## Pengaruh  Geometrik dan Lingkungan Jalan Pada Kecelakaan Lalulintas di Jalan perkotaan

## Eri Rihandiar
Program Studi Teknik Sipil, Fakultas Teknik UNSUR eri.rihandiar@yahoo.com

## Abstrak
Jalan  perkotaan  merupakan  prasarana  yang  sangat  penting  dalam  menunjang  aktivitas  sosial  dan ekonomi penduduk perkotaan. Karena itu perlu diciptakan suatu sistem transportasi jalan perkotaan yang lancar,  aman  dan  selamat.  Pengenalan  terhadap  karakteristik  geometrik  dan  lingkungan  jalan  yang diperkirakan berpengaruh terhadap kecelakaan lalulintas diharapkan dapat memberi kontribusi terhadap pengembangan desain geometrik dan lingkungan jalan yang berwawasan keselamatan.
Pada studi ini dilakukan pengembangan model prediksi kecelakaan lalulintas yang dapat memperkirakan potensi  keselamatan  jalan.  Beberapa  variabel  geometrik  dan  lingkungan  jalan  yang  diperkirakan mendasari  terjadinya  kecelakaan  lalulintas  dikaji,  dan  kemudian  dengan  analisis  regresi  linier dikembangkan  model  yang  menjelaskan  hubungan  terjadinya  kecelakaan  lalulintas  sebagai  fungsi  dari variabel-variabel tersebut. Variabel geometrik dan lingkungan jalan yang dikaji meliputi panjang segmen, lebar jalan, jumlah simpang tanpa lampu lalulintas, volume lalulintas, median dan hambatan samping. Hasil  penelitian  menunjukan  bahwa  diantara  variabel-variabel  yang  diteliti,  variabel  yang  memiliki pengaruh yang cukup signifikan terhadap terjadinya kecelakaan lalulintas adalah volume lalulintas, lebar jalan  dan  jumlah  simpang  tanpa  lampu  lalulintas  pada  suatu  segmen  jalan.  Semakin  banyak  jumlah simpang tanpa lampu lalulintas pada suatu segmen jalan, jumlah kecelakaan  akan semakin meningkat. Pada  jalan  yang  lebih  lebar  dan  volume  lalulintas  lebih  tinggi,  kecelakaan  lalulintas  cenderung berkurang.
Kata kunci: kecelakaan lalulintas, geometrik dan lingkungan jalan, model prediksi kecelakaan .

## I. Pendahuluan
Tingkat  keselamatan  lalulintas  di  jalan  raya  di Indonesia  relatif  masih  sangat  rendah.  Hal  ini ditunjukan  dengan  tingginya  jumlah  kecelakaan lalulintas  di  Indonesia  dibandingkan  dengan negara-negara maju. Data dari Kepolisian Negara Republik  Indonesia  mencatat  sebagian  besar kecelakaan  lalulintas  terjadi  di  wilayah perkotaan.  Hal  ini  bisa  dimaklumi  karena sebagian  besar  mobilisasi  kendaraan  dan  titik konflik  lalulintas  terkonsentrasi  di  wilayah perkotaan.
Persoalan keselamatan lalulintas di jalan raya di Indonesia,  khususnya  di  perkotaan,  dalam banyak  hal  berbeda  dengan  persoalan  yang terjadi  di  negara-negara  maju.  Sebagai  contoh, tingkat  urbanisasi  yang  tinggi  serta  peningkatan jumlah  kendaraan  yang  tidak  diimbangi  oleh pertumbuhan  prasarana  jalan  menyebabkan terjadinya kemacetan lalulintas dan meningkatnya  jumlah  kecelakaan  lalulintas  di jaringan jalan yang ada, yang pada awalnya tidak
direncanakan  untuk  melayani  jumlah  dan  jenis lalulintas  yang  sekarang  menggunakannya. Selain itu, pertumbuhan daerah urban yang tidak direncanakan dengan baik menyebabkan penggunaan  lahan  dan jaringan  jalan  yang  tidak sesuai, dengan banyaknya konflik antara pejalan kaki dengan arus lalulintas.
Jalan  perkotaan  merupakan  prasarana  yang sangat penting dalam menunjang aktivitas sosial dan  ekonomi  penduduk  perkotaan.  Pilihan manajemen  yang  ditujukan  untuk  perbaikan mobilitas lalulintas di jalan perkotaan hendaknya mempertimbangkan keselamatan jalan. Karakteristik  jalan  merupakan  salah  satu  faktor penyebab  kecelakaan  selain  faktor  manusia  dan faktor  kendaraan.  Dilain  pihak,  pembangunan fisik  jalan  dan  lingkungan  jalan  di  Indonesia dewasa ini masih jarang memasukan pertimbangan keselamatan secara khusus.
Kecelakaan  lalulintas  di  jalan  sesungguhnya dapat  dieleminir  dengan  mengenali  pengaruh karaktristik  jalan  terhadap  kejadian  kecelakaan.
Untuk  itu  diperlukan  suatu  metode  untuk mengevaluasi kecelakaan lalulintas yang seyogyanya  terintegrasi  dengan  desain  jalan. “Model  Prediksi  Kecelakaan”  merupakan metode/alat  berharga  yang  dapat  digunakan untuk  mengevaluasi      keselamatan  jalan.  Model tersebut  merupakan  model  matematik  yang mencoba mengkaitkan kejadian kecelakaan pada berbagai karakteristik geometrik dan lingkungan jalan.

## II. Tujuan Studi
Tujuan  studi  ini  adalah  untuk  mengembangkan model  prediksi  kecelakaan  yang  dapat memperkirakan  potensi  kecelakaan  lalulintas  di jalan  perkotaan  berdasarkan  kondisi  geometrik dan lingkungan jalan.
Pada  studi  ini  akan  diteliti  hubungan  antara jumlah  kecelakaan  lalulintas  yang  terjadi  pada suatu  ruas  jalan  dengan  variabel-variabel geometrik  jalan,  volume  lalulintas  dan lingkungan  jalan  dan  menjelaskannya  dalam pengertian  statistika.    Variabel-variabel  seperti panjang  jalan,  lebar  jalan,  median,  jumlah simpang  tanpa  lampu  lalulintas,  volume lalulintas  dan  hambatan  samping,  akan  dikaji pengaruhnya  terhadap  peluang  terjadinya kecelakaan lalulintas.

