Journal homepage: http://iptek.its.ac.id/index.php/jats
Aplikasi Highway Safety Manual (HSM), AASHTO 2010 untuk Memprediksi Jumlah Kecelakaan pada Jalan Tol Surabaya-Gempol
Rifqah 1 , Hera Widyastuti 2
Departemen Teknik Sipil, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya 1 Koresponden*, Email: hera@ce.its.ac.id
Info Artikel Abstract
Diajukan             06 Juli 2023
Diperbaiki          27 Juli 2023 Disetujui            28 Agustus 2023
Keywords: HSM, toll road, calibration factor, traffic accident
Surabaya-Gempol Toll Road is one of the toll roads with the highest number of accidents in East Java.  In  this  condition,  it  is  necessary  to  make  efforts  to  prevent  traffic  accidents.  One  of  the efforts to prevent traffic accidents is by analyzing the application of the Highway Safety Manual (HSM), AASHTO 2010 on the Surabaya-Gempol Toll Road. The HSM model is applied to obtain a calibration factor value (C), which is a comparison between the actual number of accidents and the number of predicted accidents based on road conditions in America resulting from the values of Safety Performance Functions (SPFs) and Crash Modification Factors (CMFs), and to obtain the number of expected accidents (Nexpectations) using the Empirical Bayes (EB) method. Based on the calculation results, a calibration factor (C) of 0.34 is obtained, which states that the number of accidents on the Surabaya-Gempol Toll Road is 1/3 times the number of accidents that occur on toll roads in America. It was concluded that the level of safety produced by the HSM model on the Surabaya-Gempol Toll Road is low, so it is less effective for use at that location.
Kata kunci: HSM, jalan tol, faktor kalibrasi, kecelakaan lalu lintas
Abstrak
Jalan  Tol  Surabaya-Gempol  merupakan  salah  satu  jalan  tol  dengan  jumlah  kecelakaan tertinggi  di  Jawa  Timur.  Dalam  kondisi  ini  maka  perlu  dilakukan  upaya  pencegahan kecelakaan  lalu  lintas.  Salah  satu  upaya  untuk  mencegah  terjadinya  kecelakaan  lalu  lintas adalah dengan melakukan analisis aplikasi Highway Safety Manual (HSM), AASHTO 2010 pada Jalan Tol Surabaya-Gempol.  Pengaplikasian model HSM dilakukan untuk mendapat- kan  nilai  faktor  kalibrasi  (C)  yang  merupakan  perbandingan  antara  jumlah  kecelakaan aktual  dengan  jumlah  kecelakaan  prediksi  berdasarkan  kondisi  jalan  di  Amerika  yang dihasilkan  dari nilai  Safety  Performance  Functions  (SPFs) dan  Crash  Modification  Factors (CMFs) serta mendapatkan jumlah kecelakaan ekspetasi (Nekspetasi) dengan menggunakan metode  Empirical  Bayes  (EB).  Berdasarkan  hasil  perhitungan,  didapatkan  faktor  kalibrasi (C) sebesar 0,34 atau menyatakan jumlah kecelakaan di Jalan Tol Surabaya-Gempol 1/3 kali jumlah  kecelakaan  yang  terjadi  pada  kondisi  jalan  tol  di  Amerika.  Disimpulkan  tingkat keselamatan yang dihasilkan model HSM pada Jalan Tol Surabaya-Gempol rendah, sehingga kurang efektif untuk digunakan pada lokasi tersebut.

## 1. Pendahuluan
Menurut  BPJT,  Provinsi  Jawa  Timur  menjadi  urutan kedua sebagai penyumbang jumlah kecelakaan tertinggi pada jalan  tol  di  Indonesia  setelah  Provinsi  DKI  Jakarta.  Pada tahun 2020 jumlah kecelakaan yang terjadi pada Jalan Tol di Provinsi  DKI  Jakarta  sebesar  kurang  lebih  320  kejadian, Provinsi  Jawa  Timur  sebesar  kurang  lebih  95  kejadian, Provinsi  Jawa  Tengah  sebesar  90  kejadian,  dan  disusul Provinsi  Jawa  Barat  sebanya  80  kejadian.  Didapatkan  data dari  BPJT  (2020)  dan  Baketrans  Departemen  Perhubungan (2019) bahwa jalan tol dengan jumlah kecelakaan tertinggi di Jawa Timur terdapat pada Jalan Tol Ngawi-Kertosono, Jalan Tol  Surabaya-Gempol  dan  Jalan  Tol  Waru-Juanda.  Oleh karenanya  perlu  dilakukan  analisis  lebih  lanjut  mengenai kecelakaan pada Jalan Tol di Jawa Timur dengan mengambil lokasi  spesifik  pada  salah  satu  jalan  tol  dengan  jumlah
kecelakaan  tertinggi  di  Jawa  Timur  yaitu  pada  Jalan  Tol Surabaya-Gempol.
Jalan  Tol  Surabaya  –  Gempol  atau  Jalan  Tol  Surgem adalah  jalan  tol  yang  membentang  sepanjang  45  kilometer yang menghubungkan antara Kota Surabaya dengan daerah Gempol, Kabupaten Pasuruan, Jawa Timur. Jalan tol ini ter- hubung  dengan  Jalan  Tol  Surabaya-Mojokerto  di  sebelah barat, Jalan Tol Surabaya-Gresik di sebelah barat laut, Jalan Tol Waru-Juanda di sebelah timur, serta Jalan Tol Gempol – Pandaan dan Jalan Tol Gempol-Pasuruan di sebelah selatan. Jalan  tol  ini  mulai  beroperasi  sejak  26  juli  1986.  Angka kecelakaan  pada  Jalan  Tol  Surabaya-Gempol   mencapai 29 kejadian  [1].  Jika  dibandingkan  dengan  jumlah  kecelakaan lalu  lintas  pada  jalan  tol  lain  di  Jawa  Timur,  Jalan  Tol Surabaya-Gempol menempati peringkat kedua dengan angka kecelakaan tertinggi.

