## Analisa Karakteristik Kecelakaan dan Faktor Penyebab Kecelakaan Akibat Jalan di Provinsi Jambi
Wahyu Aktorina 1 , Winda Fitria 2 , Kenny Ghalib 3
D4 Manajemen Rekayasa Konstruksi, Politeknik Negeri Padang, Indonesia E-mail:  *wahyu@pnp.ac.id
DOI: 10.38043/telsinas.v6i1.4221 Received:  15 Maret 2023 Accepted:  3 April 2023 Publish: 25 April 2023
ABSTRAK: Pertumbuha n penduduk menyebabkan kebutuhan ma syara kat terha dap tra nsportasi untuk memenuhi mobilita s seha ri-ha ri.  Ha l ini  menyeba bkan kepemilika n kenda raan bermotor turut menga la mi peningka ta n. Sela in menunja ng mobilisa si,  meningka tnya  kepemilika n  kenda ra an bermotor juga   memberika n da mpak nega tif,  sa lah sa tunya  a dala h terja dinya kecela kaan.  Penelitia n ini    menga na lisis ka ra kteristik kecela ka an ya ng terja di di Provinsi Ja mbi, va ria bel ya ng diguna ka n a da lah faktor penyebab terja dinya kecela kaan, wa ktu terja dinya kecela kaan, fungsi ja la n tempa t terja dinya kecela kaan, da n ka wa san terja dinya kecela kaan.  Ana lisis  dila kuka n mengguna k an a nalisis sta tistik korela si,  a la t ya ng diguna ka n a dala h fungsi correlation pa da  Microsoft Excel. Ha sil a na lisis  menunjukkan ba hwa  fa ctor penyebab terjadinya kecela kaan ya ng memiliki tingka t korela si pa ling tinggi  a da la h fa ktor pengemudi denga n  nila i 0,969. Wa ktu terja dinya  kecela kaan pa ling tinggi  pa da  renta ng wa ktu 18.00 -00.00 denga n nila i 0,975. Fungsi  ja la n ya ng menja di tempa t terja dinya kecela kaan denga n korela si pa ling tinggi  a da la h  ja la n kolektor dengan nila i 0,800, seda ngka n untuk ka wasan ya ng sering menja di tempa t terjadinya kecela kaan a dalah ka wasa n pemukiman denga n  nila i  korela si    0,995.  Penelitia n  dila njutka n  denga n  a na lisis  sub-fa ktor  ya ng  menyeba bkan terja dinya kecela ka a n a kibat jala n, a nalisis ini dila kuka n ka rena fa ktor ja lan merupakan sa tu-satunya faktor ya ng da pat dikontrol seca ra  ma ssif. Ha sil a na lisis  menunjukkan bahwa sub -faktor ya ng menyebabkan terja dinya kecela kaan akibat jalan a da la h tida k a danya ma rka denga n nila i korela si 0,945.
Kata kunci : Kecelakaan; Jalan; Jambi.
ABSTRACT: Popula tion growth ca uses people's need for tra nsporta tion to meet da ily mobility. This ca uses vehicles ownership to a lso increa se. In a ddition to supporting mobiliza tion, increa sed ownership of vehicles a lso ha s nega tives impa ct, one of which is the occurrence of a ccidents. This study a na lyses the cha ra cteristics of a ccidents tha t occurred in Ja mbi Province, the va ria bles used a re the fa ctors ca using the a ccident, the time of the a ccident, the function of the roa d where the a ccident occurred, a nd the a rea  wh ere the a ccident occurred. Ana lysis wa s ca rried out using correla tion sta tistica l a na lysis, the tool used wa s the correla tion function in Microsoft Excel. The results of the a na lysis show that the fa ctor ca using the a ccident tha t ha s the highest degree of correla tion is the driver fa ctor with a  va lue of 0.969. The highest  a ccident occurred in the time ra nge 18.00 -00.00 with  a  va lue of 0.975. The function of the roa d where  the a ccident occurred with  the highest correla tion wa s the collector roa d with  a  va lue  of 0.800, while  the a rea  where the a ccident occurred wa s a  residentia l a rea  with a  correla tion va lue of 0.995. The resea rch is continued with a n a na lysis of the sub-fa ctors tha t ca use roa d a ccidents, this a na lysis is  ca rried out beca use the roa d fa ctor is the only fa ctor that ca n be  controlled ma ssively.  The results  of the a na lysis show  tha t the sub -fa ctor tha t ca uses roa d a ccidents is  the a bsence of ma rkings with a  correla tion va lue of 0.945.
Keywords : Accident; Road; Jambi.

