## FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PERILAKU MASYARAKAT TERHADAP EARLY WARNING SYSTEM SAAT MELINTAS DI PERLINTASAN SEBIDANG TANPA PALANG PINTU
* Nurmeindah Pujindasiwi 1 , * Arinda Leliana 2 , Muhardono 3
1,2,3 Program Studi Manajemen Transportasi Perkeretaapian, Politeknik Perkeretaapian Indonesia, Madiun
*) Email: nurmeindah39@gmail.com, arinda@ppi.ac.id

## ABSTRACT
Improving safety at level crossings continues to be carried out to reduce the number of accidents at level crossings, especially level crossings where official level crossings are not maintained where accidents often occur. A level crossing is one of the accident-prone points caused by a railway accident at a level crossing node with a road. Accidents that occur at level crossings are caused by several factors, namely:human error, crossing guards who are late in lowering the doorstop and the low level of public awareness to comply with  signs  at  level  crossings.  One  of  the  efforts  that  the  government  continues  to  make  to  reduce the  number  of  accidents  at  level crossings is by holding safety outreach to increase public awareness in obeying traffic rules at level crossings, the government also installs train detection devices that arestand alone by usingsolar cell as a power source, which is installed 1.5 km from the position of the traffic light on a level crossing, which provides an early warning in the form of a yellow signal or light during normal conditions and red when the train wheels step on the sensor as well as the sound of a siren calledEarly Warning System (EWS). Collecting data in this study using a questionnaire questionnaire. Random sampling or random sampling, and analyzed using binary logistic regression method. This study took a research location which is at a level crossing, to be precise at KM 31+988 in Taman District, Sidoarjo. The research analysis shows that the factors that influence the community to violate the railway early warning system are the causes of the community committing violations. It is influenced by two factors, namely the frequency of crossing the community in a day which has a potential of committing a violation of 37.16% and the waiting time before the train passes has a potential of 37.16% 93.82 %. There are  still  people  who  violate  the  railway  early  warning  system  and  do  not  understand  the  signs  at  level  crossings.  Lack  of  public awareness to comply with the signs at level crossings so that they cannot reduce the number of accidents at level crossings without doorstops equipped withEarly Warning System (EWS).

## Keyword: railroad level crossing, accident, community behavior, early warning system, binary logistic regression

## ABSTRAK
Peningkatan keselamatan di perlintasan sebidang terus dilakukan untuk menekan angka kecelakaan diperlintasan sebidang, khususnya perlintasan kereta sebidang resmi tidak terjaga yang sering terjadi kecelakaan. Perlintasan kereta sebidang menjadi salah satu titik yang rawan kecelakaan yang diakibatkan kejadian kecelakaan perkeretaapian pada simpul perlintasan sebidang dengan jalan. Kecelakaan yang terjadi di perlintasan sebidang disebakan oleh beberapa faktor yaitu human error , penjaga perlintasan yang terlambat menurunkan palang pintu dan masih rendahnya kesadaran masyarakat untuk patuh dengan rambu-rambu di perlintasan sebidang. Salah satu upaya yang  terus  dilakukan  pemerintah  untuk  menekan  angka  kecelakaan  diperlintasan  sebidang  adalah  dengan  mengadakan  sosialisasi keselamatan  guna  meningkatkan  kesadaran  masyarakat  dalam  mentaati  aturan  lalu  lintas  di  perlintasan  sebidang,  pemerintah  juga memasang alat pendeteksi kereta bersifat stand alone dengan memanfaatkan solar cell sebagai sumber daya, yang dipasang 1,5 km dari posisi lampu traffic pada perlintasan sebidang, yang memberikan peringatan dini berupa sinyal atau lampu berwarna kuning saat keadaan normal dan berwarna merah saat roda kereta menginjak sensor serta suara sirene yang disebut dengan Early Warning System (EWS). Pengumpulan data pada penelitian ini dengan menggunakan angket kuisoner. Pengambilan sampel secara acak atau random sampling,  dan  dianalisis  menggunakan  metode  regresi  logistik  biner.  Penelitian  ini  mengambil  lokasi  penelitian  yang  berada  di perlintasan sebidang tepatnya pada KM 31+988 di Kecamatan Taman, Sidoarjo. Analisis penelitian menunjukkan hasil bahwa faktor yang mempengaruhi masyarakat melanggar sistem peringatan dini kereta api adalah penyebab dari masyarakat melakukan pelanggaran dipengaruhi oleh dua faktor yaitu frekuensi melintas masyarakat dalam sehari yang memiliki pontesi melakukan pelanggaran sebesar 37,16 % dan waktu tunggu sebelum kereta melintas memiliki pontesi sebesar 93,82 %. Masih terdapat masyarakat yang melanggar sistem  peringatan  dini  kereta  api  dan  tidak  memahami  rambu-rambu  yang  ada  pada  perlintasan  sebidang.  Kurangnya  kesadaran masyarakat  untuk  mentaati  rambu-rambu  yang  ada  pada  perlintasan  sebidang  sehingga  tidak  dapat  menekan  angka  kecelakaan  di perlintasan sebidang tanpa palang pintu yang dilengkapi dengan Early Warning System (EWS).