## 1II.  Manfaat Studi
Hasil  studi  ini  diharapkan    dapat  memberi kontribusi terhadap peningkatan kualitas keselamatan jalan khususnya pengurangan angka kecelakaan  lalulintas.  Pengenalan  terhadap karakteristik  geometrik  dan  lingkungan  jalan  di perkotaan  yang  paling  berpengaruh  terhadap terjadinya kecelakaan, diharapkan dapat memberi kontribusi  terhadap  pengembangan  desain  jalan perkotaan  yang  berwawasan  keselamatan.  Lebih jauh  lagi,  secara  praktis  “Model  Prediksi Kecelakaan” dapat digunakan untuk mengidentifikasi  dan  menyusun  rangking  lokasi rawan kecelakaan.
IV.  Kecelakaan Lalulintas Kecelakaan  lalulintas  adalah  suatu  peristiwa  di jalan  yang  tidak  disangka-sangka  dan  tidak disengaja, yang melibatkan korban manusia atau kerugian harta benda.
Beberapa  penyebab  kecelakaan  lalulintas  yang akan  diuraikan  berhubungan  dengan  faktor
manusia,  faktor  kendaraan,  faktor  jalan  dan lingkungan.  Walaupun  demikian  faktor-faktor tersebut tidak dapat berdiri sendiri, karena setiap faktor akan terkait satu dengan yang lain.

## 4.1  Faktor Manusia
Manusia,  dalam  arti  luas  merupakan  faktor dominan yang mempengaruhi timbulnya kecelakaan  lalulintas.  Sebagai  pengemudi kendaraan,  manusia  berhubungan  langsung dengan keselamatan. Pengemudi dapat mengatur pergerakan  kendaraan,  dengan  mempercepat, memperlambat  atau  menghentikannya.  Sikap pengemudi  yang  sangat  berpengaruh  dalam mengendalikan  kendaran  adalah  pribadinya, latihan dan sikap (Oglesby dan Hick, 1982).
Mengemudi  kendaraan  merupakan  pekerjaan yang  komplek.  Selama  mengemudi,  pengemudi langsung  berinteraksi  dengan  kendaraan  serta menerima  dan  menerjemahkan  rangsangan disekelilingnya  terus  menerus.  Kondisi  jalan dengan  perkerasan  stabil  berdampak  pengemudi merasa  nyaman  dalam  mengemudi.  Kondisi  ini mendorong  pengemudi  menjalankan  kendaraan dengan  kecepatan  tinggi  dan  kewaspadaan pengemudi menurun yang akan berakibat mudah timbulnya  kecelakaan.  (Ogden  dan  Taylor, 1999).

## 4.2 Faktor Kendaraan
Unsur terpenting dari terjadinya pergerakan yang selalu  mengalami  perkembangan  dan  kemajuan pesat adalah moda angkutan. Kendaraan sebagai sarana  transportasi  mempunyai  peranan  besar terhadap  tingkat  keselamatan  lalulintas  di  jalan. Dengan kemajuan teknologi yang sangat modern telah  merubah  peradaban  manusia,  pergerakan dapat dilakukan dengan cepat. Hanya kendaraan yang laik saja yang seharusnya boleh beroperasi di jalan,    pada  kenyataannya,  banyak  kendaraan yang  kondisinya  sangat  memprihatinkan  masih beroperasi di jalan raya.
4.3 Faktor Jalan dan Lingkungan Karakteristik jalan berpengaruh sebagai penyebab  kecelakaan  lalulintas.  Perbaikan terhadap  kondisi  jalan  akan  mempengaruhi  pula terhadap  karakteristik  kecelakaan  yang  terjadi. Kondisi  jalan  yang  dapat  menyebabkan terjadinya  kecelakaan  adalah  kerusakan  pada permukaan  jalan  dan  geometrik  jalan  yang kurang  sempurna.  Kondisi  tata  guna  lahan, sistem  perparkiran,  kondisi  cuaca  serta
pengaturan lalulintas adalah beberapa komponen yang diperkirakan berpengaruh terhadap kecelakaan lalulintas. 4.4 Analisis Kecelakaan Lalulintas Kecelakaan lalulintas dianalisis dengan menggunakan  data  yang  sudah  ada.  Identifikasi lokasi  rawan  kecelakaan  lalulintas  merupakan penentuan lokasi kecelakaan terburuk atau lokasi rawan  kecelakaan  yang  memiliki  prioritas tertinggi  untuk  mendapatkan  penanganan. Identifikasi  tersebut  antara  lain  dapat  dilakukan dengan  pendekatan  jumlah  kecelakaan  atau tingkat kecelakaan.
Penggunaan tingkat kecelakaan  menggunakan  rumus  :  (Departemen
Permukiman dan Prasarana Wilayah, 2004) Fk x 100 8 Tk  =   ------------------------------- LHRT x n x L x 365 dengan : Tk   =  Tingkat kecelakaan (100 juta perjalanan kendaraan-kilometer) Fk   =  Frekuensi  kecelakaan  di  ruas  jalan untuk n tahun data LHRT=  Lalulintas  Harian  Rata-Rata  Tahunan (kend/hari) N =  Jumlah tahun data L =  Panjang ruas jalan (km)

## 4.5 Regresi Linier Berganda
Salah  satu  cara  yang  dapat  digunakan  untuk menganalisis  penyebab  kecelakaan  lalulintas adalah  dengan  menggunakan  persamaan  regresi. Ini  merupakan  salah  satu  cara  statistik  yang digunakan  untuk  menghasilkan  hubungan  yang dinyatakan  dalam  angka,  antara  satu  variabel dengan  variabel  lain.  Cara  ini  digunakan  untuk melihat bagaimana dua variabel atau lebih saling terkait
Teknik  regresi  linier  berganda  dapat  digunakan untuk  menganalisis  hubungan  antara  satu variabel tidak bebas dan satu atau lebih variabel bebas.  Untuk  memudahkan  perhitungan  regresi berganda  berikut  uji  signifikansi  dan  uji  asumsi yang cukup rumit, diperlukan alat bantu program komputer.  Model  umum  dari  persamaan  yang dihasilkan adalah :
Y = b 0 + b 1 + b 2 X 2 + .... + b k x k Dengan :
Y
= variabel tidak bebas
X 1 , X 2 , ...X k = variabel bebas b 0 ,b 1 ,b 2 ...b k =
koefisien regres

