## PEMODELAN KECELAKAAN SEPEDA MOTOR PADA RUAS JALAN DI KOTA ATAMBUA
Margareth E. Bolla ( mgi_ub08@yahoo.com ) Dosen pada Jurusan Teknik Sipil, FST Undana
Tri Mardiyati W. Sir ( trimwsir@yahoo.com ) Dosen pada Jurusan Teknik Sipil, FST Undana
Christofel N. Bara ( tonnybara@gmail.com )
Penamat dari Jurusan Teknik Sipil, FST Undana

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mendeskripsikan  dan  menganalisa  faktor-faktor  yang mempengaruhi  kecelakaan  sepeda  motor  di  Kota  Atambua  melalui  pemodelan.  Pemodelan menggunakan metode Generalized Linear Method dengan standar signifikansi sebesar 95%. Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  hasil  survei  lalulintas  dan  survei  kendaraan menggunakan  program  GenStat  diperoleh  persamaan  pemodelan  kecelakaan  MCA  = 0.002902 exp [-0.986 LbLajur – 0.674 LbBahu Jalan + 0.1761 Kecepatan] . Hasil pemodelan menunjukan bahwa faktor-faktor  yang  mempengaruhi  kecelakaan  sepeda  motor  adalah  Total  Lebar  Ruas  Jalan dengan  koefisien  sebesar  -0.986,  Total  Lebar  Bahu  Jalan  dengan  koefisien  sebesar  -0.674, dan  85-Percentile  Kecepatan  Kendaraan  dengan  koefisien  sebesar  0.1761.  Analisa Deskriptif  menunjukan  bahwa  kecelakaan  sepeda  motor  sering  terjadi  pada  pengendara dengan  jenis  kelamin  laki-laki  dengan  jumlah  kasus  terbanyak  sebesar  40  kasus,  dengan rentang  usia  pengendara  18-25  tahun,  yaitu  17  kasus.  Kecelakaan  sering  terjadi  pada pengendara  dengan  profesi  swasta,  yaitu  sebesar  17  kasus  dan  paling  sering  terjadi  pada rentang  waktu  pukul  12.00-17.59  yaitu  sebanyak  7  kasus.  Dari  kriteria  tipe  tabrakan, kecelakaan  sering  terjadi  dengan  tipe  Tabrak  Pejalan  Kaki,  yaitu  terjadi  sebanyak  5  kasus dengan tingkat keparahan terbanyak Luka Berat, yaitu sebanyak 14 kasus.

## Kata kunci:

## Pemodelan Kecelakaan, Generalized Linear Models

## ABSTRACT
This study aims to describe and analyze the factors that affect motorcycle accident through modeling.  Modeling  using  Generalized  Linear  Method  with  95%  of  significant  standard. Based on result of manner of from traffic dan vehicle survey’s datas using GenStat showed that the equation of the accident model is MCA = 0.002902 exp [-0.986 LbLajur – 0.674 LbBahu Jalan + 0.1761  Kecepatan] . Results  of  the  model  showed  that  the  factors  that  affect  the  motorcycle accident  were  a  factor  of  Total  Width  of  Roads  with  a  coefficient  of  -0.986,  Total  Width Shoulders with a coefficient of -0.674, and 85-Percentile Speed Vehicle with a coefficient of 0.1761.  Descriptive  analysis  indicate  that  a  motorcycle  accident  in  the  City  of  Atambua frequent  in  riders  with  male  gender,  amounting  to  40  cases,  with  an  age  range  of  18-25 years old rider, amounting to 17 cases. From professional criteria, accidents often occur on the  rider  with  the  private  profession,  amounting  to  17  cases.  and  accidents  occurred  most frequently in the period 12:00 to 17:59 o'clock in the amount of 7 cases. From the criteria of the  type  of  collision,  accidents  often  occur  with  type  Pedestrian  Hit,  amounting  to  5  cases with most accidents often occur with the severity of Trauma, amounting to 14 cases.
Keywords:
Modeling of Accidents, Generalized Linear Models

## PENDAHULUAN
Penggunaan  sepeda  motor  sebagai  moda  transportasi  sudah  menjadi  kegemaran  atau  bahkan gaya hidup di banyak negara berkembang seperti Indonesia, hal ini karena sepeda motor mudah digunakan untuk menempuh jarak dekat misalnya antara rumah dan tempat bekerja.
Peningkatan  jumlah  kendaraan  bermotor  seiring  waktu  berbanding  lurus  dengan  jumlah kecelakaan  sepeda  motor.  Kota  Atambua,  sebagai  ibukota  Kabupaten  Belu,  juga  menghadapi persoalan keselamatan transportasi. Kondisi ini sejalan dengan jumlah kecelakaan sepeda motor di  kota  Atambua  yang  semakin  meningkat  setiap  tahun.  Menurut  data  dari  Satuan  Lalulintas (SATLANTAS)  Polres  Kabupaten  Belu,  jumlah  kecelakaan  di  Atambua  sejak  tahun  2010 sampai tahun 2013 meningkat sebesar 35.71 %.

