pISSN: 2723-3472 eISSN: 2746 -1033
Volume 3, Issue 2, September 2022, pages 15-20

## REKONSTRUKSI TADULAKO
Civil Engineering Journal on Research and Development https://new.jurnal.untad.ac.id/index.php/renstra

## Pemodelan Jumlah Kematian di Jalan Raya Per Satu Juta Penduduk
B. Setiyawan a dan A. Narendra a *
a Jurusan Teknik Sipil, Fakultas Teknik Universitas Negeri Semarang, Semarang, Indonesia, 50229
* Corresponding author ’s e -mail: a alfa.narendra@mail.unnes.ac.id
Received: 6 June 2022 ; revised: 17 July 2022 ; accepted: 29 July 2022
Abstract: This study aims to decide the factors that influence Road fatalities per one  million inhabitants in member countries of the Organization for Economic Co-operation and Development (OECD). This research data uses a dataset covering 19 member countries of the Organization for Economic Co-operation and Development in 2010 – 2018. This  research method uses multivariate analysis with multiple  linear  regression  techniques  using  several  indicators.  Nine  independent  variables  are  used  in  this  model,  namely  (X₁ )  road passenger transport in passenger-km per one thousand units of current Gross Domestic Product (GDP) United States Dollar (USD), (X₂) road freight transport in tonne- km per one thousand units of current Domestic Product (GDP) United States Dollar (USD), (X₃) density of road (km per 100 sq. km), (X₄) road transport infrastructure investment in constant United States Dollar (USD) per inhabitant, (X₅) goods road motor vehicles per one thousand inhabitants, (X₆) motorcycles per one thousand inhabitants, (X₇) passenger cars per one thousand inhabitants, (X₈) road motor vehicles per one thousand inhabitants, (X₉) road traffic in thousand vehicle -km per road motor vehicle. One variable (Y) road fatalities per one million inhabitants, as the dependent variable. The results of the analysis showed that the independent variables had a partial significant effect on road fatalities. From the validation results obtained the value of R² the model is 60%, the F- statistic is 16.03 with a significance value of 0.0000 and the correlation value of the model is 0.66. The resulting multiple regression analysis model is: Y = 69.3071 - 0.0936.X₁ + 0.1225X₂ + 0.0020X₃ - 0.0484X₄ + 0.2070X₅ + 0.3829X₆ - 0.0364X₇ - 0.0354X₈ + 0.0010X₉
Keywords: multivariate analysis, road fatalities per one million inhabitants, multiple linear regression
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang berpengaruh terhadap kematian di jalan raya per-satu juta penduduk di negara-negara anggota Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD). Data penelitian ini menggunakan dataset yang mencakup 19 negara – negara anggota Organisation for Economic Co-operation and Development pada tahun 2010 – 2018. Metode penelitian ini menggunakan analisis multivariate dengan teknik regresi linier berganda dengan menggunakan beberapa indikator. Sembilan variabel bebas digunakan dalam pemodelan ini, yaitu (X₁) angkutan penumpang jalan raya dalam penumpang -km per seribu unit dari Gross Domestic Product (GDP) United States Dollar (USD), (X₂) angkutan angkutan jalan raya dalam ton -km per seribu unit dari Gross Domestic Product (GDP) United States Dollar (USD), (X₃) kepadatan jalan (km per seratus km persegi), (X₄) investasi infrastruktur transportasi jalan raya dalam United States Dollar (USD) konstan per penduduk, (X₅) kendaraan jalan raya barang per seribu penduduk, (X₆) sepeda motor per seribu penduduk, (X₇) mobil penumpang per seribu penduduk, (X₈) kendaraan bermotor jalan raya per seribu penduduk,  (X₉) lalu lintas jalan raya dalam seribu kendaraan-km per jalan kendaraan bermotor. Satu variabel (Y) kematian di jalan raya per satu juta penduduk, sebagai variabel terikat. Hasil analisis penelitian menunjukkan bahwa variabel bebas berpengaruh signifikasi secara parsial terhadap  Kematian  di  jalan  raya.  Dari  hasil  validasi  didapatkan  nilai  R²  model  sebesar  60%, F-statistic sebesar  16.03  dengan  nilai signifikansi sebesar 0.0000 serta nilai korelasi model sebesar 0,66. Model analisis regresi berganda yang dihasilkan yaitu: Y = 69.3071 - 0.0936.X₁ + 0.1225X₂ + 0.0020X₃ - 0.0484X₄ + 0.2070X₅ + 0.3829X₆ - 0.0364X ₇ - 0.0354X₈ + 0.0010X₉