## V.  Studi Kasus
Pada  studi  ini  ruas  jalan  yang  ditinjau  adalalah beberapa ruas jalan dengan klasifikasi jalan arteri primer,  arteri  sekunder,  kolektor  primer  dan kolektor  sekunder  di  kota  Bandung.  Pendataan kecelakaan  lalulintas  di  ruas-ruas  jalan  tersebut tersedia  lebih  lengkap  dengan  adanya  pos-pos polisi,  rutinitas  patroli  polisi,  dan  rumah  sakit sebagai  instansi/lembaga  yang  berkepentingan dalam  pendataan  kecelakaan  lalulintas.  Dalam menyusun  model  prediksi  kecelakaan  ini  tidak dilakukan  pemisahan  antara  klasifikasi  jalan tersebut  diatas  dengan  alasan  geometrik  jalan, volume  lalulintas  dan  lingkungan  jalan  di  kota Bandung  tidak  mempunyai  batasan  jelas  yang dapat  membedakan  klasifikasi  jalan  tersebut. Dengan  alasan  yang  sama,  Model  Prediksi Kecelakaan  hasil  penelitian  ini  bisa  diterapkan untuk  seluruh  jalan  utama/mayor  di  kota Bandung

## 5.1.   Skema Studi
Skema  studi  merupakan  gambaran  urutan kegiatan  studi  dari  awal  bagaimana  data diperoleh,  bagaimana  mengolahnya,  dan  metode yang  dipakai  sehingga  dapat  diperoleh  suatu model  prediksi  kecelakaan.  Dari  model  yang dihasilkan  kemudian  dapat  dijelaskan  hubungan antara  jumlah  kecelakaan  lalulintas  yang  terjadi pada  suatu  segmen  jalan  dengan  karakteristik volume  lalulintas,  geometrik  dan  lingkungan jalan.

## 5.2.   Pengumpulan Data
Sesuai  dengan  tujuan  dari  penelitian  ini,  yaitu untuk mengembangkan model yang menghubungkan  kecelakaan  lalulintas  dengan kondisi  geometrik  dan  lingkungan  jalan,  maka dilakukan  pengumpulan  dan  pengelompokan data.  Data  yang  dikumpulkan  adalah  data kecelakaan  lalulintas  serta  data  geometrik  dan lingkungan  jalan  pada  ruas-ruas  jalan  arteri  dan kolektor  kota  Bandung,  selama  periode  tahun 2010
5.2.1.    Data Kecelakaan Lalulintas Parameter kecelakaan lalulintas yang
dikumpulkan  meliputi  lokasi  dan  waktu kecelakaan.  Yang  dimaksud  dengan  kecelakaan disini adalah seluruh kecelakaan lalulintas tanpa membedakan  tipe  tubrukan,  jenis  luka  korban atau keterlibatan jenis kendaraan.
Dalam  studi  ini,  untuk  mendapatkan  data kecelakaan  selengkap  mungkin  dilakukan pengumpulan  data  dari  lembaga  Kepolisian  dan Rumah  Sakit.  Teknik  pengumpulan  data  yang dilakukan  adalah  dengan  mendata  kecelakan lalulintas  di  Kepolisian,  kemudian  melakukan pengecekan  silang  dengan  data  kecelakaan lalulintas  di  Rumah  Sakit.  Pengecekan  silang data  kecelakaan  lalulintas    dapat  diidentifikasi dari  waktu  (bulan,  hari,  dan  jam),  identitas pelaku,  keterlibatan  kendaraan  dan  lokasi kendaraan.

## 5.2.2  Data  Geometrik  dan  Lingkungan Jalan
Data  yang  dikumpulkan  meliputi  data  lebar  dan panjang jalan, jumlah simpang, jumlah jalur atau keberadaan median, keberadaan lampu lalulintas, hambatan samping, dan volume lalulintas harian rata-rata  tahunan  (LHRT)  pada  ruas-ruas  jalan arteri dan kolektor kota Bandung.

## 5.3 Pengelompokan Data
Kegiatan  pengelompokan  data  meliputi  dua tahapan,  yaitu  tahap  segmentasi  jalan  dan  tahap identifikasi lokasi kecelakaan lalulintas.
Pengelompokan data
dilakukan untuk memperoleh  hubungan  antar  segmen  jalan dengan  jumlah  kecelakaan  yang  terjadi  di segmen tersebut.

## 5.3.1 Segmentasi Jalan
Langkah  awal  dalam  kegiatan  pengelompokan data adalah pembuatan segmentasi terhadap ruas- ruas  jalan  yang  ditinjau.  Pada  penelitian  ini segmen  jalan  diidentifikasikan  sebagai  panjang jalan yang terletak diantara simpang  yang saling berdekatan  dan  mempunyai  karakteristik  yang hampir sama sepanjang jalan. Karakteristik yang dimaksud adalah lebar jalan, adanya median atau kanalisasi,  dan  volume  lalulintas.  Titik  dimana karakteristik jalan berubah secara berarti menjadi batas  segmen  walaupun  tidak  ada  simpang bersinyal  didekatnya.  Perubahan  kecil  dalam geometrik  diabaikan  (misalnya  perbedaan  lebar jalur  lalulintas  kuran  dari  0,5  m),  terutama  jika perubahan tersebut hanya sebagian.
5.3.2 Identifikasi Lokasi Kecelakaan Terhadap Segmen Jalan Langkah selanjutnya dari kegiatan
pengelompokan  data  adalah  mengidentifikasi lokasi  kecelakaan  terhadap  segmen  jalan  yang
telah  ditentukan.  Untuk  kasus-kasus  kecelakaan yang dilanjutkan ke pengadilan atau mengajukan klaim  asuransi,  identifikasi  cukup  mudah dilakukan  karena  data  lokasi  kecelakaan  cukup jelas,  dilengkapi  denah  lokasi.  Sementara  untuk kasus  kecelakaan  lainnya,  proses  identifikasi dilakukan dengan cara identifikasi lapangan. Hasil  akhir  dari  pengelompokan  data  adalah hubungan  antara  segmen  jalan  dengan  jumlah kecelakaan yang terjadi di segmen tersebut.