## MATERI

## Arus Kendaraan
Arus adalah jumlah kendaraan yang melewati suatu ruas jalan dalam satuan waktu tertentu. Arus lalulintas biasanya diukur dengan meletakan alat penghitung pada tempat di mana arus tersebut ingin  diketahui,  atau  dapat  dilakukan  secara  manual . Perhitungan  dapat  dilakukan  untuk kendaraan  yang  bergerak  satu  arah  ataupun  dua  arah.    Rumus  umum  yang  digunakan  untuk menghitung arus lalulintas adalah:
T n Q = (1)
Dengan : Q :  arus lalu lintas (kend./jam) N :  jumlah kendaraan (volume) yang melewati titk pengamatan dalam interval waktu T
T :  interval waktu pengamatan (< 1 jam)
Arus lalu lintas terdiri dari berbagai jenis kendaraan seperti kendaraan penumpang, truk, bus, dan sepeda  motor.  Guna  memudahkan  perhitungan,  ukuran  volume  lalu  lintas  dari  berbagai  jenis kendaraan dinyatakan dalam Satuan Mobil Penumpang (smp) dengan mengalikan faktor tertentu atau Ekivalen Mobil Penumpang (emp).

## Kecepatan Kendaraan
Kecepatan kendaraan adalah kemampuan suatu kendaraan untuk menempuh suatu jarak tertentu per  satuan  waktu.  kecepatan  biasanya  dinyatakan  dalam  meter/detik  atau  kilometer/jam  (kpj). Persamaan dasar untuk kecepatan kendaraan adalah:
T L V = (2)
Dengan :
V : Kecepatan rata-rata ruang (km/jam) L
: Jarak yang ditempuh (km)
T : Waktu tempuh kendaraan sepanjang segmen L (jam)
Penelitian  ini  menggunakan  85-Percentile  dalam  pengolahan  data  kecepatan.  85-Percentile adalah sebuah kecepatan lalulintas dimana 85% dari pengemudi mengemudikan kendaraannya di jalan tanpa dipengaruhi oleh kecepatan lalulintas yang lebih rendah atau cuaca yang buruk.

## Generalized Linear Method (GLM)
Generalized Linear Models (GLM) digunakan untuk membentuk model yang data observasinya (variabel  respon)  tidak  terdistribusi  normal.  Persamaan  umum  yang  digunakan  dalam  metode GLM adalah:
ln(FK) = ln k + α 1 lnX 1 + α 2 lnX 2 + …. + β 1 Y 1 + β 2 Y 2 + …. β n Y n …                                            (3) dengan:
FK = frekuensi kecelakaan lalulintas yang akan diprediksi
Xi, Yj  = variabel-variabel penjelas (i = 1,2,3,….; j = 1,2,3,….) α , β = koefisien variabel

## Tahapan Analisis Metode GLM
1. Uji korelasi
Uji  korelasi  dilakukan  untuk  mengetahui  keterikatan  hubungan  antara  sesama  variabel penjelas,  yang  dinyatakan  dengan  koefisien  korelasi.  Sesama  variabel  penjelas  tidak  boleh saling berkorelasi.
Parameter nilai /koefisien korelasi (r) adalah: >0,9 – 1,0 berarti mempunyai hubungan yang sangat kuat; >0,7 – 0,9 berarti mempunyai hubungan yang kuat; >0,5 – 0,7 berarti mempunyai hubungan yang moderat; >0,3 – 0,5 berarti mempunyai hubungan yang lemah; >0,0 – 0,3 berarti mempunyai hubungan yang sangat lemah; Tanda  negatif  atau  positif  hanya  menunjukan  sifat  hubungan  antar  variabel.  Jika  bertanda positif maka kedua variabel mempunyai hubungan searah, begitupun sebaliknya.
2. Analisis univariat
Analisis  univariat  dilakukan  untuk  mengetahui  pengaruh  masing-masing  variabel  penjelas secara  individu,  dan  sekaligus  memeriksa  tingkat  signifikansinya  terhadap  variabel  respon (jumlah  kecelakaan  sepeda  motor).  Gambaran  awal  kontribusi  variabel  penjelas  dapat diketahui dari hasil analisis ini.
3. Analisis Multivariat
Analisis  multivariat,  di  mana  efek  kuantitatif  serta  signifikansi  dari  beberapa  variabel penjelas  secara  bersama-sama  terhadap  variabel  respon  akan  diperiksa.  Hal  ini  diperlukan karena penyebab terjadinya kecelakaan merupakan kombinasi dari beberapa faktor

## METODE PENELITIAN
Adapun langkah-langkah yang dilakukan adalah sebagai berikut:
1. Mengumpulkan  data  sekunder,  berupa  Data  Kecelakaan  di  Kota  Atambua  tahun  2010-2013 untuk rekapitulasi data sebagai dasar Analisis Deskriptif Kecelakaan dan untuk menentukan ruas jalan yang akan dijadikan lokasi penelitian.
2. Menentukan variabel respon dan variabel penjelas dalam Pemodelan Kecelakaan
3. Mengumpulkan  data  primer,  berupa  data  lalulintas  serta  data  geometrik  jalan,  dengan  cara melakukan survei lalulintas dan pengukuran geometrik jalan.
4. Melakukan  Analisis  Data  Kecelakaan  berupa  uji  korelasi  untuk  mengetahui  besarnya keterikatan  hubungan  antar  variabel  respon  dengan  variabel  penjelas  dan  antar  sesama variabel  penjelas,  uji  univariat  untuk  mengetahui  kontribusi  variabel  penjelas  terhadap variabel  respon  secara  individu  dan  uji  multivariat  untuk  mengetahui  kontribusi  variabel penjelas terhadap variabel respon secara serentak.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  kecelakaan  yang  terkumpul  adalah  data  kecelakaan  yang  melibatkan  sepeda  motor  dari tahun  2010-2013  dari  Satuan  Lalulintas  Kabupaten  Belu.  Hasil  rekapitulasi  berdasarkan  data
kecelakaan diperoleh 21 ruas jalan yang akan dijadikan lokasi survei. Ruas jalan dengan jumlah kecelakaan terbanyak adalah ruas jalan J. A. R. Soprapto dengan jumlah 13 kasus kecelakaan.

