ANALISIS

## HUBUNGAN KESALAHAN, PEYIMPANGAN
DAN

## PELANGGARAN PENGGUNA RODA DUA TERHADAP KESELAMATAN BERKENDARA
Ammar Fadhil a , Renni Anggraini b,* , Sugiarto Sugiarto b a Magister Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Syiah Kuala, Banda Aceh
b Jurusan Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Syiah Kuala, Banda Aceh *Corresponding author, email address: renni.anggraini@unsyiah.ac.id
A R T I C L E     I N F O

## A B S T R A C T
Article History:
Population  growth  is  increasing  rapidly  every  year.  The  increase  that occurs will affect the need for transportation in order to make it easier for humans to meet the needs of life and carry out daily activities. The motorcycle is one of the modes of transportation in Aceh that is greatly increasing.  The  increase  in  motorcycle  ownership  is  not  matched  by increased awareness of traffic safety by road users, which will have an impact on the increase in the number of accidents, the human factor has a high contribution effect on traffic accidents. WHO (2018) reports the number  of  deaths  based  on  road  users  in  Indonesia,  where  74%  of  a number of deaths are contributed by motorcycle riders. This study aims to  identify  personal  characteristics,  unsafe  and  aggressive-related driving  behavior,  and  the  feeling  of  anxiety  towards  traffic  safety  for motorcycle users in Banda Aceh City. The data used in this research will be collected in Banda Aceh and Aceh Besar using the Driving Behavior Inventory  (DBI)  instrument  through  the  “self-reporting”  approach  by using  Google  form  online  questionnaire  given  to  300  respondents. Multivariate SEM CFA model to analyze the causal relationship between personal characteristics, unsafe and aggressive driving behavior, and the feeling  of  anxiety  towards  traffic  safety.  The  results  showed  that  the errors  had  a  significant  effect  of  0,146  on  safety  and  violation  had  a significant effect of 0,453 on driving safety. Based on the result, it can be  concluded  that  the  driving  errors  and  violations  factor  committed while driving has a significant effect on unsafe behavior. Driving safety is the most determining factor for unsafe driving behavior. This shows that  unsafe  behavior  by  motorcyclists  is  one  of  the  factors  causing motorcycle accidents in Banda Aceh and Aceh Besar.
Received 04 February 2022
Accepted 25 March 2022
Online  31 March 2022

## Keywords:
Traffic accident Unsafe driving behavior
Driving safety Self reports driving behaviour Driving behavior Inventory Confirmatory factor analysis
©2022 Magister Teknik Sipil USK. All rights reserved

## 1. PENDAHULUAN
Peningkatan  penduduk  berdampak  pada  peningkatan  kebutuhan  transportasi  untuk  memudahkan manusia melakukan aktivitas sehari-hari. Salah satu moda transportasi sangat meningkat pada kepemilikan roda dua. Populasi kendaraan bermotor di Provinsi Aceh sebesar 2.157.852 unit dengan korban kecelakaan lalu lintas mencapai 3.746 kasus kecelakaan (Statistik Transportasi Darat, 2019). Dominasi roda dua ini meningkatkan faktor  risiko keterlibatan roda dua penyebab kecelakaan lalu lintas terbesar adalah akibat faktor kecerobohan pengemudi.
Menurut data yang dicatat oleh (WHO, 2018) lebih dari 3400 orang di dunia meninggal dunia di jalan raya tiap harinya dan puluhan juta orang mengalami luka- luka atau cacat fisik setiap tahunnya. Fakta bahwa luka akibat kecelakaan lalu lintas menjadi penyebab kematian terbesar pada pengguna jalan, dimana angka kematian  sebesar  74%  diakibatkan  oleh  pengendara  roda  dua.  Penyebab  kecelakaan  lalu  lintas  ialah

