Copyright©  2019: Author
https://ojs3.unpatti.ac.id/index.php/variance/
Disetujui: 4 Juni 2019

## PEMODELAN FAKTOR - FAKTOR PENYEBAB KEPARAHAN KORBAN KECELAKAAN LALU LINTAS DI KOTA AMBON DENGAN MENGGUNAKAN MODEL REGRESI LOGISTIK MULTINOMIAL
Modeling of Factors Causing the Troubles of Traffic Accident Victims in Ambon City Using Multinomial Logistic Regression Models
Miranti 1 , F. Y. Rumlawang 2 , F. Kondolembang 3*
1,2,3 Jurusan Matematika, Fakultas MIPA Universitas Pattimura Jln. Ir. M. Putuhena, Kampus Unpatti – Poka, Ambon, 97233, Provinsi Maluku, Indonesia
e-mail : ferrykondolembang@gmail.com*
Abstrak: Kecelakaan  lalu  lintas  merupakan  salah  satu  penyebab  utama  meningkatnya  angka  kematian tertinggi  di  Indonesia.  Masalah  ini  perlu  mendapat  perhatian  untuk  mengantisipasi  jatuhnya  korban meninggal  dunia  pada  kecelakaan  lalu  lintas.  Maka  pada  penelitian  ini  terdapat  variabel  respon  dan beberapa  variabel  prediktor.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  apa  saja  faktor-faktor yang berpengaruh terhadap tingkat  keparahan korban  kecelakaan lalu  lintas di kota  Ambon berdasarkan kategori  serta  memodelkan tingkat keparahan  korban  kecelakaan lalu lintas di  kota  Ambon berdasarkan faktor-faktor  yang  signifikan  menggunakan  metode  Regresi  Logistik  Multinomial.  Hasil  yang  diperoleh yaitu faktor-faktor yang signifikan mempengaruhi tingkat keparahan korban kecelakaan lalu lintas adalah variabel jenis kelamin ( ), usia ( ), pendidikan ( ) dan jenis kendaraan ( ).
Kata Kunci: regresi logistik, regresi logistik multinomial, kecelakaan lalu lintas.
Abstract: Traffic accidents are one of the main causes of the highest increase in mortality in Indonesia. This problem needs attention to anticipate the fall of the death toll in a traffic accident. So in this study, there  are  response  variables  and  several  predictor  variables.  The  purpose  of  this  study was  to  find  out what  factors  influence  the  severity  of  traffic  accident  victims  in  Ambon  city  based  on  categories  and model  the  severity  of  traffic  accident  victims  in  Ambon  city  based  on  significant  factors  using  the Multinomial Logistic Regression method. In this study, the results obtained are factors that significantly affect the severity of the traffic accident victims are sex variables (X 1 ), age (X 1 ), education (X 3 ) and type of vehicle (X 5 ).
Keywords : logistic regression, multinomial logistic regression, traffic accident.