## Rifqah dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 21, Nomor 3, Agustus 2023 (267-274)
Kecelakaan lalu lintas adalah suatu peristiwa di jalan yang tidak  diduga  dan  tidak  disengaja  melibatkan  kendaraan dengan atau tanpa pengguna jalan lain yang mengakibatkan korban  manusia  dan  kerugian  harta  benda  [2].  Kecelakaan lalu  lintas  juga  dapat  diartikan  sebagai  sautu  peristiwa  di jalan  raya  yang  tidak  disangka-sangka  dan  tidak  disengaja, melibatkan kendaraan dengan atau tanpa pemakai jalan lain- nya,  mengakibatkan  korban  manusia  atau  kerugian  harta benda.  Korban  kecelakaan  lalu  lintas  dapat  berupa  korban mati,  luka  berat  dan  luka  ringan  dan  diperhitungkan  paling lama  30  (tiga  puluh)  hari  setelah  kecelakaan  terjadi  [3]. Gambaran  komposisi  karakteristik  kecelakaan  dari  penge- lolahan  data  diketahui  berdasarkan  jenis  kecelakaan  lalu lintas jalan, tabrakan merupakan jenis kecelakaan yang pal- ing  banyak  terjadi  dengan  presentase  sebesar  65,6%  di wilayah  Indonesia.  Wilayah  yang  paling  sering  terjadi kecelakaan  adalah  pulau  Jawa  dengan  persentase  sebesar 70,35%[4].  Kecelakaan  lali  lintas  termasuk  dalam  10 penyebab  kematian  nomor  satu  di  Indonesia,  jenis  kecela- kaan  yang  paling  sering  terjadi  adalah  kecelakaan  dengan menggunakan  sepeda  motor,  kecelakaan  dengan  menggu- nakan mobil penumpang, dan kecelakaan yang terjadi pada pejalan kaki [5].
Kecelakaan  lalu  lintas  menjadi  salah  satu  penyebab kematian  tertinggi  di  Indonesia,  terdapat  tiga  faktor  besar yang mempengaruhi terjadinya kecelakaan lalu lintas yakni faktor  pengemudi,  faktor  kendaraan  dan  faktor  jalan  raya. Kecelakaan lalu lintas merupakan permasalahan global yang dapat  menyebabkan  kematian,  cedera  fisik,  permasalahan psikologi  dan  kerugian  material.  Kerugian  material  yang terjadi akibat kecelakaan lalu lintas menjadi beban yang berat bagi korban dan keluarganya, khususnya pada korban dengan pendapatan menengah kebawah [6]. Didapatkan nilai ekono- mi  akibat  kecelakaan  lalu  lintas  pada  Jalan  Tol  Surabaya- Gempol adalah sebesar Rp. 18.980.914.889 (2012-2016) [7]. Angka  tersebut  terbilang  cukup  besar  jika  dibandingkan dengan  biaya  investasi  yang  dikeluarkan.  Secara  nasional, kerugian  akibat  kecelakaan  lalu  lintas  jalan  diperkirakan mencapai 2,9-3,1% dari total PDB Indonesia [8].
Kerugian  material  ini  dapat  ditanggulangi  dengan menurunkan  angka  kecelakaan  lalu  lintas  dengan  berbagai upaya  [6].  Salah  satunya  adalah  dengan  upaya  pencegahan dan  peningkatan  keselamatan  lalu  lintas,  baik  untuk  upaya penanganan  saat  kejadian,  penanganan  pasca  kejadian  atau pun  upaya  pencegahan  terjadinya  kecelakaan  lalu  lintas. upaya  pencegahan  terjadinya  kecelakaan  lalu  lintas  dapat dilakukan  dengan  melakukan  analisis  prediksi  kecelakaan lalu lintas. analisis prediksi kecelakaan lalu lintas berdasar- kan  kondisi  jalan  penting  dilakukan  karena  faktor  kondisi
jalan adalah faktor yang memiliki kemungkinan lebih tinggi untuk dilakukan pengendalian dan pengontrolan, dibanding- kan  dengan  faktor  manusia/pengemudi  yang  bersifat  lebih subjektif.
Distribusi  binomial  negatif  yang  digunakan  untuk mengembangkan  model  hubungan  frekuensi  kecelakaan dengan volume lalu lintas harian menghasilkan model secara keseluruhan menunjukkan kecocokan statistika [9]. Regresi binomial negatif merupakan generalisasi dari bentuk regresi poisson  untuk  mengatasi  permasalahan  overdispersi  [10]. Pada  dasarnya  model  yang  dihasilkan  HSM  dibangun berdasarkan distribusi poisson.