## Hasil Survei Geometrik dan Lalulitas pada Ruas Jalan di Kota Atambua
Survei  dilakukan  selama  6  (enam)  hari  dalam  seminggu  (kecuali  hari  minggu).  Tabel  1 menunjukan rekapitulasi hasil survei geometrik dan lalulintas pada ruas jalan di Kota Atambua.

## Tabel 1. Hasil Survei Geometrik dan Lalulintas pada Ruas Jalan di Kota Atambua
No. Nama Jalan Lebar Lajur Total (m) Lebar Bahu Jalan (m) Arus (smp/jam) 85 Percentile Kecepatan (km/jam) Persentase Sepeda Motor (%) Jumlah Lajur Median 1 Muhamad Yamin 9.30 1.58 959.75 44.55 84.97 2 Tidak ada 2 Prof. Dr. Supomo 8.40 1.70 1216.60 40.94 89.19 2 Tidak ada 3 Soekarno-Hatta 9.00 0.00 902.80 44.27 89.35 2 Tidak ada 4 J. A. R. Soeprapto 12.00 3.63 665.70 47.52 82.34 4 Ada 5 Marsda Adi Sucipto 7.85 0.00 849.50 44.66 90.09 2 Tidak ada 6 Jendral Soedirman 8.21 0.00 886.10 39.33 86.21 2 Tidak ada 7 Dr. Ki Hajar Dewantoro 6.89 1.28 1026.90 43.84 87.41 2 Tidak ada 8 Pierre A. Tandean 8.00 2.08 982.60 37.04 89.91 2 Tidak ada 9 Meo Abekunatun 4.28 2.30 720.50 38.40 90.39 2 Tidak ada 10 Merdeka 8.22 0.00 750.70 42.33 90.24 2 Tidak ada 11 Imam Bonjol 4.38 1.51 939.50 43.18 86.63 2 Tidak ada 12 Laks. R. E. Martadinata 7.00 2.15 666.20 41.40 88.79 2 Tidak ada 13 Imakulata 8.71 0.00 883.40 38.43 83.54 2 Tidak ada 14 Gajah Mada 9.25 0.00 519.50 38.62 87.35 2 Ada 15 Hayam Wuruk 7.52 0.00 524.80 42.80 86.70 2 Ada 16 Moruk Pasunan 9.83 1.48 886.40 35.50 82.27 2 Tidak ada 17 Pramuka 9.57 0.67 980.10 39.91 82.73 2 Tidak ada 18 Dubesi Nanaet 4.82 1.12 803.30 35.95 88.69 2 Tidak ada 19 Maromak Oan 7.90 0.00 877.40 35.53 85.45 2 Tidak ada 20 Loro Wai Liku 4.88 1.25 1052.90 33.07 82.86 2 Tidak ada 21 Kasimo 6.38 0.00 674.30 38.21 86.75 2 Tidak ada

## Hasil Uji Korelasi
Uji  korelasi  dilakukan  untuk  mengetahui  keterikatan  hubungan  antara  sesama  variabel  penjelas yang dinyatakan dengan koefisien korelasi. Hasil uji korelasi adalah sebagai sebagai berikut:

## Tabel 2. Matriks Korelasi Model Kecelakaan Sepeda Motor (MCA)
MCA 1.000 LbLajur 0.497 1.000 LbBahu Jalan 0.389 0.037 1.000
Arus 0.087 -0.066 0.136 1.000 Kecepatan 0.714 0.379 0.175 -0.133 1.000 % Motor -0.063 -0.385 -0.118 -0.096 0.171 1.000 JmLajur 0.667 0.498 0.581 -0.237 0.444 -0.364 1.000 Median -0.234 -0.395 -0.089 0.661 -0.304 0.195 -0.548 1.000 MCA LbLajur LbBahu Jalan Arus Kecepatan % Motor JmLajur Median

## Hasil Uji Univariat
Analisis univariat dilakukan untuk mengetahui pengaruh masing-masing variabel penjelas secara individu. Hasil analisis univariat adalah sebagai berikut:
Tabel 3. Hasil Uji Univariat Model Kecelakaan Sepeda Motor (MCA) Variabel Penjelas Koefisien Estimasi Standar Error t-value Signifikan pada α =0.05 Constant LbLajur -1.285 0.2927 0.606 0.0677 -2.12 4.32 Ya Ya Constant LbBahu Jalan 0.694 0.365 0.198 0.110 3.50 3.33 Ya Ya Constant Arus -0.661 0.000549 0.642 0.000731 1.03 0.75 Tidak Tidak Constant Kecepatan -8.44 0.2294 1.67 0.0386 -5.07 5.95 Ya Ya Constant % Motor 3.26 -0.0246 3.92 0.0453 0.83 -0.54 Tidak Tidak Constant JmLajur -0.654 0.805 0.392 0.155 -1.67 5.19 Tidak Ya Constant Median 1.609 -0.588 0.257 0.294 6.25 -2.00 Ya Ya
Variabel  yang  memenuhi  nilai  signifikansi  yang  diikutsertakan  dalam  pengolahan  data  Uji Multivariat. Variabel tersebut adalah LbLajur, LbBahu Jalan, Kecepatan dan Median.