## 1. PENDAHULUAN
Kecelakaan lalu lintas adalah kejadian dimana sebuah kendaraan bermotor tabrakan dengan benda lain dan menyebabkan kerusakan. Kadang kecelakaan ini dapat mengakibatkan luka-luka atau kematian manusia atau binatang [1].
Di Indonesia, salah satu faktor yang menjadi penyebab peningkatan jumlah angka kematian berasal dari  kecelakaan  lalu  lintas.  Berdasarkan  data  Kepolisian  Republik  Indonesia  sepanjang  tahun    korban meninggal  dunia  akibat  kecelakaan  lalu  lintas  mencapai  28.000  orang  sampai  38.000  orang.  Jumlah
tersebut  membuat  Indonesia  berada  di  peringkat  pertama  negara  dengan  rasio  tertinggi  kematian  akibat kecelakaan  lalu  lintas  di  dunia  [2] . Berdasarkan  data  yang  dihimpun  Polda  Maluku  yaitu  jumlah kecelakaan lalu lintas di jalan raya pada tahun 2014 terdapat 64 orang meninggal dunia. Pada tahun 2015 terdapat 63 orang meninggal dunia. Sedangkan pada tahun 2016 terdapat 68 orang meninggal dunia [3].
Penelitian  kali  ini  berbeda  dengan  penetitian  yang  sudah  pernah  dilakukan.  Perbedaannya  adalah adalah  pada penelitian sebelumnya  menggunakan  metode regresi logistik ordinal yang diterapkan  pada kasus kecelakaan lalu lintas di Kota Ambon tahun 2015, dimana hasil yang didapatkan yaitu berdasarkan uji  kesesuaian  model,  faktor  yang  signifikan  mempengaruhi  tingkat  keparahan  korban  kecelakaan  lalu lintas  yaitu  jenis  kelamin  [3].  Sedangkan    pada  penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  metode regresi logistik  multinomial dan akan diterapkan pada kasus kecelakaan lalu lintas di Kota Ambon pada tahun 2016.
Model  regresi  logistik  merupakan  bagian  dari  model  linear  umum.  Model  regresi  logistik  adalah suatu model dimana peluang respon tidak berdistribusi normal melainkan berdistribusi bernoulli, dengan ragam yang tidak homogen karena tergantung oleh peluang sukses. Regresi logistik dengan peubah respon lebih dari dua kategori yang berskala nominal disebut juga regresi logistik  multinomial. Regresi logistik multinomial  merupakan  regresi  logistik  yang  digunakan  saat  variabel  dependen  mempunyai  skala  yang bersifat  multinomial  dengan  variabel  respon  berskala nominal  dengan  tiga  kategori  [4].  Berdasarkan  [5] regresi  logistik  multinomial  merupakan  regresi  logistik  yang  digunakan  saat  variabel  dependen mempunyai skala yang bersifat multinomial dengan variabel respon berskala nominal tiga kategori.
Tujuan dari penelitian ini yaitu mendapatkan model tingkat keparahan korban kecelakaan lalu lintas di  Kota  Ambon  dan  mendapatkan  faktor-faktor  apa  saja  yang  berpengaruh  terhadap  tingkat  keparahan korban lalu lintas di Kota Ambon.

## 2. METODOLOGI

## 2.1.  Tipe Penelitian
Penelitian  dilakukan  menggunakan  data  sekunder  yang  diperoleh  dari  laporan  Direktorat  Lalu Lintas (Ditlantas) Kepolisian Negara Republik Indonesia daerah Maluku Resort Pulau Ambon dan Pulau- pulau Lease selama bulan Januari sampai Desember 2016.

## 2.2.  Variabel Penelitian
Variabel-variabel  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  terdiri  dari  variabel  respon  ( 𝑌 )  dan variabel  prediktor  ( ).  Variabel respon  yang  dimaksud  adalah  tingkat  keparahan  korban  kecelakaan lalu lintas.  Sedangkan  variabel  prediktor  yang  digunakan  berdasarkan  data  korban  kecelakaan  lalu  lintas  di Ditlantas  Kepolisian  Negara  Republik  Indonesia  daerah  Maluku  Resort  Pulau  Ambon  dan  Pulau-pulau Lease Penjelasan variabel-variabel dapat dilihat pada Tabel 1.

