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

## Karakteristik Pengemudi Sepeda Motor Dalam Model Peluang Kecelakaan
Fitria Putri Luthfiyani 1 , Ervina Ahyudanari 1*
Departemen Teknik Sipil, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya 1 Koresponden*, Email : ervina@ce.its.ac.id
Info Artikel Abstract Diajukan Diperbaiki Disetujui Keywords: Railway level crossing, Binary Logit, Accident Factor, Driver Behavior
The highest risk is those who have the least protection, such as motorcyclists and pedestrians. The accident behavior is dominated by drivers due to several factors related to the driver's social background and driving behavior. Accident data are often incomplete or accident actors cannot be contacted. For this reason, the approach in this study is to model the behavior of motorcycle driver that has the potential to cause accidents. The line of Surabaya Pasarturi-Bojonegoro has the highest accidents value on the Jalur Perlintasan Langsung (JPL) 325 Lamongan. To determine the level of accident probability based on the characteristics of the motorcycle driver. Data  were  collected  by  interviewing  motorbike  users  passing  JPL  325  Lamongan.  The descriptive analysis used to describe the characteristics of the respondents and the inferential analysis used of binary logistic regression to find out what factors have the potential to cause accident in JPL. Drivers who have difficulty carrying excess goods while driving are indicated to  be  a  contributing  factor  to  accidents  although  it  is  unlikely  that  this  occurs  with  an opportunity value of 6.25%.
Kata kunci: Perlintasan Sebidang KA, Logit Biner, Faktor Kecelakaan, Perilaku Pengemudi.

## Abstrak
Resiko  terbesar  laka  pada  mereka  yang  memiliki  perlindungan  paling  sedikit  seperti pengemudi  sepeda  motor  dan  pejalan  kaki.  Perilaku  kecelakaan  didominasi  oleh pengemudi disebabkan beberapa faktor yang berkaitan dengan latar belakang sosial dan perilaku  berkendara  pengemudi.  Data  kecelakaan  sering  tidak  lengkap  atau  pelaku kecelakaan tidak dapat dihubungi. Untuk itu pendekatan yang dilakukan dalam penelitian ini  adalah  memodelkan  dari  perilaku  pengguna  sepeda  motor  yang  berpotensi  pada terjadinya  kecelakaan.  Lintas  Utara  Surabaya  Pasarturi-Bojonegoro  memiliki nilai  laka tertinggi  di  Jalur  Perlintasan  Langsung  (JPL)  325  Lamongan.  Parameter  untuk mengetahui  tingkat  probabilitas  kecelakaan  berdasarkan  pada  karakteristik  pengemudi sepeda  motor.  Pengambilan  data  dilakukan  dengan  cara  wawancara  kepada  pengguna sepeda  motor  yang  melintas  di  JPL  325 Lamongan.  Analisis  deskriptif  dilakukan untuk memberikan  gambaran  karakteristik  responden  dan  analisis  inferensial  berupa  regresi logistik biner untuk mendapatkan faktor apasaja yang berpeluang menimbulkan laka di JPL.  Pengemudi  yang  mengalami  kesulitan  membawa  barang  berlebih  saat  berkendara diindikasikan  menjadi faktor  penyebab  kecelakaan  meskipun kecil  kemungkinan terjadi dengan nilai peluang sebesar 6,25%.

## 1. Pendahuluan
Perlintasan  sebidang  kereta  api  (KA)  berpotensi menimbulkan kecelakaan lalu lintas (laka lantas). Faktor laka lantas  dapat  disebabkan  dari  pengemudi,  kendaraan,  cuaca, lingkungan, dan jalan [1]–[6]. Korban laka menimpa mereka yang  memiliki  sedikit  perlindungan  seperti  pengemudi sepeda  motor  dan  pejalan  kaki [7]. Sebagaimana  umumnya negara  berkembang  di  Asia,  tingkat  kepemilikan  sepeda motor  di  Indonesia  tergolong  tinggi.  Peningkatan  jumlah sepeda  motor  seiring  dengan  meningkatnya  populasi  serta pendapatan  khususnya  masyarakat  golongan  menengah  ke bawah [8], [9]. Meningkatnya jumlah sepeda motor yang ada di  jalan  semakin  meningkat  pula  jumlah  kecelakaan. Kecelakaan  didominasi  dari  faktor  manusia  (internal) dibandingkan  faktor  kendaraan  dan  lingkungan  (eksternal).
Pada  tahun  2013  jumlah  kecelakaan  di  Jawa  Timur didominasi oleh pengguna sepeda motor sebanyak 75% dari total kecelakaan. Karakteristik kecelakaan yang mendominasi adalah  faktor  pengemudi  (96%)  [3].  Pada  penelitiannya, Aulia menyebutkan bahwa laka di perlintasan sebidang rute Pasarturi  Surabaya –  Lamongan  adalah  faktor  manusia  dan fasilitas  [10].  Faktor  manusia  dapat  disebabkan  dari  latar belakang  pengemudi  sebagai  acuan  perilaku  berkendara. Pada  penelitian  sebelumnya,  menyebutkan  bahwa  sikap pengemudi berusia tua lebih berhati-hati daripada pengemudi berusia  muda.  Selain  itu  pengemudi  laki-laki  memiliki potensi  kecelakaan  lebih  tinggi  jika  dibandingkan  dengan pengemudi perempuan. Tingkat  pemahaman dan kepatuhan terhadap peraturan yang berlaku serta etika saat berkendara juga termasuk latar belakang perilaku pengemudi [8], [11]–
Fitria Putri Luthfiyani dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 19, Nomor 2, Mei 2021 (151-158) 152
[17]. Peristiwa kecelakaan tidak dapat diketahui dengan pasti kapan  akan  terjadi,  namun  terkadang  timbul  sebuah  pola terjadinya  kecelakaan  di  suatu  tempat.  Oleh  sebab  itu dibutuhkan suatu pendekat yang dapat menangkap kemung- kinan penyebab terjadinya kecelakaan. Perilaku manusia satu dengan  lainnya  berbeda-beda,  begitu  pula  cara  berkendara yang tentunya juga akan berbeda. Perbedaan karena manusia itu sendiri berdasarkan karakteristik masing-masing pribadi. Oleh  sebab  itu  perbedaan  karakteristik  akan  muncul  pada perilaku yang dapat diindikasikan dari latar belakang masing- masing pengemudi sepeda motor.
