistem dan merupakan  tingkatan  tertinggi  dalam  diagram aliran  data  dan  hanya  memuat  satu  proses  dan menunjukkan sistem secara keseluruhan. Diagram  aliran  data  hanya  memuat  satu  proses
dan  menunjukkan  sistem  secara  keseluruhan yaitu seperti pada Gambar 1.
Peramalan Tindak kekerasan Admin Kepala Input data jenis -jenis kekrasa Input analisa Info Data jenis Info Data analisa jenis kekerasa Input data Jenis Input data kekerasan Info Data kekerasan Info data hasil  analisa Info peramalan double expoential smooting Gambar 1. Diagram Konteks

## C. Tabel Database
1. Tabel Admin
Tabel ini berfungsi menyimpan data Admin. Tabel 1 ini terdiri dari dua field , yaitu username dan password adalah sebagai berikut:

## Tabel 1. Tabel admin
No Field Tipe Size Keterangan 1. Id_User Varchar 15 2. Username Varchar 15 3. Password Varchar 15 4. Akses Varchar 10

## 2. Tabel Total Jenis Kekerasan
Tabel 2 ini berfungsi untuk menyimpan data jenis  kekerasan.  Adapun  tabel  data  adalah sebagai berikut :

## Tabel 2. Tabel jenis kekerasan
Nama Type Ukuran  Keterangan jenis_id int 15 Jeniskekerasan_id  Varchar 15 Nama_Kekerasan Double Nama_Jenis Varchar 15 Jenis Varchar 15 Total_Kekerasan int 11 3. Tabel Hasil Uji
Tabel  uji  ramal  berfungsi  untuk  ramalan dengan menggunakan double exponential smooting pada Implementasi Peramalan Double Exponential  Smoothing pada  Kasus  Kekerasan
Anak.  Adapun  tabel  uji  stok  dan  unit entry penjualan dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Tabel uji peramalan Nama Type Ukuran Keterangan id_uji int 11 aktual float alpha float 12 mape float 11 ramalan float

## 4. Tabel Analisa
Tabel 4 ini berfungsi untuk menyimpan data hasil  analisa  penilaian  jenis  ramalan  kekersan pada  anak  yang  dilakukan  oleh  pengguna aplikasi adalah sebagai berikut:

## Tabel 4. Tabel analisa
Nama Type Ukuran  Keterangan *Id_hasil Int 11 Primarykey Id_pengguna   Varchar 15

## D. Implementasi Tindak Kekerasan pada Anak
1. Halaman Login Halaman login berfungsi  untuk  masuk  ke program input dan  laporan  untuk  melihat  hasil ramalan.  Tampilan  halaman login yang  terdiri dari username dan password dapat  dilihat  pada Gambar 2.
Gambar 2. Halaman Login

## 2. Halaman Utama
Halaman menu utama terdiri dari lima buah menu utama, yaitu menu file data, file menu, file proses, file cetak  dan  tentang  aplikasi  yang dijalankan.  Adapun  tampilan  halaman  menu seperti tampilan Gambar 3.

## Gambar 3. Halaman Utama
3. Halaman Menu Input Halaman  menu input digunakan  untuk mengisi  data input data  kekerasan.  Adapun halaman menu input dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Halaman menu input
4. Halaman Lihat Data Kasus Kekerasan Halaman  menu  lihat  data  kasus  kekerasan digunakan  untuk  melihat  data  kekerasan. Adapun  halaman  menu  lihat  data  kasus kekerasan dapat dilihat pada Gambar 5.

## Gambar 5. Halaman lihat data kasus kekerasan

## 5. Halaman Menu Lihat Jenis Kasus
Halaman  menu  lihat  jenis  data  kasus kekerasan  digunakan  untuk  melihat  data kekerasan.  Adapun  halaman  menu  input  lihat jenis kasus dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Halaman menu lihat data jenis kasus

## 6. Halaman Hasil Analisa Double Exponential Smoothing
Halaman  hasil  analisa double  exponential smoothing periode  peramalan.  Lebih  jelasnya dapat dilihat pada Gambar 7.