## 2.3.  Prosedur Analisis
Prosedur dalam menganalisis data pada penelitian ini adalah sebagai berikut.
1. Melakukan  analisis  deskriptif  data  untuk  mengetahui  karakteristik  kecelakaan  lalu  lintas  di  Kota Ambon pada tahun 2016.
2. Menguji independensi data pada variabel prediktor dengan variabel respon masing-masing model.
3. Menyusun model regresi logistik multinomial dengan langkah sebagai berikut:
a) Melakukan estimasi parameter variabel respon terhadap masing-masing variabel prediktor.
b) Membentuk fungsi logit pada masing-masing kategori variabel respon di setiap model pada tabel estimasi parameter
c) Melakukan uji serentak pada variabel prediktor terhadap model.
d) Melakukan  uji  parsial  pada  variabel  prediktor  yang  mempunyai  hubungan  terhadap  variabel respon pada model.
e) Melakukan uji kesesuaian model.
f) Menginterpretasi  model  terbaik  berdasarkan  kontribusi  variabel  prediktor  yang  berpengaruh terhadap variabel respon dengan menggunakan odds ratio pada masing-masing model.
g) Menghitung ketepatan klasifikasi model regresi logistik multinomial
4. Membuat kesimpulan dan saran dari hasil analisis data.
Tabel 1. Variabel Penelitian Variabel Kategori Tingkat keparahan korban kecelakaan lalu lintas ( ) 1 = Meninggal dunia 2= Luka berat 3= Luka ringan Jenis kelamin korban ( ) 1 = Laki-laki 2= Perempuan Usia korban ( ) 1 = < 9 Tahun 2=10-15 Tahun 3=16-25 Tahun 4=26-35 Tahun
5=36-45 Tahun
6=46-55 Tahun 7 = > 56  Tahun Pendidikan korban ( ) 1 = SD 2 = SMP
3 = SMA
4 = PT
5 = lain-lain
Profesi korban ( ) 1= PNS 2=TNI 3=POLRI 4=Karyawan 5=Pelajar
6=Mahasiswa
7=Pengemudi 8=Pedagang
9=Petani
10=Buruh 11=Tidak bersekolah Jenis kendaraan yang terlibat ( )
1=Sepeda motor 2=Mobil penumpang 3=Mobil barang 4=Mobil bus 5=Ran sus

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1  Analisis Deskriptif Variabel Penelitian
Analisis  deskriptif  dalam  penelitian  ini  dilakukan  bertujuan  untuk  mengetahui  gambaran  atau sebaran  data  sehingga  menghasilkan  informasi  yang  berguna.  Dalam  penelitian    ini,  dilakukan  analisis deskriptif  terhadap variabel respon tingkat keparahan korban kecelakaan lalu lintas di Kota Ambon dan variabel prediktor antara lain variabel jenis kelamin (X 1 ), usia (X 2 ), pendidikan (X 3 ), profesi (X 4 ) dan jenis kendaraan yang terlibat (X 5 ). Jumlah sampel data penelitian yang ada sejumlah 265 orang.

## 3.2  Uji Independensi
Pengujian independensi dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui hubungan antara dua variabel. Adapun hipotesis yang dipakai antara lain sebagai berikut:
∶ Tidak terdapat hubungan antara dua variabel yang diamati.
∶ Terdapat hubungan antara dua variabel yang yang diamati.
Daerah Kritis: Tolak 0 jika 𝜒 2 > 𝜒 2 ( 𝑑𝑏 , 𝛼 ) atau p-value < 0,05.
Tabel berikut ini merupakan hasil pengujian independensi dua variabel yang diamati yakni antara variabel respon tingkat keparahan korban kecelakaan lalu lintas di Kota Ambon dengan setiap variabel prediktor.
Tabel 2. Uji Koresponsensi Variabel χ2 P-Value Keputusan Y dengan X1 8,300 0,016 Tolak H 0 Y dengan X2 22,913 0,028 Tolak H 0 Y dengan X3 18,123 0.02 Tolak H 0 Y dengan X4 28,657 0,095 Terima H 0 Y dengan X5 17,647 0,007 Tolak H 0
Sumber: Output SPSS 16
Berdasarkan Tabel 2, terlihat variabel prediktor jenis kelamin, usia korban, pendidikan korban, dan jenis  kendaraan  memiliki  hubungan  dengan  tingkat  keparahan  korban  kecelakaan  lalu  lintas  di  Kota Ambon  pada  tingkat  signifikan  0,05.  Sedangkan  untuk  variabel  prediktor  profesi  korban  tidak  memiliki hubungan  dengan  tingkat  keparahan  korban  kecelakaan  lalu  lintas  di  Kota  Ambon.  Oleh  sebab  itu, selanjutnya dalam pemodelan regresi logistik multinomial variabel prediktor tersebut tidak diikutsertakan.

