Vol. 18, No. 1,  102-120,  September, 2021 DOI: 10.20956/j.v18i1.14503
Determinants of Accident Status on Student Commuters of Jabodetabek in 2019
Determinan Status Kecelakaan pada Komuter Pelajar Jabodetabek Tahun 2019
Aprilia Lutviana Dewi 1  , Budyanra 2 

## Abstract
Traffic accidents among students are one of the problems experienced in the Greater Jakarta area. World  Health  Organization  (WHO)  stated  that  younger  drivers  are  the  most  vulnerable  group  to experiencing traffic accidents, including the students. According to Badan Pusat Statistik (BPS), it was estimated that as many as 301,120 Jabodetabek commuters had experienced a traffic accident in 2019. Moreover, 13 to 14 out of the 100 commuters who had experienced traffic accidents are student  commuters  or  commuters  with  the  main  activities  going  to  school.  Therefore,  this  study was  conducted  to  determine  the  factors  that  affect  the  accident  status  of  Jabodetabek  student commuters in 2019 and their odds ratios by using the 2019 Jabodetabek Commuter Survey data. The analytical  method  used is a binary logistic regression  with the parameter estimation  method using  penalized  maximum  likelihood  estimation  (PMLE).  And  the  results  showed  that  the variables  of  age,  gender,  last  education,  mode  of  transportation,  classification  of  the  area  of residence, distance traveled, and the area of the activity had a significant influence on the accident status of Jabodetabek student commuters. Furthermore, student commuters who live in rural areas have the highest tendency to experience a traffic accident.
Keywords: traffic  accident,  student  commuter,  binary  logistic  regression,  PMLE, Jabodetabek

## Abstrak
Kecelakaan  lalu  lintas  pada  pelajar  merupakan  salah  satu  permasalahan  yang  dialami  wilayah Jabodetabek.  WHO  menyatakan  bahwa  kecelakaan  lalu  lintas  rentan  dialami  pengendara  muda, termasuk  pelajar.  Menurut  BPS,  diperkirakan  sebanyak  301.120  komuter  Jabodetabek  pernah mengalami  kecelakaan  lalu  lintas  pada  tahun  2019.  Terlebih,  sebanyak  13  hingga  14  dari  100 komuter  yang  pernah  mengalami  kecelakaan  tersebut  merupakan  komuter  pelajar  atau  komuter dengan  kegiatan  utama  bersekolah.  Oleh  sebab  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui gambaran  umum  karakteristik  komuter  pelajar  Jabodetabek  dan  mengetahui  determinan  apa  saja yang  dapat  memengaruhi  status  kecelakaan  pada  komuter  pelajar  Jabodetabek  Tahun  2019  serta kecenderungannya  menggunakan raw  data hasil  Survei  Komuter  Jabodetabek  2019.  Metode
 Politeknik Statistika STIS,
Email Address : 1 211709566@stis.ac.id, 2 budy@stis.ac.id
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi
Aprilia Lutviana Dewi, Budyanra
analisis  yang  digunakan  adalah  regresi  logistik  biner  dengan  metode  estimasi  parameternya menggunakan  metode  PMLE.  Dan  hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  variabel  umur,  jenis kelamin, pendidikan terakhir, moda transportasi, klasifikasi wilayah tempat tinggal, jarak tempuh, dan  wilayah  kegiatan  memberikan  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  status  kecelakaan  komuter pelajar Jabodetabek. Selanjutnya, komuter pelajar Jabodetabek yang tinggal di wilayah perdesaan memiliki kecenderungan paling tinggi untuk mengalami kecelakaan lalu lintas.
Kata  kunci: kecelakaan  lalu  lintas,  komuter  pelajar,  regresi  logistik  biner,  PMLE, Jabodetabek

## 1. PENDAHULUAN
Mobilitas merupakan salah satu hal yang memiliki peran penting dalam kehidupan manusia di masa  modern.  Namun,  hingga  kini  mobilitas  masih  dihadapi  oleh  masalah  keamanan.  Menurut WHO, sekitar 1,35 juta orang meninggal akibat kecelakaan lalu lintas setiap tahunnya [41]. Dalam temuannya,  WHO  menyebutkan  bahwa  93%  korban  jiwa  akibat  kecelakaan  lalu  lintas  tersebut berasal  dari  negara  berpendapatan  rendah  hingga  menengah  dan  rentan  terjadi  di  kalangan pengendara  muda,  terutama  pada  jenis  kelamin  laki-laki.  Sebagai  salah  satu  negara  dengan pendapatan menengah, Indonesia belum mampu terlepas dari permasalahan kecelakaan lalu lintas dari  tahun  ke  tahun,  khususnya  kecelakaan  lalu  lintas  di  kalangan  pelajar. ASEAN  Stats  Data Portal mengestimasi Indonesia menjadi negara dengan korban kecelakaan lalu lintas terbanyak di ASEAN mencapai 134,35 ribu korban pada tahun 2017 [4]. Direktorat Penegakkan Hukum Korps Lalu Lintas Polri juga mencatat bahwa terjadi peningkatan jumlah kejadian kecelakaan lalu lintas di  Indonesia  dari  tahun  2017  hingga  tahun  2019.  Kecelakaan  lalu  lintas  yang  melibatkan  pelajar dan  mahasiswa  berkontribusi tinggi  terhadap total  kejadian  kecelakaan  lalu lintas  yang  terjadi  di Indonesia. Kejadian kecelakaan pelajar mencapai 39.940 kasus atau 39,53% dari total kecelakaan yang  terjadi  pada  tahun  2017.  Lalu  angka  tersebut  meningkat  pada  tahun  2018  menjadi  41.879 kasus (40,39%) dan kembali meningkat pada tahun 2019 menjadi 71.134 kasus (61,11%) [15, 33].
Kecelakaan  kerap  terjadi  di  wilayah  metropolitan  serta  di  wilayah  dengan  kepadatan  lalu lintas  yang  tinggi  [22].  Wilayah  metropolitan  yang  memiliki  kepadatan  lalu  lintas  tertinggi  di Indonesia  adalah  Jabodetabek  (Jakarta,  Bogor,  Depok,  Tangerang,  dan  Bekasi)  dengan  rata-rata waktu  tempuh  mencapai  90  menit  [39].  Berdasarkan  data  Statistik  Komuter  Jabodetabek  2019, terdapat 3.259.894 penduduk Jabodetabek berstatus komuter yang melakukan mobilitas ulang-alik atau perjalanan pulang-pergi pada hari yang sama, dan  626.933 di antaranya merupakan komuter pelajar,  yaitu  komuter  yang  memiliki  kegiatan  utama  belajar.  Pada  tahun  2019,  diperkirakan sebanyak 301.120 atau sebesar 9,2% dari total komuter Jabodetabek pernah mengalami kecelakaan lalu lintas dan 41.183 di antaranya merupakan komuter pelajar [6].
Kecelakaan  lalu  lintas  dapat  disebabkan  oleh  tiga  faktor,  yaitu  faktor  manusia,  faktor kendaraan,  dan  faktor  lingkungan  [14].  Faktor  eksternal  berperan  penting  dalam  mengurangi resiko  kecelakaan  lalu  lintas.  Faktor  eksternal  tersebut  di  antaranya  meliputi  kondisi  jalan, penggunaan  transportasi  umum,  dan  penggunaan  kendaraan  motor  [36].  Secara  umum,  kondisi jalan di seluruh wilayah Jabodetabek sudah relatif baik pada tahun 2019. Persentase panjang jalan dengan  kondisi  baik  di  masing-masing  wilayah  kabupaten/kota  sudah  mencapai  lebih  dari  75% dari total panjang jalan di masing-masing wilayah kabupaten/kota [7, 8, 33]. Jika dikaji dari segi transportasi  yang  digunakan  oleh  komuter  untuk  pergi  menuju  tempat  kegiatan,  sebanyak  63 hingga 64 dari 100 komuter Jabodetabek menggunakan motor dan 16 hingga 17 dari 100 komuter

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi

## Aprilia Lutviana Dewi, Budyanra
Jabodetabek menggunakan transportasi umum [6]. Meskipun faktor eksternal memiliki peran yang penting  dalam  kecelakaan  lalu  lintas,  faktor  internal  atau  faktor  manusia  merupakan  faktor  yang sangat  berkontribusi  dalam  kecelakaan  lalu  lintas  [36].  Faktor  ini  dapat  dikaji  dari  tingkat pendidikan,  umur,  dan  jenis  kelamin.  Tingkat  pendidikan  merupakan  faktor  terpenting  yang memiliki  pengaruh  besar  dalam  kecelakaan  lalu  lintas  [33].  Sebanyak  80  hingga  81  dari  100 komuter  Jabodetabek  memiliki  pendidikan  tertinggi  yang  ditamatkan  minimal  di  tingkat  SMA sederajat [6].
Kondisi-kondisi  yang  dijelaskan  di  atas  idealnya  seharusnya  sudah  mendukung  pencegahan terjadinya kecelakaan lalu lintas pada komuter Jabodetabek, khususnya pada komuter pelajar. Oleh sebab  itu,  gambaran  umum  karakteristik  dan  determinan  status  kecelakaan  pada  komuter  pelajar Jabodetabek perlu diketahui. Berdasarkan latar belakang yang sudah dijelaskan, tujuan penelitian ini  adalah  untuk  mengetahui  gambaran  umum  karakteristik  komuter  pelajar  Jabodetabek    tahun 2019,  mengetahui  variabel-variabel  yang  memengaruhi  status  kecelakaan  komuter  pelajar Jabodetabek  tahun  2019,  dan  mengetahui  kecenderungan  variabel  yang  signifikan  memengaruhi status kecelakaan pada komuter pelajar Jabodetabek tahun 2019.
Beberapa penelitian mengenai kecelakaan lalu lintas pada pelajar/remaja di Indonesia sudah pernah  dilakukan.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ratnasari  dkk.  (2014)  yang  melakukan  studi kasus  pada  Komunitas  Motor  Sulut  King  Manado  menyatakan  bahwa  terdapat  hubungan  antara jenis kelamin, faktor sosial ekonomi, waktu kejadian, dan kecepatan berkendara dengan kejadian kecelakaan lalu lintas [32]. Selanjutnya, penelitian yang dilakukan oleh Setyowati dkk. (2018) di sembilan  sekolah  menengah  atas  (SMA)  di  Kota  Samarinda  menunjukkan  bahwa  terdapat hubungan  antara  faktor  manusia  (perilaku  berkendara)  dan  kejadian  kecelakaan  lalu  lintas  [35]. Penelitian  lainnya  dilakukan  oleh  Gigy  dkk.  (2019)  yang  melakukan  studi  kasus  di  tiga  sekolah menengah  atas  di  Kota  Kupang  menyatakan  bahwa  faktor  manusia  (perilaku  berkendara)  dan faktor  lingkungan  memiliki  hubungan  dengan  kejadian  kecelakaan  lalu  lintas  [13].  Akan  tetapi, penelitian-penelitian tersebut masih berupa studi kasus pada sekolah atau komunitas tertentu saja, sehingga  cakupan  wilayah  yang  digunakan  juga  masih  sangat  terbatas.  Selanjutnya,  penelitian tersebut juga hanya membahas hubungan variabel, sehingga belum membahas kecenderungan dari masing-masing variabel yang memengaruhi kecelakaan lalu lintas pada pelajar.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## a) Mobilitas
Mobilitas  penduduk  merupakan  proses  perpindahan  penduduk  yang  dilakukan  dengan melewati batas wilayah tertentu dan dalam jangka waktu tertentu [23]. Menurut Mantra, mobilitas penduduk  terdiri  atas  mobilitas  vertikal  dan  mobilitas  horizontal.  Mobilitas  vertikal  umumnya diartikan  sebagai  perubahan  status  sosial  seseorang,  misalnya  status  pekerjaan.  Sementara mobilitas horizontal diartikan sebagai perpindahan penduduk secara geografis yang dilakukan dari suatu  wilayah  ke  wilayah  lainnya  dalam  jangka  waktu  tertentu.  Bila  mengacu  pada  konsep  yang digunakan  oleh  Badan  Pusat  Statistik  (BPS),  batas  wilayah  yang  digunakan  adalah  provinsi  dan batas waktu yang digunakan adalah enam bulan atau lebih [5].
Mobilitas  horizontal  terbagi  atas  mobilitas  permanen  dan  mobilitas  nonpermanen  [23]. Mobilitas  permanen  (migrasi)  merupakan  mobilitas  yang  dilakukan  oleh  penduduk  dengan  niat menetap. Sedangkan mobilitas nonpermanen merupakan mobilitas yang dilakukan oleh penduduk tanpa adanya niat menetap [23]. Mobilitas permanen terdiri atas migrasi seumur hidup dan migrasi risen. Sedangkan mobilitas nonpermanen terdiri atas mobilitas ulang-alik dan mobilitas sirkuler.

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi

## Aprilia Lutviana Dewi, Budyanra

## b) Mobilitas Ulang-Alik
Mobilitas ulang-alik, yang disebut juga sebagai commuting atau nglaju, didefinisikan sebagai proses perpindahan penduduk yang dilakukan secara rutin dari wilayah asal menuju wilayah tujuan dalam  jangka  waktu  terbatas  dan  kembali  ke  wilayah  asal  pada  hari  yang  sama  [23].  Seseorang yang  melakukan  mobilitas  ulang-alik  disebut  sebagai  komuter.  Hugo  (1975)  membagi  mobilitas ulang-alik  menjadi  dua  jenis,  yaitu autochthonous  commuter dan allochthonous  commuter [17]. Autochthonous  commuter merupakan  komuter  yang  berasal  dari  wilayah  pinggiran  kota  yang melakukan mobilitas ulang-alik ke wilayah pusat kota dengan dorongan faktor ekonomi, misalnya pekerjaan. Sementara itu, allochthonous commuter merupakan komuter yang berasal dari wilayah pusat kota yang melakukan mobilitas ulang-alik karena keputusannya untuk berpindah ke wilayah pinggiran  kota  untuk  memperoleh  tempat  tinggal.  Keuntungan  yang  dapat  diperoleh  dari melakukan mobilitas ulang-alik adalah banyaknya kesempatan pekerjaan dan ketersediaan fasilitas pendidikan [17]. Menurut Hugo, fasilitas pendidikan yang lebih baik di wilayah tujuan mendorong pelajar untuk melakukan mobilitas ulang-alik.
Dalam  melakukan  kegiatan  mobilitas  setiap  harinya,  komuter  tidak  terlepas  dari  berbagai macam  risiko  gangguan  kesehatan  (batuk/pilek,  demam,  sakit  kepala,  sakit  mata,  sakit tenggorokan,  sesak  napas/asma,  pegal-pegal,  masuk  angin,  dan  stres  akibat  perjalanan)  maupun risiko gangguan perjalanan (kecelakaan, kemacetan parah, tindak kejahatan,  gangguan pada moda transportasi,  dan  pelecehan  seksual)  [6].  Di  antara  berbagai  keluhan  kesehatan  dan  gangguan dalam perjalanan yang rentan dialami oleh komuter, kecelakaan merupakan jenis gangguan paling berbahaya.  Sebanyak  24%  dari  total  5  juta  orang  di  dunia  (yang  mengalami  cedera)  meninggal akibat  cedera  yang  disebabkan  kecelakaan  lalu lintas  [40].  Selain itu,  kecelakaan  lalu  lintas juga merupakan  penyebab  utama  kematian  pada  anak-anak  dan  pemuda  berusia  5-29  tahun  [38]. Kepolisian Republik Indonesia menyatakan bahwa rata-rata 3 orang meninggal setiap jam akibat kecelakaan lalu lintas di Indonesia [19].

## c) Kecelakaan Lalu Lintas
Kecelakaan  lalu  lintas  adalah  suatu  peristiwa  yang  terjadi  secara  tidak  disengaja  dan  tidak diduga yang terjadi di jalan serta melibatkan kendaraan dengan/tanpa pengguna jalan lain sehingga mengakibatkan korban manusia dan/atau kerugian harta benda [38]. Haddon menyebutkan bahwa kecelakaan  lalu  lintas  dapat  disebabkan  oleh  faktor  lingkungan,  faktor  kendaraan,  dan  faktor manusia  [14].  Faktor-faktor  tersebut  di  antaranya  meliputi  umur  [25,  32],  jenis  kelamin  [9,  25], pendidikan  terakhir  [26,  33],  moda  transportasi  [21],  klasifikasi  wilayah  tempat  tinggal  [1,  37], jarak tempuh [3, 10], wilayah kegiatan [11].
Umur  merupakan  lama  hidup  komuter  pelajar  berdasarkan  ulang  tahun  terakhir  [6].  Hasil penelitian  terdahulu  menyatakan  bahwa  kecelakaan  pada  pengendara  berumur  kurang  dari  16 tahun  dan  16-19  tahun  merupakan  masalah  yang  serius  [25,  32].  Selanjutnya,  jenis  kelamin merupakan  pembeda  antara  komuter  pelajar  laki-laki  dan  perempuan  [6].  Dalam  hal  kecelakaan, laki-laki  memiliki  kecenderungan  lebih  tinggi  untuk  mengalami  kecelakaan  dibandingkan perempuan  [9,  25].  Kemudian  pendidikan  terakhir  merupakan  jenjang  pendidikan  yang  sedang diduduki  oleh  komuter  pelajar  [6].  Hasil  penelitian  terdahulu  menunjukkan  bahwa  pengendara dengan  pendidikan  SMP  ke  bawah  memiliki  tingkat  keparahan  dan  kematian  akibat  kecelakaan lalu  lintas  yang  tinggi  [26,  33].  Moda transportasi  merupakan  alat transportasi utama  yang  biasa digunakan  oleh  komuter  pelajar  menuju  tempat  kegiatan  dengan  jarak  terjauh  atau  waktu  paling lama  [6].  Penelitian  terdahulu  menunjukkan  bahwa  transportasi  umum  memiliki  tingkat kecelakaan lalu lintas lebih rendah dibandingkan transportasi pribadi [21]. Berikutnya, klasifikasi

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi

## Aprilia Lutviana Dewi, Budyanra
wilayah  tempat  tinggal  merupakan  pengklasifikasian  desa/kelurahan  tempat  tinggal  komuter pelajar dengan status perkotaan atau perdesaan [6]. Hasil penelitian terdahulu menunjukkan bahwa kecelakaan  lalu  lintas  yang  terjadi  di  wilayah  perdesaan  memiliki  tingkat  keparahan  lebih  tinggi dibandingkan  di  wilayah  perkotaan  [1,  37].  Sementara  itu,  jarak  tempuh  merupakan  jarak  sekali perjalanan  yang  ditempuh oleh  komuter  pelajar  dari  rumah  sampai  ke  tempat  kegiatan [6]. Jarak tempuh lebih dari 10 km dapat menyebabkan kelelahan dan kantuk, sehingga dapat meningkatkan kecenderungan  terjadinya  kecelakaan  [3,  10].  Terakhir,  wilayah  kegiatan  merupakan  wilayah kabupaten/kota tempat komuter pelajar menjalani kegiatan (bersekolah) [6]. Dalam penelitian ini, wilayah  kegiatan  dikelompokkan  menjadi  tiga,  yaitu  Jakarta,  Detabek  (Kota  Depok,  Kota Tangerang, Kota Tangerang Selatan, Kabupaten Tangerang, Kota Bekasi, dan Kabupaten Bekasi), dan  Bogor  (Kabupaten  Bogor  dan  Kota  Bogor)  karena  perbedaan  karakteristik  di  antara  ketiga wilayah  tersebut.  Jakarta  merupakan  kota  inti  Jabodetabek  [32].  Sementara  Detabek  merupakan kota  satelit  Jabodetabek  yang  berbatasan  langsung  dengan  Jakarta  dan  Bogor  merupakan  kota satelit  yang  tidak  berbatasan  langsung  dengan  Jakarta.  Wilayah  Bogor  dijuluki  sebagai  “kota hujan”  karena  memiliki  intensitas  hujan  yang  tinggi,  sehingga  memiliki  resiko  lebih  tinggi terhadap  kejadian  kecelakaan  [24,  28].  Sementara  Jakarta  merupakan  pusat  kegiatan  ekonomi reginonal,  nasional,  dan  internasional,  sehingga  wilayah  Jakarta  juga  cukup  berisiko  terhadap kecelakaan  akibat  padatnya  aktivitas  di  wilayah  tersebut  [31].  Eurostat  mengatakan  bahwa perbedaan  karakteristik  antar  wilayah  dapat  menghasilkan  resiko  kecelakaan  lalu  lintas  yang berbeda [11].

## d) Regresi Logistik Biner
Analisis regresi logistik biner adalah analisis regresi logistik yang digunakan ketika variabel respons  penelitian  bersifat  dikotomi  dimana  kategori  dalam  variabel  respons  tersebut  memiliki kode 1 dan 0 [2]. Agresti mengatakan bahwa . dalam metode regresi . logistik . biner, variabel respons (Y) . mengikuti . distribusi . Bernoulli.  Oleh  sebab  itu,  fungsi likelihood dari  model  regresi  logistik biner yang terbentuk adalah sebagai berikut [16]:
(1)
dimana:
= peluang kejadian sukses
= nilai variabel respons
Adapun model regresi logistik biner ditulis sebagai berikut [16]:
(2)
dimana:
= fungsi nonlinear yang menggambarkan peluang kejadian sukses dengan nilai 0 hingga 1 = parameter model
= jumlah variabel predictor
Sebagai  fungsi  non-linear,  perlu  dilakukan  transformasi  terhadap untuk  memudahkan proses  pendugaan . parameter.  Transformasi  dilakukan  dengan  menggunakan  transformasi  logit, sehingga menghasilkan persamaan sebagai berikut:

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi
Aprilia Lutviana Dewi, Budyanra
(3)
Metode  estimasi  yang  digunakan  untuk  melakukan  estimasi  parameter  dalam  model  regresi logistik  biner  adalah maximum  likelihood  estimation (MLE).  Menurut  Hosmer  dan  Lemeshow, metode  MLE  adalah  metode  yang  dilakukan  dengan  memaksimalkan  peluang  dari  data  amatan yang  diperoleh  dengan  menggunakan  sebuah  fungsi likelihood [16].  Namun,  proses  estimasi model  regresi  logistik  menggunakan  metode  MLE  akan  menjadi  bias  bila  diterapkan  pada penelitian  mengenai  kejadian  langka , sehingga  diperlukan  metode  estimasi  parameter  lain  yang dapat menangani bias tersebut [20].

## e) Estimasi Parameter PMLE
Kejadian langka atau rare events merupakan kondisi di mana proporsi kejadian sukses (Y=1) jauh  lebih  kecil  dibandingkan  bukan  kejadian  sukses  (Y=0)  [20].  King  dan  Zeng    mengatakan bahwa suatu kejadian dapat dikategorikan sebagai kejadian langka apabila kejadian sukses lusinan atau  ribuan  kali  lebih  kecil  jumlahnya  dibandingkan  yang  bukan  kejadian  sukses  [20].  Firth mengusulkan  metode  estimasi  yang  disebut  dengan penalized  maximum  likelihood  estimation (PMLE)  [12].  Metode  ini  berfungsi  untuk  mengoreksi  bias  yang  dihasilkan  oleh  pendugaan parameter  menggunakan  metode  MLE  akibat  sampel  kecil,  rare  events,  dan  adanya  pemisahan [18]. Fungsi penalized likelihood dari metode Firth ditunjukkan dalam persamaan berikut [12].
(4)
Sedangkan  fungsi log  likelihood yang  diperoleh  dari  persamaan  di  atas  adalah  sebagai berikut:
(5)
dimana:
=  fungsi likelihood dari metode MLE,
=  fungsi log likelihood dari metode MLE
= Jeffrey’s invariant prior
Dasar  dari  metode  Firth  adalah  mengurangi  bias  pada  penduga  parameter  dengan memasukkan  bias  yang  kecil  pada score  function [12].  Modifikasi  terhadap score  function ditunjukkan dalam Gambar (2.1).

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi
Aprilia Lutviana Dewi, Budyanra
Gambar 1. Modifikasi unbiased score function pada metode Firth
Apabila penduga parameter memiliki bias positif, maka score function akan bergeser ke bawah pada masing-masing titik parameter sebesar
[12]. Persamaan berikut menunjukan persamaan modifikasi score function.
(6)
dimana:
= score function dari MLE,
= Fisher infomration matrix,
= bias

## dari penduga parameter MLE
Penduga  parameter    dengan  metode  PMLE  dapat  diperoleh  menggunakan  metode Fisher scoring dengan score  function termodifikasi  seperti  pada  Persamaan  (6).  Dengan  adanya modifikasi score  function dalam  setiap  langkahnya,  kandidat  penduga  MLE  pada  iterasi berikutnya  dikoreksi  dengan  mengurangi  bias
dari  penduga  tersebut  seperti  pada Persamaan (7).
(7)
f) Uji Hosmer-Lemeshow
Uji Hosmer-Lemeshow adalah salah satu pengujian yang dilakukan untuk memeriksa apakah model  yang  diperoleh  sudah  efektif  untuk  menjelaskan  variabel  respons  [16].  Hosmer  dan Lemeshow  mengatakan  bahwa  kondisi  tersebut  tercapai  apabila  model  telah  berisi  variabel- variabel  yang  idealnya  masuk  ke  dalam  model  dan  variabel-variabel  tersebut  telah  dimasukkan dengan  bentuk  fungsional  yang  benar.  Statistik  uji Hosmer-Lemeshow ( )  diperoleh  melalui

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi

## Aprilia Lutviana Dewi, Budyanra
penghitungan nilai Pearson chi-square tabel dari frekuensi observasi dan estimasi frekuensi harapan. Rumus yang digunakan untuk menghitung nilai   adalah sebagai berikut:
(8)
dimana:
= jumlah nilai variabel respons, .
= jumlah kombinasi variabel prediktor pada desil ke- .
= rata-rata estimasi probability dalam desil ke- ,
= jumlah subjek dalam desil ke- .
= jumlah grup (desil).
Hipotesis  nol  ( )  dari  uji  Hosmer-Lemeshow  adalah  model  yang  terbentuk  sudah  sesuai. Statistik  uji Hosmer-Lemeshow i mengikuti i distribusi i peluang chi-square e dengan degrees  of freedom . sebesar . g-2 . Oleh  sebab  itu,  keputusan  gagal  tolak diperoleh  saat  statistik uji . . bernilai  lebih . kecil . daripada . nilai chi-square tabel atau u saat  nilai p-value lebih besar dari i nilai  .

## g) Uji Likelihood Ratio
Uji likelihood  ratio adalah  uji  parameter . yang . dilakukan . untuk . mengetahui . pengaruh seluruh . variabel . prediktor . secara  serentak . (simultan) . terhadap . variabel . respons  [16].  Statistik uji . likelihood . ratio . ( ) diperoleh melalui penghitungan dengan rumus seperti berikut:
(9)
dimana:
= nilai likelihood dari i model l tanpa variabel p prediktor.
= nilai likelihood dari i model l dengan variabel p prediktor.
Hipotesis nol ( ) dari uji likelihood ratio adalah atau tidak terdapat pengaruh  yang  signifikan  antara  seluruh  variabel  prediktor  secara  simultan  terhadap  variabel respons.  Statistik  uji likelihood  ratio mengikuti . distribusi . peluang . chi-square . dengan . degrees  of freedom . sebesar dimana    merupakan  selisih  jumlah  parameter  pada  model  dengan variabel  prediktor  dan  model  tanpa  variabel  prediktor.  Oleh  sebab  itu,  keputusan  tolak diperoleh  saat  statistik  uji    bernilai  lebih  dari  sama  dengan  nilai chi-square tabel atau ketika nilai . p-value . lebih kecil . sama . dengan . nilai  .
h) Uji Wald
Uji Wald adalah  pengujian  parameter  yang  dilakukan  untuk  mengetahui  variabel  prediktor mana yang berpengaruh signifikan terhadap variabel respons secara parsial [16]. Uji ini dilakukan setelah uji simultan apabila pada uji simultan diperoleh keputusan tolak . Statistik uji Wald ( ) diperoleh melalui penghitungan dengan rumus seperti berikut:

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi
Aprilia Lutviana Dewi, Budyanra
(10)
dimana:
= nilai penduga parameter ke- .
= nilai standard error penduga parameter ke- .
= 1, 2, …,   dimana   merupakan jumlah variabel prediktor.
Hipotesis nol ( ) dari uji Wald adalah atau tidak terdapat pengaruh yang signifikan antara  variabel  prediktor  ke-   terhadap  variabel  respons.  Statistik  uji Wald . mengikuti . distribusi . peluang . chi-square dengan . derajat . bebas . sebesar .
.  Oleh  sebab  itu,  keputusan . tolak
diperoleh saat nilai lebih dari sama dengan nilai atau ketika nilai p-value lebih kecil sama dengan nilai  .
i) Rasio Kecenderungan ( Odds Ratio )
Rasio kecenderungan ( odds ratio) merupakan ukuran tingkat risiko yang digambarkan dengan perbandingan  antara  dua  kejadian  yang  didefinisikan  sebagai  kategori  sukses  atau  gagal  [16]. Hosmer dan Lemeshow menyatakan bahwa nilai odds ratio dapat diperoleh dengan rumus sebagai berikut:
(11)
dimana merupakan  nilai  parameter  model  ke- . bersifat nonnegatif dengan  nilai lebih dari  satu  akan  menjelaskan  bahwa  variabel  prediktor  dengan  kategori memiliki kecenderungan sebesar untuk mengalami kejadian
dibandingkan
[2]. Sementara
nilai kurang dari satu menunjukkan bahwa variabel prediktor dengan kategori
memiliki
kecenderungan sebesar
untuk mengalami kejadian
dibandingkan
.

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Sumber Data dan Variabel Penelitian
Penelitian ini menggunakan data sekunder yang berasal dari Survei Komuter Jabodetabek tahun  2019  yang  diselenggarakan  oleh  BPS  terhadap  penduduk  berumur  lima  tahun  ke  atas  di wilayah Jabodetabek meliputi wilayah Kota . Jakarta . Pusat, Kota Jakarta . Utara, Kota . Jakarta . Timur, Kota . Jakarta . Selatan, Kota . Jakarta . Barat, Kota . Bogor, Kabupaten . Bogor, Kota . Depok, Kota . Tangerang, Kota Tangerang . Selatan, Kabupaten . Tangerang, Kota . Bekasi, dan Kabupaten . Bekasi  dengan  metode two  stage  sampling .  Unit  analisis  penelitian  adalah  penduduk Jabodetabek  berumur  lima  tahun  ke  atas  yang  berstatus  komuter  dan  memiliki  kegiatan  utama bersekolah di wilayah Jabodetabek dari jenjang sekolah dasar (SD) hingga strata 3 (S3).
Variabel respons yang digunakan dalam penelitian merupakan status kecelakaan komuter pelajar Jabodetabek tahun 2019 yang bersifat kategorik. Variabel respons terdiri atas dua kategori, yaitu  pernah  mengalami  kecelakaan n dan t tidak p pernah m mengalami k kecelakaan.  Sedangkan variabel  prediktor  yang  penelitian  ini  terdiri  dari  variabel  umur  komuter  pelajar,  jenis  kelamin komuter  pelajar,  pendidikan  terakhir  komuter  pelajar,  moda  transportasi  komuter  pelajar, klasifikasi  wilayah  tempat  tinggal,  jarak  tempuh  komuter  pelajar,  dan  wilayah  kegiatan  komuter pelajar. Seluruh variabel prediktor yang digunakan bersifat kategorik.

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi

## Aprilia Lutviana Dewi, Budyanra

## 3.2. Metode Analisis
Metode  analisis  deskriptif  dan  analisis  inferensia  digunakan  untuk  menjawab  tujuan penelitian.  Analisis  dilakukan  menggunakan software  R  version  4.0.3 dan  QGIS version  3.10.2. Analisis  deskriptif  dalam  penelitian  ini  ditampilkan  dalam  bentuk  grafik  dan  peta  tematik  untuk menjawab tujuan penelitian pertama. Sedangkan analisis inferensia dalam penelitian ini dilakukan dengan  menggunakan  analisis  regresi  logistik  biner  yang  menggunakan  metode  Firth  dalam melakukan  estimasi  parameternya  untuk  menjawab  tujuan  penelitian  kedua  dan  ketiga.  Metode regresi logistik biner digunakan karena variabel respons dalam penelitian bersifat kategorik yang memiliki  dua  kategori,  yaitu  pernah  mengalami  kecelakaan  sebagai  kategori  sukses  (Y=1)  dan tidak  pernah  mengalami  kecelakaan  sebagai  kategori  gagal  (Y=0).  Sedangkan  metode  estimasi parameter  Firth  digunakan  dalam  penelitian  ini  karena  kategori  sukses  dalam  variabel  respons (Y=1)  jumlahnya  jauh  lebih  sedikit  dibandingkan  kategori  gagal  (Y=0),  sebab  kecelakaan  lalu lintas merupakan kejadian langka. Tahap-tahap analisis inferensia dilakukan sebagai berikut:
1. Melakukan pembentukan model
2. Melakukan uji kesesuaian model menggunakan uji Hosmer-Lemeshow
3. Melakukan uji signifikansi penduga parameter secara simultan dengan . uji . likelihood ratio 4. Melakukan uji signifikansi penduga parameter secara parsial menggunakan uji Wald 5. Menginterpretasi nilai odds ratio

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Gambaran Umum Karakteristik Komuter Pelajar Jabodetabek  Tahun 2019
Berdasarkan  hasil  pengolahan raw  data hasil  Survei  Komuter  Jabodetabek  tahun  2019, diperkirakan  terdapat  19  hingga  20  dari  100  komuter  Jabodetabek  yang  merupakan  komuter pelajar.  Berdasarkan  tempat  tinggal,  persentase  komuter  pelajar  tertinggi  berada  di  Kabupaten Bekasi,  Kota  Depok,  dan  Kabupaten  Bogor  seperti  yang  ditampilkan  pada  Gambar  2(a). Sedangkan  berdasarkan  tempat  kegiatan,  persentase  komuter  pelajar  tertinggi  berada  di  Kota Depok, Kota Bekasi, dan Kota Bogor yang ditampilkan pada Gambar 2(b).
Sementara  itu,  diperkirakan  terdapat  6  hingga  7  dari  100  komuter  pelajar  Jabodetabek pernah mengalami kecelakaan lalu lintas. Berdasarkan tempat tinggal, persentase komuter pelajar yang  pernah  mengalami  kecelakaan  tertinggi  berada  di  Kabupaten  Bogor,  Kota  Jakarta  Pusat, dan  Kabupaten  Bekasi  seperti  yang  ditampilkan  pada  Gambar  3(a).  Sedangkan  berdasarkan tempat kegiatan, persentase komuter pelajar yang pernah mengalami kecelakaan tertinggi berada di wilayah Kota Bogor, Kota Tangerang Selatan, dan Kota Jakarta Utara seperti yang ditampikan pada Gambar 3(b).
Aprilia Lutviana Dewi, Budyanra
(a) Berdasarkan kabupaten/kota tempat tinggal
(b) Berdasarkan kabupaten/kota tempat kegiatan
Gambar 2. Persentase komuter pelajar Jabodetabek berdasarkan kabupaten/kota
(a) Berdasarkan kabupaten/kota tempat tinggal (b) Berdasarkan kabupaten/kota tempat kegiatan
Gambar 3. Persentase komuter pelajar Jabodetabek yang pernah mengalami kecelakaan berdasarkan kabupaten/kota
Gambaran  umum  status  kecelakaan  menurut  karakteristik  komuter  pelajar  Jabodetabek disajikan  dalam  Tabel  1.  Persentase  komuter  pelajar  Jabodetabek  yang  pernah  mengalami kecelakaan  sebagian  besar  memiliki  karakteristik  seperti  berumur  16  –  19  tahun,  berjenis kelamin l laki-laki,  berpendidikan  terakhir  SMP  ke  bawah,  menggunakan  transportasi  pribadi, bertempat  tinggal  di  wilayah  perdesaan,  menempuh  jarak  perjalanan  lebih  dari  10  km,  dan berkegiatan di wilayah Bogor.

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi
Aprilia Lutviana Dewi, Budyanra
Tabel 1. Persentase komuter pelajar menurut variabel prediktor No. Variabel Kode Dummy Kategori Variabel Status Kecelakaan Pernah Tidak Pernah (1) (2) (3) (4) (5) 1 Umur komuter pelajar ( ) 2 1 0* < 16 tahun 16 – 19 tahun > 19 tahun 5,51% 7,39% 6,22% 95,45% 92,61% 93,78% 2 Jenis kelamin komuter pelajar ( ) 1 0* Laki-laki Perempuan 9,28% 3,45% 90,72% 94,34% 3 Pendidikan terakhir komuter pelajar ( ) 1 0* ≤ SMP > SMP 7,07% 6,01% 92,93% 93,99% 4 Moda transportasi komuter pelajar ( ) 1 0* Transportasi pribadi Transportasi umum 8,39% 2,12% 91,61% 97,88% 5 Klasifikasi wilayah tempat tinggal ( ) 1 0* Perdesaan Perkotaan 42,72% 6,04% 57,28% 93,96% 6 Jarak tempuh komuter pelajar ( ) 1 0* > 10 km ≤ 10 km 3,89% 8,85% 96,11% 91,15% 7 Wilayah kegiatan komuter pelajar ( ) 2 1 0* Jakarta Bogor Detabek 5,98% 11,75% 5,01% 94,02% 88,25% 94,99%
Keterangan: * merupakan kategori referensi.
4.2.  Variabel-Variabel y yang S Signifikan m Memengaruhi s Status  Kecelakaan  pada Komuter Pelajar Jabodetabek Tahun 2019
Dalam penelitian ini, persamaan regresi logistik biner, seperti pada Persamaan (3), yang terbentuk dari proses pendugaan parameter menggunakan rumus Persamaan (7) adalah sebagai berikut:
Keterangan:
: dummy variabel umur komuter pelajar 16 – 19 tahun
: dummy variabel umur komuter pelajar > 19 tahun
: dummy variabel jenis kelamin komuter pelajar
: dummy variabel pendidikan terakhir komuter pelajar
: dummy variabel moda transportasi komuter pelajar
: dummy variabel klasifikasi wilayah tempat tinggal
: dummy variabel jarak tempuh komuter pelajar
: dummy variabel wilayah kegiatan komuter pelajar Bogor
: dummy variabel wilayah kegiatan komuter pelajar Jakarta
a) Hasil Uji Hosmer-Lemeshow
Hasil u uji k kesesuaian  model  ditunjukkan  pada  Tabel  2.  Uji  ini  dilakukan  dengan membandingkan  nilai  statistik  uji    pada  kolom  (1)  yang  dihitung  menggunakan  rumus  pada

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi

## Aprilia Lutviana Dewi, Budyanra
Persamaan (8) dengan nilai statistik tabel pada kolom (3) atau dengan melihat hasil p-value pada kolom (4).
Tabel 2. Hasil uji . Hosmer . - . Lemeshow pada . df p-value (1) (2) (3) (4) 5,62 8 15,51 0,69
Berdasarkan hasil yang ditunjukkan pada Tabel 2, dapat dilihat bahwa statistik uji bernilai 5,62  lebih  kecil  daripada  15,51  dan  nilai p-value juga  lebih  besar  daripada  0,05,  sehingga diperoleh  keputusan  gagal  tolak .  Artinya,  model  regresi  logistik  biner  yang  terbentuk  sudah cocok untuk menjelaskan status kecelakaan pada komuter pelajar.

## b) Hasil Uji Likelihood Ratio
Langkah  selanjutnya  yaitu  melakukan . uji . signifikansi . penduga . parameter . secara . simultan. Hasil . uji  penduga . parameter . secara . simultan  ditunjukkan  pada  Tabel  3.  Uji  ini  dilakukan  dengan membandingkan  nilai  statistik  uji  G  pada  kolom  (3)  yang  dihitung  menggunakan  rumus  pada Persamaan (9) dengan nilai statistik tabel pada kolom (4).
Tabel 3. Hasil . uji . likelihood . ratio . pada . G (1) (2) (3) (4) -184,05 -156,01 56,07 16,92
Berdasarkan hasil yang ditunjukkan pada Tabel 3, dapat dilihat bahwa statistik uji G bernilai 56,07 lebih besar daripada 16,92, sehingga . diperoleh . keputusan . tolak . Artinya, . minimal . terdapat . satu . variabel  prediktor . yang . berpengaruh . signifikan . terhadap  status  kecelakaan komuter pelajar Jabodetabek tahun 2019.
c) Hasil Uji Wald
Setelah melakukan uji penduga parameter secara simultan, selanjutnya dilakukan . uji . penduga parameter . secara . parsial. . Hasil . uji . penduga . parameter . secara . parsial ditunjukkan  pada  Tabel  4.  Uji  ini  dilakukan  dengan  melihat  nilai  statistik  uji  W  pada  kolom  (4) yang dihitung menggunakan rumus pada Persamaan (10) atau p-value pada kolom (5).
Berdasarkan nilai statistik uji W kolom (4) serta p-value pada kolom (5) pada Tabel 4, dapat dilihat  bahwa  seluruh  variabel  prediktor  secara  signifikan  memengaruhi  status  kecelakaan komuter,  kecuali  variabel  wilayah  kegiatan  Jakarta.  Artinya,  variabel  umur,  jenis  kelamin, pendidikan  terakhir,  moda  transportasi,  klasifikasi  wilayah  tempat  tinggal,  jarak  tempuh,  dan wilayah kegiatan berpengaruh signifikan terhadap status kecelakaan komuter pelajar Jabodetabek tahun 2019 secara parsial, kecuali variabel wilayah kegiatan Jakarta.
Tabel 4. Hasil uji . Wald . pada . Variabel SE W p-value (1) (2) (3) (4) (5) (6) Intercept* -7,67      1,06 52,34 0,00 0,001

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi
Aprilia Lutviana Dewi, Budyanra
Umur Komuter Pelajar
< 16 tahun* 16 – 19 tahun* > 19 tahun (reference) 1,86 2,06 0,83 0,73 5,02 7,96 0,02 0,01 6,39 7,82 Jenis Kelamin Komuter Pelajar Laki-laki* Perempuan (reference) 0,74 0,33 4,93 0,03 2,09 Pendidikan Terakhir Komuter Pelajar ≤ SMP * > SMP (reference) 2,53 0,75 11,38 0,00 12,57 Moda Transportasi Komuter Pelajar Transportasi pribadi* Transportasi umum (reference) 1,57 0,47 11,16 0,00 4,83 Klasifikasi Wilayah Tempat Tinggal Perdesaan* Perkotaan (reference) 2,64 0,88 9,00 0,00 14,03 Jarak Tempuh Komuter Pelajar > 10 km* ≤ 10 km (reference) 1,48 0,38 15,16 0,00 4,39 Wilayah Kegiatan Komuter Pelajar Jakarta Bogor* Detabek (reference) 0,13 1,09 0,36 0,51 0,13 4,57 0,73 0,03 1,13 2,98
Keterangan: * signifikan pada tingkat signifikansi 5%.
4.3.  Kecenderungan  Variabel-Variabel  yang  Signifikan  Memengaruhi  Status  Kecelakaan pada Komuter Pelajar Jabodetabek Tahun 2019
Setelah  melakukan  uji  penduga  parameter  secara  parsial,  diperoleh  nilai odds  ratio dari masing-masing  variabel  prediktor  pada  Tabel  4.4  kolom  (6)  yang  dihitung  menggunakan  rumus pada  Persamaan  (11).  Interpretasi odds  ratio dari  masing-masing  variabel  prediktor  dijelaskan sebagai berikut:
1. Umur Komuter Pelajar
Variabel umur  kategori  16  –  19  tahun  memiliki odds  ratio sebesar 7,82.  Artinya,  komuter pelajar  Jabodetabek  berumur  16  –  19  tahun  memiliki  kecenderungan  sebesar  7,82  kali  untuk mengalami  kecelakaan  lalu  lintas  dibandingkan  komuter  pelajar  berumur  lebih  dari  19  tahun dengan mengasumsikan variabel prediktor lain konstan. Sedangkan variabel umur kategori kurang dari  16  tahun  memiliki odds  ratio sebesar  6,39.  Artinya,  komuter  pelajar  Jabodetabek  berumur kurang  dari  16  tahun  memiliki  kecenderungan  6,39  kali  untuk  mengalami  kecelakaan  lalu  lintas dibandingkan  komuter  pelajar  berumur  lebih  dari  19  tahun  dengan  mengasumsikan  variabel prediktor  lain  konstan.  Hasil  ini  sejalan  dengan  hasil  penelitian  terdahulu  bahwa  pengendara berumur  16  –  19  tahun  memiliki  kecenderungan  lebih  besar  untuk  mengalami  kecelakaan  lalu lintas dibandingkan kelompok umur lainnya [25]. Ini disebabkan karena kelompok umur tersebut didominasi oleh pelajar SMP dan SMA yang baru mulai mengendarai motor dan belum memiliki Surat Izin Mengemudi (SIM).
2. Jenis Kelamin Komuter Pelajar
Variabel  jenis  kelamin  memiliki odds  ratio sebesar  2,09.  Artinya,  komuter  pelajar Jabodetabek  berjenis  kelamin  laki-laki  memiliki  kecenderungan  sebesar  2,09  kali  untuk

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi

## Aprilia Lutviana Dewi, Budyanra
mengalami  kecelakaan  lalu  lintas  dibandingkan  komuter  pelajar  berjenis  kelamin  perempuan dengan  mengasumsikan  variabel  prediktor  lain  konstan.  Hasil  ini  sejalan  dengan  hasil  penelitian terdahulu  bahwa  laki-laki  memiliki  kecenderungan  lebih  besar  untuk  mengalami  kecelakaan  lalu lintas dibandingkan perempuan [25]. Ini disebabkan karena laki-laki memiliki perilaku berkendara yang  lebih  beresiko,  seperti  menggunakan  kecepatan  tinggi,  jarang  menggunakan  pelindung berkendara,  berkendara  secara  berdekatan  dengan  kendaraan  lain,  dan  perilaku  menerobos  lalu lintas.
3. Pendidikan Terakhir Komuter Pelajar
Variabel  pendidikan  terakhir  memiiki odds  ratio sebesar  12,57.  Artinya,  komuter  pelajar Jabodetabek  dengan  pendidikan  terakhir  SMP  ke  bawah  memiliki  kecenderungan  sebesar  12,57 kali  untuk  mengalami  kecelakaan  lalu  lintas  dibandingkan  komuter  pelajar  dengan  pendidikan terakhir lebih dari SMP dengan mengasumsikan variabel prediktor lain konstan. Hasil ini sejalan dengan hasil penelitian terdahulu bahwa pengendara dengan pendidikan SMP ke bawah memiliki kecenderungan  lebih  besar  untuk  mengalami  kecelakaan  lalu  lintas  dibandingkan  pengendara dengan pendidikan di atas SMP [26]. Ini disebabkan karena kualitas pengetahuan dan pemahaman mengenai  perilaku  berkendara  pada  pengendara  dengan  pendidikan  SMP  ke  bawah  masih  lebih minim  dibandingkan  pengendara  dengan  pendidikan  di  atas  SMP,  sehingga  memiliki  resiko mengalami kecelakaan lalu lintas yang tinggi.
4. Moda Transportasi Komuter Pelajar
Variabel  moda  transportasi  memiliki odds  ratio sebesar  4,83.  Artinya,  komuter  pelajar Jabodetabek  yang  menggunakan  transportasi  pribadi  memiliki  kecenderungan  sebesar  4,83  kali untuk  mengalami  kecelakaan  lalu  lintas  dibandingkan  komuter  pelajar  yang  menggunakan transportasi  umum  dengan  mengasumsikan  variabel  prediktor  lain  konstan.  Hasil  ini  sejalan dengan  hasil  penelitian  terdahulu  bahwa  pengguna  transportasi  pribadi  memiliki  kecenderungan lebih  besar  untuk  mengalami  kecelakaan  lalu  lintas  dibandingkan  pengguna  transportasi  umum [21].  Ini  disebabkan  karena  adanya  kecenderungan  yang  lebih  tinggi  untuk  melakukan  perilaku berkendara yang berbahaya saat mengendarai transportasi pribadi dibandingkan saat menggunakan transportasi umum.
5. Klasifikasi Wilayah Tempat Tinggal
Variabel  klasifikasi  wilayah  tempat  tinggal  memiliki odds  ratio sebesar 14,03.  Artinya, komuter pelajar Jabodetabek  yang tinggal di wilayah perdesaan memiliki kecenderungan sebesar 14,03 kali untuk mengalami  kecelakaan lalu lintas dibandingkan komuter pelajar yang tinggal di wilayah  perkotaan  dengan  mengasumsikan  variabel  prediktor  lain  konstan.  Hasil  ini  sejalan dengan hasil penelitian terdahulu bahwa pengendara yang tinggal di wilayah perdesaan memiliki kecenderungan lebih besar untuk mengalami kecelakaan lalu lintas dibandingkan pengendara yang tinggal  di  wilayah  perkotaan  [37].  Ini  disebabkan  karena  pengendara  yang  tinggal  di  wilayah perdesaan  memiliki  kecenderungan  tinggi  untuk  berkendara  dengan  kecepatan  tinggi  akibat kondisi jalan yang lebih sepi dibandingkan di wilayah perkotaan.
6. Jarak Tempuh Komuter Pelajar
Variabel jarak memiliki odds ratio sebesar 4,39. Artinya, komuter pelajar Jabodetabek yang menempuh  jarak  di  atas  10  km  memiliki  kecenderungan  sebesar  4,39  kali  untuk  mengalami kecelakaan  lalu  lintas  dibandingkan  komuter  pelajar  yang  menempuh  jarak  10  km  ke  bawah dengan  mengasumsikan  variabel  prediktor  lain  konstan.  Hasil  ini  sejalan  dengan  hasil  penelitian terdahulu  bahwa  pengendara  yang  menempuh  jarak  lebih  dari  10  km  memiliki  kecenderungan lebih  besar  untuk  mengalami  kecelakaan  lalu  lintas  dibandingkan  pengendara  yang  menempuh jarak  10  km  ke  bawah  [3].  Ini  disebabkan  karena  jarak  10  km  merupakan  batas  maksimal  yang

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi
Aprilia Lutviana Dewi, Budyanra
ideal  bagi  pengguna  jalan  tanpa  merasa  kelelahan,  sehingga  pengguna  jalan  akan  berkurang fokusnya akibat kelelahan saat menempuh jarak lebih dari 10 km [10].
7. Wilayah Kegiatan Komuter Pelajar
Variabel  wilayah  kegiatan  kategori  Bogor  memiliki odds  ratio sebesar  2,98.  Artinya, komuter pelajar Jabodetabek yang berkegiatan di wilayah Bogor memiliki kecenderungan sebesar 2,98 kali untuk mengalami kecelakaan lalu lintas dibandingkan komuter pelajar yang berkegiatan di wilayah Detabek dengan mengasumsikan variabel prediktor lain konstan. Ini dapat disebabkan karena  wilayah  Bogor  memiliki  karakteristik  wilayah  yang  beresiko  tinggi  terhadap  kecelakaan, yaitu memiliki intensitas hujan yang tinggi dan persentase jalan dengan kondisi kurang baik yang lebih  tinggi  dibandingkan  wilayah  Jabodetabek  lainnya  [8,  28].  Menurut  penelitian  terdahulu, karakteristik wilayah yang demikian dapat meningkatkan angka kecelakaan pada wilayah tersebut [42].

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan di atas, maka diperoleh kesimpulan sebagai berikut:
1. Pada  tahun  2019,  diperkirakan  terdapat  19  hingga  20  dari  100  komuter  Jabodetabek  yang merupakan komuter pelajar. Sementara itu, diperkirakan terdapat 6 hingga 7 dari 100 komuter pelajar  Jabodetabek  pernah  mengalami  kecelakaan  lalu  lintas.  Persentase  komuter  pelajar Jabodetabek yang pernah mengalami  kecelakaan sebagian besar memiliki karakteristik seperti berumur  16  –  19  tahun,  berjenis  kelamin  laki-laki,  memiliki  pendidikan  terakhir  SMP  ke bawah, menggunakan transportasi pribadi, bertempat tinggal di wilayah perdesaan, menempuh jarak perjalanan lebih dari 10 km, dan berkegiatan di wilayah Bogor.
2. Variabel  umur  komuter  pelajar,  jenis  kelamin  komuter  pelajar,  pendidikan  terakhir  komuter pelajar,  moda  transportasi  komuter  pelajar,  klasifikasi  wilayah  tempat  tinggal,  jarak  tempuh komuter  pelajar,  dan  wilayah  kegiatan  komuter  pelajar  signifikan  memengaruhi  status kecelakaan pada komuter pelajar Jabodetabek tahun 2019.
3. Komuter  pelajar  Jabodetabek  berumur  16  –  19  tahun,  berjenis  kelamin  laki-laki,  memiliki pendidikan  terakhir  SMP  ke  bawah,  menggunakan  transportasi  pribadi,  bertempat  tinggal  di wilayah  perdesaan,  menempuh  jarak  perjalanan  lebih  dari  10  km,  dan  berkegiatan  di  wilayah Bogor  memiliki  kecenderungan  lebih tinggi  untuk  mengalami  kecelakaan  lalu  lintas. Variabel klasifikasi  wilayah  tempat  tinggal  dan  pendidikan  terakhir  memiliki  kecenderungan  paling tinggi untuk mengalami kecelakaan lalu lintas.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Ainy, i E., i Khorshidi, i A., i Monfared, i A. i B., i Soori, i H., ii Haddadi, i M., i 2016. Epidemiological i Pattern i of i Road i Traffic i Injuries i among i Occupants i Vehicles i in i 2012. Journal i of i transportation i technologies , Vol. i 6, No. 5, pp. 277-285.
[2] Agresti, i A., i 2013. I An I Introduction I to I Categorical I Data I Analysis , Third Edition. John i Wiley & Sons Inc., New Jersey.
[3] Arifin,  M.  Z.,  Ambarwati,  L.,  Pratama,  N.  B.,  Danaswari,  V.,  2021.  Model  Peluang Kecelakaan  Pengguna  Sepeda  Motor  Dengan  Metode  Regresi  Logistik. Jurnal  Rekayasa Sipil dan Lingkungan Universitas Jember , Vol. 4, No. 2, pp. 164-170.
[4] ASEAN  Stats  Data  Portal,  2017. Number i of i Traffic i Accident i Casualties i (Injuries) I by Road .  2017.  ASEAN.  https://data.aseanstats.org/indicator/ASE.TRP.ROD.E.031.  [12 November 2020]

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi

## Aprilia Lutviana Dewi, Budyanra
[5] Badan i  i Pusat i Statistik, i 2008. i Analisis i Mobilitas i Tenaga i Kerja i Hasil i Sakernas 2008 . i Badan Pusat Statistik, Jakarta.
[6] Badan i Pusat  Statistik, i 2019. i Statistik i Komuter i Jabodetabek: i Hasil i Survei i Komuter Jabodetabek i 2019 . i Badan Pusat Statistik, Jakarta.
[7] Badan i Pusat i Statistik i Provinsi i Banten, i 2020. i Provinsi i Banten i dalam i Angka i 2020 . Badan Pusat Statistik Provinsi Banten, Serang.
[8] Badan i i Pusat i Statistik i Provinsi i Jawa i Barat, 2020. i Provinsi i Jawa i Barat i dalam Angka i 2020 . Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Barat, Bandung.
[9] Bener, i A., i Burgut, i H. i R., i Sidahmed, i H., i AlBuz, R., i Sanya, R., & i Khan, i W. i A., 2009. i Road i traffic i injuries i and i risk i factors. i Californian i Journal i of i Health Promotion , Vol. 7, No. 2, i pp. 92-101.
[10] Choi, i J., i Lee, i K., i Kim, i H., i An, S., & i Nam, i D., i 2020. i Classification i of i Inter- Urban i Highway i Drivers’ i Resting i Behavior i for i Advanced i Driver-Assistance i System i Technologies i Using i Vehicle i Trajectory i Data i from i Car i Navigation Systems. i Sustainability , Vol. i 12, No. 15, pp. 5 936.
[11] Eurostat.  2018. Road i Safety i Statistics i -  Characteristics i at i National i and i Regional i Level . Eurostat Statistics Explained.
https://ec.europa.eu/eurostat/statistics-
explained/index.php?title=Road_ safety_statistics_- _characteristics_at_national_and_regional_level# Regional_risk_variation . [3 Juni 2021]
[12] Firth, i D. i 1993. i Bias i Reduction i of i Maximum i Likelihood i Estimates. i Biometrika , Vol. 80, No. 1, pp. i 27-38.
[13] Gigy, i D. i P. i D., ii Setyobudi, i A.,  & i Tira, i D. i S. i 2019. i Faktor-Faktor i yang Berhubungan i dengan i Risiko i Kecelakaan i Lalu i Lintas i pada i Siswa i SMA i di i Kota Kupang i Tahun i 2019. i Lontar: i Journal i of i Community i Health i Universitas i Nusa Cendana , i Vol. 1, No. 4, pp. 140-146.
[14] Haddon, i W. i (1980). i Advances i in i The i Epidemiology of Injuries as A Basis For Public Policy. Public Health Reports , Vol. 95, No. 5, pp. 411-421.
[15] Helmi.,  2019. Pelajar i dan i Mahasiswa i Paling i Rawan i Menjadi i Korban i Laka i Lantas . i Bisnis News. https://bisnisnews.id/detail/berita/pelajar-dan-mahasiswa-paling-rawan- menjadi-korban-laka-lantas. [1 Oktober 2020]
[16] Hosmer, i D. i W. i & i Lemeshow, i S., i 2000. i Applied i Logistic i Regression , Second Edition.
John i Wiley & Sons Inc., New Jersey.
[17] Hugo, i G. i J., i 1975. i Population i Mobility i in i West i Java, i Indonesia i [Tesis]. Research School of Social Sciences, Australian i National i University, Canberra .
[18] Karabon, i P., i 2020. i Rare i events i or i non-convergence i with i binary i outcome? i The i power i of i Firth i regression i in i PROC i LOGISTIC . i Paper i presented i at i SAS i Global Forum i 2020 .
[19] Kemkominfo , 2017. Rata-rata i Tiga i Orang i Meninggal i Setiap i Jam i Akibat i Kecelakaan i Jalan . Kementerian Komunikasi dan Informasi. https://kominfo.go.id/index.php/content/detail/10368/rata-rata-tiga-orang-meninggal-setiap- jam-akibat-kecelakaan-jalan/0/artikel_gpr. i [27 January 2021]
[20] King, i G., i & i Zeng, i L., i 2001. i Logistic i Regression i in i Rare i Events i Data. i Political Analysis , i Vol. 9, No. 2, 137-163.
[21] Litman, i T., i 2016. i The i Hidden i Traffic i Safety i Solution: i Public i Transportation . American i Public i Transportation i Association, Washington DC.
[22] Litman,  T.,  &  Fitzroy,  S.,  2018. Safe  Travels:  Evaluating  Transportation  Demand Management Traffic Safety Impacts. Victoria Transport Policy Institute, Victoria.
[23] Mantra, I. B., 2003. Demografi Umum, Second Edition. Pustaka, Yogyakarta.
[24] Marsaid, M., Hidayat, M., & Ahsan, A., 2013. Faktor yang Berhubungan dengan Kejadian Kecelakaan  Lalu  Lintas  pada  Pengendara  Sepeda  Motor  di  Wilayah  Polres  Kabupaten

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi
Aprilia Lutviana Dewi, Budyanra
Malang. Jurnal Ilmu Keperawatan: Journal of Nursing Science Universitas Brawijaya , Vol. 1, No. 2, pp. 98-112.
[25] Massie, D. L., & Campbell, K. L., 1993. Analysis of Accident Rates by Age, Gender, and Time of Day Based on the 1990 Nationwide Personal Transportation Survey. Transportation Research Institute, University of Michigan, Michigan .
[26] Miranti,  M.,  Rumlawang,  F.  Y.,  &  Kondolembang,  F.,  2019.  Pemodelan  Faktor-Faktor Penyebab Keparahan Korban Kecelakaan Lalu Lintas di Kota Ambon dengan Menggunakan Model  Regresi  Logistik  Multinomial. VARIANCE:  Journal  of  Statistics  and  Its Applications , Vol. 1, No. 1, pp. 17-26.
[27] Peraturan Presiden Nomor 54 Tahun 2008, 2008. Penataan Ruang Kawasan Jakarta, Kota Bogor, Kota Depok, Kota Tangerang, Kota Bekasi, Puncak, Cianjur . Jakarta.
[28] Pojok Kota Bogor, 2021. Inilah Alasan Kenapa Kota Bogor Disebut Kota Hujan . Jaringan Pemberitahuan Nusantara Negeriku . https://www.jpnn.com/news/inilah-alasan-kenapa-Kota Bogor-disebut-kota-hujan. [3 Juni 2021]
[29] Pratiwi, i Y. i Y.,  & i Siahaan, i F. i C., i 2017. i Accident i Amo  ng i Children i in i Indonesia Urban i Areas. i Jurnal Himpunan Pengembangan Jalan Indonesia , Vol. 3, No. 2, pp. 79-92.
[30] Pusat i Data i dan i Informasi, 2018. i Informasi i Statistik i Pekerjaan i Umum i dan Perumahan i Rakyat . i Pusat Data dan Informasi, Jakarta.
[31] Rahmatulloh, i R.,  2018. i Dinamika i Kependudukan i di i Ibukota i Jakarta i (Deskripsi Perkembangan i Kuantitas, i Kualitas i dan i Kesejahteraan i Penduduk i di i DKI i Jakarta). Genta i Mulia: i Jurnal i Ilmiah i Pendidikan , i Vol. 8, No. 2, i pp. 54-67.
[32] Ratnasari, i F., i Kumaat, i L. i T., i & i Mulyadi, i N., i 2014. i Hubungan i Karakteristik i Remaja Dengan i Kejadian i Kecelakaan i Lalu i Lintas i Pada i Komunitas i Motor i Sulut i King Community i (SKC) i Manado. i Jurnal i Keperawatan i Universitas i Sam i Ratulangi , i Vol.2, No. 2.
[33] Sami, i A., i Najafi, i A., i Yamini, i N., i Moafian, i G., i Aghabeigi, i M. i R., i Lankarani, i K. i B., & i Heydari, i S. i T., i 2013. i Educational i Level i and i Age i as i Contributing i Factors I to Road i Traffic i Accidents. I Chinese i Journal I of I Traumatology , i Vol.  16,  No.  5,  pp.  281- 285.
[34] Samudra, i M. i A., 2020. Gawat! Angka Kecelakaan di Indonesia Makin Tinggi, Didominasi oleh  Pelajar  dan  Mahasiswa .  GridOto. https://www.gridoto.com/read/222345161/gawat- angka-kecelakaan-di-indonesia-makin-tinggi-didominasi-oleh-pelajar-dan-mahasiswa. [12 November 2020]
[35] Setyowati, i D. i L., i Firdaus, i A. i R., i & i Rohmah, i N., i 2018. i Faktor i penyebab i kecelakaan lalu i lintas i pada i siswa i sekolah i menengah i atas i di i Kota i Samarinda. i The i Indonesian Journal i of i Occupational i Safety i and i Health , i Vol. 7, No. 3, i pp. 329-338.
[36] Soehodho, i S.,  2017. i Public i Transportation i Development i and i Traffic i Accident Prevention i in i Indonesia . i IATSS i Research , i Vol. 40, No. 2, i pp. 76-80.
[37] Tziotis, i M., i Roper, i P., i Edmonston, i C., i & i Sheehan, i M. i C., i 2006. i Road i Safety i In Rural i and i Remote i Areas i of i Australia . Austroads, Sydney.
[38] Undang-Undang i Republik i Indonesia i Nomor i 22 i Tahun i 2009,  2009. i Lalu i Lintas i dan Angkutan i Jalan . i 22 i Juni i 2009. i Lembaran i Negara i Republik i Indonesia i Tahun i 2009 Nomor i 96. i Jakarta.
[39] Warsida, i R. i Y., i Adioetomo, i S. i M., i & i Pardede, i E., i 2013. i Pengaruh i Variabel i Sosio- Demografis i Terhadap i Mobilitas i Ulang-Alik i di i Jabodetabek. i Jurnal i Ekonomi i dan Pembangunan i i Indonesia , i Vol.13, No. 2, i pp. 159-176.
[40] World i Health i Organization.,  2014. i Injuries i and i Violence: i The i Facts i 2014 .  World Health Organization, i Geneva. i

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi

## Aprilia Lutviana Dewi, Budyanra
[41] World i i Health i Organization,  2018. i Global i Status i Report i on i Road i Safety .  World Health Organization, i Geneva.
[42] Zegeer, C. V., Stewart, R., Council, F., & Neuman, T. R, 1994. Accident Relationships of Roadway Width on Low-Volume Roads. Transportation Research Record , pp. 160-160.