## Jurnal Arsip Rekayasa Sipil dan Perencanaan (JARSP) Journal of Archive in Civil Engineering and Planning
E-ISSN: 2615-1340; P-ISSN: 2620-7567
Journal homepage: http://www.jurnal.unsyiah.ac.id/JARSP/index
peristiwa  yang  terjadi  pada  suatu  pergerakan  lalu  lintas  akibat  adanya  kesalahan  baik  pada  sistem pembentuk  lalu  lintas,  faktor  manusia  sebagai  pengemudi,  kendaraan,  prasarana  jalan,  dan  lingkungan sekitar.
Formulasi  kebijakan  yang  berdasakan  pada  hasil  penelitian  fundamental  tentang  faktor  penyebab kecelakaan  terutama  dari  sisi  pengguna  jalan.  Kecelakaan  lalu  lintas  yang  fatal  disebabkan  oleh  sikap agresif  dan  minimnya  disiplin  pada  kelompok  usia  muda  menjadikan  mereka  kurang  waspada  saat berkendara  ( Ambarwati  dkk,  2010 ).  Perilaku  pelanggaran  dan  kelengkapan  atribut  berpengaruh  terhadap keselamatan  berkendara  ( Anggraini  dkk,  2021 ).  Kecelakaan  lalu  lintas  yang  diakibatkan  oleh  pengendara sepeda motor memberi kontribusi terbesar penyumbang kecelakaan lalu lintas ( Yousif dkk, 2020 ).
Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi karakteristik personal, perilaku mengemudi tidak aman yang terkait dengan kesalahan, penyimpangan dan pelanggaran terhadap keselamatan berkendara salah satu faktor penyebab terjadinya kecelakaan lalu lintas pengguna roda dua di Kota Banda Aceh dan Aceh Besar.

## 2. KAJIAN PUSTAKA

## 2.1   Kecelakaan lalu lintas
Ditinjau dari teori kecelakaan yang dikenal dengan teori domino , suatu kecelakaan selalu disebabkan oleh 10% dikarenakan kondisi tidak aman (unsafe condition) dan 85% tindakan tidak aman (unsafe act) . Untuk menekan angka kecelakaan maka upaya yang paling efektif adalah memutus mata rantai kecelakaan yaitu penyebab langsung unsafe  act dan unsafe  condition .  (W.  Heinrich,  1980)  juga  menjelaskan  tentang accident  ratio .  Menurutnya perbandingan jumlah kecelakaan berakibat cacat/cedera : cedera ringan : kerusakan material dan keadaan hampir celaka adalah = 1 : 10 : 30 : 600. Ini berarti bahwa jika terjadi 1 kali kecelakaan serius, maka telah terjadi 10 cedera ringan, 30 kerusakan material, 600 hampir celaka (Rizky, 2009).

## 2.2  Faktor Penyebab Kecelakaan Lalu Lintas
Penerapan permodelan kecelakaan lalu lintas dibagi menjadi tiga fase waktu, yaitu sebelum kecelakaan (pre- crash) , saat kecelakaan (crash), dan setelah kecelakaan (post-crash) . Konsep ini digunakan untuk menilai cedera dan mengidentifikasi metode pencegahan. Setiap bagian dari manusia, kendaraan, lingkungan fisik dan sosial selalu berada pada dua keadaaan, yaitu keadaan umum (global state) dan keadaan pada saat kejadian (actual states) (O’neil, 2002). Secara garis besar ada 5 faktor yang berkaitan dengan peristiwa kecelakaan lalu lintas, yaitu faktor-faktor pengemudi,  penumpang,  pemakai  jalan  kendaraan,  dan  fasilitas  jalanan.  Ditemukan  kontribusi  masing-masing faktor : 75% manusia, 5% faktor kendaraan, 5% kondisi jalan, 1% kondisi lingkungan, dan faktor lainnya (Bustan, 2007).

## 2.3  Perilaku Mengemudi (Driving Behaviors)
Perilaku mengemudi merupakan penyebab utama terjadinya kecelakaan lalu lintas, cedera, dan korban jiwa (Abojaradeh dkk, 2014). Memperkirakan bahwa 60-80% kecelakaan di jalan raya berkaitan dengan faktor manusia seperti kondisi psikologis pengemudi, dan menyimpulkan bahwa perlu memahami faktor-faktor manusia ini untuk meningkatkan  keselamatan  berkendara  (Vivo,  2006).  variabel  yang  mempengaruhi  kecelakaan  dan  tingkat keparahannya  dapat  diklasifikasikan  menjadi  tiga  kelompok  utama,  yaitu  (1)  variabel  yang  terkait  dengan lingkungan  mengemudi  dan karakteristik  tabrakan (driving  environment) ;  (2)  variabel demografis  atau  perilaku pengemudi (driving behaviors) , dan (3) variabel yang terkait dengan atribut kendaraan (vehicle attributes) ( Angel dan Hickman, 2008) .