## TELSINAS

## I. PENDAHULUAN
Jumlah penduduk Provinsi Jambi berdasarkan hasil sensus penduduk tahun 2020 adalah 3,55 juta jiwa  dengan  peningkatan  penduduk  rata-rata  setiap  tahunnya  sejumlah  45,60  ribu  jiwa.  Seiring berkembangnya jumlah penduduk, kebutuhan akan sarana dan prasarana transportasi juga   meningkat. Sarana dan prasarana ini contohnya adalah fasilitas jalan dan kendaraan [1]. Peningkatan kepemilikan kendaraan bermotor di Provinsi Jambi rata-rata dari tahun 2017 hingga 2019 sebesar 128.456 (Badan Pusat Statistik, 2020).
Kepemilikan kendaraan bermotor dapat menunjang mobilitas. Disamping itu, hal ini juga memiliki dampak  negative [2].  Kemacetan dan kecelakaan lalu  lintas  adalah hal  yang sulit  dipisahkan akibat bertambahnya  tingkat  kepemilikan  kendaraan  dan  jumlah  korban  yang  tidak  bisa  dib ilang  sedikit memberikan dampak yang cukup besar [3] [4]. Kecelakaan lalu lintas merupakan salah satu penyebab kematian tertinggi di Indonesia [5]. Terdapat banyak faktor penyebab terjadinya kecelakaaan lalu lintas, diantaranya adalah perilaku pengemudi, kendaraan, kondisi jalan  dan  lingkungan, faktor alam,  dan teknologi [6][7].
Rumusan masalah yang mendasari penelitian ini antara lain: Bagaimana karakteristik terjadinya kecelakaan di Provinsi Jambi ditinjau dari  variabel penyebab terjadinya kecelakaan, waktu terjadinya kecelakaan, fungsi  jalan  yang  menjadi  lokasi  terjadinya kecelakaan,  kawasan yang  menjadi lokasi terjadinya kecelakaan?; Apa faktor penyebab terjadinya kecelakaan yang dapat dikontrol dan apa yang menjadi sub-faktornya?
Tujuan yang ingin dicapai dari hasil penelitian ini adalah sebagai berikut: Mengetahui karakteristik kecelakaan yang terjadi di Provinsi Jambi ditinjau dari variabel penyebab terjadinya kecelakaan, waktu terjadinya kecelakaan, fungsi jalan yang menjadi lokasi terjadinya kecelakaan, kawasan yang menjadi lokasi terjadinya kecelakaan?; Mengetahui faktor penyebab kecelakaan yang dapat dikontrol dan sub-faktor yang  menjadi  penyebab  terjadinya,  sehingga  dapat  dilakukan  perbaikan  untuk  mengurangi  angka kecelakaan di Provinsi Jambi.

## II. LANDASAN TEORI
Korelasi adalah analisis statistik yang digunakan untuk menentukan keeratan hubungan antara dua atau lebih variabel berbeda yang digambarkan dengan nilai koefisien korelasi. Kofisien korelasi merupakan koefisien yang menunjukkan kedekatan hubungan antara dua variabel atau lebih [8]. Analisis dilakukan dengan mengetikkan rumus pada cell kosong untuk menunjukkan hasil analisis =CORREL(kemudian tandai seluruh data di kolom jam kerja dengan kursor. Kemudian tekan (;) dan tandai seluruh data di kolom target. Lalu tekan tombol tutup kurung dan tekan Enter [9] . Nilai koefisien correlation akan muncul pada cell tersebut.

