PEMODELAN KECELAKAAN SEPEDA MOTOR DI KOTA SURABAYA DENGAN METODE GLM (Generalized Linear Model)

Abstract

ABSTRAK
Pertumbuhan sepeda motor di Indonesia dalam beberapa waktu terakhir ini
mengalami peningkatan pesat, yaitu sekitar 16.54% per tahun. Seiring
pertumbuhan ini, jumlah kecelakaan lalulintas jalan juga terus bertambah, dimana
salah satu wilayah yang mengalami peningkatan tersebut adalah kota Surabaya.
Penelitian ini bertujuan untuk membentuk model prediksi kecelakaan sepeda
motor (MCA) serta model prediksi korban kecelakaan sepeda motor (KSI) di kota
Surabaya.
Metode yang digunakan adalah penelitian lapangan dengan data primer
berupa hasil survei lalulintas dan geometrik jalan, sedangkan data sekunder
berupa data kecelakaan diperoleh dari Kepolisian Surabaya. Metode Generalized
Linear Model (GLM) digunakan sebagai metode analisis dengan distribusi
Poisson dan link function logaritma.
Dari hasil pemodelan kecelakaan sepeda motor (MCA) dapat diprediksi
bahwa peningkatan baik arus lalulintas maupun proporsi sepeda motor sebesar
10% akan meningkatkan jumlah kecelakaan sepeda motor sebesar 37.86% dan
42.78 % per tahun. Penambahan 1.0 meter lebar lajur diprediksi menurunkan
kecelakaan sepeda motor sebesar 12.59% per tahun, sedangkan ruas jalan dengan
jumlah lajur > 3 diprediksi mampu menurunkan angka kecelakaan sepeda motor
per tahun sebesar 44.46%. Pemodelan korban kecelakaan sepeda motor yang
meninggal dunia atau luka berat (KSI) memberikan hasil bahwa peningkatan arus
lalulintas sebesar 10% akan meningkatkan korban kecelakaan sepeda motor (KSI)
sebesar 34.72% per tahun, sementara pembatasan proporsi sepeda motor hingga <
70% dan penambahan lebar lajur sebesar 1.0 meter diprediksi mampu
menurunkan jumlah korban kecelakaan sepeda motor (KSI) berturut-turut sebesar
46.69% dan 20.24% per tahun.
*) Dosen Jurusan Teknik Sipil FST Undana 73


ABSTRACT
The growth of motorcycles in the recent years is rapidly increasing, about
16.54% per year. Due to this growth, the amount of accident on the roads has
increased in number, where one of the areas that has increasing number of
accident is Surabaya. This research aims to set up the prediction models of
motorcycle accidents (MCA) and motorcycle victims (KSI).
The method used is field research with the primary data based on the
traffic and the road geometric survey, while the data of accidents in the year 2006
to April 2009 is as the secondary data which is obtained from the Police
Department. The method used to analyze the data is Generalized Linear Models
(GLM) with Poisson distribution and logarithm link function.
From the model of motorcycle accident (MCA), it could be predicted that
the increasing of either traffic or motorcycle proportion 10%, would increase the
number of motorcycle accidents 37.86% and 42.78% per year. The increase of the
road width 1.0 meter is predicted to make the motorcycle accident decrease
12.59% per year, while the road with the lines < 3 is predicted could decrease the
number of motorcycle accident 44.46% per year. The model of motorcycle
victims who died or seriously injured (KSI) shows that the increase of traffic 10%
would increase the motorcycle accident for the victims who died or seriously
injured 34.72% per year, while the limit of motorcycle proportion to < 70% and
the increase of road width 1.0 meter is predicted able to decrease the victims who
died or seriously injured 46.69% and 20.24% per year.