<![CDATA[Penelitian ini bertujuan untuk membangun model peramalan jumlah pelanggaran lalu lintas di Kabupaten Buleleng sebagai upaya mendukung perencanaan pengawasan yang lebih proaktif. Permasalahan penelitian didasarkan pada keterbatasan pengawasan di lapangan serta belum optimalnya pemanfaatan data historis, sehingga pihak kepolisian belum memiliki gambaran prediktif mengenai tren pelanggaran di masa mendatang. Metode yang digunakan adalah Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average, yaitu metode prediksi deret waktu yang mampu menganalisis pola tren dan musiman. Data yang digunakan berupa data bulanan jumlah pelanggaran lalu lintas periode 2019 hingga 2024. Proses penelitian dilakukan mengikuti tahapan Cross-Industry Standard Process for Data Mining yang meliputi pemahaman masalah, pemahaman data, persiapan data, pemodelan, evaluasi, dan implementasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model peramalan yang dibangun menghasilkan tingkat kesalahan peramalan sebesar 24,23% serta kemampuan mengikuti arah pergerakan data aktual sebesar 54,5%. Model juga mampu menghasilkan prediksi jumlah pelanggaran untuk 12 periode ke depan.]]>
Copyrights © 2026