## III. METODE PENELITIAN
Metodologi yang  digunakan dalam penelitian ini  adalah metode kuantitatif. Metode  kuantitatif merupakan penelitian yang penyajian data, analisis, dan hasil analisisnya berupa angka, grafik, maupun perhitungan matematis. Jenis  analisis  yang  digunakan dalam  penelitian ini  adalah analisis  statistik inferensial. statistik Analisis statistik inferensial merupakan analisis dimana selain adanya pemaparan data, akan ada upaya pengambilan keputusan dari analisis yang telah dilakukan [10].

## Waktu Penelitian
Waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan penelitian ini adalah 2 bulan, dengan rincian 2 minggu pengumpulan data, 2 minggu studi literatur, dan 1 bulan analisis dan penulisan artikel.

## TELSINAS
Volume 6, No. 1 April 2023 e-ISSN 2621-5276 (online)

## Batasan Penelitian
Batasan daerah yang diteliti  adalah 10 kabupaten dan kota yang  ada di  Provinsi Jambi, yaitu: Batanghari, Bungo, Kerinci, Merangin, Muaro Jambi, Sarolangun, Tanjung Jabung Barat, Tanjung Jabung Timur, Tebo, dan Kota Jambi. Provinsi Jambi berbatasan langsung dengan 4 provinsi lain di Sumatera, yaitu Provinsi Riau, Sumatera Barat, Bengkulu, dan Sumatera Selatan. Batasan Wilayah Provinsi Jambi dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1 Peta Wilayah Provinsi Jambi (Sumber: Sentra Peta, 2015)
Ruang lingkup penelitian ini akan terbatas pada karakteristik kecelakaan dari 4 variabel, yaitu waktu terjadinya kecelakan, fungsi jalan  terjadinya kecelakaan, kawasan terjadinya kecelakaan, dan faktor penyebab terjadinya kecelakaan. Pada faktor penyebab terjadinya kecelakaan, akan dikaji lebih lanjut mengenai faktor-faktor penyebab kecelakaan yang diakibatkan oleh jalan.

## Pengumpulan Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder, yaitu sumber data yang tidak langsung memberikan data kepada pengumpul data [11] [12]. Data sekunder yang digunakan berupa data kecelakaan lalu lintas Provinsi Jambi tahun 2021.

