## ANALISIS KECELAKAAN LALU LINTAS STUDI KASUS JALAN RAYA PANTURA TUBAN-WIDANG KM 0,00-KM 29,00

## Vara Kusuma Goesman P¹, Boedi Rahardjo² dan Pranoto³
¹ Universitas Negeri Malang, email: varakusuma@gmail.com ² Universitas Negeri Malang, email: boedi.rahardjo.ft@um.ac.id ³ Universitas Negeri Malang, email: pranoto.tf@um.ac.id
Abstrak: Metode deskriptif untuk mendeskripsikan karakteristik kecelakaan lalu lintas berdasarkan data sekunder tahun 2015-2018 dan penentuan lokasi blackspot dengan mengacu pada pedoman Pd-T-09-2004-B dan Metode Cummulative Summary. Metode Inferensial berupa uji korelasi dan regresi untuk mendapatkan hubungan antara kecepatan 85 persentil dengan kecelakaan serta mendapatkan model persamaan yang terbaik pada kendaraan antara sepeda motor, kendaraan ringan, dan kendaraan berat yang menyebabkan kecelakaan. Hasil penelitian menunjukaan bahwa karakteristik kecelakaan berdasarkan  angka kecelakaan paling banyak terjadi pada tahun 2016 (159 kecelakaan), tipe kendaraan yang paling sering terlibat adalah sepeda motor (54.02%), korban kecelakaan yang paling banyak adalah luka ringan (81,78%), waktu kejadian yang paling sering pagi hari (32,16%), hari yang paling sering terjadi adalah hari Kamis (15,52%), usia dan jenis kelamin yang paling sering adalah laki-laki (73,98%) dan usia 15-30 tahun (48,73%), tipe kecelakaan yang sering terjadi adalah tabrak depan-samping (28,68%), faktor penyebab yang paling sering terjadi adalah faktor pengemudi (91,56%). Penentuan lokasi daerah rawan kecelakaan terletak pada  STA 89+000-88+000, STA 87+000-86+000, STA 86+000-85+000, STA 84+000-83+000, STA 79+000-78+000, STA 78+000-77+000, STA 74+000-73+000, dan STA 72+000-71+000. Analisis hubungan antara kecepatan dengan kecelakaan pada lokasi blackspot memiliki hubungan kategori kuat adalah kendaraan sepeda motor dengan interval 0.60 ≤ r ≤ 0.80. dengan model persamaan terbaik yaitu model polynomial orde 3 Y = -871,61+29,294x- 0,346x2 + 0,001x3 didapatkan nilai r = 0,839 dan R2= 0,705 (70,5%) dengan kecepatan rata-rata kendaraan sepeda motor diatas 80 km/jam. sedangkan untuk kendaraan ringan dan kendaraan berat mempunyai hubungan kategori sedang dengan interval 0.40 ≤ r ≤ 0.60 dengan R2 untuk LV = 0,435 dan R2 untuk HV = 0,377 dibawah 0,60 sehingga tidak dapat digeneralisasikan bahwa kecepatan berpengaruh terhadap kecelakaan.
Kata-kata kunci: kecelakaan lalu lintas, kecepatan, black spot, cumulative summary,regresi
Abstract : A descriptive method to describe the characteristics of traffic accidents based on secondary data for 2015-2018 and determining the location of blackspots by referring to the Pd-T-09-2004-B guidelines and the Cummulative Summary Method. The inferential method is in the form of correlation and regres - sion tests to get the relationship between the 85th percentile speed with accidents and to get the best equation model for vehicles between motorcycles, light vehicles, and heavy vehicles that cause accidents. The results showed that the characteristics of accidents based on the number of accidents most occurred in 2016 (159 accidents), the type of vehicle that was most often involved was motorcycles (54.02%), the most accident victims were minor injuries (81.78%), time the most frequent occurrence is in the morn - ing (32.16%), the most frequent day is Thursday (15.52%), the most frequent age and gender are male (73.98%) and age 15-30 years (48.73%), the type of accident that often occurs is a front-side collision (28.68%), the most common cause is the driver factor (91.56%). Determination of the location of accident- prone areas is located at STA 89+000-88+000, STA 87+000-86+000, STA 86+000-85+000, STA 84+000- 83+000, STA 79+000-78+ 000, STA 78+000-77+000, STA 74+000-73+000, and STA 72+000-71+000. Analysis of the relationship between speed and accidents at the blackspot location has a strong category relationship is a motorcycle vehicle with an interval of 0.60 r 0.80. with the best equation model, namely the polynomial model of order 3 Y = -871.61+29.294x- 0.346x2 + 0.001x3 the value of r = 0.839 and R2 = 0.705 (70.5%) with an average speed of motorcycles above 80 km /hour. while for light vehicles and heavy vehicles there is a moderate category relationship with an interval of 0.40 r 0.60 with R2 for LV = 0.435 and R2 for HV = 0.377 below 0.60 so it cannot be generalized that speed affects accidents.
Keywords : traffic accident, speed, black spot, cumulative summary, regression
JURNAL BANGUNAN, VOL. 26, NO.1, MARET 2021: 45-62

## 2. METODE
Jenis  penelitian  yang  digunakan  adalah  deskriptif  kuantitatif  dan  observasi.  Lo - kasi  penelitian  yang  ditinjau  adalah  pada  Ruas  Jalan  Raya  Pantura  Tuban-Widang KM 0,00- KM 29,00 pada tahun 2015-2018. Karakteristik kecelakaan yang ditinjau adalah jumlah kejadian, kendaraan yang telibat, tingkat keparahan korban, waktu ke-

