Studi Simulasi Model Kecelakaan Pengendara Mobil untuk Meningkatkan Keselamatan Lalu Lintas di Daerah Perkotaan

Imma Widyawati Agustin, Christia Meidiana, Sri Muljaningsih

Article Metrics

Abstract view : 187 times
PDF - 117 times

Abstract

Abstrak
Berbagai permasalahan transportasi yang sering dialami dengan kepadatan lalu lintas yang tinggi salah satunya adalah kecelakaan lalu lintas. Kecelakaan lalu lintas di Kota Surabaya pada tahun 2017 tercatat sebanyak 1.338 kejadian kecelakaan. Jumlah kejadian kecelakaan ini didominasi oleh kendaraan pribadi seperti sepeda motor dan mobil. Penelitian ini bertujuan membuat model peluang kecelakaan mobil di Kota Surabaya yang didasarkan pada data karakteristik jalan dan karakteristik pengendara untuk mengetahui tindakan yang tepat dalam menurunkan angka kecelakaan mobil. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis generalized linear model (GLM) untuk melihat model peluang kecelakaan mobil berdasarkan karakteristik jalan dan regresi logistik biner untuk melihat model peluang kecelakaan mobil berdasarkan karakteristik pengendara mobil. Penelitian ini difokuskan pada six ruas jalan yang memiliki tingkat kecelakaan tertinggi dan sedang, serta diwakilkan dengan 348 responden pengendara mobil. Dari hasil analisis GLM didapatkan model peluang kecelakaan McA = 𝑒𝑒4,5 βˆ’ 0,707 Lebar badan jalan yang menunjukkan bahwa hanya lebar badan jalan yang mempengaruhi peluang kecelakaan mobil. Hal ini dapat diintepretasikan bahwa jika lebar badan jalan memiliki peningkatan 10% dari lebar badan jalan sebelumnya, maka model pendekatan dengan GLM memprediksi akan terjadi peningkatan jumlah kecelakaan mobil sebanyak 84 korban. Dari hasil analisis regresi logistik biner didapatkan model peluang kecelakaan di mana perilaku pengendara yang mempengaruhi peluang kecelakaan mobil adalah membawa surat berkendara seperti SIM dan STNK (X3.6), mematuhi lampu lalu lintas (X3.10), memberi tanda berbelok/darurat (X3.11), menggunakan sabuk pengaman (X3.12), dan mengantuk saat mengendarai (X3.13).
Kata kunci: Model kecelakaan, pengendara mobil, generalized-linear-model, Kota Surabaya.
Abstract
Simulation Study of Car Accident Model to Improve Traffic Safety in the Urban Area: Various transportation problems that are often experienced with high traffic density, one of which is a traffic accident. The number of accidents is dominated by private vehicles such as motorbikes and cars. This study aimed to make a car accident model in Surabaya Ciy based on the road and the driver characteristics to find out the right actions in reducing the number of car accidents. The study used the analysis of generalized linear model (GLM) and binary logistic regression. It focused on six road segments that have the highest and moderate accident rates, and it was represented by 348 respondents of car drivers. The results of the GLM analysis obtained a probability model of McA = π’†π’†πŸ’πŸ’,πŸ“πŸ“ βˆ’ 𝟎𝟎,πŸ•πŸ•πŸ• πŸ•πŸ• 𝑹𝑹𝑹𝑹𝑹𝑹𝑹𝑹 𝑾𝑾𝑾𝑾𝑾 𝑾𝑾𝑾𝑾 which shows only the width of the road body that affects the chances of a car accident. It can be interpreted that if the road width has increased by 10% from the previous road width, the GLM approach model predicts an increase in the number of car accidents by 84 victims. Furthermore, the driver’s behavior that affects the chances of a car accident include carrying a driver license and vehicle registration (X3.6), obeying a traffic light (X3.10), giving a turning/emergency sign (X3.11), using a seat belt (X3.12), and being drowsy when driving (X3.13).
Keywords: Accident model, car driver, generalized-linear-model, Surabaya City.

Keywords

model kecelakaan, pengendara mobil, kota surabaya, generalized linear model

Full Text:

PDF

References

IW Agustin. (2019). Analysis of Car Accident at the Location of Black-Spot and Rating for Accident Prone Roads in Surabaya. IOP Conf. Series: Earth and Environmental Science (328) 012023.

Sergio Damiani, Enrica Deregibus, Luisa Andreone. (2009). Driver-vehicle interfaces and interaction: Where are they going?. Eur. Transp. Res. Rev. 1:87–96.

George Yannis, Eleonora Papadimitriou, Antonis Chaziris, Jeremy Broughton. (2014). Modeling road accident injury under-reporting in Europe. Eur. Transp. Res. Rev. 6:425–438.