## VI.    Data dan Analisis
Sesuai  tujuan  studi,  data  yang  ada  dianalisis untuk  memperoleh  suatu  persamaan  yang menyatakan hubungan antara jumlah kecelakaan lalulintas pada suatu ruas/segmen jalan per tahun dengan variabel-variabel geometrik dan lingkungan  jalan  yang  diduga  berpengaruh terhadap  terjadinya  kecelakaan  lalulintas.  Untuk mendapatkan persamaan tersebut digunakan data jumlah  kecelakaan  lalulintas  yang  terjadi  pada suatu ruas/segmen jalan dalam kurun waktu satu tahun  sebagai  variabel  tidak  bebas,  dan  data untuk  variabel  bebas  adalah  data  panjang ruas/segmen jalan, lebar perkerasan jalan, jumlah simpang  tanpa  lampu  lalulintas,  volume lalulintas,  media  dan  hambatan  samping. Ringkasan  data  statistik  kecelakaan  lalulintas, geometrik  dan  lingkungan  jalan  disajikan  pada Tabel  1.  Data  hubungan  jumlah  kecelakaan dengan  geometrik  dan  lingkungan  jalan  untuk masing-masing  segmen  jalan  disajikan  pada Tabel 2 dan Tabel  3.
Tabel 1. Ringkasan Data
Tabel  2.    Data  Hubungan  Jumlah  Kecelakaan Dengan Geometrik dan Lingkungan Jalan Untuk Pembentukan Model Regresi.
Tabel  3.  Data  Hubungan  jumlah  kecelakaan Dengan  Geometrik  dan  Lingkungan  Jalan  untuk Validasi Silang.
Notasi  yang  akan  digunakan  untuk  pembahasan selanjutnya adalah : Y    =  Jumlah  kecelakaan  lalulintas  pada  suatu ruas/segmen (kecelakaan/tahun) X1 = Panjang ruas atau segmen jalan (m) X2 = Lebar perkerasan jalan (m) X3  =  Variabel  dummy  untuk  median,  1  untuk jalan tanpa median dan 0 untuk jalan yang dilengkapi median X4=  Jumlah  simpang  yang  tidak  dilengkapi lampu lalulintas pada ruas/segmen yang bersangkutan.(bh) X5=  Volume  lalulintas  harian  rata-rata  tahunan (kendaraan/hari) X6= Variabel dummy untuk hambatan samping, 1 untuk tinggi s.d tinggi sekali, dan  0 untuk rendah s.d sedang Persamaan dan besaran-besaran yang diperlukan diselesaikan  dengan  menggunakan  program SPSS 11.5 for Windows. 6.1    Pembentukan Model Prediksi Kecelakaan Lalulintas Pada  tahap  awal,  data  yang  digunakan  untuk menyusun modal regresi adalah data kecelakaan lalulintas,  geometrik  dan  lingkungan  pada  19 ruas  jalan,  yang  diuraikan  lagi  menjadi  45 segmen. Data dapat dilihat pada Tabel 2.
Metode yang digunakan untuk pembuatan model regresi adalah metode stepwise. Sehubungan hal tersebut maka uji signifikansi model (uji t, uji f, dsb)  mendahului  uji  asumsi  model  regresi  (uji multikoleneritas, normalitas, dsb)
Metode  stepwise  dilakukan  dengan  langkah menggunakan  seleksi  secara  bertahap.  Misalkan variabel  bebas  yang  pertama  masuk  kedalam model  ialah  X1  (misalkan  b1  ≠  0),  diikuti kemudian oleh X2. Misalkan setelah diuji, b2 ≠ 0 setelah X1 masuk terlebih dahulu. Pada tahap ini, dengan  menggunakan  metode  penyisihan  ingin dipertanyakan apakah setelah variabel X2 masuk, pengaruh  variabel X1     masih  berarti. Jadi  pada metode ini, pada tiap tahap selalu dipertanyakan apakah suatu variabel yang telah masuk kedalam model masih perlu dipertahankan atau sebaiknya keluar.  Jika  sekiranya  pengaruh  variabel  X1, setelah  variabel  X2  masuk  tidak  berarti,  maka variabel  X1  dikeluarkan  dari  model,  dan sebaliknya  maka  variabel  X1  boleh  dimasukan dalam model sampai pengujian tahap berikutnya.
Tahapan  selanjutnya  adalah  menyeleksi  variabel berikutnya yang akan dimasukan kedalam model, misalkan  X3  dan  misalkan  pula  pengaruhnya berarti.  Kembali  gunakan  metode  penyisihan untuk  menguji  apakah  variabel  X1  dan    X2 masih tetap tinggal atau harus keluar dari model. Begitu selanjutnya secara bergantian kedua tahap digunakan sampai selesai.
Metode  Stepwise  dapat  langsung  dikerjakan dengan  menggunakan  program  komputer  SPSS 11.5  for  Windows.  Tabel  4  memperlihatkan proses pemasukan dan penyisihan variabel bebas dalam  model  regresi.  Suatu  variabel  akan disisihkan dalam model apabila memiliki p-value (angka probabilitas) yang lebih besar dari tingkat signifikansi  yang  ditetapkan,  dalam  hal  ini  0,05 dan mempunyai angka toleransi mendekati angka satu.  Dari  tabel  tersebut  terlihat  ada  dua  buah model persamaan regresi yang dihasilkan. Model pertama  memperlihatkan  hubungan  jumlah kecelakaan (Y) dengan satu variabel bebas, yaitu jumlah  simpang  tanpa  lampu  lalulintas  (X4) sedangkan  model  kedua  menunjukan  bahwa jumlah  kecelakaan  (Y)    cukup  signifikan dipengaruhi  oleh  jumlah  simpang  tanpa  lampu lalulintas (X4) dan lebar jalan (X2).
Tabel 4 Penyisihan Variabel Bebas pada Metode stepwise
Hasil analisis kolerasi dari model yang diperoleh dengan metode Stepwise dapat dilihat pada Tabel 5  kedua  model  regresi  masing-masing  memiliki koefisien  korelasi  sebesar  0,725  dan  0,766 dengan  demikian  dapat  dikatakan  bahwa  model yang  terbaik  adalah  model  kedua,  yaitu  model yang  mempunyai  koefisien  kolerasi  terbesar (0,766)  artinya  korelasi  linier  atau  derajat hubungan  antara  jumlah  kecelakaan  lalulintas (Y)  dengan  variabel  X4  dan  X2  adalah  cukup kuat, yaitu sebesar 76,6 %  angka R square atau
koefisien determinasi untuk model kedua adalah 0,587  hal  ini  berarti  58,7  %  variasi  jumlah kecelakaan  lalulintas  (Y)  bisa  dijelaskan  oleh variasi dari kedua variabel bebas.
Tabel 5 Keseluruhan Analisis Kolerasi
Hasil  uji  simultan  model  regresi  adalah  seperti pada  Tabel  6.  Pada  model  pertama,  dengan variabel  yang  mempengaruhi  model  regresi adalah  jumlah  simpang  tanpa  lampu  lalulintas (X4),  diperoleh  angka  signifikan  (p-value) sebesar  0,00  angka  tersebut  masih  dibawah tingkat  signifikansi  yang  ditentukan  yaitu  0,05 maka  variabel  bebas  berpengaruh  terhadap  nilai variabel tidak bebas. Demikian juga pada model kedua  dengan  variabel  bebas  jumlah  simpang tanpa lampu lalulintas (X4) dan lebar jalan (X2) menghasilkan angka signifikan (p-value) sebesar 0,00  angka  tersebut  masih  dibawah  tingkat signifikansi  yang  ditentukan  yaitu  0,05  dengan demikian  variabel  bebas  berpengaruh    terhadap variabel tidak bebas.