Kata kunci: analisis multivariate, kematian di jalan raya per satu juta penduduk, regresi linier berganda

## 1. Pendahuluan
Berdasarkan The Global Status Report on Road Safety 2018  yang  diluncurkan  oleh World  Health  Organisation menyoroti bahwa jumlah kematian lalu lintas jalan tahunan telah mencapai  1,35 juta jiwa per tahun [1] . Diperkirakan 1,25 juta orang tewas di jalan-jalan dunia setiap tahun, juga 20 dan 50 juta orang terluka parah [2] . 90% dari kematian di  jalan  global  terjadi  di  negara-negara  berpenghasilan rendah  dan  menengah,  diperkirakan  jumlah  kematian tahunan  akibat  jalan  raya  di  dunia  melebihi  1,3  juta  dan jumlah cedera serius mencapai 50 juta [3] . Kecelakaan lalu lintas  merupakan  masalah  kesehatan  masyarakat  global, berdampak  besar  pada  individu  dan  masyarakat  serta perekonomian nasional [4] .
Indikator  risiko  terkait,  jumlah  kematian  per  satu  juta penduduk,  disebut  sebagai  angka  kematian  dan  dianggap sebagai kriteria penting untuk penilaian keselamatan jalan
raya karena dapat dibandingkan dengan penyebab kematian lainnya  seperti  penyakit  jantung [5] .  Variabel  terkait transportasi  yang berbeda, seperti PDB per kapita, bagian pengeluaran  kesehatan  dalam  PDB,  curah  hujan  dan kepadatan  penduduk,  digunakan  untuk  mempelajari dampaknya  terhadap  kematian  lalu  lintas  jalan  raya  Ali, dkk. [6] .  Dalam  hal  investasi  pembangunan  jalan,  hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  peningkatan  tersebut  akan menyebabkan  peningkatan  kematian  jalan.  Di  sisi  lain, komposisi  jaringan  infrastruktur  jalan  juga  memiliki pengaruh  yang  signifikan  terhadap  angka  kematian kecelakaan di jalan raya [7] . Koefisien kendaraan per kapita sebenarnya adalah efek skala, peningkatan pendapatan per kapita  dikaitkan  dengan  peningkatan  penggunaan kendaraan,  dan  hal  ini  akan  menyebabkan  peningkatan kematian  di  jalan  raya [8] . Menurut [6] Menemukan penyebab  kematian  lalu  lintas  jalan  merupakan  bidang
REKONSTRUKSI TADULAKO : Civil Engineering Journal on Research and Development, Vol. 3(2), September 2022
penelitian yang menarik untuk ilmuwan sosial dan peneliti transportasi  karena  semakin  pentingnya  untuk  implikasi akademis  dan  kebijakan.  Banyak  orang  tewas  dalam kecelakaan  jalan  raya  setiap  tahun,  dan  menyelidiki penyebab kematian lalu lintas jalan raya merupakan bidang penelitian yang penting bagi para perencana lalu lintas dan ilmuwan sosial [9-11] .
Berdasarkan  latar  belakang  yang  dipaparkan  diatas maka  penelitian  ini  mengkaji  tentang  faktor-faktor  yang berpengaruh signifikan terhadap kematian di jalan raya per- satu  juta  penduduk  di  negara-negara Organisation  for Economic Co-operation and Development (OECD). Dalam penelitian  ini,  analisa  statistik  yang  digunakan  untuk menentukan  faktor-faktor  yang  berpengaruh  signifikan adalah  dengan  menggunakan  analisa  regresi  linear berganda. Pada analisis regresi  linier berganda membahas pola  hubungan  antara  beberapa  variabel  bebas (variabel independent ) terhadap variabel terikat ( variabel dependent ) [12] . Penelitian ini akan memberikan gambaran informasi tentang  apa  saja  indikator-indikator  yang  mempengaruhi kematian di jalan raya per satu juta penduduk. Penelitian ini dibuat  untuk  bahan  karya  tulis  ilmiah    sebagai  informasi keselamatan di jalan raya.