## 3.3.  Pemodelan Regresi Logistik Multinomial

## 3.3.1. Estimasi Parameter
Dalam  pemodelan  regresi  logistik  multinomial  ada  beberapa  metode  yang  bisa  digunakan  untuk mengestimasi koefisien β salah satu diantaranya adalah metode Maximum Likelihood Estimation (MLE). Estimasi maksimum  likelihood bagi  koefisien β yang  diperoleh  dengan  metode  ini  menggunakan  iterasi Newton Raphson. Tabel  3  menunjukkan hasil estimasi parameter model regresi logistik multinomial.
Hasil nilai estimasi parameter didapatkan model fungsi logit 1 (meninggal dunia) dan fungsi logit 2 (luka berat) sebagai berikut. Fungsi logit meninggal dunia:
( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )
(1)
Tabel 3. Estimasi Parameter Variabel Logit 1 Logit 2 Keterangan β Keterangan β Konstanta 19,922 Konstanta -0,298 X 1 =1 Jenis kelamin laki-laki -1,971  Jenis kelamin laki-laki 0,083 X 1 =2 Jenis kelamin perempuan 0  Jenis kelamin perempuan 0 X 2 =1 Usia  kurang dari 9 tahun 3,326  Usia  kurang dari 9 tahun 1,414 X 2 =2 Usia range 10-15 tahun 1,927  Usia range 10-15 tahun 1,458 X 2 =3 Usia range 16-25 tahun 0,899  Usia range 16-25 tahun 1,177 X 2 =4 Usia range 26-35 tahun -0,271  Usia range 26-35 tahun 0,487 X 2 =5 Usia range 36-45 tahun 0,418  Usia range 36-45 tahun 0,617 X 2 =6 Usia range 46-55 tahun 0,976  Usia range 46-55 tahun 2,105 X 2 =7 Usia lebih dari 56 tahun 0  Usia lebih dari 56 tahun 0 X 3 =1 Pendidikan korban tingkat SD -2,003  Pendidikan korban tingkat SD -1,700 X 3 =2 Pendidikan korban tingkat SMP -1,309  Pendidikan korban tingkat SMP -0,660 X 3 =3 Pendidikan korban tingkat SMA -1,875  Pendidikan korban tingkat SMA -2,160 X 3 =4 Pendidikan korban tingkat PT -0,904  Pendidikan korban tingkat PT -1,271 X 3 =5 Pendidikan korban tingkat lain-lain 0  Pendidikan korban tingkat lain-lain 0 X 5 =1 Jenis kendaraan sepeda motor 20,976  Jenis kendaraan sepeda motor 0,596 X 5 =2 Jenis kendaraan mobil penumpang 16,879  Jenis kendaraan mobil penumpang -0,716 X 5 =3 Jenis kendaraan mobil barang 19,827  Jenis kendaraan mobil barang -19,996 X 5 =4 Jenis kendaraan  mobil bus 0  Jenis kendaraan  mobil bus 0 Sumber: Output SPSS 16
Fungsi logit luka berat:
( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )
( ) ( )
( ) ( ) ( ) ( )
( ) ( ) ( )
(2)

