## PERAMALAN JUMLAH KEMATIAN AKIBAT KECELAKAAN LALU LINTAS DI JAWA TIMUR DENGAN METODE WINTER EXPONENTIAL SMOOTHING
Forecasting The Of Deaths Caused By Traffic Accidents In East Java Using Winter Exponential Smoothing

## Pradita Rani Nuharianti
Departemen Biostatistika dan Kependudukan Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Airlangga Alamat korespondensi: Pradita Rani Nuharianti E-mail: praditaranin@gmail.com

## ABSTRACT
Forecasting  method  that  commonly  used  is  time  series  and  in  its  used  based  on  the  type  or pattern of data. One of the forecasting methods that can identify the trend and seasonal pattern is winter exponential smoothing method. This study aims to determine the application of winter exponential smoothing method in predicting the number of deaths from traffic accidents in East Java.  The  research  data  is  the  number  of  deaths  from  traffic  accidents  in  East  Java  from January 2008 to December 2015 with a total of 8 years or 96 historical data points. Data were analyzed  using  a  computer  program,  Minitab  16  to  apply  the  winter  exponential  smoothing method.  Forecasting  results  have  been  obtained,  then  calculating  the  value  or  accuracy  of forecasting, MAPE .The results of this study is the number of deaths from traffic accidents in East Java in 2016 and 2017 were predicted using the winter exponential smoothing method. Forecasting results showed in 2016 there were 5528 deaths and an increase in 2017 is 5784 death. Then, the value obtained of forecasting accuracy is 8,10% (MAPE), 32,40 (MAD), and 1792,83 (MSD). Based on the value of forecasting accuracy commonly used, MAPE amounted to 8,10%, it can be concluded that winter exponential smoothing method can be used to predict the number of deaths caused by traffic accidents in East Java.
Keywords: forecasting, winter’s, exponential smoothing, fatality, traffic accidents

## ABSTRAK
Metode  peramalan  yang  umum  digunakan  adalah time  series dan  dalam  penggunaannya didasarkan pada jenis atau pola data. Salah satu metode peramalan yang dapat mengidentifikasi pola tren dan musiman adalah metode winter exponential smoothing . Penelitian ini bertujuan untuk  mengetahui  pengaplikasian  metode winter  exponential  smoothing dalam  meramalkan jumlah kematian akibat kecelakaan lalu lintas di Jawa Timur. Data penelitian adalah jumlah kematian akibat kecelakaan lalu lintas di Jawa Timur periode Januari 2008 hingga Desember 2015  dengan  total  8  tahun  atau  96  titik  data  historis.  Data  dianalisis  menggunakan  bantuan program  komputer,  yaitu Minitab  16 untuk  mengaplikasikan  metode winter  exponential smoothing . Hasil peramalan yang telah didapat, kemudian dihitung nilai akurasi atau ketepatan peramalannya  menggunakan  MAPE.  Hasil  penelitian  ini  adalah  jumlah  kematian  akibat kecelakaan lalu lintas di Jawa Timur tahun 2016 dan tahun 2017 yang diramalkan menggunakan metode winter exponential smoothing . Hasil peramalan menunjukkan pada tahun 2016 terdapat 5528  kematian  dan  terjadi  peningkatan  pada  tahun  2017  yaitu  5784  kematian.  Kemudian, didapatkan nilai akurasi peramalan sebesar 8,10% (MAPE), 32,40 (MAD), dan 1792,83 (MSD). Berdasarkan nilai akurasi peramalan yang umum digunakan yaitu MAPE sebesar 8,10%, maka dapat  disimpulkan  bahwa  metode winter  exponential  smoothing dapat  digunakan  untuk meramalkan jumlah kematian akibat kecelakaan lalu lintas di Jawa Timur.
Kata kunci : peramalan, winter’s , exponential smoothing , kematian, kecelakaan lalu lintas

## PENDAHULUAN
Suatu  proses  memperkirakan  secara sistematis tentang apa yang paling mungkin terjadi di masa depan berdasarkan informasi di masa lalu dan sekarang agar kesalahannya  (selisih  antara  apa  yang terjadi  dengan  hasil  perkiraan)  dapat diperkecil  menurut  Simanjuntak  (2013) adalah  peramalan.  Peramalan  menurut Makridakis, et  al .  (1992)  merupakan  alat bantu  dalam  salah  satu  fungsi  manajemen yaitu  perencanaan.  Peramalan  merupakan alat  yang  tepat  digunakan  agar  perencaan tersebut dapat terlaksana efektif dan efisien.
Metode  peramalan,  secara  garis  besar terbagi  menjadi  dua  yaitu  peramalan kualitatif dan peramalan kuantitatif. Menurut  Hutabarat  (2011),  peramalan kualitatif  adalah  metode  yang  digunakan bila  tidak  ada  model  matematik,  biasanya dikarenakan ada tidaknya data yang cukup representatif untuk meramalkan masa yang akan  datang.  Metode  ini  juga  digunakan apabila  data  mengenai  kondisi  masa  lalu tidak  tersedia  dan  dalam  metode  ini  tidak dilakukan  pengujian  model  (Aritonang, 2009).
Metode  peramalan  kuantitatif  menurut Hannum  (2011)  adalah  peramalan  yang menggunakan  metode  statistik  dalam
prakteknya  dan  didasari  oleh  ketersediaan data  masa  lalu  disertai  serangkaian  kaidah matematis untuk meramalkan masa depan. Hasil peramalan ini sangat bergantung pada metode yang dipergunakan dalam peramalan  tersebut  karena  dengan  metode yang  berbeda  akan  diperoleh  suatu  hasil ramalan  yang  berbeda  dengan  kenyataan yang  terjadi.  Metode  kuantitatif  dibagi menjadi metode deret berkala ( time series ) dan  metode  kausal.  (Hanke  dan  Reitsch, 2005).