Tabel 6 Keluaran Uji Simultan
Koefisien persamaan model regresi pada Tabel 7. Uji  t  dilakukan  untuk  menguji  signifikansi konstanta dan semua variabel bebas dalam model regresi. Pada model pertama, yaitu Y = -2,947 + 3,282  X4,  koefisien  regresi  menghasilkan  p- value  sebesar  0,00.  Angka  tersebut  lebih  kecil dari  tingkat  signifikansi  yang  ditetapkan  yaitu 0,05,  berarti  jumlah  simpang  tanpa  lampu lalulintas  (X4)  mempengaruhi  model  kedua,
yaitu, Y =9,756 + 3,439 X4 -1,162 X2 koefisien regresinya masing-masing menghasilkan p-value sebesar  0,00.  Angka  tersebut  lebih  kecil  dari tingkat  signifkansi  yang  ditetapkan  yaitu  0,05, berarti  jumlah  simpang  tanpa  lampu  lalulintas (X4) dan lebar jalan (X2) mempengaruhi model.
Tabel  7 Keluaran Koefisien Persamaan Regresi
Selanjutnya terhadap model regresi terbaik yang telah diuji signifikansinya yaitu = 9,756 + 3,439 –  1,162  X2,  dilakukan  uji  asumsi  regresi  linear berganda.  Uji  asumsi  tersebut  meliputi heteroskedatisitas, autokorelasi, multikolinearitas dan normalitas.
Model  regresi  yang  baik  adalah  tidak  terjadi heteroskedatisitas. Menguji adanya heteroscedaticty dapat dilakukan dangan
mengkaji  diagram  sebaran  nilai  residual  model regresi,  seperti  yang  terlihat  pada  Gambar  2. Diagram  tersebut  merupakan  keluaran  program SPSS  11.5  for  Windows  untuk  menguji  adanya heteroskedatisitas.
Gambar 2 Diagram Uji Heteroskedatisitas
Pada gambar 2, terlihat bahwa titik-titik melebar secara acak, tidak membentuk pola tertentu yang jelas,  serta  terbesar  di  atas  maupun  di  bawah angka  nol  pada  sumbu  Y.  Hal  ini  menunjukan tidak  terjadi  heteroskedatisitas  pada  model regresi.
Untuk mengetahui adanya autokorelasi digunakan statistik Durbin-Watson. Dari keluaran  program  SPSS  11,5  diperoleh  nilai statistik  Durbin-Watson  sebesar  1,718,  seperti yang  terlihat  pada  Tabel  5  dan  apabila dibandingkan  dengan  Tabel  statistik  Durbin- Watson  untuk 2 variabel bebas dan 45 seri data yang  bernilai  antara  1,33  sampai  dengan  1,58, maka  nilai  statistik  Durbin-Watson  yang diperoleh dari perhitungan jatuh di daerah 1,58 < d hitung < (4-1,58=2,42) sehigga dapat diartikan tidak terjadi autokorelasi pada  model regresi.
Uji  multikolineritas  untuk  menguji  apakah  pada model  regresi  ditemukan  adanya  korelasi  antar variabel  bebas.  Model  regresi  yang  baik seharusnya  tidak  terjadi  multikolinieritas.  Tabel 8  adalah  keluaran  program  SPSS1.5  untuk  uji multikolinieritas.
Tabel  8 Keluaran Uji Multikolinieritas
Pada Tabel 8 terlihat untuk kedua variabel bebas, Angka  VIF  ada  sekitar  angka  satu.  Demikian juga  toleransi  mendekati  angka  satu.  Dengan demikian  pada  model  regresi  tersebut  tidak terdapat problem multikolinieritas.
Untuk  menguji  apakah  dalam  model  regresi, variabel  tidak  bebas  dan  variabel  bebas mempunyai  distribusi  normal  dilakukan  uji normalitas.  Hasil  uji  normalitas  dengan menggunakan  program  SPSS  11.5  ditunjukan pada gambar 3.
Gambar 3 Uji Normalitas.
Pada  Gambar  3  terlihat  titik-titik  menyebar disekitar  garis  diagonal,  serta  penyebaran mengikuti arah garis diagonal. Dengan demikian dapat  diartikan  semua  variabel  pada  model regresi  mempunyai  data  dengan  distribusi normal.
Dari uraian uji signifikansi dan uji asumsi di atas, terlihat  bahwa  model  regresi  yang  dihasilkan, yaitu  Y  =  9,756  +  3,439  X4  –  1,162  X2,  talah memenuhi  uji  signifikan  dan  memenuhi  asumsi model regresi linier sehingga persamaan tersebut layak  untuk  dipakai  untuk  prediksi  kecelakaan lalulintas berdasarkan masukan variabel bebasnya.
6.2    Validasi Silang Model Regresi Setelah  mendapatkan  model  regresi  terbaik, langkah  selanjutnya  adalah  memastikan  bahwa model  tersebut  mewakili  populasi  lainnya.  Pada tahap  validasi  silang  ini  digunakan  kelompok data  yang  berbeda  dengan  kelompok  data  yang digunakan  untuk  membuat  model  regresi. Kelompok data ini terdiri atas 14 ruas jalan yang kemudian dipecah lagi menjadi 41 segmen. Data dapat dilihat pada Tabel 3.
Proses  validasi  silang  model  regresi  dilakukan dengan langkah melompatkan jumlah kecelakaan berdasarkan data lapangan dan hasil perhitungan model regresi yang dihasilkan, yaitu Y = 9,756 + 3, 439 X4 – 1,162 X2 dan dilihat penyebarannya terhadap  garis  diagonal.  Garis  diagonal  dengan sudut  45  derajat  adalah  garis  yang  menunjukan data jumlah kecelakaan di lapangan sama dengan hasil  perhitungan  model  regresi.  Gambar  4 memperlihatkan  titik-titik  menyebar  di  atas  dan dibawah  garis  diagonal.  Berdasarkan  hasil tersebut  dapat  disimpulkan  model  regresi  yang dihasilkan cukup mewakili seluruh populasi.
Gambar  4  Penyebaran  Data  Jumlah  Kecelakaan Berdasarkan  Hasil Validasi Silang.
Dari  pembahasan  di  atas  didapat  bahwa  jumlah kecelakaan  lalulintas  pada  ruas  jalan  di  kota Bandung  sangat  dipengaruhi  oleh  variabel jumlah simpang tanpa lampu lalulintas pada ruas jalan  yang  bersangkutan  (X4)  dan  lebar  (X2). Dari  model  regresi  yang  dihasilkan  yaitu  Y  = 9,756  +  3,439  X4  –  1,162  X2  terlihat  bahwa semakin  besar  jumlah  simpang  tanpa  lampu lalulintas pada ruas jalan yang bersangkutan akan meningkatkan jumlah kecelakaan lalulintas. Pada jalan  yang  lebih  lebar,  jumlah  kecelakaan lalulintas cenderung menurun.