## 3.3.2. Uji Serentak
Pengujian  serentak  dalam  model  regresi  logistik  multinomial  dilakukan  dengan  tujuan  untuk mengetahui  apakah  variabel  prediktor  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  tingkat  keparahan korban kecelakaan lalu lintas di Kota Ambon. Adapun hipotesis yang digunakan dalam  uji serentak yakni sebagai berikut:
: β 1 = β 2 =β 3 =… = β j = 0
: Minimal terdapat satu β j ≠ 0 dengan j =1, 2, 3, . . . , p
Daerah  kritis:  Tolak G > 𝜒 2 ( 𝑑𝑏 , 𝛼 ) atau  jika p-value ≤  α  (0,05).  Hasil  pengujian  serentak  dapat ditunjukkan pada tabel dibawah ini.
Tabel 4. Uji Korespondensi Model Likelihood Ratio Tests Chi-Square Derajat bebas Sig. Final 73.932 28 0.000 Sumber: Output SPSS 16
Berdasarkan tabel didapatkan nilai G sebesar 73,932 lebih besar dari nilai 𝜒 2 ( 𝑑𝑏 , 𝛼 ) = 41, 337 dan nilai p-value sebesar 0,000 lebih kecil dari nilai taraf signifikansi yang ditentukan sebesar 0,05. Hal ini berarti keputusan yang diambil adalah tolak H 0 , maka dapat disimpulkan bahwa ada minimal  terdapat satu atau lebih  variabel  bebas  yang  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  tingkat  keparahan  korban  kecelakaan lalu lintas di Kota Ambon.