Time  series merupakan  peramalan menggunakan data  yang  dikumpulkan dari waktu  ke  waktu  untuk  menggambarkan perkembangan  suatu  kegiatan  atau  kondisi tertentu (Supranto, 2008). Terdapat berbagai  macam  teknik  dalam time  series .
Pada praktiknya, didasarkan pada jenis atau pola  data  yang  terbagi  menjadi  stasioner atau horizontal, trend, siklis, dan musiman (Makridakis, et  a l.,  1992).  Menurut Andersen  dalam  Utami  dan  Darsyah (2015),  metode  dalam  analisis time  series yang  digunakan  pada  data  musiman  yaitu metode  dekomposisi, winter  exponential smoothing ,  regresi  deret  waktu,  dan ARIMA.  Keempat  metode  tersebut,  selain menganalisis  data  musiman  juga    dapat menganalisis  data  musiman  yang  disertai dengan adanya tren.
Metode  pemulusan  eksponensial  dari winter  atau winter  exponential  smoothing merupakan  salah  satu  jenis  analisis time series yang masuk dalam kategori pemulusan eksponensial. Metode ini merupakan  perbaikan  dari  pemulusan ganda pada metode Brown dan metode Holt yang hanya bisa digunakan untuk data yang tidak mengandung faktor musiman (Octora, 2010).
Menurut  Arsyad  dalam  Pramita  dan Tanuwijaya (2010), model winter exponential smoothing dan model linier tiga parameter  dapat  mengurangi  kesalahan. Keuntungan  dari  penggunaan  metode  ini adalah tidak memerlukan biaya yang tinggi karena  relatif  sederhana  dan  dalam penerapannya  dapat  diterima  dengan  baik. Keistimewaan  lain  adalah  metode winter exponential  smoothing memiliki  nilai kesalahan  ( error )  yang  relatif  lebih  kecil dibandingkan  dengan  metode  pemulusan eksponensial lainnya (Anna, et al ., 2013). Penggunaan  metode time  series yang teliti  dan  tepat  akan  bermanfaat  sebagai informasi awal untuk perencanaan program dan penentuan kebijakan di masa yang akan datang  (Qoyyimah,  2007).  Salah  satu  data time  series yang  dapat  digunakan  sebagai dasar  perencanaan  program  dan  penetuan kebijakan  adalah  jumlah  kematian  akibat kecelakaan  lalu  lintas.  Jumlah  kematian akibat  kecelakaan  lalu  lintas  di  Indonesia dinilai  menjadi  penyebab  kematian  utama nomor  3  setelah  penyakit  hipertensi  dan TBC (Badan Intelijen Negara, 2013).
Berdasarkan Global  Status  Survey  on Road  Safety yang  dipublikasikan  oleh WHO  pada  tahun  2013  menyebutkan bahwa  jumlah  kematian  akibat  kecelakaan lalu lintas di Indonesia mengalami peningkatan tajam yaitu 20.000 pada tahun 2009  dan  meningkat  menjadi  31.234  pada tahun  2010.  Menurut  data  Korps  Lalu Lintas Kepolisian Republik Indonesia pada tahun 2010, dari 31.234 korban meninggal akibat  kecelakaan  lalu  lintas  di  Indonesia, lebih dari 4.500 korban meninggal di Jawa Timur (Sinaga, 2012).
Pada  tahun  2010,  Sidang  Umum  PBB mengeluarkan  resolusi  no.  64/255  dan menetapkan  Dekade  Aksi  Keselamatan
Jalan  2011-2020  sebagai  langkah  tanggap atas  meningkatnya  jumlah  kejadian  cidera akibat  kecelakaan  lalu  lintas  di  seluruh dunia.  Tujuan  dari  dekade  aksi  ini  adalah untuk menurunkan jumlah kematian akibat kecelakaan  lalu  lintas  yang  cenderung meningkat,  dan  menyelamatkan  lima  juta jiwa yang diperkirakan berpotensi menjadi korban selama satu dekade (WHO, 2013).
Berdasarkan  hal  tersebut,  maka  ingin dibuat  suatu  model  peramalan  yang  tepat dan  teliti  dengan  menggunakan  metode winter exponential smoothing untuk meramalkan jumlah kematian akibat kecelakaan  lalu  lintas  dalam  kurun  waktu tertentu di masa mendatang sehingga dapat menentukan  manajemen  yang  tepat  dan efektif guna mencapai tujuan program yang dicanangkan.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  merupakan  penelitian non  reaktif  ( non  reactive  research) yaitu jenis  penelitian  yang  dikhususkan  untuk data  sekunder  dan  merupakan  penelitian terapan ( applied research ) karena menerapkan  metode  statistik  yang  sudah ada.  Data  sekunder  yang  digunakan  yaitu data  bulanan  jumlah  kematian  akibat kecelakaan lalu lintas di Jawa Timur tahun 2008-2015.  Data  didapatkan  dari  hasil rekapitulasi laporan Direktorat Lalu Lintas Kepolisian  Daerah  Jawa  Timur.  Penelitian dilakukan  pada  bulan  April  2016  dan berakhir bulan Juni 2016.
Variabel  utama  dalam  penelitian  ini adalah  jumlah  kematian  akibat  kecelakaan lalu lintas di Jawa Timur tahun 2008-2015 yang  dikumpulkan  dalam  jangka  waktu bulanan. Sehingga total data yang didapatkan adalah 96 periode atau titik data historis. Data penelitian tersebut kemudian dianalisis  menggunakan  salah  satu  metode peramalan, yaitu winter exponential smoothing .  Analisis  dilakukan  dengan bantuan program statistik yaitu Minitab 16 . HASIL PENELITIAN DAN

## PEMBAHASAN
Jumlah kematian atau korban meninggal  dunia  akibat  kecelakaan  lalu
lintas di Jawa Timur masih tergolong tinggi jika  dibandingkan  dengan  provinsi  lain seperti yang disebutkan pada bab sebelumnya.  Jumlah  korban  meninggal dunia  akibat  kecelakaan  lalu  lintas  juga terjadi  peningkatan  yang  signifikan  pada tahun  2011  yaitu  mencapai  peningkatan 1000 kematian dari tahun 2010.