## Data Kecelakaan Provinsi Jambi
Faktor-faktor penyebab kecelakaan yang terjadi di Provinsi Jambi dapat dibedakan ke dalam 4 faktor, yaitu faktor kendaraan, faktor pengemudi, faktor jalan, dan faktor alam. Data jumlah kecelakaan akibat masing-masing faktor penyebab kecelakaan di tiap kabupaten/kota di Provinsi Jambi dapat dilihat pada Tabel 1. Data ini digunakan untuk melakukan analisis variabel faktor penyebab terjadinya kecelakaan.
Tabel 1 Jumlah Kecelakaan Ditinjau dari Faktor Penyebab Kecelakaan di Provinsi Jambi
No Kesa tua n Fa ktor Penyeba b Kecela ka a n Kenda ra a n Pengemudi Ja la n Ala m 1 Polresta  Ja mbi 0 0 0 0 2 Polres  Bt. Ha ri 0 116 37 0 3 Polres  Ma . Ja mbi 212 245 0 0 4 Polres  Bungo 27 108 3 0 5 Polres  Tebo 3 79 4 0 6 Polres  Kerinci 0 16 0 0 7 Polres  Ta nja b Ba rat 75 70 12 0 8 Polres  Ta nja b Timur 33 33 10 0 9 Polres  Sa rola ngun 0 21 0 1 10 Polres  Mera ngin 1 60 30 2
(Sumber: Polda Jambi, 2021)
Data jumlah kecelakaan berdasarkan waktu terjadinya di tiap kabupaten/kota di Provinsi Jambi dapat dilihat pada Tabel 2. Data ini digunakan dalam analisis variabel waktu terjadinya kecelakaan, rentang waktu kecelakaan mana yang memiliki korelasi paling tinggi terhadap variabel. Volume kendaraan atau tingkat keramaian lalu lintas berbeda tiap rentang waktu [13].
Tabel 2 Jumlah Kecelakaan Ditinjau dari Waktu Terjadinya Kecelakaan di Provinsi Jambi
No Kesa tua n Jumla h Wa ktu Keja dia n Keja dia n 00.00 SD 06.00 WIB 06.00 SD 12.00 WIB 12.00 SD 18.00 WIB 18.00 SD 00.00 WIB 1 Polresta  Ja mbi 364 39 109 85 118 2 Polres  Bt. Ha ri 116 19 26 47 22 3 Polres  Ma . Ja mbi 238 42 52 44 99 4 Polres  Bungo 120 9 31 44 36 5 Polres  Tebo 76 2 23 35 16 6 Polres  Kerinci 23 1 12 7 3 7 Polres  Ta nja b Ba rat 79 4 24 32 19 8 Polres  Ta nja b Timur 35 4 8 15 9 9 Polres  Sa rola ngun 82 10 22 37 13 10 Polres  Mera ngin 61 9 11 20 21
(Sumber: Polda Jambi, 2021)
Data jumlah kecelakaan berdasarkan fungsi jalan di tiap kabupaten/kota di Provinsi Jambi dapat dilihat pada Tabel 3. Data ini digunakan untuk analisis fungsi jalan mana yang memiliki korelasi paling tinggi terhadap variabel fungsi jalan yang menjadi lokasi terjadinya kecelakaan.
Tabel 3 Jumlah Kecelakaan Ditinjau dari Fungsi Jalan Tempat Terjadinya Kecelakaan di Provinsi Jambi
No Kesa tua n Jumla h Fungsi  Ja la n Keja dia n Arteri Kolektor Loka l Lingkunga n 1 Polresta  Ja mbi 364 80 297 0 0 2 Polres  Bt. Ha ri 116 116 0 0 0 3 Polres  Ma . Ja mbi 238 238 0 0 0 4 Polres  Bungo 120 71 0 0 49 5 Polres  Tebo 76 0 47 24 0 6 Polres  Kerinci 23 15 5 0 4 7 Polres  Ta nja b Ba rat 79 75 4 0 0 8 Polres  Ta nja b Timur 35 34 0 0 0 9 Polres  Sa rola ngun 82 39 34 9 0 10 Polres  Mera ngin 61 55 0 6 1
(Sumber: Polda Jambi, 2021)
Data jumlah kecelakaan berdasarkan kawasan terjadinya di tiap kabupaten/kota di Provinsi Jambi dapat dilihat pada Tabel 4. Data ini digunakan untuk analisis Kawasan mana yang memiliki korelasi paling tinggi terhadap variabel Kawasan yang menjadi lokasi terjadinya kecelakaan di Provinsi Jambi.
Tabel 4 Jumlah Kecelakaan Ditinjau dari Kawasan Tempat Terjadinya Kecelakaan di Provinsi Jambi
No Kesa tua n Jumla h Ka wa sa n La ka  La ntas La ka Ka wa sa n Ka wa sa n Pst Perbela njaan/ Ka wa sa n  La in Pemukima n Pertokoa n/Ma ll Pa sa r Wisa ta La in 1 Polresta  Ja mbi 364 359 3 0 0 0 2 Polres  Bt. Ha ri 116 115 0 0 0 0 3 Polres  Ma . Ja mbi 238 238 0 0 0 0 4 Polres  Bungo 120 87 12 0 0 21 5 Polres  Tebo 76 72 0 0 0 4 6 Polres  Kerinci 23 21 1 0 0 2 7 Polres  Ta nja b Ba rat 79 69 0 0 0 0 8 Polres  Ta nja b Timur 35 33 0 0 0 2 9 Polres  Sa rola ngun 82 69 4 6 1 3 10 Polres  Mera ngin 61 56 0 0 0 5
(Sumber: Polda Jambi, 2021)