## 3.3.3. Uji Parsial
Berdasarkan  hasil  pengujian  serentak  diatas  disimpulkan  bahwa  minimal  terdapat  satu  atau  lebih variabel  prediktor  yang  memiliki  pengaruh  terhadap  variabel  respon  penelitian.    Adapun  hipotesis  yang dipakai dalam pengujian ini sebagai berikut:
: 𝛽 j = 0
: 𝛽 j ≠ 0, dimana j = 1, 2, … , p
Daerah kritis: Tolak jika nilai statistik uji W ≥ Z α/2 dan jika p-value ≤ α (0.05). Hasil pengujian parsial dapat ditunjukkan pada tabel berikut.
Tabel 5. Uji Wald Logit 1
Variabel Keterangan β W P Logit 1 Konstanta 19,922 103,691 0,000 X 1 =1 Jenis kelamin laki-laki -1,971 8,092 0,004** X 1 =2 Jenis kelamin perempuan Pembanding X 2 =1 Usia  kurang dari 9 tahun 3,326 4,773 0,029** X 2 =2 Usia range 10-15 tahun 1,927 1,809 0,179 X 2 =3 Usia range 16-25 tahun 0,899 0,481 0,488 X 2 =4 Usia range 26-35 tahun -0,271 0,042 0,838 X 2 =5 Usia range 36-45 tahun 0,418 0,111 0,739 X 2 =6 Usia range 46-55 tahun 0,976 0,530 0,467 X 2 =7 Usia lebih dari 56 tahun Pembanding X 3 =1 Pendidikan korban tingkat SD -2,003 2,181 0,140 X 3 =2 Pendidikan korban tingkat SMP -1,309 1,102 0,294 X 3 =3 Pendidikan korban tingkat SMA -1,875 4,754 0,029** X 3 =4 Pendidikan korban tingkat PT -0,904 2,404 0,121 X 3 =5 Pendidikan korban tingkat lain-lain Pembanding X 5 =1 Jenis kendaraan sepeda motor 20,976 155,007 0,000** X 5 =2 Jenis kendaraan mobil penumpang 16,879 71,970 0,000** X 5 =3 Jenis kendaraan mobil barang 19,827 - - X 5 =4 Jenis kendaraan  mobil bus Pembanding
**(signifikan pada 0,05)Sumber: Output SPSS 16
Berdasarkan dari tabel uji Wald yang didapatkan adalah:
i. Logit 1
a) Variabel  jenis  kelamin  dengan  kategori  laki-laki  berpengaruh  signifikan  terhadap  tingkat keparahan korban kecelakaan lalu lintas di Kota Ambon.
b) Variabel  usia  dengan  ketegori  kurang  dari  9  tahun  berpengaruh  signifikan  terhadap  tingkat keparahan korban kecelakaan lalu lintas di Kota Ambon.
c) Variabel pendidikan korban dengan ketegori pada jenjang SMA berpengaruh signifikan terhadap tingkat keparahan korban kecelakaan lalu lintas di Kota Ambon.
d) Variabel  jenis  kendaraan  yang  terlibat  dengan  kategori  sepada  motor  berpengaruh  signifikan terhadap tingkat keparahan korban kecelakaan lalu lintas di Kota Ambon.
e) Variabel  jenis  kendaraan  yang  terlibat  dengan  kategori  mobil  penumpang    berpengaruh signifikan terhadap tingkat keparahan korban kecelakaan lalu lintas di Kota Ambon.
Tabel 6. Uji Wald Logit 2 Variabel Keterangan β W P Logit 2 Konstanta -0,298 0,048 0,827 X 1 =1 Jenis kelamin laki-laki 0,083 0,020 0,889 X 1 =2
X 2 =1 Jenis kelamin perempuan pembanding Usia  kurang dari 9 tahun 1,414 1,532 0,216 X 2 =2 Usia range 10-15 tahun 1,458 1,850 0,174 X 2 =3 Usia range 16-25 tahun 1,177 1,657 0,198 X 2 =4 Usia range 26-35 tahun 0,487 0,287 0,592 X 2 =5 Usia range 36-45 tahun 0,617 0,479 0,489 X 2 =6 Usia range 46-55 tahun 2,105 5,679 0,017** X 2 =7 Usia lebih dari 56 tahun pembanding X 3 =1 Pendidikan korban tingkat SD -1,700 2,181 0,140 X 3 =2 Pendidikan korban tingkat SMP -0,660 0,474 0,491 X 3 =3 Pendidikan korban tingkat SMA -2,160 9,798 0,002** X 3 =4 Pendidikan korban tingkat PT -1,271 8,147 0,004** X 3 =5 Pendidikan korban tingkat lain-lain pembanding X 5 =1 Jenis kendaraan sepeda motor 0,596 0,196 0,658 X 5 =2 Jenis kendaraan mobil penumpang -0,716 0,277 0,599 X 5 =3 Jenis kendaraan mobil barang -19,996 0,000 - X 5 =4 Jenis kendaraan  mobil bus
pembanding
**(signifikan pada 0,05)Sumber: Output SPSS 16
ii. Logit 2
a) Variabel  usia  dengan  kategori range 36-45  tahun  berpengaruh  signifikan  terhadap  tingkat keparahan korban kecelakaan lalu lintas di Kota Ambon.
b) Variabel pendidikan korban dengan kategori pada jenjang SMA berpengaruh signifikan terhadap tingkat keparahan korban kecelakaan lalu lintas di Kota Ambon.
c) Variabel  pendidikan  korban  dengan  kategori  pada  jenjang  Perguruan  Tinggi  berpengaruh signifikan terhadap tingkat keparahan korban kecelakaan lalu lintas di Kota Ambon.
Berdasarkan  pengujian  signifikansi  parameter  secara  parsial  dari  kedua  model  fungsi  logit  diatas sehingga diperoleh model fungsi logit terbaik sebagai berikut dilihat dari nilai parameter β pada tabel dan adalah sebagai berikut.
Model fungsi logit meninggal dunia:
( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) (3)
Model fungsi logit luka berat:
( ) ( ) ( ) ( )
(4)