## 2.4 Driving Behavior Inventory (DBI)
Driving Behavior Inventory adalah instrumen pengukuran yang digunakan secara luas untuk menilai aspek perilaku  pengemudi  yang  mencerminkan  kesalahan  dari  sisi  pengendara,  penyimpangan  yang  dilakukan,  dan tindakan  berisiko  yang  disengaja  dilakukan.  Menggunakan  perilaku  mengemudi  inventaris  atau Driving Behavior Inventory (DBI) untuk mengetahui perilaku berkendara tidak aman, besarnya stres pengemudi
dan menjelaskan variabel yang tidak relevan dengan mengemudi yang dapat memprediksi stres pengemudi (Thwe, dkk., 2017).

## 2.5 Self Report Driving Behaviour
Self report adalah salah satu bentuk tes kepribadian dimana responden memberikan informasi tentang dirinya sendiri dengan cara menjawab sejumlah pertanyaan, menuliskan pada catatan pribadi atau melaporkan berbagai pemikiran dan perilaku (Cohen, dkk., 2005). Studi self report adalah jenis survei, kuesioner, atau jejak pendapat di mana responden membaca pertanyaan dan memilih jawaban sendiri tanpa gangguan. Self report adalah metode apa pun  yang  melibatkan  menanyakan  kepada  peserta  tentang  perasaan,  sikap,  keyakinan,  dan  sebagainya.  Contoh laporan  diri  adalah  kuesioner  dan  wawancara,  self-report  sering  digunakan  sebagai  cara  untuk  mendapatkan tanggapan partisipan dalam studi dan eksperimen observasional (Jupp, dkk., 2006).

## 2.6 Confirmatory Factor Analysis (CFA)
CFA  merupakan  salah  satu  metode  SEM  yang  dapat  digunakan  untuk  melihat  manifest  indikator  pada instrument penelitian terhadap faktor yang dihipotesiskan dalam penelitian (Hair, 2010). Tujuan CFA adalah untuk mengkonfirmasi apakah model pengukuran yang dibangun sesuai dengan yang telah dihipotesiskan. Dalam analisis faktor konfirmatori, terdapat variable laten yang tidak dapat dibentuk dan dibangun secara langsung sedangkan variabel indikator adalah variabel yang dapat diamati dan diukur secara langsung (Ghozali, 2005).

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1  Metode Pengolahan dan Analisis Data
Metode  analisis  korelasi  dilakukan  untuk  mengetahui  hubungan  antar  variabel.  Hubungan  antara  variabel kesalahan, penyimpangan dan pelanggara terhadap keselamatan berkendara roda dua menggunakan Confirmatory Factor Analysis (CFA) dari Structural Equation Modeling (SEM) dengan estimasi kemungkinan maksimum. SEM menggabungkan aspek analisis faktor dan analisis regresi untuk mengkonfirmasi model pengukuran dan model struktural yang dibangun berdasarkan studi teoretis tertentu.
Gambar 1. Peta Banda Aceh dan Aceh Besar (Google map, 2021)
Data  didapatkan  dengan  sistem  pengembangan  instrumen  pengumpulan  data  perilaku  mengemudi  yang dengan Driving Behavior Inventory (DBI) melalui pendekatan perilaku “self-reporting driving behaviors” dengan kuisoner online survei menggunakan google formulir untuk mengumpulkan data dua bagian dalam kuesioner terdiri dari sosio-demografi responden dan persepsi responden dalam berkendara terkait dengan kesalahan, peyimpangan,  pelanggaran  dan  keselamatan  berkendara.  Pertanyaan  persepsi  responden  menggunakan skala likert 1-4 poin (Hadi, 1991) yang dibagikan kepada 300 responden sesuai dengan sasaran responden pada penelitian ini yaitu pengendara roda dua, minimal usia 17 tahun dan berdomisili di Banda Aceh dan sebagian Aceh besar. Lokasi penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.