## 1. PENDAHULUAN
Kecelakaan merupakan penyebab kematian tertinggi di Indonesia. Jumlah korban yang cukup besar akan memberikan dampak terhadap perekonomian dan sosial yang tidak sedikit. Pada tahun 2020 diperkirakan kecelakaan lalu lintas menjadi penyebab utama kematian nomor tiga setelah penyakit jantung (Direktorat Keselamatan Transportasi Darat, 2007).
Kabupaten Tuban merupakan salah satu kabupaten yang terletak di Provinsi Jawa Timur dengan luas wilayah mencapai 1839,94 km2 dan jumlah penduduknya sebesar 1298,302 jiwa (Badan Statistik Kabupaten Tuban, 2019). Berdasarkan data kepoli- sisan Jawa Timur, jumlah kecelakaan di Kabupaten Tuban menempati urutan pertama dengan angka kecelakaan mencapai 1393 kejadian pada tahun 2018. Banyaknya ke- celakaan yang terjadi merupakan akibat dari meningkatnya volume lalu lintas aki- bat dari pertumbuhan angka penduduk dan jasa pelayanan transportasi. Dimana tan- pa diimbangi dengan adanya peningkatan akan keselamatan dalam berlalu lintas.
Ruas Jalan Raya Pantura Tuban-Widang KM 0,00-KM 29,00 merupakan Jalan Ar - teri dengan dua arah tanpa median, sekaligus sebagai jalan penghubung dan akses utama kendaraan keluar masuk dari dan ke Surabaya, Semarang, dan Jakarta. Tinggin- ya  volume  kendaraan  papa  ruas  jalan  ini  sudah  seharusnya  memiliki  kondisi  fisik  ja - lan yang baik serta fasilitas perlengkapan jalan yang memadai. Ruas Jalan ini menjadi zona rawan kecelakaan di Tuban selain di kawasan hutan jati peteng Tuban-Bancar. Karena kondis jalan yang relatif datar mengakibatkan pengemudi lenggah dan me- laju dengan kecepatan tinggi. Selain itu juga kondisi bahu jalan yang lebih tinggi dari samping jalan, jalan yang rusak akibat lubang, alur, jumbul mengakibatkan tingginya angka  kecelakaan  pada  ruas  Jalan  Raya  Pantura  Tuban-Widang  KM  0,00-KM  29,00.
Menurut data tahun 2015-2018, jumlah kejadian kecelakaan pada ruas ja- lan ini mengalami peningkatan sebanyak 508 kejadian. Akibat dari ke- celakaan yaitu 130 korban meninggal dunia, 32 korban luka berat, dan 651 ko- rban luka ringan. Tetapi kenyataannya angka kecelakaan bisa melebihi angka tersebut karena masyarakat enggan untuk melaporkan kejadian pada pihak berwajib.
Dari permasalahan yang telah dijelaskan, sangatlah penting untuk dika- ji karakteristik kecelakaan ditinjai dari jumlah kecelakaan, kendaraan yang teli- bat, tingkat keparahan korban, waktu kejadian, usia dan jenis kelamin, tipe ta- brakan, serta faktor-faktor penyebab kecelakaan. Selain itu juga penentuan lokasi blackspot, dan hubungan antara kecepatan dengan kecelakaan pada lokasi blackspot.

## 3. HASIL 3.1 Analisis Kecelakaan Berdasarkan Karakteristik
Karakteristik kecelakaan dibagi menjadi beberapa jenis yaitu tahun kejadian, kenda- raan yang terlibat, tingkat keparahan korban, waktu, Usia dan jenis kelamin, tipe tabrakan dan faktor penyebab.
1. Analisis Kejadian Kecelakaan berdasarkan karakteristiknya
jadian, usia dan jenis kelamin, tipe tabrakan, dan faktor-faktor penyebab kecelakaan. Penentuan lokasi blackspot dilakukan dengan mengggunakan metode accident rate (tingkat kecelakaan dan tingkat fatalitas), Angka Ekivalen Kecelakaan (AEK), dan metode cussum (cumulative summary).
Analisis data kecepatan menggunakan metode 85 persentil yaitu kecepatan 85% kendaraan dan dibawahnya untuk dapat mewakili besarnya kecepatan dilapangan pada lokasi blackspot. Setelah didapatkan data kecepatan dilapangan kemudian dilaku- kan pengujian hipotesis dengan Uji Z untuk mengetahui apakan kecepatan kendaraan pada lokasi blackspot melebihi batas kecepatan maksimun. Hubungan antara kecepa- tan dengan kecelakaan dilakukan dengan uji korelasi dan regresi untuk mendapatkan hubungan keeratan dan persamaan yang terbaik yang dapat mewakili kondisi lapangan. Pengumpulan data dilakukan dengan cara sebagai berikut:
1. Pengambilan data kecelakaan dari Satlantas Polres Tuban. Data kecelakaan berisi lo kasi, waktu, kondisi korban akibat kecelakaan, tipe/jenis tabrakan, dan faktor penyebab kecelakaan.
2. Survei lapangan untuk mengetahui kondisi lapangan atau tataguna lahan pada ruas jalan yang ditinjau. Selain itu juga untuk mendapatkan data volume lalu lintas kenda raan dan kecepatan kendaraan pada lokasi blackspot.
Tabel  1 Karakteristik Kecelakaan pada Ruas Jalan Raya Pantura Tuban-Widang KM 0,00-
KM 29,00 NO Jenis Satuan 2014 2015 2016 2017 Total 1 Kejadian Kecelakaan kejadian 117 159 111 122 509 2 Kendaraan yang Terlibat Pejalan Kaki Orang 8 6 11 8 33 Roda 2 Unit 130 170 116 125 541 Roda 4 Unit 91 125 94 99 409 3 Korban Kecelakaan Korban Meninggal Dunia Orang 23 24 23 41 111 Korban Luka Berat Orang 15 3 8 7 33 Korban Luka Ringan Orang 143 219 146 136 644 Total Korban Orang 181 246 177 184 788 4 Waktu Kecelakaan Kecelakaan pada Pagi Hari kejadian 39 52 38 35 164 Kecelakaan pada Siang Hari kejadian 31 43 31 35 140 Kecelakaan pada Malam Hari kejadian 29 38 25 27 119 Kecelakaan pada Dini Hari kejadian 18 26 17 25 86
2. Analisis kejadian kecelakaan berdasarkan waktu kejadian
Tabel  2. Hari Terjadinya Kecelakaan pada Ruas Jalan Raya Pantura Tuban-Widang KM 0,00- KM 29,00 Parameter (Hari) Tahun Terjadinya Kecelakaan Ʃ Persentase (%) 2015 2016 2017 2018 Senin 15 27 12 17 71 13.95 Selasa 14 22 15 17 68 13.36 Rabu 11 23 19 20 73 14.34 Kamis 23 21 16 19 79 15.52 Jum'at 13 28 20 8 69 13.56 Sabtu 20 16 17 23 76 14.93 Minggu 21 22 12 18 73 14.34 3. Analisis kejadian kecelakaan berdasarkan usia dan jenis kelamin Tabel  3. Usia Pelaku Kecelakaa pada Ruas Jalan Raya Pantura Tuban-Widang KM 0,00- KM 29,00 Usia (th) Tahun Terjadinya Kecelakaan Ʃ Persen (%) 2015 2016 2017 2018 0 - 9 th 0 2 1 0 3 0.38 10 - 15 th 10 9 12 0 31 3.93 15 - 30 th 82 105 98 99 384 48.73 31 - 40 th 55 87 37 65 244 30.96 41 - 50 th 29 31 28 20 108 13.71 51 tahun keatas 5 12 1 0 18 2.28 T abel  4. Jenis Kelamin Pelaku Kecelakaan pada Ruas Jalan Raya Pantura Tuban-Widang KM 0,00- KM 29,00 Jenis Kelamin Tahun Terjadinya Kecelakaan Ʃ Persen (%) 2015 2016 2017 2018 Laki-laki (L) 141 184 118 140 583 73.98 Perempuan (P) 40 62 59 44 205 26.02