## Hasil Uji Multivariat
Analisis multivariat adalah uji signifikansi dari beberapa variabel penjelas secara bersama-sama terhadap  variabel  respon.  Hanya  variabel  yang  memenuhi  syarat  signifikansi  dari  uji  univariat yang bisa disertakan dalam uji multivariat. Hasil uji multivariat adalah sebagai berikut:

## Tabel 4. Hasil Uji Multivariat Model Kecelakaan Sepeda Motor (MCA)
Variabel Penjelas Koefisien Estimasi Standar Error t-value Signifikan pada α =0.05 Antilog of Estimate Constant LbLajur LbBahu Jalan Kecepatan -5.84 -0.986 -0.674 0.1761 1.78 0.480 0.315 0.0403 -3.29 -2.05 -2.14 4.37 Ya Ya Ya Ya 0.002902 0.3731 0.5094 1.193

## Hasil  Pemodelan Kecelakaan
Hasil  pemodelan  kecelakaan  menggunakan  metode  GLM  dengan  program  bantu  olah  GenStat Release 9.2 adalah sebagai berikut:
MCA = 0.002902 exp [-0.986 LbLajur – 0.674 LbBahu Jalan + 0.1761 Kecepatan]
Dengan: MCA : Jumlah Kecelakaan Sepeda Motor LbLajur : Total Lebar Ruas Jalan (m) LbBahu Jalan : Total Lebar Bahu Jalan (m) Kecepatan : 85% percentile dari Akumulasi Kecepatan Kendaraan (km/jam)

## Hasil Interpretasi Model Kecelakaan

## 1. Pengaruh Lebar Lajur Total
Dari  model  yang  dibentuk  tampak  bahwa  Variabel  LbLajur  (Total  Lebar  Lajur  Jalan) berpengaruh  terhadap  jumlah  kecelakaan  sepeda  motor.  Perbedaan  jumlah  kecelakaan  yang melibatkan sepeda motor yang terjadi antara ruas jalan dengan lebar lajur total < 7 meter dan ruas  jalan  yang  lebar  lajur  totalnya  >  7  meter  adalah  sebesar  62.69%.  Ruas  jalan  yang memiliki lebar lajur total > 7 meter, diprediksi mampu menurunkan angka kecelakaan sepeda motor per tahun sebesar 62.69%.
2. Pengaruh Lebar Bahu Jalan
Dari  model  yang  dibentuk  juga  tampak  bahwa  variabel  LbBahu  Jalan  (Total  Lebar  Bahu Jalan)  juga  berpengaruh  terhadap  jumlah  kecelakaan  sepeda  motor.  Perbedaan  jumlah kecelakaan  yang  melibatkan  sepeda  motor  yang  terjadi  antara  ruas  jalan  dengan  lebar  bahu jalan  <  1.25  meter  dan  ruas  jalan  yang  lebar  bahu  jalannya  >  1.25  meter  adalah  sebesar 49.03%.  Ruas  jalan  yang  memiliki  lebar  bahu  jalan  >  1.25  meter,  diprediksi  mampu menurunkan angka kecelakaan sepeda motor per tahun sebesar 49.03%.
3. Pengaruh Kecepatan Kendaraan
Kecepatan juga berpengaruh terhadap kecelakaan. Dari hasil pemodelan menunjukan bahwa semakin  tinggi  kecepatan,  semakin  besar  jumlah  kecelakaan  yang  terjadi.  Penambahan kecepatan  sebesar  20%  diprediksi  akan  meningkatkan  jumlah  kecelakaan  sebesar  23.53%. Jika  dimisalkan  jumlah  kecelakaan  berjumlah  10  kecelakaan  per  tahun,  maka  dengan kenaikan  kecepatan  sebesar  20%,  jumlah  kecelakaan  naik  menjadi  12.35  kecelakaan  per tahun.

## Hasil Analisa Deskriptif Data Kecelakaan
1. Kecelakaan Sepeda Motor Berdasarkan Jenis Kelamin
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 Laki-laki Perempuan Jum la h K or ba n 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 MD LB LR Jum la h K as us

## Gambar 1. Korban Kecelakaan Sepeda Motor Berdasarkan Jenis Kelamin
Diagram  pada  Gambar  1  menunjukan  rata sampai  tahun  2013  lebih  sering  terjadi  pada  pengendara  berjenis  kelamin  laki Korban  Kecelakaan  berdasarkan  Jenis  Kelamin  paling  tinggi  terjadi  pada  tahun  2013,  yaitu pengendara laki-laki sebanyak 40 orang dan perempuan sebanyak 3 orang.