## 2. Metode Penelitian

## 2.1. Data
Data  dalam  penelitian  ini  menggunakan  dataset  yang mencakup  19  negara – negara  anggota Organisation  for Economic Co-operation and Development pada tahun 2010 – 2018. Jenis penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif dan  menggunakan  data  sekunder  dari  negara-negara anggota Organisation  for  Economic  Co-operation  and Development (OECD).

## 2.2. Metode dan Tahapan Penelitian
Aplikasi  yang  digunakan  untuk  pegolahan  data penelitian  ini  adalah  RStudio.  Beberapa  Paket  yang digunakan adalah paket ‘data table’ dan paket ‘base’ dari RStudio  yang  digunakan  untuk  pemilihan  variabel, pengumpulan  data,  pengolahan  data  dan  pembentukan model  regresi  linier  berganda.  Data  yang  diperoleh kemudian disajikan dan dijelaskan secara deskriptif melalui tabel.
Data  yang  diperoleh  dari  data  untuk  penelitian  ini sebanyak 134 record , dimana 70% data digunakan sebagai data  training  dan  sisanya  30%  sebagai  data  testing. Sembilan  variabel  bebas  digunakan  dalam  pemodelan  ini, yaitu  (X₁)  angkutan  penumpang  jalan  raya  dalam penumpang-km  per  seribu  unit  dari Gross  Domestic Product (GDP) United States Dollar (USD), (X₂) angkutan angkutan jalan raya dalam ton-km per seribu unit dari Gross Domestic Product (GDP) United States Dollar (USD), (X₃) kepadatan jalan (km per seratus km persegi), (X₄) investasi infrastruktur  transportasi  jalan  raya  dalam United  States Dollar (USD) konstan per penduduk, (X₅) kendaraan jalan raya  barang  per  seribu  penduduk,  (X₆)  sepeda  motor  per seribu  pendudu k,  (X₇)  mobil  penumpang  per  seribu penduduk,  (X₈)  kendaraan  bermotor  jalan  raya  per  seribu penduduk,  (X₉)  lalu  lintas  jalan  raya  dalam  seribu kendaraan-km per jalan kendaraan bermotor. Satu variabel
(Y) Kematian di jalan raya per satu juta penduduk, sebagai variabel terikat ( Tabel 1 ) [13] .
Tabel 1 . Deskripsi variabel Variabel Simbol Definisi IND_SAFE_KIL L_PC Y Kematian  di  jalan  raya per satu juta penduduk IND_MEAS_RO ADPASS_GDP X₁ Angkutan  penumpang jalan raya dalam penumpang-km per seribu  unit  dari Gross Domestic Product (GDP)  United  States Dollar (USD) IND_MEAS_RO ADGOOD_GDP X₂ Angkutan angkutan jalan raya dalam ton-km per  seribu  unit  dari Gross Domestic Product (GDP)  United  States Dollar (USD)
IND_INFR_ROA D_DENS X₃ Kepadatan jalan (km per seratus km persegi) IND_INFR_RDI NV_PC X₄ Investasi  infrastruktur transportasi  jalan  raya dalam United  States Dollar  (USD) konstan per penduduk. IND_EQUI_GOO DVEH_PC X₅ Kendaraan  jalan  raya barang per seribu penduduk. IND_EQUI_MOT CYCL_PC X₆ Sepeda motor per seribu penduduk. IND_EQUI_PAS SCAR_PC X₇ Mobil  penumpang  per seribu penduduk. IND_EQUI_MOT VEH_PC X₈ Kendaraan bermotor jalan  raya  per  seribu penduduk. IND_TRAF_PC X₉ Lalu  lintas  jalan  raya dalam seribu kendaraan- km  per  jalan  kendaraan bermotor.
Analisa  statistik  untuk  menentukan  faktor-faktor  yang berpengaruh  signifikan  adalah  dengan  menggunakan analisa regresi linier berganda. Adapun tahapan penelitian ini dapat dilihat dalam Gambar 1.