## 3.2  Hipotesis
Penilitian  ini  menggunakan  hipotesis  berdasarkan  studi  yang  pernah  dilakukan,  seperti  pada  Gambar  2. Hipotesis pada penelitian ini untuk melihat pengaruh perilaku mengemudi tidak aman terkait dengan kesalahan, penyimpangan dan pelanggaran mengemudi terhadap keselamatan berkendara apakah salah satu faktor penyebab terjadinya kecelakaan lalu lintas pada pengguna roda dua.
Hipotesis pada penelitian sebagai berikut:
H 1 :  Apakah kesalahan memiliki pengaruh positif terhadap keselamatan berkendara. Hal ini berarti semakin tinggi tingkat kesalahan dilakukan ketika berkendara maka semakin rendah tingkat keselamatan berkendara pada penggedara roda dua.
H 2 :  Apakah penyimpangan memiliki pengaruh positif terhadap keselamatan berkendara. Hal ini berarti semakin tinggi  tingkat  penyimpangan  dilakukan  ketika  berkendara  maka  semakin  rendah  tingkat  keselamatan berkendara pada penggedara roda dua.
H 3 :  Apakah pelanggaran memiliki pengaruh positif terhadap keselamatan berkendara. Hal ini berarti semakin tinggi tingkat pelanggaran dilakukan ketika berkendara maka semakin rendah tingkat keselamatan berkendara pada penggedara roda dua.
Gambar 2. Hipotesis keseluruhan model

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1  Karakteristik sosiodemografi responden
Hasil statistik  deskriptif yang diperoleh dari 300 sampel penngendara roda dua di  Banda Aceh dan sebagian Aceh Besar. Gambar 3 menunjukkan bahwa pengendara pria sebanyak 176 (58,7%) lebih dominan daripada pengendara wanita sebanyak 124 (41,3%) dari total keseluruhan responden, sehingga diharapkan memberikan karakteristik penggunaan sepada motor untuk kebutuhan perjalanan yang berbeda.
Dari  Gambar  4  responden  rasio  usia  responden  pengguna  roda  dua  paling  dominasi  berada  pada rentang  usia  20-29  tahun  sebesar  163  respoden  dengan  persentase  54,3%;  usia  30-39  tahun  sebesar  63 dengan  persentase  21,0%;    usia  17-19  sebesar  43  dengan  persentase  14%;  usia  40-49  tahun  sebesar  23 dengan persentase 7,7%, dan usia 50-59 tahun sebesar 8 orang dengan persentase 2,7%.
Berdasarkan Gambar 5 dapat dilihat bahwa jenis pendidikan terakhir responden yang pengendara roda dua yang menjadi sampel bervariasi. Pendidikan terakhir dari responden sangat didominasi oleh S1/D-IV sebesar  129  dengan  persentase  43,0%  selanjutnya  diikuti  SMA  sebesar  106  dengan  persentase  35,4%, Diploma I-III sebesar 34 dengan persentase 11,3%, SMP sebesar 19 dengan persentase 6,3% dan S2/Pasca sarjana  sebesar  12  dengan  persentase  4,0%.  Gambar  6  menunjukkan  kepemilikan  SIM  C  (surat  izin mengemudi)  dari  responden.  Responden  mendominasi  telah  memiliki  SIM  C  sebanyak  252  (84,0%), responden yang tidak memiliki SIM C sebanyak 48 responden (16,0%).
14.3%
54.3% 21.0% 7.7% 2.7% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 17-19 tahun 20-29 tahun 30-39 tahun 40-49 tahun 50-59 tahun 58.7% 41.3% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% Laki-laki Perempuan 6.3% 35.4% 11.3% 43.0% 4.0% 0% 10% 20% 30% 40% 50% SMP SMA Diploma Sarjana Pascasarjana 31.3% 68.7% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% Pernah Tidak pernah 13.0% 59.3% 25.3% 1.7% 0.7% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% < 1 Jam 1-2 Jam 3-4 Jam 5-6 Jam > 6 Jam 84.0% 16.0% 0% 20% 40% 60% 80% 100% Ya Tidak
Gambar  7  dapat  dilihat  bahwa  kebanyakan  responden  tidak  pernah  mengalami  kecelakaan  dengan luka-luka  dan  kerusakan  harta  benda  yang  parah  yaitu  sebanyak  206  responden  atau  68,7%. Angka  ini cukup  baik,  walaupun  begitu  angka  kecelakaan  juga  harus  menjadikan  perhatian  utama  sehingga  dapat mengurangai  angkan  kecelakaan  di  Banda Aceh  dan  sebagian  aceh  besar  dikarenakan  responden  yang pernah mengalami kecelakaan adalah sebanyak 94 responden atau 31,3%.
Gambar  8  responden  menggunakan  roda  dua  setiap  harinya.  Dominasi  tertinggi  berkendara menggunakan roda dua sebanyak sebanyak 178 responden dengan persentase 59,3% menggunakan roda dua  berkendaran  selama  1-2  jam  perhari,  berkendara  roda  dua  3-4  jam  sebanyak  76  responden  dengan persentase 25,3%,  berkendara roda dua di bawah 1 jam  sebanyak 39 responden atau 13,0%,  berkendara roda dua 5-6 jam sebanyak 5 responden atau 1,7%, berkendara roda dua di atas 6 jam sebanyak 2 responden atau 0,7%.
Gambar 3. Jenis kelamin
Gambar 4. Usia responden
Gambar 5. Pendidikan terakhir
Gambar 6. Kepemilikan SIM C
Gambar 7. Riwayat kecelakaan
Gambar 8. Durasi berkendara

