Sekretariat Badan Penelitian dan Pengembangan Perhubungan
Publishing Year
2020
Publishing Place
Collation
Abstract/Notes
AbstrakBerbagai 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 = ????????4,5 − 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.AbstractSimulation 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 = ????????????????,???????? − ????????,???????????? ???????? ???????????????????????????????? ???????????????????? ???????????????? 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.