2.2.1. Analisa Regresi Linier Berganda.
Regresi Linear Berganda ialah sesuatu metode statistik yang  menciptakan  sesuatu  persamaan  linier.  Persamaan tersebut  menerangkan  atau  memaparkan  ikatan  antara variabel-variabel  bebas  terhadap  variabel  terikat [12] . Berikut  merupakan  persamaan  (1)  model  regresi  linier berganda:
Y = a + b₁ X₁ + b₂ X₂ + … + bn Xn (1) dimana : Y =   Variabel terikat ( dependent ) a =   Konstanta
b₁ , b₂ ,..., bn   =   Nilai koefisien regresi
REKONSTRUKSI TADULAKO: Civil Engineering Journal on Research and Development , Vol. 3(2), September 2022
X₁ , X₂ ,..., Xn  =   Variabel bebas ( independent )
Gambar 1 . Langkah-langkah penelitian
2.2.2. Uji-F.
Penggunaan  Uji-F  bertujuan  mengetahui  apakah didalam  variabel- variabel  bebas  (X₁,X₂,...,  Xn)  secara signifikan  bersama-sama  berpengaruh  terhadap  variabel terikat (Y).
2.2.3. Koefisien Determinasi (R²).
Koefisien determinasi (R²) digunakan untuk mengukur kemampuan persamaan regresi linear dalam mencocokkan atau  menyesuaikan  data.  Nilai  koefisien  determinasi berkisar di antara 0 dan 1, dimana jika R² mendekati angka
1 maka pengaruh variabel bebas X terhadap variabel terikat Y semakin besar.
2.2.4. Uji Koefisien Regresi Parsial (Uji-t).
Pengujian  koefisien  regresi  secara  parsial  bertujuan untuk  mengetahui  apakah  persamaan  model  regresi  yang terbentuk  secara  parsial  variabel  bebas  berpengaruh signifikan terhadap variabel terikat.
2.2.5. Korelasi Berganda
Korelasi  berganda  digunakan  untuk  mengetahui seberapa  besar  korelasi  secara  serentak/simultan  antara beberapa  variabel  bebas  (X₁,X₂,...,  Xn)  dengan  variabel terikat (Y) [13] . Nilai korelasi  yang semakin mendekati 1 atau -1 menandakan hubungan linier yang kuat sedangkan jika mendekati 0 menandakan terjadi hubungan linier yang lemah [14] .
3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Analisa Regresi Linier Berganda
Analisis  ini  digunakan  untuk  mengetahui  apakah  ada pengaruh antara variabel bebas (X₁, X₂, X₃, X₄, X₅, X₆, X₇, X₈,  X₉)  terhadap  variabel  Y.  Dengan  menggunakan perangkat  lunak  R,  menggunakan  paket  ‘base’  dengan perintah  lm()  untuk  membangun  model  linier,  kemudian didapatkan  hasil  analisis  ditunjukkan  pada Tabel  2 . Sehingga  persamaan  regresi  dapat  ditulis  pada  persamaan dapat ditulis pada persamaan (2).
Y = 69.3071 - 0.0936.X₁ + 0.1225X₂ + 0,0020X₃ - 0.0484X₄ + 0.2070X₅ + 0.3829X₆ - 0.0364X₇ - 0.0354X₈ + 0.00 10X₉ (2)
Tabel 2. Hasil analisa regresi linier berganda
Call: lm(formula = IND_SAFE_KILL_PC ~ ., data = train) Residuals: Min      1Q  Median     3Q     Max
-25.377 -11.494  -0.822  7.472  53.160
Coefficients: Estimate Std. Error t value  Pr(>|t|) (Intercept) 69.3070555 20.3593842 3.404 0.001024  ** IND_MEAS_ROADPASS_GDP -0.0935745 0.0241695 -3.872 0.000215  *** IND_MEAS_ROADGOOD_GDP 0.1225152 0.0231006 5.304 9.24e-07  *** IND_INFR_ROAD_DENS 0.0019967 0.0172177 0.116 0.907958 IND_INFR_RDINV_PC -0.0483560 0.0123025 -3.931 0.000175  *** IND_EQUI_GOODVEH_PC 0.2069603 0.0918402 2.253 0.026865  * IND_EQUI_MOTCYCL_PC 0.3829405 0.1709406 2.240 0.027751  * IND_EQUI_PASSCAR_PC -0.0363546 0.0893144 -0.407 0.685026 IND_EQUI_MOTVEH_PC -0.0353566 0.0859495 -0.411 0.681865 IND_TRAF_PC 0.0009619 0.0009591 1.003 0.318795 --- Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 15.99 on 83 degrees of freedom Multiple R-squared:  0.6347, Adjusted R-squared:  0.5951 F-statistic: 16.03 on 9 and 83 DF,  p-value: 7.174e-15