## 2. Kecelakaan Sepeda Motor Berdasarkan Tingkat Keparahan

## Gambar 2. Korban Kecelakaan
Diagram pada Gambar 2 menunjukan jumlah korban meninggal dunia tertinggi yang diderita oleh  pengendara  akibat  kecelakaan  sepeda  motor  pada  ruas  jalan  di  kota  Atambua  terjadi pada  tahun  2011,  yaitu  Meninggal  Dunia Berat sebanyak 10 kasus, dan Luka Ringan sebanyak 5 kasus.
Bolla, M. E., et.al.,”Permodelan Kecelakaan Sepeda Motor pada Ruas Jalan di Kota Atambua”
25 28 27 4 9 5 2010 2011 2012 Tahun 6 4 11 10 14 6 5 3 2010 2011
2012 Tahun

## Korban Kecelakaan Sepeda Motor Berdasarkan Jenis Kelamin
Diagram  pada  Gambar  1  menunjukan  rata-rata  kecelakaan  sepeda  motor  antara  tahun  2010 sampai  tahun  2013  lebih  sering  terjadi  pada  pengendara  berjenis  kelamin  laki lakaan  berdasarkan  Jenis  Kelamin  paling  tinggi  terjadi  pada  tahun  2013,  yaitu laki sebanyak 40 orang dan perempuan sebanyak 3 orang.

## Kecelakaan Sepeda Motor Berdasarkan Tingkat Keparahan

## Korban Kecelakaan Sepeda Motor Berdasarkan Tingkat Keparahan
Diagram pada Gambar 2 menunjukan jumlah korban meninggal dunia tertinggi yang diderita oleh  pengendara  akibat  kecelakaan  sepeda  motor  pada  ruas  jalan  di  kota  Atambua  terjadi pada  tahun  2011,  yaitu  Meninggal  Dunia  sebanyak  6  kasus,  kemudian  diikuti  oleh  Luka Berat sebanyak 10 kasus, dan Luka Ringan sebanyak 5 kasus.
40 3 2013 2 13 15 2013

## Korban Kecelakaan Sepeda Motor Berdasarkan Jenis Kelamin
rata  kecelakaan  sepeda  motor  antara  tahun  2010 sampai  tahun  2013  lebih  sering  terjadi  pada  pengendara  berjenis  kelamin  laki-laki.  Jumlah lakaan  berdasarkan  Jenis  Kelamin  paling  tinggi  terjadi  pada  tahun  2013,  yaitu laki sebanyak 40 orang dan perempuan sebanyak 3 orang.

## Sepeda Motor Berdasarkan Tingkat Keparahan
Diagram pada Gambar 2 menunjukan jumlah korban meninggal dunia tertinggi yang diderita oleh  pengendara  akibat  kecelakaan  sepeda  motor  pada  ruas  jalan  di  kota  Atambua  terjadi sebanyak  6  kasus,  kemudian  diikuti  oleh  Luka
Tabrak Depan Tabrak Belakang Tabrak Samping
Hilang Kendali Tabrak Pejalan kaki Jum la h K as us 06.00-11.59 WITA 12.00-17.59 WITA 18.00-23.59 WITA 00.00-05.59 WITA
Jum la h K as us

## 3. Kecelakaan Sepeda Motor Berdasarkan Tipe Tabrakan

## Gambar 3. Korban Kecelakaan Sepeda Motor Berdasarkan Tipe Tabrakan
Diagram  pada  Gambar  3 Tabrak Pejalan Kaki. Jumlah tertinggi tipe Tabrak Pejalan Kaki terjadi pada tahun 2010 dan 2011,  yaitu  sebanyak  5  kasus,  sedangkan  jumlah  terendah  tipe  Tabrak  Pejalan  Kaki  te pada tahun 2012 dan 2013, yaitu sebanyak 4 kasus.

## 4. Kecelakaan Sepeda Motor Berdasarkan

## Gambar 4. Korban Kecelakaan Sepeda Motor Berdasarkan Waktu Kejadian
Gambar  4  menunjukan  hubungan  antara  tingkat  kecelakaan  dengan  waktu  aktivitas kendaraan.  Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  kecelakaan  dari  tahun  2010  hingga  2013 diperoleh  rata-rata  kecelakaan  paling  sering  terjadi  pada  waktu  siang  hari  dengan  interval
Bolla, M. E., et.al.,”Permodelan Kecelakaan Sepeda Motor pada Ruas Jalan di Kota Atambua”
6 4 2 1 2 3 1 4 3 1 1 3 5 5 4 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 2010 2011 2012 Tahun 4 6 4 5 7 5 3 3 5 2 0 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 2010 2011 2012 Tahun

## Kecelakaan Sepeda Motor Berdasarkan Tipe Tabrakan

## Korban Kecelakaan Sepeda Motor Berdasarkan Tipe Tabrakan
3  menunjukan  sebagian  besar  tipe  tabrakan  yang  terjadi  adalah Tabrak Pejalan Kaki. Jumlah tertinggi tipe Tabrak Pejalan Kaki terjadi pada tahun 2010 dan 2011,  yaitu  sebanyak  5  kasus,  sedangkan  jumlah  terendah  tipe  Tabrak  Pejalan  Kaki  te pada tahun 2012 dan 2013, yaitu sebanyak 4 kasus.