## 4. Analisis kejadian kecelakaan berdasarkan tipe tabrakan
Tabel  5. Tipe/Jenis Tabrakan Pada Ruas Jalan Raya Pantura Tuban-Widang KM 0,00 - KM 29,00 Tipe Kecelakaan Tahun Terjadinya Kecelakaan Ʃ Persentase (%) 2015 2016 2017 2018 Depan - Samping 39 38 34 41 152 28.68 Depan -Belakang 31 40 21 23 115 21.7 Depan - Depan 16 14 15 10 55 10.38 Pejalan Kaki 9 6 15 10 40 7.55 Samping -Samping 17 9 24 23 73 13.77 Laka Tunggal 5 23 2 17 47 8.87 Tabrak Lari 28 15 43 8.11 Penumpang Jatuh 3 3 0.57 Lain-lain 2 2 0.38

## 5. Analisis kejadian kecelakaan berdasarkan faktor penyebab kecelakaan
Tabel  6 Faktor Penyebab Kecelakaan Pada Ruas Jalan Raya Pantura Tuban-Widang KM 0,00- KM 29,00 No Faktor Penyebab Kecelakaan  2015 2016 2017 2018 Total  Persentase 1 Faktor Alam 4 12 5 0 21 0.68% 2 Faktor Jalan 57 90 16 26 189 6.08% 3 Faktor Kendaraan 11 12 15 14 52 1.67% 4 Faktor Pengemudi 442 867 782 753 2844 91.56%

## 3.2 Pengolahan Data Lalu lintas
Dari hasil survei volume kendaraan maka perlu dikalikan dengan faktor ekivalensi mobil penumpang (EMP) agar memiliki kedudukan yang sama untuk sertiap golongan kendaraan yang memiliki ukuran yang berbeda-beda.
Berikut ini contoh perhitungan volume kendaraan pada jam puncak  Ruas Jalan Raya Pantura Tuban-Widang KM 0,00- KM 29,00 Segmen 1
Waktu = 07.00-08.00 WIB Jumlah Kendaraan MC = 1515 kend/jam Jumlah Kendaaan LV =  402 kend/jam Jumlah Kendaraan MHV = 188 kend/jam Jumlah Kendaraan LT = 261 kend/jam
Jumlah Kendaraan LB
= 5 kend/jam Jumlah Kendaraan UM = 40 kend/jam Vara, dkk, Analisis Kecelakaan Lalu Lintas 49 Q = (MCx0.5)+(LVx1)+(HVx1.3)+(LTx2.5)+(LBx1.5)+(UMx1) = (1515x0.5)+(402x1)+(188x1.3)+(261x2.5)+(5x1.5)+(40x1)
= 2103,9 smp/jam
Setelah didapatkan volume jam puncak tahun 2020, kemudian mengubah data vol- ume lalu lintas pada jam puncak menjadi lalu lintas harian rata-rata per tahun (LHRt)
2103,9 19127
0,11 VolumeJamPuncak LHRt smp k = = =

## Dengan nilai seperti diatas dilakukan pada setiap segmen sehingga didapatkan nilai LHRt yang digunakan untuk perhitungan accident rate
Tabel  7 LHRt Jalan Raya Pantura Tuban-Widang KM 0,00- KM 29,00 Segmen Station Hari QDH (smp/jam) LHRt (smp) 1 STA 91+000-97+000 Minggu 2103.9 19127 Senin 2418 21982 2 STA 84+000-91+000 Minggu 1999.3 18176 Senin 1998.8 18171 3 STA 79+000-84+000 Minggu 2092.9 19027 Senin 1309 11900 4 STA 73+000-79+000 Minggu 1659.6 15088 Senin 1220.6 11097 5 STA 68+000-73+000 Minggu 2058.6 18715 Senin 1515.8 13780
50 JURNAL BANGUNAN, VOL. 26, NO.1, MARET 2021: 45-62

## C. Penentuan lokasi daerah rawan kecelakaan (blackspot) 1. Tingkat Kecelakaan
Dalam menentukan lokasi blackspot salah satu metode yang digunakan adalah perhi tungan tingkat kecelakaan (TK) dengan satuan 100 JPKP.
Berikut merupakan contoh perhitungan untuk STA 95+00-96+000
8 10 365 JumlahKecelakaanx Tk LHRtxnxLx =
Jumlah kejadian (Fk)  = 8 kejadian (selama 4 tahun) Panjang = 1000 meter LHRt = 21982 smp ( ) 8 8 10 24,93 100 21982 4 1 365
x TK kejadian kecelakaan JPKP x x x = = 2. Tingkat Fatalitas
Dalam menentukan lokasi blackspot salah satu metode yang digunakan adalah perhi tungan tingkat fatalitas (Tf) dengan satuan 100 JPKP.
Berikut merupakan contoh perhitungan untuk STA 94+00-95+000
Jumlah kejadian (Fkm) = 2 kejadian (selama 4 tahun) Panjang = 1000 meter LHRt = 21982 smp 8 10 365 Jumlahkejadianx Tf LHRtxnxLx = ( ) 8 2 10 6,23
100 21982 4 1 365
x TK Kematian JPKP x x x = =

## 3. Angka Ekivalen Kecelakaan
Dalam menentukan lokasi blackspot salah satu metode yang digunakan adalah meng hitung angka ekivalen kecelakaan (AEK) per 1000 meter Berikut merupakan contoh perhitungan untuk STA 95+000-96+000 AEK   = 12 MD + 3 LB+ 3 LR = 12 (0) + 3 (0) + 3 (12) = 36

## 4. Metode Cummulative summary
Untuk menentukan lokasi blackspot salah satu metode yang dilakukan adalah perhi tungan nilai cussum PerSTA.
Perhitungan nilai cussum untuk tahun pertama
S0 =  (Xi – W)

## Perhitungan nilai cussum tahun berikutnya
S1 = [ S0 +( Xi – W)]

## Keterangan :   S0 adalah nilai cussum kecelakaan tahun pertama
Xi adalah jumlah kecelakaan pada tahun ke-i W adalah nilai mean Berikut contoh perhitungan nilai cussum STA 95+000-96+000
Jumlah kejadian : Tahun 2015   : 1 kejadian Tahun 2016   : 5 kejadian Tahun 2017 : 1 kejadian Tahun 2018   : 1 kejadian Nilai meas =   4,39    kejadian Nilai Cussum   S2015 = 1- 4,39 = -3,39 S2015 = -3,39 +(5 – 4,39) = -2,78 S2015 = -2,79 + (1 – 4,29) = -6,16 S2015 = -6,16+ (1 – 4,39) = -9,55
Perhitungan  diatas  didapatkan  nilai  cussum  pada  Jalan  Raya  Pantura Tuban-Widang  KM  0,00-  KM  29,00  pada  STA  95+000-96+000  adalah  -9,55. Perhitungan  seperti  tersebut  dilakukan  per  1000  m  sepanjang  Jalan  Raya  Pantura Tuban-Widang KM 0,00- KM 29,00 sepanjang 29 km kemudian nantinya diambil ni - lai tertinggi berdasarkan interval persyaratan nilai. Berdasarkan perhitungan meng- gunakan nilai cussum didapatkan tujuh titik yang menjadi lokasi rawan kecelakaan yaitu STA 88+000-89+000, STA 86+000-87+000, STA 85+000-86+000, STA 78+000- 79+000, STA 77+000-78+000, STA 73+000-74+000, dan STA 71+000-72+000