## 6.3  Penggunaan  Tingkat  Kecelakaan  Sebagai Variabel Tidak Bebas.
Pengembangan  model  prediksi  kecelakaan  yang diuraikan  diatas  menghasilkan  hubungan  antara kecelakaan  lalulintas  dengan  dua  variabel geometrik  jalan,  yaitu  lebar  jalan  dan  jumlah simpang  tanpa  lampu  lalulintas.  Sementara variabel geometrik dan lingkungan jalan lainnya yang dikaji, yaitu panjang segmen jalan, LHRT, median,  dan  hambatan  samping  tidak  cukup signifikan  mendasari  terjadinya  kecelakaan lalulintas.  Sebagai  upaya  pengembangan  model regresi  yang  menghubungkan  kecelakaan lalulintas  dengan  lebih  banyak  variabel geometrik  dan  lingkungan  jalan,  terutama variabel  volume  lalulintas,  maka  dicoba dilakukan  perubahan  penggunaan  variabel  tidak bebas  dari  jumlah  kecelakaan  lalulintas  menjadi tingkat kecelakaan lalulintas (accident rate). Data yang  digunakan  untuk  pembentukan  model regresi dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9. Data Hubungan Tingkat Kecelakaan  Dengan  Geometrik  dan  Lingkungan Jalan Untuk Pembentukan Model Regresi.
Metode yang digunakan untuk pembuatan model regresi  adalah  metode  Stepwise.  Metode stepwise  dikerjakan  dengan  menggunakam program  komputer  SPSS  11.5  for  windows. Tabel 10 memperlihatkan proses pemasukan dan penyisihan  variabel  bebas  dalam  model  regresi. Satu  variabel  akan  disisihkan  dalam  model apabila  memiliki  p-value  (angka  probabilitas) yang  lebih  besar  dari  tingkat  signifikansi  yang ditetapkan,  dalam  hal  ini  0,05  dan  mempunyai angka toleransi mendekati angka satu. Dari tabel tersebut  terlihat  dua  buah  model  persamaan regresi  yang  dihasilkan.  Model  pertama memperlihatkan  hubungan  tingkat  kecelakaan lalulintas  (Y)  dengan  satu  variabel  bebas,  yaitu jumlah  simpang  tanpa  lampu  lalulintas  (X4), sedangkan  model  kedua  menunjukan  bahwa tingkat  kecelakan  (Y)  cukup  signifikan dipengaruhi  oleh  jumlah  simpang  tanpa  lampu lalulintas (X4) dan LHRT (X5).
Tabel 10. Penyisihan Variabel Bebas Pada Metode Stepwise Dengan Tingkat Kecelakaan Sebagai Variabel Tidak Bebas
Hasil  analisis  korelasi  model  yang  diperoleh dengan  metode  Stepwise  dapat  pada  Tabel  11. Kedua  model  regresi  masing-masing  memiliki koefisien  kolerasi  sebesar  0,480  dan  0,571. Dengan  demikian  dapat  dikatakan  bahwa  model yang  terbaik  adalah  model  kedua,  yaitu  model yang  mempunyai  koefisien  korelasi  terbesar (0,571),  artinya  kolerasi  linier  atau  derajat hubungan  antara  kecelakaan  lalulintas  (Y) dengan  variabel  X4  dan  X5  adalah  cukup  kuat, yaitu  sebesar  57,1%.  Angka  R  squaire  atau koefisien determinasi untuk model kedua adalah 0,326, hal ini berarti 32,6 % variasi dari variabel bebas.
Tabel 11 Keluaran Analisis Korelasi Dengan Tingkat Kecelakaan Sebagai Variabel Tidak Bebas.
Hasil ujian simultan model regresi adalah seperti pada  Tabel  12.  Pada  model  pertama,  dengan variabel  yang  mempengaruhi  model  regresi adalah  jumlah  simpang  tanpa  lampu  lalulintas (X4),  diperoleh  angka  signifikan  (p-value) sebesar  0,001.  Angka  tersebut  masih  di  bawah tingkat  signifikansi  yang  ditentukan  yaitu  0,05, maka  variabel  bebas  X4  berpengaruh  terhadap nilai  variabel  tidak  bebas.  Demikian  juga  pada model  kedua  dengan  variabel  bebas  jumlah simpang  tanpa  lampu  lalulintas (X4)  dan  LHRT (X5),  menghasilkan  angka  signifikan  (p-value) sebesar  0,000.  Angka  tersebut  masih  dibawah tingkat  signifikansi  yang  ditentukan  yaitu  0,05,
dengan  demikian  variabel  bebas  X4  dan  X5 berpengaruh terhadap nilai variabel tidak bebas.
Tabel 12 Keluaran Uji Simultan Dengan Tingkat Kecelakaan Sebagai Variabel Tidak Bebas
Koefisien persamaan model regresi dapat dilihat pada  Tabel  13.  Uji  t  dilakukan  untuk  menguji signifikansi  konstanta  dan semua  variabel  bebas dalam model regresi. Pada model pertama, yaitu Y  =  32,169+15,965  X4,  koefisien  regresi menghasilkan  p-value  sebesar  0,001.  Angka tersebut lebih kecil dari tingkat signifikansi yang ditetapkan  yaitu  0,05,  berarti  jumlah  simpang tanpa  lampu  lalulintas  (X4)  mempengaruhi model. Pada model kedua, yaitu Y
=78,031+17,195  X4  -0,002  X5,  koefisien regresinya masing-masing menghasilkan p-value sebesar  0,000  dan  0,019.  Angka  tersebut  lebih kecil  dari  tingkat  signifikansi  yang  ditetapkan yaitu  0,05,  berarti  jumlah  simpang  tanpa  lampu lalulintas  (X4),  dan  LHRT  (X5)  mempengaruhi model.
Tabel 13 Keluaran Koefisien Persamaan Regresi Dengan  Tingkat  Kecelakaan  Sebagai  Variabel Tidak Bebas
Selanjutnya terhadap model regresi terbaik yang sudah  diuji  signifikansinya,  yaitu  Y  = 78,31+17,195  X4  –  0,002  X5,  dilakukan  uji asumsi  regresi  linear  berganda.  Uji  asumsi tersebut meliputi uji heteroskedatisitas, autokorelasi, multikolinearitas dan normalitas.
Model  regresi  yang  baik  adalah  tidak  terjadi heteroskedatisitas,
mengkaji adanya heteroscedaticity  dapat  dilakukan  dengan mengkaji  diagram  sebaran  nilai  residual  model regresi,  seperti  yang  terlihat  pada  gambar  5. Diagram  tersebut  merupakan  keluaran  program SPSS 11.5 for Window untuk menguji heteroskedatisitas.
Gambar  5.  Diagram  Uji  Heteroskedatisitas Dengan  Tingkat  Kecelakaan  Sebagai  Variabel Tidak Bebas
Pada  Gambar  5,  terlihat  bahwa  titk-titik menyebar  secara  acak,  tidak  membentuk  pola tertentu  yang  jelas  serta  tersebar  diatas  maupun di  bawah  angka  nol  pada  sumbu  Y.  Hal  ini menunjukan  tidak  terjadinya  heteroskedatisitas pada model regresi.
Untuk mengetahui adanya autokolerasi digunakan statistik Durbin-Watson dari keluaran keluaran  program  SPSS  11.5  diperoleh  nilai statistik  Durbin-Watson  sebesar  1,721,  seperti yang  terlihat  pada  Tabel  11  dan  apabila dibandingkan  dengan  Tabel    statistik  Durbin- Watson  untuk 2 variabel bebas dan 45 seri data yang  bernilai  1,33  sampai  dengan  1,85  maka nilai statistik Durbin-Watson yang diperoleh dari perhitungan jauh di daerah < d hitung < (4-1,58= 2,42)  sehingga  dapat  diartikan  tidak  terjadi autokolerasi model regresi.
Uji  multikolinieritas  dilakukan  untuk  menguji apakah  pada  model  regresi  ditemukan  adanya kolerasi antar variabel bebas. Model regresi yang baik  seharusnya  tidak  terjadi  multikolinieritas. Tabel  14  adalah  keluaran  program  SPSS  11.5 untuk uji multikolinieritas.
Tabel 14 Keluaraan Uji multikolinieritas Dengan Tingkat  Kecelakaan  Sebagai  Variabel  Tidak Bebas
Pada  Tabel  14  terlihat  untuk  kedua  variabel bebas,  angka  VIF  ada  disekitar  angka  satu. Demikian  juga  toleransi  mendekati  angka  satu. Dengan  demikian  pada  model  regresi  tersebut tidak terdapat problem multikolinieritas.
Untuk  menguji  apakah  dalam  model  regresi, variabel  tidak  bebas  dan  variabel  bebas mempunyai  distribusi  normal,  dilakukan  uji normalitas.  Hasil  uji  normalitas  dengan mengunakan  program  SPSS  11.5  ditunjukan pada Gambar 6.
Gambar 6 Uji Normalitas Dengan Tingkat Kecelakaan Sebagai Variabel Tidak Bebas
Pada  gambar  6  terlihat  titik-titik  menyebar disekitar  garis  diagonal,  serta  penyebaran mengikuti arah garis diagonal. Dengan demikian dapat  diartikan  semua  variabel  pada  model regresi  mempunyai  data  dengan  distribusi normal.
Dari uraian uji signifikansi dan uji asumsi di atas, terlihat  bahwa  model  regresi  yang  dihasikan,
yaitu  Y=78,031  +  17,195  X4  –  0,002  X5,  telah memenuhi uji signifikansi dan memenuhi asumsi model regresi linier sehingga persamaan tersebut layak  untuk  dipakai  untuk  prediksi  kecelakaan lalulintas berdasarkan masukan variabel bebasnya.
Setelah mendapat model regresi terbaik, langkah selanjutnya  adalah  memastikan  bahwa  model tersebut  mewakili  populasi  lainnya.  Pada  tahap validasi silang ini digunakan kelompok data yang berbeda dengan kelompok data  yang digunakan untuk  membuat  model  regresi.  Kelompok  data ini  terdiri  dari  14  ruas  jalan  yang  kemudian dipecah  lagi  menjadi  41  segmen.  Data  dapat dilihat pada Tabel 15
Tabel  15.  Data  Hubungan  Tingkat  Kecelakaan Dengan  Geometrik  dan  Lingkungan  Jalan  untuk Validasi Silang.
Proses  validasi  silang  model  regresi  dilakukan dengan  langkah  memplotkan  tingkat  kecelakaan berdasarkan data lapangan dan hasil perhitungan model regresi yang dihasilkan, yaitu Y = 78,031 +  17,195  X4  –  0,002  X5,  dan  dilihat penyebarannya  terhadap  garis  diagonal.  Garis diagonal  dengan  sudut  45  derajat  adalah  garis yang  menunjukan  data  tingkat  kecelakaan lalulintas  dilapangan  sama  hasil  perhitungan
model  regresi.  Gambar  7  memperlihatkan  titik- titik  menyebar  di  atas  dan  di  bawah  garis diagonal.  Berdasarkan  hasil  tersebut  dapat diasumsikan  model  regresi  yang  dihasilkan cukup mewakili seluruh populasi.
Gambar 7 Penyebaran Data TingkatKecelakaan Berdasarkan  Hasil  Validasi  Silang  Dari  model regresi  yang  dihasilkan,  yaitu  Y  =  78,031  + 17,195  X4  –  0,002  X5,  terlihat  bahwa  tingkat kecelakaan  lalulintas  di  kota  Bandung  sangat dipengaruhi oleh jumlah simpang tanpa lalulintas dan  volume  lalulintas  (LHRT).  Semakin  besar jumlah  simpang  tanpa  lampu  lalulintas  pada suatu  segmen  jalan  akan  meningkatkan kecelakaan lalulintas. Pada jalan dengan volume lalulintas  lebih  tinggi,  tingkat  kecelakaan cenderung  menurun.  Menurunnya  tingkat kecelakaan tersebut dapat dipahami karena pada segmen  jalan  dengan  volume  lalulintas  tinggi, kecepatan  kendaraan  akan  lebih  rendah.  Pada kecepatan yang lebih rendah, tingkat pengendalian pengemudi terhadap kendaraan dan tingkat  kewaspadaan  terhadap  lalulintas  sekitar akan  lebih  baik  sehingga  peluang  terjadi kecelakaan akan lebih kecil.
Model regresi yang diperoleh dengan menggunakan  tingkat  kecelakaan  sebagai variabel tidak bebas, memiliki koefisien korelasi (R)  sebesar  0,71  dan  koefisien  determinasi  (R 2 ) sebesar  0,326.  Besaran  tersebut  berada  dibawah koefisien  korelasi  dan  determinasi  dari  model regresi dengan menggunakan jumlah kecelakaan sebagai  variabel  tidak  bebas,  yaitu  koefisien korelasi  (R)  sebesar  0,766  dan  koefisien determinasi (R 2 ) sebesar 0,587.
Model  regresi  yang  baik  adalah  model  yang memiliki koefisien korelasi dan determinasi yang mendekati  angka  satu  serta  melibatkan  banyak
variabel  tidak  bebas.  Karena  kedua  model regresi, yaitu model dengan variabel tidak bebas berupa  jumlah kecelakaan dan  tingkat kecelakaan,  sama-sama  dipengaruhi  oleh  dua buah  variabel  bebas,  maka  yang  dijadikan pertimbangan  dalam  menentukan  model  regresi terbaik  adalah  besaran  koefisien  korelasi  dan determinasinya. Berdasarkan pertimbangan tersebut,  maka  model  regresi  dengan  jumlah kecelakaan  sebagai  variabel  tidak  bebas  lebih layak  digunakan  sebagai  model  prediksi kecelakaan.