Tabel 1. Jumlah Kematian Akibat Kecelakaan  Lalu  Lintas  di  Jawa Timur Tahun 2008-2015 Tahun Jumlah Kematian Akibat Kecelakaan Lalu Lintas 2008 3556 2009 3668 2010 4422 2011 5499 2012 5915 2013 5857 2014 5573 2015 5288 Sumber: Laporan Ditlantas Polda Jatim Pada  tahun  2008  hingga  tahun  2012 terdapat  peningkatan,  sedangkan  pada tahun  2013  hingga  tahun  2015  terjadi penurunan jumlah kematian akibat kecelakaan  lalu  lintas.  Penjelasan  lebih lanjut  mengenai  peningkatannya  jika ditinjau  dari  bulan  ke  bulan,  dapat  dilihat pada gambar berikut.
Gambar 1. Plot  Data  Jumlah  Kematian Akibat Kecelakaan Lalu Lintas di  Jawa  Timur  Tahun  2008- 2015.
Berdasarkan  gambar  1  dapat  dilihat bahwa  secara  keseluruhan,  data  jumlah kematian  akibat  kecelakaan  lalu  lintas  di Jawa  Timur  cenderung  membentuk  tren
meningkat  dari  bulan  ke-1  sampai  ke-96 (periode  Januari  2008-Desember  2015), meskipun  terdapat  beberapa  titik  yang mengalami  peningkatan  dan  penurunan yang tajam. Selain itu, pada grafik tersebut juga  menunjukkan  adanya  pola  musiman. Pada  sub  bab  selanjutnya  akan  dilakukan analisis  lebih  lanjut  mengenai  komponen pola data.

## Identifikasi Pola Data
Langkah  pertama  dalam  peramalan adalah identifikasi komponen pola data agar memperkuat  syarat  pengaplikasian  metode peramalan  terhadap  data.  Hal  tersebut dikarenakan  dalam  praktiknya,  metode peramalan  sangat  bergantung  pada  pola data. Sebelumnya, pada gambar 1 menunjukkan bahwa data jumlah kematian akibat kecelakaan lalu lintas di Jawa Timur tahun  2008-2015  memiliki  komponen  tren dan musiman.
Identifikasi  pola  data,  selanjutnya dapat  dilakukan  dengan  melihat  grafik Autocorrelation Function (ACF) dan grafik Partial  Autocorrelation  Function (PACF) pada  gambar  2  dan  3.  Berdasarkan  kedua grafik tersebut, data jumlah kematian akibat kecelakaan lalu lintas di Jawa Timur tahun 2008-2015 tidak stasioner. Data yang tidak stasioner,  menunjukkan  bahwa  terdapat empat  jenis  komponen  pada  data  tersebut antara  lain,  tren,  musiman,  siklis,  dan irregular .
Gambar 2. Autocorrelation Function (ACF) Jumlah Kematian Akibat Kecelakaan Lalu Lintas di  Jawa  Timur  Tahun  2008-
2015.
24 22 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 1,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0,0 -0,2 -0,4 -0,6 -0,8 -1,0 Lag A u to c o rr e la ti o n Autocorrelation Function for Jumlah Kematian (with 5% significance limits for the autocorrelations) 1,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0,0 u to c o rr e la ti o n Partial Autocorrelation Function for Jumlah Kematian (with 5% significance limits for the partial autocorrelations) Year Month 2015 2014 2013 2012 2011 2010 2009 2008 Jan Jan Jan Jan Jan Jan Jan Jan 650 600 550 500 450 400 350 300 250 d a ta 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 Time Series Plot of Jumlah Kematian
Gambar 3. Partial Autocorrelation Function (PACF) Jumlah Kematian  Akibat  Kecelakaan Lalu  Lintas  di  Jawa  Timur
Tahun 2008-2015.
Data  dikatakan  tidak  stasioner  pada gambar 2 yaitu terlihat  grafik ACF berbeda secara  signifikan  dari  nol  dan  mengecil secara  perlahan  turun  menuju  ke  nol  pada lag  terakhir.  Hal  tersebut  menunjukkan bahwa  data  tersebut  memiliki  pola  tren. Data  tidak  stasioner  pada  gambar  3 dibuktikan dengan cut off setelah lag kedua, selain  itu  dapat  dilihat  bahwa  pada  grafik tersebut  menunjukkan  pola dying  down yaitu  lag  yang  bergerak  turun  dengan bertambahnya  lag.  Hal  tersebut  juga menandakan adanya komponen tren.
Pada grafik ACF terlihat menunjukkan gerakan  dari  kiri  ke  kanan  menunjukkan gerakan yang berulang sehingga memperlihatkan adanya pola musiman pada data.  Pola  musiman  yang  terbentuk  yaitu cenderung  meningkat  pada  pertengahan tahun dan menurun pada akhir tahun. Selain itu, jumlah kematian akibat kecelakaan lalu lintas cenderung konstan pada awal tahun.
Peramalan  dengan  Metode Winter’s Exponential Smoothing
Pada  tahap  identifikasi  pola  data sebelumnya,  diketahui  bahwa  data  jumlah kematian  akibat  kecelakaan  lalu  lintas  di Jawa  Timur  tahun  2008-2015  memiliki komponen  tren  dan  musiman  sehingga teknik  peramalan  terbaik  yang  dapat digunakan  adalah winter  exponential smoothing .  Peramalan  dengan  metode winter  exponential  smoothing dilakukan dengan  bantuan  program  statistik  yaitu Minitab 16 .
