Journal homepage: http://iptek.its.ac.id/index.php/jats

## Analisis  Biaya  Kecelakaan  Lalu  Lintas  Pengguna  Kendaraan  Pribadi  di  Kota Semarang
Wahyu Satyaning Budhi 1,* , Ahmad Utanaka 2 Prodi D-III Teknik Sipil, Politeknik Negeri Banyuwangi 1, 2 Koresponden*, Email: wahyu.satyaningbudhi@poliwangi.ac.id
Info Artikel Abstract
Diajukan                  06 Juni 2022
Diperbaiki               11 Agustus 2022 Disetujui                 13 Agustus 2022 Keywords: traffic accident, Semarang City, willingness-to-pay In 2019 there were 1,365 traffic accidents in Semarang City. Suitable vehicle to be used are one  of  the  preventive  measures  for  traffic  accidents.  So,  it  is  necessary  to  know  the  costs provided  so  that  a  vehicle  is  suitable  to  use  and  reduce  the  accident  probability  using  the willingness-to-pay (WTP) method. Data used are secondary and primary data. Secondary data is traffic accident data in Semarang City. Primary data is the filling out questionnaires result by  respondents.  The  analysis  is  divided  into  binary  logit  regression  analysis  and  WTP  cost analysis.  From  the  4  equation  models,  it  can  be  interpreted  that  every  increase  in  age  will increase the probability of reducing the  risk of  accidents,  every increase in income and the number of children will reduce the probability of reducing the risk of traffic accidents. The WTP traffic accidents cost for serious injuries is Rp. 119,842,000.00 and Rp. 11,902,000.00 for minor injuries.
Kata kunci: kecelakaan lalu lintas, Kota Semarang, willingness-to-pay
Abstrak
Pada tahun 2019 di Kota Semarang ada sebanyak 1.365 jumlah kejadian kecelakaan lalu lintas. Kendaraan yang layak untuk digunakan menjadi salah satu tindakan pencegahan kecelakaan lalu  lintas. Sehingga  perlu  untuk  mengetahui  jumlah  biaya yang  disediakan agar  sebuah  kendaraan  layak  untuk  digunakan  dan  dapat  mengurangi  probabilitas kecelakaan  menggunakan  metode willingness-to-pay (WTP).  Data  yang  digunakan  yaitu data sekunder dan data primer. Data sekunder berupa data kecelakaan lalu lintas Kota Semarang. Data primer berupa hasil pengisian kuesioner oleh responden. Analisis dibagi menjadi analisis regresi logit biner dan analisis biaya WTP. Dari 4 model persamaan, dapat diinterpretasikan bahwa setiap penambahan umur maka akan meningkatkan probabilitas pengurangan risiko  kecelakaan,  setiap  penambahan pemasukan dan  jumlah anak maka akan mengurangi probabilitas pengurangan risiko kecelakaan lalu lintas. Biaya kecelakaan lalu lintas WTP untuk luka berat adalah sebesar Rp119.842.000,00 dan Rp11.902.000,00 untuk luka ringan.

## 1. Pendahuluan
Perkembangan  transportasi  saat  ini  cukup  pesat,  baik seperti  ditunjukkan  dengan  adanya  pembangunan  jalan  tol hingga pembangunan double track pada jalan rel [1]. Salah satu  prasarana  yang  perlu  diperhatikan  terhadap perkembangan  tersebut  adalah  jalan  raya.  Adapun  tingkat layanan suatu jalan raya berbeda-beda. Beberapa faktor dapat mempengaruhinya  seperti  fungsi  jalan  dan  tata  guna  lahan sekitar jalan raya tersebut [2]. Selain itu, jalan raya memiliki berbagai permasalahan, salah satunya adalah kecelakaan lalu lintas.