Analisis  prediksi  kecelakaan  lalu  lintas  berdasarkan kondisi jalan dapat dilakukan dengan menggunakan Highway Safety  Manual (HSM)  yang  diterbitkan  oleh The  American Association  of  State  Highway  and  Transportation  Officials (AASHTO)  pada  tahun  2010.  HSM  menyediakan  metode untuk  melakukan  analisis  keselamatan  kuantitatif,  dengan variabel Safety Performance Function (SPSf) yang memper- hatikan nilai LHR, dan Crash Modification Factors (CMFs) yang  memperhatikan  kondisi  geometrik  jalan  [11].  Faktor kalibrasi  adalah  rasio  dari  total  frekuensi  kecelakaan  lalu lintas yang diamati untuk sekelompok lokasi terpilih dengan total  frekuensi  kecelakaan  lalu  lintas  yang  diprediksi  untuk lokasi  yang  sama.  rasio  kalibrasi  merupakan  perbandingan nilai  kecelakaan  aktual  di  lapangan  dengan  nilai  prediksi kecelakaan yang dihasilkan dari aplikasi model HSM, sema- kin banyak periode pengamatan yang digunakan maka nilai akurasi kalibrasi akan semakin tinggi, oleh karenanya perlu dilakukan  perhitungan  nilai  kalibrasi  per  segmen  disetiap tahunnya selama 5 periode pengamatan, sesuai dengan data yang dimiliki. Didapatkan nilai faktor kalibrasi gabungan (C) gabungan pada Jalan Tol Jakarta-Cikampek, Jakarta-Bogor- Ciawi, dan Jakarta-Tanggerang sebesar 1,95 [12]. Oleh kare- nanya maka perlu dilakukan analisis pada lokasi Jalan Tol di Jawa  Timur,  mengingat  Jalan  Tol  di  Jawa  Timur  menjadi penyumbang kecelakaan pada Jalan Tol nomor dua tertinggi setelah Jalan Tol di Provinsi DKI Jakarta.
Hasil  akhir  dari  analisis  prediksi  kecelakaan  lalu  lintas dengan mengunakan HSM ini adalah untuk mengetahui nilai kalibrasi  gabungan  model  HSM  pada  Jalan  Tol  Surabaya- Gempol yang dihasilkan dari gabungan nilai kalibrasi tahun- an,  sehingga  model  HSM  deangan nilai  kalibrasi  gabungan yang  dihasilkan  dapat  digunakan  secara  utuh  untuk  mem- prediksi  angka  kecelakaan  per  tahun  yang  akan  terjadi  di- masa depan berdasarkan kondisi jalan dan lalu lintas di Jalan Tol Surabaya-Gempol.  pengaplikasian HSM juga dilakukan untuk  membandingkan  kondisi  kecelakaan  lalu  lintas  pada Jalan Tol Surabaya-Gempol dengan Jalan Tol di Amerika.

## 2. Metode
Sebagai  tahapan  awal  dilakukan  pengumpulan  data sekunder  yang  didapatkan  dari  PT.  Jasa  Marga  Surabaya- Gempol  dan  Badan  Koordinasi  Survei  dan  Pemetaan  Nasi- onal (Bakosurtanal). Data yang digunakan berupa data jum- lah  dan  tingkat  keparahan  kejadian  kecelakaan  lalu  lintas setiap segmen selama 5 periode pengamatan. Kemudian data lalu lintas jalan setiap segmen selama 5 periode pengamatan, data ini berupa data lalu lintas harian rata-rata. Selanjutnya data  geometrik  jalan  setiap  segmen  baik  kondisi  horizontal jalan maupun kondisi vertikal jalan. Dan yang terakhir adalah data ketersediaan fasilitas jalan per segmen.
Dalam  HSM  terdapat  4  bagian.  Bagian  A  merupakan bagian pendahuluan yang berisi pengenalan, faktor manusia, dan fundamental. Bagian B merupakan pembahasan menge- nai  proses  manajemen  keselamatan.  Selanjutnya  bagian  C yang  membahas  tentang metode  prediksi  dan  yang  terakhir yaitu bagian D yaitu pembahasan mengenai faktor modifikasi kecelakaan ( Crash Modification Factors ) [11].
Pengaplikasian  model Highway  Safety  Manual dimulai dari membagi jalan menjadi segmen individual, pada pene- litian  ini  pembagian  segmen  dilakukan  setiap  200  meter. Selanjutnya dilakukan analisis jumlah kecelakan yang diha- silkan ( Nspf ) berdasarkan kondisi lalu lintas dan analisis nilai CMF berdasarkan kondisi jalan. Kemudian dilakukan anali- sis nilai faktor kalibrasi (C) berdasarkan rasio perbandingan jumlah  kecelakaan  yang  dihasilkan  ( Nspf )  dengan  jumlah kecelakaan  aktual  ( Naktual ).  Lalu  dapat  ditentukan  jumlah kecelakaan lalu lintas prediksi ( Npredicted ) berdasarkan tiga kondisi tersebut. Kemudian melakukan pengaplikasian Emp- irical Bayes (EB) untuk menentukan jumlah kecelakaan yang diekspetasikan ( Nexpected ).
A. Segmentasi Jalan
Apabila  ada  suatu  segmen  yang  memiliki  karakteristik yang berbeda dari kondisi sebelumnya, maka segmen terse- but dijadikan sebagai segmen baru. Jika kondisi baru meng- hasilkan  segmen  baru,  maka hal  ini  berpengaruh  pada nilai CMFs, setiap karakteristik segmen yang berbeda maka nilai CMFs juga akan berbeda, menyesuaikan dengan karakteristik segmen tinjauan. Pada penelitian ini pembagian segmen dila- kukan  per  200  meter.  Hal  ini  dilakukan  agar  nilai  yang dihasilkan akan memiliki nilai akurasi yang lebih tinggi. B. Safety Performance Functions (SPFs)
Safety Performance Functions (SPFs) merupakan bentuk model regresi yang digunakan untuk memprediksi frekuensi rata rata kecelakaan untuk segmen jalan individual atau jalan persimpangan. SPFs digunakan untuk menentukan perkiraan rata rata frekuensi kecelakaan dari tahun tertentu dan dalam kondisi dasar yang spesifik.