Langkah awal dalam peramalan menggunakan  metode winter  exponential smoothing adalah  identifikasi  model. Terdapat dua model dalam metode Winter’s yaitu model aditif dan model multiplikatif. Penetuan model, dilakukan dengan melihat pola  pada  plot  data  seperti  pada  gambar  1 yang  membentuk  pola  musiman  yang berubah-ubah  dan  pada  beberapa  titik menunjukan  penurunan  dan  peningkatan yang  signifikan.  Berdasarkan  hal  tersebut, maka  model  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah model multiplikatif.
Selanjutnya adalah menentukan panjang  musiman  atau  pada  program Minitab 16 disebut dengan seasonal length . Panjang musiman ini ditentukan berdasarkan  plot  data time  series yang digunakan.  Pada  penelitian  ini,  data  yang digunakan  merupakan  data  bulanan  atau terdapat  12  titik  periode  sehingga  panjang musimannya  adalah  12.  Setelah  diketahui model dan panjang musimannya kemudian dapat dilakukan peramalan dengan terlebih dahulu membagi data menjadi insample dan outsample .  Data insample merupakan  data tahun  2008-2014  (84  periode)  dan  data outsample merupakan data tahun 2015 (12 periode) yang digunakan untuk membandingkan hasil peramalan. Umumnya,  peramalan  menggunakan metode Winter’s adalah dengan menentukan  parameter  α  (alpha),  γ (gamma),  dan  δ  (delta).  Nilai  parameter tersebut berkisar antara 0,1 hingga 0,9. Pada program  statistik Minitab  16 ,  saat  awal membuka metode Winter’s secara otomatis akan  menunjukkan  nilai  untuk  masing- masing  tiga  parameter  adalah  0,2.  Apabila dengan  nilai  0,2  tersebut  dihasilkan  nilai error yang  kecil  maka  metode  Winter’s cocok digunakan untuk meramalkan jumlah kematian  akibat  kecelakaan  lalu  lintas  di Jawa Timur.
Nilai 0,2 untuk masing-masing parameter  α  (alpha),  γ  (gamma),  dan  δ (delta)  pada  data insample menghasilkan nilai error (dalam  penelitian  ini  mengacu pada  nilai  MAPE)  yang  tergolong  kecil seperti pada gambar berikut.
700 600 500 400 d a ta Alpha (lev el) 0,2 Gamma (trend) 0,2 Delta (seasonal) 0,2 Smoothing C onstants A ccuracy Measures Actual Fits Forecasts 95,0% PI Variable Winters' Method Plot for data Multiplicative Method
Gambar 4. Grafik Hasil Output Metode
Winter’s
Berdasarkan  gambar  4,  diketahui bahwa terdapat tiga ukuran untuk keakuratan peramalan  yaitu MAPE, MAD, dan  MSD.  Masing-masing  memiliki  nilai 8,10;  32,40;  1792,83.  Pada  penelitian  ini, ukuran keakuratan peramalan yang dijadikan  acuan  adalah  MAPE  yang memiliki  satuan  persen.  Nilai  MAPE  yang dihasilkan  adalah  sebesar  8,10%  sehingga dapat disimpulkan bahwa metode Winter’s tepat  digunakan  untuk  meramalkan  jumlah kematian  akibat  kecelakaan  lalu  lintas karena nilai tersebut tergolong kecil.
Pada gambar 4. juga diketahui pola data hasil  peramalan  jumlah  kematian  akibat kecelakaan  lalu  lintas  di  Jawa  Timur membentuk tren meningkat disertai dengan pola  musimannya.  Pada  grafik  juga menunjukkan  kecocokan  antara  komponen tren dan musiman dengan data aktual yang cukup baik walaupun pada pertengahan titik data historis ke-40 menunjukkan peningkatan  dan  penurunan  yang  tajam. Hasil  peramalan  untuk  data insample dan dibandingkan  dengan  data  aktual  adalah sebagai berikut.
Tabel 2. Perbandingan  Hasil  Peramalan Data Insample dan Outsample Bulan Aktual  Prediksi  Galat Januari 409           463 -54 Februari 396           434 -38 Maret 405           504 -99 April 389           496 -107 Mei 465           516 -51 Juni 447           524 -77 Juli 522           552 -30 Agustus 527           556 -29 September 397           538 -141
Oktober 460           511 -51 November 487           484 3 Desember 384           433 -49 Σ 5288 6011
Berdasarkan  tabel  2,  diketahui  bahwa terdapat  perbedaan  antara  hasil  peramalan dengan  data  aktual  untuk  jumlah  kematian akibat kecelakaan lalu lintas di Jawa Timur tahun  2015.  Selisih  yang  dihasilkan mayoritas  bernilai  negatif  dengan  nilai tertinggi  yaitu  -141  untuk  periode  bulan September.  Terdapat  selisih  positif  dengan nilai  yang  tergolong  kecil,  yaitu  3  untuk periode bulan November. Adanya perbedaan  hasil  peramalan  dengan  data aktual  merupakan  hal  yang  lazim,  tetapi dengan  nilai error yang  dihasilkan  oleh perhitungan  program  statistik Minitab  16 maka  metode  Winter’s  dapat  dikatakan cukup akurat dalam peramalan.
Peramalan  Jumlah  Kematian  Akibat Kecelakaan  Lalu  Lintas  di  Jawa  Timur Tahun 2016-2017
Tahap terakhir dalam peramalan jumlah  kematian  akibat  kecelakaan  lalu lintas di Jawa Timur dengan menggunakan metode Winter’s adalah penggunaan model untuk  peramalan.  Adapun  hasil  peramalan jumlah  kematian  akibat  kecelakaan  lalu lintas  di  Jawa  Timur  tahun  2016-2017 dengan  menggunakan  metode  Winter’s adalah sebagai berikut.