REKONSTRUKSI TADULAKO : Civil Engineering Journal on Research and Development, Vol. 3(2), September 2022
Dari  persamaan  (2)  dapat  dikatakan  jika  variabel angkutan penumpang jalan raya dalam penumpang-km per seribu  unit  dari Gross  Domestic  Product (GDP) United States  Dollar (USD)  (X₁),  angkutan  angkutan  jalan  raya dalam ton-km per seribu unit dari Gross Domestic Product (GDP) United  States  Dollar (USD)  (X₂),  kepadatan  jalan (km  per  seratus  km  persegi)  (X₃),  investasi  infrastruktur transportasi  jalan  raya  dalam United  States  Dollar (USD) konstan per penduduk (X₄), kendaraan jalan raya barang per seribu  penduduk (X₅),  sepeda  motor  per  seribu  penduduk (X₆),  mobil  penumpang  per seribu  penduduk  (X₇), kendaraan  bermotor  jalan  raya  per  seribu  penduduk  (X₈), (X₉) lalu lintas jalan raya dalam seribu  kendaraan-km  per jalan kendaraan bermotor berniai 0 maka nilai (Y) kematian di jalan raya per satu juta penduduk yaitu 69.3071 sebagai nilai konstanta.

## 3.2. Uji-F
Uji-F diguakan untuk menguji pengaruh variabel bebas ((X₁,  X₂,  X₃,  X₄,  X₅,  X₆,  X₇,  X₈,  X₉)  Secara  signifikan bersama-sama  berpengaruh  terhadap  variable  terikat  (Y). Hasil  Uji-F  dari  (Tabel  2)  didapatkan  nilai F-statistic sebesar  16.03  dengan  nilai  signifikansi  sebesar  0.0000. Didapatkan  nilai  signifikansi  0.0000  <  0.05  maka  artinya variabel  (X₁)  angkutan  penumpang  jalan  raya  dalam penumpang-km  per  seribu  unit  dari Gross  Domestic Product (GDP) United States Dollar (USD), (X₂) angkutan angkutan jalan raya dalam ton-km per seribu unit dari Gross Domestic Product (GDP) United States Dollar (USD), (X₃) kepadatan jalan (km per seratus km persegi), (X₄) investasi infrastruktur  transportasi  jalan  raya  dalam United  States Dollar (USD) konstan per penduduk, (X₅) kendaraan jalan raya  barang  per  seribu  penduduk,  (X₆)  sepeda  motor  per seribu  penduduk,  (X₇)  mobil  penumpang  per  seribu penduduk,  (X₈)  kendaraan  bermotor  jalan  raya  per  seribu penduduk,  (X₉)  lalu  lintas  jalan  raya  dalam  se ribu kendaraan-km  per  jalan  kendaraan  bermotor  Secara signifikan  bersama-sama  berpengaruh  terhadap  (Y) kematian di jalan raya per satu juta penduduk.
3.3. Koefisien Determinasi (R²)
Koefisien Determinasi (R²) digunakan untuk mengetahui  seberapa  besar  prosentase  hubungan  antara variabel  bebas  secara  bersama-sama  terhadap  variabel terikat. Berdasarkan (Tabel 2) dapat diketahui nilai Adjusted R-squared sebesar   0.60  atau  60% yang artinya variabel (X₁) angkutan penumpang jalan raya dalam penumpang -km per seribu unit dari Gross Domestic Product (GDP) United States  Dollar (USD),  (X₂)  angkutan  angkutan  jalan  raya dalam ton-km per seribu unit dari Gross Domestic Product (GDP) United  States  Dollar (USD),  (X₃)  kepadatan  jalan (km  per  seratus  km  persegi),  (X₄)  investasi infrastruktur transportasi  jalan  raya  dalam United  States  Dollar (USD) konstan per penduduk, (X₅) kendaraan jalan raya barang per seribu  penduduk, (X₆) sepeda motor per seribu penduduk, (X₇) mobil penumpang per seribu penduduk, (X₈) kendaraan bermotor  jala n  raya  per  seribu  penduduk,  (X₉)  lalu  lintas jalan raya dalam seribu kendaraan-km per jalan kendaraan bermotor  secara  bersama-sama  berpengaruh  terhadap  (Y) kematian di jalan raya per satu juta penduduk. Dengan nilai
R²  sebesar  60%  maka  dapat  dikatakan  pengaruh hubungannya kuat.