Fungsi  kinerja  keselamatan  diperoleh  dari  data  kecela- kaan  yang  memiliki  kesetaraan  pada  entitas  yang  diamati. Highway Safety Manual (HSM), telah mendefinisikan kondi- si  dasar  untuk  segmen  jalan dalam  membangun  SPFs  yaitu berdasakan  lebar  jalan,  lebar  dan  tipe  bahu  jalan  dan  lebar median dengan panjang segmen satu jalan tetap dan besarnya volume lalu lintas [12].
Kondisi  dasar  untuk  membangun  SPFs  untuk  segmen jalan  pada  segmen  jalan  empat  lajur  2  arah  terbagi  (4/2D) didapatkan sebagai berikut :
1. Lebar lajur (3.2 – 12 feet);
2. Lebar bahu (1.6 -12 feet);
3. Dengan penerangan;
4. Tanpa speed enforcement .
Prediksi  frekuensi  kecelakaan  rata-rata  untuk  jalan ditunjukkan pada persamaan 1
Nspf rd= e (a+b x ln LHRT +Ln (L)) (1) dimana :
Nspf rd =  Jumlah  kecelakaan  lalu  lintas  untuk  satu segmen  jalan  dengan  median  sesuai  kondisi dasar;
LHRT =  Lalu  lintas  harian  rata-rata  tahunan  pada segmen jalan (kend/hari);
L =  Panjang Segmen Jalan (km); a, b =  Koefisien koefisien regresi.
Tabel 1. Koefisien SPFs untuk kecelakaan lalu lintas Severity level a b c 4-lane total -9,025 1,049 1,549 4-lane fatal and injury -8,837 0,958 1,687 4-lane and injury -8,505 0,874 1,74 C. Crash Modification Factors (CMFs)
CMFs  merupakan  rasio  perkiraan  frekuensi  rata  rata kecelakaan  disuatu  tempat  dengan  mempertimbangkan  dua kondisi yang berbeda. CMF menunjukkan perubahan angka kecelakaan yang diakibatkan perubahan suatu kondisi. Ter- dapat dua belas kondisi CMF, mulai dari lebar lajur, lebar dan tipe bahu jalan, lengkung horizontal, beda tinggi, lalu lintas harian  rata  rata  dan  fasilitas  penunjang  jalan.  Terdapat  dua belas kondisi CMF mulai dari lebar , jika tidak terdapat pada kondisi  eksisting  maka  nilai  CMF  diasumsikan  satu.  Tidak lengkapnya  data  menjadi  faktor  utama  yang  menyebabkan model  HSM  kurang  dapat  menginter-pretasikan  kondisi kecelakaan lalu lintas eksisting, sehingga hal ini dapat digu- nakan  menjadi  bahan  evaluasi.  Penentuan  nilai  CMF  dila- kukan setiap segmen sepanjang Jalan Tol Surabaya-Gempol yaitu per 200 meter.
Jika nilai kecelakaan lebih tinggi dari kondisi dasar maka nilai  CMF  akan  lebih  dari  1,  dan  jika  nilai  kecelakaan  rata rata  lebih  rendah  dari  kondisi  dasar  maka  nilai  CMF  akan kurang  dari  1.  Terdapat  12  kondisi  penentuan  nilai Crash Modification Factors (CMFs) sebagai berikut:
Rifqah dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 21, Nomor 3, Agustus 2023 (267-274)
CMF 1rd = Lane Width;
CMF 2rd
= Shoulder Width and Type;
CMF 3rd
= Horizontal Curves : Length, Radius, and Presence of Spiran Transitions ;
CMF 4rd = Horizontal Curves : Superelevation;
CMF 5rd = Grades;
CMF 6rd = Driveway Density;
CMF 7rd = Centerline Rumble Strips;
CMF 8rd
= Passing Lines;
CMF 9rd
= Two Way Left Turn Lanes;
CMF 10rd = Roadside Design;
CMF 11rd
= Lighting;
CMF 12rd = Automated Speed Enforcement.
Penjelasan  selengkapnya  mengenai Crash  Modification Factors (CMF) adalah sebagai berikut:
1. Lebar lajur pada segmen jalan dengan median (CMF1 rd ) Ditinjau  dari  lebar  lajur  pada  segmen  jalan  dengan median, baik bahu luar jalan maupun bahu dalam jalan, maka dilakukan analisis nilai Crash Modification Factors 1rd de- ngan menggunakan perumusan 2. CMF 1 rd = CMFra-1  x Pra+1 (2) dimana : CMF 1 rd = Crash  modification  factor dampak  dari lebar jalan dari total kecelakaan;
CMF 1 rd = Crash  modification  factor dampak  dari lebar  jalan  dari  kondisi  kecelakaan tertentu;
Pra
=  Proporsi dari total kecelakaan.
2. Tipe dan lebar bahu pada semen jalan dengan median (CMF2 rd )
Ditinjau  dari  perbedaan  tipe  bahu  jalan  (CMFwra)  dan lebar bahu jalan  (CMFtra), baik bahu dalam jalan maupun bahu luar jalan, maka dilakukan analisis Crash Modification Factors 2rd menggunakan perumusan 3.
CMF 2 rd= CMFwra x CMFtra-1,0  x  Pra+1,0 (3)
dimana:
CMF 2 rd
= Crash modification factor dampak dari tipe dan lebar bahu jalan;
CMF wra = Crash  modification  factor untuk  kecela- kaan terkait lebar bahu jalan;
CMF tra
= Crash  modification  factor untuk  kecela- kaan berdasarkan tipe bahu jalan;
Pra =  Proporsi total kecelakaan yang disebabkan oleh kecelakaan terkait.
3. Lengkung  horizontal:  panjang,  radius,  dan  keberadaan transisi spiral (CMF3 rd )
Berdasarkan kondisi lengkung horizontal, berupa panjang tikungan  dalam  satuan miles ,  radius  tikungan  dalam  satuan feet , dan keberadaan transisi spiral pada segmen jalan, maka dilakukan  analisis  nilai Crash  Modification  Factors  3rd berdasarkan perumusan 4.