## VII Kesimpulan
Dari  hasil    analisis  statistik  dengan  metode regresi linier terhadap data kecelakaan lalulintas serta  data  geometrik  dan  lingkungan  jalan, diperoleh beberapa kesimpulan sebagai berikut : 1. Kecelakaan  lalulintas  di  kota  Bandung dipengaruhi oleh lebar jalan, jumlah simpang tanpa lampu  lalulintas  dan  volume  lalulintas. Semakin banyak jumlah simpang tanpa lampu lalulintas  pada  suatu  ruas  jalan,  kecelakaan lalulintas  akan  meningkat.  Pada  jalan  yang lebih lebar dan volume lalulintas lebih tinggi, kecelakaan cenderung berkurang.
2. Model  Prediksi  Kecelakaan  atau  persamaan matematis yang dapat memperkirakan jumlah kecelakaan  lalulintas  sebagai  fungsi  dari grometrik  dan  lingkungan  jalan,  adalah sebagai berikut :
Y = 9,756 + 3,439 X 4 – 1,162 X 2
dengan : Y    =    Jumlah  kecelakaan  lalulintas  pada suatu segmen jalan per tahun X 2 =  Lebar Jalan (m) X 4 = Jumlah simpang tanpa lampu lalulintas suatu ruas/segmen jalan (bh) Persamaan matematis tersebut diatas memiliki koefisien korelasi (R) sebesar 0,766 dan koefisien determinasi (R 2 ) sebesar 0,587. Artinya korelasi linier atau derajat hubungan antara  jumlah  kecelakaan  lalulintas  dengan lebar jalan dan jumlah simpang tanpa lampu lalulintas  adalah  76,6  %  dan  58,73  %. Variasi  dari  kecelakaan  lalulintas  bisa dijelaskan oleh variasi lebar jalan dan jumlah simpang tanpa lampu lalulintas. Berdasarkan koefisien  korelasi  dan  determinasi  yang cukup  kuat  (lebih  besar  dari  50  %), persamaan  diatas  layak  dipertimbangkan
penggunaannya  untuk  keperluan  identifikasi dan  penyusunan  rangking  lokasi  rawan kecelakaan