Tingginya  jumlah  kendaraan  merupakan  salah  satu penyebab terjadinya kecelakaan lalu lintas [3]. Dibandingkan dengan wilayah non-perkotaan, jumlah kejadian kecelakaan lalu lintas di wilayah perkotaan lebih tinggi [4]. Jumlah total kendaraan  di  Kota  Semarang  mencapai  154.546  kendaraan dengan  pertumbuhan  per  tahunnya  sebesar  2,5%  dan  akan terus meningkat [5], [6]. Sebesar 80% jumlah kecelakaan lalu
lintas di Kota Semarang didominasi oleh kendaraan pribadi [6]. Jenis kendaraan yang mengalami kecelakaan lalu lintas terbanyak adalah sepeda motor, hal ini dikarenakan sepeda motor memiliki risiko kecelakaan lalu lintas yang tinggi [7]– [13]. Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Tengah mencatat jumlah kecelakaan di  Kota Semarang pada tahun 2019  ada sebanyak  1.365  jumlah  kejadian  dengan  jumlah  korban meninggal 193 korban, luka berat 2 korban, dan luka ringan 1.434  korban,  bahkan  kerugian  materil  mencapai  Rp 1.306.480.000.000 [5]. Besaran kerugian materil sebanding dengan  jumlah  kendaraan  yang  terlibat  kecelakaan  dan jumlah korban [14].
Kendaraan  yang  mengalami  gangguan  atau  tidak memenuhi  standar  keamanan  mempengaruhi  kelayakan kendaraan  untuk  dapat  digunakan  [15].  Kendaraan  yang layak  untuk  digunakan  dan  memenuhi  standar  keamanan dapat menjadi salah satu tindakan untuk mencegah terjadinya kecelakaan lalu lintas [16]. Sehingga perlu untuk mengetahui
jumlah biaya yang disediakan agar sebuah kendaraan layak untuk  digunakan  dan  dapat  mengurangi  probabilitas  kece- lakaan lalu lintas.
Untuk  mengetahui  tingkat  kemauan  jumlah  biaya  yang dikeluarkan oleh seseorang agar dapat mengurangi probabi- litas kecelakaan lalu lintas yang terjadi dapat menggunakan metode willingness-to-pay (WTP). Dari metode WTP dapat diketahui  jumlah  biaya  yang  disediakan  seseorang  orang menjadikan kendaraan yang digunakan menjadi lebih layak dan  lebih  aman  untuk  digunakan.  Metode  ini  disarankan untuk digunakan di negara berkembang karena sudah digu- nakan pada beberapa negara maju sebagai salah satu metode perhitungan biaya kecelakaan [17].

## 2. Metode
Data yang digunakan yaitu data primer dan data sekunder. Data sekunder berupa data kecelakaan lalu lintas Kota Sema- rang.  Data  primer  berupa  hasil  pengisian  kuesioner  oleh responden.  Survei  dilakukan  dan  diisi  secara online oleh responden dengan menggunakan metode Stated Preference . Hal  ini  dilakukan  karena  menyesuaikan  dalam  kondisi pandemi dan sebisa mungkin menghindari kontak langsung.
Analisis dibagi menjadi dua, yaitu analisis menggunakan regresi logit biner untuk mendapatkan model dan probabilitas pengurangan  risiko  kecelakaan.  Tahap  analisis  yang  kedua yaitu  analisis  biaya  WTP  sehingga  diketahui  jumlah  biaya yang diperlukan.