## 4.2  Persepsi responden perilaku pengendara roda dua
Gambar  9  sampai  Gambar  12  menunjukkan  hasil  analisis  deskriptif  responden  terhadap  indikator persepsi pengendara roda dua menunjukkan semua indikator memiliki nilai di atas 2,5 dari skala likert 1-4 yang berarti nilai persepsi responden tentang keselamatan berkendara sangat positif (Sugiarto, dkk., 2017). Variabel pelanggaran (P) pada indikator “mengemudi sangat dekat dengan kendaraan lain di depan” yang memiliki nilai paling terendah sebesar 2,91, hal ini menunjukkan bahwa responden masih sering melakukan pelanggaran yang dapat membahayakan diri sendiri dan orang lain sebagai sesama pengguna jalan. Variabel kesalahan (K) pada indikator  “bermanuver  tanpa menghidupkan lampu sein” yang memiliki nilai  kedua terendah sebesar 2,98, hal ini menunjukkan bahwa responden masih sering melakukan kesalahan ketika berbelok  sehingga  dapat  terjadi  kesalahapahaman  terhadap  pengguna  jalan  lainnya  saat  berkendara. Indikator yang memiliki nilai skala likert tertinggi adalah "hati-hati ditempat rawan kecelakaan” sebesar 3,66,  hal  ini  menunjukkan  hasil  yang  baik  responden  masih  memperhatikan  dimana  ditempat  rawan terjadinya kecelakaan lalu lintas demi meningkatkan keselamatan dalam berkendara.