Tabel 3. Hasil Peramalan Jumlah Kematian Akibat  Kecelakaan  Lalu  Lintas  di Jawa Timur Tahun 2016-2017 Bulan Tahun 2016 2017 Januari 424 444 Februari 400 419 Maret 455 476 April 447 468 Mei 479 501 Juni 481 504 Juli 518 542 Agustus 520 544 September 478 500 Oktober 473 495
November 457 478 Desember 396 414 Σ 5528 5784 Berdasarkan  tabel  3,  diketahui  bahwa peramalan jumlah kematian akibat kecelakaan  lalu  lintas  di  Jawa  Timur dilakukan  untuk  2  periode  tahun  ke  depan (dari  bulan  Januari  2016  sampai  dengan bulan  Desember  2017)  atau  24  titik  data historis. Hasil peramalan tersebut diperoleh dari  hasil  proyeksi  terhadap  data  asli  yaitu jumlah  kematian  akibat  kecelakaan  lalu lintas  di  Jawa  Timur  mulai  bulan  Januari 2008 sampai dengan bulan Desember 2015 Pada  hasil  peramalan  tersebut  dapat dilihat  bahwa  membentuk  pola  musiman. Jumlah  kematian  akibat  kecelakaan  lalu lintas di Jawa Timur tahun 2016 dan tahun 2017 cenderung meningkat pada pertengahan  tahun  dan  menurun  pada periode bulan ke-9 atau September. Periode selanjutnya  yaitu  akhir  tahun  cenderung menurun.
Sebelum  membahas  mengenai  jumlah kematian  akibat  kecelakaan  lalu  lintas, terlebih dahulu membahas mengenai jumlah kejadian  kecelakaan  lalu  lintas  di  Jawa Timur tahun 2008-2015. Terjadi
peningkatan  yang  signifikan  pada  tahun 2010  yaitu  11.295  kasus  menjadi  21.989 pada tahun 2011. Menurut Najid (2014) dari data  kecelakaan  lalu  lintas  tahun  2011  di Pulau  Jawa  diketahui  bahwa  kecelakaan yang  melibatkan  sepeda  motor  mencapai rata-rata sebesar 65%. Data dari Departemen Perhubungan tahun 2011 juga menyebutkan bahwa di Jawa Timur terdapat peningkatan 1 juta kendaraan sepeda motor dibandingkan tahun 2010.
Adanya  peningkatan  jumlah  kejadian kecelakaan  lalu  lintas  di  Jawa  Timur, berbanding  lurus  dengan  jumlah  kematian yang diakibatkan oleh kecelakaan lalu lintas itu  sendiri.  WHO  pada  tahun  2013 menyebutkan  bahwa  jumlah  kematian akibat  kecelakaan  lalu  lintas  di  Indonesia membentuk  tren  meningkat.  Hal  tersebut diperkuat  dengan  data  dari  Korps  Lalu Lintas Kepolisian Republik Indonesia yang menyebutkan bahwa Jawa Timur
merupakan wilayah dengan jumlah kematian  akibat  kecelakaan  lalu  lintas tertinggi di Indonesia.
Berdasarkan  data  aktual  yang  didapat pada penelitian ini, jumlah kematian akibat kecelakaan lalu lintas di Jawa Timur tahun 2008-2015 seperti pada gambar 1. menunjukkan  tren  meningkat.    Selain  pola tren,  pada  data  tersebut  juga  diketahui memiliki  pola  musiman.  Analisis  lebih lanjut  mengenai  pola  data  terdapat  dalam tahapan  peramalan  menggunakan  metode Winter’s.  Pengaplikasian  analisis time series dalam  peramalan  sangat  bergantung pada pola data. Hal tersebut sesuai dengan yang  dikemukakan  oleh  Aritonang  (2009) bahwa salah satu unsur utama pada kegiatan peramalan adalah data.
Berdasarkan pernyataan tersebut, tahap pertama dalam peramalan adalah melakukan  identifikasi  pola  data.  Terdapat empat  komponen  data  menurut  Aritonang (2009),  yaitu  komponen  tren,  musiman, siklis,  dan  irregular.  Selain  itu,  data  time series  juga  dapat  dibedakan  menjadi  data yang  bersifat  stasioner  dan  tidak  stasioner. Apabila  data  tidak  stasioner,  maka  dapat dikatakan  bahwa  data  memiliki  empat komponen tersebut di atas.
Stasioneritas  data  dan  pola  data  juga dapat dilihat berdasarkan grafik Autocorrelation Function (ACF) dan grafik Partial  Autocorrelation  Function (PACF). Apabila  grafik Autocorrelation  Function (ACF)  turun  mendekati  nol  secara  cepat, pada  umumnya  setelah  lag  kedua  atau ketiga  maka  dapat  dikatakan  stasioner (Hanke  &  Winchen,  2005  dalam  Agnes, 2012).  Pada  gambar  2  menunjukkan kebalikannya,  yaitu  grafik Autocorrelation Function (ACF)  berbeda  secara  signifikan dari nol dan mengecil secara perlahan turun menuju ke nol pada lag terakhir.
Grafik Autocorrelation Function
(ACF)  tersebut,  sesuai  dengan  pernyataan Agnes  (2012)  yaitu  data  nonstasioner apabila terdapat unsur tren pada data maka akan memiliki nilai Autocorrelation Function (ACF)  yang  signifikan  pada lag- lag awal  kemudian  mengecil  secara bertahap.  Hal  tersebut,  berarti  bahwa  data jumlah  kematian  akibat  kecelakaan  lalu
lintas  di  Jawa  Timur  tahun  2008-2015 memiliki komponen tren.
Menurut Santoso (2013), grafik Partial Autocorrelation  Function (PACF)  tidak stasioner  jika  di  bawah  nol  setelah  lag pertama,  jika  grafik  menunjukkan  pola dying  down ,  dan  jika  di  bawah  nol  maka harus  melewati  perpotongan  antara  garis biru  dengan  garis  merah  atau cut  off (Arianti,  2015).  Berdasarkan  gambar  3, menunjukkan  data  jumlah  kematian  akibat kecelakaan lalu lintas di Jawa Timur tahun 2008-2015  tidak  stasioner  jika  mengamati grafik Partial  Autocorrelation  Function (PACF).