Dalam  analisis  WTP  menggunakan  pendekatan  yang telah  dirumuskan  oleh  Ben-Akiva  dan  Lerman  (1985). Pendekatan ini menganggap segala alternatif dapat menjadi variabel acak dimana bila terdapat i alternatif telah terpilih oleh  orang  dari  n  pilihan  di-set  Cn,  pendekatan  ini menggunakan persamaan 1 [18]:

## 𝑃 𝑖 𝐶 = 𝑃𝑟 𝑈 ≥ 𝑈   ∀𝑗 ∈ 𝐶
(1)
Karena dalam penelitian ini hanya menggunakan 2 opsi yaitu “bersedia membayar” dan “tidak bersedia membayar”, maka dapat menggunakan persamaan 2 dan persamaan 3:
𝑈 = 𝑉 + 𝜀 = 𝛽′𝑋 + 𝜀 (2) 𝑈 = 𝑉 + 𝜀 = 𝛽′𝑋 + 𝜀 (3)
Dimana:
U yes =  Fungsi  dari  keinginan  membayar  jumlah  untuk pengurangan korban kecelakaan
U no =  Fungsi  dari  keengganan  membayar  jumlah  untuk pengurangan korban kecelakaan
V yes =  komponen  fungsi  dari  keinginan  membayar jumlah untuk pengurangan korban kecelakaan
V no =  komponen  fungsi  dari  keengganan  membayar jumlah untuk pengurangan korban kecelakaan
ε yes =  (Gangguan  atau  kesalahan)  komponen  fungsi  dari keinginan  membayar  jumlah  untuk  pengurangan korban kecelakaan
ε no =  (Gangguan  atau  kesalahan)  komponen  fungsi  dari keengganan  membayar  jumlah untuk pengurangan korban kecelakaan
X yes =  Panah/garis  vektor  dari  menunjukan  bahwa dihubungkan  dengan  keinginan  membayar  jumlah untuk pengurangan korban kecelakaan
X No =  Panah/garis  vektor  dari  menunjukan  bahwa dihubungkan dengan keengganan membayar jumlah untuk pengurangan korban kecelakaan β’  =  Vektor dari parameter yang tidak diketahui.
Sehingga,  kemungkinan  pilihan  yang  dipilih  oleh responden  dalam  mengeluarkan  sejumlah  biaya  untuk pengurangan  risiko  kecelakaan  dapat  menggunakan persamaan 4:
𝑃 ( ) = 𝑃 = (4)
Dimana:
P n(i) =  Kemungkinan  individu  n  yang  berkeinginan mengeluarkan  sejumlah  biaya  untuk  mengurangi korban kecelakaan
Terdapat dua tahap untuk menentukan biaya kecelakaan yaitu perhitungan nilai rata-rata dari WTP dan estimasi biaya, persamaan  yang  digunakan  adalah  persamaan  5  dan persamaan 6 [17]:
Tahap 1: Perhitungan nilai rata – rata dari WTP
𝑊 = ∑ [∑ 𝑃 (𝑖)𝑊(𝑖)] 𝐾 ⁄ (5) Dimana: 𝑊 = nilai rata-rata dari WTP per individu n = setiap jenis pilihan WTP K = jumlah total pilihan N = jumlah total individu dalam database i = setiap individu
P n (i) = probabilitas alternatif i dipilih oleh individu n
W(i) = pilihan WTP (ya atau tidak) Tahap 2: Estimasi nilai biaya kecelakaan 𝑉𝑂𝐶𝐶 = (6) Dimana: VOCC  = nilai biaya kecelakaan 𝑊
= nilai  rata-rata  WTP  per  individu  untuk menghindari kecelakaan
β = perubahan dalam risiko statistik

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Karakteristik responden
Dalam hal ini, karakteristik responden yang perlu untuk diketahui  yaitu  jenis  kelamin,  umur,  pemasukan,  jumlah
anak,  kendaraan  yang  terlibat  kecelakaan,  posisi  ketika kecelakaan,  bentuk  kejadian  kecelakaan,  dan  tingkat keparahan kecelakaan.
Gambar  1 .  Diagram  persentase  responden  berdasarkan kelompok jenis kelamin
Karakteristik  jenis  kelamin  responden  dikelompokkan menjadi 2 kategori. Kategori jenis kelamin terbagi menjadi 2 yaitu  perempuan  dan  laki-laki.  Berdasarkan  hasil  survei, responden didominasi oleh kelompok jenis kelamin laki-laki sebesar  72,7%,  sedangkan  persentase  terkecil  yaitu  pada kelompok jenis kelamin perempuan sebesar 27,3%.