CMF 3rd = 1,55 x Lc + 80,2 R -(0,012 x S)
(1,55 x Lc) (4)
dengan:
CMF 3 rd = Crash Modification Factor berdasar dam- pak  dari  ali-nyemen  horizontal  dari  total kecelakaan;
Lc =  Panjang  tikungan  horizontal  (miles)  ter- masuk transisi spiral;
R =  Jari jari kurvatur (feet);
S =  1 jika terdapat transisi spiral, 0 jika tidak terdapat  transisi  spiral,  0,5  jika  terdapat transisi  spiral  tetapi  tidak  dampai  titik akhir.
4. Lengkung Horizontal: Superelevasi (CMF4rd)
Ditinjau  dari  lengkung  horizontal  berupa  kondisi superelevasi pada segmen jalan, digunakan perumusan Crash
Modification Factors 4rd 5, 6, dan 7.
CMF 4r = 1 untuk SV < 0,01 (5) CMF 4r = 1 + 6 x (SV-0,01) untuk 0,01 ≤ SV < 0,02       (6) CMF 4r = 1,06 + 3 x (SV – 0,02) untuk SV ≥ 0,02 (7)
5. Beda Tinggi (CMF5 rd )
Berdasarkan  kondisi  vertikal  jalan  baik  menanjak maupun menurun berupa  nilai beda tinggi antar segmen jalan satu dengan segmen jalan lain yang berurutan, didefinisikan dalam satuan persen, dilakukan analisis nilai Crash Modifi- cation Factors 5rd yang dibagi menjadi 3 kategori ketentuan yaitu:
1. Beda tinggi ≤ 3% = 1 2. Beda tinggi antara 3% - 6% = 1,10 3. Beda tinggi >6% = 1,16
6. Kepadatan Jalan (CMF 6 rd )
Ditinjau  dari  nilai  kepadatan  setiap  segmen  jalan  yang didapatkan dengan membagi nilai volume lalu lintas tahunan per  segmen  dengan  nilai  kapasitas  jalan  per  segmen.  Nilai volume  lalu  lintas  harian  rata-rata  per  segmen  juga  ikut diperhitungkan  untuk  analisis  nilai Crash  Modification Factors 6rd , hal ini dapat dilihat pada persamaan 8.
CMF 6r = 0,322+DD x [0,05-0,05 x ln AADT ] 0,322+5 x [0,05-0,005 x ln AADT ] (8) dimana : CMF 6r = Crash  modification  factor berdasarkan  ke- padatan jalan dari total kecelakaan;
AADT = Avarage annual daily traffic atau lalu lintas harian rata rata (veh/day);
DD =  Kepadatan  lalu  lintas  jalan  di  kedua  bagian jalan;
D. Calibration Factors (C)
Faktor  kalibrasi  adalah  rasio  dari  total  frekuensi kecelakaan lalu lintas yang diamati untuk sekelompok lokasi terpilih  dengan  total  frekuensi  kecelakaan  lalu  lintas  yang diprediksi  untuk  lokasi  yang  sama,  dilakukan  analisis berdasarkan perumusan 9.
C = Site observed crashes Site predicted crashes (9)
dimana :
C                                     = Faktor kalibrasi; Site observed crashes = Jumlah  kecelakaan  lalu  lintas yang diamati;
Site predicted crashes = Jumlah  kecelakaan  lalu  lintas yang diprediksi.
E. Jumlah Kecelakaan Prediksi ( Npredicted )
Perkiraan  jumlah  prediksi  kecelakaan  lalu  lintas  setiap segmen  jalan  ( Npredicted )  ditentukan  berdasarkan  kondisi lalu lintas jalan ( Nspf ), kondisi geometrik dan fasilitas jalan ( CMF ), dan rasio perbandingan nilai Nspf dengan Naktual. Perkiraan  jumlah  prediksi  kecelakaan  lalu  lintas  setiap segmen ditentukan berdasarkan persamaan 10.
Npredicted = Nspf rd x C x
(CMF 1rd x CMF 2rd x …x CMF12rd) (10)
dimana :
Npredicted = Perkiraan  jumlah  kecelakaan  lalu  lintas untuk satu segmen jalan;
Nspf rd = Jumlah kecelakaan lalu lintas untuk satu segmen  jalan  dengan  median  sesuai kondisi dasar;
CMF xrd = Faktor faktor modifikasi kecelakaan lalu lintas  tertentu  untuk  satu  segmen  jalan dengan median;
C = Faktor Kalibrasi.
F. Metode Empirical Beyes (EB)
Metode EB digunakan untuk menentukan estimasi jumlah kecelakaan ekspetasi atau Nekspetasi dengan menggabungkan  frekuensi  kecelakaan  Naktual  dengan Nprediksi.  Metode  EB  menggunakan  faktor  pembanding w yang merupakan fungsi dari parameter overdispersi k. Nilai dari frekuensi kecelakaan ekspetasidapat dinyatakan dengan persamaan 11 dan 12
w = 1 1+k(∑Seluruh tahun studi Nprediksi) (11) k = 0,236 L (12) dimana : w = Faktor Pembanding; k
= Parameter overdispersi;
L = panjang segmen (miles).