Berdasarkan  Badan  Pusat  Statistik, pola  musiman  dapat  ditentukan  dengan mengidentifikasi  koefisien  autokorelasi pada  dua  atau  tiga lag yang  berbeda  nyata dari  nol.  Untuk  mengenali  adanya  pola musiman, harus melihat pada nilai autokorelasi  yang  tinggi.  Pada  gambar  2, terlihat  bahwa  nilai  autokorelasi  pada lag dua dan tiga masing-masing memiliki nilai 0,760245  dan  0,629474.  Nilai  tersebut membuktikan bahwa terdapat pola musiman pada data jumlah kematian akibat kecelakaan lalu lintas di Jawa Timur tahun 2008-2015.  Setelah  dilakukan  identifikasi pola  data,  diketahui  bahwa  data  memiliki pola  tren  dan  musiman  sehingga  metode peramalan  yang  cocok  digunakan  adalah metode Winter’s.
Metode  Winter’s  temasuk  dalam  jenis exponential  smoothing yang  merupakan teknik peramalan sederhana yang digunakan untuk menghaluskan dan meramalkan data time series (Gelper, et al ., 2008).  Pengaplikasian  metode  Winter’s memerlukan  tiga  parameter  penghalusan, yaitu α (untuk “level” dari proses), δ (untuk penghalusan tren), dan γ (untuk komponen musiman) (Rosadi, 2011). Menurut Setiawan  (2012),  ketiga  konstanta  tersebut merupakan masukan yang sangat mempengaruhi ketepatan peramalan. Terdapat  model  dalam  metode  Winter’s yang juga mempunyai peran penting, model tersebut  terbagi  menjadi  model  aditif  dan multiplikatif.
Tahap utama dalam peramalan mengaplikasikan  metode  Winter’s  adalah
identifikasi model dan menentukan panjang musiman.  Salah  satu  teknik  yang  dapat digunakan untuk menentukan model dalam metode Winter’s adalah dengan melihat plot data (Setiawan, 2012). Pada gambar 1 yang membentuk  pola  musiman  yang  berubah- ubah  dan  pada  beberapa  titik  menunjukan penurunan dan peningkatan yang signifikan.  Berdasarkan  hal  tersebut,  maka model yang digunakan dalam penelitian ini adalah  model  multiplikatif.  Hal  tersebut sesuai  dengan  yang  disampaikan  oleh Setiawan (2012) bahwa model multiplikatif memiliki amplitudo dari fluktuasi musiman terlihat berubah-ubah, tergantung pada level dari data time series .
Panjang  musiman  yang  digunakan adalah  12,  mengikuti  jumlah  periode  pada data time series yang  dikumpulkan berdasarkan data bulanan. Setelah mengetahui  model  terbaik  dan  panjang musiman yang digunakan, dilakukan peramalan  terhadap  data insample yaitu data jumlah kematian akibat kecelakaan lalu lintas di Jawa Timur tahun 2008-2014. Data outsample untuk melihat selisih antara hasil peramalan dan data aktual yaitu data jumlah kematian  akibat  kecelakaan  lalu  lintas  di Jawa Timur tahun 2015.
Sebelumnya,  disebutkan  bahwa  tiga parameter dalam metode Winter’s memegang  peranan  yang  penting.  Oleh karena  itu,  mayoritas  dalam  peramalan menggunakan  metode  Winter’s  terdapat trial dan error dalam menentukan nilai tiga parameter  terbaik  dengan  melihat  nilai error terkecil.  Menurut  Pramita  dan Tanuwijaya  (2010),  nilai  konstanta  akan dibatasi  guna  mengurangi  waktu  dalam pemrosesan peramalan. Nilai tiga konstanta tersebut  antara  lain  0.1,  0.2,  0.3,  0.4,  0.5, 0.6, 0.7, 0.8, dan 0,9.
Pada  penelitian  ini  menggunakan bantuan program statistik yaitu Minitab 16 dimana  saat  memilih  metode  Winter’s untuk  peramalan,  maka  akan  secara otomatis ketiga parameter yaitu α, δ, dan γ bernilai  0,2.  Apabila  dengan  nilai  0,2 tersebut,  sudah  menghasilkan  nilai error yang kecil maka tidak perlu dilakukan trial dan error dengan nilai konstanta yang lain. Pada data jumlah kematian akibat
kecelakaan lalu lintas di Jawa Timur dengan nilai  konstanta  0,2  pada  metode  Winter’s menghasilkan  nilai  keakuratan  peramalan yaitu  MAPE,  MAD,  dan  MSD.  Masing- masing memiliki nilai 8,10; 32,40; 1792,83 seperti pada gambar 4.
Menurut  Aritonang  (2009),  yang termasuk  dalam  ukuran  relatif  adalah MAPE  yang  dinyatakan  dalam  persentase. Pendapat  lain  oleh  Al  Kharis  (2014) menyatakan bahwa suatu model peramalan dikatakan baik jika nilai MAPE kurang dari 20%. Pada penelitian ini, dihasilkan MAPE sebesar 8,10% sehingga memenuhi persyaratan  yaitu  kurang  dari  20%.  Dapat disimpulkan bahwa hasil peramalan jumlah kematian  akibat  kecelakaan  lalu  lintas  di Jawa Timur menggunakan metode Winter’s cukup akurat.
Tahap terakhir dalam peramalan adalah pengaplikasian  metode  Winter’s  untuk meramalkan jumlah kematian akibat kecelakaan lalu lintas di Jawa Timur untuk periode 2016 dan 2017 seperti pada tabel 3. Hasil peramalan bulan Januari sampai bulan Desember  2016  adalah  5528  kematian. Hasil peramalan bulan Januari sampai bulan Desember  2017  adalah  5784  kematian. Sehingga, dapat disimpulkan bahwa jumlah kematian  akibat  kecelakaan  lalu  lintas  di Jawa  Timur  mengalami  kenaikan.  Hasil peramalan  tahun  2016  dan  tahun  2017 menunjukkan  nilai  tertinggi  pada  periode ke-7  dan  ke-8.  Apabila  menyesuaikan dengan  kalender,  maka  pada  periode tersebut merupakan hari libur nasional dan cuti bersama untuk Idul Fitri.
Hasil  peramalan  jumlah  kematian akibat kecelakaan lalu lintas di Jawa Timur untuk  periode  Januari  2016  hingga Desember 2017 menunjukkan peningkatan. Berdasarkan  hal  tersebut,  maka  diperlukan upaya  preventif  dan  promotif  yang  baik dalam upaya menurunkan jumlah kematian akibat kecelakaan lalu lintas di Jawa Timur. Terutama  dalam  memenuhi  tujuan  dari Dekade Aksi Keselamatan Jalan 2011-2020 yang dicanangkan oleh PBB yaitu menurunkan jumlah kematian akibat kecelakaan  lalu  lintas  dan  menyelamatkan lima juta jiwa yang diperkirakan berpotensi menjadi korban selama satu dekade (WHO,
2013).
Salah  satu  upaya  preventif  dan promotif  yang  sedang  berjalan  adalah program  safety  riding.  Menurut  Rachma (2013)  apabila  melihat  data  jumlah kematian akibat kecelakaan lalu lintas yang terus meningkat, akan terasa sulit menekan dan  menurunkan  jumlah  tersebut  seminal mungkin.  Salah  satu  contoh  fakta  di lapangan  membuktikan  sebaliknya,  yaitu dengan penerapan program safety riding di Surabaya secara berangsur mampu menurunkan jumlah kecelakaan lalu lintas. Terbukti  pada  tahun  2011  terdapat  855 kejadian  kecelakan  lalu  lintas  yang kemudian  menurun  menjadi  711  kejadian pada  tahun  2011  (Sumber:  Satlantas Polrestabes  Surabaya,  dalam  Rachma (2013)).
Diharapakan  program safety  riding dapat  berjalan  dengan  baik  di  semua wilayah  dan  terus  dilaksanakan  evaluasi terutama  dalam  mengantisipasi  adanya peningkatan jumlah kematian akibat kecelakaan  lalu  lintas  di  Jawa  Timur  hasil peramalan  pada  penelitian  ini.  Hasil peramalan yang didapatkan, dapat dijadikan sebagai  tolak  ukur  dalam  pengambilan kebijakan  dan  perencanaan  dengan  tetap mempertimbangkan  nilai  MAPE  yang dihasilkan serta faktor lain yang mempengaruhi.

## SIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  ini,  dapat disimpulkan bahwa metode winter exponential  smoothing dapat  diterapkan untuk  meramalkan  jumlah  kematian  akibat kecelakaan lalu lintas di Jawa Timur karena mengandung komponen tren dan musiman.
Hasil  peramalan  jumlah  kematian akibat kecelakaan lalu lintas di Jawa Timur menunjukkan  bahwa  untuk  periode  tahun 2016 terdapat total 5528 kematian. Periode tahun 2017 mengalami peningkatan, menjadi  5784  kematian.  Hasil  evaluasi peramalan  menghasilkan  nilai  keakuratan sebesar  8,10  (MAPE),  32,40  (MAD),  dan 1792,83  (MSD).  Ukuran  yang  relatif digunakan adalah MAPE, dan nilai MAPE pada  penelitian  ini  tergolong  kecil  dan
kurang dari 20% sehingga hasil peramalan dapat diartikan cukup akurat.
Bagi  pihak  Direktorat  Lalu  Lintas Kepolisian Daerah Jawa Timur, peramalan dapat  dijadikan  sebagai  dasar  dalam perencanaan  dan  pengambilan  keputusan guna  menurunkan  jumlah  kematian  akibat kecelakaan lalu lintas. Peramalan sebaiknya dilakukan secara berkala dengan menggunakan  data  terbaru  dan  data sebenarnya  serta  evaluasi  hasil  peramalan yang juga penting untuk dilakukan.

## DAFTAR PUSTAKA
Agnes,  L.  2012.  Model  Exponential
Smoothing Holt-Winter dan Model SARIMA Untuk Peramalan Tingkat  Hunian  Hotel  di  Propinsi DIY. Skripsi . Yogyakarta: FMIPA, Univeritas Negeri Yogyakarta. Al Kharis, N.M. 2014. Analisis Peramalan Pendaftaran Siswa Baru Menggunakan  Metode  Seasonal ARIMA dan Metode Dekomposisi (Studi Kasus: Lembaga Bimbingan  Belajar  SSC  Bintaro). Skripsi .  Jakarta:  Fakultas  Sains dan  Teknologi,  Universitas  Islam Negeri Syarif Hidayatullah.
Anna, et  al .  2013.  Aplikasi  Peramalan
Bahan  Baku  Pada  PT.  Baba  Rafi Indonesia dengan Metode Pemulusan  Eksponensial  Winter (Studi  Kasus  Daerah  Surabaya). JSIKA .  Vol  2  no.  2:  14-18. Surabaya: STIKOM Arianti,  C.  2015.  Peramalan  Jumlah Pencapaian Peserta KB Baru IUD di  Kabupaten  Jombang  dengan
Metode  ARIMA  ( Autoregressive Integrated Moving Average ). Skripsi . Surabaya: Fakultas Kesehatan Masyarakat, Universitas Airlangga. Aritonang,  L.  2009. Peramalan  Bisnis . Jakarta: Ghalia Indonesia. Badan  Intelijen  Negara.  2013. Kecelakaan Lalu  Lintas  Menjadi  Pembunuh Terbesar Ketiga [Online]. Didapat dari:
http://www.bin.go.id/awas/detil/1 97/4/21/03/2013/kecelakaan-lalu- lintas-menjadi-pembunuh- terbesar-ketiga [Diakses 28 Oktober 2015]. Badan Pusat Statistik. 2014. Perkembangan Jumlah Kendaraan Bermotor Menurut  Jenis  tahun  1987-2013 . [Online]. Didapat dari: http://www.bps.go.id/linkTabelSt atis/view/id/1413 [Diakses 25 Mei 2016].