Gambar  2 .  Diagram  persentase  responden  berdasarkan kelompok umur
Karakteristik umur responden dikelompokkan menjadi 7 kategori. Kategori umur dimulai dari kelompok dibawah 20 tahun  hingga  diatas  44  tahun.  Berdasarkan  hasil  survei, responden  didominasi  oleh  kelompok  umur  20  –  24  tahun sebesar  44,7%,  sedangkan  persentase  terkecil  yaitu  pada kelompok umur 40 – 44 tahun sebesar 5%.
Gambar  3 .  Diagram  persentase  responden  berdasarkan kelompok pemasukan
Karakteristik  pemasukan  responden  dikelompokkan menjadi 5 kategori. Kategori pemasukan dimulai dari kelom- pok dibawah Rp1.000.001,00 hingga diatas Rp4.000.000,00. Berdasarkan  hasil  survei,  responden  didominasi  oleh kelompok  pemasukan  diatas  Rp4.000.000  sebesar  26,3%, sedangkan  persentase  terkecil  yaitu  pada  kelompok pemasukan dibawah Rp1.000.001,00 sebesar 15,0%.
Gambar  4 .  Diagram  persentase  responden  berdasarkan kelompok jumlah anak
Karakteristik  jumlah  anak  responden  dikelompokkan menjadi  5  kategori.  Kategori  jumlah  anak  dimulai  dari kelompok  belum  punya  anak,  mempunyai  1  anak,  mem- punyai 2 anak, mempunyai 3 anak dan mempunyai 4 anak. Berdasarkan  hasil  survei,  responden  didominasi  oleh kelompok  belum  punya  anak  sebesar  56,7%,  sedangkan persentase terkecil yaitu pada kelompok mempunyai 4 anak sebesar 0,3%.
Wahyu Satyaning Budhi dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 20, Nomor 3, Agustus 2022 (413-420) 416
Gambar  5 .  Diagram  persentase  responden  berdasarkan kelompok kendaraan ketika kecelakaan
Karakteristik  kendaraan  ketika  kecelakaan  responden dikelompokkan  menjadi  4  kategori.  Kategori  kendaraan ketika  kecelakaan  dibagi  menjadi  kelompok  belum  pernah kecelakaan, jalan kaki, motor, dan mobil. Berdasarkan hasil survei, responden didominasi oleh kelompok motor sebesar 63,7%, sedangkan persentase terkecil yaitu pada kelompok jalan kaki sebesar 1,7%.
Gambar  6 .  Diagram  persentase  responden  berdasarkan posisi ketika kecelakaan
Karakteristik  posisi  ketika  kecelakaan  responden dikelompokkan  menjadi  4  kategori.  Kategori  posisi  ketika kecelakaan  dimulai  dari  belum  pernah  kecelakaan,  pejalan kaki, penumpang, dan pengemudi/pengendara. Berdasarkan hasil  survei,  responden  didominasi  oleh  kelompok pengemudi/pengendara sebesar 58,7%, sedangkan persentase terkecil yaitu pada kelompok pejalan kaki sebesar 2%.
Gambar  7 .  Diagram  persentase  responden  berdasarkan bentuk kejadian kecelakaan
Karakteristik  bentuk  kejadian  kecelakaan  responden dikelompokkan menjadi 4 kategori. Kategori bentuk kejadian kecelakaan dimulai dari kelompok belum pernah kecelakaan, kecelakaan tunggal, ditabrak dan menabrak kendaraan/orang lain.  Berdasarkan  hasil  survei,  responden  didominasi  oleh kelompok  menabrak  kendaraan/orang  lain  sebesar  31,0%, sedangkan persentase terkecil yaitu pada kelompok ditabrak kendaraan/orang lain sebesar 22,0%.
Gambar  8 .  Diagram  persentase  responden  berdasarkan tingkat keparahan kecelakaan
Karakteristik  tingkat  keparahan  kecelakaan  responden dikelompokkan  menjadi  4  kategori.  Kategori  tingkat keparahan  kecelakaan  dibagi  berdasarkan  kategori  belum pernah  kecelakaan,  luka  ringan,  luka  berat,  dan  tidak mengalami luka/cedera. Berdasarkan hasil survei, responden didominasi  oleh  kelompok  luka  ringan  sebesar  52,0%, sedangkan  persentase  terkecil  yaitu  pada  kelompok  tidak mengalami luka/cedera sebesar 8,7%.