Nilai  estimasi  jumlah  kecelakaan  ekspetasi  atau Nekspetasi  dari  segmen  jalan  dihitung  berdasarkan  nilai parameter  overdispersi  yang  dilihat  dari  panjang  segmen jalan yang ditinjau, dapat dilihat pada  persamaan 13 . Nekspetasi = w x Nprediksi+ 1-w x Naktual
(13)
3. Hasil dan Pembahasan
Dilakukan analisis Safety Performance Functions (SPFs) yang  merupakan  model  regresi  untuk  memperkirakan  fre- kuensi  kecelakaan  lalu  lintas  rata-rata  berdasarkan  kondisi dasar.  Tahapan  selanjutnya  yaitu  melakukan  analisis Crash Modification Factors (CMFs) yang dilakukan untuk menilai efek desain geometrik dan kontrol lalu lintas di suatu segmen jalan dengan meninjau enam parameter mulai dari CMF 1rd CMF  2rd,  CMF  3rd,  CMF  4rd,  CMF  5rd ,  dan CMF  6rd . Kemudian analisis nilai kalibrasi (C) yang dilakukan untuk menghitung  perbedaan  jumlah  kecelakaan  yang  diprediksi oleh HSM dengan jumlah kecelakaan aktual. Jika suatu lokasi jalan memiliki nilai faktor kalibrasi semakin mendekati satu maka kondisi lokasi tersebut semakin sesuai dengan kondisi jalan  di  Amerika  .  Selanjutnya  melakukan  analisis  nilai prediksi  kecelakaan  lalu  lintas  ( Npredicted )  dengan  elemen dasar model prediksi yaitu SPFs, CMFs, dan faktor kalibrasi (C) sebagai elemen pembanding . dengan contoh perhitungan pada Tabel 2
Tabel 2. Contoh hasil perhitungan Npredicted setiap segmen Segmen Nspf (kecelakaan/segmen) C CMF 1 CMF 2 CMF 3 CMF 4 CMF 5 CMF 6 Npredicted 0 0.615 1.626 1.005 1.003 0.000 1.000 1.000 0.513 0.000 200 2.000 0.000 1.000 1.000 6.733 1.000 1.000 0.508 0.000 400 2.000 0.000 1.000 1.000 6.641 1.000 1.000 0.508 0.000 600 2.000 0.000 1.000 1.000 3.694 1.000 1.000 0.508 0.000 800 2.000 0.000 1.000 1.000 3.773 1.000 1.000 0.508 0.000 1000 2.000 0.000 1.000 1.000 4.101 1.000 1.000 0.508 0.000 1200 0.309 6.475 1.001 1.002 18.039 1.000 1.000 0.480 18.000 1400 2.000 0.000 1.000 1.000 13.739 1.000 1.000 0.508 0.000 1600 0.627 1.595 1.001 1.001 17.827 1.000 1.000 0.510 10.000 1800 2.000 0.000 1.000 1.000 8.231 1.000 1.000 0.508 0.000 2000 2.000 0.000 1.000 1.000 2.419 1.000 1.000 0.508 0.000
Setelah  didapatkan  nilai  Npredicted  maka  dilakukan pengaplikasian Empirical  Beyes (EB)  dengan  tujuan  meng- gabungkan dua buah informasi tentang sebuah identitas yang sedang diamati yaitu data jumlah kecelakaan lalu lintas dan informasi  perkiraan  jumlah  kecelakaan  lalu  lintas  yang
didapatkan sehingga meningkatkan presisi terhadap estimasi kecelakaan. Metode EB digunakan untuk menentukan esti- masi  jumlah  kecelakaan  ekspetasi  atau  Nekspetasi  dengan menggabungkan frekuensi kecelakaan aktual Naktual dengan Nprediksi dengan contoh perhitungan pada Tabel 3.
Rifqah dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 21, Nomor 3, Agustus 2023 (267-274)
Tabel 3. Contoh hasil perhitungan Nexpected setiap segmen Segmen w Npredicted N aktual Nexpected 0 1.000 0.000 1.000 0.000 200 1.000 0.000 0.000 0.000 400 1.000 0.000 0.000 0.000 600 1.000 0.000 0.000 0.000 800 1.000 0.000 0.000 0.000 1000 1.000 0.000 0.000 0.000
Perhitungan  nilai  Nekspetasi  dilakukan  setiap  tahun berdasarkan  nilai  faktor  kalibrasi  rata-rata  yang  dihasilkan setiap tahunnya dan parameter overdispersi berdasarkan nilai panjang  segmen  yang  digunakan,  hal  ini  dilakukan  untuk meningkatkan keakuratan hasil. Perhitungan dilakukan setiap tahun selama 5 periode pengamatan, mulai dari tahun 2018 hingga tahun 2022.
A. Tahun 2018
Dengan  menggunakan  persamaan  9  didapatkan  nilai faktor  kalibrasi  tahun  2018  =  0.455,  kemudian  dilakukan perhitungan menggunakan persamaan 13 sehingga didapatkan  perbandingan  nilai  N  ekespetasi  dan  nilai  N aktual ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel  4. Jumlah  kecelakaan  Jalan  Tol  Surabaya-Gempol tahun 2018 KM N ekspetasi N aktual Deviasi 0-8 8 18 55% 9-16 4 15 74% 17-24 7 16 57% 25-32 7 20 63% 33-40 7 8 15% 41-45 0 6 100%
Didapatkan  nilai  ekspetasi  rata  rata  angka  kecelakaan yang dihasilkan model HSM pada tahun 2018 sebesar 39,32% dari rata-rata angka kecelakaan berdasarkan hasil observasi. B. Tahun 2019
Dengan  menggunakan  persamaan  9,  dan  dilakukan perhitungan rata rata pada sepanjang tahun di setiap segmen sepanjang  Jalan  Tol  Surabaya-Gempol,  didapatkan  nilai faktor  kalibrasi  tahun  2019  =  0.385,  kemudian  dilakukan perhitungan menggunakan persamaan 13 sehingga didapatkan  perbandingan  nilai  N  ekespetasi  dan  nilai  N aktual.  Selanjutnya  dilakukan  perhitungan  nilai  deviasi sebagai prosentase perbedaan antara nilai N ekspetasi dengan nilai N aktual. Hasil perhitungan  ditunjukkan pada Tabel 5.