Dirjen  Perhubungan  Darat  Provinsi  Jawa Timur.  2013. Profil  dan  Kinerja
Perhubungan  Darat  Tahun  2013 . [Online]. Didapat dari: https://www.hubdat.dephub.go.id [Diakses 25 Juni 2016]
Gelper, et al . 2008. Robust Forecasting with Exponential  and  Holt-Winters Smoothing. [Online]. Didapat dari: http://feb.kuleuven.be/public/ndba e06/pdf- files/robust_holt_winters.pdf [Diakses 17 Juli 2016].
Hannum,  A.  2011.  Peramalan  Jumlah Penduduk  di  Kota  Medan  Tahun 2011 dengan Metode Pertumbuhan
Eksponensial.
Tugas Akhir . Medan:  Departemen  Matematika, FMIPA,  Universitas  Sumatera
Utara.
Hanke, J.E., Reitsch, A.G. 2005. Bussiness Forecasting . New Jersey: Prentice Hall International Editions.
Hutabarat,  F.S.  2011.  Peramalan  Jumlah Ekspor  Pada  Sektor  Industri Propinsi  Sumatera  Utara  Tahun 2011 Berdasarkan Data dari tahun 2000-2009. Tugas  Akhir .  Medan:
Departemen Matematika, FMIPA, Universitas Sumatera Utara.
Makridakis,  S.,  Wheelwright,  S.C.,  dan McGee,  V.E.  1992. Metode  dan
Aplikasi
Peramalan . 2 nd eds. Jakarta: Erlangga. Najid, N. 2014. Estimasi Tingkat
Kecelakaan  Lalu  Lintas  Nasional dan  6  Proponsi  di  Pulau  Jawa Indonesia.  [Online].  Didapat  dari: http://journal.tarumanagara.ac.id/i ndex.php/kidts/article/viewFile/15
Peramalan Jumlah Kematian Akibat Kecelakaan Lalu Lintas Di Jawa Timur * |  RANI NUHARIANTI
33/pdf  [Diakses  28  Desember 2015].
Octora,  M.  2010.  Perbandingan  Metode ARIMA ( Box Jenkins ) dan Metode Winter dalam  Peramalan  Jumlah Kasus  Demam  Berdarah Dengue . Tesis . Surabaya: Fakultas Kesehatan Masyarakat, Universitas Airlangga. Pramita,  W.  dan  Tanuwijaya,  H.  2010. Penerapan  Metode  Exponential Smoothing  Winter  dalam  Sistem Informasi Pengendalian Persediaan  Produk  dan  Bahan Baku  Sebuah  Cafe. Seminar
Nasional  Informatika  2010 :  219-
225.  Yogyakarta:  UPN  Veteran Yogyakarta. Qoyyimah, M. 2007. Perbandingan Analisis Trend dan Smoothing Eksponensial  Ganda  Holt  dalam Meramalkan  Angka  Kematian Bayi  di  Jawa  Timur. Skripsi . Surabaya: Fakultas Kesehatan Masyarakat, Universitas Airlangga. Rachma,  F.D.  2013.  Peran  Anggota  Lalu Lintas  Polrestabes  Dalam  Upaya Menekan  Angka  Kecelakaan  di
Wilayah  Surabaya. Kajian  Moral dan Kewarganegaraan , Vol. 2(1):
489-503.  Surabaya:  Universitas Negeri Surabaya.
Rosadi, D. 2011. Analisis Ekonometrika & Runtut  Waktu  Terapan  dengan  R .
Yogyakarta: C.V Andi Offset.
Santoso,  D.A.  2013.  Pemodelan  ARIMA Untuk  Peramalan  Harga  Emas.
Skripsi . Surabaya: Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Teknik Komputer.
Sinaga,  M.K.  2012.  Gambaran  Faktor- Faktor Penyebab Kecelakaan Lalu Lintas di Kota Medan Tahun 2010.
Skripsi . Medan: Fakultas Kesehatan Masyarakat, Universitas Sumatera Utara. Supranto,  J.  2008. Statistik:  Teori  dan
Aplikasi .  Jilid  2,  Edisi  2.  Jakarta: Penerbit Erlangga.
Setiawan,  R.  2012.  Sistem  Informasi
Peramalan  persediaan  Obat  Pada
Apotik  Sidoarjo  dengan  Metode Winter. Jurnal  Stiki ,  Vol.  1  no.1: 26-34.  Malang:  Universitas  Ma Chung.
Utami,  T.W.  dan  Darsyah,  M.Y.  2015. Peramalan  Data  Saham  dengan Model Winter’s. Statistika , Vol. 3 no. 2: 41-44. Semarang: Universitas Muhammadiyah Semarang. WHO.  2013.  Status  Keselamatan  Jalan  di
WHO  Regional  Asia  Tenggara Tahun  2013  [Online].  Didapat dari: http://www.searo.who.int/entity/
disabilities_injury_rehabilitation/d ocuments/roadsafety- factsheetino.pdf [Diakses 27 Oktober 2015].
WHO. 2013. Global Status Survey on Road Safety 2013: Supporting A Decade of Action [Online]. Didapat dari:http://apps.who.int/iris/bitstre am/10665/78256/1/978924156456
4_eng.pdf  [Diakses  27  Oktober 2015].