Kata kunci: Perlintasan sebidang, kecelakaan, perilaku masyarakat, Early Warning System , regresi logistik biner

## 1. PENDAHULUAN
Kereta  api  merupakan  moda  transportasi  massal  yang  memiliki  beberapa  keunggulan  diantaranya  dapat  mengangkut penumpang dalam jumlah besar, memiliki tingkat keamanan yang tinggi, bebas dari kemacetan [9]. Namun disamping hal itu, penyelenggaraan transportasi kereta api juga tidak terlepas dari adanya perlintasan sebidang antara jalan dan rel yang sering kali menimbulkan berbagai macam masalah [12]. Menurut Peraturan Menteri Nomor 94 Tahun 2018 tentang Peningkatan Keselamatan Perlintasan Sebidang Antara Jalur Kereta Api dengan Jalan [1]. Perlintasan sebidang adalah perpotongan antara jalan dengan jalur kereta api [13]. Keselamatan berlalu lintas di perlintasan sebidang saat ini menjadi
salah  satu  masalah  serius  [15].  Saat  ini,  tercatat  900,19  KM  jalan  kereta  api  yang  masih  aktif  di  Jawa  Timur.  Total perlintasan  sebidang  sebanyak  1.409  perlintasan  yang  terdiri  dari  287  perlintasan  sebidang  resmi  dijaga,  dan  770 perlintasan sebidang resmi tidak dijaga. Kejadian kecelakaan yang paling sering terjadi yaitu di perlintasan sebidang resmi tidak dijaga [7].
Angka kecelakaan pada perlintasan sebidang yang terus mengalami peningkatan yang disebabkan oleh beberapa hal salah satu nya pengguna jalan yang tidak disiplin saat melewati pintu perlintasan sebidang dengan cara melakukan pelanggaran seperti menerobos palang pintu dan tetap melewati perlintasan sebidang saat alarm peringatan dini kedatangan kereta api berbunyi  [10].  Jumlah  kejadian  terus  bertambah  akibat  kelengkapan  rambu-rambu  lalu  lintas  perkeretaapian  yang terpasang di simpul antara perlintasan rel sebidang dan jalan tidak memenuhi standar berlaku [5]. Banyak perlintasan sebidang  tersebar  di  berbagai  wilayah  di  Provinsi  Jawa  Timur  yang  tidak  memenuhi  standar  teknis  atau  tidak  sesuai dengan teknis peraturan yang berlaku. Salah satunya ialah perlintasan sebidang km 31+988 yang berada di Desa Gilang, Kecamatan Taman, Sidoarjo, Jawa Timur. Meskipun Early Warning System (EWS) berfungsi dengan baik dengan sensor kedatangan kereta api dipasang sejauh 1,5 km dari perlintasan sebidang dengan kondisi lalu lintas rata-rata harian yang cukup ramai yaitu 762 pengguna jalan yang melintas per jam. Lebar bahu jalan 4 m dan tidak adanya palang pintu yang terpasang dapat menimbulkan potensi kecelakaan pada perlintasan sebidang dan pelanggaran masyarakat terhadap sistem peringatan dini kereta api yang terpasang akibat tidak adanya petugas JPL yang berjaga.