3.2.Analisis willingness-to-pay Dalam  melakukan  analsisis willingness-to-pay atau kemauan  untuk  membayar  guna  mengurangi  probabilitas kecelakaan  lalu  lintas,  maka  digunakan  variabel-variabel yang sudah didapatkan dari hasil survei. Analisis dilakukan menggunakan model logit biner dengan program bantu SPSS ( Statistical Package for the Social Sciences ). Variabel yang digunakan  dalam  analisis  yaitu  variabel  umur,  pemasukan, dan  jumlah  anak,  karena  variabel-variabel  tersebut berpengaruh  terhadap  model  persamaan  berdasarkan beberapa  studi  sebelumnya  yang  sudah  pernah  dilakukan [19]–[23].  Hasil  analisis  model  logit  biner  untuk  setiap tingkat  keparahan  kecelakaan  lalu  lintas  menghasilkan  4 model persamaan:
 Model Persamaan Pengurangan Risiko Kecelakaan Lalu Lintas Luka Berat 25%
Tabel  9 .  Model  persamaan  logit  biner  pengurangan  risiko kecelakaan lalu lintas tingkat keparahan luka berat 25%
Parameter p-value Exp (β) Umur 0.133 0.003 1.142 Pemasukan -0.295 0.043 0.744 Jumlah anak -0.778 0.027 0.459 Konstan -0.862 0.344 0.422 𝐿𝑜𝑔𝑖𝑡(𝑝) = 𝑙𝑛 =   −0.862  +  0.133𝑈𝑚𝑢𝑟  − 0.295𝑃𝑒𝑚𝑎𝑠𝑢𝑘𝑎𝑛  −  0.778𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑛𝑎𝑘
 Model Persamaan Pengurangan Risiko Kecelakaan Lalu Lintas Luka Berat 50%
Tabel  2 .  Model  persamaan  logit  biner  pengurangan  risiko kecelakaan lalu lintas tingkat keparahan luka berat 50%
Variabel Parameter p-value Exp (β) Umur 0.145 0.002 1.156 Pemasukan -0.324 0.026 0.723 Jumlah anak -0.746 0.035 0.474 Konstan -1.151 0.217 0.316 𝐿𝑜𝑔𝑖𝑡(𝑝) = 𝑙𝑛 =   −1.151  +  0.145𝑈𝑚𝑢𝑟  − 0.324𝑃𝑒𝑚𝑎𝑠𝑢𝑘𝑎𝑛  −  0.746𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑛𝑎𝑘
 Model Persamaan Pengurangan Risiko Kecelakaan Lalu Lintas Luka Ringan 25%
Tabel  3 .  Model  persamaan  logit  biner  pengurangan  risiko kecelakaan lalu lintas tingkat keparahan luka ringan 25%
Variabel Parameter p-value Exp (β) Umur 0.128 0.005 1.137
Pemasukan -0.307 0.043 0.736 Jumlah anak -0.757 0.035 0.469 Konstan -0.580 0.534 0.560 𝐿𝑜𝑔𝑖𝑡(𝑝) = 𝑙𝑛 =   −0.580  +  0.128𝑈𝑚𝑢𝑟  − 0.307𝑃𝑒𝑚𝑎𝑠𝑢𝑘𝑎𝑛  −  0.757𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑛𝑎𝑘
 Model Persamaan Pengurangan Risiko Kecelakaan Lalu Lintas Luka Ringan 50%
Tabel  4 .  Model  persamaan  logit  biner  pengurangan  risiko kecelakaan lalu lintas tingkat keparahan luka ringan 50%
Variabel Parameter p-value Exp (β) Umur 0.155 0.001 1.168 Pemasukan -0.379 0.012 0.684 Jumlah anak -0.794 0.029 0.452 Konstan -1.093 0.259 0.335 𝐿𝑜𝑔𝑖𝑡(𝑝) = 𝑙𝑛 =   −1.093  +  0.155𝑈𝑚𝑢𝑟  −
0.379𝑃𝑒𝑚𝑎𝑠𝑢𝑘𝑎𝑛  −  0.794𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑛𝑎𝑘

## 3.3.Analsis biaya kecelakaan
Biaya  kecelakaan  WTP  dapat  dihitung  dari  model persamaan  yang  telah  didapat  sebelumnya.  Nilai  korban dapat  dihitung  dengan  membagi  rata-rata  dari  nilai  WTP dengan perubahan dalam risiko statistik [17], [22].