## IV. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Karakteristik kecelakaan lalu  lintas di  Provinsi Jambi akan ditinjau dari  4  variabel, yaitu  waktu terjadinya kecelakan, fungsi jalan  terjadinya kecelakaan, kawasan terjadinya kecelakaan, dan fa ktor penyebab terjadinya kecelakaan. Analisis  dilakukan menggunakan fungsi Correlation pada  aplikasi spreadsheet Microsoft Excel . Jika nilai  koefisien korelasi yang didapatkan mendekati angka 1,  maka
korelasinya terhadap variabel semakin tinggi. Hasilanalisis variabel faktor penyebab terjadinya kecelakaan dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5 Hasil Analisis Correlation Variabel Faktor Penyebab Terjadinya Kecelakaan
Faktor Penyebab Terjadinya Kecelakaan Correlation Kendaraan 0,929 Pengemudi 0,969 Jalan 0,022 Alam -0,190
Hasil analisis variabel waktu terjadinya kecelakaan dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6 Hasil Analisis Correlation Variabel Waktu Terjadinya Kecelakaan
Waktu Terjadinya Kecelakaan Correlation 00.00 SD 06.00 WIB 0,919 06.00 SD 12.00 WIB 0,973 12.00 SD 18.00 WIB 0,910 18.00 SD 00.00 WIB 0,975
Hasil analisis variabel fungsi jalan tempat terjadinya kecelakaan dapat dilihat pada Tabel 7.

## Tabel 7 Hasil Analisis Correlation Variabel Fungsi Jalan
Fungsi Jalan Correlation Arteri 0,546 Kolektor 0,800 Lokal -0,249 Lingkungan 0,031
Hasil analisis variabel kawasan terjadinya kecelakaan dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8 Hasil Analisis Correlation Variabel Kawasan Terjadinya Kecelakaan
Kawasan Terjadinya Kecelakaan Correlation Pemukiman 0,995 Pertokoan/Mall 0,144 Perbelanjaan/Pasar -0,119 Wisata -0,199 Lain-lain -0,148
Hasil analisis menggunakan fungsi correlation dilihat dari nilai yang mendekati angka 1. Semakin mendekati angka 1,  maka semakin tinggi  korelasinya terhadap variabel tersebut [14]. Hasil  analisis variabel-variabel yang digunakan untuk mengetahui karakteristik kecelakaan di  Provinsi Jambi dapat dilihat pada Tabel 9.

## Tabel 9 Hasil Analisi dengan Nilai Correlation Paling Tinggi
Variabel Korelasi yang Mendekati Angka 1 Nilai Correlation Faktor Penyebab Pengemudi 0,969 Waktu Terjadinya 18.00 SD 00.00 WIB 0,975 Fungsi Jalan Tempat Terjadinya Kolektor 0,800 Kawasan Terjadinya Pemukiman 0,995