## 3.4. Uji Koefisien Regresi Parsial (Uji-t)
Uji-t  bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  persamaan model  regresi  yang  terbentuk  secara  parsial/individual variable  bebas  (X₁,  X₂,  X₃,  X₄,  X₅,  X₆,  X₇,  X₈,  X₉) berpengaruh signifikan terhadap (Y) kematian di jalan raya per  satu  juta  penduduk.  Berikut  ini  adalah  analisis  dari pengambilan  keputusan  dari  setiap  variabel  bebas  dengan menggunakan uji-t pada hasil Tabel 2 di atas.
1) ( X₁) Angkutan  penumpang  jalan  raya  dalam penumpang-km  per  seribu  unit  dari Gross  Domestic Product (GDP) United  States  Dollar (USD). Berdasarkan  pada Tabel  2, diperoleh  nilai  signifikan pada  (X₁)  angkutan  penumpang  jalan  raya  dalam penumpang-km  per  seribu  unit  dari Gross  Domestic Product (GDP) United  States  Dollar (USD)  sebesar 0.0002  lebih  kecil  dari  0.05  maka  ini  menunjukkan bahwa  variabel  (X₁)  berpengaruh  signifikan  secara parsial terhadap (Y) kematian di jalan raya per satu juta penduduk.
2) ( X₂)  Angkutan  angkutan  jalan  raya  dalam  ton -km  per seribu unit dari Gross Domestic Product (GDP) United States  Dollar (USD).  Berdasarkan  pada Tabel  2 , diperoleh nilai signifikan pada (X₂) angkutan angkutan jalan  raya  dalam  ton-km  per  seribu  unit  dari Gross Domestic  Product (GDP) United  States  Dollar (USD) sebesar  0.0000  lebih  kecil  dari  0.05  maka  ini menunjukkan  bahwa  variabel  (X₂)  berpengaruh signifikan secara parsial terhadap (Y) kematian di jalan raya per satu juta penduduk.
3) (X₃)  Kepadatan  jalan  (km  per  seratus  km  persegi) . Berdasarkan  pada Tabel  2 ,  diperoleh  nilai  signifikan pada (X₃) kepadatan jalan (km per seratus km persegi) sebesar  0.9080  lebih  besar  dari  0.05  maka  ini menunjukkan  bahwa  variabel  (X₃)  tidak  berpengaruh signifikan secara parsial terhadap (Y) kematian di jalan raya per satu juta penduduk.
4) (X₄) Investasi infrastruktur transportasi jalan raya dalam United  States  Dollar (USD)  konstan  per  penduduk. Berdasarkan  pada Tabel  2, diperoleh  nilai  signifikan pada (X₄) investasi infrastruktur transportasi jalan raya dalam United  States  Dollar (USD)  konstan  per penduduk sebesar 0.0002 lebih kecil dari 0.05 maka ini menunjukkan  bahwa  variabel  (X₄)  berpengaruh signifikan secara parsial terhadap (Y) kematian di jalan raya per satu juta penduduk.
5) (X₅) Kendaraan jalan raya barang per seribu penduduk . Berdasarkan  pada Tabel  2, diperoleh  nilai  signifikan pada  (X₅)  kendaraan  jalan  raya  barang  per  seribu penduduk sebesar 0.0269 lebih kecil dari 0.05 maka ini menunjukkan  bahwa  variabel  (X₅)  berpengaruh signifikan secara parsial terhadap (Y) kematian di jalan raya  per  satu  juta  penduduk. (X₆)  Sepeda  motor  per seribu penduduk. Berdasarkan pada Tabel 2 , diperoleh nilai  signifikan  pada  (X₆)  sepeda  motor  per  seribu penduduk sebesar 0.0278 lebih kecil dari 0.05 maka ini
REKONSTRUKSI TADULAKO: Civil Engineering Journal on Research and Development , Vol. 3(2), September 2022
menunjukkan  bahwa  variabel  (X₆)  berpengaruh signifikan secara parsial terhadap (Y) kematian di jalan raya per satu juta penduduk.