## Gambar 7. Halaman hasil analisa
Halaman  hasil  analisa double  exponential smoothing menampilkan  id  uji,  alpha error , mape untuk nilai tingkat error margin dan hasil ramalan.  Lebih  jelasnya  dapat  dilihat  pada Gambar 8.
Gambar 8. Halaman hasil peramalan data kekerasan

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pembahasan  diatas, peneliti  dapat  mengambil  beberapa  kesimpulan antara lain sebagai berikut :
1. Dengan  adanya  analisa  peramalan  jumlah tindak  kekerasan  menggunakan  metode double exponential smoothing pada peramalan kasus kekerasan pada anak maka kinerja dapat ditingkatkan lebih efektif dan efisien,  sehingga  dapat  memprediksikan jumlah  kekerasan  dan  daerah  yang  sering terjadi kekerasan.
2. Sistem  peramalan  ini  menggunakan  data kekerasan  anak  dari  tahun  2013  sampai 2015, yang mana nantinya akan menghasilkan  peramalan  kekerasan  anak tahun 2015.
3. Metode double exponential smoothing yang digunakan uktuk mengukur tingkat kesalahan  peramalan  adalah  MSE  dan RMSE.  Nilai  MSE  adalah  jadi  tingkat menghitung  nilai error untuk  kesalahan terkecil dengan menggunakan RMSE.
4. Laporan yang dihasilkan dari sistem adalah laporan  data  kekerasan  dari  tiga  jenis kekerasan  yaitu  Fisik,  KDRT/Traumatic, dan  Pelecehan  Seksual,  Selanjutnya  MSE dan  RMSE  untuk  menghitung  nilai error terkecil.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Baktiar, C. dkk. (2015). Pembuatan Sistem Peramalan  Penjualan  dengan  Metode Weighted  Moving  Average  dan  Double Exponential  Smoothing  pada  UD Y . Jurnal INFRA.
[2] Baroroh,  A.  (2013). Analisis  Multivarlant dan  Time  Series  dengan  SPSS  21 .  Media Komputindo, Jakarta.
[3] Fachrurrazi, S. (2015). Peramalan Penjualan  Obat  Menggunakan  Metode Single  Exponential  Smoothing  pada  Toko Obat Bintang Geurugok . Jurnal Techsi.
[4] Ginting, R. (2010). Sistem Produksi . Graha Ilmu, Yogyakarta .
[5] Prasetia, R. dkk. (2004). Teori dan Praktek Interfacing  Port  Paralel  dan  Port  Serial Komputer  dengan  Visual  Basic  6.0 .  Andi Publisher, Yogyakarta.
[6] Prihartanto, Y. L. (2011). Sistem Informasi Manajemen Agenda pada Badan Pelayanan Perijinan Terpadu Kabupaten Karanganyar . Journal  Sentra  Penelitian  Engineering  dan Edukasi (Speed).
[7] Priyadna,  A.  dkk.  (2013). Pembuatan Sistem  Informasi  Nilai  Akademik  Berbasis SMS  Gateway  pada  SMP  Negeri  3 Pringkuku  Pacitan .  Jurnal  Indonesian Journal on Networking and Security (IJNS).
[8] Rahmadayanti,
R.
dkk. (2015). Perbandingan Keakuratan Metode
Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) Dan Exponential Smoothing Pada Peramalan  Penjualan  Semen  di  PT.Sinar Abadi . Jurnal Rekursif.
[9] Simarta,  J.  dkk.  (2010). Basis  Data .  Andi Publisher, Yogyakarta.
[10] ____________.(2010).  Peraturan  Menteri Negara  Pemberdayaan  Perempuan  dan Perlindungan  Anak  Republik  Indonesia Nomor 05 Tahun 2010. Jakarta.