## Analisis Faktor Penyebab Terjadinya Kecelakaan Akibat Jalan
Dari data tabel di atas, diketahui bahwa faktor-faktor penyebab terjadinya kecelakaan di Provinsi Jambi yang diidentifikasi adalah akibat kendaraan, pengemudi, jalan, dan alam. Hasil analisis menggunakan fungsi correlation menunjukkan bahwa faktor jalan  memiliki  nilai  korelasi 0,022  terhadap variabel penyebab terjadinya kecelakaan. Faktor terjadinya kecelakaan akibat jalan ini merupakan satu-satunya faktor yang dapat dikontrol. Pemerintah dan pihak-pihak terkait memiliki wewenang dan bertanggung jawab untuk memastikan bahwa jalan-jalan yang digunakan untuk lalu lintas aman dan dalam kondisi baik, karena jalan merupakan  prasarana  yang sangat  penting   dalam memberikan  akses  transportasi  orang maupun barang [15].
Sub-faktor yang yang menjadi penyebab terjadinya kecelakaan akibat jalan ini adalah kondisi jalan rusak, lobang, pandangan terhalang, licin, tidak berlampu, tidak ada marka, tidak ada rambu, dan tikungan tajam. Data jumlah kecelakaan yang terjadi akibat sub-faktor dari faktor jalan dapat dilihat pada Tabel 10.
Tabel 10 Data Jumlah Kecelakaan yang Terjadi Akibat Jalan
Sub-faktor Jumlah Kecelakaan Rusak 4 Lobang 8 Pandangan Terhalang 3 Licin 5 Tidak Berlampu 8 Tidak Ada Marka 29 Tidak Ada Rambu 25 Tikungan Tajam 14
Berdasarkan data jumlah kecelakaan yang terjadi dari masing-masing faktor di atas, dilakukan analisis menggunakan fungsi correlation . Analisis ini dilakukan untuk mengetahui, sub-faktor apa yang paling mempengaruhi terjadinya kecelakaan akibat jalan. Analisis lanjutan ini  dilakukan karena factor jalan merupakan satu-satunya factor yang dapat dikontrol secara masif. Hasil analisis dapat dilihat pada Tabel 11.
Tabel 11 Hasil Analisis Correlation Sub-faktor Penyebab Terjadinya Kecelakaan Akibat Jalan
Sub-faktor Correlation Rusak 0,185 Lobang -0,308 Pandangan Terhalang -0,189 Licin -0,229 Tidak Berlampu -0,390 Tidak Ada Marka 0,945 Tidak Ada Rambu -0,032 Tikungan Tajam -0,426
Hasil analisis pada tabel di atas menunjukkan bahwa nilai koefisien correlation yang paling mendekati angka 1 adalah Tidak adanya Marka Jalan.

## V. KESIMPULAN

## Kesimpulan
Karakteristik terjadinya kecelakaan Provinsi Jambi  pada tahun 2021 berdasarkan variabel faktor penyebab terjadinya kecelakaan tertinggi adalah faktor pengemudi. Berdasarkan waktu terjadinya, jumlah kecelakaan tertinggi terjadi pada rentang waktu pukul 18.00 SD 00.00 WIB. Berdasarkan fungsi jalan tempat terjadinya, kecelakaan lebih banyak terjadi pada jalan kolektor. Sedangkan untuk variabel Kawasan tempat terjadinya kecelakaan, Sebagian besar kecelakaan terjadi di Kawasan pemukiman.
Faktor penyebab kecelakaan akibat jalan adalah satu -satunya faktor yang dapat dikontrol, sub-faktor tertinggi yang menjadi penyebab terjadinya kecelakaan akibat jalan ini adalah tidak adanya marka, diikuti oleh sub-faktor kerusakan jalan.

## Saran
Dalam rangka mengurangi angka kecelakaan, pemerintah harus bekerja sama dengan semua pihak untuk memastikan bahwa jalan yang aman dan terawat dengan baik tersedia untuk semua  pengendara. Selain mengurangi angka kecelakaan, pemeliharaan jalan secara rutin dan berkala dapat memperpanjang usia  jalan. Hal  yang  perlu diperhatikan dalam pemeliharaan jalan  sebagai  upaya mengurangi angka kecelakaan adalah perbaikan marka jalan dan kerusakan jalan. Dikarenakan kecalakaan lebih banyak terjadi pada malam hari, lampu jalan juga perlu menjadi perhatian.
Salah satu sub-faktor penyebab terjadinya kecelakaan akibat jalan di Provinsi Jambi adalah kerusakan jalan. Maka untuk penelitian selanjutnya, dapat mengkaji jenis kerusakan jalan yang menyebabkan terjadinya kecelakaan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D.  Purnama, W.  Aktorina, H. Indarto, and K.  H.  Basuki, “Desain Fly  Over Pada Perlintasan Sebidang Jalan,” Jurnal Karya Teknik Sipil , vol. 6, 2017.
[2] H. Herawati, “Karakteristik Dan Penyebab Kecelakaan Lalu Lintas Di  Indonesia Tahun 2012,” Warta Penelitian Perhubungan , vol. 26, no. 3, 2019, doi: 10.25104/warlit.v26i3.875.
[3] N. I. Chalid, “DAMPAK PENINGKATAN KENDARAAN BERMOTOR TERHADAP TINGKAT KECELAKAAN DI KOTA PALOPO,” PENA TEKNIK: Jurnal Ilmiah Ilmu-Ilmu Teknik , vol. 3, no. 1, 2019, doi: 10.51557/pt_jiit.v3i1.174.
[4] I. G. N. Wismantara, N. Riana, and Y. R. Nenta, “Analisa Kecelakaan Lalu Lintas di Ruas Jalan Bypass Ngurah Rai Kota Denpasar,” Jurnal Ilmiah TELSINAS , vol. Volume 5, no. 2, pp. 122–131, 2022.