6) (X₇)  Mobil  penumpang  per  seribu  penduduk . Berdasarkan  pada Tabel  2, diperoleh  nilai  signifikan pada  (X₇)  mobil  penumpang  per  seribu  penduduk sebesar  0.6850  lebih  besar  dari  0.05  maka  ini menunjukkan  bahwa  variabel  (X₇)  tidak  berpengaruh signifikan secara parsial terhadap (Y) kematian di jalan raya per satu juta penduduk.
7) (X₈)  Kendaraan  bermotor  jalan  raya  per  seribu penduduk.  Berdasarkan  pada Tabel  2 ,  diperoleh  nilai signifikan pada (X₈) kendaraan bermotor jalan raya per seribu  penduduk  sebesar  0.6819  lebih  besar  dari  0.05 maka  ini  menunjukkan  bahwa  variabel  (X₈)  tidak berpengaruh  signifikan  secara  parsial  terhadap  (Y) kematian di jalan raya per satu juta penduduk.
8) (X₉) Lalu lintas jalan raya dalam seribu kendaraan-km per jalan kendaraan bermotor. Berdasarkan pada Tabel 2, diperoleh nilai signifikan pada (X₉) lalu lintas jalan raya  dalam  seribu  kendaraan-km  per  jalan  kendaraan bermotor sebesar 0.3188 lebih besar dari 0.05, maka ini menunjukkan  bahwa  variabel  (X₉)  tidak  berpengaruh signifikan secara parsial terhadap (Y) kematian di jalan raya per satu juta penduduk.

## 3.5. Korelasi Berganda
Korelasi  yang  tinggi  mengimplementasikan  bahwa seberapa  besar  nilai  aktual  dan  nilai  prediksi,  memiliki pergerakan  arah  yang  sama,yaitu  ketika  nilai  aktual meningkat maka prediksi juga  meningkat [15-16] . Dengan menggunakan  perangkat  lunak R, dengan  paket  ‘ base’ dengan perintah cor() untuk uji terhadap data  maka didapat hasil nilai korelasi berganda dapat dilihat di Tabel  3.
Tabel 3 . Nilai akurasi korelasi
Nilai Korelasi Antara Data Aktual vs Estimate
[1] 0.6606334

## 4. Kesimpulan
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang  berpengaruh  signifikan  terhadap  kematian  di  jalan raya per satu juta penduduk. Di analisa dari Uji Koefisien Regresi  Parsial  (Uji-t)  didapatkan  kesimpulan  bahwa angkutan penumpang jalan raya dalam penumpang-km per seribu  unit  dari Gross  Domestic  Product  (GDP)  United States Dollar (USD) , angkutan angkutan jalan raya dalam ton-km per seribu unit dari Gross Domestic Product (GDP) United  States  Dollar  (USD) ,  investasi  infrastruktur transportasi  jalan  raya  dalam United  States  Dollar  (USD) konstan  per  penduduk,  kendaraan  jalan  raya  barang  per seribu  penduduk  dan  sepeda  motor  per  seribu  penduduk secara parsial berpengaruh signifikan terhadap kematian di jalan  raya  per  satu  juta  penduduk,  Sedangkan  pada kepadatan  jalan  (km  per  seratus  km  persegi),  mobil penumpang per seribu penduduk, kendaraan bermotor jalan raya per seribu penduduk dan lalu lintas jalan raya dalam
seribu  kendaraan-km  per jalan  kendaraan bermotor secara parsial  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  kematian  di jalan  raya  per  satu  juta  penduduk.  Model  regresi  linier berganda yang dihasilkan yaitu sebagai berikut :
Y  =  69.3071  - 0.0936.X₁  +  0.1225X₂  +  0,0020X₃ - 0.0484X₄ + 0.2070X₅ + 0.3829X₆ - 0.0364X₇ - 0.0354X₈ + 0.0010X₉ (3)
Berdasarkan  model  pada  persamaan  (3)  tersebut  di peroleh nilai Adjusted R-squared sebesar   0.60 atau  60% maka  dapat  dikatakan  pengaruh  hubungannya  kuat. Performa model model regresi  linier berganda didapatkan akurasi  korelasi  berganda  dengan  nilai    0,66.  Dari  hasil penelitian ini diharapkan untuk penelitian selanjutnya dapat menambahkan  dengan  variabel-variabel  lainnya  untuk menyelidiki penyebab kematian lalu lintas jalan raya yang penting  bagi  para  peneliti  perencanaan  lalu  lintas  dalam pengambilan kebijakan publik.