## Kecelakaan Sepeda Motor Berdasarkan Waktu Kejadian

## Korban Kecelakaan Sepeda Motor Berdasarkan Waktu Kejadian
Gambar  4  menunjukan  hubungan  antara  tingkat  kecelakaan  dengan  waktu  aktivitas kendaraan.  Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  kecelakaan  dari  tahun  2010  hingga  2013 rata  kecelakaan  paling  sering  terjadi  pada  waktu  siang  hari  dengan  interval
2 2 5 0 4 2013 3 6 8 1 2013

## Korban Kecelakaan Sepeda Motor Berdasarkan Tipe Tabrakan
menunjukan  sebagian  besar  tipe  tabrakan  yang  terjadi  adalah Tabrak Pejalan Kaki. Jumlah tertinggi tipe Tabrak Pejalan Kaki terjadi pada tahun 2010 dan 2011,  yaitu  sebanyak  5  kasus,  sedangkan  jumlah  terendah  tipe  Tabrak  Pejalan  Kaki  terjadi

## Korban Kecelakaan Sepeda Motor Berdasarkan Waktu Kejadian
Gambar  4  menunjukan  hubungan  antara  tingkat  kecelakaan  dengan  waktu  aktivitas kendaraan.  Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  kecelakaan  dari  tahun  2010  hingga  2013 rata  kecelakaan  paling  sering  terjadi  pada  waktu  siang  hari  dengan  interval
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 Pelajar Swasta Karyawan
Guru Polisi/TNI
PNS Pengemudi Tani
Lain-lain
Ju m la h K o rb an
waktu  antara  pukul  12.00 antara  pukul  12.00-17.59  WITA  terjadi  pada  tahun  2011,  yaitu  sebanyak  7  kasus,  dan persentase terendah terjadi pada tahun 2010 dan 2012, yaitu sebanyak 5 kasus.
5. Kecelakaan Sepeda Motor Berdasarkan Pekerjaan

## Gambar 5. Korban Kecelakaan Sepeda Motor Berdasarkan Pekerjaan
Diagram  pada  Gambar  5 kecelakaan  adalah  pekerjaan  swasta.  Jumlah  tertinggi  profesi  swasta  yang  mengalami kecelakaan terjadi pada tahun 2013, yaitu sebanyak 17 orang dan persentase terendah terjadi pada tahun 2012, yaitu sebanyak 9 orang.

## 6. Kecelakaan Sepeda Motor Berdasarkan Proporsi Usia Pelaku Maupun Korban
8 6 7 14 14 9 1 1 0 1 2 1 1 1 2 3 0 1 7 9 3 3 3 1 2010
2011 2012 Tahun
tu  antara  pukul  12.00-17.59  WITA.  Jumlah  kecelakaan  tertinggi  pada  interval  waktu 17.59  WITA  terjadi  pada  tahun  2011,  yaitu  sebanyak  7  kasus,  dan persentase terendah terjadi pada tahun 2010 dan 2012, yaitu sebanyak 5 kasus.
epeda Motor Berdasarkan Pekerjaan

## Korban Kecelakaan Sepeda Motor Berdasarkan Pekerjaan
menunjukan  sebagian  besar  profesi  pengendara  yang  mengalami kecelakaan  adalah  pekerjaan  swasta.  Jumlah  tertinggi  profesi  swasta  yang  mengalami kecelakaan terjadi pada tahun 2013, yaitu sebanyak 17 orang dan persentase terendah terjadi tu sebanyak 9 orang.
Kecelakaan Sepeda Motor Berdasarkan Proporsi Usia Pelaku Maupun Korban
13 17 0 0 3 3 6 1 3
2013
17.59  WITA.  Jumlah  kecelakaan  tertinggi  pada  interval  waktu 17.59  WITA  terjadi  pada  tahun  2011,  yaitu  sebanyak  7  kasus,  dan persentase terendah terjadi pada tahun 2010 dan 2012, yaitu sebanyak 5 kasus.

## Korban Kecelakaan Sepeda Motor Berdasarkan Pekerjaan
menunjukan  sebagian  besar  profesi  pengendara  yang  mengalami kecelakaan  adalah  pekerjaan  swasta.  Jumlah  tertinggi  profesi  swasta  yang  mengalami kecelakaan terjadi pada tahun 2013, yaitu sebanyak 17 orang dan persentase terendah terjadi
Kecelakaan Sepeda Motor Berdasarkan Proporsi Usia Pelaku Maupun Korban
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 < 13 tahun 13-17 tahun 18-25 tahun 26-35 tahun 36-55 tahun > 55 tahun Jum la h K or ba n
Gambar 6. Korban Kecelakaan Sepeda Motor Berdasarkan Proporsi Usia Pelaku maupun
Berdasarkan  diagram  pada  Gambar dalam  kecelakaan,  baik  sebagai  pelaku  maupun  korban  adalah  rentang  usia  18 Kemungkinan hal tersebut dikarenakan pengguna kendaraan bermotor paling banyak berada pada  rentang  usia  tersebut,  seh tersebut paling besar. Jumlah tertinggi pada kecelakaan rentang usia 18 2013,  yaitu  sebanyak  17  orang,  dan  persentase  terendah  terjadi  pada  tahun  2012,  yaitu sebanyak 7 orang.