## 4.3  Model pengukuran dan model struktural
Gambar 13 menampilkan model pengukuran Confirmatory Factor Analysis (CFA) yang menjelaskan hubungan tersebut antara variabel laten berupa perilaku mengemudi tidak aman terkait dengan kesalahan, penyimpangan dan keselamatan terhadap keselamatan berkendara. Hasil uji fit model menunjukkan bahwa nilai Goodness of Fit adalah sebagai berikut: probability 1,46 > 0,05, GFI 0,962 > 0,900 (good fit), CFI 0,995 > 0,900 (good fit), AGFI 0,943 > 0,900 (good fit), dan RMSEA 0,024 < 0,08, menunjukkan nilai yang baik (Saleh, dkk., 2019). Selanjutnya menguji hipotesis penelitian pada model struktural. Pengujian model  struktural  terkait  dengan  evaluasi  koefisien  atau  parameter  menunjukkan  hubungan  sebab  akibat hubungan pada variabel laten.
Gambar 10. Persepsi responden mengenai kesalahan Gambar 11. Persepsi responden mengenai penyimpangan
Gambar  12. Persepsi  responden  mengenai keselamatan berkendara
Gambar 9. Persepsi responden mengenai pelanggaran
Tabel 1. Hasil model pengukuran dengan CFA (1/2) Variabel Laten Label Estimate t-value Pelanggaran (P) Melebihi Batas Kecepatan di jalan raya (P3) 1 Menyalip dari luar jalur sisi kiri (P4) 1,164 9,904 Mempercepat laju kendaraan saat lampu hijau/ kuning (P6) 1,350 9,895 Terlibat dalam balapan tidak resmi (P7) 1,240 9,821 Berhenti melebihi garis batas lampu merah (P10) 1,215 9,310 Kesalahan (K) Menyalip ada kendaraan lain di depan (K9) 1 Menyalip kendaraan lain menandakan tikungan (K10) 0,979 9,558 Tabel 2. Hasil model pengukuran dengan CFA (2/2) Variabel Laten Label Estimate t-value Penyimpangan (PG) Masuk ke jalur yang salah di bundaran (PG1) 1 Tidak ingat jelas jalan yang anda lalui (PG2) 0,969 9,837 Keselamatan Berkendara (KB) Hati-hati ketika berpindah jalur (KB1) 1 Memperhatikan aturan dan regulasi jalan raya (KB4) 1,004 10,927 Menjaga jarak dengan kendaraan didepan (KB5) 1,288 12,453 Hati-hati saat memasuki persimpangan (KB6) 1,191 14,217 Berusaha memperhatikan potensi bahaya (KB7) 1,071 12,528
* level signifikan 5%
Berdasarkan hasil penelitian pada Tabel 1 dan Tabel 2 dengan tingkat signifikan 5% dan standardized loading  factor berkoefisien  1  (sugiarto,  dkk.,  2020).  Pada  variabel  “Pelanggaran”  indikator  “Melebihi kecepatan jalan raya” menjadi variabel rujukan (pembanding). Indikator “Mempercepat laju kendaraan saat lampu  berganti  hijau/  kuning”  memiliki  koefisien  yang  paling  tinggi  dalam  mempengaruhi  variabel pelanggaran  (P)  dengan  persentase sebesar  135%.  Indikator  dengan pengaruh  terkecil  adalah  “menyalip dari  luar  jalur  sisi  kiri”  dengan  persentase  sebesar  116%  lebih  tinggi  dari  indikator  “Melebihi  batas kecepatan jalan raya”.
Pada  variabel  “Kesalahan”,  indikator  "Menyalip  ada  kendaraan  lain  di  depan"  menjadi  variabel rujukan  (pembanding).  Indikator  pembandingnya  memiliki  koefisien  tertinggi  dalam  mempengaruhi variabel  kesalahan  (K)  dikarenakan  tidak  ada  indikator  lainnya  yaitu  “Menyalip  kendaraan  lain menandakan tikungan” memiliki koefisien yang lebih rendah dengan persentase sebesar 98%.
Pada  variabel  "Penyimpangan",  indikator  “Masuk  ke  jalur  yang  salah  di  bundaran”  menjadi  variabel
Gambar 13. Model pengukuran dengan CFA
rujukan  (pembanding).  Indikator  pembandingnya  memiliki  koefisien  tertinggi  dalam  mempengaruhi variabel Penyimpangan dikarenakan tidak ada indikator lainnya yaitu “Tidak ingat jelas jalan yang di lalui” memiliki koefisien yang lebih rendah dengan persentase sebesar 97%.
Pada  variabel  Keselamatan  berkendara  (KB),  indikator  “Hati-hati  ketika  berpindah  jalur”  menjadi variabel rujukan (pembanding). Indikator “Menjaga jarak dengan kendaraan didepan” memiliki koefisien tertinggi  dalam  mempengaruhi  variabel  keselamatan  berkendara  dengan  persentase  sebesar  128%. Indikator  dengan  pengaruh  terkecil  adalah  “Memperhatikan  aturan  dan  regulasi  jalan  raya”  dengan persentase sebesar 104%.