## 3.3.4. Uji Kesesuaian Model
Adapun hipotesis yang digunakan dalam pengujian kesesuaian model adalah sebagai berikut:
H 0 ∶ Model sesuai
H 1 ∶ Model tidak sesuai
Daerah kritis: Tolak jika statistik uji
> (    ) atau p-value < 𝛼 .
Tabel 7. Uji Kesesuaian Model Chi-Square Derajat bebas Sig. Deviance 71.415 64 0.245 Sumber: Output SPSS 16
Berdasarkan  Tabel  7.  diatas  diperoleh  informasi  bahwa  nilai
sebesar  71,415  lebih  kecil dari  nilai (    ) =  83,675  dan  nilai p-value yakni  0,245  lebih  besar  dari 𝛼 sehingga  keputusan yang diambil adalah terima yang artinya model regresi logistik ordinal untuk tingkat keparahan korban kecelakaan lalu lintas di kota Ambon yang dihasilkan sudah sesuai.

## 3.4.  Interpretasi Odds Ratio
Pada  model  regresi  logistik  yang  di  gunakan  untuk  interpretasi  koefisien  adalah odds  ratio .  Nilai odds  ratio merupakan  rasio  antara  kecenderungan  (resiko)  terjadinya  suatu  peristiwa  dalam  kelompok kasus dengan kelompok kontrol. Nilai odds ratio disajikan dalam Tabel 8.
Tabel 7. Nilai Odds Ratio Variabel Logit 1 P-Value Exp(B) Variabel Logit 2 P-Value Exp(B) Konstanta 0,000 - Konstanta 0,827 - X 1 =1 0,004** 0,139 X 1 =1 0,889 1,087 X 1 =2 Pembanding X 1 =2 Pembanding X 2 =1 0,029** 27,814 X 2 =1 0,216 4,113 X 2 =2 0,179 6,871 X 2 =2 0,174 4,295 X 2 =3 0,488 2,457 X 2 =3 0,198 3,246 X 2 =4 0,838 0,762 X 2 =4 0,592 1,627 X 2 =5 0,739 1,519 X 2 =5 0,489 1,853 X 2 =6 0,467 2,655 X 2 =6 0,017** 8,211 X 2 =7 Pembanding X 2 =7 Pembanding X 3 =1 0,140 0,135 X 3 =1 0,140 0,183 X 3 =2 0,294 0,270 X 3 =2 0,491 0,517 X 3 =3 0,029** 0,153 X 3 =3 0,002** 0,115 X 3 =4 0,121 0,405 X 3 =4 0,004** 0,280 X 3 =5 Pembanding X 3 =5 Pembanding X 5 =1 0,000** 1.287×10 -9 X 5 =1 0,658 1,815 X 5 =2 0,000** 2,141×10 -7 X 5 =2 0,599 0,489 X 5 =3 - 4,081×10 -8 X 5 =3 - 2,070×10 -9 X 5 =4 Pembanding X 5 =4 Pembanding
**(signifikan pada 0,05)Sumber: Output SPSS 16
Informasi yang dapat diperoleh dari Tabel 8 yaitu pada model fungsi logit 1 (meninggal dunia), jenis kelamin laki laki resiko mengalami tingkat keparahan kecelakaan lalu lintas meninggal dunia sebesar 0,139  kali  dibandingkan  jenis  kelamin  perempuan.  Untuk  usia  korban  kurang  dari  9  tahun  resiko
mengalami  tingkat  keparahan  kecelakaan  lalu  lintas  meninggal  dunia  sebesar  27,814  kali  dibandingkan usia  korban  lebih  dari  56  tahun.  Kecenderungan  tingkat  pendidikan  korban  pada  jenjang  SMA  resiko mengalami  tigkat  keparahan  kecelakaan  lalu  lintas  sebesar  0,153  kali  dibandingkan  dengan  tingkat pendidikan lain-lain, dan jenis kendaraan sepeda motor dan mobil penumpang resiko mengalami tingkat keparahan  kecelakaan  lalu  lintas  sebesar  1,287×
dan  2,141× kali  dibandingkan  dengan  jenis kendaraan yang lainnya. Sedangkan untuk model fungsi logit 2 (luka berat), usia korban pada range 46-55 tahun  mengalami  resiko  tingkat  keparahan  kecelakaan  lalu  lintas  meninggal  dunia  sebesar  8,211  kali  di bandingkan usia korban lebih dari 56 tahun dan untuk tingkat pendidikan korban pada jenjang SMA dan PT resiko mengalami tingkat keparahan kecelakaan lalu lintas sebesar 0,115 dan 0,280  kali dibandingkan dengan tingkat pendidikan tidak bersekolah.