## PENUTUP

## Kesimpulan
1. Setelah  dilakukan  analisa  dengan  alat  bantu  program  Genstat  Release  9.2,  diperoleh  model prediksi kecelakaan sebagai berikut:
MCA = 0.002902 exp [-0.986 LbLajur
dimana berdasarkan persamaan di lajur  total  >  7  meter,  diprediksi  mampu  menurunkan  angka  kecelakaan  antar  sepeda per tahun sebesar 62.69%, r mampu  menurunkan  angka  kecelakaan  antar  sepeda  motor  per  tahun  sebesar  49.03% penambahan kecepatan sebesar 20% diprediksi akan meningkatkan jumlah kecelakaan antar sepeda motor sebesar 23.53%
2.   Kecelakaan  paling  sering  terjadi  pada  pengendara  berjenis  kelamin  laki perempuan,  yaitu  sebanyak  40  kasus.  Pengendara  dengan  rentang  usia  18 yang  paling  sering  terlibat  kecelakaan,  yaitu  sebanyak  17  kasus.  Dari  kriteria  profesi, pengedara  yang  paling  sering  terlibat  kecelakaan  adalah  pengendara  yan swasta,  yaitu  sebanyak  17  orang.  Rentang  waktu  pukul  12.00 waktu dengan persentasi terjadinya kecelakaan paling tinggi, yaitu sebanyak 7 kasus. tabrakan  Tabrak  Pejalan  Kaki  mempunyai  persentasi  tertinggi yaitu sebanyak 5 kasus. Tingkat keparahan Luka Berat mempunyai persentasi tertinggi pada kriteria tingkat keparahan, yaitu sebanyak 14 kasus.
Bolla, M. E., et.al.,”Permodelan Kecelakaan Sepeda Motor pada Ruas Jalan di Kota Atambua”
1 1 2 7 4 7 4 8 12 9 7 7 10 9 3 11 6 1 1 3
2010 2011 2012 Tahun

## Korban Kecelakaan Sepeda Motor Berdasarkan Proporsi Usia Pelaku maupun Korban
Berdasarkan  diagram  pada  Gambar  6  dapat  dilihat  bahwa  usia  yang  paling  sering  terlibat dalam  kecelakaan,  baik  sebagai  pelaku  maupun  korban  adalah  rentang  usia  18 Kemungkinan hal tersebut dikarenakan pengguna kendaraan bermotor paling banyak berada pada  rentang  usia  tersebut,  sehingga  kemungkinan  terjadinya  kecelakaan  pada  rentang  usia tersebut paling besar. Jumlah tertinggi pada kecelakaan rentang usia 18 2013,  yaitu  sebanyak  17  orang,  dan  persentase  terendah  terjadi  pada  tahun  2012,  yaitu
Setelah  dilakukan  analisa  dengan  alat  bantu  program  Genstat  Release  9.2,  diperoleh  model prediksi kecelakaan sebagai berikut:
0.986 LbLajur – 0.674 LbBahu Jalan + 0.1761 Kecepatan]
dimana berdasarkan persamaan di atas diperoleh kesimpulan ruas jalan  yang memiliki lebar lajur  total  >  7  meter,  diprediksi  mampu  menurunkan  angka  kecelakaan  antar  sepeda per tahun sebesar 62.69%, ruas jalan yang memiliki lebar bahu jalan > 1.25 meter, diprediksi gka  kecelakaan  antar  sepeda  motor  per  tahun  sebesar  49.03% penambahan kecepatan sebesar 20% diprediksi akan meningkatkan jumlah kecelakaan antar sepeda motor sebesar 23.53%
Kecelakaan  paling  sering  terjadi  pada  pengendara  berjenis  kelamin  laki perempuan,  yaitu  sebanyak  40  kasus.  Pengendara  dengan  rentang  usia  18 yang  paling  sering  terlibat  kecelakaan,  yaitu  sebanyak  17  kasus.  Dari  kriteria  profesi, pengedara  yang  paling  sering  terlibat  kecelakaan  adalah  pengendara  yan swasta,  yaitu  sebanyak  17  orang.  Rentang  waktu  pukul  12.00-17.59  WITA  adalah  rentang waktu dengan persentasi terjadinya kecelakaan paling tinggi, yaitu sebanyak 7 kasus. tabrakan  Tabrak  Pejalan  Kaki  mempunyai  persentasi  tertinggi  pada  kriteria  tipe  tabrakan, yaitu sebanyak 5 kasus. Tingkat keparahan Luka Berat mempunyai persentasi tertinggi pada kriteria tingkat keparahan, yaitu sebanyak 14 kasus.
8 17 7 5 3
2013
Korban Kecelakaan Sepeda Motor Berdasarkan Proporsi Usia Pelaku maupun
dapat  dilihat  bahwa  usia  yang  paling  sering  terlibat dalam  kecelakaan,  baik  sebagai  pelaku  maupun  korban  adalah  rentang  usia  18-25  tahun. Kemungkinan hal tersebut dikarenakan pengguna kendaraan bermotor paling banyak berada ingga  kemungkinan  terjadinya  kecelakaan  pada  rentang  usia tersebut paling besar. Jumlah tertinggi pada kecelakaan rentang usia 18-25 terjadi pada tahun 2013,  yaitu  sebanyak  17  orang,  dan  persentase  terendah  terjadi  pada  tahun  2012,  yaitu
Setelah  dilakukan  analisa  dengan  alat  bantu  program  Genstat  Release  9.2,  diperoleh  model
uas jalan  yang memiliki lebar lajur  total  >  7  meter,  diprediksi  mampu  menurunkan  angka  kecelakaan  antar  sepeda  motor uas jalan yang memiliki lebar bahu jalan > 1.25 meter, diprediksi gka  kecelakaan  antar  sepeda  motor  per  tahun  sebesar  49.03%,  dan penambahan kecepatan sebesar 20% diprediksi akan meningkatkan jumlah kecelakaan antar
Kecelakaan  paling  sering  terjadi  pada  pengendara  berjenis  kelamin  laki-laki  dibanding perempuan,  yaitu  sebanyak  40  kasus.  Pengendara  dengan  rentang  usia  18-25  tahun  adalah yang  paling  sering  terlibat  kecelakaan,  yaitu  sebanyak  17  kasus.  Dari  kriteria  profesi, pengedara  yang  paling  sering  terlibat  kecelakaan  adalah  pengendara  yang  bekerja  di  sektor 17.59  WITA  adalah  rentang waktu dengan persentasi terjadinya kecelakaan paling tinggi, yaitu sebanyak 7 kasus.  Tipe pada  kriteria  tipe  tabrakan, yaitu sebanyak 5 kasus. Tingkat keparahan Luka Berat mempunyai persentasi tertinggi pada