## Daftar Pustaka
[1] World Health Organization, Global Status Report On Road Safety 2018:  Summary , Geneva:  World  Health Organization, 2018.
[2] E.  Fumagalli,  D.  Bose,  P.  Marquez,  L.  Rocco,  A. Mirelman, M. Suhrcke, and A. Irvin, The High Toll Of Traffic  Injuries:  Unacceptable  and  Preventable , Washington DC: World Bank, 2017.
[3] OECD, OECD  Factbook  2015-2016:  Economic, Environmental  and  Social  Statistics ,  Paris:  OECD Publishing, 2016.
[4] Ö.B.  Güre  and  M.  Kayri, “ Investigation  Of  OECD Countries  With  Multi-Dimensional  Scaling  Analysis in  Terms  of  Traffic  Accident  Indicators ”,
International Journal of Health Services Research and Policy , vol. 5, no. 1, p. 24, 2020.
[5] Y.  Shen,  E.  Hermans,  T.  Brijs,  G.  Wets,  and  K. Vanhoof, “ Road  Safety  Risk  Evaluation  And  Target Setting  Using  Data  Envelopment  Analysis  And  Its Extensions ”, Accident Analysis & Prevention , vol. 48, p. 430, 2012.
[6] A. Ali, M.R. Yaseen, and M.T.I  Khan, “ The Causality Of  Road  Traffic  Fatalities  With  Its  Determinants  In Upper  Middle  Income  Countries:  A  Continent-Wide Comparison ”, Transportation Research Part A: Policy and Practice , vol. 119 , p. 301, 2019.
[7] M.R.  Yaseen,  Q.  Ali,  and  M.T.I.  Khan, “ General Dependencies And Causality Analysis of Road Traffic Fatalities  in  OECD  Countries ”, Environmental Science  and  Pollution  Research ,  vol.  25,  no.  20,  p. 19612, 2018.
[8] T.H.  Law,  R.B.  Noland,  and  A.W.  Evans, “ The Sources  of The  Kuznets  Relationship  Between  Road Fatalities  And  Economic  Growth ”, Journal  of Transport Geography , vol. 19, no. 2, p. 355, 2011.
REKONSTRUKSI TADULAKO : Civil Engineering Journal on Research and Development, Vol. 3(2), September 2022
[9] F.  Calvo-Poyo,  J.  Navarro-Moreno,  and  J.  de  Oña,
“ Road Investment and Traffic Safety: an International Study ”, Sustainability , vol. 12, np. 16, p.1, 2020.
[10] N.M. Muryatma, “ Hubungan antara Faktor Keselamatan Berkendara dengan Perilaku Keselamatan  Berkendara ” Jurnal  Promkes : The Indonesian  Journal  of Health Promotion  and Health Education , vol. 5, no. 2, p. 15, 2018.
[11] S.Y. Fraticasari, D.E. Ratnawati, and R.C. Wihandika, “ Optimasi  Pemodelan Regresi  Linier Berganda Pada Prediksi  Jumlah  Kecelakaan  Sepeda  Motor  Dengan Algoritme Genetika , “ Jurnal Pengembangan
Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer ”, vol. 2, no. 5, p. 1932, 2018.
[12] P.U.A Gio and D.E. Irawan, Belajar Statistika dengan R , Sumatera: INA-Rxiv, 2018.
[13] I.M. Yuliara, Modul Regresi Linier Berganda Jilid 13 ,
Bali: Universitas Udayana, 2016.
[14] M.  Taqwa  and  A.  Taufik, Statistika  dengan  R , Yogyakarta: Deepublish, 2019.
[15] A.K.  Amin, Statistika  dengan  Program  Komputer , Yogyakarta: Deepublish, 2017
[16] S.C.N.  Palenewen,  J.A.  Timboeleng,  and  F.  Jansen,
“ Pemodelan Matematis Kejadian Kecelakaan di Ruas Jalan  A.  A.  Maramis  Kota  Manado ”, Jurnal  Ilmiah Media Engineering , vol. 4, no. 4, p. 257, 2014.