Provinsi Jawa Timur memiliki tingkat kecelakaan tinggi kereta api pada lintas utara yang sebagian besar melibatkan pengemudi  sepeda  motor.  Berdasarkan  data  kecelakaan DAOP 8 Surabaya titik rawan kecelakaan berada  di Lamo- ngan.  JPL  325  merupakan  simpang  sebidang  dengan  data kecelakaan  tertinggi  untuk  wilayah  Lamongan  [31].  Untuk mengetahui  seberapa  besar  probabilitas  faktor  penyebab kecelakaan  yang  terjadi  diperlukan  penelitian  berdasarkan karakteristik  pengguna  sepeda  motor.  Karakteristik  yang dinilai  merupakan  perilaku  pengemudi  sepeda  motor  yang melewati JPL 325 Lamongan. Pendekatan dilakukan dengan menganalisis perilaku yang bagaimanakah yang paling sering dilakukan  oleh  pengemudi  sepeda  motor  dan  berpotensi menimbulkan  kecelakaan.  Perilaku  berkendara  sering menjadi hal yang terabaikan dalam berlalu lintas dan menjadi hal  yang  penting  diteliti  sebab  masih  banyak  perilaku pengemudi yang menyimpang dari peraturan.

## 2. Metode
Metode pendekatan yang digunakan dalam penelitian ini yuridis  empiris,  yaitu  suatu  pendekat  yang  meneliti  data sekunder terlebih dahulu sebagai acuan kemudian dilanjutkan analisis dengan memadukan data primer [18]. Data sekunder yang  dimaksud  merupakan  Peraturan  Menteri  Perhubungan No III/2015  tentang Tata Cara Penetapan Batas Kecepatan, data  kecelakaan  perlintasan  sebidang  Surabaya  Pasarturi  – Bojonegoro  [19].  Sedangkan  data  primer  yang  dimaksud merupakan faktor penjelas yang dapat memberikan gambaran mengenai  karakteristik  pengemudi  sepeda  motor  meliputi aspek sosiodemografi, keterlibatan dalam kecelakaan, sikap disiplin, etika berlalu lintas, dan pola berkendara.
Penelitian ini bertujuan untuk menguji dan memperoleh bukti  terkait  faktor  penyebab  kecelakaan  berdasarkan perilaku pengemudi sepeda motor yang melewati perlintasan sebidang  kereta  api.  Suatu  kecelakaan  dapat  diprediksi melalui  model  kecelakaan  berdasarkan  variabel  parameter dan variabel penjelas (paparan dan hasil). Diperlukan suatu ukuran untuk mengetahui hubungan antara paparan dan hasil.
Paparan  yang  dimaksud  pada  penelitian  ini  adalah  batas kecepatan  yang  kemudian  digunakan  untuk  melihat  hasil paparan berupa faktor penyebab resiko terjadinya kecelakaan. Nilai yang dihasilkan dari apakah batas kecepatan memiliki keterkaitan dengan kecelakaan berdasarkan faktor penyebab resiko  terjadinya  kecelakaan  digunakan  untuk  mengetahui tingkat probabilitas/peluang faktor-faktor tersebut pada peris- tiwa terjadinya kecelakaan.
Model  regresi  logistik  digunakan  dalam  penelitian  ini untuk  mendapatkan  nilai  probabilitas  tersebut.  Data-data yang diperoleh akan dianalisis secara deskriptif dan inferen- sial. Analisis deskriptif digunakan untuk mendapatkan gam- baran karakteristik pelaku perjalanan sedangkan analisis infe- rensial digunakan untuk pengambilan keputusan berupa ke- mungkinan/probabilitas  dalam  hal  ini  faktor  apa  saja  yang mempengaruhi  seseorang  terlibat  kecelakaan,  sehingga  apa yang disimpulkan pada sampel akan dianggap berlaku pada populasi [20], [21].