## Saran
Dari hasil penelitian yang telah dilakukan, maka dapat diberikan saran-saran sebagai berikut :
1. Model  kecelakaan  dapat  dikembangkan  untuk  melihat  korelasi  dari  elemen-elemen  faktor lain  terhadap  kejadian  kecelakaan  yang  melibatkan  sepeda  motor  (contohnya  variabel karakteristik  pengendara,  jenis  tata  guna  lahan,  alinyemen  jalan,  keberadaan  trotoar,  serta jumlah access point), sehingga dapat ditentukan bentuk program-program aksi lainnya.
2. Komitmen dari para pengambil keputusan (stakeholder) untuk segera melakukan aksi sangat diperlukan agar hasil penelitian ini dapat berdaya-guna, dan jumlah kecelakaan sepeda motor serta  jumlah  korban,  khususnya  yang  meninggal  dunia  dan  luka  berat,  dapat  segera diturunkan.
3. Melakukan  validasi  model,  yaitu  mengambil  salah  satu  ruas  jalan  yang  memenuhi  batasan pemodelan sebagai sampel untuk menerapkan program aksi.

## Daftar Pustaka
Abraham  J.  (2001).  Analysis  Highway  of  Speed  Limit.  Bachelor  Degree  Thesis.  Faculty  of Applied Science and Engineering. University of Toronto. Canada
Ambarwati, A. N. (2012). Pendekatan Cart dan Regresi Logistik pada Pola Tingkat Keparahan Korban Kecelakaan Lalulintas di Surabaya. Prosiding Seminar Nasional. Universitas Negeri Jogjakarta. Jogjakarta
Anonim. (2013). Data Inventaris Jalan dan Jembatan di Kota Atambua. Dinas Pemukiman dan Prasarana Kabupaten Belu. Atambua
Anonim.  (1993).  Peraturan  Pemerintah  Republik  Indonesia  Nomor  43  Tentang  Prasarana  dan Lalulintas Jalan. Jakarta
Anonim. (2008). GenStat 9 th Edition. VSN International ltd. Hertfortshire
Bolla,  M.  E.  (2009).  Pemodelan  Kecelakaan  Sepeda  Motor  pada  Kawasan  Kota  Metropolitan (Studi Kasus Kota Surabaya). Thesis. Universitas Brawijaya. Malang
Kawulur, C.  I. (2013). Analisa Kecepatan yang  Diinginkan oleh Pengemudi (Studi Kasus Ruas Jalan Manado-Bitung). Jurnal Teknik Sipil. Universitas Sam Ratulangi. Manado
MKJI 1997. (1997). Manual Kapasitas Jalan Indonesia. Direktorat Jenderal Bina Marga. Departemen Pekerjaan Umum
Fatmawati. (2009). Pemodelan Kecelakaan Sepeda Motor Berdasarkan Tipe Tabrakan. Thesis., Universitas Brawijaya. Malang
Francis, B., & Green, M. (1994). GLIM System. Clarendon Press. Oxford
Prof. Dr. Sudjana, M.A., M.Sc. (2005). Metoda Statistika. Tarsito. Bandung
Sendow,  T.  (2004).  Analisa  Jarak  Pandangan  di  Lengkung  Horizontal  dan  Lengkung  Vertikal. Thesis Program Magister Teknik Sipil Institut Teknologi Bandung. Bandung
Tamin,  O.  Z.  (2001).  Perencanaan  &  Pemodelan  Transportasi.  Institus  Teknologi  Bandung. Bandung