## D. Hubungan antara kecepatan dengan kecelakaan

## 1. Pengujian Hipotesis Kecepatan 85 persentil dengan Batas Maksimum Kecepatan
Jalan Arteri.

## Tabel  8 Hipotesis Pengujian Kecepatan pada lokasi blackspot
Stationing (STA ) Jenis kendaraan Persen- til-85 (km/ jam) Z0 KET Kesimpulan STA 88+000- 89+000 Kendaraan Berat  (HV) 59.5 -15.2 Zₒ<Zα Tolak H0 Vkend < Vreg Kendaraan Ringan (LV) 61.29 -10.61 Zₒ<Zα Tolak H0 Vkend < Vreg Sepeda Motor  (MC) 88.5 4.48 Zₒ>Zα Terima H0 Vkend > Vreg STA 86+000- 87+000 Kendaraan Berat  (HV) 51.67 -19.12 Zₒ<Zα Tolak H0 Vkend < Vreg Kendaraan Ringan (LV) 82.31 1.46 Zₒ>Zα Terima H0 Vkend > Vreg Sepeda Motor  (MC) 85.44 3.13 Zₒ>Zα Terima H0 Vkend > Vreg STA 85+000- 86+000 Kendaraan Berat  (HV) 61 -12.2 Zₒ<Zα Tolak H0 Vkend < Vreg Kendaraan Ringan (LV) 80.55 0.35 Zₒ>Zα Terima H0 Vkend > Vreg Sepeda Motor  (MC) 81.8 1.13 Zₒ>Zα Terima H0 Vkend > Vreg
Lanjutan Tabel 8 Hipotesis Pengujian Kecepatan pada lokasi blackspot
Stationing (STA ) Jenis kendaraan  Persentil-85 (km/jam) Z0 KET Kesimpulan STA 83+000- 84+000 Kendaraan Berat (HV) 69.92 -6.47 Zₒ<Zα Tolak H0 Vkend < Vreg Kendaraan Ringan (LV) 91.53 6.24 Zₒ>Zα Terima H0 Vkend > Vreg Sepeda Motor (MC) 91.3 6.67 Zₒ>Zα Terima H0 Vkend > Vreg STA 78+000- 79+000 Kendaraan Berat (HV) 88.9 4.77 Zₒ>Zα Terima H0 Vkend > Vreg Kendaraan Ringan (LV) 98.59 10.51 Zₒ>Zα Terima H0 Vkend > Vreg Sepeda Motor (MC) 91.41 5.69 Zₒ>Zα Terima H0 Vkend > Vreg STA 77+000- 78+000 Kendaraan Berat (HV) 81.78 0.87 Zₒ>Zα Terima H0 Vkend > Vreg Kendaraan Ringan (LV) 98.05 10.75 Zₒ>Zα Terima H0 Vkend > Vreg Sepeda Motor (MC) 97.83 9.58 Zₒ>Zα Terima H0 Vkend > Vreg STA 73+000- 74+000 Kendaraan Berat (HV) 70.06 -5.23 Zₒ<Zα Tolak H0 Vkend < Vreg Kendaraan Ringan (LV) 97.31 8.49 Zₒ>Zα Terima H0 Vkend >Vreg Sepeda Motor (MC) 71.87 -4.14 Zₒ<Zα Tolak H0 Vkend < Vreg STA 71+000- 72+000 Kendaraan Berat (HV) 69.5 -6.2 Zₒ<Zα Tolak H0 Vkend < Vreg Kendaraan Ringan (LV) 70.93 -4.84 Zₒ<Zα Tolak H0 Vkend < Vreg Sepeda Motor (MC) 70.93 -5.09 Zₒ<Zα Tolak H0 Vkend < Vreg

## 2. Hubungan Antara Kecepatan dengan Kecelakaan pada Kendaraan Sepeda Motor
Tabel  9 Uji Korelasi dan Regresi Untuk Kendaraan Sepeda Motor
Jenis Regresi MC (Sepeda Motor) r R² Persamaan Matematis Linear 0.60 ≤ 0.789 ≤ 0.80 0.622 -7.146 + 1.70x Polynomial 0.60 ≤ 0.789 ≤ 0.80 0.623 -3.458 + 0.080 x + 0.001x² Polynomial orde 3 0.80 ≤ 0.839 ≤ 1.00 0.705 -817.61 + 29.294 x - 0.3462x² + 0.001x³ Eksponensial 0.60 ≤ 0.747 ≤ 0.80 0.558 0,618e0.028x Logaritma 0.60 ≤ 0.788 ≤ 0.80 0.621 54.723 +1.97 ln(x)

## 3. Hubungan Antara Kecepatan dengan Kecelakaan pada Kendaraan Ringan

## Tabel  10 Uji Korelasi dan Regresi Untuk Kendaraan Ringan
Jenis Regresi LV (Kendaraan Ringan) r R² Persamaan Matematis Linear 0.40 ≤ 0.56 ≤ 0.60 0.314 - 1.723 + 0.048x Polynomial 0.60 ≤ 0.646 ≤ 0.80 0.417 14.874 - 0.371 x + 0.003x² Polynomial orde 3 0.60 ≤ 0.659 ≤ 0.80 0.435 80.977 -2.924 x + 0.0349x² - 0.0001x³ Eksponensial 0.60 ≤ 0.605 ≤ 0.80 0.366 0.400e0.020x Logaritma 0.40 ≤ 0.536 ≤ 0.60 0.288 -13.975+3.690 ln(x)

## 4. Hubungan Antara Kecepatan dengan Kecelakaan pada Kendaraan Ringan
Tabel  11 Uji Korelasi dan Regresi Untuk Kendaran Berat
Jenis Regresi HV (Kendaraan Berat) r R² Persamaan Matematis Linear 0.40 ≤ 0.505 ≤ 0.60 0.255 - 1.940 + 0.111x Polynomial 0.40 ≤ 0.507 ≤ 0.60 0.257 -6.473 + 0.243 x - 0.001x² Polynomial orde 3 0.60 ≤ 0.611 ≤ 0.80 0.373 -233.89 +10.374 x - 0.1485x² - 0.0007x³ Eksponensial 0.40 ≤ 0.531 ≤ 0.60 0.282 1.151e0.022x Logaritma 0.40 ≤ 0.510 ≤ 0.60 0.26 -27.036+7.766 ln(x)

## 4. PEMBAHASAN

## Karakteristik Kecelakaan Lalu lintas
Kecelakaan lalu lintas merupakan suatu kejadian yang tak terduga dan dapat ter- jadi kapan saja dan dimana saja yang menelan banyak korban dan  menyebabkan kerugian material maupun non material. Kecelakaan lalu lintas juga memiliki kara- kteristik  yang  diklasifikasikan  berasarkan  beberapa  faktor  yang  terlibat  didalamnya.

## 1. Tahun Terjadinya Kecelakaan
Berdasarkan data yang diperoleh dari Satlantas Polres Tuban, didapatkan bahwa ke- celakaan terjadi selama 4 (empat) tahun  pada ruas Jalan Raya Pantura Tuban-Widang KM 0.00-KM 29.00 tercacat terjadi 509 kejadian kecelakaan.  Pada tahun 2015 tercatat sebanyak 117 kejadian kecalakaan,  kemudian tahun 2016 mengalami peningkatan men- jadi 159 kejadian kecalakaan. Selanjutnya pada tahun 2017 kembali mengalami penu- runan yaitu 111 kejadian dan tahun 2018 terjadi peningkatan lagi dengan 122 kejadi- an. Naik turunya kejadian kecelakaan  bisa disebabkan oleh beberapa faktor penyebab.
2. Kendaraan yang terlibat
Kendaraan yang terlibat dalam kecelakaan bervariasi  seperti sepeda motor, kendaraan ringan (mobil, minibus, pick up), kendaraan berat (truck, bus besar), dan Pejalan kaki. Sepedah Motor memiliki persentase setengah dari total keseluruhan kendaraan yang ter- libat yaitu sebesar 53,55%. Kendraan ringan persentasenya 10,23%, sedangkan untuk kendaraan berat memiliki persentase yang lumayan banyak yaitu 31,32%. Sedangkan penjalan kaki menjadi faktor penyebab kecelakaan yang relatif kecil yaitu 4,91%  . Ban-
yaknya kendaraan sepeda motor yang terlibat berbanding lurus dengan hasil survei vol- ume lalu lintas yaitu kendaraan sepeda motor paling banyak yang lewati ruas jalan ini.
Kecelakaan yang disebabkan oleh sepeda motor merupakan akibat dari kesalahan mer- eka sendiri, hal itu dapat dilihat dari pengamatan dilapangan jika masih dijumpai peng- guna penggendara sepeda motor yang melawan arus menggunakan telephon genggam saat berkendara,melaju dengan kecepatan tinggi, dan tidak taat akan peraturan berlalu lintas. Padahal Jalan Raya Pantura Tuban-Widang KM 0,00-KM 29,00 merupakan ja - lan dengan tingkat lalu lintas yang tinggi dan banyak kendaraan berat yang melintasi jalan tersebut. Sama halnya dalam penelitian Andini (2019), dikatakan bahwa sepeda motor merupakan kendaraan yang paling dominan terlibat kecekalaan pada jalan Yog - yakarta-Bantul sebesar 75%, hal ini disebabkan karena sepeda motor merupakan kenda- raan roda dua yang kestabilitasnya mudah goyah dari pada kendaraan yang lain disamp- ing itu juga pengguna sepeda motor banyak yang tidak mematuhi peraturan lalu lintas. 3. Tingkat Keparahan Korban
Menurut  UU  No  22  tentang  Lalu  Lintas  Angkutan  Jalan.  Korban  keceakaan  lalu lintas terdiri dari 3 (tiga) kategori yaitu luka ringan, luka berat, dan meningal dunia. Berdasarkan Tabel 4.3 korban dengan luka ringan memiliki persentase  paling domi- nan yaitu 81,78% dari total keseluruhan. Diurutan kedua yaitu,  korban meninggal dunia dengan persentase 14,07% atau sebayak 112 korban dari total korban 796. dan yang paling sedikit adalah korban dengan luka berat persentasenya 4,15% atau 33 ko- rban. Luka ringan yang biasanya terjadi berupa lecet-lecet akibat goresan, memar, dan cedera  ringan.  Sesuai  dengan  Yandi  (2020)  menjelaskan  bahwa  kondisi  korban  ke - celakaan yang terjadi pada jalan Yos Sudarso Palembang paling banyak adalah korban luka ringan 83 orang , kemudian luka berat 37 orang dan meninggal dunia 23 orang.

## 4. Waktu terjadinya kecelakaan
Waktu  terjadinya  kecelakaan  dikelompokkan  berdasarkan  hari  dan  jam  ter - jadinya baik pagi, siang maupun malam hari. berdasarkan hasil analisis kecelakaan sering terjadi pada hari kamis dengan persentase 15,52% atau sebanyak 79. Tetapi jika dilihat dari keseluruhan hari terjadinya, kecelakaan pada ruas jalan raya Pan- tura  Tuban-Widang  KM  0,00-  KM  29,00  dapat  dikatakan  relatif  sama  sehingga dapat disimpulkan jika setiap hari ruas jalan ini bisa berpotensi terjadi kecelakaan.
Sedangkan untuk Waktu yang paling sering terjadi kecelakaan yaitu pada pagi hari an - tara pukul >06.00-12.00 WIB. Dimana pagi hari merupakan waktu dimulainya aktivitas manusia mulai berangkat kesekolah, kepertokoan, kekantor, kepasar dan lain-lain akibat- nya lalu lintas jalan menjadi padat. Disamping itu juga kebiasaan masyarakat yang tidak te- pat waktu sehingga kecenderungan berkendara dengan kecepatan tinggi agar sampai tem- pat tujuan tepat waktu. Menurut Andini (2019) kecelakaan lalu lintas sering terjadi pada siang hari dengan rentang waktu 12.00-18.00 karena kondisi stamina tubuh yang menurun akibat kelelahan melakukan aktivitas di pagi hari. Tidak jauh berbeda dengan  Herawati (2014) yang menyatakan bahwa kecelakaan paling banyak terjadi pada pukul 06.00-12.00 dan 12.00-18.00 karena pada dua jam tersebut merupakan jam puncak pagi, siang dan sore.
Hal itu menunjukkan jika semakin padat lalu lintas jalan maka akan semakin banyak pula jumlah kecelakaan yang terjadi. Oleh karena itu pengguna jalan harus selalu berhati-hati. 5. Usia Pelaku dan Jenis Kelamin
Usia pelaku kecelakaan yang mendominasi kecelakaan adalah rentang 15-30 ta- hun dengan persentase 48,73%. Hal ini dapat dikatakan jika kecelakaan didominasi oleh usia produktif yang saat ini banyak dihuni kaum milenial. Dimana mereka me- miliki sifat agresif dan mencari jati diri dengan kecenderungan suka pamer akan ke- mampuannya (kebut-kebutan, memakai kendaraan yang tidak standar), sayangnya tidak dibarengi dengan kemampuan dan keahlian dalam berkendara yang baik. Ber- beda  dengan penelitian yang dilakukan oleh Andini (2019) pelaku kecelakaan ter- jadi pada rentang usia 41-60 tahun, hal ini karena usia tersebut memiliki kondisi fisik  yang  sudah  melemah  sehingga  mengakibatkan  menurunya  konsentrasi  dalam berkendara. Selain itu usia remaja juga menjadi pelaku terbesar dalam kecelakaan.
Jenis kelamin pelaku kecelakaan didominasi oleh Laki-laki yaitu sebanyak 583 orang dengan persentase 73,98%. Hal ini karena pengguna kendaraan didominasi oleh laki-laki dari pada perempuan. Disamping itu juga laki-laki memiliki aktivitas yang berat karena sebagian besar merupakan kepala keluarga sehingga banyak beraktivitas diluar rumah. Wardhana (2016) menyebutkan jika penyebab utama kecelakaan pada Jl Thamrin-Jl Raya Mondoroko didominasi oleh pengendara dengan jenis kelamin laki-laki. Hal ini karena la- ki-laki memiliki kemampuan navigasi dan kemampuan mengemudi lebih baik dari perem- puan sehingga kadang membuat mereka lenggah dan kurang waspada dalam berkendara.
6. Tipe tabrakan
Tipe tabrakan juga harus perlu diketahui untuk memepermudah menanganan ke- celakaan lalu lintas. Tipe tabrakan yang sering terjadi pada ruas jalan ini yaitu tabrak depan-samping dengan persentase 28,86% atau sebanyak 152 kejadian. tipe tabrakan kedua yaitu tabrak depan-belakang dengan persentase 21,70% atau sebayak 115 ke- jadian dan yang ketiga adalah tabrak depan-depan dengan persentase 10,38% atau 55 kejadian. kecelakaan yang terjadi akibat tabrak depan-samping disebabkan karena kendaraan yang mau menyiap kurang antisipasi terhadap kendaraan didepanya. Hal ini dapat dilihat dari  kondisi jalan dengan 2/2D (dua lajur dua arah tak terbagi me- dian) sehingga perlu adanya kewaspadaan yang tinggi saat ingin menyalip kenadraan yang ada didepannya. Tipe tabrakan depan-samping juga sering dikategorikan bah- wa kecelakaan sering terajadi pada persimpangan atau jalan yang lebih dari 1 lajur.
Hasil penelitian Aditriansyah (2018) menjelaskan jika kecelakaan yang lebih sering terjadi adalah pada posisi slide swipe dan rear end, hal ini terjadi akibat pengenda- ra yang menyiap kendaraan yang tidak dalam posisi siap dan hati-hati sehingga saat berkendara dengan kecepatan tinggi pengemudi sering berhenti mendadak dan tentu- nya kendaraan dibelakang tidak siap apalagi tanpa memberikan sinyal terlebih dahulu. 7. Faktor penyebab Kecelakaan
Faktor  penyebab  kecelakaan lalu  lintas  yang  pada  ruas  Jalan  Raya  Pantura Tuban- Widang KM 0,00-KM 29,00 dikelompokkan menjadi 4 (empat) kategori yaitu  faktor
56 JURNAL BANGUNAN, VOL. 26, NO.1, MARET 2021: 45-62
alam, faktor jalan, faktor kendaraan, dan faktor pengemudi (manusia). Berdasarkan Tabel 4.8 faktor penyebab tertinggi adalah faktor pengemudi dengan persentase 91,57%, kedua akibat faktor jalan sebesar 6,08%, ketiga faktor kendaraan sebesar 1,67%, dan keempat faktor alam sebesar 0,68%.  Faktor pengemudi atau manusia menjadi penyebab yang paling dominan diantara faktor-faktor yang lain, yaitu kecelakaan disebabkan karena len- gah, lelah, mengantuk, kecepatan tinggi dan  tidak mematuhi tata tertib berlalu lintas. Ke-lima penyebab tersebut merupakan kombinasi antara faktor fisiologi dan psikologi. Dimana pengendara sering tidak sabar untuk sampai tempat tujuan sehingga peraturan- peraturan yang ada dijalan tidak diperhatikan. sehingga melaju dengan kecepatan tinggi.

## Mengidentifikasi Lokasi Daerah Rawan Kecelakaan (Blackspot)
Berdasarkan Pedoman Penanganan lokasi rawan kecelakaan (2004), lokasi/daerah rawan kecelakaan adalah apabila ruas jalan tersebut memiliki angka kecelakaan yang tinggi, terjadi pada waktu yang relatif sama, lokasi kejadian yang menumpuk, dan memiliki faktor penyebab yang spesifik.  Dalam hal ini pengolahan data kecelakaan ditentukan ber - dasarkan ruas per-kilometer. Metode yang digunakan metode tingkat kecelakaan, tingkat fatalitas, Angka Ekivalen Kecelakaan (AEK), dan metode Cummulative Summmary. Suatu  ruas jalan dapat dikatakan rawan  kecelakaan jika nilai perhitungan yang didapat lebih tinggi dari batas garis UCL(Upper Control limit) dan BKA (Batas kontrol Atas).
Dari perhitungan menggunakan rumus yang ditentukan pada sub bab 2.6 didapatkan 8 (delapan) titik lokasi daerah rawa kecelakaan yaitu pada STA 88+000-89+000, STA 86+000- 87+000, STA 85+000-86+000, STA 83+000-84+000, STA 78+000-79+000, STA 77+000- 78+000, STA 73+000-74+000, dan STA 71+000-72+000. Pada penelitian Intari Dwi E, dkk (2019) penentuan lokasi blackspot menggunakan Angka Ekivalen Kecelakaan (AEK) dengan syarat nilain AEK lebih besar dari UCL. Dari hasil penelitian yang dilakukan di - dapatkan 1 segmen yang dianggap menjadi lokasi rawan kecelakaann dengan nilai AEK 429 >275,6. Sedangkan pada penelitian Fahza (2019) penentuan lokasi blackspot menggunakan Metode Cummulative summary  yaitu lokasi rawan terletak pada STA 18-19 dan STA 22-23.

## Hubungan antara Kecepatan dengan Kecelakaan  pada Lokasi Blackspot
1. Pengujian Hipotesis Kecepatan pada daerah rawan kecelakaan (Black spot)
faktor lain yang sering kali menjadi penyebab kecelakaan adalah faktor kecepatan kendaraan yang melintasi suatu ruas jalan. Perbedaaan kecepatan antara kendaraan yang satu dengan kendaraan yang lain sehingga salah satu kendaraan akan melanggar aturan batas kecepatan menjadi penyebab kecelakaan. Dari hasil perhi- tungan  lokasi  black  spot  Jalan  Raya  Pantura  Tuban-Widang  KM  0,00-KM  29,00  di - peroleh  8 (delapan) titik yang dianggap sebagai zona rawan kecelakaan. Setelah itu dilakukan survei kecepatan pada titik-titik  tersebut. Apakah kecepatan kenda- raan yang melewati ruas jalan tersebut melebihi batas kecepatan yang ditentukan.
Dari hasil survei kecepatan yang sudah dianalisis didapatkan hasil untuk kenda- raan sepeda motor rata-rata melaju dengan kecepatan diatas 80 km/jam. Hipote-
sis  menyatakan  jika  sepeda  motor  melebihi  batas  kecepatan  dengan  nilai  Z0>Zα. Untuk kendaraan ringan juga memiliki rata-rata kecepatan pada lokasi blackspot melebihi batas kecepatan, hipotesis menyatakan jika kendaraanringan melebi- hi  batas  kecepatan  dengan  nilai  Z0>Zα.  Sedangkan  untuk  kendaraan  berat,  rata- rata melaju dengan dengan kecepatan dibawah 80 km/jam, yang artinya menolah hi- potesis kecepatan pada kendaraan berat melebihi batas kecepatan dengan nilai Z0<Zα.
2. Hubungan Korelasi dan Regresi  antara kecepatan dengan kecelakaan pada lokasi blackspot.
Berdasarkan hasil uji korelasi dan regresi  linear pada kendaraan sepeda motor di- dapatkan nilai koefisien korelasi (r) sebesar 0,789 yang terletak pada interval 0.60 ≤ r ≤  0.80  dan  koefisien  determinan  (R2)  adalah  0.622  atau  sama  dengan  62,2%. Angka tersebut mengandung arti bahwa jumlah kecelakaan dipengaruhi oleh kecepatan sebe- sar 62,2%. Hasil persamaan regresi yaitu y = -7,146+0.170x  yang artinya jika setiap penambahan kecepatan sebesar 1% maka jumlah kecelakaan akan meningkat sebesar 0,170.  Sedangkan  berdasarkan  uji  signifikansi  didapatkan  nilai  sig  α  <  0,05  sehingga bisa  diartikan  jika  terdapat  pengaruh  yang  signifikansi  antara  kecepatan  dengan  ke - celakaan pada sepeda motor. Model persamaaan yang dapat dijadikan acuan dalam menentukan  hubungan  antara  kecepatan  dan  kecelakaan  yaitu  nilai  koefisien  ko - relasi  harus  besar  atau  mendekati  1  dan  koefisien  determinana  diatas  60%.  Dari  keli - ma model persamaan dipilih model polynomial orde 3 sebagai model persamaan ter- baik untuk kendaraan sepeda motor yaitu dengan nilai r = 0.839 dan R2 = 0,705 atau 70,5%  dengan  persamaan  Y=  -817,61+  29,294x  –  0,346  x2  +  0,001  x3  Sehingga dapat disimpulakan jika kecepatan sepeda motor mempengaruhi jumlah kecelakaan.
Untuk kendaraan ringan hasil uji korelasi dan regresi linear didapatkan nilai koefisien korelasi (r) adalah 0.56 yang terletak pada 0,40 ≤ r ≤ 0.60 dan koefisien determinan (R2) adalah 0.314 atau sama dengan 31,4%. Angka tersebut mengandung arti bahwa jumlah kecelakaan dipengaruhi oleh kecepatan sebsar 31,4%. Hasil persamaan regresi yaitu y = -1,723+0.048x  yang artinya jika setiap penambahan kecepatan sebesar 1% maka jumlah ke - celakaan akan meningkat sebesar 0,048. Dapat disimpulkan jika hubungan antara kecepa- tan dengan kecelakaan pada kendaraan ringan  tidak berpengaruh secara signifikat sesuai dengan persyaratan  yaitu nilai sig α > 0,05. Sama Halnya untuk kendaraan berat hasil uji korelasi dan regresi linear didapatkan nilai koefisien korelasi (r) adalah 0.505 yang terletak pada 0,40 ≤ r ≤ 0.60 dan koefisien determinan (R2) adalah 0.255 atau sama dengan 25,5%. Angka tersebut mengandung arti bahwa jumlah kecelakaan dipengaruhi oleh kecepatan sebesar 25,5%. Hasil persamaan regresi yaitu y = -1,940+0.111x  yang artinya jika setiap penambahan kecepatan sebesar 1% maka jumlah kecelakaan akan meningkat sebesar 0,111. Dapat disimpulkan jika hubungan antara kecepatan dengan kecelakaan pada kendaraan be- rat  tidak berpengaruh secara signifikat sesuai dengan persyaratan  yaitu nilai sig α > 0,05.
Berdasarkan uji korelasi dan regresi pada kendaraan ringan dan kendaraan berat di-
58 JURNAL BANGUNAN, VOL. 26, NO.1, MARET 2021: 45-62
dapatkan kesimpulan jika kendaraan ringan dan berat kecepatan tidak berpengaruh ter- hadap kecelakaan karena didapatkan nilai koefisien determinasi LV = 31,4% dan HV = 25,5% dibawah 60% sehingga didapat untuk di generalisasikan. Selaras dengan penelitian

## 5. SIMPULAN
Dari hasil analisis penelitian yang dilakukan, maka didapakah keseimpulan sebagai berikut ini:
1.Karakteristik kecelakaan yang terjadi pada Ruas Jalan Pantura Tuban - Widang KM
0,00-KM 29,00 adalah :
a. Berdasarkan tahun kejadian kecelakaan yang paling banyak pada tahun 2016 yaitu 156 kejadian.
b. Berdasarkan kendaraan yang terlibat yang paling banyak adalah kendaraan roda 2 (sepeda motor) yaitu 513 kendaraan atau 54,02%.
c. Berdasarkan tingkat keparahan korban, korban yang paling banyak yaitu luka ringan sebanyak 651 korban atau 81,78%.
d. Berdasarkan waktu terjadinya kecelakaan paling tinggi terjadi pada hari kamis sebanyak 79 kejadian atau 15,52% akan tetapi setiap hari juga berpotensi terjadi kecelakaan. Sedangkan berdasarkan jam, yang paling sering yaitu pada pukul 06.00-12.00 sebanyak 165 kejadian atau 32,16%.
e. Berdasarkan usia pelaku, yang paling sering terlibat kecelakaan yaitu usia 15-30 tahun sebanyak 384 korban atau 48,73%. Sedangakan untuk jenis kelamin didomi nasi oleh laki-laki sebanyak 583 orang atau 73,98%.
f. Berdasarkan tipe/jenis tabrakan, yang paling dominan adalah tabrak Depan-Samp ing sebanyak 152 kejadian atau 28,68%.
g. Faktor penyebab kecelakaan yang paling dominan adalah akibat kesalahan manu sia atau faktor pengemudi sebanyak 2844 kejadian atau 91,56%.
2. Lokasi titik rawan kecelakaan lalu lintas (black spot)
a. Berdasarkan metode tingkat kecelakaan didapatkan lokasi blackspot pada STA 88+000-89+000, STA 86+000-87+000, STA 85+000-86+000, STA 78+000- 79+000, STA 77+000-78+000, dan STA 71+000-72+000.
b. Berdasarkan metode tingkat fatalitas didapatkan lokasi blackspot pada STA 86+000-87+000, STA 77+000-78+000, SAT 73+000-72+000, dan STA 71+000- 72+000.
c. Berdasarkan metode Angka Ekivalen Kecelakaab (AEK) didapatkan lokasi blackspot pada STA 88+000-89+000, STA 86+000-87+000, STA 85+000-86+000, STA 83+000-84+000, STA 78+000-79+000, STA 77+000-78+000, dan STA 71+000-72+000.
d. Berdasarkan metode cumulative summary didapatkan lokasi black spot pada STA 88+000-89+000, STA 86+000-87+000, STA 85+000-86+000, STA 78+000- 79+000, STA 77+000-78+000, dan STA 71+000-72+000.