Berdasarkan hasil analisis model logit biner didapatkan 2 model persamaan untuk masing-masing pengurangan risiko kecelakaan luka berat. Biaya kecelakaan berdasarkan model persamaan logit biner dengan pengurangan risiko kecelakaan luka  berat  25%  didapatkan  sebesar  Rp120.425.148,00  dan biaya kecelakaan berdasarkan model persamaan logit biner dengan pengurangan risiko kecelakaan luka berat 50% adalah Rp119.257.110,00. Sehingga, rata-rata biaya kecelakaan lalu lintas  metode  WTP  dari  kedua  model  persamaan  tersebut adalah  Rp119.841.129,00  dan  dibulatkan  keatas  menjadi Rp119.842.000,00.
Berdasarkan hasil analisis model logit biner didapatkan 2 model persamaan untuk masing-masing pengurangan risiko kecelakaan luka ringan. Biaya kecelakaan berdasarkan model persamaan logit biner dengan pengurangan risiko kecelakaan luka  ringan  25%  didapatkan  sebesar  Rp12.085.699,00  dan biaya kecelakaan berdasarkan model persamaan logit biner dengan  pengurangan  risiko  kecelakaan  luka  ringan  50% adalah  Rp11.716.528,00.  Sehingga,  rata-rata  biaya kecelakaan  lalu  lintas  metode  WTP  dari  kedua  model persamaan tersebut adalah Rp11.901.113,00 dan dibulatkan keatas menjadi Rp11.902.000,00.
Wahyu Satyaning Budhi dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 20, Nomor 3, Agustus 2022 (413-420) 418
Tabel 5 . Biaya kecelakaan WTP tingkat keparahan luka berat Model persamaan Pengurangan risiko Nilai pilihan WTP Probabilitas rata-rata Rata-rata nilai WTP β Nilai kecelakaan Rp % Rp Rp (1) (2) (3) (4)=(2)x(3) (5) (6)=(4)/(5) Persamaan 1 25% 11100 0.76 8430 7/100000 120.425.148 Persamaan 2 50% 22200 0.75 16696 14/100000 119.257.110 Rata-rata nilai kecelakaan dari model logit biner (Rp) 119.841.129 Tabel 6 . Biaya kecelakaan WTP tingkat keparahan luka ringan Model persamaan Pengurangan risiko Nilai pilihan WTP Probabilitas rata-rata Rata-rata nilai WTP β Nilai kecelakaan Rp % Rp Rp (1) (2) (3) (4)=(2)x(3) (5) (6)=(4)/(5) Persamaan 1 25% 4200 0.78 3263 27/100000 12.085.699 Persamaan 2 50% 8400 0.77 6444 55/100000 11.716.528 Rata-rata nilai kecelakaan dari model logit biner (Rp) 11.901.113

## 4. Simpulan
Berdasarkan hasil analisis karakteristik responden, berda- sarkan  bentuk  kejadian  kecelakaan  didapatkan  persentase terbesar yaitu pada kategori menabrak kendaraan/orang lain. Sehingga  diperlukan  suatu  upaya  dalam  meningkatkan kesadaran  masyarakat  dalam  berkendara.  Hal  yang  dapat dilakukan dalam meningkatkan kesadaran masyarakat dalam berkendara  yaitu  dengan  mengadakan  sosialisasi  kesela- matan  berkendara  oleh  pihak  terkait  khususnya  di  Kota Semarang.