Tabel  5. Jumlah  kecelakaan  Jalan  Tol  Surabaya-Gempol tahun 2019 KM N ekspetasi N aktual Deviasi 0-8 8 15 49% 9-16 5 11 54% 17-24 10 18 42% 25-32 8 17 52% 33-40 6 11 42% 41-45 0 0 100%
Didapatkan  nilai  ekspetasi  rata  rata  angka  kecelakaan yang dihasilkan model HSM pada tahun 2019 sebesar 43,53% dari rata-rata angka kecelakaan berdasarkan hasil observasi. C. Tahun 2020
Dengan  menggunakan  persamaan  9,  dan  dilakukan perhitungan rata rata pada sepanjang tahun di setiap segmen sepanjang  Jalan  Tol  Surabaya-Gempol,  didapatkan  nilai faktor  kalibrasi  tahun  2020  =  0.312,  kemudian  dilakukan perhitungan  menggunakan  persamaan  13  sehingga  didapat- kan  perbandingan  nilai  N  ekespetasi  dan  nilai  N  aktual, perhitungan jumlah N ekspetasi dan N aktual dilakukan se- tiap 8 KM. Selanjutnya dilakukan perhitungan nilai deviasi sebagai prosentase perbedaan antara nilai N ekspetasi dengan nilai N aktual. Hasil perhitungan  ditunjukkan pada Tabel 6.
Tabel  6. Jumlah  kecelakaan  Jalan  Tol  Surabaya-Gempol tahun 2020 KM N ekspetasi N aktual Deviasi 0-8 3.00 77.64 96% 9-16 8.00 70.63 89% 17-24 1.00 76.41 99% 25-32 12.00 64.03 81% 33-40 17.00 67.43 75% 41-45 1.00 22.61 96%
Didapatkan  nilai  ekspetasi  rata  rata  angka  kecelakaan yang dihasilkan model HSM pada tahun 2020 sebesar 10.81% dari rata-rata angka kecelakaan berdasarkan hasil observasi. D. Tahun 2021
Dengan  menggunakan  persamaan  9  didapatkan  nilai faktor  kalibrasi  tahun  2021  =  0.318,  kemudian  dilakukan perhitungan  menggunakan  persamaan  13  sehingga  didapat- kan perbandingan nilai N ekespetasi dan nilai N aktual pada Tabel 7.
Tabel  7. Jumlah  kecelakaan  Jalan  Tol  Surabaya-Gempol tahun 2021 KM N ekspetasi N aktual Deviasi 0-8 11 14 22% 9-16 5 7 26% 17-24 5 11 51% 25-32 7 16 56% 33-40 3 5 33% 41-45 0 0 100%
Didapatkan  nilai  ekspetasi  rata  rata  angka  kecelakaan yang dihasilkan model HSM pada tahun 2021 sebesar 51.89 %  dari  rata-rata  angka  kecelakaan  berdasarkan  hasil  obser- vasi.
E. Tahun 2022
Dengan  menggunakan  persamaan  9  didapatkan  nilai faktor  kalibrasi  tahun  2022  =  0.23,  kemudian  dilakukan perhitungan  menggunakan  persamaan  13  sehingga  didapat- kan perbandingan nilai N ekespetasi dan nilai N aktual pada Tabel 8.
Tabel  8. Jumlah  kecelakaan  Jalan  Tol  Surabaya-Gempol tahun 2022 KM N ekspetasi N aktual Deviasi 0-8 3.93 8.00 51% 9-16 9.11 9.00 -1% 17-24 5.68 9.00 37% 25-32 5.56 9.00 38% 33-40 1.44 3.00 52% 41-45 0.00 1.00 100%
Didapatkan  nilai  ekspetasi  rata  rata  angka  kecelakaan yang dihasilkan model HSM pada tahun 2022 sebesar 53.88 %  dari  rata-rata  angka  kecelakaan  berdasarkan  hasil  obser- vasi.
F. Model aplikasi Highway Safety Manual Perumusan model Highway Safety Manual (HSM) yang akan digunakan sesuai persamaan (1) dan (13) adalah Npredicted=
Nnspf rd x 0.34 x (CMF 1rd x CMF 2rd x …x CMF6rd) Nekspetasi=w x Nprediksi+ 1-w x Naktual
Setelah  didapatkan  nilai  kalibrasi  per  tahun,  maka ditentukan kalibrasi gabungan untuk model yang ditunjukkan pada Tabel 9.
Tabel  9. Rekapitulasi  nilai  deviasi  rata  rata  dan  faktor kalibrasi tahunan Tahun Deviasi rata rata Faktor kalibrasi 2018 39.32% 0.455 2019 43.53% 0.385 2020 10.81% 0.312 2021 51.89% 0.318 2022 53.88% 0.23 rata-rata 39.89% 0.34
Didapatkan  nilai  faktor  kalibrasi  gabungan  pada  Jalan Tol  Surabaya-Gempol  sebesar  0.34.  Dibandingkan  dengan faktor kalibrasi yang dihasilkan oleh M.Iqbal pada Jalan Tol pada  Provinsi  DKI  Jakarta  yaitu  sebesar  1.95  [12],  jumlah kecelakaan  lalu  lintas  pada  jalan  tol  tersebut  kurang  lebih enam kali lipat dari  Jalan Tol Surabaya-Gempol. Pada suatu lokasi,  semakin  faktor  kalibrasi  mendekati  satu  maka semakin  sesuai  dan  semakin  efektif  penggunaan  model Highway Safety Menual pada lokasi tersebut.