## 3.5  Ketetapan Klasifikasi Model
Berikut analisis hasil ketepa tan klasifikasi dua model fungsi logit multinomial terbaik.

## Tabel 7. Uji Kesesuaian Model
Observed Predicted korban meninggal dunia  korban luka berat  korban luka ringan Percent Correct korban meninggal dunia 13 27 5 28.9% korban luka berat 5 124 12 87.9% korban luka ringan 7 41 31 39.2% Overall Percentage 9.4% 72.5% 18.1% 63.4%
**(signifikan pada 0,05)Sumber: Output SPSS 16
Berdasarkan  Tabel  7,  diperoleh  informasi  bahwa  kedua  model  fungsi  logit  multinomial  terbaik memprediksi klasifikasi variabel respon tingkat keparahan korban kecelakaan lalu lintas di Kota Ambon adalah  sebesar  63,4%.  Hasil  prediksi  ketepatan  klasifikasi  yang  mencapai  lebih  dari  50%  yang  berarti bahwa  kedua  model  fungsi  logit  multinomial  terbaik  dianggap  sudah  cukup  tepat  untuk  memodelkan tingkat keparahan korban kecelakaan lalu lintas di Kota Ambon.

## 4. KESIMPULAN
Dari  analisis  hasil  dan  pembahasan  maka  dapat  disimpulkan  beberapa  hal  yang  sesuai  dengan tujuan penelitian sebagai berikut.
1) Model  fungsi  logit  multinomial  terbaik  untuk  tingkat  keparahan  korban  kecelakaan  lalu  lintas  di Kota Ambon adalah sebagai berikut.
a) Model fungsi logit tingkat keparahan kecelakaan lalu lintas dengan kategori meninggal dunia:
( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )
b) Model fungsi logit tingkat keparahan kecelakaan lalu lintas dengan kategori luka berat :
( ) ( ) ( ) ( )
2) Faktor-faktor yang signifikan atau berpengaruh terhadap tingkat keparahan korban kecelakaan lalu lintas  di  Kota  Ambon  pada  taraf  signifikan  5%  adalah  faktor  jenis  kelamin,  faktor  usia,  faktor tingkat pendidikan, dan faktor penggunaan jenis kendaraan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Hosmer,  D.  W.,  dan  Leweshow,  Aplied  Logistik  Regression,  New  York:  John  Wiley  dan  Sons  Inc, 1989.
[2]  Kasim,  Astrika,  "Analisis  Faktor-Faktor  Penyebab  Tingkat  Kecelakaan  Lalu  Lintas  Di  Kota  Ambon Dengan Metode Regresi Logistik Ordinal," Universitas Pattimura , Ambon, 2017.
[3]  Meitantia,  A.  R,  "Pemodelan  Anlisis  Regresi  Logistik  dengan  Variabel  Bebas  Multinomial," Universitas Negeri Lampung, Lampung, 2016.
[4]  Sade, Arfandi, " arfandisade," 26 08 2012. [Online]. Available: http://arfandisade- as.blogspot.com/2012/08/kecelakaan-lalu-lintas.html. [Accessed 20 12 2017].
[5]  Tribunnews,
"tribunews," tribunnews, 04 12 2017. [Online]. Available:
https://www.tribunnews.com/otomotif/2017/12/04/data-polri-sebut-kematian-karena-kecelakaan-di- indonesia-yang-tertinggi-di-dunia. [Accessed 22 01 2018].