Sedangkan dari 4 model persamaan yang didapatkan, da- pat diinterpretasikan bahwa setiap penambahan umur maka akan  meningkatkan  probabilitas  pengurangan  risiko  kece- lakaan. Sedangkan setiap penambahan pemasukan dan jum- lah  anak  maka  akan  mengurangi  probabilitas  pengurangan risiko kecelakaan lalu lintas.
Biaya kecelakaan lalu lintas WTP untuk luka berat adalah sebesar Rp119.842.000,00 dan biaya kecelakaan lalu lintas WTP untuk luka ringan adalah sebesar Rp11.902.000,00.

## Daftar Pustaka
[1] W.  S.  Budhi  and  H.  Widyastuti,  “Prediksi  Tingkat Pelayanan  Jalan  Rel  Akibat  Pembangunan  Double Track,” J. Apl. Tek. Sipil , vol. 18, no. 2, pp. 223–230, 2020, doi: 10.12962/j2579-891X.v18i2.7034.
[2] H. Widyastuti and W. S. Budhi, “Pengaruh Pandemi Covid-19  Terhadap  Kinerja  Jalan  Dan  Kecepatan Kendaraan  Pada  Ruas  Jalan  Di  Kota  Surabaya,” J. Apl. Tek. Sipil , vol. 19, no. 2, pp. 99–106, 2021.
[3] Herawati, “Karakteristik Dan Penyebab Kecelakaan Lalu Lintas Di Indonesia Tahun 2012,” War. Penelit. Perhub. , vol. 26, no. 3, p. 133, 2014, doi: 10.25104/- warlit.v26i3.875.
[4] Machsus, I. Prayogo, Chomaedhi, D. W. Hayati, and A. Utanaka, “Road safety analysis on Achmad Yani frontage road Surabaya,” in IOP Conference Series: Materials Science and Engineering , 2017, vol. 267, no.  1,  pp.  1–11.  doi:  10.1088/1757-899X/267/1/- 012027.
[5] BPS Kota Semarang, “Kota Semarang Dalam Angka 2020.”  Badan  Pusat  Statistik  Kota  Semarang, Semarang, 2020.
[6] M. N. Sholeh, R. F. Al Firdaus, D. S. Adiputra, and S.  L.  Hidayati,  “Semarang  Integrated  Boat  Rapid Transit :  Kajian  Penerapan  Transportasi  Sungai  di Kota Semarang,” Rekayasa Sipil , vol. 13, no. 3, pp. 153–158,  2019,  doi:  10.21776/ub.rekayasasipil.- 2019.013.03.1.
[7] M.  Machsus,  R.  Basuki,  and  A.  F.  Mawardi, “Generalized  additive  models  for  estimating motorcycle  collisions  on  collector  roads,”  in Procedia Engineering , 2015, vol. 125, pp. 411–416. doi: 10.1016/j.proeng.2015.11.105.
[8] H. Widyastuti and A. Utanaka, “Valuing subjective cost  of  motorcyclists  used  willingness-to-pay  in Surabaya,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 930, p.  012067,  Nov.  2020,  doi:  10.1088/1757- 899X/930/1/012067.
[9] N.  Rahmawati  and  A.  Widyanti,  “Comparison between  motorcyclist’  violation  behavior  and accidents  in  urban  and  rural  area  in  Indonesia:  A comparative  study,”  in IOP  Conference  Series: Materials Science and Engineering , 2017, vol. 277, no.  1,  p.  012026.  doi:  10.1088/1757-899X/277/1/- 012026.