Dapat  disimpulkan  bahwa  pemasangan  EWS  pada  perlintasan  sebidang  akan  bekerja  secara  maksimal  apabila  diikuti dengan keikutsertaan dan kesadaran dari masyarakat saat melintasi perlintasan sebidang. Maka, perlu adanya penelitian lebih lanjut terkait perilaku masyarakat saat melewati pintu perlintasan sebidang yang nantinya dapat memberikan saran terkait  hal  tersebut  untuk  menekan  jumlah  angka  kecelakaan,  pelanggaran  dan  meningkatkan  keselamatan berkendara atau  berlalu  lintas  di  perlintasan  sebidang  tanpa  palang  pintu  dan  tidak  dijaga  serta  dapat  memaksimalkan  kerja  dari pemasangan  peralatan  EWS.  Faktor-faktor  yang  mempengaruhi  perilaku  masyarakat  terhadap Early  Warning  System (EWS) pada perlintasan sebidang tanpa palang pintu antara lain frekuensi persilangan responden selama sehari, waktu tunggu  sebelum  kereta  melewati  perlintasan  sebidang,  pemahaman rambu-rambu yang  ada  pada  perlintasan  sebidang. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi karakteristik masyarakat yang melewati pintu perlintasan sebidang tanpa palang pintu yang dilengkapi EWS, serta mengetahui perilaku masyarakat terhadap Early Warning System untuk mengurangi tingkat pelanggaran pada perlintasan sebidang tanpa palang pintu.

## 2. KAJIAN LITERATUR

## Early Warning System (EWS)
Early Warning System atau EWS adalah instrumen yang berfungsi menyampaikan peringatan secara lebih awal berupa sinyal, lampu dan juga suara sirine. Peralatan tersebut berguna untuk mendeteksi kereta yang akan melintas serta memberi peringatan dini kepada masyarakat yang akan melintasi perlintasan sebidang. Peralatan ini bersifat stand alone dengan memanfaatkan solar cell sebagai sumber daya [7]. Pada saat kondisi normal indikasi pada EWS berwarna kuning, EWS terdapat sensor yang di pasang sejauh 1,5 km dari posisi lampu traffic EWS digunakan untuk mendeteksi kedatangan kereta api. Sensor ini saat terinjak oleh roda kereta api maka akan mengubah lampu traffic menjadi merah. Sirine akan berbunyi kemudian saat kereta api menginjak sensor penghubung lampu traffic akan kembali kuning dan sirine akan mati [7].

## Perlintasan Sebidang
Dalam  dokumen  Peraturan  Menteri  Nomor 94  Tahun 2018  disebutkan bahwa pertemuan  antara  rel dengan  jalur  jalan disebut perlintasan sebidang [1]. Trayek kereta api mencakup rangkaian petak jalan rel yang bagian atas dan bawahnya digunakan untuk operasional perjalanan kereta. Landasan kereta api terdiri atas konstruksi beton, baja, atau material lain berada  di  atas  dan  di  bawah  permukaan  tanah,  atau  bertumpu  pada  perangkat  untuk  memandu  operasional  kereta. Perlintasan sebidang dibagi menjadi dua [8]:
a. Perlintasan sebidang resmi
Perlintasan  resmi  merupakan  perlintasan  yang  keberadaannya  diakui  oleh  pemerintah  maupun  PT.  Kereta  Api sehingga pengamanan perjalanan di perlintasan sebidang resmi telah terjamin.
b. Perlintasan sebidang tidak resmi
Perlintasan ini merupakan perlintasan yang terdapat di sepanjang jalur kereta api yang keberadaannya tidak diakui oleh  pemerintah  maupun  PT.  Kereta  Api.  Perlintasan  ini  terjadi  karena  kebiasaan  masyarakat  sekitar  yang memanfaatkan jalur kereta api untuk memotong jalan sehingga waktu dan jarak tempuh dalam perjalanan tersebut menjadi singkat

## 3. METODE
Data primer didapat penulis dari hasil penyebaran kuisoner melalui google form yang terdiri dari 9 butir pertanyaan untuk mengetahui  karakteristik  masyarakat,  perilaku  masyarakat  dan  data  sekunder  berupa  data  jumlah  kecelakaan  di perlintasan sebidang Jawa Timur. Penelitian ini termasuk ke dalam penelitian kuantitaif  [14]. Metode yang digunakan yaitu regresi logit biner untuk mengetahui hubungan satu atau lebih variabel independen terhadap variabel dependen [11]. Nilai probabilitas digunakan untuk mengetahui kemungkinan perilaku masyarakat melanggar atau tidak melanggar sistem peringatan  dini  kereta  api  [16].  Perangkat  lunak  SPSS17  dan  Microsoft  excel  digunakan  untuk  membantu  proses pengolahan data penelitian. Setelah melakukan pengolahan, penulis mmelakukan analisis data sebagai berikut:
a. Uji vaiditas dan uji reliabilitas
Peneliti  memakai  sampel  sejumlah  30  responden  [6].  Menggunakan  nilai  angka  signifikasi  sebesar  10%  [3]. Sehingga dapat ditentukan nilai Ritabel sebesar  0,3601. Dengan ketetuan nilai valid jika r hitung lebih besar (>) dari r tabel dan tidak valid ketika r hitung lebih kecil (<) dari r tabel [2]. Hasil pengujian menunjukkan seluruh variabel X1-X9 valid dengan ketentuan nilai r tabel 0,361. Berikut adalah hasil uji validitas:
Tabel 1 . Hasil Pengujian Variabel R hitung Keterangan X1 0.693 Valid X2 0.500 Valid X3 0.509 Valid X4 0.496 Valid X5 0.707 Valid X6 0.643 Valid X7 0.496 Valid X8 0.654 Valid X9 0.637 Valid
Hasil pengujian variable terhadap uji validitas butir pertanyaan yang telah disusun dapat dinyatakan semua pertanyaan yang  disusun valid.  Sehingga  item-item  pertanyaan  dalam kuesioner  dapat  digunakan  untuk  pengambilan data  survey utama. Hasil pengujian dapat dikatakan valid dengan melihat dari nilai r hitung yang lebih besar dari r tabel. Oleh karena itu dapat disimpulkan bahwa kuisoner yang sudah disusun layak untuk digunakan. Pengujian validitas item pertanyaan tersebut di sebarkan kepada minimum 30 responden.
b. Analisis Regresi Logistik Biner
Skala diskrit pada variabel dependen dengan dua peluang, yaitu berhasil = 0 dan gagal = 1 [4]. Bentuk umum dari model peluang regresi logistik dengan p faktor dengan formulasi [11]:
π ( x ) = exp⁡(𝛽 0 +𝛽 1 𝑋 1 +𝛽 2 𝑋 2 +...+𝛽 𝑃 𝑋 𝑃 ) 1+exp⁡(𝛽 0 +𝛽 1 𝑋
1 +𝛽 2 𝑋 2 +...+𝛽 𝑃 𝑋 𝑃 ) (1)
Dimana:
π(x) = peluang kejadian sukses
(Y=1) βp  = nilai praduga parameter
c. Analisis Probabilitas
Probabilitas merupakan kemungkinan atau peluang suatu peristiwa dapat terjadi [16] . Dalam penelitian ini nilai probabilitas digunakan untuk mengetahui kemungkinan  perilaku  masyarakat  melanggar  atau tidak  melanggar  sistem  peringatan  dini  kereta  api.  Untuk  menentukan  besarnya  nilai  probabilitas melanggar atau tidak melanggar sistem peringatan dini kereta api digunakan rumus:
In 𝑃(𝑥 𝑖 ) 1−𝑃(𝑥 𝑖 ) = B 0 +B 1 X 1 +B 2 X 2 +..+B j X j (2)

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Identifikasi Karakteristik Responden
Disebarkan kurang lebih 103 kuisoner melalui tautan google form kepada  responden. Penyebaran kuesioner didapatkan hasil identifikasi karakteristik responden sebagai berikut:
Tabel 2 . Hasil Survei Karakteristik Responden No Variabel Presentase 1 Jenis kelamin Perempuan 49% Laki-laki 51% 2 Usia < 18 Tahun % 19 – 30 Tahun 75% 31 – 45 Tahun 12% 46 – 55 Tahun 6% > 55 1% 3 Pekerjaan PNS 3% Karyawan 50% Pengusaha 5% Mahasiswa 43% 4 Penghasilan < 500.000 32% 500.000 – 2.500.000 38% 2.500.00 – 5.000.000 27% > 5.000.000 3% 5 Pendidikan Terakhir SMP 3% SMA 60% Diploma 24% Sarjana 4% Pascasarjana 2% 6 Frekuensi melintas 1 kali 7% 2 kali 43% >2 kali 9% Acak 41% 7 Waktu tunggu kereta 15 detik 1% 20 detik 8% 25 detik 38% 30 detik 24% 35 detik 29% 8 Pemahaman rambu Memahami rambu 72% Tidak memahami rambu 28% 9 Perilaku masyaarakat Pernah melanggar 43%
Hasil  identifikasi  karakteristik  menunjukan  28%  masyarakat  yang  melintas  di  perlintasan  sebidang  tidak  memahami rambu-rambu yang ada. Sisanya 72% masyarakat sudah cukup memahami rambu-rambu yang ada di perlintasan sebidang. Perlintasan sebidang resmi tidak dijaga tidak adanya palang pintu yang terpasang dapat menimbulkan potensi kecelakaan pada perlintasan sebidang. Pelanggaran masyarakat terhadap sistem peringatan dini kereta api yang terpasang akibat tidak adanya petugas JPL yang berjaga sebesar 43% masyarakat melanggar peringatan dini tersebut. Artinya masyarakat kurang memahami  akan  adanya  bahaya  yang  mengintai  apabila  melanggar peringatan  dini  tersebut.  Akibatnya  masih  banyak kejadian kecelakaan antara kereta api dengan kendaraan pribadi pada perlintasan sebidang.