## TELSINAS
Volume 6, No. 1 April 2023 e-ISSN 2621-5276 (online)
[5] F.  M.  Radik  and  E.  Widowati,  “Kecelakaan  Lalu  Lintas  Jalan  Tol  Ruas  Batang-Semarang Berdasarkan Karakteristik Faktor Penyebab Kecelakaan Tahun 2019,” Indonesian Journal of Public Health and Nutrition , vol. 1, no. 2, 2021.
[6] H. Herawati, “Karakteristik Dan Penyebab Kecelakaan Lalu Lintas Di  Indonesia Tahun 2012,” Warta Penelitian Perhubungan , vol. 26, no. 3, 2019, doi: 10.25104/warlit.v26i3.875.
[7] A. Surya, A. Abdurrahman, and B. Buzman, “ANALISIS FAKTOR PENYEBAB KECELAKAAN PADA RUAS JALAN TANJUNG SERDANG-STAGEN KABUPATEN KOTABARU,” Jurnal Kacapuri : Jurnal Keilmuan Teknik Sipil , vol. 3, no. 2, 2020, doi: 10.31602/jk.v3i2.4284.
[8] R. A. Wibowo and A. A. Kurniawan, “Analisis Korelasi Dalam Penentuan Arah Antar Faktor Pada Pelayanan Angkutan Umum Di Kota Magelang,” Journal of Electrical Engineering, Computer and Information Technology , vol. 1, no. 2, 2020.
[9] U. B. Dharma, “Simple Linier Correlation and Regression Analysis Using Microsoft Excel and Its Application in Marketing,” Akselerator: Jurnal Sains … , 2021.
[10]  A. Muhson, “Teknik Analisis Kuantitatif,” Makalah Teknik Analisis II , 2006.
[11]  Sugiyono, “Metode Penelitian Kuantitatif Kualitatif dan R&D,” jurnal Bandung: Alfabeta , no. 300, 2008.
[12]  N. Martono, E. Prof. Yuwono, and M. P. Rahardjo, “Metode Penelitian Kuantitatif Analisis isi dan Analisis Data Sekunder Edisi Revisi 2,” Metode Penelitian Kuantitatif: Analisis isi dan analisis data Sekunder , vol. Edisi Revi, 2014.
[13]  P. Budiarnaya, A. Sia Babo Amaral, and G. Wismantara, “Kajian Biaya Perjalanan Akibat Tundaan Lalu Lintas di Ruas Jalan Hasanuddin Denpasar,” Jurnal Ilmiah Telsinas Elektro, Sipil dan Teknik Informasi , vol. 4, no. 2, 2022, doi: 10.38043/telsinas.v4i2.3336.
[14]  Wicaksono dkk, “Analisis Kecelakaan Lalu Lintas (Studi Kasus - Jalan Raya Ungaran - Bawen),” Igarss 2014 , vol. 3, no. 1, 2014, doi: 10.1007/s13398-014-0173-7.2.
[15]  N. Nuroji, B. H. Setiadji, and W. Aktorina, “Comparison of Precast and Conventional  Concrete Rigid Pavements Using Analytical Hierarchy Process (AHP),” MEDIA KOMUNIKASI TEKNIK SIPIL , vol. 26, no. 2, 2021, doi: 10.14710/mkts.v26i2.31792.