Tabel  3 menunjukkan  hasil  analisis model struktural dengan  CFA  dengan tingkat  signifikan  5% (0,05)  dan t-value > 1,96 untuk mengetahui kasul  hubungan antar variabel  kesalahan (K), peyimpangan (PG), pelanggaran (P) dan keselamatan berkendara (KB). Ada empat variabel laten yang di bangun dengan beberapa indikator yang telah ditentukan untuk digunakan.
Tabel 3. Hasil model struktural dengan CFA Variabel Estimate t-value P Keselamatan_Berkendara  <--- Penyimpangan 0,08 1,24 0,21 Keselamatan_Berkendara  <--- Kesalahan 0,15 2,91 0,00 Keselamatan_Berkendara  <--- Pelanggaran 0,45 4,28 0,00
Berdasarkan  Gambar  14  menunjukkan  hasil  path  diagram  model  struktural  dan  hubungan  antara variabel  laten  dengan  pengaruhnya.  Variabel  kesalahan  mengemudi  berpengaruh  signifikan  terhadap keselamatan berkendara sebesar 0,15 dengan nilai t-value 2,91 > 1,96 pada tingkat probabilitas 0,00 < 0,05. Variabel penyimpangan terhadap keselamatan berkendara tidak berpengaruh signifikan sebesar 0,08 karena nilai  t-value  1,24  <  1,96  pada  tingkat  probabilitas  0,21  >  0,05  dan  variabel  pelanggaran  berpengaruh signifikan  terhadap  keselamatan  berkendara  sebesar  0,45  dengan  t-value  4,28  >  1,96  pada  tingkat probabilitas 0,00 < 0,05.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil-hasil penelitian yang telah dilakukan maka dapat ditarik kesimpulan:
1. Terdapat  korelasi  positif  terhadap  perilaku  mengemudi  tidak  aman  terhadap  keselamatan berkendara,  dimana  pelanggaran  berpengaruh  signifikan  positif  0,453  terhadap  keselamatan berkendara, kesalahan berpengaruh signifikan positif 0,146 terhadap keselamatan berkendara dan penyimpangan berpengaruh signifikan negatif 0,084 terhadap keselamatan berkendara.
2. Hasil  menunjukkan  faktor  pelanggaran  dilakukan  saat  berkendara  dan  kesalahan  berpengaruh signifikan  terhadap perilaku  tidak  aman. keselamatan  berkendara merupakan  faktor  yang  paling
Gambar 14. Model struktural variabel laten
menentukan perilaku berkendara tidak aman. Apabila pengendara roda dua melakukan pelanggaran dan kesalahan dalam mengemudi maka semakin berkurang akan keselamatan berkendara sehingga perilaku  pelanggaran  dan  kesalahan  salah  satu  penyebab  terjadi  kecelakaan  lalu  lintas  pada pengguna roda dua di Banda Aceh dan sebagaian Aceh Besar.
3. Faktor “kesalahan” (K) sangat dipengaruhi oleh indikator (K9) pada “menyalip ada kendaraan lain di depan”. Faktor “penyimpagan” (PG) sangat dipengaruhi oleh indikator “ masuk ke jalur yang salah di bundaran” (PG1).
4. Faktor  pelanggaran  (P)  sangat  dipengaruhi  oleh  indikator  (P4)  “menyalip  dari  luar  sisi  kiri; indikator  “berjalan  saat  lampu  kuning  berganti”  (P6);  indikator  “balapan  tidak  resmi”  (P7)  dan indkator “melebihi batas garis lampu lalu lintas” (P10).
5. Faktor  keselamatan  berkendara  (KB)  sangat  dipengaruhi  oleh  indikator  (KB4)  yaitu  pada “memperhatikan aturan dan regulasi jalan raya; indikator (KB5) pada “menjaga jarak secukupnya”; indikator  (KB6)  pada  “hati-hati  saat  memasuki  persimpangan”  dan  indikator  (KB7)  pada “memperhatikan potensi bahaya ketika berkendara”.
Adapun  saran  yang  diajukan  untuk  para  pengguna  roda  dua  agar  dapat  mengurangi  perilaku berkendara tidak aman yang terkait dengan kesalahan-kesalahan dan pelanggaran dalam berkendara karena dapat membahayakan pengemudi roda dua dan untuk dapat meningkatkan kesalamatan berkendara yang lebih baik untuk mencegah faktor terjadinya kecelakaan lalu lintas pada pengguna roda dua. Perlu adanya penelitian yang lebih mendetail persepsi masyarakat terhadap faktor internal dan faktor eksternal baik dari sisi lingkungan, kelayakan atau perawatan kendaraan dan infrastruktur untuk mengetahui faktor penyebab kecelakaan pengguna jalan pada pengendara sepeda motor.