## Analisis Regresi Logistik Biner
Menggunakan  analisis  ini  untuk  mengidentifikasi  variabel  bebas  berpengaruh  atas  variabel  terikat  sehingga  dalam penelitian ini nilai 𝛼 = 0,10 dan variabel dependen (Y) bersifat dikotomi yang memiliki dua kemungkinan tidak pernah melanggar EWS (0) dan melanggar EWS (1), kemudian juga digunakan untuk mengetahui persamaan dari model regresi logistik  biner  yang  diperoleh  [18].  Untuk  membentuk  model  regresi  terbaik  pada  penelitian  ini  adalah  dengan  cara memasukan seluruh variabel independen kemudian mengeliminasi variabel tidak signifikan, selanjutnya menghasilkan variabel  signifikan  yang  layak  masuk  ke  dalam  model  [17].    Artinya,  variabel  yang  signifikan  diaggap  berpengaruh terhadap variabel dependen secara parsial. Berikut merupakan hasil pengujian dengan ketentuan nilai r tabel 2,706.
Tabel 3 . Hasil Pengujian Signifikansi Model Variabel R hitung R tabel Keterangan X1 2.593 2.706 Tidak signifikan X2 1.515 2.706 Tidak signifikan X3 2.043 2.706 Tidak signifikan X4 0.432 2.706 Tidak signifikan X5 1.709 2.706 Tidak signifikan X6 7.766 2.706 Signifikan X7 8.284 2.706 Signifikan X8 0.168 2.706 Tidak signifikan
Pengujian signifikansi model menunjukan bahwa variable X6 dan X7 berpengaruh signifikan terhadap variable dependen. Variabel X6 yaitu frekuensi melintas selama satu hari dan X7 yaitu waktu tunggu sebelum kereta melewati perlintasan sebidang. Hasil nilai koefisien korelasi perhitungan menunjukan bahwa nilai koefisien korelasi hitung frekuensi melintas selama satu hari sebesar 7.766 lebih besar dari nilai koefisien korelasi tabel yaitu sebesar 2.706. Artinya variable frekuensi melintas selama satu hari berpengauh signifikan terhadap variable terikat. Hasil nilai koefisien korelasi perhitungan untuk variable waktu tunggu sebelum kereta melewati perlintasan sebidang sebesar 8.284 lebih besar dari nilai koefisien korelasi tabel  yaitu  sebesar  2.706.  Artinya  variable  waktu  tunggu  sebelum  kereta  melewati  perlintasan  sebidang  berpengauh signifikan  terhadap  variable  terikat.  Berikut  hasil  perhitungan  kesesuaian  model  regresi  logistik  dapat  diidentifikasi melalui uji hosmer and lemeshow .
Tabel 4 . Hasil Uji Hosmer and Lemeshow Step Chi-square Degree of freedom Signifikansi 1 7.371 8 0.497
Hasil pengujian kecocokan model menunjukkan nilai signifikansi 0,497 > 0,1 sehingga 𝐻 1 ditolak dan 𝐻 0 diterima yang artinya metode tersebut dapat digunakan. Signifikansi 0,000 lebih kecil dari nilai alpha 0,1 sehingga 𝐻 1 diterima dan 𝐻 0 ditolak. Hasil pengujian secara simultan menunjukan nilai chi-square 35,225 > 13,362 sehingga 𝐻 0 ⁡ diterima. Analisis ini membuktikan bahwa variabel bebas berpengaruh secara simultan atas variabel terikat didalam model, sehingga model tersebut layak dan dapat dianalisis lebih lanjut. Berikut hasil pengujian secara simultan:
Tabel 5 . Hasil Pengujian Simultan Chi-square Degree of freedom Signifikansi Step1 Step 35.225 8 0.000 Block 35.225 8 0.000 Model 35.225 8 0.000
Hasil pengujian seberapa besar kemampuan variabel independent dalam menjelaskan variabel dependen nilai koefisien korelasinya  menunjukan  nilai  0,389.  Berarti  bahwa  kemampuan  variabel  bebas  sebesar  38,9%  dalam  menjelaskan variabel  terikat, serta sisanya 61,1% dijelaskan oleh variabel faktor lain dimana variabel tersebut tidak diambil  peneliti.