## 2.1 Populasi dan Sampel
Populasi dari penelitian ini merupakan pengemudi sepeda motor yang melewati JPL 325 Lamongan. Namun demikian jumlah pasti populasi masih sulit didapatkan oleh sebab itu pengambilan  sampel  dilakukan  dengan  menggunakan  dua pendekat  yakni  menggunakan  rumus  perhitungan  berda- sarkan standar deviasi (Z) yang sering dikenal dengan rumus Wibisono [22]  dan  rumus Isaac dan Michael [23].  Penggu- naan rumus Wibisono digunakan untuk mendapatkan estima- si besar sampel, yang dituliskan sebagai berikut:
𝑛 = ∝/ (1) dimana: n = jumlah sampel Zα = tingkat kepercayaan dugaan dari tabel distribusi normal atau tingkat   keyakinan 95% = 1,96
σ = standar deviasi / simpangan baku populasi pada
25%
e = tingkat kesalahan dugaan / sampling error sebesar 5%
Sehingga didapatkan hasil:
𝑛 = 𝑍 ∝/ 𝑥 𝜎 𝑒 𝑛 = , , , 𝑛 = 96,04 dibulatkan menjadi 100 orang Dikarenakan  kekhawatiran  hasil  survei  tidak  sesuai harapan,  maka  estimasi  jumlah  responden  untuk  hasil wawancara perlu ditingkatkan berdasarkan rumus Isaac dan Michael yang dituliskan sebagai berikut [23]:
153 𝑠 = ( ) (2) dimana: λ2 dengan dk     =  1, taraf kesalahan bisa 1%, 5%, dan 10% P = Q = 0,5 d = 0,05 s = jumlah sampel N = jumlah populasi
Dengan demikian, berdasarkan hasil analisis kedua rumus tersebut  penelitian  ini  memiliki  sampel  sebesar  152 responden dengan taraf signifikansi 5%.
2.2 Analisis Data Deskriptif
Statistik deskriptif digunakan hanya untuk menganalisis data dengan cara mendeskripsikan atau menggambarkan data yang telah terkumpul sebagaimana adanya tanpa bermaksud membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum [23].
Dengan  menggunakan  teknik  analisis  deskriptif  akan didapatkan  gambaran  karakteristik  dari  responden  yang melewati JPL 325 Lamongan berdasarkan kuesioner.

## 2.3 Analisis Data Inferensial
Statistik  inferensial  digunakan  apabila  peneliti  ingin membuat suatu kesimpulan atau prediksi tentang persamaan variabel/fenomena  sampel  dengan  populasi.  Disebut  juga statistik probabilitas karena kesimpulan berdasarkan sampel berlaku  pada  populasi  yang  kebenarannya  bersifat  peluang (probability)  dengan  tingkat  kepercayaan  (kebenaran  atau kesalalahan)  yang  dinyatakan  dalam  bentuk  prosentase. Peluang  tingkat  kepercayaan dan  kesalahan  disebut  dengan taraf signifikansi [24], [25].  Analisis yang digunakan adalah analisis  regresi  logistik  biner  yang  bertujuan  untuk mengetahui  pengaruh  variabel  penjelas  terhadap  variabel respon  (faktor  apa  saja  yang  berpotensi  menimbulkan kecelakaan  di  perlintasan  sebidang).  Penggunaan  regresi logistik  digunakan  untuk  memberi  keputusan  yang  tepat dalam  proses  pengambilan  keputusan  berupa  tingkat kemungkinan / probabilitas dari suatu kejadian dengan data fungsi  logit  dari  kurva  logistik  [21].  Pengujian  dilakukan secara  simultan  dan  parsial  pada  masing-masing  variabel untuk  mendapatkan  variabel  sebagai  faktor  penyebab kecelakaan.
a. Uji Simultan
Digunakan  untuk  mendapatkan  nilai  model  fit  (kesesuaian model)  dan  mendapatkan  nilai  penduga  parameter  untuk mengetahui pengaruh simultan antara variabel bebas terhadap variabel  terikat.  Penentuan  model  fit  berdasarkan  nilai Hosmer  and  Lemeshow  Test dengan  ketentuan  jika probabilitas  ≥  0,05  maka  Ho  diterima  yang  berarti  model yang dihipotesiskan fit dengan data dan jika jika probabilitas
≤  0,05  maka  Ho  ditolak,  maka  model  tidak  fit.  Penentuan penduga  parameter berdasarkan  nilai Omnibus  Test dengan ketentuan jika sig. ≤ 0,05 maka H0 ditolak dan H1 diterima yang  berarti  terdapat  pengaruh  signifikan  secara  simultan antara  variabel  bebas  dan  jika  Jika  sig.  ≥  0,05  maka  Ho diterima dan H1 ditolak.
b. Uji Parsial
Penggunaan uji parsial dilakukan untuk  mendapatkan besar pengaruh  masing-masing  variabel  bebas  terhadap  variabel terikat  berdasarkan Wald  Test dengan  ketentuan  jika  sig.  ≤ 0,05  maka  tolak  H0  dan  H1  diterima  yang  berarti  variabel bebas  berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel  terikat  dan jika jika sig. ≥ 0,05 maka Ho diterima dan tolak H1 [26]–[28].
Setelah  melalui  uji  simultan  dan  parsial  akan  didapat variabel apa saja yang berpotensi menjadi faktor kecelakaan dan  kemudian  dihitung  nilai  probabilitasnya.  Berdasarkan rumus probabilitas, model peluang pengemudi sepeda motor mengalami kecelakaan dituliskan sebagai berikut:
𝐿𝑛 =   𝛽 +   𝛽  (𝑋) (3) 𝐿𝑜𝑔𝑖𝑡 (𝑃) = =   𝛽 +   𝛽  (𝑋) (4) dengan: 𝛽 +   𝛽 = data yang bersifat biner
(X) = variabel bebas yang terdapat faktor penyebab kecelakaan
Dengan mendapatkan perhitungan dari model, didapatkan pula  nilai  eksponensial  yang  digunakan  untuk  menentukan probabilitas dengan rumus:
𝑃 = ( ) ( ) = (5)

## 2.4 Variabel Penelitian
Lembar  kuesioner  pada  penelitian  ini  memiliki  variabel respon  Y  yaitu  pengemudi  memiliki  atau  tidak  memiliki resiko  kecelakaan  yang  ditentukan  berdasarkan  dari  nilai kecepatan  dalam  berkendara.  Kecepatan  digunakan  sebagai tolok ukur sebab menjadi faktor kecelakaan yang melibatkan pengemudi sepeda motor [32]. Variabel Y pada penelitian ini bersifat biner dimana:

## 𝑌 = 1, 𝑚𝑒𝑚𝑖𝑙𝑖𝑘𝑖 𝑟𝑒𝑠𝑖𝑘𝑜 𝑘𝑒𝑐𝑒𝑙𝑎𝑘𝑎𝑎𝑛 0, 𝑡𝑖𝑑𝑎𝑘 𝑚𝑒𝑚𝑖𝑙𝑖𝑘𝑖 𝑟𝑒𝑠𝑖𝑘𝑜 𝑘𝑒𝑐𝑒𝑙𝑎𝑘𝑎𝑎𝑛
Sedangkan  variabel  penjelas  X  merupakan  faktor  pendekat yang  diduga  dapat  menyebabkan  kecelakaan  sepeda  motor berdasarkan aspek-aspek yang dijabarkan menjadi indikator. Penentuan  aspek  dan  indikator  berdasarkan  pada  studi literatur yang telah dilakukan.
Pengujian regresi logistik dapat memberi penjelasan apakah probabilitas  terjadinya  variabel  terikat  Y  dapat  diprediksi dengan  menggunakan  variabel  bebas  X.  Penelitian  ini  me- ngenai  pengaruh kecepatan, yaitu  melebihi  batas  kecepatan
Fitria Putri Luthfiyani dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 19, Nomor 2, Mei 2021 (151-158) 154
(kecepatan  ≥  80  km/jam)  yang  berarti  beresiko  mengalami kecelakaan  dan  mematuhi  batas  kecepatan  (≤  80  km/jam) yang  berarti  tidak  beresiko  mengalami  resiko  kecelakaan [31],  terhadap  potensi  kecelakaan  yang  terjadi  berdasarkan faktor-faktor  yang  dapat  menyebabkan  kecelakaan  di perlintasan sebidang.
Tabel 1. Aspek dan Indikator Penelitian [31] Aspek Indikator Sosiodemografi  Usia, Jenis kelamin, Tingkat pendidikan terakhir, Jumlah pendapatan  rata-rata  dalam  satu bulan, Status marital Pemilihan Kendaraan Jenis  kendaraan,  Volume  mesin, Servis berkala, Melakukan pengecekan rem dan ban berkala Kecelakaan Keterlibatan  dalam  kecelakaan  lalu lintas,  Status  dalam  kecelakaan, Tingkat fatalitas, Jenis kecelakaan Sikap Disiplin Kepemilikan SIM, Menyalakan lampu  di  siang  hari,  Keterlibatan tilang, Jenis pelanggaran Etika  Berlalu Lintas Aktivitas  lain  saat  berkendara, Mengurangi kecepatan saat melewati JPL,  Mengantri  di  belakang  marka, Berhenti di belakang marka Pola Berkendara Rata-rata  lama berkendara,  Rata-rata jarak berkendara, Rata-rata
kecepatan,  Mendahului  secara  zig- zag,  Kesulitan  membawa  barang berlebih, Mengenakan alat pengaman diri,  Memiliki  rasa  terburu  melewati JPL,  Frekuensi  melewati  JPL  dalam sehari,  Kesulitan  mengendalikan kendaraan,  Tidak  konsentrasi  saat berkendara, Alasan melewati JPL
Pada Tabel 1 akan dikembangkan menjadi pertanyan-per- tanyaan yang digunakan sebagai instrumen pengambilan data responden. Sebelum pengambilan data dilakukan, instrumen harus diuji validitas dan reliabilitasnya terlebih dahulu.
2.5 Pengujian  Validitas  dan  Reliabilitas  Instrumen
Penelitian
Pengujian validitas dan reliabilitas instrumen membutuh- kan jumlah sampel minimal 30 responden. Pengujian validi- tas menggunakan rumus t-test sebagai berikut [23]:
𝑡 = (6) dimana 𝑠 = ( ) ( ) ( ) (7)
Untuk  mengetahui  besar  perbedaan  yang  signifikan,  dila- kukan penyusunan hipotesis dalam pengambilan keputusan. Nilai μ merupakan nilai yang dihipotesiskan Ho = μo ≥ t tabel maka signifikan H1 = μ1 ≤ t tabel maka tidak signifikan Sedangkan  reliabilitas  menggunakan  rumus  Alfa  Cronbach yang dituliskan sebagai berikut [24], [26]:
𝑟 = ( ) 1 − ∑ (8)
dimana: ri           = mean kuadrat antara subyek ∑ 𝑠 = mean kuadrat kesalahan 𝑠 = varians total Nilai  t hitung yang  dihasilkan  akan  dibandingkan  dengan t tabel . Dinyatakan valid jika Ho = μo ≥ t tabel maka signifikan (valid) dan jika H1 = μ1 ≤ t tabel maka tidak signifikan (tidak valid).  Sedangkan  dinyatakan  reliabel  jika  nilai  Cronbach Alpha (α) > 0,70 [27]. Jika suatu instrumen dinyatakan tidak valid dan tidak reliabel, maka perlu dilakukan perbaikan dan diujikan  kembali  kepada  responden.  Perbaikan  instrumen dilakukan  secara trial  and  error dapat  berupa  penambahan jumlah  responden  dan  atau  menghilangkan  beberapa  butir instrumen dengan berbagai pertimbangan.

## 2.6 Uji Asumsi Klasik
Pada  pengujian  regresi  logistik,  variabel  berbentuk  data dummy  (0  dan  1),  sehingga  nilai  residu  data  tidak  memer- lukan  asumsi  uji  normalitas,  asumsi  uji  heteroskedastisitas, dan asumsi uji autokorelasi. Dengan tidak adanya pengujian heteroskedastisitas berarti variabel terikat tidak memerlukan homoscedacity untuk masing-masing variabelnya [28]. Oleh sebab itu, pada analisis regresi logistik jenis pengujian asumsi yang  harus  dipenuhi  adalah  uji  multikolinearitas  dengan ketentuan:
jika  nilai  tolerance  ≤  0,1  dan  VIF  ≥  10,  maka  terjadi multikolinearitas jika  nilai  tolerance  ≥  0,1  dan  VIF  ≤  10,  maka  tidak  terjadi multikolinearitas.
Jika terjadi gejala multikolinearitas maka perlu dilakukan pengobatan dengan cara perbaikan instrumen berupa meng- hilangkan variabel independent yang memiliki korelasi tinggi dari  regresi  dan  mengidentifikasikan  variabel  independent lainnya untuk membantu prediksi [29].

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1 Analisis Deskriptif
Pada  analisis  deskriptif  berupa  gambaran  dari  latar belakang responden penelitian ini. Data yang terkumpul di- analisis dengan cara menjumlahkan jawaban masing-masing pertanyaan  dalam  kuesioner yang diberikan kepada respon- den kemudian dilakukan pembobotan secara prosentase.  Res- ponden yang mengisi kuesioner adalah para pengemudi sepe- da motor yang melewati JPL 325 Lamongan.
Berdasarkan hasil analisis data responden, diketahui bah- wa karakteristik pengguna sepeda motor yang melewati JPL 325 Lamongan didominasi oleh responden dengan rata – rata penghasilan  per-bulannya  sebesar  Rp  3.000.000,-  s/d  Rp 4.000.000,-  (32%).  Responden  yang  pernah  terlibat  dalam kecelakaan  berupa  tabrakan/senggolan/tergelincir  sebanyak 22%. Sebanyak 35% responden melakukan aktivitas lain saat berkendara  berupa  mengobrol.  Jarak  tempuh  perjalanan responden menggunakan sepeda motor ≥ 1 km (83%) dengan rata-rata kecepatan ≥ 80 km/jam (56%). Kesulitan membawa barang berlebih saat berkendara dialami oleh 14% responden. Sebanyak  15%  responden  memiliki  rasa  terburu  ingin melewati  perlintasan  dan  tidak  konsentrasi  saat  berkendara dialami 86% responden.
3.2 Analisis Inferensial (Regresi Logistik Biner)
Tahapan analisis inferensial harus melewati uji validitas- reliabilitas, multikolinieritas, dan regresi logistik. Pada tahap awal, jawaban kuesioner akan diuji tingkat validitas dengan menggunakan rumus (6) dan (7) dan dianalisis tingkat relia- bilitasnya menggunakan rumus (8). Kuesioner yang diguna- kan berdasarkan pada tabel 1 dengan variabel penelitian ter- diri dari 6 aspek dan 34 butir pertanyaan. Untuk memudahkan analisis,  perhitungan  menggunakan Statistical  Product  and Service Solution (SPSS) 21.
Hasil menunjukkan bahwa, dari 34 butir pertanyaan ter- sebut tidak semuanya valid dan reliabel. Oleh sebab itu perlu dilakukan perbaikan dengan cara trial and error dengan ber- bagai  pertimbangan  untuk  menghilangkan  beberapa  butir instrumen  hingga  dihasilkan  butir  instrumen  valid  dan reliabel.  Hasil  akhir  uji  validiatas  dan  reliabilitas  menun- jukkan hanya 4 aspek dan 12 butir pertanyaan lolos uji yang kemudian digunakan untuk mendapatkan data lapangan. Dari 152 kuesioner yang disebar sebanyak 115 yang terisi dengan baik dan dilakukan uji multikolinieritas.
Tabel 2 menunjukkan aspek dan pertanyaan yang lolos uji multikolinieritas. Data jawaban responden dari 4 aspek dan 12  butir  pertanyaan  dilakukan  uji  multikolinieritas  dengan ketentuan  jika  nilai  tolerance  ≤  0,1  dan  VIF  ≥  10  terjadi multikolinearitas dan jika nilai tolerance ≥ 0,1 dan VIF ≤ 10, maka tidak terjadi multikolinearitas. Hasil uji menunjukkan
hanya  4  aspek  dan  7  butir  pertanyaan  dinyatakan  lolos  uji multikolinieritas.
Tabel 2. Aspek dan Indikator Penelitian Lolos Uji [31]
Aspek Indikator Sosiodemografi Jumlah pendapatan rata-rata dalam satu bulan Kecelakaan Jenis kecelakaan Etika Berlalu Lintas Aktivitas lain saat berkendara, Pola Berkendara Rata-rata jarak berkendara, Kesulitan membawa barang berlebih, Memiliki rasa terburu melewati JPL, Tidak konsentrasi saat berkendara,
Regresi  logistik  digunakan  untuk  memberi  keputusan yang  tepat  dalam  proses  pengambilan  keputusan  dalam  hal untuk mengetahui besar probabilitas resiko terjadinya kece- lakaan di perlintasan sebidang dan  faktor apa sajakah yang mempengaruhi  seseorang  terlibat  kecelakaan  di  perlintasan sebidang. Dikarenakan nilai Y bersifat biner (0 dan 1) maka analisis yang digunakan disebut regresi logistik biner. Untuk melakukan analisis regresi logistik data yang digunakan harus lolos uji multikolinieritas.
Berdasarkan Tabel 2 , jawaban responden akan dianalisis secara simultan dan parsial. Pada pengujian simultan regresi logistik hasil analisis yang didapat untuk tingkat kesesuaian model (model fit) berdasarkan nilai Hosmer and Lemeshow Test adalah sebagai berikut: nilai Chi-square 7,447 dan nilai sig 0,384 dengan  nilai df 7. Nilai  probabilitas (sig/p-value) sebesar 0,384 ≥ 0,05 maka Ho diterima yang berarti model yang  dihipotesiskan  fit  dengan  data.  Dapat  disimpulkan, dengan tingkat signifikansi  5%, terdapat cukup bukti untuk mengatakan setidaknya ada satu variabel penjelas yang ber- pengaruh terhadap resiko terjadinya kecelakaan di perlintasan sebidang. Sedangkan untuk penduga parameter secara simul- tan menggunakan nilai Omnibus Test .
Hasil  pengujian  secara  simultan  berdasarkan Omnibus Test of Model Coefficients menunjukkan bahwa nilai signifi- kansi model adalah sebesar 0,000 ≤ 0,05 maka tolak H0 dan H1 diterima yang berarti terdapat pengaruh signifikan secara simultan antara variabel bebas.
Pada uji Parsial regresi logistik berdasarkan Tabel 2 , dari 7 butir pertanyaan hanya  1 butir pertanyaan yang  lolos uji, yaitu variabel Kesulitan membawa barang berlebih, dengan nilai  signifikansi  0,020  <  0,05  dan  nilai  Intersep  (Exp β ) sebesar  13,50.  Variabel  ini  yang  akan  diuji  tingkat  proba- bilitasnya menggunakan Wald Test sebagai faktor penyebab kecelakaan di JPL 325 Lamongan. Hasil Wald Test variabel tersebut  digunakan  untuk  mendapatkan  nilai  logit  untuk
Fitria Putri Luthfiyani dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 19, Nomor 2, Mei 2021 (151-158) 156
menghitung  probabilitas.  Nilai  Hasil  uji  Wald  dipresentasi- kan pada Tabel 3 .
Tabel  3. Hasil  Wald  Test  Regresi  Logistik  Biner  untuk Variabel Kesulitan Membawa Barang Berlebih [31]
a. Menentukan Logit
Nilai  logit  didapatkan  dengan  cara  memasukkan  nilai  pada tabel  3  ke  dalam  rumus  persamaan  logit  (4)  sehingga diperoleh hasil:
𝑃 = =   𝛽 +   𝛽  (𝑋 )
=   −5,976 + [3,268 (1)]
= − 2,708
b. Menentukan Perkiraan Probabilitas
Hasil  dari  nilai  logit  disubstitusikan  dengan  menggunakan rumus  persamaan  (5)  untuk  mendapatkan  nilai  perkiraan probabilitas sehingga dapat dihitung sebagai berikut:
𝑝 = ( ) ( )
= , ( , )
(  , ( , ) ) =  0,0625 ≈ 6,25%

## 4. Simpulan
Pada  hasil  pengujian  regresi  masing-masing  variabel, hanya  variabel  Kesulitan  Membawa  Barang  Berlebih  dapat mengindikasikan  terjadinya  kecelakaan  sebab  pengemudi akan kesulitan dalam mengendalikan kendaraan. Kecakapan dan  kebiasaan seseorang  dapat mempengaruhi pola berken- dara.
Pada  JPL  325  Lamongan  variabel  kesulitan  membawa barang  berlebih  memiliki  keterkaitan  dengan  kecelakaan dengan tingkat signifikansi sebesar 0,02 ≤ 0,05 yang berarti variabel  bebas  (kesulitan  membawa  barang  berlebih)  ber- pengaruh  signifikan  terhadap  variabel  terikat  Y.  Variabel terikat  Y  yaitu  pengemudi  memiliki  atau  tidak  memiliki resiko  kecelakaan  yang  ditentukan  berdasarkan  dari  nilai kecepatan  dalam  berkendara  (Y=1,  memiliki  resiko  terjadi kecelakaan,  kecepatan  ≥  80  km/jam;  Y=0,  tidak  memiliki resiko terjadi kecelakaan, kecepatan ≤ 80 km/jam).
Odds Ratio (rasio kecenderungan) digunakan untuk me- ngetahui  tingkat  resiko  perbandingan  antara  dua  kejadian yang  masuk  kategori  sukses  (memiliki  resiko  terjadi
kecelakaan  =  melanggar  batas  kecepatan  =  kecepatan  ≥  80 km/jam  =  1)  dan  kategori  gagal  (tidak  memiliki  resiko kecelakaan = tidak melanggar batas kecepatan = kecepatan ≤ 80 km/jam = 0). Berdasarkan nilai odds ratio yang dimiliki ditunjukan  dari  nilai  Intersep  (Exp β )  sebesar  13,50  atau e (2,603) . Hal ini berarti jika variabel kesulitan membawa barang berlebih  dianggap  konstan,  maka odds pelanggaran  batas kecepatan  yang  berpotensi  menimbulkan  kecelakaan  akan sukses  naik  dengan  faktor  13,50  atau  e (2,603) untuk  setiap perubahan  nilai  veriabel.  Jadi  variabel  kesulitan  membawa barang  berlebih  dianggap  konstan,  maka odds kecelakaan akan sukses terjadi (terjadi kecelakaan) adalah sebesar 13,50 kali  lebih  tinggi  pada  pengemudi  yang kesulitan  membawa barang  berlebih  dan  melanggar  batas  kecepatan  jika  diban- dingkan dengan pengemudi yang kesulitan membawa barang berlebih tetapi tidak melebihi batas kecepatan. Variabel kesu- litan membawa barang berlebih memiliki probabilitas sebagai faktor  penyebab  kecelakaan  di  JPL  325  Lamongan  sebesar 6,25%.
Dapat  disimpulkan  bahwa  walaupun  variabel  kesulitan membawa  barang  berlebih  berpengaruh  pada  kemungkinan terjadinya kecelakaan dibanding kondisi lainnya, tetapi dari uji  statistik,  nilai  signifikansinya  kecil.  Nilai  signifikansi yang kecil ini menjadikan peluang terjadinya kecelakaan aki- bat faktor kesulitan membawa barang berlebih tersebut juga kecil.  Dengan  kata  lain,  penyebab  utama  dari  kecelakaan yang sering terjadi adalah bukan dari variabel-variabel yang menjadi  indikator  dalam  penelitian  ini.  Perlu  adanya penelitian  lanjutan  yang  mengembangakan  atau  menam- bahkan variabel lain.

## Daftar Pustaka
[1] D. G. N. da Costa, S. Malkhamah, and L. B. Suparma, “Faktor  Pemicu  Persepsi  dan  Sikap  Toleran Pengendara terhadap Risiko Kecelakaan,” J. Transp. , vol. 18, no. 1, pp. 39–48, 2018.
[2] D. G. N. da Costa, S. Malkhamah, and L. B. Suparma, “Pengelolaan  Risiko  Kecelakaan  Lalu  Lintas: Cakupan,  Indikator,  Strategi  dan  Teknik,” Simp.  II UNIID 2017 , vol. 2, no. 1, pp. 195–203, 2017.
[3] C.  Damayanti,  “Pengelompokan  Polres  di  Provinsi Jawa  Timur  Berdasarkan  Penyebab  Kecelakaan  Lalu Lintas Pada Tahun 2013,” Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2014.
[4] M. T. Obaidat and T. M. Ramadan, “Traffic accidents at hazardous locations of urban roads,” Jordan J. Civ. Eng. , vol. 6, no. 4, pp. 436–447, 2012.
[5] N.  S.  Pamungkas,  “Mengenal  Perilaku  Pengendara Kendaraan  dalam  Upaya  Mencegah  Terjadinya
B S.E Wald  df  .sig Exp ( β ) Kesulitan Membawa Barang Berlebih 3.268  1.054  1.054  1  .002  26.250 Constant - 5.976 2.076  8.285  1  .004 .003
Fitria Putri Luthfiyani dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 19, Nomor 2, Mei 2021 (151-158)
Kecelakaan  di  Jalan  Raya,” Jur.  Tek.  Sipil  Politek. Negeri Semarang , vol. 9, pp. 13–18, 2014.
[6] S. P. Warpani, Pengelolaan Lalu Lintas dan Angkutan Jalan . Bandung: Penerbit ITB, 2002.
[7] W.  H.  Organization,  “Global  status  report  on  road safety 2015,” World Health Organization, Italy, 2015.
[8] L.  S.  Putranto,  A.  Pramana,  and  H.  Kurniawan, “Hubungan Antara Perilaku Pengemudi Sepeda Motor Pada  Berbagai  Keadaan  Lalu  Lintas  Jalan  Dengan Karakteristik Pengemudi, Kendaraan, dan Perjalanan,” J. Transp. , vol. 6, no. 1, pp. 63–70, 2006.
[9] T.  Permanawati,  H.  Sulistio,  and  A.  Wicaksono, “Model  Peluang  Kecelakaan  Sepeda  Motor Berdasarkan  Karakteristik  Pengendara  (Studi  Kasus: Surabaya,  Malang  dan  Sragen  ),” J.  Rekayasa  Sipil , vol. 4, no. 3, pp. 185–194, 2010.
[10]  M.  .  Aulia,  “Studi  Risiko  Kecelakaan  Menggunakan Metode  HIRARC  (Hazard  Identification,  Risk Assessment,  and  Risk  Control)  pada  perlintasan Sebidang  Kereta  Api  DAOP  VIII  Surabaya  (Stasiun Pasarturi-Surabaya sampai Stasiun Babat- Lamongan),”  Institut  Teknologi  Sepuluh  Nopember, 2019.
[11]  K.  Haleem,  “Investigating  risk  factors  of  traffic casualties at private highway-railroad grade crossings in the United States,” Accid. Anal. Prev. , vol. 95, pp. 274–283, 2016.
[12]  Arfa’  Najmy,  “Identification the  effect  of  Behaviour on  Traffic  Accident  Level  with  Stuctural  Equation Modelling (SEM),” Int. J. Eng. Res. , vol. V7, no. 08, pp. 7–10, 2018.
[13]  E. W. Putra, A. Budiwirawan, J. Teknik, S. Fakultas, and  U.  N.  Semarang,  “Studi  Keselamatan  dan Keamanan  Transportasi  di  Perlintasan  Sebidang Antara  Jalan  Rel  dengan  Jalan  Umum  (  Studi  kasus perlintasan kereta api di jalan kaligawe kota semarang ),” Universitas Negeri Semarang, 2009.
[14]  I.  Rakhmawati,  “Lintas  Di  Surabaya  Dengan Pendekatan  Traffic  Accident  Victims  in  Surabaya Using  Multinomial  Logistic  Regression,”  Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2015.
[15]  A. Rizkiansah, “Analisis pola tingkah laku pengendara sepeda  motor  di  kota  surabaya  dengan  Driver Behaviour  Questionnaire  (DBQ),”  Institut  Teknologi Sepuluh Nopember, 2011.
[16]  T.  Tjahjono,  A.  Kusuma,  Y.  Y.  Pratiwi,  and  R.  Y. Purnomo, “Identification Determinant Variables of the Injury  Severity  Crashes  at  Road-Railway  Level Crossing in Indonesia,” Transp. Res. Procedia , vol. 37,
pp. 211–218, 2019.
[17]  A.  Utami,  “Studi  Analisis  Panjang  Antrian  Pada Perlintasan Sebidang Tanpa Palang Pintu dan Harapan Masyarakat  Terhadap  Early  Warning,”  Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2019.
[18]  S.  S.  Nuha et  al. ,  “Implementasi  Peraturan  Daerah Nomor  11  Tahun  2014  Tentang  Pengelolaan Keuangan  dan  Aset  Desa  Dalam  Mewujudkan Pembangunan Desa Pada Desa Punjulharjo Kecamatan Rembang Kabupaten Rembang,”
Diponegoro Law J. , vol. 6, no. 1, pp. 1–22, 2017.
[19]  DAOP  8  Surabaya,  “Laporan  Kecelakaan  Survei Perlintasan Sebidang 2017.” Data Instansi, pp. 1–13, 2018.
[20]  S.  Santoso, Statistik  Non  Parametrik  Konsep  dan Aplikasi dengan SPSS . Jakarta: PT. Gramedia, 2014.
[21]  I. B. Widiarta, Putu, and I. G. N. Wardana, “Analisis Pemilihan  Moda  Dengan  Regresi  Logistik  Pada Rencana Koridor Trayek Trans Sarbagita,” J. Ilm. Tek. Sipil , vol. 15, no. 2, pp. 131–142, 2011.
[22]  M. D. Ruhamak and E. H. Syai’dah, “Pengaruh Word Of  Mouth,  Minat  Konsumen  Dan  Brand  Image Terhadap  Keputusan  Konsumen  (Studi  Pada  Pelajar Lembaga  Kursus  Di  Area  Kampung  Inggris  Pare),” Ekonika    J.  Ekon.  Univ.  kadiri ,  vol.  3,  no.  2,  p.  14, 2018.
[23]  Sugiyono, Statistika  untuk  Penelitian ,  20th  ed. Bandung: Alfabeta, 2012.
[24]  A. Husna and B. Suryana, Metodologi Penelitian dan Statistik .  Jakarta:  Pusat  Pendidikan  Sumber  Daya Manusia Kesehatan, 2017.
[25]  Sugiyono, Metode Penelitian Pendidikan Pendekatan Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D . Bandung: Alfabeta, 2012.
[26]  M.  H.  Ashshiddiq  and  R.  Nooraeni,  “Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Pemuda Menjadi Pengangguran di Provinsi Banten Tahun 2018,” in Seminar Nasional Official Statistics , 2020, vol. 2019, no. 1, pp. 608–620.
[27]  M. R. F. Nur and S. I. Oktora, “Analisis Kurva ROC Pada  Model  Logit  Dalam  Pemodelan  Determinan Lansia  Bekerja  di  Kawasan  Timur  Indonesia,” Indones. J. Stat. Its Appl. , vol. 4, no. 1, pp. 116–135, 2020.
[28]  A.  Wulandari,  F.  M.  Faruk,  F.  S.  Doven,  and Budyanra, “Penerapan Metode Regresi Logistik Biner untuk Mengatahui Determinan Kesiapsiagaan Rumah Tangga  Dalam  Menghadapi  Bencana  Alam  (Studi Kasus di Provinsi Jawa Tengah Tahun 2017),” Semin.
Nas.  Off.  Stat. ,  vol.  2019,  no.  1,  pp.  379–389,  May
Fitria Putri Luthfiyani dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 19, Nomor 2, Mei 2021 (151-158) 158
2020.
[29] I.  Ghozali, Aplikasi  Analisis  Multivariate  dengan Program  IBM  SPSS21 ,  7th  ed.  Semarang:  Badan
Penerbit Universitas Diponegoro, 2013.
[30] A. Wirandika, “Pengaruh Faktor Keuangan dan Non- Keuangan  Terhadap  Peringkat  Obligasi  Pada Perusahaan  Non-Keuangan  yang  Terdaftar  di  Bursa Efek  Indonesia  Tahun  2010-2013,”  Universitas Lampung, 2015.
[31] F.  P.  Luthfiyani,  “Probabilitas  Kecelakaan  Pada Perilaku  Pengemudi  Sepeda  Motor  di  Perlintasan Sebidang  Lintas  Surabaya  Pasarturi  -  Bojonegoro,”
Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2020.
[32] Machsus, I. Prayogo, Chomaedhi, D. W. Hayati, and A.  Utanaka,  “Road  safety  analysis  on  Achmad  Yani frontage  road  Surabaya,” IOP  Conf.  Ser.  Mater.  Sci.
Eng. , vol. 267, no. 1, 2017.