[10] H. Widyastuti and C. Mulley, “The casualty cost of
slight  motorcycle  injury  in  Surabaya,  Indonesia,” Transp. Commun. Bull. Asia Pacific , no. 74, pp. 57–
73, 2005, [Online]. Available: http://www. unescap. org/sites/default/files/bulletin74_Article-4.pdf
[11] Y.  Li et  al. ,  “Motorcycle  accidents  in  China,” Chinese J. Traumatol. - English Ed. , vol. 11, no. 4, pp.  243–246,  2008,  doi:  10.1016/S1008-1275(08) 60050-4.
[12] M. G. Mccarthy, L. K. Walter, R. Hutchins, R. Tong, and M. Keigan, Comparative Analysis Of Motorcycle Accident Data From OTS and MAIDS , vol. 272, no. 8. TRL Limited, 2017.
[13] Machsus, H. Sulistio, A. Wicaksono, and L. Djakfar, “The  Effect  of  Access  Points  on  Motorcycle Accident Rates on Surabaya Arterial Roads,” Aust. J. Basic Appl. Sci. Aust. J. Basic Appl. Sci , vol. 8, no. 810,  pp.  38–43,  2014,  [Online].  Available: www.ajbasweb.com
[14] Machsus, H. Sulistio, A. Wicaksono, and L. Djakfar, “The Prediction Models of Motorcycle Accidents on Surabaya  Arterial  Roads  Using  Generalized  Linear Models,” Middle-East J. Sci. Res. , vol. 18, no. 12, pp. 1859–1866,  2013,  doi:  10.5829/idosi.mejsr.2013. 18.12.21519.
[15] U. Enggarsasi and N. K. Sa’diyah, “Kajian Terhadap Faktor-Faktor  Penyebab  Kecelakaan  Lalu  Lintas Dalam  Upaya  Perbaikan  Pencegahan  Kecelakaan Lalu Lintas,” Perspektif , vol. 22, no. 3, p. 228, 2017, doi: 10.30742/perspektif.v22i3.632.
[16] Š. Liščák, L. Moravčík, and M. Jaśkiewicz, “Safety
Requirements  for  Road  Vehicles,” Zesz.  Nauk.  / Akad. Morska w Szczecinie , vol. nr 39 (111, no. 4, pp.
49–59, 2014.
[17] H. Widyastuti, D. Dissanayake, and M. Bell, “Value of Slight Injury Reduction ( Case Study : Surabaya - Indonesia  ),”  in Proceedings  of  the  Eastern  Asia Society  for  Transportation  Studies,  Vol.8,  2011 , 2011, vol. 8, pp. 1–17.
[18] M.  Ben-Akiva  and  S.  R.  Lerman, Discrete  Choice Analysis  (Theory  and  Application  to  Travel Demand) .  Massachusetts-London,  England:  The MIT Press-Cambridge, 1985.
[19] C.  Ghee,  D.  Silcock,  A.  Astrop,  and  G.  Jacobs, “Socio-economic  aspects  of  road  accidents  in developing countries,” Crowthorne, 1997.
[20] B.  R.  Silcock  and  Transport  Research  Laboratory, “Guidelines for Estimating the Cost of Road Crashes in Developing Countries,” 2003. doi: Project R7780.
[21] Transport  Research  Laboratory, Costing  Road Accidents  in  Developing  Countries  Overseas . Crowthorne,  Berkshire,  United  Kingdom:  Overseas Centre Transport Research Laboratory, 1995.
[22] H.  Widyastuti  and  C.  Mulley,  “Evaluation  of Casualty  Cost  of  Motorcyclist’S  Slight  Injury  in Indonesia,” J. East. Asia Soc. Transp. Stud. , vol. 6, pp. 3497–3507, 2005, doi: 10.11175/easts.6.3497.
[23] A.  Utanaka  and  H.  Widyastuti,  “Traffic  Accident Cost Analysis Using Willingness-to-pay Method in Surabaya,”  in Advances  in  Engineering  Research , 2019, vol. 186, no. Apte 2018, pp. 103–106.
Wahyu Satyaning Budhi dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 20, Nomor 3, Agustus 2022 (413-420) 420
Halaman ini sengaja dikosongkan