Tabel 6 . Hasil Uji Pseudo R Square Step -2 Log Likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square 1 105.371 0.290 0.389
Berdasarkan dari hasil analisis regresi logistik biner yang telah dilakukan menunjukkan bahwa model dari regresi logistik dalam  penelitian  ini  sudah  sesuai  dan  layak  digunakan.  Variabel  yang  dapat  mempengaruhi  masyarakat  melakukan pelanggaran terhadap Early Warning System (EWS) adalah frekuensi melintas masyarakat dalam sehari dan waktu tunggu sebelum  kereta  melintas  yang  berpengaruh  secara  negatif  terhadap  perilaku  masyarakat.  Selanjutnya  akan  dilakukan penilaian  perkiraan  probabilitas  terhadap  perilaku  masyarakat  yang  melanggar  atau  tidak  melanggar  pada  system peringatan dini kereta api di perlintasan sebidang.

## Analisis Probabilitas
Untuk menentukan perkiraan nilai probabilitas perilaku masyarakat melanggar atau tidak melanggar sistem peringatan dini kereta api, dengan memasukan hasil perhitungan dari model persamaan regresi logistik yang didapatkan ke dalam rumus probabilitas. Nilai probabilitas untuk frekuensi melintas (2) dalam sehari yaitu:
logit (p) = In 𝑃⁡(𝑥𝑖) 1−𝑃⁡(𝑥𝑖) (3)
= 1,207 – 1,445 𝑓𝑟𝑒𝑘𝑢𝑒𝑛𝑠𝑖(2)
= -1,683
P
= 𝑒𝑥𝑝𝑙𝑜𝑔𝑖𝑡⁡(𝑝)
1+𝑒𝑥𝑝𝑙𝑜𝑔𝑖𝑡⁡(𝑝)
= 0,3716 = 37,16%
Frekuensi melintasi di perlintasan sebidang dalam sehari memiliki pontensi masyarakat untuk melakukan pelanggaran sistem peringatan dini kereta api sebesar 37,16%. Artinya 62,84% lainnya masyarakat tidak melakukan pelanggaran sistem  peringatan  dini  kereta  api,  atau  masyarakat  mematuhi  dengan  adanya  sistem  peringatan  dini  tersebut.  Nilai probabilitas  waktu  tunggu  (4)  sebelum  kereta melintas yaitu:
logit (p) = In 𝑃⁡(𝑥𝑖) 1−𝑃⁡(𝑥𝑖) = 1,207 – 1,964 𝑤𝑎𝑘𝑡𝑢⁡𝑡𝑢𝑛𝑔𝑔𝑢(4) = 0,757
P = 𝑒𝑥𝑝𝑙𝑜𝑔𝑖𝑡⁡(𝑝)
1+𝑒𝑥𝑝𝑙𝑜𝑔𝑖𝑡⁡(𝑝)
= 0,9382 = 93,82%
Waktu tunggu kereta api sebelum melintas memiliki pontensi masyarakat untuk melakukan pelanggaran sistem peringatan dini kereta api sebesar 93,82%. Potensi masyarakat untuk tidak melakukan pelanggaran pada peringatan dini kereta api sebesar 6,18%. Waktu tunggu kereta api sebelum melintas yang lama dapat membuat masyarakat untuk lebih melanggar adanya  sistem  peringatan  dini  kereta  api.  Berdasarkan  hasil  analisis  probabilitas  yang  dilakukan  menunjukkan  bahwa waktu  tunggu  sebelum  kereta  melintas  memiliki  peluang  masyarakat  melakukan  pelanggaran  lebih  besar  dari  pada frekuensi  melintas  masyarakat  dalam  sehari.  93,82%  masyarakat  akan  melakukan  pelanggaran  dengan  menerobos meskipun sudah ada peringatan dini kereta api akan melintas.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dari analisis menunjukkan bahwa masih terdapat masyarakat yang melanggar sistem peringatan dini kereta  api  dan  tidak  memahami  rambu-rambu  yang  ada  pada  perlintasan  sebidang.  Masih  kurangnya  kesadaran masyarakat  untuk  mentaati  rambu-rambu  yang  ada  pada  perlintasan  sebidang  sehingga  tidak  dapat  menahan  tingkat kecelakaan pada perlintasan kereta sebidang tanpa palang pintu meskipun lengkap dengan rambu-rambu EWS. Perilaku masyarakat terhadap Early Warning System (EWS) berdasarkan dari hasil analisis yang dilakukan menunjukan penyebab dari masyarakat melakukan pelanggaran dipengaruhi oleh dua faktor yaitu frekuensi melintas masyarakat dalam sehari