Marion Wiethoff, Karel Brookhuis, Dick de Waard, Vincent Marchau, Leonie Walta, Guenter Wenzel, Klaas de Brucker, Cathy Macharis. (2012). A methodology for improving road safety by novel infrastructural and invehicle technology combinations. Eur. Transp. Res. Rev. 4:67–77.

Constantinos Antoniou. (2014). A stated-preference study of the willingness-to-pay to reduce traffic risk in urban vs. rural roads. Eur. Transp. Res. Rev. 6:31–42.

Francesco Russo, Antonio Comi. (2017). From the analysis of European accident data to safety assessment for planning: the role of good vehicles in urban area. Eur. Transp. Res. Rev. 9: 9.

George Yannis, Georgia Louca, Sophia Vardaki, George Kanellaidis. (2013). Why do drivers exceed speed limits. Eur. Transp. Res. Rev. 5:165–177.

Ola Benderius, Gustav Markkula, Krister Wolff, Mattias Wahde. (2014). Driver behaviour in unexpected critical events and in repeated exposures a comparison. Eur. Transp. Res. Rev. 6:51–60.

Veronika Kureckova, Vit Gabrhel, Petr Zamecnik, Pavel Rezac, Ales Zaoral 1, Jan Hobl. (2017). First aid as an important traffic safety factor evaluation of the experience based training. Eur. Transp. Res. Rev. 9: 5.

De Rozari, A., & Wibowo, Y. H. (2015). Faktor-Faktor Yang Menyebabkan Kemacetan Lalu Lintas Di Jalan Utama Kota Surabaya (Studi Kasus Di Jalan Ahmad Yani Dan Raya Darmo Surabaya). Jurnal Penelitian Administrasi Publik, 1(1), 42-57.

Badan Pusat Statistik Kota Surabaya. (2017). Kota Surabaya Dalam Angka Tahun 2016. Surabaya: Badan Pusat Statistik Kota Surabaya.

Polantas Kota Surabaya. (2017). Data Kepolisian Kecelakaan Lalu Lintas. Jawa Timur: Polda.

Permanawati, T., Sulistio, H., & Wicaksono, A. (2010). Model Peluang Kecelakaan Sepeda Motor Berdasarkan Karakteristik Pengendara (Studi Kasus: Surabaya, Malang, Dan Sragen). Jurnal Rekayasa Sipil, 4(3), 185-194.

Republik Indonesia. Undang-Undang Nomor 22 Tahun 2009 Tentang Lalu Lintas Dan Angkutan Jalan. Diambil kembali dari http://peraturan.go.id/uu/nomor-22-tahun-2009.html (Diakses: 4 Juni 2017).

Wiranto, E., Setyawan, A., & Sumarsono, A. (2014). Evaluasi Tingkat Kerawanan Kecelakaan Pada Ruas Jalan Boyolali - Ampel KM 29+000 - 34+000. E-Jurnal Matriks Teknik Sipil, 248-255.

Hermawan, S. A., Haryadi, B., & Kushardjoko, W. (2013). Hubungan Uji Berkala Kendaraan Bermotor Dengan Kecelakaan Lalu Lintas Di Kota Cirebon. Tesis Universitas Diponegoro Semarang: Tidak Diterbitkan.

Zanuardi, A., & Suprayitno, H. (2018). Analisa Karakteristik Kecelakaan Lalu Lintas di Jalan Ahmad Yani Surabaya Melalui Pendekatan Knowledge Discovery in Database. Jurnal Manajemen Aset Infrastruktur & Fasilitas, 2(1). 45-55.

Arfan, I., & Wulandari. (2018). Studi Epidomiologi Kejadian Kecelakaan Lalu Lintas Di Kota Pontianak. Jurnal Vokasi Kesehatan, 4(2), 90-96.

Azizirrahman, M., Normelani, E., & Arisanty, D. (2015). Faktor Penyebab Terjadinya Kecelakaan Lalu Lintas Pada Daerah Rawan Kecelakaan di Kecamatan Banjarmasin Tengah Kota Banjarmasin. Jurnal Pendidikan Geografi 2(3). 20-37.

Arta, I Gede Benny D., Saraswati, Endang. (2017).Kajian Spasial Tingkat Kerawanan Kecelakaan Lalu Lintas di Sebagian Ruas Jalan Kota Denpasar. Jurnal Bumi Indonesia 6(2).

Zuriah, N. (2009). Metodologi Penelitian Sosial dan Pendidikan. Jakarta: Bumi Aksara.

Suraji, A., Tjahjono, N., & Widodo , P. T. (2010). Analisis Faktor Kendaraan Sepeda Motor terhadap Kecelakaan Lalu Lintas. Simposium XIII FSTPT, 1-10.

Sujianto, Agus Eko. 2009. Analisis Statistik dengan SPSS 16.0. Jakarta. Prestasi Pustaka.

Copyright (c) 2020 Warta Penelitian Perhubungan
Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

Refbacks

  • There are currently no refbacks.

Jurnal Warta Penelitian Perhubungan have been indexed on: