## PEMODELAN FAKTOR RISIKO YANG BERHUBUNGAN DENGAN TINGKAT KEPARAHAN PELAKU KECELAKAAN LALU LINTAS DI KABUPATEN TUBAN JAWA TIMUR DENGAN REGRESI LOGISTIK ORDINAL

## Atik Agustina
Departemen Biostatistika dan Kependudukan Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Airlangga Jl. Mulyorejo Kampus C Unair Surabaya 60115 E-mail: aagustina66@gmail.com

## ABSTRACT
The number of Traffic accident cases is  increasing. The impact of traffic accidents not only cause physical harm but also material the amount is not small. The impact of the most minor traffic accident is minor injuries and most fatal is passed. The cause of the severity of this accident also vary. ranging from the human factor, vehicle, to the environment. This study aims to determine what factors influence the severity of traffic accidents.
The  experiment  was  conducted  with  based  on  daily  data  entered  in  the  case  of accidents POLRES Tuban. Processing data using SPSS 2.0 with statistic test ordinal logistic regression.  Variable  used  in  this  study  were  age,  sex,  education,  occupation,  possession  of driver's license, the driver factor, the status, the function of roads, location of accident, time of occurrence and type of accident.
Testing simultaneously with ordinal logistic regression to get the result that there are variables that influence the severity. The variable is employment, accident locations, and types of accidents.
The conclusion that can be drawn is the biggest risk of the occurrence of the severity of death occurred in the accident that occurred in the area of the shopping center, while the greatest risk of severe injury severity occur in a single accident types.
Keywords: Ordinal Regression, Accident

## ABSTRAK
Kasus kecelakaan lalu lintas dari tahun ke tahun mengalami kenaikan. Dampak dari kecelakaan lalu lintas ini bukan hanya menimbulkan kerugian fisik tetapi juga materiil  yang jumlahnya tidak sedikit. Dampak  yang paling kecil akibat kecelakaan lalu lintas adalah luka ringan dan yang paling fatal adalah meninggal dunia. Penyebab tingkat keparahan kecelakaan ini  juga  bermacam-macam.  mulai  dari  faktor  manusia,  kendaraan,  hingga  lingkungan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor apa saja yang berpengaruh terhadap tingkat keparahan kecelakaan lalu lintas.
Penelitian dilaksanakan dengan berdasarkan data harian kasus kecelakaan yang masuk di POLRES Tuban. Pengolahan data menggunakan SPSS 2.0 dengan uji statisti regresi logistik ordinal. Variabel penelitian yang digunakan adalah umur, jenis kelamin, pendidikan, pekerjaan, kepemilikan  SIM,  faktor  pengemudi,  status  jalan,  fungsi  jalan,  lokasi  kecelakaan,  waktu kejadian, dan jenis kecelakaan.
Pengujian  secara  serentak  dengan  regresi  logistik  ordinal  mendapatkan  hasil  bahwa ada variabel yang berpengaruh terhadap tingkat keparahan. Variabel tersebut adalah pekerjaan, lokasi kecelakaan, dan jenis kecelakaan.
Kesimpulan yang dapat ditarik  adalah risiko terbesar terjadinya keparahan meninggal dunia  terjadi  pada  kecelakaan  yang  terjadi  di  kawasan  pusat  perbelanjaan,  sedangkan  risiko terbesar keparahan luka berat terjadi pada jenis kecelakaan tunggal.
Kata kunci: Regresi Logistik, Kecelakaan

## PENDAHULUAN
Statistika  merupakan  suatu  teknik untuk memperoleh pengetahuan yang teliti dari informasi yang kurang lengkap (Arief, 2008).  Seiring  perkembangan  teknologi saat ini, metode statistika banyak digunakan untuk  membantu  memecahkan  masalah diberbagai bidang, termasuk bidang kesehatan.  Salah  satu  metode  statistika yang dapat digunakan adalah regresi.
Regresi  merupakan  metode  statistika untuk mengetahui hubungan antara variabel independen  dengan  variable  dependen (Mifta,  2014).  Regresi  dibedakan  menjadi dua  yaitu  regresi  linier  dan  regresi  non linier. Salah satu metode regresi non linier adalah  regresi,  dan  salah  satu  metode  dari regresi adalah regresi logistik ordinal.
Regresi logistik ordinal adalah perluasan dari regresi logistik biner dimana regresi  logistik  ordinal  merupakan  salah satu  metode  statistika  untuk  menganalisis data dengan variabel dependen merupakan skala ordinal yang terdiri dari tiga kategori atau  lebih  dan  variabel  independen merupakan covariate (jika  menggunakan skala  interval  atau  rasio)  atau  bisa merupakan faktor (jika menggunakan skala nominal  atau  ordinal),  pengujian  ini  dapat dilakukan secara parsial maupun serentak.
Uji  signifikansi  parameter  model secara  serentak  dilakukan  dengan  uji  rasio likelihood . Suatu statistik uji rasio likelihood  G adalah  fungsi  dari  L o dan  L 1 yang  berdistribusi χ 2 ( chi-square )  dengan derajat  bebas p (banyaknya  variabel independen  yang  ada  dalam  model)  yang didefinisikan  sebagai = −1( − ) dengan L o adalah log-likelihood dari model tanpa  variabel  independen,  sedangkan L i adalah log-likelihood dari model p variabel independen. Hipotesisnya adalah (H 0 ) = β k = 0, untuk semua k = 1, 2, ..., p yang berarti bahwa  semua  variabel  independen  tidak signifikan  terhadap  model  dengan  daerah penolakan  H 0 adalah G >  χ 2 (α;db) (Hosmer dan Lemeshow 2000).
Uji  kesesuaian  model  ( Goodness  Of Fit  Test )  dilakukan  untuk  mempelajari sejauh  mana  kecocokan  model  yang dugunakan.  Pengujian  tersebut  dilakukan dengan  menggunakan  uji  statistik  Pearson dan Deviance. Pengujian  ini  dilakukan untuk mengetahui peranan variabel independen  di  dalam  model  yang  diuji secara serentak atau bersama-sama (Hosmer dan Lemeshow, 2000).
Hipotesis  yang  digunakan  dalam pengujian tersebut adalah:
H0  :  Model  tanpa  variabel  bebas  tertentu adalah model terbaik (model ringkas) H1 : Model dengan variabel bebas tertentu adalah model terbaik (model lengkap)
Kriteria  uji  kesesuaian  model  adalah tolak H0 bila nilai P < α (Fahmeir, 1994). Uji kesesuaian model juga dapat dijelaskan dengan  nilai Pseudo  R-Square .  Nilai  ini mengadopsi  nilai  koefisien  determinasi pada  regresi  logistik  berganda,  yang menunjukkan  seberapa  besar  kemampuan variabel  independen  menjelaskan  variabel dependen.
Pemodelan  regresi  logistik  ordinal berdasarkan  variabel  independen  yang signifikan adalah:
1 = 11− 1 =  1 +  1 1 +  2 2 + ⋯ + 2  = 21− 2  =  2  +  1 1  + 2 2 + ⋯ +
Regresi  logistik  juga  menghasilkan rasio  peluang  ( odds  ratio )  terkait  dengan nilai setiap independen. Peluang ( odds ) dari suatu kejadian diartikan sebagai
probabilitas hasil yang muncul yang dibagi dengan  probabilitas  suatu  kejadian  tidak terjadi,  dan  menggambarkan  berapa  kali risiko terjadi. Secara umum, Odds merupakan perbandingan probabilitas kejadian  sukses  dengan  kejadian  tidak sukses dalam suatu kategori (Utomo, 2009).
Berdasarkan  syarat  yang  ada  pada regresi  logistik  ordinal,  yang  diantaranya adalah  skala  data  pada  variabel  dependen bersifat ordinal, yaitu mempunyai lebih dari 2  kategori  dan  setiap  kategori  dapat diperingkat.  Oleh  karena  itu,  uji  ini  dapat digunakan untuk menguji beberapa permasalahan kasus dengan variabel dependen  lebih  dari  2  kategori  yang bertingkat, seperti tingkat keparahan pelaku kecelakaan lalu lintas.
Indonesia  merupakan  salah  satu negara  dengan  tingkat  kecelakaan  yang cukup tinggi. Kecelakaan lalu lintas dinilai menjadi  “pembunuh”  terbesar  ketiga  di Indonesia,  dibawah  penyakit  jantung koroner  dan  tuberculosis/TBC.  Sementara itu  Organisasi  Kesehatan  Dunia  (WHO) meramalkan  pada  tahun  2030  kecelakaan
lalu  lintas  akan  menjadi  faktor  pembunuh manusia  paling  besar  kelima  di  dunia (Media Indonesia, 2011).
Berdasarkan  pernyataan  Kasubdit Mitra  Dikmas  Lantas  Mabes  Polri,  AKBP Djuwito Purnomo, bahwa Indonesia menduduki  peringkat  ke-5  dengan  angka kecelakaan tertinggi di Dunia (RRI, 2014). Sedangkan  berdasarkan  provinsi,  seperti yang disampaikan dalam berita KabarPas.com  bahwa  provinsi  jawa  timur merupakan  provinsi  dengan  kejadian kecelakaan  lalu  lintas  terbanyak  se- Indonesia.
Kabupaten Tuban termasuk salah satu wilayah  di  Jawa  Timur  dengan  jumlah kejadian  kecelakaan  lalu  lintas  terbanyak. Jumlah kejadian kecelakaan lalu lintas pada tahun  2015  mencapai  1065  kejadian, dengan rincian 202 orang meninggal dunia, 45  orang  luka  berat,  dan  1407  orang  luka ringan.  Kerugian  materiil  akibat  kejadian ini  sebesar  2,6  miliar.  Jumlah  ini, menempatkan  Kabupaten  Tuban  sebagai peringkat nomer 2 dengan kasus kecelakaan lalu lintas tertinggi di Jawa Timur. (Samian, 2015).
Penulis  membatasi  ruang  lingkup daerah penelitian yaitu di Kabupaten Tuban Jawa Timur dengan subyek penelitian yakni pelaku  kecelakaan.  Hal  ini  karena  Pelaku merupakan seseorang yang duduk dibelakang  kemudi  dan  mengemudikan kemudi pada saat kecelakaan.

## METODE PENELITIAN
Data  yang  digunakan  adalah  data sekunder  yang  diperoleh  dari  Unit  Laka Kepolisian  Resor  Kabupaten  Tuban  yang tercatat  mulai  bulan  Januari  hingga Desember 2015.
Variabel  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  disesuaikan  dengan  data sekunder  yang  didapatkan  dari  Unit  Lalu Lintas  Kepolisian  Resor  Kabupaten  Tuban mulai bulan Januari hingga Desember 2015.
Variabel dependen (Tingkat Keparahan) dalam penelitian ini dikategorikan menjadi tiga kategori, yaitu: 1= Meninggal Dunia
2= Luka Berat
3= Luka Ringan
Variabel independen yang digunakan pada  penelitian  ini  berdasarkan  data  yang diperoleh  dari  Unit  Laka  Polres  Tuban, Jawa  Timur.  Variabel  independen  tersebut adalah:
1. Jenis Kelamin 1= Laki-laki
2= Perempuan
2. Pekerjaan 1= PNS 2= TNI 3= POLRI 4=Karyawan Swasta 5= Pelajar
6= Mahasiswa
7= Pengemudi
8= Pedagang 9= Petani/Buruh 10=Lain-Lain
3. Waktu Kejadian
1= 00.00 s/d 06.00
2= 06.00 s/d 12.00 3= 12.00 s/d 18.00 4= 18.00 s/d 00.00
4. Lokasi Kecelakaan 1=Kawasan Pemukiman 2=Kawasan Pertokoan 3=Pusat Perbelanjaan 4= Kawasan Wisata
5= Tempat Hiburan
6= Lain-Lain 5. Jenis Kecelakaan 1= Tunggal 2= Depan-Depan
3= Depan Belakang 4= Depan Samping 5=Samping-Samping 6= Beruntun 7= Tabrak Manusia 8= Tabrak Hewan 9=Lain-Lain (Penumpang Jatuh, dll) Langkah  analisis  yang  dilakukan dalam  penelitian  ini  dimulai  dengan melakukan  analisis  statistik  deskriptif. Selanjutnya  melakukan  pengujian  secara serentak    menggunakan  regresi  logistik ordinal  dari  variabel  independen  terhadap variabel dependen. Kemudian dilakukan uji kesesuaian  model.  Ini  dilakukan  untuk mengetahui  apakah  model  layak  untuk digunakan. setelah itu, dilakukan pengujian variabel  independen  secara  serentak  untuk
mengetahui  variabel  yang  berpengaruh secara  signifikan.  Dari  variabel  yang signifikan  tersebut  dibuat  pemodelan. Selanjutnya  pengujian odds  ratio dengan regresi  logistik  ganda  untuk  mengetahui besarnya  pengaruh  variabel  independen terhadap  variabel  dependen.  Tahap    yang terakhir  adalah  menginterpretasikan  dari hasil pengujian yang didapat.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  yang  diperoleh  sebanyak  555 data pelaku kecelakaan lalu lintas dari bulan januari hingga desember 2015. Berdasarkan data  tersebut,  sebanyak  19,6%  pelaku kecelakaan  meninggal  dunia,  6,1%  luka berat, dan 74,2% mengalami luka ringan. Tabel.1. Distribusi Pelaku Kecelakaan Lalu Lintas Variabel N Presentase Jenis Kelamin Laki-laki 460 82.9% Perempuan 95 17.1% Pekerjaan Pelajar 14 2.5% Karyawan Swasta 3 .5% Mahasiswa 419 75.5% Pedagang 72 13.0% PNS 18 3.2% Petani/Buruh 11 2.0% Lokasi Kecelakaan TNI 15 2.7% Lain-lain 3 .5% Kawasan Pemukiman 459 82.7% Kawasan Pertokoan 7 1.3% Jenis Kecelakaan Pusat Perbelanjaan 4 .7% Kawasan Hiburan 6 1.1% Lain-lain 79 14.2% Tungga; 30 5.4% Depan Depan 116 20.9% Depan Belakang 119 21.4% Depan Samping 183 33.0%
Samping Samping 71 12.8% Tabrak Manusia 36 6.5%
Analisis  regresi  logistik  ordinal dengan 6 variabel independen yang diamati dalam  penelitian  diuji  secara  serentak dengan memasukkan semua variabel. Pada tahap  pengujian  ini  diperoleh  hasil  apakah variabel independen yang digunakan memiliki pengaruh terhadap variabel dependen.  Hipotesis  yang  digunakan  pada pengujian ini yaitu:
H0 : β1 = β2 = … = βk = 0 Artinya adalah Tidak ada pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen
H1 : minimal ada satu β ≠ 0 Artinya  adalah  Minimal  ada  satu  variabel independen  yang  berpengaruh  terhadap variabel dependen
Tabel 2. Hasil uji Likelihood Ratio X² df Sig. Final 39.069 19 .004
Berdasarkan  tabel  2,  dapat  dilihat bahwa  nilai  P  adalah  0,004.  Maka  dengan menggunakan  α  sebesar  0,05  dimana  nilai ini lebih besar dari nilai P = 0,004 maka H0 ditolak, yang berti bahwa minimal ada satu variabel  independen  yang  berpengaruh terhadap variabel dependen.
Selanjutnya dilakukan uji kesesuaian model. Hasil dari pengujian tersbeut dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Uji Kesesuaian Model ( Goodness of Fit ) Chi- Square df P- Value Pearson 646.135 583 0.036 Deviance  464.957 583 1.000 Ketepatan Klasifikasi 0.90 Uji  kesesuaian  model  ini  dilakukan untuk mengetahui peranan variabel
independen  di  dalam  model  yang  diuji secara serentak atau bersama-sama (Hosmer dan Lemeshow, 2000). Hasil dari
uji kesesuaian model ini dapat dilihat  pada tabel  3  dilihat  bahwa  pengujian  dengan statistik  korelasi  Pearson  menghasilkan nilai P = 0,036 dan Deviance dengan nilai P =  1,000.  Kriteria  uji  kesesuaian  model adalah tolak H0 bila nilai P < α (Fahmeir, 1994).  Hal  ini  berarti  H0  diterima  karena nilai  P  ( Deviance )>  α.  Sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  model  tanpa  variabel independen  tertentu  adalah  model  yang terbaik dan model logit yang didapat layak untuk digunakan.
Tabel  3  juga  didapatkan  ketepatan klasifikasi.  Nilai  ketepatan  klasifikasi  ini mennggambarkan  seberapa  besar  variabel independen menjelaskan variabel dependen.  Nilai  pada  tabel  3  diperoleh ketepatan  klasifikasi  sebesar  0.90,  ini berarti  bahwa  variabel  independen  dapat menjelaskan  variabel  tingkat  keparahan pelaku kecelakaan sebesar 90%.
Tabel 4.
Koef. Standar Eror P Valu e Tingkat Keparahan Meninggal Dunia - 19.67 6 392.83 3 .000 Luka Berat - 19.30 1 379.31 1 .000 Umur .046 .333 .564 Waktu Kejadian -.139 1.493 .222 Jenis Kelamin Perempuan -.229 .623 .430 Pekerjaan PNS - 17.13 9 374.85 9 .000 POLRI .136 .000  1.000 Karyawan Swasta - 17.12 6 804.09 4 .000 Pelajar - 16.34 8 528.82 2 .000
Mahasiswa - 18.15 3 524.43 1 .000 Pengemudi - 17.57 2 403.89 3 .000 Lokasi Kecelakaan Kaw. Pemukiman -.135 .023 .879 Pusat Perbelanjaa n -2.482 4.515 .034 Kaw. Pertokoan -1.288 2.289 .130 Jenis Kecelakaan Tunggal -1.526 5.855 .016 Depan- Depan -1.431 6.964 .008 Depan Belakang -.807 2.167 .141 Depan Samping -.812 2.284 .131 Samping- samping -.733 1.593 .207 Sebuah variabel dikatakan berpengaruh  signifikan  bila  nilai  P  <  α (0,05)  sedangkan  untuk  variabel  sisanya dapat dikatakan tidak berpengaruh signifikan  terhadap  variabel  dependen (Fahmier,  1994).  Pengujian  parameter dengan  regresi  logistik  ordinal  secara serentak didapatkan hasil 3 variabel dari 6 variabel  independen  signifikan  terhadap variabel dependen. Variabel tersebut antara lain lokasi kecelakaan, pekerjaan, dan jenis kecelakaan.
Hasil  penelitian  ini  sesuai  dengan penelitian yang dilakukan oleh Wahyu, dkk (2012) yang meneliti tentang “Faktor-faktor yang  Mempengaruhi  Keparahan  Korban Kecelakaan  Lalu  Lintas  di  Kota  Surabaya dengan  Pendekatan Bagging  Regresi Logistik  Ordinal”.  Penelitian  tersebut mendapatkan  hasil  bahwa  faktor  yang mempengaruhi keparahan korban kecelakaan  lalu  lintas  di  kota  Surabaya adalah  jenis  kecelakaan,  peran  (profesi), lokasi  kecelakaan,  kendaraan  lawan,  dan usia.
Berdasarkan  hasil  pengujian  secara serentak,  maka  model  regresi  logistik ordinal  yang  diperoleh  adalah  sebagai berikut:
Y1 (Meninggal Dunia) = -19,676 ˗ 17,139 (PNS)  ˗  17,126  (Karyawan  Swasta)  ˗ 16,348 (Pelajar) ˗ 18,153 (Mahasiswa) ˗  17,572  (Pengemudi)  ˗  2,482  (Pusat
Perbelanjaan) ˗ 1,526 (Tunggal) ˗ 1,431
(Depan-Depan)
Y2 (Luka Berat) = -19,301 ˗ 17,139 (PNS) ˗  17,126  (Karyawan  Swasta)  ˗  16,348
(Pelajar)  ˗  18,153  (Mahasiswa)  ˗ 17,572  (Pengemudi)  ˗  2,482  (Pusat
Perbelanjaan) ˗ 1,526 (Tunggal) ˗ 1,431
(Depan-Depan)
Tabel 5. Odds Ratio Sub Variabel Odds Ratio Meninggal Dunia Luka Berat Pekerjaan 1.05 1.058 Lokasi Kecelakaan 0.085 1.112 Jenis Kecelakaan 0.796 0.807 Setelah dilakukan pengujian parameter secara serentak, langkah selanjutnya adalah mencari nilai odds ratio dengan  menggunakan  uji  regresi  logistik berganda  (multinomial)  untuk  mengetahui besarnya pengaruh variabel jenis kecelakaan,  profesi,  dan  lokasi  kecelakaan dapat  diinterpretasikan  dengan  nilai  Odds Ratio (OR) (Hosmer dan Lemeshow, 2000). Odds  ratio merupakan  perbandingan probabilitas kejadian sukses dengan kejadian tidak sukses dalam suatu kategori (Utomo, 2009).
Odds ratio yang digunakan ini hanya pada odds  ratio variabel  independen  yang secara  signifikan  berpengaruh  terhadap variabel dependen beserta sub variabelnya. Variabel-variabel  tersebut  antara  lain Pekerjaan (PNS, Karyawan Swasta, Pelajar, Mahasiswa,  dan  Pengemudi),  Lokasi Kecelakaan (Kawasan Pusat Perbelanjaan), dan Jenis Kecelakaan (Tunggal, dan Depan- Depan).
Berdasarkan tabel 5, maka hasil odds ratio dapat diinterpretasikan sebagai berikut:
Odds  ratio Pekerjaan  (Meninggal Dunia) sebesar 1.05 artinya adalah dengan pekerjaan  pelaku  kecelakaan  yang  terdiri dari  PNS,  Karyawan  Swasta,  Pelajar, Mahasiswa, dan Pengemudi memiliki risiko 1.05  kali  mengalami  tingkat  keparahan kecelakaan meninggal dunia. Sama halnya dengan risiko untuk mengalami luka berat, yaitu sebesar 1.05 kali.
Odds ratio Lokasi Kecelakaan (meninggal  dunia)  sebesar  0.085  artinya adalah pelaku yang mengalami kecelakaan lalu  lintas  di  kawasan  pusat  perbelanjaan memiliki  risiko  meninggal  dunia  sebesar 0.085 kali. Sedangkan Pelaku yang berisiko luka berat sebesar 1.11 kali.
Odds ratio Jenis Kecelakaan
(meninggal  dunia)  sebesar  0,79  artinya Pelaku  yang  mengalami  kecelakaan  lalu lintas  tabrak  depan  depan  dan  kecelakaan lalu lintas tunggal memiliki risiko meninggal  dunia  sebesar  0.79  kali. Sedangkan Pelaku yang berisiko mengalami luka berat sebesar 0.80 kali.

## SIMPULAN DAN SARAN
Pada  pemodelan  regresi  logistik  ordinal yang  dilakukan  pengujian  secara  serentak didapatkan  bahwa  variabel  independen yang mempengaruhi variabel respon adalah Profesi  (PNS,  Karyawan  Swasta,  Pelajar, Mahasiswa, dan Pengemudi), Lokasi Kecelakaan (Kawasan Pusat Perbelanjaan), dan Jenis Kecelakaan (Kecelakaan Tunggal dan  Tabrak  Depan  depan).  Model  regresi logistik yang didapatkan adalah:
Y1 (Meninggal Dunia) = -19,676 ˗ 17,139 (PNS)  ˗  17,126  (Karyawan  Swasta)  ˗ 16,348 (Pelajar) ˗ 18,153 (Mahasiswa)
˗  17,572  (Pengemudi)  ˗  2,482  (Pusat Perbelanjaan) ˗ 1,526 (Tunggal) ˗ 1,431 (Depan-Depan)
Y2 (Luka Berat) = -19,301 ˗ 17,139 (PNS) ˗  17,126  (Karyawan  Swasta)  ˗  16,348 (Pelajar)  ˗  18,153  (Mahasiswa)  ˗ 17,572  (Pengemudi)  ˗  2,482  (Pusat
Perbelanjaan) ˗ 1,526 (Tunggal) ˗ 1,431 (Depan-Depan)
Saran  yang  dapat  diberikan  berdasar penelitian  ini  pada  peneliti  selanjutnya disarakan  untuk  menggunakan  kasus  data yang lebih bervariatif dan data kualitatif dan kuantitatif  pada  variabel  independen  agar menghasilkan nilai standard eror yang lebih besar.

## DAFTAR PUSTAKA
Afidah, Laylia Nur., Susilaningrum, Destri., 2011. Pola Tingkat Keparahan  Korban  Kecelakaan Lalu Lintas Dengan Menggunakan Regresi Logistik Multinomial
(Studi  Kasus:  Kecelakaan  Lalu Lintas  Di  Surabaya). Jurnal Statistika. Fakultas  MIPA  Institut Teknologi  Sepuluh  Nopember (ITS) Surabaya.
Agresti,  A.,  (2007), An  Introduction  to Categorical Data Analysis Second Edition , John Willey & Sons, Inc,
Canada. Albana,  Majid.,  2013.  Aplikasi  Regresi Logistik Ordinal Untuk Menganalisa  Tingkat  Kepuasan Pengguna Jasa Terhadap Pelayanan di Stasiun Kota Jakarta. Skripsi . Bogor. Fakultas Matematika dan Pengetahuan Alam Universitas Pakuwan. Alfiani,  Mifta  Luthfin.,  Indah  Manfaati., Tiani Wahyu., 2014. Model Regresi Nonparametrik Berdasarkan Estimator Polinomial Lokal Kernel Pada Kasus Pertumbuhan Balita . Jurnal Statistika, Vol. 2, No. 1. Semarang. Fakultas MIPA Universitas Muhammadiyah Semarang. Anwar, Rosihan., 2014. Indonesia Peringkat  Lima  Dunia  Tingkat Kecelakaan  Lalu  Lintas.  [Diakses tanggal 8 November 2014]
http://rri.co.id.
Depkes  RI  (2009). Profil  Kesehatan
Indonesia .  Jakarta:  Depertemen Republik Indonesia.
Elok, Megahardiyani Citra., Susilaningrum Destri.,  2009.,  Analisis  Regresi Logistik Ordinal Untuk Mengetahui  Faktor-Faktor  Yang Mempengaruhi  Status  Gizi  Balita Nelayan Kecamatan Bulak Surabaya. Jurnal Statistika . Fakultas MIPA  Institut Teknologi Sepuluh November Surabaya.
Fattah,  Imam  Ahmad  Al.,  2013.  Analisis
Faktor-faktor yang Mempengaruhi Masa  Studi  Lulusan  Mahasiwa Program Magister Institut Teknologi  Sepuluh  Nopember (ITS)  Surabaya  Menggunakan Regresi  Logistik  Ordinal  Dan
Regresi  Probit  Ordinal .  Jurnal Statistika .  Fakultas  MIPA  Institut Teknologi  Sepuluh  November Surabaya.
Gatra.,  2013.  Paparan  Akhir  Tahun  2013. [Diakses  pada  18  November 2015]. http://www.gatra.com. Haloho, O., Sembiring P., 2013. Penerapan Analisis  Regresi  Logistik  pada Pemakaian Alat Kontrasepsi Wanita. Jurnal Universitas Sumatera Utara , 1(1): pp.51-61.