## DAFTAR PUSTAKA
Abojaradeh, M., Jrew, B., Al-Ababsah, H., Al-Talafeeh, A., 2014. The effect of driver behavior mistakes on traffic safety. Civil And Environmental Research , 6(1), 39-54.
Ambarwati, L., Sulistio, H., Negara, G. H., & Hariadi, Z., 2010. Karakteristik dan peluang kecelakaan pada mobil pribadi di wilayah perkotaan. Jurnal rekayasa sipil , 4.
Angel,  A.,  Hickman,  H.,  2008.  Analysis  of  the  factors  affecting  the  severity  of  two-vehicle  crashes. Ingenieria & Desarrollo, 24, Pp. 176-194.
Anggraini, R., Alvisyahri, A., Sugiarto, S., 2021. Persepsi keselamatan berkendara pengguna roda dua di kota banda aceh terhadap pelanggaran lalu lintas dan kelengkapan atribut. Jurnal  Teknik Sipil ITB , ISSN 0853-2982, Vol 28 No. 3.
Badan Pusat Statistik, 2019. Statistik transportasi darat , Jakarta, Indonesia.
Bustan, M.N., 2007. Epidemiologi penyakit tidak menular , Rineka Cipta, Jakarta.
Cohen, Ronald, Swerdlik, Mark., 2005. Psychological testing and assessment: an introduction to tests and measurement. Proceedings of 6th Edition. Mcgraw-Hill International.
Hair, J. F., 2010. Multivariate data analysis, Seventh Edition . New Jersey: Pearson Prentice Hall. Hadi, S., 1991. Analisis butir untuk instrumen angket, tes, dan skala nilai ,  (Yogyakarta: FP UGM). Heinrich, H.W. 1980. Industrial prevention: A safety management approach. New York: McGraw-Hill Inc. Ghozali, I., 2005. Aplikasi analisis multivariate dengan SPSS. Semarang: Badan Penerbit UNDIP. Jupp, Victor., 2006. The sage dictionary of social research methods. London: Sage Publications Ltd.
O’neill,  B.,  Mohan,  D.,  2002.  Reducing  motor  vehicle  crash  deaths  and  injuries  in  newly  motorizing countries, British Medical Journal .
Saleh, S. M, Sugiarto, S, Anggraini, R., 2019. Analysis on public’s response toward bus reform policy in indonesia considering latent variables, The Open Transportation Journal. 13 1724.
Saleh,  S.M.,  Sugiarto,  S.,  Salmannur,  A.  2019.  Attitudinal  dataset  for  mediating  the  effects  of  public acceptance on bus reform scheme in a developing country context. Data in Brief , 25(104035), pp.1- 10.
Sugiarto, S., Miwa, T., Morikawa, T., 2017. Inclusion of latent constructs in utilitarian resource allocation model for analyzing revenue spending options in congestion charging policy. Transportation Research Part A: Policy And Practice, 103, Pp. 36-53.
Sugiarto, S., Miwa, T., Sato, H., Morikawa, T., 2020. The tendency of public's attitudes to evaluate urban congestion  charging  policy  in  asian  megacity  perspective:  case  a  study  in  Jakarta,  Indonesia. Case Studies on Transport Policy. 8(1), Pp. 143-152.
Thwe,  P.P.,  Yamamoto,  T.,  Sato,  H.,  Morikawa,  T.,  2017.  The  Impact  of  demographics,  driving  stress, driving  behaviors  related  to  stress,  and  unsafe  driving  behaviors  on  accident  involvement  among professional drivers in Myanmar. Journal of the Eastern Asia Society for Transportation Studies , 12.
Rizky, Y., 2009. Faktor-faktor yang berhubungan dengan perilaku aman berkendara (safety driving) pada pengemudi taksi di Pt. “X” Pool “Y”, Fkm Universitas Indonesia, Jakarta.
Vivo, R., Bergomi, M., Rovesti, S., Bussetti, P., Guaitoli, G.M., 2006. Biological and behavioral factors affecting driving safety. Journal Of Preventive Medicine And Hygiene, 47, 69-73.
World Health Organization., 2018. Global status report on road safety 2018. Summary, Switzerland.
Yousif,  M.T.,  Sadullah,  A.Fm.,  Kassim,  K.A.A.,  2020.  A  review  of  behavioural  issues  contribution  to motorcycle safety. IATSS Research , 44, Pp. 142-154.