## 3. Hubungan Antara Kecepatan dengan Kecelakaan.
Analisis Hubungan antara kecepatan dengan kecelakaan pada ruas jalan raya Pantura Tuban-Widang KM 0,00-KM 29,00 memiliki hubungan dengan kategori kuat pada kenda - raan sepeda motor. Dibuktikan dengan uji korelasi terletak pada interval  0.60≤ r ≤ 0.80 untuk variabel bebas (kecepatan 85 persentil) dan variabel terikat (jumlah kecelakaan) dan rata- rata kecepatan berdasarkan uji Z melaju diatas kecepatan 80 km/jam. Model persamaan ter- baik kendaraan sepeda motor adalah model polynomial orde 3 dengan nilai  R2 = 0.705 pada persamaan matematis Y = -871,61+29,294x- 0,346x2 + 0,001x3. Sedangkan untuk kenda - raan ringan dan kendaraan berat memiliki hubungan yang sedang dan nilai koefisien korelasi pada interval 0.40 ≤ r ≤ 0.60 sehingga diabaikan atau dianggap tidak memiliki hubungan.

## 6. DAFTAR RUJUKAN
Aditriansyah, H. 2018. Analisis Kecelakaan Lalu Lintas Pada Ruas Jalan Batu Ampar Kota Batam dengan Metode Accident Rate. Tugas Akhir, Jurusan Teknik Sipil dan Perencanaan Universitas Islam Indonesia 2018.
Andini dan Fauziah. 2019. Kajian Angka Kecelakaan dan Lokasi Blackspot pada Ruas Jalan Yogyakarta-Bantul. Jurnal Skripsi. Universitas Islam Indonesia.
Badan Pusat Statistik Kabupaten Tuban. 2019. Kabupaten Tuban dalam Angka.Tuban: BPS Kabupaten Tuban.
Direktorat Jenderal Bina Marga. 1997.  Manual Kapasitas Jalan Indonesia. Jakarta se latan: Direktorat Jenderal Bina Marga.
Departemen Keselamatan Transportasi Darat. 2007. Pedoman Operasi Accident Blackspot Investigation Unit/Unit Penelitian Kecealakaan Lalu Lintas (ABIU/UPK). Jakarta: Direktorat Keselamatan Transportasi Darat.
Departemen  Permukiman  dan  Prasarana    Wilayah.  2004.  Penagganan  Lokasi  Rawan Kecelakaan Lalu Lintas. Jakarta.
Fahza,A.  2019. Analisis  Daerah  Rawan  Kecelakaan  Lalu  lintas  pada  Ruas  Jalan  Tol Surabaya-Gempol. Jurnal Teknik ITS Vol.8, No.1, (2019) ISSN:2337-3539.
Hasan, M I. 2002. Pokok-pokok Materi statistika 2 (Statistik Interferensif) Edisi kedua.

## Jakarta: Bumi aksara
Herawati. 2014. Karakteristik dan Penyebab Kecelakaan Lalu lintas di Indonesia tahun 2012. Jurnal Penelitian Perhubungan, Volume 26 No 3 Maret 2014.
Hobbs, F. D.1995. Perencanaan  dan Teknik Lalu lintas Edisi kedua. Diterjemahkan oleh Suprapto T M dan Waldijono. Yogyakarta: Gajah Mada University Press.
Intari, Dwi Esti dkk. 2019. Analisis Kecelakaan Lalu Lintas dan Biaya Kecelakaan Ma terial Pada Ruas Jalan Nasional. Jurnal Fondasi, Volume 8 No 1 tahun 2019.
Johnson, R. A. 2010. Statistics Principles and Methods Sixth Edition. Unites States of America: John Wiley & Sons, Inc.
Kementrian Perhubungan. 2015. Peraturan Menteri Perhubungan Nomor PM 111 Tahun 2015 tentang Tata cara Penerapan Batas Kecepatan yang membagi batas kecepatan pada masing-masing lingkungan. Jakarta: Kementrian Perhubungan.
60 JURNAL BANGUNAN, VOL. 26, NO.1, MARET 2021: 45-62
Oglesby,C H. 1998. Teknik jalan raya, Edisis Keempat. Jakarta: Erlangga. Pignataro, L.J (1973). Traffis Eingineering Theory and Practice. New Jersey. Republik Indonesia. 2009. Undang-undang  Republik Indonesia Nomor 22 Tahun 2009 tentang Lalu lintas dan Angkutan Jalan. Jakarta.
Republik Indonesia. 1993. Peraturan Pemerintah Nomor 43 Tahun 1993 tentang Prasa rana dan Lalu lintas Jalan. Jakarta.
Republik Indonesia. 1993. Peraturan Pemerintah Nomor 44 Tahun 1993 tentang Kenda raan dan Pengemudi. Jakarta.
Sugiyanto.  2012.  Metode  Penelitian  Kuantitatif,  Kualitatif,  dan  RAB.  Bandung: Alfa beta.
Warpani,  S.  2002.  Pengelolaan  lalu  lintas  dan Angkutan  Jalan.  Bandung:  ITB  Press. Wijaya  dan  Widyastuti  2016.  Analisis  Kecelakaan  Lalu  lintas  Studi  Kota  Denpasar.
Surabaya: Institut Tenologi Sepuluh Nopember.
Wiraguna,dkk.  2017.  Analisis  Daerah  Dan  Titik  Rawan  Kecelakaan  Pada  Ruas  Ja lan Kolektor Sekunder di Kota Surakarta. E-Jurnal Matriks Teknik Sipil/Desember 2017/1207.
Yandi,dkk. 2020. Analisis Karakteristik Kecelakaan Lalu lintas pada Jalan Yos Sudarso Kota Pekanbaru. Jurnal teknik volume 14 Nomor 1 Edisi April 2020 Halaman 17-21.
62 JURNAL BANGUNAN, VOL. 26, NO.1, MARET 2021: 45-62