yang  memiliki  pontesi  melakukan  pelanggaran  sebesar  37,16%  dan  waktu  tunggu  sebelum  kereta  melintas  memiliki pontesi sebesar 93,82%. Hasil analisis probabilitas yang dilakukan menunjukkan bahwa waktu tunggu sebelum kereta melintas memiliki peluang masyarakat melakukan pelanggaran lebih besar dari pada frekuensi melintas masyarakat dalam sehari.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Peraturan Menteri Nomor 94 Tahun. (2018). Keselamatan Perlintasan Sebidang Antara Jalur Kereta Api dengan Jalan.
[2] Azwar, S. (2013). Reliabilitas dan Validitas. Yogyakarta: Pustaka Pelajar.
[3] Badan Pusat Statistik. (n.d.). Kecamatan Taman Dalam Angka. BPS Kabupaten Sidoarjo.
[4] Basuki, A. T. (n.d.). Bahan Ajar Ekonometrika. In Regresi Logistik. Universitas Muhammadiyah Yogyakarta.
[5] Budiharjo, A., & Yunarto, I. F. (2019). Kajian peningkatan keselamatan perlintasan sebidang kereta api Grogol di Kabupaten tegal. Jurnal keselamatan transportasi jalan.
[6] Cochran, W. G. (2010). Teknik Penarikan Sampel Edisi Ketiga. Universitas Indonesia.
[7] Dinas Perhubungan Jawa Timur. (2020). Data Kecelakaan Lalu lintas di Perlintasan Kereta Api Jawa Timur.
[8] Direktoral Jendral Perhubungan Darat. (2005). Pedoman Teknis Perlintasan Sebidang Antara Jalan Dengan Jalur Kereta Api.
[9] Direktorat Jenderal Perhubungan Darat. (2002). Pedoman Teknis Penyelenggaraan Angkutan Penumpang Umum Di Wilayah Perkotaan Dalam Trayek Tetap dan Teratur.
[10] Efendi, R. D., Sebayang, N., & Naigggolan, T. H. (2020). Pengaruh Penutupan Palang Pintu Perlintasan Kereta Api Terhadap Kinerja Lalu Lintas Pada Simpang Tak Bersinyal di Kota Malang. Jurnal Mahasiswa Gelagar Vol.02.
[11] Hosmer and Stanley Lemeshow. (2000). Applied Logistic Regression Secon Edition. New York: John Wiley and Sons Inc.
[12] Juneman. (2010). Masalah Transportasi Kota dan Pendekatan Psikologi Sosial. Ikatan Psikologi Sosial, Himpunan Psikologi Indonesia.
[13] Menteri Perhubungan. (2018). Peningkatan Keselamatan Perlintasan Sebidang. Peraturan Menteri.
[14] Sugiono. (2016). Metode Penelitian Kualitatif dan Kuantitatif. Bandung: Alfabeta.
[15] Utami, A. (2020). Studi Perilaku Masyarakat Terhadap Early Warning System. Adita Utamia.
[16] Walpone, R. E. (n.d.). Pengantar Statistika.  Jakarta: PT. Gramedia Pustaka Utama.
[17] Widarjono, A. (2010). Analisis Statistika Multivariat Terapan. Yogyakarta: UPP STIM YKPN.
[18] Wulandari, A., Faruk, F. M., Doven, F. S., & Budyanra. (2017). Penerapan Metode Regresi Logistik Biner Untuk Mengetahui Determinan Kesiapsiagaan Rumah Tangga.