Hosmer,  D.W.  dan  Lemeshow,  S.,  2000. Applied Logistic Regression , John
Wiley and Sons, New York. Imawati,  Aulia.,  Kismanto  Arie.,  2011. Analisis  Regresi  Logistik  Biner Pada Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi  Wanita  Menikah Muda  Di  Provinsi  Jawa  Timur. Jurnal  Statistika .  Fakultas  MIPA Institut Teknologi Sepuluh November Surabaya. Imaslihkah,  Sitti.,  dkk.,  2013.  Analisis
Regresi Logistik Ordinal terhadap Faktor-faktor yang Mempengaruhi Predikat Kelulusan Mahasiswa S1 di ITS Surabaya. Jurnal Statistika . Fakultas MIPA  Institut Teknologi Sepuluh November Surabaya.
Irjen Pol. Drs. Pudji Hartanto, MM. Jadilah Pelopor Keselamatan Berlalu lintas dan Budayakan Keselamatan  sebagai  Kebutuhan . Jakarta.  Korlantas  Mabes  Polri,
2012. Hal. 2.
Kartika,  M.,  2009.  Analisis  Faktor-Faktor Penyebab Kecelakaan Lalu Lintas
Pada Pengendara Sepeda Motor Di
Wilayah  Depok  Tahun  2008. Skripsi .
Fakultas kesehatan masyarakat. Universitas Indonesia Jakarta. Latifah,  Tholiatul.,  2015.  Pemodelan Tingkat Pemakaian Listrik Rumah Tangga Dengan Pendekatan
Regresi  Logistik  Ordinal. Skripsi.
Fakultas  Sains  dan  Teknologi, Universitas Airlangga Surabaya. Media Indonesia 2011. Pemerintah Luncurkan Aksi Keselamatan Jalan  [Diakses  pada  9  April 2016)].:http://www.mediaindonesi a.com/read/2011/06/17/234834/35
/5/Pemerintah-Luncurkan-Aksi-
Keselamatan-Jalan. Putri, Cahaya Eka., 2014. Analisis
Karakteristik  Kecelakaan  Dan Faktor Penyebab Kecelakaan Pada Lokasi  Blackspot  Di  Kota  Kayu Agung. Jurnal  Teknik .  Fakultas Teknik Institut Teknologi Sepuluh November Surabaya. Rosyida,  L.,  Daryono  Prasetyo,  Ketut Suharsono., 2015. Kajian Kecelakaan  Lalu  Lintas  Di  Jalan Arteri Pada Jalur Pantura Wilayah
Tuban .  Skripsi .  Fakultas  Ilmu Sosiologi Universitas Surabaya. Sagita,  Insharie  Arie.,  2005.  Perbandingan Hasil Analisis Regresi Ordinal dan Regresi Logistik Multinomial untuk  Mengetahui  Faktor  yang
Mempengaruhi  Tingkat  Fertilitas Wanita Usia Subur yang Berstatus
Pernah  Kawin  di  Kabupaten Bangkalan. Skripsi. FKM Universitas Airlangga. Samian., 2015. Tuban Peringkat Dua Laka Lantas. [Diakses Tanggal 9 November 2015]. http://suarabanyuurip.com. Suwandi.,  2015 . Kecelakaan  Lantas  di Tuban  Tinggi,  Komisi  D  DPRD Jatim  Minta  Evaluasi.[  Diakses tanggal 8 November 2015]. http://www.bangsaonline.com.
Syazali,  Muhammad.,  2014.  Analisis Regresi Ordinal. Jurnal Statistika. Fakultas MIPA Universitas Mulawarman Samarinda. Utomo,  S.,  2009.  Model  Regresi  Logistik untuk  Menunjukkan  Pengaruh Pendapatan  per  Kapita,  Tingkat Pendidikan,  dan  Status  Pekerjaan terhadap  Status  Gizi  Masyarakat Kota Surakarta. Skripsi . Universitas Sebelas Maret. Wibowo,  Arief.,  2008. Catatan  Kuliah Biostatistika Non Parametrik .
Surabaya: FKM Unair.