## DAFTAR PUSTAKA
.Bonneson,  J.A.,  and  Mc  Coy,  P.T.  (1997). “Effect  of  Median  Treatment  on  Urban Arterial  Safety  an  Accident  Prediction Model”.  Transportation  Research  Record 1581,  Transportation  Research  Board , Washington, D.C.
Bowman,  B.L.,  Vecellio,  R.L.,  and  Miao,  J.
(1995).  “ Vehicle  and  Pedestrian  Accident Models  for  Median  Locations ”.  Journal  of
Transportation Engineering., ASCE, 121(6).
Drew,  D.R.  (1968). “  Traffic  Flow  Theory  and
Control” . McGraw-Hill Series in Transportation.McGraw-Hill Book Company. New York, N.Y.
Evans,  L.  (1991).  “ Traffic  Safety  and  The Driver” . Van Nostrand Reinhold, New York.
Hair,  J.F.,et.al.  (1988). “Multivariate  Data Analysis ”,    Prentice-Hall  International,  Inc., New Jersey.
Direktorat  Jendral  Bina  Marga  (1996).
“Indonesian  Highway  Capacity  Manual”. Jakarta.
Khisty, C.J. (1990).
“Transportation Engineering  :  An  Introduction” .  Prentice- Hall, Inc. Englewood Cliffs, N.J.
Myers,  R.H.  (1990).  “ Classical  and  Modern Regression  with  Application ”.  PWS  KENT Publishing Company. Boston, M.A..
Ogden,  K.W.,    Taylor,  S.Y.  (1999). “Traffic Engineering  and  Management” .  Institute  of Transport  Studies,  Monash  University, Australia.
Oglesbly,  C.H.  &  Hick,  R.G.  (1982).“ Highway Engineering”. Jhon Willy & Soons Inc. New
York, N.Y.
Departemen Permukiman dan Prasarana Wilayah.  (2004).
“Pedoman  Penanganan Lokasi Rawan Kecelakaan”. Jakarta.
Sailendra,  A.B.  (1986). “  Pengenalan  Faktor Penyebab  Kecelakaan  Lalulintas  Dari  Aspek Prasarana Jalan” . Balai Litbang Kimbangwil –  Puslitbang  Teknologi  Prasarana  Jalan. Bandung.
Santosa,  W.  (2003). “  Strategi  Peningkatan Keselamatan  Lalulintas  di  Jalan  Raya ”. Orasio  dies  natalis  ke-43,  Fakultas  Teknik Universitas Katolik Parahyangan. Bandung.
Vogt,  A.  (1999). “Accident  Model  fpr  Rural Intersections  :  Four-Lane  by  Two-Lane  Stop Controlled  and  Two  Lane  by  Two  Lane Signalized”. Federal Highway Administration Report FHWA-RD-99-128. Washington, DC.
Ziad,  S.,  and  Tarek,  S.  (2001 ).  “  Evaluating Safety of Urban Arterial Roadways.” Journal Transportation Engineering, ASCE, 127(2).