Perbandingan  jumlah  kecelakaan  aktual  dan  jumlah kecelakaan  dengan  menggunakan  model  prediksi Highway Safety Manual pada Jalan Tol Surabaya-Gempol pada Tabel 10.
Tabel 10. Rekapitulasi Nekpetasi dengan Naktual selama 5
periode pengamatan KM Nekspetasi N aktual Deviasi 0-8 34 133 75% 9-16 31 113 72% 17-24 29 130 78% 25-32 40 126 68% 33-40 35 94 63%
41-45 1 30 97%
Gambar 1. Grafik jumlah kecelakaan Jalan Tol Surabaya- Gempol
Dari  hasil  perhitungan  didapatkan  jumlah  kecelakaan Jalan  Tol  Surabaya-Gempol  yang  dihasilkan  oleh  model HSM jauh lebih rendah dibanding dengan jumlah kecelakaan aktual.  Berdasarkan  hal  tersebut,  didapatkan  nilai  kese- lamatan yang dihasilkan oleh model aplikasi HSM cenderung rendah, sehingga model aplikasi HSM dinilai kurang efektif untuk diaplikasikan pada Jalan Tol Surabaya-Gempol.

## 4. Simpulan
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  yang  telah  dilakukan, nilai  prediksi  kecelakaan  lalu  lintas  berdasarkan  aplikasi Highway Safety Menual (HSM), AASHTO (2010) pada Jalan Tol Surabaya Gempol adalah sebagai berikut:
1. Didapatkan  nilai  faktor  kalibrasi  gabungan  atau  C gabungan  sebesar  0.34,  hal  ini  dapat  menjelaskan bahwa  jumlah  kecelakaan  lalu  lintas  di  Jalan  Tol Surabaya-Gempol  sebesar  kurang  lebih  1/3  kali  lipat dibandingkan  dengan  jumlah  kecelakaan  di  Jalan  Tol Amerika.
2. Berdasakan  perbandingan  nilai  jumlah  kecelakaan aktual dan jumlah kecelakaan yang diekpetasikan oleh HSM,  jumlah  kecelakaan  lalu  lintas  ekspetasi  HSM lebih  kecil  dibandingkan  dengan  jumlah  kecelakaan lalu  lintas  aktual,  sehingga  tingkat  keselamatan  yang dihasilkan oleh aplikasi HSM pada Jalan Tol Surabaya- Gempol  cenderung  rendah,  berdasarkan  hal  tersebut maka  dapat  disimpulkan  bahwa  model  aplikasi  HSM dinilai  kurang  efektif  untuk  memprediksi  jumlah kecelakaan  lalu  lintas  pada  Jalan  Tol  Surabaya- Gempol.  hal  tersebut  dapat  terjadi  karena  perbedaan signifikan antara kondisi jalan eksisting dengan kondisi jalan di Amerika.

## Daftar Pustaka
[1] T.  J.  Tol,  “transformasi  jalan  tol  merajut  nusantara transformasi jalan tol merajut nusantara.”
[2] Presiden  Republik  Indonesia,  “UU  No.22  tahun
Rifqah dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 21, Nomor 3, Agustus 2023 (267-274)
2009.pdf.”  p.  203,  2009,  [Online].  Available: https://jdih.dephub.go.id/assets/uudocs/uu/uu_no.22_ tahun_2009.pdf.
[3] Pemerintah
Republik
Indonesia,
“Peraturan
Pemerintah No 43 Tahun 1993 Tentang Prasarana dan Lalu Lintas Jalan,” Peratur. Pemerintah No 43 Tahun
1993 , vol. 2003, 2001.
[4] E.  Krug,  “Decade  of  action  for  road  safety  2011- 2020,” Injury ,  vol.  43,  no.  1,  pp.  6–7,  2012,  doi: 10.1016/j.injury.2011.11.002.
[5] R. Widyastuti, A. Achadi, Y. Usman, T. Rosita, and M.  Lusiana,  “Analysis  of  The  Causes  of  Death  in Indonesia  Due  to  Accident  Based  on  The  Sample Registration System from 2014 to 2016,” pp. 12–22, 2020, doi: 10.26911/the7thicph-fp.01.02.
[6] R.  K.  Gorea,  “Financial  impact  of  road  traffic accidents on the society,” Int. J. Ethics, Trauma Vict. ,
vol.  2,  no.  01,  pp.  6–9,  2016,  doi:  10.18099/ ijetv.v2i1.11129.
[7] A.  Fahza,  “42123-84422-1-Pb,” Anal.  Drh.  Rawan Kecelakaan  Lalu  Lintas  pada  Ruas  Jalan  Tol Surabaya-Gempol , vol. 08, no. 1, pp. 54–59, 2019.
[8] R. Indonesia, “No Title.”
[9] J. M. Ver Hoef and P. L. Boveng, “How Should We Model Overdispersed Count Data? Should We Model Overdispersed  Count  Data?,” Stat.  REPORTS  Ecol. , vol. 88, no. 11, pp. 2766–2772, 2007,.
[10]  J.  M.  Hilbe,  Ed.,  “Negative  binomial  regression: modeling,” in Negative Binomial Regression , 2nd ed., Cambridge:  Cambridge  University  Press,  2011,  pp. 221–283.
[11]  AASHTO, “Highway Safety Manual Part A Preface,” p. 1057, 2010.
[12]  M. Iqbal, T. Tjahjono, and A. Marino, “Pemanfaatan Highway Safety Manual ( Hsm ) Di Indonesia Dalam Memprediksi Kecelakaan,” J. Transp. , vol. 12, no. 3